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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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
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

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.
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

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
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

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

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

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)
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

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+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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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.
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
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		10.99 600

Low-res two-view benchmark