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

IGEV-RUCA	0.81 70	0.15 1	1.13 13	0.52 187	0.32 231	2.13 162	0.51 260	3.46 93	1.71 82	0.95 150	0.16 27	0.24 89	0.55 140	2.81 141	0.41 96	0.12 484	0.21 525	0.20 537	0.25 500	0.21 419	0.20 438

riskmin	1.88 204	0.15 1	2.11 143	1.38 320	0.88 347	2.40 192	0.04 51	5.93 269	6.10 339	2.25 182	1.34 113	6.06 373	5.08 438	2.78 140	1.01 239	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.06 262

HiDET	0.34 5	0.16 3	0.67 2	0.01 1	0.10 75	1.18 22	0.01 9	2.53 22	0.71 8	0.29 42	0.06 18	0.07 27	0.12 33	0.35 4	0.42 101	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

LCMNet	0.34 5	0.16 3	0.75 3	0.02 5	0.10 75	1.21 28	0.01 9	2.64 26	0.73 15	0.24 30	0.05 17	0.06 17	0.17 39	0.32 3	0.39 87	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

CSFM-Stereo	0.36 8	0.16 3	0.83 4	0.01 1	0.10 75	1.19 23	0.00 1	2.37 20	0.71 8	0.52 119	0.04 14	0.07 27	0.26 62	0.36 5	0.43 104	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

asd	0.49 19	0.16 3	1.57 69	0.04 27	0.72 329	1.24 45	0.05 65	2.80 31	0.84 30	0.45 104	0.50 62	0.06 17	0.56 143	0.58 16	0.24 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

3.75w	0.62 36	0.16 3	1.33 38	0.02 5	1.27 390	1.25 50	0.01 9	3.23 64	0.87 43	0.38 74	0.23 42	0.07 27	0.40 103	2.96 144	0.26 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

1w_stereo	0.64 40	0.16 3	1.24 28	0.09 71	0.50 289	1.19 23	0.08 91	3.24 66	0.84 30	0.48 109	2.37 161	0.04 5	1.57 256	0.84 43	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

WQFJA1++	1.15 121	0.17 9	1.86 97	0.47 182	0.69 321	1.21 28	0.03 43	2.79 30	0.47 3	2.59 191	0.07 19	0.24 89	0.18 43	2.69 138	0.50 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 332	8.92 580	0.07 283

MonSter++	0.25 3	0.17 9	0.64 1	0.01 1	0.08 57	1.24 45	0.00 1	0.96 6	0.70 7	0.32 56	0.03 6	0.06 17	0.11 27	0.31 2	0.37 81	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

4.5_new	0.49 19	0.17 9	1.73 91	0.06 44	0.30 216	1.23 35	0.07 83	3.11 44	0.87 43	0.45 104	0.66 72	0.05 8	0.19 44	0.67 22	0.26 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

4.5w-stereo	0.49 19	0.17 9	1.73 91	0.06 44	0.30 216	1.23 35	0.07 83	3.11 44	0.87 43	0.45 104	0.66 72	0.05 8	0.19 44	0.67 22	0.26 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

4.25_new	0.52 24	0.18 13	1.42 44	0.03 12	0.88 347	1.23 35	0.04 51	3.18 57	0.85 35	0.32 56	0.77 80	0.05 8	0.42 116	0.83 36	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 24	0.18 13	1.42 44	0.03 12	0.88 347	1.23 35	0.04 51	3.18 57	0.85 35	0.32 56	0.77 80	0.05 8	0.42 116	0.83 36	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 24	0.18 13	1.43 47	0.03 12	0.88 347	1.23 35	0.04 51	3.18 57	0.85 35	0.32 56	0.77 80	0.05 8	0.42 116	0.83 36	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

4w-stereo	0.55 29	0.18 13	1.39 42	0.02 5	0.35 242	1.26 55	0.06 73	3.13 47	0.86 38	0.28 37	0.82 87	0.06 17	0.67 156	1.59 90	0.25 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

Selective-IGEV	1.23 132	0.18 13	1.13 13	0.07 55	0.17 141	2.38 190	0.54 265	6.10 274	2.51 118	0.41 89	3.20 191	0.26 93	0.29 72	6.94 329	0.16 18	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.11 436	0.04 171	0.10 337

asda	0.52 24	0.19 18	1.61 74	0.03 12	0.61 311	1.26 55	0.08 91	3.20 60	0.84 30	0.41 89	0.29 47	0.05 8	0.72 164	0.77 33	0.26 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

qwe	0.66 42	0.19 18	1.64 79	0.05 35	1.17 382	1.23 35	0.03 43	3.35 78	0.88 48	0.51 116	0.38 53	0.04 5	0.17 39	3.22 150	0.26 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

2w_stereo	0.56 31	0.19 18	1.31 35	0.03 12	0.10 75	1.22 32	0.04 51	3.42 90	0.81 26	0.79 142	0.73 77	0.07 27	1.24 229	0.81 35	0.37 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

111111	0.97 89	0.19 18	1.49 59	0.06 44	1.12 377	1.43 84	0.05 65	4.77 182	1.70 81	0.44 100	2.88 176	0.09 47	0.17 39	4.66 206	0.20 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.01 22

Reg-Stereo(zero)	1.60 171	0.19 18	2.59 190	0.45 176	0.47 281	1.64 105	0.23 183	3.22 63	5.87 322	4.29 239	3.01 181	4.49 319	1.64 261	2.47 133	1.16 256	0.00 1	0.08 431	0.00 1	0.13 445	0.01 32	0.10 337

BridgeDepth_RVC	0.36 8	0.20 23	1.10 12	0.02 5	0.29 214	0.97 12	0.00 1	2.19 17	0.73 15	0.13 10	0.17 34	0.09 47	0.55 140	0.68 25	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
2.25w	0.67 44	0.20 23	1.40 43	0.04 27	0.13 112	1.21 28	0.05 65	3.23 64	0.87 43	0.36 68	1.17 106	0.07 27	0.69 159	3.67 166	0.30 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

RSM	1.21 130	0.20 23	1.30 34	0.12 84	0.06 32	2.48 200	0.51 260	3.78 120	2.74 137	0.48 109	2.38 162	2.18 219	0.28 67	6.77 311	0.56 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 453	0.07 249	0.05 240

EGLCR-Stereo	1.04 105	0.20 23	2.00 124	1.14 285	0.16 131	2.50 202	0.11 111	4.96 194	2.61 125	0.79 142	0.07 19	1.46 193	0.37 94	3.96 179	0.23 36	0.01 264	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 283

PSM-AAD	3.33 363	0.20 23	1.47 58	0.73 222	0.54 300	2.55 210	6.19 532	4.97 195	3.27 182	10.92 507	11.92 440	2.95 241	9.59 527	7.90 391	0.82 201	0.01 264	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 171	2.47 561

GrayStereo	3.74 398	0.20 23	1.94 112	1.55 349	0.60 306	3.12 293	8.22 557	5.76 259	3.32 189	10.40 495	16.66 495	5.81 368	8.60 512	6.57 298	1.37 273	0.01 264	0.00 1	0.01 431	0.63 549	0.02 89	0.04 203

BPD-Stereo	0.18 1	0.21 29	0.86 5	0.07 55	0.02 4	0.09 1	0.01 9	0.47 2	0.79 23	0.04 1	0.43 58	0.02 1	0.04 1	0.28 1	0.25 42	0.01 264	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 100

knoymous	1.36 149	0.21 29	1.68 87	0.20 118	0.49 286	1.58 97	0.11 111	5.15 208	2.40 114	4.62 250	1.77 135	4.56 321	0.45 125	3.23 151	0.63 152	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.01 22

test-3	1.86 199	0.21 29	2.46 175	1.03 266	0.22 182	1.38 75	0.83 352	4.65 175	5.04 287	7.26 385	1.78 138	4.10 298	0.41 111	6.53 296	0.76 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 510	0.18 396	0.14 387

test_1	1.85 198	0.21 29	2.45 172	1.02 264	0.22 182	1.37 74	0.82 348	4.66 177	5.06 288	7.02 368	1.73 132	4.09 296	0.41 111	6.51 293	0.76 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 510	0.18 396	0.14 387

Pro-Stereo	0.70 51	0.22 33	0.87 6	0.10 74	0.04 16	3.79 359	0.04 51	0.46 1	0.94 59	0.10 5	0.03 6	0.03 2	0.04 1	6.91 322	0.14 11	0.02 368	0.01 190	0.00 1	0.27 508	0.01 32	0.01 22

GEAStereo	0.59 35	0.22 33	1.14 16	0.16 109	0.19 168	1.96 143	0.73 324	3.39 80	0.84 30	0.52 119	0.65 69	0.19 67	0.48 127	0.83 36	0.14 11	0.00 1	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.17 380	0.12 365

GSStereo	0.75 60	0.22 33	1.14 16	0.69 221	0.19 168	1.96 143	0.73 324	4.64 172	2.10 94	0.31 52	0.65 69	0.43 133	0.48 127	0.83 36	0.14 11	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.12 440	0.17 380	0.13 376

AdaDepth	0.57 33	0.22 33	2.33 164	0.12 84	1.26 387	1.59 99	0.07 83	1.03 7	0.97 61	0.21 24	0.42 56	0.08 41	0.30 80	2.28 126	0.26 46	0.01 264	0.01 190	0.00 1	0.20 477	0.01 32	0.01 22

IGEV	0.50 22	0.22 33	1.52 64	0.08 65	1.85 440	1.34 70	0.37 219	2.03 14	0.93 58	0.29 42	0.08 24	0.07 27	0.09 15	0.90 45	0.22 34	0.02 368	0.04 356	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

AIO-Stereo	0.94 84	0.22 33	1.20 25	0.06 44	0.08 57	2.36 186	0.62 293	5.50 243	2.61 125	0.30 47	3.32 194	0.41 128	0.25 55	1.12 62	0.17 23	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.35 528	0.06 229	0.12 365

test_3	1.88 204	0.22 33	2.75 212	0.96 255	0.22 182	1.28 62	0.77 336	4.62 168	5.87 322	6.55 349	1.84 140	4.28 309	0.45 125	6.48 289	0.76 183	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.28 509	0.17 380	0.14 387

252Zero-FE	0.66 42	0.23 40	1.24 28	1.10 277	0.07 40	1.31 65	0.02 34	3.33 75	1.14 70	1.34 165	1.74 133	0.04 5	0.05 6	1.11 60	0.40 94	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.02 360	0.02 89	0.02 100

MonStereo	0.44 12	0.23 40	1.44 50	0.05 35	0.77 335	1.17 17	0.01 9	3.17 53	0.72 10	0.28 37	0.18 35	0.06 17	0.04 1	0.54 11	0.17 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.01 22

Monster-pub-eth3d	0.44 12	0.23 40	1.44 50	0.05 35	0.77 335	1.17 17	0.01 9	3.17 53	0.72 10	0.28 37	0.18 35	0.06 17	0.04 1	0.55 12	0.17 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.01 22

2.5w	0.68 46	0.23 40	1.29 31	0.04 27	0.31 227	1.26 55	0.09 99	3.24 66	0.86 38	0.42 95	0.59 65	0.03 2	0.56 143	4.36 195	0.24 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

2.75w_new	0.55 29	0.23 40	1.43 47	0.04 27	0.12 103	1.25 50	0.08 91	3.20 60	0.86 38	0.39 82	0.16 27	0.07 27	0.88 184	1.99 116	0.24 38	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

3.5w_stereo	0.69 48	0.23 40	1.44 50	0.02 5	0.14 118	1.24 45	0.03 43	3.53 101	0.90 54	0.20 20	1.48 119	0.07 27	0.50 132	3.73 168	0.30 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

3w_stereo	0.53 28	0.23 40	1.53 65	0.03 12	0.02 4	1.25 50	0.02 34	3.34 77	0.88 48	0.44 100	0.43 58	0.07 27	1.04 200	1.04 55	0.26 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

MLG-Stereo_test1	0.67 44	0.23 40	1.05 9	0.06 44	1.40 403	1.24 45	0.00 1	3.56 103	1.36 73	0.06 2	0.04 14	0.08 41	0.10 19	4.03 182	0.14 11	0.01 264	0.07 418	0.00 1	0.01 332	0.01 32	0.02 100

MLG-Stereo	0.72 56	0.23 40	1.13 13	0.06 44	0.16 131	1.24 45	0.00 1	3.84 125	1.40 74	0.06 2	0.03 6	0.08 41	0.10 19	5.71 245	0.16 18	0.01 264	0.06 395	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 100

MonSter	0.46 17	0.23 40	1.44 50	0.05 35	0.77 335	1.17 17	0.01 9	3.17 53	0.72 10	0.28 37	0.18 35	0.07 27	0.04 1	0.83 36	0.17 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.01 22

IGEV-Stereo++	0.74 59	0.23 40	1.31 35	0.06 44	1.62 414	1.95 140	0.01 9	3.29 71	1.81 84	0.38 74	1.68 130	0.10 53	1.16 219	0.91 46	0.19 28	0.01 264	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 171	0.01 22

RSM++	1.02 100	0.24 51	1.33 38	0.86 236	0.04 16	2.78 247	0.30 206	2.63 25	2.67 128	0.48 109	1.95 143	0.52 146	0.25 55	5.50 237	0.57 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 461	0.11 313	0.09 314

gasm-f	0.81 70	0.25 52	1.66 81	0.16 109	0.28 211	2.77 246	0.91 376	3.39 80	0.84 30	0.52 119	3.10 187	0.19 67	0.71 163	0.73 27	0.28 58	0.00 1	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.21 419	0.12 365

3.25w_new	0.45 14	0.25 52	1.29 31	0.02 5	0.08 57	1.25 50	0.01 9	3.39 80	0.91 55	0.33 62	0.16 27	0.07 27	0.42 116	0.57 13	0.25 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

3.25w	0.45 14	0.25 52	1.29 31	0.02 5	0.08 57	1.25 50	0.01 9	3.39 80	0.91 55	0.33 62	0.16 27	0.06 17	0.42 116	0.57 13	0.25 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

U	2.12 231	0.25 52	2.47 178	0.17 112	8.09 577	10.63 510	0.00 1	3.08 41	0.87 43	0.24 30	0.45 60	0.17 61	0.08 11	0.69 26	0.15 17	0.00 1	0.00 1	9.89 585	5.19 593	0.01 32	0.01 22

test_sample2	2.32 262	0.25 52	3.38 288	2.08 440	0.41 260	2.58 215	0.15 144	9.50 391	4.97 286	3.66 223	4.86 239	4.29 311	3.26 338	5.83 250	1.09 246	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.03 158

Any-RAFT	2.18 242	0.25 52	1.94 112	1.37 318	0.80 340	5.01 408	0.56 271	8.51 359	5.58 310	4.01 235	4.85 238	5.44 355	2.26 292	2.45 132	0.35 72	0.00 1	0.15 493	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.02 100

CAS	2.24 247	0.25 52	1.86 97	11.21 580	3.86 525	1.67 108	0.02 34	3.87 126	2.67 128	0.41 89	1.63 126	0.24 89	0.27 65	1.50 85	0.74 175	9.43 589	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	5.21 575

BridgeDepth	0.38 10	0.26 59	1.19 21	0.01 1	0.04 16	1.19 23	0.03 43	2.97 37	0.73 15	0.21 24	0.02 1	0.15 59	0.10 19	0.64 20	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
rvit_stereo_0083	1.03 102	0.26 59	3.09 265	0.49 184	0.09 67	1.27 60	0.24 185	2.72 27	4.60 272	0.38 74	0.77 80	0.78 168	1.18 223	4.35 194	0.33 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.03 158

test_sample1	2.31 260	0.26 59	3.29 281	2.08 440	0.46 272	2.62 224	0.05 65	9.88 402	4.23 253	3.90 231	3.92 214	3.49 270	4.44 406	5.67 243	1.88 321	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.03 158

MGS-Stereo	1.10 111	0.26 59	2.45 172	0.58 201	0.06 32	1.84 131	0.67 307	2.16 16	3.42 195	1.03 152	6.13 286	0.49 142	0.36 91	1.43 79	0.62 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 504	0.00 1

11t1	1.62 172	0.26 59	2.53 183	2.37 479	0.24 190	2.58 215	0.06 73	6.66 308	3.00 158	3.40 217	3.01 181	1.14 180	1.94 277	4.18 186	0.91 226	0.01 264	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.03 158

zero-FE	0.88 76	0.27 64	2.12 144	0.21 122	1.63 415	1.75 123	0.83 352	3.08 41	0.61 5	0.15 12	0.13 26	0.29 103	0.44 123	3.38 156	1.07 242	0.02 368	0.02 273	0.00 1	0.05 404	1.47 545	0.03 158

GMM-Stereo	3.32 361	0.27 64	2.52 182	0.82 229	0.48 283	2.27 177	4.91 518	5.06 202	3.08 166	7.06 372	16.72 496	6.21 378	3.70 364	7.60 369	1.16 256	0.04 434	0.00 1	0.00 1	0.04 398	0.10 292	4.45 570

DDF-Stereo	0.95 86	0.28 66	1.59 72	0.30 138	1.76 431	1.79 127	0.83 352	3.02 39	0.78 22	0.17 16	0.09 25	0.28 100	0.49 130	4.53 199	1.13 251	0.02 368	0.04 356	0.00 1	0.11 436	1.70 549	0.04 203

Wavelet-MonSter	0.35 7	0.28 66	1.43 47	0.03 12	0.40 255	1.20 27	0.00 1	1.14 8	0.82 29	0.27 36	0.04 14	0.05 8	0.08 11	0.96 50	0.20 29	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100

monsters	0.87 74	0.28 66	1.54 66	0.47 182	2.71 482	1.38 75	0.01 9	3.14 48	0.81 26	0.32 56	0.48 61	0.05 8	0.13 35	5.72 246	0.42 101	0.01 264	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

MLG-Stereo_test2	0.57 33	0.28 66	1.20 25	0.07 55	0.68 320	1.34 70	0.02 34	3.39 80	1.41 75	0.06 2	0.02 1	0.12 55	0.10 19	2.37 128	0.31 64	0.01 264	0.08 431	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 100

rvit_stereo_0081	0.88 76	0.28 66	1.81 93	0.62 207	0.13 112	1.34 70	0.12 118	3.14 48	4.59 270	0.43 98	0.30 48	0.54 149	0.11 27	3.89 172	0.36 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

rvit_stereo_0082	0.88 76	0.28 66	1.81 93	0.62 207	0.13 112	1.34 70	0.12 118	3.14 48	4.59 270	0.43 98	0.30 48	0.54 149	0.11 27	3.89 172	0.36 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

x	1.73 181	0.28 66	2.49 179	1.91 405	0.17 141	2.10 157	0.83 352	8.74 371	3.55 204	3.28 212	2.12 154	3.10 251	1.96 278	2.90 143	1.12 249	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.03 158

water-stereo	0.70 51	0.29 73	3.07 264	0.08 65	0.07 40	1.54 95	0.15 144	4.01 134	1.41 75	0.59 130	1.31 111	0.26 93	0.24 53	0.43 8	0.39 87	0.02 368	0.06 395	0.00 1	0.02 360	0.02 89	0.01 22

xyz-stereo	6.97 506	0.29 73	36.85 597	0.20 118	0.07 40	30.65 588	0.19 166	3.97 131	1.82 86	10.21 490	24.87 548	6.06 373	7.29 488	11.62 518	4.87 443	0.01 264	0.02 273	0.35 549	0.00 1	0.06 229	0.02 100

MM-Stereo_test2	0.99 95	0.29 73	2.26 159	1.34 311	0.12 103	1.78 126	0.53 262	4.71 179	3.31 188	0.76 140	0.80 85	0.50 145	0.35 89	1.86 108	0.73 173	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.07 413	0.26 448	0.06 262

GREAT-IGEV	0.72 56	0.29 73	1.91 105	1.31 307	0.40 255	1.41 82	0.08 91	2.29 18	2.48 115	0.18 17	0.69 75	0.10 53	0.34 88	1.72 97	0.37 81	0.00 1	0.09 443	0.00 1	0.22 489	0.10 292	0.41 495
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.26 4	0.29 73	1.25 30	0.24 128	0.10 75	0.41 4	0.07 83	0.57 3	0.80 24	0.24 30	0.03 6	0.09 47	0.37 94	0.46 9	0.12 4	0.03 414	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

fffft	0.97 89	0.29 73	1.69 88	0.03 12	0.05 21	2.12 161	0.65 301	3.44 92	1.87 89	0.34 64	0.60 67	0.23 86	0.20 47	6.69 307	0.89 222	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.18 396	0.09 314
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.70 51	0.29 73	1.62 76	0.16 109	0.06 32	1.95 140	0.45 241	0.88 5	0.74 18	0.55 125	0.51 63	0.14 58	0.09 15	6.32 276	0.20 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

mmm	2.50 285	0.29 73	3.22 276	1.98 420	0.32 231	3.72 350	0.12 118	9.45 390	4.05 241	5.84 294	10.80 417	2.47 226	2.86 326	4.07 184	0.75 181	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.01 332	0.03 141	0.02 100

AEACV	0.80 67	0.29 73	1.70 89	0.96 255	0.24 190	2.03 152	0.88 370	3.50 96	0.88 48	0.34 64	0.20 40	0.29 103	2.01 279	1.77 103	0.33 68	0.00 1	0.03 325	0.00 1	0.29 510	0.10 292	0.09 314

GLC_STEREO	0.75 60	0.29 73	1.19 21	0.55 195	0.01 1	1.98 146	0.57 280	3.07 40	3.02 161	0.90 148	1.48 119	0.19 67	0.40 103	0.93 47	0.36 75	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 171	0.02 100

Prome-Stereo	3.65 392	0.29 73	1.92 108	0.91 242	0.49 286	2.07 154	4.75 516	4.41 152	3.23 180	9.32 468	20.63 527	4.06 295	7.19 485	7.70 377	1.17 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 203	4.72 574

monsterstereo	0.93 83	0.30 84	1.91 105	0.43 174	2.63 478	1.21 28	0.01 9	3.11 44	0.76 20	0.46 107	1.44 117	0.05 8	0.09 15	5.66 241	0.50 134	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

SGD-Stereo	0.69 48	0.30 84	1.15 18	0.25 130	0.12 103	1.26 55	0.29 200	1.87 13	0.62 6	0.50 115	0.51 63	0.08 41	0.11 27	6.67 306	0.09 1	0.01 264	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.01 22

1111x	4.25 442	0.30 84	4.31 364	1.47 334	0.37 249	5.10 409	0.32 208	12.86 498	9.82 459	6.01 306	9.73 394	8.78 439	5.97 460	9.43 481	10.39 528	0.06 457	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.04 203

qqq	1.93 212	0.30 84	2.96 243	1.40 322	0.05 21	1.96 143	0.39 225	8.45 354	3.33 190	3.06 205	3.84 210	4.67 324	2.70 312	4.40 196	0.96 231	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.03 158

s12784h	1.89 207	0.30 84	2.57 187	0.11 82	0.09 67	4.18 380	0.13 128	6.61 305	7.44 397	3.62 222	4.28 223	0.59 154	0.81 178	6.61 301	0.46 118	0.01 264	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.45 14	0.31 89	1.35 40	0.06 44	0.17 141	1.30 63	0.01 9	3.52 99	0.77 21	0.15 12	0.07 19	0.06 17	0.07 9	0.74 28	0.22 34	0.02 368	0.06 395	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 100

LG-G_1	0.62 36	0.31 89	1.19 21	0.07 55	0.11 89	1.81 129	0.02 34	3.74 117	0.88 48	0.23 27	0.03 6	0.09 47	0.08 11	3.39 157	0.27 55	0.02 368	0.08 431	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.02 100

LG-G	0.62 36	0.31 89	1.19 21	0.07 55	0.11 89	1.81 129	0.02 34	3.74 117	0.88 48	0.23 27	0.03 6	0.09 47	0.08 11	3.39 157	0.27 55	0.02 368	0.08 431	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.02 100

PAM	3.38 366	0.31 89	5.61 442	1.37 318	0.71 327	7.60 472	0.38 224	8.94 375	3.55 204	5.54 282	4.69 233	16.09 529	7.03 483	3.67 166	1.02 240	0.00 1	0.21 525	0.00 1	0.38 530	0.07 249	0.41 495

RAFT-Stereo-weight	1.67 174	0.31 89	1.57 69	0.97 258	0.15 123	3.19 301	0.77 336	5.06 202	6.19 349	4.96 262	3.38 200	2.83 236	0.35 89	2.87 142	0.74 175	0.01 264	0.06 395	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 100

ffm	2.90 321	0.31 89	3.97 339	1.34 311	0.98 363	2.80 250	0.48 245	4.53 160	10.19 465	6.29 333	9.23 377	5.59 358	3.72 369	8.00 397	0.46 118	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.04 203

ff1	3.45 379	0.31 89	3.97 339	1.34 311	0.98 363	2.80 250	0.48 245	4.53 160	10.19 465	6.29 333	9.23 377	5.59 358	3.72 369	10.11 492	9.35 515	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.04 203

mmx	3.86 411	0.31 89	3.97 339	1.34 311	0.98 363	2.80 250	0.48 245	12.18 482	10.66 478	6.29 333	9.23 377	5.59 358	3.72 369	10.11 492	9.35 515	0.05 447	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.04 203

xxx	3.86 411	0.31 89	3.98 343	1.34 311	0.98 363	2.80 250	0.48 245	12.18 482	10.66 478	6.29 333	9.23 377	5.59 358	3.72 369	10.11 492	9.35 515	0.05 447	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.04 203

PFNet+	2.35 265	0.31 89	3.69 317	0.79 226	0.17 141	3.15 298	0.75 332	4.52 159	6.30 352	7.90 415	6.34 301	2.53 227	1.18 223	7.72 380	1.62 297	0.03 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.03 158

KYRaft	3.59 388	0.31 89	1.84 96	0.76 224	0.46 272	2.29 178	4.04 498	4.75 181	3.25 181	8.93 459	19.47 519	6.62 392	5.07 437	7.79 384	0.71 169	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.01 332	0.04 171	5.38 577

SST-Stereo	2.75 303	0.31 89	2.78 219	1.33 309	0.33 237	3.99 372	0.82 348	5.60 250	3.93 229	10.92 507	6.19 290	5.00 339	4.23 391	8.66 446	0.74 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.03 158

xxxx	4.51 453	0.31 89	2.77 217	1.69 369	0.47 281	7.74 474	0.07 83	14.04 518	7.91 416	5.82 292	8.97 372	9.34 445	3.41 349	7.33 355	20.24 569	0.05 447	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.04 203

WQFJX	1.49 159	0.32 102	1.86 97	0.06 44	4.78 557	2.43 195	0.43 234	5.57 247	3.85 221	0.48 109	1.38 114	0.56 151	1.37 239	4.54 200	2.09 337	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.05 240

LG-Stereo_L1	0.69 48	0.32 102	1.21 27	0.10 74	0.16 131	1.38 75	0.20 172	2.44 21	0.72 10	0.20 20	0.02 1	0.06 17	0.06 8	6.49 290	0.36 75	0.01 264	0.04 356	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 100

LG-Stereo	0.79 66	0.32 102	3.96 338	0.04 27	0.15 123	1.19 23	0.18 163	3.52 99	2.95 149	0.32 56	1.77 135	0.22 85	0.14 36	0.39 6	0.43 104	0.01 264	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.11 313	0.02 100

PAM_32	3.50 380	0.32 102	5.22 422	1.32 308	0.53 298	7.49 466	0.39 225	9.52 394	3.91 227	5.22 273	5.28 263	16.75 535	7.44 491	4.61 205	0.90 225	0.00 1	0.20 522	0.00 1	0.39 533	0.09 281	0.39 490

dual_stereo	0.56 31	0.32 102	1.08 11	0.07 55	0.11 89	0.77 9	0.03 43	3.60 105	1.17 71	0.12 7	0.03 6	0.20 73	0.11 27	2.77 139	0.51 136	0.00 1	0.14 486	0.00 1	0.16 453	0.00 1	0.02 100

rvit_stereo_0075_2	2.00 221	0.32 102	5.49 434	0.60 204	1.98 447	1.77 124	0.10 105	7.24 326	5.70 313	2.90 201	4.06 216	3.11 252	0.56 143	5.32 230	0.76 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.16 410

AE-Stereo	1.44 154	0.32 102	2.69 202	1.58 354	0.20 175	2.24 175	0.59 282	6.01 270	5.70 313	1.18 164	3.17 189	1.02 175	0.78 174	1.73 98	0.83 202	0.02 368	0.18 511	0.00 1	0.29 510	0.11 313	0.07 283

CASnet	0.98 91	0.32 102	1.62 76	0.65 215	0.07 40	2.11 159	0.14 138	3.50 96	4.03 237	3.77 229	1.41 115	0.31 110	0.29 72	0.80 34	0.57 143	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 171	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	1.69 176	0.32 102	3.29 281	0.92 246	0.18 156	3.89 365	0.06 73	4.22 141	4.00 234	1.47 168	1.98 144	3.07 250	2.81 322	6.35 280	0.89 222	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.21 483	0.05 203	0.00 1

DisPM	2.43 273	0.32 102	3.04 253	1.76 382	0.18 156	3.46 316	0.65 301	5.13 205	4.88 283	8.59 446	7.04 323	2.84 237	1.03 197	8.85 459	0.83 202	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 100

BUS	2.49 282	0.32 102	3.05 258	0.46 177	0.46 272	7.12 457	0.50 257	9.05 378	4.69 275	6.11 314	6.15 287	5.29 349	0.83 179	3.91 174	1.77 313	0.01 264	0.03 325	0.03 482	0.00 1	0.04 171	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 295	0.32 102	3.05 258	0.46 177	0.46 272	7.13 459	1.63 434	9.05 378	4.69 275	6.11 314	6.15 287	6.26 379	2.54 303	3.91 174	1.91 323	0.01 264	0.03 325	0.03 482	0.00 1	0.04 171	0.00 1

psmg	3.10 338	0.32 102	3.05 258	0.54 192	0.46 272	8.68 484	2.84 470	9.87 401	4.69 275	8.08 421	8.69 363	6.26 379	2.54 303	3.91 174	1.91 323	0.01 264	0.04 356	0.06 505	0.00 1	0.11 313	0.00 1

R-Stereo Train	2.44 275	0.32 102	1.93 109	0.94 249	0.16 131	3.67 341	0.61 290	6.37 290	3.08 166	9.14 462	17.44 509	1.80 206	0.77 171	1.76 101	0.70 165	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.03 158

RAFT-Stereo	2.44 275	0.32 102	1.93 109	0.94 249	0.16 131	3.67 341	0.61 290	6.37 290	3.08 166	9.14 462	17.44 509	1.80 206	0.77 171	1.76 101	0.70 165	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.03 158
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	4.20 436	0.32 102	2.76 216	0.63 212	0.69 321	6.95 454	1.69 438	11.96 469	8.36 430	8.83 453	12.17 447	15.18 520	4.21 389	6.91 322	3.30 394	0.02 368	0.02 273	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
MDST_ROB	8.37 527	0.32 102	9.03 510	4.18 554	2.42 471	26.86 582	6.14 531	19.36 570	13.52 508	27.09 579	22.75 539	9.47 449	4.74 422	15.06 548	6.34 467	0.02 368	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.13 376

SGM-Forest	4.96 461	0.32 102	2.84 228	1.21 290	0.64 314	10.23 503	6.64 544	11.55 454	10.98 482	10.94 509	13.59 466	11.65 489	4.30 398	8.94 463	4.63 437	0.11 480	0.04 356	0.00 1	0.00 1	0.05 203	0.46 506
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NLSM3	0.78 65	0.33 120	1.31 35	0.06 44	1.93 445	1.22 32	0.05 65	3.26 68	1.87 89	0.34 64	0.87 89	0.12 55	1.04 200	2.53 135	0.74 175	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1

FlowAnything_test	0.51 23	0.33 120	2.09 137	0.15 105	0.15 123	1.71 118	0.03 43	1.76 11	0.49 4	1.10 160	0.77 80	0.03 2	0.05 6	0.61 18	0.66 158	0.05 447	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.02 100

S2M2_XL	0.22 2	0.33 120	1.17 19	0.07 55	0.11 89	0.11 2	0.00 1	0.60 4	0.25 1	0.12 7	0.73 77	0.07 27	0.17 39	0.39 6	0.20 29	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
LG-Stereo_L2	0.64 40	0.33 120	1.46 56	0.10 74	0.18 156	1.30 63	0.19 166	3.53 101	0.72 10	0.20 20	0.02 1	0.06 17	0.07 9	4.19 187	0.36 75	0.01 264	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 100

LGtest1	0.42 11	0.33 120	1.42 44	0.13 100	0.16 131	0.98 13	0.01 9	2.30 19	0.96 60	0.21 24	0.07 19	0.08 41	0.10 19	1.10 59	0.31 64	0.01 264	0.09 443	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.02 100

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 67	0.33 120	2.51 181	0.25 130	0.53 298	1.93 138	0.27 195	5.07 204	1.05 65	0.47 108	0.68 74	0.64 157	0.22 51	0.95 49	0.65 154	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.19 474	0.03 141	0.16 410

UGAM-zero	3.51 381	0.33 120	4.44 372	0.88 238	0.65 315	3.52 332	0.16 150	11.35 447	2.71 132	5.09 270	5.82 277	15.28 521	9.14 522	8.38 429	1.61 296	0.00 1	0.16 502	0.00 1	0.46 541	0.02 89	0.19 431

MIF-Stereo (partial)	1.29 143	0.33 120	3.02 248	0.03 12	1.12 377	1.26 55	0.13 128	4.46 155	3.75 212	0.35 67	2.39 163	0.31 110	0.74 166	6.09 258	1.76 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.04 203

UniTT-Stereo	0.83 72	0.33 120	1.98 120	0.92 246	1.27 390	0.54 7	0.11 111	1.35 9	2.94 148	1.67 172	2.09 148	0.20 73	0.31 84	1.57 88	1.07 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 366	0.01 22

NF-Stereo	2.24 247	0.33 120	3.00 244	2.04 434	0.10 75	3.46 316	0.43 234	6.51 302	3.17 174	6.84 359	5.24 258	2.67 233	1.34 235	8.17 419	1.53 287	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.01 22

OCTAStereo	2.24 247	0.33 120	3.03 250	2.04 434	0.10 75	3.45 315	0.43 234	6.50 299	3.17 174	6.84 359	5.20 253	2.65 230	1.33 233	8.18 420	1.56 291	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.01 22

RAFT_R40	2.71 299	0.33 120	3.00 244	1.26 296	0.30 216	3.83 362	1.00 389	5.69 255	4.29 254	9.69 478	6.33 300	5.02 341	4.02 382	8.58 441	0.86 212	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.02 100

RE-Stereo	2.25 252	0.33 120	3.03 250	2.04 434	0.10 75	3.47 318	0.43 234	6.50 299	3.18 177	6.84 359	5.20 253	2.65 230	1.34 235	8.18 420	1.58 293	0.01 264	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.02 89	0.01 22

TVStereo	2.25 252	0.33 120	3.03 250	2.04 434	0.10 75	3.47 318	0.43 234	6.50 299	3.18 177	6.84 359	5.20 253	2.65 230	1.34 235	8.18 420	1.58 293	0.01 264	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.02 89	0.01 22

CFNet-RSSM	2.11 230	0.33 120	2.71 206	1.04 271	0.30 216	3.21 303	0.41 230	6.67 309	6.96 380	5.62 284	4.58 231	5.40 354	1.71 264	1.86 108	0.87 214	0.00 1	0.08 431	0.00 1	0.32 521	0.02 89	0.02 100

Gwc-CoAtRS	2.02 224	0.33 120	2.61 193	1.04 271	0.30 216	3.56 334	0.40 229	5.89 268	5.94 329	5.08 269	5.01 244	5.55 357	1.72 266	1.60 91	0.91 226	0.01 264	0.09 443	0.00 1	0.25 500	0.01 32	0.02 100

WQFJA1	1.26 138	0.34 136	1.49 59	0.14 101	4.66 552	2.76 243	0.13 128	5.38 237	3.79 216	0.44 100	0.31 50	0.69 161	1.09 204	1.43 79	2.48 363	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 203	0.02 100

WQFJX1	1.53 164	0.34 136	1.49 59	0.04 27	4.03 531	2.23 174	0.16 150	5.56 246	3.84 220	0.53 122	1.13 102	0.68 158	0.89 185	7.80 385	1.74 310	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.02 100

NLMM	1.26 138	0.34 136	1.50 63	0.14 101	4.66 552	2.76 243	0.13 128	5.38 237	3.79 216	0.44 100	0.31 50	0.69 161	1.09 204	1.41 74	2.48 363	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 203	0.02 100

MultiAttention	13.72 568	0.34 136	3.24 279	2.22 460	1.79 434	56.78 618	83.85 622	18.93 563	15.06 520	8.16 424	20.91 529	13.25 502	2.53 302	33.18 595	6.90 477	0.20 506	0.06 395	0.74 556	1.00 562	2.69 561	2.60 562

FACV-RUCA	2.21 245	0.34 136	3.59 307	1.30 305	2.90 488	2.22 173	1.25 411	7.98 345	5.71 318	3.59 221	7.21 327	1.14 180	1.60 259	3.12 149	1.46 281	0.01 264	0.03 325	0.10 519	0.04 398	0.35 479	0.17 416

LoS	0.91 82	0.34 136	2.10 142	0.38 166	0.13 112	2.47 198	0.26 192	5.00 200	2.74 137	0.89 147	0.21 41	0.49 142	0.36 91	1.97 115	0.67 160	0.02 368	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.06 229	0.01 22
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	1.99 220	0.34 136	2.71 206	0.26 132	0.06 32	2.29 178	0.48 245	4.89 189	14.65 516	2.81 198	5.51 271	0.78 168	3.21 337	1.44 81	0.33 68	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.02 100

DCANet-4	2.03 225	0.34 136	5.30 426	0.31 143	0.18 156	1.69 112	0.12 118	4.95 192	8.55 438	5.78 287	5.17 248	1.12 179	2.82 323	2.11 123	1.92 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.18 420

tt	83.26 622	0.34 136	99.99 633	79.40 623	93.18 626	100.00 633	100.00 634	100.00 638	99.95 632	60.33 616	47.63 603	99.98 637	99.96 633	99.98 635	100.00 638	92.42 627	99.82 633	73.83 627	73.63 623	88.42 627	56.35 620

test_4	2.38 269	0.34 136	2.68 200	0.08 65	0.11 89	3.69 345	1.14 403	3.33 75	3.34 193	4.03 236	17.35 508	3.31 260	0.51 134	6.28 270	1.15 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 436	0.16 366	0.01 22

AAGNet	3.41 372	0.34 136	2.45 172	1.78 386	0.39 253	3.69 345	1.05 394	4.79 183	4.61 273	9.62 476	7.74 347	4.98 335	6.38 467	7.34 356	13.02 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.04 203

PSM-softLoss	2.24 247	0.34 136	3.42 294	1.81 390	0.17 141	2.74 237	0.39 225	6.17 280	2.92 146	6.26 328	6.29 297	2.96 242	0.97 192	8.68 447	1.71 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.02 100

KMStereo	2.24 247	0.34 136	3.42 294	1.81 390	0.17 141	2.74 237	0.39 225	6.17 280	2.92 146	6.26 328	6.29 297	2.96 242	0.97 192	8.68 447	1.71 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.02 100

FENet	2.19 243	0.34 136	3.04 253	2.05 438	0.26 200	2.82 261	0.13 128	7.02 322	5.55 307	4.97 263	1.94 142	4.91 334	3.39 346	4.71 207	2.50 365	0.02 368	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 442

MatchStereo	0.70 51	0.35 150	2.06 129	0.05 35	0.01 1	0.93 11	0.01 9	4.29 144	3.44 197	0.10 5	1.13 102	0.18 65	0.25 55	0.76 32	0.39 87	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM1	1.55 165	0.35 150	1.65 80	0.05 35	4.55 550	2.00 150	0.13 128	5.67 254	5.17 294	0.57 129	0.86 88	0.45 138	0.80 177	6.82 313	1.92 325	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.06 229	0.02 100

SMoEStereo_RVC	0.95 86	0.35 150	1.37 41	0.63 212	0.07 40	2.07 154	0.16 150	2.88 33	1.68 80	0.30 47	1.23 108	0.19 67	0.28 67	6.80 312	0.84 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 313	0.13 376

tt45	1.09 110	0.35 150	1.49 59	0.39 167	0.23 187	3.50 326	0.14 138	3.35 78	1.81 84	0.36 68	2.04 146	0.27 96	0.26 62	6.84 316	0.63 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 366	0.03 158

Pointernet	0.84 73	0.35 150	2.00 124	0.12 84	0.13 112	1.77 124	0.06 73	4.87 188	2.53 120	0.14 11	2.11 151	0.76 167	0.44 123	1.02 53	0.32 66	0.00 1	0.04 356	0.00 1	0.15 450	0.02 89	0.01 22

CES	1.56 166	0.35 150	1.44 50	0.42 170	7.70 576	2.66 233	0.13 128	4.89 189	2.53 120	0.25 33	1.10 97	0.33 117	0.31 84	1.61 92	0.58 147	0.01 264	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.54 507	6.26 578

iRaft-Stereo_20w	2.56 287	0.35 150	4.98 404	0.37 162	0.67 318	3.47 318	0.59 282	12.57 493	3.89 225	6.10 313	6.23 294	1.49 194	2.24 288	6.65 304	0.86 212	0.00 1	0.19 518	0.00 1	0.33 523	0.08 263	0.22 444

DAS	3.74 398	0.35 150	5.19 420	1.99 422	3.74 517	2.36 186	3.22 480	7.77 337	9.27 447	8.70 447	12.08 443	4.45 316	5.43 448	8.39 430	1.71 306	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 171	0.02 100

SepStereo	3.78 404	0.35 150	5.19 420	1.99 422	3.74 517	2.36 186	3.22 480	7.77 337	9.27 447	8.70 447	12.08 443	4.45 316	5.43 448	9.18 471	1.71 306	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 171	0.02 100

NRIStereo	2.14 235	0.35 150	2.65 198	1.10 277	0.14 118	3.05 285	0.86 366	5.35 231	3.18 177	6.24 325	3.36 199	4.17 302	1.82 275	8.12 412	2.01 332	0.00 1	0.10 455	0.00 1	0.00 1	0.12 330	0.19 431

CRE-IMP	1.95 214	0.35 150	2.68 200	0.27 136	0.17 141	3.90 366	0.85 364	5.14 206	2.87 144	5.74 286	4.14 219	3.49 270	0.83 179	6.40 281	1.80 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.19 431

cross-raft	2.03 225	0.35 150	2.78 219	1.10 277	0.16 131	3.77 357	0.48 245	7.03 323	3.75 212	5.06 268	5.55 272	6.26 379	1.41 240	1.75 99	0.89 222	0.01 264	0.07 418	0.00 1	0.19 474	0.03 141	0.03 158

MM-Stereo_test1	1.57 167	0.36 162	2.19 155	1.17 288	0.35 242	2.39 191	0.56 271	4.53 160	5.21 295	3.67 224	1.65 128	0.40 125	0.84 182	6.90 321	0.80 198	0.00 1	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.31 465	0.03 158

MSKI-zero shot	2.00 221	0.36 162	2.15 145	0.81 227	0.25 193	2.69 235	0.29 200	6.16 278	2.34 113	4.31 240	7.52 335	3.70 283	0.25 55	8.42 433	0.41 96	0.01 264	0.13 481	0.00 1	0.25 500	0.03 141	0.02 100

RAFT-Test	2.17 240	0.36 162	3.40 292	1.05 274	0.34 239	4.90 405	0.69 313	6.27 284	3.98 232	4.65 254	7.02 320	6.30 382	1.12 207	1.81 104	0.99 236	0.01 264	0.17 507	0.00 1	0.34 525	0.02 89	0.02 100

MC-Stereo	1.47 157	0.36 162	2.54 184	1.99 422	0.12 103	1.90 135	0.12 118	4.47 157	2.83 142	3.31 215	3.44 203	0.56 151	1.47 244	5.39 233	0.47 125	0.00 1	0.04 356	0.00 1	0.21 483	0.07 249	0.04 203

FTStereo	4.55 457	0.36 162	2.18 154	0.94 249	0.38 251	2.60 220	8.82 560	4.98 198	3.17 174	10.88 506	30.35 568	5.60 362	7.60 497	7.62 371	1.55 290	0.17 499	0.00 1	0.05 501	0.00 1	0.03 141	3.80 568

pcwnet_v2	4.20 436	0.36 162	8.53 504	1.33 309	1.12 377	3.43 314	0.41 230	12.85 497	14.16 511	9.90 484	14.29 475	5.90 370	3.03 331	6.20 265	2.06 336	0.01 264	0.05 374	0.04 494	0.02 360	0.16 366	0.18 420

test_xeample	4.13 430	0.36 162	2.75 212	1.23 292	0.51 293	3.96 370	0.13 128	12.63 494	7.65 403	7.49 396	10.86 421	3.29 259	3.36 341	6.71 309	21.53 574	0.02 368	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.04 203

DA	1.19 124	0.37 169	1.94 112	0.62 207	0.30 216	6.06 433	0.59 282	5.55 244	2.23 101	0.37 71	2.42 164	0.41 128	1.17 220	1.24 70	0.16 18	0.01 264	0.06 395	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.20 438

GGEV	1.19 124	0.37 169	1.94 112	0.62 207	0.30 216	6.06 433	0.59 282	5.55 244	2.23 101	0.37 71	2.42 164	0.41 128	1.17 220	1.24 70	0.16 18	0.01 264	0.06 395	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.20 438

999	1.25 136	0.37 169	1.63 78	1.15 286	0.34 239	3.03 283	0.66 304	3.41 87	2.27 105	0.30 47	3.20 191	0.19 67	0.25 55	7.23 350	0.85 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 366	0.01 22

DCVSM-stereo	3.13 340	0.37 169	2.95 241	1.51 338	0.80 340	2.75 242	0.49 255	6.79 314	5.25 296	11.43 515	5.57 273	10.79 474	5.30 442	5.25 227	2.95 380	0.03 414	0.09 443	0.03 482	0.00 1	0.12 330	0.09 314

test_sample3	2.87 318	0.37 169	4.45 373	1.95 415	0.59 304	4.69 400	0.16 150	11.50 453	6.45 362	5.82 292	6.44 303	3.76 286	2.64 308	6.01 256	2.41 360	0.01 264	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 171	0.05 240

trnet	0.99 95	0.37 169	1.89 103	0.08 65	0.19 168	1.68 111	0.02 34	4.12 139	6.41 359	0.70 137	1.57 123	0.46 139	0.67 156	1.15 64	0.41 96	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

DEmStereo	3.79 405	0.37 169	3.69 317	0.17 112	0.17 141	5.28 415	2.54 458	4.35 147	3.70 208	8.21 430	20.15 521	5.13 345	10.38 534	7.65 372	3.85 418	0.01 264	0.01 190	0.01 431	0.00 1	0.02 89	0.06 262

PMTNet	1.41 152	0.37 169	2.06 129	0.26 132	0.15 123	2.94 275	0.34 214	3.39 80	5.33 300	1.00 151	1.27 109	0.28 100	0.93 188	4.04 183	0.74 175	5.00 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.01 22

Occ-G	0.98 91	0.38 177	1.82 95	0.15 105	0.18 156	1.45 86	0.69 313	3.15 51	2.25 104	1.45 167	0.59 65	5.06 342	0.54 139	0.75 30	0.77 189	0.00 1	0.03 325	0.00 1	0.17 461	0.16 366	0.01 22

ICVP	2.32 262	0.38 177	2.89 238	0.92 246	0.70 326	2.55 210	0.87 369	9.97 405	3.99 233	4.13 237	8.97 372	2.71 234	1.69 263	2.52 134	3.52 409	0.05 447	0.24 537	0.01 431	0.01 332	0.11 313	0.13 376
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	2.71 299	0.38 177	5.96 451	2.25 461	2.20 461	1.54 95	0.21 177	5.44 239	3.05 162	2.28 184	16.16 488	7.03 398	0.24 53	6.19 263	0.79 195	0.00 1	0.15 493	0.00 1	0.23 492	0.13 345	0.04 203

GES	2.49 282	0.38 177	4.29 363	1.58 354	0.05 21	4.58 397	1.07 397	9.70 398	3.39 194	5.21 272	6.64 306	1.84 209	3.36 341	4.86 211	2.54 369	0.06 457	0.01 190	0.06 505	0.01 332	0.12 330	0.03 158

DispViT+	0.77 64	0.39 181	2.67 199	0.05 35	1.41 405	1.70 116	0.01 9	2.95 34	3.28 184	0.41 89	0.35 52	0.17 61	0.28 67	0.46 9	0.27 55	0.01 264	0.96 567	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.01 22

Monster-pub-mixall	0.72 56	0.39 181	0.98 7	0.04 27	0.12 103	1.23 35	0.01 9	2.74 29	0.86 38	0.86 146	0.39 55	0.07 27	0.09 15	6.24 267	0.32 66	0.01 264	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.03 158

S2M2_L	0.46 17	0.39 181	1.17 19	0.37 162	0.17 141	1.14 15	0.01 9	1.46 10	1.83 87	0.19 19	0.87 89	0.13 57	0.19 44	0.57 13	0.43 104	0.01 264	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.21 419	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SMFormer	3.54 383	0.39 181	3.61 309	1.69 369	0.11 89	2.85 265	0.29 200	12.46 486	10.41 470	7.16 378	10.23 402	4.78 329	4.45 407	8.71 451	3.51 405	0.07 465	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.06 229	0.04 203

tta	3.54 383	0.39 181	3.61 309	1.69 369	0.11 89	2.85 265	0.29 200	12.46 486	10.41 470	7.16 378	10.23 402	4.78 329	4.45 407	8.71 451	3.51 405	0.07 465	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.06 229	0.03 158

qqq1	3.38 366	0.39 181	3.61 309	1.69 369	0.11 89	2.85 265	0.29 200	12.46 486	10.41 470	7.16 378	10.23 402	4.78 329	4.45 407	8.71 451	0.30 59	0.07 465	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.06 229	0.03 158

fff1	3.38 366	0.39 181	3.61 309	1.69 369	0.11 89	2.85 265	0.29 200	12.46 486	10.41 470	7.16 378	10.23 402	4.78 329	4.45 407	8.71 451	0.30 59	0.07 465	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.06 229	0.03 158

PCWNet_CMD	2.99 328	0.39 181	4.02 346	0.39 167	0.26 200	2.53 206	0.15 144	9.24 384	9.22 445	7.12 375	11.53 436	6.94 396	2.41 298	4.02 181	1.33 269	0.01 264	0.02 273	0.02 463	0.00 1	0.05 203	0.07 283

anonymousdsp2	1.78 185	0.39 181	3.40 292	1.10 277	0.04 16	3.63 338	0.50 257	7.80 339	2.77 140	2.91 202	2.88 176	3.17 255	1.01 194	5.15 226	0.43 104	0.00 1	0.01 190	0.02 463	0.15 450	0.05 203	0.12 365

DeepStereo_RVC	2.05 227	0.39 181	2.87 235	0.14 101	0.17 141	3.51 329	0.70 316	5.21 212	3.00 158	6.27 330	4.13 218	3.47 268	4.53 413	4.81 210	1.49 283	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 281	0.18 420

CREStereo++_RVC	1.59 169	0.39 181	2.26 159	0.36 160	0.01 1	1.67 108	0.01 9	2.95 34	8.12 422	3.69 226	7.44 334	0.47 140	0.32 86	0.74 28	0.39 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 581	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
MSMDNet	2.99 328	0.39 181	4.02 346	0.40 169	0.25 193	2.53 206	0.16 150	9.35 388	9.25 446	7.08 373	11.39 431	6.93 395	2.43 299	4.01 180	1.34 271	0.01 264	0.02 273	0.02 463	0.00 1	0.05 203	0.07 283

NLSM1	1.45 156	0.40 193	2.26 159	0.50 186	5.10 558	2.85 265	0.17 157	4.66 177	2.76 139	0.56 126	1.70 131	0.30 105	0.62 152	4.87 212	2.19 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 229	0.01 22

NLCSM	1.57 167	0.40 193	1.44 50	0.28 137	4.08 533	2.16 167	0.17 157	4.83 186	3.06 164	0.69 136	1.86 141	0.59 154	1.24 229	7.85 389	2.53 368	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 380	0.02 100

AIO_test	0.90 81	0.40 193	1.67 85	0.14 101	0.16 131	2.97 277	0.83 352	3.61 106	2.67 128	0.29 42	0.71 76	1.50 195	0.29 72	2.37 128	0.13 8	0.00 1	0.04 356	0.00 1	0.08 418	0.03 141	0.03 158

test_sample5	2.91 323	0.40 193	4.33 365	1.81 390	0.50 289	3.33 309	0.17 157	11.27 443	6.55 366	6.18 320	8.35 358	3.65 278	2.71 315	6.61 301	2.15 342	0.02 368	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.05 203	0.05 240

test_sample4	2.87 318	0.40 193	4.54 379	1.80 388	0.54 300	3.95 369	0.15 144	11.48 452	6.49 365	6.33 337	6.81 311	3.68 282	2.65 310	6.11 259	2.36 356	0.02 368	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 171	0.05 240

DualNet	3.05 331	0.40 193	4.33 365	1.81 390	0.50 289	3.33 309	0.17 157	11.27 443	6.55 366	6.50 345	10.86 421	3.65 278	2.71 315	6.61 301	2.15 342	0.02 368	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.05 203	0.05 240

Patchmatch Stereo++	1.95 214	0.40 193	2.86 231	0.12 84	0.18 156	3.74 352	0.66 304	5.24 219	2.96 152	5.86 295	4.32 224	3.46 265	1.52 250	6.88 318	0.70 165	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.09 314
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.88 204	0.40 193	2.86 231	0.12 84	0.19 168	3.75 355	0.71 319	5.23 213	2.96 152	5.86 295	4.33 226	3.45 263	1.51 245	5.40 234	0.69 163	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.09 314

PFNet	2.93 324	0.40 193	5.51 437	2.13 448	0.84 344	3.11 292	0.75 332	6.78 313	4.79 281	9.98 486	6.00 280	4.78 329	2.13 283	8.33 427	2.11 338	0.19 503	0.06 395	0.00 1	0.11 436	0.20 408	0.35 485

Pruner-Stereo	2.49 282	0.40 193	2.46 175	1.80 388	0.25 193	3.51 329	0.77 336	6.03 271	4.92 284	8.91 456	6.09 282	4.45 316	1.11 206	6.99 332	2.11 338	0.02 368	0.00 1	0.02 463	0.00 1	0.01 32	0.04 203

iGMRVC	1.96 217	0.40 193	2.88 236	0.12 84	0.19 168	3.74 352	0.73 324	5.23 213	2.97 156	5.87 300	4.37 230	3.48 269	1.52 250	6.73 310	0.74 175	0.02 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.08 301

iRAFT	1.95 214	0.40 193	2.86 231	0.12 84	0.18 156	3.74 352	0.66 304	5.24 219	2.96 152	5.86 295	4.32 224	3.46 265	1.52 250	6.88 318	0.70 165	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.09 314

222	5.36 469	0.40 193	2.72 208	1.50 335	0.48 283	6.15 435	0.07 83	13.73 515	8.06 419	8.79 450	11.03 426	3.71 284	4.21 389	7.47 364	38.74 607	0.03 414	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.04 171	0.05 240

DilatedVolume-Stereo	1.13 118	0.41 206	2.75 212	1.04 271	0.11 89	2.21 171	0.10 105	2.96 36	1.32 72	2.40 187	2.09 148	0.33 117	0.58 149	5.62 238	0.43 104	0.03 414	0.06 395	0.00 1	0.14 446	0.04 171	0.04 203

test_sample6	3.14 342	0.41 206	4.42 370	1.92 409	0.49 286	3.25 305	0.21 177	11.30 445	6.69 371	6.50 345	10.86 421	4.03 293	2.93 330	7.06 338	2.65 371	0.02 368	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.05 203	0.06 262

testlalala	1.50 161	0.41 206	1.67 85	0.98 259	0.31 227	4.00 373	0.90 375	5.26 224	2.17 98	6.56 350	3.61 208	1.74 204	0.38 98	1.21 68	0.42 101	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.29 510	0.01 32	0.01 22

ROB_FTStereo_v2	1.91 210	0.41 206	2.85 229	0.12 84	0.19 168	3.71 347	0.73 324	5.23 213	2.95 149	5.86 295	4.36 229	3.46 265	1.51 245	5.86 251	0.69 163	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.08 301

HUI-Stereo	1.80 189	0.41 206	2.85 229	0.12 84	0.18 156	3.72 350	0.65 301	5.23 213	2.97 156	5.87 300	4.34 227	3.45 263	1.52 250	3.93 177	0.65 154	0.02 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.10 337

IRAFT_RVC	2.85 312	0.41 206	3.32 284	2.09 443	0.41 260	2.92 273	5.22 523	6.41 295	3.63 207	6.53 348	5.48 270	5.09 343	4.88 431	8.20 423	2.15 342	0.01 264	0.17 507	0.01 431	0.00 1	0.02 89	0.04 203

RAFT-345	3.27 350	0.41 206	2.88 236	1.02 264	0.21 178	2.63 226	0.48 245	3.76 119	5.51 305	7.35 390	24.88 549	4.25 305	1.76 273	8.15 415	2.13 340	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

model_zeroshot	1.52 162	0.42 213	4.10 355	1.25 295	0.11 89	3.04 284	0.14 138	5.79 263	2.84 143	3.12 207	3.65 209	2.05 217	0.42 116	2.38 130	0.71 169	0.01 264	0.10 455	0.00 1	0.20 477	0.02 89	0.04 203

RAStereo	0.68 46	0.42 213	3.15 270	0.18 117	0.52 297	1.17 17	0.02 34	3.16 52	0.98 62	0.51 116	1.43 116	0.16 60	0.22 51	0.75 30	0.83 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.02 100

MoCha-V2	1.41 152	0.42 213	2.61 193	0.81 227	0.23 187	2.53 206	0.20 172	4.81 184	3.16 171	0.82 145	3.15 188	0.30 105	1.61 260	6.66 305	0.40 94	0.00 1	0.20 522	0.00 1	0.24 495	0.05 203	0.02 100

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 138	0.42 213	2.36 168	0.59 203	1.26 387	2.43 195	0.01 9	3.29 71	7.76 411	1.71 173	2.78 174	0.27 96	0.32 86	1.16 66	0.58 147	0.04 434	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 171	0.10 337

hknet	3.31 355	0.42 213	4.68 389	0.46 177	1.17 382	7.13 459	1.63 434	9.05 378	6.91 378	6.11 314	6.15 287	9.66 451	2.85 325	7.48 365	2.45 362	0.01 264	0.03 325	0.03 482	0.00 1	0.04 171	0.00 1

LCNet	2.85 312	0.42 213	1.90 104	0.95 253	0.56 302	2.07 154	1.60 432	4.99 199	3.57 206	6.05 308	10.59 412	4.59 322	6.79 478	7.46 362	0.72 171	0.01 264	0.00 1	0.01 431	0.77 556	0.30 460	3.57 566

ROB_FTStereo	1.90 208	0.42 213	2.86 231	0.12 84	0.19 168	3.71 347	0.75 332	5.24 219	2.95 149	5.87 300	4.26 222	3.41 261	1.51 245	5.80 248	0.65 154	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.08 301

RAFT-IKP	1.90 208	0.42 213	2.83 226	0.12 84	0.18 156	3.50 326	0.64 298	5.24 219	2.96 152	5.86 295	4.34 227	3.50 272	1.51 245	5.99 255	0.76 183	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.08 301

CFNet_pseudo	2.81 309	0.42 213	4.04 349	0.33 151	0.24 190	2.59 218	0.12 118	8.20 349	7.66 404	7.04 371	10.42 408	6.56 389	2.05 281	4.88 213	1.53 287	0.00 1	0.02 273	0.01 431	0.00 1	0.05 203	0.07 283

CREStereo	0.98 91	0.42 213	1.86 97	0.07 55	0.22 182	1.65 106	0.02 34	4.07 135	6.33 355	0.72 138	1.54 122	0.43 133	0.64 154	1.22 69	0.44 110	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
ccs_rob	2.81 309	0.42 213	4.06 351	0.33 151	0.25 193	2.59 218	0.12 118	8.19 348	7.68 405	7.02 368	10.37 407	6.54 385	2.06 282	4.88 213	1.53 287	0.00 1	0.02 273	0.01 431	0.00 1	0.05 203	0.07 283

BStereo	0.94 84	0.43 224	8.86 508	0.53 188	0.44 264	1.17 17	0.09 99	3.17 53	1.00 63	0.54 123	0.19 38	0.36 122	0.10 19	1.04 55	0.78 191	0.01 264	0.01 190	0.02 463	0.03 378	0.02 89	0.06 262

Wave_Phase_stereo	1.19 124	0.43 224	8.86 508	0.53 188	0.44 264	5.87 428	0.09 99	3.42 90	1.00 63	0.54 123	0.19 38	0.36 122	0.10 19	1.04 55	0.78 191	0.01 264	0.01 190	0.02 463	0.03 378	0.02 89	0.06 262

WCG-NET	1.24 133	0.43 224	1.46 56	0.33 151	0.08 57	2.14 163	1.08 400	3.09 43	6.86 377	2.73 195	3.43 202	0.74 165	0.94 190	0.89 44	0.33 68	0.00 1	0.04 356	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.05 240

IGEV-Stereo+	1.69 176	0.43 224	1.59 72	0.37 162	3.10 491	2.10 157	0.07 83	1.86 12	0.91 55	0.39 82	0.03 6	0.20 73	0.41 111	7.05 335	0.16 18	0.02 368	0.07 418	0.00 1	0.18 468	5.14 570	9.77 593

PSMNet-ADL	2.98 327	0.43 224	2.41 169	1.43 328	0.40 255	5.94 430	0.28 197	8.45 354	5.13 291	3.36 216	6.77 309	8.41 428	4.61 416	7.20 349	4.55 436	0.02 368	0.09 443	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.03 158

DRaft	3.74 398	0.43 224	2.60 191	0.12 84	0.15 123	4.76 401	1.34 420	5.33 230	4.31 255	10.30 491	21.91 533	3.27 258	8.83 515	7.36 358	3.66 413	0.05 447	0.10 455	0.00 1	0.14 446	0.10 292	0.14 387

test_xeample3	1.08 109	0.43 224	3.39 290	0.49 184	0.05 21	2.58 215	0.93 379	3.32 73	1.77 83	0.23 27	0.23 42	0.19 67	0.28 67	6.34 278	0.85 207	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.26 507	0.06 229	0.10 337

SFCPSM	3.29 352	0.43 224	5.11 413	0.34 156	0.94 358	8.48 479	2.15 451	14.51 526	5.29 297	7.00 367	7.65 343	3.43 262	2.59 307	5.11 224	2.37 357	0.01 264	0.03 325	0.01 431	0.07 413	0.13 345	0.15 398

FE-Mocha	1.79 186	0.44 232	4.10 355	0.83 231	0.23 187	3.23 304	0.16 150	7.48 333	2.19 100	5.05 267	5.62 274	2.84 237	0.85 183	1.81 104	0.67 160	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.20 477	0.02 89	0.05 240

xyz-stereo-finetune	1.20 127	0.44 232	2.19 155	0.08 65	0.05 21	3.16 299	0.68 308	3.41 87	2.58 124	0.81 144	1.77 135	0.68 158	0.37 94	6.20 265	1.63 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 171	0.02 100

GIP-stereo	0.70 51	0.44 232	1.70 89	1.52 340	0.75 331	1.48 87	0.05 65	4.18 140	1.10 66	0.18 17	0.42 56	0.58 153	0.38 98	0.65 21	0.46 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 203	0.01 22

gcap-zeroshot	1.87 203	0.44 232	4.24 360	0.53 188	0.51 293	3.12 293	0.75 332	6.42 296	3.91 227	3.75 228	1.67 129	7.79 413	0.55 140	2.61 136	0.53 139	0.02 368	0.21 525	0.00 1	0.23 492	0.00 1	0.05 240

testlalala2	2.15 237	0.44 232	2.44 171	9.24 575	6.30 567	3.64 339	0.18 163	4.63 169	2.55 123	3.73 227	4.17 220	3.14 253	0.51 134	1.08 58	0.26 46	0.00 1	0.10 455	0.00 1	0.44 540	0.11 313	0.03 158

CFNet_ucs	3.07 334	0.44 232	4.05 350	0.54 192	0.37 249	3.08 286	0.19 166	9.80 400	8.49 436	7.64 403	12.62 454	5.67 363	1.76 273	4.96 219	1.51 284	0.00 1	0.04 356	0.01 431	0.00 1	0.09 281	0.11 351

CASS	2.44 275	0.44 232	3.56 305	0.85 235	0.38 251	3.14 295	0.22 179	9.64 396	4.00 234	6.78 354	7.62 341	3.57 275	3.58 357	3.80 171	1.10 247	0.02 368	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.05 203	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	1.76 183	0.44 232	6.37 465	0.33 151	0.50 289	4.33 385	0.54 265	4.43 153	2.48 115	2.21 178	3.24 193	1.53 197	1.14 211	5.64 239	1.29 265	0.17 499	0.23 532	0.00 1	0.00 1	0.12 330	0.15 398

EAI-Stereo	2.31 260	0.44 232	2.72 208	0.68 218	0.56 302	3.51 329	2.62 463	11.42 450	4.14 248	2.09 177	7.23 329	1.21 183	0.91 186	5.67 243	1.51 284	0.01 264	0.25 538	0.00 1	0.88 559	0.04 171	0.26 465

H2IRNET	2.16 238	0.45 241	2.60 191	1.22 291	0.03 14	1.98 146	0.13 128	4.73 180	7.04 385	1.15 161	7.79 349	5.88 369	3.39 346	4.97 220	1.45 280	0.01 264	0.00 1	0.04 494	0.17 461	0.19 404	0.03 158

IGEVStereo-DCA	1.06 108	0.45 241	2.06 129	0.32 146	0.06 32	2.74 237	0.84 358	3.71 109	2.27 105	0.39 82	0.16 27	0.20 73	0.29 72	6.47 287	0.87 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 453	0.06 229	0.06 262

rrr	1.05 106	0.45 241	3.18 273	0.32 146	0.06 32	2.74 237	0.95 384	3.49 95	1.12 67	0.39 82	0.16 27	0.20 73	0.29 72	6.47 287	0.87 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 483	0.06 229	0.10 337

CrosDoStereo	3.96 420	0.45 241	3.04 253	0.32 146	0.20 175	3.28 306	11.63 579	5.76 259	4.45 262	9.04 460	16.58 493	4.99 336	7.45 492	8.04 401	3.72 414	0.00 1	0.02 273	0.01 431	0.00 1	0.16 366	0.10 337

DeepStereo_LL	3.96 420	0.45 241	3.04 253	0.32 146	0.20 175	3.28 306	11.63 579	5.76 259	4.45 262	9.04 460	16.58 493	4.99 336	7.45 492	8.04 401	3.72 414	0.00 1	0.02 273	0.01 431	0.00 1	0.16 366	0.10 337

test-1	1.82 194	0.45 241	5.42 429	0.89 240	0.41 260	2.14 163	0.56 271	5.75 257	4.15 250	3.28 212	5.11 246	3.61 277	0.70 160	1.53 87	1.56 291	0.02 368	0.34 544	0.00 1	0.08 418	0.02 89	0.30 477

RAFT-RH_RVC	3.96 420	0.46 247	2.93 239	1.55 349	0.42 263	3.14 295	0.14 138	3.70 108	5.98 333	11.25 513	32.23 573	5.29 349	1.68 262	8.13 413	2.14 341	0.08 470	0.00 1	0.00 1	0.03 378	0.01 32	0.00 1

NOSS_ROB	3.30 353	0.46 247	2.62 195	2.08 440	1.01 369	5.60 420	0.74 330	10.37 418	11.48 490	5.15 271	8.43 360	5.67 363	1.73 267	7.97 396	2.34 353	0.02 368	0.06 395	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.14 387

test_sample7	3.30 353	0.47 249	3.43 297	1.98 420	0.35 242	4.33 385	1.88 445	10.66 425	7.73 408	8.36 433	7.55 337	6.55 386	4.27 393	6.58 299	1.62 297	0.06 457	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.05 203	0.06 262

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UPFNet	3.82 408	0.47 249	4.34 368	2.21 457	3.38 502	7.26 461	2.69 465	9.89 403	5.96 330	7.98 419	7.53 336	7.89 416	3.15 335	7.72 380	5.88 460	0.01 264	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.04 171	0.06 262

ac_64	3.70 396	0.47 249	3.50 301	2.87 505	3.50 508	5.91 429	0.72 323	10.17 415	4.34 256	8.16 424	5.80 276	10.82 475	5.64 454	7.08 339	4.73 439	0.03 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.14 387

UGAM	3.90 414	0.48 256	4.69 390	0.17 112	0.08 57	3.67 341	1.22 409	4.81 184	14.45 513	4.59 249	11.94 441	14.20 511	3.80 374	9.92 491	3.61 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 360	0.32 469	0.07 283

EKT-Stereo	1.91 210	0.48 256	2.77 217	2.19 454	4.36 537	1.42 83	0.24 185	4.63 169	3.51 200	2.94 203	3.47 204	3.55 274	2.25 290	5.26 228	0.85 207	0.04 434	0.12 471	0.00 1	0.09 429	0.06 229	0.05 240

testlalala_base	3.12 339	0.48 256	2.79 223	2.14 449	1.98 447	4.13 379	0.64 298	6.16 278	2.09 93	2.38 186	4.08 217	1.80 206	0.50 132	1.65 93	0.72 171	12.33 598	2.33 580	0.00 1	0.31 519	14.56 591	1.32 542

GwcNet-ADL	2.65 294	0.48 256	3.84 334	0.82 229	0.33 237	2.04 153	0.69 313	8.07 346	9.42 450	6.05 308	6.66 307	4.14 300	1.73 267	5.40 234	3.01 382	0.08 470	0.06 395	0.00 1	0.00 1	0.06 229	0.03 158

SCV_C0	1.40 151	0.49 260	3.06 263	0.12 84	0.21 178	2.29 178	0.09 99	6.46 298	3.81 218	0.63 132	2.00 145	0.24 89	0.41 111	7.31 353	0.43 104	0.01 264	0.05 374	0.00 1	0.21 483	0.16 366	0.07 283

GCAP-BAT	1.77 184	0.49 260	2.78 219	0.66 216	0.16 131	3.76 356	0.80 344	3.72 115	3.27 182	3.68 225	5.03 245	3.66 280	0.56 143	5.82 249	0.65 154	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.24 495	0.01 32	0.01 22

TANstereo	1.20 127	0.49 260	2.04 127	0.34 156	0.10 75	1.80 128	0.01 9	3.40 86	4.10 245	4.37 242	4.82 236	0.41 128	0.70 160	0.94 48	0.46 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-FE	2.13 233	0.50 263	4.90 399	1.41 325	0.18 156	2.63 226	0.36 216	7.80 339	3.87 222	5.04 265	5.42 267	4.72 326	1.03 197	3.48 162	0.80 198	0.00 1	0.16 502	0.00 1	0.18 468	0.17 380	0.04 203

depthmonostereo	1.01 99	0.50 263	3.16 271	0.12 84	0.09 67	1.43 84	0.04 51	4.97 195	1.51 78	0.90 148	1.46 118	0.98 173	0.94 190	3.45 161	0.46 118	0.02 368	0.10 455	0.00 1	0.02 360	0.04 171	0.01 22

WCG-NET（raft）	1.49 159	0.50 263	1.55 67	0.21 122	0.08 57	2.15 165	1.01 391	2.72 27	6.26 350	2.79 196	3.06 186	4.38 314	1.04 200	3.53 163	0.26 46	0.00 1	0.12 471	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.08 301

IGEV_Zeroshot_test	2.13 233	0.50 263	4.91 401	1.41 325	0.18 156	2.62 224	0.36 216	7.80 339	3.87 222	5.04 265	5.42 267	4.77 328	1.03 197	3.43 159	0.79 195	0.00 1	0.16 502	0.00 1	0.18 468	0.17 380	0.04 203

GANet-ADL	2.20 244	0.50 263	3.27 280	2.02 429	0.11 89	2.21 171	0.48 245	8.64 368	6.79 375	4.56 248	5.83 278	3.98 291	1.27 232	2.68 137	1.43 277	0.04 434	0.08 431	0.02 463	0.00 1	0.15 359	0.03 158

ASMatch	3.32 361	0.50 263	3.32 284	1.72 378	0.45 271	1.93 138	0.68 308	6.42 296	3.89 225	6.18 320	22.30 536	4.61 323	4.82 429	7.65 372	1.70 305	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.03 378	0.01 32	0.18 420

DSFCA	4.21 438	0.50 263	5.45 432	1.34 311	1.68 423	7.04 455	4.51 510	10.73 429	7.00 382	10.78 504	6.80 310	8.48 432	4.63 417	9.91 490	5.12 447	0.02 368	0.06 395	0.02 463	0.03 378	0.08 263	0.03 158

xyz-stereo-finetune2	1.82 194	0.51 270	2.22 157	0.10 74	0.05 21	6.49 443	0.17 157	3.59 104	2.15 96	0.63 132	6.19 290	0.49 142	3.44 350	6.93 324	3.48 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 171	0.01 22

fffy	1.13 118	0.51 270	2.15 145	1.01 263	0.09 67	2.30 183	0.19 166	4.07 135	1.13 69	0.16 14	2.66 169	0.20 73	0.38 98	6.98 331	0.35 72	0.00 1	0.06 395	0.00 1	0.00 1	0.14 355	0.16 410

rvit_stereo_0081_aga	0.76 62	0.51 270	3.29 281	0.11 82	0.25 193	1.73 122	0.22 179	3.68 107	2.54 122	0.26 35	0.16 27	0.27 96	0.30 80	1.31 72	0.36 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 330	0.04 203

rvit_stereo_0080	0.88 76	0.51 270	3.12 267	0.07 55	0.12 103	1.31 65	0.37 219	3.78 120	3.29 186	0.56 126	1.13 102	0.40 125	0.76 168	1.71 94	0.47 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.04 203

IGEV++	1.14 120	0.51 270	1.66 81	0.55 195	0.08 57	2.52 203	1.01 391	6.51 302	3.16 171	0.59 130	2.11 151	0.43 133	1.18 223	1.44 81	0.79 195	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.05 404	0.11 313	0.11 351

whm_eth	0.88 76	0.51 270	3.12 267	0.07 55	0.12 103	1.31 65	0.37 219	3.78 120	3.29 186	0.56 126	1.13 102	0.40 125	0.76 168	1.71 94	0.47 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.04 203

plain	1.34 145	0.51 270	5.09 412	0.30 138	0.05 21	1.58 97	0.08 91	4.47 157	3.77 215	0.42 95	1.76 134	0.60 156	0.74 166	6.11 259	0.94 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 495	0.02 100

IPLGR	2.28 256	0.51 270	6.00 452	0.15 105	0.15 123	1.99 148	0.22 179	6.34 287	6.04 337	6.80 357	5.76 275	2.87 239	2.31 294	4.88 213	1.28 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 281	0.18 420

FC-DCNN v2	10.88 555	0.52 278	4.17 358	1.92 409	1.63 415	17.79 561	5.35 526	18.87 562	19.88 549	28.77 582	34.99 583	34.62 589	21.72 579	16.03 556	11.16 537	0.03 414	0.01 190	0.02 463	0.00 1	0.06 229	0.08 301

HGLStereo	4.25 442	0.52 278	4.65 387	3.09 514	5.18 559	6.51 446	0.73 324	10.37 418	6.74 374	7.32 388	12.44 452	7.00 397	7.21 487	7.46 362	5.51 453	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.06 229	0.10 337

FC-DCNN	10.72 554	0.52 278	4.27 362	1.88 401	1.63 415	17.18 557	5.29 525	18.20 555	19.69 548	28.50 581	34.51 581	34.03 587	21.48 578	15.89 553	11.15 536	0.03 414	0.01 190	0.02 463	0.01 332	0.07 249	0.09 314

CBMV_ROB	4.14 431	0.52 278	3.14 269	1.30 305	0.77 335	6.92 453	1.97 447	10.11 414	9.58 453	8.92 457	14.20 474	7.12 404	5.90 458	8.65 445	3.50 404	0.01 264	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.04 171	0.09 314

Zero-FE251	0.62 36	0.53 282	2.17 153	0.37 162	0.30 216	1.84 131	0.06 73	2.60 24	0.31 2	2.21 178	0.23 42	0.09 47	0.39 102	0.67 22	0.52 138	0.01 264	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.07 283

DDVS	3.59 388	0.53 282	4.53 378	2.02 429	1.27 390	6.63 447	0.49 255	8.73 370	4.10 245	7.14 376	7.63 342	12.68 499	2.25 290	8.69 449	4.09 425	0.08 470	0.20 522	0.01 431	0.00 1	0.14 355	0.59 521

HCRNet	2.56 287	0.53 282	3.35 286	0.24 128	3.39 504	2.19 169	0.23 183	6.89 318	5.50 303	5.26 275	4.79 234	5.27 348	2.78 320	7.71 378	2.89 378	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.04 171	0.04 203

ACVNet	2.58 290	0.53 282	2.69 202	0.84 233	0.59 304	2.61 221	0.55 269	8.35 350	5.70 313	4.45 244	9.26 385	5.77 365	3.50 352	2.24 124	4.41 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 380	0.01 22

acv_ft	3.69 395	0.53 282	4.58 386	2.31 473	4.71 555	7.44 465	0.86 366	8.54 361	5.70 313	9.29 467	9.26 385	5.77 365	4.15 386	2.24 124	8.13 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 459	0.01 22

castereo++	1.18 122	0.54 287	1.95 117	0.30 138	0.51 293	4.56 396	1.00 389	4.61 166	1.12 67	0.29 42	2.14 155	1.89 210	0.15 37	3.94 178	0.18 27	0.00 1	0.04 356	0.00 1	0.31 519	0.03 141	0.00 1

mms	1.03 102	0.54 287	1.58 71	0.05 35	0.36 245	1.52 94	0.08 91	2.97 37	1.84 88	0.38 74	2.94 179	0.32 113	0.25 55	6.82 313	0.39 87	0.00 1	0.04 356	0.00 1	0.00 1	0.17 380	0.28 473

ITSA-stereo	3.76 402	0.54 287	3.80 326	1.91 405	0.29 214	3.09 288	0.70 316	13.22 506	15.64 524	6.79 355	6.66 307	4.15 301	3.52 355	8.30 426	5.00 445	0.09 475	0.07 418	0.11 520	0.10 434	0.18 396	0.95 533

IER	3.20 347	0.54 287	5.13 415	0.58 201	1.59 411	7.29 462	0.56 271	6.36 288	4.95 285	7.44 394	8.84 364	6.20 377	6.26 463	4.88 213	3.29 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.01 22

ISRNet	3.93 419	0.55 291	5.49 434	3.20 522	2.69 481	2.11 159	0.26 192	7.01 321	6.40 358	11.00 510	17.99 513	8.31 425	2.64 308	6.51 293	4.36 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.02 100

ours_stereo	1.03 102	0.55 291	1.86 97	0.12 84	0.32 231	1.16 16	0.09 99	3.27 70	2.18 99	0.39 82	3.02 183	0.34 121	0.26 62	6.32 276	0.37 81	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.18 396	0.13 376

CAS++	1.18 122	0.55 291	1.99 122	0.17 112	0.27 203	1.85 133	0.63 294	8.48 358	3.07 165	1.71 173	2.32 159	0.18 65	0.20 47	1.91 114	0.30 59	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ToySt	2.69 295	0.55 291	7.03 480	1.03 266	0.10 75	3.49 324	1.04 393	6.38 294	4.55 269	2.69 192	6.28 296	7.95 421	4.38 402	5.08 222	2.58 370	0.01 264	0.11 464	0.00 1	0.04 398	0.28 457	0.19 431

anonymousa	3.80 407	0.55 291	3.35 286	1.24 293	3.74 517	9.04 489	0.36 216	6.74 312	4.03 237	7.72 406	19.64 520	10.62 470	6.01 461	1.52 86	1.40 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 404	0.00 1	0.03 158

HHNet	2.59 291	0.55 291	2.55 185	0.20 118	0.32 231	2.84 264	0.94 381	5.77 262	5.14 292	7.33 389	13.80 468	0.94 171	3.20 336	5.27 229	2.41 360	0.13 489	0.02 273	0.06 505	0.00 1	0.23 433	0.03 158

NINENet	3.09 335	0.56 297	3.22 276	1.61 359	1.37 400	7.12 457	0.50 257	11.88 466	5.63 311	6.63 351	8.40 359	5.29 349	0.83 179	6.51 293	1.77 313	0.15 493	0.07 418	0.07 511	0.00 1	0.09 281	0.00 1

FCDSN-DC	10.24 549	0.56 297	3.49 300	1.96 418	1.29 394	16.90 556	4.59 512	17.16 547	19.10 543	24.64 577	32.46 577	33.82 586	22.14 581	15.93 554	10.45 529	0.04 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 203	0.21 442
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ff7	1.12 112	0.57 299	2.06 129	0.03 12	0.07 40	2.80 250	0.84 358	3.71 109	2.27 105	0.38 74	1.06 93	0.20 73	0.40 103	7.12 342	0.49 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 453	0.09 281	0.06 262

ffff	1.12 112	0.57 299	2.06 129	0.03 12	0.07 40	2.80 250	0.84 358	3.71 109	2.27 105	0.38 74	1.06 93	0.20 73	0.40 103	7.12 342	0.49 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 453	0.09 281	0.06 262

11t	1.12 112	0.57 299	2.06 129	0.03 12	0.07 40	2.80 250	0.84 358	3.71 109	2.27 105	0.38 74	1.06 93	0.20 73	0.40 103	7.12 342	0.49 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 453	0.09 281	0.06 262

ccc-4	1.12 112	0.57 299	2.06 129	0.03 12	0.07 40	2.80 250	0.84 358	3.71 109	2.27 105	0.38 74	1.06 93	0.20 73	0.40 103	7.12 342	0.49 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 453	0.09 281	0.06 262

DISCO	6.28 488	0.57 299	5.78 445	3.43 529	1.17 382	11.22 517	3.39 487	12.14 480	16.16 528	6.52 347	11.22 429	16.96 537	6.32 465	19.51 570	10.74 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 479	0.11 351

SCV	1.59 169	0.58 304	2.57 187	2.72 498	0.31 227	2.15 165	0.79 342	6.88 317	2.72 133	0.20 20	2.68 170	0.68 158	0.58 149	7.60 369	0.41 96	0.00 1	0.03 325	0.00 1	0.22 489	0.37 485	0.24 455

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 231	0.58 304	2.43 170	1.27 298	0.16 131	1.60 100	0.14 138	5.17 210	5.90 325	7.10 374	10.10 398	3.06 249	1.74 269	1.87 110	0.97 234	0.01 264	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.02 100

AdaStereo	3.09 335	0.58 304	3.04 253	2.84 504	0.48 283	4.08 375	1.29 417	12.16 481	7.77 412	6.03 307	9.62 391	5.79 367	1.53 254	4.56 203	1.93 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.02 100
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.
MM-Stereo_test3	1.83 196	0.59 307	1.93 109	1.43 328	3.99 529	2.44 197	0.81 346	5.81 264	6.70 372	1.73 175	4.79 234	1.23 184	0.65 155	3.30 152	0.85 207	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.33 473	0.05 240

AIO_rvc	1.02 100	0.59 307	1.95 117	0.15 105	0.09 67	3.42 313	0.99 387	4.46 155	2.73 136	0.28 37	1.62 125	1.32 185	0.28 67	2.10 122	0.21 33	0.00 1	0.03 325	0.00 1	0.04 398	0.11 313	0.11 351

anonymousdsp	1.12 112	0.59 307	1.66 81	0.03 12	0.07 40	2.81 258	0.82 348	4.07 135	2.30 111	0.41 89	1.12 101	0.30 105	0.40 103	7.05 335	0.49 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 461	0.10 292	0.05 240

IGEV-Stereo	1.12 112	0.59 307	1.66 81	0.03 12	0.07 40	2.82 261	0.82 348	4.09 138	2.30 111	0.41 89	1.11 98	0.30 105	0.41 111	7.05 335	0.49 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 461	0.10 292	0.05 240
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
castereo	0.87 74	0.60 311	1.07 10	0.34 156	0.17 141	1.89 134	0.79 342	4.84 187	2.05 92	0.65 135	2.55 167	0.31 110	0.40 103	1.02 53	0.38 86	0.01 264	0.09 443	0.00 1	0.24 495	0.03 141	0.02 100

ProNet	1.20 127	0.60 311	2.00 124	0.26 132	0.08 57	2.73 236	0.68 308	5.00 200	2.52 119	0.29 42	1.32 112	0.37 124	0.36 91	6.94 329	0.44 110	0.00 1	0.07 418	0.00 1	0.00 1	0.17 380	0.07 283

GANet-RSSM	3.27 350	0.60 311	3.38 288	2.94 511	2.00 449	2.61 221	0.48 245	10.93 436	6.11 342	5.47 280	10.20 401	6.57 390	5.44 451	6.25 268	2.23 348	0.00 1	0.00 1	0.08 514	0.00 1	0.17 380	0.03 158

SGM_RVC	10.08 545	0.60 311	3.42 294	2.30 467	0.32 231	19.41 566	6.33 539	18.95 564	14.64 514	25.14 578	24.32 545	33.34 585	18.79 568	19.86 571	12.55 545	0.25 515	0.26 540	0.22 539	0.24 495	0.34 478	0.40 493
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fff	2.28 256	0.61 315	3.81 328	0.22 124	0.07 40	1.69 112	0.11 111	5.37 234	11.84 494	5.80 289	5.17 248	1.44 190	5.41 445	2.00 117	1.92 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.18 420

csc	2.28 256	0.61 315	3.81 328	0.22 124	0.07 40	1.69 112	0.11 111	5.37 234	11.84 494	5.80 289	5.17 248	1.44 190	5.41 445	2.00 117	1.92 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.18 420

cscssc	2.28 256	0.61 315	3.81 328	0.22 124	0.07 40	1.69 112	0.11 111	5.37 234	11.84 494	5.80 289	5.17 248	1.44 190	5.41 445	2.00 117	1.92 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.18 420

UNet	3.97 423	0.61 315	6.50 470	1.68 368	3.22 496	9.82 498	0.31 207	9.50 391	5.32 299	7.20 382	6.35 302	10.59 468	5.91 459	6.93 324	5.49 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.01 22

RASNet	4.52 456	0.61 315	4.42 370	3.42 528	4.68 554	4.58 397	0.99 387	9.54 395	8.01 418	5.28 276	11.42 433	10.34 467	8.88 516	9.28 476	8.68 506	0.15 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.04 203

GCAP-Stereo	0.95 86	0.62 320	1.99 122	0.30 138	0.03 14	1.66 107	0.01 9	4.43 153	3.00 158	1.63 171	1.17 106	1.39 187	0.76 168	1.31 72	0.55 141	0.00 1	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.12 330	0.02 100

Anonymous_2	4.14 431	0.62 320	3.21 275	1.40 322	1.43 406	5.19 410	0.32 208	6.63 306	4.38 258	4.48 247	2.30 158	8.08 422	7.00 481	5.37 232	2.29 350	0.23 511	0.75 564	5.20 581	18.12 609	5.66 571	0.23 451

StereoDRNet-Refined	4.46 449	0.62 320	3.80 326	1.92 409	0.40 255	9.35 492	0.15 144	10.02 410	8.83 442	12.69 525	11.62 438	9.34 445	3.87 376	8.06 408	8.02 492	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.05 404	0.20 408	0.26 465
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
tt1	2.14 235	0.63 323	2.22 157	2.27 463	0.02 4	5.71 422	0.63 294	4.53 160	10.19 465	1.16 162	3.39 201	0.33 117	3.05 333	8.00 397	0.46 118	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.03 378	0.10 292	0.04 203

Hybrid-DGEV-03	3.06 332	0.64 324	2.49 179	0.98 259	0.08 57	3.47 318	0.98 386	4.54 164	6.57 368	9.43 469	20.79 528	3.58 276	1.15 213	4.54 200	1.42 276	0.00 1	0.04 356	0.00 1	0.00 1	0.26 448	0.16 410

HUF	1.05 106	0.64 324	2.33 164	0.35 159	0.22 182	3.09 288	0.41 230	3.73 116	2.89 145	0.36 68	2.71 172	0.33 117	0.30 80	2.28 126	0.23 36	0.00 1	0.61 563	0.00 1	0.00 1	0.15 359	0.39 490

tg	1.96 217	0.64 324	2.15 145	0.68 218	0.12 103	4.40 392	0.04 51	5.74 256	4.19 252	4.00 234	5.23 257	2.58 229	0.93 188	7.12 342	0.77 189	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.31 465	0.25 459

ADStereo(finetuned)	2.26 255	0.64 324	5.22 422	0.31 143	0.18 156	1.71 118	0.25 190	5.23 213	8.46 433	6.06 310	5.30 264	1.41 188	6.37 466	1.87 110	1.87 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 171	0.18 420

DCANet	2.08 229	0.64 324	3.81 328	0.31 143	0.17 141	1.70 116	0.25 190	5.23 213	8.47 434	6.07 311	5.30 264	1.41 188	4.23 391	1.85 107	2.02 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 171	0.19 431

DMCA	2.82 311	0.64 324	4.45 373	1.61 359	0.89 351	3.86 364	0.57 280	9.18 382	5.10 290	6.24 325	6.49 304	7.17 405	2.13 283	3.31 153	4.73 439	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 171	0.02 100

DIP-Stereo	1.97 219	0.64 324	2.95 241	0.17 112	0.10 75	4.83 403	0.13 128	8.60 366	4.06 244	6.42 341	4.92 240	0.44 137	0.72 164	3.57 164	1.80 316	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.05 203	0.04 203
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-DCA	2.01 223	0.65 331	2.15 145	2.30 467	0.02 4	5.80 424	0.56 271	8.45 354	3.33 190	1.03 152	3.33 195	0.32 113	3.71 365	8.05 404	0.45 114	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.03 378	0.02 89	0.03 158

xx1	2.33 264	0.65 331	2.15 145	2.30 467	0.02 4	5.80 424	0.56 271	4.31 145	10.41 470	1.03 152	3.33 195	4.67 324	2.70 312	8.05 404	0.45 114	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.03 158

1test111	1.86 199	0.65 331	2.15 145	2.30 467	0.02 4	5.80 424	0.56 271	8.45 354	3.33 190	1.03 152	3.33 195	0.32 113	3.71 365	4.40 196	0.96 231	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.03 378	0.02 89	0.03 158

cc1	2.17 240	0.65 331	2.15 145	2.30 467	0.02 4	5.80 424	0.56 271	4.31 145	10.41 470	1.03 152	3.33 195	0.32 113	3.71 365	8.05 404	0.45 114	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.03 378	0.10 292	0.05 240

sCroCo_RVC	1.21 130	0.65 331	5.16 418	1.09 276	1.29 394	0.92 10	0.19 166	3.92 127	2.68 131	0.30 47	3.04 184	0.52 146	1.56 255	1.58 89	0.78 191	0.09 475	0.25 538	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.11 351

hitnet-ft	3.66 393	0.65 331	2.79 223	0.89 240	0.72 329	4.25 381	0.55 269	9.11 381	7.52 399	7.14 376	10.19 400	12.49 497	4.70 420	7.44 361	4.41 432	0.03 414	0.00 1	0.06 505	0.00 1	0.20 408	0.04 203

VIP-Stereo	0.76 62	0.66 337	2.08 136	0.09 71	0.27 203	1.99 148	0.11 111	3.32 73	0.80 24	0.48 109	1.27 109	0.28 100	0.11 27	3.06 147	0.41 96	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.12 365

MyStereo06	2.35 265	0.66 337	4.54 379	1.10 277	0.96 360	2.57 213	0.10 105	9.30 386	4.05 241	5.22 273	6.09 282	5.95 371	2.38 297	3.00 145	0.73 173	0.01 264	0.08 431	0.00 1	0.01 332	0.13 345	0.15 398

MyStereo05	2.94 325	0.66 337	5.25 425	1.10 277	0.96 360	2.57 213	0.10 105	8.53 360	12.34 501	6.28 331	3.88 211	3.18 256	3.30 339	7.81 386	2.37 357	0.01 264	0.08 431	0.00 1	0.01 332	0.13 345	0.15 398

IPLG	2.43 273	0.66 337	4.77 394	0.54 192	0.31 227	3.01 281	0.26 192	6.15 277	5.55 307	7.69 404	6.21 292	1.89 210	1.74 269	7.19 348	2.35 355	0.01 264	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.24 444	0.12 365

HART	1.68 175	0.67 341	2.72 208	0.04 27	0.27 203	1.72 121	0.04 51	5.60 250	3.16 171	1.44 166	7.73 345	2.41 225	0.15 37	6.44 283	0.62 149	0.00 1	0.12 471	0.00 1	0.00 1	0.24 444	0.17 416

CRFU-Net	4.45 448	0.67 341	5.02 405	2.78 501	1.32 398	12.67 534	3.35 485	11.26 441	3.52 201	10.06 488	9.30 387	10.91 478	6.92 480	7.26 351	3.24 391	0.15 493	0.16 502	0.16 530	0.00 1	0.26 448	0.05 240

CoDeX	3.43 374	0.68 343	4.49 375	0.98 259	1.65 418	6.37 439	2.14 450	13.23 507	6.07 338	7.23 383	8.95 369	4.09 296	3.79 373	6.31 274	2.37 357	0.03 414	0.06 395	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.15 398

DCRE	1.79 186	0.68 343	2.55 185	1.66 367	0.27 203	1.27 60	0.05 65	4.57 165	4.04 239	3.30 214	9.24 382	3.83 287	1.20 226	2.08 121	0.67 160	0.00 1	0.12 471	0.00 1	0.24 495	0.04 171	0.09 314

iRaftStereo_RVC	1.62 172	0.68 343	1.98 120	0.67 217	0.05 21	2.99 279	0.04 51	5.36 233	3.74 211	3.82 230	4.96 241	2.54 228	0.62 152	3.35 155	0.97 234	0.00 1	0.07 418	0.00 1	0.00 1	0.30 460	0.27 469

AFF-stereo	2.59 291	0.68 343	2.35 167	1.55 349	0.17 141	1.67 108	0.08 91	5.75 257	6.60 369	6.20 322	12.13 445	6.16 376	2.36 296	4.75 209	1.11 248	0.02 368	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.05 240

FAT-Stereo	6.78 501	0.68 343	6.80 475	2.30 467	1.77 433	5.63 421	4.20 502	18.79 559	18.62 540	10.53 499	17.15 504	18.52 546	13.74 553	8.86 461	7.38 482	0.03 414	0.15 493	0.01 431	0.07 413	0.12 330	0.26 465

MaDis-Stereo	0.80 67	0.69 348	3.02 248	0.33 151	1.83 438	1.22 32	0.06 73	3.41 87	1.49 77	0.31 52	0.38 53	0.42 132	0.51 134	1.14 63	1.21 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 203	0.05 240

MIPNet	2.06 228	0.69 348	4.57 385	0.32 146	0.21 178	1.92 137	0.19 166	6.89 318	5.64 312	5.48 281	4.02 215	2.02 216	3.50 352	3.32 154	2.01 332	0.00 1	0.01 190	0.01 431	0.01 332	0.20 408	0.13 376

test_5	2.90 321	0.70 350	3.69 317	2.01 427	3.17 495	4.61 399	1.32 419	6.69 310	7.02 384	2.79 196	7.18 325	4.99 336	4.14 385	7.96 394	1.31 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 378	0.19 404	0.26 465

TransformOpticalFlow	3.38 366	0.70 350	4.54 379	1.00 262	0.30 216	3.56 334	0.14 138	9.67 397	7.30 393	5.55 283	13.34 463	6.74 393	5.03 434	8.22 424	1.34 271	0.00 1	0.01 190	0.01 431	0.00 1	0.04 171	0.11 351

RAFT+CT+SA	2.36 267	0.71 352	2.46 175	0.83 231	2.26 464	3.18 300	0.93 379	6.82 316	5.48 302	2.55 189	8.07 353	1.64 199	1.59 258	8.54 438	1.15 254	0.02 368	0.00 1	0.00 1	0.38 530	0.19 404	0.36 487

DispNO	3.25 349	0.72 353	6.85 477	1.95 415	1.34 399	3.49 324	0.84 358	8.14 347	6.30 352	6.34 338	7.76 348	6.30 382	4.28 397	6.93 324	3.51 405	0.00 1	0.03 325	0.03 482	0.12 440	0.07 249	0.07 283

StereoVision	2.25 252	0.72 353	4.00 345	1.03 266	2.64 479	1.91 136	0.28 197	5.83 266	4.43 260	1.89 176	10.65 415	3.88 288	0.52 137	5.13 225	1.98 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 281	0.03 158

delet	4.27 444	0.72 353	4.50 376	1.07 275	3.75 521	10.79 514	4.04 498	9.95 404	7.89 414	8.09 422	8.89 367	8.46 430	3.81 375	7.56 367	5.80 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 313	0.02 100

Select-FE	3.44 377	0.73 356	8.39 502	1.44 332	0.96 360	2.01 151	0.10 105	8.84 374	3.94 230	5.36 279	10.32 406	9.73 452	8.82 514	6.28 270	0.83 202	0.01 264	0.22 529	0.01 431	0.49 544	0.03 141	0.30 477

HH	2.42 271	0.73 356	3.76 322	0.91 242	0.14 118	2.78 247	0.71 319	7.92 343	2.72 133	1.53 169	6.10 284	7.93 417	4.01 380	8.60 442	0.44 110	0.00 1	0.09 443	0.00 1	0.00 1	0.05 203	0.04 203

HanStereo	2.42 271	0.73 356	3.76 322	0.91 242	0.14 118	2.78 247	0.71 319	7.92 343	2.72 133	1.53 169	6.10 284	7.93 417	4.01 380	8.60 442	0.44 110	0.00 1	0.09 443	0.00 1	0.00 1	0.05 203	0.04 203

STrans-v2	3.43 374	0.73 356	4.82 395	0.26 132	0.60 306	3.00 280	1.19 408	10.41 420	7.22 390	5.79 288	10.97 425	6.75 394	7.03 483	8.25 425	1.40 274	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.18 420

GEStereo_RVC	3.74 398	0.73 356	4.95 403	2.01 427	1.24 386	4.36 388	3.07 475	11.77 463	7.80 413	6.87 363	6.52 305	7.70 412	4.31 400	8.98 465	4.19 427	0.03 414	0.01 190	0.02 463	0.02 360	0.13 345	0.11 351

SA	3.06 332	0.74 361	3.79 325	1.60 358	0.30 216	3.19 301	1.43 423	6.72 311	9.06 444	4.63 253	10.80 417	2.89 240	4.71 421	9.62 487	1.18 259	0.00 1	0.09 443	0.00 1	0.19 474	0.23 433	0.02 100

raftrobust	1.86 199	0.74 361	1.94 112	2.15 450	2.24 463	2.74 237	0.53 262	4.89 189	4.05 241	6.09 312	3.89 212	1.64 199	2.55 305	2.44 131	1.12 249	0.00 1	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.12 330	0.08 301

MIM_Stereo	2.50 285	0.75 363	4.26 361	1.18 289	0.11 89	3.08 286	0.33 212	6.07 273	3.28 184	5.01 264	10.12 399	4.29 311	1.74 269	8.06 408	1.27 263	0.00 1	0.12 471	0.00 1	0.01 332	0.18 396	0.15 398

Sa-1000	3.55 385	0.75 363	3.63 313	1.91 405	0.30 216	3.55 333	1.63 434	7.39 330	8.54 437	7.70 405	17.44 509	4.00 292	2.82 323	9.44 484	1.33 269	0.00 1	0.10 455	0.00 1	0.18 468	0.21 419	0.04 203

IIG-Stereo	3.16 343	0.75 363	2.83 226	4.08 550	0.21 178	2.56 212	0.74 330	6.55 304	5.56 309	8.39 438	9.38 388	7.94 419	2.79 321	9.50 486	1.89 322	0.02 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.04 203

AIO-test1	2.22 246	0.76 366	2.78 219	0.30 138	4.38 538	2.48 200	0.96 385	5.59 249	14.64 514	0.74 139	2.86 175	0.92 170	0.30 80	5.64 239	1.67 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 378	0.17 380	0.14 387

ACV-stereo	4.46 449	0.76 366	9.94 518	1.91 405	1.06 371	11.61 522	1.28 415	6.25 283	7.09 386	3.09 206	5.21 256	16.88 536	10.23 533	7.96 394	5.47 451	0.06 457	0.15 493	0.01 431	0.00 1	0.12 330	0.14 387

RAFT	2.57 289	0.76 366	3.09 265	0.91 242	0.09 67	2.41 193	0.94 381	5.35 231	2.65 127	6.11 314	7.21 327	9.43 448	4.30 398	5.73 247	1.77 313	0.00 1	0.12 471	0.00 1	0.02 360	0.46 503	0.08 301

MSCF	1.24 133	0.77 369	1.95 117	0.42 170	0.46 272	3.85 363	0.85 364	4.26 143	2.02 91	2.21 178	2.34 160	0.17 61	2.74 318	1.75 99	0.39 87	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.54 546	0.04 171	0.05 240

G2L-ROB	3.43 374	0.77 369	3.89 336	1.71 376	1.16 381	4.51 394	0.44 239	11.70 459	5.70 313	7.51 397	5.34 266	11.24 484	1.71 264	7.66 374	5.10 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 330	0.10 337

THIR-Stereo	3.86 411	0.77 369	2.62 195	0.12 84	0.13 112	4.25 381	6.63 543	5.30 226	4.18 251	10.33 492	17.13 503	6.58 391	7.62 498	7.78 383	3.51 405	0.01 264	0.07 418	0.07 511	0.00 1	0.11 313	0.02 100

MMNet	4.16 434	0.77 369	5.47 433	1.40 322	1.67 421	10.78 513	0.63 294	8.64 368	8.47 434	8.80 452	8.33 357	7.51 408	6.61 470	7.53 366	6.54 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.05 240

PSMNet-RSSM	3.33 363	0.77 369	3.22 276	2.12 446	1.90 444	2.33 184	0.71 319	11.17 438	5.83 320	5.90 303	11.43 434	7.04 400	4.83 430	5.96 254	3.17 387	0.00 1	0.00 1	0.02 463	0.00 1	0.08 263	0.02 100

UCFNet_RVC	3.09 335	0.77 369	2.27 162	2.35 477	1.79 434	3.50 326	1.06 395	12.12 479	6.91 378	4.71 256	7.67 344	7.58 409	4.40 404	4.95 218	1.67 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 313	0.01 22

HITNet	2.79 307	0.77 369	4.02 346	2.03 432	0.11 89	5.58 419	0.59 282	9.24 384	5.15 293	6.42 341	7.26 330	3.66 280	2.92 329	4.07 184	3.87 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 229	0.02 100
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
rvit_stereo_ft	1.00 98	0.78 376	3.84 334	0.84 233	0.36 245	1.23 35	0.24 185	3.81 124	3.76 214	0.37 71	0.87 89	0.74 165	1.12 207	1.18 67	0.76 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.06 262

MyStereo07	1.31 144	0.79 377	1.61 74	1.03 266	1.11 375	2.63 226	0.46 242	5.48 240	2.24 103	0.64 134	1.48 119	0.27 96	0.59 151	7.03 334	0.45 114	0.00 1	0.09 443	0.00 1	0.01 332	0.11 313	0.09 314

MyStereo04	2.95 326	0.79 377	5.38 428	1.03 266	1.11 375	2.63 226	0.46 242	10.00 408	12.44 502	4.19 238	3.91 213	3.04 248	3.60 358	7.34 356	2.74 377	0.00 1	0.09 443	0.00 1	0.01 332	0.11 313	0.09 314

rafts_anoy	1.72 179	0.79 377	2.58 189	2.03 432	1.75 429	2.47 198	0.16 150	5.48 240	6.01 336	3.24 211	2.11 151	1.92 214	1.33 233	3.08 148	1.13 251	0.01 264	0.18 511	0.00 1	0.01 332	0.03 141	0.07 283

HSM	4.00 425	0.79 377	3.16 271	1.59 357	2.17 458	6.77 450	1.11 401	12.28 484	6.35 357	6.75 352	8.11 355	13.90 508	5.37 444	8.85 459	2.71 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.02 100

rvit_105_1	2.44 275	0.80 381	5.08 411	1.77 384	0.09 67	1.95 140	3.62 492	5.62 253	8.21 426	4.85 259	2.07 147	3.15 254	1.58 257	7.08 339	2.71 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 332	0.04 171	0.08 301

ADLNet	4.32 447	0.80 381	4.33 365	3.60 537	3.56 510	6.87 452	2.48 457	11.20 440	7.58 402	9.87 482	9.62 391	8.39 427	4.95 432	6.16 261	6.60 473	0.01 264	0.01 190	0.00 1	0.01 332	0.12 330	0.25 459

TestStereo1	2.85 312	0.81 383	3.48 298	3.11 516	0.44 264	2.52 203	1.50 426	6.37 290	8.18 424	4.62 250	9.24 382	2.23 222	3.69 362	9.19 472	1.26 261	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.27 455	0.09 314

SA-5K	2.85 312	0.81 383	3.48 298	3.11 516	0.44 264	2.52 203	1.50 426	6.37 290	8.18 424	4.62 250	9.24 382	2.23 222	3.69 362	9.19 472	1.26 261	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.27 455	0.09 314

cf-r	3.42 373	0.81 383	3.97 339	2.41 483	2.78 483	2.85 265	0.64 298	8.44 353	6.32 354	6.25 327	11.57 437	8.97 442	3.54 356	5.93 253	3.83 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 281	0.07 283

psm_up	3.85 410	0.82 386	3.01 246	2.00 426	2.58 477	5.28 415	3.34 484	10.85 434	6.33 355	7.27 386	7.32 332	10.15 461	9.02 519	6.19 263	2.51 366	0.22 510	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.12 330	0.03 158

NVstereo2D	4.51 453	0.82 386	6.86 478	3.28 525	3.38 502	8.16 477	3.13 477	10.51 421	15.15 521	4.90 261	6.89 313	7.87 414	4.78 426	9.88 489	3.91 420	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.06 412	0.02 89	0.58 518

LL-Strereo2	1.86 199	0.83 388	2.33 164	0.36 160	0.17 141	3.79 359	1.52 428	5.82 265	4.04 239	4.43 243	2.51 166	4.23 303	0.37 94	5.66 241	0.99 236	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.05 404	0.06 229	0.11 351

raft+_RVC	1.79 186	0.84 389	2.32 163	2.40 480	0.85 345	1.38 75	0.09 99	6.36 288	4.75 280	2.85 199	5.46 269	1.17 182	1.36 238	4.54 200	0.91 226	0.00 1	0.10 455	0.00 1	0.00 1	0.11 313	0.22 444

S-Stereo	6.63 496	0.84 389	9.67 515	3.15 520	3.48 507	6.49 443	6.22 534	12.99 502	22.84 561	9.48 472	15.51 484	12.00 494	8.43 508	8.04 401	10.70 531	0.12 484	0.17 507	0.00 1	0.38 530	0.13 345	1.92 553

XX-TBD	1.44 154	0.85 391	2.04 127	2.45 485	0.05 21	2.34 185	0.01 9	3.46 93	7.51 398	2.88 200	4.98 243	0.26 93	0.25 55	1.15 64	0.46 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-Stereo_test	3.57 386	0.86 392	3.66 315	2.79 502	1.52 410	4.11 378	1.17 407	11.35 447	6.27 351	7.97 418	8.87 366	9.39 447	2.26 292	6.55 297	4.33 429	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.22 426	0.13 376

4D-IteraStereo	1.72 179	0.86 392	3.01 246	0.09 71	2.86 486	3.57 337	1.06 395	3.92 127	5.31 298	5.28 276	1.02 92	3.92 289	0.38 98	1.83 106	1.04 241	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.09 314

iRaft-Stereo_5w	2.86 316	0.86 392	4.08 354	0.06 44	0.25 193	2.76 243	0.60 287	4.97 195	4.10 245	2.98 204	7.85 350	10.17 462	4.17 388	8.16 416	5.83 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 332	0.26 448	0.06 262

coex_refinement	4.04 426	0.87 395	3.55 304	2.96 512	1.40 403	4.28 383	0.32 208	11.18 439	7.72 406	8.32 431	13.44 465	10.01 459	3.48 351	6.28 270	6.76 476	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.06 229	0.16 410

rvit_0105_6	1.26 138	0.87 395	4.85 397	0.61 205	0.07 40	1.60 100	0.32 208	3.79 123	5.87 322	0.25 33	0.26 46	1.09 178	0.29 72	4.60 204	0.62 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.06 262

ssnet_v2	4.46 449	0.87 395	5.18 419	1.57 353	0.67 318	9.14 490	4.73 515	11.84 464	9.68 454	8.79 450	6.24 295	9.91 456	4.34 401	6.28 270	9.30 514	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.28 457	0.30 477

WCMA_ROB	9.21 535	0.87 395	7.37 490	2.54 489	2.13 455	13.59 541	5.80 529	11.64 456	14.01 510	24.43 576	32.99 578	27.09 573	18.02 563	12.51 529	9.85 524	0.81 548	0.07 418	0.01 431	0.01 332	0.16 366	0.23 451

CroCo-Stereo Lap2	1.24 133	0.88 399	3.39 290	0.95 253	4.59 551	0.47 5	0.08 91	3.51 98	2.80 141	1.17 163	2.24 156	1.57 198	0.20 47	1.48 84	1.14 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 359	0.12 365

stereogan	7.69 518	0.88 399	7.08 483	3.49 535	3.93 527	18.98 563	3.23 482	16.52 542	19.58 547	9.93 485	18.92 517	20.50 559	9.04 520	14.07 541	6.14 463	0.26 517	0.04 356	0.21 538	0.03 378	0.63 517	0.33 483

MLCV	3.44 377	0.88 399	5.60 441	1.39 321	0.25 193	4.36 388	0.33 212	7.25 327	7.28 392	9.17 464	12.24 450	5.09 343	2.47 300	9.15 470	3.23 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.02 100

rvit_0105_5	1.48 158	0.89 402	5.43 430	0.46 177	0.04 16	1.60 100	0.60 287	4.65 175	5.90 325	0.76 140	1.59 124	1.75 205	0.78 174	4.20 189	0.88 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.06 262

CroCo-Stereo	0.99 95	0.89 402	3.19 274	0.46 177	0.44 264	0.38 3	0.05 65	4.61 166	3.95 231	0.48 109	1.78 138	1.01 174	0.27 65	1.11 60	1.07 242	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 203	0.04 203
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
RYNet	6.34 490	0.89 402	5.88 447	1.41 325	4.48 547	15.97 550	4.18 501	13.41 509	16.49 529	10.81 505	7.00 319	14.33 513	8.72 513	9.43 481	13.71 550	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.07 283

HI	3.18 345	0.90 405	3.05 258	1.28 303	0.15 123	2.29 178	0.04 51	5.31 228	3.52 201	7.96 416	12.69 455	11.43 486	6.61 470	4.26 191	4.02 422	0.00 1	0.06 395	0.00 1	0.00 1	0.05 203	0.01 22

CoSv	3.18 345	0.90 405	3.05 258	1.28 303	0.15 123	2.29 178	0.04 51	5.31 228	3.52 201	7.96 416	12.69 455	11.43 486	6.61 470	4.26 191	4.02 422	0.00 1	0.06 395	0.00 1	0.00 1	0.05 203	0.01 22

rvit_0105_3	1.71 178	0.90 405	5.93 450	0.78 225	0.02 4	1.62 103	1.69 438	5.15 208	5.99 334	2.22 181	1.64 127	1.97 215	1.17 220	4.19 187	0.92 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.03 158

ADLNet2	4.46 449	0.90 405	6.06 454	2.74 500	3.91 526	6.79 451	3.01 474	10.95 437	8.40 432	7.27 386	9.80 395	9.85 454	5.43 448	7.29 352	6.44 469	0.01 264	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.15 359	0.11 351

iResNet	3.68 394	0.91 409	7.94 498	2.97 513	0.34 239	4.44 393	0.48 245	7.70 335	9.74 456	7.72 406	12.74 457	4.03 293	2.87 327	8.05 404	3.37 395	0.02 368	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.09 314

DLCB_ROB	4.51 453	0.91 409	3.78 324	2.19 454	1.07 374	6.28 436	3.09 476	9.78 399	7.72 406	10.65 501	12.97 459	13.91 509	3.71 365	8.72 455	5.30 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.10 337

CBMV	5.35 468	0.91 409	3.67 316	1.62 363	0.44 264	10.09 501	7.19 551	12.49 490	12.33 500	12.22 521	14.69 480	10.93 479	6.48 468	8.51 437	4.96 444	0.02 368	0.15 493	0.00 1	0.00 1	0.17 380	0.17 416
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AASNet	3.90 414	0.92 412	4.41 369	3.56 536	4.00 530	6.70 448	1.26 414	18.71 558	6.14 343	7.35 390	7.91 352	4.35 313	2.58 306	3.04 146	6.62 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 492	0.14 387

111	2.78 305	0.92 412	3.81 328	0.22 124	0.07 40	2.83 263	0.70 316	6.03 271	14.00 509	3.22 210	8.93 368	5.48 356	3.30 339	3.66 165	2.03 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.29 475

ccnet	6.87 504	0.92 412	5.15 417	3.09 514	2.18 460	11.78 525	4.90 517	17.97 553	8.79 441	12.79 528	20.20 522	16.00 528	8.35 507	9.12 468	14.17 553	0.42 536	0.33 543	0.25 542	0.09 429	0.40 495	0.48 507

G2L-Stereo	3.40 370	0.93 415	4.73 393	1.61 359	2.05 450	2.88 271	0.60 287	8.94 375	5.84 321	7.42 392	7.33 333	8.61 437	2.16 286	8.44 435	6.11 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 444	0.18 420

OMP-Stereo	3.03 330	0.93 415	2.72 208	4.21 555	0.51 293	2.19 169	1.25 411	6.19 282	6.00 335	7.99 420	6.21 292	8.50 434	2.49 301	9.44 484	1.74 310	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.05 240

STTStereo	3.60 390	0.93 415	6.34 464	2.71 496	2.23 462	3.68 344	0.63 294	9.42 389	6.73 373	9.87 482	6.97 314	8.84 441	3.65 360	6.85 317	3.04 383	0.00 1	0.02 273	0.01 431	0.00 1	0.02 89	0.02 100

CBFPSM	4.87 460	0.94 418	14.70 550	1.51 338	1.15 380	11.49 520	2.55 462	7.28 328	6.47 363	6.23 324	4.83 237	15.30 522	8.99 518	6.88 318	8.20 499	0.03 414	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.40 495	0.42 498

CFNet-ft	3.31 355	0.94 418	2.69 202	1.50 335	2.38 468	2.81 258	0.68 308	8.35 350	7.43 395	4.45 244	9.94 396	10.20 463	4.60 414	6.50 292	3.41 396	0.00 1	0.00 1	0.03 482	0.00 1	0.22 426	0.03 158

CFNet_RVC	3.31 355	0.94 418	2.69 202	1.50 335	2.38 468	2.81 258	0.68 308	8.35 350	7.43 395	4.45 244	9.94 396	10.20 463	4.60 414	6.49 290	3.41 396	0.00 1	0.00 1	0.03 482	0.00 1	0.22 426	0.03 158

GASTEREO	1.34 145	0.98 421	1.86 97	0.53 188	0.46 272	3.97 371	0.86 366	4.25 142	2.16 97	2.34 185	3.48 205	0.17 61	2.87 327	1.88 112	0.39 87	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.54 546	0.04 171	0.05 240

rvit_0105_4	1.38 150	0.98 421	5.52 439	0.61 205	0.05 21	1.62 103	0.41 230	3.95 130	5.80 319	0.31 52	0.73 77	1.37 186	0.53 138	4.89 217	0.78 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.04 203

DRN-Test	5.87 476	0.98 421	5.89 448	2.69 495	3.65 514	12.37 531	3.35 485	20.07 577	10.20 468	11.93 520	12.31 451	11.06 482	5.31 443	7.89 390	9.05 510	0.04 434	0.05 374	0.04 494	0.04 398	0.18 396	0.25 459

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 316	0.99 424	7.52 495	1.52 340	0.92 354	2.94 275	0.03 43	9.31 387	3.81 218	2.42 188	5.86 279	9.23 444	4.64 418	4.31 193	2.19 346	0.02 368	0.18 511	0.00 1	0.54 546	0.35 479	0.35 485

GMStereo	1.83 196	0.99 424	4.55 382	0.57 200	0.05 21	2.53 206	0.01 9	4.95 192	11.14 483	3.52 219	2.24 156	0.53 148	0.49 130	3.76 170	0.80 198	0.20 506	0.00 1	0.00 1	0.12 440	0.12 330	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
RALCasStereoNet	1.93 212	1.01 426	2.75 212	1.88 401	1.75 429	2.88 271	0.18 163	4.64 172	4.36 257	2.27 183	5.14 247	2.22 221	0.79 176	7.10 341	1.00 238	0.00 1	0.34 544	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.16 410

edge stereo	6.76 498	1.01 426	6.76 474	2.20 456	2.45 472	6.41 440	2.45 456	14.84 530	11.98 497	15.29 547	18.31 515	22.02 563	12.56 545	10.82 506	7.49 483	0.03 414	0.06 395	0.11 520	0.03 378	0.30 460	0.14 387

TestStereo	1.74 182	1.02 428	3.64 314	0.20 118	0.28 211	1.33 69	0.01 9	5.24 219	4.01 236	3.18 208	4.97 242	2.07 218	0.70 160	7.32 354	0.75 181	0.02 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1

iResNet_ROB	4.23 439	1.02 428	4.90 399	2.18 453	0.93 357	2.92 273	0.37 219	15.10 533	16.91 533	7.89 414	10.51 411	7.03 398	3.07 334	8.16 416	3.46 402	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.02 100

AACVNet	3.33 363	1.03 430	3.56 305	3.46 530	0.63 312	3.09 288	0.28 197	8.78 372	3.43 196	5.99 305	10.64 414	10.08 460	4.03 383	8.69 449	2.51 366	0.03 414	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.26 448	0.06 262

FBW_ROB	8.50 530	1.03 430	7.98 499	1.93 413	1.28 393	13.10 537	6.23 535	22.50 581	18.98 541	18.82 558	14.91 482	19.06 549	10.04 531	18.41 565	9.83 522	0.62 543	0.22 529	1.82 568	0.82 558	0.99 535	1.36 544

DStereoRT	7.14 509	1.05 432	6.27 461	2.26 462	1.39 402	10.94 516	1.76 442	7.53 334	4.14 248	7.55 398	10.86 421	2.79 235	6.79 478	8.01 399	4.49 434	0.13 489	0.18 511	49.57 613	15.74 608	0.23 433	1.13 538

HBP-ISP	4.09 427	1.05 432	4.10 355	1.87 398	1.31 397	7.56 468	3.98 496	11.26 441	9.94 462	7.81 409	14.44 477	3.23 257	4.27 393	8.89 462	1.87 319	0.06 457	0.06 395	0.00 1	0.00 1	0.06 229	0.04 203

GwcNet-RSSM	3.77 403	1.05 432	5.06 409	2.21 457	1.87 441	2.36 186	1.52 428	8.98 377	7.96 417	5.91 304	14.59 478	7.94 419	3.50 352	6.43 282	5.70 456	0.00 1	0.00 1	0.04 494	0.00 1	0.20 408	0.08 301

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 409	1.06 435	5.23 424	2.72 498	3.27 498	4.36 388	0.61 290	10.71 428	7.56 400	8.75 449	7.89 351	9.86 455	3.90 377	7.15 347	3.44 398	0.14 491	0.02 273	0.02 463	0.03 378	0.04 171	0.03 158
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT_CTSACE	3.40 370	1.07 436	4.52 377	1.27 298	3.14 492	4.00 373	1.07 397	3.93 129	4.43 260	4.66 255	17.94 512	7.21 407	2.76 319	10.82 506	0.85 207	0.00 1	0.07 418	0.00 1	0.00 1	0.30 460	0.01 22

GANet	6.22 487	1.07 436	4.07 353	2.27 463	0.89 351	9.19 491	9.52 566	12.02 472	8.13 423	10.72 502	29.09 564	13.86 507	7.52 496	11.00 509	4.39 431	0.36 527	0.00 1	0.02 463	0.02 360	0.12 330	0.08 301

ACRE	2.41 270	1.08 438	5.11 413	0.55 195	2.05 450	2.65 230	0.78 341	5.26 224	4.67 274	7.59 401	9.20 375	1.70 202	1.08 203	3.74 169	2.18 345	0.01 264	0.18 511	0.02 463	0.08 418	0.22 426	0.10 337

SGM-ForestM	16.99 583	1.08 438	5.74 444	2.12 446	0.75 331	31.63 589	12.21 583	27.80 592	32.25 577	37.88 595	39.99 592	52.96 604	35.20 599	33.60 597	24.47 585	0.26 517	0.39 552	0.31 546	0.39 533	0.26 448	0.53 514

RALAANet	2.46 280	1.09 440	3.70 320	2.55 491	0.80 340	3.37 312	0.15 144	7.44 332	5.54 306	5.65 285	6.01 281	3.54 273	1.13 210	6.34 278	1.58 293	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.05 404	0.21 419	0.03 158

MSMD_ROB	9.28 537	1.09 440	4.65 387	1.58 354	0.39 253	16.52 552	4.41 508	13.60 512	14.87 519	22.34 567	39.89 591	25.67 571	20.71 575	12.42 528	6.98 478	0.34 526	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.05 203	0.09 314

CIPLG	2.47 281	1.10 442	4.71 392	0.63 212	2.15 457	2.67 234	0.77 336	5.19 211	4.73 278	7.85 411	9.56 390	1.72 203	1.14 211	4.20 189	2.34 353	0.01 264	0.19 518	0.02 463	0.09 429	0.23 433	0.08 301

CFNet	3.72 397	1.10 442	5.03 407	2.49 487	1.59 411	4.90 405	0.22 179	11.38 449	9.88 461	4.80 258	11.25 430	6.44 384	3.68 361	8.33 427	3.00 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 426	0.07 283

DualNet (step1)	3.91 417	1.11 444	6.15 457	1.27 298	0.60 306	5.22 411	2.54 458	10.66 425	7.73 408	8.36 433	7.55 337	6.55 386	4.27 393	6.58 299	1.62 297	1.49 562	0.03 325	3.10 571	2.99 578	0.20 408	0.15 398

test_sample9	5.87 476	1.11 444	6.15 457	1.27 298	0.60 306	5.22 411	2.54 458	10.66 425	7.73 408	8.36 433	7.55 337	6.55 386	4.27 393	11.68 519	11.44 538	1.49 562	24.31 615	3.10 571	2.99 578	0.20 408	0.15 398

test_sample8	7.99 523	1.11 444	6.15 457	1.27 298	0.60 306	5.22 411	2.54 458	12.04 474	6.15 344	17.46 554	9.02 374	24.67 567	18.16 564	11.68 519	11.44 538	1.49 562	24.31 615	3.10 571	2.99 578	0.20 408	0.15 398

ARAFT	3.13 340	1.11 444	7.34 488	0.42 170	0.14 118	4.52 395	2.99 473	7.41 331	5.97 332	8.85 454	7.06 324	5.20 346	1.25 231	8.49 436	1.44 278	0.00 1	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.33 473	0.11 351

TDLM	4.11 428	1.11 444	3.54 303	1.62 363	1.04 370	3.91 367	7.41 553	10.60 423	10.67 480	6.38 339	12.59 453	5.95 371	4.77 424	8.79 457	3.04 383	0.58 541	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.19 404	0.12 365

FINET	5.32 467	1.14 449	10.04 519	2.17 452	3.67 516	6.49 443	6.76 546	11.68 458	22.08 559	7.42 392	12.15 446	4.24 304	3.61 359	9.25 475	5.35 450	0.04 434	0.04 356	0.00 1	0.00 1	0.17 380	0.09 314

DeepPruner_ROB	3.52 382	1.14 449	4.06 351	1.12 284	1.65 418	3.65 340	0.83 352	13.96 517	4.47 264	7.80 408	10.84 419	7.05 402	2.16 286	8.14 414	3.08 385	0.07 465	0.03 325	0.00 1	0.01 332	0.32 469	0.06 262

CVANet_RVC	4.16 434	1.16 451	3.60 308	1.94 414	1.46 407	3.92 368	4.68 513	10.89 435	8.34 429	7.58 400	10.84 419	10.27 465	6.62 473	8.56 439	2.69 372	0.39 530	0.00 1	0.00 1	0.01 332	0.21 419	0.09 314

IPLGR_C	2.44 275	1.17 452	4.94 402	0.62 207	2.08 452	2.65 230	0.80 344	5.60 250	4.79 281	7.87 412	9.23 377	1.67 201	1.15 213	3.43 159	2.23 348	0.01 264	0.19 518	0.02 463	0.08 418	0.22 426	0.10 337

MyStereo8	2.88 320	1.19 453	5.03 407	1.61 359	3.75 521	4.30 384	0.07 83	6.14 276	6.16 345	6.22 323	9.64 393	4.28 309	1.45 243	2.05 120	4.76 441	0.00 1	0.16 502	0.00 1	0.14 446	0.26 448	0.43 500

raft_robust	2.64 293	1.20 454	2.62 195	1.10 277	0.28 211	1.50 92	0.12 118	6.28 285	9.04 443	6.80 357	7.19 326	3.73 285	2.13 283	9.06 467	1.07 242	0.03 414	0.12 471	0.00 1	0.21 483	0.17 380	0.22 444

Hybrid-DGEV-2	2.79 307	1.21 455	2.93 239	1.69 369	0.02 4	5.36 417	0.27 195	7.21 325	9.79 457	6.79 355	3.19 190	5.20 346	5.05 436	5.48 236	1.29 265	0.04 434	0.01 190	0.00 1	0.02 360	0.16 366	0.07 283

dd	2.16 238	1.22 456	4.82 395	0.68 218	0.12 103	1.39 81	0.17 157	5.14 206	11.22 487	2.70 194	3.51 207	1.52 196	1.23 228	5.08 222	3.96 421	0.12 484	0.01 190	0.04 494	0.21 483	0.07 249	0.01 22

XPNet_ROB	6.03 486	1.22 456	5.61 442	2.56 492	0.90 353	6.32 437	7.07 549	12.92 500	8.30 428	14.76 545	15.13 483	19.84 553	6.66 475	10.36 498	8.58 504	0.02 368	0.04 356	0.00 1	0.03 378	0.11 313	0.24 455

AIO-test2	2.70 298	1.23 458	3.52 302	1.24 293	3.05 490	2.65 230	0.06 73	6.30 286	15.40 523	2.58 190	7.30 331	0.48 141	0.57 147	5.36 231	0.96 231	3.06 572	0.00 1	0.00 1	0.01 332	0.16 366	0.15 398

DANet	6.02 485	1.23 458	8.45 503	3.86 547	3.94 528	7.64 473	1.34 420	9.51 393	7.00 382	13.39 534	15.53 485	15.99 527	7.02 482	12.14 525	12.37 543	0.19 503	0.12 471	0.02 463	0.03 378	0.13 345	0.56 516
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	6.00 484	1.24 460	6.29 462	1.34 311	1.68 423	9.60 497	10.31 572	15.09 531	15.79 526	12.62 524	8.95 369	11.67 492	5.83 455	11.78 523	6.41 468	0.05 447	0.13 481	0.08 514	0.20 477	0.22 426	0.79 528

Nwc_Net	6.97 506	1.25 461	6.63 472	3.82 545	3.37 501	10.83 515	1.67 437	19.56 575	11.35 488	8.36 433	23.62 541	17.19 539	11.44 541	11.21 512	8.08 497	0.80 547	0.00 1	0.00 1	0.02 360	0.13 345	0.09 314

SACVNet	4.15 433	1.26 462	3.81 328	3.12 518	1.68 423	3.09 288	2.85 471	11.91 467	5.96 330	10.52 498	11.20 428	10.59 468	3.95 378	8.97 464	3.25 392	0.08 470	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.32 469	0.44 502

DMCA-RVC	3.17 344	1.26 462	6.39 467	2.10 445	1.51 409	3.02 282	0.56 271	7.84 342	5.06 288	9.23 465	5.19 252	8.46 430	2.72 317	6.31 274	3.22 389	0.06 457	0.11 464	0.09 517	0.02 360	0.16 366	0.08 301

BEATNet_4x	3.24 348	1.27 464	5.89 448	1.56 352	0.10 75	5.26 414	1.07 397	10.08 412	5.50 303	6.89 364	7.73 345	4.53 320	4.13 384	5.05 221	5.27 448	0.04 434	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.23 451

MANE	19.47 590	1.27 464	5.07 410	4.69 558	5.55 561	30.49 587	9.94 570	34.01 597	37.27 593	44.13 604	51.57 608	52.51 602	40.41 604	33.58 596	24.81 586	0.89 550	0.86 566	1.11 563	9.72 599	0.38 488	1.06 536

pmcnn	7.72 519	1.27 464	9.42 514	2.91 506	3.14 492	9.44 493	6.23 535	12.56 492	16.51 530	14.53 543	24.08 543	27.44 574	8.49 510	9.32 478	8.44 502	0.06 457	0.08 431	0.00 1	0.00 1	0.30 460	0.15 398

CSP-Net	4.12 429	1.28 467	3.70 320	1.54 347	1.06 371	13.28 540	2.33 453	12.96 501	5.45 301	8.87 455	8.54 362	8.43 429	3.03 331	8.16 416	3.65 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 396	0.03 158

LE_ROB	16.73 582	1.28 467	11.61 527	3.72 542	1.65 418	16.67 554	9.17 563	14.39 524	55.91 608	63.81 619	40.86 594	35.94 590	37.73 602	14.24 542	26.87 592	0.05 447	0.10 455	0.13 527	0.22 489	0.12 330	0.15 398

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 387	1.29 469	12.46 534	1.53 345	0.98 363	3.48 322	0.81 346	11.99 470	4.40 259	4.33 241	11.05 427	8.83 440	2.02 280	4.52 198	1.66 302	0.01 264	0.14 486	0.00 1	0.68 553	0.86 531	0.44 502

LMCR-Stereo	3.63 391	1.29 469	4.20 359	2.54 489	0.17 141	8.08 476	1.52 428	11.46 451	4.73 278	8.45 441	10.66 416	1.91 213	5.03 434	7.69 376	3.58 410	0.92 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 484	0.02 100

RP	6.84 503	1.29 469	5.53 440	3.92 548	5.18 559	6.32 437	3.53 488	11.73 462	15.31 522	9.54 474	22.38 537	18.25 544	14.47 555	10.11 492	7.49 483	0.91 551	0.01 190	0.12 523	0.15 450	0.33 473	0.19 431

z-ln-s-r	5.99 483	1.34 472	15.55 553	1.52 340	1.95 446	3.28 306	2.71 467	7.72 336	11.16 484	6.43 343	25.06 551	8.76 438	5.86 456	11.03 510	17.17 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 444	0.11 351

ADCRef	7.27 510	1.38 473	16.37 555	2.52 488	3.30 500	11.63 523	3.16 479	10.80 432	9.35 449	13.03 531	25.27 554	8.17 423	8.92 517	8.06 408	21.81 577	0.15 493	0.08 431	0.16 530	0.34 525	0.38 488	0.58 518

fast-acv-ft	5.62 474	1.39 474	7.01 479	2.02 429	1.89 443	12.23 529	1.82 444	7.35 329	9.45 451	10.46 497	20.27 524	14.55 515	7.71 500	7.41 359	7.61 485	0.10 478	0.09 443	0.16 530	0.07 413	0.59 512	0.13 376

DN-CSS_ROB	2.69 295	1.40 475	5.34 427	2.31 473	0.75 331	3.14 295	0.06 73	6.11 275	3.87 222	5.34 278	12.18 448	2.34 224	1.22 227	7.84 387	1.48 282	0.03 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 479	0.03 158

LoS_RVC	1.26 138	1.43 476	1.91 105	0.42 170	3.77 523	1.71 118	0.04 51	2.58 23	2.49 117	0.42 95	2.58 168	0.30 105	0.57 147	1.71 94	0.66 158	0.01 264	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.02 89	4.49 572

iResNetv2_ROB	4.28 445	1.43 476	7.17 484	2.91 506	1.26 387	4.36 388	1.62 433	13.64 514	10.25 469	9.83 480	11.41 432	7.68 411	4.00 379	7.75 382	1.85 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 485	0.09 314

AF-Net	7.78 520	1.44 478	6.68 473	3.37 526	4.50 548	8.61 483	2.69 465	17.07 546	20.17 552	9.52 473	24.02 542	20.31 558	14.59 556	11.58 517	9.84 523	0.61 542	0.00 1	0.12 523	0.00 1	0.38 488	0.12 365

gwcnet-sp	3.31 355	1.47 479	7.26 485	1.73 379	0.69 321	7.57 469	1.14 403	8.59 362	6.17 346	8.57 443	5.25 260	4.26 306	3.36 341	6.46 284	3.44 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 359	0.11 351

scenet	3.31 355	1.47 479	7.26 485	1.73 379	0.69 321	7.57 469	1.14 403	8.59 362	6.17 346	8.57 443	5.25 260	4.26 306	3.36 341	6.46 284	3.44 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 359	0.11 351

ssnet	3.31 355	1.47 479	7.26 485	1.73 379	0.69 321	7.57 469	1.14 403	8.59 362	6.17 346	8.57 443	5.25 260	4.26 306	3.36 341	6.46 284	3.44 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 359	0.11 351

PA-Net	4.98 462	1.47 479	7.42 491	2.40 480	2.14 456	8.73 485	3.64 493	12.42 485	13.11 504	7.03 370	7.57 340	7.88 415	6.52 469	10.16 497	7.82 488	0.02 368	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.11 313	1.07 537
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	6.77 499	1.49 483	6.48 468	2.92 508	4.40 539	7.43 463	3.61 490	19.52 573	13.29 505	8.39 438	16.91 498	15.96 525	12.13 542	12.85 531	7.70 486	1.47 560	0.11 464	0.01 431	0.42 536	0.14 355	0.24 455

Abc-Net	6.77 499	1.49 483	6.48 468	2.92 508	4.40 539	7.43 463	3.61 490	19.52 573	13.29 505	8.39 438	16.91 498	15.96 525	12.13 542	12.85 531	7.70 486	1.47 560	0.11 464	0.01 431	0.42 536	0.14 355	0.24 455
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	11.52 560	1.52 485	4.55 382	1.89 403	1.46 407	19.87 568	5.11 521	20.66 579	15.91 527	32.67 587	34.51 581	39.34 594	21.15 576	18.74 567	12.10 541	0.11 480	0.06 395	0.01 431	0.00 1	0.45 502	0.22 444
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
G-Net	8.41 528	1.54 486	10.97 525	5.73 566	3.60 512	26.19 576	4.41 508	10.10 413	7.42 394	19.71 561	24.99 550	14.38 514	15.83 558	10.99 508	9.53 520	0.50 540	0.46 558	0.19 536	0.25 500	0.80 528	0.66 523

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 481	1.55 487	9.92 517	2.40 480	3.22 496	10.28 504	3.14 478	11.64 456	9.79 457	9.54 474	20.22 523	11.16 483	6.77 477	10.61 503	9.16 511	0.06 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.04 203

RAFT + AFF	4.30 446	1.55 487	5.84 446	1.43 328	2.36 467	5.94 430	6.72 545	10.01 409	7.56 400	7.55 398	8.96 371	7.09 403	6.73 476	8.57 440	4.02 422	0.02 368	0.47 559	0.00 1	0.01 332	0.56 508	0.54 515

psmorigin	7.34 511	1.58 489	18.31 562	2.35 477	0.87 346	6.72 449	1.70 441	10.63 424	7.14 388	19.77 562	22.71 538	20.13 555	11.34 539	12.96 533	9.49 519	0.04 434	0.17 507	0.06 505	0.17 461	0.21 419	0.50 511

NCCL2	5.88 478	1.59 490	5.44 431	1.87 398	0.92 354	9.55 495	11.55 578	12.11 477	9.94 462	9.67 477	8.85 365	22.28 565	7.41 490	8.78 456	7.17 480	0.01 264	0.00 1	0.03 482	0.00 1	0.13 345	0.23 451

iinet-f	5.94 479	1.60 491	26.88 585	1.79 387	1.38 401	11.92 527	1.47 425	6.80 315	7.11 387	6.90 366	14.43 476	10.64 472	7.97 502	7.00 333	12.12 542	0.02 368	0.03 325	0.05 501	0.00 1	0.63 517	0.02 100

CSAN	7.62 514	1.60 491	6.56 471	1.83 395	0.66 316	12.40 532	10.52 575	14.45 525	21.32 556	14.19 541	15.98 487	17.84 540	13.02 550	12.32 527	8.38 501	0.09 475	0.07 418	0.03 482	0.04 398	0.33 473	0.67 524

FADNet-RVC-Resample	3.79 405	1.62 493	12.06 530	1.43 328	0.66 316	5.94 430	2.41 454	10.18 416	8.58 439	6.28 331	4.22 221	5.33 353	4.80 428	7.71 378	3.19 388	0.17 499	0.21 525	0.17 533	0.12 440	0.41 498	0.29 475

PSMNet_ROB	5.02 464	1.63 494	6.03 453	1.90 404	1.83 438	9.57 496	6.35 540	15.58 538	7.23 391	6.15 319	10.48 410	12.22 495	4.16 387	8.02 400	8.71 507	0.02 368	0.01 190	0.01 431	0.10 434	0.20 408	0.12 365

LL-Strereo	4.71 459	1.64 495	7.51 494	1.15 286	4.31 536	3.71 347	1.45 424	9.21 383	8.36 430	8.37 437	8.17 356	10.82 475	11.36 540	12.51 529	4.82 442	0.00 1	0.12 471	0.00 1	0.00 1	0.31 465	0.32 482

FADNet	4.23 439	1.65 496	11.75 529	1.64 365	0.80 340	4.80 402	0.77 336	13.76 516	11.65 492	3.97 233	5.24 258	9.62 450	5.14 439	8.40 431	3.78 416	0.21 508	0.04 356	0.07 511	0.05 404	1.14 537	0.10 337

sAnonymous2	1.35 147	1.66 497	8.14 500	0.55 195	0.46 272	1.23 35	0.24 185	4.00 132	3.47 198	0.40 87	1.11 98	0.23 86	1.42 241	0.96 50	0.57 143	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.20 477	2.07 555	0.22 444

CroCo_RVC	1.35 147	1.66 497	8.14 500	0.55 195	0.46 272	1.23 35	0.24 185	4.00 132	3.47 198	0.40 87	1.11 98	0.23 86	1.42 241	0.96 50	0.57 143	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.20 477	2.07 555	0.22 444

FADNet_RVC	3.91 417	1.67 499	12.95 542	0.96 255	0.75 331	5.71 422	0.54 265	10.83 433	6.60 369	3.46 218	8.09 354	4.10 298	3.40 348	9.43 481	6.33 466	0.36 527	0.44 556	0.17 533	0.46 541	0.91 532	0.95 533

APVNet	5.98 481	1.72 500	8.72 505	3.21 523	4.04 532	12.31 530	1.81 443	19.09 566	6.10 339	6.13 318	13.41 464	10.69 473	6.30 464	11.26 513	13.90 551	0.05 447	0.02 273	0.11 520	0.03 378	0.53 506	0.20 438

AANet_RVC	5.01 463	1.74 501	6.38 466	1.96 418	1.29 394	2.26 176	1.69 438	10.07 411	18.53 539	7.88 413	18.15 514	8.49 433	2.70 312	10.59 502	7.04 479	0.96 553	0.15 493	0.02 463	0.00 1	0.13 345	0.12 365

StereoDRNet	5.59 472	1.75 502	6.80 475	3.12 518	4.45 543	10.61 509	4.35 506	18.80 560	9.73 455	12.22 521	6.87 312	11.44 488	4.65 419	8.09 411	8.26 500	0.02 368	0.11 464	0.00 1	0.03 378	0.20 408	0.28 473

ETE_ROB	5.80 475	1.77 503	6.33 463	1.44 332	0.78 339	6.43 441	6.90 547	12.53 491	8.08 421	12.93 530	14.89 481	21.13 562	5.87 457	9.83 488	6.57 472	0.04 434	0.01 190	0.00 1	0.02 360	0.08 263	0.33 483

ADCP+	8.09 524	1.79 504	14.50 548	1.54 347	4.28 535	16.57 553	5.20 522	12.80 496	11.20 486	12.83 529	17.07 502	11.02 481	10.80 537	17.59 562	23.18 583	0.03 414	0.05 374	0.01 431	0.18 468	0.39 492	0.81 529

LALA_ROB	6.58 495	1.80 505	6.25 460	1.26 296	0.94 358	10.08 500	9.02 562	16.00 540	11.51 491	12.74 526	13.02 460	24.77 568	5.25 441	10.56 501	8.02 492	0.04 434	0.05 374	0.00 1	0.02 360	0.10 292	0.25 459

YMNet	5.52 470	1.83 506	8.79 506	3.47 532	4.46 544	10.72 511	0.91 376	9.99 406	6.43 360	13.76 539	16.35 490	11.65 489	4.49 411	7.95 392	8.03 494	0.12 484	0.35 546	0.12 523	0.08 418	0.71 523	0.27 469

YMNet_1	5.52 470	1.83 506	8.79 506	3.47 532	4.46 544	10.72 511	0.91 376	9.99 406	6.43 360	13.76 539	16.35 490	11.65 489	4.49 411	7.95 392	8.03 494	0.12 484	0.35 546	0.12 523	0.08 418	0.71 523	0.27 469

FADNet-RVC	3.98 424	1.84 508	12.48 536	1.69 369	0.44 264	4.33 385	1.31 418	11.84 464	7.15 389	3.53 220	3.50 206	10.63 471	4.43 405	9.12 468	6.25 465	0.03 414	0.10 455	0.00 1	0.03 378	0.60 514	0.25 459

PS-NSSS	3.90 414	1.84 508	4.55 382	0.87 237	2.95 489	4.10 377	2.00 448	10.77 431	8.23 427	6.75 352	14.63 479	5.01 340	2.24 288	8.41 432	2.91 379	0.33 525	0.03 325	0.83 559	0.00 1	0.82 529	0.70 526

SANet	10.64 553	1.86 510	10.91 523	1.76 382	0.71 327	14.62 545	9.23 565	19.18 567	37.14 592	19.22 559	27.96 560	25.86 572	19.11 570	13.02 534	10.63 530	0.08 470	0.06 395	0.03 482	0.02 360	0.62 515	0.81 529

DPSNet	10.14 546	1.88 511	16.82 558	1.85 396	1.73 427	24.84 574	17.20 600	19.92 576	27.41 569	12.23 523	13.62 467	16.52 531	18.35 565	14.42 544	12.50 544	0.78 546	0.54 562	0.08 514	0.25 500	1.18 538	0.59 521

dad	4.66 458	1.89 512	5.51 437	0.94 249	0.09 67	2.16 167	0.37 219	7.10 324	14.43 512	10.13 489	16.84 497	14.97 517	1.90 276	6.82 313	4.15 426	1.09 555	0.11 464	4.08 577	0.46 541	0.17 380	0.06 262

DFGA-Net	2.78 305	1.91 513	7.35 489	1.52 340	0.36 245	3.36 311	0.20 172	6.64 307	5.93 328	4.88 260	6.31 299	2.18 219	1.12 207	7.43 360	5.98 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 485	0.04 203

Wz-Net-LNSev	6.46 492	1.93 514	16.44 557	1.52 340	4.15 534	12.66 533	4.96 519	13.05 503	12.10 498	10.55 500	16.23 489	11.32 485	7.19 485	8.43 434	8.48 503	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.08 263	0.06 262

Replicate-Monster	1.25 136	1.94 515	10.24 521	0.08 65	0.32 231	1.32 68	0.03 43	3.71 109	0.89 53	1.07 157	0.07 19	0.08 41	0.10 19	4.74 208	0.14 11	0.01 264	0.04 356	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.22 444

TCMNet	5.22 466	1.96 516	9.78 516	4.11 551	6.57 568	8.83 486	1.35 422	10.74 430	8.07 420	6.39 340	12.76 458	8.32 426	4.75 423	8.62 444	10.09 527	0.11 480	0.18 511	0.31 546	0.09 429	0.75 526	0.57 517

GwcNet	6.42 491	1.97 517	10.92 524	2.59 493	5.58 562	11.55 521	2.21 452	14.10 520	16.52 532	10.04 487	17.19 506	10.86 477	5.61 453	9.23 474	8.84 509	0.01 264	0.06 395	0.03 482	0.08 418	0.56 508	0.40 493

GMStereo_Zeroshot	2.77 304	1.98 518	5.14 416	1.53 345	0.36 245	3.56 334	0.10 105	5.57 247	5.91 327	6.89 364	7.02 320	8.50 434	0.91 186	6.01 256	1.65 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 408	0.01 22

PDISCO_ROB	9.62 542	1.99 519	11.51 526	9.88 577	9.61 581	21.48 569	3.83 494	19.33 569	28.49 572	11.27 514	14.17 473	19.92 554	5.02 433	16.35 558	9.18 512	5.28 577	0.41 553	0.14 528	0.09 429	2.05 554	2.36 560

ADCL	10.16 547	2.11 520	19.36 565	1.92 409	1.88 442	22.23 570	8.91 561	14.04 518	23.56 563	14.62 544	26.19 556	12.75 500	13.59 552	16.06 557	22.95 581	0.26 517	0.18 511	0.75 557	0.65 550	0.69 521	0.58 518

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 91	2.14 521	1.55 67	0.88 238	0.26 200	0.56 8	0.04 51	2.80 31	0.86 38	0.30 47	0.80 85	0.21 83	2.33 295	6.17 262	0.37 81	0.00 1	0.07 418	0.00 1	0.17 461	0.01 32	0.01 22

ELAS	16.72 581	2.14 521	9.23 511	4.92 560	4.53 549	32.66 593	15.11 595	27.40 591	28.68 573	40.27 599	44.90 597	38.33 593	30.50 593	26.44 588	21.94 578	0.88 549	1.23 571	0.67 555	0.89 560	1.49 546	2.18 558
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RGC	6.88 505	2.23 523	6.13 455	4.05 549	4.73 556	8.94 487	2.78 468	15.19 535	11.74 493	11.13 511	19.34 518	17.86 541	10.42 535	13.02 534	8.03 494	0.73 545	0.01 190	0.24 541	0.41 535	0.31 465	0.38 489

ELAS_RVC	16.54 580	2.26 524	10.09 520	5.50 564	4.46 544	28.28 585	16.72 599	25.55 588	33.54 581	40.19 598	40.30 593	36.68 591	30.03 592	29.40 591	20.61 571	0.98 554	1.21 570	0.86 560	0.70 554	1.39 544	2.16 556
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
w-ln-seven-2	7.09 508	2.32 525	23.44 576	1.71 376	1.06 371	7.81 475	3.98 496	12.02 472	14.65 516	13.06 532	20.38 525	11.70 493	9.83 530	10.65 504	8.66 505	0.02 368	0.05 374	0.00 1	0.02 360	0.32 469	0.14 387

SDNR	7.50 513	2.32 525	15.58 554	1.82 394	0.63 312	44.66 605	0.44 239	8.59 362	9.52 452	9.84 481	25.18 552	5.30 352	4.38 402	11.46 516	6.49 470	0.05 447	0.03 325	0.00 1	0.01 332	1.79 552	1.87 552

Wz-Net-MNSev	7.43 512	2.35 527	15.22 551	2.34 476	3.41 506	17.27 559	8.55 558	11.91 467	13.48 507	13.37 533	17.05 501	13.70 504	7.47 495	11.90 524	9.99 526	0.40 532	0.03 325	0.00 1	0.01 332	0.16 366	0.07 283

ADCPNet	9.54 540	2.39 528	31.46 589	2.09 443	1.60 413	16.71 555	6.39 541	12.11 477	11.45 489	13.53 535	21.45 532	19.41 550	10.94 538	14.38 543	21.54 575	0.27 520	1.16 569	0.39 553	1.49 569	0.58 511	1.45 545

SHD	9.61 541	2.60 529	12.46 534	3.69 541	3.54 509	9.47 494	1.25 411	20.16 578	37.84 594	18.19 557	21.24 531	16.96 537	12.83 549	14.47 545	16.05 557	0.32 523	0.13 481	0.01 431	0.08 418	0.38 488	0.48 507

DGSMNet	6.47 493	2.61 530	13.64 545	3.46 530	3.74 517	8.97 488	6.01 530	14.15 521	13.01 503	7.46 395	14.10 472	9.94 457	4.79 427	10.44 499	6.22 464	1.30 559	1.70 575	1.80 566	1.52 571	2.27 558	2.35 559

DeepPrunerF	6.75 497	2.69 531	23.31 575	3.68 540	7.16 570	3.78 358	4.29 504	13.42 510	20.13 551	8.13 423	10.46 409	7.18 406	8.06 504	11.10 511	9.44 518	0.24 514	0.15 493	0.29 544	0.42 536	0.66 520	0.45 504

Syn2CoEx	6.32 489	2.72 532	9.33 512	2.45 485	1.67 421	8.59 482	3.32 483	18.08 554	12.27 499	8.53 442	21.08 530	10.30 466	9.80 528	9.30 477	7.86 489	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 517	0.43 500

SAMSARA	14.63 572	2.74 533	12.38 532	12.65 583	6.74 569	36.50 597	72.93 621	19.36 570	23.77 564	16.20 551	13.04 461	29.21 577	12.78 547	16.98 560	15.21 555	0.11 480	0.26 540	0.03 482	0.14 446	0.76 527	0.77 527

GANetREF_RVC	6.56 494	2.89 534	7.58 496	3.41 527	0.40 255	12.96 536	9.58 567	15.09 531	17.25 536	10.33 492	10.62 413	12.27 496	8.16 506	12.21 526	4.53 435	0.41 533	0.00 1	0.00 1	0.02 360	3.12 563	0.39 490
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
PVD	15.44 574	2.93 535	14.67 549	4.21 555	3.39 504	17.43 560	4.16 500	27.84 593	48.84 604	31.02 585	43.54 596	29.76 580	30.81 594	25.97 587	21.40 573	0.23 511	0.41 553	0.04 494	0.33 523	0.41 498	1.33 543

RTSC	9.15 534	3.00 536	13.57 544	3.72 542	1.76 431	11.82 526	0.46 242	16.95 544	36.83 591	15.80 549	15.53 485	12.91 501	7.46 494	20.01 574	21.76 576	0.31 522	0.13 481	0.01 431	0.08 418	0.57 510	0.41 495

w-ln-seven	10.20 548	3.08 537	26.36 582	2.06 439	2.49 473	15.81 548	4.39 507	17.80 551	33.50 580	20.47 565	25.79 555	15.12 519	7.40 489	11.75 522	17.48 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 501	0.13 376

TRStereo	2.36 267	3.10 538	4.70 391	1.99 422	2.08 452	2.61 221	1.11 401	8.79 373	3.73 210	3.19 209	3.04 184	3.96 290	0.77 171	5.92 252	1.44 278	0.03 414	0.14 486	0.00 1	0.29 510	0.08 263	0.25 459

ADCMid	10.24 549	3.13 539	20.70 569	2.21 457	2.39 470	11.23 518	6.19 532	14.17 522	11.19 485	23.20 573	22.25 535	17.89 542	19.54 571	18.51 566	26.21 591	0.45 538	0.42 555	1.10 562	1.29 566	1.56 548	1.18 539

PWC_ROB	8.24 526	3.13 539	12.74 540	2.43 484	4.43 542	7.51 467	1.22 409	16.63 543	19.24 545	16.08 550	28.29 561	13.99 510	10.16 532	13.63 538	14.06 552	0.42 536	0.00 1	0.05 501	0.00 1	0.59 512	0.27 469

SuperB	8.10 525	3.15 541	24.67 578	2.65 494	1.23 385	9.88 499	4.29 504	10.18 416	30.07 574	11.53 517	12.18 448	6.12 375	6.65 474	10.50 500	14.47 554	0.14 491	0.11 464	0.35 549	0.25 500	13.06 589	0.48 507

PWCDC_ROB	7.92 522	3.17 542	7.48 493	5.73 566	4.40 539	10.45 506	0.35 215	14.52 527	28.19 571	10.36 494	31.27 570	7.04 400	9.14 522	13.22 536	8.78 508	2.74 570	0.02 273	0.00 1	0.00 1	1.31 542	0.17 416

aanetorigin	8.72 532	3.29 543	27.55 586	1.95 415	3.84 524	4.93 407	5.39 527	5.49 242	10.05 464	27.85 580	31.47 571	15.80 524	12.78 547	9.04 466	11.98 540	0.25 515	0.22 529	0.22 539	0.25 500	1.28 541	0.84 531

SQANet	7.64 515	3.40 544	5.49 434	11.73 582	9.62 582	11.96 528	2.82 469	11.33 446	6.10 339	8.33 432	11.49 435	11.00 480	5.16 440	10.12 496	2.72 376	8.92 586	2.21 577	10.41 586	1.58 572	11.13 585	7.39 583

XQC	8.43 529	3.58 545	16.40 556	2.92 508	2.17 458	13.22 539	3.60 489	14.64 528	25.86 567	11.87 519	12.04 442	15.06 518	10.67 536	15.24 551	19.41 566	0.39 530	0.08 431	0.05 501	0.07 413	0.84 530	0.45 504

MFN_U_SF_RVC	12.94 564	3.66 546	25.81 581	3.61 538	2.26 464	22.77 571	4.55 511	27.10 589	20.06 550	23.90 574	28.99 563	30.53 581	16.98 561	19.92 572	20.26 570	1.24 556	1.07 568	0.98 561	1.33 567	1.80 553	2.04 555

anonymity	7.68 516	3.83 547	12.39 533	7.04 571	12.67 589	8.18 478	2.00 448	17.50 549	6.85 376	13.56 537	9.21 376	9.97 458	7.82 501	11.28 514	5.58 454	6.27 580	4.98 604	3.68 575	2.96 577	3.33 565	4.48 571

z-mn7	10.46 552	4.14 548	20.35 567	2.15 450	1.68 423	19.07 564	5.72 528	13.28 508	34.58 586	9.45 470	35.20 584	15.69 523	9.13 521	21.16 577	17.07 560	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.35 479	0.19 431

PASM	7.90 521	4.22 549	21.97 573	3.25 524	3.29 499	5.39 418	6.57 542	10.57 422	19.09 542	12.77 527	13.92 469	18.11 543	9.51 526	13.79 539	10.77 534	0.19 503	0.45 557	0.29 544	1.08 564	1.49 546	1.19 540

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 543	4.27 550	14.47 547	2.29 466	2.85 485	23.40 573	13.62 587	13.60 512	19.54 546	19.42 560	24.27 544	16.74 534	8.59 511	17.05 561	7.98 491	1.25 557	1.68 574	0.17 533	2.63 575	0.72 525	1.04 535

MSAF-DinoV2	10.24 549	4.39 551	12.68 538	3.62 539	2.55 476	8.48 479	4.69 514	14.24 523	21.89 558	10.74 503	18.74 516	29.30 579	16.17 559	21.96 579	28.10 594	0.32 523	0.15 493	0.25 542	0.81 557	2.83 562	2.90 563

DStereoSA	12.36 563	4.42 552	14.05 546	8.00 573	9.08 578	13.92 544	12.01 582	16.97 545	21.15 555	13.71 538	25.23 553	8.57 436	23.71 583	18.03 564	15.50 556	2.83 571	6.21 606	3.68 575	8.21 598	10.45 583	11.36 599

GASNet	5.19 465	4.61 553	9.38 513	4.73 559	2.10 454	3.80 361	1.57 431	12.07 475	10.96 481	8.92 457	7.03 322	8.21 424	7.67 499	14.02 540	7.36 481	0.02 368	0.15 493	0.00 1	0.00 1	0.69 521	0.42 498

PSMNet-RUCA	5.60 473	4.62 554	11.61 527	10.29 579	7.55 575	7.08 456	1.94 446	12.01 471	10.52 477	3.90 231	11.88 439	4.43 315	1.75 272	7.56 367	4.24 428	1.68 565	0.12 471	4.78 580	0.67 552	4.74 568	0.68 525

WZ-Net	13.00 565	4.64 555	41.07 600	3.48 534	3.15 494	19.12 565	15.66 598	14.81 529	31.33 576	15.71 548	27.88 559	22.22 564	14.01 554	20.44 576	25.03 587	0.64 544	0.00 1	0.01 431	0.03 378	0.39 492	0.37 488

Consistency-Raft	9.42 538	4.74 556	12.66 537	5.30 563	9.08 578	4.08 375	5.26 524	19.26 568	24.87 565	11.17 512	29.85 566	13.57 503	5.51 452	7.67 375	13.40 548	0.36 527	0.35 546	1.81 567	4.24 586	11.61 586	3.57 566

ADCS	13.02 566	4.93 557	28.38 587	3.17 521	2.67 480	13.61 542	10.83 576	18.70 557	33.46 579	22.59 568	24.78 547	19.59 552	18.51 567	23.40 584	32.16 601	0.10 478	0.19 518	0.37 552	0.18 468	1.26 540	1.46 547

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 480	5.36 558	5.02 405	3.75 544	3.57 511	15.81 548	4.27 503	11.72 461	6.96 380	7.23 383	8.47 361	9.09 443	2.66 311	9.36 480	2.71 373	7.49 582	2.32 579	2.01 569	0.08 418	6.77 577	4.67 573

AnyNet_C32	10.98 556	5.58 559	22.79 574	4.16 552	5.83 563	15.64 546	14.30 588	13.18 504	17.15 534	16.44 553	20.52 526	14.68 516	13.44 551	22.46 580	30.08 598	0.17 499	0.26 540	0.36 551	0.36 529	1.23 539	0.91 532

LSM	14.01 571	5.95 560	33.49 592	6.78 570	43.61 614	10.22 502	9.98 571	15.16 534	22.93 562	23.07 572	32.34 576	18.52 546	12.67 546	15.45 552	11.10 535	0.16 498	0.51 561	0.09 517	0.32 521	1.08 536	16.85 610

DStereoO	9.97 544	5.99 561	7.04 481	5.64 565	2.87 487	6.47 442	9.22 564	11.59 455	17.24 535	13.54 536	13.92 469	9.80 453	15.27 557	15.07 549	9.86 525	31.68 611	1.56 573	4.41 578	1.68 573	15.15 592	1.45 545

EDNetEfficient	13.82 569	6.19 562	54.79 608	2.83 503	3.60 512	4.86 404	8.57 559	8.61 367	32.90 578	40.77 600	30.59 569	18.33 545	21.87 580	11.38 515	25.36 588	0.15 493	0.23 532	0.06 505	1.03 563	2.54 559	1.79 550

SPS-STEREO	15.04 573	6.23 563	13.21 543	11.34 581	11.65 586	23.30 572	7.15 550	24.16 585	15.65 525	31.78 586	29.19 565	31.62 582	21.32 577	24.62 585	19.50 567	7.59 583	4.19 601	3.22 574	1.48 568	6.99 578	6.54 580
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
zh-mn7	11.13 558	6.28 564	31.79 590	1.85 396	0.98 363	13.11 538	2.98 472	12.88 499	33.65 582	21.57 566	39.07 589	12.50 498	8.46 509	19.94 573	16.74 559	0.23 511	0.01 190	0.00 1	0.01 332	0.33 473	0.30 477

Wz-Net-SNSev	9.23 536	6.70 565	24.28 577	1.87 398	1.81 437	8.57 481	12.29 585	17.37 548	20.39 553	10.43 496	23.11 540	16.66 533	8.03 503	14.47 545	17.86 563	0.00 1	0.02 273	0.01 431	0.00 1	0.41 498	0.30 477

AnonymousM	2.71 299	6.75 566	0.98 7	0.73 222	0.06 32	2.41 193	0.53 262	5.30 226	3.05 162	4.75 257	2.09 148	1.89 210	1.01 194	1.88 112	0.51 136	0.01 264	0.02 273	17.42 591	4.76 589	0.02 89	0.01 22

NVStereoNet_ROB	16.04 577	6.75 566	12.90 541	6.37 569	7.42 573	12.89 535	9.74 569	22.78 582	25.12 566	30.32 583	46.19 599	34.37 588	25.38 585	21.48 578	21.38 572	5.94 578	3.10 593	6.07 583	10.09 600	4.01 566	8.54 588
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 579	6.93 568	21.83 572	5.94 568	2.81 484	38.71 599	14.59 589	24.55 586	34.87 589	33.66 591	34.35 580	29.24 578	24.20 584	22.59 581	17.95 564	2.52 569	2.81 588	1.17 564	1.51 570	5.89 573	2.16 556

UDGNet	2.73 302	7.09 569	3.90 337	2.71 496	0.06 32	2.98 278	0.20 172	4.63 169	8.58 439	2.69 192	2.70 171	0.95 172	1.01 194	6.27 269	1.51 284	1.28 558	0.00 1	5.24 582	0.94 561	1.70 549	0.13 376

zh-sn7	11.12 557	7.26 570	33.16 591	2.32 475	2.31 466	11.66 524	7.80 556	13.53 511	17.94 538	16.39 552	31.80 572	14.22 512	16.88 560	23.07 583	23.00 582	0.00 1	0.13 481	0.00 1	0.00 1	0.52 505	0.48 507

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otaku	11.73 561	7.51 572	7.07 482	13.22 585	10.85 585	26.61 581	7.25 552	18.84 561	19.16 544	11.58 518	17.23 507	20.19 556	8.09 505	15.11 550	4.64 438	9.13 588	2.42 581	13.08 587	1.83 574	12.48 588	8.22 586

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DStereoFS	13.91 570	8.09 574	10.27 522	7.48 572	5.93 564	16.06 551	6.27 538	25.18 587	17.56 537	17.52 555	27.57 558	20.59 561	29.20 591	26.58 589	19.78 568	3.27 573	4.31 602	6.54 584	7.13 596	7.92 579	10.95 597

MFMNet_re	13.29 567	8.60 575	18.29 561	9.75 576	7.25 572	19.65 567	14.84 592	20.71 580	30.72 575	23.03 571	28.77 562	18.85 548	26.09 588	13.55 537	9.82 521	2.44 568	1.35 572	0.34 548	0.23 492	4.78 569	6.69 581

Ntro	12.35 562	8.88 576	7.80 497	13.79 586	12.42 588	26.54 580	6.98 548	18.54 556	22.14 560	9.82 479	16.45 492	20.30 557	9.29 525	15.95 555	6.61 474	9.53 590	2.47 583	14.93 589	2.77 576	13.11 590	8.63 589

BEATNet-Init1	23.31 592	9.03 577	41.67 601	4.17 553	2.53 475	45.68 607	19.47 603	33.43 596	38.45 595	47.59 607	49.10 604	59.31 608	41.80 606	38.35 604	29.21 597	0.47 539	0.50 560	0.81 558	0.66 551	2.10 557	1.86 551

CC-Net-ROB	7.68 516	9.21 578	7.46 492	3.82 545	3.66 515	15.68 547	5.02 520	17.95 552	10.45 476	6.44 344	14.00 471	7.63 410	4.77 424	10.75 505	3.10 386	5.99 579	2.46 582	16.28 590	1.08 564	6.30 575	1.56 549

UDG	8.58 531	9.31 579	4.89 398	10.00 578	9.52 580	10.36 505	2.41 454	12.07 475	9.82 459	7.81 409	9.55 389	16.52 531	9.81 529	7.84 387	7.88 490	4.20 574	2.51 584	18.53 592	3.71 585	9.55 581	5.28 576

RTS	18.87 588	9.32 580	86.48 618	4.95 561	6.10 565	42.08 601	14.70 590	15.49 536	41.06 597	22.65 569	32.32 574	13.77 505	19.54 571	37.98 602	28.96 595	0.41 533	0.23 532	0.00 1	0.02 360	0.91 532	0.50 511

RTSA	18.87 588	9.32 580	86.48 618	4.95 561	6.10 565	42.08 601	14.70 590	15.49 536	41.06 597	22.65 569	32.32 574	13.77 505	19.54 571	37.98 602	28.96 595	0.41 533	0.23 532	0.00 1	0.02 360	0.91 532	0.50 511

Wz-Net-TNSev	11.35 559	10.56 582	35.88 596	2.28 465	1.73 427	18.25 562	11.42 577	15.88 539	20.88 554	14.44 542	16.97 500	19.57 551	19.04 569	19.31 569	18.67 565	0.01 264	0.06 395	0.00 1	0.16 453	0.62 515	1.25 541

AnyNet_C01	16.12 578	10.81 583	59.36 610	4.42 557	2.49 473	30.06 586	15.15 596	17.51 550	16.51 530	17.88 556	37.69 587	24.04 566	17.54 562	29.60 592	33.29 602	0.28 521	0.38 550	0.43 554	0.42 536	2.57 560	1.98 554

DDUNet	9.47 539	11.32 584	6.14 456	12.93 584	11.65 586	10.45 506	3.87 495	11.70 459	7.89 414	9.27 466	13.28 462	16.18 530	6.14 462	8.80 458	5.77 457	6.64 581	3.38 596	20.90 593	4.28 587	11.01 584	7.80 584

EDNetEfficientorigin	17.87 585	14.00 585	99.53 631	1.64 365	0.92 354	10.55 508	6.26 537	13.21 505	34.84 588	38.20 597	36.91 586	27.47 575	26.32 589	14.71 547	25.69 589	0.04 434	0.06 395	0.14 528	0.52 545	3.16 564	3.27 564

JetBlue	29.12 600	15.72 586	54.12 607	15.93 587	20.98 601	60.90 619	30.62 610	39.38 599	34.62 587	34.08 592	39.69 590	57.35 607	43.17 607	50.71 616	50.60 617	2.41 567	3.79 599	2.81 570	3.45 583	9.57 582	12.59 603

GCST	9.08 533	17.31 587	3.98 343	52.92 611	10.66 584	11.29 519	0.20 172	6.97 320	6.47 363	9.46 471	4.68 232	4.75 327	1.51 245	9.34 479	1.31 267	8.19 585	0.05 374	22.38 594	0.34 525	6.17 574	3.53 565

coex-ft	19.78 591	19.39 588	87.73 620	1.77 384	1.80 436	17.25 558	13.50 586	12.63 494	42.10 599	60.18 615	38.90 588	28.72 576	28.74 590	11.74 521	27.40 593	0.21 508	0.23 532	0.04 494	0.30 516	1.36 543	1.54 548

ACVNet-4b	15.90 576	22.00 589	12.37 531	16.40 588	15.14 592	31.87 590	7.50 554	19.04 565	27.85 570	11.48 516	22.02 534	31.86 583	9.16 524	17.95 563	5.69 455	10.43 592	2.58 585	24.44 597	4.87 591	16.04 594	9.28 590

MonStereo1	25.07 595	22.70 590	26.51 583	25.39 595	21.15 603	27.38 583	7.54 555	29.21 595	38.74 596	34.17 593	46.61 600	50.27 599	33.31 597	28.57 590	25.83 590	12.28 597	0.79 565	26.32 599	5.80 595	26.02 606	12.81 604

WAO-7	29.39 601	24.43 591	20.47 568	32.71 601	13.83 590	34.70 594	20.27 606	52.19 615	65.03 616	43.29 602	59.35 614	52.19 601	44.68 609	31.71 593	30.56 599	10.98 594	4.94 603	13.71 588	12.52 605	12.06 587	8.22 586

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 441	25.07 592	26.53 584	0.44 175	0.07 40	1.50 92	0.54 265	2.09 15	1.57 79	0.51 116	0.62 68	0.21 83	0.20 47	1.44 81	0.53 139	12.03 596	0.01 190	0.00 1	0.08 418	1.75 551	9.69 591

ACVNet_1	18.70 587	25.08 593	12.72 539	17.33 589	15.18 593	26.02 575	9.62 568	28.44 594	34.49 584	24.39 575	24.32 545	37.22 592	20.13 574	16.67 559	13.39 547	10.45 593	2.59 586	24.77 598	4.92 592	16.57 595	9.75 592

DispFullNet	17.47 584	26.01 594	33.98 594	22.58 594	20.86 600	13.84 543	1.28 415	16.50 541	26.27 568	19.97 563	17.17 505	20.52 560	18.49 566	22.86 582	10.76 533	5.13 576	2.83 589	30.72 602	7.72 597	20.86 598	11.01 598

RainbowNet	18.01 586	26.22 595	19.95 566	18.59 590	14.88 591	27.38 583	10.46 573	27.39 590	34.54 585	14.91 546	27.01 557	25.65 570	12.44 544	18.94 568	9.23 513	13.91 601	3.46 597	23.36 596	4.86 590	16.03 593	10.91 596

test_for_model	6.81 502	27.63 596	2.16 152	21.79 593	16.18 595	3.48 322	0.94 381	5.88 267	3.72 209	7.62 402	2.72 173	1.03 176	0.42 116	0.58 16	0.35 72	9.03 587	2.28 578	0.00 1	0.05 404	23.91 602	6.49 579

IMH-64-1	27.21 598	28.77 597	16.84 559	31.57 598	20.76 598	26.43 578	15.10 593	47.11 604	45.20 601	33.53 589	51.16 606	41.42 595	31.10 595	36.48 598	22.39 579	13.48 599	2.87 591	33.95 604	10.70 601	23.50 600	11.75 600

IMH-64	27.21 598	28.77 597	16.84 559	31.57 598	20.76 598	26.43 578	15.10 593	47.11 604	45.20 601	33.53 589	51.16 606	41.42 595	31.10 595	36.48 598	22.39 579	13.48 599	2.87 591	33.95 604	10.70 601	23.50 600	11.75 600

IMH	29.82 602	29.11 599	18.51 563	34.28 602	21.40 604	32.33 592	15.39 597	49.40 611	53.07 606	37.88 595	55.32 611	45.05 597	39.54 603	40.63 605	24.12 584	14.03 602	3.27 595	34.93 606	11.24 603	24.69 603	12.21 602

ACVNet_2	26.45 596	29.35 600	25.14 579	20.27 592	15.43 594	34.97 595	12.23 584	48.37 609	66.25 618	42.69 601	56.73 612	51.77 600	25.59 586	20.39 575	13.52 549	10.13 591	2.59 586	22.78 595	3.52 584	17.57 596	9.80 594

TorneroNet-64	32.42 604	31.89 601	30.52 588	34.73 603	21.13 602	46.99 608	18.82 601	43.10 602	59.42 611	32.70 588	46.98 601	62.01 611	36.98 600	43.97 609	33.88 603	14.10 603	3.22 594	35.28 607	11.72 604	26.84 607	14.07 605

MADNet+	27.07 597	33.84 602	90.97 623	20.14 591	7.47 574	48.43 609	47.10 617	35.43 598	36.46 590	20.11 564	30.05 567	25.29 569	35.08 598	45.50 610	50.28 616	2.13 566	2.00 576	1.19 565	0.76 555	4.71 567	4.43 569

TorneroNet	35.11 608	33.92 603	33.82 593	37.86 605	22.01 605	49.64 611	21.58 607	48.09 608	55.23 607	37.50 594	53.79 609	62.81 614	43.66 608	46.71 612	41.25 611	14.80 604	3.53 598	36.72 608	14.57 607	28.28 610	16.49 608

WAO-8	38.15 609	35.51 604	21.50 570	43.67 606	23.92 606	44.44 603	20.26 604	52.83 616	76.62 621	53.57 612	66.79 620	62.63 612	54.56 616	42.03 607	39.18 609	22.71 607	6.65 608	37.08 609	19.08 610	24.72 605	15.24 606

Venus	38.15 609	35.51 604	21.50 570	43.67 606	23.92 606	44.44 603	20.26 604	52.83 616	76.62 621	53.57 612	66.81 621	62.63 612	54.56 616	42.03 607	39.18 609	22.71 607	6.65 608	37.08 609	19.08 610	24.70 604	15.24 606

WAO-6	34.74 606	36.76 606	15.36 552	37.53 604	24.15 608	35.99 596	19.36 602	48.96 610	68.54 619	43.84 603	47.58 602	52.77 603	52.60 613	32.63 594	34.73 605	26.20 609	7.74 610	42.78 611	21.64 612	28.07 609	17.62 611

Dean	34.67 605	38.70 607	25.33 580	29.89 597	17.21 596	45.24 606	11.98 581	56.90 619	76.55 620	63.47 618	60.22 615	67.36 617	48.14 612	37.24 600	39.01 608	11.00 595	2.83 589	28.35 600	5.60 594	18.14 597	10.31 595

LVE	34.99 607	40.10 608	34.97 595	32.49 600	18.61 597	51.45 614	26.82 608	52.15 614	65.94 617	47.21 605	61.04 616	53.99 605	37.30 601	37.95 601	34.09 604	15.55 605	5.95 605	31.01 603	13.81 606	22.58 599	16.72 609

PWCK	30.53 603	44.32 609	47.25 605	29.76 596	7.23 571	40.78 600	27.10 609	44.73 603	44.32 600	47.31 606	36.37 585	47.16 598	26.05 587	41.26 606	31.87 600	21.83 606	4.03 600	29.50 601	4.67 588	27.17 608	7.80 584

UNDER WATER-64	45.16 612	46.99 610	66.69 612	43.90 608	27.64 609	55.58 617	41.87 614	39.42 600	48.42 603	51.73 611	43.08 595	67.76 618	56.69 618	48.02 614	48.34 614	39.50 614	17.64 613	51.78 615	38.93 615	36.62 611	32.61 613

UNDER WATER	45.09 611	48.60 611	67.37 613	49.30 610	31.41 610	53.80 616	37.39 612	40.25 601	52.48 605	50.24 608	45.37 598	68.37 619	57.76 619	51.03 617	49.88 615	29.97 610	13.75 612	51.22 614	36.57 613	37.87 612	29.12 612

DLNR-FE	24.70 593	50.76 612	90.20 622	98.11 630	97.18 629	1.38 75	0.12 118	22.82 584	3.09 169	1.07 157	2.93 178	0.72 164	0.29 72	6.93 324	2.29 350	38.52 612	0.38 550	0.00 1	0.30 516	76.91 625	0.09 314

DLNR_Zeroshot_test	24.70 593	50.77 613	90.11 621	98.11 630	97.34 630	1.38 75	0.12 118	22.79 583	3.09 169	1.07 157	2.95 180	0.71 163	0.29 72	6.93 324	2.29 350	38.56 613	0.37 549	0.00 1	0.30 516	76.73 624	0.09 314

notaker	47.42 613	55.20 614	49.13 606	56.52 614	40.18 611	38.52 598	32.97 611	47.21 606	56.08 609	57.21 614	57.24 613	60.09 609	59.19 620	53.93 618	41.64 612	40.61 615	19.93 614	57.21 616	37.41 614	49.02 614	39.02 614

ktn	48.94 614	57.58 615	38.86 599	59.57 615	43.27 613	50.37 612	43.38 615	48.07 607	61.11 612	51.30 610	54.25 610	54.96 606	52.88 614	47.30 613	35.83 606	57.77 619	24.88 617	62.69 619	43.55 616	50.70 615	40.41 615

HanzoNet	56.48 617	59.32 616	58.25 609	55.32 613	41.94 612	50.95 613	41.33 613	51.12 612	61.40 613	65.62 621	65.59 619	71.66 620	69.41 621	70.77 621	60.03 619	63.99 621	34.70 619	61.96 618	50.54 618	51.00 616	44.71 616

RSGM-EC	84.07 623	59.96 617	46.25 603	78.03 621	83.22 624	89.06 621	90.25 624	92.04 627	94.92 627	90.68 627	97.34 628	83.40 622	78.92 623	76.48 622	72.91 622	93.35 628	97.50 628	88.11 628	92.75 628	88.89 628	87.40 628

acva	84.07 623	59.96 617	46.25 603	78.03 621	83.22 624	89.06 621	90.25 624	92.04 627	94.92 627	90.68 627	97.34 628	83.40 622	78.92 623	76.48 622	72.91 622	93.35 628	97.50 628	88.11 628	92.75 628	88.89 628	87.40 628

JetRed	61.02 618	61.05 619	82.56 617	46.09 609	56.80 618	83.19 620	63.76 619	59.26 621	63.61 614	69.29 622	68.85 622	66.59 616	47.62 611	61.57 619	74.09 624	45.58 616	66.14 622	46.59 612	45.06 617	63.17 618	49.58 618

KSHMR	55.63 616	63.60 620	37.85 598	74.69 617	49.56 616	49.01 610	45.73 616	57.46 620	63.97 615	61.61 617	62.07 618	72.39 621	47.01 610	50.65 615	43.29 613	54.10 618	62.21 620	66.10 620	53.94 620	51.25 617	46.11 617

DPSimNet_ROB	53.45 615	64.73 621	44.39 602	53.97 612	45.39 615	53.66 615	54.83 618	55.15 618	57.87 610	64.16 620	50.83 605	63.40 615	53.34 615	46.45 611	65.81 621	63.13 620	26.54 618	57.94 617	51.11 619	45.52 613	50.69 619

LRCNet_RVC	66.23 619	65.67 622	67.63 614	71.47 616	54.32 617	32.17 591	2.66 464	63.19 622	21.35 557	81.79 623	91.26 624	83.62 624	71.62 622	69.32 620	52.57 618	95.49 630	64.45 621	95.07 630	95.19 630	71.52 619	74.31 621

USTest	87.63 628	76.50 623	65.53 611	81.26 624	83.10 623	100.00 633	100.00 634	99.53 633	99.60 631	98.32 630	99.02 632	90.87 626	98.33 631	84.28 625	98.23 632	79.97 625	96.20 627	69.82 621	73.75 624	75.48 623	82.80 627

ASD4		81.57 624

MADNet++	82.84 621	82.38 625	73.57 615	87.72 625	82.97 622	93.14 624	69.15 620	86.42 626	82.50 623	93.46 629	86.70 623	86.28 625	80.92 625	88.34 626	88.84 625	86.83 626	84.17 626	72.64 623	68.92 622	80.47 626	81.42 625

TCMNet-wrong-test	67.23 620	85.83 626	81.56 616	95.63 626	94.73 627	89.35 623	85.42 623	51.73 613	33.71 583	51.26 609	61.71 617	61.33 610	41.23 605	77.26 624	64.71 620	48.76 617	9.03 611	70.12 622	68.11 621	90.76 630	82.37 626

xxxxx1	85.63 625	90.31 627	96.68 626	76.54 618	80.57 619	97.44 628	96.86 629	85.53 623	88.53 624	88.68 624	91.71 625	94.23 627	92.93 626	90.02 627	91.98 626	70.60 622	70.39 623	73.68 624	81.46 625	74.61 620	79.86 622

tt_ll	85.63 625	90.31 627	96.68 626	76.54 618	80.57 619	97.44 628	96.86 629	85.53 623	88.53 624	88.68 624	91.71 625	94.23 627	92.93 626	90.02 627	91.98 626	70.60 622	70.39 623	73.68 624	81.46 625	74.61 620	79.86 622

ff	85.63 625	90.31 627	96.68 626	76.54 618	80.57 619	97.44 628	96.86 629	85.53 623	88.53 624	88.68 624	91.71 625	94.23 627	92.93 626	90.02 627	91.98 626	70.60 622	70.39 623	73.68 624	81.46 625	74.61 620	79.86 622

ccccc		96.61 630		100.00 637	100.00 634	97.41 627		99.56 634		99.27 634		99.35 633		99.92 633		100.00 637	100.00 636	99.95 633	99.77 634	100.00 636

MEDIAN_ROB	98.41 630	99.70 631	99.30 630	97.09 627	97.02 628	96.89 626	95.77 628	97.66 631	97.28 629	98.79 633	98.94 631	99.18 632	98.14 630	96.89 630	96.88 631	99.96 634	99.16 631	100.00 634	99.99 635	99.69 633	99.88 632

Anonymous_1	99.08 632	99.91 632	99.85 632	97.63 628	99.10 632	100.00 633	100.00 634	99.61 635	99.96 633	99.28 635	99.86 633	99.54 634	99.99 634	99.29 632	99.75 633	96.05 631	99.59 632	97.31 631	98.57 632	97.71 631	98.63 631

HaxPig	98.85 631	99.94 633	95.08 624	99.99 634	100.00 634	94.03 625	94.78 626	99.15 632	99.98 634	99.99 636	100.00 634	99.98 637	99.99 634	98.12 631	95.97 629	100.00 637	99.99 635	100.00 634	99.99 635	100.00 636	99.99 635

AVERAGE_ROB	99.62 634	99.95 634	98.81 629	100.00 637	100.00 634	98.08 631	95.47 627	100.00 638	100.00 635	100.00 637	100.00 634	100.00 639	100.00 636	100.00 638	99.99 635	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 636	100.00 637

test_example2	99.39 633	99.98 635	99.99 633	100.00 637	99.98 633	99.72 632	99.99 633	97.34 630	100.00 635	100.00 637	100.00 634	96.42 630	96.66 629	99.97 634	99.96 634	100.00 637	99.97 634	98.66 632	99.15 633	100.00 636	100.00 637

Hybrid-DGEV	100.00 639	100.00 636	100.00 637	100.00 637	100.00 634	100.00 633	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 637	100.00 634	100.00 639	100.00 636	100.00 638	100.00 638	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 636	100.00 637

RAFT-FEzeroshot	100.00 639	100.00 636	100.00 637	100.00 637	100.00 634	100.00 633	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 637	100.00 634	100.00 639	100.00 636	100.00 638	100.00 638	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 636	100.00 637

RAFT-FE	100.00 639	100.00 636	100.00 637	100.00 637	100.00 634	100.00 633	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 637	100.00 634	100.00 639	100.00 636	100.00 638	100.00 638	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 636	100.00 637

FlowAnything	100.00 639	100.00 636	100.00 637	100.00 637	100.00 634	100.00 633	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 637	100.00 634	100.00 639	100.00 636	100.00 638	100.00 638	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 636	100.00 637

Selective-RAFT-Error	100.00 639	100.00 636	100.00 637	100.00 637	100.00 634	100.00 633	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 637	100.00 634	100.00 639	100.00 636	100.00 638	100.00 638	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 636	100.00 637

PML	97.88 629	100.00 636	96.45 625	98.01 629	97.88 631	100.00 633	99.35 632	96.88 629	97.72 630	100.00 637	97.36 630	97.38 631	99.60 632	100.00 638	96.32 630	99.99 635	97.55 630	100.00 634	96.01 631	99.18 632	87.92 630

CasAABBNet	100.00 639	100.00 636	100.00 637	100.00 637	100.00 634	100.00 633	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 637	100.00 634	100.00 639	100.00 636	100.00 638	100.00 638	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 636	100.00 637

LSM0	100.00 639	100.00 636	100.00 637	100.00 637	100.00 634	100.00 633	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 637	100.00 634	100.00 639	100.00 636	100.00 638	100.00 638	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 636	99.99 635

DPSMNet_ROB	99.91 636	100.00 636	99.99 633	99.99 634	100.00 634	100.00 633	100.00 634	99.98 637	100.00 635	98.35 631	100.00 634	99.84 635	100.00 636	99.98 635	99.99 635	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 636	100.00 637

DGTPSM_ROB	99.90 635	100.00 636	99.99 633	99.99 634	100.00 634	100.00 633	100.00 634	99.97 636	100.00 635	98.35 631	100.00 634	99.84 635	100.00 636	99.98 635	99.99 635	99.99 635	100.00 636	100.00 634	100.00 637	100.00 636	100.00 637

DPSM_ROB	99.95 637	100.00 636	100.00 637	99.76 632	100.00 634	100.00 633	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 637	100.00 634	100.00 639	100.00 636	100.00 638	100.00 638	99.21 632	100.00 636	100.00 634	100.00 637	99.99 634	99.95 633

DPSM	99.95 637	100.00 636	100.00 637	99.76 632	100.00 634	100.00 633	100.00 634	100.00 638	100.00 635	100.00 637	100.00 634	100.00 639	100.00 636	100.00 638	100.00 638	99.21 632	100.00 636	100.00 634	100.00 637	99.99 634	99.95 633

GS-Stereo							0.73 324	4.64 172	2.10 94	0.31 52	0.65 69	0.43 133	0.48 127	0.83 36	0.14 11	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.12 440	0.17 380	0.13 376

FSD					0.10 75	0.53 6	0.06 73	3.21 62	0.81 26	0.16 14	0.24 45	1.06 177	0.12 33	0.63 19	0.24 38	0.02 368	0.07 418	0.00 1	0.00 1	0.01 32

Low-res two-view benchmark