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

HiDET	1.32 4	0.56 1	3.12 13	2.54 37	0.43 39	1.92 8	0.02 3	5.70 17	2.72 33	1.35 14	0.52 10	1.27 45	0.97 26	4.05 18	1.19 55	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.02 10

IGEV	1.86 24	0.58 2	3.90 45	2.40 25	3.49 322	4.20 66	0.97 78	7.16 61	3.22 49	2.00 40	4.16 56	0.26 11	0.62 13	3.40 11	0.65 9	0.03 185	0.09 241	0.00 1	0.00 1	0.03 29	0.02 10

LCMNet	1.70 17	0.59 3	2.97 7	1.86 1	0.58 60	1.95 9	0.09 11	6.27 40	7.21 147	1.23 10	1.48 19	1.25 44	1.34 36	6.03 54	1.05 46	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.02 10

CSFM-Stereo	1.49 7	0.59 3	3.11 12	2.47 30	0.31 14	3.07 27	0.15 19	6.28 43	2.36 22	2.48 53	1.08 14	1.50 48	1.10 29	4.29 26	0.89 26	0.02 158	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.03 31

MS-F	1.28 3	0.63 5	2.88 5	2.00 5	0.32 15	2.14 11	0.01 1	4.86 9	2.56 25	1.63 23	0.45 9	2.17 69	1.25 34	3.81 17	0.84 23	0.01 101	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.02 10

MLG-Stereo_test2	1.52 9	0.64 6	2.81 3	2.52 33	1.79 218	2.76 20	0.16 21	4.70 6	1.80 13	1.75 25	0.08 2	3.21 80	0.17 1	7.28 79	0.64 8	0.02 158	0.11 275	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.03 31

LG-G_1	2.14 36	0.64 6	4.04 55	3.18 64	0.37 23	11.00 303	0.60 49	6.27 40	1.55 7	1.28 11	1.15 16	1.34 46	2.14 67	8.08 101	0.99 36	0.04 201	0.12 286	0.00 1	0.00 1	0.06 52	0.03 31

LG-G	2.14 36	0.64 6	4.04 55	3.18 64	0.37 23	11.00 303	0.60 49	6.27 40	1.55 7	1.28 11	1.15 16	1.34 46	2.14 67	8.08 101	0.99 36	0.04 201	0.12 286	0.00 1	0.00 1	0.06 52	0.03 31

dual_stereo	1.57 11	0.64 6	2.56 1	2.33 19	0.47 42	2.62 17	0.08 8	4.85 8	1.95 16	1.01 7	0.69 12	1.90 61	0.61 12	10.34 174	0.96 32	0.01 101	0.20 351	0.00 1	0.18 333	0.01 1	0.03 31

U	3.65 112	0.64 6	5.91 137	3.91 119	11.89 534	11.50 309	0.20 26	7.66 69	5.38 101	1.79 29	2.55 28	0.76 37	1.61 46	2.34 2	0.70 12	0.00 1	0.04 116	10.60 551	5.47 539	0.04 37	0.02 10

MLG-Stereo_test1	1.51 8	0.65 11	3.00 8	2.47 30	2.46 265	2.84 22	0.16 21	5.64 16	1.77 11	0.98 5	0.09 3	1.53 50	0.52 8	7.44 85	0.56 4	0.02 158	0.09 241	0.00 1	0.03 192	0.03 29	0.02 10

MLG-Stereo	1.48 5	0.65 11	3.04 10	2.52 33	0.79 106	3.11 30	0.16 21	6.26 38	1.80 13	0.84 1	0.10 5	1.51 49	0.65 15	7.44 85	0.53 3	0.02 158	0.09 241	0.00 1	0.03 192	0.03 29	0.02 10

Reg-Stereo(zero)	4.54 141	0.68 13	4.39 72	3.20 66	1.30 162	3.29 36	0.89 72	16.64 241	12.89 221	10.01 178	10.70 167	10.29 211	4.51 157	8.83 130	2.63 158	0.01 101	0.14 316	0.00 1	0.13 309	0.03 29	0.17 185

MLG-Stereo_test3	1.57 11	0.69 14	3.82 40	2.19 8	1.34 173	3.92 56	0.25 29	5.89 26	1.27 3	0.91 3	1.07 13	1.99 65	0.64 14	6.09 56	1.10 48	0.03 185	0.09 241	0.00 1	0.00 1	0.05 47	0.04 49

1w_stereo	2.90 71	0.72 15	3.59 24	3.30 72	2.15 245	4.37 74	6.74 379	6.40 46	5.23 98	2.83 64	7.30 117	0.25 9	4.36 142	8.30 106	2.44 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.02 10

FoundationStereo	1.26 2	0.73 16	2.84 4	2.65 41	0.58 60	2.31 13	0.61 51	3.40 2	1.57 9	1.89 33	0.09 3	2.61 73	2.90 98	2.37 4	0.60 7	0.04 201	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.03 31

OmniDepth	1.59 13	0.74 17	2.65 2	1.86 1	0.15 2	6.66 223	0.05 5	5.75 19	2.52 24	1.38 19	0.38 7	1.98 63	2.79 95	4.44 29	0.44 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.00 1

MonSter	1.74 18	0.74 17	3.64 28	2.27 12	1.62 199	6.01 196	0.13 16	6.02 28	2.88 41	1.35 14	2.11 22	0.30 14	0.36 3	6.50 62	0.83 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.02 5	0.02 10

MonStereo	1.76 20	0.75 19	3.64 28	2.27 12	1.61 198	6.04 200	0.14 17	6.02 28	2.88 41	1.35 14	2.11 22	0.30 14	0.36 3	6.84 73	0.83 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.02 5	0.02 10

Monster-pub-eth3d	1.75 19	0.75 19	3.64 28	2.27 12	1.62 199	6.02 199	0.14 17	6.02 28	2.87 40	1.35 14	2.11 22	0.30 14	0.36 3	6.59 65	0.83 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.02 5	0.02 10

LGtest1	1.48 5	0.75 19	4.03 53	2.33 19	0.65 74	3.02 26	0.11 14	6.12 33	1.51 5	1.41 20	1.48 19	0.65 34	0.93 25	5.60 43	0.81 17	0.03 185	0.12 286	0.00 1	0.00 1	0.10 99	0.04 49

SGD-Stereo	1.88 25	0.76 22	3.80 38	2.37 23	0.33 21	3.48 42	0.93 75	6.52 48	2.22 18	3.84 92	1.08 14	1.78 56	1.34 36	8.32 107	0.70 12	0.09 254	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.06 52	0.03 31

S2M2_XL	0.93 1	0.78 23	3.42 17	1.97 3	0.27 10	0.44 1	0.01 1	1.71 1	0.99 1	1.17 9	2.70 34	1.74 54	1.21 32	1.17 1	1.00 43	0.00 1	0.01 25	0.01 170	0.00 1	0.02 5	0.02 10
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	2.06 32	0.78 23	3.85 41	2.45 27	2.18 247	3.99 58	0.35 32	6.94 57	2.60 27	2.99 67	2.79 35	0.52 28	2.27 76	8.33 108	0.93 28	0.02 158	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 70	0.11 126

2.5w	2.10 34	0.78 23	4.30 67	2.96 55	1.85 222	3.22 32	2.25 203	6.05 31	2.69 32	1.80 30	5.44 94	0.23 4	2.01 62	7.36 82	1.01 45	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.06 74

CAS	5.20 158	0.78 23	3.30 14	17.06 529	7.59 488	8.07 256	6.31 357	9.46 106	9.09 179	4.57 113	10.67 165	1.91 62	1.22 33	4.18 24	2.16 127	10.33 549	0.02 71	0.00 1	0.02 172	0.44 292	6.83 526

4.5_new	1.82 21	0.79 27	3.44 19	2.35 21	1.84 219	5.69 175	1.28 97	5.59 14	2.60 27	3.74 87	3.37 41	0.43 24	0.97 26	3.16 8	0.98 34	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 70	0.16 177

4.5w-stereo	1.83 22	0.79 27	3.45 21	2.35 21	1.84 219	5.69 175	1.29 99	5.59 14	2.60 27	3.75 88	3.37 41	0.43 24	0.97 26	3.16 8	0.98 34	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 70	0.16 177

IGEV-Stereo++	2.20 40	0.79 27	3.67 31	3.72 108	3.17 303	3.39 39	0.10 12	8.37 87	3.77 59	2.11 43	4.25 58	2.01 66	4.78 174	2.96 6	0.59 5	0.01 101	0.02 71	0.08 273	0.00 1	0.06 52	0.05 63

asda	1.95 30	0.81 30	4.14 66	2.66 43	1.93 233	3.30 37	0.86 70	5.92 27	3.10 48	2.41 51	3.10 37	0.63 33	2.99 100	5.57 42	1.48 64	0.02 158	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 70	0.07 84

4.25_new	1.94 26	0.81 30	3.74 33	2.82 47	2.69 279	4.37 74	2.37 212	5.76 20	2.78 35	1.99 37	3.60 46	0.23 4	2.40 81	4.13 19	0.99 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.07 84

4.5w_new	1.94 26	0.81 30	3.74 33	2.82 47	2.69 279	4.37 74	2.37 212	5.76 20	2.78 35	1.99 37	3.60 46	0.23 4	2.40 81	4.13 19	0.99 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.07 84

4.25w-stereo	1.94 26	0.81 30	3.74 33	2.82 47	2.69 279	4.37 74	2.37 212	5.76 20	2.78 35	1.99 37	3.60 46	0.23 4	2.40 81	4.13 19	0.99 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.07 84

AdaDepth	2.20 40	0.82 34	4.90 93	3.27 71	2.91 294	3.54 49	0.70 57	5.30 11	3.05 47	1.73 24	3.31 40	0.49 26	1.60 45	10.91 202	0.96 32	0.03 185	0.11 275	0.00 1	0.23 365	0.04 37	0.03 31

qwe	2.30 46	0.82 34	3.76 36	2.60 40	2.75 285	4.59 87	0.28 30	6.62 51	2.90 43	4.62 114	4.62 71	0.55 29	0.89 23	8.78 126	2.09 118	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 70	0.14 153

2.75w_new	2.10 34	0.82 34	3.93 47	2.18 7	1.44 181	3.52 46	2.30 207	5.52 12	2.91 44	4.14 103	3.93 54	0.27 12	2.38 78	6.17 58	2.32 136	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.06 74

DA	3.70 115	0.83 37	4.78 84	5.07 202	0.70 82	16.50 413	1.94 180	9.42 104	7.22 148	4.02 97	6.78 109	5.96 139	4.49 154	4.16 22	1.54 68	0.05 220	0.12 286	0.00 1	0.00 1	0.06 52	0.26 251

GGEV	3.70 115	0.83 37	4.78 84	5.07 202	0.70 82	16.50 413	1.94 180	9.42 104	7.22 148	4.02 97	6.78 109	5.96 139	4.49 154	4.16 22	1.54 68	0.05 220	0.12 286	0.00 1	0.00 1	0.06 52	0.26 251

2w_stereo	2.37 50	0.83 37	4.12 64	2.73 44	1.22 156	4.67 91	3.90 281	6.98 58	3.62 57	3.48 80	5.01 84	0.24 8	4.36 142	4.43 28	1.70 84	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.03 31

xyz-stereo	13.23 437	0.83 37	38.70 524	2.53 36	0.83 113	41.19 549	4.82 311	13.68 184	26.28 387	22.98 433	37.78 481	29.35 454	18.53 461	18.11 419	7.85 332	0.22 314	0.03 103	0.64 440	0.01 139	0.13 111	0.06 74

Selective-RAFT	5.78 199	0.83 37	10.24 346	6.70 340	0.72 96	15.49 388	1.13 89	13.82 192	15.41 253	6.97 150	6.97 115	11.63 230	8.27 267	12.32 279	4.73 258	0.10 260	0.01 25	0.00 1	0.26 385	0.07 70	0.03 31

252Zero-FE	1.52 9	0.84 42	3.49 23	2.85 51	0.54 53	1.97 10	0.08 8	6.14 34	4.11 64	1.76 27	3.45 44	0.16 1	0.27 2	3.61 16	0.82 18	0.01 101	0.10 257	0.08 273	0.04 214	0.04 37	0.03 31

Wavelet-MonSter	1.61 16	0.84 42	4.03 53	2.47 30	2.55 271	2.93 23	0.03 4	4.71 7	1.40 4	1.96 34	4.34 60	0.34 20	0.83 22	4.87 34	0.90 27	0.00 1	0.03 103	0.02 188	0.00 1	0.02 5	0.03 31

water-stereo	3.66 113	0.84 42	4.79 87	3.60 98	0.79 106	5.03 129	0.89 72	12.93 165	5.45 105	5.82 134	14.74 205	6.51 152	4.76 173	3.37 10	3.26 200	0.03 185	0.13 300	0.09 285	0.04 214	0.06 52	0.07 84

3w_stereo	2.49 57	0.84 42	5.43 116	2.46 29	0.46 41	5.44 148	6.54 370	7.07 59	3.41 56	3.30 75	4.77 77	0.28 13	4.24 140	4.24 25	1.30 57	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.07 84

Pointernet	3.22 91	0.84 42	5.79 134	3.22 69	0.35 22	5.27 141	0.37 33	16.46 238	5.96 113	4.11 101	6.81 112	4.84 116	2.73 92	4.78 32	2.52 151	0.00 1	0.15 322	0.00 1	0.22 356	0.04 37	0.02 10

Monster-pub-mixall	1.84 23	0.85 47	3.45 21	2.27 12	0.94 125	2.43 15	0.54 48	6.32 44	2.65 31	3.04 70	3.56 45	0.38 22	0.49 7	8.93 134	0.74 15	0.01 101	0.06 180	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.04 49

fffft	2.58 58	0.86 48	5.15 106	3.15 63	1.32 168	4.44 81	4.17 288	8.04 79	3.29 53	3.03 69	2.20 25	1.88 60	1.45 42	10.41 177	1.80 89	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.31 232	0.10 113
1: 1. 1
2.25w	2.37 50	0.87 49	4.69 82	2.52 33	1.76 213	3.53 47	0.41 35	6.10 32	2.56 25	3.93 96	6.70 108	0.35 21	2.47 87	8.53 113	2.97 179	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.02 10

LG-Stereo_L2	1.59 13	0.87 49	4.31 68	2.54 37	0.69 80	2.76 20	0.44 38	6.85 56	1.57 9	1.59 21	0.39 8	0.39 23	0.52 8	7.85 94	0.82 18	0.04 201	0.12 286	0.00 1	0.00 1	0.03 29	0.02 10

3.25w_new	2.24 44	0.88 51	3.97 49	2.28 16	1.34 173	6.00 193	1.19 92	6.56 49	3.26 51	3.90 94	3.77 50	0.62 31	2.46 85	7.46 88	0.99 36	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.06 52	0.06 74

3.25w	2.24 44	0.88 51	3.97 49	2.28 16	1.34 173	6.01 196	1.19 92	6.56 49	3.26 51	3.90 94	3.77 50	0.62 31	2.46 85	7.44 85	0.99 36	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.06 52	0.06 74

DEFOM-Stereo	2.21 42	0.88 51	3.63 27	3.42 80	0.89 119	13.14 339	0.83 67	4.68 5	1.96 17	2.72 62	1.66 21	0.59 30	0.54 10	8.53 113	0.68 10	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.02 10

s12784h	5.87 201	0.88 51	4.11 63	3.01 57	0.51 49	18.49 436	0.98 80	18.89 281	17.60 283	12.52 208	12.46 187	7.87 177	5.01 180	11.05 208	3.13 193	0.73 439	0.01 25	0.04 226	0.00 1	0.07 70	0.01 2

3.75w	2.32 48	0.89 55	3.85 41	2.45 27	3.23 308	8.15 258	1.42 106	5.77 23	2.79 38	2.60 56	4.64 72	0.31 17	2.77 94	6.56 64	0.94 29	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.06 52	0.05 63

LG-Stereo_L1	1.59 13	0.89 55	4.07 59	2.55 39	0.95 126	2.93 23	0.50 43	6.75 53	1.54 6	1.32 13	0.24 6	0.50 27	0.59 11	7.91 95	0.85 24	0.04 201	0.12 286	0.01 170	0.00 1	0.03 29	0.02 10

AIO_test	2.59 59	0.89 55	4.07 59	3.70 107	2.35 259	5.35 143	2.39 216	8.10 80	4.33 68	1.35 14	4.60 69	4.27 101	1.35 38	7.29 80	0.71 14	0.76 442	0.07 207	0.00 1	0.09 282	0.06 52	0.03 31

LG-Stereo_Zeroshot	2.77 65	0.90 58	5.49 120	4.91 192	1.75 212	3.75 53	0.85 69	7.14 60	3.33 54	3.51 83	10.67 165	2.03 67	5.26 187	3.11 7	1.80 89	0.00 1	0.06 180	0.00 1	0.19 346	0.43 289	0.19 206

UniTT-Stereo	2.89 70	0.90 58	6.74 171	4.08 124	2.42 262	2.63 18	0.42 36	5.57 13	4.88 81	5.36 130	7.63 124	1.09 41	1.47 44	8.80 129	5.11 273	0.03 185	0.07 207	0.00 1	0.01 139	0.48 307	0.11 126

999	3.44 100	0.92 60	4.78 84	4.69 174	2.34 258	7.58 249	2.20 195	9.81 114	6.11 117	2.96 66	4.79 78	5.07 119	2.27 76	12.10 269	2.76 165	0.03 185	0.09 241	0.00 1	0.00 1	0.29 213	0.10 113

IGEV-Stereo+	2.77 65	0.92 60	4.09 61	3.14 61	4.62 380	2.57 16	0.70 57	4.34 3	2.29 19	1.76 27	0.59 11	0.77 38	3.49 115	8.65 121	0.68 10	0.03 185	0.10 257	0.00 1	0.24 375	5.77 513	10.68 551

MoCha-V2	3.20 88	0.92 60	4.82 88	5.09 205	0.40 27	4.63 89	1.37 104	9.81 114	5.41 102	5.58 132	5.26 87	2.63 74	6.48 226	9.90 163	1.15 51	0.02 158	0.24 386	0.00 1	0.25 381	0.07 70	0.04 49

RAFT-Stereo-weight	5.07 153	0.93 63	5.57 126	4.24 140	0.72 96	6.05 201	1.63 129	17.77 257	17.16 273	10.99 191	10.22 158	12.06 244	1.67 52	9.25 146	2.69 160	0.06 238	0.11 275	0.00 1	0.00 1	0.15 124	0.12 133

GEAStereo	1.94 26	0.95 64	3.61 25	3.84 115	0.64 70	4.39 78	1.50 113	8.01 76	2.33 20	2.24 46	2.61 30	1.19 42	2.25 72	3.50 12	1.15 51	0.01 101	0.06 180	0.05 234	0.00 1	0.22 159	0.14 153

GSStereo	2.16 38	0.95 64	3.61 25	4.08 124	0.64 70	4.39 78	1.50 113	8.60 92	4.56 72	2.71 60	2.61 30	1.86 58	2.25 72	3.50 12	1.15 51	0.00 1	0.07 207	0.00 1	0.39 434	0.22 159	0.15 170

tt45	3.20 88	0.95 64	4.36 71	3.73 109	1.86 223	8.19 259	2.05 191	9.12 103	3.36 55	5.60 133	4.42 64	4.61 112	2.39 80	11.00 205	1.96 100	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.01 139	0.32 242	0.10 113

trnet	3.62 111	0.95 64	3.30 14	2.21 9	0.56 57	5.67 173	0.42 36	10.62 135	13.30 230	6.89 143	10.45 163	5.78 136	3.69 123	5.80 49	2.61 154	0.00 1	0.02 71	0.03 206	0.01 139	0.04 37	0.02 10

MC-Stereo	3.99 130	0.95 64	4.70 83	5.09 205	0.44 40	3.77 54	1.79 160	9.86 116	7.05 146	6.34 137	13.35 196	6.83 157	6.34 223	10.80 197	1.75 87	0.00 1	0.11 275	0.06 251	0.24 375	0.12 105	0.14 153

gasm-f	2.39 52	0.96 69	3.77 37	3.84 115	0.50 47	4.50 83	2.54 227	8.01 76	2.33 20	2.24 46	5.92 102	1.19 42	4.05 132	6.12 57	1.31 58	0.01 101	0.06 180	0.05 234	0.00 1	0.25 184	0.14 153

WCG-NET	3.86 122	0.96 69	5.80 135	2.92 53	0.28 12	4.48 82	1.80 162	7.23 62	15.03 246	8.77 167	9.58 144	6.94 162	4.20 138	6.92 75	2.05 112	0.00 1	0.08 229	0.00 1	0.00 1	0.14 116	0.08 99

PMTNet	5.36 169	0.97 71	3.42 17	1.97 3	1.30 162	8.96 266	0.69 56	12.33 150	12.16 210	8.50 162	11.35 174	6.09 141	4.50 156	9.34 148	2.70 161	22.71 565	0.01 25	0.04 226	0.02 172	0.06 52	0.01 2

4w-stereo	2.03 31	0.98 72	4.12 64	2.31 18	1.96 234	3.70 52	0.61 51	6.37 45	2.37 23	2.10 42	4.19 57	0.33 18	3.33 108	7.03 76	1.12 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 29	0.08 99

monsterstereo	2.41 53	0.98 72	4.33 69	4.12 128	4.48 375	1.80 5	0.08 8	5.78 24	5.21 97	3.36 77	7.40 122	0.25 9	0.37 6	8.92 133	1.00 43	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.01 2

RSM	3.10 81	0.98 72	4.86 90	4.17 131	1.08 138	4.76 103	1.83 165	10.14 120	4.21 65	3.38 79	4.34 60	7.82 175	1.75 55	10.69 188	1.64 80	0.00 1	0.03 103	0.00 1	0.18 333	0.13 111	0.07 84

test_4	5.47 172	0.98 72	5.56 125	6.55 329	0.62 69	5.53 152	1.88 171	11.68 142	6.00 114	12.60 218	30.86 409	7.48 174	3.87 125	12.25 277	2.97 179	0.00 1	0.07 207	0.03 206	0.14 315	0.34 255	0.04 49

CREStereo++_RVC	4.61 145	0.99 76	3.70 32	4.08 124	2.01 239	3.94 57	0.10 12	9.10 102	16.94 272	8.65 166	16.77 227	4.46 104	2.18 69	5.72 47	3.12 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 558	0.02 5	0.01 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
GIP-stereo	2.66 61	1.00 77	4.00 51	4.99 196	3.41 314	3.38 38	0.77 64	8.73 97	5.69 109	2.08 41	5.38 88	4.13 97	3.21 102	5.21 37	1.05 46	0.01 101	0.06 180	0.00 1	0.00 1	0.07 70	0.04 49

111111	2.45 55	1.01 78	3.89 44	3.60 98	4.13 352	3.49 45	0.23 28	8.63 94	3.25 50	2.15 44	4.26 59	2.29 70	2.03 63	8.86 132	0.94 29	0.01 101	0.02 71	0.08 273	0.00 1	0.14 116	0.04 49

FENet	7.94 290	1.01 78	6.72 168	5.87 275	2.07 242	11.11 305	2.03 188	21.39 313	20.81 316	17.14 325	22.65 312	14.43 282	11.54 338	12.97 312	7.89 333	0.15 283	0.24 386	0.03 206	0.02 172	0.14 116	0.62 354

DCANet-4	6.41 224	1.02 80	9.66 322	3.41 79	0.68 76	4.73 95	1.70 135	17.70 255	24.33 366	15.10 271	20.25 269	6.45 150	8.65 271	8.47 111	5.31 281	0.01 101	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.09 88	0.63 355

tt	89.96 603	1.02 80	100.00 614	99.40 610	100.00 613	100.00 613	100.00 614	100.00 616	100.00 614	78.36 592	67.94 579	99.99 617	100.00 614	100.00 617	100.00 617	95.81 608	99.93 613	87.43 601	86.39 601	95.11 610	87.89 599

test_3	5.55 185	1.02 80	8.07 240	6.18 304	0.54 53	9.00 267	3.28 254	13.55 181	18.66 297	11.97 198	8.89 134	13.98 278	4.05 132	8.96 136	2.10 121	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.31 409	0.26 195	0.18 193

CASnet	3.91 123	1.03 83	4.68 80	4.98 194	0.27 10	4.99 122	2.95 245	11.02 140	11.02 197	10.61 186	11.76 179	4.15 98	1.65 50	5.85 51	1.91 95	0.50 403	0.00 1	0.59 435	0.12 304	0.13 111	0.02 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RSM++	3.08 80	1.04 84	5.27 110	4.25 145	0.50 47	5.04 130	2.63 231	10.11 119	4.34 69	3.16 72	4.66 73	6.73 154	1.87 60	9.96 165	1.69 82	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.18 333	0.14 116	0.10 113

CREStereo	3.58 108	1.05 85	3.35 16	2.17 6	0.59 63	5.61 160	0.40 34	10.50 129	13.34 232	6.93 145	10.44 162	5.29 129	3.47 113	5.82 50	2.62 156	0.01 101	0.01 25	0.02 188	0.01 139	0.04 37	0.01 2
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
zero-FE	3.01 77	1.06 86	4.57 78	4.18 135	4.04 347	3.24 33	1.51 117	6.17 36	1.87 15	1.00 6	2.52 27	1.72 53	4.92 177	6.19 59	2.77 166	0.27 340	0.10 257	0.00 1	0.05 238	13.94 551	0.09 104

EGLCR-Stereo	2.92 74	1.06 86	5.28 111	3.38 78	0.55 55	4.59 87	0.66 53	10.43 128	4.81 79	3.30 75	3.23 39	7.93 178	1.71 53	9.22 144	1.62 77	0.05 220	0.12 286	0.00 1	0.00 1	0.23 174	0.16 177

GLC_STEREO	3.40 99	1.06 86	3.44 19	6.52 325	0.20 4	4.76 103	1.66 131	8.97 98	6.59 127	5.39 131	9.04 136	5.23 125	2.03 63	9.76 159	2.77 166	0.01 101	0.03 103	0.21 374	0.00 1	0.23 174	0.06 74

test-3	5.21 160	1.06 86	7.71 219	4.19 136	0.59 63	6.72 227	3.01 247	12.96 166	17.49 281	12.53 214	8.65 129	13.20 264	4.14 136	9.00 139	2.11 122	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.32 413	0.25 184	0.18 193

test_1	5.20 158	1.06 86	7.72 220	4.21 138	0.59 63	6.69 224	3.03 249	12.98 168	17.51 282	12.35 204	8.66 131	13.20 264	4.12 134	9.00 139	2.11 122	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.32 413	0.25 184	0.18 193

SMoEStereo_RVC	2.81 67	1.07 91	5.08 101	3.86 118	0.60 66	6.39 213	1.91 176	7.82 74	3.79 60	3.87 93	3.69 49	2.78 75	2.25 72	10.60 184	1.99 105	0.00 1	0.02 71	0.03 206	0.00 1	0.25 184	0.17 185

Occ-G	3.68 114	1.07 91	4.68 80	3.11 60	1.26 160	3.63 50	6.75 380	7.88 75	4.90 82	4.37 109	8.36 128	9.68 206	4.39 145	9.65 156	3.23 199	0.00 1	0.11 275	0.00 1	0.19 346	0.19 148	0.07 84

LoS	3.59 109	1.07 91	3.81 39	2.80 46	0.52 52	4.98 120	1.18 91	10.35 127	12.97 222	4.54 112	10.75 168	3.89 92	3.27 105	8.78 126	2.63 158	0.03 185	0.03 103	0.09 285	0.00 1	0.12 105	0.04 49
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DDF-Stereo	3.17 84	1.08 94	4.40 73	4.63 171	4.02 346	3.40 40	1.51 117	5.27 10	1.78 12	0.85 2	2.57 29	1.68 52	4.63 163	8.01 98	2.80 169	0.27 340	0.13 300	0.00 1	0.14 315	16.19 555	0.09 104

RAStereo	2.32 48	1.08 94	6.36 158	3.73 109	1.39 180	1.81 7	0.12 15	7.70 70	7.44 154	2.27 49	3.94 55	3.43 81	0.81 20	3.55 15	2.47 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 213	0.07 84

RCA-Stereo	5.32 166	1.08 94	5.91 137	4.29 151	0.51 49	5.65 163	4.12 286	16.97 245	18.67 298	8.27 158	14.16 199	8.86 192	8.90 278	6.45 61	2.18 128	0.00 1	0.07 207	0.10 304	0.00 1	0.10 99	0.07 84

TANstereo	4.70 148	1.08 94	4.01 52	3.53 91	0.47 42	14.26 358	0.15 19	8.67 96	12.54 214	12.50 206	18.43 244	5.20 124	4.54 160	5.68 45	2.07 115	0.00 1	0.13 300	0.00 1	0.01 139	0.02 5	0.63 355

CFNet-RSSM	5.55 185	1.08 94	8.60 267	4.30 152	1.21 155	6.42 214	1.25 96	16.12 234	17.84 286	13.12 231	11.14 172	11.84 235	5.52 190	9.14 143	2.35 139	0.01 101	0.20 351	0.00 1	0.36 425	0.34 255	0.07 84

GMM-Stereo	8.34 302	1.09 99	6.42 160	6.14 303	2.52 267	10.30 284	9.64 431	23.44 340	10.64 195	17.84 339	29.89 392	17.37 338	7.75 255	11.55 237	4.36 248	0.05 220	0.01 25	0.23 382	0.90 477	0.46 298	6.26 518

AIO_rvc	2.81 67	1.10 100	4.88 91	3.63 101	2.59 273	5.36 144	1.85 168	8.21 84	4.37 70	1.60 22	4.74 75	4.74 113	1.16 31	10.10 169	1.13 50	0.47 397	0.04 116	0.00 1	0.04 214	0.15 124	0.12 133

11t1	5.86 200	1.10 100	7.74 222	5.18 223	1.44 181	13.82 349	2.36 209	14.92 205	7.26 151	12.98 228	11.10 171	11.24 226	9.30 286	11.59 242	6.54 303	0.10 260	0.16 331	0.00 1	0.01 139	0.18 144	0.23 234

AEACV	3.17 84	1.11 102	5.39 115	4.55 164	5.35 422	4.29 71	1.60 126	6.21 37	5.43 103	3.08 71	7.85 127	4.23 99	6.55 229	5.51 40	1.56 70	0.00 1	0.09 241	0.03 206	0.32 413	0.20 152	0.12 133

Selective-IGEV	3.06 79	1.11 102	4.98 94	3.56 92	1.66 202	4.73 95	2.14 193	10.73 137	4.56 72	2.93 65	4.60 69	5.54 134	1.77 56	10.82 199	1.69 82	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.14 315	0.06 52	0.13 147

KYRaft	9.04 321	1.11 102	7.02 188	6.50 323	0.97 128	8.27 261	8.19 406	22.86 335	8.20 167	21.30 415	31.38 419	22.64 396	8.20 266	11.99 258	2.96 178	0.02 158	0.02 71	0.05 234	0.68 467	0.40 281	18.09 564

IGEV-RUCA	3.00 76	1.12 105	4.51 76	4.78 181	2.30 254	6.18 203	1.80 162	7.24 63	4.79 78	2.63 58	4.91 81	4.06 94	2.44 84	9.70 158	1.50 65	0.14 275	0.26 397	0.21 374	0.29 398	0.74 386	0.35 291

FTStereo	8.67 312	1.13 106	6.04 145	6.04 294	2.39 261	7.86 252	12.05 473	17.72 256	8.33 170	20.16 392	41.41 505	16.10 314	12.64 362	10.80 197	4.37 249	0.18 291	0.01 25	0.09 285	0.16 326	0.15 124	5.71 513

H2IRNET	5.89 202	1.14 107	6.65 166	4.13 129	2.24 250	4.15 60	0.73 60	12.10 147	13.21 226	7.09 151	20.45 275	15.74 304	10.74 313	10.36 175	7.84 331	0.06 238	0.00 1	0.07 263	0.53 456	0.37 267	0.16 177

CES	3.85 121	1.14 107	2.91 6	3.05 59	11.37 529	5.37 145	1.02 82	9.52 107	8.82 176	3.50 82	9.21 141	1.78 56	0.90 24	6.53 63	2.37 140	0.02 158	0.04 116	0.01 170	0.00 1	1.62 435	7.74 538

GREAT-IGEV	2.18 39	1.15 109	4.04 55	2.89 52	0.69 80	2.95 25	0.20 26	5.82 25	5.88 111	0.92 4	5.07 85	1.08 40	1.46 43	9.60 155	0.86 25	0.00 1	0.13 300	0.00 1	0.24 375	0.14 116	0.46 324

WCG-NET（raft）	4.57 143	1.16 110	6.01 143	2.95 54	0.19 3	5.09 134	2.01 186	10.28 124	15.34 252	8.64 165	11.43 176	9.63 205	5.06 181	10.96 204	2.19 129	0.00 1	0.13 300	0.00 1	0.01 139	0.14 116	0.12 133

Any-RAFT	6.04 214	1.16 110	4.52 77	4.47 160	1.20 154	10.46 285	1.97 184	21.84 320	15.52 256	11.21 193	19.37 256	13.34 267	4.72 170	8.65 121	2.03 111	0.01 101	0.19 346	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.08 99

xxxx	11.74 407	1.16 110	7.88 227	5.61 254	1.99 237	20.46 449	3.12 252	33.99 473	23.76 360	15.53 285	30.67 402	26.88 441	14.50 404	12.98 313	35.48 537	0.19 295	0.18 339	0.01 170	0.02 172	0.22 159	0.27 257

MM-Stereo_test1	5.04 151	1.17 113	6.08 146	5.38 243	0.80 109	4.99 122	7.07 388	13.43 179	12.00 208	12.94 226	10.20 156	5.92 138	6.69 231	11.26 225	2.19 129	0.01 101	0.11 275	0.00 1	0.00 1	0.42 287	0.07 84

GrayStereo	8.86 319	1.17 113	6.94 184	8.09 399	2.82 288	10.58 290	11.40 465	17.93 264	15.74 260	22.43 426	30.95 410	17.80 343	12.44 356	11.19 221	4.57 254	0.02 158	0.02 71	0.18 358	0.79 474	0.31 232	1.90 456

AIO-Stereo	2.91 72	1.19 115	5.14 104	4.15 130	0.79 106	4.67 91	1.76 156	9.59 108	5.19 95	2.66 59	4.76 76	5.40 131	0.78 19	10.30 173	1.23 56	0.00 1	0.06 180	0.00 1	0.36 425	0.09 88	0.15 170

MM-Stereo_test2	4.03 133	1.20 116	7.42 207	5.18 223	0.76 102	7.24 238	2.26 204	14.57 198	8.19 166	6.89 143	5.13 86	4.85 117	3.80 124	10.49 180	1.96 100	0.00 1	0.12 286	0.00 1	0.09 282	0.33 249	0.08 99

fffy	3.28 96	1.20 116	5.94 139	3.67 102	0.85 114	4.84 110	1.75 152	10.18 121	6.44 123	2.60 56	6.15 104	6.33 147	3.16 101	10.08 168	1.62 77	0.00 1	0.12 286	0.00 1	0.00 1	0.30 220	0.33 282

3.5w_stereo	2.46 56	1.21 118	4.40 73	2.23 10	1.53 192	6.00 193	1.12 87	6.82 55	2.60 27	3.48 80	4.35 62	0.33 18	2.08 66	9.99 167	3.03 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 74

MM-Stereo_test3	5.71 194	1.22 119	5.59 129	5.84 274	5.43 426	4.74 100	6.54 370	19.30 287	23.72 357	8.53 163	11.36 175	7.15 166	2.84 96	8.62 117	2.51 150	0.05 220	0.07 207	0.00 1	0.00 1	0.45 294	0.17 185

PSM-AAD	8.62 311	1.22 119	5.69 132	6.31 313	1.12 142	12.74 332	10.01 439	19.29 286	15.25 250	21.54 417	25.11 334	14.24 279	13.47 375	12.15 272	3.93 232	0.01 101	0.06 180	2.48 508	0.16 326	0.38 273	7.28 534

Gwc-CoAtRS	5.54 182	1.22 119	8.40 253	4.28 148	1.36 178	6.93 233	1.31 100	15.48 217	15.03 246	12.62 219	13.32 195	12.74 251	5.71 200	8.61 116	2.98 181	0.01 101	0.22 368	0.00 1	0.29 398	0.28 206	0.07 84

MIF-Stereo (partial)	4.33 137	1.23 122	7.27 198	5.04 198	5.31 420	3.47 41	0.95 77	9.06 101	7.41 153	4.15 104	15.76 215	5.38 130	5.22 184	11.56 238	4.21 243	0.04 201	0.02 71	0.05 234	0.03 192	0.34 255	0.12 133

LCNet	7.52 274	1.23 122	5.35 114	6.42 318	1.29 161	9.27 274	5.64 332	17.85 261	10.63 194	16.54 311	24.54 329	14.85 291	11.29 328	11.74 251	3.88 228	0.02 158	0.02 71	0.22 378	2.04 512	0.90 401	6.76 524

DRaft	9.27 331	1.23 122	9.08 296	3.62 100	0.78 105	13.27 342	5.89 337	16.97 245	29.57 407	21.15 413	38.46 488	10.09 209	13.98 389	11.58 240	7.91 334	0.43 387	0.30 408	0.06 251	0.26 385	0.26 195	0.45 322

cross-raft	5.37 170	1.23 122	6.66 167	5.91 281	1.25 159	6.00 193	1.48 108	15.82 228	7.70 157	12.95 227	20.80 283	11.63 230	4.42 146	8.59 115	2.23 133	0.01 101	0.21 358	0.00 1	0.22 356	0.21 156	0.10 113

HSM-Net_RVC	10.88 392	1.23 122	5.46 118	5.57 252	2.63 277	20.12 447	6.06 351	27.67 389	28.35 403	20.63 400	25.51 339	34.01 493	14.38 399	16.18 391	9.29 362	0.11 264	0.07 207	0.01 170	0.00 1	0.13 111	0.14 153
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_xeample	11.49 400	1.24 127	7.50 209	5.22 231	2.18 247	17.40 423	6.49 368	31.14 435	22.77 345	17.90 342	33.09 447	18.48 356	14.61 405	13.51 330	37.38 546	0.16 285	0.13 300	0.01 170	0.03 192	0.23 174	0.24 241

monsters	2.21 42	1.25 128	4.09 61	3.59 97	4.35 371	2.20 12	0.18 25	8.31 86	2.84 39	4.11 101	2.86 36	0.20 2	0.76 18	8.41 109	0.95 31	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.01 2

RAFT-RH_RVC	7.73 283	1.25 128	6.99 187	4.83 183	0.90 121	11.76 311	1.53 120	13.00 169	14.43 242	17.51 334	46.41 533	11.02 221	6.30 221	12.68 296	4.93 269	0.51 406	0.04 116	0.12 322	0.13 309	0.09 88	0.09 104

test_sample1	7.66 280	1.26 130	8.87 275	5.04 198	2.61 274	14.61 369	4.58 301	20.08 296	9.81 187	13.83 245	21.62 298	18.21 354	12.26 351	11.71 249	8.01 336	0.11 264	0.11 275	0.02 188	0.02 172	0.20 152	0.17 185

test_sample2	7.86 287	1.27 131	7.98 233	5.00 197	2.29 253	13.33 343	6.88 383	20.42 305	15.24 249	13.95 247	21.58 296	18.96 358	12.12 350	12.07 267	5.36 285	0.12 269	0.10 257	0.07 263	0.03 192	0.28 206	0.19 206

IGEV++	2.98 75	1.27 131	5.17 107	5.41 247	0.47 42	4.63 89	1.71 147	9.97 118	4.75 77	2.58 55	6.27 106	4.35 103	4.44 149	4.98 35	3.05 188	0.00 1	0.07 207	0.00 1	0.08 269	0.24 180	0.18 193

S2M2_L	2.06 32	1.28 133	4.05 58	3.20 66	1.14 150	2.31 13	0.06 6	6.26 38	6.67 129	1.75 25	4.48 65	4.47 105	0.81 20	2.36 3	1.52 67	0.25 334	0.10 257	0.03 206	0.00 1	0.49 316	0.03 31
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	3.52 106	1.28 133	3.96 48	3.76 113	2.61 274	16.87 418	1.95 183	7.57 66	8.51 173	2.26 48	4.54 66	5.10 120	2.04 65	8.75 125	0.74 15	0.00 1	0.15 322	0.00 1	0.35 421	0.05 47	0.02 10

UGAM	10.01 364	1.28 133	9.19 303	6.53 326	4.31 365	6.72 227	10.45 451	15.31 212	25.98 383	20.56 398	27.42 362	22.70 397	11.49 334	26.30 494	10.64 383	0.00 1	0.00 1	0.46 422	0.03 192	0.39 276	0.43 314

Prome-Stereo	8.10 295	1.28 133	5.48 119	6.50 323	1.51 190	6.70 225	9.42 426	21.08 310	9.13 180	20.88 403	32.84 443	11.95 239	11.86 344	11.75 252	3.97 235	0.01 101	0.02 71	0.18 358	0.12 304	0.41 284	7.01 529

MGS-Stereo	3.26 93	1.29 137	6.73 169	3.30 72	0.47 42	4.89 113	1.55 122	6.15 35	8.88 178	4.31 105	10.15 155	5.48 133	1.27 35	8.09 103	1.97 102	0.04 201	0.01 25	0.02 188	0.00 1	0.57 345	0.04 49

riskmin	6.42 225	1.29 137	6.76 175	3.95 121	2.25 251	10.49 286	2.53 224	15.11 207	17.60 283	9.77 176	12.91 193	15.25 299	12.04 349	11.58 240	5.11 273	0.14 275	0.24 386	0.13 333	0.03 192	0.61 354	0.69 368

CrosDoStereo	9.24 327	1.29 137	8.16 245	4.56 166	1.04 131	7.52 246	15.00 499	15.85 229	24.31 364	24.27 443	33.44 452	13.37 268	13.82 383	12.23 275	8.86 355	0.01 101	0.11 275	0.09 285	0.04 214	0.36 260	0.53 338

DeepStereo_LL	9.24 327	1.29 137	8.16 245	4.56 166	1.04 131	7.52 246	15.00 499	15.85 229	24.31 364	24.27 443	33.44 452	13.37 268	13.82 383	12.23 275	8.86 355	0.01 101	0.11 275	0.09 285	0.04 214	0.36 260	0.53 338

RAFT-345	6.79 245	1.29 137	6.80 178	5.06 201	0.91 122	5.61 160	3.32 261	13.36 178	10.17 190	13.73 243	43.66 521	9.12 198	5.38 188	12.29 278	4.44 251	0.32 351	0.05 147	0.09 285	0.06 255	0.06 52	0.03 31

222	12.33 418	1.29 137	8.09 241	6.06 295	2.14 244	19.51 442	2.53 224	33.63 470	23.55 351	21.72 419	30.51 401	20.11 372	16.77 436	13.22 321	46.51 568	0.15 283	0.14 316	0.01 170	0.03 192	0.26 195	0.26 251

SCV_C0	3.23 92	1.31 143	6.44 161	3.20 66	0.82 111	4.84 110	1.61 127	10.34 126	6.85 134	2.74 63	4.91 81	6.26 144	1.81 57	11.06 209	1.50 65	0.11 264	0.06 180	0.00 1	0.23 365	0.33 249	0.11 126

DisPM	6.43 226	1.31 143	8.36 249	6.61 335	1.06 135	5.83 182	3.82 279	13.04 171	11.63 202	16.38 306	23.88 325	12.80 252	6.50 228	13.03 318	3.04 186	0.51 406	0.01 25	0.08 273	0.15 323	0.10 99	0.42 311

IPLGR	7.14 262	1.31 143	13.14 395	4.24 140	1.15 151	9.78 276	0.98 80	23.98 344	21.70 332	16.22 302	18.43 244	8.45 187	7.66 251	9.26 147	5.45 287	0.21 308	0.05 147	0.04 226	0.06 255	0.32 242	0.38 298

HUF	2.75 64	1.32 146	5.28 111	2.83 50	0.55 55	5.23 138	2.19 194	8.97 98	4.23 66	1.97 35	4.39 63	5.03 118	2.64 90	6.86 74	1.44 63	0.73 439	0.63 473	0.09 285	0.00 1	0.17 141	0.44 318

RAFT-Test	5.75 198	1.32 146	6.77 176	4.07 123	1.71 207	9.95 278	1.56 124	15.78 227	8.34 172	12.73 222	23.83 323	11.80 233	4.69 164	8.99 137	2.57 153	0.01 101	0.29 406	0.00 1	0.38 431	0.16 131	0.07 84

GANet-RSSM	9.48 340	1.32 146	6.45 162	6.72 342	5.51 429	12.78 334	6.03 349	26.55 375	18.96 301	14.92 264	27.95 366	25.41 430	14.69 406	13.52 331	7.60 325	0.10 260	0.10 257	0.16 351	0.01 139	0.51 326	0.39 301

ours_stereo	2.91 72	1.34 149	5.14 104	3.67 102	1.49 188	3.87 55	2.80 240	8.10 80	6.28 120	2.15 44	5.66 101	3.98 93	1.84 58	9.38 149	1.77 88	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.32 242	0.34 286

1111x	11.32 395	1.34 149	8.95 281	5.20 227	1.96 234	14.46 367	7.75 404	35.65 493	28.23 402	15.66 289	26.66 355	26.65 436	14.76 408	15.88 381	22.27 480	0.24 328	0.13 300	0.04 226	0.06 255	0.30 220	0.24 241

R-Stereo Train	7.04 258	1.34 149	7.89 228	6.23 307	2.30 254	7.51 244	5.54 329	23.96 342	6.94 135	16.26 303	33.57 455	12.04 242	5.61 193	7.67 90	3.74 218	0.01 101	0.05 147	0.01 170	0.00 1	0.10 99	0.12 133

RAFT-Stereo	7.04 258	1.34 149	7.89 228	6.23 307	2.30 254	7.51 244	5.54 329	23.96 342	6.94 135	16.26 303	33.57 455	12.04 242	5.61 193	7.67 90	3.74 218	0.01 101	0.05 147	0.01 170	0.00 1	0.10 99	0.12 133
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
x	6.80 246	1.36 153	6.94 184	4.58 168	1.88 227	10.78 295	4.55 299	19.79 293	10.62 193	12.69 220	19.54 263	14.87 292	10.11 305	9.52 152	8.03 338	0.07 249	0.15 322	0.04 226	0.04 214	0.24 180	0.22 226

DEmStereo	8.85 317	1.36 153	9.99 340	4.24 140	1.05 134	11.49 308	5.91 338	13.76 189	26.68 390	22.03 421	32.92 445	11.86 236	15.27 418	11.48 232	8.08 339	0.16 285	0.15 322	0.02 188	0.09 282	0.09 88	0.44 318

SMFormer	10.46 378	1.37 155	13.37 399	4.41 155	1.30 162	14.40 364	3.29 256	30.25 422	29.81 412	19.55 376	29.37 380	18.06 349	14.40 400	15.42 367	12.70 401	0.38 367	0.21 358	0.28 397	0.03 192	0.33 249	0.31 278

tta	10.45 376	1.37 155	13.37 399	4.41 155	1.30 162	14.39 361	3.29 256	30.25 422	29.81 412	19.55 376	29.37 380	18.06 349	14.40 400	15.42 367	12.69 400	0.38 367	0.21 358	0.28 397	0.03 192	0.29 213	0.18 193

qqq1	9.96 361	1.37 155	13.37 399	4.41 155	1.30 162	14.40 364	3.29 256	30.25 422	29.81 412	19.55 376	29.37 380	18.06 349	14.40 400	15.42 367	3.18 195	0.38 367	0.21 358	0.00 1	0.01 139	0.29 213	0.18 193

fff1	9.96 361	1.37 155	13.37 399	4.41 155	1.30 162	14.40 364	3.29 256	30.25 422	29.81 412	19.55 376	29.37 380	18.06 349	14.40 400	15.42 367	3.18 195	0.38 367	0.21 358	0.00 1	0.01 139	0.29 213	0.18 193

DilatedVolume-Stereo	4.23 136	1.38 159	5.58 128	3.85 117	1.58 194	10.80 296	1.02 82	11.59 141	5.65 107	11.75 195	9.98 148	4.54 111	3.29 107	9.83 161	3.01 182	0.05 220	0.18 339	0.08 273	0.23 365	0.08 82	0.06 74

mms	2.86 69	1.38 159	5.26 109	3.68 104	1.84 219	4.23 68	4.01 282	8.01 76	4.29 67	2.43 52	5.53 99	3.05 77	1.35 38	9.22 144	2.06 114	0.00 1	0.06 180	0.00 1	0.00 1	0.36 260	0.44 318

VIP-Stereo	3.13 82	1.39 161	4.85 89	3.02 58	4.34 369	15.03 375	1.76 156	5.70 17	3.66 58	1.87 32	5.38 88	2.42 71	1.84 58	9.45 151	1.65 81	0.00 1	0.08 229	0.00 1	0.00 1	0.06 52	0.13 147

SCV	3.20 88	1.40 162	5.96 140	4.71 175	0.71 87	4.21 67	1.70 135	10.94 138	6.06 115	1.85 31	4.80 79	6.16 142	2.74 93	9.82 160	1.74 86	0.05 220	0.09 241	0.00 1	0.24 375	0.50 322	0.30 270

qqq	6.96 255	1.40 162	8.15 244	4.50 161	1.03 130	8.55 263	6.93 386	20.20 297	11.88 205	12.00 199	18.19 243	16.02 310	11.15 324	11.09 210	7.45 318	0.06 238	0.13 300	0.02 188	0.05 238	0.25 184	0.20 211

PFNet+	6.68 235	1.40 162	9.60 317	5.64 255	0.85 114	5.79 181	1.74 149	13.63 183	15.30 251	17.88 341	21.38 295	14.52 285	6.07 210	12.74 302	4.89 268	0.63 427	0.20 351	0.11 318	0.30 405	0.05 47	0.91 400

SFCPSM	8.85 317	1.40 162	11.34 368	5.23 233	3.47 320	16.55 415	7.18 394	30.71 431	25.24 374	16.45 307	19.45 258	11.10 224	9.61 295	11.88 256	5.52 288	0.22 314	0.17 333	0.36 413	0.22 356	0.29 213	0.58 348

AIO-test1	6.38 222	1.41 166	5.70 133	9.77 443	5.61 432	9.09 269	1.79 160	21.63 318	20.69 315	6.75 140	17.68 231	8.19 183	4.99 179	10.38 176	3.16 194	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.13 309	0.28 206	0.26 251

FlowAnything_test	3.13 82	1.42 167	6.59 164	8.69 412	1.35 176	8.70 264	2.51 223	7.60 68	3.03 46	4.10 100	2.67 33	3.52 86	0.75 17	5.86 52	4.48 253	0.06 238	0.03 103	0.15 344	0.66 465	0.16 131	0.18 193

EKT-Stereo	5.73 195	1.42 167	7.85 225	7.16 365	5.35 422	5.22 137	4.41 296	18.13 268	14.05 236	8.77 167	12.85 192	9.55 204	4.26 141	11.19 221	2.45 147	0.45 391	0.23 375	0.07 263	0.10 291	0.16 131	0.87 395

ASMatch	7.40 271	1.42 167	8.49 261	5.09 205	2.00 238	4.74 100	2.62 230	16.54 240	13.17 225	17.08 322	34.75 463	13.13 263	10.33 310	12.04 262	4.82 265	0.05 220	0.24 386	0.21 374	0.17 331	0.16 131	0.97 404

raftrobust	5.56 187	1.42 167	6.00 142	7.04 357	5.11 405	4.90 115	1.88 171	17.13 248	13.72 234	11.87 196	11.58 178	7.82 175	9.21 284	10.28 172	2.92 176	0.02 158	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.22 159	0.11 126

ffm	8.12 296	1.43 171	9.67 323	5.70 261	3.44 315	11.96 317	6.35 358	18.45 271	16.31 266	15.83 292	31.44 422	17.22 332	10.87 317	10.82 199	1.61 75	0.00 1	0.05 147	0.80 454	0.08 269	0.26 195	0.14 153

ff1	9.41 338	1.43 171	9.67 323	5.70 261	3.44 315	11.96 317	6.35 358	18.45 271	16.31 266	15.83 292	31.44 422	17.22 332	10.87 317	16.19 392	21.98 475	0.00 1	0.05 147	0.80 454	0.08 269	0.26 195	0.14 153

mmx	10.71 384	1.43 171	9.67 323	5.70 261	3.44 315	11.96 317	6.35 358	32.18 449	28.03 399	15.83 292	31.44 422	17.22 332	10.87 317	16.19 392	21.98 475	0.22 314	0.06 180	0.80 454	0.08 269	0.48 307	0.21 219

xxx	10.71 384	1.43 171	9.67 323	5.70 261	3.44 315	11.96 317	6.35 358	32.18 449	28.03 399	15.83 292	31.44 422	17.22 332	10.87 317	16.19 392	21.98 475	0.22 314	0.06 180	0.80 454	0.08 269	0.48 307	0.21 219

IPLG	7.20 266	1.43 171	12.55 387	5.17 218	4.32 368	11.11 305	1.48 108	21.79 319	15.10 248	19.16 372	20.23 268	5.26 127	5.61 193	11.68 248	8.14 340	0.05 220	0.06 180	0.03 206	0.07 265	0.33 249	0.50 334

HCRNet	8.80 316	1.43 171	7.74 222	14.41 515	5.25 412	10.85 298	2.56 228	26.07 370	18.04 291	15.48 283	25.03 332	18.63 357	9.93 302	13.01 315	6.76 306	0.04 201	0.04 116	0.10 304	0.01 139	0.18 144	0.38 298

LG-Stereo	2.43 54	1.44 177	7.64 216	3.73 109	0.82 111	3.64 51	1.24 95	6.41 47	5.30 100	1.97 35	7.31 118	0.84 39	0.74 16	4.85 33	2.21 131	0.05 220	0.04 116	0.01 170	0.03 192	0.33 249	0.10 113

PFNet	7.91 288	1.44 177	11.60 373	7.03 355	2.42 262	7.60 250	6.03 349	23.36 339	17.24 276	20.29 394	17.67 230	15.44 302	7.71 253	13.02 317	5.71 290	0.24 328	0.20 351	0.12 322	0.19 346	0.31 232	0.61 353

castereo	3.96 127	1.45 179	4.33 69	3.73 109	1.04 131	6.35 211	7.23 395	9.95 117	15.86 264	3.01 68	7.69 125	3.59 87	7.43 249	5.17 36	1.88 93	0.03 185	0.13 300	0.00 1	0.26 385	0.07 70	0.03 31

RAFT+CT+SA	7.44 273	1.46 180	6.46 163	10.73 470	3.34 313	4.70 93	7.45 399	16.45 237	25.89 381	10.18 180	27.15 360	7.27 168	8.00 263	15.11 360	3.19 197	0.02 158	0.00 1	0.18 358	0.46 446	0.30 220	0.47 325

SST-Stereo	6.60 232	1.46 180	8.37 250	6.68 338	0.77 103	6.01 196	1.93 179	14.68 201	9.24 181	19.09 371	20.43 274	16.86 321	8.59 270	13.49 328	3.80 223	0.22 314	0.05 147	0.13 333	0.00 1	0.08 82	0.05 63

xyz-stereo-finetune	5.39 171	1.47 182	5.53 124	2.65 41	0.30 13	11.94 316	3.28 254	12.96 166	21.28 325	8.14 155	12.32 186	6.19 143	3.62 122	11.80 254	5.98 294	0.01 101	0.02 71	0.00 1	0.02 172	0.16 131	0.04 49

UGAM-zero	6.91 251	1.47 182	13.65 408	4.24 140	1.67 203	5.51 150	0.72 59	17.44 251	6.74 130	14.56 256	15.84 216	24.16 413	14.20 394	12.79 303	3.96 233	0.00 1	0.22 368	0.02 188	0.58 460	0.14 116	0.27 257

4D-IteraStereo	5.15 156	1.47 182	7.98 233	4.89 191	4.69 383	6.25 205	1.85 168	13.23 172	16.30 265	14.18 250	11.26 173	8.33 185	1.61 46	8.07 100	2.42 141	0.00 1	0.05 147	0.08 273	0.01 139	0.19 148	0.15 170

IRAFT_RVC	8.76 314	1.47 182	9.55 316	7.31 368	1.77 215	6.49 217	10.43 449	25.94 368	27.33 393	17.50 333	19.85 265	17.93 346	10.21 307	12.88 305	5.44 286	0.17 288	0.30 408	0.19 366	0.05 238	0.22 159	0.12 133

XX-Stereo	6.14 217	1.47 182	9.11 297	11.87 494	6.76 467	3.27 34	0.93 75	15.13 208	5.43 103	8.79 169	28.46 373	13.71 276	2.22 70	11.51 235	2.07 115	0.20 303	0.24 386	0.08 273	0.29 398	1.04 407	0.13 147

MultiAttention	21.34 515	1.48 187	14.65 426	12.08 495	4.10 351	63.05 578	95.71 605	42.52 540	41.89 501	15.33 281	30.20 398	28.14 445	7.73 254	44.07 558	13.67 411	0.84 454	0.27 402	1.06 472	1.58 505	4.47 499	3.88 496

tg	5.09 154	1.48 187	6.73 169	4.83 183	1.23 158	7.57 248	0.49 42	18.35 269	11.87 204	9.28 172	14.61 202	7.15 166	4.12 134	10.58 181	2.74 163	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.45 294	0.36 294

BUS	9.20 325	1.48 187	7.93 230	6.74 343	3.96 339	17.62 430	2.79 238	33.06 464	21.58 329	17.99 344	21.34 292	14.49 283	9.40 291	14.18 343	10.57 380	0.19 295	0.13 300	0.14 337	0.04 214	0.30 220	0.09 104

BSDual-CNN	9.70 348	1.48 187	7.93 230	6.74 343	3.96 339	16.10 400	7.13 391	33.06 464	21.58 329	17.99 344	21.34 292	22.28 392	11.53 336	14.18 343	7.81 329	0.19 295	0.13 300	0.14 337	0.04 214	0.30 220	0.09 104

psmg	9.80 354	1.48 187	7.93 230	5.18 223	3.96 339	15.85 394	7.93 405	29.11 406	21.58 329	20.93 404	25.06 333	22.28 392	11.53 336	14.18 343	7.81 329	0.19 295	0.13 300	0.17 353	0.04 214	0.36 260	0.21 219

AAGNet	7.94 290	1.48 187	9.34 308	7.13 364	0.70 82	5.85 186	5.16 314	15.40 216	14.01 235	20.13 391	24.03 326	15.28 300	11.52 335	12.05 263	15.47 429	0.63 427	0.06 180	0.32 407	0.01 139	0.12 105	0.09 104

G2L-ROB	9.43 339	1.49 193	8.01 237	5.66 258	4.08 348	11.74 310	7.70 403	29.33 411	18.14 292	19.72 382	21.64 299	22.32 394	11.02 322	16.47 399	10.74 384	0.02 158	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.19 148	0.33 282

ttt	9.98 363	1.49 193	7.30 204	6.43 319	3.95 338	14.02 353	5.06 312	33.03 463	29.84 416	14.90 263	30.95 410	14.81 290	9.66 296	15.36 365	11.38 393	0.38 367	0.19 346	0.10 304	0.03 192	0.37 267	0.28 261

knoymous	6.19 219	1.49 193	4.49 75	3.81 114	1.87 226	5.84 184	5.76 335	14.51 196	14.18 238	13.31 238	21.59 297	12.64 248	6.49 227	12.41 284	4.03 240	0.12 269	0.13 300	0.12 322	0.00 1	0.71 376	0.35 291

ac_64	11.10 394	1.49 193	9.88 333	8.24 405	5.45 428	19.12 439	6.46 366	24.10 347	14.34 240	22.80 431	23.87 324	33.28 486	15.54 422	18.87 426	17.26 444	0.28 344	0.12 286	0.02 188	0.02 172	0.26 195	0.63 355

gcap-zeroshot	5.34 167	1.50 197	10.42 350	4.65 172	1.22 156	9.78 276	1.70 135	10.29 125	6.36 122	15.08 270	9.84 146	17.96 347	5.21 183	9.43 150	1.99 105	0.10 260	0.36 423	0.06 251	0.29 398	0.05 47	0.43 314

mmm	7.72 282	1.50 197	8.56 264	5.29 235	1.89 228	14.14 357	5.70 334	18.42 270	11.02 197	16.04 297	23.78 321	17.00 322	10.03 304	12.03 260	7.54 321	0.12 269	0.07 207	0.50 426	0.20 351	0.31 232	0.18 193

test_5	8.51 307	1.50 197	8.19 247	11.06 479	5.00 398	6.91 232	5.67 333	17.50 252	22.09 336	16.07 298	29.63 389	15.28 300	10.78 314	15.94 386	3.65 214	0.00 1	0.00 1	0.26 389	0.08 269	0.31 232	0.35 291

Sa-1000	8.38 304	1.50 197	8.13 242	7.56 383	0.89 119	14.39 361	2.47 220	24.31 349	23.74 358	15.18 279	28.35 372	11.42 228	8.85 277	16.20 395	3.28 201	0.17 288	0.23 375	0.15 344	0.23 365	0.46 298	0.19 206

Pruner-Stereo	6.59 229	1.51 201	8.71 271	6.34 314	0.85 114	5.66 168	4.15 287	13.74 188	11.02 197	18.11 348	22.09 306	15.86 306	5.80 204	11.75 252	5.15 275	0.60 419	0.02 71	0.18 358	0.10 291	0.07 70	0.16 177

iRaftStereo_RVC	4.68 146	1.51 201	6.89 182	4.91 192	0.72 96	5.26 140	0.46 40	17.60 253	10.47 192	9.53 174	15.13 209	5.75 135	3.24 104	8.93 134	2.22 132	0.00 1	0.09 241	0.00 1	0.00 1	0.46 298	0.41 308

HART	3.80 120	1.52 203	5.45 117	4.85 187	0.51 49	4.41 80	0.76 62	12.59 160	5.08 92	5.95 135	12.76 190	6.87 158	1.72 54	10.71 190	1.84 92	0.00 1	0.13 300	0.10 304	0.00 1	0.45 294	0.26 251

testlalala	3.91 123	1.52 203	6.96 186	3.43 81	3.47 320	8.07 256	1.75 152	8.59 90	4.60 76	12.85 223	9.85 147	7.14 165	1.93 61	5.51 40	1.93 97	0.01 101	0.10 257	0.00 1	0.31 409	0.04 37	0.04 49

UPFNet	11.72 405	1.52 203	10.33 348	7.38 372	7.14 478	20.05 446	9.62 430	28.90 404	25.94 382	20.02 387	29.73 390	20.91 377	16.34 430	18.61 424	16.17 436	0.26 338	0.17 333	0.25 386	0.03 192	0.55 338	0.56 345

coex_refinement	11.56 401	1.53 206	7.45 208	8.18 402	5.09 402	17.10 420	7.07 388	31.05 434	32.20 442	18.57 362	30.81 408	25.84 433	12.31 353	13.41 326	19.47 457	0.23 323	0.04 116	0.02 188	0.10 291	0.44 292	0.37 295

model_zeroshot	5.12 155	1.53 206	9.70 328	5.33 239	1.54 193	8.71 265	2.23 201	15.60 222	8.29 169	13.74 244	10.02 153	10.57 214	2.97 99	8.47 111	2.61 154	0.02 158	0.18 339	0.14 337	0.25 381	0.06 52	0.34 286

RAFT_R40	6.91 251	1.53 206	8.45 258	6.79 346	0.77 103	5.86 188	3.82 279	14.85 204	14.53 243	18.05 347	20.03 267	17.06 323	8.69 272	13.40 325	3.84 227	0.14 275	0.02 71	0.14 337	0.00 1	0.09 88	0.05 63

test-1	5.62 192	1.53 206	14.78 430	7.44 376	1.11 140	7.99 254	1.19 92	13.03 170	12.04 209	9.39 173	15.23 211	11.15 225	5.56 192	7.06 77	3.57 207	0.07 249	0.50 456	0.00 1	0.10 291	0.16 131	0.47 325

anonymousdsp2	5.93 204	1.54 210	8.34 248	4.43 159	0.38 26	9.24 273	4.11 284	21.92 325	17.36 278	12.28 203	10.08 154	10.05 208	4.42 146	11.04 207	2.54 152	0.01 101	0.02 71	0.30 405	0.18 333	0.21 156	0.18 193

SA	7.93 289	1.54 210	9.13 300	7.98 397	0.64 70	5.85 186	2.29 206	22.27 327	24.54 371	13.17 233	31.07 414	8.87 193	10.32 309	16.49 400	3.12 191	0.04 201	0.12 286	0.17 353	0.30 405	0.45 294	0.17 185

test_xeample3	3.34 98	1.54 210	7.67 217	3.33 75	0.68 76	5.74 177	1.63 129	12.05 146	3.88 63	6.71 138	3.81 53	3.17 79	3.34 109	10.59 183	2.07 115	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.27 391	0.13 111	0.16 177

MIM_Stereo	7.02 257	1.55 213	10.78 359	4.17 131	0.58 60	5.25 139	1.32 102	19.03 282	12.59 216	16.74 317	28.83 376	13.20 264	5.53 191	12.89 306	7.11 311	0.00 1	0.23 375	0.00 1	0.01 139	0.38 273	0.28 261

fff	6.83 248	1.55 213	7.28 199	3.56 92	0.32 15	4.73 95	1.70 135	15.75 224	31.87 433	15.11 272	20.25 269	6.90 159	12.80 364	8.63 118	5.33 282	0.01 101	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.09 88	0.63 355

IER	9.78 352	1.55 213	9.97 338	4.51 162	5.23 410	13.78 347	5.11 313	26.66 377	22.79 346	19.69 381	29.45 386	16.42 315	18.52 460	13.64 335	7.57 323	0.06 238	0.03 103	0.18 358	0.09 282	0.18 144	0.23 234

GMOStereo	5.97 207	1.55 213	7.18 192	5.17 218	0.71 87	5.54 153	2.21 196	10.54 130	12.86 217	18.29 353	22.01 301	17.06 323	6.27 217	6.62 67	2.43 142	0.00 1	0.23 375	0.12 322	0.00 1	0.46 298	0.10 113

error version	5.97 207	1.55 213	7.18 192	5.17 218	0.71 87	5.54 153	2.21 196	10.54 130	12.86 217	18.29 353	22.01 301	17.06 323	6.27 217	6.62 67	2.43 142	0.00 1	0.23 375	0.12 322	0.00 1	0.46 298	0.10 113

test-v	5.97 207	1.55 213	7.18 192	5.17 218	0.71 87	5.54 153	2.21 196	10.54 130	12.86 217	18.29 353	22.01 301	17.06 323	6.27 217	6.62 67	2.43 142	0.00 1	0.23 375	0.12 322	0.00 1	0.46 298	0.10 113

test-2	5.97 207	1.55 213	7.18 192	5.17 218	0.71 87	5.54 153	2.21 196	10.54 130	12.86 217	18.29 353	22.01 301	17.06 323	6.27 217	6.62 67	2.43 142	0.00 1	0.23 375	0.12 322	0.00 1	0.46 298	0.10 113

csc	6.83 248	1.55 213	7.28 199	3.56 92	0.32 15	4.73 95	1.70 135	15.75 224	31.87 433	15.11 272	20.25 269	6.90 159	12.80 364	8.63 118	5.33 282	0.01 101	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.09 88	0.63 355

cscssc	6.83 248	1.55 213	7.28 199	3.56 92	0.32 15	4.73 95	1.70 135	15.75 224	31.87 433	15.11 272	20.25 269	6.90 159	12.80 364	8.63 118	5.33 282	0.01 101	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.09 88	0.63 355

AE-Stereo	5.15 156	1.56 222	7.99 235	8.70 413	2.18 247	9.12 271	3.02 248	11.78 143	13.30 230	4.34 107	12.84 191	10.83 217	4.53 158	8.71 123	2.82 170	0.04 201	0.44 440	0.05 234	0.33 417	0.20 152	0.17 185

MaDis-Stereo	2.73 62	1.56 222	6.21 156	2.96 55	2.45 264	1.80 5	0.28 30	7.43 65	5.07 89	2.57 54	3.43 43	7.13 164	4.71 169	5.74 48	2.91 175	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.15 124	0.12 133

MSKI-zero shot	4.76 150	1.56 222	5.98 141	5.14 216	1.13 144	6.55 221	1.55 122	12.76 163	8.06 162	10.44 184	11.50 177	13.47 273	2.38 78	12.07 267	1.90 94	0.01 101	0.20 351	0.02 188	0.29 398	0.14 116	0.14 153

hknet	10.13 369	1.56 222	10.27 347	6.74 343	3.72 327	16.10 400	7.13 391	33.06 464	21.12 322	17.99 344	21.34 292	23.11 400	14.95 409	16.43 398	8.34 345	0.14 275	0.13 300	0.14 337	0.04 214	0.30 220	0.09 104

Zero-FE251	2.73 62	1.57 226	5.05 99	4.17 131	1.92 232	7.26 239	0.75 61	7.75 73	3.01 45	4.88 125	2.40 26	5.44 132	4.17 137	4.39 27	1.31 58	0.27 340	0.06 180	0.04 226	0.03 192	0.03 29	0.12 133

IGEVStereo-DCA	3.31 97	1.57 226	6.20 151	3.36 76	0.60 66	4.93 116	1.70 135	13.26 173	5.04 84	3.79 89	4.58 67	4.53 109	4.00 130	10.13 170	2.09 118	0.00 1	0.06 180	0.00 1	0.18 333	0.12 105	0.14 153

rrr	3.26 93	1.57 226	7.72 220	3.36 76	0.60 66	4.93 116	1.59 125	10.72 136	5.11 93	3.79 89	4.58 67	4.53 109	4.00 130	10.13 170	2.09 118	0.00 1	0.06 180	0.00 1	0.22 356	0.12 105	0.18 193

RE-Stereo	6.73 240	1.58 229	8.94 279	6.59 330	0.71 87	6.27 207	3.51 265	20.20 297	17.99 287	13.21 234	19.46 260	11.94 237	6.20 213	12.34 280	4.79 263	0.34 358	0.05 147	0.20 369	0.23 365	0.09 88	0.05 63

TVStereo	6.73 240	1.58 229	8.94 279	6.59 330	0.71 87	6.27 207	3.51 265	20.20 297	17.99 287	13.21 234	19.46 260	11.94 237	6.20 213	12.34 280	4.79 263	0.34 358	0.05 147	0.20 369	0.23 365	0.09 88	0.05 63

ADStereo(finetuned)	6.68 235	1.59 231	9.70 328	3.49 86	0.68 76	4.79 109	1.75 152	15.33 213	23.64 353	15.56 288	20.68 277	7.30 169	13.85 385	8.71 123	5.17 276	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.25 184	1.05 413

NF-Stereo	6.72 239	1.59 231	8.93 277	6.60 333	0.73 101	6.27 207	3.38 262	20.21 303	18.01 289	13.22 237	19.46 260	11.82 234	6.16 211	12.39 283	4.74 259	0.33 353	0.06 180	0.20 369	0.23 365	0.08 82	0.05 63

OCTAStereo	6.74 242	1.59 231	8.96 284	6.60 333	0.72 96	6.25 205	3.50 263	20.20 297	18.03 290	13.21 234	19.45 258	12.07 245	6.16 211	12.36 282	4.78 260	0.35 361	0.06 180	0.20 369	0.23 365	0.09 88	0.05 63

DCANet	6.46 227	1.59 231	7.28 199	3.51 90	0.68 76	4.77 108	1.75 152	15.33 213	23.62 352	15.55 286	20.73 282	7.31 170	11.56 339	8.83 130	5.26 279	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.26 195	1.11 416

GCAP-Stereo	3.72 117	1.60 235	7.39 206	4.24 140	0.37 23	5.78 179	1.12 87	12.28 149	6.53 126	8.35 159	9.69 145	6.62 153	3.57 117	4.58 31	1.91 95	0.00 1	0.07 207	0.05 234	0.00 1	0.25 184	0.04 49

PSM-softLoss	6.61 233	1.60 235	9.42 311	6.48 321	0.88 117	5.65 163	2.04 189	22.64 330	8.77 174	13.95 247	22.11 308	13.01 256	5.22 184	12.73 300	6.05 295	0.49 400	0.06 180	0.27 390	0.56 458	0.16 131	0.06 74

KMStereo	6.61 233	1.60 235	9.42 311	6.48 321	0.88 117	5.65 163	2.04 189	22.64 330	8.77 174	13.95 247	22.11 308	13.01 256	5.22 184	12.73 300	6.05 295	0.49 400	0.06 180	0.27 390	0.56 458	0.16 131	0.06 74

cf-r	10.06 366	1.60 235	7.99 235	5.82 270	5.70 440	12.92 336	4.78 306	24.18 348	27.47 396	16.91 320	31.02 413	25.12 426	14.05 390	11.63 246	11.01 390	0.03 185	0.03 103	0.05 234	0.03 192	0.43 289	0.39 301

MDST_ROB	17.92 485	1.60 235	13.68 409	13.88 510	6.44 460	43.05 551	14.86 496	42.74 542	41.66 498	43.25 547	42.85 516	28.43 447	17.28 444	29.35 509	16.06 433	0.88 459	0.11 275	0.63 438	0.47 447	0.50 322	0.64 361

G2L-Stereo_test	10.39 375	1.61 240	7.86 226	4.75 179	4.34 369	11.83 312	11.94 472	32.49 455	22.58 343	23.08 435	24.40 327	21.48 383	11.95 347	15.64 372	13.00 403	0.04 201	0.06 180	0.01 170	0.02 172	0.32 242	0.37 295

test_sample6	9.79 353	1.61 240	9.84 332	5.35 242	2.35 259	15.59 389	6.60 375	28.40 396	20.96 318	19.40 374	33.22 448	17.17 331	11.58 340	13.43 327	8.82 353	0.26 338	0.10 257	0.10 304	0.06 255	0.50 322	0.41 308

test_sample5	9.36 335	1.61 240	9.63 319	5.30 236	2.52 267	15.42 385	6.00 345	27.25 383	19.96 308	18.36 358	31.81 428	15.99 308	11.29 328	13.21 319	7.66 326	0.23 323	0.08 229	0.07 263	0.04 214	0.48 307	0.34 286

DualNet	9.49 342	1.61 240	9.63 319	5.30 236	2.52 267	15.42 385	6.00 345	27.25 383	19.96 308	19.40 374	33.22 448	15.99 308	11.29 328	13.21 319	7.66 326	0.23 323	0.08 229	0.07 263	0.04 214	0.48 307	0.34 286

raft+_RVC	6.69 237	1.61 240	5.57 126	6.37 315	4.62 380	6.51 218	6.18 354	20.39 304	23.38 349	10.62 188	17.82 233	9.89 207	5.65 198	10.70 189	3.67 216	0.00 1	0.14 316	0.00 1	0.00 1	0.34 255	0.27 257

AFF-stereo	6.17 218	1.61 240	7.02 188	4.08 124	0.64 70	3.53 47	0.76 62	16.00 232	13.14 224	12.86 224	25.42 338	15.67 303	7.86 258	11.12 213	3.21 198	0.02 158	0.06 180	0.00 1	0.00 1	0.40 281	0.08 99

test_sample3	8.76 314	1.62 246	9.99 340	5.21 229	2.61 274	17.43 424	5.37 319	26.91 381	19.77 306	17.13 324	20.82 284	16.55 318	9.70 298	12.52 294	8.59 349	0.21 308	0.07 207	0.05 234	0.04 214	0.39 276	0.30 270

testlalala2	5.91 203	1.62 246	8.59 266	15.36 522	10.36 522	7.93 253	3.62 276	12.89 164	9.73 185	15.55 286	12.18 185	8.57 190	2.50 88	5.35 39	2.62 156	0.01 101	0.26 397	0.00 1	0.50 451	0.49 316	0.07 84

anonymousa	9.03 320	1.62 246	8.03 239	4.19 136	5.53 430	15.37 382	3.81 278	18.55 274	21.20 324	18.28 352	30.99 412	20.79 376	13.42 373	10.58 181	7.57 323	0.00 1	0.05 147	0.29 401	0.18 333	0.10 99	0.11 126

TestStereo1	7.62 277	1.62 246	7.60 212	10.47 463	1.86 223	4.76 103	2.48 221	19.73 291	22.33 339	16.79 318	26.02 344	9.33 200	9.30 286	15.92 384	3.37 203	0.01 101	0.02 71	0.02 188	0.05 238	0.55 338	0.28 261

SA-5K	7.62 277	1.62 246	7.60 212	10.47 463	1.86 223	4.76 103	2.48 221	19.73 291	22.33 339	16.79 318	26.02 344	9.33 200	9.30 286	15.92 384	3.37 203	0.01 101	0.02 71	0.02 188	0.05 238	0.55 338	0.28 261

CRE-IMP	5.53 179	1.63 251	9.62 318	5.65 256	0.48 46	7.02 235	1.70 135	11.84 144	8.33 170	12.99 229	16.02 218	11.08 222	6.23 215	12.06 265	5.06 272	0.28 344	0.07 207	0.09 285	0.00 1	0.24 180	0.21 219

depthmonostereo	4.02 132	1.64 252	5.29 113	4.40 154	1.19 153	8.04 255	1.16 90	15.24 211	12.52 213	4.62 114	7.49 123	4.11 96	4.80 175	6.61 66	2.71 162	0.04 201	0.21 358	0.11 318	0.07 265	0.07 70	0.02 10

xyz-stereo-finetune2	5.60 191	1.64 252	5.87 136	2.44 26	0.32 15	15.39 383	1.90 175	10.59 134	5.28 99	10.58 185	17.82 233	7.37 173	8.93 279	14.86 358	8.46 347	0.01 101	0.02 71	0.08 273	0.14 315	0.23 174	0.04 49

PAM	6.94 254	1.65 254	14.88 431	5.38 243	1.98 236	14.76 372	1.28 97	14.54 197	6.77 131	15.52 284	9.10 137	24.15 412	11.60 341	12.46 288	2.33 137	0.04 201	0.28 405	0.07 263	0.42 440	0.57 345	0.99 408

test_sample4	9.10 323	1.65 254	9.91 335	5.19 226	2.57 272	16.59 416	5.38 321	27.37 385	19.80 307	17.80 338	27.52 363	15.01 293	11.21 326	12.69 299	8.15 342	0.21 308	0.07 207	0.06 251	0.03 192	0.43 289	0.30 270

DeepStereo_RVC	5.65 193	1.65 254	9.06 295	5.21 229	0.56 57	5.55 157	1.84 167	12.16 148	7.22 148	13.94 246	14.96 207	12.58 247	10.27 308	11.25 224	5.81 292	0.39 377	0.10 257	0.11 318	0.00 1	0.18 144	0.22 226

111	7.26 268	1.65 254	7.28 199	3.56 92	0.32 15	10.76 293	3.53 268	20.55 306	27.51 397	10.07 179	16.62 224	14.30 280	9.53 294	12.02 259	5.87 293	0.14 275	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.31 232	1.14 420

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 175	1.66 258	7.56 211	3.49 86	0.40 27	2.75 19	0.67 54	16.07 233	14.76 244	12.27 201	18.67 249	11.95 239	8.08 264	7.84 93	2.89 172	0.01 101	0.06 180	0.00 1	0.00 1	0.37 267	0.04 49

CAS++	4.07 134	1.67 259	6.02 144	4.17 131	1.02 129	4.26 70	1.68 132	19.10 285	10.01 189	9.18 170	9.17 139	1.98 63	1.41 41	9.54 153	1.73 85	0.02 158	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.32 242	0.11 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
plain	4.15 135	1.67 259	9.97 338	4.86 188	2.97 300	3.27 34	1.41 105	8.20 83	5.51 106	3.37 78	16.69 225	3.03 76	2.71 91	14.44 350	3.91 229	0.14 275	0.00 1	0.03 206	0.01 139	0.69 371	0.14 153

CASS	8.15 297	1.67 259	7.68 218	8.25 406	1.52 191	14.39 361	2.72 234	22.65 332	17.23 275	15.42 282	22.68 313	13.47 273	11.87 345	12.44 285	6.07 298	0.96 464	0.05 147	0.12 322	0.01 139	0.71 376	3.14 489
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	6.75 244	1.67 259	12.34 383	4.67 173	1.47 183	10.01 279	2.24 202	26.43 374	17.22 274	14.72 259	12.75 189	7.02 163	9.68 297	8.44 110	5.26 279	0.01 101	0.04 116	0.05 234	0.09 282	0.35 259	0.55 341

NRIStereo	5.73 195	1.67 259	8.42 255	5.72 266	0.41 29	6.71 226	2.60 229	14.73 202	10.71 196	12.39 205	15.07 208	11.58 229	6.23 215	12.06 265	4.78 260	0.61 423	0.17 333	0.11 318	0.00 1	0.28 206	0.27 257

rafts_anoy	6.02 212	1.67 259	6.27 157	6.53 326	4.98 395	5.30 142	2.53 224	13.77 190	21.01 319	12.70 221	16.23 221	8.56 189	5.65 198	9.09 142	5.22 277	0.04 201	0.31 411	0.09 285	0.03 192	0.25 184	0.17 185

ACVNet	10.36 374	1.68 265	5.49 120	6.01 290	2.75 285	12.78 334	3.56 270	21.89 322	34.81 462	14.96 265	30.78 406	24.72 422	13.88 387	15.81 378	17.20 442	0.13 273	0.01 25	0.06 251	0.06 255	0.51 326	0.15 170

acv_ft	12.16 414	1.68 265	11.97 379	7.70 387	6.20 451	19.61 443	5.52 328	25.78 364	34.81 462	25.62 464	30.78 406	24.72 422	13.20 372	15.81 378	18.80 453	0.13 273	0.01 25	0.06 251	0.06 255	0.63 360	0.15 170

GwcNet-ADL	8.48 305	1.70 267	9.38 309	7.10 361	2.78 287	6.74 229	6.57 373	30.15 420	26.01 385	15.15 277	17.77 232	13.93 277	6.96 241	12.96 311	9.91 368	0.48 399	0.72 480	0.01 170	0.01 139	0.51 326	0.84 389

RASNet	11.59 402	1.71 268	10.36 349	6.30 311	5.66 436	15.48 387	6.12 352	34.50 482	20.86 317	16.61 312	32.51 439	22.04 389	23.00 483	19.44 435	16.15 435	0.71 433	0.03 103	0.05 234	0.01 139	0.15 124	0.13 147

PAM_32	6.82 247	1.73 269	14.16 416	5.34 241	1.47 183	13.84 350	0.88 71	14.75 203	6.34 121	14.22 253	9.14 138	24.94 425	11.87 345	12.50 291	2.79 168	0.14 275	0.27 402	0.09 285	0.42 440	0.54 334	0.89 396

ICVP	10.07 367	1.73 269	6.11 148	9.08 421	3.31 311	12.25 325	6.56 372	26.30 373	22.52 342	16.49 309	31.80 427	26.94 442	12.42 355	11.35 228	10.92 385	1.17 478	0.57 468	0.17 353	0.10 291	0.58 349	1.07 415
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	9.71 350	1.73 269	6.09 147	7.47 379	4.27 359	10.06 280	6.00 345	29.14 407	21.74 333	15.76 291	32.88 444	22.63 395	13.18 370	12.94 310	9.12 361	0.09 254	0.02 71	0.07 263	0.10 291	0.70 374	0.24 241

Patchmatch Stereo++	5.56 187	1.74 272	9.01 289	5.09 205	0.41 29	5.66 168	2.40 217	12.52 155	7.00 138	12.52 208	18.08 236	13.02 258	6.74 234	11.59 242	4.01 238	0.78 444	0.09 241	0.09 285	0.00 1	0.22 159	0.22 226
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	5.50 178	1.74 272	9.03 293	5.09 205	0.42 34	5.66 168	1.98 185	12.50 153	7.01 143	12.52 208	18.13 241	12.96 254	6.77 238	11.11 212	3.83 225	0.72 435	0.09 241	0.09 285	0.00 1	0.22 159	0.22 226

ROB_FTStereo_v2	5.53 179	1.74 272	8.97 286	5.09 205	0.42 34	5.64 162	2.02 187	12.50 153	7.00 138	12.51 207	18.10 238	12.99 255	6.72 233	11.50 234	4.04 241	0.70 431	0.09 241	0.09 285	0.00 1	0.22 159	0.23 234

ROB_FTStereo	5.49 177	1.74 272	8.96 284	5.09 205	0.42 34	5.65 163	1.68 132	12.53 158	7.00 138	12.53 214	18.00 235	13.02 258	6.74 234	11.51 235	3.81 224	0.60 419	0.09 241	0.09 285	0.00 1	0.22 159	0.22 226

HUI-Stereo	5.48 175	1.74 272	9.01 289	5.08 204	0.42 34	5.65 163	2.77 237	12.55 159	7.03 145	12.54 216	18.10 238	13.07 262	6.71 232	9.92 164	3.74 218	0.61 423	0.08 229	0.09 285	0.00 1	0.22 159	0.23 234

iGMRVC	5.54 182	1.74 272	9.01 289	5.09 205	0.42 34	5.66 168	1.81 164	12.61 162	7.02 144	12.52 208	18.11 240	13.02 258	6.64 230	11.57 239	4.16 242	0.82 451	0.09 241	0.09 285	0.00 1	0.22 159	0.21 219

iRAFT	5.56 187	1.74 272	9.01 289	5.09 205	0.41 29	5.66 168	2.40 217	12.52 155	7.00 138	12.52 208	18.08 236	13.02 258	6.74 234	11.59 242	4.01 238	0.78 444	0.09 241	0.09 285	0.00 1	0.22 159	0.22 226

RAFT-IKP	5.53 179	1.74 272	8.95 281	5.09 205	0.41 29	5.45 149	2.08 192	12.52 155	7.00 138	12.52 208	18.13 241	12.93 253	6.79 239	11.59 242	3.99 236	0.80 449	0.09 241	0.09 285	0.00 1	0.22 159	0.22 226

EAI-Stereo	5.21 160	1.74 272	8.46 259	5.69 260	1.37 179	5.67 173	3.52 267	18.77 278	5.65 107	9.75 175	16.08 219	6.36 148	3.57 117	11.73 250	3.64 212	0.01 101	0.33 418	0.03 206	1.06 489	0.21 156	0.65 363

anonymousdsp	3.51 105	1.75 281	5.66 130	3.49 86	1.13 144	5.04 130	1.74 149	13.69 185	5.07 89	4.83 121	5.42 92	4.25 100	4.44 149	11.14 214	1.98 103	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.18 333	0.31 232	0.13 147

DCRE	6.07 216	1.75 281	8.41 254	7.20 366	3.82 333	6.48 215	4.18 291	15.52 219	10.42 191	9.24 171	22.47 311	11.71 232	5.46 189	10.62 185	3.02 184	0.02 158	0.26 397	0.05 234	0.30 405	0.15 124	0.24 241

IGEV-Stereo	3.52 106	1.75 281	5.67 131	3.49 86	1.12 142	5.04 130	1.73 148	13.70 186	5.07 89	4.83 121	5.42 92	4.27 101	4.43 148	11.15 219	1.98 103	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.18 333	0.31 232	0.12 133
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HHNet	7.39 270	1.75 281	7.24 197	3.26 70	3.18 304	5.04 130	6.40 363	19.04 283	15.70 259	20.71 402	32.13 434	10.69 216	5.91 206	10.45 179	4.60 255	0.40 380	0.07 207	0.21 374	0.13 309	0.54 334	0.41 308

MyStereo06	6.40 223	1.76 285	13.15 396	6.19 305	4.40 372	7.09 236	9.95 435	16.68 242	6.98 137	12.91 225	10.76 169	17.84 344	5.71 200	9.97 166	3.39 205	0.06 238	0.10 257	0.02 188	0.04 214	0.73 381	0.29 267

MyStereo05	9.29 332	1.76 285	8.95 281	6.19 305	4.40 372	7.09 236	9.95 435	31.21 436	40.82 495	17.31 328	12.93 194	10.33 212	12.52 360	13.93 338	7.05 310	0.06 238	0.10 257	0.02 188	0.04 214	0.73 381	0.29 267

ff7	3.48 101	1.76 285	6.20 151	3.45 82	1.13 144	5.02 124	1.70 135	13.26 173	5.04 84	4.66 116	5.47 95	3.49 82	4.70 165	11.14 214	2.01 107	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.18 333	0.30 220	0.14 153

ffff	3.48 101	1.76 285	6.20 151	3.45 82	1.13 144	5.02 124	1.70 135	13.26 173	5.04 84	4.66 116	5.47 95	3.49 82	4.70 165	11.14 214	2.01 107	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.18 333	0.30 220	0.14 153

11t	3.48 101	1.76 285	6.20 151	3.45 82	1.13 144	5.02 124	1.70 135	13.26 173	5.04 84	4.66 116	5.47 95	3.49 82	4.70 165	11.14 214	2.01 107	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.18 333	0.30 220	0.14 153

ccc-4	3.48 101	1.76 285	6.20 151	3.45 82	1.13 144	5.02 124	1.70 135	13.26 173	5.04 84	4.66 116	5.47 95	3.49 82	4.70 165	11.14 214	2.01 107	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.18 333	0.30 220	0.14 153

CoDeX	9.24 327	1.77 291	9.54 315	6.08 296	3.79 331	16.45 412	6.76 381	26.15 371	25.03 372	17.18 326	25.12 335	14.69 288	11.68 342	12.22 274	6.71 305	0.30 347	0.20 351	0.15 344	0.02 172	0.23 174	0.68 366

PCWNet_CMD	9.64 346	1.77 291	10.59 353	4.80 182	2.90 292	16.25 410	2.42 219	29.37 413	34.10 456	17.41 329	22.04 305	19.10 362	7.70 252	12.05 263	6.86 307	0.22 314	0.45 445	0.80 454	0.22 356	3.11 477	0.69 368

MSMDNet	9.64 346	1.77 291	10.63 354	4.83 183	2.90 292	16.35 411	2.37 212	29.33 411	34.29 459	17.43 331	22.10 307	19.05 361	7.79 257	12.11 271	6.87 308	0.23 323	0.46 447	0.67 443	0.21 353	2.77 468	0.60 351

rvit_stereo_0081	3.93 125	1.78 294	8.60 267	6.26 309	1.73 209	3.48 42	2.36 209	7.71 71	15.81 261	4.41 110	5.39 90	5.14 122	3.94 127	7.95 96	3.57 207	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.01 139	0.39 276	0.10 113

rvit_stereo_0082	3.93 125	1.78 294	8.60 267	6.26 309	1.73 209	3.48 42	2.36 209	7.71 71	15.81 261	4.41 110	5.39 90	5.14 122	3.94 127	7.95 96	3.57 207	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.01 139	0.39 276	0.10 113

DispNO	9.33 334	1.78 294	15.84 437	5.73 267	5.74 441	12.24 324	4.81 310	25.06 354	21.10 321	16.70 316	20.86 285	17.78 342	11.76 343	16.74 404	8.85 354	0.22 314	0.15 322	0.03 206	0.12 304	0.41 284	0.64 361

THIR-Stereo	9.38 337	1.78 294	8.50 262	4.74 176	0.71 87	15.92 395	11.93 471	16.39 236	21.56 328	24.27 443	32.07 432	14.40 281	14.14 393	11.49 233	8.39 346	0.05 220	0.25 394	0.10 304	0.05 238	0.33 249	0.58 348

HSM	11.33 396	1.80 298	7.04 190	6.13 302	3.99 344	16.16 404	6.92 385	29.69 417	19.39 302	22.95 432	26.05 347	41.08 529	15.79 425	20.25 452	8.89 358	0.02 158	0.03 103	0.01 170	0.00 1	0.15 124	0.34 286

iRaft-Stereo_5w	8.70 313	1.81 299	9.33 307	5.83 272	3.78 329	4.87 112	11.12 459	15.86 231	14.80 245	15.23 280	26.36 350	21.49 384	12.91 368	15.94 386	12.73 402	0.58 414	0.05 147	0.08 273	0.09 282	0.85 395	0.33 282

DCVSM-stereo	9.70 348	1.83 300	11.36 369	5.81 269	3.59 324	10.57 289	3.00 246	18.71 276	22.11 337	23.79 441	19.02 254	29.73 455	17.68 449	13.33 323	9.11 360	0.21 308	1.14 501	0.27 390	0.06 255	0.75 387	1.89 453

iRaft-Stereo_20w	6.06 215	1.84 301	12.04 381	4.23 139	1.67 203	6.77 230	2.22 200	18.73 277	6.08 116	14.72 259	10.33 160	13.42 272	8.14 265	15.88 381	3.08 190	0.01 101	0.24 386	0.13 333	0.39 434	0.61 354	0.71 373

STrans-v2	7.98 294	1.84 301	9.42 311	4.84 186	1.48 186	12.23 323	10.05 440	19.06 284	12.32 212	13.63 242	26.06 348	18.13 353	12.35 354	12.99 314	3.99 236	0.01 101	0.01 25	0.18 358	0.01 139	0.22 159	0.83 387

delet	12.65 427	1.85 303	11.36 369	7.71 389	6.22 453	22.52 463	10.22 448	28.14 394	37.67 481	19.66 380	29.24 379	21.00 379	15.99 427	21.97 468	17.77 447	0.03 185	0.07 207	0.19 366	0.04 214	0.60 352	0.75 379

MSCF	3.01 77	1.87 304	5.23 108	3.98 122	0.70 82	5.42 147	1.48 108	8.59 90	4.59 75	5.05 126	6.40 107	1.76 55	7.07 242	5.69 46	1.36 60	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.63 463	0.16 131	0.24 241

SGM-Forest	12.92 431	1.87 304	6.61 165	5.68 259	2.05 241	23.19 469	11.30 462	34.24 478	30.77 424	26.54 472	31.99 430	29.98 458	15.74 424	21.17 465	13.36 408	1.05 471	0.33 418	0.84 461	0.01 139	0.71 376	0.97 404
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DISCO	16.36 464	1.88 306	16.15 439	7.78 391	4.19 354	26.92 498	10.21 447	30.31 426	44.26 515	21.35 416	33.91 460	35.80 504	22.40 481	35.65 533	33.87 532	0.18 291	0.08 229	0.04 226	0.04 214	1.71 441	0.54 340

TransformOpticalFlow	7.76 284	1.90 307	9.31 306	5.50 250	1.18 152	6.97 234	8.27 407	17.86 263	13.21 226	14.58 257	29.13 378	19.01 359	10.85 315	12.51 292	3.69 217	0.01 101	0.04 116	0.20 369	0.04 214	0.17 141	0.84 389

CroCo-Stereo	3.27 95	1.90 307	7.18 192	8.50 411	1.11 140	0.96 2	0.97 78	10.18 121	8.20 167	3.59 84	4.69 74	8.02 182	4.53 158	2.75 5	2.34 138	0.01 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 232	0.11 126
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
DMCA	8.51 307	1.90 307	9.96 337	5.16 217	4.14 353	10.29 283	4.46 298	25.52 359	19.55 303	16.33 305	20.69 278	17.59 339	11.26 327	10.42 178	11.36 392	0.50 403	0.08 229	0.35 410	0.05 238	0.36 260	0.31 278

CFNet_ucs	10.25 371	1.91 310	11.88 377	4.98 194	4.08 348	15.11 377	3.57 272	28.02 392	31.98 439	18.21 351	25.20 336	23.27 403	9.38 290	13.38 324	7.22 312	0.23 323	0.81 487	1.65 493	0.22 356	3.01 473	0.93 401

ProNet	3.61 110	1.91 310	6.17 150	3.31 74	0.67 75	5.51 150	6.46 366	12.60 161	6.23 118	3.18 73	4.80 79	3.64 88	3.57 117	11.15 219	2.11 122	0.02 158	0.21 358	0.01 170	0.01 139	0.41 284	0.14 153

CFNet_pseudo	9.58 343	1.91 310	10.73 357	4.53 163	2.91 294	14.26 358	2.75 236	26.73 379	32.14 440	17.10 323	23.02 315	22.14 391	8.74 275	12.17 273	7.43 316	0.20 303	0.45 445	1.24 487	0.24 375	2.49 462	0.49 333

psm_up	13.18 436	1.91 310	8.81 274	9.59 439	5.84 446	15.17 380	11.37 464	38.74 520	30.81 425	20.66 401	30.32 399	30.00 459	23.12 484	19.19 432	16.02 432	0.58 414	0.10 257	0.17 353	0.01 139	0.65 366	0.55 341

MyStereo07	4.38 138	1.92 314	5.06 100	6.09 297	4.31 365	6.54 219	9.96 437	15.35 215	5.15 94	4.34 107	5.65 100	3.15 78	5.77 203	11.33 227	1.81 91	0.06 238	0.10 257	0.03 206	0.04 214	0.63 360	0.30 270

MyStereo04	9.24 327	1.92 314	8.78 273	6.09 297	4.31 365	6.54 219	9.96 437	32.24 454	41.99 503	14.26 254	11.98 182	12.00 241	12.01 348	13.93 338	7.53 320	0.06 238	0.10 257	0.03 206	0.04 214	0.63 360	0.30 270

ccs_rob	9.61 345	1.92 314	10.72 356	4.55 164	2.89 291	14.33 360	2.86 243	26.85 380	32.36 443	17.05 321	22.91 314	22.12 390	8.70 273	12.10 269	7.44 317	0.19 295	0.44 440	1.38 489	0.25 381	2.68 465	0.57 346

DIP-Stereo	6.74 242	1.93 317	10.02 344	4.28 148	1.64 201	13.54 345	1.52 119	15.16 209	6.63 128	14.30 255	26.81 356	10.90 218	5.19 182	14.78 357	7.56 322	0.00 1	0.06 180	0.05 234	0.00 1	0.17 141	0.17 185
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	7.66 280	1.94 318	9.40 310	7.72 390	6.03 447	12.99 337	3.10 251	19.47 288	18.51 295	12.27 201	18.43 244	8.28 184	10.16 306	11.38 229	5.62 289	0.36 363	0.62 472	4.36 523	0.30 405	1.72 442	0.55 341

rvit_stereo_0083	4.53 140	1.94 318	9.94 336	7.12 363	1.67 203	4.98 120	2.80 240	8.25 85	18.22 293	4.76 120	7.78 126	6.41 149	4.87 176	7.54 89	3.74 218	0.11 264	0.04 116	0.00 1	0.01 139	0.24 180	0.16 177

GwcNet-RSSM	10.65 381	1.94 318	8.57 265	6.89 352	5.26 415	12.26 326	5.21 315	25.80 366	31.50 430	16.67 314	33.52 454	23.70 410	13.88 387	12.84 304	13.67 411	0.05 220	0.10 257	0.14 337	0.02 172	0.65 366	0.39 301

iResNet_ROB	11.71 404	1.96 321	10.77 358	6.01 290	3.68 325	15.13 379	2.34 208	31.72 443	37.58 480	26.16 469	32.77 441	25.88 434	15.34 420	16.35 397	7.94 335	0.19 295	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.31 232	0.12 133

G2L-Stereo	10.09 368	1.97 322	9.53 314	7.09 359	4.21 355	9.10 270	8.53 414	29.05 405	22.51 341	19.28 373	25.57 340	22.70 397	10.67 312	15.44 371	14.88 425	0.25 334	0.04 116	0.08 273	0.01 139	0.36 260	0.42 311

RAFT_CTSACE	8.24 299	1.97 322	8.39 251	6.89 352	5.11 405	5.86 188	2.63 231	14.62 200	16.88 271	23.52 440	34.77 464	16.02 310	7.37 248	17.91 415	2.23 133	0.00 1	0.12 286	0.00 1	0.03 192	0.39 276	0.05 63

GES	8.51 307	1.98 324	11.82 376	6.39 317	1.77 215	12.36 327	6.22 355	21.55 315	21.34 326	19.02 370	26.02 344	8.79 191	9.34 289	13.94 340	7.24 313	0.38 367	0.10 257	0.30 405	0.14 315	0.69 371	0.73 376

GASTEREO	3.18 86	1.99 325	5.13 103	4.28 148	0.70 82	5.59 159	1.49 112	8.66 95	4.94 83	5.17 129	6.84 113	1.58 51	7.14 243	7.72 92	1.38 61	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.64 464	0.08 82	0.23 234

tt1	5.27 162	1.99 325	5.11 102	6.02 293	0.26 5	10.59 291	4.22 292	18.45 271	16.31 266	6.75 140	8.95 135	4.75 114	9.15 283	10.82 199	1.61 75	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.04 214	0.26 195	0.14 153

HI	8.30 300	2.00 327	6.75 172	4.58 168	5.15 408	4.16 61	0.50 43	17.99 265	9.24 181	25.03 454	28.22 369	20.23 373	12.47 357	17.93 416	11.49 394	0.00 1	0.10 257	0.00 1	0.05 238	0.08 82	0.05 63

CoSv	8.30 300	2.00 327	6.75 172	4.58 168	5.15 408	4.16 61	0.50 43	17.99 265	9.24 181	25.03 454	28.22 369	20.23 373	12.47 357	17.93 416	11.49 394	0.00 1	0.10 257	0.00 1	0.05 238	0.08 82	0.05 63

ACVNet-DCA	5.28 163	2.00 327	4.99 95	5.89 276	0.26 5	10.85 298	5.38 321	20.20 297	11.88 205	6.95 146	10.01 149	4.49 106	9.78 299	10.79 194	1.59 72	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.04 214	0.25 184	0.20 211

xx1	5.99 211	2.00 327	4.99 95	5.89 276	0.26 5	10.85 298	5.38 321	17.84 259	15.48 254	6.95 146	10.01 149	16.02 310	11.15 324	10.79 194	1.59 72	0.00 1	0.05 147	0.02 188	0.05 238	0.25 184	0.20 211

1test111	5.59 190	2.00 327	4.99 95	5.89 276	0.26 5	10.85 298	5.38 321	20.20 297	11.88 205	6.95 146	10.01 149	4.49 106	9.78 299	11.09 210	7.45 318	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.04 214	0.25 184	0.20 211

cc1	5.34 167	2.00 327	4.99 95	5.89 276	0.26 5	10.85 298	5.38 321	17.85 261	15.48 254	6.95 146	10.01 149	4.49 106	9.78 299	10.79 194	1.59 72	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.04 214	0.30 220	0.13 147

ToySt	10.51 379	2.00 327	15.67 435	5.33 239	0.95 126	14.97 373	9.51 428	24.02 345	27.37 394	14.61 258	24.67 331	24.56 416	14.70 407	16.86 405	13.35 407	0.06 238	0.23 375	0.03 206	0.09 282	0.62 357	0.67 365

pcwnet_v2	12.32 417	2.00 327	17.53 454	7.79 392	5.69 439	17.06 419	3.69 277	36.52 501	46.17 522	20.55 396	29.39 385	16.50 316	13.00 369	15.70 374	9.32 363	0.50 403	1.00 498	0.34 409	0.24 375	2.00 452	1.38 432

PSMNet-ADL	9.88 360	2.01 335	6.80 178	9.18 425	4.26 358	15.11 377	3.50 263	27.12 382	24.42 370	14.72 259	18.96 252	25.32 429	13.43 374	15.76 376	14.04 415	0.79 448	0.78 486	0.00 1	0.02 172	0.26 195	1.18 424

DSFCA	11.85 409	2.01 335	12.93 392	5.40 246	6.87 471	15.36 381	10.45 451	30.68 430	31.84 432	25.99 466	23.52 319	22.03 388	14.05 390	20.28 455	12.46 398	0.57 413	0.41 430	0.28 397	0.38 431	1.02 405	0.47 325

ISRNet	12.26 416	2.02 337	17.38 450	12.71 499	6.24 456	7.39 241	1.62 128	29.23 410	31.94 438	22.65 428	35.28 465	24.62 417	15.27 418	15.28 362	13.76 413	0.78 444	1.00 498	2.30 505	0.52 454	0.92 402	4.29 501

RALCasStereoNet	5.95 206	2.02 337	7.09 191	7.06 358	5.10 404	6.36 212	5.44 327	13.97 193	13.25 228	9.93 177	17.45 229	10.37 213	3.89 126	11.64 247	4.24 246	0.02 158	0.46 447	0.10 304	0.00 1	0.20 152	0.31 278

UNet	12.64 426	2.02 337	13.36 398	6.85 351	7.76 492	25.31 487	4.74 305	34.10 474	28.19 401	20.03 388	31.07 414	27.02 444	17.36 445	20.18 449	13.87 414	0.06 238	0.05 147	0.27 390	0.01 139	0.23 174	0.39 301

IGEV-FE	5.28 163	2.03 340	14.26 419	6.10 300	1.33 170	4.32 72	1.03 85	14.46 194	6.50 124	13.33 239	11.86 180	11.00 219	3.47 113	10.71 190	3.65 214	0.03 185	0.22 368	0.15 344	0.26 385	0.80 390	0.20 211

ITSA-stereo	11.44 399	2.03 340	10.92 364	5.90 280	1.78 217	12.05 321	4.17 288	36.77 503	49.15 531	18.17 349	18.53 248	21.79 386	12.59 361	15.74 375	14.05 416	0.45 391	0.39 426	0.28 397	0.29 398	0.98 403	2.81 477

IGEV_Zeroshot_test	5.28 163	2.03 340	14.26 419	6.09 297	1.33 170	4.32 72	1.03 85	14.46 194	6.50 124	13.33 239	11.89 181	11.01 220	3.45 110	10.71 190	3.64 212	0.03 185	0.22 368	0.15 344	0.26 385	0.80 390	0.20 211

CroCo-Stereo Lap2	4.01 131	2.03 340	8.14 243	9.82 445	6.03 447	1.11 3	0.79 65	9.71 112	7.98 160	3.26 74	4.99 83	9.08 197	5.80 204	6.08 55	4.39 250	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.71 376	0.30 270

DAS	10.80 390	2.03 340	13.96 411	9.01 419	6.23 454	14.67 370	7.38 396	21.59 316	32.58 446	18.67 364	28.13 367	19.20 364	17.08 442	16.54 401	7.31 314	0.58 414	0.01 25	0.29 401	0.01 139	0.47 305	0.20 211

SepStereo	11.34 397	2.03 340	13.96 411	9.01 419	6.23 454	14.67 370	7.38 396	21.59 316	32.58 446	18.67 364	28.13 367	19.20 364	17.08 442	27.36 499	7.31 314	0.58 414	0.01 25	0.29 401	0.01 139	0.47 305	0.20 211

FE-Mocha	4.54 141	2.08 346	9.99 340	4.36 153	2.16 246	4.76 103	0.81 66	13.59 182	4.81 79	13.39 241	11.04 170	11.38 227	3.45 110	5.97 53	2.12 125	0.03 185	0.14 316	0.14 337	0.38 431	0.12 105	0.18 193

HH	5.47 172	2.08 346	9.00 287	4.88 189	1.07 136	4.93 116	3.60 274	16.68 242	6.83 132	8.39 160	12.14 183	15.05 294	9.06 281	12.68 296	1.93 97	0.02 158	0.17 333	0.18 358	0.00 1	0.28 206	0.48 329

HanStereo	5.47 172	2.08 346	9.00 287	4.88 189	1.07 136	4.93 116	3.60 274	16.68 242	6.83 132	8.39 160	12.14 183	15.05 294	9.06 281	12.68 296	1.93 97	0.02 158	0.17 333	0.18 358	0.00 1	0.28 206	0.48 329

MMNet	12.97 432	2.08 346	12.74 389	6.98 354	6.27 458	26.39 495	4.73 304	23.10 337	41.79 500	25.48 462	32.29 437	21.09 381	17.79 450	19.52 437	17.90 449	0.19 295	0.07 207	0.10 304	0.00 1	0.37 267	0.59 350

rvit_stereo_0080	3.98 128	2.11 350	7.62 214	3.68 104	1.90 230	4.16 61	7.60 401	9.69 110	8.13 164	5.08 127	7.39 120	6.27 145	4.44 149	6.73 71	3.92 230	0.20 303	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.55 338	0.12 133

whm_eth	3.98 128	2.11 350	7.62 214	3.68 104	1.90 230	4.16 61	7.60 401	9.69 110	8.13 164	5.08 127	7.39 120	6.27 145	4.44 149	6.73 71	3.92 230	0.20 303	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.55 338	0.12 133

hitnet-ft	12.04 412	2.11 350	6.14 149	7.27 367	3.90 335	25.98 490	3.56 270	22.56 329	23.74 358	20.55 396	33.81 458	31.59 472	18.67 463	19.47 436	17.20 442	0.42 386	1.36 506	0.35 410	0.07 265	1.11 412	0.86 393

UCFNet_RVC	9.48 340	2.12 353	4.89 92	7.03 355	3.78 329	16.05 396	6.37 362	28.25 395	20.00 310	15.93 296	23.07 316	25.21 427	12.79 363	12.57 295	8.01 336	0.07 249	0.04 116	1.17 478	0.23 365	1.31 426	0.69 368

SGM_RVC	19.52 497	2.12 353	6.79 177	6.59 330	1.33 170	38.20 541	15.74 507	38.13 515	34.07 455	45.71 552	41.91 510	51.41 559	38.10 545	38.77 549	27.80 516	0.61 423	0.36 423	0.51 427	0.33 417	1.03 406	0.90 397
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IIG-Stereo	7.41 272	2.13 355	8.55 263	10.02 453	1.76 213	6.82 231	1.53 120	17.17 249	15.84 263	18.74 366	20.30 273	18.01 348	8.39 268	12.89 306	5.22 277	0.27 340	0.03 103	0.03 206	0.00 1	0.16 131	0.30 270

RAFT	8.51 307	2.16 356	8.93 277	8.14 401	0.81 110	12.63 331	8.49 413	16.34 235	15.56 257	22.31 423	18.99 253	19.29 366	11.39 333	17.57 411	6.05 295	0.01 101	0.19 346	0.27 390	0.02 172	0.64 364	0.45 322

StereoVision	7.21 267	2.17 357	9.29 304	9.43 430	3.91 337	5.09 134	1.91 176	20.04 295	17.37 279	8.57 164	29.59 388	11.08 222	6.76 237	12.44 285	4.71 257	0.54 410	0.05 147	0.16 351	0.03 192	0.82 392	0.30 270

LL-Strereo2	5.54 182	2.17 357	9.12 298	5.65 256	2.54 270	6.48 215	2.27 205	15.08 206	7.79 159	10.99 191	10.26 159	15.94 307	3.50 116	13.25 322	3.63 211	0.00 1	0.13 300	1.34 488	0.10 291	0.30 220	0.19 206

ADLNet2	12.44 421	2.17 357	12.84 391	9.17 424	5.82 444	20.00 445	10.13 444	32.53 457	36.22 474	18.62 363	19.39 257	21.96 387	17.07 441	21.43 466	19.42 456	0.24 328	0.15 322	0.06 251	0.08 269	0.86 396	0.57 346

CFNet-ft	9.87 358	2.18 360	5.49 120	7.45 377	5.25 412	15.76 391	5.98 343	21.89 322	21.87 334	14.96 265	30.02 394	25.68 431	13.68 379	12.46 288	10.94 387	0.08 252	0.06 180	1.83 494	0.22 356	1.09 409	0.43 314

CFNet_RVC	9.87 358	2.18 360	5.49 120	7.45 377	5.25 412	15.76 391	5.98 343	21.89 322	21.87 334	14.96 265	30.02 394	25.68 431	13.68 379	12.46 288	10.94 387	0.08 252	0.06 180	1.83 494	0.22 356	1.09 409	0.43 314

ADLNet	12.34 419	2.22 362	10.14 345	8.38 408	6.78 469	17.56 426	9.05 418	33.21 467	26.28 387	27.06 476	26.01 343	26.80 438	13.76 382	16.99 407	18.74 452	0.24 328	0.39 426	0.23 382	0.10 291	0.64 364	2.16 467

MLCV	9.32 333	2.22 362	12.55 387	5.22 231	1.32 168	13.79 348	1.35 103	21.14 312	23.65 354	21.91 420	31.37 418	17.14 330	7.57 250	16.00 389	10.18 374	0.22 314	0.01 25	0.03 206	0.02 172	0.40 281	0.29 267

AIO-test2	7.01 256	2.23 364	6.87 180	8.42 409	5.28 418	9.03 268	5.32 318	25.92 367	23.54 350	6.78 142	20.55 276	5.25 126	3.58 120	9.56 154	2.50 149	3.96 519	0.04 116	0.03 206	0.47 447	0.56 344	0.33 282

GCAP-BAT	4.57 143	2.24 365	7.50 209	3.14 61	4.24 356	5.93 191	1.88 171	9.03 100	5.80 110	13.03 230	12.47 188	8.46 188	2.89 97	11.02 206	2.94 177	0.00 1	0.12 286	0.01 170	0.28 394	0.05 47	0.28 261

test_sample7	10.45 376	2.24 365	9.90 334	5.32 238	2.01 239	14.98 374	7.44 398	28.75 399	23.91 361	24.38 448	21.03 288	24.64 418	17.82 452	13.58 332	9.82 365	0.59 418	0.87 492	0.39 417	0.12 304	0.66 370	0.47 325

raft_robust	7.97 293	2.26 367	6.75 172	5.83 272	0.72 96	5.57 158	0.84 68	33.59 469	34.21 458	18.17 349	19.88 266	6.50 151	5.62 196	15.33 363	2.83 171	0.03 185	0.23 375	0.00 1	0.37 429	0.32 242	0.39 301

NINENet	10.74 386	2.29 368	10.44 351	8.03 398	5.09 402	17.62 430	2.79 238	38.69 519	33.24 451	18.35 357	26.31 349	14.49 283	9.40 291	15.88 381	10.57 380	0.41 382	0.21 358	0.29 401	0.00 1	0.42 287	0.23 234

GANet-ADL	8.36 303	2.31 369	8.44 257	7.39 374	2.65 278	12.58 330	5.24 316	29.55 415	25.24 374	14.19 252	16.70 226	17.07 328	6.91 240	10.65 187	6.26 301	0.38 367	0.39 426	0.10 304	0.12 304	0.75 387	0.28 261

CFNet	10.67 382	2.33 370	8.90 276	6.66 337	4.09 350	16.05 396	4.26 293	30.44 428	31.01 426	18.53 361	26.48 352	23.69 409	13.68 379	15.27 361	10.59 382	0.05 220	0.02 71	0.44 419	0.05 238	0.73 381	0.23 234

ACRE	7.07 260	2.38 371	13.26 397	7.36 371	4.86 386	10.28 282	4.40 294	15.51 218	13.69 233	17.22 327	19.23 255	8.00 180	4.20 138	10.64 186	8.50 348	0.33 353	0.32 414	0.03 206	0.14 315	0.37 267	0.77 383

rvit_stereo_0081_aga	3.72 117	2.39 372	8.60 267	5.27 234	2.99 301	5.02 124	1.94 180	8.12 82	6.24 119	6.74 139	6.85 114	5.85 137	3.28 106	7.31 81	3.04 186	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 351	0.22 226

ssnet_v2	13.23 437	2.43 373	11.25 366	7.34 369	2.92 296	23.05 468	12.95 479	35.93 496	32.92 450	21.23 414	25.38 337	28.81 448	15.22 417	22.57 473	19.81 460	0.18 291	0.08 229	0.19 366	0.05 238	1.24 420	1.06 414

CIPLG	7.15 263	2.44 374	12.82 390	7.38 372	4.93 390	10.51 287	4.56 300	15.17 210	13.25 228	17.45 332	19.75 264	8.42 186	4.60 162	11.41 231	8.31 343	0.33 353	0.32 414	0.03 206	0.14 315	0.37 267	0.72 375

SGM-ForestM	23.72 530	2.44 374	9.13 300	7.43 375	2.25 251	44.80 553	19.11 529	44.90 552	49.97 537	50.74 559	51.18 544	62.06 572	45.83 560	44.96 559	33.88 533	1.00 467	0.84 489	0.78 450	0.62 462	1.29 423	1.11 416

AASNet	12.49 423	2.46 376	10.49 352	9.82 445	6.86 470	17.33 422	6.73 378	41.09 533	37.86 483	22.53 427	29.11 377	16.68 319	13.48 377	14.54 355	17.87 448	0.20 303	0.02 71	0.78 450	0.05 238	1.18 415	0.76 380

MyStereo8	7.13 261	2.48 377	10.86 362	6.81 348	4.98 395	10.73 292	1.42 106	14.58 199	9.73 185	15.75 290	23.16 317	12.17 246	7.96 262	9.85 162	10.21 376	0.04 201	0.19 346	0.08 273	0.21 353	0.58 349	0.82 386

IPLGR_C	7.16 264	2.48 377	12.98 393	7.52 381	4.91 389	10.56 288	4.59 302	15.63 223	14.12 237	17.42 330	18.87 251	8.00 180	4.59 161	10.76 193	8.81 352	0.32 351	0.32 414	0.03 206	0.13 309	0.36 260	0.76 380

GEStereo_RVC	12.81 429	2.49 379	13.64 407	9.68 441	4.97 393	18.16 432	11.30 462	31.26 437	47.47 524	19.84 383	26.97 357	19.03 360	13.19 371	20.14 448	14.86 424	0.83 453	0.51 460	0.10 304	0.13 309	0.54 334	0.99 408

RALAANet	6.49 228	2.49 379	9.69 327	7.09 359	4.98 395	6.23 204	1.68 132	19.90 294	14.26 239	15.04 269	14.56 201	12.69 250	4.38 144	12.91 308	3.07 189	0.02 158	0.07 207	0.00 1	0.10 291	0.51 326	0.15 170

TestStereo	6.02 212	2.55 381	7.33 205	5.57 252	1.68 206	6.05 201	1.78 158	13.73 187	16.40 269	10.87 190	23.79 322	9.00 195	5.63 197	11.26 225	3.96 233	0.09 254	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.69 371	0.01 2

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 147	2.56 382	8.72 272	4.26 146	3.52 323	9.22 272	1.48 108	13.54 180	18.88 300	7.47 153	7.08 116	2.04 68	2.24 71	9.66 157	2.27 135	0.05 220	0.02 71	0.07 263	0.00 1	0.53 332	0.21 219

LoS_RVC	3.72 117	2.57 383	3.90 45	4.27 147	7.61 489	5.39 146	2.90 244	7.29 64	3.84 61	3.67 86	10.20 156	3.66 89	4.48 153	6.19 59	2.14 126	0.01 101	0.03 103	0.00 1	0.00 1	0.06 52	6.15 517

OMP-Stereo	6.93 253	2.57 383	9.03 293	10.63 467	1.72 208	4.89 113	1.91 176	17.84 259	15.56 257	16.69 315	14.16 199	17.70 341	7.33 247	12.93 309	4.83 266	0.24 328	0.03 103	0.06 251	0.02 172	0.19 148	0.39 301

CBFPSM	12.42 420	2.59 385	28.96 504	4.74 176	3.20 306	22.33 461	16.31 511	21.13 311	21.03 320	21.04 409	27.81 364	30.24 462	15.99 427	14.59 356	14.80 421	0.04 201	0.49 454	0.10 304	0.16 326	0.51 326	2.34 471

DN-CSS_ROB	8.17 298	2.59 385	14.14 415	6.11 301	3.22 307	6.31 210	3.53 268	22.92 336	20.59 314	16.66 313	30.05 396	9.31 199	7.95 261	13.49 328	4.78 260	0.72 435	0.00 1	0.45 421	0.00 1	0.54 334	0.09 104

HGLStereo	12.72 428	2.66 387	12.34 383	9.93 449	7.55 486	16.16 404	7.45 399	31.48 441	27.01 392	20.01 386	35.31 466	26.98 443	18.90 464	17.87 414	18.90 454	0.33 353	0.16 331	0.07 263	0.05 238	0.48 307	0.70 372

rvit_stereo_ft	4.73 149	2.68 388	9.30 305	11.34 487	2.74 284	4.18 65	8.45 411	9.77 113	9.90 188	4.04 99	6.26 105	6.73 154	4.72 170	8.99 137	5.03 271	0.01 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 206	0.09 104

rvit_0105_6	5.74 197	2.76 389	14.29 421	9.83 447	1.73 209	5.18 136	5.24 316	10.21 123	20.31 311	6.26 136	6.78 109	10.10 210	6.43 225	11.20 223	3.33 202	0.18 291	0.29 406	0.00 1	0.00 1	0.51 326	0.14 153

StereoDRNet-Refined	13.36 442	2.80 390	10.82 360	7.94 395	3.10 302	18.95 438	4.45 297	28.47 397	29.65 409	29.11 490	41.47 506	24.44 415	17.64 448	23.34 478	21.66 471	0.16 285	0.07 207	0.53 429	0.32 413	0.77 389	1.64 444
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_0105_4	6.69 237	2.81 391	15.46 434	10.22 459	1.58 194	5.99 192	5.81 336	13.77 190	23.65 354	7.16 152	9.46 143	12.64 248	7.78 256	12.03 260	3.83 225	0.19 295	0.47 449	0.00 1	0.01 139	0.60 352	0.37 295

gwcnet-sp	9.81 355	2.82 392	13.47 404	5.99 287	4.27 359	16.20 406	5.91 338	25.55 360	24.34 367	21.01 406	20.69 278	15.22 296	14.96 410	14.50 352	9.97 369	0.05 220	0.15 322	0.02 188	0.08 269	0.49 316	0.51 335

scenet	9.81 355	2.82 392	13.47 404	5.99 287	4.27 359	16.20 406	5.91 338	25.55 360	24.34 367	21.01 406	20.69 278	15.22 296	14.96 410	14.50 352	9.97 369	0.05 220	0.15 322	0.02 188	0.08 269	0.49 316	0.51 335

ssnet	9.81 355	2.82 392	13.47 404	5.99 287	4.27 359	16.20 406	5.91 338	25.55 360	24.34 367	21.01 406	20.69 278	15.22 296	14.96 410	14.50 352	9.97 369	0.05 220	0.15 322	0.02 188	0.08 269	0.49 316	0.51 335

AACVNet	10.58 380	2.86 395	9.78 331	8.95 418	3.30 310	10.80 296	4.78 306	22.37 328	12.55 215	27.50 480	29.84 391	30.06 461	15.99 427	19.10 431	11.60 396	0.40 380	0.18 339	0.22 378	0.03 192	0.62 357	0.73 376

CRFU-Net	12.56 425	2.89 396	11.77 375	8.18 402	5.80 443	24.84 478	10.46 455	24.56 350	13.12 223	30.06 499	29.37 380	29.09 449	19.64 468	19.96 443	18.53 451	0.82 451	0.48 451	0.27 390	0.15 323	0.53 332	0.68 366

CBMV_ROB	11.77 408	2.89 396	6.92 183	5.20 227	2.88 290	14.12 355	4.79 308	26.69 378	29.84 416	26.17 470	31.92 429	23.61 408	20.74 475	20.20 451	10.18 374	1.78 490	1.80 515	2.17 502	1.26 498	1.61 434	0.55 341

iResNetv2_ROB	12.00 411	2.91 398	13.46 403	5.82 270	3.73 328	13.15 340	6.45 365	34.15 475	36.02 471	25.25 458	33.81 458	29.79 457	14.24 396	13.61 334	6.10 299	0.21 308	0.02 71	0.12 322	0.00 1	0.82 392	0.25 248

HITNet	7.83 286	2.93 399	8.39 251	4.76 180	1.48 186	12.75 333	4.64 303	20.97 308	14.37 241	15.14 276	22.15 310	14.57 286	10.62 311	14.38 349	8.14 340	0.04 201	0.01 25	0.48 424	0.02 172	0.57 345	0.10 113
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
CSP-Net	12.85 430	2.95 400	9.64 321	5.94 283	3.96 339	25.85 488	9.93 434	28.81 403	26.00 384	29.31 495	32.44 438	30.00 459	15.16 416	20.25 452	14.30 419	0.55 412	0.19 346	0.03 206	0.00 1	0.65 366	0.98 407

FAT-Stereo	16.81 467	2.97 401	17.56 455	9.80 444	6.21 452	16.12 403	13.23 482	38.18 517	39.67 489	27.00 475	39.73 496	37.55 510	31.30 529	20.39 456	21.52 468	3.44 514	2.05 518	0.81 459	1.10 492	1.89 448	5.72 514

NVstereo2D	15.15 454	2.97 401	16.28 443	9.23 427	7.56 487	30.03 510	9.53 429	42.80 543	42.72 505	15.11 272	27.03 359	23.16 401	16.93 438	24.28 483	15.45 428	3.07 512	0.43 438	1.44 490	0.61 461	6.74 517	7.60 536

DDVS	10.70 383	3.00 403	11.95 378	6.84 350	3.80 332	15.73 390	2.83 242	23.57 341	17.37 279	20.98 405	29.89 392	31.40 471	8.70 273	19.22 434	13.19 405	0.74 441	1.53 511	0.07 263	0.21 353	0.84 394	2.11 461

DLCB_ROB	13.35 441	3.00 403	9.12 298	9.43 430	5.68 437	21.80 458	10.12 443	29.19 409	29.92 418	27.71 481	31.45 426	32.37 477	19.50 467	19.02 428	16.73 439	0.22 314	0.04 116	0.38 416	0.06 255	0.49 316	0.85 392

stereogan	18.62 491	3.07 405	16.31 444	13.04 501	9.99 518	35.74 534	9.09 420	38.17 516	45.27 521	24.39 451	41.24 503	39.93 522	25.46 500	31.29 516	24.33 496	1.80 491	0.91 496	2.71 512	0.75 472	5.15 508	3.70 491

LE_ROB	22.93 527	3.07 405	14.02 413	7.70 387	2.86 289	31.99 522	17.35 520	28.10 393	67.19 580	70.51 582	55.61 559	49.07 553	47.62 562	24.76 488	36.49 539	0.35 361	0.20 351	0.27 390	0.55 457	0.48 307	0.44 318

iResNet	10.26 372	3.10 407	15.72 436	7.35 370	2.13 243	13.86 351	7.07 388	22.80 334	28.01 398	20.10 390	30.40 400	16.79 320	11.06 323	14.46 351	10.29 379	0.39 377	0.05 147	0.00 1	0.07 265	0.73 381	0.73 376

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 264	3.12 408	14.04 414	4.74 176	6.89 473	6.58 222	0.68 55	21.97 326	9.36 184	10.84 189	17.38 228	17.36 337	9.24 285	12.45 287	4.44 251	0.04 201	0.24 386	0.10 304	1.00 487	1.36 428	1.43 435

rvit_0105_5	7.60 275	3.13 409	16.37 445	9.97 452	1.59 196	7.41 242	6.27 356	17.78 258	25.62 378	10.30 182	10.39 161	14.79 289	8.95 280	12.51 292	4.87 267	0.17 288	0.42 434	0.00 1	0.11 301	0.62 357	0.71 373

ARAFT	8.50 306	3.19 410	16.58 447	5.52 251	0.91 122	12.13 322	11.20 460	17.19 250	18.28 294	18.40 360	16.33 222	17.10 329	8.58 269	18.56 422	5.00 270	0.11 264	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.55 338	0.25 248

sCroCo_RVC	5.06 152	3.29 411	16.45 446	10.72 469	6.64 463	5.83 182	2.74 235	9.67 109	8.06 162	3.66 85	9.20 140	4.81 115	4.95 178	8.12 104	4.64 256	0.64 429	0.50 456	0.06 251	0.03 192	0.70 374	0.42 311

DMCA-RVC	11.41 398	3.32 412	11.68 374	10.12 455	4.81 385	11.92 315	4.11 284	24.67 352	23.66 356	20.06 389	28.51 374	26.71 437	24.96 499	15.95 388	14.82 422	0.41 382	0.34 421	0.56 433	0.16 326	0.72 380	0.69 368

Replicate-Monster	2.63 60	3.33 413	11.97 379	2.38 24	1.08 138	3.13 31	0.44 38	6.76 54	4.42 71	3.79 89	1.30 18	0.66 35	1.15 30	8.78 126	0.48 2	0.01 101	0.08 229	0.00 1	0.00 1	0.26 195	2.68 476

testlalala_base	7.28 269	3.39 414	7.80 224	8.27 407	5.04 399	12.56 328	1.83 165	11.93 145	5.19 95	10.18 180	13.62 197	8.87 193	5.72 202	8.22 105	2.75 164	15.38 559	2.41 527	0.00 1	0.35 421	20.24 560	1.89 453

CVANet_RVC	13.24 439	3.39 414	8.43 256	8.42 409	5.04 399	18.52 437	11.72 469	32.03 447	33.85 453	23.17 436	32.77 441	29.78 456	16.51 433	23.20 477	11.28 391	0.94 461	0.04 116	1.19 481	0.47 447	3.13 478	1.01 411

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 413	3.43 416	16.25 442	7.62 385	5.58 431	14.57 368	6.00 345	32.98 462	27.41 395	21.69 418	31.40 420	25.21 427	13.47 375	14.96 359	15.60 430	0.84 454	0.33 418	0.35 410	0.35 421	1.29 423	1.78 449
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Anonymous3	9.60 344	3.45 417	29.83 507	9.58 438	4.75 384	24.51 475	10.20 446	24.04 346	18.77 299	10.42 183	14.64 203	7.97 179	8.75 276	14.05 342	5.80 291	2.44 504	1.39 507	0.08 273	0.06 255	0.73 381	0.48 329

Select-FE	7.63 279	3.47 418	20.76 482	6.30 311	3.70 326	4.03 59	0.92 74	18.82 279	5.95 112	12.56 217	23.32 318	19.63 371	12.90 367	13.98 341	3.39 205	0.09 254	0.51 460	0.05 234	0.70 468	0.29 213	1.21 427

LL-Strereo	10.79 389	3.52 419	12.54 386	8.77 414	5.44 427	7.49 243	9.26 424	35.15 488	28.70 404	16.47 308	15.85 217	21.06 380	17.42 447	21.62 467	9.72 364	0.21 308	0.22 368	0.74 448	0.08 269	0.98 403	0.60 351

DFGA-Net	9.06 322	3.56 420	17.96 463	5.71 265	3.89 334	10.76 293	3.08 250	25.17 356	29.50 405	16.21 301	18.47 247	9.49 203	6.31 222	15.80 377	12.54 399	0.05 220	0.00 1	0.06 251	0.09 282	1.76 443	0.83 387

AdaStereo	10.22 370	3.63 421	9.14 302	9.15 423	3.24 309	15.79 393	5.39 326	31.94 445	25.42 376	18.39 359	26.47 351	19.44 367	9.50 293	16.60 402	8.59 349	0.44 389	0.05 147	0.40 418	0.00 1	0.57 345	0.16 177
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.
CBMV	13.69 446	3.63 421	8.02 238	5.93 282	2.69 279	22.57 464	12.44 476	29.81 418	31.57 431	31.20 504	33.79 457	31.04 466	17.41 446	25.28 490	14.11 417	0.71 433	0.60 470	0.60 436	0.11 301	1.11 412	1.13 419
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	9.23 326	3.67 423	17.68 459	11.75 490	1.89 228	9.37 275	8.48 412	18.68 275	30.64 423	15.02 268	14.72 204	17.87 345	9.94 303	15.66 373	6.54 303	0.36 363	0.43 438	0.01 170	0.41 438	0.50 322	1.01 411

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 456	3.68 424	27.36 500	7.11 362	5.83 445	24.88 480	12.12 474	30.19 421	36.12 473	27.08 477	45.98 528	29.10 450	13.65 378	20.45 459	20.26 465	0.67 430	0.00 1	0.10 304	0.00 1	0.32 242	0.26 251

pmcnn	14.59 450	3.68 424	19.78 475	6.83 349	4.51 377	21.27 455	14.67 494	27.37 385	30.54 421	27.09 478	40.19 498	38.71 514	18.53 461	17.70 412	19.27 455	0.84 454	0.09 241	0.00 1	0.00 1	0.48 307	0.31 278

RAFT + AFF	10.27 373	3.77 426	17.13 449	10.24 460	4.97 393	13.08 338	11.52 466	25.69 363	25.80 379	14.72 259	16.12 220	19.16 363	11.35 332	16.24 396	9.04 359	0.30 347	1.46 509	0.66 442	0.20 351	2.03 455	1.94 457

AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 284	3.78 427	19.59 471	5.04 198	10.79 525	5.87 190	1.85 168	19.52 289	7.33 152	14.18 250	21.16 291	16.50 316	5.97 209	13.73 336	3.79 222	0.04 201	0.17 333	0.04 226	1.30 499	2.45 460	2.15 466

TDLM	12.98 434	3.78 427	9.77 330	10.75 472	4.94 391	16.10 400	14.08 489	35.05 486	31.87 433	22.36 424	26.51 354	26.09 435	14.97 413	24.73 487	13.11 404	1.05 471	0.05 147	1.21 482	0.27 391	1.83 445	1.00 410

NOSS_ROB	10.99 393	3.81 429	6.88 181	6.69 339	2.30 254	16.06 398	10.94 456	30.06 419	32.41 444	16.10 299	18.72 250	22.78 399	14.21 395	17.52 410	8.62 351	2.35 499	1.84 516	3.32 520	1.57 504	2.06 456	1.52 440

DRN-Test	15.88 459	3.83 430	14.70 428	9.96 451	8.02 499	28.93 508	14.65 493	42.34 538	38.25 486	28.18 485	34.31 462	29.22 452	18.35 458	20.01 444	22.68 484	0.37 366	0.41 430	0.46 422	0.28 394	1.28 422	1.34 429

GMStereo	5.94 205	3.84 431	10.86 362	5.13 215	0.71 87	7.27 240	2.66 233	12.38 151	25.14 373	12.01 200	10.66 164	5.12 121	3.46 112	11.39 230	6.16 300	0.45 391	0.02 71	0.05 234	0.31 409	0.86 396	0.25 248
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0075_2	9.10 323	3.87 432	19.26 470	11.81 492	8.82 510	5.75 178	4.40 294	22.77 333	17.68 285	11.90 197	28.34 371	16.05 313	6.35 224	14.30 346	7.67 328	0.52 408	0.34 421	0.51 427	0.08 269	0.38 273	1.14 420

S-Stereo	16.85 468	3.95 433	20.67 481	12.08 495	8.91 511	21.68 456	12.61 478	32.20 451	44.61 517	22.37 425	38.42 487	29.15 451	28.02 513	18.58 423	22.36 482	2.88 508	3.11 540	0.87 466	1.82 509	3.58 489	9.08 546

fast-acv-ft	14.25 449	4.00 434	16.20 440	7.51 380	5.14 407	26.38 494	9.77 432	24.62 351	34.84 464	25.30 460	37.27 477	32.09 475	20.38 473	18.32 420	19.50 458	0.36 363	0.32 414	0.63 438	0.47 447	1.18 415	0.76 380

dd	7.96 292	4.08 435	11.49 372	6.53 326	0.93 124	8.28 262	4.03 283	16.53 239	33.82 452	15.17 278	16.50 223	6.79 156	5.96 208	14.30 346	9.90 367	1.13 475	0.42 434	0.17 353	0.44 443	2.01 453	0.79 384

SACVNet	13.38 443	4.08 435	11.41 371	11.67 489	5.79 442	17.28 421	9.39 425	32.77 459	22.29 338	28.11 484	33.35 450	32.48 478	21.86 479	19.75 439	10.28 378	1.00 467	0.48 451	0.85 462	0.29 398	1.31 426	3.08 483

LMCR-Stereo	10.75 387	4.13 437	10.67 355	13.11 502	3.99 344	16.68 417	5.91 338	25.30 357	22.69 344	22.04 422	21.80 300	14.67 287	14.24 396	20.55 461	15.86 431	1.90 493	0.04 116	0.00 1	0.02 172	1.29 423	0.18 193

iinet-f	13.51 444	4.29 438	45.90 539	6.01 290	3.96 339	21.00 452	13.40 484	27.40 387	21.12 322	21.11 411	30.72 404	21.49 384	16.96 439	15.33 363	19.50 458	0.12 269	0.42 434	0.09 285	0.05 238	0.89 399	0.39 301

WCMA_ROB	20.02 504	4.30 439	19.72 474	9.47 435	7.00 475	32.71 526	13.99 488	31.97 446	32.48 445	41.51 542	52.00 547	44.09 538	36.14 541	32.43 518	24.29 495	6.19 534	2.79 536	1.09 475	1.10 492	3.95 493	3.13 488

GANet	16.92 472	4.32 440	12.46 385	10.84 474	4.24 356	23.04 467	15.36 506	39.91 527	34.47 460	32.42 513	45.10 527	40.04 524	27.54 508	23.61 481	20.20 464	1.02 470	0.08 229	0.67 443	0.22 356	1.87 447	0.97 404

FADNet-RVC-Resample	11.72 405	4.35 441	30.33 510	9.46 434	3.90 335	14.11 354	7.17 393	25.78 364	23.31 348	23.27 437	29.52 387	19.50 369	15.00 414	15.38 366	8.33 344	0.53 409	0.50 456	0.49 425	0.50 451	1.38 430	1.67 446

StereoDRNet	15.30 457	4.47 442	14.35 423	10.71 468	8.69 505	25.02 483	11.03 457	39.66 524	35.62 469	29.17 491	28.81 375	34.05 494	17.80 451	18.80 425	23.77 489	0.41 382	0.30 408	0.15 344	0.14 315	1.64 437	1.42 434

DeepPruner_ROB	10.77 388	4.56 443	13.13 394	6.37 315	4.28 364	10.14 281	6.86 382	36.42 500	19.59 304	17.87 340	27.37 361	23.19 402	12.26 351	19.09 430	10.23 377	1.05 471	0.48 451	0.23 382	0.15 323	0.89 399	1.17 422

ADCP+	18.16 487	4.61 444	32.94 514	9.31 428	10.23 520	28.87 506	11.69 468	33.43 468	36.49 475	29.28 494	40.49 499	24.18 414	24.61 494	33.89 522	35.33 536	0.25 334	0.40 429	2.00 497	1.17 494	2.16 457	1.87 452

Nwc_Net	17.98 486	4.67 445	17.79 461	14.26 513	11.65 533	25.14 484	14.88 497	40.85 531	39.83 490	21.07 410	43.24 518	34.50 497	27.64 509	26.44 497	25.03 498	3.22 513	0.18 339	2.52 509	3.18 522	1.98 450	1.51 439

RYNet	18.92 493	4.69 446	16.88 448	10.99 477	15.84 544	46.72 554	16.57 514	37.84 513	48.03 525	26.92 474	26.48 352	37.84 513	24.92 498	19.80 440	31.04 530	0.25 334	0.25 394	0.62 437	0.03 192	6.34 515	6.39 521

XPNet_ROB	17.33 478	4.84 447	15.44 433	11.15 480	6.64 463	20.88 451	16.10 509	36.26 499	39.54 488	31.80 510	41.32 504	41.30 531	23.91 488	24.67 485	27.40 511	1.07 474	0.74 482	0.79 452	0.25 381	1.10 411	1.31 428

BEATNet_4x	9.37 336	4.85 448	12.05 382	5.48 249	1.35 176	13.15 340	6.15 353	25.06 354	16.74 270	16.18 300	24.65 330	17.29 336	12.51 359	16.91 406	10.92 385	0.38 367	0.18 339	0.81 459	0.05 238	1.95 449	0.65 363

DualNet (step1)	12.44 421	4.86 449	17.49 451	5.97 284	2.94 297	17.57 427	8.30 408	28.75 399	23.91 361	24.38 448	21.03 288	24.64 418	17.82 452	13.58 332	9.82 365	6.44 536	0.87 492	6.62 533	7.44 545	3.20 482	3.11 485

test_sample9	15.04 453	4.86 449	17.49 451	5.97 284	2.94 297	17.57 427	8.30 408	28.75 399	23.91 361	24.38 448	21.03 288	24.64 418	17.82 452	20.07 446	20.17 462	6.44 536	36.07 575	6.62 533	7.44 545	3.20 482	3.11 485

test_sample8	17.19 474	4.86 449	17.49 451	5.97 284	2.94 297	17.57 427	8.30 408	31.87 444	18.55 296	33.54 519	26.00 342	40.64 527	32.90 534	20.07 446	20.17 462	6.44 536	36.07 575	6.62 533	7.44 545	3.20 482	3.11 485

STTStereo	12.97 432	4.88 452	26.57 498	7.54 382	5.41 424	13.43 344	6.49 368	30.53 429	26.35 389	25.14 457	31.43 421	32.00 474	14.12 392	16.01 390	14.83 423	0.29 346	0.31 411	0.67 443	1.08 490	1.21 417	1.11 416

RP	17.58 479	4.92 453	15.27 432	15.44 524	11.95 535	21.05 453	11.75 470	27.64 388	45.09 520	22.99 434	42.05 511	39.39 519	27.74 511	25.54 491	22.33 481	5.45 529	0.59 469	4.33 522	1.62 506	3.53 488	2.86 480

edge stereo	18.75 492	5.12 454	17.66 457	10.77 473	7.84 495	22.41 462	11.03 457	35.23 489	42.07 504	34.62 524	42.74 514	41.28 530	35.50 539	25.14 489	24.17 493	2.42 503	2.42 529	6.35 532	1.45 502	2.89 472	3.80 492

ACV-stereo	11.65 403	5.15 455	28.84 501	6.80 347	3.33 312	20.38 448	6.59 374	21.03 309	20.57 313	17.67 337	20.95 287	26.81 439	16.69 434	20.19 450	13.26 406	0.72 435	1.11 500	0.15 344	0.09 282	0.65 366	2.13 462

FADNet_RVC	11.94 410	5.17 456	39.74 526	6.44 320	3.46 319	11.42 307	4.17 288	29.16 408	26.89 391	17.97 343	25.96 341	13.41 271	15.67 423	15.84 380	13.54 410	0.90 460	0.75 484	0.55 431	1.20 495	3.65 491	2.85 478

SDNR	16.15 462	5.23 457	28.92 503	5.73 267	6.05 450	56.85 569	3.26 253	23.18 338	29.73 411	20.62 399	36.48 472	13.59 275	16.97 440	18.43 421	13.44 409	10.56 550	13.84 565	3.10 517	0.44 443	7.80 523	8.81 544

GwcNet	16.48 465	5.23 457	20.03 478	10.24 460	8.48 502	28.79 505	10.09 441	38.60 518	44.51 516	23.29 438	36.95 475	31.29 469	19.79 471	20.42 457	25.70 505	0.54 410	0.72 480	0.57 434	0.39 434	1.37 429	2.64 474

AANet_RVC	13.16 435	5.34 459	10.83 361	8.20 404	4.44 374	14.13 356	9.46 427	28.78 402	37.67 481	23.44 439	37.47 479	23.48 406	15.83 426	22.39 472	16.63 438	1.67 487	0.86 490	0.24 385	0.02 172	0.63 360	1.60 442

PSMNet_ROB	16.90 471	5.45 460	14.16 416	13.77 506	7.25 480	27.65 501	32.74 565	43.21 546	37.88 484	24.00 442	32.97 446	34.55 498	16.69 434	17.41 409	23.96 491	0.38 367	0.22 368	0.93 467	2.05 513	1.83 445	0.96 403

APVNet	17.75 483	5.46 461	20.35 480	12.31 497	8.40 501	30.16 512	24.10 549	41.14 534	30.12 419	25.08 456	41.09 502	31.24 467	23.12 484	27.07 498	27.86 517	0.34 358	0.56 467	3.02 515	0.52 454	1.68 440	1.45 436

rvit_105_1	13.56 445	5.57 462	19.88 476	13.22 503	4.58 379	15.04 376	28.61 560	26.56 376	42.75 506	18.83 367	24.53 328	20.93 378	13.85 385	18.02 418	11.90 397	1.74 488	0.60 470	0.25 386	2.10 515	0.61 354	1.64 444

AF-Net	18.38 490	5.60 463	14.21 418	15.95 525	10.78 524	22.26 460	10.45 451	35.39 490	50.22 539	24.71 452	37.77 480	41.55 532	29.24 519	29.11 508	26.67 507	4.35 524	0.06 180	4.56 524	0.90 477	2.42 459	1.38 432

YMNet	15.91 460	5.68 464	21.74 484	10.94 475	8.77 507	25.22 485	9.21 421	32.22 452	31.35 427	33.81 522	38.84 489	34.00 491	17.83 455	19.95 441	21.57 469	0.87 457	1.30 502	1.22 484	0.91 480	1.64 437	1.18 424

YMNet_1	15.91 460	5.68 464	21.74 484	10.94 475	8.77 507	25.22 485	9.21 421	32.22 452	31.35 427	33.81 522	38.84 489	34.00 491	17.83 455	19.95 441	21.57 469	0.87 457	1.30 502	1.22 484	0.91 480	1.64 437	1.18 424

z-ln-s-r	14.97 452	6.05 466	40.55 528	5.39 245	5.41 424	13.95 352	13.34 483	21.84 320	36.75 477	18.86 369	43.90 524	23.71 411	16.41 432	22.64 475	28.99 524	0.02 158	0.02 71	0.00 1	0.00 1	1.04 407	0.48 329

FINET	15.49 458	6.08 467	24.99 492	8.12 400	7.69 490	21.80 458	22.35 540	33.76 472	48.27 526	25.99 466	32.27 436	19.48 368	16.83 437	19.07 429	16.38 437	1.37 482	0.70 479	0.95 468	0.27 391	2.61 464	0.90 397

NCC-stereo	19.75 499	6.08 467	23.96 488	15.05 518	16.17 545	18.42 433	21.45 536	43.31 548	41.00 496	24.30 446	38.12 485	34.98 500	26.92 505	35.46 530	25.65 502	4.29 522	2.07 520	3.24 518	8.90 554	2.86 470	2.86 480

Abc-Net	19.75 499	6.08 467	23.96 488	15.05 518	16.17 545	18.42 433	21.45 536	43.31 548	41.00 496	24.30 446	38.12 485	34.98 500	26.92 505	35.46 530	25.65 502	4.29 522	2.07 520	3.24 518	8.90 554	2.86 470	2.86 480
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TRStereo	6.22 220	6.09 470	11.30 367	9.19 426	7.41 484	4.75 102	1.74 149	19.70 290	11.74 203	10.61 186	8.65 129	10.67 215	3.22 103	13.81 337	3.60 210	0.31 350	0.23 375	0.12 322	0.36 425	0.48 307	0.38 298

ADCL	21.64 518	6.20 471	47.32 542	9.93 449	6.91 474	38.69 545	19.97 532	31.26 437	54.04 544	27.89 483	47.97 536	31.35 470	30.66 526	33.18 520	36.62 540	0.99 466	0.92 497	2.63 510	1.82 509	2.45 460	2.13 462

sAnonymous2	6.59 229	6.21 472	19.05 468	8.91 416	5.27 416	4.58 85	6.69 376	15.56 220	11.12 200	4.86 123	8.71 132	3.81 90	7.93 259	7.38 83	2.89 172	0.09 254	0.07 207	0.05 234	0.28 394	11.25 542	7.10 531

CroCo_RVC	6.59 229	6.21 472	19.05 468	8.91 416	5.27 416	4.58 85	6.69 376	15.56 220	11.12 200	4.86 123	8.71 132	3.81 90	7.93 259	7.38 83	2.89 172	0.09 254	0.07 207	0.05 234	0.28 394	11.25 542	7.10 531

SuperB	17.60 481	6.22 474	56.40 560	7.91 394	5.07 401	19.70 444	9.03 417	24.87 353	50.15 538	26.25 471	39.13 491	17.61 340	20.84 476	22.28 471	25.31 501	0.70 431	0.31 411	1.10 476	0.71 469	16.58 556	1.86 450

NCCL2	17.23 475	6.37 475	14.30 422	23.45 547	7.18 479	24.16 473	17.05 518	34.39 480	25.88 380	31.55 506	38.01 483	42.09 534	26.81 504	20.94 464	22.69 485	0.45 391	0.23 375	2.63 510	1.80 508	2.02 454	2.57 472

NaN_ROB	16.51 466	6.51 476	16.22 441	10.53 466	4.64 382	31.76 520	17.78 522	37.00 507	43.37 510	29.68 497	31.29 417	32.67 483	20.32 472	28.00 505	16.06 433	0.38 367	0.41 430	0.32 407	0.41 438	0.87 398	1.94 457

Wz-Net-MNSev	18.98 494	6.53 477	33.16 516	10.15 456	7.26 482	38.37 542	16.45 512	34.19 477	43.20 509	30.65 501	40.76 500	40.51 526	19.24 466	27.56 500	28.06 522	0.81 450	0.26 397	0.05 234	0.10 291	1.45 431	0.84 389

SANet	20.96 507	6.60 478	29.81 506	8.83 415	3.19 305	31.27 519	20.56 534	41.86 537	56.09 557	39.30 537	43.62 520	44.95 540	31.93 532	27.83 501	23.67 488	0.94 461	0.52 462	0.99 470	0.42 440	4.72 502	2.03 460

TCMNet	15.19 455	6.68 479	19.70 473	13.83 508	12.53 537	26.35 493	13.66 485	29.47 414	35.21 465	24.71 452	31.20 416	23.44 405	15.13 415	18.97 427	22.59 483	1.13 475	0.65 474	2.04 498	0.97 485	3.18 479	2.31 470

ADCRef	17.30 476	6.73 480	42.01 534	10.11 454	8.78 509	26.61 496	10.45 451	31.29 439	32.75 449	31.19 503	41.62 509	18.47 355	19.78 470	24.29 484	34.06 534	0.76 442	0.42 434	2.16 501	1.79 507	1.23 419	1.56 441

Anonymous_2	14.95 451	6.75 481	17.63 456	5.45 248	7.10 477	26.19 491	11.58 467	18.06 267	17.30 277	17.61 336	15.47 212	23.33 404	20.95 477	20.55 461	14.63 420	11.05 554	12.86 564	11.27 552	25.12 568	11.32 544	4.82 509

MeshStereo	22.27 522	6.87 482	11.15 365	7.69 386	4.87 387	37.70 539	13.06 480	41.64 536	36.95 478	50.92 560	53.41 552	58.12 564	41.93 555	37.73 545	27.62 515	2.52 505	2.37 526	2.99 514	2.07 514	3.09 476	2.60 473
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
PA-Net	16.29 463	6.88 483	27.34 499	9.88 448	11.12 527	21.77 457	28.15 559	32.06 448	39.49 487	19.99 385	27.91 365	23.50 407	20.59 474	20.25 452	24.04 492	0.24 328	2.26 525	0.22 378	4.59 534	1.13 414	4.48 505
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DEFOM-Stereo_RVC	3.18 86	6.90 484	3.85 41	10.48 465	1.59 196	4.71 94	0.47 41	8.39 88	2.76 34	2.34 50	3.12 38	0.74 36	7.20 246	9.02 141	1.62 77	0.00 1	0.14 316	0.00 1	0.19 346	0.02 5	0.03 31

DPSNet	24.40 536	6.97 485	33.14 515	11.16 481	6.54 461	53.33 563	43.32 574	51.28 565	59.37 566	30.89 502	39.36 492	40.35 525	34.30 538	32.57 519	25.09 499	4.65 527	1.62 512	0.37 414	0.66 465	8.51 531	4.44 504

LALA_ROB	19.19 495	7.15 486	15.93 438	12.96 500	5.30 419	28.30 504	23.21 547	42.51 539	36.69 476	33.45 518	40.81 501	50.96 558	24.53 492	27.92 502	25.66 504	0.60 419	0.44 440	2.04 498	1.22 496	2.54 463	1.47 437

MSAF-DinoV2	20.61 505	7.35 487	24.41 490	11.43 488	4.88 388	30.12 511	16.70 515	39.67 525	54.27 546	22.75 430	32.01 431	48.05 552	30.44 525	37.52 543	40.45 553	0.72 435	0.50 456	0.44 419	1.23 497	4.64 500	4.54 506

PS-NSSS	13.70 447	7.41 488	14.68 427	6.70 340	5.63 434	18.43 435	12.59 477	38.89 522	25.56 377	20.27 393	35.71 468	21.11 382	16.35 431	17.16 408	17.56 445	2.28 497	0.53 463	5.37 526	0.36 425	4.28 498	3.09 484

w-ln-seven-2	17.58 479	7.62 489	41.78 532	11.29 485	6.55 462	23.49 470	14.08 489	29.64 416	39.85 491	28.44 487	42.38 512	30.45 463	27.66 510	22.16 470	22.15 478	0.44 389	0.49 454	0.65 441	0.17 331	1.58 433	0.81 385

GMStereo_Zeroshot	10.83 391	7.81 490	19.95 477	9.55 436	2.47 266	11.83 312	1.31 100	20.84 307	20.52 312	22.73 429	35.93 469	24.76 424	5.94 207	19.68 438	7.04 309	0.45 391	0.02 71	0.25 386	0.01 139	5.38 511	0.19 206

HBP-ISP	12.52 424	7.82 491	8.47 260	7.57 384	4.27 359	12.56 328	6.42 364	28.68 398	29.56 406	21.11 411	35.69 467	15.85 305	18.42 459	20.44 458	11.00 389	3.03 510	2.63 531	7.09 542	3.97 530	3.58 489	2.27 469

DANet	16.85 468	8.00 492	26.04 496	14.56 517	7.25 480	20.59 450	5.37 319	26.22 372	26.02 386	32.17 512	36.00 470	37.20 508	29.77 521	30.75 513	24.62 497	1.14 477	1.34 504	2.21 503	0.51 453	3.18 479	4.07 499
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	21.25 513	8.24 493	37.97 523	15.14 521	9.26 514	50.87 560	16.80 517	27.96 390	30.54 421	38.92 534	42.93 517	33.27 485	32.17 533	27.99 504	25.25 500	4.40 525	3.83 548	3.60 521	0.97 485	7.91 526	6.95 528

PDISCO_ROB	24.45 538	9.24 494	29.28 505	28.68 556	19.96 553	37.14 537	15.33 505	45.04 553	54.69 548	29.24 493	42.67 513	46.07 546	28.17 514	35.35 527	30.30 528	9.92 548	2.13 522	6.90 537	3.20 523	8.74 532	6.87 527

w-ln-seven	21.04 509	9.30 495	55.15 558	11.32 486	9.98 517	30.27 513	18.05 524	37.06 508	55.12 553	36.70 529	43.26 519	33.73 490	22.90 482	22.63 474	29.52 525	0.39 377	0.18 339	0.85 462	0.16 326	2.75 467	1.47 437

RTSC	19.64 498	9.36 496	31.06 512	10.99 477	6.24 456	28.10 502	10.14 445	37.50 512	58.34 564	31.74 508	36.70 474	32.50 480	21.03 478	36.00 538	37.24 545	1.23 480	0.44 440	0.12 322	0.31 409	1.98 450	1.69 447

ADCPNet	21.93 519	9.38 497	57.92 561	11.76 491	6.88 472	36.03 535	18.44 526	32.80 460	35.93 470	32.91 517	43.80 523	39.21 518	26.99 507	31.14 515	36.94 542	2.05 495	2.67 533	2.30 505	3.45 525	4.22 497	3.82 493

CSAN	21.34 515	9.45 498	23.34 487	20.99 541	4.95 392	32.57 524	34.26 566	38.83 521	49.95 536	36.97 531	39.72 495	44.97 541	31.73 531	26.05 492	23.94 490	1.52 485	0.47 449	0.85 462	1.43 501	2.73 466	2.14 465

ETE_ROB	17.67 482	9.48 499	17.66 457	13.60 504	4.57 378	23.03 466	21.09 535	32.49 455	35.24 466	30.49 500	38.06 484	46.18 547	24.49 491	26.40 495	24.21 494	0.46 396	0.24 386	1.14 477	0.84 475	1.52 432	2.13 462

PWCDC_ROB	17.80 484	9.62 500	18.38 464	17.95 531	7.74 491	24.61 477	5.56 331	34.41 481	52.79 542	29.66 496	50.20 543	20.63 375	19.69 469	29.85 512	20.87 466	6.18 533	0.26 397	0.10 304	0.05 238	5.36 510	2.00 459

MSMD_ROB	22.90 526	9.64 501	14.76 429	17.46 530	9.88 516	34.94 531	18.83 527	33.67 471	37.47 479	40.97 541	59.80 564	45.93 545	38.34 547	31.74 517	23.24 487	6.22 535	3.58 545	8.78 546	11.03 559	6.76 518	5.06 512

z-mn7	21.05 510	9.91 502	45.96 540	11.27 484	5.23 410	33.41 528	15.27 503	35.65 493	57.07 560	26.62 473	53.08 549	32.21 476	24.80 497	35.65 533	30.93 529	0.49 400	0.25 394	0.55 431	0.11 301	1.62 435	0.90 397

SHD	21.32 514	10.03 503	30.16 509	14.30 514	8.68 504	24.15 472	8.93 415	40.82 530	61.17 568	35.79 527	44.15 525	38.73 515	30.20 522	33.88 521	31.09 531	2.00 494	0.81 487	1.17 478	1.55 503	4.08 495	4.78 508

dad	12.24 415	10.20 504	13.68 409	6.64 336	1.47 183	13.55 346	3.58 273	17.62 254	35.33 467	27.15 479	32.65 440	30.85 465	10.86 316	14.33 348	10.04 372	2.95 509	0.55 466	7.92 544	0.91 480	3.35 486	1.17 422

FBW_ROB	21.00 508	10.23 505	22.72 486	13.71 505	6.77 468	30.49 517	16.46 513	44.58 551	43.57 512	44.25 550	39.59 494	43.27 537	26.12 502	33.96 523	21.80 473	2.58 506	1.84 516	7.14 543	2.78 520	4.00 494	4.06 498

psmorigin	20.95 506	10.24 506	35.84 518	9.75 442	7.05 476	24.59 476	10.11 442	32.85 461	32.17 441	43.09 545	54.57 556	42.79 535	36.62 542	35.99 537	27.41 512	1.58 486	2.72 534	0.79 452	1.05 488	3.26 485	6.50 522

Syn2CoEx	17.03 473	10.40 507	25.65 495	20.35 536	8.02 499	26.28 492	11.27 461	37.16 509	32.69 448	28.89 488	40.17 497	29.27 453	26.63 503	19.19 432	17.63 446	0.98 465	0.54 464	1.23 486	0.23 365	1.82 444	2.24 468

PWC_ROB	18.37 489	10.55 508	25.19 493	10.21 458	6.29 459	23.75 471	4.79 308	35.93 496	48.75 530	32.56 514	44.46 526	34.68 499	24.78 496	30.99 514	25.72 506	1.38 484	0.08 229	1.57 491	0.26 385	2.18 458	3.17 490

Wz-Net-LNSev	18.19 488	10.57 509	41.33 530	10.19 457	7.94 497	24.29 474	15.28 504	34.15 475	43.38 511	32.90 516	43.72 522	31.94 473	22.21 480	20.81 463	22.26 479	0.47 397	0.22 368	0.00 1	0.02 172	1.22 418	0.94 402

XX-TBD	4.45 139	10.67 510	3.01 9	10.28 462	0.57 59	5.84 184	0.07 7	7.57 66	12.24 211	11.43 194	14.74 205	4.07 95	1.66 51	4.51 30	2.05 112	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.26 195	0.01 2

ADCMid	22.76 525	10.75 511	41.73 531	11.23 482	7.97 498	27.26 499	19.18 530	35.44 492	38.02 485	40.23 539	46.38 531	36.56 506	42.70 556	38.20 547	40.75 554	1.77 489	1.43 508	3.05 516	3.81 528	4.96 504	3.82 493

MANE	31.97 556	10.75 511	17.71 460	20.94 540	13.77 540	47.80 556	26.85 555	53.00 570	55.20 554	59.29 565	64.30 572	64.93 575	56.31 575	51.83 571	38.69 549	9.61 547	4.72 552	6.91 538	19.93 566	9.20 533	7.64 537

FADNet	14.18 448	10.92 513	37.56 521	7.79 392	6.64 463	17.48 425	6.91 384	34.73 484	34.03 454	18.85 368	27.02 358	28.26 446	14.24 396	17.77 413	10.09 373	0.41 382	0.67 478	0.37 414	0.37 429	8.13 527	1.34 429

FC-DCNN v2	24.44 537	10.97 514	18.53 465	18.49 534	9.18 513	37.41 538	23.03 544	40.91 532	43.02 507	46.46 555	54.06 555	50.67 556	38.26 546	35.41 528	27.52 513	6.85 539	3.38 542	6.03 530	4.89 537	7.82 524	5.94 515

FC-DCNN	24.37 535	10.99 515	19.02 467	18.44 533	9.16 512	36.98 536	23.07 545	40.44 528	43.05 508	46.25 554	53.58 554	50.44 555	37.86 544	35.45 529	27.57 514	6.87 540	3.37 541	6.01 529	4.88 536	7.86 525	6.05 516

DeepPrunerF	19.92 503	11.02 516	44.29 535	20.74 539	17.75 549	19.19 440	22.57 541	36.86 506	49.93 534	25.48 462	36.62 473	24.69 421	23.97 489	23.44 479	21.79 472	2.68 507	1.63 513	5.70 528	3.95 529	3.38 487	2.67 475

NLCSM	21.15 511	11.04 517	26.24 497	15.42 523	21.05 555	28.15 503	19.47 531	46.54 555	29.65 409	29.17 491	20.90 286	39.85 521	31.68 530	47.36 562	47.77 570	0.33 353	0.66 475	1.01 471	1.09 491	3.65 491	1.89 453

StereoAnything_RVC	2.31 47	11.20 518	4.65 79	2.23 10	0.14 1	1.49 4	0.17 24	4.50 4	1.24 2	1.03 8	0.06 1	0.20 2	3.60 121	8.05 99	0.59 5	0.02 158	0.11 275	0.00 1	0.00 1	6.97 519	0.03 31

AnonymousM	6.33 221	11.42 519	3.06 11	3.93 120	1.49 188	4.54 84	3.29 256	11.00 139	7.70 157	16.52 310	9.38 142	9.07 196	3.97 129	7.10 78	3.01 182	0.43 387	0.07 207	22.69 560	7.67 549	0.06 52	0.21 219

FADNet-RVC	13.27 440	11.57 520	39.71 525	7.94 395	4.50 376	15.41 384	6.95 387	27.96 390	22.98 347	20.37 395	30.73 405	26.86 440	11.31 331	20.50 460	14.28 418	0.14 275	0.14 316	0.13 333	0.18 333	2.83 469	0.86 393

DGSMNet	19.79 501	12.06 521	33.43 517	13.79 507	16.23 547	22.97 465	15.88 508	35.41 491	41.96 502	19.90 384	32.16 435	35.60 503	18.14 457	29.48 511	23.10 486	3.85 518	3.89 550	6.16 531	4.75 535	13.56 548	13.44 557

aanetorigin	19.21 496	12.59 522	53.50 548	9.67 440	7.83 494	11.85 314	13.87 487	17.05 247	34.15 457	49.18 557	48.89 539	34.05 494	30.22 523	22.86 476	28.00 521	1.01 469	0.75 484	0.67 443	0.89 476	3.07 475	4.14 500

WZ-Net	25.17 541	12.95 523	63.02 566	15.13 520	10.42 523	38.51 543	27.42 558	40.46 529	54.17 545	28.32 486	52.95 548	40.81 528	28.36 516	37.07 540	41.35 559	1.21 479	0.21 358	0.73 447	0.94 483	5.42 512	3.87 495

zh-mn7	21.99 520	13.21 524	53.55 551	10.73 470	5.68 437	27.38 500	14.94 498	34.53 483	56.55 558	40.02 538	57.13 560	31.28 468	23.73 487	35.83 535	30.28 527	0.95 463	0.44 440	0.22 378	0.19 346	1.26 421	1.86 450

RGC	19.90 502	13.26 525	20.24 479	18.19 532	14.06 542	21.21 454	14.33 491	34.97 485	43.60 513	27.73 482	41.49 507	39.76 520	27.98 512	34.52 525	21.37 467	3.66 517	0.54 464	8.67 545	4.16 532	4.19 496	4.02 497

AnyNet_C32	23.37 529	13.28 526	40.29 527	12.36 498	11.44 530	30.39 514	29.15 561	31.36 440	44.90 519	35.36 525	48.86 537	33.61 489	34.20 537	43.15 557	41.62 560	1.27 481	1.35 505	1.18 480	2.58 518	4.77 503	6.27 519

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 531	13.60 527	30.09 508	25.46 550	10.02 519	38.51 543	20.40 533	35.77 495	43.76 514	42.15 543	47.10 535	39.99 523	28.20 515	35.96 536	27.06 509	3.64 516	3.85 549	6.66 536	16.30 565	4.97 505	4.98 511

ADCS	26.20 544	13.71 528	46.90 541	14.51 516	10.34 521	30.46 516	22.72 543	42.81 544	57.61 563	42.58 544	49.37 541	41.91 533	40.43 552	41.90 556	44.58 565	2.37 500	2.19 524	2.37 507	3.29 524	7.32 520	6.52 523

UDGNet	10.05 365	13.89 529	10.00 343	9.36 429	2.69 279	7.82 251	1.88 171	18.86 280	34.64 461	17.52 335	13.70 198	13.40 270	7.18 245	13.01 315	6.30 302	5.30 528	0.08 229	12.57 554	2.80 521	8.19 529	1.71 448

MFN_U_SF_RVC	28.16 547	14.14 530	53.23 547	21.11 542	7.91 496	39.97 547	13.13 481	51.65 567	46.34 523	47.41 556	53.38 551	55.32 562	40.53 553	38.47 548	39.74 551	5.67 531	4.46 551	6.98 539	8.73 553	7.47 521	7.44 535

UDG	21.45 517	14.84 531	14.44 424	21.30 544	20.08 554	32.05 523	13.76 486	35.98 498	35.52 468	25.93 465	30.69 403	37.26 509	30.66 526	21.97 468	19.89 461	10.88 552	5.55 555	22.78 561	7.65 548	14.83 553	13.05 556

FCDSN-DC	25.59 543	14.91 532	18.83 466	28.55 555	15.68 543	39.29 546	18.16 525	42.83 545	41.69 499	44.43 551	51.94 546	50.82 557	39.22 550	34.59 526	27.29 510	6.05 532	3.63 546	7.01 540	6.41 541	10.35 536	10.17 550
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
zh-sn7	23.03 528	15.48 533	50.25 544	14.08 512	7.77 493	26.71 497	23.32 548	36.59 502	48.43 528	33.80 521	51.71 545	33.34 487	33.77 536	39.91 552	37.07 543	0.60 419	0.86 490	0.54 430	0.35 421	3.18 479	2.85 478

ccnet	24.02 532	16.16 534	21.70 483	11.83 493	17.75 549	37.87 540	16.18 510	45.46 554	31.93 437	36.99 532	46.46 534	38.76 516	29.52 520	37.55 544	40.93 557	9.20 545	6.29 556	9.63 548	7.71 550	11.19 541	7.21 533

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 470	16.27 535	17.93 462	11.24 483	6.69 466	28.95 509	10.44 450	41.23 535	21.49 327	29.68 497	34.27 461	32.48 478	11.00 321	20.05 445	15.09 426	8.22 541	2.59 530	12.23 553	0.75 472	10.40 537	6.34 520

XQC	24.10 534	16.76 536	50.68 545	21.37 545	11.01 526	35.24 533	18.84 528	37.28 511	55.11 552	31.64 507	30.06 397	37.71 512	30.31 524	37.17 541	39.66 550	4.20 521	0.41 430	2.76 513	1.89 511	11.46 545	8.42 542

Wz-Net-SNSev	22.67 524	16.94 537	45.69 538	13.85 509	8.52 503	28.89 507	27.06 556	39.39 523	55.04 551	31.77 509	53.23 550	39.18 517	23.41 486	26.40 495	36.25 538	0.78 444	0.21 358	1.21 482	0.90 477	3.03 474	1.62 443

PASM	28.19 548	17.35 538	48.18 543	22.49 546	22.20 558	25.92 489	25.84 554	34.35 479	49.45 532	35.37 526	39.48 493	46.72 549	33.36 535	34.28 524	36.77 541	11.73 557	14.94 567	17.43 558	22.18 567	13.45 547	12.32 555

SAMSARA	34.43 561	18.53 539	31.91 513	55.34 572	35.34 567	75.99 592	94.71 604	47.97 559	50.84 541	37.47 533	36.99 476	53.12 561	38.55 548	39.56 550	38.65 548	3.59 515	5.40 554	2.22 504	3.72 527	9.43 534	9.29 548

PVD	33.19 558	18.59 540	37.64 522	26.09 551	16.99 548	33.25 527	42.25 573	51.42 566	66.03 578	52.65 563	64.31 573	51.93 560	55.13 571	51.61 570	40.40 552	4.00 520	3.51 544	9.53 547	4.26 533	10.62 538	23.56 566

ELAS	33.68 559	18.95 541	36.71 520	20.64 537	13.61 539	56.43 565	35.14 568	50.03 564	49.90 533	60.58 568	63.83 570	58.64 567	53.36 567	50.73 566	44.44 564	11.03 553	6.58 558	10.02 549	7.43 544	13.58 550	11.94 554
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	33.79 560	19.15 542	35.97 519	21.28 543	13.79 541	52.58 561	36.11 570	48.96 561	55.66 555	61.47 572	62.91 566	58.35 566	53.55 568	53.37 573	42.23 561	11.25 555	6.64 559	10.32 550	7.05 543	13.56 548	11.58 553
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	17.30 476	19.38 543	30.46 511	20.66 538	9.36 515	16.06 398	9.06 419	43.89 550	40.04 492	25.35 461	23.73 320	32.90 484	15.37 421	28.91 507	17.05 440	3.04 511	0.27 402	1.88 496	0.45 445	6.73 516	1.37 431

LSM	29.98 551	19.52 544	55.11 557	19.06 535	53.75 578	32.57 524	23.17 546	42.61 541	48.57 529	45.97 553	55.04 558	42.93 536	36.02 540	35.63 532	27.03 508	2.33 498	9.19 562	4.87 525	7.71 550	10.65 539	27.91 571

DDUNet	22.66 523	19.69 545	14.64 425	24.11 548	22.38 559	24.84 478	17.71 521	30.36 427	30.32 420	29.02 489	37.31 478	37.63 511	24.66 495	24.67 485	17.08 441	18.42 562	7.92 561	26.43 564	11.81 560	17.23 557	16.95 561

Wz-Net-TNSev	25.12 539	20.16 546	57.98 562	9.56 437	7.42 485	42.73 550	22.27 539	35.14 487	53.46 543	35.97 528	42.74 514	45.83 543	39.87 551	36.56 539	34.73 535	1.82 492	1.51 510	0.76 449	1.34 500	5.84 514	6.80 525

BEATNet-Init1	35.08 563	20.64 547	54.70 556	27.43 553	12.00 536	58.29 571	31.01 563	52.58 569	57.49 562	60.36 567	62.98 567	69.98 578	55.54 573	53.00 572	44.40 563	4.61 526	2.84 537	7.05 541	6.89 542	10.97 540	8.94 545

EDNetEfficient	25.16 540	22.23 548	77.22 585	9.09 422	7.38 483	19.38 441	16.78 516	21.41 314	55.74 556	61.52 573	53.51 553	36.22 505	40.65 554	24.22 482	38.27 547	0.62 426	0.74 482	0.86 465	2.60 519	7.70 522	7.09 530

CC-Net-ROB	22.04 521	22.91 549	28.86 502	14.05 511	8.73 506	33.79 529	15.26 502	46.84 556	36.06 472	33.72 520	32.10 433	35.47 502	24.02 490	23.57 480	27.88 518	8.95 544	2.95 539	24.94 563	3.68 526	12.41 546	4.62 507

RTS	30.15 552	23.12 550	96.33 601	16.71 526	11.63 531	58.66 572	24.28 550	36.80 504	62.63 572	43.79 548	46.10 529	32.56 481	43.90 557	51.29 568	40.92 555	2.38 501	0.66 475	1.06 472	0.74 470	5.11 506	4.34 502

RTSA	30.15 552	23.12 550	96.33 601	16.71 526	11.63 531	58.66 572	24.28 550	36.80 504	62.63 572	43.79 548	46.10 529	32.56 481	43.90 557	51.29 568	40.92 555	2.38 501	0.66 475	1.06 472	0.74 470	5.11 506	4.34 502

SQANet	21.24 512	24.08 552	19.60 472	26.40 552	18.74 551	30.87 518	9.24 423	32.70 458	29.58 408	25.25 458	33.37 451	33.47 488	19.19 465	28.11 506	18.32 450	10.87 551	2.92 538	26.49 565	5.65 540	18.43 559	11.48 552

AnyNet_C01	29.76 550	25.78 553	75.37 583	17.03 528	11.34 528	49.00 558	27.12 557	37.99 514	40.05 493	40.73 540	65.13 575	46.98 550	38.86 549	46.63 560	48.19 571	2.14 496	2.13 522	2.13 500	2.56 517	8.14 528	7.98 539

PSMNet-RUCA	24.03 533	26.83 554	40.96 529	35.46 560	34.27 566	16.24 409	9.79 433	39.82 526	31.45 429	31.49 505	41.54 508	36.82 507	26.02 501	27.92 502	15.09 426	11.51 556	2.06 519	20.58 559	8.10 552	15.83 554	8.74 543

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 276	27.25 555	41.87 533	2.73 44	0.41 29	4.25 69	1.50 113	6.63 52	3.87 62	4.31 105	3.78 52	2.48 72	1.39 40	5.67 44	1.56 70	25.09 567	0.05 147	0.01 170	0.08 269	4.67 501	14.58 558

GANetREF_RVC	25.41 542	29.28 556	24.63 491	25.18 549	6.04 449	30.44 515	35.39 569	47.84 558	50.60 540	36.88 530	36.04 471	34.11 496	31.23 528	37.46 542	27.96 520	8.58 542	2.66 532	16.29 556	4.95 538	14.37 552	8.32 541
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
test_for_model	9.76 351	30.79 557	6.40 159	27.43 553	18.83 552	5.78 179	1.78 158	8.51 89	8.82 176	13.12 231	5.92 102	5.28 128	2.60 89	5.21 37	1.43 62	9.57 546	2.41 527	0.00 1	0.06 255	33.29 569	8.04 540

DispFullNet	30.27 554	31.74 558	58.63 563	30.13 557	28.18 563	31.79 521	8.94 416	37.16 509	54.68 547	32.60 515	37.99 482	44.62 539	28.80 518	41.55 555	27.93 519	11.94 558	3.46 543	35.53 569	12.34 561	30.08 567	17.26 562

NVStereoNet_ROB	41.93 569	32.40 559	44.55 536	36.60 561	27.78 562	34.52 530	32.38 564	48.84 560	57.18 561	69.34 581	75.62 587	66.07 577	64.86 579	47.34 561	60.78 583	15.72 560	23.99 570	23.40 562	32.06 571	21.34 561	23.86 567
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	45.10 570	33.36 560	54.69 555	33.57 559	31.94 565	43.06 552	17.79 523	49.52 563	56.61 559	50.97 561	64.04 571	70.09 579	53.57 569	49.77 565	53.19 577	53.87 580	14.08 566	54.69 578	35.89 573	41.66 571	39.69 577

MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 565	34.69 561	53.68 552	37.47 562	12.55 538	56.80 568	22.63 542	52.02 568	63.29 574	66.20 578	63.82 569	58.12 564	53.73 570	51.21 567	46.48 567	8.79 543	5.31 553	14.69 555	15.22 564	17.27 558	9.21 547

Consistency-Raft	41.82 568	35.10 562	44.56 537	32.85 558	41.39 572	46.76 555	34.76 567	57.01 574	54.94 550	32.10 511	65.22 576	30.82 464	48.46 563	40.81 554	48.77 572	27.39 569	34.28 573	42.92 571	51.66 582	39.28 570	27.28 568

EDNetEfficientorigin	28.98 549	35.45 563	99.82 611	9.43 430	5.65 435	24.97 481	14.79 495	26.06 369	54.82 549	60.87 569	57.59 561	45.42 542	50.27 565	26.11 493	43.62 562	0.30 347	0.37 425	1.61 492	2.35 516	10.17 535	9.99 549

otaku	33.18 557	35.99 564	52.93 546	40.01 563	21.41 556	55.08 564	17.25 519	43.30 547	61.58 569	39.25 536	49.16 540	46.61 548	28.49 517	39.77 551	28.76 523	18.56 563	7.00 560	31.82 567	9.61 556	21.53 562	15.48 559

Ntro	34.97 562	37.63 565	54.53 554	43.26 567	22.45 560	57.73 570	21.97 538	47.14 557	64.21 575	39.12 535	48.86 537	47.93 551	36.94 543	40.66 553	29.83 526	17.16 561	6.51 557	32.70 568	10.17 557	24.06 563	16.48 560

coex-ft	30.77 555	38.58 566	93.29 600	9.44 433	5.62 433	34.95 532	25.30 553	30.83 432	59.36 565	73.23 586	58.53 562	45.92 544	47.29 561	29.44 510	45.30 566	1.37 482	1.65 514	0.95 468	0.96 484	8.35 530	4.96 510

GCST	37.32 566	40.98 567	25.25 494	92.15 602	35.59 568	25.00 482	1.02 82	25.45 358	19.73 305	26.01 468	15.21 210	19.51 370	4.75 172	16.71 403	4.32 247	80.90 596	35.46 574	87.50 602	74.71 592	73.21 592	42.99 579

JetBlue	54.08 574	45.10 568	74.15 581	51.17 570	47.68 573	75.66 591	60.97 583	63.63 578	62.09 571	63.32 576	64.88 574	78.86 586	68.17 580	68.15 582	75.09 598	36.86 570	24.88 572	29.01 566	29.12 569	28.71 566	34.13 573

ACVNet_1	41.30 567	49.46 569	64.91 571	44.67 568	25.07 561	49.43 559	25.23 552	55.33 572	65.87 577	59.72 566	59.33 563	63.43 573	48.79 564	49.63 564	37.09 544	19.05 564	9.82 563	38.29 570	13.97 563	28.67 565	18.23 565

DLNR-FE	27.66 546	51.31 570	91.55 599	98.52 608	97.91 607	3.10 28	0.50 43	31.55 442	7.66 156	8.18 157	15.67 213	7.31 170	1.63 48	11.88 256	4.21 243	40.23 572	0.89 495	0.06 251	0.34 419	80.38 597	0.24 241

DLNR_Zeroshot_test	27.62 545	51.32 571	91.46 597	98.51 607	98.03 608	3.10 28	0.50 43	30.95 433	7.65 155	8.16 156	15.68 214	7.31 170	1.63 48	11.87 255	4.21 243	40.37 573	0.87 492	0.06 251	0.34 419	80.23 596	0.24 241

ACVNet-4b	36.40 564	52.20 572	56.11 559	42.45 566	21.78 557	48.56 557	14.37 492	49.50 562	60.15 567	43.17 546	46.38 531	55.62 563	24.56 493	38.15 546	21.97 474	25.13 568	3.66 547	46.93 572	33.56 572	25.97 564	17.74 563

SGM+DAISY	54.67 575	56.61 573	62.73 565	40.21 564	53.22 576	61.95 577	48.59 576	55.05 571	44.62 518	61.03 571	63.68 568	60.46 570	55.62 574	60.68 577	55.34 579	56.34 583	48.56 584	50.16 573	49.63 579	52.25 576	56.76 583

IMH-64-1	59.25 578	58.09 574	67.69 575	66.06 574	50.51 574	56.45 566	49.45 578	68.83 583	67.75 581	67.58 579	80.37 591	70.15 580	74.28 587	72.16 589	48.94 573	42.00 574	42.87 578	65.57 579	47.02 575	51.52 573	37.76 575

IMH-64	59.25 578	58.09 574	67.69 575	66.06 574	50.51 574	56.45 566	49.45 578	68.83 583	67.75 581	67.58 579	80.37 591	70.15 580	74.28 587	72.16 589	48.94 573	42.00 574	42.87 578	65.57 579	47.02 575	51.52 573	37.76 575

anonymity	52.32 572	58.23 576	63.91 567	41.12 565	59.25 582	53.27 562	41.04 572	55.69 573	40.20 494	54.85 564	49.49 542	49.13 554	55.48 572	59.07 575	49.65 575	55.86 581	50.03 587	51.00 574	51.08 580	51.71 575	56.36 581

SPS-STEREO	55.62 576	59.14 577	64.16 568	45.05 569	53.84 579	59.88 575	44.00 575	59.53 576	49.94 535	62.33 574	61.09 565	59.80 568	56.82 576	60.06 576	57.85 580	58.41 584	48.34 583	51.07 575	49.21 578	55.41 579	56.48 582
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	62.95 580	60.33 578	67.78 577	69.51 578	53.65 577	65.09 581	54.21 580	72.00 591	73.28 586	72.49 584	81.93 593	72.96 582	79.81 591	76.65 595	51.41 576	43.57 576	49.82 586	67.81 581	51.14 581	54.83 578	40.67 578

ACVNet_2	57.39 577	61.72 579	72.56 580	66.35 576	38.29 570	61.93 576	48.64 577	71.64 590	81.91 595	79.28 594	88.72 602	76.25 583	72.87 585	54.33 574	46.74 569	37.13 571	23.36 569	54.52 577	37.80 574	46.22 572	27.59 569

RainbowNet	51.25 571	62.74 580	64.52 570	60.13 573	39.00 571	58.72 574	30.83 562	57.31 575	79.18 592	50.24 558	65.35 577	60.13 569	44.25 559	49.47 563	41.16 558	46.52 577	46.06 581	52.72 576	31.78 570	52.33 577	32.47 572

RSGM-EC	88.03 600	67.44 581	53.54 549	84.82 593	87.13 598	94.34 601	92.20 601	94.86 607	98.29 607	95.56 607	98.06 608	85.65 597	83.07 597	79.52 598	79.00 600	95.80 606	97.66 607	91.52 605	95.19 607	95.05 608	91.80 606

acva	88.03 600	67.44 581	53.54 549	84.82 593	87.13 598	94.34 601	92.20 601	94.86 607	98.29 607	95.56 607	98.06 608	85.65 597	83.07 597	79.52 598	79.00 600	95.80 606	97.66 607	91.52 605	95.19 607	95.05 608	91.80 606

MADNet+	53.31 573	68.61 583	98.75 608	67.03 577	37.58 569	79.83 598	81.74 598	60.38 577	61.61 570	51.43 562	54.92 557	61.11 571	59.29 577	69.66 584	76.71 599	23.88 566	24.03 571	17.08 557	12.35 562	32.47 568	27.69 570

LRCNet_RVC	73.59 591	69.80 584	74.41 582	77.63 584	60.56 585	40.33 548	15.08 501	71.04 588	48.36 527	88.07 602	94.62 604	90.11 602	81.83 594	80.58 600	61.26 585	97.12 610	72.30 599	96.65 609	97.58 610	77.13 595	77.30 597

TorneroNet-64	65.66 581	70.70 585	71.20 579	76.52 582	59.70 584	66.78 582	58.05 581	67.53 582	80.00 593	62.67 575	67.40 578	83.09 591	69.42 582	67.34 579	62.05 586	48.31 579	44.07 580	72.93 583	63.88 584	68.05 583	53.58 580

LVE	71.50 585	72.46 586	83.91 592	75.21 581	55.29 581	74.81 586	62.76 585	77.22 596	83.77 597	82.09 596	87.11 601	83.38 592	82.41 596	75.93 593	64.49 588	48.28 578	57.24 593	74.61 585	62.53 583	65.49 580	61.01 585

WAO-6	70.64 583	73.02 587	66.25 572	79.92 589	61.74 586	68.74 583	59.08 582	75.27 595	87.02 599	74.72 587	79.40 590	79.19 587	84.60 599	67.70 581	60.53 582	67.85 587	48.88 585	81.48 591	73.29 589	65.57 581	58.60 584

TorneroNet	71.21 584	73.44 588	75.82 584	80.82 591	65.65 588	70.53 585	64.39 586	71.42 589	75.97 588	71.47 583	73.68 585	84.17 594	74.00 586	69.85 585	69.09 590	59.37 585	48.19 582	79.67 587	73.51 590	74.93 594	68.26 593

UNDER WATER-64	73.11 590	74.48 589	87.70 593	74.03 580	55.20 580	78.24 595	75.71 595	65.33 580	67.91 583	75.60 589	69.32 581	84.41 595	76.93 589	68.43 583	72.45 593	81.18 597	56.77 592	82.46 594	80.34 595	68.22 584	67.48 592

WAO-7	72.21 588	78.21 590	54.04 553	79.33 588	69.31 592	70.20 584	72.09 593	77.85 599	84.90 598	77.35 590	86.03 597	79.37 588	79.88 592	65.32 578	65.33 589	62.33 586	69.70 598	70.51 582	73.21 588	67.23 582	62.02 586

WAO-8	76.87 595	78.41 591	66.45 573	86.81 596	72.47 594	79.27 596	68.59 589	77.75 597	89.01 601	83.09 598	86.98 598	85.87 599	84.97 601	72.12 587	69.11 591	74.93 591	55.23 590	87.79 603	83.50 597	70.47 587	64.56 588

Venus	76.87 595	78.41 591	66.45 573	86.81 596	72.47 594	79.27 596	68.59 589	77.75 597	89.01 601	83.09 598	86.98 598	85.87 599	84.97 601	72.12 587	69.11 591	74.93 591	55.23 590	87.79 603	83.50 597	70.48 588	64.56 588

UNDER WATER	75.92 593	79.25 593	87.75 594	84.39 592	66.43 589	77.08 593	77.22 596	66.90 581	72.16 585	75.32 588	71.56 584	85.89 601	82.15 595	70.11 586	74.99 597	79.34 594	53.61 589	86.40 600	84.53 599	71.29 589	72.11 595

MFMNet_re	72.05 586	79.64 594	64.23 569	52.73 571	84.71 597	77.93 594	68.35 587	63.96 579	66.93 579	61.00 570	71.29 583	63.84 574	68.91 581	72.42 591	61.11 584	82.03 599	74.22 600	80.34 590	74.44 591	83.62 600	89.34 601

notaker	72.18 587	79.78 595	78.84 587	78.75 586	68.52 590	63.26 579	61.68 584	69.22 586	75.95 587	77.58 591	78.85 589	79.69 589	84.79 600	77.39 596	58.43 581	69.68 590	60.79 594	77.46 586	68.48 586	69.62 585	64.92 590

JetRed	79.55 598	79.88 596	91.52 598	71.05 579	75.80 596	91.66 600	80.11 597	79.14 600	80.44 594	84.35 600	84.23 596	83.38 592	72.48 584	79.43 597	85.44 604	69.33 589	81.58 601	73.66 584	72.56 587	82.35 598	72.60 596

ktn	72.58 589	80.06 597	69.96 578	79.14 587	69.86 593	75.40 590	70.43 592	69.01 585	76.90 589	72.88 585	77.46 588	77.43 584	77.41 590	72.78 592	55.00 578	79.09 593	65.99 595	80.09 589	68.29 585	71.46 590	62.98 587

HanzoNet	77.61 597	81.11 598	82.83 589	77.82 585	69.15 591	75.25 589	69.06 591	73.49 593	77.84 591	82.19 597	82.80 594	85.42 596	86.67 603	85.99 604	73.64 595	85.24 603	68.38 597	81.71 592	75.47 593	71.98 591	66.24 591

DPSimNet_ROB	74.29 592	83.27 599	59.30 564	77.19 583	65.13 587	75.14 588	74.95 594	73.99 594	76.94 590	81.99 595	75.48 586	80.18 590	71.76 583	67.39 580	84.00 603	81.87 598	51.14 588	79.99 588	76.70 594	70.17 586	79.21 598

Dean	80.72 599	85.82 600	83.27 590	84.91 595	59.53 583	75.11 587	68.39 588	81.59 601	88.05 600	92.41 603	86.98 598	92.41 604	93.02 605	83.11 602	73.31 594	68.01 588	66.13 596	94.82 608	84.66 600	83.28 599	69.50 594

PWCK	65.90 582	88.63 601	79.40 588	80.32 590	29.96 564	63.85 580	39.45 571	72.07 592	71.26 584	78.74 593	68.99 580	77.82 585	61.77 578	82.81 601	62.64 587	80.17 595	39.88 577	81.90 593	47.37 577	73.54 593	37.51 574

ASD4		90.49 602

USTest	93.52 607	90.92 603	77.74 586	87.90 601	92.63 604	100.00 613	100.00 614	99.79 613	99.80 611	99.21 612	99.52 611	98.03 609	99.15 611	89.52 605	99.31 612	90.37 604	98.47 609	84.34 599	87.43 602	84.58 601	91.71 605

TCMNet-wrong-test	76.74 594	91.47 604	89.31 595	97.64 605	97.35 606	94.87 603	92.51 603	69.78 587	65.29 576	63.44 577	71.10 582	65.66 576	51.44 566	85.29 603	74.70 596	56.06 582	20.22 568	83.11 598	82.39 596	95.02 607	88.18 600

KSHMR	88.54 602	93.03 605	83.31 591	95.54 603	91.74 603	82.37 599	83.41 599	84.43 602	81.99 596	87.89 601	84.05 595	91.94 603	81.33 593	76.34 594	81.76 602	96.44 609	96.14 606	96.69 610	97.12 609	92.52 606	92.67 608

MADNet++	94.16 608	94.02 606	90.25 596	96.28 604	96.84 605	97.17 605	90.16 600	94.71 606	91.69 603	97.07 609	93.71 603	94.62 605	92.63 604	96.15 609	95.18 608	95.42 605	95.89 605	92.80 607	92.23 606	92.10 605	94.30 610

xxxxx1	91.92 604	95.33 607	98.45 605	87.29 598	89.24 600	98.50 606	98.17 609	92.95 603	93.21 604	93.55 604	95.36 605	96.99 606	96.28 606	94.65 606	94.94 605	83.26 600	84.17 602	82.90 595	88.32 603	85.49 602	89.37 602

tt_ll	91.92 604	95.33 607	98.45 605	87.29 598	89.24 600	98.50 606	98.17 609	92.95 603	93.21 604	93.55 604	95.36 605	96.99 606	96.28 606	94.65 606	94.94 605	83.26 600	84.17 602	82.90 595	88.32 603	85.49 602	89.37 602

ff	91.92 604	95.33 607	98.45 605	87.29 598	89.24 600	98.50 606	98.17 609	92.95 603	93.21 604	93.55 604	95.36 605	96.99 606	96.28 606	94.65 606	94.94 605	83.26 600	84.17 602	82.90 595	88.32 603	85.49 602	89.37 602

ccccc		98.19 610		100.00 612	100.00 613	99.32 611		99.79 613		99.63 615		99.69 613		99.95 613		100.00 613	100.00 615	99.97 613	99.90 614	100.00 614

MEDIAN_ROB	99.19 609	99.84 611	99.62 610	98.49 606	98.51 609	98.58 609	97.81 608	98.80 611	98.56 609	99.36 613	99.49 610	99.56 612	99.06 610	98.35 610	98.31 610	99.99 612	99.63 611	100.00 614	100.00 615	99.81 612	99.95 612

Anonymous_1	99.65 612	99.95 612	99.93 612	99.80 611	99.60 611	100.00 613	100.00 614	99.82 615	99.98 612	99.62 614	99.94 613	99.75 614	100.00 614	99.66 612	99.88 613	98.45 611	99.84 612	98.73 611	99.26 611	99.41 611	99.36 611

HaxPig	99.40 611	99.99 613	97.38 603	100.00 612	100.00 613	96.91 604	97.35 606	99.59 612	99.99 613	100.00 616	100.00 614	99.99 617	99.99 613	99.04 611	97.77 609	100.00 613	100.00 615	100.00 614	100.00 615	100.00 614	99.99 613

test_example2	99.68 613	99.99 613	99.99 613	100.00 612	99.99 612	99.86 612	99.99 613	98.29 610	100.00 614	100.00 616	100.00 614	98.15 610	98.39 609	99.98 614	99.98 614	100.00 613	99.99 614	99.40 612	99.53 613	100.00 614	100.00 614

AVERAGE_ROB	99.80 614	99.99 613	99.40 609	100.00 612	100.00 613	98.99 610	97.72 607	100.00 616	100.00 614	100.00 616	100.00 614	100.00 619	100.00 614	100.00 617	100.00 617	100.00 613	100.00 615	100.00 614	100.00 615	100.00 614	100.00 614

RAFT-FEzeroshot	100.00 617	100.00 616	100.00 614	100.00 612	100.00 613	100.00 613	100.00 614	100.00 616	100.00 614	100.00 616	100.00 614	100.00 619	100.00 614	100.00 617	100.00 617	100.00 613	100.00 615	100.00 614	100.00 615	100.00 614	100.00 614

RAFT-FE	100.00 617	100.00 616	100.00 614	100.00 612	100.00 613	100.00 613	100.00 614	100.00 616	100.00 614	100.00 616	100.00 614	100.00 619	100.00 614	100.00 617	100.00 617	100.00 613	100.00 615	100.00 614	100.00 615	100.00 614	100.00 614

FlowAnything	100.00 617	100.00 616	100.00 614	100.00 612	100.00 613	100.00 613	100.00 614	100.00 616	100.00 614	100.00 616	100.00 614	100.00 619	100.00 614	100.00 617	100.00 617	100.00 613	100.00 615	100.00 614	100.00 615	100.00 614	100.00 614

Selective-RAFT-Error	100.00 617	100.00 616	100.00 614	100.00 612	100.00 613	100.00 613	100.00 614	100.00 616	100.00 614	100.00 616	100.00 614	100.00 619	100.00 614	100.00 617	100.00 617	100.00 613	100.00 615	100.00 614	100.00 615	100.00 614	100.00 614

PML	99.19 609	100.00 616	98.08 604	99.28 609	99.53 610	100.00 613	99.73 612	98.24 609	99.44 610	100.00 616	99.57 612	98.76 611	99.84 612	100.00 617	98.88 611	100.00 613	99.54 610	100.00 614	99.50 612	99.90 613	93.55 609

CasAABBNet	100.00 617	100.00 616	100.00 614	100.00 612	100.00 613	100.00 613	100.00 614	100.00 616	100.00 614	100.00 616	100.00 614	100.00 619	100.00 614	100.00 617	100.00 617	100.00 613	100.00 615	100.00 614	100.00 615	100.00 614	100.00 614

LSM0	100.00 617	100.00 616	100.00 614	100.00 612	100.00 613	100.00 613	100.00 614	100.00 616	100.00 614	100.00 616	100.00 614	100.00 619	100.00 614	100.00 617	100.00 617	100.00 613	100.00 615	100.00 614	100.00 615	100.00 614	100.00 614

DPSMNet_ROB	99.95 615	100.00 616	100.00 614	100.00 612	100.00 613	100.00 613	100.00 614	100.00 616	100.00 614	99.15 611	100.00 614	99.96 615	100.00 614	99.99 615	99.99 615	100.00 613	100.00 615	100.00 614	100.00 615	100.00 614	100.00 614

DGTPSM_ROB	99.95 615	100.00 616	100.00 614	100.00 612	100.00 613	100.00 613	100.00 614	100.00 616	100.00 614	99.14 610	100.00 614	99.96 615	100.00 614	99.99 615	99.99 615	100.00 613	100.00 615	100.00 614	100.00 615	100.00 614	100.00 614

DPSM_ROB	100.00 617	100.00 616	100.00 614	100.00 612	100.00 613	100.00 613	100.00 614	100.00 616	100.00 614	100.00 616	100.00 614	100.00 619	100.00 614	100.00 617	100.00 617	100.00 613	100.00 615	100.00 614	100.00 615	100.00 614	100.00 614

DPSM	100.00 617	100.00 616	100.00 614	100.00 612	100.00 613	100.00 613	100.00 614	100.00 616	100.00 614	100.00 616	100.00 614	100.00 619	100.00 614	100.00 617	100.00 617	100.00 613	100.00 615	100.00 614	100.00 615	100.00 614	100.00 614

GS-Stereo							1.50 113	8.60 92	4.56 72	2.71 60	2.61 30	1.86 58	2.25 72	3.50 12	1.15 51	0.00 1	0.07 207	0.00 1	0.39 434	0.22 159	0.15 170

FSD					5.31 420	8.20 260	12.18 475	12.39 152	7.98 160	7.94 154	7.35 119	9.35 202	7.17 244	10.94 203	8.86 355	5.58 530	2.77 535	5.46 527	4.09 531	5.17 509

Low-res two-view benchmark