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

BPD-Stereo	0.23 1	0.14 1	0.34 1	0.39 39	0.26 77	0.24 4	0.24 44	0.33 2	0.26 9	0.21 1	0.27 15	0.21 2	0.20 2	0.34 3	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.16 65	0.16 175	0.13 5	0.13 44

S2M2_XL	0.24 2	0.24 100	0.39 22	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 17	0.40 46	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.26 23	0.20 251	0.18 348	0.18 135	0.16 175	0.18 146	0.14 78
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 2	0.21 38	0.36 5	0.38 30	0.22 24	0.32 22	0.22 26	0.39 4	0.23 6	0.30 22	0.25 7	0.30 43	0.33 64	0.34 3	0.26 23	0.16 72	0.12 64	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

BridgeDepth_RVC	0.26 4	0.19 12	0.37 8	0.33 1	0.19 3	0.47 92	0.19 7	0.54 17	0.27 12	0.30 22	0.29 21	0.26 20	0.32 59	0.43 13	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.13 1	0.11 10	0.15 52	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 4	0.19 12	0.37 8	0.37 15	0.24 46	0.34 24	0.20 12	0.49 10	0.31 23	0.29 17	0.26 11	0.40 82	0.26 25	0.45 18	0.27 34	0.13 23	0.12 64	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

HiDET	0.26 4	0.18 3	0.37 8	0.38 30	0.24 46	0.30 16	0.20 12	0.54 17	0.33 30	0.27 9	0.30 25	0.33 57	0.25 18	0.46 21	0.30 63	0.14 38	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

CSFM-Stereo	0.26 4	0.18 3	0.37 8	0.39 39	0.21 12	0.40 44	0.21 19	0.53 13	0.29 16	0.30 22	0.28 17	0.31 46	0.29 37	0.47 28	0.25 12	0.15 49	0.13 137	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 19	0.36 5	0.37 15	0.22 24	0.35 27	0.18 2	0.45 7	0.21 2	0.26 6	0.23 5	0.34 61	0.20 2	0.77 135	0.23 2	0.16 72	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

252Zero-FE	0.27 9	0.22 61	0.40 29	0.41 60	0.24 46	0.29 14	0.19 7	0.59 32	0.46 74	0.31 25	0.33 30	0.22 3	0.25 18	0.40 9	0.29 52	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

Wavelet-MonSter	0.27 9	0.20 19	0.41 35	0.39 39	0.26 77	0.26 6	0.25 50	0.49 10	0.29 16	0.36 48	0.47 75	0.28 35	0.32 59	0.49 34	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo_test1	0.27 9	0.19 12	0.38 16	0.40 50	0.24 46	0.38 37	0.20 12	0.59 32	0.19 1	0.24 3	0.17 1	0.33 57	0.27 29	0.90 184	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LGtest1	0.27 9	0.21 38	0.44 55	0.41 60	0.21 12	0.42 58	0.19 7	0.56 24	0.26 9	0.29 17	0.24 6	0.29 37	0.29 37	0.55 56	0.25 12	0.18 161	0.12 64	0.16 65	0.12 51	0.14 29	0.13 44

dual_stereo	0.27 9	0.19 12	0.35 3	0.39 39	0.21 12	0.25 5	0.22 26	0.48 8	0.31 23	0.32 31	0.26 11	0.37 71	0.24 15	0.83 158	0.29 52	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

MatchStereo	0.28 14	0.21 38	0.39 22	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 56	0.48 81	0.27 9	0.47 75	0.25 17	0.24 15	0.49 34	0.31 84	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 44

LCMNet	0.28 14	0.18 3	0.36 5	0.37 15	0.24 46	0.31 19	0.20 12	0.57 28	0.57 120	0.28 11	0.32 29	0.33 57	0.29 37	0.54 49	0.30 63	0.14 38	0.13 137	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

MonStereo	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 172	0.31 98	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.57 64	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 172	0.31 98	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.56 59	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

IGEV	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.37 15	0.31 198	0.45 79	0.21 19	0.59 32	0.40 51	0.31 25	0.43 60	0.26 20	0.21 5	0.43 13	0.25 12	0.13 23	0.12 64	0.16 65	0.13 83	0.12 1	0.12 14

MLG-Stereo_test3	0.28 14	0.18 3	0.42 44	0.40 50	0.23 30	0.47 92	0.19 7	0.61 43	0.29 16	0.35 43	0.21 2	0.35 64	0.21 5	0.60 80	0.25 12	0.15 49	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

MonSter	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 172	0.31 98	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.29 21	0.23 5	0.21 5	0.56 59	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

BridgeDepth	0.29 21	0.19 12	0.37 8	0.40 50	0.17 1	0.58 188	0.32 108	0.60 41	0.29 16	0.26 6	0.26 11	0.39 79	0.43 127	0.47 28	0.26 23	0.13 23	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 52	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 21	0.25 128	0.41 35	0.36 7	0.23 30	0.52 146	0.36 154	0.56 24	0.34 36	0.45 100	0.42 51	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 77	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 21	0.25 128	0.41 35	0.36 7	0.23 30	0.52 146	0.36 154	0.56 24	0.34 36	0.45 100	0.42 51	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 77	0.12 14

LG-Stereo_L2	0.29 21	0.20 19	0.45 68	0.37 15	0.25 67	0.26 6	0.20 12	0.78 100	0.28 13	0.28 11	0.26 11	0.24 11	0.26 25	0.91 185	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.14 29	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 21	0.19 12	0.38 16	0.41 60	0.20 6	0.42 58	0.20 12	0.66 62	0.21 2	0.25 4	0.22 4	0.33 57	0.28 33	1.09 244	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

Monster-pub-mixall	0.30 26	0.19 12	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.28 12	0.18 2	0.58 30	0.34 36	0.36 48	0.34 31	0.26 20	0.20 2	1.40 334	0.24 5	0.15 49	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 44

AdaDepth	0.30 26	0.22 61	0.49 91	0.44 103	0.27 103	0.44 75	0.24 44	0.52 12	0.30 20	0.31 25	0.37 39	0.26 20	0.32 59	0.79 144	0.25 12	0.12 8	0.12 64	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.15 118

asda	0.30 26	0.24 100	0.42 44	0.38 30	0.23 30	0.43 68	0.34 130	0.58 30	0.37 44	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 74	0.52 42	0.30 63	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.12 14

asd	0.30 26	0.21 38	0.41 35	0.39 39	0.24 46	0.47 92	0.30 91	0.69 70	0.30 20	0.41 75	0.39 44	0.28 35	0.33 64	0.62 87	0.27 34	0.13 23	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.14 29	0.12 14

4.25_new	0.30 26	0.26 154	0.44 55	0.38 30	0.26 77	0.49 111	0.40 212	0.59 32	0.31 23	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 74	0.46 21	0.31 84	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4.5w_new	0.30 26	0.26 154	0.44 55	0.38 30	0.26 77	0.49 111	0.40 212	0.59 32	0.31 23	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 74	0.46 21	0.31 84	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 26	0.26 154	0.44 55	0.38 30	0.26 77	0.49 111	0.40 212	0.59 32	0.32 28	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 74	0.46 21	0.31 84	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4w-stereo	0.30 26	0.24 100	0.44 55	0.37 15	0.23 30	0.46 85	0.27 69	0.63 49	0.31 23	0.41 75	0.44 64	0.27 26	0.36 91	0.59 68	0.30 63	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 51	0.13 5	0.12 14

LG-Stereo_L1	0.30 26	0.20 19	0.44 55	0.37 15	0.26 77	0.29 14	0.21 19	0.66 62	0.26 9	0.25 4	0.25 7	0.24 11	0.22 11	1.24 283	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.14 29	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 26	0.20 19	0.40 29	0.46 128	0.30 172	0.33 23	0.22 26	0.75 90	0.45 67	0.32 31	0.41 49	0.32 49	0.48 172	0.38 5	0.27 34	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.13 44

Pro-Stereo	0.31 36	0.16 2	0.34 1	0.39 39	0.29 148	0.63 222	0.21 19	0.35 3	0.28 13	0.34 39	0.25 7	0.23 5	0.13 1	1.58 368	0.26 23	0.13 23	0.11 32	0.18 135	0.17 201	0.13 5	0.12 14

GEAStereo	0.31 36	0.21 38	0.43 50	0.43 77	0.31 198	0.46 85	0.36 154	0.74 87	0.33 30	0.34 39	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.21 285	0.12 64	0.17 97	0.12 51	0.17 109	0.14 78

2.5w	0.31 36	0.23 79	0.46 77	0.39 39	0.24 46	0.42 58	0.39 198	0.61 43	0.30 20	0.37 56	0.53 104	0.24 11	0.25 18	0.77 135	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 29	0.12 14

2.75w_new	0.31 36	0.23 79	0.43 50	0.35 5	0.23 30	0.42 58	0.42 232	0.54 17	0.35 40	0.47 110	0.43 60	0.24 11	0.30 45	0.66 103	0.33 107	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LG-G_1	0.31 36	0.20 19	0.44 55	0.42 68	0.20 6	0.64 226	0.18 2	0.70 75	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 66	0.35 82	0.87 175	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G	0.31 36	0.20 19	0.44 55	0.42 68	0.20 6	0.64 226	0.18 2	0.70 75	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 66	0.35 82	0.87 175	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

qwe	0.32 42	0.21 38	0.40 29	0.37 15	0.26 77	0.49 111	0.29 81	0.64 51	0.39 47	0.49 124	0.48 80	0.26 20	0.27 29	0.80 147	0.34 124	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 52	0.12 14

2.25w	0.32 42	0.24 100	0.48 84	0.37 15	0.24 46	0.45 79	0.25 50	0.62 46	0.40 51	0.45 100	0.58 123	0.27 26	0.32 59	0.74 131	0.35 134	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.14 78

3.25w_new	0.32 42	0.21 38	0.45 68	0.38 30	0.23 30	0.52 146	0.34 130	0.65 56	0.39 47	0.47 110	0.45 69	0.32 49	0.35 82	0.61 85	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 42	0.21 38	0.45 68	0.37 15	0.23 30	0.52 146	0.34 130	0.65 56	0.39 47	0.47 110	0.45 69	0.32 49	0.35 82	0.61 85	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.75w	0.32 42	0.23 79	0.44 55	0.37 15	0.29 148	0.62 218	0.36 154	0.59 32	0.32 28	0.41 75	0.47 75	0.25 17	0.34 74	0.64 91	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.12 14

2w_stereo	0.32 42	0.24 100	0.45 68	0.39 39	0.22 24	0.46 85	0.47 300	0.69 70	0.42 58	0.43 88	0.50 91	0.24 11	0.45 141	0.47 28	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.13 44

SGD-Stereo	0.32 42	0.20 19	0.40 29	0.38 30	0.19 3	0.43 68	0.22 26	0.64 51	0.33 30	0.42 82	0.34 31	0.27 26	0.35 82	1.15 259	0.30 63	0.20 251	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.17 109	0.13 44

GREAT-IGEV	0.32 42	0.20 19	0.42 44	0.37 15	0.29 148	0.36 32	0.28 75	0.56 24	0.58 122	0.28 11	0.50 91	0.29 37	0.29 37	0.84 163	0.27 34	0.14 38	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.17 109	0.14 78
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DispViT+	0.33 50	0.30 268	0.55 142	0.43 77	0.36 274	0.42 58	0.25 50	0.64 51	0.55 115	0.36 48	0.31 26	0.29 37	0.26 25	0.53 45	0.41 198	0.24 358	0.16 294	0.16 65	0.13 83	0.20 229	0.14 78

GSStereo	0.33 50	0.21 38	0.43 50	0.45 117	0.31 198	0.46 85	0.36 154	0.92 156	0.47 78	0.37 56	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.19 210	0.11 32	0.16 65	0.12 51	0.17 109	0.15 118

3.5w_stereo	0.33 50	0.25 128	0.45 68	0.37 15	0.24 46	0.54 163	0.35 138	0.66 62	0.36 41	0.43 88	0.44 64	0.29 37	0.34 74	0.77 135	0.39 179	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.13 44

3w_stereo	0.33 50	0.25 128	0.52 116	0.40 50	0.21 12	0.53 155	0.54 355	0.65 56	0.46 74	0.44 92	0.48 80	0.23 5	0.45 141	0.46 21	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.15 118

DEFOM-Stereo	0.33 50	0.20 19	0.40 29	0.42 68	0.28 128	0.80 335	0.23 37	0.48 8	0.37 44	0.37 56	0.31 26	0.23 5	0.24 15	1.20 273	0.27 34	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.14 78

gasm-f	0.34 55	0.22 61	0.42 44	0.43 77	0.31 198	0.39 41	0.44 265	0.74 87	0.33 30	0.34 39	0.64 137	0.32 49	0.46 148	0.55 56	0.28 47	0.21 285	0.12 64	0.17 97	0.12 51	0.18 146	0.14 78

Zero-FE251	0.34 55	0.23 79	0.51 107	0.45 117	0.29 148	0.58 188	0.24 44	0.82 123	0.34 36	0.49 124	0.38 40	0.52 141	0.42 119	0.47 28	0.27 34	0.18 161	0.14 192	0.17 97	0.12 51	0.14 29	0.13 44

1w_stereo	0.34 55	0.20 19	0.42 44	0.43 77	0.26 77	0.47 92	0.54 355	0.59 32	0.50 89	0.41 75	0.66 142	0.25 17	0.44 137	0.62 87	0.33 107	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.12 14

monsterstereo	0.34 55	0.20 19	0.44 55	0.45 117	0.35 263	0.27 11	0.29 81	0.53 13	0.51 98	0.44 92	0.61 128	0.26 20	0.25 18	1.19 271	0.27 34	0.13 23	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.10 1

monsters	0.34 55	0.20 19	0.41 35	0.39 39	0.36 274	0.34 24	0.27 69	0.66 62	0.43 60	0.47 110	0.40 46	0.22 3	0.23 13	1.33 306	0.25 12	0.13 23	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

111111	0.34 55	0.20 19	0.41 35	0.45 117	0.42 344	0.37 34	0.22 26	0.95 177	0.38 46	0.31 25	0.31 26	0.40 82	0.27 29	0.96 201	0.26 23	0.17 118	0.12 64	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.13 44

LG-Stereo	0.34 55	0.25 128	0.78 315	0.47 142	0.26 77	0.37 34	0.30 91	0.71 79	0.52 105	0.36 48	0.57 120	0.29 37	0.21 5	0.50 37	0.36 145	0.13 23	0.13 137	0.20 203	0.18 222	0.18 146	0.12 14

S2M2_L	0.34 55	0.28 212	0.45 68	0.40 50	0.30 172	0.31 19	0.16 1	0.60 41	0.64 143	0.31 25	0.48 80	0.47 108	0.34 74	0.38 5	0.32 90	0.25 386	0.22 431	0.20 203	0.22 357	0.25 352	0.22 324
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 55	0.23 79	0.45 68	0.50 202	0.36 274	0.38 37	0.23 37	0.78 100	0.52 105	0.34 39	0.51 95	0.46 101	0.38 103	0.51 39	0.27 34	0.20 251	0.12 64	0.16 65	0.12 51	0.16 77	0.14 78

RAStereo	0.34 55	0.21 38	0.66 211	0.47 142	0.27 103	0.26 6	0.29 81	0.69 70	0.63 138	0.32 31	0.42 51	0.45 97	0.31 52	0.45 18	0.34 124	0.17 118	0.15 253	0.19 161	0.15 133	0.18 146	0.13 44

VIP-Stereo	0.35 65	0.22 61	0.49 91	0.40 50	0.43 355	0.82 346	0.22 26	0.59 32	0.45 67	0.31 25	0.53 104	0.37 71	0.31 52	0.83 158	0.27 34	0.17 118	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.12 14

AIO_test	0.35 65	0.22 61	0.44 55	0.43 77	0.27 103	0.57 185	0.44 265	0.79 105	0.41 55	0.32 31	0.47 75	0.46 101	0.30 45	0.69 108	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.13 83	0.15 52	0.12 14

NLSM3	0.36 67	0.21 38	0.43 50	0.45 117	0.36 274	0.43 68	0.32 108	0.69 70	0.58 122	0.41 75	0.68 149	0.39 79	0.43 127	0.60 80	0.35 134	0.14 38	0.12 64	0.19 161	0.17 201	0.16 77	0.13 44

zero-FE	0.36 67	0.22 61	0.47 80	0.45 117	0.43 355	0.30 16	0.24 44	0.61 43	0.33 30	0.33 36	0.41 49	0.37 71	0.50 188	0.64 91	0.32 90	0.22 314	0.11 32	0.18 135	0.12 51	0.83 559	0.16 154

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 67	0.23 79	0.54 131	0.50 202	0.28 128	0.36 32	0.22 26	1.02 203	0.39 47	0.42 82	0.64 137	0.36 66	0.51 194	0.39 7	0.29 52	0.18 161	0.12 64	0.17 97	0.13 83	0.18 146	0.18 212

AIO_rvc	0.36 67	0.23 79	0.49 91	0.43 77	0.27 103	0.59 195	0.38 183	0.94 172	0.45 67	0.33 36	0.46 73	0.49 123	0.22 11	0.84 163	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.12 51	0.15 52	0.13 44

HUF	0.36 67	0.23 79	0.52 116	0.40 50	0.22 24	0.54 163	0.47 300	0.82 123	0.43 60	0.36 48	0.43 60	0.50 129	0.42 119	0.64 91	0.29 52	0.17 118	0.12 64	0.16 65	0.12 51	0.15 52	0.14 78

MaDis-Stereo	0.36 67	0.25 128	0.58 166	0.44 103	0.34 259	0.30 16	0.30 91	0.72 80	0.50 89	0.37 56	0.36 36	0.58 174	0.49 182	0.52 42	0.36 145	0.19 210	0.16 294	0.19 161	0.15 133	0.18 146	0.14 78

UniTT-Stereo	0.36 67	0.23 79	0.59 173	0.48 170	0.36 274	0.40 44	0.32 108	0.53 13	0.49 84	0.54 148	0.55 114	0.36 66	0.31 52	0.58 67	0.51 284	0.20 251	0.15 253	0.17 97	0.15 133	0.19 190	0.15 118

DDF-Stereo	0.37 74	0.22 61	0.47 80	0.48 170	0.42 344	0.31 19	0.24 44	0.53 13	0.33 30	0.33 36	0.40 46	0.37 71	0.48 172	0.91 185	0.32 90	0.23 341	0.11 32	0.18 135	0.12 51	0.86 561	0.16 154

IGEV-RUCA	0.37 74	0.23 79	0.48 84	0.49 190	0.36 274	0.60 203	0.23 37	0.64 51	0.49 84	0.39 73	0.49 88	0.44 89	0.31 52	0.85 168	0.30 63	0.24 358	0.13 137	0.16 65	0.12 51	0.20 229	0.19 253

Pointernet	0.37 74	0.20 19	0.57 160	0.43 77	0.28 128	0.51 142	0.27 69	0.93 165	0.61 133	0.47 110	0.63 134	0.49 123	0.38 103	0.49 34	0.33 107	0.17 118	0.13 137	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

AIO-Stereo	0.37 74	0.25 128	0.51 107	0.47 142	0.23 30	0.45 79	0.39 198	1.07 237	0.52 105	0.41 75	0.48 80	0.52 141	0.25 18	0.72 120	0.30 63	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.13 83	0.16 77	0.13 44

AEACV	0.37 74	0.24 100	0.52 116	0.47 142	0.51 414	0.37 34	0.38 183	0.65 56	0.53 111	0.42 82	0.56 117	0.46 101	0.60 247	0.53 45	0.30 63	0.16 72	0.13 137	0.18 135	0.15 133	0.17 109	0.14 78

EGLCR-Stereo	0.37 74	0.22 61	0.51 107	0.43 77	0.26 77	0.44 75	0.22 26	0.99 192	0.48 81	0.42 82	0.42 51	0.67 208	0.29 37	0.86 172	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.19 161	0.17 201	0.17 109	0.15 118

BStereo	0.38 80	0.25 128	1.42 494	0.42 68	0.28 128	0.55 172	0.39 198	0.55 20	0.52 105	0.36 48	0.35 34	0.37 71	0.29 37	0.64 91	0.38 168	0.13 23	0.14 192	0.15 32	0.19 247	0.15 52	0.16 154

MSCF	0.38 80	0.25 128	0.52 116	0.47 142	0.25 67	0.62 218	0.37 176	0.81 118	0.47 78	0.50 133	0.71 161	0.32 49	0.65 277	0.54 49	0.28 47	0.19 210	0.12 64	0.17 97	0.14 114	0.17 109	0.14 78

castereo++	0.38 80	0.23 79	0.41 35	0.43 77	0.31 198	0.97 400	0.22 26	0.86 135	0.58 122	0.32 31	0.44 64	0.51 133	0.39 105	0.93 194	0.24 5	0.17 118	0.11 32	0.17 97	0.12 51	0.14 29	0.14 78

fffft	0.38 80	0.23 79	0.51 107	0.44 103	0.32 220	0.43 68	0.48 312	0.76 93	0.36 41	0.44 92	0.34 31	0.38 78	0.31 52	1.31 298	0.32 90	0.14 38	0.11 32	0.19 161	0.15 133	0.16 77	0.16 154
1: 1. 1
RSM++	0.38 80	0.24 100	0.51 107	0.47 142	0.26 77	0.50 125	0.41 228	0.79 105	0.45 67	0.37 56	0.45 69	0.60 183	0.35 82	1.02 224	0.30 63	0.15 49	0.13 137	0.17 97	0.14 114	0.18 146	0.13 44

FlowAnything_test	0.39 85	0.26 154	0.61 181	0.59 364	0.33 241	0.62 218	0.36 154	0.62 46	0.40 51	0.45 100	0.36 36	0.45 97	0.37 96	0.53 45	0.48 264	0.24 358	0.18 348	0.28 422	0.33 503	0.21 274	0.19 253

water-stereo	0.39 85	0.20 19	0.48 84	0.44 103	0.27 103	0.50 125	0.26 62	0.92 156	0.51 98	0.53 144	0.78 180	0.55 157	0.49 182	0.42 12	0.42 210	0.16 72	0.15 253	0.17 97	0.15 133	0.16 77	0.15 118

SMoEStereo_RVC	0.39 85	0.25 128	0.50 100	0.45 117	0.30 172	0.61 209	0.36 154	0.72 80	0.45 67	0.46 105	0.43 60	0.42 84	0.35 82	1.39 328	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.20 203	0.15 133	0.16 77	0.15 118

ours_stereo	0.39 85	0.28 212	0.51 107	0.46 128	0.30 172	0.40 44	0.44 265	0.73 83	0.56 118	0.35 43	0.56 117	0.46 101	0.33 64	1.11 250	0.32 90	0.16 72	0.13 137	0.19 161	0.15 133	0.19 190	0.14 78

RSM	0.39 85	0.24 100	0.49 91	0.46 128	0.26 77	0.47 92	0.40 212	0.92 156	0.44 65	0.41 75	0.42 51	0.65 201	0.33 64	1.07 239	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.17 97	0.13 83	0.17 109	0.13 44

trnet	0.39 85	0.21 38	0.37 8	0.36 7	0.20 6	0.53 155	0.29 81	0.78 100	1.12 342	0.59 163	0.71 161	0.53 147	0.42 119	0.54 49	0.34 124	0.18 161	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.13 44

Selective-IGEV	0.39 85	0.24 100	0.50 100	0.44 103	0.25 67	0.46 85	0.33 118	1.25 302	0.40 51	0.35 43	0.45 69	0.52 141	0.30 45	1.07 239	0.30 63	0.14 38	0.12 64	0.17 97	0.13 83	0.16 77	0.13 44

GLC_STEREO	0.39 85	0.25 128	0.41 35	0.54 290	0.23 30	0.48 99	0.30 91	0.73 83	0.58 122	0.52 143	0.73 167	0.51 133	0.31 52	0.64 91	0.42 210	0.17 118	0.20 386	0.23 313	0.19 247	0.21 274	0.17 186

CREStereo	0.39 85	0.21 38	0.38 16	0.34 3	0.22 24	0.53 155	0.29 81	0.77 96	1.11 338	0.58 155	0.71 161	0.51 133	0.41 113	0.54 49	0.34 124	0.18 161	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.14 78
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
GASTEREO	0.40 94	0.25 128	0.51 107	0.48 170	0.25 67	0.65 242	0.36 154	0.81 118	0.49 84	0.51 140	0.82 193	0.30 43	0.66 280	0.62 87	0.28 47	0.19 210	0.12 64	0.16 65	0.14 114	0.16 77	0.14 78

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 94	0.67 521	0.42 44	0.64 420	0.29 148	0.48 99	0.25 50	0.85 133	0.44 65	0.38 64	0.36 36	0.30 43	0.70 290	1.15 259	0.29 52	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.18 146	0.12 14

mms	0.40 94	0.27 186	0.52 116	0.46 128	0.32 220	0.43 68	0.46 292	0.70 75	0.46 74	0.35 43	0.58 123	0.44 89	0.30 45	1.36 317	0.33 107	0.16 72	0.13 137	0.18 135	0.15 133	0.19 190	0.15 118

MoCha-V2	0.40 94	0.20 19	0.49 91	0.50 202	0.21 12	0.44 75	0.33 118	0.93 165	0.53 111	0.53 144	0.53 104	0.42 84	0.58 243	1.09 244	0.27 34	0.14 38	0.12 64	0.15 32	0.12 51	0.17 109	0.15 118

IGEV++	0.40 94	0.22 61	0.51 107	0.52 255	0.29 148	0.45 79	0.25 50	1.65 404	0.46 74	0.37 56	0.57 120	0.46 101	0.45 141	0.50 37	0.38 168	0.19 210	0.12 64	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.15 118

GCAP-Stereo	0.40 94	0.28 212	0.68 220	0.47 142	0.25 67	0.53 155	0.32 108	0.82 123	0.58 122	0.65 175	0.69 154	0.58 174	0.42 119	0.47 28	0.29 52	0.17 118	0.14 192	0.17 97	0.13 83	0.17 109	0.14 78

LoS	0.40 94	0.21 38	0.44 55	0.37 15	0.22 24	0.50 125	0.40 212	1.00 196	0.94 255	0.48 118	0.66 142	0.48 114	0.40 110	0.60 80	0.37 157	0.18 161	0.14 192	0.16 65	0.11 10	0.14 29	0.14 78
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 94	0.31 304	0.73 269	0.58 351	0.27 103	0.26 6	0.33 118	0.95 177	0.81 212	0.42 82	0.47 75	0.65 201	0.47 158	0.39 7	0.34 124	0.18 161	0.15 253	0.16 65	0.14 114	0.19 190	0.16 154
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
Replicate-Monster	0.41 102	0.26 154	2.03 543	0.36 7	0.21 12	0.46 85	0.23 37	0.67 68	0.48 81	0.42 82	0.27 15	0.31 46	0.30 45	0.98 211	0.24 5	0.14 38	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 416

depthmonostereo	0.41 102	0.23 79	0.53 123	0.47 142	0.23 30	0.61 209	0.35 138	1.00 196	0.76 196	0.48 118	0.65 141	0.47 108	0.49 182	0.67 106	0.37 157	0.16 72	0.15 253	0.16 65	0.14 114	0.16 77	0.15 118

castereo	0.41 102	0.22 61	0.46 77	0.44 103	0.30 172	0.61 209	0.56 381	0.97 186	0.80 209	0.38 64	0.69 154	0.45 97	0.69 285	0.51 39	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.12 14

CASnet	0.41 102	0.25 128	0.48 84	0.50 202	0.20 6	0.50 125	0.36 154	0.81 118	0.80 209	0.83 216	0.68 149	0.48 114	0.31 52	0.54 49	0.32 90	0.18 161	0.12 64	0.27 407	0.22 357	0.23 324	0.14 78
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fffy	0.42 106	0.27 186	0.57 160	0.46 128	0.29 148	0.48 99	0.35 138	0.91 153	0.55 115	0.40 74	0.58 123	0.55 157	0.41 113	1.26 287	0.36 145	0.15 49	0.13 137	0.19 161	0.16 175	0.18 146	0.14 78

WCG-NET	0.42 106	0.21 38	0.54 131	0.40 50	0.25 67	0.47 92	0.32 108	0.73 83	1.15 369	0.76 193	0.73 167	0.58 174	0.45 141	0.60 80	0.34 124	0.15 49	0.11 32	0.16 65	0.14 114	0.15 52	0.13 44

Occ-G	0.42 106	0.21 38	0.48 84	0.41 60	0.26 77	0.42 58	0.62 415	0.77 96	0.49 84	0.43 88	0.66 142	1.02 344	0.46 148	0.78 140	0.41 198	0.16 72	0.13 137	0.18 135	0.13 83	0.16 77	0.16 154

MGS-Stereo	0.42 106	0.26 154	0.58 166	0.44 103	0.28 128	0.50 125	0.34 130	0.57 28	0.83 218	0.46 105	1.31 382	0.52 141	0.33 64	0.65 101	0.36 145	0.19 210	0.16 294	0.18 135	0.15 133	0.17 109	0.16 154

LoS_RVC	0.42 106	0.26 154	0.40 29	0.44 103	0.82 535	0.51 142	0.44 265	0.64 51	0.41 55	0.44 92	0.78 180	0.44 89	0.47 158	0.56 59	0.36 145	0.13 23	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 568

test_xeample3	0.42 106	0.28 212	0.69 233	0.43 77	0.33 241	0.56 180	0.38 183	0.79 105	0.45 67	0.53 144	0.46 73	0.44 89	0.44 137	1.38 323	0.31 84	0.18 161	0.14 192	0.19 161	0.15 133	0.17 109	0.16 154

DA	0.43 112	0.23 79	0.49 91	0.50 202	0.25 67	1.08 423	0.44 265	1.18 273	0.58 122	0.46 105	0.64 137	0.54 152	0.47 158	0.46 21	0.32 90	0.19 210	0.13 137	0.19 161	0.13 83	0.18 146	0.14 78

GGEV	0.43 112	0.23 79	0.49 91	0.50 202	0.25 67	1.08 423	0.44 265	1.18 273	0.58 122	0.46 105	0.64 137	0.54 152	0.47 158	0.46 21	0.32 90	0.19 210	0.13 137	0.19 161	0.13 83	0.18 146	0.14 78

DilatedVolume-Stereo	0.43 112	0.21 38	0.55 142	0.43 77	0.32 220	0.72 284	0.29 81	0.80 113	0.51 98	0.77 198	0.73 167	0.48 114	0.40 110	1.13 256	0.39 179	0.15 49	0.14 192	0.15 32	0.14 114	0.16 77	0.14 78

MM-Stereo_test2	0.43 112	0.24 100	0.67 216	0.51 234	0.32 220	0.55 172	0.45 285	0.97 186	0.77 200	0.59 163	0.51 95	0.49 123	0.42 119	0.80 147	0.30 63	0.15 49	0.13 137	0.18 135	0.14 114	0.19 190	0.14 78

SCV_C0	0.43 112	0.26 154	0.65 204	0.43 77	0.29 148	0.47 92	0.31 98	1.34 317	0.73 184	0.38 64	0.49 88	0.54 152	0.29 37	1.24 283	0.30 63	0.17 118	0.13 137	0.16 65	0.13 83	0.20 229	0.15 118

ff7	0.43 112	0.27 186	0.56 149	0.44 103	0.33 241	0.50 125	0.42 232	0.87 136	0.50 89	0.49 124	0.53 104	0.44 89	0.48 172	1.38 323	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.15 133	0.18 146	0.18 212

ffff	0.43 112	0.27 186	0.56 149	0.44 103	0.33 241	0.50 125	0.42 232	0.87 136	0.50 89	0.49 124	0.53 104	0.44 89	0.48 172	1.38 323	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.15 133	0.18 146	0.18 212

11t	0.43 112	0.27 186	0.56 149	0.44 103	0.33 241	0.50 125	0.42 232	0.87 136	0.50 89	0.49 124	0.53 104	0.44 89	0.48 172	1.38 323	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.15 133	0.18 146	0.18 212

anonymousdsp	0.43 112	0.27 186	0.53 123	0.44 103	0.32 220	0.50 125	0.42 232	0.89 145	0.51 98	0.49 124	0.53 104	0.47 108	0.47 158	1.33 306	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.15 133	0.18 146	0.18 212

ProNet	0.43 112	0.28 212	0.58 166	0.43 77	0.30 172	0.56 180	0.52 341	1.00 196	0.58 122	0.44 92	0.49 88	0.43 87	0.43 127	1.28 292	0.36 145	0.15 49	0.13 137	0.19 161	0.16 175	0.17 109	0.16 154

MC-Stereo	0.43 112	0.23 79	0.48 84	0.51 234	0.28 128	0.39 41	0.32 108	0.88 144	0.68 167	0.60 166	0.84 196	0.56 166	0.61 256	1.03 225	0.31 84	0.17 118	0.11 32	0.17 97	0.15 133	0.16 77	0.13 44

ccc-4	0.43 112	0.27 186	0.56 149	0.44 103	0.33 241	0.50 125	0.42 232	0.87 136	0.50 89	0.49 124	0.53 104	0.44 89	0.48 172	1.38 323	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.15 133	0.18 146	0.18 212

IGEV-Stereo	0.43 112	0.27 186	0.54 131	0.45 117	0.32 220	0.50 125	0.42 232	0.90 152	0.51 98	0.49 124	0.53 104	0.47 108	0.47 158	1.32 302	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.15 133	0.18 146	0.18 212
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Reg-Stereo(zero)	0.44 125	0.22 61	0.45 68	0.43 77	0.23 30	0.38 37	0.25 50	0.76 93	1.08 321	0.90 231	0.78 180	0.90 293	0.47 158	0.70 112	0.36 145	0.15 49	0.12 64	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.15 118

rvit_stereo_0081_aga	0.44 125	0.34 368	0.73 269	0.51 234	0.41 339	0.50 125	0.40 212	0.81 118	0.57 120	0.58 155	0.56 117	0.53 147	0.43 127	0.66 103	0.40 187	0.26 409	0.21 410	0.22 273	0.20 283	0.26 364	0.18 212

rvit_stereo_0081	0.44 125	0.33 344	0.64 197	0.54 290	0.35 263	0.41 50	0.44 265	0.66 62	0.95 257	0.48 118	0.52 98	0.50 129	0.46 148	0.82 156	0.44 223	0.25 386	0.20 386	0.22 273	0.19 247	0.25 352	0.17 186

rvit_stereo_0082	0.44 125	0.33 344	0.64 197	0.54 290	0.35 263	0.41 50	0.44 265	0.66 62	0.95 257	0.48 118	0.52 98	0.50 129	0.46 148	0.82 156	0.44 223	0.25 386	0.20 386	0.22 273	0.19 247	0.25 352	0.17 186

rvit_stereo_0080	0.44 125	0.32 321	0.71 251	0.47 142	0.36 274	0.42 58	0.55 373	0.82 123	0.68 167	0.50 133	0.60 126	0.55 157	0.47 158	0.59 68	0.44 223	0.26 409	0.21 410	0.20 203	0.20 283	0.31 427	0.19 253

whm_eth	0.44 125	0.32 321	0.71 251	0.47 142	0.36 274	0.42 58	0.55 373	0.82 123	0.68 167	0.50 133	0.60 126	0.55 157	0.47 158	0.59 68	0.44 223	0.26 409	0.21 410	0.20 203	0.20 283	0.31 427	0.19 253

CroCo-Stereo Lap2	0.44 125	0.34 368	0.77 307	0.61 391	0.79 526	0.28 12	0.35 138	0.75 90	0.71 178	0.38 64	0.50 91	0.72 223	0.55 218	0.57 64	0.47 259	0.17 118	0.18 348	0.19 161	0.16 175	0.21 274	0.20 286

TANstereo	0.44 125	0.21 38	0.44 55	0.41 60	0.21 12	0.65 242	0.26 62	0.79 105	0.83 218	0.93 239	0.98 234	0.51 133	0.46 148	0.54 49	0.35 134	0.18 161	0.24 452	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.26 394

Wave_Phase_stereo	0.45 133	0.25 128	1.42 494	0.42 68	0.28 128	1.78 524	0.39 198	0.72 80	0.52 105	0.36 48	0.35 34	0.37 71	0.29 37	0.64 91	0.38 168	0.13 23	0.14 192	0.15 32	0.19 247	0.15 52	0.16 154

HART	0.45 133	0.22 61	0.54 131	0.50 202	0.26 77	0.41 50	0.29 81	1.03 208	0.50 89	0.58 155	1.45 433	0.61 187	0.35 82	1.08 243	0.30 63	0.15 49	0.13 137	0.19 161	0.14 114	0.19 190	0.14 78

StereoAnything_RVC	0.45 133	1.43 581	0.48 84	0.35 5	0.20 6	0.26 6	0.21 19	0.43 5	0.22 4	0.22 2	0.21 2	0.19 1	0.36 91	1.27 290	0.22 1	0.21 285	0.11 32	0.14 5	0.10 2	2.37 588	0.11 2

tt45	0.45 133	0.23 79	0.46 77	0.45 117	0.33 241	0.79 325	0.32 108	0.78 100	0.41 55	0.51 140	0.44 64	0.49 123	0.37 96	2.14 442	0.34 124	0.16 72	0.13 137	0.19 161	0.16 175	0.17 109	0.18 212

IGEV-Stereo+	0.45 133	0.21 38	0.43 50	0.41 60	0.39 320	0.15 1	0.19 7	0.44 6	0.36 41	0.26 6	0.25 7	0.31 46	0.41 113	1.43 337	0.30 63	0.17 118	0.12 64	0.15 32	0.11 10	1.16 574	1.70 591

WCG-NET（raft）	0.45 133	0.21 38	0.55 142	0.40 50	0.24 46	0.50 125	0.36 154	0.73 83	1.09 329	0.71 185	0.76 175	0.92 304	0.51 194	0.84 163	0.34 124	0.16 72	0.12 64	0.15 32	0.14 114	0.14 29	0.14 78

MIF-Stereo (partial)	0.45 133	0.25 128	0.70 239	0.50 202	0.52 426	0.35 27	0.26 62	0.91 153	0.59 131	0.45 100	0.71 161	0.51 133	0.51 194	1.11 250	0.45 238	0.20 251	0.16 294	0.23 313	0.20 283	0.24 339	0.18 212

testlalala	0.45 133	0.28 212	0.59 173	0.42 68	0.39 320	0.71 281	0.39 198	1.08 243	0.45 67	1.24 385	0.80 191	0.61 187	0.36 91	0.54 49	0.33 107	0.20 251	0.13 137	0.18 135	0.12 51	0.15 52	0.15 118

SCV	0.46 141	0.26 154	0.55 142	0.47 142	0.25 67	0.39 41	0.38 183	1.98 505	0.60 132	0.35 43	0.48 80	0.55 157	0.36 91	1.28 292	0.32 90	0.24 358	0.12 64	0.17 97	0.13 83	0.18 146	0.14 78

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 141	0.36 398	0.71 251	0.47 142	0.36 274	0.67 255	0.35 138	0.78 100	1.12 342	0.61 167	0.62 131	0.39 79	0.39 105	0.71 116	0.39 179	0.20 251	0.17 325	0.22 273	0.18 222	0.23 324	0.19 253

IGEVStereo-DCA	0.46 141	0.28 212	0.56 149	0.43 77	0.33 241	0.49 111	0.42 232	0.87 136	0.50 89	0.47 110	0.48 80	0.48 114	0.46 148	2.03 432	0.30 63	0.19 210	0.14 192	0.19 161	0.15 133	0.16 77	0.18 212

rrr	0.46 141	0.28 212	0.73 269	0.43 77	0.33 241	0.49 111	0.38 183	0.76 93	0.50 89	0.47 110	0.48 80	0.48 114	0.46 148	2.03 432	0.30 63	0.19 210	0.14 192	0.19 161	0.15 133	0.16 77	0.16 154

plain	0.46 141	0.27 186	1.01 408	0.50 202	0.40 331	0.35 27	0.37 176	0.87 136	0.56 118	0.43 88	0.76 175	0.42 84	0.40 110	1.13 256	0.45 238	0.21 285	0.15 253	0.24 333	0.19 247	0.24 339	0.16 154

XX-TBD	0.46 141	0.70 528	0.35 3	0.79 513	0.25 67	0.58 188	0.26 62	0.69 70	1.27 437	0.76 193	1.00 240	0.45 97	0.33 64	0.47 28	0.37 157	0.19 210	0.15 253	0.15 32	0.11 10	0.17 109	0.14 78

PMTNet	0.46 141	0.21 38	0.38 16	0.37 15	0.23 30	0.71 281	0.27 69	0.74 87	1.04 301	0.64 173	0.70 158	0.55 157	0.47 158	0.86 172	0.35 134	1.00 575	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.15 52	0.13 44

rvit_stereo_0083	0.47 148	0.33 344	0.81 324	0.56 328	0.36 274	0.50 125	0.44 265	0.68 69	0.95 257	0.49 124	0.57 120	0.55 157	0.49 182	0.88 177	0.46 252	0.25 386	0.25 461	0.24 333	0.20 283	0.24 339	0.17 186

rvit_stereo_ft	0.47 148	0.35 388	0.87 351	0.67 453	0.42 344	0.40 44	0.59 405	0.81 118	0.74 186	0.46 105	0.55 114	0.57 169	0.49 182	0.65 101	0.50 279	0.25 386	0.17 325	0.22 273	0.22 357	0.24 339	0.17 186

RAFT-Stereo-weight	0.47 148	0.24 100	0.53 123	0.48 170	0.27 103	0.60 203	0.35 138	1.02 203	1.07 315	0.99 258	0.78 180	0.76 233	0.28 33	0.76 132	0.36 145	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.15 133	0.16 77	0.15 118

CAS++	0.47 148	0.31 304	0.56 149	0.47 142	0.32 220	0.42 58	0.28 75	1.76 437	0.72 180	0.71 185	0.72 165	0.37 71	0.28 33	0.69 108	0.33 107	0.27 425	0.22 431	0.26 391	0.21 328	0.29 408	0.19 253
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 148	0.26 154	0.64 197	0.50 202	0.29 148	0.53 155	0.33 118	1.05 222	0.77 200	0.84 219	1.00 240	0.55 157	0.37 96	0.81 153	0.40 187	0.17 118	0.12 64	0.22 273	0.20 283	0.19 190	0.15 118

CREStereo++_RVC	0.47 148	0.21 38	0.38 16	0.45 117	0.38 310	0.45 79	0.25 50	0.75 90	1.29 446	0.80 206	1.21 344	0.47 108	0.37 96	0.53 45	0.44 223	0.16 72	0.11 32	0.15 32	0.80 578	0.18 146	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
WQFJA1	0.48 154	0.27 186	0.53 123	0.46 128	0.85 540	0.79 325	0.39 198	1.11 254	0.75 187	0.50 133	0.52 98	0.53 147	0.50 188	0.71 116	0.65 346	0.17 118	0.21 410	0.19 161	0.16 175	0.19 190	0.16 154

NLMM	0.48 154	0.27 186	0.53 123	0.46 128	0.85 540	0.79 325	0.39 198	1.12 257	0.75 187	0.50 133	0.52 98	0.53 147	0.50 188	0.72 120	0.65 346	0.17 118	0.21 410	0.19 161	0.16 175	0.19 190	0.16 154

xyz-stereo-finetune	0.48 154	0.25 128	0.54 131	0.42 68	0.23 30	0.80 335	0.42 232	0.80 113	0.80 209	0.61 167	0.62 131	0.54 152	0.43 127	1.70 392	0.58 319	0.15 49	0.15 253	0.19 161	0.15 133	0.16 77	0.15 118

999	0.48 154	0.22 61	0.49 91	0.48 170	0.34 259	0.75 299	0.31 98	0.85 133	0.55 115	0.37 56	0.48 80	0.50 129	0.36 91	2.45 469	0.39 179	0.16 72	0.13 137	0.18 135	0.15 133	0.16 77	0.19 253

model_zeroshot	0.48 154	0.29 248	0.86 340	0.51 234	0.36 274	0.69 269	0.37 176	1.12 257	0.62 135	0.85 224	0.84 196	0.66 205	0.37 96	0.73 125	0.34 124	0.20 251	0.16 294	0.19 161	0.16 175	0.17 109	0.16 154

MyStereo07	0.48 154	0.29 248	0.50 100	0.55 314	0.45 371	0.59 195	0.79 466	1.05 222	0.51 98	0.48 118	0.53 104	0.43 87	0.55 218	1.30 297	0.34 124	0.17 118	0.16 294	0.24 333	0.20 283	0.23 324	0.20 286

4D-IteraStereo	0.48 154	0.24 100	0.76 300	0.50 202	0.44 364	0.66 251	0.31 98	0.87 136	1.02 292	1.03 276	0.72 165	0.78 240	0.32 59	0.64 91	0.37 157	0.17 118	0.11 32	0.23 313	0.19 247	0.19 190	0.13 44

CES	0.48 154	0.20 19	0.37 8	0.39 39	1.39 582	0.55 172	0.35 138	0.98 190	0.66 161	0.44 92	0.66 142	0.35 64	0.27 29	0.56 59	0.33 107	0.15 49	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.19 190	1.46 586

NLSM1	0.49 162	0.25 128	0.55 142	0.48 170	1.08 562	0.83 352	0.31 98	0.83 128	0.66 161	0.51 140	0.76 175	0.47 108	0.48 172	0.98 211	0.55 308	0.18 161	0.19 366	0.21 240	0.18 222	0.20 229	0.15 118

FE-Mocha	0.49 162	0.30 268	0.87 351	0.48 170	0.36 274	0.45 79	0.22 26	1.58 386	0.49 84	1.00 263	1.09 285	0.74 226	0.41 113	0.55 56	0.30 63	0.18 161	0.12 64	0.21 240	0.20 283	0.17 109	0.15 118

MM-Stereo_test1	0.49 162	0.24 100	0.56 149	0.51 234	0.30 172	0.50 125	0.54 355	0.91 153	1.03 296	0.84 219	0.69 154	0.54 152	0.60 247	1.16 263	0.33 107	0.18 161	0.16 294	0.20 203	0.17 201	0.19 190	0.15 118

GCAP-BAT	0.49 162	0.31 304	0.64 197	0.41 60	0.46 383	0.70 276	0.35 138	0.77 96	0.64 143	0.86 226	1.00 240	0.77 236	0.37 96	1.18 269	0.36 145	0.18 161	0.14 192	0.18 135	0.13 83	0.17 109	0.15 118

AE-Stereo	0.49 162	0.27 186	0.67 216	0.60 376	0.39 320	0.67 255	0.46 292	1.18 273	1.09 329	0.47 110	0.75 173	0.69 215	0.47 158	0.59 68	0.40 187	0.16 72	0.15 253	0.21 240	0.20 283	0.19 190	0.15 118

sCroCo_RVC	0.49 162	0.40 424	1.02 415	0.65 434	0.60 465	0.52 146	0.40 212	0.83 128	0.61 133	0.44 92	0.74 171	0.49 123	0.50 188	0.63 90	0.48 264	0.26 409	0.27 475	0.23 313	0.22 357	0.29 408	0.25 370

MM-Stereo_test3	0.50 168	0.24 100	0.54 131	0.54 290	0.74 508	0.49 111	0.53 349	1.09 245	1.05 306	0.62 170	0.95 221	0.61 187	0.42 119	0.77 135	0.38 168	0.20 251	0.17 325	0.20 203	0.16 175	0.18 146	0.18 212

RCA-Stereo	0.50 168	0.23 79	0.58 166	0.48 170	0.33 241	0.55 172	0.45 285	0.97 186	1.38 488	0.68 180	1.05 269	0.63 195	0.80 332	0.59 68	0.32 90	0.17 118	0.12 64	0.17 97	0.14 114	0.16 77	0.14 78

WQFJX	0.51 170	0.27 186	0.52 116	0.46 128	0.87 546	0.75 299	0.39 198	1.29 309	0.77 200	0.53 144	0.52 98	0.55 157	0.55 218	0.95 200	0.60 330	0.17 118	0.19 366	0.19 161	0.16 175	0.19 190	0.18 212

knoymous	0.51 170	0.29 248	0.47 80	0.43 77	0.30 172	0.55 172	0.55 373	1.02 203	0.77 200	0.98 255	0.85 198	0.94 309	0.56 224	0.85 168	0.45 238	0.20 251	0.14 192	0.26 391	0.14 114	0.23 324	0.23 344

NLCSM	0.52 172	0.28 212	0.55 142	0.52 255	0.74 508	0.72 284	0.46 292	0.96 184	0.65 158	0.63 171	0.51 95	0.48 114	0.61 256	1.32 302	0.70 362	0.19 210	0.20 386	0.21 240	0.18 222	0.22 298	0.20 286

tg	0.52 172	0.24 100	0.61 181	0.49 190	0.30 172	0.90 371	0.29 81	1.07 237	0.83 218	0.83 216	1.02 254	0.62 192	0.43 127	1.35 312	0.41 198	0.17 118	0.12 64	0.22 273	0.20 283	0.17 109	0.15 118

11t1	0.52 172	0.28 212	0.68 220	0.51 234	0.28 128	0.83 352	0.39 198	1.22 294	0.63 138	0.84 219	0.74 171	0.68 210	0.68 282	0.91 185	0.57 315	0.21 285	0.18 348	0.19 161	0.16 175	0.20 229	0.21 306

LL-Strereo2	0.52 172	0.33 344	0.69 233	0.52 255	0.37 293	0.70 276	0.30 91	1.13 261	0.67 163	0.94 244	0.78 180	0.91 296	0.42 119	1.05 233	0.42 210	0.17 118	0.16 294	0.29 433	0.25 407	0.21 274	0.16 154

Selective-RAFT	0.52 172	0.28 212	0.79 318	0.55 314	0.27 103	0.91 375	0.33 118	0.80 113	0.88 232	0.58 155	0.63 134	0.81 250	0.77 315	1.29 296	0.48 264	0.19 210	0.14 192	0.17 97	0.15 133	0.19 190	0.17 186

HUI-Stereo	0.52 172	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.65 242	0.30 91	1.04 214	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.83 262	0.60 247	0.79 144	0.45 238	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

test-1	0.52 172	0.26 154	1.04 423	0.56 328	0.32 220	0.61 209	0.38 183	1.10 248	0.91 244	0.78 201	1.01 246	0.77 236	0.52 200	0.60 80	0.42 210	0.17 118	0.14 192	0.20 203	0.17 201	0.20 229	0.23 344

rafts_anoy	0.52 172	0.29 248	0.59 173	0.59 364	0.50 401	0.53 155	0.40 212	1.11 254	1.03 296	0.84 219	0.83 194	0.68 210	0.54 211	0.72 120	0.51 284	0.19 210	0.14 192	0.24 333	0.26 425	0.21 274	0.18 212

s12784h	0.52 172	0.20 19	0.38 16	0.41 60	0.19 3	0.96 396	0.34 130	1.17 268	1.25 426	0.81 210	0.90 210	0.63 195	0.50 188	1.45 341	0.42 210	0.14 38	0.12 64	0.17 97	0.11 10	0.18 146	0.11 2

raftrobust	0.52 172	0.25 128	0.56 149	0.65 434	0.52 426	0.49 111	0.34 130	0.98 190	0.91 244	1.30 414	0.87 204	0.63 195	0.81 336	0.78 140	0.41 198	0.19 210	0.15 253	0.16 65	0.14 114	0.15 52	0.16 154

Gwc-CoAtRS	0.52 172	0.24 100	0.68 220	0.48 170	0.29 148	0.64 226	0.25 50	1.16 266	1.08 321	1.01 268	1.00 240	1.12 377	0.56 224	0.69 108	0.37 157	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.15 133	0.15 52	0.15 118

IGEV-FE	0.53 183	0.30 268	0.99 398	0.56 328	0.35 263	0.41 50	0.32 108	1.37 323	0.63 138	1.00 263	1.09 285	0.94 309	0.41 113	0.83 158	0.39 179	0.18 161	0.12 64	0.19 161	0.18 222	0.19 190	0.17 186

rvit_0105_6	0.53 183	0.37 405	0.98 397	0.65 434	0.38 310	0.51 142	0.51 330	0.77 96	1.20 402	0.54 148	0.55 114	0.65 201	0.53 206	0.94 197	0.44 223	0.32 469	0.32 511	0.28 422	0.24 393	0.28 397	0.21 306

gcap-zeroshot	0.53 183	0.28 212	0.89 365	0.49 190	0.28 128	0.76 306	0.37 176	1.34 317	0.73 184	0.89 229	0.67 146	1.35 434	0.51 194	0.79 144	0.33 107	0.18 161	0.15 253	0.18 135	0.15 133	0.17 109	0.16 154

IGEV_Zeroshot_test	0.53 183	0.30 268	0.99 398	0.56 328	0.35 263	0.41 50	0.32 108	1.37 323	0.63 138	1.00 263	1.09 285	0.95 318	0.41 113	0.83 158	0.39 179	0.18 161	0.12 64	0.19 161	0.18 222	0.19 190	0.17 186

EKT-Stereo	0.53 183	0.30 268	0.73 269	0.58 351	0.60 465	0.51 142	0.48 312	0.94 172	0.90 239	0.71 185	0.88 206	0.77 236	0.43 127	1.07 239	0.40 187	0.22 314	0.16 294	0.21 240	0.18 222	0.20 229	0.22 324

Any-RAFT	0.53 183	0.24 100	0.47 80	0.47 142	0.27 103	1.00 408	0.25 50	1.58 386	1.05 306	0.85 224	0.99 236	1.06 354	0.47 158	0.70 112	0.32 90	0.18 161	0.13 137	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.16 154

anonymousdsp2	0.53 183	0.27 186	0.74 286	0.48 170	0.29 148	0.76 306	0.47 300	1.61 395	0.82 217	0.77 198	0.77 178	0.75 229	0.47 158	1.03 225	0.40 187	0.18 161	0.13 137	0.18 135	0.13 83	0.19 190	0.18 212

fff	0.53 183	0.24 100	0.70 239	0.43 77	0.24 46	0.48 99	0.36 154	1.07 237	1.25 426	1.10 299	1.02 254	0.57 169	1.06 452	0.73 125	0.52 291	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.13 83	0.15 52	0.19 253

test_4	0.53 183	0.22 61	0.56 149	0.54 290	0.32 220	0.64 226	0.39 198	0.80 113	0.62 135	0.92 238	1.87 518	0.68 210	0.42 119	1.16 263	0.37 157	0.15 49	0.13 137	0.20 203	0.22 357	0.20 229	0.15 118

GMOStereo	0.53 183	0.26 154	0.65 204	0.50 202	0.29 148	0.52 146	0.43 251	0.89 145	0.96 262	1.41 464	1.14 313	0.85 272	0.56 224	0.59 68	0.38 168	0.16 72	0.14 192	0.24 333	0.21 328	0.20 229	0.15 118

error version	0.53 183	0.26 154	0.65 204	0.50 202	0.29 148	0.52 146	0.43 251	0.89 145	0.96 262	1.41 464	1.14 313	0.85 272	0.56 224	0.59 68	0.38 168	0.16 72	0.14 192	0.24 333	0.21 328	0.20 229	0.15 118

test-v	0.53 183	0.26 154	0.65 204	0.50 202	0.29 148	0.52 146	0.43 251	0.89 145	0.96 262	1.41 464	1.14 313	0.85 272	0.56 224	0.59 68	0.38 168	0.16 72	0.14 192	0.24 333	0.21 328	0.20 229	0.15 118

test-2	0.53 183	0.26 154	0.65 204	0.50 202	0.29 148	0.52 146	0.43 251	0.89 145	0.96 262	1.41 464	1.14 313	0.85 272	0.56 224	0.59 68	0.38 168	0.16 72	0.14 192	0.24 333	0.21 328	0.20 229	0.15 118

raft+_RVC	0.53 183	0.26 154	0.54 131	0.60 376	0.47 389	0.54 163	0.54 355	1.27 304	0.99 281	0.76 193	1.03 264	0.70 219	0.56 224	0.93 194	0.47 259	0.18 161	0.14 192	0.19 161	0.18 222	0.18 146	0.15 118

csc	0.53 183	0.24 100	0.70 239	0.43 77	0.24 46	0.48 99	0.36 154	1.07 237	1.25 426	1.10 299	1.02 254	0.57 169	1.06 452	0.73 125	0.52 291	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.13 83	0.15 52	0.19 253

cscssc	0.53 183	0.24 100	0.70 239	0.43 77	0.24 46	0.48 99	0.36 154	1.07 237	1.25 426	1.10 299	1.02 254	0.57 169	1.06 452	0.73 125	0.52 291	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.13 83	0.15 52	0.19 253

1test111	0.54 199	0.31 304	0.50 100	0.54 290	0.26 77	1.18 446	0.51 330	1.42 336	0.78 204	0.58 155	0.79 186	0.48 114	0.88 374	0.88 177	0.59 322	0.20 251	0.12 64	0.25 372	0.15 133	0.22 298	0.21 306

RAFT-Test	0.54 199	0.25 128	0.64 197	0.47 142	0.30 172	0.97 400	0.27 69	1.24 300	0.81 212	0.96 248	1.12 304	1.28 418	0.48 172	0.71 116	0.36 145	0.17 118	0.13 137	0.17 97	0.14 114	0.16 77	0.16 154

DCANet-4	0.54 199	0.26 154	1.07 433	0.42 68	0.24 46	0.48 99	0.36 154	0.99 192	1.30 452	1.10 299	1.02 254	0.56 166	0.75 304	0.73 125	0.52 291	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.13 83	0.15 52	0.19 253

x	0.54 199	0.31 304	0.61 181	0.47 142	0.30 172	0.67 255	0.47 300	1.53 374	0.79 208	0.81 210	0.83 194	0.78 240	0.70 290	0.70 112	0.62 337	0.21 285	0.19 366	0.22 273	0.19 247	0.21 274	0.20 286

test-3	0.54 199	0.22 61	0.68 220	0.47 142	0.27 103	0.58 188	0.35 138	0.92 156	1.00 286	1.32 428	0.69 154	0.87 280	0.45 141	1.68 390	0.37 157	0.16 72	0.11 32	0.20 203	0.16 175	0.17 109	0.13 44

test_1	0.54 199	0.22 61	0.68 220	0.47 142	0.27 103	0.58 188	0.35 138	0.92 156	1.00 286	1.28 400	0.68 149	0.87 280	0.45 141	1.67 385	0.37 157	0.16 72	0.11 32	0.20 203	0.16 175	0.17 109	0.13 44

PSM-adaLoss	0.54 199	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.65 242	0.41 228	1.04 214	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.82 255	0.61 256	1.06 235	0.45 238	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

ROB_FTStereo_v2	0.54 199	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.64 226	0.42 232	1.05 222	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.83 262	0.60 247	1.12 254	0.46 252	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

ROB_FTStereo	0.54 199	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.64 226	0.25 50	1.05 222	0.64 143	1.12 307	0.95 221	0.82 255	0.61 256	1.15 259	0.45 238	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

cross-raft	0.54 199	0.25 128	0.61 181	0.52 255	0.29 148	0.68 262	0.37 176	1.46 349	0.76 196	1.01 268	1.06 271	1.28 418	0.46 148	0.71 116	0.35 134	0.15 49	0.12 64	0.18 135	0.16 175	0.19 190	0.14 78

RAFT-IKP	0.54 199	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.59 195	0.36 154	1.04 214	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.83 262	0.61 256	1.22 276	0.45 238	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

RALCasStereoNet	0.54 199	0.30 268	0.66 211	0.59 364	0.51 414	0.61 209	0.52 341	0.94 172	0.93 252	0.70 183	1.01 246	0.78 240	0.44 137	1.33 306	0.47 259	0.20 251	0.16 294	0.18 135	0.16 175	0.20 229	0.19 253

DCANet	0.54 199	0.24 100	0.70 239	0.43 77	0.24 46	0.49 111	0.36 154	1.05 222	1.30 452	1.12 307	1.03 264	0.58 174	0.92 387	0.81 153	0.52 291	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.13 83	0.18 146	0.19 253

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 199	0.25 128	0.68 220	0.43 77	0.24 46	0.40 44	0.34 130	1.04 214	1.09 329	1.32 428	1.60 474	0.80 246	0.68 282	0.67 106	0.39 179	0.13 23	0.10 9	0.18 135	0.17 201	0.17 109	0.13 44

CFNet-RSSM	0.54 199	0.24 100	0.70 239	0.48 170	0.28 128	0.60 203	0.27 69	1.49 355	1.14 357	1.06 281	0.93 217	1.08 360	0.54 211	0.70 112	0.35 134	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.15 133	0.16 77	0.14 78

MSKI-zero shot	0.55 214	0.26 154	0.57 160	0.51 234	0.26 77	0.69 269	0.28 75	1.18 273	0.64 143	0.91 236	1.32 389	0.82 255	0.33 64	1.92 420	0.32 90	0.17 118	0.12 64	0.17 97	0.13 83	0.16 77	0.16 154

test_3	0.55 214	0.23 79	0.71 251	0.53 274	0.28 128	0.61 209	0.40 212	0.92 156	1.05 306	1.19 359	0.68 149	0.93 306	0.44 137	1.67 385	0.39 179	0.15 49	0.12 64	0.22 273	0.19 247	0.21 274	0.14 78

Patchmatch Stereo++	0.55 214	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.65 242	0.29 81	1.05 222	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.83 262	0.60 247	1.37 319	0.45 238	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212
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
DeepStereo_RVC	0.55 214	0.29 248	0.72 257	0.51 234	0.30 172	0.59 195	0.33 118	1.03 208	0.70 173	1.16 341	0.93 217	0.83 262	0.94 401	0.96 201	0.54 304	0.21 285	0.14 192	0.21 240	0.19 247	0.24 339	0.24 358

iRAFT	0.55 214	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.65 242	0.29 81	1.05 222	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.83 262	0.60 247	1.37 319	0.45 238	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

CRE-IMP	0.55 214	0.30 268	0.74 286	0.52 255	0.29 148	0.79 325	0.25 50	1.04 214	0.72 180	1.09 291	0.95 221	0.81 250	0.57 234	1.10 247	0.50 279	0.21 285	0.14 192	0.23 313	0.19 247	0.28 397	0.22 324

sAnonymous2	0.55 214	0.56 491	1.46 504	0.60 376	0.51 414	0.48 99	0.52 341	0.79 105	0.68 167	0.50 133	0.67 146	0.46 101	0.62 262	0.59 68	0.40 187	0.22 314	0.17 325	0.22 273	0.21 328	0.86 561	0.56 538

CroCo_RVC	0.55 214	0.56 491	1.46 504	0.60 376	0.51 414	0.48 99	0.52 341	0.79 105	0.68 167	0.50 133	0.67 146	0.46 101	0.62 262	0.59 68	0.40 187	0.22 314	0.17 325	0.22 273	0.21 328	0.86 561	0.56 538

GMStereo	0.55 214	0.45 449	0.94 382	0.50 202	0.32 220	0.64 226	0.43 251	1.00 196	1.40 498	0.82 214	0.73 167	0.51 133	0.45 141	0.85 168	0.55 308	0.24 358	0.15 253	0.20 203	0.21 328	0.31 427	0.24 358
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLMM1	0.56 223	0.27 186	0.60 177	0.47 142	0.74 508	0.68 262	0.43 251	1.83 463	1.04 301	0.59 163	0.62 131	0.51 133	0.47 158	1.33 306	0.57 315	0.18 161	0.21 410	0.20 203	0.17 201	0.20 229	0.15 118

AIO-test1	0.56 223	0.25 128	0.55 142	0.64 420	0.78 523	0.80 335	0.36 154	1.18 273	1.34 467	0.57 153	0.88 206	0.61 187	0.50 188	1.12 254	0.35 134	0.17 118	0.17 325	0.22 273	0.24 393	0.18 146	0.23 344

rvit_0105_4	0.56 223	0.38 412	1.06 428	0.66 441	0.38 310	0.53 155	0.53 349	0.84 132	1.17 382	0.56 152	0.61 128	0.72 223	0.59 244	0.98 211	0.45 238	0.32 469	0.33 516	0.29 433	0.25 407	0.29 408	0.23 344

H2IRNET	0.56 223	0.26 154	0.66 211	0.47 142	0.35 263	0.41 50	0.26 62	0.92 156	1.17 382	0.61 167	1.28 372	1.08 360	0.86 364	0.99 216	0.63 341	0.19 210	0.16 294	0.22 273	0.25 407	0.21 274	0.18 212

ACVNet-DCA	0.56 223	0.31 304	0.50 100	0.54 290	0.26 77	1.18 446	0.51 330	1.42 336	0.78 204	0.58 155	0.79 186	0.48 114	0.88 374	1.46 343	0.32 90	0.20 251	0.12 64	0.25 372	0.15 133	0.22 298	0.21 306

riskmin	0.56 223	0.27 186	0.60 177	0.43 77	0.31 198	0.83 352	0.42 232	1.14 262	1.04 301	0.73 191	0.75 173	1.11 376	1.01 435	0.81 153	0.51 284	0.20 251	0.14 192	0.24 333	0.15 133	0.24 339	0.25 370

MIPNet	0.56 223	0.28 212	0.94 382	0.49 190	0.33 241	0.66 251	0.38 183	1.35 320	1.08 321	1.06 281	0.92 214	0.60 183	0.79 326	0.73 125	0.52 291	0.17 118	0.14 192	0.19 161	0.16 175	0.18 146	0.17 186

iGMRVC	0.56 223	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.65 242	0.38 183	1.05 222	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.83 262	0.60 247	1.52 354	0.46 252	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

WQFJX1	0.57 231	0.26 154	0.54 131	0.48 170	0.72 500	0.68 262	0.47 300	2.46 574	0.71 178	0.54 148	0.50 91	0.53 147	0.51 194	1.36 317	0.60 330	0.18 161	0.20 386	0.20 203	0.16 175	0.20 229	0.20 286

AIO-test2	0.57 231	0.28 212	0.63 190	0.61 391	0.58 454	0.79 325	0.51 330	1.18 273	1.40 498	0.63 171	1.15 321	0.51 133	0.43 127	1.09 244	0.35 134	0.21 285	0.17 325	0.26 391	0.30 478	0.20 229	0.19 253

MIM_Stereo	0.57 231	0.24 100	0.92 376	0.46 128	0.30 172	0.54 163	0.28 75	1.27 304	0.75 187	1.00 263	1.16 326	0.93 306	0.53 206	1.45 341	0.61 334	0.16 72	0.16 294	0.20 203	0.19 247	0.17 109	0.14 78

qqq	0.57 231	0.34 368	0.71 251	0.47 142	0.27 103	0.64 226	0.62 415	1.42 336	0.78 204	0.80 206	0.92 214	0.95 318	0.77 315	0.88 177	0.59 322	0.21 285	0.20 386	0.24 333	0.23 380	0.22 298	0.21 306

ADStereo(finetuned)	0.57 231	0.24 100	1.06 428	0.43 77	0.24 46	0.49 111	0.35 138	1.05 222	1.30 452	1.12 307	1.03 264	0.58 174	1.20 483	0.84 163	0.51 284	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.13 83	0.18 146	0.19 253

R-Stereo Train	0.57 231	0.26 154	0.63 190	0.54 290	0.36 274	0.69 269	0.54 355	1.22 294	0.72 180	1.61 509	1.50 450	0.75 229	0.53 206	0.64 91	0.44 223	0.18 161	0.15 253	0.17 97	0.15 133	0.17 109	0.17 186

RAFT-Stereo	0.57 231	0.26 154	0.63 190	0.54 290	0.36 274	0.69 269	0.54 355	1.22 294	0.72 180	1.61 509	1.50 450	0.75 229	0.53 206	0.64 91	0.44 223	0.18 161	0.15 253	0.17 97	0.15 133	0.17 109	0.17 186
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 238	0.27 186	0.57 160	0.40 50	0.24 46	1.09 429	0.32 108	0.79 105	0.53 111	0.65 175	1.07 275	0.58 174	0.80 332	2.47 474	0.80 401	0.16 72	0.15 253	0.21 240	0.17 201	0.16 77	0.17 186

rvit_0105_5	0.58 238	0.39 417	1.05 424	0.66 441	0.37 293	0.58 188	0.56 381	0.94 172	1.18 389	0.64 173	0.68 149	0.75 229	0.63 267	0.88 177	0.50 279	0.32 469	0.32 511	0.30 446	0.27 436	0.28 397	0.25 370

testlalala2	0.58 238	0.27 186	0.68 220	1.72 584	1.27 579	0.68 262	0.42 232	0.93 165	0.70 173	0.90 231	0.93 217	0.76 233	0.34 74	0.52 42	0.40 187	0.18 161	0.15 253	0.17 97	0.13 83	0.17 109	0.17 186

RAFT+CT+SA	0.58 238	0.29 248	0.60 177	0.66 441	0.37 293	0.42 58	0.55 373	1.27 304	1.03 296	0.70 183	1.22 346	0.60 183	0.70 290	1.64 379	0.41 198	0.18 161	0.13 137	0.22 273	0.22 357	0.21 274	0.18 212

IPLGR	0.58 238	0.27 186	1.14 453	0.48 170	0.28 128	0.65 242	0.33 118	1.22 294	1.13 354	1.18 355	1.05 269	0.69 215	0.66 280	0.96 201	0.52 291	0.17 118	0.15 253	0.20 203	0.17 201	0.20 229	0.18 212

AFF-stereo	0.58 238	0.25 128	0.64 197	0.46 128	0.29 148	0.34 24	0.38 183	1.15 264	1.14 357	1.17 350	1.60 474	1.10 372	0.71 295	0.97 209	0.43 220	0.13 23	0.11 32	0.19 161	0.19 247	0.17 109	0.14 78

dd	0.59 244	0.48 460	0.97 394	0.55 314	0.32 220	0.64 226	0.47 300	1.02 203	1.34 467	0.78 201	0.86 200	0.58 174	0.54 211	1.01 221	0.86 418	0.28 439	0.18 348	0.26 391	0.19 247	0.32 436	0.24 358

PFNet+	0.59 244	0.28 212	0.77 307	0.53 274	0.30 172	0.59 195	0.31 98	0.92 156	1.14 357	1.33 437	1.10 291	0.79 244	0.57 234	1.31 298	0.49 273	0.25 386	0.17 325	0.28 422	0.26 425	0.21 274	0.25 370

AnonymousM	0.59 244	1.11 565	0.41 35	0.44 103	0.32 220	0.43 68	0.47 300	1.05 222	0.64 143	0.98 255	0.63 134	0.67 208	0.43 127	0.59 68	0.41 198	0.20 251	0.15 253	1.84 591	0.84 580	0.14 29	0.13 44

GANet-ADL	0.60 247	0.35 388	0.72 257	0.64 420	0.40 331	0.68 262	0.51 330	1.49 355	1.12 342	0.95 246	1.08 280	0.91 296	0.57 234	0.76 132	0.55 308	0.26 409	0.18 348	0.18 135	0.16 175	0.23 324	0.25 370

TRStereo	0.60 247	0.60 509	0.97 394	0.74 499	0.67 487	0.46 85	0.38 183	1.85 468	0.89 235	0.79 204	0.80 191	0.88 284	0.39 105	1.10 247	0.41 198	0.23 341	0.15 253	0.23 313	0.24 393	0.17 109	0.15 118

NRIStereo	0.60 247	0.29 248	0.69 233	0.53 274	0.28 128	0.63 222	0.33 118	1.08 243	0.87 228	1.14 325	0.87 204	0.91 296	0.59 244	2.24 453	0.49 273	0.20 251	0.14 192	0.21 240	0.19 247	0.21 274	0.17 186

RALAANet	0.60 247	0.33 344	0.87 351	0.62 402	0.50 401	0.69 269	0.31 98	1.21 286	1.06 310	1.09 291	1.16 326	0.88 284	0.46 148	1.22 276	0.42 210	0.19 210	0.15 253	0.21 240	0.17 201	0.27 378	0.17 186

111	0.60 247	0.23 79	0.70 239	0.43 77	0.24 46	0.72 284	0.42 232	1.18 273	1.41 504	0.80 206	1.38 412	1.10 372	0.79 326	0.96 201	0.58 319	0.18 161	0.13 137	0.17 97	0.15 133	0.17 109	0.19 253

FENet	0.60 247	0.28 212	0.63 190	0.54 290	0.33 241	0.83 352	0.38 183	1.27 304	1.07 315	1.00 263	0.86 200	0.99 334	0.85 356	0.96 201	0.68 358	0.22 314	0.15 253	0.23 313	0.20 283	0.22 298	0.23 344

test_sample1	0.61 253	0.29 248	0.75 290	0.50 202	0.31 198	0.76 306	0.48 312	1.59 388	0.84 222	0.90 231	0.94 220	0.88 284	0.95 406	1.16 263	0.67 354	0.22 314	0.18 348	0.20 203	0.19 247	0.21 274	0.21 306

MyStereo06	0.61 253	0.28 212	0.95 386	0.56 328	0.46 383	0.61 209	0.73 450	1.78 445	0.67 163	1.03 276	1.12 304	1.13 382	0.56 224	0.78 140	0.41 198	0.17 118	0.16 294	0.23 313	0.20 283	0.22 298	0.20 286

ACRE	0.61 253	0.33 344	1.01 408	0.58 351	0.49 394	0.75 299	0.47 300	1.06 235	0.95 257	1.37 449	1.55 461	0.62 192	0.46 148	0.83 158	0.70 362	0.23 341	0.15 253	0.19 161	0.16 175	0.18 146	0.21 306

Anonymous3	0.61 253	0.44 442	1.11 445	0.59 364	0.49 394	0.93 386	0.65 424	0.93 165	0.81 212	0.72 190	0.88 206	0.65 201	0.69 285	1.06 235	0.53 298	0.35 495	0.30 497	0.26 391	0.26 425	0.31 427	0.27 404

test_sample2	0.62 257	0.29 248	0.74 286	0.50 202	0.28 128	0.80 335	0.61 412	1.61 395	1.00 286	0.88 228	0.99 236	0.94 309	0.83 349	1.16 263	0.51 284	0.23 341	0.18 348	0.22 273	0.21 328	0.23 324	0.22 324

tt1	0.62 257	0.32 321	0.51 107	0.54 290	0.26 77	1.16 443	0.48 312	0.95 177	2.47 574	0.57 153	0.77 178	0.49 123	0.81 336	1.55 362	0.32 90	0.20 251	0.12 64	0.24 333	0.15 133	0.19 190	0.20 286

CIPLG	0.62 257	0.33 344	0.96 392	0.58 351	0.50 401	0.75 299	0.48 312	1.05 222	0.96 262	1.40 462	1.57 469	0.64 198	0.48 172	0.89 182	0.70 362	0.23 341	0.15 253	0.19 161	0.16 175	0.19 190	0.21 306

IPLGR_C	0.62 257	0.33 344	0.99 398	0.58 351	0.49 394	0.76 306	0.48 312	1.10 248	0.96 262	1.40 462	1.56 465	0.62 192	0.48 172	0.80 147	0.71 368	0.23 341	0.15 253	0.19 161	0.16 175	0.19 190	0.21 306

HHNet	0.62 257	0.26 154	0.63 190	0.43 77	0.45 371	0.50 125	0.58 396	1.07 237	1.01 289	1.25 391	2.23 542	0.70 219	0.61 256	1.07 239	0.47 259	0.20 251	0.13 137	0.23 313	0.19 247	0.19 190	0.30 435

Pruner-Stereo	0.62 257	0.29 248	0.70 239	0.61 391	0.31 198	0.63 222	0.43 251	1.17 268	0.99 281	1.53 491	1.08 280	0.95 318	0.55 218	1.35 312	0.51 284	0.23 341	0.14 192	0.24 333	0.21 328	0.21 274	0.23 344

DIP-Stereo	0.62 257	0.30 268	0.83 332	0.48 170	0.36 274	0.95 390	0.33 118	2.37 567	0.67 163	1.25 391	1.00 240	0.68 210	0.51 194	0.91 185	0.61 334	0.18 161	0.15 253	0.21 240	0.17 201	0.19 190	0.19 253
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.63 264	0.34 368	0.82 327	0.62 402	0.65 480	0.81 344	0.41 228	1.44 343	1.07 315	0.86 226	1.14 313	0.61 187	0.69 285	0.80 147	0.53 298	0.28 439	0.19 366	0.47 536	0.21 328	0.35 452	0.25 370

rvit_0105_3	0.63 264	0.44 442	1.08 437	0.72 487	0.40 331	0.64 226	0.71 446	1.03 208	1.17 382	0.82 214	0.70 158	0.80 246	0.70 290	0.91 185	0.56 312	0.35 495	0.34 517	0.34 486	0.32 493	0.27 378	0.28 416

mmm	0.63 264	0.35 388	0.72 257	0.51 234	0.30 172	0.86 365	0.54 355	1.59 388	0.86 224	1.07 284	1.38 412	0.79 244	0.75 304	0.91 185	0.58 319	0.22 314	0.18 348	0.29 433	0.25 407	0.25 352	0.23 344

HH	0.63 264	0.30 268	0.77 307	0.50 202	0.32 220	0.49 111	0.46 292	1.65 404	0.64 143	0.69 181	1.09 285	1.63 488	0.85 356	1.90 418	0.37 157	0.18 161	0.13 137	0.19 161	0.17 201	0.19 190	0.16 154

HanStereo	0.63 264	0.30 268	0.77 307	0.50 202	0.32 220	0.49 111	0.46 292	1.65 404	0.64 143	0.69 181	1.09 285	1.63 488	0.85 356	1.90 418	0.37 157	0.18 161	0.13 137	0.19 161	0.17 201	0.19 190	0.16 154

CAS	0.63 264	0.18 3	0.37 8	2.27 590	0.84 537	0.57 185	0.54 355	0.79 105	0.62 135	0.48 118	0.70 158	0.36 66	0.26 25	0.45 18	0.35 134	2.24 592	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 52	1.06 580

TestStereo1	0.63 264	0.28 212	0.75 290	0.76 506	0.31 198	0.48 99	0.43 251	1.30 310	1.21 408	0.97 251	1.31 382	0.64 198	0.77 315	1.75 400	0.42 210	0.20 251	0.15 253	0.22 273	0.18 222	0.21 274	0.17 186

RAFT_CTSACE	0.63 264	0.26 154	0.88 359	0.55 314	0.51 414	0.71 281	0.44 265	0.80 113	0.97 269	0.97 251	1.84 513	1.18 390	0.68 282	1.47 347	0.36 145	0.16 72	0.15 253	0.21 240	0.20 283	0.20 229	0.14 78

SA-5K	0.63 264	0.28 212	0.75 290	0.76 506	0.31 198	0.48 99	0.43 251	1.30 310	1.21 408	0.97 251	1.31 382	0.64 198	0.77 315	1.75 400	0.42 210	0.20 251	0.15 253	0.22 273	0.18 222	0.21 274	0.17 186

ICVP	0.63 264	0.33 344	0.57 160	0.61 391	0.40 331	0.80 335	0.58 396	1.61 395	0.89 235	0.90 231	1.24 352	0.88 284	0.73 300	0.72 120	0.88 420	0.29 450	0.21 410	0.22 273	0.21 328	0.24 339	0.27 404
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 264	0.26 154	1.90 539	0.81 519	0.67 487	0.43 68	0.23 37	1.03 208	0.58 122	0.65 175	1.56 465	1.41 443	0.39 105	1.28 292	0.35 134	0.20 251	0.14 192	0.20 203	0.19 247	0.18 146	0.14 78

ACVNet	0.63 264	0.31 304	0.54 131	0.54 290	0.36 274	0.80 335	0.46 292	1.37 323	1.07 315	0.93 239	1.30 376	1.08 360	0.85 356	0.80 147	0.94 431	0.21 285	0.19 366	0.21 240	0.18 222	0.22 298	0.18 212

HI	0.64 276	0.32 321	0.68 220	0.47 142	0.51 414	0.41 50	0.36 154	1.04 214	0.75 187	1.31 424	1.43 425	1.62 483	1.12 465	0.94 197	0.88 420	0.15 49	0.12 64	0.20 203	0.20 283	0.20 229	0.18 212

CoSv	0.64 276	0.32 321	0.68 220	0.47 142	0.51 414	0.41 50	0.36 154	1.04 214	0.75 187	1.31 424	1.43 425	1.62 483	1.12 465	0.94 197	0.88 420	0.15 49	0.12 64	0.20 203	0.20 283	0.20 229	0.18 212

rvit_stereo_0075_2	0.64 276	0.46 451	1.05 424	0.66 441	0.66 483	0.53 155	0.48 312	1.20 285	1.12 342	0.76 193	0.92 214	0.78 240	0.53 206	1.03 225	0.59 322	0.37 503	0.28 482	0.40 519	0.31 485	0.37 463	0.32 452

cc1	0.64 276	0.31 304	0.50 100	0.54 290	0.26 77	1.18 446	0.51 330	0.93 165	3.05 587	0.58 155	0.79 186	0.48 114	0.88 374	1.46 343	0.32 90	0.20 251	0.12 64	0.25 372	0.15 133	0.19 190	0.19 253

GwcNet-ADL	0.64 276	0.31 304	0.79 318	0.56 328	0.41 339	0.60 203	0.58 396	1.41 334	1.26 431	1.08 285	1.13 309	0.91 296	0.60 247	1.04 231	0.78 391	0.27 425	0.18 348	0.18 135	0.18 222	0.25 352	0.29 422

RAFT	0.64 276	0.30 268	0.73 269	0.59 364	0.33 241	0.68 262	0.58 396	1.04 214	0.76 196	1.08 285	1.19 338	1.65 494	0.93 396	1.06 235	0.56 312	0.21 285	0.18 348	0.27 407	0.24 393	0.22 298	0.17 186

TestStereo	0.64 276	0.39 417	0.71 251	0.51 234	0.27 103	0.56 180	0.42 232	1.03 208	0.91 244	0.80 206	1.00 240	0.68 210	0.52 200	3.25 503	0.45 238	0.22 314	0.15 253	0.24 333	0.18 222	0.27 378	0.16 154

DN-CSS_ROB	0.64 276	0.32 321	1.05 424	0.55 314	0.40 331	0.54 163	0.45 285	1.21 286	0.93 252	1.03 276	1.47 440	0.69 215	0.63 267	1.76 405	0.49 273	0.18 161	0.14 192	0.25 372	0.22 357	0.22 298	0.20 286

Hybrid-DGEV-03	0.65 284	0.26 154	0.56 149	0.53 274	0.36 274	0.73 289	0.39 198	0.89 145	1.15 369	1.73 524	2.52 557	0.84 271	0.56 224	0.97 209	0.44 223	0.18 161	0.12 64	0.22 273	0.19 247	0.17 109	0.14 78

Hybrid-DGEV-2	0.65 284	0.31 304	0.73 269	0.60 376	0.37 293	1.08 423	0.28 75	1.45 348	1.40 498	1.32 428	0.85 198	1.03 348	1.01 435	1.05 233	0.48 264	0.18 161	0.15 253	0.22 273	0.19 247	0.17 109	0.15 118

MyStereo8	0.65 284	0.29 248	1.00 404	0.58 351	0.49 394	0.91 375	0.35 138	1.18 273	1.31 456	1.16 341	1.27 366	0.90 293	0.64 271	0.72 120	0.95 435	0.18 161	0.14 192	0.20 203	0.18 222	0.22 298	0.26 394

StereoVision	0.65 284	0.34 368	0.86 340	0.59 364	0.40 331	0.50 125	0.41 228	1.09 245	0.93 252	0.71 185	2.50 556	0.82 255	0.57 234	1.03 225	0.49 273	0.25 386	0.28 482	0.29 433	0.28 457	0.36 459	0.20 286

CASS	0.65 284	0.34 368	0.72 257	0.56 328	0.27 103	0.78 319	0.42 232	1.59 388	0.86 224	1.30 414	1.25 356	0.87 280	0.84 353	0.84 163	0.54 304	0.35 495	0.19 366	0.26 391	0.21 328	0.28 397	0.42 498
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 284	0.30 268	0.75 290	0.67 453	0.50 401	0.92 382	0.52 341	1.39 330	1.12 342	0.76 193	1.11 297	1.00 335	0.90 381	1.53 358	0.45 238	0.18 161	0.13 137	0.23 313	0.22 357	0.21 274	0.19 253

iRaft-Stereo_20w	0.65 284	0.31 304	1.00 404	0.47 142	0.34 259	0.73 289	0.30 91	2.96 584	0.70 173	1.15 331	1.14 313	0.76 233	0.65 277	1.11 250	0.38 168	0.17 118	0.13 137	0.18 135	0.16 175	0.19 190	0.18 212

EAI-Stereo	0.65 284	0.28 212	0.69 233	0.53 274	0.27 103	0.60 203	0.40 212	2.28 558	0.64 143	0.71 185	3.18 570	0.57 169	0.43 127	1.06 235	0.41 198	0.18 161	0.13 137	0.17 97	0.17 201	0.17 109	0.17 186

HITNet	0.65 284	0.40 424	0.77 307	0.48 170	0.24 46	1.05 417	0.49 322	1.76 437	1.02 292	1.18 355	1.18 331	0.89 292	0.80 332	0.85 168	0.79 397	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.17 201	0.29 408	0.15 118
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
MyStereo05	0.66 293	0.28 212	1.07 433	0.56 328	0.46 383	0.61 209	0.73 450	1.34 317	1.41 504	1.15 331	0.91 212	0.77 236	0.80 332	1.41 336	0.63 341	0.17 118	0.16 294	0.23 313	0.20 283	0.22 298	0.20 286

PCWNet_CMD	0.66 293	0.32 321	0.88 359	0.49 190	0.37 293	0.78 319	0.40 212	1.42 336	1.31 456	1.16 341	1.31 382	1.25 407	0.62 262	0.89 182	0.57 315	0.20 251	0.16 294	0.27 407	0.19 247	0.40 480	0.25 370

ToySt	0.66 293	0.33 344	1.23 463	0.51 234	0.33 241	0.86 365	0.68 437	1.10 248	0.97 269	0.84 219	1.08 280	1.25 407	0.94 401	1.01 221	0.74 375	0.19 210	0.19 366	0.24 333	0.24 393	0.27 378	0.23 344

DisPM	0.66 293	0.28 212	0.72 257	0.61 391	0.35 263	0.62 218	0.45 285	1.02 203	0.99 281	1.56 501	1.10 291	0.80 246	0.59 244	2.37 464	0.41 198	0.23 341	0.14 192	0.23 313	0.21 328	0.20 229	0.25 370

SA	0.66 293	0.30 268	0.82 327	0.61 391	0.30 172	0.58 188	0.38 183	1.44 343	1.30 452	0.96 248	1.36 405	0.66 205	0.95 406	1.85 415	0.42 210	0.19 210	0.15 253	0.25 372	0.23 380	0.21 274	0.17 186

CFNet_pseudo	0.66 293	0.32 321	0.86 340	0.48 170	0.39 320	0.70 276	0.40 212	1.33 312	1.22 414	1.16 341	1.34 398	1.24 403	0.64 271	0.98 211	0.59 322	0.21 285	0.16 294	0.33 476	0.19 247	0.36 459	0.25 370

GES	0.66 293	0.34 368	0.90 369	0.59 364	0.38 310	0.94 387	0.57 392	2.11 529	0.86 224	1.02 272	1.11 297	0.66 205	0.79 326	0.99 216	0.61 334	0.27 425	0.19 366	0.20 203	0.20 283	0.21 274	0.30 435

MSMDNet	0.66 293	0.32 321	0.87 351	0.49 190	0.37 293	0.79 325	0.40 212	1.43 342	1.31 456	1.15 331	1.31 382	1.24 403	0.63 267	0.88 177	0.57 315	0.21 285	0.16 294	0.26 391	0.19 247	0.39 476	0.24 358

ccs_rob	0.66 293	0.33 344	0.86 340	0.48 170	0.39 320	0.70 276	0.40 212	1.33 312	1.22 414	1.16 341	1.34 398	1.23 401	0.64 271	0.98 211	0.59 322	0.21 285	0.16 294	0.35 494	0.20 283	0.37 463	0.25 370

MyStereo04	0.67 302	0.29 248	1.07 433	0.55 314	0.45 371	0.59 195	0.79 466	1.50 359	1.40 498	0.91 236	0.91 212	0.74 226	0.86 364	1.52 354	0.62 337	0.17 118	0.16 294	0.24 333	0.20 283	0.23 324	0.20 286

xx1	0.67 302	0.31 304	0.50 100	0.54 290	0.26 77	1.18 446	0.51 330	0.93 165	3.05 587	0.58 155	0.79 186	0.95 318	0.77 315	1.46 343	0.32 90	0.20 251	0.12 64	0.24 333	0.23 380	0.22 298	0.21 306

GMStereo_Zeroshot	0.67 302	0.61 511	1.01 408	0.64 420	0.37 293	0.84 361	0.35 138	1.05 222	1.12 342	1.12 307	1.06 271	1.27 415	0.54 211	1.19 271	0.59 322	0.32 469	0.17 325	0.31 452	0.18 222	0.52 527	0.22 324

DMCA	0.67 302	0.34 368	0.90 369	0.51 234	0.44 364	0.86 365	0.47 300	1.42 336	1.02 292	1.17 350	1.12 304	1.23 401	0.75 304	0.78 140	0.95 435	0.25 386	0.19 366	0.27 407	0.19 247	0.24 339	0.27 404

test_sample3	0.68 306	0.32 321	0.88 359	0.52 255	0.30 172	0.97 400	0.52 341	1.86 471	1.15 369	1.08 285	1.11 297	0.88 284	0.71 295	1.17 267	0.68 358	0.25 386	0.20 386	0.25 372	0.25 407	0.25 352	0.25 370

raft_robust	0.68 306	0.30 268	0.64 197	0.52 255	0.26 77	0.54 163	0.35 138	1.33 312	1.24 423	1.16 341	1.07 275	0.60 183	0.54 211	3.58 513	0.37 157	0.18 161	0.14 192	0.20 203	0.22 357	0.20 229	0.16 154

test_sample5	0.69 308	0.34 368	0.87 351	0.52 255	0.30 172	0.84 361	0.54 355	1.83 463	1.14 357	1.11 305	1.25 356	0.88 284	0.78 322	1.23 278	0.65 346	0.26 409	0.20 386	0.27 407	0.27 436	0.27 378	0.26 394

test_sample4	0.69 308	0.33 344	0.91 372	0.51 234	0.30 172	0.92 382	0.52 341	1.87 474	1.15 369	1.14 325	1.18 331	0.87 280	0.75 304	1.18 269	0.68 358	0.25 386	0.20 386	0.26 391	0.26 425	0.26 364	0.25 370

IPLG	0.69 308	0.27 186	0.97 394	0.51 234	0.43 355	0.79 325	0.33 118	1.21 286	1.06 310	1.30 414	1.10 291	0.52 141	0.55 218	3.16 501	0.63 341	0.16 72	0.14 192	0.19 161	0.16 175	0.18 146	0.17 186

UCFNet_RVC	0.69 308	0.35 388	0.49 91	0.64 420	0.39 320	0.85 364	0.58 396	1.75 431	1.14 357	0.97 251	1.19 338	1.17 387	0.93 396	0.99 216	0.62 337	0.28 439	0.20 386	0.34 486	0.31 485	0.32 436	0.27 404

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 312	3.18 612	2.55 564	0.39 39	0.23 30	0.44 75	0.23 37	0.63 49	0.42 58	0.44 92	0.44 64	0.34 61	0.28 33	0.56 59	0.29 52	1.35 586	0.10 9	0.22 273	0.19 247	0.46 510	1.31 584

DualNet	0.70 312	0.34 368	0.87 351	0.52 255	0.30 172	0.84 361	0.54 355	1.83 463	1.14 357	1.14 325	1.33 391	0.88 284	0.78 322	1.23 278	0.65 346	0.26 409	0.20 386	0.27 407	0.27 436	0.27 378	0.26 394

CFNet_ucs	0.70 312	0.33 344	0.88 359	0.50 202	0.43 355	0.74 294	0.44 265	1.60 392	1.29 446	1.22 372	1.54 459	1.09 370	0.63 267	0.99 216	0.59 322	0.25 386	0.20 386	0.37 505	0.21 328	0.40 480	0.28 416

IER	0.70 312	0.31 304	1.02 415	0.48 170	0.52 426	1.34 474	0.51 330	1.17 268	0.99 281	1.23 378	1.34 398	1.12 377	1.11 462	0.99 216	0.71 368	0.20 251	0.16 294	0.21 240	0.21 328	0.20 229	0.19 253

HCRNet	0.70 312	0.39 417	0.73 269	0.60 376	0.59 462	0.76 306	0.35 138	1.22 294	1.13 354	1.02 272	0.99 236	1.02 344	0.76 312	2.19 450	0.70 362	0.28 439	0.19 366	0.28 422	0.23 380	0.25 352	0.23 344

SFCPSM	0.70 312	0.28 212	1.02 415	0.51 234	0.38 310	1.37 477	0.66 429	2.00 508	1.03 296	1.17 350	1.21 344	0.82 255	0.78 322	1.03 225	0.53 298	0.21 285	0.17 325	0.22 273	0.24 393	0.21 274	0.19 253

AdaStereo	0.70 312	0.43 439	0.75 290	0.73 495	0.37 293	0.92 382	0.53 349	1.85 468	1.18 389	1.12 307	1.23 350	1.07 359	0.65 277	0.96 201	0.63 341	0.31 462	0.15 253	0.32 467	0.21 328	0.29 408	0.22 324
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.
test_sample6	0.71 319	0.34 368	0.87 351	0.52 255	0.30 172	0.82 346	0.58 396	1.79 451	1.15 369	1.14 325	1.33 391	0.91 296	0.79 326	1.31 298	0.74 375	0.27 425	0.21 410	0.27 407	0.29 469	0.28 397	0.27 404

BSDual-CNN	0.71 319	0.32 321	0.68 220	0.54 290	0.44 364	1.27 462	0.65 424	2.16 539	0.98 274	1.20 363	1.11 297	1.12 377	0.74 302	0.91 185	0.66 351	0.24 358	0.17 325	0.25 372	0.22 357	0.22 298	0.22 324

DFGA-Net	0.72 321	0.40 424	1.40 487	0.52 255	0.45 371	0.83 352	0.44 265	1.28 308	1.08 321	0.99 258	1.19 338	0.70 219	0.55 218	2.14 442	1.16 469	0.18 161	0.16 294	0.24 333	0.23 380	0.27 378	0.25 370

rvit_105_1	0.72 321	0.52 477	1.01 408	0.78 511	0.49 394	0.75 299	0.87 488	1.12 257	1.18 389	0.99 258	0.79 186	0.90 293	0.77 315	1.26 287	0.75 380	0.41 517	0.36 533	0.36 502	0.41 530	0.30 418	0.33 458

DCVSM-stereo	0.72 321	0.35 388	0.76 300	0.55 314	0.42 344	0.73 289	0.38 183	1.21 286	1.02 292	1.79 532	1.04 267	1.62 483	1.03 443	1.04 231	0.79 397	0.24 358	0.27 475	0.29 433	0.24 393	0.30 418	0.36 474

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 321	0.35 388	1.70 524	0.49 190	0.56 442	0.63 222	0.38 183	2.41 570	0.65 158	0.77 198	1.07 275	1.82 515	0.95 406	0.93 194	0.43 220	0.20 251	0.13 137	0.21 240	0.25 407	0.28 397	0.26 394

qqq1	0.72 321	0.30 268	0.86 340	0.46 128	0.26 77	0.82 346	0.43 251	2.05 519	1.39 493	1.23 378	1.47 440	0.98 328	0.95 406	1.71 394	0.44 223	0.24 358	0.20 386	0.18 135	0.15 133	0.18 146	0.18 212

fff1	0.72 321	0.30 268	0.86 340	0.46 128	0.26 77	0.82 346	0.43 251	2.05 519	1.39 493	1.23 378	1.47 440	0.98 328	0.95 406	1.71 394	0.44 223	0.24 358	0.20 386	0.18 135	0.15 133	0.18 146	0.18 212

ffm	0.72 321	0.33 344	0.85 334	0.53 274	0.37 293	0.74 294	0.56 381	0.95 177	2.47 574	1.15 331	1.45 433	1.06 354	0.82 341	1.55 362	0.32 90	0.20 251	0.12 64	0.31 452	0.27 436	0.19 190	0.20 286

anonymousa	0.72 321	0.27 186	0.75 290	0.47 142	0.63 475	1.43 490	0.45 285	1.24 300	0.89 235	1.28 400	1.75 503	1.62 483	1.13 469	0.69 108	0.59 322	0.19 210	0.16 294	0.23 313	0.25 407	0.20 229	0.18 212

Sa-1000	0.72 321	0.29 248	0.76 300	0.59 364	0.30 172	0.73 289	0.37 176	1.62 399	1.33 464	1.28 400	2.04 533	0.86 276	0.75 304	1.84 412	0.38 168	0.19 210	0.14 192	0.25 372	0.23 380	0.20 229	0.16 154

psmg	0.72 321	0.32 321	0.68 220	0.50 202	0.44 364	1.48 494	0.75 455	1.94 496	0.98 274	1.21 367	1.33 391	1.12 377	0.74 302	0.91 185	0.66 351	0.24 358	0.19 366	0.25 372	0.25 407	0.23 324	0.22 324

UDGNet	0.72 321	1.17 571	0.80 323	0.77 509	0.41 339	0.77 314	0.38 183	0.97 186	1.34 467	0.81 210	0.88 206	0.71 222	0.60 247	1.21 275	0.54 304	0.52 546	0.19 366	1.02 581	0.26 425	0.71 556	0.31 445

PSMNet-ADL	0.72 321	0.35 388	0.62 187	0.69 469	0.46 383	1.14 435	0.44 265	1.37 323	1.01 289	0.83 216	1.17 329	1.33 429	0.96 413	1.43 337	0.95 435	0.33 478	0.22 431	0.21 240	0.23 380	0.27 378	0.29 422

LCNet	0.72 321	0.28 212	0.52 116	0.55 314	0.31 198	0.69 269	0.54 355	1.00 196	0.88 232	1.19 359	1.34 398	0.97 326	1.34 506	2.56 477	0.45 238	0.18 161	0.13 137	0.21 240	0.25 407	0.27 378	0.73 563

GANet-RSSM	0.72 321	0.28 212	0.63 190	0.64 420	0.58 454	0.80 335	0.58 396	1.89 480	1.08 321	1.04 279	1.25 356	1.15 385	1.04 445	1.49 349	0.62 337	0.25 386	0.19 366	0.22 273	0.22 357	0.22 298	0.21 306

PSMNet-RSSM	0.72 321	0.30 268	0.61 181	0.63 411	0.42 344	0.73 289	0.56 381	1.92 490	1.10 336	1.09 291	1.37 407	1.22 396	0.98 423	1.28 292	0.72 371	0.27 425	0.19 366	0.27 407	0.29 469	0.24 339	0.24 358

CFNet-ft	0.72 321	0.32 321	0.54 131	0.66 441	0.54 433	0.83 352	0.55 373	1.37 323	1.15 369	0.93 239	1.28 372	1.57 475	0.97 416	1.35 312	0.81 403	0.26 409	0.20 386	0.33 476	0.25 407	0.30 418	0.23 344

CFNet_RVC	0.72 321	0.32 321	0.54 131	0.66 441	0.54 433	0.83 352	0.55 373	1.37 323	1.15 369	0.93 239	1.28 372	1.57 475	0.97 416	1.35 312	0.81 403	0.26 409	0.20 386	0.33 476	0.25 407	0.30 418	0.23 344

MLCV	0.72 321	0.34 368	1.10 443	0.51 234	0.23 30	0.91 375	0.39 198	1.33 312	1.23 417	1.46 476	1.55 461	1.01 342	0.64 271	1.95 425	0.80 401	0.18 161	0.12 64	0.18 135	0.14 114	0.19 190	0.17 186

G2L-ROB	0.73 339	0.25 128	0.76 300	0.54 290	0.39 320	0.95 390	0.66 429	1.66 409	1.09 329	1.24 385	1.02 254	1.64 491	0.71 295	1.63 377	1.02 447	0.20 251	0.14 192	0.17 97	0.15 133	0.20 229	0.22 324

G2L-Stereo_test	0.73 339	0.27 186	0.74 286	0.49 190	0.40 331	0.90 371	0.81 475	1.53 374	1.14 357	1.28 400	1.27 366	1.52 469	0.72 298	1.62 375	0.94 431	0.19 210	0.14 192	0.16 65	0.15 133	0.18 146	0.19 253

CoDeX	0.73 339	0.29 248	0.93 378	0.54 290	0.36 274	1.14 435	0.61 412	2.34 564	1.17 382	1.16 341	1.25 356	0.91 296	0.87 369	1.33 306	0.64 345	0.20 251	0.16 294	0.21 240	0.18 222	0.20 229	0.18 212

cf-r	0.73 339	0.30 268	0.77 307	0.55 314	0.63 475	0.78 319	0.48 312	1.79 451	1.15 369	1.13 322	1.26 363	1.43 445	0.87 369	1.40 334	0.85 416	0.25 386	0.18 348	0.22 273	0.23 380	0.19 190	0.19 253

BEATNet_4x	0.73 339	0.49 463	1.17 457	0.53 274	0.26 77	1.03 414	0.55 373	1.82 458	1.06 310	1.21 367	1.22 346	0.96 324	0.91 384	1.01 221	1.06 451	0.21 285	0.14 192	0.24 333	0.19 247	0.37 463	0.21 306

Select-FE	0.74 344	0.39 417	1.56 514	0.55 314	0.46 383	0.40 44	0.22 26	1.86 471	0.68 167	1.05 280	1.31 382	1.82 515	1.74 543	1.11 250	0.38 168	0.21 285	0.16 294	0.21 240	0.25 407	0.19 190	0.31 445

test_sample7	0.74 344	0.37 405	0.76 300	0.52 255	0.35 263	0.91 375	0.67 433	1.78 445	1.21 408	1.22 372	1.18 331	1.08 360	0.92 387	1.23 278	0.67 354	0.31 462	0.28 482	0.32 467	0.31 485	0.33 445	0.29 422

gwcnet-sp	0.74 344	0.33 344	1.44 497	0.57 345	0.45 371	1.40 484	0.54 355	1.50 359	1.14 357	1.30 414	1.02 254	0.94 309	0.82 341	1.39 328	0.76 383	0.21 285	0.21 410	0.22 273	0.21 328	0.22 298	0.22 324

scenet	0.74 344	0.33 344	1.44 497	0.57 345	0.45 371	1.40 484	0.54 355	1.50 359	1.14 357	1.30 414	1.02 254	0.94 309	0.82 341	1.39 328	0.76 383	0.21 285	0.21 410	0.22 273	0.21 328	0.22 298	0.22 324

ssnet	0.74 344	0.33 344	1.44 497	0.57 345	0.45 371	1.40 484	0.54 355	1.50 359	1.14 357	1.30 414	1.02 254	0.94 309	0.82 341	1.39 328	0.76 383	0.21 285	0.21 410	0.22 273	0.21 328	0.22 298	0.22 324

BUS	0.74 344	0.32 321	0.68 220	0.54 290	0.44 364	2.34 560	0.42 232	2.16 539	0.98 274	1.20 363	1.11 297	1.03 348	0.62 262	0.91 185	0.70 362	0.24 358	0.17 325	0.25 372	0.22 357	0.22 298	0.22 324

GMM-Stereo	0.74 344	0.25 128	0.59 173	0.54 290	0.34 259	0.72 284	0.99 517	1.01 202	0.87 228	1.36 446	1.78 506	1.12 377	0.81 336	2.09 438	0.46 252	0.18 161	0.12 64	0.25 372	0.25 407	0.20 229	0.85 569

DMCA-RVC	0.74 344	0.40 424	1.27 472	0.66 441	0.49 394	0.77 314	0.47 300	1.35 320	1.01 289	1.53 491	1.01 246	1.29 421	0.82 341	1.31 298	0.78 391	0.27 425	0.21 410	0.35 494	0.27 436	0.32 436	0.24 358

DeepPruner_ROB	0.74 344	0.48 460	0.87 351	0.57 345	0.44 364	0.79 325	0.54 355	1.73 423	0.96 262	1.38 455	1.27 366	1.24 403	0.73 300	1.43 337	0.73 374	0.34 488	0.28 482	0.27 407	0.26 425	0.31 427	0.31 445

SMFormer	0.75 353	0.30 268	0.86 340	0.46 128	0.26 77	0.82 346	0.43 251	2.05 519	1.39 493	1.23 378	1.47 440	0.98 328	0.95 406	1.71 394	0.82 408	0.24 358	0.20 386	0.22 273	0.21 328	0.23 324	0.24 358

tta	0.75 353	0.30 268	0.86 340	0.46 128	0.26 77	0.82 346	0.43 251	2.05 519	1.39 493	1.23 378	1.47 440	0.98 328	0.95 406	1.71 394	0.82 408	0.24 358	0.20 386	0.22 273	0.21 328	0.18 146	0.18 212

KYRaft	0.75 353	0.28 212	0.62 187	0.56 328	0.29 148	0.67 255	0.86 486	0.94 172	0.84 222	1.62 513	2.21 541	1.16 386	1.02 441	1.57 366	0.40 187	0.20 251	0.13 137	0.22 273	0.28 457	0.20 229	1.02 575

Prome-Stereo	0.75 353	0.27 186	0.53 123	0.55 314	0.32 220	0.59 195	0.97 512	0.89 145	0.88 232	1.45 474	2.46 554	0.91 296	1.41 511	1.58 368	0.44 223	0.18 161	0.13 137	0.19 161	0.17 201	0.20 229	0.92 571

acv_ft	0.75 353	0.31 304	0.95 386	0.70 475	0.86 544	1.24 458	0.53 349	1.44 343	1.07 315	1.24 385	1.30 376	1.08 360	0.92 387	0.80 147	1.34 491	0.21 285	0.19 366	0.21 240	0.18 222	0.21 274	0.18 212

iResNet	0.75 353	0.40 424	1.36 485	0.67 453	0.29 148	0.92 382	0.59 405	1.52 368	1.25 426	1.28 400	1.48 445	0.94 309	0.76 312	1.62 375	0.78 391	0.18 161	0.14 192	0.18 135	0.15 133	0.22 298	0.23 344

PAM	0.76 359	0.29 248	1.08 437	0.52 255	0.33 241	1.38 480	0.39 198	2.01 512	0.67 163	1.06 281	0.96 224	2.89 572	1.43 513	0.86 172	0.35 134	0.19 210	0.12 64	0.19 161	0.17 201	0.19 190	0.20 286

AASNet	0.76 359	0.35 388	0.91 372	0.79 513	0.81 533	1.14 435	0.56 381	2.02 516	1.08 321	1.22 372	1.24 352	0.93 306	0.76 312	0.77 135	1.16 469	0.27 425	0.23 443	0.24 333	0.20 283	0.28 397	0.24 358

PAM_32	0.77 361	0.28 212	1.03 419	0.52 255	0.30 172	1.32 470	0.35 138	1.97 503	0.65 158	1.02 272	1.06 271	3.05 573	1.49 523	0.96 201	0.36 145	0.19 210	0.13 137	0.20 203	0.18 222	0.19 190	0.19 253

testlalala_base	0.77 361	0.40 424	0.70 239	0.65 434	0.50 401	0.79 325	0.28 75	1.50 359	0.51 98	0.73 191	0.90 210	0.69 215	0.54 211	0.66 103	0.40 187	2.82 599	0.14 192	0.17 97	0.12 51	2.68 593	0.19 253

NINENet	0.77 361	0.37 405	0.78 315	0.62 402	0.51 414	2.34 560	0.42 232	1.83 463	1.04 301	1.14 325	1.23 350	1.03 348	0.62 262	1.24 283	0.70 362	0.28 439	0.23 443	0.31 452	0.21 328	0.26 364	0.25 370

hknet	0.77 361	0.32 321	0.95 386	0.54 290	0.38 310	1.27 462	0.65 424	2.16 539	1.07 315	1.20 363	1.11 297	1.59 479	0.81 336	1.37 319	0.66 351	0.22 314	0.17 325	0.25 372	0.22 357	0.22 298	0.22 324

ARAFT	0.77 361	0.36 398	1.49 511	0.51 234	0.31 198	0.90 371	0.82 477	1.90 483	1.06 310	1.62 513	1.24 352	1.02 344	0.64 271	1.84 412	0.50 279	0.18 161	0.14 192	0.28 422	0.27 436	0.17 109	0.16 154

psm_up	0.77 361	0.34 368	0.70 239	0.66 441	0.58 454	1.05 417	0.92 500	1.52 368	1.12 342	1.26 395	1.16 326	1.31 426	1.23 488	1.20 273	0.81 403	0.25 386	0.29 493	0.31 452	0.27 436	0.27 378	0.25 370

GwcNet-RSSM	0.77 361	0.32 321	1.01 408	0.62 402	0.54 433	0.78 319	0.51 330	1.73 423	1.20 402	1.09 291	1.37 407	1.46 455	0.85 356	1.53 358	1.09 457	0.25 386	0.18 348	0.23 313	0.24 393	0.20 229	0.19 253

iResNet_ROB	0.77 361	0.30 268	0.99 398	0.57 345	0.36 274	0.83 352	0.36 154	2.33 561	1.58 527	1.27 398	1.30 376	1.25 407	0.84 353	1.65 380	0.79 397	0.20 251	0.14 192	0.17 97	0.12 51	0.18 146	0.27 404

DDVS	0.78 369	0.41 432	0.94 382	0.60 376	0.43 355	1.30 467	0.43 251	1.40 332	0.91 244	1.20 363	1.15 321	1.43 445	0.64 271	2.18 448	0.89 423	0.28 439	0.22 431	0.26 391	0.23 380	0.31 427	0.33 458

PSM-softLoss	0.78 369	0.31 304	0.77 307	0.58 351	0.32 220	0.56 180	0.40 212	1.18 273	0.70 173	1.24 385	1.07 275	0.83 262	0.52 200	5.36 545	0.53 298	0.24 358	0.15 253	0.25 372	0.22 357	0.20 229	0.25 370

KMStereo	0.78 369	0.31 304	0.77 307	0.58 351	0.32 220	0.56 180	0.40 212	1.18 273	0.70 173	1.24 385	1.07 275	0.83 262	0.52 200	5.36 545	0.53 298	0.24 358	0.15 253	0.25 372	0.22 357	0.20 229	0.25 370

STTStereo	0.78 369	0.50 470	1.22 462	0.64 420	0.54 433	0.89 368	0.54 355	1.44 343	1.11 338	1.38 455	1.09 285	1.27 415	0.85 356	1.43 337	0.83 410	0.29 450	0.27 475	0.33 476	0.39 525	0.32 436	0.30 435

PSM-AAD	0.79 373	0.27 186	0.53 123	0.55 314	0.28 128	0.77 314	1.24 545	0.99 192	0.91 244	1.66 518	1.57 469	0.81 250	2.19 571	1.65 380	0.44 223	0.19 210	0.14 192	0.38 508	0.32 493	0.21 274	0.70 560

hitnet-ft	0.79 373	0.35 388	0.57 160	0.58 351	0.42 344	0.96 396	0.46 292	1.47 351	1.33 464	1.19 359	1.22 346	1.81 512	0.98 423	1.66 384	0.94 431	0.33 478	0.28 482	0.34 486	0.27 436	0.35 452	0.31 445

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 373	0.43 439	1.05 424	0.64 420	0.58 454	0.95 390	0.53 349	1.53 374	1.18 389	1.37 449	1.15 321	1.43 445	0.88 374	1.61 374	0.84 413	0.25 386	0.22 431	0.27 407	0.27 436	0.29 408	0.29 422
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 376	0.28 212	0.73 269	0.70 475	0.51 414	0.95 390	0.60 409	1.78 445	1.23 417	1.36 446	1.37 407	1.82 515	0.81 336	1.32 302	1.13 466	0.26 409	0.17 325	0.19 161	0.20 283	0.24 339	0.25 370

G2L-Stereo	0.80 376	0.32 321	0.95 386	0.60 376	0.42 344	0.78 319	0.69 441	1.50 359	1.09 329	1.33 437	1.14 313	1.45 452	0.72 298	2.45 469	1.10 460	0.25 386	0.20 386	0.26 391	0.21 328	0.20 229	0.26 394

ISRNet	0.80 376	0.33 344	1.07 433	0.81 519	0.66 483	0.60 203	0.34 130	1.19 283	1.13 354	1.59 508	1.53 454	1.35 434	0.77 315	1.27 290	0.94 431	0.39 510	0.34 517	0.43 526	0.38 523	0.34 449	0.49 524

NF-Stereo	0.80 376	0.30 268	0.75 290	0.60 376	0.31 198	0.64 226	0.44 265	1.21 286	0.90 239	1.29 406	1.02 254	0.82 255	0.57 234	5.40 550	0.48 264	0.23 341	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.20 229	0.30 435

OCTAStereo	0.80 376	0.30 268	0.75 290	0.60 376	0.31 198	0.64 226	0.44 265	1.21 286	0.90 239	1.29 406	1.01 246	0.82 255	0.57 234	5.35 544	0.48 264	0.24 358	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.20 229	0.30 435

DRaft	0.80 376	0.24 100	0.70 239	0.45 117	0.30 172	0.97 400	0.53 349	1.05 222	0.97 269	1.78 529	2.02 532	0.80 246	1.74 543	2.73 485	0.72 371	0.17 118	0.14 192	0.20 203	0.20 283	0.18 146	0.21 306

RE-Stereo	0.80 376	0.30 268	0.75 290	0.60 376	0.31 198	0.64 226	0.44 265	1.21 286	0.90 239	1.29 406	1.01 246	0.81 250	0.57 234	5.37 547	0.48 264	0.24 358	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.20 229	0.30 435

TVStereo	0.80 376	0.30 268	0.75 290	0.60 376	0.31 198	0.64 226	0.44 265	1.21 286	0.90 239	1.29 406	1.01 246	0.81 250	0.57 234	5.37 547	0.48 264	0.24 358	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.20 229	0.30 435

UPFNet	0.80 376	0.32 321	0.90 369	0.59 364	0.74 508	1.26 461	0.80 472	1.52 368	1.10 336	1.30 414	1.12 304	1.30 422	0.84 353	1.67 385	1.09 457	0.24 358	0.24 452	0.24 333	0.23 380	0.25 352	0.18 212

iResNetv2_ROB	0.80 376	0.37 405	1.71 526	0.56 328	0.37 293	0.94 387	0.64 422	1.73 423	1.34 467	1.23 378	1.42 421	1.26 411	0.92 387	1.85 415	0.56 312	0.23 341	0.15 253	0.19 161	0.14 114	0.24 339	0.19 253

StereoDRNet-Refined	0.80 376	0.41 432	0.88 359	0.62 402	0.42 344	1.33 472	0.48 312	1.52 368	1.17 382	1.45 474	1.44 430	1.44 450	0.90 381	1.26 287	1.24 478	0.20 251	0.16 294	0.27 407	0.24 393	0.25 352	0.28 416
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 387	0.36 398	0.82 327	0.54 290	0.31 198	0.80 335	0.47 300	2.17 545	1.67 534	1.13 322	1.13 309	0.94 309	0.86 364	2.46 472	1.00 445	0.26 409	0.23 443	0.28 422	0.27 436	0.28 397	0.36 474

DCRE	0.82 387	0.26 154	0.70 239	0.58 351	0.44 364	0.54 163	0.48 312	0.95 177	0.78 204	0.78 201	7.33 603	0.86 276	0.52 200	0.76 132	0.41 198	0.16 72	0.16 294	0.19 161	0.17 201	0.18 146	0.17 186

SepStereo	0.82 387	0.34 368	1.03 419	0.64 420	0.69 495	0.77 314	0.63 420	1.54 377	1.20 402	1.79 532	1.55 461	0.95 318	1.04 445	2.30 459	0.60 330	0.21 285	0.16 294	0.25 372	0.18 222	0.27 378	0.22 324

GrayStereo	0.82 387	0.26 154	0.58 166	0.63 411	0.37 293	0.76 306	1.86 581	1.11 254	0.87 228	1.99 549	1.89 520	1.08 360	1.82 552	1.39 328	0.48 264	0.19 210	0.14 192	0.19 161	0.21 328	0.18 146	0.39 488

LMCR-Stereo	0.82 387	0.46 451	0.88 359	0.75 503	0.43 355	1.33 472	0.56 381	2.43 572	0.98 274	1.53 491	1.49 447	0.74 226	1.00 433	1.63 377	0.89 423	0.28 439	0.17 325	0.22 273	0.17 201	0.29 408	0.20 286

ac_64	0.82 387	0.29 248	0.81 324	0.71 483	0.60 465	1.05 417	0.54 355	1.99 507	0.92 250	1.18 355	1.06 271	1.99 535	1.08 457	1.94 424	0.97 440	0.27 425	0.22 431	0.24 333	0.23 380	0.22 298	0.19 253

DualNet (step1)	0.83 393	0.49 463	1.13 449	0.56 328	0.39 320	1.02 411	0.73 450	1.78 445	1.21 408	1.22 372	1.18 331	1.08 360	0.92 387	1.23 278	0.67 354	0.57 555	0.28 482	0.62 563	0.67 571	0.45 504	0.42 498

SST-Stereo	0.83 393	0.28 212	0.72 257	0.59 364	0.31 198	0.72 284	0.26 62	1.09 245	0.86 224	1.47 477	1.10 291	1.00 335	0.87 369	5.73 558	0.45 238	0.22 314	0.13 137	0.23 313	0.19 247	0.23 324	0.18 212

RAFT_R40	0.83 393	0.28 212	0.73 269	0.59 364	0.31 198	0.69 269	0.44 265	1.10 248	0.95 257	1.47 477	1.10 291	1.00 335	0.85 356	5.53 552	0.46 252	0.22 314	0.13 137	0.23 313	0.20 283	0.23 324	0.18 212

UNet	0.83 393	0.34 368	1.31 476	0.58 351	0.74 508	1.58 503	0.49 322	1.41 334	1.04 301	1.21 367	1.08 280	1.54 471	1.12 465	1.65 380	1.09 457	0.23 341	0.17 325	0.25 372	0.20 283	0.25 352	0.22 324

FADNet_RVC	0.83 393	0.51 473	1.83 537	0.54 290	0.42 344	1.19 450	0.46 292	1.51 366	1.09 329	0.89 229	1.24 352	0.91 296	0.87 369	2.11 440	1.11 463	0.27 425	0.22 431	0.31 452	0.28 457	0.43 494	0.38 485

DAS	0.84 398	0.34 368	1.03 419	0.64 420	0.69 495	0.77 314	0.63 420	1.54 377	1.20 402	1.79 532	1.55 461	0.95 318	1.04 445	2.83 487	0.60 330	0.21 285	0.16 294	0.25 372	0.18 222	0.27 378	0.22 324

RAFT-345	0.84 398	0.25 128	0.66 211	0.50 202	0.27 103	0.54 163	0.42 232	0.83 128	1.11 338	1.32 428	2.34 547	0.86 276	0.54 211	5.72 557	0.47 259	0.18 161	0.13 137	0.22 273	0.17 201	0.17 109	0.16 154

MMNet	0.84 398	0.32 321	1.09 440	0.60 376	0.59 462	1.85 532	0.49 322	1.51 366	1.27 437	1.37 449	1.15 321	1.26 411	1.18 477	1.67 385	1.22 476	0.19 210	0.18 348	0.23 313	0.22 357	0.25 352	0.21 306

FADNet-RVC-Resample	0.84 398	0.47 456	2.10 547	0.61 391	0.45 371	1.07 422	0.61 412	1.59 388	1.20 402	1.08 285	0.98 234	1.03 348	0.98 423	2.17 445	0.72 371	0.23 341	0.22 431	0.30 446	0.32 493	0.35 452	0.34 463

iRaft-Stereo_5w	0.85 402	0.29 248	0.91 372	0.53 274	0.43 355	0.49 111	0.68 437	0.99 192	0.87 228	0.79 204	1.34 398	1.46 455	0.91 384	5.11 539	1.11 463	0.17 118	0.14 192	0.22 273	0.18 222	0.20 229	0.20 286

SACVNet	0.85 402	0.46 451	0.85 334	0.81 519	0.56 442	0.80 335	0.79 466	1.68 412	1.12 342	1.34 441	1.33 391	1.25 407	0.94 401	2.39 466	0.76 383	0.34 488	0.26 467	0.31 452	0.29 469	0.35 452	0.44 508

ADLNet	0.85 402	0.36 398	0.89 365	0.85 536	0.72 500	1.24 458	0.76 458	1.82 458	1.36 480	1.52 489	1.35 404	1.27 415	0.99 431	1.23 278	1.15 468	0.27 425	0.20 386	0.26 391	0.25 407	0.28 397	0.30 435

delet	0.85 402	0.32 321	0.95 386	0.65 434	0.66 483	1.64 509	0.84 479	1.75 431	1.35 476	1.32 428	1.30 376	1.30 422	0.88 374	1.68 390	1.10 460	0.21 285	0.21 410	0.24 333	0.24 393	0.21 274	0.21 306

HGLStereo	0.85 402	0.38 412	0.94 382	0.80 516	1.03 558	1.17 445	0.58 396	1.52 368	1.20 402	1.19 359	1.62 480	1.13 382	1.20 483	1.80 409	1.06 451	0.24 358	0.24 452	0.24 333	0.21 328	0.23 324	0.27 404

CRFU-Net	0.86 407	0.39 417	1.00 404	0.65 434	0.57 445	1.78 524	0.86 486	2.15 536	0.81 212	1.38 455	1.18 331	1.64 491	1.19 480	1.35 312	0.90 426	0.26 409	0.22 431	0.21 240	0.19 247	0.23 324	0.24 358

dad	0.86 407	0.66 520	1.06 428	0.56 328	0.37 293	0.76 306	0.44 265	1.17 268	1.50 517	1.44 472	1.27 366	1.34 433	0.75 304	2.52 476	0.84 413	0.42 521	0.27 475	0.83 571	0.26 425	0.41 483	0.29 422

AACVNet	0.86 407	0.35 388	0.79 318	0.82 527	0.39 320	0.76 306	0.49 322	1.61 395	0.81 212	1.08 285	1.33 391	1.30 422	0.93 396	4.34 524	0.74 375	0.25 386	0.21 410	0.28 422	0.22 357	0.29 408	0.25 370

DLCB_ROB	0.86 407	0.40 424	0.78 315	0.68 465	0.54 433	1.11 430	0.84 479	1.49 355	1.23 417	1.64 517	1.65 487	1.70 500	0.91 384	1.70 392	1.05 449	0.25 386	0.24 452	0.26 391	0.27 436	0.27 378	0.24 358

HSM-Net_RVC	0.87 411	0.29 248	0.53 123	0.53 274	0.30 172	1.15 441	0.55 373	3.57 593	1.28 442	1.53 491	1.74 500	1.68 497	0.93 396	1.49 349	0.77 389	0.22 314	0.17 325	0.19 161	0.18 222	0.20 229	0.19 253
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 412	0.36 398	1.02 415	0.62 402	0.38 310	1.32 470	0.97 512	2.07 525	1.34 467	1.37 449	1.18 331	1.54 471	0.92 387	1.10 247	1.65 526	0.30 455	0.27 475	0.30 446	0.28 457	0.27 378	0.26 394

ADLNet2	0.88 412	0.34 368	1.17 457	0.77 509	0.64 478	1.12 433	0.76 458	1.74 428	1.24 423	1.21 367	1.65 487	1.71 501	1.05 449	1.67 385	1.17 472	0.24 358	0.21 410	0.21 240	0.22 357	0.26 364	0.29 422

ASMatch	0.88 412	0.26 154	0.69 233	0.51 234	0.35 263	0.48 99	0.37 176	1.12 257	0.92 250	1.10 299	3.28 571	0.96 324	0.98 423	4.90 536	0.49 273	0.19 210	0.16 294	0.22 273	0.19 247	0.19 190	0.27 404

IRAFT_RVC	0.88 412	0.28 212	0.76 300	0.63 411	0.31 198	0.65 242	1.02 522	1.22 294	0.94 255	1.22 372	1.04 267	1.01 342	0.98 423	5.82 560	0.53 298	0.22 314	0.12 64	0.25 372	0.20 283	0.20 229	0.19 253

FADNet-RVC	0.88 412	0.67 521	1.93 541	0.60 376	0.48 390	0.91 375	0.60 409	1.71 421	1.18 389	0.90 231	0.96 224	1.36 436	0.92 387	2.25 455	1.17 472	0.30 455	0.29 493	0.32 467	0.32 493	0.41 483	0.35 468

GEStereo_RVC	0.90 417	0.37 405	0.99 398	0.64 420	0.50 401	0.95 390	0.79 466	2.42 571	1.17 382	1.16 341	1.11 297	1.26 411	0.92 387	3.24 502	0.90 426	0.29 450	0.19 366	0.23 313	0.20 283	0.27 378	0.29 422

CBMV_ROB	0.90 417	0.44 442	0.63 190	0.51 234	0.37 293	1.25 460	0.49 322	1.77 441	1.27 437	1.41 464	2.00 529	1.33 429	1.08 457	2.17 445	0.76 383	0.43 526	0.42 550	0.47 536	0.44 538	0.41 483	0.36 474

PSMNet_ROB	0.90 417	0.52 477	1.17 457	0.72 487	0.61 468	1.27 462	1.12 534	1.76 437	1.12 342	1.09 291	1.28 372	1.45 452	0.89 380	1.65 380	1.42 509	0.33 478	0.25 461	0.37 505	0.39 525	0.35 452	0.29 422

FTStereo	0.91 420	0.26 154	0.56 149	0.54 290	0.33 241	0.66 251	1.87 582	1.00 196	0.75 187	1.75 526	4.15 581	1.04 352	1.65 536	1.57 366	0.46 252	0.19 210	0.16 294	0.23 313	0.21 328	0.18 146	0.63 551

PFNet	0.91 420	0.26 154	1.10 443	0.63 411	0.32 220	0.64 226	0.56 381	1.17 268	0.99 281	1.47 477	1.08 280	0.98 328	0.69 285	6.62 574	0.54 304	0.20 251	0.12 64	0.24 333	0.19 247	0.20 229	0.17 186

CBFPSM	0.92 422	0.33 344	1.86 538	0.49 190	0.38 310	1.75 517	0.84 479	1.39 330	1.12 342	1.09 291	0.99 236	2.37 554	1.66 540	1.32 302	1.42 509	0.19 210	0.18 348	0.20 203	0.20 283	0.21 274	0.33 458

FADNet	0.92 422	0.61 511	1.81 533	0.62 402	0.55 439	0.96 396	0.57 392	1.78 445	1.33 464	0.93 239	1.01 246	1.36 436	1.01 435	2.71 484	0.75 380	0.33 478	0.34 517	0.31 452	0.34 509	0.59 540	0.40 489

NVstereo2D	0.92 422	0.41 432	1.48 509	0.72 487	0.72 500	1.20 452	0.87 488	1.75 431	1.38 488	0.99 258	1.13 309	1.26 411	0.98 423	2.21 452	0.89 423	0.43 526	0.20 386	0.38 508	0.24 393	0.57 536	0.63 551

DispNO	0.93 425	0.30 268	1.34 484	0.55 314	0.55 439	0.89 368	0.49 322	1.48 353	1.21 408	1.17 350	1.27 366	1.19 391	0.90 381	5.23 542	0.74 375	0.22 314	0.17 325	0.24 333	0.21 328	0.19 190	0.20 286

DSFCA	0.93 425	0.34 368	1.06 428	0.52 255	0.65 480	1.55 501	0.93 504	1.49 355	1.19 397	1.56 501	1.15 321	1.50 464	0.96 413	3.07 496	1.02 447	0.30 455	0.26 467	0.25 372	0.25 407	0.28 397	0.24 358

fast-acv-ft	0.94 427	0.44 442	1.40 487	0.58 351	0.51 414	1.77 522	0.69 441	1.36 322	1.42 507	1.29 406	1.86 516	1.74 505	1.25 492	1.52 354	1.38 497	0.26 409	0.28 482	0.28 422	0.28 457	0.27 378	0.26 394

OMP-Stereo	0.94 427	0.33 344	0.72 257	0.90 550	0.31 198	0.49 111	0.36 154	1.16 266	1.06 310	1.58 507	1.12 304	1.46 455	0.69 285	6.94 582	0.49 273	0.19 210	0.14 192	0.24 333	0.18 222	0.20 229	0.14 78

CBMV	0.95 429	0.44 442	0.66 211	0.53 274	0.35 263	1.53 499	1.63 572	1.69 414	1.42 507	2.00 552	1.60 474	1.43 445	1.17 473	1.59 371	0.99 444	0.34 488	0.34 517	0.39 514	0.33 503	0.33 445	0.32 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 430	0.58 498	0.72 257	0.61 391	0.46 383	1.64 509	0.76 458	1.86 471	1.28 442	1.30 414	1.53 454	0.86 276	0.94 401	3.27 504	0.69 361	0.45 532	0.44 554	0.54 551	0.48 547	0.47 511	0.40 489

TransformOpticalFlow	0.96 430	0.28 212	0.89 365	0.52 255	0.31 198	0.66 251	0.54 355	1.75 431	1.12 342	1.09 291	1.44 430	1.37 439	1.01 435	6.70 579	0.42 210	0.19 210	0.12 64	0.20 203	0.19 247	0.18 146	0.19 253

IIG-Stereo	0.96 430	0.31 304	0.72 257	0.88 546	0.33 241	0.61 209	0.26 62	1.19 283	1.03 296	1.69 521	1.37 407	1.46 455	0.75 304	6.96 584	0.51 284	0.19 210	0.14 192	0.23 313	0.18 222	0.20 229	0.14 78

CFNet	0.96 430	0.36 398	1.01 408	0.62 402	0.42 344	0.99 406	0.47 300	1.90 483	1.32 460	0.99 258	1.39 416	1.10 372	0.86 364	5.58 555	0.79 397	0.23 341	0.17 325	0.28 422	0.27 436	0.26 364	0.21 306

XPNet_ROB	0.96 430	0.49 463	1.09 440	0.72 487	0.57 445	1.11 430	1.14 536	1.66 409	1.23 417	1.85 539	1.39 416	1.64 491	1.11 462	1.80 409	1.42 509	0.38 507	0.30 497	0.33 476	0.29 469	0.37 463	0.34 463

ETE_ROB	0.96 430	0.64 518	1.16 455	0.69 469	0.48 390	1.14 435	1.13 535	1.77 441	1.19 397	1.91 546	1.45 433	1.73 503	1.05 449	1.60 372	1.14 467	0.32 469	0.26 467	0.38 508	0.34 509	0.39 476	0.41 494

CSP-Net	0.97 436	0.38 412	0.83 332	0.53 274	0.41 339	1.63 507	0.77 461	2.00 508	1.05 306	1.25 391	1.20 342	1.33 429	0.83 349	4.93 538	0.85 416	0.32 469	0.22 431	0.20 203	0.20 283	0.23 324	0.25 370

DEmStereo	0.97 436	0.23 79	0.79 318	0.47 142	0.32 220	1.04 416	0.56 381	0.93 165	0.89 235	1.39 461	2.14 539	1.02 344	2.07 566	5.64 556	0.77 389	0.17 118	0.15 253	0.20 203	0.20 283	0.18 146	0.20 286

pcwnet_v2	0.97 436	0.37 405	4.33 581	0.62 402	0.54 433	0.79 325	0.45 285	2.02 516	1.58 527	1.42 470	1.64 485	1.09 370	0.79 326	1.24 283	0.67 354	0.32 469	0.25 461	0.29 433	0.27 436	0.37 463	0.35 468

FINET	0.97 436	0.54 482	1.60 518	0.63 411	0.79 526	1.08 423	1.07 529	1.56 384	2.20 567	1.15 331	1.49 447	0.94 309	0.88 374	2.32 460	1.05 449	0.42 521	0.35 528	0.32 467	0.28 457	0.43 494	0.38 485

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 440	0.39 417	3.21 573	0.50 202	0.63 475	0.64 226	0.39 198	2.36 565	0.75 187	0.95 246	4.63 586	1.81 512	0.56 224	0.96 201	0.41 198	0.18 161	0.13 137	0.21 240	0.26 425	0.32 436	0.35 468

StereoDRNet	0.98 440	0.47 456	1.70 524	0.76 506	0.94 553	1.51 497	0.91 498	1.92 490	1.32 460	1.61 509	1.13 309	1.47 460	0.97 416	1.75 400	1.46 516	0.28 439	0.23 443	0.29 433	0.27 436	0.35 452	0.27 404

ACV-stereo	0.99 442	0.51 473	1.41 492	0.56 328	0.41 339	2.43 564	0.57 392	1.15 264	1.18 389	0.81 210	1.01 246	3.39 579	2.14 569	1.60 372	1.07 454	0.27 425	0.22 431	0.22 273	0.22 357	0.28 397	0.32 452

iinet-f	0.99 442	0.45 449	3.71 578	0.55 314	0.43 355	1.81 527	0.68 437	1.14 262	1.14 357	1.18 355	1.42 421	1.58 478	1.44 515	1.34 311	1.59 525	0.24 358	0.23 443	0.20 203	0.19 247	0.26 364	0.25 370

GASNet	0.99 442	0.97 553	1.72 527	0.98 559	0.68 493	0.83 352	0.67 433	1.60 392	1.28 442	1.31 424	1.22 346	1.22 396	1.21 486	2.41 467	1.41 505	0.43 526	0.26 467	0.36 502	0.34 509	0.55 533	0.31 445

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 442	0.40 424	1.82 535	0.66 441	0.62 474	2.05 546	0.78 463	1.91 487	1.29 446	1.54 497	1.42 421	1.51 466	1.23 488	1.99 428	1.33 489	0.23 341	0.14 192	0.20 203	0.15 133	0.27 378	0.26 394

PS-NSSS	0.99 442	0.58 498	0.93 378	0.58 351	0.57 445	0.91 375	0.80 472	1.81 457	1.14 357	1.14 325	1.67 492	1.00 335	0.83 349	4.62 529	0.78 391	0.37 503	0.31 503	0.52 545	0.32 493	0.45 504	0.38 485

YMNet	1.00 447	0.54 482	1.40 487	0.81 519	0.85 540	1.87 534	0.62 415	1.55 381	1.18 389	1.63 515	1.99 527	1.77 509	0.97 416	1.50 351	1.45 513	0.33 478	0.37 535	0.31 452	0.32 493	0.32 436	0.29 422

YMNet_1	1.00 447	0.54 482	1.40 487	0.81 519	0.85 540	1.87 534	0.62 415	1.55 381	1.18 389	1.63 515	1.99 527	1.77 509	0.97 416	1.50 351	1.45 513	0.33 478	0.37 535	0.31 452	0.32 493	0.32 436	0.29 422

UGAM-zero	1.00 447	0.30 268	0.93 378	0.47 142	0.30 172	0.57 185	0.25 50	2.25 555	0.63 138	1.01 268	1.10 291	2.73 568	1.85 553	6.26 566	0.40 187	0.17 118	0.14 192	0.19 161	0.15 133	0.16 77	0.17 186

RAFT + AFF	1.00 447	0.42 436	1.09 440	0.67 453	0.50 401	1.22 456	1.24 545	2.24 554	1.19 397	1.30 414	1.56 465	1.17 387	1.49 523	3.44 510	0.83 410	0.21 285	0.25 461	0.30 446	0.26 425	0.27 378	0.27 404

DRN-Test	1.00 447	0.44 442	1.13 449	0.70 475	0.81 533	1.62 506	0.79 466	2.14 534	1.44 510	1.78 529	1.33 391	1.43 445	1.05 449	2.18 448	1.53 522	0.27 425	0.21 410	0.31 452	0.30 478	0.32 436	0.28 416

NCCL2	1.00 447	0.56 491	1.06 428	0.75 503	0.57 445	1.31 469	1.72 573	1.77 441	1.36 480	1.50 486	1.17 329	1.91 524	1.17 473	1.54 360	1.29 486	0.35 495	0.31 503	0.45 531	0.44 538	0.40 480	0.40 489

TCMNet	1.01 453	0.60 509	2.10 547	0.86 538	1.33 581	1.14 435	0.67 433	1.69 414	1.23 417	1.11 305	1.57 469	1.30 422	0.97 416	2.01 430	1.50 520	0.31 462	0.31 503	0.38 508	0.34 509	0.42 488	0.36 474

PA-Net	1.01 453	0.57 495	1.29 474	0.64 420	0.74 508	1.19 450	0.84 479	1.69 414	1.43 509	1.16 341	1.19 338	1.32 427	1.19 480	3.42 508	1.25 479	0.29 450	0.45 558	0.33 476	0.49 550	0.32 436	0.47 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 453	0.59 501	1.16 455	0.67 453	0.51 414	1.63 507	1.26 549	1.69 414	1.38 488	1.81 536	1.37 407	1.94 529	1.02 441	1.58 368	1.38 497	0.37 503	0.27 475	0.43 526	0.37 521	0.43 494	0.37 479

z-ln-s-r	1.02 456	0.55 487	2.09 546	0.52 255	0.55 439	0.78 319	0.87 488	1.47 351	1.34 467	1.12 307	1.62 480	1.37 439	1.06 452	2.62 481	3.32 571	0.19 210	0.14 192	0.21 240	0.17 201	0.27 378	0.21 306

PSMNet-RUCA	1.02 456	0.97 553	1.44 497	1.23 574	1.10 563	1.40 484	0.62 415	1.69 414	1.38 488	0.94 244	1.53 454	0.97 326	0.83 349	1.17 267	0.93 429	0.69 568	0.34 517	0.99 579	0.60 567	0.97 566	0.64 555

THIR-Stereo	1.02 456	0.27 186	0.69 233	0.49 190	0.28 128	0.95 390	1.34 554	1.03 208	0.97 269	1.34 441	1.90 521	1.17 387	1.58 529	6.44 571	0.78 391	0.19 210	0.14 192	0.21 240	0.22 357	0.19 190	0.20 286

Wz-Net-LNSev	1.03 459	0.67 521	2.71 569	0.64 420	0.84 537	1.75 517	1.00 519	1.80 454	1.32 460	1.28 400	1.25 356	1.65 494	1.22 487	1.39 328	1.40 501	0.28 439	0.26 467	0.24 333	0.23 380	0.33 445	0.32 452

RAFT-RH_RVC	1.03 459	0.24 100	0.67 216	0.49 190	0.28 128	0.81 344	0.33 118	0.83 128	1.08 321	2.05 553	4.65 588	1.04 352	0.57 234	5.98 565	0.50 279	0.18 161	0.13 137	0.26 391	0.20 283	0.16 77	0.17 186

DISCO	1.03 459	0.34 368	1.11 445	0.69 469	0.45 371	2.07 547	0.84 479	2.13 530	1.50 517	1.15 331	1.33 391	2.40 556	1.07 456	2.60 479	1.51 521	0.23 341	0.18 348	0.22 273	0.20 283	0.31 427	0.27 404

STrans-v2	1.04 462	0.28 212	0.96 392	0.49 190	0.32 220	0.68 262	0.79 466	2.47 575	1.12 342	1.12 307	1.46 439	1.40 441	1.46 518	6.70 579	0.43 220	0.18 161	0.13 137	0.20 203	0.18 222	0.18 146	0.18 212

APVNet	1.06 463	0.53 481	1.42 494	0.84 531	0.79 526	1.92 537	0.82 477	1.90 483	1.08 321	1.08 285	1.43 425	1.56 474	1.13 469	3.07 496	1.58 523	0.31 462	0.34 517	0.42 524	0.36 518	0.36 459	0.37 479

TDLM	1.06 463	0.44 442	0.79 318	0.63 411	0.50 401	0.89 368	1.44 559	1.48 353	1.26 431	1.12 307	1.40 418	1.08 360	0.98 423	6.65 575	0.78 391	0.33 478	0.21 410	0.33 476	0.26 425	0.37 463	0.24 358

FAT-Stereo	1.07 465	0.41 432	1.32 479	0.72 487	0.58 454	1.08 423	0.89 493	1.96 499	1.65 532	1.75 526	1.98 526	2.03 540	1.48 521	2.02 431	1.18 475	0.42 521	0.35 528	0.34 486	0.29 469	0.35 452	0.53 532

GANetREF_RVC	1.07 465	0.86 546	1.31 476	0.82 527	0.53 429	1.41 489	1.31 552	1.76 437	1.52 520	1.27 398	1.31 382	1.46 455	1.24 491	2.03 432	0.96 439	0.56 554	0.45 558	0.67 566	0.50 553	0.88 564	0.59 545
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
CVANet_RVC	1.07 465	0.43 439	0.76 300	0.60 376	0.50 401	0.90 371	0.97 512	1.52 368	1.26 431	1.33 437	1.38 412	1.24 403	1.18 477	6.75 581	0.75 380	0.34 488	0.23 443	0.34 486	0.29 469	0.42 488	0.27 404

GCST	1.08 468	1.47 583	0.93 378	1.73 585	1.14 570	1.30 467	0.31 98	1.33 312	1.16 379	1.29 406	0.97 233	0.98 328	0.49 182	2.08 437	0.46 252	1.19 585	0.70 587	1.30 586	0.85 582	1.02 570	0.89 570

GwcNet	1.08 468	0.51 473	2.33 558	0.79 513	1.18 573	1.76 519	0.70 444	1.68 412	1.47 513	1.41 464	1.64 485	1.74 505	1.04 445	2.20 451	1.41 505	0.30 455	0.29 493	0.29 433	0.27 436	0.30 418	0.35 468

DANet	1.08 468	0.61 511	1.32 479	0.85 536	0.72 500	1.37 477	0.51 330	1.54 377	1.15 369	1.78 529	1.54 459	2.01 537	1.11 462	2.90 490	2.00 543	0.33 478	0.30 497	0.40 519	0.30 478	0.44 500	0.45 510
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 471	0.50 470	1.12 447	0.90 550	1.04 559	1.11 430	0.84 479	1.80 454	1.62 529	1.55 500	2.00 529	1.90 523	1.78 547	1.84 412	1.25 479	0.52 546	0.36 533	0.48 538	0.36 518	0.45 504	0.43 505

Nwc_Net	1.09 471	0.49 463	1.33 481	0.89 549	0.80 531	1.49 496	0.66 429	2.19 548	1.27 437	1.32 428	2.26 543	1.96 532	1.54 526	1.92 420	1.34 491	0.40 513	0.30 497	0.43 526	0.45 540	0.38 472	0.37 479

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 473	1.02 558	1.00 404	0.82 527	0.67 487	1.93 538	0.93 504	1.62 399	1.11 338	1.15 331	1.25 356	1.50 464	0.79 326	1.96 426	0.76 383	1.89 588	0.34 517	0.79 570	0.36 518	1.25 578	0.83 567

NCC-stereo	1.10 473	0.54 482	1.24 466	0.84 531	0.94 553	1.29 465	0.89 493	2.01 512	1.34 467	1.32 428	1.74 500	1.88 519	1.74 543	2.35 462	1.25 479	0.45 532	0.37 535	0.45 531	0.58 563	0.42 488	0.42 498

Abc-Net	1.10 473	0.54 482	1.24 466	0.84 531	0.94 553	1.29 465	0.89 493	2.01 512	1.34 467	1.32 428	1.74 500	1.88 519	1.74 543	2.35 462	1.25 479	0.45 532	0.37 535	0.45 531	0.58 563	0.42 488	0.42 498
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 476	0.58 498	2.23 556	0.66 441	0.71 498	1.95 540	1.46 560	1.98 505	1.45 511	1.79 532	1.43 425	1.49 463	1.33 505	1.97 427	1.42 509	0.27 425	0.23 443	0.28 422	0.28 457	0.34 449	0.31 445

edge stereo	1.11 476	0.50 470	1.30 475	0.71 483	0.65 480	1.14 435	0.75 455	1.93 494	1.37 484	1.71 522	1.83 511	2.54 561	1.44 515	2.43 468	1.23 477	0.42 521	0.41 548	0.54 551	0.35 514	0.42 488	0.46 513

anonymity	1.12 478	0.97 553	1.21 460	1.07 567	1.12 567	1.08 423	0.89 493	1.95 498	1.16 379	1.29 406	1.26 363	1.22 396	1.09 460	1.15 259	1.01 446	1.02 578	1.00 603	0.97 576	0.97 588	0.98 567	0.99 574

ccnet	1.12 478	0.67 521	1.01 408	0.78 511	0.73 507	1.72 515	0.99 517	1.84 467	1.26 431	1.47 477	1.85 515	1.75 508	1.29 497	1.75 400	1.88 537	0.57 555	0.53 573	0.57 560	0.55 560	0.59 540	0.54 534

RASNet	1.12 478	0.30 268	0.91 372	0.66 441	0.77 521	0.97 400	0.57 392	1.37 323	1.35 476	1.02 272	1.34 398	2.11 544	1.43 513	7.09 586	1.39 500	0.19 210	0.17 325	0.17 97	0.19 247	0.18 146	0.16 154

AF-Net	1.13 481	0.52 477	1.33 481	0.86 538	0.91 549	1.38 480	0.71 446	2.16 539	1.62 529	1.56 501	2.40 550	1.99 535	1.65 536	1.81 411	1.48 518	0.48 540	0.28 482	0.49 540	0.33 503	0.39 476	0.32 452

NaN_ROB	1.13 481	0.55 487	1.15 454	0.64 420	0.48 390	1.61 505	2.03 590	1.72 422	1.48 514	2.09 555	1.27 366	1.40 441	1.08 457	3.94 516	1.30 487	0.28 439	0.34 517	0.28 422	0.28 457	0.30 418	0.33 458

UGAM	1.14 483	0.27 186	0.95 386	0.53 274	0.42 344	0.70 276	0.72 449	0.95 177	1.32 460	0.98 255	1.48 445	1.78 511	0.87 369	9.65 613	0.87 419	0.21 285	0.18 348	0.30 446	0.24 393	0.19 190	0.16 154

DGSMNet	1.14 483	0.76 537	2.49 563	0.81 519	0.86 544	1.39 482	1.39 556	2.13 530	1.35 476	1.26 395	1.63 484	1.48 462	0.98 423	1.75 400	1.10 460	0.45 532	0.43 551	0.55 555	0.49 550	0.75 558	0.70 560

Syn2CoEx	1.14 483	0.69 525	1.66 521	0.80 516	0.67 487	1.40 484	0.88 491	2.06 524	1.54 523	1.25 391	1.58 472	1.42 444	1.50 525	4.09 518	1.40 501	0.36 499	0.32 511	0.34 486	0.29 469	0.29 408	0.34 463

RGC	1.14 483	0.79 539	1.26 469	0.91 553	0.96 556	1.52 498	0.77 461	1.92 490	1.26 431	1.54 497	1.93 523	2.02 539	1.54 526	2.25 455	1.31 488	0.44 531	0.35 528	0.58 561	0.48 547	0.47 511	0.46 513

S-Stereo	1.15 487	0.46 451	2.17 552	0.81 519	0.80 531	1.21 454	1.19 542	1.93 494	2.02 560	1.47 477	2.11 536	1.57 475	1.17 473	2.05 435	1.41 505	0.40 513	0.40 546	0.35 494	0.31 485	0.44 500	0.70 560

stereogan	1.15 487	0.42 436	1.40 487	0.86 538	0.84 537	2.38 562	0.71 446	1.88 477	1.73 541	1.72 523	1.94 525	2.31 551	1.29 497	2.07 436	1.08 455	0.36 499	0.35 528	0.39 514	0.31 485	0.51 525	0.46 513

AANet_RVC	1.16 489	0.52 477	1.49 511	0.65 434	0.45 371	0.75 299	0.69 441	1.42 336	1.55 525	1.34 441	1.87 518	1.53 470	0.78 322	7.43 592	1.38 497	0.25 386	0.17 325	0.19 161	0.16 175	0.22 298	0.26 394

RYNet	1.17 490	0.49 463	1.24 466	0.70 475	0.97 557	1.71 513	0.92 500	1.91 487	1.46 512	1.38 455	1.14 313	1.88 519	1.30 501	4.24 520	1.87 535	0.26 409	0.21 410	0.35 494	0.27 436	0.55 533	0.54 534

w-ln-seven-2	1.18 491	0.61 511	4.25 580	0.68 465	0.61 468	1.20 452	0.93 504	1.63 401	1.35 476	1.66 518	1.53 454	1.47 460	1.37 509	3.00 495	1.74 530	0.25 386	0.24 452	0.29 433	0.26 425	0.33 445	0.28 416

HSM	1.19 492	0.32 321	0.65 204	0.57 345	0.38 310	1.23 457	0.59 405	2.25 555	1.19 397	1.30 414	1.25 356	1.94 529	1.03 443	9.32 608	0.71 368	0.22 314	0.16 294	0.20 203	0.16 175	0.21 274	0.21 306

aanetorigin	1.23 493	0.79 539	2.78 571	0.70 475	0.79 526	0.99 406	1.06 528	1.06 235	1.37 484	3.52 592	2.61 559	1.72 502	1.63 534	1.99 428	1.78 532	0.25 386	0.24 452	0.26 391	0.25 407	0.38 472	0.45 510

PWC_ROB	1.24 494	0.76 537	2.46 562	0.72 487	0.78 523	1.15 441	0.49 322	1.75 431	1.92 554	2.31 561	3.07 568	1.59 479	1.40 510	2.46 472	2.10 547	0.33 478	0.22 431	0.35 494	0.24 393	0.38 472	0.41 494

SGM-Forest	1.24 494	0.38 412	0.60 177	0.52 255	0.37 293	1.56 502	1.30 551	1.65 404	1.36 480	2.11 556	1.79 507	1.63 488	0.93 396	7.48 594	0.95 435	0.36 499	0.37 535	0.39 514	0.34 509	0.37 463	0.32 452
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 496	0.99 556	1.93 541	1.02 563	1.21 575	0.96 396	1.01 521	1.75 431	1.92 554	1.36 446	2.12 537	1.44 450	1.01 435	1.14 258	1.40 501	0.72 569	0.82 590	0.89 574	0.98 590	1.31 580	0.95 572

NOSS_ROB	1.26 497	0.46 451	0.62 187	0.56 328	0.38 310	1.06 420	0.78 463	1.73 423	1.40 498	1.01 268	1.43 425	1.10 372	0.75 304	10.62 617	0.65 346	0.45 532	0.43 551	0.48 538	0.45 540	0.44 500	0.41 494

RTSC	1.29 498	0.73 531	2.44 561	0.83 530	0.57 445	1.85 532	0.65 424	1.88 477	2.00 559	2.20 558	1.66 490	1.60 481	1.26 494	2.33 461	3.92 577	0.32 469	0.23 443	0.27 407	0.29 469	0.37 463	0.37 479

PWCDC_ROB	1.29 498	0.75 536	1.33 481	1.05 564	0.88 548	1.73 516	0.52 341	1.89 480	3.28 589	1.29 406	4.88 591	1.22 396	1.46 518	1.77 407	1.45 513	0.60 560	0.26 467	0.29 433	0.25 407	0.52 527	0.37 479

test_for_model	1.30 500	3.71 615	0.58 166	3.22 605	2.84 606	0.59 195	0.33 118	1.40 332	0.83 218	1.42 470	0.61 128	0.52 141	0.37 96	0.51 39	0.33 107	2.46 595	0.15 253	0.16 65	0.11 10	4.39 616	1.50 587

Anonymous_2	1.30 500	0.55 487	0.82 327	0.52 255	0.58 454	1.01 409	0.64 422	1.25 302	0.97 269	0.96 248	0.78 180	1.33 429	1.29 497	1.03 225	0.74 375	0.62 562	0.64 583	1.06 582	9.63 625	1.16 574	0.49 524

SQANet	1.31 502	0.88 549	1.08 437	1.83 587	1.44 583	1.44 491	0.75 455	1.74 428	1.09 329	1.32 428	1.26 363	1.28 418	1.01 435	1.50 351	0.83 410	2.50 596	0.34 517	1.47 587	0.55 560	2.32 587	1.57 588

SHD	1.31 502	0.71 530	2.34 559	0.86 538	0.75 517	1.77 522	0.65 424	2.22 552	2.50 577	2.40 568	1.71 496	1.91 524	1.60 532	1.93 423	2.37 552	0.38 507	0.31 503	0.38 508	0.40 529	0.48 516	0.50 526

PDISCO_ROB	1.32 504	0.65 519	1.44 497	1.36 576	1.46 584	2.55 567	0.92 500	2.45 573	2.07 563	1.37 449	1.49 447	1.65 494	1.00 433	2.82 486	1.35 494	1.01 576	0.27 475	0.54 551	0.47 545	0.71 556	0.73 563

LL-Strereo	1.33 505	0.39 417	1.38 486	0.61 391	0.61 468	0.75 299	0.66 429	1.63 401	1.17 382	1.56 501	1.60 474	2.03 540	2.12 568	9.72 614	0.97 440	0.21 285	0.18 348	0.27 407	0.23 380	0.22 298	0.25 370

PASM	1.34 506	0.92 550	2.62 567	0.86 538	0.87 546	1.03 414	1.08 530	1.50 359	1.51 519	1.82 537	1.41 420	1.68 497	1.26 494	4.87 535	1.34 491	0.61 561	0.65 585	0.68 567	0.78 577	0.69 554	0.68 559

ADCRef	1.35 507	0.55 487	2.37 560	0.72 487	0.77 521	1.94 539	0.78 463	1.91 487	1.27 437	1.57 505	1.59 473	1.36 436	1.41 511	1.54 360	7.53 594	0.23 341	0.20 386	0.32 467	0.30 478	0.29 408	0.29 422

DStereoRT	1.36 508	0.32 321	1.41 492	0.67 453	0.50 401	2.07 547	0.60 409	1.44 343	0.91 244	1.37 449	1.44 430	0.73 225	1.30 501	6.39 570	0.90 426	0.23 341	0.17 325	4.29 619	1.94 609	0.24 339	0.20 286

GANet	1.36 508	0.47 456	0.86 340	0.67 453	0.45 371	1.34 474	1.73 574	1.64 403	1.24 423	1.49 485	2.38 548	1.55 473	1.20 483	9.30 607	0.93 429	0.30 455	0.31 503	0.33 476	0.28 457	0.39 476	0.30 435

ff1	1.37 510	0.33 344	0.85 334	0.53 274	0.37 293	0.74 294	0.56 381	0.95 177	2.47 574	1.15 331	1.45 433	1.06 354	0.82 341	7.22 587	7.61 595	0.20 251	0.12 64	0.31 452	0.27 436	0.19 190	0.20 286

XQC	1.37 510	0.87 547	2.56 565	0.84 531	0.69 495	1.83 530	0.89 493	2.07 525	1.88 550	1.88 542	1.53 454	1.91 524	1.55 528	2.85 489	3.05 563	0.48 540	0.29 493	0.44 530	0.39 525	0.69 554	0.60 548

w-ln-seven	1.38 512	0.70 528	3.91 579	0.75 503	0.72 500	2.69 573	0.95 509	2.02 516	1.99 558	1.99 549	1.73 498	1.82 515	1.17 473	2.45 469	2.84 560	0.28 439	0.25 461	0.31 452	0.30 478	0.41 483	0.33 458

mmx	1.39 513	0.33 344	0.85 334	0.53 274	0.37 293	0.74 294	0.56 381	2.13 530	1.37 484	1.15 331	1.45 433	1.06 354	0.82 341	7.22 587	7.61 595	0.24 358	0.19 366	0.31 452	0.27 436	0.30 418	0.25 370

xxx	1.39 513	0.33 344	0.85 334	0.53 274	0.37 293	0.74 294	0.56 381	2.13 530	1.37 484	1.15 331	1.45 433	1.06 354	0.82 341	7.22 587	7.61 595	0.24 358	0.19 366	0.31 452	0.27 436	0.30 418	0.25 370

MFMNet_re	1.40 515	1.14 568	1.68 522	1.39 578	1.07 560	1.48 494	1.43 558	1.87 474	1.82 548	2.26 559	2.19 540	1.51 466	1.86 554	1.52 354	1.25 479	0.93 574	0.83 591	0.84 572	0.80 578	0.99 569	1.05 579

UDG	1.41 516	2.65 608	0.99 398	1.44 581	1.64 586	1.34 474	0.80 472	1.60 392	1.23 417	1.23 378	1.71 496	2.01 537	1.34 506	1.47 347	1.41 505	0.90 573	0.54 576	2.29 595	0.75 575	1.84 583	1.04 577

CSAN	1.41 516	0.59 501	1.26 469	0.70 475	0.50 401	1.76 519	1.78 575	1.77 441	1.90 553	2.35 564	2.32 545	1.92 527	1.94 559	5.56 554	1.49 519	0.43 526	0.35 528	0.40 519	0.41 530	0.43 494	0.41 494

DStereoO	1.44 518	1.11 565	1.69 523	1.16 570	0.72 500	1.21 454	1.56 565	1.74 428	1.63 531	1.52 489	1.67 492	1.51 466	3.16 590	1.73 398	1.72 529	2.35 594	0.45 558	0.97 576	0.42 533	2.01 585	0.53 532

test_xeample	1.45 519	0.28 212	0.65 204	0.51 234	0.28 128	0.94 387	0.59 405	2.14 534	1.29 446	1.24 385	1.51 452	0.88 284	0.86 364	1.46 343	15.10 616	0.22 314	0.20 386	0.22 273	0.20 283	0.22 298	0.22 324

Wz-Net-SNSev	1.49 520	1.23 573	6.27 592	0.68 465	0.67 487	1.37 477	1.41 557	2.00 508	1.39 493	1.48 483	1.61 478	2.29 549	1.32 504	3.93 515	2.14 548	0.31 462	0.28 482	0.31 452	0.33 503	0.42 488	0.36 474

CC-Net-ROB	1.49 520	1.26 574	1.27 472	0.88 546	0.79 526	1.76 519	1.00 519	1.79 451	1.26 431	1.10 299	1.61 478	1.21 394	0.99 431	8.13 601	0.84 413	1.09 582	0.41 548	2.20 593	0.46 543	1.20 577	0.48 520

DDUNet	1.50 522	2.69 609	1.12 447	1.77 586	1.88 588	1.84 531	0.92 500	1.70 419	1.16 379	1.38 455	1.79 507	1.60 481	1.12 465	1.37 319	1.08 455	1.10 583	0.76 588	2.37 597	0.94 586	2.00 584	1.37 585

xxxx	1.51 523	0.28 212	0.68 220	0.54 290	0.28 128	1.16 443	0.44 265	2.19 548	1.29 446	1.09 291	1.36 405	1.22 396	0.85 356	1.79 408	15.70 619	0.24 358	0.21 410	0.21 240	0.20 283	0.22 298	0.23 344

psmorigin	1.52 524	0.69 525	10.52 606	0.68 465	0.59 462	1.13 434	0.70 444	1.57 385	1.19 397	1.99 549	1.79 507	2.26 548	1.47 520	2.09 438	1.36 495	0.39 510	0.40 546	0.34 486	0.33 503	0.43 494	0.56 538

MFN_U_SF_RVC	1.52 524	0.84 542	3.42 574	0.87 545	0.66 483	2.56 568	0.95 509	2.36 565	1.70 537	1.98 548	1.86 516	2.45 559	1.79 548	2.95 491	2.58 555	0.52 546	0.48 565	0.55 555	0.59 566	0.59 540	0.61 549

WQFJA1++	1.55 526	0.22 61	0.45 68	0.38 30	0.28 128	0.38 37	0.20 12	0.62 46	0.28 13	0.38 64	0.39 44	0.34 61	0.39 105	0.64 91	0.27 34	0.19 210	0.12 64	0.16 65	0.12 51	25.04 627	0.14 78

SAMSARA	1.55 526	0.84 542	2.61 566	1.22 573	1.07 560	2.50 566	1.93 585	2.05 519	1.89 551	2.75 578	1.66 490	2.81 569	1.69 541	3.08 498	1.97 542	0.46 538	0.51 571	0.42 524	0.46 543	0.58 538	0.59 545

z-mn7	1.56 528	0.84 542	4.36 583	0.71 483	0.51 414	2.60 569	1.04 524	1.73 423	2.70 583	1.53 491	2.99 567	1.94 529	1.34 506	4.78 533	2.41 553	0.29 450	0.24 452	0.27 407	0.24 393	0.34 449	0.31 445

CrosDoStereo	1.58 529	0.24 100	0.72 257	0.48 170	0.29 148	0.67 255	12.49 619	1.10 248	0.98 274	1.34 441	1.75 503	1.00 335	1.89 555	6.65 575	0.81 403	0.19 210	0.15 253	0.20 203	0.22 357	0.18 146	0.19 253

DeepStereo_LL	1.58 529	0.24 100	0.72 257	0.48 170	0.29 148	0.67 255	12.49 619	1.10 248	0.98 274	1.34 441	1.75 503	1.00 335	1.89 555	6.65 575	0.81 403	0.19 210	0.15 253	0.20 203	0.22 357	0.18 146	0.19 253

otaku	1.60 531	1.11 565	1.21 460	2.20 589	1.56 585	1.97 541	1.24 545	2.07 525	1.36 480	1.44 472	1.62 480	1.73 503	1.19 480	1.73 398	0.98 443	2.89 601	0.57 578	1.74 588	0.60 567	2.78 595	1.94 594

DeepPrunerF	1.60 531	0.73 531	5.81 590	0.88 546	1.19 574	0.91 375	0.95 509	2.19 548	5.24 606	1.17 350	1.30 376	1.19 391	1.30 501	4.90 536	1.66 528	0.42 521	0.34 517	0.52 545	0.47 545	0.41 483	0.40 489

222	1.61 533	0.29 248	0.67 216	0.56 328	0.29 148	1.06 420	0.42 232	2.17 545	1.31 456	1.31 424	1.52 453	0.92 304	0.94 401	1.76 405	17.65 620	0.24 358	0.20 386	0.21 240	0.19 247	0.22 298	0.23 344

SDNR	1.62 534	0.51 473	2.17 552	0.53 274	0.56 442	3.80 592	0.45 285	1.54 377	1.29 446	1.33 437	2.41 551	1.08 360	0.96 413	11.18 618	1.16 469	0.66 566	0.63 582	0.43 526	0.32 493	0.64 547	0.67 557

Ntro	1.64 535	1.15 569	1.23 463	2.48 595	1.83 587	2.09 549	1.16 539	1.96 499	1.38 488	1.21 367	1.62 480	1.62 483	1.29 497	1.87 417	1.11 463	3.04 602	0.56 577	1.82 590	0.64 569	2.80 596	2.05 596

G-Net	1.66 536	0.63 516	1.56 514	1.11 569	0.74 508	2.98 581	0.91 498	1.55 381	1.22 414	2.76 579	8.18 610	2.32 552	2.53 582	1.92 420	1.87 535	0.48 540	0.44 554	0.45 531	0.31 485	0.60 544	0.57 542

MDST_ROB	1.67 537	0.34 368	1.58 517	0.92 555	0.58 454	4.26 598	1.11 532	2.83 581	1.41 504	4.49 603	2.55 558	1.45 452	0.97 416	7.79 598	1.17 472	0.31 462	0.25 461	0.37 505	0.33 503	0.31 427	0.30 435

SPS-STEREO	1.67 537	1.04 559	1.23 463	1.21 572	1.13 569	1.82 529	1.11 532	2.16 539	1.52 520	3.07 589	2.32 545	2.82 570	1.80 549	4.11 519	2.04 544	1.03 579	0.99 602	0.97 576	0.94 586	1.03 572	1.02 575
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 539	0.36 398	0.61 181	0.59 364	0.29 148	2.25 555	1.18 541	2.38 568	1.68 536	3.60 593	2.67 561	3.69 583	2.42 578	8.13 601	1.90 538	0.31 462	0.31 503	0.30 446	0.28 457	0.30 418	0.29 422
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 540	0.59 501	4.33 581	0.70 475	0.57 445	2.02 545	1.62 571	3.35 590	1.78 544	1.48 483	1.38 412	2.17 545	2.84 585	4.77 532	3.66 574	0.48 540	0.31 503	0.29 433	0.25 407	0.64 547	0.48 520

zh-mn7	1.70 541	1.21 572	8.30 600	0.69 469	0.53 429	1.45 492	0.84 479	1.70 419	2.09 564	2.41 569	2.67 561	1.68 497	1.23 488	4.49 525	2.87 561	0.30 455	0.26 467	0.27 407	0.27 436	0.31 427	0.35 468

1111x	1.70 541	0.29 248	0.86 340	0.51 234	0.27 103	1.01 409	0.68 437	2.22 552	1.28 442	1.13 322	1.40 418	1.21 394	1.10 461	5.53 552	15.20 617	0.22 314	0.21 410	0.22 273	0.22 357	0.24 339	0.22 324

PVD	1.70 541	0.84 542	2.26 557	0.94 558	0.83 536	2.48 565	0.97 512	2.59 579	3.35 590	3.01 587	2.77 563	2.34 553	2.47 580	2.67 483	3.14 566	0.47 539	0.45 558	0.59 562	0.48 547	0.59 540	0.75 565

FBW_ROB	1.71 544	0.62 515	1.45 502	0.67 453	0.61 468	1.81 527	1.08 530	2.52 576	1.70 537	1.77 528	1.73 498	1.98 534	1.25 492	12.57 620	1.84 534	0.34 488	0.37 535	0.56 558	0.38 523	0.45 504	0.43 505

ADCL	1.72 545	0.57 495	3.66 576	0.67 453	0.61 468	2.61 571	1.85 580	1.96 499	1.67 534	1.90 545	1.83 511	2.06 543	1.90 557	2.13 441	9.15 603	0.26 409	0.24 452	0.34 486	0.32 493	0.38 472	0.35 468

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 546	0.87 547	3.56 575	0.80 516	0.75 517	3.72 589	2.44 603	1.82 458	1.82 548	1.74 525	1.91 522	1.92 527	1.26 494	7.69 597	1.28 485	0.45 532	0.47 563	0.52 545	0.77 576	0.50 520	0.50 526

zh-sn7	1.76 547	1.38 575	6.58 593	0.74 499	0.72 500	1.78 524	1.31 552	1.88 477	1.56 526	1.86 541	2.47 555	1.81 512	2.08 567	5.12 540	3.80 576	0.32 469	0.32 511	0.32 467	0.32 493	0.44 500	0.40 489

AAGNet	1.83 548	0.28 212	0.72 257	0.61 391	0.32 220	0.67 255	0.51 330	0.96 184	0.98 274	1.47 477	1.20 342	1.00 335	1.18 477	2.83 487	22.77 627	0.22 314	0.13 137	0.22 273	0.19 247	0.23 324	0.15 118

WCMA_ROB	1.84 549	0.47 456	1.31 476	0.69 469	0.57 445	2.11 550	1.14 536	1.87 474	1.73 541	4.04 597	6.43 597	5.62 600	3.61 595	2.59 478	1.94 540	0.52 546	0.44 554	0.39 514	0.42 533	0.48 516	0.47 517

ADCPNet	1.85 550	0.69 525	8.07 597	0.71 483	0.58 454	2.79 576	1.22 544	1.94 496	1.54 523	1.88 542	1.69 494	2.46 560	2.04 563	2.37 464	6.48 589	0.38 507	0.37 535	0.38 508	0.43 536	0.47 511	0.45 510

test_sample9	1.86 551	0.49 463	1.13 449	0.56 328	0.39 320	1.02 411	0.73 450	1.78 445	1.21 408	1.22 372	1.18 331	1.08 360	0.92 387	2.27 457	7.92 599	0.57 555	12.61 629	0.62 563	0.67 571	0.45 504	0.42 498

Wz-Net-TNSev	1.88 552	2.08 602	7.66 595	0.67 453	0.64 478	2.42 563	1.83 579	2.33 561	1.74 543	1.57 505	1.56 465	2.58 562	1.90 557	4.86 534	3.12 565	0.39 510	0.37 535	0.33 476	0.37 521	0.53 529	0.58 543

NVStereoNet_ROB	1.88 552	1.07 560	1.45 502	1.07 567	1.17 571	1.47 493	1.48 562	1.89 480	1.93 556	1.94 547	4.67 589	3.08 576	1.80 549	6.51 572	1.65 526	1.06 581	0.86 597	1.08 583	1.32 596	0.93 565	1.26 583
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 552	0.57 495	2.18 554	0.63 411	0.40 331	2.80 577	1.57 568	2.39 569	5.88 608	2.36 566	3.57 575	3.72 584	2.97 587	4.74 531	1.76 531	0.34 488	0.30 497	0.32 467	0.29 469	0.48 516	0.37 479

ADCMid	1.89 555	0.73 531	5.06 585	0.72 487	0.67 487	2.00 544	1.14 536	1.97 503	1.48 514	2.86 582	1.81 510	2.37 554	2.05 565	2.24 453	10.39 608	0.33 478	0.31 503	0.39 514	0.43 536	0.50 520	0.44 508

WZ-Net	1.95 556	0.95 552	10.10 602	0.86 538	0.78 523	1.69 512	1.60 570	2.20 551	1.98 557	2.08 554	1.93 523	2.30 550	1.97 560	5.30 543	3.17 568	0.34 488	0.26 467	0.29 433	0.31 485	0.51 525	0.47 517

AnyNet_C32	1.96 557	1.10 562	5.17 586	0.90 550	1.11 565	2.12 551	2.37 601	1.85 468	1.48 514	2.45 570	1.70 495	2.05 542	1.64 535	2.50 475	10.28 607	0.37 503	0.34 517	0.35 494	0.41 530	0.49 519	0.54 534

MSAF-DinoV2	1.97 558	0.80 541	10.38 605	0.86 538	0.48 390	1.39 482	0.97 512	2.55 578	1.72 540	1.53 491	1.65 487	3.59 581	2.20 572	5.39 549	3.94 578	0.27 425	0.17 325	0.26 391	0.28 457	0.47 511	0.46 513

RainbowNet	1.97 558	1.76 590	1.57 516	2.81 598	2.21 592	1.98 543	1.81 577	2.54 577	1.89 551	1.50 486	1.84 513	1.96 532	1.65 536	2.14 442	1.25 479	3.33 608	0.85 595	2.39 600	0.98 590	2.82 598	2.22 597

ADCP+	1.99 560	0.48 460	7.73 596	0.66 441	0.91 549	2.30 558	1.05 526	1.82 458	1.34 467	1.54 497	1.32 389	1.74 505	1.61 533	2.17 445	13.37 612	0.24 358	0.21 410	0.32 467	0.28 457	0.37 463	0.29 422

MSMD_ROB	1.99 560	0.59 501	0.89 365	0.70 475	0.61 468	3.95 594	0.94 507	1.80 454	1.79 545	4.41 601	4.43 582	8.17 609	3.66 596	3.40 506	1.33 489	0.52 546	0.48 565	0.54 551	0.58 563	0.53 529	0.50 526

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 562	1.15 569	3.10 572	1.05 564	0.76 520	5.03 604	2.40 602	2.16 539	2.62 580	1.89 544	2.28 544	2.69 566	1.65 536	9.35 609	2.04 544	0.64 565	0.51 571	0.68 567	0.71 574	1.09 573	0.67 557

ACVNet-4b	2.15 563	1.41 579	1.64 519	2.80 597	2.31 596	2.31 559	1.24 545	2.32 560	2.14 565	1.26 395	2.39 549	2.66 565	1.48 521	5.95 564	1.06 451	3.20 606	0.45 558	2.37 597	0.89 583	2.83 599	2.37 601

ACVNet_1	2.18 564	1.45 582	1.72 527	2.85 599	2.33 598	2.28 556	1.46 560	3.08 586	2.22 568	1.82 537	2.05 534	3.56 580	1.98 561	3.09 499	1.40 501	3.17 603	0.60 580	2.40 601	0.92 585	2.91 602	2.37 601

test_sample8	2.19 565	0.49 463	1.13 449	0.56 328	0.39 320	1.02 411	0.73 450	1.82 458	1.15 369	2.26 559	1.30 376	4.94 595	2.52 581	2.27 457	7.92 599	0.57 555	12.61 629	0.62 563	0.67 571	0.45 504	0.42 498

ADCS	2.25 566	0.99 556	5.55 587	0.81 519	0.74 508	2.19 553	1.80 576	2.27 557	2.14 565	2.80 581	2.13 538	2.40 556	2.03 562	2.64 482	13.69 613	0.41 517	0.39 544	0.40 519	0.45 540	0.58 538	0.56 538

AnyNet_C01	2.26 567	1.78 591	10.22 604	0.93 556	0.74 508	2.92 579	2.20 596	2.29 559	1.80 546	2.53 572	2.41 551	2.71 567	1.73 542	3.41 507	6.72 591	0.41 517	0.39 544	0.40 519	0.42 533	0.67 552	0.63 551

MeshStereo	2.26 567	0.56 491	0.92 376	0.61 391	0.49 394	2.60 569	1.02 522	3.18 587	2.05 562	7.40 618	4.98 592	7.58 606	2.98 588	6.37 569	1.96 541	0.43 526	0.43 551	0.45 531	0.39 525	0.43 494	0.42 498
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
FCDSN-DC	2.32 569	0.63 516	0.81 324	0.84 531	0.75 517	2.23 554	0.94 507	2.09 528	1.80 546	5.45 611	7.72 607	7.77 608	6.93 613	3.39 505	1.80 533	0.52 546	0.48 565	0.52 545	0.51 556	0.57 536	0.58 543
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 570	2.85 610	3.66 576	3.08 604	2.27 594	1.97 541	0.67 433	2.00 508	1.70 537	2.52 571	2.00 529	2.23 546	5.86 606	3.44 510	1.58 523	1.01 576	0.32 511	2.64 606	1.94 609	2.85 600	2.24 598

EDNetEfficient	2.37 571	1.10 562	8.08 598	0.74 499	0.71 498	0.98 405	1.56 565	1.46 349	4.06 598	4.90 606	2.82 564	2.25 547	3.48 594	2.95 491	9.97 604	0.26 409	0.24 452	0.26 391	0.30 478	0.68 553	0.61 549

pmcnn	2.37 571	0.42 436	2.71 569	0.63 411	0.43 355	1.54 500	1.19 542	2.01 512	1.53 522	2.64 575	7.60 604	18.07 623	1.45 517	3.44 510	2.78 559	0.18 161	0.15 253	0.15 32	0.12 51	0.20 229	0.18 212

ELAS	2.37 571	0.74 534	1.54 513	0.99 560	0.92 551	4.78 601	2.33 600	3.33 589	3.37 591	5.05 609	4.77 590	3.67 582	4.53 603	3.42 508	4.50 581	0.62 562	0.53 573	0.55 555	0.53 558	0.63 545	0.64 555
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 574	1.07 560	2.14 551	1.18 571	1.10 563	2.14 552	1.36 555	1.96 499	1.66 533	5.46 612	7.07 601	4.95 596	4.32 602	5.50 551	2.26 550	1.04 580	1.02 605	0.99 579	0.97 588	1.02 570	1.04 577

ACVNet_2	2.43 575	1.41 579	2.04 544	2.62 596	2.24 593	2.63 572	1.88 583	3.31 588	3.01 586	2.19 557	3.45 574	4.62 588	2.04 563	4.50 527	1.47 517	2.55 597	0.64 583	2.22 594	0.84 580	2.69 594	2.29 599

ELAS_RVC	2.48 576	0.74 534	1.90 539	1.05 564	0.92 551	2.76 574	4.01 612	2.76 580	4.11 599	4.69 604	4.63 586	4.62 588	5.96 608	3.97 517	3.96 579	0.63 564	0.53 573	0.56 558	0.52 557	0.64 547	0.63 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 577	0.59 501	18.45 613	0.69 469	0.50 401	1.87 534	0.88 491	1.67 411	2.39 571	1.50 486	1.42 421	1.14 384	1.15 471	4.28 523	5.07 584	0.24 358	0.19 366	0.22 273	0.19 247	7.86 621	0.34 463

WAO-7	2.66 578	1.40 578	1.73 529	1.39 578	1.17 571	3.93 593	1.94 586	4.11 599	3.88 597	2.92 583	5.50 593	4.18 586	3.00 589	7.63 596	3.71 575	1.13 584	1.00 603	1.17 584	1.13 595	1.18 576	1.09 581

RTS	2.67 579	1.38 575	15.28 611	0.99 560	1.26 577	3.78 590	1.96 587	2.15 536	2.62 580	2.61 573	2.85 565	2.60 563	1.59 530	6.27 567	5.71 587	0.40 513	0.28 482	0.35 494	0.35 514	0.50 520	0.48 520

RTSA	2.67 579	1.38 575	15.28 611	0.99 560	1.26 577	3.78 590	1.96 587	2.15 536	2.62 580	2.61 573	2.85 565	2.60 563	1.59 530	6.27 567	5.71 587	0.40 513	0.28 482	0.35 494	0.35 514	0.50 520	0.48 520

MADNet+	2.69 581	3.22 613	11.53 607	1.44 581	1.12 567	3.19 583	1.81 577	2.85 582	2.37 570	1.68 520	2.07 535	2.85 571	2.18 570	7.41 591	5.23 585	0.79 571	0.76 588	0.69 569	0.65 570	0.98 567	0.95 572

IMH-64-1	2.70 582	1.79 592	1.46 504	3.26 607	2.66 602	3.23 585	2.10 591	4.08 597	2.75 584	2.34 562	3.81 578	3.06 574	2.22 573	4.25 521	2.59 556	3.75 612	0.84 592	2.75 607	1.35 597	3.15 604	2.60 608

IMH-64	2.70 582	1.79 592	1.46 504	3.26 607	2.66 602	3.23 585	2.10 591	4.08 597	2.75 584	2.34 562	3.81 578	3.06 574	2.22 573	4.25 521	2.59 556	3.75 612	0.84 592	2.75 607	1.35 597	3.15 604	2.60 608

FC-DCNN	2.72 584	0.59 501	0.86 340	0.73 495	0.57 445	2.91 578	1.04 524	3.01 585	2.60 578	6.83 613	7.64 605	9.92 613	6.33 611	5.21 541	3.14 566	0.53 552	0.48 565	0.51 543	0.50 553	0.53 529	0.51 530

FC-DCNN v2	2.81 585	0.59 501	0.85 334	0.73 495	0.57 445	2.97 580	1.05 526	3.39 591	2.61 579	6.98 614	7.67 606	10.38 616	6.31 610	5.75 559	3.37 572	0.53 552	0.48 565	0.51 543	0.50 553	0.53 529	0.51 530

WAO-6	2.81 585	1.60 587	1.46 504	2.36 593	2.28 595	3.55 587	2.29 599	4.21 600	4.56 603	2.36 566	4.51 583	4.88 594	2.66 583	4.60 528	4.07 580	1.72 587	1.15 609	2.31 596	1.46 602	2.31 586	1.85 592

PWCK	2.88 587	2.05 600	5.72 589	2.08 588	1.11 565	3.55 587	3.90 611	2.86 583	3.54 595	3.03 588	3.63 576	3.10 577	2.31 575	8.15 603	3.09 564	2.12 591	0.91 600	1.75 589	0.98 590	2.57 592	1.18 582

Dean	2.91 588	1.53 586	2.07 545	2.96 603	2.51 600	3.15 582	2.14 594	4.75 604	4.41 602	2.76 579	6.10 596	5.53 599	2.37 576	2.97 493	1.92 539	3.18 604	0.85 595	2.51 604	1.04 593	2.88 601	2.47 605

MonStereo1	3.14 589	1.66 588	1.81 533	2.43 594	2.32 597	5.80 607	1.58 569	3.52 592	4.70 604	3.09 590	8.22 611	4.76 592	3.36 592	6.52 573	2.29 551	2.33 593	0.61 581	1.91 592	1.05 594	2.44 589	2.34 600

IMH	3.21 590	1.85 596	1.48 509	3.25 606	2.69 604	4.07 596	2.02 589	4.41 602	3.80 596	2.72 576	7.11 602	4.75 591	2.92 586	5.92 562	2.55 554	3.85 616	0.88 598	2.78 609	1.36 599	3.19 606	2.59 607

LVE	3.31 591	1.67 589	1.64 519	2.85 599	2.42 599	3.20 584	2.26 598	4.78 605	5.05 605	2.35 564	6.91 599	6.02 601	2.37 576	9.15 605	2.17 549	3.19 605	1.08 608	2.38 599	1.47 603	2.81 597	2.40 603

DStereoFS	3.67 592	1.49 585	2.18 554	1.32 575	1.32 580	4.41 599	1.26 549	3.75 596	9.27 612	3.36 591	6.80 598	4.81 593	13.54 619	6.95 583	4.76 583	0.73 570	0.69 586	1.17 584	2.40 615	1.27 579	1.95 595

JetBlue	3.97 593	2.01 597	10.19 603	1.38 577	2.84 606	10.53 613	9.54 616	3.60 594	2.41 572	2.73 577	3.39 573	4.54 587	4.31 601	7.85 600	6.84 592	0.88 572	0.93 601	0.89 574	0.91 584	1.74 582	1.91 593

notaker	3.98 594	2.40 607	2.68 568	3.82 614	3.27 612	3.97 595	2.14 594	4.78 605	3.45 593	4.12 600	6.94 600	7.65 607	3.26 591	7.82 599	5.30 586	4.04 617	1.41 611	3.36 616	2.10 612	3.88 610	3.31 614

WAO-8	4.40 595	1.82 594	1.79 531	2.34 591	2.20 590	9.19 610	1.53 563	6.09 611	16.46 620	3.94 595	7.84 608	7.32 603	3.72 598	9.41 611	3.31 569	2.00 589	1.07 606	2.44 602	1.37 600	2.50 590	1.68 589

Venus	4.40 595	1.82 594	1.79 531	2.34 591	2.20 590	9.19 610	1.53 563	6.09 611	16.46 620	3.94 595	7.84 608	7.32 603	3.72 598	9.41 611	3.31 569	2.00 589	1.07 606	2.44 602	1.37 600	2.50 590	1.68 589

DStereoSA	4.44 597	0.92 550	6.79 594	1.58 583	2.54 601	2.29 557	14.04 621	2.33 561	2.31 569	1.85 539	10.58 616	1.32 427	13.05 617	7.07 585	11.18 610	0.67 567	1.97 615	0.88 573	3.29 616	1.69 581	2.44 604

MultiAttention	4.51 598	0.33 344	0.82 327	0.73 495	0.45 371	30.98 630	4.50 614	2.18 547	1.40 498	1.61 509	2.41 551	2.43 558	0.70 290	38.42 633	1.36 495	0.22 314	0.15 253	0.29 433	0.30 478	0.47 511	0.43 505

ktn	4.70 599	2.38 606	2.12 550	3.76 612	3.24 610	4.85 602	2.95 609	5.52 607	7.37 611	4.07 599	19.32 625	7.46 605	3.47 593	7.39 590	2.95 562	4.04 617	1.85 614	3.26 615	2.22 613	3.08 603	2.65 610

MADNet++	5.01 600	3.14 611	4.91 584	4.55 618	3.94 616	5.20 605	4.41 613	4.40 601	4.13 600	4.95 607	6.08 595	4.74 590	5.37 604	9.40 610	10.67 609	4.65 619	4.15 620	3.97 618	3.34 618	4.09 612	4.08 619

UNDER WATER	5.08 601	2.33 605	5.55 587	3.94 616	3.51 613	5.20 605	2.72 606	5.61 609	16.52 622	3.84 594	4.60 585	9.21 611	5.89 607	5.90 561	8.66 602	3.75 612	1.34 610	3.18 614	1.88 607	4.33 615	3.61 616

UNDER WATER-64	5.27 602	2.32 604	8.78 601	3.93 615	3.54 614	7.61 608	3.03 610	5.84 610	14.19 616	4.04 597	4.04 580	9.39 612	6.26 609	5.93 563	8.48 601	3.60 611	1.51 612	3.13 612	1.88 607	4.29 614	3.61 616

TorneroNet-64	5.30 603	2.03 598	1.74 530	3.43 609	2.81 605	10.09 612	2.12 593	9.10 618	17.12 625	4.96 608	9.27 614	10.72 618	3.70 597	9.20 606	4.55 582	3.31 607	0.84 592	2.88 610	1.55 604	3.49 607	3.04 611

MANE	6.19 604	0.59 501	1.03 419	0.93 556	1.22 576	13.38 617	2.69 604	12.81 621	17.94 626	8.21 619	10.82 617	14.72 619	11.68 615	11.39 619	11.90 611	0.59 559	0.50 570	0.52 545	1.76 606	0.55 533	0.54 534

LSM	6.33 605	1.10 562	13.19 608	1.41 580	68.17 637	1.64 509	1.90 584	1.92 490	2.46 573	2.99 585	3.11 569	1.88 519	1.80 549	2.61 480	2.06 546	0.41 517	0.58 579	0.50 541	0.57 562	0.64 547	17.66 629

SGM-ForestM	6.52 606	0.38 412	1.26 469	0.63 411	0.35 263	13.59 618	5.32 615	6.32 614	6.70 610	11.14 621	9.18 613	22.51 631	13.93 620	16.89 622	20.07 622	0.36 499	0.37 535	0.36 502	0.35 514	0.36 459	0.34 463

tt	6.58 607	0.26 154	6.10 591	3.77 613	2.16 589	11.55 614	19.63 623	13.33 622	5.74 607	2.96 584	2.65 560	4.97 597	6.33 611	3.81 514	7.24 593	9.15 624	11.32 628	5.89 624	6.24 623	6.03 617	2.55 606

JetRed	6.91 608	8.80 619	25.96 622	2.85 599	3.25 611	13.98 620	11.87 618	6.25 613	4.28 601	4.45 602	4.56 584	6.69 602	5.46 605	7.46 593	14.05 614	2.59 598	3.31 617	2.59 605	2.29 614	4.20 613	3.36 615

xyz-stereo	7.16 609	0.22 61	69.90 641	0.42 68	0.21 12	32.92 632	0.49 322	0.87 136	0.76 196	1.38 455	27.04 628	1.19 391	1.16 472	4.69 530	0.97 440	0.16 72	0.12 64	0.20 203	0.14 114	0.16 77	0.12 14

LE_ROB	8.05 610	0.37 405	23.53 618	0.74 499	0.33 241	2.77 575	2.87 608	3.71 595	27.24 630	25.39 630	8.87 612	8.46 610	26.71 630	6.65 575	21.99 623	0.21 285	0.19 366	0.20 203	0.21 328	0.25 352	0.22 324

coex-ft	8.13 611	2.13 603	98.04 643	0.67 453	0.53 429	1.71 513	1.56 565	1.65 404	11.11 614	18.17 629	3.75 577	3.88 585	7.61 614	2.98 494	6.49 590	0.30 455	0.30 497	0.32 467	0.31 485	0.66 551	0.50 526

KSHMR	8.75 612	2.06 601	2.11 549	3.53 611	3.11 609	4.13 597	2.69 604	5.60 608	61.37 645	3.00 586	55.83 643	4.98 598	2.45 579	4.49 525	2.61 558	3.46 609	1.55 613	3.14 613	1.94 609	3.72 609	3.18 613

U	9.45 613	0.21 38	0.58 166	0.47 142	53.11 636	61.27 642	0.24 44	0.70 75	0.52 105	0.36 48	0.28 17	0.29 37	0.35 82	0.33 2	0.26 23	0.19 210	0.11 32	60.50 640	8.88 624	0.17 109	0.13 44

TCMNet-wrong-test	10.31 614	11.40 621	14.84 610	20.96 623	18.45 621	13.80 619	10.76 617	15.78 623	3.53 594	5.20 610	5.52 594	16.26 621	12.61 616	7.51 595	10.15 605	7.43 622	2.37 616	4.31 620	3.43 619	11.36 623	10.61 623

EDNetEfficientorigin	10.57 615	1.47 583	177.42 644	0.67 453	0.53 429	1.58 503	1.16 539	1.90 483	3.37 591	4.71 605	3.38 572	3.10 577	2.69 584	3.13 500	3.58 573	0.25 386	0.23 443	0.33 476	0.27 436	0.83 559	0.81 566

TorneroNet	10.70 616	2.03 598	1.82 535	3.43 609	3.01 608	43.83 633	2.22 597	8.87 617	67.47 646	7.17 617	27.36 629	10.68 617	3.85 600	8.67 604	7.65 598	3.59 610	0.88 598	3.04 611	1.57 605	3.71 608	3.17 612

HanzoNet	11.04 617	3.62 614	8.10 599	4.08 617	3.55 615	4.90 603	2.73 607	7.19 615	10.10 613	31.86 639	28.92 630	21.96 630	36.36 632	18.08 624	10.17 606	7.94 623	3.32 618	3.47 617	3.31 617	7.06 620	4.04 618

DPSimNet_ROB	11.20 618	4.98 616	35.43 626	2.90 602	4.52 617	7.89 609	17.09 622	4.66 603	6.06 609	14.89 625	10.93 618	17.29 622	36.81 634	13.18 621	15.68 618	2.86 600	6.29 622	5.75 623	5.09 621	3.91 611	7.70 621

DGTPSM_ROB	13.01 619	8.23 617	21.87 615	9.51 620	18.10 619	11.56 615	32.01 628	10.63 619	16.20 618	7.03 615	19.48 626	10.15 614	16.66 622	9.83 615	22.42 624	4.75 620	8.68 623	5.37 621	10.25 626	6.16 618	11.36 624

DPSMNet_ROB	13.02 620	8.23 617	21.91 616	9.53 621	18.11 620	11.56 615	32.02 629	10.64 620	16.23 619	7.05 616	19.49 627	10.16 615	16.66 622	9.85 616	22.43 625	4.77 621	8.68 623	5.38 622	10.26 627	6.17 619	11.36 624

USTest	14.33 621	14.94 623	21.04 614	17.44 622	16.05 618	23.26 621	33.84 630	21.73 624	11.80 615	9.36 620	10.14 615	15.97 620	13.20 618	17.28 623	22.43 625	3.78 615	5.01 621	6.17 625	6.16 622	9.25 622	7.72 622

DPSM_ROB	19.08 622	19.14 625	25.17 620	22.15 625	20.85 623	28.17 623	37.82 632	26.56 628	16.85 623	14.14 622	14.84 620	21.70 625	18.75 625	21.87 626	26.55 629	10.16 628	9.30 626	10.47 627	10.42 628	14.03 624	12.61 627

DPSM	19.08 622	19.14 625	25.17 620	22.15 625	20.85 623	28.17 623	37.82 632	26.56 628	16.85 623	14.14 622	14.84 620	21.70 625	18.75 625	21.87 626	26.55 629	10.16 628	9.30 626	10.47 627	10.42 628	14.03 624	12.61 627

LRCNet_RVC	22.74 624	32.10 630	21.97 617	29.84 627	26.23 625	4.42 600	0.81 475	22.66 625	2.02 560	26.93 631	29.26 631	23.06 632	15.59 621	23.84 628	18.88 621	31.75 637	19.90 638	34.65 636	32.13 637	30.54 635	28.32 636

DLNR-FE	23.17 625	48.55 643	42.94 629	176.85 644	78.48 638	0.35 27	0.21 19	23.51 627	0.75 187	0.66 178	0.86 200	0.59 181	0.30 45	1.55 362	0.44 223	9.85 627	0.12 64	0.18 135	0.14 114	76.92 642	0.16 154

DLNR_Zeroshot_test	23.17 625	48.52 642	43.29 630	176.68 643	78.69 639	0.35 27	0.21 19	23.41 626	0.75 187	0.66 178	0.86 200	0.59 181	0.30 45	1.56 365	0.44 223	9.57 625	0.12 64	0.18 135	0.14 114	76.92 642	0.16 154

BEATNet-Init1	26.87 627	13.43 622	70.68 642	0.91 553	0.68 493	57.02 641	21.06 624	32.82 635	32.67 632	52.12 645	53.61 642	66.05 643	49.56 643	48.79 644	34.71 634	0.49 544	0.44 554	0.53 550	0.53 558	0.63 545	0.59 545

RAFT-FEzeroshot	38.32 628	38.45 633	50.28 632	44.74 632	41.87 630	56.68 636	76.38 641	53.24 639	33.76 634	28.29 633	29.37 632	43.69 640	37.66 636	43.83 637	53.41 641	20.32 631	18.70 633	21.07 630	21.07 632	28.25 630	25.35 633

RAFT-FE	38.32 628	38.45 633	50.28 632	44.74 632	41.87 630	56.68 636	76.38 641	53.24 639	33.76 634	28.29 633	29.37 632	43.69 640	37.66 636	43.83 637	53.41 641	20.32 631	18.70 633	21.07 630	21.07 632	28.25 630	25.35 633

CasAABBNet	38.33 630	38.46 635	50.35 635	44.75 634	41.84 629	56.68 636	76.37 640	53.22 638	33.83 637	28.31 636	29.54 634	43.62 639	37.71 638	43.84 640	53.41 641	20.30 630	18.70 633	21.07 630	21.07 632	28.24 629	25.34 631

Hybrid-DGEV	38.35 631	38.46 635	50.28 632	44.82 636	41.90 632	56.66 635	76.35 639	53.24 639	33.80 636	28.29 633	29.84 636	43.58 636	37.86 640	43.84 640	53.39 640	20.34 633	18.69 632	21.06 629	21.00 630	28.25 630	25.34 631

FlowAnything	38.37 632	38.41 632	50.38 636	44.76 635	41.94 633	56.64 634	76.34 638	53.28 643	34.23 639	28.25 632	29.72 635	43.60 637	37.79 639	43.83 637	53.38 639	20.39 635	18.71 637	21.07 630	21.14 636	28.23 628	25.29 630

Selective-RAFT-Error	38.39 633	38.47 637	50.44 637	44.73 631	41.97 634	56.68 636	76.38 641	53.24 639	33.92 638	28.34 637	29.85 637	43.60 637	38.20 641	43.75 636	53.34 638	20.38 634	18.70 633	21.09 634	21.05 631	28.30 633	25.43 635

HaxPig	38.92 634	41.40 639	41.64 627	29.95 628	32.27 626	28.90 625	27.60 625	29.73 631	37.71 640	43.82 640	43.87 639	33.17 633	35.56 631	41.53 634	40.37 636	43.94 641	47.51 643	45.82 637	47.08 639	42.38 636	44.15 639

AVERAGE_ROB	40.43 635	42.37 640	42.73 628	36.96 630	35.58 628	30.50 626	27.61 626	36.71 637	38.39 641	44.91 641	44.36 640	37.45 635	36.70 633	41.88 635	40.35 635	45.43 642	46.81 642	47.11 638	46.35 638	42.51 637	43.87 638

MEDIAN_ROB	42.00 636	44.40 641	44.29 631	35.15 629	34.95 627	31.28 631	29.60 627	35.88 636	40.02 642	47.20 644	46.64 641	37.37 634	38.48 642	44.35 643	42.45 637	48.03 643	49.39 644	49.71 639	49.03 640	45.14 638	46.65 640

LSM0	42.82 637	38.75 638	50.81 638	47.07 637	109.38 645	57.00 640	76.02 637	53.74 644	33.71 633	29.02 638	30.41 638	43.87 642	37.22 635	43.91 642	53.54 644	20.52 636	18.62 631	21.10 635	21.11 635	28.41 634	42.22 637

Anonymous_1	43.04 638	18.73 624	24.79 619	21.81 624	46.26 635	27.80 622	37.60 631	28.08 630	16.14 617	14.66 624	14.30 619	20.65 624	17.88 624	21.56 625	25.94 628	117.93 646	8.92 625	100.65 641	126.50 643	158.64 646	12.08 626

PML	51.67 639	36.25 631	13.28 609	7.46 619	20.81 622	108.69 645	232.22 647	8.72 616	27.82 631	87.01 646	269.67 647	69.67 644	61.95 644	24.76 632	14.20 615	9.74 626	3.40 619	9.62 626	4.70 620	18.74 626	4.72 620

xxxxx1	54.10 640	25.67 627	27.13 623	113.43 640	96.96 640	30.69 627	47.44 634	32.38 632	25.60 627	17.75 626	17.27 622	21.81 627	21.02 627	24.43 629	33.82 631	33.37 638	40.54 639	157.71 644	175.86 644	66.16 639	72.93 643

tt_ll	54.10 640	25.67 627	27.13 623	113.43 640	96.96 640	30.69 627	47.44 634	32.38 632	25.60 627	17.75 626	17.27 622	21.81 627	21.02 627	24.43 629	33.82 631	33.37 638	40.54 639	157.71 644	175.86 644	66.16 639	72.93 643

ff	54.10 640	25.67 627	27.13 623	113.43 640	96.96 640	30.69 627	47.44 634	32.38 632	25.60 627	17.75 626	17.27 622	21.81 627	21.02 627	24.43 629	33.82 631	33.37 638	40.54 639	157.71 644	175.86 644	66.16 639	72.93 643

RSGM-EC	88.84 643	82.86 644	51.22 639	105.38 638	99.51 643	94.51 643	125.67 644	90.02 645	46.43 643	45.14 642	57.50 644	101.22 645	88.55 645	154.40 645	153.26 645	105.54 644	59.55 645	113.88 642	53.02 641	92.89 644	56.17 641

acva	88.84 643	82.86 644	51.22 639	105.38 638	99.51 643	94.51 643	125.67 644	90.02 645	46.43 643	45.14 642	57.50 644	101.22 645	88.55 645	154.40 645	153.26 645	105.54 644	59.55 645	113.88 642	53.02 641	92.89 644	56.17 641

test_example2	192.40 645	210.76 646	206.48 645	199.83 645	204.73 646	172.94 646	183.52 646	133.93 647	133.41 647	191.38 647	196.19 646	187.13 647	178.77 647	205.33 647	208.00 647	222.09 647	238.72 647	186.54 647	190.54 647	227.34 647	170.31 646

GS-Stereo							0.36 154	0.92 156	0.47 78	0.37 56	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.19 210	0.11 32	0.16 65	0.12 51	0.17 109	0.15 118

FSD					0.50 401	0.54 163	0.58 396	0.65 56	0.53 111	0.54 148	0.52 98	0.56 166	0.52 200	0.57 64	0.55 308	0.51 545	0.47 563	0.50 541	0.49 550	0.50 520

ccccc		492.34 647		530.87 646	530.37 647	478.08 647		491.76 648		448.18 648		476.12 648		541.64 648		663.49 648	459.54 648	353.94 648	309.79 648	586.66 648

ASD4		10.99 620

Low-res two-view benchmark