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.

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

BPD-Stereo	0.46 1	0.31 1	0.97 5	0.61 10	0.38 44	0.42 2	0.36 32	0.68 2	0.77 15	0.50 6	0.83 56	0.61 65	0.33 2	0.61 2	0.62 74	0.19 26	0.14 11	0.24 73	0.22 157	0.20 21	0.19 8

Pro-Stereo	0.68 24	0.33 2	0.97 5	0.68 54	0.43 74	3.11 213	0.35 30	0.70 3	0.96 59	0.54 13	0.54 17	0.62 68	0.27 1	2.06 262	0.68 101	0.24 75	0.16 34	0.30 244	0.25 216	0.20 21	0.19 8

IGEV	0.70 29	0.36 3	1.07 19	0.71 64	1.31 443	2.82 169	0.41 51	1.76 56	0.98 61	0.73 68	0.71 35	0.35 3	0.42 14	0.90 30	0.42 9	0.18 21	0.18 85	0.22 27	0.18 60	0.18 1	0.20 31

MLG-Stereo_test3	0.60 9	0.37 4	1.12 52	0.59 6	0.57 179	2.19 118	0.31 15	1.68 50	0.56 2	0.49 5	0.51 13	0.56 57	0.33 2	0.96 45	0.54 55	0.21 39	0.17 52	0.23 41	0.16 18	0.20 21	0.21 61

U	12.82 607	0.38 5	1.99 167	0.66 44	58.94 629	63.38 635	0.34 26	1.91 74	0.94 57	0.59 29	0.80 51	0.46 35	0.57 45	0.83 18	0.44 17	0.29 199	0.17 52	63.35 635	59.81 634	0.29 148	0.20 31

CSFM-Stereo	0.60 9	0.39 6	0.95 3	0.60 9	0.32 9	2.66 159	0.31 15	1.44 20	0.77 15	0.72 65	0.51 13	0.55 53	0.51 33	0.75 7	0.46 23	0.17 7	0.17 52	0.18 2	0.15 5	0.20 21	0.18 4

MLG-Stereo_test1	0.80 65	0.39 6	1.02 9	0.65 36	1.20 420	3.14 217	0.29 13	1.59 36	3.05 518	0.50 6	0.24 1	0.67 83	0.43 15	1.33 137	0.40 6	0.21 39	0.18 85	0.23 41	0.15 5	0.19 5	0.20 31

MLG-Stereo	0.77 55	0.39 6	1.04 11	0.64 28	0.41 61	3.01 198	0.31 15	1.89 69	2.92 505	0.47 1	0.29 2	0.66 82	0.47 20	1.35 141	0.39 4	0.20 33	0.18 85	0.24 73	0.16 18	0.19 5	0.20 31

FoundationStereo	0.50 3	0.39 6	1.11 49	0.79 102	0.42 68	0.70 5	0.36 32	0.76 4	0.80 26	0.62 37	0.38 6	0.73 104	0.77 114	0.69 3	0.36 2	0.26 112	0.17 52	0.23 41	0.16 18	0.18 1	0.20 31

WQFJA1++	10.56 597	0.40 10	3.21 263	0.89 175	0.82 293	1.43 56	0.41 51	2.15 99	0.87 40	96.02 639	0.71 35	0.46 35	0.55 41	1.29 128	0.50 39	0.27 134	0.17 52	0.21 20	0.18 60	100.47 636	0.22 80

LCMNet	0.63 16	0.40 10	0.95 3	0.58 3	0.39 48	3.11 213	0.27 9	1.58 34	0.84 37	0.56 15	0.58 22	0.52 47	0.53 35	0.77 10	0.51 48	0.17 7	0.16 34	0.19 5	0.15 5	0.20 21	0.21 61

MLG-Stereo_test2	0.76 48	0.40 10	1.07 19	0.64 28	0.82 293	3.49 281	0.23 3	1.69 51	2.14 360	0.62 37	0.32 3	0.67 83	0.33 2	1.14 83	0.37 3	0.23 61	0.19 120	0.23 41	0.16 18	0.19 5	0.20 31

LG-G_1	0.70 29	0.40 10	1.12 52	0.71 64	0.30 4	2.80 165	0.40 44	2.21 105	0.78 20	0.59 29	0.55 18	0.51 43	0.58 48	1.24 111	0.49 33	0.24 75	0.18 85	0.23 41	0.15 5	0.21 38	0.21 61

LG-G	0.70 29	0.40 10	1.12 52	0.71 64	0.30 4	2.80 165	0.40 44	2.21 105	0.78 20	0.59 29	0.55 18	0.51 43	0.58 48	1.24 111	0.49 33	0.24 75	0.18 85	0.23 41	0.15 5	0.21 38	0.21 61

dual_stereo	0.68 24	0.40 10	1.05 13	0.64 28	0.37 32	0.84 9	0.34 26	3.40 278	1.03 66	0.50 6	0.46 12	0.58 60	0.40 10	1.85 245	0.49 33	0.23 61	0.17 52	0.21 20	0.16 18	0.20 21	0.19 8

CAS	1.26 200	0.40 10	1.46 114	2.97 578	1.61 509	4.13 434	0.73 203	1.78 60	1.49 157	0.83 119	1.10 117	0.59 63	0.53 35	1.26 118	0.80 154	2.99 583	0.13 1	0.21 20	0.13 1	0.31 190	1.72 564

BridgeDepth_RVC	0.53 5	0.41 17	1.03 10	0.55 1	0.37 32	0.99 12	0.23 3	1.38 15	0.67 4	0.56 15	0.52 15	0.50 42	0.82 139	0.83 18	0.47 27	0.29 199	0.16 34	0.23 41	0.18 60	0.19 5	0.18 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.61 11	0.41 17	0.88 1	0.64 28	0.39 48	2.67 160	0.25 6	1.59 36	0.91 45	0.59 29	0.44 10	0.52 47	0.50 32	0.76 8	0.54 55	0.17 7	0.15 23	0.18 2	0.15 5	0.19 5	0.21 61

S2M2_XL	0.46 1	0.41 17	1.09 36	0.65 36	0.34 12	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 1	0.53 11	0.92 77	0.65 78	0.53 35	0.54 1	0.50 39	0.28 174	0.24 287	0.25 102	0.21 122	0.23 59	0.22 80
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.55 7	0.41 17	1.14 60	0.70 58	0.40 54	0.99 12	0.26 8	1.32 13	0.93 53	0.53 11	0.60 24	0.44 31	0.49 28	1.02 56	0.45 19	0.27 134	0.19 120	0.23 41	0.16 18	0.21 38	0.23 92

SGD-Stereo	0.65 20	0.41 17	1.06 17	0.85 150	0.31 6	2.44 137	0.46 74	1.09 8	0.69 8	0.84 121	0.52 15	0.55 53	0.53 35	1.49 172	0.46 23	0.31 266	0.14 11	0.25 102	0.18 60	0.23 59	0.20 31

MonSter++	0.52 4	0.42 22	0.89 2	0.61 10	0.36 17	1.64 77	0.25 6	0.96 6	0.91 45	0.62 37	0.42 8	0.56 57	0.53 35	0.71 5	0.45 19	0.17 7	0.15 23	0.18 2	0.14 2	0.19 5	0.20 31

BridgeDepth	0.54 6	0.42 22	1.05 13	0.58 3	0.25 1	1.30 44	0.36 32	1.53 29	0.86 39	0.56 15	0.37 5	0.57 59	0.65 72	0.87 22	0.40 6	0.20 33	0.15 23	0.19 5	0.16 18	0.22 51	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.64 18	0.42 22	1.00 8	0.83 128	0.48 120	1.39 52	0.32 19	1.45 21	0.82 31	0.88 131	0.85 61	0.39 14	0.36 6	1.99 256	0.47 27	0.20 33	0.16 34	0.17 1	0.15 5	0.18 1	0.21 61

1w_stereo	0.86 86	0.42 22	1.07 19	0.72 72	0.81 284	3.00 196	0.67 170	3.28 256	0.75 14	0.74 73	1.32 173	0.37 8	1.37 292	0.92 36	0.68 101	0.16 5	0.14 11	0.20 8	0.16 18	0.19 5	0.22 80

Reg-Stereo(zero)	1.60 248	0.42 22	10.69 376	0.89 175	0.68 237	3.27 240	0.47 80	2.27 114	1.54 195	1.48 200	1.24 145	2.55 396	2.68 487	1.48 170	1.10 254	0.19 26	0.19 120	0.22 27	0.18 60	0.24 64	0.26 150

MonStereo	0.62 13	0.43 27	1.07 19	0.66 44	0.82 293	1.13 18	0.39 38	2.57 163	0.92 50	0.58 25	0.64 29	0.36 4	0.36 6	0.90 30	0.43 13	0.15 1	0.15 23	0.20 8	0.17 36	0.21 38	0.19 8

Monster-pub-eth3d	0.62 13	0.43 27	1.07 19	0.66 44	0.82 293	1.13 18	0.39 38	2.57 163	0.92 50	0.58 25	0.64 29	0.36 4	0.36 6	0.88 26	0.43 13	0.15 1	0.15 23	0.20 8	0.17 36	0.21 38	0.19 8

MonSter	0.62 13	0.43 27	1.07 19	0.66 44	0.82 293	1.13 18	0.39 38	2.57 163	0.92 50	0.58 25	0.64 29	0.36 4	0.35 5	0.95 41	0.43 13	0.15 1	0.15 23	0.20 8	0.17 36	0.21 38	0.19 8

2.5w	0.75 40	0.44 30	1.06 17	0.66 44	0.69 243	2.39 133	0.56 111	2.77 194	0.82 31	0.63 41	0.88 66	0.37 8	0.75 105	1.36 143	0.50 39	0.18 21	0.14 11	0.22 27	0.17 36	0.19 5	0.21 61

IGEV-Stereo++	0.93 107	0.44 30	1.08 28	0.70 58	1.20 420	3.87 368	0.33 21	3.36 273	1.43 124	0.75 75	1.17 128	0.68 85	1.04 206	0.95 41	0.42 9	0.22 49	0.16 34	0.23 41	0.17 36	0.24 64	0.20 31

Pointernet	0.88 92	0.44 30	2.26 203	0.84 138	0.37 32	2.29 125	0.38 36	3.06 232	1.46 135	0.66 51	1.39 193	0.91 154	0.73 97	1.01 53	0.72 125	0.23 61	0.19 120	0.20 8	0.18 60	0.19 5	0.20 31

AdaDepth	0.76 48	0.45 33	1.41 110	0.70 58	1.27 436	3.12 215	0.43 61	1.02 7	0.94 57	0.63 41	0.91 75	0.43 26	0.58 48	1.41 154	0.48 29	0.18 21	0.21 194	0.23 41	0.19 86	0.25 79	0.26 150

water-stereo	0.78 60	0.45 33	1.94 161	0.79 102	0.48 120	2.36 130	0.47 80	1.53 29	1.09 72	0.88 131	1.04 101	0.82 126	0.75 105	0.72 6	0.78 147	0.22 49	0.23 252	0.25 102	0.23 176	0.24 64	0.29 198

asd	0.70 29	0.45 33	1.10 42	0.67 51	0.90 330	2.88 177	0.43 61	1.64 46	0.79 23	0.68 56	0.88 66	0.43 26	0.74 102	0.85 21	0.49 33	0.19 26	0.13 1	0.24 73	0.17 36	0.22 51	0.20 31

qwe	0.75 40	0.45 33	1.10 42	0.67 51	1.06 379	2.49 141	0.45 69	2.57 163	0.90 42	0.71 63	0.83 56	0.43 26	0.48 24	1.10 69	0.64 81	0.17 7	0.14 11	0.24 73	0.16 18	0.21 38	0.20 31

2.75w_new	0.75 40	0.45 33	1.10 42	0.65 36	0.62 205	2.45 139	0.56 111	2.75 191	0.74 13	0.78 97	0.73 39	0.38 12	0.92 172	1.04 62	0.66 93	0.17 7	0.14 11	0.22 27	0.17 36	0.18 1	0.19 8

xyz-stereo	10.85 598	0.45 33	79.01 635	0.62 16	0.45 91	83.70 636	0.77 241	2.59 171	1.34 101	2.19 386	32.02 625	2.76 423	1.62 364	5.75 393	2.39 466	0.25 97	0.17 52	0.33 323	0.21 122	0.25 79	0.19 8

s12784h	1.31 215	0.45 33	2.41 220	0.71 64	0.35 15	4.42 499	0.50 85	4.22 469	2.73 476	2.01 323	2.48 480	0.91 154	0.96 180	2.01 260	0.70 117	0.29 199	0.18 85	0.24 73	0.16 18	0.27 113	0.18 4

MatchStereo	0.68 24	0.46 40	1.93 160	0.67 51	0.28 2	0.98 10	0.33 21	2.01 84	1.69 263	0.48 2	1.02 92	0.47 37	0.59 53	0.91 33	0.58 64	0.21 39	0.17 52	0.21 20	0.15 5	0.19 5	0.19 8

NLSM3	0.90 100	0.46 40	1.19 67	0.62 16	1.30 440	3.19 224	0.45 69	2.81 206	1.27 92	0.78 97	0.95 85	0.55 53	1.03 199	1.14 83	0.87 185	0.20 33	0.15 23	0.26 132	0.22 157	0.24 64	0.23 92

252Zero-FE	0.72 35	0.46 40	1.08 28	1.01 264	0.41 61	1.27 35	0.22 2	1.79 61	1.03 66	2.52 469	1.24 145	0.32 1	0.41 12	1.03 57	0.45 19	0.21 39	0.17 52	0.20 8	0.17 36	0.20 21	0.20 31

DA	0.98 126	0.46 40	1.34 97	0.92 199	0.43 74	4.34 482	0.85 296	2.79 202	1.35 104	0.82 110	1.30 166	0.89 147	1.08 225	1.11 71	0.56 58	0.30 243	0.18 85	0.24 73	0.18 60	0.25 79	0.23 92

GGEV	0.98 126	0.46 40	1.34 97	0.92 199	0.43 74	4.34 482	0.85 296	2.79 202	1.35 104	0.82 110	1.30 166	0.89 147	1.08 225	1.11 71	0.56 58	0.30 243	0.18 85	0.24 73	0.18 60	0.25 79	0.23 92

asda	0.77 55	0.46 40	1.10 42	0.64 28	0.82 293	3.33 251	0.49 83	2.40 127	0.81 30	0.63 41	0.80 51	0.44 31	0.85 147	0.88 26	0.60 68	0.17 7	0.13 1	0.24 73	0.17 36	0.20 21	0.20 31

4.25_new	0.73 36	0.46 40	1.08 28	0.71 64	0.97 348	2.52 145	0.58 123	2.28 117	0.93 53	0.57 21	0.94 82	0.40 16	0.65 72	0.87 22	0.50 39	0.17 7	0.13 1	0.25 102	0.17 36	0.19 5	0.20 31

4.5w_new	0.73 36	0.46 40	1.08 28	0.71 64	0.97 348	2.52 145	0.58 123	2.28 117	0.93 53	0.57 21	0.94 82	0.40 16	0.65 72	0.87 22	0.50 39	0.17 7	0.13 1	0.25 102	0.17 36	0.19 5	0.20 31

4.5_new	0.67 21	0.46 40	1.11 49	0.63 22	0.78 275	1.97 97	0.51 89	2.18 100	0.78 20	0.73 68	0.90 73	0.42 24	0.49 28	0.81 14	0.49 33	0.21 39	0.14 11	0.26 132	0.19 86	0.22 51	0.20 31

4.5w-stereo	0.67 21	0.46 40	1.11 49	0.63 22	0.78 275	1.97 97	0.51 89	2.18 100	0.77 15	0.73 68	0.90 73	0.42 24	0.49 28	0.81 14	0.49 33	0.21 39	0.14 11	0.26 132	0.19 86	0.22 51	0.20 31

4.25w-stereo	0.73 36	0.46 40	1.08 28	0.71 64	0.97 348	2.52 145	0.58 123	2.28 117	0.93 53	0.57 21	0.94 82	0.40 16	0.65 72	0.87 22	0.50 39	0.17 7	0.13 1	0.25 102	0.17 36	0.19 5	0.20 31

3.25w_new	0.69 27	0.46 40	1.10 42	0.61 10	0.61 199	2.23 121	0.51 89	2.45 137	0.90 42	0.63 41	0.78 48	0.47 37	0.71 89	0.78 11	0.50 39	0.17 7	0.14 11	0.20 8	0.17 36	0.20 21	0.20 31

3.25w	0.69 27	0.46 40	1.10 42	0.61 10	0.61 199	2.23 121	0.51 89	2.45 137	0.90 42	0.63 41	0.78 48	0.47 37	0.71 89	0.79 12	0.50 39	0.17 7	0.14 11	0.20 8	0.17 36	0.20 21	0.20 31

2w_stereo	0.75 40	0.46 40	1.08 28	0.68 54	0.56 167	2.00 99	0.61 134	2.87 213	0.83 34	0.93 140	0.93 80	0.36 4	1.13 240	0.90 30	0.61 70	0.17 7	0.13 1	0.23 41	0.17 36	0.20 21	0.21 61

LG-Stereo_L2	0.63 16	0.46 40	1.15 62	0.70 58	0.43 74	2.32 127	0.28 10	1.86 65	0.68 5	0.56 15	0.42 8	0.37 8	0.45 18	1.36 143	0.40 6	0.23 61	0.18 85	0.22 27	0.18 60	0.21 38	0.20 31

DEFOM-Stereo	0.70 29	0.46 40	1.13 57	0.72 72	0.48 120	3.40 260	0.44 65	0.90 5	0.77 15	0.86 127	0.58 22	0.45 34	0.43 15	1.76 225	0.43 13	0.24 75	0.18 85	0.22 27	0.16 18	0.21 38	0.20 31

Selective-RAFT	1.15 164	0.46 40	1.64 135	0.99 250	0.45 91	4.17 452	0.51 89	3.21 246	1.69 263	1.12 168	1.34 180	1.45 239	1.40 300	2.08 265	0.94 222	0.41 408	0.20 160	0.24 73	0.23 176	0.27 113	0.25 122

Wavelet-MonSter	0.57 8	0.47 57	1.13 57	0.66 44	0.78 275	1.60 72	0.30 14	1.17 11	0.68 5	0.58 25	0.69 34	0.39 14	0.48 24	0.99 51	0.46 23	0.15 1	0.16 34	0.20 8	0.16 18	0.20 21	0.19 8

2.25w	0.75 40	0.47 57	1.09 36	0.69 57	0.65 218	2.28 124	0.40 44	2.42 131	0.80 26	0.73 68	1.03 96	0.40 16	0.81 137	1.24 111	0.80 154	0.16 5	0.15 23	0.21 20	0.17 36	0.19 5	0.21 61

3.75w	0.75 40	0.47 57	1.09 36	0.63 22	1.10 391	2.61 156	0.53 99	2.46 140	0.97 60	0.62 37	0.80 51	0.40 16	0.66 79	1.11 71	0.48 29	0.19 26	0.13 1	0.23 41	0.18 60	0.20 21	0.21 61

3w_stereo	0.71 34	0.47 57	1.14 60	0.65 36	0.39 48	1.73 81	0.68 178	2.79 202	0.79 23	0.67 54	0.84 58	0.37 8	1.02 198	1.03 57	0.56 58	0.18 21	0.14 11	0.23 41	0.18 60	0.20 21	0.22 80

LG-Stereo_L1	0.61 11	0.47 57	1.10 42	0.73 75	0.49 128	1.72 79	0.33 21	1.95 80	0.65 3	0.56 15	0.40 7	0.40 16	0.43 15	1.40 149	0.42 9	0.23 61	0.19 120	0.23 41	0.18 60	0.21 38	0.19 8

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 96	0.47 57	2.08 186	0.76 93	0.73 257	3.91 373	0.41 51	2.07 91	1.07 70	0.77 94	0.89 69	0.64 73	0.86 150	0.95 41	0.77 146	0.26 112	0.18 85	0.26 132	0.19 86	0.32 221	0.32 248

AIO_test	0.76 48	0.47 57	1.31 92	0.81 107	0.70 247	1.36 49	0.88 325	1.40 18	1.45 127	0.55 14	0.95 85	1.81 301	0.58 48	1.16 91	0.46 23	0.27 134	0.17 52	0.24 73	0.19 86	0.24 64	0.21 61

fffft	0.76 48	0.47 57	1.28 88	0.82 117	0.54 155	1.51 64	0.80 262	2.09 93	1.18 77	0.63 41	0.84 58	0.59 63	0.55 41	1.80 232	0.85 172	0.19 26	0.18 85	0.27 164	0.20 106	0.26 100	0.24 110
1: 1. 1
IGEV-Stereo+	0.94 110	0.47 57	1.19 67	0.86 157	2.02 560	1.40 53	0.39 38	1.17 11	0.88 41	0.61 35	0.44 10	0.47 37	0.79 126	2.14 273	0.42 9	0.27 134	0.19 120	0.22 27	0.17 36	2.26 572	2.41 578

UniTT-Stereo	0.82 77	0.47 57	2.63 237	0.96 229	1.19 414	0.78 7	0.39 38	1.12 9	1.54 195	1.19 172	1.26 154	0.51 43	0.64 69	1.13 80	1.03 241	0.30 243	0.20 160	0.24 73	0.21 122	0.40 323	0.25 122

GEAStereo	0.84 83	0.48 67	1.09 36	0.85 150	0.45 91	4.54 522	0.83 281	1.88 66	0.91 45	0.75 75	0.89 69	0.53 49	0.80 133	0.92 36	0.53 50	0.30 243	0.19 120	0.27 164	0.19 86	0.28 130	0.19 8

GSStereo	0.96 122	0.48 67	1.09 36	0.97 236	0.45 91	4.54 522	0.83 281	3.32 265	1.37 107	0.75 75	0.89 69	0.76 113	0.80 133	0.92 36	0.53 50	0.26 112	0.18 85	0.26 132	0.20 106	0.28 130	0.21 61

tt45	0.96 122	0.48 67	1.19 67	0.89 175	0.66 225	3.91 373	0.76 228	1.90 72	1.26 91	0.70 59	1.30 166	0.71 96	0.63 66	2.59 313	0.74 134	0.22 49	0.17 52	0.28 200	0.23 176	0.27 113	0.27 166

999	0.97 124	0.48 67	1.24 78	1.03 282	0.64 210	3.25 236	0.92 356	1.40 18	1.39 111	0.71 63	1.68 275	0.70 89	0.66 79	3.03 334	0.89 193	0.23 61	0.19 120	0.25 102	0.21 122	0.25 79	0.29 198

RAFT-Stereo-weight	1.11 156	0.48 67	1.22 73	0.99 250	0.42 68	4.17 452	0.80 262	3.60 305	1.50 163	1.97 302	1.50 221	1.30 218	0.65 72	1.24 111	0.85 172	0.25 97	0.19 120	0.26 132	0.22 157	0.27 113	0.23 92

trnet	0.91 104	0.48 67	1.46 114	0.62 16	0.31 6	4.40 494	0.41 51	2.20 103	1.53 186	0.94 141	1.14 123	0.88 145	0.89 163	1.09 68	0.71 120	0.27 134	0.19 120	0.22 27	0.15 5	0.21 38	0.19 8

MoCha-V2	0.87 90	0.48 67	1.87 153	0.88 168	0.32 9	1.37 50	0.55 107	2.71 185	1.42 120	0.92 138	1.75 297	0.65 78	1.17 256	1.45 163	0.57 61	0.21 39	0.21 194	0.20 8	0.19 86	0.24 64	0.23 92

MC-Stereo	1.06 147	0.48 67	1.55 126	1.15 349	0.41 61	4.56 532	0.61 134	2.06 89	1.46 135	1.90 280	1.61 256	0.89 147	1.12 238	1.35 141	0.73 128	0.25 97	0.18 85	0.26 132	0.22 157	0.25 79	0.24 110

PMTNet	0.99 134	0.48 67	1.73 140	0.62 16	0.56 167	4.20 464	0.43 61	1.88 66	1.58 218	1.00 150	1.05 107	0.78 116	0.98 190	1.50 173	0.85 172	1.21 559	0.20 160	0.23 41	0.15 5	0.22 51	0.19 8

gasm-f	0.89 96	0.49 76	1.30 91	0.85 150	0.44 83	4.42 499	0.95 368	1.88 66	0.91 45	0.75 75	1.46 207	0.53 49	0.88 157	0.88 26	0.57 61	0.30 243	0.19 120	0.27 164	0.19 86	0.28 130	0.19 8

4w-stereo	0.67 21	0.49 76	1.07 19	0.63 22	0.75 264	1.63 76	0.44 65	2.23 109	0.77 15	0.56 15	0.92 77	0.40 16	0.82 139	1.08 66	0.53 50	0.18 21	0.13 1	0.25 102	0.18 60	0.19 5	0.20 31

WCG-NET	0.88 92	0.49 76	1.26 80	0.90 185	0.37 32	1.48 61	1.07 404	1.73 53	2.30 393	1.63 220	1.49 220	0.92 160	0.97 183	0.95 41	0.76 141	0.22 49	0.16 34	0.23 41	0.20 106	0.25 79	0.21 61

CREStereo++_RVC	1.02 143	0.49 76	1.54 125	0.83 128	0.55 163	4.01 406	0.31 15	1.63 44	1.99 321	1.63 220	2.13 423	0.84 130	0.65 72	0.88 26	0.70 117	0.27 134	0.15 23	0.23 41	1.22 571	0.24 64	0.17 1
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
monsterstereo	0.82 77	0.50 80	1.26 80	0.77 98	1.41 476	2.54 151	0.40 44	3.14 238	0.71 10	0.70 59	1.11 118	0.41 23	0.39 9	1.50 173	0.50 39	0.19 26	0.16 34	0.22 27	0.16 18	0.21 38	0.17 1

111111	0.87 90	0.50 80	1.13 57	0.66 44	1.08 385	3.37 255	0.33 21	2.33 124	1.47 140	0.74 73	1.50 221	0.61 65	0.59 53	1.40 149	0.48 29	0.24 75	0.19 120	0.22 27	0.16 18	0.24 64	0.19 8

GIP-stereo	0.88 92	0.50 80	1.34 97	1.32 423	0.94 340	2.90 179	0.42 56	3.41 279	1.06 69	0.63 41	0.76 43	0.90 152	0.76 112	0.91 33	0.52 49	0.27 134	0.18 85	0.25 102	0.16 18	0.25 79	0.19 8

RSM	0.80 65	0.50 80	1.08 28	0.83 128	0.51 134	1.31 45	0.77 241	2.28 117	1.43 124	0.82 110	1.44 204	1.22 208	0.62 63	1.17 98	0.63 78	0.22 49	0.18 85	0.24 73	0.19 86	0.27 113	0.20 31

test_4	1.30 211	0.50 80	6.16 320	0.84 138	0.45 91	1.61 73	1.12 419	2.14 97	1.42 120	1.52 204	2.31 464	1.84 308	0.79 126	2.52 306	1.19 272	0.27 134	0.17 52	0.29 222	0.29 321	0.29 148	0.25 122

FENet	2.25 360	0.50 80	20.29 548	1.35 441	0.67 232	4.01 406	0.60 130	3.95 390	1.99 321	1.96 300	1.11 118	2.43 382	1.43 313	1.60 193	1.39 319	0.32 287	0.22 223	0.33 323	0.26 238	0.29 148	0.39 335

RSM++	0.77 55	0.51 86	1.08 28	0.95 223	0.42 68	1.52 66	0.71 193	2.11 94	1.40 115	0.80 104	1.23 144	0.90 152	0.59 53	1.14 83	0.69 111	0.24 75	0.19 120	0.25 102	0.21 122	0.28 130	0.20 31

CASnet	0.78 60	0.51 86	1.29 90	0.81 107	0.29 3	1.28 41	0.74 215	1.51 26	1.89 308	1.64 223	1.09 114	0.65 78	0.64 69	0.91 33	0.76 141	0.29 199	0.17 52	0.41 425	0.31 358	0.32 221	0.19 8
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	1.06 147	0.51 86	1.56 128	1.02 275	0.39 48	4.27 475	0.42 56	4.08 430	1.48 149	0.90 134	0.68 33	1.09 183	0.66 79	1.81 233	0.62 74	0.27 134	0.19 120	0.29 222	0.23 176	0.37 302	0.25 122

DCANet-4	1.96 309	0.51 86	14.31 429	0.82 117	0.40 54	4.16 447	0.57 114	4.29 499	2.98 512	2.30 421	1.80 320	1.03 178	1.54 350	1.44 159	1.44 330	0.29 199	0.23 252	0.23 41	0.18 60	0.24 64	0.42 364

tt	7.19 584	0.51 86	6.83 324	4.03 592	2.30 570	12.05 602	20.19 617	15.46 615	6.58 589	3.42 548	3.22 535	5.37 571	6.39 576	4.20 365	7.46 552	9.81 618	11.53 623	7.05 616	7.46 617	6.31 605	3.71 601

test_3	1.19 171	0.51 86	2.08 186	0.99 250	0.41 61	2.05 107	0.87 321	4.40 534	1.42 120	1.99 309	1.18 129	2.03 337	0.79 126	2.70 321	0.75 137	0.27 134	0.17 52	0.29 222	0.29 321	0.30 171	0.27 166

WQFJA1	2.11 336	0.52 92	1.23 74	0.63 22	1.87 548	2.81 167	0.61 134	11.67 601	15.01 606	0.80 104	0.86 62	0.92 160	1.03 199	1.13 80	1.48 343	0.26 112	0.25 312	0.27 164	0.22 157	0.31 190	0.24 110

WQFJX1	2.20 352	0.52 92	1.38 104	0.62 16	1.78 537	3.07 206	0.67 170	12.26 606	15.24 608	0.84 121	1.05 107	0.91 154	0.97 183	1.88 247	1.26 293	0.27 134	0.25 312	0.28 200	0.21 122	0.36 290	0.25 122

zero-FE	0.95 117	0.52 92	2.63 237	0.86 157	1.27 436	1.41 54	0.86 301	2.27 114	0.73 12	0.50 6	0.64 29	0.54 51	0.78 122	2.70 321	1.02 239	0.35 336	0.17 52	0.24 73	0.18 60	1.03 533	0.29 198

RAStereo	0.75 40	0.52 92	2.86 251	0.58 3	0.62 205	1.19 25	0.32 19	1.81 63	0.99 62	0.75 75	1.05 107	0.64 73	0.47 20	0.80 13	0.94 222	0.22 49	0.20 160	0.27 164	0.21 122	0.34 259	0.22 80

Occ-G	0.86 86	0.52 92	1.39 106	0.82 117	0.66 225	1.37 50	0.79 252	1.58 34	1.31 98	1.56 209	0.87 65	2.18 353	0.89 163	0.97 46	0.88 190	0.26 112	0.19 120	0.26 132	0.19 86	0.25 79	0.24 110

LoS	0.94 110	0.52 92	1.88 154	0.86 157	0.36 17	4.15 438	0.51 89	2.18 100	1.45 127	0.97 149	0.88 66	0.62 68	0.79 126	1.59 191	0.86 179	0.26 112	0.19 120	0.24 73	0.16 18	0.21 38	0.20 31
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.80 65	0.52 92	1.05 13	0.75 79	0.61 199	1.31 45	0.82 276	2.60 172	1.41 118	0.82 110	1.64 263	0.71 96	0.62 63	1.22 108	0.64 81	0.22 49	0.19 120	0.24 73	0.18 60	0.25 79	0.20 31

RCA-Stereo	1.21 179	0.52 92	1.58 130	0.90 185	0.46 102	4.68 548	0.79 252	4.13 443	1.74 280	1.92 287	1.80 320	0.94 167	1.48 327	1.14 83	0.70 117	0.27 134	0.18 85	0.25 102	0.19 86	0.25 79	0.23 92

GLC_STEREO	0.76 48	0.52 92	1.12 52	0.83 128	0.33 11	1.86 88	0.82 276	1.46 23	1.38 110	0.95 145	1.04 101	0.68 85	0.72 92	0.97 46	0.80 154	0.23 61	0.25 312	0.32 288	0.25 216	0.32 221	0.30 227

test-3	1.19 171	0.52 92	2.00 168	1.01 264	0.42 68	1.95 95	0.91 343	4.35 521	1.47 140	2.24 407	1.16 126	2.06 343	0.79 126	2.68 319	0.76 141	0.27 134	0.18 85	0.28 200	0.26 238	0.26 100	0.25 122

test_1	1.19 171	0.52 92	2.00 168	1.01 264	0.42 68	1.95 95	0.90 335	4.36 526	1.47 140	2.17 380	1.16 126	2.06 343	0.78 122	2.68 319	0.76 141	0.27 134	0.18 85	0.28 200	0.26 238	0.26 100	0.25 122

KYRaft	1.59 247	0.52 92	1.73 140	0.95 223	0.49 128	4.38 487	1.79 510	2.43 134	1.51 170	2.49 462	2.98 520	2.00 333	3.41 522	2.14 273	0.82 163	0.30 243	0.21 194	0.33 323	0.46 481	0.35 277	2.45 581

GMM-Stereo	2.45 409	0.52 92	20.38 551	0.89 175	0.82 293	4.18 455	1.91 519	2.45 137	1.48 149	2.48 461	2.30 458	1.69 272	1.86 424	2.93 329	1.08 250	0.28 174	0.18 85	0.33 323	0.48 489	0.35 277	2.41 578

CFNet-RSSM	2.08 332	0.52 92	20.06 532	1.01 264	0.56 167	3.39 257	0.64 155	3.67 317	1.55 203	1.72 241	1.37 188	2.57 398	1.19 262	1.11 71	0.86 179	0.27 134	0.20 160	0.25 102	0.23 176	0.27 113	0.23 92

NLMM	2.10 333	0.53 106	1.23 74	0.63 22	1.86 545	2.81 167	0.61 134	11.68 602	14.99 605	0.80 104	0.86 62	0.92 160	1.03 199	1.12 76	1.48 343	0.26 112	0.25 312	0.27 164	0.22 157	0.31 190	0.24 110

NLSM1	1.86 286	0.53 106	1.39 106	0.73 75	1.89 550	3.09 209	0.64 155	8.41 594	12.10 599	0.79 101	1.21 137	0.73 104	0.86 150	1.67 212	1.45 334	0.26 112	0.24 287	0.29 222	0.24 202	0.31 190	0.27 166

DDF-Stereo	0.90 100	0.53 106	1.16 63	0.88 168	1.31 443	1.59 71	0.86 301	2.26 112	0.79 23	0.48 2	0.63 28	0.54 51	0.73 97	2.97 332	1.03 241	0.39 385	0.17 52	0.24 73	0.18 60	1.06 536	0.29 198

3.5w_stereo	0.77 55	0.53 106	1.09 36	0.65 36	0.72 252	2.52 145	0.51 89	2.43 134	0.80 26	0.76 89	1.20 133	0.43 26	0.66 79	1.23 110	0.73 128	0.17 7	0.13 1	0.23 41	0.17 36	0.20 21	0.21 61

MM-Stereo_test2	1.79 279	0.53 106	20.16 538	1.43 468	0.47 112	2.57 152	0.73 203	1.67 48	1.47 140	0.94 141	0.96 88	0.84 130	0.79 126	1.16 91	0.68 101	0.24 75	0.17 52	0.25 102	0.22 157	0.30 171	0.22 80

MM-Stereo_test1	1.90 295	0.53 106	19.85 524	1.39 461	0.48 120	1.81 85	0.79 252	3.00 223	1.82 292	1.69 232	1.09 114	0.87 141	0.97 183	1.45 163	0.74 134	0.24 75	0.21 194	0.27 164	0.24 202	0.35 277	0.24 110

IGEV-RUCA	0.90 100	0.53 106	1.05 13	0.81 107	0.74 262	3.89 370	0.80 262	1.92 75	1.41 118	0.96 148	0.71 35	0.70 89	0.73 97	1.30 133	0.68 101	0.29 199	0.20 160	0.25 102	0.19 86	0.43 376	0.34 279

SMoEStereo_RVC	0.80 65	0.53 106	1.12 52	0.92 199	0.44 83	2.41 135	0.79 252	1.49 25	1.16 74	0.70 59	1.12 120	0.64 73	0.64 69	1.69 215	0.87 185	0.22 49	0.16 34	0.31 268	0.22 157	0.26 100	0.25 122

H2IRNET	1.90 295	0.53 106	14.29 428	1.14 336	0.60 194	4.48 506	0.44 65	2.65 177	1.81 291	1.05 160	2.30 458	1.67 265	1.40 300	2.17 277	1.50 349	0.36 348	0.21 194	0.33 323	0.37 424	0.34 259	0.29 198

11t1	1.11 156	0.53 106	1.80 148	1.55 498	0.65 218	2.20 119	0.60 130	3.66 316	1.49 157	1.60 212	1.26 154	1.03 178	1.35 289	1.72 220	0.97 229	0.28 174	0.31 387	0.29 222	0.23 176	0.30 171	0.34 279

Any-RAFT	1.40 223	0.53 106	2.78 247	1.09 308	0.64 210	4.41 497	0.81 272	3.97 397	2.78 483	1.99 309	1.34 180	2.36 371	1.56 353	1.56 182	0.75 137	0.27 134	0.20 160	0.25 102	0.18 60	0.25 79	0.28 187

FTStereo	3.71 526	0.53 106	20.37 550	0.96 229	0.65 218	4.34 482	11.29 603	2.62 174	1.50 163	2.58 482	5.04 561	1.90 315	13.84 602	3.71 350	1.25 290	0.38 373	0.24 287	0.31 268	0.32 370	0.30 171	2.10 572

GrayStereo	2.58 437	0.53 106	1.63 133	1.58 502	0.89 327	4.17 452	8.17 599	3.03 227	1.52 179	2.80 510	2.50 482	1.70 274	17.10 608	2.83 326	1.15 263	0.33 304	0.21 194	0.27 164	0.32 370	0.28 130	0.53 434

CREStereo	0.92 105	0.53 106	1.45 113	0.61 10	0.34 12	4.42 499	0.40 44	2.21 105	1.54 195	0.94 141	1.12 120	0.87 141	0.87 155	1.12 76	0.72 125	0.28 174	0.19 120	0.22 27	0.15 5	0.22 51	0.19 8
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
WQFJX	2.14 343	0.54 120	1.28 88	0.61 10	1.85 544	2.87 176	0.77 241	11.60 600	14.62 604	0.82 110	1.15 124	0.89 147	1.10 233	1.69 215	1.39 319	0.28 174	0.25 312	0.25 102	0.21 122	0.32 221	0.25 122

GREAT-IGEV	0.74 39	0.54 120	1.86 152	1.10 317	0.44 83	2.44 137	0.34 26	1.37 14	1.51 170	0.48 2	0.86 62	0.51 43	0.60 58	1.07 65	0.45 19	0.22 49	0.17 52	0.21 20	0.17 36	0.23 59	0.25 122

AIO-Stereo	0.76 48	0.54 120	1.07 19	0.73 75	0.40 54	1.28 41	0.82 276	2.26 112	1.49 157	0.70 59	1.58 244	0.89 147	0.45 18	1.03 57	0.55 57	0.24 75	0.18 85	0.25 102	0.20 106	0.26 100	0.21 61

AEACV	0.79 63	0.54 120	1.35 102	0.97 236	0.63 208	1.13 18	0.92 356	2.02 86	0.91 45	0.76 89	0.79 50	0.80 122	1.61 361	1.28 123	0.61 70	0.22 49	0.18 85	0.26 132	0.23 176	0.27 113	0.23 92

LCNet	1.55 235	0.54 120	1.88 154	0.99 250	0.55 163	3.60 309	1.21 441	2.86 211	1.53 186	2.18 382	1.74 293	1.43 238	4.17 541	3.62 346	0.87 185	0.29 199	0.20 160	0.28 200	0.77 543	0.47 407	1.85 567

PSM-AAD	2.43 406	0.54 120	1.32 95	0.92 199	0.54 155	4.48 506	7.47 595	2.96 218	1.55 203	2.31 427	2.56 490	1.26 212	16.23 607	2.46 295	0.89 193	0.28 174	0.21 194	0.58 511	0.41 462	0.34 259	1.32 551

xxxx	2.67 446	0.54 120	2.03 171	1.22 380	0.81 284	3.49 281	0.63 152	4.49 549	2.49 443	2.22 400	2.23 441	2.05 341	1.38 293	10.05 498	17.91 599	0.32 287	0.32 395	0.30 244	0.27 264	0.33 241	0.34 279

NLMM1	2.18 349	0.55 127	1.34 97	0.62 16	1.86 545	3.30 249	0.62 149	11.92 603	15.07 607	0.86 127	0.96 88	0.84 130	0.90 166	1.83 236	1.35 316	0.27 134	0.27 341	0.27 164	0.24 202	0.31 190	0.28 187

S2M2_L	0.64 18	0.55 127	1.07 19	0.89 175	0.54 155	1.08 15	0.20 1	1.16 10	1.37 107	0.59 29	0.81 55	0.86 139	0.47 20	0.70 4	0.65 88	0.31 266	0.33 402	0.27 164	0.27 264	0.36 290	0.31 237
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_rvc	0.78 60	0.55 127	1.25 79	0.75 79	0.65 218	1.46 59	0.99 385	2.13 95	1.52 179	0.57 21	1.15 124	1.09 183	0.55 41	1.15 89	0.53 50	0.24 75	0.17 52	0.24 73	0.17 36	0.25 79	0.21 61

WCG-NET（raft）	0.95 117	0.55 127	1.20 72	0.84 138	0.31 6	1.44 57	1.01 389	1.55 31	2.37 414	1.64 223	1.42 200	2.38 373	1.01 195	1.29 128	0.76 141	0.22 49	0.19 120	0.22 27	0.20 106	0.25 79	0.21 61

test_sample1	1.62 252	0.55 127	1.88 154	1.44 471	0.79 279	2.27 123	0.64 155	4.00 405	1.82 292	1.87 270	1.35 183	1.57 252	1.62 364	9.55 479	1.24 287	0.30 243	0.27 341	0.31 268	0.28 293	0.32 221	0.32 248

MIF-Stereo (partial)	0.98 126	0.55 127	2.83 248	0.71 64	1.03 371	1.08 15	0.49 83	2.55 159	1.66 253	0.79 101	1.20 133	0.80 122	0.90 166	1.61 198	1.56 363	0.36 348	0.24 287	0.33 323	0.25 216	0.40 323	0.28 187

CES	1.01 139	0.55 127	1.74 143	0.92 199	2.15 564	2.15 113	0.50 85	2.01 84	1.45 127	0.76 89	1.02 92	0.61 65	0.47 20	1.29 128	0.79 153	0.22 49	0.17 52	0.24 73	0.14 2	0.63 466	2.29 575

DisPM	1.36 219	0.55 127	2.39 217	1.54 493	0.51 134	4.59 535	0.79 252	2.50 146	1.88 304	2.50 463	1.83 341	1.45 239	1.01 195	2.71 323	0.93 220	0.46 447	0.20 160	0.32 288	0.31 358	0.31 190	0.44 379

RAFT-RH_RVC	2.63 440	0.55 127	19.97 529	1.26 396	0.47 112	4.46 504	0.57 114	1.71 52	1.64 247	3.06 530	5.51 564	2.03 337	1.28 274	6.70 416	1.52 358	0.42 419	0.22 223	0.37 388	0.34 386	0.28 130	0.29 198

RAFT-345	2.46 412	0.55 127	19.69 519	1.02 275	0.49 128	4.43 502	0.78 245	1.64 46	2.34 403	2.09 346	3.12 531	1.96 326	1.31 281	6.65 414	1.43 328	0.36 348	0.23 252	0.32 288	0.25 216	0.28 130	0.25 122

Prome-Stereo	1.61 250	0.55 127	1.71 138	0.98 244	0.60 194	4.41 497	1.82 514	3.03 227	1.53 186	2.18 382	3.45 543	1.72 277	3.49 528	2.23 286	1.08 250	0.29 199	0.20 160	0.26 132	0.25 216	0.34 259	2.16 573

TANstereo	1.01 139	0.55 127	1.73 140	0.76 93	0.36 17	4.04 412	0.38 36	1.48 24	1.62 243	2.03 332	2.10 414	0.84 130	0.93 175	0.98 48	0.62 74	0.28 174	0.36 427	0.23 41	0.20 106	0.25 79	0.46 395

MultiAttention	8.74 590	0.56 139	7.25 330	2.07 554	22.74 617	35.86 624	8.44 601	4.97 572	2.58 457	2.57 478	5.11 562	5.55 574	1.59 354	52.70 635	7.50 553	0.47 456	0.24 287	0.52 491	1.00 559	6.84 609	6.30 613

castereo++	0.93 107	0.56 139	1.26 80	0.92 199	0.73 257	2.48 140	1.00 386	2.99 221	1.03 66	0.68 56	1.41 198	1.92 317	0.59 53	1.26 118	0.44 17	0.25 97	0.19 120	0.28 200	0.19 86	0.23 59	0.23 92

UGAM	2.58 437	0.56 139	18.55 494	0.89 175	0.71 250	3.23 229	1.03 395	2.75 191	1.75 282	1.36 184	2.77 509	2.69 409	1.28 274	10.75 520	1.40 321	0.28 174	0.24 287	0.40 413	0.31 358	0.35 277	0.30 227

test_sample2	1.75 274	0.56 139	2.25 202	1.41 465	0.80 281	2.91 182	0.86 301	4.05 420	2.04 334	1.91 285	1.39 193	1.57 252	1.55 351	10.65 517	1.06 245	0.32 287	0.28 354	0.32 288	0.30 342	0.36 290	0.33 266

MGS-Stereo	0.80 65	0.56 139	1.53 122	0.93 215	0.39 48	1.26 34	0.73 203	1.45 21	1.30 97	1.01 151	2.26 445	0.80 122	0.56 44	1.16 91	0.65 88	0.27 134	0.23 252	0.26 132	0.22 157	0.27 113	0.25 122

riskmin	1.25 193	0.56 139	2.05 174	1.05 285	0.93 338	2.86 175	0.55 107	3.23 250	1.34 101	1.55 207	1.07 112	3.56 499	2.03 437	1.29 128	1.00 237	0.28 174	0.27 341	0.34 341	0.21 122	0.41 347	0.43 373

DRaft	2.28 370	0.56 139	2.64 239	0.74 78	0.46 102	3.94 385	1.23 443	2.32 123	1.55 203	2.64 494	2.80 512	1.60 257	5.34 560	6.96 425	10.99 569	0.34 316	0.22 223	0.27 164	0.27 264	0.29 148	0.37 313

HCRNet	1.60 248	0.56 139	2.47 223	0.78 100	1.36 460	4.11 429	0.71 193	3.57 301	2.79 485	1.75 247	1.61 256	1.58 254	1.41 305	5.79 394	1.56 363	0.34 316	0.28 354	0.36 376	0.29 321	0.33 241	0.37 313

test_xeample	2.67 446	0.56 139	2.05 174	1.09 308	0.81 284	3.24 232	0.80 262	4.55 556	2.70 473	2.42 453	2.27 446	1.39 229	1.40 300	10.75 520	17.51 598	0.30 243	0.30 377	0.32 288	0.28 293	0.34 259	0.33 266

NLCSM	2.07 329	0.57 148	1.26 80	0.68 54	1.83 543	3.24 232	0.69 184	8.40 593	9.75 593	0.92 138	1.30 166	0.87 141	1.06 218	7.60 436	1.57 365	0.28 174	0.25 312	0.29 222	0.25 216	0.36 290	0.27 166

UGAM-zero	2.79 456	0.57 148	20.87 571	0.98 244	0.77 274	2.08 110	0.35 30	3.88 365	1.51 170	2.05 337	1.64 263	5.07 564	3.42 525	9.83 486	1.24 287	0.28 174	0.21 194	0.27 164	0.29 321	0.29 148	0.28 187

SMFormer	2.00 317	0.57 148	4.46 298	1.36 447	0.57 179	2.03 101	0.73 203	4.25 483	2.80 489	2.32 431	2.31 464	1.95 321	1.52 340	10.99 532	2.13 449	0.34 316	0.32 395	0.36 376	0.31 358	0.38 307	0.36 299

tta	2.00 317	0.57 148	4.46 298	1.36 447	0.57 179	2.03 101	0.73 203	4.25 483	2.80 489	2.32 431	2.31 464	1.95 321	1.52 340	10.99 532	2.13 449	0.34 316	0.32 395	0.36 376	0.31 358	0.29 148	0.29 198

qqq1	1.92 302	0.57 148	4.46 298	1.36 447	0.57 179	2.03 101	0.73 203	4.25 483	2.80 489	2.32 431	2.31 464	1.95 321	1.52 340	10.99 532	0.71 120	0.34 316	0.32 395	0.30 244	0.23 176	0.29 148	0.29 198

fff1	1.92 302	0.57 148	4.46 298	1.36 447	0.57 179	2.03 101	0.73 203	4.25 483	2.80 489	2.32 431	2.31 464	1.95 321	1.52 340	10.99 532	0.71 120	0.34 316	0.32 395	0.30 244	0.23 176	0.29 148	0.29 198

1111x	3.13 498	0.57 148	8.38 344	1.20 371	0.76 268	3.80 346	0.88 325	4.61 560	2.63 464	2.31 427	2.16 428	1.95 321	1.81 415	11.54 555	18.13 601	0.32 287	0.31 387	0.32 288	0.30 342	0.35 277	0.34 279

qqq	1.30 211	0.57 148	1.67 136	1.15 349	0.51 134	2.18 115	0.91 343	3.98 399	1.53 186	1.50 203	1.24 145	1.79 293	1.34 286	4.66 370	0.98 232	0.28 174	0.31 387	0.33 323	0.33 378	0.33 241	0.32 248

x	1.15 164	0.57 148	1.53 122	1.44 471	0.67 232	1.94 94	0.97 378	3.87 362	1.57 215	1.61 217	1.28 162	1.58 254	1.22 265	1.93 251	1.04 243	0.28 174	0.30 377	0.34 341	0.29 321	0.32 221	0.31 237

PFNet+	1.46 230	0.57 148	2.84 249	0.92 199	0.47 112	4.64 542	0.84 287	2.46 140	1.99 321	2.14 363	1.64 263	1.34 222	1.03 199	4.68 372	1.23 285	0.45 440	0.33 402	0.37 388	0.39 444	0.32 221	0.49 412

cross-raft	2.01 320	0.57 148	19.01 502	1.03 282	0.56 167	2.11 112	0.72 196	3.63 310	1.57 215	1.77 249	1.51 223	3.17 458	1.13 240	1.16 91	0.85 172	0.23 61	0.21 194	0.26 132	0.23 176	0.28 130	0.25 122

222	2.68 450	0.57 148	2.03 171	1.11 324	0.81 284	3.23 229	0.65 165	4.52 554	2.45 435	2.34 438	2.29 453	1.41 235	1.44 316	10.50 511	18.47 603	0.32 287	0.30 377	0.32 288	0.27 264	0.32 221	0.34 279

Gwc-CoAtRS	1.58 242	0.57 148	11.69 388	1.01 264	0.60 194	2.53 149	0.64 155	2.36 125	1.56 209	1.80 256	1.47 212	2.74 415	1.18 258	1.12 76	0.90 197	0.27 134	0.21 194	0.25 102	0.22 157	0.27 113	0.23 92

HSM-Net_RVC	2.87 465	0.57 148	17.46 476	0.92 199	0.90 330	3.70 325	1.20 438	5.64 585	2.51 447	3.22 539	2.43 475	2.54 395	1.59 354	11.41 549	1.65 386	0.34 316	0.25 312	0.26 132	0.23 176	0.30 171	0.29 198
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
monsters	0.82 77	0.58 162	1.16 63	0.76 93	1.52 491	2.92 185	0.40 44	2.66 179	0.72 11	0.66 51	0.84 58	0.38 12	0.41 12	1.84 239	0.48 29	0.20 33	0.16 34	0.20 8	0.16 18	0.19 5	0.19 8

IGEV++	0.90 100	0.58 162	1.32 95	0.94 219	0.45 91	1.27 35	1.00 386	3.32 265	1.55 203	0.82 110	1.34 180	0.86 139	1.09 227	1.16 91	0.89 193	0.33 304	0.18 85	0.23 41	0.19 86	0.29 148	0.22 80

mmm	1.27 205	0.58 162	2.20 194	1.41 465	0.68 237	2.39 133	0.85 296	3.90 372	1.63 246	2.20 389	1.84 346	1.28 214	1.50 334	1.91 250	0.89 193	0.31 266	0.27 341	0.45 448	0.37 424	0.38 307	0.34 279

IPLGR	2.53 426	0.58 162	20.46 556	0.82 117	0.52 145	4.56 532	0.50 85	4.30 507	2.38 419	1.87 270	1.53 231	1.68 267	1.72 397	6.95 424	1.15 263	0.28 174	0.21 194	0.27 164	0.23 176	0.33 241	0.32 248

DEmStereo	2.97 479	0.58 162	13.42 405	0.79 102	0.51 134	3.84 355	1.84 517	2.42 131	1.60 234	2.25 410	2.74 505	2.03 337	6.04 567	6.79 423	12.80 579	0.35 336	0.26 330	0.26 132	0.27 264	0.27 113	0.37 313

SST-Stereo	1.76 275	0.58 162	3.10 259	1.44 471	0.46 102	4.71 560	0.76 228	2.22 108	2.79 485	2.07 345	2.18 432	2.43 382	3.22 515	6.66 415	0.84 169	0.42 419	0.19 120	0.30 244	0.27 264	0.35 277	0.26 150

R-Stereo Train	1.20 176	0.58 162	1.81 149	0.99 250	0.67 232	3.78 340	0.90 335	4.09 432	1.51 170	2.16 376	1.71 286	1.13 189	0.94 177	1.40 149	0.91 206	0.30 243	0.24 287	0.26 132	0.21 122	0.26 100	0.25 122

RAFT-Stereo	1.20 176	0.58 162	1.81 149	0.99 250	0.67 232	3.78 340	0.90 335	4.09 432	1.51 170	2.16 376	1.71 286	1.13 189	0.94 177	1.40 149	0.91 206	0.30 243	0.24 287	0.26 132	0.21 122	0.26 100	0.25 122
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test3	1.09 153	0.59 170	1.55 126	1.73 523	1.18 407	1.91 92	0.86 301	3.52 292	1.76 284	1.25 174	1.86 356	1.10 186	0.69 85	1.32 136	0.86 179	0.27 134	0.23 252	0.27 164	0.22 157	0.34 259	0.30 227

SCV_C0	0.89 96	0.59 170	1.96 166	0.83 128	0.44 83	1.24 31	0.64 155	3.33 271	1.66 253	0.82 110	1.20 133	0.73 104	0.66 79	1.62 199	0.66 93	0.32 287	0.21 194	0.24 73	0.20 106	0.28 130	0.23 92

fffy	0.80 65	0.59 170	1.56 128	1.00 258	0.47 112	1.27 35	0.76 228	1.90 72	1.02 65	0.75 75	1.35 183	0.83 128	0.72 92	1.70 218	0.62 74	0.23 61	0.19 120	0.27 164	0.21 122	0.28 130	0.32 248

RAFT-Test	1.44 227	0.59 170	6.10 319	1.01 264	0.69 243	2.90 179	0.80 262	3.68 319	1.70 267	1.85 263	1.68 275	3.15 456	1.03 199	1.20 105	0.99 235	0.27 134	0.22 223	0.25 102	0.23 176	0.27 113	0.25 122

BUS	1.49 234	0.59 170	1.94 161	0.87 163	0.85 308	4.50 515	0.76 228	4.48 546	1.88 304	2.93 518	1.83 341	3.63 501	0.97 183	1.60 193	1.17 269	0.34 316	0.25 312	0.31 268	0.28 293	0.35 277	0.33 266

BSDual-CNN	1.46 230	0.59 170	1.94 161	0.87 163	0.85 308	4.16 447	1.16 427	4.48 546	1.88 304	2.93 518	1.83 341	2.60 401	1.31 281	1.60 193	1.21 279	0.34 316	0.25 312	0.31 268	0.28 293	0.35 277	0.33 266

psmg	1.47 233	0.59 170	1.94 161	0.92 199	0.85 308	4.30 479	1.42 475	4.10 440	1.88 304	2.64 494	2.09 413	2.60 401	1.31 281	1.60 193	1.21 279	0.34 316	0.27 341	0.33 323	0.34 386	0.36 290	0.34 279

PSM-softLoss	1.66 261	0.59 170	5.15 309	2.25 558	0.48 120	4.68 548	0.69 184	2.57 163	1.52 179	2.14 363	1.45 205	1.42 236	0.99 191	6.04 400	1.20 275	0.41 408	0.23 252	0.37 388	0.39 444	0.32 221	0.31 237

KMStereo	1.66 261	0.59 170	5.15 309	2.25 558	0.48 120	4.68 548	0.69 184	2.57 163	1.52 179	2.14 363	1.45 205	1.42 236	0.99 191	6.04 400	1.20 275	0.41 408	0.23 252	0.37 388	0.39 444	0.32 221	0.31 237

RAFT_R40	1.70 266	0.59 170	2.99 255	1.46 477	0.46 102	4.74 564	0.98 384	2.23 109	1.56 209	2.02 328	2.35 472	2.71 412	2.56 481	6.71 419	0.90 197	0.40 393	0.19 120	0.30 244	0.27 264	0.33 241	0.26 150

Pruner-Stereo	1.32 217	0.59 170	2.11 189	1.79 533	0.47 112	4.73 561	0.79 252	2.53 149	1.72 271	2.47 460	1.58 244	1.48 242	1.03 199	1.66 208	1.47 340	0.44 431	0.21 194	0.34 341	0.30 342	0.30 171	0.39 335

MDST_ROB	5.53 566	0.59 170	23.11 605	2.55 570	2.69 573	21.20 614	1.98 523	4.77 568	2.65 467	9.36 601	4.25 553	4.14 526	4.45 547	22.57 612	3.68 512	0.48 461	0.33 402	0.47 457	0.44 475	0.44 384	0.44 379

FlowAnything_test	0.75 40	0.60 182	1.18 66	0.82 117	0.58 188	2.29 125	0.66 168	1.38 15	0.80 26	1.03 158	0.76 43	0.63 71	0.49 28	0.84 20	0.91 206	0.31 266	0.27 341	0.40 413	0.48 489	0.31 190	0.30 227

DilatedVolume-Stereo	0.81 74	0.60 182	1.51 121	1.01 264	0.59 191	1.34 47	0.51 89	1.56 32	1.08 71	1.26 176	1.24 145	0.77 115	0.87 155	1.79 231	0.72 125	0.23 61	0.24 287	0.22 27	0.21 122	0.25 79	0.23 92

LG-Stereo	0.85 84	0.60 182	2.71 242	0.59 6	0.45 91	2.85 173	0.55 107	2.41 128	1.34 101	0.59 29	1.19 131	0.43 26	0.40 10	0.76 8	0.75 137	0.20 33	0.17 52	0.31 268	0.24 202	0.29 148	0.19 8

model_zeroshot	1.21 179	0.60 182	3.55 279	1.05 285	0.57 179	3.46 272	0.63 152	2.73 188	1.55 203	2.05 337	1.38 191	1.50 245	0.82 139	1.69 215	0.87 185	0.29 199	0.23 252	0.30 244	0.23 176	0.27 113	0.32 248

AE-Stereo	1.18 169	0.60 182	2.05 174	1.10 317	0.60 194	4.39 490	0.72 196	3.74 333	1.62 243	1.10 164	1.90 371	1.01 174	0.92 172	1.45 163	0.82 163	0.28 174	0.22 223	0.28 200	0.28 293	0.26 100	0.22 80

ffm	1.72 267	0.60 182	5.21 311	1.14 336	0.99 358	3.62 314	0.86 301	4.22 469	3.37 547	2.20 389	2.30 458	3.48 484	1.62 364	2.21 283	0.65 88	0.29 199	0.16 34	0.48 465	0.37 424	0.30 171	0.29 198

ff1	2.96 475	0.60 182	5.21 311	1.14 336	0.99 358	3.62 314	0.86 301	4.22 469	3.37 547	2.20 389	2.30 458	3.48 484	1.62 364	11.62 559	16.09 588	0.29 199	0.16 34	0.48 465	0.37 424	0.30 171	0.29 198

mmx	2.98 481	0.60 182	5.21 311	1.14 336	0.99 358	3.62 314	0.86 301	4.49 549	3.05 518	2.20 389	2.30 458	3.48 484	1.62 364	11.62 559	16.09 588	0.33 304	0.28 354	0.48 465	0.37 424	0.44 384	0.37 313

xxx	2.98 481	0.60 182	5.21 311	1.14 336	0.99 358	3.62 314	0.86 301	4.49 549	3.05 518	2.20 389	2.30 458	3.48 484	1.62 364	11.62 559	16.09 588	0.33 304	0.28 354	0.48 465	0.37 424	0.44 384	0.37 313

anonymousdsp2	1.26 200	0.60 182	3.74 289	1.02 275	0.41 61	3.60 309	0.72 196	3.68 319	1.47 140	1.37 187	1.56 241	1.83 305	1.01 195	2.00 257	0.66 93	0.29 199	0.20 160	0.28 200	0.20 106	0.32 221	0.29 198

knoymous	1.30 211	0.60 182	5.57 316	0.88 168	0.75 264	3.04 199	0.90 335	2.68 181	1.33 100	1.48 200	1.07 112	2.78 425	0.88 157	1.29 128	0.85 172	0.31 266	0.22 223	0.35 360	0.20 106	0.45 392	0.37 313

CrosDoStereo	5.24 561	0.60 182	20.23 541	0.82 117	0.51 134	3.39 257	18.11 613	3.82 349	2.27 385	1.98 304	8.74 581	1.96 326	6.96 579	7.35 429	26.35 617	0.30 243	0.22 223	0.30 244	0.28 293	0.33 241	0.38 328

AAGNet	2.86 461	0.60 182	1.77 145	2.05 552	0.46 102	4.76 566	1.09 413	2.27 114	1.56 209	2.17 380	1.84 346	2.41 376	4.00 537	6.23 405	24.22 615	0.46 447	0.19 120	0.30 244	0.29 321	0.32 221	0.24 110

ASMatch	2.62 439	0.60 182	20.65 564	1.37 457	0.64 210	4.39 490	0.78 245	1.97 81	1.58 218	1.70 236	3.89 551	1.94 319	3.79 533	5.46 384	1.64 384	0.31 266	0.24 287	0.34 341	0.28 293	0.33 241	0.50 419

DeepStereo_LL	5.24 561	0.60 182	20.23 541	0.82 117	0.51 134	3.39 257	18.11 613	3.82 349	2.27 385	1.98 304	8.74 581	1.96 326	6.96 579	7.35 429	26.35 617	0.30 243	0.22 223	0.30 244	0.28 293	0.33 241	0.38 328

PFNet	2.47 415	0.60 182	16.95 465	2.15 557	0.81 284	4.63 541	0.91 343	2.55 159	1.52 179	2.40 450	2.79 510	1.83 305	1.42 310	7.54 433	1.34 315	0.33 304	0.21 194	0.36 376	0.27 264	0.32 221	0.39 335

IRAFT_RVC	1.87 288	0.60 182	4.33 297	2.40 567	0.66 225	4.59 535	1.59 494	2.96 218	1.51 170	2.23 404	1.75 297	2.09 347	2.63 484	6.70 416	1.50 349	0.33 304	0.21 194	0.33 323	0.29 321	0.32 221	0.32 248

PAM	2.43 406	0.61 199	20.86 569	1.07 294	0.73 257	2.93 189	0.53 99	3.24 252	1.53 186	1.89 279	2.43 475	5.29 570	2.76 489	1.84 239	1.02 239	0.27 134	0.24 287	0.26 132	0.25 216	0.40 323	0.50 419

test_sample3	2.34 388	0.61 199	11.94 390	1.33 428	0.85 308	3.10 212	0.73 203	4.24 481	2.19 369	2.21 398	1.75 297	1.80 296	1.41 305	11.11 541	1.46 335	0.35 336	0.29 364	0.34 341	0.35 402	0.39 318	0.37 313

gcap-zeroshot	1.30 211	0.61 199	4.09 292	0.94 219	0.56 167	3.50 285	0.84 287	3.12 236	1.72 271	1.84 262	1.22 140	2.72 414	0.88 157	1.46 167	0.80 154	0.29 199	0.30 377	0.27 164	0.21 122	0.29 148	0.25 122

NF-Stereo	1.58 242	0.61 199	2.66 240	2.26 560	0.47 112	4.68 548	0.67 170	3.31 260	1.48 149	2.11 353	1.59 248	1.36 225	1.09 227	6.08 402	1.20 275	0.40 393	0.20 160	0.36 376	0.34 386	0.31 190	0.36 299

OCTAStereo	1.58 242	0.61 199	2.72 243	2.27 563	0.46 102	4.68 548	0.67 170	3.30 259	1.48 149	2.11 353	1.59 248	1.36 225	1.09 227	6.02 399	1.21 279	0.41 408	0.20 160	0.36 376	0.34 386	0.31 190	0.37 313

NRIStereo	1.28 208	0.61 199	1.67 136	1.15 349	0.38 44	4.73 561	0.90 335	2.42 131	1.50 163	1.93 291	1.33 175	1.75 280	1.22 265	2.96 331	1.33 312	0.46 447	0.22 223	0.29 222	0.26 238	0.30 171	0.28 187

RE-Stereo	1.58 242	0.61 199	2.72 243	2.26 560	0.46 102	4.68 548	0.68 178	3.31 260	1.48 149	2.11 353	1.59 248	1.36 225	1.09 227	6.01 397	1.22 282	0.41 408	0.20 160	0.36 376	0.34 386	0.31 190	0.37 313

TVStereo	1.58 242	0.61 199	2.72 243	2.26 560	0.46 102	4.68 548	0.68 178	3.31 260	1.48 149	2.11 353	1.59 248	1.36 225	1.09 227	6.01 397	1.22 282	0.41 408	0.20 160	0.36 376	0.34 386	0.31 190	0.37 313

CRE-IMP	1.23 184	0.61 199	2.14 190	0.82 117	0.39 48	4.54 522	0.83 281	2.63 175	1.55 203	1.95 297	1.46 207	1.87 313	0.96 180	1.48 170	1.33 312	0.45 440	0.21 194	0.31 268	0.26 238	0.41 347	0.31 237

XX-Stereo	2.54 428	0.61 199	20.21 540	1.78 528	1.19 414	4.30 479	0.46 74	4.39 532	1.58 218	2.32 431	1.89 366	4.64 552	0.60 58	4.16 363	0.82 163	0.31 266	0.21 194	0.28 200	0.27 264	0.51 420	0.26 150

xyz-stereo-finetune	1.05 146	0.62 209	1.46 114	0.59 6	0.36 17	3.48 278	0.81 272	2.69 183	1.74 280	0.94 141	1.21 137	0.91 154	0.78 122	2.53 308	1.28 301	0.24 75	0.24 287	0.26 132	0.23 176	0.30 171	0.23 92

test_sample6	2.35 393	0.62 209	10.78 378	1.33 428	0.83 300	3.15 218	0.79 252	4.36 526	2.43 430	2.26 413	2.04 399	1.69 272	1.39 296	11.48 554	1.61 373	0.38 373	0.32 395	0.37 388	0.39 444	0.41 347	0.42 364

test_sample5	2.33 384	0.62 209	11.29 383	1.29 410	0.83 300	3.09 209	0.74 215	4.28 496	2.31 397	2.20 389	1.97 385	1.68 267	1.39 296	11.19 543	1.47 340	0.37 356	0.31 387	0.37 388	0.37 424	0.41 347	0.39 335

DualNet	2.33 384	0.62 209	11.29 383	1.29 410	0.83 300	3.09 209	0.74 215	4.28 496	2.31 397	2.26 413	2.04 399	1.68 267	1.39 296	11.19 543	1.47 340	0.37 356	0.31 387	0.37 388	0.37 424	0.41 347	0.39 335

testlalala	1.14 163	0.62 209	1.34 97	1.00 258	0.78 275	4.38 487	0.93 358	2.46 140	2.20 371	2.44 456	1.52 224	1.31 219	0.61 61	1.04 62	0.65 88	0.35 336	0.19 120	0.24 73	0.19 86	0.24 64	0.23 92

iRaft-Stereo_20w	1.88 292	0.62 209	10.58 375	0.90 185	0.83 300	2.96 194	0.78 245	4.90 570	1.58 218	2.29 417	1.60 252	1.25 211	4.51 549	2.28 289	0.90 197	0.29 199	0.21 194	0.26 132	0.24 202	0.41 347	0.31 237

ac_64	2.35 393	0.62 209	9.77 361	1.32 423	1.71 528	3.27 240	0.93 358	3.48 282	2.50 444	1.74 245	1.73 291	3.91 512	1.77 404	10.21 503	1.86 414	0.40 393	0.31 387	0.33 323	0.30 342	0.34 259	0.39 335

GANet-RSSM	1.98 313	0.62 209	3.49 276	1.69 516	1.23 427	4.22 465	0.91 343	3.31 260	1.86 301	1.81 257	1.74 293	2.34 367	1.82 417	10.92 529	1.73 398	0.34 316	0.29 364	0.31 268	0.28 293	0.39 318	0.40 355

SGM-Forest	2.96 475	0.62 209	3.49 276	1.09 308	0.80 281	4.06 415	3.30 569	4.37 529	3.09 522	4.18 567	3.27 538	4.67 554	3.86 535	11.69 568	7.91 555	0.51 483	0.46 496	0.49 479	0.39 444	0.48 410	0.49 412
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
xyz-stereo-finetune2	1.16 168	0.63 218	1.50 119	0.57 2	0.36 17	3.47 275	0.65 165	2.70 184	1.23 81	0.88 131	1.75 297	0.91 154	1.76 402	3.54 343	1.74 399	0.24 75	0.22 223	0.30 244	0.27 264	0.31 190	0.26 150

SCV	0.95 117	0.63 218	1.38 104	1.70 519	0.41 61	1.23 27	0.89 330	3.53 296	1.57 215	0.61 35	1.54 233	0.93 163	0.77 114	1.66 208	0.66 93	0.36 348	0.20 160	0.25 102	0.19 86	0.29 148	0.25 122

PAM_32	2.45 409	0.63 218	20.74 566	1.05 285	0.65 218	2.83 170	0.46 74	2.91 214	1.54 195	1.95 297	2.66 500	4.99 560	3.78 532	1.96 254	0.92 211	0.27 134	0.22 223	0.27 164	0.25 216	0.36 290	0.48 405

rvit_stereo_0081	0.80 65	0.63 218	1.19 67	0.91 193	0.64 210	1.27 35	0.61 134	2.05 87	1.71 268	0.82 110	0.73 39	0.85 135	0.75 105	1.30 133	0.80 154	0.31 266	0.26 330	0.27 164	0.25 216	0.38 307	0.27 166

rvit_stereo_0082	0.80 65	0.63 218	1.19 67	0.91 193	0.64 210	1.27 35	0.61 134	2.05 87	1.71 268	0.82 110	0.73 39	0.85 135	0.75 105	1.30 133	0.80 154	0.31 266	0.26 330	0.27 164	0.25 216	0.38 307	0.27 166

test_sample4	2.34 388	0.63 218	11.59 386	1.30 417	0.83 300	3.07 206	0.72 196	4.27 491	2.30 393	2.30 421	1.88 360	1.73 278	1.42 310	11.14 542	1.46 335	0.35 336	0.29 364	0.35 360	0.36 412	0.40 323	0.38 328

testlalala2	2.31 377	0.63 218	20.54 558	2.56 571	2.87 578	3.79 344	0.76 228	4.20 459	1.48 149	1.42 196	1.43 202	2.45 387	0.80 133	1.03 57	0.68 101	0.27 134	0.25 312	0.24 73	0.21 122	0.33 241	0.28 187

DeepStereo_RVC	1.55 235	0.63 218	3.32 271	0.77 98	0.42 68	4.49 512	0.72 196	2.50 146	1.58 218	2.02 328	1.81 332	1.54 250	6.38 575	1.73 221	1.19 272	0.46 447	0.22 223	0.29 222	0.28 293	0.35 277	0.38 328

test_xeample3	2.12 339	0.63 218	21.55 590	0.91 193	0.47 112	1.85 87	0.94 364	7.96 590	1.23 81	0.75 75	0.76 43	0.64 73	0.70 87	1.77 226	0.83 166	0.30 243	0.21 194	0.27 164	0.21 122	0.27 113	0.24 110

EAI-Stereo	2.35 393	0.63 218	2.97 254	0.95 223	0.65 218	3.84 355	14.27 609	5.04 573	2.19 369	2.06 342	7.25 569	1.10 186	0.94 177	1.65 207	1.37 318	0.31 266	0.22 223	0.27 164	0.60 524	0.27 113	0.32 248

SFCPSM	2.18 349	0.63 218	17.03 466	0.88 168	0.98 355	3.74 334	1.28 449	4.09 432	2.16 364	1.85 263	1.83 341	1.65 263	1.39 296	2.50 298	1.50 349	0.33 304	0.27 341	0.39 407	0.36 412	0.34 259	0.37 313

UPFNet	1.81 282	0.63 218	6.71 323	1.25 389	1.44 479	3.50 285	1.35 457	4.02 411	1.85 300	2.40 450	1.52 224	2.41 376	1.40 300	3.62 346	1.88 416	0.34 316	0.33 402	0.37 388	0.31 358	0.41 347	0.39 335

HUF	1.15 164	0.64 230	8.62 348	0.90 185	0.35 15	1.35 48	0.78 245	1.97 81	1.50 163	0.63 41	1.52 224	0.83 128	0.66 79	1.28 123	0.63 78	0.29 199	0.23 252	0.26 132	0.17 36	0.23 59	0.25 122

ours_stereo	0.76 48	0.64 230	1.40 109	0.86 157	0.61 199	1.12 17	0.57 114	1.63 44	1.20 79	0.72 65	1.43 202	0.70 89	0.62 63	1.56 182	0.58 64	0.25 97	0.18 85	0.26 132	0.21 122	0.29 148	0.31 237

CAS++	0.89 96	0.64 230	1.46 114	0.81 107	0.51 134	1.24 31	0.86 301	3.44 280	1.46 135	1.14 169	1.29 164	0.62 68	0.58 48	1.13 80	0.59 66	0.34 316	0.30 377	0.34 341	0.26 238	0.41 347	0.29 198
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MSKI-zero shot	2.22 354	0.64 230	20.09 536	0.96 229	0.56 167	4.04 412	0.70 191	3.91 377	1.50 163	1.92 287	2.28 450	1.92 317	0.71 89	2.93 329	0.67 98	0.26 112	0.23 252	0.26 132	0.21 122	0.28 130	0.26 150

EKT-Stereo	6.79 580	0.64 230	4.24 296	1.77 527	106.39 633	4.51 519	0.61 134	3.16 241	1.53 186	1.88 273	1.22 140	1.98 330	1.36 291	3.81 351	0.84 169	0.35 336	0.24 287	0.29 222	0.26 238	0.34 259	0.48 405

hknet	1.98 313	0.64 230	8.70 349	0.87 163	1.07 383	4.16 447	1.16 427	4.48 546	1.73 274	2.93 518	1.83 341	3.48 484	1.30 280	3.91 357	1.51 355	0.31 266	0.25 312	0.31 268	0.28 293	0.35 277	0.33 266

GES	1.38 222	0.64 230	2.61 233	1.09 308	0.57 179	4.30 479	1.02 393	3.86 359	1.51 170	1.72 241	1.74 293	1.28 214	1.77 404	1.62 199	1.61 373	0.39 385	0.27 341	0.33 323	0.30 342	0.41 347	0.47 400

ACVNet	1.46 230	0.64 230	3.56 281	0.93 215	0.85 308	4.22 465	0.80 262	2.85 208	2.08 342	1.78 251	1.88 360	3.10 451	1.46 323	1.33 137	1.89 417	0.29 199	0.26 330	0.30 244	0.26 238	0.39 318	0.27 166

acv_ft	1.55 235	0.64 230	3.29 269	1.14 336	2.01 557	2.93 189	0.97 378	3.81 346	2.08 342	2.22 400	1.88 360	3.10 451	1.66 384	1.33 137	2.22 456	0.29 199	0.26 330	0.30 244	0.26 238	0.39 318	0.27 166

MSMDNet	2.23 356	0.64 230	17.32 467	0.84 138	0.75 264	3.53 292	0.64 155	3.61 308	1.98 320	1.71 240	1.64 263	3.22 461	2.99 499	2.08 265	1.11 257	0.31 266	0.37 439	0.45 448	0.26 238	0.62 464	0.45 385

FACV-RUCA	1.26 200	0.65 240	2.21 196	1.06 291	1.50 488	2.69 162	1.15 425	3.05 229	1.87 302	1.36 184	1.99 390	1.03 178	1.15 255	1.36 143	1.10 254	0.41 408	0.41 468	0.73 546	0.41 462	0.61 460	0.41 360

IGEVStereo-DCA	0.86 86	0.65 240	2.05 174	0.90 185	0.46 102	1.57 68	0.86 301	1.62 39	1.24 83	0.65 49	0.77 46	0.74 110	0.72 92	2.59 313	0.86 179	0.28 174	0.21 194	0.28 200	0.21 122	0.29 148	0.27 166

rrr	2.27 365	0.65 240	23.82 609	0.90 185	0.46 102	1.57 68	0.96 375	7.98 591	1.19 78	0.65 49	0.77 46	0.74 110	0.72 92	2.59 313	0.86 179	0.28 174	0.21 194	0.28 200	0.21 122	0.29 148	0.25 122

PCWNet_CMD	2.23 356	0.65 240	17.36 471	0.83 128	0.76 268	3.51 288	0.64 155	3.60 305	1.97 318	1.70 236	1.63 261	3.22 461	3.05 506	2.09 268	1.11 257	0.31 266	0.36 427	0.47 457	0.26 238	0.64 474	0.47 400

IER	1.69 264	0.65 240	7.19 329	0.94 219	1.15 400	3.28 244	0.89 330	3.48 282	1.97 318	2.10 349	1.98 387	2.28 358	2.12 445	2.25 287	1.75 402	0.29 199	0.23 252	0.36 376	0.30 342	0.32 221	0.34 279

IPLG	2.48 417	0.65 240	19.63 517	0.91 193	0.79 279	4.60 537	0.56 111	4.31 510	1.84 299	1.91 285	2.00 392	1.31 219	1.38 293	6.61 412	1.53 359	0.27 134	0.20 160	0.27 164	0.23 176	0.31 190	0.36 299

Patchmatch Stereo++	1.25 193	0.65 240	2.06 183	0.75 79	0.37 32	4.68 548	0.76 228	2.53 149	1.58 218	1.99 309	1.47 212	1.78 286	1.14 247	2.44 293	0.90 197	0.48 461	0.23 252	0.32 288	0.27 264	0.40 323	0.29 198
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	1.24 189	0.65 240	2.03 171	0.75 79	0.37 32	4.68 548	0.73 203	2.53 149	1.58 218	1.99 309	1.47 212	1.78 286	1.13 240	2.18 279	0.87 185	0.48 461	0.23 252	0.32 288	0.27 264	0.40 323	0.29 198

iRAFT	1.25 193	0.65 240	2.06 183	0.75 79	0.37 32	4.68 548	0.76 228	2.53 149	1.58 218	1.99 309	1.47 212	1.78 286	1.14 247	2.44 293	0.90 197	0.48 461	0.23 252	0.32 288	0.27 264	0.40 323	0.29 198

test-1	1.23 184	0.65 240	1.88 154	0.96 229	0.52 145	3.84 355	0.62 149	4.01 407	1.47 140	1.93 291	1.78 314	1.83 305	0.92 172	1.19 104	1.28 301	0.26 112	0.29 364	0.31 268	0.24 202	0.29 148	0.36 299

pcwnet_v2	2.70 453	0.65 240	22.48 601	1.08 302	1.03 371	3.56 301	0.81 272	4.29 499	3.14 526	2.29 417	2.29 453	3.01 444	1.71 395	3.32 339	1.43 328	0.43 425	0.50 512	0.41 425	0.34 386	0.61 460	0.56 448

AIO-test1	2.18 349	0.66 251	18.95 500	0.89 175	1.48 485	3.40 260	0.97 378	4.19 458	1.68 257	0.86 127	1.35 183	0.99 170	0.75 105	4.47 367	1.27 297	0.23 61	0.23 252	0.28 200	0.33 378	0.31 190	0.35 293

DCVSM-stereo	2.31 377	0.66 251	20.69 565	1.11 324	0.93 338	2.58 154	0.73 203	2.61 173	1.60 234	2.57 478	1.53 231	3.30 469	1.72 397	2.19 280	1.23 285	0.34 316	0.53 515	0.41 425	0.32 370	0.45 392	0.62 468

MaDis-Stereo	0.82 77	0.66 251	1.53 122	0.65 36	1.87 548	1.24 31	0.36 32	2.13 95	1.27 92	0.67 54	0.75 42	0.88 145	0.70 87	1.15 89	1.07 248	0.29 199	0.23 252	0.26 132	0.20 106	0.31 190	0.22 80

CASS	1.29 210	0.66 251	2.62 236	0.95 223	0.66 225	2.84 171	0.69 184	3.00 223	1.79 289	2.57 478	1.95 378	1.39 229	1.55 351	1.59 191	1.06 245	0.50 477	0.28 354	0.34 341	0.28 293	0.46 403	0.63 472
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ROB_FTStereo_v2	1.23 184	0.66 251	2.02 170	0.75 79	0.37 32	4.67 547	0.76 228	2.53 149	1.58 218	1.99 309	1.46 207	1.78 286	1.14 247	2.08 265	0.88 190	0.48 461	0.22 223	0.32 288	0.27 264	0.40 323	0.29 198

ROB_FTStereo	1.25 193	0.66 251	2.14 190	0.75 79	0.37 32	4.65 544	0.77 241	2.53 149	1.58 218	1.99 309	1.47 212	1.78 286	1.13 240	2.26 288	0.86 179	0.47 456	0.22 223	0.32 288	0.27 264	0.40 323	0.29 198

HUI-Stereo	1.25 193	0.66 251	2.33 211	0.75 79	0.37 32	4.68 548	0.78 245	2.53 149	1.58 218	1.99 309	1.46 207	1.79 293	1.13 240	2.17 277	0.85 172	0.48 461	0.23 252	0.32 288	0.27 264	0.40 323	0.29 198

iGMRVC	1.26 200	0.66 251	2.14 190	0.75 79	0.37 32	4.66 545	0.74 215	2.53 149	1.58 218	1.99 309	1.46 207	1.78 286	1.14 247	2.46 295	0.92 211	0.48 461	0.23 252	0.32 288	0.27 264	0.40 323	0.29 198

RAFT-IKP	1.25 193	0.66 251	2.23 201	0.75 79	0.37 32	4.64 542	0.74 215	2.53 149	1.58 218	1.99 309	1.47 212	1.78 286	1.13 240	2.22 285	0.92 211	0.48 461	0.22 223	0.32 288	0.27 264	0.40 323	0.29 198

ICVP	2.26 363	0.66 251	21.18 582	0.99 250	0.88 322	4.28 476	0.95 368	3.32 265	1.60 234	1.66 228	1.76 306	1.34 222	1.14 247	1.62 199	1.32 308	0.53 492	0.35 421	0.33 323	0.29 321	0.40 323	0.51 427
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
tg	1.15 164	0.67 261	1.31 92	0.94 219	0.54 155	4.02 408	0.41 51	2.96 218	1.59 233	1.69 232	1.85 353	1.84 308	0.97 183	1.78 227	0.83 166	0.27 134	0.17 52	0.29 222	0.26 238	0.29 148	0.27 166

rvit_stereo_0083	0.86 86	0.67 261	1.42 111	0.87 163	0.65 218	1.23 27	0.64 155	1.67 48	2.28 389	0.79 101	0.93 80	0.93 163	1.07 222	1.46 167	0.75 137	0.32 287	0.36 427	0.30 244	0.26 238	0.33 241	0.28 187

anonymousa	2.16 345	0.67 261	19.19 503	1.04 284	1.67 522	2.06 109	0.79 252	2.86 211	1.96 316	1.85 263	2.14 425	3.23 463	1.81 415	1.12 76	1.15 263	0.26 112	0.26 330	0.34 341	0.32 370	0.30 171	0.28 187

DAS	2.31 377	0.67 261	4.79 305	1.14 336	1.64 514	2.93 189	2.13 531	4.09 432	2.74 477	4.17 564	2.52 485	2.46 388	1.79 407	11.55 556	1.63 381	0.37 356	0.22 223	0.39 407	0.25 216	0.41 347	0.34 279

SepStereo	2.15 344	0.67 261	4.79 305	1.14 336	1.64 514	2.93 189	2.13 531	4.09 432	2.74 477	4.17 564	2.52 485	2.46 388	1.79 407	8.36 448	1.63 381	0.37 356	0.22 223	0.39 407	0.25 216	0.41 347	0.34 279

GwcNet-ADL	2.47 415	0.67 261	21.48 589	0.96 229	0.72 252	4.61 538	0.95 368	4.42 536	2.36 408	1.98 304	1.80 320	2.55 396	1.24 270	1.90 249	1.41 325	0.40 393	0.46 496	0.24 73	0.27 264	0.41 347	0.49 412

CFNet_pseudo	2.12 339	0.67 261	15.14 444	0.85 150	0.74 262	3.95 390	0.64 155	3.95 390	1.78 287	1.90 280	1.79 317	3.27 466	1.62 364	2.51 301	1.16 266	0.31 266	0.36 427	0.53 496	0.27 264	0.63 466	0.44 379

ccs_rob	2.13 341	0.67 261	15.11 443	0.84 138	0.75 264	3.96 395	0.65 165	3.95 390	1.78 287	1.88 273	1.79 317	3.26 465	1.64 380	2.51 301	1.16 266	0.31 266	0.36 427	0.54 503	0.27 264	0.65 477	0.45 385

mms	0.77 55	0.68 269	1.17 65	0.83 128	0.71 250	1.41 54	0.67 170	1.61 38	1.12 73	0.77 94	1.37 188	0.63 71	0.54 40	1.75 224	0.63 78	0.24 75	0.19 120	0.26 132	0.21 122	0.31 190	0.34 279

CFNet_ucs	2.36 398	0.68 269	18.42 492	0.89 175	0.81 284	3.85 363	0.68 178	4.29 499	2.37 414	2.09 346	2.04 399	3.31 470	1.24 270	2.63 316	1.14 262	0.36 348	0.45 487	0.56 506	0.29 321	0.66 482	0.49 412

GCAP-Stereo	0.93 107	0.68 269	1.35 102	0.85 150	0.41 61	3.61 313	0.52 98	2.20 103	1.50 163	1.11 167	1.04 101	1.17 194	0.84 145	1.11 71	0.71 120	0.25 97	0.20 160	0.27 164	0.18 60	0.28 130	0.23 92

IGEV-FE	2.16 345	0.69 272	20.56 559	1.22 380	0.54 155	2.18 115	0.53 99	3.38 275	1.61 238	1.93 291	1.55 237	3.74 504	1.06 218	1.56 182	0.91 206	0.29 199	0.20 160	0.27 164	0.29 321	0.40 323	0.32 248

ff7	0.98 126	0.69 272	2.05 174	0.84 138	0.52 145	4.55 527	0.86 301	1.62 39	1.24 83	0.75 75	1.03 96	0.70 89	0.77 114	1.84 239	0.68 101	0.27 134	0.17 52	0.29 222	0.21 122	0.31 190	0.27 166

ffff	0.98 126	0.69 272	2.05 174	0.84 138	0.52 145	4.55 527	0.86 301	1.62 39	1.24 83	0.75 75	1.03 96	0.70 89	0.77 114	1.84 239	0.68 101	0.27 134	0.17 52	0.29 222	0.21 122	0.31 190	0.27 166

11t	0.98 126	0.69 272	2.05 174	0.84 138	0.52 145	4.55 527	0.86 301	1.62 39	1.24 83	0.75 75	1.03 96	0.70 89	0.77 114	1.84 239	0.68 101	0.27 134	0.17 52	0.29 222	0.21 122	0.31 190	0.27 166

plain	1.55 235	0.69 272	13.59 409	0.65 36	0.73 257	1.66 78	0.57 114	3.17 243	1.94 315	0.77 94	1.24 145	0.80 122	0.86 150	1.60 193	0.96 228	0.33 304	0.21 194	0.32 288	0.25 216	0.42 366	0.28 187

IGEV_Zeroshot_test	2.16 345	0.69 272	20.60 563	1.22 380	0.54 155	2.18 115	0.53 99	3.38 275	1.61 238	1.93 291	1.55 237	3.76 506	1.05 211	1.55 181	0.91 206	0.29 199	0.20 160	0.27 164	0.29 321	0.40 323	0.32 248

anonymousdsp	0.95 117	0.69 272	1.27 86	0.83 128	0.52 145	4.54 522	0.84 287	1.76 56	1.24 83	0.76 89	1.06 110	0.78 116	0.77 114	1.67 212	0.69 111	0.27 134	0.17 52	0.29 222	0.21 122	0.31 190	0.26 150

ccc-4	0.98 126	0.69 272	2.05 174	0.84 138	0.52 145	4.55 527	0.86 301	1.62 39	1.24 83	0.75 75	1.03 96	0.70 89	0.77 114	1.84 239	0.68 101	0.27 134	0.17 52	0.29 222	0.21 122	0.31 190	0.27 166

IGEV-Stereo	0.95 117	0.69 272	1.27 86	0.84 138	0.52 145	4.54 522	0.84 287	1.76 56	1.24 83	0.75 75	1.06 110	0.79 120	0.77 114	1.68 214	0.69 111	0.27 134	0.17 52	0.29 222	0.21 122	0.31 190	0.26 150
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DSFCA	1.89 293	0.69 272	3.14 262	1.10 317	1.18 407	3.99 403	1.79 510	3.50 288	2.16 364	3.10 531	1.64 263	2.91 436	2.50 477	5.38 382	2.26 458	0.43 425	0.38 445	0.37 388	0.36 412	0.50 418	0.42 364

DIP-Stereo	1.24 189	0.69 272	1.77 145	0.65 36	0.61 199	4.29 477	0.58 123	4.44 540	2.53 449	1.98 304	1.33 175	0.91 154	0.86 150	1.25 117	1.25 290	0.36 348	0.23 252	0.32 288	0.23 176	0.32 221	0.29 198
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
castereo	0.82 77	0.70 283	1.04 11	0.85 150	0.50 132	1.29 43	0.91 343	3.22 248	1.20 79	0.83 119	1.24 145	0.72 98	0.91 169	1.00 52	0.67 98	0.26 112	0.16 34	0.25 102	0.20 106	0.24 64	0.21 61

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test-v	1.13 158	0.70 283	2.26 203	0.75 79	0.44 83	3.05 201	0.91 343	2.78 197	1.45 127	2.37 443	1.52 224	1.53 246	1.05 211	1.17 98	0.92 211	0.25 97	0.19 120	0.35 360	0.28 293	0.34 259	0.26 150

test-2	1.13 158	0.70 283	2.26 203	0.75 79	0.44 83	3.05 201	0.91 343	2.78 197	1.45 127	2.37 443	1.52 224	1.53 246	1.05 211	1.17 98	0.92 211	0.25 97	0.19 120	0.35 360	0.28 293	0.34 259	0.26 150

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cscssc	1.74 270	0.70 283	9.08 352	0.81 107	0.36 17	4.15 438	0.57 114	4.23 473	2.09 345	2.30 421	1.80 320	1.19 202	3.02 502	1.44 159	1.46 335	0.29 199	0.23 252	0.23 41	0.18 60	0.24 64	0.42 364

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RAFT-Stereo + iAFF	1.25 193	0.72 299	1.74 143	1.05 285	0.36 17	4.13 434	0.42 56	2.95 217	2.84 499	2.02 328	2.40 474	1.61 259	1.11 237	1.26 118	0.97 229	0.21 39	0.15 23	0.26 132	0.23 176	0.29 148	0.23 92

SGM_RVC	4.57 550	0.72 299	17.46 476	1.84 537	0.58 188	4.23 468	3.45 573	4.66 562	3.66 557	7.99 596	8.82 584	7.56 584	8.74 594	12.30 581	6.84 545	0.43 425	0.38 445	0.39 407	0.35 402	0.51 420	0.48 405
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
BStereo	0.88 92	0.73 310	4.10 293	0.80 105	0.51 134	1.13 18	0.72 196	2.57 163	1.00 63	0.85 123	0.57 20	0.72 98	0.48 24	1.01 53	0.90 197	0.26 112	0.22 223	0.24 73	0.29 321	0.25 79	0.25 122

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Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 105	0.73 310	1.42 111	0.92 199	1.08 385	2.97 195	0.53 99	1.77 59	1.39 111	1.16 170	1.54 233	0.58 60	0.65 72	1.03 57	0.84 169	0.25 97	0.23 252	0.30 244	0.24 202	0.43 376	0.29 198

tt1	1.79 279	0.73 310	10.41 373	1.75 525	0.36 17	4.55 527	0.79 252	4.22 469	3.37 547	1.08 162	1.80 320	0.74 110	1.48 327	2.21 283	0.65 88	0.29 199	0.16 34	0.31 268	0.22 157	0.30 171	0.29 198

ADStereo(finetuned)	2.04 324	0.73 310	13.28 403	0.82 117	0.40 54	4.16 447	0.59 127	4.25 483	2.97 509	2.35 439	1.84 346	1.18 198	3.40 521	1.52 178	1.54 360	0.29 199	0.24 287	0.23 41	0.18 60	0.30 171	0.51 427

GANet-ADL	2.20 352	0.73 310	20.11 537	1.25 389	0.69 243	3.83 350	0.76 228	3.49 285	1.71 268	1.65 227	1.99 390	2.10 348	1.10 233	1.42 156	1.26 293	0.38 373	0.33 402	0.25 102	0.22 157	0.42 366	0.36 299

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hitnet-ft	2.37 399	0.73 310	8.34 342	0.96 229	0.89 327	3.77 338	0.80 262	3.55 299	2.58 457	2.24 407	2.04 399	3.65 503	1.49 333	11.71 569	1.89 417	0.44 431	0.53 515	0.44 441	0.35 402	0.52 424	0.48 405

DISCO	2.25 360	0.73 310	10.06 366	1.76 526	1.12 394	3.47 275	1.25 446	3.24 252	2.26 383	2.65 498	1.96 379	4.53 545	1.92 432	4.17 364	3.61 510	0.32 287	0.25 312	0.31 268	0.29 321	0.66 482	0.41 360

NOSS_ROB	2.27 365	0.73 310	3.00 256	1.71 520	1.00 367	3.90 372	0.97 378	4.29 499	2.81 495	2.94 522	2.19 434	3.88 511	1.19 262	11.77 571	1.62 378	0.59 503	0.54 517	0.56 506	0.52 506	0.56 441	0.54 440

FE-Mocha	1.06 147	0.74 320	2.45 222	0.97 236	0.69 243	1.57 68	0.40 44	2.92 215	1.47 140	1.82 259	1.81 332	1.62 260	0.88 157	1.36 143	0.78 147	0.29 199	0.20 160	0.35 360	0.31 358	0.26 100	0.33 266

GCAP-BAT	1.21 179	0.74 320	3.23 265	0.95 223	0.70 247	3.86 365	0.93 358	1.89 69	1.48 149	1.85 263	1.96 379	1.68 267	0.79 126	1.78 227	0.81 160	0.29 199	0.20 160	0.24 73	0.20 106	0.26 100	0.35 293

rvit_stereo_0075_2	1.18 169	0.74 320	2.66 240	0.90 185	1.27 436	2.51 143	0.69 184	2.25 111	2.06 339	1.40 192	1.86 356	1.46 241	0.84 145	1.42 156	0.94 222	0.46 447	0.40 459	0.48 465	0.38 437	0.46 403	0.51 427

ACVNet-DCA	1.85 285	0.74 320	13.77 412	1.78 528	0.36 17	4.48 506	0.74 215	3.98 399	1.53 186	1.01 151	1.81 332	0.72 98	1.62 364	2.13 270	0.64 81	0.29 199	0.17 52	0.32 288	0.21 122	0.33 241	0.32 248

xx1	2.03 322	0.74 320	13.77 412	1.78 528	0.36 17	4.48 506	0.74 215	4.23 473	3.95 564	1.01 151	1.81 332	1.79 293	1.34 286	2.13 270	0.64 81	0.29 199	0.17 52	0.33 323	0.33 378	0.33 241	0.32 248

1test111	1.99 316	0.74 320	13.77 412	1.78 528	0.36 17	4.48 506	0.74 215	3.98 399	1.53 186	1.01 151	1.81 332	0.72 98	1.62 364	4.66 370	0.98 232	0.29 199	0.17 52	0.32 288	0.21 122	0.33 241	0.32 248

cc1	1.98 313	0.74 320	13.77 412	1.78 528	0.36 17	4.48 506	0.74 215	4.23 473	3.95 564	1.01 151	1.81 332	0.72 98	1.62 364	2.13 270	0.64 81	0.29 199	0.17 52	0.32 288	0.21 122	0.31 190	0.29 198

testlalala_base	1.62 252	0.74 320	1.63 133	1.19 366	1.40 469	2.63 158	0.84 287	4.09 432	1.31 98	1.22 173	1.42 200	1.21 207	0.85 147	1.16 91	0.73 128	3.92 597	2.10 588	0.27 164	0.18 60	4.49 597	1.11 539

DCRE	1.44 227	0.74 320	3.50 278	1.13 335	0.72 252	1.78 82	0.67 170	2.14 97	1.56 209	1.99 309	8.09 576	1.73 278	1.07 222	1.24 111	0.83 166	0.23 61	0.25 312	0.26 132	0.26 238	0.28 130	0.30 227

NINENet	1.87 288	0.74 320	2.60 230	1.12 328	1.06 379	4.50 515	0.76 228	4.41 535	2.24 377	2.16 376	1.86 356	3.63 501	0.97 183	8.00 444	1.17 269	0.41 408	0.30 377	0.41 425	0.30 342	0.41 347	0.36 299

UNet	2.51 422	0.74 320	20.17 539	1.14 336	1.44 479	3.48 278	0.76 228	3.77 338	1.87 302	2.05 337	1.57 243	2.75 417	2.39 469	3.51 342	2.51 481	0.32 287	0.26 330	0.41 425	0.26 238	0.38 307	0.39 335

HGLStereo	2.03 322	0.74 320	7.50 334	1.23 385	1.56 501	3.62 314	0.95 368	3.78 341	1.89 308	2.03 332	2.20 436	3.12 454	2.14 448	5.68 391	2.04 436	0.37 356	0.31 387	0.32 288	0.29 321	0.40 323	0.45 385

DMCA	1.72 267	0.74 320	6.63 322	1.14 336	0.96 344	3.98 402	0.90 335	3.75 334	2.76 481	2.83 513	1.58 244	2.35 369	1.18 258	1.58 186	1.98 431	0.40 393	0.27 341	0.42 432	0.26 238	0.36 290	0.38 328

Zero-FE251	0.80 65	0.75 333	1.71 138	0.88 168	0.70 247	2.59 155	0.45 69	1.38 15	0.83 34	1.79 255	0.61 26	0.73 104	0.81 137	0.82 17	0.61 70	0.29 199	0.23 252	0.27 164	0.19 86	0.20 21	0.20 31

rvit_stereo_0081_aga	0.81 74	0.75 333	1.84 151	0.72 72	0.73 257	1.21 26	0.63 152	1.92 75	1.39 111	0.87 130	0.80 51	0.79 120	0.69 85	1.27 122	0.69 111	0.35 336	0.29 364	0.26 132	0.25 216	0.40 323	0.27 166

DispNO	3.00 485	0.75 333	18.92 499	1.17 357	1.10 391	3.72 329	0.94 364	4.29 499	2.54 453	2.24 407	2.28 450	4.51 543	2.12 445	11.40 548	2.09 444	0.31 266	0.28 354	0.31 268	0.28 293	0.36 290	0.39 335

StereoVision	1.65 258	0.75 333	7.47 333	1.01 264	1.80 541	2.61 156	0.61 134	3.06 232	1.96 316	1.25 174	3.46 544	1.85 311	0.88 157	2.07 263	1.93 422	0.43 425	0.36 427	0.37 388	0.36 412	0.48 410	0.33 266

test_5	1.87 288	0.75 333	10.23 370	1.14 336	1.40 469	3.85 363	1.27 447	3.91 377	1.93 314	1.69 232	1.78 314	1.67 265	1.79 407	2.99 333	1.17 269	0.30 243	0.18 85	0.35 360	0.33 378	0.34 259	0.33 266

SA	1.62 252	0.75 333	3.78 291	1.07 294	0.43 74	4.26 470	1.36 459	4.45 543	3.12 523	1.63 220	1.97 385	1.68 267	2.26 460	2.55 309	1.27 297	0.27 134	0.22 223	0.37 388	0.37 424	0.35 277	0.30 227

ISRNet	1.69 264	0.76 339	5.69 317	1.27 404	1.36 460	2.85 173	0.61 134	3.60 305	1.91 312	2.13 360	2.12 421	2.90 433	1.41 305	2.51 301	1.71 392	0.49 473	0.50 512	0.56 506	0.47 484	0.49 416	0.57 452

Anonymous3	1.72 267	0.76 339	11.61 387	0.83 128	0.84 307	4.46 504	0.84 287	3.57 301	1.16 74	1.34 181	1.37 188	1.11 188	1.03 199	1.58 186	1.13 261	0.70 529	0.58 530	0.33 323	0.35 402	0.47 407	0.42 364

delet	1.92 302	0.76 339	5.14 308	1.01 264	1.65 518	3.44 266	2.03 526	3.76 336	2.48 439	2.01 323	2.05 405	2.63 405	1.90 430	5.34 381	2.12 446	0.28 174	0.29 364	0.40 413	0.31 358	0.41 347	0.45 385

FC-DCNN v2	6.91 583	0.77 342	19.25 505	1.69 516	1.64 514	9.13 596	2.40 540	7.20 589	9.47 592	11.07 611	11.62 597	20.05 610	15.79 606	12.55 588	11.99 577	0.66 518	0.57 525	0.58 511	0.56 516	0.63 466	0.61 465

STrans-v2	3.03 489	0.77 342	20.91 572	0.81 107	0.63 208	3.89 370	1.01 389	4.27 491	2.64 466	2.28 415	3.70 547	4.13 525	5.20 557	7.33 428	1.27 297	0.31 266	0.18 85	0.29 222	0.25 216	0.29 148	0.41 360

TransformOpticalFlow	3.03 489	0.77 342	20.99 575	1.00 258	0.55 163	4.18 455	0.64 155	4.33 517	3.02 516	2.18 382	3.09 529	4.35 536	5.07 555	7.36 431	1.27 297	0.32 287	0.18 85	0.32 288	0.26 238	0.28 130	0.46 395

AFF-stereo	1.31 215	0.77 342	1.46 114	1.10 317	0.45 91	3.93 380	0.48 82	2.92 215	2.92 505	1.90 280	2.21 438	2.11 350	1.52 340	1.93 251	1.12 260	0.21 39	0.16 34	0.25 102	0.25 216	0.29 148	0.20 31

PSMNet-RSSM	1.96 309	0.77 342	3.26 267	1.29 410	1.31 443	4.19 459	0.96 375	3.68 319	1.89 308	2.05 337	1.80 320	2.60 401	1.70 393	9.84 487	1.81 407	0.35 336	0.29 364	0.35 360	0.37 424	0.42 366	0.35 293

FC-DCNN	6.64 578	0.77 342	19.26 507	1.68 515	1.64 514	8.27 594	2.35 539	6.35 587	9.23 591	10.85 609	11.27 595	19.89 608	13.33 599	12.51 587	11.79 576	0.66 518	0.57 525	0.58 511	0.56 516	0.63 466	0.61 465

G2L-ROB	2.13 341	0.78 348	10.06 366	1.19 366	1.06 379	3.84 355	0.93 358	3.32 265	2.27 385	2.20 389	1.47 212	2.65 407	1.20 264	8.38 450	1.81 407	0.28 174	0.19 120	0.23 41	0.22 157	0.28 130	0.32 248

CoDeX	2.40 401	0.78 348	13.21 402	1.00 258	1.18 407	3.24 232	1.32 453	4.14 449	2.41 426	1.74 245	1.84 346	2.05 341	1.47 325	10.03 497	1.60 370	0.34 316	0.28 354	0.32 288	0.27 264	0.32 221	0.39 335

MIM_Stereo	1.20 176	0.78 348	3.30 270	1.05 285	0.43 74	3.04 199	0.60 130	2.46 140	1.51 170	1.60 212	1.58 244	1.82 302	1.29 277	2.00 257	1.07 248	0.24 75	0.24 287	0.28 200	0.25 216	0.27 113	0.27 166

CRFU-Net	2.49 419	0.78 348	10.36 371	2.30 564	1.08 385	3.91 373	1.41 473	3.85 356	1.65 251	2.15 371	1.76 306	3.34 472	7.95 589	5.56 388	1.48 343	0.47 456	0.35 421	0.30 244	0.28 293	0.37 302	0.43 373

DDVS	1.68 263	0.79 352	2.52 225	1.26 396	1.16 405	3.17 219	0.78 245	3.12 236	1.82 292	1.86 268	1.91 372	2.92 438	1.43 313	6.20 404	1.63 381	0.45 440	0.65 542	0.34 341	0.38 437	0.48 410	0.79 511

Sa-1000	1.63 256	0.79 352	3.56 281	1.11 324	0.48 120	4.06 415	1.41 473	4.49 549	2.75 480	2.00 321	2.80 512	1.84 308	1.43 313	2.64 318	1.50 349	0.27 134	0.19 120	0.36 376	0.33 378	0.36 290	0.30 227

IIG-Stereo	1.95 307	0.79 352	2.14 190	2.78 575	0.66 225	4.62 539	0.76 228	4.27 491	1.53 186	2.63 493	3.14 533	3.35 473	1.61 361	7.65 439	1.41 325	0.39 385	0.20 160	0.31 268	0.25 216	0.33 241	0.22 80

cf-r	2.57 436	0.79 352	16.09 452	1.48 482	1.35 457	4.19 459	0.93 358	3.68 319	2.36 408	1.97 302	1.81 332	3.42 480	1.45 320	8.24 447	1.83 411	0.32 287	0.26 330	0.33 323	0.30 342	0.34 259	0.37 313

MyStereo07	1.01 139	0.80 356	1.26 80	1.00 258	1.04 374	3.95 390	0.95 368	2.07 91	1.42 120	0.75 75	1.22 140	0.68 85	0.91 169	1.63 203	0.67 98	0.24 75	0.24 287	0.34 341	0.26 238	0.41 347	0.37 313

MyStereo04	2.29 373	0.80 356	18.77 496	1.00 258	1.04 374	3.95 390	0.95 368	3.91 377	2.54 453	1.99 309	1.27 161	2.31 365	1.65 382	2.02 261	1.77 403	0.24 75	0.24 287	0.34 341	0.26 238	0.41 347	0.37 313

rafts_anoy	1.24 189	0.80 356	3.61 285	1.17 357	1.20 420	3.00 196	0.61 134	3.17 243	1.58 218	1.37 187	1.26 154	1.19 202	1.12 238	1.78 227	1.25 290	0.32 287	0.23 252	0.32 288	0.32 370	0.31 190	0.30 227

GEStereo_RVC	1.91 299	0.80 356	6.57 321	1.20 371	1.06 379	4.02 408	1.43 477	4.13 443	1.89 308	2.03 332	1.80 320	2.34 367	1.86 424	4.94 374	1.77 403	0.48 461	0.38 445	0.32 288	0.28 293	0.42 366	0.50 419

TestStereo1	1.56 239	0.81 360	2.32 209	1.61 508	0.64 210	4.13 434	1.36 459	3.79 342	3.20 534	1.60 212	2.57 492	1.39 229	2.15 449	2.51 301	1.30 305	0.29 199	0.20 160	0.34 341	0.25 216	0.40 323	0.36 299

SA-5K	1.56 239	0.81 360	2.32 209	1.61 508	0.64 210	4.13 434	1.36 459	3.79 342	3.20 534	1.60 212	2.57 492	1.39 229	2.15 449	2.51 301	1.30 305	0.29 199	0.20 160	0.34 341	0.25 216	0.40 323	0.36 299

MMNet	2.02 321	0.81 360	10.76 377	1.12 328	1.23 427	3.53 292	0.89 330	3.79 342	2.08 342	2.15 371	1.76 306	2.15 351	2.12 445	3.69 349	2.32 463	0.31 266	0.29 364	0.34 341	0.27 264	0.38 307	0.42 364

psm_up	2.28 370	0.81 360	5.45 315	1.26 396	1.50 488	3.84 355	1.23 443	4.23 473	2.03 330	2.55 474	1.80 320	2.44 386	1.65 382	12.90 590	1.58 366	0.37 356	0.38 445	0.41 425	0.34 386	0.43 376	0.39 335

FAT-Stereo	3.34 513	0.81 360	20.05 531	1.25 389	1.20 420	3.44 266	1.99 524	4.23 473	2.67 470	3.14 534	3.82 550	3.51 493	3.32 519	11.68 567	1.94 424	0.64 513	0.67 546	0.48 465	0.52 506	0.61 460	0.81 513

HSM	2.35 393	0.81 360	2.21 196	1.14 336	1.55 498	3.44 266	1.03 395	3.99 403	2.25 380	2.29 417	2.11 418	8.04 586	3.05 506	11.60 557	1.71 392	0.33 304	0.22 223	0.28 200	0.23 176	0.32 221	0.35 293

StereoDRNet-Refined	1.77 277	0.81 360	2.22 199	1.21 377	0.76 268	3.26 238	0.71 193	3.82 349	2.05 337	2.29 417	2.05 405	2.98 441	1.44 316	7.15 426	2.27 460	0.30 243	0.23 252	0.42 432	0.33 378	0.45 392	0.64 476
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MSCF	0.97 124	0.82 367	1.26 80	0.88 168	0.40 54	3.17 219	0.88 325	2.79 202	1.39 111	1.32 179	1.19 131	0.58 60	1.33 284	1.28 123	0.64 81	0.25 97	0.19 120	0.25 102	0.25 216	0.28 130	0.32 248

THIR-Stereo	4.14 542	0.82 367	10.85 379	0.86 157	0.43 74	2.16 114	16.77 611	3.22 248	1.54 195	2.04 335	12.05 599	2.68 408	7.53 585	7.30 427	12.62 578	0.30 243	0.21 194	0.29 222	0.28 293	0.33 241	0.41 360

sCroCo_RVC	1.06 147	0.82 367	5.05 307	1.02 275	1.05 376	0.98 10	0.61 134	2.06 89	1.29 95	0.69 58	1.26 154	0.82 126	1.10 233	1.20 105	0.90 197	0.42 419	0.40 459	0.33 323	0.30 342	0.46 403	0.38 328

HITNet	2.07 329	0.82 367	14.77 433	1.34 436	0.56 167	3.47 275	0.80 262	4.07 426	2.35 405	2.16 376	1.61 256	1.64 262	1.44 316	2.09 268	2.56 487	0.26 112	0.18 85	0.41 425	0.26 238	0.45 392	0.25 122
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
VIP-Stereo	0.85 84	0.83 371	1.59 132	0.76 93	0.87 318	3.18 221	0.80 262	1.94 79	0.83 34	0.78 97	1.04 101	0.64 73	0.59 53	1.24 111	0.61 70	0.28 174	0.18 85	0.23 41	0.17 36	0.22 51	0.19 8

iRaft-Stereo_5w	2.10 333	0.83 371	8.57 345	0.81 107	0.76 268	3.21 225	0.84 287	3.71 330	1.65 251	1.56 209	2.50 482	2.20 354	2.23 458	9.13 467	2.01 434	0.38 373	0.19 120	0.35 360	0.27 264	0.45 392	0.39 335

raft+_RVC	1.21 179	0.83 371	2.61 233	1.35 441	0.97 348	3.60 309	0.76 228	3.23 250	1.51 170	1.33 180	1.67 272	1.03 178	1.10 233	1.87 246	0.92 211	0.24 75	0.22 223	0.25 102	0.24 202	0.26 100	0.25 122

ADLNet	2.29 373	0.83 371	3.62 286	1.35 441	1.60 507	3.67 322	1.24 445	3.95 390	2.98 512	2.58 482	2.29 453	4.01 518	1.79 407	11.23 545	2.09 444	0.37 356	0.38 445	0.36 376	0.34 386	0.45 392	0.71 489

AdaStereo	1.45 229	0.83 371	2.34 214	1.28 406	0.81 284	3.21 225	1.14 424	4.20 459	2.46 438	2.05 337	1.77 311	2.48 390	1.18 258	1.71 219	1.44 330	0.43 425	0.25 312	0.43 436	0.28 293	0.44 384	0.34 279
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.
4D-IteraStereo	1.97 311	0.84 376	20.43 555	0.78 100	1.56 501	2.09 111	1.05 401	2.43 134	1.56 209	1.41 194	1.00 91	1.94 319	0.61 61	1.22 108	1.06 245	0.27 134	0.18 85	0.31 268	0.26 238	0.27 113	0.23 92

RAFT	1.23 184	0.84 376	2.05 174	0.96 229	0.47 112	1.80 84	0.94 364	3.18 245	1.46 135	1.60 212	1.71 286	3.04 446	1.59 354	1.64 205	1.32 308	0.38 373	0.24 287	0.40 413	0.32 370	0.40 323	0.35 293

FCDSN-DC	6.04 574	0.84 376	19.25 505	1.24 387	1.09 389	4.38 487	2.62 550	4.38 530	4.71 572	9.59 604	11.22 594	19.19 607	17.40 609	12.30 581	8.55 559	0.69 528	0.57 525	0.60 519	0.60 524	0.70 490	0.78 507
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UCFNet_RVC	1.57 241	0.84 376	3.25 266	1.36 447	1.40 469	4.07 420	1.01 389	2.68 181	1.50 163	2.11 353	1.88 360	2.37 372	1.50 334	3.41 340	1.42 327	0.36 348	0.28 354	0.52 491	0.40 455	0.53 430	0.43 373

coex_refinement	2.10 333	0.85 380	3.67 288	1.31 420	1.13 397	3.21 225	0.85 296	3.86 359	2.31 397	2.51 467	1.92 374	3.49 490	1.69 391	11.08 539	2.13 449	0.37 356	0.25 312	0.27 164	0.31 358	0.41 347	0.37 313

HART	1.03 144	0.85 380	3.13 261	0.84 138	0.38 44	1.17 23	0.42 56	3.54 297	1.47 140	1.08 162	2.17 430	1.48 242	0.57 45	1.37 148	0.74 134	0.23 61	0.18 85	0.28 200	0.21 122	0.32 221	0.24 110

LL-Strereo2	1.23 184	0.85 380	2.38 216	0.93 215	0.68 237	3.72 329	1.37 464	2.54 158	1.99 321	1.75 247	1.40 196	1.82 302	0.73 97	1.40 149	0.99 235	0.31 266	0.23 252	0.55 504	0.35 402	0.29 148	0.24 110

G2L-Stereo_test	2.11 336	0.86 383	7.12 328	1.65 512	1.19 414	3.54 296	1.02 393	3.57 301	2.01 327	2.50 463	1.68 275	3.15 456	1.50 334	9.21 470	1.62 378	0.28 174	0.19 120	0.23 41	0.22 157	0.27 113	0.31 237

HH	2.23 356	0.86 383	21.59 591	0.98 244	0.51 134	1.49 62	0.82 276	2.74 189	1.54 195	1.10 164	1.69 280	4.62 550	1.86 424	2.55 309	0.69 111	0.26 112	0.22 223	0.29 222	0.23 176	0.34 259	0.27 166

HanStereo	2.23 356	0.86 383	21.59 591	0.98 244	0.51 134	1.49 62	0.82 276	2.74 189	1.54 195	1.10 164	1.69 280	4.62 550	1.86 424	2.55 309	0.69 111	0.26 112	0.22 223	0.29 222	0.23 176	0.34 259	0.27 166

Select-FE	2.25 360	0.87 386	17.36 471	1.06 291	0.99 358	2.04 106	0.46 74	3.79 342	1.61 238	2.52 469	1.81 332	4.41 539	3.15 509	1.83 236	0.92 211	0.32 287	0.35 421	0.30 244	0.41 462	0.32 221	0.55 444

rvit_stereo_ft	1.00 136	0.87 386	3.55 279	0.97 236	0.66 225	1.06 14	0.80 262	2.78 197	1.67 255	0.78 97	0.96 88	0.95 168	1.14 247	1.06 64	0.90 197	0.32 287	0.24 287	0.27 164	0.28 293	0.39 318	0.27 166

CroCo-Stereo	0.98 126	0.87 386	3.44 275	0.87 163	0.53 154	0.49 3	0.50 85	3.99 403	1.49 157	0.81 108	1.25 153	1.00 173	0.75 105	1.10 69	1.09 253	0.24 75	0.21 194	0.24 73	0.19 86	0.35 277	0.27 166
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
ssnet_v2	2.04 324	0.88 389	7.87 335	1.20 371	0.87 318	3.86 365	1.64 500	4.01 407	2.60 461	2.61 488	1.96 379	3.79 507	1.71 395	2.20 281	2.96 499	0.41 408	0.35 421	0.42 432	0.37 424	0.55 435	0.52 432

Anonymous_2	3.01 487	0.89 390	4.53 303	1.06 291	1.18 407	2.93 189	0.87 321	3.24 252	1.46 135	1.86 268	1.35 183	4.11 524	2.35 467	1.64 205	1.28 301	0.82 540	0.90 562	8.71 620	15.84 623	4.44 596	0.74 498

CroCo-Stereo Lap2	0.99 134	0.89 390	2.55 226	0.99 250	1.80 541	0.54 4	0.46 74	3.10 234	1.24 83	1.07 161	1.21 137	1.05 182	0.78 122	1.26 118	1.08 250	0.27 134	0.23 252	0.27 164	0.21 122	0.43 376	0.34 279

HI	1.27 205	0.90 392	2.33 211	1.10 317	0.68 237	2.92 185	0.45 69	2.49 144	1.76 284	2.13 360	1.65 269	2.42 379	1.84 419	1.58 186	1.61 373	0.26 112	0.16 34	0.28 200	0.29 321	0.26 100	0.25 122

CoSv	1.27 205	0.90 392	2.33 211	1.10 317	0.68 237	2.92 185	0.45 69	2.49 144	1.76 284	2.13 360	1.65 269	2.42 379	1.84 419	1.58 186	1.61 373	0.26 112	0.16 34	0.28 200	0.29 321	0.26 100	0.25 122

rvit_105_1	1.43 226	0.90 392	3.27 268	1.08 302	0.68 237	2.79 164	1.27 447	3.52 292	2.35 405	1.38 189	1.54 233	1.28 214	1.14 247	2.91 327	1.40 321	0.54 494	0.47 500	0.45 448	0.59 522	0.44 384	0.58 457

NVstereo2D	2.54 428	0.90 392	11.10 381	1.32 423	1.47 484	3.58 306	1.38 466	4.13 443	2.45 435	1.90 280	1.71 286	2.86 431	1.76 402	10.86 525	1.66 387	0.60 505	0.43 477	0.53 496	0.41 462	0.78 511	0.94 527

WCMA_ROB	5.12 559	0.90 392	21.33 584	1.50 486	1.33 454	4.09 422	3.49 574	4.03 412	4.59 571	6.57 589	10.95 593	12.92 597	8.41 593	9.86 488	8.78 560	0.75 532	0.58 530	0.51 485	0.50 499	0.68 487	0.57 452

S-Stereo	3.48 518	0.91 397	22.06 600	1.36 447	1.50 488	3.55 299	2.53 546	4.21 465	2.81 495	2.37 443	3.81 549	3.75 505	1.84 419	11.90 577	2.51 481	0.63 510	0.71 552	0.48 465	0.76 541	0.67 484	1.19 544

MLCV	1.87 288	0.91 397	8.59 346	1.10 317	0.57 179	3.59 307	0.53 99	3.70 329	2.20 371	2.80 510	2.25 444	2.00 333	1.42 310	4.13 362	1.86 414	0.30 243	0.20 160	0.32 288	0.21 122	0.33 241	0.36 299

ACV-stereo	2.92 470	0.92 399	20.27 546	1.33 428	1.05 376	4.68 548	1.10 415	2.66 179	1.64 247	1.46 198	1.32 173	5.41 572	4.24 543	7.83 441	1.90 419	0.44 431	0.52 514	0.32 288	0.29 321	0.45 392	0.63 472

AASNet	2.44 408	0.92 399	19.79 521	1.35 441	1.49 486	3.81 348	1.07 404	3.85 356	2.93 507	1.95 297	2.29 453	1.96 326	1.29 277	1.73 221	1.93 422	0.39 385	0.33 402	0.45 448	0.30 342	0.55 435	0.45 385

ADLNet2	3.15 501	0.92 399	20.06 532	1.20 371	1.79 538	3.83 350	1.48 480	3.94 388	3.59 554	2.19 386	2.47 479	4.65 553	1.93 433	10.69 519	1.96 429	0.39 385	0.37 439	0.28 200	0.30 342	0.48 410	0.43 373

111	1.83 283	0.92 399	9.08 352	0.81 107	0.36 17	4.25 469	0.91 343	4.44 540	2.70 473	2.39 448	1.96 379	2.30 364	1.64 380	1.28 123	1.82 409	0.28 174	0.22 223	0.24 73	0.20 106	0.31 190	0.54 440

rvit_0105_6	1.00 136	0.93 403	2.21 196	0.92 199	0.55 163	1.52 66	0.79 252	2.41 128	2.96 508	0.76 89	0.72 38	1.02 175	0.75 105	1.42 156	0.81 160	0.40 393	0.43 477	0.34 341	0.31 358	0.43 376	0.34 279

rvit_0105_5	1.13 158	0.93 403	2.60 230	0.91 193	0.56 167	1.92 93	0.91 343	3.02 226	2.63 464	0.95 145	1.20 133	1.18 198	0.93 175	1.51 176	0.93 220	0.40 393	0.43 477	0.37 388	0.35 402	0.42 366	0.44 379

rvit_0105_3	1.24 189	0.93 403	2.84 249	0.97 236	0.58 188	2.38 131	1.08 409	3.26 255	2.53 449	1.18 171	1.40 196	1.24 210	1.04 206	1.73 221	0.97 229	0.44 431	0.44 482	0.40 413	0.42 469	0.42 366	0.50 419

OMP-Stereo	1.97 311	0.93 403	1.88 154	2.76 574	0.67 232	4.58 534	1.48 480	4.31 510	1.54 195	3.15 536	2.76 508	3.25 464	1.38 293	7.66 440	1.35 316	0.40 393	0.20 160	0.33 323	0.26 238	0.33 241	0.24 110

stereogan	3.09 494	0.93 403	16.43 456	1.37 457	1.66 521	3.70 325	1.67 505	3.87 362	3.15 528	3.04 527	2.70 504	5.04 563	2.79 491	9.96 493	1.78 405	0.63 510	0.49 511	0.69 536	0.47 484	0.83 519	0.68 483

RYNet	2.97 479	0.93 403	15.09 442	1.12 328	1.38 465	3.66 321	1.42 475	4.03 412	2.29 392	2.10 349	1.70 282	3.79 507	2.16 452	13.64 600	3.02 502	0.37 356	0.41 468	0.48 465	0.34 386	0.81 516	0.75 501

G2L-Stereo	2.49 419	0.94 409	14.54 431	1.15 349	1.35 457	3.57 305	0.95 368	3.62 309	2.00 325	2.11 353	1.61 256	3.20 459	1.34 286	9.54 477	1.91 420	0.34 316	0.27 341	0.35 360	0.28 293	0.30 171	0.35 293

iResNet	2.52 425	0.94 409	21.17 581	1.84 537	0.72 252	3.75 335	0.81 272	4.14 449	2.55 455	2.33 437	2.03 396	1.35 224	1.44 316	3.27 336	2.16 453	0.35 336	0.23 252	0.28 200	0.22 157	0.44 384	0.45 385

CBFPSM	2.05 326	0.95 411	10.12 369	1.07 294	1.05 376	2.84 171	1.20 438	3.28 256	1.73 274	1.82 259	1.30 166	4.56 547	4.06 538	2.34 290	2.34 465	0.25 97	0.38 445	0.32 288	0.27 264	0.37 302	0.79 511

XX-TBD	1.03 144	0.95 411	1.94 161	1.30 417	0.43 74	3.97 400	0.33 21	1.74 54	1.73 274	1.59 211	2.02 394	0.69 88	0.60 58	1.16 91	0.66 93	0.30 243	0.25 312	0.23 41	0.15 5	0.31 190	0.22 80

CFNet-ft	1.90 295	0.95 411	3.56 281	1.07 294	1.54 494	4.09 422	0.90 335	2.85 208	1.82 292	1.78 251	1.70 282	2.75 417	1.48 327	9.33 472	1.72 394	0.33 304	0.30 377	0.61 522	0.36 412	0.52 424	0.39 335

STTStereo	2.34 388	0.95 411	14.93 439	1.43 468	1.54 494	3.86 365	0.86 301	3.65 313	2.44 434	2.15 371	1.55 237	2.49 392	1.59 354	5.14 378	1.44 330	0.38 373	0.39 454	0.47 457	0.51 503	0.52 424	0.51 427

CFNet_RVC	1.90 295	0.95 411	3.56 281	1.07 294	1.54 494	4.09 422	0.90 335	2.85 208	1.82 292	1.78 251	1.70 282	2.75 417	1.48 327	9.33 472	1.72 394	0.33 304	0.30 377	0.61 522	0.36 412	0.52 424	0.39 335

DLCB_ROB	2.05 326	0.95 411	2.37 215	1.24 387	1.02 370	2.92 185	1.30 451	3.68 319	2.30 393	2.91 516	2.17 430	3.32 471	1.52 340	10.37 508	2.50 480	0.40 393	0.33 402	0.40 413	0.36 412	0.41 347	0.47 400

CBMV	3.32 512	0.96 417	21.16 580	1.32 423	0.83 300	3.81 348	3.91 586	4.47 545	2.53 449	3.34 544	2.24 442	4.45 540	2.58 482	10.07 499	1.96 429	0.45 440	0.43 477	0.48 465	0.38 437	0.52 424	0.53 434
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	2.66 444	0.97 418	8.01 340	1.54 493	1.24 429	3.75 335	2.18 534	4.07 426	2.41 426	2.66 499	3.25 536	2.87 432	2.31 465	9.89 489	3.50 508	0.78 534	0.75 556	0.71 539	0.67 532	0.76 508	0.81 513

GASTEREO	1.00 136	0.98 419	1.23 74	0.90 185	0.40 54	3.40 260	0.88 325	2.77 194	1.44 126	1.39 190	1.30 166	0.55 53	1.35 289	1.33 137	0.64 81	0.25 97	0.19 120	0.25 102	0.25 216	0.25 79	0.31 237

rvit_0105_4	1.07 151	0.99 420	2.39 217	0.93 215	0.54 155	1.62 75	0.84 287	2.77 194	2.91 503	0.80 104	0.91 75	1.09 183	0.86 150	1.63 203	0.85 172	0.40 393	0.45 487	0.35 360	0.31 358	0.43 376	0.40 355

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 393	0.99 420	19.62 516	1.09 308	0.96 344	1.51 64	0.44 65	4.05 420	1.64 247	1.31 178	1.67 272	4.93 557	2.45 474	2.52 306	1.40 321	0.30 243	0.20 160	0.31 268	0.50 499	0.57 446	0.60 462

DRN-Test	3.03 489	0.99 420	18.18 484	1.35 441	1.60 507	3.59 307	1.48 480	4.13 443	2.45 435	3.47 549	1.92 374	2.58 400	2.53 479	10.88 526	2.80 496	0.39 385	0.36 427	0.44 441	0.41 462	0.55 435	0.57 452

GMStereo	1.01 139	1.00 423	2.86 251	0.83 128	0.45 91	1.47 60	0.57 114	1.89 69	2.11 355	1.52 204	1.24 145	0.87 141	0.74 102	1.58 186	0.94 222	0.40 393	0.21 194	0.30 244	0.30 342	0.47 407	0.36 299
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
edge stereo	3.37 516	1.01 424	21.99 597	1.28 406	1.37 462	2.67 160	1.39 468	3.98 399	2.87 500	2.93 518	3.27 538	4.35 536	2.43 472	11.62 559	2.39 466	0.60 505	0.63 540	0.79 549	0.55 514	0.68 487	0.67 480

AACVNet	1.83 283	1.02 425	2.41 220	1.45 475	0.87 318	3.21 225	0.73 203	3.16 241	1.61 238	2.01 323	1.82 340	2.28 358	1.33 284	10.98 531	1.49 348	0.39 385	0.32 395	0.38 403	0.32 370	0.43 376	0.44 379

TestStereo	2.00 317	1.02 425	12.25 392	0.70 58	0.61 199	1.88 89	0.55 107	2.31 121	1.52 179	1.41 194	1.33 175	1.27 213	0.90 166	11.62 559	0.81 160	0.34 316	0.19 120	0.33 323	0.24 202	0.44 384	0.24 110

RALCasStereoNet	1.19 171	1.02 425	2.06 183	1.12 328	1.14 398	3.08 208	0.70 191	2.99 221	1.73 274	1.34 181	1.68 275	1.18 198	0.91 169	2.16 275	1.00 237	0.30 243	0.26 330	0.24 73	0.21 122	0.29 148	0.30 227

FBW_ROB	3.24 506	1.02 425	9.21 358	1.49 485	1.07 383	3.78 340	1.48 480	4.31 510	3.08 521	2.46 458	2.32 469	4.20 531	2.08 443	15.19 606	7.16 550	0.84 543	0.62 538	1.33 570	0.92 553	0.99 532	1.31 549

iResNet_ROB	1.89 293	1.02 425	8.60 347	1.39 461	0.98 355	3.72 329	0.66 168	3.84 353	2.65 467	1.88 273	2.05 405	1.98 330	1.27 272	4.52 368	1.67 388	0.30 243	0.20 160	0.28 200	0.18 60	0.31 190	0.40 355

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 428	1.04 430	16.73 461	1.53 491	2.00 556	3.96 395	0.87 321	3.87 362	2.31 397	2.54 473	1.67 272	2.85 430	1.63 377	5.55 387	1.62 378	0.46 447	0.33 402	0.38 403	0.38 437	0.53 430	0.62 468
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	2.34 388	1.05 431	7.87 335	1.07 294	0.86 313	3.93 380	1.19 434	4.35 521	2.11 355	2.14 363	1.75 297	1.75 280	1.67 386	6.26 406	1.26 293	1.23 561	0.48 506	4.27 608	2.09 592	0.70 490	0.69 485

test_sample9	3.79 528	1.05 431	7.87 335	1.07 294	0.86 313	3.93 380	1.19 434	4.35 521	2.11 355	2.14 363	1.75 297	1.75 280	1.67 386	11.06 536	11.61 574	1.23 561	14.45 624	4.27 608	2.09 592	0.70 490	0.69 485

test_sample8	4.76 554	1.05 431	7.87 335	1.07 294	0.86 313	3.93 380	1.19 434	4.38 530	2.05 337	5.49 579	1.89 366	12.98 598	6.37 573	11.06 536	11.61 574	1.23 561	14.45 624	4.27 608	2.09 592	0.70 490	0.69 485

GwcNet-RSSM	2.66 444	1.05 431	15.91 450	1.22 380	1.19 414	4.12 431	1.12 419	3.84 353	2.02 328	1.93 291	1.79 317	3.12 454	1.46 323	10.37 508	2.05 438	0.33 304	0.27 341	0.35 360	0.30 342	0.40 323	0.36 299

GANet	2.93 471	1.05 431	11.29 383	1.64 510	0.96 344	3.91 373	2.52 544	3.72 331	2.41 426	2.95 523	3.00 521	3.21 460	2.03 437	12.42 584	4.72 523	0.51 483	0.41 468	0.46 454	0.39 444	0.60 455	0.50 419

DStereoRT	3.28 509	1.06 436	14.58 432	1.33 428	1.12 394	4.51 519	1.29 450	4.21 465	3.48 552	2.50 463	2.13 423	1.89 314	7.69 587	7.57 435	2.43 473	0.66 518	0.33 402	4.46 612	2.84 606	0.38 307	1.12 540

RAFT_CTSACE	1.80 281	1.06 436	10.00 365	1.71 520	1.39 467	3.49 281	1.06 402	3.05 229	1.62 243	1.70 236	2.04 399	2.51 393	1.80 412	1.98 255	0.94 222	0.25 97	0.22 223	0.28 200	0.30 342	0.30 171	0.26 150

FINET	2.96 475	1.07 438	23.18 607	1.29 410	1.86 545	2.03 101	1.52 485	4.30 507	4.71 572	2.23 404	2.34 471	1.65 263	1.48 327	5.89 396	2.81 497	0.51 483	0.47 500	0.49 479	0.40 455	0.59 451	0.49 412

DANet	2.63 440	1.07 438	8.10 341	1.83 536	1.70 527	3.25 236	1.16 427	4.31 510	2.38 419	3.40 547	2.18 432	4.08 522	1.80 412	9.77 483	3.89 514	0.52 489	0.55 522	0.59 514	0.44 475	0.63 466	0.86 519
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RALAANet	1.28 208	1.08 440	3.21 263	1.25 389	0.94 340	1.44 57	0.69 184	3.15 240	2.57 456	2.01 323	1.80 320	1.29 217	1.05 211	2.00 257	1.48 343	0.27 134	0.20 160	0.27 164	0.24 202	0.40 323	0.27 166

TDLM	2.29 373	1.08 440	4.61 304	1.29 410	1.01 368	4.26 470	2.17 533	3.75 334	2.79 485	2.31 427	1.98 387	2.06 343	1.59 354	12.45 585	1.72 394	0.51 483	0.28 354	0.52 491	0.35 402	0.56 441	0.50 419

MSMD_ROB	5.61 567	1.08 440	16.68 460	1.21 377	0.83 300	10.14 598	2.07 529	3.93 384	6.22 586	10.37 607	8.03 575	22.22 612	9.45 595	11.66 565	4.52 519	0.66 518	0.58 530	0.66 533	0.68 535	0.65 477	0.63 472

DeepPruner_ROB	2.05 326	1.09 443	10.50 374	1.01 264	1.20 420	4.39 490	0.91 343	3.14 238	1.72 271	2.60 486	1.54 233	2.78 425	1.27 272	4.52 368	1.72 394	0.51 483	0.40 459	0.37 388	0.34 386	0.48 410	0.52 432

HBP-ISP	3.25 508	1.10 444	20.86 569	1.54 493	1.15 400	4.50 515	2.89 558	4.43 539	2.38 419	4.14 563	1.96 379	1.90 315	2.04 439	11.08 539	1.32 308	0.66 518	0.57 525	0.66 533	0.61 527	0.64 474	0.61 465

CFNet	2.34 388	1.10 444	8.96 351	1.34 436	1.24 429	4.09 422	0.73 203	4.04 416	2.77 482	1.62 219	1.87 359	2.27 357	1.45 320	11.41 549	1.82 409	0.31 266	0.24 287	0.43 436	0.36 412	0.43 376	0.33 266

CVANet_RVC	2.55 432	1.10 444	9.13 357	1.46 477	1.15 400	3.96 395	1.53 487	3.91 377	2.50 444	3.04 527	2.04 399	2.60 401	1.72 397	12.46 586	1.50 349	0.49 473	0.30 377	0.51 485	0.41 462	0.63 466	0.50 419

ACRE	2.27 365	1.11 447	19.45 511	0.91 193	1.30 440	3.94 385	0.87 321	4.21 465	1.80 290	2.28 415	2.62 496	1.17 194	1.04 206	1.52 178	1.30 305	0.37 356	0.23 252	0.27 164	0.22 157	0.31 190	0.46 395

XPNet_ROB	2.27 365	1.11 447	4.10 293	1.36 447	0.97 348	3.94 385	1.63 498	4.07 426	2.14 360	2.82 512	2.00 392	2.32 366	1.73 400	10.81 524	3.39 507	0.51 483	0.47 500	0.48 465	0.40 455	0.51 420	0.56 448

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 74	1.13 449	1.23 74	0.97 236	0.57 179	0.81 8	0.43 61	3.49 285	0.84 37	0.73 68	0.95 85	0.44 31	1.17 256	1.45 163	0.60 68	0.26 112	0.18 85	0.24 73	0.17 36	0.30 171	0.19 8

MyStereo8	2.33 384	1.13 449	19.26 507	1.22 380	1.62 510	4.16 447	0.57 114	3.50 288	2.36 408	2.15 371	1.75 297	2.28 358	1.14 247	1.46 167	2.20 455	0.24 75	0.21 194	0.32 288	0.27 264	0.36 290	0.43 373

ARAFT	2.56 433	1.13 449	19.50 514	0.89 175	0.48 120	4.15 438	1.40 470	4.36 526	2.82 497	2.36 442	1.88 360	1.70 274	1.04 206	6.45 409	1.22 282	0.29 199	0.18 85	0.37 388	0.35 402	0.35 277	0.25 122

NaN_ROB	4.06 540	1.13 449	16.64 459	1.12 328	1.25 432	3.50 285	3.05 564	4.29 499	3.26 539	3.64 550	2.56 490	2.97 440	4.79 551	13.33 594	16.91 594	0.37 356	0.41 468	0.38 403	0.39 444	0.48 410	0.81 513

SACVNet	2.46 412	1.14 453	9.47 359	1.44 471	1.18 407	4.06 415	1.49 484	3.84 353	2.24 377	2.62 490	1.89 366	2.57 398	1.28 274	11.35 547	1.64 384	0.50 477	0.39 454	0.48 465	0.41 462	0.55 435	0.75 501

raft_robust	1.92 302	1.15 454	3.34 273	1.02 275	0.43 74	3.84 355	0.46 74	4.42 536	2.52 448	1.67 230	1.36 187	2.17 352	6.37 573	6.78 421	1.04 243	0.28 174	0.24 287	0.30 244	0.35 402	0.31 190	0.32 248

dd	1.26 200	1.15 454	2.47 223	0.92 199	0.49 128	4.35 485	0.75 225	1.92 75	2.11 355	1.44 197	1.24 145	1.19 202	1.05 211	1.78 227	1.70 391	0.57 500	0.34 415	0.35 360	0.33 378	0.60 455	0.46 395

psmorigin	6.59 577	1.15 454	88.11 636	1.52 489	0.97 348	2.88 177	1.20 438	3.21 246	2.04 334	3.73 553	2.46 477	5.15 568	2.55 480	10.60 515	2.47 478	0.55 496	0.68 549	0.48 465	0.51 503	0.70 490	0.88 523

z-ln-s-r	2.67 446	1.16 457	12.43 394	1.34 436	1.26 434	3.70 325	1.21 441	4.20 459	2.38 419	2.04 335	1.92 374	2.43 382	1.60 360	10.58 513	5.19 533	0.29 199	0.20 160	0.32 288	0.24 202	0.51 420	0.38 328

Nwc_Net	2.88 467	1.16 457	18.30 488	1.35 441	1.68 525	3.52 291	1.18 431	3.90 372	2.06 339	2.52 469	2.82 515	3.82 509	2.34 466	6.78 421	2.55 486	0.86 544	0.40 459	0.59 514	0.67 532	0.57 446	0.55 444

SGM-ForestM	11.55 601	1.16 457	21.62 593	2.14 556	0.81 284	22.25 616	19.08 615	16.50 617	11.34 595	15.94 617	14.44 607	27.12 620	22.61 618	24.76 618	28.39 624	0.50 477	0.48 506	0.47 457	0.44 475	0.55 435	0.53 434

iinet-f	2.26 363	1.18 460	13.71 410	1.14 336	1.11 393	3.77 338	1.10 415	4.14 449	2.17 366	2.06 342	1.76 306	2.99 442	2.99 499	2.50 298	2.49 479	0.35 336	0.39 454	0.27 164	0.28 293	0.45 392	0.39 335

CIPLG	2.27 365	1.18 460	19.24 504	0.92 199	1.34 456	3.95 390	0.89 330	4.23 473	1.82 292	2.31 427	2.67 501	1.17 194	1.06 218	1.53 180	1.32 308	0.37 356	0.23 252	0.27 164	0.22 157	0.31 190	0.45 385

fast-acv-ft	2.54 428	1.19 462	20.08 535	1.41 465	1.40 469	3.18 221	1.17 430	3.37 274	2.28 389	1.90 280	2.15 427	2.69 409	2.17 454	2.91 327	2.31 462	0.37 356	0.39 454	0.45 448	0.39 444	0.57 446	0.45 385

dad	1.65 258	1.19 462	3.04 258	0.98 244	0.56 167	4.22 465	0.84 287	1.99 83	2.48 439	2.14 363	1.68 275	1.62 260	1.13 240	3.85 353	2.04 436	1.03 552	0.40 459	2.04 578	0.48 489	0.75 507	0.53 434

RP	2.79 456	1.20 464	10.36 371	1.54 493	1.93 553	3.44 266	1.97 522	4.05 420	2.34 403	2.66 499	2.79 510	3.98 516	2.58 482	10.21 503	2.61 488	0.95 548	0.47 500	0.71 539	0.57 519	0.71 499	0.68 483

GMStereo_Zeroshot	1.41 225	1.21 465	3.33 272	1.29 410	0.72 252	3.35 253	0.53 99	2.58 170	1.68 257	2.35 439	1.56 241	2.42 379	0.96 180	2.50 298	1.16 266	0.45 440	0.23 252	0.40 413	0.24 202	0.79 513	0.33 266

gwcnet-sp	2.31 377	1.21 465	17.34 468	1.08 302	0.92 333	3.56 301	1.04 398	3.69 324	2.09 345	2.55 474	1.60 252	1.80 296	1.62 364	3.87 354	1.95 426	0.29 199	0.29 364	0.30 244	0.28 293	0.38 307	0.39 335

scenet	2.31 377	1.21 465	17.34 468	1.08 302	0.92 333	3.56 301	1.04 398	3.69 324	2.09 345	2.55 474	1.60 252	1.80 296	1.62 364	3.87 354	1.95 426	0.29 199	0.29 364	0.30 244	0.28 293	0.38 307	0.39 335

ssnet	2.31 377	1.21 465	17.34 468	1.08 302	0.92 333	3.56 301	1.04 398	3.69 324	2.09 345	2.55 474	1.60 252	1.80 296	1.62 364	3.87 354	1.95 426	0.29 199	0.29 364	0.30 244	0.28 293	0.38 307	0.39 335

G-Net	4.11 541	1.21 465	19.47 513	2.31 565	2.94 579	4.74 564	2.95 559	3.33 271	2.14 360	4.44 570	9.43 586	6.93 581	3.84 534	9.01 464	4.92 529	0.79 535	0.80 559	0.70 538	0.50 499	0.95 527	0.87 522

LE_ROB	18.58 613	1.21 465	48.38 623	8.60 614	23.00 618	7.32 591	19.74 616	9.94 597	38.69 628	43.53 625	21.91 613	28.40 621	40.92 623	23.18 614	54.71 629	0.34 316	0.33 402	0.32 288	0.36 412	0.42 366	0.40 355

sAnonymous2	1.37 220	1.22 471	9.79 362	0.92 199	0.88 322	1.23 27	0.61 134	2.56 161	1.69 263	0.85 123	1.02 92	0.73 104	1.23 268	0.98 48	0.78 147	0.29 199	0.25 312	0.31 268	0.30 342	1.06 536	0.71 489

CroCo_RVC	1.37 220	1.22 471	9.79 362	0.92 199	0.88 322	1.23 27	0.61 134	2.56 161	1.69 263	0.85 123	1.02 92	0.73 104	1.23 268	0.98 48	0.78 147	0.29 199	0.25 312	0.31 268	0.30 342	1.06 536	0.71 489

DMCA-RVC	2.45 409	1.22 471	18.29 487	1.23 385	1.14 398	2.49 141	0.85 296	3.29 258	1.68 257	3.02 525	1.41 198	2.00 333	1.53 347	6.39 408	2.00 432	0.38 373	0.30 377	0.44 441	0.35 402	0.45 392	0.44 379

pmcnn	5.45 565	1.22 471	17.40 473	1.60 505	2.41 571	3.48 278	2.12 530	4.52 554	3.26 539	3.67 552	13.15 602	22.10 611	3.46 527	11.92 578	17.16 596	0.34 316	0.21 194	0.23 41	0.19 86	0.36 290	0.28 187

ADCRef	3.30 510	1.23 475	14.90 437	1.17 357	1.41 476	3.95 390	1.64 500	3.88 365	2.36 408	3.05 529	2.21 438	2.40 374	2.81 493	5.04 375	16.63 593	0.46 447	0.34 415	0.63 527	0.62 528	0.54 433	0.67 480

PA-Net	3.09 494	1.24 476	18.84 497	1.38 459	1.19 414	3.42 264	1.75 508	3.89 367	3.27 543	1.88 273	2.10 414	3.03 445	1.88 428	11.60 557	2.88 498	0.40 393	0.54 517	0.44 441	0.62 528	0.52 424	1.02 532
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
APVNet	3.13 498	1.25 477	21.14 578	1.31 420	1.52 491	3.94 385	1.13 422	3.32 265	2.14 360	2.20 389	2.03 396	3.05 449	1.96 434	11.79 572	2.53 483	0.42 419	0.45 487	0.64 530	0.46 481	0.67 484	0.57 452

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 450	1.26 478	22.01 598	1.08 302	0.99 358	1.61 73	0.86 301	3.69 324	1.64 247	1.52 204	5.62 566	3.35 473	3.44 526	2.20 281	1.33 312	0.26 112	0.21 194	0.30 244	0.62 528	0.93 526	0.67 480

anonymity	1.76 275	1.26 478	2.73 246	1.66 513	1.32 450	1.84 86	1.07 404	3.49 285	2.30 393	2.11 353	2.11 418	1.71 276	3.90 536	1.82 235	1.48 343	1.10 554	1.09 567	1.08 563	1.08 564	1.05 535	1.09 537

NCC-stereo	3.16 503	1.28 480	18.31 489	1.25 389	1.75 532	4.06 415	1.40 470	3.89 367	2.22 373	2.72 503	2.55 488	3.49 490	2.65 485	9.91 490	2.99 500	1.29 567	0.65 542	0.64 530	0.86 550	0.65 477	0.71 489

Abc-Net	3.16 503	1.28 480	18.31 489	1.25 389	1.75 532	4.06 415	1.40 470	3.89 367	2.22 373	2.72 503	2.55 488	3.49 490	2.65 485	9.91 490	2.99 500	1.29 567	0.65 542	0.64 530	0.86 550	0.65 477	0.71 489
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TCMNet	2.98 481	1.30 482	18.26 486	1.47 480	2.09 562	3.84 355	1.08 409	3.96 395	2.39 423	2.53 472	2.29 453	2.43 382	1.75 401	10.09 500	2.39 466	0.52 489	0.45 487	0.61 522	0.50 499	0.80 515	0.78 507

AIO-test2	1.61 250	1.30 482	3.40 274	1.16 355	1.31 443	3.18 221	0.74 215	4.06 424	1.52 179	1.72 241	2.21 438	0.78 116	0.74 102	3.64 348	0.95 227	3.64 591	0.26 330	0.35 360	0.42 469	0.37 302	0.33 266

LoS_RVC	0.94 110	1.30 482	1.31 92	0.84 138	1.63 512	2.02 100	0.59 127	1.51 26	1.36 106	0.81 108	1.33 175	0.84 130	0.88 157	1.36 143	0.73 128	0.21 39	0.17 52	0.20 8	0.14 2	0.20 21	1.45 557

AF-Net	2.87 465	1.30 482	16.24 453	1.33 428	1.75 532	3.26 238	1.59 494	4.09 432	2.43 430	2.69 501	2.94 518	4.51 543	3.20 514	5.84 395	2.75 494	0.76 533	0.36 427	0.72 543	0.49 493	0.70 490	0.56 448

IPLGR_C	2.28 370	1.31 486	19.46 512	0.92 199	1.32 450	3.93 380	0.89 330	4.20 459	1.82 292	2.30 421	2.63 498	1.16 193	1.07 222	1.41 154	1.29 304	0.37 356	0.23 252	0.27 164	0.22 157	0.31 190	0.45 385

LMCR-Stereo	2.40 401	1.31 486	18.61 495	1.59 503	0.86 313	3.87 368	1.15 425	4.32 515	1.60 234	2.25 410	2.27 446	1.13 189	2.43 472	2.48 297	1.60 370	0.88 545	0.24 287	0.29 222	0.24 202	0.56 441	0.30 227

CSP-Net	1.78 278	1.32 488	1.92 159	1.16 355	1.03 371	3.38 256	1.31 452	3.52 292	1.75 282	1.96 300	1.93 377	2.40 374	1.48 327	8.58 454	1.58 366	0.46 447	0.34 415	0.27 164	0.26 238	0.41 347	0.50 419

AnonymousM	1.22 183	1.32 488	0.97 5	0.88 168	0.56 167	4.03 410	0.69 184	2.41 128	1.68 257	1.48 200	1.31 172	1.15 192	1.00 193	1.18 103	0.73 128	0.32 287	0.40 459	2.07 579	1.70 581	0.24 64	0.22 80

MeshStereo	5.35 563	1.32 488	21.34 585	1.34 436	1.15 400	4.40 494	3.90 585	5.18 575	4.55 569	10.14 606	11.82 598	11.47 592	5.84 565	13.84 602	7.03 549	0.61 507	0.58 530	0.60 519	0.58 520	0.72 502	0.59 461
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
PS-NSSS	2.22 354	1.33 491	2.90 253	0.97 236	1.53 493	4.11 429	1.08 409	4.55 556	2.65 467	2.10 349	2.32 469	1.77 285	1.40 300	11.79 572	1.61 373	0.68 525	0.45 487	0.96 557	0.43 472	0.95 527	0.92 525

NCCL2	2.53 426	1.35 492	10.90 380	1.15 349	0.97 348	3.53 292	2.56 547	3.65 313	2.23 375	2.76 506	1.80 320	2.41 376	1.66 384	10.35 507	2.07 442	0.44 431	0.40 459	0.57 509	0.53 510	0.59 451	0.65 478

Replicate-Monster	0.79 63	1.36 493	2.08 186	0.70 58	0.52 145	2.05 107	0.34 26	1.92 75	0.82 31	1.03 158	0.60 24	0.48 41	0.52 34	1.28 123	0.39 4	0.19 26	0.14 11	0.19 5	0.16 18	0.22 51	0.78 507

BEATNet_4x	1.92 302	1.36 493	8.75 350	1.20 371	0.56 167	3.46 272	1.03 395	4.00 405	2.43 430	2.25 410	1.70 282	2.10 348	1.59 354	2.57 312	3.05 503	0.37 356	0.22 223	0.47 457	0.29 321	0.60 455	0.40 355

DPSNet	3.43 517	1.37 495	12.19 391	1.39 461	1.24 429	4.15 438	2.06 527	4.51 553	3.34 545	2.69 501	1.96 379	3.52 494	5.56 562	10.68 518	9.68 563	0.93 546	0.73 554	0.40 413	0.37 424	1.06 536	0.86 519

MANE	11.39 600	1.38 496	23.16 606	4.82 607	2.79 576	22.02 615	14.51 610	25.81 619	26.28 621	10.93 610	13.17 603	19.90 609	18.03 612	15.69 607	20.41 609	0.96 549	0.74 555	1.42 572	3.24 610	0.74 504	1.71 563

PSMNet_ROB	2.95 472	1.38 496	18.46 493	1.19 366	1.20 420	3.80 346	1.65 503	3.54 297	2.35 405	1.98 304	1.71 286	2.75 417	1.79 407	11.43 551	2.78 495	0.42 419	0.36 427	0.50 482	0.60 524	0.59 451	0.49 412

CSAN	4.71 553	1.39 498	20.23 541	1.19 366	0.87 318	3.65 320	3.50 575	4.57 558	3.87 560	3.89 556	7.82 573	3.54 498	6.16 571	23.47 617	6.82 544	0.52 489	0.45 487	0.49 479	0.52 506	0.63 466	0.66 479

NVStereoNet_ROB	4.91 558	1.40 499	16.46 457	1.47 480	1.72 530	3.46 272	1.96 521	3.89 367	3.61 555	2.90 515	24.61 617	4.81 555	4.49 548	13.57 598	4.87 527	1.33 570	1.29 575	1.70 576	1.68 579	1.41 561	1.66 561
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ETE_ROB	2.07 329	1.40 499	3.01 257	1.09 308	0.92 333	3.94 385	1.53 487	4.25 483	2.23 375	3.31 541	2.06 409	2.35 369	1.52 340	8.74 456	2.07 442	0.44 431	0.36 427	0.51 485	0.48 489	0.54 433	0.62 468

YMNet	2.40 401	1.41 501	13.46 406	1.36 447	1.67 522	3.96 395	0.97 378	3.81 346	2.37 414	2.64 494	2.57 492	3.35 473	1.53 347	3.28 337	2.42 471	0.48 461	0.54 517	0.52 491	0.49 493	0.70 490	0.54 440

YMNet_1	2.40 401	1.41 501	13.46 406	1.36 447	1.67 522	3.96 395	0.97 378	3.81 346	2.37 414	2.64 494	2.57 492	3.35 473	1.53 347	3.28 337	2.42 471	0.48 461	0.54 517	0.52 491	0.49 493	0.70 490	0.54 440

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 498	1.43 503	9.93 364	2.50 569	1.62 510	4.29 477	1.68 507	3.95 390	2.43 430	1.66 228	1.91 372	3.04 446	1.41 305	13.26 592	1.58 366	3.82 595	1.59 580	1.12 565	0.46 481	2.21 571	2.74 587

SPS-STEREO	3.97 537	1.44 504	20.85 568	1.72 522	1.71 528	3.24 232	2.30 538	3.55 299	2.68 472	4.79 575	3.66 546	5.44 573	2.97 498	9.11 466	9.35 562	1.15 557	1.10 568	1.06 562	1.02 562	1.16 550	1.18 543
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RGC	3.10 496	1.45 505	14.90 437	1.46 477	1.79 538	3.33 251	1.39 468	4.04 416	2.26 383	2.77 507	3.26 537	4.00 517	2.71 488	11.63 564	2.62 490	0.82 540	0.46 496	0.79 549	0.79 547	0.71 499	0.78 507

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 405	1.47 506	14.14 423	1.30 417	1.35 457	3.51 288	1.64 500	4.04 416	2.10 353	2.46 458	1.88 360	2.28 358	2.51 478	4.73 373	3.17 505	0.38 373	0.19 120	0.35 360	0.20 106	0.40 323	0.36 299

LALA_ROB	1.95 307	1.48 507	3.11 260	1.05 285	0.98 355	3.99 403	1.82 514	4.44 540	2.28 389	3.31 541	1.85 353	2.76 423	1.67 386	4.04 361	3.23 506	0.46 447	0.41 468	0.55 504	0.52 506	0.60 455	0.57 452

StereoDRNet	2.84 460	1.49 508	14.48 430	1.33 428	1.57 505	3.44 266	2.06 527	3.69 324	2.36 408	3.26 540	1.84 346	2.79 427	1.80 412	10.88 526	3.16 504	0.41 408	0.33 402	0.39 407	0.36 412	0.59 451	0.58 457

PSMNet-RUCA	1.64 257	1.50 509	2.57 229	1.50 486	1.38 465	3.05 201	1.36 459	3.31 260	2.24 377	1.36 184	2.07 410	1.40 234	1.09 227	1.83 236	1.55 361	1.15 557	0.69 550	1.26 568	0.96 556	1.64 564	0.94 527

UDGNet	1.40 223	1.52 510	2.22 199	1.38 459	0.62 205	4.39 490	0.68 178	1.80 62	2.18 368	1.34 181	1.18 129	0.99 170	1.00 193	2.16 275	1.19 272	1.09 553	0.34 415	1.30 569	0.98 558	1.10 542	0.58 457

PDISCO_ROB	2.86 461	1.53 511	14.27 427	1.98 549	2.19 565	4.52 521	1.35 457	4.65 561	3.19 531	2.09 346	2.16 428	3.53 495	2.45 474	5.32 380	2.12 446	1.30 569	0.78 558	0.72 543	0.59 522	1.24 555	1.28 547

DN-CSS_ROB	1.91 299	1.55 512	11.13 382	1.82 535	0.88 322	3.99 403	0.61 134	4.01 407	1.67 255	1.64 223	1.89 366	1.39 229	1.06 218	3.23 335	1.50 349	0.31 266	0.19 120	0.44 441	0.29 321	0.37 302	0.31 237

DGSMNet	7.55 586	1.62 513	17.42 474	1.92 543	12.73 609	7.45 592	42.99 628	4.13 443	2.07 341	2.10 349	3.16 534	3.42 480	1.70 393	9.24 471	2.30 461	3.70 594	10.89 622	11.80 624	5.54 613	4.24 592	2.66 582

ELAS	5.99 573	1.62 513	20.29 548	1.96 548	2.01 557	15.09 607	8.38 600	5.23 576	5.54 581	9.02 600	8.61 580	6.74 579	9.75 596	7.48 432	11.40 573	0.96 549	1.18 570	0.72 543	0.93 554	1.30 557	1.67 562
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GwcNet	3.00 485	1.63 515	19.83 523	1.32 423	2.04 561	3.27 240	1.55 491	3.65 313	2.33 402	2.00 321	2.12 421	3.56 499	1.68 390	9.47 475	2.45 476	0.44 431	0.45 487	0.46 454	0.38 437	0.60 455	0.76 503

ADCL	4.35 546	1.63 515	14.21 426	1.29 410	1.26 434	5.56 580	11.16 602	3.97 397	3.37 547	6.07 584	4.67 557	4.30 535	5.72 564	5.08 377	14.51 583	0.50 477	0.48 506	0.89 555	0.77 543	0.78 511	0.76 503

ADCPNet	3.89 531	1.63 515	20.25 545	1.28 406	1.27 436	6.43 585	2.65 551	3.93 384	2.70 473	2.78 508	2.20 436	4.28 534	6.16 571	5.56 388	10.27 566	0.65 516	1.18 570	0.71 539	1.70 581	0.84 520	1.37 553

ELAS_RVC	5.72 570	1.64 518	20.40 552	2.09 555	2.01 557	4.95 572	11.47 605	4.66 562	6.31 588	8.09 597	8.01 574	8.06 588	11.65 597	8.36 448	10.22 565	0.99 551	1.17 569	0.81 552	0.76 541	1.14 546	1.58 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	2.86 461	1.66 519	19.61 515	1.40 464	1.75 532	3.84 355	1.32 453	4.07 426	2.25 380	1.78 251	2.67 501	1.82 302	4.41 546	1.94 253	2.06 439	0.83 542	0.94 564	1.03 559	1.12 565	1.70 566	1.09 537

aanetorigin	3.30 510	1.66 519	17.52 478	1.18 363	1.58 506	2.57 152	3.80 583	2.65 177	2.03 330	6.12 586	4.30 555	2.82 428	5.70 563	5.47 385	4.67 520	0.50 477	0.44 482	0.43 436	0.47 484	1.17 551	0.92 525

Wz-Net-LNSev	2.30 376	1.67 521	14.88 436	1.18 363	1.65 518	3.49 281	1.54 490	3.63 310	2.03 330	1.88 273	1.64 263	3.29 467	2.06 441	2.71 323	2.02 435	0.40 393	0.33 402	0.32 288	0.31 358	0.53 430	0.49 412

DeepPrunerF	3.70 524	1.72 522	14.87 435	1.33 428	1.74 531	3.70 325	1.55 491	4.20 459	14.00 601	2.02 328	1.77 311	2.74 415	2.30 462	10.88 526	6.88 546	0.68 525	0.60 535	0.78 548	0.78 546	0.81 516	0.71 489

AANet_RVC	3.03 489	1.72 522	12.78 399	1.17 357	1.12 394	3.79 344	1.10 415	3.86 359	3.13 524	2.62 490	4.26 554	3.96 515	1.41 305	11.43 551	5.23 534	0.94 547	0.47 500	0.34 341	0.23 176	0.40 323	0.55 444

SANet	5.65 569	1.72 522	20.94 573	1.26 396	0.88 322	7.20 589	3.81 584	4.60 559	11.23 594	4.56 571	8.78 583	7.49 583	6.95 578	11.85 575	18.11 600	0.49 473	0.44 482	0.50 482	0.42 469	0.90 524	0.82 517

FADNet	2.49 419	1.76 525	13.17 401	1.17 357	0.95 343	3.27 240	0.88 325	3.94 388	2.27 385	1.40 192	1.29 164	2.51 393	2.06 441	9.93 492	1.94 424	0.43 425	0.45 487	0.40 413	0.43 472	1.06 536	0.53 434

CC-Net-ROB	3.35 514	1.76 525	13.89 418	2.33 566	1.65 518	4.49 512	1.62 497	4.73 565	2.90 502	1.92 287	2.05 405	1.99 332	1.61 361	12.57 589	1.60 370	2.46 578	2.18 589	2.68 590	1.04 563	2.11 569	1.38 555

GCST	2.56 433	1.79 527	18.02 483	1.92 543	1.33 454	1.72 79	0.51 89	3.67 317	2.03 330	1.70 236	1.61 256	1.55 251	1.29 277	5.06 376	1.24 287	2.06 575	0.77 557	1.45 574	0.97 557	1.14 546	1.34 552

LL-Strereo	3.01 487	1.81 528	17.59 479	1.12 328	2.10 563	2.90 179	1.09 413	4.33 517	2.00 325	3.12 533	2.24 442	3.29 467	3.15 509	11.31 546	1.84 412	0.30 243	0.28 354	0.46 454	0.34 386	0.49 416	0.45 385

TRStereo	2.31 377	1.87 529	19.74 520	1.53 491	1.16 405	4.26 470	1.08 409	4.73 565	1.45 127	1.55 207	1.28 162	1.75 280	0.85 147	1.81 233	1.20 275	0.36 348	0.26 330	0.32 288	0.36 412	0.34 259	0.33 266

MFMNet_re	2.91 468	1.91 530	18.25 485	3.06 579	1.89 550	3.13 216	1.67 505	3.52 292	2.97 509	3.14 534	2.87 517	2.26 356	2.41 470	2.42 292	2.00 432	1.10 554	1.05 566	0.94 556	0.90 552	1.28 556	1.46 559

SDNR	3.97 537	1.93 531	20.28 547	1.31 420	0.94 340	5.16 575	0.67 170	4.33 517	2.58 457	4.82 576	5.94 567	5.01 562	1.45 320	17.52 608	2.53 483	0.79 535	0.72 553	0.59 514	0.45 479	1.15 549	1.17 542

GANetREF_RVC	3.20 505	1.93 531	18.84 497	1.51 488	0.80 281	4.12 431	1.82 514	4.16 454	2.91 503	1.87 270	1.74 293	2.48 390	1.84 419	13.18 591	1.74 399	0.80 537	0.57 525	0.79 549	0.74 539	1.20 554	0.86 519
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
ADCP+	3.74 527	1.96 533	16.90 464	1.09 308	1.55 498	4.35 485	3.65 581	3.93 384	2.98 512	2.22 400	1.66 271	3.95 513	4.83 552	3.41 340	18.87 606	0.38 373	0.41 468	0.63 527	0.53 510	0.64 474	0.81 513

PVD	3.12 497	1.97 534	12.80 400	1.79 533	1.63 512	3.83 350	1.34 456	3.48 282	3.88 561	5.77 581	3.56 545	3.45 483	3.29 517	5.58 390	5.30 535	0.71 531	0.69 550	0.74 547	0.77 543	0.79 513	1.13 541

PWC_ROB	2.69 452	2.01 535	8.36 343	1.33 428	1.90 552	3.23 229	1.18 431	4.33 517	3.25 538	3.11 532	3.41 542	2.71 412	2.18 456	9.15 468	4.48 518	0.56 498	0.31 387	0.61 522	0.36 412	0.69 489	0.74 498

FADNet-RVC-Resample	2.83 459	2.02 536	21.07 576	1.12 328	0.91 332	3.53 292	1.37 464	4.08 430	2.09 345	1.68 231	1.33 175	2.03 337	1.51 338	9.54 477	1.69 390	0.38 373	0.37 439	0.42 432	0.44 475	0.56 441	0.56 448

SHD	2.82 458	2.04 537	13.80 416	1.69 516	1.79 538	2.73 163	1.07 404	3.85 356	3.18 530	4.63 572	2.74 505	3.38 478	2.77 490	5.48 386	3.66 511	0.62 509	0.47 500	0.51 485	0.55 514	0.65 477	0.74 498

PASM	2.67 446	2.05 538	9.71 360	1.73 523	1.37 462	2.53 149	1.52 485	3.10 234	2.17 366	2.79 509	1.84 346	2.90 433	1.85 423	11.89 576	2.19 454	0.81 539	0.85 560	0.87 554	1.01 560	1.14 546	1.05 534

DStereoO	3.90 532	2.13 539	7.90 339	4.43 600	2.84 577	4.40 494	5.30 590	4.31 510	3.21 536	2.41 452	3.08 526	2.93 439	7.14 583	4.20 365	11.12 570	4.11 599	1.30 576	1.33 570	1.63 578	3.09 576	1.26 545

w-ln-seven-2	2.73 455	2.13 539	12.47 396	1.18 363	1.01 368	3.54 296	1.58 493	3.93 384	3.26 539	2.43 455	2.02 394	2.63 405	2.28 461	7.93 443	5.45 536	0.40 393	0.40 459	0.44 441	0.34 386	0.62 464	0.47 400

EDNetEfficient	5.61 567	2.14 541	16.75 462	1.67 514	3.64 591	4.12 431	7.51 596	3.05 229	5.63 583	11.57 612	4.83 559	3.95 513	12.72 598	8.44 452	20.78 610	0.41 408	0.43 477	0.47 457	1.01 560	1.66 565	1.39 556

SAMSARA	3.55 519	2.16 542	14.18 425	1.86 540	1.49 486	4.62 539	2.65 551	3.58 304	2.80 489	7.05 591	3.05 524	5.16 569	4.07 539	9.18 469	4.80 525	0.64 513	0.67 546	0.59 514	0.68 535	0.89 522	0.91 524

MonStereo1	8.07 588	2.24 543	5.83 318	4.68 604	3.60 590	18.80 612	2.52 544	5.89 586	5.86 585	4.76 574	13.98 605	7.41 582	50.63 632	13.28 593	5.16 530	4.40 603	0.90 562	2.69 591	1.55 577	3.92 590	3.30 595

WAO-6	5.87 572	2.27 544	15.05 441	2.96 577	2.77 575	12.01 601	3.58 579	5.37 582	11.91 598	3.34 544	9.69 587	6.78 580	5.84 565	11.82 574	8.89 561	2.87 580	2.35 597	2.50 584	1.84 587	2.85 575	2.67 583

FADNet-RVC	2.51 422	2.27 544	14.03 421	1.09 308	0.81 284	3.54 296	1.10 415	4.13 443	2.48 439	1.39 190	1.22 140	1.85 311	1.77 404	9.78 485	2.06 439	0.38 373	0.37 439	0.40 413	0.40 455	0.67 484	0.48 405

FADNet_RVC	2.65 442	2.28 546	16.51 458	0.98 244	0.92 333	4.09 422	0.83 281	4.26 490	1.73 274	1.46 198	1.78 314	1.60 257	1.50 334	8.88 458	2.39 466	0.47 456	0.38 445	0.44 441	0.58 520	0.89 522	0.97 529

XQC	2.96 475	2.42 547	14.85 434	1.36 447	1.32 450	3.29 248	1.53 487	4.28 496	2.78 483	3.21 538	2.46 477	3.53 495	2.92 497	6.58 411	4.67 520	0.70 529	0.41 468	0.59 514	0.56 516	0.96 531	0.83 518

EDNetEfficientorigin	12.35 605	2.51 548	179.47 640	1.19 366	0.96 344	2.91 182	1.81 513	3.00 223	5.35 579	8.91 599	4.79 558	4.18 528	4.64 550	9.98 494	11.30 571	0.37 356	0.38 445	0.60 519	0.85 549	1.32 558	2.43 580

RTSC	2.95 472	2.51 548	15.49 448	1.54 493	1.30 440	3.51 288	0.86 301	3.89 367	2.48 439	3.64 550	3.12 531	3.04 446	2.30 462	5.70 392	6.67 540	0.55 496	0.35 421	0.37 388	0.39 444	0.70 490	0.60 462

IMH-64-1	4.84 556	2.53 550	6.83 324	4.30 597	3.74 593	4.81 568	6.05 591	5.30 578	3.92 562	3.95 558	8.33 577	5.08 565	6.06 568	8.96 462	6.30 538	4.57 607	2.96 603	3.04 595	2.12 595	4.28 593	3.62 599

IMH-64	4.84 556	2.53 550	6.83 324	4.30 597	3.74 593	4.81 568	6.05 591	5.30 578	3.92 562	3.95 558	8.33 577	5.08 565	6.06 568	8.96 462	6.30 538	4.57 607	2.96 603	3.04 595	2.12 595	4.28 593	3.62 599

Wz-Net-MNSev	2.71 454	2.54 552	13.91 419	1.52 489	1.37 462	3.28 244	2.47 541	4.03 412	2.32 401	2.57 478	2.07 410	2.29 363	3.01 501	7.55 434	2.74 493	0.38 373	0.36 427	0.36 376	0.37 424	0.57 446	0.47 400

Syn2CoEx	3.08 493	2.55 553	19.88 525	1.34 436	1.18 407	2.43 136	1.65 503	3.91 377	2.40 424	2.39 448	2.27 446	2.90 433	3.17 513	9.57 480	2.54 485	0.50 477	0.45 487	0.53 496	0.39 444	0.74 504	0.72 496

StereoAnything_RVC	0.94 110	2.66 554	2.20 194	0.76 93	0.34 12	1.18 24	0.39 38	2.31 121	0.69 8	0.51 10	0.34 4	0.32 1	0.89 163	1.57 185	0.35 1	0.32 287	0.16 34	0.23 41	0.15 5	3.31 579	0.18 4

RAFT + AFF	2.51 422	2.66 554	4.48 302	1.15 349	1.95 554	4.15 438	2.01 525	4.46 544	3.30 544	2.19 386	2.51 484	2.22 355	4.87 553	8.91 460	2.06 439	0.30 243	0.60 535	0.48 465	0.38 437	0.77 509	0.69 485

DDUNet	2.91 468	2.78 556	6.94 327	3.53 585	2.26 569	3.28 244	1.36 459	3.77 338	2.04 334	2.62 490	2.49 481	4.18 528	1.69 391	5.38 382	1.85 413	2.21 577	1.77 584	2.61 588	2.43 598	2.60 573	2.34 577

UDG	3.55 519	2.81 557	17.45 475	2.69 572	1.98 555	3.97 400	1.19 434	4.35 521	2.02 328	2.42 453	2.53 487	4.50 542	2.46 476	6.53 410	2.41 470	2.12 576	1.77 584	2.63 589	2.57 600	2.64 574	1.95 569

DFGA-Net	2.11 336	3.00 558	7.43 332	1.11 324	0.76 268	3.72 329	0.60 130	2.63 175	1.91 312	2.01 323	2.07 410	1.22 208	1.04 206	10.26 506	2.26 458	0.27 134	0.22 223	0.34 341	0.34 386	0.61 460	0.48 405

w-ln-seven	2.86 461	3.06 559	14.02 420	1.27 404	1.32 450	4.10 428	1.59 494	3.90 372	2.59 460	3.03 526	2.27 446	3.42 480	2.25 459	6.70 416	4.81 526	0.39 385	0.34 415	0.48 465	0.40 455	0.74 504	0.55 444

WAO-7	5.16 560	3.21 560	18.98 501	1.88 542	1.44 479	5.34 577	3.09 567	4.91 571	5.81 584	4.35 569	8.92 585	6.55 578	6.06 568	13.40 596	10.81 568	1.34 571	1.20 573	1.48 575	1.35 575	1.60 563	1.45 557

PWCDC_ROB	2.95 472	3.26 561	14.06 422	1.59 503	1.56 501	4.19 459	0.86 301	4.30 507	4.08 566	2.06 342	7.37 570	2.75 417	2.42 471	3.59 345	2.67 491	1.34 571	0.36 427	0.39 407	0.34 386	1.13 545	0.62 468

ADCMid	3.96 536	3.27 562	15.48 447	1.26 396	1.40 469	4.66 545	2.28 536	4.06 424	3.54 553	3.94 557	3.02 522	3.85 510	3.67 531	4.03 360	18.65 604	0.68 525	0.61 537	1.09 564	1.18 569	1.38 559	1.08 536

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 153	3.30 563	2.61 233	0.82 117	0.38 44	1.27 35	0.62 149	1.51 26	1.29 95	0.91 135	0.92 77	0.65 78	0.57 45	1.08 66	0.59 66	1.55 573	0.15 23	0.32 288	0.28 293	1.10 542	1.98 571

DispFullNet	4.64 552	3.48 564	23.95 610	3.99 591	3.03 581	3.35 253	1.06 402	4.18 455	2.80 489	6.33 588	2.94 518	4.04 520	7.81 588	3.92 358	5.16 530	2.75 579	1.61 581	3.10 598	2.68 603	3.32 580	3.31 596

LSM	12.71 606	3.52 565	20.79 567	55.63 631	84.76 630	3.63 319	6.30 593	3.73 332	4.93 576	5.55 580	13.92 604	3.53 495	3.25 516	9.72 482	4.12 515	0.64 513	0.85 560	0.71 539	0.81 548	1.03 533	26.84 623

SGM+DAISY	8.36 589	3.82 566	24.83 611	2.02 551	1.75 532	14.80 606	17.22 612	4.27 491	11.79 597	13.88 613	14.38 606	11.74 596	13.83 601	10.56 512	15.12 584	1.21 559	1.19 572	1.14 566	1.13 567	1.17 551	1.37 553

test_for_model	2.16 345	3.87 567	1.58 130	4.16 593	3.64 591	2.51 143	0.96 375	3.63 310	2.62 462	2.45 457	1.39 193	1.02 175	0.73 97	0.92 36	0.57 61	2.97 582	2.19 590	0.26 132	0.17 36	5.32 601	2.24 574

UNDER WATER	10.47 594	3.95 568	22.62 604	5.07 608	4.51 603	7.78 593	3.77 582	12.56 607	21.72 619	7.84 595	10.78 591	23.96 615	31.66 620	10.78 523	16.19 591	4.44 604	2.93 601	4.24 607	2.86 607	6.33 606	5.47 611

Wz-Net-SNSev	2.98 481	4.36 569	15.98 451	1.57 501	1.19 414	3.28 244	1.80 512	3.96 395	2.40 424	2.32 431	2.28 450	3.48 484	2.05 440	7.84 442	3.82 513	0.47 456	0.39 454	0.53 496	0.49 493	0.71 499	0.60 462

SuperB	4.79 555	4.41 570	21.08 577	1.45 475	1.08 385	3.91 373	3.08 566	4.18 455	3.01 515	2.50 463	2.10 414	2.75 417	3.49 528	8.80 457	19.60 608	0.44 431	0.33 402	0.53 496	0.39 444	12.01 617	0.64 476

DStereoSA	10.13 593	4.62 571	12.76 398	4.78 606	13.35 610	9.97 597	22.80 618	4.74 567	16.44 609	5.11 577	15.31 608	4.61 549	13.82 600	8.00 444	27.60 621	6.51 614	8.86 617	1.43 573	8.28 618	3.16 577	10.38 615

WZ-Net	3.62 521	4.87 572	16.77 463	1.43 468	1.40 469	3.75 335	2.29 537	4.12 441	2.50 444	2.74 505	2.19 434	4.06 521	5.29 559	10.19 502	7.36 551	0.54 494	0.37 439	0.47 457	0.49 493	0.77 509	0.73 497

iResNetv2_ROB	2.65 442	5.00 573	19.28 509	2.06 553	1.09 389	3.83 350	1.13 422	4.14 449	2.09 345	1.85 263	2.03 396	2.01 336	1.51 338	3.58 344	1.58 366	0.34 316	0.21 194	0.32 288	0.21 122	0.44 384	0.29 198

ADCS	4.22 545	5.33 574	16.32 454	1.64 510	1.31 443	3.91 373	3.64 580	4.21 465	2.89 501	5.11 577	2.81 514	4.46 541	3.06 508	5.21 379	19.50 607	0.63 510	0.64 541	0.69 536	0.69 537	1.12 544	1.26 545

UNDER WATER-64	9.33 591	5.37 575	22.60 603	5.22 609	4.86 605	10.75 599	4.61 589	11.45 599	17.30 612	7.59 592	9.80 589	15.99 603	17.90 611	10.63 516	15.72 587	4.36 601	2.87 600	4.39 611	2.86 607	7.01 610	5.36 610

KSHMR	16.96 612	5.37 575	21.64 595	4.46 601	4.50 602	8.30 595	3.32 570	15.58 616	76.24 636	6.62 590	61.47 632	56.53 632	5.43 561	35.17 624	11.37 572	4.39 602	2.97 605	3.63 606	2.74 605	5.10 600	4.34 607

GASNet	3.24 506	5.55 577	20.58 562	1.56 500	1.25 432	2.32 127	1.12 419	4.04 416	2.67 470	1.88 273	2.10 414	3.00 443	2.16 452	10.59 514	2.43 473	0.65 516	0.37 439	0.61 522	0.45 479	0.87 521	0.58 457

AnyNet_C32	4.17 543	5.75 578	12.62 397	1.60 505	1.54 494	5.51 579	4.09 587	3.90 372	3.23 537	4.22 568	3.03 523	3.10 451	3.41 522	8.01 446	18.85 605	0.53 492	0.58 530	0.53 496	0.74 539	1.19 553	0.97 529

MADNet++	7.57 587	5.80 579	13.28 403	6.38 611	5.26 606	7.18 588	7.77 598	5.32 580	5.62 582	6.11 585	7.78 572	6.02 577	8.01 590	11.74 570	16.36 592	9.36 617	4.95 613	8.57 619	5.66 614	4.83 599	5.34 609

coex-ft	18.59 614	6.62 580	113.53 638	1.17 357	1.31 443	2.33 129	1.93 520	2.81 206	14.00 601	124.82 641	8.45 579	5.90 576	51.74 633	9.99 495	22.69 611	0.57 500	0.62 538	0.50 482	0.49 493	1.08 541	1.28 547

RTS	3.90 532	7.04 581	17.94 481	1.92 543	2.19 565	5.00 573	2.96 560	4.29 499	3.19 531	4.05 560	3.08 526	4.94 558	3.16 511	7.64 437	6.72 541	0.66 518	0.44 482	0.51 485	0.47 484	0.95 527	0.76 503

RTSA	3.90 532	7.04 581	17.94 481	1.92 543	2.19 565	5.00 573	2.96 560	4.29 499	3.19 531	4.05 560	3.08 526	4.94 558	3.16 511	7.64 437	6.72 541	0.66 518	0.44 482	0.51 485	0.47 484	0.95 527	0.76 503

AnyNet_C01	4.37 547	7.80 583	16.40 455	1.98 549	1.40 469	6.37 584	6.47 594	4.09 432	5.03 577	4.06 562	3.78 548	4.16 527	3.31 518	6.62 413	10.00 564	0.61 507	0.67 546	0.63 527	0.67 532	2.01 567	1.31 549

RainbowNet	4.56 549	8.28 584	20.07 534	3.64 589	3.23 588	4.15 438	2.99 562	4.18 455	3.03 517	2.20 389	2.65 499	4.26 533	2.90 496	9.77 483	2.12 446	3.88 596	2.27 593	2.71 593	1.72 583	3.78 587	3.31 596

notaker	10.50 596	8.60 585	20.23 541	4.54 603	3.95 597	6.27 583	3.44 572	8.07 592	4.75 575	8.73 598	46.45 627	13.86 602	27.86 619	13.49 597	13.61 582	4.56 606	3.18 607	3.52 603	2.68 603	8.13 614	4.05 604

TorneroNet-64	10.12 592	8.74 586	20.95 574	4.27 595	3.76 596	13.86 605	2.85 556	15.05 613	23.15 620	10.07 605	23.84 616	13.47 599	8.24 592	13.96 603	17.21 597	3.96 598	2.72 598	3.23 599	2.48 599	6.29 604	4.27 606

Wz-Net-TNSev	3.67 523	8.83 587	13.47 408	1.48 482	1.18 407	3.60 309	2.49 543	4.27 491	3.13 524	2.18 382	1.89 366	4.21 532	2.80 492	12.10 579	7.58 554	0.57 500	0.55 522	0.47 457	0.54 512	0.91 525	1.05 534

DGTPSM_ROB	15.31 609	8.85 588	28.14 615	9.90 615	18.89 612	12.44 603	33.21 621	13.48 610	17.86 615	9.50 602	22.89 614	13.78 600	19.67 613	21.26 610	23.68 613	5.08 612	8.84 615	5.62 614	11.50 619	6.72 607	14.87 618

DPSMNet_ROB	15.52 610	8.89 589	31.44 616	10.07 616	18.91 613	12.44 603	33.22 622	13.51 611	17.94 616	9.58 603	22.91 615	13.79 601	19.67 613	21.43 611	23.73 614	5.17 613	8.84 615	5.63 615	11.52 622	6.79 608	14.90 619

otaku	4.58 551	8.93 590	19.95 528	3.11 580	2.67 572	3.91 373	2.57 548	3.82 349	2.25 380	2.22 400	9.72 588	4.08 522	2.35 467	8.57 453	2.13 449	3.51 589	1.65 582	2.15 581	1.17 568	3.69 585	3.15 590

Ntro	4.21 544	8.94 591	19.89 526	3.22 581	2.96 580	4.15 438	1.89 518	3.92 382	2.36 408	1.77 249	2.14 425	3.35 473	2.17 454	9.48 476	2.24 457	3.52 590	1.76 583	2.13 580	1.31 572	3.83 588	3.09 588

Dean	7.52 585	9.08 592	21.41 587	3.74 590	3.53 589	4.81 568	3.53 576	5.33 581	5.25 578	4.17 564	26.53 618	25.62 619	4.09 540	10.97 530	4.32 516	3.69 593	2.30 594	2.91 594	1.87 588	4.03 591	3.24 594

JetBlue	6.27 576	9.15 593	13.76 411	1.94 547	4.60 604	11.91 600	12.00 606	5.12 574	3.45 551	3.79 554	4.52 556	9.54 590	6.56 577	9.40 474	13.48 581	1.26 565	1.37 577	1.17 567	1.34 574	7.06 611	3.95 603

LVE	6.88 582	9.31 594	21.14 578	3.61 588	3.18 587	4.49 512	2.79 553	10.21 598	11.69 596	3.16 537	11.53 596	18.33 604	4.31 544	11.66 565	3.52 509	4.45 605	2.93 601	2.56 586	1.91 589	3.62 582	3.16 591

SQANet	3.70 524	9.34 595	18.41 491	2.75 573	2.74 574	3.40 260	1.47 479	3.50 288	1.68 257	2.60 486	1.75 297	2.69 409	1.91 431	6.72 420	1.74 399	2.96 581	1.41 578	1.85 577	1.12 565	3.17 578	2.70 586

z-mn7	3.36 515	9.42 596	14.16 424	1.28 406	1.22 426	3.78 340	1.43 477	3.92 382	3.35 546	2.85 514	3.36 540	3.06 450	1.97 435	9.66 481	5.16 530	0.42 419	0.35 421	0.43 436	0.33 378	0.63 466	0.48 405

MADNet+	3.97 537	9.54 597	13.83 417	1.87 541	1.69 526	4.19 459	2.87 557	4.80 569	4.10 567	2.51 467	2.67 501	4.55 546	3.41 522	8.72 455	6.92 548	1.25 564	1.27 574	1.04 560	0.93 554	1.39 560	1.85 567

zh-mn7	3.15 501	9.61 598	12.45 395	1.26 396	0.99 358	2.91 182	1.32 453	4.12 441	2.74 477	3.33 543	3.07 525	2.84 429	1.89 429	8.91 460	4.69 522	0.49 473	0.40 459	0.38 403	0.38 437	0.56 441	0.63 472

PWCK	5.85 571	9.95 599	15.22 446	2.90 576	1.56 501	5.66 581	7.69 597	5.27 577	4.74 574	3.88 555	7.51 571	8.04 586	5.28 558	15.18 605	8.40 558	3.08 584	1.51 579	2.24 582	1.37 576	5.55 602	1.96 570

ktn	21.74 617	10.34 600	19.68 518	4.53 602	4.00 598	6.53 586	4.51 588	6.79 588	78.82 638	84.69 637	100.86 641	58.49 633	7.57 586	12.11 580	13.35 580	4.58 609	3.24 608	3.49 601	2.62 601	4.65 598	3.84 602

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 548	10.62 601	15.18 445	1.55 498	1.45 483	6.16 582	3.54 578	5.41 583	3.68 558	2.59 485	2.74 505	4.81 555	2.20 457	13.79 601	4.40 517	2.04 574	3.36 609	1.05 561	1.20 570	2.09 568	1.72 564

MFN_U_SF_RVC	3.81 529	10.78 602	15.01 440	1.84 537	1.39 467	3.73 333	1.63 498	4.05 420	3.26 539	2.91 516	2.38 473	4.36 538	3.65 530	8.43 451	4.91 528	1.11 556	1.04 565	0.99 558	1.31 572	1.58 562	1.75 566

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 535	10.88 603	12.30 393	1.26 396	1.55 498	5.19 576	3.33 571	4.42 536	2.82 497	2.58 482	2.62 496	5.00 561	2.11 444	14.03 604	2.73 492	1.28 566	2.34 596	0.67 535	1.83 586	0.81 516	1.03 533

TorneroNet	25.88 619	11.28 604	21.62 593	4.20 594	4.07 599	55.25 628	3.15 568	15.16 614	76.94 637	58.09 632	82.72 638	86.88 637	41.15 624	13.35 595	18.13 601	4.32 600	2.85 599	3.45 600	2.62 601	8.33 615	4.14 605

zh-sn7	3.81 529	11.43 605	15.78 449	1.25 389	1.15 400	3.68 324	2.58 549	4.15 453	2.42 429	2.61 488	3.10 530	3.38 478	3.03 505	11.43 551	6.88 546	0.45 440	0.48 506	0.45 448	0.43 472	0.72 502	0.71 489

ACVNet_2	5.41 564	12.60 606	20.42 554	3.27 582	3.15 586	4.50 515	3.02 563	4.66 562	3.73 559	3.35 546	5.36 563	7.86 585	2.88 494	12.33 583	4.76 524	3.12 585	2.22 591	2.70 592	1.69 580	3.49 581	3.10 589

WAO-8	11.95 602	13.02 607	20.56 559	3.50 583	3.08 583	15.11 608	2.80 554	12.91 608	19.11 617	7.69 593	13.12 600	11.62 593	7.01 581	84.40 637	7.91 555	3.42 587	1.92 586	3.54 604	1.93 590	3.68 583	2.69 584

Venus	11.95 602	13.02 607	20.56 559	3.50 583	3.08 583	15.11 608	2.80 554	12.91 608	19.11 617	7.69 593	13.12 600	11.62 593	7.01 581	84.40 637	7.91 555	3.42 587	1.92 586	3.54 604	1.93 590	3.68 583	2.69 584

MSAF-DinoV2	13.69 608	13.09 609	22.03 599	2.41 568	1.44 479	4.03 410	1.38 466	9.07 596	9.20 590	2.23 404	1.98 387	5.08 565	5.06 554	177.66 642	5.46 537	0.45 440	0.34 415	0.40 413	0.62 528	6.09 603	5.80 612

IMH	6.81 581	13.66 610	20.41 553	4.33 599	3.74 593	5.50 578	3.06 565	5.49 584	6.22 586	4.64 573	10.35 590	9.30 589	8.03 591	13.61 599	6.81 543	4.80 610	2.99 606	3.09 597	2.12 595	4.36 595	3.61 598

ACVNet-4b	6.73 579	13.67 611	21.87 596	3.54 586	3.07 582	4.19 459	2.25 535	4.03 412	3.65 556	1.64 223	3.98 552	5.88 575	2.89 495	10.01 496	16.98 595	23.29 628	2.24 592	2.53 585	1.78 584	3.87 589	3.21 593

DStereoFS	11.11 599	13.81 612	11.82 389	5.73 610	11.05 608	20.81 613	11.36 604	8.68 595	16.52 610	14.90 614	15.81 612	11.63 595	13.85 603	9.05 465	15.60 586	7.57 615	8.88 618	2.41 583	5.29 612	2.16 570	15.30 620

ACVNet_1	6.04 574	13.97 613	21.36 586	3.58 587	3.14 585	4.73 561	2.48 542	4.20 459	3.17 529	2.98 524	2.83 516	23.31 613	4.34 545	11.06 536	2.45 476	3.68 592	2.33 595	2.60 587	1.79 585	3.69 585	3.19 592

TCMNet-wrong-test	12.32 604	14.13 614	19.38 510	22.38 618	19.85 614	15.99 611	12.34 607	22.95 618	4.56 570	6.24 587	6.27 568	18.40 606	15.71 605	10.10 501	10.72 567	9.06 616	4.78 611	5.35 613	3.95 611	12.28 618	11.97 617

USTest	15.98 611	15.58 615	22.56 602	18.49 617	16.99 611	26.43 617	36.08 624	27.68 622	12.77 600	10.69 608	10.80 592	18.35 605	15.09 604	18.62 609	23.37 612	4.85 611	5.34 614	7.38 617	7.43 616	9.90 616	11.23 616

HanzoNet	31.60 622	17.23 616	21.22 583	7.32 612	5.84 607	7.25 590	3.53 576	13.82 612	14.20 603	50.38 628	47.01 628	44.45 623	56.61 634	36.61 625	32.00 625	63.89 635	56.57 636	7.97 618	89.20 638	28.69 621	28.25 625

Anonymous_1	57.11 633	19.68 617	26.15 612	23.10 619	142.31 638	30.84 618	39.75 625	33.86 627	16.98 611	70.53 636	15.42 609	23.46 614	19.75 615	23.04 613	27.23 620	164.73 642	9.02 619	130.38 637	137.40 639	161.27 642	27.24 624

DPSM_ROB	20.78 615	20.03 618	26.57 613	23.62 620	22.46 615	31.10 619	39.97 626	33.52 625	17.41 613	15.25 615	15.80 610	24.06 616	20.71 616	23.30 615	27.62 622	10.78 619	9.41 620	11.69 622	11.50 619	14.49 619	16.36 621

DPSM	20.78 615	20.03 618	26.57 613	23.62 620	22.46 615	31.10 619	39.97 626	33.52 625	17.41 613	15.25 615	15.80 610	24.06 616	20.71 616	23.30 615	27.62 622	10.78 619	9.41 620	11.69 622	11.50 619	14.49 619	16.36 621

JetRed	10.48 595	27.10 620	35.70 617	4.27 595	4.09 600	15.55 610	12.83 608	12.16 604	5.50 580	5.83 582	5.56 565	10.14 591	7.43 584	8.88 458	26.39 619	3.32 586	3.81 610	3.51 602	2.96 609	7.85 612	6.69 614

LRCNet_RVC	25.52 618	33.45 621	23.21 608	31.79 622	32.78 619	6.74 587	1.18 431	25.88 620	4.46 568	28.94 618	30.89 619	24.91 618	17.57 610	27.66 619	24.34 616	35.26 631	25.60 632	35.91 631	33.81 630	31.90 629	34.10 631

FlowAnything	41.75 623	39.90 622	53.36 630	47.83 630	45.06 624	62.45 629	80.51 634	67.34 635	34.89 625	30.56 622	31.52 620	48.18 627	42.05 629	46.66 633	55.24 631	21.71 627	18.88 627	23.49 629	23.13 624	29.12 623	33.04 626

LSM0	49.58 631	40.04 623	53.62 632	97.15 632	128.68 637	62.75 634	79.89 633	67.63 636	35.11 627	33.02 624	32.61 626	48.43 631	41.60 625	46.60 629	55.43 632	21.63 626	18.99 631	23.62 630	23.13 624	29.47 628	52.26 635

Selective-RAFT-Error	41.77 624	40.16 624	53.34 629	47.73 626	45.25 628	62.51 630	80.64 635	67.22 631	34.93 626	30.64 623	31.81 621	48.11 626	42.11 630	46.57 628	54.95 630	21.61 623	18.87 626	23.48 625	23.15 626	29.16 624	33.08 630

CasAABBNet	41.80 627	40.20 625	53.41 631	47.73 626	45.18 625	62.51 630	80.71 636	67.26 632	34.80 624	30.49 619	31.88 622	48.24 628	41.81 626	46.63 630	55.64 635	21.60 622	18.88 627	23.48 625	23.22 627	29.19 625	33.05 627

RAFT-FEzeroshot	41.78 625	40.21 626	53.07 627	47.74 628	45.19 626	62.51 630	80.73 637	67.30 633	34.75 622	30.51 620	31.88 622	48.27 629	41.88 627	46.64 631	55.54 633	21.62 624	18.89 629	23.48 625	23.22 627	29.20 626	33.05 627

RAFT-FE	41.78 625	40.21 626	53.07 627	47.74 628	45.19 626	62.51 630	80.73 637	67.30 633	34.75 622	30.51 620	31.88 622	48.27 629	41.88 627	46.64 631	55.54 633	21.62 624	18.89 629	23.48 625	23.22 627	29.20 626	33.05 627

HaxPig	43.25 628	43.65 628	45.00 621	33.85 623	35.61 621	32.69 621	30.52 619	45.09 628	42.97 629	48.77 626	48.17 629	43.00 622	40.26 622	44.58 626	43.61 626	47.18 632	49.30 633	51.54 633	50.25 632	43.73 630	45.29 632

AVERAGE_ROB	44.46 629	45.91 629	46.59 622	40.59 625	38.66 622	32.99 622	30.52 619	46.19 629	43.26 630	49.59 627	48.97 630	44.62 624	39.89 621	45.04 627	43.94 627	48.74 633	50.69 634	50.80 632	49.79 631	45.54 631	46.97 633

MEDIAN_ROB	47.37 630	49.08 630	49.92 625	40.32 624	39.97 623	34.95 623	33.43 623	49.17 630	46.39 632	53.06 629	52.65 631	47.65 625	42.23 631	48.35 634	47.29 628	52.10 634	54.04 635	54.28 634	53.48 633	48.76 632	50.33 634

PML	64.32 634	53.22 631	17.88 480	8.10 613	32.94 620	148.46 641	247.79 643	12.18 605	45.42 631	111.41 640	288.92 643	101.47 639	101.31 639	31.67 620	15.55 585	14.03 621	4.83 612	10.98 621	6.18 615	28.82 622	5.17 608

DLNR_Zeroshot_test	28.62 620	55.50 632	49.94 626	183.62 636	115.05 636	3.43 265	0.28 10	29.49 623	1.49 157	1.01 151	1.26 154	0.93 163	0.63 66	3.92 358	1.51 355	29.81 629	0.41 468	0.26 132	0.23 176	93.28 633	0.32 248

DLNR-FE	28.68 621	56.10 633	49.61 624	183.75 637	105.98 632	3.44 266	0.28 10	29.58 624	1.49 157	1.01 151	1.26 154	0.93 163	0.63 66	3.81 351	1.51 355	33.14 630	0.41 468	0.26 132	0.23 176	99.94 635	0.32 248

BEATNet-Init1	49.72 632	64.32 634	97.77 637	4.68 604	4.28 601	84.75 637	60.42 629	73.38 637	68.59 635	88.29 638	88.51 640	91.94 638	97.99 638	85.26 639	70.96 639	0.80 537	0.65 542	0.85 553	0.70 538	7.96 613	2.33 576

xxxxx1	112.33 638	88.53 635	37.76 618	227.84 639	157.23 639	39.05 625	61.41 630	93.76 638	79.29 639	62.45 633	74.79 635	78.32 634	70.96 635	33.47 621	70.69 636	114.00 637	130.36 640	259.31 641	274.34 641	145.54 639	147.50 639

tt_ll	112.33 638	88.53 635	37.76 618	227.84 639	157.23 639	39.05 625	61.41 630	93.76 638	79.29 639	62.45 633	74.79 635	78.32 634	70.96 635	33.47 621	70.69 636	114.00 637	130.36 640	259.31 641	274.34 641	145.54 639	147.50 639

ff	112.33 638	88.53 635	37.76 618	227.84 639	157.23 639	39.05 625	61.41 630	93.76 638	79.29 639	62.45 633	74.79 635	78.32 634	70.96 635	33.47 621	70.69 636	114.00 637	130.36 640	259.31 641	274.34 641	145.54 639	147.50 639

RSGM-EC	108.14 636	104.44 638	68.66 633	115.42 634	109.31 634	116.48 638	139.19 640	127.02 641	55.95 633	55.27 630	71.01 633	116.54 640	111.76 640	176.57 640	175.06 641	117.34 640	71.64 638	140.65 638	83.55 636	123.96 637	82.91 637

acva	108.14 636	104.44 638	68.66 633	115.42 634	109.31 634	116.48 638	139.19 640	127.02 641	55.95 633	55.27 630	71.01 633	116.54 640	111.76 640	176.57 640	175.06 641	117.34 640	71.64 638	140.65 638	83.55 636	123.96 637	82.91 637

ASD4		113.98 640

DPSimNet_ROB	102.30 635	119.72 641	143.59 639	109.42 633	94.10 631	127.22 640	127.15 639	26.62 621	102.36 642	149.58 642	83.99 639	139.34 642	137.54 642	64.62 636	82.36 640	105.18 636	66.15 637	120.15 636	69.61 635	99.58 634	77.72 636

test_example2	212.63 641	219.92 642	221.87 641	213.67 638	221.17 642	199.47 642	200.74 642	185.30 643	141.66 643	209.52 643	213.45 642	210.82 643	205.48 643	221.27 643	216.64 643	236.83 643	242.07 643	213.93 640	217.01 640	235.69 643	226.10 642

ccccc		629.75 643		567.84 642	570.84 643	582.44 643		613.82 644		614.58 644		555.57 644		666.94 644		781.57 644	507.24 644	391.36 644	342.44 644	689.82 644

GS-Stereo							0.83 281	3.32 265	1.37 107	0.75 75	0.89 69	0.76 113	0.80 133	0.92 36	0.53 50	0.26 112	0.18 85	0.26 132	0.20 106	0.28 130	0.21 61

FSD					0.60 194	0.77 6	0.67 170	1.57 33	0.68 5	0.72 65	0.62 27	1.02 175	0.72 92	0.81 14	0.73 128	0.59 503	0.54 517	0.57 509	0.54 512	0.57 446

Low-res two-view benchmark