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

MonStereo	0.47 129	0.29 11	1.07 20	0.22 14	0.18 84	0.51 154	0.14 18	0.49 80	0.35 13	0.25 48	0.17 13	0.15 17	0.11 2	0.88 283	0.48 255	0.06 1	2.11 558	0.07 1	0.80 566	0.07 2	1.01 471

Wavelet-MonSter	0.42 88	0.34 68	1.38 53	0.23 28	0.17 65	0.43 89	0.14 18	0.28 3	0.35 13	0.23 31	0.21 33	0.15 17	0.16 32	0.92 294	0.66 342	0.06 1	1.21 476	0.07 1	0.45 511	0.06 1	0.95 460

Monster-pub-eth3d	0.47 129	0.29 11	1.07 20	0.22 14	0.18 84	0.51 154	0.14 18	0.49 80	0.35 13	0.25 48	0.18 15	0.15 17	0.11 2	0.87 276	0.47 249	0.06 1	2.11 558	0.07 1	0.81 568	0.07 2	1.01 471

3w_stereo	0.44 109	0.29 11	1.53 75	0.23 28	0.20 133	0.37 45	0.22 136	0.53 111	0.41 53	0.25 48	0.21 33	0.13 1	0.22 109	0.90 287	0.24 45	0.06 1	1.52 523	0.07 1	0.44 509	0.08 24	0.83 430

2w_stereo	0.35 32	0.30 25	0.99 12	0.23 28	0.13 13	0.41 71	0.20 89	0.54 122	0.37 25	0.28 83	0.23 57	0.13 1	0.23 127	0.69 218	0.24 45	0.06 1	1.07 460	0.07 1	0.19 352	0.07 2	0.64 362

MonSter	0.47 129	0.29 11	1.07 20	0.22 14	0.18 84	0.51 154	0.14 18	0.49 80	0.35 13	0.26 66	0.18 15	0.15 17	0.11 2	0.88 283	0.47 249	0.06 1	2.11 558	0.07 1	0.81 568	0.07 2	1.01 471

OmniDepth	0.26 4	0.63 245	1.36 49	0.23 28	0.10 1	0.38 55	0.15 32	0.35 9	0.37 25	0.17 3	0.13 5	0.23 81	0.19 74	0.32 25	0.23 34	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 8	0.10 59	0.07 1

AdaDepth	0.36 42	0.43 144	1.65 88	0.26 70	0.22 160	0.46 112	0.16 43	0.31 5	0.53 143	0.21 18	0.20 25	0.14 9	0.18 58	0.37 53	0.21 10	0.07 7	0.67 408	0.08 39	0.24 396	0.10 59	0.74 399

2.25w	0.42 88	0.30 25	1.12 25	0.22 14	0.15 32	0.36 40	0.13 9	0.45 54	0.37 25	0.26 66	0.27 84	0.14 9	0.19 74	0.91 289	0.36 182	0.07 7	1.38 503	0.07 1	0.67 555	0.07 2	0.91 447

2.5w	0.40 75	0.31 32	1.07 20	0.23 28	0.16 43	0.39 60	0.19 75	0.50 96	0.39 44	0.23 31	0.23 57	0.13 1	0.17 38	0.73 238	0.24 45	0.07 7	1.53 524	0.07 1	0.46 516	0.07 2	0.92 451

2.75w_new	0.46 122	0.32 46	1.39 56	0.21 5	0.19 117	0.40 65	0.18 67	0.51 103	0.39 44	0.27 76	0.21 33	0.13 1	0.20 91	1.10 328	0.44 233	0.07 7	1.58 527	0.07 1	0.61 551	0.07 2	0.82 429

3.25w_new	0.39 63	0.30 25	1.27 40	0.21 5	0.22 160	0.37 45	0.14 18	0.46 62	0.38 34	0.25 48	0.21 33	0.16 32	0.19 74	0.71 230	0.23 34	0.07 7	1.41 508	0.07 1	0.35 478	0.07 2	0.80 419

3.25w	0.39 63	0.30 25	1.27 40	0.21 5	0.22 160	0.37 45	0.14 18	0.46 62	0.38 34	0.25 48	0.21 33	0.16 32	0.19 74	0.71 230	0.23 34	0.07 7	1.41 508	0.07 1	0.35 478	0.07 2	0.80 419

3.5w_stereo	0.34 24	0.33 58	1.17 31	0.21 5	0.15 32	0.40 65	0.14 18	0.46 62	0.36 22	0.23 31	0.25 69	0.15 17	0.19 74	0.80 264	0.24 45	0.07 7	1.02 456	0.07 1	0.07 35	0.07 2	0.52 309

1w_stereo	0.35 32	0.28 7	0.86 3	0.24 40	0.17 65	0.44 98	0.22 136	0.60 165	0.43 66	0.27 76	0.30 104	0.14 9	0.26 166	0.61 181	0.25 62	0.07 7	0.79 425	0.07 1	0.06 8	0.08 24	0.79 415

monsterstereo	0.40 75	0.43 144	1.07 20	0.26 70	0.27 241	0.39 60	0.14 18	0.55 132	0.37 25	0.28 83	0.27 84	0.14 9	0.13 12	0.67 209	0.44 233	0.07 7	1.12 467	0.07 1	0.81 568	0.08 24	0.53 315

fffft	0.36 42	0.70 276	1.51 73	0.25 53	0.15 32	0.42 84	0.24 201	0.46 62	0.42 60	0.22 26	0.19 20	0.20 61	0.16 32	0.47 102	0.69 352	0.07 7	0.09 100	0.10 150	0.08 58	0.30 402	0.45 273
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 42	0.83 328	1.48 70	0.26 70	0.15 32	0.46 112	0.22 136	0.40 27	0.43 66	0.23 31	0.24 61	0.21 69	0.18 58	0.47 102	0.59 308	0.07 7	0.07 10	0.10 150	0.08 58	0.24 314	0.42 244

Monster-pub-mixall	0.50 161	0.35 78	0.98 11	0.22 14	0.13 13	0.34 30	0.12 4	0.38 20	0.28 2	0.39 136	0.19 20	0.16 32	0.12 5	1.05 315	0.41 213	0.08 19	3.28 592	0.07 1	0.73 563	0.08 24	0.55 327

qwe	0.41 80	0.29 11	1.29 44	0.22 14	0.22 160	0.41 71	0.15 32	0.49 80	0.38 34	0.28 83	0.23 57	0.14 9	0.15 21	0.94 296	0.24 45	0.08 19	1.47 517	0.07 1	0.25 405	0.08 24	0.76 402

3.75w	0.33 19	0.27 3	1.02 15	0.22 14	0.21 147	0.44 98	0.16 43	0.47 71	0.33 9	0.25 48	0.21 33	0.13 1	0.18 58	0.54 152	0.24 45	0.08 19	1.14 469	0.07 1	0.08 58	0.07 2	0.56 329

IGEV	0.36 42	0.34 68	1.03 16	0.21 5	0.24 202	0.42 84	0.16 43	0.38 20	0.41 53	0.37 125	0.22 44	0.14 9	0.12 5	0.63 189	0.40 204	0.08 19	0.73 422	0.08 39	0.53 534	0.09 39	0.52 309

LG-Stereo_L2	0.29 9	0.42 132	0.97 9	0.36 269	0.25 211	0.31 16	0.22 136	0.40 27	0.28 2	0.19 10	0.12 2	0.13 1	0.12 5	0.44 91	0.23 34	0.08 19	0.49 371	0.08 39	0.06 8	0.08 24	0.58 339

LG-Stereo_L1	0.30 12	0.42 132	0.97 9	0.35 250	0.28 256	0.28 8	0.21 115	0.39 22	0.30 5	0.19 10	0.12 2	0.13 1	0.12 5	0.45 93	0.22 17	0.08 19	0.71 419	0.08 39	0.06 8	0.08 24	0.51 302

MLG-Stereo_test1	0.36 42	0.45 165	1.50 72	0.24 40	0.35 329	0.45 104	0.13 9	0.36 12	0.51 119	0.20 13	0.10 1	0.18 51	0.12 5	0.33 30	0.18 2	0.08 19	1.36 500	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.47 280

MLG-Stereo	0.38 58	0.43 144	1.46 66	0.24 40	0.42 382	0.44 98	0.13 9	0.42 36	0.51 119	0.27 76	0.14 6	0.17 41	0.13 12	0.35 46	0.18 2	0.08 19	1.45 516	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.47 280

MM-Stereo_test2	0.65 315	0.43 144	2.54 333	0.62 449	0.18 84	0.50 146	0.25 227	0.49 80	0.47 91	0.36 122	0.26 78	0.24 92	0.23 127	0.40 68	0.38 197	0.08 19	2.33 574	0.09 88	0.10 126	0.38 473	2.66 571

HART	0.75 394	0.75 304	2.22 208	0.94 503	1.59 557	0.30 13	0.19 75	0.72 226	0.85 456	0.30 97	0.52 259	0.39 194	0.16 32	0.81 268	0.43 227	0.08 19	2.61 583	0.10 150	0.07 35	0.36 457	1.61 530

Reg-Stereo(zero)	0.66 335	0.26 1	2.13 189	0.25 53	1.15 532	0.99 505	0.97 543	0.57 145	0.81 428	0.52 247	0.46 206	0.54 297	0.59 433	0.47 102	1.14 453	0.08 19	0.88 440	0.08 39	0.36 488	0.12 86	0.80 419

HI	0.47 129	0.82 326	2.49 316	0.29 121	0.22 160	0.45 104	0.20 89	0.59 158	0.43 66	0.59 331	0.59 334	0.65 356	0.45 353	0.48 115	0.40 204	0.08 19	0.09 100	0.10 150	0.11 174	0.24 314	0.20 89

CoSv	0.47 129	0.82 326	2.49 316	0.29 121	0.22 160	0.45 104	0.20 89	0.59 158	0.43 66	0.59 331	0.59 334	0.65 356	0.45 353	0.48 115	0.40 204	0.08 19	0.09 100	0.10 150	0.11 174	0.24 314	0.20 89

DEFOM-Stereo	0.26 4	0.61 236	1.22 35	0.24 40	0.14 23	0.49 136	0.18 67	0.31 5	0.31 6	0.20 13	0.18 15	0.15 17	0.14 14	0.42 85	0.19 5	0.08 19	0.06 2	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.16 57

mms	0.39 63	0.63 245	1.31 47	0.34 227	0.65 456	0.32 21	0.22 136	0.39 22	0.39 44	0.27 76	0.31 115	0.23 81	0.17 38	0.57 161	0.22 17	0.08 19	0.21 296	0.10 150	0.08 58	0.24 314	1.16 486

ours_stereo	0.37 52	0.67 255	1.63 86	0.30 141	0.50 403	0.35 36	0.22 136	0.41 31	0.38 34	0.21 18	0.32 127	0.23 81	0.17 38	0.47 102	0.22 17	0.08 19	0.09 100	0.10 150	0.08 58	0.24 314	0.77 406

fffy	0.39 63	0.67 255	1.57 77	0.45 373	0.52 409	0.37 45	0.22 136	0.45 54	0.35 13	0.21 18	0.30 104	0.26 112	0.20 91	0.45 93	0.24 45	0.08 19	0.29 330	0.10 150	0.08 58	0.25 336	0.77 406

WCG-NET	0.41 80	0.80 320	1.77 99	0.25 53	0.13 13	0.43 89	0.24 201	0.42 36	0.59 194	0.38 131	0.41 180	0.26 112	0.24 134	0.37 53	0.24 45	0.08 19	0.81 432	0.08 39	0.07 35	0.26 356	0.31 170

IGEV-Stereo++	0.58 225	0.29 11	1.66 90	0.37 282	0.53 416	0.47 125	0.13 9	0.54 122	0.37 25	1.02 506	0.25 69	0.17 41	0.22 109	1.04 312	0.27 87	0.08 19	1.98 552	0.08 39	0.06 8	0.17 183	1.92 541

WCG-NET（raft）	0.44 109	0.97 379	1.78 101	0.24 40	0.17 65	0.43 89	0.24 201	0.42 36	0.52 131	0.38 131	0.35 146	0.46 252	0.25 154	0.41 77	0.26 77	0.08 19	1.08 461	0.08 39	0.08 58	0.27 370	0.40 230

MIM_Stereo	0.55 202	0.92 369	2.65 381	0.32 180	1.09 524	0.51 154	0.19 75	0.67 200	0.52 131	0.48 190	0.54 286	0.43 216	0.27 181	0.57 161	0.30 118	0.08 19	0.17 257	0.11 218	0.10 126	0.28 383	0.80 419

LoS_RVC	0.34 24	0.38 107	1.96 143	0.27 86	0.35 329	0.43 89	0.22 136	0.43 41	0.34 11	0.24 41	0.34 139	0.23 81	0.28 197	0.34 36	0.22 17	0.08 19	0.07 10	0.07 1	0.05 1	0.10 59	0.35 196

RAFT_CTSACE	0.58 225	1.16 425	2.76 430	0.36 269	0.29 264	0.54 195	0.29 304	0.69 208	0.51 119	0.51 237	0.75 451	0.67 368	0.37 266	0.63 189	0.47 249	0.08 19	0.49 371	0.11 218	0.10 126	0.41 496	0.32 177

test_4	0.47 129	0.80 320	2.15 191	0.36 269	0.29 264	0.59 272	0.28 276	0.50 96	0.42 60	0.43 159	0.76 454	0.39 194	0.22 109	0.73 238	0.49 265	0.08 19	0.18 266	0.11 218	0.15 281	0.29 393	0.27 140

test-3	0.58 225	0.43 144	2.44 273	0.52 412	0.59 432	0.46 112	0.23 175	0.77 246	0.49 101	0.52 247	0.29 95	0.44 231	0.22 109	0.59 169	0.97 416	0.08 19	1.27 487	0.10 150	0.35 478	0.29 393	0.62 351

test_1	0.58 225	0.43 144	2.44 273	0.52 412	0.59 432	0.46 112	0.23 175	0.77 246	0.49 101	0.51 237	0.29 95	0.44 231	0.22 109	0.59 169	0.97 416	0.08 19	1.27 487	0.10 150	0.35 478	0.29 393	0.63 357

test_3	0.59 243	0.44 157	2.44 273	0.53 416	0.59 432	0.48 131	0.30 320	0.79 262	0.52 131	0.51 237	0.30 104	0.45 243	0.22 109	0.59 169	0.97 416	0.08 19	1.25 482	0.11 218	0.35 478	0.30 402	0.62 351

cross-raft	0.47 129	0.34 68	2.17 194	0.70 475	0.84 487	0.50 146	0.35 375	0.74 232	0.43 66	0.44 168	0.45 201	0.63 343	0.25 154	0.37 53	0.27 87	0.08 19	0.14 211	0.10 150	0.23 392	0.11 73	0.27 140

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 225	1.48 507	2.53 328	0.29 121	0.78 479	0.52 174	0.20 89	0.68 205	0.66 254	0.51 237	0.61 351	0.40 203	0.32 240	0.40 68	0.43 227	0.08 19	0.63 404	0.09 88	0.09 89	0.37 465	0.58 339

AFF-stereo	0.57 217	1.51 511	2.59 353	0.33 202	0.23 190	0.51 154	0.21 115	0.69 208	0.68 294	0.49 206	0.63 366	0.49 271	0.34 254	0.50 133	0.37 189	0.08 19	0.54 384	0.10 150	0.10 126	0.40 489	0.60 348

HiDET	0.34 24	0.27 3	1.12 25	0.21 5	0.13 13	0.36 40	0.14 18	0.37 15	0.35 13	0.17 3	0.15 8	0.17 41	0.15 21	0.59 169	0.59 308	0.09 49	0.58 393	0.07 1	0.44 509	0.07 2	0.73 395

LCMNet	0.37 52	0.28 7	1.12 25	0.20 2	0.13 13	0.39 60	0.14 18	0.37 15	0.37 25	0.18 7	0.16 10	0.17 41	0.15 21	0.69 218	0.60 313	0.09 49	0.80 428	0.07 1	0.55 537	0.07 2	0.93 453

VIP-Stereo	0.39 63	0.81 324	1.51 73	0.24 40	0.34 318	0.52 174	0.17 53	0.46 62	0.49 101	0.21 18	0.25 69	0.25 101	0.15 21	0.41 77	0.41 213	0.09 49	0.62 402	0.08 39	0.06 8	0.15 139	0.68 377

252Zero-FE	1.02 498	0.31 32	1.72 96	0.26 70	0.27 241	0.31 16	0.12 4	0.42 36	0.57 175	7.97 599	0.25 69	0.13 1	0.12 5	0.75 244	0.51 272	0.09 49	5.04 602	0.07 1	0.83 571	0.09 39	0.66 367

depthmonostereo	0.38 58	0.68 264	1.59 82	0.48 385	0.14 23	0.41 71	0.19 75	0.52 105	0.42 60	0.26 66	0.29 95	0.31 153	0.29 215	0.64 196	0.33 160	0.09 49	0.10 131	0.09 88	0.08 58	0.10 59	0.50 295

DilatedVolume-Stereo	0.35 32	0.38 107	1.21 32	0.26 70	0.20 133	0.41 71	0.18 67	0.43 41	0.38 34	0.37 125	0.35 146	0.29 139	0.24 134	0.64 196	0.55 291	0.09 49	0.19 272	0.08 39	0.11 174	0.12 86	0.50 295

4.5_new	0.39 63	0.29 11	1.25 38	0.22 14	0.16 43	0.40 65	0.17 53	0.43 41	0.37 25	0.27 76	0.22 44	0.15 17	0.14 14	1.04 312	0.23 34	0.09 49	1.49 518	0.07 1	0.14 257	0.09 39	0.62 351

4.5w-stereo	0.39 63	0.29 11	1.25 38	0.22 14	0.16 43	0.40 65	0.17 53	0.43 41	0.37 25	0.27 76	0.22 44	0.15 17	0.14 14	1.04 312	0.23 34	0.09 49	1.49 518	0.07 1	0.14 257	0.09 39	0.62 351

4w-stereo	0.50 161	0.26 1	1.86 123	0.22 14	0.30 278	0.38 55	0.14 18	0.41 31	0.35 13	0.25 48	0.21 33	0.14 9	0.20 91	1.18 347	0.33 160	0.09 49	1.56 526	0.07 1	0.72 561	0.07 2	1.23 500

monsters	0.39 63	0.39 114	1.04 18	0.24 40	0.32 301	0.42 84	0.13 9	0.49 80	0.35 13	0.27 76	0.21 33	0.14 9	0.15 21	0.60 176	0.43 227	0.09 49	1.09 463	0.07 1	0.70 556	0.07 2	0.65 365

xyz-stereo-finetune2	0.40 75	0.89 354	1.40 57	0.22 14	0.12 5	0.58 252	0.23 175	0.55 132	0.50 112	0.33 109	0.47 212	0.30 145	0.41 310	0.81 268	0.60 313	0.09 49	0.07 10	0.11 218	0.09 89	0.12 86	0.12 18

xyz-stereo-finetune	0.37 52	0.90 360	1.23 36	0.22 14	0.12 5	0.53 184	0.26 244	0.57 145	0.58 183	0.30 97	0.33 131	0.29 139	0.24 134	0.60 176	0.62 325	0.09 49	0.08 46	0.10 150	0.08 58	0.13 103	0.14 35

xyz-stereo	3.06 582	0.44 157	30.74 620	0.24 40	0.12 5	15.34 604	0.24 201	0.56 138	0.49 101	0.62 365	7.90 597	0.64 351	0.49 388	1.44 390	1.05 436	0.09 49	0.07 10	0.34 529	0.08 58	0.13 103	0.19 80

111111	0.39 63	0.28 7	0.93 7	0.33 202	0.42 382	0.43 89	0.13 9	0.48 76	0.39 44	0.24 41	0.31 115	0.18 51	0.17 38	0.43 87	0.23 34	0.09 49	1.32 497	0.08 39	0.06 8	0.25 336	1.00 470

MLG-Stereo_test3	0.31 13	0.44 157	1.03 16	0.48 385	0.40 364	0.36 40	0.13 9	0.39 22	0.46 84	0.28 83	0.19 20	0.17 41	0.12 5	0.25 3	0.18 2	0.09 49	0.53 381	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.45 273

LG-G_1	0.41 80	0.43 144	1.62 84	0.50 404	0.35 329	0.50 146	0.12 4	0.47 71	0.44 75	0.33 109	0.20 25	0.19 57	0.15 21	0.94 296	0.21 10	0.09 49	0.61 397	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.87 441

LG-G	0.41 80	0.43 144	1.62 84	0.50 404	0.35 329	0.50 146	0.12 4	0.47 71	0.44 75	0.33 109	0.20 25	0.19 57	0.15 21	0.94 296	0.21 10	0.09 49	0.61 397	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.87 441

GREAT-IGEV	0.92 471	0.56 218	2.08 168	0.98 509	2.29 580	0.47 125	0.18 67	0.35 9	0.78 399	0.74 446	0.33 131	0.15 17	0.18 58	1.00 305	0.55 291	0.09 49	3.79 595	0.07 1	0.26 413	0.22 291	3.26 583

SCV_C0	0.73 379	0.68 264	2.05 163	1.50 550	0.92 496	0.45 104	0.20 89	0.96 408	0.71 332	0.65 403	0.33 131	0.31 153	0.20 91	1.25 361	0.52 275	0.09 49	1.68 536	0.08 39	0.30 438	0.27 370	1.52 524

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 17	0.40 122	1.21 32	0.35 250	0.16 43	0.29 11	0.16 43	0.59 158	0.56 168	0.20 13	0.20 25	0.17 41	0.26 166	0.40 68	0.38 197	0.09 49	0.08 46	0.08 39	0.25 405	0.12 86	0.43 252

castereo++	0.39 63	0.83 328	1.38 53	0.29 121	0.18 84	0.53 184	0.20 89	0.57 145	0.58 183	0.20 13	0.27 84	0.32 160	0.17 38	0.34 36	0.22 17	0.09 49	0.54 384	0.09 88	0.29 428	0.15 139	0.52 309

castereo	0.34 24	0.48 174	1.00 13	0.25 53	0.29 264	0.41 71	0.27 263	0.76 239	0.49 101	0.23 31	0.30 104	0.24 92	0.31 232	0.29 9	0.29 111	0.09 49	0.20 287	0.09 88	0.31 446	0.12 86	0.44 268

tt45	0.35 32	0.80 320	1.46 66	0.26 70	0.17 65	0.55 209	0.22 136	0.44 48	0.39 44	0.24 41	0.26 78	0.25 101	0.18 58	0.64 196	0.36 182	0.09 49	0.08 46	0.10 150	0.08 58	0.24 314	0.29 152

999	0.35 32	0.74 299	1.38 53	0.27 86	0.18 84	0.50 146	0.23 175	0.40 27	0.41 53	0.21 18	0.33 131	0.23 81	0.18 58	0.74 242	0.37 189	0.09 49	0.08 46	0.09 88	0.08 58	0.26 356	0.26 133

tg	0.45 114	0.83 328	1.85 117	0.29 121	0.16 43	0.57 241	0.18 67	0.60 165	0.56 168	0.37 125	0.44 198	0.38 190	0.24 134	0.48 115	0.28 100	0.09 49	0.30 331	0.11 218	0.11 174	0.44 508	0.77 406

dual_stereo	0.94 480	0.31 32	1.80 104	0.90 497	2.52 583	0.54 195	0.15 32	0.69 208	1.02 517	0.25 48	0.18 15	0.18 51	0.14 14	0.63 189	0.35 179	0.09 49	3.76 594	0.07 1	0.47 518	0.07 2	4.59 599

Occ-G	0.68 348	0.54 206	2.08 168	0.99 514	0.74 469	0.38 55	0.25 227	0.46 62	0.78 399	0.40 141	0.36 150	0.46 252	0.22 109	0.90 287	0.70 354	0.09 49	1.53 524	0.09 88	0.16 303	0.31 412	2.06 549

RSM++	0.48 142	0.52 199	1.27 40	1.62 554	1.27 540	0.39 60	0.20 89	0.49 80	0.56 168	0.22 26	0.25 69	0.24 92	0.17 38	0.39 61	0.23 34	0.09 49	0.11 160	0.09 88	0.35 478	0.29 393	0.80 419

RSM	0.47 129	0.51 195	1.36 49	1.37 539	1.04 515	0.37 45	0.21 115	0.52 105	0.55 160	0.23 31	0.28 90	0.28 131	0.17 38	0.40 68	0.22 17	0.09 49	0.24 308	0.09 88	0.35 478	0.24 314	0.80 419

RAFT-Stereo-weight	0.46 122	0.37 97	1.60 83	0.29 121	0.51 406	0.57 241	0.22 136	0.84 306	0.67 267	0.48 190	0.38 163	0.36 179	0.17 38	0.39 61	0.27 87	0.09 49	1.28 489	0.09 88	0.07 35	0.09 39	0.41 239

MoCha-V2	0.74 383	0.78 314	2.18 197	1.01 515	1.55 553	0.36 40	0.19 75	0.61 171	0.49 101	0.33 109	0.34 139	0.30 145	0.27 181	1.56 408	0.47 249	0.09 49	1.94 549	0.08 39	0.37 490	0.18 208	1.62 531

MyStereo07	0.56 210	0.68 264	2.42 260	0.30 141	0.41 370	0.61 307	0.31 331	0.58 149	0.72 341	1.17 524	0.26 78	0.20 61	0.27 181	1.28 367	0.28 100	0.09 49	0.59 395	0.12 275	0.21 375	0.16 160	0.48 287

MyStereo06	0.70 362	0.72 286	3.51 525	0.31 159	0.25 211	0.60 287	0.30 320	0.90 366	0.67 267	1.48 557	0.53 266	0.84 457	0.57 422	0.60 176	1.11 448	0.09 49	0.55 387	0.12 275	0.20 363	0.16 160	0.56 329

MyStereo05	0.57 217	0.72 286	2.72 417	0.31 159	0.25 211	0.60 287	0.30 320	0.87 340	0.82 434	0.54 262	0.37 156	0.53 290	0.42 323	0.63 189	0.73 368	0.09 49	0.55 387	0.12 275	0.20 363	0.16 160	0.56 329

MyStereo04	0.57 217	0.68 264	2.66 385	0.30 141	0.41 370	0.61 307	0.31 331	0.88 348	0.80 420	0.48 190	0.37 156	0.54 297	0.42 323	0.61 181	0.71 360	0.09 49	0.59 395	0.12 275	0.21 375	0.16 160	0.48 287

AE-Stereo	0.71 366	0.32 46	2.44 273	0.44 366	0.50 403	0.58 252	0.23 175	1.08 503	0.67 267	0.67 412	0.51 250	0.47 261	0.24 134	0.63 189	0.32 147	0.09 49	2.15 566	0.11 218	0.45 511	0.22 291	2.01 545

ff7	0.65 315	0.58 222	2.09 172	0.39 320	0.60 437	0.56 218	0.23 175	0.49 80	0.62 217	1.00 501	0.24 61	0.20 61	0.24 134	0.71 230	0.24 45	0.09 49	2.09 554	0.10 150	0.18 334	0.24 314	2.22 561

ffff	0.65 315	0.58 222	2.09 172	0.39 320	0.60 437	0.56 218	0.23 175	0.49 80	0.62 217	1.00 501	0.24 61	0.20 61	0.24 134	0.71 230	0.24 45	0.09 49	2.09 554	0.10 150	0.18 334	0.24 314	2.22 561

11t	0.65 315	0.58 222	2.09 172	0.39 320	0.60 437	0.56 218	0.23 175	0.49 80	0.62 217	1.00 501	0.24 61	0.20 61	0.24 134	0.71 230	0.24 45	0.09 49	2.09 554	0.10 150	0.18 334	0.24 314	2.22 561

MSKI-zero shot	0.70 362	0.44 157	2.62 370	1.47 546	0.75 471	0.56 218	0.20 89	0.80 268	0.45 81	0.60 342	0.52 259	0.44 231	0.17 38	0.70 222	0.26 77	0.09 49	2.87 588	0.09 88	0.32 455	0.14 127	0.50 295

AEACV	0.89 458	0.29 11	1.84 112	2.50 583	1.68 561	0.53 184	0.21 115	1.01 453	0.42 60	0.68 418	0.31 115	0.22 72	0.39 291	1.63 425	0.25 62	0.09 49	2.60 581	0.09 88	0.54 536	0.23 307	2.27 566

GCAP-Stereo	0.59 243	1.35 476	2.44 273	0.49 398	1.02 512	0.52 174	0.14 18	0.53 111	0.54 149	0.44 168	0.50 246	0.30 145	0.22 109	0.68 214	0.41 213	0.09 49	1.30 494	0.09 88	0.07 35	0.23 307	0.54 320

HH	0.79 413	0.52 199	2.72 417	1.45 543	0.80 481	0.91 494	0.23 175	0.76 239	0.76 381	0.64 387	0.55 297	0.87 472	0.41 310	0.94 296	0.45 239	0.09 49	1.20 473	0.10 150	0.09 89	0.16 160	2.16 554

HanStereo	0.79 413	0.52 199	2.72 417	1.45 543	0.80 481	0.91 494	0.23 175	0.76 239	0.76 381	0.64 387	0.55 297	0.87 472	0.41 310	0.94 296	0.45 239	0.09 49	1.20 473	0.10 150	0.09 89	0.16 160	2.16 554

4D-IteraStereo	0.62 282	1.29 460	3.04 479	0.27 86	0.30 278	0.46 112	0.26 244	0.54 122	0.51 119	0.41 143	0.31 115	0.39 194	0.19 74	0.53 146	0.65 339	0.09 49	0.47 367	0.12 275	0.11 174	0.21 274	2.14 553

anonymousdsp	0.86 442	0.59 229	2.65 381	1.33 535	1.25 537	0.56 218	0.23 175	0.54 122	0.71 332	1.13 519	0.25 69	0.22 72	0.24 134	1.24 357	0.24 45	0.09 49	2.34 575	0.10 150	0.18 334	0.25 336	3.12 580

CES	0.33 19	0.32 46	1.46 66	0.25 53	0.50 403	0.40 65	0.20 89	0.48 76	0.48 96	0.22 26	0.29 95	0.26 112	0.19 74	0.35 46	0.22 17	0.09 49	0.07 10	0.08 39	0.05 1	0.16 160	0.54 320

Selective-IGEV	0.57 217	0.42 132	1.87 125	1.67 558	1.33 541	0.36 40	0.20 89	0.61 171	0.71 332	0.22 26	0.31 115	0.22 72	0.19 74	0.52 138	0.36 182	0.09 49	0.97 446	0.09 88	0.15 281	0.20 262	0.85 436

DCRE	0.76 399	0.80 320	2.31 228	1.05 516	1.18 533	0.63 343	0.26 244	1.03 469	0.59 194	0.52 247	2.12 559	0.44 231	0.27 181	0.41 77	0.53 282	0.09 49	1.02 456	0.10 150	0.32 455	0.16 160	1.47 522

ProNet	0.46 122	0.60 230	1.85 117	0.35 250	0.67 458	0.49 136	0.25 227	0.53 111	0.57 175	0.21 18	0.24 61	0.22 72	0.20 91	0.52 138	0.22 17	0.09 49	0.47 367	0.10 150	0.09 89	0.23 307	1.33 508

MC-Stereo	0.58 225	0.37 97	2.00 149	0.88 494	0.64 453	0.54 195	0.19 75	0.46 62	0.39 44	0.58 312	0.39 169	0.27 124	0.27 181	0.71 230	0.32 147	0.09 49	1.20 473	0.09 88	0.16 303	0.22 291	1.92 541

RCA-Stereo	0.45 114	0.38 107	1.80 104	0.27 86	0.25 211	0.58 252	0.23 175	0.84 306	0.66 254	0.42 151	0.44 198	0.28 131	0.35 256	0.31 15	0.21 10	0.09 49	1.01 451	0.09 88	0.07 35	0.21 274	0.53 315

ccc-4	0.65 315	0.58 222	2.09 172	0.39 320	0.60 437	0.56 218	0.23 175	0.49 80	0.62 217	1.00 501	0.24 61	0.20 61	0.24 134	0.71 230	0.24 45	0.09 49	2.09 554	0.10 150	0.18 334	0.24 314	2.22 561

raft_robust	0.68 348	1.24 449	2.42 260	0.30 141	0.57 427	0.53 184	0.25 227	0.95 405	0.79 412	0.49 206	0.46 206	1.12 529	0.74 482	1.50 399	0.61 322	0.09 49	0.62 402	0.10 150	0.30 438	0.26 356	0.30 161

RAFT+CT+SA	0.60 253	1.25 452	2.49 316	0.38 302	0.75 471	0.55 209	0.34 365	0.83 297	0.68 294	0.39 136	0.55 297	0.44 231	0.29 215	0.75 244	0.28 100	0.09 49	0.24 308	0.11 218	0.51 531	0.30 402	0.74 399

IGEV-Stereo	0.86 442	0.60 230	2.65 381	1.35 537	1.25 537	0.56 218	0.23 175	0.54 122	0.71 332	1.14 520	0.25 69	0.22 72	0.24 134	1.24 357	0.24 45	0.09 49	2.34 575	0.10 150	0.18 334	0.25 336	3.13 581
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.31 13	0.30 25	1.80 104	0.29 121	0.12 5	0.41 71	0.20 89	0.39 22	0.42 60	0.26 66	0.31 115	0.25 101	0.19 74	0.36 50	0.26 77	0.09 49	0.11 160	0.12 275	0.10 126	0.13 103	0.15 44

IPLG	0.74 383	1.09 403	2.87 453	0.36 269	0.21 147	1.63 551	0.60 489	1.39 548	0.63 229	1.39 548	0.51 250	0.40 203	0.86 504	1.40 380	0.37 189	0.09 49	0.07 10	0.14 372	0.12 212	0.34 437	0.23 112

GMOStereo	0.58 225	0.89 354	2.46 299	0.29 121	0.99 505	0.51 154	0.32 342	0.58 149	0.46 84	0.58 312	0.48 220	0.54 297	0.27 181	0.31 15	0.25 62	0.09 49	1.64 530	0.13 336	0.11 174	0.34 437	0.42 244

error version	0.58 225	0.89 354	2.46 299	0.29 121	0.99 505	0.51 154	0.32 342	0.58 149	0.46 84	0.58 312	0.48 220	0.54 297	0.27 181	0.31 15	0.25 62	0.09 49	1.64 530	0.13 336	0.11 174	0.34 437	0.42 244

test-v	0.58 225	0.89 354	2.46 299	0.29 121	0.99 505	0.51 154	0.32 342	0.58 149	0.46 84	0.58 312	0.48 220	0.54 297	0.27 181	0.31 15	0.25 62	0.09 49	1.64 530	0.13 336	0.11 174	0.34 437	0.42 244

test-2	0.58 225	0.89 354	2.46 299	0.29 121	0.99 505	0.51 154	0.32 342	0.58 149	0.46 84	0.58 312	0.48 220	0.54 297	0.27 181	0.31 15	0.25 62	0.09 49	1.64 530	0.13 336	0.11 174	0.34 437	0.42 244

iRaftStereo_RVC	0.47 129	0.84 333	1.91 132	0.29 121	0.15 32	0.53 184	0.20 89	0.58 149	0.50 112	0.37 125	0.43 186	0.42 215	0.23 127	0.38 57	0.28 100	0.09 49	0.70 416	0.12 275	0.11 174	0.43 504	0.77 406

CREStereo++_RVC	0.38 58	0.37 97	2.47 304	0.25 53	0.16 43	0.54 195	0.15 32	0.42 36	0.57 175	0.37 125	0.52 259	0.24 92	0.19 74	0.31 15	0.27 87	0.09 49	0.06 2	0.08 39	0.30 438	0.09 39	0.22 103
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
EAI-Stereo	1.16 520	0.29 11	1.94 138	0.55 425	0.97 504	1.96 564	7.94 601	1.34 544	1.03 519	1.01 505	1.48 544	0.51 280	0.66 462	0.65 203	1.42 485	0.09 49	0.23 306	0.09 88	0.53 534	0.13 103	0.49 293

CFNet-RSSM	0.44 109	0.36 84	2.38 240	0.28 102	0.43 386	0.53 184	0.20 89	0.86 331	0.52 131	0.44 168	0.36 150	0.53 290	0.26 166	0.40 68	0.27 87	0.09 49	0.08 46	0.09 88	0.38 494	0.10 59	0.22 103

Gwc-CoAtRS	0.41 80	0.37 97	2.06 165	0.28 102	0.41 370	0.48 131	0.19 75	0.64 189	0.49 101	0.45 172	0.39 169	0.57 317	0.26 166	0.37 53	0.28 100	0.09 49	0.19 272	0.09 88	0.31 446	0.11 73	0.25 125

HITNet	0.55 202	1.28 458	2.73 422	0.35 250	0.14 23	0.56 218	0.23 175	0.89 357	0.62 217	0.52 247	0.51 250	0.49 271	0.38 276	0.52 138	0.60 313	0.09 49	0.07 10	0.10 150	0.08 58	0.25 336	0.61 349
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
FE-Mocha	0.61 261	0.36 84	1.84 112	1.06 517	0.34 318	0.43 89	0.17 53	0.72 226	0.55 160	0.45 172	0.50 246	0.58 321	0.45 353	2.35 524	1.18 458	0.10 117	0.40 354	0.11 218	0.21 375	0.13 103	0.31 170

IGEV-FE	0.91 468	0.39 114	3.80 542	0.42 348	1.95 571	0.56 218	0.64 500	0.84 306	0.55 160	1.45 553	0.53 266	0.79 432	0.42 323	0.57 161	1.13 451	0.10 117	0.49 371	0.10 150	0.34 474	0.19 239	2.97 577

Zero-FE251	0.76 399	0.35 78	2.10 179	0.30 141	0.25 211	0.44 98	0.16 43	0.45 54	0.36 22	5.93 597	0.20 25	0.22 72	0.19 74	0.52 138	1.06 439	0.10 117	0.71 419	0.08 39	0.06 8	0.09 39	1.56 525

DA	0.89 458	0.42 132	2.01 151	1.10 521	1.65 559	0.88 486	0.22 136	0.63 183	0.92 486	0.41 143	0.70 419	0.29 139	0.27 181	1.52 402	0.40 204	0.10 117	2.35 577	0.09 88	0.07 35	0.11 73	3.60 588

GGEV	0.89 458	0.42 132	2.01 151	1.10 521	1.65 559	0.88 486	0.22 136	0.63 183	0.92 486	0.41 143	0.70 419	0.29 139	0.27 181	1.52 402	0.40 204	0.10 117	2.35 577	0.09 88	0.07 35	0.11 73	3.60 588

asda	0.41 80	0.31 32	1.23 36	0.22 14	0.17 65	0.43 89	0.16 43	0.46 62	0.38 34	0.25 48	0.20 25	0.15 17	0.20 91	0.99 304	0.23 34	0.10 117	1.49 518	0.07 1	0.23 392	0.08 24	0.88 443

asd	0.36 42	0.28 7	1.21 32	0.23 28	0.19 117	0.41 71	0.14 18	0.37 15	0.34 11	0.26 66	0.21 33	0.15 17	0.19 74	0.91 289	0.20 7	0.10 117	1.14 469	0.07 1	0.08 58	0.08 24	0.71 389

4.25_new	0.43 93	0.29 11	1.40 57	0.23 28	0.19 117	0.41 71	0.17 53	0.44 48	0.38 34	0.34 116	0.22 44	0.15 17	0.18 58	1.06 316	0.30 118	0.10 117	1.44 512	0.07 1	0.32 455	0.07 2	0.93 453

4.5w_new	0.43 93	0.29 11	1.40 57	0.23 28	0.19 117	0.41 71	0.17 53	0.44 48	0.38 34	0.34 116	0.22 44	0.15 17	0.18 58	1.06 316	0.30 118	0.10 117	1.44 512	0.07 1	0.32 455	0.07 2	0.93 453

4.25w-stereo	0.43 93	0.29 11	1.40 57	0.23 28	0.19 117	0.41 71	0.17 53	0.44 48	0.38 34	0.34 116	0.22 44	0.15 17	0.18 58	1.06 316	0.30 118	0.10 117	1.44 512	0.07 1	0.32 455	0.07 2	0.93 453

DFGA-Net	0.61 261	1.55 514	2.59 353	0.32 180	0.26 228	0.54 195	0.22 136	0.67 200	0.63 229	0.50 225	0.52 259	0.35 177	0.28 197	1.84 467	0.99 427	0.10 117	0.08 46	0.12 275	0.12 212	0.38 473	0.18 74

LGtest1	0.26 4	0.43 144	0.82 2	0.23 28	0.21 147	0.31 16	0.11 2	0.36 12	0.43 66	0.24 41	0.18 15	0.16 32	0.14 14	0.30 11	0.28 100	0.10 117	0.16 244	0.08 39	0.06 8	0.10 59	0.42 244

LG-Stereo	0.36 42	0.61 236	1.37 52	0.26 70	0.37 347	0.43 89	0.20 89	0.55 132	0.44 75	0.25 48	0.30 104	0.50 275	0.17 38	0.30 11	0.37 189	0.10 117	0.18 266	0.11 218	0.10 126	0.24 314	0.43 252

MM-Stereo_test3	0.59 243	0.85 338	2.28 220	0.53 416	0.31 288	0.45 104	0.30 320	0.78 253	0.76 381	0.33 109	0.43 186	0.32 160	0.23 127	0.61 181	0.54 288	0.10 117	1.65 534	0.10 150	0.08 58	0.42 499	0.68 377

MM-Stereo_test1	0.63 296	0.64 249	2.51 322	0.54 423	0.37 347	0.44 98	0.28 276	0.68 205	0.59 194	0.43 159	0.33 131	0.26 112	0.25 154	0.89 286	0.52 275	0.10 117	1.84 541	0.10 150	0.09 89	0.41 496	1.40 517

FoundationStereo	0.61 261	0.37 97	0.91 6	1.96 574	2.40 581	0.20 3	0.16 43	0.26 1	0.86 463	0.16 1	0.12 2	0.19 57	0.17 38	0.58 168	0.32 147	0.10 117	2.98 591	0.08 39	0.06 8	0.07 2	0.20 89

GIP-stereo	0.61 261	0.68 264	1.05 19	0.95 506	1.46 550	0.42 84	0.17 53	0.69 208	0.49 101	0.19 10	0.24 61	0.23 81	0.18 58	0.95 302	0.59 308	0.10 117	1.33 498	0.08 39	0.06 8	0.18 208	2.21 560

PAM_32	0.95 483	0.43 144	2.68 400	0.64 456	1.10 528	1.78 558	1.16 561	1.12 515	0.96 504	1.07 512	0.90 492	1.38 547	0.76 490	0.78 256	1.11 448	0.10 117	1.29 491	0.10 150	0.50 526	0.16 160	0.98 468

PAM	0.91 468	0.43 144	2.67 393	0.77 483	0.89 492	1.81 559	1.22 566	1.13 519	0.78 399	1.16 523	0.91 494	1.39 548	0.68 466	0.76 247	1.06 439	0.10 117	0.98 448	0.10 150	0.50 526	0.14 127	0.66 367

UGAM-zero	0.97 490	0.44 157	2.48 310	0.33 202	0.86 488	1.26 533	0.76 523	1.05 483	0.52 131	0.93 495	0.45 201	1.32 544	0.81 494	2.08 503	0.49 265	0.10 117	0.52 379	0.09 88	0.47 518	0.11 73	4.43 597

GCAP-BAT	0.78 409	0.38 107	2.37 237	0.98 509	0.60 437	0.77 446	0.22 136	1.13 519	0.51 119	0.80 466	0.90 492	0.81 444	0.25 154	0.77 249	0.88 405	0.10 117	1.94 549	0.09 88	0.50 526	0.17 183	1.35 511

RAStereo	0.33 19	0.81 324	2.22 208	0.27 86	0.18 84	0.25 6	0.20 89	0.45 54	0.38 34	0.21 18	0.26 78	0.20 61	0.16 32	0.26 4	0.26 77	0.10 117	0.08 46	0.10 150	0.08 58	0.13 103	0.09 4

Pointernet	0.37 52	0.31 32	1.91 132	0.25 53	0.37 347	0.47 125	0.15 32	0.67 200	0.52 131	0.23 31	0.30 104	0.28 131	0.20 91	0.32 25	0.23 34	0.10 117	0.24 308	0.07 1	0.13 234	0.10 59	0.51 302

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 422	0.78 314	3.67 535	0.35 250	0.81 483	1.25 532	0.88 535	1.13 519	0.58 183	0.84 480	0.52 259	1.24 538	0.64 452	0.77 249	0.70 354	0.10 117	0.53 381	0.11 218	0.45 511	0.29 393	0.81 426

U	3.41 586	0.37 97	1.27 40	0.27 86	13.75 604	19.65 611	0.15 32	0.43 41	0.33 9	0.18 7	0.19 20	0.27 124	0.15 21	0.23 2	0.19 5	0.10 117	0.06 2	17.75 614	12.73 607	0.11 73	0.10 8

IGEV-Stereo+	0.48 142	0.32 46	1.43 62	0.26 70	0.46 398	0.30 13	0.13 9	0.32 7	0.57 175	0.80 466	0.24 61	0.19 57	0.19 74	0.57 161	0.46 244	0.10 117	1.36 500	0.08 39	0.22 387	0.46 515	1.04 477

AIO-Stereo	0.64 306	0.60 230	1.63 86	1.31 533	1.45 547	0.38 55	0.20 89	0.55 132	0.83 441	0.31 100	0.31 115	0.23 81	0.15 21	0.39 61	0.63 332	0.10 117	1.25 482	0.09 88	0.41 504	0.21 274	1.73 536

gcap-zeroshot	0.52 175	0.86 343	2.38 240	0.32 180	0.60 437	0.70 405	0.20 89	0.78 253	0.58 183	0.44 168	0.36 150	0.81 444	0.24 134	0.53 146	0.30 118	0.10 117	0.35 340	0.09 88	0.31 446	0.09 39	0.40 230

testlalala2	0.48 142	0.34 68	2.53 328	0.65 459	0.56 422	0.57 241	0.20 89	0.84 306	0.63 229	0.42 151	0.54 286	0.45 243	0.21 101	0.30 11	0.26 77	0.10 117	0.13 194	0.09 88	0.29 428	0.12 86	0.31 170

MGS-Stereo	0.35 32	0.48 174	1.99 148	0.26 70	0.14 23	0.41 71	0.22 136	0.41 31	0.48 96	0.24 41	0.51 250	0.25 101	0.18 58	0.33 30	0.22 17	0.10 117	0.08 46	0.09 88	0.08 58	0.47 519	0.10 8

IGEV++	0.74 383	0.70 276	2.05 163	1.11 524	1.09 524	0.32 21	0.21 115	0.75 236	0.43 66	0.30 97	0.30 104	0.22 72	0.27 181	0.98 303	0.31 137	0.10 117	2.50 580	0.08 39	0.15 281	0.27 370	2.70 572

MyStereo8	0.73 379	1.16 425	2.89 455	0.53 416	0.34 318	0.71 411	0.20 89	1.87 570	0.59 194	0.53 256	0.66 393	0.50 275	0.33 246	1.27 366	0.62 325	0.10 117	1.19 472	0.10 150	0.21 375	0.21 274	0.61 349

ACVNet-DCA	0.67 341	0.73 289	2.43 265	0.67 467	0.52 409	0.76 436	0.24 201	0.81 277	0.83 441	0.77 455	0.39 169	0.25 101	0.38 276	0.70 222	0.22 17	0.10 117	2.13 562	0.11 218	0.09 89	0.16 160	1.18 487

xx1	0.71 366	0.73 289	2.43 265	0.67 467	0.52 409	0.76 436	0.24 201	0.85 320	1.05 523	0.77 455	0.39 169	0.46 252	0.37 266	0.70 222	0.22 17	0.10 117	2.13 562	0.12 275	0.41 504	0.16 160	1.18 487

1test111	0.72 376	0.73 289	2.43 265	0.67 467	0.52 409	0.76 436	0.24 201	0.81 277	0.83 441	0.77 455	0.39 169	0.25 101	0.38 276	1.03 310	0.75 375	0.10 117	2.13 562	0.11 218	0.09 89	0.16 160	1.18 487

cc1	0.74 383	0.73 289	2.43 265	0.67 467	0.52 409	0.76 436	0.24 201	0.85 320	1.05 523	0.77 455	0.39 169	0.25 101	0.38 276	0.70 222	0.22 17	0.10 117	2.13 562	0.11 218	0.09 89	0.25 336	2.20 559

IGEVStereo-DCA	0.74 383	0.74 299	2.09 172	0.76 480	0.77 476	0.45 104	0.23 175	0.49 80	0.62 217	0.71 435	0.22 44	0.30 145	0.28 197	1.29 368	1.53 494	0.10 117	1.50 521	0.10 150	0.18 334	0.24 314	2.22 561

rrr	0.84 430	0.74 299	3.40 515	0.76 480	0.77 476	0.45 104	0.28 276	1.23 535	0.84 453	0.71 435	0.22 44	0.30 145	0.28 197	1.29 368	1.53 494	0.10 117	1.50 521	0.10 150	0.29 428	0.24 314	1.75 537

ffm	0.78 409	0.67 255	3.39 510	0.32 180	0.22 160	0.58 252	0.28 276	0.85 320	0.96 504	0.54 262	0.74 444	0.67 368	0.40 298	0.64 196	0.22 17	0.10 117	2.16 567	0.15 401	0.33 469	0.25 336	2.19 556

ff1	1.07 509	0.67 255	3.39 510	0.32 180	0.22 160	0.58 252	0.28 276	0.85 320	0.96 504	0.54 262	0.74 444	0.67 368	0.40 298	2.75 559	3.86 577	0.10 117	2.16 567	0.15 401	0.33 469	0.25 336	2.19 556

tt1	0.74 383	0.73 289	2.34 233	0.67 467	0.63 449	0.75 431	0.24 201	0.85 320	0.96 504	0.81 470	0.38 163	0.26 112	0.35 256	0.64 196	0.22 17	0.10 117	2.16 567	0.11 218	0.09 89	0.25 336	2.19 556

MaDis-Stereo	0.35 32	0.89 354	2.15 191	0.25 53	0.29 264	0.29 11	0.17 53	0.47 71	0.41 53	0.21 18	0.22 44	0.28 131	0.21 101	0.32 25	0.31 137	0.10 117	0.09 100	0.10 150	0.08 58	0.11 73	0.12 18

IGEV_Zeroshot_test	0.91 468	0.39 114	3.80 542	0.42 348	1.95 571	0.56 218	0.64 500	0.84 306	0.55 160	1.45 553	0.53 266	0.79 432	0.42 323	0.57 161	1.13 451	0.10 117	0.49 371	0.10 150	0.34 474	0.19 239	2.97 577

testlalala	0.53 189	0.36 84	2.40 250	0.29 121	0.35 329	0.60 287	0.22 136	1.02 461	0.63 229	0.56 287	0.40 178	0.32 160	0.21 101	0.33 30	0.27 87	0.10 117	1.73 538	0.09 88	0.24 396	0.08 24	0.43 252

RAFT-Test	0.56 210	0.41 128	2.01 151	0.90 497	1.07 521	0.65 372	0.37 386	0.83 297	0.65 246	0.49 206	0.49 234	0.93 488	0.24 134	0.52 138	0.30 118	0.10 117	0.38 347	0.09 88	0.38 494	0.11 73	0.19 80

anonymousdsp2	0.88 450	0.31 32	1.96 143	1.06 517	1.56 554	0.57 241	0.22 136	0.84 306	0.98 511	1.20 531	0.37 156	0.65 356	0.26 166	1.19 350	0.46 244	0.10 117	2.40 579	0.10 150	0.13 234	0.19 239	2.96 576

LoS	0.34 24	0.35 78	1.88 126	0.25 53	0.13 13	0.53 184	0.20 89	0.50 96	0.53 143	0.26 66	0.28 90	0.37 184	0.24 134	0.40 68	0.25 62	0.10 117	0.08 46	0.08 39	0.06 8	0.15 139	0.10 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.90 465	0.31 32	1.90 129	1.60 553	0.95 500	1.14 525	0.42 416	0.85 320	0.43 66	1.74 564	0.21 33	0.27 124	0.17 38	1.56 408	0.30 118	0.10 117	2.60 581	0.10 150	0.09 89	0.10 59	3.10 579

anonymousa	0.74 383	0.60 230	2.58 351	0.96 507	1.33 541	0.61 307	0.26 244	0.69 208	0.56 168	0.55 275	0.84 474	0.82 449	0.46 364	0.56 157	0.61 322	0.10 117	1.11 466	0.12 275	0.98 580	0.14 127	0.97 466

CroCo-Stereo Lap2	0.38 58	0.91 364	2.02 156	0.33 202	0.38 356	0.23 4	0.21 115	0.63 183	0.51 119	0.23 31	0.28 90	0.29 139	0.23 127	0.34 36	0.28 100	0.10 117	0.09 100	0.10 150	0.08 58	0.22 291	0.15 44

TestStereo1	0.59 243	1.21 438	2.63 371	0.40 333	0.60 437	0.56 218	0.34 365	0.82 286	0.73 346	0.45 172	0.63 366	0.36 179	0.42 323	0.66 206	0.42 220	0.10 117	0.32 334	0.12 275	0.10 126	0.34 437	0.52 309

DCANet-4	0.43 93	0.32 46	2.31 228	0.26 70	0.14 23	0.51 154	0.22 136	0.84 306	0.78 399	0.55 275	0.48 220	0.28 131	0.37 266	0.40 68	0.37 189	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.08 24	0.43 252

fff	0.50 161	0.90 360	2.63 371	0.25 53	0.15 32	0.51 154	0.22 136	0.85 320	0.82 434	0.55 275	0.48 220	0.31 153	0.65 455	0.39 61	0.37 189	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.08 24	0.43 252

ADStereo(finetuned)	0.50 161	0.91 364	2.43 265	0.26 70	0.14 23	0.51 154	0.22 136	0.84 306	0.78 399	0.56 287	0.49 234	0.32 160	0.75 486	0.40 68	0.40 204	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.13 103	0.45 273

test_5	0.61 261	1.25 452	2.76 430	0.39 320	0.64 453	0.58 252	0.35 375	0.85 320	0.66 254	0.49 206	0.56 311	0.55 306	0.40 298	0.79 260	0.32 147	0.10 117	0.19 272	0.12 275	0.12 212	0.33 427	0.85 436

SA-5K	0.59 243	1.21 438	2.63 371	0.40 333	0.60 437	0.56 218	0.34 365	0.82 286	0.73 346	0.45 172	0.63 366	0.36 179	0.42 323	0.66 206	0.42 220	0.10 117	0.32 334	0.12 275	0.10 126	0.34 437	0.52 309

Sa-1000	0.61 261	1.07 399	2.71 415	0.32 180	0.61 446	0.61 307	0.31 331	1.00 443	0.76 381	0.53 256	0.83 472	0.43 216	0.33 246	0.69 218	0.30 118	0.10 117	0.52 379	0.13 336	0.28 424	0.29 393	0.29 152

SA	0.61 261	1.14 416	2.79 436	0.32 180	0.63 449	0.57 241	0.30 320	0.97 416	0.78 399	0.43 159	0.63 366	0.39 194	0.46 364	0.70 222	0.31 137	0.10 117	0.44 361	0.13 336	0.32 455	0.31 412	0.51 302

iRaft-Stereo_5w	0.65 315	1.35 476	2.21 206	0.30 141	0.63 449	0.49 136	0.28 276	0.78 253	0.64 239	0.41 143	0.61 351	0.62 339	0.46 364	1.79 456	0.48 255	0.10 117	0.25 317	0.11 218	0.12 212	0.40 489	0.94 457

iRaft-Stereo_20w	1.50 547	0.42 132	4.81 573	2.24 579	2.09 575	1.36 535	1.27 568	1.38 547	0.94 496	2.07 567	0.42 183	0.85 463	0.69 471	0.87 276	1.37 482	0.10 117	4.04 597	0.09 88	0.40 499	0.17 183	4.53 598

MIPNet	0.88 450	1.07 399	2.85 450	0.61 447	0.18 84	1.46 541	1.37 571	1.65 563	0.78 399	1.93 566	0.85 477	0.75 417	1.66 556	0.87 276	0.34 171	0.10 117	0.08 46	0.11 218	0.32 455	0.27 370	0.26 133

IPLGR	0.58 225	0.64 249	3.12 486	0.37 282	0.18 84	0.62 329	0.54 468	1.06 496	0.69 307	0.73 439	0.46 206	0.50 275	0.44 345	1.12 336	0.31 137	0.10 117	0.08 46	0.11 218	0.09 89	0.21 274	0.20 89

CrosDoStereo	0.96 487	0.49 180	2.66 385	0.27 86	0.33 308	0.54 195	3.69 591	0.77 246	0.66 254	0.70 426	1.39 541	0.53 290	1.47 549	1.77 449	3.02 563	0.10 117	0.08 46	0.11 218	0.11 174	0.22 291	0.30 161

LCNet	0.58 225	0.43 144	2.42 260	0.91 501	0.22 160	0.95 502	0.29 304	0.62 175	0.64 239	0.52 247	0.55 297	0.41 210	0.75 486	0.84 272	0.27 87	0.10 117	0.07 10	0.12 275	0.18 334	0.97 561	0.40 230

STrans-v2	0.69 355	0.62 243	2.66 385	0.28 102	0.23 190	0.57 241	0.32 342	1.01 453	0.77 394	0.92 491	0.84 474	0.88 476	0.92 514	1.81 459	1.19 461	0.10 117	0.07 10	0.10 150	0.09 89	0.12 86	0.30 161

TransformOpticalFlow	0.65 315	0.61 236	2.67 393	0.45 373	0.26 228	0.62 329	0.28 276	0.88 348	0.76 381	0.76 453	0.74 444	0.90 482	0.84 499	1.82 462	0.80 390	0.10 117	0.07 10	0.11 218	0.09 89	0.12 86	0.19 80

PSM-AAD	0.67 341	0.29 11	2.41 256	0.37 282	0.23 190	0.86 477	1.15 559	0.62 175	0.66 254	0.64 387	0.71 434	0.67 368	2.90 579	0.65 203	0.32 147	0.10 117	0.08 46	0.17 438	0.15 281	0.14 127	0.34 189

KYRaft	0.52 175	0.35 78	2.40 250	0.34 227	0.21 147	0.75 431	0.43 423	0.62 175	0.63 229	0.64 387	0.92 495	0.53 290	0.72 475	0.60 176	0.26 77	0.10 117	0.07 10	0.12 275	0.14 257	0.13 103	0.54 320

ASMatch	0.61 261	0.47 171	2.72 417	0.91 501	0.36 341	0.56 218	0.24 201	0.54 122	0.67 267	0.48 190	1.20 527	0.47 261	0.65 455	1.33 373	0.93 410	0.10 117	0.08 46	0.11 218	0.11 174	0.10 59	0.17 65

DeepStereo_LL	0.96 487	0.49 180	2.66 385	0.27 86	0.33 308	0.54 195	3.69 591	0.77 246	0.66 254	0.70 426	1.39 541	0.53 290	1.47 549	1.77 449	3.02 563	0.10 117	0.08 46	0.11 218	0.11 174	0.22 291	0.30 161

DEmStereo	0.69 355	0.40 122	2.42 260	0.42 348	0.18 84	0.66 385	0.88 535	0.54 122	0.64 239	0.60 342	1.00 509	0.45 243	1.24 536	1.53 404	2.21 535	0.10 117	0.08 46	0.10 150	0.10 126	0.11 73	0.14 35

THIR-Stereo	0.88 450	0.85 338	2.33 232	0.26 70	0.16 43	0.59 272	2.69 587	0.62 175	0.54 149	0.62 365	1.61 548	0.96 497	1.77 562	1.67 432	2.20 534	0.10 117	0.08 46	0.14 372	0.11 174	0.16 160	0.21 96

GrayStereo	0.71 366	0.27 3	2.40 250	0.89 495	0.23 190	0.62 329	1.40 575	0.67 200	0.70 318	0.72 438	0.77 458	0.55 306	3.03 580	0.60 176	0.28 100	0.10 117	0.08 46	0.10 150	0.21 375	0.12 86	0.37 206

RAFT-345	0.56 210	0.37 97	2.68 400	0.40 333	0.34 318	0.58 252	0.41 409	0.49 80	0.70 318	0.51 237	0.99 508	0.43 216	0.28 197	1.56 408	0.81 394	0.10 117	0.07 10	0.11 218	0.09 89	0.11 73	0.09 4

CroCo-Stereo	0.35 32	0.71 280	1.67 92	0.32 180	0.17 65	0.19 2	0.21 115	0.79 262	0.54 149	0.22 26	0.25 69	0.55 306	0.22 109	0.28 6	0.28 100	0.10 117	0.08 46	0.08 39	0.07 35	0.12 86	0.10 8
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
test-1	0.61 261	0.54 206	2.09 172	0.31 159	1.37 543	0.51 154	0.28 276	0.83 297	0.50 112	0.42 151	0.55 297	0.54 297	0.24 134	0.38 57	1.25 471	0.10 117	1.08 461	0.10 150	0.17 321	0.11 73	0.77 406

GMM-Stereo	0.53 189	0.33 58	2.89 455	0.53 416	0.24 202	0.77 446	0.46 442	0.62 175	0.65 246	0.58 312	0.73 441	0.47 261	0.43 336	0.68 214	0.29 111	0.10 117	0.06 2	0.13 336	0.13 234	0.14 127	0.44 268

Prome-Stereo	0.53 189	0.36 84	2.39 247	0.60 441	0.23 190	0.63 343	0.41 409	0.66 195	0.67 267	0.59 331	1.02 512	0.43 216	0.71 474	0.61 181	0.34 171	0.10 117	0.07 10	0.10 150	0.09 89	0.13 103	0.44 268

rafts_anoy	0.60 253	1.33 469	2.59 353	0.53 416	1.09 524	0.49 136	0.25 227	0.67 200	0.53 143	0.41 143	0.38 163	0.33 168	0.30 226	0.68 214	0.41 213	0.10 117	1.13 468	0.13 336	0.15 281	0.20 262	0.29 152

raft+_RVC	0.62 282	1.18 431	2.43 265	0.36 269	2.08 574	0.52 174	0.25 227	0.66 195	0.54 149	0.36 122	0.46 206	0.32 160	0.28 197	0.49 128	0.43 227	0.10 117	0.91 442	0.10 150	0.09 89	0.22 291	0.70 387

TANstereo	0.39 63	0.70 276	2.48 310	0.23 28	0.12 5	0.54 195	0.16 43	0.41 31	0.47 91	0.45 172	0.51 250	0.26 112	0.22 109	0.34 36	0.21 10	0.10 117	0.10 131	0.08 39	0.07 35	0.09 39	0.18 74

XX-TBD	0.40 75	1.04 395	2.49 316	0.35 250	0.13 13	0.51 154	0.17 53	0.44 48	0.52 131	0.38 131	0.51 250	0.23 81	0.19 74	0.31 15	0.25 62	0.10 117	0.07 10	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.18 74

raftrobust	0.52 175	1.14 416	2.15 191	0.33 202	0.99 505	0.53 184	0.21 115	0.59 158	0.50 112	0.53 256	0.36 150	0.31 153	0.33 246	0.47 102	0.42 220	0.10 117	0.55 387	0.09 88	0.08 58	0.22 291	0.46 278

RALCasStereoNet	0.65 315	1.34 472	2.56 345	0.43 361	0.96 501	0.50 146	0.26 244	0.62 175	0.56 168	0.43 159	0.49 234	0.36 179	0.28 197	0.72 237	0.53 282	0.10 117	1.18 471	0.09 88	0.08 58	0.27 370	1.27 503

RALAANet	0.52 175	1.37 486	2.63 371	0.33 202	0.23 190	0.48 131	0.19 75	0.69 208	0.55 160	0.49 206	0.46 206	0.39 194	0.31 232	0.53 146	0.53 282	0.10 117	0.33 338	0.11 218	0.17 321	0.29 393	0.13 23

DCANet	0.49 157	0.91 364	2.63 371	0.26 70	0.14 23	0.51 154	0.22 136	0.84 306	0.78 399	0.56 287	0.49 234	0.32 160	0.41 310	0.39 61	0.41 213	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.14 127	0.45 273

csc	0.50 161	0.90 360	2.63 371	0.25 53	0.15 32	0.51 154	0.22 136	0.85 320	0.82 434	0.55 275	0.48 220	0.31 153	0.65 455	0.39 61	0.37 189	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.08 24	0.43 252

cscssc	0.50 161	0.90 360	2.63 371	0.25 53	0.15 32	0.51 154	0.22 136	0.85 320	0.82 434	0.55 275	0.48 220	0.31 153	0.65 455	0.39 61	0.37 189	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.08 24	0.43 252

111	0.57 217	1.41 492	2.63 371	0.25 53	0.15 32	0.59 272	0.26 244	0.90 366	0.83 441	0.50 225	0.54 286	0.57 317	0.38 276	0.54 152	0.41 213	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.24 314	0.81 426

test_xeample3	0.86 442	0.75 304	3.36 505	0.65 459	0.76 474	0.49 136	0.33 356	1.21 534	0.80 420	0.61 352	0.23 57	0.30 145	0.29 215	1.17 345	1.57 497	0.10 117	1.79 539	0.10 150	0.40 499	0.25 336	2.09 550

DIP-Stereo	0.43 93	0.50 188	2.21 206	0.27 86	0.18 84	0.63 343	0.17 53	0.94 391	0.58 183	0.49 206	0.48 220	0.30 145	0.30 226	0.40 68	0.31 137	0.10 117	0.08 46	0.10 150	0.08 58	0.15 139	0.33 181
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.42 88	0.31 32	2.51 322	0.30 141	0.18 84	0.56 218	0.25 227	0.82 286	0.41 53	0.57 306	0.67 398	0.33 168	0.24 134	0.34 36	0.33 160	0.10 117	0.08 46	0.09 88	0.07 35	0.09 39	0.18 74

RAFT-Stereo	0.42 88	0.31 32	2.51 322	0.30 141	0.18 84	0.56 218	0.25 227	0.82 286	0.41 53	0.57 306	0.67 398	0.33 168	0.24 134	0.34 36	0.33 160	0.10 117	0.08 46	0.09 88	0.07 35	0.09 39	0.18 74
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.59 243	1.41 492	2.41 256	0.31 159	0.15 32	0.60 287	0.23 175	0.77 246	0.63 229	0.67 412	0.66 393	0.55 306	0.37 266	1.16 342	1.09 445	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.21 274	0.29 152

MS-F	0.34 24	0.27 3	1.00 13	0.21 5	0.13 13	0.31 16	0.14 18	0.30 4	0.32 8	0.17 3	0.14 6	0.18 51	0.15 21	0.61 181	0.40 204	0.11 211	0.82 434	0.07 1	0.56 540	0.07 2	0.84 431

Select-FE	0.89 458	0.94 374	2.99 470	0.50 404	1.03 513	1.31 534	0.92 540	1.40 549	0.59 194	1.11 516	0.55 297	1.16 536	0.75 486	0.91 289	1.20 462	0.11 211	0.46 363	0.11 218	0.49 523	0.14 127	1.09 482

Replicate-Monster	0.58 225	0.53 203	1.55 76	0.22 14	0.34 318	0.37 45	0.13 9	0.43 41	0.39 44	0.35 121	0.16 10	0.16 32	0.15 21	1.46 392	0.21 10	0.11 211	2.71 584	0.07 1	0.35 478	0.08 24	1.81 539

GASTEREO	0.89 458	0.83 328	1.67 92	2.15 575	1.89 567	0.52 174	0.21 115	0.62 175	0.62 217	0.33 109	0.31 115	0.16 32	0.31 232	1.11 333	0.68 349	0.11 211	1.92 544	0.08 39	0.29 428	0.19 239	3.79 591

MSCF	0.88 450	0.84 333	1.67 92	2.15 575	1.87 566	0.51 154	0.21 115	0.63 183	0.61 206	0.32 104	0.29 95	0.17 41	0.30 226	1.06 316	0.67 346	0.11 211	1.92 544	0.08 39	0.31 446	0.19 239	3.72 590

z-ln-s-r	0.76 399	1.41 492	2.84 447	0.33 202	0.27 241	0.58 252	0.37 386	0.92 380	0.89 478	0.54 262	0.81 467	0.64 351	0.48 382	2.23 516	1.74 504	0.11 211	0.08 46	0.11 218	0.09 89	0.28 383	0.40 230

S2M2_XL	0.22 1	0.36 84	1.33 48	0.20 2	0.13 13	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 1	0.20 25	0.15 17	0.14 14	0.21 1	0.22 17	0.11 211	0.09 100	0.10 150	0.08 58	0.10 59	0.08 2
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.59 243	1.32 464	2.59 353	0.30 141	0.22 160	0.59 272	0.28 276	0.80 268	0.61 206	0.56 287	0.45 201	0.70 399	0.35 256	1.38 377	0.72 364	0.11 211	0.08 46	0.09 88	0.08 58	0.22 291	0.31 170

G2L-Stereo_test	0.64 306	1.34 472	2.55 341	0.34 227	0.24 202	0.75 431	0.39 402	0.83 297	0.65 246	0.62 365	0.54 286	0.74 412	0.40 298	1.57 413	0.75 375	0.11 211	0.08 46	0.08 39	0.08 58	0.28 383	0.43 252

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 189	0.39 114	1.30 45	0.45 373	0.21 147	0.74 428	0.17 53	0.71 224	0.44 75	1.17 524	0.38 163	0.89 479	0.23 127	0.86 275	0.94 413	0.11 211	0.49 371	0.09 88	0.40 499	0.13 103	0.50 295

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 32	0.87 4	0.23 28	0.11 2	0.40 65	0.16 43	0.33 8	0.40 51	0.20 13	0.19 20	0.18 51	0.17 38	0.38 57	0.17 1	0.11 211	0.06 2	0.08 39	0.07 35	0.10 59	0.09 4

SCV	0.69 355	0.68 264	1.95 139	0.90 497	1.04 515	0.49 136	0.24 201	0.98 424	0.73 346	0.54 262	0.31 115	0.24 92	0.20 91	1.32 371	0.26 77	0.11 211	1.59 528	0.09 88	0.32 455	0.34 437	1.58 527

StereoAnything_RVC	1.22 523	1.71 537	3.17 491	2.52 584	2.63 585	0.26 7	0.15 32	0.47 71	0.54 149	0.49 206	0.71 434	0.52 287	0.19 74	1.60 424	0.57 298	0.11 211	4.13 598	0.08 39	0.05 1	0.76 550	3.79 591

AIO_rvc	0.95 483	1.02 388	2.57 349	2.80 590	1.91 569	0.37 45	0.24 201	0.52 105	0.60 201	0.98 498	0.29 95	0.25 101	0.18 58	2.16 512	0.29 111	0.11 211	1.39 507	0.08 39	0.11 174	0.26 356	2.87 574

UGAM	0.69 355	0.84 333	2.66 385	0.40 333	0.20 133	0.53 184	0.34 365	0.63 183	0.74 366	0.45 172	0.74 444	0.95 496	0.36 260	2.57 542	0.42 220	0.11 211	0.45 362	0.17 438	0.19 352	0.43 504	0.57 335

test_sample1	0.61 261	0.45 165	1.84 112	0.33 202	0.29 264	0.49 136	0.24 201	0.83 297	0.73 346	0.51 237	0.53 266	0.52 287	0.45 353	1.40 380	0.72 364	0.11 211	0.96 445	0.10 150	0.24 396	0.15 139	1.25 501

trnet	0.31 13	0.31 32	1.65 88	0.20 2	0.12 5	0.55 209	0.15 32	0.50 96	0.51 119	0.28 83	0.34 139	0.24 92	0.21 101	0.34 36	0.24 45	0.11 211	0.07 10	0.08 39	0.05 1	0.09 39	0.12 18

H2IRNET	0.48 142	1.04 395	2.57 349	0.31 159	0.19 117	0.54 195	0.19 75	0.55 132	0.53 143	0.28 83	0.56 311	0.47 261	0.35 256	0.47 102	0.40 204	0.11 211	0.08 46	0.12 275	0.14 257	0.37 465	0.26 133

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 175	0.51 195	1.12 25	0.26 70	0.22 160	0.46 112	0.20 89	1.10 508	1.33 550	3.13 590	0.33 131	0.22 72	0.20 91	0.34 36	0.26 77	0.11 211	0.09 100	0.11 218	0.09 89	0.17 183	0.21 96

MIF-Stereo (partial)	0.41 80	0.71 280	2.67 393	0.27 86	0.24 202	0.32 21	0.17 53	0.56 138	0.46 84	0.26 66	0.37 156	0.25 101	0.26 166	0.46 97	0.35 179	0.11 211	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.21 274	0.15 44

UniTT-Stereo	0.36 42	0.66 254	2.43 265	0.28 102	0.24 202	0.30 13	0.18 67	0.35 9	0.36 22	0.26 66	0.37 156	0.18 51	0.18 58	0.33 30	0.30 118	0.11 211	0.08 46	0.09 88	0.08 58	0.25 336	0.09 4

CASnet	0.32 17	0.40 122	1.80 104	0.28 102	0.11 2	0.47 125	0.19 75	0.45 54	0.47 91	0.39 136	0.31 115	0.23 81	0.17 38	0.31 15	0.21 10	0.11 211	0.06 2	0.15 401	0.12 212	0.16 160	0.08 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.48 142	0.50 188	2.23 210	0.27 86	0.20 133	0.56 218	0.22 136	0.78 253	0.67 267	0.49 206	0.55 297	0.68 382	0.56 417	0.48 115	0.32 147	0.11 211	0.10 131	0.14 372	0.10 126	0.19 239	0.43 252

Any-RAFT	0.42 88	0.33 58	1.89 128	0.28 102	0.21 147	0.69 402	0.21 115	0.83 297	0.60 201	0.45 172	0.43 186	0.62 339	0.30 226	0.48 115	0.24 45	0.11 211	0.40 354	0.08 39	0.06 8	0.10 59	0.16 57

LL-Strereo2	0.62 282	1.36 481	2.47 304	1.37 539	0.96 501	0.54 195	0.28 276	0.61 171	0.49 101	0.42 151	0.34 139	0.44 231	0.21 101	0.57 161	0.53 282	0.11 211	0.26 320	0.16 421	0.14 257	0.18 208	0.98 468

CBFPSM	0.62 282	1.34 472	2.12 183	0.30 141	0.23 190	0.71 411	0.38 396	0.77 246	0.68 294	0.51 237	0.49 234	1.03 511	0.82 496	0.63 189	1.35 478	0.11 211	0.12 178	0.10 150	0.10 126	0.19 239	0.37 206

riskmin	0.96 487	0.32 46	2.07 166	1.72 561	1.61 558	1.62 550	0.57 480	1.45 552	0.55 160	0.73 439	0.89 489	0.92 483	0.45 353	1.16 342	0.60 313	0.11 211	1.30 494	0.12 275	1.38 588	0.14 127	1.51 523

Selective-RAFT	0.46 122	0.48 174	1.88 126	0.32 180	0.16 43	0.61 307	0.19 75	0.66 195	0.62 217	0.28 83	0.30 104	0.41 210	0.33 246	0.51 134	0.32 147	0.11 211	1.09 463	0.09 88	0.35 478	0.19 239	0.37 206

qqq	0.65 315	0.63 245	2.10 179	0.30 141	0.64 453	0.46 112	0.27 263	0.81 277	0.83 441	0.48 190	0.56 311	0.46 252	0.37 266	1.03 310	0.75 375	0.11 211	1.41 508	0.12 275	0.41 504	0.16 160	1.18 487

x	0.65 315	0.62 243	2.12 183	0.36 269	0.61 446	0.48 131	0.24 201	0.80 268	0.89 478	0.50 225	0.56 311	0.44 231	0.36 260	0.62 188	0.80 390	0.11 211	1.44 512	0.11 218	0.39 498	0.16 160	1.34 510

OMP-Stereo	0.64 306	0.87 345	2.38 240	0.56 434	0.37 347	0.60 287	0.26 244	0.75 236	0.71 332	0.65 403	0.60 343	0.68 382	0.32 240	2.07 500	1.18 458	0.11 211	0.08 46	0.12 275	0.09 89	0.17 183	0.28 146

IIG-Stereo	0.65 315	0.87 345	2.32 230	0.55 425	0.23 190	0.62 329	0.21 115	0.78 253	0.71 332	0.64 387	0.69 406	0.69 393	0.38 276	2.07 500	1.37 482	0.11 211	0.08 46	0.11 218	0.09 89	0.15 139	0.27 140

NRIStereo	0.50 161	0.34 68	2.44 273	0.52 412	0.16 43	0.94 500	0.73 521	0.52 105	0.65 246	0.48 190	0.40 178	0.59 325	0.29 215	0.78 256	0.33 160	0.11 211	0.13 194	0.11 218	0.09 89	0.22 291	0.25 125

RAFT_R40	0.55 202	0.31 32	2.44 273	0.57 438	0.42 382	0.62 329	0.52 462	0.58 149	0.66 254	0.56 287	0.54 286	0.54 297	0.50 393	1.56 408	0.53 282	0.11 211	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.16 160	0.10 8

DRaft	0.65 315	0.47 171	2.38 240	0.25 53	0.17 65	0.64 356	0.65 504	0.56 138	0.57 175	0.67 412	0.98 505	0.38 190	0.99 521	1.42 385	2.06 524	0.11 211	0.14 211	0.10 150	0.14 257	0.18 208	0.21 96

IRAFT_RVC	0.59 243	0.74 299	2.42 260	0.47 384	0.21 147	0.59 272	0.42 416	0.68 205	0.73 346	0.54 262	0.50 246	0.49 271	0.51 397	1.57 413	1.00 430	0.11 211	0.25 317	0.13 336	0.10 126	0.15 139	0.14 35

RAFT	0.62 282	1.35 476	2.26 217	0.62 449	0.53 416	0.47 125	0.35 375	0.70 218	0.58 183	0.50 225	0.50 246	0.79 432	0.40 298	0.49 128	0.36 182	0.11 211	0.79 425	0.14 372	0.13 234	0.52 528	0.72 391

s12784h	0.41 80	0.34 68	2.17 194	0.24 40	0.11 2	0.64 356	0.24 201	0.85 320	0.70 318	0.45 172	0.54 286	0.28 131	0.27 181	0.51 134	0.27 87	0.11 211	0.06 2	0.09 88	0.06 8	0.16 160	0.14 35

TestStereo	0.49 157	0.88 349	2.38 240	0.30 141	0.16 43	0.43 89	0.25 227	0.55 132	0.46 84	0.38 131	0.46 206	0.34 173	0.28 197	1.96 490	0.28 100	0.11 211	0.08 46	0.12 275	0.09 89	0.15 139	0.13 23

CFNet_pseudo	0.47 129	0.50 188	2.19 199	0.26 70	0.20 133	0.56 218	0.22 136	0.80 268	0.62 217	0.50 225	0.56 311	0.68 382	0.47 375	0.53 146	0.33 160	0.11 211	0.10 131	0.15 401	0.10 126	0.18 208	0.33 181

XX-Stereo	0.98 492	0.57 220	4.45 570	1.64 556	5.33 594	0.55 209	0.16 43	0.96 408	0.43 66	0.45 172	0.65 386	0.85 463	0.19 74	0.79 260	0.26 77	0.11 211	0.80 428	0.10 150	0.32 455	0.17 183	0.78 412

ARAFT	0.65 315	1.69 536	3.34 504	0.29 121	0.16 43	0.65 372	0.36 383	0.96 408	0.73 346	0.63 376	0.49 234	0.56 313	0.31 232	1.23 355	0.35 179	0.11 211	0.08 46	0.14 372	0.13 234	0.38 473	0.50 295

MMNet	0.55 202	0.92 369	2.03 157	0.34 227	0.27 241	0.79 456	0.28 276	0.86 331	0.79 412	0.62 365	0.58 329	0.59 325	0.56 417	0.80 264	0.61 322	0.11 211	0.11 160	0.12 275	0.11 174	0.21 274	0.22 103

CREStereo	0.31 13	0.35 78	1.66 90	0.19 1	0.13 13	0.55 209	0.17 53	0.50 96	0.50 112	0.28 83	0.34 139	0.24 92	0.21 101	0.34 36	0.23 34	0.11 211	0.07 10	0.08 39	0.05 1	0.10 59	0.12 18
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ACVNet	0.54 198	0.87 345	2.45 291	0.28 102	0.22 160	0.59 272	0.36 383	0.69 208	0.73 346	0.49 206	0.59 334	0.69 393	0.42 323	0.47 102	0.70 354	0.11 211	0.10 131	0.10 150	0.09 89	0.36 457	0.39 223

acv_ft	0.57 217	0.87 345	2.45 291	0.33 202	0.41 370	0.63 343	0.29 304	0.86 331	0.73 346	0.64 387	0.59 334	0.69 393	0.45 353	0.47 102	0.68 349	0.11 211	0.10 131	0.10 150	0.09 89	0.43 504	0.39 223

MSMDNet	0.48 142	0.50 188	2.23 210	0.27 86	0.20 133	0.56 218	0.22 136	0.78 253	0.67 267	0.49 206	0.55 297	0.68 382	0.56 417	0.48 115	0.32 147	0.11 211	0.10 131	0.13 336	0.10 126	0.18 208	0.43 252

ccs_rob	0.47 129	0.50 188	2.19 199	0.26 70	0.20 133	0.56 218	0.22 136	0.80 268	0.62 217	0.50 225	0.56 311	0.68 382	0.47 375	0.53 146	0.33 160	0.11 211	0.10 131	0.16 421	0.10 126	0.18 208	0.33 181

HSM	0.67 341	0.92 369	2.29 223	0.30 141	0.29 264	0.65 372	0.29 304	0.98 424	0.67 267	0.59 331	0.58 329	1.39 548	0.65 455	2.56 541	0.45 239	0.11 211	0.09 100	0.10 150	0.08 58	0.18 208	0.24 121

iResNet	0.59 243	1.09 403	2.54 333	0.44 366	0.18 84	0.65 372	0.29 304	0.89 357	0.75 372	0.59 331	0.64 379	0.43 216	0.39 291	0.73 238	1.24 470	0.11 211	0.08 46	0.09 88	0.08 58	0.21 274	0.40 230

iResNet_ROB	0.60 253	1.59 522	2.04 160	0.32 180	0.21 147	0.60 287	0.22 136	0.99 433	0.85 456	0.61 352	0.63 366	0.58 321	0.42 323	1.08 326	0.98 425	0.11 211	0.08 46	0.09 88	0.06 8	0.23 307	0.33 181

CSFM-Stereo	0.35 32	0.30 25	0.95 8	0.21 5	0.12 5	0.39 60	0.15 32	0.37 15	0.31 6	0.18 7	0.16 10	0.17 41	0.16 32	0.64 196	0.53 282	0.12 262	0.85 438	0.07 1	0.50 526	0.07 2	0.79 415

water-stereo	0.36 42	0.61 236	1.58 78	0.25 53	0.14 23	0.38 55	0.18 67	0.44 48	0.35 13	0.31 100	0.35 146	0.28 131	0.25 154	0.45 93	0.38 197	0.12 262	0.09 100	0.09 88	0.08 58	0.11 73	0.74 399

AIO_test	1.11 515	0.77 308	2.51 322	3.32 592	2.81 586	0.35 36	0.25 227	1.29 539	0.68 294	1.28 542	0.27 84	0.32 160	0.17 38	2.86 566	0.27 87	0.12 262	1.72 537	0.08 39	0.21 375	0.15 139	2.81 573

model_zeroshot	0.75 394	0.94 374	2.48 310	1.88 569	0.68 461	0.72 417	0.22 136	1.01 453	0.51 119	1.10 514	0.35 146	0.63 343	0.20 91	0.78 256	0.32 147	0.12 262	1.97 551	0.10 150	0.23 392	0.12 86	0.56 329

test_sample2	0.59 243	0.42 132	1.84 112	0.33 202	0.18 84	0.52 174	0.28 276	0.86 331	0.70 318	0.47 187	0.53 266	0.46 252	0.41 310	1.51 400	0.66 342	0.12 262	0.93 444	0.11 218	0.24 396	0.16 160	1.01 471

DispNO	0.76 399	1.36 481	3.15 489	0.32 180	0.27 241	0.59 272	0.29 304	0.88 348	0.72 341	0.55 275	0.79 466	0.83 454	0.47 375	2.46 535	1.23 468	0.12 262	0.10 131	0.18 458	0.31 446	0.20 262	0.25 125

CoDeX	0.54 198	0.52 199	2.25 216	0.30 141	0.26 228	0.61 307	0.32 342	1.03 469	0.73 346	0.49 206	0.56 311	0.52 287	0.40 298	1.59 421	0.38 197	0.12 262	0.09 100	0.11 218	0.10 126	0.15 139	0.22 103

mmm	0.66 335	0.53 203	1.83 109	0.38 302	0.86 488	0.49 136	0.27 263	0.82 286	0.83 441	0.59 331	0.69 406	0.47 261	0.38 276	0.81 268	0.73 368	0.12 262	1.37 502	0.14 372	0.45 511	0.18 208	1.35 511

11t1	0.60 253	0.49 180	2.19 199	0.35 250	0.58 431	0.48 131	0.21 115	0.72 226	0.73 346	0.49 206	0.47 212	0.35 177	0.34 254	0.61 181	0.71 360	0.12 262	1.26 486	0.10 150	0.29 428	0.16 160	1.22 496

1111x	1.06 506	0.79 318	3.29 501	0.33 202	0.60 437	0.64 356	0.33 356	1.10 508	0.92 486	0.59 331	0.69 406	0.59 325	0.47 375	2.64 549	4.61 586	0.12 262	1.38 503	0.11 218	0.49 523	0.18 208	1.30 507

plain	0.43 93	0.73 289	2.80 437	0.28 102	0.19 117	0.33 27	0.21 115	0.63 183	0.50 112	0.24 41	0.38 163	0.24 92	0.25 154	0.48 115	0.32 147	0.12 262	0.08 46	0.13 336	0.09 89	0.43 504	0.13 23

gwcnet-sp	0.52 175	0.71 280	2.66 385	0.32 180	0.22 160	0.66 385	0.31 331	0.84 306	0.69 307	0.61 352	0.49 234	0.46 252	0.43 336	0.77 249	0.48 255	0.12 262	0.11 160	0.11 218	0.11 174	0.19 239	0.19 80

scenet	0.52 175	0.71 280	2.66 385	0.32 180	0.22 160	0.66 385	0.31 331	0.84 306	0.69 307	0.61 352	0.49 234	0.46 252	0.43 336	0.77 249	0.48 255	0.12 262	0.11 160	0.11 218	0.11 174	0.19 239	0.19 80

knoymous	0.37 52	0.34 68	1.83 109	0.25 53	0.18 84	0.45 104	0.24 201	0.60 165	0.40 51	0.42 151	0.39 169	0.54 297	0.25 154	0.41 77	0.29 111	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.07 35	0.13 103	0.20 89

ssnet	0.52 175	0.71 280	2.66 385	0.32 180	0.22 160	0.66 385	0.31 331	0.84 306	0.69 307	0.61 352	0.49 234	0.46 252	0.43 336	0.77 249	0.48 255	0.12 262	0.11 160	0.11 218	0.11 174	0.19 239	0.19 80

IER	0.49 157	0.73 289	2.12 183	0.27 86	0.25 211	0.65 372	0.27 263	0.76 239	0.59 194	0.56 287	0.59 334	0.60 332	0.53 407	0.64 196	0.44 233	0.12 262	0.09 100	0.11 218	0.11 174	0.18 208	0.15 44

hknet	0.53 189	0.39 114	2.04 160	0.31 159	0.24 202	0.76 436	0.32 342	1.05 483	0.71 332	0.64 387	0.53 266	0.79 432	0.40 298	0.84 272	0.78 385	0.12 262	0.10 131	0.14 372	0.12 212	0.13 103	0.15 44

CIPLG	0.63 296	1.59 522	3.16 490	0.79 487	0.31 288	0.62 329	0.57 480	0.82 286	0.68 294	0.58 312	0.63 366	0.43 216	0.31 232	0.48 115	0.42 220	0.12 262	0.20 287	0.13 336	0.13 234	0.36 457	0.21 96

IPLGR_C	0.64 306	1.66 534	3.36 505	0.80 489	0.31 288	0.60 287	0.60 489	0.82 286	0.69 307	0.58 312	0.62 358	0.44 231	0.31 232	0.47 102	0.43 227	0.12 262	0.22 299	0.13 336	0.15 281	0.35 451	0.21 96

ACRE	0.63 296	1.55 514	3.41 517	0.76 480	0.28 256	0.60 287	0.56 477	0.82 286	0.68 294	0.57 306	0.62 358	0.43 216	0.30 226	0.47 102	0.42 220	0.12 262	0.19 272	0.13 336	0.14 257	0.36 457	0.20 89

Patchmatch Stereo++	0.43 93	0.36 84	2.44 273	0.48 385	0.17 65	0.61 307	0.26 244	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.43 216	0.28 197	0.56 157	0.30 118	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.92 471	0.40 122	2.53 328	0.60 441	1.01 510	0.62 329	0.45 436	0.52 105	0.68 294	0.58 312	0.53 266	0.50 275	0.72 475	1.22 352	7.32 597	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.16 160	0.10 8

NF-Stereo	0.53 189	0.33 58	2.55 341	0.55 425	0.16 43	0.61 307	0.43 423	0.70 218	0.70 318	0.50 225	0.47 212	0.37 184	0.26 166	1.44 390	0.78 385	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.13 103	0.17 65

OCTAStereo	0.53 189	0.33 58	2.54 333	0.56 434	0.16 43	0.61 307	0.42 416	0.70 218	0.70 318	0.50 225	0.47 212	0.37 184	0.26 166	1.43 386	0.79 388	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.13 103	0.17 65

PSM-adaLoss	0.43 93	0.36 84	2.44 273	0.48 385	0.18 84	0.61 307	0.28 276	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.43 216	0.28 197	0.49 128	0.30 118	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

ROB_FTStereo_v2	0.43 93	0.36 84	2.44 273	0.49 398	0.17 65	0.61 307	0.28 276	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.44 231	0.28 197	0.48 115	0.30 118	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

ROB_FTStereo	0.43 93	0.36 84	2.44 273	0.48 385	0.18 84	0.61 307	0.26 244	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.43 216	0.28 197	0.51 134	0.30 118	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

HUI-Stereo	0.43 93	0.36 84	2.45 291	0.48 385	0.18 84	0.61 307	0.27 263	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.44 231	0.28 197	0.47 102	0.30 118	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

SST-Stereo	0.56 210	0.30 25	2.44 273	0.71 477	0.55 420	0.62 329	0.65 504	0.57 145	0.67 267	0.59 331	0.53 266	0.51 280	0.59 433	1.57 413	0.31 137	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.11 15

RE-Stereo	0.53 189	0.33 58	2.54 333	0.56 434	0.16 43	0.61 307	0.43 423	0.70 218	0.70 318	0.50 225	0.47 212	0.37 184	0.26 166	1.43 386	0.77 381	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.13 103	0.17 65

TVStereo	0.53 189	0.33 58	2.54 333	0.56 434	0.16 43	0.61 307	0.43 423	0.70 218	0.70 318	0.50 225	0.47 212	0.37 184	0.26 166	1.43 386	0.77 381	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.13 103	0.17 65

DeepStereo_RVC	0.47 129	0.37 97	2.19 199	0.55 425	0.18 84	0.60 287	0.58 482	0.52 105	0.62 217	0.49 206	0.45 201	0.39 194	0.85 502	0.47 102	0.34 171	0.12 262	0.08 46	0.11 218	0.09 89	0.15 139	0.19 80

iGMRVC	0.43 93	0.36 84	2.44 273	0.48 385	0.18 84	0.61 307	0.27 263	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.43 216	0.28 197	0.57 161	0.31 137	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

iRAFT	0.43 93	0.36 84	2.44 273	0.48 385	0.17 65	0.61 307	0.26 244	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.43 216	0.28 197	0.56 157	0.30 118	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

AnonymousM	0.45 114	0.49 180	1.83 109	0.29 121	0.15 32	0.53 184	0.22 136	0.64 189	0.66 254	0.47 187	0.33 131	0.30 145	0.25 154	0.49 128	0.29 111	0.12 262	0.27 327	0.71 558	0.37 490	0.12 86	0.41 239

CRE-IMP	0.46 122	0.31 32	2.40 250	0.53 416	0.17 65	0.79 456	0.68 513	0.54 122	0.66 254	0.47 187	0.43 186	0.44 231	0.26 166	0.43 87	0.33 160	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.09 89	0.17 183	0.23 112

RAFT-IKP	0.43 93	0.36 84	2.44 273	0.48 385	0.16 43	0.60 287	0.28 276	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.43 216	0.28 197	0.51 134	0.31 137	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

sAnonymous2	0.45 114	0.88 349	2.97 465	0.31 159	0.25 211	0.34 30	0.28 276	0.56 138	0.49 101	0.25 48	0.30 104	0.23 81	0.29 215	0.31 15	0.22 17	0.12 262	0.09 100	0.12 275	0.13 234	0.38 473	0.43 252

CroCo_RVC	0.45 114	0.88 349	2.97 465	0.31 159	0.25 211	0.34 30	0.28 276	0.56 138	0.49 101	0.25 48	0.30 104	0.23 81	0.29 215	0.31 15	0.22 17	0.12 262	0.09 100	0.12 275	0.13 234	0.38 473	0.43 252

test_xeample	0.98 492	0.65 253	2.12 183	0.29 121	0.67 458	0.60 287	0.28 276	1.08 503	0.85 456	0.62 365	0.70 419	0.44 231	0.41 310	1.95 488	5.45 590	0.12 262	1.33 498	0.11 218	0.31 446	0.18 208	1.42 519

SFCPSM	0.48 142	0.39 114	2.30 225	0.28 102	0.27 241	0.70 405	0.32 342	1.00 443	0.69 307	0.50 225	0.52 259	0.43 216	0.36 260	0.53 146	0.44 233	0.12 262	0.09 100	0.12 275	0.16 303	0.18 208	0.23 112

delet	0.60 253	0.84 333	2.45 291	0.33 202	0.35 329	0.73 421	0.46 442	0.89 357	0.80 420	0.58 312	0.62 358	0.67 368	0.51 397	1.14 339	0.64 334	0.12 262	0.12 178	0.13 336	0.14 257	0.22 291	0.29 152

UNet	0.56 210	0.58 222	2.81 441	0.32 180	0.33 308	0.74 428	0.27 263	0.86 331	0.67 267	0.55 275	0.55 297	0.72 404	0.55 415	0.79 260	0.58 304	0.12 262	0.09 100	0.13 336	0.11 174	0.20 262	0.19 80

FENet	0.48 142	0.58 222	2.46 299	0.33 202	0.18 84	0.58 252	0.22 136	0.83 297	0.64 239	0.49 206	0.42 183	0.55 306	0.38 276	0.52 138	0.51 272	0.12 262	0.09 100	0.12 275	0.11 174	0.17 183	0.31 170

BEATNet_4x	0.57 217	1.16 425	2.56 345	0.35 250	0.16 43	0.56 218	0.25 227	0.91 373	0.64 239	0.55 275	0.53 266	0.59 325	0.43 336	0.67 209	0.76 379	0.12 262	0.09 100	0.12 275	0.09 89	0.23 307	0.58 339

iResNetv2_ROB	0.71 366	1.90 549	3.48 523	0.43 361	0.22 160	0.60 287	0.29 304	0.96 408	0.78 399	0.60 342	0.65 386	0.60 332	0.46 364	0.80 264	1.21 464	0.12 262	0.08 46	0.10 150	0.07 35	0.44 508	0.33 181

StereoDRNet-Refined	0.55 202	0.61 236	2.07 166	0.34 227	0.21 147	0.68 399	0.26 244	0.87 340	0.73 346	0.70 426	0.69 406	0.74 412	0.45 353	1.10 328	0.62 325	0.12 262	0.09 100	0.14 372	0.14 257	0.27 370	0.24 121
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.56 210	1.64 531	2.75 427	0.42 348	0.22 160	0.57 241	0.19 75	0.79 262	0.66 254	0.46 184	0.62 358	0.41 210	0.32 240	0.73 238	0.49 265	0.12 262	0.08 46	0.14 372	0.13 234	0.38 473	0.17 65

GEAStereo	0.95 483	0.48 174	1.85 117	2.15 575	3.19 587	0.55 209	0.21 115	0.66 195	0.45 81	0.43 159	0.22 44	0.16 32	0.18 58	1.06 316	0.97 416	0.13 310	2.28 572	0.09 88	0.06 8	0.33 427	3.58 586

GSStereo	1.06 506	0.48 174	1.85 117	2.42 582	3.19 587	0.55 209	0.21 115	1.59 560	0.54 149	0.29 93	0.22 44	0.17 41	0.18 58	1.06 316	0.97 416	0.13 310	2.82 586	0.08 39	0.17 321	0.33 427	3.99 593

GS-Stereo							0.21 115	1.59 560	0.54 149	0.29 93	0.22 44	0.17 41	0.18 58	1.06 316	0.97 416	0.13 310	2.82 586	0.08 39	0.17 321	0.33 427	3.99 593

gasm-f	0.93 478	0.71 280	2.09 172	2.15 575	2.42 582	0.54 195	0.26 244	0.66 195	0.45 81	0.43 159	0.33 131	0.16 32	0.22 109	0.70 222	0.93 410	0.13 310	2.28 572	0.09 88	0.06 8	0.39 482	3.58 586

FlowAnything_test	0.25 3	0.41 128	0.71 1	0.28 102	0.17 65	0.37 45	0.20 89	0.39 22	0.28 2	0.25 48	0.20 25	0.21 69	0.17 38	0.28 6	0.26 77	0.13 310	0.10 131	0.14 372	0.16 303	0.17 183	0.16 57

coex_refinement	0.67 341	1.33 469	2.48 310	0.38 302	0.26 228	0.64 356	0.34 365	0.88 348	0.68 294	0.61 352	0.63 366	0.80 440	0.48 382	1.84 467	1.09 445	0.13 310	0.10 131	0.10 150	0.10 126	0.18 208	0.38 215

G2L-Stereo	0.62 282	1.27 455	2.67 393	0.31 159	0.27 241	0.59 272	0.29 304	0.81 277	0.60 201	0.56 287	0.53 266	0.71 402	0.37 266	1.74 442	0.57 298	0.13 310	0.11 160	0.13 336	0.11 174	0.29 393	0.34 189

AIO-test1	0.58 225	1.37 486	2.77 432	0.66 464	1.08 522	0.50 146	0.23 175	0.86 331	0.69 307	0.31 100	0.42 183	0.29 139	0.22 109	0.77 249	0.34 171	0.13 310	0.15 229	0.12 275	0.16 303	0.31 412	0.30 161

FACV-RUCA	0.61 261	0.44 157	2.11 182	0.43 361	1.73 563	0.49 136	0.28 276	0.74 232	0.68 294	0.41 143	0.53 266	0.34 173	0.64 452	0.41 77	0.33 160	0.13 310	0.11 160	0.62 553	0.12 212	0.72 545	1.02 475

DCVSM-stereo	0.52 175	0.37 97	2.45 291	0.30 141	0.22 160	0.54 195	0.52 462	0.60 165	0.52 131	0.69 422	0.47 212	0.79 432	0.49 388	0.56 157	0.90 408	0.13 310	0.14 211	0.15 401	0.13 234	0.20 262	0.21 96

test_sample4	0.62 282	0.49 180	2.24 212	0.34 227	0.19 117	0.57 241	0.25 227	0.98 424	0.76 381	0.56 287	0.55 297	0.45 243	0.38 276	1.78 452	0.56 295	0.13 310	0.80 428	0.13 336	0.21 375	0.17 183	0.76 402

test_sample3	0.61 261	0.48 174	2.24 212	0.34 227	0.19 117	0.58 252	0.25 227	0.97 416	0.76 381	0.54 262	0.52 259	0.46 252	0.37 266	1.78 452	0.57 298	0.13 310	0.79 425	0.12 275	0.21 375	0.17 183	0.73 395

SMFormer	0.64 306	0.54 206	1.92 134	0.32 180	0.16 43	0.46 112	0.24 201	0.94 391	0.85 456	0.58 312	0.70 419	0.51 280	0.41 310	1.89 480	0.86 403	0.13 310	1.01 451	0.11 218	0.26 413	0.17 183	0.84 431

tta	0.63 296	0.54 206	1.92 134	0.32 180	0.16 43	0.46 112	0.24 201	0.94 391	0.85 456	0.58 312	0.70 419	0.51 280	0.41 310	1.89 480	0.86 403	0.13 310	1.01 451	0.11 218	0.26 413	0.19 239	0.59 344

qqq1	0.62 282	0.54 206	1.92 134	0.32 180	0.16 43	0.46 112	0.24 201	0.94 391	0.85 456	0.58 312	0.70 419	0.51 280	0.41 310	1.89 480	0.64 334	0.13 310	1.01 451	0.09 88	0.24 396	0.19 239	0.59 344

fff1	0.62 282	0.54 206	1.92 134	0.32 180	0.16 43	0.46 112	0.24 201	0.94 391	0.85 456	0.58 312	0.70 419	0.51 280	0.41 310	1.89 480	0.64 334	0.13 310	1.01 451	0.09 88	0.24 396	0.19 239	0.59 344

mmx	0.99 494	0.67 255	3.39 510	0.32 180	0.22 160	0.58 252	0.28 276	1.05 483	0.92 486	0.54 262	0.74 444	0.67 368	0.40 298	2.75 559	3.86 577	0.13 310	1.25 482	0.15 401	0.33 469	0.19 239	1.28 505

xxx	0.99 494	0.67 255	3.39 510	0.32 180	0.22 160	0.58 252	0.28 276	1.05 483	0.92 486	0.54 262	0.74 444	0.67 368	0.40 298	2.75 559	3.86 577	0.13 310	1.25 482	0.15 401	0.33 469	0.19 239	1.28 505

EKT-Stereo	1.56 553	0.55 214	2.60 360	2.54 585	19.66 606	0.55 209	0.22 136	0.76 239	0.51 119	0.40 141	0.36 150	0.43 216	0.27 181	0.74 242	0.42 220	0.13 310	0.17 257	0.11 218	0.16 303	0.20 262	0.50 295

DisPM	0.48 142	0.41 128	2.54 333	0.61 447	0.18 84	0.59 272	0.62 496	0.54 122	0.67 267	0.61 352	0.53 266	0.38 190	0.26 166	0.76 247	0.31 137	0.13 310	0.07 10	0.12 275	0.11 174	0.12 86	0.15 44

BUS	0.45 114	0.32 46	1.58 78	0.31 159	0.22 160	0.91 494	0.23 175	1.05 483	0.67 267	0.64 387	0.53 266	0.65 356	0.32 240	0.48 115	0.34 171	0.13 310	0.10 131	0.14 372	0.12 212	0.13 103	0.15 44

BSDual-CNN	0.48 142	0.32 46	1.58 78	0.31 159	0.22 160	0.76 436	0.32 342	1.05 483	0.67 267	0.64 387	0.53 266	0.63 343	0.38 276	0.48 115	0.97 416	0.13 310	0.10 131	0.14 372	0.12 212	0.13 103	0.15 44

psmg	0.48 142	0.32 46	1.58 78	0.28 102	0.22 160	0.75 431	0.35 375	0.94 391	0.67 267	0.61 352	0.59 334	0.63 343	0.38 276	0.48 115	0.97 416	0.13 310	0.11 160	0.13 336	0.13 234	0.14 127	0.15 44

DAS	0.61 261	0.42 132	1.85 117	0.34 227	0.34 318	0.52 174	0.42 416	0.89 357	0.80 420	0.85 482	0.69 406	0.57 317	0.51 397	2.38 529	0.57 298	0.13 310	0.09 100	0.12 275	0.09 89	0.18 208	0.37 206

SepStereo	0.57 217	0.42 132	1.85 117	0.34 227	0.34 318	0.52 174	0.42 416	0.89 357	0.80 420	0.85 482	0.69 406	0.57 317	0.51 397	1.55 406	0.57 298	0.13 310	0.09 100	0.12 275	0.09 89	0.18 208	0.37 206

GwcNet-ADL	0.54 198	0.78 314	2.85 450	0.31 159	0.20 133	0.58 252	0.29 304	0.93 385	0.67 267	0.48 190	0.47 212	0.56 313	0.33 246	0.48 115	0.80 390	0.13 310	0.12 178	0.09 88	0.09 89	0.14 127	0.40 230

ADLNet2	0.73 379	1.22 443	3.28 499	0.34 227	0.36 341	0.65 372	0.37 386	0.94 391	0.87 469	0.57 306	0.65 386	0.92 483	0.48 382	2.05 498	0.60 313	0.13 310	0.11 160	0.11 218	0.11 174	0.37 465	0.38 215

TRStereo	0.89 458	1.02 388	2.91 458	4.59 595	0.31 288	0.93 498	0.23 175	1.93 574	0.66 254	0.37 125	0.54 286	0.48 269	0.40 298	0.67 209	0.29 111	0.13 310	0.37 343	0.11 218	0.48 521	0.13 103	1.21 494

PSM-softLoss	0.52 175	0.34 68	2.47 304	0.55 425	0.17 65	0.61 307	0.39 402	0.64 189	0.67 267	0.52 247	0.48 220	0.39 194	0.25 154	1.46 392	0.77 381	0.13 310	0.08 46	0.13 336	0.12 212	0.12 86	0.15 44

KMStereo	0.52 175	0.34 68	2.47 304	0.55 425	0.17 65	0.61 307	0.39 402	0.64 189	0.67 267	0.52 247	0.48 220	0.39 194	0.25 154	1.46 392	0.77 381	0.13 310	0.08 46	0.13 336	0.12 212	0.12 86	0.15 44

Pruner-Stereo	0.55 202	0.38 107	2.49 316	1.78 563	0.19 117	0.63 343	0.45 436	0.59 158	0.67 267	0.61 352	0.48 220	0.41 210	0.25 154	0.49 128	0.99 427	0.13 310	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.13 103	0.14 35

222	1.02 498	0.60 230	1.95 139	0.29 121	0.51 406	0.62 329	0.24 201	1.09 505	0.86 463	0.64 387	0.67 398	0.47 261	0.42 323	1.86 473	6.73 595	0.13 310	1.21 476	0.11 218	0.32 455	0.17 183	1.44 520

xxxx	0.97 490	0.64 249	2.14 190	0.30 141	0.67 458	0.64 356	0.24 201	1.09 505	0.91 484	0.57 306	0.65 386	0.58 321	0.39 291	1.57 413	5.49 591	0.13 310	1.38 503	0.11 218	0.32 455	0.17 183	1.41 518

RAFT + AFF	0.79 413	1.73 538	2.99 470	0.34 227	0.35 329	0.67 393	0.51 458	1.05 483	0.79 412	0.54 262	0.58 329	0.59 325	0.81 494	1.80 457	1.21 464	0.13 310	0.27 327	0.15 401	0.14 257	0.45 511	0.69 384

UPFNet	0.51 173	0.67 255	2.04 160	0.34 227	0.33 308	0.65 372	0.37 386	0.88 348	0.65 246	0.60 342	0.53 266	0.61 334	0.41 310	0.77 249	0.55 291	0.13 310	0.13 194	0.13 336	0.13 234	0.20 262	0.16 57

cf-r	0.62 282	1.27 455	2.99 470	0.34 227	0.28 256	0.60 287	0.28 276	0.82 286	0.70 318	0.55 275	0.61 351	0.77 424	0.41 310	1.32 371	0.52 275	0.13 310	0.09 100	0.11 218	0.12 212	0.22 291	0.27 140

ADCP+	1.03 503	1.68 535	3.83 546	0.35 250	0.39 358	1.05 515	0.79 528	0.94 391	0.86 463	0.69 422	0.68 401	0.85 463	1.53 555	1.02 308	4.56 585	0.13 310	0.12 178	0.16 421	0.15 281	0.28 383	0.44 268

HSM-Net_RVC	0.70 362	0.40 122	2.45 291	0.27 86	0.19 117	0.68 399	0.30 320	1.29 539	0.73 346	0.73 439	0.70 419	0.77 424	0.45 353	3.73 584	0.46 244	0.13 310	0.09 100	0.10 150	0.09 89	0.13 103	0.32 177
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.65 315	1.45 502	2.27 218	0.34 227	0.25 211	0.64 356	0.23 175	0.93 385	0.79 412	0.48 190	0.59 334	0.58 321	0.40 298	2.28 519	0.63 332	0.13 310	0.09 100	0.15 401	0.14 257	0.34 437	0.26 133

DISCO	0.61 261	0.63 245	1.98 146	0.46 378	0.34 318	0.84 475	0.35 375	0.88 348	0.81 428	0.61 352	0.64 379	1.06 519	0.53 407	1.11 333	0.83 399	0.13 310	0.10 131	0.11 218	0.10 126	0.26 356	0.37 206

DLCB_ROB	0.61 261	0.96 377	2.00 149	0.37 282	0.25 211	0.65 372	0.37 386	0.86 331	0.76 381	0.73 439	0.70 419	0.84 457	0.47 375	1.57 413	0.72 364	0.13 310	0.13 194	0.14 372	0.14 257	0.18 208	0.33 181

w-ln-seven-2	0.81 418	1.56 517	3.14 488	0.38 302	0.28 256	0.66 385	0.43 423	0.93 385	0.93 494	0.73 439	0.77 458	0.72 404	0.65 455	1.82 462	1.75 506	0.14 351	0.15 229	0.15 401	0.14 257	0.36 457	0.58 339

rvit_stereo_0083	0.28 8	0.37 97	0.88 5	0.28 102	0.18 84	0.28 8	0.22 136	0.40 27	0.58 183	0.25 48	0.30 104	0.27 124	0.27 181	0.38 57	0.25 62	0.14 351	0.12 178	0.13 336	0.10 126	0.13 103	0.14 35

rvit_stereo_0081_aga	0.34 24	0.67 255	1.79 102	0.27 86	0.20 133	0.34 30	0.21 115	0.43 41	0.48 96	0.26 66	0.28 90	0.27 124	0.21 101	0.33 30	0.25 62	0.14 351	0.11 160	0.11 218	0.10 126	0.14 127	0.18 74

rvit_stereo_0081	0.29 9	0.46 168	1.13 29	0.28 102	0.17 65	0.32 21	0.22 136	0.45 54	0.58 183	0.25 48	0.26 78	0.26 112	0.22 109	0.36 50	0.25 62	0.14 351	0.10 131	0.11 218	0.10 126	0.13 103	0.11 15

ACV-stereo	0.71 366	0.85 338	3.01 473	0.33 202	0.25 211	1.01 508	0.59 485	0.62 175	0.54 149	0.42 151	0.45 201	1.54 555	1.44 546	1.40 380	0.73 368	0.14 351	0.13 194	0.12 275	0.11 174	0.20 262	0.35 196

rvit_stereo_0082	0.29 9	0.46 168	1.13 29	0.28 102	0.17 65	0.32 21	0.22 136	0.45 54	0.58 183	0.25 48	0.26 78	0.26 112	0.22 109	0.36 50	0.25 62	0.14 351	0.10 131	0.11 218	0.10 126	0.13 103	0.11 15

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 480	0.84 333	3.40 515	1.46 545	0.78 479	1.37 537	0.70 517	1.11 512	0.68 294	0.80 466	1.29 532	1.09 525	0.59 433	1.16 342	1.01 432	0.14 351	0.53 381	0.11 218	0.46 516	0.31 412	0.86 439

rvit_stereo_0080	0.33 19	0.77 308	1.43 62	0.24 40	0.18 84	0.34 30	0.27 263	0.58 149	0.51 119	0.25 48	0.27 84	0.27 124	0.22 109	0.32 25	0.27 87	0.14 351	0.10 131	0.10 150	0.10 126	0.15 139	0.17 65

rvit_stereo_ft	0.38 58	1.01 386	1.86 123	0.33 202	0.21 147	0.28 8	0.27 263	0.59 158	0.55 160	0.24 41	0.28 90	0.28 131	0.27 181	0.35 46	0.28 100	0.14 351	0.09 100	0.11 218	0.11 174	0.14 127	0.31 170

test_sample6	0.64 306	0.51 195	2.17 194	0.35 250	0.18 84	0.56 218	0.27 263	1.00 443	0.80 420	0.56 287	0.66 393	0.47 261	0.39 291	1.95 488	0.60 313	0.14 351	0.80 428	0.13 336	0.21 375	0.18 208	0.78 412

test_sample5	0.63 296	0.50 188	2.19 199	0.34 227	0.19 117	0.56 218	0.26 244	0.98 424	0.77 394	0.55 275	0.63 366	0.45 243	0.38 276	1.87 477	0.58 304	0.14 351	0.82 434	0.13 336	0.22 387	0.18 208	0.76 402

DualNet	0.63 296	0.50 188	2.19 199	0.34 227	0.19 117	0.56 218	0.26 244	0.98 424	0.77 394	0.56 287	0.66 393	0.45 243	0.38 276	1.87 477	0.58 304	0.14 351	0.82 434	0.13 336	0.22 387	0.18 208	0.76 402

whm_eth	0.33 19	0.77 308	1.43 62	0.24 40	0.18 84	0.34 30	0.27 263	0.58 149	0.51 119	0.25 48	0.27 84	0.27 124	0.22 109	0.32 25	0.27 87	0.14 351	0.10 131	0.10 150	0.10 126	0.15 139	0.17 65

StereoVision	0.52 175	1.12 412	2.70 414	0.34 227	0.32 301	0.47 125	0.26 244	0.73 230	0.61 206	0.33 109	0.89 489	0.45 243	0.26 166	0.52 138	0.39 202	0.14 351	0.15 229	0.16 421	0.15 281	0.22 291	0.14 35

CFNet_ucs	0.50 161	0.55 214	2.28 220	0.27 86	0.22 160	0.58 252	0.23 175	0.90 366	0.69 307	0.54 262	0.64 379	0.68 382	0.44 345	0.55 154	0.34 171	0.14 351	0.12 178	0.16 421	0.11 174	0.19 239	0.38 215

LL-Strereo	0.85 439	1.73 538	3.06 483	0.37 282	0.61 446	0.54 195	0.33 356	1.01 453	0.76 381	0.69 422	0.58 329	0.85 463	0.78 491	2.65 550	0.54 288	0.14 351	0.58 393	0.14 372	0.12 212	0.42 499	1.05 478

iinet-f	0.62 282	1.18 431	2.55 341	0.33 202	0.25 211	0.82 468	0.34 365	0.87 340	0.69 307	0.56 287	0.64 379	0.73 410	0.67 464	0.80 264	0.81 394	0.14 351	0.13 194	0.11 218	0.10 126	0.44 508	0.26 133

ToySt	0.67 341	0.88 349	2.61 365	0.39 320	0.73 468	0.61 307	0.38 396	0.78 253	0.73 346	0.43 159	0.70 419	0.72 404	0.45 353	0.66 206	0.62 325	0.14 351	0.63 404	0.13 336	0.33 469	0.24 314	1.18 487

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 315	1.15 422	2.40 250	0.33 202	0.30 278	0.83 470	0.40 407	0.94 391	0.82 434	0.67 412	0.76 454	0.68 382	0.58 430	1.13 337	1.25 471	0.14 351	0.08 46	0.10 150	0.08 58	0.18 208	0.28 146

AACVNet	0.61 261	1.13 415	2.47 304	0.37 282	0.21 147	0.57 241	0.25 227	0.75 236	0.55 160	0.56 287	0.60 343	0.66 365	0.44 345	2.11 507	0.49 265	0.14 351	0.11 160	0.14 372	0.11 174	0.35 451	0.23 112

GANet-ADL	0.48 142	0.56 218	2.51 322	0.34 227	0.20 133	0.58 252	0.25 227	0.80 268	0.57 175	0.43 159	0.61 351	0.56 313	0.31 232	0.44 91	0.44 233	0.14 351	0.11 160	0.10 150	0.09 89	0.22 291	0.38 215

PFNet+	0.50 161	0.43 144	2.54 333	0.49 398	0.18 84	0.58 252	0.76 523	0.54 122	0.72 341	0.56 287	0.48 220	0.39 194	0.26 166	0.94 296	0.33 160	0.14 351	0.09 100	0.14 372	0.13 234	0.12 86	0.16 57

GMStereo	0.44 109	1.32 464	2.65 381	0.28 102	0.16 43	0.42 84	0.22 136	0.48 76	0.63 229	0.41 143	0.36 150	0.26 112	0.25 154	0.41 77	0.30 118	0.14 351	0.08 46	0.10 150	0.12 212	0.17 183	0.13 23
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EDNetEfficientorigin	8.19 598	1.27 455	145.54 624	0.51 410	0.96 501	0.75 431	0.49 455	0.86 331	1.57 562	2.12 570	1.49 545	1.28 540	1.35 539	1.84 467	2.15 531	0.14 351	0.13 194	0.17 438	0.18 334	0.39 482	0.64 362

HGLStereo	0.61 261	1.20 436	2.59 353	0.36 269	0.40 364	0.65 372	0.30 320	0.87 340	0.67 267	0.60 342	0.70 419	0.69 393	0.56 417	1.07 325	0.59 308	0.14 351	0.13 194	0.13 336	0.12 212	0.23 307	0.23 112

GANet-RSSM	0.63 296	1.14 416	2.67 393	0.38 302	0.26 228	0.59 272	0.29 304	0.81 277	0.56 168	0.50 225	0.57 322	0.67 368	0.50 393	1.91 486	0.50 269	0.14 351	0.10 131	0.24 500	0.12 212	0.36 457	0.28 146

GwcNet-RSSM	0.64 306	1.38 490	2.69 407	0.33 202	0.26 228	0.60 287	0.32 342	0.84 306	0.73 346	0.56 287	0.65 386	0.72 404	0.42 323	1.78 452	0.60 313	0.14 351	0.10 131	0.12 275	0.13 234	0.26 356	0.26 133

DMCA	0.50 161	0.83 328	1.95 139	0.32 180	0.24 202	0.59 272	0.26 244	0.81 277	0.68 294	0.59 331	0.49 234	0.56 313	0.36 260	0.65 203	0.65 339	0.14 351	0.10 131	0.14 372	0.10 126	0.19 239	0.29 152

ADCRef	0.88 450	1.45 502	2.68 400	0.38 302	0.35 329	0.95 502	0.51 458	0.92 380	0.81 428	0.89 486	0.84 474	0.61 334	1.35 539	1.26 365	3.38 568	0.14 351	0.12 178	0.17 438	0.19 352	0.28 383	0.34 189

RASNet	0.69 355	1.05 397	2.59 353	0.37 282	0.47 400	0.66 385	0.33 356	0.82 286	0.76 381	0.51 237	0.65 386	0.93 488	0.62 446	2.20 515	0.80 390	0.14 351	0.09 100	0.09 88	0.11 174	0.18 208	0.37 206

pmcnn	1.44 542	1.25 452	3.57 530	0.74 478	1.42 545	0.72 417	0.56 477	1.04 475	1.06 525	1.03 507	2.89 580	6.01 594	0.75 486	2.54 540	3.60 573	0.14 351	0.11 160	0.08 39	0.06 8	0.34 437	0.81 426

z-mn7	0.90 465	2.01 556	3.02 475	0.37 282	0.29 264	1.02 510	0.48 448	0.97 416	1.33 550	0.71 435	1.36 540	0.85 463	0.62 446	2.15 510	1.50 489	0.15 382	0.13 194	0.14 372	0.13 234	0.34 437	0.53 315

w-ln-seven	0.86 442	1.50 510	3.03 478	0.38 302	0.35 329	1.02 510	0.48 448	1.06 496	1.13 533	0.92 491	0.86 482	0.86 471	0.60 441	1.67 432	1.89 516	0.15 382	0.14 211	0.16 421	0.15 281	0.35 451	0.57 335

HUF	1.33 535	0.96 377	4.06 554	2.73 588	2.17 577	0.35 36	0.24 201	1.87 570	0.75 372	1.28 542	0.29 95	1.35 545	0.19 74	1.97 491	0.43 227	0.15 382	3.91 596	0.08 39	0.06 8	0.31 412	3.41 584

DDVS	0.67 341	0.46 168	1.74 97	2.40 581	0.35 329	0.86 477	0.98 544	0.72 226	0.52 131	0.53 256	0.57 322	0.89 479	0.37 266	1.22 352	0.57 298	0.15 382	0.14 211	0.14 372	0.12 212	0.19 239	0.42 244

ITSA-stereo	0.52 175	0.42 132	1.46 66	0.34 227	0.18 84	0.60 287	0.29 304	0.99 433	0.82 434	0.51 237	0.48 220	0.53 290	0.59 433	1.25 361	0.73 368	0.15 382	0.12 178	0.17 438	0.16 303	0.19 239	0.32 177

CAS++	0.34 24	0.39 114	1.90 129	0.25 53	0.18 84	0.32 21	0.20 89	0.78 253	0.44 75	0.31 100	0.31 115	0.21 69	0.16 32	0.34 36	0.20 7	0.15 382	0.13 194	0.13 336	0.10 126	0.15 139	0.14 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-LNSev	0.66 335	1.30 462	2.81 441	0.35 250	0.37 347	0.80 459	0.48 448	0.91 373	0.87 469	0.63 376	0.70 419	0.80 440	0.59 433	0.67 209	0.68 349	0.15 382	0.14 211	0.12 275	0.12 212	0.24 314	0.38 215

AASNet	0.66 335	1.49 509	2.97 465	0.37 282	0.33 308	0.65 372	0.30 320	1.00 443	0.78 399	0.56 287	0.60 343	0.55 306	0.39 291	0.88 283	0.96 414	0.15 382	0.12 178	0.13 336	0.11 174	0.45 511	0.35 196

RAFT-RH_RVC	0.65 315	0.73 289	2.78 434	0.39 320	0.29 264	0.60 287	0.18 67	0.45 54	0.63 229	0.75 449	1.89 554	0.47 261	0.29 215	1.59 421	1.21 464	0.15 382	0.07 10	0.13 336	0.13 234	0.11 73	0.10 8

sCroCo_RVC	0.37 52	0.39 114	2.38 240	0.35 250	0.27 241	0.31 16	0.22 136	0.49 80	0.48 96	0.23 31	0.34 139	0.25 101	0.24 134	0.35 46	0.25 62	0.15 382	0.17 257	0.12 275	0.11 174	0.15 139	0.15 44

ADLNet	0.68 348	1.02 388	2.68 400	0.35 250	0.34 318	0.67 393	0.34 365	0.95 405	0.79 412	0.70 426	0.62 358	0.80 440	0.46 364	1.77 449	0.69 352	0.15 382	0.12 178	0.14 372	0.14 257	0.31 412	0.54 320

HCRNet	0.50 161	0.75 304	2.08 168	0.39 320	0.29 264	0.58 252	0.22 136	0.79 262	0.67 267	0.49 206	0.49 234	0.48 269	0.37 266	1.13 337	0.40 204	0.15 382	0.10 131	0.15 401	0.13 234	0.21 274	0.19 80

ac_64	0.63 296	0.77 308	2.71 415	0.37 282	0.34 318	0.64 356	0.30 320	0.86 331	0.67 267	0.58 312	0.53 266	0.88 476	0.48 382	1.84 467	0.71 360	0.15 382	0.12 178	0.12 275	0.12 212	0.21 274	0.25 125

PSMNet-RSSM	0.61 261	1.19 434	2.43 265	0.33 202	0.25 211	0.59 272	0.28 276	0.88 348	0.65 246	0.54 262	0.62 358	0.69 393	0.46 364	1.67 432	0.50 269	0.15 382	0.10 131	0.14 372	0.16 303	0.20 262	0.28 146

CFNet-ft	0.60 253	1.16 425	2.45 291	0.29 121	0.30 278	0.64 356	0.28 276	0.69 208	0.57 175	0.49 206	0.57 322	0.79 432	0.44 345	1.48 396	0.62 325	0.15 382	0.10 131	0.28 510	0.14 257	0.21 274	0.29 152

RYNet	0.77 407	0.91 364	2.36 235	0.37 282	0.41 370	0.88 486	0.44 432	0.99 433	0.88 473	0.65 403	0.54 286	0.92 483	0.61 444	2.70 554	1.23 468	0.15 382	0.14 211	0.17 438	0.14 257	0.27 370	0.55 327

CFNet_RVC	0.60 253	1.16 425	2.45 291	0.29 121	0.30 278	0.64 356	0.28 276	0.69 208	0.57 175	0.49 206	0.57 322	0.79 432	0.44 345	1.48 396	0.62 325	0.15 382	0.10 131	0.28 510	0.14 257	0.21 274	0.29 152

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 282	1.15 422	3.11 485	0.39 320	0.37 347	0.60 287	0.28 276	0.87 340	0.64 239	0.63 376	0.56 311	0.71 402	0.45 353	1.08 326	0.52 275	0.15 382	0.12 178	0.14 372	0.15 281	0.18 208	0.25 125
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	0.71 366	1.24 449	2.56 345	0.42 348	0.45 391	0.73 421	0.46 442	0.98 424	0.81 428	0.77 455	0.56 311	0.74 412	0.48 382	1.69 437	0.91 409	0.15 382	0.14 211	0.15 401	0.15 281	0.26 356	0.51 302

MLG-Stereo_test2	0.46 122	0.49 180	1.77 99	0.79 487	0.70 465	0.63 343	0.12 4	0.37 15	0.48 96	0.39 136	0.15 8	0.24 92	0.10 1	0.46 97	0.20 7	0.16 401	1.21 476	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.66 367

S2M2_L	0.27 7	0.32 46	1.41 61	0.24 40	0.17 65	0.24 5	0.09 1	0.36 12	0.50 112	0.17 3	0.25 69	0.22 72	0.17 38	0.27 5	0.29 111	0.16 401	0.12 178	0.11 218	0.12 212	0.15 139	0.12 18
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ttt	0.89 458	0.51 195	2.51 322	0.36 269	0.31 288	0.61 307	0.28 276	1.07 500	0.92 486	0.56 287	0.77 458	0.55 306	0.37 266	2.27 518	3.51 571	0.16 401	1.21 476	0.13 336	0.31 446	0.18 208	1.26 502

GMStereo_Zeroshot	0.44 109	0.44 157	1.84 112	0.44 366	0.20 133	0.52 174	0.19 75	0.60 165	0.54 149	0.58 312	0.59 334	0.63 343	0.29 215	0.59 169	0.34 171	0.16 401	0.09 100	0.16 421	0.09 89	0.26 356	0.26 133

fast-acv-ft	0.67 341	1.24 449	3.26 497	0.39 320	0.30 278	0.80 459	0.48 448	0.74 232	0.76 381	0.60 342	0.78 464	0.76 422	0.60 441	0.70 222	0.78 385	0.16 401	0.15 229	0.18 458	0.17 321	0.38 473	0.24 121

ssnet_v2	0.64 306	0.99 382	2.67 393	0.33 202	0.22 160	0.72 417	0.45 436	1.00 443	0.80 420	0.66 410	0.54 286	0.81 444	0.48 382	0.91 289	1.08 444	0.16 401	0.14 211	0.14 372	0.14 257	0.33 427	0.31 170

Wz-Net-SNSev	0.85 439	1.83 545	3.36 505	0.42 348	0.31 288	0.71 411	0.66 506	1.04 475	0.94 496	0.68 418	0.85 477	0.96 497	0.62 446	1.75 444	1.14 453	0.16 401	0.15 229	0.16 421	0.17 321	0.39 482	0.63 357

NINENet	0.54 198	0.40 122	2.19 199	0.55 425	0.26 228	0.91 494	0.23 175	1.05 483	0.77 394	0.54 262	0.57 322	0.65 356	0.32 240	1.22 352	0.34 171	0.16 401	0.13 194	0.16 421	0.11 174	0.16 160	0.14 35

PSMNet-ADL	0.56 210	0.47 171	2.03 157	0.35 250	0.22 160	0.67 393	0.27 263	0.77 246	0.58 183	0.43 159	0.53 266	0.70 399	0.45 353	1.89 480	0.64 334	0.16 401	0.13 194	0.11 218	0.13 234	0.15 139	0.51 302

HHNet	0.63 296	0.67 255	3.10 484	0.37 282	0.25 211	0.64 356	0.60 489	0.70 218	0.67 267	0.55 275	1.12 522	0.32 160	0.60 441	0.43 87	1.75 506	0.16 401	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.18 208	0.22 103

ICVP	0.48 142	0.33 58	2.37 237	0.34 227	0.22 160	0.60 287	0.55 473	0.79 262	0.53 143	0.45 172	0.60 343	0.49 271	0.36 260	0.55 154	0.46 244	0.16 401	0.16 244	0.14 372	0.11 174	0.16 160	0.32 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.61 261	1.19 434	2.61 365	0.48 385	0.25 211	0.63 343	0.37 386	1.05 483	0.79 412	0.55 275	0.55 297	0.59 325	0.44 345	1.10 328	0.48 255	0.16 401	0.11 160	0.12 275	0.11 174	0.27 370	0.43 252

GES	0.49 157	0.54 206	2.37 237	0.31 159	0.19 117	0.61 307	0.30 320	0.93 385	0.52 131	0.49 206	0.53 266	0.40 203	0.43 336	0.59 169	0.67 346	0.16 401	0.11 160	0.12 275	0.10 126	0.20 262	0.30 161

EDNetEfficient	1.29 530	0.78 314	4.27 563	0.65 459	1.03 513	0.94 500	1.38 573	0.87 340	1.75 568	2.33 578	1.32 537	1.04 515	2.21 573	1.59 421	4.07 581	0.16 401	0.19 272	0.15 401	0.27 422	0.38 473	0.40 230

DSFCA	0.62 282	0.77 308	1.95 139	0.29 121	0.29 264	0.79 456	0.86 532	0.81 277	0.73 346	0.73 439	0.66 393	0.67 368	0.57 422	1.17 345	1.03 433	0.16 401	0.15 229	0.13 336	0.14 257	0.19 239	0.28 146

DMCA-RVC	0.70 362	1.30 462	3.59 532	0.37 282	0.89 492	0.57 241	0.31 331	0.73 230	0.59 194	0.69 422	0.54 286	0.59 325	0.57 422	1.25 361	0.66 342	0.16 401	0.38 347	0.20 475	0.15 281	0.22 291	0.23 112

STTStereo	0.58 225	0.95 376	2.95 463	0.37 282	0.31 288	0.62 329	0.32 342	0.81 277	0.63 229	0.61 352	0.55 297	0.67 368	0.43 336	0.87 276	0.48 255	0.16 401	0.16 244	0.17 438	0.20 363	0.17 183	0.25 125

SuperB	1.19 521	1.62 527	5.29 579	0.37 282	0.26 228	0.81 463	0.87 533	0.94 391	1.19 541	0.68 418	0.68 401	0.63 343	1.37 542	1.73 440	3.30 565	0.16 401	0.12 178	0.17 438	0.16 303	2.74 593	0.63 357

UCFNet_RVC	0.55 202	1.16 425	2.48 310	0.31 159	0.27 241	0.65 372	0.28 276	0.76 239	0.58 183	0.51 237	0.53 266	0.67 368	0.42 323	0.91 289	0.45 239	0.16 401	0.11 160	0.17 438	0.17 321	0.20 262	0.23 112

DRN-Test	0.71 366	0.79 318	2.83 445	0.40 333	0.44 388	0.80 459	0.41 409	1.07 500	0.83 441	0.82 476	0.64 379	0.68 382	0.57 422	1.78 452	0.79 388	0.16 401	0.13 194	0.17 438	0.16 303	0.24 314	0.51 302

NaN_ROB	1.25 526	1.46 504	3.84 548	0.54 423	0.56 422	1.12 523	0.99 545	1.05 483	1.03 519	1.10 514	0.87 484	0.77 424	1.07 527	5.85 593	2.98 561	0.16 401	0.23 306	0.16 421	0.24 396	0.28 383	0.66 367

NLCSM	0.71 366	1.29 460	2.40 250	0.38 302	0.43 386	0.70 405	0.54 468	1.14 522	0.68 294	0.56 287	0.77 458	0.85 463	0.54 409	1.83 466	0.74 373	0.17 422	0.17 257	0.17 438	0.20 363	0.30 402	0.36 204

zh-sn7	0.99 494	2.20 570	3.83 546	0.40 333	0.31 288	0.82 468	0.63 498	1.02 461	0.94 496	0.81 470	1.13 523	0.84 457	0.93 516	2.49 538	1.87 515	0.17 422	0.17 257	0.16 421	0.16 303	0.37 465	0.64 362

zh-mn7	0.92 471	2.02 558	3.80 542	0.35 250	0.28 256	0.73 421	0.41 409	1.00 443	1.15 537	1.03 507	1.30 534	0.75 417	0.62 446	1.98 492	1.55 496	0.17 422	0.14 211	0.14 372	0.14 257	0.31 412	0.57 335

CASS	0.43 93	0.34 68	2.01 151	0.33 202	0.17 65	0.54 195	0.24 201	0.71 224	0.52 131	0.62 365	0.55 297	0.40 203	0.41 310	0.43 87	0.33 160	0.17 422	0.10 131	0.14 372	0.11 174	0.18 208	0.23 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-MNSev	0.74 383	1.42 497	2.75 427	0.38 302	0.33 308	0.90 493	0.61 494	0.98 424	0.94 496	0.77 455	0.75 451	0.75 417	0.66 462	1.39 378	0.76 379	0.17 422	0.13 194	0.14 372	0.14 257	0.28 383	0.48 287

CRFU-Net	0.58 225	0.42 132	1.90 129	0.49 398	0.27 241	0.83 470	0.35 375	0.94 391	0.54 149	0.65 403	0.60 343	0.78 429	1.34 538	1.00 305	0.51 272	0.17 422	0.14 211	0.17 438	0.10 126	0.19 239	0.20 89

CSP-Net	0.55 202	0.61 236	1.81 108	0.30 141	0.23 190	0.77 446	0.35 375	0.90 366	0.62 217	0.62 365	0.60 343	0.65 356	0.42 323	1.76 446	0.47 249	0.17 422	0.12 178	0.10 150	0.10 126	0.21 274	0.16 57

APVNet	0.76 399	1.11 410	3.23 493	0.39 320	0.36 341	0.85 476	0.44 432	0.96 408	0.73 346	0.58 312	0.69 406	0.76 422	0.56 417	2.29 520	0.82 397	0.17 422	0.18 266	0.24 500	0.19 352	0.35 451	0.27 140

psm_up	0.65 315	1.02 388	2.53 328	0.36 269	0.31 288	0.64 356	0.38 396	0.96 408	0.73 346	0.63 376	0.57 322	0.68 382	0.57 422	1.90 485	0.52 275	0.17 422	0.15 229	0.16 421	0.15 281	0.27 370	0.22 103

GwcNet	0.76 399	1.09 403	3.68 536	0.38 302	0.45 391	0.81 463	0.45 436	0.91 373	0.89 478	0.63 376	0.77 458	0.82 449	0.51 397	1.64 428	0.85 401	0.17 422	0.16 244	0.15 401	0.15 281	0.33 427	0.34 189

FADNet-RVC	0.69 355	1.65 532	2.74 425	0.35 250	0.26 228	0.60 287	0.29 304	0.91 373	0.67 267	0.46 184	0.51 250	0.62 339	0.46 364	1.75 444	0.81 394	0.17 422	0.20 287	0.17 438	0.18 334	0.60 535	0.39 223

ADCL	1.07 509	1.22 443	2.80 437	0.40 333	0.33 308	1.50 543	1.87 583	0.97 416	1.04 522	1.26 540	1.28 531	0.99 503	1.41 545	1.36 376	3.51 571	0.17 422	0.14 211	0.22 486	0.21 375	0.32 422	0.43 252

PA-Net	0.93 478	1.36 481	4.14 557	0.64 456	0.41 370	0.70 405	0.53 465	0.91 373	0.88 473	0.53 256	0.60 343	0.70 399	0.54 409	2.40 531	2.57 549	0.17 422	0.28 329	0.19 465	0.28 424	0.25 336	0.48 287
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ETE_ROB	0.68 348	1.09 403	2.32 230	0.38 302	0.26 228	0.69 402	0.51 458	1.49 554	0.75 372	0.81 470	0.71 434	0.85 463	0.51 397	1.39 378	0.70 354	0.17 422	0.14 211	0.19 465	0.16 303	0.24 314	0.35 196

MSAF-DinoV2	3.17 583	2.52 587	10.79 595	3.57 593	0.30 278	3.28 582	0.81 529	2.81 585	1.80 571	0.81 470	0.87 484	1.59 556	1.15 532	26.18 616	2.61 550	0.18 436	0.13 194	0.19 465	1.61 592	0.94 558	1.22 496

TCMNet	0.72 376	1.15 422	2.78 434	0.51 410	0.52 409	0.73 421	0.39 402	0.94 391	0.78 399	0.60 342	0.68 401	0.63 343	0.46 364	1.71 438	0.72 364	0.18 436	0.19 272	0.23 494	0.18 334	0.40 489	0.56 329

rvit_0105_6	0.36 42	0.55 214	1.48 70	0.31 159	0.18 84	0.35 36	0.26 244	0.56 138	0.66 254	0.26 66	0.29 95	0.33 168	0.26 166	0.41 77	0.27 87	0.18 436	0.16 244	0.15 401	0.13 234	0.15 139	0.25 125

rvit_0105_5	0.43 93	0.73 289	2.10 179	0.31 159	0.18 84	0.41 71	0.31 331	0.69 208	0.67 267	0.32 104	0.34 139	0.38 190	0.30 226	0.42 85	0.30 118	0.18 436	0.16 244	0.15 401	0.15 281	0.15 139	0.30 161

rvit_0105_4	0.40 75	0.64 249	1.98 146	0.31 159	0.18 84	0.37 45	0.29 304	0.64 189	0.67 267	0.28 83	0.32 127	0.36 179	0.28 197	0.45 93	0.27 87	0.18 436	0.16 244	0.15 401	0.14 257	0.15 139	0.25 125

test_sample7	0.65 315	0.41 128	2.08 168	0.36 269	0.20 133	0.52 174	0.32 342	0.99 433	0.86 463	0.64 387	0.63 366	0.67 368	0.49 388	1.18 347	0.52 275	0.18 436	1.21 476	0.16 421	0.15 281	0.19 239	1.22 496

dd	0.48 142	1.32 464	2.41 256	0.31 159	0.17 65	0.58 252	0.26 244	0.50 96	0.71 332	0.42 151	0.41 180	0.34 173	0.28 197	0.47 102	0.41 213	0.18 436	0.10 131	0.13 336	0.12 212	0.22 291	0.16 57

SACVNet	0.68 348	1.08 402	2.58 351	0.38 302	0.28 256	0.65 372	0.37 386	0.91 373	0.65 246	0.67 412	0.62 358	0.69 393	0.47 375	2.07 500	0.65 339	0.18 436	0.14 211	0.16 421	0.15 281	0.39 482	0.41 239

pcwnet_v2	0.65 315	0.54 206	4.29 566	0.33 202	0.27 241	0.60 287	0.25 227	1.02 461	0.92 486	0.61 352	0.69 406	0.62 339	0.54 409	0.67 209	0.38 197	0.18 436	0.15 229	0.15 401	0.14 257	0.21 274	0.49 293

aanetorigin	0.81 418	1.03 392	2.64 380	0.44 366	0.44 388	0.59 272	1.00 549	0.59 158	0.70 318	1.54 560	1.22 529	0.82 449	1.08 528	1.06 316	1.07 441	0.18 436	0.15 229	0.17 438	0.21 375	0.53 529	0.65 365

S-Stereo	0.82 422	0.73 289	3.79 541	0.40 333	0.37 347	0.70 405	0.69 515	1.00 443	1.03 519	0.63 376	0.92 495	0.82 449	0.59 433	2.35 524	0.71 360	0.18 436	0.22 299	0.17 438	0.18 334	0.30 402	0.67 372

RTSC	0.84 430	1.40 491	2.67 393	0.50 404	0.40 364	0.83 470	0.33 356	1.11 512	1.14 535	0.93 495	0.82 470	0.84 457	0.58 430	1.34 374	1.82 513	0.18 436	0.49 371	0.14 372	0.30 438	0.46 515	0.42 244

DANet	0.85 439	0.68 264	2.41 256	1.18 530	0.48 401	0.77 446	1.23 567	0.93 385	1.53 560	0.90 488	0.72 439	0.97 499	0.57 422	1.86 473	1.05 436	0.18 436	0.16 244	0.19 465	0.16 303	0.26 356	0.67 372
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.92 471	1.20 436	2.68 400	0.45 373	0.27 241	0.76 436	0.66 506	0.94 391	0.77 394	0.79 464	1.17 524	0.84 457	0.91 511	2.72 555	1.76 508	0.18 436	0.42 357	0.44 544	0.20 363	0.33 427	0.94 457

AdaStereo	0.48 142	0.44 157	2.18 197	0.36 269	0.20 133	0.59 272	0.29 304	0.97 416	0.74 366	0.52 247	0.55 297	0.61 334	0.33 246	0.52 138	0.44 233	0.18 436	0.08 46	0.17 438	0.11 174	0.18 208	0.24 121
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.
SANet	1.35 536	1.80 543	4.39 568	0.41 344	0.29 264	1.72 555	0.89 537	1.17 529	2.47 580	1.22 535	1.82 552	1.72 559	1.70 559	2.57 542	3.30 565	0.18 436	0.16 244	0.16 421	0.15 281	0.34 437	0.62 351

PSMNet_ROB	0.75 394	1.42 497	2.93 460	0.39 320	0.32 301	0.73 421	0.56 477	0.90 366	0.74 366	0.56 287	0.60 343	0.75 417	0.47 375	2.00 494	1.31 474	0.18 436	0.13 194	0.19 465	0.20 363	0.26 356	0.40 230

YMNet	0.66 335	0.98 380	2.12 183	0.42 348	0.41 370	0.86 477	0.43 423	0.92 380	0.76 381	0.75 449	0.81 467	0.83 454	0.46 364	0.87 276	1.07 441	0.19 453	0.22 299	0.20 475	0.17 321	0.42 499	0.39 223

YMNet_1	0.66 335	0.98 380	2.12 183	0.42 348	0.41 370	0.86 477	0.43 423	0.92 380	0.76 381	0.75 449	0.81 467	0.83 454	0.46 364	0.87 276	1.07 441	0.19 453	0.22 299	0.20 475	0.17 321	0.42 499	0.39 223

rvit_0105_3	0.46 122	0.86 343	2.24 212	0.33 202	0.19 117	0.44 98	0.35 375	0.74 232	0.70 318	0.38 131	0.38 163	0.41 210	0.33 246	0.46 97	0.32 147	0.19 453	0.17 257	0.17 438	0.18 334	0.15 139	0.22 103

FTStereo	0.79 413	0.32 46	2.83 445	0.70 475	0.21 147	0.73 421	1.75 580	0.61 171	0.60 201	1.07 512	1.62 549	1.28 540	2.11 571	0.75 244	0.30 118	0.19 453	0.08 46	0.12 275	0.11 174	0.12 86	0.39 223

Anonymous3	0.47 129	0.49 180	2.61 365	0.33 202	0.25 211	0.72 417	0.32 342	0.80 268	0.60 201	0.36 122	0.41 180	0.33 168	0.29 215	0.46 97	0.30 118	0.19 453	0.18 266	0.13 336	0.13 234	0.18 208	0.22 103

psmorigin	1.41 540	0.91 364	13.83 601	0.37 282	0.30 278	0.63 343	0.37 386	0.80 268	0.64 239	0.98 498	0.87 484	1.16 536	0.78 491	3.95 585	1.09 445	0.19 453	0.22 299	0.17 438	0.19 352	0.25 336	0.47 280

FAT-Stereo	0.72 376	0.60 230	2.86 452	0.37 282	0.29 264	0.64 356	0.55 473	1.01 453	0.91 484	0.76 453	0.94 497	0.93 488	0.79 493	1.82 462	0.60 313	0.19 453	0.19 272	0.17 438	0.16 303	0.23 307	0.47 280

NVstereo2D	0.63 296	0.57 220	2.29 223	0.37 282	0.35 329	0.69 402	0.49 455	0.96 408	0.88 473	0.49 206	0.54 286	0.72 404	0.46 364	1.98 492	0.50 269	0.19 453	0.20 287	0.18 458	0.16 303	0.28 383	0.34 189

DeepPruner_ROB	0.58 225	1.06 398	2.68 400	0.30 141	0.26 228	0.63 343	0.31 331	0.83 297	0.51 119	0.62 365	0.56 311	0.65 356	0.39 291	1.06 316	0.56 295	0.19 453	0.14 211	0.14 372	0.14 257	0.24 314	0.33 181

PWC_ROB	0.81 418	1.41 492	2.60 360	0.41 344	0.40 364	0.63 343	0.31 331	1.04 475	0.99 514	0.92 491	1.29 532	0.78 429	0.68 466	1.65 431	1.50 489	0.19 453	0.12 178	0.18 458	0.13 234	0.51 525	0.54 320

CBMV	0.86 442	1.00 383	2.82 443	0.35 250	0.21 147	0.78 452	0.78 526	1.05 483	0.87 469	0.90 488	0.74 444	0.87 472	1.89 566	1.67 432	1.38 484	0.19 453	0.20 287	0.21 481	0.19 352	0.28 383	0.84 431
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDF-Stereo	0.65 315	0.33 58	1.69 95	0.67 467	0.82 484	0.37 45	0.20 89	0.50 96	0.52 131	0.34 116	0.17 13	0.78 429	0.23 127	0.68 214	1.03 433	0.20 464	1.66 535	0.09 88	0.34 474	0.34 437	2.03 547

MultiAttention	2.45 572	0.55 214	2.24 212	1.79 564	2.54 584	11.19 600	2.28 586	1.28 537	0.84 453	0.63 376	1.17 524	1.13 530	0.57 422	15.98 609	1.78 510	0.20 464	0.09 100	0.43 543	1.60 591	0.95 559	1.69 535

rvit_105_1	0.52 175	0.93 373	2.30 225	0.36 269	0.24 202	0.51 154	0.45 436	0.81 277	0.79 412	0.46 184	0.44 198	0.45 243	0.38 276	0.63 189	0.39 202	0.20 464	0.18 266	0.18 458	0.22 387	0.18 208	0.21 96

WZ-Net	1.04 504	1.83 545	4.20 560	0.42 348	0.36 341	0.88 486	0.71 518	1.05 483	1.11 531	0.84 480	0.94 497	1.06 519	1.17 534	2.37 526	2.24 537	0.20 464	0.14 211	0.15 401	0.16 303	0.36 457	0.53 315

LMCR-Stereo	0.61 261	1.00 383	2.60 360	0.42 348	0.22 160	0.74 428	0.31 331	1.06 496	0.70 318	0.62 365	0.64 379	0.40 203	0.52 404	0.84 272	1.27 473	0.20 464	0.09 100	0.12 275	0.09 89	0.26 356	0.16 57

Syn2CoEx	0.78 409	1.43 500	3.54 529	0.44 366	0.31 288	0.64 356	0.43 423	1.04 475	0.83 441	0.64 387	0.77 458	0.74 412	0.74 482	1.91 486	0.64 334	0.20 464	0.17 257	0.19 465	0.15 281	0.30 402	0.59 344

stereogan	0.74 383	0.68 264	2.82 443	0.40 333	0.40 364	1.05 515	0.42 416	0.99 433	0.96 504	0.78 463	0.86 482	1.15 534	0.73 478	1.57 413	0.56 295	0.20 464	0.19 272	0.20 475	0.16 303	0.37 465	0.34 189

TDLM	0.83 428	1.28 458	2.38 240	0.46 378	0.26 228	0.66 385	0.55 473	0.87 340	0.80 420	2.54 581	0.62 358	0.61 334	0.51 397	2.68 553	0.67 346	0.20 464	0.11 160	0.35 530	0.15 281	0.33 427	0.48 287

CVANet_RVC	0.82 422	1.18 431	3.98 551	0.40 333	0.28 256	0.63 343	0.43 423	0.90 366	0.78 399	1.14 520	0.69 406	0.68 382	0.52 404	2.62 547	0.48 255	0.20 464	0.13 194	0.22 486	0.37 490	0.37 465	0.48 287

NCCL2	0.71 366	1.32 464	2.30 225	0.44 366	0.31 288	0.71 411	0.67 511	0.89 357	0.69 307	0.70 426	0.61 351	0.85 463	0.54 409	1.58 420	0.70 354	0.20 464	0.17 257	0.66 555	0.25 405	0.26 356	0.38 215

MDST_ROB	1.28 529	0.53 203	3.84 548	0.55 425	0.45 391	4.06 588	0.60 489	1.36 545	0.89 478	2.18 572	1.17 524	0.98 500	0.72 475	4.28 587	2.12 528	0.20 464	0.16 244	0.19 465	0.17 321	0.20 262	0.84 431

zero-FE	1.27 527	0.33 58	9.38 591	1.30 532	2.25 578	0.33 27	0.20 89	0.51 103	1.26 543	0.32 104	0.22 44	0.77 424	0.22 109	0.69 218	0.96 414	0.21 475	2.25 570	0.09 88	0.61 551	0.32 422	3.25 582

rvit_stereo_0075_2	0.45 114	0.45 165	2.60 360	0.34 227	0.32 301	0.41 71	0.21 115	0.60 165	0.54 149	0.39 136	0.51 250	0.40 203	0.29 215	0.46 97	0.31 137	0.21 475	0.15 229	0.22 486	0.15 281	0.18 208	0.33 181

Wz-Net-TNSev	1.02 498	2.26 576	3.69 537	0.38 302	0.31 288	1.00 507	0.71 518	1.12 515	1.02 517	0.74 446	0.73 441	1.09 525	0.91 511	2.46 535	2.15 531	0.21 475	0.20 287	0.16 421	0.20 363	0.48 520	0.62 351

RTS	1.29 530	1.59 522	6.48 587	0.63 452	0.57 427	1.59 548	0.90 538	1.15 523	1.44 555	1.20 531	1.31 535	1.10 527	0.87 507	2.67 551	2.27 539	0.21 475	0.38 347	0.19 465	0.20 363	0.46 515	0.68 377

RTSA	1.29 530	1.59 522	6.48 587	0.63 452	0.57 427	1.59 548	0.90 538	1.15 523	1.44 555	1.20 531	1.31 535	1.10 527	0.87 507	2.67 551	2.27 539	0.21 475	0.38 347	0.19 465	0.20 363	0.46 515	0.68 377

ADCPNet	1.07 509	1.37 486	4.54 572	0.38 302	0.68 461	1.36 535	0.64 500	0.93 385	0.83 441	0.79 464	0.82 470	1.08 522	1.18 535	1.30 370	2.68 552	0.21 475	0.69 413	0.21 481	0.95 578	0.30 402	0.54 320

LALA_ROB	0.68 348	1.14 416	2.50 321	0.37 282	0.29 264	0.78 452	0.55 473	0.99 433	0.84 453	0.82 476	0.68 401	0.93 488	0.50 393	1.01 307	0.89 406	0.21 475	0.15 229	0.21 481	0.18 334	0.26 356	0.30 161

GASNet	0.84 430	1.98 552	4.07 555	0.48 385	0.33 308	0.58 252	0.34 365	0.97 416	0.81 428	0.60 342	0.59 334	0.74 412	0.55 415	2.08 503	1.18 458	0.22 482	0.15 229	0.19 465	0.17 321	0.55 531	0.29 152

edge stereo	0.84 430	0.74 299	3.42 520	0.38 302	1.21 535	0.63 343	0.41 409	0.98 424	0.83 441	0.81 470	0.88 487	1.14 532	0.73 478	2.16 512	0.89 406	0.22 482	0.20 287	0.26 507	0.18 334	0.38 473	0.43 252

SHD	0.84 430	1.14 416	2.54 333	0.80 489	0.52 409	0.76 436	0.34 365	1.16 526	1.29 547	1.11 516	0.85 477	0.98 500	0.74 482	1.25 361	1.48 488	0.22 482	0.37 343	0.20 475	0.27 422	0.36 457	0.41 239

ADCMid	1.06 506	1.82 544	3.53 528	0.39 320	0.36 341	0.99 505	0.58 482	1.01 453	0.94 496	1.23 537	1.02 512	1.01 507	1.01 523	1.11 333	4.04 580	0.22 482	0.19 272	0.42 540	0.32 455	0.42 499	0.53 315

AnyNet_C32	1.08 513	1.76 542	3.01 473	0.50 404	0.54 418	1.17 528	1.16 561	0.97 416	0.95 502	1.11 516	0.98 505	0.87 472	0.93 516	1.57 413	4.11 582	0.22 482	0.20 287	0.25 505	0.25 405	0.40 489	0.68 377

LSM	3.40 585	1.42 497	5.81 583	9.98 601	30.74 616	0.86 477	1.14 557	0.99 433	1.26 543	1.40 550	2.18 562	0.93 488	0.85 502	1.76 446	1.03 433	0.22 482	0.35 340	0.24 500	0.29 428	0.40 489	6.21 602

XPNet_ROB	0.68 348	1.11 410	2.28 220	0.38 302	0.27 241	0.67 393	0.47 446	0.94 391	0.75 372	0.80 466	0.71 434	0.81 444	0.54 409	1.72 439	0.84 400	0.22 482	0.16 244	0.16 421	0.15 281	0.25 336	0.45 273

SGM-Forest	1.84 561	7.91 600	10.36 594	0.42 348	0.33 308	1.04 513	1.29 569	1.01 453	0.88 473	1.19 526	2.30 566	1.03 511	1.79 563	2.60 546	2.81 558	0.22 482	0.21 296	0.21 481	0.19 352	0.25 336	0.79 415
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.51 173	0.58 222	1.96 143	0.38 302	0.31 288	0.49 136	0.21 115	0.80 268	0.71 332	0.64 387	0.71 434	0.66 365	0.40 298	0.59 169	0.45 239	0.23 490	0.16 244	0.21 481	0.20 363	0.21 274	0.37 206

hitnet-ft	0.73 379	1.09 403	2.59 353	0.28 102	0.22 160	0.71 411	0.36 383	0.89 357	0.67 267	0.58 312	0.83 472	1.03 511	0.94 518	2.31 521	0.70 354	0.23 490	0.14 211	0.41 538	0.13 234	0.24 314	0.28 146

AF-Net	0.76 399	1.14 416	2.74 425	0.42 348	0.41 370	0.70 405	0.41 409	1.07 500	0.94 496	0.73 439	1.05 518	1.04 515	0.86 504	1.23 355	1.00 430	0.23 490	0.15 229	0.25 505	0.18 334	0.32 422	0.35 196

ADCS	1.14 518	2.02 558	3.36 505	0.43 361	0.37 347	0.96 504	0.81 529	1.12 515	1.17 540	1.25 539	0.98 505	1.08 522	0.92 514	1.41 384	4.97 588	0.23 490	0.21 296	0.22 486	0.23 392	0.40 489	0.67 372

DeepPrunerF	0.92 471	1.33 469	3.41 517	0.46 378	0.51 406	0.64 356	0.49 455	1.16 526	2.62 582	0.65 403	0.61 351	0.65 356	0.62 446	2.23 516	1.31 474	0.23 490	0.19 272	0.30 519	0.28 424	0.39 482	0.34 189

CBMV_ROB	0.88 450	0.75 304	2.73 422	0.36 269	0.22 160	0.76 436	0.47 446	1.05 483	0.81 428	1.06 511	1.04 516	0.88 476	1.36 541	2.17 514	2.03 521	0.23 490	0.24 308	0.27 508	0.25 405	0.27 370	0.73 395

MeshStereo	1.29 530	1.34 472	3.04 479	0.35 250	0.28 256	1.10 522	0.69 515	1.42 551	1.07 526	2.71 585	2.43 568	2.95 573	1.50 552	2.92 568	2.03 521	0.23 490	0.22 299	0.22 486	0.19 352	0.50 523	0.69 384
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
HBP-ISP	0.82 422	1.57 518	3.28 499	0.50 404	0.27 241	0.86 477	0.54 468	1.09 505	0.78 399	0.81 470	0.70 419	0.68 382	1.00 522	2.02 495	0.47 249	0.24 497	0.24 308	0.29 518	0.25 405	0.28 383	0.52 309

FADNet-RVC-Resample	0.74 383	1.54 513	3.81 545	0.38 302	0.29 264	0.62 329	0.38 396	0.91 373	0.67 267	0.52 247	0.51 250	0.63 343	0.44 345	1.56 408	0.59 308	0.24 497	0.32 334	0.22 486	0.19 352	0.30 402	0.71 389

RGC	0.78 409	1.10 408	2.55 341	0.45 373	0.45 391	0.73 421	0.40 407	1.00 443	0.75 372	0.75 449	1.04 516	1.02 510	0.73 478	1.74 442	1.15 455	0.24 497	0.19 272	0.28 510	0.26 413	0.31 412	0.38 215

Nwc_Net	0.75 394	1.10 408	2.96 464	0.42 348	0.39 358	0.77 446	0.39 402	1.06 496	0.73 346	0.65 403	1.00 509	0.99 503	0.74 482	1.43 386	0.99 427	0.24 497	0.15 229	0.23 494	0.26 413	0.27 370	0.30 161

XQC	0.84 430	1.32 464	2.61 365	0.78 486	0.44 388	0.89 490	0.53 465	1.16 526	1.07 526	0.85 482	0.69 406	0.92 483	0.73 478	1.40 380	1.44 486	0.24 497	0.35 340	0.23 494	0.26 413	0.45 511	0.39 223

PS-NSSS	0.69 355	1.37 486	2.44 273	0.31 159	0.32 301	0.64 356	0.34 365	1.04 475	0.74 366	0.56 287	0.75 451	0.51 280	0.42 323	2.41 533	0.54 288	0.24 497	0.17 257	0.27 508	0.18 334	0.30 402	0.23 112

UDGNet	0.50 161	1.36 481	2.44 273	0.37 282	0.19 117	0.58 252	0.23 175	0.49 80	0.69 307	0.42 151	0.39 169	0.34 173	0.29 215	0.55 154	0.32 147	0.25 503	0.10 131	0.37 533	0.19 352	0.30 402	0.17 65

G-Net	1.02 498	0.70 276	3.23 493	0.60 441	0.66 457	2.00 568	0.71 518	0.78 253	0.70 318	1.14 520	2.53 570	1.29 542	1.01 523	1.47 395	1.74 504	0.25 503	0.24 308	0.24 500	0.26 413	0.37 465	0.40 230

SAMSARA	1.11 515	1.35 476	2.60 360	1.34 536	0.77 476	1.67 553	1.41 577	1.47 553	0.99 514	1.54 560	0.89 489	1.44 551	0.90 510	1.88 479	1.71 500	0.25 503	0.55 387	0.22 486	0.34 474	0.39 482	0.50 295

NOSS_ROB	0.75 394	1.03 392	2.27 218	0.68 473	0.26 228	0.68 399	0.30 320	0.99 433	0.82 434	0.59 331	0.58 329	0.77 424	0.39 291	2.75 559	0.48 255	0.25 503	0.24 308	0.28 510	0.26 413	0.29 393	1.07 480

IGEV-RUCA	2.30 571	0.38 107	1.36 49	0.41 344	1.90 568	2.03 571	1.86 582	1.37 546	1.78 570	3.73 592	3.72 588	5.06 590	8.09 598	2.15 510	1.63 498	0.26 507	0.77 424	2.71 597	1.91 593	2.43 591	2.42 568

RP	0.74 383	1.01 386	2.48 310	0.44 366	0.45 391	0.66 385	0.45 436	0.95 405	0.87 469	0.70 426	0.95 500	0.99 503	0.82 496	1.55 406	0.82 397	0.26 507	0.19 272	0.23 494	0.20 363	0.34 437	0.38 215

AnyNet_C01	1.20 522	1.89 548	4.25 562	0.55 425	0.54 418	1.57 546	1.39 574	1.10 508	1.13 533	1.19 526	1.34 539	1.15 534	1.11 530	1.73 440	2.89 560	0.26 507	0.24 308	0.28 510	0.24 396	0.50 523	0.68 377

CSAN	1.38 538	1.74 541	4.12 556	0.53 416	0.38 356	1.06 518	1.15 559	1.29 539	1.12 532	1.19 526	1.90 555	1.04 515	1.44 546	5.92 594	2.82 559	0.26 507	0.22 299	0.24 500	0.25 405	0.35 451	0.54 320

PVD	1.05 505	1.21 438	2.36 235	0.84 492	0.91 495	1.04 513	0.64 500	1.32 543	1.68 565	1.43 552	1.41 543	1.14 532	1.15 532	1.49 398	1.77 509	0.27 511	0.65 406	0.28 510	0.35 478	0.40 489	0.73 395

DPSNet	1.02 498	0.72 286	2.84 447	0.60 441	0.39 358	1.08 520	0.75 522	1.41 550	1.14 535	0.74 446	0.69 406	1.05 518	1.67 557	2.09 506	2.22 536	0.27 511	0.61 397	0.20 475	0.50 526	0.48 520	1.03 476

FBW_ROB	0.94 480	1.23 448	2.35 234	0.46 378	0.32 301	0.87 484	0.46 442	1.15 523	0.97 510	0.83 479	0.78 464	1.01 507	0.64 452	3.65 583	1.65 499	0.27 511	0.24 308	0.40 536	0.26 413	0.32 422	0.88 443

FSD					1.93 570	0.63 343	0.33 356	0.46 62	0.53 143	0.32 104	0.32 127	0.40 203	0.32 240	1.14 339	0.60 313	0.28 514	2.77 585	0.31 520	0.30 438	0.31 412

dad	0.58 225	1.35 476	2.39 247	0.31 159	0.20 133	0.62 329	0.26 244	0.56 138	0.79 412	0.66 410	0.64 379	0.64 351	0.36 260	0.87 276	0.48 255	0.28 514	0.15 229	0.40 536	0.18 334	0.24 314	0.22 103

PFNet	0.62 282	0.42 132	2.69 407	0.43 361	0.55 420	0.62 329	0.27 263	0.64 189	0.72 341	0.61 352	0.56 311	0.45 243	0.33 246	1.86 473	1.12 450	0.28 514	0.09 100	0.12 275	0.16 303	0.26 356	0.27 140

NCC-stereo	0.88 450	1.22 443	2.97 465	0.60 441	0.45 391	1.88 562	0.48 448	1.04 475	0.75 372	0.70 426	0.85 477	0.93 488	0.84 499	1.81 459	1.51 492	0.28 514	0.19 272	0.23 494	0.31 446	0.27 370	0.35 196

Abc-Net	0.88 450	1.22 443	2.97 465	0.60 441	0.45 391	1.88 562	0.48 448	1.04 475	0.75 372	0.70 426	0.85 477	0.93 488	0.84 499	1.81 459	1.51 492	0.28 514	0.19 272	0.23 494	0.31 446	0.27 370	0.35 196
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN v2	1.65 558	0.85 338	3.39 510	0.46 378	0.39 358	2.02 570	0.66 506	1.94 575	1.84 573	2.81 587	2.99 582	4.39 587	3.25 583	2.81 563	2.75 556	0.29 519	0.26 320	0.31 520	0.30 438	0.33 427	0.91 447

FC-DCNN	1.60 556	0.85 338	3.44 521	0.46 378	0.39 358	1.96 564	0.66 506	1.72 566	1.70 566	2.75 586	2.91 581	4.20 583	3.15 582	2.72 555	2.66 551	0.30 520	0.26 320	0.31 520	0.30 438	0.33 427	0.91 447

MSMD_ROB	1.41 540	1.03 392	2.75 427	0.41 344	0.32 301	2.00 568	0.61 494	0.96 408	1.43 554	2.97 588	2.63 574	4.76 589	2.04 570	2.44 534	1.78 510	0.30 520	0.26 320	0.32 524	0.32 455	0.32 422	0.63 357

FCDSN-DC	1.45 544	1.12 412	3.30 502	0.48 385	0.41 370	1.13 524	0.60 489	1.17 529	1.28 546	2.25 575	2.85 578	3.65 580	3.34 585	2.58 544	2.44 543	0.31 522	0.26 320	0.31 520	0.30 438	0.37 465	0.78 412
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Anonymous_2	1.36 537	0.49 180	2.03 157	1.71 560	1.58 555	2.49 578	0.58 482	1.59 560	2.31 578	0.77 455	0.88 487	1.03 511	0.58 430	1.20 351	0.66 342	0.32 523	1.38 503	1.42 585	3.87 601	0.78 554	1.56 525

ccnet	0.77 407	0.61 236	2.01 151	0.40 333	0.46 398	1.05 515	0.59 485	1.02 461	0.74 366	0.90 488	0.97 502	0.82 449	0.89 509	1.68 436	1.16 457	0.32 523	0.26 320	0.32 524	0.28 424	0.35 451	0.47 280

SDNR	2.06 566	2.93 593	2.94 462	1.55 552	5.13 593	1.98 567	0.24 201	1.95 576	2.62 582	0.92 491	2.71 576	5.76 593	0.68 466	3.61 582	3.84 576	0.33 525	0.38 347	0.22 486	0.17 321	1.13 563	2.04 548

GANetREF_RVC	0.81 418	1.44 501	3.04 479	0.49 398	0.27 241	0.83 470	0.63 498	1.03 469	0.92 486	0.63 376	0.61 351	0.72 404	0.59 433	2.40 531	0.58 304	0.33 525	0.25 317	0.37 533	0.25 405	0.41 496	0.36 204
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PWCDC_ROB	0.83 428	1.57 518	2.63 371	0.48 385	0.37 347	0.78 452	0.29 304	1.04 475	1.36 553	0.63 376	2.05 558	0.64 351	0.70 473	1.10 328	1.20 462	0.33 525	0.14 211	0.15 401	0.12 212	0.63 539	0.46 278

PSMNet-RUCA	0.64 306	1.12 412	2.61 365	0.59 440	0.56 422	0.64 356	0.37 386	0.89 357	0.72 341	0.53 256	0.68 401	0.53 290	0.43 336	0.61 181	0.46 244	0.35 528	0.19 272	0.44 544	0.29 428	0.49 522	0.35 196

PASM	0.82 422	1.00 383	2.68 400	0.52 412	0.48 401	0.65 372	0.59 485	0.83 297	0.89 478	0.82 476	0.73 441	0.89 479	0.68 466	2.39 530	0.73 368	0.35 528	0.37 343	0.36 531	0.41 504	0.45 511	0.51 302

AANet_RVC	0.79 413	1.46 504	2.72 417	0.34 227	0.25 211	0.59 272	0.32 342	0.88 348	0.83 441	0.62 365	0.95 500	0.80 440	0.43 336	2.46 535	1.72 502	0.38 530	0.26 320	0.10 150	0.09 89	0.25 336	0.43 252

PDISCO_ROB	0.84 430	1.46 504	2.84 447	0.65 459	0.59 432	1.17 528	0.48 448	1.19 531	1.08 528	0.67 412	0.72 439	1.00 506	0.61 444	1.24 357	1.05 436	0.38 530	0.18 266	0.28 510	0.24 396	0.58 533	0.44 268

WCMA_ROB	1.29 530	1.21 438	3.13 487	0.65 459	0.36 341	1.20 531	0.78 526	1.00 443	0.98 511	1.78 565	2.62 573	3.08 577	2.01 569	1.86 473	2.35 541	0.38 530	0.38 347	0.32 524	0.32 455	0.31 412	1.06 479

PMTNet	0.35 32	0.38 107	1.75 98	0.21 5	0.14 23	0.57 241	0.24 201	0.48 76	0.44 75	0.28 83	0.32 127	0.26 112	0.24 134	0.41 77	0.24 45	0.42 533	0.07 10	0.08 39	0.05 1	0.18 208	0.15 44

ELAS_RVC	1.51 550	0.88 349	3.36 505	0.63 452	0.56 422	1.53 544	2.73 588	1.53 555	1.76 569	2.26 576	2.21 565	2.10 564	3.07 581	2.08 503	2.52 545	0.42 533	0.42 357	0.42 540	0.37 490	0.51 525	0.84 431
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 551	0.92 369	2.91 458	0.62 449	0.57 427	3.13 581	2.21 585	1.67 564	1.58 563	2.42 579	2.43 568	1.87 561	2.49 576	1.85 471	2.70 553	0.42 533	0.43 360	0.41 538	0.40 499	0.51 525	0.85 436
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 513	2.01 556	2.56 345	0.49 398	0.40 364	1.49 542	0.96 542	1.02 461	0.95 502	0.85 482	0.94 497	1.06 519	0.59 433	2.92 568	1.15 455	0.43 536	0.74 423	0.32 524	0.55 537	0.74 547	1.35 511

coex-ft	6.14 595	1.98 552	60.80 622	0.34 227	0.30 278	0.80 459	1.17 563	0.76 239	4.34 590	19.82 611	2.15 561	1.61 557	8.77 600	1.82 462	10.36 602	0.44 537	2.05 553	0.18 458	0.19 352	0.39 482	4.61 600

UDG	0.86 442	1.57 518	2.80 437	0.68 473	0.59 432	0.78 452	0.38 396	0.97 416	0.74 366	0.63 376	0.70 419	1.01 507	0.68 466	1.02 308	1.22 467	0.45 538	0.34 339	0.89 566	0.51 531	0.73 546	0.58 339

Consistency-Raft	0.92 471	1.21 438	3.50 524	0.98 509	0.63 449	0.77 446	0.54 468	1.02 461	1.01 516	0.62 365	1.03 514	0.65 356	1.04 525	0.81 268	1.36 480	0.45 538	0.47 367	0.51 548	0.59 548	0.65 541	0.47 280

FADNet	0.71 366	1.60 526	2.53 328	0.33 202	0.30 278	0.67 393	0.29 304	0.92 380	0.75 372	0.45 172	0.49 234	0.66 365	0.57 422	1.85 471	0.85 401	0.46 540	0.20 287	0.17 438	0.20 363	0.60 535	0.37 206

MADNet+	1.44 542	2.19 568	6.00 584	0.89 495	0.70 465	1.58 547	1.11 554	1.56 559	1.30 549	0.89 486	1.03 514	1.25 539	1.12 531	3.29 575	2.80 557	0.48 541	0.57 391	0.39 535	0.36 488	0.63 539	0.69 384

JetBlue	1.89 562	2.09 563	4.16 558	0.74 478	1.23 536	4.52 592	3.86 593	1.68 565	1.26 543	1.28 542	1.54 546	2.36 569	1.86 565	3.35 577	3.37 567	0.54 542	0.49 371	0.48 546	0.49 523	1.39 577	1.21 494

SGM_RVC	2.11 569	1.07 399	2.87 453	0.98 509	0.92 496	2.72 580	1.88 584	1.91 573	12.27 600	2.09 568	1.99 557	2.47 570	2.24 574	2.87 567	2.03 521	0.54 542	0.47 367	0.42 540	0.47 518	0.74 547	1.22 496
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IGEV-BASED-STEREO-	0.45 114	1.36 481	1.30 45	0.24 40	0.12 5	0.33 27	0.20 89	0.41 31	0.37 25	0.32 104	0.21 33	0.16 32	0.14 14	0.29 9	0.62 325	0.55 544	1.42 511	0.11 218	0.13 234	0.25 336	0.56 329

DispFullNet	1.69 559	2.25 574	5.23 577	1.53 551	8.78 595	0.89 490	0.37 386	1.03 469	0.98 511	1.37 546	1.00 509	1.13 530	1.97 568	1.51 400	0.98 425	0.55 544	0.32 334	1.19 576	0.64 553	1.16 565	0.88 443

DDUNet	0.90 465	1.63 530	2.77 432	0.77 483	0.69 463	0.83 470	0.44 432	0.90 366	0.70 318	0.68 418	0.76 454	0.92 483	0.54 409	1.14 339	1.35 478	0.61 546	0.37 343	0.96 568	0.52 533	0.77 552	0.67 372

anonymity	0.86 442	0.68 264	1.44 65	0.64 456	0.83 485	0.67 393	0.52 462	0.98 424	0.73 346	0.96 497	0.70 419	0.81 444	0.86 504	1.10 328	1.34 476	0.64 547	0.72 421	0.58 550	1.44 589	0.60 535	0.91 447

DualNet (step1)	0.76 399	0.69 273	2.69 407	0.28 102	0.23 190	0.81 463	0.33 356	0.99 433	0.86 463	0.64 387	0.63 366	0.67 368	0.49 388	1.18 347	0.52 275	0.65 548	1.21 476	0.86 562	0.56 540	0.25 336	0.72 391

test_sample9	1.07 509	0.69 273	2.69 407	0.28 102	0.23 190	0.81 463	0.33 356	0.99 433	0.86 463	0.64 387	0.63 366	0.67 368	0.49 388	2.02 495	2.70 553	0.65 548	4.33 599	0.86 562	0.56 540	0.25 336	0.72 391

test_sample8	1.23 525	0.69 273	2.69 407	0.28 102	0.23 190	0.81 463	0.33 356	1.01 453	0.75 372	1.23 537	0.63 366	2.53 571	1.31 537	2.02 495	2.70 553	0.65 548	4.33 599	0.86 562	0.56 540	0.25 336	0.72 391

SPS-STEREO	1.22 523	1.65 532	3.41 517	0.66 464	0.69 463	1.01 508	0.68 513	1.10 508	0.96 504	1.40 550	1.25 530	1.46 552	1.08 528	2.05 498	2.24 537	0.66 551	0.61 397	0.58 550	0.57 545	0.66 542	1.65 533
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.45 544	1.62 527	3.59 532	1.09 519	0.70 465	0.86 477	0.67 511	1.19 531	1.51 559	1.20 531	4.05 590	1.61 557	1.94 567	2.97 570	2.07 525	0.67 552	0.69 413	0.55 549	0.70 556	0.57 532	0.67 372
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	1.01 497	1.73 538	3.04 479	0.85 493	0.76 474	0.93 498	0.81 529	1.02 461	1.10 529	1.05 509	1.06 519	0.84 457	0.96 519	0.93 295	0.97 416	0.68 553	0.61 397	0.63 554	0.60 550	0.77 552	0.80 419

WAO-7	1.58 555	2.04 561	3.25 496	0.94 503	0.75 471	1.75 556	1.13 556	1.87 570	1.97 576	1.46 556	2.53 570	1.98 563	1.75 560	3.13 572	2.48 544	0.69 554	0.67 408	0.94 567	0.74 564	0.80 555	0.77 406

AIO-test2	0.60 253	1.55 514	2.73 422	0.63 452	0.42 382	0.50 146	0.23 175	0.84 306	0.73 346	0.34 116	0.53 266	0.37 184	0.22 109	0.70 222	0.32 147	0.75 555	0.16 244	0.13 336	0.17 321	0.21 274	0.47 280

GCST	0.84 430	1.48 507	3.02 475	1.12 527	1.09 524	0.62 329	0.19 75	0.79 262	0.56 168	0.60 342	0.65 386	0.50 275	0.31 232	1.24 357	0.74 373	0.76 556	0.46 363	0.84 561	0.64 553	0.71 544	0.57 335

CAS	0.39 63	0.31 32	1.79 102	0.81 491	0.34 318	0.51 154	0.23 175	0.49 80	0.42 60	0.23 31	0.31 115	0.20 61	0.17 38	0.30 11	0.25 62	0.77 557	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 59	0.41 239

test_for_model	0.82 422	1.62 527	2.47 304	1.36 538	1.04 515	0.53 184	0.22 136	0.82 286	0.63 229	0.60 342	0.29 95	0.25 101	0.21 101	0.28 6	0.25 62	0.80 558	1.87 542	0.08 39	0.08 58	1.81 583	1.18 487

SQANet	0.92 471	1.96 550	3.23 493	0.77 483	0.83 485	0.76 436	0.38 396	0.87 340	0.68 294	0.64 387	0.69 406	0.73 410	0.52 404	1.35 375	1.36 480	0.80 558	0.30 331	0.60 552	0.29 428	0.93 557	0.70 387

LE_ROB	4.55 591	2.43 584	9.94 592	2.79 589	4.03 591	2.40 577	3.54 590	2.72 582	11.04 599	11.64 604	4.69 594	5.25 591	10.74 602	4.52 590	9.73 600	0.82 560	0.70 416	1.34 582	0.97 579	0.74 547	0.94 457

FINET	1.92 563	1.96 550	4.49 571	1.62 554	1.39 544	3.51 585	4.39 594	2.89 586	2.58 581	1.39 548	1.98 556	1.35 545	2.12 572	1.64 428	2.12 528	0.84 561	1.03 458	0.18 458	0.29 428	0.54 530	2.12 552

SGM-ForestM	3.67 588	2.70 592	5.34 580	1.65 557	1.72 562	6.02 594	5.08 596	4.10 595	3.47 588	4.59 594	4.21 592	9.81 601	5.79 594	6.44 595	6.97 596	0.88 562	1.09 463	0.33 528	0.45 511	0.68 543	2.10 551

ACVNet_2	1.54 552	2.20 570	4.42 569	1.10 521	0.93 499	1.37 537	0.87 533	1.53 555	1.71 567	1.22 535	1.72 550	2.12 565	1.06 526	2.58 544	1.93 517	0.94 563	0.54 384	1.00 571	0.56 540	2.11 588	0.96 463

FADNet_RVC	0.87 449	1.51 511	2.90 457	0.31 159	0.24 202	0.71 411	0.25 227	1.00 443	0.65 246	0.45 172	0.57 322	0.61 334	0.44 345	1.53 404	0.75 375	0.94 563	0.97 446	0.28 510	1.00 581	0.89 556	1.36 514

WAO-6	1.69 559	1.87 547	3.21 492	1.15 529	1.01 510	2.29 574	1.06 553	1.85 569	2.84 586	1.30 545	2.59 572	2.19 566	1.67 557	2.62 547	2.52 545	0.96 565	0.68 410	1.19 576	0.84 572	1.13 563	0.95 460

CC-Net-ROB	0.95 483	1.57 518	2.93 460	0.90 497	0.39 358	0.87 484	0.44 432	1.12 515	0.83 441	0.59 331	0.69 406	0.64 351	0.50 393	2.73 557	0.93 410	0.97 566	0.40 354	0.87 565	0.29 428	0.61 538	0.66 367

testlalala_base	0.61 261	0.35 78	2.44 273	0.35 250	0.33 308	0.55 209	0.21 115	0.88 348	0.41 53	0.41 143	0.39 169	0.31 153	0.24 134	0.33 30	0.36 182	0.98 567	1.61 529	0.09 88	0.22 387	1.11 562	0.68 377

otaku	1.15 519	2.10 564	3.51 525	0.98 509	0.74 469	1.02 510	0.59 485	1.03 469	0.89 478	0.70 426	1.60 547	0.98 500	0.65 455	1.63 425	1.80 512	0.99 568	0.46 363	0.73 559	0.40 499	1.30 573	0.88 443

Ntro	1.11 515	2.10 564	3.52 527	0.97 508	0.87 491	1.06 518	0.54 468	1.02 461	0.93 494	0.63 376	0.76 454	0.93 488	0.67 464	1.76 446	1.71 500	1.03 569	0.46 363	0.76 560	0.41 504	1.29 571	0.86 439

MANE	3.51 587	2.03 560	3.88 550	1.89 570	2.01 573	5.98 593	4.72 595	5.87 598	7.13 597	3.80 593	5.10 595	6.11 595	5.34 592	4.39 588	5.05 589	1.07 570	1.28 489	0.50 547	0.85 573	0.76 550	2.36 567

MonStereo1	2.06 566	1.22 443	2.39 247	1.22 531	1.04 515	3.53 586	0.62 496	1.55 557	1.93 574	1.50 558	3.36 587	2.24 568	10.67 601	2.85 565	1.50 489	1.08 571	0.39 353	0.96 568	0.58 546	1.16 565	1.39 515

ACVNet_1	1.47 546	2.27 577	4.92 575	1.11 524	0.89 492	1.19 530	0.66 506	1.28 537	1.19 541	0.98 498	0.97 502	3.06 576	1.48 551	2.37 526	1.82 513	1.08 571	0.49 371	1.03 573	0.48 521	1.20 567	0.95 460

PWCK	1.62 557	2.32 581	4.27 563	1.11 524	0.56 422	1.81 559	1.84 581	1.55 557	1.54 561	1.45 553	1.81 551	1.82 560	1.38 543	3.34 576	2.14 530	1.09 573	0.57 391	0.98 570	0.59 548	1.50 579	0.79 415

SGM+DAISY	2.67 574	2.14 566	4.28 565	1.92 571	2.11 576	4.36 591	5.22 597	3.17 587	3.00 587	3.24 591	3.81 589	3.03 575	3.61 586	2.53 539	3.79 575	1.15 574	1.29 491	0.66 555	0.71 560	0.95 559	2.44 569

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 430	1.41 492	2.80 437	0.94 503	0.35 329	0.89 490	0.41 409	0.89 357	0.66 254	0.57 306	0.63 366	0.75 417	0.38 276	2.37 526	0.55 291	1.16 575	0.31 333	0.36 531	0.21 375	0.59 534	0.63 357

Dean	1.92 563	2.31 580	5.03 576	1.31 533	1.08 522	1.55 545	0.99 545	1.98 577	2.33 579	1.51 559	4.15 591	4.23 586	1.39 544	2.31 521	2.10 526	1.18 576	0.69 413	1.18 575	0.75 565	1.30 573	1.07 480

RainbowNet	1.27 527	2.22 572	3.58 531	1.14 528	0.92 496	1.08 520	0.76 523	1.19 531	1.15 537	0.77 455	0.97 502	1.08 522	0.83 498	1.64 428	1.72 502	1.20 577	1.30 494	1.01 572	0.58 546	1.23 568	0.97 466

TorneroNet-64	2.74 575	2.23 573	4.18 559	1.48 547	1.20 534	3.88 587	1.01 551	3.48 594	6.61 596	2.62 583	4.55 593	4.20 583	3.84 588	3.39 579	3.40 569	1.23 578	0.66 407	1.39 584	0.80 566	3.42 595	1.27 503

JetRed	3.37 584	4.96 595	10.08 593	1.48 547	1.73 563	7.63 596	5.47 598	3.47 592	2.20 577	2.42 579	2.40 567	2.98 574	2.35 575	3.52 581	6.60 594	1.33 579	1.90 543	1.38 583	1.23 586	2.30 589	2.02 546

IMH-64-1	1.50 547	1.98 552	2.69 407	1.39 541	1.12 529	1.39 539	1.19 564	1.80 567	1.47 557	1.19 526	2.20 563	1.53 553	1.51 553	2.12 508	1.98 518	1.34 580	0.68 410	1.28 579	0.70 556	1.37 575	1.12 483

IMH-64	1.50 547	1.98 552	2.69 407	1.39 541	1.12 529	1.39 539	1.19 564	1.80 567	1.47 557	1.19 526	2.20 563	1.53 553	1.51 553	2.12 508	1.98 518	1.34 580	0.68 410	1.28 579	0.70 556	1.37 575	1.12 483

TorneroNet	5.60 594	2.30 579	3.98 551	1.49 549	1.26 539	14.47 602	1.11 554	4.85 596	20.66 615	10.12 600	16.30 607	11.78 605	7.35 596	3.41 580	4.38 584	1.36 582	0.70 416	1.46 586	0.87 574	2.73 592	1.33 508

UNDER WATER	2.84 577	2.25 574	5.25 578	1.84 567	1.45 547	2.36 576	1.44 578	3.23 589	6.51 595	2.61 582	2.73 577	5.69 592	5.64 593	3.14 573	4.18 583	1.48 583	0.81 432	1.60 590	1.07 582	1.91 585	1.67 534

UNDER WATER-64	2.59 573	2.28 578	5.63 581	1.85 568	1.45 547	3.28 582	1.60 579	2.62 581	5.57 592	2.09 568	2.12 559	4.10 582	4.21 589	2.74 558	3.64 574	1.49 584	0.86 439	1.58 589	1.09 584	1.91 585	1.62 531

KSHMR	4.19 589	2.37 583	6.24 585	1.73 562	1.48 551	1.97 566	1.29 569	3.18 588	17.06 610	2.15 571	15.74 605	9.09 600	1.75 560	8.33 598	2.37 542	1.55 585	1.29 491	1.70 591	1.23 586	1.75 582	1.60 529

notaker	2.77 576	2.35 582	4.02 553	2.61 587	1.44 546	1.77 557	1.14 557	2.77 584	1.81 572	2.30 577	11.41 602	3.95 581	4.70 590	3.24 574	3.01 562	1.58 586	0.88 440	1.71 592	1.08 583	2.10 587	1.44 520

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 539	2.04 561	3.02 475	0.58 439	0.41 370	2.15 573	1.00 549	1.31 542	1.29 547	1.05 509	1.10 521	1.29 542	0.91 511	3.07 571	1.34 476	1.65 587	0.84 437	0.68 557	0.88 575	1.55 580	1.91 540

BEATNet-Init1	12.32 601	12.82 604	28.66 618	3.22 591	3.71 589	21.59 614	11.42 602	14.54 610	13.73 606	20.24 612	20.16 612	26.14 620	19.85 610	19.08 613	15.33 610	1.81 588	1.93 548	2.05 595	2.48 598	4.25 597	3.41 584

ktn	4.44 590	2.47 586	3.70 538	1.82 566	1.49 552	2.11 572	1.40 575	2.30 579	12.56 601	11.36 603	16.25 606	11.30 604	3.77 587	4.41 589	3.47 570	1.86 589	0.99 450	1.74 593	1.21 585	3.28 594	1.39 515

MFN_U_SF_RVC	1.57 554	2.56 590	3.30 502	0.66 464	0.41 370	1.15 526	0.51 458	1.27 536	1.35 552	1.61 562	1.20 527	1.43 550	0.97 520	1.80 457	2.10 526	1.88 590	1.79 539	1.97 594	2.14 595	1.61 581	1.76 538

WAO-8	2.91 578	2.55 588	3.77 539	1.93 572	1.04 515	4.08 589	0.99 545	3.25 590	6.09 593	2.20 573	3.34 585	3.33 578	2.64 577	11.73 601	2.52 545	2.12 591	1.92 544	1.55 587	0.93 576	1.27 569	0.96 463

Venus	2.91 578	2.55 588	3.77 539	1.93 572	1.04 515	4.08 589	0.99 545	3.25 590	6.09 593	2.20 573	3.34 585	3.33 578	2.64 577	11.73 601	2.52 545	2.12 591	1.92 544	1.55 587	0.93 576	1.27 569	0.96 463

USTest	8.06 597	7.11 599	8.76 590	9.20 600	9.03 596	15.20 603	23.57 607	10.01 605	9.45 598	5.97 598	6.79 596	7.77 598	7.51 597	8.75 600	11.06 604	2.24 593	3.58 593	2.87 599	3.21 600	4.93 600	4.21 595

MADNet++	2.94 581	2.17 567	3.27 498	2.55 586	2.28 579	3.29 584	3.37 589	2.76 583	2.67 584	3.10 589	3.20 584	2.78 572	3.25 583	4.11 586	4.68 587	2.72 594	2.27 571	3.03 600	2.43 597	2.34 590	2.59 570

LVE	2.10 568	2.61 591	4.30 567	1.79 564	1.81 565	1.68 554	1.04 552	2.35 580	2.78 585	1.27 541	2.87 579	4.21 585	1.46 548	2.83 564	2.02 520	2.87 595	0.92 443	1.19 576	1.47 590	1.29 571	1.18 487

TCMNet-wrong-test	5.56 593	6.73 598	6.40 586	13.05 605	11.91 600	7.29 595	5.47 598	7.17 601	1.58 563	2.68 584	3.15 583	8.30 599	5.87 595	4.80 591	6.10 593	3.08 596	0.98 448	2.37 596	1.99 594	6.69 602	5.63 601

DGTPSM_ROB	8.97 599	5.94 596	13.01 599	5.95 597	11.34 598	8.54 597	24.06 608	6.47 599	13.52 602	5.19 595	11.52 603	6.18 596	11.04 603	7.02 596	13.92 605	4.47 597	7.66 603	3.90 601	7.43 605	4.34 598	7.98 604

DGSMNet	2.93 580	0.77 308	3.44 521	3.58 594	4.25 592	2.53 579	6.86 600	1.03 469	0.88 473	0.58 312	1.85 553	0.79 432	0.62 446	1.63 425	1.46 487	4.62 598	4.98 601	5.15 603	4.71 602	4.52 599	4.37 596

IMH	2.14 570	2.46 585	3.60 534	1.70 559	1.13 531	1.65 552	0.93 541	2.13 578	1.93 574	1.37 546	2.64 575	2.19 566	1.82 564	5.77 592	2.18 533	5.70 599	1.05 459	1.31 581	0.72 561	1.39 577	1.13 485

ACVNet-4b	2.00 565	2.19 568	4.85 574	1.09 519	0.86 488	1.15 526	0.53 465	1.11 512	1.15 537	0.65 403	1.09 520	1.97 562	0.69 471	2.31 521	9.78 601	5.73 600	0.42 357	1.03 573	0.55 537	1.89 584	0.92 451

tt	4.94 592	0.32 46	4.22 561	2.29 580	1.58 555	10.19 599	16.94 606	9.44 604	5.03 591	1.69 563	1.33 538	4.68 588	5.02 591	3.38 578	5.91 592	6.15 601	9.47 609	2.80 598	3.16 599	3.54 596	1.58 527

PML	22.99 609	17.34 605	8.24 589	5.48 596	9.84 597	50.35 624	102.65 625	5.84 597	13.52 602	37.08 625	104.84 625	30.61 623	23.20 615	12.09 603	7.96 598	6.27 602	2.12 561	6.31 605	2.42 596	10.67 606	2.95 575

DPSM_ROB	12.32 601	11.13 602	12.31 597	12.90 603	12.80 602	19.81 612	28.13 614	14.50 608	14.31 607	10.62 601	11.34 600	12.03 606	11.89 606	13.08 606	15.22 608	7.09 603	8.31 606	6.47 606	7.32 603	8.69 604	8.43 606

DPSM	12.32 601	11.13 602	12.31 597	12.90 603	12.80 602	19.81 612	28.13 614	14.50 608	14.31 607	10.62 601	11.34 600	12.03 606	11.89 606	13.08 606	15.22 608	7.09 603	8.31 606	6.47 606	7.32 603	8.69 604	8.43 606

DLNR_Zeroshot_test	13.74 604	20.06 607	23.92 610	121.50 623	35.20 618	0.46 112	0.15 32	7.96 602	0.47 91	0.29 93	0.37 156	0.26 112	0.17 38	0.79 260	0.36 182	7.16 605	2.95 590	0.09 88	0.38 494	50.40 623	1.95 543

DLNR-FE	13.74 604	20.13 608	23.90 609	121.61 624	34.09 617	0.46 112	0.15 32	8.04 603	0.47 91	0.29 93	0.37 156	0.26 112	0.17 38	0.78 256	0.36 182	7.40 606	2.94 589	0.09 88	0.38 494	51.06 624	1.95 543

DPSMNet_ROB	9.58 600	5.96 597	13.98 602	8.88 599	11.87 599	8.54 597	24.08 609	6.48 600	13.67 605	5.35 596	11.53 604	6.31 597	11.04 603	7.69 597	14.09 606	7.61 607	8.23 605	5.03 602	7.75 606	5.24 601	8.36 605

HanzoNet	7.85 596	3.30 594	5.75 582	7.47 598	3.97 590	2.34 575	1.37 571	3.47 592	4.02 589	13.30 605	10.49 598	10.86 602	16.67 608	8.50 599	10.51 603	10.80 608	9.84 610	5.83 604	13.69 608	7.24 603	7.51 603

RAFT-FEzeroshot	24.76 612	22.39 613	24.34 611	26.12 614	25.84 613	39.77 618	56.77 621	29.07 618	28.85 620	21.21 614	22.64 615	24.17 614	23.98 618	26.23 617	30.63 620	14.22 609	16.70 612	13.03 608	14.76 613	17.49 607	16.95 610

RAFT-FE	24.76 612	22.39 613	24.34 611	26.12 614	25.84 613	39.77 618	56.77 621	29.07 618	28.85 620	21.21 614	22.64 615	24.17 614	23.98 618	26.23 617	30.63 620	14.22 609	16.70 612	13.03 608	14.76 613	17.49 607	16.95 610

CasAABBNet	24.76 612	22.38 612	24.44 613	26.05 611	25.75 610	39.79 620	56.76 620	29.10 620	28.88 622	21.22 616	22.69 617	24.21 616	23.99 620	26.23 617	30.62 619	14.22 609	16.71 614	13.03 608	14.75 611	17.49 607	16.97 612

FlowAnything	24.80 615	22.39 613	24.71 614	26.07 612	25.75 610	39.80 621	56.70 618	29.12 621	28.95 624	21.38 619	22.83 619	24.22 617	23.96 616	26.24 620	30.65 622	14.23 612	16.78 615	13.04 611	14.84 615	17.49 607	16.93 609

Selective-RAFT-Error	24.83 616	22.44 617	24.80 615	26.10 613	25.82 612	39.85 622	56.72 619	29.21 623	29.03 625	21.29 618	22.80 618	24.25 618	24.07 621	26.28 621	30.60 618	14.24 613	16.85 616	13.04 611	14.75 611	17.53 611	17.02 613

LSM0	26.57 617	22.53 618	25.76 616	30.62 616	52.30 624	39.86 623	56.49 617	29.18 622	28.76 619	21.26 617	22.46 614	24.42 619	23.97 617	26.42 622	30.66 623	14.29 614	16.56 611	13.06 613	14.65 610	17.62 612	20.52 615

LRCNet_RVC	13.78 606	19.34 606	13.01 599	19.47 607	12.67 601	1.85 561	0.42 416	12.28 606	1.10 529	15.76 607	18.69 611	12.52 608	8.65 599	12.22 604	9.64 599	22.29 615	8.38 608	25.92 617	24.06 617	19.72 614	17.59 614

xxxxx1	29.05 619	20.74 609	14.05 603	50.10 617	40.25 619	19.01 606	26.60 610	21.83 614	20.22 612	16.52 608	17.56 608	18.33 609	21.41 611	16.11 610	20.77 613	23.48 616	26.77 619	66.36 623	78.56 623	30.19 617	32.23 622

tt_ll	29.05 619	20.74 609	14.05 603	50.10 617	40.25 619	19.01 606	26.60 610	21.83 614	20.22 612	16.52 608	17.56 608	18.33 609	21.41 611	16.11 610	20.77 613	23.48 616	26.77 619	66.36 623	78.56 623	30.19 617	32.23 622

ff	29.05 619	20.74 609	14.05 603	50.10 617	40.25 619	19.01 606	26.60 610	21.83 614	20.22 612	16.52 608	17.56 608	18.33 609	21.41 611	16.11 610	20.77 613	23.48 616	26.77 619	66.36 623	78.56 623	30.19 617	32.23 622

HaxPig	19.88 607	22.39 613	22.30 608	17.98 606	17.98 605	12.06 601	12.06 603	16.25 611	15.97 609	21.05 613	21.41 613	18.85 612	18.35 609	20.07 614	19.64 612	23.57 619	23.19 618	24.07 616	23.71 616	22.95 615	23.72 617

DPSimNet_ROB	24.35 611	23.81 619	31.38 621	25.93 610	22.83 608	31.30 615	34.38 616	20.78 613	28.92 623	27.39 623	22.99 620	28.29 622	35.76 625	15.47 608	17.82 611	24.28 620	17.90 617	22.23 615	14.12 609	19.38 613	22.12 616

MEDIAN_ROB	23.95 610	26.96 620	26.29 617	22.14 608	22.09 607	16.18 605	14.23 604	20.47 612	20.09 611	25.43 622	25.22 621	22.96 613	22.54 614	24.33 615	23.18 616	28.15 621	27.16 622	28.60 618	27.73 620	27.59 616	27.58 618

AVERAGE_ROB	26.91 618	30.28 621	29.18 619	25.78 609	25.30 609	19.49 610	15.38 605	23.70 617	23.02 618	28.38 624	27.78 622	26.23 621	25.76 622	26.95 623	25.55 617	31.27 622	30.02 623	31.76 619	30.80 621	30.88 620	30.77 621

Anonymous_1	22.76 608	11.11 601	11.93 596	12.73 602	26.05 615	19.39 609	27.77 613	14.18 607	13.64 604	14.92 606	10.66 599	11.26 603	11.24 605	12.48 605	14.45 607	37.82 623	7.87 604	34.92 620	63.61 622	87.51 625	11.75 608

RSGM-EC	41.37 622	31.41 622	19.61 606	51.58 620	47.86 622	38.12 616	60.59 623	34.20 624	22.62 616	23.48 620	29.36 623	43.51 624	35.09 623	65.96 624	68.73 624	65.97 624	37.56 624	48.34 621	25.52 618	47.85 621	30.14 619

acva	41.37 622	31.41 622	19.61 606	51.58 620	47.86 622	38.12 616	60.59 623	34.20 624	22.62 616	23.48 620	29.36 623	43.51 624	35.09 623	65.96 624	68.73 624	65.97 624	37.56 624	48.34 621	25.52 618	47.85 621	30.14 619

test_example2	115.17 624	122.38 624	93.45 623	115.38 622	123.53 625	101.24 625	113.11 626	54.67 626	99.94 626	135.50 626	136.43 626	85.67 626	85.40 626	110.44 626	104.91 626	152.17 626	205.21 626	99.17 626	114.27 626	138.55 626	112.04 625

ccccc		297.53 625		372.50 625	377.87 626	200.30 626		217.33 627		202.36 627		213.34 627		312.79 627		409.97 627	354.33 627	255.69 627	227.31 627	431.13 627

Low-res two-view benchmark