Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

GEAStereo	0.55 135	0.17 107	1.02 64	0.79 492	0.97 509	1.12 153	0.00 1	1.12 77	0.66 60	0.41 179	0.03 79	0.01 1	0.03 91	0.46 93	0.74 329	0.06 510	1.05 513	0.00 1	0.00 1	0.17 421	2.11 551

GSStereo	0.72 203	0.17 107	1.02 64	0.69 469	0.97 509	1.12 153	0.00 1	4.07 327	1.22 235	0.35 156	0.03 79	0.01 1	0.03 91	0.46 93	0.74 329	0.03 485	0.93 473	0.00 1	0.30 527	0.17 421	2.11 551

GS-Stereo							0.00 1	4.07 327	1.22 235	0.35 156	0.03 79	0.01 1	0.03 91	0.46 93	0.74 329	0.03 485	0.93 473	0.00 1	0.30 527	0.17 421	2.11 551

gasm-f	0.61 159	0.29 219	1.50 110	0.79 492	1.14 528	1.13 160	0.11 363	1.12 77	0.66 60	0.41 179	0.02 2	0.01 1	0.08 201	0.69 178	0.81 341	0.06 510	1.05 513	0.00 1	0.00 1	0.23 457	2.11 551

FlowAnything_test	0.14 2	0.15 77	0.40 2	0.01 13	0.01 100	1.12 153	0.00 1	0.63 40	0.21 4	0.09 52	0.03 79	0.01 1	0.00 1	0.06 2	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 274	0.04 55

S2M2_XL	0.08 1	0.29 219	0.54 11	0.07 203	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 9	0.09 1	0.01 5	0.02 2	0.01 1	0.00 1	0.09 5	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.37 59	0.08 14	0.72 17	0.15 284	0.26 378	1.10 143	0.02 178	1.58 96	0.88 129	0.19 101	0.04 104	0.01 1	0.06 168	0.32 55	0.15 72	0.00 1	0.74 425	0.00 1	0.00 1	0.09 308	1.06 449

RSM++	0.35 50	0.18 117	0.88 32	0.63 452	0.47 436	0.44 34	0.00 1	1.41 87	1.20 222	0.05 33	0.02 2	0.01 1	0.07 187	0.33 60	0.18 94	0.01 443	0.02 266	0.00 1	0.17 445	0.14 382	0.73 397

EGLCR-Stereo	0.64 175	0.12 58	1.52 113	0.74 482	0.75 485	1.83 417	0.54 475	2.79 187	0.67 63	0.66 226	0.04 104	0.01 1	0.02 54	0.77 194	0.45 245	0.00 1	0.71 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 457

MS-F	0.23 11	0.06 1	0.46 5	0.01 13	0.00 1	0.56 45	0.00 1	0.24 3	0.79 88	0.00 1	0.02 2	0.02 10	0.02 54	0.30 46	0.29 165	0.00 1	0.55 389	0.00 1	0.23 487	0.00 1	1.04 444

LCMNet	0.31 39	0.06 1	0.51 9	0.03 111	0.00 1	1.14 170	0.00 1	0.50 25	0.80 97	0.14 73	0.02 2	0.02 10	0.05 144	0.58 139	0.55 288	0.00 1	0.55 389	0.00 1	0.20 465	0.00 1	1.08 451

CSFM-Stereo	0.28 29	0.07 6	0.41 3	0.02 69	0.00 1	1.12 153	0.00 1	0.38 15	0.80 97	0.01 5	0.02 2	0.02 10	0.04 119	0.37 66	0.46 254	0.00 1	0.56 393	0.00 1	0.19 459	0.00 1	1.12 454

Zero-FE251	0.40 76	0.14 73	1.87 201	0.23 333	0.14 309	1.03 91	0.03 236	0.57 35	0.26 12	1.33 333	0.02 2	0.02 10	0.01 18	0.38 70	0.34 196	0.00 1	0.59 404	0.00 1	0.00 1	0.01 44	1.09 453

Wavelet-MonSter	0.33 46	0.08 14	1.15 81	0.03 111	0.02 168	0.92 71	0.00 1	0.24 3	0.71 69	0.26 134	0.02 2	0.02 10	0.02 54	0.56 131	0.54 285	0.00 1	0.94 484	0.00 1	0.25 503	0.00 1	0.81 410

Replicate-Monster	0.60 155	0.15 77	6.18 515	0.01 13	0.14 309	1.02 87	0.00 1	0.68 42	0.93 149	0.18 93	0.02 2	0.02 10	0.00 1	0.56 131	0.23 131	0.11 525	1.02 509	0.00 1	0.12 413	0.01 44	0.66 373

AdaDepth	0.35 50	0.14 73	1.78 168	0.05 164	0.03 192	1.30 250	0.01 79	0.39 16	0.80 97	0.11 60	0.03 79	0.02 10	0.08 201	0.68 175	0.13 56	0.00 1	0.75 428	0.00 1	0.18 452	0.01 44	0.56 354

GASTEREO	0.78 218	0.74 379	1.19 85	0.88 505	1.25 534	1.08 128	0.03 236	3.88 293	1.28 274	0.15 76	0.02 2	0.02 10	0.28 309	1.03 226	0.49 269	0.02 471	0.95 486	0.00 1	0.31 533	0.08 286	1.90 540

MSCF	0.77 215	0.71 371	1.22 88	0.88 505	1.26 535	1.07 120	0.03 236	3.87 288	1.29 282	0.06 37	0.02 2	0.02 10	0.24 296	1.02 223	0.47 265	0.02 471	0.95 486	0.00 1	0.31 533	0.09 308	1.90 540

qwe	0.39 68	0.10 34	1.00 62	0.01 13	0.08 263	1.03 91	0.00 1	1.89 132	0.94 155	0.23 123	0.19 201	0.02 10	0.01 18	0.43 86	0.10 30	0.00 1	0.92 465	0.00 1	0.23 487	0.00 1	0.52 340

2.25w	0.41 78	0.10 34	1.07 70	0.02 69	0.00 1	1.04 98	0.00 1	2.10 151	0.93 149	0.20 109	0.02 2	0.02 10	0.01 18	0.53 123	0.33 185	0.00 1	0.96 490	0.00 1	0.27 515	0.00 1	0.67 377

4w-stereo	0.40 76	0.07 6	1.09 75	0.01 13	0.13 303	0.80 53	0.00 1	1.75 119	0.96 167	0.21 115	0.02 2	0.02 10	0.05 144	0.52 118	0.31 175	0.00 1	0.93 473	0.00 1	0.28 523	0.00 1	0.74 400

2.5w	0.43 90	0.11 48	1.06 69	0.01 13	0.00 1	1.05 108	0.00 1	2.59 173	0.98 176	0.20 109	0.02 2	0.02 10	0.02 54	0.41 78	0.14 65	0.00 1	1.02 509	0.00 1	0.27 515	0.00 1	0.76 403

2.75w_new	0.45 95	0.11 48	1.02 64	0.02 69	0.08 263	1.03 91	0.00 1	2.60 174	0.93 149	0.22 119	0.04 104	0.02 10	0.03 91	0.66 171	0.32 182	0.00 1	0.95 486	0.00 1	0.24 500	0.00 1	0.63 368

3.25w_new	0.37 59	0.10 34	0.92 46	0.02 69	0.09 274	1.02 87	0.00 1	1.86 129	0.96 167	0.15 76	0.06 133	0.02 10	0.02 54	0.30 46	0.14 65	0.00 1	0.91 461	0.00 1	0.20 465	0.00 1	0.67 377

3.25w	0.37 59	0.10 34	0.92 46	0.02 69	0.09 274	1.02 87	0.00 1	1.86 129	0.96 167	0.15 76	0.06 133	0.02 10	0.02 54	0.30 46	0.14 65	0.00 1	0.91 461	0.00 1	0.20 465	0.00 1	0.67 377

3.75w	0.35 50	0.07 6	0.90 39	0.01 13	0.01 100	1.15 174	0.00 1	1.93 138	0.94 155	0.21 115	0.03 79	0.02 10	0.02 54	0.37 66	0.15 72	0.00 1	0.91 461	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.19 209

3.5w_stereo	0.30 36	0.09 21	0.83 26	0.02 69	0.01 100	1.03 91	0.00 1	1.77 120	0.99 180	0.01 5	0.08 152	0.02 10	0.03 91	0.30 46	0.11 37	0.00 1	0.58 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 209

monsterstereo	0.49 105	0.15 77	1.07 70	0.06 186	0.00 1	1.07 120	0.00 1	3.55 244	0.86 120	0.39 168	0.02 2	0.02 10	0.02 54	0.45 91	0.42 237	0.00 1	1.08 522	0.00 1	0.33 535	0.00 1	0.33 287

IGEV	0.23 11	0.07 6	0.46 5	0.01 13	0.00 1	1.10 143	0.01 79	0.37 14	0.87 123	0.22 119	0.02 2	0.02 10	0.02 54	0.18 13	0.31 175	0.00 1	0.57 395	0.00 1	0.19 459	0.00 1	0.19 209

LG-Stereo_L2	0.25 16	0.20 158	0.81 24	0.20 317	0.15 320	1.04 98	0.15 382	0.62 38	0.53 38	0.09 52	0.02 2	0.02 10	0.00 1	0.23 23	0.23 131	0.00 1	0.55 389	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.20 229

LG-Stereo_L1	0.24 14	0.20 158	0.85 29	0.20 317	0.15 320	0.34 11	0.13 373	0.86 62	0.80 97	0.08 48	0.02 2	0.02 10	0.00 1	0.22 20	0.23 131	0.00 1	0.57 395	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.19 209

MLG-Stereo_test3	0.25 16	0.15 77	0.85 29	0.28 362	0.17 328	1.08 128	0.00 1	0.51 26	0.87 123	0.23 123	0.06 133	0.02 10	0.01 18	0.04 1	0.03 4	0.00 1	0.51 379	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.16 188

GREAT-IGEV	0.63 169	0.27 205	1.97 221	0.43 393	1.32 538	1.14 170	0.06 321	0.43 19	0.73 75	0.37 160	0.56 300	0.02 10	0.07 187	0.53 123	0.63 306	0.05 500	1.44 563	0.00 1	0.20 465	0.12 356	2.36 561

SCV	0.84 235	0.41 270	1.65 136	0.79 492	1.05 522	0.45 35	0.05 293	5.81 494	1.24 243	0.47 193	0.02 2	0.02 10	0.05 144	0.78 197	0.46 254	0.00 1	0.83 445	0.00 1	0.39 547	0.27 483	2.08 548

dual_stereo	0.63 169	0.07 6	0.80 21	0.29 364	0.98 513	0.37 24	0.02 178	4.03 323	1.20 222	0.10 55	0.06 133	0.02 10	0.04 119	1.13 228	0.32 182	0.00 1	1.26 552	0.00 1	0.13 416	0.00 1	1.80 528

IGEV-Stereo++	0.42 82	0.07 6	0.79 20	0.17 293	0.28 390	1.13 160	0.00 1	1.98 140	0.41 25	0.31 150	0.04 104	0.02 10	0.03 91	0.56 131	0.30 173	0.00 1	0.73 423	0.00 1	0.00 1	0.04 213	1.55 494

rvit_stereo_0075_2	0.45 95	0.19 148	3.21 382	0.02 69	0.00 1	1.10 143	0.02 178	1.92 137	1.22 235	0.18 93	0.09 156	0.02 10	0.05 144	0.59 150	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.27 265

AIO-Stereo	0.51 112	0.22 173	0.87 31	0.56 429	0.70 480	0.45 35	0.01 79	1.89 132	1.27 267	0.21 115	0.02 2	0.02 10	0.06 168	0.44 89	0.45 245	0.03 485	0.78 432	0.00 1	0.63 564	0.08 286	1.50 486

AEACV	0.64 175	0.08 14	1.46 104	0.72 475	0.96 508	1.22 207	0.00 1	1.90 134	0.67 63	0.54 216	0.07 145	0.02 10	0.73 400	0.63 161	0.28 161	0.01 443	0.92 465	0.00 1	0.36 542	0.09 308	2.04 547

Selective-IGEV	0.51 112	0.13 65	1.41 102	0.72 475	0.62 469	0.38 25	0.04 272	2.58 172	1.21 231	0.19 101	0.02 2	0.02 10	0.06 168	0.48 100	0.46 254	0.01 443	0.80 436	0.00 1	0.09 395	0.07 274	0.91 429

AnonymousM	0.48 103	0.11 48	1.03 68	0.06 186	0.01 100	1.10 143	0.03 236	1.91 135	1.37 317	0.25 130	0.04 104	0.02 10	0.24 296	0.56 131	0.33 185	0.00 1	0.43 366	1.91 569	0.00 1	0.01 44	0.22 239

HiDET	0.30 36	0.06 1	0.54 11	0.02 69	0.00 1	1.13 160	0.00 1	0.62 38	0.80 97	0.01 5	0.02 2	0.03 42	0.04 119	0.58 139	0.51 277	0.00 1	0.48 373	0.00 1	0.19 459	0.00 1	0.98 437

DLNR-FE	23.34 595	50.30 600	88.66 603	97.22 614	95.16 612	1.20 194	0.00 1	20.93 588	0.64 56	0.06 37	0.02 2	0.03 42	0.02 54	4.49 367	0.25 146	32.41 599	0.96 490	0.00 1	0.27 515	72.72 607	1.47 483

252Zero-FE	0.35 50	0.11 48	0.89 35	0.02 69	0.12 298	0.35 19	0.00 1	0.39 16	1.27 267	1.18 310	0.04 104	0.03 42	0.00 1	0.35 64	0.46 254	0.00 1	1.00 504	0.00 1	0.30 527	0.01 44	0.50 335

4.25_new	0.39 68	0.10 34	0.89 35	0.02 69	0.01 100	1.06 114	0.00 1	1.80 123	0.95 160	0.29 144	0.11 165	0.03 42	0.05 144	0.51 113	0.31 175	0.00 1	0.96 490	0.00 1	0.23 487	0.00 1	0.55 349

4.5w_new	0.39 68	0.10 34	0.89 35	0.02 69	0.01 100	1.06 114	0.00 1	1.80 123	0.95 160	0.29 144	0.11 165	0.03 42	0.05 144	0.51 113	0.31 175	0.00 1	0.96 490	0.00 1	0.23 487	0.00 1	0.55 349

4.5_new	0.37 59	0.08 14	0.91 41	0.03 111	0.01 100	0.94 77	0.00 1	1.73 114	0.98 176	0.28 140	0.17 184	0.03 42	0.01 18	0.54 126	0.10 30	0.00 1	0.97 498	0.00 1	0.13 416	0.00 1	0.51 337

4.5w-stereo	0.37 59	0.08 14	0.91 41	0.03 111	0.01 100	0.94 77	0.00 1	1.73 114	0.98 176	0.28 140	0.17 184	0.03 42	0.01 18	0.54 126	0.10 30	0.00 1	0.97 498	0.00 1	0.13 416	0.00 1	0.51 337

4.25w-stereo	0.39 68	0.10 34	0.89 35	0.02 69	0.01 100	1.06 114	0.00 1	1.80 123	0.95 160	0.29 144	0.11 165	0.03 42	0.05 144	0.51 113	0.31 175	0.00 1	0.96 490	0.00 1	0.23 487	0.00 1	0.55 349

3w_stereo	0.41 78	0.09 21	1.15 81	0.03 111	0.09 274	0.79 52	0.00 1	2.32 158	0.94 155	0.16 82	0.02 2	0.03 42	0.03 91	0.48 100	0.29 165	0.00 1	0.98 503	0.00 1	0.21 476	0.00 1	0.58 360

2w_stereo	0.38 67	0.09 21	0.97 58	0.01 13	0.00 1	0.99 84	0.00 1	2.70 179	0.90 140	0.22 119	0.04 104	0.03 42	0.08 201	0.30 46	0.14 65	0.00 1	0.67 411	0.00 1	0.14 420	0.00 1	0.24 247

1w_stereo	0.41 78	0.07 6	0.46 5	0.02 69	0.00 1	1.04 98	0.00 1	3.62 254	0.89 134	0.31 150	0.02 2	0.03 42	0.28 309	0.29 41	0.23 131	0.00 1	0.57 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 276

monsters	0.42 82	0.14 73	0.92 46	0.01 13	0.12 298	1.06 114	0.00 1	2.03 145	0.91 142	0.31 150	0.02 2	0.03 42	0.03 91	0.66 171	0.40 232	0.00 1	0.94 484	0.00 1	0.30 527	0.00 1	0.51 337

LGtest1	0.19 6	0.18 117	0.41 3	0.01 13	0.10 285	0.40 28	0.00 1	0.56 33	0.93 149	0.32 153	0.06 133	0.03 42	0.00 1	0.14 8	0.27 158	0.00 1	0.18 332	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.16 188

S2M2_L	0.17 5	0.18 117	0.83 26	0.02 69	0.01 100	0.32 9	0.01 79	0.52 27	0.78 84	0.00 1	0.14 178	0.03 42	0.01 18	0.37 66	0.16 82	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
999	0.56 141	0.38 259	1.07 70	0.01 13	0.00 1	1.31 255	0.10 359	0.44 20	0.80 97	0.02 11	0.32 240	0.03 42	0.02 54	5.80 441	0.60 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 407	0.11 144

WCG-NET	0.36 56	0.45 279	0.92 46	0.02 69	0.00 1	0.91 70	0.05 293	0.77 54	1.28 274	0.30 147	0.43 276	0.03 42	0.13 252	0.48 100	0.20 110	0.00 1	0.93 473	0.00 1	0.00 1	0.14 382	0.16 188

rvit_stereo_0081	0.26 19	0.24 183	0.80 21	0.00 1	0.00 1	0.73 48	0.01 79	1.39 85	1.43 329	0.11 60	0.02 2	0.03 42	0.02 54	0.28 35	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 15

rvit_stereo_0082	0.26 19	0.24 183	0.80 21	0.00 1	0.00 1	0.73 48	0.01 79	1.39 85	1.43 329	0.11 60	0.02 2	0.03 42	0.02 54	0.28 35	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 15

RSM	0.36 56	0.16 95	0.82 25	0.59 437	0.49 439	0.42 30	0.00 1	1.56 95	1.20 222	0.19 101	0.02 2	0.03 42	0.06 168	0.34 62	0.19 104	0.01 443	0.10 318	0.00 1	0.15 425	0.10 323	0.68 384

DLNR_Zeroshot_test	23.30 594	50.27 599	88.62 602	97.23 615	94.59 611	1.20 194	0.00 1	20.92 587	0.64 56	0.06 37	0.02 2	0.03 42	0.02 54	4.50 370	0.25 146	32.51 600	0.96 490	0.00 1	0.27 515	72.47 606	1.47 483

sCroCo_RVC	0.27 25	0.19 148	2.20 265	0.02 69	0.00 1	0.13 3	0.04 272	1.15 79	0.89 134	0.15 76	0.07 145	0.03 42	0.04 119	0.39 73	0.05 7	0.00 1	0.07 304	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.01 15

Monster-pub-mixall	0.27 25	0.17 107	0.74 18	0.01 13	0.01 100	0.35 19	0.01 79	0.42 18	0.31 17	0.17 87	0.02 2	0.04 63	0.00 1	1.16 230	0.44 240	0.00 1	1.01 506	0.00 1	0.15 425	0.01 44	0.44 327

asda	0.39 68	0.11 48	0.90 39	0.02 69	0.01 100	1.13 160	0.00 1	1.80 123	0.95 160	0.23 123	0.07 145	0.04 63	0.08 201	0.52 118	0.12 45	0.00 1	0.97 498	0.00 1	0.22 481	0.00 1	0.67 377

asd	0.29 30	0.09 21	1.00 62	0.02 69	0.07 250	1.04 98	0.00 1	0.30 7	0.92 144	0.22 119	0.13 176	0.04 63	0.05 144	0.46 93	0.13 56	0.00 1	0.78 432	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.62 366

MLG-Stereo	0.29 30	0.10 34	0.98 60	0.06 186	0.20 343	1.04 98	0.00 1	0.58 36	1.61 367	0.13 72	0.06 133	0.04 63	0.01 18	0.07 4	0.09 21	0.00 1	0.69 414	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.14 167

SGD-Stereo	0.14 2	0.12 58	0.31 1	0.06 186	0.00 1	1.03 91	0.00 1	0.29 6	0.78 84	0.01 5	0.02 2	0.04 63	0.01 18	0.13 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 33

fffft	0.31 39	0.31 229	0.88 32	0.02 69	0.00 1	0.92 71	0.01 79	1.72 112	0.80 97	0.02 11	0.03 79	0.04 63	0.01 18	0.41 78	0.34 196	0.00 1	0.04 284	0.00 1	0.00 1	0.19 436	0.39 310
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 19	0.48 295	0.92 46	0.03 111	0.00 1	1.05 108	0.05 293	0.52 27	0.83 116	0.08 48	0.03 79	0.04 63	0.02 54	0.41 78	0.29 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 368	0.43 326

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 448	20.09 591	11.97 561	0.09 234	0.00 1	0.46 37	0.05 293	0.49 24	0.50 36	0.17 87	0.03 79	0.04 63	0.00 1	0.14 8	0.45 245	0.00 1	0.35 361	0.00 1	0.06 378	0.07 274	1.12 454

MGS-Stereo	0.35 50	0.20 158	1.15 81	0.04 147	0.00 1	0.52 44	0.01 79	0.52 27	0.80 97	0.03 18	2.86 472	0.04 63	0.03 91	0.28 35	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 525	0.00 1

IGEV++	0.76 211	0.41 270	1.49 109	0.75 486	0.88 498	0.38 25	0.03 236	5.40 468	0.75 79	0.25 130	0.07 145	0.04 63	0.16 267	0.81 208	0.36 205	0.00 1	1.17 547	0.00 1	0.04 367	0.14 382	1.96 545

MyStereo07	0.53 124	0.51 306	1.58 124	0.03 111	0.34 412	1.66 394	0.02 178	1.68 109	1.34 303	0.53 215	0.02 2	0.04 63	0.11 234	0.74 189	0.26 155	0.00 1	1.19 549	0.00 1	0.18 452	0.03 179	0.37 298

ff7	0.51 112	0.26 195	1.81 179	0.19 302	0.25 369	1.08 128	0.01 79	0.71 45	1.36 311	0.47 193	0.02 2	0.04 63	0.08 201	0.79 199	0.18 94	0.00 1	0.92 465	0.00 1	0.15 425	0.10 323	1.76 518

ffff	0.51 112	0.26 195	1.81 179	0.19 302	0.25 369	1.08 128	0.01 79	0.71 45	1.36 311	0.47 193	0.02 2	0.04 63	0.08 201	0.79 199	0.18 94	0.00 1	0.92 465	0.00 1	0.15 425	0.10 323	1.76 518

11t	0.51 112	0.26 195	1.81 179	0.19 302	0.25 369	1.08 128	0.01 79	0.71 45	1.36 311	0.47 193	0.02 2	0.04 63	0.08 201	0.79 199	0.18 94	0.00 1	0.92 465	0.00 1	0.15 425	0.10 323	1.76 518

CASnet	0.21 10	0.22 173	0.95 53	0.01 13	0.00 1	0.87 63	0.01 79	0.55 32	0.88 129	0.16 82	0.03 79	0.04 63	0.02 54	0.39 73	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.01 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.54 128	0.26 195	1.62 128	0.47 407	0.60 460	1.08 128	0.01 79	1.01 74	1.37 317	0.49 205	0.02 2	0.04 63	0.09 217	0.73 187	0.15 72	0.00 1	0.82 443	0.00 1	0.16 436	0.10 323	1.83 530

CroCo-Stereo Lap2	0.42 82	0.75 382	1.76 162	0.03 111	0.00 1	0.33 10	0.01 79	3.75 266	0.81 105	0.02 11	0.03 79	0.04 63	0.07 187	0.52 118	0.23 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 274	0.03 48

ccc-4	0.51 112	0.26 195	1.81 179	0.19 302	0.25 369	1.08 128	0.01 79	0.71 45	1.36 311	0.47 193	0.02 2	0.04 63	0.08 201	0.79 199	0.18 94	0.00 1	0.92 465	0.00 1	0.15 425	0.10 323	1.76 518

IGEV-Stereo	0.54 128	0.26 195	1.62 128	0.47 407	0.61 461	1.08 128	0.01 79	1.00 71	1.37 317	0.49 205	0.02 2	0.04 63	0.09 217	0.73 187	0.16 82	0.00 1	0.82 443	0.00 1	0.16 436	0.10 323	1.83 530
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sAnonymous2	0.50 108	0.60 342	4.41 458	0.01 13	0.00 1	0.34 11	0.08 339	2.33 159	1.09 193	0.03 18	0.06 133	0.04 63	0.10 225	0.29 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 382	0.35 293

CroCo_RVC	0.50 108	0.60 342	4.41 458	0.01 13	0.00 1	0.34 11	0.08 339	2.33 159	1.09 193	0.03 18	0.06 133	0.04 63	0.10 225	0.29 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 382	0.35 293

CREStereo	0.29 30	0.19 148	0.91 41	0.00 1	0.01 100	1.24 216	0.01 79	1.31 81	0.99 180	0.17 87	0.17 184	0.04 63	0.00 1	0.56 131	0.14 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 33
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
DIP-Stereo	0.68 187	0.35 248	1.76 162	0.08 215	0.00 1	1.46 316	0.01 79	6.53 526	1.71 396	0.91 260	0.11 165	0.04 63	0.19 281	0.19 14	0.09 21	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.17 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MonStereo	0.42 82	0.09 21	0.95 53	0.01 13	0.07 250	0.51 40	0.00 1	2.61 175	0.82 112	0.10 55	0.02 2	0.05 86	0.01 18	0.58 139	0.37 216	0.00 1	0.93 473	0.00 1	0.34 538	0.00 1	0.88 422

Monster-pub-eth3d	0.42 82	0.09 21	0.95 53	0.01 13	0.06 235	0.51 40	0.00 1	2.62 177	0.82 112	0.11 60	0.02 2	0.05 86	0.01 18	0.59 150	0.37 216	0.00 1	0.93 473	0.00 1	0.34 538	0.00 1	0.88 422

MLG-Stereo_test1	0.27 25	0.11 48	1.02 64	0.05 164	0.18 332	1.04 98	0.00 1	0.23 2	1.57 359	0.12 68	0.05 123	0.05 86	0.01 18	0.06 2	0.10 30	0.00 1	0.61 407	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.15 177

LG-G_1	0.39 68	0.16 95	0.91 41	0.26 352	0.18 332	1.30 250	0.00 1	2.08 148	0.92 144	0.38 164	0.06 133	0.05 86	0.01 18	0.21 18	0.15 72	0.00 1	0.49 377	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.69 391

LG-G	0.39 68	0.16 95	0.91 41	0.26 352	0.18 332	1.30 250	0.00 1	2.08 148	0.92 144	0.38 164	0.06 133	0.05 86	0.01 18	0.21 18	0.15 72	0.00 1	0.49 377	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.69 391

MM-Stereo_test2	0.51 112	0.19 148	1.86 195	0.74 482	0.08 263	1.16 180	0.01 79	0.78 57	0.71 69	0.48 203	0.03 79	0.05 86	0.07 187	0.47 97	0.40 232	0.00 1	0.92 465	0.00 1	0.05 370	0.28 487	1.94 544

MM-Stereo_test1	0.69 191	0.30 221	1.69 143	0.88 505	0.23 358	0.93 75	0.03 236	3.79 269	1.40 326	0.47 193	0.05 123	0.05 86	0.02 54	0.65 167	0.39 229	0.00 1	1.01 506	0.00 1	0.00 1	0.31 497	1.58 502

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 19	0.10 34	0.68 16	0.06 186	0.03 192	0.36 22	0.02 178	1.78 122	1.26 261	0.01 5	0.02 2	0.05 86	0.00 1	0.27 32	0.31 175	0.00 1	0.02 266	0.00 1	0.15 425	0.03 179	0.15 177

FoundationStereo	0.26 19	0.15 77	0.50 8	0.50 417	0.90 500	0.11 2	0.04 272	0.26 5	1.18 213	0.00 1	0.02 2	0.05 86	0.01 18	0.49 105	0.19 104	0.00 1	0.84 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 70

MonSter	0.42 82	0.09 21	0.95 53	0.01 13	0.06 235	0.51 40	0.00 1	2.61 175	0.82 112	0.11 60	0.02 2	0.05 86	0.01 18	0.58 139	0.37 216	0.00 1	0.93 473	0.00 1	0.34 538	0.00 1	0.88 422

GIP-stereo	0.57 145	0.28 208	1.23 89	0.29 364	0.58 453	1.07 120	0.03 236	3.64 256	1.24 243	0.06 37	0.02 2	0.05 86	0.01 18	0.60 154	0.39 229	0.00 1	0.40 362	0.00 1	0.00 1	0.05 233	1.53 489

DEFOM-Stereo	0.19 6	0.24 183	0.63 15	0.08 215	0.00 1	1.05 108	0.00 1	0.36 13	0.82 112	0.00 1	0.02 2	0.05 86	0.03 91	0.28 35	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.10 136

rvit_stereo_0083	0.19 6	0.16 95	0.60 13	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.02 178	0.72 50	1.53 352	0.09 52	0.02 2	0.05 86	0.02 54	0.31 52	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.05 70

rvit_stereo_0081_aga	0.29 30	0.49 297	1.78 168	0.00 1	0.00 1	0.78 51	0.02 178	0.99 70	1.10 196	0.05 33	0.02 2	0.05 86	0.03 91	0.29 41	0.12 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.05 70

RAStereo	0.24 14	0.44 278	1.96 217	0.06 186	0.01 100	0.18 5	0.01 79	0.95 67	0.49 35	0.14 73	0.06 133	0.05 86	0.05 144	0.26 31	0.23 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.61 159	0.21 165	1.12 77	0.17 293	1.20 530	0.64 46	0.02 178	0.33 9	0.71 69	0.39 168	0.05 123	0.05 86	0.05 144	1.92 280	0.48 267	0.00 1	0.58 399	0.00 1	0.24 500	1.85 560	2.11 551

trnet	0.29 30	0.17 107	0.95 53	0.00 1	0.00 1	1.26 233	0.01 79	1.32 82	0.97 171	0.16 82	0.18 189	0.05 86	0.00 1	0.53 123	0.13 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 33

ACVNet-DCA	0.94 267	0.36 251	2.41 300	0.50 417	0.29 392	3.40 490	0.02 178	3.82 277	1.29 282	0.71 230	0.83 349	0.05 86	0.61 374	1.60 262	0.12 45	0.00 1	1.13 538	0.00 1	0.03 353	0.06 247	1.57 497

1test111	1.06 313	0.36 251	2.41 300	0.50 417	0.29 392	3.40 490	0.02 178	3.82 277	1.29 282	0.71 230	0.83 349	0.05 86	0.61 374	3.19 311	0.90 368	0.00 1	1.13 538	0.00 1	0.03 353	0.06 247	1.57 497

cc1	1.29 378	0.36 251	2.41 300	0.50 417	0.29 392	3.40 490	0.02 178	4.02 319	7.67 555	0.71 230	0.83 349	0.05 86	0.61 374	1.59 261	0.12 45	0.00 1	1.13 538	0.00 1	0.03 353	0.10 323	1.86 534

UniTT-Stereo	0.23 11	0.28 208	1.91 210	0.05 164	0.16 324	0.34 11	0.02 178	0.46 22	0.42 27	0.06 37	0.18 189	0.05 86	0.07 187	0.22 20	0.33 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 346	0.01 15

RCA-Stereo	0.53 124	0.18 117	1.16 84	0.01 13	0.24 365	1.20 194	0.01 79	3.86 285	0.97 171	0.77 243	0.50 289	0.05 86	0.13 252	0.32 55	0.03 4	0.00 1	0.87 453	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.24 247

s12784h	0.67 181	0.17 107	1.87 201	0.02 69	0.00 1	1.16 180	0.03 236	4.08 330	1.89 420	1.04 287	1.59 415	0.05 86	0.02 54	1.25 245	0.12 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.02 33

water-stereo	0.31 39	0.26 195	2.15 259	0.06 186	0.02 168	1.03 91	0.00 1	0.46 22	0.39 23	0.20 109	0.08 152	0.06 109	0.06 168	0.34 62	0.33 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.02 107	0.68 384

AIO-test1	0.75 208	0.92 417	2.40 297	0.43 393	0.80 487	1.13 160	0.01 79	3.87 288	0.88 129	0.47 193	0.30 233	0.06 109	0.06 168	2.91 304	0.20 110	0.07 519	0.06 298	0.00 1	0.10 401	0.17 421	0.20 229

mms	0.32 43	0.28 208	0.78 19	0.12 270	0.37 414	0.34 11	0.01 79	0.45 21	0.64 56	0.12 68	0.03 79	0.06 109	0.05 144	0.56 131	0.06 11	0.00 1	0.24 342	0.00 1	0.00 1	0.13 368	2.13 556

ours_stereo	0.32 43	0.30 221	1.12 77	0.08 215	0.30 404	0.80 53	0.04 272	0.54 30	0.70 68	0.06 37	0.03 79	0.06 109	0.03 91	0.50 112	0.06 11	0.00 1	0.03 277	0.00 1	0.00 1	0.14 382	1.62 507

fffy	0.33 46	0.35 248	1.42 103	0.21 323	0.46 434	0.34 11	0.01 79	0.94 66	0.20 3	0.04 27	0.03 79	0.06 109	0.01 18	0.22 20	0.17 89	0.00 1	0.56 393	0.00 1	0.00 1	0.13 368	1.39 478

rvit_stereo_0080	0.44 92	0.64 358	2.07 239	0.01 13	0.00 1	0.90 67	0.01 79	3.40 235	1.16 204	0.03 18	0.04 104	0.06 109	0.01 18	0.19 14	0.14 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.11 144

CAS++	0.35 50	0.27 205	1.08 73	0.04 147	0.00 1	0.34 11	0.01 79	4.25 357	0.54 43	0.02 11	0.02 2	0.06 109	0.00 1	0.24 25	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.03 48
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEVStereo-DCA	0.88 246	1.21 475	1.81 179	0.18 295	0.16 324	0.83 57	0.01 79	0.71 45	1.36 311	0.40 173	0.04 104	0.06 109	0.09 217	6.04 446	2.22 450	0.00 1	0.48 373	0.00 1	0.15 425	0.16 407	1.76 518

rrr	1.15 340	1.21 475	5.05 483	0.18 295	0.16 324	0.83 57	0.06 321	2.88 191	1.44 332	0.40 173	0.04 104	0.06 109	0.09 217	6.04 446	2.22 450	0.00 1	0.48 373	0.00 1	0.19 459	0.16 407	1.59 504

tt1	1.23 356	0.37 257	2.41 300	0.41 386	0.45 430	3.33 487	0.02 178	3.81 273	6.87 548	0.71 230	0.80 345	0.06 109	0.40 345	1.73 271	0.12 45	0.00 1	1.12 534	0.00 1	0.00 1	0.10 323	1.86 534

whm_eth	0.44 92	0.64 358	2.07 239	0.01 13	0.00 1	0.90 67	0.01 79	3.40 235	1.16 204	0.03 18	0.04 104	0.06 109	0.01 18	0.19 14	0.14 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.11 144

ProNet	0.47 100	0.35 248	1.75 156	0.19 302	0.54 443	1.09 137	0.01 79	0.97 68	1.25 254	0.02 11	0.02 2	0.06 109	0.03 91	0.58 139	0.09 21	0.00 1	0.57 395	0.00 1	0.00 1	0.14 382	1.65 508

UDGNet	0.44 92	0.91 412	1.89 207	0.04 147	0.00 1	1.15 174	0.02 178	0.75 53	1.77 407	0.45 189	0.07 145	0.06 109	0.02 54	1.62 265	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.01 15

GLC_STEREO	0.19 6	0.13 65	0.94 52	0.03 111	0.00 1	0.95 79	0.03 236	0.33 9	0.44 29	0.10 55	0.04 104	0.06 109	0.04 119	0.44 89	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.05 70

CREStereo++_RVC	0.37 59	0.24 183	1.62 128	0.06 186	0.00 1	1.21 203	0.01 79	0.77 54	1.12 200	0.26 134	1.45 404	0.06 109	0.06 168	0.42 82	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 82
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
TANstereo	0.37 59	0.50 300	1.62 128	0.03 111	0.01 100	1.16 180	0.00 1	0.56 33	0.53 38	1.05 288	1.38 398	0.06 109	0.05 144	0.45 91	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 33

XX-TBD	0.36 56	0.59 338	1.75 156	0.07 203	0.00 1	1.11 150	0.00 1	0.73 52	0.63 55	0.44 184	1.24 389	0.06 109	0.06 168	0.39 73	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 48

R-Stereo Train	0.56 141	0.15 77	1.83 187	0.02 69	0.00 1	1.26 233	0.09 351	4.14 342	0.45 30	1.86 396	0.42 272	0.06 109	0.01 18	0.32 55	0.46 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 70

RAFT-Stereo	0.56 141	0.15 77	1.83 187	0.02 69	0.00 1	1.26 233	0.09 351	4.14 342	0.45 30	1.86 396	0.42 272	0.06 109	0.01 18	0.32 55	0.46 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 70
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
VIP-Stereo	0.42 82	0.71 371	2.12 254	0.10 246	0.20 343	1.11 150	0.02 178	0.72 50	1.28 274	0.07 46	0.07 145	0.07 128	0.01 18	0.31 52	0.38 221	0.00 1	0.84 447	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.39 310

StereoAnything_RVC	1.07 314	2.26 539	2.62 330	0.41 386	0.89 499	0.36 22	0.05 293	3.54 243	1.22 235	0.20 109	0.28 226	0.07 128	0.02 54	0.49 105	0.28 161	0.00 1	0.81 439	0.00 1	0.00 1	6.20 567	1.57 497

MIF-Stereo (partial)	0.37 59	0.39 262	1.98 222	0.02 69	0.00 1	0.43 32	0.02 178	2.35 161	0.61 53	0.18 93	0.10 160	0.07 128	0.07 187	0.61 158	0.40 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.02 33

LoS_RVC	0.25 16	0.60 342	1.21 87	0.16 292	0.13 303	0.98 82	0.01 79	0.85 60	0.25 7	0.08 48	0.02 2	0.07 128	0.04 119	0.49 105	0.05 7	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.07 92

CAS	0.95 276	0.12 58	1.08 73	6.79 570	0.08 263	1.10 143	0.01 79	0.97 68	0.87 123	0.03 18	0.04 104	0.07 128	0.06 168	0.37 66	0.15 72	6.94 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 272

GMStereo	0.34 48	1.03 453	2.11 251	0.01 13	0.00 1	0.47 38	0.01 79	0.77 54	1.38 322	0.24 128	0.04 104	0.07 128	0.08 201	0.43 86	0.12 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.26 19	0.21 165	1.40 101	0.02 69	0.02 168	1.16 180	0.29 439	1.00 71	0.18 2	0.04 27	0.03 79	0.07 128	0.02 54	0.47 97	0.15 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.02 33

xyz-stereo-finetune2	0.71 195	0.55 319	1.25 92	0.07 203	0.00 1	1.32 264	0.04 272	2.47 167	0.89 134	0.18 93	0.76 339	0.08 135	0.65 389	5.24 412	0.71 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.01 15

SCV_C0	0.78 218	0.46 286	2.11 251	0.66 458	0.80 487	0.51 40	0.03 236	4.50 378	1.26 261	0.49 205	0.08 152	0.08 135	0.11 234	0.64 165	0.57 291	0.00 1	1.00 504	0.00 1	0.19 459	0.12 356	1.91 543

castereo	0.42 82	0.31 229	0.60 13	0.01 13	0.05 229	0.81 56	0.04 272	3.96 307	0.81 105	0.15 76	0.02 2	0.08 135	0.14 254	0.25 26	0.48 267	0.00 1	0.19 338	0.00 1	0.22 481	0.02 107	0.19 209

rvit_stereo_ft	0.47 100	0.79 392	2.69 335	0.01 13	0.00 1	0.21 7	0.01 79	3.45 239	1.45 335	0.03 18	0.05 123	0.08 135	0.02 54	0.28 35	0.13 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.17 196

11t1	0.70 193	0.28 208	1.86 195	0.56 429	0.56 447	1.06 114	0.00 1	2.89 193	1.21 231	0.60 218	0.34 245	0.08 135	0.04 119	0.76 191	0.85 352	0.02 471	1.09 526	0.00 1	0.18 452	0.06 247	1.58 502

MC-Stereo	0.57 145	0.16 95	1.63 134	0.70 471	0.93 506	1.10 143	0.01 79	1.43 90	0.26 12	0.91 260	0.02 2	0.08 135	0.11 234	0.61 158	0.23 131	0.00 1	1.15 545	0.00 1	0.17 445	0.10 323	1.84 532

TestStereo	0.67 181	0.99 441	2.26 275	0.00 1	0.00 1	0.92 71	0.01 79	1.77 120	0.30 16	0.20 109	0.05 123	0.08 135	0.06 168	6.62 473	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.08 99

raft+_RVC	0.71 195	1.05 456	1.86 195	0.64 455	1.31 537	1.20 194	0.05 293	2.44 166	0.77 83	0.18 93	0.43 276	0.08 135	0.15 258	0.93 218	0.64 307	0.00 1	1.43 562	0.00 1	0.00 1	0.09 308	1.03 443

test_xeample3	0.95 276	1.30 485	5.13 487	0.19 302	0.23 358	0.95 79	0.07 330	2.30 157	1.47 343	0.40 173	0.05 123	0.08 135	0.07 187	1.45 256	2.27 454	0.00 1	0.69 414	0.00 1	0.33 535	0.17 421	1.85 533

OmniDepth	0.16 4	0.22 173	0.52 10	0.02 69	0.01 100	0.80 53	0.00 1	0.20 1	0.81 105	0.08 48	0.02 2	0.09 144	0.04 119	0.23 23	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
xyz-stereo-finetune	0.60 155	0.59 338	0.99 61	0.03 111	0.00 1	1.34 272	0.01 79	2.57 171	0.94 155	0.07 46	0.07 145	0.09 144	0.04 119	4.28 357	0.82 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.08 99

AIO_rvc	0.63 169	0.64 358	2.03 231	0.82 499	1.08 526	0.42 30	0.06 321	1.37 84	1.24 243	0.39 168	0.04 104	0.09 144	0.06 168	0.84 211	0.50 274	0.01 443	1.06 518	0.00 1	0.03 353	0.11 346	1.81 529

tt45	0.54 128	0.46 286	1.12 77	0.04 147	0.00 1	1.32 264	0.05 293	1.00 71	0.79 88	0.05 33	0.03 79	0.09 144	0.03 91	5.35 420	0.28 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 382	0.15 177

rvit_0105_6	0.46 99	0.36 251	1.89 207	0.01 13	0.00 1	0.83 57	0.01 79	3.37 234	1.92 424	0.06 37	0.05 123	0.09 144	0.02 54	0.27 32	0.13 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.15 177

fff	0.83 228	0.63 353	3.63 414	0.01 13	0.04 219	1.25 224	0.02 178	3.98 311	1.29 282	2.39 450	0.25 217	0.09 144	1.78 472	0.58 139	0.36 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.37 298

ADStereo(finetuned)	0.98 291	0.65 362	4.66 466	0.03 111	0.00 1	1.25 224	0.01 79	3.99 315	2.16 445	2.65 464	0.30 233	0.09 144	2.33 488	0.58 139	0.45 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.41 320

DCANet	0.84 235	0.65 362	3.63 414	0.03 111	0.00 1	1.25 224	0.01 79	3.99 315	2.16 445	2.66 467	0.31 237	0.09 144	0.48 357	0.57 138	0.45 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.41 320

csc	0.83 228	0.63 353	3.63 414	0.01 13	0.04 219	1.25 224	0.02 178	3.98 311	1.29 282	2.39 450	0.25 217	0.09 144	1.78 472	0.58 139	0.36 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.37 298

cscssc	0.83 228	0.63 353	3.63 414	0.01 13	0.04 219	1.25 224	0.02 178	3.98 311	1.29 282	2.39 450	0.25 217	0.09 144	1.78 472	0.58 139	0.36 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.37 298

MLG-Stereo_test2	0.34 48	0.17 107	0.97 58	0.32 370	0.33 410	1.13 160	0.00 1	0.31 8	1.53 352	0.28 140	0.05 123	0.10 154	0.00 1	0.30 46	0.20 110	0.19 539	0.55 389	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.37 298

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 30	0.32 237	0.88 32	0.02 69	0.00 1	1.05 108	0.01 79	0.80 58	1.00 183	0.76 242	0.34 245	0.10 154	0.06 168	0.13 6	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 233	0.09 124

GCAP-Stereo	0.56 141	0.71 371	1.55 119	0.30 367	1.03 521	1.27 239	0.01 79	2.03 145	0.78 84	0.30 147	0.35 252	0.10 154	0.10 225	0.56 131	0.75 333	0.00 1	1.06 518	0.00 1	0.00 1	0.13 368	0.25 256

rvit_0105_3	0.62 163	0.70 370	3.40 400	0.01 13	0.00 1	1.12 153	0.01 79	3.96 307	1.58 361	0.16 82	0.38 261	0.11 157	0.03 91	0.70 179	0.17 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.09 124

U	1.79 445	0.09 21	1.35 100	0.06 186	7.35 578	10.70 561	0.00 1	0.86 62	0.32 20	0.02 11	0.03 79	0.11 157	0.02 54	0.15 11	0.07 15	0.00 1	0.00 1	9.53 578	5.06 594	0.01 44	0.01 15

DCANet-4	0.83 228	0.18 117	4.76 470	0.04 147	0.01 100	1.24 216	0.02 178	3.84 283	2.21 450	2.39 450	0.25 217	0.11 157	0.24 296	0.59 150	0.36 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.37 298

rafts_anoy	0.67 181	0.91 412	1.85 192	0.60 439	1.02 519	1.16 180	0.04 272	3.25 227	0.48 34	0.19 101	0.18 189	0.11 157	0.19 281	1.17 233	0.58 294	0.00 1	1.47 567	0.00 1	0.01 322	0.05 233	0.22 239

DA	0.72 203	0.18 117	1.34 97	0.45 398	0.83 489	1.27 239	0.00 1	3.95 304	1.37 317	0.17 87	0.48 287	0.12 161	0.06 168	0.71 184	0.23 131	0.00 1	1.02 509	0.00 1	0.00 1	0.01 44	2.15 557

GGEV	0.72 203	0.18 117	1.34 97	0.45 398	0.83 489	1.27 239	0.00 1	3.95 304	1.37 317	0.17 87	0.48 287	0.12 161	0.06 168	0.71 184	0.23 131	0.00 1	1.02 509	0.00 1	0.00 1	0.01 44	2.15 557

PSMNet-RUCA	0.83 228	0.86 403	2.85 350	0.03 111	0.02 168	2.04 429	0.25 419	4.74 409	1.79 411	0.45 189	1.38 398	0.12 161	0.12 247	1.16 230	0.37 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 487	0.07 92

rvit_0105_5	0.55 135	0.56 329	2.86 351	0.01 13	0.00 1	0.89 65	0.01 79	3.93 300	1.55 355	0.16 82	0.13 176	0.12 161	0.03 91	0.43 86	0.15 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.18 204

rvit_0105_4	0.52 120	0.47 292	2.33 289	0.01 13	0.00 1	0.83 57	0.01 79	3.89 298	1.78 409	0.12 68	0.10 160	0.12 161	0.03 91	0.39 73	0.13 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.13 161

dd	0.45 95	1.20 474	2.52 323	0.06 186	0.01 100	1.23 211	0.03 236	0.88 64	1.48 345	0.26 134	0.06 133	0.12 161	0.05 144	0.42 82	0.44 240	0.02 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.06 82

LCNet	0.93 264	0.21 165	1.62 128	0.14 278	0.26 378	1.20 194	0.22 409	2.71 180	0.90 140	1.82 394	0.21 210	0.12 161	2.50 494	5.59 432	0.16 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 407	0.79 408

Anonymous3	0.61 159	0.23 178	2.97 364	0.01 13	0.00 1	2.54 455	0.09 351	3.88 293	0.89 134	0.19 101	0.23 214	0.12 161	0.05 144	0.61 158	0.17 89	0.00 1	0.08 308	0.00 1	0.00 1	0.05 233	0.18 204

raftrobust	0.68 187	0.89 409	1.80 171	0.02 69	1.29 536	1.22 207	0.05 293	2.37 163	0.62 54	2.99 481	0.03 79	0.12 161	0.15 258	0.60 154	0.51 277	0.00 1	0.69 414	0.00 1	0.00 1	0.10 323	0.24 247

RALCasStereoNet	0.80 223	0.96 430	1.77 166	0.28 362	0.97 509	1.13 160	0.03 236	2.91 196	1.11 198	0.17 87	0.34 245	0.12 161	0.20 288	1.65 266	0.65 309	0.00 1	1.72 574	0.00 1	0.00 1	0.11 346	1.90 540

FSD					0.85 491	0.30 8	0.05 293	0.33 9	1.07 189	0.04 27	0.04 104	0.13 171	0.02 54	0.52 118	0.33 185	0.00 1	1.05 513	0.00 1	0.00 1	0.01 44

plain	0.55 135	0.55 319	3.45 403	0.10 246	0.00 1	0.50 39	0.02 178	3.49 241	1.16 204	0.05 33	0.10 160	0.13 171	0.17 272	0.67 173	0.28 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 514	0.01 15

MaDis-Stereo	0.30 36	0.62 350	1.63 134	0.07 203	0.19 338	0.40 28	0.02 178	1.36 83	0.76 82	0.04 27	0.05 123	0.13 171	0.05 144	0.38 70	0.33 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.02 33

rvit_105_1	0.76 211	0.75 382	3.75 428	0.01 13	0.00 1	1.16 180	0.01 79	4.13 340	1.51 348	0.24 128	0.31 237	0.14 174	0.04 119	2.70 297	0.32 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.07 92

test_for_model	4.73 542	23.37 594	1.56 121	13.12 585	10.72 586	1.09 137	0.05 293	4.90 424	2.02 435	2.16 425	0.09 156	0.14 174	0.04 119	0.20 17	0.29 165	8.07 577	2.41 581	0.00 1	0.01 322	20.56 595	3.81 571

CES	0.51 112	0.16 95	1.23 89	0.09 234	1.58 547	1.18 190	0.05 293	1.07 76	0.79 88	0.03 18	0.03 79	0.14 174	0.10 225	0.55 128	0.12 45	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.01 44	2.98 566

HHNet	0.94 267	0.28 208	2.48 317	0.19 302	0.08 263	1.32 264	0.42 462	2.48 168	0.84 118	1.39 345	5.80 518	0.14 174	1.74 471	0.49 105	0.94 375	0.06 510	0.00 1	0.01 488	0.00 1	0.14 382	0.04 55

LMCR-Stereo	1.28 374	1.13 467	2.41 300	0.57 432	0.03 192	2.72 464	0.09 351	6.86 535	0.88 129	2.44 456	1.92 429	0.14 174	1.55 460	3.57 325	1.12 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 407	0.02 33

RALAANet	0.68 187	1.09 463	2.29 279	0.03 111	0.01 100	0.93 75	0.03 236	2.65 178	1.97 431	1.19 311	0.39 266	0.15 179	0.30 314	1.27 247	0.75 333	0.00 1	0.25 343	0.00 1	0.09 395	0.19 436	0.03 48

DilatedVolume-Stereo	0.27 25	0.13 65	1.24 91	0.02 69	0.08 263	0.87 63	0.05 293	0.54 30	0.35 22	0.10 55	0.25 217	0.16 180	0.15 258	0.33 60	0.60 297	0.00 1	0.18 332	0.00 1	0.03 353	0.03 179	0.33 287

IGEV-RUCA	0.31 39	0.10 34	0.83 26	0.12 270	0.11 290	1.25 224	0.31 448	0.85 60	0.27 14	0.11 60	0.14 178	0.16 180	0.24 296	0.35 64	0.25 146	0.05 500	0.19 338	0.20 544	0.23 487	0.19 436	0.32 281

PSM-AAD	1.21 350	0.08 14	1.53 115	0.10 246	0.27 384	1.35 276	3.14 544	2.74 182	0.83 116	2.89 476	2.04 438	0.16 180	5.25 542	3.51 322	0.21 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.08 99

zero-FE	0.54 128	0.12 58	2.19 263	0.26 352	0.44 427	0.84 62	0.06 321	1.74 116	0.47 33	0.38 164	0.09 156	0.17 183	0.12 247	1.55 258	0.58 294	0.18 536	0.74 425	0.00 1	0.23 487	0.01 44	0.59 361

DDF-Stereo	0.49 105	0.13 65	1.51 112	0.23 333	0.45 430	0.89 65	0.06 321	1.74 116	0.45 30	0.10 55	0.02 2	0.18 184	0.19 281	1.65 266	0.56 289	0.12 528	0.73 423	0.00 1	0.14 420	0.01 44	0.57 359

FACV-RUCA	0.58 149	0.13 65	1.73 150	0.07 203	0.12 298	1.15 174	0.07 330	4.23 355	1.27 267	0.25 130	0.99 367	0.19 185	0.30 314	0.31 52	0.21 120	0.00 1	0.00 1	0.08 528	0.02 350	0.24 466	0.19 209

Pointernet	0.47 100	0.13 65	1.57 123	0.05 164	0.44 427	1.19 192	0.05 293	3.69 259	0.81 105	0.03 18	0.02 2	0.19 185	0.05 144	0.47 97	0.13 56	0.00 1	0.26 346	0.00 1	0.14 420	0.01 44	0.24 247

AE-Stereo	0.83 228	0.13 65	2.17 261	0.08 215	0.24 365	1.24 216	0.03 236	5.22 449	1.26 261	0.70 229	1.09 373	0.20 187	0.16 267	0.70 179	0.33 185	0.00 1	0.89 460	0.00 1	0.26 511	0.09 308	1.75 517

TestStereo1	0.96 280	0.91 412	2.21 266	0.24 340	0.42 422	1.31 255	0.02 178	4.10 333	1.71 396	0.47 193	1.64 416	0.20 187	1.20 430	3.55 323	0.36 205	0.00 1	0.27 349	0.00 1	0.00 1	0.19 436	0.32 281

SA-5K	0.96 280	0.91 412	2.21 266	0.24 340	0.42 422	1.31 255	0.02 178	4.10 333	1.71 396	0.47 193	1.64 416	0.20 187	1.20 430	3.55 323	0.36 205	0.00 1	0.27 349	0.00 1	0.00 1	0.19 436	0.32 281

IPLGR_C	0.94 267	1.37 492	3.71 423	0.19 302	0.02 168	1.44 305	0.29 439	3.88 293	1.62 374	2.04 416	2.44 463	0.20 187	0.12 247	0.79 199	0.29 165	0.00 1	0.05 292	0.01 488	0.05 370	0.21 448	0.08 99

CIPLG	0.94 267	1.29 484	3.53 411	0.19 302	0.03 192	1.45 312	0.29 439	3.87 288	1.61 367	2.10 420	2.52 464	0.21 191	0.11 234	0.85 214	0.29 165	0.00 1	0.05 292	0.01 488	0.05 370	0.21 448	0.08 99

ACRE	0.94 267	1.27 482	3.93 437	0.22 327	0.02 168	1.44 305	0.29 439	3.88 293	1.60 366	1.97 411	2.42 457	0.21 191	0.11 234	0.82 209	0.29 165	0.00 1	0.04 284	0.01 488	0.05 370	0.21 448	0.09 124

MoCha-V2	0.71 195	0.43 274	1.65 136	0.60 439	1.06 523	0.38 25	0.00 1	3.01 209	1.32 297	0.44 184	0.58 308	0.22 193	0.08 201	0.78 197	0.40 232	0.00 1	1.45 564	0.00 1	0.22 481	0.05 233	1.61 506

testlalala_base	1.48 413	0.15 77	1.50 110	0.09 234	0.20 343	1.20 194	0.01 79	4.81 413	0.53 38	0.25 130	0.02 2	0.24 194	0.05 144	0.29 41	0.50 274	7.67 575	1.93 576	0.00 1	0.27 515	9.18 571	0.79 408

Selective-RAFT	0.53 124	0.18 117	1.12 77	0.04 147	0.01 100	1.19 192	0.02 178	3.26 229	1.29 282	0.02 11	0.02 2	0.24 194	0.18 276	1.34 251	0.44 240	0.00 1	0.93 473	0.00 1	0.19 459	0.05 233	0.17 196

NF-Stereo	0.92 259	0.18 117	1.99 224	1.31 536	0.01 100	1.55 353	0.28 432	3.09 216	1.24 243	1.20 315	0.57 301	0.24 194	0.01 18	6.43 463	0.35 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.00 1

RE-Stereo	0.92 259	0.18 117	2.01 226	1.31 536	0.01 100	1.55 353	0.28 432	3.09 216	1.24 243	1.21 316	0.57 301	0.24 194	0.01 18	6.43 463	0.34 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.00 1

TVStereo	0.92 259	0.18 117	2.01 226	1.31 536	0.01 100	1.55 353	0.28 432	3.09 216	1.24 243	1.21 316	0.57 301	0.24 194	0.01 18	6.43 463	0.34 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.00 1

DFGA-Net	1.10 322	2.07 533	4.17 441	0.10 246	0.23 358	1.15 174	0.01 79	2.72 181	0.97 171	1.28 325	1.17 385	0.25 199	0.04 119	5.37 422	2.22 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 497	0.05 70

OCTAStereo	0.93 264	0.18 117	2.01 226	1.31 536	0.01 100	1.56 357	0.28 432	3.09 216	1.24 243	1.21 316	0.57 301	0.25 199	0.01 18	6.43 463	0.35 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.00 1

Pruner-Stereo	0.63 169	0.21 165	1.86 195	1.03 521	0.10 285	1.59 366	0.35 455	2.26 156	1.22 235	2.22 430	0.45 281	0.25 199	0.01 18	0.67 173	0.38 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.02 33

MM-Stereo_test3	0.67 181	0.55 319	1.54 118	0.93 513	0.06 235	0.98 82	0.06 321	3.80 270	1.40 326	0.23 123	0.54 296	0.26 202	0.05 144	0.68 175	0.46 254	0.00 1	0.81 439	0.00 1	0.00 1	0.33 503	0.68 384

RAFT-Stereo-weight	0.57 145	0.10 34	1.28 95	0.10 246	0.42 422	1.41 296	0.05 293	3.80 270	0.86 120	1.02 283	0.52 294	0.26 202	0.01 18	0.42 82	0.15 72	0.00 1	0.47 369	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.60 362

LoS	0.32 43	0.19 148	1.27 94	0.11 263	0.01 100	1.32 264	0.07 330	1.44 91	0.79 88	0.06 37	0.04 104	0.27 204	0.11 234	0.60 154	0.13 56	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.01 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.63 169	0.16 95	1.88 204	0.03 111	0.01 100	1.67 399	0.04 272	3.11 220	0.81 105	2.25 436	1.02 369	0.29 205	0.35 325	0.70 179	0.23 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.04 55
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
testlalala	0.68 187	0.17 107	1.61 127	0.21 323	0.18 332	1.14 170	0.03 236	3.47 240	1.74 403	2.12 422	0.20 206	0.30 206	0.05 144	0.38 70	0.41 236	0.01 443	1.13 538	0.00 1	0.27 515	0.01 44	0.15 177

SA	1.02 305	0.85 400	2.22 268	0.00 1	0.42 422	1.31 255	0.01 79	4.74 409	2.04 438	0.50 209	0.95 364	0.30 206	1.30 443	4.24 355	0.42 237	0.00 1	0.47 369	0.00 1	0.17 445	0.16 407	0.30 272

ICVP	0.53 124	0.09 21	1.86 195	0.01 13	0.01 100	1.12 153	0.21 404	4.35 368	0.68 66	0.45 189	0.28 226	0.33 208	0.07 187	0.72 186	0.25 146	0.00 1	0.07 304	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.11 144
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iResNet	1.20 347	0.77 390	3.37 399	1.01 520	0.01 100	2.00 425	0.01 79	4.44 374	1.74 403	1.88 398	1.09 373	0.35 209	0.35 325	4.22 352	2.44 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 308	0.26 262

PFNet+	0.65 177	0.19 148	2.19 263	0.29 364	0.06 235	1.46 316	0.54 475	1.74 116	1.62 374	1.35 338	0.45 281	0.36 210	0.01 18	2.41 289	0.25 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.01 15

LG-Stereo	0.48 103	0.24 183	1.82 184	0.10 246	0.20 343	1.05 108	0.00 1	3.59 250	0.87 123	0.26 134	0.10 160	0.37 211	0.08 201	0.14 8	0.19 104	0.00 1	0.18 332	0.00 1	0.00 1	0.09 308	0.28 269

GES	0.75 208	0.26 195	2.66 334	0.01 13	0.00 1	1.63 384	0.08 339	6.06 509	0.57 47	0.68 227	0.40 267	0.37 211	0.66 392	0.84 211	0.49 269	0.02 471	0.00 1	0.01 488	0.00 1	0.08 286	0.10 136

test_xeample	2.27 489	0.46 286	2.25 274	0.10 246	0.69 477	1.48 331	0.00 1	6.24 515	2.46 472	1.83 395	2.40 456	0.37 211	0.07 187	4.49 367	19.55 582	0.00 1	1.11 532	0.00 1	0.21 476	0.07 274	1.65 508

DisPM	0.96 280	0.17 107	2.10 249	0.90 510	0.02 168	1.53 347	0.55 480	1.86 129	1.31 295	2.42 454	0.82 347	0.38 214	0.01 18	6.92 494	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.00 1

GCST	1.13 331	1.32 487	3.12 377	0.57 432	0.90 500	0.92 71	0.09 351	4.38 370	1.43 329	0.49 205	0.51 292	0.39 215	0.35 325	5.56 431	0.95 376	1.34 562	0.02 266	0.00 1	0.00 1	0.13 368	0.15 177

PSM-softLoss	0.96 280	0.18 117	2.32 287	1.26 530	0.03 192	1.50 337	0.26 423	2.90 194	1.27 267	1.30 328	0.38 261	0.39 215	0.01 18	6.94 497	0.36 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.01 15

KMStereo	0.96 280	0.18 117	2.32 287	1.26 530	0.03 192	1.50 337	0.26 423	2.90 194	1.27 267	1.30 328	0.38 261	0.39 215	0.01 18	6.94 497	0.36 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.01 15

HART	0.82 226	0.51 306	2.11 251	0.32 370	0.87 497	0.35 19	0.00 1	3.57 246	1.21 231	0.27 139	2.09 440	0.40 218	0.03 91	0.52 118	0.46 254	0.00 1	1.45 564	0.00 1	0.00 1	0.25 469	1.98 546

dad	1.04 307	1.21 475	3.14 379	0.08 215	0.01 100	1.25 224	0.01 79	1.30 80	2.54 478	1.95 410	0.37 258	0.40 218	0.04 119	5.95 445	1.06 388	0.01 443	0.00 1	1.11 562	0.12 413	0.07 274	0.19 209

DRaft	1.40 402	0.20 158	1.83 187	0.09 234	0.01 100	1.66 394	0.42 462	2.13 154	0.59 49	3.75 504	5.16 513	0.41 220	4.27 530	5.52 426	1.63 421	0.01 443	0.06 298	0.00 1	0.07 382	0.08 286	0.12 153

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 253	0.95 426	1.93 213	0.06 186	0.92 504	1.24 216	0.02 178	3.30 231	1.75 405	1.23 320	2.58 466	0.43 221	0.16 267	0.68 175	0.82 344	0.00 1	0.70 418	0.00 1	0.00 1	0.23 457	1.05 446

DN-CSS_ROB	0.96 280	1.51 505	3.52 410	1.05 522	0.01 100	1.50 337	0.02 178	3.35 233	1.18 213	0.18 93	0.54 296	0.44 222	0.16 267	4.39 363	0.82 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 514	0.08 99

GrayStereo	1.55 425	0.06 1	1.53 115	0.75 486	0.20 343	1.27 239	4.44 559	3.44 238	1.20 222	4.92 528	3.92 497	0.45 223	4.54 534	3.43 319	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 554	0.02 107	0.25 256

mmm	0.94 267	0.32 237	2.04 236	0.73 480	0.85 491	1.17 188	0.01 79	3.97 310	1.42 328	1.51 358	0.93 361	0.46 224	0.21 292	1.18 234	0.87 357	0.00 1	1.16 546	0.00 1	0.26 511	0.06 247	1.72 513

CroCo-Stereo	0.50 108	0.63 353	2.38 295	0.14 278	0.00 1	0.19 6	0.02 178	4.28 362	0.96 167	0.14 73	0.03 79	0.46 224	0.08 201	0.32 55	0.29 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 15
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
H2IRNET	0.57 145	0.56 329	2.03 231	0.25 345	0.06 235	1.20 194	0.01 79	1.91 135	0.64 56	0.04 27	1.78 424	0.47 226	0.04 119	1.69 269	0.42 237	0.00 1	0.00 1	0.01 488	0.01 322	0.24 466	0.08 99

ARAFT	1.27 373	1.38 494	4.73 468	0.08 215	0.00 1	1.67 399	0.04 272	5.52 475	1.98 432	3.02 482	0.59 310	0.47 226	0.11 234	4.87 394	0.38 221	0.00 1	0.03 277	0.00 1	0.00 1	0.25 469	0.25 256

StereoVision	1.00 297	0.77 390	2.81 344	0.05 164	0.02 168	1.14 170	0.03 236	4.13 340	1.18 213	0.19 101	6.80 528	0.49 228	0.12 247	1.20 236	1.01 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.02 33

DeepStereo_RVC	0.59 150	0.16 95	1.65 136	0.08 215	0.06 235	1.37 279	0.40 460	1.58 96	1.26 261	1.03 286	0.83 349	0.49 228	1.52 456	0.94 219	0.18 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.13 161

EAI-Stereo	1.50 416	0.16 95	1.53 115	0.25 345	0.91 503	2.30 442	4.98 562	6.09 510	1.87 418	1.38 342	5.56 516	0.49 228	0.59 371	1.21 238	0.83 349	0.00 1	0.31 355	0.00 1	1.09 580	0.02 107	0.56 354

test_sample2	0.92 259	0.24 183	1.96 217	0.43 393	0.02 168	1.25 224	0.00 1	4.52 382	1.58 361	1.09 295	0.33 242	0.50 231	0.29 313	3.27 313	0.93 374	0.00 1	0.88 454	0.00 1	0.10 401	0.04 213	1.04 444

LL-Strereo2	0.63 169	0.97 434	2.03 231	0.76 488	0.86 495	1.15 174	0.08 339	1.85 128	1.20 222	0.45 189	0.02 2	0.50 231	0.07 187	0.63 161	0.65 309	0.00 1	0.17 331	0.00 1	0.03 353	0.05 233	1.05 446

IPLG	0.99 294	0.76 387	3.08 372	0.06 186	0.06 235	1.40 289	0.11 363	3.81 273	1.07 189	0.81 249	1.00 368	0.50 231	0.60 373	5.65 436	0.38 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 457	0.20 229

HUF	0.78 218	0.58 334	2.91 356	0.76 488	1.21 532	0.34 11	0.07 330	1.59 98	1.25 254	0.52 213	0.04 104	0.51 234	0.04 119	0.75 190	0.45 245	0.06 510	2.00 577	0.00 1	0.00 1	0.15 398	2.39 562

AIO-test2	0.97 288	1.34 490	2.49 319	0.42 389	0.37 414	1.23 211	0.01 79	3.86 285	0.93 149	0.37 160	1.47 407	0.51 234	0.05 144	2.73 298	0.21 120	3.00 567	0.09 314	0.00 1	0.01 322	0.09 308	0.30 272

222	3.11 507	0.43 274	2.10 249	0.02 69	0.45 430	1.57 361	0.01 79	6.44 524	2.34 463	1.73 391	2.24 445	0.52 236	0.07 187	4.95 398	36.29 597	0.00 1	1.07 520	0.00 1	0.21 476	0.06 247	1.65 508

x	0.80 223	0.39 262	1.80 171	0.66 458	0.50 440	1.02 87	0.00 1	3.61 251	1.34 303	0.65 223	0.34 245	0.53 237	0.14 254	1.21 238	0.91 371	0.00 1	1.09 526	0.00 1	0.20 465	0.06 247	1.59 504

GMM-Stereo	1.17 343	0.10 34	2.29 279	0.13 275	0.22 353	1.43 300	0.84 498	2.83 189	1.16 204	2.73 472	3.09 478	0.54 238	0.87 410	5.31 416	0.16 82	0.01 443	0.00 1	0.00 1	0.02 350	0.02 107	1.72 513

depthmonostereo	0.43 90	0.34 245	2.49 319	0.10 246	0.00 1	1.05 108	0.00 1	0.69 43	0.29 15	0.06 37	0.03 79	0.55 239	0.28 309	2.10 286	0.27 158	0.00 1	0.03 277	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.29 270

HCRNet	0.83 228	0.39 262	1.59 126	0.02 69	0.00 1	1.18 190	0.01 79	3.69 259	2.28 456	0.75 240	0.21 210	0.56 240	0.11 234	5.32 418	0.25 146	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.04 55

test_sample5	1.11 324	0.28 208	2.93 359	0.61 444	0.01 100	1.44 305	0.01 79	5.23 450	1.93 427	1.48 356	1.14 381	0.57 241	0.15 258	3.94 340	0.89 365	0.00 1	0.81 439	0.00 1	0.08 386	0.03 179	0.68 384

DualNet	1.13 331	0.28 208	2.93 359	0.61 444	0.01 100	1.44 305	0.01 79	5.23 450	1.93 427	1.57 371	1.40 400	0.57 241	0.15 258	3.94 340	0.89 365	0.00 1	0.81 439	0.00 1	0.08 386	0.03 179	0.68 384

castereo++	0.39 68	0.45 279	1.26 93	0.15 284	0.00 1	1.10 143	0.03 236	1.67 108	1.28 274	0.04 27	0.02 2	0.58 243	0.00 1	0.15 11	0.19 104	0.00 1	0.30 354	0.00 1	0.27 515	0.04 213	0.21 237

Sa-1000	1.23 356	0.79 392	2.16 260	0.00 1	0.40 417	1.36 277	0.03 236	5.00 433	2.01 433	1.11 300	5.38 514	0.61 244	0.15 258	4.18 347	0.37 216	0.00 1	0.54 386	0.00 1	0.16 436	0.15 398	0.16 188

TRStereo	0.88 246	1.18 472	2.44 312	0.72 475	0.10 285	1.56 357	0.03 236	5.73 485	1.28 274	0.18 93	0.30 233	0.62 245	0.43 348	1.02 223	0.13 56	0.00 1	0.47 369	0.00 1	0.25 503	0.01 44	1.23 466

ITSA-stereo	1.24 358	0.23 178	2.14 257	0.19 302	0.04 219	1.43 300	0.13 373	6.24 515	3.22 512	0.78 245	0.36 256	0.63 246	1.05 420	5.67 437	2.24 453	0.03 485	0.00 1	0.09 531	0.06 378	0.08 286	0.19 209

test_sample6	1.14 336	0.28 208	2.92 358	0.59 437	0.01 100	1.47 323	0.01 79	5.17 446	2.07 440	1.57 371	1.40 400	0.63 246	0.19 281	4.02 343	0.99 382	0.00 1	0.77 430	0.00 1	0.08 386	0.03 179	0.67 377

PFNet	1.13 331	0.26 195	3.28 393	1.27 532	0.55 444	1.60 370	0.24 415	1.80 123	1.19 216	2.37 448	1.21 387	0.63 246	0.30 314	6.85 487	0.46 254	0.16 534	0.01 235	0.00 1	0.07 382	0.18 433	0.24 247

FADNet-RVC	1.30 382	1.62 513	6.28 516	0.03 111	0.00 1	1.61 376	0.08 339	4.49 377	2.04 438	0.41 179	0.10 160	0.63 246	0.64 384	5.55 429	1.69 425	0.01 443	0.08 308	0.00 1	0.00 1	0.52 539	0.31 276

HITNet	1.01 300	1.08 462	3.32 395	0.80 496	0.00 1	1.37 279	0.02 178	5.20 447	1.59 364	1.88 398	0.18 189	0.64 250	0.31 319	1.24 243	2.01 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.47 328
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
NRIStereo	0.82 226	0.17 107	1.56 121	0.61 444	0.05 229	1.61 376	0.48 469	1.52 93	1.19 216	0.91 260	0.17 184	0.65 251	0.03 91	7.00 503	0.25 146	0.00 1	0.06 298	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.17 196

PS-NSSS	1.25 362	0.85 400	2.77 341	0.05 164	0.03 192	1.40 289	0.01 79	5.04 435	2.38 464	1.34 336	2.80 470	0.65 251	0.06 168	6.36 461	0.91 371	0.18 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 356	0.01 15

GMOStereo	0.62 163	0.55 319	1.80 171	0.09 234	0.61 461	1.07 120	0.03 236	2.92 197	0.25 7	2.23 431	0.02 2	0.66 253	0.04 119	0.25 26	0.22 123	0.00 1	1.26 552	0.00 1	0.00 1	0.23 457	0.19 209

error version	0.62 163	0.55 319	1.80 171	0.09 234	0.61 461	1.07 120	0.03 236	2.92 197	0.25 7	2.23 431	0.02 2	0.66 253	0.04 119	0.25 26	0.22 123	0.00 1	1.26 552	0.00 1	0.00 1	0.23 457	0.19 209

test-v	0.62 163	0.55 319	1.80 171	0.09 234	0.61 461	1.07 120	0.03 236	2.92 197	0.25 7	2.23 431	0.02 2	0.66 253	0.04 119	0.25 26	0.22 123	0.00 1	1.26 552	0.00 1	0.00 1	0.23 457	0.19 209

test-2	0.62 163	0.55 319	1.80 171	0.09 234	0.61 461	1.07 120	0.03 236	2.92 197	0.25 7	2.23 431	0.02 2	0.66 253	0.04 119	0.25 26	0.22 123	0.00 1	1.26 552	0.00 1	0.00 1	0.23 457	0.19 209

RAFT+CT+SA	0.85 239	0.91 412	2.23 273	0.19 302	0.29 392	1.27 239	0.03 236	4.92 425	0.86 120	0.65 223	0.40 267	0.67 257	0.05 144	3.03 306	0.18 94	0.00 1	0.28 353	0.00 1	0.35 541	0.15 398	0.61 364

MIPNet	0.77 215	0.74 379	2.72 336	0.08 215	0.07 250	1.32 264	0.12 372	4.14 342	1.51 348	0.90 259	0.11 165	0.67 257	0.95 415	1.42 254	0.30 173	0.00 1	0.01 235	0.01 488	0.01 322	0.15 398	0.23 243

SFCPSM	0.87 243	0.20 158	2.57 324	0.02 69	0.07 250	2.45 449	0.18 392	5.65 480	1.51 348	0.85 253	0.77 340	0.67 257	0.30 314	1.77 275	0.22 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.09 308	0.09 124

FADNet_RVC	1.32 388	1.54 507	5.37 496	0.02 69	0.06 235	2.78 467	0.07 330	4.19 347	1.03 184	0.44 184	0.35 252	0.67 257	0.10 225	5.42 424	1.92 435	0.24 542	0.33 357	0.11 537	0.33 535	0.66 549	0.68 384

test_sample4	1.09 320	0.27 205	2.97 364	0.61 444	0.01 100	1.46 316	0.01 79	5.32 459	1.86 415	1.67 384	0.72 330	0.68 261	0.15 258	3.66 330	0.88 361	0.00 1	0.80 436	0.00 1	0.08 386	0.03 179	0.67 377

gwcnet-sp	1.11 324	0.71 371	4.90 475	0.05 164	0.01 100	2.59 458	0.14 378	4.22 352	1.38 322	1.93 405	0.18 189	0.68 261	0.38 334	3.77 334	0.98 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 368	0.08 99

scenet	1.11 324	0.71 371	4.90 475	0.05 164	0.01 100	2.59 458	0.14 378	4.22 352	1.38 322	1.93 405	0.18 189	0.68 261	0.38 334	3.77 334	0.98 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 368	0.08 99

ssnet	1.11 324	0.71 371	4.90 475	0.05 164	0.01 100	2.59 458	0.14 378	4.22 352	1.38 322	1.93 405	0.18 189	0.68 261	0.38 334	3.77 334	0.98 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 368	0.08 99

LG-Stereo_Zeroshot	0.52 120	0.15 77	1.72 147	0.22 327	0.14 309	1.47 323	0.04 272	2.21 155	0.99 180	0.39 168	0.11 165	0.70 265	0.03 91	0.65 167	0.58 294	0.02 471	0.46 368	0.00 1	0.23 487	0.01 44	0.36 295

test_sample1	0.96 280	0.25 192	1.82 184	0.46 401	0.19 338	1.13 160	0.00 1	4.10 333	1.55 355	1.02 283	0.33 242	0.70 265	0.57 368	3.63 328	0.91 371	0.00 1	0.91 461	0.00 1	0.09 395	0.05 233	1.50 486

MIM_Stereo	0.72 203	0.80 395	2.05 237	0.63 452	1.06 523	1.31 255	0.02 178	2.80 188	1.24 243	0.19 101	0.02 2	0.70 265	0.20 288	1.31 249	0.16 82	0.00 1	0.18 332	0.00 1	0.00 1	0.17 421	1.53 489

iRaftStereo_RVC	0.55 135	0.59 338	1.20 86	0.03 111	0.00 1	1.23 211	0.01 79	2.55 170	0.81 105	0.15 76	0.23 214	0.70 265	0.12 247	0.48 100	0.22 123	0.00 1	1.14 544	0.00 1	0.00 1	0.33 503	1.13 456

test_4	0.65 177	0.40 266	1.73 150	0.11 263	0.19 338	1.28 245	0.03 236	1.41 87	0.22 5	0.28 140	3.49 488	0.72 269	0.09 217	1.93 282	0.53 283	0.00 1	0.11 321	0.00 1	0.08 386	0.16 407	0.15 177

tg	0.50 108	0.58 334	1.09 75	0.02 69	0.00 1	1.28 245	0.01 79	2.04 147	1.24 243	0.11 60	0.41 271	0.73 270	0.11 234	0.48 100	0.12 45	0.00 1	0.51 379	0.00 1	0.00 1	0.34 507	1.00 442

xx1	1.29 378	0.36 251	2.41 300	0.50 417	0.29 392	3.40 490	0.02 178	4.02 319	7.67 555	0.71 230	0.83 349	0.73 270	0.15 258	1.60 262	0.12 45	0.00 1	1.13 538	0.00 1	0.23 487	0.06 247	1.57 497

qqq	0.90 253	0.41 270	1.88 204	0.10 246	0.59 458	1.09 137	0.00 1	3.82 277	1.29 282	0.61 220	0.38 261	0.73 270	0.15 258	3.19 311	0.90 368	0.00 1	1.08 522	0.00 1	0.23 487	0.06 247	1.57 497

DCRE	1.01 300	0.54 318	1.52 113	0.30 367	0.99 514	1.31 255	0.00 1	1.69 110	0.71 69	1.12 301	7.77 532	0.74 273	0.02 54	0.28 35	0.45 245	0.00 1	0.71 419	0.00 1	0.25 503	0.02 107	1.78 525

RAFT-IKP	0.54 128	0.18 117	1.77 166	0.08 215	0.07 250	1.47 323	0.29 439	1.61 102	1.26 261	0.99 275	0.18 189	0.74 273	0.02 54	1.77 275	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.04 55

Patchmatch Stereo++	0.59 150	0.18 117	1.73 150	0.08 215	0.08 263	1.62 381	0.26 423	1.62 105	1.25 254	1.00 281	0.18 189	0.75 275	0.03 91	2.68 295	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.05 70
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	0.55 135	0.18 117	1.75 156	0.08 215	0.09 274	1.61 376	0.32 451	1.60 99	1.26 261	0.99 275	0.19 201	0.75 275	0.03 91	1.97 283	0.19 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.04 55

iGMRVC	0.59 150	0.18 117	1.75 156	0.08 215	0.09 274	1.63 384	0.27 431	1.61 102	1.27 267	0.99 275	0.19 201	0.75 275	0.03 91	2.78 299	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.04 55

iRAFT	0.59 150	0.18 117	1.73 150	0.08 215	0.08 263	1.62 381	0.26 423	1.62 105	1.25 254	1.00 281	0.18 189	0.75 275	0.03 91	2.68 295	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.05 70

Prome-Stereo	1.29 378	0.09 21	1.62 128	0.12 270	0.24 365	1.28 245	0.65 488	2.98 204	0.93 149	2.08 419	8.52 536	0.75 275	2.83 502	2.19 288	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	1.39 478

PSM-adaLoss	0.54 128	0.18 117	1.72 147	0.08 215	0.09 274	1.63 384	0.29 439	1.60 99	1.27 267	0.99 275	0.18 189	0.76 280	0.02 54	1.79 278	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.05 70

ROB_FTStereo_v2	0.52 120	0.18 117	1.71 146	0.08 215	0.09 274	1.59 366	0.32 451	1.61 102	1.25 254	0.99 275	0.19 201	0.76 280	0.02 54	1.36 252	0.20 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.04 55

HUI-Stereo	0.54 128	0.18 117	1.78 168	0.08 215	0.08 263	1.63 384	0.31 448	1.60 99	1.28 274	0.99 275	0.18 189	0.76 280	0.02 54	1.56 259	0.19 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.05 70

FTStereo	2.20 483	0.09 21	2.07 239	0.18 295	0.13 303	1.43 300	4.50 561	2.98 204	0.97 171	3.35 495	17.70 562	0.77 283	4.06 527	4.36 361	0.15 72	0.15 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	1.19 463

test_sample3	1.07 314	0.26 195	2.91 356	0.60 439	0.01 100	1.41 296	0.01 79	5.29 455	1.72 401	1.56 368	0.54 296	0.78 284	0.18 276	3.60 327	0.87 357	0.00 1	0.80 436	0.00 1	0.08 386	0.03 179	0.68 384

IPLGR	0.88 246	0.30 221	3.78 430	0.06 186	0.07 250	1.26 233	0.05 293	3.78 267	1.62 374	0.80 248	0.35 252	0.79 285	0.76 401	3.42 318	0.27 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.16 188

anonymity	0.99 294	0.18 117	1.80 171	0.39 383	0.67 474	0.74 50	0.01 79	5.09 439	2.13 443	1.34 336	1.30 393	0.80 286	1.62 466	0.82 209	0.64 307	0.03 485	0.59 404	0.00 1	0.48 552	0.02 107	1.15 460

test_5	0.94 267	0.94 423	2.60 326	0.55 428	0.25 369	1.47 323	0.02 178	4.89 420	0.97 171	0.81 249	0.30 233	0.80 286	0.63 381	3.39 316	0.24 142	0.00 1	0.27 349	0.00 1	0.00 1	0.17 421	0.54 343

4D-IteraStereo	0.59 150	0.98 438	2.62 330	0.04 147	0.09 274	1.07 120	0.08 339	1.45 92	0.39 23	0.12 68	0.05 123	0.82 288	0.10 225	0.77 194	1.05 387	0.00 1	0.40 362	0.00 1	0.00 1	0.08 286	1.79 527

AIO_test	0.55 135	0.33 243	2.02 230	0.77 490	1.08 526	0.43 32	0.06 321	0.88 64	0.92 144	0.38 164	0.04 104	0.85 289	0.03 91	0.79 199	0.26 155	0.00 1	0.95 486	0.00 1	0.08 386	0.03 179	1.20 465

Consistency-Raft	1.48 413	0.96 430	5.40 499	0.36 376	0.31 409	1.66 394	0.11 363	4.30 366	4.32 527	0.47 193	5.99 520	0.86 290	2.09 481	1.19 235	1.31 403	0.03 485	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.27 483	0.02 33

CRE-IMP	0.49 105	0.14 73	1.75 156	0.08 215	0.05 229	1.48 331	0.45 464	1.64 107	1.22 235	0.92 264	0.29 229	0.87 291	0.01 18	0.39 73	0.25 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.17 196

MSKI-zero shot	0.91 256	0.18 117	1.86 195	0.61 444	0.62 469	1.36 277	0.05 293	3.41 237	0.31 17	0.73 237	1.79 425	0.88 292	0.00 1	4.71 379	0.16 82	0.00 1	0.93 473	0.00 1	0.21 476	0.02 107	0.32 281

DualNet (step1)	1.30 382	0.51 306	3.23 385	0.03 111	0.03 192	2.48 450	0.01 79	4.98 430	1.63 380	1.53 362	0.66 319	0.90 293	1.00 416	2.79 300	0.82 344	0.68 548	0.97 498	1.79 565	1.08 577	0.02 107	0.82 411

test_sample9	2.75 502	0.51 306	3.23 385	0.03 111	0.03 192	2.48 450	0.01 79	4.98 430	1.63 380	1.53 362	0.66 319	0.90 293	1.00 416	6.14 452	10.04 551	0.68 548	17.48 599	1.79 565	1.08 577	0.02 107	0.82 411

test_sample7	1.05 310	0.24 183	1.95 216	0.65 457	0.01 100	1.25 224	0.01 79	4.98 430	1.63 380	1.53 362	0.66 319	0.90 293	1.00 416	2.79 300	0.82 344	0.00 1	0.97 498	0.00 1	0.00 1	0.03 179	1.51 488

SMFormer	1.31 385	0.30 221	2.08 242	0.47 407	0.02 168	1.04 98	0.01 79	5.75 488	2.69 485	1.65 380	2.43 459	0.91 296	0.02 54	4.75 384	2.20 446	0.00 1	0.88 454	0.00 1	0.14 420	0.06 247	0.76 403

tta	1.32 388	0.30 221	2.08 242	0.47 407	0.02 168	1.04 98	0.01 79	5.75 488	2.69 485	1.65 380	2.43 459	0.91 296	0.02 54	4.75 384	2.20 446	0.00 1	0.88 454	0.00 1	0.14 420	0.09 308	0.92 430

qqq1	1.25 362	0.30 221	2.08 242	0.47 407	0.02 168	1.04 98	0.01 79	5.75 488	2.69 485	1.65 380	2.43 459	0.91 296	0.02 54	4.75 384	0.88 361	0.00 1	0.88 454	0.00 1	0.11 406	0.09 308	0.92 430

fff1	1.25 362	0.30 221	2.08 242	0.47 407	0.02 168	1.04 98	0.01 79	5.75 488	2.69 485	1.65 380	2.43 459	0.91 296	0.02 54	4.75 384	0.88 361	0.00 1	0.88 454	0.00 1	0.11 406	0.09 308	0.92 430

HBP-ISP	1.59 430	1.12 465	3.42 401	0.53 424	0.10 285	4.27 508	1.44 520	5.35 460	1.61 367	3.58 501	0.87 355	0.91 296	1.18 428	6.64 475	0.46 254	0.04 496	0.02 266	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.24 247

ASMatch	1.46 409	0.17 107	2.35 291	0.73 480	0.20 343	1.22 207	0.25 419	1.04 75	0.89 134	0.30 147	11.50 547	0.92 301	2.31 487	6.65 476	0.56 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.04 55

RAFT-345	1.25 362	0.12 58	2.08 242	0.54 425	0.13 303	1.55 353	0.24 415	0.65 41	2.51 476	1.19 311	7.68 531	0.92 301	0.05 144	6.86 488	0.50 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

iResNet_ROB	1.22 354	1.37 492	2.59 325	0.14 278	0.00 1	1.38 284	0.04 272	7.36 549	2.85 504	1.07 292	1.24 389	0.93 303	0.11 234	4.28 357	0.84 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 356	0.11 144

anonymousdsp2	0.88 246	0.10 34	2.48 317	0.42 389	0.77 486	1.22 207	0.02 178	4.89 420	1.23 241	0.75 240	0.21 210	0.94 304	0.09 217	1.46 257	0.31 175	0.00 1	0.88 454	0.00 1	0.11 406	0.05 233	1.78 525

AASNet	1.05 310	1.11 464	3.12 377	0.05 164	0.00 1	1.73 408	0.05 293	5.73 485	2.17 449	1.10 298	1.84 428	0.94 304	0.19 281	1.16 230	1.37 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 507	0.16 188

CrosDoStereo	1.72 437	0.31 229	1.91 210	0.03 111	0.07 250	1.40 289	5.95 572	3.61 251	1.62 374	0.98 270	3.79 494	0.94 304	4.66 536	7.11 510	1.86 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 356	0.08 99

DeepStereo_LL	1.72 437	0.31 229	1.91 210	0.03 111	0.07 250	1.40 289	5.95 572	3.61 251	1.62 374	0.98 270	3.79 494	0.94 304	4.66 536	7.11 510	1.86 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 356	0.08 99

1111x	2.13 478	0.58 334	4.38 456	0.39 383	0.61 461	2.14 433	0.01 79	6.38 523	2.40 467	1.80 393	1.97 432	0.95 308	0.64 384	7.16 513	10.30 553	0.00 1	1.18 548	0.00 1	0.29 525	0.07 274	1.32 475

EKT-Stereo	0.91 256	0.23 178	2.14 257	0.84 501	4.27 567	1.23 211	0.04 272	2.85 190	0.67 63	0.44 184	0.40 267	0.95 308	0.08 201	2.93 305	0.38 221	0.00 1	0.18 332	0.00 1	0.07 382	0.04 213	0.40 316

CC-Net-ROB	2.09 471	1.17 471	3.97 438	1.52 545	0.23 358	3.35 489	0.05 293	5.09 439	2.74 491	1.09 295	1.40 400	0.97 310	0.18 276	6.66 477	0.87 357	1.46 563	1.64 571	7.13 574	0.00 1	1.67 557	0.54 343

DMCA-RVC	1.12 329	1.19 473	5.30 493	0.03 111	0.04 219	1.30 250	0.06 321	3.05 211	0.87 123	3.33 493	0.12 174	0.98 311	0.65 389	3.40 317	1.82 429	0.01 443	0.04 284	0.02 509	0.01 322	0.10 323	0.09 124

KYRaft	1.26 371	0.08 14	1.58 124	0.06 186	0.23 358	1.28 245	0.75 495	2.92 197	0.81 105	3.20 488	7.14 530	0.99 312	2.70 499	1.56 259	0.16 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	1.66 512

MLCV	1.19 346	0.97 434	3.09 374	0.07 203	0.00 1	1.63 384	0.04 272	3.33 232	1.57 359	2.74 474	1.83 427	0.99 312	0.40 345	5.31 416	1.53 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 356	0.11 144

iResNetv2_ROB	1.32 388	1.82 520	6.02 509	1.27 532	0.00 1	1.41 296	0.05 293	4.48 376	1.46 337	1.02 283	1.28 392	1.00 314	0.27 307	4.72 380	1.12 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 519	0.16 188

CoDeX	1.03 306	0.45 279	2.50 322	0.06 186	0.20 343	1.51 341	0.20 397	6.54 527	1.96 430	0.73 237	0.68 326	1.04 315	0.31 319	3.86 338	0.38 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.07 92

test_3	0.81 225	0.15 77	2.17 261	0.36 376	0.58 453	1.03 91	0.01 79	3.01 209	0.59 49	0.98 270	0.02 2	1.04 315	0.04 119	3.72 332	0.39 229	0.00 1	0.92 465	0.00 1	0.25 503	0.16 407	0.69 391

RAFT-RH_RVC	2.11 475	0.30 221	2.27 276	0.74 482	0.26 378	1.51 341	0.02 178	0.61 37	1.23 241	5.28 531	21.18 575	1.04 315	0.07 187	6.90 492	0.61 302	0.04 496	0.00 1	0.00 1	0.03 353	0.02 107	0.00 1

DEmStereo	1.56 427	0.16 95	2.44 312	0.09 234	0.02 168	1.77 411	0.87 499	1.72 112	1.08 192	2.48 458	6.30 525	1.06 318	5.02 538	6.28 458	1.81 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 15

test-1	0.77 215	0.31 229	1.67 139	0.03 111	0.97 509	1.23 211	0.07 330	4.63 395	0.75 79	0.73 237	0.67 325	1.06 318	0.03 91	0.58 139	0.80 339	0.02 471	0.79 435	0.00 1	0.07 382	0.01 44	0.96 435

xxxx	2.26 488	0.43 274	2.30 281	0.01 13	0.68 476	1.47 323	0.00 1	6.56 528	2.32 459	1.56 368	2.07 439	1.07 320	0.06 168	4.81 390	18.87 580	0.00 1	1.11 532	0.00 1	0.21 476	0.06 247	1.65 508

TDLM	1.32 388	0.90 410	2.42 308	0.61 444	0.03 192	1.59 366	2.04 531	3.73 264	2.29 457	1.70 389	0.94 362	1.07 320	0.67 393	6.49 468	1.12 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 433	0.54 343

test-3	0.86 242	0.15 77	2.03 231	0.37 379	0.56 447	1.01 85	0.02 178	3.05 211	0.54 43	1.98 412	0.02 2	1.09 322	0.04 119	3.73 333	0.38 221	0.00 1	0.93 473	0.00 1	0.25 503	0.16 407	0.82 411

test_1	0.84 235	0.15 77	2.03 231	0.37 379	0.55 444	1.01 85	0.02 178	3.06 213	0.55 46	1.73 391	0.02 2	1.09 322	0.04 119	3.70 331	0.38 221	0.00 1	0.93 473	0.00 1	0.25 503	0.16 407	0.84 416

GANet-ADL	0.62 163	0.16 95	1.89 207	0.15 284	0.02 168	1.46 316	0.02 178	3.83 282	0.75 79	0.40 173	1.08 372	1.09 322	0.18 276	0.65 167	0.47 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.13 161

GCAP-BAT	0.78 218	0.18 117	1.84 191	0.66 458	0.66 472	2.13 432	0.04 272	1.42 89	0.89 134	1.14 303	1.26 391	1.13 325	0.09 217	0.65 167	0.85 352	0.02 471	1.07 520	0.00 1	0.48 552	0.06 247	1.08 451

IRAFT_RVC	1.13 331	0.39 262	2.40 297	1.51 544	0.25 369	1.37 279	0.31 448	2.93 202	1.24 243	1.58 377	0.79 343	1.14 326	1.54 457	6.53 469	0.44 240	0.00 1	0.12 323	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.03 48

AFF-stereo	0.89 252	1.05 456	1.70 145	0.49 416	0.18 332	1.21 203	0.01 79	3.58 249	1.62 374	0.84 252	1.93 430	1.14 326	0.26 304	1.24 243	0.68 316	0.00 1	0.64 410	0.00 1	0.00 1	0.26 478	0.89 427

model_zeroshot	0.87 243	0.46 286	2.80 342	0.68 467	0.93 506	1.84 420	0.08 339	3.66 258	0.66 60	1.23 320	0.01 1	1.18 328	0.06 168	1.25 245	0.46 254	0.03 485	0.71 419	0.00 1	0.20 465	0.02 107	1.14 457

BEATNet_4x	1.24 358	1.45 500	5.03 482	0.58 434	0.02 168	1.34 272	0.09 351	5.29 455	1.69 390	2.01 415	0.25 217	1.18 328	0.44 349	2.11 287	2.70 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 382	0.54 343

MyStereo8	1.16 342	0.86 403	3.73 426	0.86 503	0.04 219	1.47 323	0.01 79	4.64 397	2.13 443	1.47 355	1.10 375	1.21 330	0.31 319	1.12 227	1.50 415	0.00 1	1.45 564	0.00 1	0.30 527	0.10 323	0.93 434

iRaft-Stereo_20w	1.39 400	0.18 117	3.72 424	0.79 492	0.56 447	1.90 421	0.65 488	8.85 562	1.05 187	2.05 418	0.42 272	1.24 331	1.23 437	1.69 269	0.95 376	0.00 1	0.62 408	0.00 1	0.44 548	0.02 107	1.41 481

MyStereo05	1.01 300	0.47 292	3.36 398	0.03 111	0.14 309	1.53 347	0.02 178	4.11 337	3.37 513	1.43 348	0.03 79	1.27 332	0.39 344	1.39 253	0.97 378	0.00 1	1.10 530	0.00 1	0.16 436	0.02 107	0.37 298

RAFT + AFF	1.88 451	1.84 523	4.19 443	0.05 164	0.85 491	2.29 441	1.00 508	6.32 521	2.26 454	1.88 398	1.80 426	1.27 332	3.66 520	6.56 470	2.36 459	0.02 471	0.34 360	0.00 1	0.01 322	0.41 524	0.50 335

FE-Mocha	0.69 191	0.15 77	1.96 217	0.60 439	0.11 290	0.71 47	0.01 79	4.30 366	0.74 78	0.51 211	0.57 301	1.28 334	0.52 359	0.64 165	0.73 327	0.00 1	0.54 386	0.00 1	0.15 425	0.02 107	0.31 276

FADNet-RVC-Resample	1.28 374	1.46 501	6.58 524	0.10 246	0.14 309	1.54 352	0.25 419	4.29 365	1.46 337	0.61 220	0.23 214	1.29 335	0.28 309	5.23 411	1.06 388	0.10 523	0.16 329	0.09 531	0.06 378	0.28 487	0.39 310

MyStereo04	1.01 300	0.51 306	3.49 407	0.03 111	0.34 412	1.66 394	0.02 178	4.18 346	2.93 505	1.10 298	0.03 79	1.30 336	0.58 370	1.32 250	1.02 385	0.00 1	1.19 549	0.00 1	0.18 452	0.03 179	0.37 298

CFNet	1.24 358	1.33 489	3.20 381	0.26 352	0.03 192	1.43 300	0.04 272	5.03 434	2.39 466	0.61 220	0.71 328	1.30 336	0.23 294	6.72 480	1.16 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 469	0.10 136

Occ-G	0.60 155	0.31 229	1.80 171	0.41 386	0.56 447	0.83 57	0.04 272	0.82 59	1.20 222	0.26 134	0.54 296	1.33 338	0.05 144	0.42 82	0.86 356	0.00 1	0.68 413	0.00 1	0.15 425	0.17 421	1.54 493

MMNet	1.33 393	0.69 369	4.18 442	0.11 263	0.01 100	4.08 504	0.02 178	4.27 361	1.49 346	2.17 427	0.33 242	1.34 339	1.20 430	4.52 371	1.93 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 346	0.06 82

testlalala2	0.90 253	0.21 165	1.69 143	4.05 565	2.52 560	1.11 150	0.01 79	3.95 304	1.34 303	0.20 109	0.32 240	1.36 340	0.07 187	0.27 32	0.18 94	0.00 1	0.09 314	0.00 1	0.36 542	0.01 44	0.24 247

ttt	1.79 445	0.32 237	2.41 300	0.58 434	0.26 378	1.64 391	0.00 1	6.26 518	2.57 480	1.91 402	2.39 455	1.39 341	0.11 234	5.55 429	7.97 534	0.00 1	1.05 513	0.00 1	0.16 436	0.06 247	1.14 457

IER	0.88 246	0.38 259	2.74 338	0.01 13	0.00 1	2.27 438	0.02 178	3.65 257	1.30 292	1.45 350	0.96 365	1.39 341	1.16 427	1.60 262	0.53 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.02 33

GwcNet-ADL	0.71 195	0.22 173	2.22 268	0.05 164	0.01 100	1.32 264	0.02 178	3.82 277	1.61 367	1.06 291	0.44 278	1.46 343	0.22 293	0.94 219	0.62 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.14 167

ToySt	0.92 259	0.51 306	4.35 451	0.21 323	0.71 481	1.32 264	0.00 1	2.77 186	1.33 300	0.21 115	0.51 292	1.47 344	0.11 234	1.14 229	0.87 357	0.03 485	0.69 414	0.00 1	0.20 465	0.10 323	1.88 538

AACVNet	1.04 307	0.87 406	2.22 268	0.25 345	0.00 1	1.79 413	0.01 79	4.21 348	0.79 88	1.17 309	0.27 225	1.50 345	0.16 267	6.30 460	0.89 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 457	0.04 55

WCG-NET（raft）	0.45 95	0.62 350	0.93 51	0.02 69	0.06 235	0.90 67	0.05 293	0.70 44	1.32 297	0.33 154	0.14 178	1.51 346	0.14 254	0.41 78	0.22 123	0.00 1	1.29 557	0.00 1	0.01 322	0.16 407	0.25 256

CVANet_RVC	1.37 397	0.82 399	3.23 385	0.54 425	0.11 290	1.48 331	0.46 465	4.01 317	2.23 451	3.33 493	1.34 396	1.51 346	0.37 330	6.38 462	0.69 318	0.01 443	0.00 1	0.00 1	0.05 370	0.19 436	0.62 366

AdaStereo	0.76 211	0.12 58	1.73 150	0.05 164	0.00 1	1.46 316	0.23 412	5.16 445	1.66 387	1.19 311	0.37 258	1.54 348	0.17 272	0.86 215	0.54 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.08 99
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.
SQANet	2.65 499	1.92 529	3.73 426	4.47 566	2.98 563	2.59 458	0.24 415	4.66 401	1.11 198	2.48 458	0.59 310	1.57 349	0.86 409	3.95 342	1.67 424	7.97 576	0.14 328	0.48 550	0.03 353	7.84 568	3.68 570

SACVNet	1.14 336	0.74 379	2.49 319	0.07 203	0.00 1	1.65 392	0.28 432	4.52 382	1.51 348	2.11 421	0.79 343	1.57 349	0.07 187	5.28 415	1.31 403	0.01 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 478	0.18 204

SST-Stereo	1.12 329	0.10 34	1.98 222	0.85 502	0.24 365	1.72 406	0.56 481	2.10 151	2.01 433	1.19 311	1.07 371	1.57 349	1.88 477	6.92 494	0.24 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.02 33

GEStereo_RVC	1.25 362	0.76 387	2.61 328	0.37 379	0.01 100	1.40 289	0.11 363	6.93 536	1.20 222	1.22 319	0.78 342	1.58 352	0.77 402	6.13 451	0.66 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 382	0.23 243

XPNet_ROB	1.41 404	0.81 397	2.75 339	0.04 147	0.01 100	1.70 404	0.17 386	4.14 342	1.69 390	4.12 512	1.10 375	1.58 352	0.52 359	5.13 407	4.07 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 346	0.25 256

AAGNet	1.60 431	0.15 77	1.76 162	1.17 528	0.27 384	1.51 341	0.64 486	1.71 111	1.20 222	1.67 384	0.81 346	1.59 354	2.23 483	6.08 449	11.16 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.02 33

FENet	0.61 159	0.22 173	1.75 156	0.05 164	0.00 1	1.21 203	0.05 293	3.78 267	1.28 274	1.08 293	0.02 2	1.61 355	0.09 217	0.60 154	0.35 201	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.08 99

ADCRef	2.57 498	1.40 496	7.90 540	0.11 263	0.11 290	4.71 520	0.74 494	5.45 473	1.66 387	3.15 487	1.65 418	1.61 355	2.25 484	4.54 374	15.56 573	0.03 485	0.00 1	0.01 488	0.10 401	0.27 483	0.23 243

iRaft-Stereo_5w	1.28 374	0.93 420	3.51 408	0.14 278	0.66 472	1.21 203	0.01 79	3.87 288	1.06 188	0.19 101	1.97 432	1.62 357	1.50 455	6.80 484	1.07 390	0.00 1	0.16 329	0.00 1	0.06 378	0.26 478	0.67 377

delet	1.31 385	0.61 348	2.64 333	0.05 164	0.17 328	2.84 471	1.00 508	4.88 419	2.46 472	1.38 342	1.37 397	1.62 357	0.90 412	4.52 371	1.48 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 382	0.08 99

knoymous	0.41 78	0.09 21	1.34 97	0.05 164	0.01 100	1.15 174	0.01 79	2.36 162	0.23 6	0.51 211	0.02 2	1.64 359	0.00 1	0.49 105	0.33 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.04 55

DAS	1.40 402	0.11 48	2.83 347	0.04 147	0.01 100	1.31 255	1.14 514	4.51 380	2.02 435	4.84 525	2.33 448	1.65 360	0.56 365	5.53 427	0.85 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.19 209

SepStereo	1.41 404	0.11 48	2.83 347	0.04 147	0.01 100	1.31 255	1.14 514	4.51 380	2.02 435	4.84 525	2.33 448	1.65 360	0.56 365	5.78 439	0.85 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.19 209

FINET	2.99 503	2.11 535	7.66 535	1.13 525	1.79 549	4.35 512	3.34 547	5.66 481	7.93 558	2.49 460	3.29 483	1.66 362	2.47 493	6.70 479	4.44 506	0.82 552	1.38 561	0.03 514	0.30 527	0.36 514	1.88 538

FADNet	1.38 398	1.42 499	5.62 503	0.03 111	0.06 235	2.56 456	0.16 383	4.66 401	1.64 384	0.35 156	0.11 165	1.66 362	1.05 420	5.64 435	1.59 419	0.18 536	0.02 266	0.01 488	0.01 322	0.52 539	0.23 243

UCFNet_RVC	0.78 218	0.68 366	2.05 237	0.02 69	0.29 392	1.57 361	0.02 178	3.57 246	0.87 123	1.35 338	0.74 333	1.66 362	0.20 288	1.92 280	0.61 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.04 55

z-ln-s-r	1.93 457	1.26 481	7.26 530	0.25 345	0.03 192	1.65 392	0.06 321	4.28 362	2.81 500	1.26 324	0.70 327	1.68 365	0.24 296	6.44 467	10.32 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 421	0.19 209

psm_up	1.01 300	0.68 366	2.47 316	0.04 147	0.00 1	2.01 426	0.05 293	4.09 331	1.29 282	2.65 464	0.47 285	1.71 366	0.44 349	3.65 329	0.45 245	0.06 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 382	0.06 82

DMCA	0.87 243	0.52 315	3.24 390	0.01 13	0.01 100	1.30 250	0.02 178	3.69 259	1.87 418	2.29 438	0.17 184	1.71 366	0.10 225	0.76 191	1.42 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.12 153

GMStereo_Zeroshot	0.67 181	0.24 183	1.87 201	0.87 504	0.00 1	1.26 233	0.01 79	2.01 143	0.42 27	1.44 349	0.58 308	1.73 368	0.19 281	2.62 292	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.09 124

STTStereo	0.98 291	0.62 350	3.78 430	0.25 345	0.15 320	1.44 305	0.10 359	3.57 246	1.75 405	1.46 352	0.19 201	1.74 369	0.44 349	3.47 320	0.54 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.05 70

Reg-Stereo(zero)	0.71 195	0.07 6	2.28 277	0.03 111	1.01 517	1.58 364	0.37 458	1.52 93	0.78 84	0.18 93	0.16 182	1.75 370	1.08 422	0.91 217	1.25 401	0.00 1	0.51 379	0.00 1	0.24 500	0.01 44	0.54 343

RAFT_R40	1.08 318	0.11 48	2.09 248	0.83 500	0.20 343	1.68 402	0.64 486	2.11 153	1.19 216	1.05 288	1.13 379	1.77 371	1.43 449	6.90 492	0.33 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.01 15

BSDual-CNN	0.94 267	0.15 77	1.48 106	0.04 147	0.00 1	3.30 484	0.20 397	6.00 503	1.17 209	2.36 445	0.64 316	1.78 372	0.10 225	0.80 205	0.71 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.06 82

psmg	0.93 264	0.15 77	1.48 106	0.02 69	0.00 1	3.25 483	0.26 423	5.45 473	1.17 209	2.00 413	1.45 404	1.78 372	0.10 225	0.80 205	0.71 321	0.00 1	0.00 1	0.01 488	0.00 1	0.02 107	0.04 55

CSP-Net	1.13 331	0.76 387	1.67 139	0.01 13	0.00 1	2.81 469	0.05 293	5.62 478	1.14 202	1.14 303	0.85 354	1.80 374	0.23 294	6.10 450	0.36 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 368	0.03 48

MFMNet_re	2.39 493	1.65 515	6.10 512	3.04 561	0.90 500	2.34 446	0.98 506	4.77 412	3.79 521	6.95 542	7.08 529	1.84 375	3.79 524	2.53 290	1.57 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 469	0.26 262

Wz-Net-MNSev	2.17 481	1.90 528	7.77 537	0.02 69	0.01 100	4.60 518	2.08 532	5.70 484	2.83 502	4.02 510	1.50 409	1.87 376	2.53 495	5.10 405	3.04 485	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.14 382	0.31 276

GANetREF_RVC	1.25 362	1.39 495	4.10 440	0.10 246	0.00 1	2.25 435	0.18 392	4.68 403	2.78 497	0.69 228	0.34 245	1.87 376	0.65 389	5.07 403	0.68 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.07 92
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
THIR-Stereo	1.54 423	0.48 295	1.88 204	0.01 13	0.02 168	1.08 128	4.17 555	2.48 168	0.41 25	1.09 295	4.30 504	1.90 378	4.08 529	6.84 486	1.81 427	0.00 1	0.00 1	0.04 519	0.00 1	0.06 247	0.04 55

UPFNet	0.99 294	0.32 237	2.89 352	0.00 1	0.00 1	1.90 421	0.11 363	4.10 333	1.10 196	2.35 443	0.12 174	1.91 379	0.08 201	4.02 343	0.78 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.04 55

TCMNet	1.67 434	0.92 417	6.06 511	0.15 284	1.43 541	1.83 417	0.17 386	4.72 406	1.56 357	1.88 398	2.94 474	1.92 380	0.45 353	5.34 419	3.00 483	0.00 1	0.06 298	0.06 524	0.00 1	0.43 525	0.48 332

CFNet-RSSM	0.60 155	0.15 77	1.55 119	0.05 164	0.14 309	1.27 239	0.02 178	4.87 418	0.58 48	0.34 155	0.02 2	1.92 380	0.04 119	0.49 105	0.25 146	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.27 515	0.01 44	0.10 136

ACVNet	0.75 208	0.56 329	2.30 281	0.09 234	0.00 1	1.39 285	0.21 404	2.76 183	1.34 303	0.88 256	0.75 335	1.92 380	0.26 304	0.51 113	1.65 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 398	0.20 229

acv_ft	0.94 267	0.56 329	2.28 277	0.04 147	1.07 525	1.71 405	0.01 79	4.41 373	1.34 303	1.53 362	0.75 335	1.92 380	0.45 353	0.51 113	1.74 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 501	0.20 229

Any-RAFT	0.76 211	0.13 65	1.46 104	0.03 111	0.01 100	2.76 466	0.08 339	4.09 331	1.69 390	1.08 293	0.26 223	1.95 384	0.31 319	0.95 221	0.09 21	0.01 443	0.20 341	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.08 99

DeepPrunerF	2.71 500	1.57 511	16.51 574	0.22 327	0.33 410	1.45 312	0.28 432	6.26 518	9.92 561	1.25 323	0.44 278	1.98 385	1.61 465	7.33 516	4.17 504	0.00 1	0.01 235	0.07 525	0.10 401	0.33 503	0.29 270

PWCDC_ROB	3.41 514	2.29 540	5.16 490	0.19 302	0.02 168	3.11 477	0.02 178	5.15 442	12.27 564	1.36 340	23.33 583	1.98 385	3.35 515	4.93 396	3.71 497	0.28 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 552	0.32 281

pcwnet_v2	1.36 396	0.21 165	5.89 506	0.15 284	0.01 100	1.78 412	0.02 178	5.77 492	3.19 511	1.69 388	1.94 431	2.00 387	0.79 405	3.09 310	0.33 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.04 213	0.27 265

111	1.00 297	1.05 456	3.63 414	0.01 13	0.04 219	1.20 194	0.16 383	4.50 378	2.24 452	1.32 331	1.15 383	2.00 387	0.31 319	0.59 150	0.79 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 323	0.84 416

SuperB	3.75 524	2.46 546	15.54 573	0.32 370	0.06 235	4.29 510	1.61 524	4.25 357	11.49 563	2.56 463	1.31 395	2.01 389	1.86 476	6.94 497	8.94 540	0.05 500	0.03 277	0.10 536	0.08 386	10.62 579	0.56 354

Syn2CoEx	1.91 455	1.85 524	6.43 523	0.05 164	0.00 1	1.47 323	0.54 475	6.03 508	2.24 452	2.24 435	2.19 441	2.06 390	3.10 510	6.57 471	2.58 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 507	0.40 316

GANet-RSSM	1.09 320	0.80 395	2.41 300	0.72 475	0.00 1	1.39 285	0.02 178	5.15 442	1.07 189	0.95 268	0.34 245	2.06 390	1.12 424	4.69 377	0.80 339	0.00 1	0.00 1	0.04 519	0.00 1	0.15 398	0.09 124

DeepPruner_ROB	1.04 307	0.99 441	3.05 370	0.02 69	0.00 1	1.60 370	0.17 386	3.96 307	0.52 37	3.41 496	0.03 79	2.06 390	0.17 272	3.35 314	1.12 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 382	0.14 167

HGLStereo	1.17 343	0.53 317	2.39 296	0.01 13	0.02 168	1.45 312	0.01 79	4.05 324	1.14 202	1.42 347	3.06 476	2.09 393	1.21 435	4.60 376	1.33 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 323	0.06 82

DRN-Test	1.79 445	0.51 306	4.94 479	0.19 302	0.14 309	3.30 484	0.19 396	6.58 529	2.31 458	4.40 519	0.77 340	2.10 394	1.73 470	5.40 423	2.82 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.12 356	0.27 265

PSMNet-ADL	0.88 246	0.12 58	1.32 96	0.07 203	0.01 100	2.03 427	0.03 236	3.00 206	1.28 274	0.39 168	0.66 319	2.12 395	0.67 393	4.19 349	1.38 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.24 247

DDVS	1.00 297	0.21 165	1.83 187	0.21 323	0.27 384	3.12 478	0.25 419	3.00 206	0.71 69	0.77 243	0.82 347	2.14 396	0.44 349	5.24 412	0.66 311	0.00 1	0.01 235	0.01 488	0.00 1	0.04 213	0.20 229

ffm	1.46 409	0.50 300	4.37 452	0.46 401	0.03 192	1.60 370	0.03 236	3.81 273	6.87 548	1.57 371	2.38 451	2.14 396	0.38 334	1.73 271	0.12 45	0.00 1	1.12 534	0.00 1	0.17 445	0.10 323	1.86 534

ff1	2.20 483	0.50 300	4.37 452	0.46 401	0.03 192	1.60 370	0.03 236	3.81 273	6.87 548	1.57 371	2.38 451	2.14 396	0.38 334	7.65 526	9.02 541	0.00 1	1.12 534	0.00 1	0.17 445	0.10 323	1.86 534

mmx	2.08 469	0.50 300	4.37 452	0.46 401	0.03 192	1.60 370	0.03 236	6.21 512	2.77 495	1.57 371	2.38 451	2.14 396	0.38 334	7.65 526	9.02 541	0.00 1	1.08 522	0.00 1	0.17 445	0.06 247	1.25 470

xxx	2.08 469	0.50 300	4.37 452	0.46 401	0.03 192	1.60 370	0.03 236	6.21 512	2.77 495	1.57 371	2.38 451	2.14 396	0.38 334	7.65 526	9.02 541	0.00 1	1.08 522	0.00 1	0.17 445	0.06 247	1.25 470

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 347	0.85 400	3.90 435	0.61 444	0.99 514	1.40 289	0.01 79	4.06 325	1.56 357	2.38 449	0.36 256	2.15 401	0.57 368	4.52 371	0.67 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.02 107	0.03 48
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CFNet_ucs	0.84 235	0.23 178	2.43 310	0.01 13	0.01 100	1.34 272	0.01 79	3.82 277	1.61 367	1.24 322	1.13 379	2.16 402	0.41 347	2.08 285	0.17 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.17 196

RAFT_CTSACE	0.85 239	0.95 426	2.60 326	0.60 439	0.05 229	1.20 194	0.01 79	3.18 224	0.85 119	0.79 247	1.57 413	2.18 403	0.78 404	1.20 236	0.22 123	0.00 1	0.33 357	0.00 1	0.00 1	0.28 487	0.21 237

Gwc-CoAtRS	0.52 120	0.16 95	1.68 142	0.05 164	0.13 303	1.06 114	0.03 236	2.88 191	0.54 43	0.40 173	0.02 2	2.22 404	0.03 91	0.49 105	0.26 155	0.00 1	0.09 314	0.00 1	0.22 481	0.01 44	0.11 144

raft_robust	1.21 350	1.05 456	2.00 225	0.10 246	0.43 426	1.39 285	0.02 178	4.21 348	2.32 459	0.44 184	0.02 2	2.23 405	1.39 446	7.00 503	0.35 201	0.00 1	0.78 432	0.00 1	0.18 452	0.10 323	0.19 209

GASNet	1.77 444	2.50 547	7.05 528	0.47 407	0.02 168	1.50 337	0.20 397	4.55 388	2.55 479	0.98 270	1.48 408	2.24 406	1.57 463	6.25 455	3.41 494	0.00 1	0.05 292	0.00 1	0.00 1	0.55 542	0.12 153

PCWNet_CMD	0.70 193	0.18 117	2.22 268	0.01 13	0.01 100	1.09 137	0.00 1	3.17 222	1.35 309	0.50 209	0.29 229	2.28 407	1.46 453	1.22 240	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.19 209

ccs_rob	0.71 195	0.20 158	2.35 291	0.00 1	0.01 100	1.24 216	0.00 1	3.17 222	0.91 142	0.82 251	0.45 281	2.28 407	0.63 381	1.78 277	0.18 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.14 167

StereoDRNet	1.66 433	1.21 475	5.39 498	0.06 186	0.11 290	2.49 453	1.06 511	5.28 454	1.89 420	3.60 502	0.63 314	2.28 407	0.64 384	4.70 378	3.25 489	0.00 1	0.03 277	0.00 1	0.01 322	0.15 398	0.36 295

NaN_ROB	2.33 491	1.31 486	4.55 462	0.32 370	0.30 404	3.13 479	5.01 565	4.57 390	2.78 497	5.49 533	1.73 420	2.28 407	1.98 480	7.48 522	4.32 505	0.01 443	0.06 298	0.03 514	0.09 395	0.20 442	0.88 422

w-ln-seven-2	2.43 494	1.73 518	14.40 568	0.27 359	0.07 250	1.40 289	0.47 466	4.54 386	3.57 516	3.26 492	1.19 386	2.29 411	1.65 467	7.16 513	5.50 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.21 448	0.76 403

CFNet_pseudo	0.71 195	0.20 158	2.34 290	0.01 13	0.01 100	1.24 216	0.00 1	3.19 225	0.92 144	0.85 253	0.47 285	2.29 411	0.61 374	1.79 278	0.17 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.14 167

MSMDNet	0.71 195	0.18 117	2.22 268	0.01 13	0.01 100	1.09 137	0.00 1	3.25 227	1.35 309	0.52 213	0.29 229	2.29 411	1.45 450	1.22 240	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.19 209

PA-Net	1.56 427	1.13 467	5.13 487	0.07 203	0.17 328	1.46 316	0.53 474	4.73 407	3.04 506	0.92 264	1.30 393	2.29 411	0.62 379	6.63 474	3.00 483	0.01 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 274	0.15 177
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 450	1.13 467	5.96 508	0.02 69	0.00 1	5.00 523	0.29 439	5.31 458	2.38 464	2.65 464	1.15 383	2.32 415	1.95 479	5.59 432	3.35 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.14 167

BUS	1.05 310	0.15 77	1.48 106	0.04 147	0.00 1	5.73 532	0.03 236	6.00 503	1.17 209	2.36 445	0.64 316	2.35 416	0.06 168	0.80 205	0.05 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.06 82

NINENet	1.14 336	0.34 245	2.08 242	0.10 246	0.01 100	5.73 532	0.03 236	5.39 466	1.54 354	1.61 378	0.72 330	2.35 416	0.06 168	2.82 302	0.05 7	0.00 1	0.01 235	0.01 488	0.00 1	0.04 213	0.00 1

PSMNet-RSSM	1.10 322	0.88 407	2.30 281	0.23 333	0.00 1	1.41 296	0.03 236	5.44 472	1.19 216	1.56 368	0.50 289	2.46 418	0.71 398	4.23 353	0.90 368	0.00 1	0.00 1	0.01 488	0.00 1	0.10 323	0.08 99

NVstereo2D	1.25 362	0.34 245	5.21 492	0.09 234	0.03 192	1.61 376	0.23 412	4.95 428	1.92 424	1.05 288	0.38 261	2.53 419	0.61 374	5.36 421	0.44 240	0.00 1	0.10 318	0.00 1	0.03 353	0.04 213	0.19 209

ISRNet	0.98 291	0.37 257	3.32 395	0.08 215	0.00 1	1.17 188	0.04 272	3.63 255	1.03 184	2.26 437	1.68 419	2.56 420	0.20 288	2.65 293	0.52 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.14 167

GANet	2.23 486	0.92 417	3.10 375	0.88 505	0.08 263	2.25 435	3.25 545	4.61 393	1.71 396	2.55 462	9.98 542	2.56 420	1.47 454	7.52 524	2.98 482	0.00 1	0.04 284	0.02 509	0.08 386	0.14 382	0.42 324

riskmin	0.95 276	0.06 1	2.01 226	0.80 496	0.86 495	1.58 364	0.24 415	4.28 362	0.53 38	0.85 253	0.29 229	2.60 422	1.04 419	0.70 179	0.61 302	0.00 1	0.85 450	0.00 1	0.26 511	0.01 44	1.48 485

StereoDRNet-Refined	0.96 280	0.28 208	1.94 215	0.03 111	0.01 100	1.34 272	0.01 79	4.02 319	1.33 300	2.16 425	1.23 388	2.62 423	0.18 276	2.06 284	1.82 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 407	0.06 82
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
HI	0.65 177	0.55 319	2.46 314	0.20 317	0.00 1	1.16 180	0.01 79	1.98 140	0.79 88	1.46 352	0.02 2	2.63 424	0.64 384	0.63 161	0.24 142	0.00 1	0.04 284	0.00 1	0.00 1	0.11 346	0.08 99

CoSv	0.65 177	0.55 319	2.46 314	0.20 317	0.00 1	1.16 180	0.01 79	1.98 140	0.79 88	1.46 352	0.02 2	2.63 424	0.64 384	0.63 161	0.24 142	0.00 1	0.04 284	0.00 1	0.00 1	0.11 346	0.08 99

ADLNet	1.35 395	0.55 319	2.95 362	0.01 13	0.05 229	2.22 434	0.11 363	5.06 437	2.83 502	2.42 454	2.19 441	2.63 424	0.68 395	3.59 326	1.37 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 421	0.27 265

xyz-stereo	4.49 538	0.31 229	37.34 588	0.02 69	0.01 100	19.38 578	0.01 79	2.42 165	0.53 38	2.00 413	14.43 555	2.64 427	0.14 254	7.36 517	2.92 480	0.00 1	0.01 235	0.23 547	0.00 1	0.05 233	0.09 124

Ntro	3.66 522	2.08 534	4.34 450	7.58 571	4.53 568	6.25 538	0.72 493	5.35 460	1.65 386	0.48 203	1.77 423	2.68 428	1.25 439	5.10 405	2.31 456	8.72 579	0.31 355	2.13 570	0.05 370	9.73 574	6.18 577

UNet	1.21 350	0.36 251	4.56 463	0.04 147	0.02 168	2.30 442	0.02 178	3.70 262	0.98 176	1.32 331	0.14 178	2.70 429	1.54 457	4.49 367	1.96 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.07 92

MDST_ROB	3.81 525	0.21 165	4.29 449	2.64 559	1.45 543	13.85 567	1.02 510	8.06 559	2.67 484	15.14 578	8.81 537	2.70 429	1.55 460	9.31 549	3.90 499	0.03 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.63 368

gcap-zeroshot	0.95 276	0.45 279	3.07 371	0.25 345	0.74 484	1.44 305	0.02 178	4.85 416	1.47 343	0.78 245	0.57 301	2.77 431	0.04 119	0.95 221	0.49 269	0.00 1	0.48 373	0.00 1	0.20 465	0.00 1	0.39 310

ETE_ROB	1.42 406	1.04 454	3.10 375	0.02 69	0.03 192	1.81 415	0.22 409	4.73 407	1.67 389	4.77 523	1.43 403	2.77 431	0.08 201	4.23 353	2.20 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.20 229

PSMNet_ROB	1.31 385	1.27 482	3.91 436	0.05 164	0.11 290	1.69 403	0.16 383	3.98 311	1.59 364	1.15 307	0.34 245	2.77 431	0.62 379	4.43 365	3.80 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 356	0.12 153

NOSS_ROB	1.47 411	0.49 297	2.40 297	1.00 517	0.17 328	2.56 456	0.01 79	4.86 417	2.62 481	2.32 441	1.74 421	2.79 434	0.02 54	6.96 500	0.60 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.73 397

cross-raft	0.67 181	0.19 148	1.85 192	0.58 434	0.71 481	1.09 137	0.10 359	3.52 242	0.69 67	0.41 179	0.02 2	2.81 435	0.04 119	0.55 128	0.23 131	0.00 1	0.13 327	0.00 1	0.16 436	0.01 44	0.22 239

S-Stereo	2.12 477	0.32 237	6.30 517	0.24 340	0.22 353	2.51 454	1.83 527	5.38 464	5.55 538	2.46 457	5.91 519	2.81 435	0.71 398	5.19 410	2.45 463	0.00 1	0.02 266	0.00 1	0.00 1	0.07 274	0.37 298

zh-mn7	4.28 532	4.04 569	17.92 575	0.11 263	0.07 250	1.53 347	0.29 439	4.81 413	6.49 547	8.41 551	16.07 559	2.83 437	1.19 429	11.32 565	9.99 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 442	0.36 295

CBMV	1.97 464	0.56 329	2.61 328	0.46 401	0.07 250	2.91 474	4.18 556	4.58 391	2.78 497	5.50 534	2.21 443	2.84 438	2.94 503	4.75 384	2.31 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 398	0.60 362
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
APVNet	1.68 435	0.75 382	4.94 479	0.13 275	0.01 100	4.56 517	0.08 339	5.20 447	1.44 332	1.51 358	1.05 370	2.87 439	0.93 414	6.76 483	2.76 472	0.01 443	0.00 1	0.07 525	0.00 1	0.34 507	0.08 99

cf-r	1.18 345	1.02 449	3.22 383	0.25 345	0.02 168	1.44 305	0.03 236	5.11 441	2.16 445	1.31 330	0.59 310	2.87 439	0.24 296	4.26 356	0.79 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 398	0.12 153

DSFCA	1.45 408	0.51 306	2.76 340	0.01 13	0.03 192	3.64 497	0.83 497	3.28 230	1.45 335	3.25 491	0.44 278	2.89 441	1.45 450	6.07 448	2.14 444	0.00 1	0.02 266	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.10 136

iinet-f	1.90 454	0.98 438	13.29 566	0.42 389	0.03 192	4.30 511	0.04 272	3.86 285	1.32 297	1.28 325	0.57 301	2.91 442	2.70 499	2.60 291	3.11 487	0.00 1	0.02 266	0.02 509	0.00 1	0.49 530	0.09 124

fast-acv-ft	1.54 423	0.86 403	4.85 473	0.11 263	0.12 298	3.88 499	0.28 432	2.97 203	2.26 454	0.96 269	3.49 488	2.97 443	1.23 437	3.47 320	2.75 471	0.04 496	0.01 235	0.04 519	0.04 367	0.44 527	0.08 99

aanetorigin	2.99 503	1.00 444	9.85 553	0.23 333	0.23 358	1.59 366	2.01 529	1.94 139	1.25 254	14.45 574	10.04 544	2.98 444	3.75 521	4.97 399	4.01 501	0.10 523	0.05 292	0.09 531	0.11 406	0.55 542	0.55 349

GwcNet-RSSM	1.22 354	1.24 479	3.66 419	0.23 333	0.04 219	1.46 316	0.05 293	4.65 400	1.61 367	1.33 333	0.46 284	2.98 444	0.26 304	4.48 366	1.59 419	0.00 1	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.21 448	0.10 136

DCVSM-stereo	0.74 207	0.09 21	1.76 162	0.07 203	0.01 100	1.24 216	0.04 272	2.09 150	0.31 17	3.55 499	0.09 156	3.02 446	0.59 371	1.43 255	0.45 245	0.00 1	0.00 1	0.01 488	0.00 1	0.02 107	0.01 15

IIG-Stereo	1.39 400	0.67 365	1.73 150	2.48 558	0.05 229	1.63 384	0.14 378	3.00 206	1.20 222	2.94 478	2.23 444	3.03 447	0.55 363	7.41 519	0.66 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.07 92

OMP-Stereo	1.29 378	0.75 382	1.67 139	2.47 557	0.29 392	1.61 376	0.32 451	2.38 164	1.09 193	2.66 467	1.14 381	3.04 448	0.17 272	7.40 518	0.60 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 274	0.08 99

SDNR	3.62 520	1.25 480	7.41 533	0.71 473	0.22 353	26.06 592	0.02 178	4.55 388	2.42 469	3.10 486	11.33 546	3.05 449	0.77 402	8.31 542	2.21 449	0.05 500	0.11 321	0.00 1	0.01 322	0.08 286	0.66 373

G2L-Stereo	1.20 347	1.04 454	3.45 403	0.03 111	0.11 290	1.43 300	0.02 178	4.01 317	1.46 337	1.45 350	0.16 182	3.06 450	0.24 296	6.15 454	1.09 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 442	0.18 204

ssnet_v2	1.33 393	0.64 358	2.83 347	0.06 186	0.03 192	2.08 431	0.36 457	5.88 498	2.33 461	2.52 461	0.88 356	3.06 450	0.54 361	1.75 273	3.30 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 469	0.13 161

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 451	0.88 407	3.47 406	1.64 549	0.22 353	4.27 508	0.40 460	3.90 299	1.63 380	0.72 236	0.71 328	3.06 450	0.11 234	5.13 407	1.03 386	5.07 569	0.54 386	0.00 1	0.00 1	1.73 558	3.16 569

CBMV_ROB	2.06 467	0.31 229	2.72 336	0.63 452	0.00 1	2.83 470	0.88 500	5.24 452	2.41 468	4.28 515	6.16 521	3.07 453	3.47 518	5.81 442	2.69 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 233	0.56 354

DispNO	1.47 411	1.01 446	5.05 483	0.13 275	0.08 263	1.49 336	0.02 178	4.38 370	1.86 415	1.51 358	1.57 413	3.12 454	1.09 423	5.77 438	1.89 434	0.00 1	0.02 266	0.03 514	0.11 406	0.11 346	0.08 99

DDUNet	3.58 515	11.19 586	3.84 433	3.59 564	3.31 565	4.14 506	0.20 397	4.40 372	1.33 300	2.72 471	3.11 479	3.16 455	0.37 330	4.18 347	1.47 413	2.02 565	0.05 292	10.10 582	3.59 587	5.85 566	3.05 568

HSM-Net_RVC	1.51 417	0.11 48	1.93 213	0.00 1	0.01 100	1.91 423	0.05 293	7.86 556	1.93 427	3.77 505	3.76 493	3.16 455	0.36 328	4.34 360	0.83 349	0.01 443	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.11 144
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
IGEV-FE	1.07 314	0.28 208	3.68 421	0.51 422	0.58 453	1.13 160	0.54 475	4.64 397	0.73 75	1.14 303	0.75 335	3.18 457	0.69 396	0.76 191	0.57 291	0.00 1	0.52 383	0.00 1	0.16 436	0.04 213	1.56 495

G2L-Stereo_test	1.14 336	1.01 446	2.97 364	0.27 359	0.01 100	1.66 394	0.10 359	3.73 264	1.31 295	2.21 429	0.11 165	3.18 457	0.49 358	4.55 375	0.70 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 442	0.30 272

Anonymous_2	2.17 481	0.32 237	2.35 291	0.80 496	0.85 491	1.67 399	0.22 409	4.62 394	0.71 69	1.12 301	0.40 267	3.18 457	1.94 478	0.84 211	0.77 335	0.06 510	1.09 526	3.25 572	14.62 598	3.25 563	1.43 482

G2L-ROB	1.11 324	0.99 441	2.89 352	0.01 13	0.01 100	1.48 331	0.00 1	3.88 293	1.64 384	1.53 362	0.08 152	3.19 460	0.01 18	4.82 391	1.38 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 368	0.14 167

IGEV_Zeroshot_test	1.07 314	0.28 208	3.68 421	0.51 422	0.58 453	1.13 160	0.54 475	4.64 397	0.73 75	1.14 303	0.75 335	3.21 461	0.70 397	0.77 194	0.57 291	0.00 1	0.52 383	0.00 1	0.16 436	0.04 213	1.56 495

RAFT-Test	0.85 239	0.19 148	2.98 367	0.66 458	0.99 514	1.83 417	0.17 386	3.16 221	1.19 216	0.71 230	0.11 165	3.21 461	0.02 54	0.58 139	0.33 185	0.00 1	0.47 369	0.00 1	0.29 525	0.01 44	0.15 177

DGSMNet	2.56 497	1.15 470	7.39 532	1.34 540	2.02 556	3.20 481	3.97 554	6.11 511	1.72 401	1.52 361	2.72 469	3.23 463	0.63 381	4.74 381	2.39 460	1.12 557	1.53 569	1.54 564	1.32 581	1.40 556	2.10 550

RTSC	3.18 510	2.15 536	8.20 544	0.67 466	0.38 416	4.41 514	0.08 339	5.64 479	5.80 543	6.14 538	3.43 487	3.37 464	1.55 460	7.50 523	12.15 561	0.00 1	0.84 447	0.00 1	0.25 503	0.51 533	0.53 342

PWC_ROB	3.30 512	1.83 521	8.47 547	0.62 451	0.56 447	1.31 255	0.39 459	4.53 384	5.05 536	7.66 547	15.14 556	3.37 464	2.43 491	6.86 488	6.74 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 533	0.54 343

hknet	1.21 350	0.25 192	2.89 352	0.04 147	0.00 1	3.30 484	0.20 397	6.00 503	1.19 216	2.36 445	0.64 316	3.38 466	0.05 144	3.04 307	0.73 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.06 82

DLCB_ROB	1.38 398	0.60 342	1.96 217	0.10 246	0.00 1	1.53 347	0.23 412	4.02 319	1.91 423	3.54 498	1.97 432	3.40 467	0.30 314	4.91 395	2.97 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 213	0.12 153

CRFU-Net	1.43 407	0.33 243	2.98 367	1.27 532	0.03 192	4.01 503	0.05 293	6.21 512	0.95 160	1.92 404	0.74 333	3.41 468	2.55 496	3.36 315	0.36 205	0.01 443	0.01 235	0.11 537	0.00 1	0.13 368	0.09 124

ccnet	1.96 461	0.68 366	3.59 412	0.26 352	0.19 338	3.68 498	1.55 523	4.89 420	1.77 407	2.68 470	3.92 497	3.44 469	1.72 469	5.02 402	5.22 512	0.06 510	0.00 1	0.09 531	0.01 322	0.13 368	0.32 281

anonymousa	1.15 340	0.38 259	2.43 310	0.70 471	1.49 544	1.45 312	0.02 178	4.23 355	1.13 201	0.91 260	2.52 464	3.46 470	0.55 363	0.55 128	0.60 297	0.00 1	1.13 538	0.00 1	0.54 558	0.04 213	0.86 419

otaku	3.61 518	2.06 532	4.04 439	6.41 569	3.35 566	4.67 519	2.08 532	5.97 501	1.58 361	2.19 428	2.62 467	3.47 471	1.45 450	4.36 361	2.17 445	8.55 578	0.25 343	1.89 568	0.03 353	9.29 572	5.81 576

MyStereo06	1.08 318	0.47 292	3.30 394	0.03 111	0.14 309	1.53 347	0.02 178	5.58 476	0.88 129	1.15 307	0.73 332	3.48 472	1.15 426	0.86 215	0.66 311	0.00 1	1.10 530	0.00 1	0.16 436	0.02 107	0.37 298

PASM	2.20 483	1.85 524	10.33 555	1.00 517	0.41 419	1.98 424	0.90 502	3.85 284	2.76 494	4.38 517	1.53 410	3.49 473	1.54 457	6.60 472	2.43 461	0.14 532	0.02 266	0.00 1	0.03 353	0.33 503	0.39 310

TransformOpticalFlow	1.53 422	0.40 266	3.46 405	0.66 458	0.07 250	1.56 357	0.09 351	4.35 368	1.86 415	1.72 390	2.27 446	3.53 474	3.04 508	6.93 496	0.49 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.10 136

STrans-v2	1.75 439	0.45 279	3.43 402	0.03 111	0.19 338	1.48 331	0.08 339	7.25 546	2.16 445	2.04 416	2.80 470	3.60 475	3.78 523	7.00 503	0.52 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.10 136

AANet_RVC	1.95 459	1.64 514	4.89 474	0.09 234	0.00 1	1.24 216	0.01 79	3.93 300	2.82 501	2.32 441	4.64 507	3.61 476	0.19 281	7.61 525	4.73 510	0.60 547	0.19 338	0.00 1	0.00 1	0.11 346	0.47 328

XX-Stereo	1.24 358	0.25 192	6.03 510	1.30 535	0.29 392	1.28 245	0.00 1	4.12 338	0.60 51	1.29 327	0.50 289	3.63 477	0.03 91	4.05 345	0.18 94	0.00 1	0.58 399	0.00 1	0.23 487	0.03 179	0.47 328

Wz-Net-LNSev	1.60 431	1.48 504	8.20 544	0.03 111	0.03 192	3.95 501	0.13 373	4.89 420	2.33 461	0.92 264	0.31 237	3.64 478	1.40 447	2.90 303	1.50 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 323	0.20 229

PDISCO_ROB	2.54 496	1.40 496	5.07 486	1.06 523	2.01 555	8.28 552	0.17 386	7.96 558	6.01 545	1.48 356	1.75 422	3.67 479	1.25 439	7.74 533	2.07 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 520	0.42 324

SGM-Forest	2.15 479	0.50 300	2.42 308	0.19 302	0.25 369	3.47 494	2.38 538	4.53 384	2.46 472	5.64 536	3.99 502	3.74 480	2.22 482	6.99 502	3.08 486	0.01 443	0.02 266	0.00 1	0.00 1	0.05 233	0.98 437
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	3.18 510	1.81 519	11.33 559	0.07 203	0.20 343	5.83 534	2.80 540	4.60 392	2.69 485	1.68 387	0.28 226	3.75 481	3.14 512	6.82 485	17.90 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 442	0.56 354

CFNet-ft	0.97 288	0.94 423	2.30 281	0.01 13	0.27 384	1.37 279	0.02 178	2.76 183	0.79 88	0.88 256	0.20 206	3.76 482	0.38 334	4.21 350	1.34 406	0.00 1	0.00 1	0.01 488	0.00 1	0.08 286	0.09 124

CFNet_RVC	0.97 288	0.94 423	2.30 281	0.01 13	0.27 384	1.37 279	0.02 178	2.76 183	0.79 88	0.88 256	0.20 206	3.76 482	0.38 334	4.21 350	1.34 406	0.00 1	0.00 1	0.01 488	0.00 1	0.08 286	0.09 124

NLCSM	1.93 457	1.40 496	3.79 432	0.12 270	0.02 168	2.26 437	0.59 484	9.25 563	1.36 311	0.40 173	4.87 510	3.77 484	0.91 413	7.66 530	1.30 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 469	0.74 400

NCCL2	1.51 417	1.32 487	3.27 392	0.03 111	0.07 250	1.63 384	3.29 546	4.54 386	1.61 367	3.22 489	0.37 258	3.84 485	0.31 319	4.42 364	2.02 440	0.00 1	0.00 1	0.02 509	0.00 1	0.09 308	0.22 239

HH	1.25 362	0.40 266	2.13 255	0.90 510	0.41 419	2.28 439	0.01 79	4.25 357	0.95 160	0.37 160	0.89 357	3.87 486	0.80 406	4.74 381	0.51 277	0.00 1	0.96 490	0.00 1	0.00 1	0.03 179	1.53 489

HanStereo	1.25 362	0.40 266	2.13 255	0.90 510	0.41 419	2.28 439	0.01 79	4.25 357	0.95 160	0.37 160	0.89 357	3.87 486	0.80 406	4.74 381	0.51 277	0.00 1	0.96 490	0.00 1	0.00 1	0.03 179	1.53 489

RAFT	0.91 256	0.96 430	1.82 184	0.89 509	0.44 427	0.97 81	0.08 339	3.71 263	1.25 254	0.36 159	0.20 206	3.87 486	0.27 307	0.70 179	0.49 269	0.00 1	0.83 445	0.00 1	0.01 322	0.47 528	0.87 420

GwcNet	1.96 461	1.51 505	7.43 534	0.30 367	1.20 530	4.13 505	0.61 485	4.45 375	1.92 424	1.53 362	2.31 447	3.93 489	0.54 361	5.50 425	3.16 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.39 520	0.24 247

zh-sn7	4.41 536	4.45 571	18.43 576	0.15 284	0.01 100	4.00 502	2.16 535	5.26 453	2.74 491	4.24 514	10.00 543	4.09 490	6.64 555	10.84 563	14.33 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 487	0.63 368

w-ln-seven	3.40 513	2.22 537	14.89 570	0.33 374	0.16 324	7.02 541	0.47 466	5.98 502	5.62 539	5.50 534	2.37 450	4.11 491	1.42 448	6.86 488	10.41 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 466	0.38 308

YMNet	1.76 441	0.93 420	4.46 460	0.18 295	0.30 404	4.41 514	0.21 404	4.21 348	1.46 337	3.07 484	4.85 508	4.12 492	0.37 330	3.05 308	2.47 465	0.05 500	0.12 323	0.08 528	0.01 322	0.51 533	0.40 316

YMNet_1	1.76 441	0.93 420	4.46 460	0.18 295	0.30 404	4.41 514	0.21 404	4.21 348	1.46 337	3.07 484	4.85 508	4.12 492	0.37 330	3.05 308	2.47 465	0.05 500	0.12 323	0.08 528	0.01 322	0.51 533	0.40 316

ADLNet2	1.52 420	0.79 392	3.51 408	0.01 13	0.69 477	1.26 233	0.26 423	4.84 415	3.10 507	1.67 384	3.23 482	4.17 494	0.80 406	4.77 389	1.00 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 456	0.12 153

hitnet-ft	1.26 371	0.71 371	2.37 294	0.04 147	0.00 1	1.39 285	0.21 404	3.94 302	2.53 477	1.61 378	1.11 377	4.21 495	0.36 328	4.83 393	1.65 422	0.01 443	0.00 1	0.03 514	0.00 1	0.11 346	0.08 99

coex_refinement	1.30 382	0.96 430	2.31 286	0.12 270	0.02 168	1.52 344	0.07 330	4.70 405	1.79 411	2.66 467	0.66 319	4.34 496	0.47 356	3.87 339	2.09 442	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.34 291

RP	2.09 471	0.90 410	3.88 434	0.22 327	0.61 461	1.72 406	0.94 503	4.97 429	2.65 483	3.87 507	5.63 517	4.44 497	4.28 531	4.99 400	2.35 458	0.01 443	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.20 442	0.13 161

UGAM	1.32 388	0.49 297	3.75 428	0.20 317	0.06 235	1.12 153	0.11 363	3.55 244	1.34 303	0.11 60	2.42 457	4.45 498	0.08 201	7.01 506	0.34 196	0.00 1	0.44 367	0.00 1	0.28 523	0.30 495	0.31 276

LALA_ROB	1.55 425	1.07 460	2.99 369	0.02 69	0.06 235	3.20 481	0.49 471	4.07 327	1.80 413	3.79 506	0.66 319	4.51 499	0.25 303	3.82 337	4.07 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 323	0.11 144

LSM	7.83 561	2.59 549	24.93 581	4.71 567	40.61 598	3.55 495	5.22 567	5.91 500	7.48 554	10.86 561	13.66 553	4.55 500	3.92 526	7.72 532	5.88 519	0.02 471	0.26 346	0.00 1	0.00 1	0.30 495	14.53 596

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 518	3.47 559	9.32 551	0.19 302	0.30 404	13.80 566	7.49 583	5.15 442	3.95 523	3.06 483	3.94 499	4.60 501	1.20 430	8.49 544	2.79 476	0.70 551	1.22 551	0.04 519	0.84 570	0.50 532	1.23 466

CSAN	3.10 506	1.72 517	5.85 505	0.37 379	0.14 309	4.15 507	3.91 553	4.94 427	4.65 533	6.43 539	6.29 524	4.62 502	5.17 541	8.13 537	4.85 511	0.02 471	0.03 277	0.03 514	0.05 370	0.26 478	0.48 332

NCC-stereo	2.09 471	1.02 449	4.78 471	0.10 246	0.26 378	2.33 444	0.13 373	5.82 495	1.70 394	2.98 479	3.18 480	4.63 503	5.69 548	6.26 456	2.76 472	0.05 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.14 167

Abc-Net	2.09 471	1.02 449	4.78 471	0.10 246	0.26 378	2.33 444	0.13 373	5.82 495	1.70 394	2.98 479	3.18 480	4.63 503	5.69 548	6.26 456	2.76 472	0.05 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.14 167
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RainbowNet	5.23 546	4.09 570	4.92 478	9.61 577	6.18 570	5.26 529	3.48 549	7.68 555	4.58 532	1.94 409	3.02 475	4.67 505	3.42 516	5.90 443	2.01 438	9.59 581	2.19 579	8.45 577	0.20 465	10.52 577	6.82 579

HSM	1.48 413	0.60 342	1.85 192	0.01 13	0.29 392	1.76 410	0.04 272	6.50 525	1.46 337	1.91 402	1.55 411	4.69 506	1.27 441	6.66 477	0.70 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 274	0.26 262

RYNet	1.76 441	0.81 397	4.24 446	0.34 375	0.10 285	2.62 462	0.07 330	5.36 463	2.08 441	1.38 342	0.35 252	4.71 507	1.35 444	6.73 481	4.61 509	0.00 1	0.05 292	0.00 1	0.00 1	0.05 233	0.33 287

z-mn7	4.53 539	3.38 558	10.95 558	0.14 278	0.03 192	8.41 554	0.48 469	4.63 395	14.42 569	3.68 503	18.00 564	4.72 508	1.20 430	11.78 570	8.25 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 448	0.39 310

ac_64	1.28 374	0.43 274	2.90 355	0.18 295	0.25 369	1.52 344	0.03 236	5.58 476	1.89 420	0.92 264	0.53 295	4.86 509	0.45 353	5.01 401	0.88 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 323	0.06 82

FBW_ROB	2.74 501	1.02 449	4.72 467	0.43 393	0.18 332	4.35 512	0.18 392	7.28 548	3.50 514	3.57 500	3.38 486	4.86 509	1.22 436	11.70 569	5.76 517	0.17 535	0.08 308	0.59 555	0.12 413	0.28 487	1.40 480

UDG	3.15 508	9.41 584	2.81 344	2.72 560	0.92 504	2.39 447	0.11 363	4.12 338	1.30 292	2.35 443	3.63 491	4.96 511	1.58 464	4.33 359	2.89 479	1.22 560	0.04 284	8.09 576	3.80 588	4.94 564	1.35 476

AF-Net	2.51 495	1.12 465	5.46 500	0.01 13	0.13 303	2.03 427	0.47 466	7.04 542	2.74 491	4.09 511	10.64 545	4.99 512	2.94 503	4.94 397	3.28 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 421	0.15 177

XQC	3.16 509	2.00 531	7.71 536	0.97 516	0.67 474	5.07 524	0.69 490	6.58 529	4.95 535	5.04 529	1.98 435	4.99 512	3.12 511	7.96 536	10.02 550	0.00 1	0.63 409	0.00 1	0.18 452	0.36 514	0.38 308

Select-FE	1.56 427	0.63 353	5.34 495	0.42 389	0.65 471	1.56 357	0.30 447	6.29 520	1.29 282	1.93 405	0.42 272	5.00 514	3.89 525	1.02 223	0.71 321	0.00 1	0.58 399	0.00 1	0.37 545	0.02 107	0.88 422

SHD	3.58 515	1.83 521	6.41 520	1.34 540	1.21 532	4.84 521	0.17 386	7.95 557	12.83 565	7.86 548	3.32 485	5.08 515	2.63 497	5.54 428	8.57 537	0.01 443	0.75 428	0.00 1	0.18 452	0.31 497	0.73 397

DANet	1.96 461	0.24 183	3.72 424	0.78 491	0.48 438	2.65 463	0.34 454	3.94 302	1.71 396	4.35 516	1.56 412	5.09 516	0.56 365	6.97 501	5.99 520	0.01 443	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.04 213	0.66 373
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LL-Strereo	2.29 490	1.55 509	5.01 481	0.64 455	2.78 562	1.52 344	0.05 293	5.04 435	1.24 243	2.73 472	2.87 473	5.10 517	5.49 546	7.22 515	0.81 341	0.04 496	1.31 558	0.00 1	0.00 1	0.31 497	2.08 548

ADCL	3.64 521	1.54 507	8.53 549	0.26 352	0.28 390	7.37 543	4.49 560	5.42 470	3.61 517	4.79 524	3.85 496	5.14 518	4.47 533	6.28 458	15.73 574	0.05 500	0.01 235	0.11 537	0.13 416	0.34 507	0.33 287

AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 464	0.97 434	7.79 538	0.68 467	1.01 517	1.47 323	0.20 397	7.05 543	1.44 332	0.54 216	6.19 522	5.17 519	1.14 425	1.65 266	1.18 400	0.01 443	0.77 430	0.00 1	0.64 565	0.25 469	1.23 466

Nwc_Net	2.25 487	0.98 438	5.37 496	0.07 203	0.11 290	2.80 468	0.05 293	7.36 549	1.30 292	2.77 475	8.21 535	5.18 520	2.98 507	5.16 409	2.46 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 356	0.08 99

RGC	2.11 475	0.95 426	4.61 465	0.08 215	0.29 392	3.34 488	0.11 363	5.40 468	1.78 409	3.93 509	4.52 505	5.20 521	3.05 509	5.78 439	2.78 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 356	0.18 204

AnyNet_C32	4.41 536	3.74 566	15.17 572	0.48 415	0.51 441	5.99 536	6.52 579	5.30 457	2.72 490	6.86 541	3.66 492	5.21 522	3.19 513	7.42 520	19.54 581	0.08 520	0.04 284	0.20 544	0.09 395	0.67 550	0.76 403

FAT-Stereo	1.95 459	0.23 178	3.66 419	0.18 295	0.03 192	1.80 414	0.94 503	5.35 460	3.11 508	4.23 513	5.00 512	5.22 523	2.76 501	5.07 403	1.09 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 233	0.17 196

RASNet	1.75 439	0.71 371	2.93 359	0.20 317	3.20 564	1.75 409	0.26 423	3.87 288	2.64 482	0.98 270	1.46 406	5.25 524	1.67 468	6.73 481	2.81 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.47 328

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 420	0.60 342	5.47 501	0.27 359	1.02 519	1.33 271	0.26 423	6.85 534	1.21 231	0.60 218	0.62 313	5.38 525	1.37 445	1.76 274	1.11 393	0.00 1	0.72 422	0.00 1	0.57 559	0.17 421	0.98 437

psmorigin	2.16 480	0.75 382	10.72 557	0.24 340	0.03 192	1.62 381	0.20 397	3.80 270	1.16 204	5.40 532	3.08 477	5.77 526	2.29 485	5.62 434	2.13 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.25 256

G-Net	3.58 515	0.58 334	5.14 489	1.61 546	1.86 550	10.46 559	1.85 528	3.24 226	1.69 390	8.68 552	11.81 549	6.03 527	7.62 559	4.82 391	5.52 516	0.08 520	0.12 323	0.07 525	0.15 425	0.16 407	0.16 188

CBFPSM	1.51 417	1.00 444	5.32 494	0.05 164	0.01 100	3.57 496	0.04 272	4.06 325	1.03 184	0.65 223	0.21 210	6.06 528	3.60 519	2.65 293	1.82 429	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.09 308	0.12 153

DispFullNet	8.26 562	24.76 595	14.96 571	14.77 588	7.78 580	5.23 527	0.09 351	5.67 482	3.16 509	9.01 556	4.87 510	6.15 529	10.66 570	10.44 559	4.54 507	2.54 566	0.33 357	15.59 589	4.84 591	13.17 587	6.59 578

MultiAttention	6.52 556	0.19 148	1.72 147	1.21 529	1.55 546	44.52 598	15.97 595	6.84 533	2.09 442	3.23 490	8.12 533	6.32 530	0.38 334	27.80 595	4.55 508	0.13 530	0.01 235	0.66 559	0.79 568	2.04 562	2.21 559

DPSNet	3.98 527	1.01 446	12.58 563	0.74 482	0.55 444	5.24 528	1.53 522	12.44 571	4.82 534	2.89 476	0.97 366	6.37 531	11.43 573	8.20 538	8.61 538	0.09 522	0.51 379	0.11 537	0.38 546	0.35 512	0.83 415

Wz-Net-SNSev	3.01 505	3.59 564	12.98 565	0.45 398	0.04 219	2.72 464	1.12 513	5.80 493	2.42 469	2.30 439	2.62 467	6.39 532	1.29 442	10.20 556	7.19 529	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.29 493	0.72 396

stereogan	2.38 492	0.59 338	5.05 483	0.01 13	0.09 274	8.26 551	0.58 483	4.92 425	3.65 518	4.68 522	4.60 506	6.43 533	2.39 490	5.27 414	0.72 326	0.00 1	0.01 235	0.01 488	0.00 1	0.27 483	0.13 161

DISCO	2.03 466	0.45 279	2.82 346	0.72 475	0.53 442	5.13 525	0.01 79	6.01 506	1.81 414	2.31 440	0.91 360	6.43 533	0.87 410	8.57 546	3.67 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 356	0.17 196

EDNetEfficient	6.66 558	1.34 490	34.37 586	0.66 458	1.93 554	2.04 429	3.59 550	3.08 215	14.92 570	20.02 586	9.53 540	6.48 535	10.85 572	7.65 526	15.21 571	0.03 485	0.10 318	0.01 488	0.22 481	0.61 545	0.55 349

ADCS	5.55 550	3.55 560	19.07 577	0.43 393	0.14 309	5.87 535	4.20 558	7.65 554	7.80 557	9.79 559	6.22 523	6.48 535	5.52 547	10.52 560	22.41 591	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 529	0.97 436

ADCMid	4.33 534	2.40 545	13.81 567	0.23 333	0.40 417	4.90 522	1.23 518	5.73 485	3.73 520	11.06 563	3.94 499	6.67 537	5.11 539	7.11 510	18.03 577	0.12 528	0.08 308	0.55 552	0.46 549	0.61 545	0.49 334

RTS	10.27 570	3.55 560	66.16 597	1.62 547	2.34 557	13.96 568	6.25 574	6.95 538	18.07 576	8.81 553	19.18 569	6.82 538	2.96 505	26.87 592	19.93 583	0.00 1	0.42 364	0.00 1	0.03 353	0.40 522	0.99 440

RTSA	10.27 570	3.55 560	66.16 597	1.62 547	2.34 557	13.96 568	6.25 574	6.95 538	18.07 576	8.81 553	19.18 569	6.82 538	2.96 505	26.87 592	19.93 583	0.00 1	0.42 364	0.00 1	0.03 353	0.40 522	0.99 440

WZ-Net	4.64 540	2.57 548	25.72 582	0.10 246	0.09 274	3.07 476	2.08 532	6.59 531	5.41 537	6.08 537	4.09 503	7.02 540	6.04 552	11.64 566	11.45 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 448	0.61 364

Wz-Net-TNSev	4.36 535	6.36 578	22.98 579	0.22 327	0.06 235	7.00 540	3.45 548	7.46 551	3.81 522	2.12 422	0.63 314	7.29 541	5.11 539	9.87 554	9.72 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 350	0.36 514	0.66 373

ADCPNet	3.94 526	1.47 503	14.87 569	0.11 263	0.45 430	7.19 542	2.23 536	5.42 470	3.18 510	4.53 521	2.03 437	7.48 542	5.27 543	7.05 508	14.73 570	0.02 471	0.74 425	0.04 519	0.91 576	0.23 457	0.85 418

edge stereo	2.06 467	0.42 273	4.20 444	0.14 278	0.09 274	1.82 416	0.51 472	5.38 464	2.48 475	3.45 497	3.96 501	8.28 543	1.80 475	5.90 443	2.30 455	0.00 1	0.00 1	0.01 488	0.00 1	0.16 407	0.19 209

UGAM-zero	1.89 453	0.19 148	2.80 342	0.22 327	0.47 436	1.57 361	0.35 455	6.96 540	0.60 51	1.40 346	0.26 223	8.37 544	4.43 532	7.06 509	0.71 321	0.00 1	0.67 411	0.00 1	0.58 560	0.02 107	1.16 462

MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 549	3.14 557	10.56 556	0.47 407	0.29 392	24.98 589	8.65 587	6.24 515	9.96 562	4.38 517	8.16 534	8.42 545	2.44 492	9.46 552	6.27 523	1.11 556	1.70 573	0.33 549	0.47 551	1.16 555	1.35 476

AnyNet_C01	7.15 560	5.48 576	37.47 589	1.08 524	0.59 458	11.50 562	6.49 578	6.93 536	4.31 526	8.06 549	9.11 539	8.72 546	4.06 527	14.50 577	21.97 590	0.11 525	0.08 308	0.24 548	0.09 395	1.11 554	1.07 450

PVD	6.50 555	1.70 516	6.71 526	1.66 550	1.59 548	7.94 548	0.89 501	11.13 569	24.35 581	12.01 566	19.10 568	8.76 547	9.89 567	9.85 553	11.06 557	0.02 471	1.12 534	0.00 1	0.26 511	0.25 469	1.72 513

MADNet+	11.36 574	15.59 589	70.62 599	1.36 542	1.52 545	20.21 580	4.98 562	12.73 572	8.13 559	3.88 508	6.42 526	8.89 548	6.29 553	32.76 597	29.90 596	0.25 543	1.05 513	0.01 488	0.22 481	0.60 544	1.76 518

MFN_U_SF_RVC	4.10 530	2.36 543	12.04 562	1.00 517	0.27 384	10.31 558	0.51 472	8.83 561	3.69 519	4.90 527	3.30 484	9.33 549	3.43 517	8.28 540	9.42 544	0.41 546	0.53 385	0.52 551	0.81 569	0.90 553	1.05 446

PAM	1.83 449	0.18 117	3.32 395	0.66 458	0.61 461	5.41 530	0.77 496	6.32 521	0.94 155	1.37 341	1.11 377	9.51 550	2.30 486	1.23 242	0.74 329	0.00 1	0.58 399	0.00 1	0.53 555	0.03 179	0.90 428

SPS-STEREO	3.67 523	1.46 501	4.23 445	0.36 376	0.23 358	3.93 500	1.20 516	6.67 532	3.50 514	11.05 562	8.81 537	9.53 551	4.63 535	9.10 547	7.25 530	0.01 443	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.13 368	1.28 473
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PAM_32	1.91 455	0.18 117	2.96 363	0.69 469	0.73 483	5.20 526	0.71 492	6.02 507	1.17 209	1.33 333	2.00 436	9.90 552	3.21 514	1.29 248	0.81 341	0.00 1	0.59 404	0.00 1	0.53 555	0.06 247	0.87 420

ACV-stereo	1.68 435	0.45 279	3.08 372	0.05 164	0.04 219	6.19 537	0.18 392	2.01 143	0.33 21	0.23 123	0.02 2	10.33 553	5.28 544	4.05 345	1.17 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.15 177

SAMSARA	4.31 533	1.94 530	7.80 539	1.96 553	1.40 539	10.65 560	7.35 580	7.17 544	4.49 529	8.27 550	3.58 490	10.58 554	3.75 521	7.87 534	6.66 526	0.01 443	1.09 526	0.00 1	0.23 487	0.26 478	1.19 463

ACVNet-4b	6.14 552	2.39 544	6.31 518	9.73 578	7.26 576	8.81 556	1.62 526	7.27 547	6.07 546	0.41 179	6.42 526	11.47 555	2.37 489	9.17 548	2.72 470	9.70 583	2.42 582	10.45 583	0.01 322	11.04 581	7.12 580

SANet	5.04 544	1.86 526	7.96 541	0.39 383	0.12 298	7.51 545	3.73 552	7.20 545	16.07 573	7.15 543	13.16 551	12.35 556	8.70 562	8.28 540	5.37 514	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.13 368	0.71 395

NVStereoNet_ROB	4.22 531	2.29 540	6.13 514	1.40 543	1.14 528	2.84 471	0.97 505	5.67 482	5.66 540	5.25 530	14.28 554	12.40 557	5.35 545	10.74 562	5.33 513	1.24 561	1.01 506	0.67 560	0.62 563	0.63 547	0.69 391
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	10.48 572	2.34 542	98.78 611	0.23 333	0.25 369	3.01 475	0.70 491	4.69 404	17.04 575	19.07 580	15.43 557	12.52 558	11.56 574	9.41 550	12.62 563	0.01 443	0.01 235	0.00 1	0.01 322	0.25 469	1.76 518

ACVNet_1	6.79 559	2.72 552	6.97 527	9.78 579	7.38 579	7.67 546	2.29 537	10.50 567	6.93 551	4.51 520	5.39 515	13.21 559	6.34 554	7.02 507	3.31 492	9.70 583	2.48 584	10.85 585	0.11 406	11.41 583	7.23 581

PWCK	9.63 567	6.94 582	19.91 578	6.25 568	0.22 353	22.62 584	14.62 594	12.15 570	13.48 566	14.34 573	13.17 552	13.25 560	8.40 560	16.14 580	11.57 560	6.38 572	0.26 346	2.41 571	0.11 406	8.57 569	1.74 516

MSMD_ROB	5.26 547	0.52 315	3.22 383	0.15 284	0.01 100	8.63 555	1.06 511	4.76 411	4.16 525	13.72 571	26.77 586	13.87 561	15.95 580	7.89 535	3.94 500	0.11 525	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.06 247	0.34 291

test_sample8	3.98 527	0.51 306	3.23 385	0.03 111	0.03 192	2.48 450	0.01 79	5.07 438	1.50 347	6.62 540	0.90 359	14.02 562	7.06 558	6.14 452	10.04 551	0.68 548	17.48 599	1.79 565	1.08 577	0.02 107	0.82 411

SGM+DAISY	6.27 553	3.62 565	9.36 552	2.30 554	2.34 557	9.12 557	6.38 576	6.98 541	6.00 544	14.26 572	15.55 558	14.02 562	9.84 566	9.45 551	8.56 536	1.21 559	1.60 570	0.58 553	0.86 573	0.63 547	2.74 564

WCMA_ROB	5.16 545	1.07 460	4.40 457	0.66 458	0.69 477	6.28 539	3.63 551	5.39 466	4.05 524	14.77 577	19.39 572	15.46 564	10.72 571	7.67 531	6.77 528	0.19 539	0.27 349	0.18 543	0.20 465	0.18 433	1.23 466

coex-ft	12.25 579	6.22 577	80.44 601	0.15 284	0.15 320	2.43 448	0.98 506	3.07 214	29.54 586	49.22 601	16.44 560	15.69 565	16.17 581	7.44 521	15.30 572	0.05 500	0.07 304	0.01 488	0.05 370	0.35 512	1.15 460

SGM_RVC	4.67 541	0.61 348	2.62 330	1.13 525	0.29 392	7.96 549	2.60 539	7.55 553	4.36 528	12.34 567	9.95 541	15.94 566	8.56 561	10.88 564	6.38 525	0.22 541	0.25 343	0.20 544	0.23 487	0.32 501	0.92 430
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSAF-DinoV2	4.86 543	4.93 573	11.35 560	1.15 527	0.06 235	3.13 479	0.57 482	7.49 552	4.56 531	2.13 424	0.94 362	16.45 567	5.99 551	14.60 579	18.54 579	0.06 510	0.03 277	0.09 531	0.74 567	2.00 561	2.34 560

IMH-64-1	10.12 568	3.75 567	4.24 446	11.47 582	9.26 583	11.93 564	5.30 568	18.72 580	15.74 571	7.16 544	18.55 565	16.83 568	6.83 556	11.66 567	9.62 546	10.09 585	2.54 585	15.69 590	1.72 582	12.82 584	8.45 585

IMH-64	10.12 568	3.75 567	4.24 446	11.47 582	9.26 583	11.93 564	5.30 568	18.72 580	15.74 571	7.16 544	18.55 565	16.83 568	6.83 556	11.66 567	9.62 546	10.09 585	2.54 585	15.69 590	1.72 582	12.82 584	8.45 585

ELAS_RVC	8.75 563	1.59 512	6.34 519	1.91 552	1.87 551	11.67 563	12.14 592	10.75 568	16.11 574	22.55 591	21.45 576	18.49 570	18.29 588	14.17 576	12.53 562	0.92 554	1.32 559	0.70 561	0.46 549	0.53 541	1.25 470
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.07 564	1.55 509	5.19 491	1.87 551	1.92 553	17.05 573	8.29 585	13.92 573	13.52 567	23.08 592	28.56 591	18.59 571	16.90 583	12.06 573	13.39 566	0.91 553	1.32 559	0.65 558	0.59 561	0.68 551	1.31 474
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	3.98 527	0.95 426	7.29 531	0.71 473	1.42 540	2.84 471	1.22 517	5.89 499	2.42 469	9.34 558	11.71 548	18.88 572	2.65 498	6.89 491	6.35 524	0.00 1	0.07 304	0.00 1	0.00 1	0.21 448	0.76 403

ACVNet_2	9.32 565	2.76 553	8.07 542	8.84 576	6.89 574	14.54 571	4.19 557	14.25 574	23.92 580	7.62 546	19.61 573	20.42 573	5.93 550	8.52 545	3.64 495	9.16 580	1.74 575	7.93 575	0.36 542	10.56 578	7.47 584

FCDSN-DC	5.38 548	0.65 362	3.19 380	0.24 340	0.46 434	5.71 531	1.61 524	5.83 497	4.51 530	14.74 576	22.03 578	20.43 574	13.01 576	8.48 543	6.00 521	0.02 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 274	0.52 340
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
IMH	11.71 576	4.49 572	4.59 464	11.55 584	9.35 585	14.27 570	5.00 564	21.03 589	25.97 584	8.90 555	23.64 584	20.58 575	10.29 568	13.39 575	9.59 545	10.13 588	2.57 587	15.53 588	1.75 584	13.04 586	8.53 587

WAO-7	9.62 566	2.87 554	5.64 504	0.96 515	0.21 352	20.37 581	5.13 566	23.65 595	26.32 585	13.11 570	27.70 589	22.69 576	14.04 577	14.53 578	13.11 564	0.13 530	0.09 314	0.58 553	0.10 401	0.51 533	0.75 402

FC-DCNN	6.44 554	0.46 286	3.25 391	0.54 425	0.56 447	8.01 550	1.37 519	8.76 560	7.15 552	19.35 584	22.25 580	22.72 577	15.44 579	10.37 558	7.93 533	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.64 372

MeshStereo	6.09 551	0.97 434	3.59 412	0.26 352	0.14 309	7.68 547	2.02 530	10.42 566	5.77 541	20.76 587	19.69 574	22.78 578	10.56 569	10.29 557	6.16 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 493	0.41 320
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
LVE	11.75 577	3.56 563	5.48 502	10.38 580	8.28 581	22.54 583	7.53 584	17.01 578	32.01 590	9.26 557	23.28 582	23.43 579	9.72 564	11.79 571	7.81 531	10.09 585	2.62 590	11.07 586	0.59 561	11.18 582	7.44 583

LE_ROB	13.25 580	1.86 526	12.84 564	2.35 555	1.43 541	7.50 544	5.92 571	10.14 565	48.57 602	57.70 602	24.61 585	23.44 580	32.60 597	10.12 555	24.95 595	0.06 510	0.08 308	0.13 541	0.20 465	0.09 308	0.41 320

FC-DCNN v2	6.60 557	0.46 286	3.23 385	0.56 429	0.58 453	8.28 552	1.46 521	9.35 564	7.29 553	19.57 585	23.13 581	23.87 581	14.94 578	10.69 561	7.88 532	0.00 1	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.63 368

Dean	12.08 578	3.10 556	8.10 543	10.98 581	8.34 582	18.85 577	5.53 570	21.57 591	40.96 599	11.81 565	21.91 577	25.74 582	9.74 565	8.20 538	5.76 517	9.65 582	2.35 580	9.94 579	0.65 566	10.97 580	7.40 582

MonStereo1	10.75 573	2.23 538	5.91 507	8.16 575	6.70 573	14.65 572	2.96 541	15.03 575	22.40 579	12.79 568	29.40 592	27.00 583	18.11 587	11.79 571	8.67 539	6.75 573	0.06 298	3.82 573	0.53 555	9.53 573	8.55 588

WAO-6	11.65 575	2.71 551	4.73 468	7.69 572	7.28 577	17.41 574	7.45 581	20.43 585	38.14 597	10.13 560	19.37 571	27.36 584	12.38 575	13.35 574	13.26 565	4.38 568	2.43 583	10.51 584	0.03 353	9.00 570	4.96 574

JetBlue	14.57 584	6.38 579	35.83 587	0.95 514	7.05 575	51.27 599	22.93 598	16.51 576	9.78 560	11.72 564	17.82 563	27.82 585	17.62 586	33.31 598	20.36 585	0.35 545	0.18 332	0.15 542	0.25 503	5.36 565	5.74 575

KSHMR	14.93 585	8.30 583	8.52 548	15.54 589	13.01 589	17.62 575	10.36 589	19.39 583	30.53 588	19.03 579	22.15 579	28.32 586	9.61 563	16.44 581	10.96 556	10.98 593	3.74 595	21.96 596	4.87 592	16.79 590	10.39 591

ktn	19.65 591	19.61 590	8.27 546	22.99 595	17.38 594	23.89 585	11.97 591	24.83 597	34.40 594	19.19 581	27.37 587	32.56 587	18.29 588	16.52 582	18.28 578	22.43 597	3.70 594	29.28 599	10.90 597	19.65 594	11.59 593

WAO-8	14.47 582	5.06 574	6.42 521	8.00 573	6.65 571	23.95 586	2.97 542	23.01 592	45.08 600	19.24 582	34.86 597	33.07 588	17.51 584	17.59 583	14.38 568	5.22 570	0.86 451	10.06 580	0.85 571	10.25 575	4.34 572

Venus	14.47 582	5.06 574	6.42 521	8.00 573	6.65 571	23.95 586	2.97 542	23.01 592	45.08 600	19.24 582	34.85 596	33.07 588	17.51 584	17.59 583	14.38 568	5.22 570	0.86 451	10.06 580	0.85 571	10.25 575	4.34 572

TorneroNet	16.83 588	6.92 581	6.68 525	14.15 587	12.07 587	27.63 593	8.39 586	21.53 590	37.64 595	14.70 575	32.94 595	33.55 590	18.95 590	19.68 585	20.80 587	10.39 590	2.61 589	19.77 594	3.45 586	15.42 589	9.28 589

DPSimNet_ROB	26.59 596	21.34 592	28.49 583	25.34 596	19.24 595	25.03 590	28.61 600	30.13 599	30.91 589	33.36 595	29.60 593	33.91 591	28.18 593	25.99 591	42.58 598	17.84 596	15.40 598	25.41 597	22.86 601	21.10 596	26.45 600

TorneroNet-64	16.11 587	6.82 580	6.11 513	14.13 586	12.13 588	28.42 594	6.47 577	20.35 584	38.01 596	12.80 569	27.88 590	35.94 592	16.83 582	20.38 586	16.77 575	10.33 589	2.60 588	19.45 593	2.86 585	14.63 588	9.33 590

UNDER WATER	20.50 592	13.77 588	33.30 584	20.84 593	14.55 591	30.38 595	19.68 597	17.23 579	34.25 593	21.44 588	18.98 567	38.38 593	31.61 595	25.31 589	22.42 592	10.71 592	2.76 591	19.90 595	4.92 593	17.87 592	11.76 594

notaker	18.29 589	22.89 593	10.13 554	18.52 591	14.64 592	17.81 576	7.48 582	20.77 586	24.37 582	21.91 589	27.45 588	39.00 594	20.06 591	20.53 587	21.90 589	12.54 594	2.81 593	25.96 598	6.03 595	19.60 593	11.37 592

JetRed	35.17 598	40.12 598	62.92 595	15.92 590	26.66 597	70.02 601	42.94 602	32.33 600	33.48 591	46.29 600	45.31 601	39.98 595	26.04 592	38.73 599	56.93 602	12.90 595	37.58 603	13.38 587	9.53 596	30.41 598	21.91 599

UNDER WATER-64	20.90 593	11.73 587	33.74 585	20.56 592	13.88 590	34.56 596	24.71 599	16.81 577	33.52 592	22.54 590	17.10 561	40.14 596	33.68 599	25.46 590	23.75 593	10.68 591	2.78 592	18.70 592	4.60 589	17.07 591	12.03 595

MANE	15.61 586	2.70 550	7.19 529	3.43 563	5.19 569	21.44 582	9.54 588	24.27 596	29.58 587	33.72 596	42.10 599	42.08 597	32.55 596	24.60 588	20.72 586	1.46 563	2.17 578	1.34 563	4.60 589	0.49 530	3.04 567

SGM-ForestM	14.25 581	3.00 555	8.67 550	2.38 556	1.88 552	24.45 588	11.87 590	19.27 582	21.66 578	30.68 594	29.79 594	46.58 598	28.97 594	27.26 594	21.22 588	1.14 558	1.67 572	0.61 557	0.89 575	0.51 533	2.50 563

BEATNet-Init1	19.30 590	9.61 585	39.48 590	3.09 562	2.67 561	39.40 597	17.68 596	23.58 594	25.88 583	38.63 597	37.63 598	50.99 599	33.56 598	30.54 596	24.44 594	1.09 555	1.51 568	0.60 556	0.88 574	1.81 559	2.89 565

HanzoNet	30.55 597	30.82 596	24.44 580	22.40 594	19.25 596	25.74 591	14.00 593	29.76 598	40.45 598	43.57 599	44.15 600	55.63 600	46.26 601	43.79 600	45.27 599	28.35 598	9.71 597	30.23 600	16.18 599	23.20 597	17.85 597

MADNet++	48.24 599	34.06 597	39.67 591	43.36 597	41.25 599	66.15 600	33.15 601	60.90 603	54.14 603	72.30 603	61.91 603	58.11 601	56.05 602	58.09 601	59.59 603	43.04 602	36.86 602	35.73 601	22.37 600	45.96 599	42.06 601

TCMNet-wrong-test	56.22 600	78.99 605	72.25 600	90.96 606	89.48 607	78.49 602	72.37 603	39.00 601	14.38 568	41.21 598	51.80 602	58.54 602	34.50 600	64.15 603	52.16 601	38.24 601	6.03 596	46.87 604	41.01 602	83.24 610	70.77 607

LRCNet_RVC	60.82 601	63.91 604	64.33 596	69.26 602	50.13 600	19.76 579	0.07 330	58.24 602	5.77 541	75.95 604	85.64 604	74.51 603	62.84 603	58.99 602	50.33 600	93.38 613	56.04 607	93.60 611	93.06 611	68.67 605	71.95 608

USTest	75.14 603	57.36 603	55.45 594	73.00 603	70.00 604	99.79 614	99.94 613	98.40 613	99.13 611	94.09 610	97.89 612	78.40 604	95.15 611	75.23 606	76.52 606	48.90 603	79.65 608	38.93 602	52.82 605	56.53 600	55.56 602

RSGM-EC	80.77 607	55.06 601	43.00 592	74.67 604	80.18 605	84.58 603	88.01 605	87.69 607	89.52 607	86.67 608	95.66 609	81.86 605	75.31 604	73.26 604	70.49 604	91.64 609	97.30 609	85.27 608	90.29 609	83.19 608	81.73 609

acva	80.77 607	55.06 601	43.00 592	74.67 604	80.18 605	84.58 603	88.01 605	87.69 607	89.52 607	86.67 608	95.66 609	81.86 605	75.31 604	73.26 604	70.49 604	91.64 609	97.30 609	85.27 608	90.29 609	83.19 608	81.73 609

xxxxx1	76.86 604	82.53 606	93.06 606	61.86 599	67.25 601	95.91 608	95.20 609	75.90 604	81.13 604	82.69 605	86.70 605	89.27 607	87.62 606	85.18 607	86.89 607	55.21 604	54.91 604	60.27 605	72.48 606	60.77 602	62.32 603

tt_ll	76.86 604	82.53 606	93.06 606	61.86 599	67.25 601	95.91 608	95.20 609	75.90 604	81.13 604	82.69 605	86.70 605	89.27 607	87.62 606	85.18 607	86.89 607	55.21 604	54.91 604	60.27 605	72.48 606	60.77 602	62.32 603

ff	76.86 604	82.53 606	93.06 606	61.86 599	67.25 601	95.91 608	95.20 609	75.90 604	81.13 604	82.69 605	86.70 605	89.27 607	87.62 606	85.18 607	86.89 607	55.21 604	54.91 604	60.27 605	72.48 606	60.77 602	62.32 603

test_example2	98.82 613	99.97 617	99.97 614	99.95 622	99.97 616	99.48 613	99.97 614	94.95 610	100.00 615	100.00 618	100.00 615	93.49 610	93.63 610	99.93 617	99.91 614	100.00 624	99.77 614	96.68 612	98.65 613	100.00 625	100.00 624

PML	88.69 609	99.49 611	92.95 605	94.34 608	94.09 609	98.57 612	96.73 612	93.58 609	94.50 609	99.57 616	91.07 608	95.40 611	91.48 609	99.96 618	90.33 610	99.98 623	31.85 601	100.00 618	46.15 603	93.62 612	70.14 606

MEDIAN_ROB	96.88 610	99.41 610	98.74 610	94.82 609	94.30 610	93.21 607	90.85 607	95.70 611	94.83 610	97.65 613	97.67 611	98.31 612	96.57 612	94.60 610	93.95 612	99.78 621	98.28 612	99.99 616	99.90 615	99.50 617	99.57 614

ccccc		94.50 609		100.00 623	100.00 617	92.07 606		98.68 614		98.61 615		98.54 613		99.86 616		100.00 624	100.00 616	99.91 615	99.55 614	100.00 625

Anonymous_1	96.94 611	99.72 613	99.64 613	92.03 607	93.81 608	100.00 615	100.00 615	99.18 615	99.90 614	98.59 614	99.75 613	99.15 614	99.95 615	98.52 612	99.54 613	87.31 607	98.83 613	90.77 610	96.89 612	91.07 611	94.14 611

DPSMNet_ROB	99.43 618	99.92 615	99.98 615	96.44 613	100.00 617	100.00 615	100.00 615	99.82 617	100.00 615	95.92 611	100.00 615	99.26 615	100.00 616	99.77 614	99.99 616	98.36 615	100.00 616	99.86 613	100.00 617	99.38 615	99.98 623

DGTPSM_ROB	99.42 617	99.92 615	99.98 615	96.43 612	100.00 617	100.00 615	100.00 615	99.81 616	100.00 615	95.92 611	100.00 615	99.26 615	100.00 616	99.77 614	99.99 616	98.23 614	100.00 616	99.86 613	100.00 617	99.38 615	99.97 622

HaxPig	97.67 612	99.63 612	91.79 604	99.82 620	99.96 615	88.42 605	87.25 604	98.22 612	99.89 613	99.93 617	99.96 614	99.95 617	99.86 614	96.37 611	92.57 611	99.96 622	99.98 615	99.99 616	99.99 616	99.99 624	99.91 616

tt	68.57 602	0.18 117	99.50 612	50.44 598	14.99 593	100.00 615	100.00 615	100.00 618	99.70 612	28.28 593	12.01 550	99.97 618	98.67 613	99.55 613	99.99 616	89.99 608	98.19 611	46.13 603	51.48 604	60.62 601	21.71 598

RAFT-FEzeroshot	99.93 619	100.00 618	100.00 617	99.70 616	100.00 617	100.00 615	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 619	99.08 616	100.00 616	100.00 618	100.00 617	99.96 618	99.94 617

RAFT-FE	99.93 619	100.00 618	100.00 617	99.70 616	100.00 617	100.00 615	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 619	99.08 616	100.00 616	100.00 618	100.00 617	99.96 618	99.94 617

FlowAnything	99.96 623	100.00 618	100.00 617	99.71 619	100.00 617	100.00 615	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 619	99.65 620	100.00 616	100.00 618	100.00 617	99.97 621	99.94 617

Selective-RAFT-Error	100.00 624	100.00 618	100.00 617	100.00 623	100.00 617	100.00 615	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 619	100.00 624	100.00 616	100.00 618	100.00 617	99.98 622	99.94 617

CasAABBNet	99.93 619	100.00 618	100.00 617	99.70 616	100.00 617	100.00 615	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 619	99.08 616	100.00 616	100.00 618	100.00 617	99.96 618	99.94 617

LSM0	99.93 619	100.00 618	100.00 617	99.82 620	100.00 617	100.00 615	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 619	99.09 619	100.00 616	100.00 618	100.00 617	99.98 622	99.79 615

DPSM_ROB	99.05 614	100.00 618	100.00 617	95.92 610	98.77 613	100.00 615	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 619	93.10 611	100.00 616	100.00 618	100.00 617	95.46 613	97.74 612

DPSM	99.05 614	100.00 618	100.00 617	95.92 610	98.77 613	100.00 615	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	100.00 620	100.00 619	93.10 611	100.00 616	100.00 618	100.00 617	95.46 613	97.74 612

AVERAGE_ROB	99.26 616	99.81 614	97.70 609	100.00 623	100.00 617	96.38 611	91.35 608	100.00 618	100.00 615	100.00 618	100.00 615	100.00 619	100.00 616	99.98 619	99.97 615	100.00 624	100.00 616	100.00 618	100.00 617	100.00 625	100.00 624

Low-res two-view benchmark