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

LG-Stereo	1.00 58	0.58 174	4.72 310	0.19 54	0.37 159	1.18 16	0.18 150	4.21 95	3.11 123	0.83 123	1.95 127	0.45 127	0.16 33	0.53 1	0.62 64	0.33 504	0.22 310	0.00 1	0.00 1	0.11 250	0.31 192

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
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	0.36 508	0.57 363	0.00 1	0.26 454	0.00 1	1.19 403

water-stereo	0.90 47	0.56 160	4.39 279	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	0.26 493	0.06 233	0.00 1	0.02 276	0.03 97	0.71 329

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	0.06 403	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.10 234	0.33 198

BridgeDepth	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: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
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	0.35 507	0.58 365	0.00 1	0.21 413	0.01 23	1.61 443

U	2.23 209	0.36 39	2.93 128	0.26 80	8.08 563	11.12 503	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	9.75 573	5.13 582	0.02 56	0.02 7

test_for_model	7.41 493	28.34 583	2.84 119	22.38 580	16.53 582	3.40 297	0.91 369	6.72 264	4.54 222	8.04 394	2.84 157	1.04 165	0.43 115	0.86 9	0.60 58	9.67 575	3.31 579	0.00 1	0.08 325	26.60 589	9.03 571

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	0.20 362	0.01 2
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
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	0.61 372	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.18 120

RAStereo	0.81 33	0.70 218	3.97 244	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	0.08 195	0.02 7

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	0.94 437	0.00 1	0.22 422	0.01 23	0.75 339

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	0.94 437	0.00 1	0.22 422	0.01 23	0.75 339

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	0.03 340	0.86 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 57

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	0.69 387	0.00 1	0.00 1	0.02 56	1.21 406

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	0.20 473	0.81 412	0.00 1	0.08 325	0.01 23	0.67 319

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	0.04 373	0.56 360	0.00 1	0.22 422	0.01 23	1.41 429

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	0.96 447	0.00 1	0.36 498	0.00 1	0.94 366

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	0.96 447	0.00 1	0.36 498	0.00 1	0.94 366

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	8.24 395	3.82 210	7.53 318	0.49 130	0.32 74	1.05 19	0.52 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 570	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
FSD					0.96 299	0.57 7	0.06 65	3.77 53	1.37 50	0.28 7	0.26 35	1.64 189	0.13 30	1.06 22	0.59 54	0.02 289	1.12 504	0.00 1	0.00 1	0.01 23

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	0.69 387	0.00 1	0.16 370	0.00 1	0.27 175

IGEV	0.66 13	0.29 24	1.87 33	0.11 33	1.84 417	1.35 67	0.37 205	2.56 16	1.12 43	0.44 40	0.12 19	0.07 16	0.09 13	1.07 24	0.58 47	0.05 391	0.62 375	0.00 1	0.19 393	0.01 23	0.39 216

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	0.61 372	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.42 235

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	0.51 358	0.00 1	0.21 413	0.00 1	1.07 387

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	3.84 212	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)
GIP-stereo	1.03 61	0.79 233	2.35 73	1.91 343	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	0.07 414	0.50 357	0.00 1	0.00 1	0.06 163	1.57 441

Occ-G	1.39 110	0.66 200	3.05 145	0.60 148	0.75 257	1.46 82	0.67 295	3.66 41	3.50 140	1.76 158	0.65 55	5.00 329	0.55 135	1.15 29	1.56 231	0.00 1	0.74 397	0.00 1	0.17 381	0.19 352	1.61 443

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	0.17 462	0.99 471	0.00 1	0.19 393	0.01 23	0.64 302

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	0.17 462	0.99 471	0.00 1	0.19 393	0.01 23	0.64 302

GEAStereo	1.04 67	0.39 53	1.85 30	0.97 213	1.16 336	1.94 136	0.70 306	4.29 104	1.55 57	0.89 124	0.80 64	0.20 68	0.48 123	1.20 32	0.90 128	0.06 403	1.06 488	0.00 1	0.00 1	0.18 342	2.13 518

GSStereo	1.22 88	0.39 53	1.85 30	1.51 280	1.16 336	1.94 136	0.70 306	5.97 218	2.69 95	0.60 82	0.80 64	0.43 122	0.48 123	1.20 32	0.90 128	0.03 340	0.95 442	0.00 1	0.51 522	0.18 342	2.12 515

GS-Stereo							0.70 306	5.97 218	2.69 95	0.60 82	0.80 64	0.43 122	0.48 123	1.20 32	0.90 128	0.03 340	0.95 442	0.00 1	0.51 522	0.18 342	2.12 515

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	4.53 232	4.96 228	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

sAnonymous2	1.54 131	2.26 473	9.53 488	0.65 158	0.50 193	1.20 18	0.23 171	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	2.00 544	0.42 235

CroCo_RVC	1.54 131	2.26 473	9.53 488	0.65 158	0.50 193	1.20 18	0.23 171	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	2.00 544	0.42 235

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 59	0.42 69	3.22 156	0.48 129	0.63 231	2.02 145	0.27 181	5.79 199	1.32 48	0.82 119	0.75 60	0.87 157	0.23 46	1.24 38	0.86 118	0.15 452	0.58 365	0.00 1	0.26 454	0.03 97	0.49 250

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	0.22 479	0.99 471	0.00 1	0.25 437	0.01 23	0.71 329

castereo	1.02 59	0.69 211	1.26 5	0.46 125	0.19 80	1.89 131	0.76 325	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	0.32 328	0.00 1	0.24 433	0.03 97	0.22 150

WCG-NET	1.42 112	0.84 251	1.90 34	0.61 151	0.10 26	2.10 153	1.05 386	3.33 32	7.10 352	2.86 182	3.53 188	0.75 152	0.93 177	1.28 41	0.72 91	0.00 1	0.97 455	0.00 1	0.00 1	0.16 322	0.22 150

MaDis-Stereo	0.96 57	1.11 333	4.01 249	0.36 104	1.86 421	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	0.06 163	0.08 48

GLC_STEREO	0.87 42	0.39 53	1.55 12	0.72 170	0.01 1	1.98 141	0.55 255	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

gasm-f	1.30 98	0.57 168	2.81 115	0.97 213	1.35 374	2.72 222	0.88 363	4.29 104	1.55 57	0.89 124	3.19 173	0.20 68	0.72 157	1.30 44	1.10 174	0.06 403	1.06 488	0.00 1	0.00 1	0.24 397	2.13 518

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	0.45 350	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.20 136

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	0.22 479	0.98 462	0.00 1	0.25 437	0.00 1	0.57 274

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	0.22 479	0.98 462	0.00 1	0.25 437	0.00 1	0.57 274

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	0.22 479	0.98 462	0.00 1	0.25 437	0.00 1	0.57 274

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	0.96 447	0.00 1	0.36 498	0.00 1	0.94 366

IGEV-Stereo++	1.03 61	0.32 30	2.03 42	0.25 76	1.94 428	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	0.75 399	0.00 1	0.00 1	0.04 126	1.57 441

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	0.36 338	0.00 1	0.25 437	0.02 56	0.32 197

CroCo-Stereo	1.14 80	1.22 360	3.99 247	0.61 151	0.53 210	0.38 2	0.06 65	5.35 169	4.15 196	0.59 78	1.92 126	1.00 164	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
252Zero-FE	0.93 52	0.31 27	2.11 50	1.31 250	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	1.09 496	0.00 1	0.36 498	0.02 56	0.55 266

XX-TBD	1.55 134	1.11 333	2.94 130	2.45 437	0.06 12	2.31 173	0.01 6	3.58 36	7.80 382	3.11 192	5.10 231	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

testlalala2	2.34 221	0.64 192	2.49 82	9.58 561	6.50 552	3.57 316	0.18 150	5.34 164	3.20 126	3.87 214	4.57 219	3.12 238	0.52 131	1.49 55	0.44 9	0.00 1	0.31 327	0.00 1	0.43 513	0.12 269	0.40 218

rvit_stereo_ft	1.23 91	1.42 396	5.16 333	0.94 206	0.36 153	1.22 23	0.24 173	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	0.22 150

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	6.97 348	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

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	8.16 394	1.81 163	2.94 164	0.28 94	0.32 74	1.51 58	0.76 96	0.04 373	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.08 195	0.19 130

AIO-Stereo	1.30 98	0.45 88	1.73 19	0.67 164	0.77 261	2.33 174	0.60 272	5.99 221	3.27 130	0.45 42	3.46 179	0.41 117	0.28 58	1.53 59	0.71 90	0.04 373	0.79 405	0.00 1	0.67 532	0.10 234	1.67 456

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	0.96 447	0.00 1	0.27 462	0.00 1	0.85 353

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	1.00 478	0.00 1	0.23 429	0.01 23	0.65 305

rvit_stereo_0081_aga	0.95 55	1.03 318	4.52 292	0.16 48	0.25 116	1.70 108	0.21 165	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	0.13 291	0.15 94

testlalala	1.80 150	0.49 119	2.67 105	1.24 239	0.46 182	3.91 349	0.87 362	6.62 257	2.96 110	6.78 330	3.83 196	1.74 192	0.40 97	1.57 63	0.76 96	0.01 177	1.16 521	0.00 1	0.38 504	0.01 23	0.17 113

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 415	25.82 578	26.88 566	0.56 143	0.08 18	1.46 82	0.53 250	2.17 11	2.15 79	0.67 96	0.73 57	0.23 79	0.20 40	1.58 64	0.80 102	11.76 583	0.38 341	0.00 1	0.08 325	1.75 540	9.67 577

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	6.91 345	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
RCA-Stereo	2.19 202	0.46 93	3.22 156	0.47 127	0.33 137	2.27 169	0.47 227	5.60 185	15.20 502	2.86 182	5.61 255	0.78 153	3.15 315	1.71 66	0.48 20	0.00 1	0.90 429	0.00 1	0.00 1	0.10 234	0.26 172

CroCo-Stereo Lap2	1.37 106	1.19 350	4.17 263	1.01 216	4.58 536	0.46 4	0.09 88	4.27 101	2.94 108	1.25 147	2.40 143	1.55 186	0.20 40	1.72 67	1.30 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 318	0.13 76

MGS-Stereo	1.22 88	0.44 83	2.92 127	0.83 190	0.07 15	1.82 127	0.65 289	2.44 13	3.95 187	1.11 140	6.19 273	0.49 130	0.37 86	1.73 68	0.81 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 484	0.01 2

CAS	2.42 235	0.37 45	2.30 68	11.49 567	3.97 518	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	10.05 577	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 23	6.26 565

GMOStereo	2.08 176	0.85 254	2.95 133	0.23 71	0.73 252	1.50 86	0.86 357	5.08 144	4.78 237	8.42 409	6.99 300	3.36 242	1.14 196	1.73 68	1.21 195	0.00 1	1.32 536	0.00 1	0.00 1	0.28 422	0.23 157

error version	2.08 176	0.85 254	2.95 133	0.23 71	0.73 252	1.50 86	0.86 357	5.08 144	4.78 237	8.42 409	6.99 300	3.36 242	1.14 196	1.73 68	1.21 195	0.00 1	1.32 536	0.00 1	0.00 1	0.28 422	0.23 157

test-v	2.08 176	0.85 254	2.95 133	0.23 71	0.73 252	1.50 86	0.86 357	5.08 144	4.78 237	8.42 409	6.99 300	3.36 242	1.14 196	1.73 68	1.21 195	0.00 1	1.32 536	0.00 1	0.00 1	0.28 422	0.23 157

test-2	2.08 176	0.85 254	2.95 133	0.23 71	0.73 252	1.50 86	0.86 357	5.08 144	4.78 237	8.42 409	6.99 300	3.36 242	1.14 196	1.73 68	1.21 195	0.00 1	1.32 536	0.00 1	0.00 1	0.28 422	0.23 157

DA	1.63 139	0.48 109	2.87 122	1.25 240	1.17 340	6.01 420	0.58 264	6.36 242	2.96 110	0.58 73	2.91 161	0.61 144	1.16 203	1.76 74	0.47 15	0.01 177	1.09 496	0.00 1	0.00 1	0.02 56	2.21 525

GGEV	1.63 139	0.48 109	2.87 122	1.25 240	1.17 340	6.01 420	0.58 264	6.36 242	2.96 110	0.58 73	2.91 161	0.61 144	1.16 203	1.76 74	0.47 15	0.01 177	1.09 496	0.00 1	0.00 1	0.02 56	2.21 525

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	0.16 322	0.02 7

GCAP-Stereo	1.35 105	1.11 333	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	1.42 176	0.75 160	1.77 77	1.59 236	0.00 1	1.08 494	0.00 1	0.00 1	0.17 331	0.26 172

sCroCo_RVC	1.34 103	0.85 254	6.15 392	1.21 236	1.28 361	0.90 9	0.18 150	4.50 118	2.86 105	0.37 17	3.18 172	0.52 135	1.52 240	1.83 78	0.93 139	0.13 447	0.25 320	0.00 1	0.00 1	0.08 195	0.16 103

CES	1.72 149	0.40 61	1.82 23	0.65 158	7.83 561	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	0.56 494	7.35 568

test-1	2.14 193	0.54 142	6.32 403	1.07 221	1.22 350	2.13 160	0.54 251	6.40 247	4.80 242	3.55 201	5.23 235	4.02 281	0.71 155	1.95 80	2.15 299	0.08 423	0.98 462	0.00 1	0.08 325	0.02 56	1.07 387

rvit_stereo_0080	1.09 70	1.08 326	4.16 260	0.12 39	0.12 39	1.32 63	0.36 200	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	0.18 120

whm_eth	1.09 70	1.08 326	4.16 260	0.12 39	0.12 39	1.32 63	0.36 200	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	0.18 120

LoS_RVC	1.47 123	1.75 437	2.66 103	0.52 136	3.89 513	1.67 103	0.04 42	2.66 18	2.61 93	0.55 67	2.63 151	0.31 102	1.68 251	1.99 83	0.81 109	0.01 177	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.03 97	5.54 561

Gwc-CoAtRS	2.16 196	0.42 69	3.13 150	1.28 246	0.31 130	3.52 313	0.39 209	6.56 253	6.31 309	5.38 258	5.11 232	5.47 342	1.70 253	2.00 84	1.08 169	0.01 177	0.19 300	0.00 1	0.25 437	0.02 56	0.16 103

testlalala_base	3.54 342	0.53 138	3.53 194	2.31 416	2.22 447	4.04 361	0.61 276	6.91 271	2.73 97	2.69 178	4.17 203	1.78 197	0.51 129	2.02 85	1.08 169	13.13 585	3.23 578	0.00 1	0.35 496	16.60 579	2.27 530

R-Stereo Train	2.60 256	0.46 93	2.94 130	1.10 224	0.18 76	3.61 321	0.60 272	6.88 269	3.50 140	9.13 439	17.23 492	1.77 194	0.77 164	2.03 86	1.65 249	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.21 142

RAFT-Stereo	2.60 256	0.46 93	2.94 130	1.10 224	0.18 76	3.61 321	0.60 272	6.88 269	3.50 140	9.13 439	17.23 492	1.77 194	0.77 164	2.03 86	1.65 249	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.21 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
anonymousa	4.24 407	0.78 231	4.05 253	2.16 379	4.87 542	8.76 471	0.35 199	7.41 297	4.47 218	8.21 403	19.70 510	11.03 469	5.87 439	2.04 88	2.20 301	0.00 1	1.16 521	0.00 1	0.55 525	0.04 126	1.11 394

IGEV++	1.58 136	0.81 240	2.66 103	1.35 253	0.99 302	2.47 190	0.98 377	7.35 293	3.70 167	0.82 119	2.24 138	0.44 125	1.18 207	2.08 89	1.15 182	0.03 340	1.18 525	0.00 1	0.05 313	0.17 331	2.00 509

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	0.22 479	0.96 447	0.00 1	0.29 474	0.00 1	0.78 346

CAS++	1.27 95	0.68 207	2.40 78	0.25 76	0.30 126	1.80 123	0.61 276	8.46 324	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
AE-Stereo	1.89 155	0.38 47	3.86 226	1.94 349	0.38 161	2.51 194	0.58 264	7.19 286	7.28 362	1.60 157	3.51 187	1.07 166	0.77 164	2.12 91	1.24 201	0.03 340	1.02 481	0.00 1	0.28 468	0.11 250	1.84 489

cross-raft	2.25 211	0.48 109	2.96 137	1.87 336	0.94 294	3.72 337	0.47 227	7.61 304	4.15 196	5.37 257	5.68 258	6.17 367	1.40 226	2.15 93	1.06 165	0.01 177	0.22 310	0.00 1	0.19 393	0.03 97	0.41 230

MSCF	1.71 147	1.18 347	2.97 138	1.35 253	1.49 387	3.77 340	0.82 345	5.14 151	2.73 97	2.47 171	2.45 146	0.19 64	2.70 297	2.16 94	0.80 102	0.02 289	0.98 462	0.00 1	0.90 541	0.11 250	1.96 504

GREAT-IGEV	1.17 84	0.57 168	3.06 146	1.95 353	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	0.07 414	1.45 546	0.00 1	0.22 422	0.14 302	2.42 537

FE-Mocha	2.09 182	0.54 142	4.88 318	1.49 279	0.36 153	3.25 284	0.16 137	8.13 319	2.80 101	5.20 251	5.70 259	3.61 265	0.85 172	2.21 96	1.19 192	0.00 1	0.74 397	0.00 1	0.19 393	0.02 56	0.50 252

RAFT-Test	2.49 240	0.45 88	4.35 277	1.89 340	1.28 361	4.83 393	0.68 298	7.19 286	4.51 220	5.00 244	7.09 306	6.81 383	1.12 192	2.22 97	1.16 185	0.01 177	0.63 376	0.00 1	0.33 489	0.05 147	0.20 136

DCANet	2.35 222	0.96 300	5.51 354	0.39 109	0.19 80	1.72 116	0.25 177	6.06 223	9.33 428	6.31 296	5.42 247	1.44 180	4.14 374	2.22 97	2.28 313	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 126	0.66 316

AnonymousM	2.96 292	7.19 550	1.41 8	0.92 204	0.06 12	2.37 178	0.52 247	6.05 222	3.83 177	4.97 240	2.37 142	1.91 200	1.00 182	2.23 99	1.06 165	0.01 177	0.57 363	17.64 579	4.90 578	0.02 56	0.27 175

ADStereo(finetuned)	2.50 243	0.95 296	6.60 411	0.39 109	0.20 90	1.72 116	0.24 173	6.06 223	9.31 427	6.30 295	5.42 247	1.44 180	6.22 448	2.25 100	2.14 297	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 126	0.65 305

CFNet-RSSM	2.26 212	0.43 74	3.24 160	1.28 246	0.31 130	3.19 279	0.40 210	7.62 306	7.29 363	5.88 272	4.68 220	5.32 339	1.68 251	2.26 101	1.04 162	0.01 177	0.09 259	0.00 1	0.31 483	0.03 97	0.16 103

MM-Stereo_test2	1.30 98	0.52 134	2.67 105	1.71 310	0.29 124	1.79 122	0.51 245	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	0.95 442	0.00 1	0.07 322	0.32 445	1.97 505

GASTEREO	1.80 150	1.40 392	2.87 122	1.46 272	1.50 391	3.88 348	0.83 346	5.08 144	2.86 105	2.59 173	3.57 190	0.18 62	2.82 307	2.30 103	0.82 114	0.02 289	0.98 462	0.00 1	0.90 541	0.10 234	1.95 502

AEACV	1.27 95	0.38 47	2.61 97	1.75 318	1.21 348	2.44 185	0.85 353	4.79 131	1.67 60	0.71 102	0.26 35	0.29 96	2.00 265	2.30 103	0.66 75	0.01 177	0.95 442	0.00 1	0.42 511	0.12 269	2.07 512

LoS	1.03 61	0.43 74	2.53 88	0.64 154	0.14 53	2.42 182	0.26 179	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	0.06 163	0.03 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT-Stereo + iAFF	2.48 239	1.23 363	3.48 187	1.61 290	1.09 322	1.63 100	0.15 131	5.80 200	6.43 316	7.32 366	9.91 383	3.05 233	1.71 254	2.33 106	1.75 265	0.01 177	0.71 396	0.00 1	0.00 1	0.28 422	1.19 403

DCRE	2.21 205	0.95 296	3.17 152	2.10 373	1.30 368	1.86 130	0.05 51	5.33 163	4.69 233	3.59 203	9.37 370	3.81 272	1.18 207	2.34 107	1.22 199	0.01 177	0.97 455	0.00 1	0.30 479	0.04 126	1.97 505

fff	2.54 247	0.93 285	5.51 354	0.32 89	0.14 53	1.70 108	0.11 103	6.19 230	12.69 482	6.03 284	5.29 240	1.43 177	5.28 425	2.37 108	2.21 302	0.01 177	0.00 1	0.01 416	0.00 1	0.02 56	0.61 289

csc	2.54 247	0.93 285	5.51 354	0.32 89	0.14 53	1.70 108	0.11 103	6.19 230	12.69 482	6.03 284	5.29 240	1.43 177	5.28 425	2.37 108	2.21 302	0.01 177	0.00 1	0.01 416	0.00 1	0.02 56	0.61 289

cscssc	2.54 247	0.93 285	5.51 354	0.32 89	0.14 53	1.70 108	0.11 103	6.19 230	12.69 482	6.03 284	5.29 240	1.43 177	5.28 425	2.37 108	2.21 302	0.01 177	0.00 1	0.01 416	0.00 1	0.02 56	0.61 289

4D-IteraStereo	1.99 169	1.32 375	3.77 219	0.13 43	2.84 476	3.51 310	1.03 381	4.26 100	5.38 264	5.50 262	1.03 82	3.86 274	0.38 93	2.44 111	1.88 274	0.00 1	0.43 346	0.00 1	0.01 254	0.11 250	1.84 489

DCANet-4	2.26 212	0.43 74	6.69 419	0.40 112	0.20 90	1.70 108	0.13 118	5.73 194	9.44 431	6.01 282	5.29 240	1.12 168	2.77 304	2.49 112	2.21 302	0.01 177	0.00 1	0.01 416	0.00 1	0.02 56	0.61 289

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	0.97 455	0.00 1	0.27 462	0.00 1	0.69 322

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	0.79 405	0.00 1	0.20 406	0.01 23	0.62 294

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	0.32 503	0.65 380	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.42 235

NLSM3	0.91 49	0.56 160	1.86 32	0.11 33	1.94 428	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	0.21 142

AIO_rvc	1.48 124	1.01 316	3.51 190	0.95 208	1.16 336	3.32 294	0.96 373	4.83 132	3.38 137	0.79 115	1.75 114	1.31 174	0.31 67	2.66 117	0.62 64	0.02 289	1.09 496	0.00 1	0.04 309	0.12 269	1.82 482

ACVNet	2.86 278	0.96 300	3.87 227	0.86 194	0.61 226	2.63 207	0.54 251	8.93 337	6.12 296	5.09 245	9.32 368	5.70 354	3.84 357	2.68 118	5.56 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 407	0.23 157

acv_ft	3.90 377	0.96 300	5.85 379	2.56 451	4.70 539	7.27 449	0.84 348	9.17 349	6.12 296	10.00 464	9.32 368	5.70 354	4.07 371	2.68 118	8.24 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 451	0.23 157

Any-RAFT	2.33 220	0.36 39	2.35 73	1.58 288	0.84 273	4.93 396	0.55 255	9.10 344	5.93 291	4.30 226	4.90 226	5.79 358	2.22 276	2.75 120	0.51 29	0.02 289	0.32 328	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.18 120

Reg-Stereo(zero)	1.92 161	0.28 16	3.18 155	0.63 153	1.41 381	2.02 145	0.48 237	3.85 68	6.29 306	4.49 230	3.12 169	4.55 307	1.62 246	2.77 121	2.16 300	0.00 1	0.61 372	0.00 1	0.26 454	0.02 56	0.62 294

MyStereo8	3.30 318	1.69 426	6.28 400	2.51 442	3.79 511	4.22 368	0.07 74	7.43 298	6.39 315	6.51 310	10.13 388	4.23 296	1.45 229	2.79 122	5.08 418	0.06 403	1.49 551	0.00 1	0.40 507	0.26 407	1.33 421

model_zeroshot	1.98 167	0.70 218	4.98 325	2.25 401	1.07 314	3.20 280	0.13 118	7.01 273	3.34 135	3.46 199	3.77 195	2.69 223	0.42 104	2.86 123	1.18 191	0.06 403	0.85 419	0.00 1	0.25 437	0.02 56	1.40 428

HUF	1.64 141	1.03 318	4.14 258	1.19 233	1.34 373	3.02 266	0.40 210	4.88 137	3.60 158	0.79 115	2.87 160	0.83 156	0.31 67	2.88 124	0.81 109	0.06 403	2.03 561	0.00 1	0.00 1	0.16 322	2.41 536

ICVP	2.53 245	0.47 101	3.64 211	1.20 235	0.69 241	2.71 220	0.84 348	10.63 392	4.66 231	4.31 227	8.99 354	2.75 225	1.93 262	2.91 125	4.07 387	0.06 403	0.24 317	0.01 416	0.01 254	0.13 291	0.26 172
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AIO_test	1.34 103	0.72 225	3.32 169	0.86 194	1.19 344	2.90 256	0.80 331	4.46 117	3.34 135	0.77 106	0.86 70	1.48 182	0.30 64	2.95 126	0.49 21	0.00 1	1.00 478	0.00 1	0.13 363	0.04 126	1.24 410

IGEV-RUCA	0.88 45	0.27 10	1.43 9	0.59 144	0.33 137	2.12 158	0.49 242	3.65 39	1.79 70	1.04 135	0.16 22	0.24 86	0.55 135	2.95 126	0.57 45	0.12 444	0.21 309	0.20 527	0.25 437	0.22 380	0.33 198

gcap-zeroshot	2.22 206	0.68 207	5.64 365	0.79 183	1.15 334	3.33 295	0.73 316	7.14 285	4.59 227	3.86 213	1.79 121	8.42 420	0.56 139	3.00 128	0.89 125	0.02 289	0.66 381	0.00 1	0.26 454	0.01 23	0.83 351

raftrobust	2.16 196	1.31 372	2.76 113	2.38 427	3.33 493	2.72 222	0.51 245	5.34 164	4.64 229	6.13 289	3.98 199	1.63 188	2.51 290	3.02 129	1.64 247	0.00 1	0.76 402	0.00 1	0.02 276	0.14 302	0.27 175

GANet-ADL	2.40 233	0.65 196	3.92 237	2.22 392	0.11 29	2.23 164	0.47 227	9.29 355	7.27 361	4.77 235	5.95 268	3.96 278	1.26 217	3.08 130	2.27 311	0.04 373	0.08 252	0.02 449	0.00 1	0.15 318	0.21 142

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	1.34 543	0.00 1	0.20 406	0.00 1	1.83 488

RAFT-Stereo-weight	1.91 160	0.41 64	2.09 45	1.17 230	0.63 231	3.20 280	0.74 320	5.78 198	6.80 338	5.25 253	3.47 180	2.80 226	0.36 84	3.16 131	1.09 173	0.02 289	0.53 359	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.66 316

riskmin	2.49 240	0.22 3	3.34 171	2.33 420	1.78 410	2.89 255	0.46 225	7.35 293	6.95 347	2.75 180	1.67 111	6.75 379	5.08 418	3.24 133	1.93 281	0.00 1	0.99 471	0.00 1	0.27 462	0.02 56	1.73 472

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	0.07 414	0.94 437	0.00 1	0.08 325	0.00 1	0.29 184

VIP-Stereo	1.03 61	1.09 328	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	0.92 431	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.40 218

FACV-RUCA	2.38 225	0.44 83	4.18 264	1.33 252	2.87 477	2.45 186	1.21 396	8.68 329	6.12 296	4.07 220	7.28 312	1.25 173	2.00 265	3.37 136	1.62 240	0.01 177	0.03 201	0.10 502	0.05 313	0.36 454	0.29 184

MyStereo06	2.71 266	1.05 323	5.43 351	1.39 261	1.20 346	2.57 199	0.10 96	10.39 383	4.79 241	5.54 265	6.16 272	6.39 371	2.33 283	3.40 137	1.35 216	0.01 177	1.24 530	0.00 1	0.21 413	0.13 291	0.50 252

x	2.30 218	0.82 245	3.85 224	2.23 395	0.72 250	2.12 158	0.81 337	9.48 360	4.82 243	3.83 211	2.76 154	3.49 260	2.30 281	3.48 138	2.25 308	0.00 1	1.13 508	0.00 1	0.22 422	0.09 210	1.66 453

NLCSM	1.22 88	0.81 240	2.60 96	0.18 53	2.08 440	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	1.77 267	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.29 184

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	0.03 340	0.59 367	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.77 342

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	0.03 340	0.59 367	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.77 342

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	0.07 414	0.94 437	0.00 1	0.27 462	0.01 23	0.57 274

zero-FE	1.13 77	0.36 39	3.08 149	0.48 129	1.95 430	1.75 119	0.80 331	3.70 46	0.69 3	0.54 62	0.16 22	0.30 99	0.43 115	3.59 143	1.37 217	0.31 501	0.79 405	0.00 1	0.26 454	1.40 532	0.65 305

rafts_anoy	2.09 182	1.42 396	3.34 171	2.87 472	2.72 472	2.46 188	0.17 145	6.20 233	6.48 319	3.40 198	2.25 139	1.91 200	1.32 218	3.59 143	1.75 265	0.01 177	1.52 553	0.00 1	0.01 254	0.06 163	0.28 181

depthmonostereo	1.25 93	0.95 296	4.67 306	0.28 83	0.11 29	1.43 80	0.04 42	5.43 175	1.76 69	1.02 134	1.47 100	1.59 187	0.98 181	3.61 145	0.92 135	0.03 340	0.11 269	0.00 1	0.02 276	0.04 126	0.47 246

iRaftStereo_RVC	1.88 154	1.22 360	2.63 100	0.95 208	0.06 12	2.96 260	0.05 51	6.08 226	3.99 191	3.92 216	4.88 224	2.53 217	0.62 146	3.62 146	1.19 192	0.00 1	1.19 526	0.00 1	0.00 1	0.37 457	1.29 418

MIPNet	2.27 215	1.14 340	5.55 361	0.49 132	0.22 106	2.03 147	0.19 155	7.60 303	6.17 300	5.83 271	4.16 202	2.05 206	3.44 338	3.65 147	2.23 307	0.00 1	0.01 134	0.01 416	0.01 254	0.24 397	0.48 249

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	4.85 236	1.75 114	4.58 309	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

IGEV_Zeroshot_test	2.57 251	0.63 188	5.70 373	1.93 347	0.87 280	2.63 207	0.85 353	8.94 339	4.55 224	5.30 254	5.48 252	5.23 338	1.38 224	3.76 149	1.32 211	0.00 1	0.69 387	0.00 1	0.18 387	0.19 352	1.72 469

MM-Stereo_test3	2.10 187	0.94 294	2.59 95	1.66 299	3.95 517	2.42 182	0.78 328	6.58 254	7.29 363	1.94 164	4.90 226	1.23 171	0.65 148	3.77 150	1.38 218	0.00 1	0.83 413	0.00 1	0.00 1	0.38 461	0.77 342

IPLGR_C	2.69 263	1.75 437	6.20 394	0.79 183	2.06 439	2.64 213	0.86 357	6.36 242	5.64 275	8.13 400	9.26 363	1.69 190	1.15 202	3.79 151	2.80 343	0.02 289	0.20 307	0.02 449	0.08 325	0.26 407	0.18 120

DIP-Stereo	2.12 191	0.98 307	3.94 239	0.20 55	0.11 29	4.73 391	0.13 118	9.27 353	4.40 213	6.46 306	5.03 230	0.45 127	0.72 157	3.79 151	1.94 282	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.24 166
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
IGEV-FE	2.57 251	0.63 188	5.69 370	1.92 346	0.87 280	2.63 207	0.85 353	8.94 339	4.55 224	5.31 255	5.47 251	5.19 333	1.38 224	3.81 153	1.33 212	0.00 1	0.69 387	0.00 1	0.18 387	0.19 352	1.72 469

WCG-NET（raft）	1.70 144	0.97 305	2.01 41	0.40 112	0.17 70	2.10 153	0.97 374	3.05 24	6.47 318	2.89 184	3.17 170	4.31 300	1.03 187	3.85 154	0.60 58	0.00 1	1.32 536	0.00 1	0.01 254	0.18 342	0.41 230

AASNet	4.20 404	1.63 421	5.82 376	3.79 518	3.93 515	6.55 432	1.22 398	19.12 545	6.82 339	7.86 383	8.35 346	4.36 302	2.55 292	3.87 155	7.47 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 487	0.22 150

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	0.63 376	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.27 175

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	0.65 305

111	3.05 297	1.41 393	5.51 354	0.32 89	0.14 53	2.83 237	0.68 298	6.76 265	14.21 496	3.59 203	9.11 357	5.50 343	3.30 324	4.05 157	2.43 319	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 291	1.02 381

DMCA	3.08 300	1.10 330	6.20 394	1.82 331	0.90 284	3.80 345	0.55 255	9.76 363	5.42 266	6.56 316	6.47 289	7.06 391	2.09 269	4.05 157	5.46 425	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.11 250	0.16 103

GMStereo	2.07 175	1.56 414	5.64 365	0.74 179	0.05 6	3.63 326	0.01 6	5.17 154	11.27 468	4.22 224	2.44 145	0.53 137	0.49 126	4.06 160	1.01 159	0.22 479	0.00 1	0.00 1	0.14 365	0.18 342	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
PAM	4.07 393	0.44 83	6.47 407	1.97 358	1.18 342	10.83 501	1.64 422	10.66 393	4.55 224	6.54 313	4.69 221	16.99 522	6.88 463	4.07 161	1.63 243	0.00 1	0.68 385	0.00 1	0.77 537	0.10 234	1.24 410

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

ACRE	2.67 261	1.66 425	6.50 408	0.72 170	2.03 436	2.65 215	0.84 348	5.97 218	5.52 271	7.85 382	9.23 361	1.72 191	1.09 189	4.09 164	2.73 338	0.02 289	0.19 300	0.02 449	0.08 325	0.26 407	0.21 142

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	0.98 462	0.00 1	0.28 468	0.00 1	0.73 334

castereo++	1.38 108	0.97 305	2.82 116	0.59 144	0.52 207	4.45 380	0.97 374	5.22 157	1.87 73	0.41 28	2.28 140	1.87 198	0.15 32	4.14 166	0.42 8	0.00 1	0.41 344	0.00 1	0.30 479	0.05 147	0.22 150

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	0.70 392	0.00 1	0.01 254	0.01 23	0.17 113

CASS	2.62 258	0.57 168	4.28 270	0.90 201	0.38 161	3.45 304	0.22 167	9.91 368	4.46 216	7.33 367	7.92 332	3.53 262	3.59 344	4.16 167	1.49 225	0.03 340	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.
HUI-Stereo	1.94 163	0.56 160	3.55 198	0.20 55	0.20 90	3.67 332	0.63 282	5.89 205	3.53 151	5.92 279	4.44 214	3.41 249	1.51 236	4.21 169	0.89 125	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.11 66

BUS	2.72 269	0.43 74	3.76 216	0.70 167	0.50 193	7.31 450	0.48 237	9.93 369	5.65 276	6.50 307	6.23 275	5.21 335	1.18 207	4.27 170	1.89 278	0.01 177	0.03 201	0.03 468	0.00 1	0.06 163	0.14 81

BSDual-CNN	2.91 284	0.43 74	3.76 216	0.70 167	0.50 193	6.97 440	1.58 419	9.93 369	5.65 276	6.50 307	6.23 275	6.17 367	2.50 288	4.27 170	2.67 331	0.01 177	0.03 201	0.03 468	0.00 1	0.06 163	0.14 81

psmg	3.34 321	0.43 74	3.76 216	0.73 173	0.50 193	8.47 468	2.74 451	10.88 402	5.65 276	8.91 430	8.78 349	6.17 367	2.50 288	4.27 170	2.67 331	0.01 177	0.04 218	0.06 489	0.00 1	0.12 269	0.10 57

EGLCR-Stereo	1.45 118	0.26 8	2.91 125	1.94 349	0.90 284	3.13 274	0.69 301	5.81 201	3.21 127	1.14 142	0.20 29	1.52 185	0.37 86	4.29 173	0.69 84	0.01 177	0.79 405	0.00 1	0.00 1	0.01 23	1.21 406

PMTNet	1.48 124	0.43 74	2.77 114	0.31 88	0.17 70	2.94 258	0.33 197	3.66 41	5.27 256	1.11 140	1.28 92	0.28 94	0.92 175	4.32 174	0.90 128	4.89 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.05 30

HITNet	3.11 302	1.38 389	5.35 345	2.23 395	0.12 39	5.59 407	0.58 264	9.95 372	5.72 283	6.62 319	7.91 331	3.90 276	3.24 320	4.39 175	4.58 406	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 195	0.57 274
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
LG-Stereo_L2	0.78 28	0.47 101	1.99 38	0.29 86	0.36 153	1.28 54	0.18 150	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	0.59 367	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.25 169

rvit_0105_5	1.70 144	1.36 382	6.71 420	0.52 136	0.04 4	1.58 94	0.58 264	5.39 174	6.62 328	0.91 126	1.72 112	1.77 194	0.77 164	4.44 177	1.28 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.23 157

rvit_0105_3	1.94 163	1.44 402	7.39 440	0.88 198	0.02 3	1.61 98	1.64 422	5.88 204	6.73 334	2.37 168	1.78 119	2.01 204	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

PCWNet_CMD	3.14 306	0.51 129	4.47 285	0.44 121	0.26 121	2.87 252	0.15 131	9.66 362	9.78 435	7.28 362	11.50 417	6.84 385	2.40 285	4.47 179	1.83 270	0.01 177	0.02 173	0.02 449	0.00 1	0.06 163	0.29 184

MSMDNet	3.15 307	0.51 129	4.48 287	0.46 125	0.25 116	2.88 254	0.16 137	9.79 365	9.82 436	7.24 358	11.36 415	6.82 384	2.41 286	4.47 179	1.86 272	0.01 177	0.02 173	0.02 449	0.00 1	0.06 163	0.30 190

rvit_stereo_0083	1.16 83	0.47 101	3.68 214	0.54 140	0.10 26	1.25 38	0.24 173	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

CIPLG	2.72 269	1.69 426	6.02 385	0.80 186	2.14 443	2.66 216	0.84 348	5.90 210	5.59 273	8.12 399	9.58 374	1.74 192	1.14 196	4.53 182	2.82 344	0.02 289	0.19 300	0.02 449	0.09 337	0.26 407	0.22 150

mmm	3.07 299	0.76 230	4.50 288	2.27 408	1.24 354	3.75 339	0.12 108	10.03 373	5.12 254	6.43 303	11.19 412	3.10 237	3.20 317	4.54 183	1.78 268	0.02 289	1.19 526	0.00 1	0.30 479	0.09 210	1.79 481

HI	3.39 329	1.19 350	4.03 250	1.46 272	0.19 80	2.26 166	0.04 42	6.21 234	3.86 180	8.51 416	12.61 440	11.86 480	6.44 452	4.55 184	4.27 393	0.00 1	0.06 233	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.15 94

CoSv	3.39 329	1.19 350	4.03 250	1.46 272	0.19 80	2.26 166	0.04 42	6.21 234	3.86 180	8.51 416	12.61 440	11.86 480	6.44 452	4.55 184	4.27 393	0.00 1	0.06 233	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.15 94

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 325	1.28 368	8.51 461	1.86 335	1.83 416	3.51 310	0.31 192	10.50 387	4.32 204	2.74 179	5.87 262	10.30 448	4.53 392	4.66 186	3.16 355	0.02 289	0.87 426	0.00 1	0.97 545	0.38 461	1.43 430

11t1	2.13 192	0.67 205	3.98 245	2.69 458	0.85 276	2.59 203	0.07 74	7.40 296	3.89 183	3.75 208	3.57 190	1.24 172	1.96 263	4.68 187	1.97 284	0.10 438	1.13 508	0.00 1	0.22 422	0.09 210	1.66 453

DDF-Stereo	1.19 86	0.37 45	2.48 81	0.53 138	2.10 442	1.78 120	0.80 331	3.63 38	0.94 15	0.44 40	0.09 18	0.30 99	0.49 126	4.72 188	1.53 228	0.30 499	0.80 410	0.00 1	0.23 429	1.62 536	0.62 294

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	1.04 484	0.00 1	0.29 474	0.00 1	0.96 372

rvit_0105_6	1.44 116	1.26 365	5.78 375	0.66 162	0.08 18	1.58 94	0.32 194	4.57 122	6.53 323	0.40 25	0.38 42	1.11 167	0.29 61	4.76 190	0.92 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.20 136

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	0.75 399	0.00 1	0.00 1	0.10 234	1.09 393

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 394	1.65 423	13.34 515	2.14 378	1.84 417	4.03 359	0.98 377	13.13 475	4.97 251	4.53 232	11.37 416	9.85 440	1.97 264	4.88 192	2.74 340	0.03 340	0.90 429	0.00 1	1.11 549	0.84 518	1.72 469

1test111	2.31 219	0.93 285	3.39 176	3.05 484	0.39 164	5.69 411	0.55 255	9.15 346	4.33 205	1.42 149	3.48 182	0.33 108	3.65 348	4.95 193	2.06 292	0.00 1	1.14 515	0.00 1	0.03 291	0.09 210	1.65 449

qqq	2.44 237	0.85 254	4.33 275	1.73 316	0.71 247	1.98 141	0.38 206	9.15 346	4.33 205	3.37 196	4.34 208	4.63 312	2.83 308	4.95 193	2.06 292	0.00 1	1.13 508	0.00 1	0.25 437	0.09 210	1.65 449

raft+_RVC	2.18 199	1.49 408	3.14 151	2.77 462	2.01 434	1.40 75	0.10 96	7.02 276	5.35 261	2.99 188	5.54 254	1.19 169	1.34 223	4.98 195	1.49 225	0.00 1	1.45 546	0.00 1	0.00 1	0.14 302	1.11 394

FENet	2.35 222	0.59 175	3.28 164	2.32 418	0.27 122	2.78 233	0.13 118	7.68 309	6.09 294	5.38 258	2.12 131	4.84 320	3.33 331	4.98 195	2.66 330	0.02 289	0.03 201	0.00 1	0.00 1	0.04 126	0.40 218

PAM_32	4.12 399	0.46 93	5.63 364	1.95 353	1.02 308	10.74 499	0.85 353	11.04 404	5.02 252	6.19 291	5.28 239	17.64 526	7.30 474	5.03 197	1.45 223	0.00 1	0.68 385	0.00 1	0.77 537	0.14 302	1.14 400

DeepStereo_RVC	2.15 194	0.55 149	3.26 162	0.21 64	0.19 80	3.47 307	0.68 298	5.76 196	3.60 158	6.36 301	4.19 204	3.42 250	4.44 385	5.04 198	1.59 236	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.18 120

AFF-stereo	2.87 280	1.31 372	3.26 162	1.87 336	0.38 161	1.68 105	0.09 88	6.38 245	7.07 350	6.52 311	11.90 427	6.08 364	2.32 282	5.05 199	1.65 249	0.02 289	0.66 381	0.00 1	0.00 1	0.29 430	0.94 366

rvit_0105_4	1.58 136	1.41 393	6.67 417	0.65 158	0.05 6	1.60 97	0.41 213	4.70 127	6.48 319	0.46 48	0.87 72	1.40 175	0.53 134	5.08 200	1.12 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.18 120

Replicate-Monster	1.48 124	2.08 462	10.66 501	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	0.17 462	1.08 494	0.00 1	0.18 387	0.01 23	0.99 373

H2IRNET	2.29 217	0.86 262	3.38 174	1.51 280	0.11 29	1.97 140	0.13 118	5.15 153	7.19 358	1.26 148	7.77 325	5.80 359	3.31 326	5.09 201	1.66 252	0.01 177	0.00 1	0.04 478	0.17 381	0.27 419	0.10 57

IPLGR	2.46 238	0.68 207	7.02 428	0.22 67	0.16 67	2.01 144	0.22 167	7.01 273	6.62 328	7.10 347	5.92 267	2.91 228	2.27 278	5.12 203	1.52 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.41 230

GES	2.69 263	0.72 225	5.34 343	1.82 331	0.05 6	4.51 384	1.04 384	10.39 383	4.18 198	5.53 264	6.72 294	1.92 203	3.30 324	5.16 204	2.67 331	0.06 403	0.01 134	0.06 489	0.01 254	0.20 362	0.14 81

dd	2.36 224	1.93 451	6.03 387	0.83 190	0.12 39	1.80 123	0.17 145	5.30 160	11.82 473	2.98 187	3.64 194	1.50 183	1.21 213	5.25 205	3.92 380	0.13 447	0.01 134	0.04 478	0.22 422	0.10 234	0.14 81

CFNet_pseudo	2.96 292	0.55 149	4.51 289	0.43 117	0.24 112	2.83 237	0.12 108	8.59 327	8.13 392	7.20 356	10.41 394	6.47 374	2.04 267	5.27 206	2.00 289	0.00 1	0.02 173	0.01 416	0.00 1	0.06 163	0.23 157

ccs_rob	2.95 290	0.55 149	4.53 293	0.42 114	0.25 116	2.84 239	0.12 108	8.58 326	8.13 392	7.18 353	10.36 393	6.44 373	2.05 268	5.28 207	1.97 284	0.00 1	0.02 173	0.01 416	0.00 1	0.06 163	0.23 157

StereoVision	2.42 235	1.18 347	5.14 332	1.15 226	2.64 469	1.89 131	0.28 182	6.61 256	4.72 234	2.14 166	10.52 399	3.84 273	0.52 131	5.33 208	2.29 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.04 24

IER	3.42 335	0.91 277	6.38 405	0.73 173	1.60 393	7.07 445	0.55 255	7.07 281	5.45 269	8.17 402	8.89 351	6.13 365	6.13 445	5.36 209	3.77 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 195	0.05 30

CFNet_ucs	3.23 312	0.56 160	4.59 301	0.59 144	0.37 159	3.29 289	0.19 155	10.47 386	9.02 420	7.78 380	12.57 439	5.59 347	1.74 259	5.39 210	1.86 272	0.00 1	0.04 218	0.01 416	0.00 1	0.10 234	0.33 198

SFCPSM	3.39 329	0.61 179	5.42 349	0.43 117	0.93 293	8.26 460	2.08 437	15.01 511	5.89 289	7.17 352	7.60 319	3.39 248	2.55 292	5.39 210	2.53 322	0.01 177	0.03 201	0.01 416	0.07 322	0.19 352	0.31 192

HHNet	2.71 266	0.69 211	3.31 167	0.25 76	0.39 164	2.80 236	0.90 366	6.33 239	5.68 281	7.51 372	13.70 453	0.94 162	3.14 314	5.42 212	2.54 327	0.14 450	0.02 173	0.06 489	0.00 1	0.24 397	0.07 44

ToySt	3.39 329	0.89 275	9.29 484	1.47 276	0.94 294	4.20 367	1.98 433	7.33 291	5.42 266	3.01 190	6.75 295	8.67 425	5.10 419	5.43 213	3.72 368	0.07 414	0.89 427	0.00 1	0.23 429	0.28 422	2.13 518

rvit_stereo_0075_2	2.15 194	0.39 53	6.61 412	0.67 164	1.95 430	1.74 118	0.10 96	7.81 312	6.03 293	2.97 186	4.01 200	3.07 236	0.57 140	5.49 214	1.13 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.34 202

AdaStereo	3.34 321	0.74 228	4.00 248	3.10 491	0.51 203	4.22 368	1.25 401	12.84 460	8.39 400	6.33 297	9.55 373	5.77 357	1.54 241	5.53 215	2.74 340	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.
anonymousdsp2	2.20 204	0.57 168	4.59 301	1.69 306	0.82 271	3.58 319	0.48 237	8.57 325	3.63 162	3.37 196	3.03 167	3.32 241	1.00 182	5.57 216	0.80 102	0.01 177	0.94 437	0.02 449	0.15 368	0.06 163	1.89 498

RSM++	1.24 92	0.45 88	1.84 29	1.61 290	0.51 203	2.73 224	0.29 184	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	0.16 322	0.85 353

PSM-adaLoss	2.02 170	0.55 149	3.57 201	0.20 55	0.21 99	3.69 336	0.69 301	5.89 205	3.52 147	5.91 274	4.43 213	3.42 250	1.50 232	5.63 218	0.94 143	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.10 57

EKT-Stereo	2.16 196	0.61 179	3.78 220	2.31 416	4.40 525	1.47 84	0.24 173	5.54 179	4.22 201	3.16 194	3.58 192	3.53 262	2.20 274	5.66 219	1.40 221	0.04 373	0.36 338	0.00 1	0.09 337	0.06 163	0.58 280

UCFNet_RVC	3.37 327	1.25 364	3.30 165	2.55 450	1.80 412	3.92 351	1.28 404	12.49 450	7.16 354	5.12 248	7.88 329	8.14 407	4.59 395	5.67 220	2.11 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 302	0.07 44

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	0.77 404	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.16 103

DilatedVolume-Stereo	1.37 106	0.54 142	3.84 223	1.25 240	0.30 126	2.19 162	0.10 96	3.17 28	1.67 60	3.13 193	2.14 132	0.74 151	0.58 142	5.71 222	0.92 135	0.03 340	0.30 325	0.00 1	0.18 387	0.04 126	0.56 271

DCVSM-stereo	3.32 319	0.51 129	3.40 182	1.79 324	0.79 263	2.94 258	0.48 237	7.31 290	5.69 282	11.47 501	5.61 255	10.63 456	5.93 440	5.74 223	3.63 363	0.03 340	0.09 259	0.03 468	0.00 1	0.12 269	0.11 66

Anonymous_2	4.74 440	0.98 307	4.46 282	2.35 422	2.27 451	5.66 410	0.67 295	8.08 318	5.28 257	4.98 241	2.60 150	8.74 428	6.92 464	5.79 224	3.46 361	0.24 487	1.70 555	5.16 570	18.18 596	5.41 561	1.85 491

MC-Stereo	1.87 153	0.49 119	3.52 191	2.82 467	1.07 314	1.90 133	0.12 108	4.89 140	3.27 130	3.66 206	3.58 192	0.56 140	1.45 229	5.79 224	0.81 109	0.00 1	1.19 526	0.00 1	0.21 413	0.11 250	1.95 502

AIO-test2	2.98 294	1.88 444	4.72 310	1.67 303	3.34 495	2.64 213	0.06 65	6.96 272	15.70 510	2.65 174	7.31 314	0.93 161	0.57 140	5.81 226	1.20 194	3.30 561	0.09 259	0.00 1	0.09 337	0.22 380	0.43 244

BEATNet_4x	3.69 355	2.12 465	8.11 456	1.82 331	0.16 67	5.30 401	1.04 384	10.87 399	6.14 299	7.09 346	8.42 347	4.99 328	4.42 384	5.89 227	6.23 439	0.04 373	0.05 227	0.00 1	0.00 1	0.32 445	0.84 352

Anonymous3	1.96 165	0.61 179	7.58 446	0.42 114	0.51 203	4.28 372	0.52 247	5.56 183	2.76 99	2.35 167	3.47 180	1.50 183	1.13 194	5.92 228	1.54 229	0.23 485	0.23 314	0.00 1	0.00 1	0.14 302	0.47 246

GwcNet-ADL	2.85 277	0.61 179	4.38 278	0.92 204	0.33 137	2.05 148	0.67 295	8.85 335	9.65 433	6.36 301	6.71 293	4.11 287	1.71 254	5.97 229	4.22 391	0.08 423	0.06 233	0.00 1	0.00 1	0.07 182	0.16 103

monsterstereo	1.18 85	0.50 125	2.75 112	0.50 133	2.62 466	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	1.10 502	0.00 1	0.34 493	0.01 23	0.56 271

ROB_FTStereo	2.03 171	0.57 168	3.57 201	0.20 55	0.21 99	3.66 328	0.73 316	5.89 205	3.51 145	5.92 279	4.35 210	3.37 246	1.50 232	6.02 230	0.90 128	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.09 52

LL-Strereo2	2.22 206	1.39 390	3.39 176	1.26 243	1.01 306	3.73 338	1.47 413	6.47 251	4.61 228	4.66 234	2.64 152	4.17 291	0.37 86	6.03 232	1.61 238	0.09 434	0.24 317	0.00 1	0.08 325	0.08 195	1.16 401

RAFT	2.94 288	1.29 369	4.06 254	1.36 255	0.50 193	2.39 180	0.91 369	6.11 227	3.25 129	6.64 320	7.30 313	9.96 442	4.20 376	6.03 232	2.21 302	0.00 1	1.02 481	0.00 1	0.02 276	0.54 492	1.01 377

EAI-Stereo	2.75 273	0.54 142	3.17 152	0.91 203	1.28 361	4.02 358	5.30 508	12.39 445	4.76 236	2.51 172	7.10 307	1.22 170	0.94 178	6.03 232	1.96 283	0.01 177	0.56 360	0.00 1	1.38 556	0.04 126	0.95 370

NLSM1	1.15 82	0.47 101	1.61 16	0.28 83	2.24 449	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	0.40 218

AIO-test1	2.49 240	1.41 393	3.78 220	0.87 196	5.11 545	2.46 188	0.93 372	6.49 252	14.84 499	0.95 127	2.85 158	0.92 160	0.31 67	6.05 235	1.88 274	0.15 452	0.07 248	0.00 1	0.21 413	0.21 373	0.31 192

monsters	1.12 76	0.45 88	2.32 71	0.54 140	2.80 475	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	0.15 452	0.96 447	0.00 1	0.31 483	0.00 1	0.55 266

ROB_FTStereo_v2	2.04 172	0.56 160	3.56 200	0.20 55	0.21 99	3.66 328	0.72 314	5.89 205	3.51 145	5.91 274	4.46 216	3.42 250	1.50 232	6.08 237	0.93 139	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.09 52

test_sample1	2.88 281	0.63 188	4.46 282	2.38 427	0.68 238	2.61 204	0.05 51	10.51 388	5.36 263	4.50 231	4.81 223	3.76 271	5.94 441	6.10 239	2.96 346	0.00 1	0.99 471	0.00 1	0.11 351	0.07 182	1.67 456

GMStereo_Zeroshot	2.92 286	2.33 485	6.12 389	1.66 299	0.36 153	3.61 321	0.09 88	5.95 216	6.20 301	7.15 351	7.11 308	8.37 415	0.91 174	6.17 240	1.97 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 380	0.14 81

GCAP-BAT	2.26 212	0.61 179	3.67 213	1.48 277	0.81 269	4.32 375	0.77 327	4.87 136	4.04 193	3.97 217	5.41 246	4.38 303	0.59 144	6.20 241	1.17 187	0.02 289	1.14 515	0.00 1	0.55 525	0.07 182	1.22 408

RAFT-IKP	2.04 172	0.57 168	3.54 196	0.20 55	0.20 90	3.45 304	0.62 280	5.90 210	3.52 147	5.91 274	4.44 214	3.46 259	1.50 232	6.20 241	1.00 155	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.08 48

cf-r	3.76 365	1.43 398	5.34 343	2.66 455	2.79 474	2.85 250	0.62 280	9.08 343	6.91 345	7.06 342	11.90 427	9.64 435	3.83 356	6.23 243	4.53 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 352	0.17 113

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 70	2.27 476	1.82 23	1.16 228	0.34 142	0.56 5	0.05 51	2.94 21	1.46 55	0.40 25	0.94 80	0.22 77	2.27 278	6.26 244	0.63 67	0.00 1	0.08 252	0.00 1	0.17 381	0.04 126	0.16 103

xyz-stereo-finetune	1.38 108	0.91 277	2.91 125	0.10 27	0.05 6	3.13 274	0.66 290	4.12 89	3.01 120	1.06 137	1.91 125	0.69 147	0.37 86	6.31 245	2.14 297	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.13 76

MIF-Stereo (partial)	1.44 116	0.59 175	3.98 245	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	2.02 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.04 24

test_sample2	2.79 274	0.59 175	4.40 280	2.38 427	0.43 178	2.58 202	0.15 131	10.14 376	5.78 286	4.23 225	5.86 260	4.31 300	4.02 368	6.34 247	2.00 289	0.00 1	0.96 447	0.00 1	0.12 357	0.07 182	1.37 427

WQFJA1	2.10 187	0.91 277	3.95 241	0.96 211	1.66 400	3.57 316	0.16 137	6.21 234	6.26 304	2.68 175	4.33 206	0.89 158	1.65 248	6.36 248	1.73 263	0.02 289	0.12 274	0.00 1	0.27 462	0.05 147	0.17 113

WQFJX1	2.10 187	0.91 277	3.95 241	0.96 211	1.66 400	3.57 316	0.16 137	6.21 234	6.26 304	2.68 175	4.33 206	0.89 158	1.65 248	6.36 248	1.73 263	0.02 289	0.12 274	0.00 1	0.27 462	0.05 147	0.17 113

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	6.37 250	0.67 76	0.01 177	1.06 488	0.00 1	0.16 370	0.02 56	0.54 265

DEFOM-Stereo	0.78 28	0.56 160	1.98 36	0.21 64	0.12 39	1.93 135	0.44 222	0.99 3	0.93 14	0.70 98	0.51 46	0.15 54	0.09 13	6.39 251	0.40 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.14 81

XX-Stereo	2.95 290	0.48 109	7.08 433	2.84 470	2.51 463	1.63 100	0.20 160	6.15 228	3.38 137	2.38 169	16.00 477	6.90 386	0.25 49	6.40 252	1.14 181	0.00 1	0.66 381	0.00 1	0.31 483	0.16 322	0.57 274

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	6.42 253	1.58 232	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.58 280

TRStereo	2.71 266	3.79 525	5.46 352	2.19 387	2.22 447	2.98 263	1.07 387	9.83 367	4.39 212	3.46 199	3.48 182	3.92 277	0.77 164	6.43 254	1.70 259	0.03 340	0.63 376	0.00 1	0.29 474	0.11 250	1.49 433

UDGNet	2.92 286	7.79 554	4.92 321	3.01 479	0.08 18	2.96 260	0.20 160	4.77 130	8.93 415	2.91 185	2.85 158	0.95 163	1.00 182	6.46 255	1.66 252	1.46 544	0.00 1	5.33 571	0.92 544	1.95 543	0.19 130

plain	1.53 130	0.86 262	6.50 408	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	6.48 256	1.23 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 471	0.07 44

CRE-IMP	2.08 176	0.51 129	3.43 184	0.35 101	0.19 80	3.85 347	0.83 346	5.77 197	3.43 139	5.81 270	4.24 205	3.45 258	0.83 170	6.56 257	1.99 287	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 250	0.20 136

CoDeX	3.61 350	0.86 262	5.27 338	1.16 228	1.62 394	6.24 425	2.07 436	13.78 494	6.86 342	7.42 369	9.00 356	4.06 285	3.72 353	6.58 258	3.02 347	0.03 340	0.06 233	0.00 1	0.00 1	0.15 318	0.35 207

ADLNet	4.56 427	1.19 350	5.52 360	3.81 522	3.59 503	6.98 442	2.40 443	12.01 432	7.96 387	10.52 475	9.67 379	8.26 411	4.98 411	6.59 259	6.93 446	0.01 177	0.01 134	0.00 1	0.01 254	0.22 380	0.55 266

test_4	2.58 253	0.70 218	3.30 165	0.43 117	0.30 126	3.97 355	1.11 392	3.91 73	3.83 177	4.15 223	17.20 491	3.44 256	0.52 131	6.60 260	1.58 232	0.00 1	0.13 282	0.00 1	0.11 351	0.20 362	0.20 136

Select-FE	3.87 375	1.07 325	9.42 487	1.76 320	1.52 392	2.55 196	0.43 219	10.23 377	4.52 221	5.58 267	10.29 391	10.35 449	8.75 499	6.61 261	1.67 255	0.01 177	0.76 402	0.02 449	0.65 530	0.05 147	1.05 386

LG-Stereo_L1	0.82 36	0.46 93	1.74 20	0.28 83	0.34 142	1.36 70	0.19 155	2.56 16	0.91 10	0.32 11	0.03 1	0.07 16	0.06 5	6.62 262	0.54 38	0.01 177	0.63 376	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.21 142

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	6.62 262	0.55 39	0.00 1	0.11 269	0.00 1	0.00 1	0.23 392	2.08 513

Selective-RAFT	1.92 161	0.54 142	3.87 227	1.15 226	0.21 99	3.83 346	0.06 65	5.00 142	4.68 232	1.59 156	2.14 132	3.05 233	2.77 304	6.63 264	1.34 215	0.00 1	0.95 442	0.00 1	0.32 486	0.05 147	0.19 130

test_3	2.22 206	0.39 53	4.20 267	1.51 280	0.90 284	1.29 57	0.74 320	5.34 164	6.37 313	6.64 320	1.96 128	4.24 297	0.45 120	6.63 264	1.17 187	0.00 1	1.00 478	0.00 1	0.28 468	0.19 352	1.01 377

SGD-Stereo	0.76 23	0.36 39	1.37 7	0.43 117	0.14 53	1.25 38	0.29 184	2.25 12	0.84 4	0.61 86	0.51 46	0.09 37	0.11 21	6.65 266	0.19 1	0.01 177	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.07 44

test_1	2.18 199	0.38 47	3.87 227	1.54 285	0.91 287	1.38 72	0.80 331	5.36 171	5.53 272	7.12 348	1.86 123	4.05 283	0.41 100	6.65 266	1.17 187	0.00 1	0.99 471	0.00 1	0.28 468	0.20 362	1.08 391

PSMNet-RSSM	3.69 355	1.36 382	4.54 294	2.44 436	1.90 424	2.35 176	0.69 301	11.77 425	6.38 314	6.60 318	11.85 426	7.70 400	5.61 436	6.66 268	3.67 364	0.00 1	0.00 1	0.02 449	0.01 254	0.17 331	0.10 57

test-3	2.19 202	0.38 47	3.88 232	1.55 286	0.91 287	1.39 74	0.80 331	5.36 171	5.51 270	7.36 368	1.90 124	4.05 283	0.42 104	6.67 269	1.17 187	0.00 1	0.99 471	0.00 1	0.28 468	0.20 362	1.08 391

NINENet	3.38 328	0.81 240	4.16 260	1.88 339	1.40 379	7.31 450	0.48 237	12.95 467	6.64 330	7.29 363	9.24 362	5.21 335	1.18 207	6.72 270	1.89 278	0.17 462	0.08 252	0.07 494	0.00 1	0.09 210	0.03 15

test_sample3	3.27 314	0.62 185	5.29 342	2.24 399	0.58 223	4.62 387	0.16 137	12.15 438	7.51 370	6.44 304	7.25 311	3.72 270	3.03 312	6.73 271	3.17 357	0.01 177	0.85 419	0.00 1	0.10 344	0.07 182	0.88 357

GrayStereo	3.86 373	0.33 31	2.63 100	1.66 299	0.62 229	3.09 270	7.92 543	6.43 249	3.88 182	10.61 477	16.51 482	5.75 356	8.40 493	6.75 272	1.58 232	0.01 177	0.00 1	0.01 416	0.62 528	0.04 126	0.38 214

pcwnet_v2	4.36 413	0.46 93	9.07 479	1.43 269	1.10 324	3.41 298	0.40 210	13.44 483	14.60 498	10.29 471	14.22 460	5.82 360	2.97 310	6.75 272	2.29 315	0.01 177	0.05 227	0.04 478	0.02 276	0.17 331	0.61 289

HART	2.08 176	1.10 330	3.44 186	0.47 127	1.15 334	1.70 108	0.04 42	6.40 247	3.69 166	1.50 154	7.78 326	2.42 215	0.16 33	6.76 274	1.15 182	0.00 1	1.46 548	0.00 1	0.00 1	0.31 440	2.12 515

RALAANet	2.68 262	1.71 430	4.73 312	2.79 464	0.80 266	3.30 290	0.15 131	7.92 314	5.92 290	5.79 269	6.06 269	3.51 261	1.13 194	6.76 274	2.28 313	0.00 1	0.28 323	0.00 1	0.10 344	0.27 419	0.13 76

GANet-RSSM	3.67 352	1.16 344	4.56 299	3.24 498	2.03 436	2.63 207	0.50 244	11.53 421	6.83 340	6.25 292	10.58 401	7.35 393	6.65 458	6.77 276	2.94 345	0.00 1	0.00 1	0.08 500	0.00 1	0.26 407	0.12 71

s12784h	2.10 187	0.38 47	3.31 167	0.17 50	0.09 23	4.89 395	0.13 118	7.34 292	8.06 391	3.87 214	4.47 218	0.60 143	1.19 212	6.78 277	0.63 67	0.01 177	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.04 24

ISRNet	4.11 395	0.88 272	6.63 413	3.46 507	2.64 469	2.11 157	0.26 179	7.72 311	6.60 325	11.29 498	17.98 501	8.21 409	2.60 294	6.81 278	4.72 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.25 169

GwcNet-RSSM	4.13 400	1.71 430	6.25 398	2.50 441	1.93 427	2.39 180	1.49 415	9.59 361	8.71 409	6.66 322	15.04 467	8.47 421	3.84 357	6.87 279	6.74 444	0.00 1	0.00 1	0.04 478	0.00 1	0.29 430	0.15 94

fffft	1.13 77	0.71 222	2.25 65	0.09 24	0.07 15	2.10 153	0.63 282	4.19 93	2.10 77	0.42 35	0.75 60	0.24 86	0.20 40	6.89 280	1.08 169	0.00 1	0.12 274	0.00 1	0.00 1	0.24 397	0.53 262
1: 1. 1
ssnet_v2	4.73 439	1.43 398	6.74 421	1.80 327	0.75 257	8.89 473	4.60 496	12.66 454	10.65 451	9.53 452	6.23 275	9.78 439	4.26 380	6.89 280	9.65 491	0.01 177	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.36 454	0.31 192

gwcnet-sp	3.58 345	2.01 459	8.82 471	2.01 367	0.69 241	7.38 452	1.10 389	9.23 350	6.66 331	9.32 445	5.91 264	4.21 293	3.31 326	6.91 282	3.69 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 397	0.18 120

scenet	3.58 345	2.01 459	8.82 471	2.01 367	0.69 241	7.38 452	1.10 389	9.23 350	6.66 331	9.32 445	5.91 264	4.21 293	3.31 326	6.91 282	3.69 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 397	0.18 120

ssnet	3.58 345	2.01 459	8.82 471	2.01 367	0.69 241	7.38 452	1.10 389	9.23 350	6.66 331	9.32 445	5.91 264	4.21 293	3.31 326	6.91 282	3.69 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 397	0.18 120

StereoAnything_RVC	1.96 165	8.91 560	4.47 285	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	6.92 285	0.47 15	0.02 289	0.84 417	0.00 1	0.00 1	6.61 564	1.61 443

iGMRVC	2.09 182	0.56 160	3.59 206	0.20 55	0.21 99	3.68 333	0.71 311	5.89 205	3.53 151	5.92 279	4.46 216	3.44 256	1.51 236	6.93 286	0.98 150	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.09 52

coex_refinement	4.34 412	1.44 402	4.46 282	3.08 490	1.46 385	4.22 368	0.36 200	11.92 429	8.33 397	8.48 414	13.41 450	9.90 441	3.40 336	6.95 287	8.54 469	0.00 1	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.71 329

test_sample4	3.29 316	0.64 192	5.38 346	2.08 371	0.53 210	3.91 349	0.15 131	12.13 435	7.50 369	7.04 341	7.50 317	3.64 268	3.19 316	6.95 287	3.14 354	0.02 289	0.85 419	0.00 1	0.10 344	0.07 182	0.92 364

fffy	1.43 114	0.95 296	2.85 120	1.42 268	0.61 226	2.25 165	0.19 155	4.74 129	1.32 48	0.26 5	2.77 155	0.21 71	0.39 94	6.97 289	0.73 93	0.00 1	0.79 405	0.00 1	0.00 1	0.19 352	2.03 510

RSM	1.43 114	0.40 61	1.79 21	0.74 179	0.54 214	2.45 186	0.49 242	4.13 90	3.29 133	0.65 91	2.53 148	2.15 208	0.30 64	6.97 289	0.85 116	0.01 177	0.12 274	0.00 1	0.25 437	0.11 250	0.72 333

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	7.02 291	0.95 144	0.00 1	0.04 218	0.00 1	0.00 1	0.22 380	0.24 166

G2L-Stereo_test	3.88 376	1.39 390	4.86 316	2.98 477	1.49 387	4.11 364	1.13 393	12.05 433	6.83 340	8.42 409	9.17 359	9.49 433	2.71 298	7.03 292	5.22 422	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.26 407	0.52 260

SMoEStereo_RVC	1.13 77	0.92 283	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	7.04 293	1.02 161	0.00 1	0.03 201	0.00 1	0.00 1	0.19 352	0.51 257

Patchmatch Stereo++	2.09 182	0.55 149	3.57 201	0.20 55	0.20 90	3.68 333	0.64 285	5.90 210	3.52 147	5.91 274	4.41 211	3.42 250	1.51 236	7.07 294	0.95 144	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	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
iRAFT	2.09 182	0.55 149	3.57 201	0.20 55	0.20 90	3.68 333	0.64 285	5.90 210	3.52 147	5.91 274	4.41 211	3.42 250	1.51 236	7.07 294	0.95 144	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.10 57

DLNR-FE	24.96 580	51.28 599	90.78 609	97.84 616	97.06 615	1.40 75	0.12 108	23.22 571	3.55 154	1.21 144	2.93 163	0.72 148	0.32 74	7.09 296	2.60 328	38.66 599	1.33 542	0.00 1	0.29 474	77.21 612	1.68 459

xyz-stereo-finetune2	1.98 167	0.96 300	2.70 108	0.13 43	0.05 6	6.33 427	0.17 145	4.38 115	2.56 91	0.98 130	6.40 286	0.50 133	3.37 333	7.09 296	3.77 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 126	0.11 66

MoCha-V2	1.83 152	0.87 270	3.33 170	1.41 266	1.27 359	2.50 191	0.20 160	5.60 185	3.90 184	0.98 130	3.30 175	0.35 114	1.58 245	7.09 296	0.80 102	0.00 1	1.52 553	0.00 1	0.23 429	0.06 163	1.70 465

DLNR_Zeroshot_test	24.96 580	51.28 599	90.69 608	97.84 616	97.22 617	1.40 75	0.12 108	23.19 570	3.55 154	1.21 144	2.95 165	0.72 148	0.31 67	7.09 296	2.61 329	38.70 600	1.32 536	0.00 1	0.29 474	77.04 611	1.68 459

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	7.11 300	0.59 54	0.00 1	0.43 346	0.00 1	0.00 1	0.21 373	2.32 531

IGEV-Stereo+	1.89 155	0.55 149	2.49 82	0.48 129	3.25 489	2.06 150	0.07 74	1.92 10	1.52 56	0.77 106	0.08 10	0.22 77	0.44 118	7.11 300	0.68 78	0.04 373	0.66 381	0.00 1	0.33 489	5.08 559	10.13 579

psm_up	4.33 411	1.34 378	4.43 281	2.27 408	2.62 466	5.29 400	3.30 475	11.49 418	6.89 343	8.05 396	8.06 339	10.09 446	11.10 521	7.12 302	3.76 370	0.24 487	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.20 362	0.37 211

ProNet	1.58 136	0.86 262	3.17 152	0.75 181	0.72 250	2.84 239	0.66 290	5.91 214	3.28 132	0.37 17	1.47 100	0.40 116	0.37 86	7.19 303	0.70 85	0.02 289	0.98 462	0.00 1	0.05 313	0.20 362	1.77 479

DMCA-RVC	3.59 348	1.98 457	8.68 466	2.30 414	1.48 386	3.54 315	0.55 255	8.40 322	5.43 268	9.37 449	5.90 263	8.34 414	3.21 318	7.19 303	4.46 401	0.06 403	0.11 269	0.08 500	0.02 276	0.21 373	0.40 218

DualNet (step1)	4.40 417	1.36 382	7.91 451	1.40 263	0.63 231	5.54 404	2.72 448	11.31 413	8.40 401	8.64 419	8.05 336	6.80 380	5.05 415	7.22 305	2.53 322	1.74 549	1.04 484	3.05 562	2.96 567	0.22 380	1.35 424

test_sample7	3.75 364	0.67 205	4.34 276	2.21 391	0.35 146	4.47 383	2.08 437	11.31 413	8.40 401	8.64 419	8.05 336	6.80 380	5.05 415	7.22 305	2.53 322	0.07 414	1.04 484	0.00 1	0.00 1	0.06 163	1.66 453

Selective-IGEV	1.56 135	0.34 34	2.13 51	0.77 182	0.76 260	2.36 177	0.52 247	6.80 266	3.08 122	0.53 60	3.34 176	0.26 89	0.31 67	7.24 307	0.73 93	0.01 177	0.80 410	0.00 1	0.14 365	0.08 195	1.01 377

dad	5.10 448	2.61 497	6.76 422	1.23 237	0.14 53	2.85 250	0.36 200	7.98 316	14.88 500	10.84 484	17.06 488	15.59 508	3.29 323	7.24 307	4.39 398	1.20 539	0.10 265	4.02 567	0.49 519	0.20 362	0.69 322

Pruner-Stereo	2.66 260	0.61 179	3.54 196	1.93 347	0.25 116	3.47 307	0.74 320	6.60 255	5.66 280	8.98 432	6.12 271	4.39 304	1.11 191	7.27 309	2.34 318	0.03 340	0.00 1	0.02 449	0.00 1	0.03 97	0.04 24

tg	2.18 199	1.13 339	2.74 111	0.84 192	0.13 47	4.33 377	0.05 51	6.21 234	4.90 246	4.06 219	5.30 245	2.55 218	0.92 175	7.28 310	0.99 152	0.00 1	0.60 370	0.00 1	0.00 1	0.37 457	1.12 397

UNet	4.19 403	0.87 270	7.18 435	2.00 366	3.22 488	9.55 480	0.31 192	10.11 374	6.22 303	7.98 388	6.82 298	10.42 450	5.77 437	7.28 310	5.83 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 234	0.12 71

iRaft-Stereo_20w	3.11 302	0.49 119	6.09 388	1.01 216	1.25 355	3.99 356	1.00 379	14.00 495	4.73 235	6.70 328	6.27 280	2.34 212	2.28 280	7.29 312	1.58 232	0.01 177	0.75 399	0.00 1	0.73 535	0.10 234	1.63 447

rvit_105_1	2.69 263	1.34 378	6.85 424	1.89 340	0.09 23	1.94 136	3.50 477	6.38 245	9.00 419	4.98 241	2.19 135	3.57 264	1.56 243	7.31 313	3.03 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 276	0.06 163	0.16 103

MM-Stereo_test1	1.90 159	0.63 188	2.65 102	1.43 269	0.56 219	2.37 178	0.54 251	5.36 171	5.81 287	4.00 218	1.78 119	0.42 121	0.83 170	7.32 314	1.28 205	0.00 1	1.03 483	0.00 1	0.00 1	0.35 451	1.64 448

HSM-Net_RVC	4.40 417	0.44 83	3.22 156	0.72 170	0.68 238	7.06 444	1.82 429	12.57 452	8.48 404	9.04 435	12.20 433	14.98 503	5.14 421	7.32 314	4.19 389	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
999	1.42 112	0.85 254	2.23 62	1.37 258	0.35 146	3.01 265	0.64 285	3.91 73	2.83 103	0.38 21	3.35 177	0.19 64	0.25 49	7.37 316	1.12 176	0.01 177	0.04 218	0.00 1	0.00 1	0.22 380	0.21 142

CFNet-ft	3.70 357	1.59 418	3.87 227	1.68 304	2.42 457	3.20 280	0.66 290	8.93 337	7.76 378	5.09 245	9.95 384	10.77 462	5.43 432	7.41 317	4.71 408	0.00 1	0.00 1	0.03 468	0.01 254	0.30 433	0.11 66

CFNet_RVC	3.70 357	1.59 418	3.87 227	1.68 304	2.42 457	3.20 280	0.66 290	8.92 336	7.76 378	5.09 245	9.95 384	10.77 462	5.43 432	7.41 317	4.71 408	0.00 1	0.00 1	0.03 468	0.01 254	0.30 433	0.11 66

IGEV-Stereo	1.51 128	0.81 240	2.69 107	0.60 148	0.69 241	2.77 232	0.79 329	4.88 137	2.99 118	0.82 119	1.25 88	0.31 102	0.42 104	7.43 319	0.85 116	0.00 1	0.83 413	0.00 1	0.17 381	0.12 269	1.85 491
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ff7	1.46 119	0.79 233	2.99 139	0.33 95	0.35 146	2.75 227	0.81 337	4.31 106	2.97 113	0.77 106	1.20 84	0.21 71	0.42 104	7.44 320	0.86 118	0.00 1	0.93 432	0.00 1	0.16 370	0.12 269	1.82 482

ffff	1.46 119	0.79 233	2.99 139	0.33 95	0.35 146	2.75 227	0.81 337	4.31 106	2.97 113	0.77 106	1.20 84	0.21 71	0.42 104	7.44 320	0.86 118	0.00 1	0.93 432	0.00 1	0.16 370	0.12 269	1.82 482

11t	1.46 119	0.79 233	2.99 139	0.33 95	0.35 146	2.75 227	0.81 337	4.31 106	2.97 113	0.77 106	1.20 84	0.21 71	0.42 104	7.44 320	0.87 123	0.00 1	0.93 432	0.00 1	0.16 370	0.12 269	1.82 482

anonymousdsp	1.51 128	0.81 240	2.70 108	0.60 148	0.69 241	2.76 231	0.79 329	4.86 133	3.00 119	0.82 119	1.25 88	0.31 102	0.42 104	7.44 320	0.81 109	0.00 1	0.83 413	0.00 1	0.17 381	0.12 269	1.85 491

ccc-4	1.46 119	0.79 233	2.99 139	0.33 95	0.35 146	2.75 227	0.81 337	4.31 106	2.97 113	0.77 106	1.20 84	0.21 71	0.42 104	7.44 320	0.86 118	0.00 1	0.93 432	0.00 1	0.16 370	0.12 269	1.82 482

ac_64	3.98 386	0.86 262	5.10 330	3.17 493	3.43 499	5.80 415	0.70 306	10.87 399	4.96 248	8.94 431	6.46 288	10.70 459	5.52 434	7.44 320	5.10 420	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 302	0.31 192

STTStereo	3.90 377	1.43 398	8.20 458	3.03 481	2.28 452	3.64 327	0.64 285	10.11 374	7.09 351	10.20 467	7.08 305	8.73 426	3.57 343	7.44 320	4.00 385	0.00 1	0.02 173	0.01 416	0.01 254	0.04 126	0.40 218

MyStereo07	1.64 141	1.15 342	2.61 97	1.28 246	1.49 387	2.63 207	0.45 223	6.45 250	2.94 108	1.10 139	1.61 104	0.29 96	0.60 145	7.45 327	0.80 102	0.01 177	1.27 533	0.00 1	0.25 437	0.11 250	0.42 235

AAGNet	3.50 339	0.49 119	3.38 174	1.91 343	0.41 174	3.66 328	1.02 380	5.14 151	5.16 255	9.65 459	7.75 324	4.91 322	6.23 449	7.45 327	12.73 525	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 147	0.06 39

DispNO	3.51 341	1.33 377	8.51 461	2.26 404	1.36 376	3.46 306	0.81 337	8.74 334	6.58 324	6.78 330	7.63 321	6.22 370	4.20 376	7.47 329	4.44 400	0.00 1	0.03 201	0.03 468	0.11 351	0.13 291	0.14 81

CRFU-Net	4.81 442	0.78 231	5.69 370	3.10 491	1.39 378	13.18 523	3.23 470	12.26 439	4.33 205	10.91 488	9.98 386	10.94 467	7.93 487	7.47 329	3.94 383	0.16 458	0.16 292	0.16 518	0.00 1	0.26 407	0.29 184

IPLG	2.63 259	1.09 328	5.67 369	0.73 173	0.31 130	3.00 264	0.25 177	6.84 268	6.02 292	7.93 385	6.31 281	1.91 200	1.72 256	7.47 329	2.53 322	0.01 177	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.29 430	0.58 280

RALCasStereoNet	2.39 232	1.73 435	3.59 206	2.38 427	2.69 471	2.84 239	0.18 150	5.29 159	4.94 247	2.45 170	5.62 257	2.22 210	0.79 169	7.48 332	1.63 243	0.00 1	1.75 556	0.00 1	0.00 1	0.14 302	2.03 510

test_xeample3	1.71 147	1.75 437	6.64 415	0.90 201	0.29 124	2.55 196	0.90 366	4.08 87	2.36 84	0.56 72	0.24 32	0.23 79	0.31 67	7.51 333	2.73 338	0.00 1	0.70 392	0.00 1	0.36 498	0.18 342	1.92 500

CBFPSM	5.12 449	1.48 407	16.22 532	1.81 328	1.14 331	11.16 504	2.90 456	7.99 317	6.75 336	6.55 314	5.00 229	15.05 505	8.78 500	7.52 334	8.90 477	0.04 373	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.42 467	0.67 319

test_sample5	3.34 321	0.65 196	5.17 334	2.10 373	0.49 188	3.31 292	0.17 145	11.91 427	7.47 367	6.91 333	9.15 358	3.61 265	3.37 333	7.53 335	3.06 350	0.02 289	0.85 419	0.00 1	0.10 344	0.07 182	0.90 358

DualNet	3.48 338	0.65 196	5.17 334	2.10 373	0.49 188	3.31 292	0.17 145	11.91 427	7.47 367	7.18 353	11.56 419	3.61 265	3.37 333	7.53 335	3.06 350	0.02 289	0.85 419	0.00 1	0.10 344	0.07 182	0.90 358

DRaft	3.83 372	0.65 196	3.39 176	0.22 67	0.16 67	4.67 388	1.30 406	5.82 202	4.86 245	10.26 470	21.65 519	3.24 240	8.62 498	7.53 335	3.76 370	0.05 391	0.10 265	0.00 1	0.14 365	0.12 269	0.16 103

IGEVStereo-DCA	1.54 131	1.71 430	2.99 139	0.73 173	0.24 112	2.69 217	0.81 337	4.31 106	2.97 113	0.73 104	0.16 22	0.23 79	0.32 74	7.57 338	2.72 336	0.00 1	0.49 355	0.00 1	0.16 370	0.17 331	1.82 482

rrr	1.64 141	1.71 430	6.31 402	0.73 173	0.24 112	2.69 217	0.92 371	4.25 99	1.75 67	0.73 104	0.16 22	0.23 79	0.32 74	7.57 338	2.72 336	0.00 1	0.49 355	0.00 1	0.20 406	0.17 331	1.68 459

LCNet	2.94 288	0.55 149	2.57 91	1.03 219	0.59 224	2.05 148	1.55 418	5.51 176	4.19 199	6.08 287	10.58 401	4.54 306	6.63 457	7.59 340	0.90 128	0.01 177	0.00 1	0.01 416	0.76 536	0.31 440	3.43 548

test_xeample	4.78 441	0.93 285	4.68 309	1.48 277	1.28 361	3.94 352	0.13 118	13.35 480	8.62 406	8.21 403	11.63 421	3.43 255	3.54 341	7.59 340	23.47 562	0.02 289	1.16 521	0.00 1	0.25 437	0.11 250	1.74 475

TestStereo	1.89 155	1.59 418	4.22 268	0.37 105	0.28 123	1.33 66	0.01 6	5.63 188	4.13 195	3.59 203	5.11 232	2.06 207	0.70 154	7.62 342	0.93 139	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.19 130

PSMNet-ADL	3.17 310	0.56 160	3.00 144	1.55 286	0.40 169	5.97 419	0.28 182	9.06 341	5.75 284	3.56 202	6.80 297	8.33 413	4.51 387	7.65 343	5.51 426	0.03 340	0.09 259	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.28 181

SCV_C0	1.89 155	0.92 283	4.30 273	0.85 193	1.06 313	2.33 174	0.10 96	7.61 304	4.42 214	1.05 136	2.20 136	0.26 89	0.43 115	7.70 344	1.08 169	0.02 289	1.05 487	0.00 1	0.21 413	0.17 331	1.97 505

ADLNet2	4.72 437	1.44 402	6.68 418	3.03 481	3.90 514	6.80 437	2.91 457	11.67 424	9.63 432	7.99 390	9.89 382	9.75 438	5.32 429	7.70 344	7.13 451	0.01 177	0.03 201	0.00 1	0.00 1	0.26 407	0.22 150

FTStereo	4.61 431	0.54 142	2.86 121	0.98 215	0.40 169	2.57 199	8.51 547	5.70 192	3.76 173	10.85 485	29.92 553	5.53 345	7.43 477	7.73 346	1.63 243	0.17 462	0.00 1	0.05 485	0.00 1	0.04 126	3.62 553

GMM-Stereo	3.42 335	0.39 53	3.24 160	0.87 196	0.50 193	2.26 166	4.73 499	5.64 189	3.81 174	7.08 345	16.57 483	6.13 365	3.62 347	7.74 347	1.40 221	0.05 391	0.00 1	0.00 1	0.04 309	0.12 269	4.24 558

iinet-f	6.21 465	2.11 464	28.74 571	2.13 377	1.38 377	11.62 509	1.49 415	7.64 307	7.19 358	7.77 379	14.38 461	10.49 451	7.79 484	7.76 348	12.90 527	0.03 340	0.03 201	0.05 485	0.00 1	0.67 501	0.12 71

ASMatch	3.41 333	0.62 185	3.59 206	1.99 363	0.48 185	1.91 134	0.66 290	7.01 273	4.43 215	6.25 292	22.02 523	4.56 308	4.72 402	7.78 349	1.85 271	0.01 177	0.01 134	0.00 1	0.03 291	0.02 56	0.21 142

hknet	3.56 344	0.66 200	5.82 376	0.70 167	1.19 344	6.97 440	1.58 419	9.93 369	7.76 378	6.50 307	6.23 275	9.53 434	2.81 306	7.84 350	3.39 360	0.01 177	0.03 201	0.03 468	0.00 1	0.06 163	0.14 81

HGLStereo	4.58 428	1.04 321	6.02 385	3.30 502	5.14 546	6.36 428	0.71 311	11.04 404	7.60 375	8.04 394	12.85 447	6.90 386	8.51 496	7.85 351	5.93 430	0.02 289	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.14 302	0.15 94

DEmStereo	3.86 373	0.54 142	4.04 252	0.26 80	0.17 70	5.17 399	2.45 444	4.70 127	4.34 209	8.37 407	19.94 511	5.06 331	10.13 513	7.86 352	3.93 382	0.01 177	0.01 134	0.01 416	0.00 1	0.03 97	0.10 57

Prome-Stereo	3.73 360	0.39 53	2.62 99	1.05 220	0.52 207	2.06 150	4.58 495	4.88 137	3.95 187	9.34 448	20.39 513	4.03 282	7.02 467	7.86 352	1.31 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 182	4.52 559

MyStereo04	3.29 316	1.15 342	6.64 415	1.28 246	1.49 387	2.63 207	0.45 223	10.57 391	13.30 490	4.41 229	3.90 198	3.06 235	3.56 342	7.87 354	3.35 359	0.01 177	1.27 533	0.00 1	0.25 437	0.11 250	0.42 235

MMNet	4.44 421	1.37 387	6.26 399	1.73 316	1.64 395	10.51 497	0.61 276	9.27 353	9.66 434	9.55 454	9.22 360	7.40 395	6.52 455	7.90 355	6.98 447	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 302	0.10 57

KYRaft	3.68 354	0.43 74	2.53 88	0.89 199	0.49 188	2.28 171	3.89 480	5.30 160	3.82 176	8.99 434	19.28 508	6.54 376	4.96 410	7.92 356	0.96 147	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.01 254	0.06 163	5.17 560

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 395	1.53 413	6.87 425	3.04 483	3.33 493	4.34 378	0.59 271	11.36 416	7.92 386	8.98 432	7.98 334	9.72 437	3.82 355	7.92 356	4.43 399	0.15 452	0.02 173	0.03 468	0.03 291	0.07 182	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.
DFGA-Net	3.09 301	2.73 501	9.21 482	1.79 324	0.47 184	3.30 290	0.20 160	7.49 300	6.20 301	5.54 265	6.42 287	2.17 209	1.12 192	7.96 358	6.56 443	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 471	0.17 113

SCV	2.06 174	0.84 251	3.74 215	3.56 511	1.22 350	2.30 172	0.76 325	7.87 313	3.29 133	0.59 78	2.83 156	0.67 146	0.58 142	8.00 359	0.91 134	0.00 1	0.89 427	0.00 1	0.48 517	0.41 466	2.18 523

Consistency-Raft	9.58 524	5.11 538	13.00 512	5.61 549	8.92 566	4.03 359	5.07 505	19.73 552	24.90 552	11.32 499	29.86 551	13.36 491	6.16 446	8.00 359	13.47 532	0.67 527	0.34 332	1.81 558	4.36 577	12.23 572	3.62 553

THIR-Stereo	3.94 381	1.12 337	3.06 146	0.23 71	0.13 47	4.17 366	6.40 522	5.83 203	4.54 222	10.46 474	16.98 487	6.49 375	7.44 478	8.00 359	3.58 362	0.01 177	0.07 248	0.07 494	0.00 1	0.14 302	0.06 39

FADNet-RVC-Resample	4.11 395	2.25 471	13.88 518	1.64 293	0.66 236	5.91 418	2.34 442	10.87 399	9.09 421	6.53 312	4.34 208	5.69 353	4.71 401	8.01 362	4.64 407	0.18 469	0.22 310	0.17 523	0.12 357	0.46 479	0.59 284

test_sample6	3.60 349	0.66 200	5.27 338	2.23 395	0.48 185	3.25 284	0.21 165	11.94 430	7.53 372	7.18 353	11.56 419	3.99 280	3.86 359	8.03 363	3.88 378	0.03 340	0.83 413	0.00 1	0.09 337	0.07 182	0.86 355

PSM-AAD	3.43 337	0.31 27	2.16 54	0.80 186	0.57 220	2.53 195	5.97 513	5.53 178	3.98 190	11.00 491	11.90 427	2.93 229	9.36 509	8.03 363	1.00 155	0.01 177	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.06 163	2.39 533

HCRNet	2.74 272	0.83 248	4.19 265	0.45 122	3.31 492	2.18 161	0.22 167	7.59 301	5.76 285	6.08 287	4.89 225	5.21 335	2.74 301	8.04 365	3.10 352	0.00 1	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.10 234	0.09 52

PFNet+	2.52 244	0.47 101	4.97 324	0.95 208	0.18 76	3.12 273	0.73 316	4.98 141	6.97 348	7.95 386	6.38 285	2.51 216	1.18 207	8.05 366	1.82 269	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.05 30

xxxx	5.16 451	0.86 262	4.86 316	1.96 356	1.22 350	7.56 455	0.07 74	14.67 506	9.15 424	6.55 314	9.87 381	9.30 431	3.47 339	8.07 367	22.20 557	0.05 391	1.16 521	0.00 1	0.26 454	0.10 234	1.76 478

fast-acv-ft	6.00 462	1.95 454	7.88 450	2.35 422	1.85 419	13.61 527	1.76 428	8.44 323	10.12 438	11.22 496	20.57 514	14.41 501	7.55 480	8.11 368	8.83 475	0.10 438	0.09 259	0.16 518	0.07 322	0.68 503	0.35 207

delet	4.59 430	1.12 337	5.93 381	1.37 258	3.73 509	10.48 495	3.90 481	10.51 388	9.17 425	8.87 429	9.74 380	8.37 415	3.74 354	8.12 369	6.36 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 373	0.12 71

hitnet-ft	3.95 383	1.16 344	3.92 237	0.89 199	0.73 252	4.88 394	0.54 251	9.78 364	7.91 385	7.42 369	10.24 389	12.50 487	4.84 405	8.15 370	5.56 427	0.03 340	0.00 1	0.06 489	0.00 1	0.24 397	0.12 71

ACV-stereo	4.65 433	1.22 360	10.49 500	2.22 392	1.05 311	12.62 519	1.24 400	6.70 263	7.36 366	3.22 195	5.18 234	16.59 518	10.02 511	8.18 371	6.19 438	0.06 403	0.14 286	0.01 416	0.00 1	0.12 269	0.40 218

ffm	3.41 333	0.98 307	7.03 429	1.64 293	1.07 314	2.84 239	0.47 227	5.55 180	10.56 447	6.68 323	9.59 375	5.66 349	3.87 360	8.20 372	0.68 78	0.00 1	1.13 508	0.00 1	0.19 393	0.11 250	1.88 495

tt1	2.53 245	0.91 277	3.53 194	2.92 473	0.53 210	5.60 408	0.61 276	5.55 180	10.56 447	1.54 155	3.54 189	0.34 112	3.00 311	8.20 372	0.68 78	0.00 1	1.13 508	0.00 1	0.03 291	0.11 250	1.88 495

ACVNet-DCA	2.41 234	0.93 285	3.39 176	3.05 484	0.39 164	5.69 411	0.55 255	9.15 346	4.33 205	1.42 149	3.48 182	0.33 108	3.65 348	8.26 374	0.70 85	0.00 1	1.14 515	0.00 1	0.03 291	0.09 210	1.65 449

xx1	2.73 271	0.93 285	3.39 176	3.05 484	0.39 164	5.69 411	0.55 255	5.34 164	10.76 453	1.42 149	3.48 182	4.63 312	2.83 308	8.26 374	0.70 85	0.00 1	1.14 515	0.00 1	0.25 437	0.09 210	1.65 449

cc1	2.56 250	0.93 285	3.39 176	3.05 484	0.39 164	5.69 411	0.55 255	5.34 164	10.76 453	1.42 149	3.48 182	0.33 108	3.65 348	8.26 374	0.70 85	0.00 1	1.14 515	0.00 1	0.03 291	0.12 269	1.89 498

222	5.93 460	0.88 272	4.58 300	1.76 320	0.98 301	6.02 422	0.08 83	14.45 503	8.89 414	9.53 452	11.77 425	3.88 275	4.23 379	8.26 374	39.96 594	0.03 340	1.12 504	0.00 1	0.24 433	0.11 250	1.73 472

RAFT-345	3.36 326	0.55 149	3.43 184	1.23 237	0.21 99	2.62 205	0.46 225	3.91 73	6.34 310	7.46 371	24.49 534	4.19 292	1.74 259	8.27 378	2.25 308	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.02 7

test_5	3.16 309	1.18 347	4.96 323	2.33 420	3.10 485	4.51 384	1.27 402	7.47 299	7.61 376	3.00 189	7.38 315	5.37 341	4.06 369	8.28 379	1.54 229	0.00 1	0.34 332	0.00 1	0.02 276	0.21 373	0.62 294

CrosDoStereo	4.05 391	0.71 222	3.52 191	0.51 134	0.20 90	3.25 284	11.21 559	6.34 240	4.96 248	9.04 435	16.44 479	4.92 323	7.28 472	8.29 380	3.84 376	0.00 1	0.02 173	0.01 416	0.00 1	0.18 342	0.19 130

DeepStereo_LL	4.05 391	0.71 222	3.52 191	0.51 134	0.20 90	3.25 284	11.21 559	6.34 240	4.96 248	9.04 435	16.44 479	4.92 323	7.28 472	8.29 380	3.84 376	0.00 1	0.02 173	0.01 416	0.00 1	0.18 342	0.19 130

iResNetv2_ROB	4.72 437	2.26 473	8.87 474	3.20 496	1.25 355	4.32 375	1.73 426	14.22 500	10.62 450	10.53 476	12.13 432	7.77 401	5.54 435	8.29 380	2.76 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 467	0.55 266

RAFT-RH_RVC	4.04 389	0.69 211	3.59 206	1.91 343	0.43 178	3.11 271	0.13 118	3.80 59	6.60 325	11.26 497	31.68 559	5.20 334	1.66 250	8.30 383	2.27 311	0.09 434	0.00 1	0.00 1	0.03 291	0.03 97	0.02 7

NOSS_ROB	3.67 352	0.86 262	3.81 222	2.53 446	1.11 325	6.10 423	0.72 314	11.08 406	12.36 476	5.45 260	8.91 352	5.65 348	2.09 269	8.30 383	3.16 355	0.20 473	0.07 248	0.00 1	0.00 1	0.11 250	0.80 348

NRIStereo	2.27 215	0.52 134	3.35 173	1.26 243	0.17 70	3.04 267	0.84 348	5.96 217	3.74 168	6.27 294	3.44 178	4.13 288	1.80 261	8.31 385	2.11 295	0.00 1	0.10 265	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.20 136

MIM_Stereo	2.83 275	1.20 358	5.27 338	1.41 266	1.16 336	3.07 268	0.33 197	6.67 258	3.95 187	5.17 250	10.11 387	4.25 298	1.73 258	8.32 386	1.64 247	0.00 1	0.36 338	0.00 1	0.01 254	0.22 380	1.69 462

UDG	9.12 519	10.06 564	6.35 404	10.06 562	9.64 567	10.48 495	2.33 441	12.73 455	10.19 439	8.33 406	10.27 390	16.70 519	10.47 516	8.33 387	9.07 481	4.28 562	2.59 570	18.90 580	3.83 574	11.35 571	6.50 566

MyStereo05	3.24 313	1.05 323	5.93 381	1.39 261	1.20 346	2.57 199	0.10 96	9.11 345	13.17 489	6.45 305	3.86 197	3.20 239	3.26 322	8.35 388	3.02 347	0.01 177	1.24 530	0.00 1	0.21 413	0.13 291	0.50 252

TransformOpticalFlow	3.50 339	0.83 248	4.85 315	1.09 222	0.31 130	3.52 313	0.14 128	10.32 379	8.02 389	5.78 268	13.25 449	6.63 377	4.91 407	8.36 389	1.63 243	0.00 1	0.01 134	0.01 416	0.00 1	0.06 163	0.24 166

STrans-v2	3.55 343	0.94 294	5.06 329	0.32 89	0.60 225	2.97 262	1.15 394	11.08 406	7.97 388	6.01 282	10.93 409	6.65 378	6.86 462	8.37 390	1.66 252	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.04 126	0.39 216

iRaft-Stereo_5w	3.20 311	1.27 367	5.27 338	0.27 82	0.99 302	2.71 220	0.58 264	5.75 195	5.85 288	3.03 191	7.88 329	10.08 444	4.08 372	8.40 391	6.09 433	0.00 1	0.25 320	0.00 1	0.12 357	0.31 440	0.95 370

NF-Stereo	2.38 225	0.48 109	3.88 232	2.17 384	0.11 29	3.43 301	0.42 215	7.08 284	3.75 170	6.91 333	5.29 240	2.65 222	1.33 220	8.40 391	1.67 255	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.02 7

OCTAStereo	2.38 225	0.48 109	3.90 234	2.16 379	0.11 29	3.42 299	0.42 215	7.06 279	3.74 168	6.91 333	5.26 236	2.63 221	1.32 218	8.41 393	1.70 259	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.01 2

RE-Stereo	2.38 225	0.48 109	3.91 235	2.17 384	0.11 29	3.43 301	0.42 215	7.07 281	3.75 170	6.91 333	5.26 236	2.62 219	1.33 220	8.41 393	1.72 261	0.01 177	0.00 1	0.01 416	0.00 1	0.03 97	0.01 2

TVStereo	2.38 225	0.48 109	3.91 235	2.17 384	0.11 29	3.43 301	0.42 215	7.07 281	3.75 170	6.91 333	5.26 236	2.62 219	1.33 220	8.41 393	1.72 261	0.01 177	0.00 1	0.01 416	0.00 1	0.03 97	0.01 2

IRAFT_RVC	2.98 294	0.66 200	4.23 269	2.20 388	0.40 169	2.91 257	5.04 504	7.03 277	4.21 200	6.59 317	5.52 253	5.02 330	4.77 403	8.41 393	2.30 317	0.01 177	0.17 296	0.01 416	0.00 1	0.03 97	0.05 30

CSP-Net	4.40 417	1.70 428	4.90 320	1.82 331	1.04 310	12.96 521	2.25 440	13.75 491	6.34 310	9.64 456	8.99 354	8.31 412	3.24 320	8.45 397	4.32 396	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 392	0.06 39

PFNet	3.06 298	0.59 175	6.13 390	2.26 404	0.84 273	3.08 269	0.73 316	7.38 295	5.35 261	10.20 467	6.06 269	4.72 314	2.10 272	8.47 398	2.25 308	0.19 470	0.06 233	0.00 1	0.11 351	0.20 362	0.42 235

DRN-Test	6.23 466	1.51 409	7.53 444	3.07 489	3.69 506	12.17 516	3.23 470	20.80 562	11.11 464	12.64 510	13.02 448	10.91 466	5.26 423	8.49 399	10.12 496	0.05 391	0.05 227	0.04 478	0.04 309	0.28 422	0.65 305

YMNet	5.84 458	2.29 480	10.08 494	3.80 519	4.45 528	10.40 492	0.88 363	10.81 396	7.17 356	14.28 527	16.67 484	11.58 473	4.41 382	8.51 400	9.37 486	0.12 444	0.35 336	0.11 503	0.08 325	0.79 513	0.62 294

YMNet_1	5.84 458	2.29 480	10.08 494	3.80 519	4.45 528	10.40 492	0.88 363	10.81 396	7.17 356	14.28 527	16.67 484	11.58 473	4.41 382	8.51 400	9.37 486	0.12 444	0.35 336	0.11 503	0.08 325	0.79 513	0.62 294

G2L-ROB	3.74 362	1.37 387	5.05 328	1.95 353	1.14 331	4.45 380	0.43 219	12.31 441	6.36 312	7.88 384	5.42 247	11.10 470	2.11 273	8.53 402	6.31 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 331	0.33 198

LMCR-Stereo	3.92 379	1.96 455	4.92 321	2.85 471	0.23 110	7.88 457	1.47 413	12.52 451	5.39 265	8.71 423	10.65 403	1.90 199	5.04 414	8.53 402	4.89 412	1.05 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 467	0.05 30

S-Stereo	6.85 480	0.93 285	10.76 502	3.34 503	3.51 501	6.55 432	6.01 516	13.75 491	23.86 548	9.65 459	15.54 470	11.81 478	8.24 491	8.59 404	11.23 511	0.13 447	0.16 292	0.00 1	0.42 511	0.14 302	2.39 533

ARAFT	3.32 319	1.74 436	7.92 454	0.64 154	0.15 61	4.45 380	2.89 454	8.20 320	6.30 308	9.23 444	7.12 309	5.58 346	1.24 216	8.60 405	1.69 258	0.01 177	0.03 201	0.00 1	0.00 1	0.35 451	0.35 207

UPFNet	4.17 401	0.83 248	5.51 354	2.49 440	3.36 496	7.13 447	2.60 445	10.52 390	7.16 354	8.76 426	7.83 327	7.85 405	3.41 337	8.60 405	7.04 450	0.01 177	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.12 269	0.17 113

StereoDRNet-Refined	4.84 444	0.96 300	5.13 331	2.22 392	0.46 182	9.10 476	0.16 137	10.72 394	9.40 430	13.41 518	12.50 437	10.02 443	4.58 394	8.60 405	8.71 474	0.01 177	0.00 1	0.01 416	0.05 313	0.24 397	0.53 262
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MSKI-zero shot	2.23 209	0.49 119	2.49 82	1.60 289	0.81 269	2.69 217	0.29 184	6.82 267	2.50 88	4.37 228	7.61 320	3.65 269	0.26 51	8.62 408	0.63 67	0.01 177	1.09 496	0.00 1	0.25 437	0.03 97	0.46 245

UGAM-zero	3.92 379	0.49 119	5.26 337	1.17 230	0.89 282	4.00 357	0.47 227	12.42 447	3.62 161	5.46 261	5.86 260	15.76 510	8.92 505	8.63 409	2.44 320	0.00 1	0.84 417	0.00 1	0.89 540	0.03 97	1.27 416

StereoDRNet	6.02 464	2.40 488	8.22 459	3.43 505	4.43 527	10.57 498	4.21 486	19.44 548	11.24 467	12.86 511	8.06 339	11.64 476	4.79 404	8.65 410	9.32 485	0.01 177	0.10 265	0.00 1	0.03 291	0.34 449	0.69 322

DN-CSS_ROB	3.00 296	2.14 466	7.33 437	2.67 457	0.78 262	3.13 274	0.07 74	6.68 262	4.22 201	5.51 263	12.12 430	2.33 211	1.21 213	8.69 411	2.51 321	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 467	0.15 94

PSMNet_ROB	5.41 454	2.45 489	7.39 440	2.36 424	1.90 424	10.11 488	6.54 525	16.32 524	7.59 374	6.84 332	10.83 407	12.06 483	4.13 373	8.73 412	10.24 498	0.02 289	0.01 134	0.01 416	0.11 351	0.26 407	0.40 218

PSMNet-RUCA	6.00 462	5.79 544	14.15 521	10.30 564	7.63 559	6.94 439	1.89 430	12.74 456	10.95 459	4.10 222	11.72 423	4.77 315	1.72 256	8.74 413	5.09 419	1.88 553	0.12 274	4.77 568	0.71 534	5.10 560	0.82 350

RAFT_R40	2.83 275	0.46 93	3.85 224	1.38 260	0.32 136	3.78 342	0.97 374	6.16 229	4.82 243	9.74 461	6.35 284	4.96 326	3.94 367	8.78 414	1.05 163	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 126	0.03 15

iResNet	4.04 389	1.46 406	8.72 468	3.25 499	0.36 153	4.54 386	0.47 227	9.06 341	10.40 445	7.98 388	12.82 446	4.06 285	3.22 319	8.82 415	4.95 415	0.03 340	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.14 302	0.55 266

RAFT+CT+SA	2.59 254	1.19 350	3.55 198	1.09 222	2.21 445	3.14 277	0.90 366	7.59 301	5.65 276	2.76 181	8.21 344	2.04 205	1.57 244	8.84 416	1.31 209	0.02 289	0.34 332	0.00 1	0.38 504	0.22 380	0.73 334

SST-Stereo	2.86 278	0.45 88	3.64 211	1.46 272	0.36 153	3.94 352	0.80 331	6.07 225	4.46 216	10.96 490	6.21 274	4.94 325	4.14 374	8.85 417	0.93 139	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 126	0.03 15

FADNet	4.55 425	2.35 486	13.60 516	1.87 336	0.80 266	4.74 392	0.75 323	14.47 504	12.41 477	4.07 220	5.45 250	9.64 435	5.03 412	8.86 418	4.82 411	0.20 473	0.04 218	0.07 494	0.05 313	1.27 529	0.40 218

PSM-softLoss	2.38 225	0.48 109	4.28 270	1.94 349	0.19 80	2.73 224	0.38 206	6.67 258	3.50 140	6.33 297	6.33 282	2.93 229	0.97 179	8.90 419	1.88 274	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.03 15

KMStereo	2.38 225	0.48 109	4.28 270	1.94 349	0.19 80	2.73 224	0.38 206	6.67 258	3.50 140	6.33 297	6.33 282	2.93 229	0.97 179	8.90 419	1.88 274	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.03 15

DeepPruner_ROB	3.82 371	1.87 443	5.65 367	1.31 250	1.64 395	3.62 325	0.81 337	14.47 504	5.03 253	8.03 393	10.78 406	6.95 388	2.26 277	8.92 421	4.32 396	0.07 414	0.03 201	0.00 1	0.01 254	0.37 457	0.29 184

HH	2.88 281	0.82 245	4.07 256	1.71 310	0.54 214	4.71 389	0.69 301	8.72 332	3.57 156	1.80 160	6.49 290	7.81 402	3.92 365	8.93 422	0.99 152	0.00 1	1.06 488	0.00 1	0.03 291	0.05 147	1.69 462

HanStereo	2.88 281	0.82 245	4.07 256	1.71 310	0.54 214	4.71 389	0.69 301	8.72 332	3.57 156	1.80 160	6.49 290	7.81 402	3.92 365	8.93 422	0.99 152	0.00 1	1.06 488	0.00 1	0.03 291	0.05 147	1.69 462

iResNet_ROB	4.67 435	1.77 440	5.93 381	2.47 439	0.95 297	3.78 342	0.36 200	15.65 517	17.36 519	8.75 425	11.23 413	7.05 390	4.60 396	8.94 424	4.23 392	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 322	0.15 94

ADCRef	7.76 500	2.31 483	19.09 545	2.82 467	3.29 491	11.88 512	3.06 463	11.52 420	10.89 457	13.69 521	25.85 541	8.20 408	8.89 503	8.95 425	22.66 558	0.16 458	0.08 252	0.16 518	0.34 493	0.47 481	0.91 361

Wz-Net-LNSev	7.12 488	2.75 502	18.64 542	1.70 309	4.16 522	12.79 520	6.72 527	13.74 490	13.57 492	11.14 495	17.31 494	11.90 482	8.50 495	8.96 426	9.94 493	0.00 1	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.18 342	0.34 202

CFNet	4.03 388	1.97 456	6.30 401	2.70 459	1.64 395	5.41 403	0.22 167	12.14 437	10.28 440	5.24 252	11.15 411	6.43 372	3.70 351	8.97 427	4.01 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 433	0.13 76

DDVS	3.79 369	0.66 200	5.66 368	2.27 408	1.28 361	6.48 431	0.47 227	9.33 357	4.35 210	7.29 363	7.71 322	12.49 486	2.21 275	9.01 428	5.16 421	0.08 423	0.20 307	0.01 416	0.00 1	0.14 302	1.03 384

ITSA-stereo	4.02 387	0.73 227	4.51 289	2.16 379	0.31 130	3.58 319	0.70 306	13.77 493	15.84 511	7.13 349	6.59 292	4.25 298	3.48 340	9.04 429	6.12 435	0.09 434	0.08 252	0.11 503	0.10 344	0.19 352	1.54 437

DisPM	2.59 254	0.47 101	4.32 274	1.89 340	0.20 90	3.42 299	0.63 282	5.56 183	5.60 274	8.66 422	7.05 304	2.82 227	1.03 187	9.05 430	1.07 168	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.04 24

DAS	4.18 402	0.53 138	6.20 394	2.20 388	3.69 506	2.78 233	3.12 465	8.69 330	10.29 441	9.39 450	12.80 444	4.58 309	7.20 470	9.08 431	2.70 334	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 126	0.34 202

PS-NSSS	4.22 405	2.53 492	5.89 380	1.01 216	2.93 478	4.05 363	1.93 432	11.44 417	8.94 416	7.14 350	14.70 466	4.96 326	2.60 294	9.09 432	3.92 380	0.40 512	0.04 218	0.83 548	0.00 1	1.09 522	1.02 381

GEStereo_RVC	3.95 383	1.21 359	6.13 390	2.30 414	1.22 350	4.29 373	2.96 459	12.39 445	8.24 395	7.25 360	6.79 296	7.58 398	4.22 378	9.16 433	4.56 404	0.04 373	0.01 134	0.02 449	0.02 276	0.19 352	0.42 235

HSM	4.25 409	1.10 330	4.14 258	1.78 323	2.14 443	6.67 435	1.08 388	12.92 464	6.90 344	7.06 342	8.17 343	14.17 497	6.03 444	9.16 433	3.11 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.41 230

RAFT + AFF	4.63 432	2.28 477	7.43 443	1.51 280	2.38 455	5.81 416	6.49 524	10.74 395	8.53 405	7.75 378	8.95 353	7.47 396	6.68 461	9.17 435	5.06 417	0.08 423	0.47 353	0.00 1	0.01 254	0.66 500	1.03 384

G2L-Stereo	3.74 362	1.56 414	5.82 376	1.71 310	2.04 438	2.87 252	0.58 264	9.79 365	6.49 321	7.82 381	7.97 333	8.57 423	2.36 284	9.19 436	7.45 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 407	0.40 218

FAT-Stereo	6.98 485	0.79 233	7.57 445	2.54 449	1.80 412	6.16 424	4.33 491	19.16 546	18.82 527	10.75 481	17.08 489	18.23 531	13.56 535	9.25 437	8.44 467	0.03 340	0.16 292	0.01 416	0.10 344	0.14 302	0.65 305

HBP-ISP	4.37 415	1.56 414	4.59 301	2.23 395	1.29 366	7.87 456	3.96 483	11.80 426	10.91 458	8.06 398	14.45 463	3.38 247	4.87 406	9.27 438	2.53 322	0.14 450	0.06 233	0.00 1	0.01 254	0.08 195	0.30 190

TCMNet	5.54 456	2.53 492	10.92 503	4.50 541	6.58 553	8.90 474	1.31 407	11.59 422	8.68 408	7.24 358	12.74 443	8.37 415	4.65 398	9.30 439	10.83 509	0.11 442	0.19 300	0.31 536	0.09 337	0.84 518	1.07 387

AACVNet	3.71 359	1.63 421	4.89 319	3.80 519	0.62 229	3.25 284	0.30 191	9.47 359	3.81 174	6.34 300	10.74 405	10.52 452	4.92 408	9.31 440	3.88 378	0.03 340	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.34 449	0.28 181

aanetorigin	9.02 517	3.75 524	28.68 570	2.16 379	3.86 512	5.84 417	5.40 510	5.93 215	10.39 444	28.12 567	31.02 558	15.98 512	13.74 537	9.38 441	12.55 523	0.25 490	0.22 310	0.22 530	0.24 433	1.24 527	1.47 431

raft_robust	2.91 284	1.71 430	3.42 183	1.36 255	0.57 220	1.53 91	0.12 108	7.06 279	9.09 421	6.96 340	7.21 310	4.43 305	2.09 269	9.40 442	1.61 238	0.03 340	0.93 432	0.00 1	0.21 413	0.17 331	0.38 214

TestStereo1	3.12 304	1.34 378	4.67 306	3.47 508	0.71 247	2.50 191	1.45 411	7.27 288	8.71 409	4.91 238	9.28 365	2.34 212	3.61 345	9.44 443	1.62 240	0.00 1	0.33 330	0.00 1	0.00 1	0.30 433	0.40 218

SA-5K	3.12 304	1.34 378	4.67 306	3.47 508	0.71 247	2.50 191	1.45 411	7.27 288	8.71 409	4.91 238	9.28 365	2.34 212	3.61 345	9.44 443	1.62 240	0.00 1	0.33 330	0.00 1	0.00 1	0.30 433	0.40 218

CBMV_ROB	4.66 434	0.85 254	3.94 239	1.64 293	0.75 257	8.38 467	1.90 431	11.19 409	10.36 443	9.20 443	15.21 468	7.28 392	6.99 466	9.48 445	5.24 423	0.04 373	0.05 227	0.00 1	0.00 1	0.07 182	0.64 302

DDUNet	10.03 528	12.17 570	8.24 460	13.02 570	11.73 573	10.32 491	3.76 478	12.27 440	8.35 399	9.64 456	13.89 457	16.48 515	6.67 460	9.50 446	7.00 448	6.80 568	3.45 582	21.10 581	4.33 576	12.78 575	9.12 572

CVANet_RVC	4.68 436	1.93 451	5.57 363	2.61 452	1.86 421	4.12 365	4.94 502	12.11 434	9.29 426	8.05 396	11.08 410	10.28 447	6.48 454	9.52 447	3.19 358	0.45 516	0.01 134	0.00 1	0.12 357	0.23 392	1.75 476

ttt	4.41 420	0.70 218	3.95 241	2.53 446	2.01 434	4.34 378	0.41 213	13.09 474	11.69 472	7.20 356	12.20 433	4.15 290	3.35 332	9.54 448	10.11 495	0.07 414	1.11 503	0.00 1	0.19 393	0.10 234	1.47 431

WQFJX	3.73 360	1.14 340	6.63 413	1.19 233	2.72 472	6.76 436	4.34 492	11.12 408	6.29 306	6.13 289	8.07 341	2.71 224	3.05 313	9.58 449	4.08 388	0.03 340	0.18 297	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.56 271

Sa-1000	3.81 370	1.26 365	4.64 304	2.29 413	0.55 218	3.51 310	1.58 419	8.37 321	9.13 423	7.97 387	17.42 495	3.98 279	2.76 303	9.61 450	1.68 257	0.00 1	0.69 387	0.00 1	0.18 387	0.23 392	0.27 175

OMP-Stereo	3.15 307	1.19 350	3.49 189	4.34 537	0.51 203	2.20 163	1.21 396	6.67 258	6.52 322	7.99 390	6.24 279	8.38 418	2.44 287	9.65 451	1.92 280	0.01 177	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.08 195	0.15 94

SMFormer	3.94 381	0.69 211	4.55 295	1.97 358	0.15 61	2.84 239	0.29 184	13.06 470	11.10 460	7.69 374	10.45 395	4.77 315	4.52 388	9.68 452	4.89 412	0.08 423	0.97 455	0.00 1	0.16 370	0.11 250	0.92 364

tta	3.96 385	0.69 211	4.55 295	1.97 358	0.15 61	2.84 239	0.29 184	13.06 470	11.10 460	7.69 374	10.45 395	4.77 315	4.52 388	9.68 452	4.89 412	0.08 423	0.97 455	0.00 1	0.16 370	0.13 291	1.24 410

qqq1	3.78 367	0.69 211	4.55 295	1.97 358	0.15 61	2.84 239	0.29 184	13.06 470	11.10 460	7.69 374	10.45 395	4.77 315	4.52 388	9.68 452	1.24 201	0.08 423	0.97 455	0.00 1	0.12 357	0.13 291	1.24 410

fff1	3.78 367	0.69 211	4.55 295	1.97 358	0.15 61	2.84 239	0.29 184	13.06 470	11.10 460	7.69 374	10.45 395	4.77 315	4.52 388	9.68 452	1.24 201	0.08 423	0.97 455	0.00 1	0.12 357	0.13 291	1.24 410

Syn2CoEx	6.70 478	3.69 523	12.14 509	2.78 463	1.68 404	8.36 465	3.21 469	18.59 540	12.66 480	8.86 428	20.79 515	10.52 452	10.54 517	9.68 452	8.70 473	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 505	1.00 376

IIG-Stereo	3.28 315	0.98 307	3.57 201	4.14 529	0.22 106	2.56 198	0.71 311	7.04 278	6.10 295	8.49 415	9.38 371	7.82 404	2.73 300	9.69 457	1.99 287	0.02 289	0.02 173	0.00 1	0.00 1	0.03 97	0.14 81

SepStereo	4.22 405	0.53 138	6.20 394	2.20 388	3.69 506	2.78 233	3.12 465	8.69 330	10.29 441	9.39 450	12.80 444	4.58 309	7.20 470	9.74 458	2.70 334	0.02 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 126	0.34 202

TDLM	4.58 428	1.79 442	5.03 327	2.45 437	1.32 371	4.04 361	7.15 535	11.60 423	11.46 469	6.91 333	12.69 442	5.94 361	5.03 412	9.74 458	3.80 375	0.67 527	0.00 1	0.01 416	0.05 313	0.23 392	1.78 480

DLCB_ROB	4.87 445	1.45 405	4.75 313	2.52 445	1.13 330	6.25 426	3.01 461	10.44 385	8.34 398	11.05 493	13.43 451	14.04 495	3.90 364	9.74 458	6.80 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 195	0.37 211

CBMV	5.97 461	1.52 411	4.51 289	1.99 363	0.53 210	10.02 486	6.94 532	13.27 478	13.80 495	13.08 516	15.93 475	11.36 471	8.11 490	9.82 461	7.27 452	0.08 423	0.15 289	0.00 1	0.00 1	0.30 433	0.74 338
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GwcNet	6.95 482	2.89 508	13.32 514	2.82 467	5.53 548	11.76 510	2.14 439	14.95 510	17.69 522	10.83 483	18.14 503	10.83 464	6.66 459	9.83 462	10.19 497	0.03 340	0.06 233	0.03 468	0.08 325	0.64 498	0.66 316

GCST	9.50 523	17.91 574	6.18 393	53.02 598	11.57 572	10.95 502	0.20 160	7.71 310	7.12 353	9.83 462	4.71 222	4.87 321	1.49 231	9.87 463	2.06 292	8.70 572	0.07 248	22.79 582	0.40 507	6.66 565	3.86 556

FADNet-RVC	4.36 413	2.62 499	14.51 525	2.01 367	0.44 180	4.27 371	1.27 402	12.61 453	7.89 383	3.76 209	4.05 201	10.63 456	4.34 381	9.87 463	7.66 458	0.03 340	0.09 259	0.00 1	0.03 291	0.65 499	0.50 252

SA	3.34 321	1.29 369	4.84 314	1.99 363	0.57 220	3.15 278	1.39 409	7.66 308	9.94 437	4.86 237	10.87 408	2.97 232	4.61 397	9.88 465	1.38 218	0.00 1	0.60 370	0.00 1	0.19 393	0.25 406	0.37 211

SACVNet	4.55 425	1.88 444	5.55 361	3.38 504	1.68 404	3.11 271	2.76 453	12.44 448	6.43 316	11.07 494	11.31 414	10.53 454	5.13 420	9.88 465	4.56 404	0.08 423	0.02 173	0.00 1	0.01 254	0.38 461	0.80 348

NCCL2	6.27 467	2.46 490	7.00 427	2.36 424	1.11 325	9.48 479	11.14 558	13.01 468	10.40 445	9.94 463	9.49 372	22.11 551	7.42 476	9.90 467	8.56 470	0.01 177	0.00 1	0.02 449	0.03 291	0.20 362	0.73 334

SGM-Forest	5.40 452	0.84 251	4.19 265	1.43 269	0.68 238	10.12 489	6.41 523	12.13 435	11.86 474	11.50 502	14.43 462	11.62 475	5.20 422	9.93 468	6.16 436	0.16 458	0.04 218	0.00 1	0.00 1	0.08 195	1.24 410
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RASNet	5.00 447	1.19 350	5.69 370	3.68 515	4.80 540	5.04 398	1.29 405	10.26 378	8.99 418	5.89 273	11.65 422	10.55 455	9.76 510	9.96 469	10.32 500	0.20 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.73 334

MLCV	3.76 365	1.52 411	6.93 426	1.66 299	0.31 130	4.31 374	0.32 194	7.92 314	7.68 377	9.55 454	12.12 430	5.17 332	2.74 301	10.00 470	4.49 402	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 322	0.27 175

ccnet	7.45 497	1.89 448	7.71 447	3.18 494	2.35 453	12.19 517	6.14 519	18.95 542	9.36 429	13.33 517	20.38 512	16.00 513	9.10 508	10.10 471	15.40 542	0.44 514	0.34 332	0.25 533	0.25 437	0.48 484	1.18 402

RYNet	6.82 479	1.51 409	7.35 439	1.79 324	4.52 533	16.68 537	4.41 493	14.19 499	17.43 520	11.64 504	7.86 328	15.03 504	8.81 501	10.10 471	14.16 536	0.04 373	0.13 282	0.15 515	0.05 313	0.08 195	0.53 262

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 471	6.12 546	6.53 410	4.29 535	3.61 504	15.41 532	4.13 484	12.36 443	7.32 365	7.60 373	8.51 348	8.97 430	2.64 296	10.17 473	3.72 368	8.16 571	2.40 564	2.00 559	0.11 351	8.55 569	5.84 563

NVstereo2D	4.82 443	1.29 369	7.98 455	3.68 515	3.48 500	8.02 459	3.10 464	11.25 410	15.50 508	5.14 249	7.71 322	8.21 409	4.68 399	10.19 474	4.30 395	0.02 289	0.19 300	0.13 512	0.36 498	0.07 182	1.12 397

FADNet_RVC	4.24 407	2.32 484	14.23 522	1.18 232	0.79 263	5.64 409	0.60 272	11.50 419	7.19 358	3.68 207	8.08 342	4.14 289	4.06 369	10.29 475	7.47 455	0.36 508	0.44 349	0.18 524	0.47 516	0.93 520	1.23 409

pmcnn	8.17 506	1.70 428	11.49 505	3.18 494	3.07 482	9.66 482	6.06 518	13.60 486	17.71 523	15.23 532	24.02 530	27.61 562	8.81 501	10.36 476	9.51 489	0.08 423	0.08 252	0.00 1	0.00 1	0.31 440	0.87 356

DSFCA	4.48 422	1.03 318	6.84 423	1.61 290	1.68 404	7.26 448	4.46 494	11.27 412	7.51 370	11.01 492	6.89 299	8.49 422	4.54 393	10.41 477	6.18 437	0.03 340	0.06 233	0.02 449	0.03 291	0.13 291	0.14 81

UGAM	4.25 409	0.86 262	5.73 374	0.45 122	0.22 106	3.61 321	1.18 395	5.51 176	15.39 505	4.99 243	12.34 435	15.09 506	3.71 352	10.58 478	3.76 370	0.00 1	0.46 351	0.00 1	0.34 493	0.36 454	0.36 210

1111x	4.96 446	1.04 321	7.09 434	1.75 318	1.05 311	5.03 397	0.32 194	13.52 484	10.70 452	6.68 323	10.35 392	8.81 429	6.01 443	10.65 479	12.78 526	0.07 414	1.24 530	0.00 1	0.33 489	0.11 250	1.75 476

FINET	6.96 483	2.98 509	13.77 517	3.20 496	4.81 541	9.65 481	9.90 554	13.68 489	23.91 549	8.28 405	13.70 453	5.36 340	5.83 438	10.79 480	8.05 462	0.90 533	1.43 545	0.11 503	0.38 504	0.48 484	1.98 508

ETE_ROB	6.28 468	2.60 496	9.22 483	1.71 310	0.84 273	6.44 429	6.78 529	13.16 476	8.80 412	13.01 514	15.93 475	21.01 549	6.18 447	10.97 481	8.11 463	0.04 373	0.01 134	0.00 1	0.02 276	0.16 322	0.70 326

RAFT_CTSACE	3.62 351	1.65 423	5.41 348	1.36 255	3.08 483	3.95 354	1.03 381	4.62 125	4.65 230	5.33 256	17.73 499	7.63 399	2.71 298	10.98 482	1.15 182	0.00 1	0.48 354	0.00 1	0.00 1	0.31 440	0.25 169

DGSMNet	7.10 487	3.49 517	15.11 528	4.36 538	4.41 526	8.94 475	6.25 520	15.10 512	14.28 497	8.15 401	14.51 465	10.08 444	5.38 430	11.04 483	7.95 460	1.49 545	2.00 560	1.79 557	1.68 563	2.43 547	3.48 549

SQANet	8.22 508	4.42 533	7.19 436	12.11 569	9.77 568	11.80 511	3.23 470	12.00 431	6.60 325	8.59 418	11.52 418	10.97 468	5.31 428	11.10 484	4.20 390	9.56 574	2.29 563	10.51 574	1.61 562	13.06 576	8.49 570

RP	7.41 493	1.90 449	7.33 437	4.26 533	5.25 547	6.64 434	3.46 476	12.44 448	16.23 513	10.36 472	23.00 527	18.72 533	16.59 546	11.10 484	8.47 468	1.10 537	0.02 173	0.12 510	0.16 370	0.43 471	0.65 305

SuperB	8.29 509	3.96 527	24.92 560	2.96 476	1.33 372	9.83 484	4.15 485	10.92 403	29.79 560	11.86 505	12.51 438	6.07 363	6.97 465	11.13 486	14.73 538	0.15 452	0.11 269	0.35 538	0.26 454	12.64 574	1.11 394

PA-Net	5.40 452	2.35 486	9.55 490	2.75 460	2.21 445	8.74 470	3.92 482	13.05 469	13.35 491	7.30 365	7.98 334	8.08 406	6.39 451	11.17 487	9.30 484	0.02 289	0.03 201	0.00 1	0.03 291	0.16 322	1.55 440
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
G-Net	8.60 514	1.93 451	12.59 510	6.04 553	3.66 505	25.93 562	4.26 487	10.35 381	8.05 390	19.71 547	24.73 536	14.15 496	15.49 544	11.30 488	10.69 507	0.50 524	0.46 351	0.19 526	0.25 437	0.80 515	0.91 361

ff1	4.11 395	0.98 307	7.03 429	1.64 293	1.07 314	2.84 239	0.47 227	5.55 180	10.56 447	6.68 323	9.59 375	5.66 349	3.87 360	11.33 489	11.69 515	0.00 1	1.13 508	0.00 1	0.19 393	0.11 250	1.88 495

mmx	4.50 423	0.98 307	7.03 429	1.64 293	1.07 314	2.84 239	0.47 227	12.84 460	11.23 465	6.68 323	9.59 375	5.66 349	3.87 360	11.33 489	11.69 515	0.05 391	1.12 504	0.00 1	0.19 393	0.10 234	1.53 435

xxx	4.50 423	0.98 307	7.04 432	1.64 293	1.07 314	2.84 239	0.47 227	12.84 460	11.23 465	6.68 323	9.59 375	5.66 349	3.87 360	11.33 489	11.69 515	0.05 391	1.12 504	0.00 1	0.19 393	0.10 234	1.53 435

AANet_RVC	5.41 454	2.61 497	8.17 457	2.25 401	1.30 368	2.27 169	1.64 422	10.82 398	18.54 526	8.01 392	18.09 502	8.39 419	3.31 326	11.37 492	8.98 480	1.15 538	0.38 341	0.02 449	0.00 1	0.17 331	0.70 326

XPNet_ROB	6.46 472	1.88 444	7.41 442	2.81 465	0.95 297	6.45 430	6.82 530	13.58 485	8.80 412	15.50 533	15.86 473	19.59 540	7.12 469	11.41 493	9.86 492	0.02 289	0.04 218	0.00 1	0.03 291	0.20 362	0.79 347

edge stereo	7.12 488	1.19 350	7.83 449	2.32 418	2.46 459	6.90 438	3.26 473	15.58 516	12.52 478	15.68 535	18.34 505	21.83 550	13.05 531	11.53 494	8.68 472	0.04 373	0.06 233	0.11 503	0.03 291	0.30 433	0.63 300

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 475	2.21 470	12.10 508	2.75 460	3.28 490	10.03 487	3.05 462	12.31 441	11.52 470	10.10 466	21.36 517	11.51 472	7.30 474	11.56 495	10.61 503	0.09 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 195	0.51 257

anonymity	8.04 503	4.13 529	12.86 511	7.43 558	13.11 576	8.34 461	2.02 435	18.21 537	7.55 373	13.88 523	9.27 364	10.63 456	7.79 484	11.57 496	6.06 431	6.25 566	5.59 592	3.71 566	3.28 571	3.27 554	5.78 562

CC-Net-ROB	8.09 504	10.11 565	9.03 477	4.07 526	3.74 510	15.24 531	4.84 501	18.44 538	10.87 456	6.73 329	14.03 459	7.54 397	4.68 399	11.61 497	3.98 384	6.59 567	2.54 568	16.51 578	1.19 552	7.88 568	2.20 524

LALA_ROB	7.02 486	2.54 494	8.51 461	1.53 284	0.96 299	9.96 485	8.71 548	16.70 526	12.68 481	12.99 513	13.90 458	24.47 554	5.40 431	11.61 497	9.50 488	0.04 373	0.05 227	0.00 1	0.02 276	0.17 331	0.65 305

APVNet	6.28 468	2.46 490	10.09 496	3.51 510	3.97 518	12.15 515	1.75 427	20.08 558	6.73 334	6.92 339	13.45 452	10.75 461	6.29 450	11.86 499	14.34 537	0.05 391	0.02 173	0.11 503	0.03 291	0.63 497	0.34 202

w-ln-seven-2	7.81 501	3.17 510	25.87 564	2.09 372	1.12 328	8.35 464	3.84 479	12.83 459	16.45 514	13.88 523	21.42 518	11.83 479	11.07 520	11.91 500	10.62 505	0.03 340	0.19 300	0.00 1	0.02 276	0.37 457	1.13 399

SDNR	7.97 502	2.75 502	16.90 537	2.28 411	0.94 294	45.23 590	0.43 219	9.30 356	10.84 455	10.71 480	25.30 539	5.51 344	4.47 386	11.98 501	7.58 457	0.15 452	0.14 286	0.00 1	0.04 309	2.27 546	2.65 540

xyz-stereo	7.36 491	0.68 207	38.77 584	0.30 87	0.07 15	31.97 575	0.19 155	5.13 150	2.13 78	10.90 487	24.34 533	6.05 362	8.02 489	12.01 502	6.06 431	0.01 177	0.02 173	0.35 538	0.00 1	0.09 210	0.16 103

GANet	6.86 481	1.78 441	5.98 384	3.05 484	1.12 328	10.12 489	9.38 551	13.41 482	8.67 407	11.46 500	29.87 552	13.94 494	8.25 492	12.06 503	6.33 441	0.40 512	0.06 233	0.16 518	0.33 489	0.18 342	0.59 284

EDNetEfficient	14.14 557	6.71 548	56.12 595	2.99 478	3.58 502	5.38 402	8.49 546	9.35 358	33.24 564	40.73 585	30.21 554	18.04 530	22.92 567	12.13 504	26.26 572	0.16 458	0.24 317	0.07 494	1.15 550	2.58 550	2.39 533

Nwc_Net	7.54 498	1.91 450	8.71 467	4.16 530	3.42 498	10.77 500	2.00 434	20.33 559	12.19 475	9.10 438	24.04 532	17.67 527	13.58 536	12.14 505	9.12 482	0.94 535	0.00 1	0.00 1	0.02 276	0.22 380	0.41 230

z-ln-s-r	6.62 477	2.20 469	17.98 540	1.77 322	2.00 433	3.38 296	2.61 446	8.63 328	13.06 488	7.07 344	25.89 542	8.73 426	7.60 482	12.16 506	18.56 546	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 445	0.49 250

DeepPrunerF	7.18 490	3.58 519	25.29 562	4.27 534	7.20 557	3.78 342	4.64 497	14.03 496	20.86 538	8.85 427	10.57 400	7.35 393	7.88 486	12.16 506	10.66 506	0.25 490	0.16 292	0.29 535	0.43 513	0.77 512	0.65 305

Wz-Net-MNSev	8.12 505	3.18 511	18.07 541	2.63 453	3.36 496	17.82 544	9.40 552	12.89 463	15.44 507	13.95 525	18.21 504	14.38 499	7.75 483	12.50 508	11.45 513	0.46 518	0.03 201	0.00 1	0.01 254	0.26 407	0.58 280

test_sample9	6.40 470	1.36 382	7.91 451	1.40 263	0.63 231	5.54 404	2.72 448	11.31 413	8.40 401	8.64 419	8.05 336	6.80 380	5.05 415	12.52 509	13.17 528	1.74 549	25.14 603	3.05 562	2.96 567	0.22 380	1.35 424

test_sample8	8.50 512	1.36 382	7.91 451	1.40 263	0.63 231	5.54 404	2.72 448	12.78 458	6.78 337	17.61 542	9.29 367	24.63 555	19.17 553	12.52 509	13.17 528	1.74 549	25.14 603	3.05 562	2.96 567	0.22 380	1.35 424

AF-Net	8.37 510	2.16 467	9.01 476	3.65 514	4.58 536	9.40 478	2.63 447	17.71 533	21.32 540	10.38 473	24.51 535	20.43 545	16.67 547	12.54 511	10.76 508	0.70 529	0.00 1	0.12 510	0.00 1	0.47 481	0.42 235

coex-ft	20.15 577	20.03 575	87.93 607	1.81 328	1.77 409	18.77 547	13.73 569	13.28 479	41.87 584	60.24 602	39.04 575	28.27 563	30.39 578	12.57 512	28.66 580	0.20 473	0.23 314	0.04 478	0.30 479	1.52 534	2.34 532

LL-Strereo	5.14 450	2.29 480	8.95 475	1.26 243	5.05 544	3.66 328	1.40 410	10.33 380	8.98 417	8.71 423	8.24 345	10.70 459	11.10 521	12.66 513	5.36 424	0.05 391	1.35 544	0.00 1	0.00 1	0.38 461	2.23 529

NaN_ROB	6.51 474	2.25 471	8.77 469	1.69 306	1.79 411	9.71 483	10.94 556	16.20 522	16.13 512	13.04 515	8.86 350	11.77 477	5.94 441	12.88 514	8.01 461	0.05 391	0.13 282	0.07 494	0.20 406	0.32 445	1.50 434

w-ln-seven	10.89 539	4.13 529	29.29 573	2.40 432	2.62 466	15.68 533	5.09 506	18.55 539	34.46 570	21.14 552	26.71 543	15.16 507	9.01 507	12.97 515	19.34 550	0.05 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 492	0.71 329

DANet	6.46 472	1.58 417	9.58 492	4.10 528	3.99 520	9.13 477	1.34 408	10.37 382	7.76 378	13.76 522	15.66 471	16.14 514	7.03 468	13.07 516	13.62 534	0.19 470	0.12 274	0.02 449	0.02 276	0.15 318	1.61 443
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	6.97 484	3.59 520	9.14 481	4.00 525	0.40 169	13.17 522	11.27 562	15.95 520	17.51 521	10.62 478	10.66 404	12.15 484	7.97 488	13.18 517	5.04 416	0.45 516	0.00 1	0.01 416	0.15 368	3.47 556	0.60 286
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
MSMD_ROB	9.73 525	1.43 398	5.42 349	1.81 328	0.42 177	16.83 538	4.30 490	14.29 502	15.34 504	23.06 554	40.17 577	25.63 559	22.62 565	13.37 518	8.85 476	0.48 523	0.03 201	0.00 1	0.00 1	0.13 291	0.47 246

CSAN	8.41 511	2.86 507	9.35 486	2.43 434	0.82 271	13.59 526	11.68 564	15.80 519	21.98 544	14.71 529	16.46 481	18.00 529	14.42 543	13.68 519	10.10 494	0.10 438	0.13 282	0.15 515	0.19 393	0.43 471	1.28 417

NCC-stereo	7.43 495	2.28 477	8.58 464	3.28 500	4.48 530	8.34 461	4.27 488	20.45 560	13.66 493	9.17 441	17.52 496	16.49 516	14.31 541	13.71 520	8.95 478	1.73 547	0.12 274	0.01 416	0.50 520	0.21 373	0.60 286

Abc-Net	7.43 495	2.28 477	8.58 464	3.28 500	4.48 530	8.34 461	4.27 488	20.45 560	13.66 493	9.17 441	17.52 496	16.49 516	14.31 541	13.71 520	8.95 478	1.73 547	0.12 274	0.01 416	0.50 520	0.21 373	0.60 286
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
psmorigin	7.74 499	2.19 468	18.99 544	2.51 442	0.89 282	7.08 446	2.74 451	11.25 410	7.90 384	20.49 550	22.36 525	20.16 542	11.95 528	13.84 522	10.61 503	0.04 373	0.18 297	0.06 489	0.24 433	0.27 419	1.07 387

WCMA_ROB	10.20 530	1.99 458	9.33 485	3.01 479	2.46 459	15.78 534	7.67 541	12.75 457	15.41 506	25.08 564	33.42 565	27.06 561	19.86 555	13.87 523	12.47 522	1.28 541	0.38 341	0.18 524	0.20 406	0.28 422	1.54 437

RGC	7.40 492	2.77 504	7.71 447	4.43 540	4.87 542	8.88 472	2.96 459	16.05 521	12.76 485	11.96 508	19.57 509	18.32 532	11.57 527	13.89 524	9.58 490	0.83 532	0.02 173	0.24 532	0.41 510	0.40 465	0.77 342

MFMNet_re	14.09 556	9.67 562	20.31 548	10.40 565	7.62 558	21.38 555	17.49 586	21.36 566	31.95 562	23.70 559	29.22 549	18.87 535	27.41 576	14.27 525	11.16 510	2.85 558	1.51 552	0.41 543	0.28 468	4.88 558	7.10 567

SANet	11.48 544	3.34 514	13.93 519	2.40 432	1.01 306	16.49 536	12.16 567	20.05 557	37.28 577	19.62 546	28.04 546	25.61 558	20.10 556	14.43 526	12.39 521	0.10 438	0.06 233	0.03 468	0.06 320	0.76 511	1.73 472

PWCDC_ROB	8.50 512	4.40 532	9.57 491	6.16 555	4.54 535	10.46 494	1.03 381	15.30 513	28.16 557	10.88 486	30.88 557	6.96 389	11.31 524	14.57 527	10.40 501	3.10 560	0.02 173	0.00 1	0.00 1	1.55 535	0.63 300

PASM	9.11 518	5.68 542	25.06 561	4.33 536	4.18 523	7.01 443	8.48 545	12.37 444	20.95 539	13.49 519	15.37 469	18.80 534	11.52 526	14.70 528	12.70 524	0.93 534	1.19 526	0.32 537	1.21 553	1.66 537	2.22 528

stereogan	8.18 507	1.32 375	9.05 478	3.59 512	4.00 521	20.16 553	3.13 467	17.25 531	20.16 534	10.68 479	19.19 507	20.56 548	10.70 519	14.74 529	7.00 448	0.34 505	0.04 218	0.21 529	0.08 325	0.70 507	0.65 305

GASNet	5.62 457	5.76 543	12.05 507	5.03 546	2.08 440	3.77 340	1.53 417	12.92 464	11.62 471	9.64 456	7.40 316	8.58 424	7.54 479	14.76 530	8.25 466	0.02 289	0.15 289	0.00 1	0.00 1	0.81 517	0.52 260

PWC_ROB	8.89 516	4.49 534	15.62 530	2.92 473	4.49 532	7.89 458	1.23 399	17.29 532	20.00 532	16.54 538	28.06 547	14.37 498	11.98 530	14.93 531	15.43 543	0.47 521	0.00 1	0.05 485	0.00 1	0.67 501	1.31 419

DPSNet	10.88 538	2.57 495	20.40 549	2.24 399	1.90 424	24.92 560	17.00 584	21.35 565	28.61 559	12.87 512	13.74 455	17.01 523	20.14 557	15.36 532	14.01 535	0.81 531	0.98 462	0.20 527	0.65 530	1.30 530	1.54 437

EDNetEfficientorigin	18.25 571	14.44 572	99.41 618	1.72 315	1.00 304	12.07 514	6.97 533	13.67 487	35.06 572	38.59 584	37.10 573	27.03 560	27.46 577	15.38 533	26.92 574	0.05 391	0.08 252	0.15 515	0.62 528	3.33 555	3.92 557

ADCPNet	10.18 529	3.40 516	33.24 576	2.38 427	1.74 407	17.75 543	7.65 540	13.20 477	13.03 487	14.09 526	21.72 521	19.36 538	11.40 525	15.43 534	23.00 560	0.28 497	1.15 520	0.39 542	1.48 558	0.68 503	2.21 525

Wz-Net-SNSev	9.92 527	8.01 556	26.42 565	2.26 404	1.85 419	8.36 465	14.30 572	18.01 535	21.68 541	10.78 482	23.95 528	16.84 520	8.60 497	15.59 535	19.76 552	0.01 177	0.03 201	0.01 416	0.00 1	0.52 490	1.34 423

LE_ROB	17.31 567	2.62 499	14.26 523	4.20 531	1.80 412	17.40 541	9.70 553	15.38 515	55.92 596	63.97 606	40.81 579	35.50 577	39.26 589	15.64 536	28.51 579	0.06 403	0.11 269	0.13 512	0.21 413	0.14 302	0.51 257

SHD	10.45 533	3.67 522	14.03 520	4.81 544	4.52 533	11.93 513	1.66 425	21.36 566	38.40 580	18.84 544	21.72 521	17.63 525	13.07 532	15.65 537	17.71 545	0.36 508	1.09 496	0.01 416	0.32 486	0.50 488	1.67 456

otaku	12.35 550	8.64 558	9.11 480	13.56 571	10.98 570	26.23 563	7.22 536	19.45 549	19.26 528	11.92 507	17.90 500	20.21 543	8.91 504	16.06 538	6.09 433	9.77 576	2.50 567	13.23 575	1.90 564	14.61 577	9.41 575

MDST_ROB	9.13 520	1.31 372	10.16 498	4.36 538	2.48 461	28.66 570	7.64 539	19.96 553	14.97 501	27.53 566	24.02 530	9.47 432	5.27 424	16.31 539	8.61 471	0.63 525	0.19 300	0.00 1	0.00 1	0.08 195	0.90 358

XQC	9.46 522	4.84 537	18.88 543	4.07 526	3.09 484	15.97 535	6.65 526	16.26 523	26.63 554	12.63 509	12.35 436	15.75 509	10.62 518	16.48 540	21.19 553	0.44 514	0.96 447	0.05 485	0.32 486	1.10 523	0.99 373

LSM	14.85 558	7.41 552	36.29 581	7.76 560	43.77 601	11.24 506	12.14 566	16.73 527	23.72 547	23.73 560	32.92 562	18.89 536	13.31 534	16.60 541	12.37 520	0.26 493	0.86 424	0.11 503	0.43 513	1.24 527	17.26 595

FCDSN-DC	10.72 534	1.16 344	5.01 326	2.16 379	1.31 370	17.46 542	4.80 500	17.79 534	19.87 531	25.02 562	32.85 561	33.57 571	23.52 570	16.80 542	12.13 518	0.11 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.76 341
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Ntro	12.91 551	9.95 563	10.01 493	14.12 573	12.55 575	26.31 564	6.76 528	19.04 544	22.03 545	10.23 469	16.26 478	20.22 544	10.06 512	16.81 543	7.93 459	10.16 578	2.55 569	15.19 577	2.86 566	15.27 578	9.93 578

ADCL	10.77 535	3.23 512	21.50 551	2.26 404	1.96 432	23.65 557	9.07 549	14.69 508	24.88 551	15.21 531	27.20 544	12.68 488	14.02 540	16.94 544	24.43 569	0.26 493	0.18 297	0.74 546	0.67 532	0.80 515	1.02 381

PDISCO_ROB	10.27 531	2.79 506	13.30 513	10.58 566	9.96 569	22.78 556	5.99 514	20.01 554	28.57 558	11.88 506	14.49 464	20.54 546	4.92 408	17.01 545	10.29 499	5.79 565	0.42 345	0.14 514	0.13 363	2.53 549	3.25 545

FC-DCNN	11.29 542	1.01 316	5.50 353	2.25 401	1.65 398	18.23 546	5.36 509	18.99 543	20.65 536	28.95 568	34.83 568	33.83 573	23.18 568	17.04 546	13.37 531	0.17 462	0.01 134	0.02 449	0.02 276	0.10 234	0.70 326

FC-DCNN v2	11.44 543	0.98 307	5.39 347	2.28 411	1.65 398	18.84 548	5.41 511	19.66 550	20.80 537	29.20 569	35.39 570	34.37 575	23.46 569	17.13 547	13.18 530	0.17 462	0.01 134	0.02 449	0.01 254	0.08 195	0.69 322

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 532	5.37 540	16.61 536	2.95 475	3.02 481	24.75 559	15.44 574	14.68 507	19.73 530	19.77 548	23.97 529	16.98 521	8.40 493	17.58 548	9.23 483	1.59 546	1.75 556	0.16 518	2.63 565	0.75 510	1.85 491

ACVNet_1	19.51 574	26.19 580	15.50 529	17.71 576	15.28 580	26.46 565	9.36 550	29.16 580	34.18 566	25.06 563	24.89 537	37.18 578	21.93 563	17.80 549	15.03 540	11.08 581	2.83 572	25.29 586	5.06 581	19.11 582	11.14 582

SAMSARA	15.67 559	3.89 526	14.48 524	13.77 572	7.92 562	38.69 584	73.90 608	21.22 564	24.66 550	17.04 540	13.86 456	30.01 566	13.07 532	18.07 550	17.48 544	0.23 485	1.46 548	0.07 494	0.40 507	0.99 521	2.15 521

ADCP+	8.60 514	2.78 505	17.44 538	1.69 306	4.27 524	16.95 540	5.29 507	13.38 481	12.52 478	13.57 520	17.57 498	10.86 465	11.28 523	18.43 551	23.91 567	0.03 340	0.05 227	0.01 416	0.18 387	0.47 481	1.31 419

ACVNet-4b	16.48 562	23.07 576	14.73 526	16.69 575	15.18 579	31.83 574	7.30 538	19.71 551	27.82 556	11.54 503	22.10 524	31.68 570	8.96 506	18.88 552	7.28 453	11.04 580	2.65 571	24.93 585	5.02 579	18.57 581	10.67 581

FBW_ROB	9.17 521	2.08 462	10.31 499	2.51 442	1.66 400	13.22 524	6.04 517	23.09 569	20.11 533	19.55 545	15.80 472	18.97 537	11.96 529	19.34 553	11.38 512	0.66 526	0.30 325	2.15 560	0.90 541	1.15 526	2.16 522

MeshStereo	11.94 548	1.88 444	5.24 336	2.11 376	1.44 383	20.09 552	4.95 503	21.74 568	16.75 516	33.10 574	35.07 569	39.28 581	22.72 566	19.45 554	13.59 533	0.19 470	0.06 233	0.02 449	0.00 1	0.46 479	0.65 305
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
ADCMid	10.97 540	4.49 534	23.66 556	2.53 446	2.52 464	11.46 507	6.31 521	15.31 514	12.85 486	23.57 558	22.99 526	17.92 528	21.04 560	19.57 555	28.05 578	0.47 521	0.43 346	1.10 551	1.32 555	1.73 539	2.10 514

DISCO	6.58 476	0.98 307	6.44 406	3.75 517	1.18 342	11.19 505	3.29 474	12.92 464	16.72 515	7.27 361	11.74 424	17.34 524	6.60 456	19.59 556	11.59 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 476	0.50 252

RainbowNet	18.69 573	27.15 582	22.03 552	18.76 577	15.00 578	27.97 569	10.17 555	27.99 576	34.19 567	15.53 534	27.53 545	25.33 556	13.80 538	19.86 557	10.59 502	14.50 589	3.57 583	23.85 584	5.03 580	18.49 580	12.41 585

Wz-Net-TNSev	12.01 549	11.86 569	38.26 583	2.81 465	1.82 415	18.12 545	11.31 563	16.67 525	21.73 542	15.06 530	17.17 490	19.72 541	20.69 559	20.68 558	21.41 555	0.04 373	0.06 233	0.00 1	0.16 370	0.74 509	1.93 501

SGM_RVC	10.77 535	1.11 333	4.66 305	2.66 455	0.41 174	21.03 554	6.87 531	20.02 555	15.54 509	25.86 565	24.97 538	33.59 572	20.51 558	20.89 559	14.78 539	0.31 501	0.26 322	0.22 530	0.26 454	0.43 471	1.01 377
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RTSC	9.87 526	4.34 531	16.44 534	4.60 543	2.38 455	12.54 518	0.75 323	18.19 536	37.31 578	16.16 537	15.86 473	13.32 490	7.56 481	20.93 560	23.50 563	0.34 505	1.07 493	0.02 449	0.35 496	0.71 508	0.99 373

zh-mn7	11.74 545	7.51 553	34.00 577	1.96 356	1.02 308	13.44 525	2.89 454	13.67 487	34.35 568	22.18 553	39.79 576	12.33 485	10.28 515	20.97 561	18.78 547	0.30 499	0.01 134	0.00 1	0.01 254	0.45 476	0.91 361

MFN_U_SF_RVC	13.54 552	4.69 536	28.43 569	4.24 532	2.50 462	24.26 558	5.99 514	28.23 577	20.18 535	24.06 561	29.38 550	30.35 567	16.92 548	20.98 562	21.39 554	1.35 542	1.13 508	1.02 549	1.41 557	1.88 542	2.50 538

WZ-Net	13.61 553	5.57 541	42.84 587	3.89 523	3.19 487	19.90 551	15.44 574	15.67 518	32.04 563	16.13 536	28.69 548	22.17 552	15.84 545	21.40 563	26.87 573	0.75 530	0.01 134	0.01 416	0.03 291	0.51 489	1.20 405

ACVNet_2	27.45 583	30.56 587	27.90 567	20.72 578	15.55 581	37.22 582	14.00 571	49.32 597	65.88 605	43.17 588	56.99 599	51.90 587	26.98 574	21.46 564	15.38 541	10.77 579	2.85 573	23.12 583	3.62 573	20.08 583	11.47 583

z-mn7	11.06 541	5.25 539	22.57 553	2.37 426	1.74 407	19.71 550	5.54 512	14.08 497	35.39 575	10.07 465	36.03 571	15.76 510	10.23 514	22.26 565	18.95 548	0.04 373	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.45 476	0.68 321

NVStereoNet_ROB	17.22 565	8.76 559	16.47 535	7.52 559	8.42 564	13.75 528	11.07 557	24.24 572	26.67 555	31.00 570	46.49 586	34.88 576	27.06 575	22.72 566	23.61 564	6.83 569	4.32 587	6.32 572	10.37 588	4.39 557	9.57 576
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 564	7.98 555	24.37 559	6.82 557	2.93 478	39.68 586	16.11 576	25.46 574	34.93 571	34.13 576	34.20 566	29.20 565	24.94 572	23.01 567	19.39 551	2.79 557	2.87 574	1.18 553	1.53 560	6.78 566	3.31 546

MSAF-DinoV2	10.81 537	5.90 545	16.35 533	3.91 524	2.57 465	8.73 469	4.64 497	14.74 509	22.45 546	10.92 489	18.73 506	29.19 564	17.54 549	23.14 568	29.42 581	0.36 508	0.15 289	0.25 533	0.80 539	2.89 553	3.52 552

DispFullNet	18.06 570	27.03 581	34.90 578	22.68 581	20.79 585	15.03 530	3.18 468	16.95 530	26.06 553	20.48 549	16.91 486	20.55 547	18.37 550	23.48 569	12.16 519	5.31 564	2.91 575	31.24 590	8.09 586	22.63 585	12.44 586

AnyNet_C32	11.82 546	7.08 549	25.83 563	4.55 542	5.88 551	16.92 539	16.97 583	14.14 498	18.11 525	16.87 539	21.66 520	14.78 502	13.87 539	23.54 570	31.83 585	0.24 487	0.28 323	0.35 538	0.53 524	1.35 531	1.71 468

zh-sn7	11.83 547	8.57 557	35.78 579	2.64 454	2.36 454	11.60 508	8.25 544	14.25 501	19.40 529	17.10 541	32.57 560	14.39 500	18.76 551	24.15 571	24.76 570	0.04 373	0.14 286	0.00 1	0.01 254	0.62 496	1.33 421

ADCS	13.76 554	6.46 547	30.74 574	3.62 513	2.93 478	14.28 529	11.22 561	20.02 555	34.42 569	23.20 555	25.42 540	19.51 539	19.62 554	24.54 572	33.88 588	0.27 496	0.23 314	0.37 541	0.19 393	1.47 533	2.84 541

SPS-STEREO	15.83 560	7.38 551	14.92 527	11.63 568	11.77 574	25.30 561	7.12 534	25.20 573	17.06 518	32.24 573	30.34 555	31.63 569	22.59 564	25.67 573	21.97 556	7.71 570	4.50 588	3.35 565	1.56 561	6.97 567	7.72 569
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	17.25 566	9.46 561	22.74 554	10.11 563	11.40 571	28.98 571	13.74 570	21.15 563	16.85 517	31.39 571	34.79 567	34.05 574	24.24 571	26.23 574	19.31 549	8.79 573	7.56 596	4.88 569	3.93 575	6.07 563	9.33 573

PVD	16.41 561	3.98 528	16.04 531	5.38 547	4.59 538	19.44 549	7.28 537	28.88 579	49.27 591	31.53 572	43.72 583	30.36 568	32.17 583	26.70 575	23.19 561	0.25 490	1.48 550	0.04 478	0.59 527	0.52 490	2.87 542

ELAS	17.99 569	3.49 517	11.19 504	6.14 554	5.79 550	34.89 580	17.28 585	28.75 578	30.47 561	40.80 587	45.79 585	39.04 580	32.05 582	27.63 576	24.30 568	1.88 553	2.41 566	1.09 550	1.48 558	1.83 541	3.48 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	26.12 582	23.67 577	28.83 572	25.65 582	21.14 589	27.92 568	7.71 542	30.33 582	39.72 582	34.88 580	47.54 588	50.64 586	34.90 584	29.59 577	27.89 577	13.50 586	1.31 535	26.73 587	6.07 585	28.49 593	15.85 591

ELAS_RVC	17.82 568	3.60 521	11.92 506	6.63 556	5.73 549	30.34 572	19.64 587	26.92 575	35.06 572	40.79 586	41.32 581	37.31 579	31.61 579	30.54 578	22.93 559	1.97 555	2.40 564	1.28 554	1.27 554	1.71 538	3.51 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	16.99 563	12.34 571	60.47 597	4.88 545	3.11 486	31.77 573	16.79 581	18.60 541	17.96 524	18.62 543	38.50 574	24.03 553	19.00 552	30.59 579	35.18 590	0.29 498	0.56 360	0.45 544	0.48 517	2.70 551	3.40 547

WAO-7	30.22 588	25.83 579	23.33 555	33.10 587	14.36 577	36.98 581	22.41 591	52.85 601	64.46 603	43.76 589	59.24 601	52.31 588	45.69 596	32.82 580	32.60 586	11.16 582	5.49 591	13.76 576	12.60 593	12.36 573	9.38 574

WAO-6	35.59 593	37.89 593	17.67 539	37.86 591	24.46 593	37.85 583	21.49 589	49.01 596	67.96 606	44.22 590	48.08 589	53.02 589	53.39 601	33.67 581	36.83 592	26.05 597	7.83 597	43.19 599	21.76 599	30.18 596	19.37 598

MultiAttention	14.02 555	0.52 134	4.06 254	2.43 434	1.86 421	58.14 605	83.76 609	19.31 547	15.21 503	8.39 408	21.24 516	13.23 489	2.52 291	33.74 582	8.16 464	0.20 473	0.06 233	0.72 545	0.98 546	2.74 552	3.13 544

MANE	20.98 578	3.23 512	8.81 470	5.96 552	6.96 556	33.07 577	13.20 568	35.43 584	38.86 581	44.72 591	52.41 595	53.20 590	41.84 592	34.74 583	27.45 576	1.87 552	2.27 562	1.54 556	10.18 587	0.69 505	3.11 543

SGM-ForestM	18.61 572	3.38 515	10.14 497	3.44 506	2.24 449	34.17 579	15.39 573	29.44 581	33.93 565	38.55 583	41.08 580	53.64 591	36.76 586	34.82 584	27.16 575	1.25 540	1.81 559	0.74 546	1.01 547	0.61 495	2.61 539

IMH-64-1	28.06 585	29.98 584	19.46 546	32.15 585	20.98 586	27.68 566	16.66 577	47.31 591	44.85 588	34.14 577	50.94 592	41.49 582	31.67 580	37.53 585	23.88 565	14.17 587	2.96 576	34.45 592	11.15 589	26.12 587	13.75 587

IMH-64	28.06 585	29.98 584	19.46 546	32.15 585	20.98 586	27.68 566	16.66 577	47.31 591	44.85 588	34.14 577	50.94 592	41.49 582	31.67 580	37.53 585	23.88 565	14.17 587	2.96 576	34.45 592	11.15 589	26.12 587	13.75 587

Dean	35.52 592	40.12 594	27.99 568	30.63 584	17.33 583	45.80 593	11.68 564	57.61 606	76.54 609	63.70 605	60.65 602	66.93 604	49.40 599	38.12 587	40.28 595	12.18 584	3.73 585	28.86 588	5.94 584	20.69 584	12.16 584

LVE	35.84 594	41.54 595	36.25 580	33.36 588	18.92 584	53.05 601	27.99 595	53.17 604	64.93 604	47.63 593	61.58 603	54.25 592	38.72 588	38.72 588	35.50 591	16.36 593	6.23 593	31.51 591	14.04 594	25.01 586	18.07 596

RTS	19.64 575	10.42 566	87.01 605	5.88 550	6.82 554	41.73 587	16.69 579	16.80 528	41.90 585	23.44 556	32.96 563	13.79 492	21.49 561	38.85 589	30.84 582	0.46 518	0.70 392	0.00 1	0.09 337	1.13 524	1.70 465

RTSA	19.64 575	10.42 566	87.01 605	5.88 550	6.82 554	41.73 587	16.69 579	16.80 528	41.90 585	23.44 556	32.96 563	13.79 492	21.49 561	38.85 589	30.84 582	0.46 518	0.70 392	0.00 1	0.09 337	1.13 524	1.70 465

BEATNet-Init1	24.70 579	11.33 568	44.28 588	5.48 548	3.94 516	47.60 594	22.33 590	34.94 583	40.01 583	48.11 594	49.98 591	59.86 595	43.17 593	39.48 591	31.77 584	1.37 543	1.76 558	1.17 552	1.17 551	2.44 548	3.85 555

IMH	30.65 589	30.30 586	21.09 550	34.89 589	21.75 591	33.16 578	16.91 582	49.53 598	52.50 592	38.41 582	55.10 598	45.13 584	40.36 591	41.57 592	25.66 571	14.74 590	3.36 581	35.43 594	11.69 591	27.31 592	14.16 590

PWCK	31.62 590	45.59 596	49.67 592	30.49 583	7.80 560	42.91 589	29.73 596	45.45 590	44.44 587	47.41 592	36.92 572	47.86 585	26.79 573	41.90 593	33.36 587	22.77 594	4.56 589	29.89 589	5.13 582	29.43 594	10.36 580

WAO-8	38.93 596	36.84 591	23.97 557	43.96 593	24.48 594	45.73 591	22.62 592	53.10 602	75.66 607	53.86 599	66.14 607	62.39 599	55.11 603	43.01 594	40.67 596	22.98 595	7.22 594	37.53 597	19.49 597	27.04 591	16.83 593

Venus	38.93 596	36.84 591	23.97 557	43.96 593	24.48 594	45.73 591	22.62 592	53.10 602	75.66 607	53.86 599	66.17 608	62.39 599	55.11 603	43.01 594	40.67 596	22.98 595	7.22 594	37.53 597	19.49 597	27.02 590	16.83 593

TorneroNet-64	33.32 591	33.28 588	33.07 575	35.14 590	21.25 590	48.02 595	21.13 588	43.47 589	58.77 597	33.36 575	46.64 587	62.00 598	38.19 587	44.82 596	35.07 589	15.02 591	3.59 584	35.81 595	12.20 592	29.45 595	16.17 592

MADNet+	27.96 584	35.32 590	91.41 610	21.04 579	8.86 565	49.25 596	47.41 604	36.98 585	37.84 579	21.00 551	30.83 556	25.41 557	34.95 585	46.51 597	51.54 603	3.04 559	3.33 580	1.48 555	1.05 548	5.85 562	6.05 564

DPSimNet_ROB	54.45 602	65.73 608	47.00 589	54.49 599	46.37 602	55.34 602	56.47 605	56.18 605	59.04 598	64.57 607	51.76 594	64.01 602	54.49 602	47.54 598	67.21 608	63.21 607	27.86 605	58.04 604	51.28 606	46.61 600	51.87 606

TorneroNet	36.02 595	35.25 589	36.33 582	38.44 592	22.19 592	50.72 599	24.42 594	48.39 594	54.53 594	38.03 581	53.44 596	62.83 601	44.79 595	47.68 599	42.11 598	15.69 592	3.97 586	37.25 596	15.05 595	30.83 597	18.40 597

ktn	49.32 601	58.11 602	40.16 585	59.92 602	43.22 600	49.79 598	42.99 601	48.56 595	60.67 599	51.59 596	54.51 597	55.34 593	52.65 600	47.92 600	37.91 593	57.88 606	24.79 602	63.00 606	43.57 603	52.51 602	41.31 602

UNDER WATER-64	46.01 599	48.25 597	68.05 599	44.59 595	28.11 596	57.02 604	43.78 602	40.20 586	48.80 590	52.08 598	42.95 582	67.22 605	57.71 605	48.98 601	49.57 601	40.01 601	17.98 600	52.15 602	39.41 602	38.99 598	34.41 600

JetBlue	29.99 587	17.24 573	55.64 594	16.24 574	21.08 588	62.07 606	33.14 597	40.60 587	35.73 576	34.59 579	40.67 578	57.18 594	43.54 594	51.46 602	52.18 604	2.72 556	4.58 590	2.86 561	3.53 572	10.57 570	14.11 589

KSHMR	56.07 603	64.25 607	40.47 586	74.89 604	49.63 603	49.42 597	45.46 603	57.71 607	63.52 601	61.65 604	61.67 604	71.88 607	47.67 598	51.47 603	44.57 600	54.67 605	62.25 607	66.31 607	54.18 607	53.03 604	46.75 604

UNDER WATER	45.99 598	49.80 598	68.56 600	49.99 597	32.13 597	55.35 603	39.50 599	41.12 588	52.90 593	50.69 595	45.18 584	67.79 606	58.75 606	51.93 604	50.97 602	30.59 598	14.03 599	51.66 601	37.15 600	40.27 599	31.35 599

notaker	48.05 600	55.94 601	50.90 593	56.89 601	40.29 598	38.96 585	33.86 598	47.82 593	55.70 595	57.55 601	57.48 600	60.22 596	59.71 607	54.64 605	43.27 599	41.13 602	19.86 601	57.61 603	37.79 601	50.95 601	40.33 601

JetRed	61.44 605	61.87 606	83.02 604	46.49 596	56.73 605	83.63 607	65.09 606	59.75 608	64.22 602	69.50 609	69.26 609	66.24 603	47.62 597	61.80 606	74.60 611	45.99 603	66.40 609	46.67 600	45.27 604	63.49 605	51.22 605

LRCNet_RVC	66.47 606	66.44 609	69.02 601	71.60 603	54.27 604	32.21 576	2.93 458	63.19 609	21.83 543	82.02 610	90.16 611	83.59 609	72.13 609	69.45 607	53.25 605	95.47 617	64.21 608	95.15 617	95.27 617	72.59 606	74.60 608

HanzoNet	57.16 604	60.12 605	60.00 596	55.77 600	42.11 599	51.98 600	41.93 600	52.07 599	61.47 600	65.98 608	65.90 606	72.11 608	70.14 608	71.11 608	61.13 606	64.31 608	34.72 606	62.27 605	50.86 605	52.83 603	46.33 603

RSGM-EC	84.07 610	60.08 603	47.30 590	78.04 608	83.24 611	89.06 608	90.58 611	91.67 614	94.51 614	90.71 614	97.35 616	83.66 610	79.39 610	76.44 609	73.59 609	92.77 615	97.43 615	88.12 615	92.47 615	88.22 615	86.76 615

acva	84.07 610	60.08 603	47.30 590	78.04 608	83.24 611	89.06 608	90.58 611	91.67 614	94.51 614	90.71 614	97.35 616	83.66 610	79.39 610	76.44 609	73.59 609	92.77 615	97.43 615	88.12 615	92.47 615	88.22 615	86.76 615

TCMNet-wrong-test	67.37 607	85.99 612	81.87 603	95.65 613	94.75 614	89.54 610	85.95 610	52.26 600	35.23 574	51.69 597	62.14 605	60.40 597	40.29 590	77.33 611	64.52 607	48.91 604	9.04 598	69.84 609	68.02 608	91.10 617	82.88 614

USTest	87.45 615	75.67 610	64.78 598	81.43 611	83.22 610	99.90 621	99.97 620	99.47 620	99.59 618	98.27 617	99.02 619	90.91 613	98.36 618	83.71 612	98.28 619	79.81 612	95.66 614	69.62 608	73.61 611	75.15 610	82.65 613

MADNet++	82.81 608	81.73 611	74.64 602	87.71 612	82.67 609	93.35 611	70.27 607	86.39 613	82.88 610	93.51 616	86.62 610	86.40 612	81.37 612	88.21 613	88.63 612	86.59 613	84.23 613	72.14 610	68.69 609	78.88 613	81.36 612

xxxxx1	85.58 612	90.37 613	96.61 613	76.69 605	80.77 606	97.50 615	96.92 616	85.57 610	88.66 611	88.63 611	91.64 612	94.27 614	93.09 613	90.03 614	91.91 613	70.77 609	70.62 610	73.61 611	81.26 612	72.90 607	79.86 609

tt_ll	85.58 612	90.37 613	96.61 613	76.69 605	80.77 606	97.50 615	96.92 616	85.57 610	88.66 611	88.63 611	91.64 612	94.27 614	93.09 613	90.03 614	91.91 613	70.77 609	70.62 610	73.61 611	81.26 612	72.90 607	79.86 609

ff	85.58 612	90.37 613	96.61 613	76.69 605	80.77 606	97.50 615	96.92 616	85.57 610	88.66 611	88.63 611	91.64 612	94.27 614	93.09 613	90.03 614	91.91 613	70.77 609	70.62 610	73.61 611	81.26 612	72.90 607	79.86 609

MEDIAN_ROB	98.44 617	99.70 617	99.34 617	97.13 614	97.06 615	96.94 613	95.91 615	97.71 618	97.33 617	98.78 620	98.91 618	99.19 619	98.13 617	96.94 617	96.99 618	99.97 621	99.18 618	100.00 621	99.99 622	99.70 620	99.83 619

HaxPig	98.85 618	99.94 619	95.36 611	99.99 621	99.98 620	94.12 612	94.52 613	99.12 619	99.96 620	99.96 623	99.99 621	99.98 624	99.89 620	98.16 618	96.14 617	99.98 622	99.99 622	100.00 621	99.99 622	99.99 623	99.95 622

Anonymous_1	99.01 619	99.91 618	99.85 619	97.31 615	99.09 619	100.00 622	100.00 622	99.59 622	99.96 620	99.29 622	99.86 620	99.55 621	99.99 622	99.30 619	99.76 620	95.67 618	99.58 619	97.24 618	98.56 619	97.36 618	98.34 618

ccccc		96.47 616		100.00 624	100.00 622	97.29 614		99.52 621		99.28 621		99.32 620		99.92 620		100.00 625	100.00 623	99.95 620	99.77 621	100.00 624

test_example2	99.38 620	99.98 621	99.99 621	100.00 624	99.98 620	99.73 619	99.99 621	96.99 617	100.00 622	100.00 624	100.00 622	96.49 617	96.74 616	99.97 621	99.96 621	100.00 625	99.97 621	98.68 619	99.11 620	100.00 624	100.00 626

DPSMNet_ROB	99.90 622	100.00 622	99.99 621	99.99 621	100.00 622	100.00 622	100.00 622	99.98 623	100.00 622	98.37 618	100.00 622	99.81 622	100.00 623	99.97 621	99.99 622	100.00 625	100.00 623	100.00 621	100.00 624	100.00 624	99.99 623

DGTPSM_ROB	99.90 622	100.00 622	99.99 621	99.99 621	100.00 622	100.00 622	100.00 622	99.98 623	100.00 622	98.37 618	100.00 622	99.81 622	100.00 623	99.97 621	99.99 622	99.99 623	100.00 623	100.00 621	100.00 624	100.00 624	99.99 623

tt	83.10 609	0.43 74	99.97 620	79.27 610	93.14 613	100.00 622	100.00 622	100.00 625	99.89 619	60.55 603	48.44 590	99.98 624	99.96 621	99.98 624	100.00 625	91.80 614	99.82 620	73.67 614	73.25 610	86.43 614	55.39 607

RAFT-FEzeroshot	100.00 626	100.00 622	100.00 624	100.00 624	100.00 622	100.00 622	100.00 622	100.00 625	100.00 622	100.00 624	100.00 622	100.00 626	100.00 623	100.00 625	100.00 625	100.00 625	100.00 623	100.00 621	100.00 624	100.00 624	100.00 626

RAFT-FE	100.00 626	100.00 622	100.00 624	100.00 624	100.00 622	100.00 622	100.00 622	100.00 625	100.00 622	100.00 624	100.00 622	100.00 626	100.00 623	100.00 625	100.00 625	100.00 625	100.00 623	100.00 621	100.00 624	100.00 624	100.00 626

FlowAnything	100.00 626	100.00 622	100.00 624	100.00 624	100.00 622	100.00 622	100.00 622	100.00 625	100.00 622	100.00 624	100.00 622	100.00 626	100.00 623	100.00 625	100.00 625	100.00 625	100.00 623	100.00 621	100.00 624	100.00 624	100.00 626

Selective-RAFT-Error	100.00 626	100.00 622	100.00 624	100.00 624	100.00 622	100.00 622	100.00 622	100.00 625	100.00 622	100.00 624	100.00 622	100.00 626	100.00 623	100.00 625	100.00 625	100.00 625	100.00 623	100.00 621	100.00 624	100.00 624	100.00 626

PML	97.69 616	100.00 622	96.50 612	97.85 618	97.35 618	99.77 620	99.36 619	96.92 616	96.34 616	100.00 624	96.52 615	97.41 618	99.61 619	100.00 625	95.46 616	99.99 623	97.44 617	100.00 621	96.08 618	99.13 619	88.02 617

CasAABBNet	100.00 626	100.00 622	100.00 624	100.00 624	100.00 622	100.00 622	100.00 622	100.00 625	100.00 622	100.00 624	100.00 622	100.00 626	100.00 623	100.00 625	100.00 625	100.00 625	100.00 623	100.00 621	100.00 624	100.00 624	100.00 626

LSM0	100.00 626	100.00 622	100.00 624	100.00 624	100.00 622	100.00 622	100.00 622	100.00 625	100.00 622	100.00 624	100.00 622	100.00 626	100.00 623	100.00 625	100.00 625	100.00 625	100.00 623	100.00 621	100.00 624	100.00 624	99.99 623

DPSM_ROB	99.94 624	100.00 622	100.00 624	99.74 619	100.00 622	100.00 622	100.00 622	100.00 625	100.00 622	100.00 624	100.00 622	100.00 626	100.00 623	100.00 625	100.00 625	99.08 619	100.00 623	100.00 621	100.00 624	99.98 621	99.94 620

DPSM	99.94 624	100.00 622	100.00 624	99.74 619	100.00 622	100.00 622	100.00 622	100.00 625	100.00 622	100.00 624	100.00 622	100.00 626	100.00 623	100.00 625	100.00 625	99.08 619	100.00 623	100.00 621	100.00 624	99.98 621	99.94 620

AVERAGE_ROB	99.63 621	99.96 620	98.88 616	100.00 624	100.00 622	98.16 618	95.64 614	100.00 625	100.00 622	100.00 624	100.00 622	100.00 626	100.00 623	100.00 625	99.99 622	100.00 625	100.00 623	100.00 621	100.00 624	100.00 624	100.00 626

Low-res two-view benchmark