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

Wavelet-MonSter	0.42 93	0.34 69	1.38 61	0.23 30	0.17 67	0.43 91	0.14 20	0.28 3	0.35 13	0.23 36	0.21 37	0.15 17	0.16 35	0.92 306	0.66 355	0.06 1	1.21 489	0.07 1	0.45 521	0.06 1	0.95 471

MatchStereo	0.27 8	0.41 131	1.77 110	0.21 6	0.10 1	0.21 4	0.14 20	0.43 43	0.43 68	0.15 1	0.26 82	0.15 17	0.15 23	0.27 5	0.20 7	0.09 52	0.07 12	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 3

BridgeDepth_RVC	0.24 3	0.51 202	0.97 9	0.18 1	0.12 6	0.31 17	0.12 4	0.34 9	0.60 206	0.16 2	0.15 8	0.16 33	0.20 95	0.33 32	0.27 88	0.11 221	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.34 26	0.27 3	1.00 14	0.21 6	0.13 15	0.31 17	0.14 20	0.30 4	0.32 8	0.17 5	0.14 6	0.18 53	0.15 23	0.61 192	0.40 214	0.11 221	0.82 446	0.07 1	0.56 550	0.07 2	0.84 442

HiDET	0.34 26	0.27 3	1.12 33	0.21 6	0.13 15	0.36 42	0.14 20	0.37 16	0.35 13	0.17 5	0.15 8	0.17 43	0.15 23	0.59 180	0.59 321	0.09 52	0.58 404	0.07 1	0.44 519	0.07 2	0.73 406

LCMNet	0.37 56	0.28 7	1.12 33	0.20 3	0.13 15	0.39 62	0.14 20	0.37 16	0.37 25	0.18 9	0.16 11	0.17 43	0.15 23	0.69 229	0.60 326	0.09 52	0.80 440	0.07 1	0.55 547	0.07 2	0.93 464

CSFM-Stereo	0.35 36	0.30 26	0.95 8	0.21 6	0.12 6	0.39 62	0.15 35	0.37 16	0.31 6	0.18 9	0.16 11	0.17 43	0.16 35	0.64 207	0.53 295	0.12 274	0.85 450	0.07 1	0.50 536	0.07 2	0.79 426

MonStereo	0.47 135	0.29 12	1.07 27	0.22 16	0.18 86	0.51 165	0.14 20	0.49 83	0.35 13	0.25 53	0.17 14	0.15 17	0.11 2	0.88 294	0.48 268	0.06 1	2.11 573	0.07 1	0.80 577	0.07 2	1.01 482

Monster-pub-eth3d	0.47 135	0.29 12	1.07 27	0.22 16	0.18 86	0.51 165	0.14 20	0.49 83	0.35 13	0.25 53	0.18 16	0.15 17	0.11 2	0.87 287	0.47 260	0.06 1	2.11 573	0.07 1	0.81 580	0.07 2	1.01 482

2.25w	0.42 93	0.30 26	1.12 33	0.22 16	0.15 34	0.36 42	0.13 10	0.45 57	0.37 25	0.26 71	0.27 92	0.14 9	0.19 78	0.91 301	0.36 187	0.07 7	1.38 515	0.07 1	0.67 566	0.07 2	0.91 458

4.25_new	0.43 98	0.29 12	1.40 67	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.17 56	0.44 51	0.38 34	0.34 128	0.22 48	0.15 17	0.18 62	1.06 329	0.30 121	0.10 121	1.44 524	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 464

4.5w_new	0.43 98	0.29 12	1.40 67	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.17 56	0.44 51	0.38 34	0.34 128	0.22 48	0.15 17	0.18 62	1.06 329	0.30 121	0.10 121	1.44 524	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 464

4.25w-stereo	0.43 98	0.29 12	1.40 67	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.17 56	0.44 51	0.38 34	0.34 128	0.22 48	0.15 17	0.18 62	1.06 329	0.30 121	0.10 121	1.44 524	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 464

4w-stereo	0.50 170	0.26 1	1.86 135	0.22 16	0.30 283	0.38 57	0.14 20	0.41 32	0.35 13	0.25 53	0.21 37	0.14 9	0.20 95	1.18 360	0.33 163	0.09 52	1.56 539	0.07 1	0.72 572	0.07 2	1.23 511

2.5w	0.40 80	0.31 33	1.07 27	0.23 30	0.16 45	0.39 62	0.19 78	0.50 100	0.39 46	0.23 36	0.23 61	0.13 1	0.17 41	0.73 249	0.24 46	0.07 7	1.53 536	0.07 1	0.46 526	0.07 2	0.92 462

2.75w_new	0.46 128	0.32 47	1.39 66	0.21 6	0.19 119	0.40 67	0.18 70	0.51 107	0.39 46	0.27 84	0.21 37	0.13 1	0.20 95	1.10 341	0.44 243	0.07 7	1.58 540	0.07 1	0.61 562	0.07 2	0.82 440

3.25w_new	0.39 68	0.30 26	1.27 48	0.21 6	0.22 162	0.37 47	0.14 20	0.46 65	0.38 34	0.25 53	0.21 37	0.16 33	0.19 78	0.71 241	0.23 35	0.07 7	1.41 520	0.07 1	0.35 488	0.07 2	0.80 430

3.25w	0.39 68	0.30 26	1.27 48	0.21 6	0.22 162	0.37 47	0.14 20	0.46 65	0.38 34	0.25 53	0.21 37	0.16 33	0.19 78	0.71 241	0.23 35	0.07 7	1.41 520	0.07 1	0.35 488	0.07 2	0.80 430

3.75w	0.33 21	0.27 3	1.02 19	0.22 16	0.21 149	0.44 101	0.16 46	0.47 74	0.33 9	0.25 53	0.21 37	0.13 1	0.18 62	0.54 163	0.24 46	0.08 22	1.14 482	0.07 1	0.08 60	0.07 2	0.56 339

3.5w_stereo	0.34 26	0.33 59	1.17 39	0.21 6	0.15 34	0.40 67	0.14 20	0.46 65	0.36 22	0.23 36	0.25 73	0.15 17	0.19 78	0.80 275	0.24 46	0.07 7	1.02 469	0.07 1	0.07 37	0.07 2	0.52 315

2w_stereo	0.35 36	0.30 26	0.99 13	0.23 30	0.13 15	0.41 73	0.20 93	0.54 127	0.37 25	0.28 92	0.23 61	0.13 1	0.23 132	0.69 229	0.24 46	0.06 1	1.07 473	0.07 1	0.19 362	0.07 2	0.64 373

monsters	0.39 68	0.39 117	1.04 23	0.24 42	0.32 305	0.42 86	0.13 10	0.49 83	0.35 13	0.27 84	0.21 37	0.14 9	0.15 23	0.60 187	0.43 237	0.09 52	1.09 476	0.07 1	0.70 567	0.07 2	0.65 376

FoundationStereo	0.61 273	0.37 98	0.91 6	1.96 587	2.40 594	0.20 3	0.16 46	0.26 1	0.86 468	0.16 2	0.12 2	0.19 59	0.17 41	0.58 179	0.32 150	0.10 121	2.98 606	0.08 41	0.06 9	0.07 2	0.20 91

MonSter	0.47 135	0.29 12	1.07 27	0.22 16	0.18 86	0.51 165	0.14 20	0.49 83	0.35 13	0.26 71	0.18 16	0.15 17	0.11 2	0.88 294	0.47 260	0.06 1	2.11 573	0.07 1	0.81 580	0.07 2	1.01 482

dual_stereo	0.94 490	0.31 33	1.80 116	0.90 508	2.52 596	0.54 207	0.15 35	0.69 214	1.02 521	0.25 53	0.18 16	0.18 53	0.14 14	0.63 200	0.35 183	0.09 52	3.76 609	0.07 1	0.47 528	0.07 2	4.59 614

Monster-pub-mixall	0.50 170	0.35 79	0.98 12	0.22 16	0.13 15	0.34 32	0.12 4	0.38 21	0.28 2	0.39 148	0.19 23	0.16 33	0.12 5	1.05 328	0.41 223	0.08 22	3.28 607	0.07 1	0.73 574	0.08 26	0.55 337

Replicate-Monster	0.58 237	0.53 211	1.55 87	0.22 16	0.34 322	0.37 47	0.13 10	0.43 43	0.39 46	0.35 133	0.16 11	0.16 33	0.15 23	1.46 406	0.21 11	0.11 221	2.71 599	0.07 1	0.35 488	0.08 26	1.81 550

asda	0.41 85	0.31 33	1.23 44	0.22 16	0.17 67	0.43 91	0.16 46	0.46 65	0.38 34	0.25 53	0.20 29	0.15 17	0.20 95	0.99 317	0.23 35	0.10 121	1.49 530	0.07 1	0.23 403	0.08 26	0.88 454

asd	0.36 46	0.28 7	1.21 40	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.14 20	0.37 16	0.34 11	0.26 71	0.21 37	0.15 17	0.19 78	0.91 301	0.20 7	0.10 121	1.14 482	0.07 1	0.08 60	0.08 26	0.71 400

qwe	0.41 85	0.29 12	1.29 52	0.22 16	0.22 162	0.41 73	0.15 35	0.49 83	0.38 34	0.28 92	0.23 61	0.14 9	0.15 23	0.94 308	0.24 46	0.08 22	1.47 529	0.07 1	0.25 416	0.08 26	0.76 413

3w_stereo	0.44 114	0.29 12	1.53 86	0.23 30	0.20 135	0.37 47	0.22 143	0.53 116	0.41 55	0.25 53	0.21 37	0.13 1	0.22 114	0.90 299	0.24 46	0.06 1	1.52 535	0.07 1	0.44 519	0.08 26	0.83 441

1w_stereo	0.35 36	0.28 7	0.86 3	0.24 42	0.17 67	0.44 101	0.22 143	0.60 170	0.43 68	0.27 84	0.30 115	0.14 9	0.26 173	0.61 192	0.25 63	0.07 7	0.79 437	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.79 426

monsterstereo	0.40 80	0.43 148	1.07 27	0.26 74	0.27 244	0.39 62	0.14 20	0.55 137	0.37 25	0.28 92	0.27 92	0.14 9	0.13 12	0.67 220	0.44 243	0.07 7	1.12 480	0.07 1	0.81 580	0.08 26	0.53 321

LG-Stereo_L2	0.29 11	0.42 136	0.97 9	0.36 281	0.25 214	0.31 17	0.22 143	0.40 28	0.28 2	0.19 12	0.12 2	0.13 1	0.12 5	0.44 100	0.23 35	0.08 22	0.49 382	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.58 350

LG-Stereo_L1	0.30 14	0.42 136	0.97 9	0.35 262	0.28 259	0.28 9	0.21 119	0.39 23	0.30 5	0.19 12	0.12 2	0.13 1	0.12 5	0.45 102	0.22 18	0.08 22	0.71 431	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.51 307

testlalala	0.53 199	0.36 85	2.40 263	0.29 132	0.35 333	0.60 299	0.22 143	1.02 469	0.63 235	0.56 299	0.40 191	0.32 172	0.21 106	0.33 32	0.27 88	0.10 121	1.73 552	0.09 91	0.24 407	0.08 26	0.43 256

DCANet-4	0.43 98	0.32 47	2.31 241	0.26 74	0.14 25	0.51 165	0.22 143	0.84 312	0.78 404	0.55 287	0.48 233	0.28 138	0.37 279	0.40 75	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 256

fff	0.50 170	0.90 374	2.63 382	0.25 57	0.15 34	0.51 165	0.22 143	0.85 326	0.82 439	0.55 287	0.48 233	0.31 165	0.65 466	0.39 68	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 256

csc	0.50 170	0.90 374	2.63 382	0.25 57	0.15 34	0.51 165	0.22 143	0.85 326	0.82 439	0.55 287	0.48 233	0.31 165	0.65 466	0.39 68	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 256

cscssc	0.50 170	0.90 374	2.63 382	0.25 57	0.15 34	0.51 165	0.22 143	0.85 326	0.82 439	0.55 287	0.48 233	0.31 165	0.65 466	0.39 68	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 256

252Zero-FE	1.02 509	0.31 33	1.72 107	0.26 74	0.27 244	0.31 17	0.12 4	0.42 38	0.57 180	7.97 613	0.25 73	0.13 1	0.12 5	0.75 255	0.51 285	0.09 52	5.04 617	0.07 1	0.83 584	0.09 41	0.66 378

Zero-FE251	0.76 410	0.35 79	2.10 191	0.30 152	0.25 214	0.44 101	0.16 46	0.45 57	0.36 22	5.93 611	0.20 29	0.22 77	0.19 78	0.52 149	1.06 452	0.10 121	0.71 431	0.08 41	0.06 9	0.09 41	1.56 536

4.5_new	0.39 68	0.29 12	1.25 46	0.22 16	0.16 45	0.40 67	0.17 56	0.43 43	0.37 25	0.27 84	0.22 48	0.15 17	0.14 14	1.04 325	0.23 35	0.09 52	1.49 530	0.07 1	0.14 267	0.09 41	0.62 362

4.5w-stereo	0.39 68	0.29 12	1.25 46	0.22 16	0.16 45	0.40 67	0.17 56	0.43 43	0.37 25	0.27 84	0.22 48	0.15 17	0.14 14	1.04 325	0.23 35	0.09 52	1.49 530	0.07 1	0.14 267	0.09 41	0.62 362

IGEV	0.36 46	0.34 69	1.03 21	0.21 6	0.24 204	0.42 86	0.16 46	0.38 21	0.41 55	0.37 137	0.22 48	0.14 9	0.12 5	0.63 200	0.40 214	0.08 22	0.73 434	0.08 41	0.53 544	0.09 41	0.52 315

MLG-Stereo_test3	0.31 15	0.44 161	1.03 21	0.48 396	0.40 375	0.36 42	0.13 10	0.39 23	0.46 87	0.28 92	0.19 23	0.17 43	0.12 5	0.25 3	0.18 2	0.09 52	0.53 392	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.45 277

MLG-Stereo_test2	0.46 128	0.49 187	1.77 110	0.79 498	0.70 476	0.63 354	0.12 4	0.37 16	0.48 99	0.39 148	0.15 8	0.24 97	0.10 1	0.46 106	0.20 7	0.16 414	1.21 489	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.66 378

MLG-Stereo_test1	0.36 46	0.45 169	1.50 83	0.24 42	0.35 333	0.45 107	0.13 10	0.36 13	0.51 123	0.20 15	0.10 1	0.18 53	0.12 5	0.33 32	0.18 2	0.08 22	1.36 512	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.47 285

MLG-Stereo	0.38 63	0.43 148	1.46 77	0.24 42	0.42 394	0.44 101	0.13 10	0.42 38	0.51 123	0.27 84	0.14 6	0.17 43	0.13 12	0.35 51	0.18 2	0.08 22	1.45 528	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.47 285

LG-G_1	0.41 85	0.43 148	1.62 95	0.50 415	0.35 333	0.50 156	0.12 4	0.47 74	0.44 78	0.33 121	0.20 29	0.19 59	0.15 23	0.94 308	0.21 11	0.09 52	0.61 409	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.87 452

LG-G	0.41 85	0.43 148	1.62 95	0.50 415	0.35 333	0.50 156	0.12 4	0.47 74	0.44 78	0.33 121	0.20 29	0.19 59	0.15 23	0.94 308	0.21 11	0.09 52	0.61 409	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.87 452

DEFOM-Stereo	0.26 5	0.61 246	1.22 43	0.24 42	0.14 25	0.49 143	0.18 70	0.31 5	0.31 6	0.20 15	0.18 16	0.15 17	0.14 14	0.42 93	0.19 5	0.08 22	0.06 2	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.16 59

RAFT-Stereo-weight	0.46 128	0.37 98	1.60 94	0.29 132	0.51 417	0.57 253	0.22 143	0.84 312	0.67 273	0.48 202	0.38 176	0.36 191	0.17 41	0.39 68	0.27 88	0.09 52	1.28 501	0.09 91	0.07 37	0.09 41	0.41 241

gcap-zeroshot	0.52 185	0.86 357	2.38 253	0.32 192	0.60 448	0.70 416	0.20 93	0.78 259	0.58 188	0.44 180	0.36 163	0.81 456	0.24 139	0.53 157	0.30 121	0.10 121	0.35 349	0.09 91	0.31 457	0.09 41	0.40 232

trnet	0.31 15	0.31 33	1.65 99	0.20 3	0.12 6	0.55 221	0.15 35	0.50 100	0.51 123	0.28 92	0.34 152	0.24 97	0.21 106	0.34 39	0.24 46	0.11 221	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.09 41	0.12 20

CREStereo++_RVC	0.38 63	0.37 98	2.47 316	0.25 57	0.16 45	0.54 207	0.15 35	0.42 38	0.57 180	0.37 137	0.52 272	0.24 97	0.19 78	0.31 17	0.27 88	0.09 52	0.06 2	0.08 41	0.30 449	0.09 41	0.22 105
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.39 68	0.70 287	2.48 322	0.23 30	0.12 6	0.54 207	0.16 46	0.41 32	0.47 94	0.45 184	0.51 263	0.26 117	0.22 114	0.34 39	0.21 11	0.10 121	0.10 134	0.08 41	0.07 37	0.09 41	0.18 76

XX-TBD	0.40 80	1.04 409	2.49 328	0.35 262	0.13 15	0.51 165	0.17 56	0.44 51	0.52 135	0.38 143	0.51 263	0.23 86	0.19 78	0.31 17	0.25 63	0.10 121	0.07 12	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.18 76

R-Stereo Train	0.42 93	0.31 33	2.51 334	0.30 152	0.18 86	0.56 230	0.25 238	0.82 292	0.41 55	0.57 316	0.67 412	0.33 180	0.24 139	0.34 39	0.33 163	0.10 121	0.08 49	0.09 91	0.07 37	0.09 41	0.18 76

RAFT-Stereo	0.42 93	0.31 33	2.51 334	0.30 152	0.18 86	0.56 230	0.25 238	0.82 292	0.41 55	0.57 316	0.67 412	0.33 180	0.24 139	0.34 39	0.33 163	0.10 121	0.08 49	0.09 91	0.07 37	0.09 41	0.18 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLSM3	0.34 26	0.67 265	1.42 72	0.26 74	0.24 204	0.43 91	0.19 78	0.63 188	0.49 104	0.21 20	0.27 92	0.21 73	0.25 159	0.30 12	0.27 88	0.07 7	0.06 2	0.10 153	0.09 93	0.10 61	0.51 307

BridgeDepth	0.26 5	0.63 255	1.36 57	0.23 30	0.10 1	0.38 57	0.15 35	0.35 10	0.37 25	0.17 5	0.13 5	0.23 86	0.19 78	0.32 27	0.23 35	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.10 61	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.36 46	0.43 148	1.65 99	0.26 74	0.22 162	0.46 115	0.16 46	0.31 5	0.53 148	0.21 20	0.20 29	0.14 9	0.18 62	0.37 60	0.21 11	0.07 7	0.67 420	0.08 41	0.24 407	0.10 61	0.74 410

S2M2_XL	0.22 1	0.36 85	1.33 56	0.20 3	0.13 15	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 2	0.20 29	0.15 17	0.14 14	0.21 1	0.22 18	0.11 221	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.10 61	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.38 63	0.68 275	1.59 93	0.48 396	0.14 25	0.41 73	0.19 78	0.52 109	0.42 62	0.26 71	0.29 106	0.31 165	0.29 227	0.64 207	0.33 163	0.09 52	0.10 134	0.09 91	0.08 60	0.10 61	0.50 300

LGtest1	0.26 5	0.43 148	0.82 2	0.23 30	0.21 149	0.31 17	0.11 2	0.36 13	0.43 68	0.24 46	0.18 16	0.16 33	0.14 14	0.30 12	0.28 103	0.10 121	0.16 254	0.08 41	0.06 9	0.10 61	0.42 246

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 33	0.87 4	0.23 30	0.11 3	0.40 67	0.16 46	0.33 8	0.40 53	0.20 15	0.19 23	0.18 53	0.17 41	0.38 64	0.17 1	0.11 221	0.06 2	0.08 41	0.07 37	0.10 61	0.09 6

Pointernet	0.37 56	0.31 33	1.91 144	0.25 57	0.37 353	0.47 128	0.15 35	0.67 206	0.52 135	0.23 36	0.30 115	0.28 138	0.20 95	0.32 27	0.23 35	0.10 121	0.24 317	0.07 1	0.13 244	0.10 61	0.51 307

Any-RAFT	0.42 93	0.33 59	1.89 140	0.28 112	0.21 149	0.69 413	0.21 119	0.83 303	0.60 206	0.45 184	0.43 199	0.62 350	0.30 238	0.48 124	0.24 46	0.11 221	0.40 363	0.08 41	0.06 9	0.10 61	0.16 59

LoS_RVC	0.34 26	0.38 108	1.96 155	0.27 91	0.35 333	0.43 91	0.22 143	0.43 43	0.34 11	0.24 46	0.34 152	0.23 86	0.28 207	0.34 39	0.22 18	0.08 22	0.07 12	0.07 1	0.05 1	0.10 61	0.35 199

CAS	0.39 68	0.31 33	1.79 114	0.81 502	0.34 322	0.51 165	0.23 182	0.49 83	0.42 62	0.23 36	0.31 127	0.20 63	0.17 41	0.30 12	0.25 63	0.77 569	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 61	0.41 241

EGLCR-Stereo	0.90 475	0.31 33	1.90 141	1.60 566	0.95 511	1.14 538	0.42 429	0.85 326	0.43 68	1.74 577	0.21 37	0.27 130	0.17 41	1.56 422	0.30 121	0.10 121	2.60 596	0.10 153	0.09 93	0.10 61	3.10 594

ASMatch	0.61 273	0.47 175	2.72 428	0.91 512	0.36 346	0.56 230	0.24 211	0.54 127	0.67 273	0.48 202	1.20 540	0.47 273	0.65 466	1.33 386	0.93 422	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.11 184	0.10 61	0.17 67

CFNet-RSSM	0.44 114	0.36 85	2.38 253	0.28 112	0.43 398	0.53 196	0.20 93	0.86 337	0.52 135	0.44 180	0.36 163	0.53 302	0.26 173	0.40 75	0.27 88	0.09 52	0.08 49	0.09 91	0.38 504	0.10 61	0.22 105

CREStereo	0.31 15	0.35 79	1.66 101	0.19 2	0.13 15	0.55 221	0.17 56	0.50 100	0.50 116	0.28 92	0.34 152	0.24 97	0.21 106	0.34 39	0.23 35	0.11 221	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.10 61	0.12 20
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DA	0.89 469	0.42 136	2.01 163	1.10 532	1.65 571	0.88 497	0.22 143	0.63 188	0.92 491	0.41 155	0.70 433	0.29 147	0.27 189	1.52 416	0.40 214	0.10 121	2.35 592	0.09 91	0.07 37	0.11 76	3.60 603

GGEV	0.89 469	0.42 136	2.01 163	1.10 532	1.65 571	0.88 497	0.22 143	0.63 188	0.92 491	0.41 155	0.70 433	0.29 147	0.27 189	1.52 416	0.40 214	0.10 121	2.35 592	0.09 91	0.07 37	0.11 76	3.60 603

water-stereo	0.36 46	0.61 246	1.58 89	0.25 57	0.14 25	0.38 57	0.18 70	0.44 51	0.35 13	0.31 111	0.35 159	0.28 138	0.25 159	0.45 102	0.38 206	0.12 274	0.09 103	0.09 91	0.08 60	0.11 76	0.74 410

UGAM-zero	0.97 500	0.44 161	2.48 322	0.33 214	0.86 499	1.26 546	0.76 535	1.05 491	0.52 135	0.93 507	0.45 214	1.32 556	0.81 505	2.08 518	0.49 278	0.10 121	0.52 390	0.09 91	0.47 528	0.11 76	4.43 612

U	3.41 601	0.37 98	1.27 48	0.27 91	13.75 619	19.65 626	0.15 35	0.43 43	0.33 9	0.18 9	0.19 23	0.27 130	0.15 23	0.23 2	0.19 5	0.10 121	0.06 2	17.75 629	12.73 622	0.11 76	0.10 10

MaDis-Stereo	0.35 36	0.89 368	2.15 203	0.25 57	0.29 267	0.29 12	0.17 56	0.47 74	0.41 55	0.21 20	0.22 48	0.28 138	0.21 106	0.32 27	0.31 140	0.10 121	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.11 76	0.12 20

RAFT-Test	0.56 222	0.41 131	2.01 163	0.90 508	1.07 532	0.65 383	0.37 399	0.83 303	0.65 252	0.49 218	0.49 247	0.93 499	0.24 139	0.52 149	0.30 121	0.10 121	0.38 356	0.09 91	0.38 504	0.11 76	0.19 82

DEmStereo	0.69 367	0.40 125	2.42 272	0.42 359	0.18 86	0.66 396	0.88 547	0.54 127	0.64 245	0.60 353	1.00 521	0.45 255	1.24 548	1.53 418	2.21 548	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.10 134	0.11 76	0.14 37

RAFT-RH_RVC	0.65 327	0.73 302	2.78 445	0.39 331	0.29 267	0.60 299	0.18 70	0.45 57	0.63 235	0.75 461	1.89 567	0.47 273	0.29 227	1.59 435	1.21 477	0.15 394	0.07 12	0.13 347	0.13 244	0.11 76	0.10 10

RAFT-345	0.56 222	0.37 98	2.68 411	0.40 344	0.34 322	0.58 264	0.41 422	0.49 83	0.70 323	0.51 249	0.99 520	0.43 228	0.28 207	1.56 422	0.81 406	0.10 121	0.07 12	0.11 227	0.09 93	0.11 76	0.09 6

cross-raft	0.47 135	0.34 69	2.17 206	0.70 486	0.84 498	0.50 156	0.35 387	0.74 238	0.43 68	0.44 180	0.45 214	0.63 354	0.25 159	0.37 60	0.27 88	0.08 22	0.14 221	0.10 153	0.23 403	0.11 76	0.27 143

test-1	0.61 273	0.54 214	2.09 184	0.31 171	1.37 554	0.51 165	0.28 288	0.83 303	0.50 116	0.42 163	0.55 310	0.54 309	0.24 139	0.38 64	1.25 484	0.10 121	1.08 474	0.10 153	0.17 331	0.11 76	0.77 417

Gwc-CoAtRS	0.41 85	0.37 98	2.06 177	0.28 112	0.41 382	0.48 135	0.19 78	0.64 195	0.49 104	0.45 184	0.39 182	0.57 328	0.26 173	0.37 60	0.28 103	0.09 52	0.19 281	0.09 91	0.31 457	0.11 76	0.25 128

BStereo	0.34 26	0.38 108	1.38 61	0.24 42	0.29 267	0.50 156	0.21 119	0.49 83	0.38 34	0.22 29	0.18 16	0.20 63	0.14 14	0.35 51	0.47 260	0.07 7	0.42 366	0.16 431	0.21 384	0.12 89	0.42 246

Wave_Phase_stereo	0.37 56	0.38 108	1.38 61	0.24 42	0.29 267	1.09 534	0.21 119	0.52 109	0.38 34	0.22 29	0.18 16	0.20 63	0.14 14	0.35 51	0.47 260	0.07 7	0.42 366	0.16 431	0.21 384	0.12 89	0.42 246

DilatedVolume-Stereo	0.35 36	0.38 108	1.21 40	0.26 74	0.20 135	0.41 73	0.18 70	0.43 43	0.38 34	0.37 137	0.35 159	0.29 147	0.24 139	0.64 207	0.55 304	0.09 52	0.19 281	0.08 41	0.11 184	0.12 89	0.50 300

xyz-stereo-finetune2	0.40 80	0.89 368	1.40 67	0.22 16	0.12 6	0.58 264	0.23 182	0.55 137	0.50 116	0.33 121	0.47 225	0.30 155	0.41 322	0.81 279	0.60 326	0.09 52	0.07 12	0.11 227	0.09 93	0.12 89	0.12 20

Reg-Stereo(zero)	0.66 347	0.26 1	2.13 201	0.25 57	1.15 543	0.99 517	0.97 555	0.57 150	0.81 433	0.52 259	0.46 219	0.54 309	0.59 444	0.47 111	1.14 466	0.08 22	0.88 452	0.08 41	0.36 498	0.12 89	0.80 430

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 19	0.40 125	1.21 40	0.35 262	0.16 45	0.29 12	0.16 46	0.59 163	0.56 173	0.20 15	0.20 29	0.17 43	0.26 173	0.40 75	0.38 206	0.09 52	0.08 49	0.08 41	0.25 416	0.12 89	0.43 256

castereo	0.34 26	0.48 180	1.00 14	0.25 57	0.29 267	0.41 73	0.27 275	0.76 245	0.49 104	0.23 36	0.30 115	0.24 97	0.31 244	0.29 10	0.29 114	0.09 52	0.20 296	0.09 91	0.31 457	0.12 89	0.44 272

model_zeroshot	0.75 405	0.94 388	2.48 322	1.88 582	0.68 472	0.72 427	0.22 143	1.01 460	0.51 123	1.10 526	0.35 159	0.63 354	0.20 95	0.78 267	0.32 150	0.12 274	1.97 566	0.10 153	0.23 403	0.12 89	0.56 339

testlalala2	0.48 148	0.34 69	2.53 339	0.65 470	0.56 433	0.57 253	0.20 93	0.84 312	0.63 235	0.42 163	0.54 299	0.45 255	0.21 106	0.30 12	0.26 78	0.10 121	0.13 204	0.09 91	0.29 439	0.12 89	0.31 173

DisPM	0.48 148	0.41 131	2.54 344	0.61 458	0.18 86	0.59 284	0.62 508	0.54 127	0.67 273	0.61 363	0.53 279	0.38 202	0.26 173	0.76 258	0.31 140	0.13 322	0.07 12	0.12 286	0.11 184	0.12 89	0.15 46

PFNet+	0.50 170	0.43 148	2.54 344	0.49 409	0.18 86	0.58 264	0.76 535	0.54 127	0.72 346	0.56 299	0.48 233	0.39 206	0.26 173	0.94 308	0.33 163	0.14 363	0.09 103	0.14 382	0.13 244	0.12 89	0.16 59

STrans-v2	0.69 367	0.62 253	2.66 396	0.28 112	0.23 192	0.57 253	0.32 354	1.01 460	0.77 399	0.92 503	0.84 486	0.88 487	0.92 525	1.81 474	1.19 474	0.10 121	0.07 12	0.10 153	0.09 93	0.12 89	0.30 164

TransformOpticalFlow	0.65 327	0.61 246	2.67 404	0.45 384	0.26 231	0.62 340	0.28 288	0.88 354	0.76 386	0.76 465	0.74 458	0.90 493	0.84 510	1.82 477	0.80 402	0.10 121	0.07 12	0.11 227	0.09 93	0.12 89	0.19 82

PSM-softLoss	0.52 185	0.34 69	2.47 316	0.55 436	0.17 67	0.61 319	0.39 415	0.64 195	0.67 273	0.52 259	0.48 233	0.39 206	0.25 159	1.46 406	0.77 393	0.13 322	0.08 49	0.13 347	0.12 222	0.12 89	0.15 46

KMStereo	0.52 185	0.34 69	2.47 316	0.55 436	0.17 67	0.61 319	0.39 415	0.64 195	0.67 273	0.52 259	0.48 233	0.39 206	0.25 159	1.46 406	0.77 393	0.13 322	0.08 49	0.13 347	0.12 222	0.12 89	0.15 46

FTStereo	0.79 424	0.32 47	2.83 456	0.70 486	0.21 149	0.73 431	1.75 592	0.61 176	0.60 206	1.07 524	1.62 562	1.28 552	2.11 584	0.75 255	0.30 121	0.19 465	0.08 49	0.12 286	0.11 184	0.12 89	0.39 225

GrayStereo	0.71 378	0.27 3	2.40 263	0.89 506	0.23 192	0.62 340	1.40 587	0.67 206	0.70 323	0.72 449	0.77 472	0.55 318	3.03 593	0.60 187	0.28 103	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.21 384	0.12 89	0.37 208

AnonymousM	0.45 119	0.49 187	1.83 121	0.29 132	0.15 34	0.53 196	0.22 143	0.64 195	0.66 260	0.47 199	0.33 143	0.30 155	0.25 159	0.49 138	0.29 114	0.12 274	0.27 336	0.71 572	0.37 500	0.12 89	0.41 241

CroCo-Stereo	0.35 36	0.71 292	1.67 103	0.32 192	0.17 67	0.19 2	0.21 119	0.79 268	0.54 154	0.22 29	0.25 73	0.55 318	0.22 114	0.28 7	0.28 103	0.10 121	0.08 49	0.08 41	0.07 37	0.12 89	0.10 10
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
FE-Mocha	0.61 273	0.36 85	1.84 124	1.06 528	0.34 322	0.43 91	0.17 56	0.72 232	0.55 165	0.45 184	0.50 259	0.58 332	0.45 365	2.35 538	1.18 471	0.10 121	0.40 363	0.11 227	0.21 384	0.13 108	0.31 173

xyz-stereo-finetune	0.37 56	0.90 374	1.23 44	0.22 16	0.12 6	0.53 196	0.26 256	0.57 150	0.58 188	0.30 108	0.33 143	0.29 147	0.24 139	0.60 187	0.62 338	0.09 52	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.13 108	0.14 37

xyz-stereo	3.06 597	0.44 161	30.74 635	0.24 42	0.12 6	15.34 619	0.24 211	0.56 143	0.49 104	0.62 376	7.90 612	0.64 362	0.49 400	1.44 404	1.05 449	0.09 52	0.07 12	0.34 540	0.08 60	0.13 108	0.19 82

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 199	0.39 117	1.30 53	0.45 384	0.21 149	0.74 438	0.17 56	0.71 230	0.44 78	1.17 536	0.38 176	0.89 490	0.23 132	0.86 286	0.94 425	0.11 221	0.49 382	0.09 91	0.40 509	0.13 108	0.50 300

rvit_stereo_0083	0.28 10	0.37 98	0.88 5	0.28 112	0.18 86	0.28 9	0.22 143	0.40 28	0.58 188	0.25 53	0.30 115	0.27 130	0.27 189	0.38 64	0.25 63	0.14 363	0.12 186	0.13 347	0.10 134	0.13 108	0.14 37

rvit_stereo_0081	0.29 11	0.46 172	1.13 37	0.28 112	0.17 67	0.32 23	0.22 143	0.45 57	0.58 188	0.25 53	0.26 82	0.26 117	0.22 114	0.36 57	0.25 63	0.14 363	0.10 134	0.11 227	0.10 134	0.13 108	0.11 17

rvit_stereo_0082	0.29 11	0.46 172	1.13 37	0.28 112	0.17 67	0.32 23	0.22 143	0.45 57	0.58 188	0.25 53	0.26 82	0.26 117	0.22 114	0.36 57	0.25 63	0.14 363	0.10 134	0.11 227	0.10 134	0.13 108	0.11 17

RAStereo	0.33 21	0.81 338	2.22 221	0.27 91	0.18 86	0.25 7	0.20 93	0.45 57	0.38 34	0.21 20	0.26 82	0.20 63	0.16 35	0.26 4	0.26 78	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.13 108	0.09 6

knoymous	0.37 56	0.34 69	1.83 121	0.25 57	0.18 86	0.45 107	0.24 211	0.60 170	0.40 53	0.42 163	0.39 182	0.54 309	0.25 159	0.41 84	0.29 114	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.07 37	0.13 108	0.20 91

ADStereo(finetuned)	0.50 170	0.91 378	2.43 277	0.26 74	0.14 25	0.51 165	0.22 143	0.84 312	0.78 404	0.56 299	0.49 247	0.32 172	0.75 497	0.40 75	0.40 214	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.13 108	0.45 277

BUS	0.45 119	0.32 47	1.58 89	0.31 171	0.22 162	0.91 505	0.23 182	1.05 491	0.67 273	0.64 398	0.53 279	0.65 367	0.32 253	0.48 124	0.34 175	0.13 322	0.10 134	0.14 382	0.12 222	0.13 108	0.15 46

BSDual-CNN	0.48 148	0.32 47	1.58 89	0.31 171	0.22 162	0.76 446	0.32 354	1.05 491	0.67 273	0.64 398	0.53 279	0.63 354	0.38 288	0.48 124	0.97 428	0.13 322	0.10 134	0.14 382	0.12 222	0.13 108	0.15 46

hknet	0.53 199	0.39 117	2.04 172	0.31 171	0.24 204	0.76 446	0.32 354	1.05 491	0.71 337	0.64 398	0.53 279	0.79 443	0.40 310	0.84 283	0.78 397	0.12 274	0.10 134	0.14 382	0.12 222	0.13 108	0.15 46

GLC_STEREO	0.31 15	0.30 26	1.80 116	0.29 132	0.12 6	0.41 73	0.20 93	0.39 23	0.42 62	0.26 71	0.31 127	0.25 106	0.19 78	0.36 57	0.26 78	0.09 52	0.11 163	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.15 46

TRStereo	0.89 469	1.02 402	2.91 470	4.59 610	0.31 293	0.93 510	0.23 182	1.93 586	0.66 260	0.37 137	0.54 299	0.48 281	0.40 310	0.67 220	0.29 114	0.13 322	0.37 352	0.11 227	0.48 531	0.13 108	1.21 505

NF-Stereo	0.53 199	0.33 59	2.55 352	0.55 436	0.16 45	0.61 319	0.43 436	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.44 404	0.78 397	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

OCTAStereo	0.53 199	0.33 59	2.54 344	0.56 445	0.16 45	0.61 319	0.42 429	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.43 399	0.79 400	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

KYRaft	0.52 185	0.35 79	2.40 263	0.34 239	0.21 149	0.75 441	0.43 436	0.62 180	0.63 235	0.64 398	0.92 507	0.53 302	0.72 486	0.60 187	0.26 78	0.10 121	0.07 12	0.12 286	0.14 267	0.13 108	0.54 327

RE-Stereo	0.53 199	0.33 59	2.54 344	0.56 445	0.16 45	0.61 319	0.43 436	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.43 399	0.77 393	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

Pruner-Stereo	0.55 214	0.38 108	2.49 328	1.78 576	0.19 119	0.63 354	0.45 449	0.59 163	0.67 273	0.61 363	0.48 233	0.41 222	0.25 159	0.49 138	0.99 439	0.13 322	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.14 37

TVStereo	0.53 199	0.33 59	2.54 344	0.56 445	0.16 45	0.61 319	0.43 436	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.43 399	0.77 393	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

Prome-Stereo	0.53 199	0.36 85	2.39 260	0.60 452	0.23 192	0.63 354	0.41 422	0.66 201	0.67 273	0.59 342	1.02 524	0.43 228	0.71 485	0.61 192	0.34 175	0.10 121	0.07 12	0.10 153	0.09 93	0.13 108	0.44 272

EAI-Stereo	1.16 531	0.29 12	1.94 150	0.55 436	0.97 515	1.96 577	7.94 616	1.34 550	1.03 523	1.01 517	1.48 557	0.51 292	0.66 473	0.65 214	1.42 498	0.09 52	0.23 315	0.09 91	0.53 544	0.13 108	0.49 298

HSM-Net_RVC	0.70 374	0.40 125	2.45 303	0.27 91	0.19 119	0.68 410	0.30 332	1.29 545	0.73 351	0.73 451	0.70 433	0.77 435	0.45 365	3.73 599	0.46 255	0.13 322	0.09 103	0.10 153	0.09 93	0.13 108	0.32 180
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Select-FE	0.89 469	0.94 388	2.99 482	0.50 415	1.03 524	1.31 547	0.92 552	1.40 556	0.59 199	1.11 528	0.55 310	1.16 548	0.75 497	0.91 301	1.20 475	0.11 221	0.46 374	0.11 227	0.49 533	0.14 132	1.09 493

PAM	0.91 478	0.43 148	2.67 404	0.77 494	0.89 503	1.81 572	1.22 578	1.13 526	0.78 404	1.16 535	0.91 506	1.39 561	0.68 477	0.76 258	1.06 452	0.10 121	0.98 460	0.10 153	0.50 536	0.14 132	0.66 378

rvit_stereo_0081_aga	0.34 26	0.67 265	1.79 114	0.27 91	0.20 135	0.34 32	0.21 119	0.43 43	0.48 99	0.26 71	0.28 100	0.27 130	0.21 106	0.33 32	0.25 63	0.14 363	0.11 163	0.11 227	0.10 134	0.14 132	0.18 76

rvit_stereo_ft	0.38 63	1.01 400	1.86 135	0.33 214	0.21 149	0.28 9	0.27 275	0.59 163	0.55 165	0.24 46	0.28 100	0.28 138	0.27 189	0.35 51	0.28 103	0.14 363	0.09 103	0.11 227	0.11 184	0.14 132	0.31 173

MSKI-zero shot	0.70 374	0.44 161	2.62 381	1.47 559	0.75 482	0.56 230	0.20 93	0.80 274	0.45 84	0.60 353	0.52 272	0.44 243	0.17 41	0.70 233	0.26 78	0.09 52	2.87 603	0.09 91	0.32 465	0.14 132	0.50 300

anonymousa	0.74 394	0.60 240	2.58 362	0.96 518	1.33 552	0.61 319	0.26 256	0.69 214	0.56 173	0.55 287	0.84 486	0.82 461	0.46 376	0.56 168	0.61 335	0.10 121	1.11 479	0.12 286	0.98 593	0.14 132	0.97 477

riskmin	0.96 497	0.32 47	2.07 178	1.72 574	1.61 570	1.62 563	0.57 492	1.45 559	0.55 165	0.73 451	0.89 501	0.92 494	0.45 365	1.16 355	0.60 326	0.11 221	1.30 506	0.12 286	1.38 602	0.14 132	1.51 534

psmg	0.48 148	0.32 47	1.58 89	0.28 112	0.22 162	0.75 441	0.35 387	0.94 398	0.67 273	0.61 363	0.59 347	0.63 354	0.38 288	0.48 124	0.97 428	0.13 322	0.11 163	0.13 347	0.13 244	0.14 132	0.15 46

GwcNet-ADL	0.54 210	0.78 328	2.85 461	0.31 171	0.20 135	0.58 264	0.29 316	0.93 392	0.67 273	0.48 202	0.47 225	0.56 324	0.33 259	0.48 124	0.80 402	0.13 322	0.12 186	0.09 91	0.09 93	0.14 132	0.40 232

PSM-AAD	0.67 353	0.29 12	2.41 268	0.37 294	0.23 192	0.86 488	1.15 571	0.62 180	0.66 260	0.64 398	0.71 448	0.67 379	2.90 592	0.65 214	0.32 150	0.10 121	0.08 49	0.17 450	0.15 291	0.14 132	0.34 192

GMM-Stereo	0.53 199	0.33 59	2.89 467	0.53 427	0.24 204	0.77 456	0.46 455	0.62 180	0.65 252	0.58 323	0.73 455	0.47 273	0.43 348	0.68 225	0.29 114	0.10 121	0.06 2	0.13 347	0.13 244	0.14 132	0.44 272

DCANet	0.49 163	0.91 378	2.63 382	0.26 74	0.14 25	0.51 165	0.22 143	0.84 312	0.78 404	0.56 299	0.49 247	0.32 172	0.41 322	0.39 68	0.41 223	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.14 132	0.45 277

VIP-Stereo	0.39 68	0.81 338	1.51 84	0.24 42	0.34 322	0.52 185	0.17 56	0.46 65	0.49 104	0.21 20	0.25 73	0.25 106	0.15 23	0.41 84	0.41 223	0.09 52	0.62 414	0.08 41	0.06 9	0.15 144	0.68 388

S2M2_L	0.27 8	0.32 47	1.41 71	0.24 42	0.17 67	0.24 6	0.09 1	0.36 13	0.50 116	0.17 5	0.25 73	0.22 77	0.17 41	0.27 5	0.29 114	0.16 414	0.12 186	0.11 227	0.12 222	0.15 144	0.12 20
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	1.11 526	0.77 322	2.51 334	3.32 607	2.81 600	0.35 38	0.25 238	1.29 545	0.68 300	1.28 555	0.27 92	0.32 172	0.17 41	2.86 581	0.27 88	0.12 274	1.72 551	0.08 41	0.21 384	0.15 144	2.81 586

castereo++	0.39 68	0.83 342	1.38 61	0.29 132	0.18 86	0.53 196	0.20 93	0.57 150	0.58 188	0.20 15	0.27 92	0.32 172	0.17 41	0.34 39	0.22 18	0.09 52	0.54 395	0.09 91	0.29 439	0.15 144	0.52 315

rvit_0105_6	0.36 46	0.55 223	1.48 81	0.31 171	0.18 86	0.35 38	0.26 256	0.56 143	0.66 260	0.26 71	0.29 106	0.33 180	0.26 173	0.41 84	0.27 88	0.18 447	0.16 254	0.15 411	0.13 244	0.15 144	0.25 128

rvit_0105_5	0.43 98	0.73 302	2.10 191	0.31 171	0.18 86	0.41 73	0.31 343	0.69 214	0.67 273	0.32 116	0.34 152	0.38 202	0.30 238	0.42 93	0.30 121	0.18 447	0.16 254	0.15 411	0.15 291	0.15 144	0.30 164

rvit_0105_4	0.40 80	0.64 259	1.98 158	0.31 171	0.18 86	0.37 47	0.29 316	0.64 195	0.67 273	0.28 92	0.32 139	0.36 191	0.28 207	0.45 102	0.27 88	0.18 447	0.16 254	0.15 411	0.14 267	0.15 144	0.25 128

rvit_0105_3	0.46 128	0.86 357	2.24 225	0.33 214	0.19 119	0.44 101	0.35 387	0.74 238	0.70 323	0.38 143	0.38 176	0.41 222	0.33 259	0.46 106	0.32 150	0.19 465	0.17 267	0.17 450	0.18 344	0.15 144	0.22 105

rvit_stereo_0080	0.33 21	0.77 322	1.43 73	0.24 42	0.18 86	0.34 32	0.27 275	0.58 154	0.51 123	0.25 53	0.27 92	0.27 130	0.22 114	0.32 27	0.27 88	0.14 363	0.10 134	0.10 153	0.10 134	0.15 144	0.17 67

test_sample1	0.61 273	0.45 169	1.84 124	0.33 214	0.29 267	0.49 143	0.24 211	0.83 303	0.73 351	0.51 249	0.53 279	0.52 299	0.45 365	1.40 393	0.72 377	0.11 221	0.96 457	0.10 153	0.24 407	0.15 144	1.25 512

CAS++	0.34 26	0.39 117	1.90 141	0.25 57	0.18 86	0.32 23	0.20 93	0.78 259	0.44 78	0.31 111	0.31 127	0.21 73	0.16 35	0.34 39	0.20 7	0.15 394	0.13 204	0.13 347	0.10 134	0.15 144	0.14 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CoDeX	0.54 210	0.52 207	2.25 229	0.30 152	0.26 231	0.61 319	0.32 354	1.03 477	0.73 351	0.49 218	0.56 324	0.52 299	0.40 310	1.59 435	0.38 206	0.12 274	0.09 103	0.11 227	0.10 134	0.15 144	0.22 105

whm_eth	0.33 21	0.77 322	1.43 73	0.24 42	0.18 86	0.34 32	0.27 275	0.58 154	0.51 123	0.25 53	0.27 92	0.27 130	0.22 114	0.32 27	0.27 88	0.14 363	0.10 134	0.10 153	0.10 134	0.15 144	0.17 67

LoS	0.34 26	0.35 79	1.88 138	0.25 57	0.13 15	0.53 196	0.20 93	0.50 100	0.53 148	0.26 71	0.28 100	0.37 196	0.24 139	0.40 75	0.25 63	0.10 121	0.08 49	0.08 41	0.06 9	0.15 144	0.10 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PSMNet-ADL	0.56 222	0.47 175	2.03 169	0.35 262	0.22 162	0.67 404	0.27 275	0.77 252	0.58 188	0.43 171	0.53 279	0.70 410	0.45 365	1.89 494	0.64 347	0.16 414	0.13 204	0.11 227	0.13 244	0.15 144	0.51 307

IIG-Stereo	0.65 327	0.87 359	2.32 243	0.55 436	0.23 192	0.62 340	0.21 119	0.78 259	0.71 337	0.64 398	0.69 420	0.69 404	0.38 288	2.07 515	1.37 495	0.11 221	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.15 144	0.27 143

DeepStereo_RVC	0.47 135	0.37 98	2.19 212	0.55 436	0.18 86	0.60 299	0.58 494	0.52 109	0.62 223	0.49 218	0.45 214	0.39 206	0.85 513	0.47 111	0.34 175	0.12 274	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.15 144	0.19 82

IRAFT_RVC	0.59 255	0.74 312	2.42 272	0.47 395	0.21 149	0.59 284	0.42 429	0.68 211	0.73 351	0.54 274	0.50 259	0.49 283	0.51 409	1.57 427	1.00 442	0.11 221	0.25 326	0.13 347	0.10 134	0.15 144	0.14 37

TestStereo	0.49 163	0.88 363	2.38 253	0.30 152	0.16 45	0.43 91	0.25 238	0.55 137	0.46 87	0.38 143	0.46 219	0.34 185	0.28 207	1.96 504	0.28 103	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.09 93	0.15 144	0.13 25

sCroCo_RVC	0.37 56	0.39 117	2.38 253	0.35 262	0.27 244	0.31 17	0.22 143	0.49 83	0.48 99	0.23 36	0.34 152	0.25 106	0.24 139	0.35 51	0.25 63	0.15 394	0.17 267	0.12 286	0.11 184	0.15 144	0.15 46

DIP-Stereo	0.43 98	0.50 195	2.21 219	0.27 91	0.18 86	0.63 354	0.17 56	0.94 398	0.58 188	0.49 218	0.48 233	0.30 155	0.30 238	0.40 75	0.31 140	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.15 144	0.33 184
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DStereoRT	1.00 507	0.72 298	2.87 464	0.36 281	0.38 362	0.92 509	0.35 387	0.92 386	1.17 544	0.57 316	0.64 392	1.04 526	1.13 543	1.75 458	1.04 448	0.15 394	0.59 406	2.18 610	0.80 577	0.16 165	2.28 579

PAM_32	0.95 493	0.43 148	2.68 411	0.64 467	1.10 539	1.78 571	1.16 573	1.12 522	0.96 508	1.07 524	0.90 504	1.38 560	0.76 501	0.78 267	1.11 461	0.10 121	1.29 503	0.10 153	0.50 536	0.16 165	0.98 479

test_sample2	0.59 255	0.42 136	1.84 124	0.33 214	0.18 86	0.52 185	0.28 288	0.86 337	0.70 323	0.47 199	0.53 279	0.46 264	0.41 322	1.51 414	0.66 355	0.12 274	0.93 456	0.11 227	0.24 407	0.16 165	1.01 482

MyStereo07	0.56 222	0.68 275	2.42 272	0.30 152	0.41 382	0.61 319	0.31 343	0.58 154	0.72 346	1.17 536	0.26 82	0.20 63	0.27 189	1.28 380	0.28 103	0.09 52	0.59 406	0.12 286	0.21 384	0.16 165	0.48 292

MyStereo06	0.70 374	0.72 298	3.51 539	0.31 171	0.25 214	0.60 299	0.30 332	0.90 372	0.67 273	1.48 570	0.53 279	0.84 469	0.57 433	0.60 187	1.11 461	0.09 52	0.55 398	0.12 286	0.20 373	0.16 165	0.56 339

MyStereo05	0.57 229	0.72 298	2.72 428	0.31 171	0.25 214	0.60 299	0.30 332	0.87 346	0.82 439	0.54 274	0.37 169	0.53 302	0.42 335	0.63 200	0.73 381	0.09 52	0.55 398	0.12 286	0.20 373	0.16 165	0.56 339

MyStereo04	0.57 229	0.68 275	2.66 396	0.30 152	0.41 382	0.61 319	0.31 343	0.88 354	0.80 425	0.48 202	0.37 169	0.54 309	0.42 335	0.61 192	0.71 373	0.09 52	0.59 406	0.12 286	0.21 384	0.16 165	0.48 292

ACVNet-DCA	0.67 353	0.73 302	2.43 277	0.67 478	0.52 420	0.76 446	0.24 211	0.81 283	0.83 446	0.77 467	0.39 182	0.25 106	0.38 288	0.70 233	0.22 18	0.10 121	2.13 577	0.11 227	0.09 93	0.16 165	1.18 498

xx1	0.71 378	0.73 302	2.43 277	0.67 478	0.52 420	0.76 446	0.24 211	0.85 326	1.05 527	0.77 467	0.39 182	0.46 264	0.37 279	0.70 233	0.22 18	0.10 121	2.13 577	0.12 286	0.41 514	0.16 165	1.18 498

1test111	0.72 387	0.73 302	2.43 277	0.67 478	0.52 420	0.76 446	0.24 211	0.81 283	0.83 446	0.77 467	0.39 182	0.25 106	0.38 288	1.03 323	0.75 387	0.10 121	2.13 577	0.11 227	0.09 93	0.16 165	1.18 498

11t1	0.60 265	0.49 187	2.19 212	0.35 262	0.58 442	0.48 135	0.21 119	0.72 232	0.73 351	0.49 218	0.47 225	0.35 189	0.34 267	0.61 192	0.71 373	0.12 274	1.26 498	0.10 153	0.29 439	0.16 165	1.22 507

CASnet	0.32 19	0.40 125	1.80 116	0.28 112	0.11 3	0.47 128	0.19 78	0.45 57	0.47 94	0.39 148	0.31 127	0.23 86	0.17 41	0.31 17	0.21 11	0.11 221	0.06 2	0.15 411	0.12 222	0.16 165	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.79 424	0.52 207	2.72 428	1.45 556	0.80 492	0.91 505	0.23 182	0.76 245	0.76 386	0.64 398	0.55 310	0.87 483	0.41 322	0.94 308	0.45 249	0.09 52	1.20 486	0.10 153	0.09 93	0.16 165	2.16 565

HanStereo	0.79 424	0.52 207	2.72 428	1.45 556	0.80 492	0.91 505	0.23 182	0.76 245	0.76 386	0.64 398	0.55 310	0.87 483	0.41 322	0.94 308	0.45 249	0.09 52	1.20 486	0.10 153	0.09 93	0.16 165	2.16 565

CES	0.33 21	0.32 47	1.46 77	0.25 57	0.50 414	0.40 67	0.20 93	0.48 79	0.48 99	0.22 29	0.29 106	0.26 117	0.19 78	0.35 51	0.22 18	0.09 52	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.16 165	0.54 327

DCRE	0.76 410	0.80 334	2.31 241	1.05 527	1.18 544	0.63 354	0.26 256	1.03 477	0.59 199	0.52 259	2.12 572	0.44 243	0.27 189	0.41 84	0.53 295	0.09 52	1.02 469	0.10 153	0.32 465	0.16 165	1.47 533

qqq	0.65 327	0.63 255	2.10 191	0.30 152	0.64 464	0.46 115	0.27 275	0.81 283	0.83 446	0.48 202	0.56 324	0.46 264	0.37 279	1.03 323	0.75 387	0.11 221	1.41 520	0.12 286	0.41 514	0.16 165	1.18 498

x	0.65 327	0.62 253	2.12 195	0.36 281	0.61 457	0.48 135	0.24 211	0.80 274	0.89 483	0.50 237	0.56 324	0.44 243	0.36 273	0.62 199	0.80 402	0.11 221	1.44 524	0.11 227	0.39 508	0.16 165	1.34 520

NINENet	0.54 210	0.40 125	2.19 212	0.55 436	0.26 231	0.91 505	0.23 182	1.05 491	0.77 399	0.54 274	0.57 335	0.65 367	0.32 253	1.22 365	0.34 175	0.16 414	0.13 204	0.16 431	0.11 184	0.16 165	0.14 37

AAGNet	0.92 481	0.40 125	2.53 339	0.60 452	1.01 521	0.62 340	0.45 449	0.52 109	0.68 300	0.58 323	0.53 279	0.50 287	0.72 486	1.22 365	7.32 612	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.16 165	0.10 10

THIR-Stereo	0.88 461	0.85 352	2.33 245	0.26 74	0.16 45	0.59 284	2.69 599	0.62 180	0.54 154	0.62 376	1.61 561	0.96 508	1.77 574	1.67 446	2.20 547	0.10 121	0.08 49	0.14 382	0.11 184	0.16 165	0.21 98

RAFT_R40	0.55 214	0.31 33	2.44 285	0.57 449	0.42 394	0.62 340	0.52 475	0.58 154	0.66 260	0.56 299	0.54 299	0.54 309	0.50 405	1.56 422	0.53 295	0.11 221	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.16 165	0.10 10

ICVP	0.48 148	0.33 59	2.37 250	0.34 239	0.22 162	0.60 299	0.55 485	0.79 268	0.53 148	0.45 184	0.60 356	0.49 283	0.36 273	0.55 165	0.46 255	0.16 414	0.16 254	0.14 382	0.11 184	0.16 165	0.32 180
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.41 85	0.34 69	2.17 206	0.24 42	0.11 3	0.64 367	0.24 211	0.85 326	0.70 323	0.45 184	0.54 299	0.28 138	0.27 189	0.51 144	0.27 88	0.11 221	0.06 2	0.09 91	0.06 9	0.16 165	0.14 37

FlowAnything_test	0.25 4	0.41 131	0.71 1	0.28 112	0.17 67	0.37 47	0.20 93	0.39 23	0.28 2	0.25 53	0.20 29	0.21 73	0.17 41	0.28 7	0.26 78	0.13 322	0.10 134	0.14 382	0.16 313	0.17 189	0.16 59

GCAP-BAT	0.78 420	0.38 108	2.37 250	0.98 520	0.60 448	0.77 456	0.22 143	1.13 526	0.51 123	0.80 478	0.90 504	0.81 456	0.25 159	0.77 260	0.88 417	0.10 121	1.94 564	0.09 91	0.50 536	0.17 189	1.35 522

IGEV-Stereo++	0.58 237	0.29 12	1.66 101	0.37 294	0.53 427	0.47 128	0.13 10	0.54 127	0.37 25	1.02 518	0.25 73	0.17 43	0.22 114	1.04 325	0.27 88	0.08 22	1.98 567	0.08 41	0.06 9	0.17 189	1.92 552

test_sample4	0.62 294	0.49 187	2.24 225	0.34 239	0.19 119	0.57 253	0.25 238	0.98 431	0.76 386	0.56 299	0.55 310	0.45 255	0.38 288	1.78 467	0.56 308	0.13 322	0.80 440	0.13 347	0.21 384	0.17 189	0.76 413

test_sample3	0.61 273	0.48 180	2.24 225	0.34 239	0.19 119	0.58 264	0.25 238	0.97 423	0.76 386	0.54 274	0.52 272	0.46 264	0.37 279	1.78 467	0.57 311	0.13 322	0.79 437	0.12 286	0.21 384	0.17 189	0.73 406

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 185	0.51 202	1.12 33	0.26 74	0.22 162	0.46 115	0.20 93	1.10 515	1.33 555	3.13 604	0.33 143	0.22 77	0.20 95	0.34 39	0.26 78	0.11 221	0.09 103	0.11 227	0.09 93	0.17 189	0.21 98

SMFormer	0.64 318	0.54 214	1.92 146	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 461	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.86 415	0.13 322	1.01 464	0.11 227	0.26 424	0.17 189	0.84 442

iRaft-Stereo_20w	1.50 559	0.42 136	4.81 587	2.24 593	2.09 588	1.36 548	1.27 580	1.38 553	0.94 500	2.07 580	0.42 196	0.85 475	0.69 482	0.87 287	1.37 495	0.10 121	4.04 612	0.09 91	0.40 509	0.17 189	4.53 613

Patchmatch Stereo++	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.17 67	0.61 319	0.26 256	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.56 168	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.64 318	0.87 359	2.38 253	0.56 445	0.37 353	0.60 299	0.26 256	0.75 242	0.71 337	0.65 414	0.60 356	0.68 393	0.32 253	2.07 515	1.18 471	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.09 93	0.17 189	0.28 149

PSM-adaLoss	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.18 86	0.61 319	0.28 288	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.49 138	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

ROB_FTStereo_v2	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.49 409	0.17 67	0.61 319	0.28 288	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.44 243	0.28 207	0.48 124	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

ROB_FTStereo	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.18 86	0.61 319	0.26 256	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.51 144	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

HUI-Stereo	0.43 98	0.36 85	2.45 303	0.48 396	0.18 86	0.61 319	0.27 275	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.44 243	0.28 207	0.47 111	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

SST-Stereo	0.56 222	0.30 26	2.44 285	0.71 488	0.55 431	0.62 340	0.65 516	0.57 150	0.67 273	0.59 342	0.53 279	0.51 292	0.59 444	1.57 427	0.31 140	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.11 17

iGMRVC	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.18 86	0.61 319	0.27 275	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.57 172	0.31 140	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

iRAFT	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.17 67	0.61 319	0.26 256	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.56 168	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

CRE-IMP	0.46 128	0.31 33	2.40 263	0.53 427	0.17 67	0.79 466	0.68 525	0.54 127	0.66 260	0.47 199	0.43 199	0.44 243	0.26 173	0.43 95	0.33 163	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.09 93	0.17 189	0.23 114

RAFT-IKP	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.16 45	0.60 299	0.28 288	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.51 144	0.31 140	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

XX-Stereo	0.98 502	0.57 229	4.45 584	1.64 569	5.33 609	0.55 221	0.16 46	0.96 415	0.43 68	0.45 184	0.65 400	0.85 475	0.19 78	0.79 271	0.26 78	0.11 221	0.80 440	0.10 153	0.32 465	0.17 189	0.78 423

222	1.02 509	0.60 240	1.95 151	0.29 132	0.51 417	0.62 340	0.24 211	1.09 512	0.86 468	0.64 398	0.67 412	0.47 273	0.42 335	1.86 487	6.73 610	0.13 322	1.21 489	0.11 227	0.32 465	0.17 189	1.44 531

xxxx	0.97 500	0.64 259	2.14 202	0.30 152	0.67 469	0.64 367	0.24 211	1.09 512	0.91 489	0.57 316	0.65 400	0.58 332	0.39 303	1.57 427	5.49 606	0.13 322	1.38 515	0.11 227	0.32 465	0.17 189	1.41 529

GMStereo	0.44 114	1.32 477	2.65 392	0.28 112	0.16 45	0.42 86	0.22 143	0.48 79	0.63 235	0.41 155	0.36 163	0.26 117	0.25 159	0.41 84	0.30 121	0.14 363	0.08 49	0.10 153	0.12 222	0.17 189	0.13 25
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.48 148	0.58 231	2.46 311	0.33 214	0.18 86	0.58 264	0.22 143	0.83 303	0.64 245	0.49 218	0.42 196	0.55 318	0.38 288	0.52 149	0.51 285	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.11 184	0.17 189	0.31 173

STTStereo	0.58 237	0.95 390	2.95 475	0.37 294	0.31 293	0.62 340	0.32 354	0.81 283	0.63 235	0.61 363	0.55 310	0.67 379	0.43 348	0.87 287	0.48 268	0.16 414	0.16 254	0.17 450	0.20 373	0.17 189	0.25 128

coex_refinement	0.67 353	1.33 482	2.48 322	0.38 314	0.26 231	0.64 367	0.34 377	0.88 354	0.68 300	0.61 363	0.63 379	0.80 451	0.48 394	1.84 481	1.09 458	0.13 322	0.10 134	0.10 153	0.10 134	0.18 214	0.38 217

GIP-stereo	0.61 273	0.68 275	1.05 24	0.95 517	1.46 561	0.42 86	0.17 56	0.69 214	0.49 104	0.19 12	0.24 65	0.23 86	0.18 62	0.95 314	0.59 321	0.10 121	1.33 510	0.08 41	0.06 9	0.18 214	2.21 572

rvit_105_1	0.52 185	0.93 387	2.30 238	0.36 281	0.24 204	0.51 165	0.45 449	0.81 283	0.79 417	0.46 196	0.44 211	0.45 255	0.38 288	0.63 200	0.39 211	0.20 476	0.18 275	0.18 469	0.22 398	0.18 214	0.21 98

rvit_stereo_0075_2	0.45 119	0.45 169	2.60 371	0.34 239	0.32 305	0.41 73	0.21 119	0.60 170	0.54 154	0.39 148	0.51 263	0.40 215	0.29 227	0.46 106	0.31 140	0.21 487	0.15 239	0.22 497	0.15 291	0.18 214	0.33 184

test_sample6	0.64 318	0.51 202	2.17 206	0.35 262	0.18 86	0.56 230	0.27 275	1.00 450	0.80 425	0.56 299	0.66 407	0.47 273	0.39 303	1.95 502	0.60 326	0.14 363	0.80 440	0.13 347	0.21 384	0.18 214	0.78 423

test_sample5	0.63 308	0.50 195	2.19 212	0.34 239	0.19 119	0.56 230	0.26 256	0.98 431	0.77 399	0.55 287	0.63 379	0.45 255	0.38 288	1.87 491	0.58 317	0.14 363	0.82 446	0.13 347	0.22 398	0.18 214	0.76 413

MoCha-V2	0.74 394	0.78 328	2.18 209	1.01 526	1.55 565	0.36 42	0.19 78	0.61 176	0.49 104	0.33 121	0.34 152	0.30 155	0.27 189	1.56 422	0.47 260	0.09 52	1.94 564	0.08 41	0.37 500	0.18 214	1.62 542

mmm	0.66 347	0.53 211	1.83 121	0.38 314	0.86 499	0.49 143	0.27 275	0.82 292	0.83 446	0.59 342	0.69 420	0.47 273	0.38 288	0.81 279	0.73 381	0.12 274	1.37 514	0.14 382	0.45 521	0.18 214	1.35 522

DualNet	0.63 308	0.50 195	2.19 212	0.34 239	0.19 119	0.56 230	0.26 256	0.98 431	0.77 399	0.56 299	0.66 407	0.45 255	0.38 288	1.87 491	0.58 317	0.14 363	0.82 446	0.13 347	0.22 398	0.18 214	0.76 413

1111x	1.06 517	0.79 332	3.29 513	0.33 214	0.60 448	0.64 367	0.33 368	1.10 515	0.92 491	0.59 342	0.69 420	0.59 336	0.47 387	2.64 563	4.61 600	0.12 274	1.38 515	0.11 227	0.49 533	0.18 214	1.30 517

LL-Strereo2	0.62 294	1.36 494	2.47 316	1.37 552	0.96 512	0.54 207	0.28 288	0.61 176	0.49 104	0.42 163	0.34 152	0.44 243	0.21 106	0.57 172	0.53 295	0.11 221	0.26 329	0.16 431	0.14 267	0.18 214	0.98 479

CASS	0.43 98	0.34 69	2.01 163	0.33 214	0.17 67	0.54 207	0.24 211	0.71 230	0.52 135	0.62 376	0.55 310	0.40 215	0.41 322	0.43 95	0.33 163	0.17 434	0.10 134	0.14 382	0.11 184	0.18 214	0.23 114
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 327	1.15 436	2.40 263	0.33 214	0.30 283	0.83 481	0.40 420	0.94 398	0.82 439	0.67 423	0.76 468	0.68 393	0.58 441	1.13 350	1.25 484	0.14 363	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.18 214	0.28 149

IER	0.49 163	0.73 302	2.12 195	0.27 91	0.25 214	0.65 383	0.27 275	0.76 245	0.59 199	0.56 299	0.59 347	0.60 343	0.53 419	0.64 207	0.44 243	0.12 274	0.09 103	0.11 227	0.11 184	0.18 214	0.15 46

DAS	0.61 273	0.42 136	1.85 129	0.34 239	0.34 322	0.52 185	0.42 429	0.89 363	0.80 425	0.85 494	0.69 420	0.57 328	0.51 409	2.38 543	0.57 311	0.13 322	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.18 214	0.37 208

SepStereo	0.57 229	0.42 136	1.85 129	0.34 239	0.34 322	0.52 185	0.42 429	0.89 363	0.80 425	0.85 494	0.69 420	0.57 328	0.51 409	1.55 420	0.57 311	0.13 322	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.18 214	0.37 208

HHNet	0.63 308	0.67 265	3.10 496	0.37 294	0.25 214	0.64 367	0.60 501	0.70 224	0.67 273	0.55 287	1.12 535	0.32 172	0.60 452	0.43 95	1.75 519	0.16 414	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.18 214	0.22 105

DRaft	0.65 327	0.47 175	2.38 253	0.25 57	0.17 67	0.64 367	0.65 516	0.56 143	0.57 180	0.67 423	0.98 517	0.38 202	0.99 532	1.42 398	2.06 537	0.11 221	0.14 221	0.10 153	0.14 267	0.18 214	0.21 98

Anonymous3	0.47 135	0.49 187	2.61 376	0.33 214	0.25 214	0.72 427	0.32 354	0.80 274	0.60 206	0.36 134	0.41 193	0.33 180	0.29 227	0.46 106	0.30 121	0.19 465	0.18 275	0.13 347	0.13 244	0.18 214	0.22 105

CFNet_pseudo	0.47 135	0.50 195	2.19 212	0.26 74	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.80 274	0.62 223	0.50 237	0.56 324	0.68 393	0.47 387	0.53 157	0.33 163	0.11 221	0.10 134	0.15 411	0.10 134	0.18 214	0.33 184

test_xeample	0.98 502	0.65 263	2.12 195	0.29 132	0.67 469	0.60 299	0.28 288	1.08 510	0.85 461	0.62 376	0.70 433	0.44 243	0.41 322	1.95 502	5.45 604	0.12 274	1.33 510	0.11 227	0.31 457	0.18 214	1.42 530

SFCPSM	0.48 148	0.39 117	2.30 238	0.28 112	0.27 244	0.70 416	0.32 354	1.00 450	0.69 312	0.50 237	0.52 272	0.43 228	0.36 273	0.53 157	0.44 243	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.16 313	0.18 214	0.23 114

PMTNet	0.35 36	0.38 108	1.75 109	0.21 6	0.14 25	0.57 253	0.24 211	0.48 79	0.44 78	0.28 92	0.32 139	0.26 117	0.24 139	0.41 84	0.24 46	0.42 545	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.18 214	0.15 46

RASNet	0.69 367	1.05 411	2.59 364	0.37 294	0.47 411	0.66 396	0.33 368	0.82 292	0.76 386	0.51 249	0.65 400	0.93 499	0.62 457	2.20 530	0.80 402	0.14 363	0.09 103	0.09 91	0.11 184	0.18 214	0.37 208

MSMDNet	0.48 148	0.50 195	2.23 223	0.27 91	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.78 259	0.67 273	0.49 218	0.55 310	0.68 393	0.56 428	0.48 124	0.32 150	0.11 221	0.10 134	0.13 347	0.10 134	0.18 214	0.43 256

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 294	1.15 436	3.11 497	0.39 331	0.37 353	0.60 299	0.28 288	0.87 346	0.64 245	0.63 387	0.56 324	0.71 413	0.45 365	1.08 339	0.52 288	0.15 394	0.12 186	0.14 382	0.15 291	0.18 214	0.25 128
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.47 135	0.50 195	2.19 212	0.26 74	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.80 274	0.62 223	0.50 237	0.56 324	0.68 393	0.47 387	0.53 157	0.33 163	0.11 221	0.10 134	0.16 431	0.10 134	0.18 214	0.33 184

AdaStereo	0.48 148	0.44 161	2.18 209	0.36 281	0.20 135	0.59 284	0.29 316	0.97 423	0.74 371	0.52 259	0.55 310	0.61 345	0.33 259	0.52 149	0.44 243	0.18 447	0.08 49	0.17 450	0.11 184	0.18 214	0.24 124
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.
HSM	0.67 353	0.92 383	2.29 236	0.30 152	0.29 267	0.65 383	0.29 316	0.98 431	0.67 273	0.59 342	0.58 342	1.39 561	0.65 466	2.56 555	0.45 249	0.11 221	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.18 214	0.24 124

DLCB_ROB	0.61 273	0.96 391	2.00 161	0.37 294	0.25 214	0.65 383	0.37 399	0.86 337	0.76 386	0.73 451	0.70 433	0.84 469	0.47 387	1.57 427	0.72 377	0.13 322	0.13 204	0.14 382	0.14 267	0.18 214	0.33 184

IGEV-FE	0.91 478	0.39 117	3.80 556	0.42 359	1.95 583	0.56 230	0.64 512	0.84 312	0.55 165	1.45 566	0.53 279	0.79 443	0.42 335	0.57 172	1.13 464	0.10 121	0.49 382	0.10 153	0.34 484	0.19 244	2.97 591

GASTEREO	0.89 469	0.83 342	1.67 103	2.15 589	1.89 579	0.52 185	0.21 119	0.62 180	0.62 223	0.33 121	0.31 127	0.16 33	0.31 244	1.11 346	0.68 362	0.11 221	1.92 559	0.08 41	0.29 439	0.19 244	3.79 606

MSCF	0.88 461	0.84 347	1.67 103	2.15 589	1.87 578	0.51 165	0.21 119	0.63 188	0.61 212	0.32 116	0.29 106	0.17 43	0.30 238	1.06 329	0.67 359	0.11 221	1.92 559	0.08 41	0.31 457	0.19 244	3.72 605

DDVS	0.67 353	0.46 172	1.74 108	2.40 596	0.35 333	0.86 488	0.98 556	0.72 232	0.52 135	0.53 268	0.57 335	0.89 490	0.37 279	1.22 365	0.57 311	0.15 394	0.14 221	0.14 382	0.12 222	0.19 244	0.42 246

ITSA-stereo	0.52 185	0.42 136	1.46 77	0.34 239	0.18 86	0.60 299	0.29 316	0.99 440	0.82 439	0.51 249	0.48 233	0.53 302	0.59 444	1.25 374	0.73 381	0.15 394	0.12 186	0.17 450	0.16 313	0.19 244	0.32 180

test_sample7	0.65 327	0.41 131	2.08 180	0.36 281	0.20 135	0.52 185	0.32 354	0.99 440	0.86 468	0.64 398	0.63 379	0.67 379	0.49 400	1.18 360	0.52 288	0.18 447	1.21 489	0.16 431	0.15 291	0.19 244	1.22 507

tta	0.63 308	0.54 214	1.92 146	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 461	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.86 415	0.13 322	1.01 464	0.11 227	0.26 424	0.19 244	0.59 355

qqq1	0.62 294	0.54 214	1.92 146	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 461	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.64 347	0.13 322	1.01 464	0.09 91	0.24 407	0.19 244	0.59 355

fff1	0.62 294	0.54 214	1.92 146	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 461	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.64 347	0.13 322	1.01 464	0.09 91	0.24 407	0.19 244	0.59 355

mmx	0.99 504	0.67 265	3.39 524	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	1.05 491	0.92 491	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	2.75 574	3.86 591	0.13 322	1.25 494	0.15 411	0.33 479	0.19 244	1.28 515

xxx	0.99 504	0.67 265	3.39 524	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	1.05 491	0.92 491	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	2.75 574	3.86 591	0.13 322	1.25 494	0.15 411	0.33 479	0.19 244	1.28 515

IGEV_Zeroshot_test	0.91 478	0.39 117	3.80 556	0.42 359	1.95 583	0.56 230	0.64 512	0.84 312	0.55 165	1.45 566	0.53 279	0.79 443	0.42 335	0.57 172	1.13 464	0.10 121	0.49 382	0.10 153	0.34 484	0.19 244	2.97 591

PCWNet_CMD	0.48 148	0.50 195	2.23 223	0.27 91	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.78 259	0.67 273	0.49 218	0.55 310	0.68 393	0.56 428	0.48 124	0.32 150	0.11 221	0.10 134	0.14 382	0.10 134	0.19 244	0.43 256

CFNet_ucs	0.50 170	0.55 223	2.28 233	0.27 91	0.22 162	0.58 264	0.23 182	0.90 372	0.69 312	0.54 274	0.64 392	0.68 393	0.44 357	0.55 165	0.34 175	0.14 363	0.12 186	0.16 431	0.11 184	0.19 244	0.38 217

anonymousdsp2	0.88 461	0.31 33	1.96 155	1.06 528	1.56 566	0.57 253	0.22 143	0.84 312	0.98 515	1.20 543	0.37 169	0.65 367	0.26 173	1.19 363	0.46 255	0.10 121	2.40 594	0.10 153	0.13 244	0.19 244	2.96 589

CBFPSM	0.62 294	1.34 485	2.12 195	0.30 152	0.23 192	0.71 421	0.38 409	0.77 252	0.68 300	0.51 249	0.49 247	1.03 522	0.82 507	0.63 200	1.35 491	0.11 221	0.12 186	0.10 153	0.10 134	0.19 244	0.37 208

gwcnet-sp	0.52 185	0.71 292	2.66 396	0.32 192	0.22 162	0.66 396	0.31 343	0.84 312	0.69 312	0.61 363	0.49 247	0.46 264	0.43 348	0.77 260	0.48 268	0.12 274	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.19 244	0.19 82

scenet	0.52 185	0.71 292	2.66 396	0.32 192	0.22 162	0.66 396	0.31 343	0.84 312	0.69 312	0.61 363	0.49 247	0.46 264	0.43 348	0.77 260	0.48 268	0.12 274	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.19 244	0.19 82

Selective-RAFT	0.46 128	0.48 180	1.88 138	0.32 192	0.16 45	0.61 319	0.19 78	0.66 201	0.62 223	0.28 92	0.30 115	0.41 222	0.33 259	0.51 144	0.32 150	0.11 221	1.09 476	0.09 91	0.35 488	0.19 244	0.37 208

ssnet	0.52 185	0.71 292	2.66 396	0.32 192	0.22 162	0.66 396	0.31 343	0.84 312	0.69 312	0.61 363	0.49 247	0.46 264	0.43 348	0.77 260	0.48 268	0.12 274	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.19 244	0.19 82

CRFU-Net	0.58 237	0.42 136	1.90 141	0.49 409	0.27 244	0.83 481	0.35 387	0.94 398	0.54 154	0.65 414	0.60 356	0.78 440	1.34 550	1.00 318	0.51 285	0.17 434	0.14 221	0.17 450	0.10 134	0.19 244	0.20 91

DSFCA	0.62 294	0.77 322	1.95 151	0.29 132	0.29 267	0.79 466	0.86 544	0.81 283	0.73 351	0.73 451	0.66 407	0.67 379	0.57 433	1.17 358	1.03 445	0.16 414	0.15 239	0.13 347	0.14 267	0.19 244	0.28 149

DMCA	0.50 170	0.83 342	1.95 151	0.32 192	0.24 204	0.59 284	0.26 256	0.81 283	0.68 300	0.59 342	0.49 247	0.56 324	0.36 273	0.65 214	0.65 352	0.14 363	0.10 134	0.14 382	0.10 134	0.19 244	0.29 155

WQFJA1	0.49 163	0.48 180	1.00 14	0.27 91	0.38 362	0.48 135	0.23 182	1.81 578	2.16 586	0.26 71	0.26 82	0.29 147	0.27 189	0.34 39	0.36 187	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.20 267	0.54 327

NLMM	0.49 163	0.47 175	1.00 14	0.27 91	0.38 362	0.48 135	0.23 182	1.81 578	2.16 586	0.26 71	0.26 82	0.29 147	0.27 189	0.34 39	0.36 187	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.20 267	0.54 327

DCVSM-stereo	0.52 185	0.37 98	2.45 303	0.30 152	0.22 162	0.54 207	0.52 475	0.60 170	0.52 135	0.69 433	0.47 225	0.79 443	0.49 400	0.56 168	0.90 420	0.13 322	0.14 221	0.15 411	0.13 244	0.20 267	0.21 98

ACV-stereo	0.71 378	0.85 352	3.01 485	0.33 214	0.25 214	1.01 520	0.59 497	0.62 180	0.54 154	0.42 163	0.45 214	1.54 568	1.44 558	1.40 393	0.73 381	0.14 363	0.13 204	0.12 286	0.11 184	0.20 267	0.35 199

DispNO	0.76 410	1.36 494	3.15 501	0.32 192	0.27 244	0.59 284	0.29 316	0.88 354	0.72 346	0.55 287	0.79 478	0.83 466	0.47 387	2.46 549	1.23 481	0.12 274	0.10 134	0.18 469	0.31 457	0.20 267	0.25 128

EKT-Stereo	1.56 565	0.55 223	2.60 371	2.54 600	19.66 621	0.55 221	0.22 143	0.76 245	0.51 123	0.40 153	0.36 163	0.43 228	0.27 189	0.74 253	0.42 230	0.13 322	0.17 267	0.11 227	0.16 313	0.20 267	0.50 300

Selective-IGEV	0.57 229	0.42 136	1.87 137	1.67 571	1.33 552	0.36 42	0.20 93	0.61 176	0.71 337	0.22 29	0.31 127	0.22 77	0.19 78	0.52 149	0.36 187	0.09 52	0.97 458	0.09 91	0.15 291	0.20 267	0.85 447

rafts_anoy	0.60 265	1.33 482	2.59 364	0.53 427	1.09 535	0.49 143	0.25 238	0.67 206	0.53 148	0.41 155	0.38 176	0.33 180	0.30 238	0.68 225	0.41 223	0.10 121	1.13 481	0.13 347	0.15 291	0.20 267	0.29 155

GES	0.49 163	0.54 214	2.37 250	0.31 171	0.19 119	0.61 319	0.30 332	0.93 392	0.52 135	0.49 218	0.53 279	0.40 215	0.43 348	0.59 180	0.67 359	0.16 414	0.11 163	0.12 286	0.10 134	0.20 267	0.30 164

UNet	0.56 222	0.58 231	2.81 452	0.32 192	0.33 312	0.74 438	0.27 275	0.86 337	0.67 273	0.55 287	0.55 310	0.72 415	0.55 426	0.79 271	0.58 317	0.12 274	0.09 103	0.13 347	0.11 184	0.20 267	0.19 82

UPFNet	0.51 182	0.67 265	2.04 172	0.34 239	0.33 312	0.65 383	0.37 399	0.88 354	0.65 252	0.60 353	0.53 279	0.61 345	0.41 322	0.77 260	0.55 304	0.13 322	0.13 204	0.13 347	0.13 244	0.20 267	0.16 59

PSMNet-RSSM	0.61 273	1.19 448	2.43 277	0.33 214	0.25 214	0.59 284	0.28 288	0.88 354	0.65 252	0.54 274	0.62 371	0.69 404	0.46 376	1.67 446	0.50 282	0.15 394	0.10 134	0.14 382	0.16 313	0.20 267	0.28 149

UCFNet_RVC	0.55 214	1.16 439	2.48 322	0.31 171	0.27 244	0.65 383	0.28 288	0.76 245	0.58 188	0.51 249	0.53 279	0.67 379	0.42 335	0.91 301	0.45 249	0.16 414	0.11 163	0.17 450	0.17 331	0.20 267	0.23 114

MDST_ROB	1.28 540	0.53 211	3.84 562	0.55 436	0.45 402	4.06 602	0.60 501	1.36 551	0.89 483	2.18 585	1.17 537	0.98 511	0.72 486	4.28 602	2.12 541	0.20 476	0.16 254	0.19 476	0.17 331	0.20 267	0.84 442

ISRNet	0.51 182	0.58 231	1.96 155	0.38 314	0.31 293	0.49 143	0.21 119	0.80 274	0.71 337	0.64 398	0.71 448	0.66 376	0.40 310	0.59 180	0.45 249	0.23 502	0.16 254	0.21 492	0.20 373	0.21 281	0.37 208

AIO-test2	0.60 265	1.55 528	2.73 433	0.63 463	0.42 394	0.50 156	0.23 182	0.84 312	0.73 351	0.34 128	0.53 279	0.37 196	0.22 114	0.70 233	0.32 150	0.75 567	0.16 254	0.13 347	0.17 331	0.21 281	0.47 285

AIO-Stereo	0.64 318	0.60 240	1.63 97	1.31 545	1.45 558	0.38 57	0.20 93	0.55 137	0.83 446	0.31 111	0.31 127	0.23 86	0.15 23	0.39 68	0.63 345	0.10 121	1.25 494	0.09 91	0.41 514	0.21 281	1.73 547

MyStereo8	0.73 390	1.16 439	2.89 467	0.53 427	0.34 322	0.71 421	0.20 93	1.87 582	0.59 199	0.53 268	0.66 407	0.50 287	0.33 259	1.27 379	0.62 338	0.10 121	1.19 485	0.10 153	0.21 384	0.21 281	0.61 360

MIF-Stereo (partial)	0.41 85	0.71 292	2.67 404	0.27 91	0.24 204	0.32 23	0.17 56	0.56 143	0.46 87	0.26 71	0.37 169	0.25 106	0.26 173	0.46 106	0.35 183	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.21 281	0.15 46

4D-IteraStereo	0.62 294	1.29 474	3.04 491	0.27 91	0.30 283	0.46 115	0.26 256	0.54 127	0.51 123	0.41 155	0.31 127	0.39 206	0.19 78	0.53 157	0.65 352	0.09 52	0.47 378	0.12 286	0.11 184	0.21 281	2.14 564

RCA-Stereo	0.45 119	0.38 108	1.80 116	0.27 91	0.25 214	0.58 264	0.23 182	0.84 312	0.66 260	0.42 163	0.44 211	0.28 138	0.35 269	0.31 17	0.21 11	0.09 52	1.01 464	0.09 91	0.07 37	0.21 281	0.53 321

CSP-Net	0.55 214	0.61 246	1.81 120	0.30 152	0.23 192	0.77 456	0.35 387	0.90 372	0.62 223	0.62 376	0.60 356	0.65 367	0.42 335	1.76 461	0.47 260	0.17 434	0.12 186	0.10 153	0.10 134	0.21 281	0.16 59

IPLGR	0.58 237	0.64 259	3.12 498	0.37 294	0.18 86	0.62 340	0.54 481	1.06 504	0.69 312	0.73 451	0.46 219	0.50 287	0.44 357	1.12 349	0.31 140	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.21 281	0.20 91

pcwnet_v2	0.65 327	0.54 214	4.29 580	0.33 214	0.27 244	0.60 299	0.25 238	1.02 469	0.92 491	0.61 363	0.69 420	0.62 350	0.54 421	0.67 220	0.38 206	0.18 447	0.15 239	0.15 411	0.14 267	0.21 281	0.49 298

HCRNet	0.50 170	0.75 317	2.08 180	0.39 331	0.29 267	0.58 264	0.22 143	0.79 268	0.67 273	0.49 218	0.49 247	0.48 281	0.37 279	1.13 350	0.40 214	0.15 394	0.10 134	0.15 411	0.13 244	0.21 281	0.19 82

MMNet	0.55 214	0.92 383	2.03 169	0.34 239	0.27 244	0.79 466	0.28 288	0.86 337	0.79 417	0.62 376	0.58 342	0.59 336	0.56 428	0.80 275	0.61 335	0.11 221	0.11 163	0.12 286	0.11 184	0.21 281	0.22 105

ac_64	0.63 308	0.77 322	2.71 426	0.37 294	0.34 322	0.64 367	0.30 332	0.86 337	0.67 273	0.58 323	0.53 279	0.88 487	0.48 394	1.84 481	0.71 373	0.15 394	0.12 186	0.12 286	0.12 222	0.21 281	0.25 128

CFNet-ft	0.60 265	1.16 439	2.45 303	0.29 132	0.30 283	0.64 367	0.28 288	0.69 214	0.57 180	0.49 218	0.57 335	0.79 443	0.44 357	1.48 410	0.62 338	0.15 394	0.10 134	0.28 521	0.14 267	0.21 281	0.29 155

CFNet_RVC	0.60 265	1.16 439	2.45 303	0.29 132	0.30 283	0.64 367	0.28 288	0.69 214	0.57 180	0.49 218	0.57 335	0.79 443	0.44 357	1.48 410	0.62 338	0.15 394	0.10 134	0.28 521	0.14 267	0.21 281	0.29 155

MLCV	0.59 255	1.41 506	2.41 268	0.31 171	0.15 34	0.60 299	0.23 182	0.77 252	0.63 235	0.67 423	0.66 407	0.55 318	0.37 279	1.16 355	1.09 458	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.21 281	0.29 155

iResNet	0.59 255	1.09 417	2.54 344	0.44 377	0.18 86	0.65 383	0.29 316	0.89 363	0.75 377	0.59 342	0.64 392	0.43 228	0.39 303	0.73 249	1.24 483	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.21 281	0.40 232

NLSM1	0.45 119	0.54 214	1.05 24	0.27 91	0.40 375	0.49 143	0.21 119	1.54 565	1.71 574	0.26 71	0.33 143	0.26 117	0.26 173	0.41 84	0.36 187	0.10 121	0.11 163	0.11 227	0.10 134	0.22 298	0.23 114

G2L-ROB	0.59 255	1.32 477	2.59 364	0.30 152	0.22 162	0.59 284	0.28 288	0.80 274	0.61 212	0.56 299	0.45 214	0.70 410	0.35 269	1.38 390	0.72 377	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.22 298	0.31 173

GREAT-IGEV	0.92 481	0.56 227	2.08 180	0.98 520	2.29 593	0.47 128	0.18 70	0.35 10	0.78 404	0.74 458	0.33 143	0.15 17	0.18 62	1.00 318	0.55 304	0.09 52	3.79 610	0.07 1	0.26 424	0.22 298	3.26 598

AE-Stereo	0.71 378	0.32 47	2.44 285	0.44 377	0.50 414	0.58 264	0.23 182	1.08 510	0.67 273	0.67 423	0.51 263	0.47 273	0.24 139	0.63 200	0.32 150	0.09 52	2.15 581	0.11 227	0.45 521	0.22 298	2.01 556

StereoVision	0.52 185	1.12 426	2.70 425	0.34 239	0.32 305	0.47 128	0.26 256	0.73 236	0.61 212	0.33 121	0.89 501	0.45 255	0.26 173	0.52 149	0.39 211	0.14 363	0.15 239	0.16 431	0.15 291	0.22 298	0.14 37

MC-Stereo	0.58 237	0.37 98	2.00 161	0.88 505	0.64 464	0.54 207	0.19 78	0.46 65	0.39 46	0.58 323	0.39 182	0.27 130	0.27 189	0.71 241	0.32 150	0.09 52	1.20 486	0.09 91	0.16 313	0.22 298	1.92 552

CroCo-Stereo Lap2	0.38 63	0.91 378	2.02 168	0.33 214	0.38 362	0.23 5	0.21 119	0.63 188	0.51 123	0.23 36	0.28 100	0.29 147	0.23 132	0.34 39	0.28 103	0.10 121	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.22 298	0.15 46

dd	0.48 148	1.32 477	2.41 268	0.31 171	0.17 67	0.58 264	0.26 256	0.50 100	0.71 337	0.42 163	0.41 193	0.34 185	0.28 207	0.47 111	0.41 223	0.18 447	0.10 134	0.13 347	0.12 222	0.22 298	0.16 59

GANet-ADL	0.48 148	0.56 227	2.51 334	0.34 239	0.20 135	0.58 264	0.25 238	0.80 274	0.57 180	0.43 171	0.61 364	0.56 324	0.31 244	0.44 100	0.44 243	0.14 363	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.22 298	0.38 217

CrosDoStereo	0.96 497	0.49 187	2.66 396	0.27 91	0.33 312	0.54 207	3.69 603	0.77 252	0.66 260	0.70 437	1.39 554	0.53 302	1.47 561	1.77 464	3.02 577	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.11 184	0.22 298	0.30 164

NRIStereo	0.50 170	0.34 69	2.44 285	0.52 423	0.16 45	0.94 512	0.73 533	0.52 109	0.65 252	0.48 202	0.40 191	0.59 336	0.29 227	0.78 267	0.33 163	0.11 221	0.13 204	0.11 227	0.09 93	0.22 298	0.25 128

DeepStereo_LL	0.96 497	0.49 187	2.66 396	0.27 91	0.33 312	0.54 207	3.69 603	0.77 252	0.66 260	0.70 437	1.39 554	0.53 302	1.47 561	1.77 464	3.02 577	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.11 184	0.22 298	0.30 164

raft+_RVC	0.62 294	1.18 445	2.43 277	0.36 281	2.08 587	0.52 185	0.25 238	0.66 201	0.54 154	0.36 134	0.46 219	0.32 172	0.28 207	0.49 138	0.43 237	0.10 121	0.91 454	0.10 153	0.09 93	0.22 298	0.70 398

raftrobust	0.52 185	1.14 430	2.15 203	0.33 214	0.99 516	0.53 196	0.21 119	0.59 163	0.50 116	0.53 268	0.36 163	0.31 165	0.33 259	0.47 111	0.42 230	0.10 121	0.55 398	0.09 91	0.08 60	0.22 298	0.46 283

delet	0.60 265	0.84 347	2.45 303	0.33 214	0.35 333	0.73 431	0.46 455	0.89 363	0.80 425	0.58 323	0.62 371	0.67 379	0.51 409	1.14 352	0.64 347	0.12 274	0.12 186	0.13 347	0.14 267	0.22 298	0.29 155

cf-r	0.62 294	1.27 469	2.99 482	0.34 239	0.28 259	0.60 299	0.28 288	0.82 292	0.70 323	0.55 287	0.61 364	0.77 435	0.41 322	1.32 384	0.52 288	0.13 322	0.09 103	0.11 227	0.12 222	0.22 298	0.27 143

DMCA-RVC	0.70 374	1.30 475	3.59 546	0.37 294	0.89 503	0.57 253	0.31 343	0.73 236	0.59 199	0.69 433	0.54 299	0.59 336	0.57 433	1.25 374	0.66 355	0.16 414	0.38 356	0.20 486	0.15 291	0.22 298	0.23 114

AEACV	0.89 469	0.29 12	1.84 124	2.50 598	1.68 573	0.53 196	0.21 119	1.01 460	0.42 62	0.68 429	0.31 127	0.22 77	0.39 303	1.63 439	0.25 63	0.09 52	2.60 596	0.09 91	0.54 546	0.23 315	2.27 578

GCAP-Stereo	0.59 255	1.35 489	2.44 285	0.49 409	1.02 523	0.52 185	0.14 20	0.53 116	0.54 154	0.44 180	0.50 259	0.30 155	0.22 114	0.68 225	0.41 223	0.09 52	1.30 506	0.09 91	0.07 37	0.23 315	0.54 327

ProNet	0.46 128	0.60 240	1.85 129	0.35 262	0.67 469	0.49 143	0.25 238	0.53 116	0.57 180	0.21 20	0.24 65	0.22 77	0.20 95	0.52 149	0.22 18	0.09 52	0.47 378	0.10 153	0.09 93	0.23 315	1.33 518

HGLStereo	0.61 273	1.20 450	2.59 364	0.36 281	0.40 375	0.65 383	0.30 332	0.87 346	0.67 273	0.60 353	0.70 433	0.69 404	0.56 428	1.07 338	0.59 321	0.14 363	0.13 204	0.13 347	0.12 222	0.23 315	0.23 114

FAT-Stereo	0.72 387	0.60 240	2.86 463	0.37 294	0.29 267	0.64 367	0.55 485	1.01 460	0.91 489	0.76 465	0.94 509	0.93 499	0.79 504	1.82 477	0.60 326	0.19 465	0.19 281	0.17 450	0.16 313	0.23 315	0.47 285

BEATNet_4x	0.57 229	1.16 439	2.56 356	0.35 262	0.16 45	0.56 230	0.25 238	0.91 379	0.64 245	0.55 287	0.53 279	0.59 336	0.43 348	0.67 220	0.76 391	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.23 315	0.58 350

iResNet_ROB	0.60 265	1.59 536	2.04 172	0.32 192	0.21 149	0.60 299	0.22 143	0.99 440	0.85 461	0.61 363	0.63 379	0.58 332	0.42 335	1.08 339	0.98 437	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.06 9	0.23 315	0.33 184

WQFJX1	0.51 182	0.58 231	1.00 14	0.27 91	0.35 333	0.48 135	0.25 238	2.07 590	2.18 588	0.27 84	0.26 82	0.30 155	0.28 207	0.51 144	0.33 163	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.45 277

WQFJX	0.49 163	0.47 175	1.02 19	0.27 91	0.39 368	0.47 128	0.23 182	1.85 580	1.92 582	0.28 92	0.27 92	0.28 138	0.28 207	0.43 95	0.36 187	0.10 121	0.12 186	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.54 327

NLMM1	0.53 199	0.51 202	1.05 24	0.28 112	0.38 362	0.49 143	0.24 211	2.08 591	2.47 592	0.29 103	0.28 100	0.27 130	0.25 159	0.48 124	0.35 183	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.24 322	0.57 345

LG-Stereo	0.36 46	0.61 246	1.37 60	0.26 74	0.37 353	0.43 91	0.20 93	0.55 137	0.44 78	0.25 53	0.30 115	0.50 287	0.17 41	0.30 12	0.37 198	0.10 121	0.18 275	0.11 227	0.10 134	0.24 322	0.43 256

HI	0.47 135	0.82 340	2.49 328	0.29 132	0.22 162	0.45 107	0.20 93	0.59 163	0.43 68	0.59 342	0.59 347	0.65 367	0.45 365	0.48 124	0.40 214	0.08 22	0.09 103	0.10 153	0.11 184	0.24 322	0.20 91

CoSv	0.47 135	0.82 340	2.49 328	0.29 132	0.22 162	0.45 107	0.20 93	0.59 163	0.43 68	0.59 342	0.59 347	0.65 367	0.45 365	0.48 124	0.40 214	0.08 22	0.09 103	0.10 153	0.11 184	0.24 322	0.20 91

SMoEStereo_RVC	0.36 46	0.83 342	1.48 81	0.26 74	0.15 34	0.46 115	0.22 143	0.40 28	0.43 68	0.23 36	0.24 65	0.21 73	0.18 62	0.47 111	0.59 321	0.07 7	0.07 12	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.42 246

tt45	0.35 36	0.80 334	1.46 77	0.26 74	0.17 67	0.55 221	0.22 143	0.44 51	0.39 46	0.24 46	0.26 82	0.25 106	0.18 62	0.64 207	0.36 187	0.09 52	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.29 155

mms	0.39 68	0.63 255	1.31 55	0.34 239	0.65 467	0.32 23	0.22 143	0.39 23	0.39 46	0.27 84	0.31 127	0.23 86	0.17 41	0.57 172	0.22 18	0.08 22	0.21 305	0.10 153	0.08 60	0.24 322	1.16 497

ours_stereo	0.37 56	0.67 265	1.63 97	0.30 152	0.50 414	0.35 38	0.22 143	0.41 32	0.38 34	0.21 20	0.32 139	0.23 86	0.17 41	0.47 111	0.22 18	0.08 22	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.77 417

RSM	0.47 135	0.51 202	1.36 57	1.37 552	1.04 526	0.37 47	0.21 119	0.52 109	0.55 165	0.23 36	0.28 100	0.28 138	0.17 41	0.40 75	0.22 18	0.09 52	0.24 317	0.09 91	0.35 488	0.24 322	0.80 430

ff7	0.65 327	0.58 231	2.09 184	0.39 331	0.60 448	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 513	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 569	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

IGEVStereo-DCA	0.74 394	0.74 312	2.09 184	0.76 491	0.77 487	0.45 107	0.23 182	0.49 83	0.62 223	0.71 446	0.22 48	0.30 155	0.28 207	1.29 381	1.53 507	0.10 121	1.50 533	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

ffff	0.65 327	0.58 231	2.09 184	0.39 331	0.60 448	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 513	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 569	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

rrr	0.84 441	0.74 312	3.40 529	0.76 491	0.77 487	0.45 107	0.28 288	1.23 541	0.84 458	0.71 446	0.22 48	0.30 155	0.28 207	1.29 381	1.53 507	0.10 121	1.50 533	0.10 153	0.29 439	0.24 322	1.75 548

11t	0.65 327	0.58 231	2.09 184	0.39 331	0.60 448	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 513	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 569	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

ToySt	0.67 353	0.88 363	2.61 376	0.39 331	0.73 479	0.61 319	0.38 409	0.78 259	0.73 351	0.43 171	0.70 433	0.72 415	0.45 365	0.66 217	0.62 338	0.14 363	0.63 416	0.13 347	0.33 479	0.24 322	1.18 498

ccc-4	0.65 327	0.58 231	2.09 184	0.39 331	0.60 448	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 513	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 569	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

Wz-Net-LNSev	0.66 347	1.30 475	2.81 452	0.35 262	0.37 353	0.80 470	0.48 461	0.91 379	0.87 474	0.63 387	0.70 433	0.80 451	0.59 444	0.67 220	0.68 362	0.15 394	0.14 221	0.12 286	0.12 222	0.24 322	0.38 217

dad	0.58 237	1.35 489	2.39 260	0.31 171	0.20 135	0.62 340	0.26 256	0.56 143	0.79 417	0.66 421	0.64 392	0.64 362	0.36 273	0.87 287	0.48 268	0.28 526	0.15 239	0.40 547	0.18 344	0.24 322	0.22 105

111	0.57 229	1.41 506	2.63 382	0.25 57	0.15 34	0.59 284	0.26 256	0.90 372	0.83 446	0.50 237	0.54 299	0.57 328	0.38 288	0.54 163	0.41 223	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.24 322	0.81 437

hitnet-ft	0.73 390	1.09 417	2.59 364	0.28 112	0.22 162	0.71 421	0.36 396	0.89 363	0.67 273	0.58 323	0.83 484	1.03 522	0.94 529	2.31 535	0.70 367	0.23 502	0.14 221	0.41 549	0.13 244	0.24 322	0.28 149

DeepPruner_ROB	0.58 237	1.06 412	2.68 411	0.30 152	0.26 231	0.63 354	0.31 343	0.83 303	0.51 123	0.62 376	0.56 324	0.65 367	0.39 303	1.06 329	0.56 308	0.19 465	0.14 221	0.14 382	0.14 267	0.24 322	0.33 184

DRN-Test	0.71 378	0.79 332	2.83 456	0.40 344	0.44 399	0.80 470	0.41 422	1.07 508	0.83 446	0.82 488	0.64 392	0.68 393	0.57 433	1.78 467	0.79 400	0.16 414	0.13 204	0.17 450	0.16 313	0.24 322	0.51 307

ETE_ROB	0.68 360	1.09 417	2.32 243	0.38 314	0.26 231	0.69 413	0.51 471	1.49 562	0.75 377	0.81 482	0.71 448	0.85 475	0.51 409	1.39 391	0.70 367	0.17 434	0.14 221	0.19 476	0.16 313	0.24 322	0.35 199

111111	0.39 68	0.28 7	0.93 7	0.33 214	0.42 394	0.43 91	0.13 10	0.48 79	0.39 46	0.24 46	0.31 127	0.18 53	0.17 41	0.43 95	0.23 35	0.09 52	1.32 509	0.08 41	0.06 9	0.25 347	1.00 481

fffy	0.39 68	0.67 265	1.57 88	0.45 384	0.52 420	0.37 47	0.22 143	0.45 57	0.35 13	0.21 20	0.30 115	0.26 117	0.20 95	0.45 102	0.24 46	0.08 22	0.29 339	0.10 153	0.08 60	0.25 347	0.77 417

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 119	1.36 494	1.30 53	0.24 42	0.12 6	0.33 29	0.20 93	0.41 32	0.37 25	0.32 116	0.21 37	0.16 33	0.14 14	0.29 10	0.62 338	0.55 556	1.42 523	0.11 227	0.13 244	0.25 347	0.56 339

DualNet (step1)	0.76 410	0.69 284	2.69 418	0.28 112	0.23 192	0.81 474	0.33 368	0.99 440	0.86 468	0.64 398	0.63 379	0.67 379	0.49 400	1.18 360	0.52 288	0.65 560	1.21 489	0.86 576	0.56 550	0.25 347	0.72 402

test_sample9	1.07 520	0.69 284	2.69 418	0.28 112	0.23 192	0.81 474	0.33 368	0.99 440	0.86 468	0.64 398	0.63 379	0.67 379	0.49 400	2.02 509	2.70 567	0.65 560	4.33 614	0.86 576	0.56 550	0.25 347	0.72 402

test_sample8	1.23 536	0.69 284	2.69 418	0.28 112	0.23 192	0.81 474	0.33 368	1.01 460	0.75 377	1.23 549	0.63 379	2.53 584	1.31 549	2.02 509	2.70 567	0.65 560	4.33 614	0.86 576	0.56 550	0.25 347	0.72 402

cc1	0.74 394	0.73 302	2.43 277	0.67 478	0.52 420	0.76 446	0.24 211	0.85 326	1.05 527	0.77 467	0.39 182	0.25 106	0.38 288	0.70 233	0.22 18	0.10 121	2.13 577	0.11 227	0.09 93	0.25 347	2.20 571

ffm	0.78 420	0.67 265	3.39 524	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	0.85 326	0.96 508	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	0.64 207	0.22 18	0.10 121	2.16 582	0.15 411	0.33 479	0.25 347	2.19 568

ff1	1.07 520	0.67 265	3.39 524	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	0.85 326	0.96 508	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	2.75 574	3.86 591	0.10 121	2.16 582	0.15 411	0.33 479	0.25 347	2.19 568

tt1	0.74 394	0.73 302	2.34 246	0.67 478	0.63 460	0.75 441	0.24 211	0.85 326	0.96 508	0.81 482	0.38 176	0.26 117	0.35 269	0.64 207	0.22 18	0.10 121	2.16 582	0.11 227	0.09 93	0.25 347	2.19 568

UniTT-Stereo	0.36 46	0.66 264	2.43 277	0.28 112	0.24 204	0.30 14	0.18 70	0.35 10	0.36 22	0.26 71	0.37 169	0.18 53	0.18 62	0.33 32	0.30 121	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.25 347	0.09 6

anonymousdsp	0.86 453	0.59 239	2.65 392	1.33 548	1.25 548	0.56 230	0.23 182	0.54 127	0.71 337	1.13 531	0.25 73	0.22 77	0.24 139	1.24 370	0.24 46	0.09 52	2.34 590	0.10 153	0.18 344	0.25 347	3.12 595

IGEV-Stereo	0.86 453	0.60 240	2.65 392	1.35 550	1.25 548	0.56 230	0.23 182	0.54 127	0.71 337	1.14 532	0.25 73	0.22 77	0.24 139	1.24 370	0.24 46	0.09 52	2.34 590	0.10 153	0.18 344	0.25 347	3.13 596
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.86 453	0.75 317	3.36 518	0.65 470	0.76 485	0.49 143	0.33 368	1.21 540	0.80 425	0.61 363	0.23 61	0.30 155	0.29 227	1.17 358	1.57 510	0.10 121	1.79 553	0.10 153	0.40 509	0.25 347	2.09 561

psmorigin	1.41 552	0.91 378	13.83 616	0.37 294	0.30 283	0.63 354	0.37 399	0.80 274	0.64 245	0.98 510	0.87 496	1.16 548	0.78 502	3.95 600	1.09 458	0.19 465	0.22 308	0.17 450	0.19 362	0.25 347	0.47 285

PA-Net	0.93 488	1.36 494	4.14 571	0.64 467	0.41 382	0.70 416	0.53 478	0.91 379	0.88 478	0.53 268	0.60 356	0.70 410	0.54 421	2.40 545	2.57 563	0.17 434	0.28 338	0.19 476	0.28 435	0.25 347	0.48 292
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.79 424	1.46 518	2.72 428	0.34 239	0.25 214	0.59 284	0.32 354	0.88 354	0.83 446	0.62 376	0.95 512	0.80 451	0.43 348	2.46 549	1.72 515	0.38 542	0.26 329	0.10 153	0.09 93	0.25 347	0.43 256

HITNet	0.55 214	1.28 472	2.73 433	0.35 262	0.14 25	0.56 230	0.23 182	0.89 363	0.62 223	0.52 259	0.51 263	0.49 283	0.38 288	0.52 149	0.60 326	0.09 52	0.07 12	0.10 153	0.08 60	0.25 347	0.61 360
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
XPNet_ROB	0.68 360	1.11 424	2.28 233	0.38 314	0.27 244	0.67 404	0.47 459	0.94 398	0.75 377	0.80 478	0.71 448	0.81 456	0.54 421	1.72 453	0.84 412	0.22 494	0.16 254	0.16 431	0.15 291	0.25 347	0.45 277

SGM-Forest	1.84 573	7.91 615	10.36 609	0.42 359	0.33 312	1.04 525	1.29 581	1.01 460	0.88 478	1.19 538	2.30 579	1.03 522	1.79 575	2.60 560	2.81 572	0.22 494	0.21 305	0.21 492	0.19 362	0.25 347	0.79 426
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AIO_rvc	0.95 493	1.02 402	2.57 360	2.80 605	1.91 581	0.37 47	0.24 211	0.52 109	0.60 206	0.98 510	0.29 106	0.25 106	0.18 62	2.16 527	0.29 114	0.11 221	1.39 519	0.08 41	0.11 184	0.26 367	2.87 587

999	0.35 36	0.74 312	1.38 61	0.27 91	0.18 86	0.50 156	0.23 182	0.40 28	0.41 55	0.21 20	0.33 143	0.23 86	0.18 62	0.74 253	0.37 198	0.09 52	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.26 367	0.26 136

WCG-NET	0.41 85	0.80 334	1.77 110	0.25 57	0.13 15	0.43 91	0.24 211	0.42 38	0.59 199	0.38 143	0.41 193	0.26 117	0.24 139	0.37 60	0.24 46	0.08 22	0.81 444	0.08 41	0.07 37	0.26 367	0.31 173

GMStereo_Zeroshot	0.44 114	0.44 161	1.84 124	0.44 377	0.20 135	0.52 185	0.19 78	0.60 170	0.54 154	0.58 323	0.59 347	0.63 354	0.29 227	0.59 180	0.34 175	0.16 414	0.09 103	0.16 431	0.09 93	0.26 367	0.26 136

raft_robust	0.68 360	1.24 463	2.42 272	0.30 152	0.57 438	0.53 196	0.25 238	0.95 412	0.79 417	0.49 218	0.46 219	1.12 541	0.74 493	1.50 413	0.61 335	0.09 52	0.62 414	0.10 153	0.30 449	0.26 367	0.30 164

PFNet	0.62 294	0.42 136	2.69 418	0.43 372	0.55 431	0.62 340	0.27 275	0.64 195	0.72 346	0.61 363	0.56 324	0.45 255	0.33 259	1.86 487	1.12 463	0.28 526	0.09 103	0.12 286	0.16 313	0.26 367	0.27 143

LMCR-Stereo	0.61 273	1.00 397	2.60 371	0.42 359	0.22 162	0.74 438	0.31 343	1.06 504	0.70 323	0.62 376	0.64 392	0.40 215	0.52 416	0.84 283	1.27 486	0.20 476	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.26 367	0.16 59

GwcNet-RSSM	0.64 318	1.38 503	2.69 418	0.33 214	0.26 231	0.60 299	0.32 354	0.84 312	0.73 351	0.56 299	0.65 400	0.72 415	0.42 335	1.78 467	0.60 326	0.14 363	0.10 134	0.12 286	0.13 244	0.26 367	0.26 136

DANet	0.85 450	0.68 275	2.41 268	1.18 541	0.48 412	0.77 456	1.23 579	0.93 392	1.53 566	0.90 500	0.72 453	0.97 510	0.57 433	1.86 487	1.05 449	0.18 447	0.16 254	0.19 476	0.16 313	0.26 367	0.67 383
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
StereoDRNet	0.71 378	1.24 463	2.56 356	0.42 359	0.45 402	0.73 431	0.46 455	0.98 431	0.81 433	0.77 467	0.56 324	0.74 423	0.48 394	1.69 451	0.91 421	0.15 394	0.14 221	0.15 411	0.15 291	0.26 367	0.51 307

DISCO	0.61 273	0.63 255	1.98 158	0.46 389	0.34 322	0.84 486	0.35 387	0.88 354	0.81 433	0.61 363	0.64 392	1.06 531	0.53 419	1.11 346	0.83 411	0.13 322	0.10 134	0.11 227	0.10 134	0.26 367	0.37 208

NCCL2	0.71 378	1.32 477	2.30 238	0.44 377	0.31 293	0.71 421	0.67 523	0.89 363	0.69 312	0.70 437	0.61 364	0.85 475	0.54 421	1.58 434	0.70 367	0.20 476	0.17 267	0.66 569	0.25 416	0.26 367	0.38 217

LALA_ROB	0.68 360	1.14 430	2.50 333	0.37 294	0.29 267	0.78 462	0.55 485	0.99 440	0.84 458	0.82 488	0.68 415	0.93 499	0.50 405	1.01 320	0.89 418	0.21 487	0.15 239	0.21 492	0.18 344	0.26 367	0.30 164

PSMNet_ROB	0.75 405	1.42 511	2.93 472	0.39 331	0.32 305	0.73 431	0.56 489	0.90 372	0.74 371	0.56 299	0.60 356	0.75 428	0.47 387	2.00 508	1.31 487	0.18 447	0.13 204	0.19 476	0.20 373	0.26 367	0.40 232

SCV_C0	0.73 390	0.68 275	2.05 175	1.50 563	0.92 507	0.45 107	0.20 93	0.96 415	0.71 337	0.65 414	0.33 143	0.31 165	0.20 95	1.25 374	0.52 288	0.09 52	1.68 550	0.08 41	0.30 449	0.27 381	1.52 535

WCG-NET（raft）	0.44 114	0.97 393	1.78 113	0.24 42	0.17 67	0.43 91	0.24 211	0.42 38	0.52 135	0.38 143	0.35 159	0.46 264	0.25 159	0.41 84	0.26 78	0.08 22	1.08 474	0.08 41	0.08 60	0.27 381	0.40 232

IGEV++	0.74 394	0.70 287	2.05 175	1.11 535	1.09 535	0.32 23	0.21 119	0.75 242	0.43 68	0.30 108	0.30 115	0.22 77	0.27 189	0.98 316	0.31 140	0.10 121	2.50 595	0.08 41	0.15 291	0.27 381	2.70 585

MIPNet	0.88 461	1.07 413	2.85 461	0.61 458	0.18 86	1.46 554	1.37 583	1.65 572	0.78 404	1.93 579	0.85 489	0.75 428	1.66 568	0.87 287	0.34 175	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.32 465	0.27 381	0.26 136

GEStereo_RVC	0.61 273	1.19 448	2.61 376	0.48 396	0.25 214	0.63 354	0.37 399	1.05 491	0.79 417	0.55 287	0.55 310	0.59 336	0.44 357	1.10 341	0.48 268	0.16 414	0.11 163	0.12 286	0.11 184	0.27 381	0.43 256

RALCasStereoNet	0.65 327	1.34 485	2.56 356	0.43 372	0.96 512	0.50 156	0.26 256	0.62 180	0.56 173	0.43 171	0.49 247	0.36 191	0.28 207	0.72 248	0.53 295	0.10 121	1.18 484	0.09 91	0.08 60	0.27 381	1.27 513

psm_up	0.65 327	1.02 402	2.53 339	0.36 281	0.31 293	0.64 367	0.38 409	0.96 415	0.73 351	0.63 387	0.57 335	0.68 393	0.57 433	1.90 499	0.52 288	0.17 434	0.15 239	0.16 431	0.15 291	0.27 381	0.22 105

NCC-stereo	0.88 461	1.22 457	2.97 477	0.60 452	0.45 402	1.88 575	0.48 461	1.04 483	0.75 377	0.70 437	0.85 489	0.93 499	0.84 510	1.81 474	1.51 505	0.28 526	0.19 281	0.23 505	0.31 457	0.27 381	0.35 199

Nwc_Net	0.75 405	1.10 422	2.96 476	0.42 359	0.39 368	0.77 456	0.39 415	1.06 504	0.73 351	0.65 414	1.00 521	0.99 514	0.74 493	1.43 399	0.99 439	0.24 509	0.15 239	0.23 505	0.26 424	0.27 381	0.30 164

Abc-Net	0.88 461	1.22 457	2.97 477	0.60 452	0.45 402	1.88 575	0.48 461	1.04 483	0.75 377	0.70 437	0.85 489	0.93 499	0.84 510	1.81 474	1.51 505	0.28 526	0.19 281	0.23 505	0.31 457	0.27 381	0.35 199
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.77 418	0.91 378	2.36 248	0.37 294	0.41 382	0.88 497	0.44 445	0.99 440	0.88 478	0.65 414	0.54 299	0.92 494	0.61 455	2.70 569	1.23 481	0.15 394	0.14 221	0.17 450	0.14 267	0.27 381	0.55 337

StereoDRNet-Refined	0.55 214	0.61 246	2.07 178	0.34 239	0.21 149	0.68 410	0.26 256	0.87 346	0.73 351	0.70 437	0.69 420	0.74 423	0.45 365	1.10 341	0.62 338	0.12 274	0.09 103	0.14 382	0.14 267	0.27 381	0.24 124
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.88 461	0.75 317	2.73 433	0.36 281	0.22 162	0.76 446	0.47 459	1.05 491	0.81 433	1.06 523	1.04 528	0.88 487	1.36 553	2.17 529	2.03 534	0.23 502	0.24 317	0.27 519	0.25 416	0.27 381	0.73 406

z-ln-s-r	0.76 410	1.41 506	2.84 458	0.33 214	0.27 244	0.58 264	0.37 399	0.92 386	0.89 483	0.54 274	0.81 479	0.64 362	0.48 394	2.23 531	1.74 517	0.11 221	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.28 394	0.40 232

G2L-Stereo_test	0.64 318	1.34 485	2.55 352	0.34 239	0.24 204	0.75 441	0.39 415	0.83 303	0.65 252	0.62 376	0.54 299	0.74 423	0.40 310	1.57 427	0.75 387	0.11 221	0.08 49	0.08 41	0.08 60	0.28 394	0.43 256

MIM_Stereo	0.55 214	0.92 383	2.65 392	0.32 192	1.09 535	0.51 165	0.19 78	0.67 206	0.52 135	0.48 202	0.54 299	0.43 228	0.27 189	0.57 172	0.30 121	0.08 22	0.17 267	0.11 227	0.10 134	0.28 394	0.80 430

HBP-ISP	0.82 433	1.57 532	3.28 511	0.50 415	0.27 244	0.86 488	0.54 481	1.09 512	0.78 404	0.81 482	0.70 433	0.68 393	1.00 533	2.02 509	0.47 260	0.24 509	0.24 317	0.29 529	0.25 416	0.28 394	0.52 315

Wz-Net-MNSev	0.74 394	1.42 511	2.75 438	0.38 314	0.33 312	0.90 504	0.61 506	0.98 431	0.94 500	0.77 467	0.75 465	0.75 428	0.66 473	1.39 391	0.76 391	0.17 434	0.13 204	0.14 382	0.14 267	0.28 394	0.48 292

ADCRef	0.88 461	1.45 516	2.68 411	0.38 314	0.35 333	0.95 514	0.51 471	0.92 386	0.81 433	0.89 498	0.84 486	0.61 345	1.35 551	1.26 378	3.38 582	0.14 363	0.12 186	0.17 450	0.19 362	0.28 394	0.34 192

ADCP+	1.03 514	1.68 549	3.83 560	0.35 262	0.39 368	1.05 527	0.79 540	0.94 398	0.86 468	0.69 433	0.68 415	0.85 475	1.53 567	1.02 321	4.56 599	0.13 322	0.12 186	0.16 431	0.15 291	0.28 394	0.44 272

NVstereo2D	0.63 308	0.57 229	2.29 236	0.37 294	0.35 333	0.69 413	0.49 468	0.96 415	0.88 478	0.49 218	0.54 299	0.72 415	0.46 376	1.98 506	0.50 282	0.19 465	0.20 296	0.18 469	0.16 313	0.28 394	0.34 192

NaN_ROB	1.25 537	1.46 518	3.84 562	0.54 434	0.56 433	1.12 536	0.99 557	1.05 491	1.03 523	1.10 526	0.87 496	0.77 435	1.07 538	5.85 608	2.98 575	0.16 414	0.23 315	0.16 431	0.24 407	0.28 394	0.66 378

CBMV	0.86 453	1.00 397	2.82 454	0.35 262	0.21 149	0.78 462	0.78 538	1.05 491	0.87 474	0.90 500	0.74 458	0.87 483	1.89 578	1.67 446	1.38 497	0.19 465	0.20 296	0.21 492	0.19 362	0.28 394	0.84 442
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-Stereo	0.62 294	1.27 469	2.67 404	0.31 171	0.27 244	0.59 284	0.29 316	0.81 283	0.60 206	0.56 299	0.53 279	0.71 413	0.37 279	1.74 456	0.57 311	0.13 322	0.11 163	0.13 347	0.11 184	0.29 404	0.34 192

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 433	0.78 328	3.67 549	0.35 262	0.81 494	1.25 545	0.88 547	1.13 526	0.58 188	0.84 492	0.52 272	1.24 550	0.64 463	0.77 260	0.70 367	0.10 121	0.53 392	0.11 227	0.45 521	0.29 404	0.81 437

RSM++	0.48 148	0.52 207	1.27 48	1.62 567	1.27 551	0.39 62	0.20 93	0.49 83	0.56 173	0.22 29	0.25 73	0.24 97	0.17 41	0.39 68	0.23 35	0.09 52	0.11 163	0.09 91	0.35 488	0.29 404	0.80 430

Sa-1000	0.61 273	1.07 413	2.71 426	0.32 192	0.61 457	0.61 319	0.31 343	1.00 450	0.76 386	0.53 268	0.83 484	0.43 228	0.33 259	0.69 229	0.30 121	0.10 121	0.52 390	0.13 347	0.28 435	0.29 404	0.29 155

test_4	0.47 135	0.80 334	2.15 203	0.36 281	0.29 267	0.59 284	0.28 288	0.50 100	0.42 62	0.43 171	0.76 468	0.39 206	0.22 114	0.73 249	0.49 278	0.08 22	0.18 275	0.11 227	0.15 291	0.29 404	0.27 143

test-3	0.58 237	0.43 148	2.44 285	0.52 423	0.59 443	0.46 115	0.23 182	0.77 252	0.49 104	0.52 259	0.29 106	0.44 243	0.22 114	0.59 180	0.97 428	0.08 22	1.27 499	0.10 153	0.35 488	0.29 404	0.62 362

test_1	0.58 237	0.43 148	2.44 285	0.52 423	0.59 443	0.46 115	0.23 182	0.77 252	0.49 104	0.51 249	0.29 106	0.44 243	0.22 114	0.59 180	0.97 428	0.08 22	1.27 499	0.10 153	0.35 488	0.29 404	0.63 368

RALAANet	0.52 185	1.37 499	2.63 382	0.33 214	0.23 192	0.48 135	0.19 78	0.69 214	0.55 165	0.49 218	0.46 219	0.39 206	0.31 244	0.53 157	0.53 295	0.10 121	0.33 347	0.11 227	0.17 331	0.29 404	0.13 25

NOSS_ROB	0.75 405	1.03 406	2.27 231	0.68 484	0.26 231	0.68 410	0.30 332	0.99 440	0.82 439	0.59 342	0.58 342	0.77 435	0.39 303	2.75 574	0.48 268	0.25 515	0.24 317	0.28 521	0.26 424	0.29 404	1.07 491

fffft	0.36 46	0.70 287	1.51 84	0.25 57	0.15 34	0.42 86	0.24 211	0.46 65	0.42 62	0.22 29	0.19 23	0.20 63	0.16 35	0.47 111	0.69 365	0.07 7	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.30 413	0.45 277
1: 1. 1
RAFT+CT+SA	0.60 265	1.25 466	2.49 328	0.38 314	0.75 482	0.55 221	0.34 377	0.83 303	0.68 300	0.39 148	0.55 310	0.44 243	0.29 227	0.75 255	0.28 103	0.09 52	0.24 317	0.11 227	0.51 541	0.30 413	0.74 410

UDGNet	0.50 170	1.36 494	2.44 285	0.37 294	0.19 119	0.58 264	0.23 182	0.49 83	0.69 312	0.42 163	0.39 182	0.34 185	0.29 227	0.55 165	0.32 150	0.25 515	0.10 134	0.37 544	0.19 362	0.30 413	0.17 67

test_3	0.59 255	0.44 161	2.44 285	0.53 427	0.59 443	0.48 135	0.30 332	0.79 268	0.52 135	0.51 249	0.30 115	0.45 255	0.22 114	0.59 180	0.97 428	0.08 22	1.25 494	0.11 227	0.35 488	0.30 413	0.62 362

Syn2CoEx	0.78 420	1.43 514	3.54 543	0.44 377	0.31 293	0.64 367	0.43 436	1.04 483	0.83 446	0.64 398	0.77 472	0.74 423	0.74 493	1.91 500	0.64 347	0.20 476	0.17 267	0.19 476	0.15 291	0.30 413	0.59 355

FADNet-RVC-Resample	0.74 394	1.54 527	3.81 559	0.38 314	0.29 267	0.62 340	0.38 409	0.91 379	0.67 273	0.52 259	0.51 263	0.63 354	0.44 357	1.56 422	0.59 321	0.24 509	0.32 343	0.22 497	0.19 362	0.30 413	0.71 400

S-Stereo	0.82 433	0.73 302	3.79 555	0.40 344	0.37 353	0.70 416	0.69 527	1.00 450	1.03 523	0.63 387	0.92 507	0.82 461	0.59 444	2.35 538	0.71 373	0.18 447	0.22 308	0.17 450	0.18 344	0.30 413	0.67 383

ADCPNet	1.07 520	1.37 499	4.54 586	0.38 314	0.68 472	1.36 548	0.64 512	0.93 392	0.83 446	0.79 476	0.82 482	1.08 534	1.18 547	1.30 383	2.68 566	0.21 487	0.69 425	0.21 492	0.95 591	0.30 413	0.54 327

PS-NSSS	0.69 367	1.37 499	2.44 285	0.31 171	0.32 305	0.64 367	0.34 377	1.04 483	0.74 371	0.56 299	0.75 465	0.51 292	0.42 335	2.41 547	0.54 301	0.24 509	0.17 267	0.27 519	0.18 344	0.30 413	0.23 114

FSD					1.93 582	0.63 354	0.33 368	0.46 65	0.53 148	0.32 116	0.32 139	0.40 215	0.32 253	1.14 352	0.60 326	0.28 526	2.77 600	0.31 531	0.30 449	0.31 422

zh-mn7	0.92 481	2.02 572	3.80 556	0.35 262	0.28 259	0.73 431	0.41 422	1.00 450	1.15 541	1.03 519	1.30 547	0.75 428	0.62 457	1.98 506	1.55 509	0.17 434	0.14 221	0.14 382	0.14 267	0.31 422	0.57 345

HUF	1.33 546	0.96 391	4.06 568	2.73 603	2.17 590	0.35 38	0.24 211	1.87 582	0.75 377	1.28 555	0.29 106	1.35 558	0.19 78	1.97 505	0.43 237	0.15 394	3.91 611	0.08 41	0.06 9	0.31 422	3.41 599

AIO-test1	0.58 237	1.37 499	2.77 443	0.66 475	1.08 533	0.50 156	0.23 182	0.86 337	0.69 312	0.31 111	0.42 196	0.29 147	0.22 114	0.77 260	0.34 175	0.13 322	0.15 239	0.12 286	0.16 313	0.31 422	0.30 164

Occ-G	0.68 360	0.54 214	2.08 180	0.99 525	0.74 480	0.38 57	0.25 238	0.46 65	0.78 404	0.40 153	0.36 163	0.46 264	0.22 114	0.90 299	0.70 367	0.09 52	1.53 536	0.09 91	0.16 313	0.31 422	2.06 560

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 490	0.84 347	3.40 529	1.46 558	0.78 490	1.37 550	0.70 529	1.11 519	0.68 300	0.80 478	1.29 545	1.09 537	0.59 444	1.16 355	1.01 444	0.14 363	0.53 392	0.11 227	0.46 526	0.31 422	0.86 450

SA	0.61 273	1.14 430	2.79 447	0.32 192	0.63 460	0.57 253	0.30 332	0.97 423	0.78 404	0.43 171	0.63 379	0.39 206	0.46 376	0.70 233	0.31 140	0.10 121	0.44 372	0.13 347	0.32 465	0.31 422	0.51 307

ADLNet	0.68 360	1.02 402	2.68 411	0.35 262	0.34 322	0.67 404	0.34 377	0.95 412	0.79 417	0.70 437	0.62 371	0.80 451	0.46 376	1.77 464	0.69 365	0.15 394	0.12 186	0.14 382	0.14 267	0.31 422	0.54 327

RGC	0.78 420	1.10 422	2.55 352	0.45 384	0.45 402	0.73 431	0.40 420	1.00 450	0.75 377	0.75 461	1.04 528	1.02 521	0.73 489	1.74 456	1.15 468	0.24 509	0.19 281	0.28 521	0.26 424	0.31 422	0.38 217

WCMA_ROB	1.29 541	1.21 452	3.13 499	0.65 470	0.36 346	1.20 544	0.78 538	1.00 450	0.98 515	1.78 578	2.62 586	3.08 591	2.01 582	1.86 487	2.35 554	0.38 542	0.38 356	0.32 535	0.32 465	0.31 422	1.06 490

zero-FE	1.27 538	0.33 59	9.38 606	1.30 544	2.25 591	0.33 29	0.20 93	0.51 107	1.26 548	0.32 116	0.22 48	0.77 435	0.22 114	0.69 229	0.96 426	0.21 487	2.25 585	0.09 91	0.61 562	0.32 432	3.25 597

AF-Net	0.76 410	1.14 430	2.74 436	0.42 359	0.41 382	0.70 416	0.41 422	1.07 508	0.94 500	0.73 451	1.05 530	1.04 526	0.86 515	1.23 368	1.00 442	0.23 502	0.15 239	0.25 516	0.18 344	0.32 432	0.35 199

ADCL	1.07 520	1.22 457	2.80 448	0.40 344	0.33 312	1.50 556	1.87 595	0.97 423	1.04 526	1.26 553	1.28 544	0.99 514	1.41 557	1.36 389	3.51 585	0.17 434	0.14 221	0.22 497	0.21 384	0.32 432	0.43 256

FBW_ROB	0.94 490	1.23 462	2.35 247	0.46 389	0.32 305	0.87 495	0.46 455	1.15 529	0.97 514	0.83 491	0.78 476	1.01 518	0.64 463	3.65 598	1.65 512	0.27 523	0.24 317	0.40 547	0.26 424	0.32 432	0.88 454

MSMD_ROB	1.41 552	1.03 406	2.75 438	0.41 355	0.32 305	2.00 581	0.61 506	0.96 415	1.43 560	2.97 602	2.63 587	4.76 604	2.04 583	2.44 548	1.78 523	0.30 532	0.26 329	0.32 535	0.32 465	0.32 432	0.63 368

GEAStereo	0.95 493	0.48 180	1.85 129	2.15 589	3.19 602	0.55 221	0.21 119	0.66 201	0.45 84	0.43 171	0.22 48	0.16 33	0.18 62	1.06 329	0.97 428	0.13 322	2.28 587	0.09 91	0.06 9	0.33 437	3.58 601

GSStereo	1.06 517	0.48 180	1.85 129	2.42 597	3.19 602	0.55 221	0.21 119	1.59 569	0.54 154	0.29 103	0.22 48	0.17 43	0.18 62	1.06 329	0.97 428	0.13 322	2.82 601	0.08 41	0.17 331	0.33 437	3.99 608

GS-Stereo							0.21 119	1.59 569	0.54 154	0.29 103	0.22 48	0.17 43	0.18 62	1.06 329	0.97 428	0.13 322	2.82 601	0.08 41	0.17 331	0.33 437	3.99 608

FC-DCNN v2	1.65 570	0.85 352	3.39 524	0.46 389	0.39 368	2.02 583	0.66 518	1.94 587	1.84 581	2.81 601	2.99 595	4.39 602	3.25 596	2.81 578	2.75 570	0.29 531	0.26 329	0.31 531	0.30 449	0.33 437	0.91 458

ssnet_v2	0.64 318	0.99 396	2.67 404	0.33 214	0.22 162	0.72 427	0.45 449	1.00 450	0.80 425	0.66 421	0.54 299	0.81 456	0.48 394	0.91 301	1.08 457	0.16 414	0.14 221	0.14 382	0.14 267	0.33 437	0.31 173

test_5	0.61 273	1.25 466	2.76 441	0.39 331	0.64 464	0.58 264	0.35 387	0.85 326	0.66 260	0.49 218	0.56 324	0.55 318	0.40 310	0.79 271	0.32 150	0.10 121	0.19 281	0.12 286	0.12 222	0.33 437	0.85 447

GwcNet	0.76 410	1.09 417	3.68 550	0.38 314	0.45 402	0.81 474	0.45 449	0.91 379	0.89 483	0.63 387	0.77 472	0.82 461	0.51 409	1.64 442	0.85 413	0.17 434	0.16 254	0.15 411	0.15 291	0.33 437	0.34 192

GANet	0.92 481	1.20 450	2.68 411	0.45 384	0.27 244	0.76 446	0.66 518	0.94 398	0.77 399	0.79 476	1.17 537	0.84 469	0.91 522	2.72 570	1.76 521	0.18 447	0.42 366	0.44 555	0.20 373	0.33 437	0.94 468

TDLM	0.83 439	1.28 472	2.38 253	0.46 389	0.26 231	0.66 396	0.55 485	0.87 346	0.80 425	2.54 594	0.62 371	0.61 345	0.51 409	2.68 567	0.67 359	0.20 476	0.11 163	0.35 541	0.15 291	0.33 437	0.48 292

FC-DCNN	1.60 568	0.85 352	3.44 535	0.46 389	0.39 368	1.96 577	0.66 518	1.72 575	1.70 573	2.75 600	2.91 594	4.20 598	3.15 595	2.72 570	2.66 565	0.30 532	0.26 329	0.31 531	0.30 449	0.33 437	0.91 458

DDF-Stereo	0.65 327	0.33 59	1.69 106	0.67 478	0.82 495	0.37 47	0.20 93	0.50 100	0.52 135	0.34 128	0.17 14	0.78 440	0.23 132	0.68 225	1.03 445	0.20 476	1.66 548	0.09 91	0.34 484	0.34 447	2.03 558

z-mn7	0.90 475	2.01 570	3.02 487	0.37 294	0.29 267	1.02 522	0.48 461	0.97 423	1.33 555	0.71 446	1.36 553	0.85 475	0.62 457	2.15 525	1.50 502	0.15 394	0.13 204	0.14 382	0.13 244	0.34 447	0.53 321

SCV	0.69 367	0.68 275	1.95 151	0.90 508	1.04 526	0.49 143	0.24 211	0.98 431	0.73 351	0.54 274	0.31 127	0.24 97	0.20 95	1.32 384	0.26 78	0.11 221	1.59 541	0.09 91	0.32 465	0.34 447	1.58 538

TestStereo1	0.59 255	1.21 452	2.63 382	0.40 344	0.60 448	0.56 230	0.34 377	0.82 292	0.73 351	0.45 184	0.63 379	0.36 191	0.42 335	0.66 217	0.42 230	0.10 121	0.32 343	0.12 286	0.10 134	0.34 447	0.52 315

SA-5K	0.59 255	1.21 452	2.63 382	0.40 344	0.60 448	0.56 230	0.34 377	0.82 292	0.73 351	0.45 184	0.63 379	0.36 191	0.42 335	0.66 217	0.42 230	0.10 121	0.32 343	0.12 286	0.10 134	0.34 447	0.52 315

IPLG	0.74 394	1.09 417	2.87 464	0.36 281	0.21 149	1.63 564	0.60 501	1.39 554	0.63 235	1.39 561	0.51 263	0.40 215	0.86 515	1.40 393	0.37 198	0.09 52	0.07 12	0.14 382	0.12 222	0.34 447	0.23 114

GMOStereo	0.58 237	0.89 368	2.46 311	0.29 132	0.99 516	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 543	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 246

error version	0.58 237	0.89 368	2.46 311	0.29 132	0.99 516	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 543	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 246

test-v	0.58 237	0.89 368	2.46 311	0.29 132	0.99 516	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 543	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 246

test-2	0.58 237	0.89 368	2.46 311	0.29 132	0.99 516	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 543	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 246

RP	0.74 394	1.01 400	2.48 322	0.44 377	0.45 402	0.66 396	0.45 449	0.95 412	0.87 474	0.70 437	0.95 512	0.99 514	0.82 507	1.55 420	0.82 409	0.26 519	0.19 281	0.23 505	0.20 373	0.34 447	0.38 217

CFNet	0.65 327	1.45 516	2.27 231	0.34 239	0.25 214	0.64 367	0.23 182	0.93 392	0.79 417	0.48 202	0.59 347	0.58 332	0.40 310	2.28 533	0.63 345	0.13 322	0.09 103	0.15 411	0.14 267	0.34 447	0.26 136

SANet	1.35 548	1.80 557	4.39 582	0.41 355	0.29 267	1.72 568	0.89 549	1.17 535	2.47 592	1.22 547	1.82 565	1.72 572	1.70 571	2.57 556	3.30 579	0.18 447	0.16 254	0.16 431	0.15 291	0.34 447	0.62 362

pmcnn	1.44 554	1.25 466	3.57 544	0.74 489	1.42 556	0.72 427	0.56 489	1.04 483	1.06 529	1.03 519	2.89 593	6.01 609	0.75 497	2.54 554	3.60 586	0.14 363	0.11 163	0.08 41	0.06 9	0.34 447	0.81 437

NLCSM	0.53 199	0.70 287	1.11 32	0.30 152	0.36 346	0.49 143	0.28 288	1.39 554	1.68 571	0.31 111	0.30 115	0.30 155	0.31 244	1.43 399	0.39 211	0.11 221	0.12 186	0.11 227	0.10 134	0.35 461	0.53 321

w-ln-seven	0.86 453	1.50 524	3.03 490	0.38 314	0.35 333	1.02 522	0.48 461	1.06 504	1.13 537	0.92 503	0.86 494	0.86 482	0.60 452	1.67 446	1.89 529	0.15 394	0.14 221	0.16 431	0.15 291	0.35 461	0.57 345

IPLGR_C	0.64 318	1.66 548	3.36 518	0.80 500	0.31 293	0.60 299	0.60 501	0.82 292	0.69 312	0.58 323	0.62 371	0.44 243	0.31 244	0.47 111	0.43 237	0.12 274	0.22 308	0.13 347	0.15 291	0.35 461	0.21 98

AACVNet	0.61 273	1.13 429	2.47 316	0.37 294	0.21 149	0.57 253	0.25 238	0.75 242	0.55 165	0.56 299	0.60 356	0.66 376	0.44 357	2.11 522	0.49 278	0.14 363	0.11 163	0.14 382	0.11 184	0.35 461	0.23 114

ccnet	0.77 418	0.61 246	2.01 163	0.40 344	0.46 409	1.05 527	0.59 497	1.02 469	0.74 371	0.90 500	0.97 514	0.82 461	0.89 520	1.68 450	1.16 470	0.32 535	0.26 329	0.32 535	0.28 435	0.35 461	0.47 285

APVNet	0.76 410	1.11 424	3.23 505	0.39 331	0.36 346	0.85 487	0.44 445	0.96 415	0.73 351	0.58 323	0.69 420	0.76 433	0.56 428	2.29 534	0.82 409	0.17 434	0.18 275	0.24 511	0.19 362	0.35 461	0.27 143

CSAN	1.38 550	1.74 555	4.12 570	0.53 427	0.38 362	1.06 530	1.15 571	1.29 545	1.12 536	1.19 538	1.90 568	1.04 526	1.44 558	5.92 609	2.82 573	0.26 519	0.22 308	0.24 511	0.25 416	0.35 461	0.54 327

w-ln-seven-2	0.81 429	1.56 531	3.14 500	0.38 314	0.28 259	0.66 396	0.43 436	0.93 392	0.93 498	0.73 451	0.77 472	0.72 415	0.65 466	1.82 477	1.75 519	0.14 363	0.15 239	0.15 411	0.14 267	0.36 468	0.58 350

HART	0.75 405	0.75 317	2.22 221	0.94 514	1.59 569	0.30 14	0.19 78	0.72 232	0.85 461	0.30 108	0.52 272	0.39 206	0.16 35	0.81 279	0.43 237	0.08 22	2.61 598	0.10 153	0.07 37	0.36 468	1.61 541

WZ-Net	1.04 515	1.83 559	4.20 574	0.42 359	0.36 346	0.88 497	0.71 530	1.05 491	1.11 535	0.84 492	0.94 509	1.06 531	1.17 546	2.37 540	2.24 550	0.20 476	0.14 221	0.15 411	0.16 313	0.36 468	0.53 321

CIPLG	0.63 308	1.59 536	3.16 502	0.79 498	0.31 293	0.62 340	0.57 492	0.82 292	0.68 300	0.58 323	0.63 379	0.43 228	0.31 244	0.48 124	0.42 230	0.12 274	0.20 296	0.13 347	0.13 244	0.36 468	0.21 98

ACRE	0.63 308	1.55 528	3.41 531	0.76 491	0.28 259	0.60 299	0.56 489	0.82 292	0.68 300	0.57 316	0.62 371	0.43 228	0.30 238	0.47 111	0.42 230	0.12 274	0.19 281	0.13 347	0.14 267	0.36 468	0.20 91

ACVNet	0.54 210	0.87 359	2.45 303	0.28 112	0.22 162	0.59 284	0.36 396	0.69 214	0.73 351	0.49 218	0.59 347	0.69 404	0.42 335	0.47 111	0.70 367	0.11 221	0.10 134	0.10 153	0.09 93	0.36 468	0.39 225

GANet-RSSM	0.63 308	1.14 430	2.67 404	0.38 314	0.26 231	0.59 284	0.29 316	0.81 283	0.56 173	0.50 237	0.57 335	0.67 379	0.50 405	1.91 500	0.50 282	0.14 363	0.10 134	0.24 511	0.12 222	0.36 468	0.28 149

SHD	0.84 441	1.14 430	2.54 344	0.80 500	0.52 420	0.76 446	0.34 377	1.16 532	1.29 552	1.11 528	0.85 489	0.98 511	0.74 493	1.25 374	1.48 501	0.22 494	0.37 352	0.20 486	0.27 433	0.36 468	0.41 241

zh-sn7	0.99 504	2.20 584	3.83 560	0.40 344	0.31 293	0.82 479	0.63 510	1.02 469	0.94 500	0.81 482	1.13 536	0.84 469	0.93 527	2.49 552	1.87 528	0.17 434	0.17 267	0.16 431	0.16 313	0.37 476	0.64 373

H2IRNET	0.48 148	1.04 409	2.57 360	0.31 171	0.19 119	0.54 207	0.19 78	0.55 137	0.53 148	0.28 92	0.56 324	0.47 273	0.35 269	0.47 111	0.40 214	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.14 267	0.37 476	0.26 136

ADLNet2	0.73 390	1.22 457	3.28 511	0.34 239	0.36 346	0.65 383	0.37 399	0.94 398	0.87 474	0.57 316	0.65 400	0.92 494	0.48 394	2.05 512	0.60 326	0.13 322	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.37 476	0.38 217

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 237	1.48 521	2.53 339	0.29 132	0.78 490	0.52 185	0.20 93	0.68 211	0.66 260	0.51 249	0.61 364	0.40 215	0.32 253	0.40 75	0.43 237	0.08 22	0.63 416	0.09 91	0.09 93	0.37 476	0.58 350

FCDSN-DC	1.45 556	1.12 426	3.30 514	0.48 396	0.41 382	1.13 537	0.60 501	1.17 535	1.28 551	2.25 588	2.85 591	3.65 595	3.34 598	2.58 558	2.44 556	0.31 534	0.26 329	0.31 531	0.30 449	0.37 476	0.78 423
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.02 509	0.70 287	3.23 505	0.60 452	0.66 468	2.00 581	0.71 530	0.78 259	0.70 323	1.14 532	2.53 583	1.29 554	1.01 534	1.47 409	1.74 517	0.25 515	0.24 317	0.24 511	0.26 424	0.37 476	0.40 232

stereogan	0.74 394	0.68 275	2.82 454	0.40 344	0.40 375	1.05 527	0.42 429	0.99 440	0.96 508	0.78 475	0.86 494	1.15 546	0.73 489	1.57 427	0.56 308	0.20 476	0.19 281	0.20 486	0.16 313	0.37 476	0.34 192

CVANet_RVC	0.82 433	1.18 445	3.98 565	0.40 344	0.28 259	0.63 354	0.43 436	0.90 372	0.78 404	1.14 532	0.69 420	0.68 393	0.52 416	2.62 561	0.48 268	0.20 476	0.13 204	0.22 497	0.37 500	0.37 476	0.48 292

DFGA-Net	0.61 273	1.55 528	2.59 364	0.32 192	0.26 231	0.54 207	0.22 143	0.67 206	0.63 235	0.50 237	0.52 272	0.35 189	0.28 207	1.84 481	0.99 439	0.10 121	0.08 49	0.12 286	0.12 222	0.38 484	0.18 76

MM-Stereo_test2	0.65 327	0.43 148	2.54 344	0.62 460	0.18 86	0.50 156	0.25 238	0.49 83	0.47 94	0.36 134	0.26 82	0.24 97	0.23 132	0.40 75	0.38 206	0.08 22	2.33 589	0.09 91	0.10 134	0.38 484	2.66 584

fast-acv-ft	0.67 353	1.24 463	3.26 509	0.39 331	0.30 283	0.80 470	0.48 461	0.74 238	0.76 386	0.60 353	0.78 476	0.76 433	0.60 452	0.70 233	0.78 397	0.16 414	0.15 239	0.18 469	0.17 331	0.38 484	0.24 124

sAnonymous2	0.45 119	0.88 363	2.97 477	0.31 171	0.25 214	0.34 32	0.28 288	0.56 143	0.49 104	0.25 53	0.30 115	0.23 86	0.29 227	0.31 17	0.22 18	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.13 244	0.38 484	0.43 256

CroCo_RVC	0.45 119	0.88 363	2.97 477	0.31 171	0.25 214	0.34 32	0.28 288	0.56 143	0.49 104	0.25 53	0.30 115	0.23 86	0.29 227	0.31 17	0.22 18	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.13 244	0.38 484	0.43 256

ARAFT	0.65 327	1.69 550	3.34 517	0.29 132	0.16 45	0.65 383	0.36 396	0.96 415	0.73 351	0.63 387	0.49 247	0.56 324	0.31 244	1.23 368	0.35 183	0.11 221	0.08 49	0.14 382	0.13 244	0.38 484	0.50 300

EDNetEfficient	1.29 541	0.78 328	4.27 577	0.65 470	1.03 524	0.94 512	1.38 585	0.87 346	1.75 576	2.33 591	1.32 550	1.04 526	2.21 586	1.59 435	4.07 595	0.16 414	0.19 281	0.15 411	0.27 433	0.38 484	0.40 232

edge stereo	0.84 441	0.74 312	3.42 534	0.38 314	1.21 546	0.63 354	0.41 422	0.98 431	0.83 446	0.81 482	0.88 499	1.14 544	0.73 489	2.16 527	0.89 418	0.22 494	0.20 296	0.26 518	0.18 344	0.38 484	0.43 256

DN-CSS_ROB	0.56 222	1.64 545	2.75 438	0.42 359	0.22 162	0.57 253	0.19 78	0.79 268	0.66 260	0.46 196	0.62 371	0.41 222	0.32 253	0.73 249	0.49 278	0.12 274	0.08 49	0.14 382	0.13 244	0.38 484	0.17 67

gasm-f	0.93 488	0.71 292	2.09 184	2.15 589	2.42 595	0.54 207	0.26 256	0.66 201	0.45 84	0.43 171	0.33 143	0.16 33	0.22 114	0.70 233	0.93 422	0.13 322	2.28 587	0.09 91	0.06 9	0.39 493	3.58 601

coex-ft	6.14 610	1.98 566	60.80 637	0.34 239	0.30 283	0.80 470	1.17 575	0.76 245	4.34 605	19.82 626	2.15 574	1.61 570	8.77 615	1.82 477	10.36 617	0.44 549	2.05 568	0.18 469	0.19 362	0.39 493	4.61 615

Wz-Net-SNSev	0.85 450	1.83 559	3.36 518	0.42 359	0.31 293	0.71 421	0.66 518	1.04 483	0.94 500	0.68 429	0.85 489	0.96 508	0.62 457	1.75 458	1.14 466	0.16 414	0.15 239	0.16 431	0.17 331	0.39 493	0.63 368

SACVNet	0.68 360	1.08 416	2.58 362	0.38 314	0.28 259	0.65 383	0.37 399	0.91 379	0.65 252	0.67 423	0.62 371	0.69 404	0.47 387	2.07 515	0.65 352	0.18 447	0.14 221	0.16 431	0.15 291	0.39 493	0.41 241

EDNetEfficientorigin	8.19 613	1.27 469	145.54 639	0.51 421	0.96 512	0.75 441	0.49 468	0.86 337	1.57 568	2.12 583	1.49 558	1.28 552	1.35 551	1.84 481	2.15 544	0.14 363	0.13 204	0.17 450	0.18 344	0.39 493	0.64 373

SAMSARA	1.11 526	1.35 489	2.60 371	1.34 549	0.77 487	1.67 566	1.41 589	1.47 560	0.99 518	1.54 573	0.89 501	1.44 564	0.90 521	1.88 493	1.71 513	0.25 515	0.55 398	0.22 497	0.34 484	0.39 493	0.50 300

DeepPrunerF	0.92 481	1.33 482	3.41 531	0.46 389	0.51 417	0.64 367	0.49 468	1.16 532	2.62 595	0.65 414	0.61 364	0.65 367	0.62 457	2.23 531	1.31 487	0.23 502	0.19 281	0.30 530	0.28 435	0.39 493	0.34 192

TCMNet	0.72 387	1.15 436	2.78 445	0.51 421	0.52 420	0.73 431	0.39 415	0.94 398	0.78 404	0.60 353	0.68 415	0.63 354	0.46 376	1.71 452	0.72 377	0.18 447	0.19 281	0.23 505	0.18 344	0.40 500	0.56 339

iRaft-Stereo_5w	0.65 327	1.35 489	2.21 219	0.30 152	0.63 460	0.49 143	0.28 288	0.78 259	0.64 245	0.41 155	0.61 364	0.62 350	0.46 376	1.79 471	0.48 268	0.10 121	0.25 326	0.11 227	0.12 222	0.40 500	0.94 468

AFF-stereo	0.57 229	1.51 525	2.59 364	0.33 214	0.23 192	0.51 165	0.21 119	0.69 214	0.68 300	0.49 218	0.63 379	0.49 283	0.34 267	0.50 143	0.37 198	0.08 22	0.54 395	0.10 153	0.10 134	0.40 500	0.60 359

PVD	1.05 516	1.21 452	2.36 248	0.84 503	0.91 506	1.04 525	0.64 512	1.32 549	1.68 571	1.43 565	1.41 556	1.14 544	1.15 544	1.49 412	1.77 522	0.27 523	0.65 418	0.28 521	0.35 488	0.40 500	0.73 406

ADCS	1.14 529	2.02 572	3.36 518	0.43 372	0.37 353	0.96 516	0.81 541	1.12 522	1.17 544	1.25 552	0.98 517	1.08 534	0.92 525	1.41 397	4.97 602	0.23 502	0.21 305	0.22 497	0.23 403	0.40 500	0.67 383

AnyNet_C32	1.08 524	1.76 556	3.01 485	0.50 415	0.54 429	1.17 541	1.16 573	0.97 423	0.95 506	1.11 528	0.98 517	0.87 483	0.93 527	1.57 427	4.11 596	0.22 494	0.20 296	0.25 516	0.25 416	0.40 500	0.68 388

LSM	3.40 600	1.42 511	5.81 597	9.98 616	30.74 631	0.86 488	1.14 569	0.99 440	1.26 548	1.40 563	2.18 575	0.93 499	0.85 513	1.76 461	1.03 445	0.22 494	0.35 349	0.24 511	0.29 439	0.40 500	6.21 617

MM-Stereo_test1	0.63 308	0.64 259	2.51 334	0.54 434	0.37 353	0.44 101	0.28 288	0.68 211	0.59 199	0.43 171	0.33 143	0.26 117	0.25 159	0.89 298	0.52 288	0.10 121	1.84 556	0.10 153	0.09 93	0.41 507	1.40 528

RAFT_CTSACE	0.58 237	1.16 439	2.76 441	0.36 281	0.29 267	0.54 207	0.29 316	0.69 214	0.51 123	0.51 249	0.75 465	0.67 379	0.37 279	0.63 200	0.47 260	0.08 22	0.49 382	0.11 227	0.10 134	0.41 507	0.32 180

GANetREF_RVC	0.81 429	1.44 515	3.04 491	0.49 409	0.27 244	0.83 481	0.63 510	1.03 477	0.92 491	0.63 387	0.61 364	0.72 415	0.59 444	2.40 545	0.58 317	0.33 537	0.25 326	0.37 544	0.25 416	0.41 507	0.36 207
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
YMNet	0.66 347	0.98 394	2.12 195	0.42 359	0.41 382	0.86 488	0.43 436	0.92 386	0.76 386	0.75 461	0.81 479	0.83 466	0.46 376	0.87 287	1.07 454	0.19 465	0.22 308	0.20 486	0.17 331	0.42 510	0.39 225

YMNet_1	0.66 347	0.98 394	2.12 195	0.42 359	0.41 382	0.86 488	0.43 436	0.92 386	0.76 386	0.75 461	0.81 479	0.83 466	0.46 376	0.87 287	1.07 454	0.19 465	0.22 308	0.20 486	0.17 331	0.42 510	0.39 225

MM-Stereo_test3	0.59 255	0.85 352	2.28 233	0.53 427	0.31 293	0.45 107	0.30 332	0.78 259	0.76 386	0.33 121	0.43 199	0.32 172	0.23 132	0.61 192	0.54 301	0.10 121	1.65 547	0.10 153	0.08 60	0.42 510	0.68 388

LL-Strereo	0.85 450	1.73 552	3.06 495	0.37 294	0.61 457	0.54 207	0.33 368	1.01 460	0.76 386	0.69 433	0.58 342	0.85 475	0.78 502	2.65 564	0.54 301	0.14 363	0.58 404	0.14 382	0.12 222	0.42 510	1.05 489

ADCMid	1.06 517	1.82 558	3.53 542	0.39 331	0.36 346	0.99 517	0.58 494	1.01 460	0.94 500	1.23 549	1.02 524	1.01 518	1.01 534	1.11 346	4.04 594	0.22 494	0.19 281	0.42 551	0.32 465	0.42 510	0.53 321

UGAM	0.69 367	0.84 347	2.66 396	0.40 344	0.20 135	0.53 196	0.34 377	0.63 188	0.74 371	0.45 184	0.74 458	0.95 507	0.36 273	2.57 556	0.42 230	0.11 221	0.45 373	0.17 450	0.19 362	0.43 515	0.57 345

plain	0.43 98	0.73 302	2.80 448	0.28 112	0.19 119	0.33 29	0.21 119	0.63 188	0.50 116	0.24 46	0.38 176	0.24 97	0.25 159	0.48 124	0.32 150	0.12 274	0.08 49	0.13 347	0.09 93	0.43 515	0.13 25

iRaftStereo_RVC	0.47 135	0.84 347	1.91 144	0.29 132	0.15 34	0.53 196	0.20 93	0.58 154	0.50 116	0.37 137	0.43 199	0.42 227	0.23 132	0.38 64	0.28 103	0.09 52	0.70 428	0.12 286	0.11 184	0.43 515	0.77 417

acv_ft	0.57 229	0.87 359	2.45 303	0.33 214	0.41 382	0.63 354	0.29 316	0.86 337	0.73 351	0.64 398	0.59 347	0.69 404	0.45 365	0.47 111	0.68 362	0.11 221	0.10 134	0.10 153	0.09 93	0.43 515	0.39 225

tg	0.45 119	0.83 342	1.85 129	0.29 132	0.16 45	0.57 253	0.18 70	0.60 170	0.56 173	0.37 137	0.44 211	0.38 202	0.24 139	0.48 124	0.28 103	0.09 52	0.30 340	0.11 227	0.11 184	0.44 519	0.77 417

iinet-f	0.62 294	1.18 445	2.55 352	0.33 214	0.25 214	0.82 479	0.34 377	0.87 346	0.69 312	0.56 299	0.64 392	0.73 421	0.67 475	0.80 275	0.81 406	0.14 363	0.13 204	0.11 227	0.10 134	0.44 519	0.26 136

iResNetv2_ROB	0.71 378	1.90 563	3.48 537	0.43 372	0.22 162	0.60 299	0.29 316	0.96 415	0.78 404	0.60 353	0.65 400	0.60 343	0.46 376	0.80 275	1.21 477	0.12 274	0.08 49	0.10 153	0.07 37	0.44 519	0.33 184

AASNet	0.66 347	1.49 523	2.97 477	0.37 294	0.33 312	0.65 383	0.30 332	1.00 450	0.78 404	0.56 299	0.60 356	0.55 318	0.39 303	0.88 294	0.96 426	0.15 394	0.12 186	0.13 347	0.11 184	0.45 522	0.35 199

RAFT + AFF	0.79 424	1.73 552	2.99 482	0.34 239	0.35 333	0.67 404	0.51 471	1.05 491	0.79 417	0.54 274	0.58 342	0.59 336	0.81 505	1.80 472	1.21 477	0.13 322	0.27 336	0.15 411	0.14 267	0.45 522	0.69 395

XQC	0.84 441	1.32 477	2.61 376	0.78 497	0.44 399	0.89 501	0.53 478	1.16 532	1.07 530	0.85 494	0.69 420	0.92 494	0.73 489	1.40 393	1.44 499	0.24 509	0.35 349	0.23 505	0.26 424	0.45 522	0.39 225

PASM	0.82 433	1.00 397	2.68 411	0.52 423	0.48 412	0.65 383	0.59 497	0.83 303	0.89 483	0.82 488	0.73 455	0.89 490	0.68 477	2.39 544	0.73 381	0.35 540	0.37 352	0.36 542	0.41 514	0.45 522	0.51 307

IGEV-Stereo+	0.48 148	0.32 47	1.43 73	0.26 74	0.46 409	0.30 14	0.13 10	0.32 7	0.57 180	0.80 478	0.24 65	0.19 59	0.19 78	0.57 172	0.46 255	0.10 121	1.36 512	0.08 41	0.22 398	0.46 526	1.04 488

RTSC	0.84 441	1.40 505	2.67 404	0.50 415	0.40 375	0.83 481	0.33 368	1.11 519	1.14 539	0.93 507	0.82 482	0.84 469	0.58 441	1.34 387	1.82 526	0.18 447	0.49 382	0.14 382	0.30 449	0.46 526	0.42 246

RTS	1.29 541	1.59 536	6.48 601	0.63 463	0.57 438	1.59 561	0.90 550	1.15 529	1.44 561	1.20 543	1.31 548	1.10 539	0.87 518	2.67 565	2.27 552	0.21 487	0.38 356	0.19 476	0.20 373	0.46 526	0.68 388

RTSA	1.29 541	1.59 536	6.48 601	0.63 463	0.57 438	1.59 561	0.90 550	1.15 529	1.44 561	1.20 543	1.31 548	1.10 539	0.87 518	2.67 565	2.27 552	0.21 487	0.38 356	0.19 476	0.20 373	0.46 526	0.68 388

MGS-Stereo	0.35 36	0.48 180	1.99 160	0.26 74	0.14 25	0.41 73	0.22 143	0.41 32	0.48 99	0.24 46	0.51 263	0.25 106	0.18 62	0.33 32	0.22 18	0.10 121	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.47 530	0.10 10

Wz-Net-TNSev	1.02 509	2.26 590	3.69 551	0.38 314	0.31 293	1.00 519	0.71 530	1.12 522	1.02 521	0.74 458	0.73 455	1.09 537	0.91 522	2.46 549	2.15 544	0.21 487	0.20 296	0.16 431	0.20 373	0.48 531	0.62 362

DPSNet	1.02 509	0.72 298	2.84 458	0.60 452	0.39 368	1.08 532	0.75 534	1.41 557	1.14 539	0.74 458	0.69 420	1.05 530	1.67 569	2.09 521	2.22 549	0.27 523	0.61 409	0.20 486	0.50 536	0.48 531	1.03 487

PSMNet-RUCA	0.64 318	1.12 426	2.61 376	0.59 451	0.56 433	0.64 367	0.37 399	0.89 363	0.72 346	0.53 268	0.68 415	0.53 302	0.43 348	0.61 192	0.46 255	0.35 540	0.19 281	0.44 555	0.29 439	0.49 533	0.35 199

AnyNet_C01	1.20 533	1.89 562	4.25 576	0.55 436	0.54 429	1.57 559	1.39 586	1.10 515	1.13 537	1.19 538	1.34 552	1.15 546	1.11 541	1.73 454	2.89 574	0.26 519	0.24 317	0.28 521	0.24 407	0.50 534	0.68 388

MeshStereo	1.29 541	1.34 485	3.04 491	0.35 262	0.28 259	1.10 535	0.69 527	1.42 558	1.07 530	2.71 598	2.43 581	2.95 587	1.50 564	2.92 583	2.03 534	0.23 502	0.22 308	0.22 497	0.19 362	0.50 534	0.69 395
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
PWC_ROB	0.81 429	1.41 506	2.60 371	0.41 355	0.40 375	0.63 354	0.31 343	1.04 483	0.99 518	0.92 503	1.29 545	0.78 440	0.68 477	1.65 445	1.50 502	0.19 465	0.12 186	0.18 469	0.13 244	0.51 536	0.54 327

ELAS_RVC	1.51 562	0.88 363	3.36 518	0.63 463	0.56 433	1.53 557	2.73 600	1.53 563	1.76 577	2.26 589	2.21 578	2.10 577	3.07 594	2.08 518	2.52 559	0.42 545	0.42 366	0.42 551	0.37 500	0.51 536	0.84 442
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 563	0.92 383	2.91 470	0.62 460	0.57 438	3.13 594	2.21 597	1.67 573	1.58 569	2.42 592	2.43 581	1.87 574	2.49 589	1.85 485	2.70 567	0.42 545	0.43 371	0.41 549	0.40 509	0.51 536	0.85 447
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT	0.62 294	1.35 489	2.26 230	0.62 460	0.53 427	0.47 128	0.35 387	0.70 224	0.58 188	0.50 237	0.50 259	0.79 443	0.40 310	0.49 138	0.36 187	0.11 221	0.79 437	0.14 382	0.13 244	0.52 539	0.72 402

aanetorigin	0.81 429	1.03 406	2.64 391	0.44 377	0.44 399	0.59 284	1.00 561	0.59 163	0.70 323	1.54 573	1.22 542	0.82 461	1.08 539	1.06 329	1.07 454	0.18 447	0.15 239	0.17 450	0.21 384	0.53 540	0.65 376

FINET	1.92 575	1.96 564	4.49 585	1.62 567	1.39 555	3.51 598	4.39 607	2.89 600	2.58 594	1.39 561	1.98 569	1.35 558	2.12 585	1.64 442	2.12 541	0.84 573	1.03 471	0.18 469	0.29 439	0.54 541	2.12 563

GASNet	0.84 441	1.98 566	4.07 569	0.48 396	0.33 312	0.58 264	0.34 377	0.97 423	0.81 433	0.60 353	0.59 347	0.74 423	0.55 426	2.08 518	1.18 471	0.22 494	0.15 239	0.19 476	0.17 331	0.55 542	0.29 155

NVStereoNet_ROB	1.45 556	1.62 541	3.59 546	1.09 530	0.70 476	0.86 488	0.67 523	1.19 537	1.51 565	1.20 543	4.05 604	1.61 570	1.94 579	2.97 585	2.07 538	0.67 564	0.69 425	0.55 562	0.70 567	0.57 543	0.67 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PDISCO_ROB	0.84 441	1.46 518	2.84 458	0.65 470	0.59 443	1.17 541	0.48 461	1.19 537	1.08 532	0.67 423	0.72 453	1.00 517	0.61 455	1.24 370	1.05 449	0.38 542	0.18 275	0.28 521	0.24 407	0.58 544	0.44 272

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 441	1.41 506	2.80 448	0.94 514	0.35 333	0.89 501	0.41 422	0.89 363	0.66 260	0.57 316	0.63 379	0.75 428	0.38 288	2.37 540	0.55 304	1.16 587	0.31 342	0.36 542	0.21 384	0.59 545	0.63 368

anonymity	0.86 453	0.68 275	1.44 76	0.64 467	0.83 496	0.67 404	0.52 475	0.98 431	0.73 351	0.96 509	0.70 433	0.81 456	0.86 515	1.10 341	1.34 489	0.64 559	0.72 433	0.58 563	1.44 603	0.60 546	0.91 458

FADNet-RVC	0.69 367	1.65 546	2.74 436	0.35 262	0.26 231	0.60 299	0.29 316	0.91 379	0.67 273	0.46 196	0.51 263	0.62 350	0.46 376	1.75 458	0.81 406	0.17 434	0.20 296	0.17 450	0.18 344	0.60 546	0.39 225

FADNet	0.71 378	1.60 540	2.53 339	0.33 214	0.30 283	0.67 404	0.29 316	0.92 386	0.75 377	0.45 184	0.49 247	0.66 376	0.57 433	1.85 485	0.85 413	0.46 552	0.20 296	0.17 450	0.20 373	0.60 546	0.37 208

CC-Net-ROB	0.95 493	1.57 532	2.93 472	0.90 508	0.39 368	0.87 495	0.44 445	1.12 522	0.83 446	0.59 342	0.69 420	0.64 362	0.50 405	2.73 572	0.93 422	0.97 578	0.40 363	0.87 579	0.29 439	0.61 549	0.66 378

MADNet+	1.44 554	2.19 582	6.00 598	0.89 506	0.70 476	1.58 560	1.11 566	1.56 568	1.30 554	0.89 498	1.03 526	1.25 551	1.12 542	3.29 590	2.80 571	0.48 553	0.57 402	0.39 546	0.36 498	0.63 550	0.69 395

PWCDC_ROB	0.83 439	1.57 532	2.63 382	0.48 396	0.37 353	0.78 462	0.29 316	1.04 483	1.36 558	0.63 387	2.05 571	0.64 362	0.70 484	1.10 341	1.20 475	0.33 537	0.14 221	0.15 411	0.12 222	0.63 550	0.46 283

Consistency-Raft	0.92 481	1.21 452	3.50 538	0.98 520	0.63 460	0.77 456	0.54 481	1.02 469	1.01 520	0.62 376	1.03 526	0.65 367	1.04 536	0.81 279	1.36 493	0.45 550	0.47 378	0.51 561	0.59 558	0.65 552	0.47 285

SPS-STEREO	1.22 534	1.65 546	3.41 531	0.66 475	0.69 474	1.01 520	0.68 525	1.10 515	0.96 508	1.40 563	1.25 543	1.46 565	1.08 539	2.05 512	2.24 550	0.66 563	0.61 409	0.58 563	0.57 555	0.66 553	1.65 544
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	3.67 603	2.70 607	5.34 594	1.65 570	1.72 574	6.02 609	5.08 610	4.10 610	3.47 601	4.59 608	4.21 606	9.81 616	5.79 609	6.44 610	6.97 611	0.88 574	1.09 476	0.33 539	0.45 521	0.68 554	2.10 562

GCST	0.84 441	1.48 521	3.02 487	1.12 538	1.09 535	0.62 340	0.19 78	0.79 268	0.56 173	0.60 353	0.65 400	0.50 287	0.31 244	1.24 370	0.74 386	0.76 568	0.46 374	0.84 575	0.64 564	0.71 555	0.57 345

FACV-RUCA	0.61 273	0.44 161	2.11 194	0.43 372	1.73 575	0.49 143	0.28 288	0.74 238	0.68 300	0.41 155	0.53 279	0.34 185	0.64 463	0.41 84	0.33 163	0.13 322	0.11 163	0.62 567	0.12 222	0.72 556	1.02 486

UDG	0.86 453	1.57 532	2.80 448	0.68 484	0.59 443	0.78 462	0.38 409	0.97 423	0.74 371	0.63 387	0.70 433	1.01 518	0.68 477	1.02 321	1.22 480	0.45 550	0.34 348	0.89 580	0.51 541	0.73 557	0.58 350

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 524	2.01 570	2.56 356	0.49 409	0.40 375	1.49 555	0.96 554	1.02 469	0.95 506	0.85 494	0.94 509	1.06 531	0.59 444	2.92 583	1.15 468	0.43 548	0.74 435	0.32 535	0.55 547	0.74 558	1.35 522

LE_ROB	4.55 606	2.43 599	9.94 607	2.79 604	4.03 606	2.40 590	3.54 602	2.72 596	11.04 614	11.64 618	4.69 609	5.25 606	10.74 617	4.52 605	9.73 615	0.82 572	0.70 428	1.34 596	0.97 592	0.74 558	0.94 468

SGM_RVC	2.11 581	1.07 413	2.87 464	0.98 520	0.92 507	2.72 593	1.88 596	1.91 585	12.27 615	2.09 581	1.99 570	2.47 583	2.24 587	2.87 582	2.03 534	0.54 554	0.47 378	0.42 551	0.47 528	0.74 558	1.22 507
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
StereoAnything_RVC	1.22 534	1.71 551	3.17 503	2.52 599	2.63 598	0.26 8	0.15 35	0.47 74	0.54 154	0.49 218	0.71 448	0.52 299	0.19 78	1.60 438	0.57 311	0.11 221	4.13 613	0.08 41	0.05 1	0.76 561	3.79 606

MANE	3.51 602	2.03 574	3.88 564	1.89 583	2.01 585	5.98 608	4.72 608	5.87 613	7.13 612	3.80 607	5.10 610	6.11 610	5.34 607	4.39 603	5.05 603	1.07 582	1.28 501	0.50 560	0.85 586	0.76 561	2.36 580

DDUNet	0.90 475	1.63 544	2.77 443	0.77 494	0.69 474	0.83 481	0.44 445	0.90 372	0.70 323	0.68 429	0.76 468	0.92 494	0.54 421	1.14 352	1.35 491	0.61 558	0.37 352	0.96 582	0.52 543	0.77 563	0.67 383

MFMNet_re	1.01 508	1.73 552	3.04 491	0.85 504	0.76 485	0.93 510	0.81 541	1.02 469	1.10 533	1.05 521	1.06 531	0.84 469	0.96 530	0.93 307	0.97 428	0.68 565	0.61 409	0.63 568	0.60 560	0.77 563	0.80 430

Anonymous_2	1.36 549	0.49 187	2.03 169	1.71 573	1.58 567	2.49 591	0.58 494	1.59 569	2.31 590	0.77 467	0.88 499	1.03 522	0.58 441	1.20 364	0.66 355	0.32 535	1.38 515	1.42 599	3.87 616	0.78 565	1.56 536

WAO-7	1.58 567	2.04 575	3.25 508	0.94 514	0.75 482	1.75 569	1.13 568	1.87 582	1.97 585	1.46 569	2.53 583	1.98 576	1.75 572	3.13 587	2.48 558	0.69 566	0.67 420	0.94 581	0.74 575	0.80 566	0.77 417

DStereoFS	2.88 592	2.40 598	3.33 516	2.36 595	2.63 598	5.25 607	4.98 609	3.05 601	4.10 604	2.71 598	3.88 603	2.77 585	5.31 606	2.69 568	3.64 587	1.35 596	1.67 549	0.58 563	1.10 598	0.88 567	3.02 593

FADNet_RVC	0.87 460	1.51 525	2.90 469	0.31 171	0.24 204	0.71 421	0.25 238	1.00 450	0.65 252	0.45 184	0.57 335	0.61 345	0.44 357	1.53 418	0.75 387	0.94 575	0.97 458	0.28 521	1.00 594	0.89 568	1.36 525

SQANet	0.92 481	1.96 564	3.23 505	0.77 494	0.83 496	0.76 446	0.38 409	0.87 346	0.68 300	0.64 398	0.69 420	0.73 421	0.52 416	1.35 388	1.36 493	0.80 570	0.30 340	0.60 566	0.29 439	0.93 569	0.70 398

MSAF-DinoV2	3.17 598	2.52 602	10.79 610	3.57 608	0.30 283	3.28 595	0.81 541	2.81 599	1.80 579	0.81 482	0.87 496	1.59 569	1.15 544	26.18 631	2.61 564	0.18 447	0.13 204	0.19 476	1.61 607	0.94 570	1.22 507

MultiAttention	2.45 584	0.55 223	2.24 225	1.79 577	2.54 597	11.19 615	2.28 598	1.28 543	0.84 458	0.63 387	1.17 537	1.13 542	0.57 433	15.98 624	1.78 523	0.20 476	0.09 103	0.43 554	1.60 606	0.95 571	1.69 546

SGM+DAISY	2.67 588	2.14 580	4.28 579	1.92 584	2.11 589	4.36 605	5.22 611	3.17 602	3.00 600	3.24 605	3.81 602	3.03 589	3.61 599	2.53 553	3.79 589	1.15 586	1.29 503	0.66 569	0.71 571	0.95 571	2.44 582

DStereoO	1.34 547	0.76 321	2.18 209	1.19 542	2.07 586	0.79 466	3.84 605	1.01 460	1.42 559	0.72 449	1.11 534	0.80 451	1.97 580	0.96 315	2.44 556	1.25 592	0.99 462	0.48 557	0.60 560	0.96 573	1.34 520

LCNet	0.58 237	0.43 148	2.42 272	0.91 512	0.22 162	0.95 514	0.29 316	0.62 180	0.64 245	0.52 259	0.55 310	0.41 222	0.75 497	0.84 283	0.27 88	0.10 121	0.07 12	0.12 286	0.18 344	0.97 574	0.40 232

DStereoSA	2.66 586	1.38 503	3.38 523	2.11 588	2.88 601	3.99 601	6.44 614	1.48 561	3.47 601	1.23 549	4.33 607	1.33 557	4.54 603	2.05 512	5.45 604	1.23 590	1.83 555	0.49 559	1.54 605	1.11 575	2.96 589

testlalala_base	0.61 273	0.35 79	2.44 285	0.35 262	0.33 312	0.55 221	0.21 119	0.88 354	0.41 55	0.41 155	0.39 182	0.31 165	0.24 139	0.33 32	0.36 187	0.98 579	1.61 542	0.09 91	0.22 398	1.11 575	0.68 388

WAO-6	1.69 571	1.87 561	3.21 504	1.15 540	1.01 521	2.29 587	1.06 565	1.85 580	2.84 599	1.30 558	2.59 585	2.19 579	1.67 569	2.62 561	2.52 559	0.96 577	0.68 422	1.19 590	0.84 585	1.13 577	0.95 471

SDNR	2.06 578	2.93 608	2.94 474	1.55 565	5.13 608	1.98 580	0.24 211	1.95 588	2.62 595	0.92 503	2.71 589	5.76 608	0.68 477	3.61 597	3.84 590	0.33 537	0.38 356	0.22 497	0.17 331	1.13 577	2.04 559

MonStereo1	2.06 578	1.22 457	2.39 260	1.22 543	1.04 526	3.53 599	0.62 508	1.55 566	1.93 583	1.50 571	3.36 600	2.24 581	10.67 616	2.85 580	1.50 502	1.08 583	0.39 362	0.96 582	0.58 556	1.16 579	1.39 526

DispFullNet	1.69 571	2.25 588	5.23 591	1.53 564	8.78 610	0.89 501	0.37 399	1.03 477	0.98 515	1.37 559	1.00 521	1.13 542	1.97 580	1.51 414	0.98 437	0.55 556	0.32 343	1.19 590	0.64 564	1.16 579	0.88 454

ACVNet_1	1.47 558	2.27 591	4.92 589	1.11 535	0.89 503	1.19 543	0.66 518	1.28 543	1.19 546	0.98 510	0.97 514	3.06 590	1.48 563	2.37 540	1.82 526	1.08 583	0.49 382	1.03 587	0.48 531	1.20 581	0.95 471

RainbowNet	1.27 538	2.22 586	3.58 545	1.14 539	0.92 507	1.08 532	0.76 535	1.19 537	1.15 541	0.77 467	0.97 514	1.08 534	0.83 509	1.64 442	1.72 515	1.20 589	1.30 506	1.01 586	0.58 556	1.23 582	0.97 477

WAO-8	2.91 593	2.55 603	3.77 553	1.93 585	1.04 526	4.08 603	0.99 557	3.25 605	6.09 608	2.20 586	3.34 598	3.33 593	2.64 590	11.73 616	2.52 559	2.12 606	1.92 559	1.55 601	0.93 589	1.27 583	0.96 474

Venus	2.91 593	2.55 603	3.77 553	1.93 585	1.04 526	4.08 603	0.99 557	3.25 605	6.09 608	2.20 586	3.34 598	3.33 593	2.64 590	11.73 616	2.52 559	2.12 606	1.92 559	1.55 601	0.93 589	1.27 583	0.96 474

Ntro	1.11 526	2.10 578	3.52 541	0.97 519	0.87 502	1.06 530	0.54 481	1.02 469	0.93 498	0.63 387	0.76 468	0.93 499	0.67 475	1.76 461	1.71 513	1.03 581	0.46 374	0.76 574	0.41 514	1.29 585	0.86 450

LVE	2.10 580	2.61 606	4.30 581	1.79 577	1.81 577	1.68 567	1.04 564	2.35 594	2.78 598	1.27 554	2.87 592	4.21 600	1.46 560	2.83 579	2.02 533	2.87 610	0.92 455	1.19 590	1.47 604	1.29 585	1.18 498

otaku	1.15 530	2.10 578	3.51 539	0.98 520	0.74 480	1.02 522	0.59 497	1.03 477	0.89 483	0.70 437	1.60 560	0.98 511	0.65 466	1.63 439	1.80 525	0.99 580	0.46 374	0.73 573	0.40 509	1.30 587	0.88 454

Dean	1.92 575	2.31 594	5.03 590	1.31 545	1.08 533	1.55 558	0.99 557	1.98 589	2.33 591	1.51 572	4.15 605	4.23 601	1.39 556	2.31 535	2.10 539	1.18 588	0.69 425	1.18 589	0.75 576	1.30 587	1.07 491

IMH-64-1	1.50 559	1.98 566	2.69 418	1.39 554	1.12 540	1.39 552	1.19 576	1.80 576	1.47 563	1.19 538	2.20 576	1.53 566	1.51 565	2.12 523	1.98 531	1.34 594	0.68 422	1.28 593	0.70 567	1.37 589	1.12 494

IMH-64	1.50 559	1.98 566	2.69 418	1.39 554	1.12 540	1.39 552	1.19 576	1.80 576	1.47 563	1.19 538	2.20 576	1.53 566	1.51 565	2.12 523	1.98 531	1.34 594	0.68 422	1.28 593	0.70 567	1.37 589	1.12 494

JetBlue	1.89 574	2.09 577	4.16 572	0.74 489	1.23 547	4.52 606	3.86 606	1.68 574	1.26 548	1.28 555	1.54 559	2.36 582	1.86 577	3.35 592	3.37 581	0.54 554	0.49 382	0.48 557	0.49 533	1.39 591	1.21 505

IMH	2.14 582	2.46 600	3.60 548	1.70 572	1.13 542	1.65 565	0.93 553	2.13 592	1.93 583	1.37 559	2.64 588	2.19 579	1.82 576	5.77 607	2.18 546	5.70 614	1.05 472	1.31 595	0.72 572	1.39 591	1.13 496

PWCK	1.62 569	2.32 595	4.27 577	1.11 535	0.56 433	1.81 572	1.84 593	1.55 566	1.54 567	1.45 566	1.81 564	1.82 573	1.38 555	3.34 591	2.14 543	1.09 585	0.57 402	0.98 584	0.59 558	1.50 593	0.79 426

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 551	2.04 575	3.02 487	0.58 450	0.41 382	2.15 586	1.00 561	1.31 548	1.29 552	1.05 521	1.10 533	1.29 554	0.91 522	3.07 586	1.34 489	1.65 602	0.84 449	0.68 571	0.88 588	1.55 594	1.91 551

MFN_U_SF_RVC	1.57 566	2.56 605	3.30 514	0.66 475	0.41 382	1.15 539	0.51 471	1.27 542	1.35 557	1.61 575	1.20 540	1.43 563	0.97 531	1.80 472	2.10 539	1.88 605	1.79 553	1.97 608	2.14 610	1.61 595	1.76 549

KSHMR	4.19 604	2.37 597	6.24 599	1.73 575	1.48 562	1.97 579	1.29 581	3.18 603	17.06 625	2.15 584	15.74 620	9.09 615	1.75 572	8.33 613	2.37 555	1.55 600	1.29 503	1.70 605	1.23 600	1.75 596	1.60 540

test_for_model	0.82 433	1.62 541	2.47 316	1.36 551	1.04 526	0.53 196	0.22 143	0.82 292	0.63 235	0.60 353	0.29 106	0.25 106	0.21 106	0.28 7	0.25 63	0.80 570	1.87 557	0.08 41	0.08 60	1.81 597	1.18 498

ACVNet-4b	2.00 577	2.19 582	4.85 588	1.09 530	0.86 499	1.15 539	0.53 478	1.11 519	1.15 541	0.65 414	1.09 532	1.97 575	0.69 482	2.31 535	9.78 616	5.73 615	0.42 366	1.03 587	0.55 547	1.89 598	0.92 462

UNDER WATER-64	2.59 585	2.28 592	5.63 595	1.85 581	1.45 558	3.28 595	1.60 591	2.62 595	5.57 607	2.09 581	2.12 572	4.10 597	4.21 602	2.74 573	3.64 587	1.49 599	0.86 451	1.58 603	1.09 597	1.91 599	1.62 542

UNDER WATER	2.84 591	2.25 588	5.25 592	1.84 580	1.45 558	2.36 589	1.44 590	3.23 604	6.51 610	2.61 595	2.73 590	5.69 607	5.64 608	3.14 588	4.18 597	1.48 598	0.81 444	1.60 604	1.07 595	1.91 599	1.67 545

notaker	2.77 590	2.35 596	4.02 567	2.61 602	1.44 557	1.77 570	1.14 569	2.77 598	1.81 580	2.30 590	11.41 617	3.95 596	4.70 604	3.24 589	3.01 576	1.58 601	0.88 452	1.71 606	1.08 596	2.10 601	1.44 531

ACVNet_2	1.54 564	2.20 584	4.42 583	1.10 532	0.93 510	1.37 550	0.87 545	1.53 563	1.71 574	1.22 547	1.72 563	2.12 578	1.06 537	2.58 558	1.93 530	0.94 575	0.54 395	1.00 585	0.56 550	2.11 602	0.96 474

JetRed	3.37 599	4.96 610	10.08 608	1.48 560	1.73 575	7.63 611	5.47 612	3.47 607	2.20 589	2.42 592	2.40 580	2.98 588	2.35 588	3.52 596	6.60 609	1.33 593	1.90 558	1.38 597	1.23 600	2.30 603	2.02 557

MADNet++	2.94 596	2.17 581	3.27 510	2.55 601	2.28 592	3.29 597	3.37 601	2.76 597	2.67 597	3.10 603	3.20 597	2.78 586	3.25 596	4.11 601	4.68 601	2.72 609	2.27 586	3.03 615	2.43 612	2.34 604	2.59 583

IGEV-RUCA	2.30 583	0.38 108	1.36 57	0.41 355	1.90 580	2.03 584	1.86 594	1.37 552	1.78 578	3.73 606	3.72 601	5.06 605	8.09 613	2.15 525	1.63 511	0.26 519	0.77 436	2.71 612	1.91 608	2.43 605	2.42 581

TorneroNet	5.60 609	2.30 593	3.98 565	1.49 562	1.26 550	14.47 617	1.11 566	4.85 611	20.66 630	10.12 614	16.30 622	11.78 620	7.35 611	3.41 595	4.38 598	1.36 597	0.70 428	1.46 600	0.87 587	2.73 606	1.33 518

SuperB	1.19 532	1.62 541	5.29 593	0.37 294	0.26 231	0.81 474	0.87 545	0.94 398	1.19 546	0.68 429	0.68 415	0.63 354	1.37 554	1.73 454	3.30 579	0.16 414	0.12 186	0.17 450	0.16 313	2.74 607	0.63 368

ktn	4.44 605	2.47 601	3.70 552	1.82 579	1.49 563	2.11 585	1.40 587	2.30 593	12.56 616	11.36 617	16.25 621	11.30 619	3.77 600	4.41 604	3.47 584	1.86 604	0.99 462	1.74 607	1.21 599	3.28 608	1.39 526

TorneroNet-64	2.74 589	2.23 587	4.18 573	1.48 560	1.20 545	3.88 600	1.01 563	3.48 609	6.61 611	2.62 596	4.55 608	4.20 598	3.84 601	3.39 594	3.40 583	1.23 590	0.66 419	1.39 598	0.80 577	3.42 609	1.27 513

tt	4.94 607	0.32 47	4.22 575	2.29 594	1.58 567	10.19 614	16.94 621	9.44 619	5.03 606	1.69 576	1.33 551	4.68 603	5.02 605	3.38 593	5.91 607	6.15 616	9.47 624	2.80 613	3.16 614	3.54 610	1.58 538

BEATNet-Init1	12.32 616	12.82 619	28.66 633	3.22 606	3.71 604	21.59 629	11.42 617	14.54 625	13.73 621	20.24 627	20.16 627	26.14 635	19.85 625	19.08 628	15.33 625	1.81 603	1.93 563	2.05 609	2.48 613	4.25 611	3.41 599

DGTPSM_ROB	8.97 614	5.94 611	13.01 614	5.95 612	11.34 613	8.54 612	24.06 623	6.47 614	13.52 617	5.19 609	11.52 618	6.18 611	11.04 618	7.02 611	13.92 620	4.47 612	7.66 618	3.90 616	7.43 620	4.34 612	7.98 619

DGSMNet	2.93 595	0.77 322	3.44 535	3.58 609	4.25 607	2.53 592	6.86 615	1.03 477	0.88 478	0.58 323	1.85 566	0.79 443	0.62 457	1.63 439	1.46 500	4.62 613	4.98 616	5.15 618	4.71 617	4.52 613	4.37 611

USTest	8.06 612	7.11 614	8.76 605	9.20 615	9.03 611	15.20 618	23.57 622	10.01 620	9.45 613	5.97 612	6.79 611	7.77 613	7.51 612	8.75 615	11.06 619	2.24 608	3.58 608	2.87 614	3.21 615	4.93 614	4.21 610

DPSMNet_ROB	9.58 615	5.96 612	13.98 617	8.88 614	11.87 614	8.54 612	24.08 624	6.48 615	13.67 620	5.35 610	11.53 619	6.31 612	11.04 618	7.69 612	14.09 621	7.61 622	8.23 620	5.03 617	7.75 621	5.24 615	8.36 620

TCMNet-wrong-test	5.56 608	6.73 613	6.40 600	13.05 620	11.91 615	7.29 610	5.47 612	7.17 616	1.58 569	2.68 597	3.15 596	8.30 614	5.87 610	4.80 606	6.10 608	3.08 611	0.98 460	2.37 611	1.99 609	6.69 616	5.63 616

HanzoNet	7.85 611	3.30 609	5.75 596	7.47 613	3.97 605	2.34 588	1.37 583	3.47 607	4.02 603	13.30 619	10.49 613	10.86 617	16.67 623	8.50 614	10.51 618	10.80 623	9.84 625	5.83 619	13.69 623	7.24 617	7.51 618

DPSM_ROB	12.32 616	11.13 617	12.31 612	12.90 618	12.80 617	19.81 627	28.13 629	14.50 623	14.31 622	10.62 615	11.34 615	12.03 621	11.89 621	13.08 621	15.22 623	7.09 618	8.31 621	6.47 621	7.32 618	8.69 618	8.43 621

DPSM	12.32 616	11.13 617	12.31 612	12.90 618	12.80 617	19.81 627	28.13 629	14.50 623	14.31 622	10.62 615	11.34 615	12.03 621	11.89 621	13.08 621	15.22 623	7.09 618	8.31 621	6.47 621	7.32 618	8.69 618	8.43 621

PML	22.99 624	17.34 620	8.24 604	5.48 611	9.84 612	50.35 639	102.65 640	5.84 612	13.52 617	37.08 640	104.84 640	30.61 638	23.20 630	12.09 618	7.96 613	6.27 617	2.12 576	6.31 620	2.42 611	10.67 620	2.95 588

RAFT-FEzeroshot	24.76 627	22.39 628	24.34 626	26.12 629	25.84 628	39.77 633	56.77 636	29.07 633	28.85 635	21.21 629	22.64 630	24.17 629	23.98 633	26.23 632	30.63 635	14.22 624	16.70 627	13.03 623	14.76 628	17.49 621	16.95 625

RAFT-FE	24.76 627	22.39 628	24.34 626	26.12 629	25.84 628	39.77 633	56.77 636	29.07 633	28.85 635	21.21 629	22.64 630	24.17 629	23.98 633	26.23 632	30.63 635	14.22 624	16.70 627	13.03 623	14.76 628	17.49 621	16.95 625

FlowAnything	24.80 630	22.39 628	24.71 629	26.07 627	25.75 625	39.80 636	56.70 633	29.12 636	28.95 639	21.38 634	22.83 634	24.22 632	23.96 631	26.24 635	30.65 637	14.23 627	16.78 630	13.04 626	14.84 630	17.49 621	16.93 624

CasAABBNet	24.76 627	22.38 627	24.44 628	26.05 626	25.75 625	39.79 635	56.76 635	29.10 635	28.88 637	21.22 631	22.69 632	24.21 631	23.99 635	26.23 632	30.62 634	14.22 624	16.71 629	13.03 623	14.75 626	17.49 621	16.97 627

Selective-RAFT-Error	24.83 631	22.44 632	24.80 630	26.10 628	25.82 627	39.85 637	56.72 634	29.21 638	29.03 640	21.29 633	22.80 633	24.25 633	24.07 636	26.28 636	30.60 633	14.24 628	16.85 631	13.04 626	14.75 626	17.53 625	17.02 628

LSM0	26.57 632	22.53 633	25.76 631	30.62 631	52.30 639	39.86 638	56.49 632	29.18 637	28.76 634	21.26 632	22.46 629	24.42 634	23.97 632	26.42 637	30.66 638	14.29 629	16.56 626	13.06 628	14.65 625	17.62 626	20.52 630

WQFJA1++	2.66 586	0.28 7	6.84 603	1.32 547	1.50 564	0.52 185	0.13 10	0.41 32	0.52 135	14.18 620	0.19 23	3.31 592	0.17 41	0.88 294	0.45 249	0.18 447	1.54 538	0.08 41	0.81 580	17.77 627	2.17 567

DPSimNet_ROB	24.35 626	23.81 634	31.38 636	25.93 625	22.83 623	31.30 630	34.38 631	20.78 628	28.92 638	27.39 638	22.99 635	28.29 637	35.76 640	15.47 623	17.82 626	24.28 635	17.90 632	22.23 630	14.12 624	19.38 628	22.12 631

LRCNet_RVC	13.78 621	19.34 621	13.01 614	19.47 622	12.67 616	1.85 574	0.42 429	12.28 621	1.10 533	15.76 622	18.69 626	12.52 623	8.65 614	12.22 619	9.64 614	22.29 630	8.38 623	25.92 632	24.06 632	19.72 629	17.59 629

HaxPig	19.88 622	22.39 628	22.30 623	17.98 621	17.98 620	12.06 616	12.06 618	16.25 626	15.97 624	21.05 628	21.41 628	18.85 627	18.35 624	20.07 629	19.64 627	23.57 634	23.19 633	24.07 631	23.71 631	22.95 630	23.72 632

MEDIAN_ROB	23.95 625	26.96 635	26.29 632	22.14 623	22.09 622	16.18 620	14.23 619	20.47 627	20.09 626	25.43 637	25.22 636	22.96 628	22.54 629	24.33 630	23.18 631	28.15 636	27.16 637	28.60 633	27.73 635	27.59 631	27.58 633

xxxxx1	29.05 634	20.74 624	14.05 618	50.10 632	40.25 634	19.01 621	26.60 625	21.83 629	20.22 627	16.52 623	17.56 623	18.33 624	21.41 626	16.11 625	20.77 628	23.48 631	26.77 634	66.36 638	78.56 638	30.19 632	32.23 637

tt_ll	29.05 634	20.74 624	14.05 618	50.10 632	40.25 634	19.01 621	26.60 625	21.83 629	20.22 627	16.52 623	17.56 623	18.33 624	21.41 626	16.11 625	20.77 628	23.48 631	26.77 634	66.36 638	78.56 638	30.19 632	32.23 637

ff	29.05 634	20.74 624	14.05 618	50.10 632	40.25 634	19.01 621	26.60 625	21.83 629	20.22 627	16.52 623	17.56 623	18.33 624	21.41 626	16.11 625	20.77 628	23.48 631	26.77 634	66.36 638	78.56 638	30.19 632	32.23 637

AVERAGE_ROB	26.91 633	30.28 636	29.18 634	25.78 624	25.30 624	19.49 625	15.38 620	23.70 632	23.02 633	28.38 639	27.78 637	26.23 636	25.76 637	26.95 638	25.55 632	31.27 637	30.02 638	31.76 634	30.80 636	30.88 635	30.77 636

RSGM-EC	41.37 637	31.41 637	19.61 621	51.58 635	47.86 637	38.12 631	60.59 638	34.20 639	22.62 631	23.48 635	29.36 638	43.51 639	35.09 638	65.96 639	68.73 639	65.97 639	37.56 639	48.34 636	25.52 633	47.85 636	30.14 634

acva	41.37 637	31.41 637	19.61 621	51.58 635	47.86 637	38.12 631	60.59 638	34.20 639	22.62 631	23.48 635	29.36 638	43.51 639	35.09 638	65.96 639	68.73 639	65.97 639	37.56 639	48.34 636	25.52 633	47.85 636	30.14 634

DLNR_Zeroshot_test	13.74 619	20.06 622	23.92 625	121.50 638	35.20 633	0.46 115	0.15 35	7.96 617	0.47 94	0.29 103	0.37 169	0.26 117	0.17 41	0.79 271	0.36 187	7.16 620	2.95 605	0.09 91	0.38 504	50.40 638	1.95 554

DLNR-FE	13.74 619	20.13 623	23.90 624	121.61 639	34.09 632	0.46 115	0.15 35	8.04 618	0.47 94	0.29 103	0.37 169	0.26 117	0.17 41	0.78 267	0.36 187	7.40 621	2.94 604	0.09 91	0.38 504	51.06 639	1.95 554

Anonymous_1	22.76 623	11.11 616	11.93 611	12.73 617	26.05 630	19.39 624	27.77 628	14.18 622	13.64 619	14.92 621	10.66 614	11.26 618	11.24 620	12.48 620	14.45 622	37.82 638	7.87 619	34.92 635	63.61 637	87.51 640	11.75 623

test_example2	115.17 639	122.38 639	93.45 638	115.38 637	123.53 640	101.24 640	113.11 641	54.67 641	99.94 641	135.50 641	136.43 641	85.67 641	85.40 641	110.44 641	104.91 641	152.17 641	205.21 641	99.17 641	114.27 641	138.55 641	112.04 640

ccccc		297.53 640		372.50 640	377.87 641	200.30 641		217.33 642		202.36 642		213.34 642		312.79 642		409.97 642	354.33 642	255.69 642	227.31 642	431.13 642

Low-res two-view benchmark