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

BPD-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 16	0.13 15	0.15 1	0.16 47	0.22 1	0.41 56	0.12 1	0.17 15	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 19	0.07 7	0.06 2	0.08 41	0.08 60	0.08 26	0.33 185

Pro-Stereo	0.24 4	0.30 27	0.81 3	0.22 16	0.15 35	0.49 144	0.15 35	0.23 2	0.39 46	0.16 3	0.14 6	0.15 18	0.09 1	0.49 139	0.21 11	0.08 23	0.06 2	0.10 154	0.37 501	0.08 26	0.22 105

FoundationStereo	0.61 275	0.37 100	0.91 8	1.96 589	2.40 596	0.20 4	0.16 47	0.26 3	0.86 470	0.16 3	0.12 2	0.19 61	0.17 43	0.58 181	0.32 152	0.10 123	2.98 608	0.08 41	0.06 9	0.07 2	0.20 91

S2M2_XL	0.22 2	0.36 87	1.33 58	0.20 3	0.13 15	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 3	0.20 31	0.15 18	0.14 16	0.21 2	0.22 19	0.11 223	0.09 105	0.10 154	0.08 60	0.10 63	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Wavelet-MonSter	0.42 95	0.34 71	1.38 63	0.23 32	0.17 69	0.43 92	0.14 20	0.28 5	0.35 13	0.23 38	0.21 39	0.15 18	0.16 37	0.92 308	0.66 357	0.06 1	1.21 491	0.07 1	0.45 523	0.06 1	0.95 473

MonSter++	0.34 28	0.27 3	1.00 16	0.21 6	0.13 15	0.31 18	0.14 20	0.30 6	0.32 8	0.17 7	0.14 6	0.18 55	0.15 25	0.61 194	0.40 216	0.11 223	0.82 448	0.07 1	0.56 552	0.07 2	0.84 444

AdaDepth	0.36 48	0.43 150	1.65 101	0.26 76	0.22 164	0.46 116	0.16 47	0.31 7	0.53 150	0.21 22	0.20 31	0.14 10	0.18 64	0.37 61	0.21 11	0.07 7	0.67 422	0.08 41	0.24 408	0.10 63	0.74 412

DEFOM-Stereo	0.26 7	0.61 248	1.22 45	0.24 44	0.14 26	0.49 144	0.18 72	0.31 7	0.31 6	0.20 17	0.18 18	0.15 18	0.14 16	0.42 94	0.19 5	0.08 23	0.06 2	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.16 59

IGEV-Stereo+	0.48 150	0.32 49	1.43 75	0.26 76	0.46 411	0.30 15	0.13 10	0.32 9	0.57 182	0.80 480	0.24 67	0.19 61	0.19 80	0.57 174	0.46 257	0.10 123	1.36 514	0.08 41	0.22 399	0.46 528	1.04 490

SGD-Stereo	0.23 3	0.31 35	0.87 6	0.23 32	0.11 3	0.40 68	0.16 47	0.33 10	0.40 54	0.20 17	0.19 25	0.18 55	0.17 43	0.38 65	0.17 1	0.11 223	0.06 2	0.08 41	0.07 37	0.10 63	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.24 4	0.51 204	0.97 11	0.18 1	0.12 6	0.31 18	0.12 4	0.34 11	0.60 208	0.16 3	0.15 9	0.16 35	0.20 97	0.33 33	0.27 90	0.11 223	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.26 7	0.63 257	1.36 59	0.23 32	0.10 1	0.38 58	0.15 35	0.35 12	0.37 25	0.17 7	0.13 5	0.23 88	0.19 80	0.32 28	0.23 37	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.10 63	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GREAT-IGEV	0.92 483	0.56 229	2.08 182	0.98 522	2.29 595	0.47 129	0.18 72	0.35 12	0.78 406	0.74 460	0.33 145	0.15 18	0.18 64	1.00 320	0.55 306	0.09 54	3.79 612	0.07 1	0.26 425	0.22 300	3.26 600

UniTT-Stereo	0.36 48	0.66 266	2.43 279	0.28 114	0.24 206	0.30 15	0.18 72	0.35 12	0.36 22	0.26 73	0.37 171	0.18 55	0.18 64	0.33 33	0.30 123	0.11 223	0.08 51	0.09 92	0.08 60	0.25 349	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.36 48	0.45 171	1.50 85	0.24 44	0.35 335	0.45 108	0.13 10	0.36 15	0.51 125	0.20 17	0.10 1	0.18 55	0.12 7	0.33 33	0.18 2	0.08 23	1.36 514	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.47 287

LGtest1	0.26 7	0.43 150	0.82 4	0.23 32	0.21 151	0.31 18	0.11 2	0.36 15	0.43 70	0.24 48	0.18 18	0.16 35	0.14 16	0.30 13	0.28 105	0.10 123	0.16 256	0.08 41	0.06 9	0.10 63	0.42 248

S2M2_L	0.27 10	0.32 49	1.41 73	0.24 44	0.17 69	0.24 7	0.09 1	0.36 15	0.50 118	0.17 7	0.25 75	0.22 79	0.17 43	0.27 6	0.29 116	0.16 416	0.12 188	0.11 229	0.12 223	0.15 146	0.12 20
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HiDET	0.34 28	0.27 3	1.12 35	0.21 6	0.13 15	0.36 43	0.14 20	0.37 18	0.35 13	0.17 7	0.15 9	0.17 45	0.15 25	0.59 182	0.59 323	0.09 54	0.58 406	0.07 1	0.44 521	0.07 2	0.73 408

LCMNet	0.37 58	0.28 8	1.12 35	0.20 3	0.13 15	0.39 63	0.14 20	0.37 18	0.37 25	0.18 11	0.16 12	0.17 45	0.15 25	0.69 231	0.60 328	0.09 54	0.80 442	0.07 1	0.55 549	0.07 2	0.93 466

CSFM-Stereo	0.35 38	0.30 27	0.95 10	0.21 6	0.12 6	0.39 63	0.15 35	0.37 18	0.31 6	0.18 11	0.16 12	0.17 45	0.16 37	0.64 209	0.53 297	0.12 276	0.85 452	0.07 1	0.50 538	0.07 2	0.79 428

asd	0.36 48	0.28 8	1.21 42	0.23 32	0.19 121	0.41 74	0.14 20	0.37 18	0.34 11	0.26 73	0.21 39	0.15 18	0.19 80	0.91 303	0.20 7	0.10 123	1.14 484	0.07 1	0.08 60	0.08 26	0.71 402

MLG-Stereo_test2	0.46 130	0.49 189	1.77 112	0.79 500	0.70 478	0.63 356	0.12 4	0.37 18	0.48 101	0.39 150	0.15 9	0.24 99	0.10 2	0.46 107	0.20 7	0.16 416	1.21 491	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.66 380

Monster-pub-mixall	0.50 172	0.35 81	0.98 14	0.22 16	0.13 15	0.34 33	0.12 4	0.38 23	0.28 2	0.39 150	0.19 25	0.16 35	0.12 7	1.05 330	0.41 225	0.08 23	3.28 609	0.07 1	0.73 576	0.08 26	0.55 339

IGEV	0.36 48	0.34 71	1.03 23	0.21 6	0.24 206	0.42 87	0.16 47	0.38 23	0.41 56	0.37 139	0.22 50	0.14 10	0.12 7	0.63 202	0.40 216	0.08 23	0.73 436	0.08 41	0.53 546	0.09 43	0.52 317

FlowAnything_test	0.25 6	0.41 133	0.71 1	0.28 114	0.17 69	0.37 48	0.20 95	0.39 25	0.28 2	0.25 55	0.20 31	0.21 75	0.17 43	0.28 8	0.26 80	0.13 324	0.10 136	0.14 384	0.16 314	0.17 191	0.16 59

LG-Stereo_L1	0.30 16	0.42 138	0.97 11	0.35 264	0.28 261	0.28 10	0.21 121	0.39 25	0.30 5	0.19 14	0.12 2	0.13 1	0.12 7	0.45 103	0.22 19	0.08 23	0.71 433	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.51 309

MLG-Stereo_test3	0.31 17	0.44 163	1.03 23	0.48 398	0.40 377	0.36 43	0.13 10	0.39 25	0.46 89	0.28 94	0.19 25	0.17 45	0.12 7	0.25 4	0.18 2	0.09 54	0.53 394	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.45 279

mms	0.39 70	0.63 257	1.31 57	0.34 241	0.65 469	0.32 24	0.22 145	0.39 25	0.39 46	0.27 86	0.31 129	0.23 88	0.17 43	0.57 174	0.22 19	0.08 23	0.21 307	0.10 154	0.08 60	0.24 324	1.16 499

GLC_STEREO	0.31 17	0.30 27	1.80 118	0.29 134	0.12 6	0.41 74	0.20 95	0.39 25	0.42 64	0.26 73	0.31 129	0.25 108	0.19 80	0.36 58	0.26 80	0.09 54	0.11 165	0.12 288	0.10 135	0.13 110	0.15 46

LG-Stereo_L2	0.29 13	0.42 138	0.97 11	0.36 283	0.25 216	0.31 18	0.22 145	0.40 30	0.28 2	0.19 14	0.12 2	0.13 1	0.12 7	0.44 101	0.23 37	0.08 23	0.49 384	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.58 352

SMoEStereo_RVC	0.36 48	0.83 344	1.48 83	0.26 76	0.15 35	0.46 116	0.22 145	0.40 30	0.43 70	0.23 38	0.24 67	0.21 75	0.18 64	0.47 112	0.59 323	0.07 7	0.07 14	0.10 154	0.08 60	0.24 324	0.42 248

999	0.35 38	0.74 314	1.38 63	0.27 93	0.18 88	0.50 158	0.23 184	0.40 30	0.41 56	0.21 22	0.33 145	0.23 88	0.18 64	0.74 255	0.37 200	0.09 54	0.08 51	0.09 92	0.08 60	0.26 369	0.26 137

rvit_stereo_0083	0.28 12	0.37 100	0.88 7	0.28 114	0.18 88	0.28 10	0.22 145	0.40 30	0.58 190	0.25 55	0.30 117	0.27 132	0.27 191	0.38 65	0.25 65	0.14 365	0.12 188	0.13 349	0.10 135	0.13 110	0.14 37

WQFJA1++	2.66 588	0.28 8	6.84 605	1.32 549	1.50 566	0.52 187	0.13 10	0.41 34	0.52 137	14.18 622	0.19 25	3.31 594	0.17 43	0.88 296	0.45 251	0.18 449	1.54 540	0.08 41	0.81 582	17.77 629	2.17 569

4w-stereo	0.50 172	0.26 1	1.86 137	0.22 16	0.30 285	0.38 58	0.14 20	0.41 34	0.35 13	0.25 55	0.21 39	0.14 10	0.20 97	1.18 362	0.33 165	0.09 54	1.56 541	0.07 1	0.72 574	0.07 2	1.23 513

ours_stereo	0.37 58	0.67 267	1.63 99	0.30 154	0.50 416	0.35 39	0.22 145	0.41 34	0.38 34	0.21 22	0.32 141	0.23 88	0.17 43	0.47 112	0.22 19	0.08 23	0.09 105	0.10 154	0.08 60	0.24 324	0.77 419

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 121	1.36 496	1.30 55	0.24 44	0.12 6	0.33 30	0.20 95	0.41 34	0.37 25	0.32 118	0.21 39	0.16 35	0.14 16	0.29 11	0.62 340	0.55 558	1.42 525	0.11 229	0.13 245	0.25 349	0.56 341

MGS-Stereo	0.35 38	0.48 182	1.99 162	0.26 76	0.14 26	0.41 74	0.22 145	0.41 34	0.48 101	0.24 48	0.51 265	0.25 108	0.18 64	0.33 33	0.22 19	0.10 123	0.08 51	0.09 92	0.08 60	0.47 532	0.10 10

TANstereo	0.39 70	0.70 289	2.48 324	0.23 32	0.12 6	0.54 209	0.16 47	0.41 34	0.47 96	0.45 186	0.51 265	0.26 119	0.22 116	0.34 40	0.21 11	0.10 123	0.10 136	0.08 41	0.07 37	0.09 43	0.18 76

252Zero-FE	1.02 511	0.31 35	1.72 109	0.26 76	0.27 246	0.31 18	0.12 4	0.42 40	0.57 182	7.97 615	0.25 75	0.13 1	0.12 7	0.75 257	0.51 287	0.09 54	5.04 619	0.07 1	0.83 586	0.09 43	0.66 380

MLG-Stereo	0.38 65	0.43 150	1.46 79	0.24 44	0.42 396	0.44 102	0.13 10	0.42 40	0.51 125	0.27 86	0.14 6	0.17 45	0.13 14	0.35 52	0.18 2	0.08 23	1.45 530	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.47 287

WCG-NET	0.41 87	0.80 336	1.77 112	0.25 59	0.13 15	0.43 92	0.24 213	0.42 40	0.59 201	0.38 145	0.41 195	0.26 119	0.24 141	0.37 61	0.24 48	0.08 23	0.81 446	0.08 41	0.07 37	0.26 369	0.31 174

WCG-NET（raft）	0.44 116	0.97 395	1.78 115	0.24 44	0.17 69	0.43 92	0.24 213	0.42 40	0.52 137	0.38 145	0.35 161	0.46 266	0.25 161	0.41 85	0.26 80	0.08 23	1.08 476	0.08 41	0.08 60	0.27 383	0.40 234

CREStereo++_RVC	0.38 65	0.37 100	2.47 318	0.25 59	0.16 47	0.54 209	0.15 35	0.42 40	0.57 182	0.37 139	0.52 274	0.24 99	0.19 80	0.31 18	0.27 90	0.09 54	0.06 2	0.08 41	0.30 450	0.09 43	0.22 105
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
MatchStereo	0.27 10	0.41 133	1.77 112	0.21 6	0.10 1	0.21 5	0.14 20	0.43 45	0.43 70	0.15 2	0.26 84	0.15 18	0.15 25	0.27 6	0.20 7	0.09 54	0.07 14	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 3

Replicate-Monster	0.58 239	0.53 213	1.55 89	0.22 16	0.34 324	0.37 48	0.13 10	0.43 45	0.39 46	0.35 135	0.16 12	0.16 35	0.15 25	1.46 408	0.21 11	0.11 223	2.71 601	0.07 1	0.35 489	0.08 26	1.81 552

DilatedVolume-Stereo	0.35 38	0.38 110	1.21 42	0.26 76	0.20 137	0.41 74	0.18 72	0.43 45	0.38 34	0.37 139	0.35 161	0.29 149	0.24 141	0.64 209	0.55 306	0.09 54	0.19 283	0.08 41	0.11 185	0.12 91	0.50 302

4.5_new	0.39 70	0.29 13	1.25 48	0.22 16	0.16 47	0.40 68	0.17 58	0.43 45	0.37 25	0.27 86	0.22 50	0.15 18	0.14 16	1.04 327	0.23 37	0.09 54	1.49 532	0.07 1	0.14 268	0.09 43	0.62 364

4.5w-stereo	0.39 70	0.29 13	1.25 48	0.22 16	0.16 47	0.40 68	0.17 58	0.43 45	0.37 25	0.27 86	0.22 50	0.15 18	0.14 16	1.04 327	0.23 37	0.09 54	1.49 532	0.07 1	0.14 268	0.09 43	0.62 364

rvit_stereo_0081_aga	0.34 28	0.67 267	1.79 116	0.27 93	0.20 137	0.34 33	0.21 121	0.43 45	0.48 101	0.26 73	0.28 102	0.27 132	0.21 108	0.33 33	0.25 65	0.14 365	0.11 165	0.11 229	0.10 135	0.14 134	0.18 76

U	3.41 603	0.37 100	1.27 50	0.27 93	13.75 621	19.65 628	0.15 35	0.43 45	0.33 9	0.18 11	0.19 25	0.27 132	0.15 25	0.23 3	0.19 5	0.10 123	0.06 2	17.75 631	12.73 624	0.11 78	0.10 10

LoS_RVC	0.34 28	0.38 110	1.96 157	0.27 93	0.35 335	0.43 92	0.22 145	0.43 45	0.34 11	0.24 48	0.34 154	0.23 88	0.28 209	0.34 40	0.22 19	0.08 23	0.07 14	0.07 1	0.05 1	0.10 63	0.35 201

water-stereo	0.36 48	0.61 248	1.58 91	0.25 59	0.14 26	0.38 58	0.18 72	0.44 53	0.35 13	0.31 113	0.35 161	0.28 140	0.25 161	0.45 103	0.38 208	0.12 276	0.09 105	0.09 92	0.08 60	0.11 78	0.74 412

4.25_new	0.43 100	0.29 13	1.40 69	0.23 32	0.19 121	0.41 74	0.17 58	0.44 53	0.38 34	0.34 130	0.22 50	0.15 18	0.18 64	1.06 331	0.30 123	0.10 123	1.44 526	0.07 1	0.32 466	0.07 2	0.93 466

4.5w_new	0.43 100	0.29 13	1.40 69	0.23 32	0.19 121	0.41 74	0.17 58	0.44 53	0.38 34	0.34 130	0.22 50	0.15 18	0.18 64	1.06 331	0.30 123	0.10 123	1.44 526	0.07 1	0.32 466	0.07 2	0.93 466

4.25w-stereo	0.43 100	0.29 13	1.40 69	0.23 32	0.19 121	0.41 74	0.17 58	0.44 53	0.38 34	0.34 130	0.22 50	0.15 18	0.18 64	1.06 331	0.30 123	0.10 123	1.44 526	0.07 1	0.32 466	0.07 2	0.93 466

tt45	0.35 38	0.80 336	1.46 79	0.26 76	0.17 69	0.55 223	0.22 145	0.44 53	0.39 46	0.24 48	0.26 84	0.25 108	0.18 64	0.64 209	0.36 189	0.09 54	0.08 51	0.10 154	0.08 60	0.24 324	0.29 156

XX-TBD	0.40 82	1.04 411	2.49 330	0.35 264	0.13 15	0.51 167	0.17 58	0.44 53	0.52 137	0.38 145	0.51 265	0.23 88	0.19 80	0.31 18	0.25 65	0.10 123	0.07 14	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.18 76

Zero-FE251	0.76 412	0.35 81	2.10 193	0.30 154	0.25 216	0.44 102	0.16 47	0.45 59	0.36 22	5.93 613	0.20 31	0.22 79	0.19 80	0.52 151	1.06 454	0.10 123	0.71 433	0.08 41	0.06 9	0.09 43	1.56 538

2.25w	0.42 95	0.30 27	1.12 35	0.22 16	0.15 35	0.36 43	0.13 10	0.45 59	0.37 25	0.26 73	0.27 94	0.14 10	0.19 80	0.91 303	0.36 189	0.07 7	1.38 517	0.07 1	0.67 568	0.07 2	0.91 460

fffy	0.39 70	0.67 267	1.57 90	0.45 386	0.52 422	0.37 48	0.22 145	0.45 59	0.35 13	0.21 22	0.30 117	0.26 119	0.20 97	0.45 103	0.24 48	0.08 23	0.29 341	0.10 154	0.08 60	0.25 349	0.77 419

rvit_stereo_0081	0.29 13	0.46 174	1.13 39	0.28 114	0.17 69	0.32 24	0.22 145	0.45 59	0.58 190	0.25 55	0.26 84	0.26 119	0.22 116	0.36 58	0.25 65	0.14 365	0.10 136	0.11 229	0.10 135	0.13 110	0.11 17

rvit_stereo_0082	0.29 13	0.46 174	1.13 39	0.28 114	0.17 69	0.32 24	0.22 145	0.45 59	0.58 190	0.25 55	0.26 84	0.26 119	0.22 116	0.36 58	0.25 65	0.14 365	0.10 136	0.11 229	0.10 135	0.13 110	0.11 17

RAStereo	0.33 23	0.81 340	2.22 223	0.27 93	0.18 88	0.25 8	0.20 95	0.45 59	0.38 34	0.21 22	0.26 84	0.20 65	0.16 37	0.26 5	0.26 80	0.10 123	0.08 51	0.10 154	0.08 60	0.13 110	0.09 6

CASnet	0.32 21	0.40 127	1.80 118	0.28 114	0.11 3	0.47 129	0.19 80	0.45 59	0.47 96	0.39 150	0.31 129	0.23 88	0.17 43	0.31 18	0.21 11	0.11 223	0.06 2	0.15 413	0.12 223	0.16 167	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-RH_RVC	0.65 329	0.73 304	2.78 447	0.39 333	0.29 269	0.60 301	0.18 72	0.45 59	0.63 237	0.75 463	1.89 569	0.47 275	0.29 229	1.59 437	1.21 479	0.15 396	0.07 14	0.13 349	0.13 245	0.11 78	0.10 10

VIP-Stereo	0.39 70	0.81 340	1.51 86	0.24 44	0.34 324	0.52 187	0.17 58	0.46 67	0.49 106	0.21 22	0.25 75	0.25 108	0.15 25	0.41 85	0.41 225	0.09 54	0.62 416	0.08 41	0.06 9	0.15 146	0.68 390

FSD					1.93 584	0.63 356	0.33 370	0.46 67	0.53 150	0.32 118	0.32 141	0.40 217	0.32 255	1.14 354	0.60 328	0.28 528	2.77 602	0.31 533	0.30 450	0.31 424

asda	0.41 87	0.31 35	1.23 46	0.22 16	0.17 69	0.43 92	0.16 47	0.46 67	0.38 34	0.25 55	0.20 31	0.15 18	0.20 97	0.99 319	0.23 37	0.10 123	1.49 532	0.07 1	0.23 404	0.08 26	0.88 456

3.25w_new	0.39 70	0.30 27	1.27 50	0.21 6	0.22 164	0.37 48	0.14 20	0.46 67	0.38 34	0.25 55	0.21 39	0.16 35	0.19 80	0.71 243	0.23 37	0.07 7	1.41 522	0.07 1	0.35 489	0.07 2	0.80 432

3.25w	0.39 70	0.30 27	1.27 50	0.21 6	0.22 164	0.37 48	0.14 20	0.46 67	0.38 34	0.25 55	0.21 39	0.16 35	0.19 80	0.71 243	0.23 37	0.07 7	1.41 522	0.07 1	0.35 489	0.07 2	0.80 432

3.5w_stereo	0.34 28	0.33 61	1.17 41	0.21 6	0.15 35	0.40 68	0.14 20	0.46 67	0.36 22	0.23 38	0.25 75	0.15 18	0.19 80	0.80 277	0.24 48	0.07 7	1.02 471	0.07 1	0.07 37	0.07 2	0.52 317

fffft	0.36 48	0.70 289	1.51 86	0.25 59	0.15 35	0.42 87	0.24 213	0.46 67	0.42 64	0.22 31	0.19 25	0.20 65	0.16 37	0.47 112	0.69 367	0.07 7	0.09 105	0.10 154	0.08 60	0.30 415	0.45 279
1: 1. 1
Occ-G	0.68 362	0.54 216	2.08 182	0.99 527	0.74 482	0.38 58	0.25 240	0.46 67	0.78 406	0.40 155	0.36 165	0.46 266	0.22 116	0.90 301	0.70 369	0.09 54	1.53 538	0.09 92	0.16 314	0.31 424	2.06 562

MC-Stereo	0.58 239	0.37 100	2.00 163	0.88 507	0.64 466	0.54 209	0.19 80	0.46 67	0.39 46	0.58 325	0.39 184	0.27 132	0.27 191	0.71 243	0.32 152	0.09 54	1.20 488	0.09 92	0.16 314	0.22 300	1.92 554

3.75w	0.33 23	0.27 3	1.02 21	0.22 16	0.21 151	0.44 102	0.16 47	0.47 76	0.33 9	0.25 55	0.21 39	0.13 1	0.18 64	0.54 165	0.24 48	0.08 23	1.14 484	0.07 1	0.08 60	0.07 2	0.56 341

LG-G_1	0.41 87	0.43 150	1.62 97	0.50 417	0.35 335	0.50 158	0.12 4	0.47 76	0.44 80	0.33 123	0.20 31	0.19 61	0.15 25	0.94 310	0.21 11	0.09 54	0.61 411	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.87 454

LG-G	0.41 87	0.43 150	1.62 97	0.50 417	0.35 335	0.50 158	0.12 4	0.47 76	0.44 80	0.33 123	0.20 31	0.19 61	0.15 25	0.94 310	0.21 11	0.09 54	0.61 411	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.87 454

StereoAnything_RVC	1.22 536	1.71 553	3.17 505	2.52 601	2.63 600	0.26 9	0.15 35	0.47 76	0.54 156	0.49 220	0.71 450	0.52 301	0.19 80	1.60 440	0.57 313	0.11 223	4.13 615	0.08 41	0.05 1	0.76 563	3.79 608

MaDis-Stereo	0.35 38	0.89 370	2.15 205	0.25 59	0.29 269	0.29 13	0.17 58	0.47 76	0.41 56	0.21 22	0.22 50	0.28 140	0.21 108	0.32 28	0.31 142	0.10 123	0.09 105	0.10 154	0.08 60	0.11 78	0.12 20

111111	0.39 70	0.28 8	0.93 9	0.33 216	0.42 396	0.43 92	0.13 10	0.48 81	0.39 46	0.24 48	0.31 129	0.18 55	0.17 43	0.43 96	0.23 37	0.09 54	1.32 511	0.08 41	0.06 9	0.25 349	1.00 483

CES	0.33 23	0.32 49	1.46 79	0.25 59	0.50 416	0.40 68	0.20 95	0.48 81	0.48 101	0.22 31	0.29 108	0.26 119	0.19 80	0.35 52	0.22 19	0.09 54	0.07 14	0.08 41	0.05 1	0.16 167	0.54 329

GMStereo	0.44 116	1.32 479	2.65 394	0.28 114	0.16 47	0.42 87	0.22 145	0.48 81	0.63 237	0.41 157	0.36 165	0.26 119	0.25 161	0.41 85	0.30 123	0.14 365	0.08 51	0.10 154	0.12 223	0.17 191	0.13 25
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.35 38	0.38 110	1.75 111	0.21 6	0.14 26	0.57 255	0.24 213	0.48 81	0.44 80	0.28 94	0.32 141	0.26 119	0.24 141	0.41 85	0.24 48	0.42 547	0.07 14	0.08 41	0.05 1	0.18 216	0.15 46

BStereo	0.34 28	0.38 110	1.38 63	0.24 44	0.29 269	0.50 158	0.21 121	0.49 85	0.38 34	0.22 31	0.18 18	0.20 65	0.14 16	0.35 52	0.47 262	0.07 7	0.42 368	0.16 433	0.21 385	0.12 91	0.42 248

MonStereo	0.47 137	0.29 13	1.07 29	0.22 16	0.18 88	0.51 167	0.14 20	0.49 85	0.35 13	0.25 55	0.17 15	0.15 18	0.11 4	0.88 296	0.48 270	0.06 1	2.11 575	0.07 1	0.80 579	0.07 2	1.01 484

Monster-pub-eth3d	0.47 137	0.29 13	1.07 29	0.22 16	0.18 88	0.51 167	0.14 20	0.49 85	0.35 13	0.25 55	0.18 18	0.15 18	0.11 4	0.87 289	0.47 262	0.06 1	2.11 575	0.07 1	0.81 582	0.07 2	1.01 484

qwe	0.41 87	0.29 13	1.29 54	0.22 16	0.22 164	0.41 74	0.15 35	0.49 85	0.38 34	0.28 94	0.23 63	0.14 10	0.15 25	0.94 310	0.24 48	0.08 23	1.47 531	0.07 1	0.25 417	0.08 26	0.76 415

monsters	0.39 70	0.39 119	1.04 25	0.24 44	0.32 307	0.42 87	0.13 10	0.49 85	0.35 13	0.27 86	0.21 39	0.14 10	0.15 25	0.60 189	0.43 239	0.09 54	1.09 478	0.07 1	0.70 569	0.07 2	0.65 378

MM-Stereo_test2	0.65 329	0.43 150	2.54 346	0.62 462	0.18 88	0.50 158	0.25 240	0.49 85	0.47 96	0.36 136	0.26 84	0.24 99	0.23 134	0.40 76	0.38 208	0.08 23	2.33 591	0.09 92	0.10 135	0.38 486	2.66 586

MonSter	0.47 137	0.29 13	1.07 29	0.22 16	0.18 88	0.51 167	0.14 20	0.49 85	0.35 13	0.26 73	0.18 18	0.15 18	0.11 4	0.88 296	0.47 262	0.06 1	2.11 575	0.07 1	0.81 582	0.07 2	1.01 484

RSM++	0.48 150	0.52 209	1.27 50	1.62 569	1.27 553	0.39 63	0.20 95	0.49 85	0.56 175	0.22 31	0.25 75	0.24 99	0.17 43	0.39 69	0.23 37	0.09 54	0.11 165	0.09 92	0.35 489	0.29 406	0.80 432

ff7	0.65 329	0.58 233	2.09 186	0.39 333	0.60 450	0.56 232	0.23 184	0.49 85	0.62 225	1.00 515	0.24 67	0.20 65	0.24 141	0.71 243	0.24 48	0.09 54	2.09 571	0.10 154	0.18 345	0.24 324	2.22 575

IGEVStereo-DCA	0.74 396	0.74 314	2.09 186	0.76 493	0.77 489	0.45 108	0.23 184	0.49 85	0.62 225	0.71 448	0.22 50	0.30 157	0.28 209	1.29 383	1.53 509	0.10 123	1.50 535	0.10 154	0.18 345	0.24 324	2.22 575

ffff	0.65 329	0.58 233	2.09 186	0.39 333	0.60 450	0.56 232	0.23 184	0.49 85	0.62 225	1.00 515	0.24 67	0.20 65	0.24 141	0.71 243	0.24 48	0.09 54	2.09 571	0.10 154	0.18 345	0.24 324	2.22 575

11t	0.65 329	0.58 233	2.09 186	0.39 333	0.60 450	0.56 232	0.23 184	0.49 85	0.62 225	1.00 515	0.24 67	0.20 65	0.24 141	0.71 243	0.24 48	0.09 54	2.09 571	0.10 154	0.18 345	0.24 324	2.22 575

CAS	0.39 70	0.31 35	1.79 116	0.81 504	0.34 324	0.51 167	0.23 184	0.49 85	0.42 64	0.23 38	0.31 129	0.20 65	0.17 43	0.30 13	0.25 65	0.77 571	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 63	0.41 243

ccc-4	0.65 329	0.58 233	2.09 186	0.39 333	0.60 450	0.56 232	0.23 184	0.49 85	0.62 225	1.00 515	0.24 67	0.20 65	0.24 141	0.71 243	0.24 48	0.09 54	2.09 571	0.10 154	0.18 345	0.24 324	2.22 575

UDGNet	0.50 172	1.36 496	2.44 287	0.37 296	0.19 121	0.58 266	0.23 184	0.49 85	0.69 314	0.42 165	0.39 184	0.34 187	0.29 229	0.55 167	0.32 152	0.25 517	0.10 136	0.37 546	0.19 363	0.30 415	0.17 67

RAFT-345	0.56 224	0.37 100	2.68 413	0.40 346	0.34 324	0.58 266	0.41 424	0.49 85	0.70 325	0.51 251	0.99 522	0.43 230	0.28 209	1.56 424	0.81 408	0.10 123	0.07 14	0.11 229	0.09 94	0.11 78	0.09 6

sCroCo_RVC	0.37 58	0.39 119	2.38 255	0.35 264	0.27 246	0.31 18	0.22 145	0.49 85	0.48 101	0.23 38	0.34 154	0.25 108	0.24 141	0.35 52	0.25 65	0.15 396	0.17 269	0.12 288	0.11 185	0.15 146	0.15 46

DDF-Stereo	0.65 329	0.33 61	1.69 108	0.67 480	0.82 497	0.37 48	0.20 95	0.50 102	0.52 137	0.34 130	0.17 15	0.78 442	0.23 134	0.68 227	1.03 447	0.20 478	1.66 550	0.09 92	0.34 485	0.34 449	2.03 560

2.5w	0.40 82	0.31 35	1.07 29	0.23 32	0.16 47	0.39 63	0.19 80	0.50 102	0.39 46	0.23 38	0.23 63	0.13 1	0.17 43	0.73 251	0.24 48	0.07 7	1.53 538	0.07 1	0.46 528	0.07 2	0.92 464

trnet	0.31 17	0.31 35	1.65 101	0.20 3	0.12 6	0.55 223	0.15 35	0.50 102	0.51 125	0.28 94	0.34 154	0.24 99	0.21 108	0.34 40	0.24 48	0.11 223	0.07 14	0.08 41	0.05 1	0.09 43	0.12 20

LoS	0.34 28	0.35 81	1.88 140	0.25 59	0.13 15	0.53 198	0.20 95	0.50 102	0.53 150	0.26 73	0.28 102	0.37 198	0.24 141	0.40 76	0.25 65	0.10 123	0.08 51	0.08 41	0.06 9	0.15 146	0.10 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.47 137	0.80 336	2.15 205	0.36 283	0.29 269	0.59 286	0.28 290	0.50 102	0.42 64	0.43 173	0.76 470	0.39 208	0.22 116	0.73 251	0.49 280	0.08 23	0.18 277	0.11 229	0.15 292	0.29 406	0.27 144

dd	0.48 150	1.32 479	2.41 270	0.31 173	0.17 69	0.58 266	0.26 258	0.50 102	0.71 339	0.42 165	0.41 195	0.34 187	0.28 209	0.47 112	0.41 225	0.18 449	0.10 136	0.13 349	0.12 223	0.22 300	0.16 59

CREStereo	0.31 17	0.35 81	1.66 103	0.19 2	0.13 15	0.55 223	0.17 58	0.50 102	0.50 118	0.28 94	0.34 154	0.24 99	0.21 108	0.34 40	0.23 37	0.11 223	0.07 14	0.08 41	0.05 1	0.10 63	0.12 20
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
zero-FE	1.27 540	0.33 61	9.38 608	1.30 546	2.25 593	0.33 30	0.20 95	0.51 109	1.26 550	0.32 118	0.22 50	0.77 437	0.22 116	0.69 231	0.96 428	0.21 489	2.25 587	0.09 92	0.61 564	0.32 434	3.25 599

2.75w_new	0.46 130	0.32 49	1.39 68	0.21 6	0.19 121	0.40 68	0.18 72	0.51 109	0.39 46	0.27 86	0.21 39	0.13 1	0.20 97	1.10 343	0.44 245	0.07 7	1.58 542	0.07 1	0.61 564	0.07 2	0.82 442

Wave_Phase_stereo	0.37 58	0.38 110	1.38 63	0.24 44	0.29 269	1.09 536	0.21 121	0.52 111	0.38 34	0.22 31	0.18 18	0.20 65	0.14 16	0.35 52	0.47 262	0.07 7	0.42 368	0.16 433	0.21 385	0.12 91	0.42 248

depthmonostereo	0.38 65	0.68 277	1.59 95	0.48 398	0.14 26	0.41 74	0.19 80	0.52 111	0.42 64	0.26 73	0.29 108	0.31 167	0.29 229	0.64 209	0.33 165	0.09 54	0.10 136	0.09 92	0.08 60	0.10 63	0.50 302

AIO_rvc	0.95 495	1.02 404	2.57 362	2.80 607	1.91 583	0.37 48	0.24 213	0.52 111	0.60 208	0.98 512	0.29 108	0.25 108	0.18 64	2.16 529	0.29 116	0.11 223	1.39 521	0.08 41	0.11 185	0.26 369	2.87 589

RSM	0.47 137	0.51 204	1.36 59	1.37 554	1.04 528	0.37 48	0.21 121	0.52 111	0.55 167	0.23 38	0.28 102	0.28 140	0.17 43	0.40 76	0.22 19	0.09 54	0.24 319	0.09 92	0.35 489	0.24 324	0.80 432

AAGNet	0.92 483	0.40 127	2.53 341	0.60 454	1.01 523	0.62 342	0.45 451	0.52 111	0.68 302	0.58 325	0.53 281	0.50 289	0.72 488	1.22 367	7.32 614	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.16 167	0.10 10

NRIStereo	0.50 172	0.34 71	2.44 287	0.52 425	0.16 47	0.94 514	0.73 535	0.52 111	0.65 254	0.48 204	0.40 193	0.59 338	0.29 229	0.78 269	0.33 165	0.11 223	0.13 206	0.11 229	0.09 94	0.22 300	0.25 129

DeepStereo_RVC	0.47 137	0.37 100	2.19 214	0.55 438	0.18 88	0.60 301	0.58 496	0.52 111	0.62 225	0.49 220	0.45 216	0.39 208	0.85 515	0.47 112	0.34 177	0.12 276	0.08 51	0.11 229	0.09 94	0.15 146	0.19 82

3w_stereo	0.44 116	0.29 13	1.53 88	0.23 32	0.20 137	0.37 48	0.22 145	0.53 118	0.41 56	0.25 55	0.21 39	0.13 1	0.22 116	0.90 301	0.24 48	0.06 1	1.52 537	0.07 1	0.44 521	0.08 26	0.83 443

GCAP-Stereo	0.59 257	1.35 491	2.44 287	0.49 411	1.02 525	0.52 187	0.14 20	0.53 118	0.54 156	0.44 182	0.50 261	0.30 157	0.22 116	0.68 227	0.41 225	0.09 54	1.30 508	0.09 92	0.07 37	0.23 317	0.54 329

ProNet	0.46 130	0.60 242	1.85 131	0.35 264	0.67 471	0.49 144	0.25 240	0.53 118	0.57 182	0.21 22	0.24 67	0.22 79	0.20 97	0.52 151	0.22 19	0.09 54	0.47 380	0.10 154	0.09 94	0.23 317	1.33 520

Patchmatch Stereo++	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.48 398	0.17 69	0.61 321	0.26 258	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.43 230	0.28 209	0.56 170	0.30 123	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.48 398	0.18 88	0.61 321	0.28 290	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.43 230	0.28 209	0.49 139	0.30 123	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

ROB_FTStereo_v2	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.49 411	0.17 69	0.61 321	0.28 290	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.44 245	0.28 209	0.48 125	0.30 123	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

ROB_FTStereo	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.48 398	0.18 88	0.61 321	0.26 258	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.43 230	0.28 209	0.51 146	0.30 123	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

HUI-Stereo	0.43 100	0.36 87	2.45 305	0.48 398	0.18 88	0.61 321	0.27 277	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.44 245	0.28 209	0.47 112	0.30 123	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

iGMRVC	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.48 398	0.18 88	0.61 321	0.27 277	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.43 230	0.28 209	0.57 174	0.31 142	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

iRAFT	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.48 398	0.17 69	0.61 321	0.26 258	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.43 230	0.28 209	0.56 170	0.30 123	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

RAFT-IKP	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.48 398	0.16 47	0.60 301	0.28 290	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.43 230	0.28 209	0.51 146	0.31 142	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

2w_stereo	0.35 38	0.30 27	0.99 15	0.23 32	0.13 15	0.41 74	0.20 95	0.54 129	0.37 25	0.28 94	0.23 63	0.13 1	0.23 134	0.69 231	0.24 48	0.06 1	1.07 475	0.07 1	0.19 363	0.07 2	0.64 375

IGEV-Stereo++	0.58 239	0.29 13	1.66 103	0.37 296	0.53 429	0.47 129	0.13 10	0.54 129	0.37 25	1.02 520	0.25 75	0.17 45	0.22 116	1.04 327	0.27 90	0.08 23	1.98 569	0.08 41	0.06 9	0.17 191	1.92 554

4D-IteraStereo	0.62 296	1.29 476	3.04 493	0.27 93	0.30 285	0.46 116	0.26 258	0.54 129	0.51 125	0.41 157	0.31 129	0.39 208	0.19 80	0.53 159	0.65 354	0.09 54	0.47 380	0.12 288	0.11 185	0.21 283	2.14 566

anonymousdsp	0.86 455	0.59 241	2.65 394	1.33 550	1.25 550	0.56 232	0.23 184	0.54 129	0.71 339	1.13 533	0.25 75	0.22 79	0.24 141	1.24 372	0.24 48	0.09 54	2.34 592	0.10 154	0.18 345	0.25 349	3.12 597

DisPM	0.48 150	0.41 133	2.54 346	0.61 460	0.18 88	0.59 286	0.62 510	0.54 129	0.67 275	0.61 365	0.53 281	0.38 204	0.26 175	0.76 260	0.31 142	0.13 324	0.07 14	0.12 288	0.11 185	0.12 91	0.15 46

IGEV-Stereo	0.86 455	0.60 242	2.65 394	1.35 552	1.25 550	0.56 232	0.23 184	0.54 129	0.71 339	1.14 534	0.25 75	0.22 79	0.24 141	1.24 372	0.24 48	0.09 54	2.34 592	0.10 154	0.18 345	0.25 349	3.13 598
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PFNet+	0.50 172	0.43 150	2.54 346	0.49 411	0.18 88	0.58 266	0.76 537	0.54 129	0.72 348	0.56 301	0.48 235	0.39 208	0.26 175	0.94 310	0.33 165	0.14 365	0.09 105	0.14 384	0.13 245	0.12 91	0.16 59

ASMatch	0.61 275	0.47 177	2.72 430	0.91 514	0.36 348	0.56 232	0.24 213	0.54 129	0.67 275	0.48 204	1.20 542	0.47 275	0.65 468	1.33 388	0.93 424	0.10 123	0.08 51	0.11 229	0.11 185	0.10 63	0.17 67

DEmStereo	0.69 369	0.40 127	2.42 274	0.42 361	0.18 88	0.66 398	0.88 549	0.54 129	0.64 247	0.60 355	1.00 523	0.45 257	1.24 550	1.53 420	2.21 550	0.10 123	0.08 51	0.10 154	0.10 135	0.11 78	0.14 37

CRE-IMP	0.46 130	0.31 35	2.40 265	0.53 429	0.17 69	0.79 468	0.68 527	0.54 129	0.66 262	0.47 201	0.43 201	0.44 245	0.26 175	0.43 96	0.33 165	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.09 94	0.17 191	0.23 115

monsterstereo	0.40 82	0.43 150	1.07 29	0.26 76	0.27 246	0.39 63	0.14 20	0.55 139	0.37 25	0.28 94	0.27 94	0.14 10	0.13 14	0.67 222	0.44 245	0.07 7	1.12 482	0.07 1	0.81 582	0.08 26	0.53 323

xyz-stereo-finetune2	0.40 82	0.89 370	1.40 69	0.22 16	0.12 6	0.58 266	0.23 184	0.55 139	0.50 118	0.33 123	0.47 227	0.30 157	0.41 324	0.81 281	0.60 328	0.09 54	0.07 14	0.11 229	0.09 94	0.12 91	0.12 20

LG-Stereo	0.36 48	0.61 248	1.37 62	0.26 76	0.37 355	0.43 92	0.20 95	0.55 139	0.44 80	0.25 55	0.30 117	0.50 289	0.17 43	0.30 13	0.37 200	0.10 123	0.18 277	0.11 229	0.10 135	0.24 324	0.43 258

AIO-Stereo	0.64 320	0.60 242	1.63 99	1.31 547	1.45 560	0.38 58	0.20 95	0.55 139	0.83 448	0.31 113	0.31 129	0.23 88	0.15 25	0.39 69	0.63 347	0.10 123	1.25 496	0.09 92	0.41 516	0.21 283	1.73 549

H2IRNET	0.48 150	1.04 411	2.57 362	0.31 173	0.19 121	0.54 209	0.19 80	0.55 139	0.53 150	0.28 94	0.56 326	0.47 275	0.35 271	0.47 112	0.40 216	0.11 223	0.08 51	0.12 288	0.14 268	0.37 478	0.26 137

TestStereo	0.49 165	0.88 365	2.38 255	0.30 154	0.16 47	0.43 92	0.25 240	0.55 139	0.46 89	0.38 145	0.46 221	0.34 187	0.28 209	1.96 506	0.28 105	0.11 223	0.08 51	0.12 288	0.09 94	0.15 146	0.13 25

xyz-stereo	3.06 599	0.44 163	30.74 637	0.24 44	0.12 6	15.34 621	0.24 213	0.56 145	0.49 106	0.62 378	7.90 614	0.64 364	0.49 402	1.44 406	1.05 451	0.09 54	0.07 14	0.34 542	0.08 60	0.13 110	0.19 82

rvit_0105_6	0.36 48	0.55 225	1.48 83	0.31 173	0.18 88	0.35 39	0.26 258	0.56 145	0.66 262	0.26 73	0.29 108	0.33 182	0.26 175	0.41 85	0.27 90	0.18 449	0.16 256	0.15 413	0.13 245	0.15 146	0.25 129

MIF-Stereo (partial)	0.41 87	0.71 294	2.67 406	0.27 93	0.24 206	0.32 24	0.17 58	0.56 145	0.46 89	0.26 73	0.37 171	0.25 108	0.26 175	0.46 107	0.35 185	0.11 223	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.21 283	0.15 46

dad	0.58 239	1.35 491	2.39 262	0.31 173	0.20 137	0.62 342	0.26 258	0.56 145	0.79 419	0.66 423	0.64 394	0.64 364	0.36 275	0.87 289	0.48 270	0.28 528	0.15 241	0.40 549	0.18 345	0.24 324	0.22 105

DRaft	0.65 329	0.47 177	2.38 255	0.25 59	0.17 69	0.64 369	0.65 518	0.56 145	0.57 182	0.67 425	0.98 519	0.38 204	0.99 534	1.42 400	2.06 539	0.11 223	0.14 223	0.10 154	0.14 268	0.18 216	0.21 98

sAnonymous2	0.45 121	0.88 365	2.97 479	0.31 173	0.25 216	0.34 33	0.28 290	0.56 145	0.49 106	0.25 55	0.30 117	0.23 88	0.29 229	0.31 18	0.22 19	0.12 276	0.09 105	0.12 288	0.13 245	0.38 486	0.43 258

CroCo_RVC	0.45 121	0.88 365	2.97 479	0.31 173	0.25 216	0.34 33	0.28 290	0.56 145	0.49 106	0.25 55	0.30 117	0.23 88	0.29 229	0.31 18	0.22 19	0.12 276	0.09 105	0.12 288	0.13 245	0.38 486	0.43 258

xyz-stereo-finetune	0.37 58	0.90 376	1.23 46	0.22 16	0.12 6	0.53 198	0.26 258	0.57 152	0.58 190	0.30 110	0.33 145	0.29 149	0.24 141	0.60 189	0.62 340	0.09 54	0.08 51	0.10 154	0.08 60	0.13 110	0.14 37

Reg-Stereo(zero)	0.66 349	0.26 1	2.13 203	0.25 59	1.15 545	0.99 519	0.97 557	0.57 152	0.81 435	0.52 261	0.46 221	0.54 311	0.59 446	0.47 112	1.14 468	0.08 23	0.88 454	0.08 41	0.36 499	0.12 91	0.80 432

castereo++	0.39 70	0.83 344	1.38 63	0.29 134	0.18 88	0.53 198	0.20 95	0.57 152	0.58 190	0.20 17	0.27 94	0.32 174	0.17 43	0.34 40	0.22 19	0.09 54	0.54 397	0.09 92	0.29 440	0.15 146	0.52 317

SST-Stereo	0.56 224	0.30 27	2.44 287	0.71 490	0.55 433	0.62 342	0.65 518	0.57 152	0.67 275	0.59 344	0.53 281	0.51 294	0.59 446	1.57 429	0.31 142	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.11 17

rvit_stereo_0080	0.33 23	0.77 324	1.43 75	0.24 44	0.18 88	0.34 33	0.27 277	0.58 156	0.51 125	0.25 55	0.27 94	0.27 132	0.22 116	0.32 28	0.27 90	0.14 365	0.10 136	0.10 154	0.10 135	0.15 146	0.17 67

MyStereo07	0.56 224	0.68 277	2.42 274	0.30 154	0.41 384	0.61 321	0.31 345	0.58 156	0.72 348	1.17 538	0.26 84	0.20 65	0.27 191	1.28 382	0.28 105	0.09 54	0.59 408	0.12 288	0.21 385	0.16 167	0.48 294

whm_eth	0.33 23	0.77 324	1.43 75	0.24 44	0.18 88	0.34 33	0.27 277	0.58 156	0.51 125	0.25 55	0.27 94	0.27 132	0.22 116	0.32 28	0.27 90	0.14 365	0.10 136	0.10 154	0.10 135	0.15 146	0.17 67

GMOStereo	0.58 239	0.89 370	2.46 313	0.29 134	0.99 518	0.51 167	0.32 356	0.58 156	0.46 89	0.58 325	0.48 235	0.54 311	0.27 191	0.31 18	0.25 65	0.09 54	1.64 545	0.13 349	0.11 185	0.34 449	0.42 248

error version	0.58 239	0.89 370	2.46 313	0.29 134	0.99 518	0.51 167	0.32 356	0.58 156	0.46 89	0.58 325	0.48 235	0.54 311	0.27 191	0.31 18	0.25 65	0.09 54	1.64 545	0.13 349	0.11 185	0.34 449	0.42 248

test-v	0.58 239	0.89 370	2.46 313	0.29 134	0.99 518	0.51 167	0.32 356	0.58 156	0.46 89	0.58 325	0.48 235	0.54 311	0.27 191	0.31 18	0.25 65	0.09 54	1.64 545	0.13 349	0.11 185	0.34 449	0.42 248

RAFT_R40	0.55 216	0.31 35	2.44 287	0.57 451	0.42 396	0.62 342	0.52 477	0.58 156	0.66 262	0.56 301	0.54 301	0.54 311	0.50 407	1.56 424	0.53 297	0.11 223	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.16 167	0.10 10

test-2	0.58 239	0.89 370	2.46 313	0.29 134	0.99 518	0.51 167	0.32 356	0.58 156	0.46 89	0.58 325	0.48 235	0.54 311	0.27 191	0.31 18	0.25 65	0.09 54	1.64 545	0.13 349	0.11 185	0.34 449	0.42 248

iRaftStereo_RVC	0.47 137	0.84 349	1.91 146	0.29 134	0.15 35	0.53 198	0.20 95	0.58 156	0.50 118	0.37 139	0.43 201	0.42 229	0.23 134	0.38 65	0.28 105	0.09 54	0.70 430	0.12 288	0.11 185	0.43 517	0.77 419

HI	0.47 137	0.82 342	2.49 330	0.29 134	0.22 164	0.45 108	0.20 95	0.59 165	0.43 70	0.59 344	0.59 349	0.65 369	0.45 367	0.48 125	0.40 216	0.08 23	0.09 105	0.10 154	0.11 185	0.24 324	0.20 91

CoSv	0.47 137	0.82 342	2.49 330	0.29 134	0.22 164	0.45 108	0.20 95	0.59 165	0.43 70	0.59 344	0.59 349	0.65 369	0.45 367	0.48 125	0.40 216	0.08 23	0.09 105	0.10 154	0.11 185	0.24 324	0.20 91

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 21	0.40 127	1.21 42	0.35 264	0.16 47	0.29 13	0.16 47	0.59 165	0.56 175	0.20 17	0.20 31	0.17 45	0.26 175	0.40 76	0.38 208	0.09 54	0.08 51	0.08 41	0.25 417	0.12 91	0.43 258

rvit_stereo_ft	0.38 65	1.01 402	1.86 137	0.33 216	0.21 151	0.28 10	0.27 277	0.59 165	0.55 167	0.24 48	0.28 102	0.28 140	0.27 191	0.35 52	0.28 105	0.14 365	0.09 105	0.11 229	0.11 185	0.14 134	0.31 174

Pruner-Stereo	0.55 216	0.38 110	2.49 330	1.78 578	0.19 121	0.63 356	0.45 451	0.59 165	0.67 275	0.61 365	0.48 235	0.41 224	0.25 161	0.49 139	0.99 441	0.13 324	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.13 110	0.14 37

raftrobust	0.52 187	1.14 432	2.15 205	0.33 216	0.99 518	0.53 198	0.21 121	0.59 165	0.50 118	0.53 270	0.36 165	0.31 167	0.33 261	0.47 112	0.42 232	0.10 123	0.55 400	0.09 92	0.08 60	0.22 300	0.46 285

aanetorigin	0.81 431	1.03 408	2.64 393	0.44 379	0.44 401	0.59 286	1.00 563	0.59 165	0.70 325	1.54 575	1.22 544	0.82 463	1.08 541	1.06 331	1.07 456	0.18 449	0.15 241	0.17 452	0.21 385	0.53 542	0.65 378

1w_stereo	0.35 38	0.28 8	0.86 5	0.24 44	0.17 69	0.44 102	0.22 145	0.60 172	0.43 70	0.27 86	0.30 117	0.14 10	0.26 175	0.61 194	0.25 65	0.07 7	0.79 439	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.79 428

tg	0.45 121	0.83 344	1.85 131	0.29 134	0.16 47	0.57 255	0.18 72	0.60 172	0.56 175	0.37 139	0.44 213	0.38 204	0.24 141	0.48 125	0.28 105	0.09 54	0.30 342	0.11 229	0.11 185	0.44 521	0.77 419

DCVSM-stereo	0.52 187	0.37 100	2.45 305	0.30 154	0.22 164	0.54 209	0.52 477	0.60 172	0.52 137	0.69 435	0.47 227	0.79 445	0.49 402	0.56 170	0.90 422	0.13 324	0.14 223	0.15 413	0.13 245	0.20 269	0.21 98

rvit_stereo_0075_2	0.45 121	0.45 171	2.60 373	0.34 241	0.32 307	0.41 74	0.21 121	0.60 172	0.54 156	0.39 150	0.51 265	0.40 217	0.29 229	0.46 107	0.31 142	0.21 489	0.15 241	0.22 499	0.15 292	0.18 216	0.33 185

GMStereo_Zeroshot	0.44 116	0.44 163	1.84 126	0.44 379	0.20 137	0.52 187	0.19 80	0.60 172	0.54 156	0.58 325	0.59 349	0.63 356	0.29 229	0.59 182	0.34 177	0.16 416	0.09 105	0.16 433	0.09 94	0.26 369	0.26 137

knoymous	0.37 58	0.34 71	1.83 123	0.25 59	0.18 88	0.45 108	0.24 213	0.60 172	0.40 54	0.42 165	0.39 184	0.54 311	0.25 161	0.41 85	0.29 116	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.07 37	0.13 110	0.20 91

MoCha-V2	0.74 396	0.78 330	2.18 211	1.01 528	1.55 567	0.36 43	0.19 80	0.61 178	0.49 106	0.33 123	0.34 154	0.30 157	0.27 191	1.56 424	0.47 262	0.09 54	1.94 566	0.08 41	0.37 501	0.18 216	1.62 544

LL-Strereo2	0.62 296	1.36 496	2.47 318	1.37 554	0.96 514	0.54 209	0.28 290	0.61 178	0.49 106	0.42 165	0.34 154	0.44 245	0.21 108	0.57 174	0.53 297	0.11 223	0.26 331	0.16 433	0.14 268	0.18 216	0.98 481

Selective-IGEV	0.57 231	0.42 138	1.87 139	1.67 573	1.33 554	0.36 43	0.20 95	0.61 178	0.71 339	0.22 31	0.31 129	0.22 79	0.19 80	0.52 151	0.36 189	0.09 54	0.97 460	0.09 92	0.15 292	0.20 269	0.85 449

FTStereo	0.79 426	0.32 49	2.83 458	0.70 488	0.21 151	0.73 433	1.75 594	0.61 178	0.60 208	1.07 526	1.62 564	1.28 554	2.11 586	0.75 257	0.30 123	0.19 467	0.08 51	0.12 288	0.11 185	0.12 91	0.39 227

GASTEREO	0.89 471	0.83 344	1.67 105	2.15 591	1.89 581	0.52 187	0.21 121	0.62 182	0.62 225	0.33 123	0.31 129	0.16 35	0.31 246	1.11 348	0.68 364	0.11 223	1.92 561	0.08 41	0.29 440	0.19 246	3.79 608

ACV-stereo	0.71 380	0.85 354	3.01 487	0.33 216	0.25 216	1.01 522	0.59 499	0.62 182	0.54 156	0.42 165	0.45 216	1.54 570	1.44 560	1.40 395	0.73 383	0.14 365	0.13 206	0.12 288	0.11 185	0.20 269	0.35 201

LCNet	0.58 239	0.43 150	2.42 274	0.91 514	0.22 164	0.95 516	0.29 318	0.62 182	0.64 247	0.52 261	0.55 312	0.41 224	0.75 499	0.84 285	0.27 90	0.10 123	0.07 14	0.12 288	0.18 345	0.97 576	0.40 234

PSM-AAD	0.67 355	0.29 13	2.41 270	0.37 296	0.23 194	0.86 490	1.15 573	0.62 182	0.66 262	0.64 400	0.71 450	0.67 381	2.90 594	0.65 216	0.32 152	0.10 123	0.08 51	0.17 452	0.15 292	0.14 134	0.34 194

KYRaft	0.52 187	0.35 81	2.40 265	0.34 241	0.21 151	0.75 443	0.43 438	0.62 182	0.63 237	0.64 400	0.92 509	0.53 304	0.72 488	0.60 189	0.26 80	0.10 123	0.07 14	0.12 288	0.14 268	0.13 110	0.54 329

THIR-Stereo	0.88 463	0.85 354	2.33 247	0.26 76	0.16 47	0.59 286	2.69 601	0.62 182	0.54 156	0.62 378	1.61 563	0.96 510	1.77 576	1.67 448	2.20 549	0.10 123	0.08 51	0.14 384	0.11 185	0.16 167	0.21 98

GMM-Stereo	0.53 201	0.33 61	2.89 469	0.53 429	0.24 206	0.77 458	0.46 457	0.62 182	0.65 254	0.58 325	0.73 457	0.47 275	0.43 350	0.68 227	0.29 116	0.10 123	0.06 2	0.13 349	0.13 245	0.14 134	0.44 274

RALCasStereoNet	0.65 329	1.34 487	2.56 358	0.43 374	0.96 514	0.50 158	0.26 258	0.62 182	0.56 175	0.43 173	0.49 249	0.36 193	0.28 209	0.72 250	0.53 297	0.10 123	1.18 486	0.09 92	0.08 60	0.27 383	1.27 515

NLSM3	0.34 28	0.67 267	1.42 74	0.26 76	0.24 206	0.43 92	0.19 80	0.63 190	0.49 106	0.21 22	0.27 94	0.21 75	0.25 161	0.30 13	0.27 90	0.07 7	0.06 2	0.10 154	0.09 94	0.10 63	0.51 309

DA	0.89 471	0.42 138	2.01 165	1.10 534	1.65 573	0.88 499	0.22 145	0.63 190	0.92 493	0.41 157	0.70 435	0.29 149	0.27 191	1.52 418	0.40 216	0.10 123	2.35 594	0.09 92	0.07 37	0.11 78	3.60 605

GGEV	0.89 471	0.42 138	2.01 165	1.10 534	1.65 573	0.88 499	0.22 145	0.63 190	0.92 493	0.41 157	0.70 435	0.29 149	0.27 191	1.52 418	0.40 216	0.10 123	2.35 594	0.09 92	0.07 37	0.11 78	3.60 605

MSCF	0.88 463	0.84 349	1.67 105	2.15 591	1.87 580	0.51 167	0.21 121	0.63 190	0.61 214	0.32 118	0.29 108	0.17 45	0.30 240	1.06 331	0.67 361	0.11 223	1.92 561	0.08 41	0.31 458	0.19 246	3.72 607

UGAM	0.69 369	0.84 349	2.66 398	0.40 346	0.20 137	0.53 198	0.34 379	0.63 190	0.74 373	0.45 186	0.74 460	0.95 509	0.36 275	2.57 558	0.42 232	0.11 223	0.45 375	0.17 452	0.19 363	0.43 517	0.57 347

plain	0.43 100	0.73 304	2.80 450	0.28 114	0.19 121	0.33 30	0.21 121	0.63 190	0.50 118	0.24 48	0.38 178	0.24 99	0.25 161	0.48 125	0.32 152	0.12 276	0.08 51	0.13 349	0.09 94	0.43 517	0.13 25

CroCo-Stereo Lap2	0.38 65	0.91 380	2.02 170	0.33 216	0.38 364	0.23 6	0.21 121	0.63 190	0.51 125	0.23 38	0.28 102	0.29 149	0.23 134	0.34 40	0.28 105	0.10 123	0.09 105	0.10 154	0.08 60	0.22 300	0.15 46

rvit_0105_4	0.40 82	0.64 261	1.98 160	0.31 173	0.18 88	0.37 48	0.29 318	0.64 197	0.67 275	0.28 94	0.32 141	0.36 193	0.28 209	0.45 103	0.27 90	0.18 449	0.16 256	0.15 413	0.14 268	0.15 146	0.25 129

PSM-softLoss	0.52 187	0.34 71	2.47 318	0.55 438	0.17 69	0.61 321	0.39 417	0.64 197	0.67 275	0.52 261	0.48 235	0.39 208	0.25 161	1.46 408	0.77 395	0.13 324	0.08 51	0.13 349	0.12 223	0.12 91	0.15 46

KMStereo	0.52 187	0.34 71	2.47 318	0.55 438	0.17 69	0.61 321	0.39 417	0.64 197	0.67 275	0.52 261	0.48 235	0.39 208	0.25 161	1.46 408	0.77 395	0.13 324	0.08 51	0.13 349	0.12 223	0.12 91	0.15 46

PFNet	0.62 296	0.42 138	2.69 420	0.43 374	0.55 433	0.62 342	0.27 277	0.64 197	0.72 348	0.61 365	0.56 326	0.45 257	0.33 261	1.86 489	1.12 465	0.28 528	0.09 105	0.12 288	0.16 314	0.26 369	0.27 144

AnonymousM	0.45 121	0.49 189	1.83 123	0.29 134	0.15 35	0.53 198	0.22 145	0.64 197	0.66 262	0.47 201	0.33 145	0.30 157	0.25 161	0.49 139	0.29 116	0.12 276	0.27 338	0.71 574	0.37 501	0.12 91	0.41 243

Gwc-CoAtRS	0.41 87	0.37 100	2.06 179	0.28 114	0.41 384	0.48 136	0.19 80	0.64 197	0.49 106	0.45 186	0.39 184	0.57 330	0.26 175	0.37 61	0.28 105	0.09 54	0.19 283	0.09 92	0.31 458	0.11 78	0.25 129

GEAStereo	0.95 495	0.48 182	1.85 131	2.15 591	3.19 604	0.55 223	0.21 121	0.66 203	0.45 86	0.43 173	0.22 50	0.16 35	0.18 64	1.06 331	0.97 430	0.13 324	2.28 589	0.09 92	0.06 9	0.33 439	3.58 603

gasm-f	0.93 490	0.71 294	2.09 186	2.15 591	2.42 597	0.54 209	0.26 258	0.66 203	0.45 86	0.43 173	0.33 145	0.16 35	0.22 116	0.70 235	0.93 424	0.13 324	2.28 589	0.09 92	0.06 9	0.39 495	3.58 603

Selective-RAFT	0.46 130	0.48 182	1.88 140	0.32 194	0.16 47	0.61 321	0.19 80	0.66 203	0.62 225	0.28 94	0.30 117	0.41 224	0.33 261	0.51 146	0.32 152	0.11 223	1.09 478	0.09 92	0.35 489	0.19 246	0.37 210

Prome-Stereo	0.53 201	0.36 87	2.39 262	0.60 454	0.23 194	0.63 356	0.41 424	0.66 203	0.67 275	0.59 344	1.02 526	0.43 230	0.71 487	0.61 194	0.34 177	0.10 123	0.07 14	0.10 154	0.09 94	0.13 110	0.44 274

raft+_RVC	0.62 296	1.18 447	2.43 279	0.36 283	2.08 589	0.52 187	0.25 240	0.66 203	0.54 156	0.36 136	0.46 221	0.32 174	0.28 209	0.49 139	0.43 239	0.10 123	0.91 456	0.10 154	0.09 94	0.22 300	0.70 400

DFGA-Net	0.61 275	1.55 530	2.59 366	0.32 194	0.26 233	0.54 209	0.22 145	0.67 208	0.63 237	0.50 239	0.52 274	0.35 191	0.28 209	1.84 483	0.99 441	0.10 123	0.08 51	0.12 288	0.12 223	0.38 486	0.18 76

Pointernet	0.37 58	0.31 35	1.91 146	0.25 59	0.37 355	0.47 129	0.15 35	0.67 208	0.52 137	0.23 38	0.30 117	0.28 140	0.20 97	0.32 28	0.23 37	0.10 123	0.24 319	0.07 1	0.13 245	0.10 63	0.51 309

MIM_Stereo	0.55 216	0.92 385	2.65 394	0.32 194	1.09 537	0.51 167	0.19 80	0.67 208	0.52 137	0.48 204	0.54 301	0.43 230	0.27 191	0.57 174	0.30 123	0.08 23	0.17 269	0.11 229	0.10 135	0.28 396	0.80 432

GrayStereo	0.71 380	0.27 3	2.40 265	0.89 508	0.23 194	0.62 342	1.40 589	0.67 208	0.70 325	0.72 451	0.77 474	0.55 320	3.03 595	0.60 189	0.28 105	0.10 123	0.08 51	0.10 154	0.21 385	0.12 91	0.37 210

rafts_anoy	0.60 267	1.33 484	2.59 366	0.53 429	1.09 537	0.49 144	0.25 240	0.67 208	0.53 150	0.41 157	0.38 178	0.33 182	0.30 240	0.68 227	0.41 225	0.10 123	1.13 483	0.13 349	0.15 292	0.20 269	0.29 156

MM-Stereo_test1	0.63 310	0.64 261	2.51 336	0.54 436	0.37 355	0.44 102	0.28 290	0.68 213	0.59 201	0.43 173	0.33 145	0.26 119	0.25 161	0.89 300	0.52 290	0.10 123	1.84 558	0.10 154	0.09 94	0.41 509	1.40 530

IRAFT_RVC	0.59 257	0.74 314	2.42 274	0.47 397	0.21 151	0.59 286	0.42 431	0.68 213	0.73 353	0.54 276	0.50 261	0.49 285	0.51 411	1.57 429	1.00 444	0.11 223	0.25 328	0.13 349	0.10 135	0.15 146	0.14 37

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 239	1.48 523	2.53 341	0.29 134	0.78 492	0.52 187	0.20 95	0.68 213	0.66 262	0.51 251	0.61 366	0.40 217	0.32 255	0.40 76	0.43 239	0.08 23	0.63 418	0.09 92	0.09 94	0.37 478	0.58 352

GIP-stereo	0.61 275	0.68 277	1.05 26	0.95 519	1.46 563	0.42 87	0.17 58	0.69 216	0.49 106	0.19 14	0.24 67	0.23 88	0.18 64	0.95 316	0.59 323	0.10 123	1.33 512	0.08 41	0.06 9	0.18 216	2.21 574

dual_stereo	0.94 492	0.31 35	1.80 118	0.90 510	2.52 598	0.54 209	0.15 35	0.69 216	1.02 523	0.25 55	0.18 18	0.18 55	0.14 16	0.63 202	0.35 185	0.09 54	3.76 611	0.07 1	0.47 530	0.07 2	4.59 616

rvit_0105_5	0.43 100	0.73 304	2.10 193	0.31 173	0.18 88	0.41 74	0.31 345	0.69 216	0.67 275	0.32 118	0.34 154	0.38 204	0.30 240	0.42 94	0.30 123	0.18 449	0.16 256	0.15 413	0.15 292	0.15 146	0.30 165

anonymousa	0.74 396	0.60 242	2.58 364	0.96 520	1.33 554	0.61 321	0.26 258	0.69 216	0.56 175	0.55 289	0.84 488	0.82 463	0.46 378	0.56 170	0.61 337	0.10 123	1.11 481	0.12 288	0.98 595	0.14 134	0.97 479

RAFT_CTSACE	0.58 239	1.16 441	2.76 443	0.36 283	0.29 269	0.54 209	0.29 318	0.69 216	0.51 125	0.51 251	0.75 467	0.67 381	0.37 281	0.63 202	0.47 262	0.08 23	0.49 384	0.11 229	0.10 135	0.41 509	0.32 181

RALAANet	0.52 187	1.37 501	2.63 384	0.33 216	0.23 194	0.48 136	0.19 80	0.69 216	0.55 167	0.49 220	0.46 221	0.39 208	0.31 246	0.53 159	0.53 297	0.10 123	0.33 349	0.11 229	0.17 332	0.29 406	0.13 25

AFF-stereo	0.57 231	1.51 527	2.59 366	0.33 216	0.23 194	0.51 167	0.21 121	0.69 216	0.68 302	0.49 220	0.63 381	0.49 285	0.34 269	0.50 145	0.37 200	0.08 23	0.54 397	0.10 154	0.10 135	0.40 502	0.60 361

ACVNet	0.54 212	0.87 361	2.45 305	0.28 114	0.22 164	0.59 286	0.36 398	0.69 216	0.73 353	0.49 220	0.59 349	0.69 406	0.42 337	0.47 112	0.70 369	0.11 223	0.10 136	0.10 154	0.09 94	0.36 470	0.39 227

CFNet-ft	0.60 267	1.16 441	2.45 305	0.29 134	0.30 285	0.64 369	0.28 290	0.69 216	0.57 182	0.49 220	0.57 337	0.79 445	0.44 359	1.48 412	0.62 340	0.15 396	0.10 136	0.28 523	0.14 268	0.21 283	0.29 156

CFNet_RVC	0.60 267	1.16 441	2.45 305	0.29 134	0.30 285	0.64 369	0.28 290	0.69 216	0.57 182	0.49 220	0.57 337	0.79 445	0.44 359	1.48 412	0.62 340	0.15 396	0.10 136	0.28 523	0.14 268	0.21 283	0.29 156

HHNet	0.63 310	0.67 267	3.10 498	0.37 296	0.25 216	0.64 369	0.60 503	0.70 226	0.67 275	0.55 289	1.12 537	0.32 174	0.60 454	0.43 96	1.75 521	0.16 416	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.18 216	0.22 105

NF-Stereo	0.53 201	0.33 61	2.55 354	0.55 438	0.16 47	0.61 321	0.43 438	0.70 226	0.70 325	0.50 239	0.47 227	0.37 198	0.26 175	1.44 406	0.78 399	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.13 110	0.17 67

OCTAStereo	0.53 201	0.33 61	2.54 346	0.56 447	0.16 47	0.61 321	0.42 431	0.70 226	0.70 325	0.50 239	0.47 227	0.37 198	0.26 175	1.43 401	0.79 402	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.13 110	0.17 67

RE-Stereo	0.53 201	0.33 61	2.54 346	0.56 447	0.16 47	0.61 321	0.43 438	0.70 226	0.70 325	0.50 239	0.47 227	0.37 198	0.26 175	1.43 401	0.77 395	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.13 110	0.17 67

TVStereo	0.53 201	0.33 61	2.54 346	0.56 447	0.16 47	0.61 321	0.43 438	0.70 226	0.70 325	0.50 239	0.47 227	0.37 198	0.26 175	1.43 401	0.77 395	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.13 110	0.17 67

RAFT	0.62 296	1.35 491	2.26 232	0.62 462	0.53 429	0.47 129	0.35 389	0.70 226	0.58 190	0.50 239	0.50 261	0.79 445	0.40 312	0.49 139	0.36 189	0.11 223	0.79 439	0.14 384	0.13 245	0.52 541	0.72 404

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 201	0.39 119	1.30 55	0.45 386	0.21 151	0.74 440	0.17 58	0.71 232	0.44 80	1.17 538	0.38 178	0.89 492	0.23 134	0.86 288	0.94 427	0.11 223	0.49 384	0.09 92	0.40 511	0.13 110	0.50 302

CASS	0.43 100	0.34 71	2.01 165	0.33 216	0.17 69	0.54 209	0.24 213	0.71 232	0.52 137	0.62 378	0.55 312	0.40 217	0.41 324	0.43 96	0.33 165	0.17 436	0.10 136	0.14 384	0.11 185	0.18 216	0.23 115
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FE-Mocha	0.61 275	0.36 87	1.84 126	1.06 530	0.34 324	0.43 92	0.17 58	0.72 234	0.55 167	0.45 186	0.50 261	0.58 334	0.45 367	2.35 540	1.18 473	0.10 123	0.40 365	0.11 229	0.21 385	0.13 110	0.31 174

HART	0.75 407	0.75 319	2.22 223	0.94 516	1.59 571	0.30 15	0.19 80	0.72 234	0.85 463	0.30 110	0.52 274	0.39 208	0.16 37	0.81 281	0.43 239	0.08 23	2.61 600	0.10 154	0.07 37	0.36 470	1.61 543

DDVS	0.67 355	0.46 174	1.74 110	2.40 598	0.35 335	0.86 490	0.98 558	0.72 234	0.52 137	0.53 270	0.57 337	0.89 492	0.37 281	1.22 367	0.57 313	0.15 396	0.14 223	0.14 384	0.12 223	0.19 246	0.42 248

11t1	0.60 267	0.49 189	2.19 214	0.35 264	0.58 444	0.48 136	0.21 121	0.72 234	0.73 353	0.49 220	0.47 227	0.35 191	0.34 269	0.61 194	0.71 375	0.12 276	1.26 500	0.10 154	0.29 440	0.16 167	1.22 509

StereoVision	0.52 187	1.12 428	2.70 427	0.34 241	0.32 307	0.47 129	0.26 258	0.73 238	0.61 214	0.33 123	0.89 503	0.45 257	0.26 175	0.52 151	0.39 213	0.14 365	0.15 241	0.16 433	0.15 292	0.22 300	0.14 37

DMCA-RVC	0.70 376	1.30 477	3.59 548	0.37 296	0.89 505	0.57 255	0.31 345	0.73 238	0.59 201	0.69 435	0.54 301	0.59 338	0.57 435	1.25 376	0.66 357	0.16 416	0.38 358	0.20 488	0.15 292	0.22 300	0.23 115

FACV-RUCA	0.61 275	0.44 163	2.11 196	0.43 374	1.73 577	0.49 144	0.28 290	0.74 240	0.68 302	0.41 157	0.53 281	0.34 187	0.64 465	0.41 85	0.33 165	0.13 324	0.11 165	0.62 569	0.12 223	0.72 558	1.02 488

rvit_0105_3	0.46 130	0.86 359	2.24 227	0.33 216	0.19 121	0.44 102	0.35 389	0.74 240	0.70 325	0.38 145	0.38 178	0.41 224	0.33 261	0.46 107	0.32 152	0.19 467	0.17 269	0.17 452	0.18 345	0.15 146	0.22 105

fast-acv-ft	0.67 355	1.24 465	3.26 511	0.39 333	0.30 285	0.80 472	0.48 463	0.74 240	0.76 388	0.60 355	0.78 478	0.76 435	0.60 454	0.70 235	0.78 399	0.16 416	0.15 241	0.18 471	0.17 332	0.38 486	0.24 125

cross-raft	0.47 137	0.34 71	2.17 208	0.70 488	0.84 500	0.50 158	0.35 389	0.74 240	0.43 70	0.44 182	0.45 216	0.63 356	0.25 161	0.37 61	0.27 90	0.08 23	0.14 223	0.10 154	0.23 404	0.11 78	0.27 144

IGEV++	0.74 396	0.70 289	2.05 177	1.11 537	1.09 537	0.32 24	0.21 121	0.75 244	0.43 70	0.30 110	0.30 117	0.22 79	0.27 191	0.98 318	0.31 142	0.10 123	2.50 597	0.08 41	0.15 292	0.27 383	2.70 587

AACVNet	0.61 275	1.13 431	2.47 318	0.37 296	0.21 151	0.57 255	0.25 240	0.75 244	0.55 167	0.56 301	0.60 358	0.66 378	0.44 359	2.11 524	0.49 280	0.14 365	0.11 165	0.14 384	0.11 185	0.35 463	0.23 115

OMP-Stereo	0.64 320	0.87 361	2.38 255	0.56 447	0.37 355	0.60 301	0.26 258	0.75 244	0.71 339	0.65 416	0.60 358	0.68 395	0.32 255	2.07 517	1.18 473	0.11 223	0.08 51	0.12 288	0.09 94	0.17 191	0.28 150

castereo	0.34 28	0.48 182	1.00 16	0.25 59	0.29 269	0.41 74	0.27 277	0.76 247	0.49 106	0.23 38	0.30 117	0.24 99	0.31 246	0.29 11	0.29 116	0.09 54	0.20 298	0.09 92	0.31 458	0.12 91	0.44 274

EKT-Stereo	1.56 567	0.55 225	2.60 373	2.54 602	19.66 623	0.55 223	0.22 145	0.76 247	0.51 125	0.40 155	0.36 165	0.43 230	0.27 191	0.74 255	0.42 232	0.13 324	0.17 269	0.11 229	0.16 314	0.20 269	0.50 302

HH	0.79 426	0.52 209	2.72 430	1.45 558	0.80 494	0.91 507	0.23 184	0.76 247	0.76 388	0.64 400	0.55 312	0.87 485	0.41 324	0.94 310	0.45 251	0.09 54	1.20 488	0.10 154	0.09 94	0.16 167	2.16 567

HanStereo	0.79 426	0.52 209	2.72 430	1.45 558	0.80 494	0.91 507	0.23 184	0.76 247	0.76 388	0.64 400	0.55 312	0.87 485	0.41 324	0.94 310	0.45 251	0.09 54	1.20 488	0.10 154	0.09 94	0.16 167	2.16 567

coex-ft	6.14 612	1.98 568	60.80 639	0.34 241	0.30 285	0.80 472	1.17 577	0.76 247	4.34 607	19.82 628	2.15 576	1.61 572	8.77 617	1.82 479	10.36 619	0.44 551	2.05 570	0.18 471	0.19 363	0.39 495	4.61 617

IER	0.49 165	0.73 304	2.12 197	0.27 93	0.25 216	0.65 385	0.27 277	0.76 247	0.59 201	0.56 301	0.59 349	0.60 345	0.53 421	0.64 209	0.44 245	0.12 276	0.09 105	0.11 229	0.11 185	0.18 216	0.15 46

UCFNet_RVC	0.55 216	1.16 441	2.48 324	0.31 173	0.27 246	0.65 385	0.28 290	0.76 247	0.58 190	0.51 251	0.53 281	0.67 381	0.42 337	0.91 303	0.45 251	0.16 416	0.11 165	0.17 452	0.17 332	0.20 269	0.23 115

CBFPSM	0.62 296	1.34 487	2.12 197	0.30 154	0.23 194	0.71 423	0.38 411	0.77 254	0.68 302	0.51 251	0.49 249	1.03 524	0.82 509	0.63 202	1.35 493	0.11 223	0.12 188	0.10 154	0.10 135	0.19 246	0.37 210

test-3	0.58 239	0.43 150	2.44 287	0.52 425	0.59 445	0.46 116	0.23 184	0.77 254	0.49 106	0.52 261	0.29 108	0.44 245	0.22 116	0.59 182	0.97 430	0.08 23	1.27 501	0.10 154	0.35 489	0.29 406	0.62 364

test_1	0.58 239	0.43 150	2.44 287	0.52 425	0.59 445	0.46 116	0.23 184	0.77 254	0.49 106	0.51 251	0.29 108	0.44 245	0.22 116	0.59 182	0.97 430	0.08 23	1.27 501	0.10 154	0.35 489	0.29 406	0.63 370

PSMNet-ADL	0.56 224	0.47 177	2.03 171	0.35 264	0.22 164	0.67 406	0.27 277	0.77 254	0.58 190	0.43 173	0.53 281	0.70 412	0.45 367	1.89 496	0.64 349	0.16 416	0.13 206	0.11 229	0.13 245	0.15 146	0.51 309

CrosDoStereo	0.96 499	0.49 189	2.66 398	0.27 93	0.33 314	0.54 209	3.69 605	0.77 254	0.66 262	0.70 439	1.39 556	0.53 304	1.47 563	1.77 466	3.02 579	0.10 123	0.08 51	0.11 229	0.11 185	0.22 300	0.30 165

DeepStereo_LL	0.96 499	0.49 189	2.66 398	0.27 93	0.33 314	0.54 209	3.69 605	0.77 254	0.66 262	0.70 439	1.39 556	0.53 304	1.47 563	1.77 466	3.02 579	0.10 123	0.08 51	0.11 229	0.11 185	0.22 300	0.30 165

MLCV	0.59 257	1.41 508	2.41 270	0.31 173	0.15 35	0.60 301	0.23 184	0.77 254	0.63 237	0.67 425	0.66 409	0.55 320	0.37 281	1.16 357	1.09 460	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.21 283	0.29 156

MM-Stereo_test3	0.59 257	0.85 354	2.28 235	0.53 429	0.31 295	0.45 108	0.30 334	0.78 261	0.76 388	0.33 123	0.43 201	0.32 174	0.23 134	0.61 194	0.54 303	0.10 123	1.65 549	0.10 154	0.08 60	0.42 512	0.68 390

CAS++	0.34 28	0.39 119	1.90 143	0.25 59	0.18 88	0.32 24	0.20 95	0.78 261	0.44 80	0.31 113	0.31 129	0.21 75	0.16 37	0.34 40	0.20 7	0.15 396	0.13 206	0.13 349	0.10 135	0.15 146	0.14 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.52 187	0.86 359	2.38 255	0.32 194	0.60 450	0.70 418	0.20 95	0.78 261	0.58 190	0.44 182	0.36 165	0.81 458	0.24 141	0.53 159	0.30 123	0.10 123	0.35 351	0.09 92	0.31 458	0.09 43	0.40 234

PCWNet_CMD	0.48 150	0.50 197	2.23 225	0.27 93	0.20 137	0.56 232	0.22 145	0.78 261	0.67 275	0.49 220	0.55 312	0.68 395	0.56 430	0.48 125	0.32 152	0.11 223	0.10 136	0.14 384	0.10 135	0.19 246	0.43 258

ToySt	0.67 355	0.88 365	2.61 378	0.39 333	0.73 481	0.61 321	0.38 411	0.78 261	0.73 353	0.43 173	0.70 435	0.72 417	0.45 367	0.66 219	0.62 340	0.14 365	0.63 418	0.13 349	0.33 480	0.24 324	1.18 500

iRaft-Stereo_5w	0.65 329	1.35 491	2.21 221	0.30 154	0.63 462	0.49 144	0.28 290	0.78 261	0.64 247	0.41 157	0.61 366	0.62 352	0.46 378	1.79 473	0.48 270	0.10 123	0.25 328	0.11 229	0.12 223	0.40 502	0.94 470

IIG-Stereo	0.65 329	0.87 361	2.32 245	0.55 438	0.23 194	0.62 342	0.21 121	0.78 261	0.71 339	0.64 400	0.69 422	0.69 406	0.38 290	2.07 517	1.37 497	0.11 223	0.08 51	0.11 229	0.09 94	0.15 146	0.27 144

G-Net	1.02 511	0.70 289	3.23 507	0.60 454	0.66 470	2.00 583	0.71 532	0.78 261	0.70 325	1.14 534	2.53 585	1.29 556	1.01 536	1.47 411	1.74 519	0.25 517	0.24 319	0.24 513	0.26 425	0.37 478	0.40 234

MSMDNet	0.48 150	0.50 197	2.23 225	0.27 93	0.20 137	0.56 232	0.22 145	0.78 261	0.67 275	0.49 220	0.55 312	0.68 395	0.56 430	0.48 125	0.32 152	0.11 223	0.10 136	0.13 349	0.10 135	0.18 216	0.43 258

GCST	0.84 443	1.48 523	3.02 489	1.12 540	1.09 537	0.62 342	0.19 80	0.79 270	0.56 175	0.60 355	0.65 402	0.50 289	0.31 246	1.24 372	0.74 388	0.76 570	0.46 376	0.84 577	0.64 566	0.71 557	0.57 347

test_3	0.59 257	0.44 163	2.44 287	0.53 429	0.59 445	0.48 136	0.30 334	0.79 270	0.52 137	0.51 251	0.30 117	0.45 257	0.22 116	0.59 182	0.97 430	0.08 23	1.25 496	0.11 229	0.35 489	0.30 415	0.62 364

CroCo-Stereo	0.35 38	0.71 294	1.67 105	0.32 194	0.17 69	0.19 3	0.21 121	0.79 270	0.54 156	0.22 31	0.25 75	0.55 320	0.22 116	0.28 8	0.28 105	0.10 123	0.08 51	0.08 41	0.07 37	0.12 91	0.10 10
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
ICVP	0.48 150	0.33 61	2.37 252	0.34 241	0.22 164	0.60 301	0.55 487	0.79 270	0.53 150	0.45 186	0.60 358	0.49 285	0.36 275	0.55 167	0.46 257	0.16 416	0.16 256	0.14 384	0.11 185	0.16 167	0.32 181
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.50 172	0.75 319	2.08 182	0.39 333	0.29 269	0.58 266	0.22 145	0.79 270	0.67 275	0.49 220	0.49 249	0.48 283	0.37 281	1.13 352	0.40 216	0.15 396	0.10 136	0.15 413	0.13 245	0.21 283	0.19 82

DN-CSS_ROB	0.56 224	1.64 547	2.75 440	0.42 361	0.22 164	0.57 255	0.19 80	0.79 270	0.66 262	0.46 198	0.62 373	0.41 224	0.32 255	0.73 251	0.49 280	0.12 276	0.08 51	0.14 384	0.13 245	0.38 486	0.17 67

G2L-ROB	0.59 257	1.32 479	2.59 366	0.30 154	0.22 164	0.59 286	0.28 290	0.80 276	0.61 214	0.56 301	0.45 216	0.70 412	0.35 271	1.38 392	0.72 379	0.11 223	0.08 51	0.09 92	0.08 60	0.22 300	0.31 174

ISRNet	0.51 184	0.58 233	1.96 157	0.38 316	0.31 295	0.49 144	0.21 121	0.80 276	0.71 339	0.64 400	0.71 450	0.66 378	0.40 312	0.59 182	0.45 251	0.23 504	0.16 256	0.21 494	0.20 374	0.21 283	0.37 210

MSKI-zero shot	0.70 376	0.44 163	2.62 383	1.47 561	0.75 484	0.56 232	0.20 95	0.80 276	0.45 86	0.60 355	0.52 274	0.44 245	0.17 43	0.70 235	0.26 80	0.09 54	2.87 605	0.09 92	0.32 466	0.14 134	0.50 302

x	0.65 329	0.62 255	2.12 197	0.36 283	0.61 459	0.48 136	0.24 213	0.80 276	0.89 485	0.50 239	0.56 326	0.44 245	0.36 275	0.62 201	0.80 404	0.11 223	1.44 526	0.11 229	0.39 510	0.16 167	1.34 522

GANet-ADL	0.48 150	0.56 229	2.51 336	0.34 241	0.20 137	0.58 266	0.25 240	0.80 276	0.57 182	0.43 173	0.61 366	0.56 326	0.31 246	0.44 101	0.44 245	0.14 365	0.11 165	0.10 154	0.09 94	0.22 300	0.38 219

Anonymous3	0.47 137	0.49 189	2.61 378	0.33 216	0.25 216	0.72 429	0.32 356	0.80 276	0.60 208	0.36 136	0.41 195	0.33 182	0.29 229	0.46 107	0.30 123	0.19 467	0.18 277	0.13 349	0.13 245	0.18 216	0.22 105

CFNet_pseudo	0.47 137	0.50 197	2.19 214	0.26 76	0.20 137	0.56 232	0.22 145	0.80 276	0.62 225	0.50 239	0.56 326	0.68 395	0.47 389	0.53 159	0.33 165	0.11 223	0.10 136	0.15 413	0.10 135	0.18 216	0.33 185

psmorigin	1.41 554	0.91 380	13.83 618	0.37 296	0.30 285	0.63 356	0.37 401	0.80 276	0.64 247	0.98 512	0.87 498	1.16 550	0.78 504	3.95 602	1.09 460	0.19 467	0.22 310	0.17 452	0.19 363	0.25 349	0.47 287

ccs_rob	0.47 137	0.50 197	2.19 214	0.26 76	0.20 137	0.56 232	0.22 145	0.80 276	0.62 225	0.50 239	0.56 326	0.68 395	0.47 389	0.53 159	0.33 165	0.11 223	0.10 136	0.16 433	0.10 135	0.18 216	0.33 185

G2L-Stereo	0.62 296	1.27 471	2.67 406	0.31 173	0.27 246	0.59 286	0.29 318	0.81 285	0.60 208	0.56 301	0.53 281	0.71 415	0.37 281	1.74 458	0.57 313	0.13 324	0.11 165	0.13 349	0.11 185	0.29 406	0.34 194

rvit_105_1	0.52 187	0.93 389	2.30 240	0.36 283	0.24 206	0.51 167	0.45 451	0.81 285	0.79 419	0.46 198	0.44 213	0.45 257	0.38 290	0.63 202	0.39 213	0.20 478	0.18 277	0.18 471	0.22 399	0.18 216	0.21 98

ACVNet-DCA	0.67 355	0.73 304	2.43 279	0.67 480	0.52 422	0.76 448	0.24 213	0.81 285	0.83 448	0.77 469	0.39 184	0.25 108	0.38 290	0.70 235	0.22 19	0.10 123	2.13 579	0.11 229	0.09 94	0.16 167	1.18 500

1test111	0.72 389	0.73 304	2.43 279	0.67 480	0.52 422	0.76 448	0.24 213	0.81 285	0.83 448	0.77 469	0.39 184	0.25 108	0.38 290	1.03 325	0.75 389	0.10 123	2.13 579	0.11 229	0.09 94	0.16 167	1.18 500

qqq	0.65 329	0.63 257	2.10 193	0.30 154	0.64 466	0.46 116	0.27 277	0.81 285	0.83 448	0.48 204	0.56 326	0.46 266	0.37 281	1.03 325	0.75 389	0.11 223	1.41 522	0.12 288	0.41 516	0.16 167	1.18 500

GANet-RSSM	0.63 310	1.14 432	2.67 406	0.38 316	0.26 233	0.59 286	0.29 318	0.81 285	0.56 175	0.50 239	0.57 337	0.67 381	0.50 407	1.91 502	0.50 284	0.14 365	0.10 136	0.24 513	0.12 223	0.36 470	0.28 150

DSFCA	0.62 296	0.77 324	1.95 153	0.29 134	0.29 269	0.79 468	0.86 546	0.81 285	0.73 353	0.73 453	0.66 409	0.67 381	0.57 435	1.17 360	1.03 447	0.16 416	0.15 241	0.13 349	0.14 268	0.19 246	0.28 150

DMCA	0.50 172	0.83 344	1.95 153	0.32 194	0.24 206	0.59 286	0.26 258	0.81 285	0.68 302	0.59 344	0.49 249	0.56 326	0.36 275	0.65 216	0.65 354	0.14 365	0.10 136	0.14 384	0.10 135	0.19 246	0.29 156

STTStereo	0.58 239	0.95 392	2.95 477	0.37 296	0.31 295	0.62 342	0.32 356	0.81 285	0.63 237	0.61 365	0.55 312	0.67 381	0.43 350	0.87 289	0.48 270	0.16 416	0.16 256	0.17 452	0.20 374	0.17 191	0.25 129

test_for_model	0.82 435	1.62 543	2.47 318	1.36 553	1.04 528	0.53 198	0.22 145	0.82 294	0.63 237	0.60 355	0.29 108	0.25 108	0.21 108	0.28 8	0.25 65	0.80 572	1.87 559	0.08 41	0.08 60	1.81 599	1.18 500

mmm	0.66 349	0.53 213	1.83 123	0.38 316	0.86 501	0.49 144	0.27 277	0.82 294	0.83 448	0.59 344	0.69 422	0.47 275	0.38 290	0.81 281	0.73 383	0.12 276	1.37 516	0.14 384	0.45 523	0.18 216	1.35 524

TestStereo1	0.59 257	1.21 454	2.63 384	0.40 346	0.60 450	0.56 232	0.34 379	0.82 294	0.73 353	0.45 186	0.63 381	0.36 193	0.42 337	0.66 219	0.42 232	0.10 123	0.32 345	0.12 288	0.10 135	0.34 449	0.52 317

SA-5K	0.59 257	1.21 454	2.63 384	0.40 346	0.60 450	0.56 232	0.34 379	0.82 294	0.73 353	0.45 186	0.63 381	0.36 193	0.42 337	0.66 219	0.42 232	0.10 123	0.32 345	0.12 288	0.10 135	0.34 449	0.52 317

CIPLG	0.63 310	1.59 538	3.16 504	0.79 500	0.31 295	0.62 342	0.57 494	0.82 294	0.68 302	0.58 325	0.63 381	0.43 230	0.31 246	0.48 125	0.42 232	0.12 276	0.20 298	0.13 349	0.13 245	0.36 470	0.21 98

IPLGR_C	0.64 320	1.66 550	3.36 520	0.80 502	0.31 295	0.60 301	0.60 503	0.82 294	0.69 314	0.58 325	0.62 373	0.44 245	0.31 246	0.47 112	0.43 239	0.12 276	0.22 310	0.13 349	0.15 292	0.35 463	0.21 98

ACRE	0.63 310	1.55 530	3.41 533	0.76 493	0.28 261	0.60 301	0.56 491	0.82 294	0.68 302	0.57 318	0.62 373	0.43 230	0.30 240	0.47 112	0.42 232	0.12 276	0.19 283	0.13 349	0.14 268	0.36 470	0.20 91

cf-r	0.62 296	1.27 471	2.99 484	0.34 241	0.28 261	0.60 301	0.28 290	0.82 294	0.70 325	0.55 289	0.61 366	0.77 437	0.41 324	1.32 386	0.52 290	0.13 324	0.09 105	0.11 229	0.12 223	0.22 300	0.27 144

R-Stereo Train	0.42 95	0.31 35	2.51 336	0.30 154	0.18 88	0.56 232	0.25 240	0.82 294	0.41 56	0.57 318	0.67 414	0.33 182	0.24 141	0.34 40	0.33 165	0.10 123	0.08 51	0.09 92	0.07 37	0.09 43	0.18 76

RAFT-Stereo	0.42 95	0.31 35	2.51 336	0.30 154	0.18 88	0.56 232	0.25 240	0.82 294	0.41 56	0.57 318	0.67 414	0.33 182	0.24 141	0.34 40	0.33 165	0.10 123	0.08 51	0.09 92	0.07 37	0.09 43	0.18 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.69 369	1.05 413	2.59 366	0.37 296	0.47 413	0.66 398	0.33 370	0.82 294	0.76 388	0.51 251	0.65 402	0.93 501	0.62 459	2.20 532	0.80 404	0.14 365	0.09 105	0.09 92	0.11 185	0.18 216	0.37 210

G2L-Stereo_test	0.64 320	1.34 487	2.55 354	0.34 241	0.24 206	0.75 443	0.39 417	0.83 305	0.65 254	0.62 378	0.54 301	0.74 425	0.40 312	1.57 429	0.75 389	0.11 223	0.08 51	0.08 41	0.08 60	0.28 396	0.43 258

test_sample1	0.61 275	0.45 171	1.84 126	0.33 216	0.29 269	0.49 144	0.24 213	0.83 305	0.73 353	0.51 251	0.53 281	0.52 301	0.45 367	1.40 395	0.72 379	0.11 223	0.96 459	0.10 154	0.24 408	0.15 146	1.25 514

Any-RAFT	0.42 95	0.33 61	1.89 142	0.28 114	0.21 151	0.69 415	0.21 121	0.83 305	0.60 208	0.45 186	0.43 201	0.62 352	0.30 240	0.48 125	0.24 48	0.11 223	0.40 365	0.08 41	0.06 9	0.10 63	0.16 59

RAFT-Test	0.56 224	0.41 133	2.01 165	0.90 510	1.07 534	0.65 385	0.37 401	0.83 305	0.65 254	0.49 220	0.49 249	0.93 501	0.24 141	0.52 151	0.30 123	0.10 123	0.38 358	0.09 92	0.38 506	0.11 78	0.19 82

RAFT+CT+SA	0.60 267	1.25 468	2.49 330	0.38 316	0.75 484	0.55 223	0.34 379	0.83 305	0.68 302	0.39 150	0.55 312	0.44 245	0.29 229	0.75 257	0.28 105	0.09 54	0.24 319	0.11 229	0.51 543	0.30 415	0.74 412

test-1	0.61 275	0.54 216	2.09 186	0.31 173	1.37 556	0.51 167	0.28 290	0.83 305	0.50 118	0.42 165	0.55 312	0.54 311	0.24 141	0.38 65	1.25 486	0.10 123	1.08 476	0.10 154	0.17 332	0.11 78	0.77 419

FENet	0.48 150	0.58 233	2.46 313	0.33 216	0.18 88	0.58 266	0.22 145	0.83 305	0.64 247	0.49 220	0.42 198	0.55 320	0.38 290	0.52 151	0.51 287	0.12 276	0.09 105	0.12 288	0.11 185	0.17 191	0.31 174

PASM	0.82 435	1.00 399	2.68 413	0.52 425	0.48 414	0.65 385	0.59 499	0.83 305	0.89 485	0.82 490	0.73 457	0.89 492	0.68 479	2.39 546	0.73 383	0.35 542	0.37 354	0.36 544	0.41 516	0.45 524	0.51 309

DeepPruner_ROB	0.58 239	1.06 414	2.68 413	0.30 154	0.26 233	0.63 356	0.31 345	0.83 305	0.51 125	0.62 378	0.56 326	0.65 369	0.39 305	1.06 331	0.56 310	0.19 467	0.14 223	0.14 384	0.14 268	0.24 324	0.33 185

IGEV-FE	0.91 480	0.39 119	3.80 558	0.42 361	1.95 585	0.56 232	0.64 514	0.84 314	0.55 167	1.45 568	0.53 281	0.79 445	0.42 337	0.57 174	1.13 466	0.10 123	0.49 384	0.10 154	0.34 485	0.19 246	2.97 593

AIO-test2	0.60 267	1.55 530	2.73 435	0.63 465	0.42 396	0.50 158	0.23 184	0.84 314	0.73 353	0.34 130	0.53 281	0.37 198	0.22 116	0.70 235	0.32 152	0.75 569	0.16 256	0.13 349	0.17 332	0.21 283	0.47 287

RAFT-Stereo-weight	0.46 130	0.37 100	1.60 96	0.29 134	0.51 419	0.57 255	0.22 145	0.84 314	0.67 275	0.48 204	0.38 178	0.36 193	0.17 43	0.39 69	0.27 90	0.09 54	1.28 503	0.09 92	0.07 37	0.09 43	0.41 243

testlalala2	0.48 150	0.34 71	2.53 341	0.65 472	0.56 435	0.57 255	0.20 95	0.84 314	0.63 237	0.42 165	0.54 301	0.45 257	0.21 108	0.30 13	0.26 80	0.10 123	0.13 206	0.09 92	0.29 440	0.12 91	0.31 174

IGEV_Zeroshot_test	0.91 480	0.39 119	3.80 558	0.42 361	1.95 585	0.56 232	0.64 514	0.84 314	0.55 167	1.45 568	0.53 281	0.79 445	0.42 337	0.57 174	1.13 466	0.10 123	0.49 384	0.10 154	0.34 485	0.19 246	2.97 593

anonymousdsp2	0.88 463	0.31 35	1.96 157	1.06 530	1.56 568	0.57 255	0.22 145	0.84 314	0.98 517	1.20 545	0.37 171	0.65 369	0.26 175	1.19 365	0.46 257	0.10 123	2.40 596	0.10 154	0.13 245	0.19 246	2.96 591

gwcnet-sp	0.52 187	0.71 294	2.66 398	0.32 194	0.22 164	0.66 398	0.31 345	0.84 314	0.69 314	0.61 365	0.49 249	0.46 266	0.43 350	0.77 262	0.48 270	0.12 276	0.11 165	0.11 229	0.11 185	0.19 246	0.19 82

scenet	0.52 187	0.71 294	2.66 398	0.32 194	0.22 164	0.66 398	0.31 345	0.84 314	0.69 314	0.61 365	0.49 249	0.46 266	0.43 350	0.77 262	0.48 270	0.12 276	0.11 165	0.11 229	0.11 185	0.19 246	0.19 82

RCA-Stereo	0.45 121	0.38 110	1.80 118	0.27 93	0.25 216	0.58 266	0.23 184	0.84 314	0.66 262	0.42 165	0.44 213	0.28 140	0.35 271	0.31 18	0.21 11	0.09 54	1.01 466	0.09 92	0.07 37	0.21 283	0.53 323

ssnet	0.52 187	0.71 294	2.66 398	0.32 194	0.22 164	0.66 398	0.31 345	0.84 314	0.69 314	0.61 365	0.49 249	0.46 266	0.43 350	0.77 262	0.48 270	0.12 276	0.11 165	0.11 229	0.11 185	0.19 246	0.19 82

DCANet-4	0.43 100	0.32 49	2.31 243	0.26 76	0.14 26	0.51 167	0.22 145	0.84 314	0.78 406	0.55 289	0.48 235	0.28 140	0.37 281	0.40 76	0.37 200	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.08 26	0.43 258

ADStereo(finetuned)	0.50 172	0.91 380	2.43 279	0.26 76	0.14 26	0.51 167	0.22 145	0.84 314	0.78 406	0.56 301	0.49 249	0.32 174	0.75 499	0.40 76	0.40 216	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.13 110	0.45 279

DCANet	0.49 165	0.91 380	2.63 384	0.26 76	0.14 26	0.51 167	0.22 145	0.84 314	0.78 406	0.56 301	0.49 249	0.32 174	0.41 324	0.39 69	0.41 225	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.14 134	0.45 279

GwcNet-RSSM	0.64 320	1.38 505	2.69 420	0.33 216	0.26 233	0.60 301	0.32 356	0.84 314	0.73 353	0.56 301	0.65 402	0.72 417	0.42 337	1.78 469	0.60 328	0.14 365	0.10 136	0.12 288	0.13 245	0.26 369	0.26 137

xx1	0.71 380	0.73 304	2.43 279	0.67 480	0.52 422	0.76 448	0.24 213	0.85 328	1.05 529	0.77 469	0.39 184	0.46 266	0.37 281	0.70 235	0.22 19	0.10 123	2.13 579	0.12 288	0.41 516	0.16 167	1.18 500

cc1	0.74 396	0.73 304	2.43 279	0.67 480	0.52 422	0.76 448	0.24 213	0.85 328	1.05 529	0.77 469	0.39 184	0.25 108	0.38 290	0.70 235	0.22 19	0.10 123	2.13 579	0.11 229	0.09 94	0.25 349	2.20 573

ffm	0.78 422	0.67 267	3.39 526	0.32 194	0.22 164	0.58 266	0.28 290	0.85 328	0.96 510	0.54 276	0.74 460	0.67 381	0.40 312	0.64 209	0.22 19	0.10 123	2.16 584	0.15 413	0.33 480	0.25 349	2.19 570

ff1	1.07 522	0.67 267	3.39 526	0.32 194	0.22 164	0.58 266	0.28 290	0.85 328	0.96 510	0.54 276	0.74 460	0.67 381	0.40 312	2.75 576	3.86 593	0.10 123	2.16 584	0.15 413	0.33 480	0.25 349	2.19 570

tt1	0.74 396	0.73 304	2.34 248	0.67 480	0.63 462	0.75 443	0.24 213	0.85 328	0.96 510	0.81 484	0.38 178	0.26 119	0.35 271	0.64 209	0.22 19	0.10 123	2.16 584	0.11 229	0.09 94	0.25 349	2.19 570

EGLCR-Stereo	0.90 477	0.31 35	1.90 143	1.60 568	0.95 513	1.14 540	0.42 431	0.85 328	0.43 70	1.74 579	0.21 39	0.27 132	0.17 43	1.56 424	0.30 123	0.10 123	2.60 598	0.10 154	0.09 94	0.10 63	3.10 596

fff	0.50 172	0.90 376	2.63 384	0.25 59	0.15 35	0.51 167	0.22 145	0.85 328	0.82 441	0.55 289	0.48 235	0.31 167	0.65 468	0.39 69	0.37 200	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.08 26	0.43 258

test_5	0.61 275	1.25 468	2.76 443	0.39 333	0.64 466	0.58 266	0.35 389	0.85 328	0.66 262	0.49 220	0.56 326	0.55 320	0.40 312	0.79 273	0.32 152	0.10 123	0.19 283	0.12 288	0.12 223	0.33 439	0.85 449

s12784h	0.41 87	0.34 71	2.17 208	0.24 44	0.11 3	0.64 369	0.24 213	0.85 328	0.70 325	0.45 186	0.54 301	0.28 140	0.27 191	0.51 146	0.27 90	0.11 223	0.06 2	0.09 92	0.06 9	0.16 167	0.14 37

csc	0.50 172	0.90 376	2.63 384	0.25 59	0.15 35	0.51 167	0.22 145	0.85 328	0.82 441	0.55 289	0.48 235	0.31 167	0.65 468	0.39 69	0.37 200	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.08 26	0.43 258

cscssc	0.50 172	0.90 376	2.63 384	0.25 59	0.15 35	0.51 167	0.22 145	0.85 328	0.82 441	0.55 289	0.48 235	0.31 167	0.65 468	0.39 69	0.37 200	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.08 26	0.43 258

AIO-test1	0.58 239	1.37 501	2.77 445	0.66 477	1.08 535	0.50 158	0.23 184	0.86 339	0.69 314	0.31 113	0.42 198	0.29 149	0.22 116	0.77 262	0.34 177	0.13 324	0.15 241	0.12 288	0.16 314	0.31 424	0.30 165

test_sample2	0.59 257	0.42 138	1.84 126	0.33 216	0.18 88	0.52 187	0.28 290	0.86 339	0.70 325	0.47 201	0.53 281	0.46 266	0.41 324	1.51 416	0.66 357	0.12 276	0.93 458	0.11 229	0.24 408	0.16 167	1.01 484

CFNet-RSSM	0.44 116	0.36 87	2.38 255	0.28 114	0.43 400	0.53 198	0.20 95	0.86 339	0.52 137	0.44 182	0.36 165	0.53 304	0.26 175	0.40 76	0.27 90	0.09 54	0.08 51	0.09 92	0.38 506	0.10 63	0.22 105

MMNet	0.55 216	0.92 385	2.03 171	0.34 241	0.27 246	0.79 468	0.28 290	0.86 339	0.79 419	0.62 378	0.58 344	0.59 338	0.56 430	0.80 277	0.61 337	0.11 223	0.11 165	0.12 288	0.11 185	0.21 283	0.22 105

UNet	0.56 224	0.58 233	2.81 454	0.32 194	0.33 314	0.74 440	0.27 277	0.86 339	0.67 275	0.55 289	0.55 312	0.72 417	0.55 428	0.79 273	0.58 319	0.12 276	0.09 105	0.13 349	0.11 185	0.20 269	0.19 82

EDNetEfficientorigin	8.19 615	1.27 471	145.54 641	0.51 423	0.96 514	0.75 443	0.49 470	0.86 339	1.57 570	2.12 585	1.49 560	1.28 554	1.35 553	1.84 483	2.15 546	0.14 365	0.13 206	0.17 452	0.18 345	0.39 495	0.64 375

ac_64	0.63 310	0.77 324	2.71 428	0.37 296	0.34 324	0.64 369	0.30 334	0.86 339	0.67 275	0.58 325	0.53 281	0.88 489	0.48 396	1.84 483	0.71 375	0.15 396	0.12 188	0.12 288	0.12 223	0.21 283	0.25 129

acv_ft	0.57 231	0.87 361	2.45 305	0.33 216	0.41 384	0.63 356	0.29 318	0.86 339	0.73 353	0.64 400	0.59 349	0.69 406	0.45 367	0.47 112	0.68 364	0.11 223	0.10 136	0.10 154	0.09 94	0.43 517	0.39 227

DLCB_ROB	0.61 275	0.96 393	2.00 163	0.37 296	0.25 216	0.65 385	0.37 401	0.86 339	0.76 388	0.73 453	0.70 435	0.84 471	0.47 389	1.57 429	0.72 379	0.13 324	0.13 206	0.14 384	0.14 268	0.18 216	0.33 185

MyStereo05	0.57 231	0.72 300	2.72 430	0.31 173	0.25 216	0.60 301	0.30 334	0.87 348	0.82 441	0.54 276	0.37 171	0.53 304	0.42 337	0.63 202	0.73 383	0.09 54	0.55 400	0.12 288	0.20 374	0.16 167	0.56 341

SQANet	0.92 483	1.96 566	3.23 507	0.77 496	0.83 498	0.76 448	0.38 411	0.87 348	0.68 302	0.64 400	0.69 422	0.73 423	0.52 418	1.35 390	1.36 495	0.80 572	0.30 342	0.60 568	0.29 440	0.93 571	0.70 400

iinet-f	0.62 296	1.18 447	2.55 354	0.33 216	0.25 216	0.82 481	0.34 379	0.87 348	0.69 314	0.56 301	0.64 394	0.73 423	0.67 477	0.80 277	0.81 408	0.14 365	0.13 206	0.11 229	0.10 135	0.44 521	0.26 137

EDNetEfficient	1.29 543	0.78 330	4.27 579	0.65 472	1.03 526	0.94 514	1.38 587	0.87 348	1.75 578	2.33 593	1.32 552	1.04 528	2.21 588	1.59 437	4.07 597	0.16 416	0.19 283	0.15 413	0.27 434	0.38 486	0.40 234

HGLStereo	0.61 275	1.20 452	2.59 366	0.36 283	0.40 377	0.65 385	0.30 334	0.87 348	0.67 275	0.60 355	0.70 435	0.69 406	0.56 430	1.07 340	0.59 323	0.14 365	0.13 206	0.13 349	0.12 223	0.23 317	0.23 115

TDLM	0.83 441	1.28 474	2.38 255	0.46 391	0.26 233	0.66 398	0.55 487	0.87 348	0.80 427	2.54 596	0.62 373	0.61 347	0.51 411	2.68 569	0.67 361	0.20 478	0.11 165	0.35 543	0.15 292	0.33 439	0.48 294

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 296	1.15 438	3.11 499	0.39 333	0.37 355	0.60 301	0.28 290	0.87 348	0.64 247	0.63 389	0.56 326	0.71 415	0.45 367	1.08 341	0.52 290	0.15 396	0.12 188	0.14 384	0.15 292	0.18 216	0.25 129
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.55 216	0.61 248	2.07 180	0.34 241	0.21 151	0.68 412	0.26 258	0.87 348	0.73 353	0.70 439	0.69 422	0.74 425	0.45 367	1.10 343	0.62 340	0.12 276	0.09 105	0.14 384	0.14 268	0.27 383	0.24 125
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
coex_refinement	0.67 355	1.33 484	2.48 324	0.38 316	0.26 233	0.64 369	0.34 379	0.88 356	0.68 302	0.61 365	0.63 381	0.80 453	0.48 396	1.84 483	1.09 460	0.13 324	0.10 136	0.10 154	0.10 135	0.18 216	0.38 219

DispNO	0.76 412	1.36 496	3.15 503	0.32 194	0.27 246	0.59 286	0.29 318	0.88 356	0.72 348	0.55 289	0.79 480	0.83 468	0.47 389	2.46 551	1.23 483	0.12 276	0.10 136	0.18 471	0.31 458	0.20 269	0.25 129

MyStereo04	0.57 231	0.68 277	2.66 398	0.30 154	0.41 384	0.61 321	0.31 345	0.88 356	0.80 427	0.48 204	0.37 171	0.54 311	0.42 337	0.61 194	0.71 375	0.09 54	0.59 408	0.12 288	0.21 385	0.16 167	0.48 294

testlalala_base	0.61 275	0.35 81	2.44 287	0.35 264	0.33 314	0.55 223	0.21 121	0.88 356	0.41 56	0.41 157	0.39 184	0.31 167	0.24 141	0.33 33	0.36 189	0.98 581	1.61 544	0.09 92	0.22 399	1.11 577	0.68 390

TransformOpticalFlow	0.65 329	0.61 248	2.67 406	0.45 386	0.26 233	0.62 342	0.28 290	0.88 356	0.76 388	0.76 467	0.74 460	0.90 495	0.84 512	1.82 479	0.80 404	0.10 123	0.07 14	0.11 229	0.09 94	0.12 91	0.19 82

UPFNet	0.51 184	0.67 267	2.04 174	0.34 241	0.33 314	0.65 385	0.37 401	0.88 356	0.65 254	0.60 355	0.53 281	0.61 347	0.41 324	0.77 262	0.55 306	0.13 324	0.13 206	0.13 349	0.13 245	0.20 269	0.16 59

PSMNet-RSSM	0.61 275	1.19 450	2.43 279	0.33 216	0.25 216	0.59 286	0.28 290	0.88 356	0.65 254	0.54 276	0.62 373	0.69 406	0.46 378	1.67 448	0.50 284	0.15 396	0.10 136	0.14 384	0.16 314	0.20 269	0.28 150

AANet_RVC	0.79 426	1.46 520	2.72 430	0.34 241	0.25 216	0.59 286	0.32 356	0.88 356	0.83 448	0.62 378	0.95 514	0.80 453	0.43 350	2.46 551	1.72 517	0.38 544	0.26 331	0.10 154	0.09 94	0.25 349	0.43 258

DISCO	0.61 275	0.63 257	1.98 160	0.46 391	0.34 324	0.84 488	0.35 389	0.88 356	0.81 435	0.61 365	0.64 394	1.06 533	0.53 421	1.11 348	0.83 413	0.13 324	0.10 136	0.11 229	0.10 135	0.26 369	0.37 210

PSMNet-RUCA	0.64 320	1.12 428	2.61 378	0.59 453	0.56 435	0.64 369	0.37 401	0.89 365	0.72 348	0.53 270	0.68 417	0.53 304	0.43 350	0.61 194	0.46 257	0.35 542	0.19 283	0.44 557	0.29 440	0.49 535	0.35 201

DAS	0.61 275	0.42 138	1.85 131	0.34 241	0.34 324	0.52 187	0.42 431	0.89 365	0.80 427	0.85 496	0.69 422	0.57 330	0.51 411	2.38 545	0.57 313	0.13 324	0.09 105	0.12 288	0.09 94	0.18 216	0.37 210

SepStereo	0.57 231	0.42 138	1.85 131	0.34 241	0.34 324	0.52 187	0.42 431	0.89 365	0.80 427	0.85 496	0.69 422	0.57 330	0.51 411	1.55 422	0.57 313	0.13 324	0.09 105	0.12 288	0.09 94	0.18 216	0.37 210

delet	0.60 267	0.84 349	2.45 305	0.33 216	0.35 335	0.73 433	0.46 457	0.89 365	0.80 427	0.58 325	0.62 373	0.67 381	0.51 411	1.14 354	0.64 349	0.12 276	0.12 188	0.13 349	0.14 268	0.22 300	0.29 156

hitnet-ft	0.73 392	1.09 419	2.59 366	0.28 114	0.22 164	0.71 423	0.36 398	0.89 365	0.67 275	0.58 325	0.83 486	1.03 524	0.94 531	2.31 537	0.70 369	0.23 504	0.14 223	0.41 551	0.13 245	0.24 324	0.28 150

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 443	1.41 508	2.80 450	0.94 516	0.35 335	0.89 503	0.41 424	0.89 365	0.66 262	0.57 318	0.63 381	0.75 430	0.38 290	2.37 542	0.55 306	1.16 589	0.31 344	0.36 544	0.21 385	0.59 547	0.63 370

HITNet	0.55 216	1.28 474	2.73 435	0.35 264	0.14 26	0.56 232	0.23 184	0.89 365	0.62 225	0.52 261	0.51 265	0.49 285	0.38 290	0.52 151	0.60 328	0.09 54	0.07 14	0.10 154	0.08 60	0.25 349	0.61 362
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.59 257	1.09 419	2.54 346	0.44 379	0.18 88	0.65 385	0.29 318	0.89 365	0.75 379	0.59 344	0.64 394	0.43 230	0.39 305	0.73 251	1.24 485	0.11 223	0.08 51	0.09 92	0.08 60	0.21 283	0.40 234

NCCL2	0.71 380	1.32 479	2.30 240	0.44 379	0.31 295	0.71 423	0.67 525	0.89 365	0.69 314	0.70 439	0.61 366	0.85 477	0.54 423	1.58 436	0.70 369	0.20 478	0.17 269	0.66 571	0.25 417	0.26 369	0.38 219

MyStereo06	0.70 376	0.72 300	3.51 541	0.31 173	0.25 216	0.60 301	0.30 334	0.90 374	0.67 275	1.48 572	0.53 281	0.84 471	0.57 435	0.60 189	1.11 463	0.09 54	0.55 400	0.12 288	0.20 374	0.16 167	0.56 341

CFNet_ucs	0.50 172	0.55 225	2.28 235	0.27 93	0.22 164	0.58 266	0.23 184	0.90 374	0.69 314	0.54 276	0.64 394	0.68 395	0.44 359	0.55 167	0.34 177	0.14 365	0.12 188	0.16 433	0.11 185	0.19 246	0.38 219

CSP-Net	0.55 216	0.61 248	1.81 122	0.30 154	0.23 194	0.77 458	0.35 389	0.90 374	0.62 225	0.62 378	0.60 358	0.65 369	0.42 337	1.76 463	0.47 262	0.17 436	0.12 188	0.10 154	0.10 135	0.21 283	0.16 59

DDUNet	0.90 477	1.63 546	2.77 445	0.77 496	0.69 476	0.83 483	0.44 447	0.90 374	0.70 325	0.68 431	0.76 470	0.92 496	0.54 423	1.14 354	1.35 493	0.61 560	0.37 354	0.96 584	0.52 545	0.77 565	0.67 385

111	0.57 231	1.41 508	2.63 384	0.25 59	0.15 35	0.59 286	0.26 258	0.90 374	0.83 448	0.50 239	0.54 301	0.57 330	0.38 290	0.54 165	0.41 225	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.24 324	0.81 439

CVANet_RVC	0.82 435	1.18 447	3.98 567	0.40 346	0.28 261	0.63 356	0.43 438	0.90 374	0.78 406	1.14 534	0.69 422	0.68 395	0.52 418	2.62 563	0.48 270	0.20 478	0.13 206	0.22 499	0.37 501	0.37 478	0.48 294

PSMNet_ROB	0.75 407	1.42 513	2.93 474	0.39 333	0.32 307	0.73 433	0.56 491	0.90 374	0.74 373	0.56 301	0.60 358	0.75 430	0.47 389	2.00 510	1.31 489	0.18 449	0.13 206	0.19 478	0.20 374	0.26 369	0.40 234

Wz-Net-LNSev	0.66 349	1.30 477	2.81 454	0.35 264	0.37 355	0.80 472	0.48 463	0.91 381	0.87 476	0.63 389	0.70 435	0.80 453	0.59 446	0.67 222	0.68 364	0.15 396	0.14 223	0.12 288	0.12 223	0.24 324	0.38 219

SACVNet	0.68 362	1.08 418	2.58 364	0.38 316	0.28 261	0.65 385	0.37 401	0.91 381	0.65 254	0.67 425	0.62 373	0.69 406	0.47 389	2.07 517	0.65 354	0.18 449	0.14 223	0.16 433	0.15 292	0.39 495	0.41 243

GwcNet	0.76 412	1.09 419	3.68 552	0.38 316	0.45 404	0.81 476	0.45 451	0.91 381	0.89 485	0.63 389	0.77 474	0.82 463	0.51 411	1.64 444	0.85 415	0.17 436	0.16 256	0.15 413	0.15 292	0.33 439	0.34 194

FADNet-RVC-Resample	0.74 396	1.54 529	3.81 561	0.38 316	0.29 269	0.62 342	0.38 411	0.91 381	0.67 275	0.52 261	0.51 265	0.63 356	0.44 359	1.56 424	0.59 323	0.24 511	0.32 345	0.22 499	0.19 363	0.30 415	0.71 402

FADNet-RVC	0.69 369	1.65 548	2.74 438	0.35 264	0.26 233	0.60 301	0.29 318	0.91 381	0.67 275	0.46 198	0.51 265	0.62 352	0.46 378	1.75 460	0.81 408	0.17 436	0.20 298	0.17 452	0.18 345	0.60 548	0.39 227

BEATNet_4x	0.57 231	1.16 441	2.56 358	0.35 264	0.16 47	0.56 232	0.25 240	0.91 381	0.64 247	0.55 289	0.53 281	0.59 338	0.43 350	0.67 222	0.76 393	0.12 276	0.09 105	0.12 288	0.09 94	0.23 317	0.58 352

PA-Net	0.93 490	1.36 496	4.14 573	0.64 469	0.41 384	0.70 418	0.53 480	0.91 381	0.88 480	0.53 270	0.60 358	0.70 412	0.54 423	2.40 547	2.57 565	0.17 436	0.28 340	0.19 478	0.28 436	0.25 349	0.48 294
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoRT	1.00 509	0.72 300	2.87 466	0.36 283	0.38 364	0.92 511	0.35 389	0.92 388	1.17 546	0.57 318	0.64 394	1.04 528	1.13 545	1.75 460	1.04 450	0.15 396	0.59 408	2.18 612	0.80 579	0.16 167	2.28 581

z-ln-s-r	0.76 412	1.41 508	2.84 460	0.33 216	0.27 246	0.58 266	0.37 401	0.92 388	0.89 485	0.54 276	0.81 481	0.64 364	0.48 396	2.23 533	1.74 519	0.11 223	0.08 51	0.11 229	0.09 94	0.28 396	0.40 234

YMNet	0.66 349	0.98 396	2.12 197	0.42 361	0.41 384	0.86 490	0.43 438	0.92 388	0.76 388	0.75 463	0.81 481	0.83 468	0.46 378	0.87 289	1.07 456	0.19 467	0.22 310	0.20 488	0.17 332	0.42 512	0.39 227

YMNet_1	0.66 349	0.98 396	2.12 197	0.42 361	0.41 384	0.86 490	0.43 438	0.92 388	0.76 388	0.75 463	0.81 481	0.83 468	0.46 378	0.87 289	1.07 456	0.19 467	0.22 310	0.20 488	0.17 332	0.42 512	0.39 227

FADNet	0.71 380	1.60 542	2.53 341	0.33 216	0.30 285	0.67 406	0.29 318	0.92 388	0.75 379	0.45 186	0.49 249	0.66 378	0.57 435	1.85 487	0.85 415	0.46 554	0.20 298	0.17 452	0.20 374	0.60 548	0.37 210

ADCRef	0.88 463	1.45 518	2.68 413	0.38 316	0.35 335	0.95 516	0.51 473	0.92 388	0.81 435	0.89 500	0.84 488	0.61 347	1.35 553	1.26 380	3.38 584	0.14 365	0.12 188	0.17 452	0.19 363	0.28 396	0.34 194

w-ln-seven-2	0.81 431	1.56 533	3.14 502	0.38 316	0.28 261	0.66 398	0.43 438	0.93 394	0.93 500	0.73 453	0.77 474	0.72 417	0.65 468	1.82 479	1.75 521	0.14 365	0.15 241	0.15 413	0.14 268	0.36 470	0.58 352

GwcNet-ADL	0.54 212	0.78 330	2.85 463	0.31 173	0.20 137	0.58 266	0.29 318	0.93 394	0.67 275	0.48 204	0.47 227	0.56 326	0.33 261	0.48 125	0.80 404	0.13 324	0.12 188	0.09 92	0.09 94	0.14 134	0.40 234

GES	0.49 165	0.54 216	2.37 252	0.31 173	0.19 121	0.61 321	0.30 334	0.93 394	0.52 137	0.49 220	0.53 281	0.40 217	0.43 350	0.59 182	0.67 361	0.16 416	0.11 165	0.12 288	0.10 135	0.20 269	0.30 165

ADCPNet	1.07 522	1.37 501	4.54 588	0.38 316	0.68 474	1.36 550	0.64 514	0.93 394	0.83 448	0.79 478	0.82 484	1.08 536	1.18 549	1.30 385	2.68 568	0.21 489	0.69 427	0.21 494	0.95 593	0.30 415	0.54 329

DANet	0.85 452	0.68 277	2.41 270	1.18 543	0.48 414	0.77 458	1.23 581	0.93 394	1.53 568	0.90 502	0.72 455	0.97 512	0.57 435	1.86 489	1.05 451	0.18 449	0.16 256	0.19 478	0.16 314	0.26 369	0.67 385
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.65 329	1.45 518	2.27 233	0.34 241	0.25 216	0.64 369	0.23 184	0.93 394	0.79 419	0.48 204	0.59 349	0.58 334	0.40 312	2.28 535	0.63 347	0.13 324	0.09 105	0.15 413	0.14 268	0.34 449	0.26 137

TCMNet	0.72 389	1.15 438	2.78 447	0.51 423	0.52 422	0.73 433	0.39 417	0.94 400	0.78 406	0.60 355	0.68 417	0.63 356	0.46 378	1.71 454	0.72 379	0.18 449	0.19 283	0.23 507	0.18 345	0.40 502	0.56 341

SMFormer	0.64 320	0.54 216	1.92 148	0.32 194	0.16 47	0.46 116	0.24 213	0.94 400	0.85 463	0.58 325	0.70 435	0.51 294	0.41 324	1.89 496	0.86 417	0.13 324	1.01 466	0.11 229	0.26 425	0.17 191	0.84 444

tta	0.63 310	0.54 216	1.92 148	0.32 194	0.16 47	0.46 116	0.24 213	0.94 400	0.85 463	0.58 325	0.70 435	0.51 294	0.41 324	1.89 496	0.86 417	0.13 324	1.01 466	0.11 229	0.26 425	0.19 246	0.59 357

qqq1	0.62 296	0.54 216	1.92 148	0.32 194	0.16 47	0.46 116	0.24 213	0.94 400	0.85 463	0.58 325	0.70 435	0.51 294	0.41 324	1.89 496	0.64 349	0.13 324	1.01 466	0.09 92	0.24 408	0.19 246	0.59 357

fff1	0.62 296	0.54 216	1.92 148	0.32 194	0.16 47	0.46 116	0.24 213	0.94 400	0.85 463	0.58 325	0.70 435	0.51 294	0.41 324	1.89 496	0.64 349	0.13 324	1.01 466	0.09 92	0.24 408	0.19 246	0.59 357

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 329	1.15 438	2.40 265	0.33 216	0.30 285	0.83 483	0.40 422	0.94 400	0.82 441	0.67 425	0.76 470	0.68 395	0.58 443	1.13 352	1.25 486	0.14 365	0.08 51	0.10 154	0.08 60	0.18 216	0.28 150

CRFU-Net	0.58 239	0.42 138	1.90 143	0.49 411	0.27 246	0.83 483	0.35 389	0.94 400	0.54 156	0.65 416	0.60 358	0.78 442	1.34 552	1.00 320	0.51 287	0.17 436	0.14 223	0.17 452	0.10 135	0.19 246	0.20 91

psmg	0.48 150	0.32 49	1.58 91	0.28 114	0.22 164	0.75 443	0.35 389	0.94 400	0.67 275	0.61 365	0.59 349	0.63 356	0.38 290	0.48 125	0.97 430	0.13 324	0.11 165	0.13 349	0.13 245	0.14 134	0.15 46

ADLNet2	0.73 392	1.22 459	3.28 513	0.34 241	0.36 348	0.65 385	0.37 401	0.94 400	0.87 476	0.57 318	0.65 402	0.92 496	0.48 396	2.05 514	0.60 328	0.13 324	0.11 165	0.11 229	0.11 185	0.37 478	0.38 219

DIP-Stereo	0.43 100	0.50 197	2.21 221	0.27 93	0.18 88	0.63 356	0.17 58	0.94 400	0.58 190	0.49 220	0.48 235	0.30 157	0.30 240	0.40 76	0.31 142	0.10 123	0.08 51	0.10 154	0.08 60	0.15 146	0.33 185
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	1.19 534	1.62 543	5.29 595	0.37 296	0.26 233	0.81 476	0.87 547	0.94 400	1.19 548	0.68 431	0.68 417	0.63 356	1.37 556	1.73 456	3.30 581	0.16 416	0.12 188	0.17 452	0.16 314	2.74 609	0.63 370

ADCP+	1.03 516	1.68 551	3.83 562	0.35 264	0.39 370	1.05 529	0.79 542	0.94 400	0.86 470	0.69 435	0.68 417	0.85 477	1.53 569	1.02 323	4.56 601	0.13 324	0.12 188	0.16 433	0.15 292	0.28 396	0.44 274

GANet	0.92 483	1.20 452	2.68 413	0.45 386	0.27 246	0.76 448	0.66 520	0.94 400	0.77 401	0.79 478	1.17 539	0.84 471	0.91 524	2.72 572	1.76 523	0.18 449	0.42 368	0.44 557	0.20 374	0.33 439	0.94 470

XPNet_ROB	0.68 362	1.11 426	2.28 235	0.38 316	0.27 246	0.67 406	0.47 461	0.94 400	0.75 379	0.80 480	0.71 450	0.81 458	0.54 423	1.72 455	0.84 414	0.22 496	0.16 256	0.16 433	0.15 292	0.25 349	0.45 279

raft_robust	0.68 362	1.24 465	2.42 274	0.30 154	0.57 440	0.53 198	0.25 240	0.95 414	0.79 419	0.49 220	0.46 221	1.12 543	0.74 495	1.50 415	0.61 337	0.09 54	0.62 416	0.10 154	0.30 450	0.26 369	0.30 165

ADLNet	0.68 362	1.02 404	2.68 413	0.35 264	0.34 324	0.67 406	0.34 379	0.95 414	0.79 419	0.70 439	0.62 373	0.80 453	0.46 378	1.77 466	0.69 367	0.15 396	0.12 188	0.14 384	0.14 268	0.31 424	0.54 329

RP	0.74 396	1.01 402	2.48 324	0.44 379	0.45 404	0.66 398	0.45 451	0.95 414	0.87 476	0.70 439	0.95 514	0.99 516	0.82 509	1.55 422	0.82 411	0.26 521	0.19 283	0.23 507	0.20 374	0.34 449	0.38 219

SCV_C0	0.73 392	0.68 277	2.05 177	1.50 565	0.92 509	0.45 108	0.20 95	0.96 417	0.71 339	0.65 416	0.33 145	0.31 167	0.20 97	1.25 376	0.52 290	0.09 54	1.68 552	0.08 41	0.30 450	0.27 383	1.52 537

XX-Stereo	0.98 504	0.57 231	4.45 586	1.64 571	5.33 611	0.55 223	0.16 47	0.96 417	0.43 70	0.45 186	0.65 402	0.85 477	0.19 80	0.79 273	0.26 80	0.11 223	0.80 442	0.10 154	0.32 466	0.17 191	0.78 425

ARAFT	0.65 329	1.69 552	3.34 519	0.29 134	0.16 47	0.65 385	0.36 398	0.96 417	0.73 353	0.63 389	0.49 249	0.56 326	0.31 246	1.23 370	0.35 185	0.11 223	0.08 51	0.14 384	0.13 245	0.38 486	0.50 302

APVNet	0.76 412	1.11 426	3.23 507	0.39 333	0.36 348	0.85 489	0.44 447	0.96 417	0.73 353	0.58 325	0.69 422	0.76 435	0.56 430	2.29 536	0.82 411	0.17 436	0.18 277	0.24 513	0.19 363	0.35 463	0.27 144

psm_up	0.65 329	1.02 404	2.53 341	0.36 283	0.31 295	0.64 369	0.38 411	0.96 417	0.73 353	0.63 389	0.57 337	0.68 395	0.57 435	1.90 501	0.52 290	0.17 436	0.15 241	0.16 433	0.15 292	0.27 383	0.22 105

NVstereo2D	0.63 310	0.57 231	2.29 238	0.37 296	0.35 335	0.69 415	0.49 470	0.96 417	0.88 480	0.49 220	0.54 301	0.72 417	0.46 378	1.98 508	0.50 284	0.19 467	0.20 298	0.18 471	0.16 314	0.28 396	0.34 194

iResNetv2_ROB	0.71 380	1.90 565	3.48 539	0.43 374	0.22 164	0.60 301	0.29 318	0.96 417	0.78 406	0.60 355	0.65 402	0.60 345	0.46 378	0.80 277	1.21 479	0.12 276	0.08 51	0.10 154	0.07 37	0.44 521	0.33 185

MSMD_ROB	1.41 554	1.03 408	2.75 440	0.41 357	0.32 307	2.00 583	0.61 508	0.96 417	1.43 562	2.97 604	2.63 589	4.76 606	2.04 585	2.44 550	1.78 525	0.30 534	0.26 331	0.32 537	0.32 466	0.32 434	0.63 370

z-mn7	0.90 477	2.01 572	3.02 489	0.37 296	0.29 269	1.02 524	0.48 463	0.97 425	1.33 557	0.71 448	1.36 555	0.85 477	0.62 459	2.15 527	1.50 504	0.15 396	0.13 206	0.14 384	0.13 245	0.34 449	0.53 323

test_sample3	0.61 275	0.48 182	2.24 227	0.34 241	0.19 121	0.58 266	0.25 240	0.97 425	0.76 388	0.54 276	0.52 274	0.46 266	0.37 281	1.78 469	0.57 313	0.13 324	0.79 439	0.12 288	0.21 385	0.17 191	0.73 408

GASNet	0.84 443	1.98 568	4.07 571	0.48 398	0.33 314	0.58 266	0.34 379	0.97 425	0.81 435	0.60 355	0.59 349	0.74 425	0.55 428	2.08 520	1.18 473	0.22 496	0.15 241	0.19 478	0.17 332	0.55 544	0.29 156

SA	0.61 275	1.14 432	2.79 449	0.32 194	0.63 462	0.57 255	0.30 334	0.97 425	0.78 406	0.43 173	0.63 381	0.39 208	0.46 378	0.70 235	0.31 142	0.10 123	0.44 374	0.13 349	0.32 466	0.31 424	0.51 309

UDG	0.86 455	1.57 534	2.80 450	0.68 486	0.59 445	0.78 464	0.38 411	0.97 425	0.74 373	0.63 389	0.70 435	1.01 520	0.68 479	1.02 323	1.22 482	0.45 552	0.34 350	0.89 582	0.51 543	0.73 559	0.58 352

ADCL	1.07 522	1.22 459	2.80 450	0.40 346	0.33 314	1.50 558	1.87 597	0.97 425	1.04 528	1.26 555	1.28 546	0.99 516	1.41 559	1.36 391	3.51 587	0.17 436	0.14 223	0.22 499	0.21 385	0.32 434	0.43 258

AnyNet_C32	1.08 526	1.76 558	3.01 487	0.50 417	0.54 431	1.17 543	1.16 575	0.97 425	0.95 508	1.11 530	0.98 519	0.87 485	0.93 529	1.57 429	4.11 598	0.22 496	0.20 298	0.25 518	0.25 417	0.40 502	0.68 390

AdaStereo	0.48 150	0.44 163	2.18 211	0.36 283	0.20 137	0.59 286	0.29 318	0.97 425	0.74 373	0.52 261	0.55 312	0.61 347	0.33 261	0.52 151	0.44 245	0.18 449	0.08 51	0.17 452	0.11 185	0.18 216	0.24 125
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.
SCV	0.69 369	0.68 277	1.95 153	0.90 510	1.04 528	0.49 144	0.24 213	0.98 433	0.73 353	0.54 276	0.31 129	0.24 99	0.20 97	1.32 386	0.26 80	0.11 223	1.59 543	0.09 92	0.32 466	0.34 449	1.58 540

test_sample5	0.63 310	0.50 197	2.19 214	0.34 241	0.19 121	0.56 232	0.26 258	0.98 433	0.77 401	0.55 289	0.63 381	0.45 257	0.38 290	1.87 493	0.58 319	0.14 365	0.82 448	0.13 349	0.22 399	0.18 216	0.76 415

test_sample4	0.62 296	0.49 189	2.24 227	0.34 241	0.19 121	0.57 255	0.25 240	0.98 433	0.76 388	0.56 301	0.55 312	0.45 257	0.38 290	1.78 469	0.56 310	0.13 324	0.80 442	0.13 349	0.21 385	0.17 191	0.76 415

DualNet	0.63 310	0.50 197	2.19 214	0.34 241	0.19 121	0.56 232	0.26 258	0.98 433	0.77 401	0.56 301	0.66 409	0.45 257	0.38 290	1.87 493	0.58 319	0.14 365	0.82 448	0.13 349	0.22 399	0.18 216	0.76 415

anonymity	0.86 455	0.68 277	1.44 78	0.64 469	0.83 498	0.67 406	0.52 477	0.98 433	0.73 353	0.96 511	0.70 435	0.81 458	0.86 517	1.10 343	1.34 491	0.64 561	0.72 435	0.58 565	1.44 605	0.60 548	0.91 460

Wz-Net-MNSev	0.74 396	1.42 513	2.75 440	0.38 316	0.33 314	0.90 506	0.61 508	0.98 433	0.94 502	0.77 469	0.75 467	0.75 430	0.66 475	1.39 393	0.76 393	0.17 436	0.13 206	0.14 384	0.14 268	0.28 396	0.48 294

edge stereo	0.84 443	0.74 314	3.42 536	0.38 316	1.21 548	0.63 356	0.41 424	0.98 433	0.83 448	0.81 484	0.88 501	1.14 546	0.73 491	2.16 529	0.89 420	0.22 496	0.20 298	0.26 520	0.18 345	0.38 486	0.43 258

HSM	0.67 355	0.92 385	2.29 238	0.30 154	0.29 269	0.65 385	0.29 318	0.98 433	0.67 275	0.59 344	0.58 344	1.39 563	0.65 468	2.56 557	0.45 251	0.11 223	0.09 105	0.10 154	0.08 60	0.18 216	0.24 125

StereoDRNet	0.71 380	1.24 465	2.56 358	0.42 361	0.45 404	0.73 433	0.46 457	0.98 433	0.81 435	0.77 469	0.56 326	0.74 425	0.48 396	1.69 453	0.91 423	0.15 396	0.14 223	0.15 413	0.15 292	0.26 369	0.51 309

ITSA-stereo	0.52 187	0.42 138	1.46 79	0.34 241	0.18 88	0.60 301	0.29 318	0.99 442	0.82 441	0.51 251	0.48 235	0.53 304	0.59 446	1.25 376	0.73 383	0.15 396	0.12 188	0.17 452	0.16 314	0.19 246	0.32 181

DualNet (step1)	0.76 412	0.69 286	2.69 420	0.28 114	0.23 194	0.81 476	0.33 370	0.99 442	0.86 470	0.64 400	0.63 381	0.67 381	0.49 402	1.18 362	0.52 290	0.65 562	1.21 491	0.86 578	0.56 552	0.25 349	0.72 404

test_sample9	1.07 522	0.69 286	2.69 420	0.28 114	0.23 194	0.81 476	0.33 370	0.99 442	0.86 470	0.64 400	0.63 381	0.67 381	0.49 402	2.02 511	2.70 569	0.65 562	4.33 616	0.86 578	0.56 552	0.25 349	0.72 404

test_sample7	0.65 329	0.41 133	2.08 182	0.36 283	0.20 137	0.52 187	0.32 356	0.99 442	0.86 470	0.64 400	0.63 381	0.67 381	0.49 402	1.18 362	0.52 290	0.18 449	1.21 491	0.16 433	0.15 292	0.19 246	1.22 509

stereogan	0.74 396	0.68 277	2.82 456	0.40 346	0.40 377	1.05 529	0.42 431	0.99 442	0.96 510	0.78 477	0.86 496	1.15 548	0.73 491	1.57 429	0.56 310	0.20 478	0.19 283	0.20 488	0.16 314	0.37 478	0.34 194

RYNet	0.77 420	0.91 380	2.36 250	0.37 296	0.41 384	0.88 499	0.44 447	0.99 442	0.88 480	0.65 416	0.54 301	0.92 496	0.61 457	2.70 571	1.23 483	0.15 396	0.14 223	0.17 452	0.14 268	0.27 383	0.55 339

LSM	3.40 602	1.42 513	5.81 599	9.98 618	30.74 633	0.86 490	1.14 571	0.99 442	1.26 550	1.40 565	2.18 577	0.93 501	0.85 515	1.76 463	1.03 447	0.22 496	0.35 351	0.24 513	0.29 440	0.40 502	6.21 619

iResNet_ROB	0.60 267	1.59 538	2.04 174	0.32 194	0.21 151	0.60 301	0.22 145	0.99 442	0.85 463	0.61 365	0.63 381	0.58 334	0.42 337	1.08 341	0.98 439	0.11 223	0.08 51	0.09 92	0.06 9	0.23 317	0.33 185

NOSS_ROB	0.75 407	1.03 408	2.27 233	0.68 486	0.26 233	0.68 412	0.30 334	0.99 442	0.82 441	0.59 344	0.58 344	0.77 437	0.39 305	2.75 576	0.48 270	0.25 517	0.24 319	0.28 523	0.26 425	0.29 406	1.07 493

LALA_ROB	0.68 362	1.14 432	2.50 335	0.37 296	0.29 269	0.78 464	0.55 487	0.99 442	0.84 460	0.82 490	0.68 417	0.93 501	0.50 407	1.01 322	0.89 420	0.21 489	0.15 241	0.21 494	0.18 345	0.26 369	0.30 165

zh-mn7	0.92 483	2.02 574	3.80 558	0.35 264	0.28 261	0.73 433	0.41 424	1.00 452	1.15 543	1.03 521	1.30 549	0.75 430	0.62 459	1.98 508	1.55 511	0.17 436	0.14 223	0.14 384	0.14 268	0.31 424	0.57 347

test_sample6	0.64 320	0.51 204	2.17 208	0.35 264	0.18 88	0.56 232	0.27 277	1.00 452	0.80 427	0.56 301	0.66 409	0.47 275	0.39 305	1.95 504	0.60 328	0.14 365	0.80 442	0.13 349	0.21 385	0.18 216	0.78 425

ssnet_v2	0.64 320	0.99 398	2.67 406	0.33 216	0.22 164	0.72 429	0.45 451	1.00 452	0.80 427	0.66 423	0.54 301	0.81 458	0.48 396	0.91 303	1.08 459	0.16 416	0.14 223	0.14 384	0.14 268	0.33 439	0.31 174

Sa-1000	0.61 275	1.07 415	2.71 428	0.32 194	0.61 459	0.61 321	0.31 345	1.00 452	0.76 388	0.53 270	0.83 486	0.43 230	0.33 261	0.69 231	0.30 123	0.10 123	0.52 392	0.13 349	0.28 436	0.29 406	0.29 156

AASNet	0.66 349	1.49 525	2.97 479	0.37 296	0.33 314	0.65 385	0.30 334	1.00 452	0.78 406	0.56 301	0.60 358	0.55 320	0.39 305	0.88 296	0.96 428	0.15 396	0.12 188	0.13 349	0.11 185	0.45 524	0.35 201

SFCPSM	0.48 150	0.39 119	2.30 240	0.28 114	0.27 246	0.70 418	0.32 356	1.00 452	0.69 314	0.50 239	0.52 274	0.43 230	0.36 275	0.53 159	0.44 245	0.12 276	0.09 105	0.12 288	0.16 314	0.18 216	0.23 115

FADNet_RVC	0.87 462	1.51 527	2.90 471	0.31 173	0.24 206	0.71 423	0.25 240	1.00 452	0.65 254	0.45 186	0.57 337	0.61 347	0.44 359	1.53 420	0.75 389	0.94 577	0.97 460	0.28 523	1.00 596	0.89 570	1.36 527

S-Stereo	0.82 435	0.73 304	3.79 557	0.40 346	0.37 355	0.70 418	0.69 529	1.00 452	1.03 525	0.63 389	0.92 509	0.82 463	0.59 446	2.35 540	0.71 375	0.18 449	0.22 310	0.17 452	0.18 345	0.30 415	0.67 385

RGC	0.78 422	1.10 424	2.55 354	0.45 386	0.45 404	0.73 433	0.40 422	1.00 452	0.75 379	0.75 463	1.04 530	1.02 523	0.73 491	1.74 458	1.15 470	0.24 511	0.19 283	0.28 523	0.26 425	0.31 424	0.38 219

WCMA_ROB	1.29 543	1.21 454	3.13 501	0.65 472	0.36 348	1.20 546	0.78 540	1.00 452	0.98 517	1.78 580	2.62 588	3.08 593	2.01 584	1.86 489	2.35 556	0.38 544	0.38 358	0.32 537	0.32 466	0.31 424	1.06 492

DStereoO	1.34 549	0.76 323	2.18 211	1.19 544	2.07 588	0.79 468	3.84 607	1.01 462	1.42 561	0.72 451	1.11 536	0.80 453	1.97 582	0.96 317	2.44 558	1.25 594	0.99 464	0.48 559	0.60 562	0.96 575	1.34 522

model_zeroshot	0.75 407	0.94 390	2.48 324	1.88 584	0.68 474	0.72 429	0.22 145	1.01 462	0.51 125	1.10 528	0.35 161	0.63 356	0.20 97	0.78 269	0.32 152	0.12 276	1.97 568	0.10 154	0.23 404	0.12 91	0.56 341

test_sample8	1.23 538	0.69 286	2.69 420	0.28 114	0.23 194	0.81 476	0.33 370	1.01 462	0.75 379	1.23 551	0.63 381	2.53 586	1.31 551	2.02 511	2.70 569	0.65 562	4.33 616	0.86 578	0.56 552	0.25 349	0.72 404

AEACV	0.89 471	0.29 13	1.84 126	2.50 600	1.68 575	0.53 198	0.21 121	1.01 462	0.42 64	0.68 431	0.31 129	0.22 79	0.39 305	1.63 441	0.25 65	0.09 54	2.60 598	0.09 92	0.54 548	0.23 317	2.27 580

LL-Strereo	0.85 452	1.73 554	3.06 497	0.37 296	0.61 459	0.54 209	0.33 370	1.01 462	0.76 388	0.69 435	0.58 344	0.85 477	0.78 504	2.65 566	0.54 303	0.14 365	0.58 406	0.14 384	0.12 223	0.42 512	1.05 491

STrans-v2	0.69 369	0.62 255	2.66 398	0.28 114	0.23 194	0.57 255	0.32 356	1.01 462	0.77 401	0.92 505	0.84 488	0.88 489	0.92 527	1.81 476	1.19 476	0.10 123	0.07 14	0.10 154	0.09 94	0.12 91	0.30 165

FAT-Stereo	0.72 389	0.60 242	2.86 465	0.37 296	0.29 269	0.64 369	0.55 487	1.01 462	0.91 491	0.76 467	0.94 511	0.93 501	0.79 506	1.82 479	0.60 328	0.19 467	0.19 283	0.17 452	0.16 314	0.23 317	0.47 287

ADCMid	1.06 519	1.82 560	3.53 544	0.39 333	0.36 348	0.99 519	0.58 496	1.01 462	0.94 502	1.23 551	1.02 526	1.01 520	1.01 536	1.11 348	4.04 596	0.22 496	0.19 283	0.42 553	0.32 466	0.42 512	0.53 323

SGM-Forest	1.84 575	7.91 617	10.36 611	0.42 361	0.33 314	1.04 527	1.29 583	1.01 462	0.88 480	1.19 540	2.30 581	1.03 524	1.79 577	2.60 562	2.81 574	0.22 496	0.21 307	0.21 494	0.19 363	0.25 349	0.79 428
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-sn7	0.99 506	2.20 586	3.83 562	0.40 346	0.31 295	0.82 481	0.63 512	1.02 471	0.94 502	0.81 484	1.13 538	0.84 471	0.93 529	2.49 554	1.87 530	0.17 436	0.17 269	0.16 433	0.16 314	0.37 478	0.64 375

Ntro	1.11 528	2.10 580	3.52 543	0.97 521	0.87 504	1.06 532	0.54 483	1.02 471	0.93 500	0.63 389	0.76 470	0.93 501	0.67 477	1.76 463	1.71 515	1.03 583	0.46 376	0.76 576	0.41 516	1.29 587	0.86 452

testlalala	0.53 201	0.36 87	2.40 265	0.29 134	0.35 335	0.60 301	0.22 145	1.02 471	0.63 237	0.56 301	0.40 193	0.32 174	0.21 108	0.33 33	0.27 90	0.10 123	1.73 554	0.09 92	0.24 408	0.08 26	0.43 258

Consistency-Raft	0.92 483	1.21 454	3.50 540	0.98 522	0.63 462	0.77 458	0.54 483	1.02 471	1.01 522	0.62 378	1.03 528	0.65 369	1.04 538	0.81 281	1.36 495	0.45 552	0.47 380	0.51 563	0.59 560	0.65 554	0.47 287

pcwnet_v2	0.65 329	0.54 216	4.29 582	0.33 216	0.27 246	0.60 301	0.25 240	1.02 471	0.92 493	0.61 365	0.69 422	0.62 352	0.54 423	0.67 222	0.38 208	0.18 449	0.15 241	0.15 413	0.14 268	0.21 283	0.49 300

ccnet	0.77 420	0.61 248	2.01 165	0.40 346	0.46 411	1.05 529	0.59 499	1.02 471	0.74 373	0.90 502	0.97 516	0.82 463	0.89 522	1.68 452	1.16 472	0.32 537	0.26 331	0.32 537	0.28 436	0.35 463	0.47 287

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 526	2.01 572	2.56 358	0.49 411	0.40 377	1.49 557	0.96 556	1.02 471	0.95 508	0.85 496	0.94 511	1.06 533	0.59 446	2.92 585	1.15 470	0.43 550	0.74 437	0.32 537	0.55 549	0.74 560	1.35 524

MFMNet_re	1.01 510	1.73 554	3.04 493	0.85 506	0.76 487	0.93 512	0.81 543	1.02 471	1.10 535	1.05 523	1.06 533	0.84 471	0.96 532	0.93 309	0.97 430	0.68 567	0.61 411	0.63 570	0.60 562	0.77 565	0.80 432

CoDeX	0.54 212	0.52 209	2.25 231	0.30 154	0.26 233	0.61 321	0.32 356	1.03 479	0.73 353	0.49 220	0.56 326	0.52 301	0.40 312	1.59 437	0.38 208	0.12 276	0.09 105	0.11 229	0.10 135	0.15 146	0.22 105

otaku	1.15 532	2.10 580	3.51 541	0.98 522	0.74 482	1.02 524	0.59 499	1.03 479	0.89 485	0.70 439	1.60 562	0.98 513	0.65 468	1.63 441	1.80 527	0.99 582	0.46 376	0.73 575	0.40 511	1.30 589	0.88 456

DCRE	0.76 412	0.80 336	2.31 243	1.05 529	1.18 546	0.63 356	0.26 258	1.03 479	0.59 201	0.52 261	2.12 574	0.44 245	0.27 191	0.41 85	0.53 297	0.09 54	1.02 471	0.10 154	0.32 466	0.16 167	1.47 535

DGSMNet	2.93 597	0.77 324	3.44 537	3.58 611	4.25 609	2.53 594	6.86 617	1.03 479	0.88 480	0.58 325	1.85 568	0.79 445	0.62 459	1.63 441	1.46 502	4.62 615	4.98 618	5.15 620	4.71 619	4.52 615	4.37 613

GANetREF_RVC	0.81 431	1.44 517	3.04 493	0.49 411	0.27 246	0.83 483	0.63 512	1.03 479	0.92 493	0.63 389	0.61 366	0.72 417	0.59 446	2.40 547	0.58 319	0.33 539	0.25 328	0.37 546	0.25 417	0.41 509	0.36 209
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
DispFullNet	1.69 573	2.25 590	5.23 593	1.53 566	8.78 612	0.89 503	0.37 401	1.03 479	0.98 517	1.37 561	1.00 523	1.13 544	1.97 582	1.51 416	0.98 439	0.55 558	0.32 345	1.19 592	0.64 566	1.16 581	0.88 456

Wz-Net-SNSev	0.85 452	1.83 561	3.36 520	0.42 361	0.31 295	0.71 423	0.66 520	1.04 485	0.94 502	0.68 431	0.85 491	0.96 510	0.62 459	1.75 460	1.14 468	0.16 416	0.15 241	0.16 433	0.17 332	0.39 495	0.63 370

Syn2CoEx	0.78 422	1.43 516	3.54 545	0.44 379	0.31 295	0.64 369	0.43 438	1.04 485	0.83 448	0.64 400	0.77 474	0.74 425	0.74 495	1.91 502	0.64 349	0.20 478	0.17 269	0.19 478	0.15 292	0.30 415	0.59 357

NCC-stereo	0.88 463	1.22 459	2.97 479	0.60 454	0.45 404	1.88 577	0.48 463	1.04 485	0.75 379	0.70 439	0.85 491	0.93 501	0.84 512	1.81 476	1.51 507	0.28 528	0.19 283	0.23 507	0.31 458	0.27 383	0.35 201

Abc-Net	0.88 463	1.22 459	2.97 479	0.60 454	0.45 404	1.88 577	0.48 463	1.04 485	0.75 379	0.70 439	0.85 491	0.93 501	0.84 512	1.81 476	1.51 507	0.28 528	0.19 283	0.23 507	0.31 458	0.27 383	0.35 201
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.69 369	1.37 501	2.44 287	0.31 173	0.32 307	0.64 369	0.34 379	1.04 485	0.74 373	0.56 301	0.75 467	0.51 294	0.42 337	2.41 549	0.54 303	0.24 511	0.17 269	0.27 521	0.18 345	0.30 415	0.23 115

PWC_ROB	0.81 431	1.41 508	2.60 373	0.41 357	0.40 377	0.63 356	0.31 345	1.04 485	0.99 520	0.92 505	1.29 547	0.78 442	0.68 479	1.65 447	1.50 504	0.19 467	0.12 188	0.18 471	0.13 245	0.51 538	0.54 329

PWCDC_ROB	0.83 441	1.57 534	2.63 384	0.48 398	0.37 355	0.78 464	0.29 318	1.04 485	1.36 560	0.63 389	2.05 573	0.64 364	0.70 486	1.10 343	1.20 477	0.33 539	0.14 223	0.15 413	0.12 223	0.63 552	0.46 285

pmcnn	1.44 556	1.25 468	3.57 546	0.74 491	1.42 558	0.72 429	0.56 491	1.04 485	1.06 531	1.03 521	2.89 595	6.01 611	0.75 499	2.54 556	3.60 588	0.14 365	0.11 165	0.08 41	0.06 9	0.34 449	0.81 439

UGAM-zero	0.97 502	0.44 163	2.48 324	0.33 216	0.86 501	1.26 548	0.76 537	1.05 493	0.52 137	0.93 509	0.45 216	1.32 558	0.81 507	2.08 520	0.49 280	0.10 123	0.52 392	0.09 92	0.47 530	0.11 78	4.43 614

mmx	0.99 506	0.67 267	3.39 526	0.32 194	0.22 164	0.58 266	0.28 290	1.05 493	0.92 493	0.54 276	0.74 460	0.67 381	0.40 312	2.75 576	3.86 593	0.13 324	1.25 496	0.15 413	0.33 480	0.19 246	1.28 517

xxx	0.99 506	0.67 267	3.39 526	0.32 194	0.22 164	0.58 266	0.28 290	1.05 493	0.92 493	0.54 276	0.74 460	0.67 381	0.40 312	2.75 576	3.86 593	0.13 324	1.25 496	0.15 413	0.33 480	0.19 246	1.28 517

BUS	0.45 121	0.32 49	1.58 91	0.31 173	0.22 164	0.91 507	0.23 184	1.05 493	0.67 275	0.64 400	0.53 281	0.65 369	0.32 255	0.48 125	0.34 177	0.13 324	0.10 136	0.14 384	0.12 223	0.13 110	0.15 46

NINENet	0.54 212	0.40 127	2.19 214	0.55 438	0.26 233	0.91 507	0.23 184	1.05 493	0.77 401	0.54 276	0.57 337	0.65 369	0.32 255	1.22 367	0.34 177	0.16 416	0.13 206	0.16 433	0.11 185	0.16 167	0.14 37

BSDual-CNN	0.48 150	0.32 49	1.58 91	0.31 173	0.22 164	0.76 448	0.32 356	1.05 493	0.67 275	0.64 400	0.53 281	0.63 356	0.38 290	0.48 125	0.97 430	0.13 324	0.10 136	0.14 384	0.12 223	0.13 110	0.15 46

hknet	0.53 201	0.39 119	2.04 174	0.31 173	0.24 206	0.76 448	0.32 356	1.05 493	0.71 339	0.64 400	0.53 281	0.79 445	0.40 312	0.84 285	0.78 399	0.12 276	0.10 136	0.14 384	0.12 223	0.13 110	0.15 46

WZ-Net	1.04 517	1.83 561	4.20 576	0.42 361	0.36 348	0.88 499	0.71 532	1.05 493	1.11 537	0.84 494	0.94 511	1.06 533	1.17 548	2.37 542	2.24 552	0.20 478	0.14 223	0.15 413	0.16 314	0.36 470	0.53 323

GEStereo_RVC	0.61 275	1.19 450	2.61 378	0.48 398	0.25 216	0.63 356	0.37 401	1.05 493	0.79 419	0.55 289	0.55 312	0.59 338	0.44 359	1.10 343	0.48 270	0.16 416	0.11 165	0.12 288	0.11 185	0.27 383	0.43 258

RAFT + AFF	0.79 426	1.73 554	2.99 484	0.34 241	0.35 335	0.67 406	0.51 473	1.05 493	0.79 419	0.54 276	0.58 344	0.59 338	0.81 507	1.80 474	1.21 479	0.13 324	0.27 338	0.15 413	0.14 268	0.45 524	0.69 397

NaN_ROB	1.25 539	1.46 520	3.84 564	0.54 436	0.56 435	1.12 538	0.99 559	1.05 493	1.03 525	1.10 528	0.87 498	0.77 437	1.07 540	5.85 610	2.98 577	0.16 416	0.23 317	0.16 433	0.24 408	0.28 396	0.66 380

CBMV_ROB	0.88 463	0.75 319	2.73 435	0.36 283	0.22 164	0.76 448	0.47 461	1.05 493	0.81 435	1.06 525	1.04 530	0.88 489	1.36 555	2.17 531	2.03 536	0.23 504	0.24 319	0.27 521	0.25 417	0.27 383	0.73 408

CBMV	0.86 455	1.00 399	2.82 456	0.35 264	0.21 151	0.78 464	0.78 540	1.05 493	0.87 476	0.90 502	0.74 460	0.87 485	1.89 580	1.67 448	1.38 499	0.19 467	0.20 298	0.21 494	0.19 363	0.28 396	0.84 444
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	0.86 455	1.50 526	3.03 492	0.38 316	0.35 335	1.02 524	0.48 463	1.06 506	1.13 539	0.92 505	0.86 496	0.86 484	0.60 454	1.67 448	1.89 531	0.15 396	0.14 223	0.16 433	0.15 292	0.35 463	0.57 347

IPLGR	0.58 239	0.64 261	3.12 500	0.37 296	0.18 88	0.62 342	0.54 483	1.06 506	0.69 314	0.73 453	0.46 221	0.50 289	0.44 359	1.12 351	0.31 142	0.10 123	0.08 51	0.11 229	0.09 94	0.21 283	0.20 91

LMCR-Stereo	0.61 275	1.00 399	2.60 373	0.42 361	0.22 164	0.74 440	0.31 345	1.06 506	0.70 325	0.62 378	0.64 394	0.40 217	0.52 418	0.84 285	1.27 488	0.20 478	0.09 105	0.12 288	0.09 94	0.26 369	0.16 59

Nwc_Net	0.75 407	1.10 424	2.96 478	0.42 361	0.39 370	0.77 458	0.39 417	1.06 506	0.73 353	0.65 416	1.00 523	0.99 516	0.74 495	1.43 401	0.99 441	0.24 511	0.15 241	0.23 507	0.26 425	0.27 383	0.30 165

AF-Net	0.76 412	1.14 432	2.74 438	0.42 361	0.41 384	0.70 418	0.41 424	1.07 510	0.94 502	0.73 453	1.05 532	1.04 528	0.86 517	1.23 370	1.00 444	0.23 504	0.15 241	0.25 518	0.18 345	0.32 434	0.35 201

DRN-Test	0.71 380	0.79 334	2.83 458	0.40 346	0.44 401	0.80 472	0.41 424	1.07 510	0.83 448	0.82 490	0.64 394	0.68 395	0.57 435	1.78 469	0.79 402	0.16 416	0.13 206	0.17 452	0.16 314	0.24 324	0.51 309

AE-Stereo	0.71 380	0.32 49	2.44 287	0.44 379	0.50 416	0.58 266	0.23 184	1.08 512	0.67 275	0.67 425	0.51 265	0.47 275	0.24 141	0.63 202	0.32 152	0.09 54	2.15 583	0.11 229	0.45 523	0.22 300	2.01 558

test_xeample	0.98 504	0.65 265	2.12 197	0.29 134	0.67 471	0.60 301	0.28 290	1.08 512	0.85 463	0.62 378	0.70 435	0.44 245	0.41 324	1.95 504	5.45 606	0.12 276	1.33 512	0.11 229	0.31 458	0.18 216	1.42 532

HBP-ISP	0.82 435	1.57 534	3.28 513	0.50 417	0.27 246	0.86 490	0.54 483	1.09 514	0.78 406	0.81 484	0.70 435	0.68 395	1.00 535	2.02 511	0.47 262	0.24 511	0.24 319	0.29 531	0.25 417	0.28 396	0.52 317

222	1.02 511	0.60 242	1.95 153	0.29 134	0.51 419	0.62 342	0.24 213	1.09 514	0.86 470	0.64 400	0.67 414	0.47 275	0.42 337	1.86 489	6.73 612	0.13 324	1.21 491	0.11 229	0.32 466	0.17 191	1.44 533

xxxx	0.97 502	0.64 261	2.14 204	0.30 154	0.67 471	0.64 369	0.24 213	1.09 514	0.91 491	0.57 318	0.65 402	0.58 334	0.39 305	1.57 429	5.49 608	0.13 324	1.38 517	0.11 229	0.32 466	0.17 191	1.41 531

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 187	0.51 204	1.12 35	0.26 76	0.22 164	0.46 116	0.20 95	1.10 517	1.33 557	3.13 606	0.33 145	0.22 79	0.20 97	0.34 40	0.26 80	0.11 223	0.09 105	0.11 229	0.09 94	0.17 191	0.21 98

1111x	1.06 519	0.79 334	3.29 515	0.33 216	0.60 450	0.64 369	0.33 370	1.10 517	0.92 493	0.59 344	0.69 422	0.59 338	0.47 389	2.64 565	4.61 602	0.12 276	1.38 517	0.11 229	0.49 535	0.18 216	1.30 519

AnyNet_C01	1.20 535	1.89 564	4.25 578	0.55 438	0.54 431	1.57 561	1.39 588	1.10 517	1.13 539	1.19 540	1.34 554	1.15 548	1.11 543	1.73 456	2.89 576	0.26 521	0.24 319	0.28 523	0.24 408	0.50 536	0.68 390

SPS-STEREO	1.22 536	1.65 548	3.41 533	0.66 477	0.69 476	1.01 522	0.68 527	1.10 517	0.96 510	1.40 565	1.25 545	1.46 567	1.08 541	2.05 514	2.24 552	0.66 565	0.61 411	0.58 565	0.57 557	0.66 555	1.65 546
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 492	0.84 349	3.40 531	1.46 560	0.78 492	1.37 552	0.70 531	1.11 521	0.68 302	0.80 480	1.29 547	1.09 539	0.59 446	1.16 357	1.01 446	0.14 365	0.53 394	0.11 229	0.46 528	0.31 424	0.86 452

ACVNet-4b	2.00 579	2.19 584	4.85 590	1.09 532	0.86 501	1.15 541	0.53 480	1.11 521	1.15 543	0.65 416	1.09 534	1.97 577	0.69 484	2.31 537	9.78 618	5.73 617	0.42 368	1.03 589	0.55 549	1.89 600	0.92 464

RTSC	0.84 443	1.40 507	2.67 406	0.50 417	0.40 377	0.83 483	0.33 370	1.11 521	1.14 541	0.93 509	0.82 484	0.84 471	0.58 443	1.34 389	1.82 528	0.18 449	0.49 384	0.14 384	0.30 450	0.46 528	0.42 248

PAM_32	0.95 495	0.43 150	2.68 413	0.64 469	1.10 541	1.78 573	1.16 575	1.12 524	0.96 510	1.07 526	0.90 506	1.38 562	0.76 503	0.78 269	1.11 463	0.10 123	1.29 505	0.10 154	0.50 538	0.16 167	0.98 481

Wz-Net-TNSev	1.02 511	2.26 592	3.69 553	0.38 316	0.31 295	1.00 521	0.71 532	1.12 524	1.02 523	0.74 460	0.73 457	1.09 539	0.91 524	2.46 551	2.15 546	0.21 489	0.20 298	0.16 433	0.20 374	0.48 533	0.62 364

ADCS	1.14 531	2.02 574	3.36 520	0.43 374	0.37 355	0.96 518	0.81 543	1.12 524	1.17 546	1.25 554	0.98 519	1.08 536	0.92 527	1.41 399	4.97 604	0.23 504	0.21 307	0.22 499	0.23 404	0.40 502	0.67 385

CC-Net-ROB	0.95 495	1.57 534	2.93 474	0.90 510	0.39 370	0.87 497	0.44 447	1.12 524	0.83 448	0.59 344	0.69 422	0.64 364	0.50 407	2.73 574	0.93 424	0.97 580	0.40 365	0.87 581	0.29 440	0.61 551	0.66 380

PAM	0.91 480	0.43 150	2.67 406	0.77 496	0.89 505	1.81 574	1.22 580	1.13 528	0.78 406	1.16 537	0.91 508	1.39 563	0.68 479	0.76 260	1.06 454	0.10 123	0.98 462	0.10 154	0.50 538	0.14 134	0.66 380

GCAP-BAT	0.78 422	0.38 110	2.37 252	0.98 522	0.60 450	0.77 458	0.22 145	1.13 528	0.51 125	0.80 480	0.90 506	0.81 458	0.25 161	0.77 262	0.88 419	0.10 123	1.94 566	0.09 92	0.50 538	0.17 191	1.35 524

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 435	0.78 330	3.67 551	0.35 264	0.81 496	1.25 547	0.88 549	1.13 528	0.58 190	0.84 494	0.52 274	1.24 552	0.64 465	0.77 262	0.70 369	0.10 123	0.53 394	0.11 229	0.45 523	0.29 406	0.81 439

RTS	1.29 543	1.59 538	6.48 603	0.63 465	0.57 440	1.59 563	0.90 552	1.15 531	1.44 563	1.20 545	1.31 550	1.10 541	0.87 520	2.67 567	2.27 554	0.21 489	0.38 358	0.19 478	0.20 374	0.46 528	0.68 390

RTSA	1.29 543	1.59 538	6.48 603	0.63 465	0.57 440	1.59 563	0.90 552	1.15 531	1.44 563	1.20 545	1.31 550	1.10 541	0.87 520	2.67 567	2.27 554	0.21 489	0.38 358	0.19 478	0.20 374	0.46 528	0.68 390

FBW_ROB	0.94 492	1.23 464	2.35 249	0.46 391	0.32 307	0.87 497	0.46 457	1.15 531	0.97 516	0.83 493	0.78 478	1.01 520	0.64 465	3.65 600	1.65 514	0.27 525	0.24 319	0.40 549	0.26 425	0.32 434	0.88 456

SHD	0.84 443	1.14 432	2.54 346	0.80 502	0.52 422	0.76 448	0.34 379	1.16 534	1.29 554	1.11 530	0.85 491	0.98 513	0.74 495	1.25 376	1.48 503	0.22 496	0.37 354	0.20 488	0.27 434	0.36 470	0.41 243

XQC	0.84 443	1.32 479	2.61 378	0.78 499	0.44 401	0.89 503	0.53 480	1.16 534	1.07 532	0.85 496	0.69 422	0.92 496	0.73 491	1.40 395	1.44 501	0.24 511	0.35 351	0.23 507	0.26 425	0.45 524	0.39 227

DeepPrunerF	0.92 483	1.33 484	3.41 533	0.46 391	0.51 419	0.64 369	0.49 470	1.16 534	2.62 597	0.65 416	0.61 366	0.65 369	0.62 459	2.23 533	1.31 489	0.23 504	0.19 283	0.30 532	0.28 436	0.39 495	0.34 194

FCDSN-DC	1.45 558	1.12 428	3.30 516	0.48 398	0.41 384	1.13 539	0.60 503	1.17 537	1.28 553	2.25 590	2.85 593	3.65 597	3.34 600	2.58 560	2.44 558	0.31 536	0.26 331	0.31 533	0.30 450	0.37 478	0.78 425
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SANet	1.35 550	1.80 559	4.39 584	0.41 357	0.29 269	1.72 570	0.89 551	1.17 537	2.47 594	1.22 549	1.82 567	1.72 574	1.70 573	2.57 558	3.30 581	0.18 449	0.16 256	0.16 433	0.15 292	0.34 449	0.62 364

RainbowNet	1.27 540	2.22 588	3.58 547	1.14 541	0.92 509	1.08 534	0.76 537	1.19 539	1.15 543	0.77 469	0.97 516	1.08 536	0.83 511	1.64 444	1.72 517	1.20 591	1.30 508	1.01 588	0.58 558	1.23 584	0.97 479

NVStereoNet_ROB	1.45 558	1.62 543	3.59 548	1.09 532	0.70 478	0.86 490	0.67 525	1.19 539	1.51 567	1.20 545	4.05 606	1.61 572	1.94 581	2.97 587	2.07 540	0.67 566	0.69 427	0.55 564	0.70 569	0.57 545	0.67 385
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PDISCO_ROB	0.84 443	1.46 520	2.84 460	0.65 472	0.59 445	1.17 543	0.48 463	1.19 539	1.08 534	0.67 425	0.72 455	1.00 519	0.61 457	1.24 372	1.05 451	0.38 544	0.18 277	0.28 523	0.24 408	0.58 546	0.44 274

test_xeample3	0.86 455	0.75 319	3.36 520	0.65 472	0.76 487	0.49 144	0.33 370	1.21 542	0.80 427	0.61 365	0.23 63	0.30 157	0.29 229	1.17 360	1.57 512	0.10 123	1.79 555	0.10 154	0.40 511	0.25 349	2.09 563

rrr	0.84 443	0.74 314	3.40 531	0.76 493	0.77 489	0.45 108	0.28 290	1.23 543	0.84 460	0.71 448	0.22 50	0.30 157	0.28 209	1.29 383	1.53 509	0.10 123	1.50 535	0.10 154	0.29 440	0.24 324	1.75 550

MFN_U_SF_RVC	1.57 568	2.56 607	3.30 516	0.66 477	0.41 384	1.15 541	0.51 473	1.27 544	1.35 559	1.61 577	1.20 542	1.43 565	0.97 533	1.80 474	2.10 541	1.88 607	1.79 555	1.97 610	2.14 612	1.61 597	1.76 551

MultiAttention	2.45 586	0.55 225	2.24 227	1.79 579	2.54 599	11.19 617	2.28 600	1.28 545	0.84 460	0.63 389	1.17 539	1.13 544	0.57 435	15.98 626	1.78 525	0.20 478	0.09 105	0.43 556	1.60 608	0.95 573	1.69 548

ACVNet_1	1.47 560	2.27 593	4.92 591	1.11 537	0.89 505	1.19 545	0.66 520	1.28 545	1.19 548	0.98 512	0.97 516	3.06 592	1.48 565	2.37 542	1.82 528	1.08 585	0.49 384	1.03 589	0.48 533	1.20 583	0.95 473

AIO_test	1.11 528	0.77 324	2.51 336	3.32 609	2.81 602	0.35 39	0.25 240	1.29 547	0.68 302	1.28 557	0.27 94	0.32 174	0.17 43	2.86 583	0.27 90	0.12 276	1.72 553	0.08 41	0.21 385	0.15 146	2.81 588

HSM-Net_RVC	0.70 376	0.40 127	2.45 305	0.27 93	0.19 121	0.68 412	0.30 334	1.29 547	0.73 353	0.73 453	0.70 435	0.77 437	0.45 367	3.73 601	0.46 257	0.13 324	0.09 105	0.10 154	0.09 94	0.13 110	0.32 181
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CSAN	1.38 552	1.74 557	4.12 572	0.53 429	0.38 364	1.06 532	1.15 573	1.29 547	1.12 538	1.19 540	1.90 570	1.04 528	1.44 560	5.92 611	2.82 575	0.26 521	0.22 310	0.24 513	0.25 417	0.35 463	0.54 329

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 553	2.04 577	3.02 489	0.58 452	0.41 384	2.15 588	1.00 563	1.31 550	1.29 554	1.05 523	1.10 535	1.29 556	0.91 524	3.07 588	1.34 491	1.65 604	0.84 451	0.68 573	0.88 590	1.55 596	1.91 553

PVD	1.05 518	1.21 454	2.36 250	0.84 505	0.91 508	1.04 527	0.64 514	1.32 551	1.68 573	1.43 567	1.41 558	1.14 546	1.15 546	1.49 414	1.77 524	0.27 525	0.65 420	0.28 523	0.35 489	0.40 502	0.73 408

EAI-Stereo	1.16 533	0.29 13	1.94 152	0.55 438	0.97 517	1.96 579	7.94 618	1.34 552	1.03 525	1.01 519	1.48 559	0.51 294	0.66 475	0.65 216	1.42 500	0.09 54	0.23 317	0.09 92	0.53 546	0.13 110	0.49 300

MDST_ROB	1.28 542	0.53 213	3.84 564	0.55 438	0.45 404	4.06 604	0.60 503	1.36 553	0.89 485	2.18 587	1.17 539	0.98 513	0.72 488	4.28 604	2.12 543	0.20 478	0.16 256	0.19 478	0.17 332	0.20 269	0.84 444

IGEV-RUCA	2.30 585	0.38 110	1.36 59	0.41 357	1.90 582	2.03 586	1.86 596	1.37 554	1.78 580	3.73 608	3.72 603	5.06 607	8.09 615	2.15 527	1.63 513	0.26 521	0.77 438	2.71 614	1.91 610	2.43 607	2.42 583

iRaft-Stereo_20w	1.50 561	0.42 138	4.81 589	2.24 595	2.09 590	1.36 550	1.27 582	1.38 555	0.94 502	2.07 582	0.42 198	0.85 477	0.69 484	0.87 289	1.37 497	0.10 123	4.04 614	0.09 92	0.40 511	0.17 191	4.53 615

NLCSM	0.53 201	0.70 289	1.11 34	0.30 154	0.36 348	0.49 144	0.28 290	1.39 556	1.68 573	0.31 113	0.30 117	0.30 157	0.31 246	1.43 401	0.39 213	0.11 223	0.12 188	0.11 229	0.10 135	0.35 463	0.53 323

IPLG	0.74 396	1.09 419	2.87 466	0.36 283	0.21 151	1.63 566	0.60 503	1.39 556	0.63 237	1.39 563	0.51 265	0.40 217	0.86 517	1.40 395	0.37 200	0.09 54	0.07 14	0.14 384	0.12 223	0.34 449	0.23 115

Select-FE	0.89 471	0.94 390	2.99 484	0.50 417	1.03 526	1.31 549	0.92 554	1.40 558	0.59 201	1.11 530	0.55 312	1.16 550	0.75 499	0.91 303	1.20 477	0.11 223	0.46 376	0.11 229	0.49 535	0.14 134	1.09 495

DPSNet	1.02 511	0.72 300	2.84 460	0.60 454	0.39 370	1.08 534	0.75 536	1.41 559	1.14 541	0.74 460	0.69 422	1.05 532	1.67 571	2.09 523	2.22 551	0.27 525	0.61 411	0.20 488	0.50 538	0.48 533	1.03 489

MeshStereo	1.29 543	1.34 487	3.04 493	0.35 264	0.28 261	1.10 537	0.69 529	1.42 560	1.07 532	2.71 600	2.43 583	2.95 589	1.50 566	2.92 585	2.03 536	0.23 504	0.22 310	0.22 499	0.19 363	0.50 536	0.69 397
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
riskmin	0.96 499	0.32 49	2.07 180	1.72 576	1.61 572	1.62 565	0.57 494	1.45 561	0.55 167	0.73 453	0.89 503	0.92 496	0.45 367	1.16 357	0.60 328	0.11 223	1.30 508	0.12 288	1.38 604	0.14 134	1.51 536

SAMSARA	1.11 528	1.35 491	2.60 373	1.34 551	0.77 489	1.67 568	1.41 591	1.47 562	0.99 520	1.54 575	0.89 503	1.44 566	0.90 523	1.88 495	1.71 515	0.25 517	0.55 400	0.22 499	0.34 485	0.39 495	0.50 302

DStereoSA	2.66 588	1.38 505	3.38 525	2.11 590	2.88 603	3.99 603	6.44 616	1.48 563	3.47 603	1.23 551	4.33 609	1.33 559	4.54 605	2.05 514	5.45 606	1.23 592	1.83 557	0.49 561	1.54 607	1.11 577	2.96 591

ETE_ROB	0.68 362	1.09 419	2.32 245	0.38 316	0.26 233	0.69 415	0.51 473	1.49 564	0.75 379	0.81 484	0.71 450	0.85 477	0.51 411	1.39 393	0.70 369	0.17 436	0.14 223	0.19 478	0.16 314	0.24 324	0.35 201

ACVNet_2	1.54 566	2.20 586	4.42 585	1.10 534	0.93 512	1.37 552	0.87 547	1.53 565	1.71 576	1.22 549	1.72 565	2.12 580	1.06 539	2.58 560	1.93 532	0.94 577	0.54 397	1.00 587	0.56 552	2.11 604	0.96 476

ELAS_RVC	1.51 564	0.88 365	3.36 520	0.63 465	0.56 435	1.53 559	2.73 602	1.53 565	1.76 579	2.26 591	2.21 580	2.10 579	3.07 596	2.08 520	2.52 561	0.42 547	0.42 368	0.42 553	0.37 501	0.51 538	0.84 444
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NLSM1	0.45 121	0.54 216	1.05 26	0.27 93	0.40 377	0.49 144	0.21 121	1.54 567	1.71 576	0.26 73	0.33 145	0.26 119	0.26 175	0.41 85	0.36 189	0.10 123	0.11 165	0.11 229	0.10 135	0.22 300	0.23 115

MonStereo1	2.06 580	1.22 459	2.39 262	1.22 545	1.04 528	3.53 601	0.62 510	1.55 568	1.93 585	1.50 573	3.36 602	2.24 583	10.67 618	2.85 582	1.50 504	1.08 585	0.39 364	0.96 584	0.58 558	1.16 581	1.39 528

PWCK	1.62 571	2.32 597	4.27 579	1.11 537	0.56 435	1.81 574	1.84 595	1.55 568	1.54 569	1.45 568	1.81 566	1.82 575	1.38 557	3.34 593	2.14 545	1.09 587	0.57 404	0.98 586	0.59 560	1.50 595	0.79 428

MADNet+	1.44 556	2.19 584	6.00 600	0.89 508	0.70 478	1.58 562	1.11 568	1.56 570	1.30 556	0.89 500	1.03 528	1.25 553	1.12 544	3.29 592	2.80 573	0.48 555	0.57 404	0.39 548	0.36 499	0.63 552	0.69 397

GSStereo	1.06 519	0.48 182	1.85 131	2.42 599	3.19 604	0.55 223	0.21 121	1.59 571	0.54 156	0.29 105	0.22 50	0.17 45	0.18 64	1.06 331	0.97 430	0.13 324	2.82 603	0.08 41	0.17 332	0.33 439	3.99 610

GS-Stereo							0.21 121	1.59 571	0.54 156	0.29 105	0.22 50	0.17 45	0.18 64	1.06 331	0.97 430	0.13 324	2.82 603	0.08 41	0.17 332	0.33 439	3.99 610

Anonymous_2	1.36 551	0.49 189	2.03 171	1.71 575	1.58 569	2.49 593	0.58 496	1.59 571	2.31 592	0.77 469	0.88 501	1.03 524	0.58 443	1.20 366	0.66 357	0.32 537	1.38 517	1.42 601	3.87 618	0.78 567	1.56 538

MIPNet	0.88 463	1.07 415	2.85 463	0.61 460	0.18 88	1.46 556	1.37 585	1.65 574	0.78 406	1.93 581	0.85 491	0.75 430	1.66 570	0.87 289	0.34 177	0.10 123	0.08 51	0.11 229	0.32 466	0.27 383	0.26 137

ELAS	1.52 565	0.92 385	2.91 472	0.62 462	0.57 440	3.13 596	2.21 599	1.67 575	1.58 571	2.42 594	2.43 583	1.87 576	2.49 591	1.85 487	2.70 569	0.42 547	0.43 373	0.41 551	0.40 511	0.51 538	0.85 449
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	1.89 576	2.09 579	4.16 574	0.74 491	1.23 549	4.52 608	3.86 608	1.68 576	1.26 550	1.28 557	1.54 561	2.36 584	1.86 579	3.35 594	3.37 583	0.54 556	0.49 384	0.48 559	0.49 535	1.39 593	1.21 507

FC-DCNN	1.60 570	0.85 354	3.44 537	0.46 391	0.39 370	1.96 579	0.66 520	1.72 577	1.70 575	2.75 602	2.91 596	4.20 600	3.15 597	2.72 572	2.66 567	0.30 534	0.26 331	0.31 533	0.30 450	0.33 439	0.91 460

IMH-64-1	1.50 561	1.98 568	2.69 420	1.39 556	1.12 542	1.39 554	1.19 578	1.80 578	1.47 565	1.19 540	2.20 578	1.53 568	1.51 567	2.12 525	1.98 533	1.34 596	0.68 424	1.28 595	0.70 569	1.37 591	1.12 496

IMH-64	1.50 561	1.98 568	2.69 420	1.39 556	1.12 542	1.39 554	1.19 578	1.80 578	1.47 565	1.19 540	2.20 578	1.53 568	1.51 567	2.12 525	1.98 533	1.34 596	0.68 424	1.28 595	0.70 569	1.37 591	1.12 496

WQFJA1	0.49 165	0.48 182	1.00 16	0.27 93	0.38 364	0.48 136	0.23 184	1.81 580	2.16 588	0.26 73	0.26 84	0.29 149	0.27 191	0.34 40	0.36 189	0.10 123	0.11 165	0.10 154	0.09 94	0.20 269	0.54 329

NLMM	0.49 165	0.47 177	1.00 16	0.27 93	0.38 364	0.48 136	0.23 184	1.81 580	2.16 588	0.26 73	0.26 84	0.29 149	0.27 191	0.34 40	0.36 189	0.10 123	0.11 165	0.10 154	0.09 94	0.20 269	0.54 329

WQFJX	0.49 165	0.47 177	1.02 21	0.27 93	0.39 370	0.47 129	0.23 184	1.85 582	1.92 584	0.28 94	0.27 94	0.28 140	0.28 209	0.43 96	0.36 189	0.10 123	0.12 188	0.10 154	0.08 60	0.24 324	0.54 329

WAO-6	1.69 573	1.87 563	3.21 506	1.15 542	1.01 523	2.29 589	1.06 567	1.85 582	2.84 601	1.30 560	2.59 587	2.19 581	1.67 571	2.62 563	2.52 561	0.96 579	0.68 424	1.19 592	0.84 587	1.13 579	0.95 473

HUF	1.33 548	0.96 393	4.06 570	2.73 605	2.17 592	0.35 39	0.24 213	1.87 584	0.75 379	1.28 557	0.29 108	1.35 560	0.19 80	1.97 507	0.43 239	0.15 396	3.91 613	0.08 41	0.06 9	0.31 424	3.41 601

MyStereo8	0.73 392	1.16 441	2.89 469	0.53 429	0.34 324	0.71 423	0.20 95	1.87 584	0.59 201	0.53 270	0.66 409	0.50 289	0.33 261	1.27 381	0.62 340	0.10 123	1.19 487	0.10 154	0.21 385	0.21 283	0.61 362

WAO-7	1.58 569	2.04 577	3.25 510	0.94 516	0.75 484	1.75 571	1.13 570	1.87 584	1.97 587	1.46 571	2.53 585	1.98 578	1.75 574	3.13 589	2.48 560	0.69 568	0.67 422	0.94 583	0.74 577	0.80 568	0.77 419

SGM_RVC	2.11 583	1.07 415	2.87 466	0.98 522	0.92 509	2.72 595	1.88 598	1.91 587	12.27 617	2.09 583	1.99 572	2.47 585	2.24 589	2.87 584	2.03 536	0.54 556	0.47 380	0.42 553	0.47 530	0.74 560	1.22 509
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TRStereo	0.89 471	1.02 404	2.91 472	4.59 612	0.31 295	0.93 512	0.23 184	1.93 588	0.66 262	0.37 139	0.54 301	0.48 283	0.40 312	0.67 222	0.29 116	0.13 324	0.37 354	0.11 229	0.48 533	0.13 110	1.21 507

FC-DCNN v2	1.65 572	0.85 354	3.39 526	0.46 391	0.39 370	2.02 585	0.66 520	1.94 589	1.84 583	2.81 603	2.99 597	4.39 604	3.25 598	2.81 580	2.75 572	0.29 533	0.26 331	0.31 533	0.30 450	0.33 439	0.91 460

SDNR	2.06 580	2.93 610	2.94 476	1.55 567	5.13 610	1.98 582	0.24 213	1.95 590	2.62 597	0.92 505	2.71 591	5.76 610	0.68 479	3.61 599	3.84 592	0.33 539	0.38 358	0.22 499	0.17 332	1.13 579	2.04 561

Dean	1.92 577	2.31 596	5.03 592	1.31 547	1.08 535	1.55 560	0.99 559	1.98 591	2.33 593	1.51 574	4.15 607	4.23 603	1.39 558	2.31 537	2.10 541	1.18 590	0.69 427	1.18 591	0.75 578	1.30 589	1.07 493

WQFJX1	0.51 184	0.58 233	1.00 16	0.27 93	0.35 335	0.48 136	0.25 240	2.07 592	2.18 590	0.27 86	0.26 84	0.30 157	0.28 209	0.51 146	0.33 165	0.10 123	0.11 165	0.10 154	0.08 60	0.24 324	0.45 279

NLMM1	0.53 201	0.51 204	1.05 26	0.28 114	0.38 364	0.49 144	0.24 213	2.08 593	2.47 594	0.29 105	0.28 102	0.27 132	0.25 161	0.48 125	0.35 185	0.10 123	0.11 165	0.10 154	0.09 94	0.24 324	0.57 347

IMH	2.14 584	2.46 602	3.60 550	1.70 574	1.13 544	1.65 567	0.93 555	2.13 594	1.93 585	1.37 561	2.64 590	2.19 581	1.82 578	5.77 609	2.18 548	5.70 616	1.05 474	1.31 597	0.72 574	1.39 593	1.13 498

ktn	4.44 607	2.47 603	3.70 554	1.82 581	1.49 565	2.11 587	1.40 589	2.30 595	12.56 618	11.36 619	16.25 623	11.30 621	3.77 602	4.41 606	3.47 586	1.86 606	0.99 464	1.74 609	1.21 601	3.28 610	1.39 528

LVE	2.10 582	2.61 608	4.30 583	1.79 579	1.81 579	1.68 569	1.04 566	2.35 596	2.78 600	1.27 556	2.87 594	4.21 602	1.46 562	2.83 581	2.02 535	2.87 612	0.92 457	1.19 592	1.47 606	1.29 587	1.18 500

UNDER WATER-64	2.59 587	2.28 594	5.63 597	1.85 583	1.45 560	3.28 597	1.60 593	2.62 597	5.57 609	2.09 583	2.12 574	4.10 599	4.21 604	2.74 575	3.64 589	1.49 601	0.86 453	1.58 605	1.09 599	1.91 601	1.62 544

LE_ROB	4.55 608	2.43 601	9.94 609	2.79 606	4.03 608	2.40 592	3.54 604	2.72 598	11.04 616	11.64 620	4.69 611	5.25 608	10.74 619	4.52 607	9.73 617	0.82 574	0.70 430	1.34 598	0.97 594	0.74 560	0.94 470

MADNet++	2.94 598	2.17 583	3.27 512	2.55 603	2.28 594	3.29 599	3.37 603	2.76 599	2.67 599	3.10 605	3.20 599	2.78 588	3.25 598	4.11 603	4.68 603	2.72 611	2.27 588	3.03 617	2.43 614	2.34 606	2.59 585

notaker	2.77 592	2.35 598	4.02 569	2.61 604	1.44 559	1.77 572	1.14 571	2.77 600	1.81 582	2.30 592	11.41 619	3.95 598	4.70 606	3.24 591	3.01 578	1.58 603	0.88 454	1.71 608	1.08 598	2.10 603	1.44 533

MSAF-DinoV2	3.17 600	2.52 604	10.79 612	3.57 610	0.30 285	3.28 597	0.81 543	2.81 601	1.80 581	0.81 484	0.87 498	1.59 571	1.15 546	26.18 633	2.61 566	0.18 449	0.13 206	0.19 478	1.61 609	0.94 572	1.22 509

FINET	1.92 577	1.96 566	4.49 587	1.62 569	1.39 557	3.51 600	4.39 609	2.89 602	2.58 596	1.39 563	1.98 571	1.35 560	2.12 587	1.64 444	2.12 543	0.84 575	1.03 473	0.18 471	0.29 440	0.54 543	2.12 565

DStereoFS	2.88 594	2.40 600	3.33 518	2.36 597	2.63 600	5.25 609	4.98 611	3.05 603	4.10 606	2.71 600	3.88 605	2.77 587	5.31 608	2.69 570	3.64 589	1.35 598	1.67 551	0.58 565	1.10 600	0.88 569	3.02 595

SGM+DAISY	2.67 590	2.14 582	4.28 581	1.92 586	2.11 591	4.36 607	5.22 613	3.17 604	3.00 602	3.24 607	3.81 604	3.03 591	3.61 601	2.53 555	3.79 591	1.15 588	1.29 505	0.66 571	0.71 573	0.95 573	2.44 584

KSHMR	4.19 606	2.37 599	6.24 601	1.73 577	1.48 564	1.97 581	1.29 583	3.18 605	17.06 627	2.15 586	15.74 622	9.09 617	1.75 574	8.33 615	2.37 557	1.55 602	1.29 505	1.70 607	1.23 602	1.75 598	1.60 542

UNDER WATER	2.84 593	2.25 590	5.25 594	1.84 582	1.45 560	2.36 591	1.44 592	3.23 606	6.51 612	2.61 597	2.73 592	5.69 609	5.64 610	3.14 590	4.18 599	1.48 600	0.81 446	1.60 606	1.07 597	1.91 601	1.67 547

WAO-8	2.91 595	2.55 605	3.77 555	1.93 587	1.04 528	4.08 605	0.99 559	3.25 607	6.09 610	2.20 588	3.34 600	3.33 595	2.64 592	11.73 618	2.52 561	2.12 608	1.92 561	1.55 603	0.93 591	1.27 585	0.96 476

Venus	2.91 595	2.55 605	3.77 555	1.93 587	1.04 528	4.08 605	0.99 559	3.25 607	6.09 610	2.20 588	3.34 600	3.33 595	2.64 592	11.73 618	2.52 561	2.12 608	1.92 561	1.55 603	0.93 591	1.27 585	0.96 476

JetRed	3.37 601	4.96 612	10.08 610	1.48 562	1.73 577	7.63 613	5.47 614	3.47 609	2.20 591	2.42 594	2.40 582	2.98 590	2.35 590	3.52 598	6.60 611	1.33 595	1.90 560	1.38 599	1.23 602	2.30 605	2.02 559

HanzoNet	7.85 613	3.30 611	5.75 598	7.47 615	3.97 607	2.34 590	1.37 585	3.47 609	4.02 605	13.30 621	10.49 615	10.86 619	16.67 625	8.50 616	10.51 620	10.80 625	9.84 627	5.83 621	13.69 625	7.24 619	7.51 620

TorneroNet-64	2.74 591	2.23 589	4.18 575	1.48 562	1.20 547	3.88 602	1.01 565	3.48 611	6.61 613	2.62 598	4.55 610	4.20 600	3.84 603	3.39 596	3.40 585	1.23 592	0.66 421	1.39 600	0.80 579	3.42 611	1.27 515

SGM-ForestM	3.67 605	2.70 609	5.34 596	1.65 572	1.72 576	6.02 611	5.08 612	4.10 612	3.47 603	4.59 610	4.21 608	9.81 618	5.79 611	6.44 612	6.97 613	0.88 576	1.09 478	0.33 541	0.45 523	0.68 556	2.10 564

TorneroNet	5.60 611	2.30 595	3.98 567	1.49 564	1.26 552	14.47 619	1.11 568	4.85 613	20.66 632	10.12 616	16.30 624	11.78 622	7.35 613	3.41 597	4.38 600	1.36 599	0.70 430	1.46 602	0.87 589	2.73 608	1.33 520

PML	22.99 626	17.34 622	8.24 606	5.48 613	9.84 614	50.35 641	102.65 642	5.84 614	13.52 619	37.08 642	104.84 642	30.61 640	23.20 632	12.09 620	7.96 615	6.27 619	2.12 578	6.31 622	2.42 613	10.67 622	2.95 590

MANE	3.51 604	2.03 576	3.88 566	1.89 585	2.01 587	5.98 610	4.72 610	5.87 615	7.13 614	3.80 609	5.10 612	6.11 612	5.34 609	4.39 605	5.05 605	1.07 584	1.28 503	0.50 562	0.85 588	0.76 563	2.36 582

DGTPSM_ROB	8.97 616	5.94 613	13.01 616	5.95 614	11.34 615	8.54 614	24.06 625	6.47 616	13.52 619	5.19 611	11.52 620	6.18 613	11.04 620	7.02 613	13.92 622	4.47 614	7.66 620	3.90 618	7.43 622	4.34 614	7.98 621

DPSMNet_ROB	9.58 617	5.96 614	13.98 619	8.88 616	11.87 616	8.54 614	24.08 626	6.48 617	13.67 622	5.35 612	11.53 621	6.31 614	11.04 620	7.69 614	14.09 623	7.61 624	8.23 622	5.03 619	7.75 623	5.24 617	8.36 622

TCMNet-wrong-test	5.56 610	6.73 615	6.40 602	13.05 622	11.91 617	7.29 612	5.47 614	7.17 618	1.58 571	2.68 599	3.15 598	8.30 616	5.87 612	4.80 608	6.10 610	3.08 613	0.98 462	2.37 613	1.99 611	6.69 618	5.63 618

DLNR_Zeroshot_test	13.74 621	20.06 624	23.92 627	121.50 640	35.20 635	0.46 116	0.15 35	7.96 619	0.47 96	0.29 105	0.37 171	0.26 119	0.17 43	0.79 273	0.36 189	7.16 622	2.95 607	0.09 92	0.38 506	50.40 640	1.95 556

DLNR-FE	13.74 621	20.13 625	23.90 626	121.61 641	34.09 634	0.46 116	0.15 35	8.04 620	0.47 96	0.29 105	0.37 171	0.26 119	0.17 43	0.78 269	0.36 189	7.40 623	2.94 606	0.09 92	0.38 506	51.06 641	1.95 556

tt	4.94 609	0.32 49	4.22 577	2.29 596	1.58 569	10.19 616	16.94 623	9.44 621	5.03 608	1.69 578	1.33 553	4.68 605	5.02 607	3.38 595	5.91 609	6.15 618	9.47 626	2.80 615	3.16 616	3.54 612	1.58 540

USTest	8.06 614	7.11 616	8.76 607	9.20 617	9.03 613	15.20 620	23.57 624	10.01 622	9.45 615	5.97 614	6.79 613	7.77 615	7.51 614	8.75 617	11.06 621	2.24 610	3.58 610	2.87 616	3.21 617	4.93 616	4.21 612

LRCNet_RVC	13.78 623	19.34 623	13.01 616	19.47 624	12.67 618	1.85 576	0.42 431	12.28 623	1.10 535	15.76 624	18.69 628	12.52 625	8.65 616	12.22 621	9.64 616	22.29 632	8.38 625	25.92 634	24.06 634	19.72 631	17.59 631

Anonymous_1	22.76 625	11.11 618	11.93 613	12.73 619	26.05 632	19.39 626	27.77 630	14.18 624	13.64 621	14.92 623	10.66 616	11.26 620	11.24 622	12.48 622	14.45 624	37.82 640	7.87 621	34.92 637	63.61 639	87.51 642	11.75 625

DPSM_ROB	12.32 618	11.13 619	12.31 614	12.90 620	12.80 619	19.81 629	28.13 631	14.50 625	14.31 624	10.62 617	11.34 617	12.03 623	11.89 623	13.08 623	15.22 625	7.09 620	8.31 623	6.47 623	7.32 620	8.69 620	8.43 623

DPSM	12.32 618	11.13 619	12.31 614	12.90 620	12.80 619	19.81 629	28.13 631	14.50 625	14.31 624	10.62 617	11.34 617	12.03 623	11.89 623	13.08 623	15.22 625	7.09 620	8.31 623	6.47 623	7.32 620	8.69 620	8.43 623

BEATNet-Init1	12.32 618	12.82 621	28.66 635	3.22 608	3.71 606	21.59 631	11.42 619	14.54 627	13.73 623	20.24 629	20.16 629	26.14 637	19.85 627	19.08 630	15.33 627	1.81 605	1.93 565	2.05 611	2.48 615	4.25 613	3.41 601

HaxPig	19.88 624	22.39 630	22.30 625	17.98 623	17.98 622	12.06 618	12.06 620	16.25 628	15.97 626	21.05 630	21.41 630	18.85 629	18.35 626	20.07 631	19.64 629	23.57 636	23.19 635	24.07 633	23.71 633	22.95 632	23.72 634

MEDIAN_ROB	23.95 627	26.96 637	26.29 634	22.14 625	22.09 624	16.18 622	14.23 621	20.47 629	20.09 628	25.43 639	25.22 638	22.96 630	22.54 631	24.33 632	23.18 633	28.15 638	27.16 639	28.60 635	27.73 637	27.59 633	27.58 635

DPSimNet_ROB	24.35 628	23.81 636	31.38 638	25.93 627	22.83 625	31.30 632	34.38 633	20.78 630	28.92 640	27.39 640	22.99 637	28.29 639	35.76 642	15.47 625	17.82 628	24.28 637	17.90 634	22.23 632	14.12 626	19.38 630	22.12 633

xxxxx1	29.05 636	20.74 626	14.05 620	50.10 634	40.25 636	19.01 623	26.60 627	21.83 631	20.22 629	16.52 625	17.56 625	18.33 626	21.41 628	16.11 627	20.77 630	23.48 633	26.77 636	66.36 640	78.56 640	30.19 634	32.23 639

tt_ll	29.05 636	20.74 626	14.05 620	50.10 634	40.25 636	19.01 623	26.60 627	21.83 631	20.22 629	16.52 625	17.56 625	18.33 626	21.41 628	16.11 627	20.77 630	23.48 633	26.77 636	66.36 640	78.56 640	30.19 634	32.23 639

ff	29.05 636	20.74 626	14.05 620	50.10 634	40.25 636	19.01 623	26.60 627	21.83 631	20.22 629	16.52 625	17.56 625	18.33 626	21.41 628	16.11 627	20.77 630	23.48 633	26.77 636	66.36 640	78.56 640	30.19 634	32.23 639

AVERAGE_ROB	26.91 635	30.28 638	29.18 636	25.78 626	25.30 626	19.49 627	15.38 622	23.70 634	23.02 635	28.38 641	27.78 639	26.23 638	25.76 639	26.95 640	25.55 634	31.27 639	30.02 640	31.76 636	30.80 638	30.88 637	30.77 638

RAFT-FEzeroshot	24.76 629	22.39 630	24.34 628	26.12 631	25.84 630	39.77 635	56.77 638	29.07 635	28.85 637	21.21 631	22.64 632	24.17 631	23.98 635	26.23 634	30.63 637	14.22 626	16.70 629	13.03 625	14.76 630	17.49 623	16.95 627

RAFT-FE	24.76 629	22.39 630	24.34 628	26.12 631	25.84 630	39.77 635	56.77 638	29.07 635	28.85 637	21.21 631	22.64 632	24.17 631	23.98 635	26.23 634	30.63 637	14.22 626	16.70 629	13.03 625	14.76 630	17.49 623	16.95 627

CasAABBNet	24.76 629	22.38 629	24.44 630	26.05 628	25.75 627	39.79 637	56.76 637	29.10 637	28.88 639	21.22 633	22.69 634	24.21 633	23.99 637	26.23 634	30.62 636	14.22 626	16.71 631	13.03 625	14.75 628	17.49 623	16.97 629

FlowAnything	24.80 632	22.39 630	24.71 631	26.07 629	25.75 627	39.80 638	56.70 635	29.12 638	28.95 641	21.38 636	22.83 636	24.22 634	23.96 633	26.24 637	30.65 639	14.23 629	16.78 632	13.04 628	14.84 632	17.49 623	16.93 626

LSM0	26.57 634	22.53 635	25.76 633	30.62 633	52.30 641	39.86 640	56.49 634	29.18 639	28.76 636	21.26 634	22.46 631	24.42 636	23.97 634	26.42 639	30.66 640	14.29 631	16.56 628	13.06 630	14.65 627	17.62 628	20.52 632

Selective-RAFT-Error	24.83 633	22.44 634	24.80 632	26.10 630	25.82 629	39.85 639	56.72 636	29.21 640	29.03 642	21.29 635	22.80 635	24.25 635	24.07 638	26.28 638	30.60 635	14.24 630	16.85 633	13.04 628	14.75 628	17.53 627	17.02 630

RSGM-EC	41.37 639	31.41 639	19.61 623	51.58 637	47.86 639	38.12 633	60.59 640	34.20 641	22.62 633	23.48 637	29.36 640	43.51 641	35.09 640	65.96 641	68.73 641	65.97 641	37.56 641	48.34 638	25.52 635	47.85 638	30.14 636

acva	41.37 639	31.41 639	19.61 623	51.58 637	47.86 639	38.12 633	60.59 640	34.20 641	22.62 633	23.48 637	29.36 640	43.51 641	35.09 640	65.96 641	68.73 641	65.97 641	37.56 641	48.34 638	25.52 635	47.85 638	30.14 636

test_example2	115.17 641	122.38 641	93.45 640	115.38 639	123.53 642	101.24 642	113.11 643	54.67 643	99.94 643	135.50 643	136.43 643	85.67 643	85.40 643	110.44 643	104.91 643	152.17 643	205.21 643	99.17 643	114.27 643	138.55 643	112.04 642

ccccc		297.53 642		372.50 642	377.87 643	200.30 643		217.33 644		202.36 644		213.34 644		312.79 644		409.97 644	354.33 644	255.69 644	227.31 644	431.13 644

Low-res two-view benchmark