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

IGEV-Stereo+	0.45 126	0.21 35	0.43 46	0.41 55	0.39 310	0.15 1	0.19 7	0.44 4	0.36 37	0.26 5	0.25 7	0.31 41	0.41 105	1.43 320	0.30 60	0.17 111	0.12 61	0.15 30	0.11 9	1.16 558	1.70 573

S2M2_XL	0.24 1	0.24 94	0.39 19	0.34 1	0.24 44	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 15	0.40 39	0.24 9	0.23 11	0.32 1	0.26 23	0.20 234	0.18 336	0.18 128	0.16 171	0.18 137	0.14 73
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
dual_stereo	0.27 7	0.19 10	0.35 1	0.39 36	0.21 10	0.25 3	0.22 23	0.48 6	0.31 19	0.32 28	0.26 10	0.37 65	0.24 13	0.83 148	0.29 49	0.16 67	0.12 61	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.11 2

Wavelet-MonSter	0.27 7	0.20 16	0.41 31	0.39 36	0.26 75	0.26 4	0.25 45	0.49 8	0.29 12	0.36 44	0.47 68	0.28 31	0.32 53	0.49 32	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.12 13

LG-Stereo_L2	0.29 18	0.20 16	0.45 63	0.37 13	0.25 65	0.26 4	0.20 11	0.78 91	0.28 11	0.28 9	0.26 10	0.24 9	0.26 22	0.91 175	0.23 2	0.15 44	0.11 31	0.15 30	0.12 49	0.14 26	0.11 2

StereoAnything_RVC	0.45 126	1.43 562	0.48 78	0.35 3	0.20 4	0.26 4	0.21 17	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 84	1.27 276	0.22 1	0.21 268	0.11 31	0.14 4	0.10 2	2.37 569	0.11 2

RAStereo	0.34 50	0.21 35	0.66 197	0.47 130	0.27 100	0.26 4	0.29 74	0.69 63	0.63 129	0.32 28	0.42 44	0.45 88	0.31 46	0.45 16	0.34 119	0.17 111	0.15 244	0.19 153	0.15 129	0.18 137	0.13 42

CroCo-Stereo	0.40 87	0.31 287	0.73 255	0.58 334	0.27 100	0.26 4	0.33 109	0.95 166	0.81 197	0.42 73	0.47 68	0.65 185	0.47 149	0.39 6	0.34 119	0.18 151	0.15 244	0.16 61	0.14 110	0.19 181	0.16 143
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
monsterstereo	0.34 50	0.20 16	0.44 50	0.45 109	0.35 256	0.27 9	0.29 74	0.53 11	0.51 93	0.44 83	0.61 115	0.26 17	0.25 15	1.19 257	0.27 33	0.13 22	0.11 31	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.10 1

Monster-pub-mixall	0.30 23	0.19 10	0.39 19	0.36 5	0.21 10	0.28 10	0.18 2	0.58 26	0.34 32	0.36 44	0.34 27	0.26 17	0.20 1	1.40 317	0.24 5	0.15 44	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 42

CroCo-Stereo Lap2	0.44 118	0.34 349	0.77 292	0.61 373	0.79 511	0.28 10	0.35 129	0.75 81	0.71 167	0.38 57	0.50 83	0.72 207	0.55 204	0.57 60	0.47 249	0.17 111	0.18 336	0.19 153	0.16 171	0.21 258	0.20 270

252Zero-FE	0.27 7	0.22 56	0.40 25	0.41 55	0.24 44	0.29 12	0.19 7	0.59 28	0.46 70	0.31 22	0.33 26	0.22 2	0.25 15	0.40 8	0.29 49	0.16 67	0.12 61	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.13 42

LG-Stereo_L1	0.30 23	0.20 16	0.44 50	0.37 13	0.26 75	0.29 12	0.21 17	0.66 55	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 9	0.22 9	1.24 269	0.23 2	0.15 44	0.11 31	0.15 30	0.12 49	0.14 26	0.11 2

HiDET	0.26 3	0.18 1	0.37 6	0.38 28	0.24 44	0.30 14	0.20 11	0.54 15	0.33 26	0.27 8	0.30 22	0.33 52	0.25 15	0.46 19	0.30 60	0.14 34	0.12 61	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.13 42

zero-FE	0.36 62	0.22 56	0.47 74	0.45 109	0.43 345	0.30 14	0.24 40	0.61 39	0.33 26	0.33 33	0.41 42	0.37 65	0.50 177	0.64 86	0.32 85	0.22 297	0.11 31	0.18 128	0.12 49	0.83 543	0.16 143

MaDis-Stereo	0.36 62	0.25 122	0.58 152	0.44 95	0.34 252	0.30 14	0.30 84	0.72 72	0.50 84	0.37 49	0.36 30	0.58 158	0.49 171	0.52 39	0.36 139	0.19 195	0.16 284	0.19 153	0.15 129	0.18 137	0.14 73

LCMNet	0.28 12	0.18 1	0.36 3	0.37 13	0.24 44	0.31 17	0.20 11	0.57 24	0.57 112	0.28 9	0.32 25	0.33 52	0.29 33	0.54 45	0.30 60	0.14 34	0.13 130	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.13 42

DDF-Stereo	0.37 68	0.22 56	0.47 74	0.48 157	0.42 334	0.31 17	0.24 40	0.53 11	0.33 26	0.33 33	0.40 39	0.37 65	0.48 162	0.91 175	0.32 85	0.23 324	0.11 31	0.18 128	0.12 49	0.86 545	0.16 143

S2M2_L	0.34 50	0.28 197	0.45 63	0.40 45	0.30 165	0.31 17	0.16 1	0.60 37	0.64 134	0.31 22	0.48 72	0.47 99	0.34 67	0.38 4	0.32 85	0.25 367	0.22 412	0.20 191	0.22 339	0.25 334	0.22 305
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 1	0.21 35	0.36 3	0.38 28	0.22 22	0.32 20	0.22 23	0.39 2	0.23 6	0.30 20	0.25 7	0.30 38	0.33 57	0.34 3	0.26 23	0.16 67	0.12 61	0.15 30	0.11 9	0.13 5	0.12 13

IGEV-Stereo++	0.30 23	0.20 16	0.40 25	0.46 119	0.30 165	0.33 21	0.22 23	0.75 81	0.45 63	0.32 28	0.41 42	0.32 44	0.48 162	0.38 4	0.27 33	0.15 44	0.11 31	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.13 42

MS-F	0.26 3	0.19 10	0.37 6	0.37 13	0.24 44	0.34 22	0.20 11	0.49 8	0.31 19	0.29 15	0.26 10	0.40 73	0.26 22	0.45 16	0.27 33	0.13 22	0.12 61	0.13 1	0.11 9	0.13 5	0.12 13

monsters	0.34 50	0.20 16	0.41 31	0.39 36	0.36 267	0.34 22	0.27 63	0.66 55	0.43 56	0.47 101	0.40 39	0.22 2	0.23 11	1.33 291	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.13 42

AFF-stereo	0.58 223	0.25 122	0.64 183	0.46 119	0.29 142	0.34 22	0.38 174	1.15 250	1.14 341	1.17 334	1.60 456	1.10 354	0.71 278	0.97 198	0.43 211	0.13 22	0.11 31	0.19 153	0.19 233	0.17 102	0.14 73

DLNR-FE	23.17 605	48.55 622	42.94 609	176.85 623	78.48 617	0.35 25	0.21 17	23.51 607	0.75 175	0.66 162	0.86 183	0.59 165	0.30 39	1.55 345	0.44 214	9.85 607	0.12 61	0.18 128	0.14 110	76.92 621	0.16 143

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 16	0.36 3	0.37 13	0.22 22	0.35 25	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 56	0.20 1	0.77 125	0.23 2	0.16 67	0.11 31	0.15 30	0.11 9	0.13 5	0.11 2

plain	0.46 133	0.27 175	1.01 393	0.50 187	0.40 321	0.35 25	0.37 167	0.87 126	0.56 110	0.43 79	0.76 160	0.42 75	0.40 102	1.13 242	0.45 228	0.21 268	0.15 244	0.24 315	0.19 233	0.24 322	0.16 143

MIF-Stereo (partial)	0.45 126	0.25 122	0.70 225	0.50 187	0.52 415	0.35 25	0.26 56	0.91 142	0.59 122	0.45 91	0.71 146	0.51 122	0.51 181	1.11 236	0.45 228	0.20 234	0.16 284	0.23 295	0.20 265	0.24 322	0.18 197

DLNR_Zeroshot_test	23.17 605	48.52 621	43.29 610	176.68 622	78.69 618	0.35 25	0.21 17	23.41 606	0.75 175	0.66 162	0.86 183	0.59 165	0.30 39	1.56 348	0.44 214	9.57 605	0.12 61	0.18 128	0.14 110	76.92 621	0.16 143

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 62	0.23 73	0.54 122	0.50 187	0.28 125	0.36 30	0.22 23	1.02 191	0.39 43	0.42 73	0.64 123	0.36 60	0.51 181	0.39 6	0.29 49	0.18 151	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.18 137	0.18 197

GREAT-IGEV	0.32 38	0.20 16	0.42 40	0.37 13	0.29 142	0.36 30	0.28 69	0.56 20	0.58 114	0.28 9	0.50 83	0.29 33	0.29 33	0.84 153	0.27 33	0.14 34	0.11 31	0.15 30	0.11 9	0.17 102	0.14 73

111111	0.34 50	0.20 16	0.41 31	0.45 109	0.42 334	0.37 32	0.22 23	0.95 166	0.38 42	0.31 22	0.31 23	0.40 73	0.27 25	0.96 190	0.26 23	0.17 111	0.12 61	0.15 30	0.11 9	0.15 49	0.13 42

LG-Stereo	0.34 50	0.25 122	0.78 300	0.47 130	0.26 75	0.37 32	0.30 84	0.71 71	0.52 100	0.36 44	0.57 107	0.29 33	0.21 3	0.50 34	0.36 139	0.13 22	0.13 130	0.20 191	0.18 210	0.18 137	0.12 13

AEACV	0.37 68	0.24 94	0.52 110	0.47 130	0.51 403	0.37 32	0.38 174	0.65 50	0.53 104	0.42 73	0.56 104	0.46 92	0.60 231	0.53 42	0.30 60	0.16 67	0.13 130	0.18 128	0.15 129	0.17 102	0.14 73

MLG-Stereo_test1	0.27 7	0.19 10	0.38 13	0.40 45	0.24 44	0.38 35	0.20 11	0.59 28	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 52	0.27 25	0.90 174	0.25 12	0.14 34	0.11 31	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.12 13

Reg-Stereo(zero)	0.44 118	0.22 56	0.45 63	0.43 70	0.23 28	0.38 35	0.25 45	0.76 84	1.08 304	0.90 215	0.78 164	0.90 275	0.47 149	0.70 104	0.36 139	0.15 44	0.12 61	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.15 110

GIP-stereo	0.34 50	0.23 73	0.45 63	0.50 187	0.36 267	0.38 35	0.23 34	0.78 91	0.52 100	0.34 36	0.51 86	0.46 92	0.38 96	0.51 36	0.27 33	0.20 234	0.12 61	0.16 61	0.12 49	0.16 71	0.14 73

gasm-f	0.34 50	0.22 56	0.42 40	0.43 70	0.31 191	0.39 38	0.44 249	0.74 78	0.33 26	0.34 36	0.64 123	0.32 44	0.46 139	0.55 52	0.28 45	0.21 268	0.12 61	0.17 90	0.12 49	0.18 137	0.14 73

SCV	0.46 133	0.26 145	0.55 132	0.47 130	0.25 65	0.39 38	0.38 174	1.98 486	0.60 123	0.35 39	0.48 72	0.55 142	0.36 84	1.28 278	0.32 85	0.24 340	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.18 137	0.14 73

MC-Stereo	0.43 105	0.23 73	0.48 78	0.51 219	0.28 125	0.39 38	0.32 100	0.88 134	0.68 156	0.60 151	0.84 180	0.56 150	0.61 240	1.03 212	0.31 80	0.17 111	0.11 31	0.17 90	0.15 129	0.16 71	0.13 42

CSFM-Stereo	0.26 3	0.18 1	0.37 6	0.39 36	0.21 10	0.40 41	0.21 17	0.53 11	0.29 12	0.30 20	0.28 15	0.31 41	0.29 33	0.47 26	0.25 12	0.15 44	0.13 130	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.11 2

Select-FE	0.74 327	0.39 399	1.56 496	0.55 297	0.46 373	0.40 41	0.22 23	1.86 452	0.68 156	1.05 264	1.31 365	1.82 496	1.74 526	1.11 236	0.38 162	0.21 268	0.16 284	0.21 226	0.25 390	0.19 181	0.31 427

ours_stereo	0.39 78	0.28 197	0.51 101	0.46 119	0.30 165	0.40 41	0.44 249	0.73 74	0.56 110	0.35 39	0.56 104	0.46 92	0.33 57	1.11 236	0.32 85	0.16 67	0.13 130	0.19 153	0.15 129	0.19 181	0.14 73

rvit_stereo_ft	0.47 140	0.35 370	0.87 336	0.67 436	0.42 334	0.40 41	0.59 388	0.81 109	0.74 174	0.46 96	0.55 101	0.57 153	0.49 171	0.65 93	0.50 268	0.25 367	0.17 314	0.22 257	0.22 339	0.24 322	0.17 171

UniTT-Stereo	0.36 62	0.23 73	0.59 159	0.48 157	0.36 267	0.40 41	0.32 100	0.53 11	0.49 79	0.54 135	0.55 101	0.36 60	0.31 46	0.58 63	0.51 273	0.20 234	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.19 181	0.15 110

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 186	0.25 122	0.68 206	0.43 70	0.24 44	0.40 41	0.34 121	1.04 202	1.09 313	1.32 414	1.60 456	0.80 229	0.68 265	0.67 98	0.39 171	0.13 22	0.10 9	0.18 128	0.17 192	0.17 102	0.13 42

IGEV-FE	0.53 170	0.30 252	0.99 383	0.56 311	0.35 256	0.41 47	0.32 100	1.37 308	0.63 129	1.00 247	1.09 268	0.94 292	0.41 105	0.83 148	0.39 171	0.18 151	0.12 61	0.19 153	0.18 210	0.19 181	0.17 171

HART	0.45 126	0.22 56	0.54 122	0.50 187	0.26 75	0.41 47	0.29 74	1.03 196	0.50 84	0.58 141	1.45 415	0.61 171	0.35 75	1.08 229	0.30 60	0.15 44	0.13 130	0.19 153	0.14 110	0.19 181	0.14 73

HI	0.64 261	0.32 303	0.68 206	0.47 130	0.51 403	0.41 47	0.36 145	1.04 202	0.75 175	1.31 410	1.43 408	1.62 463	1.12 449	0.94 187	0.88 402	0.15 44	0.12 61	0.20 191	0.20 265	0.20 217	0.18 197

CoSv	0.64 261	0.32 303	0.68 206	0.47 130	0.51 403	0.41 47	0.36 145	1.04 202	0.75 175	1.31 410	1.43 408	1.62 463	1.12 449	0.94 187	0.88 402	0.15 44	0.12 61	0.20 191	0.20 265	0.20 217	0.18 197

rvit_stereo_0081	0.44 118	0.33 325	0.64 183	0.54 273	0.35 256	0.41 47	0.44 249	0.66 55	0.95 241	0.48 109	0.52 88	0.50 118	0.46 139	0.82 146	0.44 214	0.25 367	0.20 372	0.22 257	0.19 233	0.25 334	0.17 171

rvit_stereo_0082	0.44 118	0.33 325	0.64 183	0.54 273	0.35 256	0.41 47	0.44 249	0.66 55	0.95 241	0.48 109	0.52 88	0.50 118	0.46 139	0.82 146	0.44 214	0.25 367	0.20 372	0.22 257	0.19 233	0.25 334	0.17 171

H2IRNET	0.56 210	0.26 145	0.66 197	0.47 130	0.35 256	0.41 47	0.26 56	0.92 145	1.17 365	0.61 152	1.28 355	1.08 342	0.86 348	0.99 203	0.63 326	0.19 195	0.16 284	0.22 257	0.25 390	0.21 258	0.18 197

IGEV_Zeroshot_test	0.53 170	0.30 252	0.99 383	0.56 311	0.35 256	0.41 47	0.32 100	1.37 308	0.63 129	1.00 247	1.09 268	0.95 301	0.41 105	0.83 148	0.39 171	0.18 151	0.12 61	0.19 153	0.18 210	0.19 181	0.17 171

2.5w	0.31 33	0.23 73	0.46 71	0.39 36	0.24 44	0.42 55	0.39 189	0.61 39	0.30 16	0.37 49	0.53 91	0.24 9	0.25 15	0.77 125	0.28 45	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.12 49	0.14 26	0.12 13

2.75w_new	0.31 33	0.23 73	0.43 46	0.35 3	0.23 28	0.42 55	0.42 217	0.54 15	0.35 36	0.47 101	0.43 53	0.24 9	0.30 39	0.66 95	0.33 102	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.12 13

MLG-Stereo	0.29 18	0.19 10	0.38 13	0.41 55	0.20 4	0.42 55	0.20 11	0.66 55	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 52	0.28 29	1.09 230	0.25 12	0.14 34	0.11 31	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.12 13

LGtest1	0.27 7	0.21 35	0.44 50	0.41 55	0.21 10	0.42 55	0.19 7	0.56 20	0.26 9	0.29 15	0.24 6	0.29 33	0.29 33	0.55 52	0.25 12	0.18 151	0.12 61	0.16 61	0.12 49	0.14 26	0.13 42

Occ-G	0.42 99	0.21 35	0.48 78	0.41 55	0.26 75	0.42 55	0.62 397	0.77 87	0.49 79	0.43 79	0.66 128	1.02 327	0.46 139	0.78 130	0.41 190	0.16 67	0.13 130	0.18 128	0.13 80	0.16 71	0.16 143

rvit_stereo_0080	0.44 118	0.32 303	0.71 237	0.47 130	0.36 267	0.42 55	0.55 356	0.82 114	0.68 156	0.50 124	0.60 113	0.55 142	0.47 149	0.59 64	0.44 214	0.26 390	0.21 394	0.20 191	0.20 265	0.31 410	0.19 237

CAS++	0.47 140	0.31 287	0.56 136	0.47 130	0.32 213	0.42 55	0.28 69	1.76 419	0.72 168	0.71 169	0.72 150	0.37 65	0.28 29	0.69 100	0.33 102	0.27 406	0.22 412	0.26 373	0.21 310	0.29 390	0.19 237
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.44 118	0.32 303	0.71 237	0.47 130	0.36 267	0.42 55	0.55 356	0.82 114	0.68 156	0.50 124	0.60 113	0.55 142	0.47 149	0.59 64	0.44 214	0.26 390	0.21 394	0.20 191	0.20 265	0.31 410	0.19 237

RAFT+CT+SA	0.58 223	0.29 232	0.60 164	0.66 424	0.37 283	0.42 55	0.55 356	1.27 290	1.03 280	0.70 167	1.22 329	0.60 167	0.70 273	1.64 361	0.41 190	0.18 151	0.13 130	0.22 257	0.22 339	0.21 258	0.18 197

asda	0.30 23	0.24 94	0.42 40	0.38 28	0.23 28	0.43 64	0.34 121	0.58 26	0.37 40	0.38 57	0.42 44	0.27 22	0.34 67	0.52 39	0.30 60	0.11 1	0.09 1	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.12 13

SGD-Stereo	0.32 38	0.20 16	0.40 25	0.38 28	0.19 2	0.43 64	0.22 23	0.64 46	0.33 26	0.42 73	0.34 27	0.27 22	0.35 75	1.15 245	0.30 60	0.20 234	0.10 9	0.15 30	0.13 80	0.17 102	0.13 42

fffft	0.38 74	0.23 73	0.51 101	0.44 95	0.32 213	0.43 64	0.48 294	0.76 84	0.36 37	0.44 83	0.34 27	0.38 70	0.31 46	1.31 284	0.32 85	0.14 34	0.11 31	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.16 143
1: 1. 1
mms	0.40 87	0.27 175	0.52 110	0.46 119	0.32 213	0.43 64	0.46 276	0.70 67	0.46 70	0.35 39	0.58 110	0.44 80	0.30 39	1.36 301	0.33 102	0.16 67	0.13 130	0.18 128	0.15 129	0.19 181	0.15 110

AnonymousM	0.59 229	1.11 547	0.41 31	0.44 95	0.32 213	0.43 64	0.47 283	1.05 210	0.64 134	0.98 239	0.63 120	0.67 192	0.43 119	0.59 64	0.41 190	0.20 234	0.15 244	1.84 572	0.84 563	0.14 26	0.13 42

XX-Stereo	0.63 249	0.26 145	1.90 521	0.81 502	0.67 476	0.43 64	0.23 34	1.03 196	0.58 114	0.65 159	1.56 447	1.41 424	0.39 98	1.28 278	0.35 129	0.20 234	0.14 185	0.20 191	0.19 233	0.18 137	0.14 73

AdaDepth	0.30 23	0.22 56	0.49 85	0.44 95	0.27 100	0.44 70	0.24 40	0.52 10	0.30 16	0.31 22	0.37 33	0.26 17	0.32 53	0.79 134	0.25 12	0.12 8	0.12 61	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.15 110

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 295	3.18 592	2.55 545	0.39 36	0.23 28	0.44 70	0.23 34	0.63 44	0.42 54	0.44 83	0.44 57	0.34 56	0.28 29	0.56 55	0.29 49	1.35 567	0.10 9	0.22 257	0.19 233	0.46 494	1.31 566

MoCha-V2	0.40 87	0.20 16	0.49 85	0.50 187	0.21 10	0.44 70	0.33 109	0.93 154	0.53 104	0.53 132	0.53 91	0.42 75	0.58 227	1.09 230	0.27 33	0.14 34	0.12 61	0.15 30	0.12 49	0.17 102	0.15 110

EGLCR-Stereo	0.37 68	0.22 56	0.51 101	0.43 70	0.26 75	0.44 70	0.22 23	0.99 180	0.48 77	0.42 73	0.42 44	0.67 192	0.29 33	0.86 162	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.19 153	0.17 192	0.17 102	0.15 110

FE-Mocha	0.49 152	0.30 252	0.87 336	0.48 157	0.36 267	0.45 74	0.22 23	1.58 369	0.49 79	1.00 247	1.09 268	0.74 209	0.41 105	0.55 52	0.30 60	0.18 151	0.12 61	0.21 226	0.20 265	0.17 102	0.15 110

2.25w	0.32 38	0.24 94	0.48 78	0.37 13	0.24 44	0.45 74	0.25 45	0.62 42	0.40 47	0.45 91	0.58 110	0.27 22	0.32 53	0.74 121	0.35 129	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.12 49	0.13 5	0.14 73

IGEV	0.28 12	0.18 1	0.39 19	0.37 13	0.31 191	0.45 74	0.21 17	0.59 28	0.40 47	0.31 22	0.43 53	0.26 17	0.21 3	0.43 12	0.25 12	0.13 22	0.12 61	0.16 61	0.13 80	0.12 1	0.12 13

AIO-Stereo	0.37 68	0.25 122	0.51 101	0.47 130	0.23 28	0.45 74	0.39 189	1.07 225	0.52 100	0.41 67	0.48 72	0.52 129	0.25 15	0.72 111	0.30 60	0.16 67	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.16 71	0.13 42

IGEV++	0.40 87	0.22 56	0.51 101	0.52 240	0.29 142	0.45 74	0.25 45	1.65 387	0.46 70	0.37 49	0.57 107	0.46 92	0.45 132	0.50 34	0.38 162	0.19 195	0.12 61	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.15 110

CREStereo++_RVC	0.47 140	0.21 35	0.38 13	0.45 109	0.38 300	0.45 74	0.25 45	0.75 81	1.29 429	0.80 190	1.21 327	0.47 99	0.37 89	0.53 42	0.44 214	0.16 67	0.11 31	0.15 30	0.80 561	0.18 137	0.11 2
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
GEAStereo	0.31 33	0.21 35	0.43 46	0.43 70	0.31 191	0.46 80	0.36 145	0.74 78	0.33 26	0.34 36	0.38 34	0.32 44	0.33 57	0.43 12	0.26 23	0.21 268	0.12 61	0.17 90	0.12 49	0.17 102	0.14 73

GSStereo	0.33 46	0.21 35	0.43 46	0.45 109	0.31 191	0.46 80	0.36 145	0.92 145	0.47 74	0.37 49	0.38 34	0.32 44	0.33 57	0.43 12	0.26 23	0.19 195	0.11 31	0.16 61	0.12 49	0.17 102	0.15 110

Replicate-Monster	0.41 95	0.26 145	2.03 525	0.36 5	0.21 10	0.46 80	0.23 34	0.67 61	0.48 77	0.42 73	0.27 14	0.31 41	0.30 39	0.98 199	0.24 5	0.14 34	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.28 397

4w-stereo	0.30 23	0.24 94	0.44 50	0.37 13	0.23 28	0.46 80	0.27 63	0.63 44	0.31 19	0.41 67	0.44 57	0.27 22	0.36 84	0.59 64	0.30 60	0.11 1	0.09 1	0.15 30	0.12 49	0.13 5	0.12 13

2w_stereo	0.32 38	0.24 94	0.45 63	0.39 36	0.22 22	0.46 80	0.47 283	0.69 63	0.42 54	0.43 79	0.50 83	0.24 9	0.45 132	0.47 26	0.29 49	0.12 8	0.10 9	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.13 42

Selective-IGEV	0.39 78	0.24 94	0.50 94	0.44 95	0.25 65	0.46 80	0.33 109	1.25 288	0.40 47	0.35 39	0.45 62	0.52 129	0.30 39	1.07 225	0.30 60	0.14 34	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.16 71	0.13 42

TRStereo	0.60 232	0.60 491	0.97 379	0.74 482	0.67 476	0.46 80	0.38 174	1.85 449	0.89 220	0.79 188	0.80 175	0.88 266	0.39 98	1.10 233	0.41 190	0.23 324	0.15 244	0.23 295	0.24 375	0.17 102	0.15 110

asd	0.30 23	0.21 35	0.41 31	0.39 36	0.24 44	0.47 87	0.30 84	0.69 63	0.30 16	0.41 67	0.39 38	0.28 31	0.33 57	0.62 82	0.27 33	0.13 22	0.09 1	0.14 4	0.12 49	0.14 26	0.12 13

1w_stereo	0.34 50	0.20 16	0.42 40	0.43 70	0.26 75	0.47 87	0.54 338	0.59 28	0.50 84	0.41 67	0.66 128	0.25 15	0.44 128	0.62 82	0.33 102	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.12 13

MLG-Stereo_test3	0.28 12	0.18 1	0.42 40	0.40 45	0.23 28	0.47 87	0.19 7	0.61 39	0.29 12	0.35 39	0.21 2	0.35 58	0.21 3	0.60 76	0.25 12	0.15 44	0.11 31	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.13 42

SCV_C0	0.43 105	0.26 145	0.65 190	0.43 70	0.29 142	0.47 87	0.31 91	1.34 302	0.73 172	0.38 57	0.49 80	0.54 137	0.29 33	1.24 269	0.30 60	0.17 111	0.13 130	0.16 61	0.13 80	0.20 217	0.15 110

WCG-NET	0.42 99	0.21 35	0.54 122	0.40 45	0.25 65	0.47 87	0.32 100	0.73 74	1.15 353	0.76 177	0.73 152	0.58 158	0.45 132	0.60 76	0.34 119	0.15 44	0.11 31	0.16 61	0.14 110	0.15 49	0.13 42

RSM	0.39 78	0.24 94	0.49 85	0.46 119	0.26 75	0.47 87	0.40 197	0.92 145	0.44 61	0.41 67	0.42 44	0.65 185	0.33 57	1.07 225	0.29 49	0.15 44	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.17 102	0.13 42

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 87	0.67 503	0.42 40	0.64 403	0.29 142	0.48 93	0.25 45	0.85 123	0.44 61	0.38 57	0.36 30	0.30 38	0.70 273	1.15 245	0.29 49	0.16 67	0.11 31	0.16 61	0.11 9	0.18 137	0.12 13

fffy	0.42 99	0.27 175	0.57 146	0.46 119	0.29 142	0.48 93	0.35 129	0.91 142	0.55 108	0.40 66	0.58 110	0.55 142	0.41 105	1.26 273	0.36 139	0.15 44	0.13 130	0.19 153	0.16 171	0.18 137	0.14 73

TestStereo1	0.63 249	0.28 197	0.75 275	0.76 489	0.31 191	0.48 93	0.43 236	1.30 295	1.21 391	0.97 235	1.31 365	0.64 182	0.77 299	1.75 381	0.42 201	0.20 234	0.15 244	0.22 257	0.18 210	0.21 258	0.17 171

DCANet-4	0.54 186	0.26 145	1.07 418	0.42 63	0.24 44	0.48 93	0.36 145	0.99 180	1.30 435	1.10 283	1.02 237	0.56 150	0.75 287	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

fff	0.53 170	0.24 94	0.70 225	0.43 70	0.24 44	0.48 93	0.36 145	1.07 225	1.25 409	1.10 283	1.02 237	0.57 153	1.06 436	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

SA-5K	0.63 249	0.28 197	0.75 275	0.76 489	0.31 191	0.48 93	0.43 236	1.30 295	1.21 391	0.97 235	1.31 365	0.64 182	0.77 299	1.75 381	0.42 201	0.20 234	0.15 244	0.22 257	0.18 210	0.21 258	0.17 171

GLC_STEREO	0.39 78	0.25 122	0.41 31	0.54 273	0.23 28	0.48 93	0.30 84	0.73 74	0.58 114	0.52 131	0.73 152	0.51 122	0.31 46	0.64 86	0.42 201	0.17 111	0.20 372	0.23 295	0.19 233	0.21 258	0.17 171

ASMatch	0.88 395	0.26 145	0.69 219	0.51 219	0.35 256	0.48 93	0.37 167	1.12 244	0.92 234	1.10 283	3.28 553	0.96 307	0.98 408	4.90 518	0.49 262	0.19 195	0.16 284	0.22 257	0.19 233	0.19 181	0.27 385

sAnonymous2	0.55 201	0.56 473	1.46 486	0.60 359	0.51 403	0.48 93	0.52 324	0.79 96	0.68 156	0.50 124	0.67 132	0.46 92	0.62 245	0.59 64	0.40 179	0.22 297	0.17 314	0.22 257	0.21 310	0.86 545	0.56 520

CroCo_RVC	0.55 201	0.56 473	1.46 486	0.60 359	0.51 403	0.48 93	0.52 324	0.79 96	0.68 156	0.50 124	0.67 132	0.46 92	0.62 245	0.59 64	0.40 179	0.22 297	0.17 314	0.22 257	0.21 310	0.86 545	0.56 520

csc	0.53 170	0.24 94	0.70 225	0.43 70	0.24 44	0.48 93	0.36 145	1.07 225	1.25 409	1.10 283	1.02 237	0.57 153	1.06 436	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

cscssc	0.53 170	0.24 94	0.70 225	0.43 70	0.24 44	0.48 93	0.36 145	1.07 225	1.25 409	1.10 283	1.02 237	0.57 153	1.06 436	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

qwe	0.32 38	0.21 35	0.40 25	0.37 13	0.26 75	0.49 105	0.29 74	0.64 46	0.39 43	0.49 115	0.48 72	0.26 17	0.27 25	0.80 137	0.34 119	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.15 49	0.12 13

4.25_new	0.30 23	0.26 145	0.44 50	0.38 28	0.26 75	0.49 105	0.40 197	0.59 28	0.31 19	0.38 57	0.42 44	0.27 22	0.34 67	0.46 19	0.31 80	0.12 8	0.09 1	0.15 30	0.11 9	0.14 26	0.12 13

4.5w_new	0.30 23	0.26 145	0.44 50	0.38 28	0.26 75	0.49 105	0.40 197	0.59 28	0.31 19	0.38 57	0.42 44	0.27 22	0.34 67	0.46 19	0.31 80	0.12 8	0.09 1	0.15 30	0.11 9	0.14 26	0.12 13

4.25w-stereo	0.30 23	0.26 145	0.44 50	0.38 28	0.26 75	0.49 105	0.40 197	0.59 28	0.32 24	0.38 57	0.42 44	0.27 22	0.34 67	0.46 19	0.31 80	0.12 8	0.09 1	0.15 30	0.11 9	0.14 26	0.12 13

MM-Stereo_test3	0.50 157	0.24 94	0.54 122	0.54 273	0.74 495	0.49 105	0.53 332	1.09 233	1.05 289	0.62 155	0.95 204	0.61 171	0.42 111	0.77 125	0.38 162	0.20 234	0.17 314	0.20 191	0.16 171	0.18 137	0.18 197

IGEVStereo-DCA	0.46 133	0.28 197	0.56 136	0.43 70	0.33 234	0.49 105	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.47 101	0.48 72	0.48 104	0.46 139	2.03 414	0.30 60	0.19 195	0.14 185	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.18 197

rrr	0.46 133	0.28 197	0.73 255	0.43 70	0.33 234	0.49 105	0.38 174	0.76 84	0.50 84	0.47 101	0.48 72	0.48 104	0.46 139	2.03 414	0.30 60	0.19 195	0.14 185	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.16 143

HH	0.63 249	0.30 252	0.77 292	0.50 187	0.32 213	0.49 105	0.46 276	1.65 387	0.64 134	0.69 165	1.09 268	1.63 468	0.85 340	1.90 400	0.37 151	0.18 151	0.13 130	0.19 153	0.17 192	0.19 181	0.16 143

HanStereo	0.63 249	0.30 252	0.77 292	0.50 187	0.32 213	0.49 105	0.46 276	1.65 387	0.64 134	0.69 165	1.09 268	1.63 468	0.85 340	1.90 400	0.37 151	0.18 151	0.13 130	0.19 153	0.17 192	0.19 181	0.16 143

ADStereo(finetuned)	0.57 217	0.24 94	1.06 413	0.43 70	0.24 44	0.49 105	0.35 129	1.05 210	1.30 435	1.12 291	1.03 247	0.58 158	1.20 467	0.84 153	0.51 273	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.18 137	0.19 237

iRaft-Stereo_5w	0.85 385	0.29 232	0.91 357	0.53 258	0.43 345	0.49 105	0.68 419	0.99 180	0.87 213	0.79 188	1.34 381	1.46 436	0.91 368	5.11 521	1.11 444	0.17 111	0.14 185	0.22 257	0.18 210	0.20 217	0.20 270

OMP-Stereo	0.94 410	0.33 325	0.72 243	0.90 533	0.31 191	0.49 105	0.36 145	1.16 252	1.06 293	1.58 490	1.12 287	1.46 436	0.69 268	6.94 564	0.49 262	0.19 195	0.14 185	0.24 315	0.18 210	0.20 217	0.14 73

raftrobust	0.52 160	0.25 122	0.56 136	0.65 417	0.52 415	0.49 105	0.34 121	0.98 178	0.91 229	1.30 400	0.87 187	0.63 179	0.81 320	0.78 130	0.41 190	0.19 195	0.15 244	0.16 61	0.14 110	0.15 49	0.16 143

DCANet	0.54 186	0.24 94	0.70 225	0.43 70	0.24 44	0.49 105	0.36 145	1.05 210	1.30 435	1.12 291	1.03 247	0.58 158	0.92 371	0.81 143	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.18 137	0.19 237

water-stereo	0.39 78	0.20 16	0.48 78	0.44 95	0.27 100	0.50 119	0.26 56	0.92 145	0.51 93	0.53 132	0.78 164	0.55 142	0.49 171	0.42 11	0.42 201	0.16 67	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.16 71	0.15 110

MM-Stereo_test1	0.49 152	0.24 94	0.56 136	0.51 219	0.30 165	0.50 119	0.54 338	0.91 142	1.03 280	0.84 203	0.69 139	0.54 137	0.60 231	1.16 249	0.33 102	0.18 151	0.16 284	0.20 191	0.17 192	0.19 181	0.15 110

rvit_stereo_0083	0.47 140	0.33 325	0.81 309	0.56 311	0.36 267	0.50 119	0.44 249	0.68 62	0.95 241	0.49 115	0.57 107	0.55 142	0.49 171	0.88 167	0.46 242	0.25 367	0.25 442	0.24 315	0.20 265	0.24 322	0.17 171

rvit_stereo_0081_aga	0.44 118	0.34 349	0.73 255	0.51 219	0.41 329	0.50 119	0.40 197	0.81 109	0.57 112	0.58 141	0.56 104	0.53 135	0.43 119	0.66 95	0.40 179	0.26 390	0.21 394	0.22 257	0.20 265	0.26 346	0.18 197

WCG-NET（raft）	0.45 126	0.21 35	0.55 132	0.40 45	0.24 44	0.50 119	0.36 145	0.73 74	1.09 313	0.71 169	0.76 160	0.92 287	0.51 181	0.84 153	0.34 119	0.16 67	0.12 61	0.15 30	0.14 110	0.14 26	0.14 73

RSM++	0.38 74	0.24 94	0.51 101	0.47 130	0.26 75	0.50 119	0.41 213	0.79 96	0.45 63	0.37 49	0.45 62	0.60 167	0.35 75	1.02 211	0.30 60	0.15 44	0.13 130	0.17 90	0.14 110	0.18 137	0.13 42

MGS-Stereo	0.42 99	0.26 145	0.58 152	0.44 95	0.28 125	0.50 119	0.34 121	0.57 24	0.83 203	0.46 96	1.31 365	0.52 129	0.33 57	0.65 93	0.36 139	0.19 195	0.16 284	0.18 128	0.15 129	0.17 102	0.16 143

ff7	0.43 105	0.27 175	0.56 136	0.44 95	0.33 234	0.50 119	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.49 115	0.53 91	0.44 80	0.48 162	1.38 306	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

ffff	0.43 105	0.27 175	0.56 136	0.44 95	0.33 234	0.50 119	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.49 115	0.53 91	0.44 80	0.48 162	1.38 306	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

11t	0.43 105	0.27 175	0.56 136	0.44 95	0.33 234	0.50 119	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.49 115	0.53 91	0.44 80	0.48 162	1.38 306	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

StereoVision	0.65 269	0.34 349	0.86 325	0.59 347	0.40 321	0.50 119	0.41 213	1.09 233	0.93 236	0.71 169	2.50 539	0.82 238	0.57 218	1.03 212	0.49 262	0.25 367	0.28 465	0.29 416	0.28 440	0.36 442	0.20 270

CASnet	0.41 95	0.25 122	0.48 78	0.50 187	0.20 4	0.50 119	0.36 145	0.81 109	0.80 194	0.83 200	0.68 135	0.48 104	0.31 46	0.54 45	0.32 85	0.18 151	0.12 61	0.27 390	0.22 339	0.23 307	0.14 73
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.43 105	0.27 175	0.53 116	0.44 95	0.32 213	0.50 119	0.42 217	0.89 135	0.51 93	0.49 115	0.53 91	0.47 99	0.47 149	1.33 291	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

LoS	0.40 87	0.21 35	0.44 50	0.37 13	0.22 22	0.50 119	0.40 197	1.00 184	0.94 239	0.48 109	0.66 128	0.48 104	0.40 102	0.60 76	0.37 151	0.18 151	0.14 185	0.16 61	0.11 9	0.14 26	0.14 73
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.43 105	0.27 175	0.56 136	0.44 95	0.33 234	0.50 119	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.49 115	0.53 91	0.44 80	0.48 162	1.38 306	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

IGEV-Stereo	0.43 105	0.27 175	0.54 122	0.45 109	0.32 213	0.50 119	0.42 217	0.90 141	0.51 93	0.49 115	0.53 91	0.47 99	0.47 149	1.32 288	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HHNet	0.62 242	0.26 145	0.63 176	0.43 70	0.45 361	0.50 119	0.58 379	1.07 225	1.01 273	1.25 377	2.23 525	0.70 203	0.61 240	1.07 225	0.47 249	0.20 234	0.13 130	0.23 295	0.19 233	0.19 181	0.30 417

rvit_0105_6	0.53 170	0.37 387	0.98 382	0.65 417	0.38 300	0.51 136	0.51 313	0.77 87	1.20 385	0.54 135	0.55 101	0.65 185	0.53 192	0.94 187	0.44 214	0.32 451	0.32 494	0.28 405	0.24 375	0.28 379	0.21 287

Pointernet	0.37 68	0.20 16	0.57 146	0.43 70	0.28 125	0.51 136	0.27 63	0.93 154	0.61 124	0.47 101	0.63 120	0.49 112	0.38 96	0.49 32	0.33 102	0.17 111	0.13 130	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.12 13

EKT-Stereo	0.53 170	0.30 252	0.73 255	0.58 334	0.60 454	0.51 136	0.48 294	0.94 161	0.90 224	0.71 169	0.88 189	0.77 219	0.43 119	1.07 225	0.40 179	0.22 297	0.16 284	0.21 226	0.18 210	0.20 217	0.22 305

LoS_RVC	0.42 99	0.26 145	0.40 25	0.44 95	0.82 520	0.51 136	0.44 249	0.64 46	0.41 51	0.44 83	0.78 164	0.44 80	0.47 149	0.56 55	0.36 139	0.13 22	0.12 61	0.14 4	0.10 2	0.13 5	0.84 550

4.5_new	0.29 18	0.25 122	0.41 31	0.36 5	0.23 28	0.52 140	0.36 145	0.56 20	0.34 32	0.45 91	0.42 44	0.27 22	0.25 15	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 30	0.13 80	0.16 71	0.12 13

4.5w-stereo	0.29 18	0.25 122	0.41 31	0.36 5	0.23 28	0.52 140	0.36 145	0.56 20	0.34 32	0.45 91	0.42 44	0.27 22	0.25 15	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 30	0.13 80	0.16 71	0.12 13

3.25w_new	0.32 38	0.21 35	0.45 63	0.38 28	0.23 28	0.52 140	0.34 121	0.65 50	0.39 43	0.47 101	0.45 62	0.32 44	0.35 75	0.61 80	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.12 1	0.12 13

3.25w	0.32 38	0.21 35	0.45 63	0.37 13	0.23 28	0.52 140	0.34 121	0.65 50	0.39 43	0.47 101	0.45 62	0.32 44	0.35 75	0.61 80	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.12 1	0.12 13

GMOStereo	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 448	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

error version	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 448	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

test-v	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 448	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

test-2	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 448	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

sCroCo_RVC	0.49 152	0.40 406	1.02 400	0.65 417	0.60 454	0.52 140	0.40 197	0.83 119	0.61 124	0.44 83	0.74 156	0.49 112	0.50 177	0.63 85	0.48 254	0.26 390	0.27 457	0.23 295	0.22 339	0.29 390	0.25 351

3w_stereo	0.33 46	0.25 122	0.52 110	0.40 45	0.21 10	0.53 149	0.54 338	0.65 50	0.46 70	0.44 83	0.48 72	0.23 4	0.45 132	0.46 19	0.29 49	0.12 8	0.10 9	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.15 110

rvit_0105_4	0.56 210	0.38 394	1.06 413	0.66 424	0.38 300	0.53 149	0.53 332	0.84 122	1.17 365	0.56 138	0.61 115	0.72 207	0.59 228	0.98 199	0.45 228	0.32 451	0.33 499	0.29 416	0.25 390	0.29 390	0.23 325

rvit_stereo_0075_2	0.64 261	0.46 433	1.05 409	0.66 424	0.66 472	0.53 149	0.48 294	1.20 271	1.12 326	0.76 177	0.92 197	0.78 223	0.53 192	1.03 212	0.59 309	0.37 486	0.28 465	0.40 503	0.31 468	0.37 446	0.32 434

trnet	0.39 78	0.21 35	0.37 6	0.36 5	0.20 4	0.53 149	0.29 74	0.78 91	1.12 326	0.59 149	0.71 146	0.53 135	0.42 111	0.54 45	0.34 119	0.18 151	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.14 26	0.13 42

GCAP-Stereo	0.40 87	0.28 197	0.68 206	0.47 130	0.25 65	0.53 149	0.32 100	0.82 114	0.58 114	0.65 159	0.69 139	0.58 158	0.42 111	0.47 26	0.29 49	0.17 111	0.14 185	0.17 90	0.13 80	0.17 102	0.14 73

rafts_anoy	0.52 160	0.29 232	0.59 159	0.59 347	0.50 391	0.53 149	0.40 197	1.11 242	1.03 280	0.84 203	0.83 178	0.68 194	0.54 197	0.72 111	0.51 273	0.19 195	0.14 185	0.24 315	0.26 408	0.21 258	0.18 197

iRaftStereo_RVC	0.47 140	0.26 145	0.64 183	0.50 187	0.29 142	0.53 149	0.33 109	1.05 210	0.77 186	0.84 203	1.00 223	0.55 142	0.37 89	0.81 143	0.40 179	0.17 111	0.12 61	0.22 257	0.20 265	0.19 181	0.15 110

CREStereo	0.39 78	0.21 35	0.38 13	0.34 1	0.22 22	0.53 149	0.29 74	0.77 87	1.11 322	0.58 141	0.71 146	0.51 122	0.41 105	0.54 45	0.34 119	0.18 151	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.14 26	0.14 73
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
FSD					0.50 391	0.54 157	0.58 379	0.65 50	0.53 104	0.54 135	0.52 88	0.56 150	0.52 186	0.57 60	0.55 297	0.51 528	0.47 545	0.50 525	0.49 533	0.50 504

3.5w_stereo	0.33 46	0.25 122	0.45 63	0.37 13	0.24 44	0.54 157	0.35 129	0.66 55	0.36 37	0.43 79	0.44 57	0.29 33	0.34 67	0.77 125	0.39 171	0.11 1	0.09 1	0.15 30	0.11 9	0.14 26	0.13 42

HUF	0.36 62	0.23 73	0.52 110	0.40 45	0.22 22	0.54 157	0.47 283	0.82 114	0.43 56	0.36 44	0.43 53	0.50 118	0.42 111	0.64 86	0.29 49	0.17 111	0.12 61	0.16 61	0.12 49	0.15 49	0.14 73

MIM_Stereo	0.57 217	0.24 94	0.92 361	0.46 119	0.30 165	0.54 157	0.28 69	1.27 290	0.75 175	1.00 247	1.16 309	0.93 289	0.53 192	1.45 324	0.61 319	0.16 67	0.16 284	0.20 191	0.19 233	0.17 102	0.14 73

DCRE	0.82 370	0.26 145	0.70 225	0.58 334	0.44 354	0.54 157	0.48 294	0.95 166	0.78 189	0.78 185	7.33 584	0.86 258	0.52 186	0.76 122	0.41 190	0.16 67	0.16 284	0.19 153	0.17 192	0.18 137	0.17 171

raft_robust	0.68 289	0.30 252	0.64 183	0.52 240	0.26 75	0.54 157	0.35 129	1.33 297	1.24 406	1.16 325	1.07 258	0.60 167	0.54 197	3.58 495	0.37 151	0.18 151	0.14 185	0.20 191	0.22 339	0.20 217	0.16 143

RAFT-345	0.84 381	0.25 122	0.66 197	0.50 187	0.27 100	0.54 157	0.42 217	0.83 119	1.11 322	1.32 414	2.34 530	0.86 258	0.54 197	5.72 539	0.47 249	0.18 151	0.13 130	0.22 257	0.17 192	0.17 102	0.16 143

raft+_RVC	0.53 170	0.26 145	0.54 122	0.60 359	0.47 379	0.54 157	0.54 338	1.27 290	0.99 265	0.76 177	1.03 247	0.70 203	0.56 209	0.93 184	0.47 249	0.18 151	0.14 185	0.19 153	0.18 210	0.18 137	0.15 110

DN-CSS_ROB	0.64 261	0.32 303	1.05 409	0.55 297	0.40 321	0.54 157	0.45 269	1.21 272	0.93 236	1.03 260	1.47 422	0.69 199	0.63 250	1.76 386	0.49 262	0.18 151	0.14 185	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.20 270

MonStereo	0.28 12	0.18 1	0.39 19	0.36 5	0.21 10	0.55 166	0.31 91	0.55 17	0.43 56	0.28 9	0.28 15	0.23 4	0.21 3	0.57 60	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 12	0.18 1	0.39 19	0.36 5	0.21 10	0.55 166	0.31 91	0.55 17	0.43 56	0.28 9	0.28 15	0.23 4	0.21 3	0.56 55	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.11 2

MM-Stereo_test2	0.43 105	0.24 94	0.67 202	0.51 219	0.32 213	0.55 166	0.45 269	0.97 174	0.77 186	0.59 149	0.51 86	0.49 112	0.42 111	0.80 137	0.30 60	0.15 44	0.13 130	0.18 128	0.14 110	0.19 181	0.14 73

MonSter	0.28 12	0.18 1	0.39 19	0.36 5	0.21 10	0.55 166	0.31 91	0.55 17	0.43 56	0.28 9	0.29 19	0.23 4	0.21 3	0.56 55	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.11 2

CES	0.48 146	0.20 16	0.37 6	0.39 36	1.39 563	0.55 166	0.35 129	0.98 178	0.66 151	0.44 83	0.66 128	0.35 58	0.27 25	0.56 55	0.33 102	0.15 44	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.19 181	1.46 568

knoymous	0.51 159	0.29 232	0.47 74	0.43 70	0.30 165	0.55 166	0.55 356	1.02 191	0.77 186	0.98 239	0.85 182	0.94 292	0.56 209	0.85 158	0.45 228	0.20 234	0.14 185	0.26 373	0.14 110	0.23 307	0.23 325

RCA-Stereo	0.50 157	0.23 73	0.58 152	0.48 157	0.33 234	0.55 166	0.45 269	0.97 174	1.38 472	0.68 164	1.05 252	0.63 179	0.80 316	0.59 64	0.32 85	0.17 111	0.12 61	0.17 90	0.14 110	0.16 71	0.14 73

ProNet	0.43 105	0.28 197	0.58 152	0.43 70	0.30 165	0.56 173	0.52 324	1.00 184	0.58 114	0.44 83	0.49 80	0.43 78	0.43 119	1.28 278	0.36 139	0.15 44	0.13 130	0.19 153	0.16 171	0.17 102	0.16 143

PSM-softLoss	0.78 352	0.31 287	0.77 292	0.58 334	0.32 213	0.56 173	0.40 197	1.18 259	0.70 162	1.24 371	1.07 258	0.83 245	0.52 186	5.36 527	0.53 287	0.24 340	0.15 244	0.25 354	0.22 339	0.20 217	0.25 351

KMStereo	0.78 352	0.31 287	0.77 292	0.58 334	0.32 213	0.56 173	0.40 197	1.18 259	0.70 162	1.24 371	1.07 258	0.83 245	0.52 186	5.36 527	0.53 287	0.24 340	0.15 244	0.25 354	0.22 339	0.20 217	0.25 351

TestStereo	0.64 261	0.39 399	0.71 237	0.51 219	0.27 100	0.56 173	0.42 217	1.03 196	0.91 229	0.80 190	1.00 223	0.68 194	0.52 186	3.25 485	0.45 228	0.22 297	0.15 244	0.24 315	0.18 210	0.27 360	0.16 143

test_xeample3	0.42 99	0.28 197	0.69 219	0.43 70	0.33 234	0.56 173	0.38 174	0.79 96	0.45 63	0.53 132	0.46 66	0.44 80	0.44 128	1.38 306	0.31 80	0.18 151	0.14 185	0.19 153	0.15 129	0.17 102	0.16 143

AIO_test	0.35 60	0.22 56	0.44 50	0.43 70	0.27 100	0.57 178	0.44 249	0.79 96	0.41 51	0.32 28	0.47 68	0.46 92	0.30 39	0.69 100	0.30 60	0.16 67	0.11 31	0.16 61	0.13 80	0.15 49	0.12 13

UGAM-zero	1.00 431	0.30 252	0.93 363	0.47 130	0.30 165	0.57 178	0.25 45	2.25 537	0.63 129	1.01 252	1.10 274	2.73 549	1.85 536	6.26 549	0.40 179	0.17 111	0.14 185	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.17 171

CAS	0.63 249	0.18 1	0.37 6	2.27 570	0.84 522	0.57 178	0.54 338	0.79 96	0.62 126	0.48 109	0.70 143	0.36 60	0.26 22	0.45 16	0.35 129	2.24 573	0.10 9	0.14 4	0.09 1	0.15 49	1.06 562

OmniDepth	0.29 18	0.19 10	0.37 6	0.40 45	0.17 1	0.58 181	0.32 100	0.60 37	0.29 12	0.26 5	0.26 10	0.39 71	0.43 119	0.47 26	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 49	0.15 49	0.12 13

Zero-FE251	0.34 50	0.23 73	0.51 101	0.45 109	0.29 142	0.58 181	0.24 40	0.82 114	0.34 32	0.49 115	0.38 34	0.52 129	0.42 111	0.47 26	0.27 33	0.18 151	0.14 185	0.17 90	0.12 49	0.14 26	0.13 42

rvit_0105_5	0.58 223	0.39 399	1.05 409	0.66 424	0.37 283	0.58 181	0.56 364	0.94 161	1.18 372	0.64 157	0.68 135	0.75 212	0.63 250	0.88 167	0.50 268	0.32 451	0.32 494	0.30 429	0.27 419	0.28 379	0.25 351

SA	0.66 276	0.30 252	0.82 312	0.61 373	0.30 165	0.58 181	0.38 174	1.44 328	1.30 435	0.96 232	1.36 388	0.66 189	0.95 390	1.85 396	0.42 201	0.19 195	0.15 244	0.25 354	0.23 362	0.21 258	0.17 171

test-3	0.54 186	0.22 56	0.68 206	0.47 130	0.27 100	0.58 181	0.35 129	0.92 145	1.00 270	1.32 414	0.69 139	0.87 262	0.45 132	1.68 372	0.37 151	0.16 67	0.11 31	0.20 191	0.16 171	0.17 102	0.13 42

test_1	0.54 186	0.22 56	0.68 206	0.47 130	0.27 100	0.58 181	0.35 129	0.92 145	1.00 270	1.28 386	0.68 135	0.87 262	0.45 132	1.67 367	0.37 151	0.16 67	0.11 31	0.20 191	0.16 171	0.17 102	0.13 42

XX-TBD	0.46 133	0.70 510	0.35 1	0.79 496	0.25 65	0.58 181	0.26 56	0.69 63	1.27 420	0.76 177	1.00 223	0.45 88	0.33 57	0.47 26	0.37 151	0.19 195	0.15 244	0.15 30	0.11 9	0.17 102	0.14 73

AIO_rvc	0.36 62	0.23 73	0.49 85	0.43 70	0.27 100	0.59 188	0.38 174	0.94 161	0.45 63	0.33 33	0.46 66	0.49 112	0.22 9	0.84 153	0.30 60	0.16 67	0.11 31	0.16 61	0.12 49	0.15 49	0.13 42

test_for_model	1.30 485	3.71 595	0.58 152	3.22 585	2.84 586	0.59 188	0.33 109	1.40 317	0.83 203	1.42 454	0.61 115	0.52 129	0.37 89	0.51 36	0.33 102	2.46 575	0.15 244	0.16 61	0.11 9	4.39 597	1.50 569

MyStereo07	0.48 146	0.29 232	0.50 94	0.55 297	0.45 361	0.59 188	0.79 448	1.05 210	0.51 93	0.48 109	0.53 91	0.43 78	0.55 204	1.30 283	0.34 119	0.17 111	0.16 284	0.24 315	0.20 265	0.23 307	0.20 270

MyStereo04	0.67 285	0.29 232	1.07 418	0.55 297	0.45 361	0.59 188	0.79 448	1.50 342	1.40 482	0.91 220	0.91 195	0.74 209	0.86 348	1.52 337	0.62 322	0.17 111	0.16 284	0.24 315	0.20 265	0.23 307	0.20 270

PFNet+	0.59 229	0.28 197	0.77 292	0.53 258	0.30 165	0.59 188	0.31 91	0.92 145	1.14 341	1.33 422	1.10 274	0.79 227	0.57 218	1.31 284	0.49 262	0.25 367	0.17 314	0.28 405	0.26 408	0.21 258	0.25 351

DeepStereo_RVC	0.55 201	0.29 232	0.72 243	0.51 219	0.30 165	0.59 188	0.33 109	1.03 196	0.70 162	1.16 325	0.93 200	0.83 245	0.94 385	0.96 190	0.54 293	0.21 268	0.14 185	0.21 226	0.19 233	0.24 322	0.24 339

RAFT-IKP	0.54 186	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.59 188	0.36 145	1.04 202	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.61 240	1.22 262	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

Prome-Stereo	0.75 336	0.27 175	0.53 116	0.55 297	0.32 213	0.59 188	0.97 494	0.89 135	0.88 217	1.45 458	2.46 537	0.91 278	1.41 494	1.58 351	0.44 214	0.18 151	0.13 130	0.19 153	0.17 192	0.20 217	0.92 553

ISRNet	0.80 359	0.33 325	1.07 418	0.81 502	0.66 472	0.60 196	0.34 121	1.19 269	1.13 338	1.59 491	1.53 436	1.35 415	0.77 299	1.27 276	0.94 412	0.39 493	0.34 500	0.43 510	0.38 507	0.34 432	0.49 507

IGEV-RUCA	0.37 68	0.23 73	0.48 78	0.49 175	0.36 267	0.60 196	0.23 34	0.64 46	0.49 79	0.39 65	0.49 80	0.44 80	0.31 46	0.85 158	0.30 60	0.24 340	0.13 130	0.16 61	0.12 49	0.20 217	0.19 237

RAFT-Stereo-weight	0.47 140	0.24 94	0.53 116	0.48 157	0.27 100	0.60 196	0.35 129	1.02 191	1.07 298	0.99 242	0.78 164	0.76 216	0.28 29	0.76 122	0.36 139	0.16 67	0.12 61	0.17 90	0.15 129	0.16 71	0.15 110

GwcNet-ADL	0.64 261	0.31 287	0.79 303	0.56 311	0.41 329	0.60 196	0.58 379	1.41 319	1.26 414	1.08 269	1.13 292	0.91 278	0.60 231	1.04 218	0.78 373	0.27 406	0.18 336	0.18 128	0.18 210	0.25 334	0.29 403

EAI-Stereo	0.65 269	0.28 197	0.69 219	0.53 258	0.27 100	0.60 196	0.40 197	2.28 540	0.64 134	0.71 169	3.18 552	0.57 153	0.43 119	1.06 221	0.41 190	0.18 151	0.13 130	0.17 90	0.17 192	0.17 102	0.17 171

CFNet-RSSM	0.54 186	0.24 94	0.70 225	0.48 157	0.28 125	0.60 196	0.27 63	1.49 338	1.14 341	1.06 265	0.93 200	1.08 342	0.54 197	0.70 104	0.35 129	0.16 67	0.12 61	0.17 90	0.15 129	0.16 71	0.14 73

depthmonostereo	0.41 95	0.23 73	0.53 116	0.47 130	0.23 28	0.61 202	0.35 129	1.00 184	0.76 182	0.48 109	0.65 127	0.47 99	0.49 171	0.67 98	0.37 151	0.16 67	0.15 244	0.16 61	0.14 110	0.16 71	0.15 110

castereo	0.41 95	0.22 56	0.46 71	0.44 95	0.30 165	0.61 202	0.56 364	0.97 174	0.80 194	0.38 57	0.69 139	0.45 88	0.69 268	0.51 36	0.30 60	0.16 67	0.11 31	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.12 13

SMoEStereo_RVC	0.39 78	0.25 122	0.50 94	0.45 109	0.30 165	0.61 202	0.36 145	0.72 72	0.45 63	0.46 96	0.43 53	0.42 75	0.35 75	1.39 311	0.29 49	0.15 44	0.12 61	0.20 191	0.15 129	0.16 71	0.15 110

MyStereo06	0.61 238	0.28 197	0.95 371	0.56 311	0.46 373	0.61 202	0.73 432	1.78 427	0.67 152	1.03 260	1.12 287	1.13 364	0.56 209	0.78 130	0.41 190	0.17 111	0.16 284	0.23 295	0.20 265	0.22 282	0.20 270

MyStereo05	0.66 276	0.28 197	1.07 418	0.56 311	0.46 373	0.61 202	0.73 432	1.34 302	1.41 487	1.15 315	0.91 195	0.77 219	0.80 316	1.41 319	0.63 326	0.17 111	0.16 284	0.23 295	0.20 265	0.22 282	0.20 270

test_3	0.55 201	0.23 73	0.71 237	0.53 258	0.28 125	0.61 202	0.40 197	0.92 145	1.05 289	1.19 343	0.68 135	0.93 289	0.44 128	1.67 367	0.39 171	0.15 44	0.12 61	0.22 257	0.19 233	0.21 258	0.14 73

IIG-Stereo	0.96 414	0.31 287	0.72 243	0.88 529	0.33 234	0.61 202	0.26 56	1.19 269	1.03 280	1.69 504	1.37 390	1.46 436	0.75 287	6.96 565	0.51 273	0.19 195	0.14 185	0.23 295	0.18 210	0.20 217	0.14 73

test-1	0.52 160	0.26 145	1.04 408	0.56 311	0.32 213	0.61 202	0.38 174	1.10 236	0.91 229	0.78 185	1.01 229	0.77 219	0.52 186	0.60 76	0.42 201	0.17 111	0.14 185	0.20 191	0.17 192	0.20 217	0.23 325

RALCasStereoNet	0.54 186	0.30 252	0.66 197	0.59 347	0.51 403	0.61 202	0.52 324	0.94 161	0.93 236	0.70 167	1.01 229	0.78 223	0.44 128	1.33 291	0.47 249	0.20 234	0.16 284	0.18 128	0.16 171	0.20 217	0.19 237

FlowAnything_test	0.39 78	0.26 145	0.61 167	0.59 347	0.33 234	0.62 211	0.36 145	0.62 42	0.40 47	0.45 91	0.36 30	0.45 88	0.37 89	0.53 42	0.48 254	0.24 340	0.18 336	0.28 405	0.33 486	0.21 258	0.19 237

MSCF	0.38 74	0.25 122	0.52 110	0.47 130	0.25 65	0.62 211	0.37 167	0.81 109	0.47 74	0.50 124	0.71 146	0.32 44	0.65 260	0.54 45	0.28 45	0.19 195	0.12 61	0.17 90	0.14 110	0.17 102	0.14 73

3.75w	0.32 38	0.23 73	0.44 50	0.37 13	0.29 142	0.62 211	0.36 145	0.59 28	0.32 24	0.41 67	0.47 68	0.25 15	0.34 67	0.64 86	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 4	0.12 49	0.13 5	0.12 13

DisPM	0.66 276	0.28 197	0.72 243	0.61 373	0.35 256	0.62 211	0.45 269	1.02 191	0.99 265	1.56 484	1.10 274	0.80 229	0.59 228	2.37 446	0.41 190	0.23 324	0.14 185	0.23 295	0.21 310	0.20 217	0.25 351

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 304	0.35 370	1.70 506	0.49 175	0.56 431	0.63 215	0.38 174	2.41 551	0.65 149	0.77 182	1.07 258	1.82 496	0.95 390	0.93 184	0.43 211	0.20 234	0.13 130	0.21 226	0.25 390	0.28 379	0.26 375

NRIStereo	0.60 232	0.29 232	0.69 219	0.53 258	0.28 125	0.63 215	0.33 109	1.08 231	0.87 213	1.14 309	0.87 187	0.91 278	0.59 228	2.24 435	0.49 262	0.20 234	0.14 185	0.21 226	0.19 233	0.21 258	0.17 171

Pruner-Stereo	0.62 242	0.29 232	0.70 225	0.61 373	0.31 191	0.63 215	0.43 236	1.17 254	0.99 265	1.53 474	1.08 263	0.95 301	0.55 204	1.35 296	0.51 273	0.23 324	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.21 258	0.23 325

LG-G_1	0.31 33	0.20 16	0.44 50	0.42 63	0.20 4	0.64 218	0.18 2	0.70 67	0.25 7	0.29 15	0.29 19	0.36 60	0.35 75	0.87 165	0.24 5	0.16 67	0.12 61	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.13 42

LG-G	0.31 33	0.20 16	0.44 50	0.42 63	0.20 4	0.64 218	0.18 2	0.70 67	0.25 7	0.29 15	0.29 19	0.36 60	0.35 75	0.87 165	0.24 5	0.16 67	0.12 61	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.13 42

rvit_0105_3	0.63 249	0.44 424	1.08 422	0.72 470	0.40 321	0.64 218	0.71 428	1.03 196	1.17 365	0.82 198	0.70 143	0.80 229	0.70 273	0.91 175	0.56 300	0.35 478	0.34 500	0.34 470	0.32 476	0.27 360	0.28 397

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 424	0.39 399	3.21 554	0.50 187	0.63 464	0.64 218	0.39 189	2.36 546	0.75 175	0.95 230	4.63 568	1.81 493	0.56 209	0.96 190	0.41 190	0.18 151	0.13 130	0.21 226	0.26 408	0.32 419	0.35 451

qqq	0.57 217	0.34 349	0.71 237	0.47 130	0.27 100	0.64 218	0.62 397	1.42 321	0.78 189	0.80 190	0.92 197	0.95 301	0.77 299	0.88 167	0.59 309	0.21 268	0.20 372	0.24 315	0.23 362	0.22 282	0.21 287

test_4	0.53 170	0.22 56	0.56 136	0.54 273	0.32 213	0.64 218	0.39 189	0.80 104	0.62 126	0.92 222	1.87 500	0.68 194	0.42 111	1.16 249	0.37 151	0.15 44	0.13 130	0.20 191	0.22 339	0.20 217	0.15 110

dd	0.59 229	0.48 442	0.97 379	0.55 297	0.32 213	0.64 218	0.47 283	1.02 191	1.34 450	0.78 185	0.86 183	0.58 158	0.54 197	1.01 208	0.86 400	0.28 420	0.18 336	0.26 373	0.19 233	0.32 419	0.24 339

NF-Stereo	0.80 359	0.30 252	0.75 275	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.02 237	0.82 238	0.57 218	5.40 532	0.48 254	0.23 324	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

OCTAStereo	0.80 359	0.30 252	0.75 275	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.01 229	0.82 238	0.57 218	5.35 526	0.48 254	0.24 340	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

ROB_FTStereo_v2	0.54 186	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.64 218	0.42 217	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.12 240	0.46 242	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

ROB_FTStereo	0.54 186	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.64 218	0.25 45	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.95 204	0.82 238	0.61 240	1.15 245	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

PFNet	0.91 403	0.26 145	1.10 428	0.63 394	0.32 213	0.64 218	0.56 364	1.17 254	0.99 265	1.47 461	1.08 263	0.98 311	0.69 268	6.62 556	0.54 293	0.20 234	0.12 61	0.24 315	0.19 233	0.20 217	0.17 171

RE-Stereo	0.80 359	0.30 252	0.75 275	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.01 229	0.81 233	0.57 218	5.37 529	0.48 254	0.24 340	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

TVStereo	0.80 359	0.30 252	0.75 275	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.01 229	0.81 233	0.57 218	5.37 529	0.48 254	0.24 340	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

GMStereo	0.55 201	0.45 431	0.94 367	0.50 187	0.32 213	0.64 218	0.43 236	1.00 184	1.40 482	0.82 198	0.73 152	0.51 122	0.45 132	0.85 158	0.55 297	0.24 340	0.15 244	0.20 191	0.21 310	0.31 410	0.24 339
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.52 160	0.24 94	0.68 206	0.48 157	0.29 142	0.64 218	0.25 45	1.16 252	1.08 304	1.01 252	1.00 223	1.12 359	0.56 209	0.69 100	0.37 151	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.15 129	0.15 49	0.15 110

GASTEREO	0.40 87	0.25 122	0.51 101	0.48 157	0.25 65	0.65 234	0.36 145	0.81 109	0.49 79	0.51 129	0.82 177	0.30 38	0.66 263	0.62 82	0.28 45	0.19 195	0.12 61	0.16 61	0.14 110	0.16 71	0.14 73

IPLGR	0.58 223	0.27 175	1.14 438	0.48 157	0.28 125	0.65 234	0.33 109	1.22 280	1.13 338	1.18 339	1.05 252	0.69 199	0.66 263	0.96 190	0.52 280	0.17 111	0.15 244	0.20 191	0.17 192	0.20 217	0.18 197

Patchmatch Stereo++	0.55 201	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.29 74	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.37 302	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197
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
PSM-adaLoss	0.54 186	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.41 213	1.04 202	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.82 238	0.61 240	1.06 221	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

HUI-Stereo	0.52 160	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.30 84	1.04 202	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	0.79 134	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

iGMRVC	0.56 210	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.38 174	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.52 337	0.46 242	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

IRAFT_RVC	0.88 395	0.28 197	0.76 285	0.63 394	0.31 191	0.65 234	1.02 504	1.22 280	0.94 239	1.22 356	1.04 250	1.01 325	0.98 408	5.82 542	0.53 287	0.22 297	0.12 61	0.25 354	0.20 265	0.20 217	0.19 237

iRAFT	0.55 201	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.29 74	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.37 302	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

TANstereo	0.44 118	0.21 35	0.44 50	0.41 55	0.21 10	0.65 234	0.26 56	0.79 96	0.83 203	0.93 223	0.98 217	0.51 122	0.46 139	0.54 45	0.35 129	0.18 151	0.24 433	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.26 375

4D-IteraStereo	0.48 146	0.24 94	0.76 285	0.50 187	0.44 354	0.66 243	0.31 91	0.87 126	1.02 276	1.03 260	0.72 150	0.78 223	0.32 53	0.64 86	0.37 151	0.17 111	0.11 31	0.23 295	0.19 233	0.19 181	0.13 42

MIPNet	0.56 210	0.28 197	0.94 367	0.49 175	0.33 234	0.66 243	0.38 174	1.35 305	1.08 304	1.06 265	0.92 197	0.60 167	0.79 310	0.73 115	0.52 280	0.17 111	0.14 185	0.19 153	0.16 171	0.18 137	0.17 171

TransformOpticalFlow	0.96 414	0.28 197	0.89 350	0.52 240	0.31 191	0.66 243	0.54 338	1.75 413	1.12 326	1.09 275	1.44 413	1.37 420	1.01 420	6.70 561	0.42 201	0.19 195	0.12 61	0.20 191	0.19 233	0.18 137	0.19 237

FTStereo	0.91 403	0.26 145	0.56 136	0.54 273	0.33 234	0.66 243	1.87 563	1.00 184	0.75 175	1.75 508	4.15 563	1.04 334	1.65 519	1.57 349	0.46 242	0.19 195	0.16 284	0.23 295	0.21 310	0.18 137	0.63 533

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 133	0.36 380	0.71 237	0.47 130	0.36 267	0.67 247	0.35 129	0.78 91	1.12 326	0.61 152	0.62 118	0.39 71	0.39 98	0.71 108	0.39 171	0.20 234	0.17 314	0.22 257	0.18 210	0.23 307	0.19 237

AE-Stereo	0.49 152	0.27 175	0.67 202	0.60 359	0.39 310	0.67 247	0.46 276	1.18 259	1.09 313	0.47 101	0.75 158	0.69 199	0.47 149	0.59 64	0.40 179	0.16 67	0.15 244	0.21 226	0.20 265	0.19 181	0.15 110

x	0.54 186	0.31 287	0.61 167	0.47 130	0.30 165	0.67 247	0.47 283	1.53 357	0.79 193	0.81 194	0.83 178	0.78 223	0.70 273	0.70 104	0.62 322	0.21 268	0.19 354	0.22 257	0.19 233	0.21 258	0.20 270

CrosDoStereo	1.58 511	0.24 94	0.72 243	0.48 157	0.29 142	0.67 247	12.49 600	1.10 236	0.98 258	1.34 426	1.75 485	1.00 318	1.89 538	6.65 557	0.81 385	0.19 195	0.15 244	0.20 191	0.22 339	0.18 137	0.19 237

AAGNet	1.83 530	0.28 197	0.72 243	0.61 373	0.32 213	0.67 247	0.51 313	0.96 173	0.98 258	1.47 461	1.20 325	1.00 318	1.18 461	2.83 469	22.77 607	0.22 297	0.13 130	0.22 257	0.19 233	0.23 307	0.15 110

KYRaft	0.75 336	0.28 197	0.62 173	0.56 311	0.29 142	0.67 247	0.86 468	0.94 161	0.84 207	1.62 496	2.21 524	1.16 368	1.02 425	1.57 349	0.40 179	0.20 234	0.13 130	0.22 257	0.28 440	0.20 217	1.02 557

DeepStereo_LL	1.58 511	0.24 94	0.72 243	0.48 157	0.29 142	0.67 247	12.49 600	1.10 236	0.98 258	1.34 426	1.75 485	1.00 318	1.89 538	6.65 557	0.81 385	0.19 195	0.15 244	0.20 191	0.22 339	0.18 137	0.19 237

testlalala2	0.58 223	0.27 175	0.68 206	1.72 564	1.27 561	0.68 254	0.42 217	0.93 154	0.70 162	0.90 215	0.93 200	0.76 216	0.34 67	0.52 39	0.40 179	0.18 151	0.15 244	0.17 90	0.13 80	0.17 102	0.17 171

GANet-ADL	0.60 232	0.35 370	0.72 243	0.64 403	0.40 321	0.68 254	0.51 313	1.49 338	1.12 326	0.95 230	1.08 263	0.91 278	0.57 218	0.76 122	0.55 297	0.26 390	0.18 336	0.18 128	0.16 171	0.23 307	0.25 351

STrans-v2	1.04 446	0.28 197	0.96 377	0.49 175	0.32 213	0.68 254	0.79 448	2.47 555	1.12 326	1.12 291	1.46 421	1.40 422	1.46 501	6.70 561	0.43 211	0.18 151	0.13 130	0.20 191	0.18 210	0.18 137	0.18 197

cross-raft	0.54 186	0.25 122	0.61 167	0.52 240	0.29 142	0.68 254	0.37 167	1.46 332	0.76 182	1.01 252	1.06 254	1.28 400	0.46 139	0.71 108	0.35 129	0.15 44	0.12 61	0.18 128	0.16 171	0.19 181	0.14 73

RAFT	0.64 261	0.30 252	0.73 255	0.59 347	0.33 234	0.68 254	0.58 379	1.04 202	0.76 182	1.08 269	1.19 321	1.65 474	0.93 380	1.06 221	0.56 300	0.21 268	0.18 336	0.27 390	0.24 375	0.22 282	0.17 171

model_zeroshot	0.48 146	0.29 232	0.86 325	0.51 219	0.36 267	0.69 259	0.37 167	1.12 244	0.62 126	0.85 208	0.84 180	0.66 189	0.37 89	0.73 115	0.34 119	0.20 234	0.16 284	0.19 153	0.16 171	0.17 102	0.16 143

MSKI-zero shot	0.55 201	0.26 145	0.57 146	0.51 219	0.26 75	0.69 259	0.28 69	1.18 259	0.64 134	0.91 220	1.32 372	0.82 238	0.33 57	1.92 402	0.32 85	0.17 111	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.16 71	0.16 143

LCNet	0.72 304	0.28 197	0.52 110	0.55 297	0.31 191	0.69 259	0.54 338	1.00 184	0.88 217	1.19 343	1.34 381	0.97 309	1.34 489	2.56 459	0.45 228	0.18 151	0.13 130	0.21 226	0.25 390	0.27 360	0.73 545

RAFT_R40	0.83 376	0.28 197	0.73 255	0.59 347	0.31 191	0.69 259	0.44 249	1.10 236	0.95 241	1.47 461	1.10 274	1.00 318	0.85 340	5.53 534	0.46 242	0.22 297	0.13 130	0.23 295	0.20 265	0.23 307	0.18 197

RALAANet	0.60 232	0.33 325	0.87 336	0.62 385	0.50 391	0.69 259	0.31 91	1.21 272	1.06 293	1.09 275	1.16 309	0.88 266	0.46 139	1.22 262	0.42 201	0.19 195	0.15 244	0.21 226	0.17 192	0.27 360	0.17 171

R-Stereo Train	0.57 217	0.26 145	0.63 176	0.54 273	0.36 267	0.69 259	0.54 338	1.22 280	0.72 168	1.61 492	1.50 432	0.75 212	0.53 192	0.64 86	0.44 214	0.18 151	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.17 102	0.17 171

RAFT-Stereo	0.57 217	0.26 145	0.63 176	0.54 273	0.36 267	0.69 259	0.54 338	1.22 280	0.72 168	1.61 492	1.50 432	0.75 212	0.53 192	0.64 86	0.44 214	0.18 151	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.17 102	0.17 171
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UGAM	1.14 467	0.27 175	0.95 371	0.53 258	0.42 334	0.70 266	0.72 431	0.95 166	1.32 443	0.98 239	1.48 427	1.78 492	0.87 353	9.65 593	0.87 401	0.21 268	0.18 336	0.30 429	0.24 375	0.19 181	0.16 143

GCAP-BAT	0.49 152	0.31 287	0.64 183	0.41 55	0.46 373	0.70 266	0.35 129	0.77 87	0.64 134	0.86 210	1.00 223	0.77 219	0.37 89	1.18 255	0.36 139	0.18 151	0.14 185	0.18 128	0.13 80	0.17 102	0.15 110

LL-Strereo2	0.52 160	0.33 325	0.69 219	0.52 240	0.37 283	0.70 266	0.30 84	1.13 247	0.67 152	0.94 228	0.78 164	0.91 278	0.42 111	1.05 220	0.42 201	0.17 111	0.16 284	0.29 416	0.25 390	0.21 258	0.16 143

CFNet_pseudo	0.66 276	0.32 303	0.86 325	0.48 157	0.39 310	0.70 266	0.40 197	1.33 297	1.22 397	1.16 325	1.34 381	1.24 385	0.64 254	0.98 199	0.59 309	0.21 268	0.16 284	0.33 460	0.19 233	0.36 442	0.25 351

ccs_rob	0.66 276	0.33 325	0.86 325	0.48 157	0.39 310	0.70 266	0.40 197	1.33 297	1.22 397	1.16 325	1.34 381	1.23 383	0.64 254	0.98 199	0.59 309	0.21 268	0.16 284	0.35 478	0.20 265	0.37 446	0.25 351

testlalala	0.45 126	0.28 197	0.59 159	0.42 63	0.39 310	0.71 271	0.39 189	1.08 231	0.45 63	1.24 371	0.80 175	0.61 171	0.36 84	0.54 45	0.33 102	0.20 234	0.13 130	0.18 128	0.12 49	0.15 49	0.15 110

RAFT_CTSACE	0.63 249	0.26 145	0.88 344	0.55 297	0.51 403	0.71 271	0.44 249	0.80 104	0.97 253	0.97 235	1.84 495	1.18 372	0.68 265	1.47 330	0.36 139	0.16 67	0.15 244	0.21 226	0.20 265	0.20 217	0.14 73

PMTNet	0.46 133	0.21 35	0.38 13	0.37 13	0.23 28	0.71 271	0.27 63	0.74 78	1.04 285	0.64 157	0.70 143	0.55 142	0.47 149	0.86 162	0.35 129	1.00 556	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.15 49	0.13 42

DilatedVolume-Stereo	0.43 105	0.21 35	0.55 132	0.43 70	0.32 213	0.72 274	0.29 74	0.80 104	0.51 93	0.77 182	0.73 152	0.48 104	0.40 102	1.13 242	0.39 171	0.15 44	0.14 185	0.15 30	0.14 110	0.16 71	0.14 73

SST-Stereo	0.83 376	0.28 197	0.72 243	0.59 347	0.31 191	0.72 274	0.26 56	1.09 233	0.86 209	1.47 461	1.10 274	1.00 318	0.87 353	5.73 540	0.45 228	0.22 297	0.13 130	0.23 295	0.19 233	0.23 307	0.18 197

GMM-Stereo	0.74 327	0.25 122	0.59 159	0.54 273	0.34 252	0.72 274	0.99 499	1.01 190	0.87 213	1.36 431	1.78 488	1.12 359	0.81 320	2.09 420	0.46 242	0.18 151	0.12 61	0.25 354	0.25 390	0.20 217	0.85 551

111	0.60 232	0.23 73	0.70 225	0.43 70	0.24 44	0.72 274	0.42 217	1.18 259	1.41 487	0.80 190	1.38 395	1.10 354	0.79 310	0.96 190	0.58 306	0.18 151	0.13 130	0.17 90	0.15 129	0.17 102	0.19 237

DCVSM-stereo	0.72 304	0.35 370	0.76 285	0.55 297	0.42 334	0.73 278	0.38 174	1.21 272	1.02 276	1.79 514	1.04 250	1.62 463	1.03 427	1.04 218	0.79 379	0.24 340	0.27 457	0.29 416	0.24 375	0.30 401	0.36 457

Sa-1000	0.72 304	0.29 232	0.76 285	0.59 347	0.30 165	0.73 278	0.37 167	1.62 382	1.33 447	1.28 386	2.04 516	0.86 258	0.75 287	1.84 393	0.38 162	0.19 195	0.14 185	0.25 354	0.23 362	0.20 217	0.16 143

iRaft-Stereo_20w	0.65 269	0.31 287	1.00 389	0.47 130	0.34 252	0.73 278	0.30 84	2.96 565	0.70 162	1.15 315	1.14 296	0.76 216	0.65 260	1.11 236	0.38 162	0.17 111	0.13 130	0.18 128	0.16 171	0.19 181	0.18 197

PSMNet-RSSM	0.72 304	0.30 252	0.61 167	0.63 394	0.42 334	0.73 278	0.56 364	1.92 471	1.10 320	1.09 275	1.37 390	1.22 378	0.98 408	1.28 278	0.72 353	0.27 406	0.19 354	0.27 390	0.29 452	0.24 322	0.24 339

ffm	0.72 304	0.33 325	0.85 319	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	0.95 166	2.47 555	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	1.55 345	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.31 435	0.27 419	0.19 181	0.20 270

ff1	1.37 494	0.33 325	0.85 319	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	0.95 166	2.47 555	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	7.22 567	7.61 576	0.20 234	0.12 61	0.31 435	0.27 419	0.19 181	0.20 270

mmx	1.39 497	0.33 325	0.85 319	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	2.13 511	1.37 468	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	7.22 567	7.61 576	0.24 340	0.19 354	0.31 435	0.27 419	0.30 401	0.25 351

xxx	1.39 497	0.33 325	0.85 319	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	2.13 511	1.37 468	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	7.22 567	7.61 576	0.24 340	0.19 354	0.31 435	0.27 419	0.30 401	0.25 351

CFNet_ucs	0.70 295	0.33 325	0.88 344	0.50 187	0.43 345	0.74 282	0.44 249	1.60 375	1.29 429	1.22 356	1.54 441	1.09 352	0.63 250	0.99 203	0.59 309	0.25 367	0.20 372	0.37 489	0.21 310	0.40 464	0.28 397

999	0.48 146	0.22 56	0.49 85	0.48 157	0.34 252	0.75 287	0.31 91	0.85 123	0.55 108	0.37 49	0.48 72	0.50 118	0.36 84	2.45 451	0.39 171	0.16 67	0.13 130	0.18 128	0.15 129	0.16 71	0.19 237

rvit_105_1	0.72 304	0.52 459	1.01 393	0.78 494	0.49 384	0.75 287	0.87 470	1.12 244	1.18 372	0.99 242	0.79 170	0.90 275	0.77 299	1.26 273	0.75 362	0.41 500	0.36 516	0.36 486	0.41 514	0.30 401	0.33 441

LL-Strereo	1.33 490	0.39 399	1.38 471	0.61 373	0.61 457	0.75 287	0.66 411	1.63 384	1.17 365	1.56 484	1.60 456	2.03 521	2.12 551	9.72 594	0.97 421	0.21 268	0.18 336	0.27 390	0.23 362	0.22 282	0.25 351

CIPLG	0.62 242	0.33 325	0.96 377	0.58 334	0.50 391	0.75 287	0.48 294	1.05 210	0.96 246	1.40 446	1.57 451	0.64 182	0.48 162	0.89 172	0.70 345	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.16 171	0.19 181	0.21 287

ACRE	0.61 238	0.33 325	1.01 393	0.58 334	0.49 384	0.75 287	0.47 283	1.06 223	0.95 241	1.37 434	1.55 443	0.62 176	0.46 139	0.83 148	0.70 345	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.16 171	0.18 137	0.21 287

AANet_RVC	1.16 473	0.52 459	1.49 493	0.65 417	0.45 361	0.75 287	0.69 423	1.42 321	1.55 508	1.34 426	1.87 500	1.53 450	0.78 306	7.43 572	1.38 478	0.25 367	0.17 314	0.19 153	0.16 171	0.22 282	0.26 375

test_sample1	0.61 238	0.29 232	0.75 275	0.50 187	0.31 191	0.76 293	0.48 294	1.59 371	0.84 207	0.90 215	0.94 203	0.88 266	0.95 390	1.16 249	0.67 337	0.22 297	0.18 336	0.20 191	0.19 233	0.21 258	0.21 287

gcap-zeroshot	0.53 170	0.28 197	0.89 350	0.49 175	0.28 125	0.76 293	0.37 167	1.34 302	0.73 172	0.89 213	0.67 132	1.35 415	0.51 181	0.79 134	0.33 102	0.18 151	0.15 244	0.18 128	0.15 129	0.17 102	0.16 143

anonymousdsp2	0.53 170	0.27 175	0.74 271	0.48 157	0.29 142	0.76 293	0.47 283	1.61 378	0.82 202	0.77 182	0.77 162	0.75 212	0.47 149	1.03 212	0.40 179	0.18 151	0.13 130	0.18 128	0.13 80	0.19 181	0.18 197

dad	0.86 390	0.66 502	1.06 413	0.56 311	0.37 283	0.76 293	0.44 249	1.17 254	1.50 500	1.44 456	1.27 349	1.34 414	0.75 287	2.52 458	0.84 395	0.42 504	0.27 457	0.83 555	0.26 408	0.41 467	0.29 403

IPLGR_C	0.62 242	0.33 325	0.99 383	0.58 334	0.49 384	0.76 293	0.48 294	1.10 236	0.96 246	1.40 446	1.56 447	0.62 176	0.48 162	0.80 137	0.71 350	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.16 171	0.19 181	0.21 287

AACVNet	0.86 390	0.35 370	0.79 303	0.82 510	0.39 310	0.76 293	0.49 304	1.61 378	0.81 197	1.08 269	1.33 374	1.30 404	0.93 380	4.34 506	0.74 357	0.25 367	0.21 394	0.28 405	0.22 339	0.29 390	0.25 351

GrayStereo	0.82 370	0.26 145	0.58 152	0.63 394	0.37 283	0.76 293	1.86 562	1.11 242	0.87 213	1.99 530	1.89 502	1.08 342	1.82 535	1.39 311	0.48 254	0.19 195	0.14 185	0.19 153	0.21 310	0.18 137	0.39 471

HCRNet	0.70 295	0.39 399	0.73 255	0.60 359	0.59 451	0.76 293	0.35 129	1.22 280	1.13 338	1.02 256	0.99 219	1.02 327	0.76 295	2.19 432	0.70 345	0.28 420	0.19 354	0.28 405	0.23 362	0.25 334	0.23 325

UDGNet	0.72 304	1.17 552	0.80 308	0.77 492	0.41 329	0.77 301	0.38 174	0.97 174	1.34 450	0.81 194	0.88 189	0.71 206	0.60 231	1.21 261	0.54 293	0.52 529	0.19 354	1.02 563	0.26 408	0.71 540	0.31 427

DAS	0.84 381	0.34 349	1.03 404	0.64 403	0.69 484	0.77 301	0.63 402	1.54 360	1.20 385	1.79 514	1.55 443	0.95 301	1.04 429	2.83 469	0.60 317	0.21 268	0.16 284	0.25 354	0.18 210	0.27 360	0.22 305

SepStereo	0.82 370	0.34 349	1.03 404	0.64 403	0.69 484	0.77 301	0.63 402	1.54 360	1.20 385	1.79 514	1.55 443	0.95 301	1.04 429	2.30 441	0.60 317	0.21 268	0.16 284	0.25 354	0.18 210	0.27 360	0.22 305

PSM-AAD	0.79 356	0.27 175	0.53 116	0.55 297	0.28 125	0.77 301	1.24 528	0.99 180	0.91 229	1.66 501	1.57 451	0.81 233	2.19 554	1.65 362	0.44 214	0.19 195	0.14 185	0.38 492	0.32 476	0.21 258	0.70 542

DMCA-RVC	0.74 327	0.40 406	1.27 457	0.66 424	0.49 384	0.77 301	0.47 283	1.35 305	1.01 273	1.53 474	1.01 229	1.29 403	0.82 325	1.31 284	0.78 373	0.27 406	0.21 394	0.35 478	0.27 419	0.32 419	0.24 339

z-ln-s-r	1.02 440	0.55 469	2.09 528	0.52 240	0.55 428	0.78 306	0.87 470	1.47 334	1.34 450	1.12 291	1.62 463	1.37 420	1.06 436	2.62 463	3.32 552	0.19 195	0.14 185	0.21 226	0.17 192	0.27 360	0.21 287

G2L-Stereo	0.80 359	0.32 303	0.95 371	0.60 359	0.42 334	0.78 306	0.69 423	1.50 342	1.09 313	1.33 422	1.14 296	1.45 433	0.72 281	2.45 451	1.10 441	0.25 367	0.20 372	0.26 373	0.21 310	0.20 217	0.26 375

PCWNet_CMD	0.66 276	0.32 303	0.88 344	0.49 175	0.37 283	0.78 306	0.40 197	1.42 321	1.31 439	1.16 325	1.31 365	1.25 389	0.62 245	0.89 172	0.57 303	0.20 234	0.16 284	0.27 390	0.19 233	0.40 464	0.25 351

CASS	0.65 269	0.34 349	0.72 243	0.56 311	0.27 100	0.78 306	0.42 217	1.59 371	0.86 209	1.30 400	1.25 339	0.87 262	0.84 337	0.84 153	0.54 293	0.35 478	0.19 354	0.26 373	0.21 310	0.28 379	0.42 481
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
cf-r	0.73 322	0.30 252	0.77 292	0.55 297	0.63 464	0.78 306	0.48 294	1.79 433	1.15 353	1.13 306	1.26 346	1.43 426	0.87 353	1.40 317	0.85 398	0.25 367	0.18 336	0.22 257	0.23 362	0.19 181	0.19 237

GwcNet-RSSM	0.77 344	0.32 303	1.01 393	0.62 385	0.54 422	0.78 306	0.51 313	1.73 406	1.20 385	1.09 275	1.37 390	1.46 436	0.85 340	1.53 341	1.09 438	0.25 367	0.18 336	0.23 295	0.24 375	0.20 217	0.19 237

AIO-test2	0.57 217	0.28 197	0.63 176	0.61 373	0.58 443	0.79 312	0.51 313	1.18 259	1.40 482	0.63 156	1.15 304	0.51 122	0.43 119	1.09 230	0.35 129	0.21 268	0.17 314	0.26 373	0.30 461	0.20 217	0.19 237

tt45	0.45 126	0.23 73	0.46 71	0.45 109	0.33 234	0.79 312	0.32 100	0.78 91	0.41 51	0.51 129	0.44 57	0.49 112	0.37 89	2.14 424	0.34 119	0.16 67	0.13 130	0.19 153	0.16 171	0.17 102	0.18 197

testlalala_base	0.77 344	0.40 406	0.70 225	0.65 417	0.50 391	0.79 312	0.28 69	1.50 342	0.51 93	0.73 175	0.90 193	0.69 199	0.54 197	0.66 95	0.40 179	2.82 579	0.14 185	0.17 90	0.12 49	2.68 574	0.19 237

IPLG	0.69 291	0.27 175	0.97 379	0.51 219	0.43 345	0.79 312	0.33 109	1.21 272	1.06 293	1.30 400	1.10 274	0.52 129	0.55 204	3.16 483	0.63 326	0.16 67	0.14 185	0.19 153	0.16 171	0.18 137	0.17 171

CRE-IMP	0.55 201	0.30 252	0.74 271	0.52 240	0.29 142	0.79 312	0.25 45	1.04 202	0.72 168	1.09 275	0.95 204	0.81 233	0.57 218	1.10 233	0.50 268	0.21 268	0.14 185	0.23 295	0.19 233	0.28 379	0.22 305

pcwnet_v2	0.97 420	0.37 387	4.33 562	0.62 385	0.54 422	0.79 312	0.45 269	2.02 497	1.58 510	1.42 454	1.64 468	1.09 352	0.79 310	1.24 269	0.67 337	0.32 451	0.25 442	0.29 416	0.27 419	0.37 446	0.35 451

MSMDNet	0.66 276	0.32 303	0.87 336	0.49 175	0.37 283	0.79 312	0.40 197	1.43 327	1.31 439	1.15 315	1.31 365	1.24 385	0.63 250	0.88 167	0.57 303	0.21 268	0.16 284	0.26 373	0.19 233	0.39 459	0.24 339

DeepPruner_ROB	0.74 327	0.48 442	0.87 336	0.57 328	0.44 354	0.79 312	0.54 338	1.73 406	0.96 246	1.38 439	1.27 349	1.24 385	0.73 283	1.43 320	0.73 356	0.34 471	0.28 465	0.27 390	0.26 408	0.31 410	0.31 427

xyz-stereo-finetune	0.48 146	0.25 122	0.54 122	0.42 63	0.23 28	0.80 320	0.42 217	0.80 104	0.80 194	0.61 152	0.62 118	0.54 137	0.43 119	1.70 374	0.58 306	0.15 44	0.15 244	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.15 110

AIO-test1	0.56 210	0.25 122	0.55 132	0.64 403	0.78 508	0.80 320	0.36 145	1.18 259	1.34 450	0.57 139	0.88 189	0.61 171	0.50 177	1.12 240	0.35 129	0.17 111	0.17 314	0.22 257	0.24 375	0.18 137	0.23 325

DEFOM-Stereo	0.33 46	0.20 16	0.40 25	0.42 63	0.28 125	0.80 320	0.23 34	0.48 6	0.37 40	0.37 49	0.31 23	0.23 4	0.24 13	1.20 259	0.27 33	0.16 67	0.12 61	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.14 73

ITSA-stereo	0.82 370	0.36 380	0.82 312	0.54 273	0.31 191	0.80 320	0.47 283	2.17 526	1.67 516	1.13 306	1.13 292	0.94 292	0.86 348	2.46 454	1.00 426	0.26 390	0.23 424	0.28 405	0.27 419	0.28 379	0.36 457

test_sample2	0.62 242	0.29 232	0.74 271	0.50 187	0.28 125	0.80 320	0.61 394	1.61 378	1.00 270	0.88 212	0.99 219	0.94 292	0.83 333	1.16 249	0.51 273	0.23 324	0.18 336	0.22 257	0.21 310	0.23 307	0.22 305

SACVNet	0.85 385	0.46 433	0.85 319	0.81 502	0.56 431	0.80 320	0.79 448	1.68 395	1.12 326	1.34 426	1.33 374	1.25 389	0.94 385	2.39 448	0.76 365	0.34 471	0.26 448	0.31 435	0.29 452	0.35 435	0.44 491

ICVP	0.63 249	0.33 325	0.57 146	0.61 373	0.40 321	0.80 320	0.58 379	1.61 378	0.89 220	0.90 215	1.24 335	0.88 266	0.73 283	0.72 111	0.88 402	0.29 431	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.24 322	0.27 385
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	0.63 249	0.31 287	0.54 122	0.54 273	0.36 267	0.80 320	0.46 276	1.37 308	1.07 298	0.93 223	1.30 359	1.08 342	0.85 340	0.80 137	0.94 412	0.21 268	0.19 354	0.21 226	0.18 210	0.22 282	0.18 197

GANet-RSSM	0.72 304	0.28 197	0.63 176	0.64 403	0.58 443	0.80 320	0.58 379	1.89 461	1.08 304	1.04 263	1.25 339	1.15 367	1.04 429	1.49 332	0.62 322	0.25 367	0.19 354	0.22 257	0.22 339	0.22 282	0.21 287

FACV-RUCA	0.63 249	0.34 349	0.82 312	0.62 385	0.65 469	0.81 329	0.41 213	1.44 328	1.07 298	0.86 210	1.14 296	0.61 171	0.69 268	0.80 137	0.53 287	0.28 420	0.19 354	0.47 520	0.21 310	0.35 435	0.25 351

RAFT-RH_RVC	1.03 443	0.24 94	0.67 202	0.49 175	0.28 125	0.81 329	0.33 109	0.83 119	1.08 304	2.05 534	4.65 570	1.04 334	0.57 218	5.98 548	0.50 268	0.18 151	0.13 130	0.26 373	0.20 265	0.16 71	0.17 171

VIP-Stereo	0.35 60	0.22 56	0.49 85	0.40 45	0.43 345	0.82 331	0.22 23	0.59 28	0.45 63	0.31 22	0.53 91	0.37 65	0.31 46	0.83 148	0.27 33	0.17 111	0.11 31	0.15 30	0.11 9	0.15 49	0.12 13

test_sample6	0.71 302	0.34 349	0.87 336	0.52 240	0.30 165	0.82 331	0.58 379	1.79 433	1.15 353	1.14 309	1.33 374	0.91 278	0.79 310	1.31 284	0.74 357	0.27 406	0.21 394	0.27 390	0.29 452	0.28 379	0.27 385

SMFormer	0.75 336	0.30 252	0.86 325	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.82 390	0.24 340	0.20 372	0.22 257	0.21 310	0.23 307	0.24 339

tta	0.75 336	0.30 252	0.86 325	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.82 390	0.24 340	0.20 372	0.22 257	0.21 310	0.18 137	0.18 197

qqq1	0.72 304	0.30 252	0.86 325	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.44 214	0.24 340	0.20 372	0.18 128	0.15 129	0.18 137	0.18 197

fff1	0.72 304	0.30 252	0.86 325	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.44 214	0.24 340	0.20 372	0.18 128	0.15 129	0.18 137	0.18 197

DFGA-Net	0.72 304	0.40 406	1.40 472	0.52 240	0.45 361	0.83 337	0.44 249	1.28 294	1.08 304	0.99 242	1.19 321	0.70 203	0.55 204	2.14 424	1.16 450	0.18 151	0.16 284	0.24 315	0.23 362	0.27 360	0.25 351

11t1	0.52 160	0.28 197	0.68 206	0.51 219	0.28 125	0.83 337	0.39 189	1.22 280	0.63 129	0.84 203	0.74 156	0.68 194	0.68 265	0.91 175	0.57 303	0.21 268	0.18 336	0.19 153	0.16 171	0.20 217	0.21 287

GASNet	0.99 426	0.97 535	1.72 509	0.98 542	0.68 482	0.83 337	0.67 415	1.60 375	1.28 425	1.31 410	1.22 329	1.22 378	1.21 470	2.41 449	1.41 486	0.43 509	0.26 448	0.36 486	0.34 492	0.55 517	0.31 427

riskmin	0.56 210	0.27 175	0.60 164	0.43 70	0.31 191	0.83 337	0.42 217	1.14 248	1.04 285	0.73 175	0.75 158	1.11 358	1.01 420	0.81 143	0.51 273	0.20 234	0.14 185	0.24 315	0.15 129	0.24 322	0.25 351

FENet	0.60 232	0.28 197	0.63 176	0.54 273	0.33 234	0.83 337	0.38 174	1.27 290	1.07 298	1.00 247	0.86 183	0.99 317	0.85 340	0.96 190	0.68 341	0.22 297	0.15 244	0.23 295	0.20 265	0.22 282	0.23 325

CFNet-ft	0.72 304	0.32 303	0.54 122	0.66 424	0.54 422	0.83 337	0.55 356	1.37 308	1.15 353	0.93 223	1.28 355	1.57 455	0.97 400	1.35 296	0.81 385	0.26 390	0.20 372	0.33 460	0.25 390	0.30 401	0.23 325

CFNet_RVC	0.72 304	0.32 303	0.54 122	0.66 424	0.54 422	0.83 337	0.55 356	1.37 308	1.15 353	0.93 223	1.28 355	1.57 455	0.97 400	1.35 296	0.81 385	0.26 390	0.20 372	0.33 460	0.25 390	0.30 401	0.23 325

iResNet_ROB	0.77 344	0.30 252	0.99 383	0.57 328	0.36 267	0.83 337	0.36 145	2.33 543	1.58 510	1.27 384	1.30 359	1.25 389	0.84 337	1.65 362	0.79 379	0.20 234	0.14 185	0.17 90	0.12 49	0.18 137	0.27 385

test_sample5	0.69 291	0.34 349	0.87 336	0.52 240	0.30 165	0.84 345	0.54 338	1.83 445	1.14 341	1.11 289	1.25 339	0.88 266	0.78 306	1.23 264	0.65 331	0.26 390	0.20 372	0.27 390	0.27 419	0.27 360	0.26 375

DualNet	0.70 295	0.34 349	0.87 336	0.52 240	0.30 165	0.84 345	0.54 338	1.83 445	1.14 341	1.14 309	1.33 374	0.88 266	0.78 306	1.23 264	0.65 331	0.26 390	0.20 372	0.27 390	0.27 419	0.27 360	0.26 375

GMStereo_Zeroshot	0.67 285	0.61 493	1.01 393	0.64 403	0.37 283	0.84 345	0.35 129	1.05 210	1.12 326	1.12 291	1.06 254	1.27 397	0.54 197	1.19 257	0.59 309	0.32 451	0.17 314	0.31 435	0.18 210	0.52 511	0.22 305

UCFNet_RVC	0.69 291	0.35 370	0.49 85	0.64 403	0.39 310	0.85 348	0.58 379	1.75 413	1.14 341	0.97 235	1.19 321	1.17 369	0.93 380	0.99 203	0.62 322	0.28 420	0.20 372	0.34 470	0.31 468	0.32 419	0.27 385

mmm	0.63 249	0.35 370	0.72 243	0.51 219	0.30 165	0.86 349	0.54 338	1.59 371	0.86 209	1.07 268	1.38 395	0.79 227	0.75 287	0.91 175	0.58 306	0.22 297	0.18 336	0.29 416	0.25 390	0.25 334	0.23 325

ToySt	0.66 276	0.33 325	1.23 448	0.51 219	0.33 234	0.86 349	0.68 419	1.10 236	0.97 253	0.84 203	1.08 263	1.25 389	0.94 385	1.01 208	0.74 357	0.19 195	0.19 354	0.24 315	0.24 375	0.27 360	0.23 325

DMCA	0.67 285	0.34 349	0.90 354	0.51 219	0.44 354	0.86 349	0.47 283	1.42 321	1.02 276	1.17 334	1.12 287	1.23 383	0.75 287	0.78 130	0.95 416	0.25 367	0.19 354	0.27 390	0.19 233	0.24 322	0.27 385

DispNO	0.93 408	0.30 252	1.34 469	0.55 297	0.55 428	0.89 352	0.49 304	1.48 336	1.21 391	1.17 334	1.27 349	1.19 373	0.90 365	5.23 524	0.74 357	0.22 297	0.17 314	0.24 315	0.21 310	0.19 181	0.20 270

STTStereo	0.78 352	0.50 452	1.22 447	0.64 403	0.54 422	0.89 352	0.54 338	1.44 328	1.11 322	1.38 439	1.09 268	1.27 397	0.85 340	1.43 320	0.83 392	0.29 431	0.27 457	0.33 460	0.39 509	0.32 419	0.30 417

TDLM	1.06 447	0.44 424	0.79 303	0.63 394	0.50 391	0.89 352	1.44 541	1.48 336	1.26 414	1.12 291	1.40 401	1.08 342	0.98 408	6.65 557	0.78 373	0.33 460	0.21 394	0.33 460	0.26 408	0.37 446	0.24 339

G2L-Stereo_test	0.73 322	0.27 175	0.74 271	0.49 175	0.40 321	0.90 355	0.81 457	1.53 357	1.14 341	1.28 386	1.27 349	1.52 449	0.72 281	1.62 357	0.94 412	0.19 195	0.14 185	0.16 61	0.15 129	0.18 137	0.19 237

tg	0.52 160	0.24 94	0.61 167	0.49 175	0.30 165	0.90 355	0.29 74	1.07 225	0.83 203	0.83 200	1.02 237	0.62 176	0.43 119	1.35 296	0.41 190	0.17 111	0.12 61	0.22 257	0.20 265	0.17 102	0.15 110

ARAFT	0.77 344	0.36 380	1.49 493	0.51 219	0.31 191	0.90 355	0.82 459	1.90 464	1.06 293	1.62 496	1.24 335	1.02 327	0.64 254	1.84 393	0.50 268	0.18 151	0.14 185	0.28 405	0.27 419	0.17 102	0.16 143

CVANet_RVC	1.07 449	0.43 421	0.76 285	0.60 359	0.50 391	0.90 355	0.97 494	1.52 351	1.26 414	1.33 422	1.38 395	1.24 385	1.18 461	6.75 563	0.75 362	0.34 471	0.23 424	0.34 470	0.29 452	0.42 472	0.27 385

test_sample7	0.74 327	0.37 387	0.76 285	0.52 240	0.35 256	0.91 359	0.67 415	1.78 427	1.21 391	1.22 356	1.18 314	1.08 342	0.92 371	1.23 264	0.67 337	0.31 444	0.28 465	0.32 451	0.31 468	0.33 428	0.29 403

MyStereo8	0.65 269	0.29 232	1.00 389	0.58 334	0.49 384	0.91 359	0.35 129	1.18 259	1.31 439	1.16 325	1.27 349	0.90 275	0.64 254	0.72 111	0.95 416	0.18 151	0.14 185	0.20 191	0.18 210	0.22 282	0.26 375

Selective-RAFT	0.52 160	0.28 197	0.79 303	0.55 297	0.27 100	0.91 359	0.33 109	0.80 104	0.88 217	0.58 141	0.63 120	0.81 233	0.77 299	1.29 282	0.48 254	0.19 195	0.14 185	0.17 90	0.15 129	0.19 181	0.17 171

FADNet-RVC	0.88 395	0.67 503	1.93 523	0.60 359	0.48 380	0.91 359	0.60 392	1.71 404	1.18 372	0.90 215	0.96 207	1.36 417	0.92 371	2.25 437	1.17 453	0.30 436	0.29 476	0.32 451	0.32 476	0.41 467	0.35 451

DeepPrunerF	1.60 513	0.73 514	5.81 571	0.88 529	1.19 556	0.91 359	0.95 491	2.19 530	5.24 587	1.17 334	1.30 359	1.19 373	1.30 485	4.90 518	1.66 510	0.42 504	0.34 500	0.52 529	0.47 528	0.41 467	0.40 472

PS-NSSS	0.99 426	0.58 480	0.93 363	0.58 334	0.57 434	0.91 359	0.80 454	1.81 439	1.14 341	1.14 309	1.67 475	1.00 318	0.83 333	4.62 511	0.78 373	0.37 486	0.31 486	0.52 529	0.32 476	0.45 488	0.38 468

MLCV	0.72 304	0.34 349	1.10 428	0.51 219	0.23 28	0.91 359	0.39 189	1.33 297	1.23 400	1.46 460	1.55 443	1.01 325	0.64 254	1.95 407	0.80 383	0.18 151	0.12 61	0.18 128	0.14 110	0.19 181	0.17 171

test_sample4	0.69 291	0.33 325	0.91 357	0.51 219	0.30 165	0.92 366	0.52 324	1.87 455	1.15 353	1.14 309	1.18 314	0.87 262	0.75 287	1.18 255	0.68 341	0.25 367	0.20 372	0.26 373	0.26 408	0.26 346	0.25 351

test_5	0.65 269	0.30 252	0.75 275	0.67 436	0.50 391	0.92 366	0.52 324	1.39 315	1.12 326	0.76 177	1.11 280	1.00 318	0.90 365	1.53 341	0.45 228	0.18 151	0.13 130	0.23 295	0.22 339	0.21 258	0.19 237

AdaStereo	0.70 295	0.43 421	0.75 275	0.73 478	0.37 283	0.92 366	0.53 332	1.85 449	1.18 372	1.12 291	1.23 333	1.07 341	0.65 260	0.96 190	0.63 326	0.31 444	0.15 244	0.32 451	0.21 310	0.29 390	0.22 305
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.
iResNet	0.75 336	0.40 406	1.36 470	0.67 436	0.29 142	0.92 366	0.59 388	1.52 351	1.25 409	1.28 386	1.48 427	0.94 292	0.76 295	1.62 357	0.78 373	0.18 151	0.14 185	0.18 128	0.15 129	0.22 282	0.23 325

Anonymous3	0.61 238	0.44 424	1.11 430	0.59 347	0.49 384	0.93 370	0.65 406	0.93 154	0.81 197	0.72 174	0.88 189	0.65 185	0.69 268	1.06 221	0.53 287	0.35 478	0.30 480	0.26 373	0.26 408	0.31 410	0.27 385

ttt	0.94 410	0.34 349	0.59 159	0.61 373	0.37 283	0.94 371	0.50 312	2.17 526	1.34 450	1.23 363	1.61 460	0.91 278	0.76 295	1.85 396	3.97 561	0.30 436	0.26 448	0.26 373	0.24 375	0.29 390	0.29 403

GES	0.66 276	0.34 349	0.90 354	0.59 347	0.38 300	0.94 371	0.57 375	2.11 510	0.86 209	1.02 256	1.11 280	0.66 189	0.79 310	0.99 203	0.61 319	0.27 406	0.19 354	0.20 191	0.20 265	0.21 258	0.30 417

test_xeample	1.45 502	0.28 197	0.65 190	0.51 219	0.28 125	0.94 371	0.59 388	2.14 515	1.29 429	1.24 371	1.51 434	0.88 266	0.86 348	1.46 326	15.10 596	0.22 297	0.20 372	0.22 257	0.20 265	0.22 282	0.22 305

iResNetv2_ROB	0.80 359	0.37 387	1.71 508	0.56 311	0.37 283	0.94 371	0.64 404	1.73 406	1.34 450	1.23 363	1.42 404	1.26 393	0.92 371	1.85 396	0.56 300	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.14 110	0.24 322	0.19 237

G2L-ROB	0.73 322	0.25 122	0.76 285	0.54 273	0.39 310	0.95 375	0.66 411	1.66 392	1.09 313	1.24 371	1.02 237	1.64 471	0.71 278	1.63 359	1.02 428	0.20 234	0.14 185	0.17 90	0.15 129	0.20 217	0.22 305

coex_refinement	0.80 359	0.28 197	0.73 255	0.70 457	0.51 403	0.95 375	0.60 392	1.78 427	1.23 400	1.36 431	1.37 390	1.82 496	0.81 320	1.32 288	1.13 447	0.26 390	0.17 314	0.19 153	0.20 265	0.24 322	0.25 351

THIR-Stereo	1.02 440	0.27 175	0.69 219	0.49 175	0.28 125	0.95 375	1.34 536	1.03 196	0.97 253	1.34 426	1.90 503	1.17 369	1.58 512	6.44 553	0.78 373	0.19 195	0.14 185	0.21 226	0.22 339	0.19 181	0.20 270

GEStereo_RVC	0.90 400	0.37 387	0.99 383	0.64 403	0.50 391	0.95 375	0.79 448	2.42 552	1.17 365	1.16 325	1.11 280	1.26 393	0.92 371	3.24 484	0.90 408	0.29 431	0.19 354	0.23 295	0.20 265	0.27 360	0.29 403

DIP-Stereo	0.62 242	0.30 252	0.83 317	0.48 157	0.36 267	0.95 375	0.33 109	2.37 548	0.67 152	1.25 377	1.00 223	0.68 194	0.51 181	0.91 175	0.61 319	0.18 151	0.15 244	0.21 226	0.17 192	0.19 181	0.19 237
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCA_NET_v2_RVC	0.79 356	0.43 421	1.05 409	0.64 403	0.58 443	0.95 375	0.53 332	1.53 357	1.18 372	1.37 434	1.15 304	1.43 426	0.88 358	1.61 356	0.84 395	0.25 367	0.22 412	0.27 390	0.27 419	0.29 390	0.29 403
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Consistency-Raft	1.25 480	0.99 538	1.93 523	1.02 546	1.21 557	0.96 381	1.01 503	1.75 413	1.92 536	1.36 431	2.12 520	1.44 431	1.01 420	1.14 244	1.40 482	0.72 551	0.82 571	0.89 557	0.98 573	1.31 563	0.95 554

s12784h	0.52 160	0.20 16	0.38 13	0.41 55	0.19 2	0.96 381	0.34 121	1.17 254	1.25 409	0.81 194	0.90 193	0.63 179	0.50 177	1.45 324	0.42 201	0.14 34	0.12 61	0.17 90	0.11 9	0.18 137	0.11 2

hitnet-ft	0.79 356	0.35 370	0.57 146	0.58 334	0.42 334	0.96 381	0.46 276	1.47 334	1.33 447	1.19 343	1.22 329	1.81 493	0.98 408	1.66 366	0.94 412	0.33 460	0.28 465	0.34 470	0.27 419	0.35 435	0.31 427

FADNet	0.92 405	0.61 493	1.81 515	0.62 385	0.55 428	0.96 381	0.57 375	1.78 427	1.33 447	0.93 223	1.01 229	1.36 417	1.01 420	2.71 466	0.75 362	0.33 460	0.34 500	0.31 435	0.34 492	0.59 524	0.40 472

castereo++	0.38 74	0.23 73	0.41 31	0.43 70	0.31 191	0.97 385	0.22 23	0.86 125	0.58 114	0.32 28	0.44 57	0.51 122	0.39 98	0.93 184	0.24 5	0.17 111	0.11 31	0.17 90	0.12 49	0.14 26	0.14 73

test_sample3	0.68 289	0.32 303	0.88 344	0.52 240	0.30 165	0.97 385	0.52 324	1.86 452	1.15 353	1.08 269	1.11 280	0.88 266	0.71 278	1.17 253	0.68 341	0.25 367	0.20 372	0.25 354	0.25 390	0.25 334	0.25 351

RAFT-Test	0.54 186	0.25 122	0.64 183	0.47 130	0.30 165	0.97 385	0.27 63	1.24 286	0.81 197	0.96 232	1.12 287	1.28 400	0.48 162	0.71 108	0.36 139	0.17 111	0.13 130	0.17 90	0.14 110	0.16 71	0.16 143

DRaft	0.80 359	0.24 94	0.70 225	0.45 109	0.30 165	0.97 385	0.53 332	1.05 210	0.97 253	1.78 511	2.02 515	0.80 229	1.74 526	2.73 467	0.72 353	0.17 111	0.14 185	0.20 191	0.20 265	0.18 137	0.21 287

RASNet	1.12 462	0.30 252	0.91 357	0.66 424	0.77 506	0.97 385	0.57 375	1.37 308	1.35 460	1.02 256	1.34 381	2.11 525	1.43 496	7.09 566	1.39 481	0.19 195	0.17 314	0.17 90	0.19 233	0.18 137	0.16 143

EDNetEfficient	2.37 553	1.10 544	8.08 578	0.74 482	0.71 487	0.98 390	1.56 547	1.46 332	4.06 579	4.90 586	2.82 546	2.25 528	3.48 576	2.95 473	9.97 585	0.26 390	0.24 433	0.26 373	0.30 461	0.68 537	0.61 531

aanetorigin	1.23 477	0.79 522	2.78 552	0.70 457	0.79 511	0.99 391	1.06 511	1.06 223	1.37 468	3.52 572	2.61 541	1.72 482	1.63 517	1.99 410	1.78 513	0.25 367	0.24 433	0.26 373	0.25 390	0.38 455	0.45 493

CFNet	0.96 414	0.36 380	1.01 393	0.62 385	0.42 334	0.99 391	0.47 283	1.90 464	1.32 443	0.99 242	1.39 399	1.10 354	0.86 348	5.58 537	0.79 379	0.23 324	0.17 314	0.28 405	0.27 419	0.26 346	0.21 287

Any-RAFT	0.53 170	0.24 94	0.47 74	0.47 130	0.27 100	1.00 393	0.25 45	1.58 369	1.05 289	0.85 208	0.99 219	1.06 336	0.47 149	0.70 104	0.32 85	0.18 151	0.13 130	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.16 143

1111x	1.70 523	0.29 232	0.86 325	0.51 219	0.27 100	1.01 394	0.68 419	2.22 534	1.28 425	1.13 306	1.40 401	1.21 376	1.10 445	5.53 534	15.20 597	0.22 297	0.21 394	0.22 257	0.22 339	0.24 322	0.22 305

Anonymous_2	1.30 485	0.55 469	0.82 312	0.52 240	0.58 443	1.01 394	0.64 404	1.25 288	0.97 253	0.96 232	0.78 164	1.33 410	1.29 481	1.03 212	0.74 357	0.62 545	0.64 565	1.06 564	9.63 605	1.16 558	0.49 507

DualNet (step1)	0.83 376	0.49 445	1.13 434	0.56 311	0.39 310	1.02 396	0.73 432	1.78 427	1.21 391	1.22 356	1.18 314	1.08 342	0.92 371	1.23 264	0.67 337	0.57 538	0.28 465	0.62 547	0.67 554	0.45 488	0.42 481

test_sample9	1.86 533	0.49 445	1.13 434	0.56 311	0.39 310	1.02 396	0.73 432	1.78 427	1.21 391	1.22 356	1.18 314	1.08 342	0.92 371	2.27 439	7.92 580	0.57 538	12.61 609	0.62 547	0.67 554	0.45 488	0.42 481

test_sample8	2.19 547	0.49 445	1.13 434	0.56 311	0.39 310	1.02 396	0.73 432	1.82 440	1.15 353	2.26 540	1.30 359	4.94 575	2.52 564	2.27 439	7.92 580	0.57 538	12.61 609	0.62 547	0.67 554	0.45 488	0.42 481

BEATNet_4x	0.73 322	0.49 445	1.17 442	0.53 258	0.26 75	1.03 399	0.55 356	1.82 440	1.06 293	1.21 351	1.22 329	0.96 307	0.91 368	1.01 208	1.06 432	0.21 268	0.14 185	0.24 315	0.19 233	0.37 446	0.21 287

PASM	1.34 491	0.92 533	2.62 548	0.86 521	0.87 529	1.03 399	1.08 513	1.50 342	1.51 502	1.82 519	1.41 403	1.68 477	1.26 478	4.87 517	1.34 472	0.61 544	0.65 567	0.68 551	0.78 560	0.69 538	0.68 541

DEmStereo	0.97 420	0.23 73	0.79 303	0.47 130	0.32 213	1.04 401	0.56 364	0.93 154	0.89 220	1.39 445	2.14 522	1.02 327	2.07 549	5.64 538	0.77 371	0.17 111	0.15 244	0.20 191	0.20 265	0.18 137	0.20 270

psm_up	0.77 344	0.34 349	0.70 225	0.66 424	0.58 443	1.05 402	0.92 482	1.52 351	1.12 326	1.26 381	1.16 309	1.31 408	1.23 472	1.20 259	0.81 385	0.25 367	0.29 476	0.31 435	0.27 419	0.27 360	0.25 351

ac_64	0.82 370	0.29 232	0.81 309	0.71 465	0.60 454	1.05 402	0.54 338	1.99 488	0.92 234	1.18 339	1.06 254	1.99 516	1.08 441	1.94 406	0.97 421	0.27 406	0.22 412	0.24 315	0.23 362	0.22 282	0.19 237

HITNet	0.65 269	0.40 406	0.77 292	0.48 157	0.24 44	1.05 402	0.49 304	1.76 419	1.02 276	1.18 339	1.18 314	0.89 274	0.80 316	0.85 158	0.79 379	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.17 192	0.29 390	0.15 110
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
222	1.61 515	0.29 232	0.67 202	0.56 311	0.29 142	1.06 405	0.42 217	2.17 526	1.31 439	1.31 410	1.52 435	0.92 287	0.94 385	1.76 386	17.65 600	0.24 340	0.20 372	0.21 226	0.19 233	0.22 282	0.23 325

NOSS_ROB	1.26 481	0.46 433	0.62 173	0.56 311	0.38 300	1.06 405	0.78 445	1.73 406	1.40 482	1.01 252	1.43 408	1.10 354	0.75 287	10.62 597	0.65 331	0.45 515	0.43 534	0.48 522	0.45 523	0.44 484	0.41 477

FADNet-RVC-Resample	0.84 381	0.47 438	2.10 529	0.61 373	0.45 361	1.07 407	0.61 394	1.59 371	1.20 385	1.08 269	0.98 217	1.03 331	0.98 408	2.17 427	0.72 353	0.23 324	0.22 412	0.30 429	0.32 476	0.35 435	0.34 446

DA	0.43 105	0.23 73	0.49 85	0.50 187	0.25 65	1.08 408	0.44 249	1.18 259	0.58 114	0.46 96	0.64 123	0.54 137	0.47 149	0.46 19	0.32 85	0.19 195	0.13 130	0.19 153	0.13 80	0.18 137	0.14 73

GGEV	0.43 105	0.23 73	0.49 85	0.50 187	0.25 65	1.08 408	0.44 249	1.18 259	0.58 114	0.46 96	0.64 123	0.54 137	0.47 149	0.46 19	0.32 85	0.19 195	0.13 130	0.19 153	0.13 80	0.18 137	0.14 73

anonymity	1.12 462	0.97 535	1.21 445	1.07 550	1.12 549	1.08 408	0.89 475	1.95 479	1.16 362	1.29 392	1.26 346	1.22 378	1.09 444	1.15 245	1.01 427	1.02 559	1.00 584	0.97 559	0.97 571	0.98 551	0.99 556

FINET	0.97 420	0.54 464	1.60 500	0.63 394	0.79 511	1.08 408	1.07 512	1.56 367	2.20 549	1.15 315	1.49 429	0.94 292	0.88 358	2.32 442	1.05 430	0.42 504	0.35 511	0.32 451	0.28 440	0.43 478	0.38 468

FAT-Stereo	1.07 449	0.41 414	1.32 464	0.72 470	0.58 443	1.08 408	0.89 475	1.96 480	1.65 514	1.75 508	1.98 508	2.03 521	1.48 504	2.02 413	1.18 456	0.42 504	0.35 511	0.34 470	0.29 452	0.35 435	0.53 515

xyz-stereo-finetune2	0.58 223	0.27 175	0.57 146	0.40 45	0.24 44	1.09 413	0.32 100	0.79 96	0.53 104	0.65 159	1.07 258	0.58 158	0.80 316	2.47 456	0.80 383	0.16 67	0.15 244	0.21 226	0.17 192	0.16 71	0.17 171

RP	1.09 455	0.50 452	1.12 432	0.90 533	1.04 542	1.11 414	0.84 461	1.80 436	1.62 512	1.55 483	2.00 512	1.90 504	1.78 530	1.84 393	1.25 460	0.52 529	0.36 516	0.48 522	0.36 502	0.45 488	0.43 488

DLCB_ROB	0.86 390	0.40 406	0.78 300	0.68 447	0.54 422	1.11 414	0.84 461	1.49 338	1.23 400	1.64 500	1.65 470	1.70 480	0.91 368	1.70 374	1.05 430	0.25 367	0.24 433	0.26 373	0.27 419	0.27 360	0.24 339

XPNet_ROB	0.96 414	0.49 445	1.09 425	0.72 470	0.57 434	1.11 414	1.14 519	1.66 392	1.23 400	1.85 521	1.39 399	1.64 471	1.11 446	1.80 390	1.42 490	0.38 490	0.30 480	0.33 460	0.29 452	0.37 446	0.34 446

ADLNet2	0.88 395	0.34 349	1.17 442	0.77 492	0.64 467	1.12 417	0.76 440	1.74 411	1.24 406	1.21 351	1.65 470	1.71 481	1.05 433	1.67 367	1.17 453	0.24 340	0.21 394	0.21 226	0.22 339	0.26 346	0.29 403

psmorigin	1.52 507	0.69 507	10.52 586	0.68 447	0.59 451	1.13 418	0.70 426	1.57 368	1.19 380	1.99 530	1.79 489	2.26 529	1.47 503	2.09 420	1.36 476	0.39 493	0.40 529	0.34 470	0.33 486	0.43 478	0.56 520

TCMNet	1.01 437	0.60 491	2.10 529	0.86 521	1.33 562	1.14 419	0.67 415	1.69 397	1.23 400	1.11 289	1.57 451	1.30 404	0.97 400	2.01 412	1.50 502	0.31 444	0.31 486	0.38 492	0.34 492	0.42 472	0.36 457

CoDeX	0.73 322	0.29 232	0.93 363	0.54 273	0.36 267	1.14 419	0.61 394	2.34 545	1.17 365	1.16 325	1.25 339	0.91 278	0.87 353	1.33 291	0.64 330	0.20 234	0.16 284	0.21 226	0.18 210	0.20 217	0.18 197

AASNet	0.76 342	0.35 370	0.91 357	0.79 496	0.81 518	1.14 419	0.56 364	2.02 497	1.08 304	1.22 356	1.24 335	0.93 289	0.76 295	0.77 125	1.16 450	0.27 406	0.23 424	0.24 315	0.20 265	0.28 379	0.24 339

PSMNet-ADL	0.72 304	0.35 370	0.62 173	0.69 451	0.46 373	1.14 419	0.44 249	1.37 308	1.01 273	0.83 200	1.17 312	1.33 410	0.96 397	1.43 320	0.95 416	0.33 460	0.22 412	0.21 226	0.23 362	0.27 360	0.29 403

edge stereo	1.11 460	0.50 452	1.30 460	0.71 465	0.65 469	1.14 419	0.75 437	1.93 475	1.37 468	1.71 505	1.83 493	2.54 542	1.44 498	2.43 450	1.23 458	0.42 504	0.41 531	0.54 535	0.35 497	0.42 472	0.46 496

ETE_ROB	0.96 414	0.64 500	1.16 440	0.69 451	0.48 380	1.14 419	1.13 518	1.77 423	1.19 380	1.91 527	1.45 415	1.73 483	1.05 433	1.60 354	1.14 448	0.32 451	0.26 448	0.38 492	0.34 492	0.39 459	0.41 477

HSM-Net_RVC	0.87 394	0.29 232	0.53 116	0.53 258	0.30 165	1.15 425	0.55 356	3.57 574	1.28 425	1.53 474	1.74 482	1.68 477	0.93 380	1.49 332	0.77 371	0.22 297	0.17 314	0.19 153	0.18 210	0.20 217	0.19 237
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWC_ROB	1.24 478	0.76 520	2.46 543	0.72 470	0.78 508	1.15 425	0.49 304	1.75 413	1.92 536	2.31 542	3.07 550	1.59 459	1.40 493	2.46 454	2.10 528	0.33 460	0.22 412	0.35 478	0.24 375	0.38 455	0.41 477

tt1	0.62 242	0.32 303	0.51 101	0.54 273	0.26 75	1.16 427	0.48 294	0.95 166	2.47 555	0.57 139	0.77 162	0.49 112	0.81 320	1.55 345	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.24 315	0.15 129	0.19 181	0.20 270

xxxx	1.51 506	0.28 197	0.68 206	0.54 273	0.28 125	1.16 427	0.44 249	2.19 530	1.29 429	1.09 275	1.36 388	1.22 378	0.85 340	1.79 389	15.70 599	0.24 340	0.21 394	0.21 226	0.20 265	0.22 282	0.23 325

HGLStereo	0.85 385	0.38 394	0.94 367	0.80 499	1.03 541	1.17 429	0.58 379	1.52 351	1.20 385	1.19 343	1.62 463	1.13 364	1.20 467	1.80 390	1.06 432	0.24 340	0.24 433	0.24 315	0.21 310	0.23 307	0.27 385

ACVNet-DCA	0.56 210	0.31 287	0.50 94	0.54 273	0.26 75	1.18 430	0.51 313	1.42 321	0.78 189	0.58 141	0.79 170	0.48 104	0.88 358	1.46 326	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.25 354	0.15 129	0.22 282	0.21 287

xx1	0.67 285	0.31 287	0.50 94	0.54 273	0.26 75	1.18 430	0.51 313	0.93 154	3.05 568	0.58 141	0.79 170	0.95 301	0.77 299	1.46 326	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.24 315	0.23 362	0.22 282	0.21 287

1test111	0.54 186	0.31 287	0.50 94	0.54 273	0.26 75	1.18 430	0.51 313	1.42 321	0.78 189	0.58 141	0.79 170	0.48 104	0.88 358	0.88 167	0.59 309	0.20 234	0.12 61	0.25 354	0.15 129	0.22 282	0.21 287

cc1	0.64 261	0.31 287	0.50 94	0.54 273	0.26 75	1.18 430	0.51 313	0.93 154	3.05 568	0.58 141	0.79 170	0.48 104	0.88 358	1.46 326	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.25 354	0.15 129	0.19 181	0.19 237

FADNet_RVC	0.83 376	0.51 455	1.83 519	0.54 273	0.42 334	1.19 434	0.46 276	1.51 349	1.09 313	0.89 213	1.24 335	0.91 278	0.87 353	2.11 422	1.11 444	0.27 406	0.22 412	0.31 435	0.28 440	0.43 478	0.38 468

PA-Net	1.01 437	0.57 477	1.29 459	0.64 403	0.74 495	1.19 434	0.84 461	1.69 397	1.43 492	1.16 325	1.19 321	1.32 409	1.19 464	3.42 490	1.25 460	0.29 431	0.45 541	0.33 460	0.49 533	0.32 419	0.47 500
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
w-ln-seven-2	1.18 475	0.61 493	4.25 561	0.68 447	0.61 457	1.20 436	0.93 486	1.63 384	1.35 460	1.66 501	1.53 436	1.47 441	1.37 492	3.00 477	1.74 511	0.25 367	0.24 433	0.29 416	0.26 408	0.33 428	0.28 397

NVstereo2D	0.92 405	0.41 414	1.48 491	0.72 470	0.72 489	1.20 436	0.87 470	1.75 413	1.38 472	0.99 242	1.13 292	1.26 393	0.98 408	2.21 434	0.89 405	0.43 509	0.20 372	0.38 492	0.24 375	0.57 520	0.63 533

S-Stereo	1.15 471	0.46 433	2.17 534	0.81 502	0.80 516	1.21 438	1.19 525	1.93 475	2.02 542	1.47 461	2.11 519	1.57 455	1.17 457	2.05 417	1.41 486	0.40 496	0.40 529	0.35 478	0.31 468	0.44 484	0.70 542

RAFT + AFF	1.00 431	0.42 418	1.09 425	0.67 436	0.50 391	1.22 439	1.24 528	2.24 536	1.19 380	1.30 400	1.56 447	1.17 369	1.49 506	3.44 492	0.83 392	0.21 268	0.25 442	0.30 429	0.26 408	0.27 360	0.27 385

HSM	1.19 476	0.32 303	0.65 190	0.57 328	0.38 300	1.23 440	0.59 388	2.25 537	1.19 380	1.30 400	1.25 339	1.94 510	1.03 427	9.32 588	0.71 350	0.22 297	0.16 284	0.20 191	0.16 171	0.21 258	0.21 287

ADLNet	0.85 385	0.36 380	0.89 350	0.85 519	0.72 489	1.24 441	0.76 440	1.82 440	1.36 464	1.52 473	1.35 387	1.27 397	0.99 416	1.23 264	1.15 449	0.27 406	0.20 372	0.26 373	0.25 390	0.28 379	0.30 417

acv_ft	0.75 336	0.31 287	0.95 371	0.70 457	0.86 527	1.24 441	0.53 332	1.44 328	1.07 298	1.24 371	1.30 359	1.08 342	0.92 371	0.80 137	1.34 472	0.21 268	0.19 354	0.21 226	0.18 210	0.21 258	0.18 197

CBMV_ROB	0.90 400	0.44 424	0.63 176	0.51 219	0.37 283	1.25 443	0.49 304	1.77 423	1.27 420	1.41 448	2.00 512	1.33 410	1.08 441	2.17 427	0.76 365	0.43 509	0.42 533	0.47 520	0.44 521	0.41 467	0.36 457

UPFNet	0.80 359	0.32 303	0.90 354	0.59 347	0.74 495	1.26 444	0.80 454	1.52 351	1.10 320	1.30 400	1.12 287	1.30 404	0.84 337	1.67 367	1.09 438	0.24 340	0.24 433	0.24 315	0.23 362	0.25 334	0.18 197

BSDual-CNN	0.71 302	0.32 303	0.68 206	0.54 273	0.44 354	1.27 445	0.65 406	2.16 520	0.98 258	1.20 347	1.11 280	1.12 359	0.74 285	0.91 175	0.66 334	0.24 340	0.17 314	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.22 305

hknet	0.77 344	0.32 303	0.95 371	0.54 273	0.38 300	1.27 445	0.65 406	2.16 520	1.07 298	1.20 347	1.11 280	1.59 459	0.81 320	1.37 302	0.66 334	0.22 297	0.17 314	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.22 305

PSMNet_ROB	0.90 400	0.52 459	1.17 442	0.72 470	0.61 457	1.27 445	1.12 517	1.76 419	1.12 326	1.09 275	1.28 355	1.45 433	0.89 364	1.65 362	1.42 490	0.33 460	0.25 442	0.37 489	0.39 509	0.35 435	0.29 403

NCC-stereo	1.10 457	0.54 464	1.24 451	0.84 514	0.94 536	1.29 448	0.89 475	2.01 493	1.34 450	1.32 414	1.74 482	1.88 500	1.74 526	2.35 444	1.25 460	0.45 515	0.37 518	0.45 515	0.58 546	0.42 472	0.42 481

Abc-Net	1.10 457	0.54 464	1.24 451	0.84 514	0.94 536	1.29 448	0.89 475	2.01 493	1.34 450	1.32 414	1.74 482	1.88 500	1.74 526	2.35 444	1.25 460	0.45 515	0.37 518	0.45 515	0.58 546	0.42 472	0.42 481
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DDVS	0.78 352	0.41 414	0.94 367	0.60 359	0.43 345	1.30 450	0.43 236	1.40 317	0.91 229	1.20 347	1.15 304	1.43 426	0.64 254	2.18 430	0.89 405	0.28 420	0.22 412	0.26 373	0.23 362	0.31 410	0.33 441

GCST	1.08 452	1.47 564	0.93 363	1.73 565	1.14 552	1.30 450	0.31 91	1.33 297	1.16 362	1.29 392	0.97 216	0.98 311	0.49 171	2.08 419	0.46 242	1.19 566	0.70 568	1.30 567	0.85 565	1.02 554	0.89 552

NCCL2	1.00 431	0.56 473	1.06 413	0.75 486	0.57 434	1.31 452	1.72 554	1.77 423	1.36 464	1.50 470	1.17 312	1.91 505	1.17 457	1.54 343	1.29 467	0.35 478	0.31 486	0.45 515	0.44 521	0.40 464	0.40 472

PAM_32	0.77 344	0.28 197	1.03 404	0.52 240	0.30 165	1.32 453	0.35 129	1.97 484	0.65 149	1.02 256	1.06 254	3.05 554	1.49 506	0.96 190	0.36 139	0.19 195	0.13 130	0.20 191	0.18 210	0.19 181	0.19 237

ssnet_v2	0.88 395	0.36 380	1.02 400	0.62 385	0.38 300	1.32 453	0.97 494	2.07 506	1.34 450	1.37 434	1.18 314	1.54 451	0.92 371	1.10 233	1.65 508	0.30 436	0.27 457	0.30 429	0.28 440	0.27 360	0.26 375

NLCSM	1.27 482	0.70 510	1.67 504	0.71 465	0.92 533	1.33 455	1.05 508	2.66 560	1.08 304	1.22 356	1.99 509	1.76 489	0.97 400	5.87 543	1.47 498	0.33 460	0.27 457	0.31 435	0.35 497	0.39 459	0.32 434

LMCR-Stereo	0.82 370	0.46 433	0.88 344	0.75 486	0.43 345	1.33 455	0.56 364	2.43 553	0.98 258	1.53 474	1.49 429	0.74 209	1.00 418	1.63 359	0.89 405	0.28 420	0.17 314	0.22 257	0.17 192	0.29 390	0.20 270

StereoDRNet-Refined	0.80 359	0.41 414	0.88 344	0.62 385	0.42 334	1.33 455	0.48 294	1.52 351	1.17 365	1.45 458	1.44 413	1.44 431	0.90 365	1.26 273	1.24 459	0.20 234	0.16 284	0.27 390	0.24 375	0.25 334	0.28 397
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
IER	0.70 295	0.31 287	1.02 400	0.48 157	0.52 415	1.34 458	0.51 313	1.17 254	0.99 265	1.23 363	1.34 381	1.12 359	1.11 446	0.99 203	0.71 350	0.20 234	0.16 284	0.21 226	0.21 310	0.20 217	0.19 237

UDG	1.41 500	2.65 588	0.99 383	1.44 562	1.64 567	1.34 458	0.80 454	1.60 375	1.23 400	1.23 363	1.71 478	2.01 518	1.34 489	1.47 330	1.41 486	0.90 554	0.54 558	2.29 576	0.75 558	1.84 565	1.04 559

GANet	1.36 493	0.47 438	0.86 325	0.67 436	0.45 361	1.34 458	1.73 555	1.64 386	1.24 406	1.49 469	2.38 531	1.55 453	1.20 467	9.30 587	0.93 410	0.30 436	0.31 486	0.33 460	0.28 440	0.39 459	0.30 417

Wz-Net-SNSev	1.49 503	1.23 554	6.27 573	0.68 447	0.67 476	1.37 461	1.41 539	2.00 489	1.39 477	1.48 467	1.61 460	2.29 530	1.32 487	3.93 497	2.14 529	0.31 444	0.28 465	0.31 435	0.33 486	0.42 472	0.36 457

SFCPSM	0.70 295	0.28 197	1.02 400	0.51 219	0.38 300	1.37 461	0.66 411	2.00 489	1.03 280	1.17 334	1.21 327	0.82 238	0.78 306	1.03 212	0.53 287	0.21 268	0.17 314	0.22 257	0.24 375	0.21 258	0.19 237

DANet	1.08 452	0.61 493	1.32 464	0.85 519	0.72 489	1.37 461	0.51 313	1.54 360	1.15 353	1.78 511	1.54 441	2.01 518	1.11 446	2.90 472	2.00 524	0.33 460	0.30 480	0.40 503	0.30 461	0.44 484	0.45 493
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PAM	0.76 342	0.29 232	1.08 422	0.52 240	0.33 234	1.38 464	0.39 189	2.01 493	0.67 152	1.06 265	0.96 207	2.89 553	1.43 496	0.86 162	0.35 129	0.19 195	0.12 61	0.19 153	0.17 192	0.19 181	0.20 270

AF-Net	1.13 465	0.52 459	1.33 466	0.86 521	0.91 531	1.38 464	0.71 428	2.16 520	1.62 512	1.56 484	2.40 533	1.99 516	1.65 519	1.81 392	1.48 500	0.48 523	0.28 465	0.49 524	0.33 486	0.39 459	0.32 434

MSAF-DinoV2	1.97 540	0.80 524	10.38 585	0.86 521	0.48 380	1.39 466	0.97 494	2.55 558	1.72 522	1.53 474	1.65 470	3.59 562	2.20 555	5.39 531	3.94 559	0.27 406	0.17 314	0.26 373	0.28 440	0.47 495	0.46 496

DGSMNet	1.14 467	0.76 520	2.49 544	0.81 502	0.86 527	1.39 466	1.39 538	2.13 511	1.35 460	1.26 381	1.63 467	1.48 443	0.98 408	1.75 381	1.10 441	0.45 515	0.43 534	0.55 539	0.49 533	0.75 542	0.70 542

PSMNet-RUCA	1.02 440	0.97 535	1.44 479	1.23 556	1.10 545	1.40 468	0.62 397	1.69 397	1.38 472	0.94 228	1.53 436	0.97 309	0.83 333	1.17 253	0.93 410	0.69 550	0.34 500	0.99 561	0.60 550	0.97 550	0.64 537

gwcnet-sp	0.74 327	0.33 325	1.44 479	0.57 328	0.45 361	1.40 468	0.54 338	1.50 342	1.14 341	1.30 400	1.02 237	0.94 292	0.82 325	1.39 311	0.76 365	0.21 268	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.22 282	0.22 305

scenet	0.74 327	0.33 325	1.44 479	0.57 328	0.45 361	1.40 468	0.54 338	1.50 342	1.14 341	1.30 400	1.02 237	0.94 292	0.82 325	1.39 311	0.76 365	0.21 268	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.22 282	0.22 305

ssnet	0.74 327	0.33 325	1.44 479	0.57 328	0.45 361	1.40 468	0.54 338	1.50 342	1.14 341	1.30 400	1.02 237	0.94 292	0.82 325	1.39 311	0.76 365	0.21 268	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.22 282	0.22 305

Syn2CoEx	1.14 467	0.69 507	1.66 503	0.80 499	0.67 476	1.40 468	0.88 473	2.06 505	1.54 506	1.25 377	1.58 454	1.42 425	1.50 508	4.09 500	1.40 482	0.36 482	0.32 494	0.34 470	0.29 452	0.29 390	0.34 446

GANetREF_RVC	1.07 449	0.86 529	1.31 461	0.82 510	0.53 418	1.41 473	1.31 534	1.76 419	1.52 503	1.27 384	1.31 365	1.46 436	1.24 475	2.03 414	0.96 420	0.56 537	0.45 541	0.67 550	0.50 536	0.88 548	0.59 527
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
anonymousa	0.72 304	0.27 175	0.75 275	0.47 130	0.63 464	1.43 474	0.45 269	1.24 286	0.89 220	1.28 386	1.75 485	1.62 463	1.13 453	0.69 100	0.59 309	0.19 195	0.16 284	0.23 295	0.25 390	0.20 217	0.18 197

SQANet	1.31 487	0.88 532	1.08 422	1.83 567	1.44 564	1.44 475	0.75 437	1.74 411	1.09 313	1.32 414	1.26 346	1.28 400	1.01 420	1.50 334	0.83 392	2.50 576	0.34 500	1.47 568	0.55 543	2.32 568	1.57 570

zh-mn7	1.70 523	1.21 553	8.30 580	0.69 451	0.53 418	1.45 476	0.84 461	1.70 402	2.09 546	2.41 550	2.67 543	1.68 477	1.23 472	4.49 507	2.87 542	0.30 436	0.26 448	0.27 390	0.27 419	0.31 410	0.35 451

NVStereoNet_ROB	1.88 534	1.07 542	1.45 484	1.07 550	1.17 553	1.47 477	1.48 544	1.89 461	1.93 538	1.94 528	4.67 571	3.08 557	1.80 532	6.51 554	1.65 508	1.06 562	0.86 578	1.08 565	1.32 579	0.93 549	1.26 565
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
psmg	0.72 304	0.32 303	0.68 206	0.50 187	0.44 354	1.48 478	0.75 437	1.94 477	0.98 258	1.21 351	1.33 374	1.12 359	0.74 285	0.91 175	0.66 334	0.24 340	0.19 354	0.25 354	0.25 390	0.23 307	0.22 305

MFMNet_re	1.40 499	1.14 549	1.68 505	1.39 559	1.07 543	1.48 478	1.43 540	1.87 455	1.82 530	2.26 540	2.19 523	1.51 447	1.86 537	1.52 337	1.25 460	0.93 555	0.83 572	0.84 556	0.80 561	0.99 553	1.05 561

Nwc_Net	1.09 455	0.49 445	1.33 466	0.89 532	0.80 516	1.49 480	0.66 411	2.19 530	1.27 420	1.32 414	2.26 526	1.96 513	1.54 509	1.92 402	1.34 472	0.40 496	0.30 480	0.43 510	0.45 523	0.38 455	0.37 462

StereoDRNet	0.98 424	0.47 438	1.70 506	0.76 489	0.94 536	1.51 481	0.91 480	1.92 471	1.32 443	1.61 492	1.13 292	1.47 441	0.97 400	1.75 381	1.46 497	0.28 420	0.23 424	0.29 416	0.27 419	0.35 435	0.27 385

RGC	1.14 467	0.79 522	1.26 454	0.91 536	0.96 539	1.52 482	0.77 443	1.92 471	1.26 414	1.54 480	1.93 505	2.02 520	1.54 509	2.25 437	1.31 469	0.44 514	0.35 511	0.58 545	0.48 530	0.47 495	0.46 496

CBMV	0.95 413	0.44 424	0.66 197	0.53 258	0.35 256	1.53 483	1.63 553	1.69 397	1.42 490	2.00 533	1.60 456	1.43 426	1.17 457	1.59 353	0.99 425	0.34 471	0.34 500	0.39 498	0.33 486	0.33 428	0.32 434
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
pmcnn	2.37 553	0.42 418	2.71 550	0.63 394	0.43 345	1.54 484	1.19 525	2.01 493	1.53 505	2.64 556	7.60 585	18.07 603	1.45 500	3.44 492	2.78 540	0.18 151	0.15 244	0.15 30	0.12 49	0.20 217	0.18 197

DSFCA	0.93 408	0.34 349	1.06 413	0.52 240	0.65 469	1.55 485	0.93 486	1.49 338	1.19 380	1.56 484	1.15 304	1.50 445	0.96 397	3.07 478	1.02 428	0.30 436	0.26 448	0.25 354	0.25 390	0.28 379	0.24 339

SGM-Forest	1.24 478	0.38 394	0.60 164	0.52 240	0.37 283	1.56 486	1.30 533	1.65 387	1.36 464	2.11 537	1.79 489	1.63 468	0.93 380	7.48 574	0.95 416	0.36 482	0.37 518	0.39 498	0.34 492	0.37 446	0.32 434
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
UNet	0.83 376	0.34 349	1.31 461	0.58 334	0.74 495	1.58 487	0.49 304	1.41 319	1.04 285	1.21 351	1.08 263	1.54 451	1.12 449	1.65 362	1.09 438	0.23 324	0.17 314	0.25 354	0.20 265	0.25 334	0.22 305

EDNetEfficientorigin	10.57 595	1.47 564	177.42 623	0.67 436	0.53 418	1.58 487	1.16 522	1.90 464	3.37 572	4.71 585	3.38 554	3.10 558	2.69 567	3.13 482	3.58 554	0.25 367	0.23 424	0.33 460	0.27 419	0.83 543	0.81 548

NaN_ROB	1.13 465	0.55 469	1.15 439	0.64 403	0.48 380	1.61 489	2.03 571	1.72 405	1.48 497	2.09 536	1.27 349	1.40 422	1.08 441	3.94 498	1.30 468	0.28 420	0.34 500	0.28 405	0.28 440	0.30 401	0.33 441

DRN-Test	1.00 431	0.44 424	1.13 434	0.70 457	0.81 518	1.62 490	0.79 448	2.14 515	1.44 493	1.78 511	1.33 374	1.43 426	1.05 433	2.18 430	1.53 504	0.27 406	0.21 394	0.31 435	0.30 461	0.32 419	0.28 397

CSP-Net	0.97 420	0.38 394	0.83 317	0.53 258	0.41 329	1.63 491	0.77 443	2.00 489	1.05 289	1.25 377	1.20 325	1.33 410	0.83 333	4.93 520	0.85 398	0.32 451	0.22 412	0.20 191	0.20 265	0.23 307	0.25 351

LALA_ROB	1.01 437	0.59 483	1.16 440	0.67 436	0.51 403	1.63 491	1.26 532	1.69 397	1.38 472	1.81 518	1.37 390	1.94 510	1.02 425	1.58 351	1.38 478	0.37 486	0.27 457	0.43 510	0.37 505	0.43 478	0.37 462

HBP-ISP	0.96 414	0.58 480	0.72 243	0.61 373	0.46 373	1.64 493	0.76 440	1.86 452	1.28 425	1.30 400	1.53 436	0.86 258	0.94 385	3.27 486	0.69 344	0.45 515	0.44 537	0.54 535	0.48 530	0.47 495	0.40 472

delet	0.85 385	0.32 303	0.95 371	0.65 417	0.66 472	1.64 493	0.84 461	1.75 413	1.35 460	1.32 414	1.30 359	1.30 404	0.88 358	1.68 372	1.10 441	0.21 268	0.21 394	0.24 315	0.24 375	0.21 258	0.21 287

LSM	6.33 585	1.10 544	13.19 588	1.41 561	68.17 616	1.64 493	1.90 565	1.92 471	2.46 554	2.99 566	3.11 551	1.88 500	1.80 532	2.61 462	2.06 527	0.41 500	0.58 561	0.50 525	0.57 545	0.64 531	17.66 609

WZ-Net	1.95 538	0.95 534	10.10 582	0.86 521	0.78 508	1.69 496	1.60 551	2.20 533	1.98 539	2.08 535	1.93 505	2.30 531	1.97 543	5.30 525	3.17 549	0.34 471	0.26 448	0.29 416	0.31 468	0.51 509	0.47 500

coex-ft	8.13 591	2.13 583	98.04 622	0.67 436	0.53 418	1.71 497	1.56 547	1.65 387	11.11 594	18.17 609	3.75 559	3.88 566	7.61 596	2.98 476	6.49 571	0.30 436	0.30 480	0.32 451	0.31 468	0.66 535	0.50 509

RYNet	1.17 474	0.49 445	1.24 451	0.70 457	0.97 540	1.71 497	0.92 482	1.91 468	1.46 495	1.38 439	1.14 296	1.88 500	1.30 485	4.24 502	1.87 516	0.26 390	0.21 394	0.35 478	0.27 419	0.55 517	0.54 516

ccnet	1.12 462	0.67 503	1.01 393	0.78 494	0.73 494	1.72 499	0.99 499	1.84 448	1.26 414	1.47 461	1.85 497	1.75 488	1.29 481	1.75 381	1.88 518	0.57 538	0.53 555	0.57 544	0.55 543	0.59 524	0.54 516

PWCDC_ROB	1.29 483	0.75 519	1.33 466	1.05 547	0.88 530	1.73 500	0.52 324	1.89 461	3.28 570	1.29 392	4.88 573	1.22 378	1.46 501	1.77 388	1.45 494	0.60 543	0.26 448	0.29 416	0.25 390	0.52 511	0.37 462

CBFPSM	0.92 405	0.33 325	1.86 520	0.49 175	0.38 300	1.75 501	0.84 461	1.39 315	1.12 326	1.09 275	0.99 219	2.37 535	1.66 523	1.32 288	1.42 490	0.19 195	0.18 336	0.20 191	0.20 265	0.21 258	0.33 441

Wz-Net-LNSev	1.03 443	0.67 503	2.71 550	0.64 403	0.84 522	1.75 501	1.00 501	1.80 436	1.32 443	1.28 386	1.25 339	1.65 474	1.22 471	1.39 311	1.40 482	0.28 420	0.26 448	0.24 315	0.23 362	0.33 428	0.32 434

GwcNet	1.08 452	0.51 455	2.33 539	0.79 496	1.18 555	1.76 503	0.70 426	1.68 395	1.47 496	1.41 448	1.64 468	1.74 485	1.04 429	2.20 433	1.41 486	0.30 436	0.29 476	0.29 416	0.27 419	0.30 401	0.35 451

CC-Net-ROB	1.49 503	1.26 555	1.27 457	0.88 529	0.79 511	1.76 503	1.00 501	1.79 433	1.26 414	1.10 283	1.61 460	1.21 376	0.99 416	8.13 581	0.84 395	1.09 563	0.41 531	2.20 574	0.46 526	1.20 561	0.48 503

CSAN	1.41 500	0.59 483	1.26 454	0.70 457	0.50 391	1.76 503	1.78 556	1.77 423	1.90 535	2.35 545	2.32 528	1.92 508	1.94 542	5.56 536	1.49 501	0.43 509	0.35 511	0.40 503	0.41 514	0.43 478	0.41 477

fast-acv-ft	0.94 410	0.44 424	1.40 472	0.58 334	0.51 403	1.77 506	0.69 423	1.36 307	1.42 490	1.29 392	1.86 498	1.74 485	1.25 476	1.52 337	1.38 478	0.26 390	0.28 465	0.28 405	0.28 440	0.27 360	0.26 375

SHD	1.31 487	0.71 513	2.34 540	0.86 521	0.75 502	1.77 506	0.65 406	2.22 534	2.50 558	2.40 549	1.71 478	1.91 505	1.60 515	1.93 405	2.37 533	0.38 490	0.31 486	0.38 492	0.40 513	0.48 500	0.50 509

zh-sn7	1.76 529	1.38 556	6.58 574	0.74 482	0.72 489	1.78 508	1.31 534	1.88 458	1.56 509	1.86 522	2.47 538	1.81 493	2.08 550	5.12 522	3.80 557	0.32 451	0.32 494	0.32 451	0.32 476	0.44 484	0.40 472

CRFU-Net	0.86 390	0.39 399	1.00 389	0.65 417	0.57 434	1.78 508	0.86 468	2.15 517	0.81 197	1.38 439	1.18 314	1.64 471	1.19 464	1.35 296	0.90 408	0.26 390	0.22 412	0.21 226	0.19 233	0.23 307	0.24 339

iinet-f	0.99 426	0.45 431	3.71 559	0.55 297	0.43 345	1.81 510	0.68 419	1.14 248	1.14 341	1.18 339	1.42 404	1.58 458	1.44 498	1.34 295	1.59 507	0.24 340	0.23 424	0.20 191	0.19 233	0.26 346	0.25 351

FBW_ROB	1.71 526	0.62 497	1.45 484	0.67 436	0.61 457	1.81 510	1.08 513	2.52 556	1.70 519	1.77 510	1.73 480	1.98 515	1.25 476	12.57 600	1.84 515	0.34 471	0.37 518	0.56 542	0.38 507	0.45 488	0.43 488

SPS-STEREO	1.67 519	1.04 541	1.23 448	1.21 554	1.13 551	1.82 512	1.11 515	2.16 520	1.52 503	3.07 570	2.32 528	2.82 551	1.80 532	4.11 501	2.04 525	1.03 560	0.99 583	0.97 559	0.94 569	1.03 556	1.02 557
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
XQC	1.37 494	0.87 530	2.56 546	0.84 514	0.69 484	1.83 513	0.89 475	2.07 506	1.88 532	1.88 523	1.53 436	1.91 505	1.55 511	2.85 471	3.05 544	0.48 523	0.29 476	0.44 514	0.39 509	0.69 538	0.60 530

DDUNet	1.50 505	2.69 589	1.12 432	1.77 566	1.88 569	1.84 514	0.92 482	1.70 402	1.16 362	1.38 439	1.79 489	1.60 461	1.12 449	1.37 302	1.08 436	1.10 564	0.76 569	2.37 578	0.94 569	2.00 566	1.37 567

MMNet	0.84 381	0.32 303	1.09 425	0.60 359	0.59 451	1.85 515	0.49 304	1.51 349	1.27 420	1.37 434	1.15 304	1.26 393	1.18 461	1.67 367	1.22 457	0.19 195	0.18 336	0.23 295	0.22 339	0.25 334	0.21 287

RTSC	1.29 483	0.73 514	2.44 542	0.83 513	0.57 434	1.85 515	0.65 406	1.88 458	2.00 541	2.20 539	1.66 473	1.60 461	1.26 478	2.33 443	3.92 558	0.32 451	0.23 424	0.27 390	0.29 452	0.37 446	0.37 462

YMNet	1.00 431	0.54 464	1.40 472	0.81 502	0.85 525	1.87 517	0.62 397	1.55 364	1.18 372	1.63 498	1.99 509	1.77 490	0.97 400	1.50 334	1.45 494	0.33 460	0.37 518	0.31 435	0.32 476	0.32 419	0.29 403

YMNet_1	1.00 431	0.54 464	1.40 472	0.81 502	0.85 525	1.87 517	0.62 397	1.55 364	1.18 372	1.63 498	1.99 509	1.77 490	0.97 400	1.50 334	1.45 494	0.33 460	0.37 518	0.31 435	0.32 476	0.32 419	0.29 403

SuperB	2.53 559	0.59 483	18.45 593	0.69 451	0.50 391	1.87 517	0.88 473	1.67 394	2.39 552	1.50 470	1.42 404	1.14 366	1.15 455	4.28 505	5.07 565	0.24 340	0.19 354	0.22 257	0.19 233	7.86 602	0.34 446

APVNet	1.06 447	0.53 463	1.42 478	0.84 514	0.79 511	1.92 520	0.82 459	1.90 464	1.08 304	1.08 269	1.43 408	1.56 454	1.13 453	3.07 478	1.58 505	0.31 444	0.34 500	0.42 508	0.36 502	0.36 442	0.37 462

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 457	1.02 540	1.00 389	0.82 510	0.67 476	1.93 521	0.93 486	1.62 382	1.11 322	1.15 315	1.25 339	1.50 445	0.79 310	1.96 408	0.76 365	1.89 569	0.34 500	0.79 554	0.36 502	1.25 562	0.83 549

ADCRef	1.35 492	0.55 469	2.37 541	0.72 470	0.77 506	1.94 522	0.78 445	1.91 468	1.27 420	1.57 488	1.59 455	1.36 417	1.41 494	1.54 343	7.53 575	0.23 324	0.20 372	0.32 451	0.30 461	0.29 390	0.29 403

Wz-Net-MNSev	1.11 460	0.58 480	2.23 537	0.66 424	0.71 487	1.95 523	1.46 542	1.98 486	1.45 494	1.79 514	1.43 408	1.49 444	1.33 488	1.97 409	1.42 490	0.27 406	0.23 424	0.28 405	0.28 440	0.34 432	0.31 427

otaku	1.60 513	1.11 547	1.21 445	2.20 569	1.56 566	1.97 524	1.24 528	2.07 506	1.36 464	1.44 456	1.62 463	1.73 483	1.19 464	1.73 380	0.98 424	2.89 581	0.57 560	1.74 569	0.60 550	2.78 576	1.94 576

DispFullNet	2.34 552	2.85 590	3.66 557	3.08 584	2.27 575	1.97 524	0.67 415	2.00 489	1.70 519	2.52 552	2.00 512	2.23 527	5.86 588	3.44 492	1.58 505	1.01 557	0.32 494	2.64 587	1.94 592	2.85 581	2.24 579

RainbowNet	1.97 540	1.76 570	1.57 498	2.81 578	2.21 573	1.98 526	1.81 558	2.54 557	1.89 533	1.50 470	1.84 495	1.96 513	1.65 519	2.14 424	1.25 460	3.33 588	0.85 576	2.39 581	0.98 573	2.82 579	2.22 578

ADCMid	1.89 537	0.73 514	5.06 566	0.72 470	0.67 476	2.00 527	1.14 519	1.97 484	1.48 497	2.86 563	1.81 492	2.37 535	2.05 548	2.24 435	10.39 589	0.33 460	0.31 486	0.39 498	0.43 519	0.50 504	0.44 491

DPSNet	1.69 522	0.59 483	4.33 562	0.70 457	0.57 434	2.02 528	1.62 552	3.35 571	1.78 526	1.48 467	1.38 395	2.17 526	2.84 568	4.77 514	3.66 555	0.48 523	0.31 486	0.29 416	0.25 390	0.64 531	0.48 503

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 426	0.40 406	1.82 517	0.66 424	0.62 463	2.05 529	0.78 445	1.91 468	1.29 429	1.54 480	1.42 404	1.51 447	1.23 472	1.99 410	1.33 470	0.23 324	0.14 185	0.20 191	0.15 129	0.27 360	0.26 375

DISCO	1.03 443	0.34 349	1.11 430	0.69 451	0.45 361	2.07 530	0.84 461	2.13 511	1.50 500	1.15 315	1.33 374	2.40 537	1.07 440	2.60 461	1.51 503	0.23 324	0.18 336	0.22 257	0.20 265	0.31 410	0.27 385

Ntro	1.64 517	1.15 550	1.23 448	2.48 575	1.83 568	2.09 531	1.16 522	1.96 480	1.38 472	1.21 351	1.62 463	1.62 463	1.29 481	1.87 399	1.11 444	3.04 582	0.56 559	1.82 571	0.64 552	2.80 577	2.05 577

WCMA_ROB	1.84 531	0.47 438	1.31 461	0.69 451	0.57 434	2.11 532	1.14 519	1.87 455	1.73 523	4.04 577	6.43 579	5.62 580	3.61 577	2.59 460	1.94 521	0.52 529	0.44 537	0.39 498	0.42 517	0.48 500	0.47 500

AnyNet_C32	1.96 539	1.10 544	5.17 567	0.90 533	1.11 547	2.12 533	2.37 582	1.85 449	1.48 497	2.45 551	1.70 477	2.05 523	1.64 518	2.50 457	10.28 588	0.37 486	0.34 500	0.35 478	0.41 514	0.49 503	0.54 516

SGM+DAISY	2.41 556	1.07 542	2.14 533	1.18 553	1.10 545	2.14 534	1.36 537	1.96 480	1.66 515	5.46 592	7.07 582	4.95 576	4.32 584	5.50 533	2.26 531	1.04 561	1.02 586	0.99 561	0.97 571	1.02 554	1.04 559

ADCS	2.25 548	0.99 538	5.55 568	0.81 502	0.74 495	2.19 535	1.80 557	2.27 539	2.14 547	2.80 562	2.13 521	2.40 537	2.03 545	2.64 464	13.69 593	0.41 500	0.39 527	0.40 503	0.45 523	0.58 522	0.56 520

FCDSN-DC	2.32 551	0.63 498	0.81 309	0.84 514	0.75 502	2.23 536	0.94 489	2.09 509	1.80 528	5.45 591	7.72 588	7.77 588	6.93 595	3.39 487	1.80 514	0.52 529	0.48 547	0.52 529	0.51 539	0.57 520	0.58 525
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	1.68 521	0.36 380	0.61 167	0.59 347	0.29 142	2.25 537	1.18 524	2.38 549	1.68 518	3.60 573	2.67 543	3.69 564	2.42 561	8.13 581	1.90 519	0.31 444	0.31 486	0.30 429	0.28 440	0.30 401	0.29 403
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	2.18 546	1.45 563	1.72 509	2.85 579	2.33 579	2.28 538	1.46 542	3.08 567	2.22 550	1.82 519	2.05 517	3.56 561	1.98 544	3.09 481	1.40 482	3.17 583	0.60 562	2.40 582	0.92 568	2.91 583	2.37 582

ADCP+	1.99 542	0.48 442	7.73 576	0.66 424	0.91 531	2.30 539	1.05 508	1.82 440	1.34 450	1.54 480	1.32 372	1.74 485	1.61 516	2.17 427	13.37 592	0.24 340	0.21 394	0.32 451	0.28 440	0.37 446	0.29 403

ACVNet-4b	2.15 545	1.41 560	1.64 501	2.80 577	2.31 577	2.31 540	1.24 528	2.32 542	2.14 547	1.26 381	2.39 532	2.66 546	1.48 504	5.95 547	1.06 432	3.20 586	0.45 541	2.37 578	0.89 566	2.83 580	2.37 582

BUS	0.74 327	0.32 303	0.68 206	0.54 273	0.44 354	2.34 541	0.42 217	2.16 520	0.98 258	1.20 347	1.11 280	1.03 331	0.62 245	0.91 175	0.70 345	0.24 340	0.17 314	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.22 305

NINENet	0.77 344	0.37 387	0.78 300	0.62 385	0.51 403	2.34 541	0.42 217	1.83 445	1.04 285	1.14 309	1.23 333	1.03 331	0.62 245	1.24 269	0.70 345	0.28 420	0.23 424	0.31 435	0.21 310	0.26 346	0.25 351

stereogan	1.15 471	0.42 418	1.40 472	0.86 521	0.84 522	2.38 543	0.71 428	1.88 458	1.73 523	1.72 506	1.94 507	2.31 532	1.29 481	2.07 418	1.08 436	0.36 482	0.35 511	0.39 498	0.31 468	0.51 509	0.46 496

Wz-Net-TNSev	1.88 534	2.08 582	7.66 575	0.67 436	0.64 467	2.42 544	1.83 560	2.33 543	1.74 525	1.57 488	1.56 447	2.58 543	1.90 540	4.86 516	3.12 546	0.39 493	0.37 518	0.33 460	0.37 505	0.53 513	0.58 525

ACV-stereo	0.99 426	0.51 455	1.41 477	0.56 311	0.41 329	2.43 545	0.57 375	1.15 250	1.18 372	0.81 194	1.01 229	3.39 560	2.14 552	1.60 354	1.07 435	0.27 406	0.22 412	0.22 257	0.22 339	0.28 379	0.32 434

PVD	1.70 523	0.84 525	2.26 538	0.94 541	0.83 521	2.48 546	0.97 494	2.59 559	3.35 571	3.01 568	2.77 545	2.34 534	2.47 563	2.67 465	3.14 547	0.47 522	0.45 541	0.59 546	0.48 530	0.59 524	0.75 547

SAMSARA	1.55 509	0.84 525	2.61 547	1.22 555	1.07 543	2.50 547	1.93 566	2.05 500	1.89 533	2.75 559	1.66 473	2.81 550	1.69 524	3.08 480	1.97 523	0.46 521	0.51 553	0.42 508	0.46 526	0.58 522	0.59 527

PDISCO_ROB	1.32 489	0.65 501	1.44 479	1.36 557	1.46 565	2.55 548	0.92 482	2.45 554	2.07 545	1.37 434	1.49 429	1.65 474	1.00 418	2.82 468	1.35 475	1.01 557	0.27 457	0.54 535	0.47 528	0.71 540	0.73 545

MFN_U_SF_RVC	1.52 507	0.84 525	3.42 555	0.87 528	0.66 472	2.56 549	0.95 491	2.36 546	1.70 519	1.98 529	1.86 498	2.45 540	1.79 531	2.95 473	2.58 536	0.52 529	0.48 547	0.55 539	0.59 549	0.59 524	0.61 531

z-mn7	1.56 510	0.84 525	4.36 564	0.71 465	0.51 403	2.60 550	1.04 506	1.73 406	2.70 564	1.53 474	2.99 549	1.94 510	1.34 489	4.78 515	2.41 534	0.29 431	0.24 433	0.27 390	0.24 375	0.34 432	0.31 427

MeshStereo	2.26 549	0.56 473	0.92 361	0.61 373	0.49 384	2.60 550	1.02 504	3.18 568	2.05 544	7.40 598	4.98 574	7.58 586	2.98 571	6.37 552	1.96 522	0.43 509	0.43 534	0.45 515	0.39 509	0.43 478	0.42 481
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
ADCL	1.72 527	0.57 477	3.66 557	0.67 436	0.61 457	2.61 552	1.85 561	1.96 480	1.67 516	1.90 526	1.83 493	2.06 524	1.90 540	2.13 423	9.15 584	0.26 390	0.24 433	0.34 470	0.32 476	0.38 455	0.35 451

ACVNet_2	2.43 557	1.41 560	2.04 526	2.62 576	2.24 574	2.63 553	1.88 564	3.31 569	3.01 567	2.19 538	3.45 556	4.62 569	2.04 546	4.50 509	1.47 498	2.55 577	0.64 565	2.22 575	0.84 563	2.69 575	2.29 580

w-ln-seven	1.38 496	0.70 510	3.91 560	0.75 486	0.72 489	2.69 554	0.95 491	2.02 497	1.99 540	1.99 530	1.73 480	1.82 496	1.17 457	2.45 451	2.84 541	0.28 420	0.25 442	0.31 435	0.30 461	0.41 467	0.33 441

ELAS_RVC	2.48 558	0.74 517	1.90 521	1.05 547	0.92 533	2.76 555	4.01 593	2.76 561	4.11 580	4.69 584	4.63 568	4.62 569	5.96 590	3.97 499	3.96 560	0.63 547	0.53 555	0.56 542	0.52 540	0.64 531	0.63 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	8.05 590	0.37 387	23.53 598	0.74 482	0.33 234	2.77 556	2.87 589	3.71 576	27.24 610	25.39 610	8.87 593	8.46 590	26.71 610	6.65 557	21.99 603	0.21 268	0.19 354	0.20 191	0.21 310	0.25 334	0.22 305

ADCPNet	1.85 532	0.69 507	8.07 577	0.71 465	0.58 443	2.79 557	1.22 527	1.94 477	1.54 506	1.88 523	1.69 476	2.46 541	2.04 546	2.37 446	6.48 570	0.38 490	0.37 518	0.38 492	0.43 519	0.47 495	0.45 493

SANet	1.88 534	0.57 477	2.18 536	0.63 394	0.40 321	2.80 558	1.57 549	2.39 550	5.88 589	2.36 547	3.57 557	3.72 565	2.97 570	4.74 513	1.76 512	0.34 471	0.30 480	0.32 451	0.29 452	0.48 500	0.37 462

FC-DCNN	2.72 566	0.59 483	0.86 325	0.73 478	0.57 434	2.91 559	1.04 506	3.01 566	2.60 559	6.83 593	7.64 586	9.92 593	6.33 593	5.21 523	3.14 547	0.53 535	0.48 547	0.51 527	0.50 536	0.53 513	0.51 513

AnyNet_C01	2.26 549	1.78 571	10.22 584	0.93 539	0.74 495	2.92 560	2.20 577	2.29 541	1.80 528	2.53 553	2.41 534	2.71 548	1.73 525	3.41 489	6.72 572	0.41 500	0.39 527	0.40 503	0.42 517	0.67 536	0.63 533

FC-DCNN v2	2.81 567	0.59 483	0.85 319	0.73 478	0.57 434	2.97 561	1.05 508	3.39 572	2.61 560	6.98 594	7.67 587	10.38 596	6.31 592	5.75 541	3.37 553	0.53 535	0.48 547	0.51 527	0.50 536	0.53 513	0.51 513

G-Net	1.66 518	0.63 498	1.56 496	1.11 552	0.74 495	2.98 562	0.91 480	1.55 364	1.22 397	2.76 560	8.18 591	2.32 533	2.53 565	1.92 402	1.87 516	0.48 523	0.44 537	0.45 515	0.31 468	0.60 528	0.57 524

Dean	2.91 570	1.53 566	2.07 527	2.96 583	2.51 581	3.15 563	2.14 575	4.75 584	4.41 583	2.76 560	6.10 578	5.53 579	2.37 559	2.97 475	1.92 520	3.18 584	0.85 576	2.51 585	1.04 576	2.88 582	2.47 585

MADNet+	2.69 563	3.22 593	11.53 587	1.44 562	1.12 549	3.19 564	1.81 558	2.85 563	2.37 551	1.68 503	2.07 518	2.85 552	2.18 553	7.41 571	5.23 566	0.79 552	0.76 569	0.69 553	0.65 553	0.98 551	0.95 554

LVE	3.31 573	1.67 569	1.64 501	2.85 579	2.42 580	3.20 565	2.26 579	4.78 585	5.05 586	2.35 545	6.91 580	6.02 581	2.37 559	9.15 585	2.17 530	3.19 585	1.08 589	2.38 580	1.47 586	2.81 578	2.40 584

IMH-64-1	2.70 564	1.79 572	1.46 486	3.26 587	2.66 582	3.23 566	2.10 572	4.08 577	2.75 565	2.34 543	3.81 560	3.06 555	2.22 556	4.25 503	2.59 537	3.75 592	0.84 573	2.75 588	1.35 580	3.15 585	2.60 588

IMH-64	2.70 564	1.79 572	1.46 486	3.26 587	2.66 582	3.23 566	2.10 572	4.08 577	2.75 565	2.34 543	3.81 560	3.06 555	2.22 556	4.25 503	2.59 537	3.75 592	0.84 573	2.75 588	1.35 580	3.15 585	2.60 588

WAO-6	2.81 567	1.60 567	1.46 486	2.36 573	2.28 576	3.55 568	2.29 580	4.21 580	4.56 584	2.36 547	4.51 565	4.88 574	2.66 566	4.60 510	4.07 562	1.72 568	1.15 590	2.31 577	1.46 585	2.31 567	1.85 574

PWCK	2.88 569	2.05 580	5.72 570	2.08 568	1.11 547	3.55 568	3.90 592	2.86 564	3.54 576	3.03 569	3.63 558	3.10 558	2.31 558	8.15 583	3.09 545	2.12 572	0.91 581	1.75 570	0.98 573	2.57 573	1.18 564

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 528	0.87 530	3.56 556	0.80 499	0.75 502	3.72 570	2.44 584	1.82 440	1.82 530	1.74 507	1.91 504	1.92 508	1.26 478	7.69 577	1.28 466	0.45 515	0.47 545	0.52 529	0.77 559	0.50 504	0.50 509

RTS	2.67 561	1.38 556	15.28 591	0.99 543	1.26 559	3.78 571	1.96 568	2.15 517	2.62 561	2.61 554	2.85 547	2.60 544	1.59 513	6.27 550	5.71 568	0.40 496	0.28 465	0.35 478	0.35 497	0.50 504	0.48 503

RTSA	2.67 561	1.38 556	15.28 591	0.99 543	1.26 559	3.78 571	1.96 568	2.15 517	2.62 561	2.61 554	2.85 547	2.60 544	1.59 513	6.27 550	5.71 568	0.40 496	0.28 465	0.35 478	0.35 497	0.50 504	0.48 503

SDNR	1.62 516	0.51 455	2.17 534	0.53 258	0.56 431	3.80 573	0.45 269	1.54 360	1.29 429	1.33 422	2.41 534	1.08 342	0.96 397	11.18 598	1.16 450	0.66 549	0.63 564	0.43 510	0.32 476	0.64 531	0.67 539

WAO-7	2.66 560	1.40 559	1.73 511	1.39 559	1.17 553	3.93 574	1.94 567	4.11 579	3.88 578	2.92 564	5.50 575	4.18 567	3.00 572	7.63 576	3.71 556	1.13 565	1.00 584	1.17 566	1.13 578	1.18 560	1.09 563

MSMD_ROB	1.99 542	0.59 483	0.89 350	0.70 457	0.61 457	3.95 575	0.94 489	1.80 436	1.79 527	4.41 581	4.43 564	8.17 589	3.66 578	3.40 488	1.33 470	0.52 529	0.48 547	0.54 535	0.58 546	0.53 513	0.50 509

notaker	3.98 575	2.40 587	2.68 549	3.82 594	3.27 592	3.97 576	2.14 575	4.78 585	3.45 574	4.12 580	6.94 581	7.65 587	3.26 573	7.82 579	5.30 567	4.04 597	1.41 592	3.36 597	2.10 594	3.88 591	3.31 594

IMH	3.21 572	1.85 576	1.48 491	3.25 586	2.69 584	4.07 577	2.02 570	4.41 582	3.80 577	2.72 557	7.11 583	4.75 572	2.92 569	5.92 545	2.55 535	3.85 596	0.88 579	2.78 590	1.36 582	3.19 587	2.59 587

KSHMR	8.75 592	2.06 581	2.11 531	3.53 591	3.11 589	4.13 578	2.69 585	5.60 588	61.37 624	3.00 567	55.83 622	4.98 578	2.45 562	4.49 507	2.61 539	3.46 589	1.55 594	3.14 594	1.94 592	3.72 590	3.18 593

MDST_ROB	1.67 519	0.34 349	1.58 499	0.92 538	0.58 443	4.26 579	1.11 515	2.83 562	1.41 487	4.49 583	2.55 540	1.45 433	0.97 400	7.79 578	1.17 453	0.31 444	0.25 442	0.37 489	0.33 486	0.31 410	0.30 417

LRCNet_RVC	22.74 604	32.10 610	21.97 597	29.84 607	26.23 605	4.42 580	0.81 457	22.66 605	2.02 542	26.93 611	29.26 611	23.06 612	15.59 601	23.84 608	18.88 601	31.75 616	19.90 617	34.65 615	32.13 616	30.54 614	28.32 615

ELAS	2.37 553	0.74 517	1.54 495	0.99 543	0.92 533	4.78 581	2.33 581	3.33 570	3.37 572	5.05 589	4.77 572	3.67 563	4.53 585	3.42 490	4.50 563	0.62 545	0.53 555	0.55 539	0.53 541	0.63 529	0.64 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	4.70 579	2.38 586	2.12 532	3.76 592	3.24 590	4.85 582	2.95 590	5.52 587	7.37 592	4.07 579	19.32 605	7.46 585	3.47 575	7.39 570	2.95 543	4.04 597	1.85 595	3.26 596	2.22 595	3.08 584	2.65 590

HanzoNet	11.04 597	3.62 594	8.10 579	4.08 597	3.55 595	4.90 583	2.73 588	7.19 595	10.10 593	31.86 618	28.92 610	21.96 610	36.36 612	18.08 604	10.17 587	7.94 603	3.32 598	3.47 598	3.31 597	7.06 601	4.04 598

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 544	1.15 550	3.10 553	1.05 547	0.76 505	5.03 584	2.40 583	2.16 520	2.62 561	1.89 525	2.28 527	2.69 547	1.65 519	9.35 589	2.04 525	0.64 548	0.51 553	0.68 551	0.71 557	1.09 557	0.67 539

UNDER WATER	5.08 581	2.33 585	5.55 568	3.94 596	3.51 593	5.20 585	2.72 587	5.61 589	16.52 602	3.84 574	4.60 567	9.21 591	5.89 589	5.90 544	8.66 583	3.75 592	1.34 591	3.18 595	1.88 590	4.33 596	3.61 596

MADNet++	5.01 580	3.14 591	4.91 565	4.55 598	3.94 596	5.20 585	4.41 594	4.40 581	4.13 581	4.95 587	6.08 577	4.74 571	5.37 586	9.40 590	10.67 590	4.65 599	4.15 600	3.97 599	3.34 598	4.09 593	4.08 599

MonStereo1	3.14 571	1.66 568	1.81 515	2.43 574	2.32 578	5.80 587	1.58 550	3.52 573	4.70 585	3.09 571	8.22 592	4.76 573	3.36 574	6.52 555	2.29 532	2.33 574	0.61 563	1.91 573	1.05 577	2.44 570	2.34 581

UNDER WATER-64	5.27 582	2.32 584	8.78 581	3.93 595	3.54 594	7.61 588	3.03 591	5.84 590	14.19 596	4.04 577	4.04 562	9.39 592	6.26 591	5.93 546	8.48 582	3.60 591	1.51 593	3.13 593	1.88 590	4.29 595	3.61 596

DPSimNet_ROB	11.20 598	4.98 596	35.43 606	2.90 582	4.52 597	7.89 589	17.09 602	4.66 583	6.06 590	14.89 605	10.93 598	17.29 602	36.81 614	13.18 601	15.68 598	2.86 580	6.29 602	5.75 603	5.09 601	3.91 592	7.70 601

WAO-8	4.40 576	1.82 574	1.79 513	2.34 571	2.20 571	9.19 590	1.53 545	6.09 591	16.46 600	3.94 575	7.84 589	7.32 583	3.72 580	9.41 591	3.31 550	2.00 570	1.07 587	2.44 583	1.37 583	2.50 571	1.68 571

Venus	4.40 576	1.82 574	1.79 513	2.34 571	2.20 571	9.19 590	1.53 545	6.09 591	16.46 600	3.94 575	7.84 589	7.32 583	3.72 580	9.41 591	3.31 550	2.00 570	1.07 587	2.44 583	1.37 583	2.50 571	1.68 571

TorneroNet-64	5.30 583	2.03 578	1.74 512	3.43 589	2.81 585	10.09 592	2.12 574	9.10 598	17.12 605	4.96 588	9.27 595	10.72 598	3.70 579	9.20 586	4.55 564	3.31 587	0.84 573	2.88 591	1.55 587	3.49 588	3.04 591

JetBlue	3.97 574	2.01 577	10.19 583	1.38 558	2.84 586	10.53 593	9.54 597	3.60 575	2.41 553	2.73 558	3.39 555	4.54 568	4.31 583	7.85 580	6.84 573	0.88 553	0.93 582	0.89 557	0.91 567	1.74 564	1.91 575

tt	6.58 587	0.26 145	6.10 572	3.77 593	2.16 570	11.55 594	19.63 603	13.33 602	5.74 588	2.96 565	2.65 542	4.97 577	6.33 593	3.81 496	7.24 574	9.15 604	11.32 608	5.89 604	6.24 603	6.03 598	2.55 586

DPSMNet_ROB	13.02 600	8.23 597	21.91 596	9.53 601	18.11 600	11.56 595	32.02 609	10.64 600	16.23 599	7.05 596	19.49 607	10.16 595	16.66 602	9.85 596	22.43 605	4.77 601	8.68 603	5.38 602	10.26 607	6.17 600	11.36 604

DGTPSM_ROB	13.01 599	8.23 597	21.87 595	9.51 600	18.10 599	11.56 595	32.01 608	10.63 599	16.20 598	7.03 595	19.48 606	10.15 594	16.66 602	9.83 595	22.42 604	4.75 600	8.68 603	5.37 601	10.25 606	6.16 599	11.36 604

MANE	6.19 584	0.59 483	1.03 404	0.93 539	1.22 558	13.38 597	2.69 585	12.81 601	17.94 606	8.21 599	10.82 597	14.72 599	11.68 597	11.39 599	11.90 591	0.59 542	0.50 552	0.52 529	1.76 589	0.55 517	0.54 516

SGM-ForestM	6.52 586	0.38 394	1.26 454	0.63 394	0.35 256	13.59 598	5.32 596	6.32 594	6.70 591	11.14 601	9.18 594	22.51 611	13.93 600	16.89 602	20.07 602	0.36 482	0.37 518	0.36 486	0.35 497	0.36 442	0.34 446

TCMNet-wrong-test	10.31 594	11.40 601	14.84 590	20.96 603	18.45 601	13.80 599	10.76 598	15.78 603	3.53 575	5.20 590	5.52 576	16.26 601	12.61 598	7.51 575	10.15 586	7.43 602	2.37 596	4.31 600	3.43 599	11.36 604	10.61 603

JetRed	6.91 588	8.80 599	25.96 602	2.85 579	3.25 591	13.98 600	11.87 599	6.25 593	4.28 582	4.45 582	4.56 566	6.69 582	5.46 587	7.46 573	14.05 594	2.59 578	3.31 597	2.59 586	2.29 596	4.20 594	3.36 595

USTest	14.33 601	14.94 603	21.04 594	17.44 602	16.05 598	23.26 601	33.84 610	21.73 604	11.80 595	9.36 600	10.14 596	15.97 600	13.20 599	17.28 603	22.43 605	3.78 595	5.01 601	6.17 605	6.16 602	9.25 603	7.72 602

Anonymous_1	43.04 617	18.73 604	24.79 599	21.81 604	46.26 614	27.80 602	37.60 611	28.08 610	16.14 597	14.66 604	14.30 599	20.65 604	17.88 604	21.56 605	25.94 608	117.93 625	8.92 605	100.65 620	126.50 622	158.64 625	12.08 606

DPSM_ROB	19.08 602	19.14 605	25.17 600	22.15 605	20.85 603	28.17 603	37.82 612	26.56 608	16.85 603	14.14 602	14.84 600	21.70 605	18.75 605	21.87 606	26.55 609	10.16 608	9.30 606	10.47 607	10.42 608	14.03 605	12.61 607

DPSM	19.08 602	19.14 605	25.17 600	22.15 605	20.85 603	28.17 603	37.82 612	26.56 608	16.85 603	14.14 602	14.84 600	21.70 605	18.75 605	21.87 606	26.55 609	10.16 608	9.30 606	10.47 607	10.42 608	14.03 605	12.61 607

HaxPig	38.92 613	41.40 618	41.64 607	29.95 608	32.27 606	28.90 605	27.60 605	29.73 611	37.71 619	43.82 619	43.87 618	33.17 613	35.56 611	41.53 614	40.37 616	43.94 620	47.51 622	45.82 616	47.08 618	42.38 615	44.15 618

AVERAGE_ROB	40.43 614	42.37 619	42.73 608	36.96 610	35.58 608	30.50 606	27.61 606	36.71 617	38.39 620	44.91 620	44.36 619	37.45 615	36.70 613	41.88 615	40.35 615	45.43 621	46.81 621	47.11 617	46.35 617	42.51 616	43.87 617

xxxxx1	54.10 619	25.67 607	27.13 603	113.43 619	96.96 619	30.69 607	47.44 614	32.38 612	25.60 607	17.75 606	17.27 602	21.81 607	21.02 607	24.43 609	33.82 611	33.37 617	40.54 618	157.71 623	175.86 623	66.16 618	72.93 622

tt_ll	54.10 619	25.67 607	27.13 603	113.43 619	96.96 619	30.69 607	47.44 614	32.38 612	25.60 607	17.75 606	17.27 602	21.81 607	21.02 607	24.43 609	33.82 611	33.37 617	40.54 618	157.71 623	175.86 623	66.16 618	72.93 622

ff	54.10 619	25.67 607	27.13 603	113.43 619	96.96 619	30.69 607	47.44 614	32.38 612	25.60 607	17.75 606	17.27 602	21.81 607	21.02 607	24.43 609	33.82 611	33.37 617	40.54 618	157.71 623	175.86 623	66.16 618	72.93 622

MultiAttention	4.51 578	0.33 325	0.82 312	0.73 478	0.45 361	30.98 610	4.50 595	2.18 529	1.40 482	1.61 492	2.41 534	2.43 539	0.70 273	38.42 613	1.36 476	0.22 297	0.15 244	0.29 416	0.30 461	0.47 495	0.43 488

MEDIAN_ROB	42.00 615	44.40 620	44.29 611	35.15 609	34.95 607	31.28 611	29.60 607	35.88 616	40.02 621	47.20 623	46.64 620	37.37 614	38.48 621	44.35 622	42.45 617	48.03 622	49.39 623	49.71 618	49.03 619	45.14 617	46.65 619

xyz-stereo	7.16 589	0.22 56	69.90 620	0.42 63	0.21 10	32.92 612	0.49 304	0.87 126	0.76 182	1.38 439	27.04 608	1.19 373	1.16 456	4.69 512	0.97 421	0.16 67	0.12 61	0.20 191	0.14 110	0.16 71	0.12 13

TorneroNet	10.70 596	2.03 578	1.82 517	3.43 589	3.01 588	43.83 613	2.22 578	8.87 597	67.47 625	7.17 597	27.36 609	10.68 597	3.85 582	8.67 584	7.65 579	3.59 590	0.88 579	3.04 592	1.57 588	3.71 589	3.17 592

FlowAnything	38.37 611	38.41 612	50.38 615	44.76 615	41.94 612	56.64 614	76.34 618	53.28 622	34.23 618	28.25 612	29.72 615	43.60 616	37.79 619	43.83 617	53.38 619	20.39 614	18.71 616	21.07 609	21.14 615	28.23 608	25.29 610

RAFT-FEzeroshot	38.32 608	38.45 613	50.28 612	44.74 612	41.87 610	56.68 615	76.38 620	53.24 619	33.76 614	28.29 613	29.37 612	43.69 619	37.66 616	43.83 617	53.41 620	20.32 611	18.70 612	21.07 609	21.07 611	28.25 610	25.35 612

RAFT-FE	38.32 608	38.45 613	50.28 612	44.74 612	41.87 610	56.68 615	76.38 620	53.24 619	33.76 614	28.29 613	29.37 612	43.69 619	37.66 616	43.83 617	53.41 620	20.32 611	18.70 612	21.07 609	21.07 611	28.25 610	25.35 612

Selective-RAFT-Error	38.39 612	38.47 616	50.44 616	44.73 611	41.97 613	56.68 615	76.38 620	53.24 619	33.92 617	28.34 616	29.85 616	43.60 616	38.20 620	43.75 616	53.34 618	20.38 613	18.70 612	21.09 613	21.05 610	28.30 612	25.43 614

CasAABBNet	38.33 610	38.46 615	50.35 614	44.75 614	41.84 609	56.68 615	76.37 619	53.22 618	33.83 616	28.31 615	29.54 614	43.62 618	37.71 618	43.84 620	53.41 620	20.30 610	18.70 612	21.07 609	21.07 611	28.24 609	25.34 611

LSM0	42.82 616	38.75 617	50.81 617	47.07 616	109.38 624	57.00 619	76.02 617	53.74 623	33.71 613	29.02 617	30.41 617	43.87 621	37.22 615	43.91 621	53.54 623	20.52 615	18.62 611	21.10 614	21.11 614	28.41 613	42.22 616

BEATNet-Init1	26.87 607	13.43 602	70.68 621	0.91 536	0.68 482	57.02 620	21.06 604	32.82 615	32.67 612	52.12 624	53.61 621	66.05 622	49.56 622	48.79 623	34.71 614	0.49 527	0.44 537	0.53 534	0.53 541	0.63 529	0.59 527

U	9.45 593	0.21 35	0.58 152	0.47 130	53.11 615	61.27 621	0.24 40	0.70 67	0.52 100	0.36 44	0.28 15	0.29 33	0.35 75	0.33 2	0.26 23	0.19 195	0.11 31	60.50 619	8.88 604	0.17 102	0.13 42

RSGM-EC	88.84 622	82.86 623	51.22 618	105.38 617	99.51 622	94.51 622	125.67 623	90.02 624	46.43 622	45.14 621	57.50 623	101.22 624	88.55 624	154.40 624	153.26 624	105.54 623	59.55 624	113.88 621	53.02 620	92.89 623	56.17 620

acva	88.84 622	82.86 623	51.22 618	105.38 617	99.51 622	94.51 622	125.67 623	90.02 624	46.43 622	45.14 621	57.50 623	101.22 624	88.55 624	154.40 624	153.26 624	105.54 623	59.55 624	113.88 621	53.02 620	92.89 623	56.17 620

PML	51.67 618	36.25 611	13.28 589	7.46 599	20.81 602	108.69 624	232.22 626	8.72 596	27.82 611	87.01 625	269.67 626	69.67 623	61.95 623	24.76 612	14.20 595	9.74 606	3.40 599	9.62 606	4.70 600	18.74 607	4.72 600

test_example2	192.40 624	210.76 625	206.48 624	199.83 624	204.73 625	172.94 625	183.52 625	133.93 626	133.41 626	191.38 626	196.19 625	187.13 626	178.77 626	205.33 626	208.00 626	222.09 626	238.72 626	186.54 626	190.54 626	227.34 626	170.31 625

ccccc		492.34 626		530.87 625	530.37 626	478.08 626		491.76 627		448.18 627		476.12 627		541.64 627		663.49 627	459.54 627	353.94 627	309.79 627	586.66 627

GS-Stereo							0.36 145	0.92 145	0.47 74	0.37 49	0.38 34	0.32 44	0.33 57	0.43 12	0.26 23	0.19 195	0.11 31	0.16 61	0.12 49	0.17 102	0.15 110

ASD4		10.99 600

Low-res two-view benchmark