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

S2M2_XL	0.22 1	0.36 84	1.33 48	0.20 2	0.13 13	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 1	0.20 25	0.15 17	0.14 14	0.21 1	0.22 17	0.11 211	0.09 100	0.10 150	0.08 58	0.10 59	0.08 2
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.23 2	0.31 32	0.87 4	0.23 28	0.11 2	0.40 65	0.16 43	0.33 8	0.40 51	0.20 13	0.19 20	0.18 51	0.17 38	0.38 57	0.17 1	0.11 211	0.06 2	0.08 39	0.07 35	0.10 59	0.09 4

FlowAnything_test	0.25 3	0.41 128	0.71 1	0.28 102	0.17 65	0.37 45	0.20 89	0.39 22	0.28 2	0.25 48	0.20 25	0.21 69	0.17 38	0.28 6	0.26 77	0.13 310	0.10 131	0.14 372	0.16 303	0.17 183	0.16 57

OmniDepth	0.26 4	0.63 245	1.36 49	0.23 28	0.10 1	0.38 55	0.15 32	0.35 9	0.37 25	0.17 3	0.13 5	0.23 81	0.19 74	0.32 25	0.23 34	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 8	0.10 59	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGtest1	0.26 4	0.43 144	0.82 2	0.23 28	0.21 147	0.31 16	0.11 2	0.36 12	0.43 66	0.24 41	0.18 15	0.16 32	0.14 14	0.30 11	0.28 100	0.10 117	0.16 244	0.08 39	0.06 8	0.10 59	0.42 244

DEFOM-Stereo	0.26 4	0.61 236	1.22 35	0.24 40	0.14 23	0.49 136	0.18 67	0.31 5	0.31 6	0.20 13	0.18 15	0.15 17	0.14 14	0.42 85	0.19 5	0.08 19	0.06 2	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.16 57

S2M2_L	0.27 7	0.32 46	1.41 61	0.24 40	0.17 65	0.24 5	0.09 1	0.36 12	0.50 112	0.17 3	0.25 69	0.22 72	0.17 38	0.27 5	0.29 111	0.16 401	0.12 178	0.11 218	0.12 212	0.15 139	0.12 18
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.28 8	0.37 97	0.88 5	0.28 102	0.18 84	0.28 8	0.22 136	0.40 27	0.58 183	0.25 48	0.30 104	0.27 124	0.27 181	0.38 57	0.25 62	0.14 351	0.12 178	0.13 336	0.10 126	0.13 103	0.14 35

LG-Stereo_L2	0.29 9	0.42 132	0.97 9	0.36 269	0.25 211	0.31 16	0.22 136	0.40 27	0.28 2	0.19 10	0.12 2	0.13 1	0.12 5	0.44 91	0.23 34	0.08 19	0.49 371	0.08 39	0.06 8	0.08 24	0.58 339

rvit_stereo_0081	0.29 9	0.46 168	1.13 29	0.28 102	0.17 65	0.32 21	0.22 136	0.45 54	0.58 183	0.25 48	0.26 78	0.26 112	0.22 109	0.36 50	0.25 62	0.14 351	0.10 131	0.11 218	0.10 126	0.13 103	0.11 15

rvit_stereo_0082	0.29 9	0.46 168	1.13 29	0.28 102	0.17 65	0.32 21	0.22 136	0.45 54	0.58 183	0.25 48	0.26 78	0.26 112	0.22 109	0.36 50	0.25 62	0.14 351	0.10 131	0.11 218	0.10 126	0.13 103	0.11 15

LG-Stereo_L1	0.30 12	0.42 132	0.97 9	0.35 250	0.28 256	0.28 8	0.21 115	0.39 22	0.30 5	0.19 10	0.12 2	0.13 1	0.12 5	0.45 93	0.22 17	0.08 19	0.71 419	0.08 39	0.06 8	0.08 24	0.51 302

MLG-Stereo_test3	0.31 13	0.44 157	1.03 16	0.48 385	0.40 364	0.36 40	0.13 9	0.39 22	0.46 84	0.28 83	0.19 20	0.17 41	0.12 5	0.25 3	0.18 2	0.09 49	0.53 381	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.45 273

trnet	0.31 13	0.31 32	1.65 88	0.20 2	0.12 5	0.55 209	0.15 32	0.50 96	0.51 119	0.28 83	0.34 139	0.24 92	0.21 101	0.34 36	0.24 45	0.11 211	0.07 10	0.08 39	0.05 1	0.09 39	0.12 18

GLC_STEREO	0.31 13	0.30 25	1.80 104	0.29 121	0.12 5	0.41 71	0.20 89	0.39 22	0.42 60	0.26 66	0.31 115	0.25 101	0.19 74	0.36 50	0.26 77	0.09 49	0.11 160	0.12 275	0.10 126	0.13 103	0.15 44

CREStereo	0.31 13	0.35 78	1.66 90	0.19 1	0.13 13	0.55 209	0.17 53	0.50 96	0.50 112	0.28 83	0.34 139	0.24 92	0.21 101	0.34 36	0.23 34	0.11 211	0.07 10	0.08 39	0.05 1	0.10 59	0.12 18
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 17	0.40 122	1.21 32	0.35 250	0.16 43	0.29 11	0.16 43	0.59 158	0.56 168	0.20 13	0.20 25	0.17 41	0.26 166	0.40 68	0.38 197	0.09 49	0.08 46	0.08 39	0.25 405	0.12 86	0.43 252

CASnet	0.32 17	0.40 122	1.80 104	0.28 102	0.11 2	0.47 125	0.19 75	0.45 54	0.47 91	0.39 136	0.31 115	0.23 81	0.17 38	0.31 15	0.21 10	0.11 211	0.06 2	0.15 401	0.12 212	0.16 160	0.08 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
3.75w	0.33 19	0.27 3	1.02 15	0.22 14	0.21 147	0.44 98	0.16 43	0.47 71	0.33 9	0.25 48	0.21 33	0.13 1	0.18 58	0.54 152	0.24 45	0.08 19	1.14 469	0.07 1	0.08 58	0.07 2	0.56 329

RAStereo	0.33 19	0.81 324	2.22 208	0.27 86	0.18 84	0.25 6	0.20 89	0.45 54	0.38 34	0.21 18	0.26 78	0.20 61	0.16 32	0.26 4	0.26 77	0.10 117	0.08 46	0.10 150	0.08 58	0.13 103	0.09 4

rvit_stereo_0080	0.33 19	0.77 308	1.43 62	0.24 40	0.18 84	0.34 30	0.27 263	0.58 149	0.51 119	0.25 48	0.27 84	0.27 124	0.22 109	0.32 25	0.27 87	0.14 351	0.10 131	0.10 150	0.10 126	0.15 139	0.17 65

whm_eth	0.33 19	0.77 308	1.43 62	0.24 40	0.18 84	0.34 30	0.27 263	0.58 149	0.51 119	0.25 48	0.27 84	0.27 124	0.22 109	0.32 25	0.27 87	0.14 351	0.10 131	0.10 150	0.10 126	0.15 139	0.17 65

CES	0.33 19	0.32 46	1.46 66	0.25 53	0.50 403	0.40 65	0.20 89	0.48 76	0.48 96	0.22 26	0.29 95	0.26 112	0.19 74	0.35 46	0.22 17	0.09 49	0.07 10	0.08 39	0.05 1	0.16 160	0.54 320

MS-F	0.34 24	0.27 3	1.00 13	0.21 5	0.13 13	0.31 16	0.14 18	0.30 4	0.32 8	0.17 3	0.14 6	0.18 51	0.15 21	0.61 181	0.40 204	0.11 211	0.82 434	0.07 1	0.56 540	0.07 2	0.84 431

HiDET	0.34 24	0.27 3	1.12 25	0.21 5	0.13 13	0.36 40	0.14 18	0.37 15	0.35 13	0.17 3	0.15 8	0.17 41	0.15 21	0.59 169	0.59 308	0.09 49	0.58 393	0.07 1	0.44 509	0.07 2	0.73 395

3.5w_stereo	0.34 24	0.33 58	1.17 31	0.21 5	0.15 32	0.40 65	0.14 18	0.46 62	0.36 22	0.23 31	0.25 69	0.15 17	0.19 74	0.80 264	0.24 45	0.07 7	1.02 456	0.07 1	0.07 35	0.07 2	0.52 309

castereo	0.34 24	0.48 174	1.00 13	0.25 53	0.29 264	0.41 71	0.27 263	0.76 239	0.49 101	0.23 31	0.30 104	0.24 92	0.31 232	0.29 9	0.29 111	0.09 49	0.20 287	0.09 88	0.31 446	0.12 86	0.44 268

rvit_stereo_0081_aga	0.34 24	0.67 255	1.79 102	0.27 86	0.20 133	0.34 30	0.21 115	0.43 41	0.48 96	0.26 66	0.28 90	0.27 124	0.21 101	0.33 30	0.25 62	0.14 351	0.11 160	0.11 218	0.10 126	0.14 127	0.18 74

CAS++	0.34 24	0.39 114	1.90 129	0.25 53	0.18 84	0.32 21	0.20 89	0.78 253	0.44 75	0.31 100	0.31 115	0.21 69	0.16 32	0.34 36	0.20 7	0.15 382	0.13 194	0.13 336	0.10 126	0.15 139	0.14 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 24	0.38 107	1.96 143	0.27 86	0.35 329	0.43 89	0.22 136	0.43 41	0.34 11	0.24 41	0.34 139	0.23 81	0.28 197	0.34 36	0.22 17	0.08 19	0.07 10	0.07 1	0.05 1	0.10 59	0.35 196

LoS	0.34 24	0.35 78	1.88 126	0.25 53	0.13 13	0.53 184	0.20 89	0.50 96	0.53 143	0.26 66	0.28 90	0.37 184	0.24 134	0.40 68	0.25 62	0.10 117	0.08 46	0.08 39	0.06 8	0.15 139	0.10 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CSFM-Stereo	0.35 32	0.30 25	0.95 8	0.21 5	0.12 5	0.39 60	0.15 32	0.37 15	0.31 6	0.18 7	0.16 10	0.17 41	0.16 32	0.64 196	0.53 282	0.12 262	0.85 438	0.07 1	0.50 526	0.07 2	0.79 415

DilatedVolume-Stereo	0.35 32	0.38 107	1.21 32	0.26 70	0.20 133	0.41 71	0.18 67	0.43 41	0.38 34	0.37 125	0.35 146	0.29 139	0.24 134	0.64 196	0.55 291	0.09 49	0.19 272	0.08 39	0.11 174	0.12 86	0.50 295

2w_stereo	0.35 32	0.30 25	0.99 12	0.23 28	0.13 13	0.41 71	0.20 89	0.54 122	0.37 25	0.28 83	0.23 57	0.13 1	0.23 127	0.69 218	0.24 45	0.06 1	1.07 460	0.07 1	0.19 352	0.07 2	0.64 362

1w_stereo	0.35 32	0.28 7	0.86 3	0.24 40	0.17 65	0.44 98	0.22 136	0.60 165	0.43 66	0.27 76	0.30 104	0.14 9	0.26 166	0.61 181	0.25 62	0.07 7	0.79 425	0.07 1	0.06 8	0.08 24	0.79 415

tt45	0.35 32	0.80 320	1.46 66	0.26 70	0.17 65	0.55 209	0.22 136	0.44 48	0.39 44	0.24 41	0.26 78	0.25 101	0.18 58	0.64 196	0.36 182	0.09 49	0.08 46	0.10 150	0.08 58	0.24 314	0.29 152

999	0.35 32	0.74 299	1.38 53	0.27 86	0.18 84	0.50 146	0.23 175	0.40 27	0.41 53	0.21 18	0.33 131	0.23 81	0.18 58	0.74 242	0.37 189	0.09 49	0.08 46	0.09 88	0.08 58	0.26 356	0.26 133

MGS-Stereo	0.35 32	0.48 174	1.99 148	0.26 70	0.14 23	0.41 71	0.22 136	0.41 31	0.48 96	0.24 41	0.51 250	0.25 101	0.18 58	0.33 30	0.22 17	0.10 117	0.08 46	0.09 88	0.08 58	0.47 519	0.10 8

MaDis-Stereo	0.35 32	0.89 354	2.15 191	0.25 53	0.29 264	0.29 11	0.17 53	0.47 71	0.41 53	0.21 18	0.22 44	0.28 131	0.21 101	0.32 25	0.31 137	0.10 117	0.09 100	0.10 150	0.08 58	0.11 73	0.12 18

CroCo-Stereo	0.35 32	0.71 280	1.67 92	0.32 180	0.17 65	0.19 2	0.21 115	0.79 262	0.54 149	0.22 26	0.25 69	0.55 306	0.22 109	0.28 6	0.28 100	0.10 117	0.08 46	0.08 39	0.07 35	0.12 86	0.10 8
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
PMTNet	0.35 32	0.38 107	1.75 98	0.21 5	0.14 23	0.57 241	0.24 201	0.48 76	0.44 75	0.28 83	0.32 127	0.26 112	0.24 134	0.41 77	0.24 45	0.42 533	0.07 10	0.08 39	0.05 1	0.18 208	0.15 44

AdaDepth	0.36 42	0.43 144	1.65 88	0.26 70	0.22 160	0.46 112	0.16 43	0.31 5	0.53 143	0.21 18	0.20 25	0.14 9	0.18 58	0.37 53	0.21 10	0.07 7	0.67 408	0.08 39	0.24 396	0.10 59	0.74 399

water-stereo	0.36 42	0.61 236	1.58 78	0.25 53	0.14 23	0.38 55	0.18 67	0.44 48	0.35 13	0.31 100	0.35 146	0.28 131	0.25 154	0.45 93	0.38 197	0.12 262	0.09 100	0.09 88	0.08 58	0.11 73	0.74 399

asd	0.36 42	0.28 7	1.21 32	0.23 28	0.19 117	0.41 71	0.14 18	0.37 15	0.34 11	0.26 66	0.21 33	0.15 17	0.19 74	0.91 289	0.20 7	0.10 117	1.14 469	0.07 1	0.08 58	0.08 24	0.71 389

IGEV	0.36 42	0.34 68	1.03 16	0.21 5	0.24 202	0.42 84	0.16 43	0.38 20	0.41 53	0.37 125	0.22 44	0.14 9	0.12 5	0.63 189	0.40 204	0.08 19	0.73 422	0.08 39	0.53 534	0.09 39	0.52 309

MLG-Stereo_test1	0.36 42	0.45 165	1.50 72	0.24 40	0.35 329	0.45 104	0.13 9	0.36 12	0.51 119	0.20 13	0.10 1	0.18 51	0.12 5	0.33 30	0.18 2	0.08 19	1.36 500	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.47 280

LG-Stereo	0.36 42	0.61 236	1.37 52	0.26 70	0.37 347	0.43 89	0.20 89	0.55 132	0.44 75	0.25 48	0.30 104	0.50 275	0.17 38	0.30 11	0.37 189	0.10 117	0.18 266	0.11 218	0.10 126	0.24 314	0.43 252

fffft	0.36 42	0.70 276	1.51 73	0.25 53	0.15 32	0.42 84	0.24 201	0.46 62	0.42 60	0.22 26	0.19 20	0.20 61	0.16 32	0.47 102	0.69 352	0.07 7	0.09 100	0.10 150	0.08 58	0.30 402	0.45 273
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 42	0.83 328	1.48 70	0.26 70	0.15 32	0.46 112	0.22 136	0.40 27	0.43 66	0.23 31	0.24 61	0.21 69	0.18 58	0.47 102	0.59 308	0.07 7	0.07 10	0.10 150	0.08 58	0.24 314	0.42 244

rvit_0105_6	0.36 42	0.55 214	1.48 70	0.31 159	0.18 84	0.35 36	0.26 244	0.56 138	0.66 254	0.26 66	0.29 95	0.33 168	0.26 166	0.41 77	0.27 87	0.18 436	0.16 244	0.15 401	0.13 234	0.15 139	0.25 125

UniTT-Stereo	0.36 42	0.66 254	2.43 265	0.28 102	0.24 202	0.30 13	0.18 67	0.35 9	0.36 22	0.26 66	0.37 156	0.18 51	0.18 58	0.33 30	0.30 118	0.11 211	0.08 46	0.09 88	0.08 58	0.25 336	0.09 4

LCMNet	0.37 52	0.28 7	1.12 25	0.20 2	0.13 13	0.39 60	0.14 18	0.37 15	0.37 25	0.18 7	0.16 10	0.17 41	0.15 21	0.69 218	0.60 313	0.09 49	0.80 428	0.07 1	0.55 537	0.07 2	0.93 453

xyz-stereo-finetune	0.37 52	0.90 360	1.23 36	0.22 14	0.12 5	0.53 184	0.26 244	0.57 145	0.58 183	0.30 97	0.33 131	0.29 139	0.24 134	0.60 176	0.62 325	0.09 49	0.08 46	0.10 150	0.08 58	0.13 103	0.14 35

ours_stereo	0.37 52	0.67 255	1.63 86	0.30 141	0.50 403	0.35 36	0.22 136	0.41 31	0.38 34	0.21 18	0.32 127	0.23 81	0.17 38	0.47 102	0.22 17	0.08 19	0.09 100	0.10 150	0.08 58	0.24 314	0.77 406

Pointernet	0.37 52	0.31 32	1.91 132	0.25 53	0.37 347	0.47 125	0.15 32	0.67 200	0.52 131	0.23 31	0.30 104	0.28 131	0.20 91	0.32 25	0.23 34	0.10 117	0.24 308	0.07 1	0.13 234	0.10 59	0.51 302

knoymous	0.37 52	0.34 68	1.83 109	0.25 53	0.18 84	0.45 104	0.24 201	0.60 165	0.40 51	0.42 151	0.39 169	0.54 297	0.25 154	0.41 77	0.29 111	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.07 35	0.13 103	0.20 89

sCroCo_RVC	0.37 52	0.39 114	2.38 240	0.35 250	0.27 241	0.31 16	0.22 136	0.49 80	0.48 96	0.23 31	0.34 139	0.25 101	0.24 134	0.35 46	0.25 62	0.15 382	0.17 257	0.12 275	0.11 174	0.15 139	0.15 44

depthmonostereo	0.38 58	0.68 264	1.59 82	0.48 385	0.14 23	0.41 71	0.19 75	0.52 105	0.42 60	0.26 66	0.29 95	0.31 153	0.29 215	0.64 196	0.33 160	0.09 49	0.10 131	0.09 88	0.08 58	0.10 59	0.50 295

MLG-Stereo	0.38 58	0.43 144	1.46 66	0.24 40	0.42 382	0.44 98	0.13 9	0.42 36	0.51 119	0.27 76	0.14 6	0.17 41	0.13 12	0.35 46	0.18 2	0.08 19	1.45 516	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.47 280

rvit_stereo_ft	0.38 58	1.01 386	1.86 123	0.33 202	0.21 147	0.28 8	0.27 263	0.59 158	0.55 160	0.24 41	0.28 90	0.28 131	0.27 181	0.35 46	0.28 100	0.14 351	0.09 100	0.11 218	0.11 174	0.14 127	0.31 170

CroCo-Stereo Lap2	0.38 58	0.91 364	2.02 156	0.33 202	0.38 356	0.23 4	0.21 115	0.63 183	0.51 119	0.23 31	0.28 90	0.29 139	0.23 127	0.34 36	0.28 100	0.10 117	0.09 100	0.10 150	0.08 58	0.22 291	0.15 44

CREStereo++_RVC	0.38 58	0.37 97	2.47 304	0.25 53	0.16 43	0.54 195	0.15 32	0.42 36	0.57 175	0.37 125	0.52 259	0.24 92	0.19 74	0.31 15	0.27 87	0.09 49	0.06 2	0.08 39	0.30 438	0.09 39	0.22 103
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
VIP-Stereo	0.39 63	0.81 324	1.51 73	0.24 40	0.34 318	0.52 174	0.17 53	0.46 62	0.49 101	0.21 18	0.25 69	0.25 101	0.15 21	0.41 77	0.41 213	0.09 49	0.62 402	0.08 39	0.06 8	0.15 139	0.68 377

4.5_new	0.39 63	0.29 11	1.25 38	0.22 14	0.16 43	0.40 65	0.17 53	0.43 41	0.37 25	0.27 76	0.22 44	0.15 17	0.14 14	1.04 312	0.23 34	0.09 49	1.49 518	0.07 1	0.14 257	0.09 39	0.62 351

4.5w-stereo	0.39 63	0.29 11	1.25 38	0.22 14	0.16 43	0.40 65	0.17 53	0.43 41	0.37 25	0.27 76	0.22 44	0.15 17	0.14 14	1.04 312	0.23 34	0.09 49	1.49 518	0.07 1	0.14 257	0.09 39	0.62 351

3.25w_new	0.39 63	0.30 25	1.27 40	0.21 5	0.22 160	0.37 45	0.14 18	0.46 62	0.38 34	0.25 48	0.21 33	0.16 32	0.19 74	0.71 230	0.23 34	0.07 7	1.41 508	0.07 1	0.35 478	0.07 2	0.80 419

3.25w	0.39 63	0.30 25	1.27 40	0.21 5	0.22 160	0.37 45	0.14 18	0.46 62	0.38 34	0.25 48	0.21 33	0.16 32	0.19 74	0.71 230	0.23 34	0.07 7	1.41 508	0.07 1	0.35 478	0.07 2	0.80 419

monsters	0.39 63	0.39 114	1.04 18	0.24 40	0.32 301	0.42 84	0.13 9	0.49 80	0.35 13	0.27 76	0.21 33	0.14 9	0.15 21	0.60 176	0.43 227	0.09 49	1.09 463	0.07 1	0.70 556	0.07 2	0.65 365

111111	0.39 63	0.28 7	0.93 7	0.33 202	0.42 382	0.43 89	0.13 9	0.48 76	0.39 44	0.24 41	0.31 115	0.18 51	0.17 38	0.43 87	0.23 34	0.09 49	1.32 497	0.08 39	0.06 8	0.25 336	1.00 470

castereo++	0.39 63	0.83 328	1.38 53	0.29 121	0.18 84	0.53 184	0.20 89	0.57 145	0.58 183	0.20 13	0.27 84	0.32 160	0.17 38	0.34 36	0.22 17	0.09 49	0.54 384	0.09 88	0.29 428	0.15 139	0.52 309

mms	0.39 63	0.63 245	1.31 47	0.34 227	0.65 456	0.32 21	0.22 136	0.39 22	0.39 44	0.27 76	0.31 115	0.23 81	0.17 38	0.57 161	0.22 17	0.08 19	0.21 296	0.10 150	0.08 58	0.24 314	1.16 486

fffy	0.39 63	0.67 255	1.57 77	0.45 373	0.52 409	0.37 45	0.22 136	0.45 54	0.35 13	0.21 18	0.30 104	0.26 112	0.20 91	0.45 93	0.24 45	0.08 19	0.29 330	0.10 150	0.08 58	0.25 336	0.77 406

CAS	0.39 63	0.31 32	1.79 102	0.81 491	0.34 318	0.51 154	0.23 175	0.49 80	0.42 60	0.23 31	0.31 115	0.20 61	0.17 38	0.30 11	0.25 62	0.77 557	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 59	0.41 239

TANstereo	0.39 63	0.70 276	2.48 310	0.23 28	0.12 5	0.54 195	0.16 43	0.41 31	0.47 91	0.45 172	0.51 250	0.26 112	0.22 109	0.34 36	0.21 10	0.10 117	0.10 131	0.08 39	0.07 35	0.09 39	0.18 74

2.5w	0.40 75	0.31 32	1.07 20	0.23 28	0.16 43	0.39 60	0.19 75	0.50 96	0.39 44	0.23 31	0.23 57	0.13 1	0.17 38	0.73 238	0.24 45	0.07 7	1.53 524	0.07 1	0.46 516	0.07 2	0.92 451

monsterstereo	0.40 75	0.43 144	1.07 20	0.26 70	0.27 241	0.39 60	0.14 18	0.55 132	0.37 25	0.28 83	0.27 84	0.14 9	0.13 12	0.67 209	0.44 233	0.07 7	1.12 467	0.07 1	0.81 568	0.08 24	0.53 315

xyz-stereo-finetune2	0.40 75	0.89 354	1.40 57	0.22 14	0.12 5	0.58 252	0.23 175	0.55 132	0.50 112	0.33 109	0.47 212	0.30 145	0.41 310	0.81 268	0.60 313	0.09 49	0.07 10	0.11 218	0.09 89	0.12 86	0.12 18

rvit_0105_4	0.40 75	0.64 249	1.98 146	0.31 159	0.18 84	0.37 45	0.29 304	0.64 189	0.67 267	0.28 83	0.32 127	0.36 179	0.28 197	0.45 93	0.27 87	0.18 436	0.16 244	0.15 401	0.14 257	0.15 139	0.25 125

XX-TBD	0.40 75	1.04 395	2.49 316	0.35 250	0.13 13	0.51 154	0.17 53	0.44 48	0.52 131	0.38 131	0.51 250	0.23 81	0.19 74	0.31 15	0.25 62	0.10 117	0.07 10	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.18 74

asda	0.41 80	0.31 32	1.23 36	0.22 14	0.17 65	0.43 89	0.16 43	0.46 62	0.38 34	0.25 48	0.20 25	0.15 17	0.20 91	0.99 304	0.23 34	0.10 117	1.49 518	0.07 1	0.23 392	0.08 24	0.88 443

qwe	0.41 80	0.29 11	1.29 44	0.22 14	0.22 160	0.41 71	0.15 32	0.49 80	0.38 34	0.28 83	0.23 57	0.14 9	0.15 21	0.94 296	0.24 45	0.08 19	1.47 517	0.07 1	0.25 405	0.08 24	0.76 402

LG-G_1	0.41 80	0.43 144	1.62 84	0.50 404	0.35 329	0.50 146	0.12 4	0.47 71	0.44 75	0.33 109	0.20 25	0.19 57	0.15 21	0.94 296	0.21 10	0.09 49	0.61 397	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.87 441

LG-G	0.41 80	0.43 144	1.62 84	0.50 404	0.35 329	0.50 146	0.12 4	0.47 71	0.44 75	0.33 109	0.20 25	0.19 57	0.15 21	0.94 296	0.21 10	0.09 49	0.61 397	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.87 441

WCG-NET	0.41 80	0.80 320	1.77 99	0.25 53	0.13 13	0.43 89	0.24 201	0.42 36	0.59 194	0.38 131	0.41 180	0.26 112	0.24 134	0.37 53	0.24 45	0.08 19	0.81 432	0.08 39	0.07 35	0.26 356	0.31 170

MIF-Stereo (partial)	0.41 80	0.71 280	2.67 393	0.27 86	0.24 202	0.32 21	0.17 53	0.56 138	0.46 84	0.26 66	0.37 156	0.25 101	0.26 166	0.46 97	0.35 179	0.11 211	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.21 274	0.15 44

s12784h	0.41 80	0.34 68	2.17 194	0.24 40	0.11 2	0.64 356	0.24 201	0.85 320	0.70 318	0.45 172	0.54 286	0.28 131	0.27 181	0.51 134	0.27 87	0.11 211	0.06 2	0.09 88	0.06 8	0.16 160	0.14 35

Gwc-CoAtRS	0.41 80	0.37 97	2.06 165	0.28 102	0.41 370	0.48 131	0.19 75	0.64 189	0.49 101	0.45 172	0.39 169	0.57 317	0.26 166	0.37 53	0.28 100	0.09 49	0.19 272	0.09 88	0.31 446	0.11 73	0.25 125

Wavelet-MonSter	0.42 88	0.34 68	1.38 53	0.23 28	0.17 65	0.43 89	0.14 18	0.28 3	0.35 13	0.23 31	0.21 33	0.15 17	0.16 32	0.92 294	0.66 342	0.06 1	1.21 476	0.07 1	0.45 511	0.06 1	0.95 460

2.25w	0.42 88	0.30 25	1.12 25	0.22 14	0.15 32	0.36 40	0.13 9	0.45 54	0.37 25	0.26 66	0.27 84	0.14 9	0.19 74	0.91 289	0.36 182	0.07 7	1.38 503	0.07 1	0.67 555	0.07 2	0.91 447

Any-RAFT	0.42 88	0.33 58	1.89 128	0.28 102	0.21 147	0.69 402	0.21 115	0.83 297	0.60 201	0.45 172	0.43 186	0.62 339	0.30 226	0.48 115	0.24 45	0.11 211	0.40 354	0.08 39	0.06 8	0.10 59	0.16 57

R-Stereo Train	0.42 88	0.31 32	2.51 322	0.30 141	0.18 84	0.56 218	0.25 227	0.82 286	0.41 53	0.57 306	0.67 398	0.33 168	0.24 134	0.34 36	0.33 160	0.10 117	0.08 46	0.09 88	0.07 35	0.09 39	0.18 74

RAFT-Stereo	0.42 88	0.31 32	2.51 322	0.30 141	0.18 84	0.56 218	0.25 227	0.82 286	0.41 53	0.57 306	0.67 398	0.33 168	0.24 134	0.34 36	0.33 160	0.10 117	0.08 46	0.09 88	0.07 35	0.09 39	0.18 74
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
4.25_new	0.43 93	0.29 11	1.40 57	0.23 28	0.19 117	0.41 71	0.17 53	0.44 48	0.38 34	0.34 116	0.22 44	0.15 17	0.18 58	1.06 316	0.30 118	0.10 117	1.44 512	0.07 1	0.32 455	0.07 2	0.93 453

4.5w_new	0.43 93	0.29 11	1.40 57	0.23 28	0.19 117	0.41 71	0.17 53	0.44 48	0.38 34	0.34 116	0.22 44	0.15 17	0.18 58	1.06 316	0.30 118	0.10 117	1.44 512	0.07 1	0.32 455	0.07 2	0.93 453

4.25w-stereo	0.43 93	0.29 11	1.40 57	0.23 28	0.19 117	0.41 71	0.17 53	0.44 48	0.38 34	0.34 116	0.22 44	0.15 17	0.18 58	1.06 316	0.30 118	0.10 117	1.44 512	0.07 1	0.32 455	0.07 2	0.93 453

rvit_0105_5	0.43 93	0.73 289	2.10 179	0.31 159	0.18 84	0.41 71	0.31 331	0.69 208	0.67 267	0.32 104	0.34 139	0.38 190	0.30 226	0.42 85	0.30 118	0.18 436	0.16 244	0.15 401	0.15 281	0.15 139	0.30 161

plain	0.43 93	0.73 289	2.80 437	0.28 102	0.19 117	0.33 27	0.21 115	0.63 183	0.50 112	0.24 41	0.38 163	0.24 92	0.25 154	0.48 115	0.32 147	0.12 262	0.08 46	0.13 336	0.09 89	0.43 504	0.13 23

CASS	0.43 93	0.34 68	2.01 151	0.33 202	0.17 65	0.54 195	0.24 201	0.71 224	0.52 131	0.62 365	0.55 297	0.40 203	0.41 310	0.43 87	0.33 160	0.17 422	0.10 131	0.14 372	0.11 174	0.18 208	0.23 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 93	0.32 46	2.31 228	0.26 70	0.14 23	0.51 154	0.22 136	0.84 306	0.78 399	0.55 275	0.48 220	0.28 131	0.37 266	0.40 68	0.37 189	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.08 24	0.43 252

Patchmatch Stereo++	0.43 93	0.36 84	2.44 273	0.48 385	0.17 65	0.61 307	0.26 244	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.43 216	0.28 197	0.56 157	0.30 118	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 93	0.36 84	2.44 273	0.48 385	0.18 84	0.61 307	0.28 276	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.43 216	0.28 197	0.49 128	0.30 118	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

ROB_FTStereo_v2	0.43 93	0.36 84	2.44 273	0.49 398	0.17 65	0.61 307	0.28 276	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.44 231	0.28 197	0.48 115	0.30 118	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

ROB_FTStereo	0.43 93	0.36 84	2.44 273	0.48 385	0.18 84	0.61 307	0.26 244	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.43 216	0.28 197	0.51 134	0.30 118	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

HUI-Stereo	0.43 93	0.36 84	2.45 291	0.48 385	0.18 84	0.61 307	0.27 263	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.44 231	0.28 197	0.47 102	0.30 118	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

iGMRVC	0.43 93	0.36 84	2.44 273	0.48 385	0.18 84	0.61 307	0.27 263	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.43 216	0.28 197	0.57 161	0.31 137	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

iRAFT	0.43 93	0.36 84	2.44 273	0.48 385	0.17 65	0.61 307	0.26 244	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.43 216	0.28 197	0.56 157	0.30 118	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

RAFT-IKP	0.43 93	0.36 84	2.44 273	0.48 385	0.16 43	0.60 287	0.28 276	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.43 216	0.28 197	0.51 134	0.31 137	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

DIP-Stereo	0.43 93	0.50 188	2.21 206	0.27 86	0.18 84	0.63 343	0.17 53	0.94 391	0.58 183	0.49 206	0.48 220	0.30 145	0.30 226	0.40 68	0.31 137	0.10 117	0.08 46	0.10 150	0.08 58	0.15 139	0.33 181
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
3w_stereo	0.44 109	0.29 11	1.53 75	0.23 28	0.20 133	0.37 45	0.22 136	0.53 111	0.41 53	0.25 48	0.21 33	0.13 1	0.22 109	0.90 287	0.24 45	0.06 1	1.52 523	0.07 1	0.44 509	0.08 24	0.83 430

WCG-NET（raft）	0.44 109	0.97 379	1.78 101	0.24 40	0.17 65	0.43 89	0.24 201	0.42 36	0.52 131	0.38 131	0.35 146	0.46 252	0.25 154	0.41 77	0.26 77	0.08 19	1.08 461	0.08 39	0.08 58	0.27 370	0.40 230

GMStereo_Zeroshot	0.44 109	0.44 157	1.84 112	0.44 366	0.20 133	0.52 174	0.19 75	0.60 165	0.54 149	0.58 312	0.59 334	0.63 343	0.29 215	0.59 169	0.34 171	0.16 401	0.09 100	0.16 421	0.09 89	0.26 356	0.26 133

GMStereo	0.44 109	1.32 464	2.65 381	0.28 102	0.16 43	0.42 84	0.22 136	0.48 76	0.63 229	0.41 143	0.36 150	0.26 112	0.25 154	0.41 77	0.30 118	0.14 351	0.08 46	0.10 150	0.12 212	0.17 183	0.13 23
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 109	0.36 84	2.38 240	0.28 102	0.43 386	0.53 184	0.20 89	0.86 331	0.52 131	0.44 168	0.36 150	0.53 290	0.26 166	0.40 68	0.27 87	0.09 49	0.08 46	0.09 88	0.38 494	0.10 59	0.22 103

tg	0.45 114	0.83 328	1.85 117	0.29 121	0.16 43	0.57 241	0.18 67	0.60 165	0.56 168	0.37 125	0.44 198	0.38 190	0.24 134	0.48 115	0.28 100	0.09 49	0.30 331	0.11 218	0.11 174	0.44 508	0.77 406

rvit_stereo_0075_2	0.45 114	0.45 165	2.60 360	0.34 227	0.32 301	0.41 71	0.21 115	0.60 165	0.54 149	0.39 136	0.51 250	0.40 203	0.29 215	0.46 97	0.31 137	0.21 475	0.15 229	0.22 486	0.15 281	0.18 208	0.33 181

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 114	1.36 481	1.30 45	0.24 40	0.12 5	0.33 27	0.20 89	0.41 31	0.37 25	0.32 104	0.21 33	0.16 32	0.14 14	0.29 9	0.62 325	0.55 544	1.42 511	0.11 218	0.13 234	0.25 336	0.56 329

RCA-Stereo	0.45 114	0.38 107	1.80 104	0.27 86	0.25 211	0.58 252	0.23 175	0.84 306	0.66 254	0.42 151	0.44 198	0.28 131	0.35 256	0.31 15	0.21 10	0.09 49	1.01 451	0.09 88	0.07 35	0.21 274	0.53 315

BUS	0.45 114	0.32 46	1.58 78	0.31 159	0.22 160	0.91 494	0.23 175	1.05 483	0.67 267	0.64 387	0.53 266	0.65 356	0.32 240	0.48 115	0.34 171	0.13 310	0.10 131	0.14 372	0.12 212	0.13 103	0.15 44

AnonymousM	0.45 114	0.49 180	1.83 109	0.29 121	0.15 32	0.53 184	0.22 136	0.64 189	0.66 254	0.47 187	0.33 131	0.30 145	0.25 154	0.49 128	0.29 111	0.12 262	0.27 327	0.71 558	0.37 490	0.12 86	0.41 239

sAnonymous2	0.45 114	0.88 349	2.97 465	0.31 159	0.25 211	0.34 30	0.28 276	0.56 138	0.49 101	0.25 48	0.30 104	0.23 81	0.29 215	0.31 15	0.22 17	0.12 262	0.09 100	0.12 275	0.13 234	0.38 473	0.43 252

CroCo_RVC	0.45 114	0.88 349	2.97 465	0.31 159	0.25 211	0.34 30	0.28 276	0.56 138	0.49 101	0.25 48	0.30 104	0.23 81	0.29 215	0.31 15	0.22 17	0.12 262	0.09 100	0.12 275	0.13 234	0.38 473	0.43 252

2.75w_new	0.46 122	0.32 46	1.39 56	0.21 5	0.19 117	0.40 65	0.18 67	0.51 103	0.39 44	0.27 76	0.21 33	0.13 1	0.20 91	1.10 328	0.44 233	0.07 7	1.58 527	0.07 1	0.61 551	0.07 2	0.82 429

MLG-Stereo_test2	0.46 122	0.49 180	1.77 99	0.79 487	0.70 465	0.63 343	0.12 4	0.37 15	0.48 96	0.39 136	0.15 8	0.24 92	0.10 1	0.46 97	0.20 7	0.16 401	1.21 476	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.66 367

rvit_0105_3	0.46 122	0.86 343	2.24 212	0.33 202	0.19 117	0.44 98	0.35 375	0.74 232	0.70 318	0.38 131	0.38 163	0.41 210	0.33 246	0.46 97	0.32 147	0.19 453	0.17 257	0.17 438	0.18 334	0.15 139	0.22 103

RAFT-Stereo-weight	0.46 122	0.37 97	1.60 83	0.29 121	0.51 406	0.57 241	0.22 136	0.84 306	0.67 267	0.48 190	0.38 163	0.36 179	0.17 38	0.39 61	0.27 87	0.09 49	1.28 489	0.09 88	0.07 35	0.09 39	0.41 239

Selective-RAFT	0.46 122	0.48 174	1.88 126	0.32 180	0.16 43	0.61 307	0.19 75	0.66 195	0.62 217	0.28 83	0.30 104	0.41 210	0.33 246	0.51 134	0.32 147	0.11 211	1.09 463	0.09 88	0.35 478	0.19 239	0.37 206

ProNet	0.46 122	0.60 230	1.85 117	0.35 250	0.67 458	0.49 136	0.25 227	0.53 111	0.57 175	0.21 18	0.24 61	0.22 72	0.20 91	0.52 138	0.22 17	0.09 49	0.47 367	0.10 150	0.09 89	0.23 307	1.33 508

CRE-IMP	0.46 122	0.31 32	2.40 250	0.53 416	0.17 65	0.79 456	0.68 513	0.54 122	0.66 254	0.47 187	0.43 186	0.44 231	0.26 166	0.43 87	0.33 160	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.09 89	0.17 183	0.23 112

MonStereo	0.47 129	0.29 11	1.07 20	0.22 14	0.18 84	0.51 154	0.14 18	0.49 80	0.35 13	0.25 48	0.17 13	0.15 17	0.11 2	0.88 283	0.48 255	0.06 1	2.11 558	0.07 1	0.80 566	0.07 2	1.01 471

Monster-pub-eth3d	0.47 129	0.29 11	1.07 20	0.22 14	0.18 84	0.51 154	0.14 18	0.49 80	0.35 13	0.25 48	0.18 15	0.15 17	0.11 2	0.87 276	0.47 249	0.06 1	2.11 558	0.07 1	0.81 568	0.07 2	1.01 471

HI	0.47 129	0.82 326	2.49 316	0.29 121	0.22 160	0.45 104	0.20 89	0.59 158	0.43 66	0.59 331	0.59 334	0.65 356	0.45 353	0.48 115	0.40 204	0.08 19	0.09 100	0.10 150	0.11 174	0.24 314	0.20 89

CoSv	0.47 129	0.82 326	2.49 316	0.29 121	0.22 160	0.45 104	0.20 89	0.59 158	0.43 66	0.59 331	0.59 334	0.65 356	0.45 353	0.48 115	0.40 204	0.08 19	0.09 100	0.10 150	0.11 174	0.24 314	0.20 89

MonSter	0.47 129	0.29 11	1.07 20	0.22 14	0.18 84	0.51 154	0.14 18	0.49 80	0.35 13	0.26 66	0.18 15	0.15 17	0.11 2	0.88 283	0.47 249	0.06 1	2.11 558	0.07 1	0.81 568	0.07 2	1.01 471

RSM	0.47 129	0.51 195	1.36 49	1.37 539	1.04 515	0.37 45	0.21 115	0.52 105	0.55 160	0.23 31	0.28 90	0.28 131	0.17 38	0.40 68	0.22 17	0.09 49	0.24 308	0.09 88	0.35 478	0.24 314	0.80 419

test_4	0.47 129	0.80 320	2.15 191	0.36 269	0.29 264	0.59 272	0.28 276	0.50 96	0.42 60	0.43 159	0.76 454	0.39 194	0.22 109	0.73 238	0.49 265	0.08 19	0.18 266	0.11 218	0.15 281	0.29 393	0.27 140

DeepStereo_RVC	0.47 129	0.37 97	2.19 199	0.55 425	0.18 84	0.60 287	0.58 482	0.52 105	0.62 217	0.49 206	0.45 201	0.39 194	0.85 502	0.47 102	0.34 171	0.12 262	0.08 46	0.11 218	0.09 89	0.15 139	0.19 80

cross-raft	0.47 129	0.34 68	2.17 194	0.70 475	0.84 487	0.50 146	0.35 375	0.74 232	0.43 66	0.44 168	0.45 201	0.63 343	0.25 154	0.37 53	0.27 87	0.08 19	0.14 211	0.10 150	0.23 392	0.11 73	0.27 140

iRaftStereo_RVC	0.47 129	0.84 333	1.91 132	0.29 121	0.15 32	0.53 184	0.20 89	0.58 149	0.50 112	0.37 125	0.43 186	0.42 215	0.23 127	0.38 57	0.28 100	0.09 49	0.70 416	0.12 275	0.11 174	0.43 504	0.77 406

Anonymous3	0.47 129	0.49 180	2.61 365	0.33 202	0.25 211	0.72 417	0.32 342	0.80 268	0.60 201	0.36 122	0.41 180	0.33 168	0.29 215	0.46 97	0.30 118	0.19 453	0.18 266	0.13 336	0.13 234	0.18 208	0.22 103

CFNet_pseudo	0.47 129	0.50 188	2.19 199	0.26 70	0.20 133	0.56 218	0.22 136	0.80 268	0.62 217	0.50 225	0.56 311	0.68 382	0.47 375	0.53 146	0.33 160	0.11 211	0.10 131	0.15 401	0.10 126	0.18 208	0.33 181

ccs_rob	0.47 129	0.50 188	2.19 199	0.26 70	0.20 133	0.56 218	0.22 136	0.80 268	0.62 217	0.50 225	0.56 311	0.68 382	0.47 375	0.53 146	0.33 160	0.11 211	0.10 131	0.16 421	0.10 126	0.18 208	0.33 181

IGEV-Stereo+	0.48 142	0.32 46	1.43 62	0.26 70	0.46 398	0.30 13	0.13 9	0.32 7	0.57 175	0.80 466	0.24 61	0.19 57	0.19 74	0.57 161	0.46 244	0.10 117	1.36 500	0.08 39	0.22 387	0.46 515	1.04 477

RSM++	0.48 142	0.52 199	1.27 40	1.62 554	1.27 540	0.39 60	0.20 89	0.49 80	0.56 168	0.22 26	0.25 69	0.24 92	0.17 38	0.39 61	0.23 34	0.09 49	0.11 160	0.09 88	0.35 478	0.29 393	0.80 419

testlalala2	0.48 142	0.34 68	2.53 328	0.65 459	0.56 422	0.57 241	0.20 89	0.84 306	0.63 229	0.42 151	0.54 286	0.45 243	0.21 101	0.30 11	0.26 77	0.10 117	0.13 194	0.09 88	0.29 428	0.12 86	0.31 170

H2IRNET	0.48 142	1.04 395	2.57 349	0.31 159	0.19 117	0.54 195	0.19 75	0.55 132	0.53 143	0.28 83	0.56 311	0.47 261	0.35 256	0.47 102	0.40 204	0.11 211	0.08 46	0.12 275	0.14 257	0.37 465	0.26 133

PCWNet_CMD	0.48 142	0.50 188	2.23 210	0.27 86	0.20 133	0.56 218	0.22 136	0.78 253	0.67 267	0.49 206	0.55 297	0.68 382	0.56 417	0.48 115	0.32 147	0.11 211	0.10 131	0.14 372	0.10 126	0.19 239	0.43 252

DisPM	0.48 142	0.41 128	2.54 333	0.61 447	0.18 84	0.59 272	0.62 496	0.54 122	0.67 267	0.61 352	0.53 266	0.38 190	0.26 166	0.76 247	0.31 137	0.13 310	0.07 10	0.12 275	0.11 174	0.12 86	0.15 44

BSDual-CNN	0.48 142	0.32 46	1.58 78	0.31 159	0.22 160	0.76 436	0.32 342	1.05 483	0.67 267	0.64 387	0.53 266	0.63 343	0.38 276	0.48 115	0.97 416	0.13 310	0.10 131	0.14 372	0.12 212	0.13 103	0.15 44

psmg	0.48 142	0.32 46	1.58 78	0.28 102	0.22 160	0.75 431	0.35 375	0.94 391	0.67 267	0.61 352	0.59 334	0.63 343	0.38 276	0.48 115	0.97 416	0.13 310	0.11 160	0.13 336	0.13 234	0.14 127	0.15 44

dd	0.48 142	1.32 464	2.41 256	0.31 159	0.17 65	0.58 252	0.26 244	0.50 96	0.71 332	0.42 151	0.41 180	0.34 173	0.28 197	0.47 102	0.41 213	0.18 436	0.10 131	0.13 336	0.12 212	0.22 291	0.16 57

GANet-ADL	0.48 142	0.56 218	2.51 322	0.34 227	0.20 133	0.58 252	0.25 227	0.80 268	0.57 175	0.43 159	0.61 351	0.56 313	0.31 232	0.44 91	0.44 233	0.14 351	0.11 160	0.10 150	0.09 89	0.22 291	0.38 215

ICVP	0.48 142	0.33 58	2.37 237	0.34 227	0.22 160	0.60 287	0.55 473	0.79 262	0.53 143	0.45 172	0.60 343	0.49 271	0.36 260	0.55 154	0.46 244	0.16 401	0.16 244	0.14 372	0.11 174	0.16 160	0.32 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 142	0.39 114	2.30 225	0.28 102	0.27 241	0.70 405	0.32 342	1.00 443	0.69 307	0.50 225	0.52 259	0.43 216	0.36 260	0.53 146	0.44 233	0.12 262	0.09 100	0.12 275	0.16 303	0.18 208	0.23 112

FENet	0.48 142	0.58 222	2.46 299	0.33 202	0.18 84	0.58 252	0.22 136	0.83 297	0.64 239	0.49 206	0.42 183	0.55 306	0.38 276	0.52 138	0.51 272	0.12 262	0.09 100	0.12 275	0.11 174	0.17 183	0.31 170

MSMDNet	0.48 142	0.50 188	2.23 210	0.27 86	0.20 133	0.56 218	0.22 136	0.78 253	0.67 267	0.49 206	0.55 297	0.68 382	0.56 417	0.48 115	0.32 147	0.11 211	0.10 131	0.13 336	0.10 126	0.18 208	0.43 252

AdaStereo	0.48 142	0.44 157	2.18 197	0.36 269	0.20 133	0.59 272	0.29 304	0.97 416	0.74 366	0.52 247	0.55 297	0.61 334	0.33 246	0.52 138	0.44 233	0.18 436	0.08 46	0.17 438	0.11 174	0.18 208	0.24 121
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.
IER	0.49 157	0.73 289	2.12 183	0.27 86	0.25 211	0.65 372	0.27 263	0.76 239	0.59 194	0.56 287	0.59 334	0.60 332	0.53 407	0.64 196	0.44 233	0.12 262	0.09 100	0.11 218	0.11 174	0.18 208	0.15 44

TestStereo	0.49 157	0.88 349	2.38 240	0.30 141	0.16 43	0.43 89	0.25 227	0.55 132	0.46 84	0.38 131	0.46 206	0.34 173	0.28 197	1.96 490	0.28 100	0.11 211	0.08 46	0.12 275	0.09 89	0.15 139	0.13 23

GES	0.49 157	0.54 206	2.37 237	0.31 159	0.19 117	0.61 307	0.30 320	0.93 385	0.52 131	0.49 206	0.53 266	0.40 203	0.43 336	0.59 169	0.67 346	0.16 401	0.11 160	0.12 275	0.10 126	0.20 262	0.30 161

DCANet	0.49 157	0.91 364	2.63 371	0.26 70	0.14 23	0.51 154	0.22 136	0.84 306	0.78 399	0.56 287	0.49 234	0.32 160	0.41 310	0.39 61	0.41 213	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.14 127	0.45 273

Monster-pub-mixall	0.50 161	0.35 78	0.98 11	0.22 14	0.13 13	0.34 30	0.12 4	0.38 20	0.28 2	0.39 136	0.19 20	0.16 32	0.12 5	1.05 315	0.41 213	0.08 19	3.28 592	0.07 1	0.73 563	0.08 24	0.55 327

4w-stereo	0.50 161	0.26 1	1.86 123	0.22 14	0.30 278	0.38 55	0.14 18	0.41 31	0.35 13	0.25 48	0.21 33	0.14 9	0.20 91	1.18 347	0.33 160	0.09 49	1.56 526	0.07 1	0.72 561	0.07 2	1.23 500

CFNet_ucs	0.50 161	0.55 214	2.28 220	0.27 86	0.22 160	0.58 252	0.23 175	0.90 366	0.69 307	0.54 262	0.64 379	0.68 382	0.44 345	0.55 154	0.34 171	0.14 351	0.12 178	0.16 421	0.11 174	0.19 239	0.38 215

fff	0.50 161	0.90 360	2.63 371	0.25 53	0.15 32	0.51 154	0.22 136	0.85 320	0.82 434	0.55 275	0.48 220	0.31 153	0.65 455	0.39 61	0.37 189	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.08 24	0.43 252

ADStereo(finetuned)	0.50 161	0.91 364	2.43 265	0.26 70	0.14 23	0.51 154	0.22 136	0.84 306	0.78 399	0.56 287	0.49 234	0.32 160	0.75 486	0.40 68	0.40 204	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.13 103	0.45 273

UDGNet	0.50 161	1.36 481	2.44 273	0.37 282	0.19 117	0.58 252	0.23 175	0.49 80	0.69 307	0.42 151	0.39 169	0.34 173	0.29 215	0.55 154	0.32 147	0.25 503	0.10 131	0.37 533	0.19 352	0.30 402	0.17 65

PFNet+	0.50 161	0.43 144	2.54 333	0.49 398	0.18 84	0.58 252	0.76 523	0.54 122	0.72 341	0.56 287	0.48 220	0.39 194	0.26 166	0.94 296	0.33 160	0.14 351	0.09 100	0.14 372	0.13 234	0.12 86	0.16 57

NRIStereo	0.50 161	0.34 68	2.44 273	0.52 412	0.16 43	0.94 500	0.73 521	0.52 105	0.65 246	0.48 190	0.40 178	0.59 325	0.29 215	0.78 256	0.33 160	0.11 211	0.13 194	0.11 218	0.09 89	0.22 291	0.25 125

HCRNet	0.50 161	0.75 304	2.08 168	0.39 320	0.29 264	0.58 252	0.22 136	0.79 262	0.67 267	0.49 206	0.49 234	0.48 269	0.37 266	1.13 337	0.40 204	0.15 382	0.10 131	0.15 401	0.13 234	0.21 274	0.19 80

csc	0.50 161	0.90 360	2.63 371	0.25 53	0.15 32	0.51 154	0.22 136	0.85 320	0.82 434	0.55 275	0.48 220	0.31 153	0.65 455	0.39 61	0.37 189	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.08 24	0.43 252

cscssc	0.50 161	0.90 360	2.63 371	0.25 53	0.15 32	0.51 154	0.22 136	0.85 320	0.82 434	0.55 275	0.48 220	0.31 153	0.65 455	0.39 61	0.37 189	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.08 24	0.43 252

DMCA	0.50 161	0.83 328	1.95 139	0.32 180	0.24 202	0.59 272	0.26 244	0.81 277	0.68 294	0.59 331	0.49 234	0.56 313	0.36 260	0.65 203	0.65 339	0.14 351	0.10 131	0.14 372	0.10 126	0.19 239	0.29 152

ISRNet	0.51 173	0.58 222	1.96 143	0.38 302	0.31 288	0.49 136	0.21 115	0.80 268	0.71 332	0.64 387	0.71 434	0.66 365	0.40 298	0.59 169	0.45 239	0.23 490	0.16 244	0.21 481	0.20 363	0.21 274	0.37 206

UPFNet	0.51 173	0.67 255	2.04 160	0.34 227	0.33 308	0.65 372	0.37 386	0.88 348	0.65 246	0.60 342	0.53 266	0.61 334	0.41 310	0.77 249	0.55 291	0.13 310	0.13 194	0.13 336	0.13 234	0.20 262	0.16 57

rvit_105_1	0.52 175	0.93 373	2.30 225	0.36 269	0.24 202	0.51 154	0.45 436	0.81 277	0.79 412	0.46 184	0.44 198	0.45 243	0.38 276	0.63 189	0.39 202	0.20 464	0.18 266	0.18 458	0.22 387	0.18 208	0.21 96

DCVSM-stereo	0.52 175	0.37 97	2.45 291	0.30 141	0.22 160	0.54 195	0.52 462	0.60 165	0.52 131	0.69 422	0.47 212	0.79 432	0.49 388	0.56 157	0.90 408	0.13 310	0.14 211	0.15 401	0.13 234	0.20 262	0.21 96

ITSA-stereo	0.52 175	0.42 132	1.46 66	0.34 227	0.18 84	0.60 287	0.29 304	0.99 433	0.82 434	0.51 237	0.48 220	0.53 290	0.59 433	1.25 361	0.73 368	0.15 382	0.12 178	0.17 438	0.16 303	0.19 239	0.32 177

gcap-zeroshot	0.52 175	0.86 343	2.38 240	0.32 180	0.60 437	0.70 405	0.20 89	0.78 253	0.58 183	0.44 168	0.36 150	0.81 444	0.24 134	0.53 146	0.30 118	0.10 117	0.35 340	0.09 88	0.31 446	0.09 39	0.40 230

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 175	0.51 195	1.12 25	0.26 70	0.22 160	0.46 112	0.20 89	1.10 508	1.33 550	3.13 590	0.33 131	0.22 72	0.20 91	0.34 36	0.26 77	0.11 211	0.09 100	0.11 218	0.09 89	0.17 183	0.21 96

StereoVision	0.52 175	1.12 412	2.70 414	0.34 227	0.32 301	0.47 125	0.26 244	0.73 230	0.61 206	0.33 109	0.89 489	0.45 243	0.26 166	0.52 138	0.39 202	0.14 351	0.15 229	0.16 421	0.15 281	0.22 291	0.14 35

gwcnet-sp	0.52 175	0.71 280	2.66 385	0.32 180	0.22 160	0.66 385	0.31 331	0.84 306	0.69 307	0.61 352	0.49 234	0.46 252	0.43 336	0.77 249	0.48 255	0.12 262	0.11 160	0.11 218	0.11 174	0.19 239	0.19 80

scenet	0.52 175	0.71 280	2.66 385	0.32 180	0.22 160	0.66 385	0.31 331	0.84 306	0.69 307	0.61 352	0.49 234	0.46 252	0.43 336	0.77 249	0.48 255	0.12 262	0.11 160	0.11 218	0.11 174	0.19 239	0.19 80

ssnet	0.52 175	0.71 280	2.66 385	0.32 180	0.22 160	0.66 385	0.31 331	0.84 306	0.69 307	0.61 352	0.49 234	0.46 252	0.43 336	0.77 249	0.48 255	0.12 262	0.11 160	0.11 218	0.11 174	0.19 239	0.19 80

PSM-softLoss	0.52 175	0.34 68	2.47 304	0.55 425	0.17 65	0.61 307	0.39 402	0.64 189	0.67 267	0.52 247	0.48 220	0.39 194	0.25 154	1.46 392	0.77 381	0.13 310	0.08 46	0.13 336	0.12 212	0.12 86	0.15 44

KMStereo	0.52 175	0.34 68	2.47 304	0.55 425	0.17 65	0.61 307	0.39 402	0.64 189	0.67 267	0.52 247	0.48 220	0.39 194	0.25 154	1.46 392	0.77 381	0.13 310	0.08 46	0.13 336	0.12 212	0.12 86	0.15 44

KYRaft	0.52 175	0.35 78	2.40 250	0.34 227	0.21 147	0.75 431	0.43 423	0.62 175	0.63 229	0.64 387	0.92 495	0.53 290	0.72 475	0.60 176	0.26 77	0.10 117	0.07 10	0.12 275	0.14 257	0.13 103	0.54 320

raftrobust	0.52 175	1.14 416	2.15 191	0.33 202	0.99 505	0.53 184	0.21 115	0.59 158	0.50 112	0.53 256	0.36 150	0.31 153	0.33 246	0.47 102	0.42 220	0.10 117	0.55 387	0.09 88	0.08 58	0.22 291	0.46 278

RALAANet	0.52 175	1.37 486	2.63 371	0.33 202	0.23 190	0.48 131	0.19 75	0.69 208	0.55 160	0.49 206	0.46 206	0.39 194	0.31 232	0.53 146	0.53 282	0.10 117	0.33 338	0.11 218	0.17 321	0.29 393	0.13 23

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 189	0.39 114	1.30 45	0.45 373	0.21 147	0.74 428	0.17 53	0.71 224	0.44 75	1.17 524	0.38 163	0.89 479	0.23 127	0.86 275	0.94 413	0.11 211	0.49 371	0.09 88	0.40 499	0.13 103	0.50 295

testlalala	0.53 189	0.36 84	2.40 250	0.29 121	0.35 329	0.60 287	0.22 136	1.02 461	0.63 229	0.56 287	0.40 178	0.32 160	0.21 101	0.33 30	0.27 87	0.10 117	1.73 538	0.09 88	0.24 396	0.08 24	0.43 252

hknet	0.53 189	0.39 114	2.04 160	0.31 159	0.24 202	0.76 436	0.32 342	1.05 483	0.71 332	0.64 387	0.53 266	0.79 432	0.40 298	0.84 272	0.78 385	0.12 262	0.10 131	0.14 372	0.12 212	0.13 103	0.15 44

NF-Stereo	0.53 189	0.33 58	2.55 341	0.55 425	0.16 43	0.61 307	0.43 423	0.70 218	0.70 318	0.50 225	0.47 212	0.37 184	0.26 166	1.44 390	0.78 385	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.13 103	0.17 65

OCTAStereo	0.53 189	0.33 58	2.54 333	0.56 434	0.16 43	0.61 307	0.42 416	0.70 218	0.70 318	0.50 225	0.47 212	0.37 184	0.26 166	1.43 386	0.79 388	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.13 103	0.17 65

RE-Stereo	0.53 189	0.33 58	2.54 333	0.56 434	0.16 43	0.61 307	0.43 423	0.70 218	0.70 318	0.50 225	0.47 212	0.37 184	0.26 166	1.43 386	0.77 381	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.13 103	0.17 65

TVStereo	0.53 189	0.33 58	2.54 333	0.56 434	0.16 43	0.61 307	0.43 423	0.70 218	0.70 318	0.50 225	0.47 212	0.37 184	0.26 166	1.43 386	0.77 381	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.13 103	0.17 65

GMM-Stereo	0.53 189	0.33 58	2.89 455	0.53 416	0.24 202	0.77 446	0.46 442	0.62 175	0.65 246	0.58 312	0.73 441	0.47 261	0.43 336	0.68 214	0.29 111	0.10 117	0.06 2	0.13 336	0.13 234	0.14 127	0.44 268

Prome-Stereo	0.53 189	0.36 84	2.39 247	0.60 441	0.23 190	0.63 343	0.41 409	0.66 195	0.67 267	0.59 331	1.02 512	0.43 216	0.71 474	0.61 181	0.34 171	0.10 117	0.07 10	0.10 150	0.09 89	0.13 103	0.44 268

CoDeX	0.54 198	0.52 199	2.25 216	0.30 141	0.26 228	0.61 307	0.32 342	1.03 469	0.73 346	0.49 206	0.56 311	0.52 287	0.40 298	1.59 421	0.38 197	0.12 262	0.09 100	0.11 218	0.10 126	0.15 139	0.22 103

NINENet	0.54 198	0.40 122	2.19 199	0.55 425	0.26 228	0.91 494	0.23 175	1.05 483	0.77 394	0.54 262	0.57 322	0.65 356	0.32 240	1.22 352	0.34 171	0.16 401	0.13 194	0.16 421	0.11 174	0.16 160	0.14 35

GwcNet-ADL	0.54 198	0.78 314	2.85 450	0.31 159	0.20 133	0.58 252	0.29 304	0.93 385	0.67 267	0.48 190	0.47 212	0.56 313	0.33 246	0.48 115	0.80 390	0.13 310	0.12 178	0.09 88	0.09 89	0.14 127	0.40 230

ACVNet	0.54 198	0.87 345	2.45 291	0.28 102	0.22 160	0.59 272	0.36 383	0.69 208	0.73 346	0.49 206	0.59 334	0.69 393	0.42 323	0.47 102	0.70 354	0.11 211	0.10 131	0.10 150	0.09 89	0.36 457	0.39 223

MIM_Stereo	0.55 202	0.92 369	2.65 381	0.32 180	1.09 524	0.51 154	0.19 75	0.67 200	0.52 131	0.48 190	0.54 286	0.43 216	0.27 181	0.57 161	0.30 118	0.08 19	0.17 257	0.11 218	0.10 126	0.28 383	0.80 419

CSP-Net	0.55 202	0.61 236	1.81 108	0.30 141	0.23 190	0.77 446	0.35 375	0.90 366	0.62 217	0.62 365	0.60 343	0.65 356	0.42 323	1.76 446	0.47 249	0.17 422	0.12 178	0.10 150	0.10 126	0.21 274	0.16 57

RAFT_R40	0.55 202	0.31 32	2.44 273	0.57 438	0.42 382	0.62 329	0.52 462	0.58 149	0.66 254	0.56 287	0.54 286	0.54 297	0.50 393	1.56 408	0.53 282	0.11 211	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.16 160	0.10 8

Pruner-Stereo	0.55 202	0.38 107	2.49 316	1.78 563	0.19 117	0.63 343	0.45 436	0.59 158	0.67 267	0.61 352	0.48 220	0.41 210	0.25 154	0.49 128	0.99 427	0.13 310	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.13 103	0.14 35

MMNet	0.55 202	0.92 369	2.03 157	0.34 227	0.27 241	0.79 456	0.28 276	0.86 331	0.79 412	0.62 365	0.58 329	0.59 325	0.56 417	0.80 264	0.61 322	0.11 211	0.11 160	0.12 275	0.11 174	0.21 274	0.22 103

UCFNet_RVC	0.55 202	1.16 425	2.48 310	0.31 159	0.27 241	0.65 372	0.28 276	0.76 239	0.58 183	0.51 237	0.53 266	0.67 368	0.42 323	0.91 289	0.45 239	0.16 401	0.11 160	0.17 438	0.17 321	0.20 262	0.23 112

HITNet	0.55 202	1.28 458	2.73 422	0.35 250	0.14 23	0.56 218	0.23 175	0.89 357	0.62 217	0.52 247	0.51 250	0.49 271	0.38 276	0.52 138	0.60 313	0.09 49	0.07 10	0.10 150	0.08 58	0.25 336	0.61 349
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
StereoDRNet-Refined	0.55 202	0.61 236	2.07 166	0.34 227	0.21 147	0.68 399	0.26 244	0.87 340	0.73 346	0.70 426	0.69 406	0.74 412	0.45 353	1.10 328	0.62 325	0.12 262	0.09 100	0.14 372	0.14 257	0.27 370	0.24 121
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 210	0.68 264	2.42 260	0.30 141	0.41 370	0.61 307	0.31 331	0.58 149	0.72 341	1.17 524	0.26 78	0.20 61	0.27 181	1.28 367	0.28 100	0.09 49	0.59 395	0.12 275	0.21 375	0.16 160	0.48 287

RAFT-Test	0.56 210	0.41 128	2.01 151	0.90 497	1.07 521	0.65 372	0.37 386	0.83 297	0.65 246	0.49 206	0.49 234	0.93 488	0.24 134	0.52 138	0.30 118	0.10 117	0.38 347	0.09 88	0.38 494	0.11 73	0.19 80

PSMNet-ADL	0.56 210	0.47 171	2.03 157	0.35 250	0.22 160	0.67 393	0.27 263	0.77 246	0.58 183	0.43 159	0.53 266	0.70 399	0.45 353	1.89 480	0.64 334	0.16 401	0.13 194	0.11 218	0.13 234	0.15 139	0.51 302

SST-Stereo	0.56 210	0.30 25	2.44 273	0.71 477	0.55 420	0.62 329	0.65 504	0.57 145	0.67 267	0.59 331	0.53 266	0.51 280	0.59 433	1.57 413	0.31 137	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.11 15

RAFT-345	0.56 210	0.37 97	2.68 400	0.40 333	0.34 318	0.58 252	0.41 409	0.49 80	0.70 318	0.51 237	0.99 508	0.43 216	0.28 197	1.56 408	0.81 394	0.10 117	0.07 10	0.11 218	0.09 89	0.11 73	0.09 4

UNet	0.56 210	0.58 222	2.81 441	0.32 180	0.33 308	0.74 428	0.27 263	0.86 331	0.67 267	0.55 275	0.55 297	0.72 404	0.55 415	0.79 260	0.58 304	0.12 262	0.09 100	0.13 336	0.11 174	0.20 262	0.19 80

DN-CSS_ROB	0.56 210	1.64 531	2.75 427	0.42 348	0.22 160	0.57 241	0.19 75	0.79 262	0.66 254	0.46 184	0.62 358	0.41 210	0.32 240	0.73 238	0.49 265	0.12 262	0.08 46	0.14 372	0.13 234	0.38 473	0.17 65

MyStereo05	0.57 217	0.72 286	2.72 417	0.31 159	0.25 211	0.60 287	0.30 320	0.87 340	0.82 434	0.54 262	0.37 156	0.53 290	0.42 323	0.63 189	0.73 368	0.09 49	0.55 387	0.12 275	0.20 363	0.16 160	0.56 329

MyStereo04	0.57 217	0.68 264	2.66 385	0.30 141	0.41 370	0.61 307	0.31 331	0.88 348	0.80 420	0.48 190	0.37 156	0.54 297	0.42 323	0.61 181	0.71 360	0.09 49	0.59 395	0.12 275	0.21 375	0.16 160	0.48 287

Selective-IGEV	0.57 217	0.42 132	1.87 125	1.67 558	1.33 541	0.36 40	0.20 89	0.61 171	0.71 332	0.22 26	0.31 115	0.22 72	0.19 74	0.52 138	0.36 182	0.09 49	0.97 446	0.09 88	0.15 281	0.20 262	0.85 436

SepStereo	0.57 217	0.42 132	1.85 117	0.34 227	0.34 318	0.52 174	0.42 416	0.89 357	0.80 420	0.85 482	0.69 406	0.57 317	0.51 397	1.55 406	0.57 298	0.13 310	0.09 100	0.12 275	0.09 89	0.18 208	0.37 206

111	0.57 217	1.41 492	2.63 371	0.25 53	0.15 32	0.59 272	0.26 244	0.90 366	0.83 441	0.50 225	0.54 286	0.57 317	0.38 276	0.54 152	0.41 213	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.24 314	0.81 426

AFF-stereo	0.57 217	1.51 511	2.59 353	0.33 202	0.23 190	0.51 154	0.21 115	0.69 208	0.68 294	0.49 206	0.63 366	0.49 271	0.34 254	0.50 133	0.37 189	0.08 19	0.54 384	0.10 150	0.10 126	0.40 489	0.60 348

acv_ft	0.57 217	0.87 345	2.45 291	0.33 202	0.41 370	0.63 343	0.29 304	0.86 331	0.73 346	0.64 387	0.59 334	0.69 393	0.45 353	0.47 102	0.68 349	0.11 211	0.10 131	0.10 150	0.09 89	0.43 504	0.39 223

BEATNet_4x	0.57 217	1.16 425	2.56 345	0.35 250	0.16 43	0.56 218	0.25 227	0.91 373	0.64 239	0.55 275	0.53 266	0.59 325	0.43 336	0.67 209	0.76 379	0.12 262	0.09 100	0.12 275	0.09 89	0.23 307	0.58 339

Replicate-Monster	0.58 225	0.53 203	1.55 76	0.22 14	0.34 318	0.37 45	0.13 9	0.43 41	0.39 44	0.35 121	0.16 10	0.16 32	0.15 21	1.46 392	0.21 10	0.11 211	2.71 584	0.07 1	0.35 478	0.08 24	1.81 539

AIO-test1	0.58 225	1.37 486	2.77 432	0.66 464	1.08 522	0.50 146	0.23 175	0.86 331	0.69 307	0.31 100	0.42 183	0.29 139	0.22 109	0.77 249	0.34 171	0.13 310	0.15 229	0.12 275	0.16 303	0.31 412	0.30 161

IGEV-Stereo++	0.58 225	0.29 11	1.66 90	0.37 282	0.53 416	0.47 125	0.13 9	0.54 122	0.37 25	1.02 506	0.25 69	0.17 41	0.22 109	1.04 312	0.27 87	0.08 19	1.98 552	0.08 39	0.06 8	0.17 183	1.92 541

MC-Stereo	0.58 225	0.37 97	2.00 149	0.88 494	0.64 453	0.54 195	0.19 75	0.46 62	0.39 44	0.58 312	0.39 169	0.27 124	0.27 181	0.71 230	0.32 147	0.09 49	1.20 473	0.09 88	0.16 303	0.22 291	1.92 541

RAFT_CTSACE	0.58 225	1.16 425	2.76 430	0.36 269	0.29 264	0.54 195	0.29 304	0.69 208	0.51 119	0.51 237	0.75 451	0.67 368	0.37 266	0.63 189	0.47 249	0.08 19	0.49 371	0.11 218	0.10 126	0.41 496	0.32 177

CRFU-Net	0.58 225	0.42 132	1.90 129	0.49 398	0.27 241	0.83 470	0.35 375	0.94 391	0.54 149	0.65 403	0.60 343	0.78 429	1.34 538	1.00 305	0.51 272	0.17 422	0.14 211	0.17 438	0.10 126	0.19 239	0.20 89

dad	0.58 225	1.35 476	2.39 247	0.31 159	0.20 133	0.62 329	0.26 244	0.56 138	0.79 412	0.66 410	0.64 379	0.64 351	0.36 260	0.87 276	0.48 255	0.28 514	0.15 229	0.40 536	0.18 334	0.24 314	0.22 103

IPLGR	0.58 225	0.64 249	3.12 486	0.37 282	0.18 84	0.62 329	0.54 468	1.06 496	0.69 307	0.73 439	0.46 206	0.50 275	0.44 345	1.12 336	0.31 137	0.10 117	0.08 46	0.11 218	0.09 89	0.21 274	0.20 89

GMOStereo	0.58 225	0.89 354	2.46 299	0.29 121	0.99 505	0.51 154	0.32 342	0.58 149	0.46 84	0.58 312	0.48 220	0.54 297	0.27 181	0.31 15	0.25 62	0.09 49	1.64 530	0.13 336	0.11 174	0.34 437	0.42 244

error version	0.58 225	0.89 354	2.46 299	0.29 121	0.99 505	0.51 154	0.32 342	0.58 149	0.46 84	0.58 312	0.48 220	0.54 297	0.27 181	0.31 15	0.25 62	0.09 49	1.64 530	0.13 336	0.11 174	0.34 437	0.42 244

test-v	0.58 225	0.89 354	2.46 299	0.29 121	0.99 505	0.51 154	0.32 342	0.58 149	0.46 84	0.58 312	0.48 220	0.54 297	0.27 181	0.31 15	0.25 62	0.09 49	1.64 530	0.13 336	0.11 174	0.34 437	0.42 244

test-3	0.58 225	0.43 144	2.44 273	0.52 412	0.59 432	0.46 112	0.23 175	0.77 246	0.49 101	0.52 247	0.29 95	0.44 231	0.22 109	0.59 169	0.97 416	0.08 19	1.27 487	0.10 150	0.35 478	0.29 393	0.62 351

test_1	0.58 225	0.43 144	2.44 273	0.52 412	0.59 432	0.46 112	0.23 175	0.77 246	0.49 101	0.51 237	0.29 95	0.44 231	0.22 109	0.59 169	0.97 416	0.08 19	1.27 487	0.10 150	0.35 478	0.29 393	0.63 357

LCNet	0.58 225	0.43 144	2.42 260	0.91 501	0.22 160	0.95 502	0.29 304	0.62 175	0.64 239	0.52 247	0.55 297	0.41 210	0.75 486	0.84 272	0.27 87	0.10 117	0.07 10	0.12 275	0.18 334	0.97 561	0.40 230

test-2	0.58 225	0.89 354	2.46 299	0.29 121	0.99 505	0.51 154	0.32 342	0.58 149	0.46 84	0.58 312	0.48 220	0.54 297	0.27 181	0.31 15	0.25 62	0.09 49	1.64 530	0.13 336	0.11 174	0.34 437	0.42 244

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 225	1.48 507	2.53 328	0.29 121	0.78 479	0.52 174	0.20 89	0.68 205	0.66 254	0.51 237	0.61 351	0.40 203	0.32 240	0.40 68	0.43 227	0.08 19	0.63 404	0.09 88	0.09 89	0.37 465	0.58 339

STTStereo	0.58 225	0.95 376	2.95 463	0.37 282	0.31 288	0.62 329	0.32 342	0.81 277	0.63 229	0.61 352	0.55 297	0.67 368	0.43 336	0.87 276	0.48 255	0.16 401	0.16 244	0.17 438	0.20 363	0.17 183	0.25 125

DeepPruner_ROB	0.58 225	1.06 398	2.68 400	0.30 141	0.26 228	0.63 343	0.31 331	0.83 297	0.51 119	0.62 365	0.56 311	0.65 356	0.39 291	1.06 316	0.56 295	0.19 453	0.14 211	0.14 372	0.14 257	0.24 314	0.33 181

G2L-ROB	0.59 243	1.32 464	2.59 353	0.30 141	0.22 160	0.59 272	0.28 276	0.80 268	0.61 206	0.56 287	0.45 201	0.70 399	0.35 256	1.38 377	0.72 364	0.11 211	0.08 46	0.09 88	0.08 58	0.22 291	0.31 170

MM-Stereo_test3	0.59 243	0.85 338	2.28 220	0.53 416	0.31 288	0.45 104	0.30 320	0.78 253	0.76 381	0.33 109	0.43 186	0.32 160	0.23 127	0.61 181	0.54 288	0.10 117	1.65 534	0.10 150	0.08 58	0.42 499	0.68 377

test_sample2	0.59 243	0.42 132	1.84 112	0.33 202	0.18 84	0.52 174	0.28 276	0.86 331	0.70 318	0.47 187	0.53 266	0.46 252	0.41 310	1.51 400	0.66 342	0.12 262	0.93 444	0.11 218	0.24 396	0.16 160	1.01 471

GCAP-Stereo	0.59 243	1.35 476	2.44 273	0.49 398	1.02 512	0.52 174	0.14 18	0.53 111	0.54 149	0.44 168	0.50 246	0.30 145	0.22 109	0.68 214	0.41 213	0.09 49	1.30 494	0.09 88	0.07 35	0.23 307	0.54 320

TestStereo1	0.59 243	1.21 438	2.63 371	0.40 333	0.60 437	0.56 218	0.34 365	0.82 286	0.73 346	0.45 172	0.63 366	0.36 179	0.42 323	0.66 206	0.42 220	0.10 117	0.32 334	0.12 275	0.10 126	0.34 437	0.52 309

SA-5K	0.59 243	1.21 438	2.63 371	0.40 333	0.60 437	0.56 218	0.34 365	0.82 286	0.73 346	0.45 172	0.63 366	0.36 179	0.42 323	0.66 206	0.42 220	0.10 117	0.32 334	0.12 275	0.10 126	0.34 437	0.52 309

test_3	0.59 243	0.44 157	2.44 273	0.53 416	0.59 432	0.48 131	0.30 320	0.79 262	0.52 131	0.51 237	0.30 104	0.45 243	0.22 109	0.59 169	0.97 416	0.08 19	1.25 482	0.11 218	0.35 478	0.30 402	0.62 351

IRAFT_RVC	0.59 243	0.74 299	2.42 260	0.47 384	0.21 147	0.59 272	0.42 416	0.68 205	0.73 346	0.54 262	0.50 246	0.49 271	0.51 397	1.57 413	1.00 430	0.11 211	0.25 317	0.13 336	0.10 126	0.15 139	0.14 35

MLCV	0.59 243	1.41 492	2.41 256	0.31 159	0.15 32	0.60 287	0.23 175	0.77 246	0.63 229	0.67 412	0.66 393	0.55 306	0.37 266	1.16 342	1.09 445	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.21 274	0.29 152

iResNet	0.59 243	1.09 403	2.54 333	0.44 366	0.18 84	0.65 372	0.29 304	0.89 357	0.75 372	0.59 331	0.64 379	0.43 216	0.39 291	0.73 238	1.24 470	0.11 211	0.08 46	0.09 88	0.08 58	0.21 274	0.40 230

AIO-test2	0.60 253	1.55 514	2.73 422	0.63 452	0.42 382	0.50 146	0.23 175	0.84 306	0.73 346	0.34 116	0.53 266	0.37 184	0.22 109	0.70 222	0.32 147	0.75 555	0.16 244	0.13 336	0.17 321	0.21 274	0.47 280

11t1	0.60 253	0.49 180	2.19 199	0.35 250	0.58 431	0.48 131	0.21 115	0.72 226	0.73 346	0.49 206	0.47 212	0.35 177	0.34 254	0.61 181	0.71 360	0.12 262	1.26 486	0.10 150	0.29 428	0.16 160	1.22 496

RAFT+CT+SA	0.60 253	1.25 452	2.49 316	0.38 302	0.75 471	0.55 209	0.34 365	0.83 297	0.68 294	0.39 136	0.55 297	0.44 231	0.29 215	0.75 244	0.28 100	0.09 49	0.24 308	0.11 218	0.51 531	0.30 402	0.74 399

rafts_anoy	0.60 253	1.33 469	2.59 353	0.53 416	1.09 524	0.49 136	0.25 227	0.67 200	0.53 143	0.41 143	0.38 163	0.33 168	0.30 226	0.68 214	0.41 213	0.10 117	1.13 468	0.13 336	0.15 281	0.20 262	0.29 152

delet	0.60 253	0.84 333	2.45 291	0.33 202	0.35 329	0.73 421	0.46 442	0.89 357	0.80 420	0.58 312	0.62 358	0.67 368	0.51 397	1.14 339	0.64 334	0.12 262	0.12 178	0.13 336	0.14 257	0.22 291	0.29 152

CFNet-ft	0.60 253	1.16 425	2.45 291	0.29 121	0.30 278	0.64 356	0.28 276	0.69 208	0.57 175	0.49 206	0.57 322	0.79 432	0.44 345	1.48 396	0.62 325	0.15 382	0.10 131	0.28 510	0.14 257	0.21 274	0.29 152

CFNet_RVC	0.60 253	1.16 425	2.45 291	0.29 121	0.30 278	0.64 356	0.28 276	0.69 208	0.57 175	0.49 206	0.57 322	0.79 432	0.44 345	1.48 396	0.62 325	0.15 382	0.10 131	0.28 510	0.14 257	0.21 274	0.29 152

iResNet_ROB	0.60 253	1.59 522	2.04 160	0.32 180	0.21 147	0.60 287	0.22 136	0.99 433	0.85 456	0.61 352	0.63 366	0.58 321	0.42 323	1.08 326	0.98 425	0.11 211	0.08 46	0.09 88	0.06 8	0.23 307	0.33 181

FE-Mocha	0.61 261	0.36 84	1.84 112	1.06 517	0.34 318	0.43 89	0.17 53	0.72 226	0.55 160	0.45 172	0.50 246	0.58 321	0.45 353	2.35 524	1.18 458	0.10 117	0.40 354	0.11 218	0.21 375	0.13 103	0.31 170

DFGA-Net	0.61 261	1.55 514	2.59 353	0.32 180	0.26 228	0.54 195	0.22 136	0.67 200	0.63 229	0.50 225	0.52 259	0.35 177	0.28 197	1.84 467	0.99 427	0.10 117	0.08 46	0.12 275	0.12 212	0.38 473	0.18 74

FoundationStereo	0.61 261	0.37 97	0.91 6	1.96 574	2.40 581	0.20 3	0.16 43	0.26 1	0.86 463	0.16 1	0.12 2	0.19 57	0.17 38	0.58 168	0.32 147	0.10 117	2.98 591	0.08 39	0.06 8	0.07 2	0.20 89

FACV-RUCA	0.61 261	0.44 157	2.11 182	0.43 361	1.73 563	0.49 136	0.28 276	0.74 232	0.68 294	0.41 143	0.53 266	0.34 173	0.64 452	0.41 77	0.33 160	0.13 310	0.11 160	0.62 553	0.12 212	0.72 545	1.02 475

GIP-stereo	0.61 261	0.68 264	1.05 19	0.95 506	1.46 550	0.42 84	0.17 53	0.69 208	0.49 101	0.19 10	0.24 61	0.23 81	0.18 58	0.95 302	0.59 308	0.10 117	1.33 498	0.08 39	0.06 8	0.18 208	2.21 560

test_sample3	0.61 261	0.48 174	2.24 212	0.34 227	0.19 117	0.58 252	0.25 227	0.97 416	0.76 381	0.54 262	0.52 259	0.46 252	0.37 266	1.78 452	0.57 298	0.13 310	0.79 425	0.12 275	0.21 375	0.17 183	0.73 395

test_sample1	0.61 261	0.45 165	1.84 112	0.33 202	0.29 264	0.49 136	0.24 201	0.83 297	0.73 346	0.51 237	0.53 266	0.52 287	0.45 353	1.40 380	0.72 364	0.11 211	0.96 445	0.10 150	0.24 396	0.15 139	1.25 501

testlalala_base	0.61 261	0.35 78	2.44 273	0.35 250	0.33 308	0.55 209	0.21 115	0.88 348	0.41 53	0.41 143	0.39 169	0.31 153	0.24 134	0.33 30	0.36 182	0.98 567	1.61 529	0.09 88	0.22 387	1.11 562	0.68 377

test_5	0.61 261	1.25 452	2.76 430	0.39 320	0.64 453	0.58 252	0.35 375	0.85 320	0.66 254	0.49 206	0.56 311	0.55 306	0.40 298	0.79 260	0.32 147	0.10 117	0.19 272	0.12 275	0.12 212	0.33 427	0.85 436

Sa-1000	0.61 261	1.07 399	2.71 415	0.32 180	0.61 446	0.61 307	0.31 331	1.00 443	0.76 381	0.53 256	0.83 472	0.43 216	0.33 246	0.69 218	0.30 118	0.10 117	0.52 379	0.13 336	0.28 424	0.29 393	0.29 152

SA	0.61 261	1.14 416	2.79 436	0.32 180	0.63 449	0.57 241	0.30 320	0.97 416	0.78 399	0.43 159	0.63 366	0.39 194	0.46 364	0.70 222	0.31 137	0.10 117	0.44 361	0.13 336	0.32 455	0.31 412	0.51 302

DAS	0.61 261	0.42 132	1.85 117	0.34 227	0.34 318	0.52 174	0.42 416	0.89 357	0.80 420	0.85 482	0.69 406	0.57 317	0.51 397	2.38 529	0.57 298	0.13 310	0.09 100	0.12 275	0.09 89	0.18 208	0.37 206

AACVNet	0.61 261	1.13 415	2.47 304	0.37 282	0.21 147	0.57 241	0.25 227	0.75 236	0.55 160	0.56 287	0.60 343	0.66 365	0.44 345	2.11 507	0.49 265	0.14 351	0.11 160	0.14 372	0.11 174	0.35 451	0.23 112

ASMatch	0.61 261	0.47 171	2.72 417	0.91 501	0.36 341	0.56 218	0.24 201	0.54 122	0.67 267	0.48 190	1.20 527	0.47 261	0.65 455	1.33 373	0.93 410	0.10 117	0.08 46	0.11 218	0.11 174	0.10 59	0.17 65

test-1	0.61 261	0.54 206	2.09 172	0.31 159	1.37 543	0.51 154	0.28 276	0.83 297	0.50 112	0.42 151	0.55 297	0.54 297	0.24 134	0.38 57	1.25 471	0.10 117	1.08 461	0.10 150	0.17 321	0.11 73	0.77 406

LMCR-Stereo	0.61 261	1.00 383	2.60 360	0.42 348	0.22 160	0.74 428	0.31 331	1.06 496	0.70 318	0.62 365	0.64 379	0.40 203	0.52 404	0.84 272	1.27 473	0.20 464	0.09 100	0.12 275	0.09 89	0.26 356	0.16 57

GEStereo_RVC	0.61 261	1.19 434	2.61 365	0.48 385	0.25 211	0.63 343	0.37 386	1.05 483	0.79 412	0.55 275	0.55 297	0.59 325	0.44 345	1.10 328	0.48 255	0.16 401	0.11 160	0.12 275	0.11 174	0.27 370	0.43 252

HGLStereo	0.61 261	1.20 436	2.59 353	0.36 269	0.40 364	0.65 372	0.30 320	0.87 340	0.67 267	0.60 342	0.70 419	0.69 393	0.56 417	1.07 325	0.59 308	0.14 351	0.13 194	0.13 336	0.12 212	0.23 307	0.23 112

PSMNet-RSSM	0.61 261	1.19 434	2.43 265	0.33 202	0.25 211	0.59 272	0.28 276	0.88 348	0.65 246	0.54 262	0.62 358	0.69 393	0.46 364	1.67 432	0.50 269	0.15 382	0.10 131	0.14 372	0.16 303	0.20 262	0.28 146

DISCO	0.61 261	0.63 245	1.98 146	0.46 378	0.34 318	0.84 475	0.35 375	0.88 348	0.81 428	0.61 352	0.64 379	1.06 519	0.53 407	1.11 333	0.83 399	0.13 310	0.10 131	0.11 218	0.10 126	0.26 356	0.37 206

DLCB_ROB	0.61 261	0.96 377	2.00 149	0.37 282	0.25 211	0.65 372	0.37 386	0.86 331	0.76 381	0.73 439	0.70 419	0.84 457	0.47 375	1.57 413	0.72 364	0.13 310	0.13 194	0.14 372	0.14 257	0.18 208	0.33 181

G2L-Stereo	0.62 282	1.27 455	2.67 393	0.31 159	0.27 241	0.59 272	0.29 304	0.81 277	0.60 201	0.56 287	0.53 266	0.71 402	0.37 266	1.74 442	0.57 298	0.13 310	0.11 160	0.13 336	0.11 174	0.29 393	0.34 189

test_sample4	0.62 282	0.49 180	2.24 212	0.34 227	0.19 117	0.57 241	0.25 227	0.98 424	0.76 381	0.56 287	0.55 297	0.45 243	0.38 276	1.78 452	0.56 295	0.13 310	0.80 428	0.13 336	0.21 375	0.17 183	0.76 402

qqq1	0.62 282	0.54 206	1.92 134	0.32 180	0.16 43	0.46 112	0.24 201	0.94 391	0.85 456	0.58 312	0.70 419	0.51 280	0.41 310	1.89 480	0.64 334	0.13 310	1.01 451	0.09 88	0.24 396	0.19 239	0.59 344

fff1	0.62 282	0.54 206	1.92 134	0.32 180	0.16 43	0.46 112	0.24 201	0.94 391	0.85 456	0.58 312	0.70 419	0.51 280	0.41 310	1.89 480	0.64 334	0.13 310	1.01 451	0.09 88	0.24 396	0.19 239	0.59 344

LL-Strereo2	0.62 282	1.36 481	2.47 304	1.37 539	0.96 501	0.54 195	0.28 276	0.61 171	0.49 101	0.42 151	0.34 139	0.44 231	0.21 101	0.57 161	0.53 282	0.11 211	0.26 320	0.16 421	0.14 257	0.18 208	0.98 468

4D-IteraStereo	0.62 282	1.29 460	3.04 479	0.27 86	0.30 278	0.46 112	0.26 244	0.54 122	0.51 119	0.41 143	0.31 115	0.39 194	0.19 74	0.53 146	0.65 339	0.09 49	0.47 367	0.12 275	0.11 174	0.21 274	2.14 553

CBFPSM	0.62 282	1.34 472	2.12 183	0.30 141	0.23 190	0.71 411	0.38 396	0.77 246	0.68 294	0.51 237	0.49 234	1.03 511	0.82 496	0.63 189	1.35 478	0.11 211	0.12 178	0.10 150	0.10 126	0.19 239	0.37 206

iinet-f	0.62 282	1.18 431	2.55 341	0.33 202	0.25 211	0.82 468	0.34 365	0.87 340	0.69 307	0.56 287	0.64 379	0.73 410	0.67 464	0.80 264	0.81 394	0.14 351	0.13 194	0.11 218	0.10 126	0.44 508	0.26 133

PFNet	0.62 282	0.42 132	2.69 407	0.43 361	0.55 420	0.62 329	0.27 263	0.64 189	0.72 341	0.61 352	0.56 311	0.45 243	0.33 246	1.86 473	1.12 450	0.28 514	0.09 100	0.12 275	0.16 303	0.26 356	0.27 140

RAFT	0.62 282	1.35 476	2.26 217	0.62 449	0.53 416	0.47 125	0.35 375	0.70 218	0.58 183	0.50 225	0.50 246	0.79 432	0.40 298	0.49 128	0.36 182	0.11 211	0.79 425	0.14 372	0.13 234	0.52 528	0.72 391

raft+_RVC	0.62 282	1.18 431	2.43 265	0.36 269	2.08 574	0.52 174	0.25 227	0.66 195	0.54 149	0.36 122	0.46 206	0.32 160	0.28 197	0.49 128	0.43 227	0.10 117	0.91 442	0.10 150	0.09 89	0.22 291	0.70 387

cf-r	0.62 282	1.27 455	2.99 470	0.34 227	0.28 256	0.60 287	0.28 276	0.82 286	0.70 318	0.55 275	0.61 351	0.77 424	0.41 310	1.32 371	0.52 275	0.13 310	0.09 100	0.11 218	0.12 212	0.22 291	0.27 140

DSFCA	0.62 282	0.77 308	1.95 139	0.29 121	0.29 264	0.79 456	0.86 532	0.81 277	0.73 346	0.73 439	0.66 393	0.67 368	0.57 422	1.17 345	1.03 433	0.16 401	0.15 229	0.13 336	0.14 257	0.19 239	0.28 146

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 282	1.15 422	3.11 485	0.39 320	0.37 347	0.60 287	0.28 276	0.87 340	0.64 239	0.63 376	0.56 311	0.71 402	0.45 353	1.08 326	0.52 275	0.15 382	0.12 178	0.14 372	0.15 281	0.18 208	0.25 125
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.63 296	0.64 249	2.51 322	0.54 423	0.37 347	0.44 98	0.28 276	0.68 205	0.59 194	0.43 159	0.33 131	0.26 112	0.25 154	0.89 286	0.52 275	0.10 117	1.84 541	0.10 150	0.09 89	0.41 496	1.40 517

test_sample5	0.63 296	0.50 188	2.19 199	0.34 227	0.19 117	0.56 218	0.26 244	0.98 424	0.77 394	0.55 275	0.63 366	0.45 243	0.38 276	1.87 477	0.58 304	0.14 351	0.82 434	0.13 336	0.22 387	0.18 208	0.76 402

tta	0.63 296	0.54 206	1.92 134	0.32 180	0.16 43	0.46 112	0.24 201	0.94 391	0.85 456	0.58 312	0.70 419	0.51 280	0.41 310	1.89 480	0.86 403	0.13 310	1.01 451	0.11 218	0.26 413	0.19 239	0.59 344

DualNet	0.63 296	0.50 188	2.19 199	0.34 227	0.19 117	0.56 218	0.26 244	0.98 424	0.77 394	0.56 287	0.66 393	0.45 243	0.38 276	1.87 477	0.58 304	0.14 351	0.82 434	0.13 336	0.22 387	0.18 208	0.76 402

CIPLG	0.63 296	1.59 522	3.16 490	0.79 487	0.31 288	0.62 329	0.57 480	0.82 286	0.68 294	0.58 312	0.63 366	0.43 216	0.31 232	0.48 115	0.42 220	0.12 262	0.20 287	0.13 336	0.13 234	0.36 457	0.21 96

ACRE	0.63 296	1.55 514	3.41 517	0.76 480	0.28 256	0.60 287	0.56 477	0.82 286	0.68 294	0.57 306	0.62 358	0.43 216	0.30 226	0.47 102	0.42 220	0.12 262	0.19 272	0.13 336	0.14 257	0.36 457	0.20 89

HHNet	0.63 296	0.67 255	3.10 484	0.37 282	0.25 211	0.64 356	0.60 489	0.70 218	0.67 267	0.55 275	1.12 522	0.32 160	0.60 441	0.43 87	1.75 506	0.16 401	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.18 208	0.22 103

ac_64	0.63 296	0.77 308	2.71 415	0.37 282	0.34 318	0.64 356	0.30 320	0.86 331	0.67 267	0.58 312	0.53 266	0.88 476	0.48 382	1.84 467	0.71 360	0.15 382	0.12 178	0.12 275	0.12 212	0.21 274	0.25 125

GANet-RSSM	0.63 296	1.14 416	2.67 393	0.38 302	0.26 228	0.59 272	0.29 304	0.81 277	0.56 168	0.50 225	0.57 322	0.67 368	0.50 393	1.91 486	0.50 269	0.14 351	0.10 131	0.24 500	0.12 212	0.36 457	0.28 146

NVstereo2D	0.63 296	0.57 220	2.29 223	0.37 282	0.35 329	0.69 402	0.49 455	0.96 408	0.88 473	0.49 206	0.54 286	0.72 404	0.46 364	1.98 492	0.50 269	0.19 453	0.20 287	0.18 458	0.16 303	0.28 383	0.34 189

G2L-Stereo_test	0.64 306	1.34 472	2.55 341	0.34 227	0.24 202	0.75 431	0.39 402	0.83 297	0.65 246	0.62 365	0.54 286	0.74 412	0.40 298	1.57 413	0.75 375	0.11 211	0.08 46	0.08 39	0.08 58	0.28 383	0.43 252

PSMNet-RUCA	0.64 306	1.12 412	2.61 365	0.59 440	0.56 422	0.64 356	0.37 386	0.89 357	0.72 341	0.53 256	0.68 401	0.53 290	0.43 336	0.61 181	0.46 244	0.35 528	0.19 272	0.44 544	0.29 428	0.49 522	0.35 196

AIO-Stereo	0.64 306	0.60 230	1.63 86	1.31 533	1.45 547	0.38 55	0.20 89	0.55 132	0.83 441	0.31 100	0.31 115	0.23 81	0.15 21	0.39 61	0.63 332	0.10 117	1.25 482	0.09 88	0.41 504	0.21 274	1.73 536

test_sample6	0.64 306	0.51 195	2.17 194	0.35 250	0.18 84	0.56 218	0.27 263	1.00 443	0.80 420	0.56 287	0.66 393	0.47 261	0.39 291	1.95 488	0.60 313	0.14 351	0.80 428	0.13 336	0.21 375	0.18 208	0.78 412

SMFormer	0.64 306	0.54 206	1.92 134	0.32 180	0.16 43	0.46 112	0.24 201	0.94 391	0.85 456	0.58 312	0.70 419	0.51 280	0.41 310	1.89 480	0.86 403	0.13 310	1.01 451	0.11 218	0.26 413	0.17 183	0.84 431

ssnet_v2	0.64 306	0.99 382	2.67 393	0.33 202	0.22 160	0.72 417	0.45 436	1.00 443	0.80 420	0.66 410	0.54 286	0.81 444	0.48 382	0.91 289	1.08 444	0.16 401	0.14 211	0.14 372	0.14 257	0.33 427	0.31 170

IPLGR_C	0.64 306	1.66 534	3.36 505	0.80 489	0.31 288	0.60 287	0.60 489	0.82 286	0.69 307	0.58 312	0.62 358	0.44 231	0.31 232	0.47 102	0.43 227	0.12 262	0.22 299	0.13 336	0.15 281	0.35 451	0.21 96

OMP-Stereo	0.64 306	0.87 345	2.38 240	0.56 434	0.37 347	0.60 287	0.26 244	0.75 236	0.71 332	0.65 403	0.60 343	0.68 382	0.32 240	2.07 500	1.18 458	0.11 211	0.08 46	0.12 275	0.09 89	0.17 183	0.28 146

GwcNet-RSSM	0.64 306	1.38 490	2.69 407	0.33 202	0.26 228	0.60 287	0.32 342	0.84 306	0.73 346	0.56 287	0.65 386	0.72 404	0.42 323	1.78 452	0.60 313	0.14 351	0.10 131	0.12 275	0.13 234	0.26 356	0.26 133

DDF-Stereo	0.65 315	0.33 58	1.69 95	0.67 467	0.82 484	0.37 45	0.20 89	0.50 96	0.52 131	0.34 116	0.17 13	0.78 429	0.23 127	0.68 214	1.03 433	0.20 464	1.66 535	0.09 88	0.34 474	0.34 437	2.03 547

MM-Stereo_test2	0.65 315	0.43 144	2.54 333	0.62 449	0.18 84	0.50 146	0.25 227	0.49 80	0.47 91	0.36 122	0.26 78	0.24 92	0.23 127	0.40 68	0.38 197	0.08 19	2.33 574	0.09 88	0.10 126	0.38 473	2.66 571

test_sample7	0.65 315	0.41 128	2.08 168	0.36 269	0.20 133	0.52 174	0.32 342	0.99 433	0.86 463	0.64 387	0.63 366	0.67 368	0.49 388	1.18 347	0.52 275	0.18 436	1.21 476	0.16 421	0.15 281	0.19 239	1.22 496

ff7	0.65 315	0.58 222	2.09 172	0.39 320	0.60 437	0.56 218	0.23 175	0.49 80	0.62 217	1.00 501	0.24 61	0.20 61	0.24 134	0.71 230	0.24 45	0.09 49	2.09 554	0.10 150	0.18 334	0.24 314	2.22 561

ffff	0.65 315	0.58 222	2.09 172	0.39 320	0.60 437	0.56 218	0.23 175	0.49 80	0.62 217	1.00 501	0.24 61	0.20 61	0.24 134	0.71 230	0.24 45	0.09 49	2.09 554	0.10 150	0.18 334	0.24 314	2.22 561

11t	0.65 315	0.58 222	2.09 172	0.39 320	0.60 437	0.56 218	0.23 175	0.49 80	0.62 217	1.00 501	0.24 61	0.20 61	0.24 134	0.71 230	0.24 45	0.09 49	2.09 554	0.10 150	0.18 334	0.24 314	2.22 561

qqq	0.65 315	0.63 245	2.10 179	0.30 141	0.64 453	0.46 112	0.27 263	0.81 277	0.83 441	0.48 190	0.56 311	0.46 252	0.37 266	1.03 310	0.75 375	0.11 211	1.41 508	0.12 275	0.41 504	0.16 160	1.18 487

ccc-4	0.65 315	0.58 222	2.09 172	0.39 320	0.60 437	0.56 218	0.23 175	0.49 80	0.62 217	1.00 501	0.24 61	0.20 61	0.24 134	0.71 230	0.24 45	0.09 49	2.09 554	0.10 150	0.18 334	0.24 314	2.22 561

x	0.65 315	0.62 243	2.12 183	0.36 269	0.61 446	0.48 131	0.24 201	0.80 268	0.89 478	0.50 225	0.56 311	0.44 231	0.36 260	0.62 188	0.80 390	0.11 211	1.44 512	0.11 218	0.39 498	0.16 160	1.34 510

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 315	1.15 422	2.40 250	0.33 202	0.30 278	0.83 470	0.40 407	0.94 391	0.82 434	0.67 412	0.76 454	0.68 382	0.58 430	1.13 337	1.25 471	0.14 351	0.08 46	0.10 150	0.08 58	0.18 208	0.28 146

iRaft-Stereo_5w	0.65 315	1.35 476	2.21 206	0.30 141	0.63 449	0.49 136	0.28 276	0.78 253	0.64 239	0.41 143	0.61 351	0.62 339	0.46 364	1.79 456	0.48 255	0.10 117	0.25 317	0.11 218	0.12 212	0.40 489	0.94 457

TransformOpticalFlow	0.65 315	0.61 236	2.67 393	0.45 373	0.26 228	0.62 329	0.28 276	0.88 348	0.76 381	0.76 453	0.74 444	0.90 482	0.84 499	1.82 462	0.80 390	0.10 117	0.07 10	0.11 218	0.09 89	0.12 86	0.19 80

IIG-Stereo	0.65 315	0.87 345	2.32 230	0.55 425	0.23 190	0.62 329	0.21 115	0.78 253	0.71 332	0.64 387	0.69 406	0.69 393	0.38 276	2.07 500	1.37 482	0.11 211	0.08 46	0.11 218	0.09 89	0.15 139	0.27 140

DRaft	0.65 315	0.47 171	2.38 240	0.25 53	0.17 65	0.64 356	0.65 504	0.56 138	0.57 175	0.67 412	0.98 505	0.38 190	0.99 521	1.42 385	2.06 524	0.11 211	0.14 211	0.10 150	0.14 257	0.18 208	0.21 96

RAFT-RH_RVC	0.65 315	0.73 289	2.78 434	0.39 320	0.29 264	0.60 287	0.18 67	0.45 54	0.63 229	0.75 449	1.89 554	0.47 261	0.29 215	1.59 421	1.21 464	0.15 382	0.07 10	0.13 336	0.13 234	0.11 73	0.10 8

pcwnet_v2	0.65 315	0.54 206	4.29 566	0.33 202	0.27 241	0.60 287	0.25 227	1.02 461	0.92 486	0.61 352	0.69 406	0.62 339	0.54 409	0.67 209	0.38 197	0.18 436	0.15 229	0.15 401	0.14 257	0.21 274	0.49 293

RALCasStereoNet	0.65 315	1.34 472	2.56 345	0.43 361	0.96 501	0.50 146	0.26 244	0.62 175	0.56 168	0.43 159	0.49 234	0.36 179	0.28 197	0.72 237	0.53 282	0.10 117	1.18 471	0.09 88	0.08 58	0.27 370	1.27 503

ARAFT	0.65 315	1.69 536	3.34 504	0.29 121	0.16 43	0.65 372	0.36 383	0.96 408	0.73 346	0.63 376	0.49 234	0.56 313	0.31 232	1.23 355	0.35 179	0.11 211	0.08 46	0.14 372	0.13 234	0.38 473	0.50 295

psm_up	0.65 315	1.02 388	2.53 328	0.36 269	0.31 288	0.64 356	0.38 396	0.96 408	0.73 346	0.63 376	0.57 322	0.68 382	0.57 422	1.90 485	0.52 275	0.17 422	0.15 229	0.16 421	0.15 281	0.27 370	0.22 103

CFNet	0.65 315	1.45 502	2.27 218	0.34 227	0.25 211	0.64 356	0.23 175	0.93 385	0.79 412	0.48 190	0.59 334	0.58 321	0.40 298	2.28 519	0.63 332	0.13 310	0.09 100	0.15 401	0.14 257	0.34 437	0.26 133

YMNet	0.66 335	0.98 380	2.12 183	0.42 348	0.41 370	0.86 477	0.43 423	0.92 380	0.76 381	0.75 449	0.81 467	0.83 454	0.46 364	0.87 276	1.07 441	0.19 453	0.22 299	0.20 475	0.17 321	0.42 499	0.39 223

YMNet_1	0.66 335	0.98 380	2.12 183	0.42 348	0.41 370	0.86 477	0.43 423	0.92 380	0.76 381	0.75 449	0.81 467	0.83 454	0.46 364	0.87 276	1.07 441	0.19 453	0.22 299	0.20 475	0.17 321	0.42 499	0.39 223

Reg-Stereo(zero)	0.66 335	0.26 1	2.13 189	0.25 53	1.15 532	0.99 505	0.97 543	0.57 145	0.81 428	0.52 247	0.46 206	0.54 297	0.59 433	0.47 102	1.14 453	0.08 19	0.88 440	0.08 39	0.36 488	0.12 86	0.80 419

mmm	0.66 335	0.53 203	1.83 109	0.38 302	0.86 488	0.49 136	0.27 263	0.82 286	0.83 441	0.59 331	0.69 406	0.47 261	0.38 276	0.81 268	0.73 368	0.12 262	1.37 502	0.14 372	0.45 511	0.18 208	1.35 511

Wz-Net-LNSev	0.66 335	1.30 462	2.81 441	0.35 250	0.37 347	0.80 459	0.48 448	0.91 373	0.87 469	0.63 376	0.70 419	0.80 440	0.59 433	0.67 209	0.68 349	0.15 382	0.14 211	0.12 275	0.12 212	0.24 314	0.38 215

AASNet	0.66 335	1.49 509	2.97 465	0.37 282	0.33 308	0.65 372	0.30 320	1.00 443	0.78 399	0.56 287	0.60 343	0.55 306	0.39 291	0.88 283	0.96 414	0.15 382	0.12 178	0.13 336	0.11 174	0.45 511	0.35 196

coex_refinement	0.67 341	1.33 469	2.48 310	0.38 302	0.26 228	0.64 356	0.34 365	0.88 348	0.68 294	0.61 352	0.63 366	0.80 440	0.48 382	1.84 467	1.09 445	0.13 310	0.10 131	0.10 150	0.10 126	0.18 208	0.38 215

DDVS	0.67 341	0.46 168	1.74 97	2.40 581	0.35 329	0.86 477	0.98 544	0.72 226	0.52 131	0.53 256	0.57 322	0.89 479	0.37 266	1.22 352	0.57 298	0.15 382	0.14 211	0.14 372	0.12 212	0.19 239	0.42 244

ACVNet-DCA	0.67 341	0.73 289	2.43 265	0.67 467	0.52 409	0.76 436	0.24 201	0.81 277	0.83 441	0.77 455	0.39 169	0.25 101	0.38 276	0.70 222	0.22 17	0.10 117	2.13 562	0.11 218	0.09 89	0.16 160	1.18 487

fast-acv-ft	0.67 341	1.24 449	3.26 497	0.39 320	0.30 278	0.80 459	0.48 448	0.74 232	0.76 381	0.60 342	0.78 464	0.76 422	0.60 441	0.70 222	0.78 385	0.16 401	0.15 229	0.18 458	0.17 321	0.38 473	0.24 121

ToySt	0.67 341	0.88 349	2.61 365	0.39 320	0.73 468	0.61 307	0.38 396	0.78 253	0.73 346	0.43 159	0.70 419	0.72 404	0.45 353	0.66 206	0.62 325	0.14 351	0.63 404	0.13 336	0.33 469	0.24 314	1.18 487

PSM-AAD	0.67 341	0.29 11	2.41 256	0.37 282	0.23 190	0.86 477	1.15 559	0.62 175	0.66 254	0.64 387	0.71 434	0.67 368	2.90 579	0.65 203	0.32 147	0.10 117	0.08 46	0.17 438	0.15 281	0.14 127	0.34 189

HSM	0.67 341	0.92 369	2.29 223	0.30 141	0.29 264	0.65 372	0.29 304	0.98 424	0.67 267	0.59 331	0.58 329	1.39 548	0.65 455	2.56 541	0.45 239	0.11 211	0.09 100	0.10 150	0.08 58	0.18 208	0.24 121

Occ-G	0.68 348	0.54 206	2.08 168	0.99 514	0.74 469	0.38 55	0.25 227	0.46 62	0.78 399	0.40 141	0.36 150	0.46 252	0.22 109	0.90 287	0.70 354	0.09 49	1.53 524	0.09 88	0.16 303	0.31 412	2.06 549

raft_robust	0.68 348	1.24 449	2.42 260	0.30 141	0.57 427	0.53 184	0.25 227	0.95 405	0.79 412	0.49 206	0.46 206	1.12 529	0.74 482	1.50 399	0.61 322	0.09 49	0.62 402	0.10 150	0.30 438	0.26 356	0.30 161

SACVNet	0.68 348	1.08 402	2.58 351	0.38 302	0.28 256	0.65 372	0.37 386	0.91 373	0.65 246	0.67 412	0.62 358	0.69 393	0.47 375	2.07 500	0.65 339	0.18 436	0.14 211	0.16 421	0.15 281	0.39 482	0.41 239

ADLNet	0.68 348	1.02 388	2.68 400	0.35 250	0.34 318	0.67 393	0.34 365	0.95 405	0.79 412	0.70 426	0.62 358	0.80 440	0.46 364	1.77 449	0.69 352	0.15 382	0.12 178	0.14 372	0.14 257	0.31 412	0.54 320

XPNet_ROB	0.68 348	1.11 410	2.28 220	0.38 302	0.27 241	0.67 393	0.47 446	0.94 391	0.75 372	0.80 466	0.71 434	0.81 444	0.54 409	1.72 439	0.84 400	0.22 482	0.16 244	0.16 421	0.15 281	0.25 336	0.45 273

ETE_ROB	0.68 348	1.09 403	2.32 230	0.38 302	0.26 228	0.69 402	0.51 458	1.49 554	0.75 372	0.81 470	0.71 434	0.85 463	0.51 397	1.39 378	0.70 354	0.17 422	0.14 211	0.19 465	0.16 303	0.24 314	0.35 196

LALA_ROB	0.68 348	1.14 416	2.50 321	0.37 282	0.29 264	0.78 452	0.55 473	0.99 433	0.84 453	0.82 476	0.68 401	0.93 488	0.50 393	1.01 307	0.89 406	0.21 475	0.15 229	0.21 481	0.18 334	0.26 356	0.30 161

SCV	0.69 355	0.68 264	1.95 139	0.90 497	1.04 515	0.49 136	0.24 201	0.98 424	0.73 346	0.54 262	0.31 115	0.24 92	0.20 91	1.32 371	0.26 77	0.11 211	1.59 528	0.09 88	0.32 455	0.34 437	1.58 527

UGAM	0.69 355	0.84 333	2.66 385	0.40 333	0.20 133	0.53 184	0.34 365	0.63 183	0.74 366	0.45 172	0.74 444	0.95 496	0.36 260	2.57 542	0.42 220	0.11 211	0.45 362	0.17 438	0.19 352	0.43 504	0.57 335

STrans-v2	0.69 355	0.62 243	2.66 385	0.28 102	0.23 190	0.57 241	0.32 342	1.01 453	0.77 394	0.92 491	0.84 474	0.88 476	0.92 514	1.81 459	1.19 461	0.10 117	0.07 10	0.10 150	0.09 89	0.12 86	0.30 161

DEmStereo	0.69 355	0.40 122	2.42 260	0.42 348	0.18 84	0.66 385	0.88 535	0.54 122	0.64 239	0.60 342	1.00 509	0.45 243	1.24 536	1.53 404	2.21 535	0.10 117	0.08 46	0.10 150	0.10 126	0.11 73	0.14 35

FADNet-RVC	0.69 355	1.65 532	2.74 425	0.35 250	0.26 228	0.60 287	0.29 304	0.91 373	0.67 267	0.46 184	0.51 250	0.62 339	0.46 364	1.75 444	0.81 394	0.17 422	0.20 287	0.17 438	0.18 334	0.60 535	0.39 223

RASNet	0.69 355	1.05 397	2.59 353	0.37 282	0.47 400	0.66 385	0.33 356	0.82 286	0.76 381	0.51 237	0.65 386	0.93 488	0.62 446	2.20 515	0.80 390	0.14 351	0.09 100	0.09 88	0.11 174	0.18 208	0.37 206

PS-NSSS	0.69 355	1.37 486	2.44 273	0.31 159	0.32 301	0.64 356	0.34 365	1.04 475	0.74 366	0.56 287	0.75 451	0.51 280	0.42 323	2.41 533	0.54 288	0.24 497	0.17 257	0.27 508	0.18 334	0.30 402	0.23 112

MyStereo06	0.70 362	0.72 286	3.51 525	0.31 159	0.25 211	0.60 287	0.30 320	0.90 366	0.67 267	1.48 557	0.53 266	0.84 457	0.57 422	0.60 176	1.11 448	0.09 49	0.55 387	0.12 275	0.20 363	0.16 160	0.56 329

MSKI-zero shot	0.70 362	0.44 157	2.62 370	1.47 546	0.75 471	0.56 218	0.20 89	0.80 268	0.45 81	0.60 342	0.52 259	0.44 231	0.17 38	0.70 222	0.26 77	0.09 49	2.87 588	0.09 88	0.32 455	0.14 127	0.50 295

DMCA-RVC	0.70 362	1.30 462	3.59 532	0.37 282	0.89 492	0.57 241	0.31 331	0.73 230	0.59 194	0.69 422	0.54 286	0.59 325	0.57 422	1.25 361	0.66 342	0.16 401	0.38 347	0.20 475	0.15 281	0.22 291	0.23 112

HSM-Net_RVC	0.70 362	0.40 122	2.45 291	0.27 86	0.19 117	0.68 399	0.30 320	1.29 539	0.73 346	0.73 439	0.70 419	0.77 424	0.45 353	3.73 584	0.46 244	0.13 310	0.09 100	0.10 150	0.09 89	0.13 103	0.32 177
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCSM	0.71 366	1.29 460	2.40 250	0.38 302	0.43 386	0.70 405	0.54 468	1.14 522	0.68 294	0.56 287	0.77 458	0.85 463	0.54 409	1.83 466	0.74 373	0.17 422	0.17 257	0.17 438	0.20 363	0.30 402	0.36 204

ACV-stereo	0.71 366	0.85 338	3.01 473	0.33 202	0.25 211	1.01 508	0.59 485	0.62 175	0.54 149	0.42 151	0.45 201	1.54 555	1.44 546	1.40 380	0.73 368	0.14 351	0.13 194	0.12 275	0.11 174	0.20 262	0.35 196

AE-Stereo	0.71 366	0.32 46	2.44 273	0.44 366	0.50 403	0.58 252	0.23 175	1.08 503	0.67 267	0.67 412	0.51 250	0.47 261	0.24 134	0.63 189	0.32 147	0.09 49	2.15 566	0.11 218	0.45 511	0.22 291	2.01 545

xx1	0.71 366	0.73 289	2.43 265	0.67 467	0.52 409	0.76 436	0.24 201	0.85 320	1.05 523	0.77 455	0.39 169	0.46 252	0.37 266	0.70 222	0.22 17	0.10 117	2.13 562	0.12 275	0.41 504	0.16 160	1.18 487

GrayStereo	0.71 366	0.27 3	2.40 250	0.89 495	0.23 190	0.62 329	1.40 575	0.67 200	0.70 318	0.72 438	0.77 458	0.55 306	3.03 580	0.60 176	0.28 100	0.10 117	0.08 46	0.10 150	0.21 375	0.12 86	0.37 206

FADNet	0.71 366	1.60 526	2.53 328	0.33 202	0.30 278	0.67 393	0.29 304	0.92 380	0.75 372	0.45 172	0.49 234	0.66 365	0.57 422	1.85 471	0.85 401	0.46 540	0.20 287	0.17 438	0.20 363	0.60 535	0.37 206

iResNetv2_ROB	0.71 366	1.90 549	3.48 523	0.43 361	0.22 160	0.60 287	0.29 304	0.96 408	0.78 399	0.60 342	0.65 386	0.60 332	0.46 364	0.80 264	1.21 464	0.12 262	0.08 46	0.10 150	0.07 35	0.44 508	0.33 181

DRN-Test	0.71 366	0.79 318	2.83 445	0.40 333	0.44 388	0.80 459	0.41 409	1.07 500	0.83 441	0.82 476	0.64 379	0.68 382	0.57 422	1.78 452	0.79 388	0.16 401	0.13 194	0.17 438	0.16 303	0.24 314	0.51 302

StereoDRNet	0.71 366	1.24 449	2.56 345	0.42 348	0.45 391	0.73 421	0.46 442	0.98 424	0.81 428	0.77 455	0.56 311	0.74 412	0.48 382	1.69 437	0.91 409	0.15 382	0.14 211	0.15 401	0.15 281	0.26 356	0.51 302

NCCL2	0.71 366	1.32 464	2.30 225	0.44 366	0.31 288	0.71 411	0.67 511	0.89 357	0.69 307	0.70 426	0.61 351	0.85 463	0.54 409	1.58 420	0.70 354	0.20 464	0.17 257	0.66 555	0.25 405	0.26 356	0.38 215

TCMNet	0.72 376	1.15 422	2.78 434	0.51 410	0.52 409	0.73 421	0.39 402	0.94 391	0.78 399	0.60 342	0.68 401	0.63 343	0.46 364	1.71 438	0.72 364	0.18 436	0.19 272	0.23 494	0.18 334	0.40 489	0.56 329

1test111	0.72 376	0.73 289	2.43 265	0.67 467	0.52 409	0.76 436	0.24 201	0.81 277	0.83 441	0.77 455	0.39 169	0.25 101	0.38 276	1.03 310	0.75 375	0.10 117	2.13 562	0.11 218	0.09 89	0.16 160	1.18 487

FAT-Stereo	0.72 376	0.60 230	2.86 452	0.37 282	0.29 264	0.64 356	0.55 473	1.01 453	0.91 484	0.76 453	0.94 497	0.93 488	0.79 493	1.82 462	0.60 313	0.19 453	0.19 272	0.17 438	0.16 303	0.23 307	0.47 280

SCV_C0	0.73 379	0.68 264	2.05 163	1.50 550	0.92 496	0.45 104	0.20 89	0.96 408	0.71 332	0.65 403	0.33 131	0.31 153	0.20 91	1.25 361	0.52 275	0.09 49	1.68 536	0.08 39	0.30 438	0.27 370	1.52 524

MyStereo8	0.73 379	1.16 425	2.89 455	0.53 416	0.34 318	0.71 411	0.20 89	1.87 570	0.59 194	0.53 256	0.66 393	0.50 275	0.33 246	1.27 366	0.62 325	0.10 117	1.19 472	0.10 150	0.21 375	0.21 274	0.61 349

ADLNet2	0.73 379	1.22 443	3.28 499	0.34 227	0.36 341	0.65 372	0.37 386	0.94 391	0.87 469	0.57 306	0.65 386	0.92 483	0.48 382	2.05 498	0.60 313	0.13 310	0.11 160	0.11 218	0.11 174	0.37 465	0.38 215

hitnet-ft	0.73 379	1.09 403	2.59 353	0.28 102	0.22 160	0.71 411	0.36 383	0.89 357	0.67 267	0.58 312	0.83 472	1.03 511	0.94 518	2.31 521	0.70 354	0.23 490	0.14 211	0.41 538	0.13 234	0.24 314	0.28 146

MoCha-V2	0.74 383	0.78 314	2.18 197	1.01 515	1.55 553	0.36 40	0.19 75	0.61 171	0.49 101	0.33 109	0.34 139	0.30 145	0.27 181	1.56 408	0.47 249	0.09 49	1.94 549	0.08 39	0.37 490	0.18 208	1.62 531

IGEV++	0.74 383	0.70 276	2.05 163	1.11 524	1.09 524	0.32 21	0.21 115	0.75 236	0.43 66	0.30 97	0.30 104	0.22 72	0.27 181	0.98 303	0.31 137	0.10 117	2.50 580	0.08 39	0.15 281	0.27 370	2.70 572

cc1	0.74 383	0.73 289	2.43 265	0.67 467	0.52 409	0.76 436	0.24 201	0.85 320	1.05 523	0.77 455	0.39 169	0.25 101	0.38 276	0.70 222	0.22 17	0.10 117	2.13 562	0.11 218	0.09 89	0.25 336	2.20 559

IGEVStereo-DCA	0.74 383	0.74 299	2.09 172	0.76 480	0.77 476	0.45 104	0.23 175	0.49 80	0.62 217	0.71 435	0.22 44	0.30 145	0.28 197	1.29 368	1.53 494	0.10 117	1.50 521	0.10 150	0.18 334	0.24 314	2.22 561

tt1	0.74 383	0.73 289	2.34 233	0.67 467	0.63 449	0.75 431	0.24 201	0.85 320	0.96 504	0.81 470	0.38 163	0.26 112	0.35 256	0.64 196	0.22 17	0.10 117	2.16 567	0.11 218	0.09 89	0.25 336	2.19 556

anonymousa	0.74 383	0.60 230	2.58 351	0.96 507	1.33 541	0.61 307	0.26 244	0.69 208	0.56 168	0.55 275	0.84 474	0.82 449	0.46 364	0.56 157	0.61 322	0.10 117	1.11 466	0.12 275	0.98 580	0.14 127	0.97 466

Wz-Net-MNSev	0.74 383	1.42 497	2.75 427	0.38 302	0.33 308	0.90 493	0.61 494	0.98 424	0.94 496	0.77 455	0.75 451	0.75 417	0.66 462	1.39 378	0.76 379	0.17 422	0.13 194	0.14 372	0.14 257	0.28 383	0.48 287

IPLG	0.74 383	1.09 403	2.87 453	0.36 269	0.21 147	1.63 551	0.60 489	1.39 548	0.63 229	1.39 548	0.51 250	0.40 203	0.86 504	1.40 380	0.37 189	0.09 49	0.07 10	0.14 372	0.12 212	0.34 437	0.23 112

FADNet-RVC-Resample	0.74 383	1.54 513	3.81 545	0.38 302	0.29 264	0.62 329	0.38 396	0.91 373	0.67 267	0.52 247	0.51 250	0.63 343	0.44 345	1.56 408	0.59 308	0.24 497	0.32 334	0.22 486	0.19 352	0.30 402	0.71 389

RP	0.74 383	1.01 386	2.48 310	0.44 366	0.45 391	0.66 385	0.45 436	0.95 405	0.87 469	0.70 426	0.95 500	0.99 503	0.82 496	1.55 406	0.82 397	0.26 507	0.19 272	0.23 494	0.20 363	0.34 437	0.38 215

stereogan	0.74 383	0.68 264	2.82 443	0.40 333	0.40 364	1.05 515	0.42 416	0.99 433	0.96 504	0.78 463	0.86 482	1.15 534	0.73 478	1.57 413	0.56 295	0.20 464	0.19 272	0.20 475	0.16 303	0.37 465	0.34 189

HART	0.75 394	0.75 304	2.22 208	0.94 503	1.59 557	0.30 13	0.19 75	0.72 226	0.85 456	0.30 97	0.52 259	0.39 194	0.16 32	0.81 268	0.43 227	0.08 19	2.61 583	0.10 150	0.07 35	0.36 457	1.61 530

model_zeroshot	0.75 394	0.94 374	2.48 310	1.88 569	0.68 461	0.72 417	0.22 136	1.01 453	0.51 119	1.10 514	0.35 146	0.63 343	0.20 91	0.78 256	0.32 147	0.12 262	1.97 551	0.10 150	0.23 392	0.12 86	0.56 329

Nwc_Net	0.75 394	1.10 408	2.96 464	0.42 348	0.39 358	0.77 446	0.39 402	1.06 496	0.73 346	0.65 403	1.00 509	0.99 503	0.74 482	1.43 386	0.99 427	0.24 497	0.15 229	0.23 494	0.26 413	0.27 370	0.30 161

NOSS_ROB	0.75 394	1.03 392	2.27 218	0.68 473	0.26 228	0.68 399	0.30 320	0.99 433	0.82 434	0.59 331	0.58 329	0.77 424	0.39 291	2.75 559	0.48 255	0.25 503	0.24 308	0.28 510	0.26 413	0.29 393	1.07 480

PSMNet_ROB	0.75 394	1.42 497	2.93 460	0.39 320	0.32 301	0.73 421	0.56 477	0.90 366	0.74 366	0.56 287	0.60 343	0.75 417	0.47 375	2.00 494	1.31 474	0.18 436	0.13 194	0.19 465	0.20 363	0.26 356	0.40 230

Zero-FE251	0.76 399	0.35 78	2.10 179	0.30 141	0.25 211	0.44 98	0.16 43	0.45 54	0.36 22	5.93 597	0.20 25	0.22 72	0.19 74	0.52 138	1.06 439	0.10 117	0.71 419	0.08 39	0.06 8	0.09 39	1.56 525

z-ln-s-r	0.76 399	1.41 492	2.84 447	0.33 202	0.27 241	0.58 252	0.37 386	0.92 380	0.89 478	0.54 262	0.81 467	0.64 351	0.48 382	2.23 516	1.74 504	0.11 211	0.08 46	0.11 218	0.09 89	0.28 383	0.40 230

DualNet (step1)	0.76 399	0.69 273	2.69 407	0.28 102	0.23 190	0.81 463	0.33 356	0.99 433	0.86 463	0.64 387	0.63 366	0.67 368	0.49 388	1.18 347	0.52 275	0.65 548	1.21 476	0.86 562	0.56 540	0.25 336	0.72 391

DispNO	0.76 399	1.36 481	3.15 489	0.32 180	0.27 241	0.59 272	0.29 304	0.88 348	0.72 341	0.55 275	0.79 466	0.83 454	0.47 375	2.46 535	1.23 468	0.12 262	0.10 131	0.18 458	0.31 446	0.20 262	0.25 125

DCRE	0.76 399	0.80 320	2.31 228	1.05 516	1.18 533	0.63 343	0.26 244	1.03 469	0.59 194	0.52 247	2.12 559	0.44 231	0.27 181	0.41 77	0.53 282	0.09 49	1.02 456	0.10 150	0.32 455	0.16 160	1.47 522

APVNet	0.76 399	1.11 410	3.23 493	0.39 320	0.36 341	0.85 476	0.44 432	0.96 408	0.73 346	0.58 312	0.69 406	0.76 422	0.56 417	2.29 520	0.82 397	0.17 422	0.18 266	0.24 500	0.19 352	0.35 451	0.27 140

GwcNet	0.76 399	1.09 403	3.68 536	0.38 302	0.45 391	0.81 463	0.45 436	0.91 373	0.89 478	0.63 376	0.77 458	0.82 449	0.51 397	1.64 428	0.85 401	0.17 422	0.16 244	0.15 401	0.15 281	0.33 427	0.34 189

AF-Net	0.76 399	1.14 416	2.74 425	0.42 348	0.41 370	0.70 405	0.41 409	1.07 500	0.94 496	0.73 439	1.05 518	1.04 515	0.86 504	1.23 355	1.00 430	0.23 490	0.15 229	0.25 505	0.18 334	0.32 422	0.35 196

ccnet	0.77 407	0.61 236	2.01 151	0.40 333	0.46 398	1.05 515	0.59 485	1.02 461	0.74 366	0.90 488	0.97 502	0.82 449	0.89 509	1.68 436	1.16 457	0.32 523	0.26 320	0.32 524	0.28 424	0.35 451	0.47 280

RYNet	0.77 407	0.91 364	2.36 235	0.37 282	0.41 370	0.88 486	0.44 432	0.99 433	0.88 473	0.65 403	0.54 286	0.92 483	0.61 444	2.70 554	1.23 468	0.15 382	0.14 211	0.17 438	0.14 257	0.27 370	0.55 327

GCAP-BAT	0.78 409	0.38 107	2.37 237	0.98 509	0.60 437	0.77 446	0.22 136	1.13 519	0.51 119	0.80 466	0.90 492	0.81 444	0.25 154	0.77 249	0.88 405	0.10 117	1.94 549	0.09 88	0.50 526	0.17 183	1.35 511

ffm	0.78 409	0.67 255	3.39 510	0.32 180	0.22 160	0.58 252	0.28 276	0.85 320	0.96 504	0.54 262	0.74 444	0.67 368	0.40 298	0.64 196	0.22 17	0.10 117	2.16 567	0.15 401	0.33 469	0.25 336	2.19 556

Syn2CoEx	0.78 409	1.43 500	3.54 529	0.44 366	0.31 288	0.64 356	0.43 423	1.04 475	0.83 441	0.64 387	0.77 458	0.74 412	0.74 482	1.91 486	0.64 334	0.20 464	0.17 257	0.19 465	0.15 281	0.30 402	0.59 344

RGC	0.78 409	1.10 408	2.55 341	0.45 373	0.45 391	0.73 421	0.40 407	1.00 443	0.75 372	0.75 449	1.04 516	1.02 510	0.73 478	1.74 442	1.15 455	0.24 497	0.19 272	0.28 510	0.26 413	0.31 412	0.38 215

HH	0.79 413	0.52 199	2.72 417	1.45 543	0.80 481	0.91 494	0.23 175	0.76 239	0.76 381	0.64 387	0.55 297	0.87 472	0.41 310	0.94 296	0.45 239	0.09 49	1.20 473	0.10 150	0.09 89	0.16 160	2.16 554

HanStereo	0.79 413	0.52 199	2.72 417	1.45 543	0.80 481	0.91 494	0.23 175	0.76 239	0.76 381	0.64 387	0.55 297	0.87 472	0.41 310	0.94 296	0.45 239	0.09 49	1.20 473	0.10 150	0.09 89	0.16 160	2.16 554

FTStereo	0.79 413	0.32 46	2.83 445	0.70 475	0.21 147	0.73 421	1.75 580	0.61 171	0.60 201	1.07 512	1.62 549	1.28 540	2.11 571	0.75 244	0.30 118	0.19 453	0.08 46	0.12 275	0.11 174	0.12 86	0.39 223

RAFT + AFF	0.79 413	1.73 538	2.99 470	0.34 227	0.35 329	0.67 393	0.51 458	1.05 483	0.79 412	0.54 262	0.58 329	0.59 325	0.81 494	1.80 457	1.21 464	0.13 310	0.27 327	0.15 401	0.14 257	0.45 511	0.69 384

AANet_RVC	0.79 413	1.46 504	2.72 417	0.34 227	0.25 211	0.59 272	0.32 342	0.88 348	0.83 441	0.62 365	0.95 500	0.80 440	0.43 336	2.46 535	1.72 502	0.38 530	0.26 320	0.10 150	0.09 89	0.25 336	0.43 252

w-ln-seven-2	0.81 418	1.56 517	3.14 488	0.38 302	0.28 256	0.66 385	0.43 423	0.93 385	0.93 494	0.73 439	0.77 458	0.72 404	0.65 455	1.82 462	1.75 506	0.14 351	0.15 229	0.15 401	0.14 257	0.36 457	0.58 339

aanetorigin	0.81 418	1.03 392	2.64 380	0.44 366	0.44 388	0.59 272	1.00 549	0.59 158	0.70 318	1.54 560	1.22 529	0.82 449	1.08 528	1.06 316	1.07 441	0.18 436	0.15 229	0.17 438	0.21 375	0.53 529	0.65 365

GANetREF_RVC	0.81 418	1.44 501	3.04 479	0.49 398	0.27 241	0.83 470	0.63 498	1.03 469	0.92 486	0.63 376	0.61 351	0.72 404	0.59 433	2.40 531	0.58 304	0.33 525	0.25 317	0.37 533	0.25 405	0.41 496	0.36 204
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
PWC_ROB	0.81 418	1.41 492	2.60 360	0.41 344	0.40 364	0.63 343	0.31 331	1.04 475	0.99 514	0.92 491	1.29 532	0.78 429	0.68 466	1.65 431	1.50 489	0.19 453	0.12 178	0.18 458	0.13 234	0.51 525	0.54 320

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 422	0.78 314	3.67 535	0.35 250	0.81 483	1.25 532	0.88 535	1.13 519	0.58 183	0.84 480	0.52 259	1.24 538	0.64 452	0.77 249	0.70 354	0.10 117	0.53 381	0.11 218	0.45 511	0.29 393	0.81 426

test_for_model	0.82 422	1.62 527	2.47 304	1.36 538	1.04 515	0.53 184	0.22 136	0.82 286	0.63 229	0.60 342	0.29 95	0.25 101	0.21 101	0.28 6	0.25 62	0.80 558	1.87 542	0.08 39	0.08 58	1.81 583	1.18 487

HBP-ISP	0.82 422	1.57 518	3.28 499	0.50 404	0.27 241	0.86 477	0.54 468	1.09 505	0.78 399	0.81 470	0.70 419	0.68 382	1.00 522	2.02 495	0.47 249	0.24 497	0.24 308	0.29 518	0.25 405	0.28 383	0.52 309

S-Stereo	0.82 422	0.73 289	3.79 541	0.40 333	0.37 347	0.70 405	0.69 515	1.00 443	1.03 519	0.63 376	0.92 495	0.82 449	0.59 433	2.35 524	0.71 360	0.18 436	0.22 299	0.17 438	0.18 334	0.30 402	0.67 372

CVANet_RVC	0.82 422	1.18 431	3.98 551	0.40 333	0.28 256	0.63 343	0.43 423	0.90 366	0.78 399	1.14 520	0.69 406	0.68 382	0.52 404	2.62 547	0.48 255	0.20 464	0.13 194	0.22 486	0.37 490	0.37 465	0.48 287

PASM	0.82 422	1.00 383	2.68 400	0.52 412	0.48 401	0.65 372	0.59 485	0.83 297	0.89 478	0.82 476	0.73 441	0.89 479	0.68 466	2.39 530	0.73 368	0.35 528	0.37 343	0.36 531	0.41 504	0.45 511	0.51 302

TDLM	0.83 428	1.28 458	2.38 240	0.46 378	0.26 228	0.66 385	0.55 473	0.87 340	0.80 420	2.54 581	0.62 358	0.61 334	0.51 397	2.68 553	0.67 346	0.20 464	0.11 160	0.35 530	0.15 281	0.33 427	0.48 287

PWCDC_ROB	0.83 428	1.57 518	2.63 371	0.48 385	0.37 347	0.78 452	0.29 304	1.04 475	1.36 553	0.63 376	2.05 558	0.64 351	0.70 473	1.10 328	1.20 462	0.33 525	0.14 211	0.15 401	0.12 212	0.63 539	0.46 278

GCST	0.84 430	1.48 507	3.02 475	1.12 527	1.09 524	0.62 329	0.19 75	0.79 262	0.56 168	0.60 342	0.65 386	0.50 275	0.31 232	1.24 357	0.74 373	0.76 556	0.46 363	0.84 561	0.64 553	0.71 544	0.57 335

rrr	0.84 430	0.74 299	3.40 515	0.76 480	0.77 476	0.45 104	0.28 276	1.23 535	0.84 453	0.71 435	0.22 44	0.30 145	0.28 197	1.29 368	1.53 494	0.10 117	1.50 521	0.10 150	0.29 428	0.24 314	1.75 537

GASNet	0.84 430	1.98 552	4.07 555	0.48 385	0.33 308	0.58 252	0.34 365	0.97 416	0.81 428	0.60 342	0.59 334	0.74 412	0.55 415	2.08 503	1.18 458	0.22 482	0.15 229	0.19 465	0.17 321	0.55 531	0.29 152

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 430	1.41 492	2.80 437	0.94 503	0.35 329	0.89 490	0.41 409	0.89 357	0.66 254	0.57 306	0.63 366	0.75 417	0.38 276	2.37 526	0.55 291	1.16 575	0.31 333	0.36 531	0.21 375	0.59 534	0.63 357

edge stereo	0.84 430	0.74 299	3.42 520	0.38 302	1.21 535	0.63 343	0.41 409	0.98 424	0.83 441	0.81 470	0.88 487	1.14 532	0.73 478	2.16 512	0.89 406	0.22 482	0.20 287	0.26 507	0.18 334	0.38 473	0.43 252

SHD	0.84 430	1.14 416	2.54 333	0.80 489	0.52 409	0.76 436	0.34 365	1.16 526	1.29 547	1.11 516	0.85 477	0.98 500	0.74 482	1.25 361	1.48 488	0.22 482	0.37 343	0.20 475	0.27 422	0.36 457	0.41 239

XQC	0.84 430	1.32 464	2.61 365	0.78 486	0.44 388	0.89 490	0.53 465	1.16 526	1.07 526	0.85 482	0.69 406	0.92 483	0.73 478	1.40 380	1.44 486	0.24 497	0.35 340	0.23 494	0.26 413	0.45 511	0.39 223

RTSC	0.84 430	1.40 491	2.67 393	0.50 404	0.40 364	0.83 470	0.33 356	1.11 512	1.14 535	0.93 495	0.82 470	0.84 457	0.58 430	1.34 374	1.82 513	0.18 436	0.49 371	0.14 372	0.30 438	0.46 515	0.42 244

PDISCO_ROB	0.84 430	1.46 504	2.84 447	0.65 459	0.59 432	1.17 528	0.48 448	1.19 531	1.08 528	0.67 412	0.72 439	1.00 506	0.61 444	1.24 357	1.05 436	0.38 530	0.18 266	0.28 510	0.24 396	0.58 533	0.44 268

LL-Strereo	0.85 439	1.73 538	3.06 483	0.37 282	0.61 446	0.54 195	0.33 356	1.01 453	0.76 381	0.69 422	0.58 329	0.85 463	0.78 491	2.65 550	0.54 288	0.14 351	0.58 393	0.14 372	0.12 212	0.42 499	1.05 478

Wz-Net-SNSev	0.85 439	1.83 545	3.36 505	0.42 348	0.31 288	0.71 411	0.66 506	1.04 475	0.94 496	0.68 418	0.85 477	0.96 497	0.62 446	1.75 444	1.14 453	0.16 401	0.15 229	0.16 421	0.17 321	0.39 482	0.63 357

DANet	0.85 439	0.68 264	2.41 256	1.18 530	0.48 401	0.77 446	1.23 567	0.93 385	1.53 560	0.90 488	0.72 439	0.97 499	0.57 422	1.86 473	1.05 436	0.18 436	0.16 244	0.19 465	0.16 303	0.26 356	0.67 372
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
w-ln-seven	0.86 442	1.50 510	3.03 478	0.38 302	0.35 329	1.02 510	0.48 448	1.06 496	1.13 533	0.92 491	0.86 482	0.86 471	0.60 441	1.67 432	1.89 516	0.15 382	0.14 211	0.16 421	0.15 281	0.35 451	0.57 335

anonymousdsp	0.86 442	0.59 229	2.65 381	1.33 535	1.25 537	0.56 218	0.23 175	0.54 122	0.71 332	1.13 519	0.25 69	0.22 72	0.24 134	1.24 357	0.24 45	0.09 49	2.34 575	0.10 150	0.18 334	0.25 336	3.12 580

anonymity	0.86 442	0.68 264	1.44 65	0.64 456	0.83 485	0.67 393	0.52 462	0.98 424	0.73 346	0.96 497	0.70 419	0.81 444	0.86 504	1.10 328	1.34 476	0.64 547	0.72 421	0.58 550	1.44 589	0.60 535	0.91 447

IGEV-Stereo	0.86 442	0.60 230	2.65 381	1.35 537	1.25 537	0.56 218	0.23 175	0.54 122	0.71 332	1.14 520	0.25 69	0.22 72	0.24 134	1.24 357	0.24 45	0.09 49	2.34 575	0.10 150	0.18 334	0.25 336	3.13 581
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 442	1.57 518	2.80 437	0.68 473	0.59 432	0.78 452	0.38 396	0.97 416	0.74 366	0.63 376	0.70 419	1.01 507	0.68 466	1.02 308	1.22 467	0.45 538	0.34 339	0.89 566	0.51 531	0.73 546	0.58 339

test_xeample3	0.86 442	0.75 304	3.36 505	0.65 459	0.76 474	0.49 136	0.33 356	1.21 534	0.80 420	0.61 352	0.23 57	0.30 145	0.29 215	1.17 345	1.57 497	0.10 117	1.79 539	0.10 150	0.40 499	0.25 336	2.09 550

CBMV	0.86 442	1.00 383	2.82 443	0.35 250	0.21 147	0.78 452	0.78 526	1.05 483	0.87 469	0.90 488	0.74 444	0.87 472	1.89 566	1.67 432	1.38 484	0.19 453	0.20 287	0.21 481	0.19 352	0.28 383	0.84 431
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 449	1.51 511	2.90 457	0.31 159	0.24 202	0.71 411	0.25 227	1.00 443	0.65 246	0.45 172	0.57 322	0.61 334	0.44 345	1.53 404	0.75 375	0.94 563	0.97 446	0.28 510	1.00 581	0.89 556	1.36 514

MSCF	0.88 450	0.84 333	1.67 92	2.15 575	1.87 566	0.51 154	0.21 115	0.63 183	0.61 206	0.32 104	0.29 95	0.17 41	0.30 226	1.06 316	0.67 346	0.11 211	1.92 544	0.08 39	0.31 446	0.19 239	3.72 590

anonymousdsp2	0.88 450	0.31 32	1.96 143	1.06 517	1.56 554	0.57 241	0.22 136	0.84 306	0.98 511	1.20 531	0.37 156	0.65 356	0.26 166	1.19 350	0.46 244	0.10 117	2.40 579	0.10 150	0.13 234	0.19 239	2.96 576

MIPNet	0.88 450	1.07 399	2.85 450	0.61 447	0.18 84	1.46 541	1.37 571	1.65 563	0.78 399	1.93 566	0.85 477	0.75 417	1.66 556	0.87 276	0.34 171	0.10 117	0.08 46	0.11 218	0.32 455	0.27 370	0.26 133

THIR-Stereo	0.88 450	0.85 338	2.33 232	0.26 70	0.16 43	0.59 272	2.69 587	0.62 175	0.54 149	0.62 365	1.61 548	0.96 497	1.77 562	1.67 432	2.20 534	0.10 117	0.08 46	0.14 372	0.11 174	0.16 160	0.21 96

NCC-stereo	0.88 450	1.22 443	2.97 465	0.60 441	0.45 391	1.88 562	0.48 448	1.04 475	0.75 372	0.70 426	0.85 477	0.93 488	0.84 499	1.81 459	1.51 492	0.28 514	0.19 272	0.23 494	0.31 446	0.27 370	0.35 196

Abc-Net	0.88 450	1.22 443	2.97 465	0.60 441	0.45 391	1.88 562	0.48 448	1.04 475	0.75 372	0.70 426	0.85 477	0.93 488	0.84 499	1.81 459	1.51 492	0.28 514	0.19 272	0.23 494	0.31 446	0.27 370	0.35 196
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 450	1.45 502	2.68 400	0.38 302	0.35 329	0.95 502	0.51 458	0.92 380	0.81 428	0.89 486	0.84 474	0.61 334	1.35 539	1.26 365	3.38 568	0.14 351	0.12 178	0.17 438	0.19 352	0.28 383	0.34 189

CBMV_ROB	0.88 450	0.75 304	2.73 422	0.36 269	0.22 160	0.76 436	0.47 446	1.05 483	0.81 428	1.06 511	1.04 516	0.88 476	1.36 541	2.17 514	2.03 521	0.23 490	0.24 308	0.27 508	0.25 405	0.27 370	0.73 395

Select-FE	0.89 458	0.94 374	2.99 470	0.50 404	1.03 513	1.31 534	0.92 540	1.40 549	0.59 194	1.11 516	0.55 297	1.16 536	0.75 486	0.91 289	1.20 462	0.11 211	0.46 363	0.11 218	0.49 523	0.14 127	1.09 482

DA	0.89 458	0.42 132	2.01 151	1.10 521	1.65 559	0.88 486	0.22 136	0.63 183	0.92 486	0.41 143	0.70 419	0.29 139	0.27 181	1.52 402	0.40 204	0.10 117	2.35 577	0.09 88	0.07 35	0.11 73	3.60 588

GGEV	0.89 458	0.42 132	2.01 151	1.10 521	1.65 559	0.88 486	0.22 136	0.63 183	0.92 486	0.41 143	0.70 419	0.29 139	0.27 181	1.52 402	0.40 204	0.10 117	2.35 577	0.09 88	0.07 35	0.11 73	3.60 588

GASTEREO	0.89 458	0.83 328	1.67 92	2.15 575	1.89 567	0.52 174	0.21 115	0.62 175	0.62 217	0.33 109	0.31 115	0.16 32	0.31 232	1.11 333	0.68 349	0.11 211	1.92 544	0.08 39	0.29 428	0.19 239	3.79 591

ttt	0.89 458	0.51 195	2.51 322	0.36 269	0.31 288	0.61 307	0.28 276	1.07 500	0.92 486	0.56 287	0.77 458	0.55 306	0.37 266	2.27 518	3.51 571	0.16 401	1.21 476	0.13 336	0.31 446	0.18 208	1.26 502

AEACV	0.89 458	0.29 11	1.84 112	2.50 583	1.68 561	0.53 184	0.21 115	1.01 453	0.42 60	0.68 418	0.31 115	0.22 72	0.39 291	1.63 425	0.25 62	0.09 49	2.60 581	0.09 88	0.54 536	0.23 307	2.27 566

TRStereo	0.89 458	1.02 388	2.91 458	4.59 595	0.31 288	0.93 498	0.23 175	1.93 574	0.66 254	0.37 125	0.54 286	0.48 269	0.40 298	0.67 209	0.29 111	0.13 310	0.37 343	0.11 218	0.48 521	0.13 103	1.21 494

z-mn7	0.90 465	2.01 556	3.02 475	0.37 282	0.29 264	1.02 510	0.48 448	0.97 416	1.33 550	0.71 435	1.36 540	0.85 463	0.62 446	2.15 510	1.50 489	0.15 382	0.13 194	0.14 372	0.13 234	0.34 437	0.53 315

EGLCR-Stereo	0.90 465	0.31 32	1.90 129	1.60 553	0.95 500	1.14 525	0.42 416	0.85 320	0.43 66	1.74 564	0.21 33	0.27 124	0.17 38	1.56 408	0.30 118	0.10 117	2.60 581	0.10 150	0.09 89	0.10 59	3.10 579

DDUNet	0.90 465	1.63 530	2.77 432	0.77 483	0.69 463	0.83 470	0.44 432	0.90 366	0.70 318	0.68 418	0.76 454	0.92 483	0.54 409	1.14 339	1.35 478	0.61 546	0.37 343	0.96 568	0.52 533	0.77 552	0.67 372

IGEV-FE	0.91 468	0.39 114	3.80 542	0.42 348	1.95 571	0.56 218	0.64 500	0.84 306	0.55 160	1.45 553	0.53 266	0.79 432	0.42 323	0.57 161	1.13 451	0.10 117	0.49 371	0.10 150	0.34 474	0.19 239	2.97 577

PAM	0.91 468	0.43 144	2.67 393	0.77 483	0.89 492	1.81 559	1.22 566	1.13 519	0.78 399	1.16 523	0.91 494	1.39 548	0.68 466	0.76 247	1.06 439	0.10 117	0.98 448	0.10 150	0.50 526	0.14 127	0.66 367

IGEV_Zeroshot_test	0.91 468	0.39 114	3.80 542	0.42 348	1.95 571	0.56 218	0.64 500	0.84 306	0.55 160	1.45 553	0.53 266	0.79 432	0.42 323	0.57 161	1.13 451	0.10 117	0.49 371	0.10 150	0.34 474	0.19 239	2.97 577

zh-mn7	0.92 471	2.02 558	3.80 542	0.35 250	0.28 256	0.73 421	0.41 409	1.00 443	1.15 537	1.03 507	1.30 534	0.75 417	0.62 446	1.98 492	1.55 496	0.17 422	0.14 211	0.14 372	0.14 257	0.31 412	0.57 335

GREAT-IGEV	0.92 471	0.56 218	2.08 168	0.98 509	2.29 580	0.47 125	0.18 67	0.35 9	0.78 399	0.74 446	0.33 131	0.15 17	0.18 58	1.00 305	0.55 291	0.09 49	3.79 595	0.07 1	0.26 413	0.22 291	3.26 583

SQANet	0.92 471	1.96 550	3.23 493	0.77 483	0.83 485	0.76 436	0.38 396	0.87 340	0.68 294	0.64 387	0.69 406	0.73 410	0.52 404	1.35 375	1.36 480	0.80 558	0.30 331	0.60 552	0.29 428	0.93 557	0.70 387

AAGNet	0.92 471	0.40 122	2.53 328	0.60 441	1.01 510	0.62 329	0.45 436	0.52 105	0.68 294	0.58 312	0.53 266	0.50 275	0.72 475	1.22 352	7.32 597	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.16 160	0.10 8

Consistency-Raft	0.92 471	1.21 438	3.50 524	0.98 509	0.63 449	0.77 446	0.54 468	1.02 461	1.01 516	0.62 365	1.03 514	0.65 356	1.04 525	0.81 268	1.36 480	0.45 538	0.47 367	0.51 548	0.59 548	0.65 541	0.47 280

DeepPrunerF	0.92 471	1.33 469	3.41 517	0.46 378	0.51 406	0.64 356	0.49 455	1.16 526	2.62 582	0.65 403	0.61 351	0.65 356	0.62 446	2.23 516	1.31 474	0.23 490	0.19 272	0.30 519	0.28 424	0.39 482	0.34 189

GANet	0.92 471	1.20 436	2.68 400	0.45 373	0.27 241	0.76 436	0.66 506	0.94 391	0.77 394	0.79 464	1.17 524	0.84 457	0.91 511	2.72 555	1.76 508	0.18 436	0.42 357	0.44 544	0.20 363	0.33 427	0.94 457

gasm-f	0.93 478	0.71 280	2.09 172	2.15 575	2.42 582	0.54 195	0.26 244	0.66 195	0.45 81	0.43 159	0.33 131	0.16 32	0.22 109	0.70 222	0.93 410	0.13 310	2.28 572	0.09 88	0.06 8	0.39 482	3.58 586

PA-Net	0.93 478	1.36 481	4.14 557	0.64 456	0.41 370	0.70 405	0.53 465	0.91 373	0.88 473	0.53 256	0.60 343	0.70 399	0.54 409	2.40 531	2.57 549	0.17 422	0.28 329	0.19 465	0.28 424	0.25 336	0.48 287
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 480	0.31 32	1.80 104	0.90 497	2.52 583	0.54 195	0.15 32	0.69 208	1.02 517	0.25 48	0.18 15	0.18 51	0.14 14	0.63 189	0.35 179	0.09 49	3.76 594	0.07 1	0.47 518	0.07 2	4.59 599

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 480	0.84 333	3.40 515	1.46 545	0.78 479	1.37 537	0.70 517	1.11 512	0.68 294	0.80 466	1.29 532	1.09 525	0.59 433	1.16 342	1.01 432	0.14 351	0.53 381	0.11 218	0.46 516	0.31 412	0.86 439

FBW_ROB	0.94 480	1.23 448	2.35 234	0.46 378	0.32 301	0.87 484	0.46 442	1.15 523	0.97 510	0.83 479	0.78 464	1.01 507	0.64 452	3.65 583	1.65 499	0.27 511	0.24 308	0.40 536	0.26 413	0.32 422	0.88 443

GEAStereo	0.95 483	0.48 174	1.85 117	2.15 575	3.19 587	0.55 209	0.21 115	0.66 195	0.45 81	0.43 159	0.22 44	0.16 32	0.18 58	1.06 316	0.97 416	0.13 310	2.28 572	0.09 88	0.06 8	0.33 427	3.58 586

AIO_rvc	0.95 483	1.02 388	2.57 349	2.80 590	1.91 569	0.37 45	0.24 201	0.52 105	0.60 201	0.98 498	0.29 95	0.25 101	0.18 58	2.16 512	0.29 111	0.11 211	1.39 507	0.08 39	0.11 174	0.26 356	2.87 574

PAM_32	0.95 483	0.43 144	2.68 400	0.64 456	1.10 528	1.78 558	1.16 561	1.12 515	0.96 504	1.07 512	0.90 492	1.38 547	0.76 490	0.78 256	1.11 448	0.10 117	1.29 491	0.10 150	0.50 526	0.16 160	0.98 468

CC-Net-ROB	0.95 483	1.57 518	2.93 460	0.90 497	0.39 358	0.87 484	0.44 432	1.12 515	0.83 441	0.59 331	0.69 406	0.64 351	0.50 393	2.73 557	0.93 410	0.97 566	0.40 354	0.87 565	0.29 428	0.61 538	0.66 367

riskmin	0.96 487	0.32 46	2.07 166	1.72 561	1.61 558	1.62 550	0.57 480	1.45 552	0.55 160	0.73 439	0.89 489	0.92 483	0.45 353	1.16 342	0.60 313	0.11 211	1.30 494	0.12 275	1.38 588	0.14 127	1.51 523

CrosDoStereo	0.96 487	0.49 180	2.66 385	0.27 86	0.33 308	0.54 195	3.69 591	0.77 246	0.66 254	0.70 426	1.39 541	0.53 290	1.47 549	1.77 449	3.02 563	0.10 117	0.08 46	0.11 218	0.11 174	0.22 291	0.30 161

DeepStereo_LL	0.96 487	0.49 180	2.66 385	0.27 86	0.33 308	0.54 195	3.69 591	0.77 246	0.66 254	0.70 426	1.39 541	0.53 290	1.47 549	1.77 449	3.02 563	0.10 117	0.08 46	0.11 218	0.11 174	0.22 291	0.30 161

UGAM-zero	0.97 490	0.44 157	2.48 310	0.33 202	0.86 488	1.26 533	0.76 523	1.05 483	0.52 131	0.93 495	0.45 201	1.32 544	0.81 494	2.08 503	0.49 265	0.10 117	0.52 379	0.09 88	0.47 518	0.11 73	4.43 597

xxxx	0.97 490	0.64 249	2.14 190	0.30 141	0.67 458	0.64 356	0.24 201	1.09 505	0.91 484	0.57 306	0.65 386	0.58 321	0.39 291	1.57 413	5.49 591	0.13 310	1.38 503	0.11 218	0.32 455	0.17 183	1.41 518

XX-Stereo	0.98 492	0.57 220	4.45 570	1.64 556	5.33 594	0.55 209	0.16 43	0.96 408	0.43 66	0.45 172	0.65 386	0.85 463	0.19 74	0.79 260	0.26 77	0.11 211	0.80 428	0.10 150	0.32 455	0.17 183	0.78 412

test_xeample	0.98 492	0.65 253	2.12 183	0.29 121	0.67 458	0.60 287	0.28 276	1.08 503	0.85 456	0.62 365	0.70 419	0.44 231	0.41 310	1.95 488	5.45 590	0.12 262	1.33 498	0.11 218	0.31 446	0.18 208	1.42 519

zh-sn7	0.99 494	2.20 570	3.83 546	0.40 333	0.31 288	0.82 468	0.63 498	1.02 461	0.94 496	0.81 470	1.13 523	0.84 457	0.93 516	2.49 538	1.87 515	0.17 422	0.17 257	0.16 421	0.16 303	0.37 465	0.64 362

mmx	0.99 494	0.67 255	3.39 510	0.32 180	0.22 160	0.58 252	0.28 276	1.05 483	0.92 486	0.54 262	0.74 444	0.67 368	0.40 298	2.75 559	3.86 577	0.13 310	1.25 482	0.15 401	0.33 469	0.19 239	1.28 505

xxx	0.99 494	0.67 255	3.39 510	0.32 180	0.22 160	0.58 252	0.28 276	1.05 483	0.92 486	0.54 262	0.74 444	0.67 368	0.40 298	2.75 559	3.86 577	0.13 310	1.25 482	0.15 401	0.33 469	0.19 239	1.28 505

MFMNet_re	1.01 497	1.73 538	3.04 479	0.85 493	0.76 474	0.93 498	0.81 529	1.02 461	1.10 529	1.05 509	1.06 519	0.84 457	0.96 519	0.93 295	0.97 416	0.68 553	0.61 397	0.63 554	0.60 550	0.77 552	0.80 419

252Zero-FE	1.02 498	0.31 32	1.72 96	0.26 70	0.27 241	0.31 16	0.12 4	0.42 36	0.57 175	7.97 599	0.25 69	0.13 1	0.12 5	0.75 244	0.51 272	0.09 49	5.04 602	0.07 1	0.83 571	0.09 39	0.66 367

Wz-Net-TNSev	1.02 498	2.26 576	3.69 537	0.38 302	0.31 288	1.00 507	0.71 518	1.12 515	1.02 517	0.74 446	0.73 441	1.09 525	0.91 511	2.46 535	2.15 531	0.21 475	0.20 287	0.16 421	0.20 363	0.48 520	0.62 351

222	1.02 498	0.60 230	1.95 139	0.29 121	0.51 406	0.62 329	0.24 201	1.09 505	0.86 463	0.64 387	0.67 398	0.47 261	0.42 323	1.86 473	6.73 595	0.13 310	1.21 476	0.11 218	0.32 455	0.17 183	1.44 520

G-Net	1.02 498	0.70 276	3.23 493	0.60 441	0.66 457	2.00 568	0.71 518	0.78 253	0.70 318	1.14 520	2.53 570	1.29 542	1.01 523	1.47 395	1.74 504	0.25 503	0.24 308	0.24 500	0.26 413	0.37 465	0.40 230

DPSNet	1.02 498	0.72 286	2.84 447	0.60 441	0.39 358	1.08 520	0.75 522	1.41 550	1.14 535	0.74 446	0.69 406	1.05 518	1.67 557	2.09 506	2.22 536	0.27 511	0.61 397	0.20 475	0.50 526	0.48 520	1.03 476

ADCP+	1.03 503	1.68 535	3.83 546	0.35 250	0.39 358	1.05 515	0.79 528	0.94 391	0.86 463	0.69 422	0.68 401	0.85 463	1.53 555	1.02 308	4.56 585	0.13 310	0.12 178	0.16 421	0.15 281	0.28 383	0.44 268

WZ-Net	1.04 504	1.83 545	4.20 560	0.42 348	0.36 341	0.88 486	0.71 518	1.05 483	1.11 531	0.84 480	0.94 497	1.06 519	1.17 534	2.37 526	2.24 537	0.20 464	0.14 211	0.15 401	0.16 303	0.36 457	0.53 315

PVD	1.05 505	1.21 438	2.36 235	0.84 492	0.91 495	1.04 513	0.64 500	1.32 543	1.68 565	1.43 552	1.41 543	1.14 532	1.15 532	1.49 398	1.77 509	0.27 511	0.65 406	0.28 510	0.35 478	0.40 489	0.73 395

GSStereo	1.06 506	0.48 174	1.85 117	2.42 582	3.19 587	0.55 209	0.21 115	1.59 560	0.54 149	0.29 93	0.22 44	0.17 41	0.18 58	1.06 316	0.97 416	0.13 310	2.82 586	0.08 39	0.17 321	0.33 427	3.99 593

1111x	1.06 506	0.79 318	3.29 501	0.33 202	0.60 437	0.64 356	0.33 356	1.10 508	0.92 486	0.59 331	0.69 406	0.59 325	0.47 375	2.64 549	4.61 586	0.12 262	1.38 503	0.11 218	0.49 523	0.18 208	1.30 507

ADCMid	1.06 506	1.82 544	3.53 528	0.39 320	0.36 341	0.99 505	0.58 482	1.01 453	0.94 496	1.23 537	1.02 512	1.01 507	1.01 523	1.11 333	4.04 580	0.22 482	0.19 272	0.42 540	0.32 455	0.42 499	0.53 315

test_sample9	1.07 509	0.69 273	2.69 407	0.28 102	0.23 190	0.81 463	0.33 356	0.99 433	0.86 463	0.64 387	0.63 366	0.67 368	0.49 388	2.02 495	2.70 553	0.65 548	4.33 599	0.86 562	0.56 540	0.25 336	0.72 391

ff1	1.07 509	0.67 255	3.39 510	0.32 180	0.22 160	0.58 252	0.28 276	0.85 320	0.96 504	0.54 262	0.74 444	0.67 368	0.40 298	2.75 559	3.86 577	0.10 117	2.16 567	0.15 401	0.33 469	0.25 336	2.19 556

ADCL	1.07 509	1.22 443	2.80 437	0.40 333	0.33 308	1.50 543	1.87 583	0.97 416	1.04 522	1.26 540	1.28 531	0.99 503	1.41 545	1.36 376	3.51 571	0.17 422	0.14 211	0.22 486	0.21 375	0.32 422	0.43 252

ADCPNet	1.07 509	1.37 486	4.54 572	0.38 302	0.68 461	1.36 535	0.64 500	0.93 385	0.83 441	0.79 464	0.82 470	1.08 522	1.18 535	1.30 370	2.68 552	0.21 475	0.69 413	0.21 481	0.95 578	0.30 402	0.54 320

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 513	2.01 556	2.56 345	0.49 398	0.40 364	1.49 542	0.96 542	1.02 461	0.95 502	0.85 482	0.94 497	1.06 519	0.59 433	2.92 568	1.15 455	0.43 536	0.74 423	0.32 524	0.55 537	0.74 547	1.35 511

AnyNet_C32	1.08 513	1.76 542	3.01 473	0.50 404	0.54 418	1.17 528	1.16 561	0.97 416	0.95 502	1.11 516	0.98 505	0.87 472	0.93 516	1.57 413	4.11 582	0.22 482	0.20 287	0.25 505	0.25 405	0.40 489	0.68 377

AIO_test	1.11 515	0.77 308	2.51 322	3.32 592	2.81 586	0.35 36	0.25 227	1.29 539	0.68 294	1.28 542	0.27 84	0.32 160	0.17 38	2.86 566	0.27 87	0.12 262	1.72 537	0.08 39	0.21 375	0.15 139	2.81 573

Ntro	1.11 515	2.10 564	3.52 527	0.97 508	0.87 491	1.06 518	0.54 468	1.02 461	0.93 494	0.63 376	0.76 454	0.93 488	0.67 464	1.76 446	1.71 500	1.03 569	0.46 363	0.76 560	0.41 504	1.29 571	0.86 439

SAMSARA	1.11 515	1.35 476	2.60 360	1.34 536	0.77 476	1.67 553	1.41 577	1.47 553	0.99 514	1.54 560	0.89 489	1.44 551	0.90 510	1.88 479	1.71 500	0.25 503	0.55 387	0.22 486	0.34 474	0.39 482	0.50 295

ADCS	1.14 518	2.02 558	3.36 505	0.43 361	0.37 347	0.96 504	0.81 529	1.12 515	1.17 540	1.25 539	0.98 505	1.08 522	0.92 514	1.41 384	4.97 588	0.23 490	0.21 296	0.22 486	0.23 392	0.40 489	0.67 372

otaku	1.15 519	2.10 564	3.51 525	0.98 509	0.74 469	1.02 510	0.59 485	1.03 469	0.89 478	0.70 426	1.60 547	0.98 500	0.65 455	1.63 425	1.80 512	0.99 568	0.46 363	0.73 559	0.40 499	1.30 573	0.88 443

EAI-Stereo	1.16 520	0.29 11	1.94 138	0.55 425	0.97 504	1.96 564	7.94 601	1.34 544	1.03 519	1.01 505	1.48 544	0.51 280	0.66 462	0.65 203	1.42 485	0.09 49	0.23 306	0.09 88	0.53 534	0.13 103	0.49 293

SuperB	1.19 521	1.62 527	5.29 579	0.37 282	0.26 228	0.81 463	0.87 533	0.94 391	1.19 541	0.68 418	0.68 401	0.63 343	1.37 542	1.73 440	3.30 565	0.16 401	0.12 178	0.17 438	0.16 303	2.74 593	0.63 357

AnyNet_C01	1.20 522	1.89 548	4.25 562	0.55 425	0.54 418	1.57 546	1.39 574	1.10 508	1.13 533	1.19 526	1.34 539	1.15 534	1.11 530	1.73 440	2.89 560	0.26 507	0.24 308	0.28 510	0.24 396	0.50 523	0.68 377

StereoAnything_RVC	1.22 523	1.71 537	3.17 491	2.52 584	2.63 585	0.26 7	0.15 32	0.47 71	0.54 149	0.49 206	0.71 434	0.52 287	0.19 74	1.60 424	0.57 298	0.11 211	4.13 598	0.08 39	0.05 1	0.76 550	3.79 591

SPS-STEREO	1.22 523	1.65 532	3.41 517	0.66 464	0.69 463	1.01 508	0.68 513	1.10 508	0.96 504	1.40 550	1.25 530	1.46 552	1.08 528	2.05 498	2.24 537	0.66 551	0.61 397	0.58 550	0.57 545	0.66 542	1.65 533
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 525	0.69 273	2.69 407	0.28 102	0.23 190	0.81 463	0.33 356	1.01 453	0.75 372	1.23 537	0.63 366	2.53 571	1.31 537	2.02 495	2.70 553	0.65 548	4.33 599	0.86 562	0.56 540	0.25 336	0.72 391

NaN_ROB	1.25 526	1.46 504	3.84 548	0.54 423	0.56 422	1.12 523	0.99 545	1.05 483	1.03 519	1.10 514	0.87 484	0.77 424	1.07 527	5.85 593	2.98 561	0.16 401	0.23 306	0.16 421	0.24 396	0.28 383	0.66 367

zero-FE	1.27 527	0.33 58	9.38 591	1.30 532	2.25 578	0.33 27	0.20 89	0.51 103	1.26 543	0.32 104	0.22 44	0.77 424	0.22 109	0.69 218	0.96 414	0.21 475	2.25 570	0.09 88	0.61 551	0.32 422	3.25 582

RainbowNet	1.27 527	2.22 572	3.58 531	1.14 528	0.92 496	1.08 520	0.76 523	1.19 531	1.15 537	0.77 455	0.97 502	1.08 522	0.83 498	1.64 428	1.72 502	1.20 577	1.30 494	1.01 572	0.58 546	1.23 568	0.97 466

MDST_ROB	1.28 529	0.53 203	3.84 548	0.55 425	0.45 391	4.06 588	0.60 489	1.36 545	0.89 478	2.18 572	1.17 524	0.98 500	0.72 475	4.28 587	2.12 528	0.20 464	0.16 244	0.19 465	0.17 321	0.20 262	0.84 431

EDNetEfficient	1.29 530	0.78 314	4.27 563	0.65 459	1.03 513	0.94 500	1.38 573	0.87 340	1.75 568	2.33 578	1.32 537	1.04 515	2.21 573	1.59 421	4.07 581	0.16 401	0.19 272	0.15 401	0.27 422	0.38 473	0.40 230

RTS	1.29 530	1.59 522	6.48 587	0.63 452	0.57 427	1.59 548	0.90 538	1.15 523	1.44 555	1.20 531	1.31 535	1.10 527	0.87 507	2.67 551	2.27 539	0.21 475	0.38 347	0.19 465	0.20 363	0.46 515	0.68 377

RTSA	1.29 530	1.59 522	6.48 587	0.63 452	0.57 427	1.59 548	0.90 538	1.15 523	1.44 555	1.20 531	1.31 535	1.10 527	0.87 507	2.67 551	2.27 539	0.21 475	0.38 347	0.19 465	0.20 363	0.46 515	0.68 377

WCMA_ROB	1.29 530	1.21 438	3.13 487	0.65 459	0.36 341	1.20 531	0.78 526	1.00 443	0.98 511	1.78 565	2.62 573	3.08 577	2.01 569	1.86 473	2.35 541	0.38 530	0.38 347	0.32 524	0.32 455	0.31 412	1.06 479

MeshStereo	1.29 530	1.34 472	3.04 479	0.35 250	0.28 256	1.10 522	0.69 515	1.42 551	1.07 526	2.71 585	2.43 568	2.95 573	1.50 552	2.92 568	2.03 521	0.23 490	0.22 299	0.22 486	0.19 352	0.50 523	0.69 384
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
HUF	1.33 535	0.96 377	4.06 554	2.73 588	2.17 577	0.35 36	0.24 201	1.87 570	0.75 372	1.28 542	0.29 95	1.35 545	0.19 74	1.97 491	0.43 227	0.15 382	3.91 596	0.08 39	0.06 8	0.31 412	3.41 584

SANet	1.35 536	1.80 543	4.39 568	0.41 344	0.29 264	1.72 555	0.89 537	1.17 529	2.47 580	1.22 535	1.82 552	1.72 559	1.70 559	2.57 542	3.30 565	0.18 436	0.16 244	0.16 421	0.15 281	0.34 437	0.62 351

Anonymous_2	1.36 537	0.49 180	2.03 157	1.71 560	1.58 555	2.49 578	0.58 482	1.59 560	2.31 578	0.77 455	0.88 487	1.03 511	0.58 430	1.20 351	0.66 342	0.32 523	1.38 503	1.42 585	3.87 601	0.78 554	1.56 525

CSAN	1.38 538	1.74 541	4.12 556	0.53 416	0.38 356	1.06 518	1.15 559	1.29 539	1.12 532	1.19 526	1.90 555	1.04 515	1.44 546	5.92 594	2.82 559	0.26 507	0.22 299	0.24 500	0.25 405	0.35 451	0.54 320

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 539	2.04 561	3.02 475	0.58 439	0.41 370	2.15 573	1.00 549	1.31 542	1.29 547	1.05 509	1.10 521	1.29 542	0.91 511	3.07 571	1.34 476	1.65 587	0.84 437	0.68 557	0.88 575	1.55 580	1.91 540

psmorigin	1.41 540	0.91 364	13.83 601	0.37 282	0.30 278	0.63 343	0.37 386	0.80 268	0.64 239	0.98 498	0.87 484	1.16 536	0.78 491	3.95 585	1.09 445	0.19 453	0.22 299	0.17 438	0.19 352	0.25 336	0.47 280

MSMD_ROB	1.41 540	1.03 392	2.75 427	0.41 344	0.32 301	2.00 568	0.61 494	0.96 408	1.43 554	2.97 588	2.63 574	4.76 589	2.04 570	2.44 534	1.78 510	0.30 520	0.26 320	0.32 524	0.32 455	0.32 422	0.63 357

MADNet+	1.44 542	2.19 568	6.00 584	0.89 495	0.70 465	1.58 547	1.11 554	1.56 559	1.30 549	0.89 486	1.03 514	1.25 539	1.12 531	3.29 575	2.80 557	0.48 541	0.57 391	0.39 535	0.36 488	0.63 539	0.69 384

pmcnn	1.44 542	1.25 452	3.57 530	0.74 478	1.42 545	0.72 417	0.56 477	1.04 475	1.06 525	1.03 507	2.89 580	6.01 594	0.75 486	2.54 540	3.60 573	0.14 351	0.11 160	0.08 39	0.06 8	0.34 437	0.81 426

FCDSN-DC	1.45 544	1.12 412	3.30 502	0.48 385	0.41 370	1.13 524	0.60 489	1.17 529	1.28 546	2.25 575	2.85 578	3.65 580	3.34 585	2.58 544	2.44 543	0.31 522	0.26 320	0.31 520	0.30 438	0.37 465	0.78 412
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 544	1.62 527	3.59 532	1.09 519	0.70 465	0.86 477	0.67 511	1.19 531	1.51 559	1.20 531	4.05 590	1.61 557	1.94 567	2.97 570	2.07 525	0.67 552	0.69 413	0.55 549	0.70 556	0.57 532	0.67 372
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 546	2.27 577	4.92 575	1.11 524	0.89 492	1.19 530	0.66 506	1.28 537	1.19 541	0.98 498	0.97 502	3.06 576	1.48 551	2.37 526	1.82 513	1.08 571	0.49 371	1.03 573	0.48 521	1.20 567	0.95 460

IMH-64-1	1.50 547	1.98 552	2.69 407	1.39 541	1.12 529	1.39 539	1.19 564	1.80 567	1.47 557	1.19 526	2.20 563	1.53 553	1.51 553	2.12 508	1.98 518	1.34 580	0.68 410	1.28 579	0.70 556	1.37 575	1.12 483

IMH-64	1.50 547	1.98 552	2.69 407	1.39 541	1.12 529	1.39 539	1.19 564	1.80 567	1.47 557	1.19 526	2.20 563	1.53 553	1.51 553	2.12 508	1.98 518	1.34 580	0.68 410	1.28 579	0.70 556	1.37 575	1.12 483

iRaft-Stereo_20w	1.50 547	0.42 132	4.81 573	2.24 579	2.09 575	1.36 535	1.27 568	1.38 547	0.94 496	2.07 567	0.42 183	0.85 463	0.69 471	0.87 276	1.37 482	0.10 117	4.04 597	0.09 88	0.40 499	0.17 183	4.53 598

ELAS_RVC	1.51 550	0.88 349	3.36 505	0.63 452	0.56 422	1.53 544	2.73 588	1.53 555	1.76 569	2.26 576	2.21 565	2.10 564	3.07 581	2.08 503	2.52 545	0.42 533	0.42 357	0.42 540	0.37 490	0.51 525	0.84 431
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 551	0.92 369	2.91 458	0.62 449	0.57 427	3.13 581	2.21 585	1.67 564	1.58 563	2.42 579	2.43 568	1.87 561	2.49 576	1.85 471	2.70 553	0.42 533	0.43 360	0.41 538	0.40 499	0.51 525	0.85 436
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 552	2.20 570	4.42 569	1.10 521	0.93 499	1.37 537	0.87 533	1.53 555	1.71 567	1.22 535	1.72 550	2.12 565	1.06 526	2.58 544	1.93 517	0.94 563	0.54 384	1.00 571	0.56 540	2.11 588	0.96 463

EKT-Stereo	1.56 553	0.55 214	2.60 360	2.54 585	19.66 606	0.55 209	0.22 136	0.76 239	0.51 119	0.40 141	0.36 150	0.43 216	0.27 181	0.74 242	0.42 220	0.13 310	0.17 257	0.11 218	0.16 303	0.20 262	0.50 295

MFN_U_SF_RVC	1.57 554	2.56 590	3.30 502	0.66 464	0.41 370	1.15 526	0.51 458	1.27 536	1.35 552	1.61 562	1.20 527	1.43 550	0.97 520	1.80 457	2.10 526	1.88 590	1.79 539	1.97 594	2.14 595	1.61 581	1.76 538

WAO-7	1.58 555	2.04 561	3.25 496	0.94 503	0.75 471	1.75 556	1.13 556	1.87 570	1.97 576	1.46 556	2.53 570	1.98 563	1.75 560	3.13 572	2.48 544	0.69 554	0.67 408	0.94 567	0.74 564	0.80 555	0.77 406

FC-DCNN	1.60 556	0.85 338	3.44 521	0.46 378	0.39 358	1.96 564	0.66 506	1.72 566	1.70 566	2.75 586	2.91 581	4.20 583	3.15 582	2.72 555	2.66 551	0.30 520	0.26 320	0.31 520	0.30 438	0.33 427	0.91 447

PWCK	1.62 557	2.32 581	4.27 563	1.11 524	0.56 422	1.81 559	1.84 581	1.55 557	1.54 561	1.45 553	1.81 551	1.82 560	1.38 543	3.34 576	2.14 530	1.09 573	0.57 391	0.98 570	0.59 548	1.50 579	0.79 415

FC-DCNN v2	1.65 558	0.85 338	3.39 510	0.46 378	0.39 358	2.02 570	0.66 506	1.94 575	1.84 573	2.81 587	2.99 582	4.39 587	3.25 583	2.81 563	2.75 556	0.29 519	0.26 320	0.31 520	0.30 438	0.33 427	0.91 447

WAO-6	1.69 559	1.87 547	3.21 492	1.15 529	1.01 510	2.29 574	1.06 553	1.85 569	2.84 586	1.30 545	2.59 572	2.19 566	1.67 557	2.62 547	2.52 545	0.96 565	0.68 410	1.19 576	0.84 572	1.13 563	0.95 460

DispFullNet	1.69 559	2.25 574	5.23 577	1.53 551	8.78 595	0.89 490	0.37 386	1.03 469	0.98 511	1.37 546	1.00 509	1.13 530	1.97 568	1.51 400	0.98 425	0.55 544	0.32 334	1.19 576	0.64 553	1.16 565	0.88 443

SGM-Forest	1.84 561	7.91 600	10.36 594	0.42 348	0.33 308	1.04 513	1.29 569	1.01 453	0.88 473	1.19 526	2.30 566	1.03 511	1.79 563	2.60 546	2.81 558	0.22 482	0.21 296	0.21 481	0.19 352	0.25 336	0.79 415
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 562	2.09 563	4.16 558	0.74 478	1.23 536	4.52 592	3.86 593	1.68 565	1.26 543	1.28 542	1.54 546	2.36 569	1.86 565	3.35 577	3.37 567	0.54 542	0.49 371	0.48 546	0.49 523	1.39 577	1.21 494

Dean	1.92 563	2.31 580	5.03 576	1.31 533	1.08 522	1.55 545	0.99 545	1.98 577	2.33 579	1.51 559	4.15 591	4.23 586	1.39 544	2.31 521	2.10 526	1.18 576	0.69 413	1.18 575	0.75 565	1.30 573	1.07 480

FINET	1.92 563	1.96 550	4.49 571	1.62 554	1.39 544	3.51 585	4.39 594	2.89 586	2.58 581	1.39 548	1.98 556	1.35 545	2.12 572	1.64 428	2.12 528	0.84 561	1.03 458	0.18 458	0.29 428	0.54 530	2.12 552

ACVNet-4b	2.00 565	2.19 568	4.85 574	1.09 519	0.86 488	1.15 526	0.53 465	1.11 512	1.15 537	0.65 403	1.09 520	1.97 562	0.69 471	2.31 521	9.78 601	5.73 600	0.42 357	1.03 573	0.55 537	1.89 584	0.92 451

MonStereo1	2.06 566	1.22 443	2.39 247	1.22 531	1.04 515	3.53 586	0.62 496	1.55 557	1.93 574	1.50 558	3.36 587	2.24 568	10.67 601	2.85 565	1.50 489	1.08 571	0.39 353	0.96 568	0.58 546	1.16 565	1.39 515

SDNR	2.06 566	2.93 593	2.94 462	1.55 552	5.13 593	1.98 567	0.24 201	1.95 576	2.62 582	0.92 491	2.71 576	5.76 593	0.68 466	3.61 582	3.84 576	0.33 525	0.38 347	0.22 486	0.17 321	1.13 563	2.04 548

LVE	2.10 568	2.61 591	4.30 567	1.79 564	1.81 565	1.68 554	1.04 552	2.35 580	2.78 585	1.27 541	2.87 579	4.21 585	1.46 548	2.83 564	2.02 520	2.87 595	0.92 443	1.19 576	1.47 590	1.29 571	1.18 487

SGM_RVC	2.11 569	1.07 399	2.87 453	0.98 509	0.92 496	2.72 580	1.88 584	1.91 573	12.27 600	2.09 568	1.99 557	2.47 570	2.24 574	2.87 567	2.03 521	0.54 542	0.47 367	0.42 540	0.47 518	0.74 547	1.22 496
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 570	2.46 585	3.60 534	1.70 559	1.13 531	1.65 552	0.93 541	2.13 578	1.93 574	1.37 546	2.64 575	2.19 566	1.82 564	5.77 592	2.18 533	5.70 599	1.05 459	1.31 581	0.72 561	1.39 577	1.13 485

IGEV-RUCA	2.30 571	0.38 107	1.36 49	0.41 344	1.90 568	2.03 571	1.86 582	1.37 546	1.78 570	3.73 592	3.72 588	5.06 590	8.09 598	2.15 510	1.63 498	0.26 507	0.77 424	2.71 597	1.91 593	2.43 591	2.42 568

MultiAttention	2.45 572	0.55 214	2.24 212	1.79 564	2.54 584	11.19 600	2.28 586	1.28 537	0.84 453	0.63 376	1.17 524	1.13 530	0.57 422	15.98 609	1.78 510	0.20 464	0.09 100	0.43 543	1.60 591	0.95 559	1.69 535

UNDER WATER-64	2.59 573	2.28 578	5.63 581	1.85 568	1.45 547	3.28 582	1.60 579	2.62 581	5.57 592	2.09 568	2.12 559	4.10 582	4.21 589	2.74 558	3.64 574	1.49 584	0.86 439	1.58 589	1.09 584	1.91 585	1.62 531

SGM+DAISY	2.67 574	2.14 566	4.28 565	1.92 571	2.11 576	4.36 591	5.22 597	3.17 587	3.00 587	3.24 591	3.81 589	3.03 575	3.61 586	2.53 539	3.79 575	1.15 574	1.29 491	0.66 555	0.71 560	0.95 559	2.44 569

TorneroNet-64	2.74 575	2.23 573	4.18 559	1.48 547	1.20 534	3.88 587	1.01 551	3.48 594	6.61 596	2.62 583	4.55 593	4.20 583	3.84 588	3.39 579	3.40 569	1.23 578	0.66 407	1.39 584	0.80 566	3.42 595	1.27 503

notaker	2.77 576	2.35 582	4.02 553	2.61 587	1.44 546	1.77 557	1.14 557	2.77 584	1.81 572	2.30 577	11.41 602	3.95 581	4.70 590	3.24 574	3.01 562	1.58 586	0.88 440	1.71 592	1.08 583	2.10 587	1.44 520

UNDER WATER	2.84 577	2.25 574	5.25 578	1.84 567	1.45 547	2.36 576	1.44 578	3.23 589	6.51 595	2.61 582	2.73 577	5.69 592	5.64 593	3.14 573	4.18 583	1.48 583	0.81 432	1.60 590	1.07 582	1.91 585	1.67 534

WAO-8	2.91 578	2.55 588	3.77 539	1.93 572	1.04 515	4.08 589	0.99 545	3.25 590	6.09 593	2.20 573	3.34 585	3.33 578	2.64 577	11.73 601	2.52 545	2.12 591	1.92 544	1.55 587	0.93 576	1.27 569	0.96 463

Venus	2.91 578	2.55 588	3.77 539	1.93 572	1.04 515	4.08 589	0.99 545	3.25 590	6.09 593	2.20 573	3.34 585	3.33 578	2.64 577	11.73 601	2.52 545	2.12 591	1.92 544	1.55 587	0.93 576	1.27 569	0.96 463

DGSMNet	2.93 580	0.77 308	3.44 521	3.58 594	4.25 592	2.53 579	6.86 600	1.03 469	0.88 473	0.58 312	1.85 553	0.79 432	0.62 446	1.63 425	1.46 487	4.62 598	4.98 601	5.15 603	4.71 602	4.52 599	4.37 596

MADNet++	2.94 581	2.17 567	3.27 498	2.55 586	2.28 579	3.29 584	3.37 589	2.76 583	2.67 584	3.10 589	3.20 584	2.78 572	3.25 583	4.11 586	4.68 587	2.72 594	2.27 571	3.03 600	2.43 597	2.34 590	2.59 570

xyz-stereo	3.06 582	0.44 157	30.74 620	0.24 40	0.12 5	15.34 604	0.24 201	0.56 138	0.49 101	0.62 365	7.90 597	0.64 351	0.49 388	1.44 390	1.05 436	0.09 49	0.07 10	0.34 529	0.08 58	0.13 103	0.19 80

MSAF-DinoV2	3.17 583	2.52 587	10.79 595	3.57 593	0.30 278	3.28 582	0.81 529	2.81 585	1.80 571	0.81 470	0.87 484	1.59 556	1.15 532	26.18 616	2.61 550	0.18 436	0.13 194	0.19 465	1.61 592	0.94 558	1.22 496

JetRed	3.37 584	4.96 595	10.08 593	1.48 547	1.73 563	7.63 596	5.47 598	3.47 592	2.20 577	2.42 579	2.40 567	2.98 574	2.35 575	3.52 581	6.60 594	1.33 579	1.90 543	1.38 583	1.23 586	2.30 589	2.02 546

LSM	3.40 585	1.42 497	5.81 583	9.98 601	30.74 616	0.86 477	1.14 557	0.99 433	1.26 543	1.40 550	2.18 562	0.93 488	0.85 502	1.76 446	1.03 433	0.22 482	0.35 340	0.24 500	0.29 428	0.40 489	6.21 602

U	3.41 586	0.37 97	1.27 40	0.27 86	13.75 604	19.65 611	0.15 32	0.43 41	0.33 9	0.18 7	0.19 20	0.27 124	0.15 21	0.23 2	0.19 5	0.10 117	0.06 2	17.75 614	12.73 607	0.11 73	0.10 8

MANE	3.51 587	2.03 560	3.88 550	1.89 570	2.01 573	5.98 593	4.72 595	5.87 598	7.13 597	3.80 593	5.10 595	6.11 595	5.34 592	4.39 588	5.05 589	1.07 570	1.28 489	0.50 547	0.85 573	0.76 550	2.36 567

SGM-ForestM	3.67 588	2.70 592	5.34 580	1.65 557	1.72 562	6.02 594	5.08 596	4.10 595	3.47 588	4.59 594	4.21 592	9.81 601	5.79 594	6.44 595	6.97 596	0.88 562	1.09 463	0.33 528	0.45 511	0.68 543	2.10 551

KSHMR	4.19 589	2.37 583	6.24 585	1.73 562	1.48 551	1.97 566	1.29 569	3.18 588	17.06 610	2.15 571	15.74 605	9.09 600	1.75 560	8.33 598	2.37 542	1.55 585	1.29 491	1.70 591	1.23 586	1.75 582	1.60 529

ktn	4.44 590	2.47 586	3.70 538	1.82 566	1.49 552	2.11 572	1.40 575	2.30 579	12.56 601	11.36 603	16.25 606	11.30 604	3.77 587	4.41 589	3.47 570	1.86 589	0.99 450	1.74 593	1.21 585	3.28 594	1.39 515

LE_ROB	4.55 591	2.43 584	9.94 592	2.79 589	4.03 591	2.40 577	3.54 590	2.72 582	11.04 599	11.64 604	4.69 594	5.25 591	10.74 602	4.52 590	9.73 600	0.82 560	0.70 416	1.34 582	0.97 579	0.74 547	0.94 457

tt	4.94 592	0.32 46	4.22 561	2.29 580	1.58 555	10.19 599	16.94 606	9.44 604	5.03 591	1.69 563	1.33 538	4.68 588	5.02 591	3.38 578	5.91 592	6.15 601	9.47 609	2.80 598	3.16 599	3.54 596	1.58 527

TCMNet-wrong-test	5.56 593	6.73 598	6.40 586	13.05 605	11.91 600	7.29 595	5.47 598	7.17 601	1.58 563	2.68 584	3.15 583	8.30 599	5.87 595	4.80 591	6.10 593	3.08 596	0.98 448	2.37 596	1.99 594	6.69 602	5.63 601

TorneroNet	5.60 594	2.30 579	3.98 551	1.49 549	1.26 539	14.47 602	1.11 554	4.85 596	20.66 615	10.12 600	16.30 607	11.78 605	7.35 596	3.41 580	4.38 584	1.36 582	0.70 416	1.46 586	0.87 574	2.73 592	1.33 508

coex-ft	6.14 595	1.98 552	60.80 622	0.34 227	0.30 278	0.80 459	1.17 563	0.76 239	4.34 590	19.82 611	2.15 561	1.61 557	8.77 600	1.82 462	10.36 602	0.44 537	2.05 553	0.18 458	0.19 352	0.39 482	4.61 600

HanzoNet	7.85 596	3.30 594	5.75 582	7.47 598	3.97 590	2.34 575	1.37 571	3.47 592	4.02 589	13.30 605	10.49 598	10.86 602	16.67 608	8.50 599	10.51 603	10.80 608	9.84 610	5.83 604	13.69 608	7.24 603	7.51 603

USTest	8.06 597	7.11 599	8.76 590	9.20 600	9.03 596	15.20 603	23.57 607	10.01 605	9.45 598	5.97 598	6.79 596	7.77 598	7.51 597	8.75 600	11.06 604	2.24 593	3.58 593	2.87 599	3.21 600	4.93 600	4.21 595

EDNetEfficientorigin	8.19 598	1.27 455	145.54 624	0.51 410	0.96 501	0.75 431	0.49 455	0.86 331	1.57 562	2.12 570	1.49 545	1.28 540	1.35 539	1.84 467	2.15 531	0.14 351	0.13 194	0.17 438	0.18 334	0.39 482	0.64 362

DGTPSM_ROB	8.97 599	5.94 596	13.01 599	5.95 597	11.34 598	8.54 597	24.06 608	6.47 599	13.52 602	5.19 595	11.52 603	6.18 596	11.04 603	7.02 596	13.92 605	4.47 597	7.66 603	3.90 601	7.43 605	4.34 598	7.98 604

DPSMNet_ROB	9.58 600	5.96 597	13.98 602	8.88 599	11.87 599	8.54 597	24.08 609	6.48 600	13.67 605	5.35 596	11.53 604	6.31 597	11.04 603	7.69 597	14.09 606	7.61 607	8.23 605	5.03 602	7.75 606	5.24 601	8.36 605

BEATNet-Init1	12.32 601	12.82 604	28.66 618	3.22 591	3.71 589	21.59 614	11.42 602	14.54 610	13.73 606	20.24 612	20.16 612	26.14 620	19.85 610	19.08 613	15.33 610	1.81 588	1.93 548	2.05 595	2.48 598	4.25 597	3.41 584

DPSM_ROB	12.32 601	11.13 602	12.31 597	12.90 603	12.80 602	19.81 612	28.13 614	14.50 608	14.31 607	10.62 601	11.34 600	12.03 606	11.89 606	13.08 606	15.22 608	7.09 603	8.31 606	6.47 606	7.32 603	8.69 604	8.43 606

DPSM	12.32 601	11.13 602	12.31 597	12.90 603	12.80 602	19.81 612	28.13 614	14.50 608	14.31 607	10.62 601	11.34 600	12.03 606	11.89 606	13.08 606	15.22 608	7.09 603	8.31 606	6.47 606	7.32 603	8.69 604	8.43 606

DLNR-FE	13.74 604	20.13 608	23.90 609	121.61 624	34.09 617	0.46 112	0.15 32	8.04 603	0.47 91	0.29 93	0.37 156	0.26 112	0.17 38	0.78 256	0.36 182	7.40 606	2.94 589	0.09 88	0.38 494	51.06 624	1.95 543

DLNR_Zeroshot_test	13.74 604	20.06 607	23.92 610	121.50 623	35.20 618	0.46 112	0.15 32	7.96 602	0.47 91	0.29 93	0.37 156	0.26 112	0.17 38	0.79 260	0.36 182	7.16 605	2.95 590	0.09 88	0.38 494	50.40 623	1.95 543

LRCNet_RVC	13.78 606	19.34 606	13.01 599	19.47 607	12.67 601	1.85 561	0.42 416	12.28 606	1.10 529	15.76 607	18.69 611	12.52 608	8.65 599	12.22 604	9.64 599	22.29 615	8.38 608	25.92 617	24.06 617	19.72 614	17.59 614

HaxPig	19.88 607	22.39 613	22.30 608	17.98 606	17.98 605	12.06 601	12.06 603	16.25 611	15.97 609	21.05 613	21.41 613	18.85 612	18.35 609	20.07 614	19.64 612	23.57 619	23.19 618	24.07 616	23.71 616	22.95 615	23.72 617

Anonymous_1	22.76 608	11.11 601	11.93 596	12.73 602	26.05 615	19.39 609	27.77 613	14.18 607	13.64 604	14.92 606	10.66 599	11.26 603	11.24 605	12.48 605	14.45 607	37.82 623	7.87 604	34.92 620	63.61 622	87.51 625	11.75 608

PML	22.99 609	17.34 605	8.24 589	5.48 596	9.84 597	50.35 624	102.65 625	5.84 597	13.52 602	37.08 625	104.84 625	30.61 623	23.20 615	12.09 603	7.96 598	6.27 602	2.12 561	6.31 605	2.42 596	10.67 606	2.95 575

MEDIAN_ROB	23.95 610	26.96 620	26.29 617	22.14 608	22.09 607	16.18 605	14.23 604	20.47 612	20.09 611	25.43 622	25.22 621	22.96 613	22.54 614	24.33 615	23.18 616	28.15 621	27.16 622	28.60 618	27.73 620	27.59 616	27.58 618

DPSimNet_ROB	24.35 611	23.81 619	31.38 621	25.93 610	22.83 608	31.30 615	34.38 616	20.78 613	28.92 623	27.39 623	22.99 620	28.29 622	35.76 625	15.47 608	17.82 611	24.28 620	17.90 617	22.23 615	14.12 609	19.38 613	22.12 616

RAFT-FEzeroshot	24.76 612	22.39 613	24.34 611	26.12 614	25.84 613	39.77 618	56.77 621	29.07 618	28.85 620	21.21 614	22.64 615	24.17 614	23.98 618	26.23 617	30.63 620	14.22 609	16.70 612	13.03 608	14.76 613	17.49 607	16.95 610

RAFT-FE	24.76 612	22.39 613	24.34 611	26.12 614	25.84 613	39.77 618	56.77 621	29.07 618	28.85 620	21.21 614	22.64 615	24.17 614	23.98 618	26.23 617	30.63 620	14.22 609	16.70 612	13.03 608	14.76 613	17.49 607	16.95 610

CasAABBNet	24.76 612	22.38 612	24.44 613	26.05 611	25.75 610	39.79 620	56.76 620	29.10 620	28.88 622	21.22 616	22.69 617	24.21 616	23.99 620	26.23 617	30.62 619	14.22 609	16.71 614	13.03 608	14.75 611	17.49 607	16.97 612

FlowAnything	24.80 615	22.39 613	24.71 614	26.07 612	25.75 610	39.80 621	56.70 618	29.12 621	28.95 624	21.38 619	22.83 619	24.22 617	23.96 616	26.24 620	30.65 622	14.23 612	16.78 615	13.04 611	14.84 615	17.49 607	16.93 609

Selective-RAFT-Error	24.83 616	22.44 617	24.80 615	26.10 613	25.82 612	39.85 622	56.72 619	29.21 623	29.03 625	21.29 618	22.80 618	24.25 618	24.07 621	26.28 621	30.60 618	14.24 613	16.85 616	13.04 611	14.75 611	17.53 611	17.02 613

LSM0	26.57 617	22.53 618	25.76 616	30.62 616	52.30 624	39.86 623	56.49 617	29.18 622	28.76 619	21.26 617	22.46 614	24.42 619	23.97 617	26.42 622	30.66 623	14.29 614	16.56 611	13.06 613	14.65 610	17.62 612	20.52 615

AVERAGE_ROB	26.91 618	30.28 621	29.18 619	25.78 609	25.30 609	19.49 610	15.38 605	23.70 617	23.02 618	28.38 624	27.78 622	26.23 621	25.76 622	26.95 623	25.55 617	31.27 622	30.02 623	31.76 619	30.80 621	30.88 620	30.77 621

xxxxx1	29.05 619	20.74 609	14.05 603	50.10 617	40.25 619	19.01 606	26.60 610	21.83 614	20.22 612	16.52 608	17.56 608	18.33 609	21.41 611	16.11 610	20.77 613	23.48 616	26.77 619	66.36 623	78.56 623	30.19 617	32.23 622

tt_ll	29.05 619	20.74 609	14.05 603	50.10 617	40.25 619	19.01 606	26.60 610	21.83 614	20.22 612	16.52 608	17.56 608	18.33 609	21.41 611	16.11 610	20.77 613	23.48 616	26.77 619	66.36 623	78.56 623	30.19 617	32.23 622

ff	29.05 619	20.74 609	14.05 603	50.10 617	40.25 619	19.01 606	26.60 610	21.83 614	20.22 612	16.52 608	17.56 608	18.33 609	21.41 611	16.11 610	20.77 613	23.48 616	26.77 619	66.36 623	78.56 623	30.19 617	32.23 622

RSGM-EC	41.37 622	31.41 622	19.61 606	51.58 620	47.86 622	38.12 616	60.59 623	34.20 624	22.62 616	23.48 620	29.36 623	43.51 624	35.09 623	65.96 624	68.73 624	65.97 624	37.56 624	48.34 621	25.52 618	47.85 621	30.14 619

acva	41.37 622	31.41 622	19.61 606	51.58 620	47.86 622	38.12 616	60.59 623	34.20 624	22.62 616	23.48 620	29.36 623	43.51 624	35.09 623	65.96 624	68.73 624	65.97 624	37.56 624	48.34 621	25.52 618	47.85 621	30.14 619

test_example2	115.17 624	122.38 624	93.45 623	115.38 622	123.53 625	101.24 625	113.11 626	54.67 626	99.94 626	135.50 626	136.43 626	85.67 626	85.40 626	110.44 626	104.91 626	152.17 626	205.21 626	99.17 626	114.27 626	138.55 626	112.04 625

GS-Stereo							0.21 115	1.59 560	0.54 149	0.29 93	0.22 44	0.17 41	0.18 58	1.06 316	0.97 416	0.13 310	2.82 586	0.08 39	0.17 321	0.33 427	3.99 593

FSD					1.93 570	0.63 343	0.33 356	0.46 62	0.53 143	0.32 104	0.32 127	0.40 203	0.32 240	1.14 339	0.60 313	0.28 514	2.77 585	0.31 520	0.30 438	0.31 412

ccccc		297.53 625		372.50 625	377.87 626	200.30 626		217.33 627		202.36 627		213.34 627		312.79 627		409.97 627	354.33 627	255.69 627	227.31 627	431.13 627

Low-res two-view benchmark