Low-res two-view results

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

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

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

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

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

MS-F	0.45 2	0.21 1	0.93 1	0.02 1	0.10 26	1.23 27	0.00 1	1.17 4	0.89 5	0.43 38	0.04 4	0.07 16	0.11 21	0.68 3	0.80 102	0.36 506	0.57 361	0.00 1	0.26 454	0.00 1	1.19 401

HiDET	0.56 7	0.21 1	1.07 2	0.03 2	0.11 29	1.19 17	0.01 6	3.06 25	0.90 6	0.41 28	0.08 10	0.08 24	0.12 26	1.10 26	1.11 175	0.01 177	0.51 356	0.00 1	0.21 413	0.00 1	1.07 385

LCMNet	0.59 8	0.23 4	1.08 3	0.05 6	0.12 39	1.23 27	0.01 6	3.16 27	0.92 13	0.35 15	0.08 10	0.07 16	0.17 35	1.02 18	1.16 185	0.04 371	0.56 358	0.00 1	0.22 422	0.01 23	1.41 427

CSFM-Stereo	0.61 9	0.23 4	1.09 4	0.03 2	0.12 39	1.21 22	0.00 1	2.89 20	0.90 6	0.65 91	0.07 7	0.08 24	0.27 55	0.81 7	1.06 165	0.35 505	0.58 363	0.00 1	0.21 413	0.01 23	1.61 441

castereo	1.02 59	0.69 211	1.26 5	0.46 125	0.19 80	1.89 131	0.76 323	5.61 187	2.37 85	0.78 113	2.65 153	0.32 106	0.40 97	1.25 39	1.00 155	0.01 177	0.32 326	0.00 1	0.24 433	0.03 97	0.22 148

S2M2_XL	0.26 1	0.50 125	1.34 6	0.11 33	0.13 47	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 59	0.07 16	0.18 36	0.61 2	0.33 4	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 7
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.76 23	0.36 39	1.37 7	0.43 117	0.14 53	1.25 38	0.29 182	2.25 12	0.84 4	0.61 86	0.51 46	0.09 37	0.11 21	6.65 264	0.19 1	0.01 177	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.07 44

AnonymousM	2.96 290	7.19 548	1.41 8	0.92 204	0.06 12	2.37 178	0.52 245	6.05 222	3.83 177	4.97 238	2.37 142	1.91 198	1.00 182	2.23 99	1.06 165	0.01 177	0.57 361	17.64 577	4.90 576	0.02 56	0.27 173

Monster-pub-mixall	0.90 47	0.46 93	1.43 9	0.04 4	0.13 47	1.29 57	0.02 26	3.04 23	1.07 36	0.99 133	0.51 46	0.08 24	0.09 13	6.37 248	0.67 76	0.01 177	1.06 486	0.00 1	0.16 370	0.02 56	0.54 263

IGEV-RUCA	0.88 45	0.27 10	1.43 9	0.59 144	0.33 137	2.12 158	0.49 240	3.65 39	1.79 70	1.04 135	0.16 22	0.24 86	0.55 135	2.95 126	0.57 45	0.12 442	0.21 307	0.20 525	0.25 437	0.22 378	0.33 196

1w_stereo	0.79 30	0.26 8	1.52 11	0.13 43	0.50 193	1.20 18	0.08 83	3.86 70	1.02 20	0.64 90	2.52 147	0.05 3	1.54 241	1.08 25	0.44 9	0.00 1	0.61 370	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.42 233

LGtest1	0.53 5	0.42 69	1.55 12	0.14 46	0.30 126	1.00 10	0.01 6	2.47 14	1.19 45	0.65 91	0.12 19	0.08 24	0.10 17	1.30 44	0.47 15	0.01 177	0.45 348	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.20 134

GLC_STEREO	0.87 42	0.39 53	1.55 12	0.72 170	0.01 1	1.98 141	0.55 253	3.52 33	3.54 153	0.96 129	1.63 106	0.19 64	0.41 100	1.29 43	0.58 47	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.08 48

S2M2_L	0.53 5	0.50 125	1.58 14	0.53 138	0.18 76	1.13 12	0.01 6	1.47 7	2.18 82	0.18 1	0.87 72	0.13 52	0.20 40	0.87 10	0.51 29	0.01 177	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.20 360	0.01 2
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
NLMM1	1.14 80	0.62 185	1.60 15	0.12 39	1.14 331	1.28 54	0.04 42	4.20 94	2.37 85	0.62 87	1.76 116	0.15 54	0.39 94	6.42 251	1.58 232	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.58 278

NLSM1	1.15 82	0.47 101	1.61 16	0.28 83	2.24 447	1.29 57	0.10 96	4.24 96	2.16 80	0.77 106	0.92 78	0.10 47	1.63 247	6.05 235	0.70 85	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.40 216

OmniDepth	0.50 4	0.52 134	1.66 17	0.04 4	0.04 4	1.17 15	0.03 37	3.70 46	1.02 20	0.32 11	0.03 1	0.16 58	0.10 17	0.79 6	0.29 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FoundationStereo	0.48 3	0.38 47	1.70 18	0.82 189	1.00 304	0.42 3	0.06 65	0.63 2	1.44 53	0.38 21	0.04 4	0.11 50	0.37 86	0.93 13	0.39 6	0.03 338	0.86 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 57

AIO-Stereo	1.30 98	0.45 88	1.73 19	0.67 164	0.77 261	2.33 174	0.60 270	5.99 221	3.27 130	0.45 42	3.46 179	0.41 117	0.28 58	1.53 59	0.71 90	0.04 371	0.79 403	0.00 1	0.67 530	0.10 232	1.67 454

LG-Stereo_L1	0.82 36	0.46 93	1.74 20	0.28 83	0.34 142	1.36 70	0.19 153	2.56 16	0.91 10	0.32 11	0.03 1	0.07 16	0.06 5	6.62 260	0.54 38	0.01 177	0.63 374	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.21 140

RSM	1.43 114	0.40 61	1.79 21	0.74 179	0.54 214	2.45 186	0.49 240	4.13 90	3.29 133	0.65 91	2.53 148	2.15 206	0.30 64	6.97 287	0.85 116	0.01 177	0.12 274	0.00 1	0.25 437	0.11 248	0.72 331

MLG-Stereo_test1	0.85 41	0.34 34	1.80 22	0.10 27	1.66 400	1.22 23	0.01 6	4.24 96	1.68 62	0.19 2	0.08 10	0.09 37	0.11 21	4.16 167	0.46 12	0.01 177	0.70 390	0.00 1	0.01 254	0.01 23	0.17 113

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 70	2.27 474	1.82 23	1.16 226	0.34 142	0.56 5	0.05 51	2.94 21	1.46 55	0.40 25	0.94 80	0.22 77	2.27 276	6.26 244	0.63 67	0.00 1	0.08 252	0.00 1	0.17 381	0.04 126	0.16 103

SMoEStereo_RVC	1.13 77	0.92 281	1.82 23	0.80 186	0.09 23	2.07 152	0.16 137	3.61 37	2.17 81	0.38 21	1.37 98	0.19 64	0.29 61	7.04 291	1.02 161	0.00 1	0.03 201	0.00 1	0.00 1	0.19 350	0.51 255

CES	1.72 149	0.40 61	1.82 23	0.65 158	7.83 559	2.62 205	0.13 118	5.35 169	2.68 94	0.36 16	1.30 95	0.33 108	0.32 74	1.92 79	0.72 91	0.01 177	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.56 492	7.35 566

LG-G_1	0.83 39	0.41 64	1.83 26	0.35 101	0.33 137	1.82 127	0.02 26	4.37 112	1.10 39	0.60 82	0.08 10	0.09 37	0.08 9	3.50 139	0.55 39	0.03 338	0.59 365	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.77 340

LG-G	0.83 39	0.41 64	1.83 26	0.35 101	0.33 137	1.82 127	0.02 26	4.37 112	1.10 39	0.60 82	0.08 10	0.09 37	0.08 9	3.50 139	0.55 39	0.03 338	0.59 365	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.77 340

dual_stereo	0.95 55	0.39 53	1.83 26	0.37 105	1.11 325	0.84 8	0.03 37	4.34 111	1.83 71	0.30 9	0.08 10	0.21 71	0.12 26	3.16 131	0.98 150	0.00 1	1.34 541	0.00 1	0.20 406	0.00 1	1.83 486

RSM++	1.24 92	0.45 88	1.84 29	1.61 288	0.51 203	2.73 224	0.29 182	2.99 22	3.22 128	0.69 97	2.06 130	0.52 135	0.28 58	5.62 217	0.86 118	0.01 177	0.03 201	0.00 1	0.17 381	0.16 320	0.85 351

GEAStereo	1.04 67	0.39 53	1.85 30	0.97 211	1.16 336	1.94 136	0.70 304	4.29 104	1.55 57	0.89 124	0.80 64	0.20 68	0.48 123	1.20 32	0.90 128	0.06 401	1.06 486	0.00 1	0.00 1	0.18 340	2.13 516

GSStereo	1.22 88	0.39 53	1.85 30	1.51 278	1.16 336	1.94 136	0.70 304	5.97 218	2.69 95	0.60 82	0.80 64	0.43 122	0.48 123	1.20 32	0.90 128	0.03 338	0.95 440	0.00 1	0.51 520	0.18 340	2.12 513

NLSM3	0.91 49	0.56 160	1.86 32	0.11 33	1.94 426	1.25 38	0.05 51	4.00 81	2.03 76	0.55 67	0.90 74	0.13 52	1.02 185	2.64 116	0.96 147	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.21 140

IGEV	0.66 13	0.29 24	1.87 33	0.11 33	1.84 415	1.35 67	0.37 203	2.56 16	1.12 43	0.44 40	0.12 19	0.07 16	0.09 13	1.07 24	0.58 47	0.05 389	0.62 373	0.00 1	0.19 393	0.01 23	0.39 214

WCG-NET	1.42 112	0.84 251	1.90 34	0.61 151	0.10 26	2.10 153	1.05 384	3.33 32	7.10 350	2.86 180	3.53 188	0.75 152	0.93 177	1.28 41	0.72 91	0.00 1	0.97 453	0.00 1	0.00 1	0.16 320	0.22 148

MLG-Stereo	0.91 49	0.34 34	1.91 35	0.16 48	0.41 174	1.23 27	0.00 1	4.57 122	1.74 66	0.41 28	0.08 10	0.09 37	0.10 17	5.68 221	0.45 11	0.02 289	0.77 402	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.16 103

DEFOM-Stereo	0.78 28	0.56 160	1.98 36	0.21 64	0.12 39	1.93 135	0.44 220	0.99 3	0.93 14	0.70 98	0.51 46	0.15 54	0.09 13	6.39 249	0.40 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.14 81

tt45	1.25 93	0.90 276	1.98 36	0.59 144	0.25 116	3.47 307	0.14 128	4.07 86	1.97 74	0.45 42	2.17 134	0.29 96	0.27 55	7.02 289	0.95 144	0.00 1	0.04 218	0.00 1	0.00 1	0.22 378	0.24 164

LG-Stereo_L2	0.78 28	0.47 101	1.99 38	0.29 86	0.36 153	1.28 54	0.18 148	3.82 63	0.91 10	0.32 11	0.03 1	0.07 16	0.07 7	4.41 176	0.55 39	0.01 177	0.59 365	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.25 167

MLG-Stereo_test2	0.82 36	0.40 61	1.99 38	0.39 109	1.07 314	1.43 80	0.02 26	4.01 84	1.75 67	0.37 17	0.07 7	0.15 54	0.10 17	2.62 115	0.57 45	0.32 501	0.65 378	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.42 233

knoymous	1.50 127	0.28 16	1.99 38	0.33 95	0.48 185	1.58 94	0.11 103	5.71 193	2.81 102	4.85 234	1.75 114	4.58 307	0.46 122	3.66 148	1.30 207	0.01 177	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.09 52

WCG-NET（raft）	1.70 144	0.97 303	2.01 41	0.40 112	0.17 70	2.10 153	0.97 372	3.05 24	6.47 316	2.89 182	3.17 170	4.31 298	1.03 187	3.85 154	0.60 58	0.00 1	1.32 534	0.00 1	0.01 254	0.18 340	0.41 228

IGEV-Stereo++	1.03 61	0.32 30	2.03 42	0.25 76	1.94 426	1.94 136	0.01 6	3.57 35	2.52 90	0.70 98	1.80 122	0.10 47	1.14 196	1.34 50	0.55 39	0.01 177	0.75 397	0.00 1	0.00 1	0.04 126	1.57 439

MLG-Stereo_test3	0.63 11	0.42 69	2.06 43	0.38 108	0.40 169	1.36 70	0.01 6	4.13 90	0.95 16	0.48 53	0.13 21	0.06 6	0.07 7	0.89 11	0.37 5	0.02 289	0.61 370	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.18 118

mms	1.31 101	0.88 272	2.06 43	0.25 76	0.79 263	1.50 86	0.08 83	3.29 31	2.51 89	0.53 60	3.09 168	0.34 112	0.26 51	7.11 298	0.59 54	0.00 1	0.43 344	0.00 1	0.00 1	0.21 371	2.32 529

3.25w_new	0.68 14	0.36 39	2.09 45	0.05 6	0.19 80	1.26 44	0.01 6	4.00 81	1.10 39	0.46 48	0.26 35	0.08 24	0.41 100	0.93 13	0.51 29	0.00 1	0.94 435	0.00 1	0.22 422	0.01 23	0.75 337

3.25w	0.68 14	0.36 39	2.09 45	0.05 6	0.19 80	1.26 44	0.01 6	4.00 81	1.10 39	0.46 48	0.26 35	0.08 24	0.41 100	0.93 13	0.51 29	0.00 1	0.94 435	0.00 1	0.22 422	0.01 23	0.75 337

RAFT-Stereo-weight	1.91 160	0.41 64	2.09 45	1.17 228	0.63 231	3.20 280	0.74 318	5.78 198	6.80 336	5.25 251	3.47 180	2.80 224	0.36 84	3.16 131	1.09 173	0.02 289	0.53 357	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.66 314

CASnet	1.09 70	0.47 101	2.09 45	0.79 183	0.08 18	2.10 153	0.14 128	3.83 66	4.26 203	3.84 210	1.56 102	0.32 106	0.30 64	1.13 27	0.77 100	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 126	0.03 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
111111	1.21 87	0.28 16	2.10 49	0.22 67	1.45 384	1.42 78	0.05 51	5.30 160	2.01 75	0.55 67	3.02 166	0.09 37	0.20 40	4.87 191	0.58 47	0.00 1	0.75 397	0.00 1	0.00 1	0.10 232	1.09 391

252Zero-FE	0.93 52	0.31 27	2.11 50	1.31 248	0.22 106	1.29 57	0.02 26	3.95 77	1.73 64	1.45 153	1.96 128	0.05 3	0.06 5	1.41 53	0.67 76	0.02 289	1.09 494	0.00 1	0.36 496	0.02 56	0.55 264

NLMM	1.04 67	0.64 192	2.13 51	0.14 46	1.21 348	1.29 57	0.07 74	4.37 112	2.26 83	0.43 38	1.66 110	0.16 58	0.32 74	4.05 157	1.38 218	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.65 303

3.75w	0.82 36	0.25 6	2.13 51	0.07 12	1.27 359	1.26 44	0.02 26	3.85 68	1.05 27	0.51 54	0.39 43	0.08 24	0.40 97	3.31 134	0.47 15	0.07 412	0.94 435	0.00 1	0.08 325	0.00 1	0.29 182

Selective-IGEV	1.56 135	0.34 34	2.13 51	0.77 182	0.76 260	2.36 177	0.52 245	6.80 264	3.08 122	0.53 60	3.34 176	0.26 89	0.31 67	7.24 305	0.73 93	0.01 177	0.80 408	0.00 1	0.14 365	0.08 193	1.01 375

4.25_new	0.76 23	0.28 16	2.16 54	0.08 19	0.91 287	1.24 31	0.05 51	3.81 60	1.03 22	0.45 42	0.91 75	0.06 6	0.42 104	1.33 46	0.49 21	0.22 477	0.98 460	0.00 1	0.25 437	0.00 1	0.57 272

4.5w_new	0.76 23	0.28 16	2.16 54	0.08 19	0.91 287	1.24 31	0.05 51	3.81 60	1.03 22	0.45 42	0.91 75	0.06 6	0.42 104	1.33 46	0.49 21	0.22 477	0.98 460	0.00 1	0.25 437	0.00 1	0.57 272

4.25w-stereo	0.76 23	0.28 16	2.16 54	0.08 19	0.91 287	1.24 31	0.05 51	3.81 60	1.03 22	0.45 42	0.91 75	0.06 6	0.42 104	1.33 46	0.49 21	0.22 477	0.98 460	0.00 1	0.25 437	0.00 1	0.57 272

PSM-AAD	3.43 335	0.31 27	2.16 54	0.80 186	0.57 220	2.53 195	5.97 511	5.53 178	3.98 190	11.00 489	11.90 425	2.93 227	9.36 507	8.03 361	1.00 155	0.01 177	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.06 161	2.39 531

CREStereo	1.09 70	0.51 129	2.16 54	0.11 33	0.24 112	1.67 103	0.03 37	4.24 96	6.91 343	0.80 117	1.73 113	0.44 125	0.64 147	1.58 64	0.61 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.02 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
trnet	1.09 70	0.47 101	2.19 59	0.12 39	0.21 99	1.70 108	0.02 26	4.28 103	6.97 346	0.78 113	1.77 118	0.48 129	0.67 150	1.50 56	0.58 47	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.03 15

2.5w	0.94 53	0.33 31	2.20 60	0.09 24	0.35 146	1.27 50	0.09 88	3.86 70	1.05 27	0.54 62	0.73 57	0.04 1	0.55 135	4.75 189	0.59 54	0.00 1	1.04 482	0.00 1	0.29 472	0.00 1	0.96 370

2w_stereo	0.75 22	0.30 26	2.22 61	0.07 12	0.12 39	1.23 27	0.05 51	4.03 85	1.00 18	0.98 130	0.86 70	0.09 37	1.21 213	1.06 22	0.62 64	0.00 1	0.69 385	0.00 1	0.16 370	0.00 1	0.27 173

999	1.42 112	0.85 254	2.23 62	1.37 256	0.35 146	3.01 265	0.64 283	3.91 73	2.83 103	0.38 21	3.35 177	0.19 64	0.25 49	7.37 314	1.12 176	0.01 177	0.04 218	0.00 1	0.00 1	0.22 378	0.21 140

MonStereo	0.70 16	0.28 16	2.24 63	0.07 12	0.85 276	1.27 50	0.01 6	3.79 56	0.90 6	0.41 28	0.18 26	0.08 24	0.04 1	1.05 19	0.58 47	0.00 1	0.96 445	0.00 1	0.36 496	0.00 1	0.94 364

3.5w_stereo	0.87 42	0.35 37	2.24 63	0.05 6	0.17 70	1.25 38	0.04 42	4.15 92	1.08 37	0.37 17	1.65 108	0.08 24	0.49 126	3.95 156	0.51 29	0.00 1	0.63 374	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.27 173

Monster-pub-eth3d	0.70 16	0.27 10	2.25 65	0.07 12	0.85 276	1.27 50	0.01 6	3.79 56	0.90 6	0.41 28	0.19 28	0.08 24	0.04 1	1.05 19	0.58 47	0.00 1	0.96 445	0.00 1	0.36 496	0.00 1	0.94 364

MonSter	0.72 19	0.27 10	2.25 65	0.07 12	0.85 276	1.27 50	0.01 6	3.79 56	0.91 10	0.41 28	0.18 26	0.08 24	0.04 1	1.33 46	0.58 47	0.00 1	0.96 445	0.00 1	0.36 496	0.00 1	0.94 364

fffft	1.13 77	0.71 222	2.25 65	0.09 24	0.07 15	2.10 153	0.63 280	4.19 93	2.10 77	0.42 35	0.75 60	0.24 86	0.20 40	6.89 278	1.08 169	0.00 1	0.12 274	0.00 1	0.00 1	0.24 395	0.53 260
1: 1. 1
asda	0.76 23	0.28 16	2.30 68	0.07 12	0.61 226	1.28 54	0.09 88	3.82 63	1.03 22	0.54 62	0.43 44	0.07 16	0.71 155	1.25 39	0.46 12	0.22 477	0.99 469	0.00 1	0.25 437	0.01 23	0.71 327

CAS	2.42 233	0.37 45	2.30 68	11.49 565	3.97 516	1.65 102	0.02 26	4.08 87	2.84 104	0.51 54	1.65 108	0.25 88	0.28 58	1.73 68	0.92 135	10.05 575	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 23	6.26 563

2.75w_new	0.80 32	0.35 37	2.31 70	0.10 27	0.23 110	1.26 44	0.09 88	3.82 63	1.05 27	0.54 62	0.23 30	0.08 24	0.86 173	2.50 113	0.64 71	0.00 1	0.97 453	0.00 1	0.27 462	0.00 1	0.69 320

monsters	1.12 76	0.45 88	2.32 71	0.54 140	2.80 473	1.38 72	0.01 6	3.74 50	1.00 18	0.46 48	0.63 54	0.06 6	0.13 30	6.08 237	0.88 124	0.15 450	0.96 445	0.00 1	0.31 481	0.00 1	0.55 264

4w-stereo	0.81 33	0.27 10	2.34 72	0.06 10	0.50 193	1.26 44	0.06 65	3.65 39	1.05 27	0.41 28	0.96 81	0.06 6	0.66 149	2.11 90	0.64 71	0.22 477	0.96 445	0.00 1	0.29 472	0.00 1	0.78 344

GIP-stereo	1.03 61	0.79 233	2.35 73	1.91 341	1.40 379	1.47 84	0.05 51	5.06 143	1.85 72	0.30 9	0.43 44	0.57 141	0.37 86	1.14 28	0.75 95	0.07 412	0.50 355	0.00 1	0.00 1	0.06 161	1.57 439

Any-RAFT	2.33 218	0.36 39	2.35 73	1.58 286	0.84 273	4.93 394	0.55 253	9.10 342	5.93 291	4.30 224	4.90 224	5.79 356	2.22 274	2.75 120	0.51 29	0.02 289	0.32 326	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.18 118

2.25w	0.92 51	0.31 27	2.36 75	0.07 12	0.15 61	1.22 23	0.05 51	3.84 67	1.05 27	0.51 54	1.30 95	0.09 37	0.68 151	4.12 165	0.68 78	0.00 1	0.98 460	0.00 1	0.28 466	0.00 1	0.73 332

ours_stereo	1.28 97	0.91 277	2.36 75	0.34 100	0.67 237	1.16 13	0.09 88	3.71 48	2.44 87	0.51 54	3.17 170	0.36 115	0.26 51	6.62 260	0.55 39	0.00 1	0.11 269	0.00 1	0.00 1	0.23 390	2.08 511

FlowAnything_test	0.61 9	0.42 69	2.39 77	0.22 67	0.17 70	1.71 115	0.03 37	1.88 9	1.20 46	1.22 146	0.77 62	0.04 1	0.05 4	0.75 5	0.89 125	0.06 401	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.33 196

CAS++	1.27 95	0.68 207	2.40 78	0.25 76	0.30 126	1.80 123	0.61 274	8.46 322	3.61 160	1.80 160	2.42 144	0.18 62	0.21 45	2.12 91	0.49 21	0.01 177	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.06 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
asd	0.71 18	0.25 6	2.43 79	0.09 24	0.80 266	1.25 38	0.06 65	3.22 30	1.03 22	0.59 78	0.65 55	0.07 16	0.55 135	1.01 17	0.46 12	0.20 471	0.81 410	0.00 1	0.08 325	0.01 23	0.67 317

Wavelet-MonSter	0.63 11	0.41 64	2.46 80	0.06 10	0.44 180	1.25 38	0.01 6	1.29 6	1.41 52	0.40 25	0.06 6	0.06 6	0.08 9	1.54 60	1.13 179	0.00 1	0.96 445	0.00 1	0.27 462	0.00 1	0.85 351

DDF-Stereo	1.19 86	0.37 45	2.48 81	0.53 138	2.10 440	1.78 120	0.80 329	3.63 38	0.94 15	0.44 40	0.09 18	0.30 99	0.49 126	4.72 188	1.53 228	0.30 497	0.80 408	0.00 1	0.23 429	1.62 534	0.62 292

qwe	0.89 46	0.29 24	2.49 82	0.10 27	1.25 355	1.24 31	0.04 42	3.97 78	1.06 34	0.66 94	0.53 50	0.05 3	0.18 36	3.58 142	0.50 27	0.07 412	0.94 435	0.00 1	0.27 462	0.01 23	0.57 272

IGEV-Stereo+	1.89 155	0.55 149	2.49 82	0.48 129	3.25 487	2.06 150	0.07 74	1.92 10	1.52 56	0.77 106	0.08 10	0.22 77	0.44 118	7.11 298	0.68 78	0.04 371	0.66 379	0.00 1	0.33 487	5.08 557	10.13 577

testlalala2	2.34 219	0.64 192	2.49 82	9.58 559	6.50 550	3.57 316	0.18 148	5.34 164	3.20 126	3.87 212	4.57 217	3.12 236	0.52 131	1.49 55	0.44 9	0.00 1	0.31 325	0.00 1	0.43 511	0.12 267	0.40 216

MSKI-zero shot	2.23 207	0.49 119	2.49 82	1.60 287	0.81 269	2.69 217	0.29 182	6.82 265	2.50 88	4.37 226	7.61 318	3.65 267	0.26 51	8.62 406	0.63 67	0.01 177	1.09 494	0.00 1	0.25 437	0.03 97	0.46 243

4.5_new	0.74 20	0.27 10	2.52 86	0.10 27	0.34 142	1.24 31	0.07 74	3.67 43	1.05 27	0.58 73	0.80 64	0.06 6	0.19 38	1.18 30	0.61 62	0.17 460	0.99 469	0.00 1	0.19 393	0.01 23	0.64 300

4.5w-stereo	0.74 20	0.27 10	2.52 86	0.10 27	0.34 142	1.24 31	0.07 74	3.67 43	1.05 27	0.58 73	0.80 64	0.06 6	0.19 38	1.18 30	0.60 58	0.17 460	0.99 469	0.00 1	0.19 393	0.01 23	0.64 300

3w_stereo	0.79 30	0.33 31	2.53 88	0.08 19	0.14 53	1.26 44	0.03 37	3.97 78	1.06 34	0.62 87	0.58 52	0.09 37	1.02 185	1.54 60	0.64 71	0.00 1	1.00 476	0.00 1	0.23 429	0.01 23	0.65 303

LoS	1.03 61	0.43 74	2.53 88	0.64 154	0.14 53	2.42 182	0.26 177	5.64 189	2.93 107	1.08 138	0.24 32	0.49 130	0.45 120	2.31 105	0.83 115	0.02 289	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.06 161	0.03 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
KYRaft	3.68 352	0.43 74	2.53 88	0.89 199	0.49 188	2.28 171	3.89 478	5.30 160	3.82 176	8.99 432	19.28 506	6.54 374	4.96 408	7.92 354	0.96 147	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.01 254	0.06 161	5.17 558

LCNet	2.94 286	0.55 149	2.57 91	1.03 217	0.59 224	2.05 148	1.55 416	5.51 176	4.19 199	6.08 285	10.58 399	4.54 304	6.63 455	7.59 338	0.90 128	0.01 177	0.00 1	0.01 414	0.76 534	0.31 438	3.43 546

rvit_stereo_0081	1.03 61	0.55 149	2.58 92	0.64 154	0.13 47	1.35 67	0.12 108	3.74 50	5.28 257	0.55 67	0.32 40	0.55 138	0.12 26	4.08 162	0.53 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.05 30

rvit_stereo_0082	1.03 61	0.55 149	2.58 92	0.64 154	0.13 47	1.35 67	0.12 108	3.74 50	5.28 257	0.55 67	0.32 40	0.55 138	0.12 26	4.08 162	0.53 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.05 30

Pointernet	1.04 67	0.44 83	2.58 92	0.32 89	0.52 207	1.78 120	0.07 74	5.69 191	2.76 99	0.27 6	2.28 140	0.80 154	0.44 118	1.37 51	0.49 21	0.00 1	0.36 336	0.00 1	0.25 437	0.02 56	0.32 195

MM-Stereo_test3	2.10 187	0.94 292	2.59 95	1.66 297	3.95 515	2.42 182	0.78 326	6.58 252	7.29 361	1.94 164	4.90 224	1.23 169	0.65 148	3.77 150	1.38 218	0.00 1	0.83 411	0.00 1	0.00 1	0.38 459	0.77 340

NLCSM	1.22 88	0.81 240	2.60 96	0.18 53	2.08 438	1.31 62	0.16 137	4.67 126	2.56 91	0.71 102	3.23 174	0.23 79	0.35 82	3.50 139	1.77 265	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.29 182

MyStereo07	1.64 141	1.15 340	2.61 97	1.28 244	1.49 387	2.63 207	0.45 221	6.45 248	2.94 108	1.10 139	1.61 104	0.29 96	0.60 145	7.45 325	0.80 102	0.01 177	1.27 531	0.00 1	0.25 437	0.11 248	0.42 233

AEACV	1.27 95	0.38 47	2.61 97	1.75 316	1.21 348	2.44 185	0.85 351	4.79 131	1.67 60	0.71 102	0.26 35	0.29 96	2.00 263	2.30 103	0.66 75	0.01 177	0.95 440	0.00 1	0.42 509	0.12 267	2.07 510

Prome-Stereo	3.73 358	0.39 53	2.62 99	1.05 218	0.52 207	2.06 150	4.58 493	4.88 137	3.95 187	9.34 446	20.39 511	4.03 280	7.02 465	7.86 350	1.31 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 180	4.52 557

GrayStereo	3.86 371	0.33 31	2.63 100	1.66 297	0.62 229	3.09 270	7.92 541	6.43 247	3.88 182	10.61 475	16.51 480	5.75 354	8.40 491	6.75 270	1.58 232	0.01 177	0.00 1	0.01 414	0.62 526	0.04 126	0.38 212

iRaftStereo_RVC	1.88 154	1.22 358	2.63 100	0.95 208	0.06 12	2.96 260	0.05 51	6.08 226	3.99 191	3.92 214	4.88 222	2.53 215	0.62 146	3.62 146	1.19 192	0.00 1	1.19 524	0.00 1	0.00 1	0.37 455	1.29 416

MM-Stereo_test1	1.90 159	0.63 188	2.65 102	1.43 267	0.56 219	2.37 178	0.54 249	5.36 171	5.81 287	4.00 216	1.78 119	0.42 121	0.83 170	7.32 312	1.28 205	0.00 1	1.03 481	0.00 1	0.00 1	0.35 449	1.64 446

IGEV++	1.58 136	0.81 240	2.66 103	1.35 251	0.99 302	2.47 190	0.98 375	7.35 291	3.70 167	0.82 119	2.24 138	0.44 125	1.18 207	2.08 89	1.15 182	0.03 338	1.18 523	0.00 1	0.05 313	0.17 329	2.00 507

LoS_RVC	1.47 123	1.75 435	2.66 103	0.52 136	3.89 511	1.67 103	0.04 42	2.66 18	2.61 93	0.55 67	2.63 151	0.31 102	1.68 249	1.99 83	0.81 109	0.01 177	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.03 97	5.54 559

MM-Stereo_test2	1.30 98	0.52 134	2.67 105	1.71 308	0.29 124	1.79 122	0.51 243	5.28 158	3.84 179	0.95 127	0.93 79	0.51 134	0.36 84	2.29 102	1.12 176	0.00 1	0.95 440	0.00 1	0.07 322	0.32 443	1.97 503

testlalala	1.80 150	0.49 119	2.67 105	1.24 237	0.46 182	3.91 347	0.87 360	6.62 255	2.96 110	6.78 328	3.83 196	1.74 190	0.40 97	1.57 63	0.76 96	0.01 177	1.16 519	0.00 1	0.38 502	0.01 23	0.17 113

IGEV-Stereo	1.51 128	0.81 240	2.69 107	0.60 148	0.69 241	2.77 232	0.79 327	4.88 137	2.99 118	0.82 119	1.25 88	0.31 102	0.42 104	7.43 317	0.85 116	0.00 1	0.83 411	0.00 1	0.17 381	0.12 267	1.85 489
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
xyz-stereo-finetune2	1.98 167	0.96 298	2.70 108	0.13 43	0.05 6	6.33 425	0.17 143	4.38 115	2.56 91	0.98 130	6.40 284	0.50 133	3.37 331	7.09 294	3.77 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 126	0.11 66

anonymousdsp	1.51 128	0.81 240	2.70 108	0.60 148	0.69 241	2.76 231	0.79 327	4.86 133	3.00 119	0.82 119	1.25 88	0.31 102	0.42 104	7.44 318	0.81 109	0.00 1	0.83 411	0.00 1	0.17 381	0.12 267	1.85 489

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 110	0.74 228	2.72 110	0.73 173	1.26 358	2.42 182	0.02 26	3.78 54	8.16 392	1.81 163	2.94 164	0.28 94	0.32 74	1.51 58	0.76 96	0.04 371	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.08 193	0.19 128

tg	2.18 197	1.13 337	2.74 111	0.84 192	0.13 47	4.33 375	0.05 51	6.21 234	4.90 246	4.06 217	5.30 243	2.55 216	0.92 175	7.28 308	0.99 152	0.00 1	0.60 368	0.00 1	0.00 1	0.37 455	1.12 395

monsterstereo	1.18 85	0.50 125	2.75 112	0.50 133	2.62 464	1.22 23	0.01 6	3.73 49	0.95 16	0.59 78	1.62 105	0.06 6	0.09 13	6.02 230	0.96 147	0.01 177	1.10 500	0.00 1	0.34 491	0.01 23	0.56 269

raftrobust	2.16 194	1.31 370	2.76 113	2.38 425	3.33 491	2.72 222	0.51 243	5.34 164	4.64 229	6.13 287	3.98 199	1.63 186	2.51 288	3.02 129	1.64 247	0.00 1	0.76 400	0.00 1	0.02 276	0.14 300	0.27 173

PMTNet	1.48 124	0.43 74	2.77 114	0.31 88	0.17 70	2.94 258	0.33 195	3.66 41	5.27 256	1.11 140	1.28 92	0.28 94	0.92 175	4.32 174	0.90 128	4.89 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.05 30

gasm-f	1.30 98	0.57 168	2.81 115	0.97 211	1.35 374	2.72 222	0.88 361	4.29 104	1.55 57	0.89 124	3.19 173	0.20 68	0.72 157	1.30 44	1.10 174	0.06 401	1.06 486	0.00 1	0.00 1	0.24 395	2.13 516

castereo++	1.38 108	0.97 303	2.82 116	0.59 144	0.52 207	4.45 378	0.97 372	5.22 157	1.87 73	0.41 28	2.28 140	1.87 196	0.15 32	4.14 166	0.42 8	0.00 1	0.41 342	0.00 1	0.30 477	0.05 147	0.22 148

UniTT-Stereo	0.94 53	0.53 138	2.82 116	0.94 206	1.29 366	0.56 5	0.12 108	1.49 8	3.16 124	1.77 159	2.22 137	0.20 68	0.32 74	1.76 74	1.33 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 320	0.02 7

GCAP-Stereo	1.35 105	1.11 331	2.82 116	0.66 162	1.08 321	1.68 105	0.01 6	5.17 154	3.68 165	2.10 165	1.63 106	1.42 174	0.75 160	1.77 77	1.59 236	0.00 1	1.08 492	0.00 1	0.00 1	0.17 329	0.26 170

test_for_model	7.41 491	28.34 581	2.84 119	22.38 578	16.53 580	3.40 297	0.91 367	6.72 262	4.54 222	8.04 392	2.84 157	1.04 163	0.43 115	0.86 9	0.60 58	9.67 573	3.31 577	0.00 1	0.08 325	26.60 587	9.03 569

fffy	1.43 114	0.95 294	2.85 120	1.42 266	0.61 226	2.25 165	0.19 153	4.74 129	1.32 48	0.26 5	2.77 155	0.21 71	0.39 94	6.97 287	0.73 93	0.00 1	0.79 403	0.00 1	0.00 1	0.19 350	2.03 508

FTStereo	4.61 429	0.54 142	2.86 121	0.98 213	0.40 169	2.57 199	8.51 545	5.70 192	3.76 173	10.85 483	29.92 551	5.53 343	7.43 475	7.73 344	1.63 243	0.17 460	0.00 1	0.05 483	0.00 1	0.04 126	3.62 551

DA	1.63 139	0.48 109	2.87 122	1.25 238	1.17 340	6.01 418	0.58 262	6.36 240	2.96 110	0.58 73	2.91 161	0.61 144	1.16 203	1.76 74	0.47 15	0.01 177	1.09 494	0.00 1	0.00 1	0.02 56	2.21 523

GGEV	1.63 139	0.48 109	2.87 122	1.25 238	1.17 340	6.01 418	0.58 262	6.36 240	2.96 110	0.58 73	2.91 161	0.61 144	1.16 203	1.76 74	0.47 15	0.01 177	1.09 494	0.00 1	0.00 1	0.02 56	2.21 523

GASTEREO	1.80 150	1.40 390	2.87 122	1.46 270	1.50 391	3.88 346	0.83 344	5.08 144	2.86 105	2.59 173	3.57 190	0.18 62	2.82 305	2.30 103	0.82 114	0.02 289	0.98 460	0.00 1	0.90 539	0.10 232	1.95 500

xyz-stereo-finetune	1.38 108	0.91 277	2.91 125	0.10 27	0.05 6	3.13 274	0.66 288	4.12 89	3.01 120	1.06 137	1.91 125	0.69 147	0.37 86	6.31 245	2.14 295	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.13 76

EGLCR-Stereo	1.45 118	0.26 8	2.91 125	1.94 347	0.90 284	3.13 274	0.69 299	5.81 201	3.21 127	1.14 142	0.20 29	1.52 183	0.37 86	4.29 173	0.69 84	0.01 177	0.79 403	0.00 1	0.00 1	0.01 23	1.21 404

MGS-Stereo	1.22 88	0.44 83	2.92 127	0.83 190	0.07 15	1.82 127	0.65 287	2.44 13	3.95 187	1.11 140	6.19 271	0.49 130	0.37 86	1.73 68	0.81 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 482	0.01 2

U	2.23 207	0.36 39	2.93 128	0.26 80	8.08 561	11.12 501	0.00 1	3.68 45	1.12 43	0.29 8	0.52 49	0.16 58	0.08 9	0.83 8	0.30 3	0.00 1	0.00 1	9.75 571	5.13 580	0.02 56	0.02 7

TANstereo	1.32 102	0.79 233	2.93 128	0.37 105	0.11 29	1.81 125	0.01 6	3.56 34	4.36 211	4.53 230	4.96 226	0.41 117	0.68 151	1.22 35	0.59 54	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 15

XX-TBD	1.55 134	1.11 331	2.94 130	2.45 435	0.06 12	2.31 173	0.01 6	3.58 36	7.80 380	3.11 190	5.10 229	0.27 91	0.26 51	1.42 54	0.60 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 24

R-Stereo Train	2.60 254	0.46 93	2.94 130	1.10 222	0.18 76	3.61 319	0.60 270	6.88 267	3.50 140	9.13 437	17.23 490	1.77 192	0.77 164	2.03 86	1.65 249	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.21 140

RAFT-Stereo	2.60 254	0.46 93	2.94 130	1.10 222	0.18 76	3.61 319	0.60 270	6.88 267	3.50 140	9.13 437	17.23 490	1.77 192	0.77 164	2.03 86	1.65 249	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.21 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GMOStereo	2.08 176	0.85 254	2.95 133	0.23 71	0.73 252	1.50 86	0.86 355	5.08 144	4.78 237	8.42 407	6.99 298	3.36 240	1.14 196	1.73 68	1.21 195	0.00 1	1.32 534	0.00 1	0.00 1	0.28 420	0.23 155

error version	2.08 176	0.85 254	2.95 133	0.23 71	0.73 252	1.50 86	0.86 355	5.08 144	4.78 237	8.42 407	6.99 298	3.36 240	1.14 196	1.73 68	1.21 195	0.00 1	1.32 534	0.00 1	0.00 1	0.28 420	0.23 155

test-v	2.08 176	0.85 254	2.95 133	0.23 71	0.73 252	1.50 86	0.86 355	5.08 144	4.78 237	8.42 407	6.99 298	3.36 240	1.14 196	1.73 68	1.21 195	0.00 1	1.32 534	0.00 1	0.00 1	0.28 420	0.23 155

test-2	2.08 176	0.85 254	2.95 133	0.23 71	0.73 252	1.50 86	0.86 355	5.08 144	4.78 237	8.42 407	6.99 298	3.36 240	1.14 196	1.73 68	1.21 195	0.00 1	1.32 534	0.00 1	0.00 1	0.28 420	0.23 155

cross-raft	2.25 209	0.48 109	2.96 137	1.87 334	0.94 294	3.72 335	0.47 225	7.61 302	4.15 196	5.37 255	5.68 256	6.17 365	1.40 226	2.15 93	1.06 165	0.01 177	0.22 308	0.00 1	0.19 393	0.03 97	0.41 228

MSCF	1.71 147	1.18 345	2.97 138	1.35 251	1.49 387	3.77 338	0.82 343	5.14 151	2.73 97	2.47 171	2.45 146	0.19 64	2.70 295	2.16 94	0.80 102	0.02 289	0.98 460	0.00 1	0.90 539	0.11 248	1.96 502

ff7	1.46 119	0.79 233	2.99 139	0.33 95	0.35 146	2.75 227	0.81 335	4.31 106	2.97 113	0.77 106	1.20 84	0.21 71	0.42 104	7.44 318	0.86 118	0.00 1	0.93 430	0.00 1	0.16 370	0.12 267	1.82 480

IGEVStereo-DCA	1.54 131	1.71 428	2.99 139	0.73 173	0.24 112	2.69 217	0.81 335	4.31 106	2.97 113	0.73 104	0.16 22	0.23 79	0.32 74	7.57 336	2.72 334	0.00 1	0.49 353	0.00 1	0.16 370	0.17 329	1.82 480

ffff	1.46 119	0.79 233	2.99 139	0.33 95	0.35 146	2.75 227	0.81 335	4.31 106	2.97 113	0.77 106	1.20 84	0.21 71	0.42 104	7.44 318	0.86 118	0.00 1	0.93 430	0.00 1	0.16 370	0.12 267	1.82 480

11t	1.46 119	0.79 233	2.99 139	0.33 95	0.35 146	2.75 227	0.81 335	4.31 106	2.97 113	0.77 106	1.20 84	0.21 71	0.42 104	7.44 318	0.87 123	0.00 1	0.93 430	0.00 1	0.16 370	0.12 267	1.82 480

ccc-4	1.46 119	0.79 233	2.99 139	0.33 95	0.35 146	2.75 227	0.81 335	4.31 106	2.97 113	0.77 106	1.20 84	0.21 71	0.42 104	7.44 318	0.86 118	0.00 1	0.93 430	0.00 1	0.16 370	0.12 267	1.82 480

PSMNet-ADL	3.17 308	0.56 160	3.00 144	1.55 284	0.40 169	5.97 417	0.28 180	9.06 339	5.75 284	3.56 200	6.80 295	8.33 411	4.51 385	7.65 341	5.51 424	0.03 338	0.09 259	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.28 179

Occ-G	1.39 110	0.66 200	3.05 145	0.60 148	0.75 257	1.46 82	0.67 293	3.66 41	3.50 140	1.76 158	0.65 55	5.00 327	0.55 135	1.15 29	1.56 231	0.00 1	0.74 395	0.00 1	0.17 381	0.19 350	1.61 441

GREAT-IGEV	1.17 84	0.57 168	3.06 146	1.95 351	1.41 381	1.42 78	0.08 83	2.51 15	3.07 121	0.58 73	0.79 63	0.11 50	0.35 82	2.17 95	1.00 155	0.07 412	1.45 544	0.00 1	0.22 422	0.14 300	2.42 535

THIR-Stereo	3.94 379	1.12 335	3.06 146	0.23 71	0.13 47	4.17 364	6.40 520	5.83 203	4.54 222	10.46 472	16.98 485	6.49 373	7.44 476	8.00 357	3.58 360	0.01 177	0.07 248	0.07 492	0.00 1	0.14 300	0.06 39

CREStereo++_RVC	1.70 144	0.50 125	3.07 148	0.45 122	0.01 1	1.69 107	0.02 26	3.09 26	8.24 393	3.82 208	7.53 316	0.49 130	0.32 74	1.05 19	0.52 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 568	0.01 23	0.08 48
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
zero-FE	1.13 77	0.36 39	3.08 149	0.48 129	1.95 428	1.75 119	0.80 329	3.70 46	0.69 3	0.54 62	0.16 22	0.30 99	0.43 115	3.59 143	1.37 217	0.31 499	0.79 403	0.00 1	0.26 454	1.40 530	0.65 303

Gwc-CoAtRS	2.16 194	0.42 69	3.13 150	1.28 244	0.31 130	3.52 313	0.39 207	6.56 251	6.31 307	5.38 256	5.11 230	5.47 340	1.70 251	2.00 84	1.08 169	0.01 177	0.19 298	0.00 1	0.25 437	0.02 56	0.16 103

raft+_RVC	2.18 197	1.49 406	3.14 151	2.77 460	2.01 432	1.40 75	0.10 96	7.02 274	5.35 261	2.99 186	5.54 252	1.19 167	1.34 223	4.98 195	1.49 225	0.00 1	1.45 544	0.00 1	0.00 1	0.14 300	1.11 392

DCRE	2.21 203	0.95 294	3.17 152	2.10 371	1.30 368	1.86 130	0.05 51	5.33 163	4.69 233	3.59 201	9.37 368	3.81 270	1.18 207	2.34 107	1.22 199	0.01 177	0.97 453	0.00 1	0.30 477	0.04 126	1.97 503

ProNet	1.58 136	0.86 262	3.17 152	0.75 181	0.72 250	2.84 239	0.66 288	5.91 214	3.28 132	0.37 17	1.47 100	0.40 116	0.37 86	7.19 301	0.70 85	0.02 289	0.98 460	0.00 1	0.05 313	0.20 360	1.77 477

EAI-Stereo	2.75 271	0.54 142	3.17 152	0.91 203	1.28 361	4.02 356	5.30 506	12.39 443	4.76 236	2.51 172	7.10 305	1.22 168	0.94 178	6.03 232	1.96 281	0.01 177	0.56 358	0.00 1	1.38 554	0.04 126	0.95 368

Reg-Stereo(zero)	1.92 161	0.28 16	3.18 155	0.63 153	1.41 381	2.02 145	0.48 235	3.85 68	6.29 304	4.49 228	3.12 169	4.55 305	1.62 246	2.77 121	2.16 298	0.00 1	0.61 370	0.00 1	0.26 454	0.02 56	0.62 292

Zero-FE251	0.87 42	0.64 192	3.22 156	0.67 164	0.49 188	1.81 125	0.06 65	2.85 19	0.51 2	2.68 175	0.25 34	0.09 37	0.39 94	0.96 16	0.77 100	0.01 177	0.69 385	0.00 1	0.00 1	0.02 56	1.21 404

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 59	0.42 69	3.22 156	0.48 129	0.63 231	2.02 145	0.27 179	5.79 199	1.32 48	0.82 119	0.75 60	0.87 157	0.23 46	1.24 38	0.86 118	0.15 450	0.58 363	0.00 1	0.26 454	0.03 97	0.49 248

RCA-Stereo	2.19 200	0.46 93	3.22 156	0.47 127	0.33 137	2.27 169	0.47 225	5.60 185	15.20 500	2.86 180	5.61 253	0.78 153	3.15 313	1.71 66	0.48 20	0.00 1	0.90 427	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.26 170

HSM-Net_RVC	4.40 415	0.44 83	3.22 156	0.72 170	0.68 238	7.06 442	1.82 427	12.57 450	8.48 402	9.04 433	12.20 431	14.98 501	5.14 419	7.32 312	4.19 387	0.02 289	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.14 81
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GMM-Stereo	3.42 333	0.39 53	3.24 160	0.87 196	0.50 193	2.26 166	4.73 497	5.64 189	3.81 174	7.08 343	16.57 481	6.13 363	3.62 345	7.74 345	1.40 221	0.05 389	0.00 1	0.00 1	0.04 309	0.12 267	4.24 556

CFNet-RSSM	2.26 210	0.43 74	3.24 160	1.28 244	0.31 130	3.19 279	0.40 208	7.62 304	7.29 361	5.88 270	4.68 218	5.32 337	1.68 249	2.26 101	1.04 162	0.01 177	0.09 259	0.00 1	0.31 481	0.03 97	0.16 103

DeepStereo_RVC	2.15 192	0.55 149	3.26 162	0.21 64	0.19 80	3.47 307	0.68 296	5.76 196	3.60 158	6.36 299	4.19 204	3.42 248	4.44 383	5.04 198	1.59 236	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 208	0.18 118

AFF-stereo	2.87 278	1.31 370	3.26 162	1.87 334	0.38 161	1.68 105	0.09 88	6.38 243	7.07 348	6.52 309	11.90 425	6.08 362	2.32 280	5.05 199	1.65 249	0.02 289	0.66 379	0.00 1	0.00 1	0.29 428	0.94 364

FENet	2.35 220	0.59 175	3.28 164	2.32 416	0.27 122	2.78 233	0.13 118	7.68 307	6.09 294	5.38 256	2.12 131	4.84 318	3.33 329	4.98 195	2.66 328	0.02 289	0.03 201	0.00 1	0.00 1	0.04 126	0.40 216

test_4	2.58 251	0.70 218	3.30 165	0.43 117	0.30 126	3.97 353	1.11 390	3.91 73	3.83 177	4.15 221	17.20 489	3.44 254	0.52 131	6.60 258	1.58 232	0.00 1	0.13 280	0.00 1	0.11 351	0.20 360	0.20 134

UCFNet_RVC	3.37 325	1.25 362	3.30 165	2.55 448	1.80 410	3.92 349	1.28 402	12.49 448	7.16 352	5.12 246	7.88 327	8.14 405	4.59 393	5.67 220	2.11 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 300	0.07 44

HHNet	2.71 264	0.69 211	3.31 167	0.25 76	0.39 164	2.80 236	0.90 364	6.33 237	5.68 281	7.51 370	13.70 451	0.94 160	3.14 312	5.42 212	2.54 325	0.14 448	0.02 173	0.06 487	0.00 1	0.24 395	0.07 44

s12784h	2.10 187	0.38 47	3.31 167	0.17 50	0.09 23	4.89 393	0.13 118	7.34 290	8.06 389	3.87 212	4.47 216	0.60 143	1.19 212	6.78 275	0.63 67	0.01 177	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.04 24

AIO_test	1.34 103	0.72 225	3.32 169	0.86 194	1.19 344	2.90 256	0.80 329	4.46 117	3.34 135	0.77 106	0.86 70	1.48 180	0.30 64	2.95 126	0.49 21	0.00 1	1.00 476	0.00 1	0.13 363	0.04 126	1.24 408

MoCha-V2	1.83 152	0.87 270	3.33 170	1.41 264	1.27 359	2.50 191	0.20 158	5.60 185	3.90 184	0.98 130	3.30 175	0.35 114	1.58 245	7.09 294	0.80 102	0.00 1	1.52 551	0.00 1	0.23 429	0.06 161	1.70 463

riskmin	2.49 238	0.22 3	3.34 171	2.33 418	1.78 408	2.89 255	0.46 223	7.35 291	6.95 345	2.75 178	1.67 111	6.75 377	5.08 416	3.24 133	1.93 279	0.00 1	0.99 469	0.00 1	0.27 462	0.02 56	1.73 470

rafts_anoy	2.09 182	1.42 394	3.34 171	2.87 470	2.72 470	2.46 188	0.17 143	6.20 233	6.48 317	3.40 196	2.25 139	1.91 198	1.32 218	3.59 143	1.75 263	0.01 177	1.52 551	0.00 1	0.01 254	0.06 161	0.28 179

NRIStereo	2.27 213	0.52 134	3.35 173	1.26 241	0.17 70	3.04 267	0.84 346	5.96 217	3.74 168	6.27 292	3.44 178	4.13 286	1.80 259	8.31 383	2.11 293	0.00 1	0.10 265	0.00 1	0.00 1	0.12 267	0.20 134

H2IRNET	2.29 215	0.86 262	3.38 174	1.51 278	0.11 29	1.97 140	0.13 118	5.15 153	7.19 356	1.26 148	7.77 323	5.80 357	3.31 324	5.09 201	1.66 252	0.01 177	0.00 1	0.04 476	0.17 381	0.27 417	0.10 57

AAGNet	3.50 337	0.49 119	3.38 174	1.91 341	0.41 174	3.66 326	1.02 378	5.14 151	5.16 255	9.65 457	7.75 322	4.91 320	6.23 447	7.45 325	12.73 523	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.06 39

ACVNet-DCA	2.41 232	0.93 283	3.39 176	3.05 482	0.39 164	5.69 409	0.55 253	9.15 344	4.33 205	1.42 149	3.48 182	0.33 108	3.65 346	8.26 372	0.70 85	0.00 1	1.14 513	0.00 1	0.03 291	0.09 208	1.65 447

xx1	2.73 269	0.93 283	3.39 176	3.05 482	0.39 164	5.69 409	0.55 253	5.34 164	10.76 451	1.42 149	3.48 182	4.63 310	2.83 306	8.26 372	0.70 85	0.00 1	1.14 513	0.00 1	0.25 437	0.09 208	1.65 447

1test111	2.31 217	0.93 283	3.39 176	3.05 482	0.39 164	5.69 409	0.55 253	9.15 344	4.33 205	1.42 149	3.48 182	0.33 108	3.65 346	4.95 193	2.06 290	0.00 1	1.14 513	0.00 1	0.03 291	0.09 208	1.65 447

cc1	2.56 248	0.93 283	3.39 176	3.05 482	0.39 164	5.69 409	0.55 253	5.34 164	10.76 451	1.42 149	3.48 182	0.33 108	3.65 346	8.26 372	0.70 85	0.00 1	1.14 513	0.00 1	0.03 291	0.12 267	1.89 496

LL-Strereo2	2.22 204	1.39 388	3.39 176	1.26 241	1.01 306	3.73 336	1.47 411	6.47 249	4.61 228	4.66 232	2.64 152	4.17 289	0.37 86	6.03 232	1.61 238	0.09 432	0.24 315	0.00 1	0.08 325	0.08 193	1.16 399

DRaft	3.83 370	0.65 196	3.39 176	0.22 67	0.16 67	4.67 386	1.30 404	5.82 202	4.86 245	10.26 468	21.65 517	3.24 238	8.62 496	7.53 333	3.76 368	0.05 389	0.10 265	0.00 1	0.14 365	0.12 267	0.16 103

DCVSM-stereo	3.32 317	0.51 129	3.40 182	1.79 322	0.79 263	2.94 258	0.48 235	7.31 288	5.69 282	11.47 499	5.61 253	10.63 454	5.93 438	5.74 223	3.63 361	0.03 338	0.09 259	0.03 466	0.00 1	0.12 267	0.11 66

raft_robust	2.91 282	1.71 428	3.42 183	1.36 253	0.57 220	1.53 91	0.12 108	7.06 277	9.09 419	6.96 338	7.21 308	4.43 303	2.09 267	9.40 440	1.61 238	0.03 338	0.93 430	0.00 1	0.21 413	0.17 329	0.38 212

RAFT-345	3.36 324	0.55 149	3.43 184	1.23 235	0.21 99	2.62 205	0.46 223	3.91 73	6.34 308	7.46 369	24.49 532	4.19 290	1.74 257	8.27 376	2.25 306	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.02 7

CRE-IMP	2.08 176	0.51 129	3.43 184	0.35 101	0.19 80	3.85 345	0.83 344	5.77 197	3.43 139	5.81 268	4.24 205	3.45 256	0.83 170	6.56 255	1.99 285	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 248	0.20 134

HART	2.08 176	1.10 328	3.44 186	0.47 127	1.15 334	1.70 108	0.04 42	6.40 245	3.69 166	1.50 154	7.78 324	2.42 213	0.16 33	6.76 272	1.15 182	0.00 1	1.46 546	0.00 1	0.00 1	0.31 438	2.12 513

VIP-Stereo	1.03 61	1.09 326	3.48 187	0.17 50	0.50 193	1.99 143	0.11 103	3.87 72	1.44 53	0.66 94	1.41 99	0.30 99	0.11 21	3.36 135	0.80 102	0.00 1	0.92 429	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.40 216

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 237	1.23 361	3.48 187	1.61 288	1.09 322	1.63 100	0.15 131	5.80 200	6.43 314	7.32 364	9.91 381	3.05 231	1.71 252	2.33 106	1.75 263	0.01 177	0.71 394	0.00 1	0.00 1	0.28 420	1.19 401

OMP-Stereo	3.15 305	1.19 348	3.49 189	4.34 535	0.51 203	2.20 163	1.21 394	6.67 256	6.52 320	7.99 388	6.24 277	8.38 416	2.44 285	9.65 449	1.92 278	0.01 177	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.08 193	0.15 94

AIO_rvc	1.48 124	1.01 314	3.51 190	0.95 208	1.16 336	3.32 294	0.96 371	4.83 132	3.38 137	0.79 115	1.75 114	1.31 172	0.31 67	2.66 117	0.62 64	0.02 289	1.09 494	0.00 1	0.04 309	0.12 267	1.82 480

MC-Stereo	1.87 153	0.49 119	3.52 191	2.82 465	1.07 314	1.90 133	0.12 108	4.89 140	3.27 130	3.66 204	3.58 192	0.56 140	1.45 229	5.79 224	0.81 109	0.00 1	1.19 524	0.00 1	0.21 413	0.11 248	1.95 500

CrosDoStereo	4.05 389	0.71 222	3.52 191	0.51 134	0.20 90	3.25 284	11.21 557	6.34 238	4.96 248	9.04 433	16.44 477	4.92 321	7.28 470	8.29 378	3.84 374	0.00 1	0.02 173	0.01 414	0.00 1	0.18 340	0.19 128

DeepStereo_LL	4.05 389	0.71 222	3.52 191	0.51 134	0.20 90	3.25 284	11.21 557	6.34 238	4.96 248	9.04 433	16.44 477	4.92 321	7.28 470	8.29 378	3.84 374	0.00 1	0.02 173	0.01 414	0.00 1	0.18 340	0.19 128

tt1	2.53 243	0.91 277	3.53 194	2.92 471	0.53 210	5.60 406	0.61 274	5.55 180	10.56 445	1.54 155	3.54 189	0.34 112	3.00 309	8.20 370	0.68 78	0.00 1	1.13 506	0.00 1	0.03 291	0.11 248	1.88 493

testlalala_base	3.54 340	0.53 138	3.53 194	2.31 414	2.22 445	4.04 359	0.61 274	6.91 269	2.73 97	2.69 176	4.17 203	1.78 195	0.51 129	2.02 85	1.08 169	13.13 583	3.23 576	0.00 1	0.35 494	16.60 577	2.27 528

Pruner-Stereo	2.66 258	0.61 179	3.54 196	1.93 345	0.25 116	3.47 307	0.74 318	6.60 253	5.66 280	8.98 430	6.12 269	4.39 302	1.11 191	7.27 307	2.34 316	0.03 338	0.00 1	0.02 447	0.00 1	0.03 97	0.04 24

RAFT-IKP	2.04 172	0.57 168	3.54 196	0.20 55	0.20 90	3.45 304	0.62 278	5.90 210	3.52 147	5.91 272	4.44 212	3.46 257	1.50 232	6.20 241	1.00 155	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 208	0.08 48

RAFT+CT+SA	2.59 252	1.19 348	3.55 198	1.09 220	2.21 443	3.14 277	0.90 364	7.59 299	5.65 276	2.76 179	8.21 342	2.04 203	1.57 244	8.84 414	1.31 209	0.02 289	0.34 330	0.00 1	0.38 502	0.22 378	0.73 332

HUI-Stereo	1.94 163	0.56 160	3.55 198	0.20 55	0.20 90	3.67 330	0.63 280	5.89 205	3.53 151	5.92 277	4.44 212	3.41 247	1.51 236	4.21 169	0.89 125	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 208	0.11 66

ROB_FTStereo_v2	2.04 172	0.56 160	3.56 200	0.20 55	0.21 99	3.66 326	0.72 312	5.89 205	3.51 145	5.91 272	4.46 214	3.42 248	1.50 232	6.08 237	0.93 139	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 208	0.09 52

Patchmatch Stereo++	2.09 182	0.55 149	3.57 201	0.20 55	0.20 90	3.68 331	0.64 283	5.90 210	3.52 147	5.91 272	4.41 209	3.42 248	1.51 236	7.07 292	0.95 144	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 208	0.10 57
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
IIG-Stereo	3.28 313	0.98 305	3.57 201	4.14 527	0.22 106	2.56 198	0.71 309	7.04 276	6.10 295	8.49 413	9.38 369	7.82 402	2.73 298	9.69 455	1.99 285	0.02 289	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.14 81

PSM-adaLoss	2.02 170	0.55 149	3.57 201	0.20 55	0.21 99	3.69 334	0.69 299	5.89 205	3.52 147	5.91 272	4.43 211	3.42 248	1.50 232	5.63 218	0.94 143	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 208	0.10 57

ROB_FTStereo	2.03 171	0.57 168	3.57 201	0.20 55	0.21 99	3.66 326	0.73 314	5.89 205	3.51 145	5.92 277	4.35 208	3.37 244	1.50 232	6.02 230	0.90 128	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 208	0.09 52

iRAFT	2.09 182	0.55 149	3.57 201	0.20 55	0.20 90	3.68 331	0.64 283	5.90 210	3.52 147	5.91 272	4.41 209	3.42 248	1.51 236	7.07 292	0.95 144	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 208	0.10 57

ASMatch	3.41 331	0.62 185	3.59 206	1.99 361	0.48 185	1.91 134	0.66 288	7.01 271	4.43 215	6.25 290	22.02 521	4.56 306	4.72 400	7.78 347	1.85 269	0.01 177	0.01 134	0.00 1	0.03 291	0.02 56	0.21 140

iGMRVC	2.09 182	0.56 160	3.59 206	0.20 55	0.21 99	3.68 331	0.71 309	5.89 205	3.53 151	5.92 277	4.46 214	3.44 254	1.51 236	6.93 284	0.98 150	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 208	0.09 52

RAFT-RH_RVC	4.04 387	0.69 211	3.59 206	1.91 341	0.43 178	3.11 271	0.13 118	3.80 59	6.60 323	11.26 495	31.68 557	5.20 332	1.66 248	8.30 381	2.27 309	0.09 432	0.00 1	0.00 1	0.03 291	0.03 97	0.02 7

RALCasStereoNet	2.39 230	1.73 433	3.59 206	2.38 425	2.69 469	2.84 239	0.18 148	5.29 159	4.94 247	2.45 170	5.62 255	2.22 208	0.79 169	7.48 330	1.63 243	0.00 1	1.75 554	0.00 1	0.00 1	0.14 300	2.03 508

AdaDepth	0.81 33	0.41 64	3.63 210	0.17 50	1.35 374	1.62 99	0.08 83	1.20 5	1.66 59	0.33 14	0.58 52	0.10 47	0.29 61	2.59 114	0.63 67	0.02 289	0.79 403	0.00 1	0.20 406	0.01 23	0.62 292

SST-Stereo	2.86 276	0.45 88	3.64 211	1.46 270	0.36 153	3.94 350	0.80 329	6.07 225	4.46 216	10.96 488	6.21 272	4.94 323	4.14 372	8.85 415	0.93 139	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 126	0.03 15

ICVP	2.53 243	0.47 101	3.64 211	1.20 233	0.69 241	2.71 220	0.84 346	10.63 390	4.66 231	4.31 225	8.99 352	2.75 223	1.93 260	2.91 125	4.07 385	0.06 401	0.24 315	0.01 414	0.01 254	0.13 289	0.26 170
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GCAP-BAT	2.26 210	0.61 179	3.67 213	1.48 275	0.81 269	4.32 373	0.77 325	4.87 136	4.04 193	3.97 215	5.41 244	4.38 301	0.59 144	6.20 241	1.17 187	0.02 289	1.14 513	0.00 1	0.55 523	0.07 180	1.22 406

rvit_stereo_0083	1.16 83	0.47 101	3.68 214	0.54 140	0.10 26	1.25 38	0.24 171	3.17 28	5.31 260	0.52 59	0.80 64	0.82 155	1.16 203	4.52 181	0.51 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.13 76

SCV	2.06 174	0.84 251	3.74 215	3.56 509	1.22 350	2.30 172	0.76 323	7.87 311	3.29 133	0.59 78	2.83 156	0.67 146	0.58 142	8.00 357	0.91 134	0.00 1	0.89 425	0.00 1	0.48 515	0.41 464	2.18 521

BUS	2.72 267	0.43 74	3.76 216	0.70 167	0.50 193	7.31 448	0.48 235	9.93 367	5.65 276	6.50 305	6.23 273	5.21 333	1.18 207	4.27 170	1.89 276	0.01 177	0.03 201	0.03 466	0.00 1	0.06 161	0.14 81

BSDual-CNN	2.91 282	0.43 74	3.76 216	0.70 167	0.50 193	6.97 438	1.58 417	9.93 367	5.65 276	6.50 305	6.23 273	6.17 365	2.50 286	4.27 170	2.67 329	0.01 177	0.03 201	0.03 466	0.00 1	0.06 161	0.14 81

psmg	3.34 319	0.43 74	3.76 216	0.73 173	0.50 193	8.47 466	2.74 449	10.88 400	5.65 276	8.91 428	8.78 347	6.17 365	2.50 286	4.27 170	2.67 329	0.01 177	0.04 218	0.06 487	0.00 1	0.12 267	0.10 57

4D-IteraStereo	1.99 169	1.32 373	3.77 219	0.13 43	2.84 474	3.51 310	1.03 379	4.26 100	5.38 264	5.50 260	1.03 82	3.86 272	0.38 93	2.44 111	1.88 272	0.00 1	0.43 344	0.00 1	0.01 254	0.11 248	1.84 487

AIO-test1	2.49 238	1.41 391	3.78 220	0.87 196	5.11 543	2.46 188	0.93 370	6.49 250	14.84 497	0.95 127	2.85 158	0.92 158	0.31 67	6.05 235	1.88 272	0.15 450	0.07 248	0.00 1	0.21 413	0.21 371	0.31 190

EKT-Stereo	2.16 194	0.61 179	3.78 220	2.31 414	4.40 523	1.47 84	0.24 171	5.54 179	4.22 201	3.16 192	3.58 192	3.53 260	2.20 272	5.66 219	1.40 221	0.04 371	0.36 336	0.00 1	0.09 337	0.06 161	0.58 278

NOSS_ROB	3.67 350	0.86 262	3.81 222	2.53 444	1.11 325	6.10 421	0.72 312	11.08 404	12.36 474	5.45 258	8.91 350	5.65 346	2.09 267	8.30 381	3.16 353	0.20 471	0.07 248	0.00 1	0.00 1	0.11 248	0.80 346

DilatedVolume-Stereo	1.37 106	0.54 142	3.84 223	1.25 238	0.30 126	2.19 162	0.10 96	3.17 28	1.67 60	3.13 191	2.14 132	0.74 151	0.58 142	5.71 222	0.92 135	0.03 338	0.30 323	0.00 1	0.18 387	0.04 126	0.56 269

x	2.30 216	0.82 245	3.85 224	2.23 393	0.72 250	2.12 158	0.81 335	9.48 358	4.82 243	3.83 209	2.76 154	3.49 258	2.30 279	3.48 138	2.25 306	0.00 1	1.13 506	0.00 1	0.22 422	0.09 208	1.66 451

RAFT_R40	2.83 273	0.46 93	3.85 224	1.38 258	0.32 136	3.78 340	0.97 372	6.16 229	4.82 243	9.74 459	6.35 282	4.96 324	3.94 365	8.78 412	1.05 163	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 126	0.03 15

AE-Stereo	1.89 155	0.38 47	3.86 226	1.94 347	0.38 161	2.51 194	0.58 262	7.19 284	7.28 360	1.60 157	3.51 187	1.07 164	0.77 164	2.12 91	1.24 201	0.03 338	1.02 479	0.00 1	0.28 466	0.11 248	1.84 487

Selective-RAFT	1.92 161	0.54 142	3.87 227	1.15 224	0.21 99	3.83 344	0.06 65	5.00 142	4.68 232	1.59 156	2.14 132	3.05 231	2.77 302	6.63 262	1.34 215	0.00 1	0.95 440	0.00 1	0.32 484	0.05 147	0.19 128

test_1	2.18 197	0.38 47	3.87 227	1.54 283	0.91 287	1.38 72	0.80 329	5.36 171	5.53 272	7.12 346	1.86 123	4.05 281	0.41 100	6.65 264	1.17 187	0.00 1	0.99 469	0.00 1	0.28 466	0.20 360	1.08 389

ACVNet	2.86 276	0.96 298	3.87 227	0.86 194	0.61 226	2.63 207	0.54 249	8.93 335	6.12 296	5.09 243	9.32 366	5.70 352	3.84 355	2.68 118	5.56 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 405	0.23 155

CFNet-ft	3.70 355	1.59 416	3.87 227	1.68 302	2.42 455	3.20 280	0.66 288	8.93 335	7.76 376	5.09 243	9.95 382	10.77 460	5.43 430	7.41 315	4.71 406	0.00 1	0.00 1	0.03 466	0.01 254	0.30 431	0.11 66

CFNet_RVC	3.70 355	1.59 416	3.87 227	1.68 302	2.42 455	3.20 280	0.66 288	8.92 334	7.76 376	5.09 243	9.95 382	10.77 460	5.43 430	7.41 315	4.71 406	0.00 1	0.00 1	0.03 466	0.01 254	0.30 431	0.11 66

test-3	2.19 200	0.38 47	3.88 232	1.55 284	0.91 287	1.39 74	0.80 329	5.36 171	5.51 270	7.36 366	1.90 124	4.05 281	0.42 104	6.67 267	1.17 187	0.00 1	0.99 469	0.00 1	0.28 466	0.20 360	1.08 389

NF-Stereo	2.38 223	0.48 109	3.88 232	2.17 382	0.11 29	3.43 301	0.42 213	7.08 282	3.75 170	6.91 331	5.29 238	2.65 220	1.33 220	8.40 389	1.67 255	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.02 7

OCTAStereo	2.38 223	0.48 109	3.90 234	2.16 377	0.11 29	3.42 299	0.42 213	7.06 277	3.74 168	6.91 331	5.26 234	2.63 219	1.32 218	8.41 391	1.70 259	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.01 2

RE-Stereo	2.38 223	0.48 109	3.91 235	2.17 382	0.11 29	3.43 301	0.42 213	7.07 279	3.75 170	6.91 331	5.26 234	2.62 217	1.33 220	8.41 391	1.72 261	0.01 177	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.03 97	0.01 2

TVStereo	2.38 223	0.48 109	3.91 235	2.17 382	0.11 29	3.43 301	0.42 213	7.07 279	3.75 170	6.91 331	5.26 234	2.62 217	1.33 220	8.41 391	1.72 261	0.01 177	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.03 97	0.01 2

GANet-ADL	2.40 231	0.65 196	3.92 237	2.22 390	0.11 29	2.23 164	0.47 225	9.29 353	7.27 359	4.77 233	5.95 266	3.96 276	1.26 217	3.08 130	2.27 309	0.04 371	0.08 252	0.02 447	0.00 1	0.15 316	0.21 140

hitnet-ft	3.95 381	1.16 342	3.92 237	0.89 199	0.73 252	4.88 392	0.54 249	9.78 362	7.91 383	7.42 367	10.24 387	12.50 485	4.84 403	8.15 368	5.56 425	0.03 338	0.00 1	0.06 487	0.00 1	0.24 395	0.12 71

DIP-Stereo	2.12 189	0.98 305	3.94 239	0.20 55	0.11 29	4.73 389	0.13 118	9.27 351	4.40 213	6.46 304	5.03 228	0.45 127	0.72 157	3.79 151	1.94 280	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.24 164
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CBMV_ROB	4.66 432	0.85 254	3.94 239	1.64 291	0.75 257	8.38 465	1.90 429	11.19 407	10.36 441	9.20 441	15.21 466	7.28 390	6.99 464	9.48 443	5.24 421	0.04 371	0.05 227	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.64 300

ttt	4.41 418	0.70 218	3.95 241	2.53 444	2.01 432	4.34 376	0.41 211	13.09 472	11.69 470	7.20 354	12.20 431	4.15 288	3.35 330	9.54 446	10.11 493	0.07 412	1.11 501	0.00 1	0.19 393	0.10 232	1.47 429

RAStereo	0.81 33	0.70 218	3.97 242	0.21 64	0.54 214	1.16 13	0.02 26	3.78 54	1.22 47	0.62 87	1.57 103	0.16 58	0.23 46	0.89 11	1.05 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 193	0.02 7

11t1	2.13 190	0.67 205	3.98 243	2.69 456	0.85 276	2.59 203	0.07 74	7.40 294	3.89 183	3.75 206	3.57 190	1.24 170	1.96 261	4.68 187	1.97 282	0.10 436	1.13 506	0.00 1	0.22 422	0.09 208	1.66 451

MIF-Stereo (partial)	1.44 116	0.59 175	3.98 243	0.08 19	1.09 322	1.24 31	0.13 118	5.12 149	4.07 194	0.47 52	2.56 149	0.31 102	0.74 159	6.31 245	2.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 267	0.04 24

CroCo-Stereo	1.14 80	1.22 358	3.99 245	0.61 151	0.53 210	0.38 2	0.06 65	5.35 169	4.15 196	0.59 78	1.92 126	1.00 162	0.27 55	1.37 51	1.33 212	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.05 30
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
AdaStereo	3.34 319	0.74 228	4.00 246	3.10 489	0.51 203	4.22 366	1.25 399	12.84 458	8.39 398	6.33 295	9.55 371	5.77 355	1.54 241	5.53 215	2.74 338	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.15 94
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MaDis-Stereo	0.96 57	1.11 331	4.01 247	0.36 104	1.86 419	1.20 18	0.06 65	3.99 80	1.73 64	0.45 42	0.56 51	0.43 122	0.51 129	1.28 41	1.46 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 161	0.08 48

HI	3.39 327	1.19 348	4.03 248	1.46 270	0.19 80	2.26 166	0.04 42	6.21 234	3.86 180	8.51 414	12.61 438	11.86 478	6.44 450	4.55 184	4.27 391	0.00 1	0.06 233	0.00 1	0.00 1	0.12 267	0.15 94

CoSv	3.39 327	1.19 348	4.03 248	1.46 270	0.19 80	2.26 166	0.04 42	6.21 234	3.86 180	8.51 414	12.61 438	11.86 478	6.44 450	4.55 184	4.27 391	0.00 1	0.06 233	0.00 1	0.00 1	0.12 267	0.15 94

DEmStereo	3.86 371	0.54 142	4.04 250	0.26 80	0.17 70	5.17 397	2.45 442	4.70 127	4.34 209	8.37 405	19.94 509	5.06 329	10.13 511	7.86 350	3.93 380	0.01 177	0.01 134	0.01 414	0.00 1	0.03 97	0.10 57

anonymousa	4.24 405	0.78 231	4.05 251	2.16 377	4.87 540	8.76 469	0.35 197	7.41 295	4.47 218	8.21 401	19.70 508	11.03 467	5.87 437	2.04 88	2.20 299	0.00 1	1.16 519	0.00 1	0.55 523	0.04 126	1.11 392

MultiAttention	14.02 553	0.52 134	4.06 252	2.43 432	1.86 419	58.14 603	83.76 607	19.31 545	15.21 501	8.39 406	21.24 514	13.23 487	2.52 289	33.74 580	8.16 462	0.20 471	0.06 233	0.72 543	0.98 544	2.74 550	3.13 542

RAFT	2.94 286	1.29 367	4.06 252	1.36 253	0.50 193	2.39 180	0.91 367	6.11 227	3.25 129	6.64 318	7.30 311	9.96 440	4.20 374	6.03 232	2.21 300	0.00 1	1.02 479	0.00 1	0.02 276	0.54 490	1.01 375

HH	2.88 279	0.82 245	4.07 254	1.71 308	0.54 214	4.71 387	0.69 299	8.72 330	3.57 156	1.80 160	6.49 288	7.81 400	3.92 363	8.93 420	0.99 152	0.00 1	1.06 486	0.00 1	0.03 291	0.05 147	1.69 460

HanStereo	2.88 279	0.82 245	4.07 254	1.71 308	0.54 214	4.71 387	0.69 299	8.72 330	3.57 156	1.80 160	6.49 288	7.81 400	3.92 363	8.93 420	0.99 152	0.00 1	1.06 486	0.00 1	0.03 291	0.05 147	1.69 460

HUF	1.64 141	1.03 316	4.14 256	1.19 231	1.34 373	3.02 266	0.40 208	4.88 137	3.60 158	0.79 115	2.87 160	0.83 156	0.31 67	2.88 124	0.81 109	0.06 401	2.03 559	0.00 1	0.00 1	0.16 320	2.41 534

HSM	4.25 407	1.10 328	4.14 256	1.78 321	2.14 441	6.67 433	1.08 386	12.92 462	6.90 342	7.06 340	8.17 341	14.17 495	6.03 442	9.16 431	3.11 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 208	0.41 228

rvit_stereo_0080	1.09 70	1.08 324	4.16 258	0.12 39	0.12 39	1.32 63	0.36 198	4.52 120	3.94 185	0.70 98	1.29 93	0.41 117	0.75 160	1.98 81	0.76 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.18 118

whm_eth	1.09 70	1.08 324	4.16 258	0.12 39	0.12 39	1.32 63	0.36 198	4.52 120	3.94 185	0.70 98	1.29 93	0.41 117	0.75 160	1.98 81	0.76 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.18 118

NINENet	3.38 326	0.81 240	4.16 258	1.88 337	1.40 379	7.31 448	0.48 235	12.95 465	6.64 328	7.29 361	9.24 360	5.21 333	1.18 207	6.72 268	1.89 276	0.17 460	0.08 252	0.07 492	0.00 1	0.09 208	0.03 15

CroCo-Stereo Lap2	1.37 106	1.19 348	4.17 261	1.01 214	4.58 534	0.46 4	0.09 88	4.27 101	2.94 108	1.25 147	2.40 143	1.55 184	0.20 40	1.72 67	1.30 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 316	0.13 76

FACV-RUCA	2.38 223	0.44 83	4.18 262	1.33 250	2.87 475	2.45 186	1.21 394	8.68 327	6.12 296	4.07 218	7.28 310	1.25 171	2.00 263	3.37 136	1.62 240	0.01 177	0.03 201	0.10 500	0.05 313	0.36 452	0.29 182

HCRNet	2.74 270	0.83 248	4.19 263	0.45 122	3.31 490	2.18 161	0.22 165	7.59 299	5.76 285	6.08 285	4.89 223	5.21 333	2.74 299	8.04 363	3.10 350	0.00 1	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.09 52

SGM-Forest	5.40 450	0.84 251	4.19 263	1.43 267	0.68 238	10.12 487	6.41 521	12.13 433	11.86 472	11.50 500	14.43 460	11.62 473	5.20 420	9.93 466	6.16 434	0.16 456	0.04 218	0.00 1	0.00 1	0.08 193	1.24 408
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_3	2.22 204	0.39 53	4.20 265	1.51 278	0.90 284	1.29 57	0.74 318	5.34 164	6.37 311	6.64 318	1.96 128	4.24 295	0.45 120	6.63 262	1.17 187	0.00 1	1.00 476	0.00 1	0.28 466	0.19 350	1.01 375

TestStereo	1.89 155	1.59 416	4.22 266	0.37 105	0.28 123	1.33 66	0.01 6	5.63 188	4.13 195	3.59 201	5.11 230	2.06 205	0.70 154	7.62 340	0.93 139	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.19 128

IRAFT_RVC	2.98 292	0.66 200	4.23 267	2.20 386	0.40 169	2.91 257	5.04 502	7.03 275	4.21 200	6.59 315	5.52 251	5.02 328	4.77 401	8.41 391	2.30 315	0.01 177	0.17 294	0.01 414	0.00 1	0.03 97	0.05 30

CASS	2.62 256	0.57 168	4.28 268	0.90 201	0.38 161	3.45 304	0.22 165	9.91 366	4.46 216	7.33 365	7.92 330	3.53 260	3.59 342	4.16 167	1.49 225	0.03 338	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.06 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PSM-softLoss	2.38 223	0.48 109	4.28 268	1.94 347	0.19 80	2.73 224	0.38 204	6.67 256	3.50 140	6.33 295	6.33 280	2.93 227	0.97 179	8.90 417	1.88 272	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.03 15

KMStereo	2.38 223	0.48 109	4.28 268	1.94 347	0.19 80	2.73 224	0.38 204	6.67 256	3.50 140	6.33 295	6.33 280	2.93 227	0.97 179	8.90 417	1.88 272	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.03 15

SCV_C0	1.89 155	0.92 281	4.30 271	0.85 193	1.06 313	2.33 174	0.10 96	7.61 302	4.42 214	1.05 136	2.20 136	0.26 89	0.43 115	7.70 342	1.08 169	0.02 289	1.05 485	0.00 1	0.21 413	0.17 329	1.97 503

DisPM	2.59 252	0.47 101	4.32 272	1.89 338	0.20 90	3.42 299	0.63 280	5.56 183	5.60 274	8.66 420	7.05 302	2.82 225	1.03 187	9.05 428	1.07 168	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.04 24

qqq	2.44 235	0.85 254	4.33 273	1.73 314	0.71 247	1.98 141	0.38 204	9.15 344	4.33 205	3.37 194	4.34 206	4.63 310	2.83 306	4.95 193	2.06 290	0.00 1	1.13 506	0.00 1	0.25 437	0.09 208	1.65 447

test_sample7	3.75 362	0.67 205	4.34 274	2.21 389	0.35 146	4.47 381	2.08 435	11.31 411	8.40 399	8.64 417	8.05 334	6.80 378	5.05 413	7.22 303	2.53 320	0.07 412	1.04 482	0.00 1	0.00 1	0.06 161	1.66 451

RAFT-Test	2.49 238	0.45 88	4.35 275	1.89 338	1.28 361	4.83 391	0.68 296	7.19 284	4.51 220	5.00 242	7.09 304	6.81 381	1.12 192	2.22 97	1.16 185	0.01 177	0.63 374	0.00 1	0.33 487	0.05 147	0.20 134

GwcNet-ADL	2.85 275	0.61 179	4.38 276	0.92 204	0.33 137	2.05 148	0.67 293	8.85 333	9.65 431	6.36 299	6.71 291	4.11 285	1.71 252	5.97 229	4.22 389	0.08 421	0.06 233	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.16 103

water-stereo	0.90 47	0.56 160	4.39 277	0.11 33	0.08 18	1.57 93	0.15 131	4.51 119	1.69 63	0.80 117	1.31 97	0.27 91	0.24 48	0.71 4	0.56 44	0.26 491	0.06 233	0.00 1	0.02 276	0.03 97	0.71 327

test_sample2	2.79 272	0.59 175	4.40 278	2.38 425	0.43 178	2.58 202	0.15 131	10.14 374	5.78 286	4.23 223	5.86 258	4.31 298	4.02 366	6.34 247	2.00 287	0.00 1	0.96 445	0.00 1	0.12 357	0.07 180	1.37 425

psm_up	4.33 409	1.34 376	4.43 279	2.27 406	2.62 464	5.29 398	3.30 473	11.49 416	6.89 341	8.05 394	8.06 337	10.09 444	11.10 519	7.12 300	3.76 368	0.24 485	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.20 360	0.37 209

coex_refinement	4.34 410	1.44 400	4.46 280	3.08 488	1.46 385	4.22 366	0.36 198	11.92 427	8.33 395	8.48 412	13.41 448	9.90 439	3.40 334	6.95 285	8.54 467	0.00 1	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.09 208	0.71 327

test_sample1	2.88 279	0.63 188	4.46 280	2.38 425	0.68 238	2.61 204	0.05 51	10.51 386	5.36 263	4.50 229	4.81 221	3.76 269	5.94 439	6.10 239	2.96 344	0.00 1	0.99 469	0.00 1	0.11 351	0.07 180	1.67 454

Anonymous_2	4.74 438	0.98 305	4.46 280	2.35 420	2.27 449	5.66 408	0.67 293	8.08 316	5.28 257	4.98 239	2.60 150	8.74 426	6.92 462	5.79 224	3.46 359	0.24 485	1.70 553	5.16 568	18.18 594	5.41 559	1.85 489

StereoAnything_RVC	1.96 165	8.91 558	4.47 283	0.54 140	0.91 287	1.09 11	0.05 51	3.94 76	1.37 50	0.25 4	0.29 39	0.15 54	0.68 151	6.92 283	0.47 15	0.02 289	0.84 415	0.00 1	0.00 1	6.61 562	1.61 441

PCWNet_CMD	3.14 304	0.51 129	4.47 283	0.44 121	0.26 121	2.87 252	0.15 131	9.66 360	9.78 433	7.28 360	11.50 415	6.84 383	2.40 283	4.47 179	1.83 268	0.01 177	0.02 173	0.02 447	0.00 1	0.06 161	0.29 182

MSMDNet	3.15 305	0.51 129	4.48 285	0.46 125	0.25 116	2.88 254	0.16 137	9.79 363	9.82 434	7.24 356	11.36 413	6.82 382	2.41 284	4.47 179	1.86 270	0.01 177	0.02 173	0.02 447	0.00 1	0.06 161	0.30 188

mmm	3.07 297	0.76 230	4.50 286	2.27 406	1.24 354	3.75 337	0.12 108	10.03 371	5.12 254	6.43 301	11.19 410	3.10 235	3.20 315	4.54 183	1.78 266	0.02 289	1.19 524	0.00 1	0.30 477	0.09 208	1.79 479

ITSA-stereo	4.02 385	0.73 227	4.51 287	2.16 377	0.31 130	3.58 317	0.70 304	13.77 491	15.84 509	7.13 347	6.59 290	4.25 296	3.48 338	9.04 427	6.12 433	0.09 432	0.08 252	0.11 501	0.10 344	0.19 350	1.54 435

CFNet_pseudo	2.96 290	0.55 149	4.51 287	0.43 117	0.24 112	2.83 237	0.12 108	8.59 325	8.13 390	7.20 354	10.41 392	6.47 372	2.04 265	5.27 206	2.00 287	0.00 1	0.02 173	0.01 414	0.00 1	0.06 161	0.23 155

CBMV	5.97 459	1.52 409	4.51 287	1.99 361	0.53 210	10.02 484	6.94 530	13.27 476	13.80 493	13.08 514	15.93 473	11.36 469	8.11 488	9.82 459	7.27 450	0.08 421	0.15 287	0.00 1	0.00 1	0.30 431	0.74 336
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0081_aga	0.95 55	1.03 316	4.52 290	0.16 48	0.25 116	1.70 108	0.21 163	4.27 101	3.17 125	0.38 21	0.23 30	0.27 91	0.31 67	1.56 62	0.64 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 289	0.15 94

ccs_rob	2.95 288	0.55 149	4.53 291	0.42 114	0.25 116	2.84 239	0.12 108	8.58 324	8.13 390	7.18 351	10.36 391	6.44 371	2.05 266	5.28 207	1.97 282	0.00 1	0.02 173	0.01 414	0.00 1	0.06 161	0.23 155

PSMNet-RSSM	3.69 353	1.36 380	4.54 292	2.44 434	1.90 422	2.35 176	0.69 299	11.77 423	6.38 312	6.60 316	11.85 424	7.70 398	5.61 434	6.66 266	3.67 362	0.00 1	0.00 1	0.02 447	0.01 254	0.17 329	0.10 57

SMFormer	3.94 379	0.69 211	4.55 293	1.97 356	0.15 61	2.84 239	0.29 182	13.06 468	11.10 458	7.69 372	10.45 393	4.77 313	4.52 386	9.68 450	4.89 410	0.08 421	0.97 453	0.00 1	0.16 370	0.11 248	0.92 362

tta	3.96 383	0.69 211	4.55 293	1.97 356	0.15 61	2.84 239	0.29 182	13.06 468	11.10 458	7.69 372	10.45 393	4.77 313	4.52 386	9.68 450	4.89 410	0.08 421	0.97 453	0.00 1	0.16 370	0.13 289	1.24 408

qqq1	3.78 365	0.69 211	4.55 293	1.97 356	0.15 61	2.84 239	0.29 182	13.06 468	11.10 458	7.69 372	10.45 393	4.77 313	4.52 386	9.68 450	1.24 201	0.08 421	0.97 453	0.00 1	0.12 357	0.13 289	1.24 408

fff1	3.78 365	0.69 211	4.55 293	1.97 356	0.15 61	2.84 239	0.29 182	13.06 468	11.10 458	7.69 372	10.45 393	4.77 313	4.52 386	9.68 450	1.24 201	0.08 421	0.97 453	0.00 1	0.12 357	0.13 289	1.24 408

GANet-RSSM	3.67 350	1.16 342	4.56 297	3.24 496	2.03 434	2.63 207	0.50 242	11.53 419	6.83 338	6.25 290	10.58 399	7.35 391	6.65 456	6.77 274	2.94 343	0.00 1	0.00 1	0.08 498	0.00 1	0.26 405	0.12 71

222	5.93 458	0.88 272	4.58 298	1.76 318	0.98 301	6.02 420	0.08 83	14.45 501	8.89 412	9.53 450	11.77 423	3.88 273	4.23 377	8.26 372	39.96 592	0.03 338	1.12 502	0.00 1	0.24 433	0.11 248	1.73 470

CFNet_ucs	3.23 310	0.56 160	4.59 299	0.59 144	0.37 159	3.29 289	0.19 153	10.47 384	9.02 418	7.78 378	12.57 437	5.59 345	1.74 257	5.39 210	1.86 270	0.00 1	0.04 218	0.01 414	0.00 1	0.10 232	0.33 196

anonymousdsp2	2.20 202	0.57 168	4.59 299	1.69 304	0.82 271	3.58 317	0.48 235	8.57 323	3.63 162	3.37 194	3.03 167	3.32 239	1.00 182	5.57 216	0.80 102	0.01 177	0.94 435	0.02 447	0.15 368	0.06 161	1.89 496

HBP-ISP	4.37 413	1.56 412	4.59 299	2.23 393	1.29 366	7.87 454	3.96 481	11.80 424	10.91 456	8.06 396	14.45 461	3.38 245	4.87 404	9.27 436	2.53 320	0.14 448	0.06 233	0.00 1	0.01 254	0.08 193	0.30 188

Sa-1000	3.81 368	1.26 363	4.64 302	2.29 411	0.55 218	3.51 310	1.58 417	8.37 319	9.13 421	7.97 385	17.42 493	3.98 277	2.76 301	9.61 448	1.68 257	0.00 1	0.69 385	0.00 1	0.18 387	0.23 390	0.27 173

SGM_RVC	10.77 533	1.11 331	4.66 303	2.66 453	0.41 174	21.03 552	6.87 529	20.02 553	15.54 507	25.86 563	24.97 536	33.59 570	20.51 556	20.89 557	14.78 537	0.31 499	0.26 320	0.22 528	0.26 454	0.43 469	1.01 375
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
depthmonostereo	1.25 93	0.95 294	4.67 304	0.28 83	0.11 29	1.43 80	0.04 42	5.43 175	1.76 69	1.02 134	1.47 100	1.59 185	0.98 181	3.61 145	0.92 135	0.03 338	0.11 269	0.00 1	0.02 276	0.04 126	0.47 244

TestStereo1	3.12 302	1.34 376	4.67 304	3.47 506	0.71 247	2.50 191	1.45 409	7.27 286	8.71 407	4.91 236	9.28 363	2.34 210	3.61 343	9.44 441	1.62 240	0.00 1	0.33 328	0.00 1	0.00 1	0.30 431	0.40 216

SA-5K	3.12 302	1.34 376	4.67 304	3.47 506	0.71 247	2.50 191	1.45 409	7.27 286	8.71 407	4.91 236	9.28 363	2.34 210	3.61 343	9.44 441	1.62 240	0.00 1	0.33 328	0.00 1	0.00 1	0.30 431	0.40 216

test_xeample	4.78 439	0.93 283	4.68 307	1.48 275	1.28 361	3.94 350	0.13 118	13.35 478	8.62 404	8.21 401	11.63 419	3.43 253	3.54 339	7.59 338	23.47 560	0.02 289	1.16 519	0.00 1	0.25 437	0.11 248	1.74 473

LG-Stereo	1.00 58	0.58 174	4.72 308	0.19 54	0.37 159	1.18 16	0.18 148	4.21 95	3.11 123	0.83 123	1.95 127	0.45 127	0.16 33	0.53 1	0.62 64	0.33 502	0.22 308	0.00 1	0.00 1	0.11 248	0.31 190

AIO-test2	2.98 292	1.88 442	4.72 308	1.67 301	3.34 493	2.64 213	0.06 65	6.96 270	15.70 508	2.65 174	7.31 312	0.93 159	0.57 140	5.81 226	1.20 194	3.30 559	0.09 259	0.00 1	0.09 337	0.22 378	0.43 242

RALAANet	2.68 260	1.71 428	4.73 310	2.79 462	0.80 266	3.30 290	0.15 131	7.92 312	5.92 290	5.79 267	6.06 267	3.51 259	1.13 194	6.76 272	2.28 311	0.00 1	0.28 321	0.00 1	0.10 344	0.27 417	0.13 76

DLCB_ROB	4.87 443	1.45 403	4.75 311	2.52 443	1.13 330	6.25 424	3.01 459	10.44 383	8.34 396	11.05 491	13.43 449	14.04 493	3.90 362	9.74 456	6.80 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 193	0.37 209

SA	3.34 319	1.29 367	4.84 312	1.99 361	0.57 220	3.15 278	1.39 407	7.66 306	9.94 435	4.86 235	10.87 406	2.97 230	4.61 395	9.88 463	1.38 218	0.00 1	0.60 368	0.00 1	0.19 393	0.25 404	0.37 209

TransformOpticalFlow	3.50 337	0.83 248	4.85 313	1.09 220	0.31 130	3.52 313	0.14 128	10.32 377	8.02 387	5.78 266	13.25 447	6.63 375	4.91 405	8.36 387	1.63 243	0.00 1	0.01 134	0.01 414	0.00 1	0.06 161	0.24 164

G2L-Stereo_test	3.88 374	1.39 388	4.86 314	2.98 475	1.49 387	4.11 362	1.13 391	12.05 431	6.83 338	8.42 407	9.17 357	9.49 431	2.71 296	7.03 290	5.22 420	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.26 405	0.52 258

xxxx	5.16 449	0.86 262	4.86 314	1.96 354	1.22 350	7.56 453	0.07 74	14.67 504	9.15 422	6.55 312	9.87 379	9.30 429	3.47 337	8.07 365	22.20 555	0.05 389	1.16 519	0.00 1	0.26 454	0.10 232	1.76 476

FE-Mocha	2.09 182	0.54 142	4.88 316	1.49 277	0.36 153	3.25 284	0.16 137	8.13 317	2.80 101	5.20 249	5.70 257	3.61 263	0.85 172	2.21 96	1.19 192	0.00 1	0.74 395	0.00 1	0.19 393	0.02 56	0.50 250

AACVNet	3.71 357	1.63 419	4.89 317	3.80 517	0.62 229	3.25 284	0.30 189	9.47 357	3.81 174	6.34 298	10.74 403	10.52 450	4.92 406	9.31 438	3.88 376	0.03 338	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.34 447	0.28 179

CSP-Net	4.40 415	1.70 426	4.90 318	1.82 329	1.04 310	12.96 519	2.25 438	13.75 489	6.34 308	9.64 454	8.99 352	8.31 410	3.24 318	8.45 395	4.32 394	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 390	0.06 39

UDGNet	2.92 284	7.79 552	4.92 319	3.01 477	0.08 18	2.96 260	0.20 158	4.77 130	8.93 413	2.91 183	2.85 158	0.95 161	1.00 182	6.46 253	1.66 252	1.46 542	0.00 1	5.33 569	0.92 542	1.95 541	0.19 128

LMCR-Stereo	3.92 377	1.96 453	4.92 319	2.85 469	0.23 110	7.88 455	1.47 411	12.52 449	5.39 265	8.71 421	10.65 401	1.90 197	5.04 412	8.53 400	4.89 410	1.05 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 465	0.05 30

test_5	3.16 307	1.18 345	4.96 321	2.33 418	3.10 483	4.51 382	1.27 400	7.47 297	7.61 374	3.00 187	7.38 313	5.37 339	4.06 367	8.28 377	1.54 229	0.00 1	0.34 330	0.00 1	0.02 276	0.21 371	0.62 292

PFNet+	2.52 242	0.47 101	4.97 322	0.95 208	0.18 76	3.12 273	0.73 314	4.98 141	6.97 346	7.95 384	6.38 283	2.51 214	1.18 207	8.05 364	1.82 267	0.03 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.05 30

model_zeroshot	1.98 167	0.70 218	4.98 323	2.25 399	1.07 314	3.20 280	0.13 118	7.01 271	3.34 135	3.46 197	3.77 195	2.69 221	0.42 104	2.86 123	1.18 191	0.06 401	0.85 417	0.00 1	0.25 437	0.02 56	1.40 426

FCDSN-DC	10.72 532	1.16 342	5.01 324	2.16 377	1.31 370	17.46 540	4.80 498	17.79 532	19.87 529	25.02 560	32.85 559	33.57 569	23.52 568	16.80 540	12.13 516	0.11 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 208	0.76 339
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TDLM	4.58 426	1.79 440	5.03 325	2.45 435	1.32 371	4.04 359	7.15 533	11.60 421	11.46 467	6.91 331	12.69 440	5.94 359	5.03 410	9.74 456	3.80 373	0.67 525	0.00 1	0.01 414	0.05 313	0.23 390	1.78 478

G2L-ROB	3.74 360	1.37 385	5.05 326	1.95 351	1.14 331	4.45 378	0.43 217	12.31 439	6.36 310	7.88 382	5.42 245	11.10 468	2.11 271	8.53 400	6.31 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 329	0.33 196

STrans-v2	3.55 341	0.94 292	5.06 327	0.32 89	0.60 225	2.97 262	1.15 392	11.08 404	7.97 386	6.01 280	10.93 407	6.65 376	6.86 460	8.37 388	1.66 252	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.04 126	0.39 214

ac_64	3.98 384	0.86 262	5.10 328	3.17 491	3.43 497	5.80 413	0.70 304	10.87 397	4.96 248	8.94 429	6.46 286	10.70 457	5.52 432	7.44 318	5.10 418	0.03 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 300	0.31 190

StereoDRNet-Refined	4.84 442	0.96 298	5.13 329	2.22 390	0.46 182	9.10 474	0.16 137	10.72 392	9.40 428	13.41 516	12.50 435	10.02 441	4.58 392	8.60 403	8.71 472	0.01 177	0.00 1	0.01 414	0.05 313	0.24 395	0.53 260
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoVision	2.42 233	1.18 345	5.14 330	1.15 224	2.64 467	1.89 131	0.28 180	6.61 254	4.72 234	2.14 166	10.52 397	3.84 271	0.52 131	5.33 208	2.29 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 267	0.04 24

rvit_stereo_ft	1.23 91	1.42 394	5.16 331	0.94 206	0.36 153	1.22 23	0.24 171	4.57 122	4.49 219	0.51 54	1.04 83	0.73 150	1.10 190	1.50 56	1.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.22 148

test_sample5	3.34 319	0.65 196	5.17 332	2.10 371	0.49 188	3.31 292	0.17 143	11.91 425	7.47 365	6.91 331	9.15 356	3.61 263	3.37 331	7.53 333	3.06 348	0.02 289	0.85 417	0.00 1	0.10 344	0.07 180	0.90 356

DualNet	3.48 336	0.65 196	5.17 332	2.10 371	0.49 188	3.31 292	0.17 143	11.91 425	7.47 365	7.18 351	11.56 417	3.61 263	3.37 331	7.53 333	3.06 348	0.02 289	0.85 417	0.00 1	0.10 344	0.07 180	0.90 356

MeshStereo	11.94 546	1.88 442	5.24 334	2.11 374	1.44 383	20.09 550	4.95 501	21.74 566	16.75 514	33.10 572	35.07 567	39.28 579	22.72 564	19.45 552	13.59 531	0.19 468	0.06 233	0.02 447	0.00 1	0.46 477	0.65 303
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
UGAM-zero	3.92 377	0.49 119	5.26 335	1.17 228	0.89 282	4.00 355	0.47 225	12.42 445	3.62 161	5.46 259	5.86 258	15.76 508	8.92 503	8.63 407	2.44 318	0.00 1	0.84 415	0.00 1	0.89 538	0.03 97	1.27 414

test_sample6	3.60 347	0.66 200	5.27 336	2.23 393	0.48 185	3.25 284	0.21 163	11.94 428	7.53 370	7.18 351	11.56 417	3.99 278	3.86 357	8.03 361	3.88 376	0.03 338	0.83 411	0.00 1	0.09 337	0.07 180	0.86 353

CoDeX	3.61 348	0.86 262	5.27 336	1.16 226	1.62 394	6.24 423	2.07 434	13.78 492	6.86 340	7.42 367	9.00 354	4.06 283	3.72 351	6.58 256	3.02 345	0.03 338	0.06 233	0.00 1	0.00 1	0.15 316	0.35 205

MIM_Stereo	2.83 273	1.20 356	5.27 336	1.41 264	1.16 336	3.07 268	0.33 195	6.67 256	3.95 187	5.17 248	10.11 385	4.25 296	1.73 256	8.32 384	1.64 247	0.00 1	0.36 336	0.00 1	0.01 254	0.22 378	1.69 460

iRaft-Stereo_5w	3.20 309	1.27 365	5.27 336	0.27 82	0.99 302	2.71 220	0.58 262	5.75 195	5.85 288	3.03 189	7.88 327	10.08 442	4.08 370	8.40 389	6.09 431	0.00 1	0.25 318	0.00 1	0.12 357	0.31 438	0.95 368

test_sample3	3.27 312	0.62 185	5.29 340	2.24 397	0.58 223	4.62 385	0.16 137	12.15 436	7.51 368	6.44 302	7.25 309	3.72 268	3.03 310	6.73 269	3.17 355	0.01 177	0.85 417	0.00 1	0.10 344	0.07 180	0.88 355

GES	2.69 261	0.72 225	5.34 341	1.82 329	0.05 6	4.51 382	1.04 382	10.39 381	4.18 198	5.53 262	6.72 292	1.92 201	3.30 322	5.16 204	2.67 329	0.06 401	0.01 134	0.06 487	0.01 254	0.20 360	0.14 81

cf-r	3.76 363	1.43 396	5.34 341	2.66 453	2.79 472	2.85 250	0.62 278	9.08 341	6.91 343	7.06 340	11.90 425	9.64 433	3.83 354	6.23 243	4.53 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 350	0.17 113

HITNet	3.11 300	1.38 387	5.35 343	2.23 393	0.12 39	5.59 405	0.58 262	9.95 370	5.72 283	6.62 317	7.91 329	3.90 274	3.24 318	4.39 175	4.58 404	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 193	0.57 272
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
test_sample4	3.29 314	0.64 192	5.38 344	2.08 369	0.53 210	3.91 347	0.15 131	12.13 433	7.50 367	7.04 339	7.50 315	3.64 266	3.19 314	6.95 285	3.14 352	0.02 289	0.85 417	0.00 1	0.10 344	0.07 180	0.92 362

FC-DCNN v2	11.44 541	0.98 305	5.39 345	2.28 409	1.65 398	18.84 546	5.41 509	19.66 548	20.80 535	29.20 567	35.39 568	34.37 573	23.46 567	17.13 545	13.18 528	0.17 460	0.01 134	0.02 447	0.01 254	0.08 193	0.69 320

RAFT_CTSACE	3.62 349	1.65 421	5.41 346	1.36 253	3.08 481	3.95 352	1.03 379	4.62 125	4.65 230	5.33 254	17.73 497	7.63 397	2.71 296	10.98 480	1.15 182	0.00 1	0.48 352	0.00 1	0.00 1	0.31 438	0.25 167

SFCPSM	3.39 327	0.61 179	5.42 347	0.43 117	0.93 293	8.26 458	2.08 435	15.01 509	5.89 289	7.17 350	7.60 317	3.39 246	2.55 290	5.39 210	2.53 320	0.01 177	0.03 201	0.01 414	0.07 322	0.19 350	0.31 190

MSMD_ROB	9.73 523	1.43 396	5.42 347	1.81 326	0.42 177	16.83 536	4.30 488	14.29 500	15.34 502	23.06 552	40.17 575	25.63 557	22.62 563	13.37 516	8.85 474	0.48 521	0.03 201	0.00 1	0.00 1	0.13 289	0.47 244

MyStereo06	2.71 264	1.05 321	5.43 349	1.39 259	1.20 346	2.57 199	0.10 96	10.39 381	4.79 241	5.54 263	6.16 270	6.39 369	2.33 281	3.40 137	1.35 216	0.01 177	1.24 528	0.00 1	0.21 413	0.13 289	0.50 250

TRStereo	2.71 264	3.79 523	5.46 350	2.19 385	2.22 445	2.98 263	1.07 385	9.83 365	4.39 212	3.46 197	3.48 182	3.92 275	0.77 164	6.43 252	1.70 259	0.03 338	0.63 374	0.00 1	0.29 472	0.11 248	1.49 431

FC-DCNN	11.29 540	1.01 314	5.50 351	2.25 399	1.65 398	18.23 544	5.36 507	18.99 541	20.65 534	28.95 566	34.83 566	33.83 571	23.18 566	17.04 544	13.37 529	0.17 460	0.01 134	0.02 447	0.02 276	0.10 232	0.70 324

fff	2.54 245	0.93 283	5.51 352	0.32 89	0.14 53	1.70 108	0.11 103	6.19 230	12.69 480	6.03 282	5.29 238	1.43 175	5.28 423	2.37 108	2.21 300	0.01 177	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.02 56	0.61 287

DCANet	2.35 220	0.96 298	5.51 352	0.39 109	0.19 80	1.72 116	0.25 175	6.06 223	9.33 426	6.31 294	5.42 245	1.44 178	4.14 372	2.22 97	2.28 311	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 126	0.66 314

csc	2.54 245	0.93 283	5.51 352	0.32 89	0.14 53	1.70 108	0.11 103	6.19 230	12.69 480	6.03 282	5.29 238	1.43 175	5.28 423	2.37 108	2.21 300	0.01 177	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.02 56	0.61 287

cscssc	2.54 245	0.93 283	5.51 352	0.32 89	0.14 53	1.70 108	0.11 103	6.19 230	12.69 480	6.03 282	5.29 238	1.43 175	5.28 423	2.37 108	2.21 300	0.01 177	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.02 56	0.61 287

111	3.05 295	1.41 391	5.51 352	0.32 89	0.14 53	2.83 237	0.68 296	6.76 263	14.21 494	3.59 201	9.11 355	5.50 341	3.30 322	4.05 157	2.43 317	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 289	1.02 379

UPFNet	4.17 399	0.83 248	5.51 352	2.49 438	3.36 494	7.13 445	2.60 443	10.52 388	7.16 352	8.76 424	7.83 325	7.85 403	3.41 335	8.60 403	7.04 448	0.01 177	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.12 267	0.17 113

ADLNet	4.56 425	1.19 348	5.52 358	3.81 520	3.59 501	6.98 440	2.40 441	12.01 430	7.96 385	10.52 473	9.67 377	8.26 409	4.98 409	6.59 257	6.93 444	0.01 177	0.01 134	0.00 1	0.01 254	0.22 378	0.55 264

MIPNet	2.27 213	1.14 338	5.55 359	0.49 132	0.22 106	2.03 147	0.19 153	7.60 301	6.17 300	5.83 269	4.16 202	2.05 204	3.44 336	3.65 147	2.23 305	0.00 1	0.01 134	0.01 414	0.01 254	0.24 395	0.48 247

SACVNet	4.55 423	1.88 442	5.55 359	3.38 502	1.68 402	3.11 271	2.76 451	12.44 446	6.43 314	11.07 492	11.31 412	10.53 452	5.13 418	9.88 463	4.56 402	0.08 421	0.02 173	0.00 1	0.01 254	0.38 459	0.80 346

CVANet_RVC	4.68 434	1.93 449	5.57 361	2.61 450	1.86 419	4.12 363	4.94 500	12.11 432	9.29 424	8.05 394	11.08 408	10.28 445	6.48 452	9.52 445	3.19 356	0.45 514	0.01 134	0.00 1	0.12 357	0.23 390	1.75 474

PAM_32	4.12 397	0.46 93	5.63 362	1.95 351	1.02 308	10.74 497	0.85 351	11.04 402	5.02 252	6.19 289	5.28 237	17.64 524	7.30 472	5.03 197	1.45 223	0.00 1	0.68 383	0.00 1	0.77 535	0.14 300	1.14 398

gcap-zeroshot	2.22 204	0.68 207	5.64 363	0.79 183	1.15 334	3.33 295	0.73 314	7.14 283	4.59 227	3.86 211	1.79 121	8.42 418	0.56 139	3.00 128	0.89 125	0.02 289	0.66 379	0.00 1	0.26 454	0.01 23	0.83 349

GMStereo	2.07 175	1.56 412	5.64 363	0.74 179	0.05 6	3.63 324	0.01 6	5.17 154	11.27 466	4.22 222	2.44 145	0.53 137	0.49 126	4.06 160	1.01 159	0.22 477	0.00 1	0.00 1	0.14 365	0.18 340	0.05 30
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DeepPruner_ROB	3.82 369	1.87 441	5.65 365	1.31 248	1.64 395	3.62 323	0.81 335	14.47 502	5.03 253	8.03 391	10.78 404	6.95 386	2.26 275	8.92 419	4.32 394	0.07 412	0.03 201	0.00 1	0.01 254	0.37 455	0.29 182

DDVS	3.79 367	0.66 200	5.66 366	2.27 406	1.28 361	6.48 429	0.47 225	9.33 355	4.35 210	7.29 361	7.71 320	12.49 484	2.21 273	9.01 426	5.16 419	0.08 421	0.20 305	0.01 414	0.00 1	0.14 300	1.03 382

IPLG	2.63 257	1.09 326	5.67 367	0.73 173	0.31 130	3.00 264	0.25 175	6.84 266	6.02 292	7.93 383	6.31 279	1.91 198	1.72 254	7.47 327	2.53 320	0.01 177	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.29 428	0.58 278

IGEV-FE	2.57 249	0.63 188	5.69 368	1.92 344	0.87 280	2.63 207	0.85 351	8.94 337	4.55 224	5.31 253	5.47 249	5.19 331	1.38 224	3.81 153	1.33 212	0.00 1	0.69 385	0.00 1	0.18 387	0.19 350	1.72 467

CRFU-Net	4.81 440	0.78 231	5.69 368	3.10 489	1.39 378	13.18 521	3.23 468	12.26 437	4.33 205	10.91 486	9.98 384	10.94 465	7.93 485	7.47 327	3.94 381	0.16 456	0.16 290	0.16 516	0.00 1	0.26 405	0.29 182

RASNet	5.00 445	1.19 348	5.69 368	3.68 513	4.80 538	5.04 396	1.29 403	10.26 376	8.99 416	5.89 271	11.65 420	10.55 453	9.76 508	9.96 467	10.32 498	0.20 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 208	0.73 332

IGEV_Zeroshot_test	2.57 249	0.63 188	5.70 371	1.93 345	0.87 280	2.63 207	0.85 351	8.94 337	4.55 224	5.30 252	5.48 250	5.23 336	1.38 224	3.76 149	1.32 211	0.00 1	0.69 385	0.00 1	0.18 387	0.19 350	1.72 467

UGAM	4.25 407	0.86 262	5.73 372	0.45 122	0.22 106	3.61 319	1.18 393	5.51 176	15.39 503	4.99 241	12.34 433	15.09 504	3.71 350	10.58 476	3.76 368	0.00 1	0.46 349	0.00 1	0.34 491	0.36 452	0.36 208

rvit_0105_6	1.44 116	1.26 363	5.78 373	0.66 162	0.08 18	1.58 94	0.32 192	4.57 122	6.53 321	0.40 25	0.38 42	1.11 165	0.29 61	4.76 190	0.92 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.20 134

G2L-Stereo	3.74 360	1.56 412	5.82 374	1.71 308	2.04 436	2.87 252	0.58 262	9.79 363	6.49 319	7.82 379	7.97 331	8.57 421	2.36 282	9.19 434	7.45 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 405	0.40 216

hknet	3.56 342	0.66 200	5.82 374	0.70 167	1.19 344	6.97 438	1.58 417	9.93 367	7.76 376	6.50 305	6.23 273	9.53 432	2.81 304	7.84 348	3.39 358	0.01 177	0.03 201	0.03 466	0.00 1	0.06 161	0.14 81

AASNet	4.20 402	1.63 419	5.82 374	3.79 516	3.93 513	6.55 430	1.22 396	19.12 543	6.82 337	7.86 381	8.35 344	4.36 300	2.55 290	3.87 155	7.47 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 485	0.22 148

acv_ft	3.90 375	0.96 298	5.85 377	2.56 449	4.70 537	7.27 447	0.84 346	9.17 347	6.12 296	10.00 462	9.32 366	5.70 352	4.07 369	2.68 118	8.24 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 449	0.23 155

PS-NSSS	4.22 403	2.53 490	5.89 378	1.01 214	2.93 476	4.05 361	1.93 430	11.44 415	8.94 414	7.14 348	14.70 464	4.96 324	2.60 292	9.09 430	3.92 378	0.40 510	0.04 218	0.83 546	0.00 1	1.09 520	1.02 379

MyStereo05	3.24 311	1.05 321	5.93 379	1.39 259	1.20 346	2.57 199	0.10 96	9.11 343	13.17 487	6.45 303	3.86 197	3.20 237	3.26 320	8.35 386	3.02 345	0.01 177	1.24 528	0.00 1	0.21 413	0.13 289	0.50 250

delet	4.59 428	1.12 335	5.93 379	1.37 256	3.73 507	10.48 493	3.90 479	10.51 386	9.17 423	8.87 427	9.74 378	8.37 413	3.74 352	8.12 367	6.36 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 371	0.12 71

iResNet_ROB	4.67 433	1.77 438	5.93 379	2.47 437	0.95 297	3.78 340	0.36 198	15.65 515	17.36 517	8.75 423	11.23 411	7.05 388	4.60 394	8.94 422	4.23 390	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 320	0.15 94

GANet	6.86 479	1.78 439	5.98 382	3.05 482	1.12 328	10.12 487	9.38 549	13.41 480	8.67 405	11.46 498	29.87 550	13.94 492	8.25 490	12.06 501	6.33 439	0.40 510	0.06 233	0.16 516	0.33 487	0.18 340	0.59 282

CIPLG	2.72 267	1.69 424	6.02 383	0.80 186	2.14 441	2.66 216	0.84 346	5.90 210	5.59 273	8.12 397	9.58 372	1.74 190	1.14 196	4.53 182	2.82 342	0.02 289	0.19 298	0.02 447	0.09 337	0.26 405	0.22 148

HGLStereo	4.58 426	1.04 319	6.02 383	3.30 500	5.14 544	6.36 426	0.71 309	11.04 402	7.60 373	8.04 392	12.85 445	6.90 384	8.51 494	7.85 349	5.93 428	0.02 289	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.14 300	0.15 94

dd	2.36 222	1.93 449	6.03 385	0.83 190	0.12 39	1.80 123	0.17 143	5.30 160	11.82 471	2.98 185	3.64 194	1.50 181	1.21 213	5.25 205	3.92 378	0.13 445	0.01 134	0.04 476	0.22 422	0.10 232	0.14 81

iRaft-Stereo_20w	3.11 300	0.49 119	6.09 386	1.01 214	1.25 355	3.99 354	1.00 377	14.00 493	4.73 235	6.70 326	6.27 278	2.34 210	2.28 278	7.29 310	1.58 232	0.01 177	0.75 397	0.00 1	0.73 533	0.10 232	1.63 445

GMStereo_Zeroshot	2.92 284	2.33 483	6.12 387	1.66 297	0.36 153	3.61 319	0.09 88	5.95 216	6.20 301	7.15 349	7.11 306	8.37 413	0.91 174	6.17 240	1.97 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 378	0.14 81

PFNet	3.06 296	0.59 175	6.13 388	2.26 402	0.84 273	3.08 269	0.73 314	7.38 293	5.35 261	10.20 465	6.06 267	4.72 312	2.10 270	8.47 396	2.25 306	0.19 468	0.06 233	0.00 1	0.11 351	0.20 360	0.42 233

GEStereo_RVC	3.95 381	1.21 357	6.13 388	2.30 412	1.22 350	4.29 371	2.96 457	12.39 443	8.24 393	7.25 358	6.79 294	7.58 396	4.22 376	9.16 431	4.56 402	0.04 371	0.01 134	0.02 447	0.02 276	0.19 350	0.42 233

sCroCo_RVC	1.34 103	0.85 254	6.15 390	1.21 234	1.28 361	0.90 9	0.18 148	4.50 118	2.86 105	0.37 17	3.18 172	0.52 135	1.52 240	1.83 78	0.93 139	0.13 445	0.25 318	0.00 1	0.00 1	0.08 193	0.16 103

GCST	9.50 521	17.91 572	6.18 391	53.02 596	11.57 570	10.95 500	0.20 158	7.71 308	7.12 351	9.83 460	4.71 220	4.87 319	1.49 231	9.87 461	2.06 290	8.70 570	0.07 248	22.79 580	0.40 505	6.66 563	3.86 554

DAS	4.18 400	0.53 138	6.20 392	2.20 386	3.69 504	2.78 233	3.12 463	8.69 328	10.29 439	9.39 448	12.80 442	4.58 307	7.20 468	9.08 429	2.70 332	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 126	0.34 200

SepStereo	4.22 403	0.53 138	6.20 392	2.20 386	3.69 504	2.78 233	3.12 463	8.69 328	10.29 439	9.39 448	12.80 442	4.58 307	7.20 468	9.74 456	2.70 332	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 126	0.34 200

IPLGR_C	2.69 261	1.75 435	6.20 392	0.79 183	2.06 437	2.64 213	0.86 355	6.36 240	5.64 275	8.13 398	9.26 361	1.69 188	1.15 202	3.79 151	2.80 341	0.02 289	0.20 305	0.02 447	0.08 325	0.26 405	0.18 118

DMCA	3.08 298	1.10 328	6.20 392	1.82 329	0.90 284	3.80 343	0.55 253	9.76 361	5.42 266	6.56 314	6.47 287	7.06 389	2.09 267	4.05 157	5.46 423	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.11 248	0.16 103

GwcNet-RSSM	4.13 398	1.71 428	6.25 396	2.50 439	1.93 425	2.39 180	1.49 413	9.59 359	8.71 407	6.66 320	15.04 465	8.47 419	3.84 355	6.87 277	6.74 442	0.00 1	0.00 1	0.04 476	0.00 1	0.29 428	0.15 94

MMNet	4.44 419	1.37 385	6.26 397	1.73 314	1.64 395	10.51 495	0.61 274	9.27 351	9.66 432	9.55 452	9.22 358	7.40 393	6.52 453	7.90 353	6.98 445	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 300	0.10 57

MyStereo8	3.30 316	1.69 424	6.28 398	2.51 440	3.79 509	4.22 366	0.07 74	7.43 296	6.39 313	6.51 308	10.13 386	4.23 294	1.45 229	2.79 122	5.08 416	0.06 401	1.49 549	0.00 1	0.40 505	0.26 405	1.33 419

CFNet	4.03 386	1.97 454	6.30 399	2.70 457	1.64 395	5.41 401	0.22 165	12.14 435	10.28 438	5.24 250	11.15 409	6.43 370	3.70 349	8.97 425	4.01 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 431	0.13 76

rrr	1.64 141	1.71 428	6.31 400	0.73 173	0.24 112	2.69 217	0.92 369	4.25 99	1.75 67	0.73 104	0.16 22	0.23 79	0.32 74	7.57 336	2.72 334	0.00 1	0.49 353	0.00 1	0.20 406	0.17 329	1.68 457

test-1	2.14 191	0.54 142	6.32 401	1.07 219	1.22 350	2.13 160	0.54 249	6.40 245	4.80 242	3.55 199	5.23 233	4.02 279	0.71 155	1.95 80	2.15 297	0.08 421	0.98 460	0.00 1	0.08 325	0.02 56	1.07 385

UDG	9.12 517	10.06 562	6.35 402	10.06 560	9.64 565	10.48 493	2.33 439	12.73 453	10.19 437	8.33 404	10.27 388	16.70 517	10.47 514	8.33 385	9.07 479	4.28 560	2.59 568	18.90 578	3.83 572	11.35 569	6.50 564

IER	3.42 333	0.91 277	6.38 403	0.73 173	1.60 393	7.07 443	0.55 253	7.07 279	5.45 269	8.17 400	8.89 349	6.13 363	6.13 443	5.36 209	3.77 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 193	0.05 30

DISCO	6.58 474	0.98 305	6.44 404	3.75 515	1.18 342	11.19 503	3.29 472	12.92 462	16.72 513	7.27 359	11.74 422	17.34 522	6.60 454	19.59 554	11.59 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 474	0.50 250

PAM	4.07 391	0.44 83	6.47 405	1.97 356	1.18 342	10.83 499	1.64 420	10.66 391	4.55 224	6.54 311	4.69 219	16.99 520	6.88 461	4.07 161	1.63 243	0.00 1	0.68 383	0.00 1	0.77 535	0.10 232	1.24 408

plain	1.53 130	0.86 262	6.50 406	0.42 114	0.05 6	1.56 92	0.09 88	5.18 156	4.02 192	0.54 62	1.76 116	0.59 142	0.75 160	6.48 254	1.23 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 469	0.07 44

ACRE	2.67 259	1.66 423	6.50 406	0.72 170	2.03 434	2.65 215	0.84 346	5.97 218	5.52 271	7.85 380	9.23 359	1.72 189	1.09 189	4.09 164	2.73 336	0.02 289	0.19 298	0.02 447	0.08 325	0.26 405	0.21 140

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 469	6.12 544	6.53 408	4.29 533	3.61 502	15.41 530	4.13 482	12.36 441	7.32 363	7.60 371	8.51 346	8.97 428	2.64 294	10.17 471	3.72 366	8.16 569	2.40 562	2.00 557	0.11 351	8.55 567	5.84 561

ADStereo(finetuned)	2.50 241	0.95 294	6.60 409	0.39 109	0.20 90	1.72 116	0.24 171	6.06 223	9.31 425	6.30 293	5.42 245	1.44 178	6.22 446	2.25 100	2.14 295	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 126	0.65 303

rvit_stereo_0075_2	2.15 192	0.39 53	6.61 410	0.67 164	1.95 428	1.74 118	0.10 96	7.81 310	6.03 293	2.97 184	4.01 200	3.07 234	0.57 140	5.49 214	1.13 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.34 200

WQFJX	3.73 358	1.14 338	6.63 411	1.19 231	2.72 470	6.76 434	4.34 490	11.12 406	6.29 304	6.13 287	8.07 339	2.71 222	3.05 311	9.58 447	4.08 386	0.03 338	0.18 295	0.00 1	0.00 1	0.09 208	0.56 269

ISRNet	4.11 393	0.88 272	6.63 411	3.46 505	2.64 467	2.11 157	0.26 177	7.72 309	6.60 323	11.29 496	17.98 499	8.21 407	2.60 292	6.81 276	4.72 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 208	0.25 167

MyStereo04	3.29 314	1.15 340	6.64 413	1.28 244	1.49 387	2.63 207	0.45 221	10.57 389	13.30 488	4.41 227	3.90 198	3.06 233	3.56 340	7.87 352	3.35 357	0.01 177	1.27 531	0.00 1	0.25 437	0.11 248	0.42 233

test_xeample3	1.71 147	1.75 435	6.64 413	0.90 201	0.29 124	2.55 196	0.90 364	4.08 87	2.36 84	0.56 72	0.24 32	0.23 79	0.31 67	7.51 331	2.73 336	0.00 1	0.70 390	0.00 1	0.36 496	0.18 340	1.92 498

rvit_0105_4	1.58 136	1.41 391	6.67 415	0.65 158	0.05 6	1.60 97	0.41 211	4.70 127	6.48 317	0.46 48	0.87 72	1.40 173	0.53 134	5.08 200	1.12 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.18 118

ADLNet2	4.72 435	1.44 400	6.68 416	3.03 479	3.90 512	6.80 435	2.91 455	11.67 422	9.63 430	7.99 388	9.89 380	9.75 436	5.32 427	7.70 342	7.13 449	0.01 177	0.03 201	0.00 1	0.00 1	0.26 405	0.22 148

DCANet-4	2.26 210	0.43 74	6.69 417	0.40 112	0.20 90	1.70 108	0.13 118	5.73 194	9.44 429	6.01 280	5.29 238	1.12 166	2.77 302	2.49 112	2.21 300	0.01 177	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.02 56	0.61 287

rvit_0105_5	1.70 144	1.36 380	6.71 418	0.52 136	0.04 4	1.58 94	0.58 262	5.39 174	6.62 326	0.91 126	1.72 112	1.77 192	0.77 164	4.44 177	1.28 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.23 155

ssnet_v2	4.73 437	1.43 396	6.74 419	1.80 325	0.75 257	8.89 471	4.60 494	12.66 452	10.65 449	9.53 450	6.23 273	9.78 437	4.26 378	6.89 278	9.65 489	0.01 177	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.36 452	0.31 190

dad	5.10 446	2.61 495	6.76 420	1.23 235	0.14 53	2.85 250	0.36 198	7.98 314	14.88 498	10.84 482	17.06 486	15.59 506	3.29 321	7.24 305	4.39 396	1.20 537	0.10 265	4.02 565	0.49 517	0.20 360	0.69 320

DSFCA	4.48 420	1.03 316	6.84 421	1.61 288	1.68 402	7.26 446	4.46 492	11.27 410	7.51 368	11.01 490	6.89 297	8.49 420	4.54 391	10.41 475	6.18 435	0.03 338	0.06 233	0.02 447	0.03 291	0.13 289	0.14 81

rvit_105_1	2.69 261	1.34 376	6.85 422	1.89 338	0.09 23	1.94 136	3.50 475	6.38 243	9.00 417	4.98 239	2.19 135	3.57 262	1.56 243	7.31 311	3.03 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 276	0.06 161	0.16 103

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 393	1.53 411	6.87 423	3.04 481	3.33 491	4.34 376	0.59 269	11.36 414	7.92 384	8.98 430	7.98 332	9.72 435	3.82 353	7.92 354	4.43 397	0.15 450	0.02 173	0.03 466	0.03 291	0.07 180	0.14 81
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	3.76 363	1.52 409	6.93 424	1.66 297	0.31 130	4.31 372	0.32 192	7.92 312	7.68 375	9.55 452	12.12 428	5.17 330	2.74 299	10.00 468	4.49 400	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 320	0.27 173

NCCL2	6.27 465	2.46 488	7.00 425	2.36 422	1.11 325	9.48 477	11.14 556	13.01 466	10.40 443	9.94 461	9.49 370	22.11 549	7.42 474	9.90 465	8.56 468	0.01 177	0.00 1	0.02 447	0.03 291	0.20 360	0.73 332

IPLGR	2.46 236	0.68 207	7.02 426	0.22 67	0.16 67	2.01 144	0.22 165	7.01 271	6.62 326	7.10 345	5.92 265	2.91 226	2.27 276	5.12 203	1.52 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 267	0.41 228

ffm	3.41 331	0.98 305	7.03 427	1.64 291	1.07 314	2.84 239	0.47 225	5.55 180	10.56 445	6.68 321	9.59 373	5.66 347	3.87 358	8.20 370	0.68 78	0.00 1	1.13 506	0.00 1	0.19 393	0.11 248	1.88 493

ff1	4.11 393	0.98 305	7.03 427	1.64 291	1.07 314	2.84 239	0.47 225	5.55 180	10.56 445	6.68 321	9.59 373	5.66 347	3.87 358	11.33 487	11.69 513	0.00 1	1.13 506	0.00 1	0.19 393	0.11 248	1.88 493

mmx	4.50 421	0.98 305	7.03 427	1.64 291	1.07 314	2.84 239	0.47 225	12.84 458	11.23 463	6.68 321	9.59 373	5.66 347	3.87 358	11.33 487	11.69 513	0.05 389	1.12 502	0.00 1	0.19 393	0.10 232	1.53 433

xxx	4.50 421	0.98 305	7.04 430	1.64 291	1.07 314	2.84 239	0.47 225	12.84 458	11.23 463	6.68 321	9.59 373	5.66 347	3.87 358	11.33 487	11.69 513	0.05 389	1.12 502	0.00 1	0.19 393	0.10 232	1.53 433

XX-Stereo	2.95 288	0.48 109	7.08 431	2.84 468	2.51 461	1.63 100	0.20 158	6.15 228	3.38 137	2.38 169	16.00 475	6.90 384	0.25 49	6.40 250	1.14 181	0.00 1	0.66 379	0.00 1	0.31 481	0.16 320	0.57 272

1111x	4.96 444	1.04 319	7.09 432	1.75 316	1.05 311	5.03 395	0.32 192	13.52 482	10.70 450	6.68 321	10.35 390	8.81 427	6.01 441	10.65 477	12.78 524	0.07 412	1.24 528	0.00 1	0.33 487	0.11 248	1.75 474

UNet	4.19 401	0.87 270	7.18 433	2.00 364	3.22 486	9.55 478	0.31 190	10.11 372	6.22 303	7.98 386	6.82 296	10.42 448	5.77 435	7.28 308	5.83 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.12 71

SQANet	8.22 506	4.42 531	7.19 434	12.11 567	9.77 566	11.80 509	3.23 468	12.00 429	6.60 323	8.59 416	11.52 416	10.97 466	5.31 426	11.10 482	4.20 388	9.56 572	2.29 561	10.51 572	1.61 560	13.06 574	8.49 568

RP	7.41 491	1.90 447	7.33 435	4.26 531	5.25 545	6.64 432	3.46 474	12.44 446	16.23 511	10.36 470	23.00 525	18.72 531	16.59 544	11.10 482	8.47 466	1.10 535	0.02 173	0.12 508	0.16 370	0.43 469	0.65 303

DN-CSS_ROB	3.00 294	2.14 464	7.33 435	2.67 455	0.78 262	3.13 274	0.07 74	6.68 260	4.22 201	5.51 261	12.12 428	2.33 209	1.21 213	8.69 409	2.51 319	0.03 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 465	0.15 94

RYNet	6.82 477	1.51 407	7.35 437	1.79 322	4.52 531	16.68 535	4.41 491	14.19 497	17.43 518	11.64 502	7.86 326	15.03 502	8.81 499	10.10 469	14.16 534	0.04 371	0.13 280	0.15 513	0.05 313	0.08 193	0.53 260

rvit_0105_3	1.94 163	1.44 400	7.39 438	0.88 198	0.02 3	1.61 98	1.64 420	5.88 204	6.73 332	2.37 168	1.78 119	2.01 202	1.16 203	4.46 178	1.26 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.14 81

PSMNet_ROB	5.41 452	2.45 487	7.39 438	2.36 422	1.90 422	10.11 486	6.54 523	16.32 522	7.59 372	6.84 330	10.83 405	12.06 481	4.13 371	8.73 410	10.24 496	0.02 289	0.01 134	0.01 414	0.11 351	0.26 405	0.40 216

XPNet_ROB	6.46 470	1.88 442	7.41 440	2.81 463	0.95 297	6.45 428	6.82 528	13.58 483	8.80 410	15.50 531	15.86 471	19.59 538	7.12 467	11.41 491	9.86 490	0.02 289	0.04 218	0.00 1	0.03 291	0.20 360	0.79 345

RAFT + AFF	4.63 430	2.28 475	7.43 441	1.51 278	2.38 453	5.81 414	6.49 522	10.74 393	8.53 403	7.75 376	8.95 351	7.47 394	6.68 459	9.17 433	5.06 415	0.08 421	0.47 351	0.00 1	0.01 254	0.66 498	1.03 382

DRN-Test	6.23 464	1.51 407	7.53 442	3.07 487	3.69 504	12.17 514	3.23 468	20.80 560	11.11 462	12.64 508	13.02 446	10.91 464	5.26 421	8.49 397	10.12 494	0.05 389	0.05 227	0.04 476	0.04 309	0.28 420	0.65 303

FAT-Stereo	6.98 483	0.79 233	7.57 443	2.54 447	1.80 410	6.16 422	4.33 489	19.16 544	18.82 525	10.75 479	17.08 487	18.23 529	13.56 533	9.25 435	8.44 465	0.03 338	0.16 290	0.01 414	0.10 344	0.14 300	0.65 303

Anonymous3	1.96 165	0.61 179	7.58 444	0.42 114	0.51 203	4.28 370	0.52 245	5.56 183	2.76 99	2.35 167	3.47 180	1.50 181	1.13 194	5.92 228	1.54 229	0.23 483	0.23 312	0.00 1	0.00 1	0.14 300	0.47 244

ccnet	7.45 495	1.89 446	7.71 445	3.18 492	2.35 451	12.19 515	6.14 517	18.95 540	9.36 427	13.33 515	20.38 510	16.00 511	9.10 506	10.10 469	15.40 540	0.44 512	0.34 330	0.25 531	0.25 437	0.48 482	1.18 400

RGC	7.40 490	2.77 502	7.71 445	4.43 538	4.87 540	8.88 470	2.96 457	16.05 519	12.76 483	11.96 506	19.57 507	18.32 530	11.57 525	13.89 522	9.58 488	0.83 530	0.02 173	0.24 530	0.41 508	0.40 463	0.77 340

edge stereo	7.12 486	1.19 348	7.83 447	2.32 416	2.46 457	6.90 436	3.26 471	15.58 514	12.52 476	15.68 533	18.34 503	21.83 548	13.05 529	11.53 492	8.68 470	0.04 371	0.06 233	0.11 501	0.03 291	0.30 431	0.63 298

fast-acv-ft	6.00 460	1.95 452	7.88 448	2.35 420	1.85 417	13.61 525	1.76 426	8.44 321	10.12 436	11.22 494	20.57 512	14.41 499	7.55 478	8.11 366	8.83 473	0.10 436	0.09 259	0.16 516	0.07 322	0.68 501	0.35 205

DualNet (step1)	4.40 415	1.36 380	7.91 449	1.40 261	0.63 231	5.54 402	2.72 446	11.31 411	8.40 399	8.64 417	8.05 334	6.80 378	5.05 413	7.22 303	2.53 320	1.74 547	1.04 482	3.05 560	2.96 565	0.22 378	1.35 422

test_sample9	6.40 468	1.36 380	7.91 449	1.40 261	0.63 231	5.54 402	2.72 446	11.31 411	8.40 399	8.64 417	8.05 334	6.80 378	5.05 413	12.52 507	13.17 526	1.74 547	25.14 601	3.05 560	2.96 565	0.22 378	1.35 422

test_sample8	8.50 510	1.36 380	7.91 449	1.40 261	0.63 231	5.54 402	2.72 446	12.78 456	6.78 335	17.61 540	9.29 365	24.63 553	19.17 551	12.52 507	13.17 526	1.74 547	25.14 601	3.05 560	2.96 565	0.22 378	1.35 422

ARAFT	3.32 317	1.74 434	7.92 452	0.64 154	0.15 61	4.45 378	2.89 452	8.20 318	6.30 306	9.23 442	7.12 307	5.58 344	1.24 216	8.60 403	1.69 258	0.01 177	0.03 201	0.00 1	0.00 1	0.35 449	0.35 205

NVstereo2D	4.82 441	1.29 367	7.98 453	3.68 513	3.48 498	8.02 457	3.10 462	11.25 408	15.50 506	5.14 247	7.71 320	8.21 407	4.68 397	10.19 472	4.30 393	0.02 289	0.19 298	0.13 510	0.36 496	0.07 180	1.12 395

BEATNet_4x	3.69 353	2.12 463	8.11 454	1.82 329	0.16 67	5.30 399	1.04 382	10.87 397	6.14 299	7.09 344	8.42 345	4.99 326	4.42 382	5.89 227	6.23 437	0.04 371	0.05 227	0.00 1	0.00 1	0.32 443	0.84 350

AANet_RVC	5.41 452	2.61 495	8.17 455	2.25 399	1.30 368	2.27 169	1.64 420	10.82 396	18.54 524	8.01 390	18.09 500	8.39 417	3.31 324	11.37 490	8.98 478	1.15 536	0.38 339	0.02 447	0.00 1	0.17 329	0.70 324

STTStereo	3.90 375	1.43 396	8.20 456	3.03 479	2.28 450	3.64 325	0.64 283	10.11 372	7.09 349	10.20 465	7.08 303	8.73 424	3.57 341	7.44 318	4.00 383	0.00 1	0.02 173	0.01 414	0.01 254	0.04 126	0.40 216

StereoDRNet	6.02 462	2.40 486	8.22 457	3.43 503	4.43 525	10.57 496	4.21 484	19.44 546	11.24 465	12.86 509	8.06 337	11.64 474	4.79 402	8.65 408	9.32 483	0.01 177	0.10 265	0.00 1	0.03 291	0.34 447	0.69 320

DDUNet	10.03 526	12.17 568	8.24 458	13.02 568	11.73 571	10.32 489	3.76 476	12.27 438	8.35 397	9.64 454	13.89 455	16.48 513	6.67 458	9.50 444	7.00 446	6.80 566	3.45 580	21.10 579	4.33 574	12.78 573	9.12 570

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 323	1.28 366	8.51 459	1.86 333	1.83 414	3.51 310	0.31 190	10.50 385	4.32 204	2.74 177	5.87 260	10.30 446	4.53 390	4.66 186	3.16 353	0.02 289	0.87 424	0.00 1	0.97 543	0.38 459	1.43 428

DispNO	3.51 339	1.33 375	8.51 459	2.26 402	1.36 376	3.46 306	0.81 335	8.74 332	6.58 322	6.78 328	7.63 319	6.22 368	4.20 374	7.47 327	4.44 398	0.00 1	0.03 201	0.03 466	0.11 351	0.13 289	0.14 81

LALA_ROB	7.02 484	2.54 492	8.51 459	1.53 282	0.96 299	9.96 483	8.71 546	16.70 524	12.68 479	12.99 511	13.90 456	24.47 552	5.40 429	11.61 495	9.50 486	0.04 371	0.05 227	0.00 1	0.02 276	0.17 329	0.65 303

NCC-stereo	7.43 493	2.28 475	8.58 462	3.28 498	4.48 528	8.34 459	4.27 486	20.45 558	13.66 491	9.17 439	17.52 494	16.49 514	14.31 539	13.71 518	8.95 476	1.73 545	0.12 274	0.01 414	0.50 518	0.21 371	0.60 284

Abc-Net	7.43 493	2.28 475	8.58 462	3.28 498	4.48 528	8.34 459	4.27 486	20.45 558	13.66 491	9.17 439	17.52 494	16.49 514	14.31 539	13.71 518	8.95 476	1.73 545	0.12 274	0.01 414	0.50 518	0.21 371	0.60 284
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DMCA-RVC	3.59 346	1.98 455	8.68 464	2.30 412	1.48 386	3.54 315	0.55 253	8.40 320	5.43 268	9.37 447	5.90 261	8.34 412	3.21 316	7.19 301	4.46 399	0.06 401	0.11 269	0.08 498	0.02 276	0.21 371	0.40 216

Nwc_Net	7.54 496	1.91 448	8.71 465	4.16 528	3.42 496	10.77 498	2.00 432	20.33 557	12.19 473	9.10 436	24.04 530	17.67 525	13.58 534	12.14 503	9.12 480	0.94 533	0.00 1	0.00 1	0.02 276	0.22 378	0.41 228

iResNet	4.04 387	1.46 404	8.72 466	3.25 497	0.36 153	4.54 384	0.47 225	9.06 339	10.40 443	7.98 386	12.82 444	4.06 283	3.22 317	8.82 413	4.95 413	0.03 338	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.14 300	0.55 264

NaN_ROB	6.51 472	2.25 469	8.77 467	1.69 304	1.79 409	9.71 481	10.94 554	16.20 520	16.13 510	13.04 513	8.86 348	11.77 475	5.94 439	12.88 512	8.01 459	0.05 389	0.13 280	0.07 492	0.20 406	0.32 443	1.50 432

MANE	20.98 576	3.23 510	8.81 468	5.96 550	6.96 554	33.07 575	13.20 566	35.43 582	38.86 579	44.72 589	52.41 593	53.20 588	41.84 590	34.74 581	27.45 574	1.87 550	2.27 560	1.54 554	10.18 585	0.69 503	3.11 541

gwcnet-sp	3.58 343	2.01 457	8.82 469	2.01 365	0.69 241	7.38 450	1.10 387	9.23 348	6.66 329	9.32 443	5.91 262	4.21 291	3.31 324	6.91 280	3.69 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 395	0.18 118

scenet	3.58 343	2.01 457	8.82 469	2.01 365	0.69 241	7.38 450	1.10 387	9.23 348	6.66 329	9.32 443	5.91 262	4.21 291	3.31 324	6.91 280	3.69 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 395	0.18 118

ssnet	3.58 343	2.01 457	8.82 469	2.01 365	0.69 241	7.38 450	1.10 387	9.23 348	6.66 329	9.32 443	5.91 262	4.21 291	3.31 324	6.91 280	3.69 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 395	0.18 118

iResNetv2_ROB	4.72 435	2.26 471	8.87 472	3.20 494	1.25 355	4.32 373	1.73 424	14.22 498	10.62 448	10.53 474	12.13 430	7.77 399	5.54 433	8.29 378	2.76 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 465	0.55 264

LL-Strereo	5.14 448	2.29 478	8.95 473	1.26 241	5.05 542	3.66 326	1.40 408	10.33 378	8.98 415	8.71 421	8.24 343	10.70 457	11.10 519	12.66 511	5.36 422	0.05 389	1.35 542	0.00 1	0.00 1	0.38 459	2.23 527

AF-Net	8.37 508	2.16 465	9.01 474	3.65 512	4.58 534	9.40 476	2.63 445	17.71 531	21.32 538	10.38 471	24.51 533	20.43 543	16.67 545	12.54 509	10.76 506	0.70 527	0.00 1	0.12 508	0.00 1	0.47 479	0.42 233

CC-Net-ROB	8.09 502	10.11 563	9.03 475	4.07 524	3.74 508	15.24 529	4.84 499	18.44 536	10.87 454	6.73 327	14.03 457	7.54 395	4.68 397	11.61 495	3.98 382	6.59 565	2.54 566	16.51 576	1.19 550	7.88 566	2.20 522

stereogan	8.18 505	1.32 373	9.05 476	3.59 510	4.00 519	20.16 551	3.13 465	17.25 529	20.16 532	10.68 477	19.19 505	20.56 546	10.70 517	14.74 527	7.00 446	0.34 503	0.04 218	0.21 527	0.08 325	0.70 505	0.65 303

pcwnet_v2	4.36 411	0.46 93	9.07 477	1.43 267	1.10 324	3.41 298	0.40 208	13.44 481	14.60 496	10.29 469	14.22 458	5.82 358	2.97 308	6.75 270	2.29 313	0.01 177	0.05 227	0.04 476	0.02 276	0.17 329	0.61 287

otaku	12.35 548	8.64 556	9.11 478	13.56 569	10.98 568	26.23 561	7.22 534	19.45 547	19.26 526	11.92 505	17.90 498	20.21 541	8.91 502	16.06 536	6.09 431	9.77 574	2.50 565	13.23 573	1.90 562	14.61 575	9.41 573

GANetREF_RVC	6.97 482	3.59 518	9.14 479	4.00 523	0.40 169	13.17 520	11.27 560	15.95 518	17.51 519	10.62 476	10.66 402	12.15 482	7.97 486	13.18 515	5.04 414	0.45 514	0.00 1	0.01 414	0.15 368	3.47 554	0.60 284
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
DFGA-Net	3.09 299	2.73 499	9.21 480	1.79 322	0.47 184	3.30 290	0.20 158	7.49 298	6.20 301	5.54 263	6.42 285	2.17 207	1.12 192	7.96 356	6.56 441	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 469	0.17 113

ETE_ROB	6.28 466	2.60 494	9.22 481	1.71 308	0.84 273	6.44 427	6.78 527	13.16 474	8.80 410	13.01 512	15.93 473	21.01 547	6.18 445	10.97 479	8.11 461	0.04 371	0.01 134	0.00 1	0.02 276	0.16 320	0.70 324

ToySt	3.39 327	0.89 275	9.29 482	1.47 274	0.94 294	4.20 365	1.98 431	7.33 289	5.42 266	3.01 188	6.75 293	8.67 423	5.10 417	5.43 213	3.72 366	0.07 412	0.89 425	0.00 1	0.23 429	0.28 420	2.13 516

WCMA_ROB	10.20 528	1.99 456	9.33 483	3.01 477	2.46 457	15.78 532	7.67 539	12.75 455	15.41 504	25.08 562	33.42 563	27.06 559	19.86 553	13.87 521	12.47 520	1.28 539	0.38 339	0.18 522	0.20 406	0.28 420	1.54 435

CSAN	8.41 509	2.86 505	9.35 484	2.43 432	0.82 271	13.59 524	11.68 562	15.80 517	21.98 542	14.71 527	16.46 479	18.00 527	14.42 541	13.68 517	10.10 492	0.10 436	0.13 280	0.15 513	0.19 393	0.43 469	1.28 415

Select-FE	3.87 373	1.07 323	9.42 485	1.76 318	1.52 392	2.55 196	0.43 217	10.23 375	4.52 221	5.58 265	10.29 389	10.35 447	8.75 497	6.61 259	1.67 255	0.01 177	0.76 400	0.02 447	0.65 528	0.05 147	1.05 384

sAnonymous2	1.54 131	2.26 471	9.53 486	0.65 158	0.50 193	1.20 18	0.23 169	4.86 133	3.65 163	0.42 35	1.27 90	0.23 79	1.40 226	1.23 36	0.68 78	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.20 406	2.00 542	0.42 233

CroCo_RVC	1.54 131	2.26 471	9.53 486	0.65 158	0.50 193	1.20 18	0.23 169	4.86 133	3.65 163	0.42 35	1.27 90	0.23 79	1.40 226	1.23 36	0.68 78	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.20 406	2.00 542	0.42 233

PA-Net	5.40 450	2.35 484	9.55 488	2.75 458	2.21 443	8.74 468	3.92 480	13.05 467	13.35 489	7.30 363	7.98 332	8.08 404	6.39 449	11.17 485	9.30 482	0.02 289	0.03 201	0.00 1	0.03 291	0.16 320	1.55 438
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PWCDC_ROB	8.50 510	4.40 530	9.57 489	6.16 553	4.54 533	10.46 492	1.03 379	15.30 511	28.16 555	10.88 484	30.88 555	6.96 387	11.31 522	14.57 525	10.40 499	3.10 558	0.02 173	0.00 1	0.00 1	1.55 533	0.63 298

DANet	6.46 470	1.58 415	9.58 490	4.10 526	3.99 518	9.13 475	1.34 406	10.37 380	7.76 376	13.76 520	15.66 469	16.14 512	7.03 466	13.07 514	13.62 532	0.19 468	0.12 274	0.02 447	0.02 276	0.15 316	1.61 441
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Ntro	12.91 549	9.95 561	10.01 491	14.12 571	12.55 573	26.31 562	6.76 526	19.04 542	22.03 543	10.23 467	16.26 476	20.22 542	10.06 510	16.81 541	7.93 457	10.16 576	2.55 567	15.19 575	2.86 564	15.27 576	9.93 576

YMNet	5.84 456	2.29 478	10.08 492	3.80 517	4.45 526	10.40 490	0.88 361	10.81 394	7.17 354	14.28 525	16.67 482	11.58 471	4.41 380	8.51 398	9.37 484	0.12 442	0.35 334	0.11 501	0.08 325	0.79 511	0.62 292

YMNet_1	5.84 456	2.29 478	10.08 492	3.80 517	4.45 526	10.40 490	0.88 361	10.81 394	7.17 354	14.28 525	16.67 482	11.58 471	4.41 380	8.51 398	9.37 484	0.12 442	0.35 334	0.11 501	0.08 325	0.79 511	0.62 292

APVNet	6.28 466	2.46 488	10.09 494	3.51 508	3.97 516	12.15 513	1.75 425	20.08 556	6.73 332	6.92 337	13.45 450	10.75 459	6.29 448	11.86 497	14.34 535	0.05 389	0.02 173	0.11 501	0.03 291	0.63 495	0.34 200

SGM-ForestM	18.61 570	3.38 513	10.14 495	3.44 504	2.24 447	34.17 577	15.39 571	29.44 579	33.93 563	38.55 581	41.08 578	53.64 589	36.76 584	34.82 582	27.16 573	1.25 538	1.81 557	0.74 544	1.01 545	0.61 493	2.61 537

MDST_ROB	9.13 518	1.31 370	10.16 496	4.36 536	2.48 459	28.66 568	7.64 537	19.96 551	14.97 499	27.53 564	24.02 528	9.47 430	5.27 422	16.31 537	8.61 469	0.63 523	0.19 298	0.00 1	0.00 1	0.08 193	0.90 356

FBW_ROB	9.17 519	2.08 460	10.31 497	2.51 440	1.66 400	13.22 522	6.04 515	23.09 567	20.11 531	19.55 543	15.80 470	18.97 535	11.96 527	19.34 551	11.38 510	0.66 524	0.30 323	2.15 558	0.90 539	1.15 524	2.16 520

ACV-stereo	4.65 431	1.22 358	10.49 498	2.22 390	1.05 311	12.62 517	1.24 398	6.70 261	7.36 364	3.22 193	5.18 232	16.59 516	10.02 509	8.18 369	6.19 436	0.06 401	0.14 284	0.01 414	0.00 1	0.12 267	0.40 216

Replicate-Monster	1.48 124	2.08 460	10.66 499	0.11 33	0.49 188	1.32 63	0.04 42	4.38 115	1.08 37	1.19 143	0.07 7	0.08 24	0.11 21	5.09 201	0.50 27	0.17 460	1.08 492	0.00 1	0.18 387	0.01 23	0.99 371

S-Stereo	6.85 478	0.93 283	10.76 500	3.34 501	3.51 499	6.55 430	6.01 514	13.75 489	23.86 546	9.65 457	15.54 468	11.81 476	8.24 489	8.59 402	11.23 509	0.13 445	0.16 290	0.00 1	0.42 509	0.14 300	2.39 531

TCMNet	5.54 454	2.53 490	10.92 501	4.50 539	6.58 551	8.90 472	1.31 405	11.59 420	8.68 406	7.24 356	12.74 441	8.37 413	4.65 396	9.30 437	10.83 507	0.11 440	0.19 298	0.31 534	0.09 337	0.84 516	1.07 385

ELAS	17.99 567	3.49 515	11.19 502	6.14 552	5.79 548	34.89 578	17.28 583	28.75 576	30.47 559	40.80 585	45.79 583	39.04 578	32.05 580	27.63 574	24.30 566	1.88 551	2.41 564	1.09 548	1.48 556	1.83 539	3.48 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	8.17 504	1.70 426	11.49 503	3.18 492	3.07 480	9.66 480	6.06 516	13.60 484	17.71 521	15.23 530	24.02 528	27.61 560	8.81 499	10.36 474	9.51 487	0.08 421	0.08 252	0.00 1	0.00 1	0.31 438	0.87 354

ELAS_RVC	17.82 566	3.60 519	11.92 504	6.63 554	5.73 547	30.34 570	19.64 585	26.92 573	35.06 570	40.79 584	41.32 579	37.31 577	31.61 577	30.54 576	22.93 557	1.97 553	2.40 562	1.28 552	1.27 552	1.71 536	3.51 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	5.62 455	5.76 541	12.05 505	5.03 544	2.08 438	3.77 338	1.53 415	12.92 462	11.62 469	9.64 454	7.40 314	8.58 422	7.54 477	14.76 528	8.25 464	0.02 289	0.15 287	0.00 1	0.00 1	0.81 515	0.52 258

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 473	2.21 468	12.10 506	2.75 458	3.28 488	10.03 485	3.05 460	12.31 439	11.52 468	10.10 464	21.36 515	11.51 470	7.30 472	11.56 493	10.61 501	0.09 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 193	0.51 255

Syn2CoEx	6.70 476	3.69 521	12.14 507	2.78 461	1.68 402	8.36 463	3.21 467	18.59 538	12.66 478	8.86 426	20.79 513	10.52 450	10.54 515	9.68 450	8.70 471	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 503	1.00 374

G-Net	8.60 512	1.93 449	12.59 508	6.04 551	3.66 503	25.93 560	4.26 485	10.35 379	8.05 388	19.71 545	24.73 534	14.15 494	15.49 542	11.30 486	10.69 505	0.50 522	0.46 349	0.19 524	0.25 437	0.80 513	0.91 359

anonymity	8.04 501	4.13 527	12.86 509	7.43 556	13.11 574	8.34 459	2.02 433	18.21 535	7.55 371	13.88 521	9.27 362	10.63 454	7.79 482	11.57 494	6.06 429	6.25 564	5.59 590	3.71 564	3.28 569	3.27 552	5.78 560

Consistency-Raft	9.58 522	5.11 536	13.00 510	5.61 547	8.92 564	4.03 357	5.07 503	19.73 550	24.90 550	11.32 497	29.86 549	13.36 489	6.16 444	8.00 357	13.47 530	0.67 525	0.34 330	1.81 556	4.36 575	12.23 570	3.62 551

PDISCO_ROB	10.27 529	2.79 504	13.30 511	10.58 564	9.96 567	22.78 554	5.99 512	20.01 552	28.57 556	11.88 504	14.49 462	20.54 544	4.92 406	17.01 543	10.29 497	5.79 563	0.42 343	0.14 512	0.13 363	2.53 547	3.25 543

GwcNet	6.95 480	2.89 506	13.32 512	2.82 465	5.53 546	11.76 508	2.14 437	14.95 508	17.69 520	10.83 481	18.14 501	10.83 462	6.66 457	9.83 460	10.19 495	0.03 338	0.06 233	0.03 466	0.08 325	0.64 496	0.66 314

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 392	1.65 421	13.34 513	2.14 376	1.84 415	4.03 357	0.98 375	13.13 473	4.97 251	4.53 230	11.37 414	9.85 438	1.97 262	4.88 192	2.74 338	0.03 338	0.90 427	0.00 1	1.11 547	0.84 516	1.72 467

FADNet	4.55 423	2.35 484	13.60 514	1.87 334	0.80 266	4.74 390	0.75 321	14.47 502	12.41 475	4.07 218	5.45 248	9.64 433	5.03 410	8.86 416	4.82 409	0.20 471	0.04 218	0.07 492	0.05 313	1.27 527	0.40 216

FINET	6.96 481	2.98 507	13.77 515	3.20 494	4.81 539	9.65 479	9.90 552	13.68 487	23.91 547	8.28 403	13.70 451	5.36 338	5.83 436	10.79 478	8.05 460	0.90 531	1.43 543	0.11 501	0.38 502	0.48 482	1.98 506

FADNet-RVC-Resample	4.11 393	2.25 469	13.88 516	1.64 291	0.66 236	5.91 416	2.34 440	10.87 397	9.09 419	6.53 310	4.34 206	5.69 351	4.71 399	8.01 360	4.64 405	0.18 467	0.22 308	0.17 521	0.12 357	0.46 477	0.59 282

SANet	11.48 542	3.34 512	13.93 517	2.40 430	1.01 306	16.49 534	12.16 565	20.05 555	37.28 575	19.62 544	28.04 544	25.61 556	20.10 554	14.43 524	12.39 519	0.10 436	0.06 233	0.03 466	0.06 320	0.76 509	1.73 470

SHD	10.45 531	3.67 520	14.03 518	4.81 542	4.52 531	11.93 511	1.66 423	21.36 564	38.40 578	18.84 542	21.72 519	17.63 523	13.07 530	15.65 535	17.71 543	0.36 506	1.09 494	0.01 414	0.32 484	0.50 486	1.67 454

PSMNet-RUCA	6.00 460	5.79 542	14.15 519	10.30 562	7.63 557	6.94 437	1.89 428	12.74 454	10.95 457	4.10 220	11.72 421	4.77 313	1.72 254	8.74 411	5.09 417	1.88 551	0.12 274	4.77 566	0.71 532	5.10 558	0.82 348

FADNet_RVC	4.24 405	2.32 482	14.23 520	1.18 230	0.79 263	5.64 407	0.60 270	11.50 417	7.19 356	3.68 205	8.08 340	4.14 287	4.06 367	10.29 473	7.47 453	0.36 506	0.44 347	0.18 522	0.47 514	0.93 518	1.23 407

LE_ROB	17.31 565	2.62 497	14.26 521	4.20 529	1.80 410	17.40 539	9.70 551	15.38 513	55.92 594	63.97 604	40.81 577	35.50 575	39.26 587	15.64 534	28.51 577	0.06 401	0.11 269	0.13 510	0.21 413	0.14 300	0.51 255

SAMSARA	15.67 557	3.89 524	14.48 522	13.77 570	7.92 560	38.69 582	73.90 606	21.22 562	24.66 548	17.04 538	13.86 454	30.01 564	13.07 530	18.07 548	17.48 542	0.23 483	1.46 546	0.07 492	0.40 505	0.99 519	2.15 519

FADNet-RVC	4.36 411	2.62 497	14.51 523	2.01 365	0.44 180	4.27 369	1.27 400	12.61 451	7.89 381	3.76 207	4.05 201	10.63 454	4.34 379	9.87 461	7.66 456	0.03 338	0.09 259	0.00 1	0.03 291	0.65 497	0.50 250

ACVNet-4b	16.48 560	23.07 574	14.73 524	16.69 573	15.18 577	31.83 572	7.30 536	19.71 549	27.82 554	11.54 501	22.10 522	31.68 568	8.96 504	18.88 550	7.28 451	11.04 578	2.65 569	24.93 583	5.02 577	18.57 579	10.67 579

SPS-STEREO	15.83 558	7.38 549	14.92 525	11.63 566	11.77 572	25.30 559	7.12 532	25.20 571	17.06 516	32.24 571	30.34 553	31.63 567	22.59 562	25.67 571	21.97 554	7.71 568	4.50 586	3.35 563	1.56 559	6.97 565	7.72 567
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DGSMNet	7.10 485	3.49 515	15.11 526	4.36 536	4.41 524	8.94 473	6.25 518	15.10 510	14.28 495	8.15 399	14.51 463	10.08 442	5.38 428	11.04 481	7.95 458	1.49 543	2.00 558	1.79 555	1.68 561	2.43 545	3.48 547

ACVNet_1	19.51 572	26.19 578	15.50 527	17.71 574	15.28 578	26.46 563	9.36 548	29.16 578	34.18 564	25.06 561	24.89 535	37.18 576	21.93 561	17.80 547	15.03 538	11.08 579	2.83 570	25.29 584	5.06 579	19.11 580	11.14 580

PWC_ROB	8.89 514	4.49 532	15.62 528	2.92 471	4.49 530	7.89 456	1.23 397	17.29 530	20.00 530	16.54 536	28.06 545	14.37 496	11.98 528	14.93 529	15.43 541	0.47 519	0.00 1	0.05 483	0.00 1	0.67 499	1.31 417

PVD	16.41 559	3.98 526	16.04 529	5.38 545	4.59 536	19.44 547	7.28 535	28.88 577	49.27 589	31.53 570	43.72 581	30.36 566	32.17 581	26.70 573	23.19 559	0.25 488	1.48 548	0.04 476	0.59 525	0.52 488	2.87 540

CBFPSM	5.12 447	1.48 405	16.22 530	1.81 326	1.14 331	11.16 502	2.90 454	7.99 315	6.75 334	6.55 312	5.00 227	15.05 503	8.78 498	7.52 332	8.90 475	0.04 371	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.42 465	0.67 317

MSAF-DinoV2	10.81 535	5.90 543	16.35 531	3.91 522	2.57 463	8.73 467	4.64 495	14.74 507	22.45 544	10.92 487	18.73 504	29.19 562	17.54 547	23.14 566	29.42 579	0.36 506	0.15 287	0.25 531	0.80 537	2.89 551	3.52 550

RTSC	9.87 524	4.34 529	16.44 532	4.60 541	2.38 453	12.54 516	0.75 321	18.19 534	37.31 576	16.16 535	15.86 471	13.32 488	7.56 479	20.93 558	23.50 561	0.34 503	1.07 491	0.02 447	0.35 494	0.71 506	0.99 371

NVStereoNet_ROB	17.22 563	8.76 557	16.47 533	7.52 557	8.42 562	13.75 526	11.07 555	24.24 570	26.67 553	31.00 568	46.49 584	34.88 574	27.06 573	22.72 564	23.61 562	6.83 567	4.32 585	6.32 570	10.37 586	4.39 555	9.57 574
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 530	5.37 538	16.61 534	2.95 473	3.02 479	24.75 557	15.44 572	14.68 505	19.73 528	19.77 546	23.97 527	16.98 519	8.40 491	17.58 546	9.23 481	1.59 544	1.75 554	0.16 516	2.63 563	0.75 508	1.85 489

SDNR	7.97 500	2.75 500	16.90 535	2.28 409	0.94 294	45.23 588	0.43 217	9.30 354	10.84 453	10.71 478	25.30 537	5.51 342	4.47 384	11.98 499	7.58 455	0.15 450	0.14 284	0.00 1	0.04 309	2.27 544	2.65 538

ADCP+	8.60 512	2.78 503	17.44 536	1.69 304	4.27 522	16.95 538	5.29 505	13.38 479	12.52 476	13.57 518	17.57 496	10.86 463	11.28 521	18.43 549	23.91 565	0.03 338	0.05 227	0.01 414	0.18 387	0.47 479	1.31 417

WAO-6	35.59 591	37.89 591	17.67 537	37.86 589	24.46 591	37.85 581	21.49 587	49.01 594	67.96 604	44.22 588	48.08 587	53.02 587	53.39 599	33.67 579	36.83 590	26.05 595	7.83 595	43.19 597	21.76 597	30.18 594	19.37 596

z-ln-s-r	6.62 475	2.20 467	17.98 538	1.77 320	2.00 431	3.38 296	2.61 444	8.63 326	13.06 486	7.07 342	25.89 540	8.73 424	7.60 480	12.16 504	18.56 544	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 443	0.49 248

Wz-Net-MNSev	8.12 503	3.18 509	18.07 539	2.63 451	3.36 494	17.82 542	9.40 550	12.89 461	15.44 505	13.95 523	18.21 502	14.38 497	7.75 481	12.50 506	11.45 511	0.46 516	0.03 201	0.00 1	0.01 254	0.26 405	0.58 278

Wz-Net-LNSev	7.12 486	2.75 500	18.64 540	1.70 307	4.16 520	12.79 518	6.72 525	13.74 488	13.57 490	11.14 493	17.31 492	11.90 480	8.50 493	8.96 424	9.94 491	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.18 340	0.34 200

XQC	9.46 520	4.84 535	18.88 541	4.07 524	3.09 482	15.97 533	6.65 524	16.26 521	26.63 552	12.63 507	12.35 434	15.75 507	10.62 516	16.48 538	21.19 551	0.44 512	0.96 445	0.05 483	0.32 484	1.10 521	0.99 371

psmorigin	7.74 497	2.19 466	18.99 542	2.51 440	0.89 282	7.08 444	2.74 449	11.25 408	7.90 382	20.49 548	22.36 523	20.16 540	11.95 526	13.84 520	10.61 501	0.04 371	0.18 295	0.06 487	0.24 433	0.27 417	1.07 385

ADCRef	7.76 498	2.31 481	19.09 543	2.82 465	3.29 489	11.88 510	3.06 461	11.52 418	10.89 455	13.69 519	25.85 539	8.20 406	8.89 501	8.95 423	22.66 556	0.16 456	0.08 252	0.16 516	0.34 491	0.47 479	0.91 359

IMH-64-1	28.06 583	29.98 582	19.46 544	32.15 583	20.98 584	27.68 564	16.66 575	47.31 589	44.85 586	34.14 575	50.94 590	41.49 580	31.67 578	37.53 583	23.88 563	14.17 585	2.96 574	34.45 590	11.15 587	26.12 585	13.75 585

IMH-64	28.06 583	29.98 582	19.46 544	32.15 583	20.98 584	27.68 564	16.66 575	47.31 589	44.85 586	34.14 575	50.94 590	41.49 580	31.67 578	37.53 583	23.88 563	14.17 585	2.96 574	34.45 590	11.15 587	26.12 585	13.75 585

MFMNet_re	14.09 554	9.67 560	20.31 546	10.40 563	7.62 556	21.38 553	17.49 584	21.36 564	31.95 560	23.70 557	29.22 547	18.87 533	27.41 574	14.27 523	11.16 508	2.85 556	1.51 550	0.41 541	0.28 466	4.88 556	7.10 565

DPSNet	10.88 536	2.57 493	20.40 547	2.24 397	1.90 422	24.92 558	17.00 582	21.35 563	28.61 557	12.87 510	13.74 453	17.01 521	20.14 555	15.36 530	14.01 533	0.81 529	0.98 460	0.20 525	0.65 528	1.30 528	1.54 435

IMH	30.65 587	30.30 584	21.09 548	34.89 587	21.75 589	33.16 576	16.91 580	49.53 596	52.50 590	38.41 580	55.10 596	45.13 582	40.36 589	41.57 590	25.66 569	14.74 588	3.36 579	35.43 592	11.69 589	27.31 590	14.16 588

ADCL	10.77 533	3.23 510	21.50 549	2.26 402	1.96 430	23.65 555	9.07 547	14.69 506	24.88 549	15.21 529	27.20 542	12.68 486	14.02 538	16.94 542	24.43 567	0.26 491	0.18 295	0.74 544	0.67 530	0.80 513	1.02 379

RainbowNet	18.69 571	27.15 580	22.03 550	18.76 575	15.00 576	27.97 567	10.17 553	27.99 574	34.19 565	15.53 532	27.53 543	25.33 554	13.80 536	19.86 555	10.59 500	14.50 587	3.57 581	23.85 582	5.03 578	18.49 578	12.41 583

z-mn7	11.06 539	5.25 537	22.57 551	2.37 424	1.74 405	19.71 548	5.54 510	14.08 495	35.39 573	10.07 463	36.03 569	15.76 508	10.23 512	22.26 563	18.95 546	0.04 371	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.45 474	0.68 319

SGM+DAISY	17.25 564	9.46 559	22.74 552	10.11 561	11.40 569	28.98 569	13.74 568	21.15 561	16.85 515	31.39 569	34.79 565	34.05 572	24.24 569	26.23 572	19.31 547	8.79 571	7.56 594	4.88 567	3.93 573	6.07 561	9.33 571

WAO-7	30.22 586	25.83 577	23.33 553	33.10 585	14.36 575	36.98 579	22.41 589	52.85 599	64.46 601	43.76 587	59.24 599	52.31 586	45.69 594	32.82 578	32.60 584	11.16 580	5.49 589	13.76 574	12.60 591	12.36 571	9.38 572

ADCMid	10.97 538	4.49 532	23.66 554	2.53 444	2.52 462	11.46 505	6.31 519	15.31 512	12.85 484	23.57 556	22.99 524	17.92 526	21.04 558	19.57 553	28.05 576	0.47 519	0.43 344	1.10 549	1.32 553	1.73 537	2.10 512

WAO-8	38.93 594	36.84 589	23.97 555	43.96 591	24.48 592	45.73 589	22.62 590	53.10 600	75.66 605	53.86 597	66.14 605	62.39 597	55.11 601	43.01 592	40.67 594	22.98 593	7.22 592	37.53 595	19.49 595	27.04 589	16.83 591

Venus	38.93 594	36.84 589	23.97 555	43.96 591	24.48 592	45.73 589	22.62 590	53.10 600	75.66 605	53.86 597	66.17 606	62.39 597	55.11 601	43.01 592	40.67 594	22.98 593	7.22 592	37.53 595	19.49 595	27.02 588	16.83 591

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 562	7.98 553	24.37 557	6.82 555	2.93 476	39.68 584	16.11 574	25.46 572	34.93 569	34.13 574	34.20 564	29.20 563	24.94 570	23.01 565	19.39 549	2.79 555	2.87 572	1.18 551	1.53 558	6.78 564	3.31 544

SuperB	8.29 507	3.96 525	24.92 558	2.96 474	1.33 372	9.83 482	4.15 483	10.92 401	29.79 558	11.86 503	12.51 436	6.07 361	6.97 463	11.13 484	14.73 536	0.15 450	0.11 269	0.35 536	0.26 454	12.64 572	1.11 392

PASM	9.11 516	5.68 540	25.06 559	4.33 534	4.18 521	7.01 441	8.48 543	12.37 442	20.95 537	13.49 517	15.37 467	18.80 532	11.52 524	14.70 526	12.70 522	0.93 532	1.19 524	0.32 535	1.21 551	1.66 535	2.22 526

DeepPrunerF	7.18 488	3.58 517	25.29 560	4.27 532	7.20 555	3.78 340	4.64 495	14.03 494	20.86 536	8.85 425	10.57 398	7.35 391	7.88 484	12.16 504	10.66 504	0.25 488	0.16 290	0.29 533	0.43 511	0.77 510	0.65 303

AnyNet_C32	11.82 544	7.08 547	25.83 561	4.55 540	5.88 549	16.92 537	16.97 581	14.14 496	18.11 523	16.87 537	21.66 518	14.78 500	13.87 537	23.54 568	31.83 583	0.24 485	0.28 321	0.35 536	0.53 522	1.35 529	1.71 466

w-ln-seven-2	7.81 499	3.17 508	25.87 562	2.09 370	1.12 328	8.35 462	3.84 477	12.83 457	16.45 512	13.88 521	21.42 516	11.83 477	11.07 518	11.91 498	10.62 503	0.03 338	0.19 298	0.00 1	0.02 276	0.37 455	1.13 397

Wz-Net-SNSev	9.92 525	8.01 554	26.42 563	2.26 402	1.85 417	8.36 463	14.30 570	18.01 533	21.68 539	10.78 480	23.95 526	16.84 518	8.60 495	15.59 533	19.76 550	0.01 177	0.03 201	0.01 414	0.00 1	0.52 488	1.34 421

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 413	25.82 576	26.88 564	0.56 143	0.08 18	1.46 82	0.53 248	2.17 11	2.15 79	0.67 96	0.73 57	0.23 79	0.20 40	1.58 64	0.80 102	11.76 581	0.38 339	0.00 1	0.08 325	1.75 538	9.67 575

ACVNet_2	27.45 581	30.56 585	27.90 565	20.72 576	15.55 579	37.22 580	14.00 569	49.32 595	65.88 603	43.17 586	56.99 597	51.90 585	26.98 572	21.46 562	15.38 539	10.77 577	2.85 571	23.12 581	3.62 571	20.08 581	11.47 581

Dean	35.52 590	40.12 592	27.99 566	30.63 582	17.33 581	45.80 591	11.68 562	57.61 604	76.54 607	63.70 603	60.65 600	66.93 602	49.40 597	38.12 585	40.28 593	12.18 582	3.73 583	28.86 586	5.94 582	20.69 582	12.16 582

MFN_U_SF_RVC	13.54 550	4.69 534	28.43 567	4.24 530	2.50 460	24.26 556	5.99 512	28.23 575	20.18 533	24.06 559	29.38 548	30.35 565	16.92 546	20.98 560	21.39 552	1.35 540	1.13 506	1.02 547	1.41 555	1.88 540	2.50 536

aanetorigin	9.02 515	3.75 522	28.68 568	2.16 377	3.86 510	5.84 415	5.40 508	5.93 215	10.39 442	28.12 565	31.02 556	15.98 510	13.74 535	9.38 439	12.55 521	0.25 488	0.22 308	0.22 528	0.24 433	1.24 525	1.47 429

iinet-f	6.21 463	2.11 462	28.74 569	2.13 375	1.38 377	11.62 507	1.49 413	7.64 305	7.19 356	7.77 377	14.38 459	10.49 449	7.79 482	7.76 346	12.90 525	0.03 338	0.03 201	0.05 483	0.00 1	0.67 499	0.12 71

MonStereo1	26.12 580	23.67 575	28.83 570	25.65 580	21.14 587	27.92 566	7.71 540	30.33 580	39.72 580	34.88 578	47.54 586	50.64 584	34.90 582	29.59 575	27.89 575	13.50 584	1.31 533	26.73 585	6.07 583	28.49 591	15.85 589

w-ln-seven	10.89 537	4.13 527	29.29 571	2.40 430	2.62 464	15.68 531	5.09 504	18.55 537	34.46 568	21.14 550	26.71 541	15.16 505	9.01 505	12.97 513	19.34 548	0.05 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 490	0.71 327

ADCS	13.76 552	6.46 545	30.74 572	3.62 511	2.93 476	14.28 527	11.22 559	20.02 553	34.42 567	23.20 553	25.42 538	19.51 537	19.62 552	24.54 570	33.88 586	0.27 494	0.23 312	0.37 539	0.19 393	1.47 531	2.84 539

TorneroNet-64	33.32 589	33.28 586	33.07 573	35.14 588	21.25 588	48.02 593	21.13 586	43.47 587	58.77 595	33.36 573	46.64 585	62.00 596	38.19 585	44.82 594	35.07 587	15.02 589	3.59 582	35.81 593	12.20 590	29.45 593	16.17 590

ADCPNet	10.18 527	3.40 514	33.24 574	2.38 425	1.74 405	17.75 541	7.65 538	13.20 475	13.03 485	14.09 524	21.72 519	19.36 536	11.40 523	15.43 532	23.00 558	0.28 495	1.15 518	0.39 540	1.48 556	0.68 501	2.21 523

zh-mn7	11.74 543	7.51 551	34.00 575	1.96 354	1.02 308	13.44 523	2.89 452	13.67 485	34.35 566	22.18 551	39.79 574	12.33 483	10.28 513	20.97 559	18.78 545	0.30 497	0.01 134	0.00 1	0.01 254	0.45 474	0.91 359

DispFullNet	18.06 568	27.03 579	34.90 576	22.68 579	20.79 583	15.03 528	3.18 466	16.95 528	26.06 551	20.48 547	16.91 484	20.55 545	18.37 548	23.48 567	12.16 517	5.31 562	2.91 573	31.24 588	8.09 584	22.63 583	12.44 584

zh-sn7	11.83 545	8.57 555	35.78 577	2.64 452	2.36 452	11.60 506	8.25 542	14.25 499	19.40 527	17.10 539	32.57 558	14.39 498	18.76 549	24.15 569	24.76 568	0.04 371	0.14 284	0.00 1	0.01 254	0.62 494	1.33 419

LVE	35.84 592	41.54 593	36.25 578	33.36 586	18.92 582	53.05 599	27.99 593	53.17 602	64.93 602	47.63 591	61.58 601	54.25 590	38.72 586	38.72 586	35.50 589	16.36 591	6.23 591	31.51 589	14.04 592	25.01 584	18.07 594

LSM	14.85 556	7.41 550	36.29 579	7.76 558	43.77 599	11.24 504	12.14 564	16.73 525	23.72 545	23.73 558	32.92 560	18.89 534	13.31 532	16.60 539	12.37 518	0.26 491	0.86 422	0.11 501	0.43 511	1.24 525	17.26 593

TorneroNet	36.02 593	35.25 587	36.33 580	38.44 590	22.19 590	50.72 597	24.42 592	48.39 592	54.53 592	38.03 579	53.44 594	62.83 599	44.79 593	47.68 597	42.11 596	15.69 590	3.97 584	37.25 594	15.05 593	30.83 595	18.40 595

Wz-Net-TNSev	12.01 547	11.86 567	38.26 581	2.81 463	1.82 413	18.12 543	11.31 561	16.67 523	21.73 540	15.06 528	17.17 488	19.72 539	20.69 557	20.68 556	21.41 553	0.04 371	0.06 233	0.00 1	0.16 370	0.74 507	1.93 499

xyz-stereo	7.36 489	0.68 207	38.77 582	0.30 87	0.07 15	31.97 573	0.19 153	5.13 150	2.13 78	10.90 485	24.34 531	6.05 360	8.02 487	12.01 500	6.06 429	0.01 177	0.02 173	0.35 536	0.00 1	0.09 208	0.16 103

ktn	49.32 599	58.11 600	40.16 583	59.92 600	43.22 598	49.79 596	42.99 599	48.56 593	60.67 597	51.59 594	54.51 595	55.34 591	52.65 598	47.92 598	37.91 591	57.88 604	24.79 600	63.00 604	43.57 601	52.51 600	41.31 600

KSHMR	56.07 601	64.25 605	40.47 584	74.89 602	49.63 601	49.42 595	45.46 601	57.71 605	63.52 599	61.65 602	61.67 602	71.88 605	47.67 596	51.47 601	44.57 598	54.67 603	62.25 605	66.31 605	54.18 605	53.03 602	46.75 602

WZ-Net	13.61 551	5.57 539	42.84 585	3.89 521	3.19 485	19.90 549	15.44 572	15.67 516	32.04 561	16.13 534	28.69 546	22.17 550	15.84 543	21.40 561	26.87 571	0.75 528	0.01 134	0.01 414	0.03 291	0.51 487	1.20 403

BEATNet-Init1	24.70 577	11.33 566	44.28 586	5.48 546	3.94 514	47.60 592	22.33 588	34.94 581	40.01 581	48.11 592	49.98 589	59.86 593	43.17 591	39.48 589	31.77 582	1.37 541	1.76 556	1.17 550	1.17 549	2.44 546	3.85 553

DPSimNet_ROB	54.45 600	65.73 606	47.00 587	54.49 597	46.37 600	55.34 600	56.47 603	56.18 603	59.04 596	64.57 605	51.76 592	64.01 600	54.49 600	47.54 596	67.21 606	63.21 605	27.86 603	58.04 602	51.28 604	46.61 598	51.87 604

RSGM-EC	84.07 608	60.08 601	47.30 588	78.04 606	83.24 609	89.06 606	90.58 609	91.67 612	94.51 612	90.71 612	97.35 614	83.66 608	79.39 608	76.44 607	73.59 607	92.77 613	97.43 613	88.12 613	92.47 613	88.22 613	86.76 613

acva	84.07 608	60.08 601	47.30 588	78.04 606	83.24 609	89.06 606	90.58 609	91.67 612	94.51 612	90.71 612	97.35 614	83.66 608	79.39 608	76.44 607	73.59 607	92.77 613	97.43 613	88.12 613	92.47 613	88.22 613	86.76 613

PWCK	31.62 588	45.59 594	49.67 590	30.49 581	7.80 558	42.91 587	29.73 594	45.45 588	44.44 585	47.41 590	36.92 570	47.86 583	26.79 571	41.90 591	33.36 585	22.77 592	4.56 587	29.89 587	5.13 580	29.43 592	10.36 578

notaker	48.05 598	55.94 599	50.90 591	56.89 599	40.29 596	38.96 583	33.86 596	47.82 591	55.70 593	57.55 599	57.48 598	60.22 594	59.71 605	54.64 603	43.27 597	41.13 600	19.86 599	57.61 601	37.79 599	50.95 599	40.33 599

JetBlue	29.99 585	17.24 571	55.64 592	16.24 572	21.08 586	62.07 604	33.14 595	40.60 585	35.73 574	34.59 577	40.67 576	57.18 592	43.54 592	51.46 600	52.18 602	2.72 554	4.58 588	2.86 559	3.53 570	10.57 568	14.11 587

EDNetEfficient	14.14 555	6.71 546	56.12 593	2.99 476	3.58 500	5.38 400	8.49 544	9.35 356	33.24 562	40.73 583	30.21 552	18.04 528	22.92 565	12.13 502	26.26 570	0.16 456	0.24 315	0.07 492	1.15 548	2.58 548	2.39 531

HanzoNet	57.16 602	60.12 603	60.00 594	55.77 598	42.11 597	51.98 598	41.93 598	52.07 597	61.47 598	65.98 606	65.90 604	72.11 606	70.14 606	71.11 606	61.13 604	64.31 606	34.72 604	62.27 603	50.86 603	52.83 601	46.33 601

AnyNet_C01	16.99 561	12.34 569	60.47 595	4.88 543	3.11 484	31.77 571	16.79 579	18.60 539	17.96 522	18.62 541	38.50 572	24.03 551	19.00 550	30.59 577	35.18 588	0.29 496	0.56 358	0.45 542	0.48 515	2.70 549	3.40 545

USTest	87.45 613	75.67 608	64.78 596	81.43 609	83.22 608	99.90 619	99.97 618	99.47 618	99.59 616	98.27 615	99.02 617	90.91 611	98.36 616	83.71 610	98.28 617	79.81 610	95.66 612	69.62 606	73.61 609	75.15 608	82.65 611

UNDER WATER-64	46.01 597	48.25 595	68.05 597	44.59 593	28.11 594	57.02 602	43.78 600	40.20 584	48.80 588	52.08 596	42.95 580	67.22 603	57.71 603	48.98 599	49.57 599	40.01 599	17.98 598	52.15 600	39.41 600	38.99 596	34.41 598

UNDER WATER	45.99 596	49.80 596	68.56 598	49.99 595	32.13 595	55.35 601	39.50 597	41.12 586	52.90 591	50.69 593	45.18 582	67.79 604	58.75 604	51.93 602	50.97 600	30.59 596	14.03 597	51.66 599	37.15 598	40.27 597	31.35 597

LRCNet_RVC	66.47 604	66.44 607	69.02 599	71.60 601	54.27 602	32.21 574	2.93 456	63.19 607	21.83 541	82.02 608	90.16 609	83.59 607	72.13 607	69.45 605	53.25 603	95.47 615	64.21 606	95.15 615	95.27 615	72.59 604	74.60 606

MADNet++	82.81 606	81.73 609	74.64 600	87.71 610	82.67 607	93.35 609	70.27 605	86.39 611	82.88 608	93.51 614	86.62 608	86.40 610	81.37 610	88.21 611	88.63 610	86.59 611	84.23 611	72.14 608	68.69 607	78.88 611	81.36 610

TCMNet-wrong-test	67.37 605	85.99 610	81.87 601	95.65 611	94.75 612	89.54 608	85.95 608	52.26 598	35.23 572	51.69 595	62.14 603	60.40 595	40.29 588	77.33 609	64.52 605	48.91 602	9.04 596	69.84 607	68.02 606	91.10 615	82.88 612

JetRed	61.44 603	61.87 604	83.02 602	46.49 594	56.73 603	83.63 605	65.09 604	59.75 606	64.22 600	69.50 607	69.26 607	66.24 601	47.62 595	61.80 604	74.60 609	45.99 601	66.40 607	46.67 598	45.27 602	63.49 603	51.22 603

RTS	19.64 573	10.42 564	87.01 603	5.88 548	6.82 552	41.73 585	16.69 577	16.80 526	41.90 583	23.44 554	32.96 561	13.79 490	21.49 559	38.85 587	30.84 580	0.46 516	0.70 390	0.00 1	0.09 337	1.13 522	1.70 463

RTSA	19.64 573	10.42 564	87.01 603	5.88 548	6.82 552	41.73 585	16.69 577	16.80 526	41.90 583	23.44 554	32.96 561	13.79 490	21.49 559	38.85 587	30.84 580	0.46 516	0.70 390	0.00 1	0.09 337	1.13 522	1.70 463

coex-ft	20.15 575	20.03 573	87.93 605	1.81 326	1.77 407	18.77 545	13.73 567	13.28 477	41.87 582	60.24 600	39.04 573	28.27 561	30.39 576	12.57 510	28.66 578	0.20 471	0.23 312	0.04 476	0.30 477	1.52 532	2.34 530

DLNR_Zeroshot_test	24.96 578	51.28 597	90.69 606	97.84 614	97.22 615	1.40 75	0.12 108	23.19 568	3.55 154	1.21 144	2.95 165	0.72 148	0.31 67	7.09 294	2.61 327	38.70 598	1.32 534	0.00 1	0.29 472	77.04 609	1.68 457

DLNR-FE	24.96 578	51.28 597	90.78 607	97.84 614	97.06 613	1.40 75	0.12 108	23.22 569	3.55 154	1.21 144	2.93 163	0.72 148	0.32 74	7.09 294	2.60 326	38.66 597	1.33 540	0.00 1	0.29 472	77.21 610	1.68 457

MADNet+	27.96 582	35.32 588	91.41 608	21.04 577	8.86 563	49.25 594	47.41 602	36.98 583	37.84 577	21.00 549	30.83 554	25.41 555	34.95 583	46.51 595	51.54 601	3.04 557	3.33 578	1.48 553	1.05 546	5.85 560	6.05 562

HaxPig	98.85 616	99.94 617	95.36 609	99.99 619	99.98 618	94.12 610	94.52 611	99.12 617	99.96 618	99.96 621	99.99 619	99.98 622	99.89 618	98.16 616	96.14 615	99.98 620	99.99 620	100.00 619	99.99 620	99.99 621	99.95 620

PML	97.69 614	100.00 620	96.50 610	97.85 616	97.35 616	99.77 618	99.36 617	96.92 614	96.34 614	100.00 622	96.52 613	97.41 616	99.61 617	100.00 623	95.46 614	99.99 621	97.44 615	100.00 619	96.08 616	99.13 617	88.02 615

xxxxx1	85.58 610	90.37 611	96.61 611	76.69 603	80.77 604	97.50 613	96.92 614	85.57 608	88.66 609	88.63 609	91.64 610	94.27 612	93.09 611	90.03 612	91.91 611	70.77 607	70.62 608	73.61 609	81.26 610	72.90 605	79.86 607

tt_ll	85.58 610	90.37 611	96.61 611	76.69 603	80.77 604	97.50 613	96.92 614	85.57 608	88.66 609	88.63 609	91.64 610	94.27 612	93.09 611	90.03 612	91.91 611	70.77 607	70.62 608	73.61 609	81.26 610	72.90 605	79.86 607

ff	85.58 610	90.37 611	96.61 611	76.69 603	80.77 604	97.50 613	96.92 614	85.57 608	88.66 609	88.63 609	91.64 610	94.27 612	93.09 611	90.03 612	91.91 611	70.77 607	70.62 608	73.61 609	81.26 610	72.90 605	79.86 607

AVERAGE_ROB	99.63 619	99.96 618	98.88 614	100.00 622	100.00 620	98.16 616	95.64 612	100.00 623	100.00 620	100.00 622	100.00 620	100.00 624	100.00 621	100.00 623	99.99 620	100.00 623	100.00 621	100.00 619	100.00 622	100.00 622	100.00 624

MEDIAN_ROB	98.44 615	99.70 615	99.34 615	97.13 612	97.06 613	96.94 611	95.91 613	97.71 616	97.33 615	98.78 618	98.91 616	99.19 617	98.13 615	96.94 615	96.99 616	99.97 619	99.18 616	100.00 619	99.99 620	99.70 618	99.83 617

EDNetEfficientorigin	18.25 569	14.44 570	99.41 616	1.72 313	1.00 304	12.07 512	6.97 531	13.67 485	35.06 570	38.59 582	37.10 571	27.03 558	27.46 575	15.38 531	26.92 572	0.05 389	0.08 252	0.15 513	0.62 526	3.33 553	3.92 555

Anonymous_1	99.01 617	99.91 616	99.85 617	97.31 613	99.09 617	100.00 620	100.00 620	99.59 620	99.96 618	99.29 620	99.86 618	99.55 619	99.99 620	99.30 617	99.76 618	95.67 616	99.58 617	97.24 616	98.56 617	97.36 616	98.34 616

tt	83.10 607	0.43 74	99.97 618	79.27 608	93.14 611	100.00 620	100.00 620	100.00 623	99.89 617	60.55 601	48.44 588	99.98 622	99.96 619	99.98 622	100.00 623	91.80 612	99.82 618	73.67 612	73.25 608	86.43 612	55.39 605

test_example2	99.38 618	99.98 619	99.99 619	100.00 622	99.98 618	99.73 617	99.99 619	96.99 615	100.00 620	100.00 622	100.00 620	96.49 615	96.74 614	99.97 619	99.96 619	100.00 623	99.97 619	98.68 617	99.11 618	100.00 622	100.00 624

DPSMNet_ROB	99.90 620	100.00 620	99.99 619	99.99 619	100.00 620	100.00 620	100.00 620	99.98 621	100.00 620	98.37 616	100.00 620	99.81 620	100.00 621	99.97 619	99.99 620	100.00 623	100.00 621	100.00 619	100.00 622	100.00 622	99.99 621

DGTPSM_ROB	99.90 620	100.00 620	99.99 619	99.99 619	100.00 620	100.00 620	100.00 620	99.98 621	100.00 620	98.37 616	100.00 620	99.81 620	100.00 621	99.97 619	99.99 620	99.99 621	100.00 621	100.00 619	100.00 622	100.00 622	99.99 621

RAFT-FEzeroshot	100.00 624	100.00 620	100.00 622	100.00 622	100.00 620	100.00 620	100.00 620	100.00 623	100.00 620	100.00 622	100.00 620	100.00 624	100.00 621	100.00 623	100.00 623	100.00 623	100.00 621	100.00 619	100.00 622	100.00 622	100.00 624

RAFT-FE	100.00 624	100.00 620	100.00 622	100.00 622	100.00 620	100.00 620	100.00 620	100.00 623	100.00 620	100.00 622	100.00 620	100.00 624	100.00 621	100.00 623	100.00 623	100.00 623	100.00 621	100.00 619	100.00 622	100.00 622	100.00 624

FlowAnything	100.00 624	100.00 620	100.00 622	100.00 622	100.00 620	100.00 620	100.00 620	100.00 623	100.00 620	100.00 622	100.00 620	100.00 624	100.00 621	100.00 623	100.00 623	100.00 623	100.00 621	100.00 619	100.00 622	100.00 622	100.00 624

Selective-RAFT-Error	100.00 624	100.00 620	100.00 622	100.00 622	100.00 620	100.00 620	100.00 620	100.00 623	100.00 620	100.00 622	100.00 620	100.00 624	100.00 621	100.00 623	100.00 623	100.00 623	100.00 621	100.00 619	100.00 622	100.00 622	100.00 624

CasAABBNet	100.00 624	100.00 620	100.00 622	100.00 622	100.00 620	100.00 620	100.00 620	100.00 623	100.00 620	100.00 622	100.00 620	100.00 624	100.00 621	100.00 623	100.00 623	100.00 623	100.00 621	100.00 619	100.00 622	100.00 622	100.00 624

LSM0	100.00 624	100.00 620	100.00 622	100.00 622	100.00 620	100.00 620	100.00 620	100.00 623	100.00 620	100.00 622	100.00 620	100.00 624	100.00 621	100.00 623	100.00 623	100.00 623	100.00 621	100.00 619	100.00 622	100.00 622	99.99 621

DPSM_ROB	99.94 622	100.00 620	100.00 622	99.74 617	100.00 620	100.00 620	100.00 620	100.00 623	100.00 620	100.00 622	100.00 620	100.00 624	100.00 621	100.00 623	100.00 623	99.08 617	100.00 621	100.00 619	100.00 622	99.98 619	99.94 618

DPSM	99.94 622	100.00 620	100.00 622	99.74 617	100.00 620	100.00 620	100.00 620	100.00 623	100.00 620	100.00 622	100.00 620	100.00 624	100.00 621	100.00 623	100.00 623	99.08 617	100.00 621	100.00 619	100.00 622	99.98 619	99.94 618

GS-Stereo							0.70 304	5.97 218	2.69 95	0.60 82	0.80 64	0.43 122	0.48 123	1.20 32	0.90 128	0.03 338	0.95 440	0.00 1	0.51 520	0.18 340	2.12 513

FSD					0.96 299	0.57 7	0.06 65	3.77 53	1.37 50	0.28 7	0.26 35	1.64 187	0.13 30	1.06 22	0.59 54	0.02 289	1.12 502	0.00 1	0.00 1	0.01 23

ccccc		96.47 614		100.00 622	100.00 620	97.29 612		99.52 619		99.28 619		99.32 618		99.92 618		100.00 623	100.00 621	99.95 618	99.77 619	100.00 622

Low-res two-view benchmark