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

VIP-Stereo	1.03 60	1.09 321	3.48 182	0.17 47	0.50 193	1.99 138	0.11 99	3.87 72	1.44 53	0.66 91	1.41 97	0.30 94	0.11 21	3.36 134	0.80 101	0.00 1	0.92 424	0.00 1	0.00 1	0.05 142	0.40 214

OmniDepth	0.50 4	0.52 133	1.66 15	0.04 4	0.04 4	1.17 15	0.03 37	3.70 46	1.02 20	0.32 11	0.03 1	0.16 55	0.10 17	0.79 6	0.29 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.00 1

FE-Mocha	2.09 177	0.54 141	4.88 311	1.49 271	0.36 153	3.25 279	0.16 133	8.13 312	2.80 96	5.20 244	5.70 252	3.61 257	0.85 169	2.21 96	1.19 190	0.00 1	0.74 390	0.00 1	0.19 388	0.02 53	0.50 247

IGEV-FE	2.57 244	0.63 185	5.69 363	1.92 338	0.87 280	2.63 202	0.85 346	8.94 332	4.55 219	5.31 248	5.47 244	5.19 325	1.38 220	3.81 151	1.33 210	0.00 1	0.69 380	0.00 1	0.18 382	0.19 344	1.72 462

MonStereo	0.70 16	0.28 16	2.24 59	0.07 12	0.85 276	1.27 49	0.01 6	3.79 56	0.90 6	0.41 28	0.18 26	0.08 24	0.04 1	1.05 19	0.58 47	0.00 1	0.96 440	0.00 1	0.36 491	0.00 1	0.94 358

Wavelet-MonSter	0.63 11	0.41 64	2.46 76	0.06 10	0.44 180	1.25 38	0.01 6	1.29 6	1.41 52	0.40 25	0.06 6	0.06 6	0.08 9	1.54 60	1.13 177	0.00 1	0.96 440	0.00 1	0.27 457	0.00 1	0.85 345

Monster-pub-eth3d	0.70 16	0.27 10	2.25 61	0.07 12	0.85 276	1.27 49	0.01 6	3.79 56	0.90 6	0.41 28	0.19 28	0.08 24	0.04 1	1.05 19	0.58 47	0.00 1	0.96 440	0.00 1	0.36 491	0.00 1	0.94 358

S2M2_XL	0.26 1	0.50 124	1.34 6	0.11 33	0.13 47	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 59	0.07 16	0.18 36	0.61 2	0.33 4	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 7
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.25w	0.92 50	0.31 27	2.36 71	0.07 12	0.15 61	1.22 23	0.05 50	3.84 67	1.05 27	0.51 53	1.30 93	0.09 37	0.68 148	4.12 162	0.68 78	0.00 1	0.98 455	0.00 1	0.28 461	0.00 1	0.73 326

2.5w	0.94 52	0.33 31	2.20 56	0.09 24	0.35 146	1.27 49	0.09 85	3.86 70	1.05 27	0.54 61	0.73 57	0.04 1	0.55 132	4.75 186	0.59 54	0.00 1	1.04 477	0.00 1	0.29 467	0.00 1	0.96 364

2.75w_new	0.80 32	0.35 37	2.31 66	0.10 27	0.23 110	1.26 43	0.09 85	3.82 63	1.05 27	0.54 61	0.23 30	0.08 24	0.86 170	2.50 113	0.64 71	0.00 1	0.97 448	0.00 1	0.27 457	0.00 1	0.69 314

3.25w_new	0.68 14	0.36 39	2.09 42	0.05 6	0.19 80	1.26 43	0.01 6	4.00 81	1.10 39	0.46 47	0.26 35	0.08 24	0.41 97	0.93 13	0.51 29	0.00 1	0.94 430	0.00 1	0.22 417	0.01 23	0.75 331

3.25w	0.68 14	0.36 39	2.09 42	0.05 6	0.19 80	1.26 43	0.01 6	4.00 81	1.10 39	0.46 47	0.26 35	0.08 24	0.41 97	0.93 13	0.51 29	0.00 1	0.94 430	0.00 1	0.22 417	0.01 23	0.75 331

3.5w_stereo	0.87 42	0.35 37	2.24 59	0.05 6	0.17 70	1.25 38	0.04 42	4.15 91	1.08 37	0.37 17	1.65 106	0.08 24	0.49 123	3.95 154	0.51 29	0.00 1	0.63 369	0.00 1	0.06 315	0.00 1	0.27 172

3w_stereo	0.79 30	0.33 31	2.53 84	0.08 19	0.14 53	1.26 43	0.03 37	3.97 78	1.06 34	0.62 85	0.58 52	0.09 37	1.02 182	1.54 60	0.64 71	0.00 1	1.00 471	0.00 1	0.23 424	0.01 23	0.65 298

2w_stereo	0.75 22	0.30 26	2.22 57	0.07 12	0.12 39	1.23 27	0.05 50	4.03 84	1.00 18	0.98 125	0.86 70	0.09 37	1.21 209	1.06 22	0.62 64	0.00 1	0.69 380	0.00 1	0.16 365	0.00 1	0.27 172

1w_stereo	0.79 30	0.26 8	1.52 11	0.13 41	0.50 193	1.20 18	0.08 80	3.86 70	1.02 20	0.64 87	2.52 143	0.05 3	1.54 237	1.08 25	0.44 9	0.00 1	0.61 365	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.42 230

G2L-ROB	3.74 354	1.37 379	5.05 321	1.95 345	1.14 331	4.45 373	0.43 212	12.31 433	6.36 304	7.88 376	5.42 240	11.10 462	2.11 266	8.53 395	6.31 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 323	0.33 194

xyz-stereo-finetune2	1.98 162	0.96 293	2.70 103	0.13 41	0.05 6	6.33 420	0.17 138	4.38 111	2.56 87	0.98 125	6.40 279	0.50 128	3.37 325	7.09 289	3.77 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.11 66

111111	1.21 83	0.28 16	2.10 46	0.22 63	1.45 382	1.42 73	0.05 50	5.30 155	2.01 75	0.55 66	3.02 162	0.09 37	0.20 40	4.87 188	0.58 47	0.00 1	0.75 392	0.00 1	0.00 1	0.10 226	1.09 385

G2L-Stereo_test	3.88 368	1.39 382	4.86 309	2.98 470	1.49 385	4.11 357	1.13 386	12.05 425	6.83 332	8.42 401	9.17 351	9.49 425	2.71 291	7.03 285	5.22 414	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.26 399	0.52 255

coex_refinement	4.34 404	1.44 394	4.46 275	3.08 483	1.46 383	4.22 361	0.36 193	11.92 421	8.33 390	8.48 406	13.41 443	9.90 433	3.40 328	6.95 280	8.54 461	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.71 321

G2L-Stereo	3.74 354	1.56 406	5.82 369	1.71 302	2.04 433	2.87 247	0.58 257	9.79 358	6.49 313	7.82 373	7.97 326	8.57 415	2.36 277	9.19 429	7.45 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 399	0.40 214

MM-Stereo_test3	2.10 182	0.94 287	2.59 91	1.66 291	3.95 510	2.42 177	0.78 321	6.58 247	7.29 356	1.94 159	4.90 219	1.23 164	0.65 145	3.77 148	1.38 216	0.00 1	0.83 406	0.00 1	0.00 1	0.38 453	0.77 334

MM-Stereo_test2	1.30 93	0.52 133	2.67 100	1.71 302	0.29 124	1.79 117	0.51 238	5.28 153	3.84 174	0.95 122	0.93 77	0.51 129	0.36 82	2.29 102	1.12 174	0.00 1	0.95 435	0.00 1	0.07 317	0.32 437	1.97 498

MM-Stereo_test1	1.90 154	0.63 185	2.65 97	1.43 261	0.56 219	2.37 173	0.54 244	5.36 166	5.81 282	4.00 211	1.78 115	0.42 116	0.83 167	7.32 307	1.28 203	0.00 1	1.03 476	0.00 1	0.00 1	0.35 443	1.64 440

HART	2.08 171	1.10 323	3.44 181	0.47 122	1.15 333	1.70 103	0.04 42	6.40 240	3.69 161	1.50 149	7.78 319	2.42 208	0.16 33	6.76 267	1.15 180	0.00 1	1.46 541	0.00 1	0.00 1	0.31 432	2.12 508

Reg-Stereo(zero)	1.92 156	0.28 16	3.18 150	0.63 148	1.41 379	2.02 140	0.48 230	3.85 68	6.29 299	4.49 223	3.12 165	4.55 299	1.62 242	2.77 120	2.16 293	0.00 1	0.61 365	0.00 1	0.26 449	0.02 53	0.62 287

HI	3.39 322	1.19 342	4.03 243	1.46 264	0.19 80	2.26 161	0.04 42	6.21 229	3.86 175	8.51 408	12.61 432	11.86 472	6.44 445	4.55 181	4.27 385	0.00 1	0.06 228	0.00 1	0.00 1	0.12 261	0.15 94

CoSv	3.39 322	1.19 342	4.03 243	1.46 264	0.19 80	2.26 161	0.04 42	6.21 229	3.86 175	8.51 408	12.61 432	11.86 472	6.44 445	4.55 181	4.27 385	0.00 1	0.06 228	0.00 1	0.00 1	0.12 261	0.15 94

ISRNet	4.11 387	0.88 267	6.63 406	3.46 500	2.64 462	2.11 152	0.26 172	7.72 304	6.60 317	11.29 491	17.98 494	8.21 401	2.60 287	6.81 271	4.72 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.25 166

SCV	2.06 169	0.84 246	3.74 210	3.56 504	1.22 348	2.30 167	0.76 318	7.87 306	3.29 128	0.59 76	2.83 152	0.67 141	0.58 139	8.00 352	0.91 133	0.00 1	0.89 420	0.00 1	0.48 510	0.41 458	2.18 516

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 68	2.27 468	1.82 21	1.16 221	0.34 142	0.56 5	0.05 50	2.94 21	1.46 55	0.40 25	0.94 78	0.22 73	2.27 271	6.26 240	0.63 67	0.00 1	0.08 247	0.00 1	0.17 376	0.04 121	0.16 103

AIO_test	1.34 98	0.72 221	3.32 164	0.86 189	1.19 343	2.90 251	0.80 324	4.46 113	3.34 130	0.77 102	0.86 70	1.48 175	0.30 64	2.95 125	0.49 21	0.00 1	1.00 471	0.00 1	0.13 358	0.04 121	1.24 402

castereo++	1.38 103	0.97 298	2.82 111	0.59 139	0.52 207	4.45 373	0.97 367	5.22 152	1.87 73	0.41 28	2.28 136	1.87 191	0.15 32	4.14 163	0.42 8	0.00 1	0.41 337	0.00 1	0.30 472	0.05 142	0.22 147

MonSter	0.72 19	0.27 10	2.25 61	0.07 12	0.85 276	1.27 49	0.01 6	3.79 56	0.91 10	0.41 28	0.18 26	0.08 24	0.04 1	1.33 46	0.58 47	0.00 1	0.96 440	0.00 1	0.36 491	0.00 1	0.94 358

fffft	1.13 75	0.71 218	2.25 61	0.09 24	0.07 15	2.10 148	0.63 275	4.19 92	2.10 76	0.42 35	0.75 60	0.24 81	0.20 40	6.89 273	1.08 167	0.00 1	0.12 270	0.00 1	0.00 1	0.24 389	0.53 257
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.78 28	0.56 159	1.98 33	0.21 60	0.12 39	1.93 130	0.44 215	0.99 3	0.93 14	0.70 95	0.51 46	0.15 52	0.09 13	6.39 245	0.40 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.14 81

SMoEStereo_RVC	1.13 75	0.92 276	1.82 21	0.80 181	0.09 23	2.07 147	0.16 133	3.61 37	2.17 79	0.38 21	1.37 96	0.19 60	0.29 61	7.04 286	1.02 159	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.19 344	0.51 252

tt45	1.25 88	0.90 271	1.98 33	0.59 139	0.25 116	3.47 302	0.14 124	4.07 85	1.97 74	0.45 41	2.17 130	0.29 91	0.27 55	7.02 284	0.95 143	0.00 1	0.04 213	0.00 1	0.00 1	0.22 372	0.24 163

mms	1.31 96	0.88 267	2.06 40	0.25 72	0.79 263	1.50 81	0.08 80	3.29 31	2.51 85	0.53 59	3.09 164	0.34 107	0.26 51	7.11 293	0.59 54	0.00 1	0.43 339	0.00 1	0.00 1	0.21 365	2.32 524

ours_stereo	1.28 92	0.91 272	2.36 71	0.34 95	0.67 237	1.16 13	0.09 85	3.71 48	2.44 83	0.51 53	3.17 166	0.36 110	0.26 51	6.62 255	0.55 39	0.00 1	0.11 265	0.00 1	0.00 1	0.23 384	2.08 506

fffy	1.43 109	0.95 289	2.85 115	1.42 260	0.61 226	2.25 160	0.19 148	4.74 124	1.32 48	0.26 5	2.77 151	0.21 67	0.39 92	6.97 282	0.73 92	0.00 1	0.79 398	0.00 1	0.00 1	0.19 344	2.03 503

tg	2.18 192	1.13 332	2.74 106	0.84 187	0.13 47	4.33 370	0.05 50	6.21 229	4.90 241	4.06 212	5.30 238	2.55 211	0.92 172	7.28 303	0.99 150	0.00 1	0.60 363	0.00 1	0.00 1	0.37 449	1.12 389

PAM_32	4.12 391	0.46 93	5.63 357	1.95 345	1.02 308	10.74 492	0.85 346	11.04 397	5.02 247	6.19 283	5.28 232	17.64 518	7.30 467	5.03 194	1.45 220	0.00 1	0.68 378	0.00 1	0.77 530	0.14 294	1.14 392

PAM	4.07 385	0.44 83	6.47 400	1.97 350	1.18 341	10.83 494	1.64 415	10.66 386	4.55 219	6.54 305	4.69 214	16.99 514	6.88 456	4.07 158	1.63 239	0.00 1	0.68 378	0.00 1	0.77 530	0.10 226	1.24 402

dual_stereo	0.95 54	0.39 53	1.83 24	0.37 100	1.11 325	0.84 8	0.03 37	4.34 108	1.83 71	0.30 9	0.08 10	0.21 67	0.12 26	3.16 130	0.98 148	0.00 1	1.34 536	0.00 1	0.20 401	0.00 1	1.83 481

rvit_0105_6	1.44 111	1.26 357	5.78 368	0.66 157	0.08 18	1.58 89	0.32 187	4.57 118	6.53 315	0.40 25	0.38 42	1.11 160	0.29 61	4.76 187	0.92 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.20 134

rvit_0105_5	1.70 139	1.36 374	6.71 412	0.52 131	0.04 4	1.58 89	0.58 257	5.39 169	6.62 320	0.91 121	1.72 109	1.77 187	0.77 161	4.44 174	1.28 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.23 154

rvit_0105_4	1.58 131	1.41 385	6.67 409	0.65 153	0.05 6	1.60 92	0.41 206	4.70 122	6.48 311	0.46 47	0.87 72	1.40 168	0.53 131	5.08 197	1.12 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.18 118

rvit_0105_3	1.94 158	1.44 394	7.39 432	0.88 193	0.02 3	1.61 93	1.64 415	5.88 199	6.73 326	2.37 163	1.78 115	2.01 197	1.16 199	4.46 175	1.26 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.14 81

rvit_105_1	2.69 256	1.34 370	6.85 416	1.89 332	0.09 23	1.94 131	3.50 470	6.38 238	9.00 412	4.98 234	2.19 131	3.57 256	1.56 239	7.31 306	3.03 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 271	0.06 156	0.16 103

UGAM-zero	3.92 371	0.49 118	5.26 330	1.17 223	0.89 282	4.00 350	0.47 220	12.42 439	3.62 156	5.46 254	5.86 253	15.76 502	8.92 498	8.63 402	2.44 313	0.00 1	0.84 410	0.00 1	0.89 533	0.03 92	1.27 408

UGAM	4.25 401	0.86 257	5.73 367	0.45 117	0.22 106	3.61 314	1.18 388	5.51 171	15.39 498	4.99 236	12.34 427	15.09 498	3.71 344	10.58 470	3.76 363	0.00 1	0.46 344	0.00 1	0.34 486	0.36 446	0.36 206

rvit_stereo_0083	1.16 79	0.47 101	3.68 209	0.54 135	0.10 26	1.25 38	0.24 166	3.17 28	5.31 255	0.52 58	0.80 64	0.82 150	1.16 199	4.52 178	0.51 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.13 76

rvit_stereo_0081_aga	0.95 54	1.03 311	4.52 285	0.16 45	0.25 116	1.70 103	0.21 158	4.27 98	3.17 120	0.38 21	0.23 30	0.27 86	0.31 67	1.56 62	0.64 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 283	0.15 94

WCG-NET	1.42 107	0.84 246	1.90 31	0.61 146	0.10 26	2.10 148	1.05 379	3.33 32	7.10 345	2.86 175	3.53 183	0.75 147	0.93 174	1.28 41	0.72 90	0.00 1	0.97 448	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.22 147

rvit_stereo_0081	1.03 60	0.55 148	2.58 88	0.64 149	0.13 47	1.35 62	0.12 104	3.74 50	5.28 252	0.55 66	0.32 40	0.55 133	0.12 26	4.08 159	0.53 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.05 30

rvit_stereo_0082	1.03 60	0.55 148	2.58 88	0.64 149	0.13 47	1.35 62	0.12 104	3.74 50	5.28 252	0.55 66	0.32 40	0.55 133	0.12 26	4.08 159	0.53 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.05 30

rvit_stereo_0075_2	2.15 187	0.39 53	6.61 405	0.67 159	1.95 425	1.74 113	0.10 93	7.81 305	6.03 288	2.97 179	4.01 195	3.07 228	0.57 137	5.49 211	1.13 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.34 198

RAStereo	0.81 33	0.70 214	3.97 237	0.21 60	0.54 214	1.16 13	0.02 26	3.78 54	1.22 47	0.62 85	1.57 101	0.16 55	0.23 46	0.89 11	1.05 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.02 7

Occ-G	1.39 105	0.66 196	3.05 140	0.60 143	0.75 257	1.46 77	0.67 288	3.66 41	3.50 135	1.76 153	0.65 55	5.00 321	0.55 132	1.15 29	1.56 228	0.00 1	0.74 390	0.00 1	0.17 376	0.19 344	1.61 435

Pointernet	1.04 66	0.44 83	2.58 88	0.32 84	0.52 207	1.78 115	0.07 72	5.69 186	2.76 94	0.27 6	2.28 136	0.80 149	0.44 115	1.37 51	0.49 21	0.00 1	0.36 331	0.00 1	0.25 432	0.02 53	0.32 193

U	2.23 202	0.36 39	2.93 123	0.26 76	8.08 556	11.12 496	0.00 1	3.68 45	1.12 43	0.29 8	0.52 49	0.16 55	0.08 9	0.83 8	0.30 3	0.00 1	0.00 1	9.75 566	5.13 575	0.02 53	0.02 7

rvit_stereo_0080	1.09 68	1.08 319	4.16 253	0.12 38	0.12 39	1.32 58	0.36 193	4.52 116	3.94 180	0.70 95	1.29 91	0.41 112	0.75 157	1.98 81	0.76 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.18 118

rvit_stereo_ft	1.23 86	1.42 388	5.16 326	0.94 201	0.36 153	1.22 23	0.24 166	4.57 118	4.49 214	0.51 53	1.04 81	0.73 145	1.10 186	1.50 56	1.01 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 142	0.22 147

WCG-NET（raft）	1.70 139	0.97 298	2.01 38	0.40 107	0.17 70	2.10 148	0.97 367	3.05 24	6.47 310	2.89 177	3.17 166	4.31 292	1.03 183	3.85 152	0.60 58	0.00 1	1.32 529	0.00 1	0.01 249	0.18 334	0.41 225

test_sample2	2.79 267	0.59 173	4.40 273	2.38 420	0.43 178	2.58 197	0.15 127	10.14 369	5.78 281	4.23 218	5.86 253	4.31 292	4.02 360	6.34 243	2.00 282	0.00 1	0.96 440	0.00 1	0.12 352	0.07 175	1.37 419

test_sample1	2.88 274	0.63 185	4.46 275	2.38 420	0.68 238	2.61 199	0.05 50	10.51 381	5.36 258	4.50 224	4.81 216	3.76 263	5.94 434	6.10 235	2.96 339	0.00 1	0.99 464	0.00 1	0.11 346	0.07 175	1.67 449

trnet	1.09 68	0.47 101	2.19 55	0.12 38	0.21 99	1.70 103	0.02 26	4.28 100	6.97 341	0.78 108	1.77 114	0.48 124	0.67 147	1.50 56	0.58 47	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.03 15

testlalala2	2.34 214	0.64 189	2.49 78	9.58 554	6.50 545	3.57 311	0.18 143	5.34 159	3.20 121	3.87 207	4.57 212	3.12 230	0.52 128	1.49 55	0.44 9	0.00 1	0.31 320	0.00 1	0.43 506	0.12 261	0.40 214

MGS-Stereo	1.22 84	0.44 83	2.92 122	0.83 185	0.07 15	1.82 122	0.65 282	2.44 13	3.95 182	1.11 135	6.19 266	0.49 125	0.37 84	1.73 68	0.81 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 476	0.01 2

MoCha-V2	1.83 147	0.87 265	3.33 165	1.41 258	1.27 357	2.50 186	0.20 153	5.60 180	3.90 179	0.98 125	3.30 170	0.35 109	1.58 241	7.09 289	0.80 101	0.00 1	1.52 546	0.00 1	0.23 424	0.06 156	1.70 458

DispNO	3.51 334	1.33 369	8.51 453	2.26 396	1.36 374	3.46 301	0.81 330	8.74 327	6.58 316	6.78 322	7.63 314	6.22 362	4.20 368	7.47 322	4.44 392	0.00 1	0.03 196	0.03 461	0.11 346	0.13 283	0.14 81

ACVNet-DCA	2.41 227	0.93 278	3.39 171	3.05 477	0.39 164	5.69 404	0.55 248	9.15 339	4.33 200	1.42 144	3.48 177	0.33 103	3.65 340	8.26 367	0.70 85	0.00 1	1.14 508	0.00 1	0.03 286	0.09 203	1.65 441

xx1	2.73 264	0.93 278	3.39 171	3.05 477	0.39 164	5.69 404	0.55 248	5.34 159	10.76 446	1.42 144	3.48 177	4.63 304	2.83 301	8.26 367	0.70 85	0.00 1	1.14 508	0.00 1	0.25 432	0.09 203	1.65 441

1test111	2.31 212	0.93 278	3.39 171	3.05 477	0.39 164	5.69 404	0.55 248	9.15 339	4.33 200	1.42 144	3.48 177	0.33 103	3.65 340	4.95 190	2.06 285	0.00 1	1.14 508	0.00 1	0.03 286	0.09 203	1.65 441

cc1	2.56 243	0.93 278	3.39 171	3.05 477	0.39 164	5.69 404	0.55 248	5.34 159	10.76 446	1.42 144	3.48 177	0.33 103	3.65 340	8.26 367	0.70 85	0.00 1	1.14 508	0.00 1	0.03 286	0.12 261	1.89 491

ff7	1.46 114	0.79 229	2.99 134	0.33 90	0.35 146	2.75 222	0.81 330	4.31 103	2.97 108	0.77 102	1.20 82	0.21 67	0.42 101	7.44 313	0.86 117	0.00 1	0.93 425	0.00 1	0.16 365	0.12 261	1.82 475

IGEVStereo-DCA	1.54 126	1.71 422	2.99 134	0.73 168	0.24 112	2.69 212	0.81 330	4.31 103	2.97 108	0.73 100	0.16 22	0.23 75	0.32 74	7.57 331	2.72 329	0.00 1	0.49 348	0.00 1	0.16 365	0.17 323	1.82 475

ffff	1.46 114	0.79 229	2.99 134	0.33 90	0.35 146	2.75 222	0.81 330	4.31 103	2.97 108	0.77 102	1.20 82	0.21 67	0.42 101	7.44 313	0.86 117	0.00 1	0.93 425	0.00 1	0.16 365	0.12 261	1.82 475

rrr	1.64 136	1.71 422	6.31 395	0.73 168	0.24 112	2.69 212	0.92 364	4.25 96	1.75 67	0.73 100	0.16 22	0.23 75	0.32 74	7.57 331	2.72 329	0.00 1	0.49 348	0.00 1	0.20 401	0.17 323	1.68 452

ffm	3.41 326	0.98 300	7.03 421	1.64 285	1.07 314	2.84 234	0.47 220	5.55 175	10.56 440	6.68 315	9.59 367	5.66 341	3.87 352	8.20 365	0.68 78	0.00 1	1.13 501	0.00 1	0.19 388	0.11 242	1.88 488

ff1	4.11 387	0.98 300	7.03 421	1.64 285	1.07 314	2.84 234	0.47 220	5.55 175	10.56 440	6.68 315	9.59 367	5.66 341	3.87 352	11.33 481	11.69 507	0.00 1	1.13 501	0.00 1	0.19 388	0.11 242	1.88 488

11t	1.46 114	0.79 229	2.99 134	0.33 90	0.35 146	2.75 222	0.81 330	4.31 103	2.97 108	0.77 102	1.20 82	0.21 67	0.42 101	7.44 313	0.87 122	0.00 1	0.93 425	0.00 1	0.16 365	0.12 261	1.82 475

tt1	2.53 238	0.91 272	3.53 189	2.92 466	0.53 210	5.60 401	0.61 269	5.55 175	10.56 440	1.54 150	3.54 184	0.34 107	3.00 304	8.20 365	0.68 78	0.00 1	1.13 501	0.00 1	0.03 286	0.11 242	1.88 488

whm_eth	1.09 68	1.08 319	4.16 253	0.12 38	0.12 39	1.32 58	0.36 193	4.52 116	3.94 180	0.70 95	1.29 91	0.41 112	0.75 157	1.98 81	0.76 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.18 118

GMStereo_Zeroshot	2.92 279	2.33 477	6.12 382	1.66 291	0.36 153	3.61 314	0.09 85	5.95 211	6.20 296	7.15 343	7.11 301	8.37 407	0.91 171	6.17 236	1.97 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 372	0.14 81

plain	1.53 125	0.86 257	6.50 401	0.42 109	0.05 6	1.56 87	0.09 85	5.18 151	4.02 187	0.54 61	1.76 113	0.59 137	0.75 157	6.48 249	1.23 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 463	0.07 44

MaDis-Stereo	0.96 56	1.11 326	4.01 242	0.36 99	1.86 417	1.20 18	0.06 63	3.99 80	1.73 64	0.45 41	0.56 51	0.43 117	0.51 126	1.28 41	1.46 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 156	0.08 48

IGEV_Zeroshot_test	2.57 244	0.63 185	5.70 366	1.93 339	0.87 280	2.63 202	0.85 346	8.94 332	4.55 219	5.30 247	5.48 245	5.23 330	1.38 220	3.76 147	1.32 209	0.00 1	0.69 380	0.00 1	0.18 382	0.19 344	1.72 462

StereoVision	2.42 228	1.18 339	5.14 325	1.15 219	2.64 462	1.89 126	0.28 175	6.61 249	4.72 229	2.14 161	10.52 391	3.84 265	0.52 128	5.33 205	2.29 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 261	0.04 24

MIF-Stereo (partial)	1.44 111	0.59 173	3.98 238	0.08 19	1.09 322	1.24 31	0.13 114	5.12 144	4.07 189	0.47 51	2.56 145	0.31 97	0.74 156	6.31 241	2.02 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 261	0.04 24

UniTT-Stereo	0.94 52	0.53 137	2.82 111	0.94 201	1.29 364	0.56 5	0.12 104	1.49 8	3.16 119	1.77 154	2.22 133	0.20 64	0.32 74	1.76 74	1.33 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.02 7

MIM_Stereo	2.83 268	1.20 350	5.27 331	1.41 258	1.16 335	3.07 263	0.33 190	6.67 251	3.95 182	5.17 243	10.11 379	4.25 290	1.73 251	8.32 379	1.64 243	0.00 1	0.36 331	0.00 1	0.01 249	0.22 372	1.69 455

CFNet_ucs	3.23 305	0.56 159	4.59 294	0.59 139	0.37 159	3.29 284	0.19 148	10.47 379	9.02 413	7.78 372	12.57 431	5.59 339	1.74 252	5.39 207	1.86 265	0.00 1	0.04 213	0.01 409	0.00 1	0.10 226	0.33 194

GCAP-Stereo	1.35 100	1.11 326	2.82 111	0.66 157	1.08 321	1.68 100	0.01 6	5.17 149	3.68 160	2.10 160	1.63 104	1.42 169	0.75 157	1.77 77	1.59 232	0.00 1	1.08 487	0.00 1	0.00 1	0.17 323	0.26 169

HH	2.88 274	0.82 240	4.07 249	1.71 302	0.54 214	4.71 382	0.69 294	8.72 325	3.57 151	1.80 155	6.49 283	7.81 394	3.92 357	8.93 415	0.99 150	0.00 1	1.06 481	0.00 1	0.03 286	0.05 142	1.69 455

HanStereo	2.88 274	0.82 240	4.07 249	1.71 302	0.54 214	4.71 382	0.69 294	8.72 325	3.57 151	1.80 155	6.49 283	7.81 394	3.92 357	8.93 415	0.99 150	0.00 1	1.06 481	0.00 1	0.03 286	0.05 142	1.69 455

4D-IteraStereo	1.99 164	1.32 367	3.77 214	0.13 41	2.84 468	3.51 305	1.03 374	4.26 97	5.38 259	5.50 255	1.03 80	3.86 266	0.38 91	2.44 111	1.88 267	0.00 1	0.43 339	0.00 1	0.01 249	0.11 242	1.84 482

anonymousdsp	1.51 123	0.81 236	2.70 103	0.60 143	0.69 241	2.76 226	0.79 322	4.86 128	3.00 114	0.82 114	1.25 86	0.31 97	0.42 101	7.44 313	0.81 108	0.00 1	0.83 406	0.00 1	0.17 376	0.12 261	1.85 484

gwcnet-sp	3.58 338	2.01 451	8.82 463	2.01 359	0.69 241	7.38 444	1.10 382	9.23 343	6.66 323	9.32 438	5.91 257	4.21 285	3.31 318	6.91 275	3.69 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 389	0.18 118

scenet	3.58 338	2.01 451	8.82 463	2.01 359	0.69 241	7.38 444	1.10 382	9.23 343	6.66 323	9.32 438	5.91 257	4.21 285	3.31 318	6.91 275	3.69 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 389	0.18 118

anonymousa	4.24 399	0.78 227	4.05 246	2.16 371	4.87 535	8.76 464	0.35 192	7.41 290	4.47 213	8.21 395	19.70 503	11.03 461	5.87 432	2.04 88	2.20 294	0.00 1	1.16 514	0.00 1	0.55 518	0.04 121	1.11 386

riskmin	2.49 233	0.22 3	3.34 166	2.33 413	1.78 406	2.89 250	0.46 218	7.35 286	6.95 340	2.75 173	1.67 108	6.75 371	5.08 411	3.24 132	1.93 274	0.00 1	0.99 464	0.00 1	0.27 457	0.02 53	1.73 465

Selective-RAFT	1.92 156	0.54 141	3.87 222	1.15 219	0.21 99	3.83 339	0.06 63	5.00 137	4.68 227	1.59 151	2.14 128	3.05 225	2.77 297	6.63 257	1.34 213	0.00 1	0.95 435	0.00 1	0.32 479	0.05 142	0.19 128

MC-Stereo	1.87 148	0.49 118	3.52 186	2.82 460	1.07 314	1.90 128	0.12 104	4.89 135	3.27 125	3.66 199	3.58 187	0.56 135	1.45 225	5.79 221	0.81 108	0.00 1	1.19 519	0.00 1	0.21 408	0.11 242	1.95 495

RCA-Stereo	2.19 195	0.46 93	3.22 151	0.47 122	0.33 137	2.27 164	0.47 220	5.60 180	15.20 495	2.86 175	5.61 248	0.78 148	3.15 307	1.71 66	0.48 20	0.00 1	0.90 422	0.00 1	0.00 1	0.10 226	0.26 169

ssnet	3.58 338	2.01 451	8.82 463	2.01 359	0.69 241	7.38 444	1.10 382	9.23 343	6.66 323	9.32 438	5.91 257	4.21 285	3.31 318	6.91 275	3.69 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 389	0.18 118

CroCo-Stereo Lap2	1.37 101	1.19 342	4.17 256	1.01 209	4.58 529	0.46 4	0.09 85	4.27 98	2.94 103	1.25 142	2.40 139	1.55 179	0.20 40	1.72 67	1.30 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 310	0.13 76

TestStereo1	3.12 297	1.34 370	4.67 299	3.47 501	0.71 247	2.50 186	1.45 404	7.27 281	8.71 402	4.91 231	9.28 357	2.34 205	3.61 337	9.44 436	1.62 236	0.00 1	0.33 323	0.00 1	0.00 1	0.30 425	0.40 214

qqq	2.44 230	0.85 249	4.33 268	1.73 308	0.71 247	1.98 136	0.38 199	9.15 339	4.33 200	3.37 189	4.34 201	4.63 304	2.83 301	4.95 190	2.06 285	0.00 1	1.13 501	0.00 1	0.25 432	0.09 203	1.65 441

ccc-4	1.46 114	0.79 229	2.99 134	0.33 90	0.35 146	2.75 222	0.81 330	4.31 103	2.97 108	0.77 102	1.20 82	0.21 67	0.42 101	7.44 313	0.86 117	0.00 1	0.93 425	0.00 1	0.16 365	0.12 261	1.82 475

x	2.30 211	0.82 240	3.85 219	2.23 387	0.72 250	2.12 153	0.81 330	9.48 353	4.82 238	3.83 204	2.76 150	3.49 252	2.30 274	3.48 137	2.25 301	0.00 1	1.13 501	0.00 1	0.22 417	0.09 203	1.66 446

Wz-Net-LNSev	7.12 480	2.75 494	18.64 535	1.70 301	4.16 515	12.79 513	6.72 520	13.74 482	13.57 485	11.14 488	17.31 487	11.90 474	8.50 488	8.96 419	9.94 485	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.18 334	0.34 198

IER	3.42 328	0.91 272	6.38 398	0.73 168	1.60 391	7.07 437	0.55 248	7.07 274	5.45 264	8.17 394	8.89 343	6.13 357	6.13 438	5.36 206	3.77 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.05 30

RAFT_CTSACE	3.62 344	1.65 415	5.41 341	1.36 247	3.08 475	3.95 347	1.03 374	4.62 121	4.65 225	5.33 249	17.73 492	7.63 391	2.71 291	10.98 474	1.15 180	0.00 1	0.48 347	0.00 1	0.00 1	0.31 432	0.25 166

test_5	3.16 302	1.18 339	4.96 316	2.33 413	3.10 477	4.51 377	1.27 395	7.47 292	7.61 369	3.00 182	7.38 308	5.37 333	4.06 361	8.28 372	1.54 226	0.00 1	0.34 325	0.00 1	0.02 271	0.21 365	0.62 287

SA-5K	3.12 297	1.34 370	4.67 299	3.47 501	0.71 247	2.50 186	1.45 404	7.27 281	8.71 402	4.91 231	9.28 357	2.34 205	3.61 337	9.44 436	1.62 236	0.00 1	0.33 323	0.00 1	0.00 1	0.30 425	0.40 214

Sa-1000	3.81 362	1.26 357	4.64 297	2.29 405	0.55 218	3.51 305	1.58 412	8.37 314	9.13 416	7.97 379	17.42 488	3.98 271	2.76 296	9.61 442	1.68 253	0.00 1	0.69 380	0.00 1	0.18 382	0.23 384	0.27 172

SA	3.34 314	1.29 361	4.84 307	1.99 355	0.57 220	3.15 273	1.39 402	7.66 301	9.94 430	4.86 230	10.87 400	2.97 224	4.61 389	9.88 457	1.38 216	0.00 1	0.60 363	0.00 1	0.19 388	0.25 398	0.37 207

test_4	2.58 246	0.70 214	3.30 160	0.43 112	0.30 126	3.97 348	1.11 385	3.91 73	3.83 172	4.15 216	17.20 484	3.44 248	0.52 128	6.60 253	1.58 229	0.00 1	0.13 276	0.00 1	0.11 346	0.20 354	0.20 134

IGEV-Stereo	1.51 123	0.81 236	2.69 102	0.60 143	0.69 241	2.77 227	0.79 322	4.88 132	2.99 113	0.82 114	1.25 86	0.31 97	0.42 101	7.43 312	0.85 115	0.00 1	0.83 406	0.00 1	0.17 376	0.12 261	1.85 484
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	3.20 304	1.27 359	5.27 331	0.27 78	0.99 302	2.71 215	0.58 257	5.75 190	5.85 283	3.03 184	7.88 322	10.08 436	4.08 364	8.40 384	6.09 425	0.00 1	0.25 313	0.00 1	0.12 352	0.31 432	0.95 362

GLC_STEREO	0.87 42	0.39 53	1.55 12	0.72 165	0.01 1	1.98 136	0.55 248	3.52 33	3.54 148	0.96 124	1.63 104	0.19 60	0.41 97	1.29 43	0.58 47	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.05 142	0.08 48

MIPNet	2.27 208	1.14 333	5.55 354	0.49 127	0.22 106	2.03 142	0.19 148	7.60 296	6.17 295	5.83 264	4.16 197	2.05 199	3.44 330	3.65 145	2.23 300	0.00 1	0.01 129	0.01 409	0.01 249	0.24 389	0.48 244

IPLGR	2.46 231	0.68 203	7.02 420	0.22 63	0.16 67	2.01 139	0.22 160	7.01 266	6.62 320	7.10 339	5.92 260	2.91 220	2.27 271	5.12 200	1.52 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 261	0.41 225

AASNet	4.20 396	1.63 413	5.82 369	3.79 511	3.93 508	6.55 425	1.22 391	19.12 537	6.82 331	7.86 375	8.35 338	4.36 294	2.55 285	3.87 153	7.47 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 479	0.22 147

GMOStereo	2.08 171	0.85 249	2.95 128	0.23 67	0.73 252	1.50 81	0.86 350	5.08 139	4.78 232	8.42 401	6.99 293	3.36 234	1.14 192	1.73 68	1.21 193	0.00 1	1.32 529	0.00 1	0.00 1	0.28 414	0.23 154

error version	2.08 171	0.85 249	2.95 128	0.23 67	0.73 252	1.50 81	0.86 350	5.08 139	4.78 232	8.42 401	6.99 293	3.36 234	1.14 192	1.73 68	1.21 193	0.00 1	1.32 529	0.00 1	0.00 1	0.28 414	0.23 154

test-v	2.08 171	0.85 249	2.95 128	0.23 67	0.73 252	1.50 81	0.86 350	5.08 139	4.78 232	8.42 401	6.99 293	3.36 234	1.14 192	1.73 68	1.21 193	0.00 1	1.32 529	0.00 1	0.00 1	0.28 414	0.23 154

test-3	2.19 195	0.38 47	3.88 227	1.55 278	0.91 287	1.39 69	0.80 324	5.36 166	5.51 265	7.36 360	1.90 120	4.05 275	0.42 101	6.67 262	1.17 185	0.00 1	0.99 464	0.00 1	0.28 461	0.20 354	1.08 383

test_1	2.18 192	0.38 47	3.87 222	1.54 277	0.91 287	1.38 67	0.80 324	5.36 166	5.53 267	7.12 340	1.86 119	4.05 275	0.41 97	6.65 259	1.17 185	0.00 1	0.99 464	0.00 1	0.28 461	0.20 354	1.08 383

test_3	2.22 199	0.39 53	4.20 260	1.51 272	0.90 284	1.29 55	0.74 313	5.34 159	6.37 305	6.64 312	1.96 124	4.24 289	0.45 117	6.63 257	1.17 185	0.00 1	1.00 471	0.00 1	0.28 461	0.19 344	1.01 369

CrosDoStereo	4.05 383	0.71 218	3.52 186	0.51 129	0.20 90	3.25 279	11.21 552	6.34 233	4.96 243	9.04 428	16.44 472	4.92 315	7.28 465	8.29 373	3.84 369	0.00 1	0.02 168	0.01 409	0.00 1	0.18 334	0.19 128

STrans-v2	3.55 336	0.94 287	5.06 322	0.32 84	0.60 225	2.97 257	1.15 387	11.08 399	7.97 381	6.01 275	10.93 401	6.65 370	6.86 455	8.37 383	1.66 248	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.39 212

TransformOpticalFlow	3.50 332	0.83 243	4.85 308	1.09 215	0.31 130	3.52 308	0.14 124	10.32 372	8.02 382	5.78 261	13.25 441	6.63 369	4.91 400	8.36 382	1.63 239	0.00 1	0.01 129	0.01 409	0.00 1	0.06 156	0.24 163

NRIStereo	2.27 208	0.52 133	3.35 168	1.26 235	0.17 70	3.04 262	0.84 341	5.96 212	3.74 163	6.27 286	3.44 173	4.13 280	1.80 254	8.31 378	2.11 288	0.00 1	0.10 260	0.00 1	0.00 1	0.12 261	0.20 134

DeepStereo_LL	4.05 383	0.71 218	3.52 186	0.51 129	0.20 90	3.25 279	11.21 552	6.34 233	4.96 243	9.04 428	16.44 472	4.92 315	7.28 465	8.29 373	3.84 369	0.00 1	0.02 168	0.01 409	0.00 1	0.18 334	0.19 128

test-2	2.08 171	0.85 249	2.95 128	0.23 67	0.73 252	1.50 81	0.86 350	5.08 139	4.78 232	8.42 401	6.99 293	3.36 234	1.14 192	1.73 68	1.21 193	0.00 1	1.32 529	0.00 1	0.00 1	0.28 414	0.23 154

RAFT	2.94 281	1.29 361	4.06 247	1.36 247	0.50 193	2.39 175	0.91 362	6.11 222	3.25 124	6.64 312	7.30 306	9.96 434	4.20 368	6.03 229	2.21 295	0.00 1	1.02 474	0.00 1	0.02 271	0.54 484	1.01 369

Prome-Stereo	3.73 353	0.39 53	2.62 94	1.05 213	0.52 207	2.06 145	4.58 487	4.88 132	3.95 182	9.34 441	20.39 506	4.03 274	7.02 460	7.86 345	1.31 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 175	4.52 552

iRaftStereo_RVC	1.88 149	1.22 352	2.63 95	0.95 203	0.06 12	2.96 255	0.05 50	6.08 221	3.99 186	3.92 209	4.88 217	2.53 210	0.62 143	3.62 144	1.19 190	0.00 1	1.19 519	0.00 1	0.00 1	0.37 449	1.29 410

CREStereo++_RVC	1.70 139	0.50 124	3.07 143	0.45 117	0.01 1	1.69 102	0.02 26	3.09 26	8.24 388	3.82 203	7.53 311	0.49 125	0.32 74	1.05 19	0.52 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 563	0.01 23	0.08 48
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
raft+_RVC	2.18 192	1.49 400	3.14 146	2.77 455	2.01 429	1.40 70	0.10 93	7.02 269	5.35 256	2.99 181	5.54 247	1.19 162	1.34 219	4.98 192	1.49 222	0.00 1	1.45 539	0.00 1	0.00 1	0.14 294	1.11 386

XX-TBD	1.55 129	1.11 326	2.94 125	2.45 430	0.06 12	2.31 168	0.01 6	3.58 36	7.80 375	3.11 185	5.10 224	0.27 86	0.26 51	1.42 54	0.60 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 24

raftrobust	2.16 189	1.31 364	2.76 108	2.38 420	3.33 485	2.72 217	0.51 238	5.34 159	4.64 224	6.13 282	3.98 194	1.63 181	2.51 283	3.02 128	1.64 243	0.00 1	0.76 395	0.00 1	0.02 271	0.14 294	0.27 172

CFNet_pseudo	2.96 285	0.55 148	4.51 282	0.43 112	0.24 112	2.83 232	0.12 104	8.59 320	8.13 385	7.20 348	10.41 386	6.47 366	2.04 260	5.27 203	2.00 282	0.00 1	0.02 168	0.01 409	0.00 1	0.06 156	0.23 154

RALCasStereoNet	2.39 225	1.73 427	3.59 201	2.38 420	2.69 464	2.84 234	0.18 143	5.29 154	4.94 242	2.45 165	5.62 250	2.22 203	0.79 166	7.48 325	1.63 239	0.00 1	1.75 549	0.00 1	0.00 1	0.14 294	2.03 503

RALAANet	2.68 255	1.71 422	4.73 305	2.79 457	0.80 266	3.30 285	0.15 127	7.92 307	5.92 285	5.79 262	6.06 262	3.51 253	1.13 190	6.76 267	2.28 306	0.00 1	0.28 316	0.00 1	0.10 339	0.27 411	0.13 76

XX-Stereo	2.95 283	0.48 108	7.08 425	2.84 463	2.51 456	1.63 95	0.20 153	6.15 223	3.38 132	2.38 164	16.00 470	6.90 378	0.25 49	6.40 246	1.14 179	0.00 1	0.66 374	0.00 1	0.31 476	0.16 314	0.57 268

HCRNet	2.74 265	0.83 243	4.19 258	0.45 117	3.31 484	2.18 156	0.22 160	7.59 294	5.76 280	6.08 280	4.89 218	5.21 327	2.74 294	8.04 358	3.10 345	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.10 226	0.09 52

test_xeample3	1.71 142	1.75 429	6.64 407	0.90 196	0.29 124	2.55 191	0.90 359	4.08 86	2.36 81	0.56 70	0.24 32	0.23 75	0.31 67	7.51 326	2.73 331	0.00 1	0.70 385	0.00 1	0.36 491	0.18 334	1.92 493

delet	4.59 422	1.12 330	5.93 374	1.37 250	3.73 501	10.48 488	3.90 474	10.51 381	9.17 418	8.87 422	9.74 372	8.37 407	3.74 346	8.12 362	6.36 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 365	0.12 71

UNet	4.19 395	0.87 265	7.18 427	2.00 358	3.22 480	9.55 473	0.31 185	10.11 367	6.22 298	7.98 380	6.82 291	10.42 442	5.77 430	7.28 303	5.83 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 226	0.12 71

CREStereo	1.09 68	0.51 128	2.16 50	0.11 33	0.24 112	1.67 98	0.03 37	4.24 94	6.91 338	0.80 112	1.73 110	0.44 120	0.64 144	1.58 64	0.61 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.02 7
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
ACVNet	2.86 271	0.96 293	3.87 222	0.86 189	0.61 226	2.63 202	0.54 244	8.93 330	6.12 291	5.09 238	9.32 360	5.70 346	3.84 349	2.68 117	5.56 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 399	0.23 154

acv_ft	3.90 369	0.96 293	5.85 372	2.56 444	4.70 532	7.27 441	0.84 341	9.17 342	6.12 291	10.00 457	9.32 360	5.70 346	4.07 363	2.68 117	8.24 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 443	0.23 154

cf-r	3.76 357	1.43 390	5.34 336	2.66 448	2.79 466	2.85 245	0.62 273	9.08 336	6.91 338	7.06 334	11.90 419	9.64 427	3.83 348	6.23 239	4.53 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 344	0.17 113

GANet-RSSM	3.67 345	1.16 336	4.56 292	3.24 491	2.03 431	2.63 202	0.50 237	11.53 413	6.83 332	6.25 284	10.58 393	7.35 385	6.65 451	6.77 269	2.94 338	0.00 1	0.00 1	0.08 493	0.00 1	0.26 399	0.12 71

PSMNet-RSSM	3.69 348	1.36 374	4.54 287	2.44 429	1.90 420	2.35 171	0.69 294	11.77 417	6.38 306	6.60 310	11.85 418	7.70 392	5.61 429	6.66 261	3.67 357	0.00 1	0.00 1	0.02 442	0.01 249	0.17 323	0.10 57

GwcNet-RSSM	4.13 392	1.71 422	6.25 391	2.50 434	1.93 423	2.39 175	1.49 408	9.59 354	8.71 402	6.66 314	15.04 460	8.47 413	3.84 349	6.87 272	6.74 436	0.00 1	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.29 422	0.15 94

CFNet-ft	3.70 350	1.59 410	3.87 222	1.68 296	2.42 450	3.20 275	0.66 283	8.93 330	7.76 371	5.09 238	9.95 376	10.77 454	5.43 425	7.41 310	4.71 400	0.00 1	0.00 1	0.03 461	0.01 249	0.30 425	0.11 66

DMCA	3.08 293	1.10 323	6.20 387	1.82 323	0.90 284	3.80 338	0.55 248	9.76 356	5.42 261	6.56 308	6.47 282	7.06 383	2.09 262	4.05 155	5.46 417	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.11 242	0.16 103

DIP-Stereo	2.12 184	0.98 300	3.94 234	0.20 51	0.11 29	4.73 384	0.13 114	9.27 346	4.40 208	6.46 298	5.03 223	0.45 122	0.72 154	3.79 149	1.94 275	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.05 142	0.24 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
STTStereo	3.90 369	1.43 390	8.20 450	3.03 474	2.28 445	3.64 320	0.64 278	10.11 367	7.09 344	10.20 460	7.08 298	8.73 418	3.57 335	7.44 313	4.00 378	0.00 1	0.02 168	0.01 409	0.01 249	0.04 121	0.40 214

R-Stereo Train	2.60 249	0.46 93	2.94 125	1.10 217	0.18 76	3.61 314	0.60 265	6.88 262	3.50 135	9.13 432	17.23 485	1.77 187	0.77 161	2.03 86	1.65 245	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.21 140

RAFT-Stereo	2.60 249	0.46 93	2.94 125	1.10 217	0.18 76	3.61 314	0.60 265	6.88 262	3.50 135	9.13 432	17.23 485	1.77 187	0.77 161	2.03 86	1.65 245	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.21 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet	4.03 380	1.97 448	6.30 394	2.70 452	1.64 393	5.41 396	0.22 160	12.14 429	10.28 433	5.24 245	11.15 403	6.43 364	3.70 343	8.97 420	4.01 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 425	0.13 76

CFNet_RVC	3.70 350	1.59 410	3.87 222	1.68 296	2.42 450	3.20 275	0.66 283	8.92 329	7.76 371	5.09 238	9.95 376	10.77 454	5.43 425	7.41 310	4.71 400	0.00 1	0.00 1	0.03 461	0.01 249	0.30 425	0.11 66

ccs_rob	2.95 283	0.55 148	4.53 286	0.42 109	0.25 116	2.84 234	0.12 104	8.58 319	8.13 385	7.18 345	10.36 385	6.44 365	2.05 261	5.28 204	1.97 277	0.00 1	0.02 168	0.01 409	0.00 1	0.06 156	0.23 154

UCFNet_RVC	3.37 320	1.25 356	3.30 160	2.55 443	1.80 408	3.92 344	1.28 397	12.49 442	7.16 347	5.12 241	7.88 322	8.14 399	4.59 387	5.67 217	2.11 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.07 44

iResNetv2_ROB	4.72 429	2.26 465	8.87 466	3.20 489	1.25 353	4.32 368	1.73 419	14.22 492	10.62 443	10.53 469	12.13 424	7.77 393	5.54 428	8.29 373	2.76 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 459	0.55 261

HSM	4.25 401	1.10 323	4.14 251	1.78 315	2.14 437	6.67 428	1.08 381	12.92 456	6.90 337	7.06 334	8.17 335	14.17 489	6.03 437	9.16 426	3.11 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.41 225

DISCO	6.58 468	0.98 300	6.44 399	3.75 510	1.18 341	11.19 498	3.29 467	12.92 456	16.72 508	7.27 353	11.74 416	17.34 516	6.60 449	19.59 548	11.59 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 468	0.50 247

DLCB_ROB	4.87 437	1.45 397	4.75 306	2.52 438	1.13 330	6.25 419	3.01 454	10.44 378	8.34 391	11.05 486	13.43 444	14.04 487	3.90 356	9.74 450	6.80 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.37 207

HiDET	0.56 7	0.21 1	1.07 2	0.03 2	0.11 29	1.19 17	0.01 6	3.06 25	0.90 6	0.41 28	0.08 10	0.08 24	0.12 26	1.10 26	1.11 173	0.01 177	0.51 351	0.00 1	0.21 408	0.00 1	1.07 379

Select-FE	3.87 367	1.07 318	9.42 479	1.76 312	1.52 390	2.55 191	0.43 212	10.23 370	4.52 216	5.58 260	10.29 383	10.35 441	8.75 492	6.61 254	1.67 251	0.01 177	0.76 395	0.02 442	0.65 523	0.05 142	1.05 378

Zero-FE251	0.87 42	0.64 189	3.22 151	0.67 159	0.49 188	1.81 120	0.06 63	2.85 19	0.51 2	2.68 170	0.25 34	0.09 37	0.39 92	0.96 16	0.77 99	0.01 177	0.69 380	0.00 1	0.00 1	0.02 53	1.21 398

DA	1.63 134	0.48 108	2.87 117	1.25 232	1.17 339	6.01 413	0.58 257	6.36 235	2.96 105	0.58 71	2.91 157	0.61 139	1.16 199	1.76 74	0.47 15	0.01 177	1.09 489	0.00 1	0.00 1	0.02 53	2.21 518

Monster-pub-mixall	0.90 47	0.46 93	1.43 9	0.04 4	0.13 47	1.29 55	0.02 26	3.04 23	1.07 36	0.99 128	0.51 46	0.08 24	0.09 13	6.37 244	0.67 76	0.01 177	1.06 481	0.00 1	0.16 365	0.02 53	0.54 260

GGEV	1.63 134	0.48 108	2.87 117	1.25 232	1.17 339	6.01 413	0.58 257	6.36 235	2.96 105	0.58 71	2.91 157	0.61 139	1.16 199	1.76 74	0.47 15	0.01 177	1.09 489	0.00 1	0.00 1	0.02 53	2.21 518

z-ln-s-r	6.62 469	2.20 461	17.98 533	1.77 314	2.00 428	3.38 291	2.61 439	8.63 321	13.06 481	7.07 336	25.89 535	8.73 418	7.60 475	12.16 498	18.56 539	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 437	0.49 245

monsterstereo	1.18 81	0.50 124	2.75 107	0.50 128	2.62 459	1.22 23	0.01 6	3.73 49	0.95 16	0.59 76	1.62 103	0.06 6	0.09 13	6.02 227	0.96 146	0.01 177	1.10 495	0.00 1	0.34 486	0.01 23	0.56 266

xyz-stereo-finetune	1.38 103	0.91 272	2.91 120	0.10 27	0.05 6	3.13 269	0.66 283	4.12 88	3.01 115	1.06 132	1.91 121	0.69 142	0.37 84	6.31 241	2.14 290	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 142	0.13 76

xyz-stereo	7.36 483	0.68 203	38.77 577	0.30 82	0.07 15	31.97 568	0.19 148	5.13 145	2.13 77	10.90 480	24.34 526	6.05 354	8.02 482	12.01 494	6.06 423	0.01 177	0.02 168	0.35 531	0.00 1	0.09 203	0.16 103

LG-Stereo_L2	0.78 28	0.47 101	1.99 35	0.29 81	0.36 153	1.28 53	0.18 143	3.82 63	0.91 10	0.32 11	0.03 1	0.07 16	0.07 7	4.41 173	0.55 39	0.01 177	0.59 360	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.25 166

LG-Stereo_L1	0.82 36	0.46 93	1.74 18	0.28 79	0.34 142	1.36 65	0.19 148	2.56 16	0.91 10	0.32 11	0.03 1	0.07 16	0.06 5	6.62 255	0.54 38	0.01 177	0.63 369	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.21 140

MLG-Stereo_test1	0.85 41	0.34 34	1.80 20	0.10 27	1.66 398	1.22 23	0.01 6	4.24 94	1.68 62	0.19 2	0.08 10	0.09 37	0.11 21	4.16 164	0.46 12	0.01 177	0.70 385	0.00 1	0.01 249	0.01 23	0.17 113

DFGA-Net	3.09 294	2.73 493	9.21 474	1.79 316	0.47 184	3.30 285	0.20 153	7.49 293	6.20 296	5.54 258	6.42 280	2.17 202	1.12 188	7.96 351	6.56 435	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 463	0.17 113

LGtest1	0.53 5	0.42 69	1.55 12	0.14 44	0.30 126	1.00 10	0.01 6	2.47 14	1.19 45	0.65 88	0.12 19	0.08 24	0.10 17	1.30 44	0.47 15	0.01 177	0.45 343	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.20 134

S2M2_L	0.53 5	0.50 124	1.58 14	0.53 133	0.18 76	1.13 12	0.01 6	1.47 7	2.18 80	0.18 1	0.87 72	0.13 51	0.20 40	0.87 10	0.51 29	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.20 354	0.01 2
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.76 23	0.36 39	1.37 7	0.43 112	0.14 53	1.25 38	0.29 177	2.25 12	0.84 4	0.61 84	0.51 46	0.09 37	0.11 21	6.65 259	0.19 1	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.07 44

FACV-RUCA	2.38 218	0.44 83	4.18 257	1.33 244	2.87 469	2.45 181	1.21 389	8.68 322	6.12 291	4.07 213	7.28 305	1.25 166	2.00 258	3.37 135	1.62 236	0.01 177	0.03 196	0.10 495	0.05 308	0.36 446	0.29 181

castereo	1.02 58	0.69 207	1.26 5	0.46 120	0.19 80	1.89 126	0.76 318	5.61 182	2.37 82	0.78 108	2.65 149	0.32 101	0.40 94	1.25 39	1.00 153	0.01 177	0.32 321	0.00 1	0.24 428	0.03 92	0.22 147

999	1.42 107	0.85 249	2.23 58	1.37 250	0.35 146	3.01 260	0.64 278	3.91 73	2.83 98	0.38 21	3.35 172	0.19 60	0.25 49	7.37 309	1.12 174	0.01 177	0.04 213	0.00 1	0.00 1	0.22 372	0.21 140

IGEV-Stereo++	1.03 60	0.32 30	2.03 39	0.25 72	1.94 424	1.94 131	0.01 6	3.57 35	2.52 86	0.70 95	1.80 118	0.10 47	1.14 192	1.34 50	0.55 39	0.01 177	0.75 392	0.00 1	0.00 1	0.04 121	1.57 433

RSM++	1.24 87	0.45 88	1.84 27	1.61 282	0.51 203	2.73 219	0.29 177	2.99 22	3.22 123	0.69 94	2.06 126	0.52 130	0.28 58	5.62 214	0.86 117	0.01 177	0.03 196	0.00 1	0.17 376	0.16 314	0.85 345

RSM	1.43 109	0.40 61	1.79 19	0.74 174	0.54 214	2.45 181	0.49 235	4.13 89	3.29 128	0.65 88	2.53 144	2.15 201	0.30 64	6.97 282	0.85 115	0.01 177	0.12 270	0.00 1	0.25 432	0.11 242	0.72 325

test_sample3	3.27 307	0.62 183	5.29 335	2.24 391	0.58 223	4.62 380	0.16 133	12.15 430	7.51 363	6.44 296	7.25 304	3.72 262	3.03 305	6.73 264	3.17 350	0.01 177	0.85 412	0.00 1	0.10 339	0.07 175	0.88 349

CAS++	1.27 90	0.68 203	2.40 74	0.25 72	0.30 126	1.80 118	0.61 269	8.46 317	3.61 155	1.80 155	2.42 140	0.18 58	0.21 45	2.12 91	0.49 21	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.06 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	2.29 210	0.86 257	3.38 169	1.51 272	0.11 29	1.97 135	0.13 114	5.15 148	7.19 351	1.26 143	7.77 318	5.80 351	3.31 318	5.09 198	1.66 248	0.01 177	0.00 1	0.04 471	0.17 376	0.27 411	0.10 57

MyStereo07	1.64 136	1.15 334	2.61 92	1.28 238	1.49 385	2.63 202	0.45 216	6.45 243	2.94 103	1.10 134	1.61 102	0.29 91	0.60 142	7.45 320	0.80 101	0.01 177	1.27 526	0.00 1	0.25 432	0.11 242	0.42 230

MyStereo06	2.71 259	1.05 316	5.43 344	1.39 253	1.20 345	2.57 194	0.10 93	10.39 376	4.79 236	5.54 258	6.16 265	6.39 363	2.33 276	3.40 136	1.35 214	0.01 177	1.24 523	0.00 1	0.21 408	0.13 283	0.50 247

MyStereo05	3.24 306	1.05 316	5.93 374	1.39 253	1.20 345	2.57 194	0.10 93	9.11 338	13.17 482	6.45 297	3.86 192	3.20 231	3.26 314	8.35 381	3.02 340	0.01 177	1.24 523	0.00 1	0.21 408	0.13 283	0.50 247

MyStereo04	3.29 309	1.15 334	6.64 407	1.28 238	1.49 385	2.63 202	0.45 216	10.57 384	13.30 483	4.41 222	3.90 193	3.06 227	3.56 334	7.87 347	3.35 352	0.01 177	1.27 526	0.00 1	0.25 432	0.11 242	0.42 230

MSKI-zero shot	2.23 202	0.49 118	2.49 78	1.60 281	0.81 269	2.69 212	0.29 177	6.82 260	2.50 84	4.37 221	7.61 313	3.65 261	0.26 51	8.62 401	0.63 67	0.01 177	1.09 489	0.00 1	0.25 432	0.03 92	0.46 240

CASnet	1.09 68	0.47 101	2.09 42	0.79 178	0.08 18	2.10 148	0.14 124	3.83 66	4.26 198	3.84 205	1.56 100	0.32 101	0.30 64	1.13 27	0.77 99	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.03 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	3.14 299	0.51 128	4.47 278	0.44 116	0.26 121	2.87 247	0.15 127	9.66 355	9.78 428	7.28 354	11.50 409	6.84 377	2.40 278	4.47 176	1.83 263	0.01 177	0.02 168	0.02 442	0.00 1	0.06 156	0.29 181

testlalala	1.80 145	0.49 118	2.67 100	1.24 231	0.46 182	3.91 342	0.87 355	6.62 250	2.96 105	6.78 322	3.83 191	1.74 185	0.40 94	1.57 63	0.76 95	0.01 177	1.16 514	0.00 1	0.38 497	0.01 23	0.17 113

AEACV	1.27 90	0.38 47	2.61 92	1.75 310	1.21 347	2.44 180	0.85 346	4.79 126	1.67 60	0.71 99	0.26 35	0.29 91	2.00 258	2.30 103	0.66 75	0.01 177	0.95 435	0.00 1	0.42 504	0.12 261	2.07 505

RAFT-Test	2.49 233	0.45 88	4.35 270	1.89 332	1.28 359	4.83 386	0.68 291	7.19 279	4.51 215	5.00 237	7.09 299	6.81 375	1.12 188	2.22 97	1.16 183	0.01 177	0.63 369	0.00 1	0.33 482	0.05 142	0.20 134

LoS_RVC	1.47 118	1.75 429	2.66 98	0.52 131	3.89 506	1.67 98	0.04 42	2.66 18	2.61 88	0.55 66	2.63 147	0.31 97	1.68 244	1.99 83	0.81 108	0.01 177	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.03 92	5.54 554

anonymousdsp2	2.20 197	0.57 166	4.59 294	1.69 298	0.82 271	3.58 312	0.48 230	8.57 318	3.63 157	3.37 189	3.03 163	3.32 233	1.00 179	5.57 213	0.80 101	0.01 177	0.94 430	0.02 442	0.15 363	0.06 156	1.89 491

CES	1.72 144	0.40 61	1.82 21	0.65 153	7.83 554	2.62 200	0.13 114	5.35 164	2.68 89	0.36 16	1.30 93	0.33 103	0.32 74	1.92 79	0.72 90	0.01 177	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.56 486	7.35 561

Selective-IGEV	1.56 130	0.34 34	2.13 48	0.77 177	0.76 260	2.36 172	0.52 240	6.80 259	3.08 117	0.53 59	3.34 171	0.26 84	0.31 67	7.24 300	0.73 92	0.01 177	0.80 403	0.00 1	0.14 360	0.08 188	1.01 369

EGLCR-Stereo	1.45 113	0.26 8	2.91 120	1.94 341	0.90 284	3.13 269	0.69 294	5.81 196	3.21 122	1.14 137	0.20 29	1.52 178	0.37 84	4.29 170	0.69 84	0.01 177	0.79 398	0.00 1	0.00 1	0.01 23	1.21 398

DCRE	2.21 198	0.95 289	3.17 147	2.10 365	1.30 366	1.86 125	0.05 50	5.33 158	4.69 228	3.59 196	9.37 362	3.81 264	1.18 203	2.34 107	1.22 197	0.01 177	0.97 448	0.00 1	0.30 472	0.04 121	1.97 498

knoymous	1.50 122	0.28 16	1.99 35	0.33 90	0.48 185	1.58 89	0.11 99	5.71 188	2.81 97	4.85 229	1.75 111	4.58 301	0.46 119	3.66 146	1.30 205	0.01 177	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.09 52

ssnet_v2	4.73 431	1.43 390	6.74 413	1.80 319	0.75 257	8.89 466	4.60 488	12.66 446	10.65 444	9.53 445	6.23 268	9.78 431	4.26 372	6.89 273	9.65 483	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.36 446	0.31 188

DCANet-4	2.26 205	0.43 74	6.69 411	0.40 107	0.20 90	1.70 103	0.13 114	5.73 189	9.44 424	6.01 275	5.29 233	1.12 161	2.77 297	2.49 112	2.21 295	0.01 177	0.00 1	0.01 409	0.00 1	0.02 53	0.61 282

fff	2.54 240	0.93 278	5.51 347	0.32 84	0.14 53	1.70 103	0.11 99	6.19 225	12.69 475	6.03 277	5.29 233	1.43 170	5.28 418	2.37 108	2.21 295	0.01 177	0.00 1	0.01 409	0.00 1	0.02 53	0.61 282

ADStereo(finetuned)	2.50 236	0.95 289	6.60 404	0.39 104	0.20 90	1.72 111	0.24 166	6.06 218	9.31 420	6.30 287	5.42 240	1.44 173	6.22 441	2.25 100	2.14 290	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.65 298

Wz-Net-SNSev	9.92 520	8.01 549	26.42 558	2.26 396	1.85 415	8.36 457	14.30 565	18.01 527	21.68 534	10.78 475	23.95 521	16.84 512	8.60 490	15.59 527	19.76 545	0.01 177	0.03 196	0.01 409	0.00 1	0.52 482	1.34 415

BUS	2.72 262	0.43 74	3.76 211	0.70 162	0.50 193	7.31 442	0.48 230	9.93 362	5.65 271	6.50 299	6.23 268	5.21 327	1.18 203	4.27 167	1.89 271	0.01 177	0.03 196	0.03 461	0.00 1	0.06 156	0.14 81

BSDual-CNN	2.91 277	0.43 74	3.76 211	0.70 162	0.50 193	6.97 432	1.58 412	9.93 362	5.65 271	6.50 299	6.23 268	6.17 359	2.50 281	4.27 167	2.67 324	0.01 177	0.03 196	0.03 461	0.00 1	0.06 156	0.14 81

hknet	3.56 337	0.66 196	5.82 369	0.70 162	1.19 343	6.97 432	1.58 412	9.93 362	7.76 371	6.50 299	6.23 268	9.53 426	2.81 299	7.84 343	3.39 353	0.01 177	0.03 196	0.03 461	0.00 1	0.06 156	0.14 81

psmg	3.34 314	0.43 74	3.76 211	0.73 168	0.50 193	8.47 460	2.74 444	10.88 395	5.65 271	8.91 423	8.78 341	6.17 359	2.50 281	4.27 167	2.67 324	0.01 177	0.04 213	0.06 482	0.00 1	0.12 261	0.10 57

CSP-Net	4.40 409	1.70 420	4.90 313	1.82 323	1.04 310	12.96 514	2.25 433	13.75 483	6.34 302	9.64 449	8.99 346	8.31 404	3.24 312	8.45 390	4.32 388	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 384	0.06 39

iRaft-Stereo_20w	3.11 295	0.49 118	6.09 381	1.01 209	1.25 353	3.99 349	1.00 372	14.00 487	4.73 230	6.70 320	6.27 273	2.34 205	2.28 273	7.29 305	1.58 229	0.01 177	0.75 392	0.00 1	0.73 528	0.10 226	1.63 439

IPLG	2.63 252	1.09 321	5.67 362	0.73 168	0.31 130	3.00 259	0.25 170	6.84 261	6.02 287	7.93 377	6.31 274	1.91 193	1.72 249	7.47 322	2.53 315	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.29 422	0.58 274

ADLNet2	4.72 429	1.44 394	6.68 410	3.03 474	3.90 507	6.80 429	2.91 450	11.67 416	9.63 425	7.99 382	9.89 374	9.75 430	5.32 422	7.70 337	7.13 443	0.01 177	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.26 399	0.22 147

LCNet	2.94 281	0.55 148	2.57 87	1.03 212	0.59 224	2.05 143	1.55 411	5.51 171	4.19 194	6.08 280	10.58 393	4.54 298	6.63 450	7.59 333	0.90 127	0.01 177	0.00 1	0.01 409	0.76 529	0.31 432	3.43 541

Patchmatch Stereo++	2.09 177	0.55 148	3.57 196	0.20 51	0.20 90	3.68 326	0.64 278	5.90 205	3.52 142	5.91 267	4.41 204	3.42 242	1.51 232	7.07 287	0.95 143	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.10 57
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	3.50 332	0.49 118	3.38 169	1.91 335	0.41 174	3.66 321	1.02 373	5.14 146	5.16 250	9.65 452	7.75 317	4.91 314	6.23 442	7.45 320	12.73 517	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 142	0.06 39

OMP-Stereo	3.15 300	1.19 342	3.49 184	4.34 530	0.51 203	2.20 158	1.21 389	6.67 251	6.52 314	7.99 382	6.24 272	8.38 410	2.44 280	9.65 443	1.92 273	0.01 177	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.15 94

NF-Stereo	2.38 218	0.48 108	3.88 227	2.17 376	0.11 29	3.43 296	0.42 208	7.08 277	3.75 165	6.91 325	5.29 233	2.65 215	1.33 216	8.40 384	1.67 251	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.02 7

OCTAStereo	2.38 218	0.48 108	3.90 229	2.16 371	0.11 29	3.42 294	0.42 208	7.06 272	3.74 163	6.91 325	5.26 229	2.63 214	1.32 214	8.41 386	1.70 255	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.01 2

PSM-softLoss	2.38 218	0.48 108	4.28 263	1.94 341	0.19 80	2.73 219	0.38 199	6.67 251	3.50 135	6.33 289	6.33 275	2.93 221	0.97 176	8.90 412	1.88 267	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.03 15

KMStereo	2.38 218	0.48 108	4.28 263	1.94 341	0.19 80	2.73 219	0.38 199	6.67 251	3.50 135	6.33 289	6.33 275	2.93 221	0.97 176	8.90 412	1.88 267	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.03 15

PSM-adaLoss	2.02 165	0.55 148	3.57 196	0.20 51	0.21 99	3.69 329	0.69 294	5.89 200	3.52 142	5.91 267	4.43 206	3.42 242	1.50 228	5.63 215	0.94 142	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.10 57

PSM-AAD	3.43 330	0.31 27	2.16 50	0.80 181	0.57 220	2.53 190	5.97 506	5.53 173	3.98 185	11.00 484	11.90 419	2.93 221	9.36 502	8.03 356	1.00 153	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.06 156	2.39 526

ROB_FTStereo_v2	2.04 167	0.56 159	3.56 195	0.20 51	0.21 99	3.66 321	0.72 307	5.89 200	3.51 140	5.91 267	4.46 209	3.42 242	1.50 228	6.08 233	0.93 138	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.09 52

ROB_FTStereo	2.03 166	0.57 166	3.57 196	0.20 51	0.21 99	3.66 321	0.73 309	5.89 200	3.51 140	5.92 272	4.35 203	3.37 238	1.50 228	6.02 227	0.90 127	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.09 52

KYRaft	3.68 347	0.43 74	2.53 84	0.89 194	0.49 188	2.28 166	3.89 473	5.30 155	3.82 171	8.99 427	19.28 501	6.54 368	4.96 403	7.92 349	0.96 146	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.01 249	0.06 156	5.17 553

ASMatch	3.41 326	0.62 183	3.59 201	1.99 355	0.48 185	1.91 129	0.66 283	7.01 266	4.43 210	6.25 284	22.02 516	4.56 300	4.72 395	7.78 342	1.85 264	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.03 286	0.02 53	0.21 140

DEmStereo	3.86 365	0.54 141	4.04 245	0.26 76	0.17 70	5.17 392	2.45 437	4.70 122	4.34 204	8.37 399	19.94 504	5.06 323	10.13 506	7.86 345	3.93 375	0.01 177	0.01 129	0.01 409	0.00 1	0.03 92	0.10 57

SST-Stereo	2.86 271	0.45 88	3.64 206	1.46 264	0.36 153	3.94 345	0.80 324	6.07 220	4.46 211	10.96 483	6.21 267	4.94 317	4.14 366	8.85 410	0.93 138	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.03 15

THIR-Stereo	3.94 373	1.12 330	3.06 141	0.23 67	0.13 47	4.17 359	6.40 515	5.83 198	4.54 217	10.46 467	16.98 480	6.49 367	7.44 471	8.00 352	3.58 355	0.01 177	0.07 243	0.07 487	0.00 1	0.14 294	0.06 39

RAFT_R40	2.83 268	0.46 93	3.85 219	1.38 252	0.32 136	3.78 335	0.97 367	6.16 224	4.82 238	9.74 454	6.35 277	4.96 318	3.94 359	8.78 407	1.05 161	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.03 15

GrayStereo	3.86 365	0.33 31	2.63 95	1.66 291	0.62 229	3.09 265	7.92 536	6.43 242	3.88 177	10.61 470	16.51 475	5.75 348	8.40 486	6.75 265	1.58 229	0.01 177	0.00 1	0.01 409	0.62 521	0.04 121	0.38 210

RE-Stereo	2.38 218	0.48 108	3.91 230	2.17 376	0.11 29	3.43 296	0.42 208	7.07 274	3.75 165	6.91 325	5.26 229	2.62 212	1.33 216	8.41 386	1.72 257	0.01 177	0.00 1	0.01 409	0.00 1	0.03 92	0.01 2

TVStereo	2.38 218	0.48 108	3.91 230	2.17 376	0.11 29	3.43 296	0.42 208	7.07 274	3.75 165	6.91 325	5.26 229	2.62 212	1.33 216	8.41 386	1.72 257	0.01 177	0.00 1	0.01 409	0.00 1	0.03 92	0.01 2

IRAFT_RVC	2.98 287	0.66 196	4.23 262	2.20 380	0.40 169	2.91 252	5.04 496	7.03 270	4.21 195	6.59 309	5.52 246	5.02 322	4.77 396	8.41 386	2.30 310	0.01 177	0.17 290	0.01 409	0.00 1	0.03 92	0.05 30

RAFT-345	3.36 319	0.55 148	3.43 179	1.23 229	0.21 99	2.62 200	0.46 218	3.91 73	6.34 302	7.46 363	24.49 527	4.19 284	1.74 252	8.27 371	2.25 301	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.02 7

iRAFT	2.09 177	0.55 148	3.57 196	0.20 51	0.20 90	3.68 326	0.64 278	5.90 205	3.52 142	5.91 267	4.41 204	3.42 242	1.51 232	7.07 287	0.95 143	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.10 57

AnonymousM	2.96 285	7.19 543	1.41 8	0.92 199	0.06 12	2.37 173	0.52 240	6.05 217	3.83 172	4.97 233	2.37 138	1.91 193	1.00 179	2.23 99	1.06 163	0.01 177	0.57 356	17.64 572	4.90 571	0.02 53	0.27 172

CRE-IMP	2.08 171	0.51 128	3.43 179	0.35 96	0.19 80	3.85 340	0.83 339	5.77 192	3.43 134	5.81 263	4.24 200	3.45 250	0.83 167	6.56 250	1.99 280	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 242	0.20 134

CroCo-Stereo	1.14 78	1.22 352	3.99 240	0.61 146	0.53 210	0.38 2	0.06 63	5.35 164	4.15 191	0.59 76	1.92 122	1.00 157	0.27 55	1.37 51	1.33 210	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 142	0.05 30
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
cross-raft	2.25 204	0.48 108	2.96 132	1.87 328	0.94 294	3.72 330	0.47 220	7.61 297	4.15 191	5.37 250	5.68 251	6.17 359	1.40 222	2.15 93	1.06 163	0.01 177	0.22 303	0.00 1	0.19 388	0.03 92	0.41 225

RAFT-IKP	2.04 167	0.57 166	3.54 191	0.20 51	0.20 90	3.45 299	0.62 273	5.90 205	3.52 142	5.91 267	4.44 207	3.46 251	1.50 228	6.20 237	1.00 153	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.08 48

rafts_anoy	2.09 177	1.42 388	3.34 166	2.87 465	2.72 465	2.46 183	0.17 138	6.20 228	6.48 311	3.40 191	2.25 135	1.91 193	1.32 214	3.59 141	1.75 259	0.01 177	1.52 546	0.00 1	0.01 249	0.06 156	0.28 178

s12784h	2.10 182	0.38 47	3.31 162	0.17 47	0.09 23	4.89 388	0.13 114	7.34 285	8.06 384	3.87 207	4.47 211	0.60 138	1.19 208	6.78 270	0.63 67	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.04 24

TANstereo	1.32 97	0.79 229	2.93 123	0.37 100	0.11 29	1.81 120	0.01 6	3.56 34	4.36 206	4.53 225	4.96 221	0.41 112	0.68 148	1.22 35	0.59 54	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 15

pcwnet_v2	4.36 405	0.46 93	9.07 471	1.43 261	1.10 324	3.41 293	0.40 203	13.44 475	14.60 491	10.29 464	14.22 453	5.82 352	2.97 303	6.75 265	2.29 308	0.01 177	0.05 222	0.04 471	0.02 271	0.17 323	0.61 282

ADLNet	4.56 419	1.19 342	5.52 353	3.81 515	3.59 495	6.98 434	2.40 436	12.01 424	7.96 380	10.52 468	9.67 371	8.26 403	4.98 404	6.59 252	6.93 438	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.01 249	0.22 372	0.55 261

DCANet	2.35 215	0.96 293	5.51 347	0.39 104	0.19 80	1.72 111	0.25 170	6.06 218	9.33 421	6.31 288	5.42 240	1.44 173	4.14 366	2.22 97	2.28 306	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.66 308

csc	2.54 240	0.93 278	5.51 347	0.32 84	0.14 53	1.70 103	0.11 99	6.19 225	12.69 475	6.03 277	5.29 233	1.43 170	5.28 418	2.37 108	2.21 295	0.01 177	0.00 1	0.01 409	0.00 1	0.02 53	0.61 282

cscssc	2.54 240	0.93 278	5.51 347	0.32 84	0.14 53	1.70 103	0.11 99	6.19 225	12.69 475	6.03 277	5.29 233	1.43 170	5.28 418	2.37 108	2.21 295	0.01 177	0.00 1	0.01 409	0.00 1	0.02 53	0.61 282

111	3.05 290	1.41 385	5.51 347	0.32 84	0.14 53	2.83 232	0.68 291	6.76 258	14.21 489	3.59 196	9.11 349	5.50 335	3.30 316	4.05 155	2.43 312	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 283	1.02 373

ARAFT	3.32 312	1.74 428	7.92 446	0.64 149	0.15 61	4.45 373	2.89 447	8.20 313	6.30 300	9.23 437	7.12 302	5.58 338	1.24 212	8.60 398	1.69 254	0.01 177	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.35 443	0.35 203

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 232	1.23 355	3.48 182	1.61 282	1.09 322	1.63 95	0.15 127	5.80 195	6.43 308	7.32 358	9.91 375	3.05 225	1.71 247	2.33 106	1.75 259	0.01 177	0.71 389	0.00 1	0.00 1	0.28 414	1.19 395

EAI-Stereo	2.75 266	0.54 141	3.17 147	0.91 198	1.28 359	4.02 351	5.30 500	12.39 437	4.76 231	2.51 167	7.10 300	1.22 163	0.94 175	6.03 229	1.96 276	0.01 177	0.56 353	0.00 1	1.38 549	0.04 121	0.95 362

CFNet-RSSM	2.26 205	0.43 74	3.24 155	1.28 238	0.31 130	3.19 274	0.40 203	7.62 299	7.29 356	5.88 265	4.68 213	5.32 331	1.68 244	2.26 101	1.04 160	0.01 177	0.09 254	0.00 1	0.31 476	0.03 92	0.16 103

SFCPSM	3.39 322	0.61 177	5.42 342	0.43 112	0.93 293	8.26 452	2.08 430	15.01 503	5.89 284	7.17 344	7.60 312	3.39 240	2.55 285	5.39 207	2.53 315	0.01 177	0.03 196	0.01 409	0.07 317	0.19 344	0.31 188

Syn2CoEx	6.70 470	3.69 516	12.14 501	2.78 456	1.68 400	8.36 457	3.21 462	18.59 532	12.66 473	8.86 421	20.79 508	10.52 444	10.54 510	9.68 444	8.70 465	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 498	1.00 368

MMNet	4.44 413	1.37 379	6.26 392	1.73 308	1.64 393	10.51 490	0.61 269	9.27 346	9.66 427	9.55 447	9.22 352	7.40 387	6.52 448	7.90 348	6.98 439	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.10 57

UPFNet	4.17 393	0.83 243	5.51 347	2.49 433	3.36 488	7.13 439	2.60 438	10.52 383	7.16 347	8.76 419	7.83 320	7.85 397	3.41 329	8.60 398	7.04 442	0.01 177	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.12 261	0.17 113

Gwc-CoAtRS	2.16 189	0.42 69	3.13 145	1.28 238	0.31 130	3.52 308	0.39 202	6.56 246	6.31 301	5.38 251	5.11 225	5.47 334	1.70 246	2.00 84	1.08 167	0.01 177	0.19 293	0.00 1	0.25 432	0.02 53	0.16 103

MSMDNet	3.15 300	0.51 128	4.48 280	0.46 120	0.25 116	2.88 249	0.16 133	9.79 358	9.82 429	7.24 350	11.36 407	6.82 376	2.41 279	4.47 176	1.86 265	0.01 177	0.02 168	0.02 442	0.00 1	0.06 156	0.30 186

HITNet	3.11 295	1.38 381	5.35 338	2.23 387	0.12 39	5.59 400	0.58 257	9.95 365	5.72 278	6.62 311	7.91 324	3.90 268	3.24 312	4.39 172	4.58 398	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.57 268
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
MLCV	3.76 357	1.52 403	6.93 418	1.66 291	0.31 130	4.31 367	0.32 187	7.92 307	7.68 370	9.55 447	12.12 422	5.17 324	2.74 294	10.00 462	4.49 394	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.27 172

StereoDRNet-Refined	4.84 436	0.96 293	5.13 324	2.22 384	0.46 182	9.10 469	0.16 133	10.72 387	9.40 423	13.41 511	12.50 429	10.02 435	4.58 386	8.60 398	8.71 466	0.01 177	0.00 1	0.01 409	0.05 308	0.24 389	0.53 257
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	6.02 456	2.40 480	8.22 451	3.43 498	4.43 520	10.57 491	4.21 479	19.44 540	11.24 460	12.86 504	8.06 332	11.64 468	4.79 397	8.65 403	9.32 477	0.01 177	0.10 260	0.00 1	0.03 286	0.34 441	0.69 314

NCCL2	6.27 459	2.46 482	7.00 419	2.36 417	1.11 325	9.48 472	11.14 551	13.01 460	10.40 438	9.94 456	9.49 364	22.11 544	7.42 469	9.90 459	8.56 462	0.01 177	0.00 1	0.02 442	0.03 286	0.20 354	0.73 326

iResNet_ROB	4.67 427	1.77 432	5.93 374	2.47 432	0.95 297	3.78 335	0.36 193	15.65 509	17.36 512	8.75 418	11.23 405	7.05 382	4.60 388	8.94 417	4.23 384	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.15 94

NLCSM	7.55 491	3.10 502	14.26 515	2.31 408	3.75 503	8.59 461	5.77 505	24.05 564	6.89 335	8.69 415	13.38 442	19.27 530	4.63 390	20.68 550	13.17 520	0.02 287	0.10 260	0.00 1	0.00 1	0.68 495	1.65 441

252Zero-FE	0.93 51	0.31 27	2.11 47	1.31 242	0.22 106	1.29 55	0.02 26	3.95 77	1.73 64	1.45 148	1.96 124	0.05 3	0.06 5	1.41 53	0.67 76	0.02 287	1.09 489	0.00 1	0.36 491	0.02 53	0.55 261

FSD					0.96 299	0.57 7	0.06 63	3.77 53	1.37 50	0.28 7	0.26 35	1.64 182	0.13 30	1.06 22	0.59 54	0.02 287	1.12 497	0.00 1	0.00 1	0.01 23

AdaDepth	0.81 33	0.41 64	3.63 205	0.17 47	1.35 372	1.62 94	0.08 80	1.20 5	1.66 59	0.33 14	0.58 52	0.10 47	0.29 61	2.59 114	0.63 67	0.02 287	0.79 398	0.00 1	0.20 401	0.01 23	0.62 287

GASTEREO	1.80 145	1.40 384	2.87 117	1.46 264	1.50 389	3.88 341	0.83 339	5.08 139	2.86 100	2.59 168	3.57 185	0.18 58	2.82 300	2.30 103	0.82 113	0.02 287	0.98 455	0.00 1	0.90 534	0.10 226	1.95 495

MSCF	1.71 142	1.18 339	2.97 133	1.35 245	1.49 385	3.77 333	0.82 338	5.14 146	2.73 92	2.47 166	2.45 142	0.19 60	2.70 290	2.16 94	0.80 101	0.02 287	0.98 455	0.00 1	0.90 534	0.11 242	1.96 497

MLG-Stereo_test3	0.63 11	0.42 69	2.06 40	0.38 103	0.40 169	1.36 65	0.01 6	4.13 89	0.95 16	0.48 52	0.13 21	0.06 6	0.07 7	0.89 11	0.37 5	0.02 287	0.61 365	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.18 118

MLG-Stereo	0.91 49	0.34 34	1.91 32	0.16 45	0.41 174	1.23 27	0.00 1	4.57 118	1.74 66	0.41 28	0.08 10	0.09 37	0.10 17	5.68 218	0.45 11	0.02 287	0.77 397	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.16 103

SCV_C0	1.89 150	0.92 276	4.30 266	0.85 188	1.06 313	2.33 169	0.10 93	7.61 297	4.42 209	1.05 131	2.20 132	0.26 84	0.43 112	7.70 337	1.08 167	0.02 287	1.05 480	0.00 1	0.21 408	0.17 323	1.97 498

StereoAnything_RVC	1.96 160	8.91 553	4.47 278	0.54 135	0.91 287	1.09 11	0.05 50	3.94 76	1.37 50	0.25 4	0.29 39	0.15 52	0.68 148	6.92 278	0.47 15	0.02 287	0.84 410	0.00 1	0.00 1	6.61 557	1.61 435

AIO_rvc	1.48 119	1.01 309	3.51 185	0.95 203	1.16 335	3.32 289	0.96 366	4.83 127	3.38 132	0.79 110	1.75 111	1.31 167	0.31 67	2.66 116	0.62 64	0.02 287	1.09 489	0.00 1	0.04 304	0.12 261	1.82 475

GCAP-BAT	2.26 205	0.61 177	3.67 208	1.48 269	0.81 269	4.32 368	0.77 320	4.87 131	4.04 188	3.97 210	5.41 239	4.38 295	0.59 141	6.20 237	1.17 185	0.02 287	1.14 508	0.00 1	0.55 518	0.07 175	1.22 400

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 318	1.28 360	8.51 453	1.86 327	1.83 412	3.51 305	0.31 185	10.50 380	4.32 199	2.74 172	5.87 255	10.30 440	4.53 384	4.66 183	3.16 348	0.02 287	0.87 419	0.00 1	0.97 538	0.38 453	1.43 422

RAFT-Stereo-weight	1.91 155	0.41 64	2.09 42	1.17 223	0.63 231	3.20 275	0.74 313	5.78 193	6.80 330	5.25 246	3.47 175	2.80 218	0.36 82	3.16 130	1.09 171	0.02 287	0.53 352	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.66 308

test_sample5	3.34 314	0.65 192	5.17 327	2.10 365	0.49 188	3.31 287	0.17 138	11.91 419	7.47 360	6.91 325	9.15 350	3.61 257	3.37 325	7.53 328	3.06 343	0.02 287	0.85 412	0.00 1	0.10 339	0.07 175	0.90 350

test_sample4	3.29 309	0.64 189	5.38 339	2.08 363	0.53 210	3.91 342	0.15 127	12.13 427	7.50 362	7.04 333	7.50 310	3.64 260	3.19 308	6.95 280	3.14 347	0.02 287	0.85 412	0.00 1	0.10 339	0.07 175	0.92 356

gcap-zeroshot	2.22 199	0.68 203	5.64 358	0.79 178	1.15 333	3.33 290	0.73 309	7.14 278	4.59 222	3.86 206	1.79 117	8.42 412	0.56 136	3.00 127	0.89 124	0.02 287	0.66 374	0.00 1	0.26 449	0.01 23	0.83 343

mmm	3.07 292	0.76 226	4.50 281	2.27 400	1.24 352	3.75 332	0.12 104	10.03 366	5.12 249	6.43 295	11.19 404	3.10 229	3.20 309	4.54 180	1.78 261	0.02 287	1.19 519	0.00 1	0.30 472	0.09 203	1.79 474

DualNet	3.48 331	0.65 192	5.17 327	2.10 365	0.49 188	3.31 287	0.17 138	11.91 419	7.47 360	7.18 345	11.56 411	3.61 257	3.37 325	7.53 328	3.06 343	0.02 287	0.85 412	0.00 1	0.10 339	0.07 175	0.90 350

Any-RAFT	2.33 213	0.36 39	2.35 69	1.58 280	0.84 273	4.93 389	0.55 248	9.10 337	5.93 286	4.30 219	4.90 219	5.79 350	2.22 269	2.75 119	0.51 29	0.02 287	0.32 321	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.18 118

LoS	1.03 60	0.43 74	2.53 84	0.64 149	0.14 53	2.42 177	0.26 172	5.64 184	2.93 102	1.08 133	0.24 32	0.49 125	0.45 117	2.31 105	0.83 114	0.02 287	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.06 156	0.03 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GASNet	5.62 449	5.76 536	12.05 499	5.03 539	2.08 435	3.77 333	1.53 410	12.92 456	11.62 464	9.64 449	7.40 309	8.58 416	7.54 472	14.76 522	8.25 458	0.02 287	0.15 283	0.00 1	0.00 1	0.81 510	0.52 255

ProNet	1.58 131	0.86 257	3.17 147	0.75 176	0.72 250	2.84 234	0.66 283	5.91 209	3.28 127	0.37 17	1.47 98	0.40 111	0.37 84	7.19 296	0.70 85	0.02 287	0.98 455	0.00 1	0.05 308	0.20 354	1.77 472

DisPM	2.59 247	0.47 101	4.32 267	1.89 332	0.20 90	3.42 294	0.63 275	5.56 178	5.60 269	8.66 414	7.05 297	2.82 219	1.03 183	9.05 423	1.07 166	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.04 24

RAFT+CT+SA	2.59 247	1.19 342	3.55 193	1.09 215	2.21 439	3.14 272	0.90 359	7.59 294	5.65 271	2.76 174	8.21 336	2.04 198	1.57 240	8.84 409	1.31 207	0.02 287	0.34 325	0.00 1	0.38 497	0.22 372	0.73 326

CIPLG	2.72 262	1.69 418	6.02 378	0.80 181	2.14 437	2.66 211	0.84 341	5.90 205	5.59 268	8.12 391	9.58 366	1.74 185	1.14 192	4.53 179	2.82 337	0.02 287	0.19 293	0.02 442	0.09 332	0.26 399	0.22 147

DAS	4.18 394	0.53 137	6.20 387	2.20 380	3.69 498	2.78 228	3.12 458	8.69 323	10.29 434	9.39 443	12.80 436	4.58 301	7.20 463	9.08 424	2.70 327	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.34 198

SepStereo	4.22 397	0.53 137	6.20 387	2.20 380	3.69 498	2.78 228	3.12 458	8.69 323	10.29 434	9.39 443	12.80 436	4.58 301	7.20 463	9.74 450	2.70 327	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.34 198

IPLGR_C	2.69 256	1.75 429	6.20 387	0.79 178	2.06 434	2.64 208	0.86 350	6.36 235	5.64 270	8.13 392	9.26 355	1.69 183	1.15 198	3.79 149	2.80 336	0.02 287	0.20 300	0.02 442	0.08 320	0.26 399	0.18 118

ACRE	2.67 254	1.66 417	6.50 401	0.72 165	2.03 431	2.65 210	0.84 341	5.97 213	5.52 266	7.85 374	9.23 353	1.72 184	1.09 185	4.09 161	2.73 331	0.02 287	0.19 293	0.02 442	0.08 320	0.26 399	0.21 140

IIG-Stereo	3.28 308	0.98 300	3.57 196	4.14 522	0.22 106	2.56 193	0.71 304	7.04 271	6.10 290	8.49 407	9.38 363	7.82 396	2.73 293	9.69 449	1.99 280	0.02 287	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.14 81

HUI-Stereo	1.94 158	0.56 159	3.55 193	0.20 51	0.20 90	3.67 325	0.63 275	5.89 200	3.53 146	5.92 272	4.44 207	3.41 241	1.51 232	4.21 166	0.89 124	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.11 66

DeepStereo_RVC	2.15 187	0.55 148	3.26 157	0.21 60	0.19 80	3.47 302	0.68 291	5.76 191	3.60 153	6.36 293	4.19 199	3.42 242	4.44 377	5.04 195	1.59 232	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.18 118

iGMRVC	2.09 177	0.56 159	3.59 201	0.20 51	0.21 99	3.68 326	0.71 304	5.89 200	3.53 146	5.92 272	4.46 209	3.44 248	1.51 232	6.93 279	0.98 148	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.09 52

TestStereo	1.89 150	1.59 410	4.22 261	0.37 100	0.28 123	1.33 61	0.01 6	5.63 183	4.13 190	3.59 196	5.11 225	2.06 200	0.70 151	7.62 335	0.93 138	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.19 128

sAnonymous2	1.54 126	2.26 465	9.53 480	0.65 153	0.50 193	1.20 18	0.23 164	4.86 128	3.65 158	0.42 35	1.27 88	0.23 75	1.40 222	1.23 36	0.68 78	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.20 401	2.00 537	0.42 230

CroCo_RVC	1.54 126	2.26 465	9.53 480	0.65 153	0.50 193	1.20 18	0.23 164	4.86 128	3.65 158	0.42 35	1.27 88	0.23 75	1.40 222	1.23 36	0.68 78	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.20 401	2.00 537	0.42 230

test_xeample	4.78 433	0.93 278	4.68 302	1.48 269	1.28 359	3.94 345	0.13 114	13.35 472	8.62 399	8.21 395	11.63 413	3.43 247	3.54 333	7.59 333	23.47 555	0.02 287	1.16 514	0.00 1	0.25 432	0.11 242	1.74 468

AFF-stereo	2.87 273	1.31 364	3.26 157	1.87 328	0.38 161	1.68 100	0.09 85	6.38 238	7.07 343	6.52 303	11.90 419	6.08 356	2.32 275	5.05 196	1.65 245	0.02 287	0.66 374	0.00 1	0.00 1	0.29 422	0.94 358

FENet	2.35 215	0.59 173	3.28 159	2.32 411	0.27 122	2.78 228	0.13 114	7.68 302	6.09 289	5.38 251	2.12 127	4.84 312	3.33 323	4.98 192	2.66 323	0.02 287	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.04 121	0.40 214

HGLStereo	4.58 420	1.04 314	6.02 378	3.30 495	5.14 539	6.36 421	0.71 304	11.04 397	7.60 368	8.04 386	12.85 439	6.90 378	8.51 489	7.85 344	5.93 422	0.02 287	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.15 94

HSM-Net_RVC	4.40 409	0.44 83	3.22 151	0.72 165	0.68 238	7.06 436	1.82 422	12.57 444	8.48 397	9.04 428	12.20 425	14.98 495	5.14 414	7.32 307	4.19 381	0.02 287	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.14 81
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PA-Net	5.40 444	2.35 478	9.55 482	2.75 453	2.21 439	8.74 463	3.92 475	13.05 461	13.35 484	7.30 357	7.98 327	8.08 398	6.39 444	11.17 479	9.30 476	0.02 287	0.03 196	0.00 1	0.03 286	0.16 314	1.55 432
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AdaStereo	3.34 314	0.74 224	4.00 241	3.10 484	0.51 203	4.22 361	1.25 394	12.84 452	8.39 393	6.33 289	9.55 365	5.77 349	1.54 237	5.53 212	2.74 333	0.02 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.15 94
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.
NVstereo2D	4.82 435	1.29 361	7.98 447	3.68 508	3.48 492	8.02 451	3.10 457	11.25 402	15.50 501	5.14 242	7.71 315	8.21 401	4.68 392	10.19 466	4.30 387	0.02 287	0.19 293	0.13 505	0.36 491	0.07 175	1.12 389

XPNet_ROB	6.46 464	1.88 436	7.41 434	2.81 458	0.95 297	6.45 423	6.82 523	13.58 477	8.80 405	15.50 526	15.86 466	19.59 533	7.12 462	11.41 485	9.86 484	0.02 287	0.04 213	0.00 1	0.03 286	0.20 354	0.79 339

PSMNet_ROB	5.41 446	2.45 481	7.39 432	2.36 417	1.90 420	10.11 481	6.54 518	16.32 516	7.59 367	6.84 324	10.83 399	12.06 475	4.13 365	8.73 405	10.24 490	0.02 287	0.01 129	0.01 409	0.11 346	0.26 399	0.40 214

GSStereo	1.22 84	0.39 53	1.85 28	1.51 272	1.16 335	1.94 131	0.70 299	5.97 213	2.69 90	0.60 80	0.80 64	0.43 117	0.48 120	1.20 32	0.90 127	0.03 334	0.95 435	0.00 1	0.51 515	0.18 334	2.12 508

GS-Stereo							0.70 299	5.97 213	2.69 90	0.60 80	0.80 64	0.43 117	0.48 120	1.20 32	0.90 127	0.03 334	0.95 435	0.00 1	0.51 515	0.18 334	2.12 508

w-ln-seven-2	7.81 494	3.17 503	25.87 557	2.09 364	1.12 328	8.35 456	3.84 472	12.83 451	16.45 507	13.88 516	21.42 511	11.83 471	11.07 513	11.91 492	10.62 497	0.03 334	0.19 293	0.00 1	0.02 271	0.37 449	1.13 391

depthmonostereo	1.25 88	0.95 289	4.67 299	0.28 79	0.11 29	1.43 75	0.04 42	5.43 170	1.76 69	1.02 129	1.47 98	1.59 180	0.98 178	3.61 143	0.92 134	0.03 334	0.11 265	0.00 1	0.02 271	0.04 121	0.47 241

DilatedVolume-Stereo	1.37 101	0.54 141	3.84 218	1.25 232	0.30 126	2.19 157	0.10 93	3.17 28	1.67 60	3.13 186	2.14 128	0.74 146	0.58 139	5.71 219	0.92 134	0.03 334	0.30 318	0.00 1	0.18 382	0.04 121	0.56 266

LG-G_1	0.83 39	0.41 64	1.83 24	0.35 96	0.33 137	1.82 122	0.02 26	4.37 109	1.10 39	0.60 80	0.08 10	0.09 37	0.08 9	3.50 138	0.55 39	0.03 334	0.59 360	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.77 334

LG-G	0.83 39	0.41 64	1.83 24	0.35 96	0.33 137	1.82 122	0.02 26	4.37 109	1.10 39	0.60 80	0.08 10	0.09 37	0.08 9	3.50 138	0.55 39	0.03 334	0.59 360	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.77 334

FoundationStereo	0.48 3	0.38 47	1.70 16	0.82 184	1.00 304	0.42 3	0.06 63	0.63 2	1.44 53	0.38 21	0.04 4	0.11 49	0.37 84	0.93 13	0.39 6	0.03 334	0.86 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 57

DCVSM-stereo	3.32 312	0.51 128	3.40 177	1.79 316	0.79 263	2.94 253	0.48 230	7.31 283	5.69 277	11.47 494	5.61 248	10.63 448	5.93 433	5.74 220	3.63 356	0.03 334	0.09 254	0.03 461	0.00 1	0.12 261	0.11 66

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 386	1.65 415	13.34 507	2.14 370	1.84 413	4.03 352	0.98 370	13.13 467	4.97 246	4.53 225	11.37 408	9.85 432	1.97 257	4.88 189	2.74 333	0.03 334	0.90 422	0.00 1	1.11 542	0.84 511	1.72 462

test_sample6	3.60 342	0.66 196	5.27 331	2.23 387	0.48 185	3.25 279	0.21 158	11.94 422	7.53 365	7.18 345	11.56 411	3.99 272	3.86 351	8.03 356	3.88 371	0.03 334	0.83 406	0.00 1	0.09 332	0.07 175	0.86 347

IGEV++	1.58 131	0.81 236	2.66 98	1.35 245	0.99 302	2.47 185	0.98 370	7.35 286	3.70 162	0.82 114	2.24 134	0.44 120	1.18 203	2.08 89	1.15 180	0.03 334	1.18 518	0.00 1	0.05 308	0.17 323	2.00 502

AE-Stereo	1.89 150	0.38 47	3.86 221	1.94 341	0.38 161	2.51 189	0.58 257	7.19 279	7.28 355	1.60 152	3.51 182	1.07 159	0.77 161	2.12 91	1.24 199	0.03 334	1.02 474	0.00 1	0.28 461	0.11 242	1.84 482

CoDeX	3.61 343	0.86 257	5.27 331	1.16 221	1.62 392	6.24 418	2.07 429	13.78 486	6.86 334	7.42 361	9.00 348	4.06 277	3.72 345	6.58 251	3.02 340	0.03 334	0.06 228	0.00 1	0.00 1	0.15 310	0.35 203

iinet-f	6.21 457	2.11 456	28.74 564	2.13 369	1.38 375	11.62 502	1.49 408	7.64 300	7.19 351	7.77 371	14.38 454	10.49 443	7.79 477	7.76 341	12.90 519	0.03 334	0.03 196	0.05 478	0.00 1	0.67 493	0.12 71

CASS	2.62 251	0.57 166	4.28 263	0.90 196	0.38 161	3.45 299	0.22 160	9.91 361	4.46 211	7.33 359	7.92 325	3.53 254	3.59 336	4.16 164	1.49 222	0.03 334	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.05 142	0.06 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
raft_robust	2.91 277	1.71 422	3.42 178	1.36 247	0.57 220	1.53 86	0.12 104	7.06 272	9.09 414	6.96 332	7.21 303	4.43 297	2.09 262	9.40 435	1.61 234	0.03 334	0.93 425	0.00 1	0.21 408	0.17 323	0.38 210

AACVNet	3.71 352	1.63 413	4.89 312	3.80 512	0.62 229	3.25 279	0.30 184	9.47 352	3.81 169	6.34 292	10.74 397	10.52 444	4.92 401	9.31 433	3.88 371	0.03 334	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.34 441	0.28 178

PSMNet-ADL	3.17 303	0.56 159	3.00 139	1.55 278	0.40 169	5.97 412	0.28 175	9.06 334	5.75 279	3.56 195	6.80 290	8.33 405	4.51 379	7.65 336	5.51 418	0.03 334	0.09 254	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.28 178

PFNet+	2.52 237	0.47 101	4.97 317	0.95 203	0.18 76	3.12 268	0.73 309	4.98 136	6.97 341	7.95 378	6.38 278	2.51 209	1.18 203	8.05 359	1.82 262	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.05 30

TRStereo	2.71 259	3.79 518	5.46 345	2.19 379	2.22 441	2.98 258	1.07 380	9.83 360	4.39 207	3.46 192	3.48 177	3.92 269	0.77 161	6.43 247	1.70 255	0.03 334	0.63 369	0.00 1	0.29 467	0.11 242	1.49 425

Pruner-Stereo	2.66 253	0.61 177	3.54 191	1.93 339	0.25 116	3.47 302	0.74 313	6.60 248	5.66 275	8.98 425	6.12 264	4.39 296	1.11 187	7.27 302	2.34 311	0.03 334	0.00 1	0.02 442	0.00 1	0.03 92	0.04 24

222	5.93 452	0.88 267	4.58 293	1.76 312	0.98 301	6.02 415	0.08 80	14.45 495	8.89 407	9.53 445	11.77 417	3.88 267	4.23 371	8.26 367	39.96 587	0.03 334	1.12 497	0.00 1	0.24 428	0.11 242	1.73 465

GwcNet	6.95 474	2.89 500	13.32 506	2.82 460	5.53 541	11.76 503	2.14 432	14.95 502	17.69 515	10.83 476	18.14 496	10.83 456	6.66 452	9.83 454	10.19 489	0.03 334	0.06 228	0.03 461	0.08 320	0.64 490	0.66 308

ac_64	3.98 378	0.86 257	5.10 323	3.17 486	3.43 491	5.80 408	0.70 299	10.87 392	4.96 243	8.94 424	6.46 281	10.70 451	5.52 427	7.44 313	5.10 412	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.31 188

hitnet-ft	3.95 375	1.16 336	3.92 232	0.89 194	0.73 252	4.88 387	0.54 244	9.78 357	7.91 378	7.42 361	10.24 381	12.50 479	4.84 398	8.15 363	5.56 419	0.03 334	0.00 1	0.06 482	0.00 1	0.24 389	0.12 71

FAT-Stereo	6.98 477	0.79 229	7.57 437	2.54 442	1.80 408	6.16 417	4.33 484	19.16 538	18.82 520	10.75 474	17.08 482	18.23 523	13.56 528	9.25 430	8.44 459	0.03 334	0.16 286	0.01 409	0.10 339	0.14 294	0.65 298

DSFCA	4.48 414	1.03 311	6.84 415	1.61 282	1.68 400	7.26 440	4.46 486	11.27 404	7.51 363	11.01 485	6.89 292	8.49 414	4.54 385	10.41 469	6.18 429	0.03 334	0.06 228	0.02 442	0.03 286	0.13 283	0.14 81

FADNet-RVC	4.36 405	2.62 491	14.51 518	2.01 359	0.44 180	4.27 364	1.27 395	12.61 445	7.89 376	3.76 202	4.05 196	10.63 448	4.34 373	9.87 455	7.66 450	0.03 334	0.09 254	0.00 1	0.03 286	0.65 491	0.50 247

ADCP+	8.60 507	2.78 497	17.44 531	1.69 298	4.27 517	16.95 533	5.29 499	13.38 473	12.52 471	13.57 513	17.57 491	10.86 457	11.28 516	18.43 543	23.91 560	0.03 334	0.05 222	0.01 409	0.18 382	0.47 473	1.31 411

iResNet	4.04 381	1.46 398	8.72 460	3.25 492	0.36 153	4.54 379	0.47 220	9.06 334	10.40 438	7.98 380	12.82 438	4.06 277	3.22 311	8.82 408	4.95 407	0.03 334	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.55 261

DN-CSS_ROB	3.00 289	2.14 458	7.33 429	2.67 450	0.78 262	3.13 269	0.07 72	6.68 255	4.22 196	5.51 256	12.12 422	2.33 204	1.21 209	8.69 404	2.51 314	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 459	0.15 94

LCMNet	0.59 8	0.23 4	1.08 3	0.05 6	0.12 39	1.23 27	0.01 6	3.16 27	0.92 13	0.35 15	0.08 10	0.07 16	0.17 35	1.02 18	1.16 183	0.04 366	0.56 353	0.00 1	0.22 417	0.01 23	1.41 421

zh-sn7	11.83 540	8.57 550	35.78 572	2.64 447	2.36 447	11.60 501	8.25 537	14.25 493	19.40 522	17.10 534	32.57 553	14.39 492	18.76 544	24.15 564	24.76 563	0.04 366	0.14 280	0.00 1	0.01 249	0.62 488	1.33 413

z-mn7	11.06 534	5.25 532	22.57 546	2.37 419	1.74 403	19.71 543	5.54 504	14.08 489	35.39 568	10.07 458	36.03 564	15.76 502	10.23 507	22.26 558	18.95 541	0.04 366	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.45 468	0.68 313

IGEV-Stereo+	1.89 150	0.55 148	2.49 78	0.48 124	3.25 481	2.06 145	0.07 72	1.92 10	1.52 56	0.77 102	0.08 10	0.22 73	0.44 115	7.11 293	0.68 78	0.04 366	0.66 374	0.00 1	0.33 482	5.08 552	10.13 572

AIO-Stereo	1.30 93	0.45 88	1.73 17	0.67 159	0.77 261	2.33 169	0.60 265	5.99 216	3.27 125	0.45 41	3.46 174	0.41 112	0.28 58	1.53 59	0.71 89	0.04 366	0.79 398	0.00 1	0.67 525	0.10 226	1.67 449

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 105	0.74 224	2.72 105	0.73 168	1.26 356	2.42 177	0.02 26	3.78 54	8.16 387	1.81 158	2.94 160	0.28 89	0.32 74	1.51 58	0.76 95	0.04 366	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.19 128

EKT-Stereo	2.16 189	0.61 177	3.78 215	2.31 408	4.40 518	1.47 79	0.24 166	5.54 174	4.22 196	3.16 187	3.58 187	3.53 254	2.20 267	5.66 216	1.40 218	0.04 366	0.36 331	0.00 1	0.09 332	0.06 156	0.58 274

CBFPSM	5.12 441	1.48 399	16.22 525	1.81 320	1.14 331	11.16 497	2.90 449	7.99 310	6.75 328	6.55 306	5.00 222	15.05 497	8.78 493	7.52 327	8.90 469	0.04 366	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.42 459	0.67 311

Wz-Net-TNSev	12.01 542	11.86 562	38.26 576	2.81 458	1.82 411	18.12 538	11.31 556	16.67 517	21.73 535	15.06 523	17.17 483	19.72 534	20.69 552	20.68 550	21.41 548	0.04 366	0.06 228	0.00 1	0.16 365	0.74 502	1.93 494

GANet-ADL	2.40 226	0.65 192	3.92 232	2.22 384	0.11 29	2.23 159	0.47 220	9.29 348	7.27 354	4.77 228	5.95 261	3.96 270	1.26 213	3.08 129	2.27 304	0.04 366	0.08 247	0.02 442	0.00 1	0.15 310	0.21 140

GEStereo_RVC	3.95 375	1.21 351	6.13 383	2.30 406	1.22 348	4.29 366	2.96 452	12.39 437	8.24 388	7.25 352	6.79 289	7.58 390	4.22 370	9.16 426	4.56 396	0.04 366	0.01 129	0.02 442	0.02 271	0.19 344	0.42 230

psmorigin	7.74 492	2.19 460	18.99 537	2.51 435	0.89 282	7.08 438	2.74 444	11.25 402	7.90 377	20.49 543	22.36 518	20.16 535	11.95 521	13.84 514	10.61 495	0.04 366	0.18 291	0.06 482	0.24 428	0.27 411	1.07 379

BEATNet_4x	3.69 348	2.12 457	8.11 448	1.82 323	0.16 67	5.30 394	1.04 377	10.87 392	6.14 294	7.09 338	8.42 339	4.99 320	4.42 376	5.89 224	6.23 431	0.04 366	0.05 222	0.00 1	0.00 1	0.32 437	0.84 344

edge stereo	7.12 480	1.19 342	7.83 441	2.32 411	2.46 452	6.90 430	3.26 466	15.58 508	12.52 471	15.68 528	18.34 498	21.83 543	13.05 524	11.53 486	8.68 464	0.04 366	0.06 228	0.11 496	0.03 286	0.30 425	0.63 293

RYNet	6.82 471	1.51 401	7.35 431	1.79 316	4.52 526	16.68 530	4.41 485	14.19 491	17.43 513	11.64 497	7.86 321	15.03 496	8.81 494	10.10 463	14.16 529	0.04 366	0.13 276	0.15 508	0.05 308	0.08 188	0.53 257

CBMV_ROB	4.66 426	0.85 249	3.94 234	1.64 285	0.75 257	8.38 459	1.90 424	11.19 401	10.36 436	9.20 436	15.21 461	7.28 384	6.99 459	9.48 438	5.24 415	0.04 366	0.05 222	0.00 1	0.00 1	0.07 175	0.64 295

ETE_ROB	6.28 460	2.60 488	9.22 475	1.71 302	0.84 273	6.44 422	6.78 522	13.16 468	8.80 405	13.01 507	15.93 468	21.01 542	6.18 440	10.97 473	8.11 455	0.04 366	0.01 129	0.00 1	0.02 271	0.16 314	0.70 318

LALA_ROB	7.02 478	2.54 486	8.51 453	1.53 276	0.96 299	9.96 478	8.71 541	16.70 518	12.68 474	12.99 506	13.90 451	24.47 547	5.40 424	11.61 489	9.50 480	0.04 366	0.05 222	0.00 1	0.02 271	0.17 323	0.65 298

w-ln-seven	10.89 532	4.13 522	29.29 566	2.40 425	2.62 459	15.68 526	5.09 498	18.55 531	34.46 563	21.14 545	26.71 536	15.16 499	9.01 500	12.97 507	19.34 543	0.05 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 484	0.71 321

IGEV	0.66 13	0.29 24	1.87 30	0.11 33	1.84 413	1.35 62	0.37 198	2.56 16	1.12 43	0.44 39	0.12 19	0.07 16	0.09 13	1.07 24	0.58 47	0.05 384	0.62 368	0.00 1	0.19 388	0.01 23	0.39 212

mmx	4.50 415	0.98 300	7.03 421	1.64 285	1.07 314	2.84 234	0.47 220	12.84 452	11.23 458	6.68 315	9.59 367	5.66 341	3.87 352	11.33 481	11.69 507	0.05 384	1.12 497	0.00 1	0.19 388	0.10 226	1.53 427

xxx	4.50 415	0.98 300	7.04 424	1.64 285	1.07 314	2.84 234	0.47 220	12.84 452	11.23 458	6.68 315	9.59 367	5.66 341	3.87 352	11.33 481	11.69 507	0.05 384	1.12 497	0.00 1	0.19 388	0.10 226	1.53 427

LL-Strereo	5.14 442	2.29 472	8.95 467	1.26 235	5.05 537	3.66 321	1.40 403	10.33 373	8.98 410	8.71 416	8.24 337	10.70 451	11.10 514	12.66 505	5.36 416	0.05 384	1.35 537	0.00 1	0.00 1	0.38 453	2.23 522

DRaft	3.83 364	0.65 192	3.39 171	0.22 63	0.16 67	4.67 381	1.30 399	5.82 197	4.86 240	10.26 463	21.65 512	3.24 232	8.62 491	7.53 328	3.76 363	0.05 384	0.10 260	0.00 1	0.14 360	0.12 261	0.16 103

GMM-Stereo	3.42 328	0.39 53	3.24 155	0.87 191	0.50 193	2.26 161	4.73 491	5.64 184	3.81 169	7.08 337	16.57 476	6.13 357	3.62 339	7.74 340	1.40 218	0.05 384	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.12 261	4.24 551

xxxx	5.16 443	0.86 257	4.86 309	1.96 348	1.22 348	7.56 447	0.07 72	14.67 498	9.15 417	6.55 306	9.87 373	9.30 423	3.47 331	8.07 360	22.20 550	0.05 384	1.16 514	0.00 1	0.26 449	0.10 226	1.76 471

APVNet	6.28 460	2.46 482	10.09 488	3.51 503	3.97 511	12.15 508	1.75 420	20.08 550	6.73 326	6.92 331	13.45 445	10.75 453	6.29 443	11.86 491	14.34 530	0.05 384	0.02 168	0.11 496	0.03 286	0.63 489	0.34 198

EDNetEfficientorigin	18.25 564	14.44 565	99.41 611	1.72 307	1.00 304	12.07 507	6.97 526	13.67 479	35.06 565	38.59 577	37.10 566	27.03 553	27.46 570	15.38 525	26.92 567	0.05 384	0.08 247	0.15 508	0.62 521	3.33 548	3.92 550

DRN-Test	6.23 458	1.51 401	7.53 436	3.07 482	3.69 498	12.17 509	3.23 463	20.80 554	11.11 457	12.64 503	13.02 440	10.91 458	5.26 416	8.49 392	10.12 488	0.05 384	0.05 222	0.04 471	0.04 304	0.28 414	0.65 298

NaN_ROB	6.51 466	2.25 463	8.77 461	1.69 298	1.79 407	9.71 476	10.94 549	16.20 514	16.13 505	13.04 508	8.86 342	11.77 469	5.94 434	12.88 506	8.01 453	0.05 384	0.13 276	0.07 487	0.20 401	0.32 437	1.50 426

GEAStereo	1.04 66	0.39 53	1.85 28	0.97 206	1.16 335	1.94 131	0.70 299	4.29 101	1.55 57	0.89 119	0.80 64	0.20 64	0.48 120	1.20 32	0.90 127	0.06 396	1.06 481	0.00 1	0.00 1	0.18 334	2.13 511

gasm-f	1.30 93	0.57 166	2.81 110	0.97 206	1.35 372	2.72 217	0.88 356	4.29 101	1.55 57	0.89 119	3.19 169	0.20 64	0.72 154	1.30 44	1.10 172	0.06 396	1.06 481	0.00 1	0.00 1	0.24 389	2.13 511

FlowAnything_test	0.61 9	0.42 69	2.39 73	0.22 63	0.17 70	1.71 110	0.03 37	1.88 9	1.20 46	1.22 141	0.77 62	0.04 1	0.05 4	0.75 5	0.89 124	0.06 396	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.10 226	0.33 194

HUF	1.64 136	1.03 311	4.14 251	1.19 226	1.34 371	3.02 261	0.40 203	4.88 132	3.60 153	0.79 110	2.87 156	0.83 151	0.31 67	2.88 123	0.81 108	0.06 396	2.03 554	0.00 1	0.00 1	0.16 314	2.41 529

model_zeroshot	1.98 162	0.70 214	4.98 318	2.25 393	1.07 314	3.20 275	0.13 114	7.01 266	3.34 130	3.46 192	3.77 190	2.69 216	0.42 101	2.86 122	1.18 189	0.06 396	0.85 412	0.00 1	0.25 432	0.02 53	1.40 420

ACV-stereo	4.65 425	1.22 352	10.49 492	2.22 384	1.05 311	12.62 512	1.24 393	6.70 256	7.36 359	3.22 188	5.18 227	16.59 510	10.02 504	8.18 364	6.19 430	0.06 396	0.14 280	0.01 409	0.00 1	0.12 261	0.40 214

MyStereo8	3.30 311	1.69 418	6.28 393	2.51 435	3.79 504	4.22 361	0.07 72	7.43 291	6.39 307	6.51 302	10.13 380	4.23 288	1.45 225	2.79 121	5.08 410	0.06 396	1.49 544	0.00 1	0.40 500	0.26 399	1.33 413

ICVP	2.53 238	0.47 101	3.64 206	1.20 227	0.69 241	2.71 215	0.84 341	10.63 385	4.66 226	4.31 220	8.99 346	2.75 217	1.93 255	2.91 124	4.07 380	0.06 396	0.24 310	0.01 409	0.01 249	0.13 283	0.26 169
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	2.69 256	0.72 221	5.34 336	1.82 323	0.05 6	4.51 377	1.04 377	10.39 376	4.18 193	5.53 257	6.72 287	1.92 196	3.30 316	5.16 201	2.67 324	0.06 396	0.01 129	0.06 482	0.01 249	0.20 354	0.14 81

DMCA-RVC	3.59 341	1.98 449	8.68 458	2.30 406	1.48 384	3.54 310	0.55 248	8.40 315	5.43 263	9.37 442	5.90 256	8.34 406	3.21 310	7.19 296	4.46 393	0.06 396	0.11 265	0.08 493	0.02 271	0.21 365	0.40 214

LE_ROB	17.31 560	2.62 491	14.26 515	4.20 524	1.80 408	17.40 534	9.70 546	15.38 507	55.92 589	63.97 599	40.81 572	35.50 570	39.26 582	15.64 528	28.51 572	0.06 396	0.11 265	0.13 505	0.21 408	0.14 294	0.51 252

qwe	0.89 46	0.29 24	2.49 78	0.10 27	1.25 353	1.24 31	0.04 42	3.97 78	1.06 34	0.66 91	0.53 50	0.05 3	0.18 36	3.58 140	0.50 27	0.07 407	0.94 430	0.00 1	0.27 457	0.01 23	0.57 268

3.75w	0.82 36	0.25 6	2.13 48	0.07 12	1.27 357	1.26 43	0.02 26	3.85 68	1.05 27	0.51 53	0.39 43	0.08 24	0.40 94	3.31 133	0.47 15	0.07 407	0.94 430	0.00 1	0.08 320	0.00 1	0.29 181

GREAT-IGEV	1.17 80	0.57 166	3.06 141	1.95 345	1.41 379	1.42 73	0.08 80	2.51 15	3.07 116	0.58 71	0.79 63	0.11 49	0.35 81	2.17 95	1.00 153	0.07 407	1.45 539	0.00 1	0.22 417	0.14 294	2.42 530

GIP-stereo	1.03 60	0.79 229	2.35 69	1.91 335	1.40 377	1.47 79	0.05 50	5.06 138	1.85 72	0.30 9	0.43 44	0.57 136	0.37 84	1.14 28	0.75 94	0.07 407	0.50 350	0.00 1	0.00 1	0.06 156	1.57 433

test_sample7	3.75 356	0.67 201	4.34 269	2.21 383	0.35 146	4.47 376	2.08 430	11.31 405	8.40 394	8.64 411	8.05 329	6.80 372	5.05 408	7.22 298	2.53 315	0.07 407	1.04 477	0.00 1	0.00 1	0.06 156	1.66 446

ttt	4.41 412	0.70 214	3.95 236	2.53 439	2.01 429	4.34 371	0.41 206	13.09 466	11.69 465	7.20 348	12.20 425	4.15 282	3.35 324	9.54 441	10.11 487	0.07 407	1.11 496	0.00 1	0.19 388	0.10 226	1.47 423

1111x	4.96 438	1.04 314	7.09 426	1.75 310	1.05 311	5.03 390	0.32 187	13.52 476	10.70 445	6.68 315	10.35 384	8.81 421	6.01 436	10.65 471	12.78 518	0.07 407	1.24 523	0.00 1	0.33 482	0.11 242	1.75 469

ToySt	3.39 322	0.89 270	9.29 476	1.47 268	0.94 294	4.20 360	1.98 426	7.33 284	5.42 261	3.01 183	6.75 288	8.67 417	5.10 412	5.43 210	3.72 361	0.07 407	0.89 420	0.00 1	0.23 424	0.28 414	2.13 511

DeepPruner_ROB	3.82 363	1.87 435	5.65 360	1.31 242	1.64 393	3.62 318	0.81 330	14.47 496	5.03 248	8.03 385	10.78 398	6.95 380	2.26 270	8.92 414	4.32 388	0.07 407	0.03 196	0.00 1	0.01 249	0.37 449	0.29 181

DDVS	3.79 361	0.66 196	5.66 361	2.27 400	1.28 359	6.48 424	0.47 220	9.33 350	4.35 205	7.29 355	7.71 315	12.49 478	2.21 268	9.01 421	5.16 413	0.08 416	0.20 300	0.01 409	0.00 1	0.14 294	1.03 376

SMFormer	3.94 373	0.69 207	4.55 288	1.97 350	0.15 61	2.84 234	0.29 177	13.06 462	11.10 453	7.69 366	10.45 387	4.77 307	4.52 380	9.68 444	4.89 404	0.08 416	0.97 448	0.00 1	0.16 365	0.11 242	0.92 356

tta	3.96 377	0.69 207	4.55 288	1.97 350	0.15 61	2.84 234	0.29 177	13.06 462	11.10 453	7.69 366	10.45 387	4.77 307	4.52 380	9.68 444	4.89 404	0.08 416	0.97 448	0.00 1	0.16 365	0.13 283	1.24 402

qqq1	3.78 359	0.69 207	4.55 288	1.97 350	0.15 61	2.84 234	0.29 177	13.06 462	11.10 453	7.69 366	10.45 387	4.77 307	4.52 380	9.68 444	1.24 199	0.08 416	0.97 448	0.00 1	0.12 352	0.13 283	1.24 402

fff1	3.78 359	0.69 207	4.55 288	1.97 350	0.15 61	2.84 234	0.29 177	13.06 462	11.10 453	7.69 366	10.45 387	4.77 307	4.52 380	9.68 444	1.24 199	0.08 416	0.97 448	0.00 1	0.12 352	0.13 283	1.24 402

SACVNet	4.55 417	1.88 436	5.55 354	3.38 497	1.68 400	3.11 266	2.76 446	12.44 440	6.43 308	11.07 487	11.31 406	10.53 446	5.13 413	9.88 457	4.56 396	0.08 416	0.02 168	0.00 1	0.01 249	0.38 453	0.80 340

GwcNet-ADL	2.85 270	0.61 177	4.38 271	0.92 199	0.33 137	2.05 143	0.67 288	8.85 328	9.65 426	6.36 293	6.71 286	4.11 279	1.71 247	5.97 226	4.22 383	0.08 416	0.06 228	0.00 1	0.00 1	0.07 175	0.16 103

test-1	2.14 186	0.54 141	6.32 396	1.07 214	1.22 348	2.13 155	0.54 244	6.40 240	4.80 237	3.55 194	5.23 228	4.02 273	0.71 152	1.95 80	2.15 292	0.08 416	0.98 455	0.00 1	0.08 320	0.02 53	1.07 379

RAFT + AFF	4.63 424	2.28 469	7.43 435	1.51 272	2.38 448	5.81 409	6.49 517	10.74 388	8.53 398	7.75 370	8.95 345	7.47 388	6.68 454	9.17 428	5.06 409	0.08 416	0.47 346	0.00 1	0.01 249	0.66 492	1.03 376

pmcnn	8.17 499	1.70 420	11.49 497	3.18 487	3.07 474	9.66 475	6.06 511	13.60 478	17.71 516	15.23 525	24.02 523	27.61 555	8.81 494	10.36 468	9.51 481	0.08 416	0.08 247	0.00 1	0.00 1	0.31 432	0.87 348

CBMV	5.97 453	1.52 403	4.51 282	1.99 355	0.53 210	10.02 479	6.94 525	13.27 470	13.80 488	13.08 509	15.93 468	11.36 463	8.11 483	9.82 453	7.27 444	0.08 416	0.15 283	0.00 1	0.00 1	0.30 425	0.74 330
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ITSA-stereo	4.02 379	0.73 223	4.51 282	2.16 371	0.31 130	3.58 312	0.70 299	13.77 485	15.84 504	7.13 341	6.59 285	4.25 290	3.48 332	9.04 422	6.12 427	0.09 427	0.08 247	0.11 496	0.10 339	0.19 344	1.54 429

LL-Strereo2	2.22 199	1.39 382	3.39 171	1.26 235	1.01 306	3.73 331	1.47 406	6.47 244	4.61 223	4.66 227	2.64 148	4.17 283	0.37 84	6.03 229	1.61 234	0.09 427	0.24 310	0.00 1	0.08 320	0.08 188	1.16 393

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 467	2.21 462	12.10 500	2.75 453	3.28 482	10.03 480	3.05 455	12.31 433	11.52 463	10.10 459	21.36 510	11.51 464	7.30 467	11.56 487	10.61 495	0.09 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.51 252

RAFT-RH_RVC	4.04 381	0.69 207	3.59 201	1.91 335	0.43 178	3.11 266	0.13 114	3.80 59	6.60 317	11.26 490	31.68 552	5.20 326	1.66 243	8.30 376	2.27 304	0.09 427	0.00 1	0.00 1	0.03 286	0.03 92	0.02 7

11t1	2.13 185	0.67 201	3.98 238	2.69 451	0.85 276	2.59 198	0.07 72	7.40 289	3.89 178	3.75 201	3.57 185	1.24 165	1.96 256	4.68 184	1.97 277	0.10 431	1.13 501	0.00 1	0.22 417	0.09 203	1.66 446

fast-acv-ft	6.00 454	1.95 446	7.88 442	2.35 415	1.85 415	13.61 520	1.76 421	8.44 316	10.12 431	11.22 489	20.57 507	14.41 493	7.55 473	8.11 361	8.83 467	0.10 431	0.09 254	0.16 511	0.07 317	0.68 495	0.35 203

CSAN	8.41 504	2.86 499	9.35 478	2.43 427	0.82 271	13.59 519	11.68 557	15.80 511	21.98 537	14.71 522	16.46 474	18.00 521	14.42 536	13.68 511	10.10 486	0.10 431	0.13 276	0.15 508	0.19 388	0.43 463	1.28 409

SANet	11.48 537	3.34 507	13.93 511	2.40 425	1.01 306	16.49 529	12.16 560	20.05 549	37.28 570	19.62 539	28.04 539	25.61 551	20.10 549	14.43 518	12.39 513	0.10 431	0.06 228	0.03 461	0.06 315	0.76 504	1.73 465

TCMNet	5.54 448	2.53 484	10.92 495	4.50 534	6.58 546	8.90 467	1.31 400	11.59 414	8.68 401	7.24 350	12.74 435	8.37 407	4.65 391	9.30 432	10.83 501	0.11 435	0.19 293	0.31 529	0.09 332	0.84 511	1.07 379

FCDSN-DC	10.72 527	1.16 336	5.01 319	2.16 371	1.31 368	17.46 535	4.80 492	17.79 526	19.87 524	25.02 555	32.85 554	33.57 564	23.52 563	16.80 534	12.13 510	0.11 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.76 333
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
YMNet	5.84 450	2.29 472	10.08 486	3.80 512	4.45 521	10.40 485	0.88 356	10.81 389	7.17 349	14.28 520	16.67 477	11.58 465	4.41 374	8.51 393	9.37 478	0.12 437	0.35 329	0.11 496	0.08 320	0.79 506	0.62 287

YMNet_1	5.84 450	2.29 472	10.08 486	3.80 512	4.45 521	10.40 485	0.88 356	10.81 389	7.17 349	14.28 520	16.67 477	11.58 465	4.41 374	8.51 393	9.37 478	0.12 437	0.35 329	0.11 496	0.08 320	0.79 506	0.62 287

IGEV-RUCA	0.88 45	0.27 10	1.43 9	0.59 139	0.33 137	2.12 153	0.49 235	3.65 39	1.79 70	1.04 130	0.16 22	0.24 81	0.55 132	2.95 125	0.57 45	0.12 437	0.21 302	0.20 520	0.25 432	0.22 372	0.33 194

dd	2.36 217	1.93 443	6.03 380	0.83 185	0.12 39	1.80 118	0.17 138	5.30 155	11.82 466	2.98 180	3.64 189	1.50 176	1.21 209	5.25 202	3.92 373	0.13 440	0.01 129	0.04 471	0.22 417	0.10 226	0.14 81

sCroCo_RVC	1.34 98	0.85 249	6.15 385	1.21 228	1.28 359	0.90 9	0.18 143	4.50 114	2.86 100	0.37 17	3.18 168	0.52 130	1.52 236	1.83 78	0.93 138	0.13 440	0.25 313	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.16 103

S-Stereo	6.85 472	0.93 278	10.76 494	3.34 496	3.51 493	6.55 425	6.01 509	13.75 483	23.86 541	9.65 452	15.54 463	11.81 470	8.24 484	8.59 397	11.23 503	0.13 440	0.16 286	0.00 1	0.42 504	0.14 294	2.39 526

HBP-ISP	4.37 407	1.56 406	4.59 294	2.23 387	1.29 364	7.87 448	3.96 476	11.80 418	10.91 451	8.06 390	14.45 456	3.38 239	4.87 399	9.27 431	2.53 315	0.14 443	0.06 228	0.00 1	0.01 249	0.08 188	0.30 186

HHNet	2.71 259	0.69 207	3.31 162	0.25 72	0.39 164	2.80 231	0.90 359	6.33 232	5.68 276	7.51 364	13.70 446	0.94 155	3.14 306	5.42 209	2.54 320	0.14 443	0.02 168	0.06 482	0.00 1	0.24 389	0.07 44

monsters	1.12 74	0.45 88	2.32 67	0.54 135	2.80 467	1.38 67	0.01 6	3.74 50	1.00 18	0.46 47	0.63 54	0.06 6	0.13 30	6.08 233	0.88 123	0.15 445	0.96 440	0.00 1	0.31 476	0.00 1	0.55 261

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 58	0.42 69	3.22 151	0.48 124	0.63 231	2.02 140	0.27 174	5.79 194	1.32 48	0.82 114	0.75 60	0.87 152	0.23 46	1.24 38	0.86 117	0.15 445	0.58 358	0.00 1	0.26 449	0.03 92	0.49 245

AIO-test1	2.49 233	1.41 385	3.78 215	0.87 191	5.11 538	2.46 183	0.93 365	6.49 245	14.84 492	0.95 122	2.85 154	0.92 153	0.31 67	6.05 232	1.88 267	0.15 445	0.07 243	0.00 1	0.21 408	0.21 365	0.31 188

SDNR	7.97 495	2.75 494	16.90 530	2.28 403	0.94 294	45.23 583	0.43 212	9.30 349	10.84 448	10.71 473	25.30 532	5.51 336	4.47 378	11.98 493	7.58 449	0.15 445	0.14 280	0.00 1	0.04 304	2.27 539	2.65 533

SuperB	8.29 502	3.96 520	24.92 553	2.96 469	1.33 370	9.83 477	4.15 478	10.92 396	29.79 553	11.86 498	12.51 430	6.07 355	6.97 458	11.13 478	14.73 531	0.15 445	0.11 265	0.35 531	0.26 449	12.64 567	1.11 386

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 387	1.53 405	6.87 417	3.04 476	3.33 485	4.34 371	0.59 264	11.36 408	7.92 379	8.98 425	7.98 327	9.72 429	3.82 347	7.92 349	4.43 391	0.15 445	0.02 168	0.03 461	0.03 286	0.07 175	0.14 81
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CRFU-Net	4.81 434	0.78 227	5.69 363	3.10 484	1.39 376	13.18 516	3.23 463	12.26 431	4.33 200	10.91 481	9.98 378	10.94 459	7.93 480	7.47 322	3.94 376	0.16 451	0.16 286	0.16 511	0.00 1	0.26 399	0.29 181

EDNetEfficient	14.14 550	6.71 541	56.12 588	2.99 471	3.58 494	5.38 395	8.49 539	9.35 351	33.24 557	40.73 578	30.21 547	18.04 522	22.92 560	12.13 496	26.26 565	0.16 451	0.24 310	0.07 487	1.15 543	2.58 543	2.39 526

ADCRef	7.76 493	2.31 475	19.09 538	2.82 460	3.29 483	11.88 505	3.06 456	11.52 412	10.89 450	13.69 514	25.85 534	8.20 400	8.89 496	8.95 418	22.66 551	0.16 451	0.08 247	0.16 511	0.34 486	0.47 473	0.91 353

SGM-Forest	5.40 444	0.84 246	4.19 258	1.43 261	0.68 238	10.12 482	6.41 516	12.13 427	11.86 467	11.50 495	14.43 455	11.62 467	5.20 415	9.93 460	6.16 428	0.16 451	0.04 213	0.00 1	0.00 1	0.08 188	1.24 402
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Replicate-Monster	1.48 119	2.08 454	10.66 493	0.11 33	0.49 188	1.32 58	0.04 42	4.38 111	1.08 37	1.19 138	0.07 7	0.08 24	0.11 21	5.09 198	0.50 27	0.17 455	1.08 487	0.00 1	0.18 382	0.01 23	0.99 365

4.5_new	0.74 20	0.27 10	2.52 82	0.10 27	0.34 142	1.24 31	0.07 72	3.67 43	1.05 27	0.58 71	0.80 64	0.06 6	0.19 38	1.18 30	0.61 62	0.17 455	0.99 464	0.00 1	0.19 388	0.01 23	0.64 295

4.5w-stereo	0.74 20	0.27 10	2.52 82	0.10 27	0.34 142	1.24 31	0.07 72	3.67 43	1.05 27	0.58 71	0.80 64	0.06 6	0.19 38	1.18 30	0.60 58	0.17 455	0.99 464	0.00 1	0.19 388	0.01 23	0.64 295

FC-DCNN v2	11.44 536	0.98 300	5.39 340	2.28 403	1.65 396	18.84 541	5.41 503	19.66 542	20.80 530	29.20 562	35.39 563	34.37 568	23.46 562	17.13 539	13.18 523	0.17 455	0.01 129	0.02 442	0.01 249	0.08 188	0.69 314

NINENet	3.38 321	0.81 236	4.16 253	1.88 331	1.40 377	7.31 442	0.48 230	12.95 459	6.64 322	7.29 355	9.24 354	5.21 327	1.18 203	6.72 263	1.89 271	0.17 455	0.08 247	0.07 487	0.00 1	0.09 203	0.03 15

FTStereo	4.61 423	0.54 141	2.86 116	0.98 208	0.40 169	2.57 194	8.51 540	5.70 187	3.76 168	10.85 478	29.92 546	5.53 337	7.43 470	7.73 339	1.63 239	0.17 455	0.00 1	0.05 478	0.00 1	0.04 121	3.62 546

FC-DCNN	11.29 535	1.01 309	5.50 346	2.25 393	1.65 396	18.23 539	5.36 501	18.99 535	20.65 529	28.95 561	34.83 561	33.83 566	23.18 561	17.04 538	13.37 524	0.17 455	0.01 129	0.02 442	0.02 271	0.10 226	0.70 318

FADNet-RVC-Resample	4.11 387	2.25 463	13.88 510	1.64 285	0.66 236	5.91 411	2.34 435	10.87 392	9.09 414	6.53 304	4.34 201	5.69 345	4.71 394	8.01 355	4.64 399	0.18 462	0.22 303	0.17 516	0.12 352	0.46 471	0.59 277

PFNet	3.06 291	0.59 173	6.13 383	2.26 396	0.84 273	3.08 264	0.73 309	7.38 288	5.35 256	10.20 460	6.06 262	4.72 306	2.10 265	8.47 391	2.25 301	0.19 463	0.06 228	0.00 1	0.11 346	0.20 354	0.42 230

DANet	6.46 464	1.58 409	9.58 484	4.10 521	3.99 513	9.13 470	1.34 401	10.37 375	7.76 371	13.76 515	15.66 464	16.14 506	7.03 461	13.07 508	13.62 527	0.19 463	0.12 270	0.02 442	0.02 271	0.15 310	1.61 435
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MeshStereo	11.94 541	1.88 436	5.24 329	2.11 368	1.44 381	20.09 545	4.95 495	21.74 560	16.75 509	33.10 567	35.07 562	39.28 574	22.72 559	19.45 546	13.59 526	0.19 463	0.06 228	0.02 442	0.00 1	0.46 471	0.65 298
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
MultiAttention	14.02 548	0.52 133	4.06 247	2.43 427	1.86 417	58.14 598	83.76 602	19.31 539	15.21 496	8.39 400	21.24 509	13.23 481	2.52 284	33.74 575	8.16 456	0.20 466	0.06 228	0.72 538	0.98 539	2.74 545	3.13 537

asd	0.71 18	0.25 6	2.43 75	0.09 24	0.80 266	1.25 38	0.06 63	3.22 30	1.03 22	0.59 76	0.65 55	0.07 16	0.55 132	1.01 17	0.46 12	0.20 466	0.81 405	0.00 1	0.08 320	0.01 23	0.67 311

coex-ft	20.15 570	20.03 568	87.93 600	1.81 320	1.77 405	18.77 540	13.73 562	13.28 471	41.87 577	60.24 595	39.04 568	28.27 556	30.39 571	12.57 504	28.66 573	0.20 466	0.23 307	0.04 471	0.30 472	1.52 527	2.34 525

FADNet	4.55 417	2.35 478	13.60 508	1.87 328	0.80 266	4.74 385	0.75 316	14.47 496	12.41 470	4.07 213	5.45 243	9.64 427	5.03 405	8.86 411	4.82 403	0.20 466	0.04 213	0.07 487	0.05 308	1.27 522	0.40 214

RASNet	5.00 439	1.19 342	5.69 363	3.68 508	4.80 533	5.04 391	1.29 398	10.26 371	8.99 411	5.89 266	11.65 414	10.55 447	9.76 503	9.96 461	10.32 492	0.20 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 203	0.73 326

NOSS_ROB	3.67 345	0.86 257	3.81 217	2.53 439	1.11 325	6.10 416	0.72 307	11.08 399	12.36 469	5.45 253	8.91 344	5.65 340	2.09 262	8.30 376	3.16 348	0.20 466	0.07 243	0.00 1	0.00 1	0.11 242	0.80 340

asda	0.76 23	0.28 16	2.30 64	0.07 12	0.61 226	1.28 53	0.09 85	3.82 63	1.03 22	0.54 61	0.43 44	0.07 16	0.71 152	1.25 39	0.46 12	0.22 472	0.99 464	0.00 1	0.25 432	0.01 23	0.71 321

4.25_new	0.76 23	0.28 16	2.16 50	0.08 19	0.91 287	1.24 31	0.05 50	3.81 60	1.03 22	0.45 41	0.91 74	0.06 6	0.42 101	1.33 46	0.49 21	0.22 472	0.98 455	0.00 1	0.25 432	0.00 1	0.57 268

4.5w_new	0.76 23	0.28 16	2.16 50	0.08 19	0.91 287	1.24 31	0.05 50	3.81 60	1.03 22	0.45 41	0.91 74	0.06 6	0.42 101	1.33 46	0.49 21	0.22 472	0.98 455	0.00 1	0.25 432	0.00 1	0.57 268

4.25w-stereo	0.76 23	0.28 16	2.16 50	0.08 19	0.91 287	1.24 31	0.05 50	3.81 60	1.03 22	0.45 41	0.91 74	0.06 6	0.42 101	1.33 46	0.49 21	0.22 472	0.98 455	0.00 1	0.25 432	0.00 1	0.57 268

4w-stereo	0.81 33	0.27 10	2.34 68	0.06 10	0.50 193	1.26 43	0.06 63	3.65 39	1.05 27	0.41 28	0.96 79	0.06 6	0.66 146	2.11 90	0.64 71	0.22 472	0.96 440	0.00 1	0.29 467	0.00 1	0.78 338

GMStereo	2.07 170	1.56 406	5.64 358	0.74 174	0.05 6	3.63 319	0.01 6	5.17 149	11.27 461	4.22 217	2.44 141	0.53 132	0.49 123	4.06 157	1.01 157	0.22 472	0.00 1	0.00 1	0.14 360	0.18 334	0.05 30
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Anonymous3	1.96 160	0.61 177	7.58 438	0.42 109	0.51 203	4.28 365	0.52 240	5.56 178	2.76 94	2.35 162	3.47 175	1.50 176	1.13 190	5.92 225	1.54 226	0.23 478	0.23 307	0.00 1	0.00 1	0.14 294	0.47 241

SAMSARA	15.67 552	3.89 519	14.48 517	13.77 565	7.92 555	38.69 577	73.90 601	21.22 556	24.66 543	17.04 533	13.86 449	30.01 559	13.07 525	18.07 542	17.48 537	0.23 478	1.46 541	0.07 487	0.40 500	0.99 514	2.15 514

Anonymous_2	4.74 432	0.98 300	4.46 275	2.35 415	2.27 444	5.66 403	0.67 288	8.08 311	5.28 252	4.98 234	2.60 146	8.74 420	6.92 457	5.79 221	3.46 354	0.24 480	1.70 548	5.16 563	18.18 589	5.41 554	1.85 484

psm_up	4.33 403	1.34 370	4.43 274	2.27 400	2.62 459	5.29 393	3.30 468	11.49 410	6.89 335	8.05 388	8.06 332	10.09 438	11.10 514	7.12 295	3.76 363	0.24 480	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.20 354	0.37 207

AnyNet_C32	11.82 539	7.08 542	25.83 556	4.55 535	5.88 544	16.92 532	16.97 576	14.14 490	18.11 518	16.87 532	21.66 513	14.78 494	13.87 532	23.54 563	31.83 578	0.24 480	0.28 316	0.35 531	0.53 517	1.35 524	1.71 461

aanetorigin	9.02 510	3.75 517	28.68 563	2.16 371	3.86 505	5.84 410	5.40 502	5.93 210	10.39 437	28.12 560	31.02 551	15.98 504	13.74 530	9.38 434	12.55 515	0.25 483	0.22 303	0.22 523	0.24 428	1.24 520	1.47 423

PVD	16.41 554	3.98 521	16.04 524	5.38 540	4.59 531	19.44 542	7.28 530	28.88 572	49.27 584	31.53 565	43.72 576	30.36 561	32.17 576	26.70 568	23.19 554	0.25 483	1.48 543	0.04 471	0.59 520	0.52 482	2.87 535

DeepPrunerF	7.18 482	3.58 512	25.29 555	4.27 527	7.20 550	3.78 335	4.64 489	14.03 488	20.86 531	8.85 420	10.57 392	7.35 385	7.88 479	12.16 498	10.66 498	0.25 483	0.16 286	0.29 528	0.43 506	0.77 505	0.65 298

water-stereo	0.90 47	0.56 159	4.39 272	0.11 33	0.08 18	1.57 88	0.15 127	4.51 115	1.69 63	0.80 112	1.31 95	0.27 86	0.24 48	0.71 4	0.56 44	0.26 486	0.06 228	0.00 1	0.02 271	0.03 92	0.71 321

ADCL	10.77 528	3.23 505	21.50 544	2.26 396	1.96 427	23.65 550	9.07 542	14.69 500	24.88 544	15.21 524	27.20 537	12.68 480	14.02 533	16.94 536	24.43 562	0.26 486	0.18 291	0.74 539	0.67 525	0.80 508	1.02 373

LSM	14.85 551	7.41 545	36.29 574	7.76 553	43.77 594	11.24 499	12.14 559	16.73 519	23.72 540	23.73 553	32.92 555	18.89 528	13.31 527	16.60 533	12.37 512	0.26 486	0.86 417	0.11 496	0.43 506	1.24 520	17.26 588

ADCS	13.76 547	6.46 540	30.74 567	3.62 506	2.93 470	14.28 522	11.22 554	20.02 547	34.42 562	23.20 548	25.42 533	19.51 532	19.62 547	24.54 565	33.88 581	0.27 489	0.23 307	0.37 534	0.19 388	1.47 526	2.84 534

ADCPNet	10.18 522	3.40 509	33.24 569	2.38 420	1.74 403	17.75 536	7.65 533	13.20 469	13.03 480	14.09 519	21.72 514	19.36 531	11.40 518	15.43 526	23.00 553	0.28 490	1.15 513	0.39 535	1.48 551	0.68 495	2.21 518

AnyNet_C01	16.99 556	12.34 564	60.47 590	4.88 538	3.11 478	31.77 566	16.79 574	18.60 533	17.96 517	18.62 536	38.50 567	24.03 546	19.00 545	30.59 572	35.18 583	0.29 491	0.56 353	0.45 537	0.48 510	2.70 544	3.40 540

DDF-Stereo	1.19 82	0.37 45	2.48 77	0.53 133	2.10 436	1.78 115	0.80 324	3.63 38	0.94 15	0.44 39	0.09 18	0.30 94	0.49 123	4.72 185	1.53 225	0.30 492	0.80 403	0.00 1	0.23 424	1.62 529	0.62 287

zh-mn7	11.74 538	7.51 546	34.00 570	1.96 348	1.02 308	13.44 518	2.89 447	13.67 479	34.35 561	22.18 546	39.79 569	12.33 477	10.28 508	20.97 554	18.78 540	0.30 492	0.01 129	0.00 1	0.01 249	0.45 468	0.91 353

zero-FE	1.13 75	0.36 39	3.08 144	0.48 124	1.95 425	1.75 114	0.80 324	3.70 46	0.69 3	0.54 61	0.16 22	0.30 94	0.43 112	3.59 141	1.37 215	0.31 494	0.79 398	0.00 1	0.26 449	1.40 525	0.65 298

SGM_RVC	10.77 528	1.11 326	4.66 298	2.66 448	0.41 174	21.03 547	6.87 524	20.02 547	15.54 502	25.86 558	24.97 531	33.59 565	20.51 551	20.89 552	14.78 532	0.31 494	0.26 315	0.22 523	0.26 449	0.43 463	1.01 369
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MLG-Stereo_test2	0.82 36	0.40 61	1.99 35	0.39 104	1.07 314	1.43 75	0.02 26	4.01 83	1.75 67	0.37 17	0.07 7	0.15 52	0.10 17	2.62 115	0.57 45	0.32 496	0.65 373	0.00 1	0.00 1	0.02 53	0.42 230

LG-Stereo	1.00 57	0.58 172	4.72 303	0.19 50	0.37 159	1.18 16	0.18 143	4.21 93	3.11 118	0.83 118	1.95 123	0.45 122	0.16 33	0.53 1	0.62 64	0.33 497	0.22 303	0.00 1	0.00 1	0.11 242	0.31 188

stereogan	8.18 500	1.32 367	9.05 470	3.59 505	4.00 514	20.16 546	3.13 460	17.25 523	20.16 527	10.68 472	19.19 500	20.56 541	10.70 512	14.74 521	7.00 440	0.34 498	0.04 213	0.21 522	0.08 320	0.70 500	0.65 298

RTSC	9.87 519	4.34 524	16.44 527	4.60 536	2.38 448	12.54 511	0.75 316	18.19 528	37.31 571	16.16 530	15.86 466	13.32 482	7.56 474	20.93 553	23.50 556	0.34 498	1.07 486	0.02 442	0.35 489	0.71 501	0.99 365

CSFM-Stereo	0.61 9	0.23 4	1.09 4	0.03 2	0.12 39	1.21 22	0.00 1	2.89 20	0.90 6	0.65 88	0.07 7	0.08 24	0.27 55	0.81 7	1.06 163	0.35 500	0.58 358	0.00 1	0.21 408	0.01 23	1.61 435

MS-F	0.45 2	0.21 1	0.93 1	0.02 1	0.10 26	1.23 27	0.00 1	1.17 4	0.89 5	0.43 38	0.04 4	0.07 16	0.11 21	0.68 3	0.80 101	0.36 501	0.57 356	0.00 1	0.26 449	0.00 1	1.19 395

MSAF-DinoV2	10.81 530	5.90 538	16.35 526	3.91 517	2.57 458	8.73 462	4.64 489	14.74 501	22.45 539	10.92 482	18.73 499	29.19 557	17.54 542	23.14 561	29.42 574	0.36 501	0.15 283	0.25 526	0.80 532	2.89 546	3.52 545

FADNet_RVC	4.24 399	2.32 476	14.23 514	1.18 225	0.79 263	5.64 402	0.60 265	11.50 411	7.19 351	3.68 200	8.08 334	4.14 281	4.06 361	10.29 467	7.47 447	0.36 501	0.44 342	0.18 517	0.47 509	0.93 513	1.23 401

SHD	10.45 526	3.67 515	14.03 512	4.81 537	4.52 526	11.93 506	1.66 418	21.36 558	38.40 573	18.84 537	21.72 514	17.63 517	13.07 525	15.65 529	17.71 538	0.36 501	1.09 489	0.01 409	0.32 479	0.50 480	1.67 449

GANet	6.86 473	1.78 433	5.98 377	3.05 477	1.12 328	10.12 482	9.38 544	13.41 474	8.67 400	11.46 493	29.87 545	13.94 486	8.25 485	12.06 495	6.33 433	0.40 505	0.06 228	0.16 511	0.33 482	0.18 334	0.59 277

PS-NSSS	4.22 397	2.53 484	5.89 373	1.01 209	2.93 470	4.05 356	1.93 425	11.44 409	8.94 409	7.14 342	14.70 459	4.96 318	2.60 287	9.09 425	3.92 373	0.40 505	0.04 213	0.83 541	0.00 1	1.09 515	1.02 373

ccnet	7.45 489	1.89 440	7.71 439	3.18 487	2.35 446	12.19 510	6.14 512	18.95 534	9.36 422	13.33 510	20.38 505	16.00 505	9.10 501	10.10 463	15.40 535	0.44 507	0.34 325	0.25 526	0.25 432	0.48 476	1.18 394

XQC	9.46 515	4.84 530	18.88 536	4.07 519	3.09 476	15.97 528	6.65 519	16.26 515	26.63 547	12.63 502	12.35 428	15.75 501	10.62 511	16.48 532	21.19 546	0.44 507	0.96 440	0.05 478	0.32 479	1.10 516	0.99 365

GANetREF_RVC	6.97 476	3.59 513	9.14 473	4.00 518	0.40 169	13.17 515	11.27 555	15.95 512	17.51 514	10.62 471	10.66 396	12.15 476	7.97 481	13.18 509	5.04 408	0.45 509	0.00 1	0.01 409	0.15 363	3.47 549	0.60 279
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
CVANet_RVC	4.68 428	1.93 443	5.57 356	2.61 445	1.86 417	4.12 358	4.94 494	12.11 426	9.29 419	8.05 388	11.08 402	10.28 439	6.48 447	9.52 440	3.19 351	0.45 509	0.01 129	0.00 1	0.12 352	0.23 384	1.75 469

Wz-Net-MNSev	8.12 498	3.18 504	18.07 534	2.63 446	3.36 488	17.82 537	9.40 545	12.89 455	15.44 500	13.95 518	18.21 497	14.38 491	7.75 476	12.50 500	11.45 505	0.46 511	0.03 196	0.00 1	0.01 249	0.26 399	0.58 274

RTS	19.64 568	10.42 559	87.01 598	5.88 543	6.82 547	41.73 580	16.69 572	16.80 520	41.90 578	23.44 549	32.96 556	13.79 484	21.49 554	38.85 582	30.84 575	0.46 511	0.70 385	0.00 1	0.09 332	1.13 517	1.70 458

RTSA	19.64 568	10.42 559	87.01 598	5.88 543	6.82 547	41.73 580	16.69 572	16.80 520	41.90 578	23.44 549	32.96 556	13.79 484	21.49 554	38.85 582	30.84 575	0.46 511	0.70 385	0.00 1	0.09 332	1.13 517	1.70 458

ADCMid	10.97 533	4.49 527	23.66 549	2.53 439	2.52 457	11.46 500	6.31 514	15.31 506	12.85 479	23.57 551	22.99 519	17.92 520	21.04 553	19.57 547	28.05 571	0.47 514	0.43 339	1.10 544	1.32 548	1.73 532	2.10 507

PWC_ROB	8.89 509	4.49 527	15.62 523	2.92 466	4.49 525	7.89 450	1.23 392	17.29 524	20.00 525	16.54 531	28.06 540	14.37 490	11.98 523	14.93 523	15.43 536	0.47 514	0.00 1	0.05 478	0.00 1	0.67 493	1.31 411

MSMD_ROB	9.73 518	1.43 390	5.42 342	1.81 320	0.42 177	16.83 531	4.30 483	14.29 494	15.34 497	23.06 547	40.17 570	25.63 552	22.62 558	13.37 510	8.85 468	0.48 516	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.13 283	0.47 241

G-Net	8.60 507	1.93 443	12.59 502	6.04 546	3.66 497	25.93 555	4.26 480	10.35 374	8.05 383	19.71 540	24.73 529	14.15 488	15.49 537	11.30 480	10.69 499	0.50 517	0.46 344	0.19 519	0.25 432	0.80 508	0.91 353

MDST_ROB	9.13 513	1.31 364	10.16 490	4.36 531	2.48 454	28.66 563	7.64 532	19.96 545	14.97 494	27.53 559	24.02 523	9.47 424	5.27 417	16.31 531	8.61 463	0.63 518	0.19 293	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.90 350

FBW_ROB	9.17 514	2.08 454	10.31 491	2.51 435	1.66 398	13.22 517	6.04 510	23.09 561	20.11 526	19.55 538	15.80 465	18.97 529	11.96 522	19.34 545	11.38 504	0.66 519	0.30 318	2.15 553	0.90 534	1.15 519	2.16 515

Consistency-Raft	9.58 517	5.11 531	13.00 504	5.61 542	8.92 559	4.03 352	5.07 497	19.73 544	24.90 545	11.32 492	29.86 544	13.36 483	6.16 439	8.00 352	13.47 525	0.67 520	0.34 325	1.81 551	4.36 570	12.23 565	3.62 546

TDLM	4.58 420	1.79 434	5.03 320	2.45 430	1.32 369	4.04 354	7.15 528	11.60 415	11.46 462	6.91 325	12.69 434	5.94 353	5.03 405	9.74 450	3.80 368	0.67 520	0.00 1	0.01 409	0.05 308	0.23 384	1.78 473

AF-Net	8.37 503	2.16 459	9.01 468	3.65 507	4.58 529	9.40 471	2.63 440	17.71 525	21.32 533	10.38 466	24.51 528	20.43 538	16.67 540	12.54 503	10.76 500	0.70 522	0.00 1	0.12 503	0.00 1	0.47 473	0.42 230

WZ-Net	13.61 546	5.57 534	42.84 580	3.89 516	3.19 479	19.90 544	15.44 567	15.67 510	32.04 556	16.13 529	28.69 541	22.17 545	15.84 538	21.40 556	26.87 566	0.75 523	0.01 129	0.01 409	0.03 286	0.51 481	1.20 397

DPSNet	10.88 531	2.57 487	20.40 542	2.24 391	1.90 420	24.92 553	17.00 577	21.35 557	28.61 552	12.87 505	13.74 448	17.01 515	20.14 550	15.36 524	14.01 528	0.81 524	0.98 455	0.20 520	0.65 523	1.30 523	1.54 429

RGC	7.40 484	2.77 496	7.71 439	4.43 533	4.87 535	8.88 465	2.96 452	16.05 513	12.76 478	11.96 501	19.57 502	18.32 524	11.57 520	13.89 516	9.58 482	0.83 525	0.02 168	0.24 525	0.41 503	0.40 457	0.77 334

FINET	6.96 475	2.98 501	13.77 509	3.20 489	4.81 534	9.65 474	9.90 547	13.68 481	23.91 542	8.28 397	13.70 446	5.36 332	5.83 431	10.79 472	8.05 454	0.90 526	1.43 538	0.11 496	0.38 497	0.48 476	1.98 501

PASM	9.11 511	5.68 535	25.06 554	4.33 529	4.18 516	7.01 435	8.48 538	12.37 436	20.95 532	13.49 512	15.37 462	18.80 526	11.52 519	14.70 520	12.70 516	0.93 527	1.19 519	0.32 530	1.21 546	1.66 530	2.22 521

Nwc_Net	7.54 490	1.91 442	8.71 459	4.16 523	3.42 490	10.77 493	2.00 427	20.33 551	12.19 468	9.10 431	24.04 525	17.67 519	13.58 529	12.14 497	9.12 474	0.94 528	0.00 1	0.00 1	0.02 271	0.22 372	0.41 225

LMCR-Stereo	3.92 371	1.96 447	4.92 314	2.85 464	0.23 110	7.88 449	1.47 406	12.52 443	5.39 260	8.71 416	10.65 395	1.90 192	5.04 407	8.53 395	4.89 404	1.05 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 459	0.05 30

RP	7.41 485	1.90 441	7.33 429	4.26 526	5.25 540	6.64 427	3.46 469	12.44 440	16.23 506	10.36 465	23.00 520	18.72 525	16.59 539	11.10 476	8.47 460	1.10 530	0.02 168	0.12 503	0.16 365	0.43 463	0.65 298

AANet_RVC	5.41 446	2.61 489	8.17 449	2.25 393	1.30 366	2.27 164	1.64 415	10.82 391	18.54 519	8.01 384	18.09 495	8.39 411	3.31 318	11.37 484	8.98 472	1.15 531	0.38 334	0.02 442	0.00 1	0.17 323	0.70 318

dad	5.10 440	2.61 489	6.76 414	1.23 229	0.14 53	2.85 245	0.36 193	7.98 309	14.88 493	10.84 477	17.06 481	15.59 500	3.29 315	7.24 300	4.39 390	1.20 532	0.10 260	4.02 560	0.49 512	0.20 354	0.69 314

SGM-ForestM	18.61 565	3.38 508	10.14 489	3.44 499	2.24 443	34.17 572	15.39 566	29.44 574	33.93 558	38.55 576	41.08 573	53.64 584	36.76 579	34.82 577	27.16 568	1.25 533	1.81 552	0.74 539	1.01 540	0.61 487	2.61 532

WCMA_ROB	10.20 523	1.99 450	9.33 477	3.01 472	2.46 452	15.78 527	7.67 534	12.75 449	15.41 499	25.08 557	33.42 558	27.06 554	19.86 548	13.87 515	12.47 514	1.28 534	0.38 334	0.18 517	0.20 401	0.28 414	1.54 429

MFN_U_SF_RVC	13.54 545	4.69 529	28.43 562	4.24 525	2.50 455	24.26 551	5.99 507	28.23 570	20.18 528	24.06 554	29.38 543	30.35 560	16.92 541	20.98 555	21.39 547	1.35 535	1.13 501	1.02 542	1.41 550	1.88 535	2.50 531

BEATNet-Init1	24.70 572	11.33 561	44.28 581	5.48 541	3.94 509	47.60 587	22.33 583	34.94 576	40.01 576	48.11 587	49.98 584	59.86 588	43.17 586	39.48 584	31.77 577	1.37 536	1.76 551	1.17 545	1.17 544	2.44 541	3.85 548

UDGNet	2.92 279	7.79 547	4.92 314	3.01 472	0.08 18	2.96 255	0.20 153	4.77 125	8.93 408	2.91 178	2.85 154	0.95 156	1.00 179	6.46 248	1.66 248	1.46 537	0.00 1	5.33 564	0.92 537	1.95 536	0.19 128

DGSMNet	7.10 479	3.49 510	15.11 521	4.36 531	4.41 519	8.94 468	6.25 513	15.10 504	14.28 490	8.15 393	14.51 458	10.08 436	5.38 423	11.04 475	7.95 452	1.49 538	2.00 553	1.79 550	1.68 556	2.43 540	3.48 542

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 525	5.37 533	16.61 529	2.95 468	3.02 473	24.75 552	15.44 567	14.68 499	19.73 523	19.77 541	23.97 522	16.98 513	8.40 486	17.58 540	9.23 475	1.59 539	1.75 549	0.16 511	2.63 558	0.75 503	1.85 484

NCC-stereo	7.43 487	2.28 469	8.58 456	3.28 493	4.48 523	8.34 453	4.27 481	20.45 552	13.66 486	9.17 434	17.52 489	16.49 508	14.31 534	13.71 512	8.95 470	1.73 540	0.12 270	0.01 409	0.50 513	0.21 365	0.60 279

Abc-Net	7.43 487	2.28 469	8.58 456	3.28 493	4.48 523	8.34 453	4.27 481	20.45 552	13.66 486	9.17 434	17.52 489	16.49 508	14.31 534	13.71 512	8.95 470	1.73 540	0.12 270	0.01 409	0.50 513	0.21 365	0.60 279
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DualNet (step1)	4.40 409	1.36 374	7.91 443	1.40 255	0.63 231	5.54 397	2.72 441	11.31 405	8.40 394	8.64 411	8.05 329	6.80 372	5.05 408	7.22 298	2.53 315	1.74 542	1.04 477	3.05 555	2.96 560	0.22 372	1.35 416

test_sample9	6.40 462	1.36 374	7.91 443	1.40 255	0.63 231	5.54 397	2.72 441	11.31 405	8.40 394	8.64 411	8.05 329	6.80 372	5.05 408	12.52 501	13.17 520	1.74 542	25.14 596	3.05 555	2.96 560	0.22 372	1.35 416

test_sample8	8.50 505	1.36 374	7.91 443	1.40 255	0.63 231	5.54 397	2.72 441	12.78 450	6.78 329	17.61 535	9.29 359	24.63 548	19.17 546	12.52 501	13.17 520	1.74 542	25.14 596	3.05 555	2.96 560	0.22 372	1.35 416

MANE	20.98 571	3.23 505	8.81 462	5.96 545	6.96 549	33.07 570	13.20 561	35.43 577	38.86 574	44.72 584	52.41 588	53.20 583	41.84 585	34.74 576	27.45 569	1.87 545	2.27 555	1.54 549	10.18 580	0.69 498	3.11 536

PSMNet-RUCA	6.00 454	5.79 537	14.15 513	10.30 557	7.63 552	6.94 431	1.89 423	12.74 448	10.95 452	4.10 215	11.72 415	4.77 307	1.72 249	8.74 406	5.09 411	1.88 546	0.12 270	4.77 561	0.71 527	5.10 553	0.82 342

ELAS	17.99 562	3.49 510	11.19 496	6.14 547	5.79 543	34.89 573	17.28 578	28.75 571	30.47 554	40.80 580	45.79 578	39.04 573	32.05 575	27.63 569	24.30 561	1.88 546	2.41 559	1.09 543	1.48 551	1.83 534	3.48 542
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	17.82 561	3.60 514	11.92 498	6.63 549	5.73 542	30.34 565	19.64 580	26.92 568	35.06 565	40.79 579	41.32 574	37.31 572	31.61 572	30.54 571	22.93 552	1.97 548	2.40 557	1.28 547	1.27 547	1.71 531	3.51 544
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	29.99 580	17.24 566	55.64 587	16.24 567	21.08 581	62.07 599	33.14 590	40.60 580	35.73 569	34.59 572	40.67 571	57.18 587	43.54 587	51.46 595	52.18 597	2.72 549	4.58 583	2.86 554	3.53 565	10.57 563	14.11 582

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 557	7.98 548	24.37 552	6.82 550	2.93 470	39.68 579	16.11 569	25.46 567	34.93 564	34.13 569	34.20 559	29.20 558	24.94 565	23.01 560	19.39 544	2.79 550	2.87 567	1.18 546	1.53 553	6.78 559	3.31 539

MFMNet_re	14.09 549	9.67 555	20.31 541	10.40 558	7.62 551	21.38 548	17.49 579	21.36 558	31.95 555	23.70 552	29.22 542	18.87 527	27.41 569	14.27 517	11.16 502	2.85 551	1.51 545	0.41 536	0.28 461	4.88 551	7.10 560

MADNet+	27.96 577	35.32 583	91.41 603	21.04 572	8.86 558	49.25 589	47.41 597	36.98 578	37.84 572	21.00 544	30.83 549	25.41 550	34.95 578	46.51 590	51.54 596	3.04 552	3.33 573	1.48 548	1.05 541	5.85 555	6.05 557

PWCDC_ROB	8.50 505	4.40 525	9.57 483	6.16 548	4.54 528	10.46 487	1.03 374	15.30 505	28.16 550	10.88 479	30.88 550	6.96 381	11.31 517	14.57 519	10.40 493	3.10 553	0.02 168	0.00 1	0.00 1	1.55 528	0.63 293

AIO-test2	2.98 287	1.88 436	4.72 303	1.67 295	3.34 487	2.64 208	0.06 63	6.96 265	15.70 503	2.65 169	7.31 307	0.93 154	0.57 137	5.81 223	1.20 192	3.30 554	0.09 254	0.00 1	0.09 332	0.22 372	0.43 239

UDG	9.12 512	10.06 557	6.35 397	10.06 555	9.64 560	10.48 488	2.33 434	12.73 447	10.19 432	8.33 398	10.27 382	16.70 511	10.47 509	8.33 380	9.07 473	4.28 555	2.59 563	18.90 573	3.83 567	11.35 564	6.50 559

PMTNet	1.48 119	0.43 74	2.77 109	0.31 83	0.17 70	2.94 253	0.33 190	3.66 41	5.27 251	1.11 135	1.28 90	0.28 89	0.92 172	4.32 171	0.90 127	4.89 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.05 30

DispFullNet	18.06 563	27.03 574	34.90 571	22.68 574	20.79 578	15.03 523	3.18 461	16.95 522	26.06 546	20.48 542	16.91 479	20.55 540	18.37 543	23.48 562	12.16 511	5.31 557	2.91 568	31.24 583	8.09 579	22.63 578	12.44 579

PDISCO_ROB	10.27 524	2.79 498	13.30 505	10.58 559	9.96 562	22.78 549	5.99 507	20.01 546	28.57 551	11.88 499	14.49 457	20.54 539	4.92 401	17.01 537	10.29 491	5.79 558	0.42 338	0.14 507	0.13 358	2.53 542	3.25 538

anonymity	8.04 496	4.13 522	12.86 503	7.43 551	13.11 569	8.34 453	2.02 428	18.21 529	7.55 366	13.88 516	9.27 356	10.63 448	7.79 477	11.57 488	6.06 423	6.25 559	5.59 585	3.71 559	3.28 564	3.27 547	5.78 555

CC-Net-ROB	8.09 497	10.11 558	9.03 469	4.07 519	3.74 502	15.24 524	4.84 493	18.44 530	10.87 449	6.73 321	14.03 452	7.54 389	4.68 392	11.61 489	3.98 377	6.59 560	2.54 561	16.51 571	1.19 545	7.88 561	2.20 517

DDUNet	10.03 521	12.17 563	8.24 452	13.02 563	11.73 566	10.32 484	3.76 471	12.27 432	8.35 392	9.64 449	13.89 450	16.48 507	6.67 453	9.50 439	7.00 440	6.80 561	3.45 575	21.10 574	4.33 569	12.78 568	9.12 565

NVStereoNet_ROB	17.22 558	8.76 552	16.47 528	7.52 552	8.42 557	13.75 521	11.07 550	24.24 565	26.67 548	31.00 563	46.49 579	34.88 569	27.06 568	22.72 559	23.61 557	6.83 562	4.32 580	6.32 565	10.37 581	4.39 550	9.57 569
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	15.83 553	7.38 544	14.92 520	11.63 561	11.77 567	25.30 554	7.12 527	25.20 566	17.06 511	32.24 566	30.34 548	31.63 562	22.59 557	25.67 566	21.97 549	7.71 563	4.50 581	3.35 558	1.56 554	6.97 560	7.72 562
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MaskLacGwcNet_RVC	6.42 463	6.12 539	6.53 403	4.29 528	3.61 496	15.41 525	4.13 477	12.36 435	7.32 358	7.60 365	8.51 340	8.97 422	2.64 289	10.17 465	3.72 361	8.16 564	2.40 557	2.00 552	0.11 346	8.55 562	5.84 556

GCST	9.50 516	17.91 567	6.18 386	53.02 591	11.57 565	10.95 495	0.20 153	7.71 303	7.12 346	9.83 455	4.71 215	4.87 313	1.49 227	9.87 455	2.06 285	8.70 565	0.07 243	22.79 575	0.40 500	6.66 558	3.86 549

SGM+DAISY	17.25 559	9.46 554	22.74 547	10.11 556	11.40 564	28.98 564	13.74 563	21.15 555	16.85 510	31.39 564	34.79 560	34.05 567	24.24 564	26.23 567	19.31 542	8.79 566	7.56 589	4.88 562	3.93 568	6.07 556	9.33 566

SQANet	8.22 501	4.42 526	7.19 428	12.11 562	9.77 561	11.80 504	3.23 463	12.00 423	6.60 317	8.59 410	11.52 410	10.97 460	5.31 421	11.10 476	4.20 382	9.56 567	2.29 556	10.51 567	1.61 555	13.06 569	8.49 563

test_for_model	7.41 485	28.34 576	2.84 114	22.38 573	16.53 575	3.40 292	0.91 362	6.72 257	4.54 217	8.04 386	2.84 153	1.04 158	0.43 112	0.86 9	0.60 58	9.67 568	3.31 572	0.00 1	0.08 320	26.60 582	9.03 564

otaku	12.35 543	8.64 551	9.11 472	13.56 564	10.98 563	26.23 556	7.22 529	19.45 541	19.26 521	11.92 500	17.90 493	20.21 536	8.91 497	16.06 530	6.09 425	9.77 569	2.50 560	13.23 568	1.90 557	14.61 570	9.41 568

CAS	2.42 228	0.37 45	2.30 64	11.49 560	3.97 511	1.65 97	0.02 26	4.08 86	2.84 99	0.51 53	1.65 106	0.25 83	0.28 58	1.73 68	0.92 134	10.05 570	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.01 23	6.26 558

Ntro	12.91 544	9.95 556	10.01 485	14.12 566	12.55 568	26.31 557	6.76 521	19.04 536	22.03 538	10.23 462	16.26 471	20.22 537	10.06 505	16.81 535	7.93 451	10.16 571	2.55 562	15.19 570	2.86 559	15.27 571	9.93 571

ACVNet_2	27.45 576	30.56 580	27.90 560	20.72 571	15.55 574	37.22 575	14.00 564	49.32 590	65.88 598	43.17 581	56.99 592	51.90 580	26.98 567	21.46 557	15.38 534	10.77 572	2.85 566	23.12 576	3.62 566	20.08 576	11.47 576

ACVNet-4b	16.48 555	23.07 569	14.73 519	16.69 568	15.18 572	31.83 567	7.30 531	19.71 543	27.82 549	11.54 496	22.10 517	31.68 563	8.96 499	18.88 544	7.28 445	11.04 573	2.65 564	24.93 578	5.02 572	18.57 574	10.67 574

ACVNet_1	19.51 567	26.19 573	15.50 522	17.71 569	15.28 573	26.46 558	9.36 543	29.16 573	34.18 559	25.06 556	24.89 530	37.18 571	21.93 556	17.80 541	15.03 533	11.08 574	2.83 565	25.29 579	5.06 574	19.11 575	11.14 575

WAO-7	30.22 581	25.83 572	23.33 548	33.10 580	14.36 570	36.98 574	22.41 584	52.85 594	64.46 596	43.76 582	59.24 594	52.31 581	45.69 589	32.82 573	32.60 579	11.16 575	5.49 584	13.76 569	12.60 586	12.36 566	9.38 567

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 407	25.82 571	26.88 559	0.56 138	0.08 18	1.46 77	0.53 243	2.17 11	2.15 78	0.67 93	0.73 57	0.23 75	0.20 40	1.58 64	0.80 101	11.76 576	0.38 334	0.00 1	0.08 320	1.75 533	9.67 570

Dean	35.52 585	40.12 587	27.99 561	30.63 577	17.33 576	45.80 586	11.68 557	57.61 599	76.54 602	63.70 598	60.65 595	66.93 597	49.40 592	38.12 580	40.28 588	12.18 577	3.73 578	28.86 581	5.94 577	20.69 577	12.16 577

testlalala_base	3.54 335	0.53 137	3.53 189	2.31 408	2.22 441	4.04 354	0.61 269	6.91 264	2.73 92	2.69 171	4.17 198	1.78 190	0.51 126	2.02 85	1.08 167	13.13 578	3.23 571	0.00 1	0.35 489	16.60 572	2.27 523

MonStereo1	26.12 575	23.67 570	28.83 565	25.65 575	21.14 582	27.92 561	7.71 535	30.33 575	39.72 575	34.88 573	47.54 581	50.64 579	34.90 577	29.59 570	27.89 570	13.50 579	1.31 528	26.73 580	6.07 578	28.49 586	15.85 584

IMH-64-1	28.06 578	29.98 577	19.46 539	32.15 578	20.98 579	27.68 559	16.66 570	47.31 584	44.85 581	34.14 570	50.94 585	41.49 575	31.67 573	37.53 578	23.88 558	14.17 580	2.96 569	34.45 585	11.15 582	26.12 580	13.75 580

IMH-64	28.06 578	29.98 577	19.46 539	32.15 578	20.98 579	27.68 559	16.66 570	47.31 584	44.85 581	34.14 570	50.94 585	41.49 575	31.67 573	37.53 578	23.88 558	14.17 580	2.96 569	34.45 585	11.15 582	26.12 580	13.75 580

RainbowNet	18.69 566	27.15 575	22.03 545	18.76 570	15.00 571	27.97 562	10.17 548	27.99 569	34.19 560	15.53 527	27.53 538	25.33 549	13.80 531	19.86 549	10.59 494	14.50 582	3.57 576	23.85 577	5.03 573	18.49 573	12.41 578

IMH	30.65 582	30.30 579	21.09 543	34.89 582	21.75 584	33.16 571	16.91 575	49.53 591	52.50 585	38.41 575	55.10 591	45.13 577	40.36 584	41.57 585	25.66 564	14.74 583	3.36 574	35.43 587	11.69 584	27.31 585	14.16 583

TorneroNet-64	33.32 584	33.28 581	33.07 568	35.14 583	21.25 583	48.02 588	21.13 581	43.47 582	58.77 590	33.36 568	46.64 580	62.00 591	38.19 580	44.82 589	35.07 582	15.02 584	3.59 577	35.81 588	12.20 585	29.45 588	16.17 585

TorneroNet	36.02 588	35.25 582	36.33 575	38.44 585	22.19 585	50.72 592	24.42 587	48.39 587	54.53 587	38.03 574	53.44 589	62.83 594	44.79 588	47.68 592	42.11 591	15.69 585	3.97 579	37.25 589	15.05 588	30.83 590	18.40 590

LVE	35.84 587	41.54 588	36.25 573	33.36 581	18.92 577	53.05 594	27.99 588	53.17 597	64.93 597	47.63 586	61.58 596	54.25 585	38.72 581	38.72 581	35.50 584	16.36 586	6.23 586	31.51 584	14.04 587	25.01 579	18.07 589

PWCK	31.62 583	45.59 589	49.67 585	30.49 576	7.80 553	42.91 582	29.73 589	45.45 583	44.44 580	47.41 585	36.92 565	47.86 578	26.79 566	41.90 586	33.36 580	22.77 587	4.56 582	29.89 582	5.13 575	29.43 587	10.36 573

WAO-8	38.93 589	36.84 584	23.97 550	43.96 586	24.48 587	45.73 584	22.62 585	53.10 595	75.66 600	53.86 592	66.14 600	62.39 592	55.11 596	43.01 587	40.67 589	22.98 588	7.22 587	37.53 590	19.49 590	27.04 584	16.83 586

Venus	38.93 589	36.84 584	23.97 550	43.96 586	24.48 587	45.73 584	22.62 585	53.10 595	75.66 600	53.86 592	66.17 601	62.39 592	55.11 596	43.01 587	40.67 589	22.98 588	7.22 587	37.53 590	19.49 590	27.02 583	16.83 586

WAO-6	35.59 586	37.89 586	17.67 532	37.86 584	24.46 586	37.85 576	21.49 582	49.01 589	67.96 599	44.22 583	48.08 582	53.02 582	53.39 594	33.67 574	36.83 585	26.05 590	7.83 590	43.19 592	21.76 592	30.18 589	19.37 591

UNDER WATER	45.99 591	49.80 591	68.56 593	49.99 590	32.13 590	55.35 596	39.50 592	41.12 581	52.90 586	50.69 588	45.18 577	67.79 599	58.75 599	51.93 597	50.97 595	30.59 591	14.03 592	51.66 594	37.15 593	40.27 592	31.35 592

DLNR-FE	24.96 573	51.28 592	90.78 602	97.84 609	97.06 608	1.40 70	0.12 104	23.22 563	3.55 149	1.21 139	2.93 159	0.72 143	0.32 74	7.09 289	2.60 321	38.66 592	1.33 535	0.00 1	0.29 467	77.21 605	1.68 452

DLNR_Zeroshot_test	24.96 573	51.28 592	90.69 601	97.84 609	97.22 610	1.40 70	0.12 104	23.19 562	3.55 149	1.21 139	2.95 161	0.72 143	0.31 67	7.09 289	2.61 322	38.70 593	1.32 529	0.00 1	0.29 467	77.04 604	1.68 452

UNDER WATER-64	46.01 592	48.25 590	68.05 592	44.59 588	28.11 589	57.02 597	43.78 595	40.20 579	48.80 583	52.08 591	42.95 575	67.22 598	57.71 598	48.98 594	49.57 594	40.01 594	17.98 593	52.15 595	39.41 595	38.99 591	34.41 593

notaker	48.05 593	55.94 594	50.90 586	56.89 594	40.29 591	38.96 578	33.86 591	47.82 586	55.70 588	57.55 594	57.48 593	60.22 589	59.71 600	54.64 598	43.27 592	41.13 595	19.86 594	57.61 596	37.79 594	50.95 594	40.33 594

JetRed	61.44 598	61.87 599	83.02 597	46.49 589	56.73 598	83.63 600	65.09 599	59.75 601	64.22 595	69.50 602	69.26 602	66.24 596	47.62 590	61.80 599	74.60 604	45.99 596	66.40 602	46.67 593	45.27 597	63.49 598	51.22 598

TCMNet-wrong-test	67.37 600	85.99 605	81.87 596	95.65 606	94.75 607	89.54 603	85.95 603	52.26 593	35.23 567	51.69 590	62.14 598	60.40 590	40.29 583	77.33 604	64.52 600	48.91 597	9.04 591	69.84 602	68.02 601	91.10 610	82.88 607

KSHMR	56.07 596	64.25 600	40.47 579	74.89 597	49.63 596	49.42 590	45.46 596	57.71 600	63.52 594	61.65 597	61.67 597	71.88 600	47.67 591	51.47 596	44.57 593	54.67 598	62.25 600	66.31 600	54.18 600	53.03 597	46.75 597

ktn	49.32 594	58.11 595	40.16 578	59.92 595	43.22 593	49.79 591	42.99 594	48.56 588	60.67 592	51.59 589	54.51 590	55.34 586	52.65 593	47.92 593	37.91 586	57.88 599	24.79 595	63.00 599	43.57 596	52.51 595	41.31 595

DPSimNet_ROB	54.45 595	65.73 601	47.00 582	54.49 592	46.37 595	55.34 595	56.47 598	56.18 598	59.04 591	64.57 600	51.76 587	64.01 595	54.49 595	47.54 591	67.21 601	63.21 600	27.86 598	58.04 597	51.28 599	46.61 593	51.87 599

HanzoNet	57.16 597	60.12 598	60.00 589	55.77 593	42.11 592	51.98 593	41.93 593	52.07 592	61.47 593	65.98 601	65.90 599	72.11 601	70.14 601	71.11 601	61.13 599	64.31 601	34.72 599	62.27 598	50.86 598	52.83 596	46.33 596

xxxxx1	85.58 605	90.37 606	96.61 606	76.69 598	80.77 599	97.50 608	96.92 609	85.57 603	88.66 604	88.63 604	91.64 605	94.27 607	93.09 606	90.03 607	91.91 606	70.77 602	70.62 603	73.61 604	81.26 605	72.90 600	79.86 602

tt_ll	85.58 605	90.37 606	96.61 606	76.69 598	80.77 599	97.50 608	96.92 609	85.57 603	88.66 604	88.63 604	91.64 605	94.27 607	93.09 606	90.03 607	91.91 606	70.77 602	70.62 603	73.61 604	81.26 605	72.90 600	79.86 602

ff	85.58 605	90.37 606	96.61 606	76.69 598	80.77 599	97.50 608	96.92 609	85.57 603	88.66 604	88.63 604	91.64 605	94.27 607	93.09 606	90.03 607	91.91 606	70.77 602	70.62 603	73.61 604	81.26 605	72.90 600	79.86 602

USTest	87.45 608	75.67 603	64.78 591	81.43 604	83.22 603	99.90 614	99.97 613	99.47 613	99.59 611	98.27 610	99.02 612	90.91 606	98.36 611	83.71 605	98.28 612	79.81 605	95.66 607	69.62 601	73.61 604	75.15 603	82.65 606

MADNet++	82.81 601	81.73 604	74.64 595	87.71 605	82.67 602	93.35 604	70.27 600	86.39 606	82.88 603	93.51 609	86.62 603	86.40 605	81.37 605	88.21 606	88.63 605	86.59 606	84.23 606	72.14 603	68.69 602	78.88 606	81.36 605

tt	83.10 602	0.43 74	99.97 613	79.27 603	93.14 606	100.00 615	100.00 615	100.00 618	99.89 612	60.55 596	48.44 583	99.98 617	99.96 614	99.98 617	100.00 618	91.80 607	99.82 613	73.67 607	73.25 603	86.43 607	55.39 600

RSGM-EC	84.07 603	60.08 596	47.30 583	78.04 601	83.24 604	89.06 601	90.58 604	91.67 607	94.51 607	90.71 607	97.35 609	83.66 603	79.39 603	76.44 602	73.59 602	92.77 608	97.43 608	88.12 608	92.47 608	88.22 608	86.76 608

acva	84.07 603	60.08 596	47.30 583	78.04 601	83.24 604	89.06 601	90.58 604	91.67 607	94.51 607	90.71 607	97.35 609	83.66 603	79.39 603	76.44 602	73.59 602	92.77 608	97.43 608	88.12 608	92.47 608	88.22 608	86.76 608

LRCNet_RVC	66.47 599	66.44 602	69.02 594	71.60 596	54.27 597	32.21 569	2.93 451	63.19 602	21.83 536	82.02 603	90.16 604	83.59 602	72.13 602	69.45 600	53.25 598	95.47 610	64.21 601	95.15 610	95.27 610	72.59 599	74.60 601

Anonymous_1	99.01 612	99.91 611	99.85 612	97.31 608	99.09 612	100.00 615	100.00 615	99.59 615	99.96 613	99.29 615	99.86 613	99.55 614	99.99 615	99.30 612	99.76 613	95.67 611	99.58 612	97.24 611	98.56 612	97.36 611	98.34 611

DPSM_ROB	99.94 617	100.00 615	100.00 617	99.74 612	100.00 615	100.00 615	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 617	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 618	100.00 618	99.08 612	100.00 616	100.00 614	100.00 617	99.98 614	99.94 613

DPSM	99.94 617	100.00 615	100.00 617	99.74 612	100.00 615	100.00 615	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 617	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 618	100.00 618	99.08 612	100.00 616	100.00 614	100.00 617	99.98 614	99.94 613

MEDIAN_ROB	98.44 610	99.70 610	99.34 610	97.13 607	97.06 608	96.94 606	95.91 608	97.71 611	97.33 610	98.78 613	98.91 611	99.19 612	98.13 610	96.94 610	96.99 611	99.97 614	99.18 611	100.00 614	99.99 615	99.70 613	99.83 612

HaxPig	98.85 611	99.94 612	95.36 604	99.99 614	99.98 613	94.12 605	94.52 606	99.12 612	99.96 613	99.96 616	99.99 614	99.98 617	99.89 613	98.16 611	96.14 610	99.98 615	99.99 615	100.00 614	99.99 615	99.99 616	99.95 615

PML	97.69 609	100.00 615	96.50 605	97.85 611	97.35 611	99.77 613	99.36 612	96.92 609	96.34 609	100.00 617	96.52 608	97.41 611	99.61 612	100.00 618	95.46 609	99.99 616	97.44 610	100.00 614	96.08 611	99.13 612	88.02 610

DGTPSM_ROB	99.90 615	100.00 615	99.99 614	99.99 614	100.00 615	100.00 615	100.00 615	99.98 616	100.00 615	98.37 611	100.00 615	99.81 615	100.00 616	99.97 614	99.99 615	99.99 616	100.00 616	100.00 614	100.00 617	100.00 617	99.99 616

RAFT-FEzeroshot	100.00 619	100.00 615	100.00 617	100.00 617	100.00 615	100.00 615	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 617	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 618	100.00 618	100.00 618	100.00 616	100.00 614	100.00 617	100.00 617	100.00 619

RAFT-FE	100.00 619	100.00 615	100.00 617	100.00 617	100.00 615	100.00 615	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 617	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 618	100.00 618	100.00 618	100.00 616	100.00 614	100.00 617	100.00 617	100.00 619

FlowAnything	100.00 619	100.00 615	100.00 617	100.00 617	100.00 615	100.00 615	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 617	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 618	100.00 618	100.00 618	100.00 616	100.00 614	100.00 617	100.00 617	100.00 619

ccccc		96.47 609		100.00 617	100.00 615	97.29 607		99.52 614		99.28 614		99.32 613		99.92 613		100.00 618	100.00 616	99.95 613	99.77 614	100.00 617

Selective-RAFT-Error	100.00 619	100.00 615	100.00 617	100.00 617	100.00 615	100.00 615	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 617	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 618	100.00 618	100.00 618	100.00 616	100.00 614	100.00 617	100.00 617	100.00 619

CasAABBNet	100.00 619	100.00 615	100.00 617	100.00 617	100.00 615	100.00 615	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 617	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 618	100.00 618	100.00 618	100.00 616	100.00 614	100.00 617	100.00 617	100.00 619

test_example2	99.38 613	99.98 614	99.99 614	100.00 617	99.98 613	99.73 612	99.99 614	96.99 610	100.00 615	100.00 617	100.00 615	96.49 610	96.74 609	99.97 614	99.96 614	100.00 618	99.97 614	98.68 612	99.11 613	100.00 617	100.00 619

LSM0	100.00 619	100.00 615	100.00 617	100.00 617	100.00 615	100.00 615	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 617	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 618	100.00 618	100.00 618	100.00 616	100.00 614	100.00 617	100.00 617	99.99 616

DPSMNet_ROB	99.90 615	100.00 615	99.99 614	99.99 614	100.00 615	100.00 615	100.00 615	99.98 616	100.00 615	98.37 611	100.00 615	99.81 615	100.00 616	99.97 614	99.99 615	100.00 618	100.00 616	100.00 614	100.00 617	100.00 617	99.99 616

AVERAGE_ROB	99.63 614	99.96 613	98.88 609	100.00 617	100.00 615	98.16 611	95.64 607	100.00 618	100.00 615	100.00 617	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 618	99.99 615	100.00 618	100.00 616	100.00 614	100.00 617	100.00 617	100.00 619

Low-res two-view benchmark