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

FS-TRT-Baseline	0.16 1	0.14 14	0.22 1	0.29 7	0.15 2	0.15 2	0.12 1	0.27 6	0.13 2	0.23 29	0.15 3	0.23 46	0.17 14	0.20 1	0.22 35	0.13 75	0.09 26	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4
1853532: FS-TRT-Baseline: No-Enhancement Baseline for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
FS-TRT-Harmonizegood	0.16 1	0.14 14	0.22 1	0.29 7	0.15 2	0.15 2	0.12 1	0.27 6	0.13 2	0.23 29	0.15 3	0.23 46	0.17 14	0.20 1	0.22 35	0.13 75	0.09 26	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4
1853532: FS-TRT-Harmonize: Photometric Harmonization for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 2	0.25 16	0.31 26	0.16 14	0.24 41	0.17 5	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 12	0.22 36	0.14 1	0.32 27	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.11 23	0.09 4

FoundationStereo	0.17 3	0.14 14	0.25 16	0.30 13	0.16 14	0.23 29	0.20 32	0.22 2	0.15 6	0.18 4	0.16 10	0.20 25	0.19 34	0.26 4	0.21 21	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 5	0.13 2	0.28 44	0.30 13	0.19 61	0.20 12	0.18 14	0.30 13	0.21 15	0.18 4	0.15 3	0.19 19	0.18 25	0.33 40	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 5	0.13 2	0.28 44	0.30 13	0.20 88	0.20 12	0.19 21	0.27 6	0.19 10	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 14	0.33 40	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.11 23	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 5	0.13 2	0.27 33	0.33 59	0.17 25	0.24 41	0.17 5	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 46	0.15 4	0.31 21	0.20 13	0.12 40	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 5	0.13 2	0.27 33	0.34 76	0.15 2	0.27 75	0.17 5	0.28 9	0.14 5	0.18 4	0.14 1	0.23 46	0.15 4	0.32 27	0.20 13	0.11 28	0.09 26	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MatchStereo	0.19 9	0.14 14	0.23 3	0.27 2	0.15 2	0.18 7	0.21 52	0.32 20	0.28 44	0.20 9	0.35 104	0.18 13	0.17 14	0.31 21	0.24 78	0.14 119	0.10 66	0.12 32	0.09 10	0.11 23	0.10 39

MS-F	0.19 9	0.14 14	0.24 9	0.30 13	0.19 61	0.27 75	0.19 21	0.31 16	0.24 27	0.21 16	0.20 15	0.29 80	0.19 34	0.29 11	0.21 21	0.12 40	0.10 66	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 9	0.13 2	0.25 16	0.31 26	0.16 14	0.19 9	0.17 5	0.42 78	0.24 27	0.23 29	0.21 18	0.17 4	0.16 11	0.45 128	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 84

S2M2_XL	0.19 9	0.18 117	0.27 33	0.27 2	0.20 88	0.15 2	0.16 4	0.22 2	0.15 6	0.21 16	0.26 47	0.17 4	0.17 14	0.24 3	0.21 21	0.17 282	0.16 391	0.15 146	0.13 168	0.15 198	0.12 132
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 9	0.14 14	0.29 51	0.34 76	0.16 14	0.26 61	0.17 5	0.32 20	0.20 13	0.21 16	0.15 3	0.23 46	0.20 44	0.32 27	0.20 13	0.15 184	0.10 66	0.13 68	0.09 10	0.12 61	0.11 84

dual_stereo	0.19 9	0.14 14	0.24 9	0.31 26	0.16 14	0.16 5	0.20 32	0.29 11	0.20 13	0.23 29	0.20 15	0.22 36	0.14 1	0.52 186	0.24 78	0.13 75	0.10 66	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

BridgeDepth_RVC	0.20 15	0.14 14	0.24 9	0.26 1	0.15 2	0.35 182	0.17 5	0.40 66	0.22 17	0.21 16	0.21 18	0.20 25	0.24 87	0.33 40	0.25 99	0.13 75	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.12 61	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 15	0.13 2	0.26 24	0.30 13	0.19 61	0.23 29	0.18 14	0.36 40	0.26 36	0.20 9	0.23 29	0.27 71	0.16 11	0.30 17	0.23 64	0.12 40	0.10 66	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 15	0.14 14	0.23 3	0.30 13	0.17 25	0.29 105	0.20 32	0.39 57	0.22 17	0.22 25	0.21 18	0.26 62	0.20 44	0.30 17	0.20 13	0.13 75	0.12 221	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

252Zero-FE	0.20 15	0.15 38	0.26 24	0.33 59	0.19 61	0.23 29	0.18 14	0.41 73	0.34 88	0.22 25	0.21 18	0.19 19	0.18 25	0.28 9	0.22 35	0.14 119	0.10 66	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 39

MonStereo	0.20 15	0.14 14	0.25 16	0.31 26	0.15 2	0.22 21	0.22 63	0.39 57	0.33 83	0.20 9	0.25 43	0.17 4	0.15 4	0.39 79	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 23	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 15	0.13 2	0.27 33	0.33 59	0.18 41	0.17 6	0.21 52	0.32 20	0.23 22	0.25 43	0.34 98	0.22 36	0.24 87	0.27 7	0.21 21	0.09 1	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 15	0.14 14	0.25 16	0.31 26	0.15 2	0.22 21	0.22 63	0.39 57	0.33 83	0.20 9	0.25 43	0.17 4	0.15 4	0.39 79	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 23	0.09 4

IGEV	0.20 15	0.12 1	0.23 3	0.31 26	0.20 88	0.23 29	0.19 21	0.40 66	0.29 54	0.22 25	0.34 98	0.20 25	0.15 4	0.31 21	0.19 5	0.11 28	0.10 66	0.12 32	0.10 65	0.10 6	0.10 39

MLG-Stereo_test3	0.20 15	0.13 2	0.27 33	0.33 59	0.17 25	0.38 213	0.18 14	0.30 13	0.19 10	0.24 38	0.15 3	0.26 62	0.17 14	0.32 27	0.21 21	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.11 23	0.10 39

MonSter	0.20 15	0.14 14	0.25 16	0.31 26	0.15 2	0.22 21	0.22 63	0.39 57	0.33 83	0.20 9	0.25 43	0.17 4	0.15 4	0.38 73	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 23	0.09 4

LCMNet	0.21 25	0.14 14	0.25 16	0.30 13	0.20 88	0.26 61	0.19 21	0.38 52	0.43 162	0.21 16	0.21 18	0.27 71	0.17 14	0.36 56	0.23 64	0.12 40	0.11 163	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

BridgeDepth	0.21 25	0.14 14	0.26 24	0.34 76	0.14 1	0.40 225	0.27 134	0.28 9	0.22 17	0.18 4	0.19 13	0.28 78	0.29 157	0.32 27	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 65	0.11 23	0.10 39
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 25	0.19 156	0.29 51	0.31 26	0.17 25	0.25 55	0.23 80	0.36 40	0.28 44	0.27 63	0.24 36	0.18 13	0.21 53	0.40 86	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 23	0.10 39

asd	0.21 25	0.18 117	0.29 51	0.32 46	0.18 41	0.27 75	0.22 63	0.35 36	0.22 17	0.31 88	0.22 27	0.19 19	0.21 53	0.44 124	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 65	0.11 23	0.09 4

4.5_new	0.21 25	0.20 193	0.29 51	0.30 13	0.17 25	0.24 41	0.26 117	0.32 20	0.28 44	0.32 101	0.28 64	0.19 19	0.17 14	0.29 11	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 65	0.13 103	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 25	0.20 193	0.29 51	0.30 13	0.17 25	0.24 41	0.26 117	0.32 20	0.28 44	0.32 101	0.28 64	0.19 19	0.17 14	0.29 11	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 65	0.13 103	0.09 4

4w-stereo	0.21 25	0.19 156	0.31 78	0.31 26	0.17 25	0.29 105	0.19 21	0.31 16	0.21 15	0.31 88	0.24 36	0.20 25	0.24 87	0.41 95	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 65	0.11 23	0.09 4

2.5w	0.21 25	0.18 117	0.31 78	0.32 46	0.18 41	0.31 135	0.25 103	0.31 16	0.23 22	0.28 67	0.35 104	0.18 13	0.17 14	0.39 79	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 65	0.11 23	0.09 4

2.75w_new	0.21 25	0.18 117	0.28 44	0.29 7	0.17 25	0.23 29	0.34 253	0.36 40	0.28 44	0.34 110	0.26 47	0.17 4	0.22 65	0.36 56	0.23 64	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

111111	0.21 25	0.14 14	0.27 33	0.37 150	0.22 134	0.21 18	0.19 21	0.43 91	0.27 38	0.20 9	0.20 15	0.29 80	0.14 1	0.41 95	0.22 35	0.14 119	0.10 66	0.12 32	0.09 10	0.12 61	0.12 132

LG-G_1	0.21 25	0.13 2	0.30 64	0.34 76	0.16 14	0.52 296	0.17 5	0.34 33	0.18 8	0.21 16	0.21 18	0.26 62	0.19 34	0.37 65	0.20 13	0.14 119	0.10 66	0.13 68	0.09 10	0.11 23	0.10 39

LG-G	0.21 25	0.13 2	0.30 64	0.34 76	0.16 14	0.52 296	0.17 5	0.34 33	0.18 8	0.21 16	0.21 18	0.26 62	0.19 34	0.37 65	0.20 13	0.14 119	0.10 66	0.13 68	0.09 10	0.11 23	0.10 39

StereoAnything_RVC	0.21 25	0.68 549	0.39 189	0.28 5	0.15 2	0.23 29	0.18 14	0.20 1	0.19 10	0.16 2	0.16 10	0.15 1	0.22 65	0.30 17	0.18 1	0.16 237	0.09 26	0.12 32	0.08 1	0.16 242	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 25	0.15 38	0.27 33	0.37 150	0.19 61	0.22 21	0.18 14	0.42 78	0.35 102	0.22 25	0.28 64	0.24 55	0.18 25	0.27 7	0.22 35	0.12 40	0.09 26	0.12 32	0.10 65	0.12 61	0.10 39

AdaDepth	0.22 39	0.17 89	0.32 91	0.37 150	0.18 41	0.34 172	0.22 63	0.33 31	0.23 22	0.21 16	0.21 18	0.20 25	0.20 44	0.56 217	0.21 21	0.10 13	0.10 66	0.13 68	0.10 65	0.11 23	0.12 132

qwe	0.22 39	0.18 117	0.28 44	0.31 26	0.18 41	0.29 105	0.21 52	0.38 52	0.32 77	0.35 117	0.30 76	0.20 25	0.20 44	0.43 113	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 61	0.09 4

2.25w	0.22 39	0.18 117	0.31 78	0.31 26	0.18 41	0.31 135	0.18 14	0.32 20	0.31 64	0.31 88	0.37 115	0.20 25	0.22 65	0.45 128	0.24 78	0.10 13	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 39

4.25_new	0.22 39	0.21 230	0.32 91	0.32 46	0.18 41	0.31 135	0.27 134	0.32 20	0.24 27	0.29 75	0.27 54	0.20 25	0.23 77	0.34 46	0.23 64	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 23	0.09 4

4.5w_new	0.22 39	0.21 230	0.32 91	0.32 46	0.18 41	0.31 135	0.27 134	0.32 20	0.24 27	0.29 75	0.27 54	0.20 25	0.23 77	0.34 46	0.23 64	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 23	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 39	0.21 230	0.32 91	0.32 46	0.18 41	0.31 135	0.27 134	0.32 20	0.24 27	0.29 75	0.27 54	0.20 25	0.23 77	0.34 46	0.23 64	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 23	0.09 4

3.75w	0.22 39	0.17 89	0.30 64	0.31 26	0.19 61	0.43 250	0.24 95	0.35 36	0.24 27	0.31 88	0.27 54	0.17 4	0.22 65	0.37 65	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 23	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 39	0.18 117	0.29 51	0.30 13	0.18 41	0.27 75	0.23 80	0.37 43	0.28 44	0.31 88	0.26 47	0.22 36	0.26 117	0.50 172	0.24 78	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 23	0.09 4

2w_stereo	0.22 39	0.18 117	0.30 64	0.32 46	0.16 14	0.28 93	0.38 336	0.38 52	0.35 102	0.32 101	0.33 89	0.17 4	0.18 25	0.29 11	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 65	0.12 61	0.10 39

monsterstereo	0.22 39	0.14 14	0.26 24	0.34 76	0.18 41	0.21 18	0.20 32	0.37 43	0.35 102	0.33 107	0.40 123	0.19 19	0.18 25	0.45 128	0.21 21	0.11 28	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.13 103	0.08 1

monsters	0.22 39	0.14 14	0.26 24	0.31 26	0.19 61	0.23 29	0.19 21	0.44 98	0.33 83	0.36 121	0.30 76	0.16 2	0.18 25	0.43 113	0.19 5	0.11 28	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 39

SGD-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.27 33	0.31 26	0.15 2	0.29 105	0.20 32	0.37 43	0.29 54	0.24 38	0.29 74	0.21 35	0.27 128	0.36 56	0.25 99	0.16 237	0.09 26	0.13 68	0.10 65	0.13 103	0.10 39

GREAT-IGEV	0.22 39	0.15 38	0.31 78	0.29 7	0.22 134	0.21 18	0.26 117	0.33 31	0.31 64	0.20 9	0.30 76	0.22 36	0.22 65	0.47 150	0.22 35	0.11 28	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.13 103	0.10 39

DEFOM-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.26 24	0.33 59	0.20 88	0.61 362	0.21 52	0.30 13	0.31 64	0.23 29	0.19 13	0.18 13	0.18 25	0.41 95	0.22 35	0.12 40	0.10 66	0.12 32	0.09 10	0.11 23	0.11 84

GEAStereo	0.23 53	0.16 57	0.30 64	0.33 59	0.25 240	0.36 193	0.30 181	0.42 78	0.28 44	0.26 48	0.28 64	0.24 55	0.21 53	0.32 27	0.22 35	0.18 316	0.10 66	0.13 68	0.10 65	0.14 148	0.12 132

GSStereo	0.23 53	0.16 57	0.30 64	0.33 59	0.25 240	0.36 193	0.30 181	0.42 78	0.27 38	0.30 84	0.28 64	0.23 46	0.21 53	0.32 27	0.22 35	0.16 237	0.09 26	0.12 32	0.10 65	0.14 148	0.12 132

Zero-FE251	0.23 53	0.16 57	0.30 64	0.33 59	0.20 88	0.44 258	0.19 21	0.37 43	0.25 34	0.27 63	0.29 74	0.38 143	0.24 87	0.32 27	0.22 35	0.14 119	0.10 66	0.13 68	0.10 65	0.11 23	0.10 39

3.25w_new	0.23 53	0.17 89	0.32 91	0.31 26	0.17 25	0.43 250	0.20 32	0.37 43	0.30 59	0.37 128	0.28 64	0.22 36	0.25 99	0.42 103	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 39

3.25w	0.23 53	0.17 89	0.32 91	0.31 26	0.17 25	0.43 250	0.20 32	0.37 43	0.30 59	0.37 128	0.28 64	0.22 36	0.25 99	0.42 103	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 39

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 53	0.16 57	0.32 91	0.39 214	0.21 113	0.18 7	0.21 52	0.34 33	0.26 36	0.28 67	0.51 167	0.28 78	0.29 157	0.26 4	0.24 78	0.14 119	0.10 66	0.13 68	0.10 65	0.14 148	0.12 132

AIO_rvc	0.23 53	0.16 57	0.32 91	0.34 76	0.19 61	0.26 61	0.33 240	0.40 66	0.22 17	0.26 48	0.24 36	0.34 113	0.15 4	0.51 179	0.24 78	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.10 65	0.12 61	0.10 39

AIO_test	0.23 53	0.16 57	0.28 44	0.34 76	0.20 88	0.30 118	0.39 359	0.38 52	0.25 34	0.25 43	0.28 64	0.32 97	0.22 65	0.38 73	0.25 99	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.10 65	0.12 61	0.09 4

IGEV-Stereo+	0.23 53	0.14 14	0.26 24	0.32 46	0.19 61	0.12 1	0.17 5	0.29 11	0.29 54	0.21 16	0.15 3	0.22 36	0.22 65	0.40 86	0.22 35	0.14 119	0.10 66	0.12 32	0.09 10	0.15 198	0.86 579

VIP-Stereo	0.24 62	0.17 89	0.29 51	0.32 46	0.21 113	0.64 386	0.19 21	0.31 16	0.37 126	0.23 29	0.30 76	0.27 71	0.19 34	0.47 150	0.22 35	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.09 10	0.12 61	0.09 4

gasm-f	0.24 62	0.16 57	0.27 33	0.33 59	0.25 240	0.25 55	0.36 299	0.42 78	0.28 44	0.26 48	0.35 104	0.24 55	0.30 175	0.36 56	0.23 64	0.18 316	0.10 66	0.13 68	0.10 65	0.15 198	0.12 132

3w_stereo	0.24 62	0.20 193	0.37 158	0.33 59	0.16 14	0.32 153	0.42 395	0.41 73	0.38 133	0.31 88	0.27 54	0.16 2	0.26 117	0.34 46	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 61	0.11 84

1w_stereo	0.24 62	0.15 38	0.29 51	0.34 76	0.18 41	0.31 135	0.41 385	0.40 66	0.43 162	0.31 88	0.38 118	0.17 4	0.24 87	0.45 128	0.23 64	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 23	0.09 4

LG-Stereo	0.24 62	0.18 117	0.40 201	0.39 214	0.20 88	0.22 21	0.27 134	0.32 20	0.36 110	0.26 48	0.44 134	0.22 36	0.16 11	0.37 65	0.27 147	0.11 28	0.12 221	0.16 177	0.15 226	0.13 103	0.09 4

HUF	0.24 62	0.16 57	0.33 108	0.32 46	0.18 41	0.25 55	0.40 370	0.42 78	0.34 88	0.25 43	0.23 29	0.32 97	0.28 143	0.34 46	0.24 78	0.13 75	0.10 66	0.13 68	0.09 10	0.12 61	0.10 39

GIP-stereo	0.24 62	0.18 117	0.30 64	0.37 150	0.24 205	0.26 61	0.20 32	0.46 104	0.36 110	0.24 38	0.39 120	0.35 122	0.20 44	0.31 21	0.21 21	0.15 184	0.10 66	0.13 68	0.10 65	0.12 61	0.11 84

RAStereo	0.24 62	0.17 89	0.29 51	0.40 252	0.21 113	0.23 29	0.26 117	0.42 78	0.45 178	0.23 29	0.34 98	0.30 86	0.19 34	0.34 46	0.25 99	0.15 184	0.12 221	0.16 177	0.13 168	0.14 148	0.11 84

IGEV++	0.24 62	0.17 89	0.31 78	0.38 181	0.22 134	0.24 41	0.22 63	0.50 122	0.23 22	0.28 67	0.35 104	0.30 86	0.22 65	0.31 21	0.28 169	0.14 119	0.10 66	0.13 68	0.10 65	0.13 103	0.13 176

Selective-IGEV	0.24 62	0.18 117	0.35 135	0.35 113	0.19 61	0.27 75	0.25 103	0.55 148	0.23 22	0.27 63	0.25 43	0.34 113	0.19 34	0.58 250	0.22 35	0.12 40	0.10 66	0.14 103	0.11 99	0.12 61	0.10 39

zero-FE	0.25 72	0.15 38	0.30 64	0.35 113	0.29 367	0.19 9	0.20 32	0.35 36	0.31 64	0.26 48	0.27 54	0.29 80	0.29 157	0.33 40	0.24 78	0.17 282	0.10 66	0.14 103	0.10 65	0.64 565	0.12 132

GASTEREO	0.25 72	0.16 57	0.32 91	0.40 252	0.20 88	0.22 21	0.30 181	0.43 91	0.31 64	0.37 128	0.33 89	0.22 36	0.35 212	0.41 95	0.23 64	0.15 184	0.10 66	0.13 68	0.11 99	0.12 61	0.11 84

MSCF	0.25 72	0.16 57	0.33 108	0.39 214	0.20 88	0.20 12	0.31 207	0.43 91	0.31 64	0.36 121	0.33 89	0.23 46	0.35 212	0.36 56	0.23 64	0.15 184	0.10 66	0.13 68	0.11 99	0.13 103	0.11 84

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 72	0.31 431	0.24 9	0.51 473	0.19 61	0.29 105	0.22 63	0.40 66	0.37 126	0.26 48	0.24 36	0.24 55	0.31 184	0.44 124	0.22 35	0.14 119	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.14 148	0.10 39

IGEV-RUCA	0.25 72	0.16 57	0.34 125	0.39 214	0.27 316	0.33 161	0.20 32	0.38 52	0.36 110	0.26 48	0.31 86	0.25 61	0.21 53	0.48 161	0.24 78	0.20 371	0.11 163	0.13 68	0.10 65	0.17 280	0.15 247

fffft	0.25 72	0.17 89	0.37 158	0.36 133	0.22 134	0.28 93	0.36 299	0.42 78	0.24 27	0.36 121	0.23 29	0.27 71	0.22 65	0.52 186	0.27 147	0.12 40	0.09 26	0.16 177	0.12 130	0.12 61	0.12 132
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 72	0.18 117	0.34 125	0.37 150	0.18 41	0.28 93	0.30 181	0.48 111	0.27 38	0.29 75	0.30 76	0.32 97	0.17 14	0.52 186	0.23 64	0.12 40	0.10 66	0.14 103	0.11 99	0.13 103	0.10 39

RSM++	0.25 72	0.18 117	0.34 125	0.36 133	0.20 88	0.28 93	0.30 181	0.51 124	0.32 77	0.25 43	0.22 27	0.37 135	0.21 53	0.50 172	0.24 78	0.12 40	0.10 66	0.14 103	0.12 130	0.14 148	0.10 39

RSM	0.25 72	0.18 117	0.33 108	0.36 133	0.20 88	0.27 75	0.34 253	0.51 124	0.27 38	0.26 48	0.23 29	0.39 148	0.21 53	0.56 217	0.22 35	0.12 40	0.10 66	0.14 103	0.11 99	0.14 148	0.10 39

MoCha-V2	0.25 72	0.15 38	0.29 51	0.40 252	0.18 41	0.27 75	0.26 117	0.49 114	0.27 38	0.36 121	0.27 54	0.33 109	0.35 212	0.49 165	0.22 35	0.12 40	0.10 66	0.12 32	0.10 65	0.13 103	0.11 84

EGLCR-Stereo	0.25 72	0.16 57	0.33 108	0.34 76	0.20 88	0.35 182	0.20 32	0.52 133	0.36 110	0.28 67	0.27 54	0.41 166	0.18 25	0.45 128	0.26 129	0.14 119	0.10 66	0.16 177	0.14 199	0.13 103	0.11 84

NLMM	0.26 83	0.16 57	0.30 64	0.38 181	0.24 205	0.25 55	0.27 134	0.52 133	0.49 192	0.29 75	0.36 110	0.26 62	0.25 99	0.42 103	0.28 169	0.11 28	0.10 66	0.15 146	0.12 130	0.10 6	0.10 39

NLSM3	0.26 83	0.16 57	0.30 64	0.38 181	0.21 113	0.34 172	0.27 134	0.57 156	0.47 187	0.28 67	0.35 104	0.29 80	0.24 87	0.42 103	0.27 147	0.12 40	0.10 66	0.16 177	0.15 226	0.12 61	0.10 39

DDF-Stereo	0.26 83	0.15 38	0.30 64	0.36 133	0.29 367	0.19 9	0.20 32	0.32 20	0.31 64	0.26 48	0.26 47	0.29 80	0.29 157	0.38 73	0.24 78	0.17 282	0.10 66	0.14 103	0.10 65	0.70 568	0.12 132

Replicate-Monster	0.26 83	0.15 38	1.07 521	0.30 13	0.17 25	0.38 213	0.19 21	0.43 91	0.39 143	0.23 29	0.21 18	0.23 46	0.21 53	0.45 128	0.19 5	0.11 28	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 220

S2M2_L	0.26 83	0.22 269	0.33 108	0.31 26	0.25 240	0.24 41	0.13 3	0.35 36	0.41 150	0.25 43	0.36 110	0.30 86	0.25 99	0.30 17	0.26 129	0.22 414	0.19 442	0.17 218	0.19 371	0.21 378	0.18 333
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 83	0.18 117	0.34 125	0.35 113	0.24 205	0.23 29	0.28 155	0.51 124	0.36 110	0.31 88	0.36 110	0.37 135	0.20 44	0.57 230	0.22 35	0.13 75	0.10 66	0.13 68	0.11 99	0.16 242	0.12 132

SCV	0.26 83	0.19 156	0.33 108	0.35 113	0.21 113	0.27 75	0.34 253	0.56 151	0.28 44	0.24 38	0.28 64	0.37 135	0.23 77	0.49 165	0.22 35	0.18 316	0.10 66	0.14 103	0.11 99	0.15 198	0.11 84

castereo++	0.26 83	0.16 57	0.26 24	0.33 59	0.19 61	0.75 431	0.20 32	0.37 43	0.47 187	0.23 29	0.23 29	0.35 122	0.28 143	0.39 79	0.19 5	0.14 119	0.09 26	0.14 103	0.09 10	0.11 23	0.10 39

SMoEStereo_RVC	0.26 83	0.19 156	0.35 135	0.35 113	0.22 134	0.36 193	0.32 230	0.39 57	0.34 88	0.37 128	0.30 76	0.33 109	0.24 87	0.53 195	0.24 78	0.12 40	0.10 66	0.16 177	0.12 130	0.12 61	0.11 84

mms	0.26 83	0.21 230	0.33 108	0.37 150	0.25 240	0.30 118	0.33 240	0.40 66	0.32 77	0.28 67	0.34 98	0.34 113	0.20 44	0.45 128	0.26 129	0.12 40	0.11 163	0.16 177	0.12 130	0.14 148	0.11 84

ours_stereo	0.26 83	0.21 230	0.33 108	0.38 181	0.23 176	0.30 118	0.33 240	0.42 78	0.38 133	0.26 48	0.34 98	0.35 122	0.23 77	0.47 150	0.27 147	0.13 75	0.11 163	0.16 177	0.12 130	0.14 148	0.10 39

Occ-G	0.26 83	0.14 14	0.28 44	0.34 76	0.20 88	0.27 75	0.34 253	0.41 73	0.31 64	0.29 75	0.43 133	0.49 218	0.25 99	0.47 150	0.28 169	0.13 75	0.11 163	0.14 103	0.11 99	0.12 61	0.12 132

MaDis-Stereo	0.26 83	0.18 117	0.36 142	0.36 133	0.26 285	0.27 75	0.27 134	0.43 91	0.35 102	0.27 63	0.26 47	0.41 166	0.28 143	0.40 86	0.28 169	0.16 237	0.14 326	0.16 177	0.13 168	0.14 148	0.12 132

CroCo-Stereo	0.26 83	0.22 269	0.36 142	0.48 426	0.22 134	0.20 12	0.29 165	0.51 124	0.44 169	0.28 67	0.23 29	0.42 178	0.26 117	0.29 11	0.26 129	0.15 184	0.13 292	0.13 68	0.11 99	0.16 242	0.12 132
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
BStereo	0.27 97	0.16 57	0.88 497	0.34 76	0.22 134	0.22 21	0.31 207	0.39 57	0.41 150	0.26 48	0.24 36	0.26 62	0.19 34	0.42 103	0.28 169	0.10 13	0.12 221	0.12 32	0.16 259	0.12 61	0.14 220

NLSM1	0.27 97	0.17 89	0.29 51	0.37 150	0.24 205	0.31 135	0.26 117	0.52 133	0.40 145	0.32 101	0.41 126	0.26 62	0.27 128	0.49 165	0.29 191	0.11 28	0.09 26	0.15 146	0.12 130	0.12 61	0.12 132

NLCSM	0.27 97	0.18 117	0.32 91	0.38 181	0.25 240	0.32 153	0.25 103	0.55 148	0.55 214	0.29 75	0.26 47	0.30 86	0.30 175	0.40 86	0.28 169	0.12 40	0.09 26	0.15 146	0.12 130	0.11 23	0.10 39

tt45	0.27 97	0.17 89	0.34 125	0.35 113	0.23 176	0.38 213	0.28 155	0.46 104	0.28 44	0.40 151	0.27 54	0.38 143	0.25 99	0.57 230	0.26 129	0.13 75	0.11 163	0.16 177	0.13 168	0.12 61	0.14 220

999	0.27 97	0.16 57	0.35 135	0.36 133	0.24 205	0.31 135	0.27 134	0.49 114	0.38 133	0.26 48	0.30 76	0.39 148	0.23 77	0.63 299	0.25 99	0.13 75	0.10 66	0.14 103	0.12 130	0.12 61	0.14 220

Pointernet	0.27 97	0.14 14	0.33 108	0.35 113	0.23 176	0.35 182	0.21 52	0.72 278	0.38 133	0.39 145	0.36 110	0.34 113	0.25 99	0.36 56	0.25 99	0.15 184	0.10 66	0.12 32	0.08 1	0.11 23	0.10 39

trnet	0.27 97	0.14 14	0.23 3	0.28 5	0.15 2	0.37 200	0.23 80	0.52 133	0.72 285	0.42 160	0.51 167	0.34 113	0.26 117	0.39 79	0.25 99	0.15 184	0.11 163	0.12 32	0.08 1	0.11 23	0.10 39

UniTT-Stereo	0.27 97	0.17 89	0.37 158	0.40 252	0.27 316	0.30 118	0.28 155	0.39 57	0.31 64	0.29 75	0.46 142	0.27 71	0.25 99	0.47 150	0.34 242	0.17 282	0.13 292	0.13 68	0.12 130	0.14 148	0.12 132

AEACV	0.27 97	0.17 89	0.31 78	0.34 76	0.45 514	0.26 61	0.28 155	0.37 43	0.32 77	0.30 84	0.46 142	0.31 94	0.37 235	0.36 56	0.24 78	0.14 119	0.10 66	0.15 146	0.12 130	0.13 103	0.11 84

LoS_RVC	0.27 97	0.16 57	0.27 33	0.32 46	0.30 384	0.44 258	0.34 253	0.41 73	0.33 83	0.31 88	0.51 167	0.29 80	0.32 189	0.36 56	0.28 169	0.11 28	0.10 66	0.11 1	0.08 1	0.11 23	0.19 366

NLMM1	0.28 107	0.15 38	0.32 91	0.38 181	0.24 205	0.35 182	0.23 80	0.65 212	0.58 225	0.30 84	0.37 115	0.27 71	0.24 87	0.59 265	0.28 169	0.12 40	0.08 2	0.14 103	0.12 130	0.12 61	0.11 84

water-stereo	0.28 107	0.14 14	0.29 51	0.35 113	0.19 61	0.36 193	0.23 80	0.62 190	0.38 133	0.39 145	0.62 209	0.41 166	0.35 212	0.28 9	0.27 147	0.14 119	0.13 292	0.13 68	0.12 130	0.12 61	0.10 39

castereo	0.28 107	0.16 57	0.32 91	0.35 113	0.21 113	0.40 225	0.42 395	0.50 122	0.66 257	0.26 48	0.41 126	0.37 135	0.36 230	0.33 40	0.24 78	0.13 75	0.09 26	0.13 68	0.10 65	0.11 23	0.10 39

fffy	0.28 107	0.21 230	0.34 125	0.37 150	0.23 176	0.33 161	0.29 165	0.51 124	0.41 150	0.32 101	0.37 115	0.39 148	0.27 128	0.50 172	0.27 147	0.12 40	0.11 163	0.16 177	0.13 168	0.14 148	0.11 84

WCG-NET	0.28 107	0.15 38	0.33 108	0.33 59	0.19 61	0.33 161	0.27 134	0.39 57	0.80 338	0.46 175	0.49 154	0.39 148	0.25 99	0.40 86	0.25 99	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.11 99	0.12 61	0.10 39

MGS-Stereo	0.28 107	0.19 156	0.40 201	0.36 133	0.23 176	0.37 200	0.30 181	0.39 57	0.44 169	0.31 88	0.51 167	0.40 160	0.24 87	0.43 113	0.26 129	0.15 184	0.12 221	0.15 146	0.13 168	0.14 148	0.13 176

testlalala	0.28 107	0.19 156	0.43 243	0.34 76	0.23 176	0.45 267	0.30 181	0.43 91	0.29 54	0.68 282	0.49 154	0.35 122	0.25 99	0.32 27	0.25 99	0.14 119	0.11 163	0.14 103	0.09 10	0.11 23	0.11 84

GCAP-Stereo	0.28 107	0.19 156	0.40 201	0.38 181	0.19 61	0.38 213	0.23 80	0.57 156	0.41 150	0.45 169	0.49 154	0.39 148	0.27 128	0.33 40	0.23 64	0.14 119	0.12 221	0.14 103	0.11 99	0.12 61	0.11 84

CES	0.28 107	0.14 14	0.23 3	0.30 13	0.70 563	0.37 200	0.27 134	0.48 111	0.46 182	0.34 110	0.48 150	0.27 71	0.22 65	0.39 79	0.23 64	0.13 75	0.11 163	0.12 32	0.08 1	0.13 103	0.17 315

MC-Stereo	0.28 107	0.17 89	0.32 91	0.38 181	0.20 88	0.26 61	0.26 117	0.49 114	0.37 126	0.37 128	0.61 206	0.41 166	0.31 184	0.55 207	0.25 99	0.13 75	0.09 26	0.14 103	0.12 130	0.12 61	0.11 84

CroCo-Stereo Lap2	0.28 107	0.24 327	0.39 189	0.50 457	0.29 367	0.20 12	0.31 207	0.49 114	0.38 133	0.24 38	0.27 54	0.46 203	0.31 184	0.39 79	0.30 198	0.14 119	0.15 357	0.16 177	0.13 168	0.16 242	0.15 247

CREStereo	0.28 107	0.15 38	0.24 9	0.27 2	0.17 25	0.37 200	0.25 103	0.51 124	0.72 285	0.42 160	0.51 167	0.32 97	0.26 117	0.38 73	0.25 99	0.16 237	0.11 163	0.12 32	0.08 1	0.12 61	0.11 84
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	0.29 119	0.17 89	0.31 78	0.40 252	0.20 88	0.74 426	0.33 240	0.47 107	0.44 169	0.34 110	0.39 120	0.39 148	0.32 189	0.32 27	0.24 78	0.15 184	0.11 163	0.16 177	0.11 99	0.15 198	0.10 39

GGEV	0.29 119	0.17 89	0.31 78	0.40 252	0.20 88	0.74 426	0.33 240	0.47 107	0.44 169	0.34 110	0.39 120	0.39 148	0.32 189	0.32 27	0.24 78	0.15 184	0.11 163	0.16 177	0.11 99	0.15 198	0.10 39

FlowAnything_test	0.29 119	0.19 156	0.39 189	0.47 419	0.26 285	0.46 272	0.25 103	0.43 91	0.31 64	0.29 75	0.26 47	0.35 122	0.26 117	0.40 86	0.37 291	0.21 388	0.15 357	0.22 396	0.26 492	0.16 242	0.16 293

depthmonostereo	0.29 119	0.14 14	0.31 78	0.35 113	0.17 25	0.46 272	0.27 134	0.69 250	0.57 223	0.35 117	0.42 130	0.31 94	0.35 212	0.35 54	0.27 147	0.14 119	0.12 221	0.13 68	0.12 130	0.11 23	0.10 39

HART	0.29 119	0.16 57	0.32 91	0.40 252	0.21 113	0.32 153	0.26 117	0.62 190	0.31 64	0.33 107	0.65 216	0.41 166	0.22 65	0.55 207	0.25 99	0.12 40	0.10 66	0.15 146	0.11 99	0.15 198	0.11 84

ff7	0.29 119	0.21 230	0.38 170	0.36 133	0.26 285	0.31 135	0.35 277	0.62 190	0.34 88	0.38 137	0.33 89	0.32 97	0.29 157	0.58 250	0.25 99	0.14 119	0.10 66	0.17 218	0.12 130	0.14 148	0.15 247

IGEVStereo-DCA	0.29 119	0.22 269	0.38 170	0.35 113	0.27 316	0.37 200	0.35 277	0.62 190	0.34 88	0.38 137	0.30 76	0.35 122	0.27 128	0.51 179	0.22 35	0.15 184	0.12 221	0.16 177	0.12 130	0.13 103	0.15 247

ffff	0.29 119	0.21 230	0.38 170	0.36 133	0.26 285	0.31 135	0.35 277	0.62 190	0.34 88	0.38 137	0.33 89	0.32 97	0.29 157	0.58 250	0.25 99	0.14 119	0.10 66	0.17 218	0.12 130	0.14 148	0.15 247

rrr	0.29 119	0.22 269	0.41 211	0.35 113	0.27 316	0.37 200	0.32 230	0.52 133	0.42 160	0.38 137	0.30 76	0.35 122	0.27 128	0.51 179	0.22 35	0.15 184	0.12 221	0.16 177	0.13 168	0.13 103	0.14 220

11t	0.29 119	0.21 230	0.38 170	0.36 133	0.26 285	0.31 135	0.35 277	0.62 190	0.34 88	0.38 137	0.33 89	0.32 97	0.29 157	0.58 250	0.25 99	0.14 119	0.10 66	0.17 218	0.12 130	0.14 148	0.15 247

anonymousdsp	0.29 119	0.21 230	0.38 170	0.37 150	0.25 240	0.30 118	0.35 277	0.63 198	0.35 102	0.39 145	0.33 89	0.33 109	0.28 143	0.59 265	0.25 99	0.14 119	0.10 66	0.17 218	0.12 130	0.14 148	0.15 247

LoS	0.29 119	0.15 38	0.30 64	0.29 7	0.18 41	0.33 161	0.29 165	0.51 124	0.72 285	0.34 110	0.52 176	0.41 166	0.28 143	0.47 150	0.28 169	0.15 184	0.11 163	0.13 68	0.09 10	0.11 23	0.11 84
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 119	0.21 230	0.38 170	0.35 113	0.24 205	0.32 153	0.43 402	0.57 156	0.37 126	0.33 107	0.30 76	0.32 97	0.28 143	0.57 230	0.26 129	0.13 75	0.11 163	0.16 177	0.13 168	0.13 103	0.13 176

ccc-4	0.29 119	0.21 230	0.38 170	0.36 133	0.26 285	0.31 135	0.35 277	0.62 190	0.34 88	0.38 137	0.33 89	0.32 97	0.29 157	0.58 250	0.25 99	0.14 119	0.10 66	0.17 218	0.12 130	0.14 148	0.15 247

IGEV-Stereo	0.29 119	0.21 230	0.38 170	0.37 150	0.25 240	0.30 118	0.35 277	0.63 198	0.35 102	0.39 145	0.33 89	0.33 109	0.28 143	0.59 265	0.25 99	0.14 119	0.10 66	0.17 218	0.12 130	0.14 148	0.15 247
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 119	0.19 156	0.27 33	0.44 366	0.19 61	0.31 135	0.26 117	0.47 107	0.43 162	0.37 128	0.47 148	0.41 166	0.23 77	0.50 172	0.34 242	0.14 119	0.18 428	0.19 306	0.16 259	0.16 242	0.13 176

test_xeample3	0.29 119	0.21 230	0.41 211	0.35 113	0.26 285	0.35 182	0.32 230	0.56 151	0.36 110	0.43 163	0.32 88	0.34 113	0.28 143	0.54 202	0.23 64	0.14 119	0.11 163	0.16 177	0.12 130	0.14 148	0.13 176

Wave_Phase_stereo	0.30 136	0.16 57	0.88 497	0.34 76	0.22 134	0.64 386	0.31 207	0.54 147	0.41 150	0.26 48	0.24 36	0.26 62	0.19 34	0.42 103	0.28 169	0.10 13	0.12 221	0.12 32	0.16 259	0.12 61	0.14 220

DilatedVolume-Stereo	0.30 136	0.15 38	0.34 125	0.33 59	0.20 88	0.53 304	0.25 103	0.56 151	0.43 162	0.56 211	0.50 158	0.35 122	0.29 157	0.49 165	0.28 169	0.13 75	0.11 163	0.12 32	0.11 99	0.11 23	0.10 39

MM-Stereo_test2	0.30 136	0.18 117	0.39 189	0.40 252	0.24 205	0.42 247	0.42 395	0.63 198	0.41 150	0.37 128	0.35 104	0.32 97	0.26 117	0.53 195	0.25 99	0.12 40	0.10 66	0.15 146	0.12 130	0.15 198	0.10 39

Reg-Stereo(zero)	0.30 136	0.16 57	0.28 44	0.34 76	0.18 41	0.32 153	0.20 32	0.63 198	0.68 265	0.50 188	0.52 176	0.51 225	0.30 175	0.45 128	0.25 99	0.13 75	0.10 66	0.12 32	0.10 65	0.12 61	0.11 84

GCAP-BAT	0.30 136	0.21 230	0.42 232	0.33 59	0.27 316	0.26 61	0.27 134	0.45 102	0.30 59	0.60 222	0.64 213	0.45 195	0.23 77	0.56 217	0.26 129	0.15 184	0.12 221	0.15 146	0.10 65	0.12 61	0.11 84

CASnet	0.30 136	0.20 193	0.33 108	0.41 286	0.16 14	0.26 61	0.24 95	0.52 133	0.53 205	0.52 199	0.54 182	0.39 148	0.24 87	0.40 86	0.26 129	0.14 119	0.10 66	0.22 396	0.18 339	0.18 304	0.11 84
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 136	0.15 38	0.31 78	0.30 13	0.17 25	0.55 315	0.23 80	0.44 98	0.55 214	0.59 218	0.68 230	0.37 135	0.26 117	0.35 54	0.27 147	0.15 184	0.16 391	0.12 32	0.10 65	0.13 103	0.14 220

rvit_stereo_0081_aga	0.31 143	0.28 404	0.44 255	0.42 326	0.29 367	0.34 172	0.31 207	0.44 98	0.40 145	0.39 145	0.44 134	0.40 160	0.32 189	0.42 103	0.29 191	0.23 431	0.17 411	0.19 306	0.16 259	0.20 354	0.15 247

rvit_stereo_0080	0.31 143	0.25 352	0.40 201	0.39 214	0.28 340	0.27 75	0.46 418	0.49 114	0.44 169	0.35 117	0.42 130	0.40 160	0.28 143	0.41 95	0.33 227	0.22 414	0.17 411	0.17 218	0.16 259	0.22 400	0.15 247

WCG-NET（raft）	0.31 143	0.15 38	0.36 142	0.32 46	0.19 61	0.35 182	0.27 134	0.51 124	0.78 327	0.45 169	0.55 188	0.48 212	0.27 128	0.54 202	0.26 129	0.13 75	0.10 66	0.12 32	0.11 99	0.12 61	0.11 84

whm_eth	0.31 143	0.25 352	0.40 201	0.39 214	0.28 340	0.27 75	0.46 418	0.49 114	0.44 169	0.35 117	0.42 130	0.40 160	0.28 143	0.41 95	0.33 227	0.22 414	0.17 411	0.17 218	0.16 259	0.22 400	0.15 247

plain	0.31 143	0.20 193	0.50 343	0.39 214	0.29 367	0.27 75	0.30 181	0.44 98	0.35 102	0.31 88	0.66 223	0.30 86	0.31 184	0.65 320	0.31 205	0.17 282	0.13 292	0.20 337	0.15 226	0.17 280	0.12 132

MIF-Stereo (partial)	0.31 143	0.18 117	0.37 158	0.41 286	0.31 406	0.28 93	0.23 80	0.47 107	0.42 160	0.31 88	0.63 210	0.36 133	0.35 212	0.57 230	0.31 205	0.17 282	0.13 292	0.19 306	0.17 312	0.18 304	0.14 220

FE-Mocha	0.32 149	0.19 156	0.50 343	0.38 181	0.27 316	0.30 118	0.20 32	0.71 273	0.36 110	0.65 260	0.56 191	0.54 237	0.25 99	0.38 73	0.22 35	0.15 184	0.10 66	0.17 218	0.16 259	0.13 103	0.12 132

rvit_stereo_0081	0.32 149	0.24 327	0.47 296	0.43 347	0.26 285	0.30 118	0.37 314	0.42 78	0.55 214	0.36 121	0.40 123	0.39 148	0.35 212	0.43 113	0.33 227	0.22 414	0.16 391	0.19 306	0.16 259	0.19 338	0.13 176

rvit_stereo_0082	0.32 149	0.24 327	0.47 296	0.43 347	0.26 285	0.30 118	0.37 314	0.42 78	0.55 214	0.36 121	0.40 123	0.39 148	0.35 212	0.43 113	0.33 227	0.22 414	0.16 391	0.19 306	0.16 259	0.19 338	0.13 176

RAFT-Stereo-weight	0.32 149	0.18 117	0.33 108	0.39 214	0.22 134	0.26 61	0.29 165	0.67 232	0.80 338	0.53 202	0.51 167	0.58 258	0.20 44	0.47 150	0.27 147	0.13 75	0.10 66	0.14 103	0.11 99	0.13 103	0.11 84

CAS++	0.32 149	0.24 327	0.36 142	0.37 150	0.26 285	0.28 93	0.23 80	0.87 349	0.50 197	0.47 180	0.45 137	0.26 62	0.21 53	0.49 165	0.24 78	0.23 431	0.19 442	0.22 396	0.17 312	0.21 378	0.16 293
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 149	0.22 269	0.34 125	0.42 326	0.28 340	0.40 225	0.50 446	0.72 278	0.37 126	0.37 128	0.34 98	0.32 97	0.31 184	0.59 265	0.27 147	0.14 119	0.13 292	0.18 266	0.17 312	0.17 280	0.16 293

MSKI-zero shot	0.32 149	0.17 89	0.34 125	0.39 214	0.21 113	0.32 153	0.22 63	0.61 184	0.43 162	0.52 199	0.64 213	0.61 284	0.20 44	0.74 384	0.25 99	0.14 119	0.10 66	0.14 103	0.10 65	0.12 61	0.12 132

iRaftStereo_RVC	0.32 149	0.19 156	0.37 158	0.39 214	0.22 134	0.31 135	0.29 165	0.68 242	0.51 199	0.49 185	0.66 223	0.37 135	0.23 77	0.45 128	0.33 227	0.14 119	0.10 66	0.18 266	0.17 312	0.15 198	0.12 132

CREStereo++_RVC	0.32 149	0.15 38	0.23 3	0.31 26	0.24 205	0.27 75	0.22 63	0.46 104	0.88 388	0.46 175	0.80 288	0.30 86	0.26 117	0.36 56	0.33 227	0.13 75	0.09 26	0.13 68	0.51 571	0.13 103	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	0.32 149	0.53 530	0.26 24	0.51 473	0.20 88	0.37 200	0.24 95	0.40 66	0.73 292	0.54 206	0.69 231	0.31 94	0.25 99	0.32 27	0.27 147	0.16 237	0.10 66	0.12 32	0.09 10	0.13 103	0.11 84

PMTNet	0.32 149	0.16 57	0.24 9	0.29 7	0.18 41	0.45 267	0.22 63	0.56 151	0.63 242	0.46 175	0.54 182	0.39 148	0.34 209	0.48 161	0.24 78	0.75 575	0.10 66	0.12 32	0.08 1	0.12 61	0.11 84

xyz-stereo-finetune	0.33 160	0.18 117	0.36 142	0.33 59	0.18 41	0.57 335	0.31 207	0.58 163	0.69 272	0.45 169	0.54 182	0.38 143	0.33 201	0.56 217	0.36 275	0.12 40	0.12 221	0.16 177	0.13 168	0.13 103	0.12 132

MM-Stereo_test1	0.33 160	0.19 156	0.36 142	0.41 286	0.23 176	0.36 193	0.45 414	0.58 163	0.54 209	0.60 222	0.50 158	0.38 143	0.37 235	0.60 272	0.26 129	0.15 184	0.13 292	0.17 218	0.14 199	0.15 198	0.12 132

tg	0.33 160	0.18 117	0.37 158	0.39 214	0.22 134	0.38 213	0.26 117	0.70 265	0.56 221	0.47 180	0.65 216	0.42 178	0.24 87	0.55 207	0.33 227	0.14 119	0.10 66	0.18 266	0.17 312	0.14 148	0.11 84

model_zeroshot	0.33 160	0.18 117	0.48 318	0.39 214	0.28 340	0.45 267	0.25 103	0.63 198	0.45 178	0.61 230	0.50 158	0.51 225	0.25 99	0.45 128	0.26 129	0.16 237	0.13 292	0.15 146	0.14 199	0.13 103	0.13 176

rvit_stereo_ft	0.33 160	0.25 352	0.47 296	0.52 485	0.32 422	0.33 161	0.47 425	0.49 114	0.50 197	0.34 110	0.41 126	0.41 166	0.32 189	0.48 161	0.34 242	0.22 414	0.14 326	0.19 306	0.18 339	0.19 338	0.14 220

4D-IteraStereo	0.33 160	0.18 117	0.40 201	0.40 252	0.24 205	0.32 153	0.27 134	0.58 163	0.72 285	0.65 260	0.54 182	0.42 178	0.23 77	0.45 128	0.28 169	0.14 119	0.09 26	0.19 306	0.16 259	0.16 242	0.11 84

IGEV-FE	0.34 166	0.18 117	0.67 435	0.39 214	0.28 340	0.30 118	0.25 103	0.74 291	0.31 64	0.62 232	0.57 195	0.54 237	0.25 99	0.53 195	0.27 147	0.14 119	0.10 66	0.15 146	0.14 199	0.14 148	0.12 132

MM-Stereo_test3	0.34 166	0.19 156	0.31 78	0.41 286	0.25 240	0.35 182	0.44 411	0.72 278	0.92 418	0.46 175	0.52 176	0.41 166	0.29 157	0.44 124	0.28 169	0.16 237	0.15 357	0.17 218	0.13 168	0.14 148	0.13 176

rvit_stereo_0083	0.34 166	0.24 327	0.50 343	0.44 366	0.27 316	0.34 172	0.35 277	0.45 102	0.62 231	0.37 128	0.47 148	0.42 178	0.35 212	0.40 86	0.36 275	0.22 414	0.20 454	0.20 337	0.17 312	0.20 354	0.14 220

gcap-zeroshot	0.34 166	0.18 117	0.52 361	0.38 181	0.22 134	0.49 285	0.27 134	0.52 133	0.34 88	0.64 251	0.50 158	0.83 394	0.34 209	0.48 161	0.24 78	0.13 75	0.11 163	0.15 146	0.12 130	0.13 103	0.12 132

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 166	0.27 388	0.45 267	0.36 133	0.25 240	0.48 280	0.30 181	0.58 163	0.90 404	0.42 160	0.36 110	0.30 86	0.29 157	0.49 165	0.30 198	0.16 237	0.14 326	0.18 266	0.15 226	0.18 304	0.15 247

AE-Stereo	0.34 166	0.21 230	0.42 232	0.48 426	0.31 406	0.48 280	0.35 277	0.61 184	0.62 231	0.32 101	0.55 188	0.52 229	0.27 128	0.47 150	0.29 191	0.13 75	0.13 292	0.18 266	0.16 259	0.15 198	0.12 132

IGEV_Zeroshot_test	0.34 166	0.18 117	0.67 435	0.39 214	0.28 340	0.30 118	0.25 103	0.74 291	0.31 64	0.62 232	0.57 195	0.54 237	0.25 99	0.53 195	0.27 147	0.14 119	0.10 66	0.15 146	0.14 199	0.14 148	0.12 132

RAFT-Test	0.34 166	0.18 117	0.37 158	0.38 181	0.23 176	0.50 288	0.23 80	0.69 250	0.40 145	0.60 222	0.85 320	0.61 284	0.28 143	0.46 143	0.27 147	0.14 119	0.11 163	0.14 103	0.11 99	0.13 103	0.12 132

CAS	0.34 166	0.13 2	0.25 16	1.28 580	0.30 384	0.46 272	0.38 336	0.48 111	0.47 187	0.34 110	0.52 176	0.24 55	0.19 34	0.29 11	0.27 147	0.69 573	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 61	0.15 247

test-3	0.34 166	0.16 57	0.43 243	0.39 214	0.21 113	0.43 250	0.22 63	0.63 198	0.78 327	0.71 304	0.45 137	0.64 299	0.27 128	0.43 113	0.31 205	0.12 40	0.09 26	0.17 218	0.13 168	0.12 61	0.10 39

test_1	0.34 166	0.16 57	0.43 243	0.39 214	0.21 113	0.43 250	0.23 80	0.63 198	0.78 327	0.68 282	0.45 137	0.64 299	0.27 128	0.43 113	0.31 205	0.12 40	0.09 26	0.17 218	0.13 168	0.12 61	0.10 39

cross-raft	0.34 166	0.20 193	0.37 158	0.44 366	0.23 176	0.32 153	0.35 277	0.74 291	0.40 145	0.60 222	0.77 264	0.57 250	0.27 128	0.43 113	0.28 169	0.12 40	0.10 66	0.15 146	0.13 168	0.15 198	0.11 84

raftrobust	0.34 166	0.19 156	0.36 142	0.41 286	0.27 316	0.30 118	0.25 103	0.71 273	0.63 242	0.58 216	0.55 188	0.45 195	0.46 292	0.51 179	0.29 191	0.16 237	0.12 221	0.14 103	0.12 130	0.12 61	0.13 176

EAI-Stereo	0.34 166	0.19 156	0.44 255	0.39 214	0.21 113	0.31 135	0.30 181	1.15 468	0.30 59	0.49 185	0.75 254	0.36 133	0.28 143	0.62 288	0.27 147	0.14 119	0.11 163	0.14 103	0.13 168	0.13 103	0.12 132

CFNet-RSSM	0.34 166	0.17 89	0.45 267	0.39 214	0.22 134	0.35 182	0.23 80	0.73 289	0.84 361	0.65 260	0.54 182	0.57 250	0.28 143	0.46 143	0.26 129	0.13 75	0.10 66	0.14 103	0.12 130	0.13 103	0.11 84

Gwc-CoAtRS	0.34 166	0.17 89	0.44 255	0.39 214	0.23 176	0.34 172	0.22 63	0.70 265	0.75 302	0.60 222	0.59 201	0.58 258	0.29 157	0.45 128	0.26 129	0.14 119	0.11 163	0.14 103	0.12 130	0.12 61	0.12 132

ACVNet-DCA	0.35 182	0.23 290	0.33 108	0.41 286	0.22 134	0.55 315	0.38 336	0.85 338	0.54 209	0.41 155	0.50 158	0.34 113	0.49 305	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 66	0.19 306	0.13 168	0.18 304	0.17 315

EKT-Stereo	0.35 182	0.23 290	0.39 189	0.43 347	0.29 367	0.38 213	0.31 207	0.69 250	0.64 249	0.45 169	0.63 210	0.49 218	0.27 128	0.56 217	0.33 227	0.18 316	0.14 326	0.18 266	0.15 226	0.16 242	0.16 293

Any-RAFT	0.35 182	0.16 57	0.30 64	0.34 76	0.21 113	0.52 296	0.22 63	0.88 354	0.73 292	0.53 202	0.73 243	0.64 299	0.28 143	0.46 143	0.24 78	0.15 184	0.10 66	0.13 68	0.10 65	0.13 103	0.12 132

HH	0.35 182	0.20 193	0.47 296	0.40 252	0.25 240	0.33 161	0.31 207	0.76 305	0.38 133	0.43 163	0.57 195	0.79 381	0.44 282	0.71 366	0.25 99	0.15 184	0.11 163	0.15 146	0.14 199	0.14 148	0.12 132

HanStereo	0.35 182	0.20 193	0.47 296	0.40 252	0.25 240	0.33 161	0.31 207	0.76 305	0.38 133	0.43 163	0.57 195	0.79 381	0.44 282	0.71 366	0.25 99	0.15 184	0.11 163	0.15 146	0.14 199	0.14 148	0.12 132

LL-Strereo2	0.35 182	0.24 327	0.48 318	0.41 286	0.26 285	0.35 182	0.24 95	0.67 232	0.44 169	0.54 206	0.51 167	0.66 317	0.25 99	0.66 328	0.30 198	0.14 119	0.12 221	0.23 418	0.20 396	0.18 304	0.13 176

anonymousdsp2	0.35 182	0.20 193	0.43 243	0.37 150	0.24 205	0.48 280	0.31 207	0.86 342	0.65 254	0.55 208	0.50 158	0.50 221	0.34 209	0.56 217	0.31 205	0.14 119	0.10 66	0.14 103	0.10 65	0.16 242	0.14 220

Selective-RAFT	0.35 182	0.23 290	0.51 356	0.44 366	0.21 113	0.64 386	0.27 134	0.59 168	0.63 242	0.40 151	0.38 118	0.55 242	0.40 256	0.57 230	0.35 259	0.13 75	0.11 163	0.14 103	0.12 130	0.16 242	0.13 176

RCA-Stereo	0.35 182	0.17 89	0.34 125	0.38 181	0.22 134	0.31 135	0.34 253	0.68 242	1.24 522	0.45 169	0.65 216	0.47 207	0.43 272	0.38 73	0.27 147	0.13 75	0.10 66	0.14 103	0.11 99	0.11 23	0.11 84

Patchmatch Stereo++	0.35 182	0.23 290	0.47 296	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.22 63	0.59 168	0.36 110	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 239	0.58 250	0.36 275	0.18 316	0.12 221	0.20 337	0.16 259	0.20 354	0.15 247
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	0.35 182	0.23 290	0.47 296	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.31 207	0.59 168	0.36 110	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 239	0.56 217	0.35 259	0.18 316	0.12 221	0.20 337	0.16 259	0.20 354	0.15 247

ROB_FTStereo_v2	0.35 182	0.23 290	0.47 296	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.31 207	0.59 168	0.36 110	0.63 241	0.73 243	0.57 250	0.38 239	0.57 230	0.36 275	0.18 316	0.12 221	0.20 337	0.16 259	0.20 354	0.15 247

ROB_FTStereo	0.35 182	0.23 290	0.47 296	0.41 286	0.22 134	0.25 55	0.21 52	0.59 168	0.36 110	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 239	0.57 230	0.35 259	0.18 316	0.12 221	0.20 337	0.16 259	0.20 354	0.15 247

HUI-Stereo	0.35 182	0.23 290	0.47 296	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.22 63	0.60 178	0.36 110	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 239	0.50 172	0.35 259	0.18 316	0.12 221	0.20 337	0.16 259	0.20 354	0.15 247

iGMRVC	0.35 182	0.23 290	0.47 296	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.30 181	0.59 168	0.36 110	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 239	0.58 250	0.36 275	0.18 316	0.12 221	0.20 337	0.16 259	0.20 354	0.15 247

iRAFT	0.35 182	0.23 290	0.47 296	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.22 63	0.59 168	0.36 110	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 239	0.58 250	0.36 275	0.18 316	0.12 221	0.20 337	0.16 259	0.20 354	0.15 247

RAFT-IKP	0.35 182	0.23 290	0.47 296	0.41 286	0.22 134	0.24 41	0.28 155	0.59 168	0.36 110	0.63 241	0.73 243	0.57 250	0.38 239	0.58 250	0.36 275	0.18 316	0.12 221	0.20 337	0.16 259	0.20 354	0.15 247

sCroCo_RVC	0.35 182	0.28 404	0.69 446	0.51 473	0.39 478	0.41 240	0.31 207	0.49 114	0.45 178	0.31 88	0.48 150	0.38 143	0.32 189	0.46 143	0.32 215	0.21 388	0.22 472	0.19 306	0.19 371	0.21 378	0.20 389

xyz-stereo-finetune2	0.36 200	0.19 156	0.38 170	0.32 46	0.19 61	0.82 461	0.29 165	0.52 133	0.32 77	0.51 191	0.78 275	0.43 186	0.45 287	0.69 355	0.44 344	0.13 75	0.12 221	0.17 218	0.13 168	0.12 61	0.13 176

testlalala2	0.36 200	0.18 117	0.45 267	0.89 566	0.53 539	0.44 258	0.26 117	0.61 184	0.49 192	0.68 282	0.56 191	0.44 193	0.24 87	0.34 46	0.31 205	0.15 184	0.12 221	0.14 103	0.10 65	0.13 103	0.13 176

1test111	0.36 200	0.23 290	0.33 108	0.41 286	0.22 134	0.55 315	0.38 336	0.85 338	0.54 209	0.41 155	0.50 158	0.34 113	0.49 305	0.55 207	0.45 353	0.16 237	0.10 66	0.19 306	0.13 168	0.18 304	0.17 315

11t1	0.36 200	0.21 230	0.42 232	0.35 113	0.22 134	0.62 370	0.29 165	0.69 250	0.43 162	0.60 222	0.53 180	0.53 233	0.48 301	0.56 217	0.40 315	0.18 316	0.14 326	0.16 177	0.13 168	0.17 280	0.17 315

tt1	0.36 200	0.24 327	0.32 91	0.41 286	0.22 134	0.54 310	0.38 336	0.68 242	1.04 474	0.41 155	0.46 142	0.35 122	0.45 287	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 66	0.19 306	0.13 168	0.16 242	0.16 293

knoymous	0.36 200	0.20 193	0.31 78	0.31 26	0.22 134	0.36 193	0.29 165	0.61 184	0.64 249	0.67 276	0.70 234	0.60 279	0.40 256	0.58 250	0.34 242	0.17 282	0.11 163	0.20 337	0.11 99	0.17 280	0.18 333

DCANet-4	0.36 200	0.20 193	0.48 318	0.34 76	0.19 61	0.29 105	0.30 181	0.66 222	0.92 418	0.69 291	0.78 275	0.40 160	0.47 296	0.45 128	0.34 242	0.14 119	0.10 66	0.14 103	0.11 99	0.11 23	0.13 176

test_4	0.36 200	0.18 117	0.31 78	0.44 366	0.25 240	0.20 12	0.34 253	0.56 151	0.41 150	0.59 218	1.45 522	0.43 186	0.25 99	0.63 299	0.28 169	0.12 40	0.10 66	0.17 218	0.19 371	0.15 198	0.11 84

test_3	0.36 200	0.19 156	0.44 255	0.44 366	0.23 176	0.48 280	0.36 299	0.66 222	0.82 351	0.64 251	0.45 137	0.68 325	0.25 99	0.41 95	0.31 205	0.12 40	0.10 66	0.18 266	0.16 259	0.15 198	0.11 84

NRIStereo	0.36 200	0.20 193	0.45 267	0.41 286	0.23 176	0.34 172	0.26 117	0.65 212	0.55 214	0.64 251	0.63 210	0.56 245	0.37 235	0.65 320	0.37 291	0.15 184	0.11 163	0.18 266	0.15 226	0.17 280	0.14 220

DeepStereo_RVC	0.36 200	0.21 230	0.47 296	0.40 252	0.24 205	0.26 61	0.22 63	0.60 178	0.38 133	0.69 291	0.67 228	0.57 250	0.51 321	0.56 217	0.39 306	0.16 237	0.12 221	0.18 266	0.15 226	0.19 338	0.18 333

CRE-IMP	0.36 200	0.23 290	0.49 330	0.42 326	0.24 205	0.41 240	0.21 52	0.57 156	0.41 150	0.65 260	0.72 239	0.53 233	0.37 235	0.61 280	0.38 300	0.17 282	0.11 163	0.19 306	0.15 226	0.21 378	0.18 333

test-1	0.36 200	0.19 156	0.71 455	0.46 410	0.26 285	0.44 258	0.36 299	0.60 178	0.59 227	0.48 183	0.67 228	0.53 233	0.36 230	0.40 86	0.29 191	0.14 119	0.11 163	0.16 177	0.14 199	0.15 198	0.16 293

s12784h	0.36 200	0.15 38	0.24 9	0.34 76	0.15 2	0.77 438	0.29 165	0.80 323	0.83 356	0.56 211	0.57 195	0.43 186	0.40 256	0.57 230	0.33 227	0.12 40	0.10 66	0.14 103	0.09 10	0.14 148	0.09 4

RALCasStereoNet	0.36 200	0.21 230	0.37 158	0.42 326	0.26 285	0.35 182	0.38 336	0.63 198	0.64 249	0.50 188	0.72 239	0.51 225	0.29 157	0.59 265	0.36 275	0.16 237	0.14 326	0.15 146	0.13 168	0.17 280	0.16 293

DCANet	0.36 200	0.16 57	0.41 211	0.34 76	0.19 61	0.30 118	0.30 181	0.68 242	0.91 411	0.70 297	0.77 264	0.43 186	0.57 354	0.45 128	0.34 242	0.14 119	0.10 66	0.14 103	0.11 99	0.13 103	0.12 132

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 200	0.17 89	0.41 211	0.35 113	0.19 61	0.33 161	0.29 165	0.65 212	0.73 292	0.68 282	1.01 396	0.56 245	0.40 256	0.42 103	0.30 198	0.11 28	0.09 26	0.15 146	0.14 199	0.13 103	0.10 39

H2IRNET	0.37 217	0.20 193	0.33 108	0.38 181	0.25 240	0.27 75	0.23 80	0.59 168	0.72 285	0.39 145	0.90 347	0.74 363	0.55 345	0.52 186	0.43 328	0.15 184	0.13 292	0.18 266	0.20 396	0.16 242	0.13 176

cc1	0.37 217	0.23 290	0.33 108	0.41 286	0.22 134	0.55 315	0.38 336	0.67 232	1.06 485	0.41 155	0.50 158	0.34 113	0.49 305	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 66	0.19 306	0.13 168	0.16 242	0.15 247

DCRE	0.37 217	0.18 117	0.46 284	0.45 389	0.32 422	0.42 247	0.37 314	0.63 198	0.51 199	0.47 180	0.94 359	0.56 245	0.36 230	0.52 186	0.32 215	0.14 119	0.13 292	0.15 146	0.14 199	0.14 148	0.13 176

fff	0.37 217	0.16 57	0.41 211	0.34 76	0.19 61	0.29 105	0.30 181	0.69 250	1.06 485	0.69 291	0.78 275	0.42 178	0.63 392	0.46 143	0.34 242	0.14 119	0.10 66	0.14 103	0.11 99	0.11 23	0.13 176

ADStereo(finetuned)	0.37 217	0.16 57	0.49 330	0.34 76	0.19 61	0.30 118	0.30 181	0.68 242	0.91 411	0.70 297	0.77 264	0.43 186	0.69 429	0.45 128	0.33 227	0.14 119	0.10 66	0.14 103	0.11 99	0.13 103	0.12 132

MIPNet	0.37 217	0.21 230	0.59 393	0.39 214	0.25 240	0.50 288	0.28 155	0.77 310	0.70 273	0.65 260	0.60 203	0.40 160	0.49 305	0.44 124	0.37 291	0.14 119	0.11 163	0.16 177	0.13 168	0.14 148	0.13 176

GMOStereo	0.37 217	0.19 156	0.38 170	0.43 347	0.24 205	0.37 200	0.38 336	0.52 133	0.62 231	0.87 414	0.84 310	0.64 299	0.35 212	0.37 65	0.28 169	0.13 75	0.11 163	0.20 337	0.18 339	0.15 198	0.11 84

error version	0.37 217	0.19 156	0.38 170	0.43 347	0.24 205	0.37 200	0.38 336	0.52 133	0.62 231	0.87 414	0.84 310	0.64 299	0.35 212	0.37 65	0.28 169	0.13 75	0.11 163	0.20 337	0.18 339	0.15 198	0.11 84

test-v	0.37 217	0.19 156	0.38 170	0.43 347	0.24 205	0.37 200	0.38 336	0.52 133	0.62 231	0.87 414	0.84 310	0.64 299	0.35 212	0.37 65	0.28 169	0.13 75	0.11 163	0.20 337	0.18 339	0.15 198	0.11 84

TRStereo	0.37 217	0.27 388	0.59 393	0.47 419	0.41 490	0.29 105	0.30 181	0.84 335	0.59 227	0.52 199	0.41 126	0.52 229	0.26 117	0.73 377	0.27 147	0.17 282	0.12 221	0.19 306	0.19 371	0.13 103	0.11 84

test-2	0.37 217	0.19 156	0.38 170	0.43 347	0.24 205	0.37 200	0.38 336	0.52 133	0.62 231	0.87 414	0.84 310	0.64 299	0.35 212	0.37 65	0.28 169	0.13 75	0.11 163	0.20 337	0.18 339	0.15 198	0.11 84

rafts_anoy	0.37 217	0.21 230	0.36 142	0.41 286	0.26 285	0.30 118	0.33 240	0.67 232	0.90 404	0.58 216	0.66 223	0.45 195	0.33 201	0.47 150	0.39 306	0.16 237	0.11 163	0.21 379	0.23 453	0.17 280	0.14 220

XX-Stereo	0.37 217	0.17 89	0.45 267	0.55 509	0.36 456	0.38 213	0.20 32	0.60 178	0.30 59	0.46 175	1.30 494	0.73 357	0.26 117	0.56 217	0.26 129	0.16 237	0.11 163	0.17 218	0.16 259	0.14 148	0.10 39

csc	0.37 217	0.16 57	0.41 211	0.34 76	0.19 61	0.29 105	0.30 181	0.69 250	1.06 485	0.69 291	0.78 275	0.42 178	0.63 392	0.46 143	0.34 242	0.14 119	0.10 66	0.14 103	0.11 99	0.11 23	0.13 176

cscssc	0.37 217	0.16 57	0.41 211	0.34 76	0.19 61	0.29 105	0.30 181	0.69 250	1.06 485	0.69 291	0.78 275	0.42 178	0.63 392	0.46 143	0.34 242	0.14 119	0.10 66	0.14 103	0.11 99	0.11 23	0.13 176

AIO-test1	0.38 232	0.18 117	0.38 170	0.50 457	0.24 205	0.46 272	0.30 181	0.70 265	1.19 513	0.40 151	0.71 236	0.45 195	0.29 157	0.53 195	0.27 147	0.15 184	0.13 292	0.19 306	0.21 419	0.13 103	0.17 315

rvit_0105_6	0.38 232	0.28 404	0.64 418	0.50 457	0.30 384	0.39 221	0.38 336	0.51 124	0.67 260	0.40 151	0.45 137	0.50 221	0.41 264	0.54 202	0.36 275	0.27 474	0.26 504	0.24 435	0.21 419	0.22 400	0.16 293

MyStereo06	0.38 232	0.21 230	0.61 400	0.41 286	0.28 340	0.41 240	0.50 446	0.95 382	0.35 102	0.62 232	0.54 182	0.76 371	0.27 128	0.50 172	0.29 191	0.14 119	0.13 292	0.18 266	0.17 312	0.17 280	0.15 247

MIM_Stereo	0.38 232	0.17 89	0.53 369	0.37 150	0.24 205	0.27 75	0.24 95	0.70 265	0.54 209	0.72 317	1.00 393	0.63 292	0.29 157	0.64 313	0.38 300	0.13 75	0.14 326	0.17 218	0.16 259	0.14 148	0.11 84

riskmin	0.38 232	0.20 193	0.39 189	0.32 46	0.23 176	0.53 304	0.30 181	0.63 198	0.80 338	0.49 185	0.56 191	0.73 357	0.58 363	0.55 207	0.36 275	0.17 282	0.11 163	0.19 306	0.13 168	0.19 338	0.20 389

NF-Stereo	0.38 232	0.20 193	0.45 267	0.41 286	0.25 240	0.26 61	0.31 207	0.69 250	0.70 273	0.65 260	0.77 264	0.57 250	0.30 175	0.67 339	0.35 259	0.18 316	0.12 221	0.20 337	0.16 259	0.16 242	0.27 464

OCTAStereo	0.38 232	0.20 193	0.46 284	0.41 286	0.25 240	0.26 61	0.31 207	0.69 250	0.70 273	0.65 260	0.77 264	0.58 258	0.30 175	0.67 339	0.35 259	0.18 316	0.12 221	0.20 337	0.16 259	0.16 242	0.27 464

PSM-softLoss	0.38 232	0.20 193	0.48 318	0.41 286	0.26 285	0.30 118	0.35 277	0.69 250	0.46 182	0.62 232	0.82 299	0.59 273	0.33 201	0.70 361	0.39 306	0.19 348	0.12 221	0.20 337	0.18 339	0.16 242	0.22 425

KMStereo	0.38 232	0.20 193	0.48 318	0.41 286	0.26 285	0.30 118	0.35 277	0.69 250	0.46 182	0.62 232	0.82 299	0.59 273	0.33 201	0.70 361	0.39 306	0.19 348	0.12 221	0.20 337	0.18 339	0.16 242	0.22 425

RE-Stereo	0.38 232	0.20 193	0.46 284	0.41 286	0.25 240	0.26 61	0.31 207	0.69 250	0.70 273	0.65 260	0.77 264	0.58 258	0.30 175	0.67 339	0.35 259	0.18 316	0.12 221	0.20 337	0.16 259	0.16 242	0.27 464

Pruner-Stereo	0.38 232	0.20 193	0.45 267	0.40 252	0.25 240	0.22 21	0.24 95	0.67 232	0.55 214	0.89 428	0.76 260	0.68 325	0.29 157	0.62 288	0.35 259	0.18 316	0.12 221	0.20 337	0.17 312	0.17 280	0.18 333

TVStereo	0.38 232	0.20 193	0.46 284	0.41 286	0.25 240	0.26 61	0.31 207	0.69 250	0.70 273	0.65 260	0.77 264	0.58 258	0.30 175	0.67 339	0.35 259	0.18 316	0.12 221	0.20 337	0.16 259	0.16 242	0.27 464

TestStereo	0.38 232	0.31 431	0.40 201	0.45 389	0.20 88	0.40 225	0.37 314	0.66 222	0.65 254	0.53 202	0.78 275	0.47 207	0.40 256	0.55 207	0.37 291	0.18 316	0.13 292	0.20 337	0.15 226	0.22 400	0.13 176

raft+_RVC	0.38 232	0.19 156	0.35 135	0.37 150	0.25 240	0.45 267	0.37 314	0.78 316	0.89 401	0.51 191	0.78 275	0.50 221	0.29 157	0.53 195	0.40 315	0.15 184	0.12 221	0.17 218	0.15 226	0.14 148	0.12 132

RALAANet	0.38 232	0.23 290	0.48 318	0.42 326	0.29 367	0.35 182	0.25 103	0.86 342	0.64 249	0.67 276	0.65 216	0.60 279	0.29 157	0.60 272	0.34 242	0.15 184	0.12 221	0.17 218	0.15 226	0.21 378	0.13 176

AFF-stereo	0.38 232	0.19 156	0.39 189	0.37 150	0.21 113	0.27 75	0.31 207	0.65 212	0.66 257	0.64 251	1.13 449	0.76 371	0.39 250	0.55 207	0.33 227	0.11 28	0.09 26	0.16 177	0.16 259	0.13 103	0.11 84

AIO-test2	0.39 248	0.21 230	0.41 211	0.47 419	0.25 240	0.45 267	0.35 277	0.77 310	1.27 532	0.36 121	0.87 331	0.37 135	0.30 175	0.47 150	0.27 147	0.15 184	0.13 292	0.21 379	0.23 453	0.15 198	0.13 176

xx1	0.39 248	0.23 290	0.33 108	0.41 286	0.22 134	0.55 315	0.38 336	0.67 232	1.06 485	0.41 155	0.50 158	0.65 312	0.53 327	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 66	0.20 337	0.19 371	0.18 304	0.17 315

x	0.39 248	0.24 327	0.41 211	0.34 76	0.23 176	0.52 296	0.32 230	0.86 342	0.52 202	0.57 214	0.70 234	0.59 273	0.50 316	0.49 165	0.46 363	0.17 282	0.15 357	0.17 218	0.15 226	0.17 280	0.16 293

DisPM	0.39 248	0.19 156	0.44 255	0.41 286	0.27 316	0.24 41	0.31 207	0.65 212	0.57 223	0.87 414	0.87 331	0.60 279	0.32 189	0.76 394	0.32 215	0.18 316	0.12 221	0.19 306	0.17 312	0.15 198	0.20 389

RAFT+CT+SA	0.39 248	0.23 290	0.36 142	0.51 473	0.27 316	0.29 105	0.46 418	0.75 298	0.80 338	0.51 191	0.89 343	0.41 166	0.40 256	0.78 405	0.32 215	0.14 119	0.11 163	0.18 266	0.18 339	0.15 198	0.14 220

iRaft-Stereo_20w	0.39 248	0.19 156	0.57 388	0.37 150	0.27 316	0.31 135	0.24 95	1.44 550	0.29 54	0.69 291	0.53 180	0.60 279	0.42 266	0.83 427	0.27 147	0.14 119	0.11 163	0.14 103	0.13 168	0.15 198	0.13 176

IPLG	0.39 248	0.20 193	0.59 393	0.40 252	0.24 205	0.54 310	0.27 134	0.75 298	0.63 242	0.84 395	0.81 295	0.32 97	0.32 189	0.60 272	0.45 353	0.13 75	0.11 163	0.16 177	0.13 168	0.13 103	0.12 132

IPLGR	0.39 248	0.21 230	0.63 413	0.39 214	0.22 134	0.49 285	0.29 165	0.76 305	0.74 299	0.78 348	0.77 264	0.44 193	0.42 266	0.47 150	0.38 300	0.13 75	0.12 221	0.16 177	0.14 199	0.15 198	0.13 176

GMStereo	0.39 248	0.37 466	0.54 373	0.40 252	0.26 285	0.42 247	0.36 299	0.59 168	1.04 474	0.55 208	0.51 167	0.37 135	0.35 212	0.54 202	0.41 319	0.19 348	0.13 292	0.16 177	0.17 312	0.24 430	0.18 333
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 248	0.21 230	0.50 343	0.41 286	0.28 340	0.62 370	0.27 134	0.77 310	0.40 145	0.64 251	0.86 323	0.52 229	0.33 201	0.66 328	0.42 323	0.15 184	0.13 292	0.17 218	0.14 199	0.15 198	0.15 247
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	0.39 248	0.18 117	0.42 232	0.42 326	0.26 285	0.40 225	0.32 230	0.72 278	0.34 88	0.89 428	1.28 487	0.57 250	0.35 212	0.42 103	0.32 215	0.15 184	0.12 221	0.14 103	0.12 130	0.14 148	0.13 176

RAFT-Stereo	0.39 248	0.18 117	0.42 232	0.42 326	0.26 285	0.40 225	0.32 230	0.72 278	0.34 88	0.89 428	1.28 487	0.57 250	0.35 212	0.42 103	0.32 215	0.15 184	0.12 221	0.14 103	0.12 130	0.14 148	0.13 176
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 260	0.20 193	0.54 373	0.41 286	0.29 367	0.53 304	0.29 165	0.65 212	0.49 192	0.71 304	0.98 386	0.58 258	0.43 272	0.50 172	0.51 388	0.15 184	0.12 221	0.16 177	0.14 199	0.19 338	0.19 366

qqq	0.40 260	0.26 371	0.44 255	0.36 133	0.22 134	0.46 272	0.36 299	0.85 338	0.54 209	0.56 211	0.69 231	0.65 312	0.53 327	0.55 207	0.45 353	0.17 282	0.16 391	0.20 337	0.19 371	0.18 304	0.17 315

IPLGR_C	0.40 260	0.21 230	0.64 418	0.45 389	0.33 435	0.52 296	0.34 253	0.66 222	0.62 231	0.82 376	0.92 354	0.45 195	0.32 189	0.52 186	0.46 363	0.17 282	0.12 221	0.15 146	0.14 199	0.13 103	0.14 220

ACRE	0.40 260	0.21 230	0.65 424	0.45 389	0.33 435	0.51 292	0.33 240	0.66 222	0.63 242	0.80 354	0.92 354	0.45 195	0.32 189	0.52 186	0.45 353	0.16 237	0.12 221	0.15 146	0.14 199	0.13 103	0.14 220

PFNet+	0.40 260	0.19 156	0.49 330	0.39 214	0.25 240	0.28 93	0.23 80	0.64 211	0.70 273	0.85 399	0.79 285	0.64 299	0.35 212	0.72 371	0.34 242	0.19 348	0.14 326	0.23 418	0.20 396	0.16 242	0.20 389

SST-Stereo	0.40 260	0.19 156	0.45 267	0.42 326	0.25 240	0.25 55	0.21 52	0.66 222	0.47 187	1.08 510	0.79 285	0.72 346	0.43 272	0.77 401	0.35 259	0.16 237	0.11 163	0.20 337	0.16 259	0.19 338	0.15 247

RAFT_R40	0.40 260	0.19 156	0.44 255	0.43 347	0.25 240	0.23 29	0.26 117	0.67 232	0.67 260	0.98 473	0.78 275	0.72 346	0.43 272	0.76 394	0.35 259	0.16 237	0.11 163	0.20 337	0.16 259	0.18 304	0.14 220

RAFT-345	0.40 260	0.18 117	0.40 201	0.38 181	0.22 134	0.33 161	0.26 117	0.61 184	0.51 199	0.74 329	1.79 546	0.45 195	0.33 201	0.66 328	0.36 275	0.14 119	0.11 163	0.18 266	0.14 199	0.13 103	0.13 176

sAnonymous2	0.40 260	0.39 483	0.85 490	0.48 426	0.37 463	0.40 225	0.46 418	0.57 156	0.52 202	0.38 137	0.46 142	0.35 122	0.42 266	0.43 113	0.30 198	0.19 348	0.14 326	0.18 266	0.17 312	0.57 560	0.44 545

CroCo_RVC	0.40 260	0.39 483	0.85 490	0.48 426	0.37 463	0.40 225	0.46 418	0.57 156	0.52 202	0.38 137	0.46 142	0.35 122	0.42 266	0.43 113	0.30 198	0.19 348	0.14 326	0.18 266	0.17 312	0.57 560	0.44 545

111	0.40 260	0.17 89	0.41 211	0.34 76	0.19 61	0.52 296	0.28 155	0.74 291	1.16 507	0.50 188	0.91 350	0.63 292	0.48 301	0.61 280	0.35 259	0.14 119	0.10 66	0.14 103	0.12 130	0.13 103	0.13 176

rvit_0105_4	0.41 271	0.29 416	0.71 455	0.50 457	0.29 367	0.41 240	0.41 385	0.55 148	0.73 292	0.45 169	0.48 150	0.55 242	0.44 282	0.57 230	0.36 275	0.28 484	0.26 504	0.25 448	0.22 437	0.23 417	0.18 333

raft_robust	0.41 271	0.23 290	0.36 142	0.42 326	0.21 113	0.40 225	0.33 240	0.79 320	0.98 445	0.79 352	0.87 331	0.39 148	0.33 201	0.84 432	0.29 191	0.13 75	0.12 221	0.16 177	0.17 312	0.15 198	0.12 132

CIPLG	0.41 271	0.21 230	0.63 413	0.45 389	0.33 435	0.52 296	0.33 240	0.65 212	0.60 229	0.82 376	0.96 372	0.46 203	0.32 189	0.55 207	0.44 344	0.16 237	0.12 221	0.15 146	0.14 199	0.13 103	0.14 220

LCNet	0.41 271	0.20 193	0.32 91	0.44 366	0.24 205	0.47 277	0.29 165	0.67 232	0.53 205	0.72 317	1.03 409	0.66 317	0.60 374	0.58 250	0.34 242	0.14 119	0.10 66	0.19 306	0.19 371	0.21 378	0.36 518

HHNet	0.41 271	0.17 89	0.41 211	0.34 76	0.37 463	0.33 161	0.34 253	0.69 250	0.75 302	0.86 406	1.30 494	0.52 229	0.32 189	0.52 186	0.35 259	0.15 184	0.11 163	0.19 306	0.15 226	0.15 198	0.24 440

AnonymousM	0.41 271	0.81 559	0.29 51	0.34 76	0.22 134	0.28 93	0.38 336	0.53 145	0.41 150	0.70 297	0.49 154	0.47 207	0.27 128	0.41 95	0.31 205	0.15 184	0.12 221	1.51 585	0.26 492	0.12 61	0.10 39

HITNet	0.41 271	0.26 371	0.45 267	0.33 59	0.17 25	0.63 379	0.30 181	0.93 370	0.64 249	0.71 304	0.82 299	0.64 299	0.52 323	0.59 265	0.43 328	0.14 119	0.10 66	0.15 146	0.13 168	0.19 338	0.12 132
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
WQFJA1	0.42 278	0.27 388	0.47 296	0.48 426	0.32 422	0.55 315	0.48 433	0.76 305	0.91 411	0.51 191	0.71 236	0.41 166	0.40 256	0.79 410	0.39 306	0.16 237	0.15 357	0.21 379	0.18 339	0.16 242	0.16 293

WQFJX1	0.42 278	0.27 388	0.47 296	0.48 426	0.32 422	0.55 315	0.48 433	0.76 305	0.91 411	0.51 191	0.71 236	0.41 166	0.40 256	0.79 410	0.39 306	0.16 237	0.15 357	0.21 379	0.18 339	0.16 242	0.16 293

rvit_0105_5	0.42 278	0.31 431	0.73 463	0.50 457	0.29 367	0.44 258	0.42 395	0.61 184	0.74 299	0.51 191	0.51 167	0.60 279	0.47 296	0.57 230	0.38 300	0.27 474	0.25 498	0.25 448	0.23 453	0.22 400	0.18 333

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 278	0.20 193	0.74 468	0.38 181	0.43 503	0.39 221	0.26 117	0.94 375	0.49 192	0.53 202	0.77 264	0.93 434	0.45 287	0.63 299	0.24 78	0.16 237	0.10 66	0.17 218	0.18 339	0.20 354	0.20 389

test_sample2	0.42 278	0.22 269	0.43 243	0.33 59	0.21 113	0.58 341	0.39 359	0.95 382	0.67 260	0.63 241	0.77 264	0.69 329	0.57 354	0.61 280	0.38 300	0.19 348	0.14 326	0.18 266	0.16 259	0.19 338	0.18 333

test_sample1	0.42 278	0.22 269	0.46 284	0.34 76	0.23 176	0.58 341	0.35 277	0.99 394	0.49 192	0.62 232	0.75 254	0.69 329	0.61 380	0.58 250	0.44 344	0.18 316	0.14 326	0.17 218	0.15 226	0.17 280	0.17 315

StereoVision	0.42 278	0.28 404	0.45 267	0.49 443	0.28 340	0.38 213	0.38 336	0.72 278	0.62 231	0.44 166	1.14 454	0.54 237	0.39 250	0.56 217	0.34 242	0.21 388	0.24 490	0.25 448	0.24 469	0.26 447	0.16 293

GANet-ADL	0.42 278	0.25 352	0.45 267	0.43 347	0.29 367	0.54 310	0.35 277	0.89 356	0.86 375	0.63 241	0.72 239	0.68 325	0.42 266	0.52 186	0.41 319	0.21 388	0.14 326	0.15 146	0.13 168	0.18 304	0.19 366

OMP-Stereo	0.42 278	0.22 269	0.46 284	0.52 485	0.24 205	0.36 193	0.25 103	0.71 273	0.78 327	0.77 344	0.64 213	0.89 420	0.39 250	0.91 464	0.35 259	0.15 184	0.12 221	0.20 337	0.15 226	0.15 198	0.12 132

PFNet	0.42 278	0.18 117	0.58 392	0.43 347	0.24 205	0.43 250	0.32 230	0.74 291	0.78 327	1.00 480	0.74 252	0.68 325	0.39 250	0.72 371	0.37 291	0.16 237	0.10 66	0.20 337	0.15 226	0.16 242	0.13 176

IRAFT_RVC	0.42 278	0.20 193	0.48 318	0.44 366	0.24 205	0.27 75	0.54 473	0.74 291	0.77 317	0.76 338	0.80 288	0.73 357	0.51 321	0.70 361	0.36 275	0.17 282	0.10 66	0.21 379	0.16 259	0.16 242	0.14 220

FENet	0.42 278	0.22 269	0.38 170	0.39 214	0.24 205	0.55 315	0.32 230	0.79 320	0.70 273	0.71 304	0.72 239	0.63 292	0.57 354	0.62 288	0.44 344	0.19 348	0.13 292	0.19 306	0.17 312	0.18 304	0.19 366

FACV-RUCA	0.43 290	0.28 404	0.47 296	0.45 389	0.33 435	0.58 341	0.34 253	0.82 329	0.73 292	0.57 214	0.84 310	0.47 207	0.50 316	0.54 202	0.39 306	0.22 414	0.15 357	0.35 520	0.16 259	0.28 462	0.21 407

TestStereo1	0.43 290	0.23 290	0.41 211	0.51 473	0.24 205	0.34 172	0.40 370	0.77 310	0.90 404	0.68 282	0.96 372	0.48 212	0.46 292	0.91 464	0.32 215	0.16 237	0.13 292	0.18 266	0.15 226	0.14 148	0.13 176

test_5	0.43 290	0.24 327	0.43 243	0.52 485	0.28 340	0.28 93	0.42 395	0.72 278	0.82 351	0.62 232	0.91 350	0.72 346	0.55 345	0.79 410	0.35 259	0.14 119	0.11 163	0.18 266	0.18 339	0.18 304	0.16 293

SA-5K	0.43 290	0.23 290	0.41 211	0.51 473	0.24 205	0.34 172	0.40 370	0.77 310	0.90 404	0.68 282	0.96 372	0.48 212	0.46 292	0.91 464	0.32 215	0.16 237	0.13 292	0.18 266	0.15 226	0.14 148	0.13 176

dd	0.43 290	0.38 476	0.55 378	0.44 366	0.25 240	0.47 277	0.38 336	0.70 265	1.05 478	0.59 218	0.65 216	0.42 178	0.39 250	0.66 328	0.50 378	0.24 443	0.15 357	0.21 379	0.15 226	0.22 400	0.18 333

IIG-Stereo	0.43 290	0.21 230	0.44 255	0.50 457	0.25 240	0.44 258	0.21 52	0.71 273	0.76 310	0.83 388	0.95 368	0.83 394	0.43 272	0.90 457	0.35 259	0.15 184	0.12 221	0.19 306	0.14 199	0.15 198	0.11 84

DN-CSS_ROB	0.43 290	0.26 371	0.62 403	0.40 252	0.29 367	0.44 258	0.27 134	0.77 310	0.75 302	0.72 317	1.09 435	0.48 212	0.43 272	0.69 355	0.37 291	0.15 184	0.12 221	0.21 379	0.19 371	0.18 304	0.16 293

MyStereo05	0.44 297	0.21 230	0.45 267	0.41 286	0.28 340	0.41 240	0.50 446	0.93 370	1.09 496	0.76 338	0.61 206	0.51 225	0.57 354	0.73 377	0.42 323	0.14 119	0.13 292	0.18 266	0.17 312	0.17 280	0.15 247

MyStereo04	0.44 297	0.22 269	0.44 255	0.42 326	0.28 340	0.40 225	0.50 446	1.00 398	1.08 494	0.62 232	0.58 200	0.55 242	0.57 354	0.71 366	0.44 344	0.14 119	0.13 292	0.18 266	0.17 312	0.17 280	0.16 293

mmm	0.44 297	0.27 388	0.46 284	0.38 181	0.24 205	0.61 362	0.35 277	0.94 375	0.53 205	0.72 317	1.05 419	0.63 292	0.50 316	0.57 230	0.45 353	0.18 316	0.15 357	0.23 418	0.20 396	0.20 354	0.18 333

ffm	0.44 297	0.26 371	0.49 330	0.37 150	0.25 240	0.55 315	0.37 314	0.68 242	1.04 474	0.73 324	0.96 372	0.71 337	0.53 327	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 66	0.25 448	0.21 419	0.16 242	0.16 293

SA	0.44 297	0.25 352	0.46 284	0.46 410	0.24 205	0.43 250	0.36 299	0.75 298	0.96 438	0.59 218	1.03 409	0.48 212	0.52 323	0.94 481	0.32 215	0.16 237	0.12 221	0.21 379	0.19 371	0.15 198	0.13 176

GwcNet-ADL	0.44 297	0.22 269	0.48 318	0.45 389	0.30 384	0.40 225	0.37 314	0.92 368	0.97 441	0.71 304	0.78 275	0.61 284	0.42 266	0.62 288	0.50 378	0.19 348	0.14 326	0.15 146	0.14 199	0.18 304	0.18 333

TransformOpticalFlow	0.44 297	0.20 193	0.47 296	0.41 286	0.23 176	0.37 200	0.47 425	0.94 375	0.76 310	0.65 260	1.14 454	0.73 357	0.56 352	0.76 394	0.32 215	0.15 184	0.10 66	0.17 218	0.15 226	0.14 148	0.13 176

GMM-Stereo	0.44 297	0.19 156	0.36 142	0.42 326	0.25 240	0.51 292	0.47 425	0.71 273	0.53 205	0.76 338	1.37 503	0.76 371	0.38 239	0.60 272	0.33 227	0.15 184	0.10 66	0.20 337	0.19 371	0.16 242	0.27 464

GES	0.44 297	0.23 290	0.57 388	0.40 252	0.30 384	0.59 354	0.36 299	0.96 386	0.68 265	0.74 329	0.83 305	0.47 207	0.48 301	0.67 339	0.43 328	0.22 414	0.16 391	0.17 218	0.16 259	0.18 304	0.23 432

HCRNet	0.44 297	0.34 448	0.41 211	0.53 495	0.26 285	0.53 304	0.29 165	0.83 332	0.63 242	0.71 304	0.81 295	0.77 377	0.50 316	0.66 328	0.36 275	0.24 443	0.16 391	0.24 435	0.20 396	0.21 378	0.18 333

DFGA-Net	0.45 307	0.29 416	0.80 486	0.42 326	0.32 422	0.53 304	0.35 277	0.78 316	0.89 401	0.66 273	0.75 254	0.48 212	0.39 250	0.74 384	0.60 422	0.15 184	0.13 292	0.19 306	0.18 339	0.20 354	0.17 315

HI	0.45 307	0.21 230	0.36 142	0.34 76	0.35 451	0.28 93	0.31 207	0.72 278	0.46 182	0.87 414	1.13 449	1.09 480	0.76 462	0.69 355	0.56 411	0.12 40	0.10 66	0.17 218	0.17 312	0.17 280	0.15 247

CoSv	0.45 307	0.21 230	0.36 142	0.34 76	0.35 451	0.28 93	0.31 207	0.72 278	0.46 182	0.87 414	1.13 449	1.09 480	0.76 462	0.69 355	0.56 411	0.12 40	0.10 66	0.17 218	0.17 312	0.17 280	0.15 247

U	0.45 307	0.16 57	0.32 91	0.40 252	0.71 564	3.55 597	0.20 32	0.41 73	0.38 133	0.26 48	0.23 29	0.24 55	0.22 65	0.26 4	0.22 35	0.15 184	0.09 26	0.88 576	0.13 168	0.13 103	0.11 84

CASS	0.45 307	0.27 388	0.42 232	0.48 426	0.22 134	0.61 362	0.34 253	0.97 389	0.62 231	0.71 304	0.85 320	0.61 284	0.55 345	0.57 230	0.41 319	0.29 491	0.16 391	0.22 396	0.18 339	0.22 400	0.28 471
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 307	0.25 352	0.43 243	0.45 389	0.28 340	0.70 411	0.34 253	0.94 375	0.76 310	0.75 331	0.80 288	0.65 312	0.49 305	0.64 313	0.51 388	0.20 371	0.14 326	0.22 396	0.19 371	0.18 304	0.18 333

RAFT_CTSACE	0.45 307	0.20 193	0.44 255	0.45 389	0.27 316	0.34 172	0.39 359	0.60 178	0.73 292	0.76 338	1.44 519	0.83 394	0.38 239	1.08 504	0.26 129	0.12 40	0.13 292	0.18 266	0.16 259	0.15 198	0.11 84

iRaft-Stereo_5w	0.45 307	0.21 230	0.48 318	0.42 326	0.28 340	0.31 135	0.54 473	0.63 198	0.62 231	0.62 232	0.89 343	1.01 455	0.69 429	0.75 390	0.66 440	0.13 75	0.12 221	0.17 218	0.15 226	0.14 148	0.15 247

RAFT	0.45 307	0.22 269	0.45 267	0.47 419	0.26 285	0.54 310	0.47 425	0.66 222	0.58 225	0.80 354	0.82 299	0.94 436	0.57 354	0.75 390	0.34 242	0.17 282	0.15 357	0.22 396	0.20 396	0.16 242	0.12 132

DMCA	0.45 307	0.26 371	0.50 343	0.38 181	0.28 340	0.51 292	0.34 253	0.93 370	0.68 265	0.75 331	0.83 305	0.79 381	0.53 327	0.51 179	0.54 404	0.21 388	0.16 391	0.21 379	0.16 259	0.19 338	0.21 407

Select-FE	0.46 317	0.24 327	0.88 497	0.42 326	0.35 451	0.33 161	0.19 21	0.90 361	0.37 126	0.60 222	1.01 396	0.97 443	0.80 480	0.72 371	0.28 169	0.16 237	0.12 221	0.17 218	0.20 396	0.15 198	0.24 440

PAM_32	0.46 317	0.19 156	0.67 435	0.39 214	0.24 205	0.75 431	0.27 134	0.95 382	0.34 88	0.68 282	0.44 134	1.91 563	0.65 409	0.62 288	0.26 129	0.15 184	0.10 66	0.16 177	0.15 226	0.14 148	0.13 176

PAM	0.46 317	0.19 156	0.70 450	0.40 252	0.26 285	0.75 431	0.33 240	0.85 338	0.34 88	0.70 297	0.46 142	1.83 558	0.63 392	0.61 280	0.26 129	0.15 184	0.10 66	0.16 177	0.14 199	0.14 148	0.13 176

UGAM-zero	0.46 317	0.19 156	0.62 403	0.37 150	0.23 176	0.34 172	0.21 52	1.15 468	0.39 143	0.66 273	0.61 206	1.70 555	0.91 505	0.75 390	0.25 99	0.14 119	0.11 163	0.15 146	0.12 130	0.13 103	0.13 176

test_sample3	0.46 317	0.25 352	0.50 343	0.35 113	0.23 176	0.69 406	0.37 314	1.15 468	0.81 346	0.75 331	0.79 285	0.66 317	0.49 305	0.63 299	0.46 363	0.21 388	0.15 357	0.20 337	0.19 371	0.21 378	0.19 366

testlalala_base	0.46 317	0.25 352	0.41 211	0.46 410	0.33 435	0.58 341	0.25 103	0.57 156	0.34 88	0.51 191	0.56 191	0.46 203	0.30 175	0.43 113	0.31 205	1.47 596	0.11 163	0.14 103	0.09 10	1.59 584	0.13 176

IER	0.46 317	0.23 290	0.50 343	0.38 181	0.28 340	0.69 406	0.35 277	0.80 323	0.66 257	0.83 388	0.94 359	0.75 365	0.77 469	0.60 272	0.42 323	0.17 282	0.14 326	0.17 218	0.17 312	0.17 280	0.15 247

BSDual-CNN	0.46 317	0.25 352	0.43 243	0.45 389	0.28 340	0.77 438	0.40 370	0.94 375	0.76 310	0.75 331	0.80 288	0.76 371	0.54 339	0.64 313	0.43 328	0.20 371	0.14 326	0.22 396	0.19 371	0.18 304	0.18 333

STrans-v2	0.46 317	0.20 193	0.48 318	0.40 252	0.24 205	0.55 315	0.50 446	1.07 431	0.73 292	0.65 260	1.05 419	0.72 346	0.69 429	0.72 371	0.33 227	0.14 119	0.10 66	0.17 218	0.14 199	0.13 103	0.12 132

Prome-Stereo	0.46 317	0.19 156	0.35 135	0.44 366	0.26 285	0.40 225	0.45 414	0.68 242	0.44 169	0.96 463	1.84 549	0.59 273	0.67 419	0.61 280	0.32 215	0.14 119	0.11 163	0.16 177	0.14 199	0.16 242	0.29 478

ICVP	0.46 317	0.25 352	0.38 170	0.48 426	0.28 340	0.58 341	0.43 402	1.00 398	0.70 273	0.67 276	0.95 368	0.75 365	0.55 345	0.53 195	0.54 404	0.23 431	0.17 411	0.19 306	0.17 312	0.19 338	0.20 389
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 317	0.34 448	0.86 495	0.50 457	0.37 463	0.81 453	0.50 446	0.72 278	0.65 254	0.51 191	0.65 216	0.45 195	0.45 287	0.64 313	0.38 300	0.24 443	0.24 490	0.22 396	0.21 419	0.23 417	0.23 432

CFNet_pseudo	0.46 317	0.24 327	0.52 361	0.37 150	0.27 316	0.58 341	0.30 181	0.86 342	0.88 388	0.82 376	1.03 409	0.75 365	0.47 296	0.58 250	0.44 344	0.17 282	0.12 221	0.24 435	0.16 259	0.24 430	0.19 366

ACVNet	0.46 317	0.23 290	0.36 142	0.39 214	0.28 340	0.58 341	0.40 370	0.87 349	0.80 338	0.64 251	0.96 372	0.79 381	0.60 374	0.63 299	0.67 443	0.17 282	0.15 357	0.16 177	0.15 226	0.18 304	0.15 247

BEATNet_4x	0.46 317	0.32 435	0.56 384	0.37 150	0.19 61	0.63 379	0.35 277	1.01 407	0.72 285	0.77 344	0.83 305	0.70 333	0.59 370	0.68 349	0.53 399	0.16 237	0.12 221	0.16 177	0.14 199	0.24 430	0.16 293

ccs_rob	0.46 317	0.24 327	0.52 361	0.37 150	0.27 316	0.58 341	0.31 207	0.86 342	0.88 388	0.82 376	1.02 405	0.75 365	0.47 296	0.58 250	0.44 344	0.17 282	0.12 221	0.24 435	0.16 259	0.24 430	0.19 366

G2L-ROB	0.47 333	0.19 156	0.42 232	0.35 113	0.22 134	0.57 335	0.42 395	1.14 464	0.71 284	0.84 395	0.75 254	1.09 480	0.53 327	0.74 384	0.53 399	0.17 282	0.12 221	0.14 103	0.12 130	0.17 280	0.19 366

rvit_0105_3	0.47 333	0.34 448	0.77 482	0.54 502	0.31 406	0.49 285	0.47 425	0.63 198	0.79 336	0.65 260	0.59 201	0.64 299	0.50 316	0.65 320	0.39 306	0.29 491	0.27 513	0.29 496	0.28 505	0.21 378	0.20 389

rvit_stereo_0075_2	0.47 333	0.37 466	0.70 450	0.53 495	0.46 521	0.43 250	0.36 299	0.81 327	0.67 260	0.55 208	0.74 252	0.59 273	0.43 272	0.63 299	0.43 328	0.32 512	0.23 482	0.35 520	0.25 478	0.30 475	0.25 448

test_sample5	0.47 333	0.26 371	0.49 330	0.36 133	0.22 134	0.64 386	0.39 359	1.13 455	0.81 346	0.77 344	0.94 359	0.64 299	0.54 339	0.65 320	0.43 328	0.21 388	0.16 391	0.22 396	0.20 396	0.22 400	0.20 389

test_sample4	0.47 333	0.26 371	0.50 343	0.35 113	0.22 134	0.69 406	0.38 336	1.15 468	0.81 346	0.78 348	0.82 299	0.62 290	0.53 327	0.63 299	0.44 344	0.21 388	0.15 357	0.21 379	0.19 371	0.21 378	0.19 366

DispNO	0.47 333	0.23 290	0.71 455	0.39 214	0.31 406	0.60 360	0.38 336	0.89 356	0.77 317	0.75 331	0.84 310	0.72 346	0.54 339	0.73 377	0.46 363	0.19 348	0.14 326	0.20 337	0.18 339	0.16 242	0.17 315

CoDeX	0.47 333	0.20 193	0.49 330	0.42 326	0.25 240	0.75 431	0.36 299	1.27 520	0.80 338	0.82 376	0.96 372	0.62 290	0.57 354	0.60 272	0.36 275	0.17 282	0.12 221	0.17 218	0.15 226	0.16 242	0.14 220

ARAFT	0.47 333	0.24 327	0.79 484	0.42 326	0.25 240	0.55 315	0.55 477	0.75 298	0.81 346	0.89 428	0.75 254	0.73 357	0.47 296	0.88 449	0.37 291	0.15 184	0.12 221	0.23 418	0.22 437	0.14 148	0.13 176

SFCPSM	0.47 333	0.21 230	0.55 378	0.40 252	0.27 316	0.87 472	0.37 314	1.33 530	0.77 317	0.80 354	0.84 310	0.54 237	0.49 305	0.57 230	0.37 291	0.18 316	0.13 292	0.18 266	0.20 396	0.16 242	0.15 247

cf-r	0.47 333	0.23 290	0.41 211	0.39 214	0.23 176	0.59 354	0.37 314	0.88 354	0.85 370	0.72 317	1.05 419	0.94 436	0.62 386	0.56 217	0.54 404	0.21 388	0.14 326	0.17 218	0.19 371	0.15 198	0.15 247

GANet-RSSM	0.47 333	0.21 230	0.37 158	0.38 181	0.25 240	0.58 341	0.36 299	1.07 431	0.78 327	0.68 282	1.01 396	0.86 405	0.67 419	0.62 288	0.44 344	0.21 388	0.15 357	0.18 266	0.18 339	0.18 304	0.17 315

MLCV	0.47 333	0.24 327	0.61 400	0.37 150	0.17 25	0.61 362	0.33 240	0.80 323	0.87 384	0.94 455	1.13 449	0.72 346	0.43 272	0.89 455	0.51 388	0.13 75	0.10 66	0.13 68	0.11 99	0.14 148	0.12 132

G2L-Stereo_test	0.48 345	0.20 193	0.40 201	0.34 76	0.23 176	0.57 335	0.58 487	1.10 441	0.77 317	0.86 406	0.94 359	0.95 438	0.54 339	0.68 349	0.60 422	0.16 237	0.12 221	0.14 103	0.12 130	0.15 198	0.15 247

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 345	0.21 230	1.26 542	0.39 214	0.51 534	0.28 93	0.30 181	1.25 516	0.44 169	0.68 282	1.11 438	0.86 405	0.33 201	0.67 339	0.27 147	0.15 184	0.11 163	0.17 218	0.20 396	0.22 400	0.24 440

DualNet	0.48 345	0.26 371	0.49 330	0.36 133	0.22 134	0.64 386	0.39 359	1.13 455	0.81 346	0.80 354	1.03 409	0.64 299	0.54 339	0.65 320	0.43 328	0.21 388	0.16 391	0.22 396	0.20 396	0.22 400	0.20 389

PCWNet_CMD	0.48 345	0.24 327	0.52 361	0.39 214	0.27 316	0.63 379	0.30 181	0.95 382	0.96 438	0.86 406	1.07 428	0.79 381	0.44 282	0.57 230	0.43 328	0.17 282	0.12 221	0.21 379	0.16 259	0.24 430	0.19 366

gwcnet-sp	0.48 345	0.23 290	0.70 450	0.40 252	0.26 285	0.81 453	0.41 385	0.89 356	0.84 361	0.91 440	0.76 260	0.66 317	0.61 380	0.66 328	0.50 378	0.18 316	0.17 411	0.18 266	0.18 339	0.18 304	0.18 333

scenet	0.48 345	0.23 290	0.70 450	0.40 252	0.26 285	0.81 453	0.41 385	0.89 356	0.84 361	0.91 440	0.76 260	0.66 317	0.61 380	0.66 328	0.50 378	0.18 316	0.17 411	0.18 266	0.18 339	0.18 304	0.18 333

ssnet	0.48 345	0.23 290	0.70 450	0.40 252	0.26 285	0.81 453	0.41 385	0.89 356	0.84 361	0.91 440	0.76 260	0.66 317	0.61 380	0.66 328	0.50 378	0.18 316	0.17 411	0.18 266	0.18 339	0.18 304	0.18 333

Sa-1000	0.48 345	0.24 327	0.41 211	0.45 389	0.25 240	0.59 354	0.34 253	0.81 327	0.93 424	0.82 376	1.50 526	0.53 233	0.45 287	0.92 467	0.30 198	0.15 184	0.12 221	0.21 379	0.19 371	0.15 198	0.13 176

UDGNet	0.48 345	0.77 556	0.50 343	0.48 426	0.31 406	0.41 240	0.34 253	0.70 265	0.92 418	0.65 260	0.60 203	0.58 258	0.43 272	0.63 299	0.41 319	0.32 512	0.15 357	0.66 570	0.19 371	0.36 510	0.21 407

PSMNet-ADL	0.48 345	0.27 388	0.40 201	0.48 426	0.30 384	0.68 404	0.37 314	0.90 361	0.80 338	0.61 230	0.80 288	0.92 432	0.62 386	0.72 371	0.63 432	0.23 431	0.18 428	0.18 266	0.20 396	0.22 400	0.20 389

PSM-AAD	0.48 345	0.20 193	0.37 158	0.43 347	0.23 176	0.56 330	0.50 446	0.65 212	0.70 273	1.07 506	1.12 442	0.58 258	0.92 510	0.61 280	0.32 215	0.15 184	0.11 163	0.25 448	0.26 492	0.18 304	0.43 544

KYRaft	0.48 345	0.20 193	0.38 170	0.44 366	0.23 176	0.44 258	0.37 314	0.66 222	0.41 150	0.94 455	1.73 542	0.79 381	0.41 264	0.63 299	0.31 205	0.16 237	0.11 163	0.18 266	0.22 437	0.16 242	0.78 574

ASMatch	0.48 345	0.19 156	0.45 267	0.39 214	0.28 340	0.37 200	0.26 117	0.74 291	0.68 265	0.76 338	2.34 564	0.61 284	0.52 323	0.62 288	0.37 291	0.14 119	0.12 221	0.17 218	0.15 226	0.14 148	0.21 407

DEmStereo	0.48 345	0.17 89	0.50 343	0.38 181	0.25 240	0.59 354	0.34 253	0.63 198	0.74 299	0.89 428	1.66 538	0.58 258	1.06 532	0.60 272	0.42 323	0.14 119	0.11 163	0.16 177	0.16 259	0.14 148	0.15 247

PSMNet-RSSM	0.48 345	0.22 269	0.38 170	0.42 326	0.25 240	0.50 288	0.37 314	1.10 441	0.77 317	0.70 297	1.06 425	0.84 398	0.64 403	0.62 288	0.47 370	0.23 431	0.15 357	0.23 418	0.25 478	0.20 354	0.19 366

CFNet-ft	0.48 345	0.23 290	0.36 142	0.40 252	0.26 285	0.64 386	0.37 314	0.87 349	0.85 370	0.64 251	1.00 393	1.01 455	0.64 403	0.61 280	0.53 399	0.23 431	0.15 357	0.24 435	0.21 419	0.23 417	0.18 333

MSMDNet	0.48 345	0.24 327	0.52 361	0.39 214	0.27 316	0.63 379	0.30 181	0.96 386	0.96 438	0.86 406	1.07 428	0.79 381	0.44 282	0.57 230	0.43 328	0.17 282	0.12 221	0.20 337	0.16 259	0.23 417	0.19 366

CFNet_RVC	0.48 345	0.23 290	0.36 142	0.40 252	0.26 285	0.64 386	0.37 314	0.87 349	0.85 370	0.64 251	1.00 393	1.01 455	0.64 403	0.61 280	0.53 399	0.23 431	0.15 357	0.24 435	0.21 419	0.23 417	0.18 333

G2L-Stereo	0.49 363	0.23 290	0.48 318	0.43 347	0.26 285	0.47 277	0.42 395	0.93 370	0.78 327	0.84 395	0.86 323	0.91 427	0.52 323	0.78 405	0.70 450	0.20 371	0.17 411	0.22 396	0.18 339	0.17 280	0.21 407

DCVSM-stereo	0.49 363	0.27 388	0.53 369	0.39 214	0.29 367	0.51 292	0.26 117	0.75 298	0.75 302	1.11 516	0.75 254	1.05 468	0.72 450	0.60 272	0.47 370	0.20 371	0.19 442	0.24 435	0.20 396	0.25 440	0.30 487

test_sample6	0.49 363	0.26 371	0.50 343	0.37 150	0.22 134	0.63 379	0.40 370	1.12 453	0.83 356	0.80 354	1.03 409	0.66 317	0.55 345	0.67 339	0.46 363	0.22 414	0.16 391	0.22 396	0.22 437	0.23 417	0.21 407

qqq1	0.49 363	0.23 290	0.62 403	0.34 76	0.20 88	0.62 370	0.34 253	1.21 492	1.02 463	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 409	0.84 432	0.34 242	0.19 348	0.15 357	0.14 103	0.12 130	0.15 198	0.14 220

fff1	0.49 363	0.23 290	0.62 403	0.34 76	0.20 88	0.62 370	0.34 253	1.21 492	1.02 463	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 409	0.84 432	0.34 242	0.19 348	0.15 357	0.14 103	0.12 130	0.15 198	0.14 220

ff1	0.49 363	0.26 371	0.49 330	0.37 150	0.25 240	0.55 315	0.37 314	0.68 242	1.04 474	0.73 324	0.96 372	0.71 337	0.53 327	1.01 488	0.88 492	0.16 237	0.10 66	0.25 448	0.21 419	0.16 242	0.16 293

GMStereo_Zeroshot	0.49 363	0.44 501	0.74 468	0.49 443	0.27 316	0.56 330	0.29 165	0.73 289	0.76 310	0.86 406	0.94 359	0.91 427	0.36 230	0.74 384	0.43 328	0.26 464	0.14 326	0.26 467	0.15 226	0.36 510	0.18 333

ToySt	0.49 363	0.27 388	0.75 472	0.40 252	0.27 316	0.64 386	0.49 441	0.84 335	0.77 317	0.60 222	0.83 305	0.88 416	0.66 416	0.70 361	0.56 411	0.16 237	0.17 411	0.21 379	0.20 396	0.21 378	0.19 366

anonymousa	0.49 363	0.20 193	0.42 232	0.38 181	0.23 176	0.91 476	0.35 277	0.75 298	0.62 231	0.85 399	1.54 531	1.06 470	0.66 416	0.51 179	0.43 328	0.16 237	0.13 292	0.19 306	0.21 419	0.16 242	0.14 220

hknet	0.49 363	0.25 352	0.51 356	0.45 389	0.29 367	0.77 438	0.40 370	0.94 375	0.83 356	0.75 331	0.80 288	0.97 443	0.61 380	0.73 377	0.45 353	0.18 316	0.14 326	0.22 396	0.19 371	0.18 304	0.18 333

psmg	0.49 363	0.25 352	0.43 243	0.41 286	0.28 340	0.85 468	0.43 402	0.99 394	0.76 310	0.91 440	0.94 359	0.76 371	0.54 339	0.64 313	0.43 328	0.20 371	0.15 357	0.20 337	0.20 396	0.18 304	0.18 333

DRaft	0.49 363	0.17 89	0.47 296	0.37 150	0.25 240	0.58 341	0.40 370	0.65 212	0.85 370	1.02 488	1.75 545	0.50 221	0.82 485	0.63 299	0.40 315	0.13 75	0.11 163	0.16 177	0.16 259	0.14 148	0.15 247

GrayStereo	0.49 363	0.19 156	0.42 232	0.46 410	0.28 340	0.53 304	0.67 508	0.69 250	0.63 242	1.02 488	1.47 525	0.78 379	0.76 462	0.56 217	0.33 227	0.14 119	0.12 221	0.17 218	0.17 312	0.15 198	0.29 478

GwcNet-RSSM	0.49 363	0.24 327	0.42 232	0.40 252	0.23 176	0.55 315	0.38 336	0.93 370	0.93 424	0.71 304	1.16 465	0.86 405	0.60 374	0.62 288	0.66 440	0.21 388	0.14 326	0.19 306	0.20 396	0.16 242	0.15 247

UCFNet_RVC	0.49 363	0.26 371	0.35 135	0.39 214	0.26 285	0.64 386	0.36 299	1.15 468	0.84 361	0.67 276	0.88 339	0.88 416	0.59 370	0.58 250	0.45 353	0.24 443	0.17 411	0.27 480	0.27 499	0.25 440	0.23 432

iResNet	0.49 363	0.29 416	0.79 484	0.42 326	0.21 113	0.61 362	0.40 370	0.82 329	0.99 450	0.87 414	1.12 442	0.69 329	0.53 327	0.78 405	0.51 388	0.15 184	0.11 163	0.14 103	0.12 130	0.17 280	0.15 247

CFNet_ucs	0.50 379	0.24 327	0.55 378	0.38 181	0.31 406	0.58 341	0.33 240	0.98 392	0.93 424	0.88 424	1.19 473	0.80 389	0.49 305	0.63 299	0.43 328	0.21 388	0.15 357	0.26 467	0.18 339	0.26 447	0.22 425

NINENet	0.50 379	0.29 416	0.51 356	0.45 389	0.32 422	0.70 411	0.34 253	1.10 441	0.88 388	0.80 354	0.94 359	0.65 312	0.49 305	0.73 377	0.51 388	0.22 414	0.20 454	0.25 448	0.18 339	0.22 400	0.21 407

AACVNet	0.50 379	0.23 290	0.49 330	0.46 410	0.29 367	0.52 296	0.38 336	0.90 361	0.55 214	0.81 367	1.03 409	1.00 451	0.70 442	0.83 427	0.54 404	0.21 388	0.18 428	0.24 435	0.18 339	0.23 417	0.20 389

CrosDoStereo	0.50 379	0.18 117	0.45 267	0.38 181	0.24 205	0.40 225	1.18 573	0.67 232	0.86 375	0.94 455	1.37 503	0.63 292	0.77 469	0.65 320	0.45 353	0.15 184	0.12 221	0.17 218	0.18 339	0.14 148	0.14 220

DeepStereo_LL	0.50 379	0.18 117	0.45 267	0.38 181	0.24 205	0.40 225	1.18 573	0.67 232	0.86 375	0.94 455	1.37 503	0.63 292	0.77 469	0.65 320	0.45 353	0.15 184	0.12 221	0.17 218	0.18 339	0.14 148	0.14 220

THIR-Stereo	0.50 379	0.18 117	0.45 267	0.38 181	0.23 176	0.75 431	0.67 508	0.66 222	0.87 384	1.02 488	1.40 509	0.72 346	0.76 462	0.62 288	0.42 323	0.15 184	0.11 163	0.17 218	0.18 339	0.14 148	0.15 247

AdaStereo	0.50 379	0.32 435	0.47 296	0.48 426	0.25 240	0.67 402	0.32 230	1.17 480	0.88 388	0.75 331	0.99 391	0.75 365	0.49 305	0.67 339	0.46 363	0.27 474	0.12 221	0.28 488	0.18 339	0.23 417	0.18 333
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.
WQFJX	0.51 386	0.30 425	0.65 424	0.59 524	0.42 496	0.71 416	0.77 537	1.01 407	0.84 361	0.71 304	0.92 354	0.46 203	0.36 230	0.92 467	0.51 388	0.16 237	0.14 326	0.19 306	0.16 259	0.16 242	0.14 220

SMFormer	0.51 386	0.23 290	0.62 403	0.34 76	0.20 88	0.62 370	0.34 253	1.21 492	1.02 463	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 409	0.84 432	0.55 409	0.19 348	0.15 357	0.18 266	0.16 259	0.18 304	0.18 333

tta	0.51 386	0.23 290	0.62 403	0.34 76	0.20 88	0.62 370	0.34 253	1.21 492	1.02 463	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 409	0.84 432	0.55 409	0.19 348	0.15 357	0.18 266	0.16 259	0.15 198	0.14 220

ttt	0.51 386	0.25 352	0.43 243	0.38 181	0.24 205	0.65 395	0.38 336	1.18 483	1.05 478	0.72 317	1.08 431	0.63 292	0.49 305	0.84 432	0.59 419	0.24 443	0.21 464	0.22 396	0.20 396	0.24 430	0.24 440

DAS	0.51 386	0.25 352	0.60 398	0.48 426	0.31 406	0.58 341	0.41 385	0.83 332	0.97 441	0.89 428	1.12 442	0.70 333	0.75 459	0.82 419	0.43 328	0.17 282	0.13 292	0.18 266	0.15 226	0.20 354	0.18 333

SepStereo	0.51 386	0.25 352	0.60 398	0.48 426	0.31 406	0.58 341	0.41 385	0.83 332	0.97 441	0.89 428	1.12 442	0.70 333	0.75 459	0.93 474	0.43 328	0.17 282	0.13 292	0.18 266	0.15 226	0.20 354	0.18 333

acv_ft	0.51 386	0.23 290	0.56 384	0.44 366	0.28 340	0.86 471	0.39 359	0.91 366	0.80 338	0.97 468	0.96 372	0.79 381	0.59 370	0.63 299	0.87 489	0.17 282	0.15 357	0.16 177	0.15 226	0.17 280	0.15 247

DMCA-RVC	0.51 386	0.30 425	0.59 393	0.50 457	0.32 422	0.54 310	0.38 336	0.86 342	0.68 265	0.94 455	0.86 323	0.91 427	0.68 425	0.70 361	0.59 419	0.23 431	0.18 428	0.31 505	0.23 453	0.26 447	0.19 366

CFNet	0.51 386	0.29 416	0.46 284	0.41 286	0.27 316	0.70 411	0.32 230	1.13 455	1.00 456	0.72 317	1.07 428	0.85 400	0.60 374	0.76 394	0.52 396	0.19 348	0.14 326	0.23 418	0.23 453	0.21 378	0.16 293

HSM	0.51 386	0.24 327	0.41 211	0.39 214	0.24 205	0.75 431	0.40 370	1.22 500	0.75 302	0.81 367	0.91 350	1.21 501	0.69 429	0.87 446	0.46 363	0.17 282	0.13 292	0.17 218	0.14 199	0.17 280	0.17 315

DDVS	0.52 396	0.30 425	0.56 384	0.41 286	0.31 406	0.71 416	0.34 253	0.91 366	0.67 260	0.85 399	0.89 343	1.12 488	0.46 292	0.86 444	0.60 422	0.22 414	0.16 391	0.22 396	0.18 339	0.25 440	0.26 454

UGAM	0.52 396	0.22 269	0.46 284	0.45 389	0.25 240	0.41 240	0.52 464	0.62 190	1.16 507	0.76 338	1.13 449	1.32 519	0.57 354	1.00 487	0.53 399	0.17 282	0.14 326	0.25 448	0.21 419	0.15 198	0.13 176

test_sample7	0.52 396	0.29 416	0.50 343	0.36 133	0.27 316	0.62 370	0.41 385	1.06 427	0.88 388	0.92 448	0.86 323	0.85 400	0.69 429	0.68 349	0.50 378	0.26 464	0.20 454	0.27 480	0.26 492	0.27 458	0.24 440

ac_64	0.52 396	0.22 269	0.50 343	0.45 389	0.28 340	0.80 448	0.45 414	1.02 411	0.61 230	0.91 440	0.83 305	1.07 475	0.68 425	0.74 384	0.70 450	0.21 388	0.18 428	0.20 337	0.19 371	0.18 304	0.15 247

iResNetv2_ROB	0.52 396	0.27 388	0.69 446	0.38 181	0.25 240	0.62 370	0.35 277	1.17 480	1.01 460	0.99 475	1.06 425	0.88 416	0.67 419	0.66 328	0.39 306	0.19 348	0.13 292	0.15 146	0.11 99	0.18 304	0.16 293

iResNet_ROB	0.52 396	0.21 230	0.53 369	0.37 150	0.21 113	0.61 362	0.29 165	1.51 559	1.32 538	0.90 435	1.02 405	0.80 389	0.62 386	0.76 394	0.43 328	0.16 237	0.12 221	0.13 68	0.09 10	0.15 198	0.18 333

coex_refinement	0.53 402	0.21 230	0.39 189	0.44 366	0.30 384	0.76 437	0.39 359	1.09 439	0.90 404	0.85 399	1.12 442	1.00 451	0.56 352	0.63 299	0.81 473	0.21 388	0.13 292	0.16 177	0.16 259	0.20 354	0.21 407

ITSA-stereo	0.53 402	0.28 404	0.52 361	0.40 252	0.23 176	0.56 330	0.34 253	1.24 512	1.24 522	0.80 354	0.81 295	0.72 346	0.58 363	0.82 419	0.65 437	0.21 388	0.17 411	0.23 418	0.21 419	0.22 400	0.26 454

mmx	0.53 402	0.26 371	0.49 330	0.37 150	0.25 240	0.55 315	0.37 314	1.16 475	1.03 468	0.73 324	0.96 372	0.71 337	0.53 327	1.01 488	0.88 492	0.20 371	0.15 357	0.25 448	0.21 419	0.22 400	0.20 389

xxx	0.53 402	0.26 371	0.49 330	0.37 150	0.25 240	0.55 315	0.37 314	1.16 475	1.03 468	0.73 324	0.96 372	0.71 337	0.53 327	1.01 488	0.88 492	0.20 371	0.15 357	0.25 448	0.21 419	0.22 400	0.20 389

AASNet	0.53 402	0.25 352	0.52 361	0.49 443	0.32 422	0.74 426	0.40 370	1.50 556	0.86 375	0.86 406	0.92 354	0.64 299	0.59 370	0.59 265	0.79 468	0.23 431	0.19 442	0.20 337	0.16 259	0.21 378	0.19 366

LMCR-Stereo	0.53 402	0.30 425	0.53 369	0.58 520	0.30 384	0.83 464	0.36 299	1.19 485	0.76 310	0.88 424	1.04 415	0.56 245	0.62 386	0.82 419	0.67 443	0.19 348	0.15 357	0.19 306	0.14 199	0.23 417	0.17 315

RAFT + AFF	0.53 402	0.29 416	0.75 472	0.51 473	0.32 422	0.63 379	0.60 492	1.00 398	0.91 411	0.78 348	0.87 331	0.83 394	0.58 363	0.80 413	0.47 370	0.17 282	0.20 454	0.23 418	0.22 437	0.18 304	0.18 333

UPFNet	0.53 402	0.24 327	0.51 356	0.45 389	0.38 472	0.84 467	0.49 441	0.99 394	0.75 302	0.87 414	0.88 339	0.86 405	0.64 403	0.80 413	0.71 455	0.20 371	0.20 454	0.20 337	0.20 396	0.19 338	0.15 247

RASNet	0.53 402	0.22 269	0.52 361	0.38 181	0.22 134	0.68 404	0.38 336	0.97 389	0.88 388	0.73 324	1.04 415	1.03 462	0.92 510	0.90 457	0.86 483	0.16 237	0.14 326	0.14 103	0.17 312	0.15 198	0.13 176

HSM-Net_RVC	0.53 402	0.22 269	0.35 135	0.37 150	0.21 113	0.85 468	0.37 314	1.23 505	0.93 424	0.90 435	1.15 460	1.26 506	0.63 392	0.72 371	0.48 374	0.17 282	0.13 292	0.16 177	0.15 226	0.17 280	0.15 247
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 402	0.32 435	0.64 418	0.44 366	0.30 384	0.66 398	0.44 411	1.04 418	0.88 388	0.91 440	0.91 350	0.99 448	0.60 374	0.68 349	0.60 422	0.21 388	0.17 411	0.22 396	0.22 437	0.21 378	0.21 407
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 402	0.34 448	0.59 393	0.41 286	0.30 384	0.50 288	0.43 402	1.19 485	0.70 273	0.85 399	1.05 419	0.86 405	0.55 345	0.84 432	0.51 388	0.29 491	0.23 482	0.22 396	0.22 437	0.26 447	0.25 448

rvit_105_1	0.54 414	0.40 488	0.76 477	0.58 520	0.37 463	0.59 354	0.68 513	0.70 265	0.94 431	0.82 376	0.69 231	0.73 357	0.58 363	0.78 405	0.54 404	0.32 512	0.29 522	0.31 505	0.34 531	0.23 417	0.20 389

UNet	0.54 414	0.26 371	0.66 431	0.44 366	0.40 483	0.99 494	0.41 385	0.98 392	0.75 302	0.83 388	0.89 343	1.04 464	0.72 450	0.73 377	0.62 429	0.19 348	0.14 326	0.20 337	0.17 312	0.20 354	0.17 315

1111x	0.55 416	0.22 269	0.46 284	0.38 181	0.20 88	0.66 398	0.43 402	1.23 505	0.99 450	0.71 304	0.99 391	0.95 438	0.69 429	0.90 457	1.08 529	0.18 316	0.17 411	0.18 266	0.19 371	0.20 354	0.18 333

ADLNet2	0.55 416	0.25 352	0.65 424	0.47 419	0.30 384	0.83 464	0.50 446	1.05 423	0.95 437	0.80 354	0.98 386	0.99 448	0.69 429	0.77 401	0.73 458	0.20 371	0.16 391	0.17 218	0.18 339	0.21 378	0.21 407

GEStereo_RVC	0.55 416	0.29 416	0.63 413	0.49 443	0.31 406	0.70 411	0.54 473	1.22 500	0.92 418	0.82 376	0.85 320	0.85 400	0.63 392	0.90 457	0.65 437	0.24 443	0.16 391	0.19 306	0.16 259	0.21 378	0.22 425

ADLNet	0.55 416	0.27 388	0.51 356	0.44 366	0.35 451	0.78 442	0.46 418	1.08 435	0.86 375	0.99 475	0.98 386	0.92 432	0.63 392	0.69 355	0.81 473	0.22 414	0.16 391	0.22 396	0.22 437	0.21 378	0.21 407

MMNet	0.55 416	0.25 352	0.61 400	0.43 347	0.34 444	1.07 508	0.39 359	0.87 349	0.91 411	0.91 440	0.93 358	0.86 405	0.76 462	0.81 416	0.76 463	0.15 184	0.14 326	0.18 266	0.19 371	0.20 354	0.16 293

delet	0.55 416	0.24 327	0.55 378	0.44 366	0.33 435	1.07 508	0.50 446	1.00 398	0.86 375	0.85 399	0.96 372	0.90 425	0.63 392	0.83 427	0.74 461	0.18 316	0.18 428	0.20 337	0.21 419	0.16 242	0.15 247

psm_up	0.55 416	0.26 371	0.47 296	0.49 443	0.32 422	0.65 395	0.56 483	1.04 418	0.82 351	0.82 376	0.88 339	1.01 455	0.94 516	0.74 384	0.61 426	0.21 388	0.25 498	0.26 467	0.23 453	0.21 378	0.20 389

hitnet-ft	0.55 416	0.27 388	0.39 189	0.41 286	0.28 340	0.78 442	0.40 370	0.92 368	0.90 404	0.82 376	1.01 396	1.13 494	0.70 442	0.78 405	0.67 443	0.28 484	0.20 454	0.28 488	0.22 437	0.29 466	0.26 454

DSFCA	0.55 416	0.25 352	0.62 403	0.40 252	0.36 456	0.74 426	0.52 464	1.04 418	0.82 351	1.06 503	0.84 310	0.89 420	0.63 392	0.99 484	0.58 414	0.25 454	0.21 464	0.21 379	0.21 419	0.21 378	0.19 366

FADNet_RVC	0.55 416	0.37 466	1.17 533	0.44 366	0.31 406	0.56 330	0.34 253	1.06 427	0.88 388	0.67 276	0.90 347	0.61 284	0.65 409	0.93 474	0.70 450	0.21 388	0.18 428	0.26 467	0.23 453	0.31 481	0.28 471

STTStereo	0.55 416	0.37 466	0.76 477	0.44 366	0.31 406	0.60 360	0.44 411	0.96 386	0.86 375	0.99 475	0.90 347	0.96 441	0.58 363	0.71 366	0.61 426	0.25 454	0.23 482	0.26 467	0.32 526	0.24 430	0.23 432

ISRNet	0.56 427	0.24 327	0.66 431	0.56 512	0.36 456	0.44 258	0.25 103	0.82 329	0.84 361	1.07 506	1.25 482	0.91 427	0.60 374	0.66 328	0.58 414	0.35 531	0.26 504	0.36 525	0.33 529	0.30 475	0.42 538

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 427	3.08 609	2.43 582	0.31 26	0.18 41	0.29 105	0.20 32	0.37 43	0.32 77	0.28 67	0.24 36	0.18 13	0.18 25	0.31 21	0.22 35	1.09 587	0.08 2	0.17 218	0.16 259	0.14 148	0.97 588

CSP-Net	0.56 427	0.27 388	0.49 330	0.41 286	0.28 340	1.22 533	0.50 446	1.23 505	0.72 285	0.95 462	0.95 368	0.89 420	0.62 386	0.83 427	0.62 429	0.26 464	0.17 411	0.17 218	0.17 312	0.18 304	0.17 315

FTStereo	0.56 427	0.20 193	0.37 158	0.41 286	0.25 240	0.40 225	0.79 542	0.66 222	0.43 162	1.09 512	3.27 585	0.70 333	0.73 453	0.55 207	0.33 227	0.14 119	0.13 292	0.19 306	0.17 312	0.15 198	0.30 487

RAFT-RH_RVC	0.56 427	0.17 89	0.41 211	0.37 150	0.23 176	0.57 335	0.24 95	0.60 178	0.70 273	1.19 526	3.94 597	0.56 245	0.38 239	0.65 320	0.36 275	0.13 75	0.11 163	0.20 337	0.14 199	0.12 61	0.13 176

HGLStereo	0.56 427	0.28 404	0.57 388	0.50 457	0.37 463	0.80 448	0.45 414	1.02 411	0.78 327	0.86 406	1.14 454	0.89 420	0.82 485	0.76 394	0.73 458	0.21 388	0.20 454	0.19 306	0.18 339	0.19 338	0.21 407

FADNet-RVC-Resample	0.56 427	0.33 443	1.16 529	0.49 443	0.34 444	0.71 416	0.43 402	1.01 407	0.93 424	0.82 376	0.87 331	0.74 363	0.67 419	0.73 377	0.45 353	0.18 316	0.18 428	0.26 467	0.27 499	0.26 447	0.27 464

DualNet (step1)	0.57 434	0.36 459	0.72 460	0.38 181	0.30 384	0.71 416	0.43 402	1.06 427	0.88 388	0.92 448	0.86 323	0.85 400	0.69 429	0.68 349	0.50 378	0.41 546	0.20 454	0.40 538	0.41 550	0.36 510	0.33 504

LL-Strereo	0.57 434	0.27 388	0.68 440	0.48 426	0.34 444	0.39 221	0.48 433	0.94 375	0.97 441	0.83 388	0.78 275	1.10 484	1.18 544	1.33 537	0.49 376	0.17 282	0.14 326	0.22 396	0.19 371	0.16 242	0.17 315

CRFU-Net	0.57 434	0.27 388	0.57 388	0.46 410	0.30 384	1.20 531	0.52 464	1.10 441	0.56 221	1.00 480	0.98 386	1.06 470	0.79 476	0.81 416	0.71 455	0.21 388	0.19 442	0.18 266	0.16 259	0.18 304	0.19 366

TDLM	0.57 434	0.33 443	0.49 330	0.51 473	0.30 384	0.66 398	0.73 533	1.03 415	1.01 460	0.82 376	1.10 437	0.84 398	0.70 442	0.86 444	0.58 414	0.28 484	0.17 411	0.25 448	0.22 437	0.26 447	0.19 366

CVANet_RVC	0.57 434	0.33 443	0.44 255	0.47 419	0.32 422	0.67 402	0.61 497	1.05 423	0.93 424	0.85 399	1.04 415	1.01 455	0.73 453	0.83 427	0.52 396	0.29 491	0.19 442	0.27 480	0.25 478	0.31 481	0.21 407

AANet_RVC	0.57 434	0.32 435	0.54 373	0.45 389	0.27 316	0.57 335	0.48 433	1.00 398	1.28 534	0.86 406	1.33 498	0.87 411	0.58 363	1.07 501	0.75 462	0.18 316	0.12 221	0.15 146	0.13 168	0.18 304	0.18 333

NOSS_ROB	0.57 434	0.39 483	0.39 189	0.44 366	0.30 384	0.73 425	0.54 473	1.03 415	1.08 494	0.67 276	0.87 331	0.76 371	0.57 354	0.77 401	0.47 370	0.38 539	0.38 555	0.44 546	0.42 554	0.37 515	0.34 511

ssnet_v2	0.58 441	0.28 404	0.56 384	0.43 347	0.29 367	0.95 484	0.59 490	1.13 455	0.99 450	0.93 452	0.80 288	0.99 448	0.64 403	0.82 419	0.94 508	0.25 454	0.22 472	0.23 418	0.24 469	0.20 354	0.19 366

dad	0.58 441	0.50 516	0.64 418	0.43 347	0.30 384	0.59 354	0.36 299	0.78 316	1.25 528	1.01 485	1.17 467	1.15 498	0.53 327	0.68 349	0.50 378	0.35 531	0.23 482	0.37 530	0.21 419	0.29 466	0.20 389

SACVNet	0.58 441	0.34 448	0.55 378	0.55 509	0.36 456	0.63 379	0.48 433	1.13 455	0.77 317	1.02 488	1.06 425	1.02 460	0.74 455	0.90 457	0.51 388	0.27 474	0.21 464	0.25 448	0.24 469	0.29 466	0.36 518

pcwnet_v2	0.58 441	0.28 404	0.84 489	0.45 389	0.35 451	0.61 362	0.35 277	1.27 520	1.21 517	0.99 475	1.27 485	0.72 346	0.58 363	0.67 339	0.48 374	0.27 474	0.21 464	0.24 435	0.23 453	0.29 466	0.29 478

PS-NSSS	0.58 441	0.44 501	0.62 403	0.42 326	0.33 435	0.66 398	0.58 487	1.02 411	0.86 375	0.77 344	1.28 487	0.72 346	0.64 403	0.82 419	0.59 419	0.31 501	0.26 504	0.40 538	0.27 499	0.33 494	0.26 454

StereoDRNet-Refined	0.58 441	0.32 435	0.54 373	0.46 410	0.30 384	0.96 487	0.40 370	1.00 398	0.94 431	1.12 517	1.08 431	0.96 441	0.67 419	0.90 457	0.89 502	0.17 282	0.13 292	0.22 396	0.21 419	0.20 354	0.19 366
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 441	0.28 404	0.47 296	0.49 443	0.32 422	0.77 438	0.50 446	0.99 394	0.92 418	1.04 497	1.14 454	1.21 501	0.69 429	0.88 449	0.69 447	0.20 371	0.20 454	0.22 396	0.22 437	0.21 378	0.18 333

CBFPSM	0.59 448	0.22 269	1.31 547	0.38 181	0.27 316	1.12 519	0.65 504	0.79 320	0.82 351	0.80 354	0.81 295	1.35 528	0.87 498	0.67 339	0.76 463	0.16 237	0.15 357	0.15 146	0.16 259	0.17 280	0.22 425

HBP-ISP	0.59 448	0.45 505	0.43 243	0.45 389	0.33 435	0.70 411	0.28 155	1.11 447	1.00 456	0.83 388	1.18 469	0.65 312	0.68 425	0.88 449	0.52 396	0.35 531	0.38 555	0.47 551	0.41 550	0.38 519	0.31 495

CBMV_ROB	0.59 448	0.37 466	0.38 170	0.39 214	0.28 340	0.74 426	0.28 155	1.00 398	0.98 445	0.94 455	1.25 482	0.81 392	0.78 474	0.87 446	0.50 378	0.36 535	0.37 553	0.43 544	0.40 545	0.33 494	0.30 487

FADNet-RVC	0.60 451	0.53 530	1.14 528	0.46 410	0.39 478	0.61 362	0.39 359	1.12 453	0.87 384	0.70 297	0.84 310	1.04 464	0.55 345	0.94 481	0.69 447	0.26 464	0.25 498	0.28 488	0.28 505	0.31 481	0.31 495

NVstereo2D	0.60 451	0.30 425	0.75 472	0.48 426	0.43 503	0.89 473	0.48 433	1.05 423	1.15 506	0.66 273	0.86 323	0.88 416	0.70 442	0.99 484	0.65 437	0.32 512	0.15 357	0.28 488	0.20 396	0.40 522	0.36 518

FADNet	0.61 453	0.51 520	1.10 523	0.45 389	0.44 510	0.65 395	0.41 385	1.19 485	1.05 478	0.70 297	0.84 310	0.98 447	0.66 416	0.82 419	0.50 378	0.29 491	0.30 526	0.27 480	0.30 513	0.46 540	0.35 516

ACV-stereo	0.62 454	0.34 448	1.00 513	0.43 347	0.31 406	1.20 531	0.40 370	0.75 298	0.83 356	0.64 251	0.77 264	2.10 567	1.03 529	0.81 416	0.64 435	0.21 388	0.17 411	0.18 266	0.18 339	0.21 378	0.21 407

SGM-Forest	0.62 454	0.32 435	0.39 189	0.43 347	0.30 384	1.02 498	0.55 477	1.09 439	1.05 478	1.06 503	1.18 469	1.10 484	0.67 419	0.88 449	0.62 429	0.31 501	0.33 546	0.33 516	0.30 513	0.30 475	0.28 471
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 456	0.28 404	0.99 512	0.40 252	0.30 384	1.03 501	0.56 483	1.10 441	0.99 450	0.97 468	1.22 475	1.06 470	0.69 429	1.07 501	0.95 511	0.19 348	0.11 163	0.16 177	0.13 168	0.22 400	0.21 407

fast-acv-ft	0.64 457	0.30 425	0.73 463	0.45 389	0.34 444	1.17 527	0.49 441	0.86 342	0.98 445	1.02 488	1.36 500	1.29 511	0.85 493	0.76 394	0.81 473	0.21 388	0.23 482	0.23 418	0.23 453	0.21 378	0.20 389

StereoDRNet	0.64 457	0.33 443	0.68 440	0.51 473	0.43 503	1.03 501	0.53 469	1.47 552	0.99 450	1.10 514	0.87 331	1.07 475	0.71 446	0.82 419	0.88 492	0.23 431	0.19 442	0.25 448	0.23 453	0.27 458	0.19 366

PSMNet_ROB	0.64 457	0.37 466	0.65 424	0.56 512	0.42 496	0.97 489	0.83 545	1.21 492	0.92 418	0.79 352	1.02 405	1.08 477	0.63 392	0.82 419	0.91 506	0.29 491	0.20 454	0.31 505	0.31 520	0.26 447	0.23 432

CBMV	0.64 457	0.35 454	0.41 211	0.42 326	0.25 240	1.01 496	0.77 537	1.13 455	1.09 496	1.17 522	1.22 475	1.04 464	0.75 459	0.88 449	0.63 432	0.28 484	0.30 526	0.34 518	0.30 513	0.26 447	0.26 454
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 461	0.36 459	1.30 546	0.39 214	0.26 285	0.57 335	0.63 500	0.80 323	1.03 468	0.80 354	1.43 516	0.91 427	0.76 462	1.08 504	1.87 568	0.16 237	0.12 221	0.17 218	0.14 199	0.20 354	0.16 293

TCMNet	0.66 461	0.39 483	0.98 511	0.59 524	0.61 555	0.96 487	0.55 477	1.05 423	0.90 404	0.84 395	1.14 454	0.89 420	0.65 409	0.85 439	1.01 522	0.26 464	0.26 504	0.31 505	0.28 505	0.32 487	0.29 478

YMNet	0.66 461	0.38 476	0.90 502	0.52 485	0.46 521	1.08 512	0.49 441	1.00 398	0.77 317	1.18 524	1.29 491	1.12 488	0.74 455	0.85 439	0.86 483	0.27 474	0.31 535	0.25 448	0.25 478	0.24 430	0.23 432

YMNet_1	0.66 461	0.38 476	0.90 502	0.52 485	0.46 521	1.08 512	0.49 441	1.00 398	0.77 317	1.18 524	1.29 491	1.12 488	0.74 455	0.85 439	0.86 483	0.27 474	0.31 535	0.25 448	0.25 478	0.24 430	0.23 432

DRN-Test	0.66 461	0.32 435	0.66 431	0.50 457	0.39 478	1.15 523	0.61 497	1.49 555	1.01 460	1.12 517	1.08 431	1.06 470	0.69 429	0.77 401	0.94 508	0.23 431	0.17 411	0.26 467	0.25 478	0.25 440	0.21 407

iinet-f	0.67 466	0.26 371	2.15 577	0.39 214	0.31 406	1.19 530	0.56 483	0.84 335	0.84 361	0.80 354	1.17 467	1.05 468	0.84 492	0.71 366	1.21 540	0.20 371	0.18 428	0.17 218	0.15 226	0.20 354	0.20 389

GASNet	0.67 466	0.72 550	0.96 508	0.70 556	0.48 526	0.62 370	0.47 425	1.08 435	1.03 468	0.94 455	0.82 299	0.93 434	0.83 490	1.33 537	0.80 470	0.31 501	0.22 472	0.29 496	0.28 505	0.44 533	0.24 440

FINET	0.67 466	0.42 494	1.00 513	0.46 410	0.43 503	0.83 464	0.89 553	1.08 435	1.50 553	0.87 414	1.14 454	0.71 337	0.68 425	0.92 467	0.70 450	0.36 535	0.30 526	0.26 467	0.24 469	0.35 505	0.33 504

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 466	0.81 559	0.73 463	0.53 495	0.37 463	1.40 544	0.53 469	1.04 418	0.79 336	0.88 424	0.94 359	0.95 438	0.53 327	0.93 474	0.58 414	0.39 541	0.30 526	0.57 566	0.31 520	0.53 554	0.30 487

PA-Net	0.67 466	0.43 496	0.83 488	0.50 457	0.53 539	0.94 481	0.68 513	1.10 441	1.14 505	0.80 354	0.88 339	0.87 411	0.77 469	1.02 493	0.88 492	0.24 443	0.41 562	0.29 496	0.44 555	0.26 447	0.34 511
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 471	0.36 459	1.10 523	0.51 473	0.42 496	1.08 512	0.50 446	1.21 492	1.16 507	1.00 480	1.37 503	1.06 470	0.79 476	0.92 467	0.94 508	0.25 454	0.24 490	0.24 435	0.22 437	0.23 417	0.26 454

NaN_ROB	0.69 471	0.44 501	0.69 446	0.51 473	0.33 435	0.97 489	1.06 567	1.22 500	1.19 513	1.24 535	0.96 372	1.08 477	0.78 474	1.20 520	0.67 443	0.24 443	0.30 526	0.23 418	0.24 469	0.23 417	0.25 448

GANet	0.70 473	0.37 466	0.55 378	0.51 473	0.34 444	0.94 481	0.96 560	1.08 435	0.94 431	1.04 497	1.98 555	1.13 494	0.88 502	1.12 511	0.66 440	0.25 454	0.26 504	0.27 480	0.22 437	0.31 481	0.22 425

DISCO	0.70 473	0.26 371	0.68 440	0.44 366	0.31 406	1.14 521	0.51 461	1.23 505	1.23 520	0.81 367	1.05 419	1.50 543	0.85 493	1.82 567	1.03 523	0.19 348	0.15 357	0.18 266	0.16 259	0.24 430	0.23 432

XPNet_ROB	0.70 473	0.35 454	0.68 440	0.52 485	0.40 483	0.79 445	0.85 551	1.16 475	0.94 431	1.33 541	1.15 460	1.38 530	0.83 490	1.03 495	0.90 504	0.32 512	0.25 498	0.26 467	0.24 469	0.31 481	0.28 471

ETE_ROB	0.70 473	0.49 512	0.73 463	0.56 512	0.36 456	0.79 445	0.87 552	1.14 464	0.93 424	1.19 526	1.18 469	1.39 531	0.82 485	0.99 484	0.80 470	0.26 464	0.21 464	0.31 505	0.26 492	0.33 494	0.34 511

Wz-Net-LNSev	0.71 477	0.51 520	1.36 556	0.50 457	0.41 490	1.15 523	0.69 518	1.21 492	1.07 491	1.02 488	1.12 442	1.08 477	0.87 498	0.89 455	0.89 502	0.24 443	0.22 472	0.21 379	0.19 371	0.26 447	0.26 454

APVNet	0.71 477	0.37 466	0.89 501	0.56 512	0.45 514	1.18 529	0.68 513	1.41 546	0.85 370	0.81 367	1.15 460	1.04 464	0.81 481	1.10 508	1.17 537	0.26 464	0.28 517	0.32 511	0.31 520	0.29 466	0.30 487

Syn2CoEx	0.71 477	0.51 520	0.95 506	0.64 539	0.45 514	0.91 476	0.53 469	1.48 553	1.13 502	0.93 452	1.35 499	1.02 460	0.99 524	0.92 467	0.80 470	0.30 498	0.27 513	0.28 488	0.24 469	0.23 417	0.24 440

DANet	0.71 477	0.45 505	0.91 504	0.59 524	0.40 483	0.81 453	0.40 370	0.97 389	0.84 361	1.20 530	1.22 475	1.33 522	0.88 502	1.16 515	1.24 541	0.27 474	0.23 482	0.31 505	0.25 478	0.35 505	0.32 499
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 481	0.35 454	0.64 418	0.53 495	0.67 559	1.31 540	0.67 508	1.20 490	1.18 511	1.05 499	0.87 331	1.27 508	0.93 515	0.93 474	1.27 545	0.22 414	0.16 391	0.26 467	0.23 453	0.40 522	0.39 531

NCCL2	0.72 481	0.41 492	0.65 424	0.64 539	0.44 510	0.98 493	1.20 575	1.11 447	1.00 456	0.98 473	0.96 372	1.49 542	0.87 498	0.90 457	0.79 468	0.31 501	0.26 504	0.39 535	0.39 543	0.32 487	0.32 499

FAT-Stereo	0.73 483	0.33 443	0.75 472	0.49 443	0.37 463	0.71 416	0.59 490	1.36 538	1.30 536	1.03 496	1.40 509	1.59 552	1.15 540	0.87 446	0.86 483	0.28 484	0.28 517	0.28 488	0.23 453	0.28 462	0.38 529

S-Stereo	0.74 484	0.35 454	0.96 508	0.56 512	0.45 514	0.82 461	0.60 492	1.24 512	1.60 563	0.96 463	1.41 511	1.12 488	0.94 516	0.80 413	1.04 526	0.26 464	0.31 535	0.28 488	0.25 478	0.32 487	0.47 555

LALA_ROB	0.74 484	0.43 496	0.69 446	0.54 502	0.40 483	1.01 496	0.95 559	1.21 492	1.07 491	1.22 532	1.12 442	1.56 549	0.79 476	1.04 497	0.86 483	0.33 520	0.22 472	0.35 520	0.30 513	0.35 505	0.31 495

w-ln-seven-2	0.76 486	0.43 496	2.32 579	0.52 485	0.38 472	0.90 475	0.65 504	1.11 447	1.12 501	1.19 526	1.28 487	1.09 480	0.99 524	1.07 501	0.87 489	0.20 371	0.19 442	0.23 418	0.22 437	0.26 447	0.22 425

PSMNet-RUCA	0.76 486	0.75 553	1.08 522	1.01 572	0.90 567	0.69 406	0.50 446	1.11 447	1.03 468	0.78 348	1.11 438	0.80 389	0.72 450	0.88 449	0.63 432	0.53 567	0.27 513	0.76 572	0.46 556	0.66 566	0.47 555

Wz-Net-MNSev	0.76 486	0.40 488	1.34 551	0.50 457	0.40 483	1.44 550	0.83 545	1.15 468	1.16 507	1.25 536	1.20 474	1.13 494	0.81 481	1.16 515	1.00 521	0.22 414	0.19 442	0.24 435	0.23 453	0.28 462	0.26 454

DGSMNet	0.76 486	0.55 532	1.29 545	0.58 520	0.62 556	0.94 481	0.70 523	1.26 518	1.11 498	0.83 388	1.24 480	1.00 451	0.71 446	1.03 495	0.81 473	0.34 526	0.29 522	0.41 542	0.40 545	0.57 560	0.55 567

RP	0.76 486	0.36 459	0.63 413	0.66 547	0.58 552	0.80 448	0.55 477	1.14 464	1.22 519	0.97 468	1.65 536	1.43 536	1.32 554	1.01 488	0.84 478	0.33 520	0.30 526	0.36 525	0.30 513	0.34 500	0.34 511

edge stereo	0.76 486	0.38 476	0.74 468	0.52 485	0.43 503	0.80 448	0.53 469	1.28 522	1.06 485	1.28 537	1.38 508	1.81 557	1.11 537	1.08 504	0.85 482	0.33 520	0.32 540	0.41 542	0.28 505	0.32 487	0.36 518

NCC-stereo	0.78 492	0.40 488	0.76 477	0.61 533	0.67 559	0.81 453	0.69 518	1.54 564	1.11 498	0.90 435	1.36 500	1.33 522	1.16 541	1.19 518	0.88 492	0.31 501	0.30 526	0.37 530	0.48 564	0.33 494	0.33 504

Nwc_Net	0.78 492	0.38 476	0.73 463	0.60 531	0.55 544	1.05 506	0.55 477	1.67 573	1.05 478	0.88 424	1.86 551	1.40 533	1.09 535	1.10 508	0.87 489	0.30 498	0.25 498	0.36 525	0.38 539	0.29 466	0.29 478

Abc-Net	0.78 492	0.40 488	0.76 477	0.61 533	0.67 559	0.81 453	0.69 518	1.54 564	1.11 498	0.90 435	1.36 500	1.33 522	1.16 541	1.19 518	0.88 492	0.31 501	0.30 526	0.37 530	0.48 564	0.33 494	0.33 504
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 495	0.59 537	0.71 455	0.65 544	0.65 558	0.92 480	0.58 487	1.29 523	1.05 478	1.07 506	1.45 522	1.47 540	1.03 529	1.21 524	0.88 492	0.32 512	0.30 526	0.48 556	0.40 545	0.37 515	0.37 523

stereogan	0.80 496	0.31 431	0.71 455	0.59 524	0.50 530	1.72 567	0.48 433	1.35 535	1.37 541	1.00 480	1.46 524	1.56 549	0.95 519	1.29 533	0.84 478	0.28 484	0.29 522	0.29 496	0.25 478	0.38 519	0.38 529

ADCRef	0.80 496	0.43 496	1.32 549	0.50 457	0.45 514	1.07 508	0.51 461	1.07 431	0.98 445	1.17 522	1.42 513	0.87 411	0.91 505	0.85 439	3.19 587	0.18 316	0.16 391	0.23 418	0.23 453	0.22 400	0.21 407

GANetREF_RVC	0.80 496	0.75 553	0.86 495	0.66 547	0.42 496	1.15 523	0.98 561	1.14 464	1.19 513	1.01 485	1.02 405	1.10 484	0.90 504	1.15 513	0.76 463	0.48 557	0.39 559	0.57 566	0.38 539	0.63 564	0.46 550
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	0.81 499	0.39 483	0.68 440	0.64 539	0.54 542	0.91 476	0.51 461	1.61 569	1.31 537	0.96 463	2.02 557	1.46 537	1.26 552	1.11 510	0.99 518	0.32 512	0.24 490	0.39 535	0.27 499	0.30 475	0.25 448

test_for_model	0.82 500	3.60 610	0.39 189	2.35 598	2.07 599	0.39 221	0.28 155	0.42 78	0.45 178	0.71 304	0.31 86	0.30 86	0.27 128	0.34 46	0.25 99	0.34 526	0.11 163	0.13 68	0.09 10	3.49 611	0.18 333

SQANet	0.82 500	0.74 552	0.67 435	1.13 575	0.98 575	1.11 516	0.47 425	1.07 431	0.83 356	0.91 440	1.05 419	1.03 462	0.74 455	1.01 488	0.64 435	0.61 570	0.24 490	1.03 580	0.35 534	1.18 581	0.58 568

Anonymous_2	0.82 500	0.44 501	0.63 413	0.40 252	0.43 503	0.80 448	0.52 464	0.72 278	0.77 317	0.71 304	0.60 203	0.87 411	0.76 462	0.75 390	0.58 414	0.52 563	0.54 577	0.54 564	4.82 616	0.56 558	0.40 534

ccnet	0.82 500	0.57 535	0.75 472	0.54 502	0.59 553	1.09 515	0.66 506	1.38 541	0.94 431	1.12 517	1.44 519	1.29 511	0.92 510	0.95 483	1.24 541	0.49 559	0.42 564	0.50 561	0.47 562	0.51 549	0.46 550

psmorigin	0.82 500	0.51 520	2.09 575	0.49 443	0.41 490	0.85 468	0.50 446	1.04 418	0.88 388	1.45 546	1.43 516	1.50 543	1.06 532	1.22 526	0.97 514	0.31 501	0.32 540	0.27 480	0.27 499	0.33 494	0.42 538

CC-Net-ROB	0.82 500	0.96 570	0.85 490	0.58 520	0.45 514	1.27 538	0.70 523	1.17 480	1.02 463	0.83 388	1.23 479	0.90 425	0.77 469	1.06 498	0.69 447	0.46 553	0.34 548	1.71 588	0.38 539	0.59 563	0.36 518

GCST	0.83 506	1.22 579	0.74 468	1.58 583	1.01 577	1.06 507	0.23 80	0.78 316	0.78 327	0.97 468	0.65 216	0.78 379	0.35 212	0.92 467	0.34 242	0.96 581	0.65 583	1.20 582	0.81 585	0.91 572	0.70 571

aanetorigin	0.83 506	0.56 533	1.87 572	0.49 443	0.38 472	0.56 330	0.66 506	0.70 265	1.00 456	2.42 585	2.02 557	1.31 514	1.18 544	0.93 474	1.13 536	0.20 371	0.18 428	0.20 337	0.19 371	0.27 458	0.30 487

CSAN	0.83 506	0.49 512	0.77 482	0.60 531	0.41 490	1.14 521	1.06 567	1.19 485	1.46 551	1.32 539	1.43 516	1.37 529	1.19 546	1.27 532	0.86 483	0.39 541	0.31 535	0.36 525	0.37 536	0.35 505	0.34 511

SDNR	0.86 509	0.37 466	1.47 562	0.40 252	0.38 472	3.38 596	0.33 240	0.90 361	0.98 445	0.99 475	2.09 560	0.59 273	0.71 446	1.29 533	0.70 450	0.51 562	0.56 579	0.36 525	0.26 492	0.43 532	0.46 550

RTSC	0.87 510	0.48 508	1.23 539	0.52 485	0.37 463	1.13 520	0.50 446	1.34 532	1.79 569	1.51 550	1.24 480	1.12 488	0.81 481	1.62 556	2.16 574	0.25 454	0.19 442	0.23 418	0.24 469	0.30 475	0.31 495

PWC_ROB	0.87 510	0.52 527	1.28 543	0.50 457	0.32 422	0.91 476	0.37 314	1.36 538	1.46 551	1.61 556	2.59 574	1.16 499	1.01 528	1.34 539	1.40 552	0.25 454	0.18 428	0.28 488	0.20 396	0.29 466	0.28 471

UDG	0.88 512	0.82 562	0.67 435	1.00 571	0.96 572	1.02 498	0.57 486	1.13 455	0.99 450	0.90 435	0.97 385	1.31 514	0.99 524	0.85 439	0.84 478	0.54 568	0.32 540	1.77 589	0.40 545	0.94 574	0.66 570

FBW_ROB	0.88 512	0.50 516	0.85 490	0.55 509	0.40 483	1.17 527	0.78 540	1.50 556	1.37 541	1.33 541	1.27 485	1.48 541	1.00 527	2.57 591	0.98 517	0.25 454	0.32 540	0.45 547	0.30 513	0.34 500	0.28 471

XQC	0.89 514	0.65 545	1.31 547	0.67 550	0.52 538	1.22 533	0.68 513	1.26 518	1.52 554	1.14 520	1.11 438	1.28 510	1.04 531	1.40 547	1.77 562	0.38 539	0.24 490	0.37 530	0.31 520	0.53 554	0.47 555

DeepPrunerF	0.89 514	0.52 527	3.43 589	0.68 553	0.81 565	0.72 424	0.72 531	1.22 500	1.99 575	0.93 452	1.01 396	0.87 411	0.86 495	1.08 504	0.95 511	0.34 526	0.28 517	0.43 544	0.39 543	0.30 475	0.32 499

PWCDC_ROB	0.89 514	0.49 512	0.80 486	0.74 560	0.40 483	1.03 501	0.39 359	1.33 530	2.35 585	1.02 488	3.77 592	0.81 392	0.92 510	1.20 520	0.90 504	0.34 526	0.22 472	0.24 435	0.20 396	0.34 500	0.29 478

PASM	0.90 517	0.64 544	1.69 566	0.69 555	0.69 562	0.78 442	0.84 548	1.03 415	1.26 531	1.19 526	1.15 460	1.31 514	0.98 523	1.24 528	1.03 523	0.52 563	0.56 579	0.59 569	0.66 578	0.56 558	0.54 566

Wz-Net-SNSev	0.91 518	0.73 551	2.13 576	0.56 512	0.45 514	0.95 484	1.13 572	1.34 532	1.24 522	1.02 488	1.30 494	1.46 537	0.86 495	1.81 566	1.50 553	0.25 454	0.23 482	0.25 448	0.26 492	0.32 487	0.29 478

MDST_ROB	0.91 518	0.27 388	0.85 490	0.63 538	0.41 490	2.53 579	0.71 529	1.60 567	1.13 502	2.83 592	1.73 542	0.97 443	0.69 429	1.61 555	0.73 458	0.25 454	0.22 472	0.32 511	0.28 505	0.25 440	0.24 440

PDISCO_ROB	0.91 518	0.48 508	1.06 518	0.99 569	0.97 573	1.67 565	0.63 500	1.64 571	1.59 560	1.06 503	1.18 469	1.31 514	0.79 476	1.55 550	0.97 514	0.49 559	0.22 472	0.45 547	0.40 545	0.45 537	0.37 523

SHD	0.93 521	0.50 516	1.18 534	0.59 524	0.46 521	0.97 489	0.48 433	1.70 575	2.15 577	1.58 553	1.37 503	1.42 534	1.19 546	1.31 535	1.60 556	0.31 501	0.26 504	0.32 511	0.33 529	0.40 522	0.42 538

G-Net	0.95 522	0.46 507	1.04 516	0.64 539	0.48 526	2.12 575	0.64 503	1.01 407	0.87 384	1.75 565	2.82 581	1.30 513	1.64 573	1.06 498	0.96 513	0.36 535	0.29 522	0.35 520	0.25 478	0.45 537	0.42 538

w-ln-seven	0.96 523	0.48 508	2.41 581	0.54 502	0.50 530	1.41 546	0.70 523	1.67 573	1.81 570	1.49 547	1.50 526	1.26 506	0.87 498	1.15 513	1.80 566	0.23 431	0.21 464	0.25 448	0.25 478	0.31 481	0.26 454

anonymity	0.97 524	0.89 565	1.05 517	0.92 567	1.03 578	0.97 489	0.81 544	1.29 523	0.91 411	1.07 506	0.98 386	1.00 451	0.95 519	1.02 493	0.92 507	0.96 581	0.95 603	0.90 577	0.91 592	0.92 573	0.94 582

SGM_RVC	0.97 524	0.28 404	0.41 211	0.39 214	0.22 134	1.55 556	0.73 533	1.51 559	1.25 528	2.25 582	1.92 552	2.58 577	1.56 567	2.02 576	1.19 539	0.27 474	0.27 513	0.27 480	0.25 478	0.25 440	0.25 448
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 526	0.42 494	1.88 573	0.53 495	0.41 490	1.59 559	1.26 581	2.21 585	1.43 547	1.10 514	1.11 438	1.46 537	1.95 583	1.34 539	1.26 543	0.34 526	0.25 498	0.25 448	0.21 419	0.46 540	0.37 523

z-mn7	1.00 527	0.50 516	1.70 568	0.53 495	0.36 456	1.75 568	0.71 529	1.22 500	2.28 581	0.96 463	2.54 570	1.42 534	0.95 519	2.19 583	1.54 554	0.22 414	0.19 442	0.21 379	0.20 396	0.27 458	0.25 448

Consistency-Raft	1.01 528	0.81 559	1.24 540	0.84 563	0.97 573	0.81 453	0.84 548	1.30 526	1.59 560	1.05 499	1.68 541	1.12 488	0.91 505	0.92 467	1.11 531	0.65 571	0.74 587	0.79 574	0.90 589	1.06 579	0.79 576

xxxx	1.01 528	0.22 269	0.43 243	0.36 133	0.21 113	0.82 461	0.36 299	1.32 528	0.88 388	0.71 304	0.94 359	0.97 443	0.63 392	0.64 313	10.58 610	0.20 371	0.16 391	0.18 266	0.17 312	0.19 338	0.19 366

test_xeample	1.01 528	0.21 230	0.42 232	0.35 113	0.21 113	0.71 416	0.39 359	1.23 505	0.86 375	0.81 367	1.04 415	0.69 329	0.61 380	0.69 355	10.93 611	0.19 348	0.15 357	0.18 266	0.17 312	0.18 304	0.17 315

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 531	0.57 535	1.51 564	0.67 550	0.50 530	2.57 580	1.66 596	1.20 490	1.43 547	1.38 543	1.57 533	1.33 522	0.92 510	1.64 559	0.88 492	0.37 538	0.39 559	0.46 550	0.60 576	0.41 528	0.40 534

ADCPNet	1.03 532	0.48 508	2.70 583	0.54 502	0.42 496	1.40 544	0.75 535	1.13 455	1.07 491	1.22 532	1.42 513	1.68 554	1.09 535	1.36 544	3.45 591	0.30 498	0.28 517	0.29 496	0.32 526	0.37 515	0.35 516

MSAF-DinoV2	1.04 533	0.38 476	1.32 549	0.54 502	0.29 367	0.89 473	0.72 531	1.52 562	1.24 522	1.05 499	1.41 511	2.98 580	1.49 563	2.74 592	2.83 585	0.22 414	0.14 326	0.20 337	0.22 437	0.32 487	0.32 499

otaku	1.04 533	0.93 567	0.88 497	1.33 581	1.05 580	1.66 563	0.70 523	1.40 545	1.18 511	1.08 510	1.32 497	1.33 522	0.91 505	1.23 527	0.76 463	0.72 574	0.46 574	1.24 583	0.50 569	1.40 582	0.75 572

SuperB	1.04 533	0.37 466	4.81 597	0.43 347	0.31 406	0.99 494	0.46 418	1.02 411	2.09 576	1.09 512	1.09 435	0.75 365	0.81 481	1.06 498	1.76 561	0.19 348	0.15 357	0.17 218	0.15 226	2.82 606	0.26 454

ADCL	1.04 533	0.38 476	1.35 552	0.50 457	0.39 478	1.61 560	0.89 553	1.29 523	1.39 544	1.29 538	1.50 526	1.24 504	1.24 549	1.37 545	4.87 599	0.21 388	0.19 442	0.25 448	0.25 478	0.29 466	0.27 464

test_sample9	1.05 537	0.36 459	0.72 460	0.38 181	0.30 384	0.71 416	0.43 402	1.06 427	0.88 388	0.92 448	0.86 323	0.85 400	0.69 429	1.20 520	1.36 548	0.41 546	8.41 616	0.40 538	0.41 550	0.36 510	0.33 504

DDUNet	1.06 538	2.56 606	0.68 440	1.21 577	1.26 583	1.03 501	0.69 518	1.11 447	0.94 431	0.96 463	1.22 475	1.27 508	0.82 485	0.93 474	0.72 457	0.84 578	0.38 555	1.99 592	0.60 576	1.10 580	0.85 578

ADCP+	1.06 538	0.35 454	1.51 564	0.49 443	0.51 534	1.45 551	0.55 477	1.25 516	1.03 468	1.16 521	1.15 460	1.10 484	1.07 534	1.56 552	6.75 606	0.19 348	0.16 391	0.23 418	0.21 419	0.28 462	0.21 407

SAMSARA	1.07 540	0.65 545	1.19 535	1.06 574	0.90 567	1.76 569	1.76 600	1.46 551	1.44 549	1.51 550	1.16 465	2.00 566	1.14 539	1.48 548	1.31 547	0.39 541	0.44 571	0.35 520	0.38 539	0.49 546	0.49 561

SANet	1.07 540	0.41 492	1.06 518	0.48 426	0.30 384	1.41 546	0.94 558	1.42 547	3.36 596	1.58 553	2.43 567	2.33 573	1.70 574	1.34 539	1.07 528	0.28 484	0.24 490	0.26 467	0.23 453	0.34 500	0.30 487

zh-mn7	1.08 542	0.65 545	4.00 593	0.52 485	0.38 472	1.16 526	0.62 499	1.15 468	1.77 568	1.74 564	2.31 561	1.17 500	0.91 505	2.10 578	1.77 562	0.24 443	0.21 464	0.22 396	0.22 437	0.25 440	0.28 471

zh-sn7	1.09 543	0.75 553	3.23 587	0.57 518	0.42 496	1.11 516	0.89 553	1.19 485	1.27 532	1.41 545	1.98 555	1.25 505	1.47 562	1.99 575	2.62 582	0.26 464	0.26 504	0.26 467	0.27 499	0.35 505	0.30 487

Ntro	1.09 543	0.97 573	0.91 504	1.44 582	1.19 582	1.69 566	0.80 543	1.35 535	1.25 528	1.00 480	1.29 491	1.31 514	0.97 522	1.26 530	0.84 478	0.84 578	0.43 569	1.36 584	0.50 569	1.56 583	0.78 574

MFN_U_SF_RVC	1.09 543	0.59 537	1.97 574	0.67 550	0.44 510	1.93 572	0.60 492	1.85 578	1.36 539	1.61 556	1.54 531	1.95 565	1.37 556	1.64 559	1.73 559	0.40 545	0.37 553	0.45 547	0.48 564	0.44 533	0.44 545

Wz-Net-TNSev	1.14 546	1.06 576	4.32 596	0.49 443	0.42 496	1.51 554	1.11 571	1.48 553	1.40 546	1.22 532	1.26 484	1.58 551	1.43 560	1.76 564	1.70 558	0.32 512	0.31 535	0.26 467	0.30 513	0.41 528	0.41 537

ADCMid	1.14 546	0.52 527	2.23 578	0.53 495	0.43 503	1.07 508	0.75 535	1.23 505	1.05 478	2.15 578	1.44 519	1.50 543	1.43 560	1.56 552	5.01 600	0.26 464	0.24 490	0.29 496	0.31 520	0.37 515	0.33 504

MFMNet_re	1.14 546	0.97 573	1.19 535	0.99 569	0.95 571	1.25 537	1.22 578	1.39 542	1.55 557	1.69 563	1.67 540	1.21 501	1.53 564	1.12 511	0.99 518	0.87 580	0.75 591	0.79 574	0.75 582	0.90 571	0.94 582

WCMA_ROB	1.14 546	0.36 459	0.76 477	0.49 443	0.44 510	1.23 535	0.67 508	1.11 447	1.23 520	2.84 593	3.95 598	3.28 587	1.83 579	1.25 529	0.99 518	0.44 550	0.34 548	0.34 518	0.37 536	0.41 528	0.40 534

AnyNet_C32	1.16 550	0.62 543	2.40 580	0.57 518	0.55 544	1.41 546	1.34 586	1.18 483	1.24 522	1.49 547	1.42 513	1.39 531	1.20 548	1.55 550	4.82 598	0.29 491	0.28 517	0.29 496	0.34 531	0.38 519	0.42 538

222	1.18 551	0.22 269	0.44 255	0.37 150	0.22 134	0.79 445	0.37 314	1.31 527	0.89 401	0.92 448	1.08 431	0.72 346	0.71 446	0.66 328	13.89 614	0.20 371	0.15 357	0.17 218	0.16 259	0.18 304	0.19 366

WZ-Net	1.19 552	0.59 537	4.07 594	0.62 537	0.51 534	1.34 541	1.31 585	1.32 528	1.74 567	1.53 552	1.65 536	1.74 556	1.28 553	2.25 585	2.01 571	0.27 474	0.21 464	0.23 418	0.25 478	0.40 522	0.39 531

MSMD_ROB	1.21 553	0.49 512	0.62 403	0.59 524	0.50 530	1.62 562	0.67 508	1.23 505	1.24 522	2.45 586	3.77 592	3.09 584	2.98 599	1.32 536	0.81 473	0.45 551	0.41 562	0.49 559	0.51 571	0.47 543	0.44 545

pmcnn	1.23 554	0.29 416	0.96 508	0.40 252	0.23 176	0.95 484	0.69 518	1.16 475	1.28 534	1.67 562	2.33 563	11.15 614	0.86 495	0.93 474	0.88 492	0.15 184	0.12 221	0.12 32	0.10 65	0.15 198	0.15 247

NVStereoNet_ROB	1.24 555	0.90 566	1.13 527	0.86 564	0.88 566	1.11 516	0.99 563	1.42 547	1.53 555	1.59 555	2.48 568	2.24 570	1.53 564	1.96 574	1.30 546	0.76 576	0.70 584	0.78 573	1.00 594	0.71 569	0.88 580
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	1.25 556	0.36 459	0.72 460	0.38 181	0.30 384	0.71 416	0.43 402	1.13 455	0.75 302	1.50 549	0.95 368	3.29 588	1.59 569	1.20 520	1.36 548	0.41 546	8.41 616	0.40 538	0.41 550	0.36 510	0.33 504

SPS-STEREO	1.25 556	0.93 567	1.06 518	1.04 573	1.03 578	1.41 546	0.91 557	1.51 559	1.19 513	2.09 576	1.83 548	1.94 564	1.39 557	1.62 556	1.39 551	0.97 583	0.94 602	0.90 577	0.89 588	0.96 576	0.96 585
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 558	0.67 548	1.28 543	0.74 560	0.62 556	1.50 553	0.84 548	1.99 581	2.96 591	2.18 579	2.36 566	1.85 561	1.95 583	1.92 571	1.94 569	0.39 541	0.36 552	0.49 559	0.37 536	0.51 549	0.64 569

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 559	0.87 564	1.76 570	0.86 564	0.56 547	4.29 601	1.79 601	1.50 556	1.98 574	1.61 556	1.85 550	1.84 559	1.41 558	1.89 569	1.36 548	0.48 557	0.40 561	0.56 565	0.57 574	0.69 567	0.48 558

MeshStereo	1.34 559	0.43 496	0.54 373	0.44 366	0.34 444	1.66 563	0.60 492	1.94 579	1.37 541	4.47 606	3.25 583	4.71 597	1.94 582	1.92 571	1.17 537	0.35 531	0.35 550	0.37 530	0.31 520	0.32 487	0.32 499
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	1.35 561	1.49 587	1.19 535	1.88 590	1.45 584	1.48 552	1.07 569	1.61 569	1.55 557	1.20 530	1.59 534	1.54 547	1.13 538	1.34 539	0.97 514	1.36 595	0.70 584	1.82 590	0.79 584	1.71 586	1.07 591

ACVNet-4b	1.35 561	1.31 582	1.10 523	1.90 591	1.59 586	1.92 571	0.77 537	1.52 562	1.62 564	1.05 499	1.60 535	2.11 568	0.94 516	1.64 559	0.77 467	1.30 592	0.35 550	2.03 596	0.67 579	1.88 593	0.84 577

SGM+DAISY	1.35 561	0.94 569	1.25 541	0.96 568	1.00 576	1.52 555	1.02 566	1.34 532	1.21 517	2.64 588	2.65 576	2.44 574	1.56 567	1.64 559	1.26 543	0.97 583	0.95 603	0.90 577	0.90 589	0.94 574	0.96 585

FCDSN-DC	1.39 564	0.56 533	0.65 424	0.74 560	0.59 553	1.38 543	0.63 500	1.35 535	1.39 544	3.26 600	4.50 604	4.61 595	2.63 594	1.58 554	1.03 523	0.46 553	0.42 564	0.48 556	0.47 562	0.50 548	0.50 562
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 565	0.20 193	0.48 318	0.44 366	0.25 240	0.29 105	0.31 207	0.65 212	0.68 265	0.97 468	0.86 323	0.67 324	0.62 386	0.64 313	20.63 618	0.16 237	0.11 163	0.19 306	0.15 226	0.19 338	0.12 132

ACVNet_1	1.46 566	1.33 583	1.12 526	1.91 592	1.62 587	1.83 570	0.98 561	2.00 582	1.85 572	1.39 544	1.53 530	2.32 572	1.53 564	1.34 539	1.11 531	1.30 592	0.50 576	2.06 598	0.58 575	1.93 595	0.95 584

EDNetEfficient	1.46 566	0.80 558	6.12 599	0.47 419	0.39 478	0.69 406	0.83 545	0.90 361	2.77 590	3.50 602	1.96 554	1.66 553	2.03 585	1.26 530	4.18 596	0.21 388	0.18 428	0.21 379	0.20 396	0.41 528	0.39 531

ADCS	1.51 568	0.61 540	3.42 588	0.59 524	0.51 534	1.27 538	1.08 570	1.59 566	1.81 570	1.91 572	1.66 538	1.51 546	1.42 559	1.94 573	8.60 608	0.33 520	0.32 540	0.33 516	0.36 535	0.44 533	0.42 538

AnyNet_C01	1.56 569	1.05 575	7.45 601	0.64 539	0.54 542	1.99 573	1.38 588	1.43 549	1.36 539	1.63 559	1.92 552	1.84 559	1.33 555	2.40 587	4.03 593	0.33 520	0.32 540	0.32 511	0.34 531	0.44 533	0.45 549

FC-DCNN	1.59 570	0.51 520	0.66 431	0.61 533	0.49 528	1.56 557	0.70 523	1.66 572	1.53 555	4.64 607	4.62 605	5.85 604	3.34 603	1.84 568	1.11 531	0.46 553	0.42 564	0.47 551	0.46 556	0.48 544	0.46 550

DispFullNet	1.60 571	2.63 607	2.75 584	2.56 602	1.79 594	1.24 536	0.47 425	1.37 540	1.45 550	1.87 568	1.50 526	1.55 548	2.46 589	2.04 577	1.04 526	0.59 569	0.18 428	2.32 601	0.68 580	2.29 599	1.14 592

ELAS_RVC	1.60 571	0.61 540	1.01 515	0.70 556	0.56 547	2.00 574	1.89 603	1.96 580	2.65 588	3.33 601	3.26 584	3.03 581	3.41 604	2.49 589	2.09 573	0.52 563	0.45 572	0.50 561	0.48 564	0.54 556	0.52 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 573	0.61 540	0.95 506	0.68 553	0.55 544	3.01 594	1.55 594	2.39 587	2.33 584	3.64 603	3.89 596	2.75 578	2.90 598	2.15 581	2.27 580	0.52 563	0.45 572	0.50 561	0.48 564	0.54 556	0.52 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 574	0.51 520	0.65 424	0.61 533	0.49 528	1.61 560	0.70 523	1.75 577	1.56 559	4.74 610	4.91 607	6.46 608	3.31 601	1.91 570	1.11 531	0.46 553	0.42 564	0.47 551	0.46 556	0.48 544	0.46 550

ACVNet_2	1.65 574	1.27 581	1.41 559	1.75 586	1.62 587	2.22 576	1.20 575	2.30 586	2.62 587	1.78 566	2.56 571	3.03 581	1.61 570	1.54 549	1.12 535	1.06 586	0.58 581	1.82 590	0.70 581	1.82 589	0.96 585

IMH-64-1	1.86 576	1.62 592	1.16 529	2.20 595	1.89 596	2.33 577	1.30 582	2.89 591	2.29 582	1.66 560	2.80 579	2.49 575	1.61 570	2.10 578	1.78 564	1.60 597	0.74 587	2.43 602	1.02 595	2.12 596	1.17 595

IMH-64	1.86 576	1.62 592	1.16 529	2.20 595	1.89 596	2.33 577	1.30 582	2.89 591	2.29 582	1.66 560	2.80 579	2.49 575	1.61 570	2.10 578	1.78 564	1.60 597	0.74 587	2.43 602	1.02 595	2.12 596	1.17 595

WAO-7	1.90 578	1.20 578	1.35 552	1.27 579	1.06 581	2.84 587	1.56 595	3.23 596	3.06 594	2.23 581	3.33 588	3.17 585	2.28 588	3.12 593	2.21 575	1.02 585	0.91 598	1.06 581	1.03 597	1.04 578	0.97 588

PWCK	1.92 579	1.66 595	3.12 586	1.65 584	0.91 569	2.84 587	2.26 606	2.10 583	2.41 586	2.36 584	2.31 561	2.22 569	1.82 577	3.43 596	2.03 572	1.61 599	0.71 586	1.51 585	0.82 586	1.69 585	0.91 581

MonStereo1	1.98 580	1.48 586	1.43 561	1.81 589	1.69 592	2.88 590	0.78 540	2.47 588	3.47 597	2.20 580	4.36 603	3.39 590	2.50 591	2.18 582	1.58 555	1.19 588	0.54 577	1.65 587	0.87 587	1.78 588	1.29 600

Dean	1.98 580	1.36 584	1.36 556	2.12 594	1.81 595	2.74 582	1.36 587	3.37 600	3.80 601	2.08 575	3.32 587	3.21 586	1.82 577	1.71 563	1.67 557	1.27 589	0.77 593	1.99 592	0.90 589	1.86 590	1.03 590

RTS	1.98 580	0.96 570	11.36 606	0.65 544	0.57 550	2.77 585	1.40 589	1.39 542	2.26 579	1.89 569	2.56 571	1.32 519	1.25 550	5.20 605	4.05 594	0.31 501	0.22 472	0.29 496	0.29 511	0.40 522	0.37 523

RTSA	1.98 580	0.96 570	11.36 606	0.65 544	0.57 550	2.77 585	1.40 589	1.39 542	2.26 579	1.89 569	2.56 571	1.32 519	1.25 550	5.20 605	4.05 594	0.31 501	0.22 472	0.29 496	0.29 511	0.40 522	0.37 523

WAO-6	2.04 584	1.50 588	1.16 529	1.70 585	1.67 591	2.69 581	1.44 592	3.06 593	3.63 600	1.98 573	3.27 585	3.54 593	2.07 586	2.36 586	2.22 577	1.31 594	0.91 598	2.04 597	1.22 604	1.73 587	1.27 599

IMH	2.04 584	1.62 592	1.20 538	2.20 595	1.89 596	2.91 593	1.30 582	3.11 594	3.03 592	1.81 567	3.35 589	3.03 581	1.90 580	2.48 588	1.80 566	1.66 600	0.77 593	2.45 604	1.04 598	2.15 598	1.19 598

LVE	2.12 586	1.44 585	1.36 556	1.99 593	1.78 593	2.75 583	1.79 601	2.82 590	3.95 602	1.90 571	4.33 602	3.52 592	1.81 576	2.24 584	1.74 560	1.74 601	0.87 596	2.06 598	1.13 600	1.91 594	1.35 601

MADNet+	2.23 587	2.43 603	10.85 605	1.22 578	0.91 569	2.76 584	1.40 589	2.12 584	1.67 566	1.32 539	1.74 544	1.86 562	1.74 575	6.25 607	4.41 597	0.65 571	0.64 582	0.58 568	0.54 573	0.80 570	0.76 573

KSHMR	2.57 588	1.93 598	1.69 566	2.63 604	2.42 604	2.86 589	2.07 604	3.27 598	6.50 606	2.49 587	3.36 590	3.41 591	1.92 581	2.49 589	1.94 569	2.13 606	1.40 608	2.79 611	1.50 607	2.73 604	1.77 604

notaker	2.76 589	2.29 602	1.80 571	2.96 606	2.58 608	2.90 592	1.75 599	3.24 597	3.05 593	2.78 591	4.24 601	6.15 607	2.51 592	3.34 595	2.75 584	2.31 608	1.18 606	3.00 612	1.65 608	2.84 607	1.97 605

JetBlue	2.78 590	1.26 580	7.04 600	1.16 576	1.48 585	8.00 609	6.02 613	2.60 589	1.92 573	2.12 577	2.64 575	3.34 589	3.05 600	6.49 608	3.39 589	0.78 577	0.76 592	0.75 571	0.76 583	0.97 577	1.18 597

WAO-8	2.92 591	1.55 590	1.35 552	1.79 587	1.63 589	5.23 603	1.22 578	4.58 606	12.56 613	2.84 593	4.07 600	4.83 598	2.72 596	3.49 597	2.25 578	1.27 589	0.91 598	1.99 592	1.15 602	1.86 590	1.15 593

Venus	2.92 591	1.55 590	1.35 552	1.79 587	1.63 589	5.23 603	1.22 578	4.58 606	12.56 613	2.84 593	4.06 599	4.83 598	2.72 596	3.49 597	2.25 578	1.27 589	0.91 598	1.99 592	1.15 602	1.86 590	1.15 593

ktn	2.98 593	2.25 601	1.73 569	2.84 605	2.53 607	3.76 600	2.15 605	3.70 602	5.47 605	2.75 590	5.17 610	5.94 605	2.48 590	3.23 594	2.46 581	2.34 610	1.44 609	2.78 610	2.03 610	2.45 602	2.01 607

TorneroNet-64	3.44 594	1.86 596	1.42 560	2.58 603	2.28 602	6.87 606	1.68 597	4.70 608	12.03 610	2.31 583	5.59 611	8.25 610	2.55 593	3.97 602	2.73 583	1.81 602	0.74 587	2.57 606	1.07 599	2.35 600	1.44 602

UNDER WATER	3.46 595	2.07 600	3.64 591	3.09 607	2.48 605	3.75 599	2.42 608	3.31 599	13.77 615	2.90 597	2.95 582	5.84 603	3.69 605	3.69 599	3.48 592	2.07 605	1.11 605	2.70 609	1.40 605	2.84 607	1.98 606

UNDER WATER-64	3.53 596	2.01 599	3.94 592	3.22 609	2.49 606	5.41 605	2.60 609	3.43 601	12.41 612	3.03 598	2.68 577	6.07 606	4.04 606	3.79 601	3.33 588	2.02 604	1.24 607	2.63 607	1.46 606	2.78 605	2.08 608

MultiAttention	3.58 597	0.24 327	0.62 403	0.54 502	0.34 444	22.90 619	2.72 610	1.60 567	1.13 502	0.80 354	1.81 547	1.14 497	0.43 272	35.29 628	0.61 426	0.17 282	0.12 221	0.23 418	0.23 453	0.34 500	0.29 478

DPSimNet_ROB	3.58 597	2.45 604	8.57 602	2.53 600	2.37 603	2.88 590	3.77 612	3.14 595	3.23 595	4.71 609	3.86 595	4.68 596	4.87 609	4.07 603	5.62 601	2.33 609	2.33 611	2.47 605	2.52 611	2.51 603	2.64 610

MADNet++	4.03 599	2.70 608	3.44 590	3.72 611	3.44 611	4.44 602	3.52 611	3.95 604	3.61 599	4.46 605	4.98 608	4.10 594	4.58 608	7.00 610	5.89 602	3.74 612	3.67 614	3.27 614	2.71 613	3.70 612	3.66 613

SGM-ForestM	4.04 600	0.32 435	0.46 284	0.43 347	0.27 316	7.50 608	1.45 593	3.84 603	4.24 603	8.19 614	6.76 612	19.00 622	9.08 611	10.74 615	6.62 605	0.31 501	0.33 546	0.32 511	0.32 526	0.29 466	0.29 478

MANE	4.13 601	0.51 520	0.64 418	0.66 547	0.56 547	6.89 607	0.99 563	7.55 611	12.04 611	6.68 613	8.57 614	10.69 613	9.45 612	7.59 612	6.39 604	0.49 559	0.43 569	0.48 556	0.98 593	0.49 546	0.48 558

xyz-stereo	4.23 602	0.17 89	61.76 634	0.34 76	0.16 14	12.16 613	0.37 314	0.58 163	0.68 265	1.01 485	3.36 590	0.77 377	0.82 485	1.21 524	0.40 315	0.12 40	0.10 66	0.16 177	0.11 99	0.13 103	0.10 39

LE_ROB	4.42 603	0.24 327	2.75 584	0.42 326	0.23 176	1.57 558	0.90 556	1.71 576	17.88 622	16.56 624	4.88 606	5.17 602	18.85 624	1.63 558	14.62 615	0.17 282	0.14 326	0.16 177	0.16 259	0.19 338	0.17 315

TorneroNet	4.53 604	1.89 597	1.48 563	2.55 601	2.27 601	13.78 616	1.69 598	4.84 610	23.73 627	2.89 596	7.70 613	7.06 609	2.69 595	4.26 604	3.42 590	1.84 603	0.77 593	2.68 608	1.13 600	2.42 601	1.47 603

LSM	4.74 605	0.77 556	10.16 604	0.70 556	56.56 629	1.02 498	1.00 565	1.24 512	1.62 564	2.04 574	2.34 564	1.33 522	1.17 543	1.38 546	1.09 530	0.33 520	0.49 575	0.39 535	0.46 556	0.51 549	10.09 617

JetRed	5.27 606	5.84 611	12.81 609	2.36 599	2.83 609	12.23 614	10.50 616	4.46 605	3.60 598	3.86 604	3.83 594	4.85 600	4.18 607	6.78 609	11.96 612	2.17 607	2.96 613	2.18 600	1.97 609	3.38 610	2.68 611

tt	6.20 607	0.20 193	5.89 598	3.55 610	2.07 599	11.26 612	19.21 617	11.74 615	5.46 604	2.69 589	2.04 559	4.87 601	6.25 610	3.70 600	7.09 607	8.32 619	11.17 623	4.93 616	5.41 618	5.74 613	2.37 609

coex-ft	6.43 608	1.51 589	87.33 635	0.49 443	0.38 472	1.34 541	1.21 577	1.16 475	8.09 608	12.12 616	2.79 578	2.77 579	3.31 601	1.16 515	3.15 586	0.24 443	0.23 482	0.27 480	0.24 469	0.45 537	0.37 523

HanzoNet	6.76 609	2.45 604	4.22 595	3.19 608	2.94 610	3.62 598	2.28 607	4.79 609	7.20 607	14.00 620	13.19 619	17.49 620	22.30 625	13.25 616	6.19 603	4.20 613	1.93 610	3.10 613	2.56 612	3.35 609	2.88 612

TCMNet-wrong-test	8.97 610	10.42 615	8.74 603	19.56 616	17.61 616	12.53 615	9.01 615	13.59 617	2.18 578	4.64 607	5.11 609	14.63 616	11.09 614	7.19 611	9.73 609	5.56 618	0.89 597	3.77 615	3.11 614	10.34 617	9.80 616

EDNetEfficientorigin	9.93 611	1.15 577	175.16 636	0.48 426	0.36 456	1.04 505	0.68 513	1.24 512	2.69 589	3.17 599	2.50 569	2.30 571	2.07 586	1.76 564	2.21 575	0.20 371	0.18 428	0.24 435	0.19 371	0.51 549	0.50 562

DGTPSM_ROB	12.07 612	8.00 612	20.99 611	8.93 613	16.78 614	10.67 610	30.87 621	9.01 613	15.16 617	6.50 611	15.41 623	9.04 611	14.85 616	9.25 613	21.67 620	4.57 614	8.57 618	5.08 617	9.28 619	5.90 614	10.95 618

DPSMNet_ROB	12.08 613	8.00 612	21.00 612	8.97 614	16.79 615	10.67 610	30.89 622	9.02 614	15.17 618	6.51 612	15.41 623	9.04 611	14.85 616	9.27 614	21.67 620	4.58 615	8.57 618	5.09 619	9.29 620	5.90 614	10.95 618

USTest	12.99 614	14.18 616	20.00 610	16.24 615	14.97 613	20.80 618	31.95 623	16.20 620	10.91 609	8.79 615	9.48 615	13.94 615	10.50 613	16.11 617	21.44 619	3.17 611	4.82 615	5.08 617	5.36 617	8.81 616	7.13 615

BEATNet-Init1	15.13 615	0.82 562	50.86 633	0.72 559	0.53 539	38.10 628	7.03 614	11.83 616	14.25 616	29.78 632	30.17 632	48.21 635	22.64 626	26.78 626	18.11 617	0.42 549	0.38 555	0.47 551	0.46 556	0.51 549	0.48 558

DPSM_ROB	17.78 616	18.63 618	24.31 618	20.90 618	19.47 617	25.97 621	36.21 625	21.23 626	16.24 620	13.38 618	14.06 621	19.18 623	16.30 619	20.78 619	25.67 623	9.38 621	9.23 621	9.49 621	9.82 621	13.51 619	11.91 621

DPSM	17.78 616	18.63 618	24.31 618	20.90 618	19.47 617	25.97 621	36.21 625	21.23 626	16.24 620	13.38 618	14.06 621	19.18 623	16.30 619	20.78 619	25.67 623	9.38 621	9.23 621	9.49 621	9.82 621	13.51 619	11.91 621

DLNR-FE	20.05 618	36.38 626	38.08 622	170.06 636	60.08 630	0.23 29	0.20 32	14.13 619	0.36 110	0.44 166	0.66 223	0.43 186	0.21 53	0.63 299	0.28 169	5.38 616	0.10 66	0.15 146	0.11 99	73.09 635	0.11 84

DLNR_Zeroshot_test	20.09 619	36.28 625	38.04 621	169.85 635	61.80 631	0.23 29	0.20 32	13.88 618	0.37 126	0.44 166	0.66 223	0.43 186	0.21 53	0.62 288	0.28 169	5.46 617	0.10 66	0.15 146	0.11 99	72.60 634	0.11 84

LRCNet_RVC	21.24 620	31.15 624	21.41 613	28.98 621	23.82 620	3.13 595	0.60 492	20.96 625	1.59 560	25.58 625	28.15 629	21.99 625	14.79 615	21.94 625	16.41 616	28.89 633	14.87 624	33.53 629	31.28 629	29.51 630	26.16 628

HaxPig	31.96 621	37.24 627	34.27 620	24.37 620	24.88 621	18.26 617	19.86 618	20.64 624	28.52 628	35.97 633	38.75 633	25.57 626	28.72 628	33.88 627	34.39 628	35.94 634	38.87 634	37.80 630	40.48 632	39.68 631	41.15 633

Anonymous_1	33.25 622	18.26 617	23.92 614	20.54 617	21.28 619	25.59 620	35.94 624	22.01 628	15.57 619	13.33 617	13.49 620	18.08 621	15.29 618	20.36 618	24.60 622	16.28 626	8.84 620	66.59 633	118.00 635	155.73 638	11.23 620

RAFT-FEzeroshot	35.73 623	37.45 629	48.67 628	42.23 626	39.22 625	52.25 630	73.13 633	42.62 633	32.59 629	26.71 626	27.70 625	38.57 629	32.57 629	41.68 633	51.67 634	18.75 628	18.58 630	19.15 624	19.78 625	27.21 623	23.98 624

RAFT-FE	35.73 623	37.45 629	48.67 628	42.23 626	39.22 625	52.25 630	73.13 633	42.62 633	32.59 629	26.71 626	27.70 625	38.57 629	32.57 629	41.68 633	51.67 634	18.75 628	18.58 630	19.15 624	19.78 625	27.21 623	23.98 624

CasAABBNet	35.74 625	37.43 628	48.72 630	42.22 625	39.20 624	52.24 629	73.12 632	42.61 632	32.62 632	26.78 629	27.95 627	38.58 631	32.60 631	41.67 632	51.65 633	18.74 627	18.57 629	19.15 624	19.77 624	27.20 622	23.98 624

FlowAnything	35.81 626	37.53 632	48.80 631	42.20 624	39.22 625	52.25 630	73.16 635	42.56 631	32.89 634	26.76 628	28.30 630	38.69 633	33.09 633	41.63 631	51.62 632	18.76 630	18.59 633	19.21 628	19.92 628	27.16 621	23.91 623

Selective-RAFT-Error	35.84 627	37.49 631	48.83 632	42.26 628	39.24 628	52.30 633	73.09 631	42.66 635	32.61 631	26.80 630	28.30 630	38.84 634	33.51 634	41.68 633	51.59 631	18.82 631	18.58 630	19.17 627	19.80 627	27.28 625	24.05 627

xxxxx1	36.64 628	19.51 620	24.21 615	61.66 630	64.63 632	27.28 624	40.10 627	20.25 621	18.63 623	14.07 621	12.97 616	17.26 617	17.36 621	21.70 622	27.93 625	13.18 623	18.50 626	111.26 636	133.37 636	29.24 627	39.73 630

tt_ll	36.64 628	19.51 620	24.21 615	61.66 630	64.63 632	27.28 624	40.10 627	20.25 621	18.63 623	14.07 621	12.97 616	17.26 617	17.36 621	21.70 622	27.93 625	13.18 623	18.50 626	111.26 636	133.37 636	29.24 627	39.73 630

ff	36.64 628	19.51 620	24.21 615	61.66 630	64.63 632	27.28 624	40.10 627	20.25 621	18.63 623	14.07 621	12.97 616	17.26 617	17.36 621	21.70 622	27.93 625	13.18 623	18.50 626	111.26 636	133.37 636	29.24 627	39.73 630

MEDIAN_ROB	37.38 631	40.85 635	40.60 624	32.31 622	31.85 622	27.20 623	24.55 619	29.10 629	33.19 635	42.09 637	41.76 635	33.35 627	34.39 635	39.78 630	37.07 629	43.64 636	44.10 636	44.12 632	43.40 634	41.51 633	42.76 635

AVERAGE_ROB	37.58 632	40.13 634	40.15 623	34.81 623	33.82 623	28.55 627	25.10 620	32.02 630	34.06 636	41.28 636	40.66 634	34.46 628	34.81 636	39.18 629	37.57 630	42.78 635	43.44 635	43.82 631	43.03 633	40.47 632	41.51 634

LSM0	38.95 633	37.60 633	48.58 627	43.57 629	91.06 635	52.57 634	72.57 630	43.17 636	32.63 633	26.97 631	27.97 628	38.65 632	32.94 632	41.86 636	51.78 636	18.89 632	18.41 625	19.13 623	19.63 623	27.29 626	33.77 629

PML	40.80 634	29.24 623	11.87 608	7.20 612	14.47 612	92.13 637	213.69 639	7.63 612	23.35 626	74.72 638	190.14 639	50.17 636	26.15 627	21.39 621	12.70 613	8.76 620	2.92 612	8.45 620	3.25 615	13.26 618	4.42 614

RSGM-EC	74.81 635	63.03 636	41.60 625	97.74 633	92.11 636	74.93 635	114.81 636	53.77 637	38.96 637	39.88 634	48.98 636	90.73 637	64.81 637	139.63 637	128.53 637	93.27 637	53.96 637	95.12 634	38.31 630	81.45 636	44.63 636

acva	74.81 635	63.03 636	41.60 625	97.74 633	92.11 636	74.93 635	114.81 636	53.77 637	38.96 637	39.88 634	48.98 636	90.73 637	64.81 637	139.63 637	128.53 637	93.27 637	53.96 637	95.12 634	38.31 630	81.45 636	44.63 636

test_example2	176.61 637	205.14 638	198.86 637	188.60 637	190.98 638	152.67 638	170.61 638	94.86 639	123.55 639	178.88 639	179.48 638	158.94 639	141.34 639	192.61 639	198.96 639	203.76 639	236.37 639	164.13 639	173.55 639	218.58 639	160.41 638

GS-Stereo							0.30 181	0.42 78	0.27 38	0.30 84	0.28 64	0.23 46	0.21 53	0.32 27	0.22 35	0.16 237	0.09 26	0.12 32	0.10 65	0.14 148	0.12 132

FSD					0.46 521	0.48 280	0.52 464	0.53 145	0.48 191	0.48 183	0.48 150	0.49 218	0.48 301	0.51 179	0.49 376	0.45 551	0.42 564	0.47 551	0.46 556	0.46 540

ccccc		429.19 639		507.10 638	501.20 639	356.95 639		380.82 640		334.51 640		372.86 640		499.17 640		561.44 640	431.22 640	334.28 640	290.86 640	540.88 640

ASD4		8.86 614

Low-res two-view benchmark