Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BPD-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.22 2	0.32 45	0.20 86	0.16 3	0.22 63	0.20 1	0.22 16	0.14 1	0.18 11	0.15 1	0.14 2	0.25 2	0.22 36	0.10 13	0.09 25	0.14 102	0.13 163	0.10 6	0.10 37

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 3	0.25 16	0.31 25	0.16 12	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 4	0.17 10	0.22 38	0.14 2	0.32 26	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 16	0.25 16	0.30 11	0.16 12	0.23 29	0.20 32	0.22 4	0.15 4	0.18 5	0.16 8	0.20 27	0.19 34	0.26 3	0.21 22	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.21 1	0.32 45	0.23 176	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 16	0.24 37	0.18 11	0.17 5	0.11 1	0.35 53	0.20 13	0.11 29	0.09 25	0.15 145	0.14 196	0.10 6	0.10 37

LG-Stereo_L2	0.18 4	0.13 3	0.28 45	0.30 11	0.19 59	0.20 12	0.18 12	0.30 13	0.21 14	0.18 5	0.15 3	0.19 21	0.18 25	0.33 39	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.13 3	0.28 45	0.30 11	0.20 86	0.20 12	0.19 20	0.27 8	0.19 9	0.15 2	0.15 3	0.18 15	0.17 16	0.33 39	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.13 3	0.27 33	0.33 60	0.17 23	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 5	0.14 1	0.23 48	0.15 6	0.31 20	0.20 13	0.12 40	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.27 33	0.34 77	0.15 2	0.27 74	0.17 3	0.28 9	0.14 3	0.18 5	0.14 1	0.23 48	0.15 6	0.32 26	0.20 13	0.11 29	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MatchStereo	0.19 9	0.14 16	0.23 3	0.27 2	0.15 2	0.18 7	0.21 52	0.32 20	0.28 45	0.20 10	0.35 104	0.18 15	0.17 16	0.31 20	0.24 79	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.10 37

MonSter++	0.19 9	0.14 16	0.24 9	0.30 11	0.19 59	0.27 74	0.19 20	0.31 16	0.24 28	0.21 17	0.20 15	0.29 77	0.19 34	0.29 10	0.21 22	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 9	0.13 3	0.25 16	0.31 25	0.16 12	0.19 9	0.17 3	0.42 79	0.24 28	0.23 30	0.21 18	0.17 5	0.16 13	0.45 127	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 82

S2M2_XL	0.19 9	0.18 115	0.27 33	0.27 2	0.20 86	0.15 2	0.16 2	0.22 4	0.15 4	0.21 17	0.26 47	0.17 5	0.17 16	0.24 1	0.21 22	0.17 284	0.16 386	0.15 145	0.13 163	0.15 198	0.12 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 9	0.14 16	0.29 52	0.34 77	0.16 12	0.26 60	0.17 3	0.32 20	0.20 12	0.21 17	0.15 3	0.23 48	0.20 44	0.32 26	0.20 13	0.15 183	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.11 82

dual_stereo	0.19 9	0.14 16	0.24 9	0.31 25	0.16 12	0.16 3	0.20 32	0.29 11	0.20 12	0.23 30	0.20 15	0.22 38	0.14 2	0.52 186	0.24 79	0.13 73	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

BridgeDepth_RVC	0.20 15	0.14 16	0.24 9	0.26 1	0.15 2	0.35 180	0.17 3	0.40 67	0.22 16	0.21 17	0.21 18	0.20 27	0.24 87	0.33 39	0.25 100	0.13 73	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 15	0.13 3	0.26 24	0.30 11	0.19 59	0.23 29	0.18 12	0.36 40	0.26 37	0.20 10	0.23 29	0.27 69	0.16 13	0.30 16	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 15	0.14 16	0.23 3	0.30 11	0.17 23	0.29 104	0.20 32	0.39 58	0.22 16	0.22 26	0.21 18	0.26 62	0.20 44	0.30 16	0.20 13	0.13 73	0.12 218	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

252Zero-FE	0.20 15	0.15 38	0.26 24	0.33 60	0.19 59	0.23 29	0.18 12	0.41 74	0.34 89	0.22 26	0.21 18	0.19 21	0.18 25	0.28 8	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

MonStereo	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 25	0.15 2	0.22 21	0.22 63	0.39 58	0.33 84	0.20 10	0.25 43	0.17 5	0.15 6	0.39 79	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 15	0.13 3	0.27 33	0.33 60	0.18 39	0.17 6	0.21 52	0.32 20	0.23 23	0.25 43	0.34 98	0.22 38	0.24 87	0.27 6	0.21 22	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 25	0.15 2	0.22 21	0.22 63	0.39 58	0.33 84	0.20 10	0.25 43	0.17 5	0.15 6	0.39 79	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

IGEV	0.20 15	0.12 2	0.23 3	0.31 25	0.20 86	0.23 29	0.19 20	0.40 67	0.29 55	0.22 26	0.34 98	0.20 27	0.15 6	0.31 20	0.19 5	0.11 29	0.10 63	0.12 32	0.10 63	0.10 6	0.10 37

MLG-Stereo_test3	0.20 15	0.13 3	0.27 33	0.33 60	0.17 23	0.38 210	0.18 12	0.30 13	0.19 9	0.24 37	0.15 3	0.26 62	0.17 16	0.32 26	0.21 22	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.10 37

MonSter	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 25	0.15 2	0.22 21	0.22 63	0.39 58	0.33 84	0.20 10	0.25 43	0.17 5	0.15 6	0.38 73	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

LCMNet	0.21 25	0.14 16	0.25 16	0.30 11	0.20 86	0.26 60	0.19 20	0.38 53	0.43 162	0.21 17	0.21 18	0.27 69	0.17 16	0.36 56	0.23 65	0.12 40	0.11 160	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

BridgeDepth	0.21 25	0.14 16	0.26 24	0.34 77	0.14 1	0.40 222	0.27 132	0.28 9	0.22 16	0.18 5	0.19 13	0.28 75	0.29 157	0.32 26	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 25	0.19 155	0.29 52	0.31 25	0.17 23	0.25 55	0.23 81	0.36 40	0.28 45	0.27 64	0.24 36	0.18 15	0.21 53	0.40 86	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.10 37

asd	0.21 25	0.18 115	0.29 52	0.32 45	0.18 39	0.27 74	0.22 63	0.35 36	0.22 16	0.31 86	0.22 27	0.19 21	0.21 53	0.44 123	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.09 4

4.5_new	0.21 25	0.20 196	0.29 52	0.30 11	0.17 23	0.24 41	0.26 116	0.32 20	0.28 45	0.32 99	0.28 63	0.19 21	0.17 16	0.29 10	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 25	0.20 196	0.29 52	0.30 11	0.17 23	0.24 41	0.26 116	0.32 20	0.28 45	0.32 99	0.28 63	0.19 21	0.17 16	0.29 10	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.09 4

4w-stereo	0.21 25	0.19 155	0.31 77	0.31 25	0.17 23	0.29 104	0.19 20	0.31 16	0.21 14	0.31 86	0.24 36	0.20 27	0.24 87	0.41 95	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.09 4

2.5w	0.21 25	0.18 115	0.31 77	0.32 45	0.18 39	0.31 134	0.25 103	0.31 16	0.23 23	0.28 68	0.35 104	0.18 15	0.17 16	0.39 79	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.09 4

2.75w_new	0.21 25	0.18 115	0.28 45	0.29 7	0.17 23	0.23 29	0.34 256	0.36 40	0.28 45	0.34 107	0.26 47	0.17 5	0.22 65	0.36 56	0.23 65	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

111111	0.21 25	0.14 16	0.27 33	0.37 151	0.22 134	0.21 18	0.19 20	0.43 92	0.27 39	0.20 10	0.20 15	0.29 77	0.14 2	0.41 95	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.12 59	0.12 130

LG-G_1	0.21 25	0.13 3	0.30 64	0.34 77	0.16 12	0.52 293	0.17 3	0.34 33	0.18 7	0.21 17	0.21 18	0.26 62	0.19 34	0.37 65	0.20 13	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.11 22	0.10 37

LG-G	0.21 25	0.13 3	0.30 64	0.34 77	0.16 12	0.52 293	0.17 3	0.34 33	0.18 7	0.21 17	0.21 18	0.26 62	0.19 34	0.37 65	0.20 13	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.11 22	0.10 37

StereoAnything_RVC	0.21 25	0.68 551	0.39 193	0.28 5	0.15 2	0.23 29	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.22 65	0.30 16	0.18 1	0.16 238	0.09 25	0.12 32	0.08 1	0.16 243	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 25	0.15 38	0.27 33	0.37 151	0.19 59	0.22 21	0.18 12	0.42 79	0.35 103	0.22 26	0.28 63	0.24 55	0.18 25	0.27 6	0.22 36	0.12 40	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.12 59	0.10 37

AdaDepth	0.22 39	0.17 88	0.32 90	0.37 151	0.18 39	0.34 170	0.22 63	0.33 31	0.23 23	0.21 17	0.21 18	0.20 27	0.20 44	0.56 218	0.21 22	0.10 13	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.11 22	0.12 130

qwe	0.22 39	0.18 115	0.28 45	0.31 25	0.18 39	0.29 104	0.21 52	0.38 53	0.32 78	0.35 114	0.30 75	0.20 27	0.20 44	0.43 112	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.09 4

2.25w	0.22 39	0.18 115	0.31 77	0.31 25	0.18 39	0.31 134	0.18 12	0.32 20	0.31 65	0.31 86	0.37 115	0.20 27	0.22 65	0.45 127	0.24 79	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

4.25_new	0.22 39	0.21 233	0.32 90	0.32 45	0.18 39	0.31 134	0.27 132	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 53	0.20 27	0.23 77	0.34 45	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

4.5w_new	0.22 39	0.21 233	0.32 90	0.32 45	0.18 39	0.31 134	0.27 132	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 53	0.20 27	0.23 77	0.34 45	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 39	0.21 233	0.32 90	0.32 45	0.18 39	0.31 134	0.27 132	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 53	0.20 27	0.23 77	0.34 45	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

3.75w	0.22 39	0.17 88	0.30 64	0.31 25	0.19 59	0.43 247	0.24 95	0.35 36	0.24 28	0.31 86	0.27 53	0.17 5	0.22 65	0.37 65	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 39	0.18 115	0.29 52	0.30 11	0.18 39	0.27 74	0.23 81	0.37 44	0.28 45	0.31 86	0.26 47	0.22 38	0.26 116	0.50 171	0.24 79	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

2w_stereo	0.22 39	0.18 115	0.30 64	0.32 45	0.16 12	0.28 92	0.38 341	0.38 53	0.35 103	0.32 99	0.33 89	0.17 5	0.18 25	0.29 10	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.12 59	0.10 37

monsterstereo	0.22 39	0.14 16	0.26 24	0.34 77	0.18 39	0.21 18	0.20 32	0.37 44	0.35 103	0.33 104	0.40 126	0.19 21	0.18 25	0.45 127	0.21 22	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 99	0.08 1

monsters	0.22 39	0.14 16	0.26 24	0.31 25	0.19 59	0.23 29	0.19 20	0.44 99	0.33 84	0.36 118	0.30 75	0.16 3	0.18 25	0.43 112	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

SGD-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.27 33	0.31 25	0.15 2	0.29 104	0.20 32	0.37 44	0.29 55	0.24 37	0.29 73	0.21 37	0.27 127	0.36 56	0.25 100	0.16 238	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.13 99	0.10 37

GREAT-IGEV	0.22 39	0.15 38	0.31 77	0.29 7	0.22 134	0.21 18	0.26 116	0.33 31	0.31 65	0.20 10	0.30 75	0.22 38	0.22 65	0.47 149	0.22 36	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 99	0.10 37

DEFOM-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.26 24	0.33 60	0.20 86	0.61 361	0.21 52	0.30 13	0.31 65	0.23 30	0.19 13	0.18 15	0.18 25	0.41 95	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.11 82

WQFJA1++	0.23 53	0.15 38	0.27 33	0.30 11	0.21 112	0.31 134	0.18 12	0.36 40	0.17 6	0.25 43	0.30 75	0.29 77	0.28 141	0.40 86	0.22 36	0.15 183	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.42 532	0.11 82

GEAStereo	0.23 53	0.16 57	0.30 64	0.33 60	0.25 237	0.36 190	0.30 179	0.42 79	0.28 45	0.26 49	0.28 63	0.24 55	0.21 53	0.32 26	0.22 36	0.18 318	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.14 144	0.12 130

GSStereo	0.23 53	0.16 57	0.30 64	0.33 60	0.25 237	0.36 190	0.30 179	0.42 79	0.27 39	0.30 83	0.28 63	0.23 48	0.21 53	0.32 26	0.22 36	0.16 238	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 144	0.12 130

Zero-FE251	0.23 53	0.16 57	0.30 64	0.33 60	0.20 86	0.44 255	0.19 20	0.37 44	0.25 35	0.27 64	0.29 73	0.38 145	0.24 87	0.32 26	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.11 22	0.10 37

3.25w_new	0.23 53	0.17 88	0.32 90	0.31 25	0.17 23	0.43 247	0.20 32	0.37 44	0.30 60	0.37 125	0.28 63	0.22 38	0.25 98	0.42 103	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 53	0.17 88	0.32 90	0.31 25	0.17 23	0.43 247	0.20 32	0.37 44	0.30 60	0.37 125	0.28 63	0.22 38	0.25 98	0.42 103	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 53	0.16 57	0.32 90	0.39 210	0.21 112	0.18 7	0.21 52	0.34 33	0.26 37	0.28 68	0.51 170	0.28 75	0.29 157	0.26 3	0.24 79	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.14 144	0.12 130

AIO_rvc	0.23 53	0.16 57	0.32 90	0.34 77	0.19 59	0.26 60	0.33 241	0.40 67	0.22 16	0.26 49	0.24 36	0.34 112	0.15 6	0.51 179	0.24 79	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.10 37

AIO_test	0.23 53	0.16 57	0.28 45	0.34 77	0.20 86	0.30 117	0.39 363	0.38 53	0.25 35	0.25 43	0.28 63	0.32 96	0.22 65	0.38 73	0.25 100	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.09 4

IGEV-Stereo+	0.23 53	0.14 16	0.26 24	0.32 45	0.19 59	0.12 1	0.17 3	0.29 11	0.29 55	0.21 17	0.15 3	0.22 38	0.22 65	0.40 86	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.15 198	0.86 581

VIP-Stereo	0.24 63	0.17 88	0.29 52	0.32 45	0.21 112	0.64 387	0.19 20	0.31 16	0.37 127	0.23 30	0.30 75	0.27 69	0.19 34	0.47 149	0.22 36	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.09 4

gasm-f	0.24 63	0.16 57	0.27 33	0.33 60	0.25 237	0.25 55	0.36 303	0.42 79	0.28 45	0.26 49	0.35 104	0.24 55	0.30 175	0.36 56	0.23 65	0.18 318	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.15 198	0.12 130

3w_stereo	0.24 63	0.20 196	0.37 162	0.33 60	0.16 12	0.32 152	0.42 399	0.41 74	0.38 134	0.31 86	0.27 53	0.16 3	0.26 116	0.34 45	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.11 82

1w_stereo	0.24 63	0.15 38	0.29 52	0.34 77	0.18 39	0.31 134	0.41 389	0.40 67	0.43 162	0.31 86	0.38 118	0.17 5	0.24 87	0.45 127	0.23 65	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

LG-Stereo	0.24 63	0.18 115	0.40 205	0.39 210	0.20 86	0.22 21	0.27 132	0.32 20	0.36 111	0.26 49	0.44 136	0.22 38	0.16 13	0.37 65	0.27 148	0.11 29	0.12 218	0.16 174	0.15 228	0.13 99	0.09 4

HUF	0.24 63	0.16 57	0.33 105	0.32 45	0.18 39	0.25 55	0.40 374	0.42 79	0.34 89	0.25 43	0.23 29	0.32 96	0.28 141	0.34 45	0.24 79	0.13 73	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.10 37

GIP-stereo	0.24 63	0.18 115	0.30 64	0.37 151	0.24 206	0.26 60	0.20 32	0.46 105	0.36 111	0.24 37	0.39 121	0.35 124	0.20 44	0.31 20	0.21 22	0.15 183	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.11 82

RAStereo	0.24 63	0.17 88	0.29 52	0.40 252	0.21 112	0.23 29	0.26 116	0.42 79	0.45 178	0.23 30	0.34 98	0.30 85	0.19 34	0.34 45	0.25 100	0.15 183	0.12 218	0.16 174	0.13 163	0.14 144	0.11 82

IGEV++	0.24 63	0.17 88	0.31 77	0.38 181	0.22 134	0.24 41	0.22 63	0.50 123	0.23 23	0.28 68	0.35 104	0.30 85	0.22 65	0.31 20	0.28 170	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.13 99	0.13 174

Selective-IGEV	0.24 63	0.18 115	0.35 138	0.35 114	0.19 59	0.27 74	0.25 103	0.55 150	0.23 23	0.27 64	0.25 43	0.34 112	0.19 34	0.58 251	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.12 59	0.10 37

zero-FE	0.25 73	0.15 38	0.30 64	0.35 114	0.29 369	0.19 9	0.20 32	0.35 36	0.31 65	0.26 49	0.27 53	0.29 77	0.29 157	0.33 39	0.24 79	0.17 284	0.10 63	0.14 102	0.10 63	0.64 566	0.12 130

GASTEREO	0.25 73	0.16 57	0.32 90	0.40 252	0.20 86	0.22 21	0.30 179	0.43 92	0.31 65	0.37 125	0.33 89	0.22 38	0.35 216	0.41 95	0.23 65	0.15 183	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.12 59	0.11 82

MSCF	0.25 73	0.16 57	0.33 105	0.39 210	0.20 86	0.20 12	0.31 208	0.43 92	0.31 65	0.36 118	0.33 89	0.23 48	0.35 216	0.36 56	0.23 65	0.15 183	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.13 99	0.11 82

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 73	0.31 432	0.24 9	0.51 474	0.19 59	0.29 104	0.22 63	0.40 67	0.37 127	0.26 49	0.24 36	0.24 55	0.31 183	0.44 123	0.22 36	0.14 115	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.14 144	0.10 37

IGEV-RUCA	0.25 73	0.16 57	0.34 123	0.39 210	0.27 316	0.33 159	0.20 32	0.38 53	0.36 111	0.26 49	0.31 86	0.25 61	0.21 53	0.48 160	0.24 79	0.20 373	0.11 160	0.13 68	0.10 63	0.17 279	0.15 250

fffft	0.25 73	0.17 88	0.37 162	0.36 134	0.22 134	0.28 92	0.36 303	0.42 79	0.24 28	0.36 118	0.23 29	0.27 69	0.22 65	0.52 186	0.27 148	0.12 40	0.09 25	0.16 174	0.12 129	0.12 59	0.12 130
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 73	0.18 115	0.34 123	0.37 151	0.18 39	0.28 92	0.30 179	0.48 112	0.27 39	0.29 76	0.30 75	0.32 96	0.17 16	0.52 186	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.13 99	0.10 37

RSM++	0.25 73	0.18 115	0.34 123	0.36 134	0.20 86	0.28 92	0.30 179	0.51 125	0.32 78	0.25 43	0.22 27	0.37 137	0.21 53	0.50 171	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.14 102	0.12 129	0.14 144	0.10 37

RSM	0.25 73	0.18 115	0.33 105	0.36 134	0.20 86	0.27 74	0.34 256	0.51 125	0.27 39	0.26 49	0.23 29	0.39 152	0.21 53	0.56 218	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.14 144	0.10 37

MoCha-V2	0.25 73	0.15 38	0.29 52	0.40 252	0.18 39	0.27 74	0.26 116	0.49 115	0.27 39	0.36 118	0.27 53	0.33 108	0.35 216	0.49 164	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.11 82

EGLCR-Stereo	0.25 73	0.16 57	0.33 105	0.34 77	0.20 86	0.35 180	0.20 32	0.52 135	0.36 111	0.28 68	0.27 53	0.41 170	0.18 25	0.45 127	0.26 130	0.14 115	0.10 63	0.16 174	0.14 196	0.13 99	0.11 82

NLSM3	0.26 84	0.16 57	0.30 64	0.38 181	0.21 112	0.34 170	0.27 132	0.57 160	0.47 187	0.28 68	0.35 104	0.29 77	0.24 87	0.42 103	0.27 148	0.12 40	0.10 63	0.16 174	0.15 228	0.12 59	0.10 37

DDF-Stereo	0.26 84	0.15 38	0.30 64	0.36 134	0.29 369	0.19 9	0.20 32	0.32 20	0.31 65	0.26 49	0.26 47	0.29 77	0.29 157	0.38 73	0.24 79	0.17 284	0.10 63	0.14 102	0.10 63	0.70 569	0.12 130

Replicate-Monster	0.26 84	0.15 38	1.07 524	0.30 11	0.17 23	0.38 210	0.19 20	0.43 92	0.39 144	0.23 30	0.21 18	0.23 48	0.21 53	0.45 127	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 221

S2M2_L	0.26 84	0.22 274	0.33 105	0.31 25	0.25 237	0.24 41	0.13 1	0.35 36	0.41 150	0.25 43	0.36 110	0.30 85	0.25 98	0.30 16	0.26 130	0.22 416	0.19 444	0.17 219	0.19 372	0.21 379	0.18 335
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 84	0.18 115	0.34 123	0.35 114	0.24 206	0.23 29	0.28 153	0.51 125	0.36 111	0.31 86	0.36 110	0.37 137	0.20 44	0.57 231	0.22 36	0.13 73	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.16 243	0.12 130

SCV	0.26 84	0.19 155	0.33 105	0.35 114	0.21 112	0.27 74	0.34 256	0.56 153	0.28 45	0.24 37	0.28 63	0.37 137	0.23 77	0.49 164	0.22 36	0.18 318	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.15 198	0.11 82

castereo++	0.26 84	0.16 57	0.26 24	0.33 60	0.19 59	0.75 432	0.20 32	0.37 44	0.47 187	0.23 30	0.23 29	0.35 124	0.28 141	0.39 79	0.19 5	0.14 115	0.09 25	0.14 102	0.09 10	0.11 22	0.10 37

SMoEStereo_RVC	0.26 84	0.19 155	0.35 138	0.35 114	0.22 134	0.36 190	0.32 231	0.39 58	0.34 89	0.37 125	0.30 75	0.33 108	0.24 87	0.53 195	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.16 174	0.12 129	0.12 59	0.11 82

mms	0.26 84	0.21 233	0.33 105	0.37 151	0.25 237	0.30 117	0.33 241	0.40 67	0.32 78	0.28 68	0.34 98	0.34 112	0.20 44	0.45 127	0.26 130	0.12 40	0.11 160	0.16 174	0.12 129	0.14 144	0.11 82

ours_stereo	0.26 84	0.21 233	0.33 105	0.38 181	0.23 176	0.30 117	0.33 241	0.42 79	0.38 134	0.26 49	0.34 98	0.35 124	0.23 77	0.47 149	0.27 148	0.13 73	0.11 160	0.16 174	0.12 129	0.14 144	0.10 37

Occ-G	0.26 84	0.14 16	0.28 45	0.34 77	0.20 86	0.27 74	0.34 256	0.41 74	0.31 65	0.29 76	0.43 135	0.49 219	0.25 98	0.47 149	0.28 170	0.13 73	0.11 160	0.14 102	0.11 98	0.12 59	0.12 130

MaDis-Stereo	0.26 84	0.18 115	0.36 145	0.36 134	0.26 283	0.27 74	0.27 132	0.43 92	0.35 103	0.27 64	0.26 47	0.41 170	0.28 141	0.40 86	0.28 170	0.16 238	0.14 324	0.16 174	0.13 163	0.14 144	0.12 130

CroCo-Stereo	0.26 84	0.22 274	0.36 145	0.48 429	0.22 134	0.20 12	0.29 163	0.51 125	0.44 169	0.28 68	0.23 29	0.42 180	0.26 116	0.29 10	0.26 130	0.15 183	0.13 289	0.13 68	0.11 98	0.16 243	0.12 130
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
BStereo	0.27 97	0.16 57	0.88 499	0.34 77	0.22 134	0.22 21	0.31 208	0.39 58	0.41 150	0.26 49	0.24 36	0.26 62	0.19 34	0.42 103	0.28 170	0.10 13	0.12 218	0.12 32	0.16 262	0.12 59	0.14 221

tt45	0.27 97	0.17 88	0.34 123	0.35 114	0.23 176	0.38 210	0.28 153	0.46 105	0.28 45	0.40 153	0.27 53	0.38 145	0.25 98	0.57 231	0.26 130	0.13 73	0.11 160	0.16 174	0.13 163	0.12 59	0.14 221

999	0.27 97	0.16 57	0.35 138	0.36 134	0.24 206	0.31 134	0.27 132	0.49 115	0.38 134	0.26 49	0.30 75	0.39 152	0.23 77	0.63 300	0.25 100	0.13 73	0.10 63	0.14 102	0.12 129	0.12 59	0.14 221

Pointernet	0.27 97	0.14 16	0.33 105	0.35 114	0.23 176	0.35 180	0.21 52	0.72 282	0.38 134	0.39 145	0.36 110	0.34 112	0.25 98	0.36 56	0.25 100	0.15 183	0.10 63	0.12 32	0.08 1	0.11 22	0.10 37

trnet	0.27 97	0.14 16	0.23 3	0.28 5	0.15 2	0.37 197	0.23 81	0.52 135	0.72 289	0.42 162	0.51 170	0.34 112	0.26 116	0.39 79	0.25 100	0.15 183	0.11 160	0.12 32	0.08 1	0.11 22	0.10 37

UniTT-Stereo	0.27 97	0.17 88	0.37 162	0.40 252	0.27 316	0.30 117	0.28 153	0.39 58	0.31 65	0.29 76	0.46 145	0.27 69	0.25 98	0.47 149	0.34 240	0.17 284	0.13 289	0.13 68	0.12 129	0.14 144	0.12 130

AEACV	0.27 97	0.17 88	0.31 77	0.34 77	0.45 515	0.26 60	0.28 153	0.37 44	0.32 78	0.30 83	0.46 145	0.31 93	0.37 238	0.36 56	0.24 79	0.14 115	0.10 63	0.15 145	0.12 129	0.13 99	0.11 82

LoS_RVC	0.27 97	0.16 57	0.27 33	0.32 45	0.30 387	0.44 255	0.34 256	0.41 74	0.33 84	0.31 86	0.51 170	0.29 77	0.32 189	0.36 56	0.28 170	0.11 29	0.10 63	0.11 1	0.08 1	0.11 22	0.19 368

water-stereo	0.28 105	0.14 16	0.29 52	0.35 114	0.19 59	0.36 190	0.23 81	0.62 195	0.38 134	0.39 145	0.62 213	0.41 170	0.35 216	0.28 8	0.27 148	0.14 115	0.13 289	0.13 68	0.12 129	0.12 59	0.10 37

castereo	0.28 105	0.16 57	0.32 90	0.35 114	0.21 112	0.40 222	0.42 399	0.50 123	0.66 261	0.26 49	0.41 129	0.37 137	0.36 234	0.33 39	0.24 79	0.13 73	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.11 22	0.10 37

fffy	0.28 105	0.21 233	0.34 123	0.37 151	0.23 176	0.33 159	0.29 163	0.51 125	0.41 150	0.32 99	0.37 115	0.39 152	0.27 127	0.50 171	0.27 148	0.12 40	0.11 160	0.16 174	0.13 163	0.14 144	0.11 82

WCG-NET	0.28 105	0.15 38	0.33 105	0.33 60	0.19 59	0.33 159	0.27 132	0.39 58	0.80 343	0.46 178	0.49 157	0.39 152	0.25 98	0.40 86	0.25 100	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.11 98	0.12 59	0.10 37

MGS-Stereo	0.28 105	0.19 155	0.40 205	0.36 134	0.23 176	0.37 197	0.30 179	0.39 58	0.44 169	0.31 86	0.51 170	0.40 164	0.24 87	0.43 112	0.26 130	0.15 183	0.12 218	0.15 145	0.13 163	0.14 144	0.13 174

testlalala	0.28 105	0.19 155	0.43 247	0.34 77	0.23 176	0.45 264	0.30 179	0.43 92	0.29 55	0.68 284	0.49 157	0.35 124	0.25 98	0.32 26	0.25 100	0.14 115	0.11 160	0.14 102	0.09 10	0.11 22	0.11 82

GCAP-Stereo	0.28 105	0.19 155	0.40 205	0.38 181	0.19 59	0.38 210	0.23 81	0.57 160	0.41 150	0.45 172	0.49 157	0.39 152	0.27 127	0.33 39	0.23 65	0.14 115	0.12 218	0.14 102	0.11 98	0.12 59	0.11 82

CES	0.28 105	0.14 16	0.23 3	0.30 11	0.70 566	0.37 197	0.27 132	0.48 112	0.46 182	0.34 107	0.48 153	0.27 69	0.22 65	0.39 79	0.23 65	0.13 73	0.11 160	0.12 32	0.08 1	0.13 99	0.17 317

MC-Stereo	0.28 105	0.17 88	0.32 90	0.38 181	0.20 86	0.26 60	0.26 116	0.49 115	0.37 127	0.37 125	0.61 210	0.41 170	0.31 183	0.55 208	0.25 100	0.13 73	0.09 25	0.14 102	0.12 129	0.12 59	0.11 82

CroCo-Stereo Lap2	0.28 105	0.24 332	0.39 193	0.50 458	0.29 369	0.20 12	0.31 208	0.49 115	0.38 134	0.24 37	0.27 53	0.46 205	0.31 183	0.39 79	0.30 195	0.14 115	0.15 354	0.16 174	0.13 163	0.16 243	0.15 250

CREStereo	0.28 105	0.15 38	0.24 9	0.27 2	0.17 23	0.37 197	0.25 103	0.51 125	0.72 289	0.42 162	0.51 170	0.32 96	0.26 116	0.38 73	0.25 100	0.16 238	0.11 160	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.11 82
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
DA	0.29 116	0.17 88	0.31 77	0.40 252	0.20 86	0.74 426	0.33 241	0.47 108	0.44 169	0.34 107	0.39 121	0.39 152	0.32 189	0.32 26	0.24 79	0.15 183	0.11 160	0.16 174	0.11 98	0.15 198	0.10 37

GGEV	0.29 116	0.17 88	0.31 77	0.40 252	0.20 86	0.74 426	0.33 241	0.47 108	0.44 169	0.34 107	0.39 121	0.39 152	0.32 189	0.32 26	0.24 79	0.15 183	0.11 160	0.16 174	0.11 98	0.15 198	0.10 37

FlowAnything_test	0.29 116	0.19 155	0.39 193	0.47 422	0.26 283	0.46 269	0.25 103	0.43 92	0.31 65	0.29 76	0.26 47	0.35 124	0.26 116	0.40 86	0.37 289	0.21 390	0.15 354	0.22 397	0.26 492	0.16 243	0.16 296

depthmonostereo	0.29 116	0.14 16	0.31 77	0.35 114	0.17 23	0.46 269	0.27 132	0.69 254	0.57 227	0.35 114	0.42 132	0.31 93	0.35 216	0.35 53	0.27 148	0.14 115	0.12 218	0.13 68	0.12 129	0.11 22	0.10 37

HART	0.29 116	0.16 57	0.32 90	0.40 252	0.21 112	0.32 152	0.26 116	0.62 195	0.31 65	0.33 104	0.65 220	0.41 170	0.22 65	0.55 208	0.25 100	0.12 40	0.10 63	0.15 145	0.11 98	0.15 198	0.11 82

ff7	0.29 116	0.21 233	0.38 174	0.36 134	0.26 283	0.31 134	0.35 281	0.62 195	0.34 89	0.38 137	0.33 89	0.32 96	0.29 157	0.58 251	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 219	0.12 129	0.14 144	0.15 250

IGEVStereo-DCA	0.29 116	0.22 274	0.38 174	0.35 114	0.27 316	0.37 197	0.35 281	0.62 195	0.34 89	0.38 137	0.30 75	0.35 124	0.27 127	0.51 179	0.22 36	0.15 183	0.12 218	0.16 174	0.12 129	0.13 99	0.15 250

ffff	0.29 116	0.21 233	0.38 174	0.36 134	0.26 283	0.31 134	0.35 281	0.62 195	0.34 89	0.38 137	0.33 89	0.32 96	0.29 157	0.58 251	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 219	0.12 129	0.14 144	0.15 250

rrr	0.29 116	0.22 274	0.41 215	0.35 114	0.27 316	0.37 197	0.32 231	0.52 135	0.42 160	0.38 137	0.30 75	0.35 124	0.27 127	0.51 179	0.22 36	0.15 183	0.12 218	0.16 174	0.13 163	0.13 99	0.14 221

11t	0.29 116	0.21 233	0.38 174	0.36 134	0.26 283	0.31 134	0.35 281	0.62 195	0.34 89	0.38 137	0.33 89	0.32 96	0.29 157	0.58 251	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 219	0.12 129	0.14 144	0.15 250

anonymousdsp	0.29 116	0.21 233	0.38 174	0.37 151	0.25 237	0.30 117	0.35 281	0.63 203	0.35 103	0.39 145	0.33 89	0.33 108	0.28 141	0.59 266	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 219	0.12 129	0.14 144	0.15 250

LoS	0.29 116	0.15 38	0.30 64	0.29 7	0.18 39	0.33 159	0.29 163	0.51 125	0.72 289	0.34 107	0.52 179	0.41 170	0.28 141	0.47 149	0.28 170	0.15 183	0.11 160	0.13 68	0.09 10	0.11 22	0.11 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 116	0.21 233	0.38 174	0.35 114	0.24 206	0.32 152	0.43 406	0.57 160	0.37 127	0.33 104	0.30 75	0.32 96	0.28 141	0.57 231	0.26 130	0.13 73	0.11 160	0.16 174	0.13 163	0.13 99	0.13 174

ccc-4	0.29 116	0.21 233	0.38 174	0.36 134	0.26 283	0.31 134	0.35 281	0.62 195	0.34 89	0.38 137	0.33 89	0.32 96	0.29 157	0.58 251	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 219	0.12 129	0.14 144	0.15 250

IGEV-Stereo	0.29 116	0.21 233	0.38 174	0.37 151	0.25 237	0.30 117	0.35 281	0.63 203	0.35 103	0.39 145	0.33 89	0.33 108	0.28 141	0.59 266	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 219	0.12 129	0.14 144	0.15 250
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 116	0.19 155	0.27 33	0.44 368	0.19 59	0.31 134	0.26 116	0.47 108	0.43 162	0.37 125	0.47 151	0.41 170	0.23 77	0.50 171	0.34 240	0.14 115	0.18 426	0.19 310	0.16 262	0.16 243	0.13 174

test_xeample3	0.29 116	0.21 233	0.41 215	0.35 114	0.26 283	0.35 180	0.32 231	0.56 153	0.36 111	0.43 166	0.32 88	0.34 112	0.28 141	0.54 202	0.23 65	0.14 115	0.11 160	0.16 174	0.12 129	0.14 144	0.13 174

Wave_Phase_stereo	0.30 133	0.16 57	0.88 499	0.34 77	0.22 134	0.64 387	0.31 208	0.54 149	0.41 150	0.26 49	0.24 36	0.26 62	0.19 34	0.42 103	0.28 170	0.10 13	0.12 218	0.12 32	0.16 262	0.12 59	0.14 221

DilatedVolume-Stereo	0.30 133	0.15 38	0.34 123	0.33 60	0.20 86	0.53 301	0.25 103	0.56 153	0.43 162	0.56 213	0.50 161	0.35 124	0.29 157	0.49 164	0.28 170	0.13 73	0.11 160	0.12 32	0.11 98	0.11 22	0.10 37

MM-Stereo_test2	0.30 133	0.18 115	0.39 193	0.40 252	0.24 206	0.42 244	0.42 399	0.63 203	0.41 150	0.37 125	0.35 104	0.32 96	0.26 116	0.53 195	0.25 100	0.12 40	0.10 63	0.15 145	0.12 129	0.15 198	0.10 37

Reg-Stereo(zero)	0.30 133	0.16 57	0.28 45	0.34 77	0.18 39	0.32 152	0.20 32	0.63 203	0.68 269	0.50 192	0.52 179	0.51 226	0.30 175	0.45 127	0.25 100	0.13 73	0.10 63	0.12 32	0.10 63	0.12 59	0.11 82

GCAP-BAT	0.30 133	0.21 233	0.42 236	0.33 60	0.27 316	0.26 60	0.27 132	0.45 103	0.30 60	0.60 224	0.64 217	0.45 197	0.23 77	0.56 218	0.26 130	0.15 183	0.12 218	0.15 145	0.10 63	0.12 59	0.11 82

CASnet	0.30 133	0.20 196	0.33 105	0.41 286	0.16 12	0.26 60	0.24 95	0.52 135	0.53 210	0.52 201	0.54 186	0.39 152	0.24 87	0.40 86	0.26 130	0.14 115	0.10 63	0.22 397	0.18 342	0.18 304	0.11 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 133	0.15 38	0.31 77	0.30 11	0.17 23	0.55 314	0.23 81	0.44 99	0.55 219	0.59 220	0.68 234	0.37 137	0.26 116	0.35 53	0.27 148	0.15 183	0.16 386	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.14 221

rvit_stereo_0081_aga	0.31 140	0.28 406	0.44 258	0.42 328	0.29 369	0.34 170	0.31 208	0.44 99	0.40 146	0.39 145	0.44 136	0.40 164	0.32 189	0.42 103	0.29 189	0.23 433	0.17 406	0.19 310	0.16 262	0.20 355	0.15 250

rvit_stereo_0080	0.31 140	0.25 357	0.40 205	0.39 210	0.28 341	0.27 74	0.46 422	0.49 115	0.44 169	0.35 114	0.42 132	0.40 164	0.28 141	0.41 95	0.33 225	0.22 416	0.17 406	0.17 219	0.16 262	0.22 401	0.15 250

WCG-NET（raft）	0.31 140	0.15 38	0.36 145	0.32 45	0.19 59	0.35 180	0.27 132	0.51 125	0.78 332	0.45 172	0.55 192	0.48 213	0.27 127	0.54 202	0.26 130	0.13 73	0.10 63	0.12 32	0.11 98	0.12 59	0.11 82

whm_eth	0.31 140	0.25 357	0.40 205	0.39 210	0.28 341	0.27 74	0.46 422	0.49 115	0.44 169	0.35 114	0.42 132	0.40 164	0.28 141	0.41 95	0.33 225	0.22 416	0.17 406	0.17 219	0.16 262	0.22 401	0.15 250

plain	0.31 140	0.20 196	0.50 344	0.39 210	0.29 369	0.27 74	0.30 179	0.44 99	0.35 103	0.31 86	0.66 227	0.30 85	0.31 183	0.65 322	0.31 202	0.17 284	0.13 289	0.20 340	0.15 228	0.17 279	0.12 130

MIF-Stereo (partial)	0.31 140	0.18 115	0.37 162	0.41 286	0.31 409	0.28 92	0.23 81	0.47 108	0.42 160	0.31 86	0.63 214	0.36 135	0.35 216	0.57 231	0.31 202	0.17 284	0.13 289	0.19 310	0.17 315	0.18 304	0.14 221

WQFJA1	0.32 146	0.19 155	0.34 123	0.39 210	0.26 283	0.62 369	0.30 179	0.56 153	0.47 187	0.37 125	0.39 121	0.38 145	0.33 201	0.50 171	0.42 323	0.14 115	0.18 426	0.16 174	0.14 196	0.14 144	0.13 174

WQFJX	0.32 146	0.18 115	0.33 105	0.39 210	0.27 316	0.60 358	0.30 179	0.53 146	0.47 187	0.39 145	0.38 118	0.34 112	0.33 201	0.61 280	0.40 313	0.14 115	0.17 406	0.16 174	0.13 163	0.14 144	0.14 221

NLMM	0.32 146	0.19 155	0.34 123	0.39 210	0.26 283	0.62 369	0.30 179	0.56 153	0.47 187	0.37 125	0.39 121	0.38 145	0.33 201	0.49 164	0.42 323	0.14 115	0.18 426	0.16 174	0.14 196	0.14 144	0.13 174

NLSM1	0.32 146	0.18 115	0.34 123	0.39 210	0.25 237	0.66 398	0.27 132	0.57 160	0.50 200	0.37 125	0.53 183	0.29 77	0.28 141	0.54 202	0.32 212	0.16 238	0.17 406	0.18 269	0.15 228	0.14 144	0.12 130

FE-Mocha	0.32 146	0.19 155	0.50 344	0.38 181	0.27 316	0.30 117	0.20 32	0.71 277	0.36 111	0.65 262	0.56 195	0.54 239	0.25 98	0.38 73	0.22 36	0.15 183	0.10 63	0.17 219	0.16 262	0.13 99	0.12 130

rvit_stereo_0081	0.32 146	0.24 332	0.47 299	0.43 349	0.26 283	0.30 117	0.37 319	0.42 79	0.55 219	0.36 118	0.40 126	0.39 152	0.35 216	0.43 112	0.33 225	0.22 416	0.16 386	0.19 310	0.16 262	0.19 338	0.13 174

rvit_stereo_0082	0.32 146	0.24 332	0.47 299	0.43 349	0.26 283	0.30 117	0.37 319	0.42 79	0.55 219	0.36 118	0.40 126	0.39 152	0.35 216	0.43 112	0.33 225	0.22 416	0.16 386	0.19 310	0.16 262	0.19 338	0.13 174

RAFT-Stereo-weight	0.32 146	0.18 115	0.33 105	0.39 210	0.22 134	0.26 60	0.29 163	0.67 236	0.80 343	0.53 204	0.51 170	0.58 260	0.20 44	0.47 149	0.27 148	0.13 73	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.13 99	0.11 82

CAS++	0.32 146	0.24 332	0.36 145	0.37 151	0.26 283	0.28 92	0.23 81	0.87 352	0.50 200	0.47 184	0.45 140	0.26 62	0.21 53	0.49 164	0.24 79	0.23 433	0.19 444	0.22 397	0.17 315	0.21 379	0.16 296
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 146	0.22 274	0.34 123	0.42 328	0.28 341	0.40 222	0.50 448	0.72 282	0.37 127	0.37 125	0.34 98	0.32 96	0.31 183	0.59 266	0.27 148	0.14 115	0.13 289	0.18 269	0.17 315	0.17 279	0.16 296

MSKI-zero shot	0.32 146	0.17 88	0.34 123	0.39 210	0.21 112	0.32 152	0.22 63	0.61 189	0.43 162	0.52 201	0.64 217	0.61 286	0.20 44	0.74 388	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.14 102	0.10 63	0.12 59	0.12 130

iRaftStereo_RVC	0.32 146	0.19 155	0.37 162	0.39 210	0.22 134	0.31 134	0.29 163	0.68 246	0.51 204	0.49 189	0.66 227	0.37 137	0.23 77	0.45 127	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.18 269	0.17 315	0.15 198	0.12 130

CREStereo++_RVC	0.32 146	0.15 38	0.23 3	0.31 25	0.24 206	0.27 74	0.22 63	0.46 105	0.88 392	0.46 178	0.80 290	0.30 85	0.26 116	0.36 56	0.33 225	0.13 73	0.09 25	0.13 68	0.51 573	0.13 99	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 146	0.53 531	0.26 24	0.51 474	0.20 86	0.37 197	0.24 95	0.40 67	0.73 296	0.54 208	0.69 235	0.31 93	0.25 98	0.32 26	0.27 148	0.16 238	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.13 99	0.11 82

PMTNet	0.32 146	0.16 57	0.24 9	0.29 7	0.18 39	0.45 264	0.22 63	0.56 153	0.63 245	0.46 178	0.54 186	0.39 152	0.34 212	0.48 160	0.24 79	0.75 578	0.10 63	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.11 82

WQFJX1	0.33 161	0.19 155	0.34 123	0.41 286	0.28 341	0.53 301	0.33 241	0.51 125	0.50 200	0.39 145	0.36 110	0.34 112	0.31 183	0.69 357	0.39 305	0.15 183	0.18 426	0.16 174	0.14 196	0.16 243	0.14 221

NLMM1	0.33 161	0.21 233	0.36 145	0.41 286	0.25 237	0.55 314	0.33 241	0.55 150	0.63 245	0.42 162	0.44 136	0.30 85	0.25 98	0.63 300	0.38 298	0.16 238	0.18 426	0.17 219	0.14 196	0.15 198	0.13 174

xyz-stereo-finetune	0.33 161	0.18 115	0.36 145	0.33 60	0.18 39	0.57 333	0.31 208	0.58 168	0.69 276	0.45 172	0.54 186	0.38 145	0.33 201	0.56 218	0.36 273	0.12 40	0.12 218	0.16 174	0.13 163	0.13 99	0.12 130

MM-Stereo_test1	0.33 161	0.19 155	0.36 145	0.41 286	0.23 176	0.36 190	0.45 418	0.58 168	0.54 214	0.60 224	0.50 161	0.38 145	0.37 238	0.60 272	0.26 130	0.15 183	0.13 289	0.17 219	0.14 196	0.15 198	0.12 130

tg	0.33 161	0.18 115	0.37 162	0.39 210	0.22 134	0.38 210	0.26 116	0.70 269	0.56 225	0.47 184	0.65 220	0.42 180	0.24 87	0.55 208	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.18 269	0.17 315	0.14 144	0.11 82

model_zeroshot	0.33 161	0.18 115	0.48 319	0.39 210	0.28 341	0.45 264	0.25 103	0.63 203	0.45 178	0.61 232	0.50 161	0.51 226	0.25 98	0.45 127	0.26 130	0.16 238	0.13 289	0.15 145	0.14 196	0.13 99	0.13 174

rvit_stereo_ft	0.33 161	0.25 357	0.47 299	0.52 487	0.32 425	0.33 159	0.47 429	0.49 115	0.50 200	0.34 107	0.41 129	0.41 170	0.32 189	0.48 160	0.34 240	0.22 416	0.14 324	0.19 310	0.18 342	0.19 338	0.14 221

4D-IteraStereo	0.33 161	0.18 115	0.40 205	0.40 252	0.24 206	0.32 152	0.27 132	0.58 168	0.72 289	0.65 262	0.54 186	0.42 180	0.23 77	0.45 127	0.28 170	0.14 115	0.09 25	0.19 310	0.16 262	0.16 243	0.11 82

NLCSM	0.34 169	0.21 233	0.34 123	0.44 368	0.29 369	0.54 308	0.36 303	0.52 135	0.47 187	0.46 178	0.37 115	0.34 112	0.34 212	0.71 369	0.41 318	0.16 238	0.17 406	0.17 219	0.16 262	0.17 279	0.16 296

IGEV-FE	0.34 169	0.18 115	0.67 436	0.39 210	0.28 341	0.30 117	0.25 103	0.74 295	0.31 65	0.62 234	0.57 199	0.54 239	0.25 98	0.53 195	0.27 148	0.14 115	0.10 63	0.15 145	0.14 196	0.14 144	0.12 130

MM-Stereo_test3	0.34 169	0.19 155	0.31 77	0.41 286	0.25 237	0.35 180	0.44 415	0.72 282	0.92 420	0.46 178	0.52 179	0.41 170	0.29 157	0.44 123	0.28 170	0.16 238	0.15 354	0.17 219	0.13 163	0.14 144	0.13 174

rvit_stereo_0083	0.34 169	0.24 332	0.50 344	0.44 368	0.27 316	0.34 170	0.35 281	0.45 103	0.62 234	0.37 125	0.47 151	0.42 180	0.35 216	0.40 86	0.36 273	0.22 416	0.20 456	0.20 340	0.17 315	0.20 355	0.14 221

gcap-zeroshot	0.34 169	0.18 115	0.52 363	0.38 181	0.22 134	0.49 282	0.27 132	0.52 135	0.34 89	0.64 253	0.50 161	0.83 395	0.34 212	0.48 160	0.24 79	0.13 73	0.11 160	0.15 145	0.12 129	0.13 99	0.12 130

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 169	0.27 392	0.45 270	0.36 134	0.25 237	0.48 277	0.30 179	0.58 168	0.90 408	0.42 162	0.36 110	0.30 85	0.29 157	0.49 164	0.30 195	0.16 238	0.14 324	0.18 269	0.15 228	0.18 304	0.15 250

AE-Stereo	0.34 169	0.21 233	0.42 236	0.48 429	0.31 409	0.48 277	0.35 281	0.61 189	0.62 234	0.32 99	0.55 192	0.52 231	0.27 127	0.47 149	0.29 189	0.13 73	0.13 289	0.18 269	0.16 262	0.15 198	0.12 130

IGEV_Zeroshot_test	0.34 169	0.18 115	0.67 436	0.39 210	0.28 341	0.30 117	0.25 103	0.74 295	0.31 65	0.62 234	0.57 199	0.54 239	0.25 98	0.53 195	0.27 148	0.14 115	0.10 63	0.15 145	0.14 196	0.14 144	0.12 130

RAFT-Test	0.34 169	0.18 115	0.37 162	0.38 181	0.23 176	0.50 285	0.23 81	0.69 254	0.40 146	0.60 224	0.85 322	0.61 286	0.28 141	0.46 142	0.27 148	0.14 115	0.11 160	0.14 102	0.11 98	0.13 99	0.12 130

CAS	0.34 169	0.13 3	0.25 16	1.28 584	0.30 387	0.46 269	0.38 341	0.48 112	0.47 187	0.34 107	0.52 179	0.24 55	0.19 34	0.29 10	0.27 148	0.69 576	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.15 250

test-3	0.34 169	0.16 57	0.43 247	0.39 210	0.21 112	0.43 247	0.22 63	0.63 203	0.78 332	0.71 306	0.45 140	0.64 300	0.27 127	0.43 112	0.31 202	0.12 40	0.09 25	0.17 219	0.13 163	0.12 59	0.10 37

test_1	0.34 169	0.16 57	0.43 247	0.39 210	0.21 112	0.43 247	0.23 81	0.63 203	0.78 332	0.68 284	0.45 140	0.64 300	0.27 127	0.43 112	0.31 202	0.12 40	0.09 25	0.17 219	0.13 163	0.12 59	0.10 37

cross-raft	0.34 169	0.20 196	0.37 162	0.44 368	0.23 176	0.32 152	0.35 281	0.74 295	0.40 146	0.60 224	0.77 266	0.57 252	0.27 127	0.43 112	0.28 170	0.12 40	0.10 63	0.15 145	0.13 163	0.15 198	0.11 82

raftrobust	0.34 169	0.19 155	0.36 145	0.41 286	0.27 316	0.30 117	0.25 103	0.71 277	0.63 245	0.58 218	0.55 192	0.45 197	0.46 293	0.51 179	0.29 189	0.16 238	0.12 218	0.14 102	0.12 129	0.12 59	0.13 174

EAI-Stereo	0.34 169	0.19 155	0.44 258	0.39 210	0.21 112	0.31 134	0.30 179	1.15 471	0.30 60	0.49 189	0.75 256	0.36 135	0.28 141	0.62 289	0.27 148	0.14 115	0.11 160	0.14 102	0.13 163	0.13 99	0.12 130

CFNet-RSSM	0.34 169	0.17 88	0.45 270	0.39 210	0.22 134	0.35 180	0.23 81	0.73 293	0.84 366	0.65 262	0.54 186	0.57 252	0.28 141	0.46 142	0.26 130	0.13 73	0.10 63	0.14 102	0.12 129	0.13 99	0.11 82

Gwc-CoAtRS	0.34 169	0.17 88	0.44 258	0.39 210	0.23 176	0.34 170	0.22 63	0.70 269	0.75 306	0.60 224	0.59 205	0.58 260	0.29 157	0.45 127	0.26 130	0.14 115	0.11 160	0.14 102	0.12 129	0.12 59	0.12 130

ACVNet-DCA	0.35 186	0.23 295	0.33 105	0.41 286	0.22 134	0.55 314	0.38 341	0.85 341	0.54 214	0.41 157	0.50 161	0.34 112	0.49 306	0.57 231	0.25 100	0.16 238	0.10 63	0.19 310	0.13 163	0.18 304	0.17 317

EKT-Stereo	0.35 186	0.23 295	0.39 193	0.43 349	0.29 369	0.38 210	0.31 208	0.69 254	0.64 253	0.45 172	0.63 214	0.49 219	0.27 127	0.56 218	0.33 225	0.18 318	0.14 324	0.18 269	0.15 228	0.16 243	0.16 296

Any-RAFT	0.35 186	0.16 57	0.30 64	0.34 77	0.21 112	0.52 293	0.22 63	0.88 357	0.73 296	0.53 204	0.73 245	0.64 300	0.28 141	0.46 142	0.24 79	0.15 183	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.13 99	0.12 130

HH	0.35 186	0.20 196	0.47 299	0.40 252	0.25 237	0.33 159	0.31 208	0.76 309	0.38 134	0.43 166	0.57 199	0.79 382	0.44 283	0.71 369	0.25 100	0.15 183	0.11 160	0.15 145	0.14 196	0.14 144	0.12 130

HanStereo	0.35 186	0.20 196	0.47 299	0.40 252	0.25 237	0.33 159	0.31 208	0.76 309	0.38 134	0.43 166	0.57 199	0.79 382	0.44 283	0.71 369	0.25 100	0.15 183	0.11 160	0.15 145	0.14 196	0.14 144	0.12 130

LL-Strereo2	0.35 186	0.24 332	0.48 319	0.41 286	0.26 283	0.35 180	0.24 95	0.67 236	0.44 169	0.54 208	0.51 170	0.66 318	0.25 98	0.66 330	0.30 195	0.14 115	0.12 218	0.23 418	0.20 397	0.18 304	0.13 174

anonymousdsp2	0.35 186	0.20 196	0.43 247	0.37 151	0.24 206	0.48 277	0.31 208	0.86 345	0.65 258	0.55 210	0.50 161	0.50 222	0.34 212	0.56 218	0.31 202	0.14 115	0.10 63	0.14 102	0.10 63	0.16 243	0.14 221

Selective-RAFT	0.35 186	0.23 295	0.51 358	0.44 368	0.21 112	0.64 387	0.27 132	0.59 173	0.63 245	0.40 153	0.38 118	0.55 244	0.40 259	0.57 231	0.35 257	0.13 73	0.11 160	0.14 102	0.12 129	0.16 243	0.13 174

RCA-Stereo	0.35 186	0.17 88	0.34 123	0.38 181	0.22 134	0.31 134	0.34 256	0.68 246	1.24 523	0.45 172	0.65 220	0.47 208	0.43 273	0.38 73	0.27 148	0.13 73	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.11 22	0.11 82

Patchmatch Stereo++	0.35 186	0.23 295	0.47 299	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.22 63	0.59 173	0.36 111	0.63 243	0.73 245	0.58 260	0.38 242	0.58 251	0.36 273	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.20 355	0.15 250
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 186	0.23 295	0.47 299	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.31 208	0.59 173	0.36 111	0.63 243	0.73 245	0.58 260	0.38 242	0.56 218	0.35 257	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.20 355	0.15 250

ROB_FTStereo_v2	0.35 186	0.23 295	0.47 299	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.31 208	0.59 173	0.36 111	0.63 243	0.73 245	0.57 252	0.38 242	0.57 231	0.36 273	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.20 355	0.15 250

ROB_FTStereo	0.35 186	0.23 295	0.47 299	0.41 286	0.22 134	0.25 55	0.21 52	0.59 173	0.36 111	0.63 243	0.73 245	0.58 260	0.38 242	0.57 231	0.35 257	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.20 355	0.15 250

HUI-Stereo	0.35 186	0.23 295	0.47 299	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.22 63	0.60 183	0.36 111	0.63 243	0.73 245	0.58 260	0.38 242	0.50 171	0.35 257	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.20 355	0.15 250

iGMRVC	0.35 186	0.23 295	0.47 299	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.30 179	0.59 173	0.36 111	0.63 243	0.73 245	0.58 260	0.38 242	0.58 251	0.36 273	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.20 355	0.15 250

iRAFT	0.35 186	0.23 295	0.47 299	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.22 63	0.59 173	0.36 111	0.63 243	0.73 245	0.58 260	0.38 242	0.58 251	0.36 273	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.20 355	0.15 250

RAFT-IKP	0.35 186	0.23 295	0.47 299	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.28 153	0.59 173	0.36 111	0.63 243	0.73 245	0.57 252	0.38 242	0.58 251	0.36 273	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.20 355	0.15 250

sCroCo_RVC	0.35 186	0.28 406	0.69 447	0.51 474	0.39 480	0.41 237	0.31 208	0.49 115	0.45 178	0.31 86	0.48 153	0.38 145	0.32 189	0.46 142	0.32 212	0.21 390	0.22 473	0.19 310	0.19 372	0.21 379	0.20 391

xyz-stereo-finetune2	0.36 204	0.19 155	0.38 174	0.32 45	0.19 59	0.82 462	0.29 163	0.52 135	0.32 78	0.51 195	0.78 277	0.43 188	0.45 288	0.69 357	0.44 346	0.13 73	0.12 218	0.17 219	0.13 163	0.12 59	0.13 174

testlalala2	0.36 204	0.18 115	0.45 270	0.89 570	0.53 541	0.44 255	0.26 116	0.61 189	0.49 196	0.68 284	0.56 195	0.44 195	0.24 87	0.34 45	0.31 202	0.15 183	0.12 218	0.14 102	0.10 63	0.13 99	0.13 174

1test111	0.36 204	0.23 295	0.33 105	0.41 286	0.22 134	0.55 314	0.38 341	0.85 341	0.54 214	0.41 157	0.50 161	0.34 112	0.49 306	0.55 208	0.45 355	0.16 238	0.10 63	0.19 310	0.13 163	0.18 304	0.17 317

11t1	0.36 204	0.21 233	0.42 236	0.35 114	0.22 134	0.62 369	0.29 163	0.69 254	0.43 162	0.60 224	0.53 183	0.53 235	0.48 302	0.56 218	0.40 313	0.18 318	0.14 324	0.16 174	0.13 163	0.17 279	0.17 317

tt1	0.36 204	0.24 332	0.32 90	0.41 286	0.22 134	0.54 308	0.38 341	0.68 246	1.04 476	0.41 157	0.46 145	0.35 124	0.45 288	0.57 231	0.25 100	0.16 238	0.10 63	0.19 310	0.13 163	0.16 243	0.16 296

knoymous	0.36 204	0.20 196	0.31 77	0.31 25	0.22 134	0.36 190	0.29 163	0.61 189	0.64 253	0.67 278	0.70 238	0.60 281	0.40 259	0.58 251	0.34 240	0.17 284	0.11 160	0.20 340	0.11 98	0.17 279	0.18 335

DCANet-4	0.36 204	0.20 196	0.48 319	0.34 77	0.19 59	0.29 104	0.30 179	0.66 226	0.92 420	0.69 293	0.78 277	0.40 164	0.47 297	0.45 127	0.34 240	0.14 115	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.11 22	0.13 174

test_4	0.36 204	0.18 115	0.31 77	0.44 368	0.25 237	0.20 12	0.34 256	0.56 153	0.41 150	0.59 220	1.45 524	0.43 188	0.25 98	0.63 300	0.28 170	0.12 40	0.10 63	0.17 219	0.19 372	0.15 198	0.11 82

test_3	0.36 204	0.19 155	0.44 258	0.44 368	0.23 176	0.48 277	0.36 303	0.66 226	0.82 356	0.64 253	0.45 140	0.68 326	0.25 98	0.41 95	0.31 202	0.12 40	0.10 63	0.18 269	0.16 262	0.15 198	0.11 82

NRIStereo	0.36 204	0.20 196	0.45 270	0.41 286	0.23 176	0.34 170	0.26 116	0.65 217	0.55 219	0.64 253	0.63 214	0.56 247	0.37 238	0.65 322	0.37 289	0.15 183	0.11 160	0.18 269	0.15 228	0.17 279	0.14 221

DeepStereo_RVC	0.36 204	0.21 233	0.47 299	0.40 252	0.24 206	0.26 60	0.22 63	0.60 183	0.38 134	0.69 293	0.67 232	0.57 252	0.51 321	0.56 218	0.39 305	0.16 238	0.12 218	0.18 269	0.15 228	0.19 338	0.18 335

CRE-IMP	0.36 204	0.23 295	0.49 331	0.42 328	0.24 206	0.41 237	0.21 52	0.57 160	0.41 150	0.65 262	0.72 241	0.53 235	0.37 238	0.61 280	0.38 298	0.17 284	0.11 160	0.19 310	0.15 228	0.21 379	0.18 335

test-1	0.36 204	0.19 155	0.71 456	0.46 413	0.26 283	0.44 255	0.36 303	0.60 183	0.59 230	0.48 187	0.67 232	0.53 235	0.36 234	0.40 86	0.29 189	0.14 115	0.11 160	0.16 174	0.14 196	0.15 198	0.16 296

s12784h	0.36 204	0.15 38	0.24 9	0.34 77	0.15 2	0.77 439	0.29 163	0.80 325	0.83 361	0.56 213	0.57 199	0.43 188	0.40 259	0.57 231	0.33 225	0.12 40	0.10 63	0.14 102	0.09 10	0.14 144	0.09 4

RALCasStereoNet	0.36 204	0.21 233	0.37 162	0.42 328	0.26 283	0.35 180	0.38 341	0.63 203	0.64 253	0.50 192	0.72 241	0.51 226	0.29 157	0.59 266	0.36 273	0.16 238	0.14 324	0.15 145	0.13 163	0.17 279	0.16 296

DCANet	0.36 204	0.16 57	0.41 215	0.34 77	0.19 59	0.30 117	0.30 179	0.68 246	0.91 415	0.70 299	0.77 266	0.43 188	0.57 354	0.45 127	0.34 240	0.14 115	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.13 99	0.12 130

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 204	0.17 88	0.41 215	0.35 114	0.19 59	0.33 159	0.29 163	0.65 217	0.73 296	0.68 284	1.01 397	0.56 247	0.40 259	0.42 103	0.30 195	0.11 29	0.09 25	0.15 145	0.14 196	0.13 99	0.10 37

H2IRNET	0.37 221	0.20 196	0.33 105	0.38 181	0.25 237	0.27 74	0.23 81	0.59 173	0.72 289	0.39 145	0.90 349	0.74 364	0.55 345	0.52 186	0.43 330	0.15 183	0.13 289	0.18 269	0.20 397	0.16 243	0.13 174

cc1	0.37 221	0.23 295	0.33 105	0.41 286	0.22 134	0.55 314	0.38 341	0.67 236	1.06 486	0.41 157	0.50 161	0.34 112	0.49 306	0.57 231	0.25 100	0.16 238	0.10 63	0.19 310	0.13 163	0.16 243	0.15 250

DCRE	0.37 221	0.18 115	0.46 287	0.45 392	0.32 425	0.42 244	0.37 319	0.63 203	0.51 204	0.47 184	0.94 360	0.56 247	0.36 234	0.52 186	0.32 212	0.14 115	0.13 289	0.15 145	0.14 196	0.14 144	0.13 174

fff	0.37 221	0.16 57	0.41 215	0.34 77	0.19 59	0.29 104	0.30 179	0.69 254	1.06 486	0.69 293	0.78 277	0.42 180	0.63 392	0.46 142	0.34 240	0.14 115	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.11 22	0.13 174

ADStereo(finetuned)	0.37 221	0.16 57	0.49 331	0.34 77	0.19 59	0.30 117	0.30 179	0.68 246	0.91 415	0.70 299	0.77 266	0.43 188	0.69 429	0.45 127	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.13 99	0.12 130

MIPNet	0.37 221	0.21 233	0.59 395	0.39 210	0.25 237	0.50 285	0.28 153	0.77 312	0.70 277	0.65 262	0.60 207	0.40 164	0.49 306	0.44 123	0.37 289	0.14 115	0.11 160	0.16 174	0.13 163	0.14 144	0.13 174

GMOStereo	0.37 221	0.19 155	0.38 174	0.43 349	0.24 206	0.37 197	0.38 341	0.52 135	0.62 234	0.87 415	0.84 312	0.64 300	0.35 216	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 160	0.20 340	0.18 342	0.15 198	0.11 82

error version	0.37 221	0.19 155	0.38 174	0.43 349	0.24 206	0.37 197	0.38 341	0.52 135	0.62 234	0.87 415	0.84 312	0.64 300	0.35 216	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 160	0.20 340	0.18 342	0.15 198	0.11 82

test-v	0.37 221	0.19 155	0.38 174	0.43 349	0.24 206	0.37 197	0.38 341	0.52 135	0.62 234	0.87 415	0.84 312	0.64 300	0.35 216	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 160	0.20 340	0.18 342	0.15 198	0.11 82

TRStereo	0.37 221	0.27 392	0.59 395	0.47 422	0.41 492	0.29 104	0.30 179	0.84 338	0.59 230	0.52 201	0.41 129	0.52 231	0.26 116	0.73 381	0.27 148	0.17 284	0.12 218	0.19 310	0.19 372	0.13 99	0.11 82

test-2	0.37 221	0.19 155	0.38 174	0.43 349	0.24 206	0.37 197	0.38 341	0.52 135	0.62 234	0.87 415	0.84 312	0.64 300	0.35 216	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 160	0.20 340	0.18 342	0.15 198	0.11 82

rafts_anoy	0.37 221	0.21 233	0.36 145	0.41 286	0.26 283	0.30 117	0.33 241	0.67 236	0.90 408	0.58 218	0.66 227	0.45 197	0.33 201	0.47 149	0.39 305	0.16 238	0.11 160	0.21 382	0.23 453	0.17 279	0.14 221

XX-Stereo	0.37 221	0.17 88	0.45 270	0.55 511	0.36 458	0.38 210	0.20 32	0.60 183	0.30 60	0.46 178	1.30 496	0.73 358	0.26 116	0.56 218	0.26 130	0.16 238	0.11 160	0.17 219	0.16 262	0.14 144	0.10 37

csc	0.37 221	0.16 57	0.41 215	0.34 77	0.19 59	0.29 104	0.30 179	0.69 254	1.06 486	0.69 293	0.78 277	0.42 180	0.63 392	0.46 142	0.34 240	0.14 115	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.11 22	0.13 174

cscssc	0.37 221	0.16 57	0.41 215	0.34 77	0.19 59	0.29 104	0.30 179	0.69 254	1.06 486	0.69 293	0.78 277	0.42 180	0.63 392	0.46 142	0.34 240	0.14 115	0.10 63	0.14 102	0.11 98	0.11 22	0.13 174

AIO-test1	0.38 236	0.18 115	0.38 174	0.50 458	0.24 206	0.46 269	0.30 179	0.70 269	1.19 514	0.40 153	0.71 240	0.45 197	0.29 157	0.53 195	0.27 148	0.15 183	0.13 289	0.19 310	0.21 419	0.13 99	0.17 317

rvit_0105_6	0.38 236	0.28 406	0.64 420	0.50 458	0.30 387	0.39 218	0.38 341	0.51 125	0.67 264	0.40 153	0.45 140	0.50 222	0.41 265	0.54 202	0.36 273	0.27 475	0.26 505	0.24 435	0.21 419	0.22 401	0.16 296

MyStereo06	0.38 236	0.21 233	0.61 402	0.41 286	0.28 341	0.41 237	0.50 448	0.95 385	0.35 103	0.62 234	0.54 186	0.76 372	0.27 127	0.50 171	0.29 189	0.14 115	0.13 289	0.18 269	0.17 315	0.17 279	0.15 250

MIM_Stereo	0.38 236	0.17 88	0.53 371	0.37 151	0.24 206	0.27 74	0.24 95	0.70 269	0.54 214	0.72 318	1.00 394	0.63 294	0.29 157	0.64 315	0.38 298	0.13 73	0.14 324	0.17 219	0.16 262	0.14 144	0.11 82

riskmin	0.38 236	0.20 196	0.39 193	0.32 45	0.23 176	0.53 301	0.30 179	0.63 203	0.80 343	0.49 189	0.56 195	0.73 358	0.58 363	0.55 208	0.36 273	0.17 284	0.11 160	0.19 310	0.13 163	0.19 338	0.20 391

NF-Stereo	0.38 236	0.20 196	0.45 270	0.41 286	0.25 237	0.26 60	0.31 208	0.69 254	0.70 277	0.65 262	0.77 266	0.57 252	0.30 175	0.67 341	0.35 257	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.16 243	0.27 465

OCTAStereo	0.38 236	0.20 196	0.46 287	0.41 286	0.25 237	0.26 60	0.31 208	0.69 254	0.70 277	0.65 262	0.77 266	0.58 260	0.30 175	0.67 341	0.35 257	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.16 243	0.27 465

PSM-softLoss	0.38 236	0.20 196	0.48 319	0.41 286	0.26 283	0.30 117	0.35 281	0.69 254	0.46 182	0.62 234	0.82 301	0.59 275	0.33 201	0.70 364	0.39 305	0.19 350	0.12 218	0.20 340	0.18 342	0.16 243	0.22 427

KMStereo	0.38 236	0.20 196	0.48 319	0.41 286	0.26 283	0.30 117	0.35 281	0.69 254	0.46 182	0.62 234	0.82 301	0.59 275	0.33 201	0.70 364	0.39 305	0.19 350	0.12 218	0.20 340	0.18 342	0.16 243	0.22 427

RE-Stereo	0.38 236	0.20 196	0.46 287	0.41 286	0.25 237	0.26 60	0.31 208	0.69 254	0.70 277	0.65 262	0.77 266	0.58 260	0.30 175	0.67 341	0.35 257	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.16 243	0.27 465

Pruner-Stereo	0.38 236	0.20 196	0.45 270	0.40 252	0.25 237	0.22 21	0.24 95	0.67 236	0.55 219	0.89 429	0.76 262	0.68 326	0.29 157	0.62 289	0.35 257	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.17 315	0.17 279	0.18 335

TVStereo	0.38 236	0.20 196	0.46 287	0.41 286	0.25 237	0.26 60	0.31 208	0.69 254	0.70 277	0.65 262	0.77 266	0.58 260	0.30 175	0.67 341	0.35 257	0.18 318	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.16 243	0.27 465

TestStereo	0.38 236	0.31 432	0.40 205	0.45 392	0.20 86	0.40 222	0.37 319	0.66 226	0.65 258	0.53 204	0.78 277	0.47 208	0.40 259	0.55 208	0.37 289	0.18 318	0.13 289	0.20 340	0.15 228	0.22 401	0.13 174

raft+_RVC	0.38 236	0.19 155	0.35 138	0.37 151	0.25 237	0.45 264	0.37 319	0.78 318	0.89 405	0.51 195	0.78 277	0.50 222	0.29 157	0.53 195	0.40 313	0.15 183	0.12 218	0.17 219	0.15 228	0.14 144	0.12 130

RALAANet	0.38 236	0.23 295	0.48 319	0.42 328	0.29 369	0.35 180	0.25 103	0.86 345	0.64 253	0.67 278	0.65 220	0.60 281	0.29 157	0.60 272	0.34 240	0.15 183	0.12 218	0.17 219	0.15 228	0.21 379	0.13 174

AFF-stereo	0.38 236	0.19 155	0.39 193	0.37 151	0.21 112	0.27 74	0.31 208	0.65 217	0.66 261	0.64 253	1.13 450	0.76 372	0.39 253	0.55 208	0.33 225	0.11 29	0.09 25	0.16 174	0.16 262	0.13 99	0.11 82

AIO-test2	0.39 252	0.21 233	0.41 215	0.47 422	0.25 237	0.45 264	0.35 281	0.77 312	1.27 533	0.36 118	0.87 333	0.37 137	0.30 175	0.47 149	0.27 148	0.15 183	0.13 289	0.21 382	0.23 453	0.15 198	0.13 174

xx1	0.39 252	0.23 295	0.33 105	0.41 286	0.22 134	0.55 314	0.38 341	0.67 236	1.06 486	0.41 157	0.50 161	0.65 313	0.53 327	0.57 231	0.25 100	0.16 238	0.10 63	0.20 340	0.19 372	0.18 304	0.17 317

x	0.39 252	0.24 332	0.41 215	0.34 77	0.23 176	0.52 293	0.32 231	0.86 345	0.52 207	0.57 216	0.70 238	0.59 275	0.50 316	0.49 164	0.46 365	0.17 284	0.15 354	0.17 219	0.15 228	0.17 279	0.16 296

DisPM	0.39 252	0.19 155	0.44 258	0.41 286	0.27 316	0.24 41	0.31 208	0.65 217	0.57 227	0.87 415	0.87 333	0.60 281	0.32 189	0.76 398	0.32 212	0.18 318	0.12 218	0.19 310	0.17 315	0.15 198	0.20 391

RAFT+CT+SA	0.39 252	0.23 295	0.36 145	0.51 474	0.27 316	0.29 104	0.46 422	0.75 302	0.80 343	0.51 195	0.89 345	0.41 170	0.40 259	0.78 410	0.32 212	0.14 115	0.11 160	0.18 269	0.18 342	0.15 198	0.14 221

iRaft-Stereo_20w	0.39 252	0.19 155	0.57 390	0.37 151	0.27 316	0.31 134	0.24 95	1.44 553	0.29 55	0.69 293	0.53 183	0.60 281	0.42 267	0.83 430	0.27 148	0.14 115	0.11 160	0.14 102	0.13 163	0.15 198	0.13 174

IPLG	0.39 252	0.20 196	0.59 395	0.40 252	0.24 206	0.54 308	0.27 132	0.75 302	0.63 245	0.84 396	0.81 297	0.32 96	0.32 189	0.60 272	0.45 355	0.13 73	0.11 160	0.16 174	0.13 163	0.13 99	0.12 130

IPLGR	0.39 252	0.21 233	0.63 415	0.39 210	0.22 134	0.49 282	0.29 163	0.76 309	0.74 303	0.78 348	0.77 266	0.44 195	0.42 267	0.47 149	0.38 298	0.13 73	0.12 218	0.16 174	0.14 196	0.15 198	0.13 174

GMStereo	0.39 252	0.37 467	0.54 375	0.40 252	0.26 283	0.42 244	0.36 303	0.59 173	1.04 476	0.55 210	0.51 170	0.37 137	0.35 216	0.54 202	0.41 318	0.19 350	0.13 289	0.16 174	0.17 315	0.24 431	0.18 335
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 252	0.21 233	0.50 344	0.41 286	0.28 341	0.62 369	0.27 132	0.77 312	0.40 146	0.64 253	0.86 325	0.52 231	0.33 201	0.66 330	0.42 323	0.15 183	0.13 289	0.17 219	0.14 196	0.15 198	0.15 250
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 252	0.18 115	0.42 236	0.42 328	0.26 283	0.40 222	0.32 231	0.72 282	0.34 89	0.89 429	1.28 489	0.57 252	0.35 216	0.42 103	0.32 212	0.15 183	0.12 218	0.14 102	0.12 129	0.14 144	0.13 174

RAFT-Stereo	0.39 252	0.18 115	0.42 236	0.42 328	0.26 283	0.40 222	0.32 231	0.72 282	0.34 89	0.89 429	1.28 489	0.57 252	0.35 216	0.42 103	0.32 212	0.15 183	0.12 218	0.14 102	0.12 129	0.14 144	0.13 174
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 264	0.20 196	0.54 375	0.41 286	0.29 369	0.53 301	0.29 163	0.65 217	0.49 196	0.71 306	0.98 387	0.58 260	0.43 273	0.50 171	0.51 391	0.15 183	0.12 218	0.16 174	0.14 196	0.19 338	0.19 368

qqq	0.40 264	0.26 375	0.44 258	0.36 134	0.22 134	0.46 269	0.36 303	0.85 341	0.54 214	0.56 213	0.69 235	0.65 313	0.53 327	0.55 208	0.45 355	0.17 284	0.16 386	0.20 340	0.19 372	0.18 304	0.17 317

IPLGR_C	0.40 264	0.21 233	0.64 420	0.45 392	0.33 436	0.52 293	0.34 256	0.66 226	0.62 234	0.82 377	0.92 356	0.45 197	0.32 189	0.52 186	0.46 365	0.17 284	0.12 218	0.15 145	0.14 196	0.13 99	0.14 221

ACRE	0.40 264	0.21 233	0.65 426	0.45 392	0.33 436	0.51 289	0.33 241	0.66 226	0.63 245	0.80 355	0.92 356	0.45 197	0.32 189	0.52 186	0.45 355	0.16 238	0.12 218	0.15 145	0.14 196	0.13 99	0.14 221

PFNet+	0.40 264	0.19 155	0.49 331	0.39 210	0.25 237	0.28 92	0.23 81	0.64 216	0.70 277	0.85 400	0.79 287	0.64 300	0.35 216	0.72 375	0.34 240	0.19 350	0.14 324	0.23 418	0.20 397	0.16 243	0.20 391

SST-Stereo	0.40 264	0.19 155	0.45 270	0.42 328	0.25 237	0.25 55	0.21 52	0.66 226	0.47 187	1.08 511	0.79 287	0.72 347	0.43 273	0.77 406	0.35 257	0.16 238	0.11 160	0.20 340	0.16 262	0.19 338	0.15 250

RAFT_R40	0.40 264	0.19 155	0.44 258	0.43 349	0.25 237	0.23 29	0.26 116	0.67 236	0.67 264	0.98 474	0.78 277	0.72 347	0.43 273	0.76 398	0.35 257	0.16 238	0.11 160	0.20 340	0.16 262	0.18 304	0.14 221

RAFT-345	0.40 264	0.18 115	0.40 205	0.38 181	0.22 134	0.33 159	0.26 116	0.61 189	0.51 204	0.74 329	1.79 548	0.45 197	0.33 201	0.66 330	0.36 273	0.14 115	0.11 160	0.18 269	0.14 196	0.13 99	0.13 174

sAnonymous2	0.40 264	0.39 484	0.85 492	0.48 429	0.37 465	0.40 222	0.46 422	0.57 160	0.52 207	0.38 137	0.46 145	0.35 124	0.42 267	0.43 112	0.30 195	0.19 350	0.14 324	0.18 269	0.17 315	0.57 561	0.44 547

CroCo_RVC	0.40 264	0.39 484	0.85 492	0.48 429	0.37 465	0.40 222	0.46 422	0.57 160	0.52 207	0.38 137	0.46 145	0.35 124	0.42 267	0.43 112	0.30 195	0.19 350	0.14 324	0.18 269	0.17 315	0.57 561	0.44 547

111	0.40 264	0.17 88	0.41 215	0.34 77	0.19 59	0.52 293	0.28 153	0.74 295	1.16 508	0.50 192	0.91 352	0.63 294	0.48 302	0.61 280	0.35 257	0.14 115	0.10 63	0.14 102	0.12 129	0.13 99	0.13 174

rvit_0105_4	0.41 275	0.29 418	0.71 456	0.50 458	0.29 369	0.41 237	0.41 389	0.55 150	0.73 296	0.45 172	0.48 153	0.55 244	0.44 283	0.57 231	0.36 273	0.28 485	0.26 505	0.25 448	0.22 437	0.23 418	0.18 335

raft_robust	0.41 275	0.23 295	0.36 145	0.42 328	0.21 112	0.40 222	0.33 241	0.79 322	0.98 447	0.79 353	0.87 333	0.39 152	0.33 201	0.84 435	0.29 189	0.13 73	0.12 218	0.16 174	0.17 315	0.15 198	0.12 130

CIPLG	0.41 275	0.21 233	0.63 415	0.45 392	0.33 436	0.52 293	0.33 241	0.65 217	0.60 232	0.82 377	0.96 373	0.46 205	0.32 189	0.55 208	0.44 346	0.16 238	0.12 218	0.15 145	0.14 196	0.13 99	0.14 221

LCNet	0.41 275	0.20 196	0.32 90	0.44 368	0.24 206	0.47 274	0.29 163	0.67 236	0.53 210	0.72 318	1.03 410	0.66 318	0.60 374	0.58 251	0.34 240	0.14 115	0.10 63	0.19 310	0.19 372	0.21 379	0.36 519

HHNet	0.41 275	0.17 88	0.41 215	0.34 77	0.37 465	0.33 159	0.34 256	0.69 254	0.75 306	0.86 407	1.30 496	0.52 231	0.32 189	0.52 186	0.35 257	0.15 183	0.11 160	0.19 310	0.15 228	0.15 198	0.24 442

AnonymousM	0.41 275	0.81 562	0.29 52	0.34 77	0.22 134	0.28 92	0.38 341	0.53 146	0.41 150	0.70 299	0.49 157	0.47 208	0.27 127	0.41 95	0.31 202	0.15 183	0.12 218	1.51 588	0.26 492	0.12 59	0.10 37

HITNet	0.41 275	0.26 375	0.45 270	0.33 60	0.17 23	0.63 380	0.30 179	0.93 373	0.64 253	0.71 306	0.82 301	0.64 300	0.52 323	0.59 266	0.43 330	0.14 115	0.10 63	0.15 145	0.13 163	0.19 338	0.12 130
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
rvit_0105_5	0.42 282	0.31 432	0.73 465	0.50 458	0.29 369	0.44 255	0.42 399	0.61 189	0.74 303	0.51 195	0.51 170	0.60 281	0.47 297	0.57 231	0.38 298	0.27 475	0.25 499	0.25 448	0.23 453	0.22 401	0.18 335

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 282	0.20 196	0.74 470	0.38 181	0.43 504	0.39 218	0.26 116	0.94 378	0.49 196	0.53 204	0.77 266	0.93 436	0.45 288	0.63 300	0.24 79	0.16 238	0.10 63	0.17 219	0.18 342	0.20 355	0.20 391

test_sample2	0.42 282	0.22 274	0.43 247	0.33 60	0.21 112	0.58 339	0.39 363	0.95 385	0.67 264	0.63 243	0.77 266	0.69 330	0.57 354	0.61 280	0.38 298	0.19 350	0.14 324	0.18 269	0.16 262	0.19 338	0.18 335

test_sample1	0.42 282	0.22 274	0.46 287	0.34 77	0.23 176	0.58 339	0.35 281	0.99 397	0.49 196	0.62 234	0.75 256	0.69 330	0.61 380	0.58 251	0.44 346	0.18 318	0.14 324	0.17 219	0.15 228	0.17 279	0.17 317

StereoVision	0.42 282	0.28 406	0.45 270	0.49 444	0.28 341	0.38 210	0.38 341	0.72 282	0.62 234	0.44 169	1.14 455	0.54 239	0.39 253	0.56 218	0.34 240	0.21 390	0.24 491	0.25 448	0.24 469	0.26 447	0.16 296

GANet-ADL	0.42 282	0.25 357	0.45 270	0.43 349	0.29 369	0.54 308	0.35 281	0.89 359	0.86 379	0.63 243	0.72 241	0.68 326	0.42 267	0.52 186	0.41 318	0.21 390	0.14 324	0.15 145	0.13 163	0.18 304	0.19 368

OMP-Stereo	0.42 282	0.22 274	0.46 287	0.52 487	0.24 206	0.36 190	0.25 103	0.71 277	0.78 332	0.77 344	0.64 217	0.89 421	0.39 253	0.91 466	0.35 257	0.15 183	0.12 218	0.20 340	0.15 228	0.15 198	0.12 130

PFNet	0.42 282	0.18 115	0.58 394	0.43 349	0.24 206	0.43 247	0.32 231	0.74 295	0.78 332	1.00 481	0.74 254	0.68 326	0.39 253	0.72 375	0.37 289	0.16 238	0.10 63	0.20 340	0.15 228	0.16 243	0.13 174

IRAFT_RVC	0.42 282	0.20 196	0.48 319	0.44 368	0.24 206	0.27 74	0.54 475	0.74 295	0.77 322	0.76 338	0.80 290	0.73 358	0.51 321	0.70 364	0.36 273	0.17 284	0.10 63	0.21 382	0.16 262	0.16 243	0.14 221

FENet	0.42 282	0.22 274	0.38 174	0.39 210	0.24 206	0.55 314	0.32 231	0.79 322	0.70 277	0.71 306	0.72 241	0.63 294	0.57 354	0.62 289	0.44 346	0.19 350	0.13 289	0.19 310	0.17 315	0.18 304	0.19 368

FACV-RUCA	0.43 292	0.28 406	0.47 299	0.45 392	0.33 436	0.58 339	0.34 256	0.82 331	0.73 296	0.57 216	0.84 312	0.47 208	0.50 316	0.54 202	0.39 305	0.22 416	0.15 354	0.35 520	0.16 262	0.28 462	0.21 409

TestStereo1	0.43 292	0.23 295	0.41 215	0.51 474	0.24 206	0.34 170	0.40 374	0.77 312	0.90 408	0.68 284	0.96 373	0.48 213	0.46 293	0.91 466	0.32 212	0.16 238	0.13 289	0.18 269	0.15 228	0.14 144	0.13 174

test_5	0.43 292	0.24 332	0.43 247	0.52 487	0.28 341	0.28 92	0.42 399	0.72 282	0.82 356	0.62 234	0.91 352	0.72 347	0.55 345	0.79 415	0.35 257	0.14 115	0.11 160	0.18 269	0.18 342	0.18 304	0.16 296

SA-5K	0.43 292	0.23 295	0.41 215	0.51 474	0.24 206	0.34 170	0.40 374	0.77 312	0.90 408	0.68 284	0.96 373	0.48 213	0.46 293	0.91 466	0.32 212	0.16 238	0.13 289	0.18 269	0.15 228	0.14 144	0.13 174

dd	0.43 292	0.38 477	0.55 380	0.44 368	0.25 237	0.47 274	0.38 341	0.70 269	1.05 480	0.59 220	0.65 220	0.42 180	0.39 253	0.66 330	0.50 381	0.24 445	0.15 354	0.21 382	0.15 228	0.22 401	0.18 335

IIG-Stereo	0.43 292	0.21 233	0.44 258	0.50 458	0.25 237	0.44 255	0.21 52	0.71 277	0.76 314	0.83 389	0.95 369	0.83 395	0.43 273	0.90 459	0.35 257	0.15 183	0.12 218	0.19 310	0.14 196	0.15 198	0.11 82

DN-CSS_ROB	0.43 292	0.26 375	0.62 405	0.40 252	0.29 369	0.44 255	0.27 132	0.77 312	0.75 306	0.72 318	1.09 436	0.48 213	0.43 273	0.69 357	0.37 289	0.15 183	0.12 218	0.21 382	0.19 372	0.18 304	0.16 296

MyStereo05	0.44 299	0.21 233	0.45 270	0.41 286	0.28 341	0.41 237	0.50 448	0.93 373	1.09 497	0.76 338	0.61 210	0.51 226	0.57 354	0.73 381	0.42 323	0.14 115	0.13 289	0.18 269	0.17 315	0.17 279	0.15 250

MyStereo04	0.44 299	0.22 274	0.44 258	0.42 328	0.28 341	0.40 222	0.50 448	1.00 401	1.08 495	0.62 234	0.58 204	0.55 244	0.57 354	0.71 369	0.44 346	0.14 115	0.13 289	0.18 269	0.17 315	0.17 279	0.16 296

mmm	0.44 299	0.27 392	0.46 287	0.38 181	0.24 206	0.61 361	0.35 281	0.94 378	0.53 210	0.72 318	1.05 420	0.63 294	0.50 316	0.57 231	0.45 355	0.18 318	0.15 354	0.23 418	0.20 397	0.20 355	0.18 335

ffm	0.44 299	0.26 375	0.49 331	0.37 151	0.25 237	0.55 314	0.37 319	0.68 246	1.04 476	0.73 324	0.96 373	0.71 338	0.53 327	0.57 231	0.25 100	0.16 238	0.10 63	0.25 448	0.21 419	0.16 243	0.16 296

SA	0.44 299	0.25 357	0.46 287	0.46 413	0.24 206	0.43 247	0.36 303	0.75 302	0.96 440	0.59 220	1.03 410	0.48 213	0.52 323	0.94 482	0.32 212	0.16 238	0.12 218	0.21 382	0.19 372	0.15 198	0.13 174

GwcNet-ADL	0.44 299	0.22 274	0.48 319	0.45 392	0.30 387	0.40 222	0.37 319	0.92 371	0.97 443	0.71 306	0.78 277	0.61 286	0.42 267	0.62 289	0.50 381	0.19 350	0.14 324	0.15 145	0.14 196	0.18 304	0.18 335

TransformOpticalFlow	0.44 299	0.20 196	0.47 299	0.41 286	0.23 176	0.37 197	0.47 429	0.94 378	0.76 314	0.65 262	1.14 455	0.73 358	0.56 352	0.76 398	0.32 212	0.15 183	0.10 63	0.17 219	0.15 228	0.14 144	0.13 174

GMM-Stereo	0.44 299	0.19 155	0.36 145	0.42 328	0.25 237	0.51 289	0.47 429	0.71 277	0.53 210	0.76 338	1.37 505	0.76 372	0.38 242	0.60 272	0.33 225	0.15 183	0.10 63	0.20 340	0.19 372	0.16 243	0.27 465

GES	0.44 299	0.23 295	0.57 390	0.40 252	0.30 387	0.59 352	0.36 303	0.96 389	0.68 269	0.74 329	0.83 307	0.47 208	0.48 302	0.67 341	0.43 330	0.22 416	0.16 386	0.17 219	0.16 262	0.18 304	0.23 434

HCRNet	0.44 299	0.34 449	0.41 215	0.53 497	0.26 283	0.53 301	0.29 163	0.83 335	0.63 245	0.71 306	0.81 297	0.77 378	0.50 316	0.66 330	0.36 273	0.24 445	0.16 386	0.24 435	0.20 397	0.21 379	0.18 335

DFGA-Net	0.45 309	0.29 418	0.80 488	0.42 328	0.32 425	0.53 301	0.35 281	0.78 318	0.89 405	0.66 275	0.75 256	0.48 213	0.39 253	0.74 388	0.60 423	0.15 183	0.13 289	0.19 310	0.18 342	0.20 355	0.17 317

HI	0.45 309	0.21 233	0.36 145	0.34 77	0.35 453	0.28 92	0.31 208	0.72 282	0.46 182	0.87 415	1.13 450	1.09 483	0.76 463	0.69 357	0.56 413	0.12 40	0.10 63	0.17 219	0.17 315	0.17 279	0.15 250

CoSv	0.45 309	0.21 233	0.36 145	0.34 77	0.35 453	0.28 92	0.31 208	0.72 282	0.46 182	0.87 415	1.13 450	1.09 483	0.76 463	0.69 357	0.56 413	0.12 40	0.10 63	0.17 219	0.17 315	0.17 279	0.15 250

U	0.45 309	0.16 57	0.32 90	0.40 252	0.71 567	3.55 601	0.20 32	0.41 74	0.38 134	0.26 49	0.23 29	0.24 55	0.22 65	0.26 3	0.22 36	0.15 183	0.09 25	0.88 579	0.13 163	0.13 99	0.11 82

CASS	0.45 309	0.27 392	0.42 236	0.48 429	0.22 134	0.61 361	0.34 256	0.97 392	0.62 234	0.71 306	0.85 322	0.61 286	0.55 345	0.57 231	0.41 318	0.29 492	0.16 386	0.22 397	0.18 342	0.22 401	0.28 472
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 309	0.25 357	0.43 247	0.45 392	0.28 341	0.70 412	0.34 256	0.94 378	0.76 314	0.75 331	0.80 290	0.65 313	0.49 306	0.64 315	0.51 391	0.20 373	0.14 324	0.22 397	0.19 372	0.18 304	0.18 335

RAFT_CTSACE	0.45 309	0.20 196	0.44 258	0.45 392	0.27 316	0.34 170	0.39 363	0.60 183	0.73 296	0.76 338	1.44 521	0.83 395	0.38 242	1.08 505	0.26 130	0.12 40	0.13 289	0.18 269	0.16 262	0.15 198	0.11 82

iRaft-Stereo_5w	0.45 309	0.21 233	0.48 319	0.42 328	0.28 341	0.31 134	0.54 475	0.63 203	0.62 234	0.62 234	0.89 345	1.01 458	0.69 429	0.75 394	0.66 441	0.13 73	0.12 218	0.17 219	0.15 228	0.14 144	0.15 250

RAFT	0.45 309	0.22 274	0.45 270	0.47 422	0.26 283	0.54 308	0.47 429	0.66 226	0.58 229	0.80 355	0.82 301	0.94 438	0.57 354	0.75 394	0.34 240	0.17 284	0.15 354	0.22 397	0.20 397	0.16 243	0.12 130

DMCA	0.45 309	0.26 375	0.50 344	0.38 181	0.28 341	0.51 289	0.34 256	0.93 373	0.68 269	0.75 331	0.83 307	0.79 382	0.53 327	0.51 179	0.54 406	0.21 390	0.16 386	0.21 382	0.16 262	0.19 338	0.21 409

Select-FE	0.46 319	0.24 332	0.88 499	0.42 328	0.35 453	0.33 159	0.19 20	0.90 364	0.37 127	0.60 224	1.01 397	0.97 445	0.80 481	0.72 375	0.28 170	0.16 238	0.12 218	0.17 219	0.20 397	0.15 198	0.24 442

PAM_32	0.46 319	0.19 155	0.67 436	0.39 210	0.24 206	0.75 432	0.27 132	0.95 385	0.34 89	0.68 284	0.44 136	1.91 566	0.65 409	0.62 289	0.26 130	0.15 183	0.10 63	0.16 174	0.15 228	0.14 144	0.13 174

PAM	0.46 319	0.19 155	0.70 451	0.40 252	0.26 283	0.75 432	0.33 241	0.85 341	0.34 89	0.70 299	0.46 145	1.83 561	0.63 392	0.61 280	0.26 130	0.15 183	0.10 63	0.16 174	0.14 196	0.14 144	0.13 174

UGAM-zero	0.46 319	0.19 155	0.62 405	0.37 151	0.23 176	0.34 170	0.21 52	1.15 471	0.39 144	0.66 275	0.61 210	1.70 558	0.91 506	0.75 394	0.25 100	0.14 115	0.11 160	0.15 145	0.12 129	0.13 99	0.13 174

test_sample3	0.46 319	0.25 357	0.50 344	0.35 114	0.23 176	0.69 407	0.37 319	1.15 471	0.81 351	0.75 331	0.79 287	0.66 318	0.49 306	0.63 300	0.46 365	0.21 390	0.15 354	0.20 340	0.19 372	0.21 379	0.19 368

testlalala_base	0.46 319	0.25 357	0.41 215	0.46 413	0.33 436	0.58 339	0.25 103	0.57 160	0.34 89	0.51 195	0.56 195	0.46 205	0.30 175	0.43 112	0.31 202	1.47 599	0.11 160	0.14 102	0.09 10	1.59 588	0.13 174

IER	0.46 319	0.23 295	0.50 344	0.38 181	0.28 341	0.69 407	0.35 281	0.80 325	0.66 261	0.83 389	0.94 360	0.75 366	0.77 470	0.60 272	0.42 323	0.17 284	0.14 324	0.17 219	0.17 315	0.17 279	0.15 250

BSDual-CNN	0.46 319	0.25 357	0.43 247	0.45 392	0.28 341	0.77 439	0.40 374	0.94 378	0.76 314	0.75 331	0.80 290	0.76 372	0.54 339	0.64 315	0.43 330	0.20 373	0.14 324	0.22 397	0.19 372	0.18 304	0.18 335

STrans-v2	0.46 319	0.20 196	0.48 319	0.40 252	0.24 206	0.55 314	0.50 448	1.07 433	0.73 296	0.65 262	1.05 420	0.72 347	0.69 429	0.72 375	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.17 219	0.14 196	0.13 99	0.12 130

Prome-Stereo	0.46 319	0.19 155	0.35 138	0.44 368	0.26 283	0.40 222	0.45 418	0.68 246	0.44 169	0.96 464	1.84 551	0.59 275	0.67 419	0.61 280	0.32 212	0.14 115	0.11 160	0.16 174	0.14 196	0.16 243	0.29 479

ICVP	0.46 319	0.25 357	0.38 174	0.48 429	0.28 341	0.58 339	0.43 406	1.00 401	0.70 277	0.67 278	0.95 369	0.75 366	0.55 345	0.53 195	0.54 406	0.23 433	0.17 406	0.19 310	0.17 315	0.19 338	0.20 391
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 319	0.34 449	0.86 497	0.50 458	0.37 465	0.81 454	0.50 448	0.72 282	0.65 258	0.51 195	0.65 220	0.45 197	0.45 288	0.64 315	0.38 298	0.24 445	0.24 491	0.22 397	0.21 419	0.23 418	0.23 434

CFNet_pseudo	0.46 319	0.24 332	0.52 363	0.37 151	0.27 316	0.58 339	0.30 179	0.86 345	0.88 392	0.82 377	1.03 410	0.75 366	0.47 297	0.58 251	0.44 346	0.17 284	0.12 218	0.24 435	0.16 262	0.24 431	0.19 368

ACVNet	0.46 319	0.23 295	0.36 145	0.39 210	0.28 341	0.58 339	0.40 374	0.87 352	0.80 343	0.64 253	0.96 373	0.79 382	0.60 374	0.63 300	0.67 444	0.17 284	0.15 354	0.16 174	0.15 228	0.18 304	0.15 250

BEATNet_4x	0.46 319	0.32 436	0.56 386	0.37 151	0.19 59	0.63 380	0.35 281	1.01 410	0.72 289	0.77 344	0.83 307	0.70 334	0.59 370	0.68 351	0.53 401	0.16 238	0.12 218	0.16 174	0.14 196	0.24 431	0.16 296

ccs_rob	0.46 319	0.24 332	0.52 363	0.37 151	0.27 316	0.58 339	0.31 208	0.86 345	0.88 392	0.82 377	1.02 406	0.75 366	0.47 297	0.58 251	0.44 346	0.17 284	0.12 218	0.24 435	0.16 262	0.24 431	0.19 368

G2L-ROB	0.47 335	0.19 155	0.42 236	0.35 114	0.22 134	0.57 333	0.42 399	1.14 467	0.71 288	0.84 396	0.75 256	1.09 483	0.53 327	0.74 388	0.53 401	0.17 284	0.12 218	0.14 102	0.12 129	0.17 279	0.19 368

rvit_0105_3	0.47 335	0.34 449	0.77 484	0.54 504	0.31 409	0.49 282	0.47 429	0.63 203	0.79 341	0.65 262	0.59 205	0.64 300	0.50 316	0.65 322	0.39 305	0.29 492	0.27 514	0.29 496	0.28 505	0.21 379	0.20 391

rvit_stereo_0075_2	0.47 335	0.37 467	0.70 451	0.53 497	0.46 523	0.43 247	0.36 303	0.81 329	0.67 264	0.55 210	0.74 254	0.59 275	0.43 273	0.63 300	0.43 330	0.32 513	0.23 483	0.35 520	0.25 478	0.30 475	0.25 449

test_sample5	0.47 335	0.26 375	0.49 331	0.36 134	0.22 134	0.64 387	0.39 363	1.13 458	0.81 351	0.77 344	0.94 360	0.64 300	0.54 339	0.65 322	0.43 330	0.21 390	0.16 386	0.22 397	0.20 397	0.22 401	0.20 391

test_sample4	0.47 335	0.26 375	0.50 344	0.35 114	0.22 134	0.69 407	0.38 341	1.15 471	0.81 351	0.78 348	0.82 301	0.62 292	0.53 327	0.63 300	0.44 346	0.21 390	0.15 354	0.21 382	0.19 372	0.21 379	0.19 368

DispNO	0.47 335	0.23 295	0.71 456	0.39 210	0.31 409	0.60 358	0.38 341	0.89 359	0.77 322	0.75 331	0.84 312	0.72 347	0.54 339	0.73 381	0.46 365	0.19 350	0.14 324	0.20 340	0.18 342	0.16 243	0.17 317

CoDeX	0.47 335	0.20 196	0.49 331	0.42 328	0.25 237	0.75 432	0.36 303	1.27 522	0.80 343	0.82 377	0.96 373	0.62 292	0.57 354	0.60 272	0.36 273	0.17 284	0.12 218	0.17 219	0.15 228	0.16 243	0.14 221

ARAFT	0.47 335	0.24 332	0.79 486	0.42 328	0.25 237	0.55 314	0.55 479	0.75 302	0.81 351	0.89 429	0.75 256	0.73 358	0.47 297	0.88 451	0.37 289	0.15 183	0.12 218	0.23 418	0.22 437	0.14 144	0.13 174

SFCPSM	0.47 335	0.21 233	0.55 380	0.40 252	0.27 316	0.87 473	0.37 319	1.33 532	0.77 322	0.80 355	0.84 312	0.54 239	0.49 306	0.57 231	0.37 289	0.18 318	0.13 289	0.18 269	0.20 397	0.16 243	0.15 250

cf-r	0.47 335	0.23 295	0.41 215	0.39 210	0.23 176	0.59 352	0.37 319	0.88 357	0.85 374	0.72 318	1.05 420	0.94 438	0.62 386	0.56 218	0.54 406	0.21 390	0.14 324	0.17 219	0.19 372	0.15 198	0.15 250

GANet-RSSM	0.47 335	0.21 233	0.37 162	0.38 181	0.25 237	0.58 339	0.36 303	1.07 433	0.78 332	0.68 284	1.01 397	0.86 406	0.67 419	0.62 289	0.44 346	0.21 390	0.15 354	0.18 269	0.18 342	0.18 304	0.17 317

MLCV	0.47 335	0.24 332	0.61 402	0.37 151	0.17 23	0.61 361	0.33 241	0.80 325	0.87 388	0.94 456	1.13 450	0.72 347	0.43 273	0.89 457	0.51 391	0.13 73	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.14 144	0.12 130

G2L-Stereo_test	0.48 347	0.20 196	0.40 205	0.34 77	0.23 176	0.57 333	0.58 489	1.10 444	0.77 322	0.86 407	0.94 360	0.95 440	0.54 339	0.68 351	0.60 423	0.16 238	0.12 218	0.14 102	0.12 129	0.15 198	0.15 250

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 347	0.21 233	1.26 545	0.39 210	0.51 536	0.28 92	0.30 179	1.25 518	0.44 169	0.68 284	1.11 439	0.86 406	0.33 201	0.67 341	0.27 148	0.15 183	0.11 160	0.17 219	0.20 397	0.22 401	0.24 442

DualNet	0.48 347	0.26 375	0.49 331	0.36 134	0.22 134	0.64 387	0.39 363	1.13 458	0.81 351	0.80 355	1.03 410	0.64 300	0.54 339	0.65 322	0.43 330	0.21 390	0.16 386	0.22 397	0.20 397	0.22 401	0.20 391

PCWNet_CMD	0.48 347	0.24 332	0.52 363	0.39 210	0.27 316	0.63 380	0.30 179	0.95 385	0.96 440	0.86 407	1.07 430	0.79 382	0.44 283	0.57 231	0.43 330	0.17 284	0.12 218	0.21 382	0.16 262	0.24 431	0.19 368

gwcnet-sp	0.48 347	0.23 295	0.70 451	0.40 252	0.26 283	0.81 454	0.41 389	0.89 359	0.84 366	0.91 441	0.76 262	0.66 318	0.61 380	0.66 330	0.50 381	0.18 318	0.17 406	0.18 269	0.18 342	0.18 304	0.18 335

scenet	0.48 347	0.23 295	0.70 451	0.40 252	0.26 283	0.81 454	0.41 389	0.89 359	0.84 366	0.91 441	0.76 262	0.66 318	0.61 380	0.66 330	0.50 381	0.18 318	0.17 406	0.18 269	0.18 342	0.18 304	0.18 335

ssnet	0.48 347	0.23 295	0.70 451	0.40 252	0.26 283	0.81 454	0.41 389	0.89 359	0.84 366	0.91 441	0.76 262	0.66 318	0.61 380	0.66 330	0.50 381	0.18 318	0.17 406	0.18 269	0.18 342	0.18 304	0.18 335

Sa-1000	0.48 347	0.24 332	0.41 215	0.45 392	0.25 237	0.59 352	0.34 256	0.81 329	0.93 426	0.82 377	1.50 528	0.53 235	0.45 288	0.92 469	0.30 195	0.15 183	0.12 218	0.21 382	0.19 372	0.15 198	0.13 174

UDGNet	0.48 347	0.77 559	0.50 344	0.48 429	0.31 409	0.41 237	0.34 256	0.70 269	0.92 420	0.65 262	0.60 207	0.58 260	0.43 273	0.63 300	0.41 318	0.32 513	0.15 354	0.66 571	0.19 372	0.36 510	0.21 409

PSMNet-ADL	0.48 347	0.27 392	0.40 205	0.48 429	0.30 387	0.68 405	0.37 319	0.90 364	0.80 343	0.61 232	0.80 290	0.92 433	0.62 386	0.72 375	0.63 433	0.23 433	0.18 426	0.18 269	0.20 397	0.22 401	0.20 391

PSM-AAD	0.48 347	0.20 196	0.37 162	0.43 349	0.23 176	0.56 328	0.50 448	0.65 217	0.70 277	1.07 507	1.12 443	0.58 260	0.92 511	0.61 280	0.32 212	0.15 183	0.11 160	0.25 448	0.26 492	0.18 304	0.43 546

KYRaft	0.48 347	0.20 196	0.38 174	0.44 368	0.23 176	0.44 255	0.37 319	0.66 226	0.41 150	0.94 456	1.73 544	0.79 382	0.41 265	0.63 300	0.31 202	0.16 238	0.11 160	0.18 269	0.22 437	0.16 243	0.78 576

ASMatch	0.48 347	0.19 155	0.45 270	0.39 210	0.28 341	0.37 197	0.26 116	0.74 295	0.68 269	0.76 338	2.34 567	0.61 286	0.52 323	0.62 289	0.37 289	0.14 115	0.12 218	0.17 219	0.15 228	0.14 144	0.21 409

DEmStereo	0.48 347	0.17 88	0.50 344	0.38 181	0.25 237	0.59 352	0.34 256	0.63 203	0.74 303	0.89 429	1.66 540	0.58 260	1.06 533	0.60 272	0.42 323	0.14 115	0.11 160	0.16 174	0.16 262	0.14 144	0.15 250

PSMNet-RSSM	0.48 347	0.22 274	0.38 174	0.42 328	0.25 237	0.50 285	0.37 319	1.10 444	0.77 322	0.70 299	1.06 427	0.84 399	0.64 403	0.62 289	0.47 372	0.23 433	0.15 354	0.23 418	0.25 478	0.20 355	0.19 368

CFNet-ft	0.48 347	0.23 295	0.36 145	0.40 252	0.26 283	0.64 387	0.37 319	0.87 352	0.85 374	0.64 253	1.00 394	1.01 458	0.64 403	0.61 280	0.53 401	0.23 433	0.15 354	0.24 435	0.21 419	0.23 418	0.18 335

MSMDNet	0.48 347	0.24 332	0.52 363	0.39 210	0.27 316	0.63 380	0.30 179	0.96 389	0.96 440	0.86 407	1.07 430	0.79 382	0.44 283	0.57 231	0.43 330	0.17 284	0.12 218	0.20 340	0.16 262	0.23 418	0.19 368

CFNet_RVC	0.48 347	0.23 295	0.36 145	0.40 252	0.26 283	0.64 387	0.37 319	0.87 352	0.85 374	0.64 253	1.00 394	1.01 458	0.64 403	0.61 280	0.53 401	0.23 433	0.15 354	0.24 435	0.21 419	0.23 418	0.18 335

G2L-Stereo	0.49 365	0.23 295	0.48 319	0.43 349	0.26 283	0.47 274	0.42 399	0.93 373	0.78 332	0.84 396	0.86 325	0.91 428	0.52 323	0.78 410	0.70 451	0.20 373	0.17 406	0.22 397	0.18 342	0.17 279	0.21 409

DCVSM-stereo	0.49 365	0.27 392	0.53 371	0.39 210	0.29 369	0.51 289	0.26 116	0.75 302	0.75 306	1.11 517	0.75 256	1.05 471	0.72 450	0.60 272	0.47 372	0.20 373	0.19 444	0.24 435	0.20 397	0.25 440	0.30 488

test_sample6	0.49 365	0.26 375	0.50 344	0.37 151	0.22 134	0.63 380	0.40 374	1.12 456	0.83 361	0.80 355	1.03 410	0.66 318	0.55 345	0.67 341	0.46 365	0.22 416	0.16 386	0.22 397	0.22 437	0.23 418	0.21 409

qqq1	0.49 365	0.23 295	0.62 405	0.34 77	0.20 86	0.62 369	0.34 256	1.21 494	1.02 465	0.81 368	1.01 397	0.71 338	0.65 409	0.84 435	0.34 240	0.19 350	0.15 354	0.14 102	0.12 129	0.15 198	0.14 221

fff1	0.49 365	0.23 295	0.62 405	0.34 77	0.20 86	0.62 369	0.34 256	1.21 494	1.02 465	0.81 368	1.01 397	0.71 338	0.65 409	0.84 435	0.34 240	0.19 350	0.15 354	0.14 102	0.12 129	0.15 198	0.14 221

ff1	0.49 365	0.26 375	0.49 331	0.37 151	0.25 237	0.55 314	0.37 319	0.68 246	1.04 476	0.73 324	0.96 373	0.71 338	0.53 327	1.01 489	0.88 493	0.16 238	0.10 63	0.25 448	0.21 419	0.16 243	0.16 296

GMStereo_Zeroshot	0.49 365	0.44 502	0.74 470	0.49 444	0.27 316	0.56 328	0.29 163	0.73 293	0.76 314	0.86 407	0.94 360	0.91 428	0.36 234	0.74 388	0.43 330	0.26 465	0.14 324	0.26 467	0.15 228	0.36 510	0.18 335

ToySt	0.49 365	0.27 392	0.75 474	0.40 252	0.27 316	0.64 387	0.49 443	0.84 338	0.77 322	0.60 224	0.83 307	0.88 417	0.66 416	0.70 364	0.56 413	0.16 238	0.17 406	0.21 382	0.20 397	0.21 379	0.19 368

anonymousa	0.49 365	0.20 196	0.42 236	0.38 181	0.23 176	0.91 477	0.35 281	0.75 302	0.62 234	0.85 400	1.54 533	1.06 473	0.66 416	0.51 179	0.43 330	0.16 238	0.13 289	0.19 310	0.21 419	0.16 243	0.14 221

hknet	0.49 365	0.25 357	0.51 358	0.45 392	0.29 369	0.77 439	0.40 374	0.94 378	0.83 361	0.75 331	0.80 290	0.97 445	0.61 380	0.73 381	0.45 355	0.18 318	0.14 324	0.22 397	0.19 372	0.18 304	0.18 335

psmg	0.49 365	0.25 357	0.43 247	0.41 286	0.28 341	0.85 469	0.43 406	0.99 397	0.76 314	0.91 441	0.94 360	0.76 372	0.54 339	0.64 315	0.43 330	0.20 373	0.15 354	0.20 340	0.20 397	0.18 304	0.18 335

DRaft	0.49 365	0.17 88	0.47 299	0.37 151	0.25 237	0.58 339	0.40 374	0.65 217	0.85 374	1.02 489	1.75 547	0.50 222	0.82 486	0.63 300	0.40 313	0.13 73	0.11 160	0.16 174	0.16 262	0.14 144	0.15 250

GrayStereo	0.49 365	0.19 155	0.42 236	0.46 413	0.28 341	0.53 301	0.67 511	0.69 254	0.63 245	1.02 489	1.47 527	0.78 380	0.76 463	0.56 218	0.33 225	0.14 115	0.12 218	0.17 219	0.17 315	0.15 198	0.29 479

GwcNet-RSSM	0.49 365	0.24 332	0.42 236	0.40 252	0.23 176	0.55 314	0.38 341	0.93 373	0.93 426	0.71 306	1.16 466	0.86 406	0.60 374	0.62 289	0.66 441	0.21 390	0.14 324	0.19 310	0.20 397	0.16 243	0.15 250

UCFNet_RVC	0.49 365	0.26 375	0.35 138	0.39 210	0.26 283	0.64 387	0.36 303	1.15 471	0.84 366	0.67 278	0.88 341	0.88 417	0.59 370	0.58 251	0.45 355	0.24 445	0.17 406	0.27 480	0.27 499	0.25 440	0.23 434

iResNet	0.49 365	0.29 418	0.79 486	0.42 328	0.21 112	0.61 361	0.40 374	0.82 331	0.99 452	0.87 415	1.12 443	0.69 330	0.53 327	0.78 410	0.51 391	0.15 183	0.11 160	0.14 102	0.12 129	0.17 279	0.15 250

CFNet_ucs	0.50 381	0.24 332	0.55 380	0.38 181	0.31 409	0.58 339	0.33 241	0.98 395	0.93 426	0.88 425	1.19 474	0.80 390	0.49 306	0.63 300	0.43 330	0.21 390	0.15 354	0.26 467	0.18 342	0.26 447	0.22 427

NINENet	0.50 381	0.29 418	0.51 358	0.45 392	0.32 425	0.70 412	0.34 256	1.10 444	0.88 392	0.80 355	0.94 360	0.65 313	0.49 306	0.73 381	0.51 391	0.22 416	0.20 456	0.25 448	0.18 342	0.22 401	0.21 409

AACVNet	0.50 381	0.23 295	0.49 331	0.46 413	0.29 369	0.52 293	0.38 341	0.90 364	0.55 219	0.81 368	1.03 410	1.00 454	0.70 442	0.83 430	0.54 406	0.21 390	0.18 426	0.24 435	0.18 342	0.23 418	0.20 391

CrosDoStereo	0.50 381	0.18 115	0.45 270	0.38 181	0.24 206	0.40 222	1.18 576	0.67 236	0.86 379	0.94 456	1.37 505	0.63 294	0.77 470	0.65 322	0.45 355	0.15 183	0.12 218	0.17 219	0.18 342	0.14 144	0.14 221

DeepStereo_LL	0.50 381	0.18 115	0.45 270	0.38 181	0.24 206	0.40 222	1.18 576	0.67 236	0.86 379	0.94 456	1.37 505	0.63 294	0.77 470	0.65 322	0.45 355	0.15 183	0.12 218	0.17 219	0.18 342	0.14 144	0.14 221

THIR-Stereo	0.50 381	0.18 115	0.45 270	0.38 181	0.23 176	0.75 432	0.67 511	0.66 226	0.87 388	1.02 489	1.40 511	0.72 347	0.76 463	0.62 289	0.42 323	0.15 183	0.11 160	0.17 219	0.18 342	0.14 144	0.15 250

AdaStereo	0.50 381	0.32 436	0.47 299	0.48 429	0.25 237	0.67 403	0.32 231	1.17 483	0.88 392	0.75 331	0.99 392	0.75 366	0.49 306	0.67 341	0.46 365	0.27 475	0.12 218	0.28 488	0.18 342	0.23 418	0.18 335
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.
SMFormer	0.51 388	0.23 295	0.62 405	0.34 77	0.20 86	0.62 369	0.34 256	1.21 494	1.02 465	0.81 368	1.01 397	0.71 338	0.65 409	0.84 435	0.55 411	0.19 350	0.15 354	0.18 269	0.16 262	0.18 304	0.18 335

tta	0.51 388	0.23 295	0.62 405	0.34 77	0.20 86	0.62 369	0.34 256	1.21 494	1.02 465	0.81 368	1.01 397	0.71 338	0.65 409	0.84 435	0.55 411	0.19 350	0.15 354	0.18 269	0.16 262	0.15 198	0.14 221

DAS	0.51 388	0.25 357	0.60 400	0.48 429	0.31 409	0.58 339	0.41 389	0.83 335	0.97 443	0.89 429	1.12 443	0.70 334	0.75 460	0.82 422	0.43 330	0.17 284	0.13 289	0.18 269	0.15 228	0.20 355	0.18 335

SepStereo	0.51 388	0.25 357	0.60 400	0.48 429	0.31 409	0.58 339	0.41 389	0.83 335	0.97 443	0.89 429	1.12 443	0.70 334	0.75 460	0.93 475	0.43 330	0.17 284	0.13 289	0.18 269	0.15 228	0.20 355	0.18 335

acv_ft	0.51 388	0.23 295	0.56 386	0.44 368	0.28 341	0.86 472	0.39 363	0.91 369	0.80 343	0.97 469	0.96 373	0.79 382	0.59 370	0.63 300	0.87 490	0.17 284	0.15 354	0.16 174	0.15 228	0.17 279	0.15 250

DMCA-RVC	0.51 388	0.30 427	0.59 395	0.50 458	0.32 425	0.54 308	0.38 341	0.86 345	0.68 269	0.94 456	0.86 325	0.91 428	0.68 425	0.70 364	0.59 421	0.23 433	0.18 426	0.31 505	0.23 453	0.26 447	0.19 368

CFNet	0.51 388	0.29 418	0.46 287	0.41 286	0.27 316	0.70 412	0.32 231	1.13 458	1.00 458	0.72 318	1.07 430	0.85 401	0.60 374	0.76 398	0.52 398	0.19 350	0.14 324	0.23 418	0.23 453	0.21 379	0.16 296

HSM	0.51 388	0.24 332	0.41 215	0.39 210	0.24 206	0.75 432	0.40 374	1.22 502	0.75 306	0.81 368	0.91 352	1.21 504	0.69 429	0.87 448	0.46 365	0.17 284	0.13 289	0.17 219	0.14 196	0.17 279	0.17 317

DDVS	0.52 396	0.30 427	0.56 386	0.41 286	0.31 409	0.71 417	0.34 256	0.91 369	0.67 264	0.85 400	0.89 345	1.12 491	0.46 293	0.86 446	0.60 423	0.22 416	0.16 386	0.22 397	0.18 342	0.25 440	0.26 455

UGAM	0.52 396	0.22 274	0.46 287	0.45 392	0.25 237	0.41 237	0.52 466	0.62 195	1.16 508	0.76 338	1.13 450	1.32 522	0.57 354	1.00 488	0.53 401	0.17 284	0.14 324	0.25 448	0.21 419	0.15 198	0.13 174

test_sample7	0.52 396	0.29 418	0.50 344	0.36 134	0.27 316	0.62 369	0.41 389	1.06 429	0.88 392	0.92 449	0.86 325	0.85 401	0.69 429	0.68 351	0.50 381	0.26 465	0.20 456	0.27 480	0.26 492	0.27 458	0.24 442

ac_64	0.52 396	0.22 274	0.50 344	0.45 392	0.28 341	0.80 449	0.45 418	1.02 413	0.61 233	0.91 441	0.83 307	1.07 478	0.68 425	0.74 388	0.70 451	0.21 390	0.18 426	0.20 340	0.19 372	0.18 304	0.15 250

iResNetv2_ROB	0.52 396	0.27 392	0.69 447	0.38 181	0.25 237	0.62 369	0.35 281	1.17 483	1.01 462	0.99 476	1.06 427	0.88 417	0.67 419	0.66 330	0.39 305	0.19 350	0.13 289	0.15 145	0.11 98	0.18 304	0.16 296

iResNet_ROB	0.52 396	0.21 233	0.53 371	0.37 151	0.21 112	0.61 361	0.29 163	1.51 562	1.32 540	0.90 436	1.02 406	0.80 390	0.62 386	0.76 398	0.43 330	0.16 238	0.12 218	0.13 68	0.09 10	0.15 198	0.18 335

coex_refinement	0.53 402	0.21 233	0.39 193	0.44 368	0.30 387	0.76 438	0.39 363	1.09 441	0.90 408	0.85 400	1.12 443	1.00 454	0.56 352	0.63 300	0.81 474	0.21 390	0.13 289	0.16 174	0.16 262	0.20 355	0.21 409

ITSA-stereo	0.53 402	0.28 406	0.52 363	0.40 252	0.23 176	0.56 328	0.34 256	1.24 514	1.24 523	0.80 355	0.81 297	0.72 347	0.58 363	0.82 422	0.65 438	0.21 390	0.17 406	0.23 418	0.21 419	0.22 401	0.26 455

mmx	0.53 402	0.26 375	0.49 331	0.37 151	0.25 237	0.55 314	0.37 319	1.16 478	1.03 470	0.73 324	0.96 373	0.71 338	0.53 327	1.01 489	0.88 493	0.20 373	0.15 354	0.25 448	0.21 419	0.22 401	0.20 391

xxx	0.53 402	0.26 375	0.49 331	0.37 151	0.25 237	0.55 314	0.37 319	1.16 478	1.03 470	0.73 324	0.96 373	0.71 338	0.53 327	1.01 489	0.88 493	0.20 373	0.15 354	0.25 448	0.21 419	0.22 401	0.20 391

AASNet	0.53 402	0.25 357	0.52 363	0.49 444	0.32 425	0.74 426	0.40 374	1.50 559	0.86 379	0.86 407	0.92 356	0.64 300	0.59 370	0.59 266	0.79 469	0.23 433	0.19 444	0.20 340	0.16 262	0.21 379	0.19 368

LMCR-Stereo	0.53 402	0.30 427	0.53 371	0.58 522	0.30 387	0.83 465	0.36 303	1.19 487	0.76 314	0.88 425	1.04 416	0.56 247	0.62 386	0.82 422	0.67 444	0.19 350	0.15 354	0.19 310	0.14 196	0.23 418	0.17 317

RAFT + AFF	0.53 402	0.29 418	0.75 474	0.51 474	0.32 425	0.63 380	0.60 494	1.00 401	0.91 415	0.78 348	0.87 333	0.83 395	0.58 363	0.80 416	0.47 372	0.17 284	0.20 456	0.23 418	0.22 437	0.18 304	0.18 335

UPFNet	0.53 402	0.24 332	0.51 358	0.45 392	0.38 474	0.84 468	0.49 443	0.99 397	0.75 306	0.87 415	0.88 341	0.86 406	0.64 403	0.80 416	0.71 456	0.20 373	0.20 456	0.20 340	0.20 397	0.19 338	0.15 250

RASNet	0.53 402	0.22 274	0.52 363	0.38 181	0.22 134	0.68 405	0.38 341	0.97 392	0.88 392	0.73 324	1.04 416	1.03 465	0.92 511	0.90 459	0.86 484	0.16 238	0.14 324	0.14 102	0.17 315	0.15 198	0.13 174

HSM-Net_RVC	0.53 402	0.22 274	0.35 138	0.37 151	0.21 112	0.85 469	0.37 319	1.23 507	0.93 426	0.90 436	1.15 461	1.26 509	0.63 392	0.72 375	0.48 376	0.17 284	0.13 289	0.16 174	0.15 228	0.17 279	0.15 250
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 402	0.32 436	0.64 420	0.44 368	0.30 387	0.66 398	0.44 415	1.04 420	0.88 392	0.91 441	0.91 352	0.99 450	0.60 374	0.68 351	0.60 423	0.21 390	0.17 406	0.22 397	0.22 437	0.21 379	0.21 409
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 402	0.34 449	0.59 395	0.41 286	0.30 387	0.50 285	0.43 406	1.19 487	0.70 277	0.85 400	1.05 420	0.86 406	0.55 345	0.84 435	0.51 391	0.29 492	0.23 483	0.22 397	0.22 437	0.26 447	0.25 449

rvit_105_1	0.54 414	0.40 489	0.76 479	0.58 522	0.37 465	0.59 352	0.68 516	0.70 269	0.94 433	0.82 377	0.69 235	0.73 358	0.58 363	0.78 410	0.54 406	0.32 513	0.29 523	0.31 505	0.34 532	0.23 418	0.20 391

UNet	0.54 414	0.26 375	0.66 432	0.44 368	0.40 485	0.99 495	0.41 389	0.98 395	0.75 306	0.83 389	0.89 345	1.04 467	0.72 450	0.73 381	0.62 430	0.19 350	0.14 324	0.20 340	0.17 315	0.20 355	0.17 317

1111x	0.55 416	0.22 274	0.46 287	0.38 181	0.20 86	0.66 398	0.43 406	1.23 507	0.99 452	0.71 306	0.99 392	0.95 440	0.69 429	0.90 459	1.08 531	0.18 318	0.17 406	0.18 269	0.19 372	0.20 355	0.18 335

ADLNet2	0.55 416	0.25 357	0.65 426	0.47 422	0.30 387	0.83 465	0.50 448	1.05 425	0.95 439	0.80 355	0.98 387	0.99 450	0.69 429	0.77 406	0.73 459	0.20 373	0.16 386	0.17 219	0.18 342	0.21 379	0.21 409

GEStereo_RVC	0.55 416	0.29 418	0.63 415	0.49 444	0.31 409	0.70 412	0.54 475	1.22 502	0.92 420	0.82 377	0.85 322	0.85 401	0.63 392	0.90 459	0.65 438	0.24 445	0.16 386	0.19 310	0.16 262	0.21 379	0.22 427

ADLNet	0.55 416	0.27 392	0.51 358	0.44 368	0.35 453	0.78 443	0.46 422	1.08 437	0.86 379	0.99 476	0.98 387	0.92 433	0.63 392	0.69 357	0.81 474	0.22 416	0.16 386	0.22 397	0.22 437	0.21 379	0.21 409

MMNet	0.55 416	0.25 357	0.61 402	0.43 349	0.34 446	1.07 509	0.39 363	0.87 352	0.91 415	0.91 441	0.93 359	0.86 406	0.76 463	0.81 419	0.76 464	0.15 183	0.14 324	0.18 269	0.19 372	0.20 355	0.16 296

delet	0.55 416	0.24 332	0.55 380	0.44 368	0.33 436	1.07 509	0.50 448	1.00 401	0.86 379	0.85 400	0.96 373	0.90 426	0.63 392	0.83 430	0.74 462	0.18 318	0.18 426	0.20 340	0.21 419	0.16 243	0.15 250

psm_up	0.55 416	0.26 375	0.47 299	0.49 444	0.32 425	0.65 396	0.56 485	1.04 420	0.82 356	0.82 377	0.88 341	1.01 458	0.94 517	0.74 388	0.61 427	0.21 390	0.25 499	0.26 467	0.23 453	0.21 379	0.20 391

hitnet-ft	0.55 416	0.27 392	0.39 193	0.41 286	0.28 341	0.78 443	0.40 374	0.92 371	0.90 408	0.82 377	1.01 397	1.13 497	0.70 442	0.78 410	0.67 444	0.28 485	0.20 456	0.28 488	0.22 437	0.29 466	0.26 455

DSFCA	0.55 416	0.25 357	0.62 405	0.40 252	0.36 458	0.74 426	0.52 466	1.04 420	0.82 356	1.06 504	0.84 312	0.89 421	0.63 392	0.99 485	0.58 416	0.25 455	0.21 466	0.21 382	0.21 419	0.21 379	0.19 368

FADNet_RVC	0.55 416	0.37 467	1.17 536	0.44 368	0.31 409	0.56 328	0.34 256	1.06 429	0.88 392	0.67 278	0.90 349	0.61 286	0.65 409	0.93 475	0.70 451	0.21 390	0.18 426	0.26 467	0.23 453	0.31 481	0.28 472

STTStereo	0.55 416	0.37 467	0.76 479	0.44 368	0.31 409	0.60 358	0.44 415	0.96 389	0.86 379	0.99 476	0.90 349	0.96 443	0.58 363	0.71 369	0.61 427	0.25 455	0.23 483	0.26 467	0.32 527	0.24 431	0.23 434

ISRNet	0.56 427	0.24 332	0.66 432	0.56 514	0.36 458	0.44 255	0.25 103	0.82 331	0.84 366	1.07 507	1.25 484	0.91 428	0.60 374	0.66 330	0.58 416	0.35 532	0.26 505	0.36 525	0.33 530	0.30 475	0.42 540

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 427	3.08 613	2.43 586	0.31 25	0.18 39	0.29 104	0.20 32	0.37 44	0.32 78	0.28 68	0.24 36	0.18 15	0.18 25	0.31 20	0.22 36	1.09 590	0.08 2	0.17 219	0.16 262	0.14 144	0.97 590

CSP-Net	0.56 427	0.27 392	0.49 331	0.41 286	0.28 341	1.22 535	0.50 448	1.23 507	0.72 289	0.95 463	0.95 369	0.89 421	0.62 386	0.83 430	0.62 430	0.26 465	0.17 406	0.17 219	0.17 315	0.18 304	0.17 317

FTStereo	0.56 427	0.20 196	0.37 162	0.41 286	0.25 237	0.40 222	0.79 544	0.66 226	0.43 162	1.09 513	3.27 588	0.70 334	0.73 453	0.55 208	0.33 225	0.14 115	0.13 289	0.19 310	0.17 315	0.15 198	0.30 488

RAFT-RH_RVC	0.56 427	0.17 88	0.41 215	0.37 151	0.23 176	0.57 333	0.24 95	0.60 183	0.70 277	1.19 527	3.94 600	0.56 247	0.38 242	0.65 322	0.36 273	0.13 73	0.11 160	0.20 340	0.14 196	0.12 59	0.13 174

HGLStereo	0.56 427	0.28 406	0.57 390	0.50 458	0.37 465	0.80 449	0.45 418	1.02 413	0.78 332	0.86 407	1.14 455	0.89 421	0.82 486	0.76 398	0.73 459	0.21 390	0.20 456	0.19 310	0.18 342	0.19 338	0.21 409

FADNet-RVC-Resample	0.56 427	0.33 444	1.16 532	0.49 444	0.34 446	0.71 417	0.43 406	1.01 410	0.93 426	0.82 377	0.87 333	0.74 364	0.67 419	0.73 381	0.45 355	0.18 318	0.18 426	0.26 467	0.27 499	0.26 447	0.27 465

DualNet (step1)	0.57 434	0.36 460	0.72 461	0.38 181	0.30 387	0.71 417	0.43 406	1.06 429	0.88 392	0.92 449	0.86 325	0.85 401	0.69 429	0.68 351	0.50 381	0.41 547	0.20 456	0.40 538	0.41 551	0.36 510	0.33 505

LL-Strereo	0.57 434	0.27 392	0.68 441	0.48 429	0.34 446	0.39 218	0.48 437	0.94 378	0.97 443	0.83 389	0.78 277	1.10 487	1.18 545	1.33 539	0.49 379	0.17 284	0.14 324	0.22 397	0.19 372	0.16 243	0.17 317

CRFU-Net	0.57 434	0.27 392	0.57 390	0.46 413	0.30 387	1.20 533	0.52 466	1.10 444	0.56 225	1.00 481	0.98 387	1.06 473	0.79 477	0.81 419	0.71 456	0.21 390	0.19 444	0.18 269	0.16 262	0.18 304	0.19 368

TDLM	0.57 434	0.33 444	0.49 331	0.51 474	0.30 387	0.66 398	0.73 536	1.03 417	1.01 462	0.82 377	1.10 438	0.84 399	0.70 442	0.86 446	0.58 416	0.28 485	0.17 406	0.25 448	0.22 437	0.26 447	0.19 368

CVANet_RVC	0.57 434	0.33 444	0.44 258	0.47 422	0.32 425	0.67 403	0.61 499	1.05 425	0.93 426	0.85 400	1.04 416	1.01 458	0.73 453	0.83 430	0.52 398	0.29 492	0.19 444	0.27 480	0.25 478	0.31 481	0.21 409

AANet_RVC	0.57 434	0.32 436	0.54 375	0.45 392	0.27 316	0.57 333	0.48 437	1.00 401	1.28 535	0.86 407	1.33 500	0.87 412	0.58 363	1.07 502	0.75 463	0.18 318	0.12 218	0.15 145	0.13 163	0.18 304	0.18 335

NOSS_ROB	0.57 434	0.39 484	0.39 193	0.44 368	0.30 387	0.73 425	0.54 475	1.03 417	1.08 495	0.67 278	0.87 333	0.76 372	0.57 354	0.77 406	0.47 372	0.38 540	0.38 559	0.44 546	0.42 555	0.37 515	0.34 512

ssnet_v2	0.58 441	0.28 406	0.56 386	0.43 349	0.29 369	0.95 485	0.59 492	1.13 458	0.99 452	0.93 453	0.80 290	0.99 450	0.64 403	0.82 422	0.94 509	0.25 455	0.22 473	0.23 418	0.24 469	0.20 355	0.19 368

dad	0.58 441	0.50 517	0.64 420	0.43 349	0.30 387	0.59 352	0.36 303	0.78 318	1.25 529	1.01 486	1.17 468	1.15 501	0.53 327	0.68 351	0.50 381	0.35 532	0.23 483	0.37 530	0.21 419	0.29 466	0.20 391

SACVNet	0.58 441	0.34 449	0.55 380	0.55 511	0.36 458	0.63 380	0.48 437	1.13 458	0.77 322	1.02 489	1.06 427	1.02 463	0.74 456	0.90 459	0.51 391	0.27 475	0.21 466	0.25 448	0.24 469	0.29 466	0.36 519

pcwnet_v2	0.58 441	0.28 406	0.84 491	0.45 392	0.35 453	0.61 361	0.35 281	1.27 522	1.21 518	0.99 476	1.27 487	0.72 347	0.58 363	0.67 341	0.48 376	0.27 475	0.21 466	0.24 435	0.23 453	0.29 466	0.29 479

PS-NSSS	0.58 441	0.44 502	0.62 405	0.42 328	0.33 436	0.66 398	0.58 489	1.02 413	0.86 379	0.77 344	1.28 489	0.72 347	0.64 403	0.82 422	0.59 421	0.31 502	0.26 505	0.40 538	0.27 499	0.33 494	0.26 455

StereoDRNet-Refined	0.58 441	0.32 436	0.54 375	0.46 413	0.30 387	0.96 488	0.40 374	1.00 401	0.94 433	1.12 518	1.08 433	0.96 443	0.67 419	0.90 459	0.89 503	0.17 284	0.13 289	0.22 397	0.21 419	0.20 355	0.19 368
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 441	0.28 406	0.47 299	0.49 444	0.32 425	0.77 439	0.50 448	0.99 397	0.92 420	1.04 498	1.14 455	1.21 504	0.69 429	0.88 451	0.69 448	0.20 373	0.20 456	0.22 397	0.22 437	0.21 379	0.18 335

CBFPSM	0.59 448	0.22 274	1.31 550	0.38 181	0.27 316	1.12 521	0.65 506	0.79 322	0.82 356	0.80 355	0.81 297	1.35 531	0.87 499	0.67 341	0.76 464	0.16 238	0.15 354	0.15 145	0.16 262	0.17 279	0.22 427

HBP-ISP	0.59 448	0.45 506	0.43 247	0.45 392	0.33 436	0.70 412	0.28 153	1.11 450	1.00 458	0.83 389	1.18 470	0.65 313	0.68 425	0.88 451	0.52 398	0.35 532	0.38 559	0.47 551	0.41 551	0.38 519	0.31 496

CBMV_ROB	0.59 448	0.37 467	0.38 174	0.39 210	0.28 341	0.74 426	0.28 153	1.00 401	0.98 447	0.94 456	1.25 484	0.81 393	0.78 475	0.87 448	0.50 381	0.36 536	0.37 557	0.43 544	0.40 546	0.33 494	0.30 488

FADNet-RVC	0.60 451	0.53 531	1.14 531	0.46 413	0.39 480	0.61 361	0.39 363	1.12 456	0.87 388	0.70 299	0.84 312	1.04 467	0.55 345	0.94 482	0.69 448	0.26 465	0.25 499	0.28 488	0.28 505	0.31 481	0.31 496

NVstereo2D	0.60 451	0.30 427	0.75 474	0.48 429	0.43 504	0.89 474	0.48 437	1.05 425	1.15 507	0.66 275	0.86 325	0.88 417	0.70 442	0.99 485	0.65 438	0.32 513	0.15 354	0.28 488	0.20 397	0.40 522	0.36 519

FADNet	0.61 453	0.51 521	1.10 526	0.45 392	0.44 511	0.65 396	0.41 389	1.19 487	1.05 480	0.70 299	0.84 312	0.98 449	0.66 416	0.82 422	0.50 381	0.29 492	0.30 528	0.27 480	0.30 513	0.46 541	0.35 517

ACV-stereo	0.62 454	0.34 449	1.00 515	0.43 349	0.31 409	1.20 533	0.40 374	0.75 302	0.83 361	0.64 253	0.77 266	2.10 570	1.03 530	0.81 419	0.64 436	0.21 390	0.17 406	0.18 269	0.18 342	0.21 379	0.21 409

SGM-Forest	0.62 454	0.32 436	0.39 193	0.43 349	0.30 387	1.02 499	0.55 479	1.09 441	1.05 480	1.06 504	1.18 470	1.10 487	0.67 419	0.88 451	0.62 430	0.31 502	0.33 549	0.33 516	0.30 513	0.30 475	0.28 472
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 456	0.28 406	0.99 514	0.40 252	0.30 387	1.03 502	0.56 485	1.10 444	0.99 452	0.97 469	1.22 476	1.06 473	0.69 429	1.07 502	0.95 512	0.19 350	0.11 160	0.16 174	0.13 163	0.22 401	0.21 409

fast-acv-ft	0.64 457	0.30 427	0.73 465	0.45 392	0.34 446	1.17 529	0.49 443	0.86 345	0.98 447	1.02 489	1.36 502	1.29 514	0.85 494	0.76 398	0.81 474	0.21 390	0.23 483	0.23 418	0.23 453	0.21 379	0.20 391

StereoDRNet	0.64 457	0.33 444	0.68 441	0.51 474	0.43 504	1.03 502	0.53 471	1.47 555	0.99 452	1.10 515	0.87 333	1.07 478	0.71 446	0.82 422	0.88 493	0.23 433	0.19 444	0.25 448	0.23 453	0.27 458	0.19 368

PSMNet_ROB	0.64 457	0.37 467	0.65 426	0.56 514	0.42 498	0.97 490	0.83 547	1.21 494	0.92 420	0.79 353	1.02 406	1.08 480	0.63 392	0.82 422	0.91 507	0.29 492	0.20 456	0.31 505	0.31 521	0.26 447	0.23 434

CBMV	0.64 457	0.35 455	0.41 215	0.42 328	0.25 237	1.01 497	0.77 540	1.13 458	1.09 497	1.17 523	1.22 476	1.04 467	0.75 460	0.88 451	0.63 433	0.28 485	0.30 528	0.34 518	0.30 513	0.26 447	0.26 455
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 461	0.36 460	1.30 549	0.39 210	0.26 283	0.57 333	0.63 502	0.80 325	1.03 470	0.80 355	1.43 518	0.91 428	0.76 463	1.08 505	1.87 571	0.16 238	0.12 218	0.17 219	0.14 196	0.20 355	0.16 296

TCMNet	0.66 461	0.39 484	0.98 513	0.59 526	0.61 557	0.96 488	0.55 479	1.05 425	0.90 408	0.84 396	1.14 455	0.89 421	0.65 409	0.85 441	1.01 524	0.26 465	0.26 505	0.31 505	0.28 505	0.32 487	0.29 479

YMNet	0.66 461	0.38 477	0.90 504	0.52 487	0.46 523	1.08 513	0.49 443	1.00 401	0.77 322	1.18 525	1.29 493	1.12 491	0.74 456	0.85 441	0.86 484	0.27 475	0.31 537	0.25 448	0.25 478	0.24 431	0.23 434

YMNet_1	0.66 461	0.38 477	0.90 504	0.52 487	0.46 523	1.08 513	0.49 443	1.00 401	0.77 322	1.18 525	1.29 493	1.12 491	0.74 456	0.85 441	0.86 484	0.27 475	0.31 537	0.25 448	0.25 478	0.24 431	0.23 434

DRN-Test	0.66 461	0.32 436	0.66 432	0.50 458	0.39 480	1.15 525	0.61 499	1.49 558	1.01 462	1.12 518	1.08 433	1.06 473	0.69 429	0.77 406	0.94 509	0.23 433	0.17 406	0.26 467	0.25 478	0.25 440	0.21 409

iinet-f	0.67 466	0.26 375	2.15 581	0.39 210	0.31 409	1.19 532	0.56 485	0.84 338	0.84 366	0.80 355	1.17 468	1.05 471	0.84 493	0.71 369	1.21 542	0.20 373	0.18 426	0.17 219	0.15 228	0.20 355	0.20 391

GASNet	0.67 466	0.72 553	0.96 510	0.70 558	0.48 528	0.62 369	0.47 429	1.08 437	1.03 470	0.94 456	0.82 301	0.93 436	0.83 491	1.33 539	0.80 471	0.31 502	0.22 473	0.29 496	0.28 505	0.44 534	0.24 442

FINET	0.67 466	0.42 495	1.00 515	0.46 413	0.43 504	0.83 465	0.89 555	1.08 437	1.50 556	0.87 415	1.14 455	0.71 338	0.68 425	0.92 469	0.70 451	0.36 536	0.30 528	0.26 467	0.24 469	0.35 505	0.33 505

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 466	0.81 562	0.73 465	0.53 497	0.37 465	1.40 547	0.53 471	1.04 420	0.79 341	0.88 425	0.94 360	0.95 440	0.53 327	0.93 475	0.58 416	0.39 542	0.30 528	0.57 566	0.31 521	0.53 555	0.30 488

PA-Net	0.67 466	0.43 497	0.83 490	0.50 458	0.53 541	0.94 482	0.68 516	1.10 444	1.14 506	0.80 355	0.88 341	0.87 412	0.77 470	1.02 494	0.88 493	0.24 445	0.41 566	0.29 496	0.44 556	0.26 447	0.34 512
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 471	0.36 460	1.10 526	0.51 474	0.42 498	1.08 513	0.50 448	1.21 494	1.16 508	1.00 481	1.37 505	1.06 473	0.79 477	0.92 469	0.94 509	0.25 455	0.24 491	0.24 435	0.22 437	0.23 418	0.26 455

NaN_ROB	0.69 471	0.44 502	0.69 447	0.51 474	0.33 436	0.97 490	1.06 570	1.22 502	1.19 514	1.24 537	0.96 373	1.08 480	0.78 475	1.20 521	0.67 444	0.24 445	0.30 528	0.23 418	0.24 469	0.23 418	0.25 449

GANet	0.70 473	0.37 467	0.55 380	0.51 474	0.34 446	0.94 482	0.96 563	1.08 437	0.94 433	1.04 498	1.98 558	1.13 497	0.88 503	1.12 512	0.66 441	0.25 455	0.26 505	0.27 480	0.22 437	0.31 481	0.22 427

DISCO	0.70 473	0.26 375	0.68 441	0.44 368	0.31 409	1.14 523	0.51 463	1.23 507	1.23 521	0.81 368	1.05 420	1.50 546	0.85 494	1.82 570	1.03 525	0.19 350	0.15 354	0.18 269	0.16 262	0.24 431	0.23 434

XPNet_ROB	0.70 473	0.35 455	0.68 441	0.52 487	0.40 485	0.79 446	0.85 553	1.16 478	0.94 433	1.33 544	1.15 461	1.38 533	0.83 491	1.03 496	0.90 505	0.32 513	0.25 499	0.26 467	0.24 469	0.31 481	0.28 472

ETE_ROB	0.70 473	0.49 513	0.73 465	0.56 514	0.36 458	0.79 446	0.87 554	1.14 467	0.93 426	1.19 527	1.18 470	1.39 534	0.82 486	0.99 485	0.80 471	0.26 465	0.21 466	0.31 505	0.26 492	0.33 494	0.34 512

Wz-Net-LNSev	0.71 477	0.51 521	1.36 559	0.50 458	0.41 492	1.15 525	0.69 521	1.21 494	1.07 492	1.02 489	1.12 443	1.08 480	0.87 499	0.89 457	0.89 503	0.24 445	0.22 473	0.21 382	0.19 372	0.26 447	0.26 455

APVNet	0.71 477	0.37 467	0.89 503	0.56 514	0.45 515	1.18 531	0.68 516	1.41 549	0.85 374	0.81 368	1.15 461	1.04 467	0.81 482	1.10 509	1.17 539	0.26 465	0.28 518	0.32 511	0.31 521	0.29 466	0.30 488

Syn2CoEx	0.71 477	0.51 521	0.95 508	0.64 541	0.45 515	0.91 477	0.53 471	1.48 556	1.13 503	0.93 453	1.35 501	1.02 463	0.99 525	0.92 469	0.80 471	0.30 499	0.27 514	0.28 488	0.24 469	0.23 418	0.24 442

DANet	0.71 477	0.45 506	0.91 506	0.59 526	0.40 485	0.81 454	0.40 374	0.97 392	0.84 366	1.20 532	1.22 476	1.33 525	0.88 503	1.16 516	1.24 543	0.27 475	0.23 483	0.31 505	0.25 478	0.35 505	0.32 500
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 481	0.35 455	0.64 420	0.53 497	0.67 562	1.31 543	0.67 511	1.20 492	1.18 512	1.05 500	0.87 333	1.27 511	0.93 516	0.93 475	1.27 547	0.22 416	0.16 386	0.26 467	0.23 453	0.40 522	0.39 533

NCCL2	0.72 481	0.41 493	0.65 426	0.64 541	0.44 511	0.98 494	1.20 578	1.11 450	1.00 458	0.98 474	0.96 373	1.49 545	0.87 499	0.90 459	0.79 469	0.31 502	0.26 505	0.39 535	0.39 544	0.32 487	0.32 500

FAT-Stereo	0.73 483	0.33 444	0.75 474	0.49 444	0.37 465	0.71 417	0.59 492	1.36 541	1.30 538	1.03 497	1.40 511	1.59 555	1.15 541	0.87 448	0.86 484	0.28 485	0.28 518	0.28 488	0.23 453	0.28 462	0.38 530

DStereoRT	0.74 484	0.19 155	0.50 344	0.51 474	0.33 436	1.10 517	0.34 256	0.82 331	0.76 314	0.78 348	1.05 420	0.51 226	0.73 453	0.76 398	0.48 376	0.16 238	0.13 289	3.96 619	1.37 608	0.19 338	0.14 221

S-Stereo	0.74 484	0.35 455	0.96 510	0.56 514	0.45 515	0.82 462	0.60 494	1.24 514	1.60 567	0.96 464	1.41 513	1.12 491	0.94 517	0.80 416	1.04 528	0.26 465	0.31 537	0.28 488	0.25 478	0.32 487	0.47 557

LALA_ROB	0.74 484	0.43 497	0.69 447	0.54 504	0.40 485	1.01 497	0.95 562	1.21 494	1.07 492	1.22 534	1.12 443	1.56 552	0.79 477	1.04 498	0.86 484	0.33 521	0.22 473	0.35 520	0.30 513	0.35 505	0.31 496

w-ln-seven-2	0.76 487	0.43 497	2.32 583	0.52 487	0.38 474	0.90 476	0.65 506	1.11 450	1.12 502	1.19 527	1.28 489	1.09 483	0.99 525	1.07 502	0.87 490	0.20 373	0.19 444	0.23 418	0.22 437	0.26 447	0.22 427

PSMNet-RUCA	0.76 487	0.75 556	1.08 525	1.01 576	0.90 571	0.69 407	0.50 448	1.11 450	1.03 470	0.78 348	1.11 439	0.80 390	0.72 450	0.88 451	0.63 433	0.53 570	0.27 514	0.76 573	0.46 557	0.66 567	0.47 557

Wz-Net-MNSev	0.76 487	0.40 489	1.34 554	0.50 458	0.40 485	1.44 553	0.83 547	1.15 471	1.16 508	1.25 539	1.20 475	1.13 497	0.81 482	1.16 516	1.00 523	0.22 416	0.19 444	0.24 435	0.23 453	0.28 462	0.26 455

DGSMNet	0.76 487	0.55 533	1.29 548	0.58 522	0.62 558	0.94 482	0.70 526	1.26 520	1.11 499	0.83 389	1.24 482	1.00 454	0.71 446	1.03 496	0.81 474	0.34 527	0.29 523	0.41 542	0.40 546	0.57 561	0.55 569

RP	0.76 487	0.36 460	0.63 415	0.66 549	0.58 554	0.80 449	0.55 479	1.14 467	1.22 520	0.97 469	1.65 538	1.43 539	1.32 555	1.01 489	0.84 479	0.33 521	0.30 528	0.36 525	0.30 513	0.34 500	0.34 512

edge stereo	0.76 487	0.38 477	0.74 470	0.52 487	0.43 504	0.80 449	0.53 471	1.28 524	1.06 486	1.28 540	1.38 510	1.81 560	1.11 538	1.08 505	0.85 483	0.33 521	0.32 543	0.41 542	0.28 505	0.32 487	0.36 519

NCC-stereo	0.78 493	0.40 489	0.76 479	0.61 534	0.67 562	0.81 454	0.69 521	1.54 567	1.11 499	0.90 436	1.36 502	1.33 525	1.16 542	1.19 519	0.88 493	0.31 502	0.30 528	0.37 530	0.48 566	0.33 494	0.33 505

Nwc_Net	0.78 493	0.38 477	0.73 465	0.60 532	0.55 546	1.05 507	0.55 479	1.67 576	1.05 480	0.88 425	1.86 553	1.40 536	1.09 536	1.10 509	0.87 490	0.30 499	0.25 499	0.36 525	0.38 540	0.29 466	0.29 479

Abc-Net	0.78 493	0.40 489	0.76 479	0.61 534	0.67 562	0.81 454	0.69 521	1.54 567	1.11 499	0.90 436	1.36 502	1.33 525	1.16 542	1.19 519	0.88 493	0.31 502	0.30 528	0.37 530	0.48 566	0.33 494	0.33 505
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 496	0.59 538	0.71 456	0.65 546	0.65 561	0.92 481	0.58 489	1.29 525	1.05 480	1.07 507	1.45 524	1.47 543	1.03 530	1.21 525	0.88 493	0.32 513	0.30 528	0.48 556	0.40 546	0.37 515	0.37 524

stereogan	0.80 497	0.31 432	0.71 456	0.59 526	0.50 532	1.72 570	0.48 437	1.35 538	1.37 543	1.00 481	1.46 526	1.56 552	0.95 520	1.29 534	0.84 479	0.28 485	0.29 523	0.29 496	0.25 478	0.38 519	0.38 530

ADCRef	0.80 497	0.43 497	1.32 552	0.50 458	0.45 515	1.07 509	0.51 463	1.07 433	0.98 447	1.17 523	1.42 515	0.87 412	0.91 506	0.85 441	3.19 591	0.18 318	0.16 386	0.23 418	0.23 453	0.22 401	0.21 409

GANetREF_RVC	0.80 497	0.75 556	0.86 497	0.66 549	0.42 498	1.15 525	0.98 564	1.14 467	1.19 514	1.01 486	1.02 406	1.10 487	0.90 505	1.15 514	0.76 464	0.48 560	0.39 563	0.57 566	0.38 540	0.63 565	0.46 552
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
AF-Net	0.81 500	0.39 484	0.68 441	0.64 541	0.54 544	0.91 477	0.51 463	1.61 572	1.31 539	0.96 464	2.02 560	1.46 540	1.26 553	1.11 511	0.99 519	0.32 513	0.24 491	0.39 535	0.27 499	0.30 475	0.25 449

test_for_model	0.82 501	3.60 614	0.39 193	2.35 602	2.07 603	0.39 218	0.28 153	0.42 79	0.45 178	0.71 306	0.31 86	0.30 85	0.27 127	0.34 45	0.25 100	0.34 527	0.11 160	0.13 68	0.09 10	3.49 615	0.18 335

SQANet	0.82 501	0.74 555	0.67 436	1.13 579	0.98 579	1.11 518	0.47 429	1.07 433	0.83 361	0.91 441	1.05 420	1.03 465	0.74 456	1.01 489	0.64 436	0.61 573	0.24 491	1.03 583	0.35 535	1.18 584	0.58 570

Anonymous_2	0.82 501	0.44 502	0.63 415	0.40 252	0.43 504	0.80 449	0.52 466	0.72 282	0.77 322	0.71 306	0.60 207	0.87 412	0.76 463	0.75 394	0.58 416	0.52 566	0.54 581	0.54 564	4.82 620	0.56 559	0.40 536

ccnet	0.82 501	0.57 536	0.75 474	0.54 504	0.59 555	1.09 516	0.66 509	1.38 544	0.94 433	1.12 518	1.44 521	1.29 514	0.92 511	0.95 484	1.24 543	0.49 562	0.42 568	0.50 561	0.47 564	0.51 550	0.46 552

psmorigin	0.82 501	0.51 521	2.09 579	0.49 444	0.41 492	0.85 469	0.50 448	1.04 420	0.88 392	1.45 549	1.43 518	1.50 546	1.06 533	1.22 527	0.97 515	0.31 502	0.32 543	0.27 480	0.27 499	0.33 494	0.42 540

CC-Net-ROB	0.82 501	0.96 574	0.85 492	0.58 522	0.45 515	1.27 541	0.70 526	1.17 483	1.02 465	0.83 389	1.23 480	0.90 426	0.77 470	1.06 499	0.69 448	0.46 556	0.34 551	1.71 591	0.38 540	0.59 564	0.36 519

GCST	0.83 507	1.22 583	0.74 470	1.58 587	1.01 581	1.06 508	0.23 81	0.78 318	0.78 332	0.97 469	0.65 220	0.78 380	0.35 216	0.92 469	0.34 240	0.96 584	0.65 587	1.20 585	0.81 588	0.91 574	0.70 573

aanetorigin	0.83 507	0.56 534	1.87 576	0.49 444	0.38 474	0.56 328	0.66 509	0.70 269	1.00 458	2.42 589	2.02 560	1.31 517	1.18 545	0.93 475	1.13 538	0.20 373	0.18 426	0.20 340	0.19 372	0.27 458	0.30 488

CSAN	0.83 507	0.49 513	0.77 484	0.60 532	0.41 492	1.14 523	1.06 570	1.19 487	1.46 554	1.32 542	1.43 518	1.37 532	1.19 547	1.27 533	0.86 484	0.39 542	0.31 537	0.36 525	0.37 537	0.35 505	0.34 512

SDNR	0.86 510	0.37 467	1.47 565	0.40 252	0.38 474	3.38 600	0.33 241	0.90 364	0.98 447	0.99 476	2.09 563	0.59 275	0.71 446	1.29 534	0.70 451	0.51 565	0.56 583	0.36 525	0.26 492	0.43 533	0.46 552

RTSC	0.87 511	0.48 509	1.23 542	0.52 487	0.37 465	1.13 522	0.50 448	1.34 534	1.79 573	1.51 553	1.24 482	1.12 491	0.81 482	1.62 558	2.16 577	0.25 455	0.19 444	0.23 418	0.24 469	0.30 475	0.31 496

PWC_ROB	0.87 511	0.52 528	1.28 546	0.50 458	0.32 425	0.91 477	0.37 319	1.36 541	1.46 554	1.61 560	2.59 577	1.16 502	1.01 529	1.34 541	1.40 554	0.25 455	0.18 426	0.28 488	0.20 397	0.29 466	0.28 472

UDG	0.88 513	0.82 565	0.67 436	1.00 575	0.96 576	1.02 499	0.57 488	1.13 458	0.99 452	0.90 436	0.97 386	1.31 517	0.99 525	0.85 441	0.84 479	0.54 571	0.32 543	1.77 592	0.40 546	0.94 576	0.66 572

FBW_ROB	0.88 513	0.50 517	0.85 492	0.55 511	0.40 485	1.17 529	0.78 542	1.50 559	1.37 543	1.33 544	1.27 487	1.48 544	1.00 528	2.57 594	0.98 518	0.25 455	0.32 543	0.45 547	0.30 513	0.34 500	0.28 472

XQC	0.89 515	0.65 547	1.31 550	0.67 552	0.52 540	1.22 535	0.68 516	1.26 520	1.52 557	1.14 521	1.11 439	1.28 513	1.04 532	1.40 549	1.77 565	0.38 540	0.24 491	0.37 530	0.31 521	0.53 555	0.47 557

DeepPrunerF	0.89 515	0.52 528	3.43 593	0.68 555	0.81 569	0.72 424	0.72 534	1.22 502	1.99 579	0.93 453	1.01 397	0.87 412	0.86 496	1.08 505	0.95 512	0.34 527	0.28 518	0.43 544	0.39 544	0.30 475	0.32 500

PWCDC_ROB	0.89 515	0.49 513	0.80 488	0.74 562	0.40 485	1.03 502	0.39 363	1.33 532	2.35 589	1.02 489	3.77 595	0.81 393	0.92 511	1.20 521	0.90 505	0.34 527	0.22 473	0.24 435	0.20 397	0.34 500	0.29 479

PASM	0.90 518	0.64 546	1.69 570	0.69 557	0.69 565	0.78 443	0.84 550	1.03 417	1.26 532	1.19 527	1.15 461	1.31 517	0.98 524	1.24 529	1.03 525	0.52 566	0.56 583	0.59 569	0.66 581	0.56 559	0.54 568

Wz-Net-SNSev	0.91 519	0.73 554	2.13 580	0.56 514	0.45 515	0.95 485	1.13 575	1.34 534	1.24 523	1.02 489	1.30 496	1.46 540	0.86 496	1.81 569	1.50 555	0.25 455	0.23 483	0.25 448	0.26 492	0.32 487	0.29 479

MDST_ROB	0.91 519	0.27 392	0.85 492	0.63 540	0.41 492	2.53 583	0.71 532	1.60 570	1.13 503	2.83 596	1.73 544	0.97 445	0.69 429	1.61 557	0.73 459	0.25 455	0.22 473	0.32 511	0.28 505	0.25 440	0.24 442

PDISCO_ROB	0.91 519	0.48 509	1.06 521	0.99 573	0.97 577	1.67 568	0.63 502	1.64 574	1.59 564	1.06 504	1.18 470	1.31 517	0.79 477	1.55 552	0.97 515	0.49 562	0.22 473	0.45 547	0.40 546	0.45 538	0.37 524

SHD	0.93 522	0.50 517	1.18 537	0.59 526	0.46 523	0.97 490	0.48 437	1.70 578	2.15 581	1.58 557	1.37 505	1.42 537	1.19 547	1.31 537	1.60 558	0.31 502	0.26 505	0.32 511	0.33 530	0.40 522	0.42 540

G-Net	0.95 523	0.46 508	1.04 519	0.64 541	0.48 528	2.12 579	0.64 505	1.01 410	0.87 388	1.75 569	2.82 584	1.30 516	1.64 574	1.06 499	0.96 514	0.36 536	0.29 523	0.35 520	0.25 478	0.45 538	0.42 540

DStereoO	0.96 524	0.70 552	0.72 461	0.62 538	0.45 515	0.74 426	0.92 560	1.09 441	1.29 537	1.19 527	1.23 480	0.99 450	1.71 576	1.29 534	0.99 519	2.01 607	0.35 553	0.77 574	0.30 513	1.42 586	0.38 530

w-ln-seven	0.96 524	0.48 509	2.41 585	0.54 504	0.50 532	1.41 549	0.70 526	1.67 576	1.81 574	1.49 550	1.50 528	1.26 509	0.87 499	1.15 514	1.80 569	0.23 433	0.21 466	0.25 448	0.25 478	0.31 481	0.26 455

anonymity	0.97 526	0.89 569	1.05 520	0.92 571	1.03 582	0.97 490	0.81 546	1.29 525	0.91 415	1.07 507	0.98 387	1.00 454	0.95 520	1.02 494	0.92 508	0.96 584	0.95 607	0.90 580	0.91 595	0.92 575	0.94 584

SGM_RVC	0.97 526	0.28 406	0.41 215	0.39 210	0.22 134	1.55 559	0.73 536	1.51 562	1.25 529	2.25 586	1.92 555	2.58 581	1.56 568	2.02 579	1.19 541	0.27 475	0.27 514	0.27 480	0.25 478	0.25 440	0.25 449
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 528	0.42 495	1.88 577	0.53 497	0.41 492	1.59 562	1.26 584	2.21 589	1.43 549	1.10 515	1.11 439	1.46 540	1.95 585	1.34 541	1.26 545	0.34 527	0.25 499	0.25 448	0.21 419	0.46 541	0.37 524

z-mn7	1.00 529	0.50 517	1.70 572	0.53 497	0.36 458	1.75 571	0.71 532	1.22 502	2.28 585	0.96 464	2.54 573	1.42 537	0.95 520	2.19 586	1.54 556	0.22 416	0.19 444	0.21 382	0.20 397	0.27 458	0.25 449

Consistency-Raft	1.01 530	0.81 562	1.24 543	0.84 567	0.97 577	0.81 454	0.84 550	1.30 528	1.59 564	1.05 500	1.68 543	1.12 491	0.91 506	0.92 469	1.11 533	0.65 574	0.74 591	0.79 576	0.90 592	1.06 582	0.79 578

xxxx	1.01 530	0.22 274	0.43 247	0.36 134	0.21 112	0.82 462	0.36 303	1.32 530	0.88 392	0.71 306	0.94 360	0.97 445	0.63 392	0.64 315	10.58 614	0.20 373	0.16 386	0.18 269	0.17 315	0.19 338	0.19 368

test_xeample	1.01 530	0.21 233	0.42 236	0.35 114	0.21 112	0.71 417	0.39 363	1.23 507	0.86 379	0.81 368	1.04 416	0.69 330	0.61 380	0.69 357	10.93 615	0.19 350	0.15 354	0.18 269	0.17 315	0.18 304	0.17 317

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 533	0.57 536	1.51 567	0.67 552	0.50 532	2.57 584	1.66 600	1.20 492	1.43 549	1.38 546	1.57 535	1.33 525	0.92 511	1.64 561	0.88 493	0.37 539	0.39 563	0.46 550	0.60 578	0.41 528	0.40 536

ADCPNet	1.03 534	0.48 509	2.70 587	0.54 504	0.42 498	1.40 547	0.75 538	1.13 458	1.07 492	1.22 534	1.42 515	1.68 557	1.09 536	1.36 546	3.45 595	0.30 499	0.28 518	0.29 496	0.32 527	0.37 515	0.35 517

MSAF-DinoV2	1.04 535	0.38 477	1.32 552	0.54 504	0.29 369	0.89 474	0.72 534	1.52 565	1.24 523	1.05 500	1.41 513	2.98 584	1.49 564	2.74 595	2.83 589	0.22 416	0.14 324	0.20 340	0.22 437	0.32 487	0.32 500

otaku	1.04 535	0.93 571	0.88 499	1.33 585	1.05 584	1.66 566	0.70 526	1.40 548	1.18 512	1.08 511	1.32 499	1.33 525	0.91 506	1.23 528	0.76 464	0.72 577	0.46 578	1.24 586	0.50 571	1.40 585	0.75 574

SuperB	1.04 535	0.37 467	4.81 601	0.43 349	0.31 409	0.99 495	0.46 422	1.02 413	2.09 580	1.09 513	1.09 436	0.75 366	0.81 482	1.06 499	1.76 564	0.19 350	0.15 354	0.17 219	0.15 228	2.82 610	0.26 455

ADCL	1.04 535	0.38 477	1.35 555	0.50 458	0.39 480	1.61 563	0.89 555	1.29 525	1.39 546	1.29 541	1.50 528	1.24 507	1.24 550	1.37 547	4.87 603	0.21 390	0.19 444	0.25 448	0.25 478	0.29 466	0.27 465

test_sample9	1.05 539	0.36 460	0.72 461	0.38 181	0.30 387	0.71 417	0.43 406	1.06 429	0.88 392	0.92 449	0.86 325	0.85 401	0.69 429	1.20 521	1.36 550	0.41 547	8.41 620	0.40 538	0.41 551	0.36 510	0.33 505

DDUNet	1.06 540	2.56 610	0.68 441	1.21 581	1.26 587	1.03 502	0.69 521	1.11 450	0.94 433	0.96 464	1.22 476	1.27 511	0.82 486	0.93 475	0.72 458	0.84 581	0.38 559	1.99 595	0.60 578	1.10 583	0.85 580

ADCP+	1.06 540	0.35 455	1.51 567	0.49 444	0.51 536	1.45 554	0.55 479	1.25 518	1.03 470	1.16 522	1.15 461	1.10 487	1.07 535	1.56 554	6.75 610	0.19 350	0.16 386	0.23 418	0.21 419	0.28 462	0.21 409

SAMSARA	1.07 542	0.65 547	1.19 538	1.06 578	0.90 571	1.76 572	1.76 604	1.46 554	1.44 552	1.51 553	1.16 466	2.00 569	1.14 540	1.48 550	1.31 549	0.39 542	0.44 575	0.35 520	0.38 540	0.49 547	0.49 563

SANet	1.07 542	0.41 493	1.06 521	0.48 429	0.30 387	1.41 549	0.94 561	1.42 550	3.36 600	1.58 557	2.43 570	2.33 576	1.70 575	1.34 541	1.07 530	0.28 485	0.24 491	0.26 467	0.23 453	0.34 500	0.30 488

zh-mn7	1.08 544	0.65 547	4.00 597	0.52 487	0.38 474	1.16 528	0.62 501	1.15 471	1.77 572	1.74 568	2.31 564	1.17 503	0.91 506	2.10 581	1.77 565	0.24 445	0.21 466	0.22 397	0.22 437	0.25 440	0.28 472

zh-sn7	1.09 545	0.75 556	3.23 591	0.57 520	0.42 498	1.11 518	0.89 555	1.19 487	1.27 533	1.41 548	1.98 558	1.25 508	1.47 563	1.99 578	2.62 586	0.26 465	0.26 505	0.26 467	0.27 499	0.35 505	0.30 488

Ntro	1.09 545	0.97 577	0.91 506	1.44 586	1.19 586	1.69 569	0.80 545	1.35 538	1.25 529	1.00 481	1.29 493	1.31 517	0.97 523	1.26 531	0.84 479	0.84 581	0.43 573	1.36 587	0.50 571	1.56 587	0.78 576

MFN_U_SF_RVC	1.09 545	0.59 538	1.97 578	0.67 552	0.44 511	1.93 575	0.60 494	1.85 582	1.36 541	1.61 560	1.54 533	1.95 568	1.37 557	1.64 561	1.73 561	0.40 546	0.37 557	0.45 547	0.48 566	0.44 534	0.44 547

Wz-Net-TNSev	1.14 548	1.06 580	4.32 600	0.49 444	0.42 498	1.51 557	1.11 574	1.48 556	1.40 548	1.22 534	1.26 486	1.58 554	1.43 561	1.76 567	1.70 560	0.32 513	0.31 537	0.26 467	0.30 513	0.41 528	0.41 539

ADCMid	1.14 548	0.52 528	2.23 582	0.53 497	0.43 504	1.07 509	0.75 538	1.23 507	1.05 480	2.15 582	1.44 521	1.50 546	1.43 561	1.56 554	5.01 604	0.26 465	0.24 491	0.29 496	0.31 521	0.37 515	0.33 505

MFMNet_re	1.14 548	0.97 577	1.19 538	0.99 573	0.95 575	1.25 539	1.22 581	1.39 545	1.55 560	1.69 567	1.67 542	1.21 504	1.53 565	1.12 512	0.99 519	0.87 583	0.75 595	0.79 576	0.75 585	0.90 573	0.94 584

WCMA_ROB	1.14 548	0.36 460	0.76 479	0.49 444	0.44 511	1.23 537	0.67 511	1.11 450	1.23 521	2.84 597	3.95 601	3.28 591	1.83 581	1.25 530	0.99 519	0.44 552	0.34 551	0.34 518	0.37 537	0.41 528	0.40 536

AnyNet_C32	1.16 552	0.62 544	2.40 584	0.57 520	0.55 546	1.41 549	1.34 590	1.18 486	1.24 523	1.49 550	1.42 515	1.39 534	1.20 549	1.55 552	4.82 602	0.29 492	0.28 518	0.29 496	0.34 532	0.38 519	0.42 540

222	1.18 553	0.22 274	0.44 258	0.37 151	0.22 134	0.79 446	0.37 319	1.31 529	0.89 405	0.92 449	1.08 433	0.72 347	0.71 446	0.66 330	13.89 618	0.20 373	0.15 354	0.17 219	0.16 262	0.18 304	0.19 368

WZ-Net	1.19 554	0.59 538	4.07 598	0.62 538	0.51 536	1.34 544	1.31 589	1.32 530	1.74 571	1.53 556	1.65 538	1.74 559	1.28 554	2.25 588	2.01 574	0.27 475	0.21 466	0.23 418	0.25 478	0.40 522	0.39 533

MSMD_ROB	1.21 555	0.49 513	0.62 405	0.59 526	0.50 532	1.62 565	0.67 511	1.23 507	1.24 523	2.45 590	3.77 595	3.09 588	2.98 601	1.32 538	0.81 474	0.45 554	0.41 566	0.49 559	0.51 573	0.47 544	0.44 547

pmcnn	1.23 556	0.29 418	0.96 510	0.40 252	0.23 176	0.95 485	0.69 521	1.16 478	1.28 535	1.67 566	2.33 566	11.15 618	0.86 496	0.93 475	0.88 493	0.15 183	0.12 218	0.12 32	0.10 63	0.15 198	0.15 250

NVStereoNet_ROB	1.24 557	0.90 570	1.13 530	0.86 568	0.88 570	1.11 518	0.99 566	1.42 550	1.53 558	1.59 559	2.48 571	2.24 573	1.53 565	1.96 577	1.30 548	0.76 579	0.70 588	0.78 575	1.00 597	0.71 570	0.88 582
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 558	0.36 460	0.72 461	0.38 181	0.30 387	0.71 417	0.43 406	1.13 458	0.75 306	1.50 552	0.95 369	3.29 592	1.59 570	1.20 521	1.36 550	0.41 547	8.41 620	0.40 538	0.41 551	0.36 510	0.33 505

SPS-STEREO	1.25 558	0.93 571	1.06 521	1.04 577	1.03 582	1.41 549	0.91 559	1.51 562	1.19 514	2.09 580	1.83 550	1.94 567	1.39 558	1.62 558	1.39 553	0.97 586	0.94 606	0.90 580	0.89 591	0.96 578	0.96 587
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 560	0.67 550	1.28 546	0.74 562	0.62 558	1.50 556	0.84 550	1.99 585	2.96 595	2.18 583	2.36 569	1.85 564	1.95 585	1.92 574	1.94 572	0.39 542	0.36 556	0.49 559	0.37 537	0.51 550	0.64 571

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 561	0.87 568	1.76 574	0.86 568	0.56 549	4.29 605	1.79 605	1.50 559	1.98 578	1.61 560	1.85 552	1.84 562	1.41 559	1.89 572	1.36 550	0.48 560	0.40 565	0.56 565	0.57 576	0.69 568	0.48 560

MeshStereo	1.34 561	0.43 497	0.54 375	0.44 368	0.34 446	1.66 566	0.60 494	1.94 583	1.37 543	4.47 610	3.25 586	4.71 601	1.94 584	1.92 574	1.17 539	0.35 532	0.35 553	0.37 530	0.31 521	0.32 487	0.32 500
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
RainbowNet	1.35 563	1.49 591	1.19 538	1.88 594	1.45 588	1.48 555	1.07 572	1.61 572	1.55 560	1.20 532	1.59 536	1.54 550	1.13 539	1.34 541	0.97 515	1.36 598	0.70 588	1.82 593	0.79 587	1.71 590	1.07 593

ACVNet-4b	1.35 563	1.31 586	1.10 526	1.90 595	1.59 590	1.92 574	0.77 540	1.52 565	1.62 568	1.05 500	1.60 537	2.11 571	0.94 517	1.64 561	0.77 468	1.30 595	0.35 553	2.03 599	0.67 582	1.88 597	0.84 579

SGM+DAISY	1.35 563	0.94 573	1.25 544	0.96 572	1.00 580	1.52 558	1.02 569	1.34 534	1.21 518	2.64 592	2.65 579	2.44 578	1.56 568	1.64 561	1.26 545	0.97 586	0.95 607	0.90 580	0.90 592	0.94 576	0.96 587

FCDSN-DC	1.39 566	0.56 534	0.65 426	0.74 562	0.59 555	1.38 546	0.63 502	1.35 538	1.39 546	3.26 604	4.50 607	4.61 599	2.63 596	1.58 556	1.03 525	0.46 556	0.42 568	0.48 556	0.47 564	0.50 549	0.50 564
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 567	0.20 196	0.48 319	0.44 368	0.25 237	0.29 104	0.31 208	0.65 217	0.68 269	0.97 469	0.86 325	0.67 325	0.62 386	0.64 315	20.63 622	0.16 238	0.11 160	0.19 310	0.15 228	0.19 338	0.12 130

ACVNet_1	1.46 568	1.33 587	1.12 529	1.91 596	1.62 591	1.83 573	0.98 564	2.00 586	1.85 576	1.39 547	1.53 532	2.32 575	1.53 565	1.34 541	1.11 533	1.30 595	0.50 580	2.06 601	0.58 577	1.93 599	0.95 586

EDNetEfficient	1.46 568	0.80 561	6.12 603	0.47 422	0.39 480	0.69 407	0.83 547	0.90 364	2.77 594	3.50 606	1.96 557	1.66 556	2.03 587	1.26 531	4.18 600	0.21 390	0.18 426	0.21 382	0.20 397	0.41 528	0.39 533

ADCS	1.51 570	0.61 541	3.42 592	0.59 526	0.51 536	1.27 541	1.08 573	1.59 569	1.81 574	1.91 576	1.66 540	1.51 549	1.42 560	1.94 576	8.60 612	0.33 521	0.32 543	0.33 516	0.36 536	0.44 534	0.42 540

AnyNet_C01	1.56 571	1.05 579	7.45 605	0.64 541	0.54 544	1.99 576	1.38 592	1.43 552	1.36 541	1.63 563	1.92 555	1.84 562	1.33 556	2.40 590	4.03 597	0.33 521	0.32 543	0.32 511	0.34 532	0.44 534	0.45 551

FC-DCNN	1.59 572	0.51 521	0.66 432	0.61 534	0.49 530	1.56 560	0.70 526	1.66 575	1.53 558	4.64 611	4.62 608	5.85 608	3.34 605	1.84 571	1.11 533	0.46 556	0.42 568	0.47 551	0.46 557	0.48 545	0.46 552

DispFullNet	1.60 573	2.63 611	2.75 588	2.56 606	1.79 598	1.24 538	0.47 429	1.37 543	1.45 553	1.87 572	1.50 528	1.55 551	2.46 591	2.04 580	1.04 528	0.59 572	0.18 426	2.32 604	0.68 583	2.29 603	1.14 595

ELAS_RVC	1.60 573	0.61 541	1.01 517	0.70 558	0.56 549	2.00 577	1.89 607	1.96 584	2.65 592	3.33 605	3.26 587	3.03 585	3.41 606	2.49 592	2.09 576	0.52 566	0.45 576	0.50 561	0.48 566	0.54 557	0.52 566
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 575	0.61 541	0.95 508	0.68 555	0.55 546	3.01 598	1.55 598	2.39 591	2.33 588	3.64 607	3.89 599	2.75 582	2.90 600	2.15 584	2.27 583	0.52 566	0.45 576	0.50 561	0.48 566	0.54 557	0.52 566
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 576	0.51 521	0.65 426	0.61 534	0.49 530	1.61 563	0.70 526	1.75 581	1.56 563	4.74 614	4.91 610	6.46 612	3.31 603	1.91 573	1.11 533	0.46 556	0.42 568	0.47 551	0.46 557	0.48 545	0.46 552

ACVNet_2	1.65 576	1.27 585	1.41 562	1.75 590	1.62 591	2.22 580	1.20 578	2.30 590	2.62 591	1.78 570	2.56 574	3.03 585	1.61 571	1.54 551	1.12 537	1.06 589	0.58 585	1.82 593	0.70 584	1.82 593	0.96 587

DStereoSA	1.73 578	0.63 545	1.57 569	0.80 566	0.79 568	1.26 540	1.30 585	1.34 534	1.43 549	1.24 537	7.52 616	0.92 433	7.68 613	1.65 565	2.29 584	0.41 547	0.29 523	0.63 570	0.60 578	1.04 580	1.18 600

IMH-64-1	1.86 579	1.62 596	1.16 532	2.20 599	1.89 600	2.33 581	1.30 585	2.89 595	2.29 586	1.66 564	2.80 582	2.49 579	1.61 571	2.10 581	1.78 567	1.60 600	0.74 591	2.43 605	1.02 598	2.12 600	1.17 598

IMH-64	1.86 579	1.62 596	1.16 532	2.20 599	1.89 600	2.33 581	1.30 585	2.89 595	2.29 586	1.66 564	2.80 582	2.49 579	1.61 571	2.10 581	1.78 567	1.60 600	0.74 591	2.43 605	1.02 598	2.12 600	1.17 598

DStereoFS	1.87 581	0.85 567	1.03 518	0.75 565	0.62 558	2.04 578	0.65 506	1.74 580	1.55 560	1.52 555	1.90 554	2.36 577	12.92 618	3.85 605	1.74 562	0.44 552	0.31 537	0.82 578	0.46 557	0.84 572	1.10 594

WAO-7	1.90 582	1.20 582	1.35 555	1.27 583	1.06 585	2.84 591	1.56 599	3.23 600	3.06 598	2.23 585	3.33 591	3.17 589	2.28 590	3.12 596	2.21 578	1.02 588	0.91 602	1.06 584	1.03 600	1.04 580	0.97 590

PWCK	1.92 583	1.66 599	3.12 590	1.65 588	0.91 573	2.84 591	2.26 610	2.10 587	2.41 590	2.36 588	2.31 564	2.22 572	1.82 579	3.43 599	2.03 575	1.61 602	0.71 590	1.51 588	0.82 589	1.69 589	0.91 583

MonStereo1	1.98 584	1.48 590	1.43 564	1.81 593	1.69 596	2.88 594	0.78 542	2.47 592	3.47 601	2.20 584	4.36 606	3.39 594	2.50 593	2.18 585	1.58 557	1.19 591	0.54 581	1.65 590	0.87 590	1.78 592	1.29 604

Dean	1.98 584	1.36 588	1.36 559	2.12 598	1.81 599	2.74 586	1.36 591	3.37 604	3.80 605	2.08 579	3.32 590	3.21 590	1.82 579	1.71 566	1.67 559	1.27 592	0.77 597	1.99 595	0.90 592	1.86 594	1.03 592

RTS	1.98 584	0.96 574	11.36 610	0.65 546	0.57 552	2.77 589	1.40 593	1.39 545	2.26 583	1.89 573	2.56 574	1.32 522	1.25 551	5.20 609	4.05 598	0.31 502	0.22 473	0.29 496	0.29 511	0.40 522	0.37 524

RTSA	1.98 584	0.96 574	11.36 610	0.65 546	0.57 552	2.77 589	1.40 593	1.39 545	2.26 583	1.89 573	2.56 574	1.32 522	1.25 551	5.20 609	4.05 598	0.31 502	0.22 473	0.29 496	0.29 511	0.40 522	0.37 524

WAO-6	2.04 588	1.50 592	1.16 532	1.70 589	1.67 595	2.69 585	1.44 596	3.06 597	3.63 604	1.98 577	3.27 588	3.54 597	2.07 588	2.36 589	2.22 580	1.31 597	0.91 602	2.04 600	1.22 607	1.73 591	1.27 603

IMH	2.04 588	1.62 596	1.20 541	2.20 599	1.89 600	2.91 597	1.30 585	3.11 598	3.03 596	1.81 571	3.35 592	3.03 585	1.90 582	2.48 591	1.80 569	1.66 603	0.77 597	2.45 607	1.04 601	2.15 602	1.19 602

LVE	2.12 590	1.44 589	1.36 559	1.99 597	1.78 597	2.75 587	1.79 605	2.82 594	3.95 606	1.90 575	4.33 605	3.52 596	1.81 578	2.24 587	1.74 562	1.74 604	0.87 600	2.06 601	1.13 603	1.91 598	1.35 605

MADNet+	2.23 591	2.43 607	10.85 609	1.22 582	0.91 573	2.76 588	1.40 593	2.12 588	1.67 570	1.32 542	1.74 546	1.86 565	1.74 577	6.25 611	4.41 601	0.65 574	0.64 586	0.58 568	0.54 575	0.80 571	0.76 575

KSHMR	2.57 592	1.93 602	1.69 570	2.63 608	2.42 608	2.86 593	2.07 608	3.27 602	6.50 610	2.49 591	3.36 593	3.41 595	1.92 583	2.49 592	1.94 572	2.13 610	1.40 612	2.79 614	1.50 611	2.73 608	1.77 608

notaker	2.76 593	2.29 606	1.80 575	2.96 610	2.58 612	2.90 596	1.75 603	3.24 601	3.05 597	2.78 595	4.24 604	6.15 611	2.51 594	3.34 598	2.75 588	2.31 612	1.18 610	3.00 615	1.65 612	2.84 611	1.97 609

JetBlue	2.78 594	1.26 584	7.04 604	1.16 580	1.48 589	8.00 613	6.02 617	2.60 593	1.92 577	2.12 581	2.64 578	3.34 593	3.05 602	6.49 612	3.39 593	0.78 580	0.76 596	0.75 572	0.76 586	0.97 579	1.18 600

WAO-8	2.92 595	1.55 594	1.35 555	1.79 591	1.63 593	5.23 607	1.22 581	4.58 610	12.56 617	2.84 597	4.07 603	4.83 602	2.72 598	3.49 600	2.25 581	1.27 592	0.91 602	1.99 595	1.15 605	1.86 594	1.15 596

Venus	2.92 595	1.55 594	1.35 555	1.79 591	1.63 593	5.23 607	1.22 581	4.58 610	12.56 617	2.84 597	4.06 602	4.83 602	2.72 598	3.49 600	2.25 581	1.27 592	0.91 602	1.99 595	1.15 605	1.86 594	1.15 596

ktn	2.98 597	2.25 605	1.73 573	2.84 609	2.53 611	3.76 604	2.15 609	3.70 606	5.47 609	2.75 594	5.17 613	5.94 609	2.48 592	3.23 597	2.46 585	2.34 614	1.44 613	2.78 613	2.03 614	2.45 606	2.01 611

TorneroNet-64	3.44 598	1.86 600	1.42 563	2.58 607	2.28 606	6.87 610	1.68 601	4.70 612	12.03 614	2.31 587	5.59 614	8.25 614	2.55 595	3.97 606	2.73 587	1.81 605	0.74 591	2.57 609	1.07 602	2.35 604	1.44 606

UNDER WATER	3.46 599	2.07 604	3.64 595	3.09 611	2.48 609	3.75 603	2.42 612	3.31 603	13.77 619	2.90 601	2.95 585	5.84 607	3.69 607	3.69 602	3.48 596	2.07 609	1.11 609	2.70 612	1.40 609	2.84 611	1.98 610

UNDER WATER-64	3.53 600	2.01 603	3.94 596	3.22 613	2.49 610	5.41 609	2.60 613	3.43 605	12.41 616	3.03 602	2.68 580	6.07 610	4.04 608	3.79 604	3.33 592	2.02 608	1.24 611	2.63 610	1.46 610	2.78 609	2.08 612

MultiAttention	3.58 601	0.24 332	0.62 405	0.54 504	0.34 446	22.90 623	2.72 614	1.60 570	1.13 503	0.80 355	1.81 549	1.14 500	0.43 273	35.29 632	0.61 427	0.17 284	0.12 218	0.23 418	0.23 453	0.34 500	0.29 479

DPSimNet_ROB	3.58 601	2.45 608	8.57 606	2.53 604	2.37 607	2.88 594	3.77 616	3.14 599	3.23 599	4.71 613	3.86 598	4.68 600	4.87 611	4.07 607	5.62 605	2.33 613	2.33 615	2.47 608	2.52 615	2.51 607	2.64 614

MADNet++	4.03 603	2.70 612	3.44 594	3.72 615	3.44 615	4.44 606	3.52 615	3.95 608	3.61 603	4.46 609	4.98 611	4.10 598	4.58 610	7.00 614	5.89 606	3.74 616	3.67 618	3.27 617	2.71 617	3.70 616	3.66 617

SGM-ForestM	4.04 604	0.32 436	0.46 287	0.43 349	0.27 316	7.50 612	1.45 597	3.84 607	4.24 607	8.19 618	6.76 615	19.00 626	9.08 614	10.74 619	6.62 609	0.31 502	0.33 549	0.32 511	0.32 527	0.29 466	0.29 479

MANE	4.13 605	0.51 521	0.64 420	0.66 549	0.56 549	6.89 611	0.99 566	7.55 615	12.04 615	6.68 617	8.57 618	10.69 617	9.45 615	7.59 616	6.39 608	0.49 562	0.43 573	0.48 556	0.98 596	0.49 547	0.48 560

xyz-stereo	4.23 606	0.17 88	61.76 638	0.34 77	0.16 12	12.16 617	0.37 319	0.58 168	0.68 269	1.01 486	3.36 593	0.77 378	0.82 486	1.21 525	0.40 313	0.12 40	0.10 63	0.16 174	0.11 98	0.13 99	0.10 37

LE_ROB	4.42 607	0.24 332	2.75 588	0.42 328	0.23 176	1.57 561	0.90 558	1.71 579	17.88 626	16.56 628	4.88 609	5.17 606	18.85 628	1.63 560	14.62 619	0.17 284	0.14 324	0.16 174	0.16 262	0.19 338	0.17 317

TorneroNet	4.53 608	1.89 601	1.48 566	2.55 605	2.27 605	13.78 620	1.69 602	4.84 614	23.73 631	2.89 600	7.70 617	7.06 613	2.69 597	4.26 608	3.42 594	1.84 606	0.77 597	2.68 611	1.13 603	2.42 605	1.47 607

LSM	4.74 609	0.77 559	10.16 608	0.70 558	56.56 633	1.02 499	1.00 568	1.24 514	1.62 568	2.04 578	2.34 567	1.33 525	1.17 544	1.38 548	1.09 532	0.33 521	0.49 579	0.39 535	0.46 557	0.51 550	10.09 621

JetRed	5.27 610	5.84 615	12.81 613	2.36 603	2.83 613	12.23 618	10.50 620	4.46 609	3.60 602	3.86 608	3.83 597	4.85 604	4.18 609	6.78 613	11.96 616	2.17 611	2.96 617	2.18 603	1.97 613	3.38 614	2.68 615

tt	6.20 611	0.20 196	5.89 602	3.55 614	2.07 603	11.26 616	19.21 621	11.74 619	5.46 608	2.69 593	2.04 562	4.87 605	6.25 612	3.70 603	7.09 611	8.32 623	11.17 627	4.93 620	5.41 622	5.74 617	2.37 613

coex-ft	6.43 612	1.51 593	87.33 639	0.49 444	0.38 474	1.34 544	1.21 580	1.16 478	8.09 612	12.12 620	2.79 581	2.77 583	3.31 603	1.16 516	3.15 590	0.24 445	0.23 483	0.27 480	0.24 469	0.45 538	0.37 524

HanzoNet	6.76 613	2.45 608	4.22 599	3.19 612	2.94 614	3.62 602	2.28 611	4.79 613	7.20 611	14.00 624	13.19 623	17.49 624	22.30 629	13.25 620	6.19 607	4.20 617	1.93 614	3.10 616	2.56 616	3.35 613	2.88 616

TCMNet-wrong-test	8.97 614	10.42 619	8.74 607	19.56 620	17.61 620	12.53 619	9.01 619	13.59 621	2.18 582	4.64 611	5.11 612	14.63 620	11.09 617	7.19 615	9.73 613	5.56 622	0.89 601	3.77 618	3.11 618	10.34 621	9.80 620

EDNetEfficientorigin	9.93 615	1.15 581	175.16 640	0.48 429	0.36 458	1.04 506	0.68 516	1.24 514	2.69 593	3.17 603	2.50 572	2.30 574	2.07 588	1.76 567	2.21 578	0.20 373	0.18 426	0.24 435	0.19 372	0.51 550	0.50 564

DGTPSM_ROB	12.07 616	8.00 616	20.99 615	8.93 617	16.78 618	10.67 614	30.87 625	9.01 617	15.16 621	6.50 615	15.41 627	9.04 615	14.85 620	9.25 617	21.67 624	4.57 618	8.57 622	5.08 621	9.28 623	5.90 618	10.95 622

DPSMNet_ROB	12.08 617	8.00 616	21.00 616	8.97 618	16.79 619	10.67 614	30.89 626	9.02 618	15.17 622	6.51 616	15.41 627	9.04 615	14.85 620	9.27 618	21.67 624	4.58 619	8.57 622	5.09 623	9.29 624	5.90 618	10.95 622

USTest	12.99 618	14.18 620	20.00 614	16.24 619	14.97 617	20.80 622	31.95 627	16.20 624	10.91 613	8.79 619	9.48 619	13.94 619	10.50 616	16.11 621	21.44 623	3.17 615	4.82 619	5.08 621	5.36 621	8.81 620	7.13 619

BEATNet-Init1	15.13 619	0.82 565	50.86 637	0.72 561	0.53 541	38.10 632	7.03 618	11.83 620	14.25 620	29.78 636	30.17 636	48.21 639	22.64 630	26.78 630	18.11 621	0.42 551	0.38 559	0.47 551	0.46 557	0.51 550	0.48 560

DPSM_ROB	17.78 620	18.63 622	24.31 622	20.90 622	19.47 621	25.97 625	36.21 629	21.23 630	16.24 624	13.38 622	14.06 625	19.18 627	16.30 623	20.78 623	25.67 627	9.38 625	9.23 625	9.49 625	9.82 625	13.51 623	11.91 625

DPSM	17.78 620	18.63 622	24.31 622	20.90 622	19.47 621	25.97 625	36.21 629	21.23 630	16.24 624	13.38 622	14.06 625	19.18 627	16.30 623	20.78 623	25.67 627	9.38 625	9.23 625	9.49 625	9.82 625	13.51 623	11.91 625

DLNR-FE	20.05 622	36.38 630	38.08 626	170.06 640	60.08 634	0.23 29	0.20 32	14.13 623	0.36 111	0.44 169	0.66 227	0.43 188	0.21 53	0.63 300	0.28 170	5.38 620	0.10 63	0.15 145	0.11 98	73.09 639	0.11 82

DLNR_Zeroshot_test	20.09 623	36.28 629	38.04 625	169.85 639	61.80 635	0.23 29	0.20 32	13.88 622	0.37 127	0.44 169	0.66 227	0.43 188	0.21 53	0.62 289	0.28 170	5.46 621	0.10 63	0.15 145	0.11 98	72.60 638	0.11 82

LRCNet_RVC	21.24 624	31.15 628	21.41 617	28.98 625	23.82 624	3.13 599	0.60 494	20.96 629	1.59 564	25.58 629	28.15 633	21.99 629	14.79 619	21.94 629	16.41 620	28.89 637	14.87 628	33.53 633	31.28 633	29.51 634	26.16 632

HaxPig	31.96 625	37.24 631	34.27 624	24.37 624	24.88 625	18.26 621	19.86 622	20.64 628	28.52 632	35.97 637	38.75 637	25.57 630	28.72 632	33.88 631	34.39 632	35.94 638	38.87 638	37.80 634	40.48 636	39.68 635	41.15 637

Anonymous_1	33.25 626	18.26 621	23.92 618	20.54 621	21.28 623	25.59 624	35.94 628	22.01 632	15.57 623	13.33 621	13.49 624	18.08 625	15.29 622	20.36 622	24.60 626	16.28 630	8.84 624	66.59 637	118.00 639	155.73 642	11.23 624

RAFT-FEzeroshot	35.73 627	37.45 633	48.67 632	42.23 630	39.22 629	52.25 634	73.13 637	42.62 637	32.59 633	26.71 630	27.70 629	38.57 633	32.57 633	41.68 637	51.67 638	18.75 632	18.58 634	19.15 628	19.78 629	27.21 627	23.98 628

RAFT-FE	35.73 627	37.45 633	48.67 632	42.23 630	39.22 629	52.25 634	73.13 637	42.62 637	32.59 633	26.71 630	27.70 629	38.57 633	32.57 633	41.68 637	51.67 638	18.75 632	18.58 634	19.15 628	19.78 629	27.21 627	23.98 628

CasAABBNet	35.74 629	37.43 632	48.72 634	42.22 629	39.20 628	52.24 633	73.12 636	42.61 636	32.62 636	26.78 633	27.95 631	38.58 635	32.60 635	41.67 636	51.65 637	18.74 631	18.57 633	19.15 628	19.77 628	27.20 626	23.98 628

FlowAnything	35.81 630	37.53 636	48.80 635	42.20 628	39.22 629	52.25 634	73.16 639	42.56 635	32.89 638	26.76 632	28.30 634	38.69 637	33.09 637	41.63 635	51.62 636	18.76 634	18.59 637	19.21 632	19.92 632	27.16 625	23.91 627

Selective-RAFT-Error	35.84 631	37.49 635	48.83 636	42.26 632	39.24 632	52.30 637	73.09 635	42.66 639	32.61 635	26.80 634	28.30 634	38.84 638	33.51 638	41.68 637	51.59 635	18.82 635	18.58 634	19.17 631	19.80 631	27.28 629	24.05 631

xxxxx1	36.64 632	19.51 624	24.21 619	61.66 634	64.63 636	27.28 628	40.10 631	20.25 625	18.63 627	14.07 625	12.97 620	17.26 621	17.36 625	21.70 626	27.93 629	13.18 627	18.50 630	111.26 640	133.37 640	29.24 631	39.73 634

tt_ll	36.64 632	19.51 624	24.21 619	61.66 634	64.63 636	27.28 628	40.10 631	20.25 625	18.63 627	14.07 625	12.97 620	17.26 621	17.36 625	21.70 626	27.93 629	13.18 627	18.50 630	111.26 640	133.37 640	29.24 631	39.73 634

ff	36.64 632	19.51 624	24.21 619	61.66 634	64.63 636	27.28 628	40.10 631	20.25 625	18.63 627	14.07 625	12.97 620	17.26 621	17.36 625	21.70 626	27.93 629	13.18 627	18.50 630	111.26 640	133.37 640	29.24 631	39.73 634

MEDIAN_ROB	37.38 635	40.85 639	40.60 628	32.31 626	31.85 626	27.20 627	24.55 623	29.10 633	33.19 639	42.09 641	41.76 639	33.35 631	34.39 639	39.78 634	37.07 633	43.64 640	44.10 640	44.12 636	43.40 638	41.51 637	42.76 639

AVERAGE_ROB	37.58 636	40.13 638	40.15 627	34.81 627	33.82 627	28.55 631	25.10 624	32.02 634	34.06 640	41.28 640	40.66 638	34.46 632	34.81 640	39.18 633	37.57 634	42.78 639	43.44 639	43.82 635	43.03 637	40.47 636	41.51 638

LSM0	38.95 637	37.60 637	48.58 631	43.57 633	91.06 639	52.57 638	72.57 634	43.17 640	32.63 637	26.97 635	27.97 632	38.65 636	32.94 636	41.86 640	51.78 640	18.89 636	18.41 629	19.13 627	19.63 627	27.29 630	33.77 633

PML	40.80 638	29.24 627	11.87 612	7.20 616	14.47 616	92.13 641	213.69 643	7.63 616	23.35 630	74.72 642	190.14 643	50.17 640	26.15 631	21.39 625	12.70 617	8.76 624	2.92 616	8.45 624	3.25 619	13.26 622	4.42 618

RSGM-EC	74.81 639	63.03 640	41.60 629	97.74 637	92.11 640	74.93 639	114.81 640	53.77 641	38.96 641	39.88 638	48.98 640	90.73 641	64.81 641	139.63 641	128.53 641	93.27 641	53.96 641	95.12 638	38.31 634	81.45 640	44.63 640

acva	74.81 639	63.03 640	41.60 629	97.74 637	92.11 640	74.93 639	114.81 640	53.77 641	38.96 641	39.88 638	48.98 640	90.73 641	64.81 641	139.63 641	128.53 641	93.27 641	53.96 641	95.12 638	38.31 634	81.45 640	44.63 640

test_example2	176.61 641	205.14 642	198.86 641	188.60 641	190.98 642	152.67 642	170.61 642	94.86 643	123.55 643	178.88 643	179.48 642	158.94 643	141.34 643	192.61 643	198.96 643	203.76 643	236.37 643	164.13 643	173.55 643	218.58 643	160.41 642

GS-Stereo							0.30 179	0.42 79	0.27 39	0.30 83	0.28 63	0.23 48	0.21 53	0.32 26	0.22 36	0.16 238	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 144	0.12 130

FSD					0.46 523	0.48 277	0.52 466	0.53 146	0.48 195	0.48 187	0.48 153	0.49 219	0.48 302	0.51 179	0.49 379	0.45 554	0.42 568	0.47 551	0.46 557	0.46 541

ccccc		429.19 643		507.10 642	501.20 643	356.95 643		380.82 644		334.51 644		372.86 644		499.17 644		561.44 644	431.22 644	334.28 644	290.86 644	540.88 644

ASD4		8.86 618

Low-res two-view benchmark