Low-res two-view results

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

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

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

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

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

StereoAnything_RVC	0.21 21	0.68 536	0.39 180	0.28 3	0.15 2	0.23 25	0.18 11	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 60	0.30 15	0.18 1	0.16 226	0.09 25	0.12 31	0.08 1	0.16 231	0.09 4

3w_stereo	0.24 58	0.20 182	0.37 149	0.33 55	0.16 10	0.32 147	0.42 384	0.41 68	0.38 129	0.31 78	0.27 48	0.16 2	0.26 108	0.34 42	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 56	0.11 77

monsters	0.22 35	0.14 14	0.26 20	0.31 22	0.19 57	0.23 25	0.19 18	0.44 93	0.33 79	0.36 110	0.30 70	0.16 2	0.18 22	0.43 104	0.19 5	0.11 26	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 36

MonStereo	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.39 75	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.39 75	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 12	0.31 22	0.16 10	0.19 6	0.17 3	0.42 73	0.24 24	0.23 27	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.45 119	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 77

S2M2_XL	0.19 7	0.18 107	0.27 29	0.27 1	0.20 84	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 15	0.26 42	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 21	0.17 268	0.16 377	0.15 139	0.13 160	0.15 187	0.12 124
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.75w_new	0.21 21	0.18 107	0.28 40	0.29 5	0.17 21	0.23 25	0.34 242	0.36 37	0.28 41	0.34 99	0.26 42	0.17 4	0.22 60	0.36 52	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

3.75w	0.22 35	0.17 80	0.30 59	0.31 22	0.19 57	0.43 240	0.24 90	0.35 33	0.24 24	0.31 78	0.27 48	0.17 4	0.22 60	0.37 61	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

2w_stereo	0.22 35	0.18 107	0.30 59	0.32 42	0.16 10	0.28 88	0.38 325	0.38 49	0.35 98	0.32 91	0.33 83	0.17 4	0.18 22	0.29 9	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.12 56	0.10 36

1w_stereo	0.24 58	0.15 34	0.29 47	0.34 72	0.18 37	0.31 130	0.41 374	0.40 62	0.43 155	0.31 78	0.38 108	0.17 4	0.24 82	0.45 119	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

MonSter	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.38 69	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

asda	0.21 21	0.19 145	0.29 47	0.31 22	0.17 21	0.25 51	0.23 76	0.36 37	0.28 41	0.27 57	0.24 33	0.18 13	0.21 48	0.40 82	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.10 36

2.5w	0.21 21	0.18 107	0.31 71	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.25 98	0.31 14	0.23 19	0.28 61	0.35 98	0.18 13	0.17 14	0.39 75	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.09 4

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 40	0.30 9	0.20 84	0.20 9	0.19 18	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 14	0.33 37	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.08 1

DEFOM-Stereo	0.22 35	0.15 34	0.26 20	0.33 55	0.20 84	0.61 350	0.21 49	0.30 11	0.31 60	0.23 27	0.19 11	0.18 13	0.18 22	0.41 90	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.11 77

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 413	3.08 596	2.43 569	0.31 22	0.18 37	0.29 100	0.20 29	0.37 40	0.32 73	0.28 61	0.24 33	0.18 13	0.18 22	0.31 19	0.22 35	1.09 574	0.08 2	0.17 207	0.16 250	0.14 137	0.97 575

252Zero-FE	0.20 12	0.15 34	0.26 20	0.33 55	0.19 57	0.23 25	0.18 11	0.41 68	0.34 84	0.22 23	0.21 16	0.19 18	0.18 22	0.28 7	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.10 36

asd	0.21 21	0.18 107	0.29 47	0.32 42	0.18 37	0.27 70	0.22 59	0.35 33	0.22 15	0.31 78	0.22 24	0.19 18	0.21 48	0.44 115	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.09 4

4.5_new	0.21 21	0.20 182	0.29 47	0.30 9	0.17 21	0.24 37	0.26 111	0.32 18	0.28 41	0.32 91	0.28 58	0.19 18	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 21	0.20 182	0.29 47	0.30 9	0.17 21	0.24 37	0.26 111	0.32 18	0.28 41	0.32 91	0.28 58	0.19 18	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.09 4

monsterstereo	0.22 35	0.14 14	0.26 20	0.34 72	0.18 37	0.21 15	0.20 29	0.37 40	0.35 98	0.33 96	0.40 113	0.19 18	0.18 22	0.45 119	0.21 21	0.11 26	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.13 92	0.08 1

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 40	0.30 9	0.19 57	0.20 9	0.18 11	0.30 11	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 22	0.33 37	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.13 64	0.09 10	0.10 6	0.08 1

AdaDepth	0.22 35	0.17 80	0.32 84	0.37 144	0.18 37	0.34 165	0.22 59	0.33 28	0.23 19	0.21 15	0.21 16	0.20 24	0.20 39	0.56 207	0.21 21	0.10 13	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.11 20	0.12 124

qwe	0.22 35	0.18 107	0.28 40	0.31 22	0.18 37	0.29 100	0.21 49	0.38 49	0.32 73	0.35 106	0.30 70	0.20 24	0.20 39	0.43 104	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 56	0.09 4

2.25w	0.22 35	0.18 107	0.31 71	0.31 22	0.18 37	0.31 130	0.18 11	0.32 18	0.31 60	0.31 78	0.37 106	0.20 24	0.22 60	0.45 119	0.24 76	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 36

4.25_new	0.22 35	0.21 219	0.32 84	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.27 127	0.32 18	0.24 24	0.29 68	0.27 48	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

4.5w_new	0.22 35	0.21 219	0.32 84	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.27 127	0.32 18	0.24 24	0.29 68	0.27 48	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 35	0.21 219	0.32 84	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.27 127	0.32 18	0.24 24	0.29 68	0.27 48	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

4w-stereo	0.21 21	0.19 145	0.31 71	0.31 22	0.17 21	0.29 100	0.19 18	0.31 14	0.21 13	0.31 78	0.24 33	0.20 24	0.24 82	0.41 90	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.09 4

IGEV	0.20 12	0.12 1	0.23 1	0.31 22	0.20 84	0.23 25	0.19 18	0.40 62	0.29 50	0.22 23	0.34 92	0.20 24	0.15 4	0.31 19	0.19 5	0.11 26	0.10 60	0.12 31	0.10 61	0.10 6	0.10 36

FoundationStereo	0.17 1	0.14 14	0.25 12	0.30 9	0.16 10	0.23 25	0.20 29	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 24	0.19 31	0.26 2	0.21 21	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 35	0.15 34	0.27 29	0.31 22	0.15 2	0.29 100	0.20 29	0.37 40	0.29 50	0.24 34	0.29 68	0.21 33	0.27 119	0.36 52	0.25 96	0.16 226	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.13 92	0.10 36

Wavelet-MonSter	0.20 12	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.18 37	0.17 4	0.21 49	0.32 18	0.23 19	0.25 39	0.34 92	0.22 34	0.24 82	0.27 5	0.21 21	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

GASTEREO	0.25 68	0.16 52	0.32 84	0.40 241	0.20 84	0.22 18	0.30 172	0.43 86	0.31 60	0.37 117	0.33 83	0.22 34	0.35 201	0.41 90	0.23 62	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.12 56	0.11 77

3.25w_new	0.23 49	0.17 80	0.32 84	0.31 22	0.17 21	0.43 240	0.20 29	0.37 40	0.30 55	0.37 117	0.28 58	0.22 34	0.25 91	0.42 98	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 36

3.25w	0.23 49	0.17 80	0.32 84	0.31 22	0.17 21	0.43 240	0.20 29	0.37 40	0.30 55	0.37 117	0.28 58	0.22 34	0.25 91	0.42 98	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 36

3.5w_stereo	0.22 35	0.18 107	0.29 47	0.30 9	0.18 37	0.27 70	0.23 76	0.37 40	0.28 41	0.31 78	0.26 42	0.22 34	0.26 108	0.50 162	0.24 76	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 12	0.31 22	0.16 10	0.24 37	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 34	0.14 1	0.32 24	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.09 4

LG-Stereo	0.24 58	0.18 107	0.40 192	0.39 203	0.20 84	0.22 18	0.27 127	0.32 18	0.36 106	0.26 44	0.44 123	0.22 34	0.16 11	0.37 61	0.27 143	0.11 26	0.12 212	0.16 167	0.15 218	0.13 92	0.09 4

GREAT-IGEV	0.22 35	0.15 34	0.31 71	0.29 5	0.22 129	0.21 15	0.26 111	0.33 28	0.31 60	0.20 9	0.30 70	0.22 34	0.22 60	0.47 141	0.22 35	0.11 26	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.13 92	0.10 36

dual_stereo	0.19 7	0.14 14	0.24 6	0.31 22	0.16 10	0.16 3	0.20 29	0.29 9	0.20 11	0.23 27	0.20 13	0.22 34	0.14 1	0.52 176	0.24 76	0.13 68	0.10 60	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

IGEV-Stereo+	0.23 49	0.14 14	0.26 20	0.32 42	0.19 57	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 50	0.21 15	0.15 3	0.22 34	0.22 60	0.40 82	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.15 187	0.86 566

GSStereo	0.23 49	0.16 52	0.30 59	0.33 55	0.25 230	0.36 183	0.30 172	0.42 73	0.27 35	0.30 75	0.28 58	0.23 44	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.16 226	0.09 25	0.12 31	0.10 61	0.14 137	0.12 124

GS-Stereo							0.30 172	0.42 73	0.27 35	0.30 75	0.28 58	0.23 44	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.16 226	0.09 25	0.12 31	0.10 61	0.14 137	0.12 124

Replicate-Monster	0.26 79	0.15 34	1.07 507	0.30 9	0.17 21	0.38 203	0.19 18	0.43 86	0.39 139	0.23 27	0.21 16	0.23 44	0.21 48	0.45 119	0.19 5	0.11 26	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.09 1	0.14 211

MSCF	0.25 68	0.16 52	0.33 99	0.39 203	0.20 84	0.20 9	0.31 198	0.43 86	0.31 60	0.36 110	0.33 83	0.23 44	0.35 201	0.36 52	0.23 62	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.13 92	0.11 77

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.17 21	0.24 37	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 44	0.15 4	0.31 19	0.20 13	0.12 36	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 29	0.34 72	0.15 2	0.27 70	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 44	0.15 4	0.32 24	0.20 13	0.11 26	0.09 25	0.13 64	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LGtest1	0.19 7	0.14 14	0.29 47	0.34 72	0.16 10	0.26 56	0.17 3	0.32 18	0.20 11	0.21 15	0.15 3	0.23 44	0.20 39	0.32 24	0.20 13	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.12 56	0.11 77

GEAStereo	0.23 49	0.16 52	0.30 59	0.33 55	0.25 230	0.36 183	0.30 172	0.42 73	0.28 41	0.26 44	0.28 58	0.24 51	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.18 302	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.14 137	0.12 124

gasm-f	0.24 58	0.16 52	0.27 29	0.33 55	0.25 230	0.25 51	0.36 288	0.42 73	0.28 41	0.26 44	0.35 98	0.24 51	0.30 165	0.36 52	0.23 62	0.18 302	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.15 187	0.12 124

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 68	0.31 417	0.24 6	0.51 460	0.19 57	0.29 100	0.22 59	0.40 62	0.37 122	0.26 44	0.24 33	0.24 51	0.31 173	0.44 115	0.22 35	0.14 109	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.14 137	0.10 36

IGEV-Stereo++	0.21 21	0.15 34	0.27 29	0.37 144	0.19 57	0.22 18	0.18 11	0.42 73	0.35 98	0.22 23	0.28 58	0.24 51	0.18 22	0.27 5	0.22 35	0.12 36	0.09 25	0.12 31	0.10 61	0.12 56	0.10 36

U	0.45 294	0.16 52	0.32 84	0.40 241	0.71 550	3.55 584	0.20 29	0.41 68	0.38 129	0.26 44	0.23 26	0.24 51	0.22 60	0.26 2	0.22 35	0.15 173	0.09 25	0.88 563	0.13 160	0.13 92	0.11 77

CAS	0.34 155	0.13 2	0.25 12	1.28 567	0.30 373	0.46 262	0.38 325	0.48 106	0.47 180	0.34 99	0.52 165	0.24 51	0.19 31	0.29 9	0.27 143	0.69 560	0.08 2	0.12 31	0.08 1	0.12 56	0.15 235

IGEV-RUCA	0.25 68	0.16 52	0.34 116	0.39 203	0.27 305	0.33 154	0.20 29	0.38 49	0.36 106	0.26 44	0.31 80	0.25 57	0.21 48	0.48 152	0.24 76	0.20 357	0.11 154	0.13 64	0.10 61	0.17 266	0.15 235

CSFM-Stereo	0.20 12	0.14 14	0.23 1	0.30 9	0.17 21	0.29 100	0.20 29	0.39 54	0.22 15	0.22 23	0.21 16	0.26 58	0.20 39	0.30 15	0.20 13	0.13 68	0.12 212	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo_test3	0.20 12	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.17 21	0.38 203	0.18 11	0.30 11	0.19 8	0.24 34	0.15 3	0.26 58	0.17 14	0.32 24	0.21 21	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.10 36

LG-G_1	0.21 21	0.13 2	0.30 59	0.34 72	0.16 10	0.52 286	0.17 3	0.34 30	0.18 6	0.21 15	0.21 16	0.26 58	0.19 31	0.37 61	0.20 13	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.11 20	0.10 36

LG-G	0.21 21	0.13 2	0.30 59	0.34 72	0.16 10	0.52 286	0.17 3	0.34 30	0.18 6	0.21 15	0.21 16	0.26 58	0.19 31	0.37 61	0.20 13	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.11 20	0.10 36

CAS++	0.32 138	0.24 316	0.36 133	0.37 144	0.26 274	0.28 88	0.23 76	0.87 336	0.50 188	0.47 169	0.45 126	0.26 58	0.21 48	0.49 156	0.24 76	0.23 417	0.19 428	0.22 382	0.17 300	0.21 364	0.16 281
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
HiDET	0.20 12	0.13 2	0.26 20	0.30 9	0.19 57	0.23 25	0.18 11	0.36 37	0.26 33	0.20 9	0.23 26	0.27 63	0.16 11	0.30 15	0.23 62	0.12 36	0.10 60	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

LCMNet	0.21 21	0.14 14	0.25 12	0.30 9	0.20 84	0.26 56	0.19 18	0.38 49	0.43 155	0.21 15	0.21 16	0.27 63	0.17 14	0.36 52	0.23 62	0.12 36	0.11 154	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

VIP-Stereo	0.24 58	0.17 80	0.29 47	0.32 42	0.21 109	0.64 374	0.19 18	0.31 14	0.37 122	0.23 27	0.30 70	0.27 63	0.19 31	0.47 141	0.22 35	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.09 10	0.12 56	0.09 4

fffft	0.25 68	0.17 80	0.37 149	0.36 127	0.22 129	0.28 88	0.36 288	0.42 73	0.24 24	0.36 110	0.23 26	0.27 63	0.22 60	0.52 176	0.27 143	0.12 36	0.09 25	0.16 167	0.12 126	0.12 56	0.12 124
1: 1. 1
UniTT-Stereo	0.27 91	0.17 80	0.37 149	0.40 241	0.27 305	0.30 113	0.28 146	0.39 54	0.31 60	0.29 68	0.46 131	0.27 63	0.25 91	0.47 141	0.34 231	0.17 268	0.13 281	0.13 64	0.12 126	0.14 137	0.12 124

CES	0.28 98	0.14 14	0.23 1	0.30 9	0.70 549	0.37 190	0.27 127	0.48 106	0.46 175	0.34 99	0.48 139	0.27 63	0.22 60	0.39 75	0.23 62	0.13 68	0.11 154	0.12 31	0.08 1	0.13 92	0.17 301

OmniDepth	0.21 21	0.14 14	0.26 20	0.34 72	0.14 1	0.40 215	0.27 127	0.28 7	0.22 15	0.18 4	0.19 11	0.28 69	0.29 147	0.32 24	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.10 36

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 49	0.16 52	0.32 84	0.39 203	0.21 109	0.18 5	0.21 49	0.34 30	0.26 33	0.28 61	0.51 156	0.28 69	0.29 147	0.26 2	0.24 76	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.14 137	0.12 124

MS-F	0.19 7	0.14 14	0.24 6	0.30 9	0.19 57	0.27 70	0.19 18	0.31 14	0.24 24	0.21 15	0.20 13	0.29 71	0.19 31	0.29 9	0.21 21	0.12 36	0.10 60	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

DDF-Stereo	0.26 79	0.15 34	0.30 59	0.36 127	0.29 356	0.19 6	0.20 29	0.32 18	0.31 60	0.26 44	0.26 42	0.29 71	0.29 147	0.38 69	0.24 76	0.17 268	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.70 555	0.12 124

zero-FE	0.25 68	0.15 34	0.30 59	0.35 107	0.29 356	0.19 6	0.20 29	0.35 33	0.31 60	0.26 44	0.27 48	0.29 71	0.29 147	0.33 37	0.24 76	0.17 268	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.64 552	0.12 124

111111	0.21 21	0.14 14	0.27 29	0.37 144	0.22 129	0.21 15	0.19 18	0.43 86	0.27 35	0.20 9	0.20 13	0.29 71	0.14 1	0.41 90	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.12 56	0.12 124

LoS_RVC	0.27 91	0.16 52	0.27 29	0.32 42	0.30 373	0.44 248	0.34 242	0.41 68	0.33 79	0.31 78	0.51 156	0.29 71	0.32 178	0.36 52	0.28 164	0.11 26	0.10 60	0.11 1	0.08 1	0.11 20	0.19 352

S2M2_L	0.26 79	0.22 258	0.33 99	0.31 22	0.25 230	0.24 37	0.13 1	0.35 33	0.41 145	0.25 39	0.36 102	0.30 76	0.25 91	0.30 15	0.26 125	0.22 400	0.19 428	0.17 207	0.19 357	0.21 364	0.18 319
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.24 58	0.17 80	0.29 47	0.40 241	0.21 109	0.23 25	0.26 111	0.42 73	0.45 171	0.23 27	0.34 92	0.30 76	0.19 31	0.34 42	0.25 96	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.11 77

test_for_model	0.82 486	3.60 597	0.39 180	2.35 585	2.07 586	0.39 211	0.28 146	0.42 73	0.45 171	0.71 291	0.31 80	0.30 76	0.27 119	0.34 42	0.25 96	0.34 513	0.11 154	0.13 64	0.09 10	3.49 598	0.18 319

IGEV++	0.24 58	0.17 80	0.31 71	0.38 174	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.50 117	0.23 19	0.28 61	0.35 98	0.30 76	0.22 60	0.31 19	0.28 164	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.13 92	0.13 167

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 155	0.27 377	0.45 258	0.36 127	0.25 230	0.48 270	0.30 172	0.58 153	0.90 393	0.42 149	0.36 102	0.30 76	0.29 147	0.49 156	0.30 187	0.16 226	0.14 315	0.18 255	0.15 218	0.18 290	0.15 235

plain	0.31 132	0.20 182	0.50 332	0.39 203	0.29 356	0.27 70	0.30 172	0.44 93	0.35 98	0.31 78	0.66 212	0.30 76	0.31 173	0.65 309	0.31 194	0.17 268	0.13 281	0.20 325	0.15 218	0.17 266	0.12 124

CREStereo++_RVC	0.32 138	0.15 34	0.23 1	0.31 22	0.24 198	0.27 70	0.22 59	0.46 99	0.88 377	0.46 164	0.80 275	0.30 76	0.26 108	0.36 52	0.33 216	0.13 68	0.09 25	0.13 64	0.51 558	0.13 92	0.09 4
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
depthmonostereo	0.29 109	0.14 14	0.31 71	0.35 107	0.17 21	0.46 262	0.27 127	0.69 239	0.57 213	0.35 106	0.42 119	0.31 83	0.35 201	0.35 50	0.27 143	0.14 109	0.12 212	0.13 64	0.12 126	0.11 20	0.10 36

AEACV	0.27 91	0.17 80	0.31 71	0.34 72	0.45 500	0.26 56	0.28 146	0.37 40	0.32 73	0.30 75	0.46 131	0.31 83	0.37 223	0.36 52	0.24 76	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.12 126	0.13 92	0.11 77

XX-TBD	0.32 138	0.53 517	0.26 20	0.51 460	0.20 84	0.37 190	0.24 90	0.40 62	0.73 281	0.54 193	0.69 220	0.31 83	0.25 91	0.32 24	0.27 143	0.16 226	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.13 92	0.11 77

MM-Stereo_test2	0.30 126	0.18 107	0.39 180	0.40 241	0.24 198	0.42 237	0.42 384	0.63 188	0.41 145	0.37 117	0.35 98	0.32 86	0.26 108	0.53 185	0.25 96	0.12 36	0.10 60	0.15 139	0.12 126	0.15 187	0.10 36

HUF	0.24 58	0.16 52	0.33 99	0.32 42	0.18 37	0.25 51	0.40 359	0.42 73	0.34 84	0.25 39	0.23 26	0.32 86	0.28 133	0.34 42	0.24 76	0.13 68	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.12 56	0.10 36

AIO_test	0.23 49	0.16 52	0.28 40	0.34 72	0.20 84	0.30 113	0.39 348	0.38 49	0.25 31	0.25 39	0.28 58	0.32 86	0.22 60	0.38 69	0.25 96	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.12 56	0.09 4

AIO-Stereo	0.25 68	0.18 107	0.34 116	0.37 144	0.18 37	0.28 88	0.30 172	0.48 106	0.27 35	0.29 68	0.30 70	0.32 86	0.17 14	0.52 176	0.23 62	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.10 36

MyStereo07	0.32 138	0.22 258	0.34 116	0.42 315	0.28 329	0.40 215	0.50 433	0.72 267	0.37 122	0.37 117	0.34 92	0.32 86	0.31 173	0.59 255	0.27 143	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.16 281

ff7	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

ffff	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

11t	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

ProNet	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.35 107	0.24 198	0.32 147	0.43 391	0.57 147	0.37 122	0.33 96	0.30 70	0.32 86	0.28 133	0.57 220	0.26 125	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.13 167

ccc-4	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

IPLG	0.39 237	0.20 182	0.59 382	0.40 241	0.24 198	0.54 300	0.27 127	0.75 287	0.63 231	0.84 381	0.81 282	0.32 86	0.32 178	0.60 261	0.45 340	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.12 124

CREStereo	0.28 98	0.15 34	0.24 6	0.27 1	0.17 21	0.37 190	0.25 98	0.51 119	0.72 274	0.42 149	0.51 156	0.32 86	0.26 108	0.38 69	0.25 96	0.16 226	0.11 154	0.12 31	0.08 1	0.12 56	0.11 77
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
SMoEStereo_RVC	0.26 79	0.19 145	0.35 126	0.35 107	0.22 129	0.36 183	0.32 219	0.39 54	0.34 84	0.37 117	0.30 70	0.33 98	0.24 82	0.53 185	0.24 76	0.12 36	0.10 60	0.16 167	0.12 126	0.12 56	0.11 77

MoCha-V2	0.25 68	0.15 34	0.29 47	0.40 241	0.18 37	0.27 70	0.26 111	0.49 109	0.27 35	0.36 110	0.27 48	0.33 98	0.35 201	0.49 156	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.11 77

anonymousdsp	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.37 144	0.25 230	0.30 113	0.35 266	0.63 188	0.35 98	0.39 134	0.33 83	0.33 98	0.28 133	0.59 255	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

IGEV-Stereo	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.37 144	0.25 230	0.30 113	0.35 266	0.63 188	0.35 98	0.39 134	0.33 83	0.33 98	0.28 133	0.59 255	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AIO_rvc	0.23 49	0.16 52	0.32 84	0.34 72	0.19 57	0.26 56	0.33 229	0.40 62	0.22 15	0.26 44	0.24 33	0.34 102	0.15 4	0.51 169	0.24 76	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.12 56	0.10 36

mms	0.26 79	0.21 219	0.33 99	0.37 144	0.25 230	0.30 113	0.33 229	0.40 62	0.32 73	0.28 61	0.34 92	0.34 102	0.20 39	0.45 119	0.26 125	0.12 36	0.11 154	0.16 167	0.12 126	0.14 137	0.11 77

Pointernet	0.27 91	0.14 14	0.33 99	0.35 107	0.23 169	0.35 174	0.21 49	0.72 267	0.38 129	0.39 134	0.36 102	0.34 102	0.25 91	0.36 52	0.25 96	0.15 173	0.10 60	0.12 31	0.08 1	0.11 20	0.10 36

trnet	0.27 91	0.14 14	0.23 1	0.28 3	0.15 2	0.37 190	0.23 76	0.52 128	0.72 274	0.42 149	0.51 156	0.34 102	0.26 108	0.39 75	0.25 96	0.15 173	0.11 154	0.12 31	0.08 1	0.11 20	0.10 36

ACVNet-DCA	0.35 171	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.85 325	0.54 200	0.41 144	0.50 147	0.34 102	0.49 291	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.18 290	0.17 301

1test111	0.36 189	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.85 325	0.54 200	0.41 144	0.50 147	0.34 102	0.49 291	0.55 197	0.45 340	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.18 290	0.17 301

cc1	0.37 206	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.67 221	1.06 472	0.41 144	0.50 147	0.34 102	0.49 291	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.16 231	0.15 235

Selective-IGEV	0.24 58	0.18 107	0.35 126	0.35 107	0.19 57	0.27 70	0.25 98	0.55 140	0.23 19	0.27 57	0.25 38	0.34 102	0.19 31	0.58 240	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.12 56	0.10 36

test_xeample3	0.29 109	0.21 219	0.41 202	0.35 107	0.26 274	0.35 174	0.32 219	0.56 142	0.36 106	0.43 152	0.32 82	0.34 102	0.28 133	0.54 192	0.23 62	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.12 126	0.14 137	0.13 167

FlowAnything_test	0.29 109	0.19 145	0.39 180	0.47 408	0.26 274	0.46 262	0.25 98	0.43 86	0.31 60	0.29 68	0.26 42	0.35 111	0.26 108	0.40 82	0.37 280	0.21 374	0.15 345	0.22 382	0.26 478	0.16 231	0.16 281

DilatedVolume-Stereo	0.30 126	0.15 34	0.34 116	0.33 55	0.20 84	0.53 294	0.25 98	0.56 142	0.43 155	0.56 198	0.50 147	0.35 111	0.29 147	0.49 156	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.12 31	0.11 95	0.11 20	0.10 36

castereo++	0.26 79	0.16 52	0.26 20	0.33 55	0.19 57	0.75 417	0.20 29	0.37 40	0.47 180	0.23 27	0.23 26	0.35 111	0.28 133	0.39 75	0.19 5	0.14 109	0.09 25	0.14 97	0.09 10	0.11 20	0.10 36

GIP-stereo	0.24 58	0.18 107	0.30 59	0.37 144	0.24 198	0.26 56	0.20 29	0.46 99	0.36 106	0.24 34	0.39 110	0.35 111	0.20 39	0.31 19	0.21 21	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.12 56	0.11 77

ours_stereo	0.26 79	0.21 219	0.33 99	0.38 174	0.23 169	0.30 113	0.33 229	0.42 73	0.38 129	0.26 44	0.34 92	0.35 111	0.23 72	0.47 141	0.27 143	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.12 126	0.14 137	0.10 36

IGEVStereo-DCA	0.29 109	0.22 258	0.38 161	0.35 107	0.27 305	0.37 190	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.30 70	0.35 111	0.27 119	0.51 169	0.22 35	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.12 126	0.13 92	0.15 235

rrr	0.29 109	0.22 258	0.41 202	0.35 107	0.27 305	0.37 190	0.32 219	0.52 128	0.42 153	0.38 126	0.30 70	0.35 111	0.27 119	0.51 169	0.22 35	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.14 211

tt1	0.36 189	0.24 316	0.32 84	0.41 275	0.22 129	0.54 300	0.38 325	0.68 231	1.04 461	0.41 144	0.46 131	0.35 111	0.45 273	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.16 231	0.16 281

testlalala	0.28 98	0.19 145	0.43 234	0.34 72	0.23 169	0.45 257	0.30 172	0.43 86	0.29 50	0.68 269	0.49 143	0.35 111	0.25 91	0.32 24	0.25 96	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.09 10	0.11 20	0.11 77

sAnonymous2	0.40 249	0.39 469	0.85 478	0.48 415	0.37 450	0.40 215	0.46 407	0.57 147	0.52 193	0.38 126	0.46 131	0.35 111	0.42 252	0.43 104	0.30 187	0.19 334	0.14 315	0.18 255	0.17 300	0.57 547	0.44 532

CroCo_RVC	0.40 249	0.39 469	0.85 478	0.48 415	0.37 450	0.40 215	0.46 407	0.57 147	0.52 193	0.38 126	0.46 131	0.35 111	0.42 252	0.43 104	0.30 187	0.19 334	0.14 315	0.18 255	0.17 300	0.57 547	0.44 532

MIF-Stereo (partial)	0.31 132	0.18 107	0.37 149	0.41 275	0.31 395	0.28 88	0.23 76	0.47 102	0.42 153	0.31 78	0.63 199	0.36 122	0.35 201	0.57 220	0.31 194	0.17 268	0.13 281	0.19 295	0.17 300	0.18 290	0.14 211

EAI-Stereo	0.34 155	0.19 145	0.44 246	0.39 203	0.21 109	0.31 130	0.30 172	1.15 454	0.30 55	0.49 174	0.75 241	0.36 122	0.28 133	0.62 277	0.27 143	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.13 160	0.13 92	0.12 124

SCV_C0	0.26 79	0.18 107	0.34 116	0.35 107	0.24 198	0.23 25	0.28 146	0.51 119	0.36 106	0.31 78	0.36 102	0.37 124	0.20 39	0.57 220	0.22 35	0.13 68	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.16 231	0.12 124

SCV	0.26 79	0.19 145	0.33 99	0.35 107	0.21 109	0.27 70	0.34 242	0.56 142	0.28 41	0.24 34	0.28 58	0.37 124	0.23 72	0.49 156	0.22 35	0.18 302	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.15 187	0.11 77

AIO-test2	0.39 237	0.21 219	0.41 202	0.47 408	0.25 230	0.45 257	0.35 266	0.77 297	1.27 519	0.36 110	0.87 318	0.37 124	0.30 165	0.47 141	0.27 143	0.15 173	0.13 281	0.21 367	0.23 439	0.15 187	0.13 167

castereo	0.28 98	0.16 52	0.32 84	0.35 107	0.21 109	0.40 215	0.42 384	0.50 117	0.66 246	0.26 44	0.41 116	0.37 124	0.36 219	0.33 37	0.24 76	0.13 68	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.11 20	0.10 36

RSM++	0.25 68	0.18 107	0.34 116	0.36 127	0.20 84	0.28 88	0.30 172	0.51 119	0.32 73	0.25 39	0.22 24	0.37 124	0.21 48	0.50 162	0.24 76	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.14 137	0.10 36

iRaftStereo_RVC	0.32 138	0.19 145	0.37 149	0.39 203	0.22 129	0.31 130	0.29 156	0.68 231	0.51 190	0.49 174	0.66 212	0.37 124	0.23 72	0.45 119	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.18 255	0.17 300	0.15 187	0.12 124

TANstereo	0.30 126	0.15 34	0.31 71	0.30 9	0.17 21	0.55 305	0.23 76	0.44 93	0.55 205	0.59 205	0.68 219	0.37 124	0.26 108	0.35 50	0.27 143	0.15 173	0.16 377	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.14 211

GMStereo	0.39 237	0.37 452	0.54 362	0.40 241	0.26 274	0.42 237	0.36 288	0.59 158	1.04 461	0.55 195	0.51 156	0.37 124	0.35 201	0.54 192	0.41 306	0.19 334	0.13 281	0.16 167	0.17 300	0.24 416	0.18 319
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Zero-FE251	0.23 49	0.16 52	0.30 59	0.33 55	0.20 84	0.44 248	0.19 18	0.37 40	0.25 31	0.27 57	0.29 68	0.38 132	0.24 82	0.32 24	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.11 20	0.10 36

xyz-stereo-finetune	0.33 149	0.18 107	0.36 133	0.33 55	0.18 37	0.57 323	0.31 198	0.58 153	0.69 261	0.45 158	0.54 171	0.38 132	0.33 190	0.56 207	0.36 264	0.12 36	0.12 212	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.12 124

MM-Stereo_test1	0.33 149	0.19 145	0.36 133	0.41 275	0.23 169	0.36 183	0.45 403	0.58 153	0.54 200	0.60 209	0.50 147	0.38 132	0.37 223	0.60 261	0.26 125	0.15 173	0.13 281	0.17 207	0.14 191	0.15 187	0.12 124

tt45	0.27 91	0.17 80	0.34 116	0.35 107	0.23 169	0.38 203	0.28 146	0.46 99	0.28 41	0.40 140	0.27 48	0.38 132	0.25 91	0.57 220	0.26 125	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.12 56	0.14 211

sCroCo_RVC	0.35 171	0.28 391	0.69 434	0.51 460	0.39 465	0.41 230	0.31 198	0.49 109	0.45 171	0.31 78	0.48 139	0.38 132	0.32 178	0.46 134	0.32 204	0.21 374	0.22 458	0.19 295	0.19 357	0.21 364	0.20 375

DA	0.29 109	0.17 80	0.31 71	0.40 241	0.20 84	0.74 412	0.33 229	0.47 102	0.44 162	0.34 99	0.39 110	0.39 137	0.32 178	0.32 24	0.24 76	0.15 173	0.11 154	0.16 167	0.11 95	0.15 187	0.10 36

GGEV	0.29 109	0.17 80	0.31 71	0.40 241	0.20 84	0.74 412	0.33 229	0.47 102	0.44 162	0.34 99	0.39 110	0.39 137	0.32 178	0.32 24	0.24 76	0.15 173	0.11 154	0.16 167	0.11 95	0.15 187	0.10 36

999	0.27 91	0.16 52	0.35 126	0.36 127	0.24 198	0.31 130	0.27 127	0.49 109	0.38 129	0.26 44	0.30 70	0.39 137	0.23 72	0.63 288	0.25 96	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.14 211

fffy	0.28 98	0.21 219	0.34 116	0.37 144	0.23 169	0.33 154	0.29 156	0.51 119	0.41 145	0.32 91	0.37 106	0.39 137	0.27 119	0.50 162	0.27 143	0.12 36	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.11 77

WCG-NET	0.28 98	0.15 34	0.33 99	0.33 55	0.19 57	0.33 154	0.27 127	0.39 54	0.80 327	0.46 164	0.49 143	0.39 137	0.25 91	0.40 82	0.25 96	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.11 95	0.12 56	0.10 36

rvit_stereo_0081	0.32 138	0.24 316	0.47 287	0.43 336	0.26 274	0.30 113	0.37 303	0.42 73	0.55 205	0.36 110	0.40 113	0.39 137	0.35 201	0.43 104	0.33 216	0.22 400	0.16 377	0.19 295	0.16 250	0.19 324	0.13 167

rvit_stereo_0082	0.32 138	0.24 316	0.47 287	0.43 336	0.26 274	0.30 113	0.37 303	0.42 73	0.55 205	0.36 110	0.40 113	0.39 137	0.35 201	0.43 104	0.33 216	0.22 400	0.16 377	0.19 295	0.16 250	0.19 324	0.13 167

RSM	0.25 68	0.18 107	0.33 99	0.36 127	0.20 84	0.27 70	0.34 242	0.51 119	0.27 35	0.26 44	0.23 26	0.39 137	0.21 48	0.56 207	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.14 137	0.10 36

CASnet	0.30 126	0.20 182	0.33 99	0.41 275	0.16 10	0.26 56	0.24 90	0.52 128	0.53 196	0.52 186	0.54 171	0.39 137	0.24 82	0.40 82	0.26 125	0.14 109	0.10 60	0.22 382	0.18 327	0.18 290	0.11 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.28 98	0.19 145	0.40 192	0.38 174	0.19 57	0.38 203	0.23 76	0.57 147	0.41 145	0.45 158	0.49 143	0.39 137	0.27 119	0.33 37	0.23 62	0.14 109	0.12 212	0.14 97	0.11 95	0.12 56	0.11 77

raft_robust	0.41 260	0.23 279	0.36 133	0.42 315	0.21 109	0.40 215	0.33 229	0.79 307	0.98 432	0.79 338	0.87 318	0.39 137	0.33 190	0.84 419	0.29 181	0.13 68	0.12 212	0.16 167	0.17 300	0.15 187	0.12 124

PMTNet	0.32 138	0.16 52	0.24 6	0.29 5	0.18 37	0.45 257	0.22 59	0.56 142	0.63 231	0.46 164	0.54 171	0.39 137	0.34 198	0.48 152	0.24 76	0.75 562	0.10 60	0.12 31	0.08 1	0.12 56	0.11 77

rvit_stereo_0081_aga	0.31 132	0.28 391	0.44 246	0.42 315	0.29 356	0.34 165	0.31 198	0.44 93	0.40 141	0.39 134	0.44 123	0.40 149	0.32 178	0.42 98	0.29 181	0.23 417	0.17 397	0.19 295	0.16 250	0.20 340	0.15 235

rvit_stereo_0080	0.31 132	0.25 341	0.40 192	0.39 203	0.28 329	0.27 70	0.46 407	0.49 109	0.44 162	0.35 106	0.42 119	0.40 149	0.28 133	0.41 90	0.33 216	0.22 400	0.17 397	0.17 207	0.16 250	0.22 386	0.15 235

MGS-Stereo	0.28 98	0.19 145	0.40 192	0.36 127	0.23 169	0.37 190	0.30 172	0.39 54	0.44 162	0.31 78	0.51 156	0.40 149	0.24 82	0.43 104	0.26 125	0.15 173	0.12 212	0.15 139	0.13 160	0.14 137	0.13 167

whm_eth	0.31 132	0.25 341	0.40 192	0.39 203	0.28 329	0.27 70	0.46 407	0.49 109	0.44 162	0.35 106	0.42 119	0.40 149	0.28 133	0.41 90	0.33 216	0.22 400	0.17 397	0.17 207	0.16 250	0.22 386	0.15 235

DCANet-4	0.36 189	0.20 182	0.48 307	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.66 211	0.92 405	0.69 278	0.78 262	0.40 149	0.47 282	0.45 119	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

MIPNet	0.37 206	0.21 219	0.59 382	0.39 203	0.25 230	0.50 278	0.28 146	0.77 297	0.70 262	0.65 247	0.60 192	0.40 149	0.49 291	0.44 115	0.37 280	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.13 167

water-stereo	0.28 98	0.14 14	0.29 47	0.35 107	0.19 57	0.36 183	0.23 76	0.62 180	0.38 129	0.39 134	0.62 198	0.41 155	0.35 201	0.28 7	0.27 143	0.14 109	0.13 281	0.13 64	0.12 126	0.12 56	0.10 36

MM-Stereo_test3	0.34 155	0.19 145	0.31 71	0.41 275	0.25 230	0.35 174	0.44 400	0.72 267	0.92 405	0.46 164	0.52 165	0.41 155	0.29 147	0.44 115	0.28 164	0.16 226	0.15 345	0.17 207	0.13 160	0.14 137	0.13 167

HART	0.29 109	0.16 52	0.32 84	0.40 241	0.21 109	0.32 147	0.26 111	0.62 180	0.31 60	0.33 96	0.65 205	0.41 155	0.22 60	0.55 197	0.25 96	0.12 36	0.10 60	0.15 139	0.11 95	0.15 187	0.11 77

rvit_stereo_ft	0.33 149	0.25 341	0.47 287	0.52 472	0.32 411	0.33 154	0.47 414	0.49 109	0.50 188	0.34 99	0.41 116	0.41 155	0.32 178	0.48 152	0.34 231	0.22 400	0.14 315	0.19 295	0.18 327	0.19 324	0.14 211

MaDis-Stereo	0.26 79	0.18 107	0.36 133	0.36 127	0.26 274	0.27 70	0.27 127	0.43 86	0.35 98	0.27 57	0.26 42	0.41 155	0.28 133	0.40 82	0.28 164	0.16 226	0.14 315	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.12 124

LoS	0.29 109	0.15 34	0.30 59	0.29 5	0.18 37	0.33 154	0.29 156	0.51 119	0.72 274	0.34 99	0.52 165	0.41 155	0.28 133	0.47 141	0.28 164	0.15 173	0.11 154	0.13 64	0.09 10	0.11 20	0.11 77
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.25 68	0.16 52	0.33 99	0.34 72	0.20 84	0.35 174	0.20 29	0.52 128	0.36 106	0.28 61	0.27 48	0.41 155	0.18 22	0.45 119	0.26 125	0.14 109	0.10 60	0.16 167	0.14 191	0.13 92	0.11 77

MC-Stereo	0.28 98	0.17 80	0.32 84	0.38 174	0.20 84	0.26 56	0.26 111	0.49 109	0.37 122	0.37 117	0.61 195	0.41 155	0.31 173	0.55 197	0.25 96	0.13 68	0.09 25	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.11 77

RAFT+CT+SA	0.39 237	0.23 279	0.36 133	0.51 460	0.27 305	0.29 100	0.46 407	0.75 287	0.80 327	0.51 180	0.89 330	0.41 155	0.40 244	0.78 394	0.32 204	0.14 109	0.11 154	0.18 255	0.18 327	0.15 187	0.14 211

GLC_STEREO	0.29 109	0.19 145	0.27 29	0.44 355	0.19 57	0.31 130	0.26 111	0.47 102	0.43 155	0.37 117	0.47 137	0.41 155	0.23 72	0.50 162	0.34 231	0.14 109	0.18 414	0.19 295	0.16 250	0.16 231	0.13 167

tg	0.33 149	0.18 107	0.37 149	0.39 203	0.22 129	0.38 203	0.26 111	0.70 254	0.56 211	0.47 169	0.65 205	0.42 165	0.24 82	0.55 197	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.18 255	0.17 300	0.14 137	0.11 77

rvit_stereo_0083	0.34 155	0.24 316	0.50 332	0.44 355	0.27 305	0.34 165	0.35 266	0.45 97	0.62 220	0.37 117	0.47 137	0.42 165	0.35 201	0.40 82	0.36 264	0.22 400	0.20 440	0.20 325	0.17 300	0.20 340	0.14 211

4D-IteraStereo	0.33 149	0.18 107	0.40 192	0.40 241	0.24 198	0.32 147	0.27 127	0.58 153	0.72 274	0.65 247	0.54 171	0.42 165	0.23 72	0.45 119	0.28 164	0.14 109	0.09 25	0.19 295	0.16 250	0.16 231	0.11 77

fff	0.37 206	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.69 239	1.06 472	0.69 278	0.78 262	0.42 165	0.63 378	0.46 134	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

dd	0.43 277	0.38 462	0.55 367	0.44 355	0.25 230	0.47 267	0.38 325	0.70 254	1.05 465	0.59 205	0.65 205	0.42 165	0.39 238	0.66 317	0.50 365	0.24 429	0.15 345	0.21 367	0.15 218	0.22 386	0.18 319

CroCo-Stereo	0.26 79	0.22 258	0.36 133	0.48 415	0.22 129	0.20 9	0.29 156	0.51 119	0.44 162	0.28 61	0.23 26	0.42 165	0.26 108	0.29 9	0.26 125	0.15 173	0.13 281	0.13 64	0.11 95	0.16 231	0.12 124
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
csc	0.37 206	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.69 239	1.06 472	0.69 278	0.78 262	0.42 165	0.63 378	0.46 134	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

cscssc	0.37 206	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.69 239	1.06 472	0.69 278	0.78 262	0.42 165	0.63 378	0.46 134	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

DLNR-FE	20.05 605	36.38 613	38.08 609	170.06 623	60.08 617	0.23 25	0.20 29	14.13 606	0.36 106	0.44 155	0.66 212	0.43 173	0.21 48	0.63 288	0.28 164	5.38 603	0.10 60	0.15 139	0.11 95	73.09 622	0.11 77

xyz-stereo-finetune2	0.36 189	0.19 145	0.38 161	0.32 42	0.19 57	0.82 447	0.29 156	0.52 128	0.32 73	0.51 180	0.78 262	0.43 173	0.45 273	0.69 344	0.44 331	0.13 68	0.12 212	0.17 207	0.13 160	0.12 56	0.13 167

DLNR_Zeroshot_test	20.09 606	36.28 612	38.04 608	169.85 622	61.80 618	0.23 25	0.20 29	13.88 605	0.37 122	0.44 155	0.66 212	0.43 173	0.21 48	0.62 277	0.28 164	5.46 604	0.10 60	0.15 139	0.11 95	72.60 621	0.11 77

ADStereo(finetuned)	0.37 206	0.16 52	0.49 319	0.34 72	0.19 57	0.30 113	0.30 172	0.68 231	0.91 400	0.70 284	0.77 251	0.43 173	0.69 415	0.45 119	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.12 124

test_4	0.36 189	0.18 107	0.31 71	0.44 355	0.25 230	0.20 9	0.34 242	0.56 142	0.41 145	0.59 205	1.45 508	0.43 173	0.25 91	0.63 288	0.28 164	0.12 36	0.10 60	0.17 207	0.19 357	0.15 187	0.11 77

s12784h	0.36 189	0.15 34	0.24 6	0.34 72	0.15 2	0.77 424	0.29 156	0.80 310	0.83 345	0.56 198	0.57 184	0.43 173	0.40 244	0.57 220	0.33 216	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.09 10	0.14 137	0.09 4

DCANet	0.36 189	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.30 113	0.30 172	0.68 231	0.91 400	0.70 284	0.77 251	0.43 173	0.57 340	0.45 119	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.12 124

testlalala2	0.36 189	0.18 107	0.45 258	0.89 553	0.53 525	0.44 248	0.26 111	0.61 174	0.49 184	0.68 269	0.56 180	0.44 180	0.24 82	0.34 42	0.31 194	0.15 173	0.12 212	0.14 97	0.10 61	0.13 92	0.13 167

IPLGR	0.39 237	0.21 219	0.63 402	0.39 203	0.22 129	0.49 275	0.29 156	0.76 294	0.74 288	0.78 334	0.77 251	0.44 180	0.42 252	0.47 141	0.38 289	0.13 68	0.12 212	0.16 167	0.14 191	0.15 187	0.13 167

AIO-test1	0.38 221	0.18 107	0.38 161	0.50 444	0.24 198	0.46 262	0.30 172	0.70 254	1.19 500	0.40 140	0.71 225	0.45 182	0.29 147	0.53 185	0.27 143	0.15 173	0.13 281	0.19 295	0.21 405	0.13 92	0.17 301

GCAP-BAT	0.30 126	0.21 219	0.42 223	0.33 55	0.27 305	0.26 56	0.27 127	0.45 97	0.30 55	0.60 209	0.64 202	0.45 182	0.23 72	0.56 207	0.26 125	0.15 173	0.12 212	0.15 139	0.10 61	0.12 56	0.11 77

IPLGR_C	0.40 249	0.21 219	0.64 407	0.45 378	0.33 422	0.52 286	0.34 242	0.66 211	0.62 220	0.82 362	0.92 341	0.45 182	0.32 178	0.52 176	0.46 350	0.17 268	0.12 212	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.14 211

ACRE	0.40 249	0.21 219	0.65 413	0.45 378	0.33 422	0.51 282	0.33 229	0.66 211	0.63 231	0.80 340	0.92 341	0.45 182	0.32 178	0.52 176	0.45 340	0.16 226	0.12 212	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.14 211

RAFT-345	0.40 249	0.18 107	0.40 192	0.38 174	0.22 129	0.33 154	0.26 111	0.61 174	0.51 190	0.74 315	1.79 532	0.45 182	0.33 190	0.66 317	0.36 264	0.14 109	0.11 154	0.18 255	0.14 191	0.13 92	0.13 167

rafts_anoy	0.37 206	0.21 219	0.36 133	0.41 275	0.26 274	0.30 113	0.33 229	0.67 221	0.90 393	0.58 203	0.66 212	0.45 182	0.33 190	0.47 141	0.39 295	0.16 226	0.11 154	0.21 367	0.23 439	0.17 266	0.14 211

Anonymous3	0.46 304	0.34 434	0.86 483	0.50 444	0.37 450	0.81 439	0.50 433	0.72 267	0.65 243	0.51 180	0.65 205	0.45 182	0.45 273	0.64 302	0.38 289	0.24 429	0.24 477	0.22 382	0.21 405	0.23 403	0.23 418

raftrobust	0.34 155	0.19 145	0.36 133	0.41 275	0.27 305	0.30 113	0.25 98	0.71 262	0.63 231	0.58 203	0.55 177	0.45 182	0.46 278	0.51 169	0.29 181	0.16 226	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.13 167

testlalala_base	0.46 304	0.25 341	0.41 202	0.46 399	0.33 422	0.58 329	0.25 98	0.57 147	0.34 84	0.51 180	0.56 180	0.46 190	0.30 165	0.43 104	0.31 194	1.47 583	0.11 154	0.14 97	0.09 10	1.59 571	0.13 167

CroCo-Stereo Lap2	0.28 98	0.24 316	0.39 180	0.50 444	0.29 356	0.20 9	0.31 198	0.49 109	0.38 129	0.24 34	0.27 48	0.46 190	0.31 173	0.39 75	0.30 187	0.14 109	0.15 345	0.16 167	0.13 160	0.16 231	0.15 235

CIPLG	0.41 260	0.21 219	0.63 402	0.45 378	0.33 422	0.52 286	0.33 229	0.65 202	0.60 218	0.82 362	0.96 358	0.46 190	0.32 178	0.55 197	0.44 331	0.16 226	0.12 212	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.14 211

FACV-RUCA	0.43 277	0.28 391	0.47 287	0.45 378	0.33 422	0.58 329	0.34 242	0.82 316	0.73 281	0.57 201	0.84 297	0.47 193	0.50 302	0.54 192	0.39 295	0.22 400	0.15 345	0.35 507	0.16 250	0.28 449	0.21 393

RCA-Stereo	0.35 171	0.17 80	0.34 116	0.38 174	0.22 129	0.31 130	0.34 242	0.68 231	1.24 509	0.45 158	0.65 205	0.47 193	0.43 258	0.38 69	0.27 143	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.11 77

AnonymousM	0.41 260	0.81 546	0.29 47	0.34 72	0.22 129	0.28 88	0.38 325	0.53 138	0.41 145	0.70 284	0.49 143	0.47 193	0.27 119	0.41 90	0.31 194	0.15 173	0.12 212	1.51 572	0.26 478	0.12 56	0.10 36

TestStereo	0.38 221	0.31 417	0.40 192	0.45 378	0.20 84	0.40 215	0.37 303	0.66 211	0.65 243	0.53 189	0.78 262	0.47 193	0.40 244	0.55 197	0.37 280	0.18 302	0.13 281	0.20 325	0.15 218	0.22 386	0.13 167

GES	0.44 284	0.23 279	0.57 377	0.40 241	0.30 373	0.59 342	0.36 288	0.96 373	0.68 254	0.74 315	0.83 292	0.47 193	0.48 287	0.67 328	0.43 315	0.22 400	0.16 377	0.17 207	0.16 250	0.18 290	0.23 418

DFGA-Net	0.45 294	0.29 403	0.80 474	0.42 315	0.32 411	0.53 294	0.35 266	0.78 303	0.89 390	0.66 260	0.75 241	0.48 198	0.39 238	0.74 373	0.60 408	0.15 173	0.13 281	0.19 295	0.18 327	0.20 340	0.17 301

WCG-NET（raft）	0.31 132	0.15 34	0.36 133	0.32 42	0.19 57	0.35 174	0.27 127	0.51 119	0.78 316	0.45 158	0.55 177	0.48 198	0.27 119	0.54 192	0.26 125	0.13 68	0.10 60	0.12 31	0.11 95	0.12 56	0.11 77

TestStereo1	0.43 277	0.23 279	0.41 202	0.51 460	0.24 198	0.34 165	0.40 359	0.77 297	0.90 393	0.68 269	0.96 358	0.48 198	0.46 278	0.91 451	0.32 204	0.16 226	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.14 137	0.13 167

SA-5K	0.43 277	0.23 279	0.41 202	0.51 460	0.24 198	0.34 165	0.40 359	0.77 297	0.90 393	0.68 269	0.96 358	0.48 198	0.46 278	0.91 451	0.32 204	0.16 226	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.14 137	0.13 167

SA	0.44 284	0.25 341	0.46 275	0.46 399	0.24 198	0.43 240	0.36 288	0.75 287	0.96 425	0.59 205	1.03 395	0.48 198	0.52 309	0.94 467	0.32 204	0.16 226	0.12 212	0.21 367	0.19 357	0.15 187	0.13 167

DN-CSS_ROB	0.43 277	0.26 360	0.62 392	0.40 241	0.29 356	0.44 248	0.27 127	0.77 297	0.75 291	0.72 303	1.09 421	0.48 198	0.43 258	0.69 344	0.37 280	0.15 173	0.12 212	0.21 367	0.19 357	0.18 290	0.16 281

FSD					0.46 507	0.48 270	0.52 451	0.53 138	0.48 183	0.48 172	0.48 139	0.49 204	0.48 287	0.51 169	0.49 363	0.45 538	0.42 551	0.47 538	0.46 543	0.46 527

Occ-G	0.26 79	0.14 14	0.28 40	0.34 72	0.20 84	0.27 70	0.34 242	0.41 68	0.31 60	0.29 68	0.43 122	0.49 204	0.25 91	0.47 141	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.14 97	0.11 95	0.12 56	0.12 124

EKT-Stereo	0.35 171	0.23 279	0.39 180	0.43 336	0.29 356	0.38 203	0.31 198	0.69 239	0.64 238	0.45 158	0.63 199	0.49 204	0.27 119	0.56 207	0.33 216	0.18 302	0.14 315	0.18 255	0.15 218	0.16 231	0.16 281

rvit_0105_6	0.38 221	0.28 391	0.64 407	0.50 444	0.30 373	0.39 211	0.38 325	0.51 119	0.67 249	0.40 140	0.45 126	0.50 207	0.41 250	0.54 192	0.36 264	0.27 460	0.26 491	0.24 421	0.21 405	0.22 386	0.16 281

anonymousdsp2	0.35 171	0.20 182	0.43 234	0.37 144	0.24 198	0.48 270	0.31 198	0.86 329	0.65 243	0.55 195	0.50 147	0.50 207	0.34 198	0.56 207	0.31 194	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.16 231	0.14 211

DRaft	0.49 350	0.17 80	0.47 287	0.37 144	0.25 230	0.58 329	0.40 359	0.65 202	0.85 358	1.02 475	1.75 531	0.50 207	0.82 472	0.63 288	0.40 302	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.16 250	0.14 137	0.15 235

raft+_RVC	0.38 221	0.19 145	0.35 126	0.37 144	0.25 230	0.45 257	0.37 303	0.78 303	0.89 390	0.51 180	0.78 262	0.50 207	0.29 147	0.53 185	0.40 302	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.12 124

Reg-Stereo(zero)	0.30 126	0.16 52	0.28 40	0.34 72	0.18 37	0.32 147	0.20 29	0.63 188	0.68 254	0.50 177	0.52 165	0.51 211	0.30 165	0.45 119	0.25 96	0.13 68	0.10 60	0.12 31	0.10 61	0.12 56	0.11 77

model_zeroshot	0.33 149	0.18 107	0.48 307	0.39 203	0.28 329	0.45 257	0.25 98	0.63 188	0.45 171	0.61 217	0.50 147	0.51 211	0.25 91	0.45 119	0.26 125	0.16 226	0.13 281	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.13 167

MyStereo05	0.44 284	0.21 219	0.45 258	0.41 275	0.28 329	0.41 230	0.50 433	0.93 357	1.09 483	0.76 324	0.61 195	0.51 211	0.57 340	0.73 366	0.42 310	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.15 235

RALCasStereoNet	0.36 189	0.21 219	0.37 149	0.42 315	0.26 274	0.35 174	0.38 325	0.63 188	0.64 238	0.50 177	0.72 226	0.51 211	0.29 147	0.59 255	0.36 264	0.16 226	0.14 315	0.15 139	0.13 160	0.17 266	0.16 281

AE-Stereo	0.34 155	0.21 219	0.42 223	0.48 415	0.31 395	0.48 270	0.35 266	0.61 174	0.62 220	0.32 91	0.55 177	0.52 215	0.27 119	0.47 141	0.29 181	0.13 68	0.13 281	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.12 124

TRStereo	0.37 206	0.27 377	0.59 382	0.47 408	0.41 477	0.29 100	0.30 172	0.84 322	0.59 216	0.52 186	0.41 116	0.52 215	0.26 108	0.73 366	0.27 143	0.17 268	0.12 212	0.19 295	0.19 357	0.13 92	0.11 77

HHNet	0.41 260	0.17 80	0.41 202	0.34 72	0.37 450	0.33 154	0.34 242	0.69 239	0.75 291	0.86 392	1.30 480	0.52 215	0.32 178	0.52 176	0.35 248	0.15 173	0.11 154	0.19 295	0.15 218	0.15 187	0.24 426

DIP-Stereo	0.39 237	0.21 219	0.50 332	0.41 275	0.28 329	0.62 358	0.27 127	0.77 297	0.40 141	0.64 238	0.86 310	0.52 215	0.33 190	0.66 317	0.42 310	0.15 173	0.13 281	0.17 207	0.14 191	0.15 187	0.15 235
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	0.36 189	0.21 219	0.42 223	0.35 107	0.22 129	0.62 358	0.29 156	0.69 239	0.43 155	0.60 209	0.53 169	0.53 219	0.48 287	0.56 207	0.40 302	0.18 302	0.14 315	0.16 167	0.13 160	0.17 266	0.17 301

Sa-1000	0.48 332	0.24 316	0.41 202	0.45 378	0.25 230	0.59 342	0.34 242	0.81 314	0.93 411	0.82 362	1.50 512	0.53 219	0.45 273	0.92 454	0.30 187	0.15 173	0.12 212	0.21 367	0.19 357	0.15 187	0.13 167

CRE-IMP	0.36 189	0.23 279	0.49 319	0.42 315	0.24 198	0.41 230	0.21 49	0.57 147	0.41 145	0.65 247	0.72 226	0.53 219	0.37 223	0.61 269	0.38 289	0.17 268	0.11 154	0.19 295	0.15 218	0.21 364	0.18 319

test-1	0.36 189	0.19 145	0.71 443	0.46 399	0.26 274	0.44 248	0.36 288	0.60 168	0.59 216	0.48 172	0.67 217	0.53 219	0.36 219	0.40 82	0.29 181	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.14 191	0.15 187	0.16 281

FE-Mocha	0.32 138	0.19 145	0.50 332	0.38 174	0.27 305	0.30 113	0.20 29	0.71 262	0.36 106	0.65 247	0.56 180	0.54 223	0.25 91	0.38 69	0.22 35	0.15 173	0.10 60	0.17 207	0.16 250	0.13 92	0.12 124

IGEV-FE	0.34 155	0.18 107	0.67 423	0.39 203	0.28 329	0.30 113	0.25 98	0.74 280	0.31 60	0.62 219	0.57 184	0.54 223	0.25 91	0.53 185	0.27 143	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

IGEV_Zeroshot_test	0.34 155	0.18 107	0.67 423	0.39 203	0.28 329	0.30 113	0.25 98	0.74 280	0.31 60	0.62 219	0.57 184	0.54 223	0.25 91	0.53 185	0.27 143	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

StereoVision	0.42 267	0.28 391	0.45 258	0.49 430	0.28 329	0.38 203	0.38 325	0.72 267	0.62 220	0.44 155	1.14 440	0.54 223	0.39 238	0.56 207	0.34 231	0.21 374	0.24 477	0.25 434	0.24 455	0.26 433	0.16 281

SFCPSM	0.47 320	0.21 219	0.55 367	0.40 241	0.27 305	0.87 458	0.37 303	1.33 516	0.77 306	0.80 340	0.84 297	0.54 223	0.49 291	0.57 220	0.37 280	0.18 302	0.13 281	0.18 255	0.20 382	0.16 231	0.15 235

rvit_0105_4	0.41 260	0.29 403	0.71 443	0.50 444	0.29 356	0.41 230	0.41 374	0.55 140	0.73 281	0.45 158	0.48 139	0.55 228	0.44 268	0.57 220	0.36 264	0.28 471	0.26 491	0.25 434	0.22 423	0.23 403	0.18 319

MyStereo04	0.44 284	0.22 258	0.44 246	0.42 315	0.28 329	0.40 215	0.50 433	1.00 385	1.08 481	0.62 219	0.58 189	0.55 228	0.57 340	0.71 355	0.44 331	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.16 281

Selective-RAFT	0.35 171	0.23 279	0.51 345	0.44 355	0.21 109	0.64 374	0.27 127	0.59 158	0.63 231	0.40 140	0.38 108	0.55 228	0.40 244	0.57 220	0.35 248	0.13 68	0.11 154	0.14 97	0.12 126	0.16 231	0.13 167

DCRE	0.37 206	0.18 107	0.46 275	0.45 378	0.32 411	0.42 237	0.37 303	0.63 188	0.51 190	0.47 169	0.94 345	0.56 231	0.36 219	0.52 176	0.32 204	0.14 109	0.13 281	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.13 167

NRIStereo	0.36 189	0.20 182	0.45 258	0.41 275	0.23 169	0.34 165	0.26 111	0.65 202	0.55 205	0.64 238	0.63 199	0.56 231	0.37 223	0.65 309	0.37 280	0.15 173	0.11 154	0.18 255	0.15 218	0.17 266	0.14 211

RAFT-RH_RVC	0.56 413	0.17 80	0.41 202	0.37 144	0.23 169	0.57 323	0.24 90	0.60 168	0.70 262	1.19 513	3.94 584	0.56 231	0.38 227	0.65 309	0.36 264	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.14 191	0.12 56	0.13 167

LMCR-Stereo	0.53 388	0.30 412	0.53 358	0.58 507	0.30 373	0.83 450	0.36 288	1.19 471	0.76 299	0.88 410	1.04 401	0.56 231	0.62 372	0.82 406	0.67 429	0.19 334	0.15 345	0.19 295	0.14 191	0.23 403	0.17 301

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 189	0.17 80	0.41 202	0.35 107	0.19 57	0.33 154	0.29 156	0.65 202	0.73 281	0.68 269	1.01 382	0.56 231	0.40 244	0.42 98	0.30 187	0.11 26	0.09 25	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.10 36

NF-Stereo	0.38 221	0.20 182	0.45 258	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.57 236	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

ROB_FTStereo_v2	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.31 198	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.57 236	0.38 227	0.57 220	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

DeepStereo_RVC	0.36 189	0.21 219	0.47 287	0.40 241	0.24 198	0.26 56	0.22 59	0.60 168	0.38 129	0.69 278	0.67 217	0.57 236	0.51 307	0.56 207	0.39 295	0.16 226	0.12 212	0.18 255	0.15 218	0.19 324	0.18 319

cross-raft	0.34 155	0.20 182	0.37 149	0.44 355	0.23 169	0.32 147	0.35 266	0.74 280	0.40 141	0.60 209	0.77 251	0.57 236	0.27 119	0.43 104	0.28 164	0.12 36	0.10 60	0.15 139	0.13 160	0.15 187	0.11 77

RAFT-IKP	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.28 146	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.57 236	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

CFNet-RSSM	0.34 155	0.17 80	0.45 258	0.39 203	0.22 129	0.35 174	0.23 76	0.73 278	0.84 350	0.65 247	0.54 171	0.57 236	0.28 133	0.46 134	0.26 125	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.13 92	0.11 77

R-Stereo Train	0.39 237	0.18 107	0.42 223	0.42 315	0.26 274	0.40 215	0.32 219	0.72 267	0.34 84	0.89 414	1.28 473	0.57 236	0.35 201	0.42 98	0.32 204	0.15 173	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.14 137	0.13 167

RAFT-Stereo	0.39 237	0.18 107	0.42 223	0.42 315	0.26 274	0.40 215	0.32 219	0.72 267	0.34 84	0.89 414	1.28 473	0.57 236	0.35 201	0.42 98	0.32 204	0.15 173	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.14 137	0.13 167
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Stereo-weight	0.32 138	0.18 107	0.33 99	0.39 203	0.22 129	0.26 56	0.29 156	0.67 221	0.80 327	0.53 189	0.51 156	0.58 244	0.20 39	0.47 141	0.27 143	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.11 77

MyStereo8	0.40 249	0.20 182	0.54 362	0.41 275	0.29 356	0.53 294	0.29 156	0.65 202	0.49 184	0.71 291	0.98 372	0.58 244	0.43 258	0.50 162	0.51 375	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.14 191	0.19 324	0.19 352

UDGNet	0.48 332	0.77 543	0.50 332	0.48 415	0.31 395	0.41 230	0.34 242	0.70 254	0.92 405	0.65 247	0.60 192	0.58 244	0.43 258	0.63 288	0.41 306	0.32 499	0.15 345	0.66 557	0.19 357	0.36 497	0.21 393

Patchmatch Stereo++	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235
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
OCTAStereo	0.38 221	0.20 182	0.46 275	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.58 244	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

PSM-adaLoss	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.31 198	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.56 207	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

PSM-AAD	0.48 332	0.20 182	0.37 149	0.43 336	0.23 169	0.56 318	0.50 433	0.65 202	0.70 262	1.07 493	1.12 428	0.58 244	0.92 497	0.61 269	0.32 204	0.15 173	0.11 154	0.25 434	0.26 478	0.18 290	0.43 531

ROB_FTStereo	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.25 51	0.21 49	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.57 220	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

HUI-Stereo	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.60 168	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.50 162	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

DEmStereo	0.48 332	0.17 80	0.50 332	0.38 174	0.25 230	0.59 342	0.34 242	0.63 188	0.74 288	0.89 414	1.66 524	0.58 244	1.06 519	0.60 261	0.42 310	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.16 250	0.14 137	0.15 235

RE-Stereo	0.38 221	0.20 182	0.46 275	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.58 244	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

TVStereo	0.38 221	0.20 182	0.46 275	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.58 244	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

iGMRVC	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.30 172	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

iRAFT	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

Gwc-CoAtRS	0.34 155	0.17 80	0.44 246	0.39 203	0.23 169	0.34 165	0.22 59	0.70 254	0.75 291	0.60 209	0.59 190	0.58 244	0.29 147	0.45 119	0.26 125	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.12 124

rvit_stereo_0075_2	0.47 320	0.37 452	0.70 438	0.53 482	0.46 507	0.43 240	0.36 288	0.81 314	0.67 249	0.55 195	0.74 239	0.59 259	0.43 258	0.63 288	0.43 315	0.32 499	0.23 468	0.35 507	0.25 464	0.30 462	0.25 434

SDNR	0.86 496	0.37 452	1.47 549	0.40 241	0.38 459	3.38 583	0.33 229	0.90 348	0.98 432	0.99 462	2.09 547	0.59 259	0.71 432	1.29 519	0.70 436	0.51 549	0.56 566	0.36 512	0.26 478	0.43 519	0.46 537

x	0.39 237	0.24 316	0.41 202	0.34 72	0.23 169	0.52 286	0.32 219	0.86 329	0.52 193	0.57 201	0.70 223	0.59 259	0.50 302	0.49 156	0.46 350	0.17 268	0.15 345	0.17 207	0.15 218	0.17 266	0.16 281

PSM-softLoss	0.38 221	0.20 182	0.48 307	0.41 275	0.26 274	0.30 113	0.35 266	0.69 239	0.46 175	0.62 219	0.82 286	0.59 259	0.33 190	0.70 350	0.39 295	0.19 334	0.12 212	0.20 325	0.18 327	0.16 231	0.22 411

KMStereo	0.38 221	0.20 182	0.48 307	0.41 275	0.26 274	0.30 113	0.35 266	0.69 239	0.46 175	0.62 219	0.82 286	0.59 259	0.33 190	0.70 350	0.39 295	0.19 334	0.12 212	0.20 325	0.18 327	0.16 231	0.22 411

Prome-Stereo	0.46 304	0.19 145	0.35 126	0.44 355	0.26 274	0.40 215	0.45 403	0.68 231	0.44 162	0.96 450	1.84 535	0.59 259	0.67 405	0.61 269	0.32 204	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.14 191	0.16 231	0.29 465

rvit_0105_5	0.42 267	0.31 417	0.73 451	0.50 444	0.29 356	0.44 248	0.42 384	0.61 174	0.74 288	0.51 180	0.51 156	0.60 265	0.47 282	0.57 220	0.38 289	0.27 460	0.25 485	0.25 434	0.23 439	0.22 386	0.18 319

knoymous	0.36 189	0.20 182	0.31 71	0.31 22	0.22 129	0.36 183	0.29 156	0.61 174	0.64 238	0.67 263	0.70 223	0.60 265	0.40 244	0.58 240	0.34 231	0.17 268	0.11 154	0.20 325	0.11 95	0.17 266	0.18 319

DisPM	0.39 237	0.19 145	0.44 246	0.41 275	0.27 305	0.24 37	0.31 198	0.65 202	0.57 213	0.87 400	0.87 318	0.60 265	0.32 178	0.76 383	0.32 204	0.18 302	0.12 212	0.19 295	0.17 300	0.15 187	0.20 375

iRaft-Stereo_20w	0.39 237	0.19 145	0.57 377	0.37 144	0.27 305	0.31 130	0.24 90	1.44 536	0.29 50	0.69 278	0.53 169	0.60 265	0.42 252	0.83 414	0.27 143	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.13 160	0.15 187	0.13 167

RALAANet	0.38 221	0.23 279	0.48 307	0.42 315	0.29 356	0.35 174	0.25 98	0.86 329	0.64 238	0.67 263	0.65 205	0.60 265	0.29 147	0.60 261	0.34 231	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.21 364	0.13 167

MSKI-zero shot	0.32 138	0.17 80	0.34 116	0.39 203	0.21 109	0.32 147	0.22 59	0.61 174	0.43 155	0.52 186	0.64 202	0.61 270	0.20 39	0.74 373	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.12 56	0.12 124

RAFT-Test	0.34 155	0.18 107	0.37 149	0.38 174	0.23 169	0.50 278	0.23 76	0.69 239	0.40 141	0.60 209	0.85 307	0.61 270	0.28 133	0.46 134	0.27 143	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.12 124

CASS	0.45 294	0.27 377	0.42 223	0.48 415	0.22 129	0.61 350	0.34 242	0.97 376	0.62 220	0.71 291	0.85 307	0.61 270	0.55 331	0.57 220	0.41 306	0.29 478	0.16 377	0.22 382	0.18 327	0.22 386	0.28 457
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GwcNet-ADL	0.44 284	0.22 258	0.48 307	0.45 378	0.30 373	0.40 215	0.37 303	0.92 355	0.97 428	0.71 291	0.78 262	0.61 270	0.42 252	0.62 277	0.50 365	0.19 334	0.14 315	0.15 139	0.14 191	0.18 290	0.18 319

ASMatch	0.48 332	0.19 145	0.45 258	0.39 203	0.28 329	0.37 190	0.26 111	0.74 280	0.68 254	0.76 324	2.34 551	0.61 270	0.52 309	0.62 277	0.37 280	0.14 109	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.21 393

FADNet_RVC	0.55 402	0.37 452	1.17 519	0.44 355	0.31 395	0.56 318	0.34 242	1.06 413	0.88 377	0.67 263	0.90 334	0.61 270	0.65 395	0.93 460	0.70 436	0.21 374	0.18 414	0.26 453	0.23 439	0.31 468	0.28 457

test_sample4	0.47 320	0.26 360	0.50 332	0.35 107	0.22 129	0.69 393	0.38 325	1.15 454	0.81 335	0.78 334	0.82 286	0.62 276	0.53 313	0.63 288	0.44 331	0.21 374	0.15 345	0.21 367	0.19 357	0.21 364	0.19 352

CoDeX	0.47 320	0.20 182	0.49 319	0.42 315	0.25 230	0.75 417	0.36 288	1.27 506	0.80 327	0.82 362	0.96 358	0.62 276	0.57 340	0.60 261	0.36 264	0.17 268	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.16 231	0.14 211

mmm	0.44 284	0.27 377	0.46 275	0.38 174	0.24 198	0.61 350	0.35 266	0.94 362	0.53 196	0.72 303	1.05 405	0.63 278	0.50 302	0.57 220	0.45 340	0.18 302	0.15 345	0.23 404	0.20 382	0.20 340	0.18 319

ttt	0.51 373	0.25 341	0.43 234	0.38 174	0.24 198	0.65 382	0.38 325	1.18 469	1.05 465	0.72 303	1.08 417	0.63 278	0.49 291	0.84 419	0.59 405	0.24 429	0.21 450	0.22 382	0.20 382	0.24 416	0.24 426

MIM_Stereo	0.38 221	0.17 80	0.53 358	0.37 144	0.24 198	0.27 70	0.24 90	0.70 254	0.54 200	0.72 303	1.00 379	0.63 278	0.29 147	0.64 302	0.38 289	0.13 68	0.14 315	0.17 207	0.16 250	0.14 137	0.11 77

CrosDoStereo	0.50 366	0.18 107	0.45 258	0.38 174	0.24 198	0.40 215	1.18 560	0.67 221	0.86 363	0.94 442	1.37 489	0.63 278	0.77 456	0.65 309	0.45 340	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.18 327	0.14 137	0.14 211

DeepStereo_LL	0.50 366	0.18 107	0.45 258	0.38 174	0.24 198	0.40 215	1.18 560	0.67 221	0.86 363	0.94 442	1.37 489	0.63 278	0.77 456	0.65 309	0.45 340	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.18 327	0.14 137	0.14 211

111	0.40 249	0.17 80	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.52 286	0.28 146	0.74 280	1.16 494	0.50 177	0.91 337	0.63 278	0.48 287	0.61 269	0.35 248	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.13 92	0.13 167

FENet	0.42 267	0.22 258	0.38 161	0.39 203	0.24 198	0.55 305	0.32 219	0.79 307	0.70 262	0.71 291	0.72 226	0.63 278	0.57 340	0.62 277	0.44 331	0.19 334	0.13 281	0.19 295	0.17 300	0.18 290	0.19 352

rvit_0105_3	0.47 320	0.34 434	0.77 470	0.54 489	0.31 395	0.49 275	0.47 414	0.63 188	0.79 325	0.65 247	0.59 190	0.64 285	0.50 302	0.65 309	0.39 295	0.29 478	0.27 500	0.29 483	0.28 491	0.21 364	0.20 375

test_sample5	0.47 320	0.26 360	0.49 319	0.36 127	0.22 129	0.64 374	0.39 348	1.13 441	0.81 335	0.77 330	0.94 345	0.64 285	0.54 325	0.65 309	0.43 315	0.21 374	0.16 377	0.22 382	0.20 382	0.22 386	0.20 375

DualNet	0.48 332	0.26 360	0.49 319	0.36 127	0.22 129	0.64 374	0.39 348	1.13 441	0.81 335	0.80 340	1.03 395	0.64 285	0.54 325	0.65 309	0.43 315	0.21 374	0.16 377	0.22 382	0.20 382	0.22 386	0.20 375

Any-RAFT	0.35 171	0.16 52	0.30 59	0.34 72	0.21 109	0.52 286	0.22 59	0.88 341	0.73 281	0.53 189	0.73 230	0.64 285	0.28 133	0.46 134	0.24 76	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.13 92	0.12 124

AASNet	0.53 388	0.25 341	0.52 350	0.49 430	0.32 411	0.74 412	0.40 359	1.50 542	0.86 363	0.86 392	0.92 341	0.64 285	0.59 356	0.59 255	0.79 454	0.23 417	0.19 428	0.20 325	0.16 250	0.21 364	0.19 352

GMOStereo	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

error version	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

test-v	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

test-3	0.34 155	0.16 52	0.43 234	0.39 203	0.21 109	0.43 240	0.22 59	0.63 188	0.78 316	0.71 291	0.45 126	0.64 285	0.27 119	0.43 104	0.31 194	0.12 36	0.09 25	0.17 207	0.13 160	0.12 56	0.10 36

test_1	0.34 155	0.16 52	0.43 234	0.39 203	0.21 109	0.43 240	0.23 76	0.63 188	0.78 316	0.68 269	0.45 126	0.64 285	0.27 119	0.43 104	0.31 194	0.12 36	0.09 25	0.17 207	0.13 160	0.12 56	0.10 36

PFNet+	0.40 249	0.19 145	0.49 319	0.39 203	0.25 230	0.28 88	0.23 76	0.64 201	0.70 262	0.85 385	0.79 272	0.64 285	0.35 201	0.72 360	0.34 231	0.19 334	0.14 315	0.23 404	0.20 382	0.16 231	0.20 375

test-2	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

HITNet	0.41 260	0.26 360	0.45 258	0.33 55	0.17 21	0.63 367	0.30 172	0.93 357	0.64 238	0.71 291	0.82 286	0.64 285	0.52 309	0.59 255	0.43 315	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.13 160	0.19 324	0.12 124
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
xx1	0.39 237	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.67 221	1.06 472	0.41 144	0.50 147	0.65 298	0.53 313	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.20 325	0.19 357	0.18 290	0.17 301

HBP-ISP	0.59 434	0.45 491	0.43 234	0.45 378	0.33 422	0.70 398	0.28 146	1.11 433	1.00 443	0.83 374	1.18 455	0.65 298	0.68 411	0.88 436	0.52 382	0.35 518	0.38 542	0.47 538	0.41 537	0.38 506	0.31 482

qqq	0.40 249	0.26 360	0.44 246	0.36 127	0.22 129	0.46 262	0.36 288	0.85 325	0.54 200	0.56 198	0.69 220	0.65 298	0.53 313	0.55 197	0.45 340	0.17 268	0.16 377	0.20 325	0.19 357	0.18 290	0.17 301

BUS	0.45 294	0.25 341	0.43 234	0.45 378	0.28 329	0.70 398	0.34 242	0.94 362	0.76 299	0.75 317	0.80 275	0.65 298	0.49 291	0.64 302	0.51 375	0.20 357	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.18 290	0.18 319

NINENet	0.50 366	0.29 403	0.51 345	0.45 378	0.32 411	0.70 398	0.34 242	1.10 427	0.88 377	0.80 340	0.94 345	0.65 298	0.49 291	0.73 366	0.51 375	0.22 400	0.20 440	0.25 434	0.18 327	0.22 386	0.21 393

test_sample6	0.49 350	0.26 360	0.50 332	0.37 144	0.22 129	0.63 367	0.40 359	1.12 439	0.83 345	0.80 340	1.03 395	0.66 303	0.55 331	0.67 328	0.46 350	0.22 400	0.16 377	0.22 382	0.22 423	0.23 403	0.21 393

test_sample3	0.46 304	0.25 341	0.50 332	0.35 107	0.23 169	0.69 393	0.37 303	1.15 454	0.81 335	0.75 317	0.79 272	0.66 303	0.49 291	0.63 288	0.46 350	0.21 374	0.15 345	0.20 325	0.19 357	0.21 364	0.19 352

LL-Strereo2	0.35 171	0.24 316	0.48 307	0.41 275	0.26 274	0.35 174	0.24 90	0.67 221	0.44 162	0.54 193	0.51 156	0.66 303	0.25 91	0.66 317	0.30 187	0.14 109	0.12 212	0.23 404	0.20 382	0.18 290	0.13 167

gwcnet-sp	0.48 332	0.23 279	0.70 438	0.40 241	0.26 274	0.81 439	0.41 374	0.89 343	0.84 350	0.91 426	0.76 247	0.66 303	0.61 366	0.66 317	0.50 365	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.18 319

scenet	0.48 332	0.23 279	0.70 438	0.40 241	0.26 274	0.81 439	0.41 374	0.89 343	0.84 350	0.91 426	0.76 247	0.66 303	0.61 366	0.66 317	0.50 365	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.18 319

ssnet	0.48 332	0.23 279	0.70 438	0.40 241	0.26 274	0.81 439	0.41 374	0.89 343	0.84 350	0.91 426	0.76 247	0.66 303	0.61 366	0.66 317	0.50 365	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.18 319

LCNet	0.41 260	0.20 182	0.32 84	0.44 355	0.24 198	0.47 267	0.29 156	0.67 221	0.53 196	0.72 303	1.03 395	0.66 303	0.60 360	0.58 240	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.19 295	0.19 357	0.21 364	0.36 505

AAGNet	1.43 552	0.20 182	0.48 307	0.44 355	0.25 230	0.29 100	0.31 198	0.65 202	0.68 254	0.97 455	0.86 310	0.67 310	0.62 372	0.64 302	20.63 605	0.16 226	0.11 154	0.19 295	0.15 218	0.19 324	0.12 124

test_3	0.36 189	0.19 145	0.44 246	0.44 355	0.23 169	0.48 270	0.36 288	0.66 211	0.82 340	0.64 238	0.45 126	0.68 311	0.25 91	0.41 90	0.31 194	0.12 36	0.10 60	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.11 77

GANet-ADL	0.42 267	0.25 341	0.45 258	0.43 336	0.29 356	0.54 300	0.35 266	0.89 343	0.86 363	0.63 228	0.72 226	0.68 311	0.42 252	0.52 176	0.41 306	0.21 374	0.14 315	0.15 139	0.13 160	0.18 290	0.19 352

PFNet	0.42 267	0.18 107	0.58 381	0.43 336	0.24 198	0.43 240	0.32 219	0.74 280	0.78 316	1.00 467	0.74 239	0.68 311	0.39 238	0.72 360	0.37 280	0.16 226	0.10 60	0.20 325	0.15 218	0.16 231	0.13 167

Pruner-Stereo	0.38 221	0.20 182	0.45 258	0.40 241	0.25 230	0.22 18	0.24 90	0.67 221	0.55 205	0.89 414	0.76 247	0.68 311	0.29 147	0.62 277	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.17 300	0.17 266	0.18 319

test_sample2	0.42 267	0.22 258	0.43 234	0.33 55	0.21 109	0.58 329	0.39 348	0.95 369	0.67 249	0.63 228	0.77 251	0.69 315	0.57 340	0.61 269	0.38 289	0.19 334	0.14 315	0.18 255	0.16 250	0.19 324	0.18 319

test_sample1	0.42 267	0.22 258	0.46 275	0.34 72	0.23 169	0.58 329	0.35 266	0.99 381	0.49 184	0.62 219	0.75 241	0.69 315	0.61 366	0.58 240	0.44 331	0.18 302	0.14 315	0.17 207	0.15 218	0.17 266	0.17 301

test_xeample	1.01 515	0.21 219	0.42 223	0.35 107	0.21 109	0.71 403	0.39 348	1.23 491	0.86 363	0.81 353	1.04 401	0.69 315	0.61 366	0.69 344	10.93 598	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.17 300	0.18 290	0.17 301

iResNet	0.49 350	0.29 403	0.79 472	0.42 315	0.21 109	0.61 350	0.40 359	0.82 316	0.99 437	0.87 400	1.12 428	0.69 315	0.53 313	0.78 394	0.51 375	0.15 173	0.11 154	0.14 97	0.12 126	0.17 266	0.15 235

DAS	0.51 373	0.25 341	0.60 387	0.48 415	0.31 395	0.58 329	0.41 374	0.83 319	0.97 428	0.89 414	1.12 428	0.70 319	0.75 446	0.82 406	0.43 315	0.17 268	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.20 340	0.18 319

SepStereo	0.51 373	0.25 341	0.60 387	0.48 415	0.31 395	0.58 329	0.41 374	0.83 319	0.97 428	0.89 414	1.12 428	0.70 319	0.75 446	0.93 460	0.43 315	0.17 268	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.20 340	0.18 319

FTStereo	0.56 413	0.20 182	0.37 149	0.41 275	0.25 230	0.40 215	0.79 529	0.66 211	0.43 155	1.09 499	3.27 572	0.70 319	0.73 439	0.55 197	0.33 216	0.14 109	0.13 281	0.19 295	0.17 300	0.15 187	0.30 474

BEATNet_4x	0.46 304	0.32 421	0.56 373	0.37 144	0.19 57	0.63 367	0.35 266	1.01 394	0.72 274	0.77 330	0.83 292	0.70 319	0.59 356	0.68 338	0.53 385	0.16 226	0.12 212	0.16 167	0.14 191	0.24 416	0.16 281

SMFormer	0.51 373	0.23 279	0.62 392	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.55 395	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.16 250	0.18 290	0.18 319

tta	0.51 373	0.23 279	0.62 392	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.55 395	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.14 211

qqq1	0.49 350	0.23 279	0.62 392	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.34 231	0.19 334	0.15 345	0.14 97	0.12 126	0.15 187	0.14 211

fff1	0.49 350	0.23 279	0.62 392	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.34 231	0.19 334	0.15 345	0.14 97	0.12 126	0.15 187	0.14 211

ffm	0.44 284	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	0.68 231	1.04 461	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.25 434	0.21 405	0.16 231	0.16 281

ff1	0.49 350	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	0.68 231	1.04 461	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	1.01 474	0.88 478	0.16 226	0.10 60	0.25 434	0.21 405	0.16 231	0.16 281

mmx	0.53 388	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	1.16 461	1.03 455	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	1.01 474	0.88 478	0.20 357	0.15 345	0.25 434	0.21 405	0.22 386	0.20 375

xxx	0.53 388	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	1.16 461	1.03 455	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	1.01 474	0.88 478	0.20 357	0.15 345	0.25 434	0.21 405	0.22 386	0.20 375

FINET	0.67 452	0.42 480	1.00 499	0.46 399	0.43 489	0.83 450	0.89 540	1.08 421	1.50 540	0.87 400	1.14 440	0.71 323	0.68 411	0.92 454	0.70 436	0.36 522	0.30 513	0.26 453	0.24 455	0.35 492	0.33 491

ITSA-stereo	0.53 388	0.28 391	0.52 350	0.40 241	0.23 169	0.56 318	0.34 242	1.24 498	1.24 509	0.80 340	0.81 282	0.72 332	0.58 349	0.82 406	0.65 423	0.21 374	0.17 397	0.23 404	0.21 405	0.22 386	0.26 440

DispNO	0.47 320	0.23 279	0.71 443	0.39 203	0.31 395	0.60 348	0.38 325	0.89 343	0.77 306	0.75 317	0.84 297	0.72 332	0.54 325	0.73 366	0.46 350	0.19 334	0.14 315	0.20 325	0.18 327	0.16 231	0.17 301

test_5	0.43 277	0.24 316	0.43 234	0.52 472	0.28 329	0.28 88	0.42 384	0.72 267	0.82 340	0.62 219	0.91 337	0.72 332	0.55 331	0.79 399	0.35 248	0.14 109	0.11 154	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.16 281

STrans-v2	0.46 304	0.20 182	0.48 307	0.40 241	0.24 198	0.55 305	0.50 433	1.07 417	0.73 281	0.65 247	1.05 405	0.72 332	0.69 415	0.72 360	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.14 191	0.13 92	0.12 124

SST-Stereo	0.40 249	0.19 145	0.45 258	0.42 315	0.25 230	0.25 51	0.21 49	0.66 211	0.47 180	1.08 497	0.79 272	0.72 332	0.43 258	0.77 390	0.35 248	0.16 226	0.11 154	0.20 325	0.16 250	0.19 324	0.15 235

THIR-Stereo	0.50 366	0.18 107	0.45 258	0.38 174	0.23 169	0.75 417	0.67 495	0.66 211	0.87 372	1.02 475	1.40 495	0.72 332	0.76 449	0.62 277	0.42 310	0.15 173	0.11 154	0.17 207	0.18 327	0.14 137	0.15 235

RAFT_R40	0.40 249	0.19 145	0.44 246	0.43 336	0.25 230	0.23 25	0.26 111	0.67 221	0.67 249	0.98 460	0.78 262	0.72 332	0.43 258	0.76 383	0.35 248	0.16 226	0.11 154	0.20 325	0.16 250	0.18 290	0.14 211

pcwnet_v2	0.58 427	0.28 391	0.84 477	0.45 378	0.35 438	0.61 350	0.35 266	1.27 506	1.21 504	0.99 462	1.27 471	0.72 332	0.58 349	0.67 328	0.48 361	0.27 460	0.21 450	0.24 421	0.23 439	0.29 453	0.29 465

222	1.18 538	0.22 258	0.44 246	0.37 144	0.22 129	0.79 431	0.37 303	1.31 513	0.89 390	0.92 434	1.08 417	0.72 332	0.71 432	0.66 317	13.89 601	0.20 357	0.15 345	0.17 207	0.16 250	0.18 290	0.19 352

PS-NSSS	0.58 427	0.44 487	0.62 392	0.42 315	0.33 422	0.66 385	0.58 474	1.02 397	0.86 363	0.77 330	1.28 473	0.72 332	0.64 389	0.82 406	0.59 405	0.31 488	0.26 491	0.40 525	0.27 485	0.33 481	0.26 440

MLCV	0.47 320	0.24 316	0.61 389	0.37 144	0.17 21	0.61 350	0.33 229	0.80 310	0.87 372	0.94 442	1.13 435	0.72 332	0.43 258	0.89 442	0.51 375	0.13 68	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.14 137	0.12 124

rvit_105_1	0.54 400	0.40 474	0.76 465	0.58 507	0.37 450	0.59 342	0.68 500	0.70 254	0.94 418	0.82 362	0.69 220	0.73 343	0.58 349	0.78 394	0.54 390	0.32 499	0.29 509	0.31 492	0.34 518	0.23 403	0.20 375

riskmin	0.38 221	0.20 182	0.39 180	0.32 42	0.23 169	0.53 294	0.30 172	0.63 188	0.80 327	0.49 174	0.56 180	0.73 343	0.58 349	0.55 197	0.36 264	0.17 268	0.11 154	0.19 295	0.13 160	0.19 324	0.20 375

TransformOpticalFlow	0.44 284	0.20 182	0.47 287	0.41 275	0.23 169	0.37 190	0.47 414	0.94 362	0.76 299	0.65 247	1.14 440	0.73 343	0.56 338	0.76 383	0.32 204	0.15 173	0.10 60	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.13 167

IRAFT_RVC	0.42 267	0.20 182	0.48 307	0.44 355	0.24 198	0.27 70	0.54 460	0.74 280	0.77 306	0.76 324	0.80 275	0.73 343	0.51 307	0.70 350	0.36 264	0.17 268	0.10 60	0.21 367	0.16 250	0.16 231	0.14 211

XX-Stereo	0.37 206	0.17 80	0.45 258	0.55 496	0.36 443	0.38 203	0.20 29	0.60 168	0.30 55	0.46 164	1.30 480	0.73 343	0.26 108	0.56 207	0.26 125	0.16 226	0.11 154	0.17 207	0.16 250	0.14 137	0.10 36

ARAFT	0.47 320	0.24 316	0.79 472	0.42 315	0.25 230	0.55 305	0.55 464	0.75 287	0.81 335	0.89 414	0.75 241	0.73 343	0.47 282	0.88 436	0.37 280	0.15 173	0.12 212	0.23 404	0.22 423	0.14 137	0.13 167

H2IRNET	0.37 206	0.20 182	0.33 99	0.38 174	0.25 230	0.27 70	0.23 76	0.59 158	0.72 274	0.39 134	0.90 334	0.74 349	0.55 331	0.52 176	0.43 315	0.15 173	0.13 281	0.18 255	0.20 382	0.16 231	0.13 167

FADNet-RVC-Resample	0.56 413	0.33 429	1.16 515	0.49 430	0.34 431	0.71 403	0.43 391	1.01 394	0.93 411	0.82 362	0.87 318	0.74 349	0.67 405	0.73 366	0.45 340	0.18 302	0.18 414	0.26 453	0.27 485	0.26 433	0.27 450

IER	0.46 304	0.23 279	0.50 332	0.38 174	0.28 329	0.69 393	0.35 266	0.80 310	0.66 246	0.83 374	0.94 345	0.75 351	0.77 456	0.60 261	0.42 310	0.17 268	0.14 315	0.17 207	0.17 300	0.17 266	0.15 235

ICVP	0.46 304	0.25 341	0.38 161	0.48 415	0.28 329	0.58 329	0.43 391	1.00 385	0.70 262	0.67 263	0.95 354	0.75 351	0.55 331	0.53 185	0.54 390	0.23 417	0.17 397	0.19 295	0.17 300	0.19 324	0.20 375
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.46 304	0.24 316	0.52 350	0.37 144	0.27 305	0.58 329	0.30 172	0.86 329	0.88 377	0.82 362	1.03 395	0.75 351	0.47 282	0.58 240	0.44 331	0.17 268	0.12 212	0.24 421	0.16 250	0.24 416	0.19 352

SuperB	1.04 520	0.37 452	4.81 584	0.43 336	0.31 395	0.99 481	0.46 407	1.02 397	2.09 563	1.09 499	1.09 421	0.75 351	0.81 468	1.06 484	1.76 548	0.19 334	0.15 345	0.17 207	0.15 218	2.82 593	0.26 440

ccs_rob	0.46 304	0.24 316	0.52 350	0.37 144	0.27 305	0.58 329	0.31 198	0.86 329	0.88 377	0.82 362	1.02 391	0.75 351	0.47 282	0.58 240	0.44 331	0.17 268	0.12 212	0.24 421	0.16 250	0.24 416	0.19 352

AdaStereo	0.50 366	0.32 421	0.47 287	0.48 415	0.25 230	0.67 389	0.32 219	1.17 466	0.88 377	0.75 317	0.99 377	0.75 351	0.49 291	0.67 328	0.46 350	0.27 460	0.12 212	0.28 475	0.18 327	0.23 403	0.18 319
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.
MyStereo06	0.38 221	0.21 219	0.61 389	0.41 275	0.28 329	0.41 230	0.50 433	0.95 369	0.35 98	0.62 219	0.54 171	0.76 357	0.27 119	0.50 162	0.29 181	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.15 235

BSDual-CNN	0.46 304	0.25 341	0.43 234	0.45 378	0.28 329	0.77 424	0.40 359	0.94 362	0.76 299	0.75 317	0.80 275	0.76 357	0.54 325	0.64 302	0.43 315	0.20 357	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.18 290	0.18 319

psmg	0.49 350	0.25 341	0.43 234	0.41 275	0.28 329	0.85 454	0.43 391	0.99 381	0.76 299	0.91 426	0.94 345	0.76 357	0.54 325	0.64 302	0.43 315	0.20 357	0.15 345	0.20 325	0.20 382	0.18 290	0.18 319

GMM-Stereo	0.44 284	0.19 145	0.36 133	0.42 315	0.25 230	0.51 282	0.47 414	0.71 262	0.53 196	0.76 324	1.37 489	0.76 357	0.38 227	0.60 261	0.33 216	0.15 173	0.10 60	0.20 325	0.19 357	0.16 231	0.27 450

AFF-stereo	0.38 221	0.19 145	0.39 180	0.37 144	0.21 109	0.27 70	0.31 198	0.65 202	0.66 246	0.64 238	1.13 435	0.76 357	0.39 238	0.55 197	0.33 216	0.11 26	0.09 25	0.16 167	0.16 250	0.13 92	0.11 77

NOSS_ROB	0.57 420	0.39 469	0.39 180	0.44 355	0.30 373	0.73 411	0.54 460	1.03 401	1.08 481	0.67 263	0.87 318	0.76 357	0.57 340	0.77 390	0.47 357	0.38 526	0.38 542	0.44 533	0.42 541	0.37 502	0.34 498

xyz-stereo	4.23 589	0.17 80	61.76 621	0.34 72	0.16 10	12.16 600	0.37 303	0.58 153	0.68 254	1.01 472	3.36 577	0.77 363	0.82 472	1.21 510	0.40 302	0.12 36	0.10 60	0.16 167	0.11 95	0.13 92	0.10 36

HCRNet	0.44 284	0.34 434	0.41 202	0.53 482	0.26 274	0.53 294	0.29 156	0.83 319	0.63 231	0.71 291	0.81 282	0.77 363	0.50 302	0.66 317	0.36 264	0.24 429	0.16 377	0.24 421	0.20 382	0.21 364	0.18 319

GCST	0.83 493	1.22 566	0.74 456	1.58 570	1.01 564	1.06 494	0.23 76	0.78 303	0.78 316	0.97 455	0.65 205	0.78 365	0.35 201	0.92 454	0.34 231	0.96 568	0.65 570	1.20 569	0.81 572	0.91 559	0.70 558

GrayStereo	0.49 350	0.19 145	0.42 223	0.46 399	0.28 329	0.53 294	0.67 495	0.69 239	0.63 231	1.02 475	1.47 511	0.78 365	0.76 449	0.56 207	0.33 216	0.14 109	0.12 212	0.17 207	0.17 300	0.15 187	0.29 465

PCWNet_CMD	0.48 332	0.24 316	0.52 350	0.39 203	0.27 305	0.63 367	0.30 172	0.95 369	0.96 425	0.86 392	1.07 414	0.79 367	0.44 268	0.57 220	0.43 315	0.17 268	0.12 212	0.21 367	0.16 250	0.24 416	0.19 352

HH	0.35 171	0.20 182	0.47 287	0.40 241	0.25 230	0.33 154	0.31 198	0.76 294	0.38 129	0.43 152	0.57 184	0.79 367	0.44 268	0.71 355	0.25 96	0.15 173	0.11 154	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

HanStereo	0.35 171	0.20 182	0.47 287	0.40 241	0.25 230	0.33 154	0.31 198	0.76 294	0.38 129	0.43 152	0.57 184	0.79 367	0.44 268	0.71 355	0.25 96	0.15 173	0.11 154	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

KYRaft	0.48 332	0.20 182	0.38 161	0.44 355	0.23 169	0.44 248	0.37 303	0.66 211	0.41 145	0.94 442	1.73 528	0.79 367	0.41 250	0.63 288	0.31 194	0.16 226	0.11 154	0.18 255	0.22 423	0.16 231	0.78 561

ACVNet	0.46 304	0.23 279	0.36 133	0.39 203	0.28 329	0.58 329	0.40 359	0.87 336	0.80 327	0.64 238	0.96 358	0.79 367	0.60 360	0.63 288	0.67 429	0.17 268	0.15 345	0.16 167	0.15 218	0.18 290	0.15 235

acv_ft	0.51 373	0.23 279	0.56 373	0.44 355	0.28 329	0.86 457	0.39 348	0.91 353	0.80 327	0.97 455	0.96 358	0.79 367	0.59 356	0.63 288	0.87 475	0.17 268	0.15 345	0.16 167	0.15 218	0.17 266	0.15 235

DMCA	0.45 294	0.26 360	0.50 332	0.38 174	0.28 329	0.51 282	0.34 242	0.93 357	0.68 254	0.75 317	0.83 292	0.79 367	0.53 313	0.51 169	0.54 390	0.21 374	0.16 377	0.21 367	0.16 250	0.19 324	0.21 393

MSMDNet	0.48 332	0.24 316	0.52 350	0.39 203	0.27 305	0.63 367	0.30 172	0.96 373	0.96 425	0.86 392	1.07 414	0.79 367	0.44 268	0.57 220	0.43 315	0.17 268	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.23 403	0.19 352

PSMNet-RUCA	0.76 472	0.75 540	1.08 508	1.01 559	0.90 554	0.69 393	0.50 433	1.11 433	1.03 455	0.78 334	1.11 424	0.80 375	0.72 436	0.88 436	0.63 418	0.53 554	0.27 500	0.76 559	0.46 543	0.66 553	0.47 542

CFNet_ucs	0.50 366	0.24 316	0.55 367	0.38 174	0.31 395	0.58 329	0.33 229	0.98 379	0.93 411	0.88 410	1.19 459	0.80 375	0.49 291	0.63 288	0.43 315	0.21 374	0.15 345	0.26 453	0.18 327	0.26 433	0.22 411

iResNet_ROB	0.52 382	0.21 219	0.53 358	0.37 144	0.21 109	0.61 350	0.29 156	1.51 545	1.32 525	0.90 421	1.02 391	0.80 375	0.62 372	0.76 383	0.43 315	0.16 226	0.12 212	0.13 64	0.09 10	0.15 187	0.18 319

CBMV_ROB	0.59 434	0.37 452	0.38 161	0.39 203	0.28 329	0.74 412	0.28 146	1.00 385	0.98 432	0.94 442	1.25 468	0.81 378	0.78 461	0.87 433	0.50 365	0.36 522	0.37 540	0.43 531	0.40 532	0.33 481	0.30 474

PWCDC_ROB	0.89 501	0.49 498	0.80 474	0.74 547	0.40 470	1.03 488	0.39 348	1.33 516	2.35 572	1.02 475	3.77 579	0.81 378	0.92 497	1.20 506	0.90 490	0.34 513	0.22 458	0.24 421	0.20 382	0.34 487	0.29 465

gcap-zeroshot	0.34 155	0.18 107	0.52 350	0.38 174	0.22 129	0.49 275	0.27 127	0.52 128	0.34 84	0.64 238	0.50 147	0.83 380	0.34 198	0.48 152	0.24 76	0.13 68	0.11 154	0.15 139	0.12 126	0.13 92	0.12 124

RAFT_CTSACE	0.45 294	0.20 182	0.44 246	0.45 378	0.27 305	0.34 165	0.39 348	0.60 168	0.73 281	0.76 324	1.44 505	0.83 380	0.38 227	1.08 490	0.26 125	0.12 36	0.13 281	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.11 77

IIG-Stereo	0.43 277	0.21 219	0.44 246	0.50 444	0.25 230	0.44 248	0.21 49	0.71 262	0.76 299	0.83 374	0.95 354	0.83 380	0.43 258	0.90 444	0.35 248	0.15 173	0.12 212	0.19 295	0.14 191	0.15 187	0.11 77

RAFT + AFF	0.53 388	0.29 403	0.75 460	0.51 460	0.32 411	0.63 367	0.60 479	1.00 385	0.91 400	0.78 334	0.87 318	0.83 380	0.58 349	0.80 400	0.47 357	0.17 268	0.20 440	0.23 404	0.22 423	0.18 290	0.18 319

PSMNet-RSSM	0.48 332	0.22 258	0.38 161	0.42 315	0.25 230	0.50 278	0.37 303	1.10 427	0.77 306	0.70 284	1.06 411	0.84 384	0.64 389	0.62 277	0.47 357	0.23 417	0.15 345	0.23 404	0.25 464	0.20 340	0.19 352

TDLM	0.57 420	0.33 429	0.49 319	0.51 460	0.30 373	0.66 385	0.73 520	1.03 401	1.01 447	0.82 362	1.10 423	0.84 384	0.70 428	0.86 431	0.58 400	0.28 471	0.17 397	0.25 434	0.22 423	0.26 433	0.19 352

DualNet (step1)	0.57 420	0.36 445	0.72 448	0.38 174	0.30 373	0.71 403	0.43 391	1.06 413	0.88 377	0.92 434	0.86 310	0.85 386	0.69 415	0.68 338	0.50 365	0.41 533	0.20 440	0.40 525	0.41 537	0.36 497	0.33 491

test_sample9	1.05 524	0.36 445	0.72 448	0.38 174	0.30 373	0.71 403	0.43 391	1.06 413	0.88 377	0.92 434	0.86 310	0.85 386	0.69 415	1.20 506	1.36 535	0.41 533	8.41 603	0.40 525	0.41 537	0.36 497	0.33 491

test_sample7	0.52 382	0.29 403	0.50 332	0.36 127	0.27 305	0.62 358	0.41 374	1.06 413	0.88 377	0.92 434	0.86 310	0.85 386	0.69 415	0.68 338	0.50 365	0.26 450	0.20 440	0.27 467	0.26 478	0.27 445	0.24 426

GEStereo_RVC	0.55 402	0.29 403	0.63 402	0.49 430	0.31 395	0.70 398	0.54 460	1.22 486	0.92 405	0.82 362	0.85 307	0.85 386	0.63 378	0.90 444	0.65 423	0.24 429	0.16 377	0.19 295	0.16 250	0.21 364	0.22 411

CFNet	0.51 373	0.29 403	0.46 275	0.41 275	0.27 305	0.70 398	0.32 219	1.13 441	1.00 443	0.72 303	1.07 414	0.85 386	0.60 360	0.76 383	0.52 382	0.19 334	0.14 315	0.23 404	0.23 439	0.21 364	0.16 281

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 332	0.21 219	1.26 529	0.39 203	0.51 520	0.28 88	0.30 172	1.25 502	0.44 162	0.68 269	1.11 424	0.86 391	0.33 190	0.67 328	0.27 143	0.15 173	0.11 154	0.17 207	0.20 382	0.22 386	0.24 426

MMNet	0.55 402	0.25 341	0.61 389	0.43 336	0.34 431	1.07 495	0.39 348	0.87 336	0.91 400	0.91 426	0.93 344	0.86 391	0.76 449	0.81 403	0.76 449	0.15 173	0.14 315	0.18 255	0.19 357	0.20 340	0.16 281

UPFNet	0.53 388	0.24 316	0.51 345	0.45 378	0.38 459	0.84 453	0.49 428	0.99 381	0.75 291	0.87 400	0.88 326	0.86 391	0.64 389	0.80 400	0.71 441	0.20 357	0.20 440	0.20 325	0.20 382	0.19 324	0.15 235

GANet-RSSM	0.47 320	0.21 219	0.37 149	0.38 174	0.25 230	0.58 329	0.36 288	1.07 417	0.78 316	0.68 269	1.01 382	0.86 391	0.67 405	0.62 277	0.44 331	0.21 374	0.15 345	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.17 301

GwcNet-RSSM	0.49 350	0.24 316	0.42 223	0.40 241	0.23 169	0.55 305	0.38 325	0.93 357	0.93 411	0.71 291	1.16 451	0.86 391	0.60 360	0.62 277	0.66 426	0.21 374	0.14 315	0.19 295	0.20 382	0.16 231	0.15 235

DeepPruner_ROB	0.53 388	0.34 434	0.59 382	0.41 275	0.30 373	0.50 278	0.43 391	1.19 471	0.70 262	0.85 385	1.05 405	0.86 391	0.55 331	0.84 419	0.51 375	0.29 478	0.23 468	0.22 382	0.22 423	0.26 433	0.25 434

Anonymous_2	0.82 486	0.44 487	0.63 402	0.40 241	0.43 489	0.80 434	0.52 451	0.72 267	0.77 306	0.71 291	0.60 192	0.87 397	0.76 449	0.75 379	0.58 400	0.52 550	0.54 564	0.54 551	4.82 603	0.56 545	0.40 521

ADCRef	0.80 482	0.43 482	1.32 536	0.50 444	0.45 500	1.07 495	0.51 448	1.07 417	0.98 432	1.17 509	1.42 499	0.87 397	0.91 492	0.85 426	3.19 574	0.18 302	0.16 377	0.23 404	0.23 439	0.22 386	0.21 393

DeepPrunerF	0.89 501	0.52 513	3.43 576	0.68 540	0.81 552	0.72 410	0.72 518	1.22 486	1.99 562	0.93 439	1.01 382	0.87 397	0.86 482	1.08 490	0.95 497	0.34 513	0.28 504	0.43 531	0.39 530	0.30 462	0.32 486

PA-Net	0.67 452	0.43 482	0.83 476	0.50 444	0.53 525	0.94 468	0.68 500	1.10 427	1.14 492	0.80 340	0.88 326	0.87 397	0.77 456	1.02 479	0.88 478	0.24 429	0.41 549	0.29 483	0.44 542	0.26 433	0.34 498
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.57 420	0.32 421	0.54 362	0.45 378	0.27 305	0.57 323	0.48 422	1.00 385	1.28 521	0.86 392	1.33 484	0.87 397	0.58 349	1.07 487	0.75 448	0.18 302	0.12 212	0.15 139	0.13 160	0.18 290	0.18 319

ToySt	0.49 350	0.27 377	0.75 460	0.40 241	0.27 305	0.64 374	0.49 428	0.84 322	0.77 306	0.60 209	0.83 292	0.88 402	0.66 402	0.70 350	0.56 397	0.16 226	0.17 397	0.21 367	0.20 382	0.21 364	0.19 352

UCFNet_RVC	0.49 350	0.26 360	0.35 126	0.39 203	0.26 274	0.64 374	0.36 288	1.15 454	0.84 350	0.67 263	0.88 326	0.88 402	0.59 356	0.58 240	0.45 340	0.24 429	0.17 397	0.27 467	0.27 485	0.25 426	0.23 418

NVstereo2D	0.60 437	0.30 412	0.75 460	0.48 415	0.43 489	0.89 459	0.48 422	1.05 409	1.15 493	0.66 260	0.86 310	0.88 402	0.70 428	0.99 470	0.65 423	0.32 499	0.15 345	0.28 475	0.20 382	0.40 509	0.36 505

iResNetv2_ROB	0.52 382	0.27 377	0.69 434	0.38 174	0.25 230	0.62 358	0.35 266	1.17 466	1.01 447	0.99 462	1.06 411	0.88 402	0.67 405	0.66 317	0.39 295	0.19 334	0.13 281	0.15 139	0.11 95	0.18 290	0.16 281

TCMNet	0.66 447	0.39 469	0.98 497	0.59 512	0.61 541	0.96 474	0.55 464	1.05 409	0.90 393	0.84 381	1.14 440	0.89 406	0.65 395	0.85 426	1.01 508	0.26 450	0.26 491	0.31 492	0.28 491	0.32 474	0.29 465

CSP-Net	0.56 413	0.27 377	0.49 319	0.41 275	0.28 329	1.22 520	0.50 433	1.23 491	0.72 274	0.95 449	0.95 354	0.89 406	0.62 372	0.83 414	0.62 415	0.26 450	0.17 397	0.17 207	0.17 300	0.18 290	0.17 301

OMP-Stereo	0.42 267	0.22 258	0.46 275	0.52 472	0.24 198	0.36 183	0.25 98	0.71 262	0.78 316	0.77 330	0.64 202	0.89 406	0.39 238	0.91 451	0.35 248	0.15 173	0.12 212	0.20 325	0.15 218	0.15 187	0.12 124

HGLStereo	0.56 413	0.28 391	0.57 377	0.50 444	0.37 450	0.80 434	0.45 403	1.02 397	0.78 316	0.86 392	1.14 440	0.89 406	0.82 472	0.76 383	0.73 444	0.21 374	0.20 440	0.19 295	0.18 327	0.19 324	0.21 393

DSFCA	0.55 402	0.25 341	0.62 392	0.40 241	0.36 443	0.74 412	0.52 451	1.04 404	0.82 340	1.06 490	0.84 297	0.89 406	0.63 378	0.99 470	0.58 400	0.25 440	0.21 450	0.21 367	0.21 405	0.21 364	0.19 352

delet	0.55 402	0.24 316	0.55 367	0.44 355	0.33 422	1.07 495	0.50 433	1.00 385	0.86 363	0.85 385	0.96 358	0.90 411	0.63 378	0.83 414	0.74 447	0.18 302	0.18 414	0.20 325	0.21 405	0.16 231	0.15 235

CC-Net-ROB	0.82 486	0.96 557	0.85 478	0.58 507	0.45 500	1.27 525	0.70 510	1.17 466	1.02 450	0.83 374	1.23 465	0.90 411	0.77 456	1.06 484	0.69 433	0.46 540	0.34 535	1.71 575	0.38 526	0.59 550	0.36 505

z-ln-s-r	0.66 447	0.36 445	1.30 533	0.39 203	0.26 274	0.57 323	0.63 487	0.80 310	1.03 455	0.80 340	1.43 502	0.91 413	0.76 449	1.08 490	1.87 555	0.16 226	0.12 212	0.17 207	0.14 191	0.20 340	0.16 281

G2L-Stereo	0.49 350	0.23 279	0.48 307	0.43 336	0.26 274	0.47 267	0.42 384	0.93 357	0.78 316	0.84 381	0.86 310	0.91 413	0.52 309	0.78 394	0.70 436	0.20 357	0.17 397	0.22 382	0.18 327	0.17 266	0.21 393

ISRNet	0.56 413	0.24 316	0.66 419	0.56 499	0.36 443	0.44 248	0.25 98	0.82 316	0.84 350	1.07 493	1.25 468	0.91 413	0.60 360	0.66 317	0.58 400	0.35 518	0.26 491	0.36 512	0.33 516	0.30 462	0.42 525

GMStereo_Zeroshot	0.49 350	0.44 487	0.74 456	0.49 430	0.27 305	0.56 318	0.29 156	0.73 278	0.76 299	0.86 392	0.94 345	0.91 413	0.36 219	0.74 373	0.43 315	0.26 450	0.14 315	0.26 453	0.15 218	0.36 497	0.18 319

DMCA-RVC	0.51 373	0.30 412	0.59 382	0.50 444	0.32 411	0.54 300	0.38 325	0.86 329	0.68 254	0.94 442	0.86 310	0.91 413	0.68 411	0.70 350	0.59 405	0.23 417	0.18 414	0.31 492	0.23 439	0.26 433	0.19 352

PSMNet-ADL	0.48 332	0.27 377	0.40 192	0.48 415	0.30 373	0.68 391	0.37 303	0.90 348	0.80 327	0.61 217	0.80 275	0.92 418	0.62 372	0.72 360	0.63 418	0.23 417	0.18 414	0.18 255	0.20 382	0.22 386	0.20 375

ADLNet	0.55 402	0.27 377	0.51 345	0.44 355	0.35 438	0.78 428	0.46 407	1.08 421	0.86 363	0.99 462	0.98 372	0.92 418	0.63 378	0.69 344	0.81 459	0.22 400	0.16 377	0.22 382	0.22 423	0.21 364	0.21 393

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 267	0.20 182	0.74 456	0.38 174	0.43 489	0.39 211	0.26 111	0.94 362	0.49 184	0.53 189	0.77 251	0.93 420	0.45 273	0.63 288	0.24 76	0.16 226	0.10 60	0.17 207	0.18 327	0.20 340	0.20 375

GASNet	0.67 452	0.72 537	0.96 494	0.70 543	0.48 512	0.62 358	0.47 414	1.08 421	1.03 455	0.94 442	0.82 286	0.93 420	0.83 477	1.33 523	0.80 456	0.31 488	0.22 458	0.29 483	0.28 491	0.44 520	0.24 426

RAFT	0.45 294	0.22 258	0.45 258	0.47 408	0.26 274	0.54 300	0.47 414	0.66 211	0.58 215	0.80 340	0.82 286	0.94 422	0.57 340	0.75 379	0.34 231	0.17 268	0.15 345	0.22 382	0.20 382	0.16 231	0.12 124

cf-r	0.47 320	0.23 279	0.41 202	0.39 203	0.23 169	0.59 342	0.37 303	0.88 341	0.85 358	0.72 303	1.05 405	0.94 422	0.62 372	0.56 207	0.54 390	0.21 374	0.14 315	0.17 207	0.19 357	0.15 187	0.15 235

G2L-Stereo_test	0.48 332	0.20 182	0.40 192	0.34 72	0.23 169	0.57 323	0.58 474	1.10 427	0.77 306	0.86 392	0.94 345	0.95 424	0.54 325	0.68 338	0.60 408	0.16 226	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.15 187	0.15 235

1111x	0.55 402	0.22 258	0.46 275	0.38 174	0.20 84	0.66 385	0.43 391	1.23 491	0.99 437	0.71 291	0.99 377	0.95 424	0.69 415	0.90 444	1.08 515	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.19 357	0.20 340	0.18 319

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 452	0.81 546	0.73 451	0.53 482	0.37 450	1.40 531	0.53 456	1.04 404	0.79 325	0.88 410	0.94 345	0.95 424	0.53 313	0.93 460	0.58 400	0.39 528	0.30 513	0.57 553	0.31 507	0.53 541	0.30 474

STTStereo	0.55 402	0.37 452	0.76 465	0.44 355	0.31 395	0.60 348	0.44 400	0.96 373	0.86 363	0.99 462	0.90 334	0.96 427	0.58 349	0.71 355	0.61 412	0.25 440	0.23 468	0.26 453	0.32 513	0.24 416	0.23 418

StereoDRNet-Refined	0.58 427	0.32 421	0.54 362	0.46 399	0.30 373	0.96 474	0.40 359	1.00 385	0.94 418	1.12 504	1.08 417	0.96 427	0.67 405	0.90 444	0.89 488	0.17 268	0.13 281	0.22 382	0.21 405	0.20 340	0.19 352
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Select-FE	0.46 304	0.24 316	0.88 485	0.42 315	0.35 438	0.33 154	0.19 18	0.90 348	0.37 122	0.60 209	1.01 382	0.97 429	0.80 467	0.72 360	0.28 164	0.16 226	0.12 212	0.17 207	0.20 382	0.15 187	0.24 426

hknet	0.49 350	0.25 341	0.51 345	0.45 378	0.29 356	0.77 424	0.40 359	0.94 362	0.83 345	0.75 317	0.80 275	0.97 429	0.61 366	0.73 366	0.45 340	0.18 302	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.18 290	0.18 319

xxxx	1.01 515	0.22 258	0.43 234	0.36 127	0.21 109	0.82 447	0.36 288	1.32 514	0.88 377	0.71 291	0.94 345	0.97 429	0.63 378	0.64 302	10.58 597	0.20 357	0.16 377	0.18 255	0.17 300	0.19 324	0.19 352

MDST_ROB	0.91 505	0.27 377	0.85 478	0.63 525	0.41 477	2.53 566	0.71 516	1.60 553	1.13 489	2.83 579	1.73 528	0.97 429	0.69 415	1.61 542	0.73 444	0.25 440	0.22 458	0.32 498	0.28 491	0.25 426	0.24 426

FADNet	0.61 439	0.51 506	1.10 509	0.45 378	0.44 496	0.65 382	0.41 374	1.19 471	1.05 465	0.70 284	0.84 297	0.98 433	0.66 402	0.82 406	0.50 365	0.29 478	0.30 513	0.27 467	0.30 499	0.46 527	0.35 503

ssnet_v2	0.58 427	0.28 391	0.56 373	0.43 336	0.29 356	0.95 471	0.59 477	1.13 441	0.99 437	0.93 439	0.80 275	0.99 434	0.64 389	0.82 406	0.94 494	0.25 440	0.22 458	0.23 404	0.24 455	0.20 340	0.19 352

ADLNet2	0.55 402	0.25 341	0.65 413	0.47 408	0.30 373	0.83 450	0.50 433	1.05 409	0.95 424	0.80 340	0.98 372	0.99 434	0.69 415	0.77 390	0.73 444	0.20 357	0.16 377	0.17 207	0.18 327	0.21 364	0.21 393

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 388	0.32 421	0.64 407	0.44 355	0.30 373	0.66 385	0.44 400	1.04 404	0.88 377	0.91 426	0.91 337	0.99 434	0.60 360	0.68 338	0.60 408	0.21 374	0.17 397	0.22 382	0.22 423	0.21 364	0.21 393
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.53 388	0.21 219	0.39 180	0.44 355	0.30 373	0.76 423	0.39 348	1.09 425	0.90 393	0.85 385	1.12 428	1.00 437	0.56 338	0.63 288	0.81 459	0.21 374	0.13 281	0.16 167	0.16 250	0.20 340	0.21 393

anonymity	0.97 511	0.89 552	1.05 503	0.92 554	1.03 565	0.97 476	0.81 531	1.29 509	0.91 400	1.07 493	0.98 372	1.00 437	0.95 506	1.02 479	0.92 493	0.96 568	0.95 590	0.90 564	0.91 579	0.92 560	0.94 569

AACVNet	0.50 366	0.23 279	0.49 319	0.46 399	0.29 356	0.52 286	0.38 325	0.90 348	0.55 205	0.81 353	1.03 395	1.00 437	0.70 428	0.83 414	0.54 390	0.21 374	0.18 414	0.24 421	0.18 327	0.23 403	0.20 375

DGSMNet	0.76 472	0.55 519	1.29 532	0.58 507	0.62 542	0.94 468	0.70 510	1.26 504	1.11 485	0.83 374	1.24 466	1.00 437	0.71 432	1.03 481	0.81 459	0.34 513	0.29 509	0.41 529	0.40 532	0.57 547	0.55 554

iRaft-Stereo_5w	0.45 294	0.21 219	0.48 307	0.42 315	0.28 329	0.31 130	0.54 460	0.63 188	0.62 220	0.62 219	0.89 330	1.01 441	0.69 415	0.75 379	0.66 426	0.13 68	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.15 235

psm_up	0.55 402	0.26 360	0.47 287	0.49 430	0.32 411	0.65 382	0.56 470	1.04 404	0.82 340	0.82 362	0.88 326	1.01 441	0.94 503	0.74 373	0.61 412	0.21 374	0.25 485	0.26 453	0.23 439	0.21 364	0.20 375

CFNet-ft	0.48 332	0.23 279	0.36 133	0.40 241	0.26 274	0.64 374	0.37 303	0.87 336	0.85 358	0.64 238	1.00 379	1.01 441	0.64 389	0.61 269	0.53 385	0.23 417	0.15 345	0.24 421	0.21 405	0.23 403	0.18 319

CFNet_RVC	0.48 332	0.23 279	0.36 133	0.40 241	0.26 274	0.64 374	0.37 303	0.87 336	0.85 358	0.64 238	1.00 379	1.01 441	0.64 389	0.61 269	0.53 385	0.23 417	0.15 345	0.24 421	0.21 405	0.23 403	0.18 319

CVANet_RVC	0.57 420	0.33 429	0.44 246	0.47 408	0.32 411	0.67 389	0.61 484	1.05 409	0.93 411	0.85 385	1.04 401	1.01 441	0.73 439	0.83 414	0.52 382	0.29 478	0.19 428	0.27 467	0.25 464	0.31 468	0.21 393

SACVNet	0.58 427	0.34 434	0.55 367	0.55 496	0.36 443	0.63 367	0.48 422	1.13 441	0.77 306	1.02 475	1.06 411	1.02 446	0.74 441	0.90 444	0.51 375	0.27 460	0.21 450	0.25 434	0.24 455	0.29 453	0.36 505

Syn2CoEx	0.71 463	0.51 506	0.95 492	0.64 526	0.45 500	0.91 462	0.53 456	1.48 539	1.13 489	0.93 439	1.35 485	1.02 446	0.99 511	0.92 454	0.80 456	0.30 485	0.27 500	0.28 475	0.24 455	0.23 403	0.24 426

SQANet	0.82 486	0.74 539	0.67 423	1.13 562	0.98 562	1.11 503	0.47 414	1.07 417	0.83 345	0.91 426	1.05 405	1.03 448	0.74 441	1.01 474	0.64 421	0.61 557	0.24 477	1.03 567	0.35 521	1.18 568	0.58 555

RASNet	0.53 388	0.22 258	0.52 350	0.38 174	0.22 129	0.68 391	0.38 325	0.97 376	0.88 377	0.73 310	1.04 401	1.03 448	0.92 497	0.90 444	0.86 469	0.16 226	0.14 315	0.14 97	0.17 300	0.15 187	0.13 167

APVNet	0.71 463	0.37 452	0.89 487	0.56 499	0.45 500	1.18 516	0.68 500	1.41 532	0.85 358	0.81 353	1.15 446	1.04 450	0.81 468	1.10 494	1.17 524	0.26 450	0.28 504	0.32 498	0.31 507	0.29 453	0.30 474

UNet	0.54 400	0.26 360	0.66 419	0.44 355	0.40 470	0.99 481	0.41 374	0.98 379	0.75 291	0.83 374	0.89 330	1.04 450	0.72 436	0.73 366	0.62 415	0.19 334	0.14 315	0.20 325	0.17 300	0.20 340	0.17 301

FADNet-RVC	0.60 437	0.53 517	1.14 514	0.46 399	0.39 465	0.61 350	0.39 348	1.12 439	0.87 372	0.70 284	0.84 297	1.04 450	0.55 331	0.94 467	0.69 433	0.26 450	0.25 485	0.28 475	0.28 491	0.31 468	0.31 482

CBMV	0.64 443	0.35 440	0.41 202	0.42 315	0.25 230	1.01 483	0.77 524	1.13 441	1.09 483	1.17 509	1.22 461	1.04 450	0.75 446	0.88 436	0.63 418	0.28 471	0.30 513	0.34 505	0.30 499	0.26 433	0.26 440
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DCVSM-stereo	0.49 350	0.27 377	0.53 358	0.39 203	0.29 356	0.51 282	0.26 111	0.75 287	0.75 291	1.11 503	0.75 241	1.05 454	0.72 436	0.60 261	0.47 357	0.20 357	0.19 428	0.24 421	0.20 382	0.25 426	0.30 474

iinet-f	0.67 452	0.26 360	2.15 564	0.39 203	0.31 395	1.19 517	0.56 470	0.84 322	0.84 350	0.80 340	1.17 453	1.05 454	0.84 479	0.71 355	1.21 527	0.20 357	0.18 414	0.17 207	0.15 218	0.20 340	0.20 375

anonymousa	0.49 350	0.20 182	0.42 223	0.38 174	0.23 169	0.91 462	0.35 266	0.75 287	0.62 220	0.85 385	1.54 517	1.06 456	0.66 402	0.51 169	0.43 315	0.16 226	0.13 281	0.19 295	0.21 405	0.16 231	0.14 211

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 442	0.28 391	0.99 498	0.40 241	0.30 373	1.03 488	0.56 470	1.10 427	0.99 437	0.97 455	1.22 461	1.06 456	0.69 415	1.07 487	0.95 497	0.19 334	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.22 386	0.21 393

CRFU-Net	0.57 420	0.27 377	0.57 377	0.46 399	0.30 373	1.20 518	0.52 451	1.10 427	0.56 211	1.00 467	0.98 372	1.06 456	0.79 463	0.81 403	0.71 441	0.21 374	0.19 428	0.18 255	0.16 250	0.18 290	0.19 352

GwcNet	0.69 457	0.36 445	1.10 509	0.51 460	0.42 483	1.08 499	0.50 433	1.21 478	1.16 494	1.00 467	1.37 489	1.06 456	0.79 463	0.92 454	0.94 494	0.25 440	0.24 477	0.24 421	0.22 423	0.23 403	0.26 440

DRN-Test	0.66 447	0.32 421	0.66 419	0.50 444	0.39 465	1.15 510	0.61 484	1.49 541	1.01 447	1.12 504	1.08 417	1.06 456	0.69 415	0.77 390	0.94 494	0.23 417	0.17 397	0.26 453	0.25 464	0.25 426	0.21 393

ac_64	0.52 382	0.22 258	0.50 332	0.45 378	0.28 329	0.80 434	0.45 403	1.02 397	0.61 219	0.91 426	0.83 292	1.07 461	0.68 411	0.74 373	0.70 436	0.21 374	0.18 414	0.20 325	0.19 357	0.18 290	0.15 235

StereoDRNet	0.64 443	0.33 429	0.68 428	0.51 460	0.43 489	1.03 488	0.53 456	1.47 538	0.99 437	1.10 501	0.87 318	1.07 461	0.71 432	0.82 406	0.88 478	0.23 417	0.19 428	0.25 434	0.23 439	0.27 445	0.19 352

Wz-Net-LNSev	0.71 463	0.51 506	1.36 543	0.50 444	0.41 477	1.15 510	0.69 505	1.21 478	1.07 478	1.02 475	1.12 428	1.08 463	0.87 485	0.89 442	0.89 488	0.24 429	0.22 458	0.21 367	0.19 357	0.26 433	0.26 440

NaN_ROB	0.69 457	0.44 487	0.69 434	0.51 460	0.33 422	0.97 476	1.06 554	1.22 486	1.19 500	1.24 522	0.96 358	1.08 463	0.78 461	1.20 506	0.67 429	0.24 429	0.30 513	0.23 404	0.24 455	0.23 403	0.25 434

PSMNet_ROB	0.64 443	0.37 452	0.65 413	0.56 499	0.42 483	0.97 476	0.83 532	1.21 478	0.92 405	0.79 338	1.02 391	1.08 463	0.63 378	0.82 406	0.91 492	0.29 478	0.20 440	0.31 492	0.31 507	0.26 433	0.23 418

w-ln-seven-2	0.76 472	0.43 482	2.32 566	0.52 472	0.38 459	0.90 461	0.65 491	1.11 433	1.12 488	1.19 513	1.28 473	1.09 466	0.99 511	1.07 487	0.87 475	0.20 357	0.19 428	0.23 404	0.22 423	0.26 433	0.22 411

G2L-ROB	0.47 320	0.19 145	0.42 223	0.35 107	0.22 129	0.57 323	0.42 384	1.14 450	0.71 273	0.84 381	0.75 241	1.09 466	0.53 313	0.74 373	0.53 385	0.17 268	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.17 266	0.19 352

HI	0.45 294	0.21 219	0.36 133	0.34 72	0.35 438	0.28 88	0.31 198	0.72 267	0.46 175	0.87 400	1.13 435	1.09 466	0.76 449	0.69 344	0.56 397	0.12 36	0.10 60	0.17 207	0.17 300	0.17 266	0.15 235

CoSv	0.45 294	0.21 219	0.36 133	0.34 72	0.35 438	0.28 88	0.31 198	0.72 267	0.46 175	0.87 400	1.13 435	1.09 466	0.76 449	0.69 344	0.56 397	0.12 36	0.10 60	0.17 207	0.17 300	0.17 266	0.15 235

LL-Strereo	0.57 420	0.27 377	0.68 428	0.48 415	0.34 431	0.39 211	0.48 422	0.94 362	0.97 428	0.83 374	0.78 262	1.10 470	1.18 531	1.33 523	0.49 363	0.17 268	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.16 231	0.17 301

ADCP+	1.06 525	0.35 440	1.51 551	0.49 430	0.51 520	1.45 538	0.55 464	1.25 502	1.03 455	1.16 508	1.15 446	1.10 470	1.07 521	1.56 539	6.75 593	0.19 334	0.16 377	0.23 404	0.21 405	0.28 449	0.21 393

GANetREF_RVC	0.80 482	0.75 540	0.86 483	0.66 534	0.42 483	1.15 510	0.98 548	1.14 450	1.19 500	1.01 472	1.02 391	1.10 470	0.90 491	1.15 499	0.76 449	0.48 544	0.39 546	0.57 553	0.38 526	0.63 551	0.46 537
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
SGM-Forest	0.62 440	0.32 421	0.39 180	0.43 336	0.30 373	1.02 485	0.55 464	1.09 425	1.05 465	1.06 490	1.18 455	1.10 470	0.67 405	0.88 436	0.62 415	0.31 488	0.33 533	0.33 503	0.30 499	0.30 462	0.28 457
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
YMNet	0.66 447	0.38 462	0.90 488	0.52 472	0.46 507	1.08 499	0.49 428	1.00 385	0.77 306	1.18 511	1.29 477	1.12 474	0.74 441	0.85 426	0.86 469	0.27 460	0.31 522	0.25 434	0.25 464	0.24 416	0.23 418

YMNet_1	0.66 447	0.38 462	0.90 488	0.52 472	0.46 507	1.08 499	0.49 428	1.00 385	0.77 306	1.18 511	1.29 477	1.12 474	0.74 441	0.85 426	0.86 469	0.27 460	0.31 522	0.25 434	0.25 464	0.24 416	0.23 418

DDVS	0.52 382	0.30 412	0.56 373	0.41 275	0.31 395	0.71 403	0.34 242	0.91 353	0.67 249	0.85 385	0.89 330	1.12 474	0.46 278	0.86 431	0.60 408	0.22 400	0.16 377	0.22 382	0.18 327	0.25 426	0.26 440

Consistency-Raft	1.01 515	0.81 546	1.24 527	0.84 550	0.97 560	0.81 439	0.84 535	1.30 512	1.59 547	1.05 486	1.68 527	1.12 474	0.91 492	0.92 454	1.11 518	0.65 558	0.74 574	0.79 561	0.90 576	1.06 566	0.79 563

S-Stereo	0.74 470	0.35 440	0.96 494	0.56 499	0.45 500	0.82 447	0.60 479	1.24 498	1.60 550	0.96 450	1.41 497	1.12 474	0.94 503	0.80 400	1.04 512	0.26 450	0.31 522	0.28 475	0.25 464	0.32 474	0.47 542

RTSC	0.87 497	0.48 494	1.23 526	0.52 472	0.37 450	1.13 507	0.50 433	1.34 518	1.79 556	1.51 537	1.24 466	1.12 474	0.81 468	1.62 543	2.16 561	0.25 440	0.19 428	0.23 404	0.24 455	0.30 462	0.31 482

Wz-Net-MNSev	0.76 472	0.40 474	1.34 538	0.50 444	0.40 470	1.44 537	0.83 532	1.15 454	1.16 494	1.25 523	1.20 460	1.13 480	0.81 468	1.16 501	1.00 507	0.22 400	0.19 428	0.24 421	0.23 439	0.28 449	0.26 440

hitnet-ft	0.55 402	0.27 377	0.39 180	0.41 275	0.28 329	0.78 428	0.40 359	0.92 355	0.90 393	0.82 362	1.01 382	1.13 480	0.70 428	0.78 394	0.67 429	0.28 471	0.20 440	0.28 475	0.22 423	0.29 453	0.26 440

GANet	0.70 459	0.37 452	0.55 367	0.51 460	0.34 431	0.94 468	0.96 547	1.08 421	0.94 418	1.04 484	1.98 542	1.13 480	0.88 489	1.12 497	0.66 426	0.25 440	0.26 491	0.27 467	0.22 423	0.31 468	0.22 411

MultiAttention	3.58 584	0.24 316	0.62 392	0.54 489	0.34 431	22.90 606	2.72 597	1.60 553	1.13 489	0.80 340	1.81 533	1.14 483	0.43 258	35.29 615	0.61 412	0.17 268	0.12 212	0.23 404	0.23 439	0.34 487	0.29 465

dad	0.58 427	0.50 502	0.64 407	0.43 336	0.30 373	0.59 342	0.36 288	0.78 303	1.25 515	1.01 472	1.17 453	1.15 484	0.53 313	0.68 338	0.50 365	0.35 518	0.23 468	0.37 517	0.21 405	0.29 453	0.20 375

PWC_ROB	0.87 497	0.52 513	1.28 530	0.50 444	0.32 411	0.91 462	0.37 303	1.36 524	1.46 538	1.61 543	2.59 561	1.16 485	1.01 515	1.34 525	1.40 539	0.25 440	0.18 414	0.28 475	0.20 382	0.29 453	0.28 457

zh-mn7	1.08 529	0.65 532	4.00 580	0.52 472	0.38 459	1.16 513	0.62 486	1.15 454	1.77 555	1.74 551	2.31 548	1.17 486	0.91 492	2.10 565	1.77 549	0.24 429	0.21 450	0.22 382	0.22 423	0.25 426	0.28 457

HSM	0.51 373	0.24 316	0.41 202	0.39 203	0.24 198	0.75 417	0.40 359	1.22 486	0.75 291	0.81 353	0.91 337	1.21 487	0.69 415	0.87 433	0.46 350	0.17 268	0.13 281	0.17 207	0.14 191	0.17 266	0.17 301

MFMNet_re	1.14 533	0.97 560	1.19 521	0.99 556	0.95 558	1.25 524	1.22 565	1.39 528	1.55 544	1.69 550	1.67 526	1.21 487	1.53 551	1.12 497	0.99 504	0.87 567	0.75 578	0.79 561	0.75 569	0.90 558	0.94 569

DLCB_ROB	0.58 427	0.28 391	0.47 287	0.49 430	0.32 411	0.77 424	0.50 433	0.99 381	0.92 405	1.04 484	1.14 440	1.21 487	0.69 415	0.88 436	0.69 433	0.20 357	0.20 440	0.22 382	0.22 423	0.21 364	0.18 319

ADCL	1.04 520	0.38 462	1.35 539	0.50 444	0.39 465	1.61 547	0.89 540	1.29 509	1.39 531	1.29 525	1.50 512	1.24 490	1.24 536	1.37 531	4.87 586	0.21 374	0.19 428	0.25 434	0.25 464	0.29 453	0.27 450

zh-sn7	1.09 530	0.75 540	3.23 574	0.57 505	0.42 483	1.11 503	0.89 540	1.19 471	1.27 519	1.41 532	1.98 542	1.25 491	1.47 549	1.99 562	2.62 569	0.26 450	0.26 491	0.26 453	0.27 485	0.35 492	0.30 474

w-ln-seven	0.96 510	0.48 494	2.41 568	0.54 489	0.50 516	1.41 533	0.70 510	1.67 559	1.81 557	1.49 534	1.50 512	1.26 492	0.87 485	1.15 499	1.80 553	0.23 417	0.21 450	0.25 434	0.25 464	0.31 468	0.26 440

HSM-Net_RVC	0.53 388	0.22 258	0.35 126	0.37 144	0.21 109	0.85 454	0.37 303	1.23 491	0.93 411	0.90 421	1.15 446	1.26 492	0.63 378	0.72 360	0.48 361	0.17 268	0.13 281	0.16 167	0.15 218	0.17 266	0.15 235
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDUNet	1.06 525	2.56 593	0.68 428	1.21 564	1.26 570	1.03 488	0.69 505	1.11 433	0.94 418	0.96 450	1.22 461	1.27 494	0.82 472	0.93 460	0.72 443	0.84 565	0.38 542	1.99 579	0.60 563	1.10 567	0.85 565

RYNet	0.72 467	0.35 440	0.64 407	0.53 482	0.67 545	1.31 527	0.67 495	1.20 476	1.18 498	1.05 486	0.87 318	1.27 494	0.93 502	0.93 460	1.27 532	0.22 400	0.16 377	0.26 453	0.23 439	0.40 509	0.39 518

XQC	0.89 501	0.65 532	1.31 534	0.67 537	0.52 524	1.22 520	0.68 500	1.26 504	1.52 541	1.14 507	1.11 424	1.28 496	1.04 518	1.40 533	1.77 549	0.38 526	0.24 477	0.37 517	0.31 507	0.53 541	0.47 542

fast-acv-ft	0.64 443	0.30 412	0.73 451	0.45 378	0.34 431	1.17 514	0.49 428	0.86 329	0.98 432	1.02 475	1.36 486	1.29 497	0.85 480	0.76 383	0.81 459	0.21 374	0.23 468	0.23 404	0.23 439	0.21 364	0.20 375

ccnet	0.82 486	0.57 522	0.75 460	0.54 489	0.59 539	1.09 502	0.66 493	1.38 527	0.94 418	1.12 504	1.44 505	1.29 497	0.92 497	0.95 469	1.24 528	0.49 546	0.42 551	0.50 548	0.47 549	0.51 536	0.46 537

G-Net	0.95 509	0.46 493	1.04 502	0.64 526	0.48 512	2.12 562	0.64 490	1.01 394	0.87 372	1.75 552	2.82 568	1.30 499	1.64 560	1.06 484	0.96 499	0.36 522	0.29 509	0.35 507	0.25 464	0.45 524	0.42 525

Ntro	1.09 530	0.97 560	0.91 490	1.44 569	1.19 569	1.69 553	0.80 530	1.35 521	1.25 515	1.00 467	1.29 477	1.31 500	0.97 509	1.26 516	0.84 464	0.84 565	0.43 556	1.36 571	0.50 556	1.56 570	0.78 561

UDG	0.88 499	0.82 549	0.67 423	1.00 558	0.96 559	1.02 485	0.57 473	1.13 441	0.99 437	0.90 421	0.97 371	1.31 500	0.99 511	0.85 426	0.84 464	0.54 555	0.32 527	1.77 576	0.40 532	0.94 561	0.66 557

aanetorigin	0.83 493	0.56 520	1.87 559	0.49 430	0.38 459	0.56 318	0.66 493	0.70 254	1.00 443	2.42 572	2.02 544	1.31 500	1.18 531	0.93 460	1.13 523	0.20 357	0.18 414	0.20 325	0.19 357	0.27 445	0.30 474

PASM	0.90 504	0.64 531	1.69 553	0.69 542	0.69 548	0.78 428	0.84 535	1.03 401	1.26 518	1.19 513	1.15 446	1.31 500	0.98 510	1.24 514	1.03 509	0.52 550	0.56 566	0.59 556	0.66 565	0.56 545	0.54 553

PDISCO_ROB	0.91 505	0.48 494	1.06 504	0.99 556	0.97 560	1.67 552	0.63 487	1.64 557	1.59 547	1.06 490	1.18 455	1.31 500	0.79 463	1.55 537	0.97 500	0.49 546	0.22 458	0.45 534	0.40 532	0.45 524	0.37 510

UGAM	0.52 382	0.22 258	0.46 275	0.45 378	0.25 230	0.41 230	0.52 451	0.62 180	1.16 494	0.76 324	1.13 435	1.32 505	0.57 340	1.00 473	0.53 385	0.17 268	0.14 315	0.25 434	0.21 405	0.15 187	0.13 167

RTS	1.98 567	0.96 557	11.36 593	0.65 531	0.57 536	2.77 572	1.40 576	1.39 528	2.26 566	1.89 556	2.56 558	1.32 505	1.25 537	5.20 592	4.05 581	0.31 488	0.22 458	0.29 483	0.29 497	0.40 509	0.37 510

RTSA	1.98 567	0.96 557	11.36 593	0.65 531	0.57 536	2.77 572	1.40 576	1.39 528	2.26 566	1.89 556	2.56 558	1.32 505	1.25 537	5.20 592	4.05 581	0.31 488	0.22 458	0.29 483	0.29 497	0.40 509	0.37 510

otaku	1.04 520	0.93 554	0.88 485	1.33 568	1.05 567	1.66 550	0.70 510	1.40 531	1.18 498	1.08 497	1.32 483	1.33 508	0.91 492	1.23 513	0.76 449	0.72 561	0.46 561	1.24 570	0.50 556	1.40 569	0.75 559

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 518	0.57 522	1.51 551	0.67 537	0.50 516	2.57 567	1.66 583	1.20 476	1.43 534	1.38 530	1.57 519	1.33 508	0.92 497	1.64 546	0.88 478	0.37 525	0.39 546	0.46 537	0.60 563	0.41 515	0.40 521

NCC-stereo	0.78 478	0.40 474	0.76 465	0.61 520	0.67 545	0.81 439	0.69 505	1.54 550	1.11 485	0.90 421	1.36 486	1.33 508	1.16 528	1.19 504	0.88 478	0.31 488	0.30 513	0.37 517	0.48 551	0.33 481	0.33 491

Abc-Net	0.78 478	0.40 474	0.76 465	0.61 520	0.67 545	0.81 439	0.69 505	1.54 550	1.11 485	0.90 421	1.36 486	1.33 508	1.16 528	1.19 504	0.88 478	0.31 488	0.30 513	0.37 517	0.48 551	0.33 481	0.33 491
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	0.71 463	0.45 491	0.91 490	0.59 512	0.40 470	0.81 439	0.40 359	0.97 376	0.84 350	1.20 517	1.22 461	1.33 508	0.88 489	1.16 501	1.24 528	0.27 460	0.23 468	0.31 492	0.25 464	0.35 492	0.32 486
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	4.74 592	0.77 543	10.16 591	0.70 543	56.56 616	1.02 485	1.00 552	1.24 498	1.62 551	2.04 561	2.34 551	1.33 508	1.17 530	1.38 532	1.09 516	0.33 507	0.49 562	0.39 522	0.46 543	0.51 536	10.09 604

CBFPSM	0.59 434	0.22 258	1.31 534	0.38 174	0.27 305	1.12 506	0.65 491	0.79 307	0.82 340	0.80 340	0.81 282	1.35 514	0.87 485	0.67 328	0.76 449	0.16 226	0.15 345	0.15 139	0.16 250	0.17 266	0.22 411

CSAN	0.83 493	0.49 498	0.77 470	0.60 518	0.41 477	1.14 508	1.06 554	1.19 471	1.46 538	1.32 526	1.43 502	1.37 515	1.19 533	1.27 518	0.86 469	0.39 528	0.31 522	0.36 512	0.37 523	0.35 492	0.34 498

XPNet_ROB	0.70 459	0.35 440	0.68 428	0.52 472	0.40 470	0.79 431	0.85 538	1.16 461	0.94 418	1.33 528	1.15 446	1.38 516	0.83 477	1.03 481	0.90 490	0.32 499	0.25 485	0.26 453	0.24 455	0.31 468	0.28 457

AnyNet_C32	1.16 537	0.62 530	2.40 567	0.57 505	0.55 530	1.41 533	1.34 573	1.18 469	1.24 509	1.49 534	1.42 499	1.39 517	1.20 535	1.55 537	4.82 585	0.29 478	0.28 504	0.29 483	0.34 518	0.38 506	0.42 525

ETE_ROB	0.70 459	0.49 498	0.73 451	0.56 499	0.36 443	0.79 431	0.87 539	1.14 450	0.93 411	1.19 513	1.18 455	1.39 517	0.82 472	0.99 470	0.80 456	0.26 450	0.21 450	0.31 492	0.26 478	0.33 481	0.34 498

NLCSM	0.82 486	0.52 513	1.19 521	0.58 507	0.73 551	0.92 466	0.78 526	1.75 563	0.87 372	0.92 434	1.86 537	1.40 519	0.74 441	1.52 535	1.09 516	0.27 460	0.23 468	0.26 453	0.30 499	0.26 433	0.28 457

Nwc_Net	0.78 478	0.38 462	0.73 451	0.60 518	0.55 530	1.05 493	0.55 464	1.67 559	1.05 465	0.88 410	1.86 537	1.40 519	1.09 522	1.10 494	0.87 475	0.30 485	0.25 485	0.36 512	0.38 526	0.29 453	0.29 465

z-mn7	1.00 514	0.50 502	1.70 555	0.53 482	0.36 443	1.75 555	0.71 516	1.22 486	2.28 568	0.96 450	2.54 557	1.42 521	0.95 506	2.19 570	1.54 541	0.22 400	0.19 428	0.21 367	0.20 382	0.27 445	0.25 434

SHD	0.93 508	0.50 502	1.18 520	0.59 512	0.46 507	0.97 476	0.48 422	1.70 561	2.15 564	1.58 540	1.37 489	1.42 521	1.19 533	1.31 521	1.60 543	0.31 488	0.26 491	0.32 498	0.33 516	0.40 509	0.42 525

RP	0.76 472	0.36 445	0.63 402	0.66 534	0.58 538	0.80 434	0.55 464	1.14 450	1.22 506	0.97 455	1.65 522	1.43 523	1.32 541	1.01 474	0.84 464	0.33 507	0.30 513	0.36 512	0.30 499	0.34 487	0.34 498

Wz-Net-SNSev	0.91 505	0.73 538	2.13 563	0.56 499	0.45 500	0.95 471	1.13 559	1.34 518	1.24 509	1.02 475	1.30 480	1.46 524	0.86 482	1.81 553	1.50 540	0.25 440	0.23 468	0.25 434	0.26 478	0.32 474	0.29 465

AF-Net	0.81 485	0.39 469	0.68 428	0.64 526	0.54 528	0.91 462	0.51 448	1.61 555	1.31 524	0.96 450	2.02 544	1.46 524	1.26 539	1.11 496	0.99 504	0.32 499	0.24 477	0.39 522	0.27 485	0.30 462	0.25 434

DPSNet	0.99 513	0.42 480	1.88 560	0.53 482	0.41 477	1.59 546	1.26 568	2.21 572	1.43 534	1.10 501	1.11 424	1.46 524	1.95 570	1.34 525	1.26 530	0.34 513	0.25 485	0.25 434	0.21 405	0.46 527	0.37 510

RGC	0.79 481	0.59 524	0.71 443	0.65 531	0.65 544	0.92 466	0.58 474	1.29 509	1.05 465	1.07 493	1.45 508	1.47 527	1.03 516	1.21 510	0.88 478	0.32 499	0.30 513	0.48 543	0.40 532	0.37 502	0.37 510

FBW_ROB	0.88 499	0.50 502	0.85 478	0.55 496	0.40 470	1.17 514	0.78 526	1.50 542	1.37 528	1.33 528	1.27 471	1.48 528	1.00 514	2.57 578	0.98 503	0.25 440	0.32 527	0.45 534	0.30 499	0.34 487	0.28 457

NCCL2	0.72 467	0.41 478	0.65 413	0.64 526	0.44 496	0.98 480	1.20 562	1.11 433	1.00 443	0.98 460	0.96 358	1.49 529	0.87 485	0.90 444	0.79 454	0.31 488	0.26 491	0.39 522	0.39 530	0.32 474	0.32 486

psmorigin	0.82 486	0.51 506	2.09 562	0.49 430	0.41 477	0.85 454	0.50 433	1.04 404	0.88 377	1.45 533	1.43 502	1.50 530	1.06 519	1.22 512	0.97 500	0.31 488	0.32 527	0.27 467	0.27 485	0.33 481	0.42 525

ADCMid	1.14 533	0.52 513	2.23 565	0.53 482	0.43 489	1.07 495	0.75 522	1.23 491	1.05 465	2.15 565	1.44 505	1.50 530	1.43 547	1.56 539	5.01 587	0.26 450	0.24 477	0.29 483	0.31 507	0.37 502	0.33 491

DISCO	0.70 459	0.26 360	0.68 428	0.44 355	0.31 395	1.14 508	0.51 448	1.23 491	1.23 507	0.81 353	1.05 405	1.50 530	0.85 480	1.82 554	1.03 509	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.16 250	0.24 416	0.23 418

ADCS	1.51 555	0.61 527	3.42 575	0.59 512	0.51 520	1.27 525	1.08 557	1.59 552	1.81 557	1.91 559	1.66 524	1.51 533	1.42 546	1.94 560	8.60 595	0.33 507	0.32 527	0.33 503	0.36 522	0.44 520	0.42 525

RainbowNet	1.35 548	1.49 574	1.19 521	1.88 577	1.45 571	1.48 539	1.07 556	1.61 555	1.55 544	1.20 517	1.59 520	1.54 534	1.13 525	1.34 525	0.97 500	1.36 582	0.70 571	1.82 577	0.79 571	1.71 573	1.07 578

DispFullNet	1.60 558	2.63 594	2.75 571	2.56 589	1.79 581	1.24 523	0.47 414	1.37 526	1.45 537	1.87 555	1.50 512	1.55 535	2.46 576	2.04 564	1.04 512	0.59 556	0.18 414	2.32 588	0.68 567	2.29 586	1.14 579

stereogan	0.80 482	0.31 417	0.71 443	0.59 512	0.50 516	1.72 554	0.48 422	1.35 521	1.37 528	1.00 467	1.46 510	1.56 536	0.95 506	1.29 519	0.84 464	0.28 471	0.29 509	0.29 483	0.25 464	0.38 506	0.38 516

LALA_ROB	0.74 470	0.43 482	0.69 434	0.54 489	0.40 470	1.01 483	0.95 546	1.21 478	1.07 478	1.22 519	1.12 428	1.56 536	0.79 463	1.04 483	0.86 469	0.33 507	0.22 458	0.35 507	0.30 499	0.35 492	0.31 482

Wz-Net-TNSev	1.14 533	1.06 563	4.32 583	0.49 430	0.42 483	1.51 541	1.11 558	1.48 539	1.40 533	1.22 519	1.26 470	1.58 538	1.43 547	1.76 551	1.70 545	0.32 499	0.31 522	0.26 453	0.30 499	0.41 515	0.41 524

FAT-Stereo	0.73 469	0.33 429	0.75 460	0.49 430	0.37 450	0.71 403	0.59 477	1.36 524	1.30 523	1.03 483	1.40 495	1.59 539	1.15 527	0.87 433	0.86 469	0.28 471	0.28 504	0.28 475	0.23 439	0.28 449	0.38 516

EDNetEfficient	1.46 553	0.80 545	6.12 586	0.47 408	0.39 465	0.69 393	0.83 532	0.90 348	2.77 577	3.50 589	1.96 541	1.66 540	2.03 572	1.26 516	4.18 583	0.21 374	0.18 414	0.21 367	0.20 382	0.41 515	0.39 518

ADCPNet	1.03 519	0.48 494	2.70 570	0.54 489	0.42 483	1.40 531	0.75 522	1.13 441	1.07 478	1.22 519	1.42 499	1.68 541	1.09 522	1.36 530	3.45 578	0.30 485	0.28 504	0.29 483	0.32 513	0.37 502	0.35 503

UGAM-zero	0.46 304	0.19 145	0.62 392	0.37 144	0.23 169	0.34 165	0.21 49	1.15 454	0.39 139	0.66 260	0.61 195	1.70 542	0.91 492	0.75 379	0.25 96	0.14 109	0.11 154	0.15 139	0.12 126	0.13 92	0.13 167

WZ-Net	1.19 539	0.59 524	4.07 581	0.62 524	0.51 520	1.34 528	1.31 572	1.32 514	1.74 554	1.53 539	1.65 522	1.74 543	1.28 540	2.25 572	2.01 558	0.27 460	0.21 450	0.23 404	0.25 464	0.40 509	0.39 518

edge stereo	0.76 472	0.38 462	0.74 456	0.52 472	0.43 489	0.80 434	0.53 456	1.28 508	1.06 472	1.28 524	1.38 494	1.81 544	1.11 524	1.08 490	0.85 468	0.33 507	0.32 527	0.41 529	0.28 491	0.32 474	0.36 505

PAM	0.46 304	0.19 145	0.70 438	0.40 241	0.26 274	0.75 417	0.33 229	0.85 325	0.34 84	0.70 284	0.46 131	1.83 545	0.63 378	0.61 269	0.26 125	0.15 173	0.10 60	0.16 167	0.14 191	0.14 137	0.13 167

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 546	0.87 551	1.76 557	0.86 551	0.56 533	4.29 588	1.79 588	1.50 542	1.98 561	1.61 543	1.85 536	1.84 546	1.41 545	1.89 556	1.36 535	0.48 544	0.40 548	0.56 552	0.57 561	0.69 554	0.48 545

AnyNet_C01	1.56 556	1.05 562	7.45 588	0.64 526	0.54 528	1.99 560	1.38 575	1.43 535	1.36 526	1.63 546	1.92 539	1.84 546	1.33 542	2.40 574	4.03 580	0.33 507	0.32 527	0.32 498	0.34 518	0.44 520	0.45 536

PVD	1.28 545	0.67 535	1.28 530	0.74 547	0.62 542	1.50 540	0.84 535	1.99 568	2.96 578	2.18 566	2.36 553	1.85 548	1.95 570	1.92 558	1.94 556	0.39 528	0.36 539	0.49 546	0.37 523	0.51 536	0.64 556

MADNet+	2.23 574	2.43 590	10.85 592	1.22 565	0.91 556	2.76 571	1.40 576	2.12 571	1.67 553	1.32 526	1.74 530	1.86 549	1.74 562	6.25 594	4.41 584	0.65 558	0.64 569	0.58 555	0.54 560	0.80 557	0.76 560

PAM_32	0.46 304	0.19 145	0.67 423	0.39 203	0.24 198	0.75 417	0.27 127	0.95 369	0.34 84	0.68 269	0.44 123	1.91 550	0.65 395	0.62 277	0.26 125	0.15 173	0.10 60	0.16 167	0.15 218	0.14 137	0.13 167

SPS-STEREO	1.25 543	0.93 554	1.06 504	1.04 560	1.03 565	1.41 533	0.91 544	1.51 545	1.19 500	2.09 563	1.83 534	1.94 551	1.39 544	1.62 543	1.39 538	0.97 570	0.94 589	0.90 564	0.89 575	0.96 563	0.96 572
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_RVC	1.09 530	0.59 524	1.97 561	0.67 537	0.44 496	1.93 559	0.60 479	1.85 565	1.36 526	1.61 543	1.54 517	1.95 552	1.37 543	1.64 546	1.73 546	0.40 532	0.37 540	0.45 534	0.48 551	0.44 520	0.44 532

SAMSARA	1.07 527	0.65 532	1.19 521	1.06 561	0.90 554	1.76 556	1.76 587	1.46 537	1.44 536	1.51 537	1.16 451	2.00 553	1.14 526	1.48 534	1.31 534	0.39 528	0.44 558	0.35 507	0.38 526	0.49 533	0.49 548

ACV-stereo	0.62 440	0.34 434	1.00 499	0.43 336	0.31 395	1.20 518	0.40 359	0.75 287	0.83 345	0.64 238	0.77 251	2.10 554	1.03 516	0.81 403	0.64 421	0.21 374	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.21 364	0.21 393

ACVNet-4b	1.35 548	1.31 569	1.10 509	1.90 578	1.59 573	1.92 558	0.77 524	1.52 548	1.62 551	1.05 486	1.60 521	2.11 555	0.94 503	1.64 546	0.77 453	1.30 579	0.35 537	2.03 583	0.67 566	1.88 580	0.84 564

PWCK	1.92 566	1.66 582	3.12 573	1.65 571	0.91 556	2.84 574	2.26 593	2.10 570	2.41 573	2.36 571	2.31 548	2.22 556	1.82 564	3.43 583	2.03 559	1.61 586	0.71 573	1.51 572	0.82 573	1.69 572	0.91 568

NVStereoNet_ROB	1.24 542	0.90 553	1.13 513	0.86 551	0.88 553	1.11 503	0.99 550	1.42 533	1.53 542	1.59 542	2.48 555	2.24 557	1.53 551	1.96 561	1.30 533	0.76 563	0.70 571	0.78 560	1.00 581	0.71 556	0.88 567
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	9.93 598	1.15 564	175.16 623	0.48 415	0.36 443	1.04 492	0.68 500	1.24 498	2.69 576	3.17 586	2.50 556	2.30 558	2.07 573	1.76 551	2.21 562	0.20 357	0.18 414	0.24 421	0.19 357	0.51 536	0.50 549

ACVNet_1	1.46 553	1.33 570	1.12 512	1.91 579	1.62 574	1.83 557	0.98 548	2.00 569	1.85 559	1.39 531	1.53 516	2.32 559	1.53 551	1.34 525	1.11 518	1.30 579	0.50 563	2.06 585	0.58 562	1.93 582	0.95 571

SANet	1.07 527	0.41 478	1.06 504	0.48 415	0.30 373	1.41 533	0.94 545	1.42 533	3.36 583	1.58 540	2.43 554	2.33 560	1.70 561	1.34 525	1.07 514	0.28 471	0.24 477	0.26 453	0.23 439	0.34 487	0.30 474

SGM+DAISY	1.35 548	0.94 556	1.25 528	0.96 555	1.00 563	1.52 542	1.02 553	1.34 518	1.21 504	2.64 575	2.65 563	2.44 561	1.56 554	1.64 546	1.26 530	0.97 570	0.95 590	0.90 564	0.90 576	0.94 561	0.96 572

IMH-64-1	1.86 563	1.62 579	1.16 515	2.20 582	1.89 583	2.33 564	1.30 569	2.89 578	2.29 569	1.66 547	2.80 566	2.49 562	1.61 557	2.10 565	1.78 551	1.60 584	0.74 574	2.43 589	1.02 582	2.12 583	1.17 582

IMH-64	1.86 563	1.62 579	1.16 515	2.20 582	1.89 583	2.33 564	1.30 569	2.89 578	2.29 569	1.66 547	2.80 566	2.49 562	1.61 557	2.10 565	1.78 551	1.60 584	0.74 574	2.43 589	1.02 582	2.12 583	1.17 582

SGM_RVC	0.97 511	0.28 391	0.41 202	0.39 203	0.22 129	1.55 543	0.73 520	1.51 545	1.25 515	2.25 569	1.92 539	2.58 564	1.56 554	2.02 563	1.19 526	0.27 460	0.27 500	0.27 467	0.25 464	0.25 426	0.25 434
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	1.63 560	0.61 527	0.95 492	0.68 540	0.55 530	3.01 581	1.55 581	2.39 574	2.33 571	3.64 590	3.89 583	2.75 565	2.90 585	2.15 568	2.27 567	0.52 550	0.45 559	0.50 548	0.48 551	0.54 543	0.52 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	6.43 595	1.51 576	87.33 622	0.49 430	0.38 459	1.34 528	1.21 564	1.16 461	8.09 595	12.12 603	2.79 565	2.77 566	3.31 588	1.16 501	3.15 573	0.24 429	0.23 468	0.27 467	0.24 455	0.45 524	0.37 510

MSAF-DinoV2	1.04 520	0.38 462	1.32 536	0.54 489	0.29 356	0.89 459	0.72 518	1.52 548	1.24 509	1.05 486	1.41 497	2.98 567	1.49 550	2.74 579	2.83 572	0.22 400	0.14 315	0.20 325	0.22 423	0.32 474	0.32 486

IMH	2.04 571	1.62 579	1.20 525	2.20 582	1.89 583	2.91 580	1.30 569	3.11 581	3.03 579	1.81 554	3.35 576	3.03 568	1.90 567	2.48 575	1.80 553	1.66 587	0.77 580	2.45 591	1.04 585	2.15 585	1.19 585

ACVNet_2	1.65 561	1.27 568	1.41 546	1.75 573	1.62 574	2.22 563	1.20 562	2.30 573	2.62 574	1.78 553	2.56 558	3.03 568	1.61 557	1.54 536	1.12 522	1.06 573	0.58 568	1.82 577	0.70 568	1.82 576	0.96 572

ELAS_RVC	1.60 558	0.61 527	1.01 501	0.70 543	0.56 533	2.00 561	1.89 590	1.96 567	2.65 575	3.33 588	3.26 571	3.03 568	3.41 591	2.49 576	2.09 560	0.52 550	0.45 559	0.50 548	0.48 551	0.54 543	0.52 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSMD_ROB	1.21 540	0.49 498	0.62 392	0.59 512	0.50 516	1.62 549	0.67 495	1.23 491	1.24 509	2.45 573	3.77 579	3.09 571	2.98 586	1.32 522	0.81 459	0.45 538	0.41 549	0.49 546	0.51 558	0.47 530	0.44 532

WAO-7	1.90 565	1.20 565	1.35 539	1.27 566	1.06 568	2.84 574	1.56 582	3.23 583	3.06 581	2.23 568	3.33 575	3.17 572	2.28 575	3.12 580	2.21 562	1.02 572	0.91 585	1.06 568	1.03 584	1.04 565	0.97 575

Dean	1.98 567	1.36 571	1.36 543	2.12 581	1.81 582	2.74 569	1.36 574	3.37 587	3.80 588	2.08 562	3.32 574	3.21 573	1.82 564	1.71 550	1.67 544	1.27 576	0.77 580	1.99 579	0.90 576	1.86 577	1.03 577

WCMA_ROB	1.14 533	0.36 445	0.76 465	0.49 430	0.44 496	1.23 522	0.67 495	1.11 433	1.23 507	2.84 580	3.95 585	3.28 574	1.83 566	1.25 515	0.99 504	0.44 537	0.34 535	0.34 505	0.37 523	0.41 515	0.40 521

test_sample8	1.25 543	0.36 445	0.72 448	0.38 174	0.30 373	0.71 403	0.43 391	1.13 441	0.75 291	1.50 536	0.95 354	3.29 575	1.59 556	1.20 506	1.36 535	0.41 533	8.41 603	0.40 525	0.41 537	0.36 497	0.33 491

JetBlue	2.78 577	1.26 567	7.04 587	1.16 563	1.48 572	8.00 596	6.02 600	2.60 576	1.92 560	2.12 564	2.64 562	3.34 576	3.05 587	6.49 595	3.39 576	0.78 564	0.76 579	0.75 558	0.76 570	0.97 564	1.18 584

MonStereo1	1.98 567	1.48 573	1.43 548	1.81 576	1.69 579	2.88 577	0.78 526	2.47 575	3.47 584	2.20 567	4.36 590	3.39 577	2.50 578	2.18 569	1.58 542	1.19 575	0.54 564	1.65 574	0.87 574	1.78 575	1.29 587

KSHMR	2.57 575	1.93 585	1.69 553	2.63 591	2.42 591	2.86 576	2.07 591	3.27 585	6.50 593	2.49 574	3.36 577	3.41 578	1.92 568	2.49 576	1.94 556	2.13 593	1.40 595	2.79 598	1.50 594	2.73 591	1.77 591

LVE	2.12 573	1.44 572	1.36 543	1.99 580	1.78 580	2.75 570	1.79 588	2.82 577	3.95 589	1.90 558	4.33 589	3.52 579	1.81 563	2.24 571	1.74 547	1.74 588	0.87 583	2.06 585	1.13 587	1.91 581	1.35 588

WAO-6	2.04 571	1.50 575	1.16 515	1.70 572	1.67 578	2.69 568	1.44 579	3.06 580	3.63 587	1.98 560	3.27 572	3.54 580	2.07 573	2.36 573	2.22 564	1.31 581	0.91 585	2.04 584	1.22 591	1.73 574	1.27 586

MADNet++	4.03 586	2.70 595	3.44 577	3.72 598	3.44 598	4.44 589	3.52 598	3.95 591	3.61 586	4.46 592	4.98 595	4.10 581	4.58 595	7.00 597	5.89 589	3.74 599	3.67 601	3.27 601	2.71 600	3.70 599	3.66 600

FCDSN-DC	1.39 551	0.56 520	0.65 413	0.74 547	0.59 539	1.38 530	0.63 487	1.35 521	1.39 531	3.26 587	4.50 591	4.61 582	2.63 581	1.58 541	1.03 509	0.46 540	0.42 551	0.48 543	0.47 549	0.50 535	0.50 549
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DPSimNet_ROB	3.58 584	2.45 591	8.57 589	2.53 587	2.37 590	2.88 577	3.77 599	3.14 582	3.23 582	4.71 596	3.86 582	4.68 583	4.87 596	4.07 590	5.62 588	2.33 596	2.33 598	2.47 592	2.52 598	2.51 590	2.64 597

MeshStereo	1.34 546	0.43 482	0.54 362	0.44 355	0.34 431	1.66 550	0.60 479	1.94 566	1.37 528	4.47 593	3.25 570	4.71 584	1.94 569	1.92 558	1.17 524	0.35 518	0.35 537	0.37 517	0.31 507	0.32 474	0.32 486
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
WAO-8	2.92 578	1.55 577	1.35 539	1.79 574	1.63 576	5.23 590	1.22 565	4.58 593	12.56 600	2.84 580	4.07 587	4.83 585	2.72 583	3.49 584	2.25 565	1.27 576	0.91 585	1.99 579	1.15 589	1.86 577	1.15 580

Venus	2.92 578	1.55 577	1.35 539	1.79 574	1.63 576	5.23 590	1.22 565	4.58 593	12.56 600	2.84 580	4.06 586	4.83 585	2.72 583	3.49 584	2.25 565	1.27 576	0.91 585	1.99 579	1.15 589	1.86 577	1.15 580

JetRed	5.27 593	5.84 598	12.81 596	2.36 586	2.83 596	12.23 601	10.50 603	4.46 592	3.60 585	3.86 591	3.83 581	4.85 587	4.18 594	6.78 596	11.96 599	2.17 594	2.96 600	2.18 587	1.97 596	3.38 597	2.68 598

tt	6.20 594	0.20 182	5.89 585	3.55 597	2.07 586	11.26 599	19.21 604	11.74 602	5.46 591	2.69 576	2.04 546	4.87 588	6.25 597	3.70 587	7.09 594	8.32 606	11.17 610	4.93 603	5.41 605	5.74 600	2.37 596

LE_ROB	4.42 590	0.24 316	2.75 571	0.42 315	0.23 169	1.57 545	0.90 543	1.71 562	17.88 609	16.56 611	4.88 593	5.17 589	18.85 611	1.63 545	14.62 602	0.17 268	0.14 315	0.16 167	0.16 250	0.19 324	0.17 301

UNDER WATER	3.46 582	2.07 587	3.64 578	3.09 594	2.48 592	3.75 586	2.42 595	3.31 586	13.77 602	2.90 584	2.95 569	5.84 590	3.69 592	3.69 586	3.48 579	2.07 592	1.11 592	2.70 596	1.40 592	2.84 594	1.98 593

FC-DCNN	1.59 557	0.51 506	0.66 419	0.61 520	0.49 514	1.56 544	0.70 510	1.66 558	1.53 542	4.64 594	4.62 592	5.85 591	3.34 590	1.84 555	1.11 518	0.46 540	0.42 551	0.47 538	0.46 543	0.48 531	0.46 537

ktn	2.98 580	2.25 588	1.73 556	2.84 592	2.53 594	3.76 587	2.15 592	3.70 589	5.47 592	2.75 577	5.17 597	5.94 592	2.48 577	3.23 581	2.46 568	2.34 597	1.44 596	2.78 597	2.03 597	2.45 589	2.01 594

UNDER WATER-64	3.53 583	2.01 586	3.94 579	3.22 596	2.49 593	5.41 592	2.60 596	3.43 588	12.41 599	3.03 585	2.68 564	6.07 593	4.04 593	3.79 588	3.33 575	2.02 591	1.24 594	2.63 594	1.46 593	2.78 592	2.08 595

notaker	2.76 576	2.29 589	1.80 558	2.96 593	2.58 595	2.90 579	1.75 586	3.24 584	3.05 580	2.78 578	4.24 588	6.15 594	2.51 579	3.34 582	2.75 571	2.31 595	1.18 593	3.00 599	1.65 595	2.84 594	1.97 592

FC-DCNN v2	1.65 561	0.51 506	0.65 413	0.61 520	0.49 514	1.61 547	0.70 510	1.75 563	1.56 546	4.74 597	4.91 594	6.46 595	3.31 588	1.91 557	1.11 518	0.46 540	0.42 551	0.47 538	0.46 543	0.48 531	0.46 537

TorneroNet	4.53 591	1.89 584	1.48 550	2.55 588	2.27 588	13.78 603	1.69 585	4.84 597	23.73 614	2.89 583	7.70 600	7.06 596	2.69 582	4.26 591	3.42 577	1.84 590	0.77 580	2.68 595	1.13 587	2.42 588	1.47 590

TorneroNet-64	3.44 581	1.86 583	1.42 547	2.58 590	2.28 589	6.87 593	1.68 584	4.70 595	12.03 597	2.31 570	5.59 598	8.25 597	2.55 580	3.97 589	2.73 570	1.81 589	0.74 574	2.57 593	1.07 586	2.35 587	1.44 589

DPSMNet_ROB	12.08 600	8.00 599	21.00 599	8.97 601	16.79 602	10.67 597	30.89 609	9.02 601	15.17 605	6.51 599	15.41 610	9.04 598	14.85 603	9.27 601	21.67 607	4.58 602	8.57 605	5.09 606	9.29 607	5.90 601	10.95 605

DGTPSM_ROB	12.07 599	8.00 599	20.99 598	8.93 600	16.78 601	10.67 597	30.87 608	9.01 600	15.16 604	6.50 598	15.41 610	9.04 598	14.85 603	9.25 600	21.67 607	4.57 601	8.57 605	5.08 604	9.28 606	5.90 601	10.95 605

MANE	4.13 588	0.51 506	0.64 407	0.66 534	0.56 533	6.89 594	0.99 550	7.55 598	12.04 598	6.68 600	8.57 601	10.69 600	9.45 599	7.59 599	6.39 591	0.49 546	0.43 556	0.48 543	0.98 580	0.49 533	0.48 545

pmcnn	1.23 541	0.29 403	0.96 494	0.40 241	0.23 169	0.95 471	0.69 505	1.16 461	1.28 521	1.67 549	2.33 550	11.15 601	0.86 482	0.93 460	0.88 478	0.15 173	0.12 212	0.12 31	0.10 61	0.15 187	0.15 235

USTest	12.99 601	14.18 603	20.00 597	16.24 602	14.97 600	20.80 605	31.95 610	16.20 607	10.91 596	8.79 602	9.48 602	13.94 602	10.50 600	16.11 604	21.44 606	3.17 598	4.82 602	5.08 604	5.36 604	8.81 603	7.13 602

TCMNet-wrong-test	8.97 597	10.42 602	8.74 590	19.56 603	17.61 603	12.53 602	9.01 602	13.59 604	2.18 565	4.64 594	5.11 596	14.63 603	11.09 601	7.19 598	9.73 596	5.56 605	0.89 584	3.77 602	3.11 601	10.34 604	9.80 603

xxxxx1	36.64 615	19.51 607	24.21 602	61.66 617	64.63 619	27.28 611	40.10 614	20.25 608	18.63 610	14.07 608	12.97 603	17.26 604	17.36 608	21.70 609	27.93 612	13.18 610	18.50 613	111.26 623	133.37 623	29.24 614	39.73 617

tt_ll	36.64 615	19.51 607	24.21 602	61.66 617	64.63 619	27.28 611	40.10 614	20.25 608	18.63 610	14.07 608	12.97 603	17.26 604	17.36 608	21.70 609	27.93 612	13.18 610	18.50 613	111.26 623	133.37 623	29.24 614	39.73 617

ff	36.64 615	19.51 607	24.21 602	61.66 617	64.63 619	27.28 611	40.10 614	20.25 608	18.63 610	14.07 608	12.97 603	17.26 604	17.36 608	21.70 609	27.93 612	13.18 610	18.50 613	111.26 623	133.37 623	29.24 614	39.73 617

HanzoNet	6.76 596	2.45 591	4.22 582	3.19 595	2.94 597	3.62 585	2.28 594	4.79 596	7.20 594	14.00 607	13.19 606	17.49 607	22.30 612	13.25 603	6.19 590	4.20 600	1.93 597	3.10 600	2.56 599	3.35 596	2.88 599

Anonymous_1	33.25 609	18.26 604	23.92 601	20.54 604	21.28 606	25.59 607	35.94 611	22.01 615	15.57 606	13.33 604	13.49 607	18.08 608	15.29 605	20.36 605	24.60 609	16.28 613	8.84 607	66.59 620	118.00 622	155.73 625	11.23 607

SGM-ForestM	4.04 587	0.32 421	0.46 275	0.43 336	0.27 305	7.50 595	1.45 580	3.84 590	4.24 590	8.19 601	6.76 599	19.00 609	9.08 598	10.74 602	6.62 592	0.31 488	0.33 533	0.32 498	0.32 513	0.29 453	0.29 465

DPSM_ROB	17.78 603	18.63 605	24.31 605	20.90 605	19.47 604	25.97 608	36.21 612	21.23 613	16.24 607	13.38 605	14.06 608	19.18 610	16.30 606	20.78 606	25.67 610	9.38 608	9.23 608	9.49 608	9.82 608	13.51 606	11.91 608

DPSM	17.78 603	18.63 605	24.31 605	20.90 605	19.47 604	25.97 608	36.21 612	21.23 613	16.24 607	13.38 605	14.06 608	19.18 610	16.30 606	20.78 606	25.67 610	9.38 608	9.23 608	9.49 608	9.82 608	13.51 606	11.91 608

LRCNet_RVC	21.24 607	31.15 611	21.41 600	28.98 608	23.82 607	3.13 582	0.60 479	20.96 612	1.59 547	25.58 612	28.15 616	21.99 612	14.79 602	21.94 612	16.41 603	28.89 620	14.87 611	33.53 616	31.28 616	29.51 617	26.16 615

HaxPig	31.96 608	37.24 614	34.27 607	24.37 607	24.88 608	18.26 604	19.86 605	20.64 611	28.52 615	35.97 620	38.75 620	25.57 613	28.72 615	33.88 614	34.39 615	35.94 621	38.87 621	37.80 617	40.48 619	39.68 618	41.15 620

MEDIAN_ROB	37.38 618	40.85 622	40.60 611	32.31 609	31.85 609	27.20 610	24.55 606	29.10 616	33.19 622	42.09 624	41.76 622	33.35 614	34.39 622	39.78 617	37.07 616	43.64 623	44.10 623	44.12 619	43.40 621	41.51 620	42.76 622

AVERAGE_ROB	37.58 619	40.13 621	40.15 610	34.81 610	33.82 610	28.55 614	25.10 607	32.02 617	34.06 623	41.28 623	40.66 621	34.46 615	34.81 623	39.18 616	37.57 617	42.78 622	43.44 622	43.82 618	43.03 620	40.47 619	41.51 621

RAFT-FEzeroshot	35.73 610	37.45 616	48.67 615	42.23 613	39.22 612	52.25 617	73.13 620	42.62 620	32.59 616	26.71 613	27.70 612	38.57 616	32.57 616	41.68 620	51.67 621	18.75 615	18.58 617	19.15 611	19.78 612	27.21 610	23.98 611

RAFT-FE	35.73 610	37.45 616	48.67 615	42.23 613	39.22 612	52.25 617	73.13 620	42.62 620	32.59 616	26.71 613	27.70 612	38.57 616	32.57 616	41.68 620	51.67 621	18.75 615	18.58 617	19.15 611	19.78 612	27.21 610	23.98 611

CasAABBNet	35.74 612	37.43 615	48.72 617	42.22 612	39.20 611	52.24 616	73.12 619	42.61 619	32.62 619	26.78 616	27.95 614	38.58 618	32.60 618	41.67 619	51.65 620	18.74 614	18.57 616	19.15 611	19.77 611	27.20 609	23.98 611

LSM0	38.95 620	37.60 620	48.58 614	43.57 616	91.06 622	52.57 621	72.57 617	43.17 623	32.63 620	26.97 618	27.97 615	38.65 619	32.94 619	41.86 623	51.78 623	18.89 619	18.41 612	19.13 610	19.63 610	27.29 613	33.77 616

FlowAnything	35.81 613	37.53 619	48.80 618	42.20 611	39.22 612	52.25 617	73.16 622	42.56 618	32.89 621	26.76 615	28.30 617	38.69 620	33.09 620	41.63 618	51.62 619	18.76 617	18.59 620	19.21 615	19.92 615	27.16 608	23.91 610

Selective-RAFT-Error	35.84 614	37.49 618	48.83 619	42.26 615	39.24 615	52.30 620	73.09 618	42.66 622	32.61 618	26.80 617	28.30 617	38.84 621	33.51 621	41.68 620	51.59 618	18.82 618	18.58 617	19.17 614	19.80 614	27.28 612	24.05 614

BEATNet-Init1	15.13 602	0.82 549	50.86 620	0.72 546	0.53 525	38.10 615	7.03 601	11.83 603	14.25 603	29.78 619	30.17 619	48.21 622	22.64 613	26.78 613	18.11 604	0.42 536	0.38 542	0.47 538	0.46 543	0.51 536	0.48 545

PML	40.80 621	29.24 610	11.87 595	7.20 599	14.47 599	92.13 624	213.69 626	7.63 599	23.35 613	74.72 625	190.14 626	50.17 623	26.15 614	21.39 608	12.70 600	8.76 607	2.92 599	8.45 607	3.25 602	13.26 605	4.42 601

RSGM-EC	74.81 622	63.03 623	41.60 612	97.74 620	92.11 623	74.93 622	114.81 623	53.77 624	38.96 624	39.88 621	48.98 623	90.73 624	64.81 624	139.63 624	128.53 624	93.27 624	53.96 624	95.12 621	38.31 617	81.45 623	44.63 623

acva	74.81 622	63.03 623	41.60 612	97.74 620	92.11 623	74.93 622	114.81 623	53.77 624	38.96 624	39.88 621	48.98 623	90.73 624	64.81 624	139.63 624	128.53 624	93.27 624	53.96 624	95.12 621	38.31 617	81.45 623	44.63 623

test_example2	176.61 624	205.14 625	198.86 624	188.60 624	190.98 625	152.67 625	170.61 625	94.86 626	123.55 626	178.88 626	179.48 625	158.94 626	141.34 626	192.61 626	198.96 626	203.76 626	236.37 626	164.13 626	173.55 626	218.58 626	160.41 625

ccccc		429.19 626		507.10 625	501.20 626	356.95 626		380.82 627		334.51 627		372.86 627		499.17 627		561.44 627	431.22 627	334.28 627	290.86 627	540.88 627

ASD4		8.86 601

Low-res two-view benchmark