Low-res two-view results

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

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

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

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

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

BPD-Stereo	0.26 1	0.27 11	1.23 6	0.10 29	0.05 7	0.09 1	0.01 6	0.51 2	1.06 36	0.09 1	0.58 59	0.03 1	0.04 1	0.41 1	0.57 47	0.02 297	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.13 79

Pro-Stereo	0.76 25	0.25 6	1.17 5	0.13 48	0.10 28	3.68 339	0.04 46	0.49 1	1.26 51	0.15 2	0.03 1	0.04 2	0.04 1	6.86 283	0.46 13	0.02 297	0.01 130	0.00 1	0.27 468	0.01 24	0.10 59

MonStereo	0.70 18	0.28 19	2.24 68	0.07 13	0.85 282	1.27 53	0.01 6	3.79 60	0.90 6	0.41 32	0.18 28	0.08 26	0.04 1	1.05 22	0.58 50	0.00 1	0.96 455	0.00 1	0.36 503	0.00 1	0.94 372

Monster-pub-eth3d	0.70 18	0.27 11	2.25 70	0.07 13	0.85 282	1.27 53	0.01 6	3.79 60	0.90 6	0.41 32	0.19 31	0.08 26	0.04 1	1.05 22	0.58 50	0.00 1	0.96 455	0.00 1	0.36 503	0.00 1	0.94 372

MonSter	0.72 21	0.27 11	2.25 70	0.07 13	0.85 282	1.27 53	0.01 6	3.79 60	0.91 10	0.41 32	0.18 28	0.08 26	0.04 1	1.33 51	0.58 50	0.00 1	0.96 455	0.00 1	0.36 503	0.00 1	0.94 372

FlowAnything_test	0.61 11	0.42 72	2.39 83	0.22 73	0.17 73	1.71 116	0.03 40	1.88 11	1.20 49	1.22 155	0.77 70	0.04 2	0.05 6	0.75 6	0.89 129	0.06 409	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.10 239	0.33 201

252Zero-FE	0.93 56	0.31 30	2.11 56	1.31 257	0.22 109	1.29 60	0.02 28	3.95 82	1.73 70	1.45 162	1.96 138	0.05 5	0.06 7	1.41 58	0.67 80	0.02 297	1.09 504	0.00 1	0.36 503	0.02 58	0.55 270

LG-Stereo_L1	0.82 40	0.46 98	1.74 21	0.28 89	0.34 146	1.36 71	0.19 162	2.56 18	0.91 10	0.32 15	0.03 1	0.07 18	0.06 7	6.62 266	0.54 40	0.01 181	0.63 382	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.21 144

LG-Stereo_L2	0.78 31	0.47 106	1.99 42	0.29 91	0.36 157	1.28 58	0.18 157	3.82 68	0.91 10	0.32 15	0.03 1	0.07 18	0.07 9	4.41 182	0.55 41	0.01 181	0.59 373	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.25 172

MLG-Stereo_test3	0.63 13	0.42 72	2.06 49	0.38 114	0.40 173	1.36 71	0.01 6	4.13 95	0.95 16	0.48 56	0.13 22	0.06 8	0.07 9	0.89 13	0.37 6	0.02 297	0.61 378	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.18 122

Wavelet-MonSter	0.63 13	0.41 67	2.46 86	0.06 11	0.44 184	1.25 41	0.01 6	1.29 8	1.41 58	0.40 29	0.06 7	0.06 8	0.08 11	1.54 65	1.13 183	0.00 1	0.96 455	0.00 1	0.27 468	0.00 1	0.85 358

LG-G_1	0.83 43	0.41 67	1.83 29	0.35 106	0.33 141	1.82 128	0.02 28	4.37 116	1.10 42	0.60 87	0.08 11	0.09 39	0.08 11	3.50 147	0.55 41	0.03 345	0.59 373	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.77 347

LG-G	0.83 43	0.41 67	1.83 29	0.35 106	0.33 141	1.82 128	0.02 28	4.37 116	1.10 42	0.60 87	0.08 11	0.09 39	0.08 11	3.50 147	0.55 41	0.03 345	0.59 373	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.77 347

U	2.23 217	0.36 42	2.93 136	0.26 86	8.08 572	11.12 511	0.00 1	3.68 49	1.12 46	0.29 12	0.52 56	0.16 59	0.08 11	0.83 9	0.30 4	0.00 1	0.00 1	9.75 582	5.13 589	0.02 58	0.02 9

Monster-pub-mixall	0.90 51	0.46 98	1.43 12	0.04 5	0.13 50	1.29 60	0.02 28	3.04 26	1.07 39	0.99 142	0.51 53	0.08 26	0.09 15	6.37 255	0.67 80	0.01 181	1.06 496	0.00 1	0.16 377	0.02 58	0.54 269

monsterstereo	1.18 86	0.50 132	2.75 119	0.50 139	2.62 467	1.22 26	0.01 6	3.73 53	0.95 16	0.59 83	1.62 116	0.06 8	0.09 15	6.02 238	0.96 151	0.01 181	1.10 510	0.00 1	0.34 498	0.01 24	0.56 275

IGEV	0.66 15	0.29 27	1.87 36	0.11 37	1.84 421	1.35 68	0.37 212	2.56 18	1.12 46	0.44 43	0.12 20	0.07 18	0.09 15	1.07 27	0.58 50	0.05 397	0.62 381	0.00 1	0.19 400	0.01 24	0.39 219

DEFOM-Stereo	0.78 31	0.56 171	1.98 40	0.21 70	0.12 42	1.93 136	0.44 229	0.99 5	0.93 14	0.70 106	0.51 53	0.15 56	0.09 15	6.39 256	0.40 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.14 85

BStereo	1.19 87	0.52 141	10.80 509	0.65 165	0.49 192	1.27 53	0.10 99	3.80 63	1.35 54	0.66 99	0.22 33	0.37 118	0.10 19	1.29 46	1.29 211	0.01 181	0.08 258	0.02 453	0.06 325	0.02 58	0.67 322

Wave_Phase_stereo	1.52 134	0.52 141	10.80 509	0.65 165	0.49 192	7.31 455	0.10 99	4.32 114	1.35 54	0.66 99	0.22 33	0.37 118	0.10 19	1.29 46	1.29 211	0.01 181	0.08 258	0.02 453	0.06 325	0.02 58	0.67 322

BridgeDepth	0.50 6	0.52 141	1.66 18	0.04 5	0.04 5	1.17 18	0.03 40	3.70 50	1.02 22	0.32 15	0.03 1	0.16 59	0.10 19	0.79 7	0.29 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test2	0.82 40	0.40 64	1.99 42	0.39 115	1.07 320	1.43 81	0.02 28	4.01 89	1.75 73	0.37 21	0.07 8	0.15 56	0.10 19	2.62 122	0.57 47	0.32 509	0.65 386	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.42 237

MLG-Stereo	0.91 53	0.34 37	1.91 38	0.16 53	0.41 178	1.23 30	0.00 1	4.57 125	1.74 72	0.41 32	0.08 11	0.09 39	0.10 19	5.68 229	0.45 12	0.02 297	0.77 410	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.16 107

LGtest1	0.53 7	0.42 72	1.55 15	0.14 52	0.30 130	1.00 13	0.01 6	2.47 16	1.19 48	0.65 96	0.12 20	0.08 26	0.10 19	1.30 49	0.47 17	0.01 181	0.45 356	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.20 138

MonSter++	0.45 3	0.21 1	0.93 1	0.02 1	0.10 28	1.23 30	0.00 1	1.17 6	0.89 5	0.43 42	0.04 5	0.07 18	0.11 25	0.68 4	0.80 105	0.36 515	0.57 369	0.00 1	0.26 460	0.00 1	1.19 410

VIP-Stereo	1.03 65	1.09 335	3.48 195	0.17 55	0.50 199	1.99 145	0.11 107	3.87 77	1.44 59	0.66 99	1.41 109	0.30 100	0.11 25	3.36 143	0.80 105	0.00 1	0.92 438	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.40 221

Replicate-Monster	1.48 128	2.08 469	10.66 507	0.11 37	0.49 192	1.32 63	0.04 46	4.38 118	1.08 40	1.19 152	0.07 8	0.08 26	0.11 25	5.09 208	0.50 29	0.17 468	1.08 502	0.00 1	0.18 394	0.01 24	0.99 380

MLG-Stereo_test1	0.85 45	0.34 37	1.80 23	0.10 29	1.66 405	1.22 26	0.01 6	4.24 100	1.68 68	0.19 4	0.08 11	0.09 39	0.11 25	4.16 173	0.46 13	0.01 181	0.70 398	0.00 1	0.01 259	0.01 24	0.17 117

SGD-Stereo	0.76 25	0.36 42	1.37 9	0.43 123	0.14 56	1.25 41	0.29 191	2.25 14	0.84 4	0.61 91	0.51 53	0.09 39	0.11 25	6.65 270	0.19 1	0.01 181	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.07 46

HiDET	0.56 9	0.21 1	1.07 2	0.03 2	0.11 32	1.19 20	0.01 6	3.06 28	0.90 6	0.41 32	0.08 11	0.08 26	0.12 30	1.10 29	1.11 179	0.01 181	0.51 364	0.00 1	0.21 419	0.00 1	1.07 394

dual_stereo	0.95 59	0.39 56	1.83 29	0.37 111	1.11 331	0.84 9	0.03 40	4.34 115	1.83 77	0.30 13	0.08 11	0.21 72	0.12 30	3.16 139	0.98 154	0.00 1	1.34 550	0.00 1	0.20 412	0.00 1	1.83 494

rvit_stereo_0081	1.03 65	0.55 160	2.58 99	0.64 161	0.13 50	1.35 68	0.12 112	3.74 54	5.28 266	0.55 70	0.32 45	0.55 143	0.12 30	4.08 168	0.53 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.05 32

rvit_stereo_0082	1.03 65	0.55 160	2.58 99	0.64 161	0.13 50	1.35 68	0.12 112	3.74 54	5.28 266	0.55 70	0.32 45	0.55 143	0.12 30	4.08 168	0.53 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.05 32

FSD					0.96 305	0.57 8	0.06 69	3.77 57	1.37 56	0.28 11	0.26 40	1.64 197	0.13 34	1.06 25	0.59 58	0.02 297	1.12 511	0.00 1	0.00 1	0.01 24

monsters	1.12 79	0.45 93	2.32 76	0.54 146	2.80 475	1.38 73	0.01 6	3.74 54	1.00 20	0.46 51	0.63 62	0.06 8	0.13 34	6.08 244	0.88 128	0.15 457	0.96 455	0.00 1	0.31 488	0.00 1	0.55 270

castereo++	1.38 109	0.97 312	2.82 124	0.59 151	0.52 213	4.45 386	0.97 381	5.22 160	1.87 79	0.41 32	2.28 151	1.87 206	0.15 36	4.14 172	0.42 9	0.00 1	0.41 350	0.00 1	0.30 484	0.05 149	0.22 153

LG-Stereo	1.00 62	0.58 185	4.72 315	0.19 58	0.37 163	1.18 19	0.18 157	4.21 99	3.11 126	0.83 131	1.95 137	0.45 131	0.16 37	0.53 2	0.62 68	0.33 510	0.22 316	0.00 1	0.00 1	0.11 254	0.31 195

HART	2.08 186	1.10 337	3.44 194	0.47 133	1.15 339	1.70 109	0.04 46	6.40 253	3.69 171	1.50 163	7.78 334	2.42 223	0.16 37	6.76 278	1.15 186	0.00 1	1.46 555	0.00 1	0.00 1	0.31 446	2.12 521

LCMNet	0.59 10	0.23 4	1.08 3	0.05 7	0.12 42	1.23 30	0.01 6	3.16 30	0.92 13	0.35 19	0.08 11	0.07 18	0.17 39	1.02 20	1.16 189	0.04 379	0.56 366	0.00 1	0.22 428	0.01 24	1.41 436

WQFJA1++	1.45 121	0.27 11	2.77 121	0.98 222	1.21 353	1.34 67	0.03 40	3.17 31	0.99 19	3.07 199	0.13 22	0.24 86	0.18 40	2.99 135	0.85 119	0.33 510	0.94 444	0.00 1	0.37 509	8.51 575	0.64 305

S2M2_XL	0.26 1	0.50 132	1.34 8	0.11 37	0.13 50	0.11 2	0.00 1	0.62 3	0.29 1	0.21 5	0.74 67	0.07 18	0.18 40	0.61 3	0.33 5	0.00 1	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 9
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.89 50	0.29 27	2.49 88	0.10 29	1.25 360	1.24 34	0.04 46	3.97 83	1.06 36	0.66 99	0.53 57	0.05 5	0.18 40	3.58 149	0.50 29	0.07 420	0.94 444	0.00 1	0.27 468	0.01 24	0.57 277

4.5_new	0.74 22	0.27 11	2.52 93	0.10 29	0.34 146	1.24 34	0.07 78	3.67 47	1.05 29	0.58 76	0.80 72	0.06 8	0.19 43	1.18 33	0.61 66	0.17 468	0.99 479	0.00 1	0.19 400	0.01 24	0.64 305

4.5w-stereo	0.74 22	0.27 11	2.52 93	0.10 29	0.34 146	1.24 34	0.07 78	3.67 47	1.05 29	0.58 76	0.80 72	0.06 8	0.19 43	1.18 33	0.60 62	0.17 468	0.99 479	0.00 1	0.19 400	0.01 24	0.64 305

111111	1.21 89	0.28 19	2.10 55	0.22 73	1.45 389	1.42 79	0.05 55	5.30 163	2.01 81	0.55 70	3.02 177	0.09 39	0.20 45	4.87 198	0.58 50	0.00 1	0.75 405	0.00 1	0.00 1	0.10 239	1.09 400

S2M2_L	0.53 7	0.50 132	1.58 17	0.53 144	0.18 79	1.13 15	0.01 6	1.47 9	2.18 87	0.18 3	0.87 80	0.13 54	0.20 45	0.87 12	0.51 31	0.01 181	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.20 367	0.01 3
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
fffft	1.13 80	0.71 232	2.25 70	0.09 26	0.07 17	2.10 155	0.63 289	4.19 98	2.10 83	0.42 39	0.75 68	0.24 86	0.20 45	6.89 285	1.08 173	0.00 1	0.12 283	0.00 1	0.00 1	0.24 403	0.53 266
1: 1. 1
IGEV-BASED-STEREO-	4.37 422	25.82 588	26.88 576	0.56 149	0.08 20	1.46 83	0.53 257	2.17 13	2.15 85	0.67 103	0.73 65	0.23 80	0.20 45	1.58 69	0.80 105	11.76 592	0.38 347	0.00 1	0.08 332	1.75 546	9.67 585

CroCo-Stereo Lap2	1.37 107	1.19 356	4.17 268	1.01 224	4.58 540	0.46 5	0.09 91	4.27 104	2.94 110	1.25 156	2.40 154	1.55 194	0.20 45	1.72 74	1.30 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 322	0.13 79

CAS++	1.27 96	0.68 218	2.40 84	0.25 82	0.30 130	1.80 124	0.61 283	8.46 333	3.61 165	1.80 169	2.42 155	0.18 62	0.21 50	2.12 98	0.49 23	0.01 181	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.06 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LG-Stereo_Zeroshot	1.02 63	0.42 72	3.22 164	0.48 135	0.63 237	2.02 147	0.27 188	5.79 204	1.32 52	0.82 127	0.75 68	0.87 167	0.23 51	1.24 41	0.86 122	0.15 457	0.58 371	0.00 1	0.26 460	0.03 99	0.49 254

RAStereo	0.81 37	0.70 229	3.97 249	0.21 70	0.54 220	1.16 16	0.02 28	3.78 58	1.22 50	0.62 92	1.57 114	0.16 59	0.23 51	0.89 13	1.05 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 198	0.02 9

water-stereo	0.90 51	0.56 171	4.39 284	0.11 37	0.08 20	1.57 94	0.15 138	4.51 122	1.69 69	0.80 125	1.31 107	0.27 92	0.24 53	0.71 5	0.56 46	0.26 499	0.06 238	0.00 1	0.02 281	0.03 99	0.71 334

999	1.42 115	0.85 263	2.23 67	1.37 265	0.35 150	3.01 273	0.64 292	3.91 78	2.83 105	0.38 25	3.35 187	0.19 64	0.25 54	7.37 322	1.12 180	0.01 181	0.04 220	0.00 1	0.00 1	0.22 385	0.21 144

XX-Stereo	2.95 298	0.48 114	7.08 437	2.84 477	2.51 464	1.63 101	0.20 167	6.15 233	3.38 141	2.38 178	16.00 485	6.90 393	0.25 54	6.40 257	1.14 185	0.00 1	0.66 387	0.00 1	0.31 488	0.16 326	0.57 277

MatchStereo	0.79 33	0.43 77	2.51 92	0.11 37	0.02 3	0.93 11	0.02 28	4.83 134	3.55 158	0.22 6	1.21 96	0.19 64	0.26 56	1.02 20	0.58 50	0.00 1	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 3

mms	1.31 102	0.88 281	2.06 49	0.25 82	0.79 269	1.50 87	0.08 86	3.29 35	2.51 92	0.53 63	3.09 179	0.34 114	0.26 56	7.11 306	0.59 58	0.00 1	0.43 352	0.00 1	0.00 1	0.21 378	2.32 537

ours_stereo	1.28 98	0.91 286	2.36 80	0.34 105	0.67 243	1.16 16	0.09 91	3.71 52	2.44 90	0.51 57	3.17 181	0.36 117	0.26 56	6.62 266	0.55 41	0.00 1	0.11 278	0.00 1	0.00 1	0.23 397	2.08 519

MSKI-zero shot	2.23 217	0.49 124	2.49 88	1.60 296	0.81 275	2.69 222	0.29 191	6.82 275	2.50 91	4.37 236	7.61 328	3.65 276	0.26 56	8.62 417	0.63 71	0.01 181	1.09 504	0.00 1	0.25 443	0.03 99	0.46 248

XX-TBD	1.55 139	1.11 340	2.94 138	2.45 445	0.06 14	2.31 177	0.01 6	3.58 40	7.80 390	3.11 200	5.10 239	0.27 92	0.26 56	1.42 59	0.60 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 26

CSFM-Stereo	0.61 11	0.23 4	1.09 4	0.03 2	0.12 42	1.21 25	0.00 1	2.89 23	0.90 6	0.65 96	0.07 8	0.08 26	0.27 61	0.81 8	1.06 169	0.35 514	0.58 371	0.00 1	0.21 419	0.01 24	1.61 449

tt45	1.25 94	0.90 285	1.98 40	0.59 151	0.25 119	3.47 315	0.14 135	4.07 91	1.97 80	0.45 45	2.17 145	0.29 97	0.27 61	7.02 297	0.95 148	0.00 1	0.04 220	0.00 1	0.00 1	0.22 385	0.24 169

CroCo-Stereo	1.14 83	1.22 366	3.99 252	0.61 158	0.53 216	0.38 3	0.06 69	5.35 172	4.15 204	0.59 83	1.92 136	1.00 172	0.27 61	1.37 56	1.33 218	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.05 32
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
AIO-Stereo	1.30 99	0.45 93	1.73 20	0.67 173	0.77 267	2.33 178	0.60 279	5.99 226	3.27 133	0.45 45	3.46 189	0.41 121	0.28 64	1.53 64	0.71 93	0.04 379	0.79 411	0.00 1	0.67 538	0.10 239	1.67 462

RSM++	1.24 93	0.45 93	1.84 32	1.61 297	0.51 209	2.73 231	0.29 191	2.99 25	3.22 131	0.69 105	2.06 141	0.52 140	0.28 64	5.62 225	0.86 122	0.01 181	0.03 202	0.00 1	0.17 388	0.16 326	0.85 358

CAS	2.42 243	0.37 48	2.30 73	11.49 577	3.97 518	1.65 103	0.02 28	4.08 92	2.84 106	0.51 57	1.65 119	0.25 89	0.28 64	1.73 75	0.92 139	10.05 586	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.01 24	6.26 573

AdaDepth	0.81 37	0.41 67	3.63 218	0.17 55	1.35 379	1.62 100	0.08 86	1.20 7	1.66 65	0.33 18	0.58 59	0.10 49	0.29 67	2.59 121	0.63 71	0.02 297	0.79 411	0.00 1	0.20 412	0.01 24	0.62 297

SMoEStereo_RVC	1.13 80	0.92 290	1.82 26	0.80 195	0.09 25	2.07 154	0.16 144	3.61 41	2.17 86	0.38 25	1.37 108	0.19 64	0.29 67	7.04 299	1.02 165	0.00 1	0.03 202	0.00 1	0.00 1	0.19 357	0.51 261

rvit_0105_6	1.44 119	1.26 371	5.78 380	0.66 171	0.08 20	1.58 95	0.32 201	4.57 125	6.53 331	0.40 29	0.38 47	1.11 175	0.29 67	4.76 197	0.92 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.20 138

AIO_test	1.34 104	0.72 235	3.32 177	0.86 203	1.19 349	2.90 264	0.80 338	4.46 120	3.34 139	0.77 115	0.86 78	1.48 190	0.30 70	2.95 133	0.49 23	0.00 1	1.00 486	0.00 1	0.13 370	0.04 128	1.24 417

RSM	1.43 117	0.40 64	1.79 22	0.74 188	0.54 220	2.45 191	0.49 249	4.13 95	3.29 136	0.65 96	2.53 159	2.15 216	0.30 70	6.97 295	0.85 119	0.01 181	0.12 283	0.00 1	0.25 443	0.11 254	0.72 338

CASnet	1.09 73	0.47 106	2.09 51	0.79 192	0.08 20	2.10 155	0.14 135	3.83 71	4.26 212	3.84 220	1.56 113	0.32 108	0.30 70	1.13 30	0.77 103	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 128	0.03 17
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AIO_rvc	1.48 128	1.01 323	3.51 198	0.95 217	1.16 341	3.32 302	0.96 380	4.83 134	3.38 141	0.79 123	1.75 124	1.31 182	0.31 73	2.66 124	0.62 68	0.02 297	1.09 504	0.00 1	0.04 314	0.12 273	1.82 488

HUF	1.64 147	1.03 325	4.14 263	1.19 241	1.34 378	3.02 274	0.40 217	4.88 140	3.60 163	0.79 123	2.87 171	0.83 166	0.31 73	2.88 131	0.81 112	0.06 409	2.03 568	0.00 1	0.00 1	0.16 326	2.41 542

AIO-test1	2.49 248	1.41 399	3.78 228	0.87 205	5.11 553	2.46 193	0.93 379	6.49 258	14.84 506	0.95 136	2.85 169	0.92 168	0.31 73	6.05 243	1.88 275	0.15 457	0.07 254	0.00 1	0.21 419	0.21 378	0.31 195

rvit_stereo_0081_aga	0.95 59	1.03 325	4.52 297	0.16 53	0.25 119	1.70 109	0.21 172	4.27 104	3.17 128	0.38 25	0.23 35	0.27 92	0.31 73	1.56 67	0.64 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 295	0.15 98

DLNR_Zeroshot_test	24.96 590	51.28 609	90.69 618	97.84 626	97.22 627	1.40 76	0.12 112	23.19 579	3.55 158	1.21 153	2.95 176	0.72 158	0.31 73	7.09 302	2.61 334	38.70 610	1.32 543	0.00 1	0.29 479	77.04 621	1.68 465

Selective-IGEV	1.56 140	0.34 37	2.13 57	0.77 191	0.76 266	2.36 181	0.52 254	6.80 274	3.08 125	0.53 63	3.34 186	0.26 90	0.31 73	7.24 313	0.73 96	0.01 181	0.80 416	0.00 1	0.14 372	0.08 198	1.01 384

test_xeample3	1.71 155	1.75 444	6.64 419	0.90 210	0.29 127	2.55 201	0.90 373	4.08 92	2.36 88	0.56 75	0.24 37	0.23 80	0.31 73	7.51 339	2.73 345	0.00 1	0.70 398	0.00 1	0.36 503	0.18 346	1.92 506

DLNR-FE	24.96 590	51.28 609	90.78 619	97.84 626	97.06 625	1.40 76	0.12 112	23.22 580	3.55 158	1.21 153	2.93 174	0.72 158	0.32 80	7.09 302	2.60 333	38.66 609	1.33 549	0.00 1	0.29 479	77.21 622	1.68 465

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 111	0.74 238	2.72 117	0.73 182	1.26 363	2.42 187	0.02 28	3.78 58	8.16 402	1.81 172	2.94 175	0.28 95	0.32 80	1.51 63	0.76 99	0.04 379	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.08 198	0.19 132

IGEVStereo-DCA	1.54 136	1.71 437	2.99 147	0.73 182	0.24 115	2.69 222	0.81 344	4.31 109	2.97 115	0.73 113	0.16 24	0.23 80	0.32 80	7.57 344	2.72 343	0.00 1	0.49 361	0.00 1	0.16 377	0.17 335	1.82 488

rrr	1.64 147	1.71 437	6.31 407	0.73 182	0.24 115	2.69 222	0.92 378	4.25 102	1.75 73	0.73 113	0.16 24	0.23 80	0.32 80	7.57 344	2.72 343	0.00 1	0.49 361	0.00 1	0.20 412	0.17 335	1.68 465

UniTT-Stereo	0.94 57	0.53 147	2.82 124	0.94 215	1.29 371	0.56 6	0.12 112	1.49 10	3.16 127	1.77 168	2.22 148	0.20 69	0.32 80	1.76 81	1.33 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.02 9

CES	1.72 158	0.40 64	1.82 26	0.65 165	7.83 570	2.62 210	0.13 122	5.35 172	2.68 96	0.36 20	1.30 105	0.33 110	0.32 80	1.92 86	0.72 94	0.01 181	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.56 500	7.35 576

CREStereo++_RVC	1.70 152	0.50 132	3.07 156	0.45 128	0.01 1	1.69 108	0.02 28	3.09 29	8.24 403	3.82 218	7.53 326	0.49 135	0.32 80	1.05 22	0.52 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 577	0.01 24	0.08 50
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
GREAT-IGEV	1.17 85	0.57 179	3.06 154	1.95 360	1.41 386	1.42 79	0.08 86	2.51 17	3.07 124	0.58 76	0.79 71	0.11 52	0.35 87	2.17 102	1.00 159	0.07 420	1.45 553	0.00 1	0.22 428	0.14 306	2.42 543

MM-Stereo_test2	1.30 99	0.52 141	2.67 111	1.71 317	0.29 127	1.79 123	0.51 252	5.28 161	3.84 184	0.95 136	0.93 86	0.51 139	0.36 88	2.29 109	1.12 180	0.00 1	0.95 450	0.00 1	0.07 329	0.32 451	1.97 511

RAFT-Stereo-weight	1.91 170	0.41 67	2.09 51	1.17 238	0.63 237	3.20 288	0.74 327	5.78 203	6.80 346	5.25 261	3.47 190	2.80 233	0.36 88	3.16 139	1.09 177	0.02 297	0.53 365	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.66 319

xyz-stereo-finetune	1.38 109	0.91 286	2.91 133	0.10 29	0.05 7	3.13 282	0.66 297	4.12 94	3.01 122	1.06 146	1.91 135	0.69 154	0.37 90	6.31 252	2.14 299	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.13 79

FoundationStereo	0.48 5	0.38 50	1.70 19	0.82 198	1.00 310	0.42 4	0.06 69	0.63 4	1.44 59	0.38 25	0.04 5	0.11 52	0.37 90	0.93 15	0.39 7	0.03 345	0.86 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 59

GIP-stereo	1.03 65	0.79 243	2.35 78	1.91 350	1.40 384	1.47 85	0.05 55	5.06 146	1.85 78	0.30 13	0.43 49	0.57 146	0.37 90	1.14 31	0.75 98	0.07 420	0.50 363	0.00 1	0.00 1	0.06 163	1.57 447

MGS-Stereo	1.22 90	0.44 88	2.92 135	0.83 199	0.07 17	1.82 128	0.65 296	2.44 15	3.95 192	1.11 149	6.19 281	0.49 135	0.37 90	1.73 75	0.81 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 490	0.01 3

LL-Strereo2	2.22 214	1.39 396	3.39 184	1.26 250	1.01 312	3.73 345	1.47 420	6.47 257	4.61 237	4.66 242	2.64 163	4.17 298	0.37 90	6.03 240	1.61 242	0.09 439	0.24 323	0.00 1	0.08 332	0.08 198	1.16 408

EGLCR-Stereo	1.45 121	0.26 9	2.91 133	1.94 356	0.90 290	3.13 282	0.69 308	5.81 206	3.21 130	1.14 151	0.20 32	1.52 193	0.37 90	4.29 179	0.69 88	0.01 181	0.79 411	0.00 1	0.00 1	0.01 24	1.21 413

ProNet	1.58 141	0.86 271	3.17 160	0.75 190	0.72 256	2.84 247	0.66 297	5.91 219	3.28 135	0.37 21	1.47 110	0.40 120	0.37 90	7.19 309	0.70 89	0.02 297	0.98 470	0.00 1	0.05 318	0.20 367	1.77 485

4D-IteraStereo	1.99 179	1.32 381	3.77 227	0.13 48	2.84 476	3.51 318	1.03 388	4.26 103	5.38 273	5.50 270	1.03 90	3.86 282	0.38 97	2.44 118	1.88 275	0.00 1	0.43 352	0.00 1	0.01 259	0.11 254	1.84 495

Zero-FE251	0.87 46	0.64 204	3.22 164	0.67 173	0.49 192	1.81 126	0.06 69	2.85 22	0.51 2	2.68 184	0.25 39	0.09 39	0.39 98	0.96 18	0.77 103	0.01 181	0.69 393	0.00 1	0.00 1	0.02 58	1.21 413

fffy	1.43 117	0.95 303	2.85 128	1.42 275	0.61 232	2.25 169	0.19 162	4.74 131	1.32 52	0.26 9	2.77 166	0.21 72	0.39 98	6.97 295	0.73 96	0.00 1	0.79 411	0.00 1	0.00 1	0.19 357	2.03 516

3.75w	0.82 40	0.25 6	2.13 57	0.07 13	1.27 364	1.26 47	0.02 28	3.85 73	1.05 29	0.51 57	0.39 48	0.08 26	0.40 100	3.31 142	0.47 17	0.07 420	0.94 444	0.00 1	0.08 332	0.00 1	0.29 188

castereo	1.02 63	0.69 222	1.26 7	0.46 131	0.19 83	1.89 132	0.76 332	5.61 191	2.37 89	0.78 121	2.65 164	0.32 108	0.40 100	1.25 42	1.00 159	0.01 181	0.32 334	0.00 1	0.24 439	0.03 99	0.22 153

testlalala	1.80 160	0.49 124	2.67 111	1.24 246	0.46 186	3.91 356	0.87 369	6.62 265	2.96 112	6.78 337	3.83 206	1.74 200	0.40 100	1.57 68	0.76 99	0.01 181	1.16 528	0.00 1	0.38 510	0.01 24	0.17 117

3.25w_new	0.68 16	0.36 42	2.09 51	0.05 7	0.19 83	1.26 47	0.01 6	4.00 86	1.10 42	0.46 51	0.26 40	0.08 26	0.41 103	0.93 15	0.51 31	0.00 1	0.94 444	0.00 1	0.22 428	0.01 24	0.75 344

3.25w	0.68 16	0.36 42	2.09 51	0.05 7	0.19 83	1.26 47	0.01 6	4.00 86	1.10 42	0.46 51	0.26 40	0.08 26	0.41 103	0.93 15	0.51 31	0.00 1	0.94 444	0.00 1	0.22 428	0.01 24	0.75 344

GLC_STEREO	0.87 46	0.39 56	1.55 15	0.72 179	0.01 1	1.98 142	0.55 262	3.52 37	3.54 157	0.96 138	1.63 117	0.19 64	0.41 103	1.29 46	0.58 50	0.00 1	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.08 50

test_1	2.18 207	0.38 50	3.87 235	1.54 292	0.91 293	1.38 73	0.80 338	5.36 174	5.53 282	7.12 355	1.86 132	4.05 291	0.41 103	6.65 270	1.17 191	0.00 1	0.99 479	0.00 1	0.28 473	0.20 367	1.08 398

4.25_new	0.76 25	0.28 19	2.16 59	0.08 21	0.91 293	1.24 34	0.05 55	3.81 65	1.03 24	0.45 45	0.91 83	0.06 8	0.42 107	1.33 51	0.49 23	0.22 485	0.98 470	0.00 1	0.25 443	0.00 1	0.57 277

4.5w_new	0.76 25	0.28 19	2.16 59	0.08 21	0.91 293	1.24 34	0.05 55	3.81 65	1.03 24	0.45 45	0.91 83	0.06 8	0.42 107	1.33 51	0.49 23	0.22 485	0.98 470	0.00 1	0.25 443	0.00 1	0.57 277

4.25w-stereo	0.76 25	0.28 19	2.16 59	0.08 21	0.91 293	1.24 34	0.05 55	3.81 65	1.03 24	0.45 45	0.91 83	0.06 8	0.42 107	1.33 51	0.49 23	0.22 485	0.98 470	0.00 1	0.25 443	0.00 1	0.57 277

model_zeroshot	1.98 177	0.70 229	4.98 330	2.25 408	1.07 320	3.20 288	0.13 122	7.01 281	3.34 139	3.46 207	3.77 205	2.69 231	0.42 107	2.86 130	1.18 195	0.06 409	0.85 425	0.00 1	0.25 443	0.02 58	1.40 435

ff7	1.46 123	0.79 243	2.99 147	0.33 100	0.35 150	2.75 234	0.81 344	4.31 109	2.97 115	0.77 115	1.20 92	0.21 72	0.42 107	7.44 326	0.86 122	0.00 1	0.93 439	0.00 1	0.16 377	0.12 273	1.82 488

ffff	1.46 123	0.79 243	2.99 147	0.33 100	0.35 150	2.75 234	0.81 344	4.31 109	2.97 115	0.77 115	1.20 92	0.21 72	0.42 107	7.44 326	0.86 122	0.00 1	0.93 439	0.00 1	0.16 377	0.12 273	1.82 488

11t	1.46 123	0.79 243	2.99 147	0.33 100	0.35 150	2.75 234	0.81 344	4.31 109	2.97 115	0.77 115	1.20 92	0.21 72	0.42 107	7.44 326	0.87 127	0.00 1	0.93 439	0.00 1	0.16 377	0.12 273	1.82 488

anonymousdsp	1.51 132	0.81 250	2.70 114	0.60 155	0.69 247	2.76 238	0.79 336	4.86 136	3.00 121	0.82 127	1.25 97	0.31 103	0.42 107	7.44 326	0.81 112	0.00 1	0.83 419	0.00 1	0.17 388	0.12 273	1.85 497

ccc-4	1.46 123	0.79 243	2.99 147	0.33 100	0.35 150	2.75 234	0.81 344	4.31 109	2.97 115	0.77 115	1.20 92	0.21 72	0.42 107	7.44 326	0.86 122	0.00 1	0.93 439	0.00 1	0.16 377	0.12 273	1.82 488

IGEV-Stereo	1.51 132	0.81 250	2.69 113	0.60 155	0.69 247	2.77 239	0.79 336	4.88 140	2.99 120	0.82 127	1.25 97	0.31 103	0.42 107	7.43 325	0.85 119	0.00 1	0.83 419	0.00 1	0.17 388	0.12 273	1.85 497
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	2.19 210	0.38 50	3.88 240	1.55 293	0.91 293	1.39 75	0.80 338	5.36 174	5.51 280	7.36 374	1.90 134	4.05 291	0.42 107	6.67 273	1.17 191	0.00 1	0.99 479	0.00 1	0.28 473	0.20 367	1.08 398

zero-FE	1.13 80	0.36 42	3.08 157	0.48 135	1.95 434	1.75 120	0.80 338	3.70 50	0.69 3	0.54 65	0.16 24	0.30 100	0.43 118	3.59 150	1.37 223	0.31 507	0.79 411	0.00 1	0.26 460	1.40 538	0.65 309

SCV_C0	1.89 165	0.92 290	4.30 278	0.85 202	1.06 319	2.33 178	0.10 99	7.61 312	4.42 223	1.05 145	2.20 147	0.26 90	0.43 118	7.70 350	1.08 173	0.02 297	1.05 495	0.00 1	0.21 419	0.17 335	1.97 511

test_for_model	7.41 499	28.34 593	2.84 127	22.38 590	16.53 592	3.40 305	0.91 376	6.72 272	4.54 231	8.04 401	2.84 168	1.04 173	0.43 118	0.86 10	0.60 62	9.67 584	3.31 587	0.00 1	0.08 332	26.60 599	9.03 579

Pointernet	1.04 71	0.44 88	2.58 99	0.32 94	0.52 213	1.78 121	0.07 78	5.69 196	2.76 101	0.27 10	2.28 151	0.80 164	0.44 121	1.37 56	0.49 23	0.00 1	0.36 344	0.00 1	0.25 443	0.02 58	0.32 200

IGEV-Stereo+	1.89 165	0.55 160	2.49 88	0.48 135	3.25 489	2.06 152	0.07 78	1.92 12	1.52 62	0.77 115	0.08 11	0.22 78	0.44 121	7.11 306	0.68 82	0.04 379	0.66 387	0.00 1	0.33 494	5.08 565	10.13 587

LoS	1.03 65	0.43 77	2.53 95	0.64 161	0.14 56	2.42 187	0.26 186	5.64 194	2.93 109	1.08 147	0.24 37	0.49 135	0.45 123	2.31 112	0.83 118	0.02 297	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.03 17
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	2.22 214	0.39 56	4.20 272	1.51 287	0.90 290	1.29 60	0.74 327	5.34 167	6.37 321	6.64 327	1.96 138	4.24 304	0.45 123	6.63 268	1.17 191	0.00 1	1.00 486	0.00 1	0.28 473	0.19 357	1.01 384

knoymous	1.50 131	0.28 19	1.99 42	0.33 100	0.48 189	1.58 95	0.11 107	5.71 198	2.81 104	4.85 244	1.75 124	4.58 316	0.46 125	3.66 155	1.30 213	0.01 181	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.09 54

GEAStereo	1.04 71	0.39 56	1.85 33	0.97 220	1.16 341	1.94 137	0.70 313	4.29 107	1.55 63	0.89 133	0.80 72	0.20 69	0.48 126	1.20 35	0.90 132	0.06 409	1.06 496	0.00 1	0.00 1	0.18 346	2.13 524

GSStereo	1.22 90	0.39 56	1.85 33	1.51 287	1.16 341	1.94 137	0.70 313	5.97 223	2.69 97	0.60 87	0.80 72	0.43 126	0.48 126	1.20 35	0.90 132	0.03 345	0.95 450	0.00 1	0.51 528	0.18 346	2.12 521

GS-Stereo							0.70 313	5.97 223	2.69 97	0.60 87	0.80 72	0.43 126	0.48 126	1.20 35	0.90 132	0.03 345	0.95 450	0.00 1	0.51 528	0.18 346	2.12 521

DDF-Stereo	1.19 87	0.37 48	2.48 87	0.53 144	2.10 444	1.78 121	0.80 338	3.63 42	0.94 15	0.44 43	0.09 19	0.30 100	0.49 129	4.72 194	1.53 233	0.30 505	0.80 416	0.00 1	0.23 435	1.62 542	0.62 297

3.5w_stereo	0.87 46	0.35 40	2.24 68	0.05 7	0.17 73	1.25 41	0.04 46	4.15 97	1.08 40	0.37 21	1.65 119	0.08 26	0.49 129	3.95 163	0.51 31	0.00 1	0.63 382	0.00 1	0.06 325	0.00 1	0.27 179

GMStereo	2.07 185	1.56 421	5.64 370	0.74 188	0.05 7	3.63 332	0.01 6	5.17 157	11.27 476	4.22 232	2.44 156	0.53 142	0.49 129	4.06 166	1.01 163	0.22 485	0.00 1	0.00 1	0.14 372	0.18 346	0.05 32
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MaDis-Stereo	0.96 61	1.11 340	4.01 254	0.36 110	1.86 425	1.20 21	0.06 69	3.99 85	1.73 70	0.45 45	0.56 58	0.43 126	0.51 132	1.28 44	1.46 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.08 50

testlalala_base	3.54 350	0.53 147	3.53 202	2.31 423	2.22 449	4.04 368	0.61 283	6.91 279	2.73 99	2.69 185	4.17 213	1.78 205	0.51 132	2.02 92	1.08 173	13.13 594	3.23 586	0.00 1	0.35 501	16.60 588	2.27 536

testlalala2	2.34 229	0.64 204	2.49 88	9.58 571	6.50 560	3.57 324	0.18 157	5.34 167	3.20 129	3.87 222	4.57 227	3.12 245	0.52 134	1.49 60	0.44 10	0.00 1	0.31 333	0.00 1	0.43 519	0.12 273	0.40 221

StereoVision	2.42 243	1.18 353	5.14 337	1.15 234	2.64 470	1.89 132	0.28 189	6.61 263	4.72 243	2.14 175	10.52 406	3.84 280	0.52 134	5.33 216	2.29 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.04 26

test_4	2.58 261	0.70 229	3.30 173	0.43 123	0.30 130	3.97 362	1.11 399	3.91 78	3.83 182	4.15 231	17.20 499	3.44 263	0.52 134	6.60 264	1.58 237	0.00 1	0.13 289	0.00 1	0.11 358	0.20 367	0.20 138

rvit_0105_4	1.58 141	1.41 399	6.67 421	0.65 165	0.05 7	1.60 98	0.41 220	4.70 129	6.48 327	0.46 51	0.87 80	1.40 183	0.53 137	5.08 207	1.12 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.18 122

BridgeDepth_RVC	0.45 3	0.43 77	1.40 10	0.03 2	0.29 127	0.95 12	0.01 6	2.71 21	0.97 18	0.25 7	0.18 28	0.10 49	0.54 138	0.86 10	0.25 2	0.00 1	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asd	0.71 20	0.25 6	2.43 85	0.09 26	0.80 272	1.25 41	0.06 69	3.22 34	1.03 24	0.59 83	0.65 63	0.07 18	0.55 139	1.01 19	0.46 13	0.20 479	0.81 418	0.00 1	0.08 332	0.01 24	0.67 322

2.5w	0.94 57	0.33 34	2.20 65	0.09 26	0.35 150	1.27 53	0.09 91	3.86 75	1.05 29	0.54 65	0.73 65	0.04 2	0.55 139	4.75 196	0.59 58	0.00 1	1.04 492	0.00 1	0.29 479	0.00 1	0.96 378

IGEV-RUCA	0.88 49	0.27 11	1.43 12	0.59 151	0.33 141	2.12 160	0.49 249	3.65 43	1.79 76	1.04 144	0.16 24	0.24 86	0.55 139	2.95 133	0.57 47	0.12 449	0.21 315	0.20 533	0.25 443	0.22 385	0.33 201

Occ-G	1.39 111	0.66 211	3.05 153	0.60 155	0.75 263	1.46 83	0.67 302	3.66 45	3.50 144	1.76 167	0.65 63	5.00 336	0.55 139	1.15 32	1.56 236	0.00 1	0.74 403	0.00 1	0.17 388	0.19 357	1.61 449

gcap-zeroshot	2.22 214	0.68 218	5.64 370	0.79 192	1.15 339	3.33 303	0.73 323	7.14 293	4.59 236	3.86 221	1.79 130	8.42 427	0.56 143	3.00 136	0.89 129	0.02 297	0.66 387	0.00 1	0.26 460	0.01 24	0.83 356

AIO-test2	2.98 302	1.88 451	4.72 315	1.67 310	3.34 495	2.64 218	0.06 69	6.96 280	15.70 517	2.65 183	7.31 322	0.93 169	0.57 144	5.81 234	1.20 198	3.30 568	0.09 268	0.00 1	0.09 344	0.22 385	0.43 246

rvit_stereo_0075_2	2.15 202	0.39 56	6.61 417	0.67 173	1.95 434	1.74 119	0.10 99	7.81 320	6.03 303	2.97 193	4.01 210	3.07 243	0.57 144	5.49 222	1.13 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.34 205

DilatedVolume-Stereo	1.37 107	0.54 152	3.84 231	1.25 247	0.30 130	2.19 165	0.10 99	3.17 31	1.67 66	3.13 201	2.14 143	0.74 161	0.58 146	5.71 230	0.92 139	0.03 345	0.30 331	0.00 1	0.18 394	0.04 128	0.56 275

SCV	2.06 184	0.84 260	3.74 223	3.56 518	1.22 355	2.30 176	0.76 332	7.87 321	3.29 136	0.59 83	2.83 167	0.67 153	0.58 146	8.00 365	0.91 138	0.00 1	0.89 434	0.00 1	0.48 523	0.41 472	2.18 529

GCAP-BAT	2.26 220	0.61 190	3.67 221	1.48 284	0.81 275	4.32 382	0.77 334	4.87 139	4.04 198	3.97 225	5.41 254	4.38 310	0.59 148	6.20 248	1.17 191	0.02 297	1.14 522	0.00 1	0.55 531	0.07 184	1.22 415

MyStereo07	1.64 147	1.15 348	2.61 103	1.28 253	1.49 392	2.63 212	0.45 230	6.45 256	2.94 110	1.10 148	1.61 115	0.29 97	0.60 149	7.45 333	0.80 105	0.01 181	1.27 540	0.00 1	0.25 443	0.11 254	0.42 237

NLSM1	1.60 144	0.61 190	2.71 116	0.58 150	5.04 551	2.82 244	0.17 150	5.61 191	3.05 123	0.70 106	1.87 133	0.31 103	0.61 150	5.16 211	2.41 323	0.00 1	0.05 229	0.00 1	0.00 1	0.07 184	0.26 175

iRaftStereo_RVC	1.88 164	1.22 366	2.63 106	0.95 217	0.06 14	2.96 268	0.05 55	6.08 231	3.99 196	3.92 224	4.88 232	2.53 225	0.62 151	3.62 153	1.19 196	0.00 1	1.19 533	0.00 1	0.00 1	0.37 463	1.29 425

CREStereo	1.09 73	0.51 136	2.16 59	0.11 37	0.24 115	1.67 104	0.03 40	4.24 100	6.91 353	0.80 125	1.73 123	0.44 129	0.64 152	1.58 69	0.61 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 9
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
MM-Stereo_test3	2.10 197	0.94 301	2.59 102	1.66 306	3.95 517	2.42 187	0.78 335	6.58 261	7.29 371	1.94 173	4.90 234	1.23 179	0.65 153	3.77 157	1.38 224	0.00 1	0.83 419	0.00 1	0.00 1	0.38 467	0.77 347

4w-stereo	0.81 37	0.27 11	2.34 77	0.06 11	0.50 199	1.26 47	0.06 69	3.65 43	1.05 29	0.41 32	0.96 88	0.06 8	0.66 154	2.11 97	0.64 75	0.22 485	0.96 455	0.00 1	0.29 479	0.00 1	0.78 351

trnet	1.09 73	0.47 106	2.19 64	0.12 44	0.21 102	1.70 109	0.02 28	4.28 106	6.97 356	0.78 121	1.77 127	0.48 134	0.67 155	1.50 61	0.58 50	0.00 1	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 17

2.25w	0.92 55	0.31 30	2.36 80	0.07 13	0.15 64	1.22 26	0.05 55	3.84 72	1.05 29	0.51 57	1.30 105	0.09 39	0.68 156	4.12 171	0.68 82	0.00 1	0.98 470	0.00 1	0.28 473	0.00 1	0.73 339

StereoAnything_RVC	1.96 175	8.91 569	4.47 290	0.54 146	0.91 293	1.09 14	0.05 55	3.94 81	1.37 56	0.25 7	0.29 44	0.15 56	0.68 156	6.92 290	0.47 17	0.02 297	0.84 423	0.00 1	0.00 1	6.61 570	1.61 449

TANstereo	1.32 103	0.79 243	2.93 136	0.37 111	0.11 32	1.81 126	0.01 6	3.56 38	4.36 220	4.53 240	4.96 236	0.41 121	0.68 156	1.22 38	0.59 58	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 17

TestStereo	1.89 165	1.59 425	4.22 273	0.37 111	0.28 126	1.33 66	0.01 6	5.63 193	4.13 202	3.59 211	5.11 240	2.06 215	0.70 159	7.62 348	0.93 143	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.19 132

asda	0.76 25	0.28 19	2.30 73	0.07 13	0.61 232	1.28 58	0.09 91	3.82 68	1.03 24	0.54 65	0.43 49	0.07 18	0.71 160	1.25 42	0.46 13	0.22 485	0.99 479	0.00 1	0.25 443	0.01 24	0.71 334

test-1	2.14 201	0.54 152	6.32 408	1.07 229	1.22 355	2.13 162	0.54 258	6.40 253	4.80 251	3.55 209	5.23 243	4.02 289	0.71 160	1.95 87	2.15 302	0.08 428	0.98 470	0.00 1	0.08 332	0.02 58	1.07 394

gasm-f	1.30 99	0.57 179	2.81 123	0.97 220	1.35 379	2.72 227	0.88 370	4.29 107	1.55 63	0.89 133	3.19 184	0.20 69	0.72 162	1.30 49	1.10 178	0.06 409	1.06 496	0.00 1	0.00 1	0.24 403	2.13 524

DIP-Stereo	2.12 199	0.98 314	3.94 247	0.20 61	0.11 32	4.73 397	0.13 122	9.27 362	4.40 222	6.46 313	5.03 238	0.45 131	0.72 162	3.79 158	1.94 283	0.00 1	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.24 169
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MIF-Stereo (partial)	1.44 119	0.59 186	3.98 250	0.08 21	1.09 328	1.24 34	0.13 122	5.12 152	4.07 199	0.47 55	2.56 160	0.31 103	0.74 164	6.31 252	2.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.04 26

rvit_stereo_0080	1.09 73	1.08 333	4.16 265	0.12 44	0.12 42	1.32 63	0.36 207	4.52 123	3.94 190	0.70 106	1.29 102	0.41 121	0.75 165	1.98 88	0.76 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.18 122

whm_eth	1.09 73	1.08 333	4.16 265	0.12 44	0.12 42	1.32 63	0.36 207	4.52 123	3.94 190	0.70 106	1.29 102	0.41 121	0.75 165	1.98 88	0.76 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.18 122

plain	1.53 135	0.86 271	6.50 413	0.42 120	0.05 7	1.56 93	0.09 91	5.18 159	4.02 197	0.54 65	1.76 126	0.59 148	0.75 165	6.48 260	1.23 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 477	0.07 46

GCAP-Stereo	1.35 106	1.11 340	2.82 124	0.66 171	1.08 327	1.68 106	0.01 6	5.17 157	3.68 170	2.10 174	1.63 117	1.42 184	0.75 165	1.77 84	1.59 240	0.00 1	1.08 502	0.00 1	0.00 1	0.17 335	0.26 175

rvit_0105_5	1.70 152	1.36 388	6.71 424	0.52 142	0.04 5	1.58 95	0.58 271	5.39 177	6.62 336	0.91 135	1.72 122	1.77 202	0.77 169	4.44 183	1.28 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.23 160

AE-Stereo	1.89 165	0.38 50	3.86 234	1.94 356	0.38 165	2.51 199	0.58 271	7.19 294	7.28 370	1.60 166	3.51 197	1.07 174	0.77 169	2.12 98	1.24 205	0.03 345	1.02 489	0.00 1	0.28 473	0.11 254	1.84 495

TRStereo	2.71 274	3.79 532	5.46 357	2.19 394	2.22 449	2.98 271	1.07 394	9.83 376	4.39 221	3.46 207	3.48 192	3.92 285	0.77 169	6.43 258	1.70 263	0.03 345	0.63 382	0.00 1	0.29 479	0.11 254	1.49 439

R-Stereo Train	2.60 264	0.46 98	2.94 138	1.10 232	0.18 79	3.61 327	0.60 279	6.88 277	3.50 144	9.13 446	17.23 500	1.77 202	0.77 169	2.03 93	1.65 253	0.00 1	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.21 144

RAFT-Stereo	2.60 264	0.46 98	2.94 138	1.10 232	0.18 79	3.61 327	0.60 279	6.88 277	3.50 144	9.13 446	17.23 500	1.77 202	0.77 169	2.03 93	1.65 253	0.00 1	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.21 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	1.71 155	0.54 152	1.99 42	0.10 29	4.52 536	1.98 142	0.13 122	6.52 259	5.47 279	0.72 112	1.01 89	0.46 133	0.79 174	6.92 290	2.14 299	0.00 1	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.08 198	0.89 363

RALCasStereoNet	2.39 240	1.73 442	3.59 214	2.38 434	2.69 472	2.84 247	0.18 157	5.29 162	4.94 256	2.45 179	5.62 265	2.22 218	0.79 174	7.48 338	1.63 247	0.00 1	1.75 563	0.00 1	0.00 1	0.14 306	2.03 516

MM-Stereo_test1	1.90 169	0.63 200	2.65 108	1.43 276	0.56 225	2.37 182	0.54 258	5.36 174	5.81 297	4.00 226	1.78 128	0.42 125	0.83 176	7.32 320	1.28 209	0.00 1	1.03 491	0.00 1	0.00 1	0.35 457	1.64 454

CRE-IMP	2.08 186	0.51 136	3.43 192	0.35 106	0.19 83	3.85 354	0.83 353	5.77 202	3.43 143	5.81 278	4.24 215	3.45 265	0.83 176	6.56 261	1.99 289	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 254	0.20 138

FE-Mocha	2.09 192	0.54 152	4.88 323	1.49 286	0.36 157	3.25 292	0.16 144	8.13 327	2.80 103	5.20 259	5.70 267	3.61 272	0.85 178	2.21 103	1.19 196	0.00 1	0.74 403	0.00 1	0.19 400	0.02 58	0.50 256

2.75w_new	0.80 36	0.35 40	2.31 75	0.10 29	0.23 113	1.26 47	0.09 91	3.82 68	1.05 29	0.54 65	0.23 35	0.08 26	0.86 179	2.50 120	0.64 75	0.00 1	0.97 463	0.00 1	0.27 468	0.00 1	0.69 327

WQFJX1	1.67 150	0.53 147	1.99 42	0.07 13	4.01 522	2.21 167	0.16 144	6.39 252	4.17 206	0.67 103	1.29 102	0.69 154	0.89 180	8.05 372	1.96 284	0.01 181	0.03 202	0.00 1	0.00 1	0.08 198	0.21 144

GMStereo_Zeroshot	2.92 294	2.33 492	6.12 394	1.66 306	0.36 157	3.61 327	0.09 91	5.95 221	6.20 312	7.15 358	7.11 316	8.37 422	0.91 181	6.17 247	1.97 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 385	0.14 85

tg	2.18 207	1.13 346	2.74 118	0.84 201	0.13 50	4.33 384	0.05 55	6.21 239	4.90 255	4.06 227	5.30 253	2.55 226	0.92 182	7.28 316	0.99 156	0.00 1	0.60 376	0.00 1	0.00 1	0.37 463	1.12 404

PMTNet	1.48 128	0.43 77	2.77 121	0.31 93	0.17 73	2.94 266	0.33 204	3.66 45	5.27 265	1.11 149	1.28 101	0.28 95	0.92 182	4.32 180	0.90 132	4.89 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.05 32

WCG-NET	1.42 115	0.84 260	1.90 37	0.61 158	0.10 28	2.10 155	1.05 393	3.33 36	7.10 360	2.86 189	3.53 198	0.75 162	0.93 184	1.28 44	0.72 94	0.00 1	0.97 463	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.22 153

EAI-Stereo	2.75 281	0.54 152	3.17 160	0.91 212	1.28 366	4.02 365	5.30 515	12.39 453	4.76 245	2.51 181	7.10 315	1.22 178	0.94 185	6.03 240	1.96 284	0.01 181	0.56 366	0.00 1	1.38 562	0.04 128	0.95 376

PSM-softLoss	2.38 233	0.48 114	4.28 275	1.94 356	0.19 83	2.73 231	0.38 213	6.67 266	3.50 144	6.33 304	6.33 290	2.93 236	0.97 186	8.90 428	1.88 275	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.03 17

KMStereo	2.38 233	0.48 114	4.28 275	1.94 356	0.19 83	2.73 231	0.38 213	6.67 266	3.50 144	6.33 304	6.33 290	2.93 236	0.97 186	8.90 428	1.88 275	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.03 17

depthmonostereo	1.25 94	0.95 303	4.67 311	0.28 89	0.11 32	1.43 81	0.04 46	5.43 178	1.76 75	1.02 143	1.47 110	1.59 195	0.98 188	3.61 152	0.92 139	0.03 345	0.11 278	0.00 1	0.02 281	0.04 128	0.47 250

anonymousdsp2	2.20 212	0.57 179	4.59 306	1.69 313	0.82 277	3.58 325	0.48 244	8.57 334	3.63 167	3.37 204	3.03 178	3.32 248	1.00 189	5.57 224	0.80 105	0.01 181	0.94 444	0.02 453	0.15 375	0.06 163	1.89 504

UDGNet	2.92 294	7.79 563	4.92 326	3.01 486	0.08 20	2.96 268	0.20 167	4.77 132	8.93 423	2.91 192	2.85 169	0.95 171	1.00 189	6.46 259	1.66 256	1.46 551	0.00 1	5.33 579	0.92 550	1.95 549	0.19 132

AnonymousM	2.96 300	7.19 559	1.41 11	0.92 213	0.06 14	2.37 182	0.52 254	6.05 227	3.83 182	4.97 248	2.37 153	1.91 208	1.00 189	2.23 106	1.06 169	0.01 181	0.57 369	17.64 588	4.90 585	0.02 58	0.27 179

NLSM3	0.91 53	0.56 171	1.86 35	0.11 37	1.94 432	1.25 41	0.05 55	4.00 86	2.03 82	0.55 70	0.90 82	0.13 54	1.02 192	2.64 123	0.96 151	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.21 144

3w_stereo	0.79 33	0.33 34	2.53 95	0.08 21	0.14 56	1.26 47	0.03 40	3.97 83	1.06 36	0.62 92	0.58 59	0.09 39	1.02 192	1.54 65	0.64 75	0.00 1	1.00 486	0.00 1	0.23 435	0.01 24	0.65 309

WCG-NET（raft）	1.70 152	0.97 312	2.01 47	0.40 118	0.17 73	2.10 155	0.97 381	3.05 27	6.47 326	2.89 191	3.17 181	4.31 307	1.03 194	3.85 161	0.60 62	0.00 1	1.32 543	0.00 1	0.01 259	0.18 346	0.41 232

DisPM	2.59 262	0.47 106	4.32 279	1.89 347	0.20 93	3.42 307	0.63 289	5.56 186	5.60 284	8.66 429	7.05 312	2.82 234	1.03 194	9.05 439	1.07 172	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.04 26

WQFJA1	1.41 113	0.49 124	1.80 23	0.19 58	4.66 543	2.72 227	0.13 122	6.32 242	4.11 200	0.58 76	0.45 51	0.70 156	1.08 196	1.69 72	2.66 335	0.03 345	0.05 229	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.45 247

NLMM	1.41 113	0.49 124	1.81 25	0.19 58	4.67 544	2.72 227	0.13 122	6.32 242	4.12 201	0.58 76	0.45 51	0.70 156	1.08 196	1.67 71	2.66 335	0.03 345	0.05 229	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.46 248

ACRE	2.67 269	1.66 432	6.50 413	0.72 179	2.03 439	2.65 220	0.84 355	5.97 223	5.52 281	7.85 389	9.23 368	1.72 199	1.09 198	4.09 170	2.73 345	0.02 297	0.19 306	0.02 453	0.08 332	0.26 413	0.21 144

rvit_stereo_ft	1.23 92	1.42 402	5.16 338	0.94 215	0.36 157	1.22 26	0.24 180	4.57 125	4.49 228	0.51 57	1.04 91	0.73 160	1.10 199	1.50 61	1.01 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.22 153

Pruner-Stereo	2.66 268	0.61 190	3.54 204	1.93 354	0.25 119	3.47 315	0.74 327	6.60 262	5.66 290	8.98 439	6.12 279	4.39 311	1.11 200	7.27 315	2.34 322	0.03 345	0.00 1	0.02 453	0.00 1	0.03 99	0.04 26

DFGA-Net	3.09 309	2.73 508	9.21 488	1.79 331	0.47 188	3.30 298	0.20 167	7.49 308	6.20 312	5.54 273	6.42 295	2.17 217	1.12 201	7.96 364	6.56 451	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 477	0.17 117

RAFT-Test	2.49 248	0.45 93	4.35 282	1.89 347	1.28 366	4.83 399	0.68 305	7.19 294	4.51 229	5.00 252	7.09 314	6.81 390	1.12 201	2.22 104	1.16 189	0.01 181	0.63 382	0.00 1	0.33 494	0.05 149	0.20 138

Anonymous3	1.96 175	0.61 190	7.58 450	0.42 120	0.51 209	4.28 379	0.52 254	5.56 186	2.76 101	2.35 176	3.47 190	1.50 191	1.13 203	5.92 236	1.54 234	0.23 491	0.23 320	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.47 250

RALAANet	2.68 270	1.71 437	4.73 317	2.79 471	0.80 272	3.30 298	0.15 138	7.92 322	5.92 300	5.79 277	6.06 277	3.51 268	1.13 203	6.76 278	2.28 316	0.00 1	0.28 329	0.00 1	0.10 351	0.27 425	0.13 79

IGEV-Stereo++	1.03 65	0.32 33	2.03 48	0.25 82	1.94 432	1.94 137	0.01 6	3.57 39	2.52 93	0.70 106	1.80 131	0.10 49	1.14 205	1.34 55	0.55 41	0.01 181	0.75 405	0.00 1	0.00 1	0.04 128	1.57 447

CIPLG	2.72 277	1.69 433	6.02 390	0.80 195	2.14 445	2.66 221	0.84 355	5.90 215	5.59 283	8.12 406	9.58 381	1.74 200	1.14 205	4.53 188	2.82 352	0.02 297	0.19 306	0.02 453	0.09 344	0.26 413	0.22 153

GMOStereo	2.08 186	0.85 263	2.95 141	0.23 77	0.73 258	1.50 87	0.86 364	5.08 147	4.78 246	8.42 416	6.99 308	3.36 249	1.14 205	1.73 75	1.21 199	0.00 1	1.32 543	0.00 1	0.00 1	0.28 428	0.23 160

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IPLGR_C	2.69 271	1.75 444	6.20 399	0.79 192	2.06 442	2.64 218	0.86 364	6.36 247	5.64 285	8.13 407	9.26 370	1.69 198	1.15 211	3.79 158	2.80 351	0.02 297	0.20 313	0.02 453	0.08 332	0.26 413	0.18 122

DA	1.63 145	0.48 114	2.87 130	1.25 247	1.17 345	6.01 426	0.58 271	6.36 247	2.96 112	0.58 76	2.91 172	0.61 151	1.16 212	1.76 81	0.47 17	0.01 181	1.09 504	0.00 1	0.00 1	0.02 58	2.21 531

GGEV	1.63 145	0.48 114	2.87 130	1.25 247	1.17 345	6.01 426	0.58 271	6.36 247	2.96 112	0.58 76	2.91 172	0.61 151	1.16 212	1.76 81	0.47 17	0.01 181	1.09 504	0.00 1	0.00 1	0.02 58	2.21 531

rvit_0105_3	1.94 173	1.44 408	7.39 444	0.88 207	0.02 3	1.61 99	1.64 429	5.88 209	6.73 342	2.37 177	1.78 128	2.01 212	1.16 212	4.46 184	1.26 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.14 85

rvit_stereo_0083	1.16 84	0.47 106	3.68 222	0.54 146	0.10 28	1.25 41	0.24 180	3.17 31	5.31 269	0.52 62	0.80 72	0.82 165	1.16 212	4.52 187	0.51 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.13 79

IGEV++	1.58 141	0.81 250	2.66 109	1.35 260	0.99 308	2.47 195	0.98 384	7.35 301	3.70 172	0.82 127	2.24 149	0.44 129	1.18 216	2.08 96	1.15 186	0.03 345	1.18 532	0.00 1	0.05 318	0.17 335	2.00 515

DCRE	2.21 213	0.95 303	3.17 160	2.10 380	1.30 373	1.86 131	0.05 55	5.33 166	4.69 242	3.59 211	9.37 377	3.81 279	1.18 216	2.34 114	1.22 203	0.01 181	0.97 463	0.00 1	0.30 484	0.04 128	1.97 511

BUS	2.72 277	0.43 77	3.76 224	0.70 176	0.50 199	7.31 455	0.48 244	9.93 378	5.65 286	6.50 314	6.23 283	5.21 342	1.18 216	4.27 176	1.89 279	0.01 181	0.03 202	0.03 474	0.00 1	0.06 163	0.14 85

NINENet	3.38 336	0.81 250	4.16 265	1.88 346	1.40 384	7.31 455	0.48 244	12.95 476	6.64 338	7.29 369	9.24 369	5.21 342	1.18 216	6.72 274	1.89 279	0.17 468	0.08 258	0.07 500	0.00 1	0.09 216	0.03 17

PFNet+	2.52 252	0.47 106	4.97 329	0.95 217	0.18 79	3.12 281	0.73 323	4.98 144	6.97 356	7.95 393	6.38 293	2.51 224	1.18 216	8.05 372	1.82 270	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.05 32

s12784h	2.10 197	0.38 50	3.31 175	0.17 55	0.09 25	4.89 401	0.13 122	7.34 300	8.06 399	3.87 222	4.47 226	0.60 149	1.19 221	6.78 281	0.63 71	0.01 181	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.04 26

2w_stereo	0.75 24	0.30 29	2.22 66	0.07 13	0.12 42	1.23 30	0.05 55	4.03 90	1.00 20	0.98 139	0.86 78	0.09 39	1.21 222	1.06 25	0.62 68	0.00 1	0.69 393	0.00 1	0.16 377	0.00 1	0.27 179

dd	2.36 232	1.93 458	6.03 392	0.83 199	0.12 42	1.80 124	0.17 150	5.30 163	11.82 480	2.98 194	3.64 204	1.50 191	1.21 222	5.25 213	3.92 388	0.13 452	0.01 130	0.04 484	0.22 428	0.10 239	0.14 85

DN-CSS_ROB	3.00 304	2.14 473	7.33 441	2.67 464	0.78 268	3.13 282	0.07 78	6.68 270	4.22 210	5.51 271	12.12 438	2.33 219	1.21 222	8.69 420	2.51 326	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 473	0.15 98

NLCSM	1.73 159	0.62 197	1.94 39	0.35 106	4.05 523	2.15 163	0.17 150	5.60 188	3.33 138	0.84 132	2.05 140	0.60 149	1.23 225	8.12 376	2.74 347	0.01 181	0.06 238	0.00 1	0.00 1	0.18 346	0.60 288

ARAFT	3.32 327	1.74 443	7.92 458	0.64 161	0.15 64	4.45 386	2.89 462	8.20 328	6.30 316	9.23 451	7.12 317	5.58 353	1.24 226	8.60 414	1.69 262	0.01 181	0.03 202	0.00 1	0.00 1	0.35 457	0.35 210

GANet-ADL	2.40 241	0.65 207	3.92 245	2.22 399	0.11 32	2.23 168	0.47 234	9.29 364	7.27 369	4.77 243	5.95 276	3.96 286	1.26 227	3.08 138	2.27 314	0.04 379	0.08 258	0.02 453	0.00 1	0.15 322	0.21 144

OCTAStereo	2.38 233	0.48 114	3.90 242	2.16 386	0.11 32	3.42 307	0.42 221	7.06 287	3.74 173	6.91 340	5.26 244	2.63 229	1.32 228	8.41 402	1.70 263	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.01 3

rafts_anoy	2.09 192	1.42 402	3.34 179	2.87 479	2.72 473	2.46 193	0.17 150	6.20 238	6.48 327	3.40 206	2.25 150	1.91 208	1.32 228	3.59 150	1.75 267	0.01 181	1.52 560	0.00 1	0.01 259	0.06 163	0.28 185

NF-Stereo	2.38 233	0.48 114	3.88 240	2.17 391	0.11 32	3.43 309	0.42 221	7.08 292	3.75 175	6.91 340	5.29 248	2.65 230	1.33 230	8.40 400	1.67 259	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.02 9

RE-Stereo	2.38 233	0.48 114	3.91 243	2.17 391	0.11 32	3.43 309	0.42 221	7.07 289	3.75 175	6.91 340	5.26 244	2.62 227	1.33 230	8.41 402	1.72 265	0.01 181	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.03 99	0.01 3

TVStereo	2.38 233	0.48 114	3.91 243	2.17 391	0.11 32	3.43 309	0.42 221	7.07 289	3.75 175	6.91 340	5.26 244	2.62 227	1.33 230	8.41 402	1.72 265	0.01 181	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.03 99	0.01 3

raft+_RVC	2.18 207	1.49 415	3.14 159	2.77 469	2.01 438	1.40 76	0.10 99	7.02 284	5.35 270	2.99 195	5.54 262	1.19 177	1.34 233	4.98 202	1.49 230	0.00 1	1.45 553	0.00 1	0.00 1	0.14 306	1.11 401

WQFJX	1.68 151	0.47 106	2.36 80	0.12 44	4.76 546	2.41 186	0.42 221	6.61 263	4.14 203	0.62 92	1.54 112	0.57 146	1.35 234	4.72 194	2.29 318	0.01 181	0.08 258	0.00 1	0.00 1	0.08 198	0.97 379

IGEV-FE	2.57 259	0.63 200	5.69 375	1.92 353	0.87 286	2.63 212	0.85 360	8.94 348	4.55 233	5.31 263	5.47 259	5.19 340	1.38 235	3.81 160	1.33 218	0.00 1	0.69 393	0.00 1	0.18 394	0.19 357	1.72 475

IGEV_Zeroshot_test	2.57 259	0.63 200	5.70 378	1.93 354	0.87 286	2.63 212	0.85 360	8.94 348	4.55 233	5.30 262	5.48 260	5.23 345	1.38 235	3.76 156	1.32 217	0.00 1	0.69 393	0.00 1	0.18 394	0.19 357	1.72 475

cross-raft	2.25 219	0.48 114	2.96 145	1.87 343	0.94 300	3.72 344	0.47 234	7.61 312	4.15 204	5.37 265	5.68 266	6.17 374	1.40 237	2.15 100	1.06 169	0.01 181	0.22 316	0.00 1	0.19 400	0.03 99	0.41 232

sAnonymous2	1.54 136	2.26 480	9.53 494	0.65 165	0.50 199	1.20 21	0.23 178	4.86 136	3.65 168	0.42 39	1.27 99	0.23 80	1.40 237	1.23 39	0.68 82	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.20 412	2.00 550	0.42 237

CroCo_RVC	1.54 136	2.26 480	9.53 494	0.65 165	0.50 199	1.20 21	0.23 178	4.86 136	3.65 168	0.42 39	1.27 99	0.23 80	1.40 237	1.23 39	0.68 82	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.20 412	2.00 550	0.42 237

MyStereo8	3.30 326	1.69 433	6.28 405	2.51 450	3.79 511	4.22 375	0.07 78	7.43 306	6.39 323	6.51 317	10.13 395	4.23 303	1.45 240	2.79 129	5.08 425	0.06 409	1.49 558	0.00 1	0.40 513	0.26 413	1.33 428

MC-Stereo	1.87 163	0.49 124	3.52 199	2.82 474	1.07 320	1.90 134	0.12 112	4.89 143	3.27 133	3.66 214	3.58 202	0.56 145	1.45 240	5.79 232	0.81 112	0.00 1	1.19 533	0.00 1	0.21 419	0.11 254	1.95 508

GCST	9.50 530	17.91 584	6.18 398	53.02 608	11.57 582	10.95 510	0.20 167	7.71 318	7.12 361	9.83 469	4.71 230	4.87 328	1.49 242	9.87 470	2.06 294	8.70 581	0.07 254	22.79 591	0.40 513	6.66 571	3.86 564

PSM-adaLoss	2.02 180	0.55 160	3.57 209	0.20 61	0.21 102	3.69 343	0.69 308	5.89 210	3.52 151	5.91 282	4.43 221	3.42 257	1.50 243	5.63 226	0.94 147	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 216	0.10 59

ROB_FTStereo_v2	2.04 182	0.56 171	3.56 208	0.20 61	0.21 102	3.66 334	0.72 321	5.89 210	3.51 149	5.91 282	4.46 224	3.42 257	1.50 243	6.08 244	0.93 143	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 216	0.09 54

ROB_FTStereo	2.03 181	0.57 179	3.57 209	0.20 61	0.21 102	3.66 334	0.73 323	5.89 210	3.51 149	5.92 287	4.35 218	3.37 253	1.50 243	6.02 238	0.90 132	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 216	0.09 54

RAFT-IKP	2.04 182	0.57 179	3.54 204	0.20 61	0.20 93	3.45 312	0.62 287	5.90 215	3.52 151	5.91 282	4.44 222	3.46 266	1.50 243	6.20 248	1.00 159	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 216	0.08 50

Patchmatch Stereo++	2.09 192	0.55 160	3.57 209	0.20 61	0.20 93	3.68 339	0.64 292	5.90 215	3.52 151	5.91 282	4.41 219	3.42 257	1.51 247	7.07 300	0.95 148	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 216	0.10 59
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
HUI-Stereo	1.94 173	0.56 171	3.55 206	0.20 61	0.20 93	3.67 338	0.63 289	5.89 210	3.53 155	5.92 287	4.44 222	3.41 256	1.51 247	4.21 175	0.89 129	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 216	0.11 69

iGMRVC	2.09 192	0.56 171	3.59 214	0.20 61	0.21 102	3.68 339	0.71 318	5.89 210	3.53 155	5.92 287	4.46 224	3.44 263	1.51 247	6.93 292	0.98 154	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 216	0.09 54

iRAFT	2.09 192	0.55 160	3.57 209	0.20 61	0.20 93	3.68 339	0.64 292	5.90 215	3.52 151	5.91 282	4.41 219	3.42 257	1.51 247	7.07 300	0.95 148	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 216	0.10 59

sCroCo_RVC	1.34 104	0.85 263	6.15 397	1.21 243	1.28 366	0.90 10	0.18 157	4.50 121	2.86 107	0.37 21	3.18 183	0.52 140	1.52 251	1.83 85	0.93 143	0.13 452	0.25 326	0.00 1	0.00 1	0.08 198	0.16 107

1w_stereo	0.79 33	0.26 9	1.52 14	0.13 48	0.50 199	1.20 21	0.08 86	3.86 75	1.02 22	0.64 95	2.52 158	0.05 5	1.54 252	1.08 28	0.44 10	0.00 1	0.61 378	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.42 237

AdaStereo	3.34 329	0.74 238	4.00 253	3.10 498	0.51 209	4.22 375	1.25 408	12.84 469	8.39 408	6.33 304	9.55 380	5.77 364	1.54 252	5.53 223	2.74 347	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.15 98
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_105_1	2.69 271	1.34 384	6.85 428	1.89 347	0.09 25	1.94 137	3.50 485	6.38 250	9.00 427	4.98 249	2.19 146	3.57 271	1.56 254	7.31 319	3.03 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 281	0.06 163	0.16 107

RAFT+CT+SA	2.59 262	1.19 356	3.55 206	1.09 230	2.21 447	3.14 285	0.90 373	7.59 309	5.65 286	2.76 188	8.21 351	2.04 213	1.57 255	8.84 425	1.31 215	0.02 297	0.34 338	0.00 1	0.38 510	0.22 385	0.73 339

MoCha-V2	1.83 162	0.87 279	3.33 178	1.41 273	1.27 364	2.50 196	0.20 167	5.60 188	3.90 189	0.98 139	3.30 185	0.35 116	1.58 256	7.09 302	0.80 105	0.00 1	1.52 560	0.00 1	0.23 435	0.06 163	1.70 471

Reg-Stereo(zero)	1.92 171	0.28 19	3.18 163	0.63 160	1.41 386	2.02 147	0.48 244	3.85 73	6.29 315	4.49 238	3.12 180	4.55 314	1.62 257	2.77 128	2.16 303	0.00 1	0.61 378	0.00 1	0.26 460	0.02 58	0.62 297

RAFT-RH_RVC	4.04 396	0.69 222	3.59 214	1.91 350	0.43 182	3.11 279	0.13 122	3.80 63	6.60 333	11.26 504	31.68 569	5.20 341	1.66 258	8.30 392	2.27 314	0.09 439	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.03 99	0.02 9

LoS_RVC	1.47 127	1.75 444	2.66 109	0.52 142	3.89 513	1.67 104	0.04 46	2.66 20	2.61 95	0.55 70	2.63 162	0.31 103	1.68 259	1.99 90	0.81 112	0.01 181	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.03 99	5.54 569

CFNet-RSSM	2.26 220	0.43 77	3.24 168	1.28 253	0.31 134	3.19 287	0.40 217	7.62 314	7.29 371	5.88 280	4.68 228	5.32 346	1.68 259	2.26 108	1.04 166	0.01 181	0.09 268	0.00 1	0.31 488	0.03 99	0.16 107

Gwc-CoAtRS	2.16 204	0.42 72	3.13 158	1.28 253	0.31 134	3.52 321	0.39 216	6.56 260	6.31 317	5.38 266	5.11 240	5.47 349	1.70 261	2.00 91	1.08 173	0.01 181	0.19 306	0.00 1	0.25 443	0.02 58	0.16 107

GwcNet-ADL	2.85 285	0.61 190	4.38 283	0.92 213	0.33 141	2.05 150	0.67 302	8.85 344	9.65 441	6.36 308	6.71 301	4.11 295	1.71 262	5.97 237	4.22 398	0.08 428	0.06 238	0.00 1	0.00 1	0.07 184	0.16 107

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 247	1.23 369	3.48 195	1.61 297	1.09 328	1.63 101	0.15 138	5.80 205	6.43 324	7.32 372	9.91 390	3.05 240	1.71 262	2.33 113	1.75 267	0.01 181	0.71 402	0.00 1	0.00 1	0.28 428	1.19 410

PSMNet-RUCA	6.00 468	5.79 552	14.15 530	10.30 574	7.63 568	6.94 444	1.89 438	12.74 465	10.95 467	4.10 230	11.72 431	4.77 322	1.72 264	8.74 422	5.09 426	1.88 560	0.12 283	4.77 576	0.71 540	5.10 566	0.82 355

IPLG	2.63 267	1.09 335	5.67 374	0.73 182	0.31 134	3.00 272	0.25 184	6.84 276	6.02 302	7.93 392	6.31 289	1.91 208	1.72 264	7.47 335	2.53 327	0.01 181	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.29 436	0.58 283

MIM_Stereo	2.83 283	1.20 364	5.27 343	1.41 273	1.16 341	3.07 276	0.33 204	6.67 266	3.95 192	5.17 258	10.11 394	4.25 305	1.73 266	8.32 395	1.64 251	0.00 1	0.36 344	0.00 1	0.01 259	0.22 385	1.69 468

CFNet_ucs	3.23 320	0.56 171	4.59 306	0.59 151	0.37 163	3.29 297	0.19 162	10.47 395	9.02 428	7.78 387	12.57 446	5.59 354	1.74 267	5.39 218	1.86 273	0.00 1	0.04 220	0.01 420	0.00 1	0.10 239	0.33 201

RAFT-345	3.36 334	0.55 160	3.43 192	1.23 244	0.21 102	2.62 210	0.46 232	3.91 78	6.34 318	7.46 377	24.49 542	4.19 299	1.74 267	8.27 387	2.25 311	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.02 9

NRIStereo	2.27 223	0.52 141	3.35 181	1.26 250	0.17 73	3.04 275	0.84 355	5.96 222	3.74 173	6.27 301	3.44 188	4.13 296	1.80 269	8.31 394	2.11 297	0.00 1	0.10 274	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.20 138

ICVP	2.53 253	0.47 106	3.64 219	1.20 242	0.69 247	2.71 225	0.84 355	10.63 401	4.66 240	4.31 235	8.99 361	2.75 232	1.93 270	2.91 132	4.07 395	0.06 409	0.24 323	0.01 420	0.01 259	0.13 295	0.26 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
11t1	2.13 200	0.67 216	3.98 250	2.69 465	0.85 282	2.59 208	0.07 78	7.40 304	3.89 188	3.75 216	3.57 200	1.24 180	1.96 271	4.68 193	1.97 286	0.10 443	1.13 515	0.00 1	0.22 428	0.09 216	1.66 459

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 401	1.65 430	13.34 524	2.14 385	1.84 421	4.03 366	0.98 384	13.13 483	4.97 260	4.53 240	11.37 424	9.85 448	1.97 272	4.88 199	2.74 347	0.03 345	0.90 436	0.00 1	1.11 555	0.84 524	1.72 475

FACV-RUCA	2.38 233	0.44 88	4.18 269	1.33 259	2.87 477	2.45 191	1.21 403	8.68 338	6.12 307	4.07 228	7.28 320	1.25 181	2.00 273	3.37 144	1.62 244	0.01 181	0.03 202	0.10 508	0.05 318	0.36 460	0.29 188

AEACV	1.27 96	0.38 50	2.61 103	1.75 325	1.21 353	2.44 190	0.85 360	4.79 133	1.67 66	0.71 111	0.26 40	0.29 97	2.00 273	2.30 110	0.66 79	0.01 181	0.95 450	0.00 1	0.42 517	0.12 273	2.07 518

CFNet_pseudo	2.96 300	0.55 160	4.51 294	0.43 123	0.24 115	2.83 245	0.12 112	8.59 336	8.13 400	7.20 363	10.41 401	6.47 381	2.04 275	5.27 214	2.00 291	0.00 1	0.02 174	0.01 420	0.00 1	0.06 163	0.23 160

ccs_rob	2.95 298	0.55 160	4.53 298	0.42 120	0.25 119	2.84 247	0.12 112	8.58 335	8.13 400	7.18 360	10.36 400	6.44 380	2.05 276	5.28 215	1.97 286	0.00 1	0.02 174	0.01 420	0.00 1	0.06 163	0.23 160

raft_robust	2.91 292	1.71 437	3.42 191	1.36 262	0.57 226	1.53 92	0.12 112	7.06 287	9.09 429	6.96 347	7.21 318	4.43 312	2.09 277	9.40 451	1.61 242	0.03 345	0.93 439	0.00 1	0.21 419	0.17 335	0.38 217

DMCA	3.08 308	1.10 337	6.20 399	1.82 338	0.90 290	3.80 352	0.55 262	9.76 372	5.42 275	6.56 323	6.47 297	7.06 398	2.09 277	4.05 164	5.46 433	0.00 1	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.11 254	0.16 107

NOSS_ROB	3.67 360	0.86 271	3.81 230	2.53 454	1.11 331	6.10 429	0.72 321	11.08 415	12.36 483	5.45 268	8.91 359	5.65 355	2.09 277	8.30 392	3.16 363	0.20 479	0.07 254	0.00 1	0.00 1	0.11 254	0.80 353

PFNet	3.06 306	0.59 186	6.13 395	2.26 411	0.84 279	3.08 277	0.73 323	7.38 303	5.35 270	10.20 474	6.06 277	4.72 321	2.10 280	8.47 407	2.25 311	0.19 476	0.06 238	0.00 1	0.11 358	0.20 367	0.42 237

G2L-ROB	3.74 369	1.37 393	5.05 333	1.95 360	1.14 337	4.45 386	0.43 226	12.31 449	6.36 320	7.88 391	5.42 255	11.10 479	2.11 281	8.53 411	6.31 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 335	0.33 201

EKT-Stereo	2.16 204	0.61 190	3.78 228	2.31 423	4.40 528	1.47 85	0.24 180	5.54 182	4.22 210	3.16 202	3.58 202	3.53 269	2.20 282	5.66 227	1.40 226	0.04 379	0.36 344	0.00 1	0.09 344	0.06 163	0.58 283

DDVS	3.79 376	0.66 211	5.66 373	2.27 415	1.28 366	6.48 437	0.47 234	9.33 366	4.35 219	7.29 369	7.71 330	12.49 495	2.21 283	9.01 437	5.16 428	0.08 428	0.20 313	0.01 420	0.00 1	0.14 306	1.03 391

Any-RAFT	2.33 228	0.36 42	2.35 78	1.58 295	0.84 279	4.93 402	0.55 262	9.10 353	5.93 301	4.30 234	4.90 234	5.79 365	2.22 284	2.75 127	0.51 31	0.02 297	0.32 334	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.18 122

DeepPruner_ROB	3.82 378	1.87 450	5.65 372	1.31 257	1.64 400	3.62 331	0.81 344	14.47 512	5.03 262	8.03 400	10.78 413	6.95 395	2.26 285	8.92 430	4.32 403	0.07 420	0.03 202	0.00 1	0.01 259	0.37 463	0.29 188

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 73	2.27 483	1.82 26	1.16 236	0.34 146	0.56 6	0.05 55	2.94 24	1.46 61	0.40 29	0.94 87	0.22 78	2.27 286	6.26 251	0.63 71	0.00 1	0.08 258	0.00 1	0.17 388	0.04 128	0.16 107

IPLGR	2.46 246	0.68 218	7.02 432	0.22 73	0.16 70	2.01 146	0.22 174	7.01 281	6.62 336	7.10 354	5.92 275	2.91 235	2.27 286	5.12 210	1.52 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.41 232

iRaft-Stereo_20w	3.11 310	0.49 124	6.09 393	1.01 224	1.25 360	3.99 363	1.00 386	14.00 503	4.73 244	6.70 335	6.27 288	2.34 220	2.28 288	7.29 318	1.58 237	0.01 181	0.75 405	0.00 1	0.73 541	0.10 239	1.63 453

x	2.30 226	0.82 254	3.85 232	2.23 402	0.72 256	2.12 160	0.81 344	9.48 369	4.82 252	3.83 219	2.76 165	3.49 267	2.30 289	3.48 146	2.25 311	0.00 1	1.13 515	0.00 1	0.22 428	0.09 216	1.66 459

AFF-stereo	2.87 288	1.31 378	3.26 170	1.87 343	0.38 165	1.68 106	0.09 91	6.38 250	7.07 358	6.52 318	11.90 435	6.08 371	2.32 290	5.05 206	1.65 253	0.02 297	0.66 387	0.00 1	0.00 1	0.29 436	0.94 372

MyStereo06	2.71 274	1.05 330	5.43 356	1.39 268	1.20 351	2.57 204	0.10 99	10.39 392	4.79 250	5.54 273	6.16 280	6.39 378	2.33 291	3.40 145	1.35 222	0.01 181	1.24 537	0.00 1	0.21 419	0.13 295	0.50 256

G2L-Stereo	3.74 369	1.56 421	5.82 381	1.71 317	2.04 441	2.87 260	0.58 271	9.79 374	6.49 329	7.82 388	7.97 341	8.57 430	2.36 292	9.19 445	7.45 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 413	0.40 221

PCWNet_CMD	3.14 314	0.51 136	4.47 290	0.44 127	0.26 124	2.87 260	0.15 138	9.66 371	9.78 443	7.28 368	11.50 425	6.84 392	2.40 293	4.47 185	1.83 271	0.01 181	0.02 174	0.02 453	0.00 1	0.06 163	0.29 188

MSMDNet	3.15 315	0.51 136	4.48 292	0.46 131	0.25 119	2.88 262	0.16 144	9.79 374	9.82 444	7.24 364	11.36 423	6.82 391	2.41 294	4.47 185	1.86 273	0.01 181	0.02 174	0.02 453	0.00 1	0.06 163	0.30 193

OMP-Stereo	3.15 315	1.19 356	3.49 197	4.34 544	0.51 209	2.20 166	1.21 403	6.67 266	6.52 330	7.99 397	6.24 287	8.38 425	2.44 295	9.65 458	1.92 281	0.01 181	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.08 198	0.15 98

BSDual-CNN	2.91 292	0.43 77	3.76 224	0.70 176	0.50 199	6.97 445	1.58 426	9.93 378	5.65 286	6.50 314	6.23 283	6.17 374	2.50 296	4.27 176	2.67 338	0.01 181	0.03 202	0.03 474	0.00 1	0.06 163	0.14 85

psmg	3.34 329	0.43 77	3.76 224	0.73 182	0.50 199	8.47 474	2.74 459	10.88 411	5.65 286	8.91 437	8.78 356	6.17 374	2.50 296	4.27 176	2.67 338	0.01 181	0.04 220	0.06 495	0.00 1	0.12 273	0.10 59

raftrobust	2.16 204	1.31 378	2.76 120	2.38 434	3.33 493	2.72 227	0.51 252	5.34 167	4.64 238	6.13 297	3.98 209	1.63 196	2.51 298	3.02 137	1.64 251	0.00 1	0.76 408	0.00 1	0.02 281	0.14 306	0.27 179

MultiAttention	14.02 564	0.52 141	4.06 259	2.43 441	1.86 425	58.14 615	83.76 619	19.31 556	15.21 510	8.39 415	21.24 524	13.23 498	2.52 299	33.74 592	8.16 472	0.20 479	0.06 238	0.72 551	0.98 552	2.74 558	3.13 550

AASNet	4.20 411	1.63 428	5.82 381	3.79 525	3.93 515	6.55 438	1.22 405	19.12 554	6.82 347	7.86 390	8.35 353	4.36 309	2.55 300	3.87 162	7.47 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 493	0.22 153

SFCPSM	3.39 337	0.61 190	5.42 354	0.43 123	0.93 299	8.26 466	2.08 445	15.01 519	5.89 299	7.17 359	7.60 327	3.39 255	2.55 300	5.39 218	2.53 327	0.01 181	0.03 202	0.01 420	0.07 329	0.19 357	0.31 195

ISRNet	4.11 402	0.88 281	6.63 418	3.46 514	2.64 470	2.11 159	0.26 186	7.72 319	6.60 333	11.29 505	17.98 509	8.21 416	2.60 302	6.81 282	4.72 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 216	0.25 172

PS-NSSS	4.22 412	2.53 499	5.89 385	1.01 224	2.93 478	4.05 370	1.93 440	11.44 425	8.94 424	7.14 357	14.70 473	4.96 333	2.60 302	9.09 441	3.92 388	0.40 519	0.04 220	0.83 554	0.00 1	1.09 528	1.02 388

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 477	6.12 554	6.53 415	4.29 542	3.61 504	15.41 540	4.13 492	12.36 451	7.32 373	7.60 379	8.51 355	8.97 437	2.64 304	10.17 480	3.72 376	8.16 580	2.40 571	2.00 565	0.11 358	8.55 576	5.84 571

MSCF	1.71 155	1.18 353	2.97 146	1.35 260	1.49 392	3.77 347	0.82 352	5.14 154	2.73 99	2.47 180	2.45 157	0.19 64	2.70 305	2.16 101	0.80 105	0.02 297	0.98 470	0.00 1	0.90 547	0.11 254	1.96 510

G2L-Stereo_test	3.88 383	1.39 396	4.86 321	2.98 484	1.49 392	4.11 371	1.13 400	12.05 441	6.83 348	8.42 416	9.17 366	9.49 440	2.71 306	7.03 298	5.22 429	0.00 1	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.26 413	0.52 264

RAFT_CTSACE	3.62 359	1.65 430	5.41 353	1.36 262	3.08 483	3.95 361	1.03 388	4.62 128	4.65 239	5.33 264	17.73 507	7.63 406	2.71 306	10.98 489	1.15 186	0.00 1	0.48 360	0.00 1	0.00 1	0.31 446	0.25 172

IIG-Stereo	3.28 323	0.98 314	3.57 209	4.14 536	0.22 109	2.56 203	0.71 318	7.04 286	6.10 306	8.49 422	9.38 378	7.82 411	2.73 308	9.69 464	1.99 289	0.02 297	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.14 85

HCRNet	2.74 280	0.83 257	4.19 270	0.45 128	3.31 492	2.18 164	0.22 174	7.59 309	5.76 295	6.08 295	4.89 233	5.21 342	2.74 309	8.04 371	3.10 360	0.00 1	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.10 239	0.09 54

MLCV	3.76 372	1.52 418	6.93 430	1.66 306	0.31 134	4.31 381	0.32 201	7.92 322	7.68 385	9.55 461	12.12 438	5.17 339	2.74 309	10.00 477	4.49 409	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.27 179

Sa-1000	3.81 377	1.26 371	4.64 309	2.29 420	0.55 224	3.51 318	1.58 426	8.37 330	9.13 431	7.97 394	17.42 503	3.98 287	2.76 311	9.61 457	1.68 261	0.00 1	0.69 393	0.00 1	0.18 394	0.23 397	0.27 179

Selective-RAFT	1.92 171	0.54 152	3.87 235	1.15 234	0.21 102	3.83 353	0.06 69	5.00 145	4.68 241	1.59 165	2.14 143	3.05 240	2.77 312	6.63 268	1.34 221	0.00 1	0.95 450	0.00 1	0.32 491	0.05 149	0.19 132

DCANet-4	2.26 220	0.43 77	6.69 423	0.40 118	0.20 93	1.70 109	0.13 122	5.73 199	9.44 439	6.01 290	5.29 248	1.12 176	2.77 312	2.49 119	2.21 305	0.01 181	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.02 58	0.61 292

hknet	3.56 352	0.66 211	5.82 381	0.70 176	1.19 349	6.97 445	1.58 426	9.93 378	7.76 386	6.50 314	6.23 283	9.53 441	2.81 314	7.84 356	3.39 368	0.01 181	0.03 202	0.03 474	0.00 1	0.06 163	0.14 85

GASTEREO	1.80 160	1.40 398	2.87 130	1.46 279	1.50 396	3.88 355	0.83 353	5.08 147	2.86 107	2.59 182	3.57 200	0.18 62	2.82 315	2.30 110	0.82 117	0.02 297	0.98 470	0.00 1	0.90 547	0.10 239	1.95 508

xx1	2.73 279	0.93 292	3.39 184	3.05 491	0.39 168	5.69 417	0.55 262	5.34 167	10.76 461	1.42 158	3.48 192	4.63 319	2.83 316	8.26 383	0.70 89	0.00 1	1.14 522	0.00 1	0.25 443	0.09 216	1.65 455

qqq	2.44 245	0.85 263	4.33 280	1.73 323	0.71 253	1.98 142	0.38 213	9.15 355	4.33 214	3.37 204	4.34 216	4.63 319	2.83 316	4.95 200	2.06 294	0.00 1	1.13 515	0.00 1	0.25 443	0.09 216	1.65 455

pcwnet_v2	4.36 420	0.46 98	9.07 485	1.43 276	1.10 330	3.41 306	0.40 217	13.44 491	14.60 505	10.29 478	14.22 467	5.82 367	2.97 318	6.75 276	2.29 318	0.01 181	0.05 229	0.04 484	0.02 281	0.17 335	0.61 292

tt1	2.53 253	0.91 286	3.53 202	2.92 480	0.53 216	5.60 414	0.61 283	5.55 183	10.56 455	1.54 164	3.54 199	0.34 114	3.00 319	8.20 380	0.68 82	0.00 1	1.13 515	0.00 1	0.03 296	0.11 254	1.88 501

test_sample3	3.27 322	0.62 197	5.29 347	2.24 406	0.58 229	4.62 393	0.16 144	12.15 446	7.51 378	6.44 311	7.25 319	3.72 277	3.03 320	6.73 275	3.17 365	0.01 181	0.85 425	0.00 1	0.10 351	0.07 184	0.88 362

HHNet	2.71 274	0.69 222	3.31 175	0.25 82	0.39 168	2.80 243	0.90 373	6.33 244	5.68 291	7.51 378	13.70 460	0.94 170	3.14 321	5.42 220	2.54 332	0.14 455	0.02 174	0.06 495	0.00 1	0.24 403	0.07 46

RCA-Stereo	2.19 210	0.46 98	3.22 164	0.47 133	0.33 141	2.27 173	0.47 234	5.60 188	15.20 509	2.86 189	5.61 263	0.78 163	3.15 322	1.71 73	0.48 22	0.00 1	0.90 436	0.00 1	0.00 1	0.10 239	0.26 175

test_sample4	3.29 324	0.64 204	5.38 351	2.08 378	0.53 216	3.91 356	0.15 138	12.13 443	7.50 377	7.04 348	7.50 325	3.64 275	3.19 323	6.95 293	3.14 362	0.02 297	0.85 425	0.00 1	0.10 351	0.07 184	0.92 370

mmm	3.07 307	0.76 240	4.50 293	2.27 415	1.24 359	3.75 346	0.12 112	10.03 382	5.12 263	6.43 310	11.19 420	3.10 244	3.20 324	4.54 189	1.78 269	0.02 297	1.19 533	0.00 1	0.30 484	0.09 216	1.79 487

DMCA-RVC	3.59 356	1.98 464	8.68 471	2.30 421	1.48 391	3.54 323	0.55 262	8.40 331	5.43 277	9.37 456	5.90 271	8.34 421	3.21 325	7.19 309	4.46 408	0.06 409	0.11 278	0.08 506	0.02 281	0.21 378	0.40 221

iResNet	4.04 396	1.46 412	8.72 473	3.25 506	0.36 157	4.54 392	0.47 234	9.06 350	10.40 453	7.98 395	12.82 453	4.06 293	3.22 326	8.82 424	4.95 422	0.03 345	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.55 270

CSP-Net	4.40 424	1.70 435	4.90 325	1.82 338	1.04 316	12.96 529	2.25 448	13.75 499	6.34 318	9.64 463	8.99 361	8.31 419	3.24 327	8.45 406	4.32 403	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 397	0.06 41

HITNet	3.11 310	1.38 395	5.35 350	2.23 402	0.12 42	5.59 413	0.58 271	9.95 381	5.72 293	6.62 326	7.91 339	3.90 284	3.24 327	4.39 181	4.58 413	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 198	0.57 277
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
MyStereo05	3.24 321	1.05 330	5.93 386	1.39 268	1.20 351	2.57 204	0.10 99	9.11 354	13.17 496	6.45 312	3.86 207	3.20 246	3.26 329	8.35 397	3.02 355	0.01 181	1.24 537	0.00 1	0.21 419	0.13 295	0.50 256

dad	5.10 454	2.61 504	6.76 426	1.23 244	0.14 56	2.85 258	0.36 207	7.98 324	14.88 507	10.84 491	17.06 496	15.59 517	3.29 330	7.24 313	4.39 405	1.20 546	0.10 274	4.02 573	0.49 525	0.20 367	0.69 327

GES	2.69 271	0.72 235	5.34 348	1.82 338	0.05 7	4.51 390	1.04 391	10.39 392	4.18 207	5.53 272	6.72 302	1.92 211	3.30 331	5.16 211	2.67 338	0.06 409	0.01 130	0.06 495	0.01 259	0.20 367	0.14 85

111	3.05 305	1.41 399	5.51 359	0.32 94	0.14 56	2.83 245	0.68 305	6.76 273	14.21 503	3.59 211	9.11 364	5.50 350	3.30 331	4.05 164	2.43 324	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 295	1.02 388

H2IRNET	2.29 225	0.86 271	3.38 182	1.51 287	0.11 32	1.97 141	0.13 122	5.15 156	7.19 366	1.26 157	7.77 333	5.80 366	3.31 333	5.09 208	1.66 256	0.01 181	0.00 1	0.04 484	0.17 388	0.27 425	0.10 59

gwcnet-sp	3.58 353	2.01 466	8.82 476	2.01 374	0.69 247	7.38 458	1.10 396	9.23 359	6.66 339	9.32 452	5.91 272	4.21 300	3.31 333	6.91 287	3.69 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 403	0.18 122

scenet	3.58 353	2.01 466	8.82 476	2.01 374	0.69 247	7.38 458	1.10 396	9.23 359	6.66 339	9.32 452	5.91 272	4.21 300	3.31 333	6.91 287	3.69 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 403	0.18 122

ssnet	3.58 353	2.01 466	8.82 476	2.01 374	0.69 247	7.38 458	1.10 396	9.23 359	6.66 339	9.32 452	5.91 272	4.21 300	3.31 333	6.91 287	3.69 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 403	0.18 122

AANet_RVC	5.41 460	2.61 504	8.17 461	2.25 408	1.30 373	2.27 173	1.64 429	10.82 407	18.54 533	8.01 399	18.09 510	8.39 426	3.31 333	11.37 499	8.98 488	1.15 545	0.38 347	0.02 453	0.00 1	0.17 335	0.70 331

FENet	2.35 230	0.59 186	3.28 172	2.32 425	0.27 125	2.78 240	0.13 122	7.68 317	6.09 305	5.38 266	2.12 142	4.84 327	3.33 338	4.98 202	2.66 335	0.02 297	0.03 202	0.00 1	0.00 1	0.04 128	0.40 221

xyz-stereo-finetune2	1.98 177	0.96 307	2.70 114	0.13 48	0.05 7	6.33 433	0.17 150	4.38 118	2.56 94	0.98 139	6.40 294	0.50 138	3.37 339	7.09 302	3.77 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 128	0.11 69

test_sample5	3.34 329	0.65 207	5.17 339	2.10 380	0.49 192	3.31 300	0.17 150	11.91 435	7.47 375	6.91 340	9.15 365	3.61 272	3.37 339	7.53 341	3.06 358	0.02 297	0.85 425	0.00 1	0.10 351	0.07 184	0.90 364

DualNet	3.48 346	0.65 207	5.17 339	2.10 380	0.49 192	3.31 300	0.17 150	11.91 435	7.47 375	7.18 360	11.56 427	3.61 272	3.37 339	7.53 341	3.06 358	0.02 297	0.85 425	0.00 1	0.10 351	0.07 184	0.90 364

coex_refinement	4.34 419	1.44 408	4.46 287	3.08 497	1.46 390	4.22 375	0.36 207	11.92 437	8.33 405	8.48 421	13.41 457	9.90 449	3.40 342	6.95 293	8.54 477	0.00 1	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.09 216	0.71 334

UPFNet	4.17 408	0.83 257	5.51 359	2.49 448	3.36 496	7.13 452	2.60 453	10.52 399	7.16 362	8.76 433	7.83 335	7.85 412	3.41 343	8.60 414	7.04 458	0.01 181	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.17 117

MIPNet	2.27 223	1.14 347	5.55 366	0.49 138	0.22 109	2.03 149	0.19 162	7.60 311	6.17 311	5.83 279	4.16 212	2.05 214	3.44 344	3.65 154	2.23 310	0.00 1	0.01 130	0.01 420	0.01 259	0.24 403	0.48 253

xxxx	5.16 457	0.86 271	4.86 321	1.96 363	1.22 355	7.56 461	0.07 78	14.67 514	9.15 432	6.55 321	9.87 388	9.30 438	3.47 345	8.07 374	22.20 567	0.05 397	1.16 528	0.00 1	0.26 460	0.10 239	1.76 484

ITSA-stereo	4.02 394	0.73 237	4.51 294	2.16 386	0.31 134	3.58 325	0.70 313	13.77 501	15.84 518	7.13 356	6.59 300	4.25 305	3.48 346	9.04 438	6.12 443	0.09 439	0.08 258	0.11 509	0.10 351	0.19 357	1.54 443

test_xeample	4.78 447	0.93 292	4.68 314	1.48 284	1.28 366	3.94 359	0.13 122	13.35 488	8.62 414	8.21 410	11.63 429	3.43 262	3.54 347	7.59 346	23.47 572	0.02 297	1.16 528	0.00 1	0.25 443	0.11 254	1.74 481

MyStereo04	3.29 324	1.15 348	6.64 419	1.28 253	1.49 392	2.63 212	0.45 230	10.57 400	13.30 497	4.41 237	3.90 208	3.06 242	3.56 348	7.87 360	3.35 367	0.01 181	1.27 540	0.00 1	0.25 443	0.11 254	0.42 237

STTStereo	3.90 384	1.43 404	8.20 462	3.03 488	2.28 453	3.64 333	0.64 292	10.11 383	7.09 359	10.20 474	7.08 313	8.73 433	3.57 349	7.44 326	4.00 393	0.00 1	0.02 174	0.01 420	0.01 259	0.04 128	0.40 221

CASS	2.62 266	0.57 179	4.28 275	0.90 210	0.38 165	3.45 312	0.22 174	9.91 377	4.46 225	7.33 373	7.92 340	3.53 269	3.59 350	4.16 173	1.49 230	0.03 345	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.06 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	3.12 312	1.34 384	4.67 311	3.47 515	0.71 253	2.50 196	1.45 418	7.27 296	8.71 417	4.91 246	9.28 372	2.34 220	3.61 351	9.44 452	1.62 244	0.00 1	0.33 336	0.00 1	0.00 1	0.30 439	0.40 221

SA-5K	3.12 312	1.34 384	4.67 311	3.47 515	0.71 253	2.50 196	1.45 418	7.27 296	8.71 417	4.91 246	9.28 372	2.34 220	3.61 351	9.44 452	1.62 244	0.00 1	0.33 336	0.00 1	0.00 1	0.30 439	0.40 221

GMM-Stereo	3.42 343	0.39 56	3.24 168	0.87 205	0.50 199	2.26 170	4.73 506	5.64 194	3.81 179	7.08 352	16.57 491	6.13 372	3.62 353	7.74 353	1.40 226	0.05 397	0.00 1	0.00 1	0.04 314	0.12 273	4.24 566

ACVNet-DCA	2.41 242	0.93 292	3.39 184	3.05 491	0.39 168	5.69 417	0.55 262	9.15 355	4.33 214	1.42 158	3.48 192	0.33 110	3.65 354	8.26 383	0.70 89	0.00 1	1.14 522	0.00 1	0.03 296	0.09 216	1.65 455

1test111	2.31 227	0.93 292	3.39 184	3.05 491	0.39 168	5.69 417	0.55 262	9.15 355	4.33 214	1.42 158	3.48 192	0.33 110	3.65 354	4.95 200	2.06 294	0.00 1	1.14 522	0.00 1	0.03 296	0.09 216	1.65 455

cc1	2.56 258	0.93 292	3.39 184	3.05 491	0.39 168	5.69 417	0.55 262	5.34 167	10.76 461	1.42 158	3.48 192	0.33 110	3.65 354	8.26 383	0.70 89	0.00 1	1.14 522	0.00 1	0.03 296	0.12 273	1.89 504

CFNet	4.03 395	1.97 463	6.30 406	2.70 466	1.64 400	5.41 409	0.22 174	12.14 445	10.28 448	5.24 260	11.15 419	6.43 379	3.70 357	8.97 436	4.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 439	0.13 79

UGAM	4.25 416	0.86 271	5.73 379	0.45 128	0.22 109	3.61 327	1.18 402	5.51 179	15.39 512	4.99 251	12.34 442	15.09 515	3.71 358	10.58 485	3.76 378	0.00 1	0.46 357	0.00 1	0.34 498	0.36 460	0.36 213

CoDeX	3.61 358	0.86 271	5.27 343	1.16 236	1.62 399	6.24 431	2.07 444	13.78 502	6.86 350	7.42 375	9.00 363	4.06 293	3.72 359	6.58 262	3.02 355	0.03 345	0.06 238	0.00 1	0.00 1	0.15 322	0.35 210

delet	4.59 436	1.12 344	5.93 386	1.37 265	3.73 509	10.48 502	3.90 489	10.51 397	9.17 433	8.87 436	9.74 387	8.37 422	3.74 360	8.12 376	6.36 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 378	0.12 74

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 402	1.53 420	6.87 429	3.04 490	3.33 493	4.34 385	0.59 278	11.36 424	7.92 394	8.98 439	7.98 342	9.72 444	3.82 361	7.92 362	4.43 406	0.15 457	0.02 174	0.03 474	0.03 296	0.07 184	0.14 85
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
cf-r	3.76 372	1.43 404	5.34 348	2.66 462	2.79 474	2.85 258	0.62 287	9.08 352	6.91 353	7.06 349	11.90 435	9.64 442	3.83 362	6.23 250	4.53 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 357	0.17 117

ACVNet	2.86 286	0.96 307	3.87 235	0.86 203	0.61 232	2.63 212	0.54 258	8.93 346	6.12 307	5.09 253	9.32 375	5.70 361	3.84 363	2.68 125	5.56 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 413	0.23 160

GwcNet-RSSM	4.13 407	1.71 437	6.25 403	2.50 449	1.93 431	2.39 184	1.49 422	9.59 370	8.71 417	6.66 329	15.04 474	8.47 428	3.84 363	6.87 284	6.74 452	0.00 1	0.00 1	0.04 484	0.00 1	0.29 436	0.15 98

test_sample6	3.60 357	0.66 211	5.27 343	2.23 402	0.48 189	3.25 292	0.21 172	11.94 438	7.53 380	7.18 360	11.56 427	3.99 288	3.86 365	8.03 369	3.88 386	0.03 345	0.83 419	0.00 1	0.09 344	0.07 184	0.86 360

ffm	3.41 341	0.98 314	7.03 433	1.64 300	1.07 320	2.84 247	0.47 234	5.55 183	10.56 455	6.68 330	9.59 382	5.66 356	3.87 366	8.20 380	0.68 82	0.00 1	1.13 515	0.00 1	0.19 400	0.11 254	1.88 501

ff1	4.11 402	0.98 314	7.03 433	1.64 300	1.07 320	2.84 247	0.47 234	5.55 183	10.56 455	6.68 330	9.59 382	5.66 356	3.87 366	11.33 496	11.69 523	0.00 1	1.13 515	0.00 1	0.19 400	0.11 254	1.88 501

mmx	4.50 429	0.98 314	7.03 433	1.64 300	1.07 320	2.84 247	0.47 234	12.84 469	11.23 473	6.68 330	9.59 382	5.66 356	3.87 366	11.33 496	11.69 523	0.05 397	1.12 511	0.00 1	0.19 400	0.10 239	1.53 441

xxx	4.50 429	0.98 314	7.04 436	1.64 300	1.07 320	2.84 247	0.47 234	12.84 469	11.23 473	6.68 330	9.59 382	5.66 356	3.87 366	11.33 496	11.69 523	0.05 397	1.12 511	0.00 1	0.19 400	0.10 239	1.53 441

DLCB_ROB	4.87 451	1.45 411	4.75 318	2.52 453	1.13 336	6.25 432	3.01 469	10.44 394	8.34 406	11.05 500	13.43 458	14.04 504	3.90 370	9.74 465	6.80 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 198	0.37 214

HH	2.88 289	0.82 254	4.07 261	1.71 317	0.54 220	4.71 395	0.69 308	8.72 341	3.57 161	1.80 169	6.49 298	7.81 409	3.92 371	8.93 431	0.99 156	0.00 1	1.06 496	0.00 1	0.03 296	0.05 149	1.69 468

HanStereo	2.88 289	0.82 254	4.07 261	1.71 317	0.54 220	4.71 395	0.69 308	8.72 341	3.57 161	1.80 169	6.49 298	7.81 409	3.92 371	8.93 431	0.99 156	0.00 1	1.06 496	0.00 1	0.03 296	0.05 149	1.69 468

RAFT_R40	2.83 283	0.46 98	3.85 232	1.38 267	0.32 140	3.78 349	0.97 381	6.16 234	4.82 252	9.74 468	6.35 292	4.96 333	3.94 373	8.78 423	1.05 167	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 128	0.03 17

test_sample2	2.79 282	0.59 186	4.40 285	2.38 434	0.43 182	2.58 207	0.15 138	10.14 385	5.78 296	4.23 233	5.86 268	4.31 307	4.02 374	6.34 254	2.00 291	0.00 1	0.96 455	0.00 1	0.12 364	0.07 184	1.37 434

test_5	3.16 317	1.18 353	4.96 328	2.33 427	3.10 485	4.51 390	1.27 409	7.47 307	7.61 384	3.00 196	7.38 323	5.37 348	4.06 375	8.28 388	1.54 234	0.00 1	0.34 338	0.00 1	0.02 281	0.21 378	0.62 297

FADNet_RVC	4.24 414	2.32 491	14.23 531	1.18 240	0.79 269	5.64 415	0.60 279	11.50 427	7.19 366	3.68 215	8.08 349	4.14 297	4.06 375	10.29 482	7.47 463	0.36 515	0.44 355	0.18 530	0.47 522	0.93 526	1.23 416

acv_ft	3.90 384	0.96 307	5.85 384	2.56 458	4.70 545	7.27 454	0.84 355	9.17 358	6.12 307	10.00 471	9.32 375	5.70 361	4.07 377	2.68 125	8.24 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 457	0.23 160

iRaft-Stereo_5w	3.20 319	1.27 373	5.27 343	0.27 88	0.99 308	2.71 225	0.58 271	5.75 200	5.85 298	3.03 198	7.88 337	10.08 452	4.08 378	8.40 400	6.09 441	0.00 1	0.25 326	0.00 1	0.12 364	0.31 446	0.95 376

PSMNet_ROB	5.41 460	2.45 496	7.39 444	2.36 431	1.90 428	10.11 495	6.54 532	16.32 532	7.59 382	6.84 339	10.83 414	12.06 492	4.13 379	8.73 421	10.24 505	0.02 297	0.01 130	0.01 420	0.11 358	0.26 413	0.40 221

SST-Stereo	2.86 286	0.45 93	3.64 219	1.46 279	0.36 157	3.94 359	0.80 338	6.07 230	4.46 225	10.96 497	6.21 282	4.94 332	4.14 380	8.85 426	0.93 143	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 128	0.03 17

DCANet	2.35 230	0.96 307	5.51 359	0.39 115	0.19 83	1.72 117	0.25 184	6.06 228	9.33 436	6.31 303	5.42 255	1.44 188	4.14 380	2.22 104	2.28 316	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 128	0.66 319

DispNO	3.51 349	1.33 383	8.51 466	2.26 411	1.36 381	3.46 314	0.81 344	8.74 343	6.58 332	6.78 337	7.63 329	6.22 377	4.20 382	7.47 335	4.44 407	0.00 1	0.03 202	0.03 474	0.11 358	0.13 295	0.14 85

RAFT	2.94 296	1.29 375	4.06 259	1.36 262	0.50 199	2.39 184	0.91 376	6.11 232	3.25 132	6.64 327	7.30 321	9.96 450	4.20 382	6.03 240	2.21 305	0.00 1	1.02 489	0.00 1	0.02 281	0.54 498	1.01 384

GEStereo_RVC	3.95 390	1.21 365	6.13 395	2.30 421	1.22 355	4.29 380	2.96 467	12.39 453	8.24 403	7.25 366	6.79 304	7.58 405	4.22 384	9.16 442	4.56 411	0.04 379	0.01 130	0.02 453	0.02 281	0.19 357	0.42 237

222	5.93 466	0.88 281	4.58 305	1.76 327	0.98 307	6.02 428	0.08 86	14.45 511	8.89 422	9.53 459	11.77 433	3.88 283	4.23 385	8.26 383	39.96 604	0.03 345	1.12 511	0.00 1	0.24 439	0.11 254	1.73 478

ssnet_v2	4.73 445	1.43 404	6.74 425	1.80 334	0.75 263	8.89 480	4.60 503	12.66 462	10.65 459	9.53 459	6.23 283	9.78 446	4.26 386	6.89 285	9.65 499	0.01 181	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.36 460	0.31 195

FADNet-RVC	4.36 420	2.62 506	14.51 534	2.01 374	0.44 184	4.27 378	1.27 409	12.61 461	7.89 391	3.76 217	4.05 211	10.63 464	4.34 387	9.87 470	7.66 466	0.03 345	0.09 268	0.00 1	0.03 296	0.65 505	0.50 256

YMNet	5.84 464	2.29 487	10.08 500	3.80 526	4.45 531	10.40 499	0.88 370	10.81 405	7.17 364	14.28 535	16.67 492	11.58 482	4.41 388	8.51 409	9.37 494	0.12 449	0.35 342	0.11 509	0.08 332	0.79 519	0.62 297

YMNet_1	5.84 464	2.29 487	10.08 500	3.80 526	4.45 531	10.40 499	0.88 370	10.81 405	7.17 364	14.28 535	16.67 492	11.58 482	4.41 388	8.51 409	9.37 494	0.12 449	0.35 342	0.11 509	0.08 332	0.79 519	0.62 297

BEATNet_4x	3.69 363	2.12 472	8.11 460	1.82 338	0.16 70	5.30 407	1.04 391	10.87 408	6.14 310	7.09 353	8.42 354	4.99 335	4.42 390	5.89 235	6.23 447	0.04 379	0.05 229	0.00 1	0.00 1	0.32 451	0.84 357

DeepStereo_RVC	2.15 202	0.55 160	3.26 170	0.21 70	0.19 83	3.47 315	0.68 305	5.76 201	3.60 163	6.36 308	4.19 214	3.42 257	4.44 391	5.04 205	1.59 240	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 216	0.18 122

SDNR	7.97 509	2.75 509	16.90 547	2.28 418	0.94 300	45.23 600	0.43 226	9.30 365	10.84 463	10.71 487	25.30 547	5.51 351	4.47 392	11.98 508	7.58 465	0.15 457	0.14 293	0.00 1	0.04 314	2.27 552	2.65 546

PSMNet-ADL	3.17 318	0.56 171	3.00 152	1.55 293	0.40 173	5.97 425	0.28 189	9.06 350	5.75 294	3.56 210	6.80 305	8.33 420	4.51 393	7.65 349	5.51 434	0.03 345	0.09 268	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.28 185

SMFormer	3.94 388	0.69 222	4.55 300	1.97 365	0.15 64	2.84 247	0.29 191	13.06 479	11.10 468	7.69 380	10.45 402	4.77 322	4.52 394	9.68 459	4.89 419	0.08 428	0.97 463	0.00 1	0.16 377	0.11 254	0.92 370

tta	3.96 392	0.69 222	4.55 300	1.97 365	0.15 64	2.84 247	0.29 191	13.06 479	11.10 468	7.69 380	10.45 402	4.77 322	4.52 394	9.68 459	4.89 419	0.08 428	0.97 463	0.00 1	0.16 377	0.13 295	1.24 417

qqq1	3.78 374	0.69 222	4.55 300	1.97 365	0.15 64	2.84 247	0.29 191	13.06 479	11.10 468	7.69 380	10.45 402	4.77 322	4.52 394	9.68 459	1.24 205	0.08 428	0.97 463	0.00 1	0.12 364	0.13 295	1.24 417

fff1	3.78 374	0.69 222	4.55 300	1.97 365	0.15 64	2.84 247	0.29 191	13.06 479	11.10 468	7.69 380	10.45 402	4.77 322	4.52 394	9.68 459	1.24 205	0.08 428	0.97 463	0.00 1	0.12 364	0.13 295	1.24 417

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 333	1.28 374	8.51 466	1.86 342	1.83 420	3.51 318	0.31 199	10.50 396	4.32 213	2.74 186	5.87 270	10.30 456	4.53 398	4.66 192	3.16 363	0.02 297	0.87 432	0.00 1	0.97 551	0.38 467	1.43 437

DSFCA	4.48 428	1.03 325	6.84 427	1.61 297	1.68 407	7.26 453	4.46 501	11.27 420	7.51 378	11.01 499	6.89 307	8.49 429	4.54 399	10.41 484	6.18 445	0.03 345	0.06 238	0.02 453	0.03 296	0.13 295	0.14 85

StereoDRNet-Refined	4.84 450	0.96 307	5.13 336	2.22 399	0.46 186	9.10 483	0.16 144	10.72 403	9.40 438	13.41 525	12.50 444	10.02 451	4.58 400	8.60 414	8.71 482	0.01 181	0.00 1	0.01 420	0.05 318	0.24 403	0.53 266
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
UCFNet_RVC	3.37 335	1.25 370	3.30 173	2.55 457	1.80 416	3.92 358	1.28 411	12.49 458	7.16 362	5.12 256	7.88 337	8.14 414	4.59 401	5.67 228	2.11 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.07 46

iResNet_ROB	4.67 441	1.77 447	5.93 386	2.47 447	0.95 303	3.78 349	0.36 207	15.65 525	17.36 526	8.75 432	11.23 421	7.05 397	4.60 402	8.94 433	4.23 399	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 326	0.15 98

SA	3.34 329	1.29 375	4.84 319	1.99 370	0.57 226	3.15 286	1.39 416	7.66 316	9.94 445	4.86 245	10.87 415	2.97 239	4.61 403	9.88 472	1.38 224	0.00 1	0.60 376	0.00 1	0.19 400	0.25 412	0.37 214

TCMNet	5.54 462	2.53 499	10.92 511	4.50 548	6.58 561	8.90 481	1.31 414	11.59 430	8.68 416	7.24 364	12.74 450	8.37 422	4.65 404	9.30 448	10.83 516	0.11 447	0.19 306	0.31 542	0.09 344	0.84 524	1.07 394

CC-Net-ROB	8.09 511	10.11 575	9.03 483	4.07 533	3.74 510	15.24 539	4.84 508	18.44 546	10.87 464	6.73 336	14.03 466	7.54 404	4.68 405	11.61 504	3.98 392	6.59 576	2.54 575	16.51 587	1.19 558	7.88 574	2.20 530

NVstereo2D	4.82 449	1.29 375	7.98 459	3.68 522	3.48 500	8.02 465	3.10 472	11.25 418	15.50 515	5.14 257	7.71 330	8.21 416	4.68 405	10.19 481	4.30 402	0.02 297	0.19 306	0.13 518	0.36 503	0.07 184	1.12 404

FADNet-RVC-Resample	4.11 402	2.25 478	13.88 527	1.64 300	0.66 242	5.91 424	2.34 450	10.87 408	9.09 429	6.53 319	4.34 216	5.69 360	4.71 407	8.01 368	4.64 414	0.18 475	0.22 316	0.17 529	0.12 364	0.46 485	0.59 286

ASMatch	3.41 341	0.62 197	3.59 214	1.99 370	0.48 189	1.91 135	0.66 297	7.01 281	4.43 224	6.25 299	22.02 531	4.56 315	4.72 408	7.78 355	1.85 272	0.01 181	0.01 130	0.00 1	0.03 296	0.02 58	0.21 144

IRAFT_RVC	2.98 302	0.66 211	4.23 274	2.20 395	0.40 173	2.91 265	5.04 511	7.03 285	4.21 209	6.59 324	5.52 261	5.02 337	4.77 409	8.41 402	2.30 321	0.01 181	0.17 303	0.01 420	0.00 1	0.03 99	0.05 32

StereoDRNet	6.02 470	2.40 495	8.22 463	3.43 512	4.43 530	10.57 505	4.21 494	19.44 557	11.24 475	12.86 518	8.06 347	11.64 485	4.79 410	8.65 419	9.32 493	0.01 181	0.10 274	0.00 1	0.03 296	0.34 455	0.69 327

hitnet-ft	3.95 390	1.16 350	3.92 245	0.89 208	0.73 258	4.88 400	0.54 258	9.78 373	7.91 393	7.42 375	10.24 396	12.50 496	4.84 411	8.15 378	5.56 435	0.03 345	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.24 403	0.12 74

HBP-ISP	4.37 422	1.56 421	4.59 306	2.23 402	1.29 371	7.87 462	3.96 491	11.80 434	10.91 466	8.06 405	14.45 470	3.38 254	4.87 412	9.27 447	2.53 327	0.14 455	0.06 238	0.00 1	0.01 259	0.08 198	0.30 193

TransformOpticalFlow	3.50 347	0.83 257	4.85 320	1.09 230	0.31 134	3.52 321	0.14 135	10.32 388	8.02 397	5.78 276	13.25 456	6.63 384	4.91 413	8.36 398	1.63 247	0.00 1	0.01 130	0.01 420	0.00 1	0.06 163	0.24 169

AACVNet	3.71 367	1.63 428	4.89 324	3.80 526	0.62 235	3.25 292	0.30 198	9.47 368	3.81 179	6.34 307	10.74 412	10.52 460	4.92 414	9.31 449	3.88 386	0.03 345	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.34 455	0.28 185

PDISCO_ROB	10.27 538	2.79 513	13.30 522	10.58 576	9.96 578	22.78 566	5.99 521	20.01 563	28.57 568	11.88 513	14.49 471	20.54 555	4.92 414	17.01 553	10.29 506	5.79 574	0.42 351	0.14 520	0.13 370	2.53 555	3.25 551

KYRaft	3.68 362	0.43 77	2.53 95	0.89 208	0.49 192	2.28 175	3.89 488	5.30 163	3.82 181	8.99 441	19.28 516	6.54 383	4.96 416	7.92 362	0.96 151	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.01 259	0.06 163	5.17 568

ADLNet	4.56 433	1.19 356	5.52 365	3.81 529	3.59 503	6.98 447	2.40 451	12.01 440	7.96 395	10.52 482	9.67 386	8.26 418	4.98 417	6.59 263	6.93 454	0.01 181	0.01 130	0.00 1	0.01 259	0.22 385	0.55 270

FADNet	4.55 431	2.35 493	13.60 525	1.87 343	0.80 272	4.74 398	0.75 330	14.47 512	12.41 484	4.07 228	5.45 258	9.64 442	5.03 418	8.86 427	4.82 418	0.20 479	0.04 220	0.07 500	0.05 318	1.27 535	0.40 221

TDLM	4.58 434	1.79 449	5.03 332	2.45 445	1.32 376	4.04 368	7.15 542	11.60 431	11.46 477	6.91 340	12.69 449	5.94 368	5.03 418	9.74 465	3.80 383	0.67 534	0.00 1	0.01 420	0.05 318	0.23 397	1.78 486

LMCR-Stereo	3.92 386	1.96 462	4.92 326	2.85 478	0.23 113	7.88 463	1.47 420	12.52 459	5.39 274	8.71 430	10.65 410	1.90 207	5.04 420	8.53 411	4.89 419	1.05 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 473	0.05 32

DualNet (step1)	4.40 424	1.36 388	7.91 455	1.40 270	0.63 237	5.54 410	2.72 456	11.31 421	8.40 409	8.64 426	8.05 344	6.80 387	5.05 421	7.22 311	2.53 327	1.74 556	1.04 492	3.05 568	2.96 574	0.22 385	1.35 431

test_sample9	6.40 476	1.36 388	7.91 455	1.40 270	0.63 237	5.54 410	2.72 456	11.31 421	8.40 409	8.64 426	8.05 344	6.80 387	5.05 421	12.52 516	13.17 536	1.74 556	25.14 613	3.05 568	2.96 574	0.22 385	1.35 431

test_sample7	3.75 371	0.67 216	4.34 281	2.21 398	0.35 150	4.47 389	2.08 445	11.31 421	8.40 409	8.64 426	8.05 344	6.80 387	5.05 421	7.22 311	2.53 327	0.07 420	1.04 492	0.00 1	0.00 1	0.06 163	1.66 459

riskmin	2.49 248	0.22 3	3.34 179	2.33 427	1.78 414	2.89 263	0.46 232	7.35 301	6.95 355	2.75 187	1.67 121	6.75 386	5.08 424	3.24 141	1.93 282	0.00 1	0.99 479	0.00 1	0.27 468	0.02 58	1.73 478

ToySt	3.39 337	0.89 284	9.29 490	1.47 283	0.94 300	4.20 374	1.98 441	7.33 299	5.42 275	3.01 197	6.75 303	8.67 432	5.10 425	5.43 221	3.72 376	0.07 420	0.89 434	0.00 1	0.23 435	0.28 428	2.13 524

SACVNet	4.55 431	1.88 451	5.55 366	3.38 511	1.68 407	3.11 279	2.76 461	12.44 456	6.43 324	11.07 501	11.31 422	10.53 462	5.13 426	9.88 472	4.56 411	0.08 428	0.02 174	0.00 1	0.01 259	0.38 467	0.80 353

HSM-Net_RVC	4.40 424	0.44 88	3.22 164	0.72 179	0.68 244	7.06 449	1.82 437	12.57 460	8.48 412	9.04 442	12.20 441	14.98 512	5.14 427	7.32 320	4.19 396	0.02 297	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.14 85
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SGM-Forest	5.40 458	0.84 260	4.19 270	1.43 276	0.68 244	10.12 496	6.41 530	12.13 443	11.86 481	11.50 509	14.43 469	11.62 484	5.20 428	9.93 475	6.16 444	0.16 464	0.04 220	0.00 1	0.00 1	0.08 198	1.24 417
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DRN-Test	6.23 472	1.51 416	7.53 448	3.07 496	3.69 506	12.17 524	3.23 478	20.80 571	11.11 472	12.64 517	13.02 455	10.91 475	5.26 429	8.49 408	10.12 503	0.05 397	0.05 229	0.04 484	0.04 314	0.28 428	0.65 309

MDST_ROB	9.13 527	1.31 378	10.16 504	4.36 545	2.48 462	28.66 580	7.64 546	19.96 562	14.97 508	27.53 576	24.02 538	9.47 439	5.27 430	16.31 547	8.61 479	0.63 532	0.19 306	0.00 1	0.00 1	0.08 198	0.90 364

fff	2.54 255	0.93 292	5.51 359	0.32 94	0.14 56	1.70 109	0.11 107	6.19 235	12.69 489	6.03 292	5.29 248	1.43 185	5.28 431	2.37 115	2.21 305	0.01 181	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.02 58	0.61 292

csc	2.54 255	0.93 292	5.51 359	0.32 94	0.14 56	1.70 109	0.11 107	6.19 235	12.69 489	6.03 292	5.29 248	1.43 185	5.28 431	2.37 115	2.21 305	0.01 181	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.02 58	0.61 292

cscssc	2.54 255	0.93 292	5.51 359	0.32 94	0.14 56	1.70 109	0.11 107	6.19 235	12.69 489	6.03 292	5.29 248	1.43 185	5.28 431	2.37 115	2.21 305	0.01 181	0.00 1	0.01 420	0.00 1	0.02 58	0.61 292

SQANet	8.22 515	4.42 540	7.19 440	12.11 579	9.77 577	11.80 519	3.23 478	12.00 439	6.60 333	8.59 425	11.52 426	10.97 477	5.31 434	11.10 491	4.20 397	9.56 583	2.29 570	10.51 583	1.61 568	13.06 585	8.49 578

ADLNet2	4.72 443	1.44 408	6.68 422	3.03 488	3.90 514	6.80 442	2.91 465	11.67 432	9.63 440	7.99 397	9.89 389	9.75 445	5.32 435	7.70 350	7.13 459	0.01 181	0.03 202	0.00 1	0.00 1	0.26 413	0.22 153

DGSMNet	7.10 493	3.49 524	15.11 537	4.36 545	4.41 529	8.94 482	6.25 527	15.10 520	14.28 504	8.15 408	14.51 472	10.08 452	5.38 436	11.04 490	7.95 468	1.49 552	2.00 567	1.79 563	1.68 569	2.43 553	3.48 557

LALA_ROB	7.02 492	2.54 501	8.51 466	1.53 291	0.96 305	9.96 492	8.71 555	16.70 534	12.68 488	12.99 520	13.90 465	24.47 564	5.40 437	11.61 504	9.50 496	0.04 379	0.05 229	0.00 1	0.02 281	0.17 335	0.65 309

CFNet-ft	3.70 365	1.59 425	3.87 235	1.68 311	2.42 458	3.20 288	0.66 297	8.93 346	7.76 386	5.09 253	9.95 391	10.77 470	5.43 438	7.41 323	4.71 415	0.00 1	0.00 1	0.03 474	0.01 259	0.30 439	0.11 69

CFNet_RVC	3.70 365	1.59 425	3.87 235	1.68 311	2.42 458	3.20 288	0.66 297	8.92 345	7.76 386	5.09 253	9.95 391	10.77 470	5.43 438	7.41 323	4.71 415	0.00 1	0.00 1	0.03 474	0.01 259	0.30 439	0.11 69

ac_64	3.98 393	0.86 271	5.10 335	3.17 500	3.43 499	5.80 421	0.70 313	10.87 408	4.96 257	8.94 438	6.46 296	10.70 467	5.52 440	7.44 326	5.10 427	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.31 195

iResNetv2_ROB	4.72 443	2.26 480	8.87 479	3.20 503	1.25 360	4.32 382	1.73 434	14.22 508	10.62 458	10.53 483	12.13 440	7.77 408	5.54 441	8.29 389	2.76 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 473	0.55 270

PSMNet-RSSM	3.69 363	1.36 388	4.54 299	2.44 444	1.90 428	2.35 180	0.69 308	11.77 433	6.38 322	6.60 325	11.85 434	7.70 407	5.61 442	6.66 272	3.67 372	0.00 1	0.00 1	0.02 453	0.01 259	0.17 335	0.10 59

UNet	4.19 410	0.87 279	7.18 439	2.00 373	3.22 488	9.55 487	0.31 199	10.11 383	6.22 314	7.98 395	6.82 306	10.42 458	5.77 443	7.28 316	5.83 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 239	0.12 74

FINET	6.96 489	2.98 516	13.77 526	3.20 503	4.81 548	9.65 488	9.90 562	13.68 497	23.91 559	8.28 412	13.70 460	5.36 347	5.83 444	10.79 487	8.05 470	0.90 540	1.43 552	0.11 509	0.38 510	0.48 490	1.98 514

anonymousa	4.24 414	0.78 241	4.05 258	2.16 386	4.87 549	8.76 478	0.35 206	7.41 305	4.47 227	8.21 410	19.70 518	11.03 478	5.87 445	2.04 95	2.20 304	0.00 1	1.16 528	0.00 1	0.55 531	0.04 128	1.11 401

DCVSM-stereo	3.32 327	0.51 136	3.40 190	1.79 331	0.79 269	2.94 266	0.48 244	7.31 298	5.69 292	11.47 508	5.61 263	10.63 464	5.93 446	5.74 231	3.63 371	0.03 345	0.09 268	0.03 474	0.00 1	0.12 273	0.11 69

test_sample1	2.88 289	0.63 200	4.46 287	2.38 434	0.68 244	2.61 209	0.05 55	10.51 397	5.36 272	4.50 239	4.81 231	3.76 278	5.94 447	6.10 246	2.96 354	0.00 1	0.99 479	0.00 1	0.11 358	0.07 184	1.67 462

NaN_ROB	6.51 480	2.25 478	8.77 474	1.69 313	1.79 415	9.71 490	10.94 564	16.20 530	16.13 519	13.04 522	8.86 357	11.77 486	5.94 447	12.88 521	8.01 469	0.05 397	0.13 289	0.07 500	0.20 412	0.32 451	1.50 440

1111x	4.96 452	1.04 328	7.09 438	1.75 325	1.05 317	5.03 403	0.32 201	13.52 492	10.70 460	6.68 330	10.35 399	8.81 436	6.01 449	10.65 486	12.78 534	0.07 420	1.24 537	0.00 1	0.33 494	0.11 254	1.75 482

HSM	4.25 416	1.10 337	4.14 263	1.78 330	2.14 445	6.67 441	1.08 395	12.92 473	6.90 352	7.06 349	8.17 350	14.17 506	6.03 450	9.16 442	3.11 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 216	0.41 232

IER	3.42 343	0.91 286	6.38 410	0.73 182	1.60 398	7.07 450	0.55 262	7.07 289	5.45 278	8.17 409	8.89 358	6.13 372	6.13 451	5.36 217	3.77 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 198	0.05 32

Consistency-Raft	9.58 531	5.11 545	13.00 521	5.61 556	8.92 575	4.03 366	5.07 512	19.73 561	24.90 562	11.32 506	29.86 561	13.36 500	6.16 452	8.00 365	13.47 540	0.67 534	0.34 338	1.81 564	4.36 584	12.23 580	3.62 561

ETE_ROB	6.28 474	2.60 503	9.22 489	1.71 317	0.84 279	6.44 435	6.78 536	13.16 484	8.80 420	13.01 521	15.93 483	21.01 558	6.18 453	10.97 488	8.11 471	0.04 379	0.01 130	0.00 1	0.02 281	0.16 326	0.70 331

ADStereo(finetuned)	2.50 251	0.95 303	6.60 416	0.39 115	0.20 93	1.72 117	0.24 180	6.06 228	9.31 435	6.30 302	5.42 255	1.44 188	6.22 454	2.25 107	2.14 299	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 128	0.65 309

AAGNet	3.50 347	0.49 124	3.38 182	1.91 350	0.41 178	3.66 334	1.02 387	5.14 154	5.16 264	9.65 466	7.75 332	4.91 329	6.23 455	7.45 333	12.73 533	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.06 41

APVNet	6.28 474	2.46 497	10.09 502	3.51 517	3.97 518	12.15 523	1.75 435	20.08 567	6.73 342	6.92 346	13.45 459	10.75 469	6.29 456	11.86 506	14.34 545	0.05 397	0.02 174	0.11 509	0.03 296	0.63 503	0.34 205

PA-Net	5.40 458	2.35 493	9.55 496	2.75 467	2.21 447	8.74 477	3.92 490	13.05 478	13.35 498	7.30 371	7.98 342	8.08 413	6.39 457	11.17 494	9.30 492	0.02 297	0.03 202	0.00 1	0.03 296	0.16 326	1.55 446
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HI	3.39 337	1.19 356	4.03 255	1.46 279	0.19 83	2.26 170	0.04 46	6.21 239	3.86 185	8.51 423	12.61 447	11.86 489	6.44 458	4.55 190	4.27 400	0.00 1	0.06 238	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.15 98

CoSv	3.39 337	1.19 356	4.03 255	1.46 279	0.19 83	2.26 170	0.04 46	6.21 239	3.86 185	8.51 423	12.61 447	11.86 489	6.44 458	4.55 190	4.27 400	0.00 1	0.06 238	0.00 1	0.00 1	0.12 273	0.15 98

CVANet_RVC	4.68 442	1.93 458	5.57 368	2.61 459	1.86 425	4.12 372	4.94 509	12.11 442	9.29 434	8.05 403	11.08 417	10.28 455	6.48 460	9.52 456	3.19 366	0.45 523	0.01 130	0.00 1	0.12 364	0.23 397	1.75 482

MMNet	4.44 427	1.37 393	6.26 404	1.73 323	1.64 400	10.51 504	0.61 283	9.27 362	9.66 442	9.55 461	9.22 367	7.40 402	6.52 461	7.90 361	6.98 455	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.10 59

DISCO	6.58 482	0.98 314	6.44 411	3.75 524	1.18 347	11.19 513	3.29 482	12.92 473	16.72 522	7.27 367	11.74 432	17.34 533	6.60 462	19.59 565	11.59 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 482	0.50 256

LCNet	2.94 296	0.55 160	2.57 98	1.03 227	0.59 230	2.05 150	1.55 425	5.51 179	4.19 208	6.08 295	10.58 408	4.54 313	6.63 463	7.59 346	0.90 132	0.01 181	0.00 1	0.01 420	0.76 542	0.31 446	3.43 555

GANet-RSSM	3.67 360	1.16 350	4.56 304	3.24 505	2.03 439	2.63 212	0.50 251	11.53 429	6.83 348	6.25 299	10.58 408	7.35 400	6.65 464	6.77 280	2.94 353	0.00 1	0.00 1	0.08 506	0.00 1	0.26 413	0.12 74

GwcNet	6.95 488	2.89 515	13.32 523	2.82 474	5.53 556	11.76 518	2.14 447	14.95 518	17.69 529	10.83 490	18.14 511	10.83 472	6.66 465	9.83 469	10.19 504	0.03 345	0.06 238	0.03 474	0.08 332	0.64 504	0.66 319

DDUNet	10.03 535	12.17 580	8.24 464	13.02 580	11.73 583	10.32 498	3.76 486	12.27 448	8.35 407	9.64 463	13.89 464	16.48 524	6.67 466	9.50 455	7.00 456	6.80 577	3.45 590	21.10 590	4.33 583	12.78 584	9.12 580

DStereoRT	7.75 506	1.48 413	8.28 465	2.43 441	1.76 412	10.66 506	1.71 433	8.30 329	6.06 304	7.77 385	11.14 418	3.84 280	6.68 467	8.24 382	5.37 432	0.15 457	0.88 433	50.21 610	16.32 605	0.23 397	3.40 553

RAFT + AFF	4.63 438	2.28 484	7.43 447	1.51 287	2.38 456	5.81 422	6.49 531	10.74 404	8.53 413	7.75 384	8.95 360	7.47 403	6.68 467	9.17 444	5.06 424	0.08 428	0.47 359	0.00 1	0.01 259	0.66 506	1.03 391

STrans-v2	3.55 351	0.94 301	5.06 334	0.32 94	0.60 231	2.97 270	1.15 401	11.08 415	7.97 396	6.01 290	10.93 416	6.65 385	6.86 469	8.37 399	1.66 256	0.00 1	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.04 128	0.39 219

PAM	4.07 400	0.44 88	6.47 412	1.97 365	1.18 347	10.83 509	1.64 429	10.66 402	4.55 233	6.54 320	4.69 229	16.99 531	6.88 470	4.07 167	1.63 247	0.00 1	0.68 391	0.00 1	0.77 543	0.10 239	1.24 417

Anonymous_2	4.74 446	0.98 314	4.46 287	2.35 429	2.27 452	5.66 416	0.67 302	8.08 326	5.28 266	4.98 249	2.60 161	8.74 435	6.92 471	5.79 232	3.46 369	0.24 493	1.70 562	5.16 578	18.18 606	5.41 567	1.85 497

SuperB	8.29 516	3.96 534	24.92 570	2.96 483	1.33 377	9.83 491	4.15 493	10.92 412	29.79 570	11.86 512	12.51 445	6.07 370	6.97 472	11.13 493	14.73 546	0.15 457	0.11 278	0.35 544	0.26 460	12.64 583	1.11 401

CBMV_ROB	4.66 440	0.85 263	3.94 247	1.64 300	0.75 263	8.38 473	1.90 439	11.19 417	10.36 451	9.20 450	15.21 475	7.28 399	6.99 473	9.48 454	5.24 430	0.04 379	0.05 229	0.00 1	0.00 1	0.07 184	0.64 305

Prome-Stereo	3.73 368	0.39 56	2.62 105	1.05 228	0.52 213	2.06 152	4.58 502	4.88 140	3.95 192	9.34 455	20.39 521	4.03 290	7.02 474	7.86 358	1.31 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 184	4.52 567

DANet	6.46 478	1.58 424	9.58 498	4.10 535	3.99 520	9.13 484	1.34 415	10.37 391	7.76 386	13.76 529	15.66 479	16.14 523	7.03 475	13.07 523	13.62 542	0.19 476	0.12 283	0.02 453	0.02 281	0.15 322	1.61 449
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.46 478	1.88 451	7.41 446	2.81 472	0.95 303	6.45 436	6.82 537	13.58 493	8.80 420	15.50 542	15.86 481	19.59 549	7.12 476	11.41 500	9.86 500	0.02 297	0.04 220	0.00 1	0.03 296	0.20 367	0.79 352

DAS	4.18 409	0.53 147	6.20 399	2.20 395	3.69 506	2.78 240	3.12 473	8.69 339	10.29 449	9.39 457	12.80 451	4.58 316	7.20 477	9.08 440	2.70 341	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 128	0.34 205

SepStereo	4.22 412	0.53 147	6.20 399	2.20 395	3.69 506	2.78 240	3.12 473	8.69 339	10.29 449	9.39 457	12.80 451	4.58 316	7.20 477	9.74 465	2.70 341	0.02 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 128	0.34 205

CrosDoStereo	4.05 398	0.71 232	3.52 199	0.51 140	0.20 93	3.25 292	11.21 567	6.34 245	4.96 257	9.04 442	16.44 487	4.92 330	7.28 479	8.29 389	3.84 384	0.00 1	0.02 174	0.01 420	0.00 1	0.18 346	0.19 132

DeepStereo_LL	4.05 398	0.71 232	3.52 199	0.51 140	0.20 93	3.25 292	11.21 567	6.34 245	4.96 257	9.04 442	16.44 487	4.92 330	7.28 479	8.29 389	3.84 384	0.00 1	0.02 174	0.01 420	0.00 1	0.18 346	0.19 132

PAM_32	4.12 406	0.46 98	5.63 369	1.95 360	1.02 314	10.74 507	0.85 360	11.04 413	5.02 261	6.19 298	5.28 247	17.64 535	7.30 481	5.03 204	1.45 228	0.00 1	0.68 391	0.00 1	0.77 543	0.14 306	1.14 407

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 481	2.21 477	12.10 516	2.75 467	3.28 490	10.03 494	3.05 470	12.31 449	11.52 478	10.10 473	21.36 525	11.51 481	7.30 481	11.56 502	10.61 510	0.09 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 198	0.51 261

NCCL2	6.27 473	2.46 497	7.00 431	2.36 431	1.11 331	9.48 486	11.14 566	13.01 477	10.40 453	9.94 470	9.49 379	22.11 561	7.42 483	9.90 474	8.56 478	0.01 181	0.00 1	0.02 453	0.03 296	0.20 367	0.73 339

FTStereo	4.61 437	0.54 152	2.86 129	0.98 222	0.40 173	2.57 204	8.51 554	5.70 197	3.76 178	10.85 492	29.92 563	5.53 352	7.43 484	7.73 352	1.63 247	0.17 468	0.00 1	0.05 491	0.00 1	0.04 128	3.62 561

THIR-Stereo	3.94 388	1.12 344	3.06 154	0.23 77	0.13 50	4.17 373	6.40 529	5.83 208	4.54 231	10.46 481	16.98 495	6.49 382	7.44 485	8.00 365	3.58 370	0.01 181	0.07 254	0.07 500	0.00 1	0.14 306	0.06 41

GASNet	5.62 463	5.76 551	12.05 515	5.03 553	2.08 443	3.77 347	1.53 424	12.92 473	11.62 479	9.64 463	7.40 324	8.58 431	7.54 486	14.76 537	8.25 474	0.02 297	0.15 296	0.00 1	0.00 1	0.81 523	0.52 264

fast-acv-ft	6.00 468	1.95 461	7.88 454	2.35 429	1.85 423	13.61 535	1.76 436	8.44 332	10.12 446	11.22 503	20.57 522	14.41 510	7.55 487	8.11 375	8.83 483	0.10 443	0.09 268	0.16 524	0.07 329	0.68 509	0.35 210

RTSC	9.87 533	4.34 538	16.44 543	4.60 550	2.38 456	12.54 526	0.75 330	18.19 544	37.31 588	16.16 546	15.86 481	13.32 499	7.56 488	20.93 569	23.50 573	0.34 512	1.07 501	0.02 453	0.35 501	0.71 514	0.99 380

z-ln-s-r	6.62 483	2.20 476	17.98 550	1.77 329	2.00 437	3.38 304	2.61 454	8.63 337	13.06 495	7.07 351	25.89 550	8.73 433	7.60 489	12.16 513	18.56 555	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 451	0.49 254

Wz-Net-MNSev	8.12 512	3.18 518	18.07 551	2.63 460	3.36 496	17.82 553	9.40 559	12.89 472	15.44 514	13.95 532	18.21 512	14.38 508	7.75 490	12.50 515	11.45 521	0.46 525	0.03 202	0.00 1	0.01 259	0.26 413	0.58 283

iinet-f	6.21 471	2.11 471	28.74 581	2.13 384	1.38 382	11.62 517	1.49 422	7.64 315	7.19 366	7.77 385	14.38 468	10.49 459	7.79 491	7.76 354	12.90 535	0.03 345	0.03 202	0.05 491	0.00 1	0.67 507	0.12 74

anonymity	8.04 510	4.13 536	12.86 520	7.43 566	13.11 586	8.34 467	2.02 443	18.21 545	7.55 381	13.88 530	9.27 371	10.63 464	7.79 491	11.57 503	6.06 439	6.25 575	5.59 600	3.71 572	3.28 578	3.27 560	5.78 570

DeepPrunerF	7.18 496	3.58 526	25.29 572	4.27 541	7.20 565	3.78 349	4.64 504	14.03 504	20.86 547	8.85 434	10.57 407	7.35 400	7.88 493	12.16 513	10.66 513	0.25 496	0.16 299	0.29 541	0.43 519	0.77 518	0.65 309

CRFU-Net	4.81 448	0.78 241	5.69 375	3.10 498	1.39 383	13.18 531	3.23 478	12.26 447	4.33 214	10.91 495	9.98 393	10.94 476	7.93 494	7.47 335	3.94 391	0.16 464	0.16 299	0.16 524	0.00 1	0.26 413	0.29 188

GANetREF_RVC	6.97 490	3.59 527	9.14 487	4.00 532	0.40 173	13.17 530	11.27 570	15.95 528	17.51 528	10.62 485	10.66 411	12.15 493	7.97 495	13.18 524	5.04 423	0.45 523	0.00 1	0.01 420	0.15 375	3.47 562	0.60 288
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
xyz-stereo	7.36 497	0.68 218	38.77 594	0.30 92	0.07 17	31.97 585	0.19 162	5.13 153	2.13 84	10.90 494	24.34 541	6.05 369	8.02 496	12.01 509	6.06 439	0.01 181	0.02 174	0.35 544	0.00 1	0.09 216	0.16 107

CBMV	5.97 467	1.52 418	4.51 294	1.99 370	0.53 216	10.02 493	6.94 539	13.27 486	13.80 502	13.08 523	15.93 483	11.36 480	8.11 497	9.82 468	7.27 460	0.08 428	0.15 296	0.00 1	0.00 1	0.30 439	0.74 343
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
S-Stereo	6.85 486	0.93 292	10.76 508	3.34 510	3.51 501	6.55 438	6.01 523	13.75 499	23.86 558	9.65 466	15.54 478	11.81 487	8.24 498	8.59 413	11.23 518	0.13 452	0.16 299	0.00 1	0.42 517	0.14 306	2.39 539

GANet	6.86 487	1.78 448	5.98 389	3.05 491	1.12 334	10.12 496	9.38 558	13.41 490	8.67 415	11.46 507	29.87 562	13.94 503	8.25 499	12.06 510	6.33 449	0.40 519	0.06 238	0.16 524	0.33 494	0.18 346	0.59 286

GrayStereo	3.86 380	0.33 34	2.63 106	1.66 306	0.62 235	3.09 278	7.92 550	6.43 255	3.88 187	10.61 484	16.51 490	5.75 363	8.40 500	6.75 276	1.58 237	0.01 181	0.00 1	0.01 420	0.62 534	0.04 128	0.38 217

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 539	5.37 547	16.61 545	2.95 482	3.02 481	24.75 569	15.44 584	14.68 515	19.73 539	19.77 558	23.97 537	16.98 530	8.40 500	17.58 556	9.23 491	1.59 553	1.75 563	0.16 524	2.63 572	0.75 516	1.85 497

Wz-Net-LNSev	7.12 494	2.75 509	18.64 552	1.70 316	4.16 524	12.79 528	6.72 534	13.74 498	13.57 499	11.14 502	17.31 502	11.90 491	8.50 502	8.96 435	9.94 501	0.00 1	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.18 346	0.34 205

HGLStereo	4.58 434	1.04 328	6.02 390	3.30 509	5.14 554	6.36 434	0.71 318	11.04 413	7.60 383	8.04 401	12.85 454	6.90 393	8.51 503	7.85 357	5.93 438	0.02 297	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.15 98

Wz-Net-SNSev	9.92 534	8.01 565	26.42 575	2.26 411	1.85 423	8.36 471	14.30 581	18.01 543	21.68 550	10.78 489	23.95 536	16.84 529	8.60 504	15.59 542	19.76 561	0.01 181	0.03 202	0.01 420	0.00 1	0.52 496	1.34 430

DRaft	3.83 379	0.65 207	3.39 184	0.22 73	0.16 70	4.67 394	1.30 413	5.82 207	4.86 254	10.26 477	21.65 527	3.24 247	8.62 505	7.53 341	3.76 378	0.05 397	0.10 274	0.00 1	0.14 372	0.12 273	0.16 107

Select-FE	3.87 382	1.07 332	9.42 493	1.76 327	1.52 397	2.55 201	0.43 226	10.23 386	4.52 230	5.58 275	10.29 398	10.35 457	8.75 506	6.61 265	1.67 259	0.01 181	0.76 408	0.02 453	0.65 536	0.05 149	1.05 393

CBFPSM	5.12 455	1.48 413	16.22 541	1.81 335	1.14 337	11.16 512	2.90 464	7.99 325	6.75 344	6.55 321	5.00 237	15.05 514	8.78 507	7.52 340	8.90 485	0.04 379	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.42 473	0.67 322

RYNet	6.82 485	1.51 416	7.35 443	1.79 331	4.52 536	16.68 545	4.41 500	14.19 507	17.43 527	11.64 511	7.86 336	15.03 513	8.81 508	10.10 478	14.16 544	0.04 379	0.13 289	0.15 521	0.05 318	0.08 198	0.53 266

pmcnn	8.17 513	1.70 435	11.49 513	3.18 501	3.07 482	9.66 489	6.06 525	13.60 494	17.71 530	15.23 541	24.02 538	27.61 572	8.81 508	10.36 483	9.51 497	0.08 428	0.08 258	0.00 1	0.00 1	0.31 446	0.87 361

ADCRef	7.76 507	2.31 490	19.09 555	2.82 474	3.29 491	11.88 520	3.06 471	11.52 428	10.89 465	13.69 528	25.85 549	8.20 415	8.89 510	8.95 434	22.66 568	0.16 464	0.08 258	0.16 524	0.34 498	0.47 487	0.91 367

otaku	12.35 558	8.64 567	9.11 486	13.56 581	10.98 580	26.23 573	7.22 543	19.45 558	19.26 536	11.92 514	17.90 508	20.21 552	8.91 511	16.06 546	6.09 441	9.77 585	2.50 574	13.23 584	1.90 570	14.61 586	9.41 583

UGAM-zero	3.92 386	0.49 124	5.26 342	1.17 238	0.89 288	4.00 364	0.47 234	12.42 455	3.62 166	5.46 269	5.86 268	15.76 519	8.92 512	8.63 418	2.44 325	0.00 1	0.84 423	0.00 1	0.89 546	0.03 99	1.27 423

ACVNet-4b	16.48 572	23.07 586	14.73 535	16.69 585	15.18 589	31.83 584	7.30 545	19.71 560	27.82 566	11.54 510	22.10 532	31.68 580	8.96 513	18.88 561	7.28 461	11.04 589	2.65 578	24.93 594	5.02 586	18.57 591	10.67 589

w-ln-seven	10.89 546	4.13 536	29.29 583	2.40 439	2.62 467	15.68 541	5.09 513	18.55 547	34.46 580	21.14 562	26.71 552	15.16 516	9.01 514	12.97 522	19.34 559	0.05 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 498	0.71 334

ccnet	7.45 503	1.89 455	7.71 451	3.18 501	2.35 454	12.19 525	6.14 526	18.95 551	9.36 437	13.33 524	20.38 520	16.00 522	9.10 515	10.10 478	15.40 550	0.44 521	0.34 338	0.25 539	0.25 443	0.48 490	1.18 409

PSM-AAD	3.43 345	0.31 30	2.16 59	0.80 195	0.57 226	2.53 200	5.97 520	5.53 181	3.98 195	11.00 498	11.90 435	2.93 236	9.36 516	8.03 369	1.00 159	0.01 181	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.06 163	2.39 539

RASNet	5.00 453	1.19 356	5.69 375	3.68 522	4.80 547	5.04 404	1.29 412	10.26 387	8.99 426	5.89 281	11.65 430	10.55 463	9.76 517	9.96 476	10.32 507	0.20 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 216	0.73 339

ACV-stereo	4.65 439	1.22 366	10.49 506	2.22 399	1.05 317	12.62 527	1.24 407	6.70 271	7.36 374	3.22 203	5.18 242	16.59 527	10.02 518	8.18 379	6.19 446	0.06 409	0.14 293	0.01 420	0.00 1	0.12 273	0.40 221

Ntro	12.91 559	9.95 573	10.01 499	14.12 583	12.55 585	26.31 574	6.76 535	19.04 553	22.03 554	10.23 476	16.26 486	20.22 553	10.06 519	16.81 551	7.93 467	10.16 587	2.55 576	15.19 586	2.86 573	15.27 587	9.93 586

DEmStereo	3.86 380	0.54 152	4.04 257	0.26 86	0.17 73	5.17 405	2.45 452	4.70 129	4.34 218	8.37 414	19.94 519	5.06 338	10.13 520	7.86 358	3.93 390	0.01 181	0.01 130	0.01 420	0.00 1	0.03 99	0.10 59

z-mn7	11.06 548	5.25 546	22.57 563	2.37 433	1.74 410	19.71 560	5.54 519	14.08 505	35.39 585	10.07 472	36.03 581	15.76 519	10.23 521	22.26 574	18.95 557	0.04 379	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.45 482	0.68 326

zh-mn7	11.74 553	7.51 562	34.00 587	1.96 363	1.02 314	13.44 533	2.89 462	13.67 495	34.35 578	22.18 563	39.79 586	12.33 494	10.28 522	20.97 570	18.78 556	0.30 505	0.01 130	0.00 1	0.01 259	0.45 482	0.91 367

UDG	9.12 526	10.06 574	6.35 409	10.06 572	9.64 576	10.48 502	2.33 449	12.73 464	10.19 447	8.33 413	10.27 397	16.70 528	10.47 523	8.33 396	9.07 489	4.28 571	2.59 577	18.90 589	3.83 581	11.35 579	6.50 574

Syn2CoEx	6.70 484	3.69 530	12.14 517	2.78 470	1.68 407	8.36 471	3.21 477	18.59 548	12.66 487	8.86 435	20.79 523	10.52 460	10.54 524	9.68 459	8.70 481	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 511	1.00 383

XQC	9.46 529	4.84 544	18.88 553	4.07 533	3.09 484	15.97 543	6.65 533	16.26 531	26.63 564	12.63 516	12.35 443	15.75 518	10.62 525	16.48 548	21.19 562	0.44 521	0.96 455	0.05 491	0.32 491	1.10 529	0.99 380

stereogan	8.18 514	1.32 381	9.05 484	3.59 519	4.00 521	20.16 563	3.13 475	17.25 539	20.16 543	10.68 486	19.19 515	20.56 557	10.70 526	14.74 536	7.00 456	0.34 512	0.04 220	0.21 535	0.08 332	0.70 513	0.65 309

w-ln-seven-2	7.81 508	3.17 517	25.87 574	2.09 379	1.12 334	8.35 470	3.84 487	12.83 468	16.45 521	13.88 530	21.42 526	11.83 488	11.07 527	11.91 507	10.62 512	0.03 345	0.19 306	0.00 1	0.02 281	0.37 463	1.13 406

LL-Strereo	5.14 456	2.29 487	8.95 481	1.26 250	5.05 552	3.66 334	1.40 417	10.33 389	8.98 425	8.71 430	8.24 352	10.70 467	11.10 528	12.66 520	5.36 431	0.05 397	1.35 551	0.00 1	0.00 1	0.38 467	2.23 535

psm_up	4.33 418	1.34 384	4.43 286	2.27 415	2.62 467	5.29 406	3.30 483	11.49 426	6.89 351	8.05 403	8.06 347	10.09 454	11.10 528	7.12 308	3.76 378	0.24 493	0.01 130	0.00 1	0.00 1	0.20 367	0.37 214

ADCP+	8.60 521	2.78 512	17.44 548	1.69 313	4.27 526	16.95 548	5.29 514	13.38 489	12.52 485	13.57 527	17.57 506	10.86 474	11.28 530	18.43 559	23.91 577	0.03 345	0.05 229	0.01 420	0.18 394	0.47 487	1.31 426

PWCDC_ROB	8.50 519	4.40 539	9.57 497	6.16 562	4.54 539	10.46 501	1.03 388	15.30 521	28.16 567	10.88 493	30.88 567	6.96 396	11.31 531	14.57 534	10.40 508	3.10 567	0.02 174	0.00 1	0.00 1	1.55 541	0.63 303

ADCPNet	10.18 536	3.40 523	33.24 586	2.38 434	1.74 410	17.75 552	7.65 547	13.20 485	13.03 494	14.09 533	21.72 529	19.36 547	11.40 532	15.43 541	23.00 570	0.28 503	1.15 527	0.39 548	1.48 564	0.68 509	2.21 531

PASM	9.11 525	5.68 550	25.06 571	4.33 543	4.18 525	7.01 448	8.48 552	12.37 452	20.95 548	13.49 526	15.37 477	18.80 543	11.52 533	14.70 535	12.70 532	0.93 541	1.19 533	0.32 543	1.21 559	1.66 543	2.22 534

RGC	7.40 498	2.77 511	7.71 451	4.43 547	4.87 549	8.88 479	2.96 467	16.05 529	12.76 492	11.96 515	19.57 517	18.32 541	11.57 534	13.89 531	9.58 498	0.83 539	0.02 174	0.24 538	0.41 516	0.40 471	0.77 347

psmorigin	7.74 505	2.19 475	18.99 554	2.51 450	0.89 288	7.08 451	2.74 459	11.25 418	7.90 392	20.49 560	22.36 533	20.16 551	11.95 535	13.84 529	10.61 510	0.04 379	0.18 304	0.06 495	0.24 439	0.27 425	1.07 394

FBW_ROB	9.17 528	2.08 469	10.31 505	2.51 450	1.66 405	13.22 532	6.04 524	23.09 578	20.11 542	19.55 555	15.80 480	18.97 546	11.96 536	19.34 562	11.38 519	0.66 533	0.30 331	2.15 566	0.90 547	1.15 532	2.16 528

PWC_ROB	8.89 523	4.49 541	15.62 539	2.92 480	4.49 535	7.89 464	1.23 406	17.29 540	20.00 541	16.54 547	28.06 556	14.37 507	11.98 537	14.93 538	15.43 551	0.47 528	0.00 1	0.05 491	0.00 1	0.67 507	1.31 426

edge stereo	7.12 494	1.19 356	7.83 453	2.32 425	2.46 460	6.90 443	3.26 481	15.58 524	12.52 485	15.68 544	18.34 513	21.83 559	13.05 538	11.53 501	8.68 480	0.04 379	0.06 238	0.11 509	0.03 296	0.30 439	0.63 303

SHD	10.45 540	3.67 529	14.03 529	4.81 551	4.52 536	11.93 521	1.66 432	21.36 575	38.40 590	18.84 554	21.72 529	17.63 534	13.07 539	15.65 544	17.71 554	0.36 515	1.09 504	0.01 420	0.32 491	0.50 494	1.67 462

SAMSARA	15.67 569	3.89 533	14.48 533	13.77 582	7.92 571	38.69 594	73.90 618	21.22 573	24.66 560	17.04 549	13.86 463	30.01 576	13.07 539	18.07 558	17.48 553	0.23 491	1.46 555	0.07 500	0.40 513	0.99 527	2.15 527

LSM	14.85 567	7.41 561	36.29 591	7.76 568	43.77 611	11.24 514	12.14 574	16.73 535	23.72 557	23.73 570	32.92 572	18.89 545	13.31 541	16.60 549	12.37 528	0.26 499	0.86 430	0.11 509	0.43 519	1.24 533	17.26 605

FAT-Stereo	6.98 491	0.79 243	7.57 449	2.54 456	1.80 416	6.16 430	4.33 499	19.16 555	18.82 534	10.75 488	17.08 497	18.23 540	13.56 542	9.25 446	8.44 475	0.03 345	0.16 299	0.01 420	0.10 351	0.14 306	0.65 309

Nwc_Net	7.54 504	1.91 457	8.71 472	4.16 537	3.42 498	10.77 508	2.00 442	20.33 568	12.19 482	9.10 445	24.04 540	17.67 536	13.58 543	12.14 512	9.12 490	0.94 542	0.00 1	0.00 1	0.02 281	0.22 385	0.41 232

aanetorigin	9.02 524	3.75 531	28.68 580	2.16 386	3.86 512	5.84 423	5.40 517	5.93 220	10.39 452	28.12 577	31.02 568	15.98 521	13.74 544	9.38 450	12.55 531	0.25 496	0.22 316	0.22 536	0.24 439	1.24 533	1.47 438

RainbowNet	18.69 583	27.15 592	22.03 562	18.76 587	15.00 588	27.97 579	10.17 563	27.99 586	34.19 577	15.53 543	27.53 554	25.33 566	13.80 545	19.86 566	10.59 509	14.50 598	3.57 591	23.85 593	5.03 587	18.49 590	12.41 593

AnyNet_C32	11.82 554	7.08 558	25.83 573	4.55 549	5.88 559	16.92 547	16.97 593	14.14 506	18.11 532	16.87 548	21.66 528	14.78 511	13.87 546	23.54 579	31.83 595	0.24 493	0.28 329	0.35 544	0.53 530	1.35 537	1.71 474

ADCL	10.77 542	3.23 519	21.50 561	2.26 411	1.96 436	23.65 567	9.07 556	14.69 516	24.88 561	15.21 540	27.20 553	12.68 497	14.02 547	16.94 552	24.43 579	0.26 499	0.18 304	0.74 552	0.67 538	0.80 521	1.02 388

NCC-stereo	7.43 501	2.28 484	8.58 469	3.28 507	4.48 533	8.34 467	4.27 496	20.45 569	13.66 500	9.17 448	17.52 504	16.49 525	14.31 548	13.71 527	8.95 486	1.73 554	0.12 283	0.01 420	0.50 526	0.21 378	0.60 288

Abc-Net	7.43 501	2.28 484	8.58 469	3.28 507	4.48 533	8.34 467	4.27 496	20.45 569	13.66 500	9.17 448	17.52 504	16.49 525	14.31 548	13.71 527	8.95 486	1.73 554	0.12 283	0.01 420	0.50 526	0.21 378	0.60 288
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CSAN	8.41 518	2.86 514	9.35 492	2.43 441	0.82 277	13.59 534	11.68 572	15.80 527	21.98 553	14.71 538	16.46 489	18.00 538	14.42 550	13.68 526	10.10 502	0.10 443	0.13 289	0.15 521	0.19 400	0.43 477	1.28 424

G-Net	8.60 521	1.93 458	12.59 519	6.04 560	3.66 505	25.93 572	4.26 495	10.35 390	8.05 398	19.71 557	24.73 544	14.15 505	15.49 551	11.30 495	10.69 514	0.50 531	0.46 357	0.19 532	0.25 443	0.80 521	0.91 367

WZ-Net	13.61 561	5.57 549	42.84 597	3.89 530	3.19 487	19.90 561	15.44 584	15.67 526	32.04 573	16.13 545	28.69 557	22.17 562	15.84 552	21.40 572	26.87 583	0.75 537	0.01 130	0.01 420	0.03 296	0.51 495	1.20 412

RP	7.41 499	1.90 456	7.33 441	4.26 540	5.25 555	6.64 440	3.46 484	12.44 456	16.23 520	10.36 479	23.00 535	18.72 542	16.59 553	11.10 491	8.47 476	1.10 544	0.02 174	0.12 516	0.16 377	0.43 477	0.65 309

AF-Net	8.37 517	2.16 474	9.01 482	3.65 521	4.58 540	9.40 485	2.63 455	17.71 541	21.32 549	10.38 480	24.51 543	20.43 554	16.67 554	12.54 518	10.76 515	0.70 536	0.00 1	0.12 516	0.00 1	0.47 487	0.42 237

MFN_U_SF_RVC	13.54 560	4.69 543	28.43 579	4.24 539	2.50 463	24.26 568	5.99 521	28.23 587	20.18 544	24.06 571	29.38 560	30.35 577	16.92 555	20.98 571	21.39 563	1.35 549	1.13 515	1.02 555	1.41 563	1.88 548	2.50 544

DStereoO	11.36 550	7.04 557	8.87 479	6.92 565	4.29 527	8.51 475	12.51 576	12.72 463	19.18 535	14.27 534	15.32 476	10.85 473	17.33 556	15.74 545	11.43 520	32.19 608	3.01 585	4.50 575	1.91 571	17.20 589	3.46 556

MSAF-DinoV2	10.81 544	5.90 553	16.35 542	3.91 531	2.57 466	8.73 476	4.64 504	14.74 517	22.45 555	10.92 496	18.73 514	29.19 574	17.54 557	23.14 577	29.42 591	0.36 515	0.15 296	0.25 539	0.80 545	2.89 559	3.52 560

DispFullNet	18.06 580	27.03 591	34.90 588	22.68 591	20.79 595	15.03 538	3.18 476	16.95 538	26.06 563	20.48 559	16.91 494	20.55 556	18.37 558	23.48 578	12.16 527	5.31 573	2.91 582	31.24 599	8.09 594	22.63 595	12.44 594

zh-sn7	11.83 555	8.57 566	35.78 589	2.64 461	2.36 455	11.60 516	8.25 551	14.25 509	19.40 537	17.10 550	32.57 570	14.39 509	18.76 559	24.15 580	24.76 580	0.04 379	0.14 293	0.00 1	0.01 259	0.62 502	1.33 428

AnyNet_C01	16.99 573	12.34 581	60.47 607	4.88 552	3.11 486	31.77 583	16.79 591	18.60 549	17.96 531	18.62 553	38.50 584	24.03 563	19.00 560	30.59 589	35.18 600	0.29 504	0.56 366	0.45 550	0.48 523	2.70 557	3.40 553

test_sample8	8.50 519	1.36 388	7.91 455	1.40 270	0.63 237	5.54 410	2.72 456	12.78 467	6.78 345	17.61 551	9.29 374	24.63 565	19.17 561	12.52 516	13.17 536	1.74 556	25.14 613	3.05 568	2.96 574	0.22 385	1.35 431

ADCS	13.76 562	6.46 555	30.74 584	3.62 520	2.93 478	14.28 537	11.22 569	20.02 564	34.42 579	23.20 565	25.42 548	19.51 548	19.62 562	24.54 581	33.88 598	0.27 502	0.23 320	0.37 547	0.19 400	1.47 539	2.84 547

WCMA_ROB	10.20 537	1.99 465	9.33 491	3.01 486	2.46 460	15.78 542	7.67 548	12.75 466	15.41 513	25.08 574	33.42 575	27.06 571	19.86 563	13.87 530	12.47 530	1.28 548	0.38 347	0.18 530	0.20 412	0.28 428	1.54 443

SANet	11.48 552	3.34 521	13.93 528	2.40 439	1.01 312	16.49 544	12.16 575	20.05 566	37.28 587	19.62 556	28.04 555	25.61 568	20.10 564	14.43 533	12.39 529	0.10 443	0.06 238	0.03 474	0.06 325	0.76 517	1.73 478

DPSNet	10.88 545	2.57 502	20.40 559	2.24 406	1.90 428	24.92 570	17.00 594	21.35 574	28.61 569	12.87 519	13.74 462	17.01 532	20.14 565	15.36 539	14.01 543	0.81 538	0.98 470	0.20 533	0.65 536	1.30 536	1.54 443

SGM_RVC	10.77 542	1.11 340	4.66 310	2.66 462	0.41 178	21.03 564	6.87 538	20.02 564	15.54 516	25.86 575	24.97 546	33.59 582	20.51 566	20.89 568	14.78 547	0.31 507	0.26 328	0.22 536	0.26 460	0.43 477	1.01 384
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Wz-Net-TNSev	12.01 557	11.86 579	38.26 593	2.81 472	1.82 419	18.12 554	11.31 571	16.67 533	21.73 551	15.06 539	17.17 498	19.72 550	20.69 567	20.68 567	21.41 564	0.04 379	0.06 238	0.00 1	0.16 377	0.74 515	1.93 507

ADCMid	10.97 547	4.49 541	23.66 566	2.53 454	2.52 465	11.46 515	6.31 528	15.31 522	12.85 493	23.57 568	22.99 534	17.92 537	21.04 568	19.57 564	28.05 588	0.47 528	0.43 352	1.10 557	1.32 561	1.73 545	2.10 520

RTS	19.64 585	10.42 576	87.01 615	5.88 557	6.82 562	41.73 597	16.69 589	16.80 536	41.90 595	23.44 566	32.96 573	13.79 501	21.49 569	38.85 599	30.84 592	0.46 525	0.70 398	0.00 1	0.09 344	1.13 530	1.70 471

RTSA	19.64 585	10.42 576	87.01 615	5.88 557	6.82 562	41.73 597	16.69 589	16.80 536	41.90 595	23.44 566	32.96 573	13.79 501	21.49 569	38.85 599	30.84 592	0.46 525	0.70 398	0.00 1	0.09 344	1.13 530	1.70 471

ACVNet_1	19.51 584	26.19 590	15.50 538	17.71 586	15.28 590	26.46 575	9.36 557	29.16 590	34.18 576	25.06 573	24.89 545	37.18 588	21.93 571	17.80 557	15.03 548	11.08 590	2.83 579	25.29 595	5.06 588	19.11 592	11.14 590

SPS-STEREO	15.83 570	7.38 560	14.92 536	11.63 578	11.77 584	25.30 571	7.12 541	25.20 582	17.06 525	32.24 583	30.34 565	31.63 579	22.59 572	25.67 582	21.97 566	7.71 579	4.50 596	3.35 571	1.56 567	6.97 573	7.72 577
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSMD_ROB	9.73 532	1.43 404	5.42 354	1.81 335	0.42 181	16.83 546	4.30 498	14.29 510	15.34 511	23.06 564	40.17 587	25.63 569	22.62 573	13.37 525	8.85 484	0.48 530	0.03 202	0.00 1	0.00 1	0.13 295	0.47 250

MeshStereo	11.94 556	1.88 451	5.24 341	2.11 383	1.44 388	20.09 562	4.95 510	21.74 577	16.75 523	33.10 584	35.07 579	39.28 591	22.72 574	19.45 563	13.59 541	0.19 476	0.06 238	0.02 453	0.00 1	0.46 485	0.65 309
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
EDNetEfficient	14.14 566	6.71 556	56.12 605	2.99 485	3.58 502	5.38 408	8.49 553	9.35 367	33.24 574	40.73 595	30.21 564	18.04 539	22.92 575	12.13 511	26.26 582	0.16 464	0.24 323	0.07 500	1.15 556	2.58 556	2.39 539

FC-DCNN	11.29 549	1.01 323	5.50 358	2.25 408	1.65 403	18.23 555	5.36 516	18.99 552	20.65 545	28.95 578	34.83 578	33.83 583	23.18 576	17.04 554	13.37 539	0.17 468	0.01 130	0.02 453	0.02 281	0.10 239	0.70 331

FC-DCNN v2	11.44 551	0.98 314	5.39 352	2.28 418	1.65 403	18.84 557	5.41 518	19.66 559	20.80 546	29.20 579	35.39 580	34.37 585	23.46 577	17.13 555	13.18 538	0.17 468	0.01 130	0.02 453	0.01 259	0.08 198	0.69 327

FCDSN-DC	10.72 541	1.16 350	5.01 331	2.16 386	1.31 375	17.46 551	4.80 507	17.79 542	19.87 540	25.02 572	32.85 571	33.57 581	23.52 578	16.80 550	12.13 526	0.11 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 216	0.76 346
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM+DAISY	17.25 576	9.46 571	22.74 564	10.11 573	11.40 581	28.98 581	13.74 579	21.15 572	16.85 524	31.39 581	34.79 577	34.05 584	24.24 579	26.23 583	19.31 558	8.79 582	7.56 605	4.88 577	3.93 582	6.07 569	9.33 581

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 574	7.98 564	24.37 569	6.82 564	2.93 478	39.68 596	16.11 586	25.46 583	34.93 581	34.13 586	34.20 576	29.20 575	24.94 580	23.01 576	19.39 560	2.79 564	2.87 581	1.18 559	1.53 566	6.78 572	3.31 552

DStereoSA	13.92 563	5.50 548	16.89 546	9.18 570	10.41 579	17.08 549	15.20 582	18.63 550	23.16 556	14.38 537	26.67 551	9.78 446	25.54 581	18.47 560	16.64 552	3.90 569	7.61 606	4.10 574	8.77 595	12.36 581	14.06 598

PWCK	31.62 600	45.59 606	49.67 602	30.49 593	7.80 569	42.91 599	29.73 606	45.45 600	44.44 597	47.41 602	36.92 582	47.86 595	26.79 582	41.90 603	33.36 597	22.77 603	4.56 597	29.89 598	5.13 589	29.43 604	10.36 588

ACVNet_2	27.45 593	30.56 597	27.90 577	20.72 588	15.55 591	37.22 592	14.00 580	49.32 607	65.88 615	43.17 598	56.99 609	51.90 597	26.98 583	21.46 573	15.38 549	10.77 588	2.85 580	23.12 592	3.62 580	20.08 593	11.47 591

NVStereoNet_ROB	17.22 575	8.76 568	16.47 544	7.52 567	8.42 573	13.75 536	11.07 565	24.24 581	26.67 565	31.00 580	46.49 596	34.88 586	27.06 584	22.72 575	23.61 574	6.83 578	4.32 595	6.32 580	10.37 597	4.39 563	9.57 584
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	14.09 565	9.67 572	20.31 558	10.40 575	7.62 567	21.38 565	17.49 596	21.36 575	31.95 572	23.70 569	29.22 559	18.87 544	27.41 585	14.27 532	11.16 517	2.85 565	1.51 559	0.41 549	0.28 473	4.88 564	7.10 575

EDNetEfficientorigin	18.25 581	14.44 582	99.41 628	1.72 322	1.00 310	12.07 522	6.97 540	13.67 495	35.06 582	38.59 594	37.10 583	27.03 570	27.46 586	15.38 540	26.92 584	0.05 397	0.08 258	0.15 521	0.62 534	3.33 561	3.92 565

coex-ft	20.15 587	20.03 585	87.93 617	1.81 335	1.77 413	18.77 556	13.73 578	13.28 487	41.87 594	60.24 612	39.04 585	28.27 573	30.39 587	12.57 519	28.66 590	0.20 479	0.23 320	0.04 484	0.30 484	1.52 540	2.34 538

DStereoFS	15.50 568	9.01 570	12.33 518	8.63 569	7.33 566	19.22 558	9.68 560	26.90 584	19.65 538	18.37 552	28.96 558	21.93 560	30.91 588	27.91 586	21.61 565	4.21 570	5.71 601	6.95 581	7.74 593	9.31 577	13.62 595

ELAS_RVC	17.82 578	3.60 528	11.92 514	6.63 563	5.73 557	30.34 582	19.64 597	26.92 585	35.06 582	40.79 596	41.32 591	37.31 589	31.61 589	30.54 588	22.93 569	1.97 562	2.40 571	1.28 560	1.27 560	1.71 544	3.51 559
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	28.06 595	29.98 594	19.46 556	32.15 595	20.98 596	27.68 576	16.66 587	47.31 601	44.85 598	34.14 587	50.94 602	41.49 592	31.67 590	37.53 595	23.88 575	14.17 596	2.96 583	34.45 601	11.15 598	26.12 597	13.75 596

IMH-64	28.06 595	29.98 594	19.46 556	32.15 595	20.98 596	27.68 576	16.66 587	47.31 601	44.85 598	34.14 587	50.94 602	41.49 592	31.67 590	37.53 595	23.88 575	14.17 596	2.96 583	34.45 601	11.15 598	26.12 597	13.75 596

ELAS	17.99 579	3.49 524	11.19 512	6.14 561	5.79 558	34.89 590	17.28 595	28.75 588	30.47 571	40.80 597	45.79 595	39.04 590	32.05 592	27.63 585	24.30 578	1.88 560	2.41 573	1.09 556	1.48 564	1.83 547	3.48 557
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	16.41 571	3.98 535	16.04 540	5.38 554	4.59 542	19.44 559	7.28 544	28.88 589	49.27 601	31.53 582	43.72 593	30.36 578	32.17 593	26.70 584	23.19 571	0.25 496	1.48 557	0.04 484	0.59 533	0.52 496	2.87 548

MonStereo1	26.12 592	23.67 587	28.83 582	25.65 592	21.14 599	27.92 578	7.71 549	30.33 592	39.72 592	34.88 590	47.54 598	50.64 596	34.90 594	29.59 587	27.89 587	13.50 595	1.31 542	26.73 596	6.07 592	28.49 603	15.85 601

MADNet+	27.96 594	35.32 600	91.41 620	21.04 589	8.86 574	49.25 606	47.41 614	36.98 595	37.84 589	21.00 561	30.83 566	25.41 567	34.95 595	46.51 607	51.54 613	3.04 566	3.33 588	1.48 561	1.05 554	5.85 568	6.05 572

SGM-ForestM	18.61 582	3.38 522	10.14 503	3.44 513	2.24 451	34.17 589	15.39 583	29.44 591	33.93 575	38.55 593	41.08 590	53.64 601	36.76 596	34.82 594	27.16 585	1.25 547	1.81 566	0.74 552	1.01 553	0.61 501	2.61 545

TorneroNet-64	33.32 601	33.28 598	33.07 585	35.14 600	21.25 600	48.02 605	21.13 598	43.47 599	58.77 607	33.36 585	46.64 597	62.00 608	38.19 597	44.82 606	35.07 599	15.02 600	3.59 592	35.81 604	12.20 601	29.45 605	16.17 602

LVE	35.84 604	41.54 605	36.25 590	33.36 598	18.92 594	53.05 611	27.99 605	53.17 614	64.93 614	47.63 603	61.58 613	54.25 602	38.72 598	38.72 598	35.50 601	16.36 602	6.23 602	31.51 600	14.04 603	25.01 596	18.07 606

LE_ROB	17.31 577	2.62 506	14.26 532	4.20 538	1.80 416	17.40 550	9.70 561	15.38 523	55.92 606	63.97 616	40.81 589	35.50 587	39.26 599	15.64 543	28.51 589	0.06 409	0.11 278	0.13 518	0.21 419	0.14 306	0.51 261

TCMNet-wrong-test	67.37 617	85.99 622	81.87 613	95.65 623	94.75 624	89.54 620	85.95 620	52.26 610	35.23 584	51.69 607	62.14 615	60.40 607	40.29 600	77.33 621	64.52 617	48.91 614	9.04 608	69.84 619	68.02 618	91.10 627	82.88 624

IMH	30.65 599	30.30 596	21.09 560	34.89 599	21.75 601	33.16 588	16.91 592	49.53 608	52.50 602	38.41 592	55.10 608	45.13 594	40.36 601	41.57 602	25.66 581	14.74 599	3.36 589	35.43 603	11.69 600	27.31 602	14.16 600

MANE	20.98 588	3.23 519	8.81 475	5.96 559	6.96 564	33.07 587	13.20 577	35.43 594	38.86 591	44.72 601	52.41 605	53.20 600	41.84 602	34.74 593	27.45 586	1.87 559	2.27 569	1.54 562	10.18 596	0.69 511	3.11 549

BEATNet-Init1	24.70 589	11.33 578	44.28 598	5.48 555	3.94 516	47.60 604	22.33 600	34.94 593	40.01 593	48.11 604	49.98 601	59.86 605	43.17 603	39.48 601	31.77 594	1.37 550	1.76 565	1.17 558	1.17 557	2.44 554	3.85 563

JetBlue	29.99 597	17.24 583	55.64 604	16.24 584	21.08 598	62.07 616	33.14 607	40.60 597	35.73 586	34.59 589	40.67 588	57.18 604	43.54 604	51.46 612	52.18 614	2.72 563	4.58 598	2.86 567	3.53 579	10.57 578	14.11 599

TorneroNet	36.02 605	35.25 599	36.33 592	38.44 602	22.19 602	50.72 609	24.42 604	48.39 604	54.53 604	38.03 591	53.44 606	62.83 611	44.79 605	47.68 609	42.11 608	15.69 601	3.97 594	37.25 605	15.05 604	30.83 607	18.40 607

WAO-7	30.22 598	25.83 589	23.33 565	33.10 597	14.36 587	36.98 591	22.41 601	52.85 611	64.46 613	43.76 599	59.24 611	52.31 598	45.69 606	32.82 590	32.60 596	11.16 591	5.49 599	13.76 585	12.60 602	12.36 581	9.38 582

JetRed	61.44 615	61.87 616	83.02 614	46.49 606	56.73 615	83.63 617	65.09 616	59.75 618	64.22 612	69.50 619	69.26 619	66.24 613	47.62 607	61.80 616	74.60 621	45.99 613	66.40 619	46.67 609	45.27 614	63.49 615	51.22 615

KSHMR	56.07 613	64.25 617	40.47 596	74.89 614	49.63 613	49.42 607	45.46 613	57.71 617	63.52 611	61.65 614	61.67 614	71.88 617	47.67 608	51.47 613	44.57 610	54.67 615	62.25 617	66.31 617	54.18 617	53.03 614	46.75 614

Dean	35.52 602	40.12 604	27.99 578	30.63 594	17.33 593	45.80 603	11.68 572	57.61 616	76.54 619	63.70 615	60.65 612	66.93 614	49.40 609	38.12 597	40.28 605	12.18 593	3.73 593	28.86 597	5.94 591	20.69 594	12.16 592

ktn	49.32 611	58.11 612	40.16 595	59.92 612	43.22 610	49.79 608	42.99 611	48.56 605	60.67 609	51.59 606	54.51 607	55.34 603	52.65 610	47.92 610	37.91 603	57.88 616	24.79 612	63.00 616	43.57 613	52.51 612	41.31 612

WAO-6	35.59 603	37.89 603	17.67 549	37.86 601	24.46 603	37.85 593	21.49 599	49.01 606	67.96 616	44.22 600	48.08 599	53.02 599	53.39 611	33.67 591	36.83 602	26.05 606	7.83 607	43.19 608	21.76 609	30.18 606	19.37 608

DPSimNet_ROB	54.45 612	65.73 618	47.00 599	54.49 609	46.37 612	55.34 612	56.47 615	56.18 615	59.04 608	64.57 617	51.76 604	64.01 612	54.49 612	47.54 608	67.21 618	63.21 617	27.86 615	58.04 614	51.28 616	46.61 610	51.87 616

WAO-8	38.93 606	36.84 601	23.97 567	43.96 603	24.48 604	45.73 601	22.62 602	53.10 612	75.66 617	53.86 609	66.14 617	62.39 609	55.11 613	43.01 604	40.67 606	22.98 604	7.22 603	37.53 606	19.49 607	27.04 601	16.83 603

Venus	38.93 606	36.84 601	23.97 567	43.96 603	24.48 604	45.73 601	22.62 602	53.10 612	75.66 617	53.86 609	66.17 618	62.39 609	55.11 613	43.01 604	40.67 606	22.98 604	7.22 603	37.53 606	19.49 607	27.02 600	16.83 603

UNDER WATER-64	46.01 609	48.25 607	68.05 609	44.59 605	28.11 606	57.02 614	43.78 612	40.20 596	48.80 600	52.08 608	42.95 592	67.22 615	57.71 615	48.98 611	49.57 611	40.01 611	17.98 610	52.15 612	39.41 612	38.99 608	34.41 610

UNDER WATER	45.99 608	49.80 608	68.56 610	49.99 607	32.13 607	55.35 613	39.50 609	41.12 598	52.90 603	50.69 605	45.18 594	67.79 616	58.75 616	51.93 614	50.97 612	30.59 607	14.03 609	51.66 611	37.15 610	40.27 609	31.35 609

notaker	48.05 610	55.94 611	50.90 603	56.89 611	40.29 608	38.96 595	33.86 608	47.82 603	55.70 605	57.55 611	57.48 610	60.22 606	59.71 617	54.64 615	43.27 609	41.13 612	19.86 611	57.61 613	37.79 611	50.95 611	40.33 611

HanzoNet	57.16 614	60.12 615	60.00 606	55.77 610	42.11 609	51.98 610	41.93 610	52.07 609	61.47 610	65.98 618	65.90 616	72.11 618	70.14 618	71.11 618	61.13 616	64.31 618	34.72 616	62.27 615	50.86 615	52.83 613	46.33 613

LRCNet_RVC	66.47 616	66.44 619	69.02 611	71.60 613	54.27 614	32.21 586	2.93 466	63.19 619	21.83 552	82.02 620	90.16 621	83.59 619	72.13 619	69.45 617	53.25 615	95.47 627	64.21 618	95.15 627	95.27 627	72.59 616	74.60 618

RSGM-EC	84.07 620	60.08 613	47.30 600	78.04 618	83.24 621	89.06 618	90.58 621	91.67 624	94.51 624	90.71 624	97.35 626	83.66 620	79.39 620	76.44 619	73.59 619	92.77 625	97.43 625	88.12 625	92.47 625	88.22 625	86.76 625

acva	84.07 620	60.08 613	47.30 600	78.04 618	83.24 621	89.06 618	90.58 621	91.67 624	94.51 624	90.71 624	97.35 626	83.66 620	79.39 620	76.44 619	73.59 619	92.77 625	97.43 625	88.12 625	92.47 625	88.22 625	86.76 625

MADNet++	82.81 618	81.73 621	74.64 612	87.71 622	82.67 619	93.35 621	70.27 617	86.39 623	82.88 620	93.51 626	86.62 620	86.40 622	81.37 622	88.21 623	88.63 622	86.59 623	84.23 623	72.14 620	68.69 619	78.88 623	81.36 622

xxxxx1	85.58 622	90.37 623	96.61 623	76.69 615	80.77 616	97.50 625	96.92 626	85.57 620	88.66 621	88.63 621	91.64 622	94.27 624	93.09 623	90.03 624	91.91 623	70.77 619	70.62 620	73.61 621	81.26 622	72.90 617	79.86 619

tt_ll	85.58 622	90.37 623	96.61 623	76.69 615	80.77 616	97.50 625	96.92 626	85.57 620	88.66 621	88.63 621	91.64 622	94.27 624	93.09 623	90.03 624	91.91 623	70.77 619	70.62 620	73.61 621	81.26 622	72.90 617	79.86 619

ff	85.58 622	90.37 623	96.61 623	76.69 615	80.77 616	97.50 625	96.92 626	85.57 620	88.66 621	88.63 621	91.64 622	94.27 624	93.09 623	90.03 624	91.91 623	70.77 619	70.62 620	73.61 621	81.26 622	72.90 617	79.86 619

test_example2	99.38 630	99.98 631	99.99 631	100.00 634	99.98 630	99.73 629	99.99 631	96.99 627	100.00 632	100.00 634	100.00 632	96.49 627	96.74 626	99.97 631	99.96 631	100.00 635	99.97 631	98.68 629	99.11 630	100.00 634	100.00 636

MEDIAN_ROB	98.44 627	99.70 627	99.34 627	97.13 624	97.06 625	96.94 623	95.91 625	97.71 628	97.33 627	98.78 630	98.91 628	99.19 629	98.13 627	96.94 627	96.99 628	99.97 631	99.18 628	100.00 631	99.99 632	99.70 630	99.83 629

USTest	87.45 625	75.67 620	64.78 608	81.43 621	83.22 620	99.90 631	99.97 630	99.47 630	99.59 628	98.27 627	99.02 629	90.91 623	98.36 628	83.71 622	98.28 629	79.81 622	95.66 624	69.62 618	73.61 621	75.15 620	82.65 623

PML	97.69 626	100.00 632	96.50 622	97.85 628	97.35 628	99.77 630	99.36 629	96.92 626	96.34 626	100.00 634	96.52 625	97.41 628	99.61 629	100.00 635	95.46 626	99.99 633	97.44 627	100.00 631	96.08 628	99.13 629	88.02 627

HaxPig	98.85 628	99.94 629	95.36 621	99.99 631	99.98 630	94.12 622	94.52 623	99.12 629	99.96 630	99.96 633	99.99 631	99.98 634	99.89 630	98.16 628	96.14 627	99.98 632	99.99 632	100.00 631	99.99 632	99.99 633	99.95 632

tt	83.10 619	0.43 77	99.97 630	79.27 620	93.14 623	100.00 632	100.00 632	100.00 635	99.89 629	60.55 613	48.44 600	99.98 634	99.96 631	99.98 634	100.00 635	91.80 624	99.82 630	73.67 624	73.25 620	86.43 624	55.39 617

Anonymous_1	99.01 629	99.91 628	99.85 629	97.31 625	99.09 629	100.00 632	100.00 632	99.59 632	99.96 630	99.29 632	99.86 630	99.55 631	99.99 632	99.30 629	99.76 630	95.67 628	99.58 629	97.24 628	98.56 629	97.36 628	98.34 628

RAFT-FEzeroshot	100.00 636	100.00 632	100.00 634	100.00 634	100.00 632	100.00 632	100.00 632	100.00 635	100.00 632	100.00 634	100.00 632	100.00 636	100.00 633	100.00 635	100.00 635	100.00 635	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 636

RAFT-FE	100.00 636	100.00 632	100.00 634	100.00 634	100.00 632	100.00 632	100.00 632	100.00 635	100.00 632	100.00 634	100.00 632	100.00 636	100.00 633	100.00 635	100.00 635	100.00 635	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 636

FlowAnything	100.00 636	100.00 632	100.00 634	100.00 634	100.00 632	100.00 632	100.00 632	100.00 635	100.00 632	100.00 634	100.00 632	100.00 636	100.00 633	100.00 635	100.00 635	100.00 635	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 636

Selective-RAFT-Error	100.00 636	100.00 632	100.00 634	100.00 634	100.00 632	100.00 632	100.00 632	100.00 635	100.00 632	100.00 634	100.00 632	100.00 636	100.00 633	100.00 635	100.00 635	100.00 635	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 636

CasAABBNet	100.00 636	100.00 632	100.00 634	100.00 634	100.00 632	100.00 632	100.00 632	100.00 635	100.00 632	100.00 634	100.00 632	100.00 636	100.00 633	100.00 635	100.00 635	100.00 635	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 636

LSM0	100.00 636	100.00 632	100.00 634	100.00 634	100.00 632	100.00 632	100.00 632	100.00 635	100.00 632	100.00 634	100.00 632	100.00 636	100.00 633	100.00 635	100.00 635	100.00 635	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 634	99.99 633

DPSMNet_ROB	99.90 632	100.00 632	99.99 631	99.99 631	100.00 632	100.00 632	100.00 632	99.98 633	100.00 632	98.37 628	100.00 632	99.81 632	100.00 633	99.97 631	99.99 632	100.00 635	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 634	99.99 633

DGTPSM_ROB	99.90 632	100.00 632	99.99 631	99.99 631	100.00 632	100.00 632	100.00 632	99.98 633	100.00 632	98.37 628	100.00 632	99.81 632	100.00 633	99.97 631	99.99 632	99.99 633	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 634	99.99 633

DPSM_ROB	99.94 634	100.00 632	100.00 634	99.74 629	100.00 632	100.00 632	100.00 632	100.00 635	100.00 632	100.00 634	100.00 632	100.00 636	100.00 633	100.00 635	100.00 635	99.08 629	100.00 633	100.00 631	100.00 634	99.98 631	99.94 630

DPSM	99.94 634	100.00 632	100.00 634	99.74 629	100.00 632	100.00 632	100.00 632	100.00 635	100.00 632	100.00 634	100.00 632	100.00 636	100.00 633	100.00 635	100.00 635	99.08 629	100.00 633	100.00 631	100.00 634	99.98 631	99.94 630

AVERAGE_ROB	99.63 631	99.96 630	98.88 626	100.00 634	100.00 632	98.16 628	95.64 624	100.00 635	100.00 632	100.00 634	100.00 632	100.00 636	100.00 633	100.00 635	99.99 632	100.00 635	100.00 633	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 636

ccccc		96.47 626		100.00 634	100.00 632	97.29 624		99.52 631		99.28 631		99.32 630		99.92 630		100.00 635	100.00 633	99.95 630	99.77 631	100.00 634

Low-res two-view benchmark