Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MS-F	0.18 1	0.19 8	0.65 34	0.20 7	0.12 11	0.30 19	0.14 21	0.29 6	0.28 11	0.16 11	0.13 13	0.18 57	0.15 28	0.25 15	0.21 82	0.07 23	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 3	0.22 37	0.17 123	0.35 47	0.14 21	0.27 2	0.25 3	0.19 34	0.21 46	0.14 14	0.15 28	0.27 33	0.16 6	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 16	0.06 1	0.14 218

FS-TRT-Baseline	0.19 3	0.29 136	0.84 62	0.19 2	0.10 2	0.16 1	0.07 1	0.28 4	0.36 63	0.17 19	0.10 2	0.17 45	0.12 6	0.21 2	0.16 6	0.08 43	0.06 24	0.08 42	0.05 1	0.13 134	0.09 64
1853532: FS-TRT-Baseline: No-Enhancement Baseline for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
FS-TRT-Harmonizegood	0.19 3	0.29 136	0.84 62	0.19 2	0.10 2	0.16 1	0.07 1	0.28 4	0.36 63	0.17 19	0.10 2	0.17 45	0.12 6	0.21 2	0.16 6	0.08 43	0.06 24	0.08 42	0.05 1	0.13 134	0.09 64
1853532: FS-TRT-Harmonize: Photometric Harmonization for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 26	0.20 7	0.13 27	0.36 55	0.13 11	0.35 17	0.31 15	0.16 11	0.14 16	0.17 45	0.15 28	0.25 15	0.23 117	0.08 43	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 18	0.20 7	0.11 5	0.39 74	0.15 33	0.35 17	0.27 7	0.18 28	0.15 17	0.17 45	0.16 38	0.26 26	0.21 82	0.08 43	0.07 52	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.09 64

BridgeDepth	0.19 3	0.30 151	0.55 12	0.23 49	0.09 1	0.38 70	0.15 33	0.32 10	0.33 29	0.16 11	0.12 10	0.23 92	0.19 86	0.27 33	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth_RVC	0.20 8	0.20 14	0.74 50	0.17 1	0.12 11	0.32 30	0.12 6	0.33 12	0.46 167	0.15 5	0.15 17	0.16 36	0.19 86	0.23 8	0.18 24	0.10 187	0.06 24	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.20 8	0.21 26	0.61 20	0.20 7	0.13 27	0.39 74	0.14 21	0.34 16	0.34 35	0.16 11	0.16 22	0.16 36	0.15 28	0.27 33	0.22 103	0.08 43	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

MonStereo	0.20 8	0.22 42	0.65 34	0.21 15	0.17 123	0.33 34	0.15 33	0.46 85	0.32 20	0.16 11	0.17 23	0.14 14	0.11 2	0.27 33	0.23 117	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 68	0.07 4	0.09 64

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.22 42	0.65 34	0.21 15	0.17 123	0.33 34	0.15 33	0.46 85	0.32 20	0.16 11	0.17 23	0.14 14	0.11 2	0.27 33	0.23 117	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 68	0.07 4	0.09 64

S2M2_XL	0.20 8	0.32 172	1.10 94	0.19 2	0.13 27	0.16 1	0.11 4	0.27 2	0.17 1	0.15 5	0.19 33	0.15 30	0.14 16	0.19 1	0.21 82	0.11 260	0.09 211	0.10 161	0.08 100	0.10 66	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 8	0.22 42	0.65 34	0.22 37	0.17 123	0.41 89	0.14 21	0.35 17	0.32 20	0.24 96	0.20 39	0.15 30	0.18 65	0.26 26	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.08 40

4w-stereo	0.20 8	0.21 26	0.57 14	0.21 15	0.15 67	0.39 74	0.13 11	0.39 36	0.33 29	0.22 65	0.21 46	0.13 4	0.20 98	0.29 59	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

3.25w_new	0.20 8	0.20 14	0.52 6	0.21 15	0.14 43	0.37 59	0.14 21	0.43 64	0.35 42	0.23 87	0.21 46	0.16 36	0.18 65	0.27 33	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 8	0.20 14	0.52 6	0.21 15	0.14 43	0.37 59	0.14 21	0.43 64	0.35 42	0.23 87	0.21 46	0.16 36	0.18 65	0.27 33	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.08 40

FoundationStereo	0.20 8	0.30 151	0.81 58	0.21 15	0.22 250	0.21 5	0.16 47	0.25 1	0.38 78	0.15 5	0.11 6	0.18 57	0.17 46	0.23 8	0.16 6	0.09 90	0.13 355	0.08 42	0.06 16	0.07 4	0.07 9

MonSter	0.20 8	0.22 42	0.65 34	0.21 15	0.17 123	0.33 34	0.15 33	0.46 85	0.32 20	0.16 11	0.17 23	0.14 14	0.11 2	0.27 33	0.23 117	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 68	0.07 4	0.09 64

Monster-pub-mixall	0.21 19	0.31 163	0.69 43	0.21 15	0.13 27	0.27 11	0.12 6	0.37 25	0.26 5	0.21 54	0.19 33	0.15 30	0.12 6	0.47 219	0.29 206	0.08 43	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 160

qwe	0.21 19	0.22 42	0.61 20	0.21 15	0.20 209	0.41 89	0.15 33	0.46 85	0.35 42	0.26 129	0.22 58	0.14 14	0.14 16	0.31 75	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.07 9

2.25w	0.21 19	0.22 42	0.51 3	0.21 15	0.14 43	0.36 55	0.13 11	0.42 56	0.34 35	0.23 87	0.27 100	0.14 14	0.18 65	0.33 95	0.24 142	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

4.25_new	0.21 19	0.23 60	0.64 29	0.22 37	0.18 161	0.41 89	0.17 57	0.41 49	0.35 42	0.22 65	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 19	0.23 60	0.64 29	0.22 37	0.18 161	0.41 89	0.17 57	0.41 49	0.35 42	0.22 65	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

4.5_new	0.21 19	0.22 42	0.63 27	0.21 15	0.15 67	0.40 81	0.17 57	0.40 39	0.35 42	0.25 115	0.22 58	0.14 14	0.14 16	0.22 5	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 19	0.22 42	0.63 27	0.21 15	0.15 67	0.40 81	0.17 57	0.40 39	0.35 42	0.25 115	0.22 58	0.14 14	0.14 16	0.22 5	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 19	0.23 60	0.64 29	0.22 37	0.18 161	0.41 89	0.17 57	0.41 49	0.35 42	0.22 65	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

2.5w	0.21 19	0.23 60	0.50 2	0.22 37	0.15 67	0.39 74	0.19 84	0.47 100	0.36 63	0.21 54	0.22 58	0.13 4	0.17 46	0.33 95	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

2.75w_new	0.21 19	0.21 26	0.57 14	0.20 7	0.14 43	0.40 81	0.18 74	0.47 100	0.36 63	0.24 96	0.20 39	0.13 4	0.19 86	0.31 75	0.21 82	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.06 1	0.07 9

3.75w	0.21 19	0.21 26	0.61 20	0.21 15	0.20 209	0.44 114	0.16 47	0.44 72	0.30 14	0.22 65	0.20 39	0.13 4	0.18 65	0.29 59	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.08 40

3.5w_stereo	0.21 19	0.22 42	0.55 12	0.21 15	0.15 67	0.40 81	0.14 21	0.43 64	0.33 29	0.21 54	0.24 77	0.14 14	0.18 65	0.34 106	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.08 40

3w_stereo	0.21 19	0.22 42	0.59 17	0.22 37	0.12 11	0.37 59	0.22 155	0.50 122	0.38 78	0.22 65	0.21 46	0.12 2	0.22 119	0.26 26	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.08 40

2w_stereo	0.21 19	0.19 8	0.51 3	0.22 37	0.13 27	0.41 89	0.20 105	0.50 122	0.34 35	0.25 115	0.23 67	0.13 4	0.23 136	0.24 10	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

LG-Stereo_L2	0.21 19	0.31 163	0.85 64	0.22 37	0.14 43	0.31 24	0.22 155	0.38 29	0.25 3	0.17 19	0.11 6	0.13 4	0.12 6	0.32 84	0.18 24	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.08 28	0.10 94

LG-Stereo_L1	0.21 19	0.31 163	0.85 64	0.22 37	0.14 43	0.28 13	0.21 129	0.38 29	0.26 5	0.16 11	0.11 6	0.13 4	0.11 2	0.37 137	0.18 24	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.08 28	0.10 94

MLG-Stereo_test3	0.21 19	0.35 205	0.65 34	0.21 15	0.14 43	0.36 55	0.13 11	0.37 25	0.40 103	0.21 54	0.12 10	0.17 45	0.12 6	0.25 15	0.16 6	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.10 94

MLG-Stereo_test2	0.21 19	0.36 214	0.68 42	0.21 15	0.17 123	0.45 120	0.12 6	0.35 17	0.42 126	0.15 5	0.11 6	0.22 83	0.10 1	0.28 45	0.16 6	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.09 64

MLG-Stereo_test1	0.21 19	0.33 181	0.61 20	0.23 49	0.21 223	0.45 120	0.13 11	0.33 12	0.46 167	0.13 1	0.09 1	0.18 57	0.12 6	0.32 84	0.15 2	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.09 64

MLG-Stereo	0.21 19	0.33 181	0.60 18	0.23 49	0.12 11	0.44 114	0.13 11	0.39 36	0.46 167	0.13 1	0.10 2	0.17 45	0.13 14	0.35 113	0.15 2	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.09 64

LGtest1	0.21 19	0.37 217	0.70 45	0.22 37	0.12 11	0.31 24	0.11 4	0.36 22	0.39 90	0.17 19	0.13 13	0.16 36	0.14 16	0.25 15	0.27 180	0.10 187	0.09 211	0.08 42	0.06 16	0.10 66	0.10 94

asda	0.22 40	0.25 78	0.70 45	0.21 15	0.16 94	0.43 107	0.16 47	0.44 72	0.35 42	0.22 65	0.20 39	0.14 14	0.20 98	0.25 15	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

1w_stereo	0.22 40	0.17 1	0.52 6	0.23 49	0.16 94	0.44 114	0.22 155	0.55 169	0.40 103	0.25 115	0.29 115	0.13 4	0.26 181	0.28 45	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.07 9

monsterstereo	0.22 40	0.22 42	0.52 6	0.25 88	0.27 339	0.39 74	0.14 21	0.51 130	0.33 29	0.25 115	0.27 100	0.13 4	0.13 14	0.38 145	0.21 82	0.07 23	0.07 52	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.06 1

monsters	0.22 40	0.22 42	0.52 6	0.23 49	0.28 353	0.42 102	0.14 21	0.46 85	0.31 15	0.24 96	0.20 39	0.13 4	0.14 16	0.43 173	0.20 63	0.07 23	0.06 24	0.07 1	0.08 100	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 40	0.28 125	0.88 68	0.21 15	0.24 285	0.42 102	0.17 57	0.35 17	0.37 73	0.20 42	0.22 58	0.14 14	0.12 6	0.24 10	0.20 63	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.07 9

SGD-Stereo	0.22 40	0.28 125	0.77 54	0.22 37	0.11 5	0.40 81	0.16 47	0.31 9	0.36 63	0.19 34	0.19 33	0.17 45	0.17 46	0.37 137	0.16 6	0.10 187	0.06 24	0.08 42	0.07 68	0.10 66	0.07 9

DEFOM-Stereo	0.22 40	0.22 42	0.91 73	0.23 49	0.13 27	0.49 162	0.18 74	0.30 7	0.28 11	0.19 34	0.17 23	0.14 14	0.14 16	0.41 161	0.16 6	0.08 43	0.06 24	0.07 1	0.06 16	0.09 48	0.09 64

Replicate-Monster	0.23 47	0.40 243	0.94 78	0.21 15	0.14 43	0.37 59	0.13 11	0.40 39	0.36 63	0.22 65	0.15 17	0.15 30	0.15 28	0.40 157	0.15 2	0.08 43	0.07 52	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.15 253

FlowAnything_test	0.23 47	0.32 172	0.52 6	0.28 166	0.17 123	0.37 59	0.20 105	0.38 29	0.24 2	0.24 96	0.20 39	0.21 79	0.17 46	0.26 26	0.25 157	0.13 348	0.10 255	0.14 384	0.16 383	0.17 239	0.12 160

LG-G_1	0.23 47	0.37 217	0.71 47	0.23 49	0.11 5	0.51 180	0.12 6	0.44 72	0.39 90	0.19 34	0.15 17	0.19 65	0.15 28	0.36 126	0.16 6	0.09 90	0.08 140	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.11 120

LG-G	0.23 47	0.37 217	0.71 47	0.23 49	0.11 5	0.51 180	0.12 6	0.44 72	0.39 90	0.19 34	0.15 17	0.19 65	0.15 28	0.36 126	0.16 6	0.09 90	0.08 140	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.11 120

dual_stereo	0.23 47	0.25 78	0.66 41	0.21 15	0.15 67	0.27 11	0.15 33	0.62 216	0.40 103	0.15 5	0.13 13	0.18 57	0.14 16	0.37 137	0.19 40	0.09 90	0.31 533	0.07 1	0.10 170	0.07 4	0.07 9

IGEV-Stereo++	0.23 47	0.23 60	0.64 29	0.24 69	0.22 250	0.47 147	0.13 11	0.52 144	0.33 29	0.18 28	0.24 77	0.17 45	0.22 119	0.32 84	0.19 40	0.08 43	0.06 24	0.08 42	0.06 16	0.17 239	0.09 64

MatchStereo	0.24 53	0.38 227	1.37 146	0.20 7	0.10 2	0.22 6	0.14 21	0.41 49	0.40 103	0.14 3	0.25 84	0.15 30	0.15 28	0.25 15	0.18 24	0.09 90	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

NLSM1	0.24 53	0.28 125	0.49 1	0.25 88	0.26 321	0.40 81	0.19 84	0.54 164	0.40 103	0.22 65	0.26 93	0.18 57	0.28 216	0.41 161	0.22 103	0.07 23	0.06 24	0.09 104	0.07 68	0.09 48	0.08 40

AdaDepth	0.24 53	0.18 5	1.03 83	0.25 88	0.21 223	0.46 140	0.16 47	0.30 7	0.27 7	0.17 19	0.19 33	0.14 14	0.18 65	0.35 113	0.17 22	0.07 23	0.07 52	0.08 42	0.25 475	0.10 66	0.10 94

water-stereo	0.24 53	0.17 1	0.88 68	0.24 69	0.14 43	0.37 59	0.17 57	0.43 64	0.32 20	0.26 129	0.35 168	0.26 134	0.24 149	0.22 5	0.25 157	0.09 90	0.09 211	0.09 104	0.08 100	0.10 66	0.10 94

111111	0.24 53	0.21 26	0.82 60	0.24 69	0.21 223	0.43 107	0.13 11	0.45 82	0.35 42	0.22 65	0.27 100	0.18 57	0.16 38	0.35 113	0.18 24	0.09 90	0.06 24	0.08 42	0.06 16	0.25 378	0.08 40

S2M2_L	0.24 53	0.29 136	0.90 72	0.23 49	0.17 123	0.24 8	0.09 3	0.36 22	0.45 156	0.17 19	0.25 84	0.23 92	0.17 46	0.24 10	0.28 190	0.15 410	0.12 331	0.11 228	0.12 274	0.15 180	0.11 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.25 59	0.19 8	0.58 16	0.28 166	0.18 161	0.28 13	0.22 155	0.38 29	0.54 256	0.23 87	0.30 128	0.27 146	0.26 181	0.37 137	0.24 142	0.14 391	0.12 331	0.13 346	0.10 170	0.12 100	0.10 94

rvit_stereo_0081	0.25 59	0.21 26	0.61 20	0.28 166	0.17 123	0.31 24	0.22 155	0.42 56	0.53 243	0.24 96	0.25 84	0.25 120	0.21 109	0.34 106	0.23 117	0.13 348	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.12 100	0.09 64

rvit_stereo_0082	0.25 59	0.21 26	0.61 20	0.28 166	0.17 123	0.31 24	0.22 155	0.42 56	0.53 243	0.24 96	0.25 84	0.25 120	0.21 109	0.34 106	0.23 117	0.13 348	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.12 100	0.09 64

NLMM	0.26 62	0.31 163	0.72 49	0.25 88	0.23 271	0.42 102	0.20 105	0.60 207	0.47 186	0.20 42	0.27 100	0.20 67	0.21 109	0.34 106	0.24 142	0.07 23	0.06 24	0.09 104	0.08 100	0.12 100	0.12 160

NLSM3	0.26 62	0.39 237	0.75 51	0.25 88	0.24 285	0.43 107	0.19 84	0.58 187	0.45 156	0.20 42	0.26 93	0.20 67	0.25 165	0.29 59	0.24 142	0.07 23	0.06 24	0.10 161	0.09 133	0.10 66	0.07 9

depthmonostereo	0.26 62	0.23 60	0.65 34	0.41 433	0.13 27	0.41 89	0.19 84	0.51 130	0.40 103	0.25 115	0.29 115	0.26 134	0.28 216	0.44 182	0.23 117	0.09 90	0.10 255	0.09 104	0.07 68	0.10 66	0.08 40

DilatedVolume-Stereo	0.26 62	0.20 14	0.64 29	0.25 88	0.15 67	0.41 89	0.18 74	0.42 56	0.35 42	0.34 172	0.34 163	0.25 120	0.23 136	0.43 173	0.53 379	0.09 90	0.09 211	0.08 42	0.10 170	0.12 100	0.11 120

GIP-stereo	0.26 62	0.22 42	0.78 55	0.29 198	0.20 209	0.42 102	0.17 57	0.64 227	0.39 90	0.18 28	0.24 77	0.23 92	0.18 65	0.25 15	0.47 351	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.17 239	0.08 40

NLMM1	0.27 67	0.43 262	0.69 43	0.25 88	0.22 250	0.45 120	0.17 57	0.59 196	0.49 196	0.20 42	0.28 108	0.21 79	0.23 136	0.39 151	0.25 157	0.07 23	0.05 1	0.08 42	0.07 68	0.09 48	0.10 94

LG-Stereo	0.27 67	0.25 78	0.95 79	0.25 88	0.15 67	0.43 107	0.21 129	0.50 122	0.40 103	0.18 28	0.29 115	0.25 120	0.16 38	0.28 45	0.35 277	0.07 23	0.07 52	0.11 228	0.10 170	0.24 364	0.10 94

mms	0.27 67	0.26 93	0.91 73	0.25 88	0.18 161	0.32 30	0.23 190	0.37 25	0.31 15	0.21 54	0.30 128	0.23 92	0.17 46	0.46 208	0.21 82	0.08 43	0.10 255	0.10 161	0.08 100	0.22 336	0.47 536

ours_stereo	0.27 67	0.25 78	1.21 114	0.25 88	0.17 123	0.35 47	0.23 190	0.38 29	0.35 42	0.20 42	0.31 141	0.23 92	0.17 46	0.41 161	0.20 63	0.08 43	0.07 52	0.10 161	0.08 100	0.22 336	0.18 321

rvit_stereo_0081_aga	0.27 67	0.29 136	1.08 90	0.26 124	0.20 209	0.33 34	0.21 129	0.41 49	0.42 126	0.26 129	0.28 108	0.27 146	0.21 109	0.31 75	0.21 82	0.14 391	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.14 160	0.10 94

rvit_stereo_0080	0.27 67	0.38 227	0.76 52	0.24 69	0.18 161	0.34 42	0.27 290	0.54 164	0.44 141	0.24 96	0.26 93	0.27 146	0.22 119	0.29 59	0.23 117	0.13 348	0.10 255	0.10 161	0.10 170	0.15 180	0.11 120

RSM++	0.27 67	0.26 93	0.87 67	0.28 166	0.13 27	0.39 74	0.20 105	0.45 82	0.45 156	0.20 42	0.24 77	0.24 106	0.17 46	0.36 126	0.20 63	0.08 43	0.07 52	0.09 104	0.35 528	0.26 398	0.18 321

whm_eth	0.27 67	0.38 227	0.76 52	0.24 69	0.18 161	0.34 42	0.27 290	0.54 164	0.44 141	0.24 96	0.26 93	0.27 146	0.22 119	0.29 59	0.23 117	0.13 348	0.10 255	0.10 161	0.10 170	0.15 180	0.11 120

BStereo	0.28 75	0.33 181	1.34 137	0.23 49	0.29 361	0.33 34	0.20 105	0.46 85	0.35 42	0.22 65	0.17 23	0.20 67	0.14 16	0.28 45	0.25 157	0.07 23	0.07 52	0.16 433	0.21 451	0.12 100	0.11 120

VIP-Stereo	0.28 75	0.56 331	1.05 87	0.23 49	0.19 194	0.52 199	0.17 57	0.44 72	0.39 90	0.18 28	0.25 84	0.24 106	0.15 28	0.33 95	0.19 40	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.14 160	0.32 481

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 75	0.28 125	1.09 92	0.33 298	0.15 67	0.30 19	0.16 47	0.58 187	0.42 126	0.19 34	0.19 33	0.17 45	0.26 181	0.38 145	0.37 286	0.09 90	0.08 140	0.08 42	0.25 475	0.10 66	0.06 1

castereo++	0.28 75	0.43 262	0.93 76	0.28 166	0.17 123	0.53 208	0.21 129	0.55 169	0.45 156	0.17 19	0.26 93	0.32 180	0.17 46	0.33 95	0.16 6	0.09 90	0.08 140	0.09 104	0.29 495	0.13 134	0.06 1

fffy	0.28 75	0.24 73	1.19 108	0.27 141	0.15 67	0.37 59	0.22 155	0.42 56	0.32 20	0.20 42	0.29 115	0.26 134	0.20 98	0.44 182	0.20 63	0.08 43	0.10 255	0.10 161	0.08 100	0.22 336	0.18 321

RAStereo	0.28 75	0.48 297	1.52 181	0.26 124	0.18 161	0.25 9	0.19 84	0.42 56	0.35 42	0.20 42	0.25 84	0.20 67	0.16 38	0.24 10	0.24 142	0.09 90	0.08 140	0.10 161	0.08 100	0.12 100	0.08 40

RSM	0.28 75	0.26 93	0.97 80	0.25 88	0.24 285	0.37 59	0.21 129	0.49 115	0.44 141	0.21 54	0.27 100	0.28 157	0.17 46	0.38 145	0.20 63	0.07 23	0.07 52	0.09 104	0.34 525	0.21 319	0.16 282

trnet	0.28 75	0.26 93	1.32 132	0.19 2	0.12 11	0.54 218	0.15 33	0.48 108	0.46 167	0.27 136	0.33 156	0.24 106	0.21 109	0.30 68	0.21 82	0.10 187	0.07 52	0.08 42	0.05 1	0.09 48	0.07 9

CASnet	0.28 75	0.31 163	1.20 112	0.28 166	0.11 5	0.47 147	0.19 84	0.44 72	0.44 141	0.38 191	0.31 141	0.23 92	0.17 46	0.29 59	0.19 40	0.10 187	0.06 24	0.15 414	0.12 274	0.16 217	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 75	0.27 101	1.36 143	0.28 166	0.12 11	0.41 89	0.20 105	0.37 25	0.38 78	0.26 129	0.30 128	0.25 120	0.19 86	0.33 95	0.24 142	0.09 90	0.11 303	0.12 286	0.10 170	0.13 134	0.09 64

CREStereo	0.28 75	0.30 151	1.33 134	0.19 2	0.13 27	0.55 233	0.17 57	0.48 108	0.46 167	0.27 136	0.33 156	0.24 106	0.21 109	0.31 75	0.21 82	0.11 260	0.07 52	0.08 42	0.05 1	0.10 66	0.07 9
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
fffft	0.29 86	0.21 26	1.10 94	0.24 69	0.15 67	0.42 102	0.24 223	0.42 56	0.38 78	0.21 54	0.18 30	0.20 67	0.16 38	0.44 182	0.70 432	0.07 23	0.06 24	0.10 161	0.08 100	0.28 414	0.20 356
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 86	0.26 93	1.03 83	0.25 88	0.14 43	0.46 140	0.22 155	0.36 22	0.38 78	0.23 87	0.23 67	0.21 79	0.18 65	0.45 197	0.60 407	0.07 23	0.06 24	0.10 161	0.08 100	0.20 305	0.20 356

tt45	0.29 86	0.24 73	1.06 89	0.25 88	0.17 123	0.55 233	0.22 155	0.41 49	0.35 42	0.24 96	0.25 84	0.25 120	0.18 65	0.64 294	0.34 269	0.08 43	0.07 52	0.10 161	0.08 100	0.21 319	0.11 120

999	0.29 86	0.25 78	1.05 87	0.26 124	0.18 161	0.49 162	0.23 190	0.38 29	0.37 73	0.20 42	0.32 147	0.23 92	0.18 65	0.73 328	0.36 280	0.08 43	0.07 52	0.09 104	0.08 100	0.24 364	0.10 94

Pointernet	0.29 86	0.25 78	1.49 175	0.24 69	0.20 209	0.47 147	0.15 33	0.62 216	0.47 186	0.22 65	0.29 115	0.26 134	0.20 98	0.28 45	0.20 63	0.10 187	0.07 52	0.07 1	0.12 274	0.10 66	0.07 9

IGEV-Stereo+	0.29 86	0.29 136	0.86 66	0.25 88	0.34 426	0.30 19	0.14 21	0.32 10	0.53 243	0.18 28	0.12 10	0.18 57	0.19 86	0.49 236	0.17 22	0.09 90	0.08 140	0.08 42	0.20 445	0.46 535	0.59 553

MaDis-Stereo	0.29 86	0.54 320	1.44 161	0.24 69	0.29 361	0.29 17	0.16 47	0.45 82	0.37 73	0.19 34	0.21 46	0.28 157	0.22 119	0.30 68	0.29 206	0.10 187	0.09 211	0.10 161	0.08 100	0.11 89	0.11 120

LoS_RVC	0.29 86	0.33 181	1.19 108	0.25 88	0.34 426	0.43 107	0.22 155	0.42 56	0.32 20	0.22 65	0.33 156	0.23 92	0.24 149	0.31 75	0.21 82	0.07 23	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.10 66	0.31 475

Selective-IGEV	0.29 86	0.23 60	1.28 125	0.27 141	0.30 376	0.35 47	0.20 105	0.56 176	0.38 78	0.21 54	0.30 128	0.22 83	0.18 65	0.37 137	0.18 24	0.07 23	0.06 24	0.08 42	0.15 363	0.16 217	0.29 457

EGLCR-Stereo	0.29 86	0.27 101	0.97 80	0.30 217	0.19 194	0.56 250	0.17 57	0.68 249	0.36 63	0.30 150	0.18 30	0.27 146	0.17 46	0.38 145	0.19 40	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.08 100	0.10 66	0.35 495

NLCSM	0.30 96	0.60 340	1.04 85	0.25 88	0.26 321	0.45 120	0.18 74	0.65 233	0.51 215	0.20 42	0.26 93	0.24 106	0.25 165	0.32 84	0.28 190	0.08 43	0.06 24	0.09 104	0.08 100	0.12 100	0.11 120

castereo	0.30 96	0.44 274	0.81 58	0.24 69	0.29 361	0.41 89	0.27 290	0.72 268	0.45 156	0.22 65	0.30 128	0.24 106	0.31 250	0.25 15	0.21 82	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.31 512	0.12 100	0.09 64

WCG-NET	0.30 96	0.42 257	1.26 122	0.24 69	0.12 11	0.43 107	0.24 223	0.40 39	0.56 274	0.35 174	0.37 177	0.26 134	0.24 149	0.29 59	0.19 40	0.08 43	0.12 331	0.08 42	0.07 68	0.22 336	0.10 94

Occ-G	0.30 96	0.30 151	1.33 134	0.23 49	0.15 67	0.36 55	0.25 243	0.43 64	0.31 15	0.26 129	0.35 168	0.46 282	0.22 119	0.30 68	0.25 157	0.09 90	0.07 52	0.09 104	0.16 383	0.31 438	0.08 40

AIO-Stereo	0.30 96	0.27 101	1.25 120	0.27 141	0.24 285	0.37 59	0.20 105	0.52 144	0.36 63	0.21 54	0.30 128	0.23 92	0.14 16	0.31 75	0.20 63	0.08 43	0.07 52	0.09 104	0.38 540	0.19 289	0.31 475

UniTT-Stereo	0.30 96	0.36 214	1.68 206	0.27 141	0.24 285	0.29 17	0.18 74	0.33 12	0.34 35	0.26 129	0.37 177	0.18 57	0.18 65	0.31 75	0.27 180	0.10 187	0.08 140	0.08 42	0.07 68	0.25 378	0.08 40

CES	0.30 96	0.27 101	1.09 92	0.23 49	0.50 514	0.40 81	0.20 105	0.46 85	0.44 141	0.22 65	0.28 108	0.26 134	0.19 86	0.33 95	0.21 82	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.05 1	0.15 180	0.49 540

ProNet	0.30 96	0.54 320	1.29 126	0.25 88	0.15 67	0.47 147	0.25 243	0.48 108	0.39 90	0.21 54	0.23 67	0.22 83	0.20 98	0.44 182	0.19 40	0.08 43	0.08 140	0.10 161	0.08 100	0.23 349	0.12 160

CroCo-Stereo	0.30 96	0.45 282	1.08 90	0.31 244	0.17 123	0.19 4	0.21 129	0.73 280	0.50 207	0.21 54	0.24 77	0.55 327	0.22 119	0.27 33	0.26 170	0.09 90	0.08 140	0.08 42	0.07 68	0.12 100	0.09 64
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
Wave_Phase_stereo	0.31 105	0.33 181	1.34 137	0.23 49	0.29 361	0.98 527	0.20 105	0.49 115	0.35 42	0.22 65	0.17 23	0.20 67	0.14 16	0.28 45	0.25 157	0.07 23	0.07 52	0.16 433	0.21 451	0.12 100	0.11 120

xyz-stereo-finetune	0.31 105	0.46 285	0.79 56	0.21 15	0.12 11	0.53 208	0.25 243	0.52 144	0.54 256	0.28 141	0.32 147	0.29 164	0.23 136	0.59 277	0.55 386	0.08 43	0.07 52	0.10 161	0.08 100	0.13 134	0.08 40

rvit_0105_6	0.31 105	0.29 136	1.00 82	0.31 244	0.18 161	0.35 47	0.25 243	0.51 130	0.61 318	0.25 115	0.28 108	0.32 180	0.25 165	0.39 151	0.25 157	0.18 459	0.16 420	0.15 414	0.13 310	0.14 160	0.13 198

rvit_stereo_ft	0.31 105	0.61 345	1.18 106	0.32 273	0.21 223	0.28 13	0.27 290	0.55 169	0.48 190	0.23 87	0.27 100	0.28 157	0.26 181	0.32 84	0.25 157	0.13 348	0.09 211	0.11 228	0.11 234	0.13 134	0.14 218

CAS++	0.31 105	0.33 181	1.43 159	0.25 88	0.17 123	0.31 24	0.20 105	0.78 336	0.41 115	0.30 150	0.30 128	0.21 79	0.16 38	0.33 95	0.18 24	0.15 410	0.12 331	0.13 346	0.10 170	0.15 180	0.11 120
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 105	0.30 151	1.52 181	0.23 49	0.13 27	0.54 218	0.20 105	0.48 108	0.49 196	0.25 115	0.28 108	0.37 202	0.24 149	0.38 145	0.23 117	0.10 187	0.08 140	0.08 42	0.05 1	0.15 180	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 105	0.35 205	1.30 129	0.20 7	0.14 43	0.57 268	0.25 243	0.46 85	0.42 126	0.27 136	0.32 147	0.27 146	0.24 149	0.39 151	0.23 117	0.43 551	0.07 52	0.08 42	0.05 1	0.18 268	0.07 9

DA	0.32 112	0.26 93	0.89 70	0.29 198	0.25 304	0.63 374	0.22 155	0.60 207	0.39 90	0.23 87	0.30 128	0.24 106	0.26 181	0.60 283	0.18 24	0.10 187	0.12 331	0.09 104	0.07 68	0.10 66	0.52 544

GGEV	0.32 112	0.26 93	0.89 70	0.29 198	0.25 304	0.63 374	0.22 155	0.60 207	0.39 90	0.23 87	0.30 128	0.24 106	0.26 181	0.60 283	0.18 24	0.10 187	0.12 331	0.09 104	0.07 68	0.10 66	0.52 544

WCG-NET（raft）	0.32 112	0.53 315	1.21 114	0.23 49	0.12 11	0.44 114	0.24 223	0.40 39	0.50 207	0.35 174	0.35 168	0.47 290	0.25 165	0.35 113	0.20 63	0.08 43	0.29 527	0.08 42	0.07 68	0.22 336	0.11 120

MGS-Stereo	0.32 112	0.34 196	1.70 212	0.25 88	0.14 43	0.40 81	0.22 155	0.38 29	0.43 137	0.24 96	0.51 281	0.25 120	0.18 65	0.31 75	0.20 63	0.09 90	0.08 140	0.09 104	0.08 100	0.47 536	0.08 40

ff7	0.32 112	0.52 310	1.38 148	0.25 88	0.16 94	0.56 250	0.23 190	0.46 85	0.41 115	0.24 96	0.23 67	0.20 67	0.23 136	0.48 225	0.19 40	0.09 90	0.08 140	0.10 161	0.18 415	0.23 349	0.22 383

ffff	0.32 112	0.52 310	1.38 148	0.25 88	0.16 94	0.56 250	0.23 190	0.46 85	0.41 115	0.24 96	0.23 67	0.20 67	0.23 136	0.48 225	0.19 40	0.09 90	0.08 140	0.10 161	0.18 415	0.23 349	0.22 383

11t	0.32 112	0.52 310	1.38 148	0.25 88	0.16 94	0.56 250	0.23 190	0.46 85	0.41 115	0.24 96	0.23 67	0.20 67	0.23 136	0.48 225	0.19 40	0.09 90	0.08 140	0.10 161	0.18 415	0.23 349	0.22 383

MC-Stereo	0.32 112	0.31 163	1.46 165	0.31 244	0.15 67	0.53 208	0.19 84	0.44 72	0.35 42	0.36 179	0.38 187	0.27 146	0.27 201	0.42 170	0.19 40	0.09 90	0.13 355	0.09 104	0.16 383	0.20 305	0.13 198

ccc-4	0.32 112	0.52 310	1.38 148	0.25 88	0.16 94	0.56 250	0.23 190	0.46 85	0.41 115	0.24 96	0.23 67	0.20 67	0.23 136	0.48 225	0.19 40	0.09 90	0.08 140	0.10 161	0.18 415	0.23 349	0.22 383

SCV_C0	0.33 121	0.43 262	1.42 158	0.25 88	0.16 94	0.35 47	0.20 105	0.68 249	0.44 141	0.24 96	0.27 100	0.29 164	0.20 98	0.58 271	0.18 24	0.09 90	0.08 140	0.08 42	0.30 505	0.26 398	0.17 301

11t1	0.33 121	0.19 8	1.41 154	0.33 298	0.16 94	0.48 155	0.21 129	0.67 245	0.48 190	0.40 199	0.34 163	0.32 180	0.33 262	0.42 170	0.27 180	0.11 260	0.12 331	0.10 161	0.08 100	0.13 134	0.14 218

IGEVStereo-DCA	0.33 121	0.34 196	1.38 148	0.27 141	0.16 94	0.45 120	0.23 190	0.46 85	0.41 115	0.24 96	0.21 46	0.26 134	0.25 165	0.64 294	0.52 375	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.18 415	0.16 217	0.22 383

AEACV	0.33 121	0.24 73	1.44 161	0.28 166	0.35 439	0.47 147	0.21 129	0.43 64	0.28 11	0.26 129	0.25 84	0.22 83	0.38 299	0.30 68	0.18 24	0.09 90	0.35 541	0.09 104	0.36 537	0.23 349	0.25 428

CroCo-Stereo Lap2	0.33 121	0.61 345	1.47 169	0.32 273	0.38 464	0.23 7	0.22 155	0.58 187	0.46 167	0.22 65	0.27 100	0.29 164	0.23 136	0.32 84	0.26 170	0.09 90	0.09 211	0.10 161	0.08 100	0.21 319	0.14 218

CREStereo++_RVC	0.33 121	0.29 136	1.74 226	0.24 69	0.16 94	0.54 218	0.15 33	0.40 39	0.55 263	0.37 183	0.51 281	0.24 106	0.19 86	0.27 33	0.26 170	0.09 90	0.06 24	0.08 42	0.30 505	0.08 28	0.06 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
TANstereo	0.33 121	0.49 300	1.75 232	0.23 49	0.12 11	0.54 218	0.16 47	0.40 39	0.45 156	0.45 236	0.51 281	0.26 134	0.22 119	0.29 59	0.20 63	0.10 187	0.10 255	0.08 42	0.06 16	0.08 28	0.11 120

sCroCo_RVC	0.33 121	0.32 172	1.89 320	0.34 329	0.27 339	0.30 19	0.22 155	0.48 108	0.44 141	0.22 65	0.33 156	0.25 120	0.25 165	0.32 84	0.24 142	0.14 391	0.16 420	0.12 286	0.12 274	0.15 180	0.13 198

RAFT-Stereo-weight	0.34 129	0.29 136	1.43 159	0.28 166	0.28 353	0.55 233	0.22 155	0.78 336	0.48 190	0.46 244	0.38 187	0.36 200	0.17 46	0.33 95	0.23 117	0.09 90	0.08 140	0.09 104	0.07 68	0.09 48	0.09 64

IGEV++	0.34 129	0.43 262	1.32 132	0.31 244	0.14 43	0.32 30	0.21 129	0.70 260	0.34 35	0.22 65	0.28 108	0.22 83	0.27 201	0.35 113	0.27 180	0.09 90	0.39 556	0.08 42	0.15 363	0.25 378	0.45 533

MyStereo07	0.34 129	0.40 243	1.46 165	0.29 198	0.23 271	0.60 315	0.31 355	0.53 153	0.42 126	0.25 115	0.25 84	0.20 67	0.26 181	0.57 267	0.19 40	0.09 90	0.18 451	0.12 286	0.11 234	0.16 217	0.19 338

MIF-Stereo (partial)	0.34 129	0.41 250	1.93 337	0.26 124	0.24 285	0.32 30	0.17 57	0.53 153	0.42 126	0.25 115	0.37 177	0.25 120	0.26 181	0.44 182	0.31 240	0.11 260	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.19 289	0.14 218

GCAP-Stereo	0.34 129	0.89 466	1.76 238	0.26 124	0.12 11	0.52 199	0.14 21	0.49 115	0.38 78	0.29 146	0.30 128	0.29 164	0.22 119	0.30 68	0.20 63	0.09 90	0.17 440	0.09 104	0.07 68	0.21 319	0.11 120

anonymousdsp2	0.34 129	0.24 73	1.16 103	0.28 166	0.15 67	0.57 268	0.23 190	0.79 352	0.47 186	0.38 191	0.37 177	0.40 225	0.25 165	0.47 219	0.21 82	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.13 310	0.19 289	0.27 445

anonymousdsp	0.34 129	0.53 315	1.47 169	0.25 88	0.16 94	0.56 250	0.23 190	0.49 115	0.40 103	0.25 115	0.24 77	0.22 83	0.24 149	0.55 263	0.19 40	0.09 90	0.11 303	0.10 161	0.18 415	0.24 364	0.29 457

knoymous	0.34 129	0.25 78	1.75 232	0.24 69	0.18 161	0.45 120	0.24 223	0.57 181	0.38 78	0.41 208	0.39 195	0.55 327	0.25 165	0.38 145	0.23 117	0.11 260	0.08 140	0.12 286	0.07 68	0.13 134	0.12 160

RCA-Stereo	0.34 129	0.32 172	1.30 129	0.26 124	0.14 43	0.58 286	0.23 190	0.78 336	0.62 336	0.40 199	0.44 221	0.28 157	0.35 272	0.29 59	0.20 63	0.09 90	0.10 255	0.09 104	0.07 68	0.19 289	0.08 40

IGEV-Stereo	0.34 129	0.54 320	1.47 169	0.25 88	0.16 94	0.56 250	0.23 190	0.49 115	0.40 103	0.25 115	0.24 77	0.22 83	0.24 149	0.54 259	0.19 40	0.09 90	0.10 255	0.10 161	0.18 415	0.24 364	0.29 457
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 129	0.77 421	1.75 232	0.34 329	0.13 27	0.51 180	0.17 57	0.43 64	0.50 207	0.37 183	0.49 268	0.23 92	0.18 65	0.28 45	0.24 142	0.10 187	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.07 9

GEAStereo	0.35 140	0.32 172	1.17 104	0.53 508	0.60 542	0.55 233	0.21 129	0.40 39	0.27 7	0.20 42	0.22 58	0.16 36	0.18 65	0.44 182	0.16 6	0.11 260	0.37 545	0.08 42	0.06 16	0.33 456	0.71 561

GASTEREO	0.35 140	0.72 397	1.15 100	0.56 522	0.20 209	0.52 199	0.22 155	0.56 176	0.40 103	0.30 150	0.31 141	0.16 36	0.31 250	0.35 113	0.26 170	0.09 90	0.14 376	0.08 42	0.28 491	0.14 160	0.20 356

MSCF	0.35 140	0.72 397	1.15 100	0.58 528	0.21 223	0.50 170	0.22 155	0.56 176	0.38 78	0.29 146	0.29 115	0.17 45	0.30 241	0.35 113	0.26 170	0.09 90	0.12 331	0.08 42	0.29 495	0.15 180	0.21 368

xyz-stereo-finetune2	0.35 140	0.45 282	1.04 85	0.21 15	0.12 11	0.58 286	0.23 190	0.50 122	0.45 156	0.31 155	0.46 233	0.30 169	0.41 332	0.81 347	0.51 372	0.08 43	0.07 52	0.11 228	0.09 133	0.12 100	0.09 64

SCV	0.35 140	0.59 338	1.37 146	0.34 329	0.22 250	0.28 13	0.23 190	0.72 268	0.35 42	0.19 34	0.30 128	0.24 106	0.20 98	0.64 294	0.19 40	0.11 260	0.08 140	0.09 104	0.29 495	0.34 467	0.29 457

StereoAnything_RVC	0.35 140	1.25 550	1.82 287	0.20 7	0.12 11	0.26 10	0.15 33	0.43 64	0.37 73	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 86	0.46 208	0.14 1	0.11 260	0.09 211	0.08 42	0.05 1	0.76 566	0.18 321

rvit_0105_4	0.35 140	0.35 205	1.45 164	0.31 244	0.18 161	0.37 59	0.28 310	0.59 196	0.62 336	0.27 136	0.31 141	0.35 196	0.27 201	0.43 173	0.25 157	0.18 459	0.16 420	0.15 414	0.13 310	0.15 180	0.12 160

CAS	0.35 140	0.25 78	1.30 129	0.79 555	0.34 426	0.51 180	0.23 190	0.46 85	0.39 90	0.22 65	0.31 141	0.20 67	0.17 46	0.28 45	0.23 117	0.73 572	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 48	0.37 510

Selective-RAFT	0.35 140	0.26 93	1.48 172	0.31 244	0.15 67	0.61 336	0.19 84	0.60 207	0.54 256	0.28 141	0.29 115	0.40 225	0.33 262	0.50 242	0.27 180	0.10 187	0.07 52	0.09 104	0.35 528	0.19 289	0.08 40

x	0.35 140	0.20 14	1.36 143	0.33 298	0.17 123	0.47 147	0.24 223	0.75 297	0.54 256	0.40 199	0.40 200	0.42 245	0.34 270	0.45 197	0.32 251	0.11 260	0.14 376	0.11 228	0.09 133	0.12 100	0.14 218

GSStereo	0.36 150	0.32 172	1.17 104	0.34 329	0.60 542	0.55 233	0.21 129	0.62 216	0.41 115	0.22 65	0.22 58	0.17 45	0.18 65	0.44 182	0.16 6	0.10 187	0.16 420	0.08 42	0.11 234	0.33 456	0.84 571

gasm-f	0.36 150	0.34 196	1.13 96	0.53 508	0.44 493	0.54 218	0.27 290	0.40 39	0.27 7	0.20 42	0.33 156	0.16 36	0.22 119	0.36 126	0.25 157	0.11 260	0.37 545	0.08 42	0.06 16	0.38 499	0.71 561

rvit_0105_5	0.36 150	0.39 237	1.48 172	0.30 217	0.18 161	0.41 89	0.30 342	0.64 227	0.62 336	0.30 150	0.33 156	0.37 202	0.29 231	0.41 161	0.28 190	0.18 459	0.16 420	0.15 414	0.15 363	0.15 180	0.14 218

MoCha-V2	0.36 150	0.32 172	1.41 154	0.36 365	0.31 396	0.35 47	0.19 84	0.57 181	0.39 90	0.30 150	0.32 147	0.28 157	0.27 201	0.47 219	0.24 142	0.08 43	0.56 572	0.08 42	0.38 540	0.18 268	0.12 160

testlalala	0.36 150	0.30 151	1.77 247	0.28 166	0.33 417	0.60 315	0.22 155	0.55 169	0.51 215	0.55 346	0.35 168	0.31 172	0.20 98	0.26 26	0.22 103	0.10 187	0.13 355	0.09 104	0.24 468	0.08 28	0.07 9

s12784h	0.36 150	0.28 125	1.58 189	0.23 49	0.11 5	0.62 357	0.24 223	0.79 352	0.64 356	0.44 224	0.52 295	0.28 157	0.26 181	0.50 242	0.24 142	0.11 260	0.06 24	0.09 104	0.06 16	0.16 217	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 150	0.21 26	1.70 212	0.29 198	0.18 161	0.55 233	0.26 265	0.78 336	0.36 63	0.57 368	0.67 429	0.33 186	0.24 149	0.32 84	0.23 117	0.10 187	0.08 140	0.09 104	0.07 68	0.09 48	0.12 160

RAFT-Stereo	0.36 150	0.21 26	1.70 212	0.29 198	0.18 161	0.55 233	0.26 265	0.78 336	0.36 63	0.57 368	0.67 429	0.33 186	0.24 149	0.32 84	0.23 117	0.10 187	0.08 140	0.09 104	0.07 68	0.09 48	0.12 160
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DDF-Stereo	0.37 158	0.27 101	0.79 56	0.39 415	0.29 361	0.38 70	0.21 129	0.47 100	0.51 215	0.32 164	0.17 23	0.79 464	0.23 136	0.64 294	1.04 488	0.11 260	0.07 52	0.09 104	0.12 274	0.35 478	0.15 253

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 158	0.37 217	1.21 114	0.26 124	0.18 161	0.73 454	0.18 74	0.53 153	0.41 115	0.35 174	0.30 128	0.58 352	0.22 119	0.33 95	0.95 469	0.09 90	0.07 52	0.09 104	0.35 528	0.13 134	0.15 253

GREAT-IGEV	0.37 158	0.28 125	1.48 172	0.25 88	0.38 464	0.46 140	0.18 74	0.33 12	0.34 35	0.15 5	0.29 115	0.15 30	0.17 46	0.36 126	0.23 117	0.07 23	0.76 590	0.07 1	0.26 483	0.21 319	1.03 589

tg	0.37 158	0.55 329	1.35 142	0.28 166	0.16 94	0.57 268	0.18 74	0.57 181	0.49 196	0.37 183	0.44 221	0.38 210	0.24 149	0.46 208	0.24 142	0.09 90	0.08 140	0.11 228	0.11 234	0.43 525	0.36 503

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 158	1.34 562	1.24 119	0.23 49	0.12 11	0.33 34	0.20 105	0.40 39	0.33 29	0.25 115	0.21 46	0.16 36	0.14 16	0.27 33	0.63 414	0.55 562	0.06 24	0.11 228	0.13 310	0.25 378	0.49 540

plain	0.37 158	0.47 294	2.15 401	0.27 141	0.19 194	0.33 34	0.20 105	0.58 187	0.46 167	0.23 87	0.37 177	0.23 92	0.25 165	0.45 197	0.28 190	0.11 260	0.08 140	0.13 346	0.09 133	0.42 523	0.12 160

riskmin	0.37 158	0.22 42	1.74 226	0.32 273	0.20 209	0.48 155	0.20 105	0.66 236	0.46 167	0.36 179	0.34 163	0.69 414	0.45 372	0.39 151	0.27 180	0.11 260	0.08 140	0.12 286	0.08 100	0.13 134	0.16 282

AnonymousM	0.37 158	0.44 274	1.50 178	0.25 88	0.15 67	0.52 199	0.23 190	0.60 207	0.42 126	0.42 213	0.32 147	0.30 169	0.25 165	0.34 106	0.23 117	0.11 260	0.09 211	0.71 571	0.36 537	0.12 100	0.07 9

iRaftStereo_RVC	0.37 158	0.53 315	1.41 154	0.28 166	0.15 67	0.52 199	0.20 105	0.54 164	0.46 167	0.37 183	0.43 210	0.41 231	0.23 136	0.36 126	0.26 170	0.09 90	0.15 402	0.12 286	0.11 234	0.41 517	0.37 510

DIP-Stereo	0.37 158	0.34 196	1.50 178	0.27 141	0.18 161	0.63 374	0.17 57	0.92 453	0.53 243	0.49 276	0.48 251	0.30 169	0.30 241	0.39 151	0.30 226	0.10 187	0.08 140	0.10 161	0.08 100	0.15 180	0.12 160
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 168	0.28 125	2.46 462	0.43 448	0.15 67	0.50 170	0.25 243	0.47 100	0.38 78	0.33 168	0.26 93	0.23 92	0.22 119	0.34 106	0.29 206	0.08 43	0.09 211	0.09 104	0.10 170	0.36 484	0.22 383

HART	0.38 168	0.53 315	1.66 203	0.26 124	0.15 67	0.30 19	0.19 84	0.67 245	0.46 167	0.29 146	0.52 295	0.38 210	0.16 38	0.41 161	0.20 63	0.08 43	0.68 583	0.09 104	0.07 68	0.34 467	0.21 368

mmm	0.38 168	0.21 26	1.18 106	0.35 346	0.17 123	0.49 162	0.26 265	0.78 336	0.52 224	0.50 283	0.57 348	0.41 231	0.37 292	0.71 325	0.31 240	0.11 260	0.13 355	0.14 384	0.13 310	0.15 180	0.14 218

Any-RAFT	0.38 168	0.25 78	1.89 320	0.27 141	0.17 123	0.68 426	0.21 129	0.78 336	0.53 243	0.43 218	0.43 210	0.54 323	0.30 241	0.41 161	0.20 63	0.10 187	0.12 331	0.08 42	0.06 16	0.10 66	0.09 64

qqq	0.38 168	0.21 26	1.34 137	0.28 166	0.15 67	0.45 120	0.26 265	0.76 310	0.52 224	0.39 197	0.41 204	0.46 282	0.36 278	0.96 361	0.30 226	0.11 260	0.14 376	0.12 286	0.12 274	0.12 100	0.14 218

PSM-adaLoss	0.38 168	0.27 101	1.78 252	0.44 455	0.17 123	0.60 315	0.29 334	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.44 260	0.28 216	0.47 219	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

ROB_FTStereo_v2	0.38 168	0.27 101	1.78 252	0.44 455	0.17 123	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.44 260	0.28 216	0.47 219	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

ROB_FTStereo	0.38 168	0.27 101	1.78 252	0.44 455	0.17 123	0.61 336	0.26 265	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.43 249	0.28 216	0.49 236	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

HUI-Stereo	0.38 168	0.27 101	1.79 273	0.44 455	0.17 123	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.44 260	0.28 216	0.45 197	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

RAFT-IKP	0.38 168	0.27 101	1.79 273	0.44 455	0.16 94	0.60 315	0.28 310	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.43 249	0.28 216	0.50 242	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

raftrobust	0.38 168	0.68 384	1.54 183	0.32 273	0.46 508	0.52 199	0.21 129	0.56 176	0.42 126	0.52 305	0.35 168	0.31 172	0.33 262	0.37 137	0.30 226	0.10 187	0.11 303	0.08 42	0.07 68	0.21 319	0.19 338

sAnonymous2	0.38 168	0.62 351	2.15 401	0.31 244	0.24 285	0.34 42	0.27 290	0.53 153	0.46 167	0.24 96	0.29 115	0.23 92	0.28 216	0.28 45	0.22 103	0.12 318	0.09 211	0.11 228	0.13 310	0.38 499	0.35 495

CroCo_RVC	0.38 168	0.62 351	2.15 401	0.31 244	0.24 285	0.34 42	0.27 290	0.53 153	0.46 167	0.24 96	0.29 115	0.23 92	0.28 216	0.28 45	0.22 103	0.12 318	0.09 211	0.11 228	0.13 310	0.38 499	0.35 495

GMStereo	0.38 168	0.99 506	1.91 331	0.27 141	0.16 94	0.39 74	0.23 190	0.47 100	0.62 336	0.38 191	0.34 163	0.25 120	0.25 165	0.39 151	0.29 206	0.14 391	0.08 140	0.10 161	0.12 274	0.15 180	0.11 120
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 168	0.33 181	1.92 334	0.27 141	0.41 483	0.48 155	0.19 84	0.59 196	0.46 167	0.43 218	0.39 195	0.57 345	0.26 181	0.32 84	0.26 170	0.09 90	0.09 211	0.09 104	0.31 512	0.11 89	0.09 64

AIO_test	0.39 183	0.37 217	1.19 108	0.73 549	0.67 551	0.35 47	0.25 243	0.47 100	0.34 35	0.34 172	0.22 58	0.33 186	0.17 46	1.31 400	0.19 40	0.11 260	0.15 402	0.08 42	0.21 451	0.15 180	0.23 407

rvit_0105_3	0.39 183	0.47 294	1.46 165	0.33 298	0.19 194	0.45 120	0.35 399	0.69 252	0.65 369	0.37 183	0.37 177	0.40 225	0.31 250	0.44 182	0.30 226	0.18 459	0.17 440	0.17 454	0.18 415	0.15 180	0.15 253

CASS	0.39 183	0.30 151	1.61 196	0.32 273	0.17 123	0.53 208	0.24 223	0.70 260	0.49 196	0.59 400	0.54 318	0.40 225	0.40 321	0.41 161	0.30 226	0.17 447	0.10 255	0.14 384	0.11 234	0.18 268	0.17 301
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 183	0.27 101	1.78 252	0.44 455	0.16 94	0.61 336	0.27 290	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.43 249	0.28 216	0.54 259	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160
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
iGMRVC	0.39 183	0.27 101	1.78 252	0.44 455	0.17 123	0.61 336	0.27 290	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.44 260	0.28 216	0.55 263	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

iRAFT	0.39 183	0.27 101	1.78 252	0.44 455	0.16 94	0.61 336	0.27 290	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.43 249	0.28 216	0.54 259	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

WQFJA1	0.40 189	0.74 407	1.34 137	0.32 273	0.26 321	0.53 208	0.27 290	0.73 280	0.67 393	0.33 168	0.60 372	0.27 146	0.29 231	0.45 197	0.30 226	0.10 187	0.11 303	0.13 346	0.12 274	0.17 239	0.19 338

WQFJX1	0.40 189	0.74 407	1.34 137	0.32 273	0.26 321	0.53 208	0.27 290	0.73 280	0.67 393	0.33 168	0.60 372	0.27 146	0.29 231	0.45 197	0.30 226	0.10 187	0.11 303	0.13 346	0.12 274	0.17 239	0.19 338

MM-Stereo_test3	0.40 189	0.58 336	1.75 232	0.36 365	0.30 376	0.45 120	0.30 342	0.72 268	0.59 296	0.31 155	0.43 210	0.32 180	0.23 136	0.35 113	0.29 206	0.10 187	0.20 475	0.10 161	0.08 100	0.40 514	0.11 120

rvit_stereo_0075_2	0.40 189	0.40 243	1.88 313	0.33 298	0.32 404	0.41 89	0.22 155	0.58 187	0.53 243	0.38 191	0.51 281	0.40 225	0.27 201	0.44 182	0.29 206	0.20 484	0.15 402	0.22 500	0.15 363	0.18 268	0.23 407

test_sample1	0.40 189	0.18 5	1.19 108	0.31 244	0.18 161	0.48 155	0.23 190	0.78 336	0.49 196	0.44 224	0.44 221	0.45 269	0.41 332	1.39 408	0.33 262	0.11 260	0.09 211	0.10 161	0.09 133	0.12 100	0.13 198

H2IRNET	0.40 189	0.61 345	1.90 325	0.29 198	0.17 123	0.54 218	0.18 74	0.52 144	0.50 207	0.27 136	0.56 340	0.47 290	0.35 272	0.46 208	0.33 262	0.10 187	0.07 52	0.12 286	0.14 338	0.32 447	0.12 160

DCANet-4	0.40 189	0.27 101	2.21 412	0.25 88	0.14 43	0.51 180	0.22 155	0.77 321	0.72 436	0.54 328	0.47 239	0.28 157	0.37 292	0.37 137	0.34 269	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.07 68	0.08 28	0.22 383

test_4	0.40 189	0.37 217	2.01 368	0.29 198	0.21 223	0.50 170	0.28 310	0.47 100	0.39 90	0.42 213	0.76 476	0.38 210	0.22 119	0.52 249	0.33 262	0.08 43	0.07 52	0.11 228	0.15 363	0.28 414	0.07 9

cross-raft	0.40 189	0.27 101	2.22 416	0.30 217	0.17 123	0.49 162	0.35 399	0.71 263	0.39 90	0.43 218	0.45 225	0.64 379	0.25 165	0.32 84	0.25 157	0.08 43	0.08 140	0.09 104	0.23 466	0.11 89	0.14 218

FE-Mocha	0.41 198	0.31 163	1.44 161	0.28 166	0.33 417	0.41 89	0.17 57	0.69 252	0.45 156	0.44 224	0.50 276	0.41 231	0.45 372	0.36 126	1.17 506	0.10 187	0.08 140	0.11 228	0.21 451	0.13 134	0.13 198

MM-Stereo_test1	0.41 198	0.39 237	2.29 430	0.38 405	0.26 321	0.44 114	0.28 310	0.63 224	0.51 215	0.40 199	0.32 147	0.26 134	0.26 181	0.46 208	0.22 103	0.09 90	0.21 484	0.10 161	0.09 133	0.39 509	0.15 253

HI	0.41 198	0.63 362	1.72 219	0.27 141	0.21 223	0.45 120	0.19 84	0.55 169	0.41 115	0.57 368	0.59 357	0.65 384	0.45 372	0.45 197	0.39 304	0.08 43	0.09 211	0.10 161	0.11 234	0.20 305	0.10 94

CoSv	0.41 198	0.63 362	1.72 219	0.27 141	0.21 223	0.45 120	0.19 84	0.55 169	0.41 115	0.57 368	0.59 357	0.65 384	0.45 372	0.45 197	0.39 304	0.08 43	0.09 211	0.10 161	0.11 234	0.20 305	0.10 94

AIO_rvc	0.41 198	0.64 366	1.29 126	0.58 528	0.39 467	0.37 59	0.24 223	0.50 122	0.43 137	0.28 141	0.23 67	0.25 120	0.16 38	0.99 364	0.19 40	0.10 187	0.16 420	0.08 42	0.11 234	0.25 378	0.85 573

test_sample2	0.41 198	0.19 8	1.23 117	0.31 244	0.17 123	0.51 180	0.27 290	0.81 360	0.55 263	0.44 224	0.45 225	0.46 282	0.38 299	1.51 429	0.30 226	0.12 318	0.09 211	0.11 228	0.10 170	0.14 160	0.14 218

gcap-zeroshot	0.41 198	0.62 351	1.78 252	0.31 244	0.32 404	0.69 432	0.21 129	0.74 286	0.52 224	0.43 218	0.35 168	0.62 367	0.24 149	0.41 161	0.24 142	0.09 90	0.16 420	0.09 104	0.31 512	0.08 28	0.09 64

GMStereo_Zeroshot	0.41 198	0.36 214	1.54 183	0.41 433	0.19 194	0.52 199	0.19 84	0.59 196	0.52 224	0.57 368	0.59 357	0.63 370	0.29 231	0.58 271	0.33 262	0.15 410	0.09 211	0.16 433	0.09 133	0.24 364	0.12 160

MIM_Stereo	0.41 198	0.60 340	1.88 313	0.31 244	0.21 223	0.50 170	0.19 84	0.64 227	0.44 141	0.43 218	0.53 306	0.43 249	0.27 201	0.51 245	0.28 190	0.08 43	0.14 376	0.11 228	0.10 170	0.26 398	0.26 438

LL-Strereo2	0.41 198	0.90 470	1.83 293	0.44 455	0.24 285	0.54 218	0.27 290	0.58 187	0.45 156	0.41 208	0.33 156	0.44 260	0.21 109	0.44 182	0.34 269	0.09 90	0.08 140	0.16 433	0.14 338	0.17 239	0.17 301

BUS	0.41 198	0.27 101	1.13 96	0.30 217	0.21 223	0.91 519	0.23 190	1.00 521	0.61 318	0.63 438	0.53 306	0.66 391	0.30 241	0.43 173	0.32 251	0.13 348	0.10 255	0.14 384	0.12 274	0.12 100	0.11 120

BSDual-CNN	0.41 198	0.27 101	1.13 96	0.30 217	0.21 223	0.76 468	0.31 355	1.00 521	0.61 318	0.63 438	0.53 306	0.63 370	0.37 292	0.43 173	0.38 293	0.13 348	0.10 255	0.14 384	0.12 274	0.12 100	0.11 120

psmg	0.41 198	0.27 101	1.13 96	0.27 141	0.21 223	0.75 464	0.36 406	0.90 432	0.61 318	0.59 400	0.59 357	0.63 370	0.37 292	0.43 173	0.38 293	0.13 348	0.10 255	0.13 346	0.12 274	0.13 134	0.11 120

GMOStereo	0.41 198	0.62 351	1.78 252	0.28 166	0.36 447	0.51 180	0.31 355	0.53 153	0.44 141	0.57 368	0.48 251	0.41 231	0.27 201	0.28 45	0.23 117	0.08 43	0.38 549	0.13 346	0.11 234	0.34 467	0.11 120

error version	0.41 198	0.62 351	1.78 252	0.28 166	0.36 447	0.51 180	0.31 355	0.53 153	0.44 141	0.57 368	0.48 251	0.41 231	0.27 201	0.28 45	0.23 117	0.08 43	0.38 549	0.13 346	0.11 234	0.34 467	0.11 120

test-v	0.41 198	0.62 351	1.78 252	0.28 166	0.36 447	0.51 180	0.31 355	0.53 153	0.44 141	0.57 368	0.48 251	0.41 231	0.27 201	0.28 45	0.23 117	0.08 43	0.38 549	0.13 346	0.11 234	0.34 467	0.11 120

CRE-IMP	0.41 198	0.22 42	1.76 238	0.48 487	0.17 123	0.79 485	0.69 536	0.52 144	0.52 224	0.47 246	0.42 208	0.45 269	0.26 181	0.41 161	0.31 240	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.09 133	0.17 239	0.23 407

test-2	0.41 198	0.62 351	1.78 252	0.28 166	0.36 447	0.51 180	0.31 355	0.53 153	0.44 141	0.57 368	0.48 251	0.41 231	0.27 201	0.28 45	0.23 117	0.08 43	0.38 549	0.13 346	0.11 234	0.34 467	0.11 120

CFNet-RSSM	0.41 198	0.32 172	2.20 411	0.27 141	0.44 493	0.52 199	0.19 84	0.76 310	0.48 190	0.43 218	0.36 174	0.54 323	0.26 181	0.33 95	0.25 157	0.09 90	0.08 140	0.09 104	0.38 540	0.10 66	0.09 64

DMCA	0.41 198	0.52 310	1.26 122	0.31 244	0.24 285	0.59 303	0.26 265	0.77 321	0.63 348	0.58 386	0.48 251	0.57 345	0.35 272	0.40 157	0.50 367	0.14 391	0.10 255	0.14 384	0.10 170	0.15 180	0.15 253

AE-Stereo	0.42 218	0.29 136	1.65 199	0.43 448	0.47 510	0.56 250	0.23 190	0.86 402	0.46 167	0.31 155	0.41 204	0.43 249	0.24 149	0.34 106	0.24 142	0.09 90	0.48 568	0.11 228	0.45 554	0.22 336	0.19 338

ACVNet-DCA	0.42 218	0.64 366	2.07 379	0.35 346	0.14 43	0.76 468	0.25 243	0.76 310	0.52 224	0.31 155	0.38 187	0.24 106	0.38 299	0.69 318	0.19 40	0.10 187	0.24 501	0.11 228	0.09 133	0.12 100	0.14 218

dd	0.42 218	0.96 490	1.77 247	0.31 244	0.17 123	0.57 268	0.26 265	0.49 115	0.68 397	0.41 208	0.40 200	0.34 192	0.27 201	0.45 197	0.40 312	0.17 447	0.10 255	0.13 346	0.12 274	0.21 319	0.12 160

Anonymous3	0.42 218	0.35 205	2.09 385	0.33 298	0.24 285	0.72 447	0.31 355	0.74 286	0.55 263	0.35 174	0.40 200	0.33 186	0.29 231	0.44 182	0.28 190	0.18 459	0.18 451	0.13 346	0.13 310	0.17 239	0.17 301

DCANet	0.42 218	0.77 421	1.95 350	0.25 88	0.14 43	0.51 180	0.22 155	0.77 321	0.72 436	0.54 328	0.48 251	0.31 172	0.41 332	0.36 126	0.39 304	0.09 90	0.07 52	0.09 104	0.07 68	0.13 134	0.23 407

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 218	0.86 455	1.78 252	0.28 166	0.17 123	0.52 199	0.20 105	0.62 216	0.61 318	0.50 283	0.61 382	0.39 216	0.32 257	0.35 113	0.30 226	0.07 23	0.10 255	0.09 104	0.09 133	0.35 478	0.10 94

GCAP-BAT	0.43 224	0.31 163	1.82 287	0.25 88	0.26 321	0.65 401	0.23 190	0.48 108	0.37 73	0.67 461	0.82 489	0.44 260	0.24 149	0.48 225	0.87 462	0.09 90	0.13 355	0.09 104	0.22 462	0.08 28	0.09 64

fff	0.43 224	0.77 421	1.95 350	0.24 69	0.13 27	0.51 180	0.22 155	0.77 321	0.75 468	0.54 328	0.47 239	0.31 172	0.65 476	0.36 126	0.34 269	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.07 68	0.08 28	0.22 383

DisPM	0.43 224	0.33 181	1.78 252	0.57 526	0.18 161	0.59 303	0.63 525	0.53 153	0.61 318	0.60 409	0.53 306	0.38 210	0.26 181	0.75 332	0.29 206	0.12 318	0.07 52	0.12 286	0.11 234	0.11 89	0.14 218

IER	0.43 224	0.38 227	1.69 208	0.26 124	0.25 304	0.66 408	0.26 265	0.71 263	0.55 263	0.54 328	0.59 357	0.60 361	0.53 424	0.52 249	0.39 304	0.11 260	0.08 140	0.11 228	0.11 234	0.14 160	0.11 120

test-3	0.43 224	0.20 14	1.70 212	0.34 329	0.32 404	0.45 120	0.23 190	0.71 263	0.46 167	0.51 296	0.29 115	0.45 269	0.21 109	0.59 277	0.98 473	0.08 43	0.07 52	0.10 161	0.35 528	0.29 419	0.28 451

test_1	0.43 224	0.20 14	1.70 212	0.34 329	0.32 404	0.45 120	0.23 190	0.71 263	0.46 167	0.50 283	0.29 115	0.45 269	0.21 109	0.59 277	0.98 473	0.08 43	0.07 52	0.10 161	0.35 528	0.29 419	0.29 457

rafts_anoy	0.43 224	0.89 466	1.96 359	0.32 273	0.30 376	0.48 155	0.24 223	0.62 216	0.49 196	0.37 183	0.38 187	0.33 186	0.30 241	0.51 245	0.34 269	0.10 187	0.39 556	0.13 346	0.15 363	0.17 239	0.15 253

RALAANet	0.43 224	0.98 502	1.90 325	0.32 273	0.23 271	0.48 155	0.19 84	0.67 245	0.53 243	0.48 264	0.45 225	0.39 216	0.30 241	0.48 225	0.37 286	0.10 187	0.08 140	0.11 228	0.14 338	0.27 408	0.10 94

csc	0.43 224	0.77 421	1.95 350	0.24 69	0.13 27	0.51 180	0.22 155	0.77 321	0.75 468	0.54 328	0.47 239	0.31 172	0.65 476	0.36 126	0.34 269	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.07 68	0.08 28	0.22 383

cscssc	0.43 224	0.77 421	1.95 350	0.24 69	0.13 27	0.51 180	0.22 155	0.77 321	0.75 468	0.54 328	0.47 239	0.31 172	0.65 476	0.36 126	0.34 269	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.07 68	0.08 28	0.22 383

rvit_105_1	0.44 234	0.54 320	1.46 165	0.36 365	0.24 285	0.51 180	0.45 465	0.75 297	0.74 455	0.45 236	0.44 221	0.44 260	0.36 278	0.62 289	0.38 293	0.20 484	0.18 451	0.18 474	0.22 462	0.18 268	0.18 321

model_zeroshot	0.44 234	0.68 384	1.97 364	0.28 166	0.18 161	0.69 432	0.21 129	0.63 224	0.40 103	1.00 538	0.34 163	0.42 245	0.20 98	0.69 318	0.24 142	0.10 187	0.22 490	0.10 161	0.22 462	0.12 100	0.10 94

testlalala2	0.44 234	0.28 125	2.59 491	0.64 541	0.56 530	0.57 268	0.20 105	0.78 336	0.52 224	0.40 199	0.39 195	0.45 269	0.21 109	0.27 33	0.22 103	0.09 90	0.10 255	0.08 42	0.29 495	0.12 100	0.10 94

1test111	0.44 234	0.64 366	2.07 379	0.35 346	0.14 43	0.76 468	0.25 243	0.76 310	0.52 224	0.31 155	0.38 187	0.24 106	0.38 299	0.96 361	0.30 226	0.10 187	0.24 501	0.11 228	0.09 133	0.12 100	0.14 218

tt1	0.44 234	0.64 366	1.83 293	0.35 346	0.14 43	0.76 468	0.25 243	0.74 286	0.88 518	0.31 155	0.37 177	0.25 120	0.35 272	0.63 292	0.19 40	0.10 187	0.24 501	0.11 228	0.09 133	0.25 378	0.36 503

RAFT-Test	0.44 234	0.38 227	2.01 368	0.27 141	0.44 493	0.64 387	0.37 414	0.72 268	0.57 278	0.45 236	0.48 251	0.65 384	0.24 149	0.35 113	0.29 206	0.09 90	0.11 303	0.09 104	0.38 540	0.10 66	0.11 120

4D-IteraStereo	0.44 234	0.96 490	2.63 496	0.27 141	0.30 376	0.45 120	0.25 243	0.52 144	0.50 207	0.40 199	0.31 141	0.40 225	0.19 86	0.35 113	0.32 251	0.09 90	0.06 24	0.12 286	0.11 234	0.19 289	0.30 467

ToySt	0.44 234	0.61 345	1.89 320	0.29 198	0.18 161	0.55 233	0.35 399	0.67 245	0.53 243	0.39 197	0.50 276	0.59 355	0.43 360	0.51 245	0.49 362	0.10 187	0.12 331	0.13 346	0.16 383	0.24 364	0.19 338

UDGNet	0.44 234	1.02 516	1.74 226	0.35 346	0.19 194	0.58 286	0.23 190	0.49 115	0.66 384	0.41 208	0.38 187	0.34 192	0.29 231	0.53 255	0.30 226	0.24 515	0.10 255	0.37 549	0.19 435	0.27 408	0.15 253

test_3	0.44 234	0.20 14	1.70 212	0.36 365	0.32 404	0.47 147	0.30 342	0.73 280	0.49 196	0.50 283	0.30 128	0.45 269	0.22 119	0.59 277	0.98 473	0.08 43	0.10 255	0.11 228	0.35 528	0.29 419	0.28 451

GANet-ADL	0.44 234	0.41 250	2.31 432	0.33 298	0.20 209	0.57 268	0.25 243	0.75 297	0.54 256	0.42 213	0.59 357	0.56 339	0.30 241	0.40 157	0.38 293	0.14 391	0.11 303	0.09 104	0.08 100	0.22 336	0.17 301

DeepStereo_RVC	0.44 234	0.28 125	1.92 334	0.49 489	0.17 123	0.60 315	0.59 512	0.50 122	0.52 224	0.49 276	0.45 225	0.39 216	0.86 522	0.45 197	0.33 262	0.11 260	0.08 140	0.11 228	0.09 133	0.15 180	0.19 338

test-1	0.44 234	0.48 297	1.69 208	0.30 217	0.27 339	0.50 170	0.28 310	0.80 356	0.43 137	0.40 199	0.54 318	0.41 231	0.24 149	0.31 75	1.16 504	0.09 90	0.20 475	0.10 161	0.17 402	0.11 89	0.26 438

raft+_RVC	0.44 234	0.67 381	1.85 298	0.34 329	0.71 556	0.51 180	0.25 243	0.64 227	0.51 215	0.35 174	0.45 225	0.32 180	0.28 216	0.43 173	0.32 251	0.09 90	0.19 464	0.10 161	0.09 133	0.20 305	0.40 523

GES	0.44 234	0.28 125	1.88 313	0.30 217	0.18 161	0.61 336	0.30 342	0.88 420	0.46 167	0.47 246	0.52 295	0.39 216	0.42 350	0.58 271	0.67 425	0.15 410	0.11 303	0.12 286	0.10 170	0.15 180	0.17 301

AFF-stereo	0.44 234	0.96 490	1.78 252	0.31 244	0.15 67	0.50 170	0.21 129	0.64 227	0.63 348	0.47 246	0.64 415	0.49 303	0.34 270	0.46 208	0.31 240	0.08 43	0.09 211	0.10 161	0.10 170	0.37 492	0.10 94

FENet	0.44 234	0.30 151	2.42 453	0.32 273	0.17 123	0.58 286	0.22 155	0.77 321	0.59 296	0.47 246	0.42 208	0.55 327	0.38 299	0.49 236	0.47 351	0.12 318	0.09 211	0.12 286	0.11 234	0.13 134	0.16 282

AdaStereo	0.44 234	0.38 227	1.79 273	0.34 329	0.20 209	0.57 268	0.28 310	0.92 453	0.69 407	0.52 305	0.55 328	0.61 363	0.33 262	0.48 225	0.39 304	0.17 447	0.08 140	0.17 454	0.11 234	0.18 268	0.12 160
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.
AIO-test1	0.45 252	0.87 458	2.27 426	0.33 298	0.33 417	0.50 170	0.22 155	0.74 286	0.66 384	0.29 146	0.41 204	0.29 164	0.22 119	0.73 328	0.29 206	0.09 90	0.08 140	0.12 286	0.14 338	0.30 430	0.22 383

StereoVision	0.45 252	0.72 397	1.94 347	0.33 298	0.32 404	0.47 147	0.26 265	0.68 249	0.57 278	0.32 164	0.89 506	0.45 269	0.27 201	0.49 236	0.36 280	0.13 348	0.15 402	0.16 433	0.15 363	0.19 289	0.13 198

ADStereo(finetuned)	0.45 252	0.77 421	2.12 393	0.25 88	0.14 43	0.51 180	0.22 155	0.77 321	0.72 436	0.54 328	0.48 251	0.31 172	0.76 506	0.37 137	0.38 293	0.09 90	0.07 52	0.09 104	0.07 68	0.13 134	0.23 407

PFNet+	0.45 252	0.37 217	1.86 306	0.46 474	0.18 161	0.58 286	0.77 548	0.52 144	0.64 356	0.56 357	0.48 251	0.39 216	0.26 181	0.93 358	0.32 251	0.13 348	0.09 211	0.14 384	0.13 310	0.12 100	0.15 253

RAFT	0.45 252	0.92 472	1.59 190	0.34 329	0.19 194	0.46 140	0.35 399	0.65 233	0.49 196	0.49 276	0.49 268	0.70 424	0.40 321	0.47 219	0.32 251	0.11 260	0.16 420	0.14 384	0.13 310	0.51 544	0.13 198

TestStereo	0.45 252	0.54 320	2.11 390	0.29 198	0.16 94	0.43 107	0.24 223	0.54 164	0.45 156	0.37 183	0.46 233	0.34 192	0.27 201	1.98 512	0.27 180	0.11 260	0.08 140	0.12 286	0.09 133	0.14 160	0.08 40

CFNet_pseudo	0.45 252	0.46 285	2.23 420	0.25 88	0.19 194	0.56 250	0.21 129	0.77 321	0.60 301	0.49 276	0.56 340	0.69 414	0.47 395	0.52 249	0.31 240	0.11 260	0.10 255	0.15 414	0.10 170	0.17 239	0.14 218

RALCasStereoNet	0.45 252	0.88 462	1.85 298	0.30 217	0.26 321	0.49 162	0.26 265	0.58 187	0.51 215	0.36 179	0.48 251	0.36 200	0.28 216	0.55 263	0.34 269	0.10 187	0.53 570	0.09 104	0.08 100	0.25 378	0.34 493

ACVNet	0.45 252	0.44 274	1.79 273	0.28 166	0.21 223	0.59 303	0.36 406	0.66 236	0.68 397	0.45 236	0.59 357	0.69 414	0.40 321	0.44 182	0.55 386	0.11 260	0.09 211	0.10 161	0.09 133	0.34 467	0.10 94

ccs_rob	0.45 252	0.46 285	2.22 416	0.26 124	0.19 194	0.56 250	0.21 129	0.77 321	0.60 301	0.49 276	0.56 340	0.69 414	0.47 395	0.52 249	0.31 240	0.11 260	0.09 211	0.16 433	0.10 170	0.17 239	0.14 218

Reg-Stereo(zero)	0.46 262	0.17 1	2.10 389	0.24 69	0.34 426	0.51 180	0.42 440	0.50 122	0.54 256	0.37 183	0.46 233	0.54 323	0.60 455	0.43 173	1.10 494	0.08 43	0.09 211	0.08 42	0.22 462	0.12 100	0.22 383

xx1	0.46 262	0.64 366	2.07 379	0.35 346	0.14 43	0.76 468	0.25 243	0.74 286	1.01 539	0.31 155	0.38 187	0.46 282	0.36 278	0.69 318	0.19 40	0.10 187	0.24 501	0.12 286	0.12 274	0.12 100	0.14 218

rrr	0.46 262	0.34 196	3.08 550	0.27 141	0.16 94	0.45 120	0.28 310	1.09 551	0.51 215	0.24 96	0.21 46	0.26 134	0.25 165	0.64 294	0.52 375	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.29 495	0.16 217	0.25 428

MSKI-zero shot	0.46 262	0.38 227	2.47 467	0.27 141	0.43 492	0.56 250	0.20 105	0.77 321	0.43 137	0.60 409	0.51 281	0.44 260	0.17 46	0.68 312	0.21 82	0.09 90	0.29 527	0.09 104	0.32 518	0.14 160	0.10 94

PCWNet_CMD	0.46 262	0.45 282	2.28 428	0.26 124	0.20 209	0.55 233	0.21 129	0.75 297	0.64 356	0.48 264	0.55 328	0.68 407	0.57 442	0.46 208	0.30 226	0.11 260	0.10 255	0.14 384	0.10 170	0.18 268	0.14 218

testlalala_base	0.46 262	0.30 151	1.82 287	0.34 329	0.27 339	0.55 233	0.21 129	0.85 391	0.32 20	0.32 164	0.39 195	0.31 172	0.23 136	0.30 68	0.28 190	0.95 581	0.30 531	0.09 104	0.21 451	1.03 576	0.18 321

RAFT_CTSACE	0.46 262	0.76 412	2.07 379	0.35 346	0.30 376	0.54 218	0.30 342	0.61 212	0.48 190	0.49 276	0.76 476	0.55 327	0.36 278	0.58 271	0.22 103	0.08 43	0.13 355	0.11 228	0.10 170	0.41 517	0.08 40

NRIStereo	0.46 262	0.25 78	1.77 247	0.47 479	0.16 94	0.95 523	0.74 544	0.51 130	0.56 274	0.48 264	0.39 195	0.59 355	0.29 231	0.77 340	0.32 251	0.11 260	0.13 355	0.11 228	0.09 133	0.21 319	0.24 419

ICVP	0.46 262	0.29 136	2.41 451	0.33 298	0.22 250	0.59 303	0.55 499	0.75 297	0.50 207	0.44 224	0.60 372	0.49 303	0.35 272	0.53 255	0.37 286	0.16 431	0.16 420	0.14 384	0.11 234	0.15 180	0.15 253
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 262	0.49 300	1.65 199	0.38 405	0.29 361	0.58 286	0.22 155	0.75 297	0.62 336	0.47 246	0.49 268	0.48 301	0.36 278	1.12 382	0.37 286	0.15 410	0.10 255	0.15 414	0.13 310	0.17 239	0.17 301

test_xeample3	0.46 262	0.34 196	2.99 544	0.37 388	0.16 94	0.49 162	0.33 386	1.06 546	0.44 141	0.25 115	0.23 67	0.24 106	0.25 165	0.49 236	0.56 394	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.40 546	0.17 239	0.26 438

SFCPSM	0.46 262	0.24 73	2.35 441	0.27 141	0.27 339	0.70 439	0.32 378	0.96 488	0.63 348	0.49 276	0.52 295	0.43 249	0.36 278	0.52 249	0.43 330	0.12 318	0.09 211	0.12 286	0.16 383	0.16 217	0.12 160

UPFNet	0.46 262	0.28 125	1.73 222	0.33 298	0.32 404	0.65 401	0.38 421	0.83 373	0.59 296	0.57 368	0.52 295	0.61 363	0.40 321	0.75 332	0.52 375	0.13 348	0.12 331	0.13 346	0.12 274	0.15 180	0.11 120

MSMDNet	0.46 262	0.44 274	2.28 428	0.26 124	0.20 209	0.55 233	0.21 129	0.75 297	0.64 356	0.48 264	0.55 328	0.68 407	0.56 436	0.46 208	0.30 226	0.11 260	0.10 255	0.13 346	0.10 170	0.18 268	0.15 253

HITNet	0.46 262	0.92 472	2.09 385	0.33 298	0.14 43	0.55 233	0.22 155	0.83 373	0.56 274	0.51 296	0.49 268	0.48 301	0.37 292	0.48 225	0.54 385	0.09 90	0.06 24	0.10 161	0.08 100	0.23 349	0.09 64
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
ISRNet	0.47 277	0.44 274	1.55 185	0.37 388	0.31 396	0.49 162	0.19 84	0.75 297	0.66 384	0.63 438	0.71 460	0.67 400	0.39 313	0.58 271	0.44 336	0.23 507	0.16 420	0.21 497	0.20 445	0.21 319	0.25 428

test_sample7	0.47 277	0.33 181	1.49 175	0.34 329	0.20 209	0.51 180	0.30 342	0.93 461	0.66 384	0.57 368	0.51 281	0.55 327	0.45 372	1.11 379	0.38 293	0.17 447	0.14 376	0.16 433	0.15 363	0.19 289	0.18 321

cc1	0.47 277	0.64 366	2.07 379	0.35 346	0.14 43	0.76 468	0.25 243	0.74 286	1.01 539	0.31 155	0.38 187	0.24 106	0.38 299	0.69 318	0.19 40	0.10 187	0.24 501	0.11 228	0.09 133	0.25 378	0.40 523

ffm	0.47 277	0.23 60	2.01 368	0.30 217	0.21 223	0.57 268	0.26 265	0.74 286	0.88 518	0.53 315	0.63 399	0.66 391	0.39 313	0.63 292	0.19 40	0.10 187	0.24 501	0.15 414	0.13 310	0.25 378	0.36 503

hknet	0.47 277	0.29 136	1.70 212	0.30 217	0.24 285	0.76 468	0.31 355	1.00 521	0.64 356	0.63 438	0.53 306	0.80 468	0.38 299	0.77 340	0.37 286	0.11 260	0.10 255	0.14 384	0.12 274	0.12 100	0.11 120

BEATNet_4x	0.47 277	0.73 404	1.91 331	0.33 298	0.15 67	0.56 250	0.25 243	0.85 391	0.58 289	0.54 328	0.51 281	0.57 345	0.42 350	0.57 267	0.61 410	0.11 260	0.08 140	0.12 286	0.09 133	0.20 305	0.16 282

ITSA-stereo	0.48 283	0.33 181	1.20 112	0.33 298	0.18 161	0.60 315	0.29 334	0.94 470	0.80 495	0.50 283	0.49 268	0.53 317	0.59 451	1.25 398	0.64 419	0.15 410	0.12 331	0.17 454	0.16 383	0.18 268	0.23 407

qqq1	0.48 283	0.46 285	1.60 192	0.30 217	0.15 67	0.45 120	0.24 223	0.90 432	0.72 436	0.56 357	0.64 415	0.51 309	0.41 332	1.87 494	0.23 117	0.13 348	0.10 255	0.09 104	0.08 100	0.14 160	0.11 120

fff1	0.48 283	0.46 285	1.60 192	0.30 217	0.15 67	0.45 120	0.24 223	0.90 432	0.72 436	0.56 357	0.64 415	0.51 309	0.41 332	1.87 494	0.23 117	0.13 348	0.10 255	0.09 104	0.08 100	0.14 160	0.11 120

MyStereo04	0.48 283	0.40 243	2.65 500	0.29 198	0.23 271	0.60 315	0.31 355	0.83 373	0.75 468	0.47 246	0.36 174	0.53 317	0.42 350	0.53 255	0.39 304	0.09 90	0.18 451	0.12 286	0.11 234	0.16 217	0.19 338

CFNet_ucs	0.48 283	0.50 306	2.32 433	0.26 124	0.22 250	0.57 268	0.22 155	0.85 391	0.65 369	0.53 315	0.64 415	0.68 407	0.44 368	0.54 259	0.31 240	0.13 348	0.12 331	0.16 433	0.11 234	0.19 289	0.17 301

anonymousa	0.48 283	0.46 285	2.44 459	0.29 198	0.34 426	0.61 336	0.25 243	0.66 236	0.54 256	0.53 315	0.77 479	0.73 436	0.46 387	0.33 95	0.31 240	0.10 187	0.09 211	0.12 286	0.29 495	0.10 66	0.19 338

NF-Stereo	0.48 283	0.25 78	1.81 280	0.52 502	0.16 94	0.61 336	0.44 458	0.66 236	0.61 318	0.50 283	0.47 239	0.37 202	0.26 181	1.45 418	0.79 454	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.13 134	0.16 282

OCTAStereo	0.48 283	0.25 78	1.81 280	0.52 502	0.16 94	0.61 336	0.43 447	0.66 236	0.61 318	0.50 283	0.47 239	0.37 202	0.26 181	1.44 414	0.80 455	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.13 134	0.17 301

PSM-softLoss	0.48 283	0.27 101	1.85 298	0.51 498	0.17 123	0.61 336	0.40 429	0.61 212	0.57 278	0.52 305	0.48 251	0.39 216	0.25 165	1.46 419	0.77 448	0.12 318	0.08 140	0.13 346	0.12 274	0.12 100	0.14 218

KMStereo	0.48 283	0.27 101	1.85 298	0.51 498	0.17 123	0.61 336	0.40 429	0.61 212	0.57 278	0.52 305	0.48 251	0.39 216	0.25 165	1.46 419	0.77 448	0.12 318	0.08 140	0.13 346	0.12 274	0.12 100	0.14 218

KYRaft	0.48 283	0.29 136	1.75 232	0.33 298	0.21 223	0.75 464	0.44 458	0.58 187	0.57 278	0.64 448	0.93 513	0.53 317	0.72 495	0.60 283	0.24 142	0.10 187	0.07 52	0.12 286	0.14 338	0.12 100	0.54 546

RE-Stereo	0.48 283	0.25 78	1.81 280	0.52 502	0.16 94	0.61 336	0.43 447	0.66 236	0.60 301	0.50 283	0.47 239	0.37 202	0.26 181	1.44 414	0.78 450	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.13 134	0.17 301

TVStereo	0.48 283	0.25 78	1.81 280	0.52 502	0.16 94	0.61 336	0.43 447	0.66 236	0.60 301	0.50 283	0.47 239	0.37 202	0.26 181	1.44 414	0.78 450	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.13 134	0.17 301

111	0.48 283	1.09 525	1.95 350	0.24 69	0.13 27	0.59 303	0.26 265	0.83 373	0.78 487	0.48 264	0.52 295	0.56 339	0.38 299	0.49 236	0.38 293	0.09 90	0.07 52	0.09 104	0.07 68	0.23 349	0.35 495

acv_ft	0.48 283	0.44 274	1.76 238	0.32 273	0.41 483	0.63 374	0.28 310	0.81 360	0.68 397	0.61 418	0.59 357	0.69 414	0.45 372	0.44 182	0.63 414	0.11 260	0.09 211	0.10 161	0.09 133	0.41 517	0.10 94

UCFNet_RVC	0.48 283	0.82 442	1.85 298	0.30 217	0.27 339	0.64 387	0.26 265	0.74 286	0.55 263	0.48 264	0.53 306	0.63 370	0.41 332	0.88 357	0.38 293	0.15 410	0.10 255	0.17 454	0.17 402	0.18 268	0.15 253

MLCV	0.48 283	0.89 466	1.85 298	0.29 198	0.14 43	0.59 303	0.23 190	0.72 268	0.59 296	0.66 457	0.66 426	0.55 327	0.36 278	1.03 370	0.49 362	0.09 90	0.06 24	0.09 104	0.07 68	0.19 289	0.11 120

DN-CSS_ROB	0.48 283	1.23 547	1.99 365	0.39 415	0.22 250	0.56 250	0.19 84	0.75 297	0.61 318	0.45 236	0.62 387	0.41 231	0.31 250	0.70 323	0.32 251	0.11 260	0.08 140	0.14 384	0.13 310	0.36 484	0.12 160

AIO-test2	0.49 301	1.15 537	1.96 359	0.42 444	0.37 458	0.50 170	0.23 190	0.79 352	0.70 416	0.33 168	0.53 306	0.27 146	0.22 119	0.67 309	0.29 206	0.73 572	0.08 140	0.13 346	0.17 402	0.17 239	0.18 321

DCVSM-stereo	0.49 301	0.29 136	2.49 470	0.29 198	0.22 250	0.53 208	0.52 488	0.58 187	0.49 196	0.69 470	0.46 233	0.79 464	0.48 404	0.53 255	0.42 321	0.13 348	0.14 376	0.15 414	0.12 274	0.20 305	0.20 356

MyStereo05	0.49 301	0.41 250	2.72 509	0.30 217	0.23 271	0.60 315	0.30 342	0.82 367	0.77 482	0.52 305	0.37 177	0.51 309	0.42 350	0.52 249	0.38 293	0.09 90	0.17 440	0.12 286	0.10 170	0.16 217	0.20 356

HH	0.49 301	0.49 300	2.78 522	0.50 493	0.41 483	0.38 70	0.23 190	0.72 268	0.38 78	0.63 438	0.48 251	0.87 495	0.41 332	0.64 294	0.21 82	0.09 90	0.17 440	0.10 161	0.09 133	0.16 217	0.12 160

HanStereo	0.49 301	0.49 300	2.78 522	0.50 493	0.41 483	0.38 70	0.23 190	0.72 268	0.38 78	0.63 438	0.48 251	0.87 495	0.41 332	0.64 294	0.21 82	0.09 90	0.17 440	0.10 161	0.09 133	0.16 217	0.12 160

gwcnet-sp	0.49 301	0.43 262	2.54 483	0.31 244	0.22 250	0.67 414	0.31 355	0.78 336	0.65 369	0.58 386	0.47 239	0.46 282	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 260	0.11 303	0.11 228	0.11 234	0.15 180	0.14 218

scenet	0.49 301	0.43 262	2.54 483	0.31 244	0.22 250	0.67 414	0.31 355	0.78 336	0.65 369	0.58 386	0.47 239	0.46 282	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 260	0.11 303	0.11 228	0.11 234	0.15 180	0.14 218

ssnet	0.49 301	0.43 262	2.54 483	0.31 244	0.22 250	0.67 414	0.31 355	0.78 336	0.65 369	0.58 386	0.47 239	0.46 282	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 260	0.11 303	0.11 228	0.11 234	0.15 180	0.14 218

TestStereo1	0.49 301	0.81 438	1.85 298	0.39 415	0.57 533	0.56 250	0.34 391	0.75 297	0.69 407	0.44 224	0.63 399	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 206	0.10 187	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.33 456	0.26 438

SA-5K	0.49 301	0.81 438	1.85 298	0.39 415	0.57 533	0.56 250	0.34 391	0.75 297	0.69 407	0.44 224	0.63 399	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 206	0.10 187	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.33 456	0.26 438

Prome-Stereo	0.49 301	0.30 151	1.76 238	0.60 537	0.23 271	0.63 374	0.42 440	0.62 216	0.60 301	0.59 400	1.03 529	0.43 249	0.72 495	0.60 283	0.33 262	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.09 133	0.11 89	0.43 530

test_sample4	0.50 312	0.42 257	1.88 313	0.32 273	0.19 194	0.56 250	0.26 265	0.93 461	0.65 369	0.54 328	0.54 318	0.45 269	0.36 278	1.79 477	0.36 280	0.13 348	0.10 255	0.13 346	0.12 274	0.17 239	0.16 282

test_sample3	0.50 312	0.41 250	1.88 313	0.32 273	0.19 194	0.57 268	0.25 243	0.92 453	0.64 356	0.52 305	0.49 268	0.47 290	0.35 272	1.79 477	0.37 286	0.13 348	0.10 255	0.12 286	0.11 234	0.16 217	0.16 282

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 312	0.33 181	0.93 76	0.26 124	0.22 250	0.46 140	0.20 105	1.10 552	1.34 568	3.16 604	0.32 147	0.22 83	0.20 98	0.30 68	0.22 103	0.10 187	0.09 211	0.11 228	0.09 133	0.15 180	0.19 338

SMFormer	0.50 312	0.46 285	1.60 192	0.30 217	0.15 67	0.45 120	0.24 223	0.90 432	0.72 436	0.56 357	0.64 415	0.51 309	0.41 332	1.87 494	0.49 362	0.13 348	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.15 180	0.16 282

tta	0.50 312	0.46 285	1.60 192	0.30 217	0.15 67	0.45 120	0.24 223	0.90 432	0.72 436	0.56 357	0.64 415	0.51 309	0.41 332	1.87 494	0.49 362	0.13 348	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.14 160	0.11 120

DCRE	0.50 312	0.63 362	2.13 395	0.30 217	0.23 271	0.45 120	0.24 223	0.59 196	0.53 243	0.50 283	2.10 573	0.42 245	0.26 181	0.35 113	0.23 117	0.09 90	0.14 376	0.10 161	0.32 518	0.16 217	0.15 253

RAFT+CT+SA	0.50 312	0.86 455	1.82 287	0.37 388	0.75 558	0.54 218	0.34 391	0.77 321	0.63 348	0.38 191	0.55 328	0.34 192	0.29 231	0.68 312	0.27 180	0.09 90	0.07 52	0.11 228	0.51 562	0.29 419	0.41 528

NINENet	0.50 312	0.33 181	1.69 208	0.55 520	0.25 304	0.91 519	0.23 190	0.98 501	0.71 426	0.53 315	0.55 328	0.66 391	0.30 241	1.22 392	0.32 251	0.15 410	0.13 355	0.16 433	0.11 234	0.16 217	0.13 198

SA	0.50 312	0.75 411	1.95 350	0.31 244	0.61 546	0.57 268	0.31 355	0.91 444	0.73 451	0.42 213	0.62 387	0.38 210	0.47 395	0.68 312	0.29 206	0.09 90	0.09 211	0.13 346	0.32 518	0.30 430	0.10 94

CSP-Net	0.50 312	0.39 237	1.25 120	0.29 198	0.23 271	0.77 476	0.35 399	0.86 402	0.57 278	0.59 400	0.59 357	0.65 384	0.40 321	1.77 472	0.44 336	0.16 431	0.11 303	0.10 161	0.10 170	0.20 305	0.14 218

GwcNet-ADL	0.50 312	0.74 407	2.90 535	0.31 244	0.20 209	0.58 286	0.29 334	0.87 411	0.64 356	0.47 246	0.47 239	0.56 339	0.33 262	0.46 208	0.46 342	0.13 348	0.12 331	0.09 104	0.09 133	0.14 160	0.21 368

RAFT_R40	0.50 312	0.21 26	1.76 238	0.50 493	0.40 476	0.61 336	0.53 492	0.56 176	0.60 301	0.56 357	0.54 318	0.55 327	0.51 416	1.57 439	0.53 379	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.16 217	0.09 64

GMM-Stereo	0.50 312	0.23 60	2.41 451	0.54 513	0.24 285	0.77 476	0.46 468	0.59 196	0.57 278	0.58 386	0.73 467	0.47 290	0.43 360	0.68 312	0.27 180	0.10 187	0.06 24	0.13 346	0.13 310	0.14 160	0.44 532

MMNet	0.50 312	0.48 297	1.93 337	0.33 298	0.27 339	0.79 485	0.28 310	0.81 360	0.74 455	0.60 409	0.56 340	0.59 355	0.55 432	0.79 345	0.59 405	0.10 187	0.09 211	0.12 286	0.11 234	0.13 134	0.14 218

DeepPruner_ROB	0.50 312	0.70 391	1.94 347	0.29 198	0.26 321	0.63 374	0.31 355	0.80 356	0.48 190	0.61 418	0.55 328	0.66 391	0.38 299	0.98 363	0.40 312	0.19 474	0.14 376	0.14 384	0.14 338	0.23 349	0.17 301

StereoDRNet-Refined	0.50 312	0.41 250	1.50 178	0.33 298	0.21 223	0.68 426	0.26 265	0.81 360	0.68 397	0.67 461	0.68 437	0.73 436	0.42 350	1.10 376	0.59 405	0.11 260	0.08 140	0.14 384	0.14 338	0.25 378	0.21 368
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 312	1.15 537	1.73 222	0.31 244	0.21 223	0.58 286	0.22 155	0.95 483	0.82 502	0.58 386	0.62 387	0.57 345	0.39 313	0.84 350	0.40 312	0.11 260	0.08 140	0.09 104	0.06 16	0.21 319	0.13 198

G2L-ROB	0.51 329	0.95 487	1.96 359	0.29 198	0.22 250	0.59 303	0.28 310	0.76 310	0.57 278	0.55 346	0.45 225	0.70 424	0.32 257	1.38 407	0.47 351	0.11 260	0.07 52	0.09 104	0.08 100	0.20 305	0.13 198

DFGA-Net	0.51 329	1.06 521	1.75 232	0.30 217	0.24 285	0.54 218	0.22 155	0.63 224	0.60 301	0.48 264	0.51 281	0.35 196	0.27 201	1.82 485	0.53 379	0.10 187	0.08 140	0.12 286	0.12 274	0.37 492	0.15 253

test_sample5	0.51 329	0.43 262	1.83 293	0.32 273	0.18 161	0.55 233	0.26 265	0.92 453	0.65 369	0.53 315	0.59 357	0.45 269	0.36 278	1.87 494	0.36 280	0.13 348	0.10 255	0.13 346	0.12 274	0.17 239	0.16 282

DualNet	0.51 329	0.43 262	1.83 293	0.32 273	0.18 161	0.55 233	0.26 265	0.92 453	0.65 369	0.54 328	0.62 387	0.45 269	0.36 278	1.87 494	0.36 280	0.13 348	0.10 255	0.13 346	0.12 274	0.17 239	0.16 282

test_5	0.51 329	0.87 458	1.99 365	0.37 388	0.65 550	0.58 286	0.35 399	0.78 336	0.62 336	0.48 264	0.55 328	0.45 269	0.40 321	0.72 327	0.30 226	0.09 90	0.07 52	0.12 286	0.12 274	0.33 456	0.38 513

Sa-1000	0.51 329	0.72 397	1.90 325	0.31 244	0.60 542	0.60 315	0.31 355	0.94 470	0.71 426	0.52 305	0.83 490	0.42 245	0.33 262	0.68 312	0.28 190	0.10 187	0.09 211	0.13 346	0.29 495	0.29 419	0.10 94

dad	0.51 329	1.01 512	1.74 226	0.29 198	0.19 194	0.60 315	0.26 265	0.52 144	0.75 468	0.63 438	0.63 399	0.63 370	0.33 262	0.85 352	0.47 351	0.27 529	0.15 402	0.40 552	0.18 415	0.22 336	0.14 218

PSMNet-ADL	0.51 329	0.38 227	1.65 199	0.35 346	0.21 223	0.67 414	0.26 265	0.74 286	0.55 263	0.42 213	0.52 295	0.70 424	0.45 372	1.91 505	0.57 398	0.15 410	0.13 355	0.11 228	0.13 310	0.15 180	0.20 356

Pruner-Stereo	0.51 329	0.27 101	1.78 252	1.79 593	0.19 194	0.62 357	0.45 465	0.57 181	0.60 301	0.61 418	0.48 251	0.41 231	0.24 149	0.46 208	1.00 479	0.12 318	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.12 100	0.13 198

CFNet-ft	0.51 329	0.76 412	1.79 273	0.28 166	0.30 376	0.63 374	0.28 310	0.66 236	0.55 263	0.45 236	0.57 348	0.74 442	0.41 332	1.46 419	0.42 321	0.14 391	0.10 255	0.28 526	0.13 310	0.18 268	0.14 218

STTStereo	0.51 329	0.69 388	2.14 400	0.36 365	0.30 376	0.61 336	0.32 378	0.77 321	0.60 301	0.60 409	0.54 318	0.67 400	0.43 360	0.86 353	0.42 321	0.16 431	0.15 402	0.17 454	0.20 445	0.16 217	0.15 253

CFNet_RVC	0.51 329	0.76 412	1.79 273	0.28 166	0.30 376	0.63 374	0.28 310	0.66 236	0.55 263	0.45 236	0.57 348	0.74 442	0.41 332	1.46 419	0.42 321	0.14 391	0.10 255	0.28 526	0.13 310	0.18 268	0.14 218

iResNet	0.51 329	0.76 412	2.59 491	0.41 433	0.17 123	0.64 387	0.27 290	0.82 367	0.70 416	0.57 368	0.64 415	0.43 249	0.36 278	0.70 323	0.52 375	0.10 187	0.07 52	0.09 104	0.08 100	0.21 319	0.13 198

test_sample6	0.52 342	0.44 274	1.81 280	0.33 298	0.18 161	0.55 233	0.27 290	0.94 470	0.66 384	0.54 328	0.62 387	0.47 290	0.36 278	1.97 511	0.38 293	0.14 391	0.10 255	0.13 346	0.13 310	0.17 239	0.16 282

CoDeX	0.52 342	0.43 262	2.25 423	0.29 198	0.26 321	0.61 336	0.32 378	0.99 513	0.68 397	0.48 264	0.55 328	0.52 315	0.40 321	1.60 446	0.35 277	0.12 318	0.09 211	0.11 228	0.10 170	0.13 134	0.12 160

SepStereo	0.52 342	0.35 205	1.55 185	0.33 298	0.34 426	0.50 170	0.42 440	0.83 373	0.74 455	0.83 516	0.68 437	0.56 339	0.48 404	1.56 435	0.46 342	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.09 133	0.18 268	0.15 253

SST-Stereo	0.52 342	0.20 14	1.76 238	0.62 539	0.53 522	0.62 357	0.66 528	0.55 169	0.61 318	0.58 386	0.53 306	0.52 315	0.60 455	1.59 445	0.29 206	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.16 217	0.10 94

LMCR-Stereo	0.52 342	0.71 393	2.39 448	0.40 426	0.21 223	0.74 458	0.31 355	1.02 533	0.64 356	0.61 418	0.63 399	0.39 216	0.51 416	0.62 289	0.42 321	0.19 474	0.09 211	0.12 286	0.09 133	0.23 349	0.12 160

delet	0.52 342	0.54 320	1.62 197	0.31 244	0.35 439	0.74 458	0.46 468	0.85 391	0.74 455	0.55 346	0.60 372	0.67 400	0.50 414	1.12 382	0.57 398	0.11 260	0.11 303	0.13 346	0.14 338	0.16 217	0.12 160

IGEV-FE	0.53 348	0.34 196	2.91 536	0.32 273	0.18 161	0.54 218	0.21 129	0.72 268	0.42 126	0.81 510	0.51 281	0.70 424	0.41 332	0.48 225	1.13 498	0.09 90	0.15 402	0.10 161	0.35 528	0.19 289	0.09 64

IGEV_Zeroshot_test	0.53 348	0.33 181	2.91 536	0.32 273	0.18 161	0.54 218	0.21 129	0.72 268	0.42 126	0.81 510	0.51 281	0.71 429	0.41 332	0.48 225	1.13 498	0.09 90	0.15 402	0.10 161	0.35 528	0.19 289	0.09 64

TRStereo	0.53 348	0.76 412	2.38 446	0.42 444	0.29 361	0.69 432	0.23 190	1.81 587	0.55 263	0.36 179	0.32 147	0.47 290	0.40 321	0.46 208	0.25 157	0.12 318	0.11 303	0.11 228	0.41 549	0.13 134	0.32 481

RAFT-345	0.53 348	0.30 151	2.34 438	0.38 405	0.34 426	0.58 286	0.42 440	0.47 100	0.61 318	0.51 296	1.00 524	0.43 249	0.28 216	1.57 439	0.82 457	0.10 187	0.07 52	0.11 228	0.09 133	0.10 66	0.08 40

cf-r	0.53 348	0.81 438	2.15 401	0.33 298	0.28 353	0.60 315	0.28 310	0.78 336	0.64 356	0.51 296	0.60 372	0.75 448	0.40 321	1.32 401	0.43 330	0.13 348	0.09 211	0.11 228	0.12 274	0.15 180	0.14 218

PSMNet-RSSM	0.53 348	0.82 442	1.78 252	0.31 244	0.25 304	0.58 286	0.28 310	0.84 384	0.60 301	0.50 283	0.61 382	0.67 400	0.43 360	1.68 457	0.42 321	0.15 410	0.10 255	0.14 384	0.16 383	0.15 180	0.13 198

WQFJX	0.54 354	0.88 462	1.81 280	0.37 388	0.30 376	0.61 336	0.41 435	0.85 391	0.68 397	0.44 224	0.60 372	0.39 216	0.51 416	1.64 451	0.40 312	0.10 187	0.09 211	0.12 286	0.10 170	0.24 364	0.16 282

MyStereo8	0.54 354	0.80 433	2.76 517	0.32 273	0.33 417	0.71 441	0.20 105	0.87 411	0.57 278	0.51 296	0.59 357	0.50 306	0.33 262	0.68 312	0.55 386	0.10 187	0.29 527	0.10 161	0.13 310	0.21 319	0.34 493

MyStereo06	0.54 354	0.41 250	2.68 503	0.30 217	0.23 271	0.60 315	0.30 342	0.81 360	0.44 141	0.84 518	0.52 295	0.78 459	0.58 448	0.48 225	1.10 494	0.09 90	0.17 440	0.12 286	0.10 170	0.16 217	0.20 356

iRaft-Stereo_5w	0.54 354	1.01 512	2.08 384	0.27 141	0.21 223	0.49 162	0.28 310	0.73 280	0.58 289	0.40 199	0.61 382	0.62 367	0.46 387	1.78 473	0.47 351	0.09 90	0.07 52	0.11 228	0.10 170	0.39 509	0.12 160

IPLGR	0.54 354	0.56 331	2.68 503	0.36 365	0.18 161	0.62 357	0.54 496	1.02 533	0.64 356	0.73 487	0.46 233	0.47 290	0.45 372	1.12 382	0.29 206	0.09 90	0.08 140	0.11 228	0.09 133	0.19 289	0.12 160

AACVNet	0.54 354	0.78 429	1.73 222	0.36 365	0.21 223	0.57 268	0.25 243	0.71 263	0.51 215	0.55 346	0.59 357	0.64 379	0.41 332	2.13 529	0.41 319	0.14 391	0.11 303	0.14 384	0.11 234	0.33 456	0.15 253

LCNet	0.54 354	0.37 217	1.78 252	0.92 565	0.22 250	0.96 524	0.30 342	0.59 196	0.58 289	0.51 296	0.55 328	0.41 231	0.76 506	0.84 350	0.26 170	0.09 90	0.06 24	0.12 286	0.18 415	0.98 575	0.39 519

IRAFT_RVC	0.54 354	0.53 315	1.78 252	0.46 474	0.21 223	0.58 286	0.43 447	0.65 233	0.66 384	0.54 328	0.50 276	0.49 303	0.51 416	1.58 443	1.01 483	0.11 260	0.25 514	0.13 346	0.10 170	0.15 180	0.13 198

GEStereo_RVC	0.54 354	0.87 458	1.95 350	0.47 479	0.25 304	0.62 357	0.37 414	1.00 521	0.74 455	0.53 315	0.54 318	0.59 355	0.44 368	1.10 376	0.46 342	0.15 410	0.11 303	0.12 286	0.10 170	0.26 398	0.19 338

UNet	0.54 354	0.44 274	2.83 526	0.31 244	0.33 417	0.74 458	0.27 290	0.82 367	0.61 318	0.53 315	0.54 318	0.72 432	0.54 427	0.78 344	0.56 394	0.11 260	0.09 211	0.13 346	0.11 234	0.14 160	0.12 160

HGLStereo	0.54 354	0.69 388	2.00 367	0.35 346	0.40 476	0.66 408	0.30 342	0.83 373	0.62 336	0.57 368	0.69 446	0.69 414	0.54 427	1.07 373	0.55 386	0.13 348	0.13 355	0.13 346	0.11 234	0.19 289	0.17 301

DSFCA	0.54 354	0.35 205	1.41 154	0.28 166	0.28 353	0.79 485	0.88 557	0.76 310	0.70 416	0.72 483	0.66 426	0.67 400	0.57 442	1.17 388	0.63 414	0.16 431	0.14 376	0.13 346	0.14 338	0.16 217	0.13 198

DLCB_ROB	0.54 354	0.55 329	1.49 175	0.36 365	0.25 304	0.65 401	0.36 406	0.80 356	0.70 416	0.72 483	0.69 446	0.83 478	0.46 387	1.53 432	0.60 407	0.13 348	0.12 331	0.14 384	0.14 338	0.14 160	0.13 198

G2L-Stereo_test	0.55 367	0.97 498	1.89 320	0.33 298	0.24 285	0.75 464	0.38 421	0.79 352	0.60 301	0.60 409	0.54 318	0.74 442	0.39 313	1.56 435	0.43 330	0.10 187	0.08 140	0.08 42	0.08 100	0.28 414	0.13 198

G2L-Stereo	0.55 367	0.85 452	2.18 408	0.31 244	0.27 339	0.59 303	0.27 290	0.77 321	0.55 263	0.54 328	0.52 295	0.71 429	0.36 278	1.75 469	0.50 367	0.13 348	0.11 303	0.13 346	0.11 234	0.29 419	0.15 253

ssnet_v2	0.55 367	0.60 340	1.86 306	0.32 273	0.22 250	0.72 447	0.44 458	0.94 470	0.74 455	0.63 438	0.54 318	0.81 471	0.47 395	0.77 340	0.70 432	0.16 431	0.14 376	0.14 384	0.14 338	0.30 430	0.30 467

raft_robust	0.55 367	0.84 448	1.73 222	0.28 166	0.54 524	0.53 208	0.25 243	0.88 420	0.75 468	0.48 264	0.46 233	0.76 453	0.75 504	1.46 419	0.27 180	0.09 90	0.10 255	0.10 161	0.30 505	0.26 398	0.16 282

XX-Stereo	0.55 367	0.54 320	3.50 576	0.48 487	0.39 467	0.54 218	0.17 57	0.89 426	0.40 103	0.44 224	0.65 424	0.85 487	0.19 86	0.77 340	0.21 82	0.10 187	0.14 376	0.10 161	0.32 518	0.17 239	0.14 218

ac_64	0.55 367	0.46 285	1.92 334	0.36 365	0.34 426	0.63 374	0.31 355	0.82 367	0.61 318	0.55 346	0.51 281	0.89 501	0.48 404	1.83 486	0.55 386	0.14 391	0.11 303	0.12 286	0.12 274	0.18 268	0.12 160

GANet-RSSM	0.55 367	0.73 404	1.90 325	0.36 365	0.26 321	0.59 303	0.27 290	0.78 336	0.52 224	0.47 246	0.57 348	0.63 370	0.45 372	1.92 509	0.43 330	0.14 391	0.10 255	0.25 519	0.11 234	0.34 467	0.14 218

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 367	0.92 472	2.36 444	0.38 405	0.37 458	0.60 315	0.28 310	0.82 367	0.62 336	0.62 429	0.55 328	0.72 432	0.45 372	1.00 366	0.43 330	0.15 410	0.11 303	0.14 384	0.14 338	0.15 180	0.16 282
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Zero-FE251	0.56 375	0.29 136	1.27 124	0.26 124	0.16 94	0.44 114	0.16 47	0.44 72	0.35 42	5.31 609	0.19 33	0.22 83	0.19 86	0.24 10	1.08 491	0.10 187	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.13 198

CBFPSM	0.56 375	0.91 471	1.82 287	0.28 166	0.23 271	0.71 441	0.37 414	0.72 268	0.64 356	0.50 283	0.49 268	1.03 532	0.83 515	0.62 289	1.35 523	0.10 187	0.12 331	0.10 161	0.10 170	0.18 268	0.19 338

CRFU-Net	0.56 375	0.38 227	1.86 306	0.46 474	0.26 321	0.82 496	0.36 406	0.90 432	0.49 196	0.62 429	0.59 357	0.78 459	1.35 563	1.00 366	0.48 357	0.15 410	0.14 376	0.17 454	0.10 170	0.19 289	0.14 218

CIPLG	0.56 375	1.19 543	2.46 462	0.80 556	0.31 396	0.61 336	0.57 508	0.76 310	0.57 278	0.56 357	0.63 399	0.41 231	0.30 241	0.45 197	0.40 312	0.11 260	0.20 475	0.13 346	0.13 310	0.35 478	0.19 338

DAS	0.56 375	0.35 205	1.55 185	0.33 298	0.34 426	0.50 170	0.42 440	0.83 373	0.74 455	0.83 516	0.68 437	0.56 339	0.48 404	2.40 549	0.46 342	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.09 133	0.18 268	0.15 253

AASNet	0.56 375	1.03 517	2.34 438	0.37 388	0.33 417	0.65 401	0.29 334	0.96 488	0.73 451	0.54 328	0.60 372	0.55 327	0.38 299	0.59 277	0.58 403	0.14 391	0.12 331	0.13 346	0.10 170	0.43 525	0.24 419

ACRE	0.56 375	1.14 533	2.77 520	0.76 552	0.28 353	0.60 315	0.56 504	0.76 310	0.58 289	0.55 346	0.62 387	0.41 231	0.29 231	0.44 182	0.39 304	0.11 260	0.19 464	0.13 346	0.14 338	0.36 484	0.18 321

iinet-f	0.57 382	0.93 478	2.27 426	0.31 244	0.25 304	0.83 499	0.33 386	0.81 360	0.65 369	0.54 328	0.63 399	0.73 436	0.67 483	0.73 328	0.67 425	0.13 348	0.13 355	0.11 228	0.10 170	0.43 525	0.16 282

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 382	0.87 458	2.11 390	0.32 273	0.30 376	0.84 501	0.40 429	0.88 420	0.72 436	0.65 455	0.73 467	0.66 391	0.57 442	0.93 358	0.71 435	0.13 348	0.07 52	0.10 161	0.08 100	0.15 180	0.14 218

psm_up	0.57 382	0.61 345	1.83 293	0.35 346	0.30 376	0.64 387	0.37 414	0.90 432	0.68 397	0.59 400	0.55 328	0.68 407	0.54 427	1.91 505	0.46 342	0.16 431	0.15 402	0.16 433	0.15 363	0.23 349	0.13 198

GwcNet-RSSM	0.57 382	0.94 480	2.13 395	0.32 273	0.25 304	0.60 315	0.30 342	0.80 356	0.66 384	0.52 305	0.64 415	0.71 429	0.40 321	1.79 477	0.50 367	0.13 348	0.09 211	0.12 286	0.12 274	0.21 319	0.15 253

DISCO	0.57 382	0.34 196	1.87 311	0.45 469	0.34 426	0.84 501	0.35 399	0.84 384	0.78 487	0.59 400	0.63 399	1.06 539	0.53 424	1.10 376	0.82 457	0.12 318	0.09 211	0.11 228	0.10 170	0.22 336	0.18 321

coex_refinement	0.58 387	0.94 480	1.87 311	0.38 405	0.25 304	0.64 387	0.34 391	0.83 373	0.65 369	0.60 409	0.63 399	0.81 471	0.48 404	1.85 493	0.56 394	0.13 348	0.09 211	0.10 161	0.10 170	0.16 217	0.16 282

PSMNet-RUCA	0.58 387	0.82 442	1.89 320	0.59 533	0.56 530	0.64 387	0.36 406	0.84 384	0.69 407	0.51 296	0.68 437	0.53 317	0.43 360	0.56 266	0.43 330	0.34 545	0.18 451	0.44 557	0.29 495	0.48 537	0.30 467

FACV-RUCA	0.58 387	0.40 243	1.78 252	0.43 448	1.67 598	0.48 155	0.28 310	0.69 252	0.62 336	0.40 199	0.53 306	0.33 186	0.63 472	0.40 157	0.31 240	0.13 348	0.11 303	0.62 566	0.12 274	0.70 561	0.98 581

UGAM	0.58 387	0.47 294	2.21 412	0.30 217	0.19 194	0.53 208	0.34 391	0.59 196	0.63 348	0.44 224	0.73 467	0.78 459	0.37 292	2.58 565	0.39 304	0.10 187	0.08 140	0.17 454	0.14 338	0.42 523	0.17 301

iRaft-Stereo_20w	0.58 387	0.39 237	1.96 359	0.45 469	0.32 404	0.92 521	0.57 508	1.14 557	0.56 274	0.81 510	0.40 200	0.55 327	0.69 488	0.65 305	1.04 488	0.09 90	0.16 420	0.09 104	0.36 537	0.17 239	0.25 428

IPLGR_C	0.58 387	1.25 550	2.72 509	0.80 556	0.31 396	0.60 315	0.61 518	0.76 310	0.58 289	0.56 357	0.62 387	0.41 231	0.31 250	0.43 173	0.40 312	0.11 260	0.22 490	0.13 346	0.15 363	0.35 478	0.19 338

CFNet	0.58 387	0.96 490	1.78 252	0.33 298	0.25 304	0.63 374	0.22 155	0.88 420	0.75 468	0.46 244	0.59 357	0.58 352	0.40 321	2.29 538	0.48 357	0.12 318	0.09 211	0.15 414	0.14 338	0.30 430	0.15 253

NVstereo2D	0.58 387	0.40 243	2.03 375	0.35 346	0.35 439	0.69 432	0.39 426	0.91 444	0.80 495	0.47 246	0.53 306	0.67 400	0.46 387	1.99 515	0.48 357	0.19 474	0.11 303	0.17 454	0.13 310	0.25 378	0.25 428

HUF	0.59 395	0.65 373	2.46 462	0.45 469	0.77 562	0.34 42	0.24 223	0.46 85	0.39 90	0.31 155	0.28 108	0.25 120	0.19 86	0.67 309	0.18 24	0.12 318	2.03 608	0.08 42	0.06 16	0.31 438	1.59 603

DualNet (step1)	0.59 395	0.62 351	1.93 337	0.27 141	0.22 250	0.68 426	0.31 355	0.93 461	0.66 384	0.57 368	0.51 281	0.55 327	0.45 372	1.11 379	0.38 293	0.61 564	0.14 376	0.87 575	0.56 568	0.25 378	0.23 407

Wz-Net-LNSev	0.59 395	0.96 490	2.47 467	0.34 329	0.37 458	0.79 485	0.44 458	0.86 402	0.77 482	0.61 418	0.67 429	0.79 464	0.56 436	0.64 294	0.62 412	0.15 410	0.14 376	0.12 286	0.12 274	0.18 268	0.19 338

OMP-Stereo	0.59 395	0.65 373	1.74 226	0.56 522	0.37 458	0.60 315	0.26 265	0.70 260	0.65 369	0.66 457	0.60 372	0.69 414	0.32 257	2.09 526	1.20 510	0.10 187	0.07 52	0.12 286	0.09 133	0.17 239	0.10 94

IIG-Stereo	0.59 395	0.65 373	1.74 226	0.54 513	0.23 271	0.61 336	0.21 129	0.73 280	0.65 369	0.64 448	0.69 446	0.69 414	0.38 299	2.09 526	1.39 526	0.11 260	0.07 52	0.11 228	0.09 133	0.15 180	0.09 64

iResNetv2_ROB	0.59 395	1.43 565	2.96 539	0.40 426	0.22 250	0.58 286	0.28 310	0.91 444	0.73 451	0.57 368	0.63 399	0.60 361	0.41 332	0.74 331	0.35 277	0.11 260	0.08 140	0.10 161	0.07 68	0.43 525	0.17 301

SACVNet	0.60 401	0.74 407	1.90 325	0.37 388	0.28 353	0.64 387	0.37 414	0.86 402	0.61 318	0.65 455	0.62 387	0.69 414	0.44 368	2.08 524	0.42 321	0.18 459	0.14 376	0.16 433	0.15 363	0.38 499	0.24 419

HHNet	0.60 401	0.65 373	2.60 494	0.36 365	0.25 304	0.64 387	0.61 518	0.64 227	0.62 336	0.55 346	1.13 539	0.32 180	0.60 455	0.42 170	1.79 546	0.15 410	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.18 268	0.15 253

ASMatch	0.60 401	0.43 262	2.58 489	0.91 564	0.36 447	0.56 250	0.25 243	0.52 144	0.61 318	0.47 246	1.21 542	0.47 290	0.66 481	1.34 403	0.94 467	0.10 187	0.08 140	0.11 228	0.11 234	0.10 66	0.16 282

PFNet	0.60 401	0.33 181	2.47 467	0.41 433	0.55 527	0.62 357	0.27 290	0.61 212	0.63 348	0.61 418	0.56 340	0.45 269	0.32 257	1.88 502	1.14 500	0.28 533	0.09 211	0.12 286	0.16 383	0.26 398	0.20 356

ADLNet	0.60 401	0.71 393	1.95 350	0.35 346	0.34 426	0.67 414	0.34 391	0.90 432	0.74 455	0.68 468	0.62 387	0.80 468	0.45 372	1.78 473	0.64 419	0.14 391	0.11 303	0.14 384	0.14 338	0.29 419	0.21 368

ARAFT	0.60 401	1.23 547	3.10 553	0.28 166	0.16 94	0.64 387	0.36 406	0.90 432	0.67 393	0.61 418	0.49 268	0.55 327	0.31 250	1.24 397	0.32 251	0.10 187	0.08 140	0.14 384	0.13 310	0.37 492	0.21 368

ETE_ROB	0.60 401	0.71 393	1.55 185	0.37 388	0.25 304	0.69 432	0.51 485	1.47 575	0.70 416	0.80 504	0.69 446	0.85 487	0.49 411	1.36 405	0.58 403	0.16 431	0.13 355	0.19 480	0.16 383	0.21 319	0.23 407

LALA_ROB	0.60 401	0.76 412	1.69 208	0.36 365	0.29 361	0.79 485	0.55 499	0.94 470	0.77 482	0.81 510	0.67 429	0.94 515	0.49 411	0.99 364	0.73 442	0.21 491	0.15 402	0.20 489	0.18 415	0.23 349	0.21 368

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 409	0.61 345	3.35 573	0.33 298	0.58 535	0.66 408	0.20 105	0.98 501	0.55 263	0.73 487	0.52 295	0.99 525	0.65 476	0.58 271	0.29 206	0.10 187	0.16 420	0.10 161	0.41 549	0.29 419	0.20 356

RAFT-RH_RVC	0.61 409	0.50 306	2.33 436	0.36 365	0.29 361	0.60 315	0.18 74	0.44 72	0.58 289	0.76 495	1.91 569	0.47 290	0.29 231	1.60 446	1.23 514	0.14 391	0.07 52	0.13 346	0.13 310	0.10 66	0.09 64

FADNet-RVC	0.61 409	1.26 552	2.12 393	0.33 298	0.26 321	0.59 303	0.29 334	0.86 402	0.62 336	0.45 236	0.50 276	0.62 367	0.46 387	1.73 465	0.55 386	0.17 447	0.20 475	0.17 454	0.18 415	0.59 552	0.28 451

RASNet	0.61 409	0.68 384	2.03 375	0.35 346	0.46 508	0.65 401	0.28 310	0.78 336	0.70 416	0.48 264	0.64 415	0.93 511	0.61 464	2.21 534	0.73 442	0.12 318	0.09 211	0.09 104	0.10 170	0.14 160	0.11 120

XPNet_ROB	0.61 409	0.72 397	1.66 203	0.37 388	0.27 339	0.67 414	0.47 476	0.89 426	0.71 426	0.78 501	0.70 456	0.81 471	0.53 424	1.70 460	0.76 446	0.21 491	0.16 420	0.16 433	0.15 363	0.20 305	0.21 368

252Zero-FE	0.62 414	0.27 101	0.83 61	0.24 69	0.13 27	0.31 24	0.13 11	0.39 36	0.32 20	8.03 612	0.23 67	0.12 2	0.12 6	0.26 26	0.44 336	0.09 90	0.12 331	0.07 1	0.06 16	0.09 48	0.12 160

YMNet	0.62 414	0.72 397	1.93 337	0.41 433	0.41 483	0.87 511	0.43 447	0.87 411	0.71 426	0.74 490	0.81 484	0.83 478	0.46 387	0.86 353	0.93 465	0.19 474	0.22 490	0.20 489	0.17 402	0.41 517	0.21 368

YMNet_1	0.62 414	0.72 397	1.93 337	0.41 433	0.41 483	0.87 511	0.43 447	0.87 411	0.71 426	0.74 490	0.81 484	0.83 478	0.46 387	0.86 353	0.93 465	0.19 474	0.22 490	0.20 489	0.17 402	0.41 517	0.21 368

DDVS	0.62 414	0.40 243	1.40 153	2.21 600	0.35 439	0.87 511	1.00 567	0.69 252	0.50 207	0.53 315	0.56 340	0.90 503	0.37 292	1.22 392	0.47 351	0.15 410	0.14 376	0.14 384	0.12 274	0.19 289	0.22 383

DRaft	0.62 414	0.38 227	1.76 238	0.24 69	0.16 94	0.64 387	0.66 528	0.53 153	0.53 243	0.67 461	0.99 522	0.38 210	1.00 539	1.44 414	2.10 560	0.10 187	0.14 376	0.10 161	0.14 338	0.18 268	0.21 368

DMCA-RVC	0.62 414	0.96 490	2.63 496	0.36 365	0.90 568	0.56 250	0.31 355	0.69 252	0.57 278	0.68 468	0.52 295	0.59 355	0.56 436	1.23 394	0.53 379	0.16 431	0.38 549	0.20 489	0.15 363	0.20 305	0.15 253

HSM	0.62 414	0.76 412	1.72 219	0.30 217	0.29 361	0.64 387	0.28 310	0.94 470	0.62 336	0.58 386	0.57 348	1.40 564	0.64 474	2.59 566	0.42 321	0.11 260	0.08 140	0.10 161	0.08 100	0.14 160	0.11 120

UGAM-zero	0.63 421	0.39 237	2.49 470	0.30 217	0.49 513	0.67 414	0.19 84	0.91 444	0.45 156	0.77 499	0.45 225	1.16 553	0.82 514	2.05 520	0.29 206	0.09 90	0.15 402	0.09 104	0.44 553	0.11 89	0.22 383

fast-acv-ft	0.63 421	0.88 462	3.10 553	0.38 405	0.30 376	0.79 485	0.48 480	0.69 252	0.72 436	0.58 386	0.78 480	0.76 453	0.60 455	0.67 309	0.73 442	0.15 410	0.15 402	0.18 474	0.17 402	0.37 492	0.16 282

PSM-AAD	0.63 421	0.22 42	1.77 247	0.37 388	0.23 271	0.86 507	1.17 579	0.59 196	0.60 301	0.64 448	0.71 460	0.68 407	2.93 594	0.65 305	0.31 240	0.09 90	0.07 52	0.17 454	0.15 363	0.13 134	0.33 489

PS-NSSS	0.63 421	1.00 508	1.81 280	0.30 217	0.31 396	0.63 374	0.34 391	0.98 501	0.69 407	0.54 328	0.74 470	0.51 309	0.41 332	2.43 554	0.48 357	0.24 515	0.17 440	0.27 523	0.18 415	0.27 408	0.21 368

z-ln-s-r	0.64 425	0.89 466	2.23 420	0.32 273	0.26 321	0.57 268	0.37 414	0.84 384	0.76 477	0.51 296	0.81 484	0.64 379	0.45 372	2.06 521	1.27 518	0.10 187	0.07 52	0.11 228	0.09 133	0.24 364	0.13 198

test_for_model	0.64 425	1.60 573	1.82 287	1.23 582	1.02 578	0.53 208	0.23 190	0.75 297	0.50 207	0.57 368	0.29 115	0.25 120	0.20 98	0.26 26	0.22 103	0.76 575	0.31 533	0.08 42	0.07 68	1.68 596	0.50 543

TransformOpticalFlow	0.64 425	0.56 331	2.66 501	0.44 455	0.26 321	0.62 357	0.28 310	0.83 373	0.71 426	0.76 495	0.74 470	0.91 505	0.85 519	1.83 486	0.81 456	0.10 187	0.07 52	0.11 228	0.09 133	0.11 89	0.12 160

pcwnet_v2	0.64 425	0.49 300	4.41 591	0.32 273	0.27 339	0.60 315	0.25 243	0.97 497	0.88 518	0.59 400	0.70 456	0.63 370	0.55 432	0.66 308	0.37 286	0.17 447	0.15 402	0.15 414	0.14 338	0.21 319	0.23 407

RAFT + AFF	0.64 425	1.20 544	1.95 350	0.34 329	0.33 417	0.67 414	0.52 488	0.99 513	0.74 455	0.53 315	0.58 354	0.57 345	0.80 511	1.76 470	0.51 372	0.12 318	0.27 523	0.15 414	0.14 338	0.43 525	0.29 457

FADNet	0.64 425	1.22 546	2.06 377	0.32 273	0.30 376	0.66 408	0.29 334	0.88 420	0.72 436	0.44 224	0.48 251	0.66 391	0.57 442	1.84 491	0.45 341	0.46 556	0.20 475	0.17 454	0.19 435	0.59 552	0.24 419

DRN-Test	0.64 425	0.43 262	2.44 459	0.39 415	0.44 493	0.80 492	0.41 435	1.02 533	0.78 487	0.80 504	0.63 399	0.69 414	0.56 436	1.79 477	0.69 430	0.15 410	0.12 331	0.17 454	0.16 383	0.18 268	0.17 301

StereoDRNet	0.64 425	0.88 462	2.35 441	0.41 433	0.45 502	0.73 454	0.47 476	0.94 470	0.74 455	0.75 492	0.54 318	0.74 442	0.47 395	1.70 460	0.72 439	0.15 410	0.14 376	0.15 414	0.14 338	0.20 305	0.19 338

NOSS_ROB	0.64 425	0.65 373	1.62 197	0.46 474	0.25 304	0.67 414	0.30 342	0.93 461	0.77 482	0.59 400	0.57 348	0.77 455	0.38 299	2.78 577	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.28 526	0.26 483	0.27 408	0.39 519

Select-FE	0.65 434	0.67 381	2.76 517	0.49 489	0.55 527	0.79 485	0.16 47	0.90 432	0.53 243	0.84 518	0.55 328	0.91 505	0.75 504	0.57 267	1.16 504	0.11 260	0.18 451	0.11 228	0.49 558	0.14 160	0.31 475

Wz-Net-MNSev	0.65 434	0.97 498	2.19 410	0.36 365	0.33 417	0.90 517	0.60 514	0.92 453	0.81 501	0.75 492	0.72 465	0.73 436	0.65 476	1.39 408	0.71 435	0.16 431	0.13 355	0.14 384	0.14 338	0.24 364	0.18 321

FINET	0.65 434	0.95 487	3.06 549	0.35 346	0.40 476	0.58 286	0.48 480	0.92 453	1.10 551	0.57 368	0.68 437	0.47 290	0.44 368	1.15 387	0.60 407	0.23 507	0.21 484	0.17 454	0.15 363	0.26 398	0.25 428

CVANet_RVC	0.65 434	0.80 433	2.13 395	0.36 365	0.26 321	0.62 357	0.42 440	0.84 384	0.72 436	0.69 470	0.68 437	0.68 407	0.52 422	2.64 568	0.42 321	0.19 474	0.12 331	0.22 500	0.17 402	0.37 492	0.15 253

NCCL2	0.65 434	0.94 480	1.96 359	0.43 448	0.30 376	0.71 441	0.68 534	0.84 384	0.65 369	0.70 476	0.60 372	0.86 493	0.54 427	1.56 435	0.57 398	0.20 484	0.16 420	0.67 569	0.25 475	0.22 336	0.24 419

TCMNet	0.66 439	0.85 452	2.55 488	0.50 493	0.52 521	0.72 447	0.39 426	0.87 411	0.72 436	0.58 386	0.68 437	0.63 370	0.46 387	1.70 460	0.63 414	0.18 459	0.18 451	0.23 507	0.18 415	0.38 499	0.27 445

ACV-stereo	0.66 439	0.76 412	2.86 527	0.32 273	0.25 304	1.01 532	0.60 514	0.59 196	0.52 224	0.41 208	0.45 225	1.55 570	0.94 534	1.40 411	0.69 430	0.14 391	0.13 355	0.12 286	0.11 234	0.20 305	0.19 338

ttt	0.66 439	0.22 42	1.68 206	0.34 329	0.24 285	0.60 315	0.26 265	1.00 521	0.77 482	0.55 346	0.67 429	0.54 323	0.36 278	2.14 530	3.03 579	0.16 431	0.13 355	0.13 346	0.12 274	0.15 180	0.17 301

GrayStereo	0.66 439	0.19 8	1.76 238	0.90 563	0.23 271	0.62 357	1.42 593	0.62 216	0.60 301	0.72 483	0.78 480	0.56 339	3.07 597	0.60 283	0.26 170	0.09 90	0.08 140	0.10 161	0.21 451	0.11 89	0.18 321

PSMNet_ROB	0.66 439	1.01 512	2.33 436	0.38 405	0.31 396	0.72 447	0.55 499	0.86 402	0.69 407	0.54 328	0.60 372	0.75 448	0.47 395	2.00 516	0.82 457	0.17 447	0.13 355	0.19 480	0.19 435	0.24 364	0.27 445

DispNO	0.67 444	0.98 502	2.58 489	0.31 244	0.27 339	0.59 303	0.29 334	0.83 373	0.68 397	0.53 315	0.79 483	0.83 478	0.47 395	2.46 556	0.68 428	0.12 318	0.10 255	0.19 480	0.31 512	0.16 217	0.17 301

STrans-v2	0.67 444	0.56 331	2.64 498	0.27 141	0.23 271	0.57 268	0.33 386	0.96 488	0.69 407	0.92 530	0.85 497	0.89 501	0.93 531	1.83 486	1.21 512	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.09 133	0.11 89	0.12 160

hitnet-ft	0.67 444	0.80 433	1.90 325	0.28 166	0.22 250	0.69 432	0.36 406	0.85 391	0.65 369	0.56 357	0.84 493	1.03 532	0.95 537	2.32 540	0.55 386	0.23 507	0.14 376	0.41 553	0.13 310	0.24 364	0.17 301

FADNet-RVC-Resample	0.67 444	1.16 542	3.16 559	0.37 388	0.29 361	0.62 357	0.38 421	0.86 402	0.63 348	0.51 296	0.50 276	0.57 345	0.45 372	1.57 439	0.49 362	0.24 515	0.32 539	0.23 507	0.19 435	0.27 408	0.62 555

RP	0.67 444	0.82 442	1.94 347	0.43 448	0.44 493	0.65 401	0.45 465	0.89 426	0.82 502	0.66 457	0.92 509	0.99 525	0.76 506	1.55 434	0.66 422	0.25 520	0.18 451	0.23 507	0.20 445	0.31 438	0.22 383

HSM-Net_RVC	0.67 444	0.34 196	2.23 420	0.26 124	0.19 194	0.67 414	0.29 334	1.26 567	0.69 407	0.72 483	0.70 456	0.78 459	0.42 350	3.77 597	0.41 319	0.13 348	0.09 211	0.10 161	0.09 133	0.12 100	0.11 120
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 444	0.92 472	1.76 238	0.37 388	0.24 285	0.66 408	0.56 504	0.82 367	0.74 455	1.16 551	0.62 387	0.61 363	0.48 404	2.70 573	0.50 367	0.20 484	0.11 303	0.35 543	0.14 338	0.32 447	0.16 282

w-ln-seven-2	0.68 451	1.13 531	2.46 462	0.36 365	0.27 339	0.65 401	0.44 458	0.87 411	0.83 505	0.69 470	0.75 473	0.72 432	0.63 472	1.56 435	1.15 502	0.13 348	0.13 355	0.15 414	0.14 338	0.35 478	0.19 338

ADLNet2	0.68 451	0.84 448	3.19 563	0.33 298	0.36 447	0.64 387	0.37 414	0.89 426	0.79 492	0.54 328	0.65 424	0.93 511	0.48 404	2.07 523	0.56 394	0.13 348	0.11 303	0.11 228	0.11 234	0.33 456	0.18 321

DEmStereo	0.68 451	0.31 163	2.25 423	0.42 444	0.17 123	0.66 408	0.89 558	0.51 130	0.59 296	0.60 409	1.01 525	0.45 269	1.26 555	1.54 433	2.26 566	0.10 187	0.08 140	0.10 161	0.10 170	0.10 66	0.11 120

Nwc_Net	0.68 451	0.83 446	2.53 477	0.41 433	0.39 467	0.77 476	0.38 421	1.01 530	0.70 416	0.60 409	0.99 522	0.98 522	0.68 486	1.41 412	0.63 414	0.23 507	0.15 402	0.23 507	0.25 475	0.23 349	0.18 321

AANet_RVC	0.68 451	1.00 508	2.09 385	0.33 298	0.25 304	0.58 286	0.32 378	0.81 360	0.80 495	0.61 418	0.94 514	0.80 468	0.41 332	2.46 556	1.02 485	0.36 548	0.14 376	0.10 161	0.09 133	0.23 349	0.22 383

IPLG	0.69 456	0.84 448	2.43 457	0.35 346	0.21 223	1.65 571	0.61 518	1.36 571	0.58 289	1.39 571	0.51 281	0.37 202	0.87 523	1.41 412	0.36 280	0.09 90	0.07 52	0.14 384	0.12 274	0.32 447	0.11 120

GwcNet	0.69 456	0.71 393	3.12 556	0.36 365	0.45 502	0.81 493	0.44 458	0.86 402	0.84 508	0.60 409	0.74 470	0.82 476	0.49 411	1.65 453	0.66 422	0.16 431	0.15 402	0.15 414	0.15 363	0.31 438	0.24 419

AF-Net	0.69 456	0.92 472	2.21 412	0.41 433	0.40 476	0.68 426	0.40 429	1.02 533	0.86 511	0.69 470	1.03 529	1.04 535	0.84 518	1.19 389	0.78 450	0.22 504	0.14 376	0.25 519	0.17 402	0.30 430	0.18 321

stereogan	0.69 456	0.51 309	2.44 459	0.39 415	0.39 467	1.01 532	0.41 435	0.94 470	0.92 528	0.73 487	0.85 497	1.15 551	0.69 488	1.57 439	0.53 379	0.19 474	0.18 451	0.20 489	0.16 383	0.36 484	0.24 419

PAM_32	0.70 460	0.35 205	2.73 514	0.54 513	0.61 546	1.07 543	0.43 447	0.84 384	0.49 196	0.90 527	0.91 507	1.23 555	0.77 509	0.65 305	1.10 494	0.10 187	0.19 464	0.10 161	0.49 558	0.15 180	0.38 513

PAM	0.70 460	0.35 205	2.72 509	0.56 522	0.62 548	1.08 545	0.53 492	0.85 391	0.44 141	0.93 532	0.92 509	1.24 556	0.68 486	0.64 294	1.01 483	0.10 187	0.19 464	0.10 161	0.48 556	0.14 160	0.38 513

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 460	0.65 373	3.45 574	0.50 493	0.60 542	0.75 464	0.23 190	0.96 488	0.60 301	0.76 495	1.30 549	0.81 471	0.60 455	0.57 267	0.82 457	0.10 187	0.16 420	0.11 228	0.43 552	0.31 438	0.22 383

xxxx	0.70 460	0.21 26	1.33 134	0.28 166	0.18 161	0.63 374	0.24 223	1.02 533	0.69 407	0.50 283	0.62 387	0.58 352	0.38 299	1.47 426	5.21 604	0.13 348	0.12 331	0.11 228	0.10 170	0.12 100	0.15 253

APVNet	0.70 460	0.67 381	2.71 507	0.38 405	0.36 447	0.85 505	0.43 447	0.91 444	0.68 397	0.55 346	0.69 446	0.75 448	0.55 432	2.31 539	0.78 450	0.17 447	0.17 440	0.24 514	0.19 435	0.33 456	0.23 407

Syn2CoEx	0.70 460	1.07 524	2.74 515	0.43 448	0.30 376	0.64 387	0.42 440	0.99 513	0.78 487	0.62 429	0.78 480	0.74 442	0.72 495	1.92 509	0.61 410	0.20 484	0.17 440	0.19 480	0.15 363	0.29 419	0.22 383

FAT-Stereo	0.70 460	0.54 320	2.88 529	0.36 365	0.29 361	0.62 357	0.54 496	0.97 497	0.87 514	0.76 495	0.92 509	0.94 515	0.80 511	1.84 491	0.57 398	0.18 459	0.19 464	0.17 454	0.16 383	0.22 336	0.25 428

RYNet	0.70 460	0.56 331	2.25 423	0.35 346	0.41 483	0.86 507	0.43 447	0.94 470	0.82 502	0.62 429	0.53 306	0.91 505	0.60 455	2.70 573	1.00 479	0.14 391	0.11 303	0.16 433	0.14 338	0.25 378	0.27 445

PWC_ROB	0.70 460	0.94 480	1.88 313	0.39 415	0.39 467	0.62 357	0.30 342	0.98 501	0.94 529	0.91 529	1.29 548	0.77 455	0.62 469	1.62 450	1.03 487	0.18 459	0.11 303	0.18 474	0.13 310	0.51 544	0.22 383

ccnet	0.71 469	0.41 250	1.59 190	0.40 426	0.45 502	1.06 538	0.55 499	0.98 501	0.71 426	0.88 523	0.97 519	0.82 476	0.88 527	1.68 457	0.94 467	0.32 541	0.26 516	0.32 539	0.27 488	0.34 467	0.30 467

RGC	0.71 469	0.97 498	2.18 408	0.44 455	0.44 493	0.73 454	0.40 429	0.94 470	0.71 426	0.71 480	1.04 532	1.01 528	0.71 492	1.74 467	0.70 432	0.23 507	0.18 451	0.28 526	0.26 483	0.29 419	0.27 445

CBMV	0.71 469	0.76 412	2.64 498	0.33 298	0.20 209	0.78 481	0.79 549	0.98 501	0.78 487	0.85 522	0.71 460	0.86 493	1.10 549	1.46 419	0.62 412	0.18 459	0.20 475	0.21 497	0.19 435	0.25 378	0.33 489
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 472	1.10 526	2.15 401	1.11 577	0.59 537	0.62 357	0.19 84	0.75 297	0.53 243	0.56 357	0.63 399	0.47 290	0.31 250	1.11 379	0.33 262	0.75 574	0.45 560	0.84 574	0.64 580	0.69 560	0.54 546

mmx	0.72 472	0.23 60	2.01 368	0.30 217	0.21 223	0.57 268	0.26 265	0.99 513	0.76 477	0.53 315	0.63 399	0.66 391	0.39 313	2.52 561	3.43 590	0.13 348	0.10 255	0.15 414	0.13 310	0.15 180	0.15 253

xxx	0.72 472	0.23 60	2.01 368	0.30 217	0.21 223	0.57 268	0.26 265	0.99 513	0.76 477	0.53 315	0.63 399	0.66 391	0.39 313	2.52 561	3.43 590	0.13 348	0.10 255	0.15 414	0.13 310	0.15 180	0.15 253

LL-Strereo	0.72 472	1.29 554	2.49 470	0.36 365	0.45 502	0.55 233	0.32 378	0.93 461	0.71 426	0.67 461	0.58 354	0.85 487	0.79 510	2.67 572	0.46 342	0.10 187	0.18 451	0.14 384	0.12 274	0.40 514	0.42 529

test_xeample	0.72 472	0.21 26	1.36 143	0.27 141	0.17 123	0.59 303	0.28 310	1.01 530	0.70 416	0.55 346	0.67 429	0.44 260	0.39 313	1.88 502	5.17 603	0.12 318	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.13 134	0.15 253

SHD	0.72 472	0.77 421	2.36 444	0.45 469	0.40 476	0.71 441	0.32 378	1.02 533	1.25 562	1.07 544	0.84 493	0.90 503	0.73 498	1.09 375	0.98 473	0.21 491	0.18 451	0.20 489	0.21 451	0.32 447	0.31 475

RTSC	0.72 472	1.00 508	2.22 416	0.40 426	0.29 361	0.82 496	0.31 355	0.96 488	1.10 551	0.92 530	0.81 484	0.78 459	0.58 448	1.23 394	1.55 535	0.18 459	0.17 440	0.14 384	0.17 402	0.43 525	0.30 467

PASM	0.72 472	0.68 384	1.91 331	0.47 479	0.44 493	0.60 315	0.51 485	0.76 310	0.80 495	0.77 499	0.67 429	0.87 495	0.61 464	2.40 549	0.67 425	0.32 541	0.35 541	0.36 545	0.41 549	0.45 534	0.39 519

PWCDC_ROB	0.72 472	1.06 521	2.09 385	0.47 479	0.36 447	0.78 481	0.26 265	0.98 501	1.34 568	0.61 418	2.07 571	0.64 379	0.61 464	0.83 348	0.71 435	0.31 540	0.14 376	0.15 414	0.12 274	0.60 555	0.21 368

ff1	0.73 481	0.23 60	2.01 368	0.30 217	0.21 223	0.57 268	0.26 265	0.74 286	0.88 518	0.53 315	0.63 399	0.66 391	0.39 313	2.52 561	3.43 590	0.10 187	0.24 501	0.15 414	0.13 310	0.25 378	0.36 503

GASNet	0.73 481	1.47 567	3.04 547	0.47 479	0.33 417	0.57 268	0.34 391	0.91 444	0.75 468	0.58 386	0.58 354	0.74 442	0.55 432	2.03 517	0.65 421	0.21 491	0.15 402	0.19 480	0.17 402	0.51 544	0.28 451

XQC	0.73 481	0.98 502	2.39 448	0.46 474	0.35 439	0.81 493	0.46 468	1.00 521	1.00 537	0.80 504	0.69 446	0.88 499	0.74 503	1.32 401	1.20 510	0.24 515	0.16 420	0.23 507	0.20 445	0.41 517	0.33 489

w-ln-seven	0.74 484	1.05 519	2.54 483	0.37 388	0.34 426	1.03 535	0.47 476	1.00 521	1.08 548	0.90 527	0.85 497	0.85 487	0.57 442	1.37 406	1.26 517	0.14 391	0.13 355	0.16 433	0.15 363	0.31 438	0.20 356

1111x	0.74 484	0.21 26	1.93 337	0.31 244	0.17 123	0.63 374	0.32 378	1.03 540	0.74 455	0.52 305	0.62 387	0.57 345	0.47 395	2.38 545	4.25 598	0.12 318	0.14 376	0.11 228	0.12 274	0.12 100	0.14 218

Anonymous_2	0.74 484	0.32 172	1.65 199	0.33 298	0.30 376	0.67 414	0.32 378	0.69 252	0.46 167	0.48 264	0.41 204	0.84 483	0.58 448	0.51 245	0.40 312	0.32 541	0.38 549	1.43 598	3.69 614	0.80 569	0.27 445

GANetREF_RVC	0.75 487	1.15 537	2.46 462	0.47 479	0.26 321	0.83 499	0.61 518	0.97 497	0.89 522	0.62 429	0.61 382	0.72 432	0.59 451	2.42 551	0.55 386	0.32 541	0.25 514	0.36 545	0.24 468	0.39 509	0.31 475
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
GANet	0.75 487	0.84 448	2.01 368	0.40 426	0.25 304	0.74 458	0.66 528	0.87 411	0.73 451	0.71 480	1.07 534	0.84 483	0.59 451	2.71 575	1.15 502	0.17 447	0.16 420	0.44 557	0.16 383	0.31 438	0.20 356

PDISCO_ROB	0.75 487	1.06 521	2.11 390	0.64 541	0.59 537	1.13 549	0.43 447	1.14 557	1.05 543	0.64 448	0.71 460	0.96 518	0.61 464	1.21 390	0.76 446	0.37 549	0.18 451	0.27 523	0.24 468	0.56 551	0.32 481

HBP-ISP	0.76 490	1.30 555	3.19 563	0.35 346	0.26 321	0.85 505	0.54 496	1.03 540	0.72 436	0.80 504	0.69 446	0.68 407	0.83 515	2.04 519	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.29 533	0.25 475	0.28 414	0.24 419

Wz-Net-SNSev	0.76 490	1.32 559	3.11 555	0.40 426	0.31 396	0.71 441	0.60 514	0.98 501	0.87 514	0.67 461	0.83 490	0.96 518	0.60 455	1.67 456	0.97 471	0.16 431	0.15 402	0.16 433	0.17 402	0.36 484	0.24 419

FTStereo	0.76 490	0.18 5	2.35 441	0.71 548	0.21 223	0.73 454	1.79 596	0.57 181	0.53 243	1.07 544	1.63 563	1.29 558	2.13 586	0.75 332	0.29 206	0.19 474	0.08 140	0.12 286	0.11 234	0.11 89	0.40 523

CBMV_ROB	0.76 490	0.42 257	2.68 503	0.33 298	0.22 250	0.74 458	0.47 476	0.96 488	0.76 477	1.04 543	0.96 517	0.88 499	0.93 531	2.06 521	1.19 509	0.22 504	0.24 501	0.27 523	0.25 475	0.25 378	0.28 451

DDUNet	0.77 494	1.12 528	1.88 313	0.76 552	0.69 554	0.84 501	0.43 447	0.85 391	0.65 369	0.67 461	0.75 473	0.91 505	0.52 422	1.03 370	0.57 398	0.54 560	0.37 545	0.95 581	0.52 564	0.71 562	0.57 550

UDG	0.77 494	1.23 547	2.15 401	0.67 546	0.59 537	0.78 481	0.38 421	0.90 432	0.70 416	0.61 418	0.69 446	1.01 528	0.67 483	1.02 368	0.73 442	0.45 554	0.34 540	0.87 575	0.51 562	0.67 559	0.46 535

aanetorigin	0.77 494	0.80 433	2.59 491	0.43 448	0.44 493	0.58 286	1.01 569	0.57 181	0.68 397	1.53 577	1.23 543	0.81 471	1.08 547	1.07 373	1.07 490	0.18 459	0.15 402	0.17 454	0.21 451	0.54 549	0.30 467

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 494	1.04 518	2.06 377	0.94 567	0.35 439	0.89 516	0.40 429	0.85 391	0.63 348	0.55 346	0.63 399	0.75 448	0.38 299	2.38 545	0.48 357	1.10 588	0.31 533	0.36 545	0.21 451	0.53 548	0.55 549

222	0.78 498	0.23 60	1.23 117	0.28 166	0.18 161	0.62 357	0.24 223	1.02 533	0.70 416	0.58 386	0.66 426	0.46 282	0.42 350	1.80 481	6.53 609	0.13 348	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.12 100	0.17 301

EAI-Stereo	0.78 498	0.25 78	1.67 205	0.54 513	0.59 537	1.95 580	2.05 599	1.11 556	0.64 356	0.95 535	1.49 558	0.50 306	0.67 483	0.59 277	1.44 530	0.09 90	0.19 464	0.09 104	0.49 558	0.13 134	0.22 383

NCC-stereo	0.79 500	0.94 480	2.42 453	0.59 533	0.45 502	1.90 578	0.46 468	0.99 513	0.72 436	0.64 448	0.84 493	0.91 505	0.73 498	1.80 481	1.00 479	0.27 529	0.19 464	0.23 507	0.31 512	0.24 364	0.22 383

Abc-Net	0.79 500	0.94 480	2.42 453	0.59 533	0.45 502	1.90 578	0.46 468	0.99 513	0.72 436	0.64 448	0.84 493	0.91 505	0.73 498	1.80 481	1.00 479	0.27 529	0.19 464	0.23 507	0.31 512	0.24 364	0.22 383
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 502	0.27 101	8.23 604	0.49 489	0.98 572	0.33 34	0.20 105	0.48 108	1.28 565	0.17 19	0.20 39	0.77 455	0.22 119	0.60 283	0.97 471	0.11 260	0.07 52	0.09 104	0.10 170	0.33 456	0.14 218

zh-mn7	0.80 502	1.54 570	3.00 545	0.35 346	0.27 339	0.72 447	0.41 435	0.93 461	1.11 553	1.00 538	1.28 546	0.75 448	0.57 442	1.87 494	1.18 507	0.16 431	0.13 355	0.14 384	0.14 338	0.26 398	0.21 368

z-mn7	0.80 502	1.52 569	2.62 495	0.36 365	0.28 353	1.01 532	0.48 480	0.90 432	1.29 566	0.69 470	1.35 554	0.85 487	0.59 451	2.03 517	1.09 493	0.14 391	0.12 331	0.14 384	0.12 274	0.32 447	0.20 356

SQANet	0.80 502	1.58 572	2.53 477	0.76 552	0.83 563	0.76 468	0.36 406	0.83 373	0.64 356	0.63 438	0.69 446	0.73 436	0.51 416	1.21 390	0.53 379	0.77 576	0.29 527	0.59 565	0.29 495	0.86 571	0.61 554

anonymity	0.80 502	0.66 380	1.29 126	0.59 533	0.75 558	0.67 414	0.52 488	0.95 483	0.71 426	0.94 533	0.70 456	0.67 400	0.87 523	0.71 325	1.35 523	0.64 567	0.62 576	0.58 563	1.44 602	0.60 555	0.65 558

S-Stereo	0.80 502	0.69 388	3.89 582	0.39 415	0.37 458	0.69 432	0.70 539	0.94 470	0.98 536	0.62 429	0.91 507	0.83 478	0.60 455	2.37 542	0.66 422	0.18 459	0.21 484	0.17 454	0.18 415	0.30 430	0.35 495

ADCRef	0.80 502	0.96 490	2.29 430	0.37 388	0.35 439	0.96 524	0.51 485	0.87 411	0.75 468	0.88 523	0.83 490	0.61 363	1.36 564	1.02 368	3.27 585	0.13 348	0.11 303	0.17 454	0.19 435	0.25 378	0.21 368

DANet	0.80 502	0.65 373	2.21 412	1.19 580	0.48 512	0.74 458	1.25 582	0.89 426	1.53 577	0.89 525	0.71 460	0.96 518	0.56 436	1.83 486	0.96 470	0.18 459	0.16 420	0.19 480	0.16 383	0.26 398	0.29 457
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	0.81 510	1.14 533	2.42 453	0.30 217	0.24 285	0.71 441	0.24 223	0.95 483	0.61 318	0.44 224	0.56 340	0.59 355	0.42 350	1.52 431	0.68 428	0.94 580	0.96 597	0.28 526	1.00 595	0.90 572	1.36 597

edge stereo	0.81 510	0.73 404	3.30 569	0.37 388	1.21 587	0.62 357	0.39 426	0.93 461	0.79 492	0.80 504	0.88 504	1.14 550	0.71 492	2.18 532	0.71 435	0.21 491	0.20 475	0.26 522	0.18 415	0.38 499	0.26 438

MIPNet	0.83 512	0.81 438	2.40 450	0.61 538	0.18 161	1.48 561	1.39 589	1.60 582	0.74 455	1.94 582	0.85 497	0.73 436	1.68 578	0.87 356	0.31 240	0.09 90	0.08 140	0.11 228	0.32 518	0.25 378	0.12 160

FBW_ROB	0.83 512	0.77 421	1.77 247	0.44 455	0.30 376	0.87 511	0.46 468	1.10 552	0.91 525	0.81 510	0.75 473	1.01 528	0.61 464	3.66 596	1.23 514	0.26 524	0.23 498	0.36 545	0.25 475	0.27 408	0.62 555

PA-Net	0.84 514	1.00 508	3.49 575	0.63 540	0.40 476	0.70 439	0.52 488	0.86 402	0.84 508	0.52 305	0.59 357	0.70 424	0.54 427	2.35 541	2.23 564	0.17 447	0.27 523	0.19 480	0.28 491	0.22 336	0.36 503
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 515	1.15 537	2.13 395	0.88 562	0.38 464	0.88 515	0.44 458	1.06 546	0.79 492	0.58 386	0.69 446	0.65 384	0.50 414	2.74 576	0.51 372	0.93 579	0.39 556	0.87 575	0.29 495	0.54 549	0.54 546

THIR-Stereo	0.86 516	0.62 351	2.13 395	0.25 88	0.16 94	0.58 286	2.74 606	0.59 196	0.51 215	0.62 429	1.62 562	0.97 521	1.80 582	1.69 459	2.25 565	0.10 187	0.08 140	0.14 384	0.11 234	0.15 180	0.11 120

DeepPrunerF	0.86 516	0.86 455	2.91 536	0.45 469	0.50 514	0.64 387	0.48 480	1.14 557	2.64 598	0.63 438	0.61 382	0.65 384	0.62 469	2.21 534	1.31 520	0.23 507	0.19 464	0.30 534	0.28 491	0.36 484	0.25 428

DPSNet	0.86 516	0.60 340	2.34 438	0.58 528	0.36 447	1.07 543	0.75 545	1.30 568	1.05 543	0.70 476	0.68 437	0.94 515	1.29 556	2.08 524	1.82 547	0.26 524	0.23 498	0.16 433	0.17 402	0.48 537	0.40 523

AAGNet	0.88 519	0.33 181	1.79 273	0.54 513	0.98 572	0.62 357	0.46 468	0.50 122	0.60 301	0.58 386	0.53 306	0.50 306	0.73 498	1.23 394	7.48 610	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.14 160	0.09 64

Consistency-Raft	0.88 519	0.93 478	3.23 567	0.99 571	0.64 549	0.77 476	0.55 499	0.98 501	0.97 533	0.61 418	1.03 529	0.65 384	1.05 544	0.79 345	1.38 525	0.44 552	0.46 562	0.51 561	0.58 574	0.65 557	0.47 536

zh-sn7	0.89 521	1.73 584	3.09 552	0.39 415	0.30 376	0.82 496	0.63 525	0.96 488	0.87 514	0.79 503	1.12 537	0.84 483	0.87 523	2.42 551	1.63 538	0.16 431	0.17 440	0.16 433	0.16 383	0.34 467	0.29 457

PVD	0.90 522	0.85 452	2.15 401	0.53 508	0.50 514	0.99 528	0.56 504	1.15 560	1.64 580	1.41 573	1.41 557	1.11 547	1.13 552	1.35 404	1.31 520	0.26 524	0.28 526	0.28 526	0.26 483	0.37 492	0.49 540

Wz-Net-TNSev	0.91 523	1.73 584	3.08 550	0.36 365	0.31 396	1.00 531	0.71 540	1.06 546	0.97 533	0.71 480	0.72 465	1.09 543	0.87 523	2.42 551	1.59 536	0.20 484	0.20 475	0.16 433	0.20 445	0.44 533	0.35 495

SAMSARA	0.91 523	0.97 498	2.22 416	0.80 556	0.58 535	1.32 555	1.31 584	1.01 530	0.94 529	1.36 567	0.87 501	1.38 563	0.90 529	1.72 464	1.02 485	0.24 515	0.30 531	0.22 500	0.25 475	0.36 484	0.35 495

WZ-Net	0.92 525	1.31 556	3.76 579	0.41 433	0.36 447	0.86 507	0.71 540	1.00 521	1.06 546	0.82 515	0.92 509	1.06 539	1.05 544	2.16 531	1.61 537	0.19 474	0.13 355	0.15 414	0.16 383	0.32 447	0.28 451

MFMNet_re	0.92 525	1.28 553	2.53 477	0.82 560	0.76 561	0.90 517	0.75 545	0.98 501	1.04 542	1.03 541	1.05 533	0.84 483	0.94 534	0.83 348	0.72 439	0.68 569	0.60 574	0.63 567	0.60 576	0.77 567	0.74 563

test_sample9	0.94 527	0.62 351	1.93 337	0.27 141	0.22 250	0.68 426	0.31 355	0.93 461	0.66 384	0.57 368	0.51 281	0.55 327	0.45 372	1.91 505	2.55 572	0.61 564	4.16 613	0.87 575	0.56 568	0.25 378	0.23 407

CrosDoStereo	0.94 527	0.37 217	2.53 477	0.25 88	0.32 404	0.54 218	3.76 610	0.72 268	0.60 301	0.70 476	1.40 555	0.53 317	1.49 571	1.78 473	3.09 580	0.10 187	0.08 140	0.11 228	0.11 234	0.21 319	0.11 120

DeepStereo_LL	0.94 527	0.37 217	2.53 477	0.25 88	0.32 404	0.54 218	3.76 610	0.72 268	0.60 301	0.70 476	1.40 555	0.53 317	1.49 571	1.78 473	3.09 580	0.10 187	0.08 140	0.11 228	0.11 234	0.21 319	0.11 120

ADCP+	0.94 527	1.12 528	3.14 557	0.34 329	0.39 467	1.06 538	0.79 549	0.89 426	0.80 495	0.66 457	0.67 429	0.85 487	1.55 574	0.93 358	4.55 600	0.13 348	0.11 303	0.16 433	0.15 363	0.26 398	0.25 428

ADCMid	0.96 531	1.32 559	2.74 515	0.38 405	0.35 439	0.99 528	0.58 510	0.94 470	0.86 511	1.23 560	1.01 525	1.01 528	1.00 539	1.05 372	3.97 593	0.21 491	0.19 464	0.42 554	0.32 518	0.40 514	0.29 457

G-Net	0.99 532	0.64 366	2.76 517	0.57 526	0.67 551	2.03 585	0.72 543	0.76 310	0.67 393	1.14 550	2.56 585	1.30 561	1.02 541	1.48 427	1.74 544	0.25 520	0.24 501	0.24 514	0.26 483	0.37 492	0.31 475

ADCL	0.99 532	0.79 431	2.43 457	0.39 415	0.32 404	1.50 563	1.90 597	0.92 453	0.97 533	1.26 564	1.27 545	1.00 527	1.42 569	1.14 385	3.31 586	0.17 447	0.14 376	0.22 500	0.21 451	0.30 430	0.22 383

ADCPNet	0.99 532	0.99 506	3.93 585	0.37 388	0.68 553	1.36 557	0.62 523	0.87 411	0.76 477	0.78 501	0.81 484	1.08 541	1.18 553	1.14 385	2.49 571	0.21 491	0.69 585	0.21 497	0.95 593	0.29 419	0.37 510

Ntro	1.00 535	1.68 580	2.80 524	0.95 568	0.85 564	1.06 538	0.53 492	0.98 501	0.90 524	0.62 429	0.76 476	0.93 511	0.66 481	1.66 454	0.98 473	0.99 584	0.45 560	0.75 573	0.40 546	1.19 582	0.75 565

AnyNet_C32	1.00 535	1.33 561	2.53 477	0.49 489	0.54 524	1.15 551	1.14 577	0.91 444	0.89 522	1.11 547	0.95 516	0.87 495	0.93 531	1.50 428	4.07 595	0.21 491	0.20 475	0.25 519	0.24 468	0.38 499	0.33 489

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 537	1.67 578	2.32 433	0.47 479	0.39 467	1.47 560	0.95 561	0.95 483	0.91 525	0.84 518	0.94 514	1.05 537	0.60 455	2.95 583	0.72 439	0.41 550	0.72 589	0.32 539	0.55 565	0.74 563	1.22 594

otaku	1.03 538	1.68 580	2.72 509	0.95 568	0.73 557	1.03 535	0.59 512	0.99 513	0.86 511	0.69 470	1.61 561	0.98 522	0.64 474	1.46 419	1.14 500	0.95 581	0.46 562	0.72 572	0.40 546	1.24 586	0.78 568

SGM-Forest	1.04 539	0.42 257	3.59 578	0.41 433	0.32 404	1.05 537	1.32 585	0.94 470	0.83 505	1.16 551	2.23 579	1.03 532	1.39 567	2.49 559	2.35 568	0.21 491	0.21 484	0.20 489	0.19 435	0.23 349	0.32 481
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 540	1.36 564	2.98 543	0.42 444	0.36 447	0.96 524	0.81 553	1.06 546	1.12 554	1.25 561	0.97 519	1.08 541	0.90 529	1.25 398	4.86 602	0.21 491	0.21 484	0.22 500	0.23 466	0.36 484	0.38 513

SPS-STEREO	1.07 541	1.13 531	2.88 529	0.65 544	0.69 554	0.99 528	0.68 534	1.05 545	0.87 514	1.36 567	1.23 543	1.46 566	0.94 534	1.87 494	1.72 543	0.66 568	0.61 575	0.58 563	0.57 571	0.65 557	0.77 567
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.12 542	0.62 351	1.93 337	0.27 141	0.22 250	0.68 426	0.31 355	0.95 483	0.61 318	1.18 558	0.56 340	2.53 585	1.31 559	1.91 505	2.55 572	0.61 564	4.16 613	0.87 575	0.56 568	0.25 378	0.23 407

WCMA_ROB	1.12 542	0.83 446	2.66 501	0.58 528	0.34 426	1.17 553	0.71 540	0.93 461	0.94 529	1.74 580	2.63 588	3.09 590	1.71 580	1.70 460	1.84 548	0.26 524	0.21 484	0.20 489	0.21 451	0.28 414	0.43 530

AnyNet_C01	1.14 544	1.49 568	4.23 590	0.54 513	0.53 522	1.51 564	1.37 587	1.04 544	1.07 547	1.17 556	1.33 552	1.15 551	1.08 547	1.61 449	2.74 575	0.25 520	0.22 490	0.28 526	0.24 468	0.48 537	0.40 523

NaN_ROB	1.14 544	0.94 480	2.96 539	0.53 508	0.56 530	1.13 549	0.99 564	0.98 501	1.00 537	1.09 546	0.87 501	0.77 455	1.06 546	5.90 606	2.72 574	0.16 431	0.23 498	0.16 433	0.24 468	0.22 336	0.36 503

RainbowNet	1.15 546	1.78 586	2.72 509	1.12 578	0.91 569	1.06 538	0.76 547	1.16 561	1.13 556	0.75 492	0.97 519	1.09 543	0.80 511	1.60 446	1.21 512	1.17 590	1.26 601	1.01 585	0.57 571	1.13 580	0.88 578

SuperB	1.15 546	1.14 533	5.43 598	0.36 365	0.26 321	0.81 493	0.89 558	0.88 420	1.17 557	0.67 461	0.68 437	0.63 370	1.39 567	1.74 467	3.37 588	0.15 410	0.12 331	0.17 454	0.16 383	2.80 606	0.25 428

NVStereoNet_ROB	1.16 548	0.95 487	2.54 483	0.58 528	0.55 527	0.78 481	0.63 525	1.00 521	1.08 548	1.03 541	4.07 604	1.48 567	1.22 554	2.88 582	1.27 518	0.50 557	0.46 562	0.54 562	0.62 577	0.50 542	0.63 557
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 549	0.42 257	3.87 581	0.54 513	0.44 493	4.11 604	0.58 510	1.31 569	0.84 508	2.12 584	1.12 537	0.98 522	0.71 492	4.24 601	0.99 478	0.16 431	0.14 376	0.19 480	0.17 402	0.18 268	0.35 495

SANet	1.20 550	1.21 545	3.33 572	0.38 405	0.27 339	1.73 575	0.85 555	1.10 552	2.49 597	1.16 551	1.83 567	1.72 573	1.50 573	2.37 542	2.84 577	0.18 459	0.16 420	0.16 433	0.15 363	0.32 447	0.32 481

RTS	1.21 551	1.31 556	6.39 601	0.52 502	0.51 519	1.61 567	0.79 549	1.03 540	1.37 570	1.13 548	1.30 549	1.10 545	0.85 519	2.65 569	2.08 557	0.21 491	0.24 501	0.18 474	0.18 415	0.43 525	0.32 481

RTSA	1.21 551	1.31 556	6.39 601	0.52 502	0.51 519	1.61 567	0.79 549	1.03 540	1.37 570	1.13 548	1.30 549	1.10 545	0.85 519	2.65 569	2.08 557	0.21 491	0.24 501	0.18 474	0.18 415	0.43 525	0.32 481

MeshStereo	1.21 551	1.15 537	3.01 546	0.34 329	0.28 353	1.10 546	0.69 536	1.35 570	1.01 539	2.71 598	2.41 582	2.96 588	1.45 570	2.80 579	1.40 528	0.22 504	0.22 490	0.22 500	0.19 435	0.50 542	0.26 438
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
SDNR	1.22 554	0.80 433	2.71 507	0.33 298	1.48 595	1.98 584	0.23 190	1.93 591	2.44 595	0.89 525	2.52 583	1.36 562	0.51 416	3.65 595	1.93 549	0.30 538	0.31 533	0.22 500	0.16 383	0.33 456	0.36 503

CSAN	1.25 555	1.12 528	3.04 547	0.51 498	0.37 458	1.06 538	1.15 578	1.22 562	1.08 548	1.17 556	1.91 569	1.04 535	1.31 559	5.96 607	2.43 570	0.26 524	0.22 490	0.24 514	0.24 468	0.31 438	0.30 467

EDNetEfficient	1.27 556	0.70 391	4.05 587	0.64 541	0.98 572	0.94 522	1.40 590	0.85 391	1.75 584	2.34 593	1.33 552	1.05 537	2.21 588	1.58 443	4.15 596	0.15 410	0.19 464	0.14 384	0.27 488	0.38 499	0.32 481

FCDSN-DC	1.29 557	0.54 320	2.50 474	0.47 479	0.41 483	1.12 547	0.60 514	1.10 552	1.27 564	2.23 590	2.87 591	3.67 594	3.12 599	2.39 548	1.69 541	0.30 538	0.26 516	0.31 535	0.30 505	0.35 478	0.38 513
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 558	1.05 519	2.77 520	0.74 551	1.43 590	0.72 447	0.56 504	0.96 488	0.91 525	0.99 537	2.92 594	6.01 608	0.70 490	2.38 545	3.32 587	0.13 348	0.10 255	0.08 42	0.06 16	0.34 467	0.22 383

ACVNet_1	1.33 559	1.91 595	4.03 586	1.09 575	0.88 566	1.19 554	0.66 528	1.24 565	1.17 557	0.94 533	0.96 517	3.09 590	1.04 543	2.37 542	1.11 497	1.04 585	0.48 568	1.03 586	0.48 556	1.12 579	0.83 570

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 560	1.70 582	2.50 474	0.56 522	0.40 476	2.15 589	0.99 564	1.24 565	1.26 563	1.02 540	1.10 536	1.29 558	0.88 527	3.10 587	1.08 491	1.66 600	0.83 593	0.68 570	0.88 590	1.57 593	1.80 606

MSMD_ROB	1.34 560	0.96 490	2.38 446	0.39 415	0.32 404	1.96 581	0.62 523	0.91 444	1.43 572	2.94 602	2.60 586	4.77 603	1.95 584	2.43 554	1.33 522	0.29 535	0.26 516	0.32 539	0.32 518	0.30 430	0.30 467

psmorigin	1.36 562	0.60 340	13.80 615	0.37 388	0.29 361	0.62 357	0.33 386	0.77 321	0.61 318	0.96 536	0.88 504	1.17 554	0.73 498	4.00 598	0.86 461	0.19 474	0.22 490	0.17 454	0.18 415	0.24 364	0.29 457

MADNet+	1.36 562	1.93 597	5.95 599	0.81 559	0.59 537	1.57 566	1.09 573	1.39 574	1.22 560	0.84 518	1.01 525	1.25 557	1.12 551	3.19 588	2.36 569	0.45 554	0.47 565	0.38 551	0.34 525	0.59 552	0.57 550

ELAS_RVC	1.37 564	0.78 429	3.21 565	0.55 520	0.50 514	1.49 562	2.48 604	1.48 576	1.71 583	2.13 587	2.09 572	2.07 578	2.56 592	1.90 504	2.02 554	0.35 546	0.36 543	0.37 549	0.34 525	0.49 540	0.47 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 565	1.64 576	1.86 306	1.36 584	1.11 583	1.39 558	1.19 580	1.76 585	1.45 574	1.16 551	2.21 577	1.53 568	1.38 565	1.98 512	1.52 533	1.29 592	0.67 579	1.27 592	0.69 581	1.29 588	0.98 581

IMH-64	1.39 565	1.64 576	1.86 306	1.36 584	1.11 583	1.39 558	1.19 580	1.76 585	1.45 574	1.16 551	2.21 577	1.53 568	1.38 565	1.98 512	1.52 533	1.29 592	0.67 579	1.27 592	0.69 581	1.29 588	0.98 581

ELAS	1.39 565	0.79 431	2.86 527	0.53 508	0.50 514	2.81 596	2.20 600	1.61 583	1.50 576	2.28 592	2.35 580	1.82 574	2.13 586	1.73 465	2.22 563	0.35 546	0.37 545	0.35 543	0.35 528	0.49 540	0.47 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 568	1.81 587	3.23 567	1.08 574	0.92 570	1.32 555	0.85 555	1.49 577	1.69 581	1.19 559	1.73 565	2.13 579	1.03 542	2.50 560	1.40 528	0.91 578	0.53 570	1.00 584	0.55 565	2.11 601	0.85 573

EKT-Stereo	1.47 569	0.49 300	1.93 337	2.57 603	19.31 620	0.55 233	0.22 155	0.69 252	0.42 126	0.38 191	0.36 174	0.43 249	0.27 201	0.69 318	0.26 170	0.12 318	0.14 376	0.11 228	0.16 383	0.20 305	0.15 253

WAO-7	1.48 570	1.63 574	2.49 470	0.93 566	0.75 558	1.72 574	1.10 574	1.84 589	1.96 592	1.43 574	2.54 584	1.97 576	1.61 577	3.06 585	2.08 557	0.69 570	0.66 578	0.94 580	0.74 584	0.80 569	0.69 560

FC-DCNN	1.49 571	0.59 338	2.88 529	0.44 455	0.39 467	1.97 583	0.66 528	1.67 584	1.70 582	2.72 599	2.89 592	4.22 597	2.97 596	2.55 564	2.19 562	0.29 535	0.26 516	0.31 535	0.30 505	0.32 447	0.39 519

PWCK	1.49 571	1.90 594	3.22 566	1.09 575	0.54 524	1.71 573	1.73 595	1.49 577	1.53 577	1.44 575	1.80 566	1.82 574	1.30 558	3.34 591	1.76 545	1.07 587	0.56 572	0.97 583	0.58 574	1.38 592	0.65 558

FC-DCNN v2	1.54 573	0.58 336	2.80 524	0.44 455	0.39 467	2.05 586	0.66 528	1.90 590	1.84 589	2.79 600	2.97 595	4.41 601	3.07 597	2.65 569	2.30 567	0.29 535	0.26 516	0.31 535	0.30 505	0.32 447	0.38 513

MFN_U_SF_RVC	1.55 574	2.39 607	3.16 559	0.65 544	0.41 483	1.12 547	0.46 468	1.23 564	1.33 567	1.61 578	1.20 541	1.43 565	0.98 538	1.76 470	1.97 551	1.90 603	1.80 603	1.98 607	2.15 608	1.63 594	1.77 605

WAO-6	1.58 575	1.54 570	2.32 433	1.14 579	1.00 575	2.30 591	1.03 570	1.82 588	2.85 600	1.25 561	2.61 587	2.20 580	1.56 575	2.47 558	1.99 553	0.95 581	0.67 579	1.19 591	0.83 588	1.08 577	0.88 578

DispFullNet	1.67 576	2.10 600	5.22 595	1.53 589	8.90 608	0.86 507	0.31 355	0.96 488	0.96 532	1.37 570	1.01 525	1.13 548	1.98 585	1.51 429	0.91 464	0.54 560	0.31 533	1.18 588	0.63 579	1.13 580	0.80 569

JetBlue	1.78 577	1.63 574	3.92 583	0.73 549	1.21 587	4.38 605	3.35 607	1.59 581	1.20 559	1.26 564	1.52 560	2.37 583	1.88 583	3.23 589	3.00 578	0.53 558	0.47 565	0.48 560	0.49 558	1.29 588	0.97 580

Dean	1.79 578	1.83 588	3.92 583	1.29 583	1.07 582	1.55 565	1.00 567	1.95 592	2.33 594	1.47 576	4.19 605	4.26 600	1.33 562	2.21 534	1.48 532	1.14 589	0.68 583	1.18 588	0.74 584	1.24 586	0.98 581

SGM+DAISY	1.83 579	1.43 565	3.81 580	0.87 561	1.01 576	2.38 593	2.53 605	1.36 571	1.75 584	2.92 601	3.22 598	2.65 586	2.93 594	2.22 537	3.10 582	0.72 571	0.69 585	0.63 567	0.62 577	0.77 567	0.98 581

SGM_RVC	1.89 580	0.92 472	2.50 474	0.96 570	0.93 571	1.63 569	1.37 587	1.52 579	12.43 613	1.85 581	1.69 564	2.40 584	1.74 581	2.81 580	1.71 542	0.53 558	0.47 565	0.42 554	0.47 555	0.74 563	0.74 563
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 581	1.85 590	4.10 588	1.07 573	0.86 565	1.15 551	0.53 492	1.06 546	1.12 554	0.64 448	1.09 535	1.99 577	0.70 490	2.20 533	9.86 615	5.62 613	0.41 559	1.03 586	0.55 565	1.86 599	0.85 573

LVE	1.96 582	2.17 606	3.14 557	1.68 590	1.80 600	1.63 569	1.03 570	2.34 595	2.81 599	1.25 561	2.89 592	4.24 599	1.29 556	2.79 578	1.44 530	2.85 608	0.91 596	1.18 588	1.46 603	1.23 585	1.10 591

MonStereo1	1.98 583	1.01 512	1.78 252	1.19 580	1.04 579	3.58 600	0.61 518	1.53 580	1.93 591	1.39 571	3.37 599	2.23 582	10.80 615	2.84 581	1.25 516	1.04 585	0.38 549	0.96 582	0.57 571	1.10 578	1.00 588

IMH	2.02 584	2.15 605	2.69 506	1.68 590	1.12 585	1.66 572	0.92 560	2.10 593	1.92 590	1.32 566	2.66 589	2.21 581	1.69 579	5.78 605	1.68 540	5.54 612	0.96 597	1.31 594	0.71 583	1.32 591	0.99 586

IGEV-RUCA	2.28 585	0.30 151	1.15 100	0.40 426	1.86 601	2.06 587	1.90 597	1.36 571	1.80 588	3.70 606	3.76 602	5.02 604	8.19 612	2.12 528	1.63 538	0.25 520	0.76 590	2.72 610	1.91 606	2.39 604	2.36 608

MultiAttention	2.38 586	0.50 306	1.93 337	1.80 594	2.56 603	10.86 613	2.30 601	1.22 562	0.80 495	0.62 429	1.16 540	1.13 548	0.56 436	16.09 622	1.18 507	0.20 484	0.09 211	0.43 556	1.62 604	0.94 574	1.58 602

UNDER WATER-64	2.47 587	1.89 593	4.86 593	1.82 597	1.44 592	3.18 598	1.57 594	2.62 596	5.64 605	2.05 583	2.13 574	4.13 596	3.76 601	2.62 567	3.42 589	1.47 597	0.85 594	1.57 602	1.07 597	1.82 598	1.49 599

TorneroNet-64	2.65 588	1.83 588	3.30 569	1.46 587	1.20 586	3.89 601	0.99 564	3.51 608	6.71 609	2.56 595	4.60 606	4.22 597	3.85 602	3.33 590	3.14 583	1.19 591	0.65 577	1.39 597	0.79 587	3.31 608	1.15 592

notaker	2.66 589	2.07 599	3.31 571	2.61 604	1.43 590	1.76 576	1.11 575	2.76 599	1.79 586	2.26 591	11.53 617	3.96 595	4.29 603	3.09 586	2.76 576	1.55 599	0.88 595	1.70 605	1.07 597	2.00 600	1.35 596

UNDER WATER	2.74 590	1.85 590	4.54 592	1.81 596	1.44 592	2.34 592	1.40 590	3.24 603	6.60 608	2.60 596	2.76 590	5.75 606	5.24 606	3.02 584	4.01 594	1.45 596	0.81 592	1.59 603	1.06 596	1.80 597	1.51 600

MADNet++	2.79 591	2.11 602	2.97 542	2.49 602	2.28 602	2.95 597	2.31 602	2.67 597	2.47 596	3.03 603	3.13 597	2.70 587	2.92 593	4.10 599	4.48 599	2.68 607	2.24 611	3.04 613	2.44 610	2.37 603	2.34 607

WAO-8	2.80 592	2.14 603	2.89 532	1.91 598	1.04 579	3.98 602	0.96 562	3.26 604	6.17 606	2.15 588	3.37 599	3.31 592	2.41 590	11.84 614	2.03 555	2.05 604	1.86 605	1.54 600	0.92 591	1.22 583	0.87 576

Venus	2.80 592	2.14 603	2.89 532	1.91 598	1.04 579	3.98 602	0.96 562	3.26 604	6.17 606	2.15 588	3.37 599	3.31 592	2.41 590	11.84 614	2.03 555	2.05 604	1.86 605	1.54 600	0.92 591	1.22 583	0.87 576

DGSMNet	2.89 594	0.63 362	3.18 562	3.43 607	4.17 607	2.57 595	6.98 614	0.97 497	0.83 505	0.56 357	1.86 568	0.79 464	0.62 469	1.64 451	1.39 526	4.61 611	5.01 615	5.17 616	4.71 615	4.44 612	4.19 612

MANE	2.90 595	1.14 533	2.96 539	1.03 572	1.01 576	5.01 606	2.45 603	5.36 610	6.88 610	3.58 605	4.76 608	5.99 607	4.99 604	4.23 600	4.61 601	0.56 563	0.67 579	0.44 557	0.78 586	0.51 544	1.03 589

SGM-ForestM	2.98 596	1.70 582	3.52 577	0.67 546	0.47 510	5.18 607	3.36 608	3.30 606	2.86 601	4.44 607	3.79 603	9.80 614	5.50 607	6.29 608	6.52 608	0.27 529	0.36 543	0.24 514	0.27 488	0.38 499	0.58 552

xyz-stereo	3.02 597	0.29 136	30.64 634	0.23 49	0.12 11	15.52 617	0.24 223	0.51 130	0.47 186	0.59 400	7.99 610	0.64 379	0.47 395	1.39 408	0.50 367	0.09 90	0.07 52	0.34 542	0.07 68	0.13 134	0.08 40

MSAF-DinoV2	3.10 598	1.86 592	10.68 608	3.61 608	0.30 376	3.34 599	0.82 554	2.81 600	1.79 586	0.80 504	0.87 501	1.56 571	1.10 549	26.49 634	1.96 550	0.17 447	0.13 355	0.19 480	1.63 605	0.92 573	0.99 586

JetRed	3.29 599	4.93 609	10.17 607	1.45 586	1.72 599	7.44 609	5.05 612	3.06 601	2.12 593	2.41 594	2.39 581	2.99 589	2.37 589	3.51 594	6.44 607	1.32 595	1.90 607	1.37 596	1.23 601	2.21 602	1.76 604

LSM	3.31 600	1.11 527	5.29 597	9.40 614	30.65 629	0.84 501	1.12 576	0.91 444	1.22 560	1.36 567	2.19 576	0.93 511	0.83 515	1.66 454	0.90 463	0.21 491	0.31 533	0.24 514	0.28 491	0.39 509	6.33 615

U	3.37 601	0.17 1	0.91 73	0.26 124	13.79 617	19.19 622	0.15 33	0.41 49	0.31 15	0.17 19	0.18 30	0.27 146	0.15 28	0.21 2	0.16 6	0.09 90	0.06 24	17.88 627	12.81 621	0.10 66	0.08 40

KSHMR	4.10 602	1.97 598	5.27 596	1.71 592	1.47 594	1.96 581	1.28 583	3.19 602	17.33 624	2.12 584	15.91 619	9.18 613	1.57 576	8.42 611	1.98 552	1.52 598	1.26 601	1.67 604	1.19 599	1.67 595	1.40 598

ktn	4.35 603	2.10 600	2.89 532	1.80 594	1.49 596	2.13 588	1.41 592	2.26 594	12.72 614	11.41 616	16.43 620	11.15 616	3.75 600	4.36 602	3.18 584	1.82 602	0.98 599	1.73 606	1.21 600	2.97 607	1.27 595

LE_ROB	4.43 604	1.35 563	9.38 606	2.79 605	3.93 605	2.43 594	3.46 609	2.68 598	11.19 612	11.66 617	4.73 607	5.26 605	10.46 614	4.50 603	9.49 613	0.82 577	0.69 585	1.34 595	0.98 594	0.75 565	0.76 566

tt	4.93 605	0.27 101	4.20 589	2.29 601	1.58 597	10.20 612	16.97 619	9.42 617	5.02 604	1.67 579	1.28 546	4.68 602	5.03 605	3.37 593	5.92 605	6.16 614	9.47 622	2.82 611	3.18 612	3.60 609	1.53 601

TorneroNet	5.50 606	1.92 596	3.16 559	1.47 588	1.25 589	14.07 615	1.06 572	4.90 609	20.99 629	10.17 613	16.48 621	11.88 618	6.93 609	3.34 591	4.20 597	1.30 594	0.69 585	1.45 599	0.86 589	2.61 605	1.20 593

TCMNet-wrong-test	5.51 607	6.62 612	6.20 600	13.02 618	11.90 613	7.14 608	5.53 613	6.99 614	1.44 573	2.65 597	3.10 596	8.37 612	5.95 608	4.75 604	6.05 606	3.07 609	0.98 599	2.38 609	1.99 607	6.62 615	5.43 614

coex-ft	5.95 608	1.67 578	60.57 635	0.34 329	0.30 376	0.77 476	0.69 536	0.74 286	4.41 603	19.22 624	2.15 575	1.62 572	7.97 611	1.81 484	8.96 612	0.44 552	2.08 609	0.18 474	0.19 435	0.38 499	4.62 613

HanzoNet	7.64 609	2.86 608	5.05 594	7.01 611	3.97 606	2.18 590	1.34 586	3.37 607	4.05 602	13.17 618	10.58 611	10.73 615	16.52 621	8.45 612	10.51 616	10.48 621	9.72 623	5.59 617	13.46 622	6.84 616	6.83 616

USTest	8.10 610	7.17 613	8.96 605	9.25 613	9.05 609	15.27 616	23.78 621	9.96 618	9.47 611	5.94 611	6.75 609	7.80 611	7.48 610	8.83 613	11.21 617	2.21 606	3.56 612	2.86 612	3.20 613	5.02 613	4.16 611

EDNetEfficientorigin	8.18 611	0.98 502	145.96 637	0.51 498	0.89 567	0.72 447	0.48 480	0.85 391	1.56 579	2.12 584	1.49 558	1.29 558	1.31 559	1.83 486	2.13 561	0.13 348	0.12 331	0.17 454	0.18 415	0.39 509	0.45 533

DGTPSM_ROB	8.89 612	5.62 610	12.25 610	5.92 610	11.32 611	8.54 610	24.18 622	6.40 612	13.49 615	5.15 608	11.46 615	6.19 609	10.92 616	7.00 609	13.72 618	4.47 610	7.65 616	3.92 614	7.45 618	4.38 611	7.87 617

DPSMNet_ROB	9.48 613	5.64 611	13.01 614	8.82 612	11.82 612	8.54 610	24.20 623	6.41 613	13.65 618	5.32 610	11.47 616	6.33 610	10.92 616	7.69 610	13.89 619	7.25 620	8.19 618	5.06 615	7.78 619	5.31 614	8.26 618

BEATNet-Init1	12.10 614	11.19 614	27.29 632	2.99 606	3.51 604	21.84 628	11.10 615	14.34 622	13.83 619	20.34 625	20.33 626	26.35 635	20.03 623	19.06 626	14.80 622	1.74 601	1.81 604	2.05 608	2.49 611	3.69 610	3.12 610

DPSM_ROB	12.34 615	11.21 616	12.51 611	12.91 616	12.80 615	19.84 625	28.28 628	14.38 623	14.28 620	10.58 614	11.26 613	12.03 619	11.85 619	13.15 620	15.34 623	7.11 618	8.31 619	6.50 619	7.35 616	8.84 617	8.31 619

DPSM	12.34 615	11.21 616	12.51 611	12.91 616	12.80 615	19.84 625	28.28 628	14.38 623	14.28 620	10.58 614	11.26 613	12.03 619	11.85 619	13.15 620	15.34 623	7.11 618	8.31 619	6.50 619	7.35 616	8.84 617	8.31 619

DLNR-FE	13.43 617	20.01 622	23.53 622	121.73 637	33.87 630	0.46 140	0.15 33	8.09 616	0.35 42	0.28 141	0.37 177	0.26 134	0.17 46	0.75 332	0.29 206	6.68 617	0.26 516	0.09 104	0.38 540	50.82 637	0.18 321

DLNR_Zeroshot_test	13.43 617	19.94 621	23.55 623	121.61 636	35.03 631	0.46 140	0.15 33	8.02 615	0.35 42	0.28 141	0.37 177	0.26 134	0.17 46	0.76 336	0.29 206	6.42 616	0.26 516	0.09 104	0.38 540	50.13 636	0.18 321

LRCNet_RVC	13.74 619	19.30 619	12.75 613	19.46 621	12.69 614	1.86 577	0.41 435	12.33 619	1.05 543	15.77 620	18.83 625	12.62 621	8.70 613	12.21 617	9.62 614	22.22 629	8.37 621	25.85 630	24.01 630	19.32 627	17.44 628

DPSimNet_ROB	17.97 620	20.20 626	24.98 627	17.62 619	15.92 618	21.53 627	21.00 620	13.70 620	15.61 622	23.89 635	14.69 618	22.87 626	24.58 635	12.70 619	14.56 620	18.48 628	12.91 624	20.21 628	12.05 620	17.76 620	14.17 622

HaxPig	19.86 621	22.40 627	22.34 621	17.95 620	17.95 619	11.77 614	11.89 616	16.02 625	15.89 623	21.10 626	21.41 627	18.74 625	18.39 622	20.08 627	19.69 625	23.63 633	23.22 631	24.06 629	23.69 629	23.00 628	23.95 630

Anonymous_1	22.91 622	11.20 615	12.13 609	12.75 615	26.28 628	19.43 623	27.92 627	14.08 621	13.61 616	14.96 619	10.58 611	11.26 617	11.19 618	12.55 618	14.57 621	38.28 636	7.88 617	34.96 633	63.99 635	89.57 638	10.94 621

PML	23.15 623	16.83 618	7.78 603	5.49 609	9.93 610	51.13 637	104.50 638	5.76 611	13.62 617	37.30 638	105.93 638	30.86 636	23.50 628	12.07 616	7.87 611	6.30 615	2.12 610	6.32 618	2.43 609	10.44 619	2.90 609

MEDIAN_ROB	23.96 624	27.05 634	26.39 631	22.16 622	22.13 621	16.12 618	13.97 617	20.24 626	20.05 625	25.50 636	25.31 634	22.96 627	22.63 627	24.39 628	23.24 629	28.20 634	27.23 635	28.62 631	27.75 633	27.50 629	27.76 633

RAFT-FEzeroshot	24.80 625	22.55 630	24.73 624	26.10 625	25.76 624	39.84 631	57.07 634	28.84 631	28.79 634	21.14 627	22.48 629	24.18 628	23.88 630	26.38 629	30.87 632	14.26 623	16.71 626	13.09 621	14.82 625	17.79 623	16.72 625

RAFT-FE	24.80 625	22.55 630	24.73 624	26.10 625	25.76 624	39.84 631	57.07 634	28.84 631	28.79 634	21.14 627	22.48 629	24.18 628	23.88 630	26.38 629	30.87 632	14.26 623	16.71 626	13.09 621	14.82 625	17.79 623	16.72 625

CasAABBNet	24.81 627	22.53 628	24.83 626	26.08 624	25.74 623	39.86 633	57.06 633	28.87 633	28.83 636	21.16 630	22.54 631	24.22 630	23.89 633	26.38 629	30.87 632	14.25 622	16.71 626	13.09 621	14.81 624	17.78 621	16.71 624

FlowAnything	24.85 628	22.54 629	25.10 628	26.11 627	25.76 624	39.86 633	57.00 631	28.89 634	28.87 637	21.31 632	22.68 633	24.22 630	23.87 629	26.39 632	30.89 636	14.26 623	16.78 630	13.10 624	14.90 628	17.78 621	16.69 623

Selective-RAFT-Error	24.87 629	22.59 632	25.14 629	26.13 628	25.82 627	39.93 635	57.03 632	28.97 635	28.95 638	21.21 631	22.65 632	24.25 632	23.98 634	26.43 633	30.83 631	14.27 626	16.71 626	13.10 624	14.82 625	17.82 625	16.76 627

LSM0	26.58 630	22.63 633	25.88 630	30.13 629	52.21 637	39.94 636	56.74 630	28.97 635	28.72 633	21.14 627	22.26 628	24.43 633	23.88 630	26.54 635	30.87 632	14.32 627	16.55 625	13.12 626	14.71 623	17.92 626	20.60 629

AVERAGE_ROB	26.93 631	30.34 635	29.27 633	25.82 623	25.34 622	19.48 624	15.17 618	23.55 630	23.00 632	28.45 637	27.87 635	26.25 634	25.86 636	26.96 636	25.55 630	31.30 635	30.07 636	31.76 632	30.81 634	30.79 633	30.93 634

xxxxx1	28.96 632	20.11 623	14.07 616	49.74 630	39.15 632	18.98 619	26.64 624	21.94 627	20.21 626	16.45 621	17.48 622	18.36 622	21.56 624	16.21 623	20.88 626	23.07 630	26.55 632	66.40 636	78.70 636	30.27 630	32.51 635

tt_ll	28.96 632	20.11 623	14.07 616	49.74 630	39.15 632	18.98 619	26.64 624	21.94 627	20.21 626	16.45 621	17.48 622	18.36 622	21.56 624	16.21 623	20.88 626	23.07 630	26.55 632	66.40 636	78.70 636	30.27 630	32.51 635

ff	28.96 632	20.11 623	14.07 616	49.74 630	39.15 632	18.98 619	26.64 624	21.94 627	20.21 626	16.45 621	17.48 622	18.36 622	21.56 624	16.21 623	20.88 626	23.07 630	26.55 632	66.40 636	78.70 636	30.27 630	32.51 635

RSGM-EC	41.56 635	31.72 636	19.92 619	51.66 633	47.86 635	38.70 629	61.61 636	33.83 637	22.80 630	23.45 633	29.29 636	43.76 637	35.31 637	66.76 637	70.17 637	66.40 637	37.60 637	48.67 634	25.68 631	48.86 634	27.21 631

acva	41.56 635	31.72 636	19.92 619	51.66 633	47.86 635	38.70 629	61.61 636	33.83 637	22.80 630	23.45 633	29.29 636	43.76 637	35.31 637	66.76 637	70.17 637	66.40 637	37.60 637	48.67 634	25.68 631	48.86 634	27.21 631

test_example2	115.39 637	123.23 638	94.57 636	115.52 635	123.55 638	101.63 638	114.33 639	53.41 639	99.48 639	134.90 639	135.05 639	85.83 639	85.11 639	111.32 639	106.15 639	152.55 639	205.26 639	99.78 639	114.96 639	140.96 639	110.20 638

GS-Stereo							0.21 129	0.62 216	0.41 115	0.22 65	0.22 58	0.17 45	0.18 65	0.44 182	0.16 6	0.10 187	0.16 420	0.08 42	0.11 234	0.33 456	0.84 571

FSD					0.29 361	0.35 47	0.33 386	0.44 72	0.46 167	0.32 164	0.32 147	0.37 202	0.32 257	0.35 113	0.32 251	0.28 533	0.27 523	0.31 535	0.30 505	0.31 438

ccccc		297.21 639		374.70 638	380.44 639	203.92 639		216.32 640		203.37 640		215.01 640		312.78 640		412.57 640	356.13 640	256.09 640	227.69 640	428.88 640

ASD4		19.65 620

Low-res two-view benchmark