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

StereoAnything_RVC	0.45 131	1.43 577	0.48 83	0.35 5	0.20 6	0.26 5	0.21 19	0.43 4	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 89	1.27 286	0.22 1	0.21 282	0.11 31	0.14 5	0.10 2	2.37 584	0.11 2

LG-Stereo_L2	0.29 20	0.20 18	0.45 67	0.37 15	0.25 67	0.26 5	0.20 12	0.78 98	0.28 12	0.28 10	0.26 11	0.24 10	0.26 24	0.91 183	0.23 2	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 28	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 25	0.20 18	0.44 54	0.37 15	0.26 77	0.29 13	0.21 19	0.66 60	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 10	0.22 10	1.24 279	0.23 2	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 28	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 18	0.36 4	0.37 15	0.22 24	0.35 26	0.18 2	0.45 6	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 59	0.20 2	0.77 133	0.23 2	0.16 71	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

Monster-pub-mixall	0.30 25	0.19 11	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.28 11	0.18 2	0.58 29	0.34 35	0.36 47	0.34 29	0.26 19	0.20 2	1.40 330	0.24 5	0.15 48	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 44

Replicate-Monster	0.41 100	0.26 153	2.03 539	0.36 7	0.21 12	0.46 83	0.23 37	0.67 66	0.48 80	0.42 80	0.27 15	0.31 44	0.30 43	0.98 208	0.24 5	0.14 37	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 412

4.5_new	0.29 20	0.25 127	0.41 34	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 151	0.56 23	0.34 35	0.45 98	0.42 49	0.27 25	0.25 17	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 76	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 20	0.25 127	0.41 34	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 151	0.56 23	0.34 35	0.45 98	0.42 49	0.27 25	0.25 17	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 76	0.12 14

LG-G_1	0.31 35	0.20 18	0.44 54	0.42 67	0.20 6	0.64 224	0.18 2	0.70 73	0.25 7	0.29 16	0.29 20	0.36 64	0.35 80	0.87 173	0.24 5	0.16 71	0.12 63	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G	0.31 35	0.20 18	0.44 54	0.42 67	0.20 6	0.64 224	0.18 2	0.70 73	0.25 7	0.29 16	0.29 20	0.36 64	0.35 80	0.87 173	0.24 5	0.16 71	0.12 63	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

castereo++	0.38 78	0.23 78	0.41 34	0.43 76	0.31 197	0.97 397	0.22 26	0.86 133	0.58 120	0.32 30	0.44 62	0.51 131	0.39 103	0.93 192	0.24 5	0.17 117	0.11 31	0.17 95	0.12 51	0.14 28	0.14 77

CSFM-Stereo	0.26 3	0.18 2	0.37 7	0.39 39	0.21 12	0.40 43	0.21 19	0.53 12	0.29 15	0.30 21	0.28 16	0.31 44	0.29 35	0.47 27	0.25 12	0.15 48	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

MonStereo	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.28 16	0.23 4	0.21 4	0.57 62	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.28 16	0.23 4	0.21 4	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

AdaDepth	0.30 25	0.22 60	0.49 90	0.44 101	0.27 102	0.44 73	0.24 44	0.52 11	0.30 19	0.31 24	0.37 37	0.26 19	0.32 57	0.79 142	0.25 12	0.12 8	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.15 115

monsters	0.34 53	0.20 18	0.41 34	0.39 39	0.36 273	0.34 23	0.27 67	0.66 60	0.43 59	0.47 108	0.40 44	0.22 2	0.23 12	1.33 302	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

IGEV	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.37 15	0.31 197	0.45 77	0.21 19	0.59 31	0.40 50	0.31 24	0.43 58	0.26 19	0.21 4	0.43 12	0.25 12	0.13 22	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.12 1	0.12 14

MLG-Stereo_test3	0.28 13	0.18 2	0.42 43	0.40 49	0.23 30	0.47 90	0.19 7	0.61 42	0.29 15	0.35 42	0.21 2	0.35 62	0.21 4	0.60 78	0.25 12	0.15 48	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

MLG-Stereo_test1	0.27 8	0.19 11	0.38 15	0.40 49	0.24 46	0.38 36	0.20 12	0.59 31	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 55	0.27 27	0.90 182	0.25 12	0.14 37	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo	0.29 20	0.19 11	0.38 15	0.41 59	0.20 6	0.42 57	0.20 12	0.66 60	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 55	0.28 31	1.09 240	0.25 12	0.14 37	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LGtest1	0.27 8	0.21 37	0.44 54	0.41 59	0.21 12	0.42 57	0.19 7	0.56 23	0.26 9	0.29 16	0.24 6	0.29 36	0.29 35	0.55 54	0.25 12	0.18 160	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.14 28	0.13 44

MonSter	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.29 20	0.23 4	0.21 4	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

Pro-Stereo	0.31 35	0.16 1	0.34 1	0.39 39	0.29 147	0.63 220	0.21 19	0.35 2	0.28 12	0.34 38	0.25 7	0.23 4	0.13 1	1.58 364	0.26 23	0.13 22	0.11 31	0.18 133	0.17 199	0.13 5	0.12 14

GEAStereo	0.31 35	0.21 37	0.43 49	0.43 76	0.31 197	0.46 83	0.36 151	0.74 85	0.33 29	0.34 38	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.21 282	0.12 63	0.17 95	0.12 51	0.17 108	0.14 77

BridgeDepth	0.29 20	0.19 11	0.37 7	0.40 49	0.17 1	0.58 186	0.32 105	0.60 40	0.29 15	0.26 5	0.26 11	0.39 77	0.43 125	0.47 27	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 51	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.33 49	0.21 37	0.43 49	0.45 115	0.31 197	0.46 83	0.36 151	0.92 153	0.47 77	0.37 54	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.19 207	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 108	0.15 115

GS-Stereo							0.36 151	0.92 153	0.47 77	0.37 54	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.19 207	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 108	0.15 115

Wavelet-MonSter	0.27 8	0.20 18	0.41 34	0.39 39	0.26 77	0.26 5	0.25 49	0.49 9	0.29 15	0.36 47	0.47 73	0.28 34	0.32 57	0.49 33	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

S2M2_XL	0.24 1	0.24 99	0.39 21	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 16	0.40 44	0.24 10	0.23 12	0.32 1	0.26 23	0.20 248	0.18 344	0.18 133	0.16 174	0.18 143	0.14 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.75w	0.32 41	0.23 78	0.44 54	0.37 15	0.29 147	0.62 216	0.36 151	0.59 31	0.32 27	0.41 73	0.47 73	0.25 16	0.34 72	0.64 89	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.12 14

111111	0.34 53	0.20 18	0.41 34	0.45 115	0.42 340	0.37 33	0.22 26	0.95 174	0.38 45	0.31 24	0.31 25	0.40 80	0.27 27	0.96 199	0.26 23	0.17 117	0.12 63	0.15 32	0.11 10	0.15 51	0.13 44

FoundationStereo	0.24 1	0.21 37	0.36 4	0.38 30	0.22 24	0.32 21	0.22 26	0.39 3	0.23 6	0.30 21	0.25 7	0.30 41	0.33 62	0.34 3	0.26 23	0.16 71	0.12 63	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

U	9.45 609	0.21 37	0.58 163	0.47 140	53.11 631	61.27 637	0.24 44	0.70 73	0.52 104	0.36 47	0.28 16	0.29 36	0.35 80	0.33 2	0.26 23	0.19 207	0.11 31	60.50 635	8.88 620	0.17 108	0.13 44

WQFJA1++	1.55 522	0.22 60	0.45 67	0.38 30	0.28 127	0.38 36	0.20 12	0.62 45	0.28 12	0.38 62	0.39 42	0.34 59	0.39 103	0.64 89	0.27 34	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.12 51	25.04 623	0.14 77

MonSter++	0.26 3	0.19 11	0.37 7	0.37 15	0.24 46	0.34 23	0.20 12	0.49 9	0.31 22	0.29 16	0.26 11	0.40 80	0.26 24	0.45 17	0.27 34	0.13 22	0.12 63	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

VIP-Stereo	0.35 63	0.22 60	0.49 90	0.40 49	0.43 351	0.82 343	0.22 26	0.59 31	0.45 66	0.31 24	0.53 102	0.37 69	0.31 50	0.83 156	0.27 34	0.17 117	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.15 51	0.12 14

Zero-FE251	0.34 53	0.23 78	0.51 106	0.45 115	0.29 147	0.58 186	0.24 44	0.82 121	0.34 35	0.49 122	0.38 38	0.52 139	0.42 117	0.47 27	0.27 34	0.18 160	0.14 190	0.17 95	0.12 51	0.14 28	0.13 44

asd	0.30 25	0.21 37	0.41 34	0.39 39	0.24 46	0.47 90	0.30 88	0.69 68	0.30 19	0.41 73	0.39 42	0.28 34	0.33 62	0.62 85	0.27 34	0.13 22	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.14 28	0.12 14

3.25w_new	0.32 41	0.21 37	0.45 67	0.38 30	0.23 30	0.52 144	0.34 127	0.65 54	0.39 46	0.47 108	0.45 67	0.32 47	0.35 80	0.61 83	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 41	0.21 37	0.45 67	0.37 15	0.23 30	0.52 144	0.34 127	0.65 54	0.39 46	0.47 108	0.45 67	0.32 47	0.35 80	0.61 83	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

monsterstereo	0.34 53	0.20 18	0.44 54	0.45 115	0.35 262	0.27 10	0.29 78	0.53 12	0.51 97	0.44 90	0.61 126	0.26 19	0.25 17	1.19 267	0.27 34	0.13 22	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.10 1

GREAT-IGEV	0.32 41	0.20 18	0.42 43	0.37 15	0.29 147	0.36 31	0.28 73	0.56 23	0.58 120	0.28 10	0.50 89	0.29 36	0.29 35	0.84 161	0.27 34	0.14 37	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.17 108	0.14 77

GIP-stereo	0.34 53	0.23 78	0.45 67	0.50 200	0.36 273	0.38 36	0.23 37	0.78 98	0.52 104	0.34 38	0.51 93	0.46 99	0.38 101	0.51 38	0.27 34	0.20 248	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.16 76	0.14 77

DEFOM-Stereo	0.33 49	0.20 18	0.40 28	0.42 67	0.28 127	0.80 332	0.23 37	0.48 7	0.37 43	0.37 54	0.31 25	0.23 4	0.24 14	1.20 269	0.27 34	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.14 77

IGEV-Stereo++	0.30 25	0.20 18	0.40 28	0.46 126	0.30 171	0.33 22	0.22 26	0.75 88	0.45 66	0.32 30	0.41 47	0.32 47	0.48 170	0.38 4	0.27 34	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.13 44

MoCha-V2	0.40 92	0.20 18	0.49 90	0.50 200	0.21 12	0.44 73	0.33 115	0.93 162	0.53 110	0.53 142	0.53 102	0.42 82	0.58 240	1.09 240	0.27 34	0.14 37	0.12 63	0.15 32	0.12 51	0.17 108	0.15 115

gasm-f	0.34 53	0.22 60	0.42 43	0.43 76	0.31 197	0.39 40	0.44 261	0.74 85	0.33 29	0.34 38	0.64 135	0.32 47	0.46 146	0.55 54	0.28 47	0.21 282	0.12 63	0.17 95	0.12 51	0.18 143	0.14 77

GASTEREO	0.40 92	0.25 127	0.51 106	0.48 168	0.25 67	0.65 240	0.36 151	0.81 116	0.49 83	0.51 138	0.82 191	0.30 41	0.66 277	0.62 85	0.28 47	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.14 113	0.16 76	0.14 77

MSCF	0.38 78	0.25 127	0.52 115	0.47 140	0.25 67	0.62 216	0.37 173	0.81 116	0.47 77	0.50 131	0.71 159	0.32 47	0.65 274	0.54 47	0.28 47	0.19 207	0.12 63	0.17 95	0.14 113	0.17 108	0.14 77

2.5w	0.31 35	0.23 78	0.46 76	0.39 39	0.24 46	0.42 57	0.39 195	0.61 42	0.30 19	0.37 54	0.53 102	0.24 10	0.25 17	0.77 133	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 28	0.12 14

252Zero-FE	0.27 8	0.22 60	0.40 28	0.41 59	0.24 46	0.29 13	0.19 7	0.59 31	0.46 73	0.31 24	0.33 28	0.22 2	0.25 17	0.40 8	0.29 51	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

3w_stereo	0.33 49	0.25 127	0.52 115	0.40 49	0.21 12	0.53 153	0.54 351	0.65 54	0.46 73	0.44 90	0.48 78	0.23 4	0.45 139	0.46 20	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.15 115

2w_stereo	0.32 41	0.24 99	0.45 67	0.39 39	0.22 24	0.46 83	0.47 296	0.69 68	0.42 57	0.43 86	0.50 89	0.24 10	0.45 139	0.47 27	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.13 44

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 65	0.23 78	0.54 130	0.50 200	0.28 127	0.36 31	0.22 26	1.02 200	0.39 46	0.42 80	0.64 135	0.36 64	0.51 192	0.39 6	0.29 51	0.18 160	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.18 208

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 92	0.67 517	0.42 43	0.64 416	0.29 147	0.48 97	0.25 49	0.85 131	0.44 64	0.38 62	0.36 34	0.30 41	0.70 287	1.15 255	0.29 51	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.18 143	0.12 14

HUF	0.36 65	0.23 78	0.52 115	0.40 49	0.22 24	0.54 161	0.47 296	0.82 121	0.43 59	0.36 47	0.43 58	0.50 127	0.42 117	0.64 89	0.29 51	0.17 117	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.15 51	0.14 77

SMoEStereo_RVC	0.39 83	0.25 127	0.50 99	0.45 115	0.30 171	0.61 207	0.36 151	0.72 78	0.45 66	0.46 103	0.43 58	0.42 82	0.35 80	1.39 324	0.29 51	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.15 132	0.16 76	0.15 115

dual_stereo	0.27 8	0.19 11	0.35 2	0.39 39	0.21 12	0.25 4	0.22 26	0.48 7	0.31 22	0.32 30	0.26 11	0.37 69	0.24 14	0.83 156	0.29 51	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 308	3.18 608	2.55 560	0.39 39	0.23 30	0.44 73	0.23 37	0.63 48	0.42 57	0.44 90	0.44 62	0.34 59	0.28 31	0.56 57	0.29 51	1.35 582	0.10 9	0.22 271	0.19 245	0.46 506	1.31 580

RSM	0.39 83	0.24 99	0.49 90	0.46 126	0.26 77	0.47 90	0.40 208	0.92 153	0.44 64	0.41 73	0.42 49	0.65 199	0.33 62	1.07 235	0.29 51	0.15 48	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.13 44

GCAP-Stereo	0.40 92	0.28 210	0.68 217	0.47 140	0.25 67	0.53 153	0.32 105	0.82 121	0.58 120	0.65 173	0.69 152	0.58 172	0.42 117	0.47 27	0.29 51	0.17 117	0.14 190	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.14 77

BridgeDepth_RVC	0.26 3	0.19 11	0.37 7	0.33 1	0.19 3	0.47 90	0.19 7	0.54 16	0.27 11	0.30 21	0.29 20	0.26 19	0.32 57	0.43 12	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.13 1	0.11 10	0.15 51	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.26 3	0.18 2	0.37 7	0.38 30	0.24 46	0.30 15	0.20 12	0.54 16	0.33 29	0.27 8	0.30 24	0.33 55	0.25 17	0.46 20	0.30 62	0.14 37	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LCMNet	0.28 13	0.18 2	0.36 4	0.37 15	0.24 46	0.31 18	0.20 12	0.57 27	0.57 118	0.28 10	0.32 27	0.33 55	0.29 35	0.54 47	0.30 62	0.14 37	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

FE-Mocha	0.49 160	0.30 266	0.87 347	0.48 168	0.36 273	0.45 77	0.22 26	1.58 382	0.49 83	1.00 261	1.09 282	0.74 224	0.41 111	0.55 54	0.30 62	0.18 160	0.12 63	0.21 238	0.20 279	0.17 108	0.15 115

asda	0.30 25	0.24 99	0.42 43	0.38 30	0.23 30	0.43 66	0.34 127	0.58 29	0.37 43	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.52 41	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4w-stereo	0.30 25	0.24 99	0.44 54	0.37 15	0.23 30	0.46 83	0.27 67	0.63 48	0.31 22	0.41 73	0.44 62	0.27 25	0.36 89	0.59 66	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 51	0.13 5	0.12 14

SGD-Stereo	0.32 41	0.20 18	0.40 28	0.38 30	0.19 3	0.43 66	0.22 26	0.64 50	0.33 29	0.42 80	0.34 29	0.27 25	0.35 80	1.15 255	0.30 62	0.20 248	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.17 108	0.13 44

MM-Stereo_test2	0.43 110	0.24 99	0.67 213	0.51 232	0.32 219	0.55 170	0.45 281	0.97 183	0.77 198	0.59 161	0.51 93	0.49 121	0.42 117	0.80 145	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.18 133	0.14 113	0.19 187	0.14 77

HART	0.45 131	0.22 60	0.54 130	0.50 200	0.26 77	0.41 49	0.29 78	1.03 205	0.50 88	0.58 153	1.45 430	0.61 185	0.35 80	1.08 239	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.14 113	0.19 187	0.14 77

SCV_C0	0.43 110	0.26 153	0.65 201	0.43 76	0.29 147	0.47 90	0.31 95	1.34 314	0.73 182	0.38 62	0.49 86	0.54 150	0.29 35	1.24 279	0.30 62	0.17 117	0.13 135	0.16 65	0.13 83	0.20 226	0.15 115

AIO_rvc	0.36 65	0.23 78	0.49 90	0.43 76	0.27 102	0.59 193	0.38 180	0.94 169	0.45 66	0.33 35	0.46 71	0.49 121	0.22 10	0.84 161	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.15 51	0.13 44

AIO_test	0.35 63	0.22 60	0.44 54	0.43 76	0.27 102	0.57 183	0.44 261	0.79 103	0.41 54	0.32 30	0.47 73	0.46 99	0.30 43	0.69 106	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.15 51	0.12 14

IGEV-RUCA	0.37 72	0.23 78	0.48 83	0.49 188	0.36 273	0.60 201	0.23 37	0.64 50	0.49 83	0.39 71	0.49 86	0.44 87	0.31 50	0.85 166	0.30 62	0.24 355	0.13 135	0.16 65	0.12 51	0.20 226	0.19 249

castereo	0.41 100	0.22 60	0.46 76	0.44 101	0.30 171	0.61 207	0.56 377	0.97 183	0.80 207	0.38 62	0.69 152	0.45 95	0.69 282	0.51 38	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.12 14

IGEV-Stereo+	0.45 131	0.21 37	0.43 49	0.41 59	0.39 316	0.15 1	0.19 7	0.44 5	0.36 40	0.26 5	0.25 7	0.31 44	0.41 111	1.43 333	0.30 62	0.17 117	0.12 63	0.15 32	0.11 10	1.16 570	1.70 587

AIO-Stereo	0.37 72	0.25 127	0.51 106	0.47 140	0.23 30	0.45 77	0.39 195	1.07 234	0.52 104	0.41 73	0.48 78	0.52 139	0.25 17	0.72 118	0.30 62	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.13 44

RSM++	0.38 78	0.24 99	0.51 106	0.47 140	0.26 77	0.50 123	0.41 224	0.79 103	0.45 66	0.37 54	0.45 67	0.60 181	0.35 80	1.02 221	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.17 95	0.14 113	0.18 143	0.13 44

IGEVStereo-DCA	0.46 139	0.28 210	0.56 147	0.43 76	0.33 240	0.49 109	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.47 108	0.48 78	0.48 112	0.46 146	2.03 428	0.30 62	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.18 208

rrr	0.46 139	0.28 210	0.73 266	0.43 76	0.33 240	0.49 109	0.38 180	0.76 91	0.50 88	0.47 108	0.48 78	0.48 112	0.46 146	2.03 428	0.30 62	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.16 150

AEACV	0.37 72	0.24 99	0.52 115	0.47 140	0.51 410	0.37 33	0.38 180	0.65 54	0.53 110	0.42 80	0.56 115	0.46 99	0.60 244	0.53 44	0.30 62	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.14 77

Selective-IGEV	0.39 83	0.24 99	0.50 99	0.44 101	0.25 67	0.46 83	0.33 115	1.25 299	0.40 50	0.35 42	0.45 67	0.52 139	0.30 43	1.07 235	0.30 62	0.14 37	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.13 44

MatchStereo	0.28 13	0.21 37	0.39 21	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 54	0.48 80	0.27 8	0.47 73	0.25 16	0.24 14	0.49 33	0.31 83	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 44

4.25_new	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.31 22	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4.5w_new	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.31 22	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.32 27	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

MC-Stereo	0.43 110	0.23 78	0.48 83	0.51 232	0.28 127	0.39 40	0.32 105	0.88 142	0.68 165	0.60 164	0.84 194	0.56 164	0.61 253	1.03 222	0.31 83	0.17 117	0.11 31	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.13 44

test_xeample3	0.42 104	0.28 210	0.69 230	0.43 76	0.33 240	0.56 178	0.38 180	0.79 103	0.45 66	0.53 142	0.46 71	0.44 87	0.44 135	1.38 319	0.31 83	0.18 160	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.17 108	0.16 150

DDF-Stereo	0.37 72	0.22 60	0.47 79	0.48 168	0.42 340	0.31 18	0.24 44	0.53 12	0.33 29	0.33 35	0.40 44	0.37 69	0.48 170	0.91 183	0.32 89	0.23 338	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.86 557	0.16 150

DA	0.43 110	0.23 78	0.49 90	0.50 200	0.25 67	1.08 420	0.44 261	1.18 270	0.58 120	0.46 103	0.64 135	0.54 150	0.47 156	0.46 20	0.32 89	0.19 207	0.13 135	0.19 159	0.13 83	0.18 143	0.14 77

zero-FE	0.36 65	0.22 60	0.47 79	0.45 115	0.43 351	0.30 15	0.24 44	0.61 42	0.33 29	0.33 35	0.41 47	0.37 69	0.50 186	0.64 89	0.32 89	0.22 311	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.83 555	0.16 150

GGEV	0.43 110	0.23 78	0.49 90	0.50 200	0.25 67	1.08 420	0.44 261	1.18 270	0.58 120	0.46 103	0.64 135	0.54 150	0.47 156	0.46 20	0.32 89	0.19 207	0.13 135	0.19 159	0.13 83	0.18 143	0.14 77

S2M2_L	0.34 53	0.28 210	0.45 67	0.40 49	0.30 171	0.31 18	0.16 1	0.60 40	0.64 141	0.31 24	0.48 78	0.47 106	0.34 72	0.38 4	0.32 89	0.25 382	0.22 427	0.20 201	0.22 353	0.25 348	0.22 320
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV	0.46 139	0.26 153	0.55 141	0.47 140	0.25 67	0.39 40	0.38 180	1.98 501	0.60 130	0.35 42	0.48 78	0.55 155	0.36 89	1.28 288	0.32 89	0.24 355	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.14 77

fffft	0.38 78	0.23 78	0.51 106	0.44 101	0.32 219	0.43 66	0.48 308	0.76 91	0.36 40	0.44 90	0.34 29	0.38 76	0.31 50	1.31 294	0.32 89	0.14 37	0.11 31	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.16 150
1: 1. 1
ours_stereo	0.39 83	0.28 210	0.51 106	0.46 126	0.30 171	0.40 43	0.44 261	0.73 81	0.56 116	0.35 42	0.56 115	0.46 99	0.33 62	1.11 246	0.32 89	0.16 71	0.13 135	0.19 159	0.15 132	0.19 187	0.14 77

ACVNet-DCA	0.56 221	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	1.42 333	0.78 202	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.22 294	0.21 302

xx1	0.67 298	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	0.93 162	3.05 583	0.58 153	0.79 184	0.95 315	0.77 312	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.21 302

cc1	0.64 274	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	0.93 162	3.05 583	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.19 187	0.19 249

ffm	0.72 317	0.33 340	0.85 330	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	0.95 174	2.47 570	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.31 448	0.27 432	0.19 187	0.20 282

tt1	0.62 255	0.32 317	0.51 106	0.54 287	0.26 77	1.16 439	0.48 308	0.95 174	2.47 570	0.57 151	0.77 176	0.49 121	0.81 333	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.15 132	0.19 187	0.20 282

MSKI-zero shot	0.55 212	0.26 153	0.57 157	0.51 232	0.26 77	0.69 267	0.28 73	1.18 270	0.64 141	0.91 234	1.32 386	0.82 253	0.33 62	1.92 416	0.32 89	0.17 117	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.16 150

CASnet	0.41 100	0.25 127	0.48 83	0.50 200	0.20 6	0.50 123	0.36 151	0.81 116	0.80 207	0.83 214	0.68 147	0.48 112	0.31 50	0.54 47	0.32 89	0.18 160	0.12 63	0.27 403	0.22 353	0.23 320	0.14 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.53 181	0.24 99	0.47 79	0.47 140	0.27 102	1.00 405	0.25 49	1.58 382	1.05 304	0.85 222	0.99 233	1.06 350	0.47 156	0.70 110	0.32 89	0.18 160	0.13 135	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.16 150

RCA-Stereo	0.50 166	0.23 78	0.58 163	0.48 168	0.33 240	0.55 170	0.45 281	0.97 183	1.38 485	0.68 178	1.05 266	0.63 193	0.80 329	0.59 66	0.32 89	0.17 117	0.12 63	0.17 95	0.14 113	0.16 76	0.14 77

2.75w_new	0.31 35	0.23 78	0.43 49	0.35 5	0.23 30	0.42 57	0.42 228	0.54 16	0.35 39	0.47 108	0.43 58	0.24 10	0.30 43	0.66 101	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

1w_stereo	0.34 53	0.20 18	0.42 43	0.43 76	0.26 77	0.47 90	0.54 351	0.59 31	0.50 88	0.41 73	0.66 140	0.25 16	0.44 135	0.62 85	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.12 14

MM-Stereo_test1	0.49 160	0.24 99	0.56 147	0.51 232	0.30 171	0.50 123	0.54 351	0.91 150	1.03 294	0.84 217	0.69 152	0.54 150	0.60 244	1.16 259	0.33 106	0.18 160	0.16 291	0.20 201	0.17 199	0.19 187	0.15 115

mms	0.40 92	0.27 184	0.52 115	0.46 126	0.32 219	0.43 66	0.46 288	0.70 73	0.46 73	0.35 42	0.58 121	0.44 87	0.30 43	1.36 313	0.33 106	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.19 187	0.15 115

Pointernet	0.37 72	0.20 18	0.57 157	0.43 76	0.28 127	0.51 140	0.27 67	0.93 162	0.61 131	0.47 108	0.63 132	0.49 121	0.38 101	0.49 33	0.33 106	0.17 117	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

CAS++	0.47 146	0.31 301	0.56 147	0.47 140	0.32 219	0.42 57	0.28 73	1.76 433	0.72 178	0.71 183	0.72 163	0.37 69	0.28 31	0.69 106	0.33 106	0.27 421	0.22 427	0.26 387	0.21 324	0.29 404	0.19 249
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.53 181	0.28 210	0.89 361	0.49 188	0.28 127	0.76 303	0.37 173	1.34 314	0.73 182	0.89 227	0.67 144	1.35 430	0.51 192	0.79 142	0.33 106	0.18 160	0.15 251	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.16 150

test_for_model	1.30 496	3.71 611	0.58 163	3.22 601	2.84 602	0.59 193	0.33 115	1.40 329	0.83 216	1.42 467	0.61 126	0.52 139	0.37 94	0.51 38	0.33 106	2.46 591	0.15 251	0.16 65	0.11 10	4.39 612	1.50 583

ff7	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

ffff	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

11t	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

testlalala	0.45 131	0.28 210	0.59 170	0.42 67	0.39 316	0.71 279	0.39 195	1.08 240	0.45 66	1.24 383	0.80 189	0.61 185	0.36 89	0.54 47	0.33 106	0.20 248	0.13 135	0.18 133	0.12 51	0.15 51	0.15 115

anonymousdsp	0.43 110	0.27 184	0.53 122	0.44 101	0.32 219	0.50 123	0.42 228	0.89 143	0.51 97	0.49 122	0.53 102	0.47 106	0.47 156	1.33 302	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

CES	0.48 152	0.20 18	0.37 7	0.39 39	1.39 578	0.55 170	0.35 135	0.98 187	0.66 159	0.44 90	0.66 140	0.35 62	0.27 27	0.56 57	0.33 106	0.15 48	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.19 187	1.46 582

EGLCR-Stereo	0.37 72	0.22 60	0.51 106	0.43 76	0.26 77	0.44 73	0.22 26	0.99 189	0.48 80	0.42 80	0.42 49	0.67 206	0.29 35	0.86 170	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.17 108	0.15 115

ccc-4	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

IGEV-Stereo	0.43 110	0.27 184	0.54 130	0.45 115	0.32 219	0.50 123	0.42 228	0.90 149	0.51 97	0.49 122	0.53 102	0.47 106	0.47 156	1.32 298	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
qwe	0.32 41	0.21 37	0.40 28	0.37 15	0.26 77	0.49 109	0.29 78	0.64 50	0.39 46	0.49 122	0.48 78	0.26 19	0.27 27	0.80 145	0.34 123	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 51	0.12 14

tt45	0.45 131	0.23 78	0.46 76	0.45 115	0.33 240	0.79 322	0.32 105	0.78 98	0.41 54	0.51 138	0.44 62	0.49 121	0.37 94	2.14 438	0.34 123	0.16 71	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.18 208

WCG-NET	0.42 104	0.21 37	0.54 130	0.40 49	0.25 67	0.47 90	0.32 105	0.73 81	1.15 367	0.76 191	0.73 165	0.58 172	0.45 139	0.60 78	0.34 123	0.15 48	0.11 31	0.16 65	0.14 113	0.15 51	0.13 44

model_zeroshot	0.48 152	0.29 246	0.86 336	0.51 232	0.36 273	0.69 267	0.37 173	1.12 254	0.62 133	0.85 222	0.84 194	0.66 203	0.37 94	0.73 123	0.34 123	0.20 248	0.16 291	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.16 150

RAStereo	0.34 53	0.21 37	0.66 208	0.47 140	0.27 102	0.26 5	0.29 78	0.69 68	0.63 136	0.32 30	0.42 49	0.45 95	0.31 50	0.45 17	0.34 123	0.17 117	0.15 251	0.19 159	0.15 132	0.18 143	0.13 44

WCG-NET（raft）	0.45 131	0.21 37	0.55 141	0.40 49	0.24 46	0.50 123	0.36 151	0.73 81	1.09 327	0.71 183	0.76 173	0.92 301	0.51 192	0.84 161	0.34 123	0.16 71	0.12 63	0.15 32	0.14 113	0.14 28	0.14 77

trnet	0.39 83	0.21 37	0.37 7	0.36 7	0.20 6	0.53 153	0.29 78	0.78 98	1.12 340	0.59 161	0.71 159	0.53 145	0.42 117	0.54 47	0.34 123	0.18 160	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.14 28	0.13 44

MyStereo07	0.48 152	0.29 246	0.50 99	0.55 311	0.45 367	0.59 193	0.79 462	1.05 219	0.51 97	0.48 116	0.53 102	0.43 85	0.55 216	1.30 293	0.34 123	0.17 117	0.16 291	0.24 329	0.20 279	0.23 320	0.20 282

CroCo-Stereo	0.40 92	0.31 301	0.73 266	0.58 348	0.27 102	0.26 5	0.33 115	0.95 174	0.81 210	0.42 80	0.47 73	0.65 199	0.47 156	0.39 6	0.34 123	0.18 160	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.19 187	0.16 150
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
CREStereo	0.39 83	0.21 37	0.38 15	0.34 3	0.22 24	0.53 153	0.29 78	0.77 94	1.11 336	0.58 153	0.71 159	0.51 131	0.41 111	0.54 47	0.34 123	0.18 160	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.14 28	0.14 77
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
NLSM3	0.36 65	0.21 37	0.43 49	0.45 115	0.36 273	0.43 66	0.32 105	0.69 68	0.58 120	0.41 73	0.68 147	0.39 77	0.43 125	0.60 78	0.35 133	0.14 37	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.16 76	0.13 44

2.25w	0.32 41	0.24 99	0.48 83	0.37 15	0.24 46	0.45 77	0.25 49	0.62 45	0.40 50	0.45 98	0.58 121	0.27 25	0.32 57	0.74 129	0.35 133	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.14 77

AIO-test2	0.57 229	0.28 210	0.63 187	0.61 387	0.58 450	0.79 322	0.51 326	1.18 270	1.40 495	0.63 169	1.15 318	0.51 131	0.43 125	1.09 240	0.35 133	0.21 282	0.17 321	0.26 387	0.30 474	0.20 226	0.19 249

AIO-test1	0.56 221	0.25 127	0.55 141	0.64 416	0.78 519	0.80 332	0.36 151	1.18 270	1.34 464	0.57 151	0.88 203	0.61 185	0.50 186	1.12 250	0.35 133	0.17 117	0.17 321	0.22 271	0.24 389	0.18 143	0.23 340

PAM	0.76 355	0.29 246	1.08 433	0.52 253	0.33 240	1.38 476	0.39 195	2.01 508	0.67 161	1.06 279	0.96 221	2.89 568	1.43 509	0.86 170	0.35 133	0.19 207	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.20 282

CAS	0.63 262	0.18 2	0.37 7	2.27 586	0.84 533	0.57 183	0.54 351	0.79 103	0.62 133	0.48 116	0.70 156	0.36 64	0.26 24	0.45 17	0.35 133	2.24 588	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 51	1.06 576

cross-raft	0.54 197	0.25 127	0.61 178	0.52 253	0.29 147	0.68 260	0.37 173	1.46 345	0.76 194	1.01 266	1.06 268	1.28 414	0.46 146	0.71 114	0.35 133	0.15 48	0.12 63	0.18 133	0.16 174	0.19 187	0.14 77

TANstereo	0.44 123	0.21 37	0.44 54	0.41 59	0.21 12	0.65 240	0.26 60	0.79 103	0.83 216	0.93 237	0.98 231	0.51 131	0.46 146	0.54 47	0.35 133	0.18 160	0.24 448	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.26 390

XX-Stereo	0.63 262	0.26 153	1.90 535	0.81 515	0.67 483	0.43 66	0.23 37	1.03 205	0.58 120	0.65 173	1.56 462	1.41 439	0.39 103	1.28 288	0.35 133	0.20 248	0.14 190	0.20 201	0.19 245	0.18 143	0.14 77

CFNet-RSSM	0.54 197	0.24 99	0.70 236	0.48 168	0.28 127	0.60 201	0.27 67	1.49 351	1.14 355	1.06 279	0.93 214	1.08 356	0.54 209	0.70 110	0.35 133	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.14 77

PMTNet	0.46 139	0.21 37	0.38 15	0.37 15	0.23 30	0.71 279	0.27 67	0.74 85	1.04 299	0.64 171	0.70 156	0.55 155	0.47 156	0.86 170	0.35 133	1.00 571	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.15 51	0.13 44

LG-Stereo	0.34 53	0.25 127	0.78 311	0.47 140	0.26 77	0.37 33	0.30 88	0.71 77	0.52 104	0.36 47	0.57 118	0.29 36	0.21 4	0.50 36	0.36 144	0.13 22	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.18 143	0.12 14

Reg-Stereo(zero)	0.44 123	0.22 60	0.45 67	0.43 76	0.23 30	0.38 36	0.25 49	0.76 91	1.08 319	0.90 229	0.78 178	0.90 290	0.47 156	0.70 110	0.36 144	0.15 48	0.12 63	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.15 115

fffy	0.42 104	0.27 184	0.57 157	0.46 126	0.29 147	0.48 97	0.35 135	0.91 150	0.55 114	0.40 72	0.58 121	0.55 155	0.41 111	1.26 283	0.36 144	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.14 77

PAM_32	0.77 357	0.28 210	1.03 415	0.52 253	0.30 171	1.32 466	0.35 135	1.97 499	0.65 156	1.02 270	1.06 268	3.05 569	1.49 519	0.96 199	0.36 144	0.19 207	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.19 187	0.19 249

GCAP-BAT	0.49 160	0.31 301	0.64 194	0.41 59	0.46 379	0.70 274	0.35 135	0.77 94	0.64 141	0.86 224	1.00 237	0.77 234	0.37 94	1.18 265	0.36 144	0.18 160	0.14 190	0.18 133	0.13 83	0.17 108	0.15 115

RAFT-Stereo-weight	0.47 146	0.24 99	0.53 122	0.48 168	0.27 102	0.60 201	0.35 135	1.02 200	1.07 313	0.99 256	0.78 178	0.76 231	0.28 31	0.76 130	0.36 144	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.15 115

MGS-Stereo	0.42 104	0.26 153	0.58 163	0.44 101	0.28 127	0.50 123	0.34 127	0.57 27	0.83 216	0.46 103	1.31 379	0.52 139	0.33 62	0.65 99	0.36 144	0.19 207	0.16 291	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.16 150

MaDis-Stereo	0.36 65	0.25 127	0.58 163	0.44 101	0.34 258	0.30 15	0.30 88	0.72 78	0.50 88	0.37 54	0.36 34	0.58 172	0.49 180	0.52 41	0.36 144	0.19 207	0.16 291	0.19 159	0.15 132	0.18 143	0.14 77

RAFT-Test	0.54 197	0.25 127	0.64 194	0.47 140	0.30 171	0.97 397	0.27 67	1.24 297	0.81 210	0.96 246	1.12 301	1.28 414	0.48 170	0.71 114	0.36 144	0.17 117	0.13 135	0.17 95	0.14 113	0.16 76	0.16 150

LoS_RVC	0.42 104	0.26 153	0.40 28	0.44 101	0.82 531	0.51 140	0.44 261	0.64 50	0.41 54	0.44 90	0.78 178	0.44 87	0.47 156	0.56 57	0.36 144	0.13 22	0.12 63	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 564

ProNet	0.43 110	0.28 210	0.58 163	0.43 76	0.30 171	0.56 178	0.52 337	1.00 193	0.58 120	0.44 90	0.49 86	0.43 85	0.43 125	1.28 288	0.36 144	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.16 150

RAFT_CTSACE	0.63 262	0.26 153	0.88 355	0.55 311	0.51 410	0.71 279	0.44 261	0.80 111	0.97 267	0.97 249	1.84 510	1.18 386	0.68 279	1.47 343	0.36 144	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.20 279	0.20 226	0.14 77

depthmonostereo	0.41 100	0.23 78	0.53 122	0.47 140	0.23 30	0.61 207	0.35 135	1.00 193	0.76 194	0.48 116	0.65 139	0.47 106	0.49 180	0.67 104	0.37 156	0.16 71	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.16 76	0.15 115

HH	0.63 262	0.30 266	0.77 303	0.50 200	0.32 219	0.49 109	0.46 288	1.65 400	0.64 141	0.69 179	1.09 282	1.63 484	0.85 353	1.90 414	0.37 156	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.16 150

HanStereo	0.63 262	0.30 266	0.77 303	0.50 200	0.32 219	0.49 109	0.46 288	1.65 400	0.64 141	0.69 179	1.09 282	1.63 484	0.85 353	1.90 414	0.37 156	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.16 150

4D-IteraStereo	0.48 152	0.24 99	0.76 296	0.50 200	0.44 360	0.66 249	0.31 95	0.87 134	1.02 290	1.03 274	0.72 163	0.78 238	0.32 57	0.64 89	0.37 156	0.17 117	0.11 31	0.23 309	0.19 245	0.19 187	0.13 44

LoS	0.40 92	0.21 37	0.44 54	0.37 15	0.22 24	0.50 123	0.40 208	1.00 193	0.94 253	0.48 116	0.66 140	0.48 112	0.40 108	0.60 78	0.37 156	0.18 160	0.14 190	0.16 65	0.11 10	0.14 28	0.14 77
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.68 302	0.30 266	0.64 194	0.52 253	0.26 77	0.54 161	0.35 135	1.33 309	1.24 420	1.16 339	1.07 272	0.60 181	0.54 209	3.58 509	0.37 156	0.18 160	0.14 190	0.20 201	0.22 353	0.20 226	0.16 150

test_4	0.53 181	0.22 60	0.56 147	0.54 287	0.32 219	0.64 224	0.39 195	0.80 111	0.62 133	0.92 236	1.87 515	0.68 208	0.42 117	1.16 259	0.37 156	0.15 48	0.13 135	0.20 201	0.22 353	0.20 226	0.15 115

test-3	0.54 197	0.22 60	0.68 217	0.47 140	0.27 102	0.58 186	0.35 135	0.92 153	1.00 284	1.32 426	0.69 152	0.87 277	0.45 139	1.68 386	0.37 156	0.16 71	0.11 31	0.20 201	0.16 174	0.17 108	0.13 44

test_1	0.54 197	0.22 60	0.68 217	0.47 140	0.27 102	0.58 186	0.35 135	0.92 153	1.00 284	1.28 398	0.68 147	0.87 277	0.45 139	1.67 381	0.37 156	0.16 71	0.11 31	0.20 201	0.16 174	0.17 108	0.13 44

XX-TBD	0.46 139	0.70 524	0.35 2	0.79 509	0.25 67	0.58 186	0.26 60	0.69 68	1.27 434	0.76 191	1.00 237	0.45 95	0.33 62	0.47 27	0.37 156	0.19 207	0.15 251	0.15 32	0.11 10	0.17 108	0.14 77

Gwc-CoAtRS	0.52 170	0.24 99	0.68 217	0.48 168	0.29 147	0.64 224	0.25 49	1.16 263	1.08 319	1.01 266	1.00 237	1.12 373	0.56 222	0.69 106	0.37 156	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.15 132	0.15 51	0.15 115

BStereo	0.38 78	0.25 127	1.42 490	0.42 67	0.28 127	0.55 170	0.39 195	0.55 19	0.52 104	0.36 47	0.35 32	0.37 69	0.29 35	0.64 89	0.38 167	0.13 22	0.14 190	0.15 32	0.19 245	0.15 51	0.16 150

Wave_Phase_stereo	0.45 131	0.25 127	1.42 490	0.42 67	0.28 127	1.78 520	0.39 195	0.72 78	0.52 104	0.36 47	0.35 32	0.37 69	0.29 35	0.64 89	0.38 167	0.13 22	0.14 190	0.15 32	0.19 245	0.15 51	0.16 150

Select-FE	0.74 340	0.39 413	1.56 510	0.55 311	0.46 379	0.40 43	0.22 26	1.86 467	0.68 165	1.05 278	1.31 379	1.82 511	1.74 539	1.11 246	0.38 167	0.21 282	0.16 291	0.21 238	0.25 403	0.19 187	0.31 441

MM-Stereo_test3	0.50 166	0.24 99	0.54 130	0.54 287	0.74 504	0.49 109	0.53 345	1.09 242	1.05 304	0.62 168	0.95 218	0.61 185	0.42 117	0.77 133	0.38 167	0.20 248	0.17 321	0.20 201	0.16 174	0.18 143	0.18 208

IGEV++	0.40 92	0.22 60	0.51 106	0.52 253	0.29 147	0.45 77	0.25 49	1.65 400	0.46 73	0.37 54	0.57 118	0.46 99	0.45 139	0.50 36	0.38 167	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.15 115

Sa-1000	0.72 317	0.29 246	0.76 296	0.59 361	0.30 171	0.73 287	0.37 173	1.62 395	1.33 461	1.28 398	2.04 530	0.86 273	0.75 301	1.84 408	0.38 167	0.19 207	0.14 190	0.25 368	0.23 376	0.20 226	0.16 150

iRaft-Stereo_20w	0.65 282	0.31 301	1.00 400	0.47 140	0.34 258	0.73 287	0.30 88	2.96 580	0.70 171	1.15 329	1.14 310	0.76 231	0.65 274	1.11 246	0.38 167	0.17 117	0.13 135	0.18 133	0.16 174	0.19 187	0.18 208

GMOStereo	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 461	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

error version	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 461	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

test-v	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 461	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

test-2	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 461	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

IGEV-FE	0.53 181	0.30 266	0.99 394	0.56 325	0.35 262	0.41 49	0.32 105	1.37 320	0.63 136	1.00 261	1.09 282	0.94 306	0.41 111	0.83 156	0.39 178	0.18 160	0.12 63	0.19 159	0.18 220	0.19 187	0.17 182

DilatedVolume-Stereo	0.43 110	0.21 37	0.55 141	0.43 76	0.32 219	0.72 282	0.29 78	0.80 111	0.51 97	0.77 196	0.73 165	0.48 112	0.40 108	1.13 252	0.39 178	0.15 48	0.14 190	0.15 32	0.14 113	0.16 76	0.14 77

3.5w_stereo	0.33 49	0.25 127	0.45 67	0.37 15	0.24 46	0.54 161	0.35 135	0.66 60	0.36 40	0.43 86	0.44 62	0.29 36	0.34 72	0.77 133	0.39 178	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.13 44

999	0.48 152	0.22 60	0.49 90	0.48 168	0.34 258	0.75 296	0.31 95	0.85 131	0.55 114	0.37 54	0.48 78	0.50 127	0.36 89	2.45 465	0.39 178	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.16 76	0.19 249

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 139	0.36 394	0.71 248	0.47 140	0.36 273	0.67 253	0.35 135	0.78 98	1.12 340	0.61 165	0.62 129	0.39 77	0.39 103	0.71 114	0.39 178	0.20 248	0.17 321	0.22 271	0.18 220	0.23 320	0.19 249

IGEV_Zeroshot_test	0.53 181	0.30 266	0.99 394	0.56 325	0.35 262	0.41 49	0.32 105	1.37 320	0.63 136	1.00 261	1.09 282	0.95 315	0.41 111	0.83 156	0.39 178	0.18 160	0.12 63	0.19 159	0.18 220	0.19 187	0.17 182

test_3	0.55 212	0.23 78	0.71 248	0.53 272	0.28 127	0.61 207	0.40 208	0.92 153	1.05 304	1.19 357	0.68 147	0.93 303	0.44 135	1.67 381	0.39 178	0.15 48	0.12 63	0.22 271	0.19 245	0.21 270	0.14 77

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 197	0.25 127	0.68 217	0.43 76	0.24 46	0.40 43	0.34 127	1.04 211	1.09 327	1.32 426	1.60 471	0.80 244	0.68 279	0.67 104	0.39 178	0.13 22	0.10 9	0.18 133	0.17 199	0.17 108	0.13 44

UGAM-zero	1.00 443	0.30 266	0.93 374	0.47 140	0.30 171	0.57 183	0.25 49	2.25 551	0.63 136	1.01 266	1.10 288	2.73 564	1.85 549	6.26 562	0.40 186	0.17 117	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.17 182

rvit_stereo_0081_aga	0.44 123	0.34 364	0.73 266	0.51 232	0.41 335	0.50 123	0.40 208	0.81 116	0.57 118	0.58 153	0.56 115	0.53 145	0.43 125	0.66 101	0.40 186	0.26 405	0.21 406	0.22 271	0.20 279	0.26 360	0.18 208

testlalala2	0.58 236	0.27 184	0.68 217	1.72 580	1.27 575	0.68 260	0.42 228	0.93 162	0.70 171	0.90 229	0.93 214	0.76 231	0.34 72	0.52 41	0.40 186	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.17 182

AE-Stereo	0.49 160	0.27 184	0.67 213	0.60 373	0.39 316	0.67 253	0.46 288	1.18 270	1.09 327	0.47 108	0.75 171	0.69 213	0.47 156	0.59 66	0.40 186	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.20 279	0.19 187	0.15 115

EKT-Stereo	0.53 181	0.30 266	0.73 266	0.58 348	0.60 461	0.51 140	0.48 308	0.94 169	0.90 237	0.71 183	0.88 203	0.77 234	0.43 125	1.07 235	0.40 186	0.22 311	0.16 291	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.22 320

testlalala_base	0.77 357	0.40 420	0.70 236	0.65 430	0.50 397	0.79 322	0.28 73	1.50 355	0.51 97	0.73 189	0.90 207	0.69 213	0.54 209	0.66 101	0.40 186	2.82 595	0.14 190	0.17 95	0.12 51	2.68 589	0.19 249

anonymousdsp2	0.53 181	0.27 184	0.74 282	0.48 168	0.29 147	0.76 303	0.47 296	1.61 391	0.82 215	0.77 196	0.77 176	0.75 227	0.47 156	1.03 222	0.40 186	0.18 160	0.13 135	0.18 133	0.13 83	0.19 187	0.18 208

KYRaft	0.75 349	0.28 210	0.62 184	0.56 325	0.29 147	0.67 253	0.86 482	0.94 169	0.84 220	1.62 510	2.21 538	1.16 382	1.02 437	1.57 362	0.40 186	0.20 248	0.13 135	0.22 271	0.28 453	0.20 226	1.02 571

iRaftStereo_RVC	0.47 146	0.26 153	0.64 194	0.50 200	0.29 147	0.53 153	0.33 115	1.05 219	0.77 198	0.84 217	1.00 237	0.55 155	0.37 94	0.81 151	0.40 186	0.17 117	0.12 63	0.22 271	0.20 279	0.19 187	0.15 115

sAnonymous2	0.55 212	0.56 487	1.46 500	0.60 373	0.51 410	0.48 97	0.52 337	0.79 103	0.68 165	0.50 131	0.67 144	0.46 99	0.62 259	0.59 66	0.40 186	0.22 311	0.17 321	0.22 271	0.21 324	0.86 557	0.56 534

CroCo_RVC	0.55 212	0.56 487	1.46 500	0.60 373	0.51 410	0.48 97	0.52 337	0.79 103	0.68 165	0.50 131	0.67 144	0.46 99	0.62 259	0.59 66	0.40 186	0.22 311	0.17 321	0.22 271	0.21 324	0.86 557	0.56 534

tg	0.52 170	0.24 99	0.61 178	0.49 188	0.30 171	0.90 368	0.29 78	1.07 234	0.83 216	0.83 214	1.02 251	0.62 190	0.43 125	1.35 308	0.41 197	0.17 117	0.12 63	0.22 271	0.20 279	0.17 108	0.15 115

Occ-G	0.42 104	0.21 37	0.48 83	0.41 59	0.26 77	0.42 57	0.62 411	0.77 94	0.49 83	0.43 86	0.66 140	1.02 341	0.46 146	0.78 138	0.41 197	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.13 83	0.16 76	0.16 150

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 436	0.39 413	3.21 569	0.50 200	0.63 471	0.64 224	0.39 195	2.36 561	0.75 185	0.95 244	4.63 582	1.81 508	0.56 222	0.96 199	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.21 238	0.26 421	0.32 432	0.35 464

MyStereo06	0.61 251	0.28 210	0.95 382	0.56 325	0.46 379	0.61 207	0.73 446	1.78 441	0.67 161	1.03 274	1.12 301	1.13 378	0.56 222	0.78 138	0.41 197	0.17 117	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.20 282

DCRE	0.82 383	0.26 153	0.70 236	0.58 348	0.44 360	0.54 161	0.48 308	0.95 174	0.78 202	0.78 199	7.33 599	0.86 273	0.52 198	0.76 130	0.41 197	0.16 71	0.16 291	0.19 159	0.17 199	0.18 143	0.17 182

DisPM	0.66 289	0.28 210	0.72 254	0.61 387	0.35 262	0.62 216	0.45 281	1.02 200	0.99 279	1.56 498	1.10 288	0.80 244	0.59 241	2.37 460	0.41 197	0.23 338	0.14 190	0.23 309	0.21 324	0.20 226	0.25 366

RAFT+CT+SA	0.58 236	0.29 246	0.60 174	0.66 437	0.37 290	0.42 57	0.55 369	1.27 301	1.03 294	0.70 181	1.22 343	0.60 181	0.70 287	1.64 375	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.22 271	0.22 353	0.21 270	0.18 208

TRStereo	0.60 245	0.60 505	0.97 390	0.74 495	0.67 483	0.46 83	0.38 180	1.85 464	0.89 233	0.79 202	0.80 189	0.88 281	0.39 103	1.10 243	0.41 197	0.23 338	0.15 251	0.23 309	0.24 389	0.17 108	0.15 115

AnonymousM	0.59 242	1.11 561	0.41 34	0.44 101	0.32 219	0.43 66	0.47 296	1.05 219	0.64 141	0.98 253	0.63 132	0.67 206	0.43 125	0.59 66	0.41 197	0.20 248	0.15 251	1.84 587	0.84 576	0.14 28	0.13 44

raftrobust	0.52 170	0.25 127	0.56 147	0.65 430	0.52 422	0.49 109	0.34 127	0.98 187	0.91 242	1.30 412	0.87 201	0.63 193	0.81 333	0.78 138	0.41 197	0.19 207	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.15 51	0.16 150

EAI-Stereo	0.65 282	0.28 210	0.69 230	0.53 272	0.27 102	0.60 201	0.40 208	2.28 554	0.64 141	0.71 183	3.18 566	0.57 167	0.43 125	1.06 231	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.17 95	0.17 199	0.17 108	0.17 182

water-stereo	0.39 83	0.20 18	0.48 83	0.44 101	0.27 102	0.50 123	0.26 60	0.92 153	0.51 97	0.53 142	0.78 178	0.55 155	0.49 180	0.42 11	0.42 208	0.16 71	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.15 115

LL-Strereo2	0.52 170	0.33 340	0.69 230	0.52 253	0.37 290	0.70 274	0.30 88	1.13 258	0.67 161	0.94 242	0.78 178	0.91 293	0.42 117	1.05 230	0.42 208	0.17 117	0.16 291	0.29 429	0.25 403	0.21 270	0.16 150

TestStereo1	0.63 262	0.28 210	0.75 286	0.76 502	0.31 197	0.48 97	0.43 247	1.30 307	1.21 405	0.97 249	1.31 379	0.64 196	0.77 312	1.75 396	0.42 208	0.20 248	0.15 251	0.22 271	0.18 220	0.21 270	0.17 182

SA-5K	0.63 262	0.28 210	0.75 286	0.76 502	0.31 197	0.48 97	0.43 247	1.30 307	1.21 405	0.97 249	1.31 379	0.64 196	0.77 312	1.75 396	0.42 208	0.20 248	0.15 251	0.22 271	0.18 220	0.21 270	0.17 182

SA	0.66 289	0.30 266	0.82 323	0.61 387	0.30 171	0.58 186	0.38 180	1.44 340	1.30 449	0.96 246	1.36 402	0.66 203	0.95 403	1.85 411	0.42 208	0.19 207	0.15 251	0.25 368	0.23 376	0.21 270	0.17 182

GLC_STEREO	0.39 83	0.25 127	0.41 34	0.54 287	0.23 30	0.48 97	0.30 88	0.73 81	0.58 120	0.52 141	0.73 165	0.51 131	0.31 50	0.64 89	0.42 208	0.17 117	0.20 382	0.23 309	0.19 245	0.21 270	0.17 182

TransformOpticalFlow	0.96 426	0.28 210	0.89 361	0.52 253	0.31 197	0.66 249	0.54 351	1.75 427	1.12 340	1.09 289	1.44 427	1.37 435	1.01 432	6.70 575	0.42 208	0.19 207	0.12 63	0.20 201	0.19 245	0.18 143	0.19 249

test-1	0.52 170	0.26 153	1.04 419	0.56 325	0.32 219	0.61 207	0.38 180	1.10 245	0.91 242	0.78 199	1.01 243	0.77 234	0.52 198	0.60 78	0.42 208	0.17 117	0.14 190	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.23 340

s12784h	0.52 170	0.20 18	0.38 15	0.41 59	0.19 3	0.96 393	0.34 127	1.17 265	1.25 423	0.81 208	0.90 207	0.63 193	0.50 186	1.45 337	0.42 208	0.14 37	0.12 63	0.17 95	0.11 10	0.18 143	0.11 2

RALAANet	0.60 245	0.33 340	0.87 347	0.62 398	0.50 397	0.69 267	0.31 95	1.21 283	1.06 308	1.09 289	1.16 323	0.88 281	0.46 146	1.22 272	0.42 208	0.19 207	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.27 374	0.17 182

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 317	0.35 384	1.70 520	0.49 188	0.56 438	0.63 220	0.38 180	2.41 566	0.65 156	0.77 196	1.07 272	1.82 511	0.95 403	0.93 192	0.43 218	0.20 248	0.13 135	0.21 238	0.25 403	0.28 393	0.26 390

STrans-v2	1.04 458	0.28 210	0.96 388	0.49 188	0.32 219	0.68 260	0.79 462	2.47 571	1.12 340	1.12 305	1.46 436	1.40 437	1.46 514	6.70 575	0.43 218	0.18 160	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.18 143	0.18 208

AFF-stereo	0.58 236	0.25 127	0.64 194	0.46 126	0.29 147	0.34 23	0.38 180	1.15 261	1.14 355	1.17 348	1.60 471	1.10 368	0.71 292	0.97 207	0.43 218	0.13 22	0.11 31	0.19 159	0.19 245	0.17 108	0.14 77

DLNR-FE	23.17 621	48.55 638	42.94 625	176.85 639	78.48 633	0.35 26	0.21 19	23.51 623	0.75 185	0.66 176	0.86 197	0.59 179	0.30 43	1.55 358	0.44 221	9.85 623	0.12 63	0.18 133	0.14 113	76.92 637	0.16 150

rvit_0105_6	0.53 181	0.37 401	0.98 393	0.65 430	0.38 306	0.51 140	0.51 326	0.77 94	1.20 399	0.54 146	0.55 112	0.65 199	0.53 204	0.94 195	0.44 221	0.32 465	0.32 507	0.28 418	0.24 389	0.28 393	0.21 302

rvit_stereo_0081	0.44 123	0.33 340	0.64 194	0.54 287	0.35 262	0.41 49	0.44 261	0.66 60	0.95 255	0.48 116	0.52 96	0.50 127	0.46 146	0.82 154	0.44 221	0.25 382	0.20 382	0.22 271	0.19 245	0.25 348	0.17 182

rvit_stereo_0082	0.44 123	0.33 340	0.64 194	0.54 287	0.35 262	0.41 49	0.44 261	0.66 60	0.95 255	0.48 116	0.52 96	0.50 127	0.46 146	0.82 154	0.44 221	0.25 382	0.20 382	0.22 271	0.19 245	0.25 348	0.17 182

rvit_stereo_0080	0.44 123	0.32 317	0.71 248	0.47 140	0.36 273	0.42 57	0.55 369	0.82 121	0.68 165	0.50 131	0.60 124	0.55 155	0.47 156	0.59 66	0.44 221	0.26 405	0.21 406	0.20 201	0.20 279	0.31 423	0.19 249

qqq1	0.72 317	0.30 266	0.86 336	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.44 221	0.24 355	0.20 382	0.18 133	0.15 132	0.18 143	0.18 208

fff1	0.72 317	0.30 266	0.86 336	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.44 221	0.24 355	0.20 382	0.18 133	0.15 132	0.18 143	0.18 208

whm_eth	0.44 123	0.32 317	0.71 248	0.47 140	0.36 273	0.42 57	0.55 369	0.82 121	0.68 165	0.50 131	0.60 124	0.55 155	0.47 156	0.59 66	0.44 221	0.26 405	0.21 406	0.20 201	0.20 279	0.31 423	0.19 249

DLNR_Zeroshot_test	23.17 621	48.52 637	43.29 626	176.68 638	78.69 634	0.35 26	0.21 19	23.41 622	0.75 185	0.66 176	0.86 197	0.59 179	0.30 43	1.56 361	0.44 221	9.57 621	0.12 63	0.18 133	0.14 113	76.92 637	0.16 150

PSM-AAD	0.79 369	0.27 184	0.53 122	0.55 311	0.28 127	0.77 311	1.24 541	0.99 189	0.91 242	1.66 515	1.57 466	0.81 248	2.19 567	1.65 376	0.44 221	0.19 207	0.14 190	0.38 504	0.32 489	0.21 270	0.70 556

Prome-Stereo	0.75 349	0.27 184	0.53 122	0.55 311	0.32 219	0.59 193	0.97 508	0.89 143	0.88 230	1.45 471	2.46 551	0.91 293	1.41 507	1.58 364	0.44 221	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.20 226	0.92 567

CREStereo++_RVC	0.47 146	0.21 37	0.38 15	0.45 115	0.38 306	0.45 77	0.25 49	0.75 88	1.29 443	0.80 204	1.21 341	0.47 106	0.37 94	0.53 44	0.44 221	0.16 71	0.11 31	0.15 32	0.80 574	0.18 143	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
R-Stereo Train	0.57 229	0.26 153	0.63 187	0.54 287	0.36 273	0.69 267	0.54 351	1.22 291	0.72 178	1.61 506	1.50 447	0.75 227	0.53 204	0.64 89	0.44 221	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.17 182

RAFT-Stereo	0.57 229	0.26 153	0.63 187	0.54 287	0.36 273	0.69 267	0.54 351	1.22 291	0.72 178	1.61 506	1.50 447	0.75 227	0.53 204	0.64 89	0.44 221	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.17 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_4	0.56 221	0.38 408	1.06 424	0.66 437	0.38 306	0.53 153	0.53 345	0.84 130	1.17 379	0.56 150	0.61 126	0.72 221	0.59 241	0.98 208	0.45 235	0.32 465	0.33 512	0.29 429	0.25 403	0.29 404	0.23 340

plain	0.46 139	0.27 184	1.01 404	0.50 200	0.40 327	0.35 26	0.37 173	0.87 134	0.56 116	0.43 86	0.76 173	0.42 82	0.40 108	1.13 252	0.45 235	0.21 282	0.15 251	0.24 329	0.19 245	0.24 335	0.16 150

MIF-Stereo (partial)	0.45 131	0.25 127	0.70 236	0.50 200	0.52 422	0.35 26	0.26 60	0.91 150	0.59 129	0.45 98	0.71 159	0.51 131	0.51 192	1.11 246	0.45 235	0.20 248	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.24 335	0.18 208

knoymous	0.51 168	0.29 246	0.47 79	0.43 76	0.30 171	0.55 170	0.55 369	1.02 200	0.77 198	0.98 253	0.85 196	0.94 306	0.56 222	0.85 166	0.45 235	0.20 248	0.14 190	0.26 387	0.14 113	0.23 320	0.23 340

test_5	0.65 282	0.30 266	0.75 286	0.67 449	0.50 397	0.92 379	0.52 337	1.39 327	1.12 340	0.76 191	1.11 294	1.00 332	0.90 378	1.53 354	0.45 235	0.18 160	0.13 135	0.23 309	0.22 353	0.21 270	0.19 249

LCNet	0.72 317	0.28 210	0.52 115	0.55 311	0.31 197	0.69 267	0.54 351	1.00 193	0.88 230	1.19 357	1.34 395	0.97 323	1.34 502	2.56 473	0.45 235	0.18 160	0.13 135	0.21 238	0.25 403	0.27 374	0.73 559

Patchmatch Stereo++	0.55 212	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.29 78	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.37 315	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208
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	0.54 197	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.41 224	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.82 253	0.61 253	1.06 231	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

ROB_FTStereo	0.54 197	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.64 224	0.25 49	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.95 218	0.82 253	0.61 253	1.15 255	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

HUI-Stereo	0.52 170	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.30 88	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	0.79 142	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

SST-Stereo	0.83 389	0.28 210	0.72 254	0.59 361	0.31 197	0.72 282	0.26 60	1.09 242	0.86 222	1.47 474	1.10 288	1.00 332	0.87 366	5.73 554	0.45 235	0.22 311	0.13 135	0.23 309	0.19 245	0.23 320	0.18 208

iRAFT	0.55 212	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.29 78	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.37 315	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

RAFT-IKP	0.54 197	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.59 193	0.36 151	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.61 253	1.22 272	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

TestStereo	0.64 274	0.39 413	0.71 248	0.51 232	0.27 102	0.56 178	0.42 228	1.03 205	0.91 242	0.80 204	1.00 237	0.68 208	0.52 198	3.25 499	0.45 235	0.22 311	0.15 251	0.24 329	0.18 220	0.27 374	0.16 150

rvit_stereo_0083	0.47 146	0.33 340	0.81 320	0.56 325	0.36 273	0.50 123	0.44 261	0.68 67	0.95 255	0.49 122	0.57 118	0.55 155	0.49 180	0.88 175	0.46 249	0.25 382	0.25 457	0.24 329	0.20 279	0.24 335	0.17 182

GCST	1.08 464	1.47 579	0.93 374	1.73 581	1.14 566	1.30 463	0.31 95	1.33 309	1.16 376	1.29 404	0.97 230	0.98 325	0.49 180	2.08 433	0.46 249	1.19 581	0.70 583	1.30 582	0.85 578	1.02 566	0.89 566

FTStereo	0.91 416	0.26 153	0.56 147	0.54 287	0.33 240	0.66 249	1.87 578	1.00 193	0.75 185	1.75 522	4.15 577	1.04 348	1.65 532	1.57 362	0.46 249	0.19 207	0.16 291	0.23 309	0.21 324	0.18 143	0.63 547

ROB_FTStereo_v2	0.54 197	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.64 224	0.42 228	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.12 250	0.46 249	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

RAFT_R40	0.83 389	0.28 210	0.73 266	0.59 361	0.31 197	0.69 267	0.44 261	1.10 245	0.95 255	1.47 474	1.10 288	1.00 332	0.85 353	5.53 548	0.46 249	0.22 311	0.13 135	0.23 309	0.20 279	0.23 320	0.18 208

iGMRVC	0.56 221	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.38 180	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.52 350	0.46 249	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

GMM-Stereo	0.74 340	0.25 127	0.59 170	0.54 287	0.34 258	0.72 282	0.99 513	1.01 199	0.87 226	1.36 443	1.78 503	1.12 373	0.81 333	2.09 434	0.46 249	0.18 160	0.12 63	0.25 368	0.25 403	0.20 226	0.85 565

CroCo-Stereo Lap2	0.44 123	0.34 364	0.77 303	0.61 387	0.79 522	0.28 11	0.35 135	0.75 88	0.71 176	0.38 62	0.50 89	0.72 221	0.55 216	0.57 62	0.47 256	0.17 117	0.18 344	0.19 159	0.16 174	0.21 270	0.20 282

HHNet	0.62 255	0.26 153	0.63 187	0.43 76	0.45 367	0.50 123	0.58 392	1.07 234	1.01 287	1.25 389	2.23 539	0.70 217	0.61 253	1.07 235	0.47 256	0.20 248	0.13 135	0.23 309	0.19 245	0.19 187	0.30 431

RAFT-345	0.84 394	0.25 127	0.66 208	0.50 200	0.27 102	0.54 161	0.42 228	0.83 126	1.11 336	1.32 426	2.34 544	0.86 273	0.54 209	5.72 553	0.47 256	0.18 160	0.13 135	0.22 271	0.17 199	0.17 108	0.16 150

raft+_RVC	0.53 181	0.26 153	0.54 130	0.60 373	0.47 385	0.54 161	0.54 351	1.27 301	0.99 279	0.76 191	1.03 261	0.70 217	0.56 222	0.93 192	0.47 256	0.18 160	0.14 190	0.19 159	0.18 220	0.18 143	0.15 115

RALCasStereoNet	0.54 197	0.30 266	0.66 208	0.59 361	0.51 410	0.61 207	0.52 337	0.94 169	0.93 250	0.70 181	1.01 243	0.78 238	0.44 135	1.33 302	0.47 256	0.20 248	0.16 291	0.18 133	0.16 174	0.20 226	0.19 249

FlowAnything_test	0.39 83	0.26 153	0.61 178	0.59 361	0.33 240	0.62 216	0.36 151	0.62 45	0.40 50	0.45 98	0.36 34	0.45 95	0.37 94	0.53 44	0.48 261	0.24 355	0.18 344	0.28 418	0.33 499	0.21 270	0.19 249

Selective-RAFT	0.52 170	0.28 210	0.79 314	0.55 311	0.27 102	0.91 372	0.33 115	0.80 111	0.88 230	0.58 153	0.63 132	0.81 248	0.77 312	1.29 292	0.48 261	0.19 207	0.14 190	0.17 95	0.15 132	0.19 187	0.17 182

NF-Stereo	0.80 372	0.30 266	0.75 286	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.02 251	0.82 253	0.57 231	5.40 546	0.48 261	0.23 338	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

OCTAStereo	0.80 372	0.30 266	0.75 286	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.82 253	0.57 231	5.35 540	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

GrayStereo	0.82 383	0.26 153	0.58 163	0.63 407	0.37 290	0.76 303	1.86 577	1.11 251	0.87 226	1.99 545	1.89 517	1.08 356	1.82 548	1.39 324	0.48 261	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.21 324	0.18 143	0.39 484

RE-Stereo	0.80 372	0.30 266	0.75 286	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.81 248	0.57 231	5.37 543	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

TVStereo	0.80 372	0.30 266	0.75 286	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.81 248	0.57 231	5.37 543	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

sCroCo_RVC	0.49 160	0.40 420	1.02 411	0.65 430	0.60 461	0.52 144	0.40 208	0.83 126	0.61 131	0.44 90	0.74 169	0.49 121	0.50 186	0.63 88	0.48 261	0.26 405	0.27 471	0.23 309	0.22 353	0.29 404	0.25 366

StereoVision	0.65 282	0.34 364	0.86 336	0.59 361	0.40 327	0.50 123	0.41 224	1.09 242	0.93 250	0.71 183	2.50 553	0.82 253	0.57 231	1.03 222	0.49 269	0.25 382	0.28 478	0.29 429	0.28 453	0.36 455	0.20 282

PFNet+	0.59 242	0.28 210	0.77 303	0.53 272	0.30 171	0.59 193	0.31 95	0.92 153	1.14 355	1.33 434	1.10 288	0.79 242	0.57 231	1.31 294	0.49 269	0.25 382	0.17 321	0.28 418	0.26 421	0.21 270	0.25 366

OMP-Stereo	0.94 423	0.33 340	0.72 254	0.90 546	0.31 197	0.49 109	0.36 151	1.16 263	1.06 308	1.58 504	1.12 301	1.46 451	0.69 282	6.94 578	0.49 269	0.19 207	0.14 190	0.24 329	0.18 220	0.20 226	0.14 77

NRIStereo	0.60 245	0.29 246	0.69 230	0.53 272	0.28 127	0.63 220	0.33 115	1.08 240	0.87 226	1.14 323	0.87 201	0.91 293	0.59 241	2.24 449	0.49 269	0.20 248	0.14 190	0.21 238	0.19 245	0.21 270	0.17 182

ASMatch	0.88 408	0.26 153	0.69 230	0.51 232	0.35 262	0.48 97	0.37 173	1.12 254	0.92 248	1.10 297	3.28 567	0.96 321	0.98 420	4.90 532	0.49 269	0.19 207	0.16 291	0.22 271	0.19 245	0.19 187	0.27 400

DN-CSS_ROB	0.64 274	0.32 317	1.05 420	0.55 311	0.40 327	0.54 161	0.45 281	1.21 283	0.93 250	1.03 274	1.47 437	0.69 213	0.63 264	1.76 401	0.49 269	0.18 160	0.14 190	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.20 282

rvit_0105_5	0.58 236	0.39 413	1.05 420	0.66 437	0.37 290	0.58 186	0.56 377	0.94 169	1.18 386	0.64 171	0.68 147	0.75 227	0.63 264	0.88 175	0.50 275	0.32 465	0.32 507	0.30 442	0.27 432	0.28 393	0.25 366

rvit_stereo_ft	0.47 146	0.35 384	0.87 347	0.67 449	0.42 340	0.40 43	0.59 401	0.81 116	0.74 184	0.46 103	0.55 112	0.57 167	0.49 180	0.65 99	0.50 275	0.25 382	0.17 321	0.22 271	0.22 353	0.24 335	0.17 182

RAFT-RH_RVC	1.03 455	0.24 99	0.67 213	0.49 188	0.28 127	0.81 341	0.33 115	0.83 126	1.08 319	2.05 549	4.65 584	1.04 348	0.57 231	5.98 561	0.50 275	0.18 160	0.13 135	0.26 387	0.20 279	0.16 76	0.17 182

CRE-IMP	0.55 212	0.30 266	0.74 282	0.52 253	0.29 147	0.79 322	0.25 49	1.04 211	0.72 178	1.09 289	0.95 218	0.81 248	0.57 231	1.10 243	0.50 275	0.21 282	0.14 190	0.23 309	0.19 245	0.28 393	0.22 320

ARAFT	0.77 357	0.36 394	1.49 507	0.51 232	0.31 197	0.90 368	0.82 473	1.90 479	1.06 308	1.62 510	1.24 349	1.02 341	0.64 268	1.84 408	0.50 275	0.18 160	0.14 190	0.28 418	0.27 432	0.17 108	0.16 150

test_sample2	0.62 255	0.29 246	0.74 282	0.50 200	0.28 127	0.80 332	0.61 408	1.61 391	1.00 284	0.88 226	0.99 233	0.94 306	0.83 346	1.16 259	0.51 280	0.23 338	0.18 344	0.22 271	0.21 324	0.23 320	0.22 320

UniTT-Stereo	0.36 65	0.23 78	0.59 170	0.48 168	0.36 273	0.40 43	0.32 105	0.53 12	0.49 83	0.54 146	0.55 112	0.36 64	0.31 50	0.58 65	0.51 280	0.20 248	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.19 187	0.15 115

riskmin	0.56 221	0.27 184	0.60 174	0.43 76	0.31 197	0.83 349	0.42 228	1.14 259	1.04 299	0.73 189	0.75 171	1.11 372	1.01 432	0.81 151	0.51 280	0.20 248	0.14 190	0.24 329	0.15 132	0.24 335	0.25 366

ADStereo(finetuned)	0.57 229	0.24 99	1.06 424	0.43 76	0.24 46	0.49 109	0.35 135	1.05 219	1.30 449	1.12 305	1.03 261	0.58 172	1.20 479	0.84 161	0.51 280	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.19 249

IIG-Stereo	0.96 426	0.31 301	0.72 254	0.88 542	0.33 240	0.61 207	0.26 60	1.19 280	1.03 294	1.69 518	1.37 404	1.46 451	0.75 301	6.96 580	0.51 280	0.19 207	0.14 190	0.23 309	0.18 220	0.20 226	0.14 77

Pruner-Stereo	0.62 255	0.29 246	0.70 236	0.61 387	0.31 197	0.63 220	0.43 247	1.17 265	0.99 279	1.53 488	1.08 277	0.95 315	0.55 216	1.35 308	0.51 280	0.23 338	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.21 270	0.23 340

rafts_anoy	0.52 170	0.29 246	0.59 170	0.59 361	0.50 397	0.53 153	0.40 208	1.11 251	1.03 294	0.84 217	0.83 192	0.68 208	0.54 209	0.72 118	0.51 280	0.19 207	0.14 190	0.24 329	0.26 421	0.21 270	0.18 208

DCANet-4	0.54 197	0.26 153	1.07 429	0.42 67	0.24 46	0.48 97	0.36 151	0.99 189	1.30 449	1.10 297	1.02 251	0.56 164	0.75 301	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

fff	0.53 181	0.24 99	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

MIPNet	0.56 221	0.28 210	0.94 378	0.49 188	0.33 240	0.66 249	0.38 180	1.35 317	1.08 319	1.06 279	0.92 211	0.60 181	0.79 323	0.73 123	0.52 287	0.17 117	0.14 190	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.17 182

IPLGR	0.58 236	0.27 184	1.14 449	0.48 168	0.28 127	0.65 240	0.33 115	1.22 291	1.13 352	1.18 353	1.05 266	0.69 213	0.66 277	0.96 199	0.52 287	0.17 117	0.15 251	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.18 208

DCANet	0.54 197	0.24 99	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.49 109	0.36 151	1.05 219	1.30 449	1.12 305	1.03 261	0.58 172	0.92 384	0.81 151	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.19 249

csc	0.53 181	0.24 99	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

cscssc	0.53 181	0.24 99	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

FACV-RUCA	0.63 262	0.34 364	0.82 323	0.62 398	0.65 476	0.81 341	0.41 224	1.44 340	1.07 313	0.86 224	1.14 310	0.61 185	0.69 282	0.80 145	0.53 294	0.28 435	0.19 362	0.47 532	0.21 324	0.35 448	0.25 366

PSM-softLoss	0.78 365	0.31 301	0.77 303	0.58 348	0.32 219	0.56 178	0.40 208	1.18 270	0.70 171	1.24 383	1.07 272	0.83 260	0.52 198	5.36 541	0.53 294	0.24 355	0.15 251	0.25 368	0.22 353	0.20 226	0.25 366

KMStereo	0.78 365	0.31 301	0.77 303	0.58 348	0.32 219	0.56 178	0.40 208	1.18 270	0.70 171	1.24 383	1.07 272	0.83 260	0.52 198	5.36 541	0.53 294	0.24 355	0.15 251	0.25 368	0.22 353	0.20 226	0.25 366

IRAFT_RVC	0.88 408	0.28 210	0.76 296	0.63 407	0.31 197	0.65 240	1.02 518	1.22 291	0.94 253	1.22 370	1.04 264	1.01 339	0.98 420	5.82 556	0.53 294	0.22 311	0.12 63	0.25 368	0.20 279	0.20 226	0.19 249

Anonymous3	0.61 251	0.44 438	1.11 441	0.59 361	0.49 390	0.93 383	0.65 420	0.93 162	0.81 210	0.72 188	0.88 203	0.65 199	0.69 282	1.06 231	0.53 294	0.35 491	0.30 493	0.26 387	0.26 421	0.31 423	0.27 400

SFCPSM	0.70 308	0.28 210	1.02 411	0.51 232	0.38 306	1.37 473	0.66 425	2.00 504	1.03 294	1.17 348	1.21 341	0.82 253	0.78 319	1.03 222	0.53 294	0.21 282	0.17 321	0.22 271	0.24 389	0.21 270	0.19 249

CASS	0.65 282	0.34 364	0.72 254	0.56 325	0.27 102	0.78 316	0.42 228	1.59 384	0.86 222	1.30 412	1.25 353	0.87 277	0.84 350	0.84 161	0.54 300	0.35 491	0.19 362	0.26 387	0.21 324	0.28 393	0.42 494
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.72 317	1.17 567	0.80 319	0.77 505	0.41 335	0.77 311	0.38 180	0.97 183	1.34 464	0.81 208	0.88 203	0.71 220	0.60 244	1.21 271	0.54 300	0.52 542	0.19 362	1.02 577	0.26 421	0.71 552	0.31 441

PFNet	0.91 416	0.26 153	1.10 439	0.63 407	0.32 219	0.64 224	0.56 377	1.17 265	0.99 279	1.47 474	1.08 277	0.98 325	0.69 282	6.62 570	0.54 300	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.19 245	0.20 226	0.17 182

DeepStereo_RVC	0.55 212	0.29 246	0.72 254	0.51 232	0.30 171	0.59 193	0.33 115	1.03 205	0.70 171	1.16 339	0.93 214	0.83 260	0.94 398	0.96 199	0.54 300	0.21 282	0.14 190	0.21 238	0.19 245	0.24 335	0.24 354

NLSM1	0.49 160	0.25 127	0.55 141	0.48 168	1.08 558	0.83 349	0.31 95	0.83 126	0.66 159	0.51 138	0.76 173	0.47 106	0.48 170	0.98 208	0.55 304	0.18 160	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.15 115

FSD					0.50 397	0.54 161	0.58 392	0.65 54	0.53 110	0.54 146	0.52 96	0.56 164	0.52 198	0.57 62	0.55 304	0.51 541	0.47 559	0.50 537	0.49 546	0.50 516

GANet-ADL	0.60 245	0.35 384	0.72 254	0.64 416	0.40 327	0.68 260	0.51 326	1.49 351	1.12 340	0.95 244	1.08 277	0.91 293	0.57 231	0.76 130	0.55 304	0.26 405	0.18 344	0.18 133	0.16 174	0.23 320	0.25 366

GMStereo	0.55 212	0.45 445	0.94 378	0.50 200	0.32 219	0.64 224	0.43 247	1.00 193	1.40 495	0.82 212	0.73 165	0.51 131	0.45 139	0.85 166	0.55 304	0.24 355	0.15 251	0.20 201	0.21 324	0.31 423	0.24 354
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_0105_3	0.63 262	0.44 438	1.08 433	0.72 483	0.40 327	0.64 224	0.71 442	1.03 205	1.17 379	0.82 212	0.70 156	0.80 244	0.70 287	0.91 183	0.56 308	0.35 491	0.34 513	0.34 482	0.32 489	0.27 374	0.28 412

RAFT	0.64 274	0.30 266	0.73 266	0.59 361	0.33 240	0.68 260	0.58 392	1.04 211	0.76 194	1.08 283	1.19 335	1.65 490	0.93 393	1.06 231	0.56 308	0.21 282	0.18 344	0.27 403	0.24 389	0.22 294	0.17 182

iResNetv2_ROB	0.80 372	0.37 401	1.71 522	0.56 325	0.37 290	0.94 384	0.64 418	1.73 419	1.34 464	1.23 376	1.42 418	1.26 407	0.92 384	1.85 411	0.56 308	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.14 113	0.24 335	0.19 249

NLMM1	0.56 221	0.27 184	0.60 174	0.47 140	0.74 504	0.68 260	0.43 247	1.83 459	1.04 299	0.59 161	0.62 129	0.51 131	0.47 156	1.33 302	0.57 311	0.18 160	0.21 406	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.15 115

11t1	0.52 170	0.28 210	0.68 217	0.51 232	0.28 127	0.83 349	0.39 195	1.22 291	0.63 136	0.84 217	0.74 169	0.68 208	0.68 279	0.91 183	0.57 311	0.21 282	0.18 344	0.19 159	0.16 174	0.20 226	0.21 302

PCWNet_CMD	0.66 289	0.32 317	0.88 355	0.49 188	0.37 290	0.78 316	0.40 208	1.42 333	1.31 453	1.16 339	1.31 379	1.25 403	0.62 259	0.89 180	0.57 311	0.20 248	0.16 291	0.27 403	0.19 245	0.40 476	0.25 366

MSMDNet	0.66 289	0.32 317	0.87 347	0.49 188	0.37 290	0.79 322	0.40 208	1.43 339	1.31 453	1.15 329	1.31 379	1.24 399	0.63 264	0.88 175	0.57 311	0.21 282	0.16 291	0.26 387	0.19 245	0.39 472	0.24 354

xyz-stereo-finetune	0.48 152	0.25 127	0.54 130	0.42 67	0.23 30	0.80 332	0.42 228	0.80 111	0.80 207	0.61 165	0.62 129	0.54 150	0.43 125	1.70 388	0.58 315	0.15 48	0.15 251	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.15 115

mmm	0.63 262	0.35 384	0.72 254	0.51 232	0.30 171	0.86 362	0.54 351	1.59 384	0.86 222	1.07 282	1.38 409	0.79 242	0.75 301	0.91 183	0.58 315	0.22 311	0.18 344	0.29 429	0.25 403	0.25 348	0.23 340

111	0.60 245	0.23 78	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.72 282	0.42 228	1.18 270	1.41 500	0.80 204	1.38 409	1.10 368	0.79 323	0.96 199	0.58 315	0.18 160	0.13 135	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.19 249

rvit_stereo_0075_2	0.64 274	0.46 447	1.05 420	0.66 437	0.66 479	0.53 153	0.48 308	1.20 282	1.12 340	0.76 191	0.92 211	0.78 238	0.53 204	1.03 222	0.59 318	0.37 499	0.28 478	0.40 515	0.31 481	0.37 459	0.32 448

1test111	0.54 197	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	1.42 333	0.78 202	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	0.88 175	0.59 318	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.22 294	0.21 302

GMStereo_Zeroshot	0.67 298	0.61 507	1.01 404	0.64 416	0.37 290	0.84 358	0.35 135	1.05 219	1.12 340	1.12 305	1.06 268	1.27 411	0.54 209	1.19 267	0.59 318	0.32 465	0.17 321	0.31 448	0.18 220	0.52 523	0.22 320

CFNet_ucs	0.70 308	0.33 340	0.88 355	0.50 200	0.43 351	0.74 291	0.44 261	1.60 388	1.29 443	1.22 370	1.54 456	1.09 366	0.63 264	0.99 213	0.59 318	0.25 382	0.20 382	0.37 501	0.21 324	0.40 476	0.28 412

anonymousa	0.72 317	0.27 184	0.75 286	0.47 140	0.63 471	1.43 486	0.45 281	1.24 297	0.89 233	1.28 398	1.75 500	1.62 479	1.13 465	0.69 106	0.59 318	0.19 207	0.16 291	0.23 309	0.25 403	0.20 226	0.18 208

qqq	0.57 229	0.34 364	0.71 248	0.47 140	0.27 102	0.64 224	0.62 411	1.42 333	0.78 202	0.80 204	0.92 211	0.95 315	0.77 312	0.88 175	0.59 318	0.21 282	0.20 382	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.21 302

CFNet_pseudo	0.66 289	0.32 317	0.86 336	0.48 168	0.39 316	0.70 274	0.40 208	1.33 309	1.22 411	1.16 339	1.34 395	1.24 399	0.64 268	0.98 208	0.59 318	0.21 282	0.16 291	0.33 472	0.19 245	0.36 455	0.25 366

ccs_rob	0.66 289	0.33 340	0.86 336	0.48 168	0.39 316	0.70 274	0.40 208	1.33 309	1.22 411	1.16 339	1.34 395	1.23 397	0.64 268	0.98 208	0.59 318	0.21 282	0.16 291	0.35 490	0.20 279	0.37 459	0.25 366

WQFJX1	0.57 229	0.26 153	0.54 130	0.48 168	0.72 496	0.68 260	0.47 296	2.46 570	0.71 176	0.54 146	0.50 89	0.53 145	0.51 192	1.36 313	0.60 326	0.18 160	0.20 382	0.20 201	0.16 174	0.20 226	0.20 282

WQFJX	0.51 168	0.27 184	0.52 115	0.46 126	0.87 542	0.75 296	0.39 195	1.29 306	0.77 198	0.53 142	0.52 96	0.55 155	0.55 216	0.95 198	0.60 326	0.17 117	0.19 362	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.18 208

DAS	0.84 394	0.34 364	1.03 415	0.64 416	0.69 491	0.77 311	0.63 416	1.54 373	1.20 399	1.79 528	1.55 458	0.95 315	1.04 441	2.83 483	0.60 326	0.21 282	0.16 291	0.25 368	0.18 220	0.27 374	0.22 320

SepStereo	0.82 383	0.34 364	1.03 415	0.64 416	0.69 491	0.77 311	0.63 416	1.54 373	1.20 399	1.79 528	1.55 458	0.95 315	1.04 441	2.30 455	0.60 326	0.21 282	0.16 291	0.25 368	0.18 220	0.27 374	0.22 320

MIM_Stereo	0.57 229	0.24 99	0.92 372	0.46 126	0.30 171	0.54 161	0.28 73	1.27 301	0.75 185	1.00 261	1.16 323	0.93 303	0.53 204	1.45 337	0.61 330	0.16 71	0.16 291	0.20 201	0.19 245	0.17 108	0.14 77

GES	0.66 289	0.34 364	0.90 365	0.59 361	0.38 306	0.94 384	0.57 388	2.11 525	0.86 222	1.02 270	1.11 294	0.66 203	0.79 323	0.99 213	0.61 330	0.27 421	0.19 362	0.20 201	0.20 279	0.21 270	0.30 431

DIP-Stereo	0.62 255	0.30 266	0.83 328	0.48 168	0.36 273	0.95 387	0.33 115	2.37 563	0.67 161	1.25 389	1.00 237	0.68 208	0.51 192	0.91 183	0.61 330	0.18 160	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.19 187	0.19 249
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MyStereo04	0.67 298	0.29 246	1.07 429	0.55 311	0.45 367	0.59 193	0.79 462	1.50 355	1.40 495	0.91 234	0.91 209	0.74 224	0.86 361	1.52 350	0.62 333	0.17 117	0.16 291	0.24 329	0.20 279	0.23 320	0.20 282

x	0.54 197	0.31 301	0.61 178	0.47 140	0.30 171	0.67 253	0.47 296	1.53 370	0.79 206	0.81 208	0.83 192	0.78 238	0.70 287	0.70 110	0.62 333	0.21 282	0.19 362	0.22 271	0.19 245	0.21 270	0.20 282

GANet-RSSM	0.72 317	0.28 210	0.63 187	0.64 416	0.58 450	0.80 332	0.58 392	1.89 476	1.08 319	1.04 277	1.25 353	1.15 381	1.04 441	1.49 345	0.62 333	0.25 382	0.19 362	0.22 271	0.22 353	0.22 294	0.21 302

UCFNet_RVC	0.69 304	0.35 384	0.49 90	0.64 416	0.39 316	0.85 361	0.58 392	1.75 427	1.14 355	0.97 249	1.19 335	1.17 383	0.93 393	0.99 213	0.62 333	0.28 435	0.20 382	0.34 482	0.31 481	0.32 432	0.27 400

H2IRNET	0.56 221	0.26 153	0.66 208	0.47 140	0.35 262	0.41 49	0.26 60	0.92 153	1.17 379	0.61 165	1.28 369	1.08 356	0.86 361	0.99 213	0.63 337	0.19 207	0.16 291	0.22 271	0.25 403	0.21 270	0.18 208

MyStereo05	0.66 289	0.28 210	1.07 429	0.56 325	0.46 379	0.61 207	0.73 446	1.34 314	1.41 500	1.15 329	0.91 209	0.77 234	0.80 329	1.41 332	0.63 337	0.17 117	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.20 282

IPLG	0.69 304	0.27 184	0.97 390	0.51 232	0.43 351	0.79 322	0.33 115	1.21 283	1.06 308	1.30 412	1.10 288	0.52 139	0.55 216	3.16 497	0.63 337	0.16 71	0.14 190	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.17 182

AdaStereo	0.70 308	0.43 435	0.75 286	0.73 491	0.37 290	0.92 379	0.53 345	1.85 464	1.18 386	1.12 305	1.23 347	1.07 355	0.65 274	0.96 199	0.63 337	0.31 458	0.15 251	0.32 463	0.21 324	0.29 404	0.22 320
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.
CoDeX	0.73 335	0.29 246	0.93 374	0.54 287	0.36 273	1.14 431	0.61 408	2.34 560	1.17 379	1.16 339	1.25 353	0.91 293	0.87 366	1.33 302	0.64 341	0.20 248	0.16 291	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.18 208

WQFJA1	0.48 152	0.27 184	0.53 122	0.46 126	0.85 536	0.79 322	0.39 195	1.11 251	0.75 185	0.50 131	0.52 96	0.53 145	0.50 186	0.71 114	0.65 342	0.17 117	0.21 406	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.16 150

NLMM	0.48 152	0.27 184	0.53 122	0.46 126	0.85 536	0.79 322	0.39 195	1.12 254	0.75 185	0.50 131	0.52 96	0.53 145	0.50 186	0.72 118	0.65 342	0.17 117	0.21 406	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.16 150

test_sample5	0.69 304	0.34 364	0.87 347	0.52 253	0.30 171	0.84 358	0.54 351	1.83 459	1.14 355	1.11 303	1.25 353	0.88 281	0.78 319	1.23 274	0.65 342	0.26 405	0.20 382	0.27 403	0.27 432	0.27 374	0.26 390

DualNet	0.70 308	0.34 364	0.87 347	0.52 253	0.30 171	0.84 358	0.54 351	1.83 459	1.14 355	1.14 323	1.33 388	0.88 281	0.78 319	1.23 274	0.65 342	0.26 405	0.20 382	0.27 403	0.27 432	0.27 374	0.26 390

NOSS_ROB	1.26 493	0.46 447	0.62 184	0.56 325	0.38 306	1.06 417	0.78 459	1.73 419	1.40 495	1.01 266	1.43 422	1.10 368	0.75 301	10.62 613	0.65 342	0.45 528	0.43 547	0.48 534	0.45 536	0.44 496	0.41 490

BSDual-CNN	0.71 315	0.32 317	0.68 217	0.54 287	0.44 360	1.27 458	0.65 420	2.16 535	0.98 272	1.20 361	1.11 294	1.12 373	0.74 299	0.91 183	0.66 347	0.24 355	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

hknet	0.77 357	0.32 317	0.95 382	0.54 287	0.38 306	1.27 458	0.65 420	2.16 535	1.07 313	1.20 361	1.11 294	1.59 475	0.81 333	1.37 315	0.66 347	0.22 311	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

psmg	0.72 317	0.32 317	0.68 217	0.50 200	0.44 360	1.48 490	0.75 451	1.94 492	0.98 272	1.21 365	1.33 388	1.12 373	0.74 299	0.91 183	0.66 347	0.24 355	0.19 362	0.25 368	0.25 403	0.23 320	0.22 320

DualNet (step1)	0.83 389	0.49 459	1.13 445	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	1.23 274	0.67 350	0.57 551	0.28 478	0.62 559	0.67 567	0.45 500	0.42 494

test_sample7	0.74 340	0.37 401	0.76 296	0.52 253	0.35 262	0.91 372	0.67 429	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	1.23 274	0.67 350	0.31 458	0.28 478	0.32 463	0.31 481	0.33 441	0.29 418

test_sample1	0.61 251	0.29 246	0.75 286	0.50 200	0.31 197	0.76 303	0.48 308	1.59 384	0.84 220	0.90 229	0.94 217	0.88 281	0.95 403	1.16 259	0.67 350	0.22 311	0.18 344	0.20 201	0.19 245	0.21 270	0.21 302

pcwnet_v2	0.97 432	0.37 401	4.33 577	0.62 398	0.54 429	0.79 322	0.45 281	2.02 512	1.58 523	1.42 467	1.64 482	1.09 366	0.79 323	1.24 279	0.67 350	0.32 465	0.25 457	0.29 429	0.27 432	0.37 459	0.35 464

test_sample4	0.69 304	0.33 340	0.91 368	0.51 232	0.30 171	0.92 379	0.52 337	1.87 470	1.15 367	1.14 323	1.18 328	0.87 277	0.75 301	1.18 265	0.68 354	0.25 382	0.20 382	0.26 387	0.26 421	0.26 360	0.25 366

test_sample3	0.68 302	0.32 317	0.88 355	0.52 253	0.30 171	0.97 397	0.52 337	1.86 467	1.15 367	1.08 283	1.11 294	0.88 281	0.71 292	1.17 263	0.68 354	0.25 382	0.20 382	0.25 368	0.25 403	0.25 348	0.25 366

FENet	0.60 245	0.28 210	0.63 187	0.54 287	0.33 240	0.83 349	0.38 180	1.27 301	1.07 313	1.00 261	0.86 197	0.99 331	0.85 353	0.96 199	0.68 354	0.22 311	0.15 251	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.23 340

HBP-ISP	0.96 426	0.58 494	0.72 254	0.61 387	0.46 379	1.64 505	0.76 454	1.86 467	1.28 439	1.30 412	1.53 451	0.86 273	0.94 398	3.27 500	0.69 357	0.45 528	0.44 550	0.54 547	0.48 543	0.47 507	0.40 485

NLCSM	0.52 170	0.28 210	0.55 141	0.52 253	0.74 504	0.72 282	0.46 288	0.96 181	0.65 156	0.63 169	0.51 93	0.48 112	0.61 253	1.32 298	0.70 358	0.19 207	0.20 382	0.21 238	0.18 220	0.22 294	0.20 282

BUS	0.74 340	0.32 317	0.68 217	0.54 287	0.44 360	2.34 556	0.42 228	2.16 535	0.98 272	1.20 361	1.11 294	1.03 345	0.62 259	0.91 183	0.70 358	0.24 355	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

NINENet	0.77 357	0.37 401	0.78 311	0.62 398	0.51 410	2.34 556	0.42 228	1.83 459	1.04 299	1.14 323	1.23 347	1.03 345	0.62 259	1.24 279	0.70 358	0.28 435	0.23 439	0.31 448	0.21 324	0.26 360	0.25 366

CIPLG	0.62 255	0.33 340	0.96 388	0.58 348	0.50 397	0.75 296	0.48 308	1.05 219	0.96 260	1.40 459	1.57 466	0.64 196	0.48 170	0.89 180	0.70 358	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.21 302

ACRE	0.61 251	0.33 340	1.01 404	0.58 348	0.49 390	0.75 296	0.47 296	1.06 232	0.95 255	1.37 446	1.55 458	0.62 190	0.46 146	0.83 156	0.70 358	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.21 302

HCRNet	0.70 308	0.39 413	0.73 266	0.60 373	0.59 458	0.76 303	0.35 135	1.22 291	1.13 352	1.02 270	0.99 233	1.02 341	0.76 309	2.19 446	0.70 358	0.28 435	0.19 362	0.28 418	0.23 376	0.25 348	0.23 340

IER	0.70 308	0.31 301	1.02 411	0.48 168	0.52 422	1.34 470	0.51 326	1.17 265	0.99 279	1.23 376	1.34 395	1.12 373	1.11 458	0.99 213	0.71 364	0.20 248	0.16 291	0.21 238	0.21 324	0.20 226	0.19 249

IPLGR_C	0.62 255	0.33 340	0.99 394	0.58 348	0.49 390	0.76 303	0.48 308	1.10 245	0.96 260	1.40 459	1.56 462	0.62 190	0.48 170	0.80 145	0.71 364	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.21 302

HSM	1.19 488	0.32 317	0.65 201	0.57 342	0.38 306	1.23 453	0.59 401	2.25 551	1.19 394	1.30 412	1.25 353	1.94 525	1.03 439	9.32 604	0.71 364	0.22 311	0.16 291	0.20 201	0.16 174	0.21 270	0.21 302

DRaft	0.80 372	0.24 99	0.70 236	0.45 115	0.30 171	0.97 397	0.53 345	1.05 219	0.97 267	1.78 525	2.02 529	0.80 244	1.74 539	2.73 481	0.72 367	0.17 117	0.14 190	0.20 201	0.20 279	0.18 143	0.21 302

PSMNet-RSSM	0.72 317	0.30 266	0.61 178	0.63 407	0.42 340	0.73 287	0.56 377	1.92 486	1.10 334	1.09 289	1.37 404	1.22 392	0.98 420	1.28 288	0.72 367	0.27 421	0.19 362	0.27 403	0.29 465	0.24 335	0.24 354

FADNet-RVC-Resample	0.84 394	0.47 452	2.10 543	0.61 387	0.45 367	1.07 419	0.61 408	1.59 384	1.20 399	1.08 283	0.98 231	1.03 345	0.98 420	2.17 441	0.72 367	0.23 338	0.22 427	0.30 442	0.32 489	0.35 448	0.34 459

DeepPruner_ROB	0.74 340	0.48 456	0.87 347	0.57 342	0.44 360	0.79 322	0.54 351	1.73 419	0.96 260	1.38 452	1.27 363	1.24 399	0.73 297	1.43 333	0.73 370	0.34 484	0.28 478	0.27 403	0.26 421	0.31 423	0.31 441

test_sample6	0.71 315	0.34 364	0.87 347	0.52 253	0.30 171	0.82 343	0.58 392	1.79 447	1.15 367	1.14 323	1.33 388	0.91 293	0.79 323	1.31 294	0.74 371	0.27 421	0.21 406	0.27 403	0.29 465	0.28 393	0.27 400

DispNO	0.93 421	0.30 266	1.34 480	0.55 311	0.55 435	0.89 365	0.49 318	1.48 349	1.21 405	1.17 348	1.27 363	1.19 387	0.90 378	5.23 538	0.74 371	0.22 311	0.17 321	0.24 329	0.21 324	0.19 187	0.20 282

ToySt	0.66 289	0.33 340	1.23 459	0.51 232	0.33 240	0.86 362	0.68 433	1.10 245	0.97 267	0.84 217	1.08 277	1.25 403	0.94 398	1.01 218	0.74 371	0.19 207	0.19 362	0.24 329	0.24 389	0.27 374	0.23 340

Anonymous_2	1.30 496	0.55 483	0.82 323	0.52 253	0.58 450	1.01 406	0.64 418	1.25 299	0.97 267	0.96 246	0.78 178	1.33 425	1.29 493	1.03 222	0.74 371	0.62 558	0.64 579	1.06 578	9.63 621	1.16 570	0.49 520

AACVNet	0.86 403	0.35 384	0.79 314	0.82 523	0.39 316	0.76 303	0.49 318	1.61 391	0.81 210	1.08 283	1.33 388	1.30 418	0.93 393	4.34 520	0.74 371	0.25 382	0.21 406	0.28 418	0.22 353	0.29 404	0.25 366

rvit_105_1	0.72 317	0.52 473	1.01 404	0.78 507	0.49 390	0.75 296	0.87 484	1.12 254	1.18 386	0.99 256	0.79 184	0.90 290	0.77 312	1.26 283	0.75 376	0.41 513	0.36 529	0.36 498	0.41 526	0.30 414	0.33 454

FADNet	0.92 418	0.61 507	1.81 529	0.62 398	0.55 435	0.96 393	0.57 388	1.78 441	1.33 461	0.93 237	1.01 243	1.36 432	1.01 432	2.71 480	0.75 376	0.33 474	0.34 513	0.31 448	0.34 505	0.59 536	0.40 485

CVANet_RVC	1.07 461	0.43 435	0.76 296	0.60 373	0.50 397	0.90 368	0.97 508	1.52 364	1.26 428	1.33 434	1.38 409	1.24 399	1.18 473	6.75 577	0.75 376	0.34 484	0.23 439	0.34 482	0.29 465	0.42 484	0.27 400

gwcnet-sp	0.74 340	0.33 340	1.44 493	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 412	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

scenet	0.74 340	0.33 340	1.44 493	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 412	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

ssnet	0.74 340	0.33 340	1.44 493	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 412	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

SACVNet	0.85 398	0.46 447	0.85 330	0.81 515	0.56 438	0.80 332	0.79 462	1.68 408	1.12 340	1.34 438	1.33 388	1.25 403	0.94 398	2.39 462	0.76 379	0.34 484	0.26 463	0.31 448	0.29 465	0.35 448	0.44 504

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 469	1.02 554	1.00 400	0.82 523	0.67 483	1.93 534	0.93 500	1.62 395	1.11 336	1.15 329	1.25 353	1.50 460	0.79 323	1.96 422	0.76 379	1.89 584	0.34 513	0.79 566	0.36 514	1.25 574	0.83 563

CBMV_ROB	0.90 413	0.44 438	0.63 187	0.51 232	0.37 290	1.25 456	0.49 318	1.77 437	1.27 434	1.41 461	2.00 526	1.33 425	1.08 453	2.17 441	0.76 379	0.43 522	0.42 546	0.47 532	0.44 534	0.41 479	0.36 470

DEmStereo	0.97 432	0.23 78	0.79 314	0.47 140	0.32 219	1.04 413	0.56 377	0.93 162	0.89 233	1.39 458	2.14 536	1.02 341	2.07 562	5.64 552	0.77 385	0.17 117	0.15 251	0.20 201	0.20 279	0.18 143	0.20 282

HSM-Net_RVC	0.87 407	0.29 246	0.53 122	0.53 272	0.30 171	1.15 437	0.55 369	3.57 589	1.28 439	1.53 488	1.74 497	1.68 493	0.93 393	1.49 345	0.77 385	0.22 311	0.17 321	0.19 159	0.18 220	0.20 226	0.19 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GwcNet-ADL	0.64 274	0.31 301	0.79 314	0.56 325	0.41 335	0.60 201	0.58 392	1.41 331	1.26 428	1.08 283	1.13 306	0.91 293	0.60 244	1.04 228	0.78 387	0.27 421	0.18 344	0.18 133	0.18 220	0.25 348	0.29 418

THIR-Stereo	1.02 452	0.27 184	0.69 230	0.49 188	0.28 127	0.95 387	1.34 550	1.03 205	0.97 267	1.34 438	1.90 518	1.17 383	1.58 525	6.44 567	0.78 387	0.19 207	0.14 190	0.21 238	0.22 353	0.19 187	0.20 282

DMCA-RVC	0.74 340	0.40 420	1.27 468	0.66 437	0.49 390	0.77 311	0.47 296	1.35 317	1.01 287	1.53 488	1.01 243	1.29 417	0.82 338	1.31 294	0.78 387	0.27 421	0.21 406	0.35 490	0.27 432	0.32 432	0.24 354

TDLM	1.06 459	0.44 438	0.79 314	0.63 407	0.50 397	0.89 365	1.44 555	1.48 349	1.26 428	1.12 305	1.40 415	1.08 356	0.98 420	6.65 571	0.78 387	0.33 474	0.21 406	0.33 472	0.26 421	0.37 459	0.24 354

PS-NSSS	0.99 438	0.58 494	0.93 374	0.58 348	0.57 441	0.91 372	0.80 468	1.81 453	1.14 355	1.14 323	1.67 489	1.00 332	0.83 346	4.62 525	0.78 387	0.37 499	0.31 499	0.52 541	0.32 489	0.45 500	0.38 481

iResNet	0.75 349	0.40 420	1.36 481	0.67 449	0.29 147	0.92 379	0.59 401	1.52 364	1.25 423	1.28 398	1.48 442	0.94 306	0.76 309	1.62 371	0.78 387	0.18 160	0.14 190	0.18 133	0.15 132	0.22 294	0.23 340

DCVSM-stereo	0.72 317	0.35 384	0.76 296	0.55 311	0.42 340	0.73 287	0.38 180	1.21 283	1.02 290	1.79 528	1.04 264	1.62 479	1.03 439	1.04 228	0.79 393	0.24 355	0.27 471	0.29 429	0.24 389	0.30 414	0.36 470

CFNet	0.96 426	0.36 394	1.01 404	0.62 398	0.42 340	0.99 403	0.47 296	1.90 479	1.32 457	0.99 256	1.39 413	1.10 368	0.86 361	5.58 551	0.79 393	0.23 338	0.17 321	0.28 418	0.27 432	0.26 360	0.21 302

HITNet	0.65 282	0.40 420	0.77 303	0.48 168	0.24 46	1.05 414	0.49 318	1.76 433	1.02 290	1.18 353	1.18 328	0.89 289	0.80 329	0.85 166	0.79 393	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.17 199	0.29 404	0.15 115
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
iResNet_ROB	0.77 357	0.30 266	0.99 394	0.57 342	0.36 273	0.83 349	0.36 151	2.33 557	1.58 523	1.27 396	1.30 373	1.25 403	0.84 350	1.65 376	0.79 393	0.20 248	0.14 190	0.17 95	0.12 51	0.18 143	0.27 400

xyz-stereo-finetune2	0.58 236	0.27 184	0.57 157	0.40 49	0.24 46	1.09 425	0.32 105	0.79 103	0.53 110	0.65 173	1.07 272	0.58 172	0.80 329	2.47 470	0.80 397	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.16 76	0.17 182

MLCV	0.72 317	0.34 364	1.10 439	0.51 232	0.23 30	0.91 372	0.39 195	1.33 309	1.23 414	1.46 473	1.55 458	1.01 339	0.64 268	1.95 421	0.80 397	0.18 160	0.12 63	0.18 133	0.14 113	0.19 187	0.17 182

CrosDoStereo	1.58 525	0.24 99	0.72 254	0.48 168	0.29 147	0.67 253	12.49 615	1.10 245	0.98 272	1.34 438	1.75 500	1.00 332	1.89 551	6.65 571	0.81 399	0.19 207	0.15 251	0.20 201	0.22 353	0.18 143	0.19 249

DeepStereo_LL	1.58 525	0.24 99	0.72 254	0.48 168	0.29 147	0.67 253	12.49 615	1.10 245	0.98 272	1.34 438	1.75 500	1.00 332	1.89 551	6.65 571	0.81 399	0.19 207	0.15 251	0.20 201	0.22 353	0.18 143	0.19 249

psm_up	0.77 357	0.34 364	0.70 236	0.66 437	0.58 450	1.05 414	0.92 496	1.52 364	1.12 340	1.26 393	1.16 323	1.31 422	1.23 484	1.20 269	0.81 399	0.25 382	0.29 489	0.31 448	0.27 432	0.27 374	0.25 366

CFNet-ft	0.72 317	0.32 317	0.54 130	0.66 437	0.54 429	0.83 349	0.55 369	1.37 320	1.15 367	0.93 237	1.28 369	1.57 471	0.97 413	1.35 308	0.81 399	0.26 405	0.20 382	0.33 472	0.25 403	0.30 414	0.23 340

CFNet_RVC	0.72 317	0.32 317	0.54 130	0.66 437	0.54 429	0.83 349	0.55 369	1.37 320	1.15 367	0.93 237	1.28 369	1.57 471	0.97 413	1.35 308	0.81 399	0.26 405	0.20 382	0.33 472	0.25 403	0.30 414	0.23 340

SMFormer	0.75 349	0.30 266	0.86 336	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.82 404	0.24 355	0.20 382	0.22 271	0.21 324	0.23 320	0.24 354

tta	0.75 349	0.30 266	0.86 336	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.82 404	0.24 355	0.20 382	0.22 271	0.21 324	0.18 143	0.18 208

SQANet	1.31 498	0.88 545	1.08 433	1.83 583	1.44 579	1.44 487	0.75 451	1.74 424	1.09 327	1.32 426	1.26 360	1.28 414	1.01 432	1.50 347	0.83 406	2.50 592	0.34 513	1.47 583	0.55 556	2.32 583	1.57 584

RAFT + AFF	1.00 443	0.42 432	1.09 436	0.67 449	0.50 397	1.22 452	1.24 541	2.24 550	1.19 394	1.30 412	1.56 462	1.17 383	1.49 519	3.44 506	0.83 406	0.21 282	0.25 457	0.30 442	0.26 421	0.27 374	0.27 400

STTStereo	0.78 365	0.50 466	1.22 458	0.64 416	0.54 429	0.89 365	0.54 351	1.44 340	1.11 336	1.38 452	1.09 282	1.27 411	0.85 353	1.43 333	0.83 406	0.29 446	0.27 471	0.33 472	0.39 521	0.32 432	0.30 431

dad	0.86 403	0.66 516	1.06 424	0.56 325	0.37 290	0.76 303	0.44 261	1.17 265	1.50 513	1.44 469	1.27 363	1.34 429	0.75 301	2.52 472	0.84 409	0.42 517	0.27 471	0.83 567	0.26 421	0.41 479	0.29 418

CC-Net-ROB	1.49 516	1.26 570	1.27 468	0.88 542	0.79 522	1.76 515	1.00 515	1.79 447	1.26 428	1.10 297	1.61 475	1.21 390	0.99 428	8.13 597	0.84 409	1.09 578	0.41 544	2.20 589	0.46 539	1.20 573	0.48 516

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 369	0.43 435	1.05 420	0.64 416	0.58 450	0.95 387	0.53 345	1.53 370	1.18 386	1.37 446	1.15 318	1.43 441	0.88 371	1.61 370	0.84 409	0.25 382	0.22 427	0.27 403	0.27 432	0.29 404	0.29 418
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSP-Net	0.97 432	0.38 408	0.83 328	0.53 272	0.41 335	1.63 503	0.77 457	2.00 504	1.05 304	1.25 389	1.20 339	1.33 425	0.83 346	4.93 534	0.85 412	0.32 465	0.22 427	0.20 201	0.20 279	0.23 320	0.25 366

cf-r	0.73 335	0.30 266	0.77 303	0.55 311	0.63 471	0.78 316	0.48 308	1.79 447	1.15 367	1.13 320	1.26 360	1.43 441	0.87 366	1.40 330	0.85 412	0.25 382	0.18 344	0.22 271	0.23 376	0.19 187	0.19 249

dd	0.59 242	0.48 456	0.97 390	0.55 311	0.32 219	0.64 224	0.47 296	1.02 200	1.34 464	0.78 199	0.86 197	0.58 172	0.54 209	1.01 218	0.86 414	0.28 435	0.18 344	0.26 387	0.19 245	0.32 432	0.24 354

UGAM	1.14 479	0.27 184	0.95 382	0.53 272	0.42 340	0.70 274	0.72 445	0.95 174	1.32 457	0.98 253	1.48 442	1.78 507	0.87 366	9.65 609	0.87 415	0.21 282	0.18 344	0.30 442	0.24 389	0.19 187	0.16 150

HI	0.64 274	0.32 317	0.68 217	0.47 140	0.51 410	0.41 49	0.36 151	1.04 211	0.75 185	1.31 422	1.43 422	1.62 479	1.12 461	0.94 195	0.88 416	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.20 279	0.20 226	0.18 208

CoSv	0.64 274	0.32 317	0.68 217	0.47 140	0.51 410	0.41 49	0.36 151	1.04 211	0.75 185	1.31 422	1.43 422	1.62 479	1.12 461	0.94 195	0.88 416	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.20 279	0.20 226	0.18 208

ICVP	0.63 262	0.33 340	0.57 157	0.61 387	0.40 327	0.80 332	0.58 392	1.61 391	0.89 233	0.90 229	1.24 349	0.88 281	0.73 297	0.72 118	0.88 416	0.29 446	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.24 335	0.27 400
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DDVS	0.78 365	0.41 428	0.94 378	0.60 373	0.43 351	1.30 463	0.43 247	1.40 329	0.91 242	1.20 361	1.15 318	1.43 441	0.64 268	2.18 444	0.89 419	0.28 435	0.22 427	0.26 387	0.23 376	0.31 423	0.33 454

LMCR-Stereo	0.82 383	0.46 447	0.88 355	0.75 499	0.43 351	1.33 468	0.56 377	2.43 568	0.98 272	1.53 488	1.49 444	0.74 224	1.00 430	1.63 373	0.89 419	0.28 435	0.17 321	0.22 271	0.17 199	0.29 404	0.20 282

NVstereo2D	0.92 418	0.41 428	1.48 505	0.72 483	0.72 496	1.20 448	0.87 484	1.75 427	1.38 485	0.99 256	1.13 306	1.26 407	0.98 420	2.21 448	0.89 419	0.43 522	0.20 382	0.38 504	0.24 389	0.57 532	0.63 547

DStereoRT	1.36 504	0.32 317	1.41 488	0.67 449	0.50 397	2.07 543	0.60 405	1.44 340	0.91 242	1.37 446	1.44 427	0.73 223	1.30 497	6.39 566	0.90 422	0.23 338	0.17 321	4.29 615	1.94 605	0.24 335	0.20 282

CRFU-Net	0.86 403	0.39 413	1.00 400	0.65 430	0.57 441	1.78 520	0.86 482	2.15 532	0.81 210	1.38 452	1.18 328	1.64 487	1.19 476	1.35 308	0.90 422	0.26 405	0.22 427	0.21 238	0.19 245	0.23 320	0.24 354

GEStereo_RVC	0.90 413	0.37 401	0.99 394	0.64 416	0.50 397	0.95 387	0.79 462	2.42 567	1.17 379	1.16 339	1.11 294	1.26 407	0.92 384	3.24 498	0.90 422	0.29 446	0.19 362	0.23 309	0.20 279	0.27 374	0.29 418

PSMNet-RUCA	1.02 452	0.97 549	1.44 493	1.23 570	1.10 559	1.40 480	0.62 411	1.69 410	1.38 485	0.94 242	1.53 451	0.97 323	0.83 346	1.17 263	0.93 425	0.69 564	0.34 513	0.99 575	0.60 563	0.97 562	0.64 551

GANet	1.36 504	0.47 452	0.86 336	0.67 449	0.45 367	1.34 470	1.73 570	1.64 399	1.24 420	1.49 482	2.38 545	1.55 469	1.20 479	9.30 603	0.93 425	0.30 451	0.31 499	0.33 472	0.28 453	0.39 472	0.30 431

G2L-Stereo_test	0.73 335	0.27 184	0.74 282	0.49 188	0.40 327	0.90 368	0.81 471	1.53 370	1.14 355	1.28 398	1.27 363	1.52 465	0.72 295	1.62 371	0.94 427	0.19 207	0.14 190	0.16 65	0.15 132	0.18 143	0.19 249

ISRNet	0.80 372	0.33 340	1.07 429	0.81 515	0.66 479	0.60 201	0.34 127	1.19 280	1.13 352	1.59 505	1.53 451	1.35 430	0.77 312	1.27 286	0.94 427	0.39 506	0.34 513	0.43 522	0.38 519	0.34 445	0.49 520

ACVNet	0.63 262	0.31 301	0.54 130	0.54 287	0.36 273	0.80 332	0.46 288	1.37 320	1.07 313	0.93 237	1.30 373	1.08 356	0.85 353	0.80 145	0.94 427	0.21 282	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.22 294	0.18 208

hitnet-ft	0.79 369	0.35 384	0.57 157	0.58 348	0.42 340	0.96 393	0.46 288	1.47 347	1.33 461	1.19 357	1.22 343	1.81 508	0.98 420	1.66 380	0.94 427	0.33 474	0.28 478	0.34 482	0.27 432	0.35 448	0.31 441

MyStereo8	0.65 282	0.29 246	1.00 400	0.58 348	0.49 390	0.91 372	0.35 135	1.18 270	1.31 453	1.16 339	1.27 363	0.90 290	0.64 268	0.72 118	0.95 431	0.18 160	0.14 190	0.20 201	0.18 220	0.22 294	0.26 390

PSMNet-ADL	0.72 317	0.35 384	0.62 184	0.69 465	0.46 379	1.14 431	0.44 261	1.37 320	1.01 287	0.83 214	1.17 326	1.33 425	0.96 410	1.43 333	0.95 431	0.33 474	0.22 427	0.21 238	0.23 376	0.27 374	0.29 418

DMCA	0.67 298	0.34 364	0.90 365	0.51 232	0.44 360	0.86 362	0.47 296	1.42 333	1.02 290	1.17 348	1.12 301	1.23 397	0.75 301	0.78 138	0.95 431	0.25 382	0.19 362	0.27 403	0.19 245	0.24 335	0.27 400

SGM-Forest	1.24 490	0.38 408	0.60 174	0.52 253	0.37 290	1.56 498	1.30 547	1.65 400	1.36 477	2.11 552	1.79 504	1.63 484	0.93 393	7.48 590	0.95 431	0.36 495	0.37 531	0.39 510	0.34 505	0.37 459	0.32 448
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GANetREF_RVC	1.07 461	0.86 542	1.31 472	0.82 523	0.53 425	1.41 485	1.31 548	1.76 433	1.52 516	1.27 396	1.31 379	1.46 451	1.24 487	2.03 428	0.96 435	0.56 550	0.45 554	0.67 562	0.50 549	0.88 560	0.59 541
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
xyz-stereo	7.16 605	0.22 60	69.90 636	0.42 67	0.21 12	32.92 628	0.49 318	0.87 134	0.76 194	1.38 452	27.04 624	1.19 387	1.16 468	4.69 526	0.97 436	0.16 71	0.12 63	0.20 201	0.14 113	0.16 76	0.12 14

LL-Strereo	1.33 501	0.39 413	1.38 482	0.61 387	0.61 464	0.75 296	0.66 425	1.63 397	1.17 379	1.56 498	1.60 471	2.03 536	2.12 564	9.72 610	0.97 436	0.21 282	0.18 344	0.27 403	0.23 376	0.22 294	0.25 366

ac_64	0.82 383	0.29 246	0.81 320	0.71 479	0.60 461	1.05 414	0.54 351	1.99 503	0.92 248	1.18 353	1.06 268	1.99 531	1.08 453	1.94 420	0.97 436	0.27 421	0.22 427	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.19 249

otaku	1.60 527	1.11 561	1.21 456	2.20 585	1.56 581	1.97 537	1.24 541	2.07 521	1.36 477	1.44 469	1.62 477	1.73 499	1.19 476	1.73 394	0.98 439	2.89 597	0.57 574	1.74 584	0.60 563	2.78 591	1.94 590

CBMV	0.95 425	0.44 438	0.66 208	0.53 272	0.35 262	1.53 495	1.63 568	1.69 410	1.42 503	2.00 548	1.60 471	1.43 441	1.17 469	1.59 367	0.99 440	0.34 484	0.34 513	0.39 510	0.33 499	0.33 441	0.32 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ITSA-stereo	0.82 383	0.36 394	0.82 323	0.54 287	0.31 197	0.80 332	0.47 296	2.17 541	1.67 530	1.13 320	1.13 306	0.94 306	0.86 361	2.46 468	1.00 441	0.26 405	0.23 439	0.28 418	0.27 432	0.28 393	0.36 470

anonymity	1.12 474	0.97 549	1.21 456	1.07 563	1.12 563	1.08 420	0.89 489	1.95 494	1.16 376	1.29 404	1.26 360	1.22 392	1.09 456	1.15 255	1.01 442	1.02 574	1.00 599	0.97 572	0.97 584	0.98 563	0.99 570

G2L-ROB	0.73 335	0.25 127	0.76 296	0.54 287	0.39 316	0.95 387	0.66 425	1.66 405	1.09 327	1.24 383	1.02 251	1.64 487	0.71 292	1.63 373	1.02 443	0.20 248	0.14 190	0.17 95	0.15 132	0.20 226	0.22 320

DSFCA	0.93 421	0.34 364	1.06 424	0.52 253	0.65 476	1.55 497	0.93 500	1.49 351	1.19 394	1.56 498	1.15 318	1.50 460	0.96 410	3.07 492	1.02 443	0.30 451	0.26 463	0.25 368	0.25 403	0.28 393	0.24 354

FINET	0.97 432	0.54 478	1.60 514	0.63 407	0.79 522	1.08 420	1.07 525	1.56 380	2.20 563	1.15 329	1.49 444	0.94 306	0.88 371	2.32 456	1.05 445	0.42 517	0.35 524	0.32 463	0.28 453	0.43 490	0.38 481

DLCB_ROB	0.86 403	0.40 420	0.78 311	0.68 461	0.54 429	1.11 426	0.84 475	1.49 351	1.23 414	1.64 514	1.65 484	1.70 496	0.91 381	1.70 388	1.05 445	0.25 382	0.24 448	0.26 387	0.27 432	0.27 374	0.24 354

ACVNet-4b	2.15 559	1.41 575	1.64 515	2.80 593	2.31 592	2.31 555	1.24 541	2.32 556	2.14 561	1.26 393	2.39 546	2.66 561	1.48 517	5.95 560	1.06 447	3.20 602	0.45 554	2.37 593	0.89 579	2.83 595	2.37 597

HGLStereo	0.85 398	0.38 408	0.94 378	0.80 512	1.03 554	1.17 441	0.58 392	1.52 364	1.20 399	1.19 357	1.62 477	1.13 378	1.20 479	1.80 405	1.06 447	0.24 355	0.24 448	0.24 329	0.21 324	0.23 320	0.27 400

BEATNet_4x	0.73 335	0.49 459	1.17 453	0.53 272	0.26 77	1.03 411	0.55 369	1.82 454	1.06 308	1.21 365	1.22 343	0.96 321	0.91 381	1.01 218	1.06 447	0.21 282	0.14 190	0.24 329	0.19 245	0.37 459	0.21 302

ACV-stereo	0.99 438	0.51 469	1.41 488	0.56 325	0.41 335	2.43 560	0.57 388	1.15 261	1.18 386	0.81 208	1.01 243	3.39 575	2.14 565	1.60 368	1.07 450	0.27 421	0.22 427	0.22 271	0.22 353	0.28 393	0.32 448

DDUNet	1.50 518	2.69 605	1.12 443	1.77 582	1.88 584	1.84 527	0.92 496	1.70 415	1.16 376	1.38 452	1.79 504	1.60 477	1.12 461	1.37 315	1.08 451	1.10 579	0.76 584	2.37 593	0.94 582	2.00 580	1.37 581

stereogan	1.15 483	0.42 432	1.40 483	0.86 534	0.84 533	2.38 558	0.71 442	1.88 473	1.73 537	1.72 520	1.94 522	2.31 547	1.29 493	2.07 432	1.08 451	0.36 495	0.35 524	0.39 510	0.31 481	0.51 521	0.46 509

UNet	0.83 389	0.34 364	1.31 472	0.58 348	0.74 504	1.58 499	0.49 318	1.41 331	1.04 299	1.21 365	1.08 277	1.54 467	1.12 461	1.65 376	1.09 453	0.23 338	0.17 321	0.25 368	0.20 279	0.25 348	0.22 320

UPFNet	0.80 372	0.32 317	0.90 365	0.59 361	0.74 504	1.26 457	0.80 468	1.52 364	1.10 334	1.30 412	1.12 301	1.30 418	0.84 350	1.67 381	1.09 453	0.24 355	0.24 448	0.24 329	0.23 376	0.25 348	0.18 208

GwcNet-RSSM	0.77 357	0.32 317	1.01 404	0.62 398	0.54 429	0.78 316	0.51 326	1.73 419	1.20 399	1.09 289	1.37 404	1.46 451	0.85 353	1.53 354	1.09 453	0.25 382	0.18 344	0.23 309	0.24 389	0.20 226	0.19 249

G2L-Stereo	0.80 372	0.32 317	0.95 382	0.60 373	0.42 340	0.78 316	0.69 437	1.50 355	1.09 327	1.33 434	1.14 310	1.45 448	0.72 295	2.45 465	1.10 456	0.25 382	0.20 382	0.26 387	0.21 324	0.20 226	0.26 390

DGSMNet	1.14 479	0.76 533	2.49 559	0.81 515	0.86 540	1.39 478	1.39 552	2.13 526	1.35 473	1.26 393	1.63 481	1.48 458	0.98 420	1.75 396	1.10 456	0.45 528	0.43 547	0.55 551	0.49 546	0.75 554	0.70 556

delet	0.85 398	0.32 317	0.95 382	0.65 430	0.66 479	1.64 505	0.84 475	1.75 427	1.35 473	1.32 426	1.30 373	1.30 418	0.88 371	1.68 386	1.10 456	0.21 282	0.21 406	0.24 329	0.24 389	0.21 270	0.21 302

Ntro	1.64 531	1.15 565	1.23 459	2.48 591	1.83 583	2.09 545	1.16 535	1.96 495	1.38 485	1.21 365	1.62 477	1.62 479	1.29 493	1.87 413	1.11 459	3.04 598	0.56 573	1.82 586	0.64 565	2.80 592	2.05 592

iRaft-Stereo_5w	0.85 398	0.29 246	0.91 368	0.53 272	0.43 351	0.49 109	0.68 433	0.99 189	0.87 226	0.79 202	1.34 395	1.46 451	0.91 381	5.11 535	1.11 459	0.17 117	0.14 190	0.22 271	0.18 220	0.20 226	0.20 282

FADNet_RVC	0.83 389	0.51 469	1.83 533	0.54 287	0.42 340	1.19 446	0.46 288	1.51 362	1.09 327	0.89 227	1.24 349	0.91 293	0.87 366	2.11 436	1.11 459	0.27 421	0.22 427	0.31 448	0.28 453	0.43 490	0.38 481

coex_refinement	0.80 372	0.28 210	0.73 266	0.70 471	0.51 410	0.95 387	0.60 405	1.78 441	1.23 414	1.36 443	1.37 404	1.82 511	0.81 333	1.32 298	1.13 462	0.26 405	0.17 321	0.19 159	0.20 279	0.24 335	0.25 366

ETE_ROB	0.96 426	0.64 514	1.16 451	0.69 465	0.48 386	1.14 431	1.13 531	1.77 437	1.19 394	1.91 542	1.45 430	1.73 499	1.05 445	1.60 368	1.14 463	0.32 465	0.26 463	0.38 504	0.34 505	0.39 472	0.41 490

ADLNet	0.85 398	0.36 394	0.89 361	0.85 532	0.72 496	1.24 454	0.76 454	1.82 454	1.36 477	1.52 486	1.35 401	1.27 411	0.99 428	1.23 274	1.15 464	0.27 421	0.20 382	0.26 387	0.25 403	0.28 393	0.30 431

DFGA-Net	0.72 317	0.40 420	1.40 483	0.52 253	0.45 367	0.83 349	0.44 261	1.28 305	1.08 319	0.99 256	1.19 335	0.70 217	0.55 216	2.14 438	1.16 465	0.18 160	0.16 291	0.24 329	0.23 376	0.27 374	0.25 366

SDNR	1.62 530	0.51 469	2.17 548	0.53 272	0.56 438	3.80 588	0.45 281	1.54 373	1.29 443	1.33 434	2.41 548	1.08 356	0.96 410	11.18 614	1.16 465	0.66 562	0.63 578	0.43 522	0.32 489	0.64 543	0.67 553

AASNet	0.76 355	0.35 384	0.91 368	0.79 509	0.81 529	1.14 431	0.56 377	2.02 512	1.08 319	1.22 370	1.24 349	0.93 303	0.76 309	0.77 133	1.16 465	0.27 421	0.23 439	0.24 329	0.20 279	0.28 393	0.24 354

ADLNet2	0.88 408	0.34 364	1.17 453	0.77 505	0.64 474	1.12 429	0.76 454	1.74 424	1.24 420	1.21 365	1.65 484	1.71 497	1.05 445	1.67 381	1.17 468	0.24 355	0.21 406	0.21 238	0.22 353	0.26 360	0.29 418

FADNet-RVC	0.88 408	0.67 517	1.93 537	0.60 373	0.48 386	0.91 372	0.60 405	1.71 417	1.18 386	0.90 229	0.96 221	1.36 432	0.92 384	2.25 451	1.17 468	0.30 451	0.29 489	0.32 463	0.32 489	0.41 479	0.35 464

MDST_ROB	1.67 533	0.34 364	1.58 513	0.92 551	0.58 450	4.26 594	1.11 528	2.83 577	1.41 500	4.49 599	2.55 554	1.45 448	0.97 413	7.79 594	1.17 468	0.31 458	0.25 457	0.37 501	0.33 499	0.31 423	0.30 431

FAT-Stereo	1.07 461	0.41 428	1.32 475	0.72 483	0.58 450	1.08 420	0.89 489	1.96 495	1.65 528	1.75 522	1.98 523	2.03 536	1.48 517	2.02 427	1.18 471	0.42 517	0.35 524	0.34 482	0.29 465	0.35 448	0.53 528

MMNet	0.84 394	0.32 317	1.09 436	0.60 373	0.59 458	1.85 528	0.49 318	1.51 362	1.27 434	1.37 446	1.15 318	1.26 407	1.18 473	1.67 381	1.22 472	0.19 207	0.18 344	0.23 309	0.22 353	0.25 348	0.21 302

edge stereo	1.11 472	0.50 466	1.30 471	0.71 479	0.65 476	1.14 431	0.75 451	1.93 490	1.37 481	1.71 519	1.83 508	2.54 557	1.44 511	2.43 464	1.23 473	0.42 517	0.41 544	0.54 547	0.35 510	0.42 484	0.46 509

StereoDRNet-Refined	0.80 372	0.41 428	0.88 355	0.62 398	0.42 340	1.33 468	0.48 308	1.52 364	1.17 379	1.45 471	1.44 427	1.44 446	0.90 378	1.26 283	1.24 474	0.20 248	0.16 291	0.27 403	0.24 389	0.25 348	0.28 412
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RainbowNet	1.97 554	1.76 586	1.57 512	2.81 594	2.21 588	1.98 539	1.81 573	2.54 573	1.89 547	1.50 483	1.84 510	1.96 528	1.65 532	2.14 438	1.25 475	3.33 604	0.85 591	2.39 596	0.98 586	2.82 594	2.22 593

RP	1.09 467	0.50 466	1.12 443	0.90 546	1.04 555	1.11 426	0.84 475	1.80 450	1.62 525	1.55 497	2.00 526	1.90 519	1.78 543	1.84 408	1.25 475	0.52 542	0.36 529	0.48 534	0.36 514	0.45 500	0.43 501

NCC-stereo	1.10 469	0.54 478	1.24 462	0.84 527	0.94 549	1.29 461	0.89 489	2.01 508	1.34 464	1.32 426	1.74 497	1.88 515	1.74 539	2.35 458	1.25 475	0.45 528	0.37 531	0.45 527	0.58 559	0.42 484	0.42 494

Abc-Net	1.10 469	0.54 478	1.24 462	0.84 527	0.94 549	1.29 461	0.89 489	2.01 508	1.34 464	1.32 426	1.74 497	1.88 515	1.74 539	2.35 458	1.25 475	0.45 528	0.37 531	0.45 527	0.58 559	0.42 484	0.42 494
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	1.01 449	0.57 491	1.29 470	0.64 416	0.74 504	1.19 446	0.84 475	1.69 410	1.43 505	1.16 339	1.19 335	1.32 423	1.19 476	3.42 504	1.25 475	0.29 446	0.45 554	0.33 472	0.49 546	0.32 432	0.47 513
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MFMNet_re	1.40 511	1.14 564	1.68 518	1.39 574	1.07 556	1.48 490	1.43 554	1.87 470	1.82 544	2.26 555	2.19 537	1.51 462	1.86 550	1.52 350	1.25 475	0.93 570	0.83 587	0.84 568	0.80 574	0.99 565	1.05 575

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 542	0.87 543	3.56 571	0.80 512	0.75 513	3.72 585	2.44 599	1.82 454	1.82 544	1.74 521	1.91 519	1.92 523	1.26 490	7.69 593	1.28 481	0.45 528	0.47 559	0.52 541	0.77 572	0.50 516	0.50 522

NCCL2	1.00 443	0.56 487	1.06 424	0.75 499	0.57 441	1.31 465	1.72 569	1.77 437	1.36 477	1.50 483	1.17 326	1.91 520	1.17 469	1.54 356	1.29 482	0.35 491	0.31 499	0.45 527	0.44 534	0.40 476	0.40 485

NaN_ROB	1.13 477	0.55 483	1.15 450	0.64 416	0.48 386	1.61 501	2.03 586	1.72 418	1.48 510	2.09 551	1.27 363	1.40 437	1.08 453	3.94 512	1.30 483	0.28 435	0.34 513	0.28 418	0.28 453	0.30 414	0.33 454

RGC	1.14 479	0.79 535	1.26 465	0.91 549	0.96 552	1.52 494	0.77 457	1.92 486	1.26 428	1.54 494	1.93 520	2.02 535	1.54 522	2.25 451	1.31 484	0.44 527	0.35 524	0.58 557	0.48 543	0.47 507	0.46 509

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 438	0.40 420	1.82 531	0.66 437	0.62 470	2.05 542	0.78 459	1.91 483	1.29 443	1.54 494	1.42 418	1.51 462	1.23 484	1.99 424	1.33 485	0.23 338	0.14 190	0.20 201	0.15 132	0.27 374	0.26 390

MSMD_ROB	1.99 556	0.59 497	0.89 361	0.70 471	0.61 464	3.95 590	0.94 503	1.80 450	1.79 541	4.41 597	4.43 578	8.17 605	3.66 592	3.40 502	1.33 485	0.52 542	0.48 561	0.54 547	0.58 559	0.53 525	0.50 522

acv_ft	0.75 349	0.31 301	0.95 382	0.70 471	0.86 540	1.24 454	0.53 345	1.44 340	1.07 313	1.24 383	1.30 373	1.08 356	0.92 384	0.80 145	1.34 487	0.21 282	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.21 270	0.18 208

Nwc_Net	1.09 467	0.49 459	1.33 477	0.89 545	0.80 527	1.49 492	0.66 425	2.19 544	1.27 434	1.32 426	2.26 540	1.96 528	1.54 522	1.92 416	1.34 487	0.40 509	0.30 493	0.43 522	0.45 536	0.38 468	0.37 475

PASM	1.34 502	0.92 546	2.62 563	0.86 534	0.87 542	1.03 411	1.08 526	1.50 355	1.51 515	1.82 533	1.41 417	1.68 493	1.26 490	4.87 531	1.34 487	0.61 557	0.65 581	0.68 563	0.78 573	0.69 550	0.68 555

PDISCO_ROB	1.32 500	0.65 515	1.44 493	1.36 572	1.46 580	2.55 563	0.92 496	2.45 569	2.07 559	1.37 446	1.49 444	1.65 490	1.00 430	2.82 482	1.35 490	1.01 572	0.27 471	0.54 547	0.47 541	0.71 552	0.73 559

MultiAttention	4.51 594	0.33 340	0.82 323	0.73 491	0.45 367	30.98 626	4.50 610	2.18 543	1.40 495	1.61 506	2.41 548	2.43 554	0.70 287	38.42 629	1.36 491	0.22 311	0.15 251	0.29 429	0.30 474	0.47 507	0.43 501

psmorigin	1.52 520	0.69 521	10.52 602	0.68 461	0.59 458	1.13 430	0.70 440	1.57 381	1.19 394	1.99 545	1.79 504	2.26 544	1.47 516	2.09 434	1.36 491	0.39 506	0.40 542	0.34 482	0.33 499	0.43 490	0.56 534

fast-acv-ft	0.94 423	0.44 438	1.40 483	0.58 348	0.51 410	1.77 518	0.69 437	1.36 319	1.42 503	1.29 404	1.86 513	1.74 501	1.25 488	1.52 350	1.38 493	0.26 405	0.28 478	0.28 418	0.28 453	0.27 374	0.26 390

AANet_RVC	1.16 485	0.52 473	1.49 507	0.65 430	0.45 367	0.75 296	0.69 437	1.42 333	1.55 521	1.34 438	1.87 515	1.53 466	0.78 319	7.43 588	1.38 493	0.25 382	0.17 321	0.19 159	0.16 174	0.22 294	0.26 390

LALA_ROB	1.01 449	0.59 497	1.16 451	0.67 449	0.51 410	1.63 503	1.26 545	1.69 410	1.38 485	1.81 532	1.37 404	1.94 525	1.02 437	1.58 364	1.38 493	0.37 499	0.27 471	0.43 522	0.37 517	0.43 490	0.37 475

RASNet	1.12 474	0.30 266	0.91 368	0.66 437	0.77 517	0.97 397	0.57 388	1.37 320	1.35 473	1.02 270	1.34 395	2.11 540	1.43 509	7.09 582	1.39 496	0.19 207	0.17 321	0.17 95	0.19 245	0.18 143	0.16 150

ACVNet_1	2.18 560	1.45 578	1.72 523	2.85 595	2.33 594	2.28 552	1.46 556	3.08 582	2.22 564	1.82 533	2.05 531	3.56 576	1.98 557	3.09 495	1.40 497	3.17 599	0.60 576	2.40 597	0.92 581	2.91 598	2.37 597

Wz-Net-LNSev	1.03 455	0.67 517	2.71 565	0.64 416	0.84 533	1.75 513	1.00 515	1.80 450	1.32 457	1.28 398	1.25 353	1.65 490	1.22 483	1.39 324	1.40 497	0.28 435	0.26 463	0.24 329	0.23 376	0.33 441	0.32 448

Consistency-Raft	1.25 492	0.99 552	1.93 537	1.02 559	1.21 571	0.96 393	1.01 517	1.75 427	1.92 550	1.36 443	2.12 534	1.44 446	1.01 432	1.14 254	1.40 497	0.72 565	0.82 586	0.89 570	0.98 586	1.31 576	0.95 568

Syn2CoEx	1.14 479	0.69 521	1.66 517	0.80 512	0.67 483	1.40 480	0.88 487	2.06 520	1.54 519	1.25 389	1.58 469	1.42 440	1.50 521	4.09 514	1.40 497	0.36 495	0.32 507	0.34 482	0.29 465	0.29 404	0.34 459

GASNet	0.99 438	0.97 549	1.72 523	0.98 555	0.68 489	0.83 349	0.67 429	1.60 388	1.28 439	1.31 422	1.22 343	1.22 392	1.21 482	2.41 463	1.41 501	0.43 522	0.26 463	0.36 498	0.34 505	0.55 529	0.31 441

UDG	1.41 512	2.65 604	0.99 394	1.44 577	1.64 582	1.34 470	0.80 468	1.60 388	1.23 414	1.23 376	1.71 493	2.01 533	1.34 502	1.47 343	1.41 501	0.90 569	0.54 572	2.29 591	0.75 571	1.84 579	1.04 573

GwcNet	1.08 464	0.51 469	2.33 554	0.79 509	1.18 569	1.76 515	0.70 440	1.68 408	1.47 509	1.41 461	1.64 482	1.74 501	1.04 441	2.20 447	1.41 501	0.30 451	0.29 489	0.29 429	0.27 432	0.30 414	0.35 464

S-Stereo	1.15 483	0.46 447	2.17 548	0.81 515	0.80 527	1.21 450	1.19 538	1.93 490	2.02 556	1.47 474	2.11 533	1.57 471	1.17 469	2.05 431	1.41 501	0.40 509	0.40 542	0.35 490	0.31 481	0.44 496	0.70 556

CBFPSM	0.92 418	0.33 340	1.86 534	0.49 188	0.38 306	1.75 513	0.84 475	1.39 327	1.12 340	1.09 289	0.99 233	2.37 550	1.66 536	1.32 298	1.42 505	0.19 207	0.18 344	0.20 201	0.20 279	0.21 270	0.33 454

Wz-Net-MNSev	1.11 472	0.58 494	2.23 552	0.66 437	0.71 494	1.95 536	1.46 556	1.98 501	1.45 507	1.79 528	1.43 422	1.49 459	1.33 501	1.97 423	1.42 505	0.27 421	0.23 439	0.28 418	0.28 453	0.34 445	0.31 441

XPNet_ROB	0.96 426	0.49 459	1.09 436	0.72 483	0.57 441	1.11 426	1.14 532	1.66 405	1.23 414	1.85 535	1.39 413	1.64 487	1.11 458	1.80 405	1.42 505	0.38 503	0.30 493	0.33 472	0.29 465	0.37 459	0.34 459

PSMNet_ROB	0.90 413	0.52 473	1.17 453	0.72 483	0.61 464	1.27 458	1.12 530	1.76 433	1.12 340	1.09 289	1.28 369	1.45 448	0.89 377	1.65 376	1.42 505	0.33 474	0.25 457	0.37 501	0.39 521	0.35 448	0.29 418

YMNet	1.00 443	0.54 478	1.40 483	0.81 515	0.85 536	1.87 530	0.62 411	1.55 377	1.18 386	1.63 512	1.99 524	1.77 505	0.97 413	1.50 347	1.45 509	0.33 474	0.37 531	0.31 448	0.32 489	0.32 432	0.29 418

YMNet_1	1.00 443	0.54 478	1.40 483	0.81 515	0.85 536	1.87 530	0.62 411	1.55 377	1.18 386	1.63 512	1.99 524	1.77 505	0.97 413	1.50 347	1.45 509	0.33 474	0.37 531	0.31 448	0.32 489	0.32 432	0.29 418

PWCDC_ROB	1.29 494	0.75 532	1.33 477	1.05 560	0.88 544	1.73 512	0.52 337	1.89 476	3.28 585	1.29 404	4.88 587	1.22 392	1.46 514	1.77 403	1.45 509	0.60 556	0.26 463	0.29 429	0.25 403	0.52 523	0.37 475

StereoDRNet	0.98 436	0.47 452	1.70 520	0.76 502	0.94 549	1.51 493	0.91 494	1.92 486	1.32 457	1.61 506	1.13 306	1.47 456	0.97 413	1.75 396	1.46 512	0.28 435	0.23 439	0.29 429	0.27 432	0.35 448	0.27 400

ACVNet_2	2.43 571	1.41 575	2.04 540	2.62 592	2.24 589	2.63 568	1.88 579	3.31 584	3.01 582	2.19 553	3.45 570	4.62 584	2.04 559	4.50 523	1.47 513	2.55 593	0.64 579	2.22 590	0.84 576	2.69 590	2.29 595

AF-Net	1.13 477	0.52 473	1.33 477	0.86 534	0.91 545	1.38 476	0.71 442	2.16 535	1.62 525	1.56 498	2.40 547	1.99 531	1.65 532	1.81 407	1.48 514	0.48 536	0.28 478	0.49 536	0.33 499	0.39 472	0.32 448

CSAN	1.41 512	0.59 497	1.26 465	0.70 471	0.50 397	1.76 515	1.78 571	1.77 437	1.90 549	2.35 560	2.32 542	1.92 523	1.94 555	5.56 550	1.49 515	0.43 522	0.35 524	0.40 515	0.41 526	0.43 490	0.41 490

TCMNet	1.01 449	0.60 505	2.10 543	0.86 534	1.33 577	1.14 431	0.67 429	1.69 410	1.23 414	1.11 303	1.57 466	1.30 418	0.97 413	2.01 426	1.50 516	0.31 458	0.31 499	0.38 504	0.34 505	0.42 484	0.36 470

DISCO	1.03 455	0.34 364	1.11 441	0.69 465	0.45 367	2.07 543	0.84 475	2.13 526	1.50 513	1.15 329	1.33 388	2.40 552	1.07 452	2.60 475	1.51 517	0.23 338	0.18 344	0.22 271	0.20 279	0.31 423	0.27 400

DRN-Test	1.00 443	0.44 438	1.13 445	0.70 471	0.81 529	1.62 502	0.79 462	2.14 530	1.44 506	1.78 525	1.33 388	1.43 441	1.05 445	2.18 444	1.53 518	0.27 421	0.21 406	0.31 448	0.30 474	0.32 432	0.28 412

APVNet	1.06 459	0.53 477	1.42 490	0.84 527	0.79 522	1.92 533	0.82 473	1.90 479	1.08 319	1.08 283	1.43 422	1.56 470	1.13 465	3.07 492	1.58 519	0.31 458	0.34 513	0.42 520	0.36 514	0.36 455	0.37 475

DispFullNet	2.34 566	2.85 606	3.66 572	3.08 600	2.27 590	1.97 537	0.67 429	2.00 504	1.70 533	2.52 567	2.00 526	2.23 542	5.86 602	3.44 506	1.58 519	1.01 572	0.32 507	2.64 602	1.94 605	2.85 596	2.24 594

iinet-f	0.99 438	0.45 445	3.71 574	0.55 311	0.43 351	1.81 523	0.68 433	1.14 259	1.14 355	1.18 353	1.42 418	1.58 474	1.44 511	1.34 307	1.59 521	0.24 355	0.23 439	0.20 201	0.19 245	0.26 360	0.25 366

ssnet_v2	0.88 408	0.36 394	1.02 411	0.62 398	0.38 306	1.32 466	0.97 508	2.07 521	1.34 464	1.37 446	1.18 328	1.54 467	0.92 384	1.10 243	1.65 522	0.30 451	0.27 471	0.30 442	0.28 453	0.27 374	0.26 390

NVStereoNet_ROB	1.88 548	1.07 556	1.45 498	1.07 563	1.17 567	1.47 489	1.48 558	1.89 476	1.93 552	1.94 543	4.67 585	3.08 572	1.80 545	6.51 568	1.65 522	1.06 577	0.86 593	1.08 579	1.32 592	0.93 561	1.26 579
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DeepPrunerF	1.60 527	0.73 527	5.81 586	0.88 542	1.19 570	0.91 372	0.95 505	2.19 544	5.24 602	1.17 348	1.30 373	1.19 387	1.30 497	4.90 532	1.66 524	0.42 517	0.34 513	0.52 541	0.47 541	0.41 479	0.40 485

DStereoO	1.44 514	1.11 561	1.69 519	1.16 566	0.72 496	1.21 450	1.56 561	1.74 424	1.63 527	1.52 486	1.67 489	1.51 462	3.16 586	1.73 394	1.72 525	2.35 590	0.45 554	0.97 572	0.42 529	2.01 581	0.53 528

w-ln-seven-2	1.18 487	0.61 507	4.25 576	0.68 461	0.61 464	1.20 448	0.93 500	1.63 397	1.35 473	1.66 515	1.53 451	1.47 456	1.37 505	3.00 491	1.74 526	0.25 382	0.24 448	0.29 429	0.26 421	0.33 441	0.28 412

SANet	1.88 548	0.57 491	2.18 550	0.63 407	0.40 327	2.80 573	1.57 564	2.39 565	5.88 604	2.36 562	3.57 571	3.72 580	2.97 583	4.74 527	1.76 527	0.34 484	0.30 493	0.32 463	0.29 465	0.48 512	0.37 475

aanetorigin	1.23 489	0.79 535	2.78 567	0.70 471	0.79 522	0.99 403	1.06 524	1.06 232	1.37 481	3.52 588	2.61 555	1.72 498	1.63 530	1.99 424	1.78 528	0.25 382	0.24 448	0.26 387	0.25 403	0.38 468	0.45 506

FCDSN-DC	2.32 565	0.63 512	0.81 320	0.84 527	0.75 513	2.23 550	0.94 503	2.09 524	1.80 542	5.45 607	7.72 603	7.77 604	6.93 609	3.39 501	1.80 529	0.52 542	0.48 561	0.52 541	0.51 552	0.57 532	0.58 539
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	1.71 540	0.62 511	1.45 498	0.67 449	0.61 464	1.81 523	1.08 526	2.52 572	1.70 533	1.77 524	1.73 495	1.98 530	1.25 488	12.57 616	1.84 530	0.34 484	0.37 531	0.56 554	0.38 519	0.45 500	0.43 501

G-Net	1.66 532	0.63 512	1.56 510	1.11 565	0.74 504	2.98 577	0.91 494	1.55 377	1.22 411	2.76 575	8.18 606	2.32 548	2.53 578	1.92 416	1.87 531	0.48 536	0.44 550	0.45 527	0.31 481	0.60 540	0.57 538

RYNet	1.17 486	0.49 459	1.24 462	0.70 471	0.97 553	1.71 509	0.92 496	1.91 483	1.46 508	1.38 452	1.14 310	1.88 515	1.30 497	4.24 516	1.87 531	0.26 405	0.21 406	0.35 490	0.27 432	0.55 529	0.54 530

ccnet	1.12 474	0.67 517	1.01 404	0.78 507	0.73 503	1.72 511	0.99 513	1.84 463	1.26 428	1.47 474	1.85 512	1.75 504	1.29 493	1.75 396	1.88 533	0.57 551	0.53 569	0.57 556	0.55 556	0.59 536	0.54 530

SGM_RVC	1.68 535	0.36 394	0.61 178	0.59 361	0.29 147	2.25 551	1.18 537	2.38 564	1.68 532	3.60 589	2.67 557	3.69 579	2.42 574	8.13 597	1.90 534	0.31 458	0.31 499	0.30 442	0.28 453	0.30 414	0.29 418
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.91 584	1.53 582	2.07 541	2.96 599	2.51 596	3.15 578	2.14 590	4.75 600	4.41 598	2.76 575	6.10 592	5.53 595	2.37 572	2.97 489	1.92 535	3.18 600	0.85 591	2.51 600	1.04 589	2.88 597	2.47 601

WCMA_ROB	1.84 545	0.47 452	1.31 472	0.69 465	0.57 441	2.11 546	1.14 532	1.87 470	1.73 537	4.04 593	6.43 593	5.62 596	3.61 591	2.59 474	1.94 536	0.52 542	0.44 550	0.39 510	0.42 529	0.48 512	0.47 513

MeshStereo	2.26 563	0.56 487	0.92 372	0.61 387	0.49 390	2.60 565	1.02 518	3.18 583	2.05 558	7.40 614	4.98 588	7.58 602	2.98 584	6.37 565	1.96 537	0.43 522	0.43 547	0.45 527	0.39 521	0.43 490	0.42 494
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
SAMSARA	1.55 522	0.84 538	2.61 562	1.22 569	1.07 556	2.50 562	1.93 581	2.05 515	1.89 547	2.75 574	1.66 487	2.81 565	1.69 537	3.08 494	1.97 538	0.46 534	0.51 567	0.42 520	0.46 539	0.58 534	0.59 541

DANet	1.08 464	0.61 507	1.32 475	0.85 532	0.72 496	1.37 473	0.51 326	1.54 373	1.15 367	1.78 525	1.54 456	2.01 533	1.11 458	2.90 486	2.00 539	0.33 474	0.30 493	0.40 515	0.30 474	0.44 496	0.45 506
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 558	1.15 565	3.10 568	1.05 560	0.76 516	5.03 600	2.40 598	2.16 535	2.62 576	1.89 540	2.28 541	2.69 562	1.65 532	9.35 605	2.04 540	0.64 561	0.51 567	0.68 563	0.71 570	1.09 569	0.67 553

SPS-STEREO	1.67 533	1.04 555	1.23 459	1.21 568	1.13 565	1.82 525	1.11 528	2.16 535	1.52 516	3.07 585	2.32 542	2.82 566	1.80 545	4.11 515	2.04 540	1.03 575	0.99 598	0.97 572	0.94 582	1.03 568	1.02 571
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LSM	6.33 601	1.10 558	13.19 604	1.41 576	68.17 632	1.64 505	1.90 580	1.92 486	2.46 569	2.99 581	3.11 565	1.88 515	1.80 545	2.61 476	2.06 542	0.41 513	0.58 575	0.50 537	0.57 558	0.64 543	17.66 625

PWC_ROB	1.24 490	0.76 533	2.46 558	0.72 483	0.78 519	1.15 437	0.49 318	1.75 427	1.92 550	2.31 557	3.07 564	1.59 475	1.40 506	2.46 468	2.10 543	0.33 474	0.22 427	0.35 490	0.24 389	0.38 468	0.41 490

Wz-Net-SNSev	1.49 516	1.23 569	6.27 588	0.68 461	0.67 483	1.37 473	1.41 553	2.00 504	1.39 490	1.48 480	1.61 475	2.29 545	1.32 500	3.93 511	2.14 544	0.31 458	0.28 478	0.31 448	0.33 499	0.42 484	0.36 470

LVE	3.31 587	1.67 585	1.64 515	2.85 595	2.42 595	3.20 580	2.26 594	4.78 601	5.05 601	2.35 560	6.91 595	6.02 597	2.37 572	9.15 601	2.17 545	3.19 601	1.08 604	2.38 595	1.47 599	2.81 593	2.40 599

SGM+DAISY	2.41 570	1.07 556	2.14 547	1.18 567	1.10 559	2.14 548	1.36 551	1.96 495	1.66 529	5.46 608	7.07 597	4.95 592	4.32 598	5.50 547	2.26 546	1.04 576	1.02 601	0.99 575	0.97 584	1.02 566	1.04 573

MonStereo1	3.14 585	1.66 584	1.81 529	2.43 590	2.32 593	5.80 603	1.58 565	3.52 588	4.70 600	3.09 586	8.22 607	4.76 588	3.36 588	6.52 569	2.29 547	2.33 589	0.61 577	1.91 588	1.05 590	2.44 585	2.34 596

SHD	1.31 498	0.71 526	2.34 555	0.86 534	0.75 513	1.77 518	0.65 420	2.22 548	2.50 573	2.40 564	1.71 493	1.91 520	1.60 528	1.93 419	2.37 548	0.38 503	0.31 499	0.38 504	0.40 525	0.48 512	0.50 522

z-mn7	1.56 524	0.84 538	4.36 579	0.71 479	0.51 410	2.60 565	1.04 520	1.73 419	2.70 579	1.53 488	2.99 563	1.94 525	1.34 502	4.78 529	2.41 549	0.29 446	0.24 448	0.27 403	0.24 389	0.34 445	0.31 441

IMH	3.21 586	1.85 592	1.48 505	3.25 602	2.69 600	4.07 592	2.02 585	4.41 598	3.80 592	2.72 572	7.11 598	4.75 587	2.92 582	5.92 558	2.55 550	3.85 612	0.88 594	2.78 605	1.36 595	3.19 602	2.59 603

MFN_U_SF_RVC	1.52 520	0.84 538	3.42 570	0.87 541	0.66 479	2.56 564	0.95 505	2.36 561	1.70 533	1.98 544	1.86 513	2.45 555	1.79 544	2.95 487	2.58 551	0.52 542	0.48 561	0.55 551	0.59 562	0.59 536	0.61 545

IMH-64-1	2.70 578	1.79 588	1.46 500	3.26 603	2.66 598	3.23 581	2.10 587	4.08 593	2.75 580	2.34 558	3.81 574	3.06 570	2.22 569	4.25 517	2.59 552	3.75 608	0.84 588	2.75 603	1.35 593	3.15 600	2.60 604

IMH-64	2.70 578	1.79 588	1.46 500	3.26 603	2.66 598	3.23 581	2.10 587	4.08 593	2.75 580	2.34 558	3.81 574	3.06 570	2.22 569	4.25 517	2.59 552	3.75 608	0.84 588	2.75 603	1.35 593	3.15 600	2.60 604

KSHMR	8.75 608	2.06 597	2.11 545	3.53 607	3.11 605	4.13 593	2.69 600	5.60 604	61.37 640	3.00 582	55.83 638	4.98 594	2.45 575	4.49 521	2.61 554	3.46 605	1.55 609	3.14 609	1.94 605	3.72 605	3.18 609

pmcnn	2.37 567	0.42 432	2.71 565	0.63 407	0.43 351	1.54 496	1.19 538	2.01 508	1.53 518	2.64 571	7.60 600	18.07 619	1.45 513	3.44 506	2.78 555	0.18 160	0.15 251	0.15 32	0.12 51	0.20 226	0.18 208

w-ln-seven	1.38 508	0.70 524	3.91 575	0.75 499	0.72 496	2.69 569	0.95 505	2.02 512	1.99 554	1.99 545	1.73 495	1.82 511	1.17 469	2.45 465	2.84 556	0.28 435	0.25 457	0.31 448	0.30 474	0.41 479	0.33 454

zh-mn7	1.70 537	1.21 568	8.30 596	0.69 465	0.53 425	1.45 488	0.84 475	1.70 415	2.09 560	2.41 565	2.67 557	1.68 493	1.23 484	4.49 521	2.87 557	0.30 451	0.26 463	0.27 403	0.27 432	0.31 423	0.35 464

ktn	4.70 595	2.38 602	2.12 546	3.76 608	3.24 606	4.85 598	2.95 605	5.52 603	7.37 607	4.07 595	19.32 621	7.46 601	3.47 589	7.39 586	2.95 558	4.04 613	1.85 610	3.26 611	2.22 609	3.08 599	2.65 606

XQC	1.37 506	0.87 543	2.56 561	0.84 527	0.69 491	1.83 526	0.89 489	2.07 521	1.88 546	1.88 538	1.53 451	1.91 520	1.55 524	2.85 485	3.05 559	0.48 536	0.29 489	0.44 526	0.39 521	0.69 550	0.60 544

PWCK	2.88 583	2.05 596	5.72 585	2.08 584	1.11 561	3.55 583	3.90 607	2.86 579	3.54 591	3.03 584	3.63 572	3.10 573	2.31 571	8.15 599	3.09 560	2.12 587	0.91 596	1.75 585	0.98 586	2.57 588	1.18 578

Wz-Net-TNSev	1.88 548	2.08 598	7.66 591	0.67 449	0.64 474	2.42 559	1.83 575	2.33 557	1.74 539	1.57 502	1.56 462	2.58 558	1.90 553	4.86 530	3.12 561	0.39 506	0.37 531	0.33 472	0.37 517	0.53 525	0.58 539

PVD	1.70 537	0.84 538	2.26 553	0.94 554	0.83 532	2.48 561	0.97 508	2.59 575	3.35 586	3.01 583	2.77 559	2.34 549	2.47 576	2.67 479	3.14 562	0.47 535	0.45 554	0.59 558	0.48 543	0.59 536	0.75 561

FC-DCNN	2.72 580	0.59 497	0.86 336	0.73 491	0.57 441	2.91 574	1.04 520	3.01 581	2.60 574	6.83 609	7.64 601	9.92 609	6.33 607	5.21 537	3.14 562	0.53 548	0.48 561	0.51 539	0.50 549	0.53 525	0.51 526

WZ-Net	1.95 552	0.95 548	10.10 598	0.86 534	0.78 519	1.69 508	1.60 566	2.20 547	1.98 553	2.08 550	1.93 520	2.30 546	1.97 556	5.30 539	3.17 564	0.34 484	0.26 463	0.29 429	0.31 481	0.51 521	0.47 513

WAO-8	4.40 591	1.82 590	1.79 527	2.34 587	2.20 586	9.19 606	1.53 559	6.09 607	16.46 616	3.94 591	7.84 604	7.32 599	3.72 594	9.41 607	3.31 565	2.00 585	1.07 602	2.44 598	1.37 596	2.50 586	1.68 585

Venus	4.40 591	1.82 590	1.79 527	2.34 587	2.20 586	9.19 606	1.53 559	6.09 607	16.46 616	3.94 591	7.84 604	7.32 599	3.72 594	9.41 607	3.31 565	2.00 585	1.07 602	2.44 598	1.37 596	2.50 586	1.68 585

z-ln-s-r	1.02 452	0.55 483	2.09 542	0.52 253	0.55 435	0.78 316	0.87 484	1.47 347	1.34 464	1.12 305	1.62 477	1.37 435	1.06 448	2.62 477	3.32 567	0.19 207	0.14 190	0.21 238	0.17 199	0.27 374	0.21 302

FC-DCNN v2	2.81 581	0.59 497	0.85 330	0.73 491	0.57 441	2.97 576	1.05 522	3.39 587	2.61 575	6.98 610	7.67 602	10.38 612	6.31 606	5.75 555	3.37 568	0.53 548	0.48 561	0.51 539	0.50 549	0.53 525	0.51 526

EDNetEfficientorigin	10.57 611	1.47 579	177.42 639	0.67 449	0.53 425	1.58 499	1.16 535	1.90 479	3.37 587	4.71 601	3.38 568	3.10 573	2.69 580	3.13 496	3.58 569	0.25 382	0.23 439	0.33 472	0.27 432	0.83 555	0.81 562

DPSNet	1.69 536	0.59 497	4.33 577	0.70 471	0.57 441	2.02 541	1.62 567	3.35 586	1.78 540	1.48 480	1.38 409	2.17 541	2.84 581	4.77 528	3.66 570	0.48 536	0.31 499	0.29 429	0.25 403	0.64 543	0.48 516

WAO-7	2.66 574	1.40 574	1.73 525	1.39 574	1.17 567	3.93 589	1.94 582	4.11 595	3.88 593	2.92 579	5.50 589	4.18 582	3.00 585	7.63 592	3.71 571	1.13 580	1.00 599	1.17 580	1.13 591	1.18 572	1.09 577

zh-sn7	1.76 543	1.38 571	6.58 589	0.74 495	0.72 496	1.78 520	1.31 548	1.88 473	1.56 522	1.86 537	2.47 552	1.81 508	2.08 563	5.12 536	3.80 572	0.32 465	0.32 507	0.32 463	0.32 489	0.44 496	0.40 485

RTSC	1.29 494	0.73 527	2.44 557	0.83 526	0.57 441	1.85 528	0.65 420	1.88 473	2.00 555	2.20 554	1.66 487	1.60 477	1.26 490	2.33 457	3.92 573	0.32 465	0.23 439	0.27 403	0.29 465	0.37 459	0.37 475

MSAF-DinoV2	1.97 554	0.80 537	10.38 601	0.86 534	0.48 386	1.39 478	0.97 508	2.55 574	1.72 536	1.53 488	1.65 484	3.59 577	2.20 568	5.39 545	3.94 574	0.27 421	0.17 321	0.26 387	0.28 453	0.47 507	0.46 509

ELAS_RVC	2.48 572	0.74 530	1.90 535	1.05 560	0.92 547	2.76 570	4.01 608	2.76 576	4.11 595	4.69 600	4.63 582	4.62 584	5.96 604	3.97 513	3.96 575	0.63 560	0.53 569	0.56 554	0.52 553	0.64 543	0.63 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	2.81 581	1.60 583	1.46 500	2.36 589	2.28 591	3.55 583	2.29 595	4.21 596	4.56 599	2.36 562	4.51 579	4.88 590	2.66 579	4.60 524	4.07 576	1.72 583	1.15 605	2.31 592	1.46 598	2.31 582	1.85 588

ELAS	2.37 567	0.74 530	1.54 509	0.99 556	0.92 547	4.78 597	2.33 596	3.33 585	3.37 587	5.05 605	4.77 586	3.67 578	4.53 599	3.42 504	4.50 577	0.62 558	0.53 569	0.55 551	0.53 554	0.63 541	0.64 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	5.30 599	2.03 594	1.74 526	3.43 605	2.81 601	10.09 608	2.12 589	9.10 614	17.12 621	4.96 604	9.27 610	10.72 614	3.70 593	9.20 602	4.55 578	3.31 603	0.84 588	2.88 606	1.55 600	3.49 603	3.04 607

DStereoFS	3.67 588	1.49 581	2.18 550	1.32 571	1.32 576	4.41 595	1.26 545	3.75 592	9.27 608	3.36 587	6.80 594	4.81 589	13.54 615	6.95 579	4.76 579	0.73 566	0.69 582	1.17 580	2.40 611	1.27 575	1.95 591

SuperB	2.53 573	0.59 497	18.45 609	0.69 465	0.50 397	1.87 530	0.88 487	1.67 407	2.39 567	1.50 483	1.42 418	1.14 380	1.15 467	4.28 519	5.07 580	0.24 355	0.19 362	0.22 271	0.19 245	7.86 617	0.34 459

MADNet+	2.69 577	3.22 609	11.53 603	1.44 577	1.12 563	3.19 579	1.81 573	2.85 578	2.37 566	1.68 517	2.07 532	2.85 567	2.18 566	7.41 587	5.23 581	0.79 567	0.76 584	0.69 565	0.65 566	0.98 563	0.95 568

notaker	3.98 590	2.40 603	2.68 564	3.82 610	3.27 608	3.97 591	2.14 590	4.78 601	3.45 589	4.12 596	6.94 596	7.65 603	3.26 587	7.82 595	5.30 582	4.04 613	1.41 607	3.36 612	2.10 608	3.88 606	3.31 610

RTS	2.67 575	1.38 571	15.28 607	0.99 556	1.26 573	3.78 586	1.96 583	2.15 532	2.62 576	2.61 569	2.85 561	2.60 559	1.59 526	6.27 563	5.71 583	0.40 509	0.28 478	0.35 490	0.35 510	0.50 516	0.48 516

RTSA	2.67 575	1.38 571	15.28 607	0.99 556	1.26 573	3.78 586	1.96 583	2.15 532	2.62 576	2.61 569	2.85 561	2.60 559	1.59 526	6.27 563	5.71 583	0.40 509	0.28 478	0.35 490	0.35 510	0.50 516	0.48 516

ADCPNet	1.85 546	0.69 521	8.07 593	0.71 479	0.58 450	2.79 572	1.22 540	1.94 492	1.54 519	1.88 538	1.69 491	2.46 556	2.04 559	2.37 460	6.48 585	0.38 503	0.37 531	0.38 504	0.43 532	0.47 507	0.45 506

coex-ft	8.13 607	2.13 599	98.04 638	0.67 449	0.53 425	1.71 509	1.56 561	1.65 400	11.11 610	18.17 625	3.75 573	3.88 581	7.61 610	2.98 490	6.49 586	0.30 451	0.30 493	0.32 463	0.31 481	0.66 547	0.50 522

AnyNet_C01	2.26 563	1.78 587	10.22 600	0.93 552	0.74 504	2.92 575	2.20 592	2.29 555	1.80 542	2.53 568	2.41 548	2.71 563	1.73 538	3.41 503	6.72 587	0.41 513	0.39 540	0.40 515	0.42 529	0.67 548	0.63 547

JetBlue	3.97 589	2.01 593	10.19 599	1.38 573	2.84 602	10.53 609	9.54 612	3.60 590	2.41 568	2.73 573	3.39 569	4.54 583	4.31 597	7.85 596	6.84 588	0.88 568	0.93 597	0.89 570	0.91 580	1.74 578	1.91 589

tt	6.58 603	0.26 153	6.10 587	3.77 609	2.16 585	11.55 610	19.63 619	13.33 618	5.74 603	2.96 580	2.65 556	4.97 593	6.33 607	3.81 510	7.24 589	9.15 620	11.32 624	5.89 620	6.24 619	6.03 613	2.55 602

ADCRef	1.35 503	0.55 483	2.37 556	0.72 483	0.77 517	1.94 535	0.78 459	1.91 483	1.27 434	1.57 502	1.59 470	1.36 432	1.41 507	1.54 356	7.53 590	0.23 338	0.20 382	0.32 463	0.30 474	0.29 404	0.29 418

ff1	1.37 506	0.33 340	0.85 330	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	0.95 174	2.47 570	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 591	0.20 248	0.12 63	0.31 448	0.27 432	0.19 187	0.20 282

mmx	1.39 509	0.33 340	0.85 330	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	2.13 526	1.37 481	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 591	0.24 355	0.19 362	0.31 448	0.27 432	0.30 414	0.25 366

xxx	1.39 509	0.33 340	0.85 330	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	2.13 526	1.37 481	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 591	0.24 355	0.19 362	0.31 448	0.27 432	0.30 414	0.25 366

TorneroNet	10.70 612	2.03 594	1.82 531	3.43 605	3.01 604	43.83 629	2.22 593	8.87 613	67.47 641	7.17 613	27.36 625	10.68 613	3.85 596	8.67 600	7.65 594	3.59 606	0.88 594	3.04 607	1.57 601	3.71 604	3.17 608

test_sample9	1.86 547	0.49 459	1.13 445	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	2.27 453	7.92 595	0.57 551	12.61 625	0.62 559	0.67 567	0.45 500	0.42 494

test_sample8	2.19 561	0.49 459	1.13 445	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.82 454	1.15 367	2.26 555	1.30 373	4.94 591	2.52 577	2.27 453	7.92 595	0.57 551	12.61 625	0.62 559	0.67 567	0.45 500	0.42 494

UNDER WATER-64	5.27 598	2.32 600	8.78 597	3.93 611	3.54 610	7.61 604	3.03 606	5.84 606	14.19 612	4.04 593	4.04 576	9.39 608	6.26 605	5.93 559	8.48 597	3.60 607	1.51 608	3.13 608	1.88 603	4.29 610	3.61 612

UNDER WATER	5.08 597	2.33 601	5.55 583	3.94 612	3.51 609	5.20 601	2.72 602	5.61 605	16.52 618	3.84 590	4.60 581	9.21 607	5.89 603	5.90 557	8.66 598	3.75 608	1.34 606	3.18 610	1.88 603	4.33 611	3.61 612

ADCL	1.72 541	0.57 491	3.66 572	0.67 449	0.61 464	2.61 567	1.85 576	1.96 495	1.67 530	1.90 541	1.83 508	2.06 539	1.90 553	2.13 437	9.15 599	0.26 405	0.24 448	0.34 482	0.32 489	0.38 468	0.35 464

EDNetEfficient	2.37 567	1.10 558	8.08 594	0.74 495	0.71 494	0.98 402	1.56 561	1.46 345	4.06 594	4.90 602	2.82 560	2.25 543	3.48 590	2.95 487	9.97 600	0.26 405	0.24 448	0.26 387	0.30 474	0.68 549	0.61 545

TCMNet-wrong-test	10.31 610	11.40 617	14.84 606	20.96 619	18.45 617	13.80 615	10.76 613	15.78 619	3.53 590	5.20 606	5.52 590	16.26 617	12.61 612	7.51 591	10.15 601	7.43 618	2.37 612	4.31 616	3.43 615	11.36 619	10.61 619

HanzoNet	11.04 613	3.62 610	8.10 595	4.08 613	3.55 611	4.90 599	2.73 603	7.19 611	10.10 609	31.86 634	28.92 626	21.96 626	36.36 628	18.08 620	10.17 602	7.94 619	3.32 614	3.47 613	3.31 613	7.06 616	4.04 614

AnyNet_C32	1.96 553	1.10 558	5.17 582	0.90 546	1.11 561	2.12 547	2.37 597	1.85 464	1.48 510	2.45 566	1.70 492	2.05 538	1.64 531	2.50 471	10.28 603	0.37 499	0.34 513	0.35 490	0.41 526	0.49 515	0.54 530

ADCMid	1.89 551	0.73 527	5.06 581	0.72 483	0.67 483	2.00 540	1.14 532	1.97 499	1.48 510	2.86 578	1.81 507	2.37 550	2.05 561	2.24 449	10.39 604	0.33 474	0.31 499	0.39 510	0.43 532	0.50 516	0.44 504

MADNet++	5.01 596	3.14 607	4.91 580	4.55 614	3.94 612	5.20 601	4.41 609	4.40 597	4.13 596	4.95 603	6.08 591	4.74 586	5.37 600	9.40 606	10.67 605	4.65 615	4.15 616	3.97 614	3.34 614	4.09 608	4.08 615

DStereoSA	4.44 593	0.92 546	6.79 590	1.58 579	2.54 597	2.29 553	14.04 617	2.33 557	2.31 565	1.85 535	10.58 612	1.32 423	13.05 613	7.07 581	11.18 606	0.67 563	1.97 611	0.88 569	3.29 612	1.69 577	2.44 600

MANE	6.19 600	0.59 497	1.03 415	0.93 552	1.22 572	13.38 613	2.69 600	12.81 617	17.94 622	8.21 615	10.82 613	14.72 615	11.68 611	11.39 615	11.90 607	0.59 555	0.50 566	0.52 541	1.76 602	0.55 529	0.54 530

ADCP+	1.99 556	0.48 456	7.73 592	0.66 437	0.91 545	2.30 554	1.05 522	1.82 454	1.34 464	1.54 494	1.32 386	1.74 501	1.61 529	2.17 441	13.37 608	0.24 355	0.21 406	0.32 463	0.28 453	0.37 459	0.29 418

ADCS	2.25 562	0.99 552	5.55 583	0.81 515	0.74 504	2.19 549	1.80 572	2.27 553	2.14 561	2.80 577	2.13 535	2.40 552	2.03 558	2.64 478	13.69 609	0.41 513	0.39 540	0.40 515	0.45 536	0.58 534	0.56 534

JetRed	6.91 604	8.80 615	25.96 618	2.85 595	3.25 607	13.98 616	11.87 614	6.25 609	4.28 597	4.45 598	4.56 580	6.69 598	5.46 601	7.46 589	14.05 610	2.59 594	3.31 613	2.59 601	2.29 610	4.20 609	3.36 611

PML	51.67 634	36.25 627	13.28 605	7.46 615	20.81 618	108.69 640	232.22 642	8.72 612	27.82 627	87.01 641	269.67 642	69.67 639	61.95 639	24.76 628	14.20 611	9.74 622	3.40 615	9.62 622	4.70 616	18.74 622	4.72 616

test_xeample	1.45 515	0.28 210	0.65 201	0.51 232	0.28 127	0.94 384	0.59 401	2.14 530	1.29 443	1.24 383	1.51 449	0.88 281	0.86 361	1.46 339	15.10 612	0.22 311	0.20 382	0.22 271	0.20 279	0.22 294	0.22 320

1111x	1.70 537	0.29 246	0.86 336	0.51 232	0.27 102	1.01 406	0.68 433	2.22 548	1.28 439	1.13 320	1.40 415	1.21 390	1.10 457	5.53 548	15.20 613	0.22 311	0.21 406	0.22 271	0.22 353	0.24 335	0.22 320

DPSimNet_ROB	11.20 614	4.98 612	35.43 622	2.90 598	4.52 613	7.89 605	17.09 618	4.66 599	6.06 605	14.89 621	10.93 614	17.29 618	36.81 630	13.18 617	15.68 614	2.86 596	6.29 618	5.75 619	5.09 617	3.91 607	7.70 617

xxxx	1.51 519	0.28 210	0.68 217	0.54 287	0.28 127	1.16 439	0.44 261	2.19 544	1.29 443	1.09 289	1.36 402	1.22 392	0.85 353	1.79 404	15.70 615	0.24 355	0.21 406	0.21 238	0.20 279	0.22 294	0.23 340

222	1.61 529	0.29 246	0.67 213	0.56 325	0.29 147	1.06 417	0.42 228	2.17 541	1.31 453	1.31 422	1.52 450	0.92 301	0.94 398	1.76 401	17.65 616	0.24 355	0.20 382	0.21 238	0.19 245	0.22 294	0.23 340

LRCNet_RVC	22.74 620	32.10 626	21.97 613	29.84 623	26.23 621	4.42 596	0.81 471	22.66 621	2.02 556	26.93 627	29.26 627	23.06 628	15.59 617	23.84 624	18.88 617	31.75 632	19.90 633	34.65 631	32.13 632	30.54 630	28.32 631

SGM-ForestM	6.52 602	0.38 408	1.26 465	0.63 407	0.35 262	13.59 614	5.32 611	6.32 610	6.70 606	11.14 617	9.18 609	22.51 627	13.93 616	16.89 618	20.07 618	0.36 495	0.37 531	0.36 498	0.35 510	0.36 455	0.34 459

LE_ROB	8.05 606	0.37 401	23.53 614	0.74 495	0.33 240	2.77 571	2.87 604	3.71 591	27.24 626	25.39 626	8.87 608	8.46 606	26.71 626	6.65 571	21.99 619	0.21 282	0.19 362	0.20 201	0.21 324	0.25 348	0.22 320

DGTPSM_ROB	13.01 615	8.23 613	21.87 611	9.51 616	18.10 615	11.56 611	32.01 624	10.63 615	16.20 614	7.03 611	19.48 622	10.15 610	16.66 618	9.83 611	22.42 620	4.75 616	8.68 619	5.37 617	10.25 622	6.16 614	11.36 620

USTest	14.33 617	14.94 619	21.04 610	17.44 618	16.05 614	23.26 617	33.84 626	21.73 620	11.80 611	9.36 616	10.14 611	15.97 616	13.20 614	17.28 619	22.43 621	3.78 611	5.01 617	6.17 621	6.16 618	9.25 618	7.72 618

DPSMNet_ROB	13.02 616	8.23 613	21.91 612	9.53 617	18.11 616	11.56 611	32.02 625	10.64 616	16.23 615	7.05 612	19.49 623	10.16 611	16.66 618	9.85 612	22.43 621	4.77 617	8.68 619	5.38 618	10.26 623	6.17 615	11.36 620

AAGNet	1.83 544	0.28 210	0.72 254	0.61 387	0.32 219	0.67 253	0.51 326	0.96 181	0.98 272	1.47 474	1.20 339	1.00 332	1.18 473	2.83 483	22.77 623	0.22 311	0.13 135	0.22 271	0.19 245	0.23 320	0.15 115

Anonymous_1	43.04 633	18.73 620	24.79 615	21.81 620	46.26 630	27.80 618	37.60 627	28.08 626	16.14 613	14.66 620	14.30 615	20.65 620	17.88 620	21.56 621	25.94 624	117.93 641	8.92 621	100.65 636	126.50 638	158.64 641	12.08 622

DPSM_ROB	19.08 618	19.14 621	25.17 616	22.15 621	20.85 619	28.17 619	37.82 628	26.56 624	16.85 619	14.14 618	14.84 616	21.70 621	18.75 621	21.87 622	26.55 625	10.16 624	9.30 622	10.47 623	10.42 624	14.03 620	12.61 623

DPSM	19.08 618	19.14 621	25.17 616	22.15 621	20.85 619	28.17 619	37.82 628	26.56 624	16.85 619	14.14 618	14.84 616	21.70 621	18.75 621	21.87 622	26.55 625	10.16 624	9.30 622	10.47 623	10.42 624	14.03 620	12.61 623

xxxxx1	54.10 635	25.67 623	27.13 619	113.43 635	96.96 635	30.69 623	47.44 630	32.38 628	25.60 623	17.75 622	17.27 618	21.81 623	21.02 623	24.43 625	33.82 627	33.37 633	40.54 634	157.71 639	175.86 639	66.16 634	72.93 638

tt_ll	54.10 635	25.67 623	27.13 619	113.43 635	96.96 635	30.69 623	47.44 630	32.38 628	25.60 623	17.75 622	17.27 618	21.81 623	21.02 623	24.43 625	33.82 627	33.37 633	40.54 634	157.71 639	175.86 639	66.16 634	72.93 638

ff	54.10 635	25.67 623	27.13 619	113.43 635	96.96 635	30.69 623	47.44 630	32.38 628	25.60 623	17.75 622	17.27 618	21.81 623	21.02 623	24.43 625	33.82 627	33.37 633	40.54 634	157.71 639	175.86 639	66.16 634	72.93 638

BEATNet-Init1	26.87 623	13.43 618	70.68 637	0.91 549	0.68 489	57.02 636	21.06 620	32.82 631	32.67 628	52.12 640	53.61 637	66.05 638	49.56 638	48.79 639	34.71 630	0.49 540	0.44 550	0.53 546	0.53 554	0.63 541	0.59 541

AVERAGE_ROB	40.43 630	42.37 635	42.73 624	36.96 626	35.58 624	30.50 622	27.61 622	36.71 633	38.39 636	44.91 636	44.36 635	37.45 631	36.70 629	41.88 631	40.35 631	45.43 637	46.81 637	47.11 633	46.35 633	42.51 632	43.87 633

HaxPig	38.92 629	41.40 634	41.64 623	29.95 624	32.27 622	28.90 621	27.60 621	29.73 627	37.71 635	43.82 635	43.87 634	33.17 629	35.56 627	41.53 630	40.37 632	43.94 636	47.51 638	45.82 632	47.08 634	42.38 631	44.15 634

MEDIAN_ROB	42.00 631	44.40 636	44.29 627	35.15 625	34.95 623	31.28 627	29.60 623	35.88 632	40.02 637	47.20 639	46.64 636	37.37 630	38.48 637	44.35 638	42.45 633	48.03 638	49.39 639	49.71 634	49.03 635	45.14 633	46.65 635

Selective-RAFT-Error	38.39 628	38.47 632	50.44 632	44.73 627	41.97 629	56.68 631	76.38 636	53.24 635	33.92 633	28.34 632	29.85 632	43.60 632	38.20 636	43.75 632	53.34 634	20.38 629	18.70 628	21.09 629	21.05 626	28.30 628	25.43 630

FlowAnything	38.37 627	38.41 628	50.38 631	44.76 631	41.94 628	56.64 630	76.34 634	53.28 638	34.23 634	28.25 628	29.72 631	43.60 632	37.79 635	43.83 633	53.38 635	20.39 630	18.71 632	21.07 625	21.14 631	28.23 624	25.29 626

RAFT-FEzeroshot	38.32 624	38.45 629	50.28 628	44.74 628	41.87 626	56.68 631	76.38 636	53.24 635	33.76 630	28.29 629	29.37 628	43.69 635	37.66 632	43.83 633	53.41 636	20.32 627	18.70 628	21.07 625	21.07 627	28.25 626	25.35 628

RAFT-FE	38.32 624	38.45 629	50.28 628	44.74 628	41.87 626	56.68 631	76.38 636	53.24 635	33.76 630	28.29 629	29.37 628	43.69 635	37.66 632	43.83 633	53.41 636	20.32 627	18.70 628	21.07 625	21.07 627	28.25 626	25.35 628

CasAABBNet	38.33 626	38.46 631	50.35 630	44.75 630	41.84 625	56.68 631	76.37 635	53.22 634	33.83 632	28.31 631	29.54 630	43.62 634	37.71 634	43.84 636	53.41 636	20.30 626	18.70 628	21.07 625	21.07 627	28.24 625	25.34 627

LSM0	42.82 632	38.75 633	50.81 633	47.07 632	109.38 640	57.00 635	76.02 633	53.74 639	33.71 629	29.02 633	30.41 633	43.87 637	37.22 631	43.91 637	53.54 639	20.52 631	18.62 627	21.10 630	21.11 630	28.41 629	42.22 632

RSGM-EC	88.84 638	82.86 639	51.22 634	105.38 633	99.51 638	94.51 638	125.67 639	90.02 640	46.43 638	45.14 637	57.50 639	101.22 640	88.55 640	154.40 640	153.26 640	105.54 639	59.55 640	113.88 637	53.02 636	92.89 639	56.17 636

acva	88.84 638	82.86 639	51.22 634	105.38 633	99.51 638	94.51 638	125.67 639	90.02 640	46.43 638	45.14 637	57.50 639	101.22 640	88.55 640	154.40 640	153.26 640	105.54 639	59.55 640	113.88 637	53.02 636	92.89 639	56.17 636

test_example2	192.40 640	210.76 641	206.48 640	199.83 640	204.73 641	172.94 641	183.52 641	133.93 642	133.41 642	191.38 642	196.19 641	187.13 642	178.77 642	205.33 642	208.00 642	222.09 642	238.72 642	186.54 642	190.54 642	227.34 642	170.31 641

ccccc		492.34 642		530.87 641	530.37 642	478.08 642		491.76 643		448.18 643		476.12 643		541.64 643		663.49 643	459.54 643	353.94 643	309.79 643	586.66 643

ASD4		10.99 616

Low-res two-view benchmark