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

S2M2_XL	0.22 1	0.33 118	1.17 17	0.07 54	0.11 85	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 5	0.73 74	0.07 25	0.17 37	0.39 5	0.20 28	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonSter++	0.25 2	0.17 9	0.64 1	0.01 1	0.08 54	1.24 44	0.00 1	0.96 4	0.70 7	0.32 54	0.03 6	0.06 15	0.11 25	0.31 1	0.37 78	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

FoundationStereo	0.26 3	0.29 71	1.25 28	0.24 125	0.10 71	0.41 3	0.07 80	0.57 1	0.80 23	0.24 28	0.03 6	0.09 45	0.37 91	0.46 8	0.12 4	0.03 410	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

HiDET	0.34 4	0.16 3	0.67 2	0.01 1	0.10 71	1.18 21	0.01 9	2.53 20	0.71 8	0.29 40	0.06 17	0.07 25	0.12 31	0.35 3	0.42 98	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

LCMNet	0.34 4	0.16 3	0.75 3	0.02 5	0.10 71	1.21 27	0.01 9	2.64 24	0.73 15	0.24 28	0.05 16	0.06 15	0.17 37	0.32 2	0.39 84	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

Wavelet-MonSter	0.35 6	0.28 64	1.43 45	0.03 12	0.40 251	1.20 26	0.00 1	1.14 6	0.82 28	0.27 34	0.04 13	0.05 6	0.08 9	0.96 48	0.20 28	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 98

BridgeDepth_RVC	0.36 7	0.20 23	1.10 10	0.02 5	0.29 210	0.97 11	0.00 1	2.19 15	0.73 15	0.13 8	0.17 33	0.09 45	0.55 137	0.68 23	0.13 8	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.36 7	0.16 3	0.83 4	0.01 1	0.10 71	1.19 22	0.00 1	2.37 18	0.71 8	0.52 116	0.04 13	0.07 25	0.26 60	0.36 4	0.43 101	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

BridgeDepth	0.38 9	0.26 57	1.19 19	0.01 1	0.04 14	1.19 22	0.03 41	2.97 34	0.73 15	0.21 22	0.02 1	0.15 57	0.10 17	0.64 18	0.09 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGtest1	0.42 10	0.33 118	1.42 42	0.13 97	0.16 127	0.98 12	0.01 9	2.30 17	0.96 58	0.21 22	0.07 18	0.08 39	0.10 17	1.10 57	0.31 61	0.01 263	0.09 439	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.02 98

MonStereo	0.44 11	0.23 38	1.44 48	0.05 35	0.77 331	1.17 16	0.01 9	3.17 50	0.72 10	0.28 35	0.18 34	0.06 15	0.04 1	0.54 9	0.17 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.00 1	0.01 22

Monster-pub-eth3d	0.44 11	0.23 38	1.44 48	0.05 35	0.77 331	1.17 16	0.01 9	3.17 50	0.72 10	0.28 35	0.18 34	0.06 15	0.04 1	0.55 10	0.17 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.00 1	0.01 22

3.25w_new	0.45 13	0.25 50	1.29 29	0.02 5	0.08 54	1.25 49	0.01 9	3.39 77	0.91 54	0.33 60	0.16 26	0.07 25	0.42 113	0.57 11	0.25 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

3.25w	0.45 13	0.25 50	1.29 29	0.02 5	0.08 54	1.25 49	0.01 9	3.39 77	0.91 54	0.33 60	0.16 26	0.06 15	0.42 113	0.57 11	0.25 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

MLG-Stereo_test3	0.45 13	0.31 87	1.35 38	0.06 43	0.17 137	1.30 62	0.01 9	3.52 96	0.77 21	0.15 10	0.07 18	0.06 15	0.07 7	0.74 26	0.22 33	0.02 365	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 98

S2M2_L	0.46 16	0.39 179	1.17 17	0.37 159	0.17 137	1.14 14	0.01 9	1.46 8	1.83 85	0.19 17	0.87 86	0.13 55	0.19 42	0.57 11	0.43 101	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.21 415	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonSter	0.46 16	0.23 38	1.44 48	0.05 35	0.77 331	1.17 16	0.01 9	3.17 50	0.72 10	0.28 35	0.18 34	0.07 25	0.04 1	0.83 34	0.17 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.00 1	0.01 22

asd	0.49 18	0.16 3	1.57 67	0.04 27	0.72 325	1.24 44	0.05 62	2.80 29	0.84 29	0.45 101	0.50 59	0.06 15	0.56 140	0.58 14	0.24 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

4.5_new	0.49 18	0.17 9	1.73 89	0.06 43	0.30 212	1.23 34	0.07 80	3.11 41	0.87 42	0.45 101	0.66 69	0.05 6	0.19 42	0.67 20	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

4.5w-stereo	0.49 18	0.17 9	1.73 89	0.06 43	0.30 212	1.23 34	0.07 80	3.11 41	0.87 42	0.45 101	0.66 69	0.05 6	0.19 42	0.67 20	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

IGEV	0.50 21	0.22 32	1.52 62	0.08 63	1.85 435	1.34 69	0.37 215	2.03 12	0.93 57	0.29 40	0.08 23	0.07 25	0.09 13	0.90 43	0.22 33	0.02 365	0.04 353	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

FlowAnything_test	0.51 22	0.33 118	2.09 135	0.15 102	0.15 119	1.71 116	0.03 41	1.76 9	0.49 4	1.10 157	0.77 77	0.03 1	0.05 4	0.61 16	0.66 155	0.05 442	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.02 98

asda	0.52 23	0.19 18	1.61 72	0.03 12	0.61 307	1.26 54	0.08 88	3.20 57	0.84 29	0.41 87	0.29 46	0.05 6	0.72 161	0.77 31	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

4.25_new	0.52 23	0.18 13	1.42 42	0.03 12	0.88 343	1.23 34	0.04 49	3.18 54	0.85 34	0.32 54	0.77 77	0.05 6	0.42 113	0.83 34	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

4.5w_new	0.52 23	0.18 13	1.42 42	0.03 12	0.88 343	1.23 34	0.04 49	3.18 54	0.85 34	0.32 54	0.77 77	0.05 6	0.42 113	0.83 34	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

4.25w-stereo	0.52 23	0.18 13	1.43 45	0.03 12	0.88 343	1.23 34	0.04 49	3.18 54	0.85 34	0.32 54	0.77 77	0.05 6	0.42 113	0.83 34	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

3w_stereo	0.53 27	0.23 38	1.53 63	0.03 12	0.02 4	1.25 49	0.02 32	3.34 74	0.88 47	0.44 97	0.43 56	0.07 25	1.04 197	1.04 53	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

4w-stereo	0.55 28	0.18 13	1.39 40	0.02 5	0.35 238	1.26 54	0.06 70	3.13 44	0.86 37	0.28 35	0.82 84	0.06 15	0.67 153	1.59 88	0.25 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

2.75w_new	0.55 28	0.23 38	1.43 45	0.04 27	0.12 99	1.25 49	0.08 88	3.20 57	0.86 37	0.39 80	0.16 26	0.07 25	0.88 181	1.99 114	0.24 37	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

2w_stereo	0.56 30	0.19 18	1.31 33	0.03 12	0.10 71	1.22 31	0.04 49	3.42 87	0.81 25	0.79 139	0.73 74	0.07 25	1.24 225	0.81 33	0.37 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

dual_stereo	0.56 30	0.32 100	1.08 9	0.07 54	0.11 85	0.77 8	0.03 41	3.60 102	1.17 69	0.12 5	0.03 6	0.20 70	0.11 25	2.77 137	0.51 133	0.00 1	0.14 482	0.00 1	0.16 449	0.00 1	0.02 98

AdaDepth	0.57 32	0.22 32	2.33 162	0.12 81	1.26 383	1.59 98	0.07 80	1.03 5	0.97 59	0.21 22	0.42 54	0.08 39	0.30 77	2.28 124	0.26 44	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.20 473	0.01 32	0.01 22

MLG-Stereo_test2	0.57 32	0.28 64	1.20 23	0.07 54	0.68 316	1.34 69	0.02 32	3.39 77	1.41 73	0.06 1	0.02 1	0.12 53	0.10 17	2.37 126	0.31 61	0.01 263	0.08 427	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 98

GEAStereo	0.59 34	0.22 32	1.14 14	0.16 106	0.19 164	1.96 141	0.73 320	3.39 77	0.84 29	0.52 116	0.65 66	0.19 64	0.48 124	0.83 34	0.14 11	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.17 376	0.12 361

Zero-FE251	0.62 35	0.53 279	2.17 151	0.37 159	0.30 212	1.84 129	0.06 70	2.60 22	0.31 2	2.21 175	0.23 41	0.09 45	0.39 99	0.67 20	0.52 135	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.07 280

3.75w	0.62 35	0.16 3	1.33 36	0.02 5	1.27 386	1.25 49	0.01 9	3.23 61	0.87 42	0.38 72	0.23 41	0.07 25	0.40 100	2.96 142	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

LG-G_1	0.62 35	0.31 87	1.19 19	0.07 54	0.11 85	1.81 127	0.02 32	3.74 114	0.88 47	0.23 25	0.03 6	0.09 45	0.08 9	3.39 155	0.27 53	0.02 365	0.08 427	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.02 98

LG-G	0.62 35	0.31 87	1.19 19	0.07 54	0.11 85	1.81 127	0.02 32	3.74 114	0.88 47	0.23 25	0.03 6	0.09 45	0.08 9	3.39 155	0.27 53	0.02 365	0.08 427	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.02 98

1w_stereo	0.64 39	0.16 3	1.24 26	0.09 69	0.50 285	1.19 22	0.08 88	3.24 63	0.84 29	0.48 106	2.37 158	0.04 3	1.57 252	0.84 41	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

LG-Stereo_L2	0.64 39	0.33 118	1.46 54	0.10 72	0.18 152	1.30 62	0.19 163	3.53 98	0.72 10	0.20 18	0.02 1	0.06 15	0.07 7	4.19 185	0.36 72	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 98

252Zero-FE	0.66 41	0.23 38	1.24 26	1.10 273	0.07 37	1.31 64	0.02 32	3.33 72	1.14 68	1.34 162	1.74 130	0.04 3	0.05 4	1.11 58	0.40 91	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.02 357	0.02 87	0.02 98

qwe	0.66 41	0.19 18	1.64 77	0.05 35	1.17 378	1.23 34	0.03 41	3.35 75	0.88 47	0.51 113	0.38 51	0.04 3	0.17 37	3.22 148	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

2.25w	0.67 43	0.20 23	1.40 41	0.04 27	0.13 108	1.21 27	0.05 62	3.23 61	0.87 42	0.36 66	1.17 103	0.07 25	0.69 156	3.67 164	0.30 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

MLG-Stereo_test1	0.67 43	0.23 38	1.05 7	0.06 43	1.40 399	1.24 44	0.00 1	3.56 100	1.36 71	0.06 1	0.04 13	0.08 39	0.10 17	4.03 180	0.14 11	0.01 263	0.07 414	0.00 1	0.01 329	0.01 32	0.02 98

2.5w	0.68 45	0.23 38	1.29 29	0.04 27	0.31 223	1.26 54	0.09 96	3.24 63	0.86 37	0.42 92	0.59 62	0.03 1	0.56 140	4.36 193	0.24 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

RAStereo	0.68 45	0.42 210	3.15 265	0.18 114	0.52 293	1.17 16	0.02 32	3.16 49	0.98 60	0.51 113	1.43 113	0.16 58	0.22 49	0.75 28	0.83 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 246	0.02 98

3.5w_stereo	0.69 47	0.23 38	1.44 48	0.02 5	0.14 114	1.24 44	0.03 41	3.53 98	0.90 53	0.20 18	1.48 116	0.07 25	0.50 129	3.73 166	0.30 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

LG-Stereo_L1	0.69 47	0.32 100	1.21 25	0.10 72	0.16 127	1.38 74	0.20 169	2.44 19	0.72 10	0.20 18	0.02 1	0.06 15	0.06 6	6.49 286	0.36 72	0.01 263	0.04 353	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 98

SGD-Stereo	0.69 47	0.30 82	1.15 16	0.25 127	0.12 99	1.26 54	0.29 196	1.87 11	0.62 6	0.50 112	0.51 60	0.08 39	0.11 25	6.67 302	0.09 1	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.01 22

MatchStereo	0.70 50	0.35 148	2.06 127	0.05 35	0.01 1	0.93 10	0.01 9	4.29 141	3.44 194	0.10 4	1.13 99	0.18 62	0.25 53	0.76 30	0.39 84	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

water-stereo	0.70 50	0.29 71	3.07 259	0.08 63	0.07 37	1.54 94	0.15 141	4.01 131	1.41 73	0.59 127	1.31 108	0.26 90	0.24 51	0.43 7	0.39 84	0.02 365	0.06 391	0.00 1	0.02 357	0.02 87	0.01 22

GIP-stereo	0.70 50	0.44 229	1.70 87	1.52 336	0.75 327	1.48 86	0.05 62	4.18 137	1.10 64	0.18 15	0.42 54	0.58 150	0.38 95	0.65 19	0.46 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.01 22

DEFOM-Stereo	0.70 50	0.29 71	1.62 74	0.16 106	0.06 29	1.95 138	0.45 237	0.88 3	0.74 18	0.55 122	0.51 60	0.14 56	0.09 13	6.32 272	0.20 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

Monster-pub-mixall	0.72 54	0.39 179	0.98 5	0.04 27	0.12 99	1.23 34	0.01 9	2.74 27	0.86 37	0.86 143	0.39 53	0.07 25	0.09 13	6.24 263	0.32 63	0.01 263	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.03 155

MLG-Stereo	0.72 54	0.23 38	1.13 11	0.06 43	0.16 127	1.24 44	0.00 1	3.84 122	1.40 72	0.06 1	0.03 6	0.08 39	0.10 17	5.71 241	0.16 17	0.01 263	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 98

GREAT-IGEV	0.72 54	0.29 71	1.91 103	1.31 303	0.40 251	1.41 81	0.08 88	2.29 16	2.48 113	0.18 15	0.69 72	0.10 51	0.34 85	1.72 95	0.37 78	0.00 1	0.09 439	0.00 1	0.22 485	0.10 289	0.41 490

IGEV-Stereo++	0.74 57	0.23 38	1.31 33	0.06 43	1.62 409	1.95 138	0.01 9	3.29 68	1.81 82	0.38 72	1.68 127	0.10 51	1.16 215	0.91 44	0.19 27	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.01 22

GSStereo	0.75 58	0.22 32	1.14 14	0.69 218	0.19 164	1.96 141	0.73 320	4.64 168	2.10 92	0.31 50	0.65 66	0.43 130	0.48 124	0.83 34	0.14 11	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.12 436	0.17 376	0.13 372

GLC_STEREO	0.75 58	0.29 71	1.19 19	0.55 192	0.01 1	1.98 144	0.57 276	3.07 37	3.02 159	0.90 145	1.48 116	0.19 64	0.40 100	0.93 45	0.36 72	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.02 98

VIP-Stereo	0.76 60	0.66 333	2.08 134	0.09 69	0.27 199	1.99 146	0.11 108	3.32 70	0.80 23	0.48 106	1.27 106	0.28 97	0.11 25	3.06 145	0.41 93	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.12 361

rvit_stereo_0081_aga	0.76 60	0.51 267	3.29 276	0.11 79	0.25 189	1.73 120	0.22 176	3.68 104	2.54 120	0.26 33	0.16 26	0.27 93	0.30 77	1.31 70	0.36 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 327	0.04 200

NLSM3	0.78 62	0.33 118	1.31 33	0.06 43	1.93 440	1.22 31	0.05 62	3.26 65	1.87 87	0.34 62	0.87 86	0.12 53	1.04 197	2.53 133	0.74 172	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1

LG-Stereo	0.79 63	0.32 100	3.96 333	0.04 27	0.15 119	1.19 22	0.18 160	3.52 96	2.95 147	0.32 54	1.77 132	0.22 82	0.14 34	0.39 5	0.43 101	0.01 263	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.11 310	0.02 98

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 64	0.33 118	2.51 178	0.25 127	0.53 294	1.93 136	0.27 192	5.07 200	1.05 63	0.47 105	0.68 71	0.64 154	0.22 49	0.95 47	0.65 151	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.19 470	0.03 138	0.16 406

MaDis-Stereo	0.80 64	0.69 344	3.02 243	0.33 148	1.83 433	1.22 31	0.06 70	3.41 84	1.49 75	0.31 50	0.38 51	0.42 129	0.51 131	1.14 61	1.21 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.05 237

AEACV	0.80 64	0.29 71	1.70 87	0.96 252	0.24 186	2.03 150	0.88 366	3.50 93	0.88 47	0.34 62	0.20 39	0.29 100	2.01 275	1.77 101	0.33 65	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.29 505	0.10 289	0.09 310

gasm-f	0.81 67	0.25 50	1.66 79	0.16 106	0.28 207	2.77 244	0.91 372	3.39 77	0.84 29	0.52 116	3.10 184	0.19 64	0.71 160	0.73 25	0.28 55	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.21 415	0.12 361

IGEV-RUCA	0.81 67	0.15 1	1.13 11	0.52 184	0.32 227	2.13 160	0.51 256	3.46 90	1.71 80	0.95 147	0.16 26	0.24 86	0.55 137	2.81 139	0.41 93	0.12 479	0.21 521	0.20 532	0.25 496	0.21 415	0.20 433

UniTT-Stereo	0.83 69	0.33 118	1.98 118	0.92 243	1.27 386	0.54 6	0.11 108	1.35 7	2.94 146	1.67 169	2.09 145	0.20 70	0.31 81	1.57 86	1.07 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 363	0.01 22

Pointernet	0.84 70	0.35 148	2.00 122	0.12 81	0.13 108	1.77 122	0.06 70	4.87 184	2.53 118	0.14 9	2.11 148	0.76 164	0.44 120	1.02 51	0.32 63	0.00 1	0.04 353	0.00 1	0.15 446	0.02 87	0.01 22

monsters	0.87 71	0.28 64	1.54 64	0.47 179	2.71 477	1.38 74	0.01 9	3.14 45	0.81 25	0.32 54	0.48 58	0.05 6	0.13 33	5.72 242	0.42 98	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

castereo	0.87 71	0.60 308	1.07 8	0.34 153	0.17 137	1.89 132	0.79 338	4.84 183	2.05 90	0.65 132	2.55 164	0.31 107	0.40 100	1.02 51	0.38 83	0.01 263	0.09 439	0.00 1	0.24 491	0.03 138	0.02 98

zero-FE	0.88 73	0.27 62	2.12 142	0.21 119	1.63 410	1.75 121	0.83 348	3.08 38	0.61 5	0.15 10	0.13 25	0.29 100	0.44 120	3.38 154	1.07 239	0.02 365	0.02 270	0.00 1	0.05 400	1.47 540	0.03 155

rvit_stereo_0081	0.88 73	0.28 64	1.81 91	0.62 204	0.13 108	1.34 69	0.12 115	3.14 45	4.59 267	0.43 95	0.30 47	0.54 146	0.11 25	3.89 170	0.36 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

rvit_stereo_0082	0.88 73	0.28 64	1.81 91	0.62 204	0.13 108	1.34 69	0.12 115	3.14 45	4.59 267	0.43 95	0.30 47	0.54 146	0.11 25	3.89 170	0.36 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

rvit_stereo_0080	0.88 73	0.51 267	3.12 262	0.07 54	0.12 99	1.31 64	0.37 215	3.78 117	3.29 183	0.56 123	1.13 99	0.40 122	0.76 165	1.71 92	0.47 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.04 200

whm_eth	0.88 73	0.51 267	3.12 262	0.07 54	0.12 99	1.31 64	0.37 215	3.78 117	3.29 183	0.56 123	1.13 99	0.40 122	0.76 165	1.71 92	0.47 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.04 200

AIO_test	0.90 78	0.40 190	1.67 83	0.14 98	0.16 127	2.97 275	0.83 348	3.61 103	2.67 126	0.29 40	0.71 73	1.50 192	0.29 69	2.37 126	0.13 8	0.00 1	0.04 353	0.00 1	0.08 414	0.03 138	0.03 155

LoS	0.91 79	0.34 134	2.10 140	0.38 163	0.13 108	2.47 196	0.26 189	5.00 196	2.74 135	0.89 144	0.21 40	0.49 139	0.36 88	1.97 113	0.67 157	0.02 365	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.01 22
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
monsterstereo	0.93 80	0.30 82	1.91 103	0.43 171	2.63 473	1.21 27	0.01 9	3.11 41	0.76 20	0.46 104	1.44 114	0.05 6	0.09 13	5.66 237	0.50 131	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

BStereo	0.94 81	0.43 221	8.86 503	0.53 185	0.44 260	1.17 16	0.09 96	3.17 50	1.00 61	0.54 120	0.19 37	0.36 119	0.10 17	1.04 53	0.78 188	0.01 263	0.01 190	0.02 458	0.03 374	0.02 87	0.06 259

AIO-Stereo	0.94 81	0.22 32	1.20 23	0.06 43	0.08 54	2.36 184	0.62 289	5.50 239	2.61 123	0.30 45	3.32 190	0.41 125	0.25 53	1.12 60	0.17 22	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.35 523	0.06 226	0.12 361

DDF-Stereo	0.95 83	0.28 64	1.59 70	0.30 135	1.76 426	1.79 125	0.83 348	3.02 36	0.78 22	0.17 14	0.09 24	0.28 97	0.49 127	4.53 197	1.13 248	0.02 365	0.04 353	0.00 1	0.11 432	1.70 544	0.04 200

SMoEStereo_RVC	0.95 83	0.35 148	1.37 39	0.63 209	0.07 37	2.07 152	0.16 147	2.88 31	1.68 78	0.30 45	1.23 105	0.19 64	0.28 65	6.80 308	0.84 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 310	0.13 372

GCAP-Stereo	0.95 83	0.62 317	1.99 120	0.30 135	0.03 12	1.66 106	0.01 9	4.43 150	3.00 156	1.63 168	1.17 103	1.39 184	0.76 165	1.31 70	0.55 138	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.12 327	0.02 98

111111	0.97 86	0.19 18	1.49 57	0.06 43	1.12 373	1.43 83	0.05 62	4.77 178	1.70 79	0.44 97	2.88 173	0.09 45	0.17 37	4.66 203	0.20 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.01 22

fffft	0.97 86	0.29 71	1.69 86	0.03 12	0.05 18	2.12 159	0.65 297	3.44 89	1.87 87	0.34 62	0.60 64	0.23 83	0.20 45	6.69 303	0.89 219	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.18 392	0.09 310
1: 1. 1
DEFOM-Stereo_RVC	0.98 88	2.14 516	1.55 65	0.88 235	0.26 196	0.56 7	0.04 49	2.80 29	0.86 37	0.30 45	0.80 82	0.21 80	2.33 291	6.17 258	0.37 78	0.00 1	0.07 414	0.00 1	0.17 457	0.01 32	0.01 22

Occ-G	0.98 88	0.38 175	1.82 93	0.15 102	0.18 152	1.45 85	0.69 309	3.15 48	2.25 102	1.45 164	0.59 62	5.06 338	0.54 136	0.75 28	0.77 186	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.17 457	0.16 363	0.01 22

CASnet	0.98 88	0.32 100	1.62 74	0.65 212	0.07 37	2.11 157	0.14 135	3.50 93	4.03 234	3.77 226	1.41 112	0.31 107	0.29 69	0.80 32	0.57 140	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.98 88	0.42 210	1.86 95	0.07 54	0.22 178	1.65 105	0.02 32	4.07 132	6.33 352	0.72 135	1.54 119	0.43 130	0.64 151	1.22 67	0.44 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1
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
MM-Stereo_test2	0.99 92	0.29 71	2.26 157	1.34 307	0.12 99	1.78 124	0.53 258	4.71 175	3.31 185	0.76 137	0.80 82	0.50 142	0.35 86	1.86 106	0.73 170	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.07 409	0.26 444	0.06 259

trnet	0.99 92	0.37 167	1.89 101	0.08 63	0.19 164	1.68 110	0.02 32	4.12 136	6.41 356	0.70 134	1.57 120	0.46 136	0.67 153	1.15 62	0.41 93	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

CroCo-Stereo	0.99 92	0.89 398	3.19 269	0.46 174	0.44 260	0.38 2	0.05 62	4.61 162	3.95 228	0.48 106	1.78 135	1.01 171	0.27 63	1.11 58	1.07 239	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.04 200
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
rvit_stereo_ft	1.00 95	0.78 372	3.84 329	0.84 230	0.36 241	1.23 34	0.24 182	3.81 121	3.76 211	0.37 69	0.87 86	0.74 162	1.12 204	1.18 65	0.76 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.06 259

depthmonostereo	1.01 96	0.50 260	3.16 266	0.12 81	0.09 63	1.43 83	0.04 49	4.97 191	1.51 76	0.90 145	1.46 115	0.98 170	0.94 187	3.45 159	0.46 115	0.02 365	0.10 451	0.00 1	0.02 357	0.04 168	0.01 22

AIO_rvc	1.02 97	0.59 304	1.95 115	0.15 102	0.09 63	3.42 311	0.99 382	4.46 152	2.73 134	0.28 35	1.62 122	1.32 182	0.28 65	2.10 120	0.21 32	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.04 394	0.11 310	0.11 347

RSM++	1.02 97	0.24 49	1.33 36	0.86 233	0.04 14	2.78 245	0.30 202	2.63 23	2.67 126	0.48 106	1.95 140	0.52 143	0.25 53	5.50 233	0.57 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 457	0.11 310	0.09 310

mms	1.03 99	0.54 284	1.58 69	0.05 35	0.36 241	1.52 93	0.08 88	2.97 34	1.84 86	0.38 72	2.94 176	0.32 110	0.25 53	6.82 309	0.39 84	0.00 1	0.04 353	0.00 1	0.00 1	0.17 376	0.28 468

ours_stereo	1.03 99	0.55 288	1.86 95	0.12 81	0.32 227	1.16 15	0.09 96	3.27 67	2.18 97	0.39 80	3.02 180	0.34 118	0.26 60	6.32 272	0.37 78	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.18 392	0.13 372

rvit_stereo_0083	1.03 99	0.26 57	3.09 260	0.49 181	0.09 63	1.27 59	0.24 182	2.72 25	4.60 269	0.38 72	0.77 77	0.78 165	1.18 219	4.35 192	0.33 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.03 155

EGLCR-Stereo	1.04 102	0.20 23	2.00 122	1.14 281	0.16 127	2.50 200	0.11 108	4.96 190	2.61 123	0.79 139	0.07 18	1.46 190	0.37 91	3.96 177	0.23 35	0.01 263	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 280

HUF	1.05 103	0.64 321	2.33 162	0.35 156	0.22 178	3.09 286	0.41 226	3.73 113	2.89 143	0.36 66	2.71 169	0.33 114	0.30 77	2.28 124	0.23 35	0.00 1	0.61 559	0.00 1	0.00 1	0.15 356	0.39 485

rrr	1.05 103	0.45 238	3.18 268	0.32 143	0.06 29	2.74 235	0.95 380	3.49 92	1.12 65	0.39 80	0.16 26	0.20 70	0.29 69	6.47 283	0.87 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 479	0.06 226	0.10 333

IGEVStereo-DCA	1.06 105	0.45 238	2.06 127	0.32 143	0.06 29	2.74 235	0.84 354	3.71 106	2.27 103	0.39 80	0.16 26	0.20 70	0.29 69	6.47 283	0.87 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.06 226	0.06 259

test_xeample3	1.08 106	0.43 221	3.39 285	0.49 181	0.05 18	2.58 213	0.93 375	3.32 70	1.77 81	0.23 25	0.23 41	0.19 64	0.28 65	6.34 274	0.85 204	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.26 503	0.06 226	0.10 333

tt45	1.09 107	0.35 148	1.49 57	0.39 164	0.23 183	3.50 323	0.14 135	3.35 75	1.81 82	0.36 66	2.04 143	0.27 93	0.26 60	6.84 312	0.63 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 363	0.03 155

MGS-Stereo	1.10 108	0.26 57	2.45 170	0.58 198	0.06 29	1.84 129	0.67 303	2.16 14	3.42 192	1.03 149	6.13 282	0.49 139	0.36 88	1.43 77	0.62 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 499	0.00 1

ff7	1.12 109	0.57 296	2.06 127	0.03 12	0.07 37	2.80 248	0.84 354	3.71 106	2.27 103	0.38 72	1.06 90	0.20 70	0.40 100	7.12 337	0.49 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.09 278	0.06 259

ffff	1.12 109	0.57 296	2.06 127	0.03 12	0.07 37	2.80 248	0.84 354	3.71 106	2.27 103	0.38 72	1.06 90	0.20 70	0.40 100	7.12 337	0.49 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.09 278	0.06 259

11t	1.12 109	0.57 296	2.06 127	0.03 12	0.07 37	2.80 248	0.84 354	3.71 106	2.27 103	0.38 72	1.06 90	0.20 70	0.40 100	7.12 337	0.49 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.09 278	0.06 259

anonymousdsp	1.12 109	0.59 304	1.66 79	0.03 12	0.07 37	2.81 256	0.82 344	4.07 132	2.30 109	0.41 87	1.12 98	0.30 102	0.40 100	7.05 330	0.49 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 457	0.10 289	0.05 237

ccc-4	1.12 109	0.57 296	2.06 127	0.03 12	0.07 37	2.80 248	0.84 354	3.71 106	2.27 103	0.38 72	1.06 90	0.20 70	0.40 100	7.12 337	0.49 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.09 278	0.06 259

IGEV-Stereo	1.12 109	0.59 304	1.66 79	0.03 12	0.07 37	2.82 259	0.82 344	4.09 135	2.30 109	0.41 87	1.11 95	0.30 102	0.41 108	7.05 330	0.49 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 457	0.10 289	0.05 237
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DilatedVolume-Stereo	1.13 115	0.41 203	2.75 208	1.04 267	0.11 85	2.21 169	0.10 102	2.96 33	1.32 70	2.40 184	2.09 145	0.33 114	0.58 146	5.62 234	0.43 101	0.03 410	0.06 391	0.00 1	0.14 442	0.04 168	0.04 200

fffy	1.13 115	0.51 267	2.15 143	1.01 259	0.09 63	2.30 181	0.19 163	4.07 132	1.13 67	0.16 12	2.66 166	0.20 70	0.38 95	6.98 326	0.35 69	0.00 1	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.14 352	0.16 406

IGEV++	1.14 117	0.51 267	1.66 79	0.55 192	0.08 54	2.52 201	1.01 386	6.51 298	3.16 169	0.59 127	2.11 148	0.43 130	1.18 219	1.44 79	0.79 192	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.05 400	0.11 310	0.11 347

WQFJA1++	1.15 118	0.17 9	1.86 95	0.47 179	0.69 317	1.21 27	0.03 41	2.79 28	0.47 3	2.59 188	0.07 18	0.24 86	0.18 41	2.69 136	0.50 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 329	8.92 575	0.07 280

castereo++	1.18 119	0.54 284	1.95 115	0.30 135	0.51 289	4.56 392	1.00 384	4.61 162	1.12 65	0.29 40	2.14 152	1.89 207	0.15 35	3.94 176	0.18 26	0.00 1	0.04 353	0.00 1	0.31 514	0.03 138	0.00 1

CAS++	1.18 119	0.55 288	1.99 120	0.17 109	0.27 199	1.85 131	0.63 290	8.48 353	3.07 163	1.71 170	2.32 156	0.18 62	0.20 45	1.91 112	0.30 56	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wave_Phase_stereo	1.19 121	0.43 221	8.86 503	0.53 185	0.44 260	5.87 423	0.09 96	3.42 87	1.00 61	0.54 120	0.19 37	0.36 119	0.10 17	1.04 53	0.78 188	0.01 263	0.01 190	0.02 458	0.03 374	0.02 87	0.06 259

DA	1.19 121	0.37 167	1.94 110	0.62 204	0.30 212	6.06 428	0.59 278	5.55 240	2.23 99	0.37 69	2.42 161	0.41 125	1.17 216	1.24 68	0.16 17	0.01 263	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.20 433

GGEV	1.19 121	0.37 167	1.94 110	0.62 204	0.30 212	6.06 428	0.59 278	5.55 240	2.23 99	0.37 69	2.42 161	0.41 125	1.17 216	1.24 68	0.16 17	0.01 263	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.20 433

xyz-stereo-finetune	1.20 124	0.44 229	2.19 153	0.08 63	0.05 18	3.16 297	0.68 304	3.41 84	2.58 122	0.81 141	1.77 132	0.68 155	0.37 91	6.20 261	1.63 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.02 98

ProNet	1.20 124	0.60 308	2.00 122	0.26 129	0.08 54	2.73 234	0.68 304	5.00 196	2.52 117	0.29 40	1.32 109	0.37 121	0.36 88	6.94 324	0.44 107	0.00 1	0.07 414	0.00 1	0.00 1	0.17 376	0.07 280

TANstereo	1.20 124	0.49 257	2.04 125	0.34 153	0.10 71	1.80 126	0.01 9	3.40 83	4.10 242	4.37 239	4.82 232	0.41 125	0.70 157	0.94 46	0.46 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	1.21 127	0.20 23	1.30 32	0.12 81	0.06 29	2.48 198	0.51 256	3.78 117	2.74 135	0.48 106	2.38 159	2.18 216	0.28 65	6.77 307	0.56 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.07 246	0.05 237

sCroCo_RVC	1.21 127	0.65 327	5.16 413	1.09 272	1.29 390	0.92 9	0.19 163	3.92 124	2.68 129	0.30 45	3.04 181	0.52 143	1.56 251	1.58 87	0.78 188	0.09 470	0.25 534	0.00 1	0.00 1	0.07 246	0.11 347

Selective-IGEV	1.23 129	0.18 13	1.13 11	0.07 54	0.17 137	2.38 188	0.54 261	6.10 270	2.51 116	0.41 87	3.20 187	0.26 90	0.29 69	6.94 324	0.16 17	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.11 432	0.04 168	0.10 333

MSCF	1.24 130	0.77 365	1.95 115	0.42 167	0.46 268	3.85 359	0.85 360	4.26 140	2.02 89	2.21 175	2.34 157	0.17 59	2.74 314	1.75 97	0.39 84	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.54 541	0.04 168	0.05 237

WCG-NET	1.24 130	0.43 221	1.46 54	0.33 148	0.08 54	2.14 161	1.08 395	3.09 40	6.86 373	2.73 192	3.43 198	0.74 162	0.94 187	0.89 42	0.33 65	0.00 1	0.04 353	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.05 237

CroCo-Stereo Lap2	1.24 130	0.88 395	3.39 285	0.95 250	4.59 546	0.47 4	0.08 88	3.51 95	2.80 139	1.17 160	2.24 153	1.57 195	0.20 45	1.48 82	1.14 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 356	0.12 361

Replicate-Monster	1.25 133	1.94 510	10.24 516	0.08 63	0.32 227	1.32 67	0.03 41	3.71 106	0.89 52	1.07 154	0.07 18	0.08 39	0.10 17	4.74 205	0.14 11	0.01 263	0.04 353	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.22 439

999	1.25 133	0.37 167	1.63 76	1.15 282	0.34 235	3.03 281	0.66 300	3.41 84	2.27 103	0.30 45	3.20 187	0.19 64	0.25 53	7.23 345	0.85 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 363	0.01 22

WQFJA1	1.26 135	0.34 134	1.49 57	0.14 98	4.66 547	2.76 241	0.13 125	5.38 233	3.79 213	0.44 97	0.31 49	0.69 158	1.09 201	1.43 77	2.48 358	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.02 98

NLMM	1.26 135	0.34 134	1.50 61	0.14 98	4.66 547	2.76 241	0.13 125	5.38 233	3.79 213	0.44 97	0.31 49	0.69 158	1.09 201	1.41 72	2.48 358	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.02 98

rvit_0105_6	1.26 135	0.87 391	4.85 392	0.61 202	0.07 37	1.60 99	0.32 204	3.79 120	5.87 319	0.25 31	0.26 45	1.09 175	0.29 69	4.60 201	0.62 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.06 259

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 135	0.42 210	2.36 166	0.59 200	1.26 383	2.43 193	0.01 9	3.29 68	7.76 407	1.71 170	2.78 171	0.27 93	0.32 83	1.16 64	0.58 144	0.04 430	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.10 333

LoS_RVC	1.26 135	1.43 471	1.91 103	0.42 167	3.77 518	1.71 116	0.04 49	2.58 21	2.49 115	0.42 92	2.58 165	0.30 102	0.57 144	1.71 92	0.66 155	0.01 263	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.02 87	4.49 567

MIF-Stereo (partial)	1.29 140	0.33 118	3.02 243	0.03 12	1.12 373	1.26 54	0.13 125	4.46 152	3.75 209	0.35 65	2.39 160	0.31 107	0.74 163	6.09 254	1.76 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.04 200

MyStereo07	1.31 141	0.79 373	1.61 72	1.03 262	1.11 371	2.63 224	0.46 238	5.48 236	2.24 101	0.64 131	1.48 116	0.27 93	0.59 148	7.03 329	0.45 111	0.00 1	0.09 439	0.00 1	0.01 329	0.11 310	0.09 310

GASTEREO	1.34 142	0.98 417	1.86 95	0.53 185	0.46 268	3.97 367	0.86 362	4.25 139	2.16 95	2.34 182	3.48 201	0.17 59	2.87 323	1.88 110	0.39 84	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.54 541	0.04 168	0.05 237

plain	1.34 142	0.51 267	5.09 407	0.30 135	0.05 18	1.58 96	0.08 88	4.47 154	3.77 212	0.42 92	1.76 131	0.60 153	0.74 163	6.11 255	0.94 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 490	0.02 98

sAnonymous2	1.35 144	1.66 492	8.14 495	0.55 192	0.46 268	1.23 34	0.24 182	4.00 129	3.47 195	0.40 85	1.11 95	0.23 83	1.42 237	0.96 48	0.57 140	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.20 473	2.07 550	0.22 439

CroCo_RVC	1.35 144	1.66 492	8.14 495	0.55 192	0.46 268	1.23 34	0.24 182	4.00 129	3.47 195	0.40 85	1.11 95	0.23 83	1.42 237	0.96 48	0.57 140	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.20 473	2.07 550	0.22 439

knoymous	1.36 146	0.21 29	1.68 85	0.20 115	0.49 282	1.58 96	0.11 108	5.15 204	2.40 112	4.62 247	1.77 132	4.56 317	0.45 122	3.23 149	0.63 149	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.01 22

rvit_0105_4	1.38 147	0.98 417	5.52 434	0.61 202	0.05 18	1.62 102	0.41 226	3.95 127	5.80 316	0.31 50	0.73 74	1.37 183	0.53 135	4.89 214	0.78 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.04 200

SCV_C0	1.40 148	0.49 257	3.06 258	0.12 81	0.21 174	2.29 176	0.09 96	6.46 294	3.81 215	0.63 129	2.00 142	0.24 86	0.41 108	7.31 348	0.43 101	0.01 263	0.05 370	0.00 1	0.21 479	0.16 363	0.07 280

MoCha-V2	1.41 149	0.42 210	2.61 190	0.81 224	0.23 183	2.53 204	0.20 169	4.81 180	3.16 169	0.82 142	3.15 185	0.30 102	1.61 256	6.66 301	0.40 91	0.00 1	0.20 518	0.00 1	0.24 491	0.05 200	0.02 98

PMTNet	1.41 149	0.37 167	2.06 127	0.26 129	0.15 119	2.94 273	0.34 210	3.39 77	5.33 297	1.00 148	1.27 106	0.28 97	0.93 185	4.04 181	0.74 172	5.00 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.01 22

AE-Stereo	1.44 151	0.32 100	2.69 198	1.58 350	0.20 171	2.24 173	0.59 278	6.01 266	5.70 310	1.18 161	3.17 186	1.02 172	0.78 171	1.73 96	0.83 199	0.02 365	0.18 507	0.00 1	0.29 505	0.11 310	0.07 280

XX-TBD	1.44 151	0.85 387	2.04 125	2.45 480	0.05 18	2.34 183	0.01 9	3.46 90	7.51 394	2.88 197	4.98 239	0.26 90	0.25 53	1.15 62	0.46 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM1	1.45 153	0.40 190	2.26 157	0.50 183	5.10 553	2.85 263	0.17 154	4.66 173	2.76 137	0.56 123	1.70 128	0.30 102	0.62 149	4.87 209	2.19 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.01 22

MC-Stereo	1.47 154	0.36 160	2.54 181	1.99 417	0.12 99	1.90 133	0.12 115	4.47 154	2.83 140	3.31 212	3.44 199	0.56 148	1.47 240	5.39 230	0.47 122	0.00 1	0.04 353	0.00 1	0.21 479	0.07 246	0.04 200

rvit_0105_5	1.48 155	0.89 398	5.43 425	0.46 174	0.04 14	1.60 99	0.60 283	4.65 171	5.90 322	0.76 137	1.59 121	1.75 202	0.78 171	4.20 187	0.88 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.06 259

WQFJX	1.49 156	0.32 100	1.86 95	0.06 43	4.78 552	2.43 193	0.43 230	5.57 243	3.85 218	0.48 106	1.38 111	0.56 148	1.37 235	4.54 198	2.09 332	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 246	0.05 237

WCG-NET（raft）	1.49 156	0.50 260	1.55 65	0.21 119	0.08 54	2.15 163	1.01 386	2.72 25	6.26 347	2.79 193	3.06 183	4.38 310	1.04 197	3.53 161	0.26 44	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.08 297

testlalala	1.50 158	0.41 203	1.67 83	0.98 256	0.31 223	4.00 369	0.90 371	5.26 220	2.17 96	6.56 347	3.61 204	1.74 201	0.38 95	1.21 66	0.42 98	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.29 505	0.01 32	0.01 22

StereoAnything_RVC	1.52 159	7.77 568	2.81 221	0.05 35	0.02 4	1.11 13	0.06 70	3.26 65	0.75 19	0.12 5	0.02 1	0.07 25	0.68 155	6.69 303	0.13 8	0.02 365	0.08 427	0.00 1	0.00 1	6.69 571	0.02 98

model_zeroshot	1.52 159	0.42 210	4.10 350	1.25 291	0.11 85	3.04 282	0.14 135	5.79 259	2.84 141	3.12 204	3.65 205	2.05 214	0.42 113	2.38 128	0.71 166	0.01 263	0.10 451	0.00 1	0.20 473	0.02 87	0.04 200

WQFJX1	1.53 161	0.34 134	1.49 57	0.04 27	4.03 526	2.23 172	0.16 147	5.56 242	3.84 217	0.53 119	1.13 99	0.68 155	0.89 182	7.80 380	1.74 305	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 246	0.02 98

NLMM1	1.55 162	0.35 148	1.65 78	0.05 35	4.55 545	2.00 148	0.13 125	5.67 250	5.17 291	0.57 126	0.86 85	0.45 135	0.80 174	6.82 309	1.92 320	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.02 98

CES	1.56 163	0.35 148	1.44 48	0.42 167	7.70 571	2.66 231	0.13 125	4.89 185	2.53 118	0.25 31	1.10 94	0.33 114	0.31 81	1.61 90	0.58 144	0.01 263	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.54 502	6.26 573

NLCSM	1.57 164	0.40 190	1.44 48	0.28 134	4.08 528	2.16 165	0.17 154	4.83 182	3.06 162	0.69 133	1.86 138	0.59 151	1.24 225	7.85 384	2.53 363	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 376	0.02 98

MM-Stereo_test1	1.57 164	0.36 160	2.19 153	1.17 284	0.35 238	2.39 189	0.56 267	4.53 157	5.21 292	3.67 221	1.65 125	0.40 122	0.84 179	6.90 317	0.80 195	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.31 460	0.03 155

SCV	1.59 166	0.58 301	2.57 184	2.72 493	0.31 223	2.15 163	0.79 338	6.88 313	2.72 131	0.20 18	2.68 167	0.68 155	0.58 146	7.60 364	0.41 93	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.22 485	0.37 480	0.24 450

CREStereo++_RVC	1.59 166	0.39 179	2.26 157	0.36 157	0.01 1	1.67 107	0.01 9	2.95 32	8.12 418	3.69 223	7.44 330	0.47 137	0.32 83	0.74 26	0.39 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 576	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Reg-Stereo(zero)	1.60 168	0.19 18	2.59 187	0.45 173	0.47 277	1.64 104	0.23 180	3.22 60	5.87 319	4.29 236	3.01 178	4.49 315	1.64 257	2.47 131	1.16 253	0.00 1	0.08 427	0.00 1	0.13 441	0.01 32	0.10 333

11t1	1.62 169	0.26 57	2.53 180	2.37 474	0.24 186	2.58 213	0.06 70	6.66 304	3.00 156	3.40 214	3.01 178	1.14 177	1.94 273	4.18 184	0.91 223	0.01 263	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.03 155

iRaftStereo_RVC	1.62 169	0.68 339	1.98 118	0.67 214	0.05 18	2.99 277	0.04 49	5.36 229	3.74 208	3.82 227	4.96 237	2.54 225	0.62 149	3.35 153	0.97 231	0.00 1	0.07 414	0.00 1	0.00 1	0.30 455	0.27 464

RAFT-Stereo-weight	1.67 171	0.31 87	1.57 67	0.97 255	0.15 119	3.19 299	0.77 332	5.06 198	6.19 346	4.96 259	3.38 196	2.83 233	0.35 86	2.87 140	0.74 172	0.01 263	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 98

HART	1.68 172	0.67 337	2.72 204	0.04 27	0.27 199	1.72 119	0.04 49	5.60 246	3.16 169	1.44 163	7.73 341	2.41 222	0.15 35	6.44 279	0.62 146	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.00 1	0.24 440	0.17 411

IGEV-Stereo+	1.69 173	0.43 221	1.59 70	0.37 159	3.10 486	2.10 155	0.07 80	1.86 10	0.91 54	0.39 80	0.03 6	0.20 70	0.41 108	7.05 330	0.16 17	0.02 365	0.07 414	0.00 1	0.18 464	5.14 565	9.77 588

Selective-RAFT	1.69 173	0.32 100	3.29 276	0.92 243	0.18 152	3.89 361	0.06 70	4.22 138	4.00 231	1.47 165	1.98 141	3.07 247	2.81 318	6.35 276	0.89 219	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.21 479	0.05 200	0.00 1

rvit_0105_3	1.71 175	0.90 401	5.93 445	0.78 222	0.02 4	1.62 102	1.69 433	5.15 204	5.99 331	2.22 178	1.64 124	1.97 212	1.17 216	4.19 185	0.92 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.03 155

4D-IteraStereo	1.72 176	0.86 388	3.01 241	0.09 69	2.86 481	3.57 334	1.06 390	3.92 124	5.31 295	5.28 273	1.02 89	3.92 285	0.38 95	1.83 104	1.04 238	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.07 246	0.09 310

rafts_anoy	1.72 176	0.79 373	2.58 186	2.03 427	1.75 424	2.47 196	0.16 147	5.48 236	6.01 333	3.24 208	2.11 148	1.92 211	1.33 229	3.08 146	1.13 248	0.01 263	0.18 507	0.00 1	0.01 329	0.03 138	0.07 280

x	1.73 178	0.28 64	2.49 177	1.91 400	0.17 137	2.10 155	0.83 348	8.74 366	3.55 201	3.28 209	2.12 151	3.10 248	1.96 274	2.90 141	1.12 246	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.03 155

TestStereo	1.74 179	1.02 424	3.64 309	0.20 115	0.28 207	1.33 68	0.01 9	5.24 215	4.01 233	3.18 205	4.97 238	2.07 215	0.70 157	7.32 349	0.75 178	0.02 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1

Anonymous3	1.76 180	0.44 229	6.37 460	0.33 148	0.50 285	4.33 381	0.54 261	4.43 150	2.48 113	2.21 175	3.24 189	1.53 194	1.14 208	5.64 235	1.29 262	0.17 494	0.23 528	0.00 1	0.00 1	0.12 327	0.15 394

GCAP-BAT	1.77 181	0.49 257	2.78 215	0.66 213	0.16 127	3.76 353	0.80 340	3.72 112	3.27 180	3.68 222	5.03 241	3.66 276	0.56 140	5.82 245	0.65 151	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.24 491	0.01 32	0.01 22

anonymousdsp2	1.78 182	0.39 179	3.40 287	1.10 273	0.04 14	3.63 335	0.50 253	7.80 334	2.77 138	2.91 199	2.88 173	3.17 252	1.01 191	5.15 223	0.43 101	0.00 1	0.01 190	0.02 458	0.15 446	0.05 200	0.12 361

FE-Mocha	1.79 183	0.44 229	4.10 350	0.83 228	0.23 183	3.23 302	0.16 147	7.48 328	2.19 98	5.05 264	5.62 270	2.84 234	0.85 180	1.81 102	0.67 157	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.20 473	0.02 87	0.05 237

DCRE	1.79 183	0.68 339	2.55 182	1.66 363	0.27 199	1.27 59	0.05 62	4.57 161	4.04 236	3.30 211	9.24 378	3.83 283	1.20 222	2.08 119	0.67 157	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.24 491	0.04 168	0.09 310

raft+_RVC	1.79 183	0.84 385	2.32 161	2.40 475	0.85 341	1.38 74	0.09 96	6.36 284	4.75 277	2.85 196	5.46 265	1.17 179	1.36 234	4.54 198	0.91 223	0.00 1	0.10 451	0.00 1	0.00 1	0.11 310	0.22 439

HUI-Stereo	1.80 186	0.41 203	2.85 225	0.12 81	0.18 152	3.72 347	0.65 297	5.23 209	2.97 154	5.87 297	4.34 223	3.45 260	1.52 246	3.93 175	0.65 151	0.02 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.10 333

GMOStereo	1.81 187	0.47 246	2.09 135	0.10 72	0.27 199	1.49 87	0.89 367	4.40 145	4.51 262	8.16 420	6.97 310	2.96 239	1.15 210	1.42 73	0.88 214	0.00 1	0.14 482	0.00 1	0.00 1	0.23 429	0.03 155

error version	1.81 187	0.47 246	2.09 135	0.10 72	0.27 199	1.49 87	0.89 367	4.40 145	4.51 262	8.16 420	6.97 310	2.96 239	1.15 210	1.42 73	0.88 214	0.00 1	0.14 482	0.00 1	0.00 1	0.23 429	0.03 155

test-v	1.81 187	0.47 246	2.09 135	0.10 72	0.27 199	1.49 87	0.89 367	4.40 145	4.51 262	8.16 420	6.97 310	2.96 239	1.15 210	1.42 73	0.88 214	0.00 1	0.14 482	0.00 1	0.00 1	0.23 429	0.03 155

test-2	1.81 187	0.47 246	2.09 135	0.10 72	0.27 199	1.49 87	0.89 367	4.40 145	4.51 262	8.16 420	6.97 310	2.96 239	1.15 210	1.42 73	0.88 214	0.00 1	0.14 482	0.00 1	0.00 1	0.23 429	0.03 155

xyz-stereo-finetune2	1.82 191	0.51 267	2.22 155	0.10 72	0.05 18	6.49 438	0.17 154	3.59 101	2.15 94	0.63 129	6.19 286	0.49 139	3.44 346	6.93 319	3.48 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.01 22

test-1	1.82 191	0.45 238	5.42 424	0.89 237	0.41 256	2.14 161	0.56 267	5.75 253	4.15 247	3.28 209	5.11 242	3.61 273	0.70 157	1.53 85	1.56 286	0.02 365	0.34 540	0.00 1	0.08 414	0.02 87	0.30 472

MM-Stereo_test3	1.83 193	0.59 304	1.93 107	1.43 324	3.99 524	2.44 195	0.81 342	5.81 260	6.70 368	1.73 172	4.79 230	1.23 181	0.65 152	3.30 150	0.85 204	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.33 468	0.05 237

GMStereo	1.83 193	0.99 420	4.55 377	0.57 197	0.05 18	2.53 204	0.01 9	4.95 188	11.14 478	3.52 216	2.24 153	0.53 145	0.49 127	3.76 168	0.80 195	0.20 501	0.00 1	0.00 1	0.12 436	0.12 327	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
test_1	1.85 195	0.21 29	2.45 170	1.02 260	0.22 178	1.37 73	0.82 344	4.66 173	5.06 285	7.02 364	1.73 129	4.09 292	0.41 108	6.51 289	0.76 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 505	0.18 392	0.14 383

1test111	1.86 196	0.65 327	2.15 143	2.30 462	0.02 4	5.80 419	0.56 267	8.45 349	3.33 187	1.03 149	3.33 191	0.32 110	3.71 361	4.40 194	0.96 228	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.03 374	0.02 87	0.03 155

LL-Strereo2	1.86 196	0.83 384	2.33 162	0.36 157	0.17 137	3.79 356	1.52 423	5.82 261	4.04 236	4.43 240	2.51 163	4.23 299	0.37 91	5.66 237	0.99 233	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.05 400	0.06 226	0.11 347

test-3	1.86 196	0.21 29	2.46 173	1.03 262	0.22 178	1.38 74	0.83 348	4.65 171	5.04 284	7.26 381	1.78 135	4.10 294	0.41 108	6.53 292	0.76 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 505	0.18 392	0.14 383

raftrobust	1.86 196	0.74 357	1.94 110	2.15 445	2.24 458	2.74 235	0.53 258	4.89 185	4.05 238	6.09 309	3.89 208	1.64 196	2.55 301	2.44 129	1.12 246	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.12 327	0.08 297

gcap-zeroshot	1.87 200	0.44 229	4.24 355	0.53 185	0.51 289	3.12 291	0.75 328	6.42 292	3.91 224	3.75 225	1.67 126	7.79 408	0.55 137	2.61 134	0.53 136	0.02 365	0.21 521	0.00 1	0.23 488	0.00 1	0.05 237

riskmin	1.88 201	0.15 1	2.11 141	1.38 316	0.88 343	2.40 190	0.04 49	5.93 265	6.10 336	2.25 179	1.34 110	6.06 368	5.08 433	2.78 138	1.01 236	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.06 259

test_3	1.88 201	0.22 32	2.75 208	0.96 252	0.22 178	1.28 61	0.77 332	4.62 164	5.87 319	6.55 346	1.84 137	4.28 305	0.45 122	6.48 285	0.76 180	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.28 504	0.17 376	0.14 383

PSM-adaLoss	1.88 201	0.40 190	2.86 227	0.12 81	0.19 164	3.75 352	0.71 315	5.23 209	2.96 150	5.86 292	4.33 222	3.45 260	1.51 241	5.40 231	0.69 160	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.09 310

s12784h	1.89 204	0.30 82	2.57 184	0.11 79	0.09 63	4.18 376	0.13 125	6.61 301	7.44 393	3.62 219	4.28 219	0.59 151	0.81 175	6.61 297	0.46 115	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.00 1

ROB_FTStereo	1.90 205	0.42 210	2.86 227	0.12 81	0.19 164	3.71 344	0.75 328	5.24 215	2.95 147	5.87 297	4.26 218	3.41 258	1.51 241	5.80 244	0.65 151	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.08 297

RAFT-IKP	1.90 205	0.42 210	2.83 222	0.12 81	0.18 152	3.50 323	0.64 294	5.24 215	2.96 150	5.86 292	4.34 223	3.50 269	1.51 241	5.99 251	0.76 180	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.08 297

EKT-Stereo	1.91 207	0.48 253	2.77 213	2.19 449	4.36 532	1.42 82	0.24 182	4.63 165	3.51 197	2.94 200	3.47 200	3.55 271	2.25 286	5.26 225	0.85 204	0.04 430	0.12 467	0.00 1	0.09 425	0.06 226	0.05 237

ROB_FTStereo_v2	1.91 207	0.41 203	2.85 225	0.12 81	0.19 164	3.71 344	0.73 320	5.23 209	2.95 147	5.86 292	4.36 225	3.46 262	1.51 241	5.86 247	0.69 160	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.08 297

qqq	1.93 209	0.30 82	2.96 238	1.40 318	0.05 18	1.96 141	0.39 221	8.45 349	3.33 187	3.06 202	3.84 206	4.67 320	2.70 308	4.40 194	0.96 228	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.03 155

RALCasStereoNet	1.93 209	1.01 422	2.75 208	1.88 396	1.75 424	2.88 269	0.18 160	4.64 168	4.36 254	2.27 180	5.14 243	2.22 218	0.79 173	7.10 336	1.00 235	0.00 1	0.34 540	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.16 406

Patchmatch Stereo++	1.95 211	0.40 190	2.86 227	0.12 81	0.18 152	3.74 349	0.66 300	5.24 215	2.96 150	5.86 292	4.32 220	3.46 262	1.52 246	6.88 314	0.70 162	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.09 310
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
iRAFT	1.95 211	0.40 190	2.86 227	0.12 81	0.18 152	3.74 349	0.66 300	5.24 215	2.96 150	5.86 292	4.32 220	3.46 262	1.52 246	6.88 314	0.70 162	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.09 310

CRE-IMP	1.95 211	0.35 148	2.68 196	0.27 133	0.17 137	3.90 362	0.85 360	5.14 202	2.87 142	5.74 283	4.14 215	3.49 267	0.83 176	6.40 277	1.80 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.19 426

tg	1.96 214	0.64 321	2.15 143	0.68 215	0.12 99	4.40 388	0.04 49	5.74 252	4.19 249	4.00 231	5.23 253	2.58 226	0.93 185	7.12 337	0.77 186	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.31 460	0.25 454

iGMRVC	1.96 214	0.40 190	2.88 232	0.12 81	0.19 164	3.74 349	0.73 320	5.23 209	2.97 154	5.87 297	4.37 226	3.48 266	1.52 246	6.73 306	0.74 172	0.02 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.08 297

DIP-Stereo	1.97 216	0.64 321	2.95 236	0.17 109	0.10 71	4.83 399	0.13 125	8.60 361	4.06 241	6.42 338	4.92 236	0.44 134	0.72 161	3.57 162	1.80 311	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.04 200
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RCA-Stereo	1.99 217	0.34 134	2.71 202	0.26 129	0.06 29	2.29 176	0.48 241	4.89 185	14.65 511	2.81 195	5.51 267	0.78 165	3.21 333	1.44 79	0.33 65	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.07 246	0.02 98

rvit_stereo_0075_2	2.00 218	0.32 100	5.49 429	0.60 201	1.98 442	1.77 122	0.10 102	7.24 321	5.70 310	2.90 198	4.06 212	3.11 249	0.56 140	5.32 227	0.76 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.16 406

MSKI-zero shot	2.00 218	0.36 160	2.15 143	0.81 224	0.25 189	2.69 233	0.29 196	6.16 274	2.34 111	4.31 237	7.52 331	3.70 279	0.25 53	8.42 428	0.41 93	0.01 263	0.13 477	0.00 1	0.25 496	0.03 138	0.02 98

ACVNet-DCA	2.01 220	0.65 327	2.15 143	2.30 462	0.02 4	5.80 419	0.56 267	8.45 349	3.33 187	1.03 149	3.33 191	0.32 110	3.71 361	8.05 399	0.45 111	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.03 374	0.02 87	0.03 155

Gwc-CoAtRS	2.02 221	0.33 118	2.61 190	1.04 267	0.30 212	3.56 331	0.40 225	5.89 264	5.94 326	5.08 266	5.01 240	5.55 352	1.72 262	1.60 89	0.91 223	0.01 263	0.09 439	0.00 1	0.25 496	0.01 32	0.02 98

DCANet-4	2.03 222	0.34 134	5.30 421	0.31 140	0.18 152	1.69 111	0.12 115	4.95 188	8.55 434	5.78 284	5.17 244	1.12 176	2.82 319	2.11 121	1.92 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.18 415

cross-raft	2.03 222	0.35 148	2.78 215	1.10 273	0.16 127	3.77 354	0.48 241	7.03 319	3.75 209	5.06 265	5.55 268	6.26 374	1.41 236	1.75 97	0.89 219	0.01 263	0.07 414	0.00 1	0.19 470	0.03 138	0.03 155

DeepStereo_RVC	2.05 224	0.39 179	2.87 231	0.14 98	0.17 137	3.51 326	0.70 312	5.21 208	3.00 156	6.27 327	4.13 214	3.47 265	4.53 409	4.81 207	1.49 278	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 278	0.18 415

MIPNet	2.06 225	0.69 344	4.57 380	0.32 143	0.21 174	1.92 135	0.19 163	6.89 314	5.64 309	5.48 278	4.02 211	2.02 213	3.50 348	3.32 152	2.01 327	0.00 1	0.01 190	0.01 426	0.01 329	0.20 404	0.13 372

DCANet	2.08 226	0.64 321	3.81 323	0.31 140	0.17 137	1.70 115	0.25 187	5.23 209	8.47 430	6.07 308	5.30 260	1.41 185	4.23 387	1.85 105	2.02 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.19 426

CFNet-RSSM	2.11 227	0.33 118	2.71 202	1.04 267	0.30 212	3.21 301	0.41 226	6.67 305	6.96 376	5.62 281	4.58 227	5.40 349	1.71 260	1.86 106	0.87 211	0.00 1	0.08 427	0.00 1	0.32 516	0.02 87	0.02 98

U	2.12 228	0.25 50	2.47 176	0.17 109	8.09 572	10.63 505	0.00 1	3.08 38	0.87 42	0.24 28	0.45 57	0.17 59	0.08 9	0.69 24	0.15 16	0.00 1	0.00 1	9.89 580	5.19 588	0.01 32	0.01 22

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 228	0.58 301	2.43 168	1.27 294	0.16 127	1.60 99	0.14 135	5.17 206	5.90 322	7.10 370	10.10 394	3.06 246	1.74 265	1.87 108	0.97 231	0.01 263	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.23 429	0.02 98

IGEV-FE	2.13 230	0.50 260	4.90 394	1.41 321	0.18 152	2.63 224	0.36 212	7.80 334	3.87 219	5.04 262	5.42 263	4.72 322	1.03 194	3.48 160	0.80 195	0.00 1	0.16 498	0.00 1	0.18 464	0.17 376	0.04 200

IGEV_Zeroshot_test	2.13 230	0.50 260	4.91 396	1.41 321	0.18 152	2.62 222	0.36 212	7.80 334	3.87 219	5.04 262	5.42 263	4.77 324	1.03 194	3.43 157	0.79 192	0.00 1	0.16 498	0.00 1	0.18 464	0.17 376	0.04 200

tt1	2.14 232	0.63 320	2.22 155	2.27 458	0.02 4	5.71 417	0.63 290	4.53 157	10.19 460	1.16 159	3.39 197	0.33 114	3.05 329	8.00 392	0.46 115	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.03 374	0.10 289	0.04 200

NRIStereo	2.14 232	0.35 148	2.65 195	1.10 273	0.14 114	3.05 283	0.86 362	5.35 227	3.18 175	6.24 322	3.36 195	4.17 298	1.82 271	8.12 407	2.01 327	0.00 1	0.10 451	0.00 1	0.00 1	0.12 327	0.19 426

testlalala2	2.15 234	0.44 229	2.44 169	9.24 570	6.30 562	3.64 336	0.18 160	4.63 165	2.55 121	3.73 224	4.17 216	3.14 250	0.51 131	1.08 56	0.26 44	0.00 1	0.10 451	0.00 1	0.44 535	0.11 310	0.03 155

H2IRNET	2.16 235	0.45 238	2.60 188	1.22 287	0.03 12	1.98 144	0.13 125	4.73 176	7.04 381	1.15 158	7.79 345	5.88 364	3.39 342	4.97 217	1.45 275	0.01 263	0.00 1	0.04 489	0.17 457	0.19 400	0.03 155

dd	2.16 235	1.22 451	4.82 390	0.68 215	0.12 99	1.39 80	0.17 154	5.14 202	11.22 482	2.70 191	3.51 203	1.52 193	1.23 224	5.08 219	3.96 416	0.12 479	0.01 190	0.04 489	0.21 479	0.07 246	0.01 22

cc1	2.17 237	0.65 327	2.15 143	2.30 462	0.02 4	5.80 419	0.56 267	4.31 142	10.41 465	1.03 149	3.33 191	0.32 110	3.71 361	8.05 399	0.45 111	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.03 374	0.10 289	0.05 237

RAFT-Test	2.17 237	0.36 160	3.40 287	1.05 270	0.34 235	4.90 401	0.69 309	6.27 280	3.98 229	4.65 251	7.02 316	6.30 377	1.12 204	1.81 102	0.99 233	0.01 263	0.17 503	0.00 1	0.34 520	0.02 87	0.02 98

Any-RAFT	2.18 239	0.25 50	1.94 110	1.37 314	0.80 336	5.01 404	0.56 267	8.51 354	5.58 307	4.01 232	4.85 234	5.44 350	2.26 288	2.45 130	0.35 69	0.00 1	0.15 489	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.02 98

FENet	2.19 240	0.34 134	3.04 248	2.05 433	0.26 196	2.82 259	0.13 125	7.02 318	5.55 304	4.97 260	1.94 139	4.91 330	3.39 342	4.71 204	2.50 360	0.02 365	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 437

GANet-ADL	2.20 241	0.50 260	3.27 275	2.02 424	0.11 85	2.21 169	0.48 241	8.64 363	6.79 371	4.56 245	5.83 274	3.98 287	1.27 228	2.68 135	1.43 272	0.04 430	0.08 427	0.02 458	0.00 1	0.15 356	0.03 155

FACV-RUCA	2.21 242	0.34 134	3.59 302	1.30 301	2.90 483	2.22 171	1.25 406	7.98 340	5.71 315	3.59 218	7.21 323	1.14 177	1.60 255	3.12 147	1.46 276	0.01 263	0.03 322	0.10 514	0.04 394	0.35 474	0.17 411

AIO-test1	2.22 243	0.76 362	2.78 215	0.30 135	4.38 533	2.48 198	0.96 381	5.59 245	14.64 509	0.74 136	2.86 172	0.92 167	0.30 77	5.64 235	1.67 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 374	0.17 376	0.14 383

CAS	2.24 244	0.25 50	1.86 95	11.21 575	3.86 520	1.67 107	0.02 32	3.87 123	2.67 126	0.41 87	1.63 123	0.24 86	0.27 63	1.50 83	0.74 172	9.43 584	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	5.21 570

NF-Stereo	2.24 244	0.33 118	3.00 239	2.04 429	0.10 71	3.46 314	0.43 230	6.51 298	3.17 172	6.84 355	5.24 254	2.67 230	1.34 231	8.17 414	1.53 282	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.01 22

OCTAStereo	2.24 244	0.33 118	3.03 245	2.04 429	0.10 71	3.45 313	0.43 230	6.50 295	3.17 172	6.84 355	5.20 249	2.65 227	1.33 229	8.18 415	1.56 286	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.01 22

PSM-softLoss	2.24 244	0.34 134	3.42 289	1.81 385	0.17 137	2.74 235	0.39 221	6.17 276	2.92 144	6.26 325	6.29 293	2.96 239	0.97 189	8.68 442	1.71 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.02 98

KMStereo	2.24 244	0.34 134	3.42 289	1.81 385	0.17 137	2.74 235	0.39 221	6.17 276	2.92 144	6.26 325	6.29 293	2.96 239	0.97 189	8.68 442	1.71 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.02 98

StereoVision	2.25 249	0.72 349	4.00 340	1.03 262	2.64 474	1.91 134	0.28 193	5.83 262	4.43 257	1.89 173	10.65 411	3.88 284	0.52 134	5.13 222	1.98 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 278	0.03 155

RE-Stereo	2.25 249	0.33 118	3.03 245	2.04 429	0.10 71	3.47 316	0.43 230	6.50 295	3.18 175	6.84 355	5.20 249	2.65 227	1.34 231	8.18 415	1.58 288	0.01 263	0.00 1	0.01 426	0.00 1	0.02 87	0.01 22

TVStereo	2.25 249	0.33 118	3.03 245	2.04 429	0.10 71	3.47 316	0.43 230	6.50 295	3.18 175	6.84 355	5.20 249	2.65 227	1.34 231	8.18 415	1.58 288	0.01 263	0.00 1	0.01 426	0.00 1	0.02 87	0.01 22

ADStereo(finetuned)	2.26 252	0.64 321	5.22 417	0.31 140	0.18 152	1.71 116	0.25 187	5.23 209	8.46 429	6.06 307	5.30 260	1.41 185	6.37 461	1.87 108	1.87 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.18 415

fff	2.28 253	0.61 312	3.81 323	0.22 121	0.07 37	1.69 111	0.11 108	5.37 230	11.84 489	5.80 286	5.17 244	1.44 187	5.41 440	2.00 115	1.92 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.18 415

IPLGR	2.28 253	0.51 267	6.00 447	0.15 102	0.15 119	1.99 146	0.22 176	6.34 283	6.04 334	6.80 353	5.76 271	2.87 236	2.31 290	4.88 210	1.28 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 278	0.18 415

csc	2.28 253	0.61 312	3.81 323	0.22 121	0.07 37	1.69 111	0.11 108	5.37 230	11.84 489	5.80 286	5.17 244	1.44 187	5.41 440	2.00 115	1.92 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.18 415

cscssc	2.28 253	0.61 312	3.81 323	0.22 121	0.07 37	1.69 111	0.11 108	5.37 230	11.84 489	5.80 286	5.17 244	1.44 187	5.41 440	2.00 115	1.92 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.18 415

test_sample1	2.31 257	0.26 57	3.29 276	2.08 435	0.46 268	2.62 222	0.05 62	9.88 397	4.23 250	3.90 228	3.92 210	3.49 267	4.44 402	5.67 239	1.88 316	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.03 155

EAI-Stereo	2.31 257	0.44 229	2.72 204	0.68 215	0.56 298	3.51 326	2.62 458	11.42 445	4.14 245	2.09 174	7.23 325	1.21 180	0.91 183	5.67 239	1.51 279	0.01 263	0.25 534	0.00 1	0.88 554	0.04 168	0.26 460

test_sample2	2.32 259	0.25 50	3.38 283	2.08 435	0.41 256	2.58 213	0.15 141	9.50 386	4.97 283	3.66 220	4.86 235	4.29 307	3.26 334	5.83 246	1.09 243	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.03 155

ICVP	2.32 259	0.38 175	2.89 234	0.92 243	0.70 322	2.55 208	0.87 365	9.97 400	3.99 230	4.13 234	8.97 368	2.71 231	1.69 259	2.52 132	3.52 404	0.05 442	0.24 533	0.01 426	0.01 329	0.11 310	0.13 372
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xx1	2.33 261	0.65 327	2.15 143	2.30 462	0.02 4	5.80 419	0.56 267	4.31 142	10.41 465	1.03 149	3.33 191	4.67 320	2.70 308	8.05 399	0.45 111	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.03 155

MyStereo06	2.35 262	0.66 333	4.54 374	1.10 273	0.96 356	2.57 211	0.10 102	9.30 381	4.05 238	5.22 270	6.09 278	5.95 366	2.38 293	3.00 143	0.73 170	0.01 263	0.08 427	0.00 1	0.01 329	0.13 342	0.15 394

PFNet+	2.35 262	0.31 87	3.69 312	0.79 223	0.17 137	3.15 296	0.75 328	4.52 156	6.30 349	7.90 411	6.34 297	2.53 224	1.18 219	7.72 375	1.62 292	0.03 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.03 155

RAFT+CT+SA	2.36 264	0.71 348	2.46 173	0.83 228	2.26 459	3.18 298	0.93 375	6.82 312	5.48 299	2.55 186	8.07 349	1.64 196	1.59 254	8.54 433	1.15 251	0.02 365	0.00 1	0.00 1	0.38 525	0.19 400	0.36 482

TRStereo	2.36 264	3.10 533	4.70 386	1.99 417	2.08 447	2.61 219	1.11 396	8.79 368	3.73 207	3.19 206	3.04 181	3.96 286	0.77 168	5.92 248	1.44 273	0.03 410	0.14 482	0.00 1	0.29 505	0.08 260	0.25 454

test_4	2.38 266	0.34 134	2.68 196	0.08 63	0.11 85	3.69 342	1.14 398	3.33 72	3.34 190	4.03 233	17.35 504	3.31 257	0.51 131	6.28 266	1.15 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 432	0.16 363	0.01 22

ACRE	2.41 267	1.08 434	5.11 408	0.55 192	2.05 445	2.65 228	0.78 337	5.26 220	4.67 271	7.59 397	9.20 371	1.70 199	1.08 200	3.74 167	2.18 340	0.01 263	0.18 507	0.02 458	0.08 414	0.22 422	0.10 333

HH	2.42 268	0.73 352	3.76 317	0.91 239	0.14 114	2.78 245	0.71 315	7.92 338	2.72 131	1.53 166	6.10 280	7.93 412	4.01 376	8.60 437	0.44 107	0.00 1	0.09 439	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.04 200

HanStereo	2.42 268	0.73 352	3.76 317	0.91 239	0.14 114	2.78 245	0.71 315	7.92 338	2.72 131	1.53 166	6.10 280	7.93 412	4.01 376	8.60 437	0.44 107	0.00 1	0.09 439	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.04 200

DisPM	2.43 270	0.32 100	3.04 248	1.76 377	0.18 152	3.46 314	0.65 297	5.13 201	4.88 280	8.59 442	7.04 319	2.84 234	1.03 194	8.85 454	0.83 199	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 98

IPLG	2.43 270	0.66 333	4.77 389	0.54 189	0.31 223	3.01 279	0.26 189	6.15 273	5.55 304	7.69 400	6.21 288	1.89 207	1.74 265	7.19 343	2.35 350	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.24 440	0.12 361

rvit_105_1	2.44 272	0.80 377	5.08 406	1.77 379	0.09 63	1.95 138	3.62 487	5.62 249	8.21 422	4.85 256	2.07 144	3.15 251	1.58 253	7.08 334	2.71 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.04 168	0.08 297

CASS	2.44 272	0.44 229	3.56 300	0.85 232	0.38 247	3.14 293	0.22 176	9.64 391	4.00 231	6.78 351	7.62 337	3.57 272	3.58 353	3.80 169	1.10 244	0.02 365	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 272	1.17 448	4.94 397	0.62 204	2.08 447	2.65 228	0.80 340	5.60 246	4.79 278	7.87 408	9.23 373	1.67 198	1.15 210	3.43 157	2.23 343	0.01 263	0.19 514	0.02 458	0.08 414	0.22 422	0.10 333

R-Stereo Train	2.44 272	0.32 100	1.93 107	0.94 246	0.16 127	3.67 338	0.61 286	6.37 286	3.08 164	9.14 458	17.44 505	1.80 203	0.77 168	1.76 99	0.70 162	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.03 155

RAFT-Stereo	2.44 272	0.32 100	1.93 107	0.94 246	0.16 127	3.67 338	0.61 286	6.37 286	3.08 164	9.14 458	17.44 505	1.80 203	0.77 168	1.76 99	0.70 162	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.03 155
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 277	1.09 436	3.70 315	2.55 486	0.80 336	3.37 310	0.15 141	7.44 327	5.54 303	5.65 282	6.01 277	3.54 270	1.13 207	6.34 274	1.58 288	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.05 400	0.21 415	0.03 155

CIPLG	2.47 278	1.10 438	4.71 387	0.63 209	2.15 452	2.67 232	0.77 332	5.19 207	4.73 275	7.85 407	9.56 386	1.72 200	1.14 208	4.20 187	2.34 348	0.01 263	0.19 514	0.02 458	0.09 425	0.23 429	0.08 297

BUS	2.49 279	0.32 100	3.05 253	0.46 174	0.46 268	7.12 452	0.50 253	9.05 373	4.69 272	6.11 311	6.15 283	5.29 344	0.83 176	3.91 172	1.77 308	0.01 263	0.03 322	0.03 477	0.00 1	0.04 168	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 279	0.40 190	2.46 173	1.80 383	0.25 189	3.51 326	0.77 332	6.03 267	4.92 281	8.91 452	6.09 278	4.45 312	1.11 203	6.99 327	2.11 333	0.02 365	0.00 1	0.02 458	0.00 1	0.01 32	0.04 200

GES	2.49 279	0.38 175	4.29 358	1.58 350	0.05 18	4.58 393	1.07 392	9.70 393	3.39 191	5.21 269	6.64 302	1.84 206	3.36 337	4.86 208	2.54 364	0.06 452	0.01 190	0.06 500	0.01 329	0.12 327	0.03 155

mmm	2.50 282	0.29 71	3.22 271	1.98 415	0.32 227	3.72 347	0.12 115	9.45 385	4.05 238	5.84 291	10.80 413	2.47 223	2.86 322	4.07 182	0.75 178	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.01 329	0.03 138	0.02 98

MIM_Stereo	2.50 282	0.75 359	4.26 356	1.18 285	0.11 85	3.08 284	0.33 208	6.07 269	3.28 182	5.01 261	10.12 395	4.29 307	1.74 265	8.06 403	1.27 260	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.01 329	0.18 392	0.15 394

iRaft-Stereo_20w	2.56 284	0.35 148	4.98 399	0.37 159	0.67 314	3.47 316	0.59 278	12.57 488	3.89 222	6.10 310	6.23 290	1.49 191	2.24 284	6.65 300	0.86 209	0.00 1	0.19 514	0.00 1	0.33 518	0.08 260	0.22 439

HCRNet	2.56 284	0.53 279	3.35 281	0.24 125	3.39 499	2.19 167	0.23 180	6.89 314	5.50 300	5.26 272	4.79 230	5.27 343	2.78 316	7.71 373	2.89 373	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.04 200

RAFT	2.57 286	0.76 362	3.09 260	0.91 239	0.09 63	2.41 191	0.94 377	5.35 227	2.65 125	6.11 311	7.21 323	9.43 443	4.30 394	5.73 243	1.77 308	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.02 357	0.46 498	0.08 297

ACVNet	2.58 287	0.53 279	2.69 198	0.84 230	0.59 300	2.61 219	0.55 265	8.35 345	5.70 310	4.45 241	9.26 381	5.77 360	3.50 348	2.24 122	4.41 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 376	0.01 22

HHNet	2.59 288	0.55 288	2.55 182	0.20 115	0.32 227	2.84 262	0.94 377	5.77 258	5.14 289	7.33 385	13.80 464	0.94 168	3.20 332	5.27 226	2.41 355	0.13 484	0.02 270	0.06 500	0.00 1	0.23 429	0.03 155

AFF-stereo	2.59 288	0.68 339	2.35 165	1.55 345	0.17 137	1.67 107	0.08 88	5.75 253	6.60 365	6.20 319	12.13 441	6.16 371	2.36 292	4.75 206	1.11 245	0.02 365	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.23 429	0.05 237

raft_robust	2.64 290	1.20 450	2.62 192	1.10 273	0.28 207	1.50 91	0.12 115	6.28 281	9.04 439	6.80 353	7.19 322	3.73 281	2.13 279	9.06 462	1.07 239	0.03 410	0.12 467	0.00 1	0.21 479	0.17 376	0.22 439

GwcNet-ADL	2.65 291	0.48 253	3.84 329	0.82 226	0.33 233	2.04 151	0.69 309	8.07 341	9.42 446	6.05 305	6.66 303	4.14 296	1.73 263	5.40 231	3.01 377	0.08 465	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.03 155

ToySt	2.69 292	0.55 288	7.03 475	1.03 262	0.10 71	3.49 321	1.04 388	6.38 290	4.55 266	2.69 189	6.28 292	7.95 416	4.38 398	5.08 219	2.58 365	0.01 263	0.11 460	0.00 1	0.04 394	0.28 452	0.19 426

BSDual-CNN	2.69 292	0.32 100	3.05 253	0.46 174	0.46 268	7.13 454	1.63 429	9.05 373	4.69 272	6.11 311	6.15 283	6.26 374	2.54 299	3.91 172	1.91 318	0.01 263	0.03 322	0.03 477	0.00 1	0.04 168	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 292	1.40 470	5.34 422	2.31 468	0.75 327	3.14 293	0.06 70	6.11 271	3.87 219	5.34 275	12.18 444	2.34 221	1.22 223	7.84 382	1.48 277	0.03 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 474	0.03 155

AIO-test2	2.70 295	1.23 453	3.52 297	1.24 289	3.05 485	2.65 228	0.06 70	6.30 282	15.40 518	2.58 187	7.30 327	0.48 138	0.57 144	5.36 228	0.96 228	3.06 567	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.16 363	0.15 394

RAFT_R40	2.71 296	0.33 118	3.00 239	1.26 292	0.30 212	3.83 358	1.00 384	5.69 251	4.29 251	9.69 473	6.33 296	5.02 337	4.02 378	8.58 436	0.86 209	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.02 98

AnonymousM	2.71 296	6.75 561	0.98 5	0.73 219	0.06 29	2.41 191	0.53 258	5.30 222	3.05 160	4.75 254	2.09 145	1.89 207	1.01 191	1.88 110	0.51 133	0.01 263	0.02 270	17.42 586	4.76 584	0.02 87	0.01 22

XX-Stereo	2.71 296	0.38 175	5.96 446	2.25 456	2.20 456	1.54 94	0.21 174	5.44 235	3.05 160	2.28 181	16.16 484	7.03 393	0.24 51	6.19 259	0.79 192	0.00 1	0.15 489	0.00 1	0.23 488	0.13 342	0.04 200

UDGNet	2.73 299	7.09 564	3.90 332	2.71 491	0.06 29	2.98 276	0.20 169	4.63 165	8.58 435	2.69 189	2.70 168	0.95 169	1.01 191	6.27 265	1.51 279	1.28 553	0.00 1	5.24 577	0.94 556	1.70 544	0.13 372

SST-Stereo	2.75 300	0.31 87	2.78 215	1.33 305	0.33 233	3.99 368	0.82 344	5.60 246	3.93 226	10.92 502	6.19 286	5.00 335	4.23 387	8.66 441	0.74 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.03 155

GMStereo_Zeroshot	2.77 301	1.98 513	5.14 411	1.53 341	0.36 241	3.56 331	0.10 102	5.57 243	5.91 324	6.89 360	7.02 316	8.50 429	0.91 183	6.01 252	1.65 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 404	0.01 22

DFGA-Net	2.78 302	1.91 508	7.35 484	1.52 336	0.36 241	3.36 309	0.20 169	6.64 303	5.93 325	4.88 257	6.31 295	2.18 216	1.12 204	7.43 355	5.98 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 480	0.04 200

111	2.78 302	0.92 408	3.81 323	0.22 121	0.07 37	2.83 261	0.70 312	6.03 267	14.00 504	3.22 207	8.93 364	5.48 351	3.30 335	3.66 163	2.03 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.29 470

HITNet	2.79 304	0.77 365	4.02 341	2.03 427	0.11 85	5.58 414	0.59 278	9.24 379	5.15 290	6.42 338	7.26 326	3.66 276	2.92 325	4.07 182	3.87 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.02 98
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
CFNet_pseudo	2.81 305	0.42 210	4.04 344	0.33 148	0.24 186	2.59 216	0.12 115	8.20 344	7.66 400	7.04 367	10.42 404	6.56 384	2.05 277	4.88 210	1.53 282	0.00 1	0.02 270	0.01 426	0.00 1	0.05 200	0.07 280

ccs_rob	2.81 305	0.42 210	4.06 346	0.33 148	0.25 189	2.59 216	0.12 115	8.19 343	7.68 401	7.02 364	10.37 403	6.54 380	2.06 278	4.88 210	1.53 282	0.00 1	0.02 270	0.01 426	0.00 1	0.05 200	0.07 280

DMCA	2.82 307	0.64 321	4.45 368	1.61 355	0.89 347	3.86 360	0.57 276	9.18 377	5.10 287	6.24 322	6.49 300	7.17 400	2.13 279	3.31 151	4.73 434	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.02 98

TestStereo1	2.85 308	0.81 379	3.48 293	3.11 511	0.44 260	2.52 201	1.50 421	6.37 286	8.18 420	4.62 247	9.24 378	2.23 219	3.69 358	9.19 467	1.26 258	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.27 450	0.09 310

SA-5K	2.85 308	0.81 379	3.48 293	3.11 511	0.44 260	2.52 201	1.50 421	6.37 286	8.18 420	4.62 247	9.24 378	2.23 219	3.69 358	9.19 467	1.26 258	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.27 450	0.09 310

LCNet	2.85 308	0.42 210	1.90 102	0.95 250	0.56 298	2.07 152	1.60 427	4.99 195	3.57 203	6.05 305	10.59 408	4.59 318	6.79 473	7.46 357	0.72 168	0.01 263	0.00 1	0.01 426	0.77 551	0.30 455	3.57 561

IRAFT_RVC	2.85 308	0.41 203	3.32 279	2.09 438	0.41 256	2.92 271	5.22 518	6.41 291	3.63 204	6.53 345	5.48 266	5.09 339	4.88 427	8.20 418	2.15 337	0.01 263	0.17 503	0.01 426	0.00 1	0.02 87	0.04 200

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 312	0.99 420	7.52 490	1.52 336	0.92 350	2.94 273	0.03 41	9.31 382	3.81 215	2.42 185	5.86 275	9.23 439	4.64 414	4.31 191	2.19 341	0.02 365	0.18 507	0.00 1	0.54 541	0.35 474	0.35 480

iRaft-Stereo_5w	2.86 312	0.86 388	4.08 349	0.06 43	0.25 189	2.76 241	0.60 283	4.97 191	4.10 242	2.98 201	7.85 346	10.17 457	4.17 384	8.16 411	5.83 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.26 444	0.06 259

test_sample4	2.87 314	0.40 190	4.54 374	1.80 383	0.54 296	3.95 365	0.15 141	11.48 447	6.49 362	6.33 334	6.81 307	3.68 278	2.65 306	6.11 255	2.36 351	0.02 365	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.05 237

test_sample3	2.87 314	0.37 167	4.45 368	1.95 410	0.59 300	4.69 396	0.16 147	11.50 448	6.45 359	5.82 289	6.44 299	3.76 282	2.64 304	6.01 252	2.41 355	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.05 237

MyStereo8	2.88 316	1.19 449	5.03 402	1.61 355	3.75 516	4.30 380	0.07 80	6.14 272	6.16 342	6.22 320	9.64 389	4.28 305	1.45 239	2.05 118	4.76 436	0.00 1	0.16 498	0.00 1	0.14 442	0.26 444	0.43 495

ffm	2.90 317	0.31 87	3.97 334	1.34 307	0.98 359	2.80 248	0.48 241	4.53 157	10.19 460	6.29 330	9.23 373	5.59 353	3.72 365	8.00 392	0.46 115	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.04 200

test_5	2.90 317	0.70 346	3.69 312	2.01 422	3.17 490	4.61 395	1.32 414	6.69 306	7.02 380	2.79 193	7.18 321	4.99 332	4.14 381	7.96 389	1.31 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 374	0.19 400	0.26 460

test_sample5	2.91 319	0.40 190	4.33 360	1.81 385	0.50 285	3.33 307	0.17 154	11.27 438	6.55 363	6.18 317	8.35 354	3.65 274	2.71 311	6.61 297	2.15 337	0.02 365	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.05 237

PFNet	2.93 320	0.40 190	5.51 432	2.13 443	0.84 340	3.11 290	0.75 328	6.78 309	4.79 278	9.98 481	6.00 276	4.78 325	2.13 279	8.33 422	2.11 333	0.19 498	0.06 391	0.00 1	0.11 432	0.20 404	0.35 480

MyStereo05	2.94 321	0.66 333	5.25 420	1.10 273	0.96 356	2.57 211	0.10 102	8.53 355	12.34 496	6.28 328	3.88 207	3.18 253	3.30 335	7.81 381	2.37 352	0.01 263	0.08 427	0.00 1	0.01 329	0.13 342	0.15 394

MyStereo04	2.95 322	0.79 373	5.38 423	1.03 262	1.11 371	2.63 224	0.46 238	10.00 403	12.44 497	4.19 235	3.91 209	3.04 245	3.60 354	7.34 351	2.74 372	0.00 1	0.09 439	0.00 1	0.01 329	0.11 310	0.09 310

PSMNet-ADL	2.98 323	0.43 221	2.41 167	1.43 324	0.40 251	5.94 425	0.28 193	8.45 349	5.13 288	3.36 213	6.77 305	8.41 423	4.61 412	7.20 344	4.55 431	0.02 365	0.09 439	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.03 155

PCWNet_CMD	2.99 324	0.39 179	4.02 341	0.39 164	0.26 196	2.53 204	0.15 141	9.24 379	9.22 441	7.12 371	11.53 432	6.94 391	2.41 294	4.02 179	1.33 265	0.01 263	0.02 270	0.02 458	0.00 1	0.05 200	0.07 280

MSMDNet	2.99 324	0.39 179	4.02 341	0.40 166	0.25 189	2.53 204	0.16 147	9.35 383	9.25 442	7.08 369	11.39 427	6.93 390	2.43 295	4.01 178	1.34 267	0.01 263	0.02 270	0.02 458	0.00 1	0.05 200	0.07 280

OMP-Stereo	3.03 326	0.93 411	2.72 204	4.21 550	0.51 289	2.19 167	1.25 406	6.19 278	6.00 332	7.99 416	6.21 288	8.50 429	2.49 297	9.44 479	1.74 305	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.05 237

DualNet	3.05 327	0.40 190	4.33 360	1.81 385	0.50 285	3.33 307	0.17 154	11.27 438	6.55 363	6.50 342	10.86 417	3.65 274	2.71 311	6.61 297	2.15 337	0.02 365	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.05 237

SA	3.06 328	0.74 357	3.79 320	1.60 354	0.30 212	3.19 299	1.43 418	6.72 307	9.06 440	4.63 250	10.80 413	2.89 237	4.71 417	9.62 482	1.18 256	0.00 1	0.09 439	0.00 1	0.19 470	0.23 429	0.02 98

CFNet_ucs	3.07 329	0.44 229	4.05 345	0.54 189	0.37 245	3.08 284	0.19 163	9.80 395	8.49 432	7.64 399	12.62 450	5.67 358	1.76 269	4.96 216	1.51 279	0.00 1	0.04 353	0.01 426	0.00 1	0.09 278	0.11 347

NINENet	3.09 330	0.56 294	3.22 271	1.61 355	1.37 396	7.12 452	0.50 253	11.88 461	5.63 308	6.63 348	8.40 355	5.29 344	0.83 176	6.51 289	1.77 308	0.15 488	0.07 414	0.07 506	0.00 1	0.09 278	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 330	0.77 365	2.27 160	2.35 472	1.79 429	3.50 323	1.06 390	12.12 474	6.91 374	4.71 253	7.67 340	7.58 404	4.40 400	4.95 215	1.67 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 310	0.01 22

AdaStereo	3.09 330	0.58 301	3.04 248	2.84 499	0.48 279	4.08 371	1.29 412	12.16 476	7.77 408	6.03 304	9.62 387	5.79 362	1.53 250	4.56 200	1.93 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.02 98
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.
psmg	3.10 333	0.32 100	3.05 253	0.54 189	0.46 268	8.68 479	2.84 465	9.87 396	4.69 272	8.08 417	8.69 359	6.26 374	2.54 299	3.91 172	1.91 318	0.01 263	0.04 353	0.06 500	0.00 1	0.11 310	0.00 1

testlalala_base	3.12 334	0.48 253	2.79 219	2.14 444	1.98 442	4.13 375	0.64 294	6.16 274	2.09 91	2.38 183	4.08 213	1.80 203	0.50 129	1.65 91	0.72 168	12.33 593	2.33 575	0.00 1	0.31 514	14.56 586	1.32 537

DCVSM-stereo	3.13 335	0.37 167	2.95 236	1.51 334	0.80 336	2.75 240	0.49 251	6.79 310	5.25 293	11.43 510	5.57 269	10.79 469	5.30 437	5.25 224	2.95 375	0.03 410	0.09 439	0.03 477	0.00 1	0.12 327	0.09 310

ARAFT	3.13 335	1.11 440	7.34 483	0.42 167	0.14 114	4.52 391	2.99 468	7.41 326	5.97 329	8.85 450	7.06 320	5.20 342	1.25 227	8.49 431	1.44 273	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.33 468	0.11 347

test_sample6	3.14 337	0.41 203	4.42 365	1.92 404	0.49 282	3.25 303	0.21 174	11.30 440	6.69 367	6.50 342	10.86 417	4.03 289	2.93 326	7.06 333	2.65 366	0.02 365	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.06 259

IIG-Stereo	3.16 338	0.75 359	2.83 222	4.08 545	0.21 174	2.56 210	0.74 326	6.55 300	5.56 306	8.39 434	9.38 384	7.94 414	2.79 317	9.50 481	1.89 317	0.02 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.04 200

DMCA-RVC	3.17 339	1.26 457	6.39 462	2.10 440	1.51 404	3.02 280	0.56 267	7.84 337	5.06 285	9.23 461	5.19 248	8.46 425	2.72 313	6.31 270	3.22 384	0.06 452	0.11 460	0.09 512	0.02 357	0.16 363	0.08 297

HI	3.18 340	0.90 401	3.05 253	1.28 299	0.15 119	2.29 176	0.04 49	5.31 224	3.52 198	7.96 412	12.69 451	11.43 481	6.61 465	4.26 189	4.02 417	0.00 1	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.01 22

CoSv	3.18 340	0.90 401	3.05 253	1.28 299	0.15 119	2.29 176	0.04 49	5.31 224	3.52 198	7.96 412	12.69 451	11.43 481	6.61 465	4.26 189	4.02 417	0.00 1	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.01 22

IER	3.20 342	0.54 284	5.13 410	0.58 198	1.59 406	7.29 457	0.56 267	6.36 284	4.95 282	7.44 390	8.84 360	6.20 372	6.26 458	4.88 210	3.29 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.01 22

BEATNet_4x	3.24 343	1.27 459	5.89 443	1.56 348	0.10 71	5.26 410	1.07 392	10.08 407	5.50 300	6.89 360	7.73 341	4.53 316	4.13 380	5.05 218	5.27 443	0.04 430	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.23 429	0.23 446

DispNO	3.25 344	0.72 349	6.85 472	1.95 410	1.34 395	3.49 321	0.84 354	8.14 342	6.30 349	6.34 335	7.76 344	6.30 377	4.28 393	6.93 319	3.51 400	0.00 1	0.03 322	0.03 477	0.12 436	0.07 246	0.07 280

RAFT-345	3.27 345	0.41 203	2.88 232	1.02 260	0.21 174	2.63 224	0.48 241	3.76 116	5.51 302	7.35 386	24.88 544	4.25 301	1.76 269	8.15 410	2.13 335	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

GANet-RSSM	3.27 345	0.60 308	3.38 283	2.94 506	2.00 444	2.61 219	0.48 241	10.93 431	6.11 339	5.47 277	10.20 397	6.57 385	5.44 446	6.25 264	2.23 343	0.00 1	0.00 1	0.08 509	0.00 1	0.17 376	0.03 155

SFCPSM	3.29 347	0.43 221	5.11 408	0.34 153	0.94 354	8.48 474	2.15 446	14.51 521	5.29 294	7.00 363	7.65 339	3.43 259	2.59 303	5.11 221	2.37 352	0.01 263	0.03 322	0.01 426	0.07 409	0.13 342	0.15 394

test_sample7	3.30 348	0.47 246	3.43 292	1.98 415	0.35 238	4.33 381	1.88 440	10.66 420	7.73 404	8.36 429	7.55 333	6.55 381	4.27 389	6.58 295	1.62 292	0.06 452	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.06 259

NOSS_ROB	3.30 348	0.46 244	2.62 192	2.08 435	1.01 365	5.60 415	0.74 326	10.37 413	11.48 485	5.15 268	8.43 356	5.67 358	1.73 263	7.97 391	2.34 348	0.02 365	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.07 246	0.14 383

gwcnet-sp	3.31 350	1.47 474	7.26 480	1.73 374	0.69 317	7.57 464	1.14 398	8.59 357	6.17 343	8.57 439	5.25 256	4.26 302	3.36 337	6.46 280	3.44 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 356	0.11 347

scenet	3.31 350	1.47 474	7.26 480	1.73 374	0.69 317	7.57 464	1.14 398	8.59 357	6.17 343	8.57 439	5.25 256	4.26 302	3.36 337	6.46 280	3.44 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 356	0.11 347

ssnet	3.31 350	1.47 474	7.26 480	1.73 374	0.69 317	7.57 464	1.14 398	8.59 357	6.17 343	8.57 439	5.25 256	4.26 302	3.36 337	6.46 280	3.44 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 356	0.11 347

hknet	3.31 350	0.42 210	4.68 384	0.46 174	1.17 378	7.13 454	1.63 429	9.05 373	6.91 374	6.11 311	6.15 283	9.66 446	2.85 321	7.48 360	2.45 357	0.01 263	0.03 322	0.03 477	0.00 1	0.04 168	0.00 1

CFNet-ft	3.31 350	0.94 414	2.69 198	1.50 331	2.38 463	2.81 256	0.68 304	8.35 345	7.43 391	4.45 241	9.94 392	10.20 458	4.60 410	6.50 288	3.41 391	0.00 1	0.00 1	0.03 477	0.00 1	0.22 422	0.03 155

CFNet_RVC	3.31 350	0.94 414	2.69 198	1.50 331	2.38 463	2.81 256	0.68 304	8.35 345	7.43 391	4.45 241	9.94 392	10.20 458	4.60 410	6.49 286	3.41 391	0.00 1	0.00 1	0.03 477	0.00 1	0.22 422	0.03 155

ASMatch	3.32 356	0.50 260	3.32 279	1.72 373	0.45 267	1.93 136	0.68 304	6.42 292	3.89 222	6.18 317	22.30 531	4.61 319	4.82 425	7.65 367	1.70 300	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.03 374	0.01 32	0.18 415

GMM-Stereo	3.32 356	0.27 62	2.52 179	0.82 226	0.48 279	2.27 175	4.91 513	5.06 198	3.08 164	7.06 368	16.72 492	6.21 373	3.70 360	7.60 364	1.16 253	0.04 430	0.00 1	0.00 1	0.04 394	0.10 289	4.45 565

AACVNet	3.33 358	1.03 426	3.56 300	3.46 525	0.63 308	3.09 286	0.28 193	8.78 367	3.43 193	5.99 302	10.64 410	10.08 455	4.03 379	8.69 444	2.51 361	0.03 410	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.26 444	0.06 259

PSM-AAD	3.33 358	0.20 23	1.47 56	0.73 219	0.54 296	2.55 208	6.19 527	4.97 191	3.27 180	10.92 502	11.92 436	2.95 238	9.59 522	7.90 386	0.82 198	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 168	2.47 556

PSMNet-RSSM	3.33 358	0.77 365	3.22 271	2.12 441	1.90 439	2.33 182	0.71 315	11.17 433	5.83 317	5.90 300	11.43 430	7.04 395	4.83 426	5.96 250	3.17 382	0.00 1	0.00 1	0.02 458	0.00 1	0.08 260	0.02 98

PAM	3.38 361	0.31 87	5.61 437	1.37 314	0.71 323	7.60 467	0.38 220	8.94 370	3.55 201	5.54 279	4.69 229	16.09 524	7.03 478	3.67 164	1.02 237	0.00 1	0.21 521	0.00 1	0.38 525	0.07 246	0.41 490

qqq1	3.38 361	0.39 179	3.61 304	1.69 365	0.11 85	2.85 263	0.29 196	12.46 481	10.41 465	7.16 374	10.23 398	4.78 325	4.45 403	8.71 446	0.30 56	0.07 460	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.03 155

fff1	3.38 361	0.39 179	3.61 304	1.69 365	0.11 85	2.85 263	0.29 196	12.46 481	10.41 465	7.16 374	10.23 398	4.78 325	4.45 403	8.71 446	0.30 56	0.07 460	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.03 155

TransformOpticalFlow	3.38 361	0.70 346	4.54 374	1.00 258	0.30 212	3.56 331	0.14 135	9.67 392	7.30 389	5.55 280	13.34 459	6.74 388	5.03 430	8.22 419	1.34 267	0.00 1	0.01 190	0.01 426	0.00 1	0.04 168	0.11 347

G2L-Stereo	3.40 365	0.93 411	4.73 388	1.61 355	2.05 445	2.88 269	0.60 283	8.94 370	5.84 318	7.42 388	7.33 329	8.61 432	2.16 282	8.44 430	6.11 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 440	0.18 415

RAFT_CTSACE	3.40 365	1.07 432	4.52 372	1.27 294	3.14 487	4.00 369	1.07 392	3.93 126	4.43 257	4.66 252	17.94 508	7.21 402	2.76 315	10.82 501	0.85 204	0.00 1	0.07 414	0.00 1	0.00 1	0.30 455	0.01 22

AAGNet	3.41 367	0.34 134	2.45 170	1.78 381	0.39 249	3.69 342	1.05 389	4.79 179	4.61 270	9.62 471	7.74 343	4.98 331	6.38 462	7.34 351	13.02 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.04 200

cf-r	3.42 368	0.81 379	3.97 334	2.41 478	2.78 478	2.85 263	0.64 294	8.44 348	6.32 351	6.25 324	11.57 433	8.97 437	3.54 352	5.93 249	3.83 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 278	0.07 280

G2L-ROB	3.43 369	0.77 365	3.89 331	1.71 371	1.16 377	4.51 390	0.44 235	11.70 454	5.70 310	7.51 393	5.34 262	11.24 479	1.71 260	7.66 369	5.10 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 327	0.10 333

CoDeX	3.43 369	0.68 339	4.49 370	0.98 256	1.65 413	6.37 434	2.14 445	13.23 502	6.07 335	7.23 379	8.95 365	4.09 292	3.79 369	6.31 270	2.37 352	0.03 410	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.07 246	0.15 394

STrans-v2	3.43 369	0.73 352	4.82 390	0.26 129	0.60 302	3.00 278	1.19 403	10.41 415	7.22 386	5.79 285	10.97 421	6.75 389	7.03 478	8.25 420	1.40 270	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.18 415

Select-FE	3.44 372	0.73 352	8.39 497	1.44 328	0.96 356	2.01 149	0.10 102	8.84 369	3.94 227	5.36 276	10.32 402	9.73 447	8.82 509	6.28 266	0.83 199	0.01 263	0.22 525	0.01 426	0.49 539	0.03 138	0.30 472

MLCV	3.44 372	0.88 395	5.60 436	1.39 317	0.25 189	4.36 384	0.33 208	7.25 322	7.28 388	9.17 460	12.24 446	5.09 339	2.47 296	9.15 465	3.23 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.02 98

ff1	3.45 374	0.31 87	3.97 334	1.34 307	0.98 359	2.80 248	0.48 241	4.53 157	10.19 460	6.29 330	9.23 373	5.59 353	3.72 365	10.11 487	9.35 510	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.04 200

PAM_32	3.50 375	0.32 100	5.22 417	1.32 304	0.53 294	7.49 461	0.39 221	9.52 389	3.91 224	5.22 270	5.28 259	16.75 530	7.44 486	4.61 202	0.90 222	0.00 1	0.20 518	0.00 1	0.39 528	0.09 278	0.39 485

UGAM-zero	3.51 376	0.33 118	4.44 367	0.88 235	0.65 311	3.52 329	0.16 147	11.35 442	2.71 130	5.09 267	5.82 273	15.28 516	9.14 517	8.38 424	1.61 291	0.00 1	0.16 498	0.00 1	0.46 536	0.02 87	0.19 426

DeepPruner_ROB	3.52 377	1.14 445	4.06 346	1.12 280	1.65 413	3.65 337	0.83 348	13.96 512	4.47 261	7.80 404	10.84 415	7.05 397	2.16 282	8.14 409	3.08 380	0.07 460	0.03 322	0.00 1	0.01 329	0.32 464	0.06 259

SMFormer	3.54 378	0.39 179	3.61 304	1.69 365	0.11 85	2.85 263	0.29 196	12.46 481	10.41 465	7.16 374	10.23 398	4.78 325	4.45 403	8.71 446	3.51 400	0.07 460	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.04 200

tta	3.54 378	0.39 179	3.61 304	1.69 365	0.11 85	2.85 263	0.29 196	12.46 481	10.41 465	7.16 374	10.23 398	4.78 325	4.45 403	8.71 446	3.51 400	0.07 460	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.03 155

Sa-1000	3.55 380	0.75 359	3.63 308	1.91 400	0.30 212	3.55 330	1.63 429	7.39 325	8.54 433	7.70 401	17.44 505	4.00 288	2.82 319	9.44 479	1.33 265	0.00 1	0.10 451	0.00 1	0.18 464	0.21 415	0.04 200

G2L-Stereo_test	3.57 381	0.86 388	3.66 310	2.79 497	1.52 405	4.11 374	1.17 402	11.35 442	6.27 348	7.97 414	8.87 362	9.39 442	2.26 288	6.55 293	4.33 424	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.22 422	0.13 372

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 382	1.29 464	12.46 529	1.53 341	0.98 359	3.48 319	0.81 342	11.99 465	4.40 256	4.33 238	11.05 423	8.83 435	2.02 276	4.52 196	1.66 297	0.01 263	0.14 482	0.00 1	0.68 548	0.86 526	0.44 497

DDVS	3.59 383	0.53 279	4.53 373	2.02 424	1.27 386	6.63 442	0.49 251	8.73 365	4.10 242	7.14 372	7.63 338	12.68 494	2.25 286	8.69 444	4.09 420	0.08 465	0.20 518	0.01 426	0.00 1	0.14 352	0.59 516

KYRaft	3.59 383	0.31 87	1.84 94	0.76 221	0.46 268	2.29 176	4.04 493	4.75 177	3.25 179	8.93 455	19.47 515	6.62 387	5.07 432	7.79 379	0.71 166	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.04 168	5.38 572

STTStereo	3.60 385	0.93 411	6.34 459	2.71 491	2.23 457	3.68 341	0.63 290	9.42 384	6.73 369	9.87 477	6.97 310	8.84 436	3.65 356	6.85 313	3.04 378	0.00 1	0.02 270	0.01 426	0.00 1	0.02 87	0.02 98

LMCR-Stereo	3.63 386	1.29 464	4.20 354	2.54 484	0.17 137	8.08 471	1.52 423	11.46 446	4.73 275	8.45 437	10.66 412	1.91 210	5.03 430	7.69 371	3.58 405	0.92 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 479	0.02 98

Prome-Stereo	3.65 387	0.29 71	1.92 106	0.91 239	0.49 282	2.07 152	4.75 511	4.41 149	3.23 178	9.32 464	20.63 523	4.06 291	7.19 480	7.70 372	1.17 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 200	4.72 569

hitnet-ft	3.66 388	0.65 327	2.79 219	0.89 237	0.72 325	4.25 377	0.55 265	9.11 376	7.52 395	7.14 372	10.19 396	12.49 492	4.70 416	7.44 356	4.41 427	0.03 410	0.00 1	0.06 500	0.00 1	0.20 404	0.04 200

iResNet	3.68 389	0.91 405	7.94 493	2.97 508	0.34 235	4.44 389	0.48 241	7.70 330	9.74 452	7.72 402	12.74 453	4.03 289	2.87 323	8.05 399	3.37 390	0.02 365	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.09 310

acv_ft	3.69 390	0.53 279	4.58 381	2.31 468	4.71 550	7.44 460	0.86 362	8.54 356	5.70 310	9.29 463	9.26 381	5.77 360	4.15 382	2.24 122	8.13 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 454	0.01 22

ac_64	3.70 391	0.47 246	3.50 296	2.87 500	3.50 503	5.91 424	0.72 319	10.17 410	4.34 253	8.16 420	5.80 272	10.82 470	5.64 449	7.08 334	4.73 434	0.03 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.14 383

CFNet	3.72 392	1.10 438	5.03 402	2.49 482	1.59 406	4.90 401	0.22 176	11.38 444	9.88 456	4.80 255	11.25 426	6.44 379	3.68 357	8.33 422	3.00 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 422	0.07 280

DAS	3.74 393	0.35 148	5.19 415	1.99 417	3.74 512	2.36 184	3.22 475	7.77 332	9.27 443	8.70 443	12.08 439	4.45 312	5.43 443	8.39 425	1.71 301	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.02 98

DRaft	3.74 393	0.43 221	2.60 188	0.12 81	0.15 119	4.76 397	1.34 415	5.33 226	4.31 252	10.30 486	21.91 528	3.27 255	8.83 510	7.36 353	3.66 408	0.05 442	0.10 451	0.00 1	0.14 442	0.10 289	0.14 383

GrayStereo	3.74 393	0.20 23	1.94 110	1.55 345	0.60 302	3.12 291	8.22 552	5.76 255	3.32 186	10.40 490	16.66 491	5.81 363	8.60 507	6.57 294	1.37 269	0.01 263	0.00 1	0.01 426	0.63 544	0.02 87	0.04 200

GEStereo_RVC	3.74 393	0.73 352	4.95 398	2.01 422	1.24 382	4.36 384	3.07 470	11.77 458	7.80 409	6.87 359	6.52 301	7.70 407	4.31 396	8.98 460	4.19 422	0.03 410	0.01 190	0.02 458	0.02 357	0.13 342	0.11 347

ITSA-stereo	3.76 397	0.54 284	3.80 321	1.91 400	0.29 210	3.09 286	0.70 312	13.22 501	15.64 519	6.79 352	6.66 303	4.15 297	3.52 351	8.30 421	5.00 440	0.09 470	0.07 414	0.11 515	0.10 430	0.18 392	0.95 528

GwcNet-RSSM	3.77 398	1.05 428	5.06 404	2.21 452	1.87 436	2.36 184	1.52 423	8.98 372	7.96 413	5.91 301	14.59 474	7.94 414	3.50 348	6.43 278	5.70 451	0.00 1	0.00 1	0.04 489	0.00 1	0.20 404	0.08 297

SepStereo	3.78 399	0.35 148	5.19 415	1.99 417	3.74 512	2.36 184	3.22 475	7.77 332	9.27 443	8.70 443	12.08 439	4.45 312	5.43 443	9.18 466	1.71 301	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.02 98

DEmStereo	3.79 400	0.37 167	3.69 312	0.17 109	0.17 137	5.28 411	2.54 453	4.35 144	3.70 205	8.21 426	20.15 517	5.13 341	10.38 529	7.65 367	3.85 413	0.01 263	0.01 190	0.01 426	0.00 1	0.02 87	0.06 259

FADNet-RVC-Resample	3.79 400	1.62 488	12.06 525	1.43 324	0.66 312	5.94 425	2.41 449	10.18 411	8.58 435	6.28 328	4.22 217	5.33 348	4.80 424	7.71 373	3.19 383	0.17 494	0.21 521	0.17 528	0.12 436	0.41 493	0.29 470

anonymousa	3.80 402	0.55 288	3.35 281	1.24 289	3.74 512	9.04 484	0.36 212	6.74 308	4.03 234	7.72 402	19.64 516	10.62 465	6.01 456	1.52 84	1.40 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 400	0.00 1	0.03 155

UPFNet	3.82 403	0.47 246	4.34 363	2.21 452	3.38 497	7.26 456	2.69 460	9.89 398	5.96 327	7.98 415	7.53 332	7.89 411	3.15 331	7.72 375	5.88 455	0.01 263	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.06 259

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 404	1.06 431	5.23 419	2.72 493	3.27 493	4.36 384	0.61 286	10.71 423	7.56 396	8.75 445	7.89 347	9.86 450	3.90 373	7.15 342	3.44 393	0.14 486	0.02 270	0.02 458	0.03 374	0.04 168	0.03 155
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	3.85 405	0.82 382	3.01 241	2.00 421	2.58 472	5.28 411	3.34 479	10.85 429	6.33 352	7.27 382	7.32 328	10.15 456	9.02 514	6.19 259	2.51 361	0.22 505	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.12 327	0.03 155

mmx	3.86 406	0.31 87	3.97 334	1.34 307	0.98 359	2.80 248	0.48 241	12.18 477	10.66 473	6.29 330	9.23 373	5.59 353	3.72 365	10.11 487	9.35 510	0.05 442	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.04 200

xxx	3.86 406	0.31 87	3.98 338	1.34 307	0.98 359	2.80 248	0.48 241	12.18 477	10.66 473	6.29 330	9.23 373	5.59 353	3.72 365	10.11 487	9.35 510	0.05 442	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.04 200

THIR-Stereo	3.86 406	0.77 365	2.62 192	0.12 81	0.13 108	4.25 377	6.63 538	5.30 222	4.18 248	10.33 487	17.13 499	6.58 386	7.62 493	7.78 378	3.51 400	0.01 263	0.07 414	0.07 506	0.00 1	0.11 310	0.02 98

UGAM	3.90 409	0.48 253	4.69 385	0.17 109	0.08 54	3.67 338	1.22 404	4.81 180	14.45 508	4.59 246	11.94 437	14.20 506	3.80 370	9.92 486	3.61 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 357	0.32 464	0.07 280

AASNet	3.90 409	0.92 408	4.41 364	3.56 531	4.00 525	6.70 443	1.26 409	18.71 553	6.14 340	7.35 386	7.91 348	4.35 309	2.58 302	3.04 144	6.62 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 487	0.14 383

PS-NSSS	3.90 409	1.84 503	4.55 377	0.87 234	2.95 484	4.10 373	2.00 443	10.77 426	8.23 423	6.75 349	14.63 475	5.01 336	2.24 284	8.41 427	2.91 374	0.33 520	0.03 322	0.83 554	0.00 1	0.82 524	0.70 521

DualNet (step1)	3.91 412	1.11 440	6.15 452	1.27 294	0.60 302	5.22 407	2.54 453	10.66 420	7.73 404	8.36 429	7.55 333	6.55 381	4.27 389	6.58 295	1.62 292	1.49 557	0.03 322	3.10 566	2.99 573	0.20 404	0.15 394

FADNet_RVC	3.91 412	1.67 494	12.95 537	0.96 252	0.75 327	5.71 417	0.54 261	10.83 428	6.60 365	3.46 215	8.09 350	4.10 294	3.40 344	9.43 476	6.33 461	0.36 522	0.44 552	0.17 528	0.46 536	0.91 527	0.95 528

ISRNet	3.93 414	0.55 288	5.49 429	3.20 517	2.69 476	2.11 157	0.26 189	7.01 317	6.40 355	11.00 505	17.99 509	8.31 420	2.64 304	6.51 289	4.36 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.02 98

CrosDoStereo	3.96 415	0.45 238	3.04 248	0.32 143	0.20 171	3.28 304	11.63 574	5.76 255	4.45 259	9.04 456	16.58 489	4.99 332	7.45 487	8.04 396	3.72 409	0.00 1	0.02 270	0.01 426	0.00 1	0.16 363	0.10 333

DeepStereo_LL	3.96 415	0.45 238	3.04 248	0.32 143	0.20 171	3.28 304	11.63 574	5.76 255	4.45 259	9.04 456	16.58 489	4.99 332	7.45 487	8.04 396	3.72 409	0.00 1	0.02 270	0.01 426	0.00 1	0.16 363	0.10 333

RAFT-RH_RVC	3.96 415	0.46 244	2.93 235	1.55 345	0.42 259	3.14 293	0.14 135	3.70 105	5.98 330	11.25 508	32.23 568	5.29 344	1.68 258	8.13 408	2.14 336	0.08 465	0.00 1	0.00 1	0.03 374	0.01 32	0.00 1

UNet	3.97 418	0.61 312	6.50 465	1.68 364	3.22 491	9.82 493	0.31 203	9.50 386	5.32 296	7.20 378	6.35 298	10.59 463	5.91 454	6.93 319	5.49 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.01 22

FADNet-RVC	3.98 419	1.84 503	12.48 531	1.69 365	0.44 260	4.33 381	1.31 413	11.84 459	7.15 385	3.53 217	3.50 202	10.63 466	4.43 401	9.12 463	6.25 460	0.03 410	0.10 451	0.00 1	0.03 374	0.60 509	0.25 454

HSM	4.00 420	0.79 373	3.16 266	1.59 353	2.17 453	6.77 445	1.11 396	12.28 479	6.35 354	6.75 349	8.11 351	13.90 503	5.37 439	8.85 454	2.71 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.02 98

coex_refinement	4.04 421	0.87 391	3.55 299	2.96 507	1.40 399	4.28 379	0.32 204	11.18 434	7.72 402	8.32 427	13.44 461	10.01 454	3.48 347	6.28 266	6.76 471	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.16 406

HBP-ISP	4.09 422	1.05 428	4.10 350	1.87 393	1.31 393	7.56 463	3.98 491	11.26 436	9.94 457	7.81 405	14.44 473	3.23 254	4.27 389	8.89 457	1.87 314	0.06 452	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.04 200

TDLM	4.11 423	1.11 440	3.54 298	1.62 359	1.04 366	3.91 363	7.41 548	10.60 418	10.67 475	6.38 336	12.59 449	5.95 366	4.77 420	8.79 452	3.04 378	0.58 536	0.00 1	0.01 426	0.00 1	0.19 400	0.12 361

CSP-Net	4.12 424	1.28 462	3.70 315	1.54 343	1.06 367	13.28 535	2.33 448	12.96 496	5.45 298	8.87 451	8.54 358	8.43 424	3.03 327	8.16 411	3.65 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 392	0.03 155

test_xeample	4.13 425	0.36 160	2.75 208	1.23 288	0.51 289	3.96 366	0.13 125	12.63 489	7.65 399	7.49 392	10.86 417	3.29 256	3.36 337	6.71 305	21.53 569	0.02 365	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.04 200

Anonymous_2	4.14 426	0.62 317	3.21 270	1.40 318	1.43 401	5.19 406	0.32 204	6.63 302	4.38 255	4.48 244	2.30 155	8.08 417	7.00 476	5.37 229	2.29 345	0.23 506	0.75 560	5.20 576	18.12 604	5.66 566	0.23 446

CBMV_ROB	4.14 426	0.52 275	3.14 264	1.30 301	0.77 331	6.92 448	1.97 442	10.11 409	9.58 449	8.92 453	14.20 470	7.12 399	5.90 453	8.65 440	3.50 399	0.01 263	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.09 310

SACVNet	4.15 428	1.26 457	3.81 323	3.12 513	1.68 418	3.09 286	2.85 466	11.91 462	5.96 327	10.52 493	11.20 424	10.59 463	3.95 374	8.97 459	3.25 387	0.08 465	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.32 464	0.44 497

MMNet	4.16 429	0.77 365	5.47 428	1.40 318	1.67 416	10.78 508	0.63 290	8.64 363	8.47 430	8.80 448	8.33 353	7.51 403	6.61 465	7.53 361	6.54 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.05 237

CVANet_RVC	4.16 429	1.16 447	3.60 303	1.94 409	1.46 402	3.92 364	4.68 508	10.89 430	8.34 425	7.58 396	10.84 415	10.27 460	6.62 468	8.56 434	2.69 367	0.39 525	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.21 415	0.09 310

pcwnet_v2	4.20 431	0.36 160	8.53 499	1.33 305	1.12 373	3.43 312	0.41 226	12.85 492	14.16 506	9.90 479	14.29 471	5.90 365	3.03 327	6.20 261	2.06 331	0.01 263	0.05 370	0.04 489	0.02 357	0.16 363	0.18 415

HSM-Net_RVC	4.20 431	0.32 100	2.76 212	0.63 209	0.69 317	6.95 449	1.69 433	11.96 464	8.36 426	8.83 449	12.17 443	15.18 515	4.21 385	6.91 318	3.30 389	0.02 365	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 433	0.50 260	5.45 427	1.34 307	1.68 418	7.04 450	4.51 505	10.73 424	7.00 378	10.78 499	6.80 306	8.48 427	4.63 413	9.91 485	5.12 442	0.02 365	0.06 391	0.02 458	0.03 374	0.08 260	0.03 155

FADNet	4.23 434	1.65 491	11.75 524	1.64 361	0.80 336	4.80 398	0.77 332	13.76 511	11.65 487	3.97 230	5.24 254	9.62 445	5.14 434	8.40 426	3.78 411	0.21 503	0.04 353	0.07 506	0.05 400	1.14 532	0.10 333

iResNet_ROB	4.23 434	1.02 424	4.90 394	2.18 448	0.93 353	2.92 271	0.37 215	15.10 528	16.91 528	7.89 410	10.51 407	7.03 393	3.07 330	8.16 411	3.46 397	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.02 98

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 436	25.07 587	26.53 579	0.44 172	0.07 37	1.50 91	0.54 261	2.09 13	1.57 77	0.51 113	0.62 65	0.21 80	0.20 45	1.44 79	0.53 136	12.03 591	0.01 190	0.00 1	0.08 414	1.75 546	9.69 586

1111x	4.25 437	0.30 82	4.31 359	1.47 330	0.37 245	5.10 405	0.32 204	12.86 493	9.82 454	6.01 303	9.73 390	8.78 434	5.97 455	9.43 476	10.39 523	0.06 452	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.04 200

HGLStereo	4.25 437	0.52 275	4.65 382	3.09 509	5.18 554	6.51 441	0.73 320	10.37 413	6.74 370	7.32 384	12.44 448	7.00 392	7.21 482	7.46 357	5.51 448	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.10 333

delet	4.27 439	0.72 349	4.50 371	1.07 271	3.75 516	10.79 509	4.04 493	9.95 399	7.89 410	8.09 418	8.89 363	8.46 425	3.81 371	7.56 362	5.80 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 310	0.02 98

iResNetv2_ROB	4.28 440	1.43 471	7.17 479	2.91 501	1.26 383	4.36 384	1.62 428	13.64 509	10.25 464	9.83 475	11.41 428	7.68 406	4.00 375	7.75 377	1.85 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 480	0.09 310

RAFT + AFF	4.30 441	1.55 482	5.84 441	1.43 324	2.36 462	5.94 425	6.72 540	10.01 404	7.56 396	7.55 394	8.96 367	7.09 398	6.73 471	8.57 435	4.02 417	0.02 365	0.47 555	0.00 1	0.01 329	0.56 503	0.54 510

ADLNet	4.32 442	0.80 377	4.33 360	3.60 532	3.56 505	6.87 447	2.48 452	11.20 435	7.58 398	9.87 477	9.62 387	8.39 422	4.95 428	6.16 257	6.60 468	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.01 329	0.12 327	0.25 454

CRFU-Net	4.45 443	0.67 337	5.02 400	2.78 496	1.32 394	12.67 529	3.35 480	11.26 436	3.52 198	10.06 483	9.30 383	10.91 473	6.92 475	7.26 346	3.24 386	0.15 488	0.16 498	0.16 525	0.00 1	0.26 444	0.05 237

ACV-stereo	4.46 444	0.76 362	9.94 513	1.91 400	1.06 367	11.61 517	1.28 410	6.25 279	7.09 382	3.09 203	5.21 252	16.88 531	10.23 528	7.96 389	5.47 446	0.06 452	0.15 489	0.01 426	0.00 1	0.12 327	0.14 383

ssnet_v2	4.46 444	0.87 391	5.18 414	1.57 349	0.67 314	9.14 485	4.73 510	11.84 459	9.68 450	8.79 446	6.24 291	9.91 451	4.34 397	6.28 266	9.30 509	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.28 452	0.30 472

ADLNet2	4.46 444	0.90 401	6.06 449	2.74 495	3.91 521	6.79 446	3.01 469	10.95 432	8.40 428	7.27 382	9.80 391	9.85 449	5.43 443	7.29 347	6.44 464	0.01 263	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.15 356	0.11 347

StereoDRNet-Refined	4.46 444	0.62 317	3.80 321	1.92 404	0.40 251	9.35 487	0.15 141	10.02 405	8.83 438	12.69 520	11.62 434	9.34 440	3.87 372	8.06 403	8.02 487	0.00 1	0.00 1	0.01 426	0.05 400	0.20 404	0.26 460
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xxxx	4.51 448	0.31 87	2.77 213	1.69 365	0.47 277	7.74 469	0.07 80	14.04 513	7.91 412	5.82 289	8.97 368	9.34 440	3.41 345	7.33 350	20.24 564	0.05 442	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.04 200

NVstereo2D	4.51 448	0.82 382	6.86 473	3.28 520	3.38 497	8.16 472	3.13 472	10.51 416	15.15 516	4.90 258	6.89 309	7.87 409	4.78 422	9.88 484	3.91 415	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.06 408	0.02 87	0.58 513

DLCB_ROB	4.51 448	0.91 405	3.78 319	2.19 449	1.07 370	6.28 431	3.09 471	9.78 394	7.72 402	10.65 496	12.97 455	13.91 504	3.71 361	8.72 450	5.30 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.10 333

RASNet	4.52 451	0.61 312	4.42 365	3.42 523	4.68 549	4.58 393	0.99 382	9.54 390	8.01 414	5.28 273	11.42 429	10.34 462	8.88 511	9.28 471	8.68 501	0.15 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.04 200

FTStereo	4.55 452	0.36 160	2.18 152	0.94 246	0.38 247	2.60 218	8.82 555	4.98 194	3.17 172	10.88 501	30.35 563	5.60 357	7.60 492	7.62 366	1.55 285	0.17 494	0.00 1	0.05 496	0.00 1	0.03 138	3.80 563

dad	4.66 453	1.89 507	5.51 432	0.94 246	0.09 63	2.16 165	0.37 215	7.10 320	14.43 507	10.13 484	16.84 493	14.97 512	1.90 272	6.82 309	4.15 421	1.09 550	0.11 460	4.08 572	0.46 536	0.17 376	0.06 259

LL-Strereo	4.71 454	1.64 490	7.51 489	1.15 282	4.31 531	3.71 344	1.45 419	9.21 378	8.36 426	8.37 433	8.17 352	10.82 470	11.36 535	12.51 524	4.82 437	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.00 1	0.31 460	0.32 477

CBFPSM	4.87 455	0.94 414	14.70 545	1.51 334	1.15 376	11.49 515	2.55 457	7.28 323	6.47 360	6.23 321	4.83 233	15.30 517	8.99 513	6.88 314	8.20 494	0.03 410	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.40 490	0.42 493

SGM-Forest	4.96 456	0.32 100	2.84 224	1.21 286	0.64 310	10.23 498	6.64 539	11.55 449	10.98 477	10.94 504	13.59 462	11.65 484	4.30 394	8.94 458	4.63 432	0.11 475	0.04 353	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.46 501
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PA-Net	4.98 457	1.47 474	7.42 486	2.40 475	2.14 451	8.73 480	3.64 488	12.42 480	13.11 499	7.03 366	7.57 336	7.88 410	6.52 464	10.16 492	7.82 483	0.02 365	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.11 310	1.07 532
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	5.01 458	1.74 496	6.38 461	1.96 413	1.29 390	2.26 174	1.69 433	10.07 406	18.53 534	7.88 409	18.15 510	8.49 428	2.70 308	10.59 497	7.04 474	0.96 548	0.15 489	0.02 458	0.00 1	0.13 342	0.12 361

PSMNet_ROB	5.02 459	1.63 489	6.03 448	1.90 399	1.83 433	9.57 491	6.35 535	15.58 533	7.23 387	6.15 316	10.48 406	12.22 490	4.16 383	8.02 395	8.71 502	0.02 365	0.01 190	0.01 426	0.10 430	0.20 404	0.12 361

GASNet	5.19 460	4.61 548	9.38 508	4.73 554	2.10 449	3.80 357	1.57 426	12.07 470	10.96 476	8.92 453	7.03 318	8.21 419	7.67 494	14.02 535	7.36 476	0.02 365	0.15 489	0.00 1	0.00 1	0.69 516	0.42 493

TCMNet	5.22 461	1.96 511	9.78 511	4.11 546	6.57 563	8.83 481	1.35 417	10.74 425	8.07 416	6.39 337	12.76 454	8.32 421	4.75 419	8.62 439	10.09 522	0.11 475	0.18 507	0.31 541	0.09 425	0.75 521	0.57 512

FINET	5.32 462	1.14 445	10.04 514	2.17 447	3.67 511	6.49 438	6.76 541	11.68 453	22.08 554	7.42 388	12.15 442	4.24 300	3.61 355	9.25 470	5.35 445	0.04 430	0.04 353	0.00 1	0.00 1	0.17 376	0.09 310

CBMV	5.35 463	0.91 405	3.67 311	1.62 359	0.44 260	10.09 496	7.19 546	12.49 485	12.33 495	12.22 516	14.69 476	10.93 474	6.48 463	8.51 432	4.96 439	0.02 365	0.15 489	0.00 1	0.00 1	0.17 376	0.17 411
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
222	5.36 464	0.40 190	2.72 204	1.50 331	0.48 279	6.15 430	0.07 80	13.73 510	8.06 415	8.79 446	11.03 422	3.71 280	4.21 385	7.47 359	38.74 602	0.03 410	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.05 237

YMNet	5.52 465	1.83 501	8.79 501	3.47 527	4.46 539	10.72 506	0.91 372	9.99 401	6.43 357	13.76 534	16.35 486	11.65 484	4.49 407	7.95 387	8.03 489	0.12 479	0.35 542	0.12 518	0.08 414	0.71 518	0.27 464

YMNet_1	5.52 465	1.83 501	8.79 501	3.47 527	4.46 539	10.72 506	0.91 372	9.99 401	6.43 357	13.76 534	16.35 486	11.65 484	4.49 407	7.95 387	8.03 489	0.12 479	0.35 542	0.12 518	0.08 414	0.71 518	0.27 464

StereoDRNet	5.59 467	1.75 497	6.80 470	3.12 513	4.45 538	10.61 504	4.35 501	18.80 555	9.73 451	12.22 516	6.87 308	11.44 483	4.65 415	8.09 406	8.26 495	0.02 365	0.11 460	0.00 1	0.03 374	0.20 404	0.28 468

PSMNet-RUCA	5.60 468	4.62 549	11.61 522	10.29 574	7.55 570	7.08 451	1.94 441	12.01 466	10.52 472	3.90 228	11.88 435	4.43 311	1.75 268	7.56 362	4.24 423	1.68 560	0.12 467	4.78 575	0.67 547	4.74 563	0.68 520

fast-acv-ft	5.62 469	1.39 469	7.01 474	2.02 424	1.89 438	12.23 524	1.82 439	7.35 324	9.45 447	10.46 492	20.27 520	14.55 510	7.71 495	7.41 354	7.61 480	0.10 473	0.09 439	0.16 525	0.07 409	0.59 507	0.13 372

ETE_ROB	5.80 470	1.77 498	6.33 458	1.44 328	0.78 335	6.43 436	6.90 542	12.53 486	8.08 417	12.93 525	14.89 477	21.13 557	5.87 452	9.83 483	6.57 467	0.04 430	0.01 190	0.00 1	0.02 357	0.08 260	0.33 478

test_sample9	5.87 471	1.11 440	6.15 452	1.27 294	0.60 302	5.22 407	2.54 453	10.66 420	7.73 404	8.36 429	7.55 333	6.55 381	4.27 389	11.68 514	11.44 533	1.49 557	24.31 610	3.10 566	2.99 573	0.20 404	0.15 394

DRN-Test	5.87 471	0.98 417	5.89 443	2.69 490	3.65 509	12.37 526	3.35 480	20.07 572	10.20 463	11.93 515	12.31 447	11.06 477	5.31 438	7.89 385	9.05 505	0.04 430	0.05 370	0.04 489	0.04 394	0.18 392	0.25 454

NCCL2	5.88 473	1.59 485	5.44 426	1.87 393	0.92 350	9.55 490	11.55 573	12.11 472	9.94 457	9.67 472	8.85 361	22.28 560	7.41 485	8.78 451	7.17 475	0.01 263	0.00 1	0.03 477	0.00 1	0.13 342	0.23 446

iinet-f	5.94 474	1.60 486	26.88 580	1.79 382	1.38 397	11.92 522	1.47 420	6.80 311	7.11 383	6.90 362	14.43 472	10.64 467	7.97 497	7.00 328	12.12 537	0.02 365	0.03 322	0.05 496	0.00 1	0.63 512	0.02 98

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 475	5.36 553	5.02 400	3.75 539	3.57 506	15.81 543	4.27 498	11.72 456	6.96 376	7.23 379	8.47 357	9.09 438	2.66 307	9.36 475	2.71 368	7.49 577	2.32 574	2.01 564	0.08 414	6.77 572	4.67 568

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 476	1.55 482	9.92 512	2.40 475	3.22 491	10.28 499	3.14 473	11.64 451	9.79 453	9.54 469	20.22 519	11.16 478	6.77 472	10.61 498	9.16 506	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.04 200

APVNet	5.98 476	1.72 495	8.72 500	3.21 518	4.04 527	12.31 525	1.81 438	19.09 561	6.10 336	6.13 315	13.41 460	10.69 468	6.30 459	11.26 508	13.90 546	0.05 442	0.02 270	0.11 515	0.03 374	0.53 501	0.20 433

z-ln-s-r	5.99 478	1.34 467	15.55 548	1.52 336	1.95 441	3.28 304	2.71 462	7.72 331	11.16 479	6.43 340	25.06 546	8.76 433	5.86 451	11.03 505	17.17 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 440	0.11 347

NaN_ROB	6.00 479	1.24 455	6.29 457	1.34 307	1.68 418	9.60 492	10.31 567	15.09 526	15.79 521	12.62 519	8.95 365	11.67 487	5.83 450	11.78 518	6.41 463	0.05 442	0.13 477	0.08 509	0.20 473	0.22 422	0.79 523

DANet	6.02 480	1.23 453	8.45 498	3.86 542	3.94 523	7.64 468	1.34 415	9.51 388	7.00 378	13.39 529	15.53 481	15.99 522	7.02 477	12.14 520	12.37 538	0.19 498	0.12 467	0.02 458	0.03 374	0.13 342	0.56 511
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.03 481	1.22 451	5.61 437	2.56 487	0.90 349	6.32 432	7.07 544	12.92 495	8.30 424	14.76 540	15.13 479	19.84 548	6.66 470	10.36 493	8.58 499	0.02 365	0.04 353	0.00 1	0.03 374	0.11 310	0.24 450

GANet	6.22 482	1.07 432	4.07 348	2.27 458	0.89 347	9.19 486	9.52 561	12.02 467	8.13 419	10.72 497	29.09 559	13.86 502	7.52 491	11.00 504	4.39 426	0.36 522	0.00 1	0.02 458	0.02 357	0.12 327	0.08 297

DISCO	6.28 483	0.57 296	5.78 440	3.43 524	1.17 378	11.22 512	3.39 482	12.14 475	16.16 523	6.52 344	11.22 425	16.96 532	6.32 460	19.51 565	10.74 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 474	0.11 347

Syn2CoEx	6.32 484	2.72 527	9.33 507	2.45 480	1.67 416	8.59 477	3.32 478	18.08 549	12.27 494	8.53 438	21.08 525	10.30 461	9.80 523	9.30 472	7.86 484	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 512	0.43 495

RYNet	6.34 485	0.89 398	5.88 442	1.41 321	4.48 542	15.97 545	4.18 496	13.41 504	16.49 524	10.81 500	7.00 315	14.33 508	8.72 508	9.43 476	13.71 545	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.07 280

GwcNet	6.42 486	1.97 512	10.92 519	2.59 488	5.58 557	11.55 516	2.21 447	14.10 515	16.52 527	10.04 482	17.19 502	10.86 472	5.61 448	9.23 469	8.84 504	0.01 263	0.06 391	0.03 477	0.08 414	0.56 503	0.40 488

Wz-Net-LNSev	6.46 487	1.93 509	16.44 552	1.52 336	4.15 529	12.66 528	4.96 514	13.05 498	12.10 493	10.55 495	16.23 485	11.32 480	7.19 480	8.43 429	8.48 498	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.06 259

DGSMNet	6.47 488	2.61 525	13.64 540	3.46 525	3.74 512	8.97 483	6.01 525	14.15 516	13.01 498	7.46 391	14.10 468	9.94 452	4.79 423	10.44 494	6.22 459	1.30 554	1.70 570	1.80 561	1.52 566	2.27 553	2.35 554

GANetREF_RVC	6.56 489	2.89 529	7.58 491	3.41 522	0.40 251	12.96 531	9.58 562	15.09 526	17.25 531	10.33 487	10.62 409	12.27 491	8.16 501	12.21 521	4.53 430	0.41 528	0.00 1	0.00 1	0.02 357	3.12 558	0.39 485
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
LALA_ROB	6.58 490	1.80 500	6.25 455	1.26 292	0.94 354	10.08 495	9.02 557	16.00 535	11.51 486	12.74 521	13.02 456	24.77 563	5.25 436	10.56 496	8.02 487	0.04 430	0.05 370	0.00 1	0.02 357	0.10 289	0.25 454

S-Stereo	6.63 491	0.84 385	9.67 510	3.15 515	3.48 502	6.49 438	6.22 529	12.99 497	22.84 556	9.48 467	15.51 480	12.00 489	8.43 503	8.04 396	10.70 526	0.12 479	0.17 503	0.00 1	0.38 525	0.13 342	1.92 548

DeepPrunerF	6.75 492	2.69 526	23.31 570	3.68 535	7.16 565	3.78 355	4.29 499	13.42 505	20.13 546	8.13 419	10.46 405	7.18 401	8.06 499	11.10 506	9.44 513	0.24 509	0.15 489	0.29 539	0.42 531	0.66 515	0.45 499

edge stereo	6.76 493	1.01 422	6.76 469	2.20 451	2.45 467	6.41 435	2.45 451	14.84 525	11.98 492	15.29 542	18.31 511	22.02 558	12.56 540	10.82 501	7.49 478	0.03 410	0.06 391	0.11 515	0.03 374	0.30 455	0.14 383

NCC-stereo	6.77 494	1.49 478	6.48 463	2.92 503	4.40 534	7.43 458	3.61 485	19.52 568	13.29 500	8.39 434	16.91 494	15.96 520	12.13 537	12.85 526	7.70 481	1.47 555	0.11 460	0.01 426	0.42 531	0.14 352	0.24 450

Abc-Net	6.77 494	1.49 478	6.48 463	2.92 503	4.40 534	7.43 458	3.61 485	19.52 568	13.29 500	8.39 434	16.91 494	15.96 520	12.13 537	12.85 526	7.70 481	1.47 555	0.11 460	0.01 426	0.42 531	0.14 352	0.24 450
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	6.78 496	0.68 339	6.80 470	2.30 462	1.77 428	5.63 416	4.20 497	18.79 554	18.62 535	10.53 494	17.15 500	18.52 541	13.74 548	8.86 456	7.38 477	0.03 410	0.15 489	0.01 426	0.07 409	0.12 327	0.26 460

test_for_model	6.81 497	27.63 591	2.16 150	21.79 588	16.18 590	3.48 319	0.94 377	5.88 263	3.72 206	7.62 398	2.72 170	1.03 173	0.42 113	0.58 14	0.35 69	9.03 582	2.28 573	0.00 1	0.05 400	23.91 597	6.49 574

RP	6.84 498	1.29 464	5.53 435	3.92 543	5.18 554	6.32 432	3.53 483	11.73 457	15.31 517	9.54 469	22.38 532	18.25 539	14.47 550	10.11 487	7.49 478	0.91 546	0.01 190	0.12 518	0.15 446	0.33 468	0.19 426

ccnet	6.87 499	0.92 408	5.15 412	3.09 509	2.18 455	11.78 520	4.90 512	17.97 548	8.79 437	12.79 523	20.20 518	16.00 523	8.35 502	9.12 463	14.17 548	0.42 531	0.33 539	0.25 537	0.09 425	0.40 490	0.48 502

RGC	6.88 500	2.23 518	6.13 450	4.05 544	4.73 551	8.94 482	2.78 463	15.19 530	11.74 488	11.13 506	19.34 514	17.86 536	10.42 530	13.02 529	8.03 489	0.73 540	0.01 190	0.24 536	0.41 530	0.31 460	0.38 484

xyz-stereo	6.97 501	0.29 71	36.85 592	0.20 115	0.07 37	30.65 583	0.19 163	3.97 128	1.82 84	10.21 485	24.87 543	6.06 368	7.29 483	11.62 513	4.87 438	0.01 263	0.02 270	0.35 544	0.00 1	0.06 226	0.02 98

Nwc_Net	6.97 501	1.25 456	6.63 467	3.82 540	3.37 496	10.83 510	1.67 432	19.56 570	11.35 483	8.36 429	23.62 536	17.19 534	11.44 536	11.21 507	8.08 492	0.80 542	0.00 1	0.00 1	0.02 357	0.13 342	0.09 310

w-ln-seven-2	7.09 503	2.32 520	23.44 571	1.71 371	1.06 367	7.81 470	3.98 491	12.02 467	14.65 511	13.06 527	20.38 521	11.70 488	9.83 525	10.65 499	8.66 500	0.02 365	0.05 370	0.00 1	0.02 357	0.32 464	0.14 383

DStereoRT	7.14 504	1.05 428	6.27 456	2.26 457	1.39 398	10.94 511	1.76 437	7.53 329	4.14 245	7.55 394	10.86 417	2.79 232	6.79 473	8.01 394	4.49 429	0.13 484	0.18 507	49.57 608	15.74 603	0.23 429	1.13 533

ADCRef	7.27 505	1.38 468	16.37 550	2.52 483	3.30 495	11.63 518	3.16 474	10.80 427	9.35 445	13.03 526	25.27 549	8.17 418	8.92 512	8.06 403	21.81 572	0.15 488	0.08 427	0.16 525	0.34 520	0.38 483	0.58 513

psmorigin	7.34 506	1.58 484	18.31 557	2.35 472	0.87 342	6.72 444	1.70 436	10.63 419	7.14 384	19.77 557	22.71 533	20.13 550	11.34 534	12.96 528	9.49 514	0.04 430	0.17 503	0.06 500	0.17 457	0.21 415	0.50 506

Wz-Net-MNSev	7.43 507	2.35 522	15.22 546	2.34 471	3.41 501	17.27 554	8.55 553	11.91 462	13.48 502	13.37 528	17.05 497	13.70 499	7.47 490	11.90 519	9.99 521	0.40 527	0.03 322	0.00 1	0.01 329	0.16 363	0.07 280

SDNR	7.50 508	2.32 520	15.58 549	1.82 389	0.63 308	44.66 600	0.44 235	8.59 357	9.52 448	9.84 476	25.18 547	5.30 347	4.38 398	11.46 511	6.49 465	0.05 442	0.03 322	0.00 1	0.01 329	1.79 547	1.87 547

CSAN	7.62 509	1.60 486	6.56 466	1.83 390	0.66 312	12.40 527	10.52 570	14.45 520	21.32 551	14.19 536	15.98 483	17.84 535	13.02 545	12.32 522	8.38 496	0.09 470	0.07 414	0.03 477	0.04 394	0.33 468	0.67 519

SQANet	7.64 510	3.40 539	5.49 429	11.73 577	9.62 577	11.96 523	2.82 464	11.33 441	6.10 336	8.33 428	11.49 431	11.00 475	5.16 435	10.12 491	2.72 371	8.92 581	2.21 572	10.41 581	1.58 567	11.13 580	7.39 578

anonymity	7.68 511	3.83 542	12.39 528	7.04 566	12.67 584	8.18 473	2.00 443	17.50 544	6.85 372	13.56 532	9.21 372	9.97 453	7.82 496	11.28 509	5.58 449	6.27 575	4.98 599	3.68 570	2.96 572	3.33 560	4.48 566

CC-Net-ROB	7.68 511	9.21 573	7.46 487	3.82 540	3.66 510	15.68 542	5.02 515	17.95 547	10.45 471	6.44 341	14.00 467	7.63 405	4.77 420	10.75 500	3.10 381	5.99 574	2.46 577	16.28 585	1.08 559	6.30 570	1.56 544

stereogan	7.69 513	0.88 395	7.08 478	3.49 530	3.93 522	18.98 558	3.23 477	16.52 537	19.58 542	9.93 480	18.92 513	20.50 554	9.04 515	14.07 536	6.14 458	0.26 512	0.04 353	0.21 533	0.03 374	0.63 512	0.33 478

pmcnn	7.72 514	1.27 459	9.42 509	2.91 501	3.14 487	9.44 488	6.23 530	12.56 487	16.51 525	14.53 538	24.08 538	27.44 569	8.49 505	9.32 473	8.44 497	0.06 452	0.08 427	0.00 1	0.00 1	0.30 455	0.15 394

AF-Net	7.78 515	1.44 473	6.68 468	3.37 521	4.50 543	8.61 478	2.69 460	17.07 541	20.17 547	9.52 468	24.02 537	20.31 553	14.59 551	11.58 512	9.84 518	0.61 537	0.00 1	0.12 518	0.00 1	0.38 483	0.12 361

PASM	7.90 516	4.22 544	21.97 568	3.25 519	3.29 494	5.39 413	6.57 537	10.57 417	19.09 537	12.77 522	13.92 465	18.11 538	9.51 521	13.79 534	10.77 529	0.19 498	0.45 553	0.29 539	1.08 559	1.49 541	1.19 535

PWCDC_ROB	7.92 517	3.17 537	7.48 488	5.73 561	4.40 534	10.45 501	0.35 211	14.52 522	28.19 566	10.36 489	31.27 565	7.04 395	9.14 517	13.22 531	8.78 503	2.74 565	0.02 270	0.00 1	0.00 1	1.31 537	0.17 411

test_sample8	7.99 518	1.11 440	6.15 452	1.27 294	0.60 302	5.22 407	2.54 453	12.04 469	6.15 341	17.46 549	9.02 370	24.67 562	18.16 559	11.68 514	11.44 533	1.49 557	24.31 610	3.10 566	2.99 573	0.20 404	0.15 394

ADCP+	8.09 519	1.79 499	14.50 543	1.54 343	4.28 530	16.57 548	5.20 517	12.80 491	11.20 481	12.83 524	17.07 498	11.02 476	10.80 532	17.59 557	23.18 578	0.03 410	0.05 370	0.01 426	0.18 464	0.39 487	0.81 524

SuperB	8.10 520	3.15 536	24.67 573	2.65 489	1.23 381	9.88 494	4.29 499	10.18 411	30.07 569	11.53 512	12.18 444	6.12 370	6.65 469	10.50 495	14.47 549	0.14 486	0.11 460	0.35 544	0.25 496	13.06 584	0.48 502

PWC_ROB	8.24 521	3.13 534	12.74 535	2.43 479	4.43 537	7.51 462	1.22 404	16.63 538	19.24 540	16.08 545	28.29 556	13.99 505	10.16 527	13.63 533	14.06 547	0.42 531	0.00 1	0.05 496	0.00 1	0.59 507	0.27 464

MDST_ROB	8.37 522	0.32 100	9.03 505	4.18 549	2.42 466	26.86 577	6.14 526	19.36 565	13.52 503	27.09 574	22.75 534	9.47 444	4.74 418	15.06 543	6.34 462	0.02 365	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.13 372

G-Net	8.41 523	1.54 481	10.97 520	5.73 561	3.60 507	26.19 571	4.41 503	10.10 408	7.42 390	19.71 556	24.99 545	14.38 509	15.83 553	10.99 503	9.53 515	0.50 535	0.46 554	0.19 531	0.25 496	0.80 523	0.66 518

XQC	8.43 524	3.58 540	16.40 551	2.92 503	2.17 453	13.22 534	3.60 484	14.64 523	25.86 562	11.87 514	12.04 438	15.06 513	10.67 531	15.24 546	19.41 561	0.39 525	0.08 427	0.05 496	0.07 409	0.84 525	0.45 499

FBW_ROB	8.50 525	1.03 426	7.98 494	1.93 408	1.28 389	13.10 532	6.23 530	22.50 576	18.98 536	18.82 553	14.91 478	19.06 544	10.04 526	18.41 560	9.83 517	0.62 538	0.22 525	1.82 563	0.82 553	0.99 530	1.36 539

UDG	8.58 526	9.31 574	4.89 393	10.00 573	9.52 575	10.36 500	2.41 449	12.07 470	9.82 454	7.81 405	9.55 385	16.52 526	9.81 524	7.84 382	7.88 485	4.20 569	2.51 579	18.53 587	3.71 580	9.55 576	5.28 571

aanetorigin	8.72 527	3.29 538	27.55 581	1.95 410	3.84 519	4.93 403	5.39 522	5.49 238	10.05 459	27.85 575	31.47 566	15.80 519	12.78 542	9.04 461	11.98 535	0.25 510	0.22 525	0.22 534	0.25 496	1.28 536	0.84 526

GCST	9.08 528	17.31 582	3.98 338	52.92 606	10.66 579	11.29 514	0.20 169	6.97 316	6.47 360	9.46 466	4.68 228	4.75 323	1.51 241	9.34 474	1.31 263	8.19 580	0.05 370	22.38 589	0.34 520	6.17 569	3.53 560

RTSC	9.15 529	3.00 531	13.57 539	3.72 537	1.76 426	11.82 521	0.46 238	16.95 539	36.83 586	15.80 544	15.53 481	12.91 496	7.46 489	20.01 569	21.76 571	0.31 517	0.13 477	0.01 426	0.08 414	0.57 505	0.41 490

WCMA_ROB	9.21 530	0.87 391	7.37 485	2.54 484	2.13 450	13.59 536	5.80 524	11.64 451	14.01 505	24.43 571	32.99 573	27.09 568	18.02 558	12.51 524	9.85 519	0.81 543	0.07 414	0.01 426	0.01 329	0.16 363	0.23 446

Wz-Net-SNSev	9.23 531	6.70 560	24.28 572	1.87 393	1.81 432	8.57 476	12.29 580	17.37 543	20.39 548	10.43 491	23.11 535	16.66 528	8.03 498	14.47 540	17.86 558	0.00 1	0.02 270	0.01 426	0.00 1	0.41 493	0.30 472

MSMD_ROB	9.28 532	1.09 436	4.65 382	1.58 350	0.39 249	16.52 547	4.41 503	13.60 507	14.87 514	22.34 562	39.89 586	25.67 566	20.71 570	12.42 523	6.98 473	0.34 521	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.09 310

Consistency-Raft	9.42 533	4.74 551	12.66 532	5.30 558	9.08 573	4.08 371	5.26 519	19.26 563	24.87 560	11.17 507	29.85 561	13.57 498	5.51 447	7.67 370	13.40 543	0.36 522	0.35 542	1.81 562	4.24 581	11.61 581	3.57 561

DDUNet	9.47 534	11.32 579	6.14 451	12.93 579	11.65 581	10.45 501	3.87 490	11.70 454	7.89 410	9.27 462	13.28 458	16.18 525	6.14 457	8.80 453	5.77 452	6.64 576	3.38 591	20.90 588	4.28 582	11.01 579	7.80 579

ADCPNet	9.54 535	2.39 523	31.46 584	2.09 438	1.60 408	16.71 550	6.39 536	12.11 472	11.45 484	13.53 530	21.45 527	19.41 545	10.94 533	14.38 538	21.54 570	0.27 515	1.16 564	0.39 548	1.49 564	0.58 506	1.45 540

SHD	9.61 536	2.60 524	12.46 529	3.69 536	3.54 504	9.47 489	1.25 406	20.16 573	37.84 589	18.19 552	21.24 526	16.96 532	12.83 544	14.47 540	16.05 552	0.32 518	0.13 477	0.01 426	0.08 414	0.38 483	0.48 502

PDISCO_ROB	9.62 537	1.99 514	11.51 521	9.88 572	9.61 576	21.48 564	3.83 489	19.33 564	28.49 567	11.27 509	14.17 469	19.92 549	5.02 429	16.35 553	9.18 507	5.28 572	0.41 549	0.14 523	0.09 425	2.05 549	2.36 555

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 538	4.27 545	14.47 542	2.29 461	2.85 480	23.40 568	13.62 582	13.60 507	19.54 541	19.42 555	24.27 539	16.74 529	8.59 506	17.05 556	7.98 486	1.25 552	1.68 569	0.17 528	2.63 570	0.72 520	1.04 530

DStereoO	9.97 539	5.99 556	7.04 476	5.64 560	2.87 482	6.47 437	9.22 559	11.59 450	17.24 530	13.54 531	13.92 465	9.80 448	15.27 552	15.07 544	9.86 520	31.68 606	1.56 568	4.41 573	1.68 568	15.15 587	1.45 540

SGM_RVC	10.08 540	0.60 308	3.42 289	2.30 462	0.32 227	19.41 561	6.33 534	18.95 559	14.64 509	25.14 573	24.32 540	33.34 580	18.79 563	19.86 566	12.55 540	0.25 510	0.26 536	0.22 534	0.24 491	0.34 473	0.40 488
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.14 541	1.88 506	16.82 553	1.85 391	1.73 422	24.84 569	17.20 595	19.92 571	27.41 564	12.23 518	13.62 463	16.52 526	18.35 560	14.42 539	12.50 539	0.78 541	0.54 558	0.08 509	0.25 496	1.18 533	0.59 516

ADCL	10.16 542	2.11 515	19.36 560	1.92 404	1.88 437	22.23 565	8.91 556	14.04 513	23.56 558	14.62 539	26.19 551	12.75 495	13.59 547	16.06 552	22.95 576	0.26 512	0.18 507	0.75 552	0.65 545	0.69 516	0.58 513

w-ln-seven	10.20 543	3.08 532	26.36 577	2.06 434	2.49 468	15.81 543	4.39 502	17.80 546	33.50 575	20.47 560	25.79 550	15.12 514	7.40 484	11.75 517	17.48 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 496	0.13 372

MSAF-DinoV2	10.24 544	4.39 546	12.68 533	3.62 534	2.55 471	8.48 474	4.69 509	14.24 518	21.89 553	10.74 498	18.74 512	29.30 574	16.17 554	21.96 574	28.10 589	0.32 518	0.15 489	0.25 537	0.81 552	2.83 557	2.90 558

FCDSN-DC	10.24 544	0.56 294	3.49 295	1.96 413	1.29 390	16.90 551	4.59 507	17.16 542	19.10 538	24.64 572	32.46 572	33.82 581	22.14 576	15.93 549	10.45 524	0.04 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.21 437
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	10.24 544	3.13 534	20.70 564	2.21 452	2.39 465	11.23 513	6.19 527	14.17 517	11.19 480	23.20 568	22.25 530	17.89 537	19.54 566	18.51 561	26.21 586	0.45 533	0.42 551	1.10 557	1.29 561	1.56 543	1.18 534

z-mn7	10.46 547	4.14 543	20.35 562	2.15 445	1.68 418	19.07 559	5.72 523	13.28 503	34.58 581	9.45 465	35.20 579	15.69 518	9.13 516	21.16 572	17.07 555	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.35 474	0.19 426

SANet	10.64 548	1.86 505	10.91 518	1.76 377	0.71 323	14.62 540	9.23 560	19.18 562	37.14 587	19.22 554	27.96 555	25.86 567	19.11 565	13.02 529	10.63 525	0.08 465	0.06 391	0.03 477	0.02 357	0.62 510	0.81 524

FC-DCNN	10.72 549	0.52 275	4.27 357	1.88 396	1.63 410	17.18 552	5.29 520	18.20 550	19.69 543	28.50 576	34.51 576	34.03 582	21.48 573	15.89 548	11.15 531	0.03 410	0.01 190	0.02 458	0.01 329	0.07 246	0.09 310

FC-DCNN v2	10.88 550	0.52 275	4.17 353	1.92 404	1.63 410	17.79 556	5.35 521	18.87 557	19.88 544	28.77 577	34.99 578	34.62 584	21.72 574	16.03 551	11.16 532	0.03 410	0.01 190	0.02 458	0.00 1	0.06 226	0.08 297

AnyNet_C32	10.98 551	5.58 554	22.79 569	4.16 547	5.83 558	15.64 541	14.30 583	13.18 499	17.15 529	16.44 548	20.52 522	14.68 511	13.44 546	22.46 575	30.08 593	0.17 494	0.26 536	0.36 546	0.36 524	1.23 534	0.91 527

zh-sn7	11.12 552	7.26 565	33.16 586	2.32 470	2.31 461	11.66 519	7.80 551	13.53 506	17.94 533	16.39 547	31.80 567	14.22 507	16.88 555	23.07 578	23.00 577	0.00 1	0.13 477	0.00 1	0.00 1	0.52 500	0.48 502

zh-mn7	11.13 553	6.28 559	31.79 585	1.85 391	0.98 359	13.11 533	2.98 467	12.88 494	33.65 577	21.57 561	39.07 584	12.50 493	8.46 504	19.94 568	16.74 554	0.23 506	0.01 190	0.00 1	0.01 329	0.33 468	0.30 472

Wz-Net-TNSev	11.35 554	10.56 577	35.88 591	2.28 460	1.73 422	18.25 557	11.42 572	15.88 534	20.88 549	14.44 537	16.97 496	19.57 546	19.04 564	19.31 564	18.67 560	0.01 263	0.06 391	0.00 1	0.16 449	0.62 510	1.25 536

MeshStereo	11.52 555	1.52 480	4.55 377	1.89 398	1.46 402	19.87 563	5.11 516	20.66 574	15.91 522	32.67 582	34.51 576	39.34 589	21.15 571	18.74 562	12.10 536	0.11 475	0.06 391	0.01 426	0.00 1	0.45 497	0.22 439
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
otaku	11.73 556	7.51 567	7.07 477	13.22 580	10.85 580	26.61 576	7.25 547	18.84 556	19.16 539	11.58 513	17.23 503	20.19 551	8.09 500	15.11 545	4.64 433	9.13 583	2.42 576	13.08 582	1.83 569	12.48 583	8.22 581

Ntro	12.35 557	8.88 571	7.80 492	13.79 581	12.42 583	26.54 575	6.98 543	18.54 551	22.14 555	9.82 474	16.45 488	20.30 552	9.29 520	15.95 550	6.61 469	9.53 585	2.47 578	14.93 584	2.77 571	13.11 585	8.63 584

DStereoSA	12.36 558	4.42 547	14.05 541	8.00 568	9.08 573	13.92 539	12.01 577	16.97 540	21.15 550	13.71 533	25.23 548	8.57 431	23.71 578	18.03 559	15.50 551	2.83 566	6.21 601	3.68 570	8.21 593	10.45 578	11.36 594

MFN_U_SF_RVC	12.94 559	3.66 541	25.81 576	3.61 533	2.26 459	22.77 566	4.55 506	27.10 584	20.06 545	23.90 569	28.99 558	30.53 576	16.98 556	19.92 567	20.26 565	1.24 551	1.07 563	0.98 556	1.33 562	1.80 548	2.04 550

WZ-Net	13.00 560	4.64 550	41.07 595	3.48 529	3.15 489	19.12 560	15.66 593	14.81 524	31.33 571	15.71 543	27.88 554	22.22 559	14.01 549	20.44 571	25.03 582	0.64 539	0.00 1	0.01 426	0.03 374	0.39 487	0.37 483

ADCS	13.02 561	4.93 552	28.38 582	3.17 516	2.67 475	13.61 537	10.83 571	18.70 552	33.46 574	22.59 563	24.78 542	19.59 547	18.51 562	23.40 579	32.16 596	0.10 473	0.19 514	0.37 547	0.18 464	1.26 535	1.46 542

MFMNet_re	13.29 562	8.60 570	18.29 556	9.75 571	7.25 567	19.65 562	14.84 587	20.71 575	30.72 570	23.03 566	28.77 557	18.85 543	26.09 583	13.55 532	9.82 516	2.44 563	1.35 567	0.34 543	0.23 488	4.78 564	6.69 576

MultiAttention	13.72 563	0.34 134	3.24 274	2.22 455	1.79 429	56.78 613	83.85 617	18.93 558	15.06 515	8.16 420	20.91 524	13.25 497	2.53 298	33.18 590	6.90 472	0.20 501	0.06 391	0.74 551	1.00 557	2.69 556	2.60 557

EDNetEfficient	13.82 564	6.19 557	54.79 603	2.83 498	3.60 507	4.86 400	8.57 554	8.61 362	32.90 573	40.77 595	30.59 564	18.33 540	21.87 575	11.38 510	25.36 583	0.15 488	0.23 528	0.06 500	1.03 558	2.54 554	1.79 545

DStereoFS	13.91 565	8.09 569	10.27 517	7.48 567	5.93 559	16.06 546	6.27 533	25.18 582	17.56 532	17.52 550	27.57 553	20.59 556	29.20 586	26.58 584	19.78 563	3.27 568	4.31 597	6.54 579	7.13 591	7.92 574	10.95 592

LSM	14.01 566	5.95 555	33.49 587	6.78 565	43.61 609	10.22 497	9.98 566	15.16 529	22.93 557	23.07 567	32.34 571	18.52 541	12.67 541	15.45 547	11.10 530	0.16 493	0.51 557	0.09 512	0.32 516	1.08 531	16.85 605

SAMSARA	14.63 567	2.74 528	12.38 527	12.65 578	6.74 564	36.50 592	72.93 616	19.36 565	23.77 559	16.20 546	13.04 457	29.21 572	12.78 542	16.98 555	15.21 550	0.11 475	0.26 536	0.03 477	0.14 442	0.76 522	0.77 522

SPS-STEREO	15.04 568	6.23 558	13.21 538	11.34 576	11.65 581	23.30 567	7.15 545	24.16 580	15.65 520	31.78 581	29.19 560	31.62 577	21.32 572	24.62 580	19.50 562	7.59 578	4.19 596	3.22 569	1.48 563	6.99 573	6.54 575
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	15.44 569	2.93 530	14.67 544	4.21 550	3.39 499	17.43 555	4.16 495	27.84 588	48.84 599	31.02 580	43.54 591	29.76 575	30.81 589	25.97 582	21.40 568	0.23 506	0.41 549	0.04 489	0.33 518	0.41 493	1.33 538

SGM+DAISY	15.62 570	7.26 565	19.28 559	8.94 569	10.11 578	26.25 572	10.49 569	19.36 565	14.65 511	30.64 579	33.59 574	33.00 579	22.32 577	24.96 581	16.42 553	7.90 579	6.25 602	4.51 574	3.37 577	5.86 567	7.20 577

ACVNet-4b	15.90 571	22.00 584	12.37 526	16.40 583	15.14 587	31.87 585	7.50 549	19.04 560	27.85 565	11.48 511	22.02 529	31.86 578	9.16 519	17.95 558	5.69 450	10.43 587	2.58 580	24.44 592	4.87 586	16.04 589	9.28 585

NVStereoNet_ROB	16.04 572	6.75 561	12.90 536	6.37 564	7.42 568	12.89 530	9.74 564	22.78 577	25.12 561	30.32 578	46.19 594	34.37 583	25.38 580	21.48 573	21.38 567	5.94 573	3.10 588	6.07 578	10.09 595	4.01 561	8.54 583
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AnyNet_C01	16.12 573	10.81 578	59.36 605	4.42 552	2.49 468	30.06 581	15.15 591	17.51 545	16.51 525	17.88 551	37.69 582	24.04 561	17.54 557	29.60 587	33.29 597	0.28 516	0.38 546	0.43 549	0.42 531	2.57 555	1.98 549

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 574	6.93 563	21.83 567	5.94 563	2.81 479	38.71 594	14.59 584	24.55 581	34.87 584	33.66 586	34.35 575	29.24 573	24.20 579	22.59 576	17.95 559	2.52 564	2.81 583	1.17 559	1.51 565	5.89 568	2.16 551

ELAS_RVC	16.54 575	2.26 519	10.09 515	5.50 559	4.46 539	28.28 580	16.72 594	25.55 583	33.54 576	40.19 593	40.30 588	36.68 586	30.03 587	29.40 586	20.61 566	0.98 549	1.21 565	0.86 555	0.70 549	1.39 539	2.16 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 576	2.14 516	9.23 506	4.92 555	4.53 544	32.66 588	15.11 590	27.40 586	28.68 568	40.27 594	44.90 592	38.33 588	30.50 588	26.44 583	21.94 573	0.88 544	1.23 566	0.67 550	0.89 555	1.49 541	2.18 553
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 577	1.28 462	11.61 522	3.72 537	1.65 413	16.67 549	9.17 558	14.39 519	55.91 603	63.81 614	40.86 589	35.94 585	37.73 597	14.24 537	26.87 587	0.05 442	0.10 451	0.13 522	0.22 485	0.12 327	0.15 394

SGM-ForestM	16.99 578	1.08 434	5.74 439	2.12 441	0.75 327	31.63 584	12.21 578	27.80 587	32.25 572	37.88 590	39.99 587	52.96 599	35.20 594	33.60 592	24.47 580	0.26 512	0.39 548	0.31 541	0.39 528	0.26 444	0.53 509

DispFullNet	17.47 579	26.01 589	33.98 589	22.58 589	20.86 595	13.84 538	1.28 410	16.50 536	26.27 563	19.97 558	17.17 501	20.52 555	18.49 561	22.86 577	10.76 528	5.13 571	2.83 584	30.72 597	7.72 592	20.86 593	11.01 593

EDNetEfficientorigin	17.87 580	14.00 580	99.53 626	1.64 361	0.92 350	10.55 503	6.26 532	13.21 500	34.84 583	38.20 592	36.91 581	27.47 570	26.32 584	14.71 542	25.69 584	0.04 430	0.06 391	0.14 523	0.52 540	3.16 559	3.27 559

RainbowNet	18.01 581	26.22 590	19.95 561	18.59 585	14.88 586	27.38 578	10.46 568	27.39 585	34.54 580	14.91 541	27.01 552	25.65 565	12.44 539	18.94 563	9.23 508	13.91 596	3.46 592	23.36 591	4.86 585	16.03 588	10.91 591

ACVNet_1	18.70 582	25.08 588	12.72 534	17.33 584	15.18 588	26.02 570	9.62 563	28.44 589	34.49 579	24.39 570	24.32 540	37.22 587	20.13 569	16.67 554	13.39 542	10.45 588	2.59 581	24.77 593	4.92 587	16.57 590	9.75 587

RTS	18.87 583	9.32 575	86.48 613	4.95 556	6.10 560	42.08 596	14.70 585	15.49 531	41.06 592	22.65 564	32.32 569	13.77 500	19.54 566	37.98 597	28.96 590	0.41 528	0.23 528	0.00 1	0.02 357	0.91 527	0.50 506

RTSA	18.87 583	9.32 575	86.48 613	4.95 556	6.10 560	42.08 596	14.70 585	15.49 531	41.06 592	22.65 564	32.32 569	13.77 500	19.54 566	37.98 597	28.96 590	0.41 528	0.23 528	0.00 1	0.02 357	0.91 527	0.50 506

MANE	19.47 585	1.27 459	5.07 405	4.69 553	5.55 556	30.49 582	9.94 565	34.01 592	37.27 588	44.13 599	51.57 603	52.51 597	40.41 599	33.58 591	24.81 581	0.89 545	0.86 562	1.11 558	9.72 594	0.38 483	1.06 531

coex-ft	19.78 586	19.39 583	87.73 615	1.77 379	1.80 431	17.25 553	13.50 581	12.63 489	42.10 594	60.18 610	38.90 583	28.72 571	28.74 585	11.74 516	27.40 588	0.21 503	0.23 528	0.04 489	0.30 511	1.36 538	1.54 543

BEATNet-Init1	23.31 587	9.03 572	41.67 596	4.17 548	2.53 470	45.68 602	19.47 598	33.43 591	38.45 590	47.59 602	49.10 599	59.31 603	41.80 601	38.35 599	29.21 592	0.47 534	0.50 556	0.81 553	0.66 546	2.10 552	1.86 546

DLNR-FE	24.70 588	50.76 607	90.20 617	98.11 625	97.18 624	1.38 74	0.12 115	22.82 579	3.09 167	1.07 154	2.93 175	0.72 161	0.29 69	6.93 319	2.29 345	38.52 607	0.38 546	0.00 1	0.30 511	76.91 620	0.09 310

DLNR_Zeroshot_test	24.70 588	50.77 608	90.11 616	98.11 625	97.34 625	1.38 74	0.12 115	22.79 578	3.09 167	1.07 154	2.95 177	0.71 160	0.29 69	6.93 319	2.29 345	38.56 608	0.37 545	0.00 1	0.30 511	76.73 619	0.09 310

MonStereo1	25.07 590	22.70 585	26.51 578	25.39 590	21.15 598	27.38 578	7.54 550	29.21 590	38.74 591	34.17 588	46.61 595	50.27 594	33.31 592	28.57 585	25.83 585	12.28 592	0.79 561	26.32 594	5.80 590	26.02 601	12.81 599

ACVNet_2	26.45 591	29.35 595	25.14 574	20.27 587	15.43 589	34.97 590	12.23 579	48.37 604	66.25 613	42.69 596	56.73 607	51.77 595	25.59 581	20.39 570	13.52 544	10.13 586	2.59 581	22.78 590	3.52 579	17.57 591	9.80 589

MADNet+	27.07 592	33.84 597	90.97 618	20.14 586	7.47 569	48.43 604	47.10 612	35.43 593	36.46 585	20.11 559	30.05 562	25.29 564	35.08 593	45.50 605	50.28 611	2.13 561	2.00 571	1.19 560	0.76 550	4.71 562	4.43 564

IMH-64-1	27.21 593	28.77 592	16.84 554	31.57 593	20.76 593	26.43 573	15.10 588	47.11 599	45.20 596	33.53 584	51.16 601	41.42 590	31.10 590	36.48 593	22.39 574	13.48 594	2.87 586	33.95 599	10.70 596	23.50 595	11.75 595

IMH-64	27.21 593	28.77 592	16.84 554	31.57 593	20.76 593	26.43 573	15.10 588	47.11 599	45.20 596	33.53 584	51.16 601	41.42 590	31.10 590	36.48 593	22.39 574	13.48 594	2.87 586	33.95 599	10.70 596	23.50 595	11.75 595

JetBlue	29.12 595	15.72 581	54.12 602	15.93 582	20.98 596	60.90 614	30.62 605	39.38 594	34.62 582	34.08 587	39.69 585	57.35 602	43.17 602	50.71 611	50.60 612	2.41 562	3.79 594	2.81 565	3.45 578	9.57 577	12.59 598

WAO-7	29.39 596	24.43 586	20.47 563	32.71 596	13.83 585	34.70 589	20.27 601	52.19 610	65.03 611	43.29 597	59.35 609	52.19 596	44.68 604	31.71 588	30.56 594	10.98 589	4.94 598	13.71 583	12.52 600	12.06 582	8.22 581

IMH	29.82 597	29.11 594	18.51 558	34.28 597	21.40 599	32.33 587	15.39 592	49.40 606	53.07 601	37.88 590	55.32 606	45.05 592	39.54 598	40.63 600	24.12 579	14.03 597	3.27 590	34.93 601	11.24 598	24.69 598	12.21 597

PWCK	30.53 598	44.32 604	47.25 600	29.76 591	7.23 566	40.78 595	27.10 604	44.73 598	44.32 595	47.31 601	36.37 580	47.16 593	26.05 582	41.26 601	31.87 595	21.83 601	4.03 595	29.50 596	4.67 583	27.17 603	7.80 579

TorneroNet-64	32.42 599	31.89 596	30.52 583	34.73 598	21.13 597	46.99 603	18.82 596	43.10 597	59.42 606	32.70 583	46.98 596	62.01 606	36.98 595	43.97 604	33.88 598	14.10 598	3.22 589	35.28 602	11.72 599	26.84 602	14.07 600

Dean	34.67 600	38.70 602	25.33 575	29.89 592	17.21 591	45.24 601	11.98 576	56.90 614	76.55 615	63.47 613	60.22 610	67.36 612	48.14 607	37.24 595	39.01 603	11.00 590	2.83 584	28.35 595	5.60 589	18.14 592	10.31 590

WAO-6	34.74 601	36.76 601	15.36 547	37.53 599	24.15 603	35.99 591	19.36 597	48.96 605	68.54 614	43.84 598	47.58 597	52.77 598	52.60 608	32.63 589	34.73 600	26.20 604	7.74 605	42.78 606	21.64 607	28.07 604	17.62 606

LVE	34.99 602	40.10 603	34.97 590	32.49 595	18.61 592	51.45 609	26.82 603	52.15 609	65.94 612	47.21 600	61.04 611	53.99 600	37.30 596	37.95 596	34.09 599	15.55 600	5.95 600	31.01 598	13.81 601	22.58 594	16.72 604

TorneroNet	35.11 603	33.92 598	33.82 588	37.86 600	22.01 600	49.64 606	21.58 602	48.09 603	55.23 602	37.50 589	53.79 604	62.81 609	43.66 603	46.71 607	41.25 606	14.80 599	3.53 593	36.72 603	14.57 602	28.28 605	16.49 603

WAO-8	38.15 604	35.51 599	21.50 565	43.67 601	23.92 601	44.44 598	20.26 599	52.83 611	76.62 616	53.57 607	66.79 615	62.63 607	54.56 611	42.03 602	39.18 604	22.71 602	6.65 603	37.08 604	19.08 605	24.72 600	15.24 601

Venus	38.15 604	35.51 599	21.50 565	43.67 601	23.92 601	44.44 598	20.26 599	52.83 611	76.62 616	53.57 607	66.81 616	62.63 607	54.56 611	42.03 602	39.18 604	22.71 602	6.65 603	37.08 604	19.08 605	24.70 599	15.24 601

UNDER WATER	45.09 606	48.60 606	67.37 608	49.30 605	31.41 605	53.80 611	37.39 607	40.25 596	52.48 600	50.24 603	45.37 593	68.37 614	57.76 614	51.03 612	49.88 610	29.97 605	13.75 607	51.22 609	36.57 608	37.87 607	29.12 607

UNDER WATER-64	45.16 607	46.99 605	66.69 607	43.90 603	27.64 604	55.58 612	41.87 609	39.42 595	48.42 598	51.73 606	43.08 590	67.76 613	56.69 613	48.02 609	48.34 609	39.50 609	17.64 608	51.78 610	38.93 610	36.62 606	32.61 608

notaker	47.42 608	55.20 609	49.13 601	56.52 609	40.18 606	38.52 593	32.97 606	47.21 601	56.08 604	57.21 609	57.24 608	60.09 604	59.19 615	53.93 613	41.64 607	40.61 610	19.93 609	57.21 611	37.41 609	49.02 609	39.02 609

ktn	48.94 609	57.58 610	38.86 594	59.57 610	43.27 608	50.37 607	43.38 610	48.07 602	61.11 607	51.30 605	54.25 605	54.96 601	52.88 609	47.30 608	35.83 601	57.77 614	24.88 612	62.69 614	43.55 611	50.70 610	40.41 610

DPSimNet_ROB	53.45 610	64.73 616	44.39 597	53.97 607	45.39 610	53.66 610	54.83 613	55.15 613	57.87 605	64.16 615	50.83 600	63.40 610	53.34 610	46.45 606	65.81 616	63.13 615	26.54 613	57.94 612	51.11 614	45.52 608	50.69 614

KSHMR	55.63 611	63.60 615	37.85 593	74.69 612	49.56 611	49.01 605	45.73 611	57.46 615	63.97 610	61.61 612	62.07 613	72.39 616	47.01 605	50.65 610	43.29 608	54.10 613	62.21 615	66.10 615	53.94 615	51.25 612	46.11 612

HanzoNet	56.48 612	59.32 611	58.25 604	55.32 608	41.94 607	50.95 608	41.33 608	51.12 607	61.40 608	65.62 616	65.59 614	71.66 615	69.41 616	70.77 616	60.03 614	63.99 616	34.70 614	61.96 613	50.54 613	51.00 611	44.71 611

JetRed	61.02 613	61.05 614	82.56 612	46.09 604	56.80 613	83.19 615	63.76 614	59.26 616	63.61 609	69.29 617	68.85 617	66.59 611	47.62 606	61.57 614	74.09 619	45.58 611	66.14 617	46.59 607	45.06 612	63.17 613	49.58 613

LRCNet_RVC	66.23 614	65.67 617	67.63 609	71.47 611	54.32 612	32.17 586	2.66 459	63.19 617	21.35 552	81.79 618	91.26 619	83.62 619	71.62 617	69.32 615	52.57 613	95.49 625	64.45 616	95.07 625	95.19 625	71.52 614	74.31 616

TCMNet-wrong-test	67.23 615	85.83 621	81.56 611	95.63 621	94.73 622	89.35 618	85.42 618	51.73 608	33.71 578	51.26 604	61.71 612	61.33 605	41.23 600	77.26 619	64.71 615	48.76 612	9.03 606	70.12 617	68.11 616	90.76 625	82.37 621

MADNet++	82.84 616	82.38 620	73.57 610	87.72 620	82.97 617	93.14 619	69.15 615	86.42 621	82.50 618	93.46 624	86.70 618	86.28 620	80.92 620	88.34 621	88.84 620	86.83 621	84.17 621	72.64 618	68.92 617	80.47 621	81.42 620

tt	83.26 617	0.34 134	99.99 628	79.40 618	93.18 621	100.00 628	100.00 629	100.00 633	99.95 627	60.33 611	47.63 598	99.98 632	99.96 628	99.98 630	100.00 633	92.42 622	99.82 628	73.83 622	73.63 618	88.42 622	56.35 615

RSGM-EC	84.07 618	59.96 612	46.25 598	78.03 616	83.22 619	89.06 616	90.25 619	92.04 622	94.92 622	90.68 622	97.34 623	83.40 617	78.92 618	76.48 617	72.91 617	93.35 623	97.50 623	88.11 623	92.75 623	88.89 623	87.40 623

acva	84.07 618	59.96 612	46.25 598	78.03 616	83.22 619	89.06 616	90.25 619	92.04 622	94.92 622	90.68 622	97.34 623	83.40 617	78.92 618	76.48 617	72.91 617	93.35 623	97.50 623	88.11 623	92.75 623	88.89 623	87.40 623

xxxxx1	85.63 620	90.31 622	96.68 621	76.54 613	80.57 614	97.44 623	96.86 624	85.53 618	88.53 619	88.68 619	91.71 620	94.23 622	92.93 621	90.02 622	91.98 621	70.60 617	70.39 618	73.68 619	81.46 620	74.61 615	79.86 617

tt_ll	85.63 620	90.31 622	96.68 621	76.54 613	80.57 614	97.44 623	96.86 624	85.53 618	88.53 619	88.68 619	91.71 620	94.23 622	92.93 621	90.02 622	91.98 621	70.60 617	70.39 618	73.68 619	81.46 620	74.61 615	79.86 617

ff	85.63 620	90.31 622	96.68 621	76.54 613	80.57 614	97.44 623	96.86 624	85.53 618	88.53 619	88.68 619	91.71 620	94.23 622	92.93 621	90.02 622	91.98 621	70.60 617	70.39 618	73.68 619	81.46 620	74.61 615	79.86 617

USTest	87.63 623	76.50 618	65.53 606	81.26 619	83.10 618	100.00 628	100.00 629	99.53 628	99.60 626	98.32 625	99.02 627	90.87 621	98.33 626	84.28 620	98.23 627	79.97 620	96.20 622	69.82 616	73.75 619	75.48 618	82.80 622

PML	97.88 624	100.00 631	96.45 620	98.01 624	97.88 626	100.00 628	99.35 627	96.88 624	97.72 625	100.00 632	97.36 625	97.38 626	99.60 627	100.00 633	96.32 625	99.99 630	97.55 625	100.00 629	96.01 626	99.18 627	87.92 625

MEDIAN_ROB	98.41 625	99.70 626	99.30 625	97.09 622	97.02 623	96.89 621	95.77 623	97.66 626	97.28 624	98.79 628	98.94 626	99.18 627	98.14 625	96.89 625	96.88 626	99.96 629	99.16 626	100.00 629	99.99 630	99.69 628	99.88 627

HaxPig	98.85 626	99.94 628	95.08 619	99.99 629	100.00 629	94.03 620	94.78 621	99.15 627	99.98 629	99.99 631	100.00 629	99.98 632	99.99 629	98.12 626	95.97 624	100.00 632	99.99 630	100.00 629	99.99 630	100.00 631	99.99 630

Anonymous_1	99.08 627	99.91 627	99.85 627	97.63 623	99.10 627	100.00 628	100.00 629	99.61 630	99.96 628	99.28 630	99.86 628	99.54 629	99.99 629	99.29 627	99.75 628	96.05 626	99.59 627	97.31 626	98.57 627	97.71 626	98.63 626

test_example2	99.39 628	99.98 630	99.99 628	100.00 632	99.98 628	99.72 627	99.99 628	97.34 625	100.00 630	100.00 632	100.00 629	96.42 625	96.66 624	99.97 629	99.96 629	100.00 632	99.97 629	98.66 627	99.15 628	100.00 631	100.00 632

AVERAGE_ROB	99.62 629	99.95 629	98.81 624	100.00 632	100.00 629	98.08 626	95.47 622	100.00 633	100.00 630	100.00 632	100.00 629	100.00 634	100.00 631	100.00 633	99.99 630	100.00 632	100.00 631	100.00 629	100.00 632	100.00 631	100.00 632

DGTPSM_ROB	99.90 630	100.00 631	99.99 628	99.99 629	100.00 629	100.00 628	100.00 629	99.97 631	100.00 630	98.35 626	100.00 629	99.84 630	100.00 631	99.98 630	99.99 630	99.99 630	100.00 631	100.00 629	100.00 632	100.00 631	100.00 632

DPSMNet_ROB	99.91 631	100.00 631	99.99 628	99.99 629	100.00 629	100.00 628	100.00 629	99.98 632	100.00 630	98.35 626	100.00 629	99.84 630	100.00 631	99.98 630	99.99 630	100.00 632	100.00 631	100.00 629	100.00 632	100.00 631	100.00 632

DPSM_ROB	99.95 632	100.00 631	100.00 632	99.76 627	100.00 629	100.00 628	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 632	100.00 629	100.00 634	100.00 631	100.00 633	100.00 633	99.21 627	100.00 631	100.00 629	100.00 632	99.99 629	99.95 628

DPSM	99.95 632	100.00 631	100.00 632	99.76 627	100.00 629	100.00 628	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 632	100.00 629	100.00 634	100.00 631	100.00 633	100.00 633	99.21 627	100.00 631	100.00 629	100.00 632	99.99 629	99.95 628

RAFT-FEzeroshot	100.00 634	100.00 631	100.00 632	100.00 632	100.00 629	100.00 628	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 632	100.00 629	100.00 634	100.00 631	100.00 633	100.00 633	100.00 632	100.00 631	100.00 629	100.00 632	100.00 631	100.00 632

RAFT-FE	100.00 634	100.00 631	100.00 632	100.00 632	100.00 629	100.00 628	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 632	100.00 629	100.00 634	100.00 631	100.00 633	100.00 633	100.00 632	100.00 631	100.00 629	100.00 632	100.00 631	100.00 632

FlowAnything	100.00 634	100.00 631	100.00 632	100.00 632	100.00 629	100.00 628	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 632	100.00 629	100.00 634	100.00 631	100.00 633	100.00 633	100.00 632	100.00 631	100.00 629	100.00 632	100.00 631	100.00 632

Selective-RAFT-Error	100.00 634	100.00 631	100.00 632	100.00 632	100.00 629	100.00 628	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 632	100.00 629	100.00 634	100.00 631	100.00 633	100.00 633	100.00 632	100.00 631	100.00 629	100.00 632	100.00 631	100.00 632

CasAABBNet	100.00 634	100.00 631	100.00 632	100.00 632	100.00 629	100.00 628	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 632	100.00 629	100.00 634	100.00 631	100.00 633	100.00 633	100.00 632	100.00 631	100.00 629	100.00 632	100.00 631	100.00 632

LSM0	100.00 634	100.00 631	100.00 632	100.00 632	100.00 629	100.00 628	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 632	100.00 629	100.00 634	100.00 631	100.00 633	100.00 633	100.00 632	100.00 631	100.00 629	100.00 632	100.00 631	99.99 630

GS-Stereo							0.73 320	4.64 168	2.10 92	0.31 50	0.65 66	0.43 130	0.48 124	0.83 34	0.14 11	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.12 436	0.17 376	0.13 372

FSD					0.10 71	0.53 5	0.06 70	3.21 59	0.81 25	0.16 12	0.24 44	1.06 174	0.12 31	0.63 17	0.24 37	0.02 365	0.07 414	0.00 1	0.00 1	0.01 32

ccccc		96.61 625		100.00 632	100.00 629	97.41 622		99.56 629		99.27 629		99.35 628		99.92 628		100.00 632	100.00 631	99.95 628	99.77 629	100.00 631

ASD4		81.57 619

Low-res two-view benchmark