Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BTL-Stereo	0.23 1	0.14 1	0.34 1	0.39 42	0.26 80	0.24 4	0.24 44	0.33 2	0.26 10	0.21 1	0.27 16	0.21 2	0.20 2	0.34 3	0.28 49	0.12 8	0.10 9	0.16 68	0.16 179	0.13 5	0.13 46

Pro-Stereo	0.31 38	0.16 2	0.34 1	0.39 42	0.29 151	0.63 229	0.21 19	0.35 3	0.28 14	0.34 41	0.25 8	0.23 5	0.13 1	1.58 371	0.26 25	0.13 23	0.11 32	0.18 136	0.17 205	0.13 5	0.12 15

dual_stereo	0.27 10	0.19 12	0.35 3	0.39 42	0.21 13	0.25 5	0.22 26	0.48 9	0.31 24	0.32 33	0.26 12	0.37 73	0.24 15	0.83 161	0.29 54	0.16 73	0.12 65	0.14 5	0.11 10	0.14 30	0.11 2

XX-TBD	0.46 147	0.70 533	0.35 3	0.79 519	0.25 69	0.58 196	0.26 62	0.69 72	1.27 441	0.76 200	1.00 244	0.45 100	0.33 66	0.47 29	0.37 162	0.19 217	0.15 259	0.15 34	0.11 10	0.17 114	0.14 81

LCMNet	0.28 16	0.18 3	0.36 5	0.37 18	0.24 48	0.31 19	0.20 12	0.57 29	0.57 120	0.28 11	0.32 30	0.33 59	0.29 38	0.54 49	0.30 65	0.14 38	0.13 140	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 46

MLG-Stereo_test2	0.26 5	0.20 19	0.36 5	0.37 18	0.22 25	0.35 32	0.18 2	0.45 7	0.21 2	0.26 6	0.23 6	0.34 63	0.20 2	0.77 138	0.23 2	0.16 73	0.11 32	0.15 34	0.11 10	0.13 5	0.11 2

FoundationStereo	0.24 2	0.21 40	0.36 5	0.38 33	0.22 25	0.32 24	0.22 26	0.39 4	0.23 6	0.30 23	0.25 8	0.30 45	0.33 66	0.34 3	0.26 25	0.16 73	0.12 65	0.15 34	0.11 10	0.13 5	0.12 15

Test_v1	0.27 10	0.20 19	0.37 8	0.34 3	0.25 69	0.31 19	0.30 91	0.59 33	0.37 45	0.29 17	0.33 31	0.25 17	0.25 18	0.48 35	0.24 5	0.15 49	0.11 32	0.14 5	0.12 50	0.13 5	0.11 2

BridgeDepth_RVC	0.26 5	0.19 12	0.37 8	0.33 1	0.19 4	0.47 99	0.19 7	0.54 18	0.27 13	0.30 23	0.29 22	0.26 22	0.32 60	0.43 13	0.30 65	0.16 73	0.11 32	0.13 1	0.11 10	0.15 53	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 5	0.19 12	0.37 8	0.37 18	0.24 48	0.34 26	0.20 12	0.49 11	0.31 24	0.29 17	0.26 12	0.40 84	0.26 26	0.45 18	0.27 36	0.13 23	0.12 65	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 15

HiDET	0.26 5	0.18 3	0.37 8	0.38 33	0.24 48	0.30 16	0.20 12	0.54 18	0.33 31	0.27 9	0.30 26	0.33 59	0.25 18	0.46 21	0.30 65	0.14 38	0.12 65	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 46

CSFM-Stereo	0.26 5	0.18 3	0.37 8	0.39 42	0.21 13	0.40 50	0.21 19	0.53 14	0.29 17	0.30 23	0.28 18	0.31 48	0.29 38	0.47 29	0.25 13	0.15 49	0.13 140	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

BridgeDepth	0.29 23	0.19 12	0.37 8	0.40 53	0.17 1	0.58 196	0.32 109	0.60 43	0.29 17	0.26 6	0.26 12	0.39 81	0.43 131	0.47 29	0.26 25	0.13 23	0.10 9	0.13 1	0.12 50	0.15 53	0.12 15
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
trnet	0.39 88	0.21 40	0.37 8	0.36 9	0.20 7	0.53 163	0.29 81	0.78 103	1.12 346	0.59 170	0.71 167	0.53 149	0.42 123	0.54 49	0.34 128	0.18 168	0.13 140	0.15 34	0.10 2	0.14 30	0.13 46

CAS	0.63 270	0.18 3	0.37 8	2.27 595	0.84 543	0.57 193	0.54 359	0.79 108	0.62 135	0.48 121	0.70 164	0.36 68	0.26 26	0.45 18	0.35 138	2.24 598	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 53	1.06 585

CES	0.48 161	0.20 19	0.37 8	0.39 42	1.39 587	0.55 180	0.35 140	0.98 195	0.66 162	0.44 95	0.66 147	0.35 66	0.27 30	0.56 58	0.33 113	0.15 49	0.13 140	0.15 34	0.10 2	0.19 196	1.46 591

LACA1	0.25 4	0.20 19	0.38 17	0.34 3	0.18 2	0.31 19	0.27 69	0.45 7	0.25 7	0.30 23	0.22 4	0.25 17	0.32 60	0.46 21	0.25 13	0.16 73	0.12 65	0.14 5	0.12 50	0.15 53	0.12 15

MLG-Stereo_test1	0.27 10	0.19 12	0.38 17	0.40 53	0.24 48	0.38 42	0.20 12	0.59 33	0.19 1	0.24 3	0.17 1	0.33 59	0.27 30	0.90 187	0.25 13	0.14 38	0.11 32	0.16 68	0.11 10	0.13 5	0.12 15

MLG-Stereo	0.29 23	0.19 12	0.38 17	0.41 64	0.20 7	0.42 64	0.20 12	0.66 64	0.21 2	0.25 4	0.22 4	0.33 59	0.28 34	1.09 247	0.25 13	0.14 38	0.11 32	0.16 68	0.11 10	0.13 5	0.12 15

CREStereo++_RVC	0.47 155	0.21 40	0.38 17	0.45 123	0.38 317	0.45 86	0.25 50	0.75 93	1.29 450	0.80 213	1.21 348	0.47 111	0.37 98	0.53 45	0.44 227	0.16 73	0.11 32	0.15 34	0.80 582	0.18 152	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
s12784h	0.52 179	0.20 19	0.38 17	0.41 64	0.19 4	0.96 400	0.34 131	1.17 274	1.25 430	0.81 217	0.90 216	0.63 201	0.50 193	1.45 344	0.42 214	0.14 38	0.12 65	0.17 99	0.11 10	0.18 152	0.11 2

CREStereo	0.39 88	0.21 40	0.38 17	0.34 3	0.22 25	0.53 163	0.29 81	0.77 99	1.11 342	0.58 162	0.71 167	0.51 136	0.41 117	0.54 49	0.34 128	0.18 168	0.13 140	0.15 34	0.10 2	0.14 30	0.14 81
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
PMTNet	0.46 147	0.21 40	0.38 17	0.37 18	0.23 32	0.71 287	0.27 69	0.74 90	1.04 305	0.64 180	0.70 164	0.55 159	0.47 162	0.86 175	0.35 138	1.00 581	0.13 140	0.15 34	0.10 2	0.15 53	0.13 46

MatchStereo	0.28 16	0.21 40	0.39 24	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 58	0.48 82	0.27 9	0.47 77	0.25 17	0.24 15	0.49 36	0.31 87	0.16 73	0.12 65	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 46
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.28 16	0.18 3	0.39 24	0.36 9	0.21 13	0.55 180	0.31 99	0.55 21	0.43 62	0.28 11	0.28 18	0.23 5	0.21 5	0.57 64	0.25 13	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 30	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 16	0.18 3	0.39 24	0.36 9	0.21 13	0.55 180	0.31 99	0.55 21	0.43 62	0.28 11	0.28 18	0.23 5	0.21 5	0.56 58	0.25 13	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 30	0.11 2

Monster-pub-mixall	0.30 28	0.19 12	0.39 24	0.36 9	0.21 13	0.28 12	0.18 2	0.58 31	0.34 37	0.36 50	0.34 33	0.26 22	0.20 2	1.40 337	0.24 5	0.15 49	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 46

S2M2_XL	0.24 2	0.24 107	0.39 24	0.34 3	0.24 48	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 17	0.40 48	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.26 25	0.20 258	0.18 352	0.18 136	0.16 179	0.18 152	0.14 81
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV	0.28 16	0.18 3	0.39 24	0.37 18	0.31 202	0.45 86	0.21 19	0.59 33	0.40 53	0.31 27	0.43 62	0.26 22	0.21 5	0.43 13	0.25 13	0.13 23	0.12 65	0.16 68	0.13 83	0.12 1	0.12 15

MonSter	0.28 16	0.18 3	0.39 24	0.36 9	0.21 13	0.55 180	0.31 99	0.55 21	0.43 62	0.28 11	0.29 22	0.23 5	0.21 5	0.56 58	0.25 13	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 30	0.11 2

252Zero-FE	0.27 10	0.22 63	0.40 31	0.41 64	0.24 48	0.29 14	0.19 7	0.59 33	0.46 75	0.31 27	0.33 31	0.22 3	0.25 18	0.40 9	0.29 54	0.16 73	0.12 65	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 46

qwe	0.32 44	0.21 40	0.40 31	0.37 18	0.26 80	0.49 119	0.29 81	0.64 53	0.39 49	0.49 130	0.48 82	0.26 22	0.27 30	0.80 150	0.34 128	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 53	0.12 15

SGD-Stereo	0.32 44	0.20 19	0.40 31	0.38 33	0.19 4	0.43 75	0.22 26	0.64 53	0.33 31	0.42 84	0.34 33	0.27 28	0.35 84	1.15 262	0.30 65	0.20 258	0.10 9	0.15 34	0.13 83	0.17 114	0.13 46

DEFOM-Stereo	0.33 52	0.20 19	0.40 31	0.42 72	0.28 131	0.80 339	0.23 37	0.48 9	0.37 45	0.37 58	0.31 27	0.23 5	0.24 15	1.20 276	0.27 36	0.16 73	0.12 65	0.14 5	0.11 10	0.14 30	0.14 81

IGEV-Stereo++	0.30 28	0.20 19	0.40 31	0.46 134	0.30 176	0.33 25	0.22 26	0.75 93	0.45 69	0.32 33	0.41 51	0.32 51	0.48 176	0.38 5	0.27 36	0.15 49	0.11 32	0.15 34	0.12 50	0.15 53	0.13 46

LoS_RVC	0.42 112	0.26 161	0.40 31	0.44 109	0.82 541	0.51 150	0.44 269	0.64 53	0.41 57	0.44 95	0.78 186	0.44 92	0.47 162	0.56 58	0.36 150	0.13 23	0.12 65	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 573

Wavelet-MonSter	0.27 10	0.20 19	0.41 37	0.39 42	0.26 80	0.26 6	0.25 50	0.49 11	0.29 17	0.36 50	0.47 77	0.28 37	0.32 60	0.49 36	0.26 25	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 15

asd	0.30 28	0.21 40	0.41 37	0.39 42	0.24 48	0.47 99	0.30 91	0.69 72	0.30 21	0.41 77	0.39 46	0.28 37	0.33 66	0.62 87	0.27 36	0.13 23	0.09 1	0.14 5	0.12 50	0.14 30	0.12 15

4.5_new	0.29 23	0.25 135	0.41 37	0.36 9	0.23 32	0.52 154	0.36 156	0.56 25	0.34 37	0.45 103	0.42 53	0.27 28	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 34	0.13 83	0.16 82	0.12 15

4.5w-stereo	0.29 23	0.25 135	0.41 37	0.36 9	0.23 32	0.52 154	0.36 156	0.56 25	0.34 37	0.45 103	0.42 53	0.27 28	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 34	0.13 83	0.16 82	0.12 15

monsters	0.34 57	0.20 19	0.41 37	0.39 42	0.36 281	0.34 26	0.27 69	0.66 64	0.43 62	0.47 113	0.40 48	0.22 3	0.23 13	1.33 309	0.25 13	0.13 23	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 46

111111	0.34 57	0.20 19	0.41 37	0.45 123	0.42 350	0.37 39	0.22 26	0.95 182	0.38 48	0.31 27	0.31 27	0.40 84	0.27 30	0.96 204	0.26 25	0.17 121	0.12 65	0.15 34	0.11 10	0.15 53	0.13 46

castereo++	0.38 82	0.23 85	0.41 37	0.43 80	0.31 202	0.97 404	0.22 26	0.86 141	0.58 122	0.32 33	0.44 66	0.51 136	0.39 109	0.93 197	0.24 5	0.17 121	0.11 32	0.17 99	0.12 50	0.14 30	0.14 81

GLC_STEREO	0.39 88	0.25 135	0.41 37	0.54 297	0.23 32	0.48 107	0.30 91	0.73 86	0.58 122	0.52 150	0.73 173	0.51 136	0.31 53	0.64 91	0.42 214	0.17 121	0.20 390	0.23 317	0.19 251	0.21 280	0.17 192

AnonymousM	0.59 250	1.11 570	0.41 37	0.44 109	0.32 224	0.43 75	0.47 304	1.05 227	0.64 144	0.98 261	0.63 139	0.67 214	0.43 131	0.59 68	0.41 201	0.20 258	0.15 259	1.84 595	0.84 584	0.14 30	0.13 46

gasm-f	0.34 57	0.22 63	0.42 46	0.43 80	0.31 202	0.39 46	0.44 269	0.74 90	0.33 31	0.34 41	0.64 142	0.32 51	0.46 152	0.55 55	0.28 49	0.21 291	0.12 65	0.17 99	0.12 50	0.18 152	0.14 81

asda	0.30 28	0.24 107	0.42 46	0.38 33	0.23 32	0.43 75	0.34 131	0.58 31	0.37 45	0.38 66	0.42 53	0.27 28	0.34 77	0.52 43	0.30 65	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 30	0.12 15

1w_stereo	0.34 57	0.20 19	0.42 46	0.43 80	0.26 80	0.47 99	0.54 359	0.59 33	0.50 90	0.41 77	0.66 147	0.25 17	0.44 141	0.62 87	0.33 113	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 30	0.12 15

MLG-Stereo_test3	0.28 16	0.18 3	0.42 46	0.40 53	0.23 32	0.47 99	0.19 7	0.61 45	0.29 17	0.35 45	0.21 2	0.35 66	0.21 5	0.60 80	0.25 13	0.15 49	0.11 32	0.16 68	0.11 10	0.13 5	0.13 46

GREAT-IGEV	0.32 44	0.20 19	0.42 46	0.37 18	0.29 151	0.36 37	0.28 76	0.56 25	0.58 122	0.28 11	0.50 93	0.29 39	0.29 38	0.84 166	0.27 36	0.14 38	0.11 32	0.15 34	0.11 10	0.17 114	0.14 81
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.40 100	0.67 526	0.42 46	0.64 427	0.29 151	0.48 107	0.25 50	0.85 139	0.44 67	0.38 66	0.36 38	0.30 45	0.70 294	1.15 262	0.29 54	0.16 73	0.11 32	0.16 68	0.11 10	0.18 152	0.12 15

NLSM3	0.36 69	0.21 40	0.43 52	0.45 123	0.36 281	0.43 75	0.32 109	0.69 72	0.58 122	0.41 77	0.68 154	0.39 81	0.43 131	0.60 80	0.35 138	0.14 38	0.12 65	0.19 165	0.17 205	0.16 82	0.13 46

GEAStereo	0.31 38	0.21 40	0.43 52	0.43 80	0.31 202	0.46 92	0.36 156	0.74 90	0.33 31	0.34 41	0.38 42	0.32 51	0.33 66	0.43 13	0.26 25	0.21 291	0.12 65	0.17 99	0.12 50	0.17 114	0.14 81

GSStereo	0.33 52	0.21 40	0.43 52	0.45 123	0.31 202	0.46 92	0.36 156	0.92 162	0.47 79	0.37 58	0.38 42	0.32 51	0.33 66	0.43 13	0.26 25	0.19 217	0.11 32	0.16 68	0.12 50	0.17 114	0.15 121

2.75w_new	0.31 38	0.23 85	0.43 52	0.35 7	0.23 32	0.42 64	0.42 237	0.54 18	0.35 41	0.47 113	0.43 62	0.24 11	0.30 46	0.66 103	0.33 113	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 15

IGEV-Stereo+	0.45 140	0.21 40	0.43 52	0.41 64	0.39 327	0.15 1	0.19 7	0.44 6	0.36 42	0.26 6	0.25 8	0.31 48	0.41 117	1.43 340	0.30 65	0.17 121	0.12 65	0.15 34	0.11 10	1.16 580	1.70 595

VMStereo-Base	0.38 82	0.23 85	0.44 57	0.36 9	0.22 25	0.39 46	0.34 131	0.70 77	0.86 227	0.43 90	0.69 159	0.60 189	0.33 66	0.73 124	0.35 138	0.17 121	0.14 198	0.15 34	0.12 50	0.17 114	0.17 192

4.25_new	0.30 28	0.26 161	0.44 57	0.38 33	0.26 80	0.49 119	0.40 216	0.59 33	0.31 24	0.38 66	0.42 53	0.27 28	0.34 77	0.46 21	0.31 87	0.12 8	0.09 1	0.15 34	0.11 10	0.14 30	0.12 15

4.5w_new	0.30 28	0.26 161	0.44 57	0.38 33	0.26 80	0.49 119	0.40 216	0.59 33	0.31 24	0.38 66	0.42 53	0.27 28	0.34 77	0.46 21	0.31 87	0.12 8	0.09 1	0.15 34	0.11 10	0.14 30	0.12 15

4.25w-stereo	0.30 28	0.26 161	0.44 57	0.38 33	0.26 80	0.49 119	0.40 216	0.59 33	0.32 29	0.38 66	0.42 53	0.27 28	0.34 77	0.46 21	0.31 87	0.12 8	0.09 1	0.15 34	0.11 10	0.14 30	0.12 15

4w-stereo	0.30 28	0.24 107	0.44 57	0.37 18	0.23 32	0.46 92	0.27 69	0.63 51	0.31 24	0.41 77	0.44 66	0.27 28	0.36 94	0.59 68	0.30 65	0.11 1	0.09 1	0.15 34	0.12 50	0.13 5	0.12 15

3.75w	0.32 44	0.23 85	0.44 57	0.37 18	0.29 151	0.62 225	0.36 156	0.59 33	0.32 29	0.41 77	0.47 77	0.25 17	0.34 77	0.64 91	0.26 25	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 50	0.13 5	0.12 15

monsterstereo	0.34 57	0.20 19	0.44 57	0.45 123	0.35 267	0.27 11	0.29 81	0.53 14	0.51 99	0.44 95	0.61 134	0.26 22	0.25 18	1.19 274	0.27 36	0.13 23	0.11 32	0.15 34	0.12 50	0.15 53	0.10 1

LG-Stereo_L1	0.30 28	0.20 19	0.44 57	0.37 18	0.26 80	0.29 14	0.21 19	0.66 64	0.26 10	0.25 4	0.25 8	0.24 11	0.22 11	1.24 286	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 34	0.12 50	0.14 30	0.11 2

LG-G_1	0.31 38	0.20 19	0.44 57	0.42 72	0.20 7	0.64 233	0.18 2	0.70 77	0.25 7	0.29 17	0.29 22	0.36 68	0.35 84	0.87 178	0.24 5	0.16 73	0.12 65	0.16 68	0.11 10	0.13 5	0.13 46

LG-G	0.31 38	0.20 19	0.44 57	0.42 72	0.20 7	0.64 233	0.18 2	0.70 77	0.25 7	0.29 17	0.29 22	0.36 68	0.35 84	0.87 178	0.24 5	0.16 73	0.12 65	0.16 68	0.11 10	0.13 5	0.13 46

LGtest1	0.27 10	0.21 40	0.44 57	0.41 64	0.21 13	0.42 64	0.19 7	0.56 25	0.26 10	0.29 17	0.24 7	0.29 39	0.29 38	0.55 55	0.25 13	0.18 168	0.12 65	0.16 68	0.12 50	0.14 30	0.13 46

AIO_test	0.35 67	0.22 63	0.44 57	0.43 80	0.27 106	0.57 193	0.44 269	0.79 108	0.41 57	0.32 33	0.47 77	0.46 104	0.30 46	0.69 107	0.30 65	0.16 73	0.11 32	0.16 68	0.13 83	0.15 53	0.12 15

LoS	0.40 100	0.21 40	0.44 57	0.37 18	0.22 25	0.50 133	0.40 216	1.00 201	0.94 259	0.48 121	0.66 147	0.48 117	0.40 114	0.60 80	0.37 162	0.18 168	0.14 198	0.16 68	0.11 10	0.14 30	0.14 81
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.44 131	0.21 40	0.44 57	0.41 64	0.21 13	0.65 249	0.26 62	0.79 108	0.83 222	0.93 245	0.98 238	0.51 136	0.46 152	0.54 49	0.35 138	0.18 168	0.24 456	0.16 68	0.13 83	0.16 82	0.26 399

WQFJA1++	1.55 530	0.22 63	0.45 71	0.38 33	0.28 131	0.38 42	0.20 12	0.62 48	0.28 14	0.38 66	0.39 46	0.34 63	0.39 109	0.64 91	0.27 36	0.19 217	0.12 65	0.16 68	0.12 50	25.04 631	0.14 81

3.25w_new	0.32 44	0.21 40	0.45 71	0.38 33	0.23 32	0.52 154	0.34 131	0.65 58	0.39 49	0.47 113	0.45 71	0.32 51	0.35 84	0.61 85	0.27 36	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 15

3.25w	0.32 44	0.21 40	0.45 71	0.37 18	0.23 32	0.52 154	0.34 131	0.65 58	0.39 49	0.47 113	0.45 71	0.32 51	0.35 84	0.61 85	0.27 36	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 15

3.5w_stereo	0.33 52	0.25 135	0.45 71	0.37 18	0.24 48	0.54 171	0.35 140	0.66 64	0.36 42	0.43 90	0.44 66	0.29 39	0.34 77	0.77 138	0.39 184	0.11 1	0.09 1	0.15 34	0.11 10	0.14 30	0.13 46

2w_stereo	0.32 44	0.24 107	0.45 71	0.39 42	0.22 25	0.46 92	0.47 304	0.69 72	0.42 60	0.43 90	0.50 93	0.24 11	0.45 145	0.47 29	0.29 54	0.12 8	0.10 9	0.15 34	0.12 50	0.15 53	0.13 46

LG-Stereo_L2	0.29 23	0.20 19	0.45 71	0.37 18	0.25 69	0.26 6	0.20 12	0.78 103	0.28 14	0.28 11	0.26 12	0.24 11	0.26 26	0.91 188	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 34	0.12 50	0.14 30	0.11 2

S2M2_L	0.34 57	0.28 219	0.45 71	0.40 53	0.30 176	0.31 19	0.16 1	0.60 43	0.64 144	0.31 27	0.48 82	0.47 111	0.34 77	0.38 5	0.32 96	0.25 392	0.22 435	0.20 207	0.22 361	0.25 358	0.22 329
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.44 131	0.22 63	0.45 71	0.43 80	0.23 32	0.38 42	0.25 50	0.76 96	1.08 325	0.90 238	0.78 186	0.90 297	0.47 162	0.70 111	0.36 150	0.15 49	0.12 65	0.15 34	0.12 50	0.15 53	0.15 121

GIP-stereo	0.34 57	0.23 85	0.45 71	0.50 208	0.36 281	0.38 42	0.23 37	0.78 103	0.52 105	0.34 41	0.51 97	0.46 104	0.38 104	0.51 41	0.27 36	0.20 258	0.12 65	0.16 68	0.12 50	0.16 82	0.14 81

2.5w	0.31 38	0.23 85	0.46 80	0.39 42	0.24 48	0.42 64	0.39 203	0.61 45	0.30 21	0.37 58	0.53 106	0.24 11	0.25 18	0.77 138	0.28 49	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 50	0.14 30	0.12 15

castereo	0.41 108	0.22 63	0.46 80	0.44 109	0.30 176	0.61 216	0.56 385	0.97 191	0.80 213	0.38 66	0.69 159	0.45 100	0.69 289	0.51 41	0.30 65	0.16 73	0.11 32	0.16 68	0.13 83	0.16 82	0.12 15

tt45	0.45 140	0.23 85	0.46 80	0.45 123	0.33 245	0.79 330	0.32 109	0.78 103	0.41 57	0.51 147	0.44 66	0.49 126	0.37 98	2.14 446	0.34 128	0.16 73	0.13 140	0.19 165	0.16 179	0.17 114	0.18 218

DDF-Stereo	0.37 76	0.22 63	0.47 83	0.48 176	0.42 350	0.31 19	0.24 44	0.53 14	0.33 31	0.33 38	0.40 48	0.37 73	0.48 176	0.91 188	0.32 96	0.23 347	0.11 32	0.18 136	0.12 50	0.86 567	0.16 159

zero-FE	0.36 69	0.22 63	0.47 83	0.45 123	0.43 361	0.30 16	0.24 44	0.61 45	0.33 31	0.33 38	0.41 51	0.37 73	0.50 193	0.64 91	0.32 96	0.22 320	0.11 32	0.18 136	0.12 50	0.83 565	0.16 159

Any-RAFT	0.53 190	0.24 107	0.47 83	0.47 148	0.27 106	1.00 412	0.25 50	1.58 390	1.05 310	0.85 231	0.99 240	1.06 358	0.47 162	0.70 111	0.32 96	0.18 168	0.13 140	0.16 68	0.13 83	0.16 82	0.16 159

knoymous	0.51 177	0.29 254	0.47 83	0.43 80	0.30 176	0.55 180	0.55 377	1.02 208	0.77 204	0.98 261	0.85 204	0.94 313	0.56 228	0.85 171	0.45 242	0.20 258	0.14 198	0.26 395	0.14 113	0.23 330	0.23 349

water-stereo	0.39 88	0.20 19	0.48 87	0.44 109	0.27 106	0.50 133	0.26 62	0.92 162	0.51 99	0.53 151	0.78 186	0.55 159	0.49 187	0.42 12	0.42 214	0.16 73	0.15 259	0.17 99	0.15 137	0.16 82	0.15 121

2.25w	0.32 44	0.24 107	0.48 87	0.37 18	0.24 48	0.45 86	0.25 50	0.62 48	0.40 53	0.45 103	0.58 128	0.27 28	0.32 60	0.74 131	0.35 138	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 50	0.13 5	0.14 81

StereoAnything_RVC	0.45 140	1.43 586	0.48 87	0.35 7	0.20 7	0.26 6	0.21 19	0.43 5	0.22 4	0.22 2	0.21 2	0.19 1	0.36 94	1.27 293	0.22 1	0.21 291	0.11 32	0.14 5	0.10 2	2.37 594	0.11 2

IGEV-RUCA	0.37 76	0.23 85	0.48 87	0.49 196	0.36 281	0.60 210	0.23 37	0.64 53	0.49 85	0.39 75	0.49 90	0.44 92	0.31 53	0.85 171	0.30 65	0.24 364	0.13 140	0.16 68	0.12 50	0.20 235	0.19 259

Occ-G	0.42 112	0.21 40	0.48 87	0.41 64	0.26 80	0.42 64	0.62 419	0.77 99	0.49 85	0.43 90	0.66 147	1.02 348	0.46 152	0.78 143	0.41 201	0.16 73	0.13 140	0.18 136	0.13 83	0.16 82	0.16 159

CASnet	0.41 108	0.25 135	0.48 87	0.50 208	0.20 7	0.50 133	0.36 156	0.81 121	0.80 213	0.83 223	0.68 154	0.48 117	0.31 53	0.54 49	0.32 96	0.18 168	0.12 65	0.27 411	0.22 361	0.23 330	0.14 81
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.43 118	0.23 85	0.48 87	0.51 241	0.28 131	0.39 46	0.32 109	0.88 150	0.68 171	0.60 173	0.84 202	0.56 171	0.61 260	1.03 228	0.31 87	0.17 121	0.11 32	0.17 99	0.15 137	0.16 82	0.13 46

VIP-Stereo	0.35 67	0.22 63	0.49 94	0.40 53	0.43 361	0.82 350	0.22 26	0.59 33	0.45 69	0.31 27	0.53 106	0.37 73	0.31 53	0.83 161	0.27 36	0.17 121	0.11 32	0.15 34	0.11 10	0.15 53	0.12 15

DA	0.43 118	0.23 85	0.49 94	0.50 208	0.25 69	1.08 427	0.44 269	1.18 279	0.58 122	0.46 108	0.64 142	0.54 154	0.47 162	0.46 21	0.32 96	0.19 217	0.13 140	0.19 165	0.13 83	0.18 152	0.14 81

GGEV	0.43 118	0.23 85	0.49 94	0.50 208	0.25 69	1.08 427	0.44 269	1.18 279	0.58 122	0.46 108	0.64 142	0.54 154	0.47 162	0.46 21	0.32 96	0.19 217	0.13 140	0.19 165	0.13 83	0.18 152	0.14 81

AdaDepth	0.30 28	0.22 63	0.49 94	0.44 109	0.27 106	0.44 82	0.24 44	0.52 13	0.30 21	0.31 27	0.37 41	0.26 22	0.32 60	0.79 147	0.25 13	0.12 8	0.12 65	0.16 68	0.13 83	0.16 82	0.15 121

AIO_rvc	0.36 69	0.23 85	0.49 94	0.43 80	0.27 106	0.59 203	0.38 188	0.94 177	0.45 69	0.33 38	0.46 75	0.49 126	0.22 11	0.84 166	0.30 65	0.16 73	0.11 32	0.16 68	0.12 50	0.15 53	0.13 46

999	0.48 161	0.22 63	0.49 94	0.48 176	0.34 263	0.75 304	0.31 99	0.85 139	0.55 115	0.37 58	0.48 82	0.50 132	0.36 94	2.45 473	0.39 184	0.16 73	0.13 140	0.18 136	0.15 137	0.16 82	0.19 259

RSM	0.39 88	0.24 107	0.49 94	0.46 134	0.26 80	0.47 99	0.40 216	0.92 162	0.44 67	0.41 77	0.42 53	0.65 207	0.33 66	1.07 242	0.29 54	0.15 49	0.12 65	0.17 99	0.13 83	0.17 114	0.13 46

MoCha-V2	0.40 100	0.20 19	0.49 94	0.50 208	0.21 13	0.44 82	0.33 120	0.93 171	0.53 111	0.53 151	0.53 106	0.42 86	0.58 247	1.09 247	0.27 36	0.14 38	0.12 65	0.15 34	0.12 50	0.17 114	0.15 121

UCFNet_RVC	0.69 314	0.35 394	0.49 94	0.64 427	0.39 327	0.85 368	0.58 400	1.75 435	1.14 361	0.97 257	1.19 342	1.17 391	0.93 400	0.99 219	0.62 341	0.28 445	0.20 390	0.34 490	0.31 489	0.32 442	0.27 409

SMoEStereo_RVC	0.39 88	0.25 135	0.50 103	0.45 123	0.30 176	0.61 216	0.36 156	0.72 83	0.45 69	0.46 108	0.43 62	0.42 86	0.35 84	1.39 331	0.29 54	0.15 49	0.12 65	0.20 207	0.15 137	0.16 82	0.15 121

MyStereo07	0.48 161	0.29 254	0.50 103	0.55 321	0.45 378	0.59 203	0.79 470	1.05 227	0.51 99	0.48 121	0.53 106	0.43 89	0.55 222	1.30 300	0.34 128	0.17 121	0.16 298	0.24 337	0.20 287	0.23 330	0.20 291

ACVNet-DCA	0.56 230	0.31 310	0.50 103	0.54 297	0.26 80	1.18 450	0.51 334	1.42 341	0.78 208	0.58 162	0.79 192	0.48 117	0.88 378	1.46 346	0.32 96	0.20 258	0.12 65	0.25 376	0.15 137	0.22 304	0.21 311

xx1	0.67 308	0.31 310	0.50 103	0.54 297	0.26 80	1.18 450	0.51 334	0.93 171	3.05 591	0.58 162	0.79 192	0.95 322	0.77 319	1.46 346	0.32 96	0.20 258	0.12 65	0.24 337	0.23 384	0.22 304	0.21 311

1test111	0.54 206	0.31 310	0.50 103	0.54 297	0.26 80	1.18 450	0.51 334	1.42 341	0.78 208	0.58 162	0.79 192	0.48 117	0.88 378	0.88 180	0.59 326	0.20 258	0.12 65	0.25 376	0.15 137	0.22 304	0.21 311

cc1	0.64 282	0.31 310	0.50 103	0.54 297	0.26 80	1.18 450	0.51 334	0.93 171	3.05 591	0.58 162	0.79 192	0.48 117	0.88 378	1.46 346	0.32 96	0.20 258	0.12 65	0.25 376	0.15 137	0.19 196	0.19 259

Selective-IGEV	0.39 88	0.24 107	0.50 103	0.44 109	0.25 69	0.46 92	0.33 120	1.25 308	0.40 53	0.35 45	0.45 71	0.52 144	0.30 46	1.07 242	0.30 65	0.14 38	0.12 65	0.17 99	0.13 83	0.16 82	0.13 46

Zero-FE251	0.34 57	0.23 85	0.51 110	0.45 123	0.29 151	0.58 196	0.24 44	0.82 126	0.34 37	0.49 130	0.38 42	0.52 144	0.42 123	0.47 29	0.27 36	0.18 168	0.14 198	0.17 99	0.12 50	0.14 30	0.13 46

GASTEREO	0.40 100	0.25 135	0.51 110	0.48 176	0.25 69	0.65 249	0.36 156	0.81 121	0.49 85	0.51 147	0.82 199	0.30 45	0.66 284	0.62 87	0.28 49	0.19 217	0.12 65	0.16 68	0.14 113	0.16 82	0.14 81

fffft	0.38 82	0.23 85	0.51 110	0.44 109	0.32 224	0.43 75	0.48 316	0.76 96	0.36 42	0.44 95	0.34 33	0.38 80	0.31 53	1.31 301	0.32 96	0.14 38	0.11 32	0.19 165	0.15 137	0.16 82	0.16 159
1: 1. 1
ours_stereo	0.39 88	0.28 219	0.51 110	0.46 134	0.30 176	0.40 50	0.44 269	0.73 86	0.56 118	0.35 45	0.56 119	0.46 104	0.33 66	1.11 253	0.32 96	0.16 73	0.13 140	0.19 165	0.15 137	0.19 196	0.14 81

AIO-Stereo	0.37 76	0.25 135	0.51 110	0.47 148	0.23 32	0.45 86	0.39 203	1.07 242	0.52 105	0.41 77	0.48 82	0.52 144	0.25 18	0.72 119	0.30 65	0.16 73	0.12 65	0.17 99	0.13 83	0.16 82	0.13 46

RSM++	0.38 82	0.24 107	0.51 110	0.47 148	0.26 80	0.50 133	0.41 233	0.79 108	0.45 69	0.37 58	0.45 71	0.60 189	0.35 84	1.02 227	0.30 65	0.15 49	0.13 140	0.17 99	0.14 113	0.18 152	0.13 46

IGEV++	0.40 100	0.22 63	0.51 110	0.52 262	0.29 151	0.45 86	0.25 50	1.65 408	0.46 75	0.37 58	0.57 125	0.46 104	0.45 145	0.50 39	0.38 173	0.19 217	0.12 65	0.16 68	0.13 83	0.16 82	0.15 121

tt1	0.62 263	0.32 327	0.51 110	0.54 297	0.26 80	1.16 447	0.48 316	0.95 182	2.47 578	0.57 160	0.77 184	0.49 126	0.81 340	1.55 365	0.32 96	0.20 258	0.12 65	0.24 337	0.15 137	0.19 196	0.20 291

EGLCR-Stereo	0.37 76	0.22 63	0.51 110	0.43 80	0.26 80	0.44 82	0.22 26	0.99 197	0.48 82	0.42 84	0.42 53	0.67 214	0.29 38	0.86 175	0.33 113	0.17 121	0.12 65	0.19 165	0.17 205	0.17 114	0.15 121

WQFJX	0.51 177	0.27 194	0.52 119	0.46 134	0.87 552	0.75 304	0.39 203	1.29 315	0.77 204	0.53 151	0.52 100	0.55 159	0.55 222	0.95 203	0.60 334	0.17 121	0.19 370	0.19 165	0.16 179	0.19 196	0.18 218

MSCF	0.38 82	0.25 135	0.52 119	0.47 148	0.25 69	0.62 225	0.37 178	0.81 121	0.47 79	0.50 139	0.71 167	0.32 51	0.65 281	0.54 49	0.28 49	0.19 217	0.12 65	0.17 99	0.14 113	0.17 114	0.14 81

3w_stereo	0.33 52	0.25 135	0.52 119	0.40 53	0.21 13	0.53 163	0.54 359	0.65 58	0.46 75	0.44 95	0.48 82	0.23 5	0.45 145	0.46 21	0.29 54	0.12 8	0.10 9	0.15 34	0.12 50	0.15 53	0.15 121

HUF	0.36 69	0.23 85	0.52 119	0.40 53	0.22 25	0.54 171	0.47 304	0.82 126	0.43 62	0.36 50	0.43 62	0.50 132	0.42 123	0.64 91	0.29 54	0.17 121	0.12 65	0.16 68	0.12 50	0.15 53	0.14 81

mms	0.40 100	0.27 194	0.52 119	0.46 134	0.32 224	0.43 75	0.46 296	0.70 77	0.46 75	0.35 45	0.58 128	0.44 92	0.30 46	1.36 320	0.33 113	0.16 73	0.13 140	0.18 136	0.15 137	0.19 196	0.15 121

AEACV	0.37 76	0.24 107	0.52 119	0.47 148	0.51 420	0.37 39	0.38 188	0.65 58	0.53 111	0.42 84	0.56 119	0.46 104	0.60 251	0.53 45	0.30 65	0.16 73	0.13 140	0.18 136	0.15 137	0.17 114	0.14 81

LCNet	0.72 327	0.28 219	0.52 119	0.55 321	0.31 202	0.69 275	0.54 359	1.00 201	0.88 236	1.19 365	1.34 402	0.97 330	1.34 510	2.56 481	0.45 242	0.18 168	0.13 140	0.21 244	0.25 411	0.27 384	0.73 568

WQFJA1	0.48 161	0.27 194	0.53 126	0.46 134	0.85 546	0.79 330	0.39 203	1.11 259	0.75 190	0.50 139	0.52 100	0.53 149	0.50 193	0.71 115	0.65 350	0.17 121	0.21 414	0.19 165	0.16 179	0.19 196	0.16 159

NLMM	0.48 161	0.27 194	0.53 126	0.46 134	0.85 546	0.79 330	0.39 203	1.12 262	0.75 190	0.50 139	0.52 100	0.53 149	0.50 193	0.72 119	0.65 350	0.17 121	0.21 414	0.19 165	0.16 179	0.19 196	0.16 159

depthmonostereo	0.41 108	0.23 85	0.53 126	0.47 148	0.23 32	0.61 216	0.35 140	1.00 201	0.76 199	0.48 121	0.65 146	0.47 111	0.49 187	0.67 105	0.37 162	0.16 73	0.15 259	0.16 68	0.14 113	0.16 82	0.15 121

RAFT-Stereo-weight	0.47 155	0.24 107	0.53 126	0.48 176	0.27 106	0.60 210	0.35 140	1.02 208	1.07 319	0.99 264	0.78 186	0.76 238	0.28 34	0.76 135	0.36 150	0.16 73	0.12 65	0.17 99	0.15 137	0.16 82	0.15 121

anonymousdsp	0.43 118	0.27 194	0.53 126	0.44 109	0.32 224	0.50 133	0.42 237	0.89 151	0.51 99	0.49 130	0.53 106	0.47 111	0.47 162	1.33 309	0.33 113	0.17 121	0.12 65	0.21 244	0.15 137	0.18 152	0.18 218

PSM-AAD	0.79 378	0.27 194	0.53 126	0.55 321	0.28 131	0.77 319	1.24 549	0.99 197	0.91 248	1.66 522	1.57 473	0.81 254	2.19 575	1.65 383	0.44 227	0.19 217	0.14 198	0.38 512	0.32 497	0.21 280	0.70 565

Prome-Stereo	0.75 359	0.27 194	0.53 126	0.55 321	0.32 224	0.59 203	0.97 516	0.89 151	0.88 236	1.45 478	2.46 558	0.91 300	1.41 515	1.58 371	0.44 227	0.18 168	0.13 140	0.19 165	0.17 205	0.20 235	0.92 576

HSM-Net_RVC	0.87 416	0.29 254	0.53 126	0.53 281	0.30 176	1.15 445	0.55 377	3.57 597	1.28 446	1.53 495	1.74 504	1.68 501	0.93 400	1.49 352	0.77 393	0.22 320	0.17 329	0.19 165	0.18 226	0.20 235	0.19 259
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
WQFJX1	0.57 238	0.26 161	0.54 134	0.48 176	0.72 506	0.68 269	0.47 304	2.46 578	0.71 181	0.54 155	0.50 93	0.53 149	0.51 199	1.36 320	0.60 334	0.18 168	0.20 390	0.20 207	0.16 179	0.20 235	0.20 291

xyz-stereo-finetune	0.48 161	0.25 135	0.54 134	0.42 72	0.23 32	0.80 339	0.42 237	0.80 116	0.80 213	0.61 174	0.62 136	0.54 154	0.43 131	1.70 395	0.58 323	0.15 49	0.15 259	0.19 165	0.15 137	0.16 82	0.15 121

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 69	0.23 85	0.54 134	0.50 208	0.28 131	0.36 37	0.22 26	1.02 208	0.39 49	0.42 84	0.64 142	0.36 68	0.51 199	0.39 7	0.29 54	0.18 168	0.12 65	0.17 99	0.13 83	0.18 152	0.18 218

MM-Stereo_test3	0.50 175	0.24 107	0.54 134	0.54 297	0.74 514	0.49 119	0.53 353	1.09 250	1.05 310	0.62 177	0.95 225	0.61 194	0.42 123	0.77 138	0.38 173	0.20 258	0.17 329	0.20 207	0.16 179	0.18 152	0.18 218

HART	0.45 140	0.22 63	0.54 134	0.50 208	0.26 80	0.41 56	0.29 81	1.03 213	0.50 90	0.58 162	1.45 437	0.61 194	0.35 84	1.08 246	0.30 65	0.15 49	0.13 140	0.19 165	0.14 113	0.19 196	0.14 81

WCG-NET	0.42 112	0.21 40	0.54 134	0.40 53	0.25 69	0.47 99	0.32 109	0.73 86	1.15 373	0.76 200	0.73 173	0.58 180	0.45 145	0.60 80	0.34 128	0.15 49	0.11 32	0.16 68	0.14 113	0.15 53	0.13 46

IGEV-Stereo	0.43 118	0.27 194	0.54 134	0.45 123	0.32 224	0.50 133	0.42 237	0.90 158	0.51 99	0.49 130	0.53 106	0.47 111	0.47 162	1.32 305	0.33 113	0.17 121	0.12 65	0.21 244	0.15 137	0.18 152	0.18 218
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raft+_RVC	0.53 190	0.26 161	0.54 134	0.60 383	0.47 396	0.54 171	0.54 359	1.27 310	0.99 285	0.76 200	1.03 268	0.70 224	0.56 228	0.93 197	0.47 263	0.18 168	0.14 198	0.19 165	0.18 226	0.18 152	0.15 121

ACVNet	0.63 270	0.31 310	0.54 134	0.54 297	0.36 281	0.80 339	0.46 296	1.37 329	1.07 319	0.93 245	1.30 380	1.08 364	0.85 360	0.80 150	0.94 435	0.21 291	0.19 370	0.21 244	0.18 226	0.22 304	0.18 218

CFNet-ft	0.72 327	0.32 327	0.54 134	0.66 447	0.54 439	0.83 356	0.55 377	1.37 329	1.15 373	0.93 245	1.28 376	1.57 479	0.97 420	1.35 315	0.81 407	0.26 415	0.20 390	0.33 480	0.25 411	0.30 424	0.23 349

CFNet_RVC	0.72 327	0.32 327	0.54 134	0.66 447	0.54 439	0.83 356	0.55 377	1.37 329	1.15 373	0.93 245	1.28 376	1.57 479	0.97 420	1.35 315	0.81 407	0.26 415	0.20 390	0.33 480	0.25 411	0.30 424	0.23 349

DispViT+	0.33 52	0.30 274	0.55 145	0.43 80	0.36 281	0.42 64	0.25 50	0.64 53	0.55 115	0.36 50	0.31 27	0.29 39	0.26 26	0.53 45	0.41 201	0.24 364	0.16 298	0.16 68	0.13 83	0.20 235	0.14 81

NLSM1	0.49 169	0.25 135	0.55 145	0.48 176	1.08 568	0.83 356	0.31 99	0.83 131	0.66 162	0.51 147	0.76 181	0.47 111	0.48 176	0.98 214	0.55 312	0.18 168	0.19 370	0.21 244	0.18 226	0.20 235	0.15 121

NLCSM	0.52 179	0.28 219	0.55 145	0.52 262	0.74 514	0.72 289	0.46 296	0.96 189	0.65 159	0.63 178	0.51 97	0.48 117	0.61 260	1.32 305	0.70 366	0.19 217	0.20 390	0.21 244	0.18 226	0.22 304	0.20 291

DilatedVolume-Stereo	0.43 118	0.21 40	0.55 145	0.43 80	0.32 224	0.72 289	0.29 81	0.80 116	0.51 99	0.77 205	0.73 173	0.48 117	0.40 114	1.13 259	0.39 184	0.15 49	0.14 198	0.15 34	0.14 113	0.16 82	0.14 81

SCV	0.46 147	0.26 161	0.55 145	0.47 148	0.25 69	0.39 46	0.38 188	1.98 509	0.60 132	0.35 45	0.48 82	0.55 159	0.36 94	1.28 295	0.32 96	0.24 364	0.12 65	0.17 99	0.13 83	0.18 152	0.14 81

AIO-test1	0.56 230	0.25 135	0.55 145	0.64 427	0.78 529	0.80 339	0.36 156	1.18 279	1.34 471	0.57 160	0.88 212	0.61 194	0.50 193	1.12 257	0.35 138	0.17 121	0.17 329	0.22 277	0.24 397	0.18 152	0.23 349

WCG-NET（raft）	0.45 140	0.21 40	0.55 145	0.40 53	0.24 48	0.50 133	0.36 156	0.73 86	1.09 333	0.71 193	0.76 181	0.92 308	0.51 199	0.84 166	0.34 128	0.16 73	0.12 65	0.15 34	0.14 113	0.14 30	0.14 81

Hybrid-DGEV-03	0.65 290	0.26 161	0.56 152	0.53 281	0.36 281	0.73 294	0.39 203	0.89 151	1.15 373	1.73 528	2.52 561	0.84 275	0.56 228	0.97 212	0.44 227	0.18 168	0.12 65	0.22 277	0.19 251	0.17 114	0.14 81

MM-Stereo_test1	0.49 169	0.24 107	0.56 152	0.51 241	0.30 176	0.50 133	0.54 359	0.91 159	1.03 300	0.84 226	0.69 159	0.54 154	0.60 251	1.16 266	0.33 113	0.18 168	0.16 298	0.20 207	0.17 205	0.19 196	0.15 121

CAS++	0.47 155	0.31 310	0.56 152	0.47 148	0.32 224	0.42 64	0.28 76	1.76 441	0.72 183	0.71 193	0.72 171	0.37 73	0.28 34	0.69 107	0.33 113	0.27 431	0.22 435	0.26 395	0.21 332	0.29 414	0.19 259
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.43 118	0.27 194	0.56 152	0.44 109	0.33 245	0.50 133	0.42 237	0.87 142	0.50 90	0.49 130	0.53 106	0.44 92	0.48 176	1.38 326	0.33 113	0.17 121	0.12 65	0.21 244	0.15 137	0.18 152	0.18 218

IGEVStereo-DCA	0.46 147	0.28 219	0.56 152	0.43 80	0.33 245	0.49 119	0.42 237	0.87 142	0.50 90	0.47 113	0.48 82	0.48 117	0.46 152	2.03 435	0.30 65	0.19 217	0.14 198	0.19 165	0.15 137	0.16 82	0.18 218

ffff	0.43 118	0.27 194	0.56 152	0.44 109	0.33 245	0.50 133	0.42 237	0.87 142	0.50 90	0.49 130	0.53 106	0.44 92	0.48 176	1.38 326	0.33 113	0.17 121	0.12 65	0.21 244	0.15 137	0.18 152	0.18 218

11t	0.43 118	0.27 194	0.56 152	0.44 109	0.33 245	0.50 133	0.42 237	0.87 142	0.50 90	0.49 130	0.53 106	0.44 92	0.48 176	1.38 326	0.33 113	0.17 121	0.12 65	0.21 244	0.15 137	0.18 152	0.18 218

ccc-4	0.43 118	0.27 194	0.56 152	0.44 109	0.33 245	0.50 133	0.42 237	0.87 142	0.50 90	0.49 130	0.53 106	0.44 92	0.48 176	1.38 326	0.33 113	0.17 121	0.12 65	0.21 244	0.15 137	0.18 152	0.18 218

test_4	0.53 190	0.22 63	0.56 152	0.54 297	0.32 224	0.64 233	0.39 203	0.80 116	0.62 135	0.92 244	1.87 522	0.68 216	0.42 123	1.16 266	0.37 162	0.15 49	0.13 140	0.20 207	0.22 361	0.20 235	0.15 121

FTStereo	0.91 425	0.26 161	0.56 152	0.54 297	0.33 245	0.66 258	1.87 586	1.00 201	0.75 190	1.75 530	4.15 585	1.04 356	1.65 540	1.57 369	0.46 256	0.19 217	0.16 298	0.23 317	0.21 332	0.18 152	0.63 556

raftrobust	0.52 179	0.25 135	0.56 152	0.65 441	0.52 432	0.49 119	0.34 131	0.98 195	0.91 248	1.30 419	0.87 210	0.63 201	0.81 340	0.78 143	0.41 201	0.19 217	0.15 259	0.16 68	0.14 113	0.15 53	0.16 159

xyz-stereo-finetune2	0.58 245	0.27 194	0.57 163	0.40 53	0.24 48	1.09 433	0.32 109	0.79 108	0.53 111	0.65 182	1.07 279	0.58 180	0.80 336	2.47 478	0.80 405	0.16 73	0.15 259	0.21 244	0.17 205	0.16 82	0.17 192

fffy	0.42 112	0.27 194	0.57 163	0.46 134	0.29 151	0.48 107	0.35 140	0.91 159	0.55 115	0.40 76	0.58 128	0.55 159	0.41 117	1.26 290	0.36 150	0.15 49	0.13 140	0.19 165	0.16 179	0.18 152	0.14 81

Pointernet	0.37 76	0.20 19	0.57 163	0.43 80	0.28 131	0.51 150	0.27 69	0.93 171	0.61 133	0.47 113	0.63 139	0.49 126	0.38 104	0.49 36	0.33 113	0.17 121	0.13 140	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 15

MSKI-zero shot	0.55 221	0.26 161	0.57 163	0.51 241	0.26 80	0.69 275	0.28 76	1.18 279	0.64 144	0.91 242	1.32 393	0.82 259	0.33 66	1.92 423	0.32 96	0.17 121	0.12 65	0.17 99	0.13 83	0.16 82	0.16 159

ICVP	0.63 270	0.33 350	0.57 163	0.61 398	0.40 337	0.80 339	0.58 400	1.61 399	0.89 239	0.90 238	1.24 356	0.88 288	0.73 304	0.72 119	0.88 424	0.29 456	0.21 414	0.22 277	0.21 332	0.24 345	0.27 409
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.79 378	0.35 394	0.57 163	0.58 358	0.42 350	0.96 400	0.46 296	1.47 356	1.33 468	1.19 365	1.22 350	1.81 516	0.98 427	1.66 387	0.94 435	0.33 484	0.28 486	0.34 490	0.27 440	0.35 458	0.31 450

gcap_with_dpt	0.44 131	0.26 161	0.58 169	0.50 208	0.44 370	0.47 99	0.40 216	1.14 267	0.62 135	0.65 182	0.80 197	0.57 174	0.48 176	0.56 58	0.41 201	0.18 168	0.13 140	0.17 99	0.14 113	0.17 114	0.16 159

U	9.45 617	0.21 40	0.58 169	0.47 148	53.11 640	61.27 646	0.24 44	0.70 77	0.52 105	0.36 50	0.28 18	0.29 39	0.35 84	0.33 2	0.26 25	0.19 217	0.11 32	60.50 644	8.88 628	0.17 114	0.13 46

MGS-Stereo	0.42 112	0.26 161	0.58 169	0.44 109	0.28 131	0.50 133	0.34 131	0.57 29	0.83 222	0.46 108	1.31 386	0.52 144	0.33 66	0.65 101	0.36 150	0.19 217	0.16 298	0.18 136	0.15 137	0.17 114	0.16 159

MaDis-Stereo	0.36 69	0.25 135	0.58 169	0.44 109	0.34 263	0.30 16	0.30 91	0.72 83	0.50 90	0.37 58	0.36 38	0.58 180	0.49 187	0.52 43	0.36 150	0.19 217	0.16 298	0.19 165	0.15 137	0.18 152	0.14 81

ProNet	0.43 118	0.28 219	0.58 169	0.43 80	0.30 176	0.56 188	0.52 345	1.00 201	0.58 122	0.44 95	0.49 90	0.43 89	0.43 131	1.28 295	0.36 150	0.15 49	0.13 140	0.19 165	0.16 179	0.17 114	0.16 159

RCA-Stereo	0.50 175	0.23 85	0.58 169	0.48 176	0.33 245	0.55 180	0.45 289	0.97 191	1.38 492	0.68 188	1.05 273	0.63 201	0.80 336	0.59 68	0.32 96	0.17 121	0.12 65	0.17 99	0.14 113	0.16 82	0.14 81

GrayStereo	0.82 392	0.26 161	0.58 169	0.63 418	0.37 300	0.76 311	1.86 585	1.11 259	0.87 232	1.99 553	1.89 524	1.08 364	1.82 556	1.39 331	0.48 268	0.19 217	0.14 198	0.19 165	0.21 332	0.18 152	0.39 493

test_for_model	0.46 147	0.22 63	0.59 176	0.40 53	0.29 151	0.42 64	0.32 109	1.08 248	0.76 199	0.50 139	0.58 128	0.43 89	0.35 84	2.09 441	0.30 65	0.16 73	0.12 65	0.18 136	0.14 113	0.15 53	0.13 46

UniTT-Stereo	0.36 69	0.23 85	0.59 176	0.48 176	0.36 281	0.40 50	0.32 109	0.53 14	0.49 85	0.54 155	0.55 116	0.36 68	0.31 53	0.58 67	0.51 288	0.20 258	0.15 259	0.17 99	0.15 137	0.19 196	0.15 121

GMM-Stereo	0.74 350	0.25 135	0.59 176	0.54 297	0.34 263	0.72 289	0.99 521	1.01 207	0.87 232	1.36 451	1.78 510	1.12 381	0.81 340	2.09 441	0.46 256	0.18 168	0.12 65	0.25 376	0.25 411	0.20 235	0.85 574

rafts_anoy	0.52 179	0.29 254	0.59 176	0.59 371	0.50 408	0.53 163	0.40 216	1.11 259	1.03 300	0.84 226	0.83 200	0.68 216	0.54 216	0.72 119	0.51 288	0.19 217	0.14 198	0.24 337	0.26 429	0.21 280	0.18 218

NLMM1	0.56 230	0.27 194	0.60 180	0.47 148	0.74 514	0.68 269	0.43 255	1.83 467	1.04 305	0.59 170	0.62 136	0.51 136	0.47 162	1.33 309	0.57 319	0.18 168	0.21 414	0.20 207	0.17 205	0.20 235	0.15 121

riskmin	0.56 230	0.27 194	0.60 180	0.43 80	0.31 202	0.83 356	0.42 237	1.14 267	1.04 305	0.73 199	0.75 179	1.11 380	1.01 439	0.81 156	0.51 288	0.20 258	0.14 198	0.24 337	0.15 137	0.24 345	0.25 375

RAFT+CT+SA	0.58 245	0.29 254	0.60 180	0.66 447	0.37 300	0.42 64	0.55 377	1.27 310	1.03 300	0.70 191	1.22 350	0.60 189	0.70 294	1.64 382	0.41 201	0.18 168	0.13 140	0.22 277	0.22 361	0.21 280	0.18 218

SGM-Forest	1.24 499	0.38 418	0.60 180	0.52 262	0.37 300	1.56 506	1.30 555	1.65 408	1.36 484	2.11 560	1.79 511	1.63 492	0.93 400	7.48 598	0.95 439	0.36 505	0.37 539	0.39 518	0.34 513	0.37 469	0.32 457
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FlowAnything_test	0.39 88	0.26 161	0.61 184	0.59 371	0.33 245	0.62 225	0.36 156	0.62 48	0.40 53	0.45 103	0.36 38	0.45 100	0.37 98	0.53 45	0.48 268	0.24 364	0.18 352	0.28 426	0.33 507	0.21 280	0.19 259

tg	0.52 179	0.24 107	0.61 184	0.49 196	0.30 176	0.90 375	0.29 81	1.07 242	0.83 222	0.83 223	1.02 258	0.62 198	0.43 131	1.35 315	0.41 201	0.17 121	0.12 65	0.22 277	0.20 287	0.17 114	0.15 121

x	0.54 206	0.31 310	0.61 184	0.47 148	0.30 176	0.67 262	0.47 304	1.53 378	0.79 212	0.81 217	0.83 200	0.78 244	0.70 294	0.70 111	0.62 341	0.21 291	0.19 370	0.22 277	0.19 251	0.21 280	0.20 291

cross-raft	0.54 206	0.25 135	0.61 184	0.52 262	0.29 151	0.68 269	0.37 178	1.46 354	0.76 199	1.01 274	1.06 275	1.28 422	0.46 152	0.71 115	0.35 138	0.15 49	0.12 65	0.18 136	0.16 179	0.19 196	0.14 81

PSMNet-RSSM	0.72 327	0.30 274	0.61 184	0.63 418	0.42 350	0.73 294	0.56 385	1.92 494	1.10 340	1.09 297	1.37 411	1.22 400	0.98 427	1.28 295	0.72 375	0.27 431	0.19 370	0.27 411	0.29 473	0.24 345	0.24 363

SGM_RVC	1.68 543	0.36 404	0.61 184	0.59 371	0.29 151	2.25 559	1.18 545	2.38 572	1.68 540	3.60 597	2.67 565	3.69 587	2.42 582	8.13 605	1.90 542	0.31 468	0.31 507	0.30 450	0.28 461	0.30 424	0.29 427
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PSMNet-ADL	0.72 327	0.35 394	0.62 190	0.69 475	0.46 390	1.14 439	0.44 269	1.37 329	1.01 293	0.83 223	1.17 333	1.33 433	0.96 417	1.43 340	0.95 439	0.33 484	0.22 435	0.21 244	0.23 384	0.27 384	0.29 427

KYRaft	0.75 359	0.28 219	0.62 190	0.56 335	0.29 151	0.67 262	0.86 490	0.94 177	0.84 225	1.62 517	2.21 545	1.16 390	1.02 445	1.57 369	0.40 192	0.20 258	0.13 140	0.22 277	0.28 461	0.20 235	1.02 580

NOSS_ROB	1.26 502	0.46 456	0.62 190	0.56 335	0.38 317	1.06 424	0.78 467	1.73 427	1.40 502	1.01 274	1.43 429	1.10 376	0.75 308	10.62 621	0.65 350	0.45 538	0.43 555	0.48 542	0.45 544	0.44 506	0.41 499

AIO-test2	0.57 238	0.28 219	0.63 193	0.61 398	0.58 460	0.79 330	0.51 334	1.18 279	1.40 502	0.63 178	1.15 325	0.51 136	0.43 131	1.09 247	0.35 138	0.21 291	0.17 329	0.26 395	0.30 482	0.20 235	0.19 259

HHNet	0.62 263	0.26 161	0.63 193	0.43 80	0.45 378	0.50 133	0.58 400	1.07 242	1.01 293	1.25 396	2.23 546	0.70 224	0.61 260	1.07 242	0.47 263	0.20 258	0.13 140	0.23 317	0.19 251	0.19 196	0.30 440

FENet	0.60 253	0.28 219	0.63 193	0.54 297	0.33 245	0.83 356	0.38 188	1.27 310	1.07 319	1.00 269	0.86 206	0.99 338	0.85 360	0.96 204	0.68 362	0.22 320	0.15 259	0.23 317	0.20 287	0.22 304	0.23 349

GANet-RSSM	0.72 327	0.28 219	0.63 193	0.64 427	0.58 460	0.80 339	0.58 400	1.89 484	1.08 325	1.04 285	1.25 360	1.15 389	1.04 449	1.49 352	0.62 341	0.25 392	0.19 370	0.22 277	0.22 361	0.22 304	0.21 311

R-Stereo Train	0.57 238	0.26 161	0.63 193	0.54 297	0.36 281	0.69 275	0.54 359	1.22 300	0.72 183	1.61 513	1.50 454	0.75 234	0.53 211	0.64 91	0.44 227	0.18 168	0.15 259	0.17 99	0.15 137	0.17 114	0.17 192

RAFT-Stereo	0.57 238	0.26 161	0.63 193	0.54 297	0.36 281	0.69 275	0.54 359	1.22 300	0.72 183	1.61 513	1.50 454	0.75 234	0.53 211	0.64 91	0.44 227	0.18 168	0.15 259	0.17 99	0.15 137	0.17 114	0.17 192
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CBMV_ROB	0.90 422	0.44 447	0.63 193	0.51 241	0.37 300	1.25 464	0.49 326	1.77 445	1.27 441	1.41 469	2.00 533	1.33 433	1.08 461	2.17 449	0.76 387	0.43 532	0.42 554	0.47 540	0.44 542	0.41 489	0.36 479

rvit_stereo_0081	0.44 131	0.33 350	0.64 200	0.54 297	0.35 267	0.41 56	0.44 269	0.66 64	0.95 261	0.48 121	0.52 100	0.50 132	0.46 152	0.82 159	0.44 227	0.25 392	0.20 390	0.22 277	0.19 251	0.25 358	0.17 192

GCAP-BAT	0.49 169	0.31 310	0.64 200	0.41 64	0.46 390	0.70 282	0.35 140	0.77 99	0.64 144	0.86 233	1.00 244	0.77 240	0.37 98	1.18 272	0.36 150	0.18 168	0.14 198	0.18 136	0.13 83	0.17 114	0.15 121

rvit_stereo_0082	0.44 131	0.33 350	0.64 200	0.54 297	0.35 267	0.41 56	0.44 269	0.66 64	0.95 261	0.48 121	0.52 100	0.50 132	0.46 152	0.82 159	0.44 227	0.25 392	0.20 390	0.22 277	0.19 251	0.25 358	0.17 192

RAFT-Test	0.54 206	0.25 135	0.64 200	0.47 148	0.30 176	0.97 404	0.27 69	1.24 306	0.81 216	0.96 254	1.12 308	1.28 422	0.48 176	0.71 115	0.36 150	0.17 121	0.13 140	0.17 99	0.14 113	0.16 82	0.16 159

raft_robust	0.68 312	0.30 274	0.64 200	0.52 262	0.26 80	0.54 171	0.35 140	1.33 318	1.24 427	1.16 347	1.07 279	0.60 189	0.54 216	3.58 517	0.37 162	0.18 168	0.14 198	0.20 207	0.22 361	0.20 235	0.16 159

iRaftStereo_RVC	0.47 155	0.26 161	0.64 200	0.50 208	0.29 151	0.53 163	0.33 120	1.05 227	0.77 204	0.84 226	1.00 244	0.55 159	0.37 98	0.81 156	0.40 192	0.17 121	0.12 65	0.22 277	0.20 287	0.19 196	0.15 121

AFF-stereo	0.58 245	0.25 135	0.64 200	0.46 134	0.29 151	0.34 26	0.38 188	1.15 270	1.14 361	1.17 356	1.60 478	1.10 376	0.71 299	0.97 212	0.43 224	0.13 23	0.11 32	0.19 165	0.19 251	0.17 114	0.14 81

SCV_C0	0.43 118	0.26 161	0.65 207	0.43 80	0.29 151	0.47 99	0.31 99	1.34 323	0.73 187	0.38 66	0.49 90	0.54 154	0.29 38	1.24 286	0.30 65	0.17 121	0.13 140	0.16 68	0.13 83	0.20 235	0.15 121

GCAPDPT-zeroshot4090	0.39 88	0.22 63	0.65 207	0.43 80	0.35 267	0.34 26	0.37 178	0.83 131	0.67 164	0.48 121	0.56 119	0.55 159	0.38 104	0.74 131	0.31 87	0.17 121	0.13 140	0.18 136	0.14 113	0.15 53	0.15 121

testlalala	0.39 88	0.22 63	0.65 207	0.43 80	0.35 267	0.34 26	0.37 178	0.83 131	0.67 164	0.48 121	0.56 119	0.55 159	0.38 104	0.74 131	0.31 87	0.17 121	0.13 140	0.18 136	0.14 113	0.15 53	0.15 121

GCAPDPT-zeroshot	0.39 88	0.22 63	0.65 207	0.43 80	0.35 267	0.34 26	0.37 178	0.83 131	0.67 164	0.48 121	0.56 119	0.55 159	0.38 104	0.74 131	0.31 87	0.17 121	0.13 140	0.18 136	0.14 113	0.15 53	0.15 121

GMOStereo	0.53 190	0.26 161	0.65 207	0.50 208	0.29 151	0.52 154	0.43 255	0.89 151	0.96 266	1.41 469	1.14 317	0.85 276	0.56 228	0.59 68	0.38 173	0.16 73	0.14 198	0.24 337	0.21 332	0.20 235	0.15 121

error version	0.53 190	0.26 161	0.65 207	0.50 208	0.29 151	0.52 154	0.43 255	0.89 151	0.96 266	1.41 469	1.14 317	0.85 276	0.56 228	0.59 68	0.38 173	0.16 73	0.14 198	0.24 337	0.21 332	0.20 235	0.15 121

test-v	0.53 190	0.26 161	0.65 207	0.50 208	0.29 151	0.52 154	0.43 255	0.89 151	0.96 266	1.41 469	1.14 317	0.85 276	0.56 228	0.59 68	0.38 173	0.16 73	0.14 198	0.24 337	0.21 332	0.20 235	0.15 121

test-2	0.53 190	0.26 161	0.65 207	0.50 208	0.29 151	0.52 154	0.43 255	0.89 151	0.96 266	1.41 469	1.14 317	0.85 276	0.56 228	0.59 68	0.38 173	0.16 73	0.14 198	0.24 337	0.21 332	0.20 235	0.15 121

test_xeample	1.45 523	0.28 219	0.65 207	0.51 241	0.28 131	0.94 391	0.59 409	2.14 538	1.29 450	1.24 391	1.51 456	0.88 288	0.86 368	1.46 346	15.10 620	0.22 320	0.20 390	0.22 277	0.20 287	0.22 304	0.22 329

HSM	1.19 497	0.32 327	0.65 207	0.57 352	0.38 317	1.23 461	0.59 409	2.25 559	1.19 401	1.30 419	1.25 360	1.94 533	1.03 447	9.32 612	0.71 372	0.22 320	0.16 298	0.20 207	0.16 179	0.21 280	0.21 311

RAStereo	0.34 57	0.21 40	0.66 217	0.47 148	0.27 106	0.26 6	0.29 81	0.69 72	0.63 139	0.32 33	0.42 53	0.45 100	0.31 53	0.45 18	0.34 128	0.17 121	0.15 259	0.19 165	0.15 137	0.18 152	0.13 46

H2IRNET	0.56 230	0.26 161	0.66 217	0.47 148	0.35 267	0.41 56	0.26 62	0.92 162	1.17 386	0.61 174	1.28 376	1.08 364	0.86 368	0.99 219	0.63 345	0.19 217	0.16 298	0.22 277	0.25 411	0.21 280	0.18 218

RAFT-345	0.84 403	0.25 135	0.66 217	0.50 208	0.27 106	0.54 171	0.42 237	0.83 131	1.11 342	1.32 433	2.34 551	0.86 280	0.54 216	5.72 561	0.47 263	0.18 168	0.13 140	0.22 277	0.17 205	0.17 114	0.16 159

RALCasStereoNet	0.54 206	0.30 274	0.66 217	0.59 371	0.51 420	0.61 216	0.52 345	0.94 177	0.93 256	0.70 191	1.01 250	0.78 244	0.44 141	1.33 309	0.47 263	0.20 258	0.16 298	0.18 136	0.16 179	0.20 235	0.19 259

CBMV	0.95 434	0.44 447	0.66 217	0.53 281	0.35 267	1.53 503	1.63 576	1.69 418	1.42 511	2.00 556	1.60 478	1.43 449	1.17 477	1.59 374	0.99 448	0.34 494	0.34 521	0.39 518	0.33 507	0.33 451	0.32 457
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MM-Stereo_test2	0.43 118	0.24 107	0.67 222	0.51 241	0.32 224	0.55 180	0.45 289	0.97 191	0.77 204	0.59 170	0.51 97	0.49 126	0.42 123	0.80 150	0.30 65	0.15 49	0.13 140	0.18 136	0.14 113	0.19 196	0.14 81

AE-Stereo	0.49 169	0.27 194	0.67 222	0.60 383	0.39 327	0.67 262	0.46 296	1.18 279	1.09 333	0.47 113	0.75 179	0.69 221	0.47 162	0.59 68	0.40 192	0.16 73	0.15 259	0.21 244	0.20 287	0.19 196	0.15 121

RAFT-RH_RVC	1.03 464	0.24 107	0.67 222	0.49 196	0.28 131	0.81 348	0.33 120	0.83 131	1.08 325	2.05 557	4.65 592	1.04 356	0.57 238	5.98 569	0.50 283	0.18 168	0.13 140	0.26 395	0.20 287	0.16 82	0.17 192

222	1.61 537	0.29 254	0.67 222	0.56 335	0.29 151	1.06 424	0.42 237	2.17 549	1.31 460	1.31 429	1.52 457	0.92 308	0.94 405	1.76 408	17.65 624	0.24 364	0.20 390	0.21 244	0.19 251	0.22 304	0.23 349

HI	0.64 282	0.32 327	0.68 226	0.47 148	0.51 420	0.41 56	0.36 156	1.04 219	0.75 190	1.31 429	1.43 429	1.62 487	1.12 469	0.94 200	0.88 424	0.15 49	0.12 65	0.20 207	0.20 287	0.20 235	0.18 218

CoSv	0.64 282	0.32 327	0.68 226	0.47 148	0.51 420	0.41 56	0.36 156	1.04 219	0.75 190	1.31 429	1.43 429	1.62 487	1.12 469	0.94 200	0.88 424	0.15 49	0.12 65	0.20 207	0.20 287	0.20 235	0.18 218

11t1	0.52 179	0.28 219	0.68 226	0.51 241	0.28 131	0.83 356	0.39 203	1.22 300	0.63 139	0.84 226	0.74 177	0.68 216	0.68 286	0.91 188	0.57 319	0.21 291	0.18 352	0.19 165	0.16 179	0.20 235	0.21 311

GCAP-Stereo	0.40 100	0.28 219	0.68 226	0.47 148	0.25 69	0.53 163	0.32 109	0.82 126	0.58 122	0.65 182	0.69 159	0.58 180	0.42 123	0.47 29	0.29 54	0.17 121	0.14 198	0.17 99	0.13 83	0.17 114	0.14 81

BUS	0.74 350	0.32 327	0.68 226	0.54 297	0.44 370	2.34 564	0.42 237	2.16 543	0.98 278	1.20 369	1.11 301	1.03 352	0.62 266	0.91 188	0.70 366	0.24 364	0.17 329	0.25 376	0.22 361	0.22 304	0.22 329

BSDual-CNN	0.71 325	0.32 327	0.68 226	0.54 297	0.44 370	1.27 466	0.65 428	2.16 543	0.98 278	1.20 369	1.11 301	1.12 381	0.74 306	0.91 188	0.66 355	0.24 364	0.17 329	0.25 376	0.22 361	0.22 304	0.22 329

psmg	0.72 327	0.32 327	0.68 226	0.50 208	0.44 370	1.48 498	0.75 459	1.94 500	0.98 278	1.21 373	1.33 395	1.12 381	0.74 306	0.91 188	0.66 355	0.24 364	0.19 370	0.25 376	0.25 411	0.23 330	0.22 329

test-3	0.54 206	0.22 63	0.68 226	0.47 148	0.27 106	0.58 196	0.35 140	0.92 162	1.00 290	1.32 433	0.69 159	0.87 284	0.45 145	1.68 393	0.37 162	0.16 73	0.11 32	0.20 207	0.16 179	0.17 114	0.13 46

test_1	0.54 206	0.22 63	0.68 226	0.47 148	0.27 106	0.58 196	0.35 140	0.92 162	1.00 290	1.28 405	0.68 154	0.87 284	0.45 145	1.67 388	0.37 162	0.16 73	0.11 32	0.20 207	0.16 179	0.17 114	0.13 46

xxxx	1.51 527	0.28 219	0.68 226	0.54 297	0.28 131	1.16 447	0.44 269	2.19 552	1.29 450	1.09 297	1.36 409	1.22 400	0.85 360	1.79 411	15.70 623	0.24 364	0.21 414	0.21 244	0.20 287	0.22 304	0.23 349

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 206	0.25 135	0.68 226	0.43 80	0.24 48	0.40 50	0.34 131	1.04 219	1.09 333	1.32 433	1.60 478	0.80 250	0.68 286	0.67 105	0.39 184	0.13 23	0.10 9	0.18 136	0.17 205	0.17 114	0.13 46

Gwc-CoAtRS	0.52 179	0.24 107	0.68 226	0.48 176	0.29 151	0.64 233	0.25 50	1.16 272	1.08 325	1.01 274	1.00 244	1.12 381	0.56 228	0.69 107	0.37 162	0.16 73	0.13 140	0.17 99	0.15 137	0.15 53	0.15 121

LL-Strereo2	0.52 179	0.33 350	0.69 238	0.52 262	0.37 300	0.70 282	0.30 91	1.13 266	0.67 164	0.94 250	0.78 186	0.91 300	0.42 123	1.05 236	0.42 214	0.17 121	0.16 298	0.29 437	0.25 411	0.21 280	0.16 159

NRIStereo	0.60 253	0.29 254	0.69 238	0.53 281	0.28 131	0.63 229	0.33 120	1.08 248	0.87 232	1.14 331	0.87 210	0.91 300	0.59 248	2.24 457	0.49 277	0.20 258	0.14 198	0.21 244	0.19 251	0.21 280	0.17 192

ASMatch	0.88 417	0.26 161	0.69 238	0.51 241	0.35 267	0.48 107	0.37 178	1.12 262	0.92 254	1.10 305	3.28 575	0.96 328	0.98 427	4.90 540	0.49 277	0.19 217	0.16 298	0.22 277	0.19 251	0.19 196	0.27 409

THIR-Stereo	1.02 461	0.27 194	0.69 238	0.49 196	0.28 131	0.95 394	1.34 558	1.03 213	0.97 273	1.34 446	1.90 525	1.17 391	1.58 533	6.44 575	0.78 395	0.19 217	0.14 198	0.21 244	0.22 361	0.19 196	0.20 291

test_xeample3	0.42 112	0.28 219	0.69 238	0.43 80	0.33 245	0.56 188	0.38 188	0.79 108	0.45 69	0.53 151	0.46 75	0.44 92	0.44 141	1.38 326	0.31 87	0.18 168	0.14 198	0.19 165	0.15 137	0.17 114	0.16 159

EAI-Stereo	0.65 290	0.28 219	0.69 238	0.53 281	0.27 106	0.60 210	0.40 216	2.28 562	0.64 144	0.71 193	3.18 574	0.57 174	0.43 131	1.06 238	0.41 201	0.18 168	0.13 140	0.17 99	0.17 205	0.17 114	0.17 192

MIF-Stereo (partial)	0.45 140	0.25 135	0.70 244	0.50 208	0.52 432	0.35 32	0.26 62	0.91 159	0.59 131	0.45 103	0.71 167	0.51 136	0.51 199	1.11 253	0.45 242	0.20 258	0.16 298	0.23 317	0.20 287	0.24 345	0.18 218

DCRE	0.82 392	0.26 161	0.70 244	0.58 358	0.44 370	0.54 171	0.48 316	0.95 182	0.78 208	0.78 208	7.33 607	0.86 280	0.52 205	0.76 135	0.41 201	0.16 73	0.16 298	0.19 165	0.17 205	0.18 152	0.17 192

fff	0.53 190	0.24 107	0.70 244	0.43 80	0.24 48	0.48 107	0.36 156	1.07 242	1.25 430	1.10 305	1.02 258	0.57 174	1.06 456	0.73 124	0.52 295	0.16 73	0.13 140	0.17 99	0.13 83	0.15 53	0.19 259

DRaft	0.80 381	0.24 107	0.70 244	0.45 123	0.30 176	0.97 404	0.53 353	1.05 227	0.97 273	1.78 533	2.02 536	0.80 250	1.74 547	2.73 489	0.72 375	0.17 121	0.14 198	0.20 207	0.20 287	0.18 152	0.21 311

Pruner-Stereo	0.62 263	0.29 254	0.70 244	0.61 398	0.31 202	0.63 229	0.43 255	1.17 274	0.99 285	1.53 495	1.08 284	0.95 322	0.55 222	1.35 315	0.51 288	0.23 347	0.14 198	0.24 337	0.21 332	0.21 280	0.23 349

DCANet	0.54 206	0.24 107	0.70 244	0.43 80	0.24 48	0.49 119	0.36 156	1.05 227	1.30 456	1.12 313	1.03 268	0.58 180	0.92 391	0.81 156	0.52 295	0.16 73	0.13 140	0.17 99	0.13 83	0.18 152	0.19 259

csc	0.53 190	0.24 107	0.70 244	0.43 80	0.24 48	0.48 107	0.36 156	1.07 242	1.25 430	1.10 305	1.02 258	0.57 174	1.06 456	0.73 124	0.52 295	0.16 73	0.13 140	0.17 99	0.13 83	0.15 53	0.19 259

cscssc	0.53 190	0.24 107	0.70 244	0.43 80	0.24 48	0.48 107	0.36 156	1.07 242	1.25 430	1.10 305	1.02 258	0.57 174	1.06 456	0.73 124	0.52 295	0.16 73	0.13 140	0.17 99	0.13 83	0.15 53	0.19 259

111	0.60 253	0.23 85	0.70 244	0.43 80	0.24 48	0.72 289	0.42 237	1.18 279	1.41 508	0.80 213	1.38 416	1.10 376	0.79 330	0.96 204	0.58 323	0.18 168	0.13 140	0.17 99	0.15 137	0.17 114	0.19 259

CFNet-RSSM	0.54 206	0.24 107	0.70 244	0.48 176	0.28 131	0.60 210	0.27 69	1.49 360	1.14 361	1.06 287	0.93 222	1.08 364	0.54 216	0.70 111	0.35 138	0.16 73	0.12 65	0.17 99	0.15 137	0.16 82	0.14 81

psm_up	0.77 367	0.34 374	0.70 244	0.66 447	0.58 460	1.05 421	0.92 504	1.52 372	1.12 346	1.26 400	1.16 330	1.31 430	1.23 492	1.20 276	0.81 407	0.25 392	0.29 497	0.31 456	0.27 440	0.27 384	0.25 375

rvit_stereo_0080	0.44 131	0.32 327	0.71 255	0.47 148	0.36 281	0.42 64	0.55 377	0.82 126	0.68 171	0.50 139	0.60 132	0.55 159	0.47 162	0.59 68	0.44 227	0.26 415	0.21 414	0.20 207	0.20 287	0.31 433	0.19 259

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 147	0.36 404	0.71 255	0.47 148	0.36 281	0.67 262	0.35 140	0.78 103	1.12 346	0.61 174	0.62 136	0.39 81	0.39 109	0.71 115	0.39 184	0.20 258	0.17 329	0.22 277	0.18 226	0.23 330	0.19 259

whm_eth	0.44 131	0.32 327	0.71 255	0.47 148	0.36 281	0.42 64	0.55 377	0.82 126	0.68 171	0.50 139	0.60 132	0.55 159	0.47 162	0.59 68	0.44 227	0.26 415	0.21 414	0.20 207	0.20 287	0.31 433	0.19 259

qqq	0.57 238	0.34 374	0.71 255	0.47 148	0.27 106	0.64 233	0.62 419	1.42 341	0.78 208	0.80 213	0.92 219	0.95 322	0.77 319	0.88 180	0.59 326	0.21 291	0.20 390	0.24 337	0.23 384	0.22 304	0.21 311

test_3	0.55 221	0.23 85	0.71 255	0.53 281	0.28 131	0.61 216	0.40 216	0.92 162	1.05 310	1.19 365	0.68 154	0.93 310	0.44 141	1.67 388	0.39 184	0.15 49	0.12 65	0.22 277	0.19 251	0.21 280	0.14 81

TestStereo	0.64 282	0.39 423	0.71 255	0.51 241	0.27 106	0.56 188	0.42 237	1.03 213	0.91 248	0.80 213	1.00 244	0.68 216	0.52 205	3.25 507	0.45 242	0.22 320	0.15 259	0.24 337	0.18 226	0.27 384	0.16 159

mmm	0.63 270	0.35 394	0.72 261	0.51 241	0.30 176	0.86 369	0.54 359	1.59 392	0.86 227	1.07 290	1.38 416	0.79 248	0.75 308	0.91 188	0.58 323	0.22 320	0.18 352	0.29 437	0.25 411	0.25 358	0.23 349

CASS	0.65 290	0.34 374	0.72 261	0.56 335	0.27 106	0.78 324	0.42 237	1.59 392	0.86 227	1.30 419	1.25 360	0.87 284	0.84 357	0.84 166	0.54 308	0.35 501	0.19 370	0.26 395	0.21 332	0.28 403	0.42 503
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HBP-ISP	0.96 435	0.58 503	0.72 261	0.61 398	0.46 390	1.64 513	0.76 462	1.86 475	1.28 446	1.30 419	1.53 458	0.86 280	0.94 405	3.27 508	0.69 365	0.45 538	0.44 558	0.54 555	0.48 551	0.47 517	0.40 494

DisPM	0.66 299	0.28 219	0.72 261	0.61 398	0.35 267	0.62 225	0.45 289	1.02 208	0.99 285	1.56 505	1.10 295	0.80 250	0.59 248	2.37 468	0.41 201	0.23 347	0.14 198	0.23 317	0.21 332	0.20 235	0.25 375

GANet-ADL	0.60 253	0.35 394	0.72 261	0.64 427	0.40 337	0.68 269	0.51 334	1.49 360	1.12 346	0.95 252	1.08 284	0.91 300	0.57 238	0.76 135	0.55 312	0.26 415	0.18 352	0.18 136	0.16 179	0.23 330	0.25 375

CrosDoStereo	1.58 533	0.24 107	0.72 261	0.48 176	0.29 151	0.67 262	12.49 623	1.10 253	0.98 278	1.34 446	1.75 507	1.00 339	1.89 559	6.65 579	0.81 407	0.19 217	0.15 259	0.20 207	0.22 361	0.18 152	0.19 259

AAGNet	1.83 552	0.28 219	0.72 261	0.61 398	0.32 224	0.67 262	0.51 334	0.96 189	0.98 278	1.47 481	1.20 346	1.00 339	1.18 481	2.83 491	22.77 631	0.22 320	0.13 140	0.22 277	0.19 251	0.23 330	0.15 121

OMP-Stereo	0.94 432	0.33 350	0.72 261	0.90 556	0.31 202	0.49 119	0.36 156	1.16 272	1.06 314	1.58 511	1.12 308	1.46 459	0.69 289	6.94 586	0.49 277	0.19 217	0.14 198	0.24 337	0.18 226	0.20 235	0.14 81

IIG-Stereo	0.96 435	0.31 310	0.72 261	0.88 552	0.33 245	0.61 216	0.26 62	1.19 289	1.03 300	1.69 525	1.37 411	1.46 459	0.75 308	6.96 588	0.51 288	0.19 217	0.14 198	0.23 317	0.18 226	0.20 235	0.14 81

DeepStereo_LL	1.58 533	0.24 107	0.72 261	0.48 176	0.29 151	0.67 262	12.49 623	1.10 253	0.98 278	1.34 446	1.75 507	1.00 339	1.89 559	6.65 579	0.81 407	0.19 217	0.15 259	0.20 207	0.22 361	0.18 152	0.19 259

SST-Stereo	0.83 398	0.28 219	0.72 261	0.59 371	0.31 202	0.72 289	0.26 62	1.09 250	0.86 227	1.47 481	1.10 295	1.00 339	0.87 373	5.73 562	0.45 242	0.22 320	0.13 140	0.23 317	0.19 251	0.23 330	0.18 218

DeepStereo_RVC	0.55 221	0.29 254	0.72 261	0.51 241	0.30 176	0.59 203	0.33 120	1.03 213	0.70 177	1.16 347	0.93 222	0.83 266	0.94 405	0.96 204	0.54 308	0.21 291	0.14 198	0.21 244	0.19 251	0.24 345	0.24 363

Hybrid-DGEV-2	0.65 290	0.31 310	0.73 273	0.60 383	0.37 300	1.08 427	0.28 76	1.45 353	1.40 502	1.32 433	0.85 204	1.03 352	1.01 439	1.05 236	0.48 268	0.18 168	0.15 259	0.22 277	0.19 251	0.17 114	0.15 121

coex_refinement	0.80 381	0.28 219	0.73 273	0.70 481	0.51 420	0.95 394	0.60 413	1.78 449	1.23 421	1.36 451	1.37 411	1.82 519	0.81 340	1.32 305	1.13 470	0.26 415	0.17 329	0.19 165	0.20 287	0.24 345	0.25 375

rvit_stereo_0081_aga	0.44 131	0.34 374	0.73 273	0.51 241	0.41 345	0.50 133	0.40 216	0.81 121	0.57 120	0.58 162	0.56 119	0.53 149	0.43 131	0.66 103	0.40 192	0.26 415	0.21 414	0.22 277	0.20 287	0.26 370	0.18 218

rrr	0.46 147	0.28 219	0.73 273	0.43 80	0.33 245	0.49 119	0.38 188	0.76 96	0.50 90	0.47 113	0.48 82	0.48 117	0.46 152	2.03 435	0.30 65	0.19 217	0.14 198	0.19 165	0.15 137	0.16 82	0.16 159

EKT-Stereo	0.53 190	0.30 274	0.73 273	0.58 358	0.60 471	0.51 150	0.48 316	0.94 177	0.90 243	0.71 193	0.88 212	0.77 240	0.43 131	1.07 242	0.40 192	0.22 320	0.16 298	0.21 244	0.18 226	0.20 235	0.22 329

Patchmatch Stereo++	0.55 221	0.30 274	0.73 273	0.50 208	0.27 106	0.65 249	0.29 81	1.05 227	0.64 144	1.12 313	0.96 228	0.83 266	0.60 251	1.37 322	0.45 242	0.22 320	0.14 198	0.24 337	0.20 287	0.26 370	0.18 218
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	0.54 206	0.30 274	0.73 273	0.50 208	0.27 106	0.65 249	0.41 233	1.04 219	0.64 144	1.12 313	0.96 228	0.82 259	0.61 260	1.06 238	0.45 242	0.22 320	0.14 198	0.24 337	0.20 287	0.26 370	0.18 218

ROB_FTStereo_v2	0.54 206	0.30 274	0.73 273	0.50 208	0.27 106	0.64 233	0.42 237	1.05 227	0.64 144	1.12 313	0.96 228	0.83 266	0.60 251	1.12 257	0.46 256	0.22 320	0.14 198	0.24 337	0.20 287	0.26 370	0.18 218

ROB_FTStereo	0.54 206	0.30 274	0.73 273	0.50 208	0.27 106	0.64 233	0.25 50	1.05 227	0.64 144	1.12 313	0.95 225	0.82 259	0.61 260	1.15 262	0.45 242	0.22 320	0.14 198	0.24 337	0.20 287	0.26 370	0.18 218

HUI-Stereo	0.52 179	0.30 274	0.73 273	0.50 208	0.27 106	0.65 249	0.30 91	1.04 219	0.64 144	1.12 313	0.96 228	0.83 266	0.60 251	0.79 147	0.45 242	0.22 320	0.14 198	0.24 337	0.20 287	0.26 370	0.18 218

RAFT_R40	0.83 398	0.28 219	0.73 273	0.59 371	0.31 202	0.69 275	0.44 269	1.10 253	0.95 261	1.47 481	1.10 295	1.00 339	0.85 360	5.53 556	0.46 256	0.22 320	0.13 140	0.23 317	0.20 287	0.23 330	0.18 218

iGMRVC	0.56 230	0.30 274	0.73 273	0.50 208	0.27 106	0.65 249	0.38 188	1.05 227	0.64 144	1.12 313	0.96 228	0.83 266	0.60 251	1.52 357	0.46 256	0.22 320	0.14 198	0.24 337	0.20 287	0.26 370	0.18 218

iRAFT	0.55 221	0.30 274	0.73 273	0.50 208	0.27 106	0.65 249	0.29 81	1.05 227	0.64 144	1.12 313	0.96 228	0.83 266	0.60 251	1.37 322	0.45 242	0.22 320	0.14 198	0.24 337	0.20 287	0.26 370	0.18 218

CroCo-Stereo	0.40 100	0.31 310	0.73 273	0.58 358	0.27 106	0.26 6	0.33 120	0.95 182	0.81 216	0.42 84	0.47 77	0.65 207	0.47 162	0.39 7	0.34 128	0.18 168	0.15 259	0.16 68	0.14 113	0.19 196	0.16 159
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
RAFT	0.64 282	0.30 274	0.73 273	0.59 371	0.33 245	0.68 269	0.58 400	1.04 219	0.76 199	1.08 291	1.19 342	1.65 498	0.93 400	1.06 238	0.56 316	0.21 291	0.18 352	0.27 411	0.24 397	0.22 304	0.17 192

RAFT-IKP	0.54 206	0.30 274	0.73 273	0.50 208	0.27 106	0.59 203	0.36 156	1.04 219	0.64 144	1.12 313	0.96 228	0.83 266	0.61 260	1.22 279	0.45 242	0.22 320	0.14 198	0.24 337	0.20 287	0.26 370	0.18 218

HCRNet	0.70 318	0.39 423	0.73 273	0.60 383	0.59 468	0.76 311	0.35 140	1.22 300	1.13 358	1.02 278	0.99 240	1.02 348	0.76 316	2.19 454	0.70 366	0.28 445	0.19 370	0.28 426	0.23 384	0.25 358	0.23 349

G2L-Stereo_test	0.73 345	0.27 194	0.74 290	0.49 196	0.40 337	0.90 375	0.81 479	1.53 378	1.14 361	1.28 405	1.27 370	1.52 473	0.72 302	1.62 378	0.94 435	0.19 217	0.14 198	0.16 68	0.15 137	0.18 152	0.19 259

test_sample2	0.62 263	0.29 254	0.74 290	0.50 208	0.28 131	0.80 339	0.61 416	1.61 399	1.00 290	0.88 235	0.99 240	0.94 313	0.83 353	1.16 266	0.51 288	0.23 347	0.18 352	0.22 277	0.21 332	0.23 330	0.22 329

anonymousdsp2	0.53 190	0.27 194	0.74 290	0.48 176	0.29 151	0.76 311	0.47 304	1.61 399	0.82 221	0.77 205	0.77 184	0.75 234	0.47 162	1.03 228	0.40 192	0.18 168	0.13 140	0.18 136	0.13 83	0.19 196	0.18 218

CRE-IMP	0.55 221	0.30 274	0.74 290	0.52 262	0.29 151	0.79 330	0.25 50	1.04 219	0.72 183	1.09 297	0.95 225	0.81 254	0.57 238	1.10 250	0.50 283	0.21 291	0.14 198	0.23 317	0.19 251	0.28 403	0.22 329

test_sample1	0.61 259	0.29 254	0.75 294	0.50 208	0.31 202	0.76 311	0.48 316	1.59 392	0.84 225	0.90 238	0.94 224	0.88 288	0.95 410	1.16 266	0.67 358	0.22 320	0.18 352	0.20 207	0.19 251	0.21 280	0.21 311

anonymousa	0.72 327	0.27 194	0.75 294	0.47 148	0.63 481	1.43 494	0.45 289	1.24 306	0.89 239	1.28 405	1.75 507	1.62 487	1.13 473	0.69 107	0.59 326	0.19 217	0.16 298	0.23 317	0.25 411	0.20 235	0.18 218

TestStereo1	0.63 270	0.28 219	0.75 294	0.76 512	0.31 202	0.48 107	0.43 255	1.30 316	1.21 412	0.97 257	1.31 386	0.64 204	0.77 319	1.75 403	0.42 214	0.20 258	0.15 259	0.22 277	0.18 226	0.21 280	0.17 192

test_5	0.65 290	0.30 274	0.75 294	0.67 459	0.50 408	0.92 386	0.52 345	1.39 336	1.12 346	0.76 200	1.11 301	1.00 339	0.90 385	1.53 361	0.45 242	0.18 168	0.13 140	0.23 317	0.22 361	0.21 280	0.19 259

SA-5K	0.63 270	0.28 219	0.75 294	0.76 512	0.31 202	0.48 107	0.43 255	1.30 316	1.21 412	0.97 257	1.31 386	0.64 204	0.77 319	1.75 403	0.42 214	0.20 258	0.15 259	0.22 277	0.18 226	0.21 280	0.17 192

NF-Stereo	0.80 381	0.30 274	0.75 294	0.60 383	0.31 202	0.64 233	0.44 269	1.21 292	0.90 243	1.29 411	1.02 258	0.82 259	0.57 238	5.40 554	0.48 268	0.23 347	0.14 198	0.24 337	0.20 287	0.20 235	0.30 440

OCTAStereo	0.80 381	0.30 274	0.75 294	0.60 383	0.31 202	0.64 233	0.44 269	1.21 292	0.90 243	1.29 411	1.01 250	0.82 259	0.57 238	5.35 548	0.48 268	0.24 364	0.14 198	0.24 337	0.20 287	0.20 235	0.30 440

RE-Stereo	0.80 381	0.30 274	0.75 294	0.60 383	0.31 202	0.64 233	0.44 269	1.21 292	0.90 243	1.29 411	1.01 250	0.81 254	0.57 238	5.37 551	0.48 268	0.24 364	0.14 198	0.24 337	0.20 287	0.20 235	0.30 440

TVStereo	0.80 381	0.30 274	0.75 294	0.60 383	0.31 202	0.64 233	0.44 269	1.21 292	0.90 243	1.29 411	1.01 250	0.81 254	0.57 238	5.37 551	0.48 268	0.24 364	0.14 198	0.24 337	0.20 287	0.20 235	0.30 440

AdaStereo	0.70 318	0.43 444	0.75 294	0.73 501	0.37 300	0.92 386	0.53 353	1.85 472	1.18 393	1.12 313	1.23 354	1.07 363	0.65 281	0.96 204	0.63 345	0.31 468	0.15 259	0.32 471	0.21 332	0.29 414	0.22 329
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.
G2L-ROB	0.73 345	0.25 135	0.76 304	0.54 297	0.39 327	0.95 394	0.66 433	1.66 413	1.09 333	1.24 391	1.02 258	1.64 495	0.71 299	1.63 380	1.02 451	0.20 258	0.14 198	0.17 99	0.15 137	0.20 235	0.22 329

DCVSM-stereo	0.72 327	0.35 394	0.76 304	0.55 321	0.42 350	0.73 294	0.38 188	1.21 292	1.02 296	1.79 536	1.04 271	1.62 487	1.03 447	1.04 234	0.79 401	0.24 364	0.27 479	0.29 437	0.24 397	0.30 424	0.36 479

test_sample7	0.74 350	0.37 411	0.76 304	0.52 262	0.35 267	0.91 379	0.67 437	1.78 449	1.21 412	1.22 378	1.18 335	1.08 364	0.92 391	1.23 281	0.67 358	0.31 468	0.28 486	0.32 471	0.31 489	0.33 451	0.29 427

4D-IteraStereo	0.48 161	0.24 107	0.76 304	0.50 208	0.44 370	0.66 258	0.31 99	0.87 142	1.02 296	1.03 282	0.72 171	0.78 244	0.32 60	0.64 91	0.37 162	0.17 121	0.11 32	0.23 317	0.19 251	0.19 196	0.13 46

Sa-1000	0.72 327	0.29 254	0.76 304	0.59 371	0.30 176	0.73 294	0.37 178	1.62 403	1.33 468	1.28 405	2.04 537	0.86 280	0.75 308	1.84 415	0.38 173	0.19 217	0.14 198	0.25 376	0.23 384	0.20 235	0.16 159

IRAFT_RVC	0.88 417	0.28 219	0.76 304	0.63 418	0.31 202	0.65 249	1.02 526	1.22 300	0.94 259	1.22 378	1.04 271	1.01 346	0.98 427	5.82 564	0.53 302	0.22 320	0.12 65	0.25 376	0.20 287	0.20 235	0.19 259

CVANet_RVC	1.07 470	0.43 444	0.76 304	0.60 383	0.50 408	0.90 375	0.97 516	1.52 372	1.26 435	1.33 442	1.38 416	1.24 407	1.18 481	6.75 585	0.75 384	0.34 494	0.23 447	0.34 490	0.29 473	0.42 494	0.27 409

HH	0.63 270	0.30 274	0.77 311	0.50 208	0.32 224	0.49 119	0.46 296	1.65 408	0.64 144	0.69 189	1.09 289	1.63 492	0.85 360	1.90 421	0.37 162	0.18 168	0.13 140	0.19 165	0.17 205	0.19 196	0.16 159

HanStereo	0.63 270	0.30 274	0.77 311	0.50 208	0.32 224	0.49 119	0.46 296	1.65 408	0.64 144	0.69 189	1.09 289	1.63 492	0.85 360	1.90 421	0.37 162	0.18 168	0.13 140	0.19 165	0.17 205	0.19 196	0.16 159

CroCo-Stereo Lap2	0.44 131	0.34 374	0.77 311	0.61 398	0.79 532	0.28 12	0.35 140	0.75 93	0.71 181	0.38 66	0.50 93	0.72 228	0.55 222	0.57 64	0.47 263	0.17 121	0.18 352	0.19 165	0.16 179	0.21 280	0.20 291

PFNet+	0.59 250	0.28 219	0.77 311	0.53 281	0.30 176	0.59 203	0.31 99	0.92 162	1.14 361	1.33 442	1.10 295	0.79 248	0.57 238	1.31 301	0.49 277	0.25 392	0.17 329	0.28 426	0.26 429	0.21 280	0.25 375

PSM-softLoss	0.78 374	0.31 310	0.77 311	0.58 358	0.32 224	0.56 188	0.40 216	1.18 279	0.70 177	1.24 391	1.07 279	0.83 266	0.52 205	5.36 549	0.53 302	0.24 364	0.15 259	0.25 376	0.22 361	0.20 235	0.25 375

KMStereo	0.78 374	0.31 310	0.77 311	0.58 358	0.32 224	0.56 188	0.40 216	1.18 279	0.70 177	1.24 391	1.07 279	0.83 266	0.52 205	5.36 549	0.53 302	0.24 364	0.15 259	0.25 376	0.22 361	0.20 235	0.25 375

cf-r	0.73 345	0.30 274	0.77 311	0.55 321	0.63 481	0.78 324	0.48 316	1.79 455	1.15 373	1.13 328	1.26 367	1.43 449	0.87 373	1.40 337	0.85 420	0.25 392	0.18 352	0.22 277	0.23 384	0.19 196	0.19 259

HITNet	0.65 290	0.40 430	0.77 311	0.48 176	0.24 48	1.05 421	0.49 326	1.76 441	1.02 296	1.18 361	1.18 335	0.89 296	0.80 336	0.85 171	0.79 401	0.17 121	0.12 65	0.21 244	0.17 205	0.29 414	0.15 121
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
LG-Stereo	0.34 57	0.25 135	0.78 319	0.47 148	0.26 80	0.37 39	0.30 91	0.71 82	0.52 105	0.36 50	0.57 125	0.29 39	0.21 5	0.50 39	0.36 150	0.13 23	0.13 140	0.20 207	0.18 226	0.18 152	0.12 15

NINENet	0.77 367	0.37 411	0.78 319	0.62 409	0.51 420	2.34 564	0.42 237	1.83 467	1.04 305	1.14 331	1.23 354	1.03 352	0.62 266	1.24 286	0.70 366	0.28 445	0.23 447	0.31 456	0.21 332	0.26 370	0.25 375

DLCB_ROB	0.86 412	0.40 430	0.78 319	0.68 471	0.54 439	1.11 434	0.84 483	1.49 360	1.23 421	1.64 521	1.65 491	1.70 504	0.91 388	1.70 395	1.05 453	0.25 392	0.24 456	0.26 395	0.27 440	0.27 384	0.24 363

Selective-RAFT	0.52 179	0.28 219	0.79 322	0.55 321	0.27 106	0.91 379	0.33 120	0.80 116	0.88 236	0.58 162	0.63 139	0.81 254	0.77 319	1.29 299	0.48 268	0.19 217	0.14 198	0.17 99	0.15 137	0.19 196	0.17 192

AACVNet	0.86 412	0.35 394	0.79 322	0.82 533	0.39 327	0.76 311	0.49 326	1.61 399	0.81 216	1.08 291	1.33 395	1.30 426	0.93 400	4.34 528	0.74 379	0.25 392	0.21 414	0.28 426	0.22 361	0.29 414	0.25 375

GwcNet-ADL	0.64 282	0.31 310	0.79 322	0.56 335	0.41 345	0.60 210	0.58 400	1.41 339	1.26 435	1.08 291	1.13 313	0.91 300	0.60 251	1.04 234	0.78 395	0.27 431	0.18 352	0.18 136	0.18 226	0.25 358	0.29 427

DEmStereo	0.97 441	0.23 85	0.79 322	0.47 148	0.32 224	1.04 420	0.56 385	0.93 171	0.89 239	1.39 466	2.14 543	1.02 348	2.07 570	5.64 560	0.77 393	0.17 121	0.15 259	0.20 207	0.20 287	0.18 152	0.20 291

TDLM	1.06 468	0.44 447	0.79 322	0.63 418	0.50 408	0.89 372	1.44 563	1.48 358	1.26 435	1.12 313	1.40 422	1.08 364	0.98 427	6.65 579	0.78 395	0.33 484	0.21 414	0.33 480	0.26 429	0.37 469	0.24 363

UDGNet	0.72 327	1.17 576	0.80 327	0.77 515	0.41 345	0.77 319	0.38 188	0.97 191	1.34 471	0.81 217	0.88 212	0.71 227	0.60 251	1.21 278	0.54 308	0.52 552	0.19 370	1.02 585	0.26 429	0.71 562	0.31 450

rvit_stereo_0083	0.47 155	0.33 350	0.81 328	0.56 335	0.36 281	0.50 133	0.44 269	0.68 71	0.95 261	0.49 130	0.57 125	0.55 159	0.49 187	0.88 180	0.46 256	0.25 392	0.25 465	0.24 337	0.20 287	0.24 345	0.17 192

FCDSN-DC	2.32 573	0.63 521	0.81 328	0.84 537	0.75 523	2.23 558	0.94 511	2.09 532	1.80 550	5.45 615	7.72 611	7.77 612	6.93 617	3.39 509	1.80 537	0.52 552	0.48 569	0.52 549	0.51 560	0.57 542	0.58 548
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ac_64	0.82 392	0.29 254	0.81 328	0.71 489	0.60 471	1.05 421	0.54 359	1.99 511	0.92 254	1.18 361	1.06 275	1.99 539	1.08 461	1.94 427	0.97 444	0.27 431	0.22 435	0.24 337	0.23 384	0.22 304	0.19 259

MultiAttention	4.51 602	0.33 350	0.82 331	0.73 501	0.45 378	30.98 634	4.50 618	2.18 551	1.40 502	1.61 513	2.41 555	2.43 562	0.70 294	38.42 637	1.36 499	0.22 320	0.15 259	0.29 437	0.30 482	0.47 517	0.43 510

FACV-RUCA	0.63 270	0.34 374	0.82 331	0.62 409	0.65 486	0.81 348	0.41 233	1.44 348	1.07 319	0.86 233	1.14 317	0.61 194	0.69 289	0.80 150	0.53 302	0.28 445	0.19 370	0.47 540	0.21 332	0.35 458	0.25 375

ITSA-stereo	0.82 392	0.36 404	0.82 331	0.54 297	0.31 202	0.80 339	0.47 304	2.17 549	1.67 538	1.13 328	1.13 313	0.94 313	0.86 368	2.46 476	1.00 449	0.26 415	0.23 447	0.28 426	0.27 440	0.28 403	0.36 479

Anonymous_2	1.30 505	0.55 492	0.82 331	0.52 262	0.58 460	1.01 413	0.64 426	1.25 308	0.97 273	0.96 254	0.78 186	1.33 433	1.29 501	1.03 228	0.74 379	0.62 568	0.64 587	1.06 586	9.63 629	1.16 580	0.49 529

SA	0.66 299	0.30 274	0.82 331	0.61 398	0.30 176	0.58 196	0.38 188	1.44 348	1.30 456	0.96 254	1.36 409	0.66 211	0.95 410	1.85 418	0.42 214	0.19 217	0.15 259	0.25 376	0.23 384	0.21 280	0.17 192

CSP-Net	0.97 441	0.38 418	0.83 336	0.53 281	0.41 345	1.63 511	0.77 465	2.00 512	1.05 310	1.25 396	1.20 346	1.33 433	0.83 353	4.93 542	0.85 420	0.32 475	0.22 435	0.20 207	0.20 287	0.23 330	0.25 375

DIP-Stereo	0.62 263	0.30 274	0.83 336	0.48 176	0.36 281	0.95 394	0.33 120	2.37 571	0.67 164	1.25 396	1.00 244	0.68 216	0.51 199	0.91 188	0.61 338	0.18 168	0.15 259	0.21 244	0.17 205	0.19 196	0.19 259
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FC-DCNN v2	2.81 589	0.59 506	0.85 338	0.73 501	0.57 451	2.97 584	1.05 530	3.39 595	2.61 583	6.98 618	7.67 610	10.38 620	6.31 614	5.75 563	3.37 576	0.53 558	0.48 569	0.51 547	0.50 557	0.53 535	0.51 535

ffm	0.72 327	0.33 350	0.85 338	0.53 281	0.37 300	0.74 299	0.56 385	0.95 182	2.47 578	1.15 337	1.45 437	1.06 358	0.82 345	1.55 365	0.32 96	0.20 258	0.12 65	0.31 456	0.27 440	0.19 196	0.20 291

ff1	1.37 514	0.33 350	0.85 338	0.53 281	0.37 300	0.74 299	0.56 385	0.95 182	2.47 578	1.15 337	1.45 437	1.06 358	0.82 345	7.22 591	7.61 599	0.20 258	0.12 65	0.31 456	0.27 440	0.19 196	0.20 291

mmx	1.39 517	0.33 350	0.85 338	0.53 281	0.37 300	0.74 299	0.56 385	2.13 534	1.37 488	1.15 337	1.45 437	1.06 358	0.82 345	7.22 591	7.61 599	0.24 364	0.19 370	0.31 456	0.27 440	0.30 424	0.25 375

xxx	1.39 517	0.33 350	0.85 338	0.53 281	0.37 300	0.74 299	0.56 385	2.13 534	1.37 488	1.15 337	1.45 437	1.06 358	0.82 345	7.22 591	7.61 599	0.24 364	0.19 370	0.31 456	0.27 440	0.30 424	0.25 375

SACVNet	0.85 407	0.46 456	0.85 338	0.81 525	0.56 448	0.80 339	0.79 470	1.68 416	1.12 346	1.34 446	1.33 395	1.25 411	0.94 405	2.39 470	0.76 387	0.34 494	0.26 471	0.31 456	0.29 473	0.35 458	0.44 513

model_zeroshot	0.48 161	0.29 254	0.86 344	0.51 241	0.36 281	0.69 275	0.37 178	1.12 262	0.62 135	0.85 231	0.84 202	0.66 211	0.37 98	0.73 124	0.34 128	0.20 258	0.16 298	0.19 165	0.16 179	0.17 114	0.16 159

SMFormer	0.75 359	0.30 274	0.86 344	0.46 134	0.26 80	0.82 350	0.43 255	2.05 523	1.39 497	1.23 384	1.47 444	0.98 332	0.95 410	1.71 397	0.82 412	0.24 364	0.20 390	0.22 277	0.21 332	0.23 330	0.24 363

tta	0.75 359	0.30 274	0.86 344	0.46 134	0.26 80	0.82 350	0.43 255	2.05 523	1.39 497	1.23 384	1.47 444	0.98 332	0.95 410	1.71 397	0.82 412	0.24 364	0.20 390	0.22 277	0.21 332	0.18 152	0.18 218

qqq1	0.72 327	0.30 274	0.86 344	0.46 134	0.26 80	0.82 350	0.43 255	2.05 523	1.39 497	1.23 384	1.47 444	0.98 332	0.95 410	1.71 397	0.44 227	0.24 364	0.20 390	0.18 136	0.15 137	0.18 152	0.18 218

fff1	0.72 327	0.30 274	0.86 344	0.46 134	0.26 80	0.82 350	0.43 255	2.05 523	1.39 497	1.23 384	1.47 444	0.98 332	0.95 410	1.71 397	0.44 227	0.24 364	0.20 390	0.18 136	0.15 137	0.18 152	0.18 218

1111x	1.70 545	0.29 254	0.86 344	0.51 241	0.27 106	1.01 413	0.68 441	2.22 556	1.28 446	1.13 328	1.40 422	1.21 398	1.10 465	5.53 556	15.20 621	0.22 320	0.21 414	0.22 277	0.22 361	0.24 345	0.22 329

StereoVision	0.65 290	0.34 374	0.86 344	0.59 371	0.40 337	0.50 133	0.41 233	1.09 250	0.93 256	0.71 193	2.50 560	0.82 259	0.57 238	1.03 228	0.49 277	0.25 392	0.28 486	0.29 437	0.28 461	0.36 465	0.20 291

CFNet_pseudo	0.66 299	0.32 327	0.86 344	0.48 176	0.39 327	0.70 282	0.40 216	1.33 318	1.22 418	1.16 347	1.34 402	1.24 407	0.64 275	0.98 214	0.59 326	0.21 291	0.16 298	0.33 480	0.19 251	0.36 465	0.25 375

GANet	1.36 512	0.47 461	0.86 344	0.67 459	0.45 378	1.34 478	1.73 578	1.64 407	1.24 427	1.49 489	2.38 552	1.55 477	1.20 487	9.30 611	0.93 433	0.30 461	0.31 507	0.33 480	0.28 461	0.39 482	0.30 440

ccs_rob	0.66 299	0.33 350	0.86 344	0.48 176	0.39 327	0.70 282	0.40 216	1.33 318	1.22 418	1.16 347	1.34 402	1.23 405	0.64 275	0.98 214	0.59 326	0.21 291	0.16 298	0.35 498	0.20 287	0.37 469	0.25 375

FC-DCNN	2.72 588	0.59 506	0.86 344	0.73 501	0.57 451	2.91 582	1.04 528	3.01 589	2.60 582	6.83 617	7.64 609	9.92 617	6.33 615	5.21 545	3.14 570	0.53 558	0.48 569	0.51 547	0.50 557	0.53 535	0.51 535

FE-Mocha	0.49 169	0.30 274	0.87 355	0.48 176	0.36 281	0.45 86	0.22 26	1.58 390	0.49 85	1.00 269	1.09 289	0.74 231	0.41 117	0.55 55	0.30 65	0.18 168	0.12 65	0.21 244	0.20 287	0.17 114	0.15 121

rvit_stereo_ft	0.47 155	0.35 394	0.87 355	0.67 459	0.42 350	0.40 50	0.59 409	0.81 121	0.74 189	0.46 108	0.55 116	0.57 174	0.49 187	0.65 101	0.50 283	0.25 392	0.17 329	0.22 277	0.22 361	0.24 345	0.17 192

test_sample6	0.71 325	0.34 374	0.87 355	0.52 262	0.30 176	0.82 350	0.58 400	1.79 455	1.15 373	1.14 331	1.33 395	0.91 300	0.79 330	1.31 301	0.74 379	0.27 431	0.21 414	0.27 411	0.29 473	0.28 403	0.27 409

test_sample5	0.69 314	0.34 374	0.87 355	0.52 262	0.30 176	0.84 365	0.54 359	1.83 467	1.14 361	1.11 311	1.25 360	0.88 288	0.78 326	1.23 281	0.65 350	0.26 415	0.20 390	0.27 411	0.27 440	0.27 384	0.26 399

DualNet	0.70 318	0.34 374	0.87 355	0.52 262	0.30 176	0.84 365	0.54 359	1.83 467	1.14 361	1.14 331	1.33 395	0.88 288	0.78 326	1.23 281	0.65 350	0.26 415	0.20 390	0.27 411	0.27 440	0.27 384	0.26 399

RALAANet	0.60 253	0.33 350	0.87 355	0.62 409	0.50 408	0.69 275	0.31 99	1.21 292	1.06 314	1.09 297	1.16 330	0.88 288	0.46 152	1.22 279	0.42 214	0.19 217	0.15 259	0.21 244	0.17 205	0.27 384	0.17 192

MSMDNet	0.66 299	0.32 327	0.87 355	0.49 196	0.37 300	0.79 330	0.40 216	1.43 347	1.31 460	1.15 337	1.31 386	1.24 407	0.63 271	0.88 180	0.57 319	0.21 291	0.16 298	0.26 395	0.19 251	0.39 482	0.24 363

DeepPruner_ROB	0.74 350	0.48 465	0.87 355	0.57 352	0.44 370	0.79 330	0.54 359	1.73 427	0.96 266	1.38 460	1.27 370	1.24 407	0.73 304	1.43 340	0.73 378	0.34 494	0.28 486	0.27 411	0.26 429	0.31 433	0.31 450

test_sample3	0.68 312	0.32 327	0.88 363	0.52 262	0.30 176	0.97 404	0.52 345	1.86 475	1.15 373	1.08 291	1.11 301	0.88 288	0.71 299	1.17 270	0.68 362	0.25 392	0.20 390	0.25 376	0.25 411	0.25 358	0.25 375

PCWNet_CMD	0.66 299	0.32 327	0.88 363	0.49 196	0.37 300	0.78 324	0.40 216	1.42 341	1.31 460	1.16 347	1.31 386	1.25 411	0.62 266	0.89 185	0.57 319	0.20 258	0.16 298	0.27 411	0.19 251	0.40 486	0.25 375

CFNet_ucs	0.70 318	0.33 350	0.88 363	0.50 208	0.43 361	0.74 299	0.44 269	1.60 396	1.29 450	1.22 378	1.54 463	1.09 374	0.63 271	0.99 219	0.59 326	0.25 392	0.20 390	0.37 509	0.21 332	0.40 486	0.28 421

RAFT_CTSACE	0.63 270	0.26 161	0.88 363	0.55 321	0.51 420	0.71 287	0.44 269	0.80 116	0.97 273	0.97 257	1.84 517	1.18 394	0.68 286	1.47 350	0.36 150	0.16 73	0.15 259	0.21 244	0.20 287	0.20 235	0.14 81

LMCR-Stereo	0.82 392	0.46 456	0.88 363	0.75 509	0.43 361	1.33 476	0.56 385	2.43 576	0.98 278	1.53 495	1.49 451	0.74 231	1.00 437	1.63 380	0.89 427	0.28 445	0.17 329	0.22 277	0.17 205	0.29 414	0.20 291

StereoDRNet-Refined	0.80 381	0.41 437	0.88 363	0.62 409	0.42 350	1.33 476	0.48 316	1.52 372	1.17 386	1.45 478	1.44 434	1.44 454	0.90 385	1.26 290	1.24 482	0.20 258	0.16 298	0.27 411	0.24 397	0.25 358	0.28 421
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
gcap-zeroshot	0.53 190	0.28 219	0.89 369	0.49 196	0.28 131	0.76 311	0.37 178	1.34 323	0.73 187	0.89 236	0.67 151	1.35 438	0.51 199	0.79 147	0.33 113	0.18 168	0.15 259	0.18 136	0.15 137	0.17 114	0.16 159

TransformOpticalFlow	0.96 435	0.28 219	0.89 369	0.52 262	0.31 202	0.66 258	0.54 359	1.75 435	1.12 346	1.09 297	1.44 434	1.37 443	1.01 439	6.70 583	0.42 214	0.19 217	0.12 65	0.20 207	0.19 251	0.18 152	0.19 259

ADLNet	0.85 407	0.36 404	0.89 369	0.85 542	0.72 506	1.24 462	0.76 462	1.82 462	1.36 484	1.52 493	1.35 408	1.27 419	0.99 435	1.23 281	1.15 472	0.27 431	0.20 390	0.26 395	0.25 411	0.28 403	0.30 440

MSMD_ROB	1.99 564	0.59 506	0.89 369	0.70 481	0.61 474	3.95 598	0.94 511	1.80 458	1.79 549	4.41 605	4.43 586	8.17 613	3.66 600	3.40 510	1.33 493	0.52 552	0.48 569	0.54 555	0.58 567	0.53 535	0.50 531

GES	0.66 299	0.34 374	0.90 373	0.59 371	0.38 317	0.94 391	0.57 396	2.11 533	0.86 227	1.02 278	1.11 301	0.66 211	0.79 330	0.99 219	0.61 338	0.27 431	0.19 370	0.20 207	0.20 287	0.21 280	0.30 440

UPFNet	0.80 381	0.32 327	0.90 373	0.59 371	0.74 514	1.26 465	0.80 476	1.52 372	1.10 340	1.30 419	1.12 308	1.30 426	0.84 357	1.67 388	1.09 461	0.24 364	0.24 456	0.24 337	0.23 384	0.25 358	0.18 218

DMCA	0.67 308	0.34 374	0.90 373	0.51 241	0.44 370	0.86 369	0.47 304	1.42 341	1.02 296	1.17 356	1.12 308	1.23 405	0.75 308	0.78 143	0.95 439	0.25 392	0.19 370	0.27 411	0.19 251	0.24 345	0.27 409

test_sample4	0.69 314	0.33 350	0.91 376	0.51 241	0.30 176	0.92 386	0.52 345	1.87 478	1.15 373	1.14 331	1.18 335	0.87 284	0.75 308	1.18 272	0.68 362	0.25 392	0.20 390	0.26 395	0.26 429	0.26 370	0.25 375

iRaft-Stereo_5w	0.85 407	0.29 254	0.91 376	0.53 281	0.43 361	0.49 119	0.68 441	0.99 197	0.87 232	0.79 211	1.34 402	1.46 459	0.91 388	5.11 543	1.11 467	0.17 121	0.14 198	0.22 277	0.18 226	0.20 235	0.20 291

AASNet	0.76 365	0.35 394	0.91 376	0.79 519	0.81 539	1.14 439	0.56 385	2.02 520	1.08 325	1.22 378	1.24 356	0.93 310	0.76 316	0.77 138	1.16 473	0.27 431	0.23 447	0.24 337	0.20 287	0.28 403	0.24 363

RASNet	1.12 483	0.30 274	0.91 376	0.66 447	0.77 527	0.97 404	0.57 396	1.37 329	1.35 480	1.02 278	1.34 402	2.11 548	1.43 517	7.09 590	1.39 504	0.19 217	0.17 329	0.17 99	0.19 251	0.18 152	0.16 159

MIM_Stereo	0.57 238	0.24 107	0.92 380	0.46 134	0.30 176	0.54 171	0.28 76	1.27 310	0.75 190	1.00 269	1.16 330	0.93 310	0.53 211	1.45 344	0.61 338	0.16 73	0.16 298	0.20 207	0.19 251	0.17 114	0.14 81

MeshStereo	2.26 571	0.56 496	0.92 380	0.61 398	0.49 401	2.60 573	1.02 526	3.18 591	2.05 566	7.40 622	4.98 596	7.58 610	2.98 592	6.37 573	1.96 545	0.43 532	0.43 555	0.45 535	0.39 529	0.43 500	0.42 503
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
UGAM-zero	1.00 452	0.30 274	0.93 382	0.47 148	0.30 176	0.57 193	0.25 50	2.25 559	0.63 139	1.01 274	1.10 295	2.73 572	1.85 557	6.26 570	0.40 192	0.17 121	0.14 198	0.19 165	0.15 137	0.16 82	0.17 192

GCST	1.08 473	1.47 588	0.93 382	1.73 590	1.14 576	1.30 471	0.31 99	1.33 318	1.16 383	1.29 411	0.97 237	0.98 332	0.49 187	2.08 440	0.46 256	1.19 591	0.70 591	1.30 590	0.85 586	1.02 576	0.89 575

CoDeX	0.73 345	0.29 254	0.93 382	0.54 297	0.36 281	1.14 439	0.61 416	2.34 568	1.17 386	1.16 347	1.25 360	0.91 300	0.87 373	1.33 309	0.64 349	0.20 258	0.16 298	0.21 244	0.18 226	0.20 235	0.18 218

PS-NSSS	0.99 447	0.58 503	0.93 382	0.58 358	0.57 451	0.91 379	0.80 476	1.81 461	1.14 361	1.14 331	1.67 496	1.00 339	0.83 353	4.62 533	0.78 395	0.37 509	0.31 507	0.52 549	0.32 497	0.45 510	0.38 490

DDVS	0.78 374	0.41 437	0.94 386	0.60 383	0.43 361	1.30 471	0.43 255	1.40 338	0.91 248	1.20 369	1.15 325	1.43 449	0.64 275	2.18 452	0.89 427	0.28 445	0.22 435	0.26 395	0.23 384	0.31 433	0.33 463

MIPNet	0.56 230	0.28 219	0.94 386	0.49 196	0.33 245	0.66 258	0.38 188	1.35 326	1.08 325	1.06 287	0.92 219	0.60 189	0.79 330	0.73 124	0.52 295	0.17 121	0.14 198	0.19 165	0.16 179	0.18 152	0.17 192

GMStereo	0.55 221	0.45 454	0.94 386	0.50 208	0.32 224	0.64 233	0.43 255	1.00 201	1.40 502	0.82 221	0.73 173	0.51 136	0.45 145	0.85 171	0.55 312	0.24 364	0.15 259	0.20 207	0.21 332	0.31 433	0.24 363
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.85 407	0.38 418	0.94 386	0.80 522	1.03 564	1.17 449	0.58 400	1.52 372	1.20 406	1.19 365	1.62 484	1.13 386	1.20 487	1.80 412	1.06 455	0.24 364	0.24 456	0.24 337	0.21 332	0.23 330	0.27 409

G2L-Stereo	0.80 381	0.32 327	0.95 390	0.60 383	0.42 350	0.78 324	0.69 445	1.50 364	1.09 333	1.33 442	1.14 317	1.45 456	0.72 302	2.45 473	1.10 464	0.25 392	0.20 390	0.26 395	0.21 332	0.20 235	0.26 399

UGAM	1.14 488	0.27 194	0.95 390	0.53 281	0.42 350	0.70 282	0.72 453	0.95 182	1.32 464	0.98 261	1.48 449	1.78 515	0.87 373	9.65 617	0.87 423	0.21 291	0.18 352	0.30 450	0.24 397	0.19 196	0.16 159

MyStereo06	0.61 259	0.28 219	0.95 390	0.56 335	0.46 390	0.61 216	0.73 454	1.78 449	0.67 164	1.03 282	1.12 308	1.13 386	0.56 228	0.78 143	0.41 201	0.17 121	0.16 298	0.23 317	0.20 287	0.22 304	0.20 291

hknet	0.77 367	0.32 327	0.95 390	0.54 297	0.38 317	1.27 466	0.65 428	2.16 543	1.07 319	1.20 369	1.11 301	1.59 483	0.81 340	1.37 322	0.66 355	0.22 320	0.17 329	0.25 376	0.22 361	0.22 304	0.22 329

delet	0.85 407	0.32 327	0.95 390	0.65 441	0.66 489	1.64 513	0.84 483	1.75 435	1.35 480	1.32 433	1.30 380	1.30 426	0.88 378	1.68 393	1.10 464	0.21 291	0.21 414	0.24 337	0.24 397	0.21 280	0.21 311

acv_ft	0.75 359	0.31 310	0.95 390	0.70 481	0.86 550	1.24 462	0.53 353	1.44 348	1.07 319	1.24 391	1.30 380	1.08 364	0.92 391	0.80 150	1.34 495	0.21 291	0.19 370	0.21 244	0.18 226	0.21 280	0.18 218

CIPLG	0.62 263	0.33 350	0.96 396	0.58 358	0.50 408	0.75 304	0.48 316	1.05 227	0.96 266	1.40 467	1.57 473	0.64 204	0.48 176	0.89 185	0.70 366	0.23 347	0.15 259	0.19 165	0.16 179	0.19 196	0.21 311

STrans-v2	1.04 467	0.28 219	0.96 396	0.49 196	0.32 224	0.68 269	0.79 470	2.47 579	1.12 346	1.12 313	1.46 443	1.40 445	1.46 522	6.70 583	0.43 224	0.18 168	0.13 140	0.20 207	0.18 226	0.18 152	0.18 218

dd	0.59 250	0.48 465	0.97 398	0.55 321	0.32 224	0.64 233	0.47 304	1.02 208	1.34 471	0.78 208	0.86 206	0.58 180	0.54 216	1.01 224	0.86 422	0.28 445	0.18 352	0.26 395	0.19 251	0.32 442	0.24 363

IPLG	0.69 314	0.27 194	0.97 398	0.51 241	0.43 361	0.79 330	0.33 120	1.21 292	1.06 314	1.30 419	1.10 295	0.52 144	0.55 222	3.16 505	0.63 345	0.16 73	0.14 198	0.19 165	0.16 179	0.18 152	0.17 192

TRStereo	0.60 253	0.60 514	0.97 398	0.74 505	0.67 493	0.46 92	0.38 188	1.85 472	0.89 239	0.79 211	0.80 197	0.88 288	0.39 109	1.10 250	0.41 201	0.23 347	0.15 259	0.23 317	0.24 397	0.17 114	0.15 121

rvit_0105_6	0.53 190	0.37 411	0.98 401	0.65 441	0.38 317	0.51 150	0.51 334	0.77 99	1.20 406	0.54 155	0.55 116	0.65 207	0.53 211	0.94 200	0.44 227	0.32 475	0.32 515	0.28 426	0.24 397	0.28 403	0.21 311

IGEV-FE	0.53 190	0.30 274	0.99 402	0.56 335	0.35 267	0.41 56	0.32 109	1.37 329	0.63 139	1.00 269	1.09 289	0.94 313	0.41 117	0.83 161	0.39 184	0.18 168	0.12 65	0.19 165	0.18 226	0.19 196	0.17 192

IGEV_Zeroshot_test	0.53 190	0.30 274	0.99 402	0.56 335	0.35 267	0.41 56	0.32 109	1.37 329	0.63 139	1.00 269	1.09 289	0.95 322	0.41 117	0.83 161	0.39 184	0.18 168	0.12 65	0.19 165	0.18 226	0.19 196	0.17 192

UDG	1.41 520	2.65 613	0.99 402	1.44 587	1.64 591	1.34 478	0.80 476	1.60 396	1.23 421	1.23 384	1.71 500	2.01 541	1.34 510	1.47 350	1.41 509	0.90 579	0.54 580	2.29 599	0.75 579	1.84 589	1.04 582

IPLGR_C	0.62 263	0.33 350	0.99 402	0.58 358	0.49 401	0.76 311	0.48 316	1.10 253	0.96 266	1.40 467	1.56 469	0.62 198	0.48 176	0.80 150	0.71 372	0.23 347	0.15 259	0.19 165	0.16 179	0.19 196	0.21 311

GEStereo_RVC	0.90 422	0.37 411	0.99 402	0.64 427	0.50 408	0.95 394	0.79 470	2.42 575	1.17 386	1.16 347	1.11 301	1.26 415	0.92 391	3.24 506	0.90 430	0.29 456	0.19 370	0.23 317	0.20 287	0.27 384	0.29 427

iResNet_ROB	0.77 367	0.30 274	0.99 402	0.57 352	0.36 281	0.83 356	0.36 156	2.33 565	1.58 531	1.27 403	1.30 380	1.25 411	0.84 357	1.65 383	0.79 401	0.20 258	0.14 198	0.17 99	0.12 50	0.18 152	0.27 409

MyStereo8	0.65 290	0.29 254	1.00 408	0.58 358	0.49 401	0.91 379	0.35 140	1.18 279	1.31 460	1.16 347	1.27 370	0.90 297	0.64 275	0.72 119	0.95 439	0.18 168	0.14 198	0.20 207	0.18 226	0.22 304	0.26 399

CRFU-Net	0.86 412	0.39 423	1.00 408	0.65 441	0.57 451	1.78 528	0.86 490	2.15 540	0.81 216	1.38 460	1.18 335	1.64 495	1.19 484	1.35 315	0.90 430	0.26 415	0.22 435	0.21 244	0.19 251	0.23 330	0.24 363

iRaft-Stereo_20w	0.65 290	0.31 310	1.00 408	0.47 148	0.34 263	0.73 294	0.30 91	2.96 588	0.70 177	1.15 337	1.14 317	0.76 238	0.65 281	1.11 253	0.38 173	0.17 121	0.13 140	0.18 136	0.16 179	0.19 196	0.18 218

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 478	1.02 563	1.00 408	0.82 533	0.67 493	1.93 542	0.93 508	1.62 403	1.11 342	1.15 337	1.25 360	1.50 468	0.79 330	1.96 429	0.76 387	1.89 594	0.34 521	0.79 574	0.36 522	1.25 584	0.83 572

rvit_105_1	0.72 327	0.52 482	1.01 412	0.78 517	0.49 401	0.75 304	0.87 492	1.12 262	1.18 393	0.99 264	0.79 192	0.90 297	0.77 319	1.26 290	0.75 384	0.41 523	0.36 537	0.36 506	0.41 534	0.30 424	0.33 463

GMStereo_Zeroshot	0.67 308	0.61 516	1.01 412	0.64 427	0.37 300	0.84 365	0.35 140	1.05 227	1.12 346	1.12 313	1.06 275	1.27 419	0.54 216	1.19 274	0.59 326	0.32 475	0.17 329	0.31 456	0.18 226	0.52 533	0.22 329

plain	0.46 147	0.27 194	1.01 412	0.50 208	0.40 337	0.35 32	0.37 178	0.87 142	0.56 118	0.43 90	0.76 181	0.42 86	0.40 114	1.13 259	0.45 242	0.21 291	0.15 259	0.24 337	0.19 251	0.24 345	0.16 159

ACRE	0.61 259	0.33 350	1.01 412	0.58 358	0.49 401	0.75 304	0.47 304	1.06 240	0.95 261	1.37 454	1.55 465	0.62 198	0.46 152	0.83 161	0.70 366	0.23 347	0.15 259	0.19 165	0.16 179	0.18 152	0.21 311

ccnet	1.12 483	0.67 526	1.01 412	0.78 517	0.73 513	1.72 519	0.99 521	1.84 471	1.26 435	1.47 481	1.85 519	1.75 512	1.29 501	1.75 403	1.88 541	0.57 561	0.53 577	0.57 564	0.55 564	0.59 546	0.54 539

GwcNet-RSSM	0.77 367	0.32 327	1.01 412	0.62 409	0.54 439	0.78 324	0.51 334	1.73 427	1.20 406	1.09 297	1.37 411	1.46 459	0.85 360	1.53 361	1.09 461	0.25 392	0.18 352	0.23 317	0.24 397	0.20 235	0.19 259

CFNet	0.96 435	0.36 404	1.01 412	0.62 409	0.42 350	0.99 410	0.47 304	1.90 487	1.32 464	0.99 264	1.39 420	1.10 376	0.86 368	5.58 559	0.79 401	0.23 347	0.17 329	0.28 426	0.27 440	0.26 370	0.21 311

ssnet_v2	0.88 417	0.36 404	1.02 419	0.62 409	0.38 317	1.32 474	0.97 516	2.07 529	1.34 471	1.37 454	1.18 335	1.54 475	0.92 391	1.10 250	1.65 530	0.30 461	0.27 479	0.30 450	0.28 461	0.27 384	0.26 399

IER	0.70 318	0.31 310	1.02 419	0.48 176	0.52 432	1.34 478	0.51 334	1.17 274	0.99 285	1.23 384	1.34 402	1.12 381	1.11 466	0.99 219	0.71 372	0.20 258	0.16 298	0.21 244	0.21 332	0.20 235	0.19 259

sCroCo_RVC	0.49 169	0.40 430	1.02 419	0.65 441	0.60 471	0.52 154	0.40 216	0.83 131	0.61 133	0.44 95	0.74 177	0.49 126	0.50 193	0.63 90	0.48 268	0.26 415	0.27 479	0.23 317	0.22 361	0.29 414	0.25 375

SFCPSM	0.70 318	0.28 219	1.02 419	0.51 241	0.38 317	1.37 481	0.66 433	2.00 512	1.03 300	1.17 356	1.21 348	0.82 259	0.78 326	1.03 228	0.53 302	0.21 291	0.17 329	0.22 277	0.24 397	0.21 280	0.19 259

PAM_32	0.77 367	0.28 219	1.03 423	0.52 262	0.30 176	1.32 474	0.35 140	1.97 507	0.65 159	1.02 278	1.06 275	3.05 577	1.49 527	0.96 204	0.36 150	0.19 217	0.13 140	0.20 207	0.18 226	0.19 196	0.19 259

DAS	0.84 403	0.34 374	1.03 423	0.64 427	0.69 501	0.77 319	0.63 424	1.54 381	1.20 406	1.79 536	1.55 465	0.95 322	1.04 449	2.83 491	0.60 334	0.21 291	0.16 298	0.25 376	0.18 226	0.27 384	0.22 329

SepStereo	0.82 392	0.34 374	1.03 423	0.64 427	0.69 501	0.77 319	0.63 424	1.54 381	1.20 406	1.79 536	1.55 465	0.95 322	1.04 449	2.30 463	0.60 334	0.21 291	0.16 298	0.25 376	0.18 226	0.27 384	0.22 329

MANE	6.19 608	0.59 506	1.03 423	0.93 562	1.22 582	13.38 621	2.69 608	12.81 625	17.94 630	8.21 623	10.82 621	14.72 623	11.68 619	11.39 623	11.90 615	0.59 565	0.50 574	0.52 549	1.76 610	0.55 539	0.54 539

test-1	0.52 179	0.26 161	1.04 427	0.56 335	0.32 224	0.61 216	0.38 188	1.10 253	0.91 248	0.78 208	1.01 250	0.77 240	0.52 205	0.60 80	0.42 214	0.17 121	0.14 198	0.20 207	0.17 205	0.20 235	0.23 349

rvit_0105_5	0.58 245	0.39 423	1.05 428	0.66 447	0.37 300	0.58 196	0.56 385	0.94 177	1.18 393	0.64 180	0.68 154	0.75 234	0.63 271	0.88 180	0.50 283	0.32 475	0.32 515	0.30 450	0.27 440	0.28 403	0.25 375

rvit_stereo_0075_2	0.64 282	0.46 456	1.05 428	0.66 447	0.66 489	0.53 163	0.48 316	1.20 291	1.12 346	0.76 200	0.92 219	0.78 244	0.53 211	1.03 228	0.59 326	0.37 509	0.28 486	0.40 523	0.31 489	0.37 469	0.32 457

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 378	0.43 444	1.05 428	0.64 427	0.58 460	0.95 394	0.53 353	1.53 378	1.18 393	1.37 454	1.15 325	1.43 449	0.88 378	1.61 377	0.84 417	0.25 392	0.22 435	0.27 411	0.27 440	0.29 414	0.29 427
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.64 282	0.32 327	1.05 428	0.55 321	0.40 337	0.54 171	0.45 289	1.21 292	0.93 256	1.03 282	1.47 444	0.69 221	0.63 271	1.76 408	0.49 277	0.18 168	0.14 198	0.25 376	0.22 361	0.22 304	0.20 291

rvit_0105_4	0.56 230	0.38 418	1.06 432	0.66 447	0.38 317	0.53 163	0.53 353	0.84 138	1.17 386	0.56 159	0.61 134	0.72 228	0.59 248	0.98 214	0.45 242	0.32 475	0.33 520	0.29 437	0.25 411	0.29 414	0.23 349

ADStereo(finetuned)	0.57 238	0.24 107	1.06 432	0.43 80	0.24 48	0.49 119	0.35 140	1.05 227	1.30 456	1.12 313	1.03 268	0.58 180	1.20 487	0.84 166	0.51 288	0.16 73	0.13 140	0.17 99	0.13 83	0.18 152	0.19 259

dad	0.86 412	0.66 525	1.06 432	0.56 335	0.37 300	0.76 311	0.44 269	1.17 274	1.50 521	1.44 476	1.27 370	1.34 437	0.75 308	2.52 480	0.84 417	0.42 527	0.27 479	0.83 575	0.26 429	0.41 489	0.29 427

DSFCA	0.93 430	0.34 374	1.06 432	0.52 262	0.65 486	1.55 505	0.93 508	1.49 360	1.19 401	1.56 505	1.15 325	1.50 468	0.96 417	3.07 500	1.02 451	0.30 461	0.26 471	0.25 376	0.25 411	0.28 403	0.24 363

NCCL2	1.00 452	0.56 496	1.06 432	0.75 509	0.57 451	1.31 473	1.72 577	1.77 445	1.36 484	1.50 490	1.17 333	1.91 528	1.17 477	1.54 363	1.29 490	0.35 501	0.31 507	0.45 535	0.44 542	0.40 486	0.40 494

ISRNet	0.80 381	0.33 350	1.07 437	0.81 525	0.66 489	0.60 210	0.34 131	1.19 289	1.13 358	1.59 512	1.53 458	1.35 438	0.77 319	1.27 293	0.94 435	0.39 516	0.34 521	0.43 530	0.38 527	0.34 455	0.49 529

MyStereo05	0.66 299	0.28 219	1.07 437	0.56 335	0.46 390	0.61 216	0.73 454	1.34 323	1.41 508	1.15 337	0.91 217	0.77 240	0.80 336	1.41 339	0.63 345	0.17 121	0.16 298	0.23 317	0.20 287	0.22 304	0.20 291

MyStereo04	0.67 308	0.29 254	1.07 437	0.55 321	0.45 378	0.59 203	0.79 470	1.50 364	1.40 502	0.91 242	0.91 217	0.74 231	0.86 368	1.52 357	0.62 341	0.17 121	0.16 298	0.24 337	0.20 287	0.23 330	0.20 291

DCANet-4	0.54 206	0.26 161	1.07 437	0.42 72	0.24 48	0.48 107	0.36 156	0.99 197	1.30 456	1.10 305	1.02 258	0.56 171	0.75 308	0.73 124	0.52 295	0.16 73	0.13 140	0.17 99	0.13 83	0.15 53	0.19 259

PAM	0.76 365	0.29 254	1.08 441	0.52 262	0.33 245	1.38 484	0.39 203	2.01 516	0.67 164	1.06 287	0.96 228	2.89 576	1.43 517	0.86 175	0.35 138	0.19 217	0.12 65	0.19 165	0.17 205	0.19 196	0.20 291

rvit_0105_3	0.63 270	0.44 447	1.08 441	0.72 493	0.40 337	0.64 233	0.71 450	1.03 213	1.17 386	0.82 221	0.70 164	0.80 250	0.70 294	0.91 188	0.56 316	0.35 501	0.34 521	0.34 490	0.32 497	0.27 384	0.28 421

SQANet	1.31 506	0.88 554	1.08 441	1.83 592	1.44 588	1.44 495	0.75 459	1.74 432	1.09 333	1.32 433	1.26 367	1.28 422	1.01 439	1.50 354	0.83 414	2.50 601	0.34 521	1.47 591	0.55 564	2.32 593	1.57 592

RAFT + AFF	1.00 452	0.42 441	1.09 444	0.67 459	0.50 408	1.22 460	1.24 549	2.24 558	1.19 401	1.30 419	1.56 469	1.17 391	1.49 527	3.44 514	0.83 414	0.21 291	0.25 465	0.30 450	0.26 429	0.27 384	0.27 409

MMNet	0.84 403	0.32 327	1.09 444	0.60 383	0.59 468	1.85 536	0.49 326	1.51 370	1.27 441	1.37 454	1.15 325	1.26 415	1.18 481	1.67 388	1.22 480	0.19 217	0.18 352	0.23 317	0.22 361	0.25 358	0.21 311

XPNet_ROB	0.96 435	0.49 468	1.09 444	0.72 493	0.57 451	1.11 434	1.14 540	1.66 413	1.23 421	1.85 543	1.39 420	1.64 495	1.11 466	1.80 412	1.42 513	0.38 513	0.30 501	0.33 480	0.29 473	0.37 469	0.34 468

PFNet	0.91 425	0.26 161	1.10 447	0.63 418	0.32 224	0.64 233	0.56 385	1.17 274	0.99 285	1.47 481	1.08 284	0.98 332	0.69 289	6.62 578	0.54 308	0.20 258	0.12 65	0.24 337	0.19 251	0.20 235	0.17 192

MLCV	0.72 327	0.34 374	1.10 447	0.51 241	0.23 32	0.91 379	0.39 203	1.33 318	1.23 421	1.46 480	1.55 465	1.01 346	0.64 275	1.95 428	0.80 405	0.18 168	0.12 65	0.18 136	0.14 113	0.19 196	0.17 192

Anonymous3	0.61 259	0.44 447	1.11 449	0.59 371	0.49 401	0.93 390	0.65 428	0.93 171	0.81 216	0.72 198	0.88 212	0.65 207	0.69 289	1.06 238	0.53 302	0.35 501	0.30 501	0.26 395	0.26 429	0.31 433	0.27 409

DISCO	1.03 464	0.34 374	1.11 449	0.69 475	0.45 378	2.07 551	0.84 483	2.13 534	1.50 521	1.15 337	1.33 395	2.40 560	1.07 460	2.60 483	1.51 525	0.23 347	0.18 352	0.22 277	0.20 287	0.31 433	0.27 409

DDUNet	1.50 526	2.69 614	1.12 451	1.77 591	1.88 593	1.84 535	0.92 504	1.70 423	1.16 383	1.38 460	1.79 511	1.60 485	1.12 469	1.37 322	1.08 459	1.10 589	0.76 592	2.37 601	0.94 590	2.00 590	1.37 590

RP	1.09 476	0.50 475	1.12 451	0.90 556	1.04 565	1.11 434	0.84 483	1.80 458	1.62 533	1.55 504	2.00 533	1.90 527	1.78 551	1.84 415	1.25 483	0.52 552	0.36 537	0.48 542	0.36 522	0.45 510	0.43 510

DualNet (step1)	0.83 398	0.49 468	1.13 453	0.56 335	0.39 327	1.02 415	0.73 454	1.78 449	1.21 412	1.22 378	1.18 335	1.08 364	0.92 391	1.23 281	0.67 358	0.57 561	0.28 486	0.62 567	0.67 575	0.45 510	0.42 503

test_sample9	1.86 555	0.49 468	1.13 453	0.56 335	0.39 327	1.02 415	0.73 454	1.78 449	1.21 412	1.22 378	1.18 335	1.08 364	0.92 391	2.27 461	7.92 603	0.57 561	12.61 633	0.62 567	0.67 575	0.45 510	0.42 503

test_sample8	2.19 569	0.49 468	1.13 453	0.56 335	0.39 327	1.02 415	0.73 454	1.82 462	1.15 373	2.26 563	1.30 380	4.94 599	2.52 585	2.27 461	7.92 603	0.57 561	12.61 633	0.62 567	0.67 575	0.45 510	0.42 503

DRN-Test	1.00 452	0.44 447	1.13 453	0.70 481	0.81 539	1.62 510	0.79 470	2.14 538	1.44 514	1.78 533	1.33 395	1.43 449	1.05 453	2.18 452	1.53 526	0.27 431	0.21 414	0.31 456	0.30 482	0.32 442	0.28 421

IPLGR	0.58 245	0.27 194	1.14 457	0.48 176	0.28 131	0.65 249	0.33 120	1.22 300	1.13 358	1.18 361	1.05 273	0.69 221	0.66 284	0.96 204	0.52 295	0.17 121	0.15 259	0.20 207	0.17 205	0.20 235	0.18 218

NaN_ROB	1.13 486	0.55 492	1.15 458	0.64 427	0.48 397	1.61 509	2.03 594	1.72 426	1.48 518	2.09 559	1.27 370	1.40 445	1.08 461	3.94 520	1.30 491	0.28 445	0.34 521	0.28 426	0.28 461	0.30 424	0.33 463

ETE_ROB	0.96 435	0.64 523	1.16 459	0.69 475	0.48 397	1.14 439	1.13 539	1.77 445	1.19 401	1.91 550	1.45 437	1.73 507	1.05 453	1.60 375	1.14 471	0.32 475	0.26 471	0.38 512	0.34 513	0.39 482	0.41 499

LALA_ROB	1.01 458	0.59 506	1.16 459	0.67 459	0.51 420	1.63 511	1.26 553	1.69 418	1.38 492	1.81 540	1.37 411	1.94 533	1.02 445	1.58 371	1.38 501	0.37 509	0.27 479	0.43 530	0.37 525	0.43 500	0.37 484

ADLNet2	0.88 417	0.34 374	1.17 461	0.77 515	0.64 484	1.12 437	0.76 462	1.74 432	1.24 427	1.21 373	1.65 491	1.71 505	1.05 453	1.67 388	1.17 476	0.24 364	0.21 414	0.21 244	0.22 361	0.26 370	0.29 427

BEATNet_4x	0.73 345	0.49 468	1.17 461	0.53 281	0.26 80	1.03 418	0.55 377	1.82 462	1.06 314	1.21 373	1.22 350	0.96 328	0.91 388	1.01 224	1.06 455	0.21 291	0.14 198	0.24 337	0.19 251	0.37 469	0.21 311

PSMNet_ROB	0.90 422	0.52 482	1.17 461	0.72 493	0.61 474	1.27 466	1.12 538	1.76 441	1.12 346	1.09 297	1.28 376	1.45 456	0.89 384	1.65 383	1.42 513	0.33 484	0.25 465	0.37 509	0.39 529	0.35 458	0.29 427

otaku	1.60 535	1.11 570	1.21 464	2.20 594	1.56 590	1.97 545	1.24 549	2.07 529	1.36 484	1.44 476	1.62 484	1.73 507	1.19 484	1.73 401	0.98 447	2.89 605	0.57 582	1.74 592	0.60 571	2.78 600	1.94 598

anonymity	1.12 483	0.97 558	1.21 464	1.07 573	1.12 573	1.08 427	0.89 497	1.95 502	1.16 383	1.29 411	1.26 367	1.22 400	1.09 464	1.15 262	1.01 450	1.02 584	1.00 607	0.97 580	0.97 592	0.98 573	0.99 579

STTStereo	0.78 374	0.50 475	1.22 466	0.64 427	0.54 439	0.89 372	0.54 359	1.44 348	1.11 342	1.38 460	1.09 289	1.27 419	0.85 360	1.43 340	0.83 414	0.29 456	0.27 479	0.33 480	0.39 529	0.32 442	0.30 440

Ntro	1.64 539	1.15 574	1.23 467	2.48 600	1.83 592	2.09 553	1.16 543	1.96 503	1.38 492	1.21 373	1.62 484	1.62 487	1.29 501	1.87 420	1.11 467	3.04 606	0.56 581	1.82 594	0.64 573	2.80 601	2.05 600

ToySt	0.66 299	0.33 350	1.23 467	0.51 241	0.33 245	0.86 369	0.68 441	1.10 253	0.97 273	0.84 226	1.08 284	1.25 411	0.94 405	1.01 224	0.74 379	0.19 217	0.19 370	0.24 337	0.24 397	0.27 384	0.23 349

SPS-STEREO	1.67 541	1.04 564	1.23 467	1.21 578	1.13 575	1.82 533	1.11 536	2.16 543	1.52 524	3.07 593	2.32 549	2.82 574	1.80 553	4.11 523	2.04 548	1.03 585	0.99 606	0.97 580	0.94 590	1.03 578	1.02 580
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NCC-stereo	1.10 478	0.54 487	1.24 470	0.84 537	0.94 559	1.29 469	0.89 497	2.01 516	1.34 471	1.32 433	1.74 504	1.88 523	1.74 547	2.35 466	1.25 483	0.45 538	0.37 539	0.45 535	0.58 567	0.42 494	0.42 503

Abc-Net	1.10 478	0.54 487	1.24 470	0.84 537	0.94 559	1.29 469	0.89 497	2.01 516	1.34 471	1.32 433	1.74 504	1.88 523	1.74 547	2.35 466	1.25 483	0.45 538	0.37 539	0.45 535	0.58 567	0.42 494	0.42 503
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	1.17 495	0.49 468	1.24 470	0.70 481	0.97 563	1.71 517	0.92 504	1.91 491	1.46 516	1.38 460	1.14 317	1.88 523	1.30 505	4.24 524	1.87 539	0.26 415	0.21 414	0.35 498	0.27 440	0.55 539	0.54 539

RGC	1.14 488	0.79 544	1.26 473	0.91 559	0.96 562	1.52 502	0.77 465	1.92 494	1.26 435	1.54 501	1.93 527	2.02 543	1.54 530	2.25 459	1.31 492	0.44 537	0.35 532	0.58 565	0.48 551	0.47 517	0.46 518

SGM-ForestM	6.52 610	0.38 418	1.26 473	0.63 418	0.35 267	13.59 622	5.32 619	6.32 618	6.70 614	11.14 625	9.18 617	22.51 635	13.93 624	16.89 626	20.07 626	0.36 505	0.37 539	0.36 506	0.35 518	0.36 465	0.34 468

CSAN	1.41 520	0.59 506	1.26 473	0.70 481	0.50 408	1.76 523	1.78 579	1.77 445	1.90 557	2.35 568	2.32 549	1.92 531	1.94 563	5.56 558	1.49 523	0.43 532	0.35 532	0.40 523	0.41 534	0.43 500	0.41 499

DMCA-RVC	0.74 350	0.40 430	1.27 476	0.66 447	0.49 401	0.77 319	0.47 304	1.35 326	1.01 293	1.53 495	1.01 250	1.29 425	0.82 345	1.31 301	0.78 395	0.27 431	0.21 414	0.35 498	0.27 440	0.32 442	0.24 363

CC-Net-ROB	1.49 524	1.26 579	1.27 476	0.88 552	0.79 532	1.76 523	1.00 523	1.79 455	1.26 435	1.10 305	1.61 482	1.21 398	0.99 435	8.13 605	0.84 417	1.09 588	0.41 552	2.20 597	0.46 547	1.20 583	0.48 525

PA-Net	1.01 458	0.57 500	1.29 478	0.64 427	0.74 514	1.19 454	0.84 483	1.69 418	1.43 513	1.16 347	1.19 342	1.32 431	1.19 484	3.42 512	1.25 483	0.29 456	0.45 562	0.33 480	0.49 554	0.32 442	0.47 522
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.11 481	0.50 475	1.30 479	0.71 489	0.65 486	1.14 439	0.75 459	1.93 498	1.37 488	1.71 526	1.83 515	2.54 565	1.44 519	2.43 472	1.23 481	0.42 527	0.41 552	0.54 555	0.35 518	0.42 494	0.46 518

UNet	0.83 398	0.34 374	1.31 480	0.58 358	0.74 514	1.58 507	0.49 326	1.41 339	1.04 305	1.21 373	1.08 284	1.54 475	1.12 469	1.65 383	1.09 461	0.23 347	0.17 329	0.25 376	0.20 287	0.25 358	0.22 329

GANetREF_RVC	1.07 470	0.86 551	1.31 480	0.82 533	0.53 435	1.41 493	1.31 556	1.76 441	1.52 524	1.27 403	1.31 386	1.46 459	1.24 495	2.03 435	0.96 443	0.56 560	0.45 562	0.67 570	0.50 557	0.88 570	0.59 550
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
WCMA_ROB	1.84 553	0.47 461	1.31 480	0.69 475	0.57 451	2.11 554	1.14 540	1.87 478	1.73 545	4.04 601	6.43 601	5.62 604	3.61 599	2.59 482	1.94 544	0.52 552	0.44 558	0.39 518	0.42 537	0.48 522	0.47 522

FAT-Stereo	1.07 470	0.41 437	1.32 483	0.72 493	0.58 460	1.08 427	0.89 497	1.96 503	1.65 536	1.75 530	1.98 530	2.03 544	1.48 525	2.02 434	1.18 479	0.42 527	0.35 532	0.34 490	0.29 473	0.35 458	0.53 537

DANet	1.08 473	0.61 516	1.32 483	0.85 542	0.72 506	1.37 481	0.51 334	1.54 381	1.15 373	1.78 533	1.54 463	2.01 541	1.11 466	2.90 494	2.00 547	0.33 484	0.30 501	0.40 523	0.30 482	0.44 506	0.45 515
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AF-Net	1.13 486	0.52 482	1.33 485	0.86 544	0.91 555	1.38 484	0.71 450	2.16 543	1.62 533	1.56 505	2.40 554	1.99 539	1.65 540	1.81 414	1.48 522	0.48 546	0.28 486	0.49 544	0.33 507	0.39 482	0.32 457

Nwc_Net	1.09 476	0.49 468	1.33 485	0.89 555	0.80 537	1.49 500	0.66 433	2.19 552	1.27 441	1.32 433	2.26 547	1.96 536	1.54 530	1.92 423	1.34 495	0.40 519	0.30 501	0.43 530	0.45 544	0.38 478	0.37 484

PWCDC_ROB	1.29 503	0.75 541	1.33 485	1.05 570	0.88 554	1.73 520	0.52 345	1.89 484	3.28 593	1.29 411	4.88 595	1.22 400	1.46 522	1.77 410	1.45 517	0.60 566	0.26 471	0.29 437	0.25 411	0.52 533	0.37 484

DispNO	0.93 430	0.30 274	1.34 488	0.55 321	0.55 445	0.89 372	0.49 326	1.48 358	1.21 412	1.17 356	1.27 370	1.19 395	0.90 385	5.23 546	0.74 379	0.22 320	0.17 329	0.24 337	0.21 332	0.19 196	0.20 291

iResNet	0.75 359	0.40 430	1.36 489	0.67 459	0.29 151	0.92 386	0.59 409	1.52 372	1.25 430	1.28 405	1.48 449	0.94 313	0.76 316	1.62 378	0.78 395	0.18 168	0.14 198	0.18 136	0.15 137	0.22 304	0.23 349

LL-Strereo	1.33 509	0.39 423	1.38 490	0.61 398	0.61 474	0.75 304	0.66 433	1.63 405	1.17 386	1.56 505	1.60 478	2.03 544	2.12 572	9.72 618	0.97 444	0.21 291	0.18 352	0.27 411	0.23 384	0.22 304	0.25 375

DFGA-Net	0.72 327	0.40 430	1.40 491	0.52 262	0.45 378	0.83 356	0.44 269	1.28 314	1.08 325	0.99 264	1.19 342	0.70 224	0.55 222	2.14 446	1.16 473	0.18 168	0.16 298	0.24 337	0.23 384	0.27 384	0.25 375

YMNet	1.00 452	0.54 487	1.40 491	0.81 525	0.85 546	1.87 538	0.62 419	1.55 385	1.18 393	1.63 519	1.99 531	1.77 513	0.97 420	1.50 354	1.45 517	0.33 484	0.37 539	0.31 456	0.32 497	0.32 442	0.29 427

YMNet_1	1.00 452	0.54 487	1.40 491	0.81 525	0.85 546	1.87 538	0.62 419	1.55 385	1.18 393	1.63 519	1.99 531	1.77 513	0.97 420	1.50 354	1.45 517	0.33 484	0.37 539	0.31 456	0.32 497	0.32 442	0.29 427

fast-acv-ft	0.94 432	0.44 447	1.40 491	0.58 358	0.51 420	1.77 526	0.69 445	1.36 328	1.42 511	1.29 411	1.86 520	1.74 509	1.25 496	1.52 357	1.38 501	0.26 415	0.28 486	0.28 426	0.28 461	0.27 384	0.26 399

stereogan	1.15 492	0.42 441	1.40 491	0.86 544	0.84 543	2.38 566	0.71 450	1.88 481	1.73 545	1.72 527	1.94 529	2.31 555	1.29 501	2.07 439	1.08 459	0.36 505	0.35 532	0.39 518	0.31 489	0.51 531	0.46 518

DStereoRT	1.36 512	0.32 327	1.41 496	0.67 459	0.50 408	2.07 551	0.60 413	1.44 348	0.91 248	1.37 454	1.44 434	0.73 230	1.30 505	6.39 574	0.90 430	0.23 347	0.17 329	4.29 623	1.94 613	0.24 345	0.20 291

ACV-stereo	0.99 447	0.51 478	1.41 496	0.56 335	0.41 345	2.43 568	0.57 396	1.15 270	1.18 393	0.81 217	1.01 250	3.39 583	2.14 573	1.60 375	1.07 458	0.27 431	0.22 435	0.22 277	0.22 361	0.28 403	0.32 457

BStereo	0.38 82	0.25 135	1.42 498	0.42 72	0.28 131	0.55 180	0.39 203	0.55 21	0.52 105	0.36 50	0.35 36	0.37 73	0.29 38	0.64 91	0.38 173	0.13 23	0.14 198	0.15 34	0.19 251	0.15 53	0.16 159

Wave_Phase_stereo	0.45 140	0.25 135	1.42 498	0.42 72	0.28 131	1.78 528	0.39 203	0.72 83	0.52 105	0.36 50	0.35 36	0.37 73	0.29 38	0.64 91	0.38 173	0.13 23	0.14 198	0.15 34	0.19 251	0.15 53	0.16 159

APVNet	1.06 468	0.53 486	1.42 498	0.84 537	0.79 532	1.92 541	0.82 481	1.90 487	1.08 325	1.08 291	1.43 429	1.56 478	1.13 473	3.07 500	1.58 527	0.31 468	0.34 521	0.42 528	0.36 522	0.36 465	0.37 484

PSMNet-RUCA	1.02 461	0.97 558	1.44 501	1.23 580	1.10 569	1.40 488	0.62 419	1.69 418	1.38 492	0.94 250	1.53 458	0.97 330	0.83 353	1.17 270	0.93 433	0.69 574	0.34 521	0.99 583	0.60 571	0.97 572	0.64 560

gwcnet-sp	0.74 350	0.33 350	1.44 501	0.57 352	0.45 378	1.40 488	0.54 359	1.50 364	1.14 361	1.30 419	1.02 258	0.94 313	0.82 345	1.39 331	0.76 387	0.21 291	0.21 414	0.22 277	0.21 332	0.22 304	0.22 329

scenet	0.74 350	0.33 350	1.44 501	0.57 352	0.45 378	1.40 488	0.54 359	1.50 364	1.14 361	1.30 419	1.02 258	0.94 313	0.82 345	1.39 331	0.76 387	0.21 291	0.21 414	0.22 277	0.21 332	0.22 304	0.22 329

ssnet	0.74 350	0.33 350	1.44 501	0.57 352	0.45 378	1.40 488	0.54 359	1.50 364	1.14 361	1.30 419	1.02 258	0.94 313	0.82 345	1.39 331	0.76 387	0.21 291	0.21 414	0.22 277	0.21 332	0.22 304	0.22 329

PDISCO_ROB	1.32 508	0.65 524	1.44 501	1.36 582	1.46 589	2.55 571	0.92 504	2.45 577	2.07 567	1.37 454	1.49 451	1.65 498	1.00 437	2.82 490	1.35 498	1.01 582	0.27 479	0.54 555	0.47 549	0.71 562	0.73 568

NVStereoNet_ROB	1.88 556	1.07 565	1.45 506	1.07 573	1.17 577	1.47 497	1.48 566	1.89 484	1.93 560	1.94 551	4.67 593	3.08 580	1.80 553	6.51 576	1.65 530	1.06 587	0.86 601	1.08 587	1.32 600	0.93 571	1.26 588
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	1.71 548	0.62 520	1.45 506	0.67 459	0.61 474	1.81 531	1.08 534	2.52 580	1.70 541	1.77 532	1.73 502	1.98 538	1.25 496	12.57 624	1.84 538	0.34 494	0.37 539	0.56 562	0.38 527	0.45 510	0.43 510

WAO-6	2.81 589	1.60 592	1.46 508	2.36 598	2.28 600	3.55 591	2.29 603	4.21 604	4.56 607	2.36 570	4.51 587	4.88 598	2.66 587	4.60 532	4.07 584	1.72 593	1.15 613	2.31 600	1.46 606	2.31 592	1.85 596

IMH-64-1	2.70 586	1.79 597	1.46 508	3.26 611	2.66 607	3.23 589	2.10 595	4.08 601	2.75 588	2.34 566	3.81 582	3.06 578	2.22 577	4.25 525	2.59 560	3.75 616	0.84 596	2.75 611	1.35 601	3.15 609	2.60 612

IMH-64	2.70 586	1.79 597	1.46 508	3.26 611	2.66 607	3.23 589	2.10 595	4.08 601	2.75 588	2.34 566	3.81 582	3.06 578	2.22 577	4.25 525	2.59 560	3.75 616	0.84 596	2.75 611	1.35 601	3.15 609	2.60 612

sAnonymous2	0.55 221	0.56 496	1.46 508	0.60 383	0.51 420	0.48 107	0.52 345	0.79 108	0.68 171	0.50 139	0.67 151	0.46 104	0.62 266	0.59 68	0.40 192	0.22 320	0.17 329	0.22 277	0.21 332	0.86 567	0.56 543

CroCo_RVC	0.55 221	0.56 496	1.46 508	0.60 383	0.51 420	0.48 107	0.52 345	0.79 108	0.68 171	0.50 139	0.67 151	0.46 104	0.62 266	0.59 68	0.40 192	0.22 320	0.17 329	0.22 277	0.21 332	0.86 567	0.56 543

IMH	3.21 594	1.85 601	1.48 513	3.25 610	2.69 609	4.07 600	2.02 593	4.41 606	3.80 600	2.72 580	7.11 606	4.75 595	2.92 590	5.92 566	2.55 558	3.85 620	0.88 602	2.78 613	1.36 603	3.19 611	2.59 611

NVstereo2D	0.92 427	0.41 437	1.48 513	0.72 493	0.72 506	1.20 456	0.87 492	1.75 435	1.38 492	0.99 264	1.13 313	1.26 415	0.98 427	2.21 456	0.89 427	0.43 532	0.20 390	0.38 512	0.24 397	0.57 542	0.63 556

ARAFT	0.77 367	0.36 404	1.49 515	0.51 241	0.31 202	0.90 375	0.82 481	1.90 487	1.06 314	1.62 517	1.24 356	1.02 348	0.64 275	1.84 415	0.50 283	0.18 168	0.14 198	0.28 426	0.27 440	0.17 114	0.16 159

AANet_RVC	1.16 494	0.52 482	1.49 515	0.65 441	0.45 378	0.75 304	0.69 445	1.42 341	1.55 529	1.34 446	1.87 522	1.53 474	0.78 326	7.43 596	1.38 501	0.25 392	0.17 329	0.19 165	0.16 179	0.22 304	0.26 399

ELAS	2.37 575	0.74 539	1.54 517	0.99 566	0.92 557	4.78 605	2.33 604	3.33 593	3.37 595	5.05 613	4.77 594	3.67 586	4.53 607	3.42 512	4.50 585	0.62 568	0.53 577	0.55 559	0.53 562	0.63 551	0.64 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Select-FE	0.74 350	0.39 423	1.56 518	0.55 321	0.46 390	0.40 50	0.22 26	1.86 475	0.68 171	1.05 286	1.31 386	1.82 519	1.74 547	1.11 253	0.38 173	0.21 291	0.16 298	0.21 244	0.25 411	0.19 196	0.31 450

G-Net	1.66 540	0.63 521	1.56 518	1.11 575	0.74 514	2.98 585	0.91 502	1.55 385	1.22 418	2.76 583	8.18 614	2.32 556	2.53 586	1.92 423	1.87 539	0.48 546	0.44 558	0.45 535	0.31 489	0.60 550	0.57 547

RainbowNet	1.97 562	1.76 595	1.57 520	2.81 603	2.21 597	1.98 547	1.81 581	2.54 581	1.89 555	1.50 490	1.84 517	1.96 536	1.65 540	2.14 446	1.25 483	3.33 612	0.85 599	2.39 604	0.98 594	2.82 603	2.22 601

MDST_ROB	1.67 541	0.34 374	1.58 521	0.92 561	0.58 460	4.26 602	1.11 536	2.83 585	1.41 508	4.49 607	2.55 562	1.45 456	0.97 420	7.79 602	1.17 476	0.31 468	0.25 465	0.37 509	0.33 507	0.31 433	0.30 440

FINET	0.97 441	0.54 487	1.60 522	0.63 418	0.79 532	1.08 427	1.07 533	1.56 388	2.20 571	1.15 337	1.49 451	0.94 313	0.88 378	2.32 464	1.05 453	0.42 527	0.35 532	0.32 471	0.28 461	0.43 500	0.38 490

LVE	3.31 595	1.67 594	1.64 523	2.85 604	2.42 604	3.20 588	2.26 602	4.78 609	5.05 609	2.35 568	6.91 603	6.02 605	2.37 580	9.15 609	2.17 553	3.19 609	1.08 612	2.38 603	1.47 607	2.81 602	2.40 607

ACVNet-4b	2.15 567	1.41 584	1.64 523	2.80 602	2.31 601	2.31 563	1.24 549	2.32 564	2.14 569	1.26 400	2.39 553	2.66 569	1.48 525	5.95 568	1.06 455	3.20 610	0.45 562	2.37 601	0.89 587	2.83 604	2.37 605

Syn2CoEx	1.14 488	0.69 530	1.66 525	0.80 522	0.67 493	1.40 488	0.88 495	2.06 528	1.54 527	1.25 396	1.58 476	1.42 448	1.50 529	4.09 522	1.40 505	0.36 505	0.32 515	0.34 490	0.29 473	0.29 414	0.34 468

MFMNet_re	1.40 519	1.14 573	1.68 526	1.39 584	1.07 566	1.48 498	1.43 562	1.87 478	1.82 552	2.26 563	2.19 544	1.51 470	1.86 558	1.52 357	1.25 483	0.93 580	0.83 595	0.84 576	0.80 582	0.99 575	1.05 584

DStereoO	1.44 522	1.11 570	1.69 527	1.16 576	0.72 506	1.21 458	1.56 569	1.74 432	1.63 535	1.52 493	1.67 496	1.51 470	3.16 594	1.73 401	1.72 533	2.35 600	0.45 562	0.97 580	0.42 537	2.01 591	0.53 537

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 327	0.35 394	1.70 528	0.49 196	0.56 448	0.63 229	0.38 188	2.41 574	0.65 159	0.77 205	1.07 279	1.82 519	0.95 410	0.93 197	0.43 224	0.20 258	0.13 140	0.21 244	0.25 411	0.28 403	0.26 399

StereoDRNet	0.98 445	0.47 461	1.70 528	0.76 512	0.94 559	1.51 501	0.91 502	1.92 494	1.32 464	1.61 513	1.13 313	1.47 464	0.97 420	1.75 403	1.46 520	0.28 445	0.23 447	0.29 437	0.27 440	0.35 458	0.27 409

iResNetv2_ROB	0.80 381	0.37 411	1.71 530	0.56 335	0.37 300	0.94 391	0.64 426	1.73 427	1.34 471	1.23 384	1.42 425	1.26 415	0.92 391	1.85 418	0.56 316	0.23 347	0.15 259	0.19 165	0.14 113	0.24 345	0.19 259

ACVNet_1	2.18 568	1.45 587	1.72 531	2.85 604	2.33 603	2.28 560	1.46 564	3.08 590	2.22 572	1.82 541	2.05 538	3.56 584	1.98 565	3.09 503	1.40 505	3.17 607	0.60 584	2.40 605	0.92 589	2.91 607	2.37 605

GASNet	0.99 447	0.97 558	1.72 531	0.98 565	0.68 499	0.83 356	0.67 437	1.60 396	1.28 446	1.31 429	1.22 350	1.22 400	1.21 490	2.41 471	1.41 509	0.43 532	0.26 471	0.36 506	0.34 513	0.55 539	0.31 450

WAO-7	2.66 582	1.40 583	1.73 533	1.39 584	1.17 577	3.93 597	1.94 590	4.11 603	3.88 601	2.92 587	5.50 597	4.18 590	3.00 593	7.63 600	3.71 579	1.13 590	1.00 607	1.17 588	1.13 599	1.18 582	1.09 586

TorneroNet-64	5.30 607	2.03 603	1.74 534	3.43 613	2.81 610	10.09 616	2.12 597	9.10 622	17.12 629	4.96 612	9.27 618	10.72 622	3.70 601	9.20 610	4.55 586	3.31 611	0.84 596	2.88 614	1.55 608	3.49 612	3.04 615

WAO-8	4.40 599	1.82 599	1.79 535	2.34 596	2.20 595	9.19 614	1.53 567	6.09 615	16.46 624	3.94 599	7.84 612	7.32 607	3.72 602	9.41 615	3.31 573	2.00 595	1.07 610	2.44 606	1.37 604	2.50 596	1.68 593

Venus	4.40 599	1.82 599	1.79 535	2.34 596	2.20 595	9.19 614	1.53 567	6.09 615	16.46 624	3.94 599	7.84 612	7.32 607	3.72 602	9.41 615	3.31 573	2.00 595	1.07 610	2.44 606	1.37 604	2.50 596	1.68 593

MonStereo1	3.14 593	1.66 593	1.81 537	2.43 599	2.32 602	5.80 611	1.58 573	3.52 596	4.70 608	3.09 594	8.22 615	4.76 596	3.36 596	6.52 577	2.29 555	2.33 599	0.61 585	1.91 596	1.05 598	2.44 595	2.34 604

FADNet	0.92 427	0.61 516	1.81 537	0.62 409	0.55 445	0.96 400	0.57 396	1.78 449	1.33 468	0.93 245	1.01 250	1.36 440	1.01 439	2.71 488	0.75 384	0.33 484	0.34 521	0.31 456	0.34 513	0.59 546	0.40 494

TorneroNet	10.70 620	2.03 603	1.82 539	3.43 613	3.01 612	43.83 637	2.22 601	8.87 621	67.47 650	7.17 621	27.36 633	10.68 621	3.85 604	8.67 608	7.65 602	3.59 614	0.88 602	3.04 615	1.57 609	3.71 613	3.17 616

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 447	0.40 430	1.82 539	0.66 447	0.62 480	2.05 550	0.78 467	1.91 491	1.29 450	1.54 501	1.42 425	1.51 470	1.23 492	1.99 431	1.33 493	0.23 347	0.14 198	0.20 207	0.15 137	0.27 384	0.26 399

FADNet_RVC	0.83 398	0.51 478	1.83 541	0.54 297	0.42 350	1.19 454	0.46 296	1.51 370	1.09 333	0.89 236	1.24 356	0.91 300	0.87 373	2.11 444	1.11 467	0.27 431	0.22 435	0.31 456	0.28 461	0.43 500	0.38 490

CBFPSM	0.92 427	0.33 350	1.86 542	0.49 196	0.38 317	1.75 521	0.84 483	1.39 336	1.12 346	1.09 297	0.99 240	2.37 558	1.66 544	1.32 305	1.42 513	0.19 217	0.18 352	0.20 207	0.20 287	0.21 280	0.33 463

XX-Stereo	0.63 270	0.26 161	1.90 543	0.81 525	0.67 493	0.43 75	0.23 37	1.03 213	0.58 122	0.65 182	1.56 469	1.41 447	0.39 109	1.28 295	0.35 138	0.20 258	0.14 198	0.20 207	0.19 251	0.18 152	0.14 81

ELAS_RVC	2.48 580	0.74 539	1.90 543	1.05 570	0.92 557	2.76 578	4.01 616	2.76 584	4.11 603	4.69 608	4.63 590	4.62 592	5.96 612	3.97 521	3.96 583	0.63 570	0.53 577	0.56 562	0.52 561	0.64 553	0.63 556
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	1.25 501	0.99 561	1.93 545	1.02 569	1.21 581	0.96 400	1.01 525	1.75 435	1.92 558	1.36 451	2.12 541	1.44 454	1.01 439	1.14 261	1.40 505	0.72 575	0.82 594	0.89 578	0.98 594	1.31 586	0.95 577

FADNet-RVC	0.88 417	0.67 526	1.93 545	0.60 383	0.48 397	0.91 379	0.60 413	1.71 425	1.18 393	0.90 238	0.96 228	1.36 440	0.92 391	2.25 459	1.17 476	0.30 461	0.29 497	0.32 471	0.32 497	0.41 489	0.35 473

Replicate-Monster	0.41 108	0.26 161	2.03 547	0.36 9	0.21 13	0.46 92	0.23 37	0.67 70	0.48 82	0.42 84	0.27 16	0.31 48	0.30 46	0.98 214	0.24 5	0.14 38	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 421

ACVNet_2	2.43 579	1.41 584	2.04 548	2.62 601	2.24 598	2.63 576	1.88 587	3.31 592	3.01 590	2.19 561	3.45 578	4.62 592	2.04 567	4.50 531	1.47 521	2.55 602	0.64 587	2.22 598	0.84 584	2.69 599	2.29 603

Dean	2.91 592	1.53 591	2.07 549	2.96 608	2.51 605	3.15 586	2.14 598	4.75 608	4.41 606	2.76 583	6.10 600	5.53 603	2.37 580	2.97 497	1.92 543	3.18 608	0.85 599	2.51 608	1.04 597	2.88 606	2.47 609

z-ln-s-r	1.02 461	0.55 492	2.09 550	0.52 262	0.55 445	0.78 324	0.87 492	1.47 356	1.34 471	1.12 313	1.62 484	1.37 443	1.06 456	2.62 485	3.32 575	0.19 217	0.14 198	0.21 244	0.17 205	0.27 384	0.21 311

TCMNet	1.01 458	0.60 514	2.10 551	0.86 544	1.33 586	1.14 439	0.67 437	1.69 418	1.23 421	1.11 311	1.57 473	1.30 426	0.97 420	2.01 433	1.50 524	0.31 468	0.31 507	0.38 512	0.34 513	0.42 494	0.36 479

FADNet-RVC-Resample	0.84 403	0.47 461	2.10 551	0.61 398	0.45 378	1.07 426	0.61 416	1.59 392	1.20 406	1.08 291	0.98 238	1.03 352	0.98 427	2.17 449	0.72 375	0.23 347	0.22 435	0.30 450	0.32 497	0.35 458	0.34 468

KSHMR	8.75 616	2.06 606	2.11 553	3.53 615	3.11 613	4.13 601	2.69 608	5.60 612	61.37 649	3.00 590	55.83 647	4.98 602	2.45 583	4.49 529	2.61 562	3.46 613	1.55 617	3.14 617	1.94 613	3.72 614	3.18 617

ktn	4.70 603	2.38 611	2.12 554	3.76 616	3.24 614	4.85 606	2.95 613	5.52 611	7.37 615	4.07 603	19.32 629	7.46 609	3.47 597	7.39 594	2.95 566	4.04 621	1.85 618	3.26 619	2.22 617	3.08 608	2.65 614

SGM+DAISY	2.41 578	1.07 565	2.14 555	1.18 577	1.10 569	2.14 556	1.36 559	1.96 503	1.66 537	5.46 616	7.07 605	4.95 600	4.32 606	5.50 555	2.26 554	1.04 586	1.02 609	0.99 583	0.97 592	1.02 576	1.04 582

SDNR	1.62 538	0.51 478	2.17 556	0.53 281	0.56 448	3.80 596	0.45 289	1.54 381	1.29 450	1.33 442	2.41 555	1.08 364	0.96 417	11.18 622	1.16 473	0.66 572	0.63 586	0.43 530	0.32 497	0.64 553	0.67 562

S-Stereo	1.15 492	0.46 456	2.17 556	0.81 525	0.80 537	1.21 458	1.19 546	1.93 498	2.02 564	1.47 481	2.11 540	1.57 479	1.17 477	2.05 438	1.41 509	0.40 519	0.40 550	0.35 498	0.31 489	0.44 506	0.70 565

DStereoFS	3.67 596	1.49 590	2.18 558	1.32 581	1.32 585	4.41 603	1.26 553	3.75 600	9.27 616	3.36 595	6.80 602	4.81 597	13.54 623	6.95 587	4.76 587	0.73 576	0.69 590	1.17 588	2.40 619	1.27 585	1.95 599

SANet	1.88 556	0.57 500	2.18 558	0.63 418	0.40 337	2.80 581	1.57 572	2.39 573	5.88 612	2.36 570	3.57 579	3.72 588	2.97 591	4.74 535	1.76 535	0.34 494	0.30 501	0.32 471	0.29 473	0.48 522	0.37 484

Wz-Net-MNSev	1.11 481	0.58 503	2.23 560	0.66 447	0.71 504	1.95 544	1.46 564	1.98 509	1.45 515	1.79 536	1.43 429	1.49 467	1.33 509	1.97 430	1.42 513	0.27 431	0.23 447	0.28 426	0.28 461	0.34 455	0.31 450

PVD	1.70 545	0.84 547	2.26 561	0.94 564	0.83 542	2.48 569	0.97 516	2.59 583	3.35 594	3.01 591	2.77 567	2.34 557	2.47 584	2.67 487	3.14 570	0.47 545	0.45 562	0.59 566	0.48 551	0.59 546	0.75 570

GwcNet	1.08 473	0.51 478	2.33 562	0.79 519	1.18 579	1.76 523	0.70 448	1.68 416	1.47 517	1.41 469	1.64 489	1.74 509	1.04 449	2.20 455	1.41 509	0.30 461	0.29 497	0.29 437	0.27 440	0.30 424	0.35 473

SHD	1.31 506	0.71 535	2.34 563	0.86 544	0.75 523	1.77 526	0.65 428	2.22 556	2.50 581	2.40 572	1.71 500	1.91 528	1.60 536	1.93 426	2.37 556	0.38 513	0.31 507	0.38 512	0.40 533	0.48 522	0.50 531

ADCRef	1.35 511	0.55 492	2.37 564	0.72 493	0.77 527	1.94 543	0.78 467	1.91 491	1.27 441	1.57 509	1.59 477	1.36 440	1.41 515	1.54 363	7.53 598	0.23 347	0.20 390	0.32 471	0.30 482	0.29 414	0.29 427

RTSC	1.29 503	0.73 536	2.44 565	0.83 536	0.57 451	1.85 536	0.65 428	1.88 481	2.00 563	2.20 562	1.66 494	1.60 485	1.26 498	2.33 465	3.92 581	0.32 475	0.23 447	0.27 411	0.29 473	0.37 469	0.37 484

PWC_ROB	1.24 499	0.76 542	2.46 566	0.72 493	0.78 529	1.15 445	0.49 326	1.75 435	1.92 558	2.31 565	3.07 572	1.59 483	1.40 514	2.46 476	2.10 551	0.33 484	0.22 435	0.35 498	0.24 397	0.38 478	0.41 499

DGSMNet	1.14 488	0.76 542	2.49 567	0.81 525	0.86 550	1.39 486	1.39 560	2.13 534	1.35 480	1.26 400	1.63 488	1.48 466	0.98 427	1.75 403	1.10 464	0.45 538	0.43 555	0.55 559	0.49 554	0.75 564	0.70 565

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 318	3.18 617	2.55 568	0.39 42	0.23 32	0.44 82	0.23 37	0.63 51	0.42 60	0.44 95	0.44 66	0.34 63	0.28 34	0.56 58	0.29 54	1.35 592	0.10 9	0.22 277	0.19 251	0.46 516	1.31 589

XQC	1.37 514	0.87 552	2.56 569	0.84 537	0.69 501	1.83 534	0.89 497	2.07 529	1.88 554	1.88 546	1.53 458	1.91 528	1.55 532	2.85 493	3.05 567	0.48 546	0.29 497	0.44 534	0.39 529	0.69 560	0.60 553

SAMSARA	1.55 530	0.84 547	2.61 570	1.22 579	1.07 566	2.50 570	1.93 589	2.05 523	1.89 555	2.75 582	1.66 494	2.81 573	1.69 545	3.08 502	1.97 546	0.46 544	0.51 575	0.42 528	0.46 547	0.58 544	0.59 550

PASM	1.34 510	0.92 555	2.62 571	0.86 544	0.87 552	1.03 418	1.08 534	1.50 364	1.51 523	1.82 541	1.41 424	1.68 501	1.26 498	4.87 539	1.34 495	0.61 567	0.65 589	0.68 571	0.78 581	0.69 560	0.68 564

notaker	3.98 598	2.40 612	2.68 572	3.82 618	3.27 616	3.97 599	2.14 598	4.78 609	3.45 597	4.12 604	6.94 604	7.65 611	3.26 595	7.82 603	5.30 590	4.04 621	1.41 615	3.36 620	2.10 616	3.88 615	3.31 618

Wz-Net-LNSev	1.03 464	0.67 526	2.71 573	0.64 427	0.84 543	1.75 521	1.00 523	1.80 458	1.32 464	1.28 405	1.25 360	1.65 498	1.22 491	1.39 331	1.40 505	0.28 445	0.26 471	0.24 337	0.23 384	0.33 451	0.32 457

pmcnn	2.37 575	0.42 441	2.71 573	0.63 418	0.43 361	1.54 504	1.19 546	2.01 516	1.53 526	2.64 579	7.60 608	18.07 627	1.45 521	3.44 514	2.78 563	0.18 168	0.15 259	0.15 34	0.12 50	0.20 235	0.18 218

aanetorigin	1.23 498	0.79 544	2.78 575	0.70 481	0.79 532	0.99 410	1.06 532	1.06 240	1.37 488	3.52 596	2.61 563	1.72 506	1.63 538	1.99 431	1.78 536	0.25 392	0.24 456	0.26 395	0.25 411	0.38 478	0.45 515

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 566	1.15 574	3.10 576	1.05 570	0.76 526	5.03 608	2.40 606	2.16 543	2.62 584	1.89 548	2.28 548	2.69 570	1.65 540	9.35 613	2.04 548	0.64 571	0.51 575	0.68 571	0.71 578	1.09 579	0.67 562

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 445	0.39 423	3.21 577	0.50 208	0.63 481	0.64 233	0.39 203	2.36 569	0.75 190	0.95 252	4.63 590	1.81 516	0.56 228	0.96 204	0.41 201	0.18 168	0.13 140	0.21 244	0.26 429	0.32 442	0.35 473

MFN_U_SF_RVC	1.52 528	0.84 547	3.42 578	0.87 551	0.66 489	2.56 572	0.95 513	2.36 569	1.70 541	1.98 552	1.86 520	2.45 563	1.79 552	2.95 495	2.58 559	0.52 552	0.48 569	0.55 559	0.59 570	0.59 546	0.61 554

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 550	0.87 552	3.56 579	0.80 522	0.75 523	3.72 593	2.44 607	1.82 462	1.82 552	1.74 529	1.91 526	1.92 531	1.26 498	7.69 601	1.28 489	0.45 538	0.47 567	0.52 549	0.77 580	0.50 526	0.50 531

ADCL	1.72 549	0.57 500	3.66 580	0.67 459	0.61 474	2.61 575	1.85 584	1.96 503	1.67 538	1.90 549	1.83 515	2.06 547	1.90 561	2.13 445	9.15 607	0.26 415	0.24 456	0.34 490	0.32 497	0.38 478	0.35 473

DispFullNet	2.34 574	2.85 615	3.66 580	3.08 609	2.27 599	1.97 545	0.67 437	2.00 512	1.70 541	2.52 575	2.00 533	2.23 550	5.86 610	3.44 514	1.58 527	1.01 582	0.32 515	2.64 610	1.94 613	2.85 605	2.24 602

iinet-f	0.99 447	0.45 454	3.71 582	0.55 321	0.43 361	1.81 531	0.68 441	1.14 267	1.14 361	1.18 361	1.42 425	1.58 482	1.44 519	1.34 314	1.59 529	0.24 364	0.23 447	0.20 207	0.19 251	0.26 370	0.25 375

w-ln-seven	1.38 516	0.70 533	3.91 583	0.75 509	0.72 506	2.69 577	0.95 513	2.02 520	1.99 562	1.99 553	1.73 502	1.82 519	1.17 477	2.45 473	2.84 564	0.28 445	0.25 465	0.31 456	0.30 482	0.41 489	0.33 463

w-ln-seven-2	1.18 496	0.61 516	4.25 584	0.68 471	0.61 474	1.20 456	0.93 508	1.63 405	1.35 480	1.66 522	1.53 458	1.47 464	1.37 513	3.00 499	1.74 534	0.25 392	0.24 456	0.29 437	0.26 429	0.33 451	0.28 421

pcwnet_v2	0.97 441	0.37 411	4.33 585	0.62 409	0.54 439	0.79 330	0.45 289	2.02 520	1.58 531	1.42 475	1.64 489	1.09 374	0.79 330	1.24 286	0.67 358	0.32 475	0.25 465	0.29 437	0.27 440	0.37 469	0.35 473

DPSNet	1.69 544	0.59 506	4.33 585	0.70 481	0.57 451	2.02 549	1.62 575	3.35 594	1.78 548	1.48 487	1.38 416	2.17 549	2.84 589	4.77 536	3.66 578	0.48 546	0.31 507	0.29 437	0.25 411	0.64 553	0.48 525

z-mn7	1.56 532	0.84 547	4.36 587	0.71 489	0.51 420	2.60 573	1.04 528	1.73 427	2.70 587	1.53 495	2.99 571	1.94 533	1.34 510	4.78 537	2.41 557	0.29 456	0.24 456	0.27 411	0.24 397	0.34 455	0.31 450

MADNet++	5.01 604	3.14 616	4.91 588	4.55 622	3.94 620	5.20 609	4.41 617	4.40 605	4.13 604	4.95 611	6.08 599	4.74 594	5.37 608	9.40 614	10.67 613	4.65 623	4.15 624	3.97 622	3.34 622	4.09 617	4.08 623

ADCMid	1.89 559	0.73 536	5.06 589	0.72 493	0.67 493	2.00 548	1.14 540	1.97 507	1.48 518	2.86 586	1.81 514	2.37 558	2.05 569	2.24 457	10.39 612	0.33 484	0.31 507	0.39 518	0.43 540	0.50 526	0.44 513

AnyNet_C32	1.96 561	1.10 567	5.17 590	0.90 556	1.11 571	2.12 555	2.37 605	1.85 472	1.48 518	2.45 574	1.70 499	2.05 546	1.64 539	2.50 479	10.28 611	0.37 509	0.34 521	0.35 498	0.41 534	0.49 525	0.54 539

UNDER WATER	5.08 605	2.33 610	5.55 591	3.94 620	3.51 617	5.20 609	2.72 610	5.61 613	16.52 626	3.84 598	4.60 589	9.21 615	5.89 611	5.90 565	8.66 606	3.75 616	1.34 614	3.18 618	1.88 611	4.33 620	3.61 620

ADCS	2.25 570	0.99 561	5.55 591	0.81 525	0.74 514	2.19 557	1.80 580	2.27 561	2.14 569	2.80 585	2.13 542	2.40 560	2.03 566	2.64 486	13.69 617	0.41 523	0.39 548	0.40 523	0.45 544	0.58 544	0.56 543

PWCK	2.88 591	2.05 605	5.72 593	2.08 593	1.11 571	3.55 591	3.90 615	2.86 587	3.54 599	3.03 592	3.63 580	3.10 581	2.31 579	8.15 607	3.09 568	2.12 597	0.91 604	1.75 593	0.98 594	2.57 598	1.18 587

DeepPrunerF	1.60 535	0.73 536	5.81 594	0.88 552	1.19 580	0.91 379	0.95 513	2.19 552	5.24 610	1.17 356	1.30 380	1.19 395	1.30 505	4.90 540	1.66 532	0.42 527	0.34 521	0.52 549	0.47 549	0.41 489	0.40 494

tt	6.58 611	0.26 161	6.10 595	3.77 617	2.16 594	11.55 618	19.63 627	13.33 626	5.74 611	2.96 588	2.65 564	4.97 601	6.33 615	3.81 518	7.24 597	9.15 628	11.32 632	5.89 628	6.24 627	6.03 621	2.55 610

Wz-Net-SNSev	1.49 524	1.23 578	6.27 596	0.68 471	0.67 493	1.37 481	1.41 561	2.00 512	1.39 497	1.48 487	1.61 482	2.29 553	1.32 508	3.93 519	2.14 552	0.31 468	0.28 486	0.31 456	0.33 507	0.42 494	0.36 479

zh-sn7	1.76 551	1.38 580	6.58 597	0.74 505	0.72 506	1.78 528	1.31 556	1.88 481	1.56 530	1.86 545	2.47 559	1.81 516	2.08 571	5.12 544	3.80 580	0.32 475	0.32 515	0.32 471	0.32 497	0.44 506	0.40 494

DStereoSA	4.44 601	0.92 555	6.79 598	1.58 589	2.54 606	2.29 561	14.04 625	2.33 565	2.31 573	1.85 543	10.58 620	1.32 431	13.05 621	7.07 589	11.18 614	0.67 573	1.97 619	0.88 577	3.29 620	1.69 587	2.44 608

Wz-Net-TNSev	1.88 556	2.08 607	7.66 599	0.67 459	0.64 484	2.42 567	1.83 583	2.33 565	1.74 547	1.57 509	1.56 469	2.58 566	1.90 561	4.86 538	3.12 569	0.39 516	0.37 539	0.33 480	0.37 525	0.53 535	0.58 548

ADCP+	1.99 564	0.48 465	7.73 600	0.66 447	0.91 555	2.30 562	1.05 530	1.82 462	1.34 471	1.54 501	1.32 393	1.74 509	1.61 537	2.17 449	13.37 616	0.24 364	0.21 414	0.32 471	0.28 461	0.37 469	0.29 427

ADCPNet	1.85 554	0.69 530	8.07 601	0.71 489	0.58 460	2.79 580	1.22 548	1.94 500	1.54 527	1.88 546	1.69 498	2.46 564	2.04 567	2.37 468	6.48 593	0.38 513	0.37 539	0.38 512	0.43 540	0.47 517	0.45 515

EDNetEfficient	2.37 575	1.10 567	8.08 602	0.74 505	0.71 504	0.98 409	1.56 569	1.46 354	4.06 602	4.90 610	2.82 568	2.25 551	3.48 598	2.95 495	9.97 608	0.26 415	0.24 456	0.26 395	0.30 482	0.68 559	0.61 554

HanzoNet	11.04 621	3.62 619	8.10 603	4.08 621	3.55 619	4.90 607	2.73 611	7.19 619	10.10 617	31.86 643	28.92 634	21.96 634	36.36 636	18.08 628	10.17 610	7.94 627	3.32 622	3.47 621	3.31 621	7.06 624	4.04 622

zh-mn7	1.70 545	1.21 577	8.30 604	0.69 475	0.53 435	1.45 496	0.84 483	1.70 423	2.09 568	2.41 573	2.67 565	1.68 501	1.23 492	4.49 529	2.87 565	0.30 461	0.26 471	0.27 411	0.27 440	0.31 433	0.35 473

UNDER WATER-64	5.27 606	2.32 609	8.78 605	3.93 619	3.54 618	7.61 612	3.03 614	5.84 614	14.19 620	4.04 601	4.04 584	9.39 616	6.26 613	5.93 567	8.48 605	3.60 615	1.51 616	3.13 616	1.88 611	4.29 619	3.61 620

WZ-Net	1.95 560	0.95 557	10.10 606	0.86 544	0.78 529	1.69 516	1.60 574	2.20 555	1.98 561	2.08 558	1.93 527	2.30 554	1.97 564	5.30 547	3.17 572	0.34 494	0.26 471	0.29 437	0.31 489	0.51 531	0.47 522

JetBlue	3.97 597	2.01 602	10.19 607	1.38 583	2.84 611	10.53 617	9.54 620	3.60 598	2.41 576	2.73 581	3.39 577	4.54 591	4.31 605	7.85 604	6.84 596	0.88 578	0.93 605	0.89 578	0.91 588	1.74 588	1.91 597

AnyNet_C01	2.26 571	1.78 596	10.22 608	0.93 562	0.74 514	2.92 583	2.20 600	2.29 563	1.80 550	2.53 576	2.41 555	2.71 571	1.73 546	3.41 511	6.72 595	0.41 523	0.39 548	0.40 523	0.42 537	0.67 558	0.63 556

MSAF-DinoV2	1.97 562	0.80 546	10.38 609	0.86 544	0.48 397	1.39 486	0.97 516	2.55 582	1.72 544	1.53 495	1.65 491	3.59 585	2.20 576	5.39 553	3.94 582	0.27 431	0.17 329	0.26 395	0.28 461	0.47 517	0.46 518

psmorigin	1.52 528	0.69 530	10.52 610	0.68 471	0.59 468	1.13 438	0.70 448	1.57 389	1.19 401	1.99 553	1.79 511	2.26 552	1.47 524	2.09 441	1.36 499	0.39 516	0.40 550	0.34 490	0.33 507	0.43 500	0.56 543

MADNet+	2.69 585	3.22 618	11.53 611	1.44 587	1.12 573	3.19 587	1.81 581	2.85 586	2.37 574	1.68 524	2.07 539	2.85 575	2.18 574	7.41 595	5.23 589	0.79 577	0.76 592	0.69 573	0.65 574	0.98 573	0.95 577

LSM	6.33 609	1.10 567	13.19 612	1.41 586	68.17 641	1.64 513	1.90 588	1.92 494	2.46 577	2.99 589	3.11 573	1.88 523	1.80 553	2.61 484	2.06 550	0.41 523	0.58 583	0.50 545	0.57 566	0.64 553	17.66 633

PML	51.67 643	36.25 635	13.28 613	7.46 623	20.81 626	108.69 649	232.22 651	8.72 620	27.82 635	87.01 650	269.67 651	69.67 648	61.95 648	24.76 636	14.20 619	9.74 630	3.40 623	9.62 630	4.70 624	18.74 630	4.72 624

TCMNet-wrong-test	10.31 618	11.40 625	14.84 614	20.96 627	18.45 625	13.80 623	10.76 621	15.78 627	3.53 598	5.20 614	5.52 598	16.26 625	12.61 620	7.51 599	10.15 609	7.43 626	2.37 620	4.31 624	3.43 623	11.36 627	10.61 627

RTS	2.67 583	1.38 580	15.28 615	0.99 566	1.26 583	3.78 594	1.96 591	2.15 540	2.62 584	2.61 577	2.85 569	2.60 567	1.59 534	6.27 571	5.71 591	0.40 519	0.28 486	0.35 498	0.35 518	0.50 526	0.48 525

RTSA	2.67 583	1.38 580	15.28 615	0.99 566	1.26 583	3.78 594	1.96 591	2.15 540	2.62 584	2.61 577	2.85 569	2.60 567	1.59 534	6.27 571	5.71 591	0.40 519	0.28 486	0.35 498	0.35 518	0.50 526	0.48 525

SuperB	2.53 581	0.59 506	18.45 617	0.69 475	0.50 408	1.87 538	0.88 495	1.67 415	2.39 575	1.50 490	1.42 425	1.14 388	1.15 475	4.28 527	5.07 588	0.24 364	0.19 370	0.22 277	0.19 251	7.86 625	0.34 468

USTest	14.33 625	14.94 627	21.04 618	17.44 626	16.05 622	23.26 625	33.84 634	21.73 628	11.80 619	9.36 624	10.14 619	15.97 624	13.20 622	17.28 627	22.43 629	3.78 619	5.01 625	6.17 629	6.16 626	9.25 626	7.72 626

DGTPSM_ROB	13.01 623	8.23 621	21.87 619	9.51 624	18.10 623	11.56 619	32.01 632	10.63 623	16.20 622	7.03 619	19.48 630	10.15 618	16.66 626	9.83 619	22.42 628	4.75 624	8.68 627	5.37 625	10.25 630	6.16 622	11.36 628

DPSMNet_ROB	13.02 624	8.23 621	21.91 620	9.53 625	18.11 624	11.56 619	32.02 633	10.64 624	16.23 623	7.05 620	19.49 631	10.16 619	16.66 626	9.85 620	22.43 629	4.77 625	8.68 627	5.38 626	10.26 631	6.17 623	11.36 628

LRCNet_RVC	22.74 628	32.10 634	21.97 621	29.84 631	26.23 629	4.42 604	0.81 479	22.66 629	2.02 564	26.93 635	29.26 635	23.06 636	15.59 625	23.84 632	18.88 625	31.75 641	19.90 642	34.65 640	32.13 641	30.54 639	28.32 640

LE_ROB	8.05 614	0.37 411	23.53 622	0.74 505	0.33 245	2.77 579	2.87 612	3.71 599	27.24 634	25.39 634	8.87 616	8.46 614	26.71 634	6.65 579	21.99 627	0.21 291	0.19 370	0.20 207	0.21 332	0.25 358	0.22 329

Anonymous_1	43.04 642	18.73 628	24.79 623	21.81 628	46.26 639	27.80 626	37.60 635	28.08 634	16.14 621	14.66 628	14.30 623	20.65 628	17.88 628	21.56 629	25.94 632	117.93 650	8.92 629	100.65 645	126.50 647	158.64 650	12.08 630

DPSM_ROB	19.08 626	19.14 629	25.17 624	22.15 629	20.85 627	28.17 627	37.82 636	26.56 632	16.85 627	14.14 626	14.84 624	21.70 629	18.75 629	21.87 630	26.55 633	10.16 632	9.30 630	10.47 631	10.42 632	14.03 628	12.61 631

DPSM	19.08 626	19.14 629	25.17 624	22.15 629	20.85 627	28.17 627	37.82 636	26.56 632	16.85 627	14.14 626	14.84 624	21.70 629	18.75 629	21.87 630	26.55 633	10.16 632	9.30 630	10.47 631	10.42 632	14.03 628	12.61 631

JetRed	6.91 612	8.80 623	25.96 626	2.85 604	3.25 615	13.98 624	11.87 622	6.25 617	4.28 605	4.45 606	4.56 588	6.69 606	5.46 609	7.46 597	14.05 618	2.59 603	3.31 621	2.59 609	2.29 618	4.20 618	3.36 619

xxxxx1	54.10 644	25.67 631	27.13 627	113.43 644	96.96 644	30.69 631	47.44 638	32.38 636	25.60 631	17.75 630	17.27 626	21.81 631	21.02 631	24.43 633	33.82 635	33.37 642	40.54 643	157.71 648	175.86 648	66.16 643	72.93 647

tt_ll	54.10 644	25.67 631	27.13 627	113.43 644	96.96 644	30.69 631	47.44 638	32.38 636	25.60 631	17.75 630	17.27 626	21.81 631	21.02 631	24.43 633	33.82 635	33.37 642	40.54 643	157.71 648	175.86 648	66.16 643	72.93 647

ff	54.10 644	25.67 631	27.13 627	113.43 644	96.96 644	30.69 631	47.44 638	32.38 636	25.60 631	17.75 630	17.27 626	21.81 631	21.02 631	24.43 633	33.82 635	33.37 642	40.54 643	157.71 648	175.86 648	66.16 643	72.93 647

DPSimNet_ROB	11.20 622	4.98 620	35.43 630	2.90 607	4.52 621	7.89 613	17.09 626	4.66 607	6.06 613	14.89 629	10.93 622	17.29 626	36.81 638	13.18 625	15.68 622	2.86 604	6.29 626	5.75 627	5.09 625	3.91 616	7.70 625

HaxPig	38.92 638	41.40 643	41.64 631	29.95 632	32.27 630	28.90 629	27.60 629	29.73 635	37.71 644	43.82 644	43.87 643	33.17 637	35.56 635	41.53 638	40.37 640	43.94 645	47.51 647	45.82 641	47.08 643	42.38 640	44.15 643

AVERAGE_ROB	40.43 639	42.37 644	42.73 632	36.96 634	35.58 632	30.50 630	27.61 630	36.71 641	38.39 645	44.91 645	44.36 644	37.45 639	36.70 637	41.88 639	40.35 639	45.43 646	46.81 646	47.11 642	46.35 642	42.51 641	43.87 642

DLNR-FE	23.17 629	48.55 647	42.94 633	176.85 648	78.48 642	0.35 32	0.21 19	23.51 631	0.75 190	0.66 186	0.86 206	0.59 187	0.30 46	1.55 365	0.44 227	9.85 631	0.12 65	0.18 136	0.14 113	76.92 646	0.16 159

DLNR_Zeroshot_test	23.17 629	48.52 646	43.29 634	176.68 647	78.69 643	0.35 32	0.21 19	23.41 630	0.75 190	0.66 186	0.86 206	0.59 187	0.30 46	1.56 368	0.44 227	9.57 629	0.12 65	0.18 136	0.14 113	76.92 646	0.16 159

MEDIAN_ROB	42.00 640	44.40 645	44.29 635	35.15 633	34.95 631	31.28 635	29.60 631	35.88 640	40.02 646	47.20 648	46.64 645	37.37 638	38.48 646	44.35 647	42.45 641	48.03 647	49.39 648	49.71 643	49.03 644	45.14 642	46.65 644

Hybrid-DGEV	38.35 635	38.46 639	50.28 636	44.82 640	41.90 636	56.66 639	76.35 643	53.24 643	33.80 640	28.29 637	29.84 640	43.58 640	37.86 644	43.84 644	53.39 644	20.34 637	18.69 636	21.06 633	21.00 634	28.25 634	25.34 635

RAFT-FEzeroshot	38.32 632	38.45 637	50.28 636	44.74 636	41.87 634	56.68 640	76.38 645	53.24 643	33.76 638	28.29 637	29.37 636	43.69 644	37.66 640	43.83 641	53.41 645	20.32 635	18.70 637	21.07 634	21.07 636	28.25 634	25.35 637

RAFT-FE	38.32 632	38.45 637	50.28 636	44.74 636	41.87 634	56.68 640	76.38 645	53.24 643	33.76 638	28.29 637	29.37 636	43.69 644	37.66 640	43.83 641	53.41 645	20.32 635	18.70 637	21.07 634	21.07 636	28.25 634	25.35 637

CasAABBNet	38.33 634	38.46 639	50.35 639	44.75 638	41.84 633	56.68 640	76.37 644	53.22 642	33.83 641	28.31 640	29.54 638	43.62 643	37.71 642	43.84 644	53.41 645	20.30 634	18.70 637	21.07 634	21.07 636	28.24 633	25.34 635

FlowAnything	38.37 636	38.41 636	50.38 640	44.76 639	41.94 637	56.64 638	76.34 642	53.28 647	34.23 643	28.25 636	29.72 639	43.60 641	37.79 643	43.83 641	53.38 643	20.39 639	18.71 641	21.07 634	21.14 640	28.23 632	25.29 634

Selective-RAFT-Error	38.39 637	38.47 641	50.44 641	44.73 635	41.97 638	56.68 640	76.38 645	53.24 643	33.92 642	28.34 641	29.85 641	43.60 641	38.20 645	43.75 640	53.34 642	20.38 638	18.70 637	21.09 638	21.05 635	28.30 637	25.43 639

LSM0	42.82 641	38.75 642	50.81 642	47.07 641	109.38 649	57.00 644	76.02 641	53.74 648	33.71 637	29.02 642	30.41 642	43.87 646	37.22 639	43.91 646	53.54 648	20.52 640	18.62 635	21.10 639	21.11 639	28.41 638	42.22 641

RSGM-EC	88.84 647	82.86 648	51.22 643	105.38 642	99.51 647	94.51 647	125.67 648	90.02 649	46.43 647	45.14 646	57.50 648	101.22 649	88.55 649	154.40 649	153.26 649	105.54 648	59.55 649	113.88 646	53.02 645	92.89 648	56.17 645

acva	88.84 647	82.86 648	51.22 643	105.38 642	99.51 647	94.51 647	125.67 648	90.02 649	46.43 647	45.14 646	57.50 648	101.22 649	88.55 649	154.40 649	153.26 649	105.54 648	59.55 649	113.88 646	53.02 645	92.89 648	56.17 645

xyz-stereo	7.16 613	0.22 63	69.90 645	0.42 72	0.21 13	32.92 636	0.49 326	0.87 142	0.76 199	1.38 460	27.04 632	1.19 395	1.16 476	4.69 534	0.97 444	0.16 73	0.12 65	0.20 207	0.14 113	0.16 82	0.12 15

BEATNet-Init1	26.87 631	13.43 626	70.68 646	0.91 559	0.68 499	57.02 645	21.06 628	32.82 639	32.67 636	52.12 649	53.61 646	66.05 647	49.56 647	48.79 648	34.71 638	0.49 550	0.44 558	0.53 554	0.53 562	0.63 551	0.59 550

coex-ft	8.13 615	2.13 608	98.04 647	0.67 459	0.53 435	1.71 517	1.56 569	1.65 408	11.11 618	18.17 633	3.75 581	3.88 589	7.61 618	2.98 498	6.49 594	0.30 461	0.30 501	0.32 471	0.31 489	0.66 557	0.50 531

EDNetEfficientorigin	10.57 619	1.47 588	177.42 648	0.67 459	0.53 435	1.58 507	1.16 543	1.90 487	3.37 595	4.71 609	3.38 576	3.10 581	2.69 588	3.13 504	3.58 577	0.25 392	0.23 447	0.33 480	0.27 440	0.83 565	0.81 571

test_example2	192.40 649	210.76 650	206.48 649	199.83 649	204.73 650	172.94 650	183.52 650	133.93 651	133.41 651	191.38 651	196.19 650	187.13 651	178.77 651	205.33 651	208.00 651	222.09 651	238.72 651	186.54 651	190.54 651	227.34 651	170.31 650

GS-Stereo							0.36 156	0.92 162	0.47 79	0.37 58	0.38 42	0.32 51	0.33 66	0.43 13	0.26 25	0.19 217	0.11 32	0.16 68	0.12 50	0.17 114	0.15 121

FSD					0.50 408	0.54 171	0.58 400	0.65 58	0.53 111	0.54 155	0.52 100	0.56 171	0.52 205	0.57 64	0.55 312	0.51 551	0.47 567	0.50 545	0.49 554	0.50 526

ccccc		492.34 651		530.87 650	530.37 651	478.08 651		491.76 652		448.18 652		476.12 652		541.64 652		663.49 652	459.54 652	353.94 652	309.79 652	586.66 652

ASD4		10.99 624

Low-res two-view benchmark