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

BTL-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.22 2	0.32 50	0.20 91	0.16 3	0.22 66	0.20 1	0.22 17	0.14 1	0.18 12	0.15 1	0.14 2	0.25 2	0.22 39	0.10 13	0.09 25	0.14 108	0.13 170	0.10 6	0.10 41

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 3	0.25 18	0.31 30	0.16 14	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 4	0.17 11	0.22 41	0.14 2	0.32 28	0.19 5	0.13 75	0.09 25	0.12 35	0.09 10	0.11 24	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 16	0.25 18	0.30 13	0.16 14	0.23 29	0.20 34	0.22 4	0.15 4	0.18 5	0.16 8	0.20 29	0.19 36	0.26 3	0.21 24	0.13 75	0.09 25	0.12 35	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LACA1	0.18 4	0.15 40	0.26 26	0.29 8	0.14 1	0.25 57	0.23 84	0.25 6	0.19 9	0.20 10	0.16 8	0.19 22	0.18 26	0.30 17	0.21 24	0.14 119	0.10 63	0.11 2	0.10 62	0.11 24	0.09 4

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.21 1	0.32 50	0.23 185	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 17	0.24 41	0.18 12	0.17 5	0.11 1	0.35 54	0.20 15	0.11 29	0.09 25	0.15 152	0.14 203	0.10 6	0.10 41

LG-Stereo_L2	0.18 4	0.13 3	0.28 50	0.30 13	0.19 63	0.20 12	0.18 12	0.30 14	0.21 15	0.18 5	0.15 3	0.19 22	0.18 26	0.33 40	0.19 5	0.13 75	0.09 25	0.13 73	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.13 3	0.28 50	0.30 13	0.20 91	0.20 12	0.19 20	0.27 9	0.19 9	0.15 2	0.15 3	0.18 16	0.17 16	0.33 40	0.19 5	0.13 75	0.09 25	0.12 35	0.09 10	0.11 24	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.13 3	0.27 37	0.33 65	0.17 25	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 5	0.14 1	0.23 51	0.15 6	0.31 22	0.20 15	0.12 40	0.09 25	0.12 35	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.27 37	0.34 86	0.15 3	0.27 80	0.17 3	0.28 10	0.14 3	0.18 5	0.14 1	0.23 51	0.15 6	0.32 28	0.20 15	0.11 29	0.09 25	0.13 73	0.09 10	0.10 6	0.09 4

GeoVLM	0.19 10	0.14 16	0.24 10	0.30 13	0.19 63	0.27 80	0.19 20	0.31 18	0.24 30	0.21 18	0.20 16	0.29 81	0.20 46	0.29 10	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MatchStereo	0.19 10	0.14 16	0.23 4	0.27 2	0.15 3	0.18 7	0.21 54	0.32 23	0.28 48	0.20 10	0.35 108	0.18 16	0.17 16	0.31 22	0.24 83	0.14 119	0.10 63	0.12 35	0.09 10	0.11 24	0.10 41
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 10	0.14 16	0.24 10	0.30 13	0.19 63	0.27 80	0.19 20	0.31 18	0.24 30	0.21 18	0.20 16	0.29 81	0.19 36	0.29 10	0.21 24	0.12 40	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 10	0.13 3	0.25 18	0.31 30	0.16 14	0.19 9	0.17 3	0.42 84	0.24 30	0.23 34	0.21 20	0.17 5	0.16 13	0.45 130	0.19 5	0.13 75	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 6	0.11 87

S2M2_XL	0.19 10	0.18 124	0.27 37	0.27 2	0.20 91	0.15 2	0.16 2	0.22 4	0.15 4	0.21 18	0.26 52	0.17 5	0.17 16	0.24 1	0.21 24	0.17 294	0.16 395	0.15 152	0.13 170	0.15 208	0.12 135
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 10	0.14 16	0.29 57	0.34 86	0.16 14	0.26 66	0.17 3	0.32 23	0.20 13	0.21 18	0.15 3	0.23 51	0.20 46	0.32 28	0.20 15	0.15 192	0.10 63	0.13 73	0.09 10	0.12 65	0.11 87

dual_stereo	0.19 10	0.14 16	0.24 10	0.31 30	0.16 14	0.16 3	0.20 34	0.29 12	0.20 13	0.23 34	0.20 16	0.22 41	0.14 2	0.52 193	0.24 83	0.13 75	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LACA2	0.20 17	0.15 40	0.26 26	0.30 13	0.15 3	0.29 111	0.29 171	0.30 14	0.22 17	0.21 18	0.23 32	0.28 78	0.20 46	0.34 46	0.19 5	0.13 75	0.10 63	0.10 1	0.09 10	0.12 65	0.09 4

Test_v1	0.20 17	0.14 16	0.22 2	0.28 5	0.18 42	0.24 41	0.21 54	0.39 61	0.31 67	0.21 18	0.22 29	0.17 5	0.17 16	0.34 46	0.19 5	0.13 75	0.10 63	0.12 35	0.10 62	0.10 6	0.09 4

BridgeDepth_RVC	0.20 17	0.14 16	0.24 10	0.26 1	0.15 3	0.35 190	0.17 3	0.40 72	0.22 17	0.21 18	0.21 20	0.20 29	0.24 92	0.33 40	0.25 108	0.13 75	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.12 65	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 17	0.13 3	0.26 26	0.30 13	0.19 63	0.23 29	0.18 12	0.36 43	0.26 40	0.20 10	0.23 32	0.27 72	0.16 13	0.30 17	0.23 69	0.12 40	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 17	0.14 16	0.23 4	0.30 13	0.17 25	0.29 111	0.20 34	0.39 61	0.22 17	0.22 30	0.21 20	0.26 65	0.20 46	0.30 17	0.20 15	0.13 75	0.12 226	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

252Zero-FE	0.20 17	0.15 40	0.26 26	0.33 65	0.19 63	0.23 29	0.18 12	0.41 79	0.34 93	0.22 30	0.21 20	0.19 22	0.18 26	0.28 8	0.22 39	0.14 119	0.10 63	0.12 35	0.09 10	0.10 6	0.10 41

MonStereo	0.20 17	0.14 16	0.25 18	0.31 30	0.15 3	0.22 21	0.22 66	0.39 61	0.33 87	0.20 10	0.25 48	0.17 5	0.15 6	0.39 81	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 24	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 17	0.13 3	0.27 37	0.33 65	0.18 42	0.17 6	0.21 54	0.32 23	0.23 25	0.25 47	0.34 102	0.22 41	0.24 92	0.27 6	0.21 24	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 17	0.14 16	0.25 18	0.31 30	0.15 3	0.22 21	0.22 66	0.39 61	0.33 87	0.20 10	0.25 48	0.17 5	0.15 6	0.39 81	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 24	0.09 4

IGEV	0.20 17	0.12 2	0.23 4	0.31 30	0.20 91	0.23 29	0.19 20	0.40 72	0.29 58	0.22 30	0.34 102	0.20 29	0.15 6	0.31 22	0.19 5	0.11 29	0.10 63	0.12 35	0.10 62	0.10 6	0.10 41

MLG-Stereo_test3	0.20 17	0.13 3	0.27 37	0.33 65	0.17 25	0.38 221	0.18 12	0.30 14	0.19 9	0.24 41	0.15 3	0.26 65	0.17 16	0.32 28	0.21 24	0.13 75	0.09 25	0.12 35	0.09 10	0.11 24	0.10 41

MonSter	0.20 17	0.14 16	0.25 18	0.31 30	0.15 3	0.22 21	0.22 66	0.39 61	0.33 87	0.20 10	0.25 48	0.17 5	0.15 6	0.38 75	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 24	0.09 4

LCMNet	0.21 29	0.14 16	0.25 18	0.30 13	0.20 91	0.26 66	0.19 20	0.38 56	0.43 165	0.21 18	0.21 20	0.27 72	0.17 16	0.36 57	0.23 69	0.12 40	0.11 166	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

BridgeDepth	0.21 29	0.14 16	0.26 26	0.34 86	0.14 1	0.40 232	0.27 140	0.28 10	0.22 17	0.18 5	0.19 14	0.28 78	0.29 165	0.32 28	0.20 15	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 62	0.11 24	0.10 41
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 29	0.19 163	0.29 57	0.31 30	0.17 25	0.25 57	0.23 84	0.36 43	0.28 48	0.27 68	0.24 40	0.18 16	0.21 58	0.40 88	0.21 24	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 24	0.10 41

asd	0.21 29	0.18 124	0.29 57	0.32 50	0.18 42	0.27 80	0.22 66	0.35 39	0.22 17	0.31 90	0.22 29	0.19 22	0.21 58	0.44 126	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 62	0.11 24	0.09 4

4.5_new	0.21 29	0.20 204	0.29 57	0.30 13	0.17 25	0.24 41	0.26 123	0.32 23	0.28 48	0.32 104	0.28 68	0.19 22	0.17 16	0.29 10	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.12 35	0.10 62	0.13 106	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 29	0.20 204	0.29 57	0.30 13	0.17 25	0.24 41	0.26 123	0.32 23	0.28 48	0.32 104	0.28 68	0.19 22	0.17 16	0.29 10	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.12 35	0.10 62	0.13 106	0.09 4

4w-stereo	0.21 29	0.19 163	0.31 82	0.31 30	0.17 25	0.29 111	0.19 20	0.31 18	0.21 15	0.31 90	0.24 40	0.20 29	0.24 92	0.41 98	0.22 39	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 62	0.11 24	0.09 4

2.5w	0.21 29	0.18 124	0.31 82	0.32 50	0.18 42	0.31 143	0.25 108	0.31 18	0.23 25	0.28 72	0.35 108	0.18 16	0.17 16	0.39 81	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 62	0.11 24	0.09 4

2.75w_new	0.21 29	0.18 124	0.28 50	0.29 8	0.17 25	0.23 29	0.34 265	0.36 43	0.28 48	0.34 113	0.26 52	0.17 5	0.22 70	0.36 57	0.23 69	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

111111	0.21 29	0.14 16	0.27 37	0.37 160	0.22 143	0.21 18	0.19 20	0.43 96	0.27 42	0.20 10	0.20 16	0.29 81	0.14 2	0.41 98	0.22 39	0.14 119	0.10 63	0.12 35	0.09 10	0.12 65	0.12 135

LG-G_1	0.21 29	0.13 3	0.30 69	0.34 86	0.16 14	0.52 301	0.17 3	0.34 36	0.18 7	0.21 18	0.21 20	0.26 65	0.19 36	0.37 66	0.20 15	0.14 119	0.10 63	0.13 73	0.09 10	0.11 24	0.10 41

LG-G	0.21 29	0.13 3	0.30 69	0.34 86	0.16 14	0.52 301	0.17 3	0.34 36	0.18 7	0.21 18	0.21 20	0.26 65	0.19 36	0.37 66	0.20 15	0.14 119	0.10 63	0.13 73	0.09 10	0.11 24	0.10 41

StereoAnything_RVC	0.21 29	0.68 561	0.39 202	0.28 5	0.15 3	0.23 29	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.22 70	0.30 17	0.18 1	0.16 248	0.09 25	0.12 35	0.08 1	0.16 253	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 29	0.15 40	0.27 37	0.37 160	0.19 63	0.22 21	0.18 12	0.42 84	0.35 106	0.22 30	0.28 68	0.24 58	0.18 26	0.27 6	0.22 39	0.12 40	0.09 25	0.12 35	0.10 62	0.12 65	0.10 41

AdaDepth	0.22 43	0.17 97	0.32 95	0.37 160	0.18 42	0.34 180	0.22 66	0.33 34	0.23 25	0.21 18	0.21 20	0.20 29	0.20 46	0.56 226	0.21 24	0.10 13	0.10 63	0.13 73	0.10 62	0.11 24	0.12 135

qwe	0.22 43	0.18 124	0.28 50	0.31 30	0.18 42	0.29 111	0.21 54	0.38 56	0.32 81	0.35 123	0.30 80	0.20 29	0.20 46	0.43 116	0.21 24	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 65	0.09 4

2.25w	0.22 43	0.18 124	0.31 82	0.31 30	0.18 42	0.31 143	0.18 12	0.32 23	0.31 67	0.31 90	0.37 119	0.20 29	0.22 70	0.45 130	0.24 83	0.10 13	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.10 41

4.25_new	0.22 43	0.21 242	0.32 95	0.32 50	0.18 42	0.31 143	0.27 140	0.32 23	0.24 30	0.29 80	0.27 58	0.20 29	0.23 82	0.34 46	0.23 69	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 24	0.09 4

4.5w_new	0.22 43	0.21 242	0.32 95	0.32 50	0.18 42	0.31 143	0.27 140	0.32 23	0.24 30	0.29 80	0.27 58	0.20 29	0.23 82	0.34 46	0.23 69	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 24	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 43	0.21 242	0.32 95	0.32 50	0.18 42	0.31 143	0.27 140	0.32 23	0.24 30	0.29 80	0.27 58	0.20 29	0.23 82	0.34 46	0.23 69	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 24	0.09 4

3.75w	0.22 43	0.17 97	0.30 69	0.31 30	0.19 63	0.43 257	0.24 100	0.35 39	0.24 30	0.31 90	0.27 58	0.17 5	0.22 70	0.37 66	0.20 15	0.10 13	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 24	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 43	0.18 124	0.29 57	0.30 13	0.18 42	0.27 80	0.23 84	0.37 47	0.28 48	0.31 90	0.26 52	0.22 41	0.26 121	0.50 178	0.24 83	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 24	0.09 4

2w_stereo	0.22 43	0.18 124	0.30 69	0.32 50	0.16 14	0.28 99	0.38 350	0.38 56	0.35 106	0.32 104	0.33 93	0.17 5	0.18 26	0.29 10	0.22 39	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 62	0.12 65	0.10 41

monsterstereo	0.22 43	0.14 16	0.26 26	0.34 86	0.18 42	0.21 18	0.20 34	0.37 47	0.35 106	0.33 110	0.40 130	0.19 22	0.18 26	0.45 130	0.21 24	0.11 29	0.09 25	0.12 35	0.09 10	0.13 106	0.08 1

monsters	0.22 43	0.14 16	0.26 26	0.31 30	0.19 63	0.23 29	0.19 20	0.44 102	0.33 87	0.36 128	0.30 80	0.16 3	0.18 26	0.43 116	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.10 41

SGD-Stereo	0.22 43	0.15 40	0.27 37	0.31 30	0.15 3	0.29 111	0.20 34	0.37 47	0.29 58	0.24 41	0.29 78	0.21 39	0.27 132	0.36 57	0.25 108	0.16 248	0.09 25	0.13 73	0.10 62	0.13 106	0.10 41

GREAT-IGEV	0.22 43	0.15 40	0.31 82	0.29 8	0.22 143	0.21 18	0.26 123	0.33 34	0.31 67	0.20 10	0.30 80	0.22 41	0.22 70	0.47 153	0.22 39	0.11 29	0.09 25	0.12 35	0.09 10	0.13 106	0.10 41
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 43	0.15 40	0.26 26	0.33 65	0.20 91	0.61 370	0.21 54	0.30 14	0.31 67	0.23 34	0.19 14	0.18 16	0.18 26	0.41 98	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.12 35	0.09 10	0.11 24	0.11 87

WQFJA1++	0.23 57	0.15 40	0.27 37	0.30 13	0.21 118	0.31 143	0.18 12	0.36 43	0.17 6	0.25 47	0.30 80	0.29 81	0.28 149	0.40 88	0.22 39	0.15 192	0.10 63	0.13 73	0.10 62	0.42 543	0.11 87

GEAStereo	0.23 57	0.16 65	0.30 69	0.33 65	0.25 246	0.36 201	0.30 189	0.42 84	0.28 48	0.26 53	0.28 68	0.24 58	0.21 58	0.32 28	0.22 39	0.18 329	0.10 63	0.13 73	0.10 62	0.14 152	0.12 135

GSStereo	0.23 57	0.16 65	0.30 69	0.33 65	0.25 246	0.36 201	0.30 189	0.42 84	0.27 42	0.30 87	0.28 68	0.23 51	0.21 58	0.32 28	0.22 39	0.16 248	0.09 25	0.12 35	0.10 62	0.14 152	0.12 135

Zero-FE251	0.23 57	0.16 65	0.30 69	0.33 65	0.20 91	0.44 265	0.19 20	0.37 47	0.25 38	0.27 68	0.29 78	0.38 149	0.24 92	0.32 28	0.22 39	0.14 119	0.10 63	0.13 73	0.10 62	0.11 24	0.10 41

3.25w_new	0.23 57	0.17 97	0.32 95	0.31 30	0.17 25	0.43 257	0.20 34	0.37 47	0.30 62	0.37 135	0.28 68	0.22 41	0.25 104	0.42 107	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 41

3.25w	0.23 57	0.17 97	0.32 95	0.31 30	0.17 25	0.43 257	0.20 34	0.37 47	0.30 62	0.37 135	0.28 68	0.22 41	0.25 104	0.42 107	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 41

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 57	0.16 65	0.32 95	0.39 219	0.21 118	0.18 7	0.21 54	0.34 36	0.26 40	0.28 72	0.51 178	0.28 78	0.29 165	0.26 3	0.24 83	0.14 119	0.10 63	0.13 73	0.10 62	0.14 152	0.12 135

AIO_rvc	0.23 57	0.16 65	0.32 95	0.34 86	0.19 63	0.26 66	0.33 250	0.40 72	0.22 17	0.26 53	0.24 40	0.34 116	0.15 6	0.51 186	0.24 83	0.12 40	0.09 25	0.13 73	0.10 62	0.12 65	0.10 41

AIO_test	0.23 57	0.16 65	0.28 50	0.34 86	0.20 91	0.30 125	0.39 372	0.38 56	0.25 38	0.25 47	0.28 68	0.32 100	0.22 70	0.38 75	0.25 108	0.12 40	0.09 25	0.13 73	0.10 62	0.12 65	0.09 4

IGEV-Stereo+	0.23 57	0.14 16	0.26 26	0.32 50	0.19 63	0.12 1	0.17 3	0.29 12	0.29 58	0.21 18	0.15 3	0.22 41	0.22 70	0.40 88	0.22 39	0.14 119	0.10 63	0.12 35	0.09 10	0.15 208	0.86 590

DispViT+	0.24 67	0.21 242	0.36 152	0.36 142	0.23 185	0.24 41	0.19 20	0.39 61	0.33 87	0.31 90	0.24 40	0.21 39	0.20 46	0.37 66	0.35 265	0.17 294	0.12 226	0.13 73	0.11 99	0.16 253	0.12 135

VIP-Stereo	0.24 67	0.17 97	0.29 57	0.32 50	0.21 118	0.64 396	0.19 20	0.31 18	0.37 130	0.23 34	0.30 80	0.27 72	0.19 36	0.47 153	0.22 39	0.12 40	0.09 25	0.13 73	0.09 10	0.12 65	0.09 4

gasm-f	0.24 67	0.16 65	0.27 37	0.33 65	0.25 246	0.25 57	0.36 312	0.42 84	0.28 48	0.26 53	0.35 108	0.24 58	0.30 183	0.36 57	0.23 69	0.18 329	0.10 63	0.13 73	0.10 62	0.15 208	0.12 135

3w_stereo	0.24 67	0.20 204	0.37 170	0.33 65	0.16 14	0.32 161	0.42 408	0.41 79	0.38 137	0.31 90	0.27 58	0.16 3	0.26 121	0.34 46	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 65	0.11 87

1w_stereo	0.24 67	0.15 40	0.29 57	0.34 86	0.18 42	0.31 143	0.41 398	0.40 72	0.43 165	0.31 90	0.38 122	0.17 5	0.24 92	0.45 130	0.23 69	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 24	0.09 4

LG-Stereo	0.24 67	0.18 124	0.40 213	0.39 219	0.20 91	0.22 21	0.27 140	0.32 23	0.36 114	0.26 53	0.44 143	0.22 41	0.16 13	0.37 66	0.27 154	0.11 29	0.12 226	0.16 181	0.15 235	0.13 106	0.09 4

HUF	0.24 67	0.16 65	0.33 110	0.32 50	0.18 42	0.25 57	0.40 383	0.42 84	0.34 93	0.25 47	0.23 32	0.32 100	0.28 149	0.34 46	0.24 83	0.13 75	0.10 63	0.13 73	0.09 10	0.12 65	0.10 41

GIP-stereo	0.24 67	0.18 124	0.30 69	0.37 160	0.24 215	0.26 66	0.20 34	0.46 111	0.36 114	0.24 41	0.39 125	0.35 128	0.20 46	0.31 22	0.21 24	0.15 192	0.10 63	0.13 73	0.10 62	0.12 65	0.11 87

RAStereo	0.24 67	0.17 97	0.29 57	0.40 261	0.21 118	0.23 29	0.26 123	0.42 84	0.45 181	0.23 34	0.34 102	0.30 90	0.19 36	0.34 46	0.25 108	0.15 192	0.12 226	0.16 181	0.13 170	0.14 152	0.11 87

IGEV++	0.24 67	0.17 97	0.31 82	0.38 190	0.22 143	0.24 41	0.22 66	0.50 129	0.23 25	0.28 72	0.35 108	0.30 90	0.22 70	0.31 22	0.28 177	0.14 119	0.10 63	0.13 73	0.10 62	0.13 106	0.13 184

Selective-IGEV	0.24 67	0.18 124	0.35 144	0.35 122	0.19 63	0.27 80	0.25 108	0.55 157	0.23 25	0.27 68	0.25 48	0.34 116	0.19 36	0.58 259	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.14 108	0.11 99	0.12 65	0.10 41

zero-FE	0.25 78	0.15 40	0.30 69	0.35 122	0.29 380	0.19 9	0.20 34	0.35 39	0.31 67	0.26 53	0.27 58	0.29 81	0.29 165	0.33 40	0.24 83	0.17 294	0.10 63	0.14 108	0.10 62	0.64 577	0.12 135

GASTEREO	0.25 78	0.16 65	0.32 95	0.40 261	0.20 91	0.22 21	0.30 189	0.43 96	0.31 67	0.37 135	0.33 93	0.22 41	0.35 224	0.41 98	0.23 69	0.15 192	0.10 63	0.13 73	0.11 99	0.12 65	0.11 87

MSCF	0.25 78	0.16 65	0.33 110	0.39 219	0.20 91	0.20 12	0.31 217	0.43 96	0.31 67	0.36 128	0.33 93	0.23 51	0.35 224	0.36 57	0.23 69	0.15 192	0.10 63	0.13 73	0.11 99	0.13 106	0.11 87

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 78	0.31 442	0.24 10	0.51 485	0.19 63	0.29 111	0.22 66	0.40 72	0.37 130	0.26 53	0.24 40	0.24 58	0.31 191	0.44 126	0.22 39	0.14 119	0.09 25	0.12 35	0.09 10	0.14 152	0.10 41

IGEV-RUCA	0.25 78	0.16 65	0.34 129	0.39 219	0.27 326	0.33 169	0.20 34	0.38 56	0.36 114	0.26 53	0.31 91	0.25 64	0.21 58	0.48 164	0.24 83	0.20 384	0.11 166	0.13 73	0.10 62	0.17 290	0.15 260

fffft	0.25 78	0.17 97	0.37 170	0.36 142	0.22 143	0.28 99	0.36 312	0.42 84	0.24 30	0.36 128	0.23 32	0.27 72	0.22 70	0.52 193	0.27 154	0.12 40	0.09 25	0.16 181	0.12 133	0.12 65	0.12 135
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 78	0.18 124	0.34 129	0.37 160	0.18 42	0.28 99	0.30 189	0.48 118	0.27 42	0.29 80	0.30 80	0.32 100	0.17 16	0.52 193	0.23 69	0.12 40	0.10 63	0.14 108	0.11 99	0.13 106	0.10 41

RSM++	0.25 78	0.18 124	0.34 129	0.36 142	0.20 91	0.28 99	0.30 189	0.51 132	0.32 81	0.25 47	0.22 29	0.37 141	0.21 58	0.50 178	0.24 83	0.12 40	0.10 63	0.14 108	0.12 133	0.14 152	0.10 41

RSM	0.25 78	0.18 124	0.33 110	0.36 142	0.20 91	0.27 80	0.34 265	0.51 132	0.27 42	0.26 53	0.23 32	0.39 156	0.21 58	0.56 226	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.14 108	0.11 99	0.14 152	0.10 41

MoCha-V2	0.25 78	0.15 40	0.29 57	0.40 261	0.18 42	0.27 80	0.26 123	0.49 121	0.27 42	0.36 128	0.27 58	0.33 112	0.35 224	0.49 171	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.12 35	0.10 62	0.13 106	0.11 87

EGLCR-Stereo	0.25 78	0.16 65	0.33 110	0.34 86	0.20 91	0.35 190	0.20 34	0.52 142	0.36 114	0.28 72	0.27 58	0.41 174	0.18 26	0.45 130	0.26 136	0.14 119	0.10 63	0.16 181	0.14 203	0.13 106	0.11 87

NLSM3	0.26 89	0.16 65	0.30 69	0.38 190	0.21 118	0.34 180	0.27 140	0.57 167	0.47 189	0.28 72	0.35 108	0.29 81	0.24 92	0.42 107	0.27 154	0.12 40	0.10 63	0.16 181	0.15 235	0.12 65	0.10 41

DDF-Stereo	0.26 89	0.15 40	0.30 69	0.36 142	0.29 380	0.19 9	0.20 34	0.32 23	0.31 67	0.26 53	0.26 52	0.29 81	0.29 165	0.38 75	0.24 83	0.17 294	0.10 63	0.14 108	0.10 62	0.70 580	0.12 135

Replicate-Monster	0.26 89	0.15 40	1.07 533	0.30 13	0.17 25	0.38 221	0.19 20	0.43 96	0.39 147	0.23 34	0.21 20	0.23 51	0.21 58	0.45 130	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.12 35	0.09 10	0.09 1	0.14 230

S2M2_L	0.26 89	0.22 285	0.33 110	0.31 30	0.25 246	0.24 41	0.13 1	0.35 39	0.41 153	0.25 47	0.36 114	0.30 90	0.25 104	0.30 17	0.26 136	0.22 427	0.19 453	0.17 226	0.19 381	0.21 390	0.18 345
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 89	0.18 124	0.34 129	0.35 122	0.24 215	0.23 29	0.28 162	0.51 132	0.36 114	0.31 90	0.36 114	0.37 141	0.20 46	0.57 239	0.22 39	0.13 75	0.10 63	0.13 73	0.11 99	0.16 253	0.12 135

SCV	0.26 89	0.19 163	0.33 110	0.35 122	0.21 118	0.27 80	0.34 265	0.56 160	0.28 48	0.24 41	0.28 68	0.37 141	0.23 82	0.49 171	0.22 39	0.18 329	0.10 63	0.14 108	0.11 99	0.15 208	0.11 87

castereo++	0.26 89	0.16 65	0.26 26	0.33 65	0.19 63	0.75 441	0.20 34	0.37 47	0.47 189	0.23 34	0.23 32	0.35 128	0.28 149	0.39 81	0.19 5	0.14 119	0.09 25	0.14 108	0.09 10	0.11 24	0.10 41

SMoEStereo_RVC	0.26 89	0.19 163	0.35 144	0.35 122	0.22 143	0.36 201	0.32 240	0.39 61	0.34 93	0.37 135	0.30 80	0.33 112	0.24 92	0.53 202	0.24 83	0.12 40	0.10 63	0.16 181	0.12 133	0.12 65	0.11 87

mms	0.26 89	0.21 242	0.33 110	0.37 160	0.25 246	0.30 125	0.33 250	0.40 72	0.32 81	0.28 72	0.34 102	0.34 116	0.20 46	0.45 130	0.26 136	0.12 40	0.11 166	0.16 181	0.12 133	0.14 152	0.11 87

ours_stereo	0.26 89	0.21 242	0.33 110	0.38 190	0.23 185	0.30 125	0.33 250	0.42 84	0.38 137	0.26 53	0.34 102	0.35 128	0.23 82	0.47 153	0.27 154	0.13 75	0.11 166	0.16 181	0.12 133	0.14 152	0.10 41

Occ-G	0.26 89	0.14 16	0.28 50	0.34 86	0.20 91	0.27 80	0.34 265	0.41 79	0.31 67	0.29 80	0.43 142	0.49 226	0.25 104	0.47 153	0.28 177	0.13 75	0.11 166	0.14 108	0.11 99	0.12 65	0.12 135

MaDis-Stereo	0.26 89	0.18 124	0.36 152	0.36 142	0.26 292	0.27 80	0.27 140	0.43 96	0.35 106	0.27 68	0.26 52	0.41 174	0.28 149	0.40 88	0.28 177	0.16 248	0.14 333	0.16 181	0.13 170	0.14 152	0.12 135

CroCo-Stereo	0.26 89	0.22 285	0.36 152	0.48 440	0.22 143	0.20 12	0.29 171	0.51 132	0.44 172	0.28 72	0.23 32	0.42 184	0.26 121	0.29 10	0.26 136	0.15 192	0.13 298	0.13 73	0.11 99	0.16 253	0.12 135
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	0.27 102	0.16 65	0.88 508	0.34 86	0.22 143	0.22 21	0.31 217	0.39 61	0.41 153	0.26 53	0.24 40	0.26 65	0.19 36	0.42 107	0.28 177	0.10 13	0.12 226	0.12 35	0.16 269	0.12 65	0.14 230

tt45	0.27 102	0.17 97	0.34 129	0.35 122	0.23 185	0.38 221	0.28 162	0.46 111	0.28 48	0.40 164	0.27 58	0.38 149	0.25 104	0.57 239	0.26 136	0.13 75	0.11 166	0.16 181	0.13 170	0.12 65	0.14 230

999	0.27 102	0.16 65	0.35 144	0.36 142	0.24 215	0.31 143	0.27 140	0.49 121	0.38 137	0.26 53	0.30 80	0.39 156	0.23 82	0.63 309	0.25 108	0.13 75	0.10 63	0.14 108	0.12 133	0.12 65	0.14 230

Pointernet	0.27 102	0.14 16	0.33 110	0.35 122	0.23 185	0.35 190	0.21 54	0.72 290	0.38 137	0.39 155	0.36 114	0.34 116	0.25 104	0.36 57	0.25 108	0.15 192	0.10 63	0.12 35	0.08 1	0.11 24	0.10 41

trnet	0.27 102	0.14 16	0.23 4	0.28 5	0.15 3	0.37 208	0.23 84	0.52 142	0.72 296	0.42 173	0.51 178	0.34 116	0.26 121	0.39 81	0.25 108	0.15 192	0.11 166	0.12 35	0.08 1	0.11 24	0.10 41

UniTT-Stereo	0.27 102	0.17 97	0.37 170	0.40 261	0.27 326	0.30 125	0.28 162	0.39 61	0.31 67	0.29 80	0.46 152	0.27 72	0.25 104	0.47 153	0.34 247	0.17 294	0.13 298	0.13 73	0.12 133	0.14 152	0.12 135

AEACV	0.27 102	0.17 97	0.31 82	0.34 86	0.45 526	0.26 66	0.28 162	0.37 47	0.32 81	0.30 87	0.46 152	0.31 97	0.37 246	0.36 57	0.24 83	0.14 119	0.10 63	0.15 152	0.12 133	0.13 106	0.11 87

LoS_RVC	0.27 102	0.16 65	0.27 37	0.32 50	0.30 399	0.44 265	0.34 265	0.41 79	0.33 87	0.31 90	0.51 178	0.29 81	0.32 197	0.36 57	0.28 177	0.11 29	0.10 63	0.11 2	0.08 1	0.11 24	0.19 377

VMStereo-Base	0.28 110	0.16 65	0.27 37	0.30 13	0.17 25	0.30 125	0.27 140	0.50 129	0.65 264	0.32 104	0.47 158	0.42 184	0.24 92	0.41 98	0.27 154	0.15 192	0.11 166	0.12 35	0.10 62	0.13 106	0.14 230

water-stereo	0.28 110	0.14 16	0.29 57	0.35 122	0.19 63	0.36 201	0.23 84	0.62 202	0.38 137	0.39 155	0.62 220	0.41 174	0.35 224	0.28 8	0.27 154	0.14 119	0.13 298	0.13 73	0.12 133	0.12 65	0.10 41

castereo	0.28 110	0.16 65	0.32 95	0.35 122	0.21 118	0.40 232	0.42 408	0.50 129	0.66 268	0.26 53	0.41 133	0.37 141	0.36 242	0.33 40	0.24 83	0.13 75	0.09 25	0.13 73	0.10 62	0.11 24	0.10 41

fffy	0.28 110	0.21 242	0.34 129	0.37 160	0.23 185	0.33 169	0.29 171	0.51 132	0.41 153	0.32 104	0.37 119	0.39 156	0.27 132	0.50 178	0.27 154	0.12 40	0.11 166	0.16 181	0.13 170	0.14 152	0.11 87

WCG-NET	0.28 110	0.15 40	0.33 110	0.33 65	0.19 63	0.33 169	0.27 140	0.39 61	0.80 351	0.46 189	0.49 165	0.39 156	0.25 104	0.40 88	0.25 108	0.12 40	0.09 25	0.13 73	0.11 99	0.12 65	0.10 41

test_for_model	0.28 110	0.15 40	0.38 182	0.33 65	0.20 91	0.32 161	0.26 123	0.58 174	0.63 250	0.35 123	0.50 168	0.35 128	0.24 92	0.46 145	0.24 83	0.12 40	0.10 63	0.13 73	0.11 99	0.11 24	0.10 41

GCAPDPT-zeroshot4090	0.28 110	0.15 40	0.42 243	0.33 65	0.21 118	0.25 57	0.25 108	0.45 106	0.54 216	0.34 113	0.42 136	0.43 193	0.27 132	0.48 164	0.24 83	0.14 119	0.11 166	0.14 108	0.12 133	0.11 24	0.12 135

MGS-Stereo	0.28 110	0.19 163	0.40 213	0.36 142	0.23 185	0.37 208	0.30 189	0.39 61	0.44 172	0.31 90	0.51 178	0.40 168	0.24 92	0.43 116	0.26 136	0.15 192	0.12 226	0.15 152	0.13 170	0.14 152	0.13 184

testlalala	0.28 110	0.15 40	0.42 243	0.33 65	0.21 118	0.25 57	0.25 108	0.45 106	0.54 216	0.34 113	0.42 136	0.43 193	0.27 132	0.48 164	0.24 83	0.14 119	0.11 166	0.14 108	0.12 133	0.11 24	0.12 135

GCAPDPT-zeroshot	0.28 110	0.15 40	0.42 243	0.33 65	0.21 118	0.25 57	0.25 108	0.45 106	0.54 216	0.34 113	0.42 136	0.43 193	0.27 132	0.48 164	0.24 83	0.14 119	0.11 166	0.14 108	0.12 133	0.11 24	0.12 135

GCAP-Stereo	0.28 110	0.19 163	0.40 213	0.38 190	0.19 63	0.38 221	0.23 84	0.57 167	0.41 153	0.45 183	0.49 165	0.39 156	0.27 132	0.33 40	0.23 69	0.14 119	0.12 226	0.14 108	0.11 99	0.12 65	0.11 87

CES	0.28 110	0.14 16	0.23 4	0.30 13	0.70 576	0.37 208	0.27 140	0.48 118	0.46 184	0.34 113	0.48 161	0.27 72	0.22 70	0.39 81	0.23 69	0.13 75	0.11 166	0.12 35	0.08 1	0.13 106	0.17 327

MC-Stereo	0.28 110	0.17 97	0.32 95	0.38 190	0.20 91	0.26 66	0.26 123	0.49 121	0.37 130	0.37 135	0.61 217	0.41 174	0.31 191	0.55 215	0.25 108	0.13 75	0.09 25	0.14 108	0.12 133	0.12 65	0.11 87

CroCo-Stereo Lap2	0.28 110	0.24 343	0.39 202	0.50 469	0.29 380	0.20 12	0.31 217	0.49 121	0.38 137	0.24 41	0.27 58	0.46 213	0.31 191	0.39 81	0.30 202	0.14 119	0.15 363	0.16 181	0.13 170	0.16 253	0.15 260

CREStereo	0.28 110	0.15 40	0.24 10	0.27 2	0.17 25	0.37 208	0.25 108	0.51 132	0.72 296	0.42 173	0.51 178	0.32 100	0.26 121	0.38 75	0.25 108	0.16 248	0.11 166	0.12 35	0.08 1	0.12 65	0.11 87
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	0.29 125	0.17 97	0.31 82	0.40 261	0.20 91	0.74 435	0.33 250	0.47 114	0.44 172	0.34 113	0.39 125	0.39 156	0.32 197	0.32 28	0.24 83	0.15 192	0.11 166	0.16 181	0.11 99	0.15 208	0.10 41

GGEV	0.29 125	0.17 97	0.31 82	0.40 261	0.20 91	0.74 435	0.33 250	0.47 114	0.44 172	0.34 113	0.39 125	0.39 156	0.32 197	0.32 28	0.24 83	0.15 192	0.11 166	0.16 181	0.11 99	0.15 208	0.10 41

FlowAnything_test	0.29 125	0.19 163	0.39 202	0.47 432	0.26 292	0.46 277	0.25 108	0.43 96	0.31 67	0.29 80	0.26 52	0.35 128	0.26 121	0.40 88	0.37 298	0.21 401	0.15 363	0.22 406	0.26 501	0.16 253	0.16 306

depthmonostereo	0.29 125	0.14 16	0.31 82	0.35 122	0.17 25	0.46 277	0.27 140	0.69 262	0.57 232	0.35 123	0.42 136	0.31 97	0.35 224	0.35 54	0.27 154	0.14 119	0.12 226	0.13 73	0.12 133	0.11 24	0.10 41

HART	0.29 125	0.16 65	0.32 95	0.40 261	0.21 118	0.32 161	0.26 123	0.62 202	0.31 67	0.33 110	0.65 228	0.41 174	0.22 70	0.55 215	0.25 108	0.12 40	0.10 63	0.15 152	0.11 99	0.15 208	0.11 87

ff7	0.29 125	0.21 242	0.38 182	0.36 142	0.26 292	0.31 143	0.35 290	0.62 202	0.34 93	0.38 147	0.33 93	0.32 100	0.29 165	0.58 259	0.25 108	0.14 119	0.10 63	0.17 226	0.12 133	0.14 152	0.15 260

IGEVStereo-DCA	0.29 125	0.22 285	0.38 182	0.35 122	0.27 326	0.37 208	0.35 290	0.62 202	0.34 93	0.38 147	0.30 80	0.35 128	0.27 132	0.51 186	0.22 39	0.15 192	0.12 226	0.16 181	0.12 133	0.13 106	0.15 260

ffff	0.29 125	0.21 242	0.38 182	0.36 142	0.26 292	0.31 143	0.35 290	0.62 202	0.34 93	0.38 147	0.33 93	0.32 100	0.29 165	0.58 259	0.25 108	0.14 119	0.10 63	0.17 226	0.12 133	0.14 152	0.15 260

rrr	0.29 125	0.22 285	0.41 223	0.35 122	0.27 326	0.37 208	0.32 240	0.52 142	0.42 163	0.38 147	0.30 80	0.35 128	0.27 132	0.51 186	0.22 39	0.15 192	0.12 226	0.16 181	0.13 170	0.13 106	0.14 230

11t	0.29 125	0.21 242	0.38 182	0.36 142	0.26 292	0.31 143	0.35 290	0.62 202	0.34 93	0.38 147	0.33 93	0.32 100	0.29 165	0.58 259	0.25 108	0.14 119	0.10 63	0.17 226	0.12 133	0.14 152	0.15 260

anonymousdsp	0.29 125	0.21 242	0.38 182	0.37 160	0.25 246	0.30 125	0.35 290	0.63 210	0.35 106	0.39 155	0.33 93	0.33 112	0.28 149	0.59 275	0.25 108	0.14 119	0.10 63	0.17 226	0.12 133	0.14 152	0.15 260

LoS	0.29 125	0.15 40	0.30 69	0.29 8	0.18 42	0.33 169	0.29 171	0.51 132	0.72 296	0.34 113	0.52 187	0.41 174	0.28 149	0.47 153	0.28 177	0.15 192	0.11 166	0.13 73	0.09 10	0.11 24	0.11 87
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 125	0.21 242	0.38 182	0.35 122	0.24 215	0.32 161	0.43 415	0.57 167	0.37 130	0.33 110	0.30 80	0.32 100	0.28 149	0.57 239	0.26 136	0.13 75	0.11 166	0.16 181	0.13 170	0.13 106	0.13 184

ccc-4	0.29 125	0.21 242	0.38 182	0.36 142	0.26 292	0.31 143	0.35 290	0.62 202	0.34 93	0.38 147	0.33 93	0.32 100	0.29 165	0.58 259	0.25 108	0.14 119	0.10 63	0.17 226	0.12 133	0.14 152	0.15 260

IGEV-Stereo	0.29 125	0.21 242	0.38 182	0.37 160	0.25 246	0.30 125	0.35 290	0.63 210	0.35 106	0.39 155	0.33 93	0.33 112	0.28 149	0.59 275	0.25 108	0.14 119	0.10 63	0.17 226	0.12 133	0.14 152	0.15 260
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 125	0.19 163	0.27 37	0.44 379	0.19 63	0.31 143	0.26 123	0.47 114	0.43 165	0.37 135	0.47 158	0.41 174	0.23 82	0.50 178	0.34 247	0.14 119	0.18 435	0.19 319	0.16 269	0.16 253	0.13 184

test_xeample3	0.29 125	0.21 242	0.41 223	0.35 122	0.26 292	0.35 190	0.32 240	0.56 160	0.36 114	0.43 177	0.32 92	0.34 116	0.28 149	0.54 209	0.23 69	0.14 119	0.11 166	0.16 181	0.12 133	0.14 152	0.13 184

gcap_with_dpt	0.30 142	0.20 204	0.35 144	0.40 261	0.26 292	0.35 190	0.29 171	0.61 196	0.52 208	0.39 155	0.57 205	0.45 204	0.27 132	0.40 88	0.30 202	0.15 192	0.11 166	0.14 108	0.11 99	0.13 106	0.13 184

Wave_Phase_stereo	0.30 142	0.16 65	0.88 508	0.34 86	0.22 143	0.64 396	0.31 217	0.54 156	0.41 153	0.26 53	0.24 40	0.26 65	0.19 36	0.42 107	0.28 177	0.10 13	0.12 226	0.12 35	0.16 269	0.12 65	0.14 230

DilatedVolume-Stereo	0.30 142	0.15 40	0.34 129	0.33 65	0.20 91	0.53 309	0.25 108	0.56 160	0.43 165	0.56 223	0.50 168	0.35 128	0.29 165	0.49 171	0.28 177	0.13 75	0.11 166	0.12 35	0.11 99	0.11 24	0.10 41

MM-Stereo_test2	0.30 142	0.18 124	0.39 202	0.40 261	0.24 215	0.42 254	0.42 408	0.63 210	0.41 153	0.37 135	0.35 108	0.32 100	0.26 121	0.53 202	0.25 108	0.12 40	0.10 63	0.15 152	0.12 133	0.15 208	0.10 41

Reg-Stereo(zero)	0.30 142	0.16 65	0.28 50	0.34 86	0.18 42	0.32 161	0.20 34	0.63 210	0.68 276	0.50 203	0.52 187	0.51 233	0.30 183	0.45 130	0.25 108	0.13 75	0.10 63	0.12 35	0.10 62	0.12 65	0.11 87

GCAP-BAT	0.30 142	0.21 242	0.42 243	0.33 65	0.27 326	0.26 66	0.27 140	0.45 106	0.30 62	0.60 234	0.64 225	0.45 204	0.23 82	0.56 226	0.26 136	0.15 192	0.12 226	0.15 152	0.10 62	0.12 65	0.11 87

CASnet	0.30 142	0.20 204	0.33 110	0.41 296	0.16 14	0.26 66	0.24 100	0.52 142	0.53 212	0.52 211	0.54 194	0.39 156	0.24 92	0.40 88	0.26 136	0.14 119	0.10 63	0.22 406	0.18 351	0.18 315	0.11 87
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 142	0.15 40	0.31 82	0.30 13	0.17 25	0.55 322	0.23 84	0.44 102	0.55 224	0.59 230	0.68 242	0.37 141	0.26 121	0.35 54	0.27 154	0.15 192	0.16 395	0.12 35	0.10 62	0.13 106	0.14 230

rvit_stereo_0081_aga	0.31 150	0.28 416	0.44 268	0.42 338	0.29 380	0.34 180	0.31 217	0.44 102	0.40 149	0.39 155	0.44 143	0.40 168	0.32 197	0.42 107	0.29 196	0.23 444	0.17 415	0.19 319	0.16 269	0.20 366	0.15 260

rvit_stereo_0080	0.31 150	0.25 368	0.40 213	0.39 219	0.28 352	0.27 80	0.46 431	0.49 121	0.44 172	0.35 123	0.42 136	0.40 168	0.28 149	0.41 98	0.33 231	0.22 427	0.17 415	0.17 226	0.16 269	0.22 412	0.15 260

WCG-NET（raft）	0.31 150	0.15 40	0.36 152	0.32 50	0.19 63	0.35 190	0.27 140	0.51 132	0.78 340	0.45 183	0.55 200	0.48 220	0.27 132	0.54 209	0.26 136	0.13 75	0.10 63	0.12 35	0.11 99	0.12 65	0.11 87

whm_eth	0.31 150	0.25 368	0.40 213	0.39 219	0.28 352	0.27 80	0.46 431	0.49 121	0.44 172	0.35 123	0.42 136	0.40 168	0.28 149	0.41 98	0.33 231	0.22 427	0.17 415	0.17 226	0.16 269	0.22 412	0.15 260

plain	0.31 150	0.20 204	0.50 353	0.39 219	0.29 380	0.27 80	0.30 189	0.44 102	0.35 106	0.31 90	0.66 235	0.30 90	0.31 191	0.65 331	0.31 210	0.17 294	0.13 298	0.20 349	0.15 235	0.17 290	0.12 135

MIF-Stereo (partial)	0.31 150	0.18 124	0.37 170	0.41 296	0.31 421	0.28 99	0.23 84	0.47 114	0.42 163	0.31 90	0.63 221	0.36 139	0.35 224	0.57 239	0.31 210	0.17 294	0.13 298	0.19 319	0.17 324	0.18 315	0.14 230

WQFJA1	0.32 156	0.19 163	0.34 129	0.39 219	0.26 292	0.62 378	0.30 189	0.56 160	0.47 189	0.37 135	0.39 125	0.38 149	0.33 209	0.50 178	0.42 332	0.14 119	0.18 435	0.16 181	0.14 203	0.14 152	0.13 184

WQFJX	0.32 156	0.18 124	0.33 110	0.39 219	0.27 326	0.60 367	0.30 189	0.53 153	0.47 189	0.39 155	0.38 122	0.34 116	0.33 209	0.61 289	0.40 322	0.14 119	0.17 415	0.16 181	0.13 170	0.14 152	0.14 230

NLMM	0.32 156	0.19 163	0.34 129	0.39 219	0.26 292	0.62 378	0.30 189	0.56 160	0.47 189	0.37 135	0.39 125	0.38 149	0.33 209	0.49 171	0.42 332	0.14 119	0.18 435	0.16 181	0.14 203	0.14 152	0.13 184

NLSM1	0.32 156	0.18 124	0.34 129	0.39 219	0.25 246	0.66 407	0.27 140	0.57 167	0.50 201	0.37 135	0.53 191	0.29 81	0.28 149	0.54 209	0.32 218	0.16 248	0.17 415	0.18 276	0.15 235	0.14 152	0.12 135

FE-Mocha	0.32 156	0.19 163	0.50 353	0.38 190	0.27 326	0.30 125	0.20 34	0.71 285	0.36 114	0.65 273	0.56 203	0.54 246	0.25 104	0.38 75	0.22 39	0.15 192	0.10 63	0.17 226	0.16 269	0.13 106	0.12 135

rvit_stereo_0081	0.32 156	0.24 343	0.47 308	0.43 359	0.26 292	0.30 125	0.37 328	0.42 84	0.55 224	0.36 128	0.40 130	0.39 156	0.35 224	0.43 116	0.33 231	0.22 427	0.16 395	0.19 319	0.16 269	0.19 349	0.13 184

rvit_stereo_0082	0.32 156	0.24 343	0.47 308	0.43 359	0.26 292	0.30 125	0.37 328	0.42 84	0.55 224	0.36 128	0.40 130	0.39 156	0.35 224	0.43 116	0.33 231	0.22 427	0.16 395	0.19 319	0.16 269	0.19 349	0.13 184

RAFT-Stereo-weight	0.32 156	0.18 124	0.33 110	0.39 219	0.22 143	0.26 66	0.29 171	0.67 244	0.80 351	0.53 214	0.51 178	0.58 267	0.20 46	0.47 153	0.27 154	0.13 75	0.10 63	0.14 108	0.11 99	0.13 106	0.11 87

CAS++	0.32 156	0.24 343	0.36 152	0.37 160	0.26 292	0.28 99	0.23 84	0.87 361	0.50 201	0.47 195	0.45 147	0.26 65	0.21 58	0.49 171	0.24 83	0.23 444	0.19 453	0.22 406	0.17 324	0.21 390	0.16 306
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 156	0.22 285	0.34 129	0.42 338	0.28 352	0.40 232	0.50 457	0.72 290	0.37 130	0.37 135	0.34 102	0.32 100	0.31 191	0.59 275	0.27 154	0.14 119	0.13 298	0.18 276	0.17 324	0.17 290	0.16 306

MSKI-zero shot	0.32 156	0.17 97	0.34 129	0.39 219	0.21 118	0.32 161	0.22 66	0.61 196	0.43 165	0.52 211	0.64 225	0.61 294	0.20 46	0.74 397	0.25 108	0.14 119	0.10 63	0.14 108	0.10 62	0.12 65	0.12 135

iRaftStereo_RVC	0.32 156	0.19 163	0.37 170	0.39 219	0.22 143	0.31 143	0.29 171	0.68 254	0.51 205	0.49 200	0.66 235	0.37 141	0.23 82	0.45 130	0.33 231	0.14 119	0.10 63	0.18 276	0.17 324	0.15 208	0.12 135

CREStereo++_RVC	0.32 156	0.15 40	0.23 4	0.31 30	0.24 215	0.27 80	0.22 66	0.46 111	0.88 400	0.46 189	0.80 298	0.30 90	0.26 121	0.36 57	0.33 231	0.13 75	0.09 25	0.13 73	0.51 582	0.13 106	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	0.32 156	0.53 541	0.26 26	0.51 485	0.20 91	0.37 208	0.24 100	0.40 72	0.73 303	0.54 218	0.69 243	0.31 97	0.25 104	0.32 28	0.27 154	0.16 248	0.10 63	0.12 35	0.09 10	0.13 106	0.11 87

PMTNet	0.32 156	0.16 65	0.24 10	0.29 8	0.18 42	0.45 273	0.22 66	0.56 160	0.63 250	0.46 189	0.54 194	0.39 156	0.34 220	0.48 164	0.24 83	0.75 588	0.10 63	0.12 35	0.08 1	0.12 65	0.11 87

WQFJX1	0.33 171	0.19 163	0.34 129	0.41 296	0.28 352	0.53 309	0.33 250	0.51 132	0.50 201	0.39 155	0.36 114	0.34 116	0.31 191	0.69 366	0.39 314	0.15 192	0.18 435	0.16 181	0.14 203	0.16 253	0.14 230

NLMM1	0.33 171	0.21 242	0.36 152	0.41 296	0.25 246	0.55 322	0.33 250	0.55 157	0.63 250	0.42 173	0.44 143	0.30 90	0.25 104	0.63 309	0.38 307	0.16 248	0.18 435	0.17 226	0.14 203	0.15 208	0.13 184

xyz-stereo-finetune	0.33 171	0.18 124	0.36 152	0.33 65	0.18 42	0.57 342	0.31 217	0.58 174	0.69 283	0.45 183	0.54 194	0.38 149	0.33 209	0.56 226	0.36 282	0.12 40	0.12 226	0.16 181	0.13 170	0.13 106	0.12 135

MM-Stereo_test1	0.33 171	0.19 163	0.36 152	0.41 296	0.23 185	0.36 201	0.45 427	0.58 174	0.54 216	0.60 234	0.50 168	0.38 149	0.37 246	0.60 281	0.26 136	0.15 192	0.13 298	0.17 226	0.14 203	0.15 208	0.12 135

tg	0.33 171	0.18 124	0.37 170	0.39 219	0.22 143	0.38 221	0.26 123	0.70 277	0.56 230	0.47 195	0.65 228	0.42 184	0.24 92	0.55 215	0.33 231	0.14 119	0.10 63	0.18 276	0.17 324	0.14 152	0.11 87

model_zeroshot	0.33 171	0.18 124	0.48 328	0.39 219	0.28 352	0.45 273	0.25 108	0.63 210	0.45 181	0.61 242	0.50 168	0.51 233	0.25 104	0.45 130	0.26 136	0.16 248	0.13 298	0.15 152	0.14 203	0.13 106	0.13 184

rvit_stereo_ft	0.33 171	0.25 368	0.47 308	0.52 498	0.32 437	0.33 169	0.47 438	0.49 121	0.50 201	0.34 113	0.41 133	0.41 174	0.32 197	0.48 164	0.34 247	0.22 427	0.14 333	0.19 319	0.18 351	0.19 349	0.14 230

4D-IteraStereo	0.33 171	0.18 124	0.40 213	0.40 261	0.24 215	0.32 161	0.27 140	0.58 174	0.72 296	0.65 273	0.54 194	0.42 184	0.23 82	0.45 130	0.28 177	0.14 119	0.09 25	0.19 319	0.16 269	0.16 253	0.11 87

NLCSM	0.34 179	0.21 242	0.34 129	0.44 379	0.29 380	0.54 316	0.36 312	0.52 142	0.47 189	0.46 189	0.37 119	0.34 116	0.34 220	0.71 378	0.41 327	0.16 248	0.17 415	0.17 226	0.16 269	0.17 290	0.16 306

IGEV-FE	0.34 179	0.18 124	0.67 445	0.39 219	0.28 352	0.30 125	0.25 108	0.74 303	0.31 67	0.62 244	0.57 205	0.54 246	0.25 104	0.53 202	0.27 154	0.14 119	0.10 63	0.15 152	0.14 203	0.14 152	0.12 135

MM-Stereo_test3	0.34 179	0.19 163	0.31 82	0.41 296	0.25 246	0.35 190	0.44 424	0.72 290	0.92 428	0.46 189	0.52 187	0.41 174	0.29 165	0.44 126	0.28 177	0.16 248	0.15 363	0.17 226	0.13 170	0.14 152	0.13 184

rvit_stereo_0083	0.34 179	0.24 343	0.50 353	0.44 379	0.27 326	0.34 180	0.35 290	0.45 106	0.62 239	0.37 135	0.47 158	0.42 184	0.35 224	0.40 88	0.36 282	0.22 427	0.20 465	0.20 349	0.17 324	0.20 366	0.14 230

gcap-zeroshot	0.34 179	0.18 124	0.52 372	0.38 190	0.22 143	0.49 290	0.27 140	0.52 142	0.34 93	0.64 263	0.50 168	0.83 404	0.34 220	0.48 164	0.24 83	0.13 75	0.11 166	0.15 152	0.12 133	0.13 106	0.12 135

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 179	0.27 402	0.45 280	0.36 142	0.25 246	0.48 285	0.30 189	0.58 174	0.90 416	0.42 173	0.36 114	0.30 90	0.29 165	0.49 171	0.30 202	0.16 248	0.14 333	0.18 276	0.15 235	0.18 315	0.15 260

AE-Stereo	0.34 179	0.21 242	0.42 243	0.48 440	0.31 421	0.48 285	0.35 290	0.61 196	0.62 239	0.32 104	0.55 200	0.52 238	0.27 132	0.47 153	0.29 196	0.13 75	0.13 298	0.18 276	0.16 269	0.15 208	0.12 135

IGEV_Zeroshot_test	0.34 179	0.18 124	0.67 445	0.39 219	0.28 352	0.30 125	0.25 108	0.74 303	0.31 67	0.62 244	0.57 205	0.54 246	0.25 104	0.53 202	0.27 154	0.14 119	0.10 63	0.15 152	0.14 203	0.14 152	0.12 135

RAFT-Test	0.34 179	0.18 124	0.37 170	0.38 190	0.23 185	0.50 293	0.23 84	0.69 262	0.40 149	0.60 234	0.85 330	0.61 294	0.28 149	0.46 145	0.27 154	0.14 119	0.11 166	0.14 108	0.11 99	0.13 106	0.12 135

CAS	0.34 179	0.13 3	0.25 18	1.28 594	0.30 399	0.46 277	0.38 350	0.48 118	0.47 189	0.34 113	0.52 187	0.24 58	0.19 36	0.29 10	0.27 154	0.69 586	0.08 2	0.12 35	0.08 1	0.12 65	0.15 260

test-3	0.34 179	0.16 65	0.43 258	0.39 219	0.21 118	0.43 257	0.22 66	0.63 210	0.78 340	0.71 315	0.45 147	0.64 309	0.27 132	0.43 116	0.31 210	0.12 40	0.09 25	0.17 226	0.13 170	0.12 65	0.10 41

test_1	0.34 179	0.16 65	0.43 258	0.39 219	0.21 118	0.43 257	0.23 84	0.63 210	0.78 340	0.68 295	0.45 147	0.64 309	0.27 132	0.43 116	0.31 210	0.12 40	0.09 25	0.17 226	0.13 170	0.12 65	0.10 41

cross-raft	0.34 179	0.20 204	0.37 170	0.44 379	0.23 185	0.32 161	0.35 290	0.74 303	0.40 149	0.60 234	0.77 274	0.57 259	0.27 132	0.43 116	0.28 177	0.12 40	0.10 63	0.15 152	0.13 170	0.15 208	0.11 87

raftrobust	0.34 179	0.19 163	0.36 152	0.41 296	0.27 326	0.30 125	0.25 108	0.71 285	0.63 250	0.58 228	0.55 200	0.45 204	0.46 301	0.51 186	0.29 196	0.16 248	0.12 226	0.14 108	0.12 133	0.12 65	0.13 184

EAI-Stereo	0.34 179	0.19 163	0.44 268	0.39 219	0.21 118	0.31 143	0.30 189	1.15 480	0.30 62	0.49 200	0.75 264	0.36 139	0.28 149	0.62 298	0.27 154	0.14 119	0.11 166	0.14 108	0.13 170	0.13 106	0.12 135

CFNet-RSSM	0.34 179	0.17 97	0.45 280	0.39 219	0.22 143	0.35 190	0.23 84	0.73 301	0.84 374	0.65 273	0.54 194	0.57 259	0.28 149	0.46 145	0.26 136	0.13 75	0.10 63	0.14 108	0.12 133	0.13 106	0.11 87

Gwc-CoAtRS	0.34 179	0.17 97	0.44 268	0.39 219	0.23 185	0.34 180	0.22 66	0.70 277	0.75 314	0.60 234	0.59 212	0.58 267	0.29 165	0.45 130	0.26 136	0.14 119	0.11 166	0.14 108	0.12 133	0.12 65	0.12 135

ACVNet-DCA	0.35 196	0.23 306	0.33 110	0.41 296	0.22 143	0.55 322	0.38 350	0.85 350	0.54 216	0.41 168	0.50 168	0.34 116	0.49 314	0.57 239	0.25 108	0.16 248	0.10 63	0.19 319	0.13 170	0.18 315	0.17 327

EKT-Stereo	0.35 196	0.23 306	0.39 202	0.43 359	0.29 380	0.38 221	0.31 217	0.69 262	0.64 259	0.45 183	0.63 221	0.49 226	0.27 132	0.56 226	0.33 231	0.18 329	0.14 333	0.18 276	0.15 235	0.16 253	0.16 306

Any-RAFT	0.35 196	0.16 65	0.30 69	0.34 86	0.21 118	0.52 301	0.22 66	0.88 366	0.73 303	0.53 214	0.73 253	0.64 309	0.28 149	0.46 145	0.24 83	0.15 192	0.10 63	0.13 73	0.10 62	0.13 106	0.12 135

HH	0.35 196	0.20 204	0.47 308	0.40 261	0.25 246	0.33 169	0.31 217	0.76 317	0.38 137	0.43 177	0.57 205	0.79 391	0.44 291	0.71 378	0.25 108	0.15 192	0.11 166	0.15 152	0.14 203	0.14 152	0.12 135

HanStereo	0.35 196	0.20 204	0.47 308	0.40 261	0.25 246	0.33 169	0.31 217	0.76 317	0.38 137	0.43 177	0.57 205	0.79 391	0.44 291	0.71 378	0.25 108	0.15 192	0.11 166	0.15 152	0.14 203	0.14 152	0.12 135

LL-Strereo2	0.35 196	0.24 343	0.48 328	0.41 296	0.26 292	0.35 190	0.24 100	0.67 244	0.44 172	0.54 218	0.51 178	0.66 327	0.25 104	0.66 339	0.30 202	0.14 119	0.12 226	0.23 427	0.20 406	0.18 315	0.13 184

anonymousdsp2	0.35 196	0.20 204	0.43 258	0.37 160	0.24 215	0.48 285	0.31 217	0.86 354	0.65 264	0.55 220	0.50 168	0.50 229	0.34 220	0.56 226	0.31 210	0.14 119	0.10 63	0.14 108	0.10 62	0.16 253	0.14 230

Selective-RAFT	0.35 196	0.23 306	0.51 367	0.44 379	0.21 118	0.64 396	0.27 140	0.59 180	0.63 250	0.40 164	0.38 122	0.55 251	0.40 267	0.57 239	0.35 265	0.13 75	0.11 166	0.14 108	0.12 133	0.16 253	0.13 184

RCA-Stereo	0.35 196	0.17 97	0.34 129	0.38 190	0.22 143	0.31 143	0.34 265	0.68 254	1.24 532	0.45 183	0.65 228	0.47 215	0.43 281	0.38 75	0.27 154	0.13 75	0.10 63	0.14 108	0.11 99	0.11 24	0.11 87

Patchmatch Stereo++	0.35 196	0.23 306	0.47 308	0.41 296	0.22 143	0.24 41	0.22 66	0.59 180	0.36 114	0.63 253	0.73 253	0.58 267	0.38 250	0.58 259	0.36 282	0.18 329	0.12 226	0.20 349	0.16 269	0.20 366	0.15 260
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	0.35 196	0.23 306	0.47 308	0.41 296	0.22 143	0.24 41	0.31 217	0.59 180	0.36 114	0.63 253	0.73 253	0.58 267	0.38 250	0.56 226	0.35 265	0.18 329	0.12 226	0.20 349	0.16 269	0.20 366	0.15 260

ROB_FTStereo_v2	0.35 196	0.23 306	0.47 308	0.41 296	0.22 143	0.24 41	0.31 217	0.59 180	0.36 114	0.63 253	0.73 253	0.57 259	0.38 250	0.57 239	0.36 282	0.18 329	0.12 226	0.20 349	0.16 269	0.20 366	0.15 260

ROB_FTStereo	0.35 196	0.23 306	0.47 308	0.41 296	0.22 143	0.25 57	0.21 54	0.59 180	0.36 114	0.63 253	0.73 253	0.58 267	0.38 250	0.57 239	0.35 265	0.18 329	0.12 226	0.20 349	0.16 269	0.20 366	0.15 260

HUI-Stereo	0.35 196	0.23 306	0.47 308	0.41 296	0.22 143	0.24 41	0.22 66	0.60 190	0.36 114	0.63 253	0.73 253	0.58 267	0.38 250	0.50 178	0.35 265	0.18 329	0.12 226	0.20 349	0.16 269	0.20 366	0.15 260

iGMRVC	0.35 196	0.23 306	0.47 308	0.41 296	0.22 143	0.24 41	0.30 189	0.59 180	0.36 114	0.63 253	0.73 253	0.58 267	0.38 250	0.58 259	0.36 282	0.18 329	0.12 226	0.20 349	0.16 269	0.20 366	0.15 260

iRAFT	0.35 196	0.23 306	0.47 308	0.41 296	0.22 143	0.24 41	0.22 66	0.59 180	0.36 114	0.63 253	0.73 253	0.58 267	0.38 250	0.58 259	0.36 282	0.18 329	0.12 226	0.20 349	0.16 269	0.20 366	0.15 260

RAFT-IKP	0.35 196	0.23 306	0.47 308	0.41 296	0.22 143	0.24 41	0.28 162	0.59 180	0.36 114	0.63 253	0.73 253	0.57 259	0.38 250	0.58 259	0.36 282	0.18 329	0.12 226	0.20 349	0.16 269	0.20 366	0.15 260

sCroCo_RVC	0.35 196	0.28 416	0.69 456	0.51 485	0.39 491	0.41 247	0.31 217	0.49 121	0.45 181	0.31 90	0.48 161	0.38 149	0.32 197	0.46 145	0.32 218	0.21 401	0.22 482	0.19 319	0.19 381	0.21 390	0.20 400

xyz-stereo-finetune2	0.36 214	0.19 163	0.38 182	0.32 50	0.19 63	0.82 471	0.29 171	0.52 142	0.32 81	0.51 206	0.78 285	0.43 193	0.45 296	0.69 366	0.44 355	0.13 75	0.12 226	0.17 226	0.13 170	0.12 65	0.13 184

1test111	0.36 214	0.23 306	0.33 110	0.41 296	0.22 143	0.55 322	0.38 350	0.85 350	0.54 216	0.41 168	0.50 168	0.34 116	0.49 314	0.55 215	0.45 364	0.16 248	0.10 63	0.19 319	0.13 170	0.18 315	0.17 327

11t1	0.36 214	0.21 242	0.42 243	0.35 122	0.22 143	0.62 378	0.29 171	0.69 262	0.43 165	0.60 234	0.53 191	0.53 242	0.48 310	0.56 226	0.40 322	0.18 329	0.14 333	0.16 181	0.13 170	0.17 290	0.17 327

tt1	0.36 214	0.24 343	0.32 95	0.41 296	0.22 143	0.54 316	0.38 350	0.68 254	1.04 485	0.41 168	0.46 152	0.35 128	0.45 296	0.57 239	0.25 108	0.16 248	0.10 63	0.19 319	0.13 170	0.16 253	0.16 306

knoymous	0.36 214	0.20 204	0.31 82	0.31 30	0.22 143	0.36 201	0.29 171	0.61 196	0.64 259	0.67 289	0.70 246	0.60 288	0.40 267	0.58 259	0.34 247	0.17 294	0.11 166	0.20 349	0.11 99	0.17 290	0.18 345

DCANet-4	0.36 214	0.20 204	0.48 328	0.34 86	0.19 63	0.29 111	0.30 189	0.66 234	0.92 428	0.69 302	0.78 285	0.40 168	0.47 305	0.45 130	0.34 247	0.14 119	0.10 63	0.14 108	0.11 99	0.11 24	0.13 184

test_4	0.36 214	0.18 124	0.31 82	0.44 379	0.25 246	0.20 12	0.34 265	0.56 160	0.41 153	0.59 230	1.45 532	0.43 193	0.25 104	0.63 309	0.28 177	0.12 40	0.10 63	0.17 226	0.19 381	0.15 208	0.11 87

test_3	0.36 214	0.19 163	0.44 268	0.44 379	0.23 185	0.48 285	0.36 312	0.66 234	0.82 364	0.64 263	0.45 147	0.68 335	0.25 104	0.41 98	0.31 210	0.12 40	0.10 63	0.18 276	0.16 269	0.15 208	0.11 87

NRIStereo	0.36 214	0.20 204	0.45 280	0.41 296	0.23 185	0.34 180	0.26 123	0.65 224	0.55 224	0.64 263	0.63 221	0.56 254	0.37 246	0.65 331	0.37 298	0.15 192	0.11 166	0.18 276	0.15 235	0.17 290	0.14 230

DeepStereo_RVC	0.36 214	0.21 242	0.47 308	0.40 261	0.24 215	0.26 66	0.22 66	0.60 190	0.38 137	0.69 302	0.67 240	0.57 259	0.51 329	0.56 226	0.39 314	0.16 248	0.12 226	0.18 276	0.15 235	0.19 349	0.18 345

CRE-IMP	0.36 214	0.23 306	0.49 340	0.42 338	0.24 215	0.41 247	0.21 54	0.57 167	0.41 153	0.65 273	0.72 249	0.53 242	0.37 246	0.61 289	0.38 307	0.17 294	0.11 166	0.19 319	0.15 235	0.21 390	0.18 345

test-1	0.36 214	0.19 163	0.71 465	0.46 424	0.26 292	0.44 265	0.36 312	0.60 190	0.59 235	0.48 198	0.67 240	0.53 242	0.36 242	0.40 88	0.29 196	0.14 119	0.11 166	0.16 181	0.14 203	0.15 208	0.16 306

s12784h	0.36 214	0.15 40	0.24 10	0.34 86	0.15 3	0.77 448	0.29 171	0.80 333	0.83 369	0.56 223	0.57 205	0.43 193	0.40 267	0.57 239	0.33 231	0.12 40	0.10 63	0.14 108	0.09 10	0.14 152	0.09 4

RALCasStereoNet	0.36 214	0.21 242	0.37 170	0.42 338	0.26 292	0.35 190	0.38 350	0.63 210	0.64 259	0.50 203	0.72 249	0.51 233	0.29 165	0.59 275	0.36 282	0.16 248	0.14 333	0.15 152	0.13 170	0.17 290	0.16 306

DCANet	0.36 214	0.16 65	0.41 223	0.34 86	0.19 63	0.30 125	0.30 189	0.68 254	0.91 423	0.70 308	0.77 274	0.43 193	0.57 362	0.45 130	0.34 247	0.14 119	0.10 63	0.14 108	0.11 99	0.13 106	0.12 135

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 214	0.17 97	0.41 223	0.35 122	0.19 63	0.33 169	0.29 171	0.65 224	0.73 303	0.68 295	1.01 405	0.56 254	0.40 267	0.42 107	0.30 202	0.11 29	0.09 25	0.15 152	0.14 203	0.13 106	0.10 41

H2IRNET	0.37 230	0.20 204	0.33 110	0.38 190	0.25 246	0.27 80	0.23 84	0.59 180	0.72 296	0.39 155	0.90 357	0.74 373	0.55 353	0.52 193	0.43 339	0.15 192	0.13 298	0.18 276	0.20 406	0.16 253	0.13 184

cc1	0.37 230	0.23 306	0.33 110	0.41 296	0.22 143	0.55 322	0.38 350	0.67 244	1.06 495	0.41 168	0.50 168	0.34 116	0.49 314	0.57 239	0.25 108	0.16 248	0.10 63	0.19 319	0.13 170	0.16 253	0.15 260

DCRE	0.37 230	0.18 124	0.46 296	0.45 403	0.32 437	0.42 254	0.37 328	0.63 210	0.51 205	0.47 195	0.94 368	0.56 254	0.36 242	0.52 193	0.32 218	0.14 119	0.13 298	0.15 152	0.14 203	0.14 152	0.13 184

fff	0.37 230	0.16 65	0.41 223	0.34 86	0.19 63	0.29 111	0.30 189	0.69 262	1.06 495	0.69 302	0.78 285	0.42 184	0.63 400	0.46 145	0.34 247	0.14 119	0.10 63	0.14 108	0.11 99	0.11 24	0.13 184

ADStereo(finetuned)	0.37 230	0.16 65	0.49 340	0.34 86	0.19 63	0.30 125	0.30 189	0.68 254	0.91 423	0.70 308	0.77 274	0.43 193	0.69 438	0.45 130	0.33 231	0.14 119	0.10 63	0.14 108	0.11 99	0.13 106	0.12 135

MIPNet	0.37 230	0.21 242	0.59 404	0.39 219	0.25 246	0.50 293	0.28 162	0.77 320	0.70 284	0.65 273	0.60 214	0.40 168	0.49 314	0.44 126	0.37 298	0.14 119	0.11 166	0.16 181	0.13 170	0.14 152	0.13 184

GMOStereo	0.37 230	0.19 163	0.38 182	0.43 359	0.24 215	0.37 208	0.38 350	0.52 142	0.62 239	0.87 423	0.84 320	0.64 309	0.35 224	0.37 66	0.28 177	0.13 75	0.11 166	0.20 349	0.18 351	0.15 208	0.11 87

error version	0.37 230	0.19 163	0.38 182	0.43 359	0.24 215	0.37 208	0.38 350	0.52 142	0.62 239	0.87 423	0.84 320	0.64 309	0.35 224	0.37 66	0.28 177	0.13 75	0.11 166	0.20 349	0.18 351	0.15 208	0.11 87

test-v	0.37 230	0.19 163	0.38 182	0.43 359	0.24 215	0.37 208	0.38 350	0.52 142	0.62 239	0.87 423	0.84 320	0.64 309	0.35 224	0.37 66	0.28 177	0.13 75	0.11 166	0.20 349	0.18 351	0.15 208	0.11 87

TRStereo	0.37 230	0.27 402	0.59 404	0.47 432	0.41 503	0.29 111	0.30 189	0.84 347	0.59 235	0.52 211	0.41 133	0.52 238	0.26 121	0.73 390	0.27 154	0.17 294	0.12 226	0.19 319	0.19 381	0.13 106	0.11 87

test-2	0.37 230	0.19 163	0.38 182	0.43 359	0.24 215	0.37 208	0.38 350	0.52 142	0.62 239	0.87 423	0.84 320	0.64 309	0.35 224	0.37 66	0.28 177	0.13 75	0.11 166	0.20 349	0.18 351	0.15 208	0.11 87

rafts_anoy	0.37 230	0.21 242	0.36 152	0.41 296	0.26 292	0.30 125	0.33 250	0.67 244	0.90 416	0.58 228	0.66 235	0.45 204	0.33 209	0.47 153	0.39 314	0.16 248	0.11 166	0.21 391	0.23 462	0.17 290	0.14 230

XX-Stereo	0.37 230	0.17 97	0.45 280	0.55 522	0.36 469	0.38 221	0.20 34	0.60 190	0.30 62	0.46 189	1.30 504	0.73 367	0.26 121	0.56 226	0.26 136	0.16 248	0.11 166	0.17 226	0.16 269	0.14 152	0.10 41

csc	0.37 230	0.16 65	0.41 223	0.34 86	0.19 63	0.29 111	0.30 189	0.69 262	1.06 495	0.69 302	0.78 285	0.42 184	0.63 400	0.46 145	0.34 247	0.14 119	0.10 63	0.14 108	0.11 99	0.11 24	0.13 184

cscssc	0.37 230	0.16 65	0.41 223	0.34 86	0.19 63	0.29 111	0.30 189	0.69 262	1.06 495	0.69 302	0.78 285	0.42 184	0.63 400	0.46 145	0.34 247	0.14 119	0.10 63	0.14 108	0.11 99	0.11 24	0.13 184

AIO-test1	0.38 245	0.18 124	0.38 182	0.50 469	0.24 215	0.46 277	0.30 189	0.70 277	1.19 523	0.40 164	0.71 248	0.45 204	0.29 165	0.53 202	0.27 154	0.15 192	0.13 298	0.19 319	0.21 428	0.13 106	0.17 327

rvit_0105_6	0.38 245	0.28 416	0.64 429	0.50 469	0.30 399	0.39 229	0.38 350	0.51 132	0.67 271	0.40 164	0.45 147	0.50 229	0.41 273	0.54 209	0.36 282	0.27 486	0.26 514	0.24 444	0.21 428	0.22 412	0.16 306

MyStereo06	0.38 245	0.21 242	0.61 411	0.41 296	0.28 352	0.41 247	0.50 457	0.95 394	0.35 106	0.62 244	0.54 194	0.76 381	0.27 132	0.50 178	0.29 196	0.14 119	0.13 298	0.18 276	0.17 324	0.17 290	0.15 260

MIM_Stereo	0.38 245	0.17 97	0.53 380	0.37 160	0.24 215	0.27 80	0.24 100	0.70 277	0.54 216	0.72 326	1.00 402	0.63 303	0.29 165	0.64 324	0.38 307	0.13 75	0.14 333	0.17 226	0.16 269	0.14 152	0.11 87

riskmin	0.38 245	0.20 204	0.39 202	0.32 50	0.23 185	0.53 309	0.30 189	0.63 210	0.80 351	0.49 200	0.56 203	0.73 367	0.58 371	0.55 215	0.36 282	0.17 294	0.11 166	0.19 319	0.13 170	0.19 349	0.20 400

NF-Stereo	0.38 245	0.20 204	0.45 280	0.41 296	0.25 246	0.26 66	0.31 217	0.69 262	0.70 284	0.65 273	0.77 274	0.57 259	0.30 183	0.67 350	0.35 265	0.18 329	0.12 226	0.20 349	0.16 269	0.16 253	0.27 474

OCTAStereo	0.38 245	0.20 204	0.46 296	0.41 296	0.25 246	0.26 66	0.31 217	0.69 262	0.70 284	0.65 273	0.77 274	0.58 267	0.30 183	0.67 350	0.35 265	0.18 329	0.12 226	0.20 349	0.16 269	0.16 253	0.27 474

PSM-softLoss	0.38 245	0.20 204	0.48 328	0.41 296	0.26 292	0.30 125	0.35 290	0.69 262	0.46 184	0.62 244	0.82 309	0.59 282	0.33 209	0.70 373	0.39 314	0.19 361	0.12 226	0.20 349	0.18 351	0.16 253	0.22 436

KMStereo	0.38 245	0.20 204	0.48 328	0.41 296	0.26 292	0.30 125	0.35 290	0.69 262	0.46 184	0.62 244	0.82 309	0.59 282	0.33 209	0.70 373	0.39 314	0.19 361	0.12 226	0.20 349	0.18 351	0.16 253	0.22 436

RE-Stereo	0.38 245	0.20 204	0.46 296	0.41 296	0.25 246	0.26 66	0.31 217	0.69 262	0.70 284	0.65 273	0.77 274	0.58 267	0.30 183	0.67 350	0.35 265	0.18 329	0.12 226	0.20 349	0.16 269	0.16 253	0.27 474

Pruner-Stereo	0.38 245	0.20 204	0.45 280	0.40 261	0.25 246	0.22 21	0.24 100	0.67 244	0.55 224	0.89 437	0.76 270	0.68 335	0.29 165	0.62 298	0.35 265	0.18 329	0.12 226	0.20 349	0.17 324	0.17 290	0.18 345

TVStereo	0.38 245	0.20 204	0.46 296	0.41 296	0.25 246	0.26 66	0.31 217	0.69 262	0.70 284	0.65 273	0.77 274	0.58 267	0.30 183	0.67 350	0.35 265	0.18 329	0.12 226	0.20 349	0.16 269	0.16 253	0.27 474

TestStereo	0.38 245	0.31 442	0.40 213	0.45 403	0.20 91	0.40 232	0.37 328	0.66 234	0.65 264	0.53 214	0.78 285	0.47 215	0.40 267	0.55 215	0.37 298	0.18 329	0.13 298	0.20 349	0.15 235	0.22 412	0.13 184

raft+_RVC	0.38 245	0.19 163	0.35 144	0.37 160	0.25 246	0.45 273	0.37 328	0.78 326	0.89 413	0.51 206	0.78 285	0.50 229	0.29 165	0.53 202	0.40 322	0.15 192	0.12 226	0.17 226	0.15 235	0.14 152	0.12 135

RALAANet	0.38 245	0.23 306	0.48 328	0.42 338	0.29 380	0.35 190	0.25 108	0.86 354	0.64 259	0.67 289	0.65 228	0.60 288	0.29 165	0.60 281	0.34 247	0.15 192	0.12 226	0.17 226	0.15 235	0.21 390	0.13 184

AFF-stereo	0.38 245	0.19 163	0.39 202	0.37 160	0.21 118	0.27 80	0.31 217	0.65 224	0.66 268	0.64 263	1.13 458	0.76 381	0.39 261	0.55 215	0.33 231	0.11 29	0.09 25	0.16 181	0.16 269	0.13 106	0.11 87

AIO-test2	0.39 261	0.21 242	0.41 223	0.47 432	0.25 246	0.45 273	0.35 290	0.77 320	1.27 542	0.36 128	0.87 341	0.37 141	0.30 183	0.47 153	0.27 154	0.15 192	0.13 298	0.21 391	0.23 462	0.15 208	0.13 184

xx1	0.39 261	0.23 306	0.33 110	0.41 296	0.22 143	0.55 322	0.38 350	0.67 244	1.06 495	0.41 168	0.50 168	0.65 322	0.53 335	0.57 239	0.25 108	0.16 248	0.10 63	0.20 349	0.19 381	0.18 315	0.17 327

x	0.39 261	0.24 343	0.41 223	0.34 86	0.23 185	0.52 301	0.32 240	0.86 354	0.52 208	0.57 226	0.70 246	0.59 282	0.50 324	0.49 171	0.46 374	0.17 294	0.15 363	0.17 226	0.15 235	0.17 290	0.16 306

DisPM	0.39 261	0.19 163	0.44 268	0.41 296	0.27 326	0.24 41	0.31 217	0.65 224	0.57 232	0.87 423	0.87 341	0.60 288	0.32 197	0.76 407	0.32 218	0.18 329	0.12 226	0.19 319	0.17 324	0.15 208	0.20 400

RAFT+CT+SA	0.39 261	0.23 306	0.36 152	0.51 485	0.27 326	0.29 111	0.46 431	0.75 310	0.80 351	0.51 206	0.89 353	0.41 174	0.40 267	0.78 419	0.32 218	0.14 119	0.11 166	0.18 276	0.18 351	0.15 208	0.14 230

iRaft-Stereo_20w	0.39 261	0.19 163	0.57 399	0.37 160	0.27 326	0.31 143	0.24 100	1.44 562	0.29 58	0.69 302	0.53 191	0.60 288	0.42 275	0.83 439	0.27 154	0.14 119	0.11 166	0.14 108	0.13 170	0.15 208	0.13 184

IPLG	0.39 261	0.20 204	0.59 404	0.40 261	0.24 215	0.54 316	0.27 140	0.75 310	0.63 250	0.84 404	0.81 305	0.32 100	0.32 197	0.60 281	0.45 364	0.13 75	0.11 166	0.16 181	0.13 170	0.13 106	0.12 135

IPLGR	0.39 261	0.21 242	0.63 424	0.39 219	0.22 143	0.49 290	0.29 171	0.76 317	0.74 310	0.78 356	0.77 274	0.44 203	0.42 275	0.47 153	0.38 307	0.13 75	0.12 226	0.16 181	0.14 203	0.15 208	0.13 184

GMStereo	0.39 261	0.37 477	0.54 384	0.40 261	0.26 292	0.42 254	0.36 312	0.59 180	1.04 485	0.55 220	0.51 178	0.37 141	0.35 224	0.54 209	0.41 327	0.19 361	0.13 298	0.16 181	0.17 324	0.24 442	0.18 345
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 261	0.21 242	0.50 353	0.41 296	0.28 352	0.62 378	0.27 140	0.77 320	0.40 149	0.64 263	0.86 333	0.52 238	0.33 209	0.66 339	0.42 332	0.15 192	0.13 298	0.17 226	0.14 203	0.15 208	0.15 260
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	0.39 261	0.18 124	0.42 243	0.42 338	0.26 292	0.40 232	0.32 240	0.72 290	0.34 93	0.89 437	1.28 497	0.57 259	0.35 224	0.42 107	0.32 218	0.15 192	0.12 226	0.14 108	0.12 133	0.14 152	0.13 184

RAFT-Stereo	0.39 261	0.18 124	0.42 243	0.42 338	0.26 292	0.40 232	0.32 240	0.72 290	0.34 93	0.89 437	1.28 497	0.57 259	0.35 224	0.42 107	0.32 218	0.15 192	0.12 226	0.14 108	0.12 133	0.14 152	0.13 184
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 273	0.20 204	0.54 384	0.41 296	0.29 380	0.53 309	0.29 171	0.65 224	0.49 198	0.71 315	0.98 395	0.58 267	0.43 281	0.50 178	0.51 400	0.15 192	0.12 226	0.16 181	0.14 203	0.19 349	0.19 377

qqq	0.40 273	0.26 385	0.44 268	0.36 142	0.22 143	0.46 277	0.36 312	0.85 350	0.54 216	0.56 223	0.69 243	0.65 322	0.53 335	0.55 215	0.45 364	0.17 294	0.16 395	0.20 349	0.19 381	0.18 315	0.17 327

IPLGR_C	0.40 273	0.21 242	0.64 429	0.45 403	0.33 448	0.52 301	0.34 265	0.66 234	0.62 239	0.82 385	0.92 364	0.45 204	0.32 197	0.52 193	0.46 374	0.17 294	0.12 226	0.15 152	0.14 203	0.13 106	0.14 230

ACRE	0.40 273	0.21 242	0.65 435	0.45 403	0.33 448	0.51 297	0.33 250	0.66 234	0.63 250	0.80 363	0.92 364	0.45 204	0.32 197	0.52 193	0.45 364	0.16 248	0.12 226	0.15 152	0.14 203	0.13 106	0.14 230

PFNet+	0.40 273	0.19 163	0.49 340	0.39 219	0.25 246	0.28 99	0.23 84	0.64 223	0.70 284	0.85 408	0.79 295	0.64 309	0.35 224	0.72 384	0.34 247	0.19 361	0.14 333	0.23 427	0.20 406	0.16 253	0.20 400

SST-Stereo	0.40 273	0.19 163	0.45 280	0.42 338	0.25 246	0.25 57	0.21 54	0.66 234	0.47 189	1.08 520	0.79 295	0.72 356	0.43 281	0.77 415	0.35 265	0.16 248	0.11 166	0.20 349	0.16 269	0.19 349	0.15 260

RAFT_R40	0.40 273	0.19 163	0.44 268	0.43 359	0.25 246	0.23 29	0.26 123	0.67 244	0.67 271	0.98 483	0.78 285	0.72 356	0.43 281	0.76 407	0.35 265	0.16 248	0.11 166	0.20 349	0.16 269	0.18 315	0.14 230

RAFT-345	0.40 273	0.18 124	0.40 213	0.38 190	0.22 143	0.33 169	0.26 123	0.61 196	0.51 205	0.74 337	1.79 556	0.45 204	0.33 209	0.66 339	0.36 282	0.14 119	0.11 166	0.18 276	0.14 203	0.13 106	0.13 184

sAnonymous2	0.40 273	0.39 494	0.85 501	0.48 440	0.37 476	0.40 232	0.46 431	0.57 167	0.52 208	0.38 147	0.46 152	0.35 128	0.42 275	0.43 116	0.30 202	0.19 361	0.14 333	0.18 276	0.17 324	0.57 572	0.44 556

CroCo_RVC	0.40 273	0.39 494	0.85 501	0.48 440	0.37 476	0.40 232	0.46 431	0.57 167	0.52 208	0.38 147	0.46 152	0.35 128	0.42 275	0.43 116	0.30 202	0.19 361	0.14 333	0.18 276	0.17 324	0.57 572	0.44 556

111	0.40 273	0.17 97	0.41 223	0.34 86	0.19 63	0.52 301	0.28 162	0.74 303	1.16 517	0.50 203	0.91 360	0.63 303	0.48 310	0.61 289	0.35 265	0.14 119	0.10 63	0.14 108	0.12 133	0.13 106	0.13 184

Hybrid-DGEV-2	0.41 284	0.21 242	0.42 243	0.47 432	0.29 380	0.59 360	0.23 84	0.82 339	0.99 460	0.64 263	0.63 221	0.60 288	0.65 417	0.58 259	0.33 231	0.14 119	0.12 226	0.18 276	0.16 269	0.14 152	0.12 135

rvit_0105_4	0.41 284	0.29 428	0.71 465	0.50 469	0.29 380	0.41 247	0.41 398	0.55 157	0.73 303	0.45 183	0.48 161	0.55 251	0.44 291	0.57 239	0.36 282	0.28 496	0.26 514	0.25 457	0.22 446	0.23 429	0.18 345

raft_robust	0.41 284	0.23 306	0.36 152	0.42 338	0.21 118	0.40 232	0.33 250	0.79 330	0.98 455	0.79 361	0.87 341	0.39 156	0.33 209	0.84 444	0.29 196	0.13 75	0.12 226	0.16 181	0.17 324	0.15 208	0.12 135

CIPLG	0.41 284	0.21 242	0.63 424	0.45 403	0.33 448	0.52 301	0.33 250	0.65 224	0.60 237	0.82 385	0.96 381	0.46 213	0.32 197	0.55 215	0.44 355	0.16 248	0.12 226	0.15 152	0.14 203	0.13 106	0.14 230

LCNet	0.41 284	0.20 204	0.32 95	0.44 379	0.24 215	0.47 282	0.29 171	0.67 244	0.53 212	0.72 326	1.03 418	0.66 327	0.60 382	0.58 259	0.34 247	0.14 119	0.10 63	0.19 319	0.19 381	0.21 390	0.36 528

HHNet	0.41 284	0.17 97	0.41 223	0.34 86	0.37 476	0.33 169	0.34 265	0.69 262	0.75 314	0.86 415	1.30 504	0.52 238	0.32 197	0.52 193	0.35 265	0.15 192	0.11 166	0.19 319	0.15 235	0.15 208	0.24 451

AnonymousM	0.41 284	0.81 572	0.29 57	0.34 86	0.22 143	0.28 99	0.38 350	0.53 153	0.41 153	0.70 308	0.49 165	0.47 215	0.27 132	0.41 98	0.31 210	0.15 192	0.12 226	1.51 597	0.26 501	0.12 65	0.10 41

HITNet	0.41 284	0.26 385	0.45 280	0.33 65	0.17 25	0.63 389	0.30 189	0.93 382	0.64 259	0.71 315	0.82 309	0.64 309	0.52 331	0.59 275	0.43 339	0.14 119	0.10 63	0.15 152	0.13 170	0.19 349	0.12 135
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	0.42 292	0.31 442	0.73 474	0.50 469	0.29 380	0.44 265	0.42 408	0.61 196	0.74 310	0.51 206	0.51 178	0.60 288	0.47 305	0.57 239	0.38 307	0.27 486	0.25 508	0.25 457	0.23 462	0.22 412	0.18 345

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 292	0.20 204	0.74 479	0.38 190	0.43 515	0.39 229	0.26 123	0.94 387	0.49 198	0.53 214	0.77 274	0.93 445	0.45 296	0.63 309	0.24 83	0.16 248	0.10 63	0.17 226	0.18 351	0.20 366	0.20 400

test_sample2	0.42 292	0.22 285	0.43 258	0.33 65	0.21 118	0.58 348	0.39 372	0.95 394	0.67 271	0.63 253	0.77 274	0.69 339	0.57 362	0.61 289	0.38 307	0.19 361	0.14 333	0.18 276	0.16 269	0.19 349	0.18 345

test_sample1	0.42 292	0.22 285	0.46 296	0.34 86	0.23 185	0.58 348	0.35 290	0.99 406	0.49 198	0.62 244	0.75 264	0.69 339	0.61 388	0.58 259	0.44 355	0.18 329	0.14 333	0.17 226	0.15 235	0.17 290	0.17 327

StereoVision	0.42 292	0.28 416	0.45 280	0.49 455	0.28 352	0.38 221	0.38 350	0.72 290	0.62 239	0.44 180	1.14 463	0.54 246	0.39 261	0.56 226	0.34 247	0.21 401	0.24 500	0.25 457	0.24 478	0.26 458	0.16 306

GANet-ADL	0.42 292	0.25 368	0.45 280	0.43 359	0.29 380	0.54 316	0.35 290	0.89 368	0.86 387	0.63 253	0.72 249	0.68 335	0.42 275	0.52 193	0.41 327	0.21 401	0.14 333	0.15 152	0.13 170	0.18 315	0.19 377

OMP-Stereo	0.42 292	0.22 285	0.46 296	0.52 498	0.24 215	0.36 201	0.25 108	0.71 285	0.78 340	0.77 352	0.64 225	0.89 430	0.39 261	0.91 475	0.35 265	0.15 192	0.12 226	0.20 349	0.15 235	0.15 208	0.12 135

PFNet	0.42 292	0.18 124	0.58 403	0.43 359	0.24 215	0.43 257	0.32 240	0.74 303	0.78 340	1.00 490	0.74 262	0.68 335	0.39 261	0.72 384	0.37 298	0.16 248	0.10 63	0.20 349	0.15 235	0.16 253	0.13 184

IRAFT_RVC	0.42 292	0.20 204	0.48 328	0.44 379	0.24 215	0.27 80	0.54 484	0.74 303	0.77 330	0.76 346	0.80 298	0.73 367	0.51 329	0.70 373	0.36 282	0.17 294	0.10 63	0.21 391	0.16 269	0.16 253	0.14 230

FENet	0.42 292	0.22 285	0.38 182	0.39 219	0.24 215	0.55 322	0.32 240	0.79 330	0.70 284	0.71 315	0.72 249	0.63 303	0.57 362	0.62 298	0.44 355	0.19 361	0.13 298	0.19 319	0.17 324	0.18 315	0.19 377

FACV-RUCA	0.43 302	0.28 416	0.47 308	0.45 403	0.33 448	0.58 348	0.34 265	0.82 339	0.73 303	0.57 226	0.84 320	0.47 215	0.50 324	0.54 209	0.39 314	0.22 427	0.15 363	0.35 529	0.16 269	0.28 473	0.21 418

TestStereo1	0.43 302	0.23 306	0.41 223	0.51 485	0.24 215	0.34 180	0.40 383	0.77 320	0.90 416	0.68 295	0.96 381	0.48 220	0.46 301	0.91 475	0.32 218	0.16 248	0.13 298	0.18 276	0.15 235	0.14 152	0.13 184

test_5	0.43 302	0.24 343	0.43 258	0.52 498	0.28 352	0.28 99	0.42 408	0.72 290	0.82 364	0.62 244	0.91 360	0.72 356	0.55 353	0.79 424	0.35 265	0.14 119	0.11 166	0.18 276	0.18 351	0.18 315	0.16 306

SA-5K	0.43 302	0.23 306	0.41 223	0.51 485	0.24 215	0.34 180	0.40 383	0.77 320	0.90 416	0.68 295	0.96 381	0.48 220	0.46 301	0.91 475	0.32 218	0.16 248	0.13 298	0.18 276	0.15 235	0.14 152	0.13 184

dd	0.43 302	0.38 487	0.55 389	0.44 379	0.25 246	0.47 282	0.38 350	0.70 277	1.05 489	0.59 230	0.65 228	0.42 184	0.39 261	0.66 339	0.50 390	0.24 456	0.15 363	0.21 391	0.15 235	0.22 412	0.18 345

IIG-Stereo	0.43 302	0.21 242	0.44 268	0.50 469	0.25 246	0.44 265	0.21 54	0.71 285	0.76 322	0.83 397	0.95 377	0.83 404	0.43 281	0.90 468	0.35 265	0.15 192	0.12 226	0.19 319	0.14 203	0.15 208	0.11 87

DN-CSS_ROB	0.43 302	0.26 385	0.62 414	0.40 261	0.29 380	0.44 265	0.27 140	0.77 320	0.75 314	0.72 326	1.09 444	0.48 220	0.43 281	0.69 366	0.37 298	0.15 192	0.12 226	0.21 391	0.19 381	0.18 315	0.16 306

MyStereo05	0.44 309	0.21 242	0.45 280	0.41 296	0.28 352	0.41 247	0.50 457	0.93 382	1.09 506	0.76 346	0.61 217	0.51 233	0.57 362	0.73 390	0.42 332	0.14 119	0.13 298	0.18 276	0.17 324	0.17 290	0.15 260

MyStereo04	0.44 309	0.22 285	0.44 268	0.42 338	0.28 352	0.40 232	0.50 457	1.00 410	1.08 504	0.62 244	0.58 211	0.55 251	0.57 362	0.71 378	0.44 355	0.14 119	0.13 298	0.18 276	0.17 324	0.17 290	0.16 306

mmm	0.44 309	0.27 402	0.46 296	0.38 190	0.24 215	0.61 370	0.35 290	0.94 387	0.53 212	0.72 326	1.05 428	0.63 303	0.50 324	0.57 239	0.45 364	0.18 329	0.15 363	0.23 427	0.20 406	0.20 366	0.18 345

ffm	0.44 309	0.26 385	0.49 340	0.37 160	0.25 246	0.55 322	0.37 328	0.68 254	1.04 485	0.73 332	0.96 381	0.71 347	0.53 335	0.57 239	0.25 108	0.16 248	0.10 63	0.25 457	0.21 428	0.16 253	0.16 306

SA	0.44 309	0.25 368	0.46 296	0.46 424	0.24 215	0.43 257	0.36 312	0.75 310	0.96 448	0.59 230	1.03 418	0.48 220	0.52 331	0.94 491	0.32 218	0.16 248	0.12 226	0.21 391	0.19 381	0.15 208	0.13 184

GwcNet-ADL	0.44 309	0.22 285	0.48 328	0.45 403	0.30 399	0.40 232	0.37 328	0.92 380	0.97 451	0.71 315	0.78 285	0.61 294	0.42 275	0.62 298	0.50 390	0.19 361	0.14 333	0.15 152	0.14 203	0.18 315	0.18 345

TransformOpticalFlow	0.44 309	0.20 204	0.47 308	0.41 296	0.23 185	0.37 208	0.47 438	0.94 387	0.76 322	0.65 273	1.14 463	0.73 367	0.56 360	0.76 407	0.32 218	0.15 192	0.10 63	0.17 226	0.15 235	0.14 152	0.13 184

GMM-Stereo	0.44 309	0.19 163	0.36 152	0.42 338	0.25 246	0.51 297	0.47 438	0.71 285	0.53 212	0.76 346	1.37 513	0.76 381	0.38 250	0.60 281	0.33 231	0.15 192	0.10 63	0.20 349	0.19 381	0.16 253	0.27 474

GES	0.44 309	0.23 306	0.57 399	0.40 261	0.30 399	0.59 360	0.36 312	0.96 398	0.68 276	0.74 337	0.83 315	0.47 215	0.48 310	0.67 350	0.43 339	0.22 427	0.16 395	0.17 226	0.16 269	0.18 315	0.23 443

HCRNet	0.44 309	0.34 459	0.41 223	0.53 508	0.26 292	0.53 309	0.29 171	0.83 344	0.63 250	0.71 315	0.81 305	0.77 387	0.50 324	0.66 339	0.36 282	0.24 456	0.16 395	0.24 444	0.20 406	0.21 390	0.18 345

Hybrid-DGEV-03	0.45 319	0.19 163	0.33 110	0.43 359	0.27 326	0.56 336	0.26 123	0.65 224	0.74 310	0.94 464	1.92 563	0.61 294	0.30 183	0.55 215	0.34 247	0.14 119	0.10 63	0.18 276	0.16 269	0.14 152	0.11 87

DFGA-Net	0.45 319	0.29 428	0.80 497	0.42 338	0.32 437	0.53 309	0.35 290	0.78 326	0.89 413	0.66 286	0.75 264	0.48 220	0.39 261	0.74 397	0.60 432	0.15 192	0.13 298	0.19 319	0.18 351	0.20 366	0.17 327

HI	0.45 319	0.21 242	0.36 152	0.34 86	0.35 464	0.28 99	0.31 217	0.72 290	0.46 184	0.87 423	1.13 458	1.09 492	0.76 472	0.69 366	0.56 422	0.12 40	0.10 63	0.17 226	0.17 324	0.17 290	0.15 260

CoSv	0.45 319	0.21 242	0.36 152	0.34 86	0.35 464	0.28 99	0.31 217	0.72 290	0.46 184	0.87 423	1.13 458	1.09 492	0.76 472	0.69 366	0.56 422	0.12 40	0.10 63	0.17 226	0.17 324	0.17 290	0.15 260

U	0.45 319	0.16 65	0.32 95	0.40 261	0.71 577	3.55 610	0.20 34	0.41 79	0.38 137	0.26 53	0.23 32	0.24 58	0.22 70	0.26 3	0.22 39	0.15 192	0.09 25	0.88 588	0.13 170	0.13 106	0.11 87

CASS	0.45 319	0.27 402	0.42 243	0.48 440	0.22 143	0.61 370	0.34 265	0.97 401	0.62 239	0.71 315	0.85 330	0.61 294	0.55 353	0.57 239	0.41 327	0.29 503	0.16 395	0.22 406	0.18 351	0.22 412	0.28 481
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 319	0.25 368	0.43 258	0.45 403	0.28 352	0.70 421	0.34 265	0.94 387	0.76 322	0.75 339	0.80 298	0.65 322	0.49 314	0.64 324	0.51 400	0.20 384	0.14 333	0.22 406	0.19 381	0.18 315	0.18 345

RAFT_CTSACE	0.45 319	0.20 204	0.44 268	0.45 403	0.27 326	0.34 180	0.39 372	0.60 190	0.73 303	0.76 346	1.44 529	0.83 404	0.38 250	1.08 514	0.26 136	0.12 40	0.13 298	0.18 276	0.16 269	0.15 208	0.11 87

iRaft-Stereo_5w	0.45 319	0.21 242	0.48 328	0.42 338	0.28 352	0.31 143	0.54 484	0.63 210	0.62 239	0.62 244	0.89 353	1.01 467	0.69 438	0.75 403	0.66 450	0.13 75	0.12 226	0.17 226	0.15 235	0.14 152	0.15 260

RAFT	0.45 319	0.22 285	0.45 280	0.47 432	0.26 292	0.54 316	0.47 438	0.66 234	0.58 234	0.80 363	0.82 309	0.94 447	0.57 362	0.75 403	0.34 247	0.17 294	0.15 363	0.22 406	0.20 406	0.16 253	0.12 135

DMCA	0.45 319	0.26 385	0.50 353	0.38 190	0.28 352	0.51 297	0.34 265	0.93 382	0.68 276	0.75 339	0.83 315	0.79 391	0.53 335	0.51 186	0.54 415	0.21 401	0.16 395	0.21 391	0.16 269	0.19 349	0.21 418

Select-FE	0.46 330	0.24 343	0.88 508	0.42 338	0.35 464	0.33 169	0.19 20	0.90 373	0.37 130	0.60 234	1.01 405	0.97 454	0.80 490	0.72 384	0.28 177	0.16 248	0.12 226	0.17 226	0.20 406	0.15 208	0.24 451

PAM_32	0.46 330	0.19 163	0.67 445	0.39 219	0.24 215	0.75 441	0.27 140	0.95 394	0.34 93	0.68 295	0.44 143	1.91 575	0.65 417	0.62 298	0.26 136	0.15 192	0.10 63	0.16 181	0.15 235	0.14 152	0.13 184

PAM	0.46 330	0.19 163	0.70 460	0.40 261	0.26 292	0.75 441	0.33 250	0.85 350	0.34 93	0.70 308	0.46 152	1.83 570	0.63 400	0.61 289	0.26 136	0.15 192	0.10 63	0.16 181	0.14 203	0.14 152	0.13 184

UGAM-zero	0.46 330	0.19 163	0.62 414	0.37 160	0.23 185	0.34 180	0.21 54	1.15 480	0.39 147	0.66 286	0.61 217	1.70 567	0.91 515	0.75 403	0.25 108	0.14 119	0.11 166	0.15 152	0.12 133	0.13 106	0.13 184

test_sample3	0.46 330	0.25 368	0.50 353	0.35 122	0.23 185	0.69 416	0.37 328	1.15 480	0.81 359	0.75 339	0.79 295	0.66 327	0.49 314	0.63 309	0.46 374	0.21 401	0.15 363	0.20 349	0.19 381	0.21 390	0.19 377

IER	0.46 330	0.23 306	0.50 353	0.38 190	0.28 352	0.69 416	0.35 290	0.80 333	0.66 268	0.83 397	0.94 368	0.75 375	0.77 479	0.60 281	0.42 332	0.17 294	0.14 333	0.17 226	0.17 324	0.17 290	0.15 260

BSDual-CNN	0.46 330	0.25 368	0.43 258	0.45 403	0.28 352	0.77 448	0.40 383	0.94 387	0.76 322	0.75 339	0.80 298	0.76 381	0.54 347	0.64 324	0.43 339	0.20 384	0.14 333	0.22 406	0.19 381	0.18 315	0.18 345

STrans-v2	0.46 330	0.20 204	0.48 328	0.40 261	0.24 215	0.55 322	0.50 457	1.07 442	0.73 303	0.65 273	1.05 428	0.72 356	0.69 438	0.72 384	0.33 231	0.14 119	0.10 63	0.17 226	0.14 203	0.13 106	0.12 135

Prome-Stereo	0.46 330	0.19 163	0.35 144	0.44 379	0.26 292	0.40 232	0.45 427	0.68 254	0.44 172	0.96 473	1.84 559	0.59 282	0.67 428	0.61 289	0.32 218	0.14 119	0.11 166	0.16 181	0.14 203	0.16 253	0.29 488

ICVP	0.46 330	0.25 368	0.38 182	0.48 440	0.28 352	0.58 348	0.43 415	1.00 410	0.70 284	0.67 289	0.95 377	0.75 375	0.55 353	0.53 202	0.54 415	0.23 444	0.17 415	0.19 319	0.17 324	0.19 349	0.20 400
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 330	0.34 459	0.86 506	0.50 469	0.37 476	0.81 463	0.50 457	0.72 290	0.65 264	0.51 206	0.65 228	0.45 204	0.45 296	0.64 324	0.38 307	0.24 456	0.24 500	0.22 406	0.21 428	0.23 429	0.23 443

CFNet_pseudo	0.46 330	0.24 343	0.52 372	0.37 160	0.27 326	0.58 348	0.30 189	0.86 354	0.88 400	0.82 385	1.03 418	0.75 375	0.47 305	0.58 259	0.44 355	0.17 294	0.12 226	0.24 444	0.16 269	0.24 442	0.19 377

ACVNet	0.46 330	0.23 306	0.36 152	0.39 219	0.28 352	0.58 348	0.40 383	0.87 361	0.80 351	0.64 263	0.96 381	0.79 391	0.60 382	0.63 309	0.67 453	0.17 294	0.15 363	0.16 181	0.15 235	0.18 315	0.15 260

BEATNet_4x	0.46 330	0.32 446	0.56 395	0.37 160	0.19 63	0.63 389	0.35 290	1.01 419	0.72 296	0.77 352	0.83 315	0.70 343	0.59 378	0.68 360	0.53 410	0.16 248	0.12 226	0.16 181	0.14 203	0.24 442	0.16 306

ccs_rob	0.46 330	0.24 343	0.52 372	0.37 160	0.27 326	0.58 348	0.31 217	0.86 354	0.88 400	0.82 385	1.02 414	0.75 375	0.47 305	0.58 259	0.44 355	0.17 294	0.12 226	0.24 444	0.16 269	0.24 442	0.19 377

G2L-ROB	0.47 345	0.19 163	0.42 243	0.35 122	0.22 143	0.57 342	0.42 408	1.14 476	0.71 295	0.84 404	0.75 264	1.09 492	0.53 335	0.74 397	0.53 410	0.17 294	0.12 226	0.14 108	0.12 133	0.17 290	0.19 377

rvit_0105_3	0.47 345	0.34 459	0.77 493	0.54 515	0.31 421	0.49 290	0.47 438	0.63 210	0.79 349	0.65 273	0.59 212	0.64 309	0.50 324	0.65 331	0.39 314	0.29 503	0.27 523	0.29 505	0.28 514	0.21 390	0.20 400

rvit_stereo_0075_2	0.47 345	0.37 477	0.70 460	0.53 508	0.46 534	0.43 257	0.36 312	0.81 337	0.67 271	0.55 220	0.74 262	0.59 282	0.43 281	0.63 309	0.43 339	0.32 524	0.23 492	0.35 529	0.25 487	0.30 486	0.25 458

test_sample5	0.47 345	0.26 385	0.49 340	0.36 142	0.22 143	0.64 396	0.39 372	1.13 467	0.81 359	0.77 352	0.94 368	0.64 309	0.54 347	0.65 331	0.43 339	0.21 401	0.16 395	0.22 406	0.20 406	0.22 412	0.20 400

test_sample4	0.47 345	0.26 385	0.50 353	0.35 122	0.22 143	0.69 416	0.38 350	1.15 480	0.81 359	0.78 356	0.82 309	0.62 301	0.53 335	0.63 309	0.44 355	0.21 401	0.15 363	0.21 391	0.19 381	0.21 390	0.19 377

DispNO	0.47 345	0.23 306	0.71 465	0.39 219	0.31 421	0.60 367	0.38 350	0.89 368	0.77 330	0.75 339	0.84 320	0.72 356	0.54 347	0.73 390	0.46 374	0.19 361	0.14 333	0.20 349	0.18 351	0.16 253	0.17 327

CoDeX	0.47 345	0.20 204	0.49 340	0.42 338	0.25 246	0.75 441	0.36 312	1.27 531	0.80 351	0.82 385	0.96 381	0.62 301	0.57 362	0.60 281	0.36 282	0.17 294	0.12 226	0.17 226	0.15 235	0.16 253	0.14 230

ARAFT	0.47 345	0.24 343	0.79 495	0.42 338	0.25 246	0.55 322	0.55 488	0.75 310	0.81 359	0.89 437	0.75 264	0.73 367	0.47 305	0.88 460	0.37 298	0.15 192	0.12 226	0.23 427	0.22 446	0.14 152	0.13 184

SFCPSM	0.47 345	0.21 242	0.55 389	0.40 261	0.27 326	0.87 482	0.37 328	1.33 541	0.77 330	0.80 363	0.84 320	0.54 246	0.49 314	0.57 239	0.37 298	0.18 329	0.13 298	0.18 276	0.20 406	0.16 253	0.15 260

cf-r	0.47 345	0.23 306	0.41 223	0.39 219	0.23 185	0.59 360	0.37 328	0.88 366	0.85 382	0.72 326	1.05 428	0.94 447	0.62 394	0.56 226	0.54 415	0.21 401	0.14 333	0.17 226	0.19 381	0.15 208	0.15 260

GANet-RSSM	0.47 345	0.21 242	0.37 170	0.38 190	0.25 246	0.58 348	0.36 312	1.07 442	0.78 340	0.68 295	1.01 405	0.86 415	0.67 428	0.62 298	0.44 355	0.21 401	0.15 363	0.18 276	0.18 351	0.18 315	0.17 327

MLCV	0.47 345	0.24 343	0.61 411	0.37 160	0.17 25	0.61 370	0.33 250	0.80 333	0.87 396	0.94 464	1.13 458	0.72 356	0.43 281	0.89 466	0.51 400	0.13 75	0.10 63	0.13 73	0.11 99	0.14 152	0.12 135

G2L-Stereo_test	0.48 357	0.20 204	0.40 213	0.34 86	0.23 185	0.57 342	0.58 498	1.10 453	0.77 330	0.86 415	0.94 368	0.95 449	0.54 347	0.68 360	0.60 432	0.16 248	0.12 226	0.14 108	0.12 133	0.15 208	0.15 260

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 357	0.21 242	1.26 554	0.39 219	0.51 547	0.28 99	0.30 189	1.25 527	0.44 172	0.68 295	1.11 447	0.86 415	0.33 209	0.67 350	0.27 154	0.15 192	0.11 166	0.17 226	0.20 406	0.22 412	0.24 451

DualNet	0.48 357	0.26 385	0.49 340	0.36 142	0.22 143	0.64 396	0.39 372	1.13 467	0.81 359	0.80 363	1.03 418	0.64 309	0.54 347	0.65 331	0.43 339	0.21 401	0.16 395	0.22 406	0.20 406	0.22 412	0.20 400

PCWNet_CMD	0.48 357	0.24 343	0.52 372	0.39 219	0.27 326	0.63 389	0.30 189	0.95 394	0.96 448	0.86 415	1.07 438	0.79 391	0.44 291	0.57 239	0.43 339	0.17 294	0.12 226	0.21 391	0.16 269	0.24 442	0.19 377

gwcnet-sp	0.48 357	0.23 306	0.70 460	0.40 261	0.26 292	0.81 463	0.41 398	0.89 368	0.84 374	0.91 449	0.76 270	0.66 327	0.61 388	0.66 339	0.50 390	0.18 329	0.17 415	0.18 276	0.18 351	0.18 315	0.18 345

scenet	0.48 357	0.23 306	0.70 460	0.40 261	0.26 292	0.81 463	0.41 398	0.89 368	0.84 374	0.91 449	0.76 270	0.66 327	0.61 388	0.66 339	0.50 390	0.18 329	0.17 415	0.18 276	0.18 351	0.18 315	0.18 345

ssnet	0.48 357	0.23 306	0.70 460	0.40 261	0.26 292	0.81 463	0.41 398	0.89 368	0.84 374	0.91 449	0.76 270	0.66 327	0.61 388	0.66 339	0.50 390	0.18 329	0.17 415	0.18 276	0.18 351	0.18 315	0.18 345

Sa-1000	0.48 357	0.24 343	0.41 223	0.45 403	0.25 246	0.59 360	0.34 265	0.81 337	0.93 434	0.82 385	1.50 536	0.53 242	0.45 296	0.92 478	0.30 202	0.15 192	0.12 226	0.21 391	0.19 381	0.15 208	0.13 184

UDGNet	0.48 357	0.77 569	0.50 353	0.48 440	0.31 421	0.41 247	0.34 265	0.70 277	0.92 428	0.65 273	0.60 214	0.58 267	0.43 281	0.63 309	0.41 327	0.32 524	0.15 363	0.66 580	0.19 381	0.36 521	0.21 418

PSMNet-ADL	0.48 357	0.27 402	0.40 213	0.48 440	0.30 399	0.68 414	0.37 328	0.90 373	0.80 351	0.61 242	0.80 298	0.92 442	0.62 394	0.72 384	0.63 442	0.23 444	0.18 435	0.18 276	0.20 406	0.22 412	0.20 400

PSM-AAD	0.48 357	0.20 204	0.37 170	0.43 359	0.23 185	0.56 336	0.50 457	0.65 224	0.70 284	1.07 516	1.12 451	0.58 267	0.92 520	0.61 289	0.32 218	0.15 192	0.11 166	0.25 457	0.26 501	0.18 315	0.43 555

KYRaft	0.48 357	0.20 204	0.38 182	0.44 379	0.23 185	0.44 265	0.37 328	0.66 234	0.41 153	0.94 464	1.73 552	0.79 391	0.41 273	0.63 309	0.31 210	0.16 248	0.11 166	0.18 276	0.22 446	0.16 253	0.78 585

ASMatch	0.48 357	0.19 163	0.45 280	0.39 219	0.28 352	0.37 208	0.26 123	0.74 303	0.68 276	0.76 346	2.34 576	0.61 294	0.52 331	0.62 298	0.37 298	0.14 119	0.12 226	0.17 226	0.15 235	0.14 152	0.21 418

DEmStereo	0.48 357	0.17 97	0.50 353	0.38 190	0.25 246	0.59 360	0.34 265	0.63 210	0.74 310	0.89 437	1.66 548	0.58 267	1.06 542	0.60 281	0.42 332	0.14 119	0.11 166	0.16 181	0.16 269	0.14 152	0.15 260

PSMNet-RSSM	0.48 357	0.22 285	0.38 182	0.42 338	0.25 246	0.50 293	0.37 328	1.10 453	0.77 330	0.70 308	1.06 435	0.84 408	0.64 411	0.62 298	0.47 381	0.23 444	0.15 363	0.23 427	0.25 487	0.20 366	0.19 377

CFNet-ft	0.48 357	0.23 306	0.36 152	0.40 261	0.26 292	0.64 396	0.37 328	0.87 361	0.85 382	0.64 263	1.00 402	1.01 467	0.64 411	0.61 289	0.53 410	0.23 444	0.15 363	0.24 444	0.21 428	0.23 429	0.18 345

MSMDNet	0.48 357	0.24 343	0.52 372	0.39 219	0.27 326	0.63 389	0.30 189	0.96 398	0.96 448	0.86 415	1.07 438	0.79 391	0.44 291	0.57 239	0.43 339	0.17 294	0.12 226	0.20 349	0.16 269	0.23 429	0.19 377

CFNet_RVC	0.48 357	0.23 306	0.36 152	0.40 261	0.26 292	0.64 396	0.37 328	0.87 361	0.85 382	0.64 263	1.00 402	1.01 467	0.64 411	0.61 289	0.53 410	0.23 444	0.15 363	0.24 444	0.21 428	0.23 429	0.18 345

G2L-Stereo	0.49 375	0.23 306	0.48 328	0.43 359	0.26 292	0.47 282	0.42 408	0.93 382	0.78 340	0.84 404	0.86 333	0.91 437	0.52 331	0.78 419	0.70 460	0.20 384	0.17 415	0.22 406	0.18 351	0.17 290	0.21 418

DCVSM-stereo	0.49 375	0.27 402	0.53 380	0.39 219	0.29 380	0.51 297	0.26 123	0.75 310	0.75 314	1.11 526	0.75 264	1.05 480	0.72 459	0.60 281	0.47 381	0.20 384	0.19 453	0.24 444	0.20 406	0.25 451	0.30 497

test_sample6	0.49 375	0.26 385	0.50 353	0.37 160	0.22 143	0.63 389	0.40 383	1.12 465	0.83 369	0.80 363	1.03 418	0.66 327	0.55 353	0.67 350	0.46 374	0.22 427	0.16 395	0.22 406	0.22 446	0.23 429	0.21 418

qqq1	0.49 375	0.23 306	0.62 414	0.34 86	0.20 91	0.62 378	0.34 265	1.21 503	1.02 474	0.81 376	1.01 405	0.71 347	0.65 417	0.84 444	0.34 247	0.19 361	0.15 363	0.14 108	0.12 133	0.15 208	0.14 230

fff1	0.49 375	0.23 306	0.62 414	0.34 86	0.20 91	0.62 378	0.34 265	1.21 503	1.02 474	0.81 376	1.01 405	0.71 347	0.65 417	0.84 444	0.34 247	0.19 361	0.15 363	0.14 108	0.12 133	0.15 208	0.14 230

ff1	0.49 375	0.26 385	0.49 340	0.37 160	0.25 246	0.55 322	0.37 328	0.68 254	1.04 485	0.73 332	0.96 381	0.71 347	0.53 335	1.01 498	0.88 502	0.16 248	0.10 63	0.25 457	0.21 428	0.16 253	0.16 306

GMStereo_Zeroshot	0.49 375	0.44 512	0.74 479	0.49 455	0.27 326	0.56 336	0.29 171	0.73 301	0.76 322	0.86 415	0.94 368	0.91 437	0.36 242	0.74 397	0.43 339	0.26 476	0.14 333	0.26 476	0.15 235	0.36 521	0.18 345

ToySt	0.49 375	0.27 402	0.75 483	0.40 261	0.27 326	0.64 396	0.49 452	0.84 347	0.77 330	0.60 234	0.83 315	0.88 426	0.66 425	0.70 373	0.56 422	0.16 248	0.17 415	0.21 391	0.20 406	0.21 390	0.19 377

anonymousa	0.49 375	0.20 204	0.42 243	0.38 190	0.23 185	0.91 486	0.35 290	0.75 310	0.62 239	0.85 408	1.54 541	1.06 482	0.66 425	0.51 186	0.43 339	0.16 248	0.13 298	0.19 319	0.21 428	0.16 253	0.14 230

hknet	0.49 375	0.25 368	0.51 367	0.45 403	0.29 380	0.77 448	0.40 383	0.94 387	0.83 369	0.75 339	0.80 298	0.97 454	0.61 388	0.73 390	0.45 364	0.18 329	0.14 333	0.22 406	0.19 381	0.18 315	0.18 345

psmg	0.49 375	0.25 368	0.43 258	0.41 296	0.28 352	0.85 478	0.43 415	0.99 406	0.76 322	0.91 449	0.94 368	0.76 381	0.54 347	0.64 324	0.43 339	0.20 384	0.15 363	0.20 349	0.20 406	0.18 315	0.18 345

DRaft	0.49 375	0.17 97	0.47 308	0.37 160	0.25 246	0.58 348	0.40 383	0.65 224	0.85 382	1.02 498	1.75 555	0.50 229	0.82 495	0.63 309	0.40 322	0.13 75	0.11 166	0.16 181	0.16 269	0.14 152	0.15 260

GrayStereo	0.49 375	0.19 163	0.42 243	0.46 424	0.28 352	0.53 309	0.67 520	0.69 262	0.63 250	1.02 498	1.47 535	0.78 389	0.76 472	0.56 226	0.33 231	0.14 119	0.12 226	0.17 226	0.17 324	0.15 208	0.29 488

GwcNet-RSSM	0.49 375	0.24 343	0.42 243	0.40 261	0.23 185	0.55 322	0.38 350	0.93 382	0.93 434	0.71 315	1.16 474	0.86 415	0.60 382	0.62 298	0.66 450	0.21 401	0.14 333	0.19 319	0.20 406	0.16 253	0.15 260

UCFNet_RVC	0.49 375	0.26 385	0.35 144	0.39 219	0.26 292	0.64 396	0.36 312	1.15 480	0.84 374	0.67 289	0.88 349	0.88 426	0.59 378	0.58 259	0.45 364	0.24 456	0.17 415	0.27 489	0.27 508	0.25 451	0.23 443

iResNet	0.49 375	0.29 428	0.79 495	0.42 338	0.21 118	0.61 370	0.40 383	0.82 339	0.99 460	0.87 423	1.12 451	0.69 339	0.53 335	0.78 419	0.51 400	0.15 192	0.11 166	0.14 108	0.12 133	0.17 290	0.15 260

CFNet_ucs	0.50 391	0.24 343	0.55 389	0.38 190	0.31 421	0.58 348	0.33 250	0.98 404	0.93 434	0.88 433	1.19 482	0.80 399	0.49 314	0.63 309	0.43 339	0.21 401	0.15 363	0.26 476	0.18 351	0.26 458	0.22 436

NINENet	0.50 391	0.29 428	0.51 367	0.45 403	0.32 437	0.70 421	0.34 265	1.10 453	0.88 400	0.80 363	0.94 368	0.65 322	0.49 314	0.73 390	0.51 400	0.22 427	0.20 465	0.25 457	0.18 351	0.22 412	0.21 418

AACVNet	0.50 391	0.23 306	0.49 340	0.46 424	0.29 380	0.52 301	0.38 350	0.90 373	0.55 224	0.81 376	1.03 418	1.00 463	0.70 451	0.83 439	0.54 415	0.21 401	0.18 435	0.24 444	0.18 351	0.23 429	0.20 400

CrosDoStereo	0.50 391	0.18 124	0.45 280	0.38 190	0.24 215	0.40 232	1.18 585	0.67 244	0.86 387	0.94 464	1.37 513	0.63 303	0.77 479	0.65 331	0.45 364	0.15 192	0.12 226	0.17 226	0.18 351	0.14 152	0.14 230

DeepStereo_LL	0.50 391	0.18 124	0.45 280	0.38 190	0.24 215	0.40 232	1.18 585	0.67 244	0.86 387	0.94 464	1.37 513	0.63 303	0.77 479	0.65 331	0.45 364	0.15 192	0.12 226	0.17 226	0.18 351	0.14 152	0.14 230

THIR-Stereo	0.50 391	0.18 124	0.45 280	0.38 190	0.23 185	0.75 441	0.67 520	0.66 234	0.87 396	1.02 498	1.40 519	0.72 356	0.76 472	0.62 298	0.42 332	0.15 192	0.11 166	0.17 226	0.18 351	0.14 152	0.15 260

AdaStereo	0.50 391	0.32 446	0.47 308	0.48 440	0.25 246	0.67 412	0.32 240	1.17 492	0.88 400	0.75 339	0.99 400	0.75 375	0.49 314	0.67 350	0.46 374	0.27 486	0.12 226	0.28 497	0.18 351	0.23 429	0.18 345
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	0.51 398	0.23 306	0.62 414	0.34 86	0.20 91	0.62 378	0.34 265	1.21 503	1.02 474	0.81 376	1.01 405	0.71 347	0.65 417	0.84 444	0.55 420	0.19 361	0.15 363	0.18 276	0.16 269	0.18 315	0.18 345

tta	0.51 398	0.23 306	0.62 414	0.34 86	0.20 91	0.62 378	0.34 265	1.21 503	1.02 474	0.81 376	1.01 405	0.71 347	0.65 417	0.84 444	0.55 420	0.19 361	0.15 363	0.18 276	0.16 269	0.15 208	0.14 230

DAS	0.51 398	0.25 368	0.60 409	0.48 440	0.31 421	0.58 348	0.41 398	0.83 344	0.97 451	0.89 437	1.12 451	0.70 343	0.75 469	0.82 431	0.43 339	0.17 294	0.13 298	0.18 276	0.15 235	0.20 366	0.18 345

SepStereo	0.51 398	0.25 368	0.60 409	0.48 440	0.31 421	0.58 348	0.41 398	0.83 344	0.97 451	0.89 437	1.12 451	0.70 343	0.75 469	0.93 484	0.43 339	0.17 294	0.13 298	0.18 276	0.15 235	0.20 366	0.18 345

acv_ft	0.51 398	0.23 306	0.56 395	0.44 379	0.28 352	0.86 481	0.39 372	0.91 378	0.80 351	0.97 478	0.96 381	0.79 391	0.59 378	0.63 309	0.87 499	0.17 294	0.15 363	0.16 181	0.15 235	0.17 290	0.15 260

DMCA-RVC	0.51 398	0.30 437	0.59 404	0.50 469	0.32 437	0.54 316	0.38 350	0.86 354	0.68 276	0.94 464	0.86 333	0.91 437	0.68 434	0.70 373	0.59 430	0.23 444	0.18 435	0.31 514	0.23 462	0.26 458	0.19 377

CFNet	0.51 398	0.29 428	0.46 296	0.41 296	0.27 326	0.70 421	0.32 240	1.13 467	1.00 467	0.72 326	1.07 438	0.85 410	0.60 382	0.76 407	0.52 407	0.19 361	0.14 333	0.23 427	0.23 462	0.21 390	0.16 306

HSM	0.51 398	0.24 343	0.41 223	0.39 219	0.24 215	0.75 441	0.40 383	1.22 511	0.75 314	0.81 376	0.91 360	1.21 513	0.69 438	0.87 457	0.46 374	0.17 294	0.13 298	0.17 226	0.14 203	0.17 290	0.17 327

DDVS	0.52 406	0.30 437	0.56 395	0.41 296	0.31 421	0.71 426	0.34 265	0.91 378	0.67 271	0.85 408	0.89 353	1.12 500	0.46 301	0.86 455	0.60 432	0.22 427	0.16 395	0.22 406	0.18 351	0.25 451	0.26 464

UGAM	0.52 406	0.22 285	0.46 296	0.45 403	0.25 246	0.41 247	0.52 475	0.62 202	1.16 517	0.76 346	1.13 458	1.32 531	0.57 362	1.00 497	0.53 410	0.17 294	0.14 333	0.25 457	0.21 428	0.15 208	0.13 184

test_sample7	0.52 406	0.29 428	0.50 353	0.36 142	0.27 326	0.62 378	0.41 398	1.06 438	0.88 400	0.92 457	0.86 333	0.85 410	0.69 438	0.68 360	0.50 390	0.26 476	0.20 465	0.27 489	0.26 501	0.27 469	0.24 451

ac_64	0.52 406	0.22 285	0.50 353	0.45 403	0.28 352	0.80 458	0.45 427	1.02 422	0.61 238	0.91 449	0.83 315	1.07 487	0.68 434	0.74 397	0.70 460	0.21 401	0.18 435	0.20 349	0.19 381	0.18 315	0.15 260

iResNetv2_ROB	0.52 406	0.27 402	0.69 456	0.38 190	0.25 246	0.62 378	0.35 290	1.17 492	1.01 471	0.99 485	1.06 435	0.88 426	0.67 428	0.66 339	0.39 314	0.19 361	0.13 298	0.15 152	0.11 99	0.18 315	0.16 306

iResNet_ROB	0.52 406	0.21 242	0.53 380	0.37 160	0.21 118	0.61 370	0.29 171	1.51 571	1.32 549	0.90 444	1.02 414	0.80 399	0.62 394	0.76 407	0.43 339	0.16 248	0.12 226	0.13 73	0.09 10	0.15 208	0.18 345

coex_refinement	0.53 412	0.21 242	0.39 202	0.44 379	0.30 399	0.76 447	0.39 372	1.09 450	0.90 416	0.85 408	1.12 451	1.00 463	0.56 360	0.63 309	0.81 483	0.21 401	0.13 298	0.16 181	0.16 269	0.20 366	0.21 418

ITSA-stereo	0.53 412	0.28 416	0.52 372	0.40 261	0.23 185	0.56 336	0.34 265	1.24 523	1.24 532	0.80 363	0.81 305	0.72 356	0.58 371	0.82 431	0.65 447	0.21 401	0.17 415	0.23 427	0.21 428	0.22 412	0.26 464

mmx	0.53 412	0.26 385	0.49 340	0.37 160	0.25 246	0.55 322	0.37 328	1.16 487	1.03 479	0.73 332	0.96 381	0.71 347	0.53 335	1.01 498	0.88 502	0.20 384	0.15 363	0.25 457	0.21 428	0.22 412	0.20 400

xxx	0.53 412	0.26 385	0.49 340	0.37 160	0.25 246	0.55 322	0.37 328	1.16 487	1.03 479	0.73 332	0.96 381	0.71 347	0.53 335	1.01 498	0.88 502	0.20 384	0.15 363	0.25 457	0.21 428	0.22 412	0.20 400

AASNet	0.53 412	0.25 368	0.52 372	0.49 455	0.32 437	0.74 435	0.40 383	1.50 568	0.86 387	0.86 415	0.92 364	0.64 309	0.59 378	0.59 275	0.79 478	0.23 444	0.19 453	0.20 349	0.16 269	0.21 390	0.19 377

LMCR-Stereo	0.53 412	0.30 437	0.53 380	0.58 533	0.30 399	0.83 474	0.36 312	1.19 496	0.76 322	0.88 433	1.04 424	0.56 254	0.62 394	0.82 431	0.67 453	0.19 361	0.15 363	0.19 319	0.14 203	0.23 429	0.17 327

RAFT + AFF	0.53 412	0.29 428	0.75 483	0.51 485	0.32 437	0.63 389	0.60 503	1.00 410	0.91 423	0.78 356	0.87 341	0.83 404	0.58 371	0.80 425	0.47 381	0.17 294	0.20 465	0.23 427	0.22 446	0.18 315	0.18 345

UPFNet	0.53 412	0.24 343	0.51 367	0.45 403	0.38 485	0.84 477	0.49 452	0.99 406	0.75 314	0.87 423	0.88 349	0.86 415	0.64 411	0.80 425	0.71 465	0.20 384	0.20 465	0.20 349	0.20 406	0.19 349	0.15 260

RASNet	0.53 412	0.22 285	0.52 372	0.38 190	0.22 143	0.68 414	0.38 350	0.97 401	0.88 400	0.73 332	1.04 424	1.03 474	0.92 520	0.90 468	0.86 493	0.16 248	0.14 333	0.14 108	0.17 324	0.15 208	0.13 184

HSM-Net_RVC	0.53 412	0.22 285	0.35 144	0.37 160	0.21 118	0.85 478	0.37 328	1.23 516	0.93 434	0.90 444	1.15 469	1.26 518	0.63 400	0.72 384	0.48 385	0.17 294	0.13 298	0.16 181	0.15 235	0.17 290	0.15 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 412	0.32 446	0.64 429	0.44 379	0.30 399	0.66 407	0.44 424	1.04 429	0.88 400	0.91 449	0.91 360	0.99 459	0.60 382	0.68 360	0.60 432	0.21 401	0.17 415	0.22 406	0.22 446	0.21 390	0.21 418
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	0.53 412	0.34 459	0.59 404	0.41 296	0.30 399	0.50 293	0.43 415	1.19 496	0.70 284	0.85 408	1.05 428	0.86 415	0.55 353	0.84 444	0.51 400	0.29 503	0.23 492	0.22 406	0.22 446	0.26 458	0.25 458

rvit_105_1	0.54 424	0.40 499	0.76 488	0.58 533	0.37 476	0.59 360	0.68 525	0.70 277	0.94 441	0.82 385	0.69 243	0.73 367	0.58 371	0.78 419	0.54 415	0.32 524	0.29 532	0.31 514	0.34 541	0.23 429	0.20 400

UNet	0.54 424	0.26 385	0.66 441	0.44 379	0.40 496	0.99 504	0.41 398	0.98 404	0.75 314	0.83 397	0.89 353	1.04 476	0.72 459	0.73 390	0.62 439	0.19 361	0.14 333	0.20 349	0.17 324	0.20 366	0.17 327

1111x	0.55 426	0.22 285	0.46 296	0.38 190	0.20 91	0.66 407	0.43 415	1.23 516	0.99 460	0.71 315	0.99 400	0.95 449	0.69 438	0.90 468	1.08 540	0.18 329	0.17 415	0.18 276	0.19 381	0.20 366	0.18 345

ADLNet2	0.55 426	0.25 368	0.65 435	0.47 432	0.30 399	0.83 474	0.50 457	1.05 434	0.95 447	0.80 363	0.98 395	0.99 459	0.69 438	0.77 415	0.73 468	0.20 384	0.16 395	0.17 226	0.18 351	0.21 390	0.21 418

GEStereo_RVC	0.55 426	0.29 428	0.63 424	0.49 455	0.31 421	0.70 421	0.54 484	1.22 511	0.92 428	0.82 385	0.85 330	0.85 410	0.63 400	0.90 468	0.65 447	0.24 456	0.16 395	0.19 319	0.16 269	0.21 390	0.22 436

ADLNet	0.55 426	0.27 402	0.51 367	0.44 379	0.35 464	0.78 452	0.46 431	1.08 446	0.86 387	0.99 485	0.98 395	0.92 442	0.63 400	0.69 366	0.81 483	0.22 427	0.16 395	0.22 406	0.22 446	0.21 390	0.21 418

MMNet	0.55 426	0.25 368	0.61 411	0.43 359	0.34 457	1.07 518	0.39 372	0.87 361	0.91 423	0.91 449	0.93 367	0.86 415	0.76 472	0.81 428	0.76 473	0.15 192	0.14 333	0.18 276	0.19 381	0.20 366	0.16 306

delet	0.55 426	0.24 343	0.55 389	0.44 379	0.33 448	1.07 518	0.50 457	1.00 410	0.86 387	0.85 408	0.96 381	0.90 435	0.63 400	0.83 439	0.74 471	0.18 329	0.18 435	0.20 349	0.21 428	0.16 253	0.15 260

psm_up	0.55 426	0.26 385	0.47 308	0.49 455	0.32 437	0.65 405	0.56 494	1.04 429	0.82 364	0.82 385	0.88 349	1.01 467	0.94 526	0.74 397	0.61 436	0.21 401	0.25 508	0.26 476	0.23 462	0.21 390	0.20 400

hitnet-ft	0.55 426	0.27 402	0.39 202	0.41 296	0.28 352	0.78 452	0.40 383	0.92 380	0.90 416	0.82 385	1.01 405	1.13 506	0.70 451	0.78 419	0.67 453	0.28 496	0.20 465	0.28 497	0.22 446	0.29 477	0.26 464

DSFCA	0.55 426	0.25 368	0.62 414	0.40 261	0.36 469	0.74 435	0.52 475	1.04 429	0.82 364	1.06 513	0.84 320	0.89 430	0.63 400	0.99 494	0.58 425	0.25 466	0.21 475	0.21 391	0.21 428	0.21 390	0.19 377

FADNet_RVC	0.55 426	0.37 477	1.17 545	0.44 379	0.31 421	0.56 336	0.34 265	1.06 438	0.88 400	0.67 289	0.90 357	0.61 294	0.65 417	0.93 484	0.70 460	0.21 401	0.18 435	0.26 476	0.23 462	0.31 492	0.28 481

STTStereo	0.55 426	0.37 477	0.76 488	0.44 379	0.31 421	0.60 367	0.44 424	0.96 398	0.86 387	0.99 485	0.90 357	0.96 452	0.58 371	0.71 378	0.61 436	0.25 466	0.23 492	0.26 476	0.32 536	0.24 442	0.23 443

ISRNet	0.56 437	0.24 343	0.66 441	0.56 525	0.36 469	0.44 265	0.25 108	0.82 339	0.84 374	1.07 516	1.25 492	0.91 437	0.60 382	0.66 339	0.58 425	0.35 542	0.26 514	0.36 534	0.33 539	0.30 486	0.42 549

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 437	3.08 623	2.43 595	0.31 30	0.18 42	0.29 111	0.20 34	0.37 47	0.32 81	0.28 72	0.24 40	0.18 16	0.18 26	0.31 22	0.22 39	1.09 600	0.08 2	0.17 226	0.16 269	0.14 152	0.97 599

CSP-Net	0.56 437	0.27 402	0.49 340	0.41 296	0.28 352	1.22 544	0.50 457	1.23 516	0.72 296	0.95 472	0.95 377	0.89 430	0.62 394	0.83 439	0.62 439	0.26 476	0.17 415	0.17 226	0.17 324	0.18 315	0.17 327

FTStereo	0.56 437	0.20 204	0.37 170	0.41 296	0.25 246	0.40 232	0.79 553	0.66 234	0.43 165	1.09 522	3.27 597	0.70 343	0.73 462	0.55 215	0.33 231	0.14 119	0.13 298	0.19 319	0.17 324	0.15 208	0.30 497

RAFT-RH_RVC	0.56 437	0.17 97	0.41 223	0.37 160	0.23 185	0.57 342	0.24 100	0.60 190	0.70 284	1.19 536	3.94 609	0.56 254	0.38 250	0.65 331	0.36 282	0.13 75	0.11 166	0.20 349	0.14 203	0.12 65	0.13 184

HGLStereo	0.56 437	0.28 416	0.57 399	0.50 469	0.37 476	0.80 458	0.45 427	1.02 422	0.78 340	0.86 415	1.14 463	0.89 430	0.82 495	0.76 407	0.73 468	0.21 401	0.20 465	0.19 319	0.18 351	0.19 349	0.21 418

FADNet-RVC-Resample	0.56 437	0.33 454	1.16 541	0.49 455	0.34 457	0.71 426	0.43 415	1.01 419	0.93 434	0.82 385	0.87 341	0.74 373	0.67 428	0.73 390	0.45 364	0.18 329	0.18 435	0.26 476	0.27 508	0.26 458	0.27 474

DualNet (step1)	0.57 444	0.36 470	0.72 470	0.38 190	0.30 399	0.71 426	0.43 415	1.06 438	0.88 400	0.92 457	0.86 333	0.85 410	0.69 438	0.68 360	0.50 390	0.41 557	0.20 465	0.40 547	0.41 560	0.36 521	0.33 514

LL-Strereo	0.57 444	0.27 402	0.68 450	0.48 440	0.34 457	0.39 229	0.48 446	0.94 387	0.97 451	0.83 397	0.78 285	1.10 496	1.18 554	1.33 548	0.49 388	0.17 294	0.14 333	0.22 406	0.19 381	0.16 253	0.17 327

CRFU-Net	0.57 444	0.27 402	0.57 399	0.46 424	0.30 399	1.20 542	0.52 475	1.10 453	0.56 230	1.00 490	0.98 395	1.06 482	0.79 486	0.81 428	0.71 465	0.21 401	0.19 453	0.18 276	0.16 269	0.18 315	0.19 377

TDLM	0.57 444	0.33 454	0.49 340	0.51 485	0.30 399	0.66 407	0.73 545	1.03 426	1.01 471	0.82 385	1.10 446	0.84 408	0.70 451	0.86 455	0.58 425	0.28 496	0.17 415	0.25 457	0.22 446	0.26 458	0.19 377

CVANet_RVC	0.57 444	0.33 454	0.44 268	0.47 432	0.32 437	0.67 412	0.61 508	1.05 434	0.93 434	0.85 408	1.04 424	1.01 467	0.73 462	0.83 439	0.52 407	0.29 503	0.19 453	0.27 489	0.25 487	0.31 492	0.21 418

AANet_RVC	0.57 444	0.32 446	0.54 384	0.45 403	0.27 326	0.57 342	0.48 446	1.00 410	1.28 544	0.86 415	1.33 508	0.87 421	0.58 371	1.07 511	0.75 472	0.18 329	0.12 226	0.15 152	0.13 170	0.18 315	0.18 345

NOSS_ROB	0.57 444	0.39 494	0.39 202	0.44 379	0.30 399	0.73 434	0.54 484	1.03 426	1.08 504	0.67 289	0.87 341	0.76 381	0.57 362	0.77 415	0.47 381	0.38 550	0.38 568	0.44 555	0.42 564	0.37 526	0.34 521

ssnet_v2	0.58 451	0.28 416	0.56 395	0.43 359	0.29 380	0.95 494	0.59 501	1.13 467	0.99 460	0.93 461	0.80 298	0.99 459	0.64 411	0.82 431	0.94 518	0.25 466	0.22 482	0.23 427	0.24 478	0.20 366	0.19 377

dad	0.58 451	0.50 527	0.64 429	0.43 359	0.30 399	0.59 360	0.36 312	0.78 326	1.25 538	1.01 495	1.17 476	1.15 510	0.53 335	0.68 360	0.50 390	0.35 542	0.23 492	0.37 539	0.21 428	0.29 477	0.20 400

SACVNet	0.58 451	0.34 459	0.55 389	0.55 522	0.36 469	0.63 389	0.48 446	1.13 467	0.77 330	1.02 498	1.06 435	1.02 472	0.74 465	0.90 468	0.51 400	0.27 486	0.21 475	0.25 457	0.24 478	0.29 477	0.36 528

pcwnet_v2	0.58 451	0.28 416	0.84 500	0.45 403	0.35 464	0.61 370	0.35 290	1.27 531	1.21 527	0.99 485	1.27 495	0.72 356	0.58 371	0.67 350	0.48 385	0.27 486	0.21 475	0.24 444	0.23 462	0.29 477	0.29 488

PS-NSSS	0.58 451	0.44 512	0.62 414	0.42 338	0.33 448	0.66 407	0.58 498	1.02 422	0.86 387	0.77 352	1.28 497	0.72 356	0.64 411	0.82 431	0.59 430	0.31 513	0.26 514	0.40 547	0.27 508	0.33 505	0.26 464

StereoDRNet-Refined	0.58 451	0.32 446	0.54 384	0.46 424	0.30 399	0.96 497	0.40 383	1.00 410	0.94 441	1.12 527	1.08 441	0.96 452	0.67 428	0.90 468	0.89 512	0.17 294	0.13 298	0.22 406	0.21 428	0.20 366	0.19 377
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 451	0.28 416	0.47 308	0.49 455	0.32 437	0.77 448	0.50 457	0.99 406	0.92 428	1.04 507	1.14 463	1.21 513	0.69 438	0.88 460	0.69 457	0.20 384	0.20 465	0.22 406	0.22 446	0.21 390	0.18 345

CBFPSM	0.59 458	0.22 285	1.31 559	0.38 190	0.27 326	1.12 530	0.65 515	0.79 330	0.82 364	0.80 363	0.81 305	1.35 540	0.87 508	0.67 350	0.76 473	0.16 248	0.15 363	0.15 152	0.16 269	0.17 290	0.22 436

HBP-ISP	0.59 458	0.45 516	0.43 258	0.45 403	0.33 448	0.70 421	0.28 162	1.11 459	1.00 467	0.83 397	1.18 478	0.65 322	0.68 434	0.88 460	0.52 407	0.35 542	0.38 568	0.47 560	0.41 560	0.38 530	0.31 505

CBMV_ROB	0.59 458	0.37 477	0.38 182	0.39 219	0.28 352	0.74 435	0.28 162	1.00 410	0.98 455	0.94 464	1.25 492	0.81 402	0.78 484	0.87 457	0.50 390	0.36 546	0.37 566	0.43 553	0.40 555	0.33 505	0.30 497

FADNet-RVC	0.60 461	0.53 541	1.14 540	0.46 424	0.39 491	0.61 370	0.39 372	1.12 465	0.87 396	0.70 308	0.84 320	1.04 476	0.55 353	0.94 491	0.69 457	0.26 476	0.25 508	0.28 497	0.28 514	0.31 492	0.31 505

NVstereo2D	0.60 461	0.30 437	0.75 483	0.48 440	0.43 515	0.89 483	0.48 446	1.05 434	1.15 516	0.66 286	0.86 333	0.88 426	0.70 451	0.99 494	0.65 447	0.32 524	0.15 363	0.28 497	0.20 406	0.40 533	0.36 528

FADNet	0.61 463	0.51 531	1.10 535	0.45 403	0.44 522	0.65 405	0.41 398	1.19 496	1.05 489	0.70 308	0.84 320	0.98 458	0.66 425	0.82 431	0.50 390	0.29 503	0.30 537	0.27 489	0.30 522	0.46 552	0.35 526

ACV-stereo	0.62 464	0.34 459	1.00 524	0.43 359	0.31 421	1.20 542	0.40 383	0.75 310	0.83 369	0.64 263	0.77 274	2.10 579	1.03 539	0.81 428	0.64 445	0.21 401	0.17 415	0.18 276	0.18 351	0.21 390	0.21 418

SGM-Forest	0.62 464	0.32 446	0.39 202	0.43 359	0.30 399	1.02 508	0.55 488	1.09 450	1.05 489	1.06 513	1.18 478	1.10 496	0.67 428	0.88 460	0.62 439	0.31 513	0.33 558	0.33 525	0.30 522	0.30 486	0.28 481
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	0.63 466	0.28 416	0.99 523	0.40 261	0.30 399	1.03 511	0.56 494	1.10 453	0.99 460	0.97 478	1.22 484	1.06 482	0.69 438	1.07 511	0.95 521	0.19 361	0.11 166	0.16 181	0.13 170	0.22 412	0.21 418

fast-acv-ft	0.64 467	0.30 437	0.73 474	0.45 403	0.34 457	1.17 538	0.49 452	0.86 354	0.98 455	1.02 498	1.36 510	1.29 523	0.85 503	0.76 407	0.81 483	0.21 401	0.23 492	0.23 427	0.23 462	0.21 390	0.20 400

StereoDRNet	0.64 467	0.33 454	0.68 450	0.51 485	0.43 515	1.03 511	0.53 480	1.47 564	0.99 460	1.10 524	0.87 341	1.07 487	0.71 455	0.82 431	0.88 502	0.23 444	0.19 453	0.25 457	0.23 462	0.27 469	0.19 377

PSMNet_ROB	0.64 467	0.37 477	0.65 435	0.56 525	0.42 509	0.97 499	0.83 556	1.21 503	0.92 428	0.79 361	1.02 414	1.08 489	0.63 400	0.82 431	0.91 516	0.29 503	0.20 465	0.31 514	0.31 530	0.26 458	0.23 443

CBMV	0.64 467	0.35 465	0.41 223	0.42 338	0.25 246	1.01 506	0.77 549	1.13 467	1.09 506	1.17 532	1.22 484	1.04 476	0.75 469	0.88 460	0.63 442	0.28 496	0.30 537	0.34 527	0.30 522	0.26 458	0.26 464
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	0.66 471	0.36 470	1.30 558	0.39 219	0.26 292	0.57 342	0.63 511	0.80 333	1.03 479	0.80 363	1.43 526	0.91 437	0.76 472	1.08 514	1.87 580	0.16 248	0.12 226	0.17 226	0.14 203	0.20 366	0.16 306

TCMNet	0.66 471	0.39 494	0.98 522	0.59 537	0.61 567	0.96 497	0.55 488	1.05 434	0.90 416	0.84 404	1.14 463	0.89 430	0.65 417	0.85 450	1.01 533	0.26 476	0.26 514	0.31 514	0.28 514	0.32 498	0.29 488

YMNet	0.66 471	0.38 487	0.90 513	0.52 498	0.46 534	1.08 522	0.49 452	1.00 410	0.77 330	1.18 534	1.29 501	1.12 500	0.74 465	0.85 450	0.86 493	0.27 486	0.31 546	0.25 457	0.25 487	0.24 442	0.23 443

YMNet_1	0.66 471	0.38 487	0.90 513	0.52 498	0.46 534	1.08 522	0.49 452	1.00 410	0.77 330	1.18 534	1.29 501	1.12 500	0.74 465	0.85 450	0.86 493	0.27 486	0.31 546	0.25 457	0.25 487	0.24 442	0.23 443

DRN-Test	0.66 471	0.32 446	0.66 441	0.50 469	0.39 491	1.15 534	0.61 508	1.49 567	1.01 471	1.12 527	1.08 441	1.06 482	0.69 438	0.77 415	0.94 518	0.23 444	0.17 415	0.26 476	0.25 487	0.25 451	0.21 418

iinet-f	0.67 476	0.26 385	2.15 590	0.39 219	0.31 421	1.19 541	0.56 494	0.84 347	0.84 374	0.80 363	1.17 476	1.05 480	0.84 502	0.71 378	1.21 551	0.20 384	0.18 435	0.17 226	0.15 235	0.20 366	0.20 400

GASNet	0.67 476	0.72 563	0.96 519	0.70 569	0.48 539	0.62 378	0.47 438	1.08 446	1.03 479	0.94 464	0.82 309	0.93 445	0.83 500	1.33 548	0.80 480	0.31 513	0.22 482	0.29 505	0.28 514	0.44 545	0.24 451

FINET	0.67 476	0.42 505	1.00 524	0.46 424	0.43 515	0.83 474	0.89 564	1.08 446	1.50 565	0.87 423	1.14 463	0.71 347	0.68 434	0.92 478	0.70 460	0.36 546	0.30 537	0.26 476	0.24 478	0.35 516	0.33 514

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 476	0.81 572	0.73 474	0.53 508	0.37 476	1.40 556	0.53 480	1.04 429	0.79 349	0.88 433	0.94 368	0.95 449	0.53 335	0.93 484	0.58 425	0.39 552	0.30 537	0.57 575	0.31 530	0.53 566	0.30 497

PA-Net	0.67 476	0.43 507	0.83 499	0.50 469	0.53 552	0.94 491	0.68 525	1.10 453	1.14 515	0.80 363	0.88 349	0.87 421	0.77 479	1.02 503	0.88 502	0.24 456	0.41 575	0.29 505	0.44 565	0.26 458	0.34 521
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 481	0.36 470	1.10 535	0.51 485	0.42 509	1.08 522	0.50 457	1.21 503	1.16 517	1.00 490	1.37 513	1.06 482	0.79 486	0.92 478	0.94 518	0.25 466	0.24 500	0.24 444	0.22 446	0.23 429	0.26 464

NaN_ROB	0.69 481	0.44 512	0.69 456	0.51 485	0.33 448	0.97 499	1.06 579	1.22 511	1.19 523	1.24 546	0.96 381	1.08 489	0.78 484	1.20 530	0.67 453	0.24 456	0.30 537	0.23 427	0.24 478	0.23 429	0.25 458

GANet	0.70 483	0.37 477	0.55 389	0.51 485	0.34 457	0.94 491	0.96 572	1.08 446	0.94 441	1.04 507	1.98 567	1.13 506	0.88 512	1.12 521	0.66 450	0.25 466	0.26 514	0.27 489	0.22 446	0.31 492	0.22 436

DISCO	0.70 483	0.26 385	0.68 450	0.44 379	0.31 421	1.14 532	0.51 472	1.23 516	1.23 530	0.81 376	1.05 428	1.50 555	0.85 503	1.82 579	1.03 534	0.19 361	0.15 363	0.18 276	0.16 269	0.24 442	0.23 443

XPNet_ROB	0.70 483	0.35 465	0.68 450	0.52 498	0.40 496	0.79 455	0.85 562	1.16 487	0.94 441	1.33 553	1.15 469	1.38 542	0.83 500	1.03 505	0.90 514	0.32 524	0.25 508	0.26 476	0.24 478	0.31 492	0.28 481

ETE_ROB	0.70 483	0.49 523	0.73 474	0.56 525	0.36 469	0.79 455	0.87 563	1.14 476	0.93 434	1.19 536	1.18 478	1.39 543	0.82 495	0.99 494	0.80 480	0.26 476	0.21 475	0.31 514	0.26 501	0.33 505	0.34 521

Wz-Net-LNSev	0.71 487	0.51 531	1.36 568	0.50 469	0.41 503	1.15 534	0.69 530	1.21 503	1.07 501	1.02 498	1.12 451	1.08 489	0.87 508	0.89 466	0.89 512	0.24 456	0.22 482	0.21 391	0.19 381	0.26 458	0.26 464

APVNet	0.71 487	0.37 477	0.89 512	0.56 525	0.45 526	1.18 540	0.68 525	1.41 558	0.85 382	0.81 376	1.15 469	1.04 476	0.81 491	1.10 518	1.17 548	0.26 476	0.28 527	0.32 520	0.31 530	0.29 477	0.30 497

Syn2CoEx	0.71 487	0.51 531	0.95 517	0.64 552	0.45 526	0.91 486	0.53 480	1.48 565	1.13 512	0.93 461	1.35 509	1.02 472	0.99 534	0.92 478	0.80 480	0.30 510	0.27 523	0.28 497	0.24 478	0.23 429	0.24 451

DANet	0.71 487	0.45 516	0.91 515	0.59 537	0.40 496	0.81 463	0.40 383	0.97 401	0.84 374	1.20 541	1.22 484	1.33 534	0.88 512	1.16 525	1.24 552	0.27 486	0.23 492	0.31 514	0.25 487	0.35 516	0.32 509
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 491	0.35 465	0.64 429	0.53 508	0.67 572	1.31 552	0.67 520	1.20 501	1.18 521	1.05 509	0.87 341	1.27 520	0.93 525	0.93 484	1.27 556	0.22 427	0.16 395	0.26 476	0.23 462	0.40 533	0.39 542

NCCL2	0.72 491	0.41 503	0.65 435	0.64 552	0.44 522	0.98 503	1.20 587	1.11 459	1.00 467	0.98 483	0.96 381	1.49 554	0.87 508	0.90 468	0.79 478	0.31 513	0.26 514	0.39 544	0.39 553	0.32 498	0.32 509

FAT-Stereo	0.73 493	0.33 454	0.75 483	0.49 455	0.37 476	0.71 426	0.59 501	1.36 550	1.30 547	1.03 506	1.40 519	1.59 564	1.15 550	0.87 457	0.86 493	0.28 496	0.28 527	0.28 497	0.23 462	0.28 473	0.38 539

DStereoRT	0.74 494	0.19 163	0.50 353	0.51 485	0.33 448	1.10 526	0.34 265	0.82 339	0.76 322	0.78 356	1.05 428	0.51 233	0.73 462	0.76 407	0.48 385	0.16 248	0.13 298	3.96 628	1.37 617	0.19 349	0.14 230

S-Stereo	0.74 494	0.35 465	0.96 519	0.56 525	0.45 526	0.82 471	0.60 503	1.24 523	1.60 576	0.96 473	1.41 521	1.12 500	0.94 526	0.80 425	1.04 537	0.26 476	0.31 546	0.28 497	0.25 487	0.32 498	0.47 566

LALA_ROB	0.74 494	0.43 507	0.69 456	0.54 515	0.40 496	1.01 506	0.95 571	1.21 503	1.07 501	1.22 543	1.12 451	1.56 561	0.79 486	1.04 507	0.86 493	0.33 532	0.22 482	0.35 529	0.30 522	0.35 516	0.31 505

w-ln-seven-2	0.76 497	0.43 507	2.32 592	0.52 498	0.38 485	0.90 485	0.65 515	1.11 459	1.12 511	1.19 536	1.28 497	1.09 492	0.99 534	1.07 511	0.87 499	0.20 384	0.19 453	0.23 427	0.22 446	0.26 458	0.22 436

PSMNet-RUCA	0.76 497	0.75 566	1.08 534	1.01 586	0.90 581	0.69 416	0.50 457	1.11 459	1.03 479	0.78 356	1.11 447	0.80 399	0.72 459	0.88 460	0.63 442	0.53 580	0.27 523	0.76 582	0.46 566	0.66 578	0.47 566

Wz-Net-MNSev	0.76 497	0.40 499	1.34 563	0.50 469	0.40 496	1.44 562	0.83 556	1.15 480	1.16 517	1.25 548	1.20 483	1.13 506	0.81 491	1.16 525	1.00 532	0.22 427	0.19 453	0.24 444	0.23 462	0.28 473	0.26 464

DGSMNet	0.76 497	0.55 543	1.29 557	0.58 533	0.62 568	0.94 491	0.70 535	1.26 529	1.11 508	0.83 397	1.24 490	1.00 463	0.71 455	1.03 505	0.81 483	0.34 538	0.29 532	0.41 551	0.40 555	0.57 572	0.55 578

RP	0.76 497	0.36 470	0.63 424	0.66 560	0.58 564	0.80 458	0.55 488	1.14 476	1.22 529	0.97 478	1.65 546	1.43 548	1.32 564	1.01 498	0.84 488	0.33 532	0.30 537	0.36 534	0.30 522	0.34 511	0.34 521

edge stereo	0.76 497	0.38 487	0.74 479	0.52 498	0.43 515	0.80 458	0.53 480	1.28 533	1.06 495	1.28 549	1.38 518	1.81 569	1.11 547	1.08 514	0.85 492	0.33 532	0.32 552	0.41 551	0.28 514	0.32 498	0.36 528

NCC-stereo	0.78 503	0.40 499	0.76 488	0.61 545	0.67 572	0.81 463	0.69 530	1.54 576	1.11 508	0.90 444	1.36 510	1.33 534	1.16 551	1.19 528	0.88 502	0.31 513	0.30 537	0.37 539	0.48 575	0.33 505	0.33 514

Nwc_Net	0.78 503	0.38 487	0.73 474	0.60 543	0.55 556	1.05 516	0.55 488	1.67 585	1.05 489	0.88 433	1.86 561	1.40 545	1.09 545	1.10 518	0.87 499	0.30 510	0.25 508	0.36 534	0.38 549	0.29 477	0.29 488

Abc-Net	0.78 503	0.40 499	0.76 488	0.61 545	0.67 572	0.81 463	0.69 530	1.54 576	1.11 508	0.90 444	1.36 510	1.33 534	1.16 551	1.19 528	0.88 502	0.31 513	0.30 537	0.37 539	0.48 575	0.33 505	0.33 514
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 506	0.59 548	0.71 465	0.65 557	0.65 571	0.92 490	0.58 498	1.29 534	1.05 489	1.07 516	1.45 532	1.47 552	1.03 539	1.21 534	0.88 502	0.32 524	0.30 537	0.48 565	0.40 555	0.37 526	0.37 533

stereogan	0.80 507	0.31 442	0.71 465	0.59 537	0.50 543	1.72 579	0.48 446	1.35 547	1.37 552	1.00 490	1.46 534	1.56 561	0.95 529	1.29 543	0.84 488	0.28 496	0.29 532	0.29 505	0.25 487	0.38 530	0.38 539

ADCRef	0.80 507	0.43 507	1.32 561	0.50 469	0.45 526	1.07 518	0.51 472	1.07 442	0.98 455	1.17 532	1.42 523	0.87 421	0.91 515	0.85 450	3.19 600	0.18 329	0.16 395	0.23 427	0.23 462	0.22 412	0.21 418

GANetREF_RVC	0.80 507	0.75 566	0.86 506	0.66 560	0.42 509	1.15 534	0.98 573	1.14 476	1.19 523	1.01 495	1.02 414	1.10 496	0.90 514	1.15 523	0.76 473	0.48 570	0.39 572	0.57 575	0.38 549	0.63 576	0.46 561
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	0.81 510	0.39 494	0.68 450	0.64 552	0.54 554	0.91 486	0.51 472	1.61 581	1.31 548	0.96 473	2.02 569	1.46 549	1.26 562	1.11 520	0.99 528	0.32 524	0.24 500	0.39 544	0.27 508	0.30 486	0.25 458

SQANet	0.82 511	0.74 565	0.67 445	1.13 589	0.98 589	1.11 527	0.47 438	1.07 442	0.83 369	0.91 449	1.05 428	1.03 474	0.74 465	1.01 498	0.64 445	0.61 583	0.24 500	1.03 592	0.35 544	1.18 595	0.58 579

Anonymous_2	0.82 511	0.44 512	0.63 424	0.40 261	0.43 515	0.80 458	0.52 475	0.72 290	0.77 330	0.71 315	0.60 214	0.87 421	0.76 472	0.75 403	0.58 425	0.52 576	0.54 590	0.54 573	4.82 629	0.56 570	0.40 545

ccnet	0.82 511	0.57 546	0.75 483	0.54 515	0.59 565	1.09 525	0.66 518	1.38 553	0.94 441	1.12 527	1.44 529	1.29 523	0.92 520	0.95 493	1.24 552	0.49 572	0.42 577	0.50 570	0.47 573	0.51 561	0.46 561

psmorigin	0.82 511	0.51 531	2.09 588	0.49 455	0.41 503	0.85 478	0.50 457	1.04 429	0.88 400	1.45 558	1.43 526	1.50 555	1.06 542	1.22 536	0.97 524	0.31 513	0.32 552	0.27 489	0.27 508	0.33 505	0.42 549

CC-Net-ROB	0.82 511	0.96 584	0.85 501	0.58 533	0.45 526	1.27 550	0.70 535	1.17 492	1.02 474	0.83 397	1.23 488	0.90 435	0.77 479	1.06 508	0.69 457	0.46 566	0.34 560	1.71 600	0.38 549	0.59 575	0.36 528

GCST	0.83 516	1.22 593	0.74 479	1.58 597	1.01 591	1.06 517	0.23 84	0.78 326	0.78 340	0.97 478	0.65 228	0.78 389	0.35 224	0.92 478	0.34 247	0.96 594	0.65 596	1.20 594	0.81 597	0.91 585	0.70 582

aanetorigin	0.83 516	0.56 544	1.87 585	0.49 455	0.38 485	0.56 336	0.66 518	0.70 277	1.00 467	2.42 598	2.02 569	1.31 526	1.18 554	0.93 484	1.13 547	0.20 384	0.18 435	0.20 349	0.19 381	0.27 469	0.30 497

CSAN	0.83 516	0.49 523	0.77 493	0.60 543	0.41 503	1.14 532	1.06 579	1.19 496	1.46 563	1.32 551	1.43 526	1.37 541	1.19 556	1.27 542	0.86 493	0.39 552	0.31 546	0.36 534	0.37 546	0.35 516	0.34 521

SDNR	0.86 519	0.37 477	1.47 574	0.40 261	0.38 485	3.38 609	0.33 250	0.90 373	0.98 455	0.99 485	2.09 572	0.59 282	0.71 455	1.29 543	0.70 460	0.51 575	0.56 592	0.36 534	0.26 501	0.43 544	0.46 561

RTSC	0.87 520	0.48 519	1.23 551	0.52 498	0.37 476	1.13 531	0.50 457	1.34 543	1.79 582	1.51 562	1.24 490	1.12 500	0.81 491	1.62 567	2.16 586	0.25 466	0.19 453	0.23 427	0.24 478	0.30 486	0.31 505

PWC_ROB	0.87 520	0.52 538	1.28 555	0.50 469	0.32 437	0.91 486	0.37 328	1.36 550	1.46 563	1.61 569	2.59 586	1.16 511	1.01 538	1.34 550	1.40 563	0.25 466	0.18 435	0.28 497	0.20 406	0.29 477	0.28 481

UDG	0.88 522	0.82 575	0.67 445	1.00 585	0.96 586	1.02 508	0.57 497	1.13 467	0.99 460	0.90 444	0.97 394	1.31 526	0.99 534	0.85 450	0.84 488	0.54 581	0.32 552	1.77 601	0.40 555	0.94 587	0.66 581

FBW_ROB	0.88 522	0.50 527	0.85 501	0.55 522	0.40 496	1.17 538	0.78 551	1.50 568	1.37 552	1.33 553	1.27 495	1.48 553	1.00 537	2.57 603	0.98 527	0.25 466	0.32 552	0.45 556	0.30 522	0.34 511	0.28 481

XQC	0.89 524	0.65 557	1.31 559	0.67 563	0.52 551	1.22 544	0.68 525	1.26 529	1.52 566	1.14 530	1.11 447	1.28 522	1.04 541	1.40 558	1.77 574	0.38 550	0.24 500	0.37 539	0.31 530	0.53 566	0.47 566

DeepPrunerF	0.89 524	0.52 538	3.43 602	0.68 566	0.81 579	0.72 433	0.72 543	1.22 511	1.99 588	0.93 461	1.01 405	0.87 421	0.86 505	1.08 514	0.95 521	0.34 538	0.28 527	0.43 553	0.39 553	0.30 486	0.32 509

PWCDC_ROB	0.89 524	0.49 523	0.80 497	0.74 573	0.40 496	1.03 511	0.39 372	1.33 541	2.35 598	1.02 498	3.77 604	0.81 402	0.92 520	1.20 530	0.90 514	0.34 538	0.22 482	0.24 444	0.20 406	0.34 511	0.29 488

PASM	0.90 527	0.64 556	1.69 579	0.69 568	0.69 575	0.78 452	0.84 559	1.03 426	1.26 541	1.19 536	1.15 469	1.31 526	0.98 533	1.24 538	1.03 534	0.52 576	0.56 592	0.59 578	0.66 590	0.56 570	0.54 577

Wz-Net-SNSev	0.91 528	0.73 564	2.13 589	0.56 525	0.45 526	0.95 494	1.13 584	1.34 543	1.24 532	1.02 498	1.30 504	1.46 549	0.86 505	1.81 578	1.50 564	0.25 466	0.23 492	0.25 457	0.26 501	0.32 498	0.29 488

MDST_ROB	0.91 528	0.27 402	0.85 501	0.63 551	0.41 503	2.53 592	0.71 541	1.60 579	1.13 512	2.83 605	1.73 552	0.97 454	0.69 438	1.61 566	0.73 468	0.25 466	0.22 482	0.32 520	0.28 514	0.25 451	0.24 451

PDISCO_ROB	0.91 528	0.48 519	1.06 530	0.99 583	0.97 587	1.67 577	0.63 511	1.64 583	1.59 573	1.06 513	1.18 478	1.31 526	0.79 486	1.55 561	0.97 524	0.49 572	0.22 482	0.45 556	0.40 555	0.45 549	0.37 533

SHD	0.93 531	0.50 527	1.18 546	0.59 537	0.46 534	0.97 499	0.48 446	1.70 587	2.15 590	1.58 566	1.37 513	1.42 546	1.19 556	1.31 546	1.60 567	0.31 513	0.26 514	0.32 520	0.33 539	0.40 533	0.42 549

G-Net	0.95 532	0.46 518	1.04 528	0.64 552	0.48 539	2.12 588	0.64 514	1.01 419	0.87 396	1.75 578	2.82 593	1.30 525	1.64 583	1.06 508	0.96 523	0.36 546	0.29 532	0.35 529	0.25 487	0.45 549	0.42 549

DStereoO	0.96 533	0.70 562	0.72 470	0.62 549	0.45 526	0.74 435	0.92 569	1.09 450	1.29 546	1.19 536	1.23 488	0.99 459	1.71 585	1.29 543	0.99 528	2.01 616	0.35 562	0.77 583	0.30 522	1.42 597	0.38 539

w-ln-seven	0.96 533	0.48 519	2.41 594	0.54 515	0.50 543	1.41 558	0.70 535	1.67 585	1.81 583	1.49 559	1.50 536	1.26 518	0.87 508	1.15 523	1.80 578	0.23 444	0.21 475	0.25 457	0.25 487	0.31 492	0.26 464

anonymity	0.97 535	0.89 579	1.05 529	0.92 581	1.03 592	0.97 499	0.81 555	1.29 534	0.91 423	1.07 516	0.98 395	1.00 463	0.95 529	1.02 503	0.92 517	0.96 594	0.95 616	0.90 589	0.91 604	0.92 586	0.94 593

SGM_RVC	0.97 535	0.28 416	0.41 223	0.39 219	0.22 143	1.55 568	0.73 545	1.51 571	1.25 538	2.25 595	1.92 563	2.58 590	1.56 577	2.02 588	1.19 550	0.27 486	0.27 523	0.27 489	0.25 487	0.25 451	0.25 458
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 537	0.42 505	1.88 586	0.53 508	0.41 503	1.59 571	1.26 593	2.21 598	1.43 558	1.10 524	1.11 447	1.46 549	1.95 594	1.34 550	1.26 554	0.34 538	0.25 508	0.25 457	0.21 428	0.46 552	0.37 533

z-mn7	1.00 538	0.50 527	1.70 581	0.53 508	0.36 469	1.75 580	0.71 541	1.22 511	2.28 594	0.96 473	2.54 582	1.42 546	0.95 529	2.19 595	1.54 565	0.22 427	0.19 453	0.21 391	0.20 406	0.27 469	0.25 458

Consistency-Raft	1.01 539	0.81 572	1.24 552	0.84 578	0.97 587	0.81 463	0.84 559	1.30 537	1.59 573	1.05 509	1.68 551	1.12 500	0.91 515	0.92 478	1.11 542	0.65 584	0.74 600	0.79 585	0.90 601	1.06 593	0.79 587

xxxx	1.01 539	0.22 285	0.43 258	0.36 142	0.21 118	0.82 471	0.36 312	1.32 539	0.88 400	0.71 315	0.94 368	0.97 454	0.63 400	0.64 324	10.58 623	0.20 384	0.16 395	0.18 276	0.17 324	0.19 349	0.19 377

test_xeample	1.01 539	0.21 242	0.42 243	0.35 122	0.21 118	0.71 426	0.39 372	1.23 516	0.86 387	0.81 376	1.04 424	0.69 339	0.61 388	0.69 366	10.93 624	0.19 361	0.15 363	0.18 276	0.17 324	0.18 315	0.17 327

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 542	0.57 546	1.51 576	0.67 563	0.50 543	2.57 593	1.66 609	1.20 501	1.43 558	1.38 555	1.57 543	1.33 534	0.92 520	1.64 570	0.88 502	0.37 549	0.39 572	0.46 559	0.60 587	0.41 539	0.40 545

ADCPNet	1.03 543	0.48 519	2.70 596	0.54 515	0.42 509	1.40 556	0.75 547	1.13 467	1.07 501	1.22 543	1.42 523	1.68 566	1.09 545	1.36 555	3.45 604	0.30 510	0.28 527	0.29 505	0.32 536	0.37 526	0.35 526

MSAF-DinoV2	1.04 544	0.38 487	1.32 561	0.54 515	0.29 380	0.89 483	0.72 543	1.52 574	1.24 532	1.05 509	1.41 521	2.98 593	1.49 573	2.74 604	2.83 598	0.22 427	0.14 333	0.20 349	0.22 446	0.32 498	0.32 509

otaku	1.04 544	0.93 581	0.88 508	1.33 595	1.05 594	1.66 575	0.70 535	1.40 557	1.18 521	1.08 520	1.32 507	1.33 534	0.91 515	1.23 537	0.76 473	0.72 587	0.46 587	1.24 595	0.50 580	1.40 596	0.75 583

SuperB	1.04 544	0.37 477	4.81 610	0.43 359	0.31 421	0.99 504	0.46 431	1.02 422	2.09 589	1.09 522	1.09 444	0.75 375	0.81 491	1.06 508	1.76 573	0.19 361	0.15 363	0.17 226	0.15 235	2.82 620	0.26 464

ADCL	1.04 544	0.38 487	1.35 564	0.50 469	0.39 491	1.61 572	0.89 564	1.29 534	1.39 555	1.29 550	1.50 536	1.24 516	1.24 559	1.37 556	4.87 612	0.21 401	0.19 453	0.25 457	0.25 487	0.29 477	0.27 474

test_sample9	1.05 548	0.36 470	0.72 470	0.38 190	0.30 399	0.71 426	0.43 415	1.06 438	0.88 400	0.92 457	0.86 333	0.85 410	0.69 438	1.20 530	1.36 559	0.41 557	8.41 629	0.40 547	0.41 560	0.36 521	0.33 514

DDUNet	1.06 549	2.56 620	0.68 450	1.21 591	1.26 597	1.03 511	0.69 530	1.11 459	0.94 441	0.96 473	1.22 484	1.27 520	0.82 495	0.93 484	0.72 467	0.84 591	0.38 568	1.99 604	0.60 587	1.10 594	0.85 589

ADCP+	1.06 549	0.35 465	1.51 576	0.49 455	0.51 547	1.45 563	0.55 488	1.25 527	1.03 479	1.16 531	1.15 469	1.10 496	1.07 544	1.56 563	6.75 619	0.19 361	0.16 395	0.23 427	0.21 428	0.28 473	0.21 418

SAMSARA	1.07 551	0.65 557	1.19 547	1.06 588	0.90 581	1.76 581	1.76 613	1.46 563	1.44 561	1.51 562	1.16 474	2.00 578	1.14 549	1.48 559	1.31 558	0.39 552	0.44 584	0.35 529	0.38 549	0.49 558	0.49 572

SANet	1.07 551	0.41 503	1.06 530	0.48 440	0.30 399	1.41 558	0.94 570	1.42 559	3.36 609	1.58 566	2.43 579	2.33 585	1.70 584	1.34 550	1.07 539	0.28 496	0.24 500	0.26 476	0.23 462	0.34 511	0.30 497

zh-mn7	1.08 553	0.65 557	4.00 606	0.52 498	0.38 485	1.16 537	0.62 510	1.15 480	1.77 581	1.74 577	2.31 573	1.17 512	0.91 515	2.10 590	1.77 574	0.24 456	0.21 475	0.22 406	0.22 446	0.25 451	0.28 481

zh-sn7	1.09 554	0.75 566	3.23 600	0.57 531	0.42 509	1.11 527	0.89 564	1.19 496	1.27 542	1.41 557	1.98 567	1.25 517	1.47 572	1.99 587	2.62 595	0.26 476	0.26 514	0.26 476	0.27 508	0.35 516	0.30 497

Ntro	1.09 554	0.97 587	0.91 515	1.44 596	1.19 596	1.69 578	0.80 554	1.35 547	1.25 538	1.00 490	1.29 501	1.31 526	0.97 532	1.26 540	0.84 488	0.84 591	0.43 582	1.36 596	0.50 580	1.56 598	0.78 585

MFN_U_SF_RVC	1.09 554	0.59 548	1.97 587	0.67 563	0.44 522	1.93 584	0.60 503	1.85 591	1.36 550	1.61 569	1.54 541	1.95 577	1.37 566	1.64 570	1.73 570	0.40 556	0.37 566	0.45 556	0.48 575	0.44 545	0.44 556

Wz-Net-TNSev	1.14 557	1.06 590	4.32 609	0.49 455	0.42 509	1.51 566	1.11 583	1.48 565	1.40 557	1.22 543	1.26 494	1.58 563	1.43 570	1.76 576	1.70 569	0.32 524	0.31 546	0.26 476	0.30 522	0.41 539	0.41 548

ADCMid	1.14 557	0.52 538	2.23 591	0.53 508	0.43 515	1.07 518	0.75 547	1.23 516	1.05 489	2.15 591	1.44 529	1.50 555	1.43 570	1.56 563	5.01 613	0.26 476	0.24 500	0.29 505	0.31 530	0.37 526	0.33 514

MFMNet_re	1.14 557	0.97 587	1.19 547	0.99 583	0.95 585	1.25 548	1.22 590	1.39 554	1.55 569	1.69 576	1.67 550	1.21 513	1.53 574	1.12 521	0.99 528	0.87 593	0.75 604	0.79 585	0.75 594	0.90 584	0.94 593

WCMA_ROB	1.14 557	0.36 470	0.76 488	0.49 455	0.44 522	1.23 546	0.67 520	1.11 459	1.23 530	2.84 606	3.95 610	3.28 600	1.83 590	1.25 539	0.99 528	0.44 562	0.34 560	0.34 527	0.37 546	0.41 539	0.40 545

AnyNet_C32	1.16 561	0.62 554	2.40 593	0.57 531	0.55 556	1.41 558	1.34 599	1.18 495	1.24 532	1.49 559	1.42 523	1.39 543	1.20 558	1.55 561	4.82 611	0.29 503	0.28 527	0.29 505	0.34 541	0.38 530	0.42 549

222	1.18 562	0.22 285	0.44 268	0.37 160	0.22 143	0.79 455	0.37 328	1.31 538	0.89 413	0.92 457	1.08 441	0.72 356	0.71 455	0.66 339	13.89 627	0.20 384	0.15 363	0.17 226	0.16 269	0.18 315	0.19 377

WZ-Net	1.19 563	0.59 548	4.07 607	0.62 549	0.51 547	1.34 553	1.31 598	1.32 539	1.74 580	1.53 565	1.65 546	1.74 568	1.28 563	2.25 597	2.01 583	0.27 486	0.21 475	0.23 427	0.25 487	0.40 533	0.39 542

MSMD_ROB	1.21 564	0.49 523	0.62 414	0.59 537	0.50 543	1.62 574	0.67 520	1.23 516	1.24 532	2.45 599	3.77 604	3.09 597	2.98 610	1.32 547	0.81 483	0.45 564	0.41 575	0.49 568	0.51 582	0.47 555	0.44 556

pmcnn	1.23 565	0.29 428	0.96 519	0.40 261	0.23 185	0.95 494	0.69 530	1.16 487	1.28 544	1.67 575	2.33 575	11.15 627	0.86 505	0.93 484	0.88 502	0.15 192	0.12 226	0.12 35	0.10 62	0.15 208	0.15 260

NVStereoNet_ROB	1.24 566	0.90 580	1.13 539	0.86 579	0.88 580	1.11 527	0.99 575	1.42 559	1.53 567	1.59 568	2.48 580	2.24 582	1.53 574	1.96 586	1.30 557	0.76 589	0.70 597	0.78 584	1.00 606	0.71 581	0.88 591
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	1.25 567	0.36 470	0.72 470	0.38 190	0.30 399	0.71 426	0.43 415	1.13 467	0.75 314	1.50 561	0.95 377	3.29 601	1.59 579	1.20 530	1.36 559	0.41 557	8.41 629	0.40 547	0.41 560	0.36 521	0.33 514

SPS-STEREO	1.25 567	0.93 581	1.06 530	1.04 587	1.03 592	1.41 558	0.91 568	1.51 571	1.19 523	2.09 589	1.83 558	1.94 576	1.39 567	1.62 567	1.39 562	0.97 596	0.94 615	0.90 589	0.89 600	0.96 589	0.96 596
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 569	0.67 560	1.28 555	0.74 573	0.62 568	1.50 565	0.84 559	1.99 594	2.96 604	2.18 592	2.36 578	1.85 573	1.95 594	1.92 583	1.94 581	0.39 552	0.36 565	0.49 568	0.37 546	0.51 561	0.64 580

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 570	0.87 578	1.76 583	0.86 579	0.56 559	4.29 614	1.79 614	1.50 568	1.98 587	1.61 569	1.85 560	1.84 571	1.41 568	1.89 581	1.36 559	0.48 570	0.40 574	0.56 574	0.57 585	0.69 579	0.48 569

MeshStereo	1.34 570	0.43 507	0.54 384	0.44 379	0.34 457	1.66 575	0.60 503	1.94 592	1.37 552	4.47 619	3.25 595	4.71 610	1.94 593	1.92 583	1.17 548	0.35 542	0.35 562	0.37 539	0.31 530	0.32 498	0.32 509
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	1.35 572	1.49 601	1.19 547	1.88 604	1.45 598	1.48 564	1.07 581	1.61 581	1.55 569	1.20 541	1.59 544	1.54 559	1.13 548	1.34 550	0.97 524	1.36 608	0.70 597	1.82 602	0.79 596	1.71 600	1.07 602

ACVNet-4b	1.35 572	1.31 596	1.10 535	1.90 605	1.59 600	1.92 583	0.77 549	1.52 574	1.62 577	1.05 509	1.60 545	2.11 580	0.94 526	1.64 570	0.77 477	1.30 605	0.35 562	2.03 608	0.67 591	1.88 607	0.84 588

SGM+DAISY	1.35 572	0.94 583	1.25 553	0.96 582	1.00 590	1.52 567	1.02 578	1.34 543	1.21 527	2.64 601	2.65 588	2.44 587	1.56 577	1.64 570	1.26 554	0.97 596	0.95 616	0.90 589	0.90 601	0.94 587	0.96 596

FCDSN-DC	1.39 575	0.56 544	0.65 435	0.74 573	0.59 565	1.38 555	0.63 511	1.35 547	1.39 555	3.26 613	4.50 616	4.61 608	2.63 605	1.58 565	1.03 534	0.46 566	0.42 577	0.48 565	0.47 573	0.50 560	0.50 573
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 576	0.20 204	0.48 328	0.44 379	0.25 246	0.29 111	0.31 217	0.65 224	0.68 276	0.97 478	0.86 333	0.67 334	0.62 394	0.64 324	20.63 631	0.16 248	0.11 166	0.19 319	0.15 235	0.19 349	0.12 135

ACVNet_1	1.46 577	1.33 597	1.12 538	1.91 606	1.62 601	1.83 582	0.98 573	2.00 595	1.85 585	1.39 556	1.53 540	2.32 584	1.53 574	1.34 550	1.11 542	1.30 605	0.50 589	2.06 610	0.58 586	1.93 609	0.95 595

EDNetEfficient	1.46 577	0.80 571	6.12 612	0.47 432	0.39 491	0.69 416	0.83 556	0.90 373	2.77 603	3.50 615	1.96 566	1.66 565	2.03 596	1.26 540	4.18 609	0.21 401	0.18 435	0.21 391	0.20 406	0.41 539	0.39 542

ADCS	1.51 579	0.61 551	3.42 601	0.59 537	0.51 547	1.27 550	1.08 582	1.59 578	1.81 583	1.91 585	1.66 548	1.51 558	1.42 569	1.94 585	8.60 621	0.33 532	0.32 552	0.33 525	0.36 545	0.44 545	0.42 549

AnyNet_C01	1.56 580	1.05 589	7.45 614	0.64 552	0.54 554	1.99 585	1.38 601	1.43 561	1.36 550	1.63 572	1.92 563	1.84 571	1.33 565	2.40 599	4.03 606	0.33 532	0.32 552	0.32 520	0.34 541	0.44 545	0.45 560

FC-DCNN	1.59 581	0.51 531	0.66 441	0.61 545	0.49 541	1.56 569	0.70 535	1.66 584	1.53 567	4.64 620	4.62 617	5.85 617	3.34 614	1.84 580	1.11 542	0.46 566	0.42 577	0.47 560	0.46 566	0.48 556	0.46 561

DispFullNet	1.60 582	2.63 621	2.75 597	2.56 615	1.79 608	1.24 547	0.47 438	1.37 552	1.45 562	1.87 581	1.50 536	1.55 560	2.46 600	2.04 589	1.04 537	0.59 582	0.18 435	2.32 613	0.68 592	2.29 613	1.14 604

ELAS_RVC	1.60 582	0.61 551	1.01 526	0.70 569	0.56 559	2.00 586	1.89 616	1.96 593	2.65 601	3.33 614	3.26 596	3.03 594	3.41 615	2.49 601	2.09 585	0.52 576	0.45 585	0.50 570	0.48 575	0.54 568	0.52 575
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 584	0.61 551	0.95 517	0.68 566	0.55 556	3.01 607	1.55 607	2.39 600	2.33 597	3.64 616	3.89 608	2.75 591	2.90 609	2.15 593	2.27 592	0.52 576	0.45 585	0.50 570	0.48 575	0.54 568	0.52 575
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 585	0.51 531	0.65 435	0.61 545	0.49 541	1.61 572	0.70 535	1.75 590	1.56 572	4.74 623	4.91 619	6.46 621	3.31 612	1.91 582	1.11 542	0.46 566	0.42 577	0.47 560	0.46 566	0.48 556	0.46 561

ACVNet_2	1.65 585	1.27 595	1.41 571	1.75 600	1.62 601	2.22 589	1.20 587	2.30 599	2.62 600	1.78 579	2.56 583	3.03 594	1.61 580	1.54 560	1.12 546	1.06 599	0.58 594	1.82 602	0.70 593	1.82 603	0.96 596

DStereoSA	1.73 587	0.63 555	1.57 578	0.80 577	0.79 578	1.26 549	1.30 594	1.34 543	1.43 558	1.24 546	7.52 625	0.92 442	7.68 622	1.65 574	2.29 593	0.41 557	0.29 532	0.63 579	0.60 587	1.04 591	1.18 609

IMH-64-1	1.86 588	1.62 606	1.16 541	2.20 609	1.89 610	2.33 590	1.30 594	2.89 604	2.29 595	1.66 573	2.80 591	2.49 588	1.61 580	2.10 590	1.78 576	1.60 609	0.74 600	2.43 614	1.02 607	2.12 610	1.17 607

IMH-64	1.86 588	1.62 606	1.16 541	2.20 609	1.89 610	2.33 590	1.30 594	2.89 604	2.29 595	1.66 573	2.80 591	2.49 588	1.61 580	2.10 590	1.78 576	1.60 609	0.74 600	2.43 614	1.02 607	2.12 610	1.17 607

DStereoFS	1.87 590	0.85 577	1.03 527	0.75 576	0.62 568	2.04 587	0.65 515	1.74 589	1.55 569	1.52 564	1.90 562	2.36 586	12.92 627	3.85 614	1.74 571	0.44 562	0.31 546	0.82 587	0.46 566	0.84 583	1.10 603

WAO-7	1.90 591	1.20 592	1.35 564	1.27 593	1.06 595	2.84 600	1.56 608	3.23 609	3.06 607	2.23 594	3.33 600	3.17 598	2.28 599	3.12 605	2.21 587	1.02 598	0.91 611	1.06 593	1.03 609	1.04 591	0.97 599

PWCK	1.92 592	1.66 609	3.12 599	1.65 598	0.91 583	2.84 600	2.26 619	2.10 596	2.41 599	2.36 597	2.31 573	2.22 581	1.82 588	3.43 608	2.03 584	1.61 611	0.71 599	1.51 597	0.82 598	1.69 599	0.91 592

MonStereo1	1.98 593	1.48 600	1.43 573	1.81 603	1.69 606	2.88 603	0.78 551	2.47 601	3.47 610	2.20 593	4.36 615	3.39 603	2.50 602	2.18 594	1.58 566	1.19 601	0.54 590	1.65 599	0.87 599	1.78 602	1.29 613

Dean	1.98 593	1.36 598	1.36 568	2.12 608	1.81 609	2.74 595	1.36 600	3.37 613	3.80 614	2.08 588	3.32 599	3.21 599	1.82 588	1.71 575	1.67 568	1.27 602	0.77 606	1.99 604	0.90 601	1.86 604	1.03 601

RTS	1.98 593	0.96 584	11.36 619	0.65 557	0.57 562	2.77 598	1.40 602	1.39 554	2.26 592	1.89 582	2.56 583	1.32 531	1.25 560	5.20 618	4.05 607	0.31 513	0.22 482	0.29 505	0.29 520	0.40 533	0.37 533

RTSA	1.98 593	0.96 584	11.36 619	0.65 557	0.57 562	2.77 598	1.40 602	1.39 554	2.26 592	1.89 582	2.56 583	1.32 531	1.25 560	5.20 618	4.05 607	0.31 513	0.22 482	0.29 505	0.29 520	0.40 533	0.37 533

WAO-6	2.04 597	1.50 602	1.16 541	1.70 599	1.67 605	2.69 594	1.44 605	3.06 606	3.63 613	1.98 586	3.27 597	3.54 606	2.07 597	2.36 598	2.22 589	1.31 607	0.91 611	2.04 609	1.22 616	1.73 601	1.27 612

IMH	2.04 597	1.62 606	1.20 550	2.20 609	1.89 610	2.91 606	1.30 594	3.11 607	3.03 605	1.81 580	3.35 601	3.03 594	1.90 591	2.48 600	1.80 578	1.66 612	0.77 606	2.45 616	1.04 610	2.15 612	1.19 611

LVE	2.12 599	1.44 599	1.36 568	1.99 607	1.78 607	2.75 596	1.79 614	2.82 603	3.95 615	1.90 584	4.33 614	3.52 605	1.81 587	2.24 596	1.74 571	1.74 613	0.87 609	2.06 610	1.13 612	1.91 608	1.35 614

MADNet+	2.23 600	2.43 617	10.85 618	1.22 592	0.91 583	2.76 597	1.40 602	2.12 597	1.67 579	1.32 551	1.74 554	1.86 574	1.74 586	6.25 620	4.41 610	0.65 584	0.64 595	0.58 577	0.54 584	0.80 582	0.76 584

KSHMR	2.57 601	1.93 612	1.69 579	2.63 617	2.42 617	2.86 602	2.07 617	3.27 611	6.50 619	2.49 600	3.36 602	3.41 604	1.92 592	2.49 601	1.94 581	2.13 619	1.40 621	2.79 623	1.50 620	2.73 618	1.77 617

notaker	2.76 602	2.29 616	1.80 584	2.96 619	2.58 621	2.90 605	1.75 612	3.24 610	3.05 606	2.78 604	4.24 613	6.15 620	2.51 603	3.34 607	2.75 597	2.31 621	1.18 619	3.00 624	1.65 621	2.84 621	1.97 618

JetBlue	2.78 603	1.26 594	7.04 613	1.16 590	1.48 599	8.00 622	6.02 626	2.60 602	1.92 586	2.12 590	2.64 587	3.34 602	3.05 611	6.49 621	3.39 602	0.78 590	0.76 605	0.75 581	0.76 595	0.97 590	1.18 609

WAO-8	2.92 604	1.55 604	1.35 564	1.79 601	1.63 603	5.23 616	1.22 590	4.58 619	12.56 626	2.84 606	4.07 612	4.83 611	2.72 607	3.49 609	2.25 590	1.27 602	0.91 611	1.99 604	1.15 614	1.86 604	1.15 605

Venus	2.92 604	1.55 604	1.35 564	1.79 601	1.63 603	5.23 616	1.22 590	4.58 619	12.56 626	2.84 606	4.06 611	4.83 611	2.72 607	3.49 609	2.25 590	1.27 602	0.91 611	1.99 604	1.15 614	1.86 604	1.15 605

ktn	2.98 606	2.25 615	1.73 582	2.84 618	2.53 620	3.76 613	2.15 618	3.70 615	5.47 618	2.75 603	5.17 622	5.94 618	2.48 601	3.23 606	2.46 594	2.34 623	1.44 622	2.78 622	2.03 623	2.45 616	2.01 620

TorneroNet-64	3.44 607	1.86 610	1.42 572	2.58 616	2.28 615	6.87 619	1.68 610	4.70 621	12.03 623	2.31 596	5.59 623	8.25 623	2.55 604	3.97 615	2.73 596	1.81 614	0.74 600	2.57 618	1.07 611	2.35 614	1.44 615

UNDER WATER	3.46 608	2.07 614	3.64 604	3.09 620	2.48 618	3.75 612	2.42 621	3.31 612	13.77 628	2.90 610	2.95 594	5.84 616	3.69 616	3.69 611	3.48 605	2.07 618	1.11 618	2.70 621	1.40 618	2.84 621	1.98 619

UNDER WATER-64	3.53 609	2.01 613	3.94 605	3.22 622	2.49 619	5.41 618	2.60 622	3.43 614	12.41 625	3.03 611	2.68 589	6.07 619	4.04 617	3.79 613	3.33 601	2.02 617	1.24 620	2.63 619	1.46 619	2.78 619	2.08 621

MultiAttention	3.58 610	0.24 343	0.62 414	0.54 515	0.34 457	22.90 632	2.72 623	1.60 579	1.13 512	0.80 363	1.81 557	1.14 509	0.43 281	35.29 641	0.61 436	0.17 294	0.12 226	0.23 427	0.23 462	0.34 511	0.29 488

DPSimNet_ROB	3.58 610	2.45 618	8.57 615	2.53 613	2.37 616	2.88 603	3.77 625	3.14 608	3.23 608	4.71 622	3.86 607	4.68 609	4.87 620	4.07 616	5.62 614	2.33 622	2.33 624	2.47 617	2.52 624	2.51 617	2.64 623

MADNet++	4.03 612	2.70 622	3.44 603	3.72 624	3.44 624	4.44 615	3.52 624	3.95 617	3.61 612	4.46 618	4.98 620	4.10 607	4.58 619	7.00 623	5.89 615	3.74 625	3.67 627	3.27 626	2.71 626	3.70 625	3.66 626

SGM-ForestM	4.04 613	0.32 446	0.46 296	0.43 359	0.27 326	7.50 621	1.45 606	3.84 616	4.24 616	8.19 627	6.76 624	19.00 635	9.08 623	10.74 628	6.62 618	0.31 513	0.33 558	0.32 520	0.32 536	0.29 477	0.29 488

MANE	4.13 614	0.51 531	0.64 429	0.66 560	0.56 559	6.89 620	0.99 575	7.55 624	12.04 624	6.68 626	8.57 627	10.69 626	9.45 624	7.59 625	6.39 617	0.49 572	0.43 582	0.48 565	0.98 605	0.49 558	0.48 569

xyz-stereo	4.23 615	0.17 97	61.76 648	0.34 86	0.16 14	12.16 626	0.37 328	0.58 174	0.68 276	1.01 495	3.36 602	0.77 387	0.82 495	1.21 534	0.40 322	0.12 40	0.10 63	0.16 181	0.11 99	0.13 106	0.10 41

LE_ROB	4.42 616	0.24 343	2.75 597	0.42 338	0.23 185	1.57 570	0.90 567	1.71 588	17.88 635	16.56 637	4.88 618	5.17 615	18.85 637	1.63 569	14.62 628	0.17 294	0.14 333	0.16 181	0.16 269	0.19 349	0.17 327

TorneroNet	4.53 617	1.89 611	1.48 575	2.55 614	2.27 614	13.78 629	1.69 611	4.84 623	23.73 640	2.89 609	7.70 626	7.06 622	2.69 606	4.26 617	3.42 603	1.84 615	0.77 606	2.68 620	1.13 612	2.42 615	1.47 616

LSM	4.74 618	0.77 569	10.16 617	0.70 569	56.56 643	1.02 508	1.00 577	1.24 523	1.62 577	2.04 587	2.34 576	1.33 534	1.17 553	1.38 557	1.09 541	0.33 532	0.49 588	0.39 544	0.46 566	0.51 561	10.09 630

JetRed	5.27 619	5.84 624	12.81 622	2.36 612	2.83 622	12.23 627	10.50 629	4.46 618	3.60 611	3.86 617	3.83 606	4.85 613	4.18 618	6.78 622	11.96 625	2.17 620	2.96 626	2.18 612	1.97 622	3.38 624	2.68 624

tt	6.20 620	0.20 204	5.89 611	3.55 623	2.07 613	11.26 625	19.21 630	11.74 628	5.46 617	2.69 602	2.04 571	4.87 614	6.25 621	3.70 612	7.09 620	8.32 632	11.17 636	4.93 629	5.41 631	5.74 626	2.37 622

coex-ft	6.43 621	1.51 603	87.33 649	0.49 455	0.38 485	1.34 553	1.21 589	1.16 487	8.09 621	12.12 629	2.79 590	2.77 592	3.31 612	1.16 525	3.15 599	0.24 456	0.23 492	0.27 489	0.24 478	0.45 549	0.37 533

HanzoNet	6.76 622	2.45 618	4.22 608	3.19 621	2.94 623	3.62 611	2.28 620	4.79 622	7.20 620	14.00 633	13.19 632	17.49 633	22.30 638	13.25 629	6.19 616	4.20 626	1.93 623	3.10 625	2.56 625	3.35 623	2.88 625

TCMNet-wrong-test	8.97 623	10.42 628	8.74 616	19.56 629	17.61 629	12.53 628	9.01 628	13.59 630	2.18 591	4.64 620	5.11 621	14.63 629	11.09 626	7.19 624	9.73 622	5.56 631	0.89 610	3.77 627	3.11 627	10.34 630	9.80 629

EDNetEfficientorigin	9.93 624	1.15 591	175.16 650	0.48 440	0.36 469	1.04 515	0.68 525	1.24 523	2.69 602	3.17 612	2.50 581	2.30 583	2.07 597	1.76 576	2.21 587	0.20 384	0.18 435	0.24 444	0.19 381	0.51 561	0.50 573

DGTPSM_ROB	12.07 625	8.00 625	20.99 624	8.93 626	16.78 627	10.67 623	30.87 634	9.01 626	15.16 630	6.50 624	15.41 636	9.04 624	14.85 629	9.25 626	21.67 633	4.57 627	8.57 631	5.08 630	9.28 632	5.90 627	10.95 631

DPSMNet_ROB	12.08 626	8.00 625	21.00 625	8.97 627	16.79 628	10.67 623	30.89 635	9.02 627	15.17 631	6.51 625	15.41 636	9.04 624	14.85 629	9.27 627	21.67 633	4.58 628	8.57 631	5.09 632	9.29 633	5.90 627	10.95 631

USTest	12.99 627	14.18 629	20.00 623	16.24 628	14.97 626	20.80 631	31.95 636	16.20 633	10.91 622	8.79 628	9.48 628	13.94 628	10.50 625	16.11 630	21.44 632	3.17 624	4.82 628	5.08 630	5.36 630	8.81 629	7.13 628

BEATNet-Init1	15.13 628	0.82 575	50.86 647	0.72 572	0.53 552	38.10 641	7.03 627	11.83 629	14.25 629	29.78 646	30.17 646	48.21 649	22.64 639	26.78 639	18.11 630	0.42 561	0.38 568	0.47 560	0.46 566	0.51 561	0.48 569

DPSM_ROB	17.78 629	18.63 631	24.31 631	20.90 631	19.47 630	25.97 634	36.21 638	21.23 639	16.24 633	13.38 631	14.06 634	19.18 636	16.30 632	20.78 632	25.67 636	9.38 634	9.23 634	9.49 634	9.82 634	13.51 632	11.91 634

DPSM	17.78 629	18.63 631	24.31 631	20.90 631	19.47 630	25.97 634	36.21 638	21.23 639	16.24 633	13.38 631	14.06 634	19.18 636	16.30 632	20.78 632	25.67 636	9.38 634	9.23 634	9.49 634	9.82 634	13.51 632	11.91 634

DLNR-FE	20.05 631	36.38 639	38.08 635	170.06 650	60.08 644	0.23 29	0.20 34	14.13 632	0.36 114	0.44 180	0.66 235	0.43 193	0.21 58	0.63 309	0.28 177	5.38 629	0.10 63	0.15 152	0.11 99	73.09 649	0.11 87

DLNR_Zeroshot_test	20.09 632	36.28 638	38.04 634	169.85 649	61.80 645	0.23 29	0.20 34	13.88 631	0.37 130	0.44 180	0.66 235	0.43 193	0.21 58	0.62 298	0.28 177	5.46 630	0.10 63	0.15 152	0.11 99	72.60 648	0.11 87

LRCNet_RVC	21.24 633	31.15 637	21.41 626	28.98 634	23.82 633	3.13 608	0.60 503	20.96 638	1.59 573	25.58 638	28.15 642	21.99 638	14.79 628	21.94 638	16.41 629	28.89 647	14.87 637	33.53 643	31.28 643	29.51 644	26.16 642

HaxPig	31.96 634	37.24 640	34.27 633	24.37 633	24.88 634	18.26 630	19.86 631	20.64 637	28.52 641	35.97 647	38.75 647	25.57 639	28.72 641	33.88 640	34.39 641	35.94 648	38.87 648	37.80 644	40.48 646	39.68 645	41.15 647

Anonymous_1	33.25 635	18.26 630	23.92 627	20.54 630	21.28 632	25.59 633	35.94 637	22.01 641	15.57 632	13.33 630	13.49 633	18.08 634	15.29 631	20.36 631	24.60 635	16.28 639	8.84 633	66.59 647	118.00 649	155.73 652	11.23 633

RAFT-FEzeroshot	35.73 636	37.45 642	48.67 641	42.23 639	39.22 639	52.25 643	73.13 647	42.62 646	32.59 643	26.71 640	27.70 638	38.57 643	32.57 642	41.68 647	51.67 648	18.75 641	18.58 644	19.15 637	19.78 638	27.21 637	23.98 638

RAFT-FE	35.73 636	37.45 642	48.67 641	42.23 639	39.22 639	52.25 643	73.13 647	42.62 646	32.59 643	26.71 640	27.70 638	38.57 643	32.57 642	41.68 647	51.67 648	18.75 641	18.58 644	19.15 637	19.78 638	27.21 637	23.98 638

CasAABBNet	35.74 638	37.43 641	48.72 643	42.22 638	39.20 637	52.24 642	73.12 646	42.61 645	32.62 646	26.78 643	27.95 640	38.58 645	32.60 644	41.67 645	51.65 647	18.74 640	18.57 643	19.15 637	19.77 637	27.20 635	23.98 638

Hybrid-DGEV	35.78 639	37.50 645	48.96 646	42.25 641	39.20 637	52.33 647	73.10 645	42.63 648	32.52 642	26.62 639	28.31 645	38.50 642	32.87 645	41.67 645	51.55 644	18.77 644	18.56 642	19.18 641	19.83 641	27.20 635	23.97 637

FlowAnything	35.81 640	37.53 646	48.80 644	42.20 637	39.22 639	52.25 643	73.16 649	42.56 644	32.89 648	26.76 642	28.30 643	38.69 647	33.09 647	41.63 644	51.62 646	18.76 643	18.59 647	19.21 642	19.92 642	27.16 634	23.91 636

Selective-RAFT-Error	35.84 641	37.49 644	48.83 645	42.26 642	39.24 642	52.30 646	73.09 644	42.66 649	32.61 645	26.80 644	28.30 643	38.84 648	33.51 648	41.68 647	51.59 645	18.82 645	18.58 644	19.17 640	19.80 640	27.28 639	24.05 641

xxxxx1	36.64 642	19.51 633	24.21 628	61.66 644	64.63 646	27.28 637	40.10 640	20.25 634	18.63 636	14.07 634	12.97 629	17.26 630	17.36 634	21.70 635	27.93 638	13.18 636	18.50 639	111.26 650	133.37 650	29.24 641	39.73 644

tt_ll	36.64 642	19.51 633	24.21 628	61.66 644	64.63 646	27.28 637	40.10 640	20.25 634	18.63 636	14.07 634	12.97 629	17.26 630	17.36 634	21.70 635	27.93 638	13.18 636	18.50 639	111.26 650	133.37 650	29.24 641	39.73 644

ff	36.64 642	19.51 633	24.21 628	61.66 644	64.63 646	27.28 637	40.10 640	20.25 634	18.63 636	14.07 634	12.97 629	17.26 630	17.36 634	21.70 635	27.93 638	13.18 636	18.50 639	111.26 650	133.37 650	29.24 641	39.73 644

MEDIAN_ROB	37.38 645	40.85 649	40.60 637	32.31 635	31.85 635	27.20 636	24.55 632	29.10 642	33.19 649	42.09 651	41.76 649	33.35 640	34.39 649	39.78 643	37.07 642	43.64 650	44.10 650	44.12 646	43.40 648	41.51 647	42.76 649

AVERAGE_ROB	37.58 646	40.13 648	40.15 636	34.81 636	33.82 636	28.55 640	25.10 633	32.02 643	34.06 650	41.28 650	40.66 648	34.46 641	34.81 650	39.18 642	37.57 643	42.78 649	43.44 649	43.82 645	43.03 647	40.47 646	41.51 648

LSM0	38.95 647	37.60 647	48.58 640	43.57 643	91.06 649	52.57 648	72.57 643	43.17 650	32.63 647	26.97 645	27.97 641	38.65 646	32.94 646	41.86 650	51.78 650	18.89 646	18.41 638	19.13 636	19.63 636	27.29 640	33.77 643

PML	40.80 648	29.24 636	11.87 621	7.20 625	14.47 625	92.13 651	213.69 653	7.63 625	23.35 639	74.72 652	190.14 653	50.17 650	26.15 640	21.39 634	12.70 626	8.76 633	2.92 625	8.45 633	3.25 628	13.26 631	4.42 627

RSGM-EC	74.81 649	63.03 650	41.60 638	97.74 647	92.11 650	74.93 649	114.81 650	53.77 651	38.96 651	39.88 648	48.98 650	90.73 651	64.81 651	139.63 651	128.53 651	93.27 651	53.96 651	95.12 648	38.31 644	81.45 650	44.63 650

acva	74.81 649	63.03 650	41.60 638	97.74 647	92.11 650	74.93 649	114.81 650	53.77 651	38.96 651	39.88 648	48.98 650	90.73 651	64.81 651	139.63 651	128.53 651	93.27 651	53.96 651	95.12 648	38.31 644	81.45 650	44.63 650

test_example2	176.61 651	205.14 652	198.86 651	188.60 651	190.98 652	152.67 652	170.61 652	94.86 653	123.55 653	178.88 653	179.48 652	158.94 653	141.34 653	192.61 653	198.96 653	203.76 653	236.37 653	164.13 653	173.55 653	218.58 653	160.41 652

GS-Stereo							0.30 189	0.42 84	0.27 42	0.30 87	0.28 68	0.23 51	0.21 58	0.32 28	0.22 39	0.16 248	0.09 25	0.12 35	0.10 62	0.14 152	0.12 135

FSD					0.46 534	0.48 285	0.52 475	0.53 153	0.48 197	0.48 198	0.48 161	0.49 226	0.48 310	0.51 186	0.49 388	0.45 564	0.42 577	0.47 560	0.46 566	0.46 552

ccccc		429.19 653		507.10 652	501.20 653	356.95 653		380.82 654		334.51 654		372.86 654		499.17 654		561.44 654	431.22 654	334.28 654	290.86 654	540.88 654

ASD4		8.86 627

Low-res two-view benchmark