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

MonSter++	0.18 1	0.19 8	0.65 39	0.20 5	0.12 9	0.30 18	0.14 19	0.29 4	0.28 12	0.16 11	0.13 11	0.18 55	0.15 26	0.25 13	0.21 80	0.07 23	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 2	0.22 35	0.17 121	0.35 46	0.14 19	0.27 2	0.25 4	0.19 32	0.21 45	0.14 14	0.15 26	0.27 31	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 215

HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 31	0.20 5	0.13 25	0.36 54	0.13 9	0.35 15	0.31 16	0.16 11	0.14 14	0.17 45	0.15 26	0.25 13	0.23 114	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 23	0.20 5	0.11 3	0.39 73	0.15 32	0.35 15	0.27 8	0.18 26	0.15 15	0.17 45	0.16 36	0.26 24	0.21 80	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 63

BridgeDepth	0.19 3	0.30 154	0.55 14	0.23 47	0.09 1	0.38 69	0.15 32	0.32 8	0.33 30	0.16 11	0.12 8	0.23 87	0.19 85	0.27 31	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth_RVC	0.20 6	0.20 14	0.74 54	0.17 1	0.12 9	0.32 29	0.12 4	0.33 10	0.46 165	0.15 5	0.15 15	0.16 36	0.19 85	0.23 6	0.18 22	0.10 183	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.20 6	0.21 26	0.61 25	0.20 5	0.13 25	0.39 73	0.14 19	0.34 14	0.34 36	0.16 11	0.16 20	0.16 36	0.15 26	0.27 31	0.22 101	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

MonStereo	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 121	0.33 33	0.15 32	0.46 84	0.32 21	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 114	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

Monster-pub-eth3d	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 121	0.33 33	0.15 32	0.46 84	0.32 21	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 114	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

S2M2_XL	0.20 6	0.32 174	1.10 95	0.19 2	0.13 25	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 5	0.19 31	0.15 30	0.14 14	0.19 1	0.21 80	0.11 258	0.09 206	0.10 157	0.08 97	0.10 64	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.22 35	0.17 121	0.41 87	0.14 19	0.35 15	0.32 21	0.24 90	0.20 38	0.15 30	0.18 64	0.26 24	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

4w-stereo	0.20 6	0.21 26	0.57 19	0.21 13	0.15 65	0.39 73	0.13 9	0.39 34	0.33 30	0.22 60	0.21 45	0.13 4	0.20 97	0.29 57	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

3.25w_new	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 63	0.35 43	0.23 81	0.21 45	0.16 36	0.18 64	0.27 31	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 63	0.35 43	0.23 81	0.21 45	0.16 36	0.18 64	0.27 31	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

FoundationStereo	0.20 6	0.30 154	0.81 62	0.21 13	0.22 248	0.21 3	0.16 46	0.25 1	0.38 77	0.15 5	0.11 4	0.18 55	0.17 44	0.23 6	0.16 6	0.09 84	0.13 354	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

MonSter	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 121	0.33 33	0.15 32	0.46 84	0.32 21	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 114	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

Monster-pub-mixall	0.21 17	0.31 166	0.69 48	0.21 13	0.13 25	0.27 9	0.12 4	0.37 23	0.26 6	0.21 49	0.19 31	0.15 30	0.12 6	0.47 216	0.29 201	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 155

qwe	0.21 17	0.22 42	0.61 25	0.21 13	0.20 207	0.41 87	0.15 32	0.46 84	0.35 43	0.26 126	0.22 57	0.14 14	0.14 14	0.31 73	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

2.25w	0.21 17	0.22 42	0.51 2	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.42 55	0.34 36	0.23 81	0.27 101	0.14 14	0.18 64	0.33 94	0.24 139	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 56	0.41 48	0.35 43	0.22 60	0.21 45	0.14 14	0.18 64	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 56	0.41 48	0.35 43	0.22 60	0.21 45	0.14 14	0.18 64	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5_new	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 65	0.40 80	0.17 56	0.40 38	0.35 43	0.25 109	0.22 57	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 65	0.40 80	0.17 56	0.40 38	0.35 43	0.25 109	0.22 57	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 56	0.41 48	0.35 43	0.22 60	0.21 45	0.14 14	0.18 64	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.5w	0.21 17	0.23 60	0.50 1	0.22 35	0.15 65	0.39 73	0.19 81	0.47 99	0.36 64	0.21 49	0.22 57	0.13 4	0.17 44	0.33 94	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.75w_new	0.21 17	0.21 26	0.57 19	0.20 5	0.14 41	0.40 80	0.18 72	0.47 99	0.36 64	0.24 90	0.20 38	0.13 4	0.19 85	0.31 73	0.21 80	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

3.75w	0.21 17	0.21 26	0.61 25	0.21 13	0.20 207	0.44 111	0.16 46	0.44 71	0.30 15	0.22 60	0.20 38	0.13 4	0.18 64	0.29 57	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.5w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.55 14	0.21 13	0.15 65	0.40 80	0.14 19	0.43 63	0.33 30	0.21 49	0.24 76	0.14 14	0.18 64	0.34 106	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.59 22	0.22 35	0.12 9	0.37 58	0.22 151	0.50 121	0.38 77	0.22 60	0.21 45	0.12 2	0.22 117	0.26 24	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

2w_stereo	0.21 17	0.19 8	0.51 2	0.22 35	0.13 25	0.41 87	0.20 101	0.50 121	0.34 36	0.25 109	0.23 66	0.13 4	0.23 134	0.24 8	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

LG-Stereo_L2	0.21 17	0.31 166	0.85 66	0.22 35	0.14 41	0.31 23	0.22 151	0.38 27	0.25 4	0.17 19	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 82	0.18 22	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 91

LG-Stereo_L1	0.21 17	0.31 166	0.85 66	0.22 35	0.14 41	0.28 11	0.21 124	0.38 27	0.26 6	0.16 11	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 136	0.18 22	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 91

MLG-Stereo_test3	0.21 17	0.35 207	0.65 39	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.37 23	0.40 102	0.21 49	0.12 8	0.17 45	0.12 6	0.25 13	0.16 6	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.10 91

MLG-Stereo_test2	0.21 17	0.36 216	0.68 47	0.21 13	0.17 121	0.45 117	0.12 4	0.35 15	0.42 124	0.15 5	0.11 4	0.22 78	0.10 1	0.28 43	0.16 6	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 63

MLG-Stereo_test1	0.21 17	0.33 183	0.61 25	0.23 47	0.21 221	0.45 117	0.13 9	0.33 10	0.46 165	0.13 1	0.09 1	0.18 55	0.12 6	0.32 82	0.15 2	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 63

MLG-Stereo	0.21 17	0.33 183	0.60 23	0.23 47	0.12 9	0.44 111	0.13 9	0.39 34	0.46 165	0.13 1	0.10 2	0.17 45	0.13 12	0.35 112	0.15 2	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 63

LGtest1	0.21 17	0.37 219	0.70 49	0.22 35	0.12 9	0.31 23	0.11 2	0.36 20	0.39 89	0.17 19	0.13 11	0.16 36	0.14 14	0.25 13	0.27 176	0.10 183	0.09 206	0.08 42	0.06 14	0.10 64	0.10 91

asda	0.22 38	0.25 81	0.70 49	0.21 13	0.16 92	0.43 104	0.16 46	0.44 71	0.35 43	0.22 60	0.20 38	0.14 14	0.20 97	0.25 13	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

1w_stereo	0.22 38	0.17 1	0.52 5	0.23 47	0.16 92	0.44 111	0.22 151	0.55 167	0.40 102	0.25 109	0.29 115	0.13 4	0.26 178	0.28 43	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

monsterstereo	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.25 86	0.27 330	0.39 73	0.14 19	0.51 129	0.33 30	0.25 109	0.27 101	0.13 4	0.13 12	0.38 144	0.21 80	0.07 23	0.07 46	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

monsters	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.23 47	0.28 344	0.42 100	0.14 19	0.46 84	0.31 16	0.24 90	0.20 38	0.13 4	0.14 14	0.43 172	0.20 61	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 97	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 38	0.28 130	0.88 70	0.21 13	0.24 281	0.42 100	0.17 56	0.35 15	0.37 72	0.20 40	0.22 57	0.14 14	0.12 6	0.24 8	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.07 9

SGD-Stereo	0.22 38	0.28 130	0.77 58	0.22 35	0.11 3	0.40 80	0.16 46	0.31 7	0.36 64	0.19 32	0.19 31	0.17 45	0.17 44	0.37 136	0.16 6	0.10 183	0.06 23	0.08 42	0.07 66	0.10 64	0.07 9

DEFOM-Stereo	0.22 38	0.22 42	0.91 75	0.23 47	0.13 25	0.49 161	0.18 72	0.30 5	0.28 12	0.19 32	0.17 21	0.14 14	0.14 14	0.41 160	0.16 6	0.08 40	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 48	0.09 63

Replicate-Monster	0.23 45	0.40 246	0.94 80	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.13 9	0.40 38	0.36 64	0.22 60	0.15 15	0.15 30	0.15 26	0.40 155	0.15 2	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 253

FlowAnything_test	0.23 45	0.32 174	0.52 5	0.28 166	0.17 121	0.37 58	0.20 101	0.38 27	0.24 2	0.24 90	0.20 38	0.21 75	0.17 44	0.26 24	0.25 154	0.13 347	0.10 249	0.14 382	0.16 381	0.17 233	0.12 155

LG-G_1	0.23 45	0.37 219	0.71 51	0.23 47	0.11 3	0.51 182	0.12 4	0.44 71	0.39 89	0.19 32	0.15 15	0.19 62	0.15 26	0.36 125	0.16 6	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.11 116

LG-G	0.23 45	0.37 219	0.71 51	0.23 47	0.11 3	0.51 182	0.12 4	0.44 71	0.39 89	0.19 32	0.15 15	0.19 62	0.15 26	0.36 125	0.16 6	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.11 116

dual_stereo	0.23 45	0.25 81	0.66 46	0.21 13	0.15 65	0.27 9	0.15 32	0.62 212	0.40 102	0.15 5	0.13 11	0.18 55	0.14 14	0.37 136	0.19 38	0.09 84	0.31 532	0.07 1	0.10 170	0.07 4	0.07 9

IGEV-Stereo++	0.23 45	0.23 60	0.64 34	0.24 67	0.22 248	0.47 142	0.13 9	0.52 143	0.33 30	0.18 26	0.24 76	0.17 45	0.22 117	0.32 82	0.19 38	0.08 40	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.17 233	0.09 63

MatchStereo	0.24 51	0.38 230	1.37 145	0.20 5	0.10 2	0.22 4	0.14 19	0.41 48	0.40 102	0.14 3	0.25 83	0.15 30	0.15 26	0.25 13	0.18 22	0.09 84	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

AdaDepth	0.24 51	0.18 5	1.03 85	0.25 86	0.21 221	0.46 135	0.16 46	0.30 5	0.27 8	0.17 19	0.19 31	0.14 14	0.18 64	0.35 112	0.17 20	0.07 23	0.07 46	0.08 42	0.25 473	0.10 64	0.10 91

water-stereo	0.24 51	0.17 1	0.88 70	0.24 67	0.14 41	0.37 58	0.17 56	0.43 63	0.32 21	0.26 126	0.35 170	0.26 129	0.24 146	0.22 3	0.25 154	0.09 84	0.09 206	0.09 102	0.08 97	0.10 64	0.10 91

111111	0.24 51	0.21 26	0.82 64	0.24 67	0.21 221	0.43 104	0.13 9	0.45 81	0.35 43	0.22 60	0.27 101	0.18 55	0.16 36	0.35 112	0.18 22	0.09 84	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.25 375	0.08 40

S2M2_L	0.24 51	0.29 141	0.90 74	0.23 47	0.17 121	0.24 6	0.09 1	0.36 20	0.45 154	0.17 19	0.25 83	0.23 87	0.17 44	0.24 8	0.28 186	0.15 410	0.12 330	0.11 228	0.12 275	0.15 174	0.11 116
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.25 56	0.19 8	0.58 21	0.28 166	0.18 159	0.28 11	0.22 151	0.38 27	0.54 251	0.23 81	0.30 129	0.27 142	0.26 178	0.37 136	0.24 139	0.14 390	0.12 330	0.13 347	0.10 170	0.12 98	0.10 91

rvit_stereo_0081	0.25 56	0.21 26	0.61 25	0.28 166	0.17 121	0.31 23	0.22 151	0.42 55	0.53 238	0.24 90	0.25 83	0.25 114	0.21 108	0.34 106	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.09 63

rvit_stereo_0082	0.25 56	0.21 26	0.61 25	0.28 166	0.17 121	0.31 23	0.22 151	0.42 55	0.53 238	0.24 90	0.25 83	0.25 114	0.21 108	0.34 106	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.09 63

NLSM3	0.26 59	0.39 240	0.75 55	0.25 86	0.24 281	0.43 104	0.19 81	0.58 185	0.45 154	0.20 40	0.26 94	0.20 64	0.25 162	0.29 57	0.24 139	0.07 23	0.06 23	0.10 157	0.09 132	0.10 64	0.07 9

depthmonostereo	0.26 59	0.23 60	0.65 39	0.41 431	0.13 25	0.41 87	0.19 81	0.51 129	0.40 102	0.25 109	0.29 115	0.26 129	0.28 216	0.44 181	0.23 114	0.09 84	0.10 249	0.09 102	0.07 66	0.10 64	0.08 40

DilatedVolume-Stereo	0.26 59	0.20 14	0.64 34	0.25 86	0.15 65	0.41 87	0.18 72	0.42 55	0.35 43	0.34 171	0.34 165	0.25 114	0.23 134	0.43 172	0.53 378	0.09 84	0.09 206	0.08 42	0.10 170	0.12 98	0.11 116

GIP-stereo	0.26 59	0.22 42	0.78 59	0.29 198	0.20 207	0.42 100	0.17 56	0.64 223	0.39 89	0.18 26	0.24 76	0.23 87	0.18 64	0.25 13	0.47 350	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.17 233	0.08 40

LG-Stereo	0.27 63	0.25 81	0.95 81	0.25 86	0.15 65	0.43 104	0.21 124	0.50 121	0.40 102	0.18 26	0.29 115	0.25 114	0.16 36	0.28 43	0.35 276	0.07 23	0.07 46	0.11 228	0.10 170	0.24 361	0.10 91

mms	0.27 63	0.26 97	0.91 75	0.25 86	0.18 159	0.32 29	0.23 186	0.37 23	0.31 16	0.21 49	0.30 129	0.23 87	0.17 44	0.46 205	0.21 80	0.08 40	0.10 249	0.10 157	0.08 97	0.22 330	0.47 534

ours_stereo	0.27 63	0.25 81	1.21 115	0.25 86	0.17 121	0.35 46	0.23 186	0.38 27	0.35 43	0.20 40	0.31 142	0.23 87	0.17 44	0.41 160	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.22 330	0.18 321

rvit_stereo_0081_aga	0.27 63	0.29 141	1.08 91	0.26 118	0.20 207	0.33 33	0.21 124	0.41 48	0.42 124	0.26 126	0.28 109	0.27 142	0.21 108	0.31 73	0.21 80	0.14 390	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.14 154	0.10 91

rvit_stereo_0080	0.27 63	0.38 230	0.76 56	0.24 67	0.18 159	0.34 41	0.27 290	0.54 163	0.44 139	0.24 90	0.26 94	0.27 142	0.22 117	0.29 57	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.10 157	0.10 170	0.15 174	0.11 116

RSM++	0.27 63	0.26 97	0.87 69	0.28 166	0.13 25	0.39 73	0.20 101	0.45 81	0.45 154	0.20 40	0.24 76	0.24 101	0.17 44	0.36 125	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.09 102	0.35 526	0.26 395	0.18 321

whm_eth	0.27 63	0.38 230	0.76 56	0.24 67	0.18 159	0.34 41	0.27 290	0.54 163	0.44 139	0.24 90	0.26 94	0.27 142	0.22 117	0.29 57	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.10 157	0.10 170	0.15 174	0.11 116

BStereo	0.28 70	0.33 183	1.34 138	0.23 47	0.29 352	0.33 33	0.20 101	0.46 84	0.35 43	0.22 60	0.17 21	0.20 64	0.14 14	0.28 43	0.25 154	0.07 23	0.07 46	0.16 431	0.21 449	0.12 98	0.11 116

VIP-Stereo	0.28 70	0.56 334	1.05 88	0.23 47	0.19 192	0.52 201	0.17 56	0.44 71	0.39 89	0.18 26	0.25 83	0.24 101	0.15 26	0.33 94	0.19 38	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.14 154	0.32 479

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 70	0.28 130	1.09 93	0.33 297	0.15 65	0.30 18	0.16 46	0.58 185	0.42 124	0.19 32	0.19 31	0.17 45	0.26 178	0.38 144	0.37 286	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.25 473	0.10 64	0.06 1

castereo++	0.28 70	0.43 265	0.93 78	0.28 166	0.17 121	0.53 210	0.21 124	0.55 167	0.45 154	0.17 19	0.26 94	0.32 179	0.17 44	0.33 94	0.16 6	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.29 493	0.13 130	0.06 1

fffy	0.28 70	0.24 73	1.19 109	0.27 138	0.15 65	0.37 58	0.22 151	0.42 55	0.32 21	0.20 40	0.29 115	0.26 129	0.20 97	0.44 181	0.20 61	0.08 40	0.10 249	0.10 157	0.08 97	0.22 330	0.18 321

RAStereo	0.28 70	0.48 299	1.52 180	0.26 118	0.18 159	0.25 7	0.19 81	0.42 55	0.35 43	0.20 40	0.25 83	0.20 64	0.16 36	0.24 8	0.24 139	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.12 98	0.08 40

RSM	0.28 70	0.26 97	0.97 82	0.25 86	0.24 281	0.37 58	0.21 124	0.49 114	0.44 139	0.21 49	0.27 101	0.28 151	0.17 44	0.38 144	0.20 61	0.07 23	0.07 46	0.09 102	0.34 523	0.21 313	0.16 283

trnet	0.28 70	0.26 97	1.32 133	0.19 2	0.12 9	0.54 218	0.15 32	0.48 107	0.46 165	0.27 135	0.33 157	0.24 101	0.21 108	0.30 66	0.21 80	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.09 48	0.07 9

CASnet	0.28 70	0.31 166	1.20 113	0.28 166	0.11 3	0.47 142	0.19 81	0.44 71	0.44 139	0.38 190	0.31 142	0.23 87	0.17 44	0.29 57	0.19 38	0.10 183	0.06 23	0.15 412	0.12 275	0.16 210	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 70	0.27 105	1.36 142	0.28 166	0.12 9	0.41 87	0.20 101	0.37 23	0.38 77	0.26 126	0.30 129	0.25 114	0.19 85	0.33 94	0.24 139	0.09 84	0.11 299	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.09 63

CREStereo	0.28 70	0.30 154	1.33 135	0.19 2	0.13 25	0.55 233	0.17 56	0.48 107	0.46 165	0.27 135	0.33 157	0.24 101	0.21 108	0.31 73	0.21 80	0.11 258	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.10 64	0.07 9
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
fffft	0.29 81	0.21 26	1.10 95	0.24 67	0.15 65	0.42 100	0.24 222	0.42 55	0.38 77	0.21 49	0.18 28	0.20 64	0.16 36	0.44 181	0.70 431	0.07 23	0.06 23	0.10 157	0.08 97	0.28 411	0.20 354
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 81	0.26 97	1.03 85	0.25 86	0.14 41	0.46 135	0.22 151	0.36 20	0.38 77	0.23 81	0.23 66	0.21 75	0.18 64	0.45 196	0.60 406	0.07 23	0.06 23	0.10 157	0.08 97	0.20 297	0.20 354

tt45	0.29 81	0.24 73	1.06 90	0.25 86	0.17 121	0.55 233	0.22 151	0.41 48	0.35 43	0.24 90	0.25 83	0.25 114	0.18 64	0.64 293	0.34 266	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.21 313	0.11 116

999	0.29 81	0.25 81	1.05 88	0.26 118	0.18 159	0.49 161	0.23 186	0.38 27	0.37 72	0.20 40	0.32 148	0.23 87	0.18 64	0.73 327	0.36 280	0.08 40	0.07 46	0.09 102	0.08 97	0.24 361	0.10 91

Pointernet	0.29 81	0.25 81	1.49 174	0.24 67	0.20 207	0.47 142	0.15 32	0.62 212	0.47 184	0.22 60	0.29 115	0.26 129	0.20 97	0.28 43	0.20 61	0.10 183	0.07 46	0.07 1	0.12 275	0.10 64	0.07 9

IGEV-Stereo+	0.29 81	0.29 141	0.86 68	0.25 86	0.34 417	0.30 18	0.14 19	0.32 8	0.53 238	0.18 26	0.12 8	0.18 55	0.19 85	0.49 234	0.17 20	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.20 443	0.46 533	0.59 551

MaDis-Stereo	0.29 81	0.54 323	1.44 160	0.24 67	0.29 352	0.29 15	0.16 46	0.45 81	0.37 72	0.19 32	0.21 45	0.28 151	0.22 117	0.30 66	0.29 201	0.10 183	0.09 206	0.10 157	0.08 97	0.11 87	0.11 116

LoS_RVC	0.29 81	0.33 183	1.19 109	0.25 86	0.34 417	0.43 104	0.22 151	0.42 55	0.32 21	0.22 60	0.33 157	0.23 87	0.24 146	0.31 73	0.21 80	0.07 23	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.10 64	0.31 473

Selective-IGEV	0.29 81	0.23 60	1.28 126	0.27 138	0.30 367	0.35 46	0.20 101	0.56 174	0.38 77	0.21 49	0.30 129	0.22 78	0.18 64	0.37 136	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.15 361	0.16 210	0.29 455

EGLCR-Stereo	0.29 81	0.27 105	0.97 82	0.30 218	0.19 192	0.56 250	0.17 56	0.68 244	0.36 64	0.30 151	0.18 28	0.27 142	0.17 44	0.38 144	0.19 38	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.10 64	0.35 493

castereo	0.30 91	0.44 276	0.81 62	0.24 67	0.29 352	0.41 87	0.27 290	0.72 263	0.45 154	0.22 60	0.30 129	0.24 101	0.31 249	0.25 13	0.21 80	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.31 510	0.12 98	0.09 63

WCG-NET	0.30 91	0.42 260	1.26 123	0.24 67	0.12 9	0.43 104	0.24 222	0.40 38	0.56 269	0.35 173	0.37 179	0.26 129	0.24 146	0.29 57	0.19 38	0.08 40	0.12 330	0.08 42	0.07 66	0.22 330	0.10 91

Occ-G	0.30 91	0.30 154	1.33 135	0.23 47	0.15 65	0.36 54	0.25 243	0.43 63	0.31 16	0.26 126	0.35 170	0.46 280	0.22 117	0.30 66	0.25 154	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.16 381	0.31 435	0.08 40

AIO-Stereo	0.30 91	0.27 105	1.25 121	0.27 138	0.24 281	0.37 58	0.20 101	0.52 143	0.36 64	0.21 49	0.30 129	0.23 87	0.14 14	0.31 73	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.09 102	0.38 538	0.19 281	0.31 473

UniTT-Stereo	0.30 91	0.36 216	1.68 206	0.27 138	0.24 281	0.29 15	0.18 72	0.33 10	0.34 36	0.26 126	0.37 179	0.18 55	0.18 64	0.31 73	0.27 176	0.10 183	0.08 135	0.08 42	0.07 66	0.25 375	0.08 40

CES	0.30 91	0.27 105	1.09 93	0.23 47	0.50 512	0.40 80	0.20 101	0.46 84	0.44 139	0.22 60	0.28 109	0.26 129	0.19 85	0.33 94	0.21 80	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.15 174	0.49 538

ProNet	0.30 91	0.54 323	1.29 127	0.25 86	0.15 65	0.47 142	0.25 243	0.48 107	0.39 89	0.21 49	0.23 66	0.22 78	0.20 97	0.44 181	0.19 38	0.08 40	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.23 344	0.12 155

CroCo-Stereo	0.30 91	0.45 284	1.08 91	0.31 245	0.17 121	0.19 2	0.21 124	0.73 275	0.50 203	0.21 49	0.24 76	0.55 324	0.22 117	0.27 31	0.26 166	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.07 66	0.12 98	0.09 63
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
Wave_Phase_stereo	0.31 99	0.33 183	1.34 138	0.23 47	0.29 352	0.98 527	0.20 101	0.49 114	0.35 43	0.22 60	0.17 21	0.20 64	0.14 14	0.28 43	0.25 154	0.07 23	0.07 46	0.16 431	0.21 449	0.12 98	0.11 116

xyz-stereo-finetune	0.31 99	0.46 287	0.79 60	0.21 13	0.12 9	0.53 210	0.25 243	0.52 143	0.54 251	0.28 140	0.32 148	0.29 161	0.23 134	0.59 276	0.55 385	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.13 130	0.08 40

rvit_0105_6	0.31 99	0.29 141	1.00 84	0.31 245	0.18 159	0.35 46	0.25 243	0.51 129	0.61 313	0.25 109	0.28 109	0.32 179	0.25 162	0.39 150	0.25 154	0.18 458	0.16 419	0.15 412	0.13 308	0.14 154	0.13 192

rvit_stereo_ft	0.31 99	0.61 347	1.18 107	0.32 274	0.21 221	0.28 11	0.27 290	0.55 167	0.48 187	0.23 81	0.27 101	0.28 151	0.26 178	0.32 82	0.25 154	0.13 347	0.09 206	0.11 228	0.11 235	0.13 130	0.14 215

CAS++	0.31 99	0.33 183	1.43 158	0.25 86	0.17 121	0.31 23	0.20 101	0.78 329	0.41 113	0.30 151	0.30 129	0.21 75	0.16 36	0.33 94	0.18 22	0.15 410	0.12 330	0.13 347	0.10 170	0.15 174	0.11 116
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 99	0.30 154	1.52 180	0.23 47	0.13 25	0.54 218	0.20 101	0.48 107	0.49 193	0.25 109	0.28 109	0.37 201	0.24 146	0.38 144	0.23 114	0.10 183	0.08 135	0.08 42	0.05 1	0.15 174	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 99	0.35 207	1.30 130	0.20 5	0.14 41	0.57 268	0.25 243	0.46 84	0.42 124	0.27 135	0.32 148	0.27 142	0.24 146	0.39 150	0.23 114	0.43 550	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.18 260	0.07 9

DA	0.32 106	0.26 97	0.89 72	0.29 198	0.25 299	0.63 372	0.22 151	0.60 204	0.39 89	0.23 81	0.30 129	0.24 101	0.26 178	0.60 282	0.18 22	0.10 183	0.12 330	0.09 102	0.07 66	0.10 64	0.52 542

GGEV	0.32 106	0.26 97	0.89 72	0.29 198	0.25 299	0.63 372	0.22 151	0.60 204	0.39 89	0.23 81	0.30 129	0.24 101	0.26 178	0.60 282	0.18 22	0.10 183	0.12 330	0.09 102	0.07 66	0.10 64	0.52 542

WCG-NET（raft）	0.32 106	0.53 317	1.21 115	0.23 47	0.12 9	0.44 111	0.24 222	0.40 38	0.50 203	0.35 173	0.35 170	0.47 288	0.25 162	0.35 112	0.20 61	0.08 40	0.29 526	0.08 42	0.07 66	0.22 330	0.11 116

MGS-Stereo	0.32 106	0.34 198	1.70 211	0.25 86	0.14 41	0.40 80	0.22 151	0.38 27	0.43 135	0.24 90	0.51 283	0.25 114	0.18 64	0.31 73	0.20 61	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.08 97	0.47 534	0.08 40

ff7	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

ffff	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

11t	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

MC-Stereo	0.32 106	0.31 166	1.46 164	0.31 245	0.15 65	0.53 210	0.19 81	0.44 71	0.35 43	0.36 178	0.38 189	0.27 142	0.27 199	0.42 168	0.19 38	0.09 84	0.13 354	0.09 102	0.16 381	0.20 297	0.13 192

ccc-4	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

SCV_C0	0.33 115	0.43 265	1.42 157	0.25 86	0.16 92	0.35 46	0.20 101	0.68 244	0.44 139	0.24 90	0.27 101	0.29 161	0.20 97	0.58 270	0.18 22	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.30 503	0.26 395	0.17 302

11t1	0.33 115	0.19 8	1.41 153	0.33 297	0.16 92	0.48 151	0.21 124	0.67 240	0.48 187	0.40 198	0.34 165	0.32 179	0.33 262	0.42 168	0.27 176	0.11 258	0.12 330	0.10 157	0.08 97	0.13 130	0.14 215

IGEVStereo-DCA	0.33 115	0.34 198	1.38 147	0.27 138	0.16 92	0.45 117	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.21 45	0.26 129	0.25 162	0.64 293	0.52 374	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.18 413	0.16 210	0.22 381

AEACV	0.33 115	0.24 73	1.44 160	0.28 166	0.35 430	0.47 142	0.21 124	0.43 63	0.28 12	0.26 126	0.25 83	0.22 78	0.38 298	0.30 66	0.18 22	0.09 84	0.35 540	0.09 102	0.36 535	0.23 344	0.25 426

CroCo-Stereo Lap2	0.33 115	0.61 347	1.47 168	0.32 274	0.38 457	0.23 5	0.22 151	0.58 185	0.46 165	0.22 60	0.27 101	0.29 161	0.23 134	0.32 82	0.26 166	0.09 84	0.09 206	0.10 157	0.08 97	0.21 313	0.14 215

CREStereo++_RVC	0.33 115	0.29 141	1.74 225	0.24 67	0.16 92	0.54 218	0.15 32	0.40 38	0.55 258	0.37 182	0.51 283	0.24 101	0.19 85	0.27 31	0.26 166	0.09 84	0.06 23	0.08 42	0.30 503	0.08 28	0.06 1
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
TANstereo	0.33 115	0.49 302	1.75 231	0.23 47	0.12 9	0.54 218	0.16 46	0.40 38	0.45 154	0.45 234	0.51 283	0.26 129	0.22 117	0.29 57	0.20 61	0.10 183	0.10 249	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 116

sCroCo_RVC	0.33 115	0.32 174	1.89 318	0.34 328	0.27 330	0.30 18	0.22 151	0.48 107	0.44 139	0.22 60	0.33 157	0.25 114	0.25 162	0.32 82	0.24 139	0.14 390	0.16 419	0.12 288	0.12 275	0.15 174	0.13 192

RAFT-Stereo-weight	0.34 123	0.29 141	1.43 158	0.28 166	0.28 344	0.55 233	0.22 151	0.78 329	0.48 187	0.46 242	0.38 189	0.36 199	0.17 44	0.33 94	0.23 114	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.09 63

IGEV++	0.34 123	0.43 265	1.32 133	0.31 245	0.14 41	0.32 29	0.21 124	0.70 255	0.34 36	0.22 60	0.28 109	0.22 78	0.27 199	0.35 112	0.27 176	0.09 84	0.39 555	0.08 42	0.15 361	0.25 375	0.45 531

MyStereo07	0.34 123	0.40 246	1.46 164	0.29 198	0.23 268	0.60 315	0.31 354	0.53 152	0.42 124	0.25 109	0.25 83	0.20 64	0.26 178	0.57 266	0.19 38	0.09 84	0.18 450	0.12 288	0.11 235	0.16 210	0.19 338

MIF-Stereo (partial)	0.34 123	0.41 253	1.93 335	0.26 118	0.24 281	0.32 29	0.17 56	0.53 152	0.42 124	0.25 109	0.37 179	0.25 114	0.26 178	0.44 181	0.31 233	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.19 281	0.14 215

GCAP-Stereo	0.34 123	0.89 466	1.76 237	0.26 118	0.12 9	0.52 201	0.14 19	0.49 114	0.38 77	0.29 146	0.30 129	0.29 161	0.22 117	0.30 66	0.20 61	0.09 84	0.17 439	0.09 102	0.07 66	0.21 313	0.11 116

anonymousdsp2	0.34 123	0.24 73	1.16 104	0.28 166	0.15 65	0.57 268	0.23 186	0.79 345	0.47 184	0.38 190	0.37 179	0.40 223	0.25 162	0.47 216	0.21 80	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.13 308	0.19 281	0.27 443

anonymousdsp	0.34 123	0.53 317	1.47 168	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.49 114	0.40 102	0.25 109	0.24 76	0.22 78	0.24 146	0.55 262	0.19 38	0.09 84	0.11 299	0.10 157	0.18 413	0.24 361	0.29 455

knoymous	0.34 123	0.25 81	1.75 231	0.24 67	0.18 159	0.45 117	0.24 222	0.57 179	0.38 77	0.41 207	0.39 197	0.55 324	0.25 162	0.38 144	0.23 114	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.07 66	0.13 130	0.12 155

RCA-Stereo	0.34 123	0.32 174	1.30 130	0.26 118	0.14 41	0.58 286	0.23 186	0.78 329	0.62 331	0.40 198	0.44 223	0.28 151	0.35 272	0.29 57	0.20 61	0.09 84	0.10 249	0.09 102	0.07 66	0.19 281	0.08 40

IGEV-Stereo	0.34 123	0.54 323	1.47 168	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.49 114	0.40 102	0.25 109	0.24 76	0.22 78	0.24 146	0.54 258	0.19 38	0.09 84	0.10 249	0.10 157	0.18 413	0.24 361	0.29 455
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 123	0.77 422	1.75 231	0.34 328	0.13 25	0.51 182	0.17 56	0.43 63	0.50 203	0.37 182	0.49 270	0.23 87	0.18 64	0.28 43	0.24 139	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.07 9

GEAStereo	0.35 134	0.32 174	1.17 105	0.53 506	0.60 540	0.55 233	0.21 124	0.40 38	0.27 8	0.20 40	0.22 57	0.16 36	0.18 64	0.44 181	0.16 6	0.11 258	0.37 544	0.08 42	0.06 14	0.33 453	0.71 561

GASTEREO	0.35 134	0.72 400	1.15 101	0.56 520	0.20 207	0.52 201	0.22 151	0.56 174	0.40 102	0.30 151	0.31 142	0.16 36	0.31 249	0.35 112	0.26 166	0.09 84	0.14 375	0.08 42	0.28 489	0.14 154	0.20 354

MSCF	0.35 134	0.72 400	1.15 101	0.58 526	0.21 221	0.50 172	0.22 151	0.56 174	0.38 77	0.29 146	0.29 115	0.17 45	0.30 240	0.35 112	0.26 166	0.09 84	0.12 330	0.08 42	0.29 493	0.15 174	0.21 366

xyz-stereo-finetune2	0.35 134	0.45 284	1.04 87	0.21 13	0.12 9	0.58 286	0.23 186	0.50 121	0.45 154	0.31 156	0.46 235	0.30 168	0.41 331	0.81 346	0.51 371	0.08 40	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.09 63

SCV	0.35 134	0.59 341	1.37 145	0.34 328	0.22 248	0.28 11	0.23 186	0.72 263	0.35 43	0.19 32	0.30 129	0.24 101	0.20 97	0.64 293	0.19 38	0.11 258	0.08 135	0.09 102	0.29 493	0.34 464	0.29 455

StereoAnything_RVC	0.35 134	1.25 551	1.82 285	0.20 5	0.12 9	0.26 8	0.15 32	0.43 63	0.37 72	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 85	0.46 205	0.14 1	0.11 258	0.09 206	0.08 42	0.05 1	0.76 565	0.18 321

rvit_0105_4	0.35 134	0.35 207	1.45 163	0.31 245	0.18 159	0.37 58	0.28 309	0.59 194	0.62 331	0.27 135	0.31 142	0.35 195	0.27 199	0.43 172	0.25 154	0.18 458	0.16 419	0.15 412	0.13 308	0.15 174	0.12 155

CAS	0.35 134	0.25 81	1.30 130	0.79 554	0.34 417	0.51 182	0.23 186	0.46 84	0.39 89	0.22 60	0.31 142	0.20 64	0.17 44	0.28 43	0.23 114	0.73 571	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 48	0.37 508

Selective-RAFT	0.35 134	0.26 97	1.48 171	0.31 245	0.15 65	0.61 335	0.19 81	0.60 204	0.54 251	0.28 140	0.29 115	0.40 223	0.33 262	0.50 240	0.27 176	0.10 183	0.07 46	0.09 102	0.35 526	0.19 281	0.08 40

x	0.35 134	0.20 14	1.36 142	0.33 297	0.17 121	0.47 142	0.24 222	0.75 290	0.54 251	0.40 198	0.40 202	0.42 243	0.34 270	0.45 196	0.32 246	0.11 258	0.14 375	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.14 215

GSStereo	0.36 144	0.32 174	1.17 105	0.34 328	0.60 540	0.55 233	0.21 124	0.62 212	0.41 113	0.22 60	0.22 57	0.17 45	0.18 64	0.44 181	0.16 6	0.10 183	0.16 419	0.08 42	0.11 235	0.33 453	0.84 571

gasm-f	0.36 144	0.34 198	1.13 97	0.53 506	0.44 491	0.54 218	0.27 290	0.40 38	0.27 8	0.20 40	0.33 157	0.16 36	0.22 117	0.36 125	0.25 154	0.11 258	0.37 544	0.08 42	0.06 14	0.38 497	0.71 561

rvit_0105_5	0.36 144	0.39 240	1.48 171	0.30 218	0.18 159	0.41 87	0.30 341	0.64 223	0.62 331	0.30 151	0.33 157	0.37 201	0.29 232	0.41 160	0.28 186	0.18 458	0.16 419	0.15 412	0.15 361	0.15 174	0.14 215

MoCha-V2	0.36 144	0.32 174	1.41 153	0.36 363	0.31 386	0.35 46	0.19 81	0.57 179	0.39 89	0.30 151	0.32 148	0.28 151	0.27 199	0.47 216	0.24 139	0.08 40	0.56 572	0.08 42	0.38 538	0.18 260	0.12 155

testlalala	0.36 144	0.30 154	1.77 246	0.28 166	0.33 407	0.60 315	0.22 151	0.55 167	0.51 211	0.55 344	0.35 170	0.31 171	0.20 97	0.26 24	0.22 101	0.10 183	0.13 354	0.09 102	0.24 466	0.08 28	0.07 9

s12784h	0.36 144	0.28 130	1.58 188	0.23 47	0.11 3	0.62 355	0.24 222	0.79 345	0.64 351	0.44 223	0.52 297	0.28 151	0.26 178	0.50 240	0.24 139	0.11 258	0.06 23	0.09 102	0.06 14	0.16 210	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 144	0.21 26	1.70 211	0.29 198	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.78 329	0.36 64	0.57 365	0.67 429	0.33 185	0.24 146	0.32 82	0.23 114	0.10 183	0.08 135	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.12 155

RAFT-Stereo	0.36 144	0.21 26	1.70 211	0.29 198	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.78 329	0.36 64	0.57 365	0.67 429	0.33 185	0.24 146	0.32 82	0.23 114	0.10 183	0.08 135	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.12 155
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DDF-Stereo	0.37 152	0.27 105	0.79 60	0.39 413	0.29 352	0.38 69	0.21 124	0.47 99	0.51 211	0.32 165	0.17 21	0.79 463	0.23 134	0.64 293	1.04 487	0.11 258	0.07 46	0.09 102	0.12 275	0.35 475	0.15 253

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 152	0.37 219	1.21 115	0.26 118	0.18 159	0.73 452	0.18 72	0.53 152	0.41 113	0.35 173	0.30 129	0.58 349	0.22 117	0.33 94	0.95 468	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.35 526	0.13 130	0.15 253

GREAT-IGEV	0.37 152	0.28 130	1.48 171	0.25 86	0.38 457	0.46 135	0.18 72	0.33 10	0.34 36	0.15 5	0.29 115	0.15 30	0.17 44	0.36 125	0.23 114	0.07 23	0.76 590	0.07 1	0.26 481	0.21 313	1.03 589

tg	0.37 152	0.55 332	1.35 141	0.28 166	0.16 92	0.57 268	0.18 72	0.57 179	0.49 193	0.37 182	0.44 223	0.38 209	0.24 146	0.46 205	0.24 139	0.09 84	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.43 523	0.36 501

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 152	1.34 563	1.24 120	0.23 47	0.12 9	0.33 33	0.20 101	0.40 38	0.33 30	0.25 109	0.21 45	0.16 36	0.14 14	0.27 31	0.63 413	0.55 561	0.06 23	0.11 228	0.13 308	0.25 375	0.49 538

plain	0.37 152	0.47 296	2.15 399	0.27 138	0.19 192	0.33 33	0.20 101	0.58 185	0.46 165	0.23 81	0.37 179	0.23 87	0.25 162	0.45 196	0.28 186	0.11 258	0.08 135	0.13 347	0.09 132	0.42 521	0.12 155

riskmin	0.37 152	0.22 42	1.74 225	0.32 274	0.20 207	0.48 151	0.20 101	0.66 231	0.46 165	0.36 178	0.34 165	0.69 412	0.45 371	0.39 150	0.27 176	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.08 97	0.13 130	0.16 283

AnonymousM	0.37 152	0.44 276	1.50 177	0.25 86	0.15 65	0.52 201	0.23 186	0.60 204	0.42 124	0.42 212	0.32 148	0.30 168	0.25 162	0.34 106	0.23 114	0.11 258	0.09 206	0.71 572	0.36 535	0.12 98	0.07 9

iRaftStereo_RVC	0.37 152	0.53 317	1.41 153	0.28 166	0.15 65	0.52 201	0.20 101	0.54 163	0.46 165	0.37 182	0.43 212	0.41 229	0.23 134	0.36 125	0.26 166	0.09 84	0.15 401	0.12 288	0.11 235	0.41 515	0.37 508

DIP-Stereo	0.37 152	0.34 198	1.50 177	0.27 138	0.18 159	0.63 372	0.17 56	0.92 446	0.53 238	0.49 274	0.48 253	0.30 168	0.30 240	0.39 150	0.30 221	0.10 183	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.15 174	0.12 155
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 162	0.28 130	2.46 461	0.43 446	0.15 65	0.50 172	0.25 243	0.47 99	0.38 77	0.33 169	0.26 94	0.23 87	0.22 117	0.34 106	0.29 201	0.08 40	0.09 206	0.09 102	0.10 170	0.36 482	0.22 381

HART	0.38 162	0.53 317	1.66 202	0.26 118	0.15 65	0.30 18	0.19 81	0.67 240	0.46 165	0.29 146	0.52 297	0.38 209	0.16 36	0.41 160	0.20 61	0.08 40	0.68 583	0.09 102	0.07 66	0.34 464	0.21 366

mmm	0.38 162	0.21 26	1.18 107	0.35 344	0.17 121	0.49 161	0.26 266	0.78 329	0.52 219	0.50 281	0.57 350	0.41 229	0.37 291	0.71 324	0.31 233	0.11 258	0.13 354	0.14 382	0.13 308	0.15 174	0.14 215

Any-RAFT	0.38 162	0.25 81	1.89 318	0.27 138	0.17 121	0.68 424	0.21 124	0.78 329	0.53 238	0.43 217	0.43 212	0.54 321	0.30 240	0.41 160	0.20 61	0.10 183	0.12 330	0.08 42	0.06 14	0.10 64	0.09 63

qqq	0.38 162	0.21 26	1.34 138	0.28 166	0.15 65	0.45 117	0.26 266	0.76 303	0.52 219	0.39 196	0.41 206	0.46 280	0.36 278	0.96 361	0.30 221	0.11 258	0.14 375	0.12 288	0.12 275	0.12 98	0.14 215

PSM-adaLoss	0.38 162	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.60 315	0.29 333	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.47 216	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

ROB_FTStereo_v2	0.38 162	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.28 309	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.47 216	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

ROB_FTStereo	0.38 162	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.26 266	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.49 234	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

HUI-Stereo	0.38 162	0.27 105	1.79 272	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.28 309	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.45 196	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

RAFT-IKP	0.38 162	0.27 105	1.79 272	0.44 453	0.16 92	0.60 315	0.28 309	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.50 240	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

raftrobust	0.38 162	0.68 387	1.54 182	0.32 274	0.46 506	0.52 201	0.21 124	0.56 174	0.42 124	0.52 303	0.35 170	0.31 171	0.33 262	0.37 136	0.30 221	0.10 183	0.11 299	0.08 42	0.07 66	0.21 313	0.19 338

sAnonymous2	0.38 162	0.62 353	2.15 399	0.31 245	0.24 281	0.34 41	0.27 290	0.53 152	0.46 165	0.24 90	0.29 115	0.23 87	0.28 216	0.28 43	0.22 101	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.13 308	0.38 497	0.35 493

CroCo_RVC	0.38 162	0.62 353	2.15 399	0.31 245	0.24 281	0.34 41	0.27 290	0.53 152	0.46 165	0.24 90	0.29 115	0.23 87	0.28 216	0.28 43	0.22 101	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.13 308	0.38 497	0.35 493

GMStereo	0.38 162	0.99 507	1.91 329	0.27 138	0.16 92	0.39 73	0.23 186	0.47 99	0.62 331	0.38 190	0.34 165	0.25 114	0.25 162	0.39 150	0.29 201	0.14 390	0.08 135	0.10 157	0.12 275	0.15 174	0.11 116
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 162	0.33 183	1.92 332	0.27 138	0.41 481	0.48 151	0.19 81	0.59 194	0.46 165	0.43 217	0.39 197	0.57 342	0.26 178	0.32 82	0.26 166	0.09 84	0.09 206	0.09 102	0.31 510	0.11 87	0.09 63

NLSM1	0.39 177	0.24 73	0.56 17	0.27 138	0.40 473	0.49 161	0.21 124	1.44 570	1.64 574	0.25 109	0.33 157	0.25 114	0.26 178	0.40 155	0.32 246	0.10 183	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.22 330	0.13 192

AIO_test	0.39 177	0.37 219	1.19 109	0.73 547	0.67 549	0.35 46	0.25 243	0.47 99	0.34 36	0.34 171	0.22 57	0.33 185	0.17 44	1.31 400	0.19 38	0.11 258	0.15 401	0.08 42	0.21 449	0.15 174	0.23 405

rvit_0105_3	0.39 177	0.47 296	1.46 164	0.33 297	0.19 192	0.45 117	0.35 398	0.69 247	0.65 364	0.37 182	0.37 179	0.40 223	0.31 249	0.44 181	0.30 221	0.18 458	0.17 439	0.17 452	0.18 413	0.15 174	0.15 253

CASS	0.39 177	0.30 154	1.61 195	0.32 274	0.17 121	0.53 210	0.24 222	0.70 255	0.49 193	0.59 398	0.54 320	0.40 223	0.40 320	0.41 160	0.30 221	0.17 446	0.10 249	0.14 382	0.11 235	0.18 260	0.17 302
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 177	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.16 92	0.61 335	0.27 290	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.54 258	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155
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
iGMRVC	0.39 177	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.27 290	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.55 262	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

iRAFT	0.39 177	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.16 92	0.61 335	0.27 290	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.54 258	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

MM-Stereo_test3	0.40 184	0.58 339	1.75 231	0.36 363	0.30 367	0.45 117	0.30 341	0.72 263	0.59 291	0.31 156	0.43 212	0.32 179	0.23 134	0.35 112	0.29 201	0.10 183	0.20 474	0.10 157	0.08 97	0.40 512	0.11 116

rvit_stereo_0075_2	0.40 184	0.40 246	1.88 311	0.33 297	0.32 394	0.41 87	0.22 151	0.58 185	0.53 238	0.38 190	0.51 283	0.40 223	0.27 199	0.44 181	0.29 201	0.20 483	0.15 401	0.22 498	0.15 361	0.18 260	0.23 405

test_sample1	0.40 184	0.18 5	1.19 109	0.31 245	0.18 159	0.48 151	0.23 186	0.78 329	0.49 193	0.44 223	0.44 223	0.45 267	0.41 331	1.39 408	0.33 259	0.11 258	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.12 98	0.13 192

H2IRNET	0.40 184	0.61 347	1.90 323	0.29 198	0.17 121	0.54 218	0.18 72	0.52 143	0.50 203	0.27 135	0.56 342	0.47 288	0.35 272	0.46 205	0.33 259	0.10 183	0.07 46	0.12 288	0.14 336	0.32 444	0.12 155

DCANet-4	0.40 184	0.27 105	2.21 410	0.25 86	0.14 41	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.72 428	0.54 326	0.47 241	0.28 151	0.37 291	0.37 136	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

test_4	0.40 184	0.37 219	2.01 366	0.29 198	0.21 221	0.50 172	0.28 309	0.47 99	0.39 89	0.42 212	0.76 475	0.38 209	0.22 117	0.52 248	0.33 259	0.08 40	0.07 46	0.11 228	0.15 361	0.28 411	0.07 9

cross-raft	0.40 184	0.27 105	2.22 414	0.30 218	0.17 121	0.49 161	0.35 398	0.71 258	0.39 89	0.43 217	0.45 227	0.64 377	0.25 162	0.32 82	0.25 154	0.08 40	0.08 135	0.09 102	0.23 464	0.11 87	0.14 215

FE-Mocha	0.41 191	0.31 166	1.44 160	0.28 166	0.33 407	0.41 87	0.17 56	0.69 247	0.45 154	0.44 223	0.50 278	0.41 229	0.45 371	0.36 125	1.17 506	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.21 449	0.13 130	0.13 192

MM-Stereo_test1	0.41 191	0.39 240	2.29 429	0.38 403	0.26 316	0.44 111	0.28 309	0.63 220	0.51 211	0.40 198	0.32 148	0.26 129	0.26 178	0.46 205	0.22 101	0.09 84	0.21 483	0.10 157	0.09 132	0.39 507	0.15 253

HI	0.41 191	0.63 364	1.72 218	0.27 138	0.21 221	0.45 117	0.19 81	0.55 167	0.41 113	0.57 365	0.59 359	0.65 382	0.45 371	0.45 196	0.39 304	0.08 40	0.09 206	0.10 157	0.11 235	0.20 297	0.10 91

CoSv	0.41 191	0.63 364	1.72 218	0.27 138	0.21 221	0.45 117	0.19 81	0.55 167	0.41 113	0.57 365	0.59 359	0.65 382	0.45 371	0.45 196	0.39 304	0.08 40	0.09 206	0.10 157	0.11 235	0.20 297	0.10 91

AIO_rvc	0.41 191	0.64 368	1.29 127	0.58 526	0.39 463	0.37 58	0.24 222	0.50 121	0.43 135	0.28 140	0.23 66	0.25 114	0.16 36	0.99 364	0.19 38	0.10 183	0.16 419	0.08 42	0.11 235	0.25 375	0.85 573

test_sample2	0.41 191	0.19 8	1.23 118	0.31 245	0.17 121	0.51 182	0.27 290	0.81 353	0.55 258	0.44 223	0.45 227	0.46 280	0.38 298	1.51 430	0.30 221	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.10 170	0.14 154	0.14 215

gcap-zeroshot	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.31 245	0.32 394	0.69 430	0.21 124	0.74 279	0.52 219	0.43 217	0.35 170	0.62 365	0.24 146	0.41 160	0.24 139	0.09 84	0.16 419	0.09 102	0.31 510	0.08 28	0.09 63

GMStereo_Zeroshot	0.41 191	0.36 216	1.54 182	0.41 431	0.19 192	0.52 201	0.19 81	0.59 194	0.52 219	0.57 365	0.59 359	0.63 368	0.29 232	0.58 270	0.33 259	0.15 410	0.09 206	0.16 431	0.09 132	0.24 361	0.12 155

MIM_Stereo	0.41 191	0.60 343	1.88 311	0.31 245	0.21 221	0.50 172	0.19 81	0.64 223	0.44 139	0.43 217	0.53 308	0.43 247	0.27 199	0.51 244	0.28 186	0.08 40	0.14 375	0.11 228	0.10 170	0.26 395	0.26 436

LL-Strereo2	0.41 191	0.90 470	1.83 291	0.44 453	0.24 281	0.54 218	0.27 290	0.58 185	0.45 154	0.41 207	0.33 157	0.44 258	0.21 108	0.44 181	0.34 266	0.09 84	0.08 135	0.16 431	0.14 336	0.17 233	0.17 302

BUS	0.41 191	0.27 105	1.13 97	0.30 218	0.21 221	0.91 518	0.23 186	1.00 515	0.61 313	0.63 436	0.53 308	0.66 389	0.30 240	0.43 172	0.32 246	0.13 347	0.10 249	0.14 382	0.12 275	0.12 98	0.11 116

BSDual-CNN	0.41 191	0.27 105	1.13 97	0.30 218	0.21 221	0.76 467	0.31 354	1.00 515	0.61 313	0.63 436	0.53 308	0.63 368	0.37 291	0.43 172	0.38 293	0.13 347	0.10 249	0.14 382	0.12 275	0.12 98	0.11 116

psmg	0.41 191	0.27 105	1.13 97	0.27 138	0.21 221	0.75 463	0.36 405	0.90 425	0.61 313	0.59 398	0.59 359	0.63 368	0.37 291	0.43 172	0.38 293	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.13 130	0.11 116

GMOStereo	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

error version	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

test-v	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

CRE-IMP	0.41 191	0.22 42	1.76 237	0.48 485	0.17 121	0.79 484	0.69 535	0.52 143	0.52 219	0.47 244	0.42 210	0.45 267	0.26 178	0.41 160	0.31 233	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.09 132	0.17 233	0.23 405

test-2	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

CFNet-RSSM	0.41 191	0.32 174	2.20 409	0.27 138	0.44 491	0.52 201	0.19 81	0.76 303	0.48 187	0.43 217	0.36 176	0.54 321	0.26 178	0.33 94	0.25 154	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.38 538	0.10 64	0.09 63

DMCA	0.41 191	0.52 312	1.26 123	0.31 245	0.24 281	0.59 303	0.26 266	0.77 314	0.63 343	0.58 384	0.48 253	0.57 342	0.35 272	0.40 155	0.50 366	0.14 390	0.10 249	0.14 382	0.10 170	0.15 174	0.15 253

WQFJA1	0.42 211	0.24 73	0.53 11	0.26 118	0.38 457	0.48 151	0.23 186	1.72 581	2.07 590	0.25 109	0.25 83	0.28 151	0.27 199	0.32 82	0.34 266	0.09 84	0.11 299	0.10 157	0.08 97	0.20 297	0.13 192

WQFJX	0.42 211	0.25 81	0.55 14	0.26 118	0.39 463	0.47 142	0.23 186	1.76 583	1.82 584	0.26 126	0.26 94	0.28 151	0.28 216	0.42 168	0.32 246	0.10 183	0.10 249	0.09 102	0.08 97	0.24 361	0.16 283

NLMM	0.42 211	0.24 73	0.53 11	0.26 118	0.38 457	0.48 151	0.23 186	1.72 581	2.06 589	0.25 109	0.25 83	0.28 151	0.27 199	0.32 82	0.34 266	0.09 84	0.11 299	0.10 157	0.08 97	0.20 297	0.13 192

AE-Stereo	0.42 211	0.29 141	1.65 198	0.43 446	0.47 508	0.56 250	0.23 186	0.86 394	0.46 165	0.31 156	0.41 206	0.43 247	0.24 146	0.34 106	0.24 139	0.09 84	0.48 568	0.11 228	0.45 552	0.22 330	0.19 338

ACVNet-DCA	0.42 211	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.76 303	0.52 219	0.31 156	0.38 189	0.24 101	0.38 298	0.69 317	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.14 215

dd	0.42 211	0.96 490	1.77 246	0.31 245	0.17 121	0.57 268	0.26 266	0.49 114	0.68 390	0.41 207	0.40 202	0.34 191	0.27 199	0.45 196	0.40 312	0.17 446	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.21 313	0.12 155

Anonymous3	0.42 211	0.35 207	2.09 383	0.33 297	0.24 281	0.72 445	0.31 354	0.74 279	0.55 258	0.35 173	0.40 202	0.33 185	0.29 232	0.44 181	0.28 186	0.18 458	0.18 450	0.13 347	0.13 308	0.17 233	0.17 302

DCANet	0.42 211	0.77 422	1.95 348	0.25 86	0.14 41	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.72 428	0.54 326	0.48 253	0.31 171	0.41 331	0.36 125	0.39 304	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.07 66	0.13 130	0.23 405

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 211	0.86 456	1.78 251	0.28 166	0.17 121	0.52 201	0.20 101	0.62 212	0.61 313	0.50 281	0.61 381	0.39 215	0.32 257	0.35 112	0.30 221	0.07 23	0.10 249	0.09 102	0.09 132	0.35 475	0.10 91

GCAP-BAT	0.43 220	0.31 166	1.82 285	0.25 86	0.26 316	0.65 399	0.23 186	0.48 107	0.37 72	0.67 459	0.82 488	0.44 258	0.24 146	0.48 223	0.87 461	0.09 84	0.13 354	0.09 102	0.22 460	0.08 28	0.09 63

fff	0.43 220	0.77 422	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.75 460	0.54 326	0.47 241	0.31 171	0.65 474	0.36 125	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

DisPM	0.43 220	0.33 183	1.78 251	0.57 524	0.18 159	0.59 303	0.63 524	0.53 152	0.61 313	0.60 407	0.53 308	0.38 209	0.26 178	0.75 331	0.29 201	0.12 317	0.07 46	0.12 288	0.11 235	0.11 87	0.14 215

IER	0.43 220	0.38 230	1.69 207	0.26 118	0.25 299	0.66 406	0.26 266	0.71 258	0.55 258	0.54 326	0.59 359	0.60 359	0.53 422	0.52 248	0.39 304	0.11 258	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.14 154	0.11 116

test-3	0.43 220	0.20 14	1.70 211	0.34 328	0.32 394	0.45 117	0.23 186	0.71 258	0.46 165	0.51 294	0.29 115	0.45 267	0.21 108	0.59 276	0.98 472	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.35 526	0.29 416	0.28 449

test_1	0.43 220	0.20 14	1.70 211	0.34 328	0.32 394	0.45 117	0.23 186	0.71 258	0.46 165	0.50 281	0.29 115	0.45 267	0.21 108	0.59 276	0.98 472	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.35 526	0.29 416	0.29 455

rafts_anoy	0.43 220	0.89 466	1.96 357	0.32 274	0.30 367	0.48 151	0.24 222	0.62 212	0.49 193	0.37 182	0.38 189	0.33 185	0.30 240	0.51 244	0.34 266	0.10 183	0.39 555	0.13 347	0.15 361	0.17 233	0.15 253

RALAANet	0.43 220	0.98 502	1.90 323	0.32 274	0.23 268	0.48 151	0.19 81	0.67 240	0.53 238	0.48 262	0.45 227	0.39 215	0.30 240	0.48 223	0.37 286	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.14 336	0.27 405	0.10 91

csc	0.43 220	0.77 422	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.75 460	0.54 326	0.47 241	0.31 171	0.65 474	0.36 125	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

cscssc	0.43 220	0.77 422	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.75 460	0.54 326	0.47 241	0.31 171	0.65 474	0.36 125	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

rvit_105_1	0.44 230	0.54 323	1.46 164	0.36 363	0.24 281	0.51 182	0.45 464	0.75 290	0.74 447	0.45 234	0.44 223	0.44 258	0.36 278	0.62 288	0.38 293	0.20 483	0.18 450	0.18 472	0.22 460	0.18 260	0.18 321

model_zeroshot	0.44 230	0.68 387	1.97 362	0.28 166	0.18 159	0.69 430	0.21 124	0.63 220	0.40 102	1.00 537	0.34 165	0.42 243	0.20 97	0.69 317	0.24 139	0.10 183	0.22 489	0.10 157	0.22 460	0.12 98	0.10 91

testlalala2	0.44 230	0.28 130	2.59 491	0.64 539	0.56 528	0.57 268	0.20 101	0.78 329	0.52 219	0.40 198	0.39 197	0.45 267	0.21 108	0.27 31	0.22 101	0.09 84	0.10 249	0.08 42	0.29 493	0.12 98	0.10 91

1test111	0.44 230	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.76 303	0.52 219	0.31 156	0.38 189	0.24 101	0.38 298	0.96 361	0.30 221	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.14 215

tt1	0.44 230	0.64 368	1.83 291	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.74 279	0.88 510	0.31 156	0.37 179	0.25 114	0.35 272	0.63 291	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.25 375	0.36 501

RAFT-Test	0.44 230	0.38 230	2.01 366	0.27 138	0.44 491	0.64 385	0.37 414	0.72 263	0.57 273	0.45 234	0.48 253	0.65 382	0.24 146	0.35 112	0.29 201	0.09 84	0.11 299	0.09 102	0.38 538	0.10 64	0.11 116

4D-IteraStereo	0.44 230	0.96 490	2.63 496	0.27 138	0.30 367	0.45 117	0.25 243	0.52 143	0.50 203	0.40 198	0.31 142	0.40 223	0.19 85	0.35 112	0.32 246	0.09 84	0.06 23	0.12 288	0.11 235	0.19 281	0.30 465

ToySt	0.44 230	0.61 347	1.89 318	0.29 198	0.18 159	0.55 233	0.35 398	0.67 240	0.53 238	0.39 196	0.50 278	0.59 352	0.43 359	0.51 244	0.49 361	0.10 183	0.12 330	0.13 347	0.16 381	0.24 361	0.19 338

UDGNet	0.44 230	1.02 517	1.74 225	0.35 344	0.19 192	0.58 286	0.23 186	0.49 114	0.66 379	0.41 207	0.38 189	0.34 191	0.29 232	0.53 254	0.30 221	0.24 514	0.10 249	0.37 547	0.19 433	0.27 405	0.15 253

test_3	0.44 230	0.20 14	1.70 211	0.36 363	0.32 394	0.47 142	0.30 341	0.73 275	0.49 193	0.50 281	0.30 129	0.45 267	0.22 117	0.59 276	0.98 472	0.08 40	0.10 249	0.11 228	0.35 526	0.29 416	0.28 449

GANet-ADL	0.44 230	0.41 253	2.31 431	0.33 297	0.20 207	0.57 268	0.25 243	0.75 290	0.54 251	0.42 212	0.59 359	0.56 336	0.30 240	0.40 155	0.38 293	0.14 390	0.11 299	0.09 102	0.08 97	0.22 330	0.17 302

DeepStereo_RVC	0.44 230	0.28 130	1.92 332	0.49 487	0.17 121	0.60 315	0.59 511	0.50 121	0.52 219	0.49 274	0.45 227	0.39 215	0.86 520	0.45 196	0.33 259	0.11 258	0.08 135	0.11 228	0.09 132	0.15 174	0.19 338

test-1	0.44 230	0.48 299	1.69 207	0.30 218	0.27 330	0.50 172	0.28 309	0.80 349	0.43 135	0.40 198	0.54 320	0.41 229	0.24 146	0.31 73	1.16 504	0.09 84	0.20 474	0.10 157	0.17 400	0.11 87	0.26 436

raft+_RVC	0.44 230	0.67 384	1.85 296	0.34 328	0.71 554	0.51 182	0.25 243	0.64 223	0.51 211	0.35 173	0.45 227	0.32 179	0.28 216	0.43 172	0.32 246	0.09 84	0.19 463	0.10 157	0.09 132	0.20 297	0.40 521

GES	0.44 230	0.28 130	1.88 311	0.30 218	0.18 159	0.61 335	0.30 341	0.88 413	0.46 165	0.47 244	0.52 297	0.39 215	0.42 349	0.58 270	0.67 424	0.15 410	0.11 299	0.12 288	0.10 170	0.15 174	0.17 302

AFF-stereo	0.44 230	0.96 490	1.78 251	0.31 245	0.15 65	0.50 172	0.21 124	0.64 223	0.63 343	0.47 244	0.64 415	0.49 301	0.34 270	0.46 205	0.31 233	0.08 40	0.09 206	0.10 157	0.10 170	0.37 490	0.10 91

FENet	0.44 230	0.30 154	2.42 452	0.32 274	0.17 121	0.58 286	0.22 151	0.77 314	0.59 291	0.47 244	0.42 210	0.55 324	0.38 298	0.49 234	0.47 350	0.12 317	0.09 206	0.12 288	0.11 235	0.13 130	0.16 283

AdaStereo	0.44 230	0.38 230	1.79 272	0.34 328	0.20 207	0.57 268	0.28 309	0.92 446	0.69 399	0.52 303	0.55 330	0.61 361	0.33 262	0.48 223	0.39 304	0.17 446	0.08 135	0.17 452	0.11 235	0.18 260	0.12 155
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.
WQFJX1	0.45 248	0.28 130	0.56 17	0.27 138	0.35 430	0.48 151	0.25 243	1.98 594	2.08 591	0.26 126	0.26 94	0.29 161	0.28 216	0.50 240	0.31 233	0.10 183	0.11 299	0.10 157	0.08 97	0.23 344	0.14 215

AIO-test1	0.45 248	0.87 459	2.27 425	0.33 297	0.33 407	0.50 172	0.22 151	0.74 279	0.66 379	0.29 146	0.41 206	0.29 161	0.22 117	0.73 327	0.29 201	0.09 84	0.08 135	0.12 288	0.14 336	0.30 427	0.22 381

StereoVision	0.45 248	0.72 400	1.94 345	0.33 297	0.32 394	0.47 142	0.26 266	0.68 244	0.57 273	0.32 165	0.89 505	0.45 267	0.27 199	0.49 234	0.36 280	0.13 347	0.15 401	0.16 431	0.15 361	0.19 281	0.13 192

ADStereo(finetuned)	0.45 248	0.77 422	2.12 391	0.25 86	0.14 41	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.72 428	0.54 326	0.48 253	0.31 171	0.76 504	0.37 136	0.38 293	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.07 66	0.13 130	0.23 405

PFNet+	0.45 248	0.37 219	1.86 304	0.46 472	0.18 159	0.58 286	0.77 547	0.52 143	0.64 351	0.56 354	0.48 253	0.39 215	0.26 178	0.93 357	0.32 246	0.13 347	0.09 206	0.14 382	0.13 308	0.12 98	0.15 253

RAFT	0.45 248	0.92 472	1.59 189	0.34 328	0.19 192	0.46 135	0.35 398	0.65 229	0.49 193	0.49 274	0.49 270	0.70 422	0.40 320	0.47 216	0.32 246	0.11 258	0.16 419	0.14 382	0.13 308	0.51 542	0.13 192

TestStereo	0.45 248	0.54 323	2.11 388	0.29 198	0.16 92	0.43 104	0.24 222	0.54 163	0.45 154	0.37 182	0.46 235	0.34 191	0.27 199	1.98 513	0.27 176	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.14 154	0.08 40

CFNet_pseudo	0.45 248	0.46 287	2.23 418	0.25 86	0.19 192	0.56 250	0.21 124	0.77 314	0.60 296	0.49 274	0.56 342	0.69 412	0.47 394	0.52 248	0.31 233	0.11 258	0.10 249	0.15 412	0.10 170	0.17 233	0.14 215

RALCasStereoNet	0.45 248	0.88 463	1.85 296	0.30 218	0.26 316	0.49 161	0.26 266	0.58 185	0.51 211	0.36 178	0.48 253	0.36 199	0.28 216	0.55 262	0.34 266	0.10 183	0.53 570	0.09 102	0.08 97	0.25 375	0.34 491

ACVNet	0.45 248	0.44 276	1.79 272	0.28 166	0.21 221	0.59 303	0.36 405	0.66 231	0.68 390	0.45 234	0.59 359	0.69 412	0.40 320	0.44 181	0.55 385	0.11 258	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.34 464	0.10 91

ccs_rob	0.45 248	0.46 287	2.22 414	0.26 118	0.19 192	0.56 250	0.21 124	0.77 314	0.60 296	0.49 274	0.56 342	0.69 412	0.47 394	0.52 248	0.31 233	0.11 258	0.09 206	0.16 431	0.10 170	0.17 233	0.14 215

NLMM1	0.46 259	0.27 105	0.53 11	0.27 138	0.38 457	0.49 161	0.24 222	1.97 593	2.38 594	0.28 140	0.27 101	0.26 129	0.25 162	0.47 216	0.31 233	0.10 183	0.11 299	0.10 157	0.09 132	0.23 344	0.15 253

NLCSM	0.46 259	0.37 219	0.72 53	0.29 198	0.36 439	0.49 161	0.27 290	1.33 564	1.59 573	0.29 146	0.29 115	0.29 161	0.31 249	1.44 414	0.35 276	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.10 170	0.35 475	0.14 215

Reg-Stereo(zero)	0.46 259	0.17 1	2.10 387	0.24 67	0.34 417	0.51 182	0.42 439	0.50 121	0.54 251	0.37 182	0.46 235	0.54 321	0.60 453	0.43 172	1.10 494	0.08 40	0.09 206	0.08 42	0.22 460	0.12 98	0.22 381

xx1	0.46 259	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.74 279	1.01 532	0.31 156	0.38 189	0.46 280	0.36 278	0.69 317	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.12 288	0.12 275	0.12 98	0.14 215

rrr	0.46 259	0.34 198	3.08 551	0.27 138	0.16 92	0.45 117	0.28 309	1.09 544	0.51 211	0.24 90	0.21 45	0.26 129	0.25 162	0.64 293	0.52 374	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.29 493	0.16 210	0.25 426

MSKI-zero shot	0.46 259	0.38 230	2.47 466	0.27 138	0.43 490	0.56 250	0.20 101	0.77 314	0.43 135	0.60 407	0.51 283	0.44 258	0.17 44	0.68 311	0.21 80	0.09 84	0.29 526	0.09 102	0.32 516	0.14 154	0.10 91

PCWNet_CMD	0.46 259	0.45 284	2.28 427	0.26 118	0.20 207	0.55 233	0.21 124	0.75 290	0.64 351	0.48 262	0.55 330	0.68 405	0.57 440	0.46 205	0.30 221	0.11 258	0.10 249	0.14 382	0.10 170	0.18 260	0.14 215

testlalala_base	0.46 259	0.30 154	1.82 285	0.34 328	0.27 330	0.55 233	0.21 124	0.85 384	0.32 21	0.32 165	0.39 197	0.31 171	0.23 134	0.30 66	0.28 186	0.95 581	0.30 530	0.09 102	0.21 449	1.03 577	0.18 321

RAFT_CTSACE	0.46 259	0.76 413	2.07 377	0.35 344	0.30 367	0.54 218	0.30 341	0.61 208	0.48 187	0.49 274	0.76 475	0.55 324	0.36 278	0.58 270	0.22 101	0.08 40	0.13 354	0.11 228	0.10 170	0.41 515	0.08 40

NRIStereo	0.46 259	0.25 81	1.77 246	0.47 477	0.16 92	0.95 523	0.74 543	0.51 129	0.56 269	0.48 262	0.39 197	0.59 352	0.29 232	0.77 339	0.32 246	0.11 258	0.13 354	0.11 228	0.09 132	0.21 313	0.24 417

ICVP	0.46 259	0.29 141	2.41 450	0.33 297	0.22 248	0.59 303	0.55 498	0.75 290	0.50 203	0.44 223	0.60 374	0.49 301	0.35 272	0.53 254	0.37 286	0.16 431	0.16 419	0.14 382	0.11 235	0.15 174	0.15 253
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 259	0.49 302	1.65 198	0.38 403	0.29 352	0.58 286	0.22 151	0.75 290	0.62 331	0.47 244	0.49 270	0.48 299	0.36 278	1.12 382	0.37 286	0.15 410	0.10 249	0.15 412	0.13 308	0.17 233	0.17 302

test_xeample3	0.46 259	0.34 198	2.99 545	0.37 387	0.16 92	0.49 161	0.33 385	1.06 539	0.44 139	0.25 109	0.23 66	0.24 101	0.25 162	0.49 234	0.56 393	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.40 544	0.17 233	0.26 436

SFCPSM	0.46 259	0.24 73	2.35 440	0.27 138	0.27 330	0.70 437	0.32 377	0.96 482	0.63 343	0.49 274	0.52 297	0.43 247	0.36 278	0.52 248	0.43 329	0.12 317	0.09 206	0.12 288	0.16 381	0.16 210	0.12 155

UPFNet	0.46 259	0.28 130	1.73 221	0.33 297	0.32 394	0.65 399	0.38 421	0.83 366	0.59 291	0.57 365	0.52 297	0.61 361	0.40 320	0.75 331	0.52 374	0.13 347	0.12 330	0.13 347	0.12 275	0.15 174	0.11 116

MSMDNet	0.46 259	0.44 276	2.28 427	0.26 118	0.20 207	0.55 233	0.21 124	0.75 290	0.64 351	0.48 262	0.55 330	0.68 405	0.56 434	0.46 205	0.30 221	0.11 258	0.10 249	0.13 347	0.10 170	0.18 260	0.15 253

HITNet	0.46 259	0.92 472	2.09 383	0.33 297	0.14 41	0.55 233	0.22 151	0.83 366	0.56 269	0.51 294	0.49 270	0.48 299	0.37 291	0.48 223	0.54 384	0.09 84	0.06 23	0.10 157	0.08 97	0.23 344	0.09 63
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
ISRNet	0.47 276	0.44 276	1.55 184	0.37 387	0.31 386	0.49 161	0.19 81	0.75 290	0.66 379	0.63 436	0.71 459	0.67 398	0.39 312	0.58 270	0.44 335	0.23 506	0.16 419	0.21 495	0.20 443	0.21 313	0.25 426

test_sample7	0.47 276	0.33 183	1.49 174	0.34 328	0.20 207	0.51 182	0.30 341	0.93 454	0.66 379	0.57 365	0.51 283	0.55 324	0.45 371	1.11 379	0.38 293	0.17 446	0.14 375	0.16 431	0.15 361	0.19 281	0.18 321

cc1	0.47 276	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.74 279	1.01 532	0.31 156	0.38 189	0.24 101	0.38 298	0.69 317	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.25 375	0.40 521

ffm	0.47 276	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.74 279	0.88 510	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	0.63 291	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.15 412	0.13 308	0.25 375	0.36 501

hknet	0.47 276	0.29 141	1.70 211	0.30 218	0.24 281	0.76 467	0.31 354	1.00 515	0.64 351	0.63 436	0.53 308	0.80 467	0.38 298	0.77 339	0.37 286	0.11 258	0.10 249	0.14 382	0.12 275	0.12 98	0.11 116

BEATNet_4x	0.47 276	0.73 407	1.91 329	0.33 297	0.15 65	0.56 250	0.25 243	0.85 384	0.58 284	0.54 326	0.51 283	0.57 342	0.42 349	0.57 266	0.61 409	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.20 297	0.16 283

ITSA-stereo	0.48 282	0.33 183	1.20 113	0.33 297	0.18 159	0.60 315	0.29 333	0.94 463	0.80 486	0.50 281	0.49 270	0.53 315	0.59 449	1.25 398	0.64 418	0.15 410	0.12 330	0.17 452	0.16 381	0.18 260	0.23 405

qqq1	0.48 282	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.09 102	0.08 97	0.14 154	0.11 116

fff1	0.48 282	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.09 102	0.08 97	0.14 154	0.11 116

MyStereo04	0.48 282	0.40 246	2.65 500	0.29 198	0.23 268	0.60 315	0.31 354	0.83 366	0.75 460	0.47 244	0.36 176	0.53 315	0.42 349	0.53 254	0.39 304	0.09 84	0.18 450	0.12 288	0.11 235	0.16 210	0.19 338

CFNet_ucs	0.48 282	0.50 308	2.32 432	0.26 118	0.22 248	0.57 268	0.22 151	0.85 384	0.65 364	0.53 313	0.64 415	0.68 405	0.44 367	0.54 258	0.31 233	0.13 347	0.12 330	0.16 431	0.11 235	0.19 281	0.17 302

anonymousa	0.48 282	0.46 287	2.44 458	0.29 198	0.34 417	0.61 335	0.25 243	0.66 231	0.54 251	0.53 313	0.77 478	0.73 434	0.46 386	0.33 94	0.31 233	0.10 183	0.09 206	0.12 288	0.29 493	0.10 64	0.19 338

NF-Stereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.44 457	0.66 231	0.61 313	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.45 419	0.79 453	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.16 283

OCTAStereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.43 446	0.66 231	0.61 313	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.44 414	0.80 454	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.17 302

PSM-softLoss	0.48 282	0.27 105	1.85 296	0.51 496	0.17 121	0.61 335	0.40 429	0.61 208	0.57 273	0.52 303	0.48 253	0.39 215	0.25 162	1.46 420	0.77 447	0.12 317	0.08 135	0.13 347	0.12 275	0.12 98	0.14 215

KMStereo	0.48 282	0.27 105	1.85 296	0.51 496	0.17 121	0.61 335	0.40 429	0.61 208	0.57 273	0.52 303	0.48 253	0.39 215	0.25 162	1.46 420	0.77 447	0.12 317	0.08 135	0.13 347	0.12 275	0.12 98	0.14 215

KYRaft	0.48 282	0.29 141	1.75 231	0.33 297	0.21 221	0.75 463	0.44 457	0.58 185	0.57 273	0.64 446	0.93 512	0.53 315	0.72 493	0.60 282	0.24 139	0.10 183	0.07 46	0.12 288	0.14 336	0.12 98	0.54 544

RE-Stereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.43 446	0.66 231	0.60 296	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.44 414	0.78 449	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.17 302

TVStereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.43 446	0.66 231	0.60 296	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.44 414	0.78 449	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.17 302

111	0.48 282	1.09 526	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.59 303	0.26 266	0.83 366	0.78 478	0.48 262	0.52 297	0.56 336	0.38 298	0.49 234	0.38 293	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.07 66	0.23 344	0.35 493

acv_ft	0.48 282	0.44 276	1.76 237	0.32 274	0.41 481	0.63 372	0.28 309	0.81 353	0.68 390	0.61 416	0.59 359	0.69 412	0.45 371	0.44 181	0.63 413	0.11 258	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.41 515	0.10 91

UCFNet_RVC	0.48 282	0.82 443	1.85 296	0.30 218	0.27 330	0.64 385	0.26 266	0.74 279	0.55 258	0.48 262	0.53 308	0.63 368	0.41 331	0.88 356	0.38 293	0.15 410	0.10 249	0.17 452	0.17 400	0.18 260	0.15 253

MLCV	0.48 282	0.89 466	1.85 296	0.29 198	0.14 41	0.59 303	0.23 186	0.72 263	0.59 291	0.66 455	0.66 426	0.55 324	0.36 278	1.03 370	0.49 361	0.09 84	0.06 23	0.09 102	0.07 66	0.19 281	0.11 116

DN-CSS_ROB	0.48 282	1.23 548	1.99 363	0.39 413	0.22 248	0.56 250	0.19 81	0.75 290	0.61 313	0.45 234	0.62 386	0.41 229	0.31 249	0.70 322	0.32 246	0.11 258	0.08 135	0.14 382	0.13 308	0.36 482	0.12 155

AIO-test2	0.49 300	1.15 538	1.96 357	0.42 442	0.37 451	0.50 172	0.23 186	0.79 345	0.70 408	0.33 169	0.53 308	0.27 142	0.22 117	0.67 308	0.29 201	0.73 571	0.08 135	0.13 347	0.17 400	0.17 233	0.18 321

DCVSM-stereo	0.49 300	0.29 141	2.49 470	0.29 198	0.22 248	0.53 210	0.52 487	0.58 185	0.49 193	0.69 468	0.46 235	0.79 463	0.48 403	0.53 254	0.42 320	0.13 347	0.14 375	0.15 412	0.12 275	0.20 297	0.20 354

MyStereo05	0.49 300	0.41 253	2.72 509	0.30 218	0.23 268	0.60 315	0.30 341	0.82 360	0.77 474	0.52 303	0.37 179	0.51 307	0.42 349	0.52 248	0.38 293	0.09 84	0.17 439	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.20 354

HH	0.49 300	0.49 302	2.78 522	0.50 491	0.41 481	0.38 69	0.23 186	0.72 263	0.38 77	0.63 436	0.48 253	0.87 494	0.41 331	0.64 293	0.21 80	0.09 84	0.17 439	0.10 157	0.09 132	0.16 210	0.12 155

HanStereo	0.49 300	0.49 302	2.78 522	0.50 491	0.41 481	0.38 69	0.23 186	0.72 263	0.38 77	0.63 436	0.48 253	0.87 494	0.41 331	0.64 293	0.21 80	0.09 84	0.17 439	0.10 157	0.09 132	0.16 210	0.12 155

gwcnet-sp	0.49 300	0.43 265	2.54 483	0.31 245	0.22 248	0.67 412	0.31 354	0.78 329	0.65 364	0.58 384	0.47 241	0.46 280	0.43 359	0.76 335	0.46 341	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.15 174	0.14 215

scenet	0.49 300	0.43 265	2.54 483	0.31 245	0.22 248	0.67 412	0.31 354	0.78 329	0.65 364	0.58 384	0.47 241	0.46 280	0.43 359	0.76 335	0.46 341	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.15 174	0.14 215

ssnet	0.49 300	0.43 265	2.54 483	0.31 245	0.22 248	0.67 412	0.31 354	0.78 329	0.65 364	0.58 384	0.47 241	0.46 280	0.43 359	0.76 335	0.46 341	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.15 174	0.14 215

TestStereo1	0.49 300	0.81 439	1.85 296	0.39 413	0.57 531	0.56 250	0.34 390	0.75 290	0.69 399	0.44 223	0.63 399	0.35 195	0.42 349	0.64 293	0.29 201	0.10 183	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.33 453	0.26 436

SA-5K	0.49 300	0.81 439	1.85 296	0.39 413	0.57 531	0.56 250	0.34 390	0.75 290	0.69 399	0.44 223	0.63 399	0.35 195	0.42 349	0.64 293	0.29 201	0.10 183	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.33 453	0.26 436

Prome-Stereo	0.49 300	0.30 154	1.76 237	0.60 535	0.23 268	0.63 372	0.42 439	0.62 212	0.60 296	0.59 398	1.03 528	0.43 247	0.72 493	0.60 282	0.33 259	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.09 132	0.11 87	0.43 528

test_sample4	0.50 311	0.42 260	1.88 311	0.32 274	0.19 192	0.56 250	0.26 266	0.93 454	0.65 364	0.54 326	0.54 320	0.45 267	0.36 278	1.79 478	0.36 280	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.17 233	0.16 283

test_sample3	0.50 311	0.41 253	1.88 311	0.32 274	0.19 192	0.57 268	0.25 243	0.92 446	0.64 351	0.52 303	0.49 270	0.47 288	0.35 272	1.79 478	0.37 286	0.13 347	0.10 249	0.12 288	0.11 235	0.16 210	0.16 283

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 311	0.33 183	0.93 78	0.26 118	0.22 248	0.46 135	0.20 101	1.10 545	1.34 561	3.16 605	0.32 148	0.22 78	0.20 97	0.30 66	0.22 101	0.10 183	0.09 206	0.11 228	0.09 132	0.15 174	0.19 338

SMFormer	0.50 311	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.49 361	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.15 174	0.16 283

tta	0.50 311	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.49 361	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.14 154	0.11 116

DCRE	0.50 311	0.63 364	2.13 393	0.30 218	0.23 268	0.45 117	0.24 222	0.59 194	0.53 238	0.50 281	2.10 573	0.42 243	0.26 178	0.35 112	0.23 114	0.09 84	0.14 375	0.10 157	0.32 516	0.16 210	0.15 253

RAFT+CT+SA	0.50 311	0.86 456	1.82 285	0.37 387	0.75 556	0.54 218	0.34 390	0.77 314	0.63 343	0.38 190	0.55 330	0.34 191	0.29 232	0.68 311	0.27 176	0.09 84	0.07 46	0.11 228	0.51 560	0.29 416	0.41 526

NINENet	0.50 311	0.33 183	1.69 207	0.55 518	0.25 299	0.91 518	0.23 186	0.98 495	0.71 418	0.53 313	0.55 330	0.66 389	0.30 240	1.22 392	0.32 246	0.15 410	0.13 354	0.16 431	0.11 235	0.16 210	0.13 192

SA	0.50 311	0.75 412	1.95 348	0.31 245	0.61 544	0.57 268	0.31 354	0.91 437	0.73 443	0.42 212	0.62 386	0.38 209	0.47 394	0.68 311	0.29 201	0.09 84	0.09 206	0.13 347	0.32 516	0.30 427	0.10 91

CSP-Net	0.50 311	0.39 240	1.25 121	0.29 198	0.23 268	0.77 475	0.35 398	0.86 394	0.57 273	0.59 398	0.59 359	0.65 382	0.40 320	1.77 473	0.44 335	0.16 431	0.11 299	0.10 157	0.10 170	0.20 297	0.14 215

GwcNet-ADL	0.50 311	0.74 410	2.90 536	0.31 245	0.20 207	0.58 286	0.29 333	0.87 404	0.64 351	0.47 244	0.47 241	0.56 336	0.33 262	0.46 205	0.46 341	0.13 347	0.12 330	0.09 102	0.09 132	0.14 154	0.21 366

RAFT_R40	0.50 311	0.21 26	1.76 237	0.50 491	0.40 473	0.61 335	0.53 491	0.56 174	0.60 296	0.56 354	0.54 320	0.55 324	0.51 415	1.57 440	0.53 378	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.09 63

GMM-Stereo	0.50 311	0.23 60	2.41 450	0.54 511	0.24 281	0.77 475	0.46 467	0.59 194	0.57 273	0.58 384	0.73 466	0.47 288	0.43 359	0.68 311	0.27 176	0.10 183	0.06 23	0.13 347	0.13 308	0.14 154	0.44 530

MMNet	0.50 311	0.48 299	1.93 335	0.33 297	0.27 330	0.79 484	0.28 309	0.81 353	0.74 447	0.60 407	0.56 342	0.59 352	0.55 430	0.79 344	0.59 404	0.10 183	0.09 206	0.12 288	0.11 235	0.13 130	0.14 215

DeepPruner_ROB	0.50 311	0.70 394	1.94 345	0.29 198	0.26 316	0.63 372	0.31 354	0.80 349	0.48 187	0.61 416	0.55 330	0.66 389	0.38 298	0.98 363	0.40 312	0.19 473	0.14 375	0.14 382	0.14 336	0.23 344	0.17 302

StereoDRNet-Refined	0.50 311	0.41 253	1.50 177	0.33 297	0.21 221	0.68 424	0.26 266	0.81 353	0.68 390	0.67 459	0.68 436	0.73 434	0.42 349	1.10 376	0.59 404	0.11 258	0.08 135	0.14 382	0.14 336	0.25 375	0.21 366
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 311	1.15 538	1.73 221	0.31 245	0.21 221	0.58 286	0.22 151	0.95 477	0.82 494	0.58 384	0.62 386	0.57 342	0.39 312	0.84 349	0.40 312	0.11 258	0.08 135	0.09 102	0.06 14	0.21 313	0.13 192

G2L-ROB	0.51 328	0.95 487	1.96 357	0.29 198	0.22 248	0.59 303	0.28 309	0.76 303	0.57 273	0.55 344	0.45 227	0.70 422	0.32 257	1.38 407	0.47 350	0.11 258	0.07 46	0.09 102	0.08 97	0.20 297	0.13 192

DFGA-Net	0.51 328	1.06 522	1.75 231	0.30 218	0.24 281	0.54 218	0.22 151	0.63 220	0.60 296	0.48 262	0.51 283	0.35 195	0.27 199	1.82 486	0.53 378	0.10 183	0.08 135	0.12 288	0.12 275	0.37 490	0.15 253

test_sample5	0.51 328	0.43 265	1.83 291	0.32 274	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.92 446	0.65 364	0.53 313	0.59 359	0.45 267	0.36 278	1.87 495	0.36 280	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.17 233	0.16 283

DualNet	0.51 328	0.43 265	1.83 291	0.32 274	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.92 446	0.65 364	0.54 326	0.62 386	0.45 267	0.36 278	1.87 495	0.36 280	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.17 233	0.16 283

test_5	0.51 328	0.87 459	1.99 363	0.37 387	0.65 548	0.58 286	0.35 398	0.78 329	0.62 331	0.48 262	0.55 330	0.45 267	0.40 320	0.72 326	0.30 221	0.09 84	0.07 46	0.12 288	0.12 275	0.33 453	0.38 511

Sa-1000	0.51 328	0.72 400	1.90 323	0.31 245	0.60 540	0.60 315	0.31 354	0.94 463	0.71 418	0.52 303	0.83 489	0.42 243	0.33 262	0.68 311	0.28 186	0.10 183	0.09 206	0.13 347	0.29 493	0.29 416	0.10 91

dad	0.51 328	1.01 513	1.74 225	0.29 198	0.19 192	0.60 315	0.26 266	0.52 143	0.75 460	0.63 436	0.63 399	0.63 368	0.33 262	0.85 351	0.47 350	0.27 528	0.15 401	0.40 550	0.18 413	0.22 330	0.14 215

PSMNet-ADL	0.51 328	0.38 230	1.65 198	0.35 344	0.21 221	0.67 412	0.26 266	0.74 279	0.55 258	0.42 212	0.52 297	0.70 422	0.45 371	1.91 506	0.57 397	0.15 410	0.13 354	0.11 228	0.13 308	0.15 174	0.20 354

Pruner-Stereo	0.51 328	0.27 105	1.78 251	1.79 595	0.19 192	0.62 355	0.45 464	0.57 179	0.60 296	0.61 416	0.48 253	0.41 229	0.24 146	0.46 205	1.00 478	0.12 317	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.12 98	0.13 192

CFNet-ft	0.51 328	0.76 413	1.79 272	0.28 166	0.30 367	0.63 372	0.28 309	0.66 231	0.55 258	0.45 234	0.57 350	0.74 440	0.41 331	1.46 420	0.42 320	0.14 390	0.10 249	0.28 524	0.13 308	0.18 260	0.14 215

STTStereo	0.51 328	0.69 391	2.14 398	0.36 363	0.30 367	0.61 335	0.32 377	0.77 314	0.60 296	0.60 407	0.54 320	0.67 398	0.43 359	0.86 352	0.42 320	0.16 431	0.15 401	0.17 452	0.20 443	0.16 210	0.15 253

CFNet_RVC	0.51 328	0.76 413	1.79 272	0.28 166	0.30 367	0.63 372	0.28 309	0.66 231	0.55 258	0.45 234	0.57 350	0.74 440	0.41 331	1.46 420	0.42 320	0.14 390	0.10 249	0.28 524	0.13 308	0.18 260	0.14 215

iResNet	0.51 328	0.76 413	2.59 491	0.41 431	0.17 121	0.64 385	0.27 290	0.82 360	0.70 408	0.57 365	0.64 415	0.43 247	0.36 278	0.70 322	0.52 374	0.10 183	0.07 46	0.09 102	0.08 97	0.21 313	0.13 192

test_sample6	0.52 341	0.44 276	1.81 279	0.33 297	0.18 159	0.55 233	0.27 290	0.94 463	0.66 379	0.54 326	0.62 386	0.47 288	0.36 278	1.97 512	0.38 293	0.14 390	0.10 249	0.13 347	0.13 308	0.17 233	0.16 283

CoDeX	0.52 341	0.43 265	2.25 422	0.29 198	0.26 316	0.61 335	0.32 377	0.99 507	0.68 390	0.48 262	0.55 330	0.52 313	0.40 320	1.60 447	0.35 276	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.10 170	0.13 130	0.12 155

SepStereo	0.52 341	0.35 207	1.55 184	0.33 297	0.34 417	0.50 172	0.42 439	0.83 366	0.74 447	0.83 515	0.68 436	0.56 336	0.48 403	1.56 436	0.46 341	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.18 260	0.15 253

SST-Stereo	0.52 341	0.20 14	1.76 237	0.62 537	0.53 520	0.62 355	0.66 527	0.55 167	0.61 313	0.58 384	0.53 308	0.52 313	0.60 453	1.59 446	0.29 201	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.10 91

LMCR-Stereo	0.52 341	0.71 396	2.39 447	0.40 424	0.21 221	0.74 457	0.31 354	1.02 526	0.64 351	0.61 416	0.63 399	0.39 215	0.51 415	0.62 288	0.42 320	0.19 473	0.09 206	0.12 288	0.09 132	0.23 344	0.12 155

delet	0.52 341	0.54 323	1.62 196	0.31 245	0.35 430	0.74 457	0.46 467	0.85 384	0.74 447	0.55 344	0.60 374	0.67 398	0.50 413	1.12 382	0.57 397	0.11 258	0.11 299	0.13 347	0.14 336	0.16 210	0.12 155

IGEV-FE	0.53 347	0.34 198	2.91 537	0.32 274	0.18 159	0.54 218	0.21 124	0.72 263	0.42 124	0.81 509	0.51 283	0.70 422	0.41 331	0.48 223	1.13 498	0.09 84	0.15 401	0.10 157	0.35 526	0.19 281	0.09 63

IGEV_Zeroshot_test	0.53 347	0.33 183	2.91 537	0.32 274	0.18 159	0.54 218	0.21 124	0.72 263	0.42 124	0.81 509	0.51 283	0.71 427	0.41 331	0.48 223	1.13 498	0.09 84	0.15 401	0.10 157	0.35 526	0.19 281	0.09 63

TRStereo	0.53 347	0.76 413	2.38 445	0.42 442	0.29 352	0.69 430	0.23 186	1.81 586	0.55 258	0.36 178	0.32 148	0.47 288	0.40 320	0.46 205	0.25 154	0.12 317	0.11 299	0.11 228	0.41 547	0.13 130	0.32 479

RAFT-345	0.53 347	0.30 154	2.34 437	0.38 403	0.34 417	0.58 286	0.42 439	0.47 99	0.61 313	0.51 294	1.00 523	0.43 247	0.28 216	1.57 440	0.82 456	0.10 183	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.10 64	0.08 40

cf-r	0.53 347	0.81 439	2.15 399	0.33 297	0.28 344	0.60 315	0.28 309	0.78 329	0.64 351	0.51 294	0.60 374	0.75 446	0.40 320	1.32 401	0.43 329	0.13 347	0.09 206	0.11 228	0.12 275	0.15 174	0.14 215

PSMNet-RSSM	0.53 347	0.82 443	1.78 251	0.31 245	0.25 299	0.58 286	0.28 309	0.84 377	0.60 296	0.50 281	0.61 381	0.67 398	0.43 359	1.68 457	0.42 320	0.15 410	0.10 249	0.14 382	0.16 381	0.15 174	0.13 192

MyStereo8	0.54 353	0.80 434	2.76 517	0.32 274	0.33 407	0.71 439	0.20 101	0.87 404	0.57 273	0.51 294	0.59 359	0.50 304	0.33 262	0.68 311	0.55 385	0.10 183	0.29 526	0.10 157	0.13 308	0.21 313	0.34 491

MyStereo06	0.54 353	0.41 253	2.68 503	0.30 218	0.23 268	0.60 315	0.30 341	0.81 353	0.44 139	0.84 517	0.52 297	0.78 458	0.58 446	0.48 223	1.10 494	0.09 84	0.17 439	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.20 354

iRaft-Stereo_5w	0.54 353	1.01 513	2.08 382	0.27 138	0.21 221	0.49 161	0.28 309	0.73 275	0.58 284	0.40 198	0.61 381	0.62 365	0.46 386	1.78 474	0.47 350	0.09 84	0.07 46	0.11 228	0.10 170	0.39 507	0.12 155

IPLGR	0.54 353	0.56 334	2.68 503	0.36 363	0.18 159	0.62 355	0.54 495	1.02 526	0.64 351	0.73 486	0.46 235	0.47 288	0.45 371	1.12 382	0.29 201	0.09 84	0.08 135	0.11 228	0.09 132	0.19 281	0.12 155

AACVNet	0.54 353	0.78 430	1.73 221	0.36 363	0.21 221	0.57 268	0.25 243	0.71 258	0.51 211	0.55 344	0.59 359	0.64 377	0.41 331	2.13 531	0.41 318	0.14 390	0.11 299	0.14 382	0.11 235	0.33 453	0.15 253

LCNet	0.54 353	0.37 219	1.78 251	0.92 564	0.22 248	0.96 524	0.30 341	0.59 194	0.58 284	0.51 294	0.55 330	0.41 229	0.76 504	0.84 349	0.26 166	0.09 84	0.06 23	0.12 288	0.18 413	0.98 576	0.39 517

IRAFT_RVC	0.54 353	0.53 317	1.78 251	0.46 472	0.21 221	0.58 286	0.43 446	0.65 229	0.66 379	0.54 326	0.50 278	0.49 301	0.51 415	1.58 444	1.01 482	0.11 258	0.25 513	0.13 347	0.10 170	0.15 174	0.13 192

GEStereo_RVC	0.54 353	0.87 459	1.95 348	0.47 477	0.25 299	0.62 355	0.37 414	1.00 515	0.74 447	0.53 313	0.54 320	0.59 352	0.44 367	1.10 376	0.46 341	0.15 410	0.11 299	0.12 288	0.10 170	0.26 395	0.19 338

UNet	0.54 353	0.44 276	2.83 527	0.31 245	0.33 407	0.74 457	0.27 290	0.82 360	0.61 313	0.53 313	0.54 320	0.72 430	0.54 425	0.78 343	0.56 393	0.11 258	0.09 206	0.13 347	0.11 235	0.14 154	0.12 155

HGLStereo	0.54 353	0.69 391	2.00 365	0.35 344	0.40 473	0.66 406	0.30 341	0.83 366	0.62 331	0.57 365	0.69 445	0.69 412	0.54 425	1.07 373	0.55 385	0.13 347	0.13 354	0.13 347	0.11 235	0.19 281	0.17 302

DSFCA	0.54 353	0.35 207	1.41 153	0.28 166	0.28 344	0.79 484	0.88 556	0.76 303	0.70 408	0.72 482	0.66 426	0.67 398	0.57 440	1.17 388	0.63 413	0.16 431	0.14 375	0.13 347	0.14 336	0.16 210	0.13 192

DLCB_ROB	0.54 353	0.55 332	1.49 174	0.36 363	0.25 299	0.65 399	0.36 405	0.80 349	0.70 408	0.72 482	0.69 445	0.83 477	0.46 386	1.53 433	0.60 406	0.13 347	0.12 330	0.14 382	0.14 336	0.14 154	0.13 192

G2L-Stereo_test	0.55 365	0.97 498	1.89 318	0.33 297	0.24 281	0.75 463	0.38 421	0.79 345	0.60 296	0.60 407	0.54 320	0.74 440	0.39 312	1.56 436	0.43 329	0.10 183	0.08 135	0.08 42	0.08 97	0.28 411	0.13 192

G2L-Stereo	0.55 365	0.85 453	2.18 406	0.31 245	0.27 330	0.59 303	0.27 290	0.77 314	0.55 258	0.54 326	0.52 297	0.71 427	0.36 278	1.75 469	0.50 366	0.13 347	0.11 299	0.13 347	0.11 235	0.29 416	0.15 253

ssnet_v2	0.55 365	0.60 343	1.86 304	0.32 274	0.22 248	0.72 445	0.44 457	0.94 463	0.74 447	0.63 436	0.54 320	0.81 470	0.47 394	0.77 339	0.70 431	0.16 431	0.14 375	0.14 382	0.14 336	0.30 427	0.30 465

raft_robust	0.55 365	0.84 449	1.73 221	0.28 166	0.54 522	0.53 210	0.25 243	0.88 413	0.75 460	0.48 262	0.46 235	0.76 452	0.75 502	1.46 420	0.27 176	0.09 84	0.10 249	0.10 157	0.30 503	0.26 395	0.16 283

XX-Stereo	0.55 365	0.54 323	3.50 577	0.48 485	0.39 463	0.54 218	0.17 56	0.89 419	0.40 102	0.44 223	0.65 424	0.85 486	0.19 85	0.77 339	0.21 80	0.10 183	0.14 375	0.10 157	0.32 516	0.17 233	0.14 215

ac_64	0.55 365	0.46 287	1.92 332	0.36 363	0.34 417	0.63 372	0.31 354	0.82 360	0.61 313	0.55 344	0.51 283	0.89 500	0.48 403	1.83 487	0.55 385	0.14 390	0.11 299	0.12 288	0.12 275	0.18 260	0.12 155

GANet-RSSM	0.55 365	0.73 407	1.90 323	0.36 363	0.26 316	0.59 303	0.27 290	0.78 329	0.52 219	0.47 244	0.57 350	0.63 368	0.45 371	1.92 510	0.43 329	0.14 390	0.10 249	0.25 517	0.11 235	0.34 464	0.14 215

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 365	0.92 472	2.36 443	0.38 403	0.37 451	0.60 315	0.28 309	0.82 360	0.62 331	0.62 427	0.55 330	0.72 430	0.45 371	1.00 366	0.43 329	0.15 410	0.11 299	0.14 382	0.14 336	0.15 174	0.16 283
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Zero-FE251	0.56 373	0.29 141	1.27 125	0.26 118	0.16 92	0.44 111	0.16 46	0.44 71	0.35 43	5.31 610	0.19 31	0.22 78	0.19 85	0.24 8	1.08 491	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.13 192

CBFPSM	0.56 373	0.91 471	1.82 285	0.28 166	0.23 268	0.71 439	0.37 414	0.72 263	0.64 351	0.50 281	0.49 270	1.03 532	0.83 513	0.62 288	1.35 523	0.10 183	0.12 330	0.10 157	0.10 170	0.18 260	0.19 338

CRFU-Net	0.56 373	0.38 230	1.86 304	0.46 472	0.26 316	0.82 495	0.36 405	0.90 425	0.49 193	0.62 427	0.59 359	0.78 458	1.35 562	1.00 366	0.48 356	0.15 410	0.14 375	0.17 452	0.10 170	0.19 281	0.14 215

CIPLG	0.56 373	1.19 544	2.46 461	0.80 555	0.31 386	0.61 335	0.57 507	0.76 303	0.57 273	0.56 354	0.63 399	0.41 229	0.30 240	0.45 196	0.40 312	0.11 258	0.20 474	0.13 347	0.13 308	0.35 475	0.19 338

DAS	0.56 373	0.35 207	1.55 184	0.33 297	0.34 417	0.50 172	0.42 439	0.83 366	0.74 447	0.83 515	0.68 436	0.56 336	0.48 403	2.40 550	0.46 341	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.18 260	0.15 253

AASNet	0.56 373	1.03 518	2.34 437	0.37 387	0.33 407	0.65 399	0.29 333	0.96 482	0.73 443	0.54 326	0.60 374	0.55 324	0.38 298	0.59 276	0.58 402	0.14 390	0.12 330	0.13 347	0.10 170	0.43 523	0.24 417

ACRE	0.56 373	1.14 534	2.77 520	0.76 551	0.28 344	0.60 315	0.56 503	0.76 303	0.58 284	0.55 344	0.62 386	0.41 229	0.29 232	0.44 181	0.39 304	0.11 258	0.19 463	0.13 347	0.14 336	0.36 482	0.18 321

iinet-f	0.57 380	0.93 478	2.27 425	0.31 245	0.25 299	0.83 498	0.33 385	0.81 353	0.65 364	0.54 326	0.63 399	0.73 434	0.67 481	0.73 327	0.67 424	0.13 347	0.13 354	0.11 228	0.10 170	0.43 523	0.16 283

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 380	0.87 459	2.11 388	0.32 274	0.30 367	0.84 500	0.40 429	0.88 413	0.72 428	0.65 453	0.73 466	0.66 389	0.57 440	0.93 357	0.71 434	0.13 347	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.15 174	0.14 215

psm_up	0.57 380	0.61 347	1.83 291	0.35 344	0.30 367	0.64 385	0.37 414	0.90 425	0.68 390	0.59 398	0.55 330	0.68 405	0.54 425	1.91 506	0.46 341	0.16 431	0.15 401	0.16 431	0.15 361	0.23 344	0.13 192

GwcNet-RSSM	0.57 380	0.94 480	2.13 393	0.32 274	0.25 299	0.60 315	0.30 341	0.80 349	0.66 379	0.52 303	0.64 415	0.71 427	0.40 320	1.79 478	0.50 366	0.13 347	0.09 206	0.12 288	0.12 275	0.21 313	0.15 253

DISCO	0.57 380	0.34 198	1.87 309	0.45 467	0.34 417	0.84 500	0.35 398	0.84 377	0.78 478	0.59 398	0.63 399	1.06 539	0.53 422	1.10 376	0.82 456	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.10 170	0.22 330	0.18 321

coex_refinement	0.58 385	0.94 480	1.87 309	0.38 403	0.25 299	0.64 385	0.34 390	0.83 366	0.65 364	0.60 407	0.63 399	0.81 470	0.48 403	1.85 494	0.56 393	0.13 347	0.09 206	0.10 157	0.10 170	0.16 210	0.16 283

PSMNet-RUCA	0.58 385	0.82 443	1.89 318	0.59 531	0.56 528	0.64 385	0.36 405	0.84 377	0.69 399	0.51 294	0.68 436	0.53 315	0.43 359	0.56 265	0.43 329	0.34 544	0.18 450	0.44 555	0.29 493	0.48 535	0.30 465

FACV-RUCA	0.58 385	0.40 246	1.78 251	0.43 446	1.67 598	0.48 151	0.28 309	0.69 247	0.62 331	0.40 198	0.53 308	0.33 185	0.63 470	0.40 155	0.31 233	0.13 347	0.11 299	0.62 567	0.12 275	0.70 559	0.98 581

UGAM	0.58 385	0.47 296	2.21 410	0.30 218	0.19 192	0.53 210	0.34 390	0.59 194	0.63 343	0.44 223	0.73 466	0.78 458	0.37 291	2.58 567	0.39 304	0.10 183	0.08 135	0.17 452	0.14 336	0.42 521	0.17 302

iRaft-Stereo_20w	0.58 385	0.39 240	1.96 357	0.45 467	0.32 394	0.92 520	0.57 507	1.14 550	0.56 269	0.81 509	0.40 202	0.55 324	0.69 486	0.65 304	1.04 487	0.09 84	0.16 419	0.09 102	0.36 535	0.17 233	0.25 426

IPLGR_C	0.58 385	1.25 551	2.72 509	0.80 555	0.31 386	0.60 315	0.61 517	0.76 303	0.58 284	0.56 354	0.62 386	0.41 229	0.31 249	0.43 172	0.40 312	0.11 258	0.22 489	0.13 347	0.15 361	0.35 475	0.19 338

CFNet	0.58 385	0.96 490	1.78 251	0.33 297	0.25 299	0.63 372	0.22 151	0.88 413	0.75 460	0.46 242	0.59 359	0.58 349	0.40 320	2.29 539	0.48 356	0.12 317	0.09 206	0.15 412	0.14 336	0.30 427	0.15 253

NVstereo2D	0.58 385	0.40 246	2.03 373	0.35 344	0.35 430	0.69 430	0.39 426	0.91 437	0.80 486	0.47 244	0.53 308	0.67 398	0.46 386	1.99 516	0.48 356	0.19 473	0.11 299	0.17 452	0.13 308	0.25 375	0.25 426

HUF	0.59 393	0.65 375	2.46 461	0.45 467	0.77 560	0.34 41	0.24 222	0.46 84	0.39 89	0.31 156	0.28 109	0.25 114	0.19 85	0.67 308	0.18 22	0.12 317	2.03 610	0.08 42	0.06 14	0.31 435	1.59 603

DualNet (step1)	0.59 393	0.62 353	1.93 335	0.27 138	0.22 248	0.68 424	0.31 354	0.93 454	0.66 379	0.57 365	0.51 283	0.55 324	0.45 371	1.11 379	0.38 293	0.61 563	0.14 375	0.87 576	0.56 566	0.25 375	0.23 405

Wz-Net-LNSev	0.59 393	0.96 490	2.47 466	0.34 328	0.37 451	0.79 484	0.44 457	0.86 394	0.77 474	0.61 416	0.67 429	0.79 463	0.56 434	0.64 293	0.62 411	0.15 410	0.14 375	0.12 288	0.12 275	0.18 260	0.19 338

OMP-Stereo	0.59 393	0.65 375	1.74 225	0.56 520	0.37 451	0.60 315	0.26 266	0.70 255	0.65 364	0.66 455	0.60 374	0.69 412	0.32 257	2.09 528	1.20 510	0.10 183	0.07 46	0.12 288	0.09 132	0.17 233	0.10 91

IIG-Stereo	0.59 393	0.65 375	1.74 225	0.54 511	0.23 268	0.61 335	0.21 124	0.73 275	0.65 364	0.64 446	0.69 445	0.69 412	0.38 298	2.09 528	1.39 526	0.11 258	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.15 174	0.09 63

iResNetv2_ROB	0.59 393	1.43 566	2.96 540	0.40 424	0.22 248	0.58 286	0.28 309	0.91 437	0.73 443	0.57 365	0.63 399	0.60 359	0.41 331	0.74 330	0.35 276	0.11 258	0.08 135	0.10 157	0.07 66	0.43 523	0.17 302

SACVNet	0.60 399	0.74 410	1.90 323	0.37 387	0.28 344	0.64 385	0.37 414	0.86 394	0.61 313	0.65 453	0.62 386	0.69 412	0.44 367	2.08 526	0.42 320	0.18 458	0.14 375	0.16 431	0.15 361	0.38 497	0.24 417

HHNet	0.60 399	0.65 375	2.60 494	0.36 363	0.25 299	0.64 385	0.61 517	0.64 223	0.62 331	0.55 344	1.13 539	0.32 179	0.60 453	0.42 168	1.79 546	0.15 410	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.18 260	0.15 253

ASMatch	0.60 399	0.43 265	2.58 489	0.91 563	0.36 439	0.56 250	0.25 243	0.52 143	0.61 313	0.47 244	1.21 542	0.47 288	0.66 479	1.34 403	0.94 466	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.10 64	0.16 283

PFNet	0.60 399	0.33 183	2.47 466	0.41 431	0.55 525	0.62 355	0.27 290	0.61 208	0.63 343	0.61 416	0.56 342	0.45 267	0.32 257	1.88 503	1.14 500	0.28 532	0.09 206	0.12 288	0.16 381	0.26 395	0.20 354

ADLNet	0.60 399	0.71 396	1.95 348	0.35 344	0.34 417	0.67 412	0.34 390	0.90 425	0.74 447	0.68 466	0.62 386	0.80 467	0.45 371	1.78 474	0.64 418	0.14 390	0.11 299	0.14 382	0.14 336	0.29 416	0.21 366

ARAFT	0.60 399	1.23 548	3.10 554	0.28 166	0.16 92	0.64 385	0.36 405	0.90 425	0.67 388	0.61 416	0.49 270	0.55 324	0.31 249	1.24 397	0.32 246	0.10 183	0.08 135	0.14 382	0.13 308	0.37 490	0.21 366

ETE_ROB	0.60 399	0.71 396	1.55 184	0.37 387	0.25 299	0.69 430	0.51 484	1.47 571	0.70 408	0.80 503	0.69 445	0.85 486	0.49 410	1.36 405	0.58 402	0.16 431	0.13 354	0.19 478	0.16 381	0.21 313	0.23 405

LALA_ROB	0.60 399	0.76 413	1.69 207	0.36 363	0.29 352	0.79 484	0.55 498	0.94 463	0.77 474	0.81 509	0.67 429	0.94 514	0.49 410	0.99 364	0.73 441	0.21 490	0.15 401	0.20 487	0.18 413	0.23 344	0.21 366

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 407	0.61 347	3.35 574	0.33 297	0.58 533	0.66 406	0.20 101	0.98 495	0.55 258	0.73 486	0.52 297	0.99 524	0.65 474	0.58 270	0.29 201	0.10 183	0.16 419	0.10 157	0.41 547	0.29 416	0.20 354

RAFT-RH_RVC	0.61 407	0.50 308	2.33 435	0.36 363	0.29 352	0.60 315	0.18 72	0.44 71	0.58 284	0.76 494	1.91 569	0.47 288	0.29 232	1.60 447	1.23 514	0.14 390	0.07 46	0.13 347	0.13 308	0.10 64	0.09 63

FADNet-RVC	0.61 407	1.26 553	2.12 391	0.33 297	0.26 316	0.59 303	0.29 333	0.86 394	0.62 331	0.45 234	0.50 278	0.62 365	0.46 386	1.73 465	0.55 385	0.17 446	0.20 474	0.17 452	0.18 413	0.59 550	0.28 449

RASNet	0.61 407	0.68 387	2.03 373	0.35 344	0.46 506	0.65 399	0.28 309	0.78 329	0.70 408	0.48 262	0.64 415	0.93 510	0.61 462	2.21 535	0.73 441	0.12 317	0.09 206	0.09 102	0.10 170	0.14 154	0.11 116

XPNet_ROB	0.61 407	0.72 400	1.66 202	0.37 387	0.27 330	0.67 412	0.47 475	0.89 419	0.71 418	0.78 500	0.70 455	0.81 470	0.53 422	1.70 460	0.76 445	0.21 490	0.16 419	0.16 431	0.15 361	0.20 297	0.21 366

252Zero-FE	0.62 412	0.27 105	0.83 65	0.24 67	0.13 25	0.31 23	0.13 9	0.39 34	0.32 21	8.03 613	0.23 66	0.12 2	0.12 6	0.26 24	0.44 335	0.09 84	0.12 330	0.07 1	0.06 14	0.09 48	0.12 155

YMNet	0.62 412	0.72 400	1.93 335	0.41 431	0.41 481	0.87 510	0.43 446	0.87 404	0.71 418	0.74 489	0.81 483	0.83 477	0.46 386	0.86 352	0.93 464	0.19 473	0.22 489	0.20 487	0.17 400	0.41 515	0.21 366

YMNet_1	0.62 412	0.72 400	1.93 335	0.41 431	0.41 481	0.87 510	0.43 446	0.87 404	0.71 418	0.74 489	0.81 483	0.83 477	0.46 386	0.86 352	0.93 464	0.19 473	0.22 489	0.20 487	0.17 400	0.41 515	0.21 366

DDVS	0.62 412	0.40 246	1.40 152	2.21 602	0.35 430	0.87 510	1.00 566	0.69 247	0.50 203	0.53 313	0.56 342	0.90 502	0.37 291	1.22 392	0.47 350	0.15 410	0.14 375	0.14 382	0.12 275	0.19 281	0.22 381

DRaft	0.62 412	0.38 230	1.76 237	0.24 67	0.16 92	0.64 385	0.66 527	0.53 152	0.53 238	0.67 459	0.99 521	0.38 209	1.00 537	1.44 414	2.10 560	0.10 183	0.14 375	0.10 157	0.14 336	0.18 260	0.21 366

DMCA-RVC	0.62 412	0.96 490	2.63 496	0.36 363	0.90 566	0.56 250	0.31 354	0.69 247	0.57 273	0.68 466	0.52 297	0.59 352	0.56 434	1.23 394	0.53 378	0.16 431	0.38 548	0.20 487	0.15 361	0.20 297	0.15 253

HSM	0.62 412	0.76 413	1.72 218	0.30 218	0.29 352	0.64 385	0.28 309	0.94 463	0.62 331	0.58 384	0.57 350	1.40 564	0.64 472	2.59 568	0.42 320	0.11 258	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.14 154	0.11 116

UGAM-zero	0.63 419	0.39 240	2.49 470	0.30 218	0.49 511	0.67 412	0.19 81	0.91 437	0.45 154	0.77 498	0.45 227	1.16 553	0.82 512	2.05 521	0.29 201	0.09 84	0.15 401	0.09 102	0.44 551	0.11 87	0.22 381

fast-acv-ft	0.63 419	0.88 463	3.10 554	0.38 403	0.30 367	0.79 484	0.48 479	0.69 247	0.72 428	0.58 384	0.78 479	0.76 452	0.60 453	0.67 308	0.73 441	0.15 410	0.15 401	0.18 472	0.17 400	0.37 490	0.16 283

PSM-AAD	0.63 419	0.22 42	1.77 246	0.37 387	0.23 268	0.86 506	1.17 578	0.59 194	0.60 296	0.64 446	0.71 459	0.68 405	2.93 594	0.65 304	0.31 233	0.09 84	0.07 46	0.17 452	0.15 361	0.13 130	0.33 487

PS-NSSS	0.63 419	1.00 509	1.81 279	0.30 218	0.31 386	0.63 372	0.34 390	0.98 495	0.69 399	0.54 326	0.74 469	0.51 307	0.41 331	2.43 555	0.48 356	0.24 514	0.17 439	0.27 521	0.18 413	0.27 405	0.21 366

z-ln-s-r	0.64 423	0.89 466	2.23 418	0.32 274	0.26 316	0.57 268	0.37 414	0.84 377	0.76 469	0.51 294	0.81 483	0.64 377	0.45 371	2.06 522	1.27 518	0.10 183	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.24 361	0.13 192

test_for_model	0.64 423	1.60 574	1.82 285	1.23 582	1.02 577	0.53 210	0.23 186	0.75 290	0.50 203	0.57 365	0.29 115	0.25 114	0.20 97	0.26 24	0.22 101	0.76 574	0.31 532	0.08 42	0.07 66	1.68 597	0.50 541

TransformOpticalFlow	0.64 423	0.56 334	2.66 501	0.44 453	0.26 316	0.62 355	0.28 309	0.83 366	0.71 418	0.76 494	0.74 469	0.91 504	0.85 517	1.83 487	0.81 455	0.10 183	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.11 87	0.12 155

pcwnet_v2	0.64 423	0.49 302	4.41 592	0.32 274	0.27 330	0.60 315	0.25 243	0.97 491	0.88 510	0.59 398	0.70 455	0.63 368	0.55 430	0.66 307	0.37 286	0.17 446	0.15 401	0.15 412	0.14 336	0.21 313	0.23 405

RAFT + AFF	0.64 423	1.20 545	1.95 348	0.34 328	0.33 407	0.67 412	0.52 487	0.99 507	0.74 447	0.53 313	0.58 356	0.57 342	0.80 509	1.76 470	0.51 371	0.12 317	0.27 522	0.15 412	0.14 336	0.43 523	0.29 455

FADNet	0.64 423	1.22 547	2.06 375	0.32 274	0.30 367	0.66 406	0.29 333	0.88 413	0.72 428	0.44 223	0.48 253	0.66 389	0.57 440	1.84 492	0.45 340	0.46 555	0.20 474	0.17 452	0.19 433	0.59 550	0.24 417

DRN-Test	0.64 423	0.43 265	2.44 458	0.39 413	0.44 491	0.80 491	0.41 435	1.02 526	0.78 478	0.80 503	0.63 399	0.69 412	0.56 434	1.79 478	0.69 429	0.15 410	0.12 330	0.17 452	0.16 381	0.18 260	0.17 302

StereoDRNet	0.64 423	0.88 463	2.35 440	0.41 431	0.45 500	0.73 452	0.47 475	0.94 463	0.74 447	0.75 491	0.54 320	0.74 440	0.47 394	1.70 460	0.72 438	0.15 410	0.14 375	0.15 412	0.14 336	0.20 297	0.19 338

NOSS_ROB	0.64 423	0.65 375	1.62 196	0.46 472	0.25 299	0.67 412	0.30 341	0.93 454	0.77 474	0.59 398	0.57 350	0.77 454	0.38 298	2.78 579	0.44 335	0.23 506	0.24 500	0.28 524	0.26 481	0.27 405	0.39 517

Select-FE	0.65 432	0.67 384	2.76 517	0.49 487	0.55 525	0.79 484	0.16 46	0.90 425	0.53 238	0.84 517	0.55 330	0.91 504	0.75 502	0.57 266	1.16 504	0.11 258	0.18 450	0.11 228	0.49 556	0.14 154	0.31 473

Wz-Net-MNSev	0.65 432	0.97 498	2.19 408	0.36 363	0.33 407	0.90 516	0.60 513	0.92 446	0.81 493	0.75 491	0.72 464	0.73 434	0.65 474	1.39 408	0.71 434	0.16 431	0.13 354	0.14 382	0.14 336	0.24 361	0.18 321

FINET	0.65 432	0.95 487	3.06 550	0.35 344	0.40 473	0.58 286	0.48 479	0.92 446	1.10 544	0.57 365	0.68 436	0.47 288	0.44 367	1.15 387	0.60 406	0.23 506	0.21 483	0.17 452	0.15 361	0.26 395	0.25 426

CVANet_RVC	0.65 432	0.80 434	2.13 393	0.36 363	0.26 316	0.62 355	0.42 439	0.84 377	0.72 428	0.69 468	0.68 436	0.68 405	0.52 420	2.64 570	0.42 320	0.19 473	0.12 330	0.22 498	0.17 400	0.37 490	0.15 253

NCCL2	0.65 432	0.94 480	1.96 357	0.43 446	0.30 367	0.71 439	0.68 533	0.84 377	0.65 364	0.70 474	0.60 374	0.86 492	0.54 425	1.56 436	0.57 397	0.20 483	0.16 419	0.67 570	0.25 473	0.22 330	0.24 417

TCMNet	0.66 437	0.85 453	2.55 488	0.50 491	0.52 519	0.72 445	0.39 426	0.87 404	0.72 428	0.58 384	0.68 436	0.63 368	0.46 386	1.70 460	0.63 413	0.18 458	0.18 450	0.23 505	0.18 413	0.38 497	0.27 443

ACV-stereo	0.66 437	0.76 413	2.86 528	0.32 274	0.25 299	1.01 532	0.60 513	0.59 194	0.52 219	0.41 207	0.45 227	1.55 570	0.94 532	1.40 411	0.69 429	0.14 390	0.13 354	0.12 288	0.11 235	0.20 297	0.19 338

GrayStereo	0.66 437	0.19 8	1.76 237	0.90 562	0.23 268	0.62 355	1.42 593	0.62 212	0.60 296	0.72 482	0.78 479	0.56 336	3.07 597	0.60 282	0.26 166	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.21 449	0.11 87	0.18 321

PSMNet_ROB	0.66 437	1.01 513	2.33 435	0.38 403	0.31 386	0.72 445	0.55 498	0.86 394	0.69 399	0.54 326	0.60 374	0.75 446	0.47 394	2.00 517	0.82 456	0.17 446	0.13 354	0.19 478	0.19 433	0.24 361	0.27 443

DispNO	0.67 441	0.98 502	2.58 489	0.31 245	0.27 330	0.59 303	0.29 333	0.83 366	0.68 390	0.53 313	0.79 482	0.83 477	0.47 394	2.46 558	0.68 427	0.12 317	0.10 249	0.19 478	0.31 510	0.16 210	0.17 302

STrans-v2	0.67 441	0.56 334	2.64 498	0.27 138	0.23 268	0.57 268	0.33 385	0.96 482	0.69 399	0.92 529	0.85 496	0.89 500	0.93 529	1.83 487	1.21 512	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.09 132	0.11 87	0.12 155

hitnet-ft	0.67 441	0.80 434	1.90 323	0.28 166	0.22 248	0.69 430	0.36 405	0.85 384	0.65 364	0.56 354	0.84 492	1.03 532	0.95 535	2.32 541	0.55 385	0.23 506	0.14 375	0.41 551	0.13 308	0.24 361	0.17 302

FADNet-RVC-Resample	0.67 441	1.16 543	3.16 560	0.37 387	0.29 352	0.62 355	0.38 421	0.86 394	0.63 343	0.51 294	0.50 278	0.57 342	0.45 371	1.57 440	0.49 361	0.24 514	0.32 538	0.23 505	0.19 433	0.27 405	0.62 554

RP	0.67 441	0.82 443	1.94 345	0.43 446	0.44 491	0.65 399	0.45 464	0.89 419	0.82 494	0.66 455	0.92 508	0.99 524	0.76 504	1.55 435	0.66 421	0.25 519	0.18 450	0.23 505	0.20 443	0.31 435	0.22 381

HSM-Net_RVC	0.67 441	0.34 198	2.23 418	0.26 118	0.19 192	0.67 412	0.29 333	1.26 561	0.69 399	0.72 482	0.70 455	0.78 458	0.42 349	3.77 599	0.41 318	0.13 347	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.12 98	0.11 116
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 441	0.92 472	1.76 237	0.37 387	0.24 281	0.66 406	0.56 503	0.82 360	0.74 447	1.16 550	0.62 386	0.61 361	0.48 403	2.70 575	0.50 366	0.20 483	0.11 299	0.35 541	0.14 336	0.32 444	0.16 283

w-ln-seven-2	0.68 448	1.13 532	2.46 461	0.36 363	0.27 330	0.65 399	0.44 457	0.87 404	0.83 497	0.69 468	0.75 472	0.72 430	0.63 470	1.56 436	1.15 502	0.13 347	0.13 354	0.15 412	0.14 336	0.35 475	0.19 338

ADLNet2	0.68 448	0.84 449	3.19 564	0.33 297	0.36 439	0.64 385	0.37 414	0.89 419	0.79 483	0.54 326	0.65 424	0.93 510	0.48 403	2.07 524	0.56 393	0.13 347	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.33 453	0.18 321

DEmStereo	0.68 448	0.31 166	2.25 422	0.42 442	0.17 121	0.66 406	0.89 557	0.51 129	0.59 291	0.60 407	1.01 524	0.45 267	1.26 554	1.54 434	2.26 566	0.10 183	0.08 135	0.10 157	0.10 170	0.10 64	0.11 116

Nwc_Net	0.68 448	0.83 447	2.53 477	0.41 431	0.39 463	0.77 475	0.38 421	1.01 523	0.70 408	0.60 407	0.99 521	0.98 521	0.68 484	1.41 412	0.63 413	0.23 506	0.15 401	0.23 505	0.25 473	0.23 344	0.18 321

AANet_RVC	0.68 448	1.00 509	2.09 383	0.33 297	0.25 299	0.58 286	0.32 377	0.81 353	0.80 486	0.61 416	0.94 513	0.80 467	0.41 331	2.46 558	1.02 484	0.36 547	0.14 375	0.10 157	0.09 132	0.23 344	0.22 381

IPLG	0.69 453	0.84 449	2.43 456	0.35 344	0.21 221	1.65 571	0.61 517	1.36 566	0.58 284	1.39 571	0.51 283	0.37 201	0.87 521	1.41 412	0.36 280	0.09 84	0.07 46	0.14 382	0.12 275	0.32 444	0.11 116

GwcNet	0.69 453	0.71 396	3.12 557	0.36 363	0.45 500	0.81 492	0.44 457	0.86 394	0.84 500	0.60 407	0.74 469	0.82 475	0.49 410	1.65 453	0.66 421	0.16 431	0.15 401	0.15 412	0.15 361	0.31 435	0.24 417

AF-Net	0.69 453	0.92 472	2.21 410	0.41 431	0.40 473	0.68 424	0.40 429	1.02 526	0.86 503	0.69 468	1.03 528	1.04 535	0.84 516	1.19 389	0.78 449	0.22 503	0.14 375	0.25 517	0.17 400	0.30 427	0.18 321

stereogan	0.69 453	0.51 311	2.44 458	0.39 413	0.39 463	1.01 532	0.41 435	0.94 463	0.92 521	0.73 486	0.85 496	1.15 551	0.69 486	1.57 440	0.53 378	0.19 473	0.18 450	0.20 487	0.16 381	0.36 482	0.24 417

PAM_32	0.70 457	0.35 207	2.73 514	0.54 511	0.61 544	1.07 543	0.43 446	0.84 377	0.49 193	0.90 526	0.91 506	1.23 555	0.77 507	0.65 304	1.10 494	0.10 183	0.19 463	0.10 157	0.49 556	0.15 174	0.38 511

PAM	0.70 457	0.35 207	2.72 509	0.56 520	0.62 546	1.08 545	0.53 491	0.85 384	0.44 139	0.93 531	0.92 508	1.24 556	0.68 484	0.64 293	1.01 482	0.10 183	0.19 463	0.10 157	0.48 554	0.14 154	0.38 511

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 457	0.65 375	3.45 575	0.50 491	0.60 540	0.75 463	0.23 186	0.96 482	0.60 296	0.76 494	1.30 549	0.81 470	0.60 453	0.57 266	0.82 456	0.10 183	0.16 419	0.11 228	0.43 550	0.31 435	0.22 381

xxxx	0.70 457	0.21 26	1.33 135	0.28 166	0.18 159	0.63 372	0.24 222	1.02 526	0.69 399	0.50 281	0.62 386	0.58 349	0.38 298	1.47 427	5.21 605	0.13 347	0.12 330	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.15 253

APVNet	0.70 457	0.67 384	2.71 507	0.38 403	0.36 439	0.85 504	0.43 446	0.91 437	0.68 390	0.55 344	0.69 445	0.75 446	0.55 430	2.31 540	0.78 449	0.17 446	0.17 439	0.24 512	0.19 433	0.33 453	0.23 405

Syn2CoEx	0.70 457	1.07 525	2.74 515	0.43 446	0.30 367	0.64 385	0.42 439	0.99 507	0.78 478	0.62 427	0.78 479	0.74 440	0.72 493	1.92 510	0.61 409	0.20 483	0.17 439	0.19 478	0.15 361	0.29 416	0.22 381

FAT-Stereo	0.70 457	0.54 323	2.88 530	0.36 363	0.29 352	0.62 355	0.54 495	0.97 491	0.87 506	0.76 494	0.92 508	0.94 514	0.80 509	1.84 492	0.57 397	0.18 458	0.19 463	0.17 452	0.16 381	0.22 330	0.25 426

RYNet	0.70 457	0.56 334	2.25 422	0.35 344	0.41 481	0.86 506	0.43 446	0.94 463	0.82 494	0.62 427	0.53 308	0.91 504	0.60 453	2.70 575	1.00 478	0.14 390	0.11 299	0.16 431	0.14 336	0.25 375	0.27 443

PWC_ROB	0.70 457	0.94 480	1.88 311	0.39 413	0.39 463	0.62 355	0.30 341	0.98 495	0.94 522	0.91 528	1.29 548	0.77 454	0.62 467	1.62 451	1.03 486	0.18 458	0.11 299	0.18 472	0.13 308	0.51 542	0.22 381

ccnet	0.71 466	0.41 253	1.59 189	0.40 424	0.45 500	1.06 538	0.55 498	0.98 495	0.71 418	0.88 522	0.97 518	0.82 475	0.88 525	1.68 457	0.94 466	0.32 540	0.26 515	0.32 537	0.27 486	0.34 464	0.30 465

RGC	0.71 466	0.97 498	2.18 406	0.44 453	0.44 491	0.73 452	0.40 429	0.94 463	0.71 418	0.71 479	1.04 531	1.01 528	0.71 490	1.74 467	0.70 431	0.23 506	0.18 450	0.28 524	0.26 481	0.29 416	0.27 443

CBMV	0.71 466	0.76 413	2.64 498	0.33 297	0.20 207	0.78 480	0.79 548	0.98 495	0.78 478	0.85 521	0.71 459	0.86 492	1.10 547	1.46 420	0.62 411	0.18 458	0.20 474	0.21 495	0.19 433	0.25 375	0.33 487
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 469	1.10 527	2.15 399	1.11 577	0.59 535	0.62 355	0.19 81	0.75 290	0.53 238	0.56 354	0.63 399	0.47 288	0.31 249	1.11 379	0.33 259	0.75 573	0.45 560	0.84 575	0.64 579	0.69 558	0.54 544

mmx	0.72 469	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.99 507	0.76 469	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	2.52 563	3.43 591	0.13 347	0.10 249	0.15 412	0.13 308	0.15 174	0.15 253

xxx	0.72 469	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.99 507	0.76 469	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	2.52 563	3.43 591	0.13 347	0.10 249	0.15 412	0.13 308	0.15 174	0.15 253

LL-Strereo	0.72 469	1.29 555	2.49 470	0.36 363	0.45 500	0.55 233	0.32 377	0.93 454	0.71 418	0.67 459	0.58 356	0.85 486	0.79 508	2.67 574	0.46 341	0.10 183	0.18 450	0.14 382	0.12 275	0.40 512	0.42 527

test_xeample	0.72 469	0.21 26	1.36 142	0.27 138	0.17 121	0.59 303	0.28 309	1.01 523	0.70 408	0.55 344	0.67 429	0.44 258	0.39 312	1.88 503	5.17 604	0.12 317	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.13 130	0.15 253

SHD	0.72 469	0.77 422	2.36 443	0.45 467	0.40 473	0.71 439	0.32 377	1.02 526	1.25 555	1.07 543	0.84 492	0.90 502	0.73 496	1.09 375	0.98 472	0.21 490	0.18 450	0.20 487	0.21 449	0.32 444	0.31 473

RTSC	0.72 469	1.00 509	2.22 414	0.40 424	0.29 352	0.82 495	0.31 354	0.96 482	1.10 544	0.92 529	0.81 483	0.78 458	0.58 446	1.23 394	1.55 535	0.18 458	0.17 439	0.14 382	0.17 400	0.43 523	0.30 465

PASM	0.72 469	0.68 387	1.91 329	0.47 477	0.44 491	0.60 315	0.51 484	0.76 303	0.80 486	0.77 498	0.67 429	0.87 494	0.61 462	2.40 550	0.67 424	0.32 540	0.35 540	0.36 543	0.41 547	0.45 532	0.39 517

PWCDC_ROB	0.72 469	1.06 522	2.09 383	0.47 477	0.36 439	0.78 480	0.26 266	0.98 495	1.34 561	0.61 416	2.07 571	0.64 377	0.61 462	0.83 347	0.71 434	0.31 539	0.14 375	0.15 412	0.12 275	0.60 553	0.21 366

ff1	0.73 478	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.74 279	0.88 510	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	2.52 563	3.43 591	0.10 183	0.24 500	0.15 412	0.13 308	0.25 375	0.36 501

GASNet	0.73 478	1.47 568	3.04 548	0.47 477	0.33 407	0.57 268	0.34 390	0.91 437	0.75 460	0.58 384	0.58 356	0.74 440	0.55 430	2.03 518	0.65 420	0.21 490	0.15 401	0.19 478	0.17 400	0.51 542	0.28 449

XQC	0.73 478	0.98 502	2.39 447	0.46 472	0.35 430	0.81 492	0.46 467	1.00 515	1.00 530	0.80 503	0.69 445	0.88 498	0.74 501	1.32 401	1.20 510	0.24 514	0.16 419	0.23 505	0.20 443	0.41 515	0.33 487

w-ln-seven	0.74 481	1.05 520	2.54 483	0.37 387	0.34 417	1.03 535	0.47 475	1.00 515	1.08 541	0.90 526	0.85 496	0.85 486	0.57 440	1.37 406	1.26 517	0.14 390	0.13 354	0.16 431	0.15 361	0.31 435	0.20 354

1111x	0.74 481	0.21 26	1.93 335	0.31 245	0.17 121	0.63 372	0.32 377	1.03 533	0.74 447	0.52 303	0.62 386	0.57 342	0.47 394	2.38 546	4.25 599	0.12 317	0.14 375	0.11 228	0.12 275	0.12 98	0.14 215

Anonymous_2	0.74 481	0.32 174	1.65 198	0.33 297	0.30 367	0.67 412	0.32 377	0.69 247	0.46 165	0.48 262	0.41 206	0.84 482	0.58 446	0.51 244	0.40 312	0.32 540	0.38 548	1.43 599	3.69 616	0.80 568	0.27 443

GANetREF_RVC	0.75 484	1.15 538	2.46 461	0.47 477	0.26 316	0.83 498	0.61 517	0.97 491	0.89 514	0.62 427	0.61 381	0.72 430	0.59 449	2.42 552	0.55 385	0.32 540	0.25 513	0.36 543	0.24 466	0.39 507	0.31 473
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
GANet	0.75 484	0.84 449	2.01 366	0.40 424	0.25 299	0.74 457	0.66 527	0.87 404	0.73 443	0.71 479	1.07 534	0.84 482	0.59 449	2.71 577	1.15 502	0.17 446	0.16 419	0.44 555	0.16 381	0.31 435	0.20 354

PDISCO_ROB	0.75 484	1.06 522	2.11 388	0.64 539	0.59 535	1.13 549	0.43 446	1.14 550	1.05 536	0.64 446	0.71 459	0.96 517	0.61 462	1.21 390	0.76 445	0.37 548	0.18 450	0.27 521	0.24 466	0.56 549	0.32 479

HBP-ISP	0.76 487	1.30 556	3.19 564	0.35 344	0.26 316	0.85 504	0.54 495	1.03 533	0.72 428	0.80 503	0.69 445	0.68 405	0.83 513	2.04 520	0.44 335	0.23 506	0.24 500	0.29 531	0.25 473	0.28 411	0.24 417

Wz-Net-SNSev	0.76 487	1.32 560	3.11 556	0.40 424	0.31 386	0.71 439	0.60 513	0.98 495	0.87 506	0.67 459	0.83 489	0.96 517	0.60 453	1.67 456	0.97 470	0.16 431	0.15 401	0.16 431	0.17 400	0.36 482	0.24 417

FTStereo	0.76 487	0.18 5	2.35 440	0.71 546	0.21 221	0.73 452	1.79 596	0.57 179	0.53 238	1.07 543	1.63 563	1.29 558	2.13 586	0.75 331	0.29 201	0.19 473	0.08 135	0.12 288	0.11 235	0.11 87	0.40 521

CBMV_ROB	0.76 487	0.42 260	2.68 503	0.33 297	0.22 248	0.74 457	0.47 475	0.96 482	0.76 469	1.04 542	0.96 516	0.88 498	0.93 529	2.06 522	1.19 509	0.22 503	0.24 500	0.27 521	0.25 473	0.25 375	0.28 449

DDUNet	0.77 491	1.12 529	1.88 311	0.76 551	0.69 552	0.84 500	0.43 446	0.85 384	0.65 364	0.67 459	0.75 472	0.91 504	0.52 420	1.03 370	0.57 397	0.54 559	0.37 544	0.95 582	0.52 562	0.71 561	0.57 548

UDG	0.77 491	1.23 548	2.15 399	0.67 544	0.59 535	0.78 480	0.38 421	0.90 425	0.70 408	0.61 416	0.69 445	1.01 528	0.67 481	1.02 368	0.73 441	0.45 553	0.34 539	0.87 576	0.51 560	0.67 557	0.46 533

aanetorigin	0.77 491	0.80 434	2.59 491	0.43 446	0.44 491	0.58 286	1.01 568	0.57 179	0.68 390	1.53 577	1.23 543	0.81 470	1.08 545	1.07 373	1.07 490	0.18 458	0.15 401	0.17 452	0.21 449	0.54 547	0.30 465

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 491	1.04 519	2.06 375	0.94 566	0.35 430	0.89 515	0.40 429	0.85 384	0.63 343	0.55 344	0.63 399	0.75 446	0.38 298	2.38 546	0.48 356	1.10 589	0.31 532	0.36 543	0.21 449	0.53 546	0.55 547

222	0.78 495	0.23 60	1.23 118	0.28 166	0.18 159	0.62 355	0.24 222	1.02 526	0.70 408	0.58 384	0.66 426	0.46 280	0.42 349	1.80 482	6.53 611	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.17 302

EAI-Stereo	0.78 495	0.25 81	1.67 204	0.54 511	0.59 535	1.95 580	2.05 599	1.11 549	0.64 351	0.95 534	1.49 558	0.50 304	0.67 481	0.59 276	1.44 530	0.09 84	0.19 463	0.09 102	0.49 556	0.13 130	0.22 381

NCC-stereo	0.79 497	0.94 480	2.42 452	0.59 531	0.45 500	1.90 578	0.46 467	0.99 507	0.72 428	0.64 446	0.84 492	0.91 504	0.73 496	1.80 482	1.00 478	0.27 528	0.19 463	0.23 505	0.31 510	0.24 361	0.22 381

Abc-Net	0.79 497	0.94 480	2.42 452	0.59 531	0.45 500	1.90 578	0.46 467	0.99 507	0.72 428	0.64 446	0.84 492	0.91 504	0.73 496	1.80 482	1.00 478	0.27 528	0.19 463	0.23 505	0.31 510	0.24 361	0.22 381
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 499	0.27 105	8.23 606	0.49 487	0.98 570	0.33 33	0.20 101	0.48 107	1.28 558	0.17 19	0.20 38	0.77 454	0.22 117	0.60 282	0.97 470	0.11 258	0.07 46	0.09 102	0.10 170	0.33 453	0.14 215

zh-mn7	0.80 499	1.54 571	3.00 546	0.35 344	0.27 330	0.72 445	0.41 435	0.93 454	1.11 546	1.00 537	1.28 546	0.75 446	0.57 440	1.87 495	1.18 507	0.16 431	0.13 354	0.14 382	0.14 336	0.26 395	0.21 366

z-mn7	0.80 499	1.52 570	2.62 495	0.36 363	0.28 344	1.01 532	0.48 479	0.90 425	1.29 559	0.69 468	1.35 554	0.85 486	0.59 449	2.03 518	1.09 493	0.14 390	0.12 330	0.14 382	0.12 275	0.32 444	0.20 354

SQANet	0.80 499	1.58 573	2.53 477	0.76 551	0.83 561	0.76 467	0.36 405	0.83 366	0.64 351	0.63 436	0.69 445	0.73 434	0.51 415	1.21 390	0.53 378	0.77 575	0.29 526	0.59 566	0.29 493	0.86 571	0.61 553

anonymity	0.80 499	0.66 382	1.29 127	0.59 531	0.75 556	0.67 412	0.52 487	0.95 477	0.71 418	0.94 532	0.70 455	0.67 398	0.87 521	0.71 324	1.35 523	0.64 566	0.62 576	0.58 564	1.44 603	0.60 553	0.65 557

S-Stereo	0.80 499	0.69 391	3.89 583	0.39 413	0.37 451	0.69 430	0.70 538	0.94 463	0.98 529	0.62 427	0.91 506	0.83 477	0.60 453	2.37 543	0.66 421	0.18 458	0.21 483	0.17 452	0.18 413	0.30 427	0.35 493

ADCRef	0.80 499	0.96 490	2.29 429	0.37 387	0.35 430	0.96 524	0.51 484	0.87 404	0.75 460	0.88 522	0.83 489	0.61 361	1.36 563	1.02 368	3.27 585	0.13 347	0.11 299	0.17 452	0.19 433	0.25 375	0.21 366

DANet	0.80 499	0.65 375	2.21 410	1.19 580	0.48 510	0.74 457	1.25 581	0.89 419	1.53 570	0.89 524	0.71 459	0.96 517	0.56 434	1.83 487	0.96 469	0.18 458	0.16 419	0.19 478	0.16 381	0.26 395	0.29 455
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 507	0.53 317	2.23 418	0.36 363	0.33 407	0.92 520	0.36 405	0.86 394	0.80 486	0.57 365	0.62 386	0.59 352	1.15 551	1.76 470	1.04 487	0.14 390	0.13 354	2.17 610	0.78 585	0.16 210	0.66 559

FADNet_RVC	0.81 507	1.14 534	2.42 452	0.30 218	0.24 281	0.71 439	0.24 222	0.95 477	0.61 313	0.44 223	0.56 342	0.59 352	0.42 349	1.52 432	0.68 427	0.94 580	0.96 597	0.28 524	1.00 595	0.90 572	1.36 597

edge stereo	0.81 507	0.73 407	3.30 570	0.37 387	1.21 587	0.62 355	0.39 426	0.93 454	0.79 483	0.80 503	0.88 503	1.14 550	0.71 490	2.18 533	0.71 434	0.21 490	0.20 474	0.26 520	0.18 413	0.38 497	0.26 436

MIPNet	0.83 510	0.81 439	2.40 449	0.61 536	0.18 159	1.48 561	1.39 589	1.60 578	0.74 447	1.94 582	0.85 496	0.73 434	1.68 577	0.87 355	0.31 233	0.09 84	0.08 135	0.11 228	0.32 516	0.25 375	0.12 155

FBW_ROB	0.83 510	0.77 422	1.77 246	0.44 453	0.30 367	0.87 510	0.46 467	1.10 545	0.91 517	0.81 509	0.75 472	1.01 528	0.61 462	3.66 598	1.23 514	0.26 523	0.23 497	0.36 543	0.25 473	0.27 405	0.62 554

PA-Net	0.84 512	1.00 509	3.49 576	0.63 538	0.40 473	0.70 437	0.52 487	0.86 394	0.84 500	0.52 303	0.59 359	0.70 422	0.54 425	2.35 542	2.23 564	0.17 446	0.27 522	0.19 478	0.28 489	0.22 330	0.36 501
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 513	1.15 538	2.13 393	0.88 561	0.38 457	0.88 514	0.44 457	1.06 539	0.79 483	0.58 384	0.69 445	0.65 382	0.50 413	2.74 578	0.51 371	0.93 578	0.39 555	0.87 576	0.29 493	0.54 547	0.54 544

THIR-Stereo	0.86 514	0.62 353	2.13 393	0.25 86	0.16 92	0.58 286	2.74 607	0.59 194	0.51 211	0.62 427	1.62 562	0.97 520	1.80 582	1.69 459	2.25 565	0.10 183	0.08 135	0.14 382	0.11 235	0.15 174	0.11 116

DeepPrunerF	0.86 514	0.86 456	2.91 537	0.45 467	0.50 512	0.64 385	0.48 479	1.14 550	2.64 599	0.63 436	0.61 381	0.65 382	0.62 467	2.21 535	1.31 520	0.23 506	0.19 463	0.30 532	0.28 489	0.36 482	0.25 426

DPSNet	0.86 514	0.60 343	2.34 437	0.58 526	0.36 439	1.07 543	0.75 544	1.30 562	1.05 536	0.70 474	0.68 436	0.94 514	1.29 555	2.08 526	1.82 547	0.26 523	0.23 497	0.16 431	0.17 400	0.48 535	0.40 521

AAGNet	0.88 517	0.33 183	1.79 272	0.54 511	0.98 570	0.62 355	0.46 467	0.50 121	0.60 296	0.58 384	0.53 308	0.50 304	0.73 496	1.23 394	7.48 612	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.14 154	0.09 63

Consistency-Raft	0.88 517	0.93 478	3.23 568	0.99 570	0.64 547	0.77 475	0.55 498	0.98 495	0.97 526	0.61 416	1.03 528	0.65 382	1.05 542	0.79 344	1.38 525	0.44 551	0.46 562	0.51 561	0.58 572	0.65 555	0.47 534

zh-sn7	0.89 519	1.73 585	3.09 553	0.39 413	0.30 367	0.82 495	0.63 524	0.96 482	0.87 506	0.79 502	1.12 537	0.84 482	0.87 521	2.42 552	1.63 538	0.16 431	0.17 439	0.16 431	0.16 381	0.34 464	0.29 455

PVD	0.90 520	0.85 453	2.15 399	0.53 506	0.50 512	0.99 528	0.56 503	1.15 553	1.64 574	1.41 573	1.41 557	1.11 547	1.13 550	1.35 404	1.31 520	0.26 523	0.28 525	0.28 524	0.26 481	0.37 490	0.49 538

Wz-Net-TNSev	0.91 521	1.73 585	3.08 551	0.36 363	0.31 386	1.00 531	0.71 539	1.06 539	0.97 526	0.71 479	0.72 464	1.09 543	0.87 521	2.42 552	1.59 536	0.20 483	0.20 474	0.16 431	0.20 443	0.44 531	0.35 493

SAMSARA	0.91 521	0.97 498	2.22 414	0.80 555	0.58 533	1.32 555	1.31 583	1.01 523	0.94 522	1.36 567	0.87 500	1.38 563	0.90 527	1.72 464	1.02 484	0.24 514	0.30 530	0.22 498	0.25 473	0.36 482	0.35 493

WZ-Net	0.92 523	1.31 557	3.76 580	0.41 431	0.36 439	0.86 506	0.71 539	1.00 515	1.06 539	0.82 514	0.92 508	1.06 539	1.05 542	2.16 532	1.61 537	0.19 473	0.13 354	0.15 412	0.16 381	0.32 444	0.28 449

MFMNet_re	0.92 523	1.28 554	2.53 477	0.82 559	0.76 559	0.90 516	0.75 544	0.98 495	1.04 535	1.03 540	1.05 532	0.84 482	0.94 532	0.83 347	0.72 438	0.68 568	0.60 574	0.63 568	0.60 575	0.77 566	0.74 563

test_sample9	0.94 525	0.62 353	1.93 335	0.27 138	0.22 248	0.68 424	0.31 354	0.93 454	0.66 379	0.57 365	0.51 283	0.55 324	0.45 371	1.91 506	2.55 573	0.61 563	4.16 615	0.87 576	0.56 566	0.25 375	0.23 405

CrosDoStereo	0.94 525	0.37 219	2.53 477	0.25 86	0.32 394	0.54 218	3.76 611	0.72 263	0.60 296	0.70 474	1.40 555	0.53 315	1.49 570	1.78 474	3.09 580	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.21 313	0.11 116

DeepStereo_LL	0.94 525	0.37 219	2.53 477	0.25 86	0.32 394	0.54 218	3.76 611	0.72 263	0.60 296	0.70 474	1.40 555	0.53 315	1.49 570	1.78 474	3.09 580	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.21 313	0.11 116

ADCP+	0.94 525	1.12 529	3.14 558	0.34 328	0.39 463	1.06 538	0.79 548	0.89 419	0.80 486	0.66 455	0.67 429	0.85 486	1.55 573	0.93 357	4.55 601	0.13 347	0.11 299	0.16 431	0.15 361	0.26 395	0.25 426

ADCMid	0.96 529	1.32 560	2.74 515	0.38 403	0.35 430	0.99 528	0.58 509	0.94 463	0.86 503	1.23 560	1.01 524	1.01 528	1.00 537	1.05 372	3.97 594	0.21 490	0.19 463	0.42 552	0.32 516	0.40 512	0.29 455

DStereoO	0.99 530	0.66 382	1.67 204	0.75 550	0.99 573	0.73 452	1.33 585	0.94 463	0.91 517	0.70 474	1.06 533	0.75 446	1.75 581	0.95 360	2.39 570	1.20 593	0.41 558	0.48 558	0.59 574	0.85 570	0.60 552

G-Net	0.99 530	0.64 368	2.76 517	0.57 524	0.67 549	2.03 586	0.72 542	0.76 303	0.67 388	1.14 549	2.56 585	1.30 561	1.02 539	1.48 428	1.74 544	0.25 519	0.24 500	0.24 512	0.26 481	0.37 490	0.31 473

ADCL	0.99 530	0.79 432	2.43 456	0.39 413	0.32 394	1.50 563	1.90 597	0.92 446	0.97 526	1.26 564	1.27 545	1.00 526	1.42 568	1.14 385	3.31 587	0.17 446	0.14 375	0.22 498	0.21 449	0.30 427	0.22 381

ADCPNet	0.99 530	0.99 507	3.93 586	0.37 387	0.68 551	1.36 557	0.62 522	0.87 404	0.76 469	0.78 500	0.81 483	1.08 541	1.18 552	1.14 385	2.49 572	0.21 490	0.69 585	0.21 495	0.95 593	0.29 416	0.37 508

Ntro	1.00 534	1.68 581	2.80 524	0.95 567	0.85 562	1.06 538	0.53 491	0.98 495	0.90 516	0.62 427	0.76 475	0.93 510	0.66 479	1.66 454	0.98 472	0.99 584	0.45 560	0.75 574	0.40 544	1.19 583	0.75 565

AnyNet_C32	1.00 534	1.33 562	2.53 477	0.49 487	0.54 522	1.15 551	1.14 576	0.91 437	0.89 514	1.11 546	0.95 515	0.87 494	0.93 529	1.50 429	4.07 596	0.21 490	0.20 474	0.25 517	0.24 466	0.38 497	0.33 487

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 536	1.67 579	2.32 432	0.47 477	0.39 463	1.47 560	0.95 560	0.95 477	0.91 517	0.84 517	0.94 513	1.05 537	0.60 453	2.95 585	0.72 438	0.41 549	0.72 589	0.32 537	0.55 563	0.74 562	1.22 594

otaku	1.03 537	1.68 581	2.72 509	0.95 567	0.73 555	1.03 535	0.59 511	0.99 507	0.86 503	0.69 468	1.61 561	0.98 521	0.64 472	1.46 420	1.14 500	0.95 581	0.46 562	0.72 573	0.40 544	1.24 587	0.78 568

SGM-Forest	1.04 538	0.42 260	3.59 579	0.41 431	0.32 394	1.05 537	1.32 584	0.94 463	0.83 497	1.16 550	2.23 579	1.03 532	1.39 566	2.49 561	2.35 568	0.21 490	0.21 483	0.20 487	0.19 433	0.23 344	0.32 479
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 539	1.36 565	2.98 544	0.42 442	0.36 439	0.96 524	0.81 552	1.06 539	1.12 547	1.25 561	0.97 518	1.08 541	0.90 527	1.25 398	4.86 603	0.21 490	0.21 483	0.22 498	0.23 464	0.36 482	0.38 511

SPS-STEREO	1.07 540	1.13 532	2.88 530	0.65 542	0.69 552	0.99 528	0.68 533	1.05 538	0.87 506	1.36 567	1.23 543	1.46 566	0.94 532	1.87 495	1.72 543	0.66 567	0.61 575	0.58 564	0.57 569	0.65 555	0.77 567
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.12 541	0.62 353	1.93 335	0.27 138	0.22 248	0.68 424	0.31 354	0.95 477	0.61 313	1.18 558	0.56 342	2.53 586	1.31 558	1.91 506	2.55 573	0.61 563	4.16 615	0.87 576	0.56 566	0.25 375	0.23 405

WCMA_ROB	1.12 541	0.83 447	2.66 501	0.58 526	0.34 417	1.17 553	0.71 539	0.93 454	0.94 522	1.74 580	2.63 588	3.09 591	1.71 579	1.70 460	1.84 548	0.26 523	0.21 483	0.20 487	0.21 449	0.28 411	0.43 528

AnyNet_C01	1.14 543	1.49 569	4.23 591	0.54 511	0.53 520	1.51 564	1.37 587	1.04 537	1.07 540	1.17 556	1.33 552	1.15 551	1.08 545	1.61 450	2.74 576	0.25 519	0.22 489	0.28 524	0.24 466	0.48 535	0.40 521

NaN_ROB	1.14 543	0.94 480	2.96 540	0.53 506	0.56 528	1.13 549	0.99 563	0.98 495	1.00 530	1.09 545	0.87 500	0.77 454	1.06 544	5.90 608	2.72 575	0.16 431	0.23 497	0.16 431	0.24 466	0.22 330	0.36 501

RainbowNet	1.15 545	1.78 587	2.72 509	1.12 578	0.91 567	1.06 538	0.76 546	1.16 554	1.13 549	0.75 491	0.97 518	1.09 543	0.80 509	1.60 447	1.21 512	1.17 591	1.26 601	1.01 586	0.57 569	1.13 581	0.88 578

SuperB	1.15 545	1.14 534	5.43 599	0.36 363	0.26 316	0.81 492	0.89 557	0.88 413	1.17 550	0.67 459	0.68 436	0.63 368	1.39 566	1.74 467	3.37 589	0.15 410	0.12 330	0.17 452	0.16 381	2.80 607	0.25 426

NVStereoNet_ROB	1.16 547	0.95 487	2.54 483	0.58 526	0.55 525	0.78 480	0.63 524	1.00 515	1.08 541	1.03 540	4.07 606	1.48 567	1.22 553	2.88 584	1.27 518	0.50 556	0.46 562	0.54 562	0.62 576	0.50 540	0.63 556
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 548	0.42 260	3.87 582	0.54 511	0.44 491	4.11 606	0.58 509	1.31 563	0.84 500	2.12 584	1.12 537	0.98 521	0.71 490	4.24 603	0.99 477	0.16 431	0.14 375	0.19 478	0.17 400	0.18 260	0.35 493

SANet	1.20 549	1.21 546	3.33 573	0.38 403	0.27 330	1.73 575	0.85 554	1.10 545	2.49 597	1.16 550	1.83 567	1.72 573	1.50 572	2.37 543	2.84 578	0.18 458	0.16 419	0.16 431	0.15 361	0.32 444	0.32 479

RTS	1.21 550	1.31 557	6.39 603	0.52 500	0.51 517	1.61 567	0.79 548	1.03 533	1.37 563	1.13 547	1.30 549	1.10 545	0.85 517	2.65 571	2.08 557	0.21 490	0.24 500	0.18 472	0.18 413	0.43 523	0.32 479

RTSA	1.21 550	1.31 557	6.39 603	0.52 500	0.51 517	1.61 567	0.79 548	1.03 533	1.37 563	1.13 547	1.30 549	1.10 545	0.85 517	2.65 571	2.08 557	0.21 490	0.24 500	0.18 472	0.18 413	0.43 523	0.32 479

MeshStereo	1.21 550	1.15 538	3.01 547	0.34 328	0.28 344	1.10 546	0.69 535	1.35 565	1.01 532	2.71 599	2.41 582	2.96 589	1.45 569	2.80 581	1.40 528	0.22 503	0.22 489	0.22 498	0.19 433	0.50 540	0.26 436
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
SDNR	1.22 553	0.80 434	2.71 507	0.33 297	1.48 595	1.98 585	0.23 186	1.93 590	2.44 595	0.89 524	2.52 583	1.36 562	0.51 415	3.65 597	1.93 549	0.30 537	0.31 532	0.22 498	0.16 381	0.33 453	0.36 501

CSAN	1.25 554	1.12 529	3.04 548	0.51 496	0.37 451	1.06 538	1.15 577	1.22 555	1.08 541	1.17 556	1.91 569	1.04 535	1.31 558	5.96 609	2.43 571	0.26 523	0.22 489	0.24 512	0.24 466	0.31 435	0.30 465

EDNetEfficient	1.27 555	0.70 394	4.05 588	0.64 539	0.98 570	0.94 522	1.40 590	0.85 384	1.75 579	2.34 593	1.33 552	1.05 537	2.21 588	1.58 444	4.15 597	0.15 410	0.19 463	0.14 382	0.27 486	0.38 497	0.32 479

FCDSN-DC	1.29 556	0.54 323	2.50 474	0.47 477	0.41 481	1.12 547	0.60 513	1.10 545	1.27 557	2.23 590	2.87 591	3.67 596	3.12 599	2.39 549	1.69 541	0.30 537	0.26 515	0.31 533	0.30 503	0.35 475	0.38 511
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 557	1.05 520	2.77 520	0.74 549	1.43 590	0.72 445	0.56 503	0.96 482	0.91 517	0.99 536	2.92 594	6.01 610	0.70 488	2.38 546	3.32 588	0.13 347	0.10 249	0.08 42	0.06 14	0.34 464	0.22 381

ACVNet_1	1.33 558	1.91 596	4.03 587	1.09 575	0.88 564	1.19 554	0.66 527	1.24 559	1.17 550	0.94 532	0.96 516	3.09 591	1.04 541	2.37 543	1.11 497	1.04 586	0.48 568	1.03 587	0.48 554	1.12 580	0.83 570

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 559	1.70 583	2.50 474	0.56 520	0.40 473	2.15 590	0.99 563	1.24 559	1.26 556	1.02 539	1.10 536	1.29 558	0.88 525	3.10 589	1.08 491	1.66 602	0.83 593	0.68 571	0.88 590	1.57 594	1.80 606

MSMD_ROB	1.34 559	0.96 490	2.38 445	0.39 413	0.32 394	1.96 581	0.62 522	0.91 437	1.43 565	2.94 603	2.60 586	4.77 605	1.95 584	2.43 555	1.33 522	0.29 534	0.26 515	0.32 537	0.32 516	0.30 427	0.30 465

psmorigin	1.36 561	0.60 343	13.80 617	0.37 387	0.29 352	0.62 355	0.33 385	0.77 314	0.61 313	0.96 535	0.88 503	1.17 554	0.73 496	4.00 600	0.86 460	0.19 473	0.22 489	0.17 452	0.18 413	0.24 361	0.29 455

MADNet+	1.36 561	1.93 598	5.95 600	0.81 558	0.59 535	1.57 566	1.09 572	1.39 569	1.22 553	0.84 517	1.01 524	1.25 557	1.12 549	3.19 590	2.36 569	0.45 553	0.47 565	0.38 549	0.34 523	0.59 550	0.57 548

ELAS_RVC	1.37 563	0.78 430	3.21 566	0.55 518	0.50 512	1.49 562	2.48 605	1.48 572	1.71 578	2.13 587	2.09 572	2.07 578	2.56 592	1.90 505	2.02 554	0.35 545	0.36 542	0.37 547	0.34 523	0.49 538	0.47 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 564	1.64 577	1.86 304	1.36 585	1.11 582	1.39 558	1.19 579	1.76 583	1.45 567	1.16 550	2.21 577	1.53 568	1.38 564	1.98 513	1.52 533	1.29 594	0.67 579	1.27 593	0.69 580	1.29 589	0.98 581

IMH-64	1.39 564	1.64 577	1.86 304	1.36 585	1.11 582	1.39 558	1.19 579	1.76 583	1.45 567	1.16 550	2.21 577	1.53 568	1.38 564	1.98 513	1.52 533	1.29 594	0.67 579	1.27 593	0.69 580	1.29 589	0.98 581

ELAS	1.39 564	0.79 432	2.86 528	0.53 506	0.50 512	2.81 597	2.20 601	1.61 579	1.50 569	2.28 592	2.35 580	1.82 574	2.13 586	1.73 465	2.22 563	0.35 545	0.37 544	0.35 541	0.35 526	0.49 538	0.47 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 567	1.81 588	3.23 568	1.08 573	0.92 568	1.32 555	0.85 554	1.49 573	1.69 576	1.19 559	1.73 565	2.13 579	1.03 540	2.50 562	1.40 528	0.91 577	0.53 570	1.00 585	0.55 563	2.11 602	0.85 573

EKT-Stereo	1.47 568	0.49 302	1.93 335	2.57 605	19.31 622	0.55 233	0.22 151	0.69 247	0.42 124	0.38 190	0.36 176	0.43 247	0.27 199	0.69 317	0.26 166	0.12 317	0.14 375	0.11 228	0.16 381	0.20 297	0.15 253

WAO-7	1.48 569	1.63 575	2.49 470	0.93 565	0.75 556	1.72 574	1.10 573	1.84 588	1.96 588	1.43 574	2.54 584	1.97 576	1.61 576	3.06 587	2.08 557	0.69 569	0.66 578	0.94 581	0.74 583	0.80 568	0.69 560

FC-DCNN	1.49 570	0.59 341	2.88 530	0.44 453	0.39 463	1.97 583	0.66 527	1.67 580	1.70 577	2.72 600	2.89 592	4.22 599	2.97 596	2.55 566	2.19 562	0.29 534	0.26 515	0.31 533	0.30 503	0.32 444	0.39 517

PWCK	1.49 570	1.90 595	3.22 567	1.09 575	0.54 522	1.71 573	1.73 595	1.49 573	1.53 570	1.44 575	1.80 566	1.82 574	1.30 557	3.34 593	1.76 545	1.07 588	0.56 572	0.97 584	0.58 572	1.38 593	0.65 557

FC-DCNN v2	1.54 572	0.58 339	2.80 524	0.44 453	0.39 463	2.05 587	0.66 527	1.90 589	1.84 585	2.79 601	2.97 595	4.41 603	3.07 597	2.65 571	2.30 567	0.29 534	0.26 515	0.31 533	0.30 503	0.32 444	0.38 511

MFN_U_SF_RVC	1.55 573	2.39 609	3.16 560	0.65 542	0.41 481	1.12 547	0.46 467	1.23 558	1.33 560	1.61 578	1.20 541	1.43 565	0.98 536	1.76 470	1.97 551	1.90 605	1.80 605	1.98 608	2.15 610	1.63 595	1.77 605

WAO-6	1.58 574	1.54 571	2.32 432	1.14 579	1.00 574	2.30 592	1.03 569	1.82 587	2.85 601	1.25 561	2.61 587	2.20 580	1.56 574	2.47 560	1.99 553	0.95 581	0.67 579	1.19 592	0.83 588	1.08 578	0.88 578

DispFullNet	1.67 575	2.10 601	5.22 596	1.53 590	8.90 610	0.86 506	0.31 354	0.96 482	0.96 525	1.37 570	1.01 524	1.13 548	1.98 585	1.51 430	0.91 463	0.54 559	0.31 532	1.18 589	0.63 578	1.13 581	0.80 569

JetBlue	1.78 576	1.63 575	3.92 584	0.73 547	1.21 587	4.38 607	3.35 608	1.59 577	1.20 552	1.26 564	1.52 560	2.37 583	1.88 583	3.23 591	3.00 579	0.53 557	0.47 565	0.48 558	0.49 556	1.29 589	0.97 580

Dean	1.79 577	1.83 589	3.92 584	1.29 584	1.07 581	1.55 565	1.00 566	1.95 591	2.33 593	1.47 576	4.19 607	4.26 602	1.33 561	2.21 535	1.48 532	1.14 590	0.68 583	1.18 589	0.74 583	1.24 587	0.98 581

SGM+DAISY	1.83 578	1.43 566	3.81 581	0.87 560	1.01 575	2.38 594	2.53 606	1.36 566	1.75 579	2.92 602	3.22 598	2.65 587	2.93 594	2.22 538	3.10 582	0.72 570	0.69 585	0.63 568	0.62 576	0.77 566	0.98 581

SGM_RVC	1.89 579	0.92 472	2.50 474	0.96 569	0.93 569	1.63 569	1.37 587	1.52 575	12.43 615	1.85 581	1.69 564	2.40 585	1.74 580	2.81 582	1.71 542	0.53 557	0.47 565	0.42 552	0.47 553	0.74 562	0.74 563
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 580	1.85 591	4.10 589	1.07 572	0.86 563	1.15 551	0.53 491	1.06 539	1.12 547	0.64 446	1.09 535	1.99 577	0.70 488	2.20 534	9.86 617	5.62 615	0.41 558	1.03 587	0.55 563	1.86 600	0.85 573

LVE	1.96 581	2.17 608	3.14 558	1.68 592	1.80 600	1.63 569	1.03 569	2.34 597	2.81 600	1.25 561	2.89 592	4.24 601	1.29 555	2.79 580	1.44 530	2.85 610	0.91 596	1.18 589	1.46 604	1.23 586	1.10 591

MonStereo1	1.98 582	1.01 513	1.78 251	1.19 580	1.04 578	3.58 601	0.61 517	1.53 576	1.93 587	1.39 571	3.37 600	2.23 582	10.80 617	2.84 583	1.25 516	1.04 586	0.38 548	0.96 583	0.57 569	1.10 579	1.00 588

IMH	2.02 583	2.15 607	2.69 506	1.68 592	1.12 584	1.66 572	0.92 559	2.10 595	1.92 586	1.32 566	2.66 589	2.21 581	1.69 578	5.78 607	1.68 540	5.54 614	0.96 597	1.31 595	0.71 582	1.32 592	0.99 586

DStereoSA	2.12 584	0.98 502	2.80 524	1.25 583	2.23 603	1.97 583	4.62 613	1.22 555	2.54 598	1.16 550	3.84 605	1.00 526	4.05 603	2.07 524	5.29 606	0.93 578	1.48 604	0.48 558	1.51 605	0.95 575	1.95 607

DStereoFS	2.23 585	2.10 601	2.47 466	1.61 591	1.88 602	3.81 602	2.06 600	1.95 591	3.33 603	2.38 594	3.31 599	2.37 583	4.92 605	2.45 557	3.27 585	1.03 585	1.27 603	0.55 563	1.04 596	0.70 559	2.05 608

IGEV-RUCA	2.28 586	0.30 154	1.15 101	0.40 424	1.86 601	2.06 588	1.90 597	1.36 566	1.80 583	3.70 607	3.76 603	5.02 606	8.19 614	2.12 530	1.63 538	0.25 519	0.76 590	2.72 612	1.91 608	2.39 605	2.36 610

WQFJA1++	2.30 587	0.22 42	6.03 601	1.08 573	1.15 585	0.29 15	0.14 19	0.39 34	0.24 2	13.61 620	0.19 31	3.34 595	0.17 44	0.33 94	0.24 139	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.07 66	18.19 628	0.14 215

MultiAttention	2.38 588	0.50 308	1.93 335	1.80 596	2.56 605	10.86 615	2.30 602	1.22 555	0.80 486	0.62 427	1.16 540	1.13 548	0.56 434	16.09 624	1.18 507	0.20 483	0.09 206	0.43 554	1.62 606	0.94 574	1.58 602

UNDER WATER-64	2.47 589	1.89 594	4.86 594	1.82 599	1.44 592	3.18 599	1.57 594	2.62 598	5.64 607	2.05 583	2.13 574	4.13 598	3.76 601	2.62 569	3.42 590	1.47 599	0.85 594	1.57 603	1.07 598	1.82 599	1.49 599

TorneroNet-64	2.65 590	1.83 589	3.30 570	1.46 588	1.20 586	3.89 603	0.99 563	3.51 610	6.71 611	2.56 596	4.60 608	4.22 599	3.85 602	3.33 592	3.14 583	1.19 592	0.65 577	1.39 598	0.79 587	3.31 609	1.15 592

notaker	2.66 591	2.07 600	3.31 572	2.61 606	1.43 590	1.76 576	1.11 574	2.76 601	1.79 581	2.26 591	11.53 619	3.96 597	4.29 604	3.09 588	2.76 577	1.55 601	0.88 595	1.70 606	1.07 598	2.00 601	1.35 596

UNDER WATER	2.74 592	1.85 591	4.54 593	1.81 598	1.44 592	2.34 593	1.40 590	3.24 605	6.60 610	2.60 597	2.76 590	5.75 608	5.24 608	3.02 586	4.01 595	1.45 598	0.81 592	1.59 604	1.06 597	1.80 598	1.51 600

MADNet++	2.79 593	2.11 604	2.97 543	2.49 604	2.28 604	2.95 598	2.31 603	2.67 599	2.47 596	3.03 604	3.13 597	2.70 588	2.92 593	4.10 601	4.48 600	2.68 609	2.24 613	3.04 615	2.44 612	2.37 604	2.34 609

WAO-8	2.80 594	2.14 605	2.89 533	1.91 600	1.04 578	3.98 604	0.96 561	3.26 606	6.17 608	2.15 588	3.37 600	3.31 593	2.41 590	11.84 616	2.03 555	2.05 606	1.86 607	1.54 601	0.92 591	1.22 584	0.87 576

Venus	2.80 594	2.14 605	2.89 533	1.91 600	1.04 578	3.98 604	0.96 561	3.26 606	6.17 608	2.15 588	3.37 600	3.31 593	2.41 590	11.84 616	2.03 555	2.05 606	1.86 607	1.54 601	0.92 591	1.22 584	0.87 576

DGSMNet	2.89 596	0.63 364	3.18 563	3.43 609	4.17 609	2.57 596	6.98 616	0.97 491	0.83 497	0.56 354	1.86 568	0.79 463	0.62 467	1.64 452	1.39 526	4.61 613	5.01 617	5.17 618	4.71 617	4.44 613	4.19 614

MANE	2.90 597	1.14 534	2.96 540	1.03 571	1.01 575	5.01 608	2.45 604	5.36 612	6.88 612	3.58 606	4.76 610	5.99 609	4.99 606	4.23 602	4.61 602	0.56 562	0.67 579	0.44 555	0.78 585	0.51 542	1.03 589

SGM-ForestM	2.98 598	1.70 583	3.52 578	0.67 544	0.47 508	5.18 609	3.36 609	3.30 608	2.86 602	4.44 608	3.79 604	9.80 616	5.50 609	6.29 610	6.52 610	0.27 528	0.36 542	0.24 512	0.27 486	0.38 497	0.58 550

xyz-stereo	3.02 599	0.29 141	30.64 636	0.23 47	0.12 9	15.52 619	0.24 222	0.51 129	0.47 184	0.59 398	7.99 612	0.64 377	0.47 394	1.39 408	0.50 366	0.09 84	0.07 46	0.34 540	0.07 66	0.13 130	0.08 40

MSAF-DinoV2	3.10 600	1.86 593	10.68 610	3.61 610	0.30 367	3.34 600	0.82 553	2.81 602	1.79 581	0.80 503	0.87 500	1.56 571	1.10 547	26.49 636	1.96 550	0.17 446	0.13 354	0.19 478	1.63 607	0.92 573	0.99 586

JetRed	3.29 601	4.93 611	10.17 609	1.45 587	1.72 599	7.44 611	5.05 614	3.06 603	2.12 592	2.41 595	2.39 581	2.99 590	2.37 589	3.51 596	6.44 609	1.32 597	1.90 609	1.37 597	1.23 602	2.21 603	1.76 604

LSM	3.31 602	1.11 528	5.29 598	9.40 616	30.65 631	0.84 500	1.12 575	0.91 437	1.22 553	1.36 567	2.19 576	0.93 510	0.83 513	1.66 454	0.90 462	0.21 490	0.31 532	0.24 512	0.28 489	0.39 507	6.33 617

U	3.37 603	0.17 1	0.91 75	0.26 118	13.79 619	19.19 624	0.15 32	0.41 48	0.31 16	0.17 19	0.18 28	0.27 142	0.15 26	0.21 2	0.16 6	0.09 84	0.06 23	17.88 629	12.81 623	0.10 64	0.08 40

KSHMR	4.10 604	1.97 599	5.27 597	1.71 594	1.47 594	1.96 581	1.28 582	3.19 604	17.33 626	2.12 584	15.91 621	9.18 615	1.57 575	8.42 613	1.98 552	1.52 600	1.26 601	1.67 605	1.19 600	1.67 596	1.40 598

ktn	4.35 605	2.10 601	2.89 533	1.80 596	1.49 596	2.13 589	1.41 592	2.26 596	12.72 616	11.41 617	16.43 622	11.15 618	3.75 600	4.36 604	3.18 584	1.82 604	0.98 599	1.73 607	1.21 601	2.97 608	1.27 595

LE_ROB	4.43 606	1.35 564	9.38 608	2.79 607	3.93 607	2.43 595	3.46 610	2.68 600	11.19 614	11.66 618	4.73 609	5.26 607	10.46 616	4.50 605	9.49 615	0.82 576	0.69 585	1.34 596	0.98 594	0.75 564	0.76 566

tt	4.93 607	0.27 105	4.20 590	2.29 603	1.58 597	10.20 614	16.97 621	9.42 619	5.02 606	1.67 579	1.28 546	4.68 604	5.03 607	3.37 595	5.92 607	6.16 616	9.47 624	2.82 613	3.18 614	3.60 610	1.53 601

TorneroNet	5.50 608	1.92 597	3.16 560	1.47 589	1.25 589	14.07 617	1.06 571	4.90 611	20.99 631	10.17 614	16.48 623	11.88 620	6.93 611	3.34 593	4.20 598	1.30 596	0.69 585	1.45 600	0.86 589	2.61 606	1.20 593

TCMNet-wrong-test	5.51 609	6.62 614	6.20 602	13.02 620	11.90 615	7.14 610	5.53 615	6.99 616	1.44 566	2.65 598	3.10 596	8.37 614	5.95 610	4.75 606	6.05 608	3.07 611	0.98 599	2.38 611	1.99 609	6.62 616	5.43 616

coex-ft	5.95 610	1.67 579	60.57 637	0.34 328	0.30 367	0.77 475	0.69 535	0.74 279	4.41 605	19.22 626	2.15 575	1.62 572	7.97 613	1.81 485	8.96 614	0.44 551	2.08 611	0.18 472	0.19 433	0.38 497	4.62 615

HanzoNet	7.64 611	2.86 610	5.05 595	7.01 613	3.97 608	2.18 591	1.34 586	3.37 609	4.05 604	13.17 619	10.58 613	10.73 617	16.52 623	8.45 614	10.51 618	10.48 623	9.72 625	5.59 619	13.46 624	6.84 617	6.83 618

USTest	8.10 612	7.17 615	8.96 607	9.25 615	9.05 611	15.27 618	23.78 623	9.96 620	9.47 613	5.94 612	6.75 611	7.80 613	7.48 612	8.83 615	11.21 619	2.21 608	3.56 614	2.86 614	3.20 615	5.02 614	4.16 613

EDNetEfficientorigin	8.18 613	0.98 502	145.96 639	0.51 496	0.89 565	0.72 445	0.48 479	0.85 384	1.56 572	2.12 584	1.49 558	1.29 558	1.31 558	1.83 487	2.13 561	0.13 347	0.12 330	0.17 452	0.18 413	0.39 507	0.45 531

DGTPSM_ROB	8.89 614	5.62 612	12.25 612	5.92 612	11.32 613	8.54 612	24.18 624	6.40 614	13.49 617	5.15 609	11.46 617	6.19 611	10.92 618	7.00 611	13.72 620	4.47 612	7.65 618	3.92 616	7.45 620	4.38 612	7.87 619

DPSMNet_ROB	9.48 615	5.64 613	13.01 616	8.82 614	11.82 614	8.54 612	24.20 625	6.41 615	13.65 620	5.32 611	11.47 618	6.33 612	10.92 618	7.69 612	13.89 621	7.25 622	8.19 620	5.06 617	7.78 621	5.31 615	8.26 620

BEATNet-Init1	12.10 616	11.19 616	27.29 634	2.99 608	3.51 606	21.84 630	11.10 617	14.34 624	13.83 621	20.34 627	20.33 628	26.35 637	20.03 625	19.06 628	14.80 624	1.74 603	1.81 606	2.05 609	2.49 613	3.69 611	3.12 612

DPSM_ROB	12.34 617	11.21 618	12.51 613	12.91 618	12.80 617	19.84 627	28.28 630	14.38 625	14.28 622	10.58 615	11.26 615	12.03 621	11.85 621	13.15 622	15.34 625	7.11 620	8.31 621	6.50 621	7.35 618	8.84 618	8.31 621

DPSM	12.34 617	11.21 618	12.51 613	12.91 618	12.80 617	19.84 627	28.28 630	14.38 625	14.28 622	10.58 615	11.26 615	12.03 621	11.85 621	13.15 622	15.34 625	7.11 620	8.31 621	6.50 621	7.35 618	8.84 618	8.31 621

DLNR-FE	13.43 619	20.01 624	23.53 624	121.73 639	33.87 632	0.46 135	0.15 32	8.09 618	0.35 43	0.28 140	0.37 179	0.26 129	0.17 44	0.75 331	0.29 201	6.68 619	0.26 515	0.09 102	0.38 538	50.82 639	0.18 321

DLNR_Zeroshot_test	13.43 619	19.94 623	23.55 625	121.61 638	35.03 633	0.46 135	0.15 32	8.02 617	0.35 43	0.28 140	0.37 179	0.26 129	0.17 44	0.76 335	0.29 201	6.42 618	0.26 515	0.09 102	0.38 538	50.13 638	0.18 321

LRCNet_RVC	13.74 621	19.30 621	12.75 615	19.46 623	12.69 616	1.86 577	0.41 435	12.33 621	1.05 536	15.77 622	18.83 627	12.62 623	8.70 615	12.21 619	9.62 616	22.22 631	8.37 623	25.85 632	24.01 632	19.32 629	17.44 630

DPSimNet_ROB	17.97 622	20.20 628	24.98 629	17.62 621	15.92 620	21.53 629	21.00 622	13.70 622	15.61 624	23.89 637	14.69 620	22.87 628	24.58 637	12.70 621	14.56 622	18.48 630	12.91 626	20.21 630	12.05 622	17.76 621	14.17 624

HaxPig	19.86 623	22.40 629	22.34 623	17.95 622	17.95 621	11.77 616	11.89 618	16.02 627	15.89 625	21.10 628	21.41 629	18.74 627	18.39 624	20.08 629	19.69 627	23.63 635	23.22 633	24.06 631	23.69 631	23.00 630	23.95 632

Anonymous_1	22.91 624	11.20 617	12.13 611	12.75 617	26.28 630	19.43 625	27.92 629	14.08 623	13.61 618	14.96 621	10.58 613	11.26 619	11.19 620	12.55 620	14.57 623	38.28 638	7.88 619	34.96 635	63.99 637	89.57 640	10.94 623

PML	23.15 625	16.83 620	7.78 605	5.49 611	9.93 612	51.13 639	104.50 640	5.76 613	13.62 619	37.30 640	105.93 640	30.86 638	23.50 630	12.07 618	7.87 613	6.30 617	2.12 612	6.32 620	2.43 611	10.44 620	2.90 611

MEDIAN_ROB	23.96 626	27.05 636	26.39 633	22.16 624	22.13 623	16.12 620	13.97 619	20.24 628	20.05 627	25.50 638	25.31 636	22.96 629	22.63 629	24.39 630	23.24 631	28.20 636	27.23 637	28.62 633	27.75 635	27.50 631	27.76 635

RAFT-FEzeroshot	24.80 627	22.55 632	24.73 626	26.10 627	25.76 626	39.84 633	57.07 636	28.84 633	28.79 636	21.14 629	22.48 631	24.18 630	23.88 632	26.38 631	30.87 634	14.26 625	16.71 628	13.09 623	14.82 627	17.79 624	16.72 627

RAFT-FE	24.80 627	22.55 632	24.73 626	26.10 627	25.76 626	39.84 633	57.07 636	28.84 633	28.79 636	21.14 629	22.48 631	24.18 630	23.88 632	26.38 631	30.87 634	14.26 625	16.71 628	13.09 623	14.82 627	17.79 624	16.72 627

CasAABBNet	24.81 629	22.53 630	24.83 628	26.08 626	25.74 625	39.86 635	57.06 635	28.87 635	28.83 638	21.16 632	22.54 633	24.22 632	23.89 635	26.38 631	30.87 634	14.25 624	16.71 628	13.09 623	14.81 626	17.78 622	16.71 626

FlowAnything	24.85 630	22.54 631	25.10 630	26.11 629	25.76 626	39.86 635	57.00 633	28.89 636	28.87 639	21.31 634	22.68 635	24.22 632	23.87 631	26.39 634	30.89 638	14.26 625	16.78 632	13.10 626	14.90 630	17.78 622	16.69 625

Selective-RAFT-Error	24.87 631	22.59 634	25.14 631	26.13 630	25.82 629	39.93 637	57.03 634	28.97 637	28.95 640	21.21 633	22.65 634	24.25 634	23.98 636	26.43 635	30.83 633	14.27 628	16.71 628	13.10 626	14.82 627	17.82 626	16.76 629

LSM0	26.58 632	22.63 635	25.88 632	30.13 631	52.21 639	39.94 638	56.74 632	28.97 637	28.72 635	21.14 629	22.26 630	24.43 635	23.88 632	26.54 637	30.87 634	14.32 629	16.55 627	13.12 628	14.71 625	17.92 627	20.60 631

AVERAGE_ROB	26.93 633	30.34 637	29.27 635	25.82 625	25.34 624	19.48 626	15.17 620	23.55 632	23.00 634	28.45 639	27.87 637	26.25 636	25.86 638	26.96 638	25.55 632	31.30 637	30.07 638	31.76 634	30.81 636	30.79 635	30.93 636

xxxxx1	28.96 634	20.11 625	14.07 618	49.74 632	39.15 634	18.98 621	26.64 626	21.94 629	20.21 628	16.45 623	17.48 624	18.36 624	21.56 626	16.21 625	20.88 628	23.07 632	26.55 634	66.40 638	78.70 638	30.27 632	32.51 637

tt_ll	28.96 634	20.11 625	14.07 618	49.74 632	39.15 634	18.98 621	26.64 626	21.94 629	20.21 628	16.45 623	17.48 624	18.36 624	21.56 626	16.21 625	20.88 628	23.07 632	26.55 634	66.40 638	78.70 638	30.27 632	32.51 637

ff	28.96 634	20.11 625	14.07 618	49.74 632	39.15 634	18.98 621	26.64 626	21.94 629	20.21 628	16.45 623	17.48 624	18.36 624	21.56 626	16.21 625	20.88 628	23.07 632	26.55 634	66.40 638	78.70 638	30.27 632	32.51 637

RSGM-EC	41.56 637	31.72 638	19.92 621	51.66 635	47.86 637	38.70 631	61.61 638	33.83 639	22.80 632	23.45 635	29.29 638	43.76 639	35.31 639	66.76 639	70.17 639	66.40 639	37.60 639	48.67 636	25.68 633	48.86 636	27.21 633

acva	41.56 637	31.72 638	19.92 621	51.66 635	47.86 637	38.70 631	61.61 638	33.83 639	22.80 632	23.45 635	29.29 638	43.76 639	35.31 639	66.76 639	70.17 639	66.40 639	37.60 639	48.67 636	25.68 633	48.86 636	27.21 633

test_example2	115.39 639	123.23 640	94.57 638	115.52 637	123.55 640	101.63 640	114.33 641	53.41 641	99.48 641	134.90 641	135.05 641	85.83 641	85.11 641	111.32 641	106.15 641	152.55 641	205.26 641	99.78 641	114.96 641	140.96 641	110.20 640

GS-Stereo							0.21 124	0.62 212	0.41 113	0.22 60	0.22 57	0.17 45	0.18 64	0.44 181	0.16 6	0.10 183	0.16 419	0.08 42	0.11 235	0.33 453	0.84 571

FSD					0.29 352	0.35 46	0.33 385	0.44 71	0.46 165	0.32 165	0.32 148	0.37 201	0.32 257	0.35 112	0.32 246	0.28 532	0.27 522	0.31 533	0.30 503	0.31 435

ccccc		297.21 641		374.70 640	380.44 641	203.92 641		216.32 642		203.37 642		215.01 642		312.78 642		412.57 642	356.13 642	256.09 642	227.69 642	428.88 642

ASD4		19.65 622

Low-res two-view benchmark