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

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 12	0.31 22	0.16 10	0.24 37	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 34	0.14 1	0.32 24	0.19 5	0.13 73	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.11 21	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 14	0.25 12	0.30 9	0.16 10	0.23 25	0.20 29	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 24	0.19 31	0.26 2	0.21 21	0.13 73	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 40	0.30 9	0.19 57	0.20 9	0.18 11	0.30 11	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 22	0.33 37	0.19 5	0.13 73	0.09 26	0.13 64	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 40	0.30 9	0.20 84	0.20 9	0.19 18	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 14	0.33 37	0.19 5	0.13 73	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.11 21	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.17 21	0.24 37	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 44	0.15 4	0.31 19	0.20 13	0.12 38	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 29	0.34 72	0.15 2	0.27 71	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 44	0.15 4	0.32 24	0.20 13	0.11 26	0.09 26	0.13 64	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MS-F	0.19 7	0.14 14	0.24 6	0.30 9	0.19 57	0.27 71	0.19 18	0.31 14	0.24 24	0.21 15	0.20 13	0.29 74	0.19 31	0.29 9	0.21 21	0.12 38	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 12	0.31 22	0.16 10	0.19 6	0.17 3	0.42 73	0.24 24	0.23 27	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.45 122	0.19 5	0.13 73	0.09 26	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 80

S2M2_XL	0.19 7	0.18 111	0.27 29	0.27 1	0.20 84	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 15	0.26 42	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 21	0.17 276	0.16 385	0.15 140	0.13 164	0.15 192	0.12 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 7	0.14 14	0.29 47	0.34 72	0.16 10	0.26 57	0.17 3	0.32 18	0.20 11	0.21 15	0.15 3	0.23 44	0.20 39	0.32 24	0.20 13	0.15 178	0.10 63	0.13 64	0.09 10	0.12 58	0.11 80

dual_stereo	0.19 7	0.14 14	0.24 6	0.31 22	0.16 10	0.16 3	0.20 29	0.29 9	0.20 11	0.23 27	0.20 13	0.22 34	0.14 1	0.52 180	0.24 76	0.13 73	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

HiDET	0.20 12	0.13 2	0.26 20	0.30 9	0.19 57	0.23 25	0.18 11	0.36 37	0.26 33	0.20 9	0.23 26	0.27 65	0.16 11	0.30 15	0.23 62	0.12 38	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 12	0.14 14	0.23 1	0.30 9	0.17 21	0.29 101	0.20 29	0.39 54	0.22 15	0.22 23	0.21 16	0.26 58	0.20 39	0.30 15	0.20 13	0.13 73	0.12 217	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

252Zero-FE	0.20 12	0.15 34	0.26 20	0.33 55	0.19 57	0.23 25	0.18 11	0.41 68	0.34 84	0.22 23	0.21 16	0.19 18	0.18 22	0.28 7	0.22 35	0.14 114	0.10 63	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.10 36

MonStereo	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.39 75	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 12	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.18 37	0.17 4	0.21 49	0.32 18	0.23 19	0.25 39	0.34 93	0.22 34	0.24 82	0.27 5	0.21 21	0.09 1	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.39 75	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

IGEV	0.20 12	0.12 1	0.23 1	0.31 22	0.20 84	0.23 25	0.19 18	0.40 62	0.29 50	0.22 23	0.34 93	0.20 24	0.15 4	0.31 19	0.19 5	0.11 26	0.10 63	0.12 31	0.10 61	0.10 6	0.10 36

MLG-Stereo_test3	0.20 12	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.17 21	0.38 208	0.18 11	0.30 11	0.19 8	0.24 34	0.15 3	0.26 58	0.17 14	0.32 24	0.21 21	0.13 73	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.11 21	0.10 36

MonSter	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.38 69	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

LCMNet	0.21 21	0.14 14	0.25 12	0.30 9	0.20 84	0.26 57	0.19 18	0.38 49	0.43 156	0.21 15	0.21 16	0.27 65	0.17 14	0.36 52	0.23 62	0.12 38	0.11 159	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

BridgeDepth	0.21 21	0.14 14	0.26 20	0.34 72	0.14 1	0.40 220	0.27 130	0.28 7	0.22 15	0.18 4	0.19 11	0.28 72	0.29 151	0.32 24	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 21	0.10 36
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 21	0.19 150	0.29 47	0.31 22	0.17 21	0.25 51	0.23 76	0.36 37	0.28 41	0.27 57	0.24 33	0.18 13	0.21 48	0.40 82	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.10 36

asd	0.21 21	0.18 111	0.29 47	0.32 42	0.18 37	0.27 71	0.22 59	0.35 33	0.22 15	0.31 82	0.22 24	0.19 18	0.21 48	0.44 118	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 21	0.09 4

4.5_new	0.21 21	0.20 187	0.29 47	0.30 9	0.17 21	0.24 37	0.26 113	0.32 18	0.28 41	0.32 95	0.28 59	0.19 18	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 31	0.10 61	0.13 97	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 21	0.20 187	0.29 47	0.30 9	0.17 21	0.24 37	0.26 113	0.32 18	0.28 41	0.32 95	0.28 59	0.19 18	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 31	0.10 61	0.13 97	0.09 4

4w-stereo	0.21 21	0.19 150	0.31 74	0.31 22	0.17 21	0.29 101	0.19 18	0.31 14	0.21 13	0.31 82	0.24 33	0.20 24	0.24 82	0.41 91	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 21	0.09 4

2.5w	0.21 21	0.18 111	0.31 74	0.32 42	0.18 37	0.31 131	0.25 99	0.31 14	0.23 19	0.28 61	0.35 99	0.18 13	0.17 14	0.39 75	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 21	0.09 4

2.75w_new	0.21 21	0.18 111	0.28 40	0.29 5	0.17 21	0.23 25	0.34 247	0.36 37	0.28 41	0.34 104	0.26 42	0.17 4	0.22 60	0.36 52	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

111111	0.21 21	0.14 14	0.27 29	0.37 144	0.22 130	0.21 15	0.19 18	0.43 86	0.27 35	0.20 9	0.20 13	0.29 74	0.14 1	0.41 91	0.22 35	0.14 114	0.10 63	0.12 31	0.09 10	0.12 58	0.12 128

LG-G_1	0.21 21	0.13 2	0.30 60	0.34 72	0.16 10	0.52 291	0.17 3	0.34 30	0.18 6	0.21 15	0.21 16	0.26 58	0.19 31	0.37 61	0.20 13	0.14 114	0.10 63	0.13 64	0.09 10	0.11 21	0.10 36

LG-G	0.21 21	0.13 2	0.30 60	0.34 72	0.16 10	0.52 291	0.17 3	0.34 30	0.18 6	0.21 15	0.21 16	0.26 58	0.19 31	0.37 61	0.20 13	0.14 114	0.10 63	0.13 64	0.09 10	0.11 21	0.10 36

StereoAnything_RVC	0.21 21	0.68 543	0.39 185	0.28 3	0.15 2	0.23 25	0.18 11	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 60	0.30 15	0.18 1	0.16 231	0.09 26	0.12 31	0.08 1	0.16 236	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 21	0.15 34	0.27 29	0.37 144	0.19 57	0.22 18	0.18 11	0.42 73	0.35 98	0.22 23	0.28 59	0.24 51	0.18 22	0.27 5	0.22 35	0.12 38	0.09 26	0.12 31	0.10 61	0.12 58	0.10 36

AdaDepth	0.22 35	0.17 83	0.32 87	0.37 144	0.18 37	0.34 168	0.22 59	0.33 28	0.23 19	0.21 15	0.21 16	0.20 24	0.20 39	0.56 211	0.21 21	0.10 13	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.11 21	0.12 128

qwe	0.22 35	0.18 111	0.28 40	0.31 22	0.18 37	0.29 101	0.21 49	0.38 49	0.32 73	0.35 111	0.30 71	0.20 24	0.20 39	0.43 107	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.09 4

2.25w	0.22 35	0.18 111	0.31 74	0.31 22	0.18 37	0.31 131	0.18 11	0.32 18	0.31 60	0.31 82	0.37 109	0.20 24	0.22 60	0.45 122	0.24 76	0.10 13	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 36

4.25_new	0.22 35	0.21 224	0.32 87	0.32 42	0.18 37	0.31 131	0.27 130	0.32 18	0.24 24	0.29 69	0.27 49	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.5w_new	0.22 35	0.21 224	0.32 87	0.32 42	0.18 37	0.31 131	0.27 130	0.32 18	0.24 24	0.29 69	0.27 49	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 35	0.21 224	0.32 87	0.32 42	0.18 37	0.31 131	0.27 130	0.32 18	0.24 24	0.29 69	0.27 49	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

3.75w	0.22 35	0.17 83	0.30 60	0.31 22	0.19 57	0.43 245	0.24 91	0.35 33	0.24 24	0.31 82	0.27 49	0.17 4	0.22 60	0.37 61	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 35	0.18 111	0.29 47	0.30 9	0.18 37	0.27 71	0.23 76	0.37 40	0.28 41	0.31 82	0.26 42	0.22 34	0.26 111	0.50 166	0.24 76	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

2w_stereo	0.22 35	0.18 111	0.30 60	0.32 42	0.16 10	0.28 89	0.38 330	0.38 49	0.35 98	0.32 95	0.33 84	0.17 4	0.18 22	0.29 9	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.12 58	0.10 36

monsterstereo	0.22 35	0.14 14	0.26 20	0.34 72	0.18 37	0.21 15	0.20 29	0.37 40	0.35 98	0.33 101	0.40 117	0.19 18	0.18 22	0.45 122	0.21 21	0.11 26	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.13 97	0.08 1

monsters	0.22 35	0.14 14	0.26 20	0.31 22	0.19 57	0.23 25	0.19 18	0.44 93	0.33 79	0.36 115	0.30 71	0.16 2	0.18 22	0.43 107	0.19 5	0.11 26	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 36

SGD-Stereo	0.22 35	0.15 34	0.27 29	0.31 22	0.15 2	0.29 101	0.20 29	0.37 40	0.29 50	0.24 34	0.29 69	0.21 33	0.27 122	0.36 52	0.25 96	0.16 231	0.09 26	0.13 64	0.10 61	0.13 97	0.10 36

GREAT-IGEV	0.22 35	0.15 34	0.31 74	0.29 5	0.22 130	0.21 15	0.26 113	0.33 28	0.31 60	0.20 9	0.30 71	0.22 34	0.22 60	0.47 144	0.22 35	0.11 26	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.13 97	0.10 36

DEFOM-Stereo	0.22 35	0.15 34	0.26 20	0.33 55	0.20 84	0.61 357	0.21 49	0.30 11	0.31 60	0.23 27	0.19 11	0.18 13	0.18 22	0.41 91	0.22 35	0.12 38	0.10 63	0.12 31	0.09 10	0.11 21	0.11 80

GEAStereo	0.23 49	0.16 53	0.30 60	0.33 55	0.25 234	0.36 188	0.30 177	0.42 73	0.28 41	0.26 44	0.28 59	0.24 51	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.18 310	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.14 142	0.12 128

GSStereo	0.23 49	0.16 53	0.30 60	0.33 55	0.25 234	0.36 188	0.30 177	0.42 73	0.27 35	0.30 78	0.28 59	0.23 44	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.16 231	0.09 26	0.12 31	0.10 61	0.14 142	0.12 128

Zero-FE251	0.23 49	0.16 53	0.30 60	0.33 55	0.20 84	0.44 253	0.19 18	0.37 40	0.25 31	0.27 57	0.29 69	0.38 137	0.24 82	0.32 24	0.22 35	0.14 114	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.11 21	0.10 36

3.25w_new	0.23 49	0.17 83	0.32 87	0.31 22	0.17 21	0.43 245	0.20 29	0.37 40	0.30 55	0.37 122	0.28 59	0.22 34	0.25 93	0.42 99	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 36

3.25w	0.23 49	0.17 83	0.32 87	0.31 22	0.17 21	0.43 245	0.20 29	0.37 40	0.30 55	0.37 122	0.28 59	0.22 34	0.25 93	0.42 99	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 36

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 49	0.16 53	0.32 87	0.39 208	0.21 109	0.18 5	0.21 49	0.34 30	0.26 33	0.28 61	0.51 161	0.28 72	0.29 151	0.26 2	0.24 76	0.14 114	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.14 142	0.12 128

AIO_rvc	0.23 49	0.16 53	0.32 87	0.34 72	0.19 57	0.26 57	0.33 234	0.40 62	0.22 15	0.26 44	0.24 33	0.34 107	0.15 4	0.51 173	0.24 76	0.12 38	0.09 26	0.13 64	0.10 61	0.12 58	0.10 36

AIO_test	0.23 49	0.16 53	0.28 40	0.34 72	0.20 84	0.30 114	0.39 353	0.38 49	0.25 31	0.25 39	0.28 59	0.32 91	0.22 60	0.38 69	0.25 96	0.12 38	0.09 26	0.13 64	0.10 61	0.12 58	0.09 4

IGEV-Stereo+	0.23 49	0.14 14	0.26 20	0.32 42	0.19 57	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 50	0.21 15	0.15 3	0.22 34	0.22 60	0.40 82	0.22 35	0.14 114	0.10 63	0.12 31	0.09 10	0.15 192	0.86 573

VIP-Stereo	0.24 58	0.17 83	0.29 47	0.32 42	0.21 109	0.64 381	0.19 18	0.31 14	0.37 122	0.23 27	0.30 71	0.27 65	0.19 31	0.47 144	0.22 35	0.12 38	0.09 26	0.13 64	0.09 10	0.12 58	0.09 4

gasm-f	0.24 58	0.16 53	0.27 29	0.33 55	0.25 234	0.25 51	0.36 293	0.42 73	0.28 41	0.26 44	0.35 99	0.24 51	0.30 169	0.36 52	0.23 62	0.18 310	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.15 192	0.12 128

3w_stereo	0.24 58	0.20 187	0.37 154	0.33 55	0.16 10	0.32 149	0.42 389	0.41 68	0.38 129	0.31 82	0.27 49	0.16 2	0.26 111	0.34 42	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.11 80

1w_stereo	0.24 58	0.15 34	0.29 47	0.34 72	0.18 37	0.31 131	0.41 379	0.40 62	0.43 156	0.31 82	0.38 112	0.17 4	0.24 82	0.45 122	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

LG-Stereo	0.24 58	0.18 111	0.40 197	0.39 208	0.20 84	0.22 18	0.27 130	0.32 18	0.36 106	0.26 44	0.44 128	0.22 34	0.16 11	0.37 61	0.27 143	0.11 26	0.12 217	0.16 171	0.15 222	0.13 97	0.09 4

HUF	0.24 58	0.16 53	0.33 104	0.32 42	0.18 37	0.25 51	0.40 364	0.42 73	0.34 84	0.25 39	0.23 26	0.32 91	0.28 137	0.34 42	0.24 76	0.13 73	0.10 63	0.13 64	0.09 10	0.12 58	0.10 36

GIP-stereo	0.24 58	0.18 111	0.30 60	0.37 144	0.24 199	0.26 57	0.20 29	0.46 99	0.36 106	0.24 34	0.39 114	0.35 116	0.20 39	0.31 19	0.21 21	0.15 178	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.12 58	0.11 80

RAStereo	0.24 58	0.17 83	0.29 47	0.40 246	0.21 109	0.23 25	0.26 113	0.42 73	0.45 172	0.23 27	0.34 93	0.30 80	0.19 31	0.34 42	0.25 96	0.15 178	0.12 217	0.16 171	0.13 164	0.14 142	0.11 80

IGEV++	0.24 58	0.17 83	0.31 74	0.38 175	0.22 130	0.24 37	0.22 59	0.50 117	0.23 19	0.28 61	0.35 99	0.30 80	0.22 60	0.31 19	0.28 165	0.14 114	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.13 97	0.13 172

Selective-IGEV	0.24 58	0.18 111	0.35 131	0.35 107	0.19 57	0.27 71	0.25 99	0.55 142	0.23 19	0.27 57	0.25 38	0.34 107	0.19 31	0.58 244	0.22 35	0.12 38	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.12 58	0.10 36

zero-FE	0.25 68	0.15 34	0.30 60	0.35 107	0.29 361	0.19 6	0.20 29	0.35 33	0.31 60	0.26 44	0.27 49	0.29 74	0.29 151	0.33 37	0.24 76	0.17 276	0.10 63	0.14 97	0.10 61	0.64 559	0.12 128

GASTEREO	0.25 68	0.16 53	0.32 87	0.40 246	0.20 84	0.22 18	0.30 177	0.43 86	0.31 60	0.37 122	0.33 84	0.22 34	0.35 206	0.41 91	0.23 62	0.15 178	0.10 63	0.13 64	0.11 95	0.12 58	0.11 80

MSCF	0.25 68	0.16 53	0.33 104	0.39 208	0.20 84	0.20 9	0.31 203	0.43 86	0.31 60	0.36 115	0.33 84	0.23 44	0.35 206	0.36 52	0.23 62	0.15 178	0.10 63	0.13 64	0.11 95	0.13 97	0.11 80

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 68	0.31 425	0.24 6	0.51 467	0.19 57	0.29 101	0.22 59	0.40 62	0.37 122	0.26 44	0.24 33	0.24 51	0.31 178	0.44 118	0.22 35	0.14 114	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.14 142	0.10 36

IGEV-RUCA	0.25 68	0.16 53	0.34 121	0.39 208	0.27 310	0.33 157	0.20 29	0.38 49	0.36 106	0.26 44	0.31 81	0.25 57	0.21 48	0.48 155	0.24 76	0.20 365	0.11 159	0.13 64	0.10 61	0.17 274	0.15 241

fffft	0.25 68	0.17 83	0.37 154	0.36 127	0.22 130	0.28 89	0.36 293	0.42 73	0.24 24	0.36 115	0.23 26	0.27 65	0.22 60	0.52 180	0.27 143	0.12 38	0.09 26	0.16 171	0.12 126	0.12 58	0.12 128
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 68	0.18 111	0.34 121	0.37 144	0.18 37	0.28 89	0.30 177	0.48 106	0.27 35	0.29 69	0.30 71	0.32 91	0.17 14	0.52 180	0.23 62	0.12 38	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.10 36

RSM++	0.25 68	0.18 111	0.34 121	0.36 127	0.20 84	0.28 89	0.30 177	0.51 119	0.32 73	0.25 39	0.22 24	0.37 129	0.21 48	0.50 166	0.24 76	0.12 38	0.10 63	0.14 97	0.12 126	0.14 142	0.10 36

RSM	0.25 68	0.18 111	0.33 104	0.36 127	0.20 84	0.27 71	0.34 247	0.51 119	0.27 35	0.26 44	0.23 26	0.39 142	0.21 48	0.56 211	0.22 35	0.12 38	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.14 142	0.10 36

MoCha-V2	0.25 68	0.15 34	0.29 47	0.40 246	0.18 37	0.27 71	0.26 113	0.49 109	0.27 35	0.36 115	0.27 49	0.33 103	0.35 206	0.49 159	0.22 35	0.12 38	0.10 63	0.12 31	0.10 61	0.13 97	0.11 80

EGLCR-Stereo	0.25 68	0.16 53	0.33 104	0.34 72	0.20 84	0.35 178	0.20 29	0.52 128	0.36 106	0.28 61	0.27 49	0.41 160	0.18 22	0.45 122	0.26 125	0.14 114	0.10 63	0.16 171	0.14 195	0.13 97	0.11 80

NLMM	0.26 79	0.16 53	0.30 60	0.38 175	0.24 199	0.25 51	0.27 130	0.52 128	0.49 186	0.29 69	0.36 104	0.26 58	0.25 93	0.42 99	0.28 165	0.11 26	0.10 63	0.15 140	0.12 126	0.10 6	0.10 36

NLSM3	0.26 79	0.16 53	0.30 60	0.38 175	0.21 109	0.34 168	0.27 130	0.57 150	0.47 181	0.28 61	0.35 99	0.29 74	0.24 82	0.42 99	0.27 143	0.12 38	0.10 63	0.16 171	0.15 222	0.12 58	0.10 36

DDF-Stereo	0.26 79	0.15 34	0.30 60	0.36 127	0.29 361	0.19 6	0.20 29	0.32 18	0.31 60	0.26 44	0.26 42	0.29 74	0.29 151	0.38 69	0.24 76	0.17 276	0.10 63	0.14 97	0.10 61	0.70 562	0.12 128

Replicate-Monster	0.26 79	0.15 34	1.07 515	0.30 9	0.17 21	0.38 208	0.19 18	0.43 86	0.39 139	0.23 27	0.21 16	0.23 44	0.21 48	0.45 122	0.19 5	0.11 26	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.09 1	0.14 216

S2M2_L	0.26 79	0.22 263	0.33 104	0.31 22	0.25 234	0.24 37	0.13 1	0.35 33	0.41 146	0.25 39	0.36 104	0.30 80	0.25 93	0.30 15	0.26 125	0.22 408	0.19 436	0.17 212	0.19 365	0.21 372	0.18 327
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 79	0.18 111	0.34 121	0.35 107	0.24 199	0.23 25	0.28 151	0.51 119	0.36 106	0.31 82	0.36 104	0.37 129	0.20 39	0.57 224	0.22 35	0.13 73	0.10 63	0.13 64	0.11 95	0.16 236	0.12 128

SCV	0.26 79	0.19 150	0.33 104	0.35 107	0.21 109	0.27 71	0.34 247	0.56 145	0.28 41	0.24 34	0.28 59	0.37 129	0.23 72	0.49 159	0.22 35	0.18 310	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.15 192	0.11 80

castereo++	0.26 79	0.16 53	0.26 20	0.33 55	0.19 57	0.75 425	0.20 29	0.37 40	0.47 181	0.23 27	0.23 26	0.35 116	0.28 137	0.39 75	0.19 5	0.14 114	0.09 26	0.14 97	0.09 10	0.11 21	0.10 36

SMoEStereo_RVC	0.26 79	0.19 150	0.35 131	0.35 107	0.22 130	0.36 188	0.32 224	0.39 54	0.34 84	0.37 122	0.30 71	0.33 103	0.24 82	0.53 189	0.24 76	0.12 38	0.10 63	0.16 171	0.12 126	0.12 58	0.11 80

mms	0.26 79	0.21 224	0.33 104	0.37 144	0.25 234	0.30 114	0.33 234	0.40 62	0.32 73	0.28 61	0.34 93	0.34 107	0.20 39	0.45 122	0.26 125	0.12 38	0.11 159	0.16 171	0.12 126	0.14 142	0.11 80

ours_stereo	0.26 79	0.21 224	0.33 104	0.38 175	0.23 170	0.30 114	0.33 234	0.42 73	0.38 129	0.26 44	0.34 93	0.35 116	0.23 72	0.47 144	0.27 143	0.13 73	0.11 159	0.16 171	0.12 126	0.14 142	0.10 36

Occ-G	0.26 79	0.14 14	0.28 40	0.34 72	0.20 84	0.27 71	0.34 247	0.41 68	0.31 60	0.29 69	0.43 127	0.49 212	0.25 93	0.47 144	0.28 165	0.13 73	0.11 159	0.14 97	0.11 95	0.12 58	0.12 128

MaDis-Stereo	0.26 79	0.18 111	0.36 138	0.36 127	0.26 279	0.27 71	0.27 130	0.43 86	0.35 98	0.27 57	0.26 42	0.41 160	0.28 137	0.40 82	0.28 165	0.16 231	0.14 320	0.16 171	0.13 164	0.14 142	0.12 128

CroCo-Stereo	0.26 79	0.22 263	0.36 138	0.48 420	0.22 130	0.20 9	0.29 161	0.51 119	0.44 163	0.28 61	0.23 26	0.42 172	0.26 111	0.29 9	0.26 125	0.15 178	0.13 286	0.13 64	0.11 95	0.16 236	0.12 128
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
NLSM1	0.27 93	0.17 83	0.29 47	0.37 144	0.24 199	0.31 131	0.26 113	0.52 128	0.40 141	0.32 95	0.41 120	0.26 58	0.27 122	0.49 159	0.29 185	0.11 26	0.09 26	0.15 140	0.12 126	0.12 58	0.12 128

NLCSM	0.27 93	0.18 111	0.32 87	0.38 175	0.25 234	0.32 149	0.25 99	0.55 142	0.55 208	0.29 69	0.26 42	0.30 80	0.30 169	0.40 82	0.28 165	0.12 38	0.09 26	0.15 140	0.12 126	0.11 21	0.10 36

tt45	0.27 93	0.17 83	0.34 121	0.35 107	0.23 170	0.38 208	0.28 151	0.46 99	0.28 41	0.40 145	0.27 49	0.38 137	0.25 93	0.57 224	0.26 125	0.13 73	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.12 58	0.14 216

999	0.27 93	0.16 53	0.35 131	0.36 127	0.24 199	0.31 131	0.27 130	0.49 109	0.38 129	0.26 44	0.30 71	0.39 142	0.23 72	0.63 293	0.25 96	0.13 73	0.10 63	0.14 97	0.12 126	0.12 58	0.14 216

Pointernet	0.27 93	0.14 14	0.33 104	0.35 107	0.23 170	0.35 178	0.21 49	0.72 272	0.38 129	0.39 139	0.36 104	0.34 107	0.25 93	0.36 52	0.25 96	0.15 178	0.10 63	0.12 31	0.08 1	0.11 21	0.10 36

trnet	0.27 93	0.14 14	0.23 1	0.28 3	0.15 2	0.37 195	0.23 76	0.52 128	0.72 279	0.42 154	0.51 161	0.34 107	0.26 111	0.39 75	0.25 96	0.15 178	0.11 159	0.12 31	0.08 1	0.11 21	0.10 36

UniTT-Stereo	0.27 93	0.17 83	0.37 154	0.40 246	0.27 310	0.30 114	0.28 151	0.39 54	0.31 60	0.29 69	0.46 136	0.27 65	0.25 93	0.47 144	0.34 236	0.17 276	0.13 286	0.13 64	0.12 126	0.14 142	0.12 128

AEACV	0.27 93	0.17 83	0.31 74	0.34 72	0.45 508	0.26 57	0.28 151	0.37 40	0.32 73	0.30 78	0.46 136	0.31 88	0.37 229	0.36 52	0.24 76	0.14 114	0.10 63	0.15 140	0.12 126	0.13 97	0.11 80

LoS_RVC	0.27 93	0.16 53	0.27 29	0.32 42	0.30 378	0.44 253	0.34 247	0.41 68	0.33 79	0.31 82	0.51 161	0.29 74	0.32 183	0.36 52	0.28 165	0.11 26	0.10 63	0.11 1	0.08 1	0.11 21	0.19 360

NLMM1	0.28 102	0.15 34	0.32 87	0.38 175	0.24 199	0.35 178	0.23 76	0.65 206	0.58 219	0.30 78	0.37 109	0.27 65	0.24 82	0.59 259	0.28 165	0.12 38	0.08 2	0.14 97	0.12 126	0.12 58	0.11 80

water-stereo	0.28 102	0.14 14	0.29 47	0.35 107	0.19 57	0.36 188	0.23 76	0.62 184	0.38 129	0.39 139	0.62 203	0.41 160	0.35 206	0.28 7	0.27 143	0.14 114	0.13 286	0.13 64	0.12 126	0.12 58	0.10 36

castereo	0.28 102	0.16 53	0.32 87	0.35 107	0.21 109	0.40 220	0.42 389	0.50 117	0.66 251	0.26 44	0.41 120	0.37 129	0.36 224	0.33 37	0.24 76	0.13 73	0.09 26	0.13 64	0.10 61	0.11 21	0.10 36

fffy	0.28 102	0.21 224	0.34 121	0.37 144	0.23 170	0.33 157	0.29 161	0.51 119	0.41 146	0.32 95	0.37 109	0.39 142	0.27 122	0.50 166	0.27 143	0.12 38	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.14 142	0.11 80

WCG-NET	0.28 102	0.15 34	0.33 104	0.33 55	0.19 57	0.33 157	0.27 130	0.39 54	0.80 332	0.46 169	0.49 148	0.39 142	0.25 93	0.40 82	0.25 96	0.12 38	0.09 26	0.13 64	0.11 95	0.12 58	0.10 36

MGS-Stereo	0.28 102	0.19 150	0.40 197	0.36 127	0.23 170	0.37 195	0.30 177	0.39 54	0.44 163	0.31 82	0.51 161	0.40 154	0.24 82	0.43 107	0.26 125	0.15 178	0.12 217	0.15 140	0.13 164	0.14 142	0.13 172

testlalala	0.28 102	0.19 150	0.43 239	0.34 72	0.23 170	0.45 262	0.30 177	0.43 86	0.29 50	0.68 276	0.49 148	0.35 116	0.25 93	0.32 24	0.25 96	0.14 114	0.11 159	0.14 97	0.09 10	0.11 21	0.11 80

GCAP-Stereo	0.28 102	0.19 150	0.40 197	0.38 175	0.19 57	0.38 208	0.23 76	0.57 150	0.41 146	0.45 163	0.49 148	0.39 142	0.27 122	0.33 37	0.23 62	0.14 114	0.12 217	0.14 97	0.11 95	0.12 58	0.11 80

CES	0.28 102	0.14 14	0.23 1	0.30 9	0.70 557	0.37 195	0.27 130	0.48 106	0.46 176	0.34 104	0.48 144	0.27 65	0.22 60	0.39 75	0.23 62	0.13 73	0.11 159	0.12 31	0.08 1	0.13 97	0.17 309

MC-Stereo	0.28 102	0.17 83	0.32 87	0.38 175	0.20 84	0.26 57	0.26 113	0.49 109	0.37 122	0.37 122	0.61 200	0.41 160	0.31 178	0.55 201	0.25 96	0.13 73	0.09 26	0.14 97	0.12 126	0.12 58	0.11 80

CroCo-Stereo Lap2	0.28 102	0.24 321	0.39 185	0.50 451	0.29 361	0.20 9	0.31 203	0.49 109	0.38 129	0.24 34	0.27 49	0.46 197	0.31 178	0.39 75	0.30 192	0.14 114	0.15 351	0.16 171	0.13 164	0.16 236	0.15 241

CREStereo	0.28 102	0.15 34	0.24 6	0.27 1	0.17 21	0.37 195	0.25 99	0.51 119	0.72 279	0.42 154	0.51 161	0.32 91	0.26 111	0.38 69	0.25 96	0.16 231	0.11 159	0.12 31	0.08 1	0.12 58	0.11 80
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
DA	0.29 114	0.17 83	0.31 74	0.40 246	0.20 84	0.74 420	0.33 234	0.47 102	0.44 163	0.34 104	0.39 114	0.39 142	0.32 183	0.32 24	0.24 76	0.15 178	0.11 159	0.16 171	0.11 95	0.15 192	0.10 36

GGEV	0.29 114	0.17 83	0.31 74	0.40 246	0.20 84	0.74 420	0.33 234	0.47 102	0.44 163	0.34 104	0.39 114	0.39 142	0.32 183	0.32 24	0.24 76	0.15 178	0.11 159	0.16 171	0.11 95	0.15 192	0.10 36

FlowAnything_test	0.29 114	0.19 150	0.39 185	0.47 413	0.26 279	0.46 267	0.25 99	0.43 86	0.31 60	0.29 69	0.26 42	0.35 116	0.26 111	0.40 82	0.37 285	0.21 382	0.15 351	0.22 390	0.26 486	0.16 236	0.16 287

depthmonostereo	0.29 114	0.14 14	0.31 74	0.35 107	0.17 21	0.46 267	0.27 130	0.69 244	0.57 217	0.35 111	0.42 124	0.31 88	0.35 206	0.35 50	0.27 143	0.14 114	0.12 217	0.13 64	0.12 126	0.11 21	0.10 36

HART	0.29 114	0.16 53	0.32 87	0.40 246	0.21 109	0.32 149	0.26 113	0.62 184	0.31 60	0.33 101	0.65 210	0.41 160	0.22 60	0.55 201	0.25 96	0.12 38	0.10 63	0.15 140	0.11 95	0.15 192	0.11 80

ff7	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.36 127	0.26 279	0.31 131	0.35 271	0.62 184	0.34 84	0.38 131	0.33 84	0.32 91	0.29 151	0.58 244	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.12 126	0.14 142	0.15 241

IGEVStereo-DCA	0.29 114	0.22 263	0.38 166	0.35 107	0.27 310	0.37 195	0.35 271	0.62 184	0.34 84	0.38 131	0.30 71	0.35 116	0.27 122	0.51 173	0.22 35	0.15 178	0.12 217	0.16 171	0.12 126	0.13 97	0.15 241

ffff	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.36 127	0.26 279	0.31 131	0.35 271	0.62 184	0.34 84	0.38 131	0.33 84	0.32 91	0.29 151	0.58 244	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.12 126	0.14 142	0.15 241

rrr	0.29 114	0.22 263	0.41 207	0.35 107	0.27 310	0.37 195	0.32 224	0.52 128	0.42 154	0.38 131	0.30 71	0.35 116	0.27 122	0.51 173	0.22 35	0.15 178	0.12 217	0.16 171	0.13 164	0.13 97	0.14 216

11t	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.36 127	0.26 279	0.31 131	0.35 271	0.62 184	0.34 84	0.38 131	0.33 84	0.32 91	0.29 151	0.58 244	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.12 126	0.14 142	0.15 241

anonymousdsp	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.37 144	0.25 234	0.30 114	0.35 271	0.63 192	0.35 98	0.39 139	0.33 84	0.33 103	0.28 137	0.59 259	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.12 126	0.14 142	0.15 241

LoS	0.29 114	0.15 34	0.30 60	0.29 5	0.18 37	0.33 157	0.29 161	0.51 119	0.72 279	0.34 104	0.52 170	0.41 160	0.28 137	0.47 144	0.28 165	0.15 178	0.11 159	0.13 64	0.09 10	0.11 21	0.11 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.35 107	0.24 199	0.32 149	0.43 396	0.57 150	0.37 122	0.33 101	0.30 71	0.32 91	0.28 137	0.57 224	0.26 125	0.13 73	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.13 97	0.13 172

ccc-4	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.36 127	0.26 279	0.31 131	0.35 271	0.62 184	0.34 84	0.38 131	0.33 84	0.32 91	0.29 151	0.58 244	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.12 126	0.14 142	0.15 241

IGEV-Stereo	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.37 144	0.25 234	0.30 114	0.35 271	0.63 192	0.35 98	0.39 139	0.33 84	0.33 103	0.28 137	0.59 259	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.12 126	0.14 142	0.15 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 114	0.19 150	0.27 29	0.44 360	0.19 57	0.31 131	0.26 113	0.47 102	0.43 156	0.37 122	0.47 142	0.41 160	0.23 72	0.50 166	0.34 236	0.14 114	0.18 422	0.19 300	0.16 255	0.16 236	0.13 172

test_xeample3	0.29 114	0.21 224	0.41 207	0.35 107	0.26 279	0.35 178	0.32 224	0.56 145	0.36 106	0.43 157	0.32 83	0.34 107	0.28 137	0.54 196	0.23 62	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.12 126	0.14 142	0.13 172

DilatedVolume-Stereo	0.30 131	0.15 34	0.34 121	0.33 55	0.20 84	0.53 299	0.25 99	0.56 145	0.43 156	0.56 205	0.50 152	0.35 116	0.29 151	0.49 159	0.28 165	0.13 73	0.11 159	0.12 31	0.11 95	0.11 21	0.10 36

MM-Stereo_test2	0.30 131	0.18 111	0.39 185	0.40 246	0.24 199	0.42 242	0.42 389	0.63 192	0.41 146	0.37 122	0.35 99	0.32 91	0.26 111	0.53 189	0.25 96	0.12 38	0.10 63	0.15 140	0.12 126	0.15 192	0.10 36

Reg-Stereo(zero)	0.30 131	0.16 53	0.28 40	0.34 72	0.18 37	0.32 149	0.20 29	0.63 192	0.68 259	0.50 182	0.52 170	0.51 219	0.30 169	0.45 122	0.25 96	0.13 73	0.10 63	0.12 31	0.10 61	0.12 58	0.11 80

GCAP-BAT	0.30 131	0.21 224	0.42 228	0.33 55	0.27 310	0.26 57	0.27 130	0.45 97	0.30 55	0.60 216	0.64 207	0.45 189	0.23 72	0.56 211	0.26 125	0.15 178	0.12 217	0.15 140	0.10 61	0.12 58	0.11 80

CASnet	0.30 131	0.20 187	0.33 104	0.41 280	0.16 10	0.26 57	0.24 91	0.52 128	0.53 199	0.52 193	0.54 176	0.39 142	0.24 82	0.40 82	0.26 125	0.14 114	0.10 63	0.22 390	0.18 333	0.18 298	0.11 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 131	0.15 34	0.31 74	0.30 9	0.17 21	0.55 310	0.23 76	0.44 93	0.55 208	0.59 212	0.68 224	0.37 129	0.26 111	0.35 50	0.27 143	0.15 178	0.16 385	0.12 31	0.10 61	0.13 97	0.14 216

rvit_stereo_0081_aga	0.31 137	0.28 398	0.44 251	0.42 320	0.29 361	0.34 168	0.31 203	0.44 93	0.40 141	0.39 139	0.44 128	0.40 154	0.32 183	0.42 99	0.29 185	0.23 425	0.17 405	0.19 300	0.16 255	0.20 348	0.15 241

rvit_stereo_0080	0.31 137	0.25 346	0.40 197	0.39 208	0.28 334	0.27 71	0.46 412	0.49 109	0.44 163	0.35 111	0.42 124	0.40 154	0.28 137	0.41 91	0.33 221	0.22 408	0.17 405	0.17 212	0.16 255	0.22 394	0.15 241

WCG-NET（raft）	0.31 137	0.15 34	0.36 138	0.32 42	0.19 57	0.35 178	0.27 130	0.51 119	0.78 321	0.45 163	0.55 182	0.48 206	0.27 122	0.54 196	0.26 125	0.13 73	0.10 63	0.12 31	0.11 95	0.12 58	0.11 80

whm_eth	0.31 137	0.25 346	0.40 197	0.39 208	0.28 334	0.27 71	0.46 412	0.49 109	0.44 163	0.35 111	0.42 124	0.40 154	0.28 137	0.41 91	0.33 221	0.22 408	0.17 405	0.17 212	0.16 255	0.22 394	0.15 241

plain	0.31 137	0.20 187	0.50 339	0.39 208	0.29 361	0.27 71	0.30 177	0.44 93	0.35 98	0.31 82	0.66 217	0.30 80	0.31 178	0.65 314	0.31 199	0.17 276	0.13 286	0.20 331	0.15 222	0.17 274	0.12 128

MIF-Stereo (partial)	0.31 137	0.18 111	0.37 154	0.41 280	0.31 400	0.28 89	0.23 76	0.47 102	0.42 154	0.31 82	0.63 204	0.36 127	0.35 206	0.57 224	0.31 199	0.17 276	0.13 286	0.19 300	0.17 306	0.18 298	0.14 216

FE-Mocha	0.32 143	0.19 150	0.50 339	0.38 175	0.27 310	0.30 114	0.20 29	0.71 267	0.36 106	0.65 254	0.56 185	0.54 231	0.25 93	0.38 69	0.22 35	0.15 178	0.10 63	0.17 212	0.16 255	0.13 97	0.12 128

rvit_stereo_0081	0.32 143	0.24 321	0.47 292	0.43 341	0.26 279	0.30 114	0.37 308	0.42 73	0.55 208	0.36 115	0.40 117	0.39 142	0.35 206	0.43 107	0.33 221	0.22 408	0.16 385	0.19 300	0.16 255	0.19 332	0.13 172

rvit_stereo_0082	0.32 143	0.24 321	0.47 292	0.43 341	0.26 279	0.30 114	0.37 308	0.42 73	0.55 208	0.36 115	0.40 117	0.39 142	0.35 206	0.43 107	0.33 221	0.22 408	0.16 385	0.19 300	0.16 255	0.19 332	0.13 172

RAFT-Stereo-weight	0.32 143	0.18 111	0.33 104	0.39 208	0.22 130	0.26 57	0.29 161	0.67 226	0.80 332	0.53 196	0.51 161	0.58 252	0.20 39	0.47 144	0.27 143	0.13 73	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.11 80

CAS++	0.32 143	0.24 321	0.36 138	0.37 144	0.26 279	0.28 89	0.23 76	0.87 343	0.50 191	0.47 174	0.45 131	0.26 58	0.21 48	0.49 159	0.24 76	0.23 425	0.19 436	0.22 390	0.17 306	0.21 372	0.16 287
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 143	0.22 263	0.34 121	0.42 320	0.28 334	0.40 220	0.50 440	0.72 272	0.37 122	0.37 122	0.34 93	0.32 91	0.31 178	0.59 259	0.27 143	0.14 114	0.13 286	0.18 260	0.17 306	0.17 274	0.16 287

MSKI-zero shot	0.32 143	0.17 83	0.34 121	0.39 208	0.21 109	0.32 149	0.22 59	0.61 178	0.43 156	0.52 193	0.64 207	0.61 278	0.20 39	0.74 378	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.10 61	0.12 58	0.12 128

iRaftStereo_RVC	0.32 143	0.19 150	0.37 154	0.39 208	0.22 130	0.31 131	0.29 161	0.68 236	0.51 193	0.49 179	0.66 217	0.37 129	0.23 72	0.45 122	0.33 221	0.14 114	0.10 63	0.18 260	0.17 306	0.15 192	0.12 128

CREStereo++_RVC	0.32 143	0.15 34	0.23 1	0.31 22	0.24 199	0.27 71	0.22 59	0.46 99	0.88 382	0.46 169	0.80 282	0.30 80	0.26 111	0.36 52	0.33 221	0.13 73	0.09 26	0.13 64	0.51 565	0.13 97	0.09 4
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
XX-TBD	0.32 143	0.53 524	0.26 20	0.51 467	0.20 84	0.37 195	0.24 91	0.40 62	0.73 286	0.54 200	0.69 225	0.31 88	0.25 93	0.32 24	0.27 143	0.16 231	0.10 63	0.12 31	0.09 10	0.13 97	0.11 80

PMTNet	0.32 143	0.16 53	0.24 6	0.29 5	0.18 37	0.45 262	0.22 59	0.56 145	0.63 236	0.46 169	0.54 176	0.39 142	0.34 203	0.48 155	0.24 76	0.75 569	0.10 63	0.12 31	0.08 1	0.12 58	0.11 80

xyz-stereo-finetune	0.33 154	0.18 111	0.36 138	0.33 55	0.18 37	0.57 330	0.31 203	0.58 157	0.69 266	0.45 163	0.54 176	0.38 137	0.33 195	0.56 211	0.36 269	0.12 38	0.12 217	0.16 171	0.13 164	0.13 97	0.12 128

MM-Stereo_test1	0.33 154	0.19 150	0.36 138	0.41 280	0.23 170	0.36 188	0.45 408	0.58 157	0.54 203	0.60 216	0.50 152	0.38 137	0.37 229	0.60 266	0.26 125	0.15 178	0.13 286	0.17 212	0.14 195	0.15 192	0.12 128

tg	0.33 154	0.18 111	0.37 154	0.39 208	0.22 130	0.38 208	0.26 113	0.70 259	0.56 215	0.47 174	0.65 210	0.42 172	0.24 82	0.55 201	0.33 221	0.14 114	0.10 63	0.18 260	0.17 306	0.14 142	0.11 80

model_zeroshot	0.33 154	0.18 111	0.48 314	0.39 208	0.28 334	0.45 262	0.25 99	0.63 192	0.45 172	0.61 224	0.50 152	0.51 219	0.25 93	0.45 122	0.26 125	0.16 231	0.13 286	0.15 140	0.14 195	0.13 97	0.13 172

rvit_stereo_ft	0.33 154	0.25 346	0.47 292	0.52 479	0.32 416	0.33 157	0.47 419	0.49 109	0.50 191	0.34 104	0.41 120	0.41 160	0.32 183	0.48 155	0.34 236	0.22 408	0.14 320	0.19 300	0.18 333	0.19 332	0.14 216

4D-IteraStereo	0.33 154	0.18 111	0.40 197	0.40 246	0.24 199	0.32 149	0.27 130	0.58 157	0.72 279	0.65 254	0.54 176	0.42 172	0.23 72	0.45 122	0.28 165	0.14 114	0.09 26	0.19 300	0.16 255	0.16 236	0.11 80

IGEV-FE	0.34 160	0.18 111	0.67 431	0.39 208	0.28 334	0.30 114	0.25 99	0.74 285	0.31 60	0.62 226	0.57 189	0.54 231	0.25 93	0.53 189	0.27 143	0.14 114	0.10 63	0.15 140	0.14 195	0.14 142	0.12 128

MM-Stereo_test3	0.34 160	0.19 150	0.31 74	0.41 280	0.25 234	0.35 178	0.44 405	0.72 272	0.92 412	0.46 169	0.52 170	0.41 160	0.29 151	0.44 118	0.28 165	0.16 231	0.15 351	0.17 212	0.13 164	0.14 142	0.13 172

rvit_stereo_0083	0.34 160	0.24 321	0.50 339	0.44 360	0.27 310	0.34 168	0.35 271	0.45 97	0.62 225	0.37 122	0.47 142	0.42 172	0.35 206	0.40 82	0.36 269	0.22 408	0.20 448	0.20 331	0.17 306	0.20 348	0.14 216

gcap-zeroshot	0.34 160	0.18 111	0.52 357	0.38 175	0.22 130	0.49 280	0.27 130	0.52 128	0.34 84	0.64 245	0.50 152	0.83 388	0.34 203	0.48 155	0.24 76	0.13 73	0.11 159	0.15 140	0.12 126	0.13 97	0.12 128

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 160	0.27 382	0.45 263	0.36 127	0.25 234	0.48 275	0.30 177	0.58 157	0.90 398	0.42 154	0.36 104	0.30 80	0.29 151	0.49 159	0.30 192	0.16 231	0.14 320	0.18 260	0.15 222	0.18 298	0.15 241

AE-Stereo	0.34 160	0.21 224	0.42 228	0.48 420	0.31 400	0.48 275	0.35 271	0.61 178	0.62 225	0.32 95	0.55 182	0.52 223	0.27 122	0.47 144	0.29 185	0.13 73	0.13 286	0.18 260	0.16 255	0.15 192	0.12 128

IGEV_Zeroshot_test	0.34 160	0.18 111	0.67 431	0.39 208	0.28 334	0.30 114	0.25 99	0.74 285	0.31 60	0.62 226	0.57 189	0.54 231	0.25 93	0.53 189	0.27 143	0.14 114	0.10 63	0.15 140	0.14 195	0.14 142	0.12 128

RAFT-Test	0.34 160	0.18 111	0.37 154	0.38 175	0.23 170	0.50 283	0.23 76	0.69 244	0.40 141	0.60 216	0.85 314	0.61 278	0.28 137	0.46 137	0.27 143	0.14 114	0.11 159	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.12 128

CAS	0.34 160	0.13 2	0.25 12	1.28 574	0.30 378	0.46 267	0.38 330	0.48 106	0.47 181	0.34 104	0.52 170	0.24 51	0.19 31	0.29 9	0.27 143	0.69 567	0.08 2	0.12 31	0.08 1	0.12 58	0.15 241

test-3	0.34 160	0.16 53	0.43 239	0.39 208	0.21 109	0.43 245	0.22 59	0.63 192	0.78 321	0.71 298	0.45 131	0.64 293	0.27 122	0.43 107	0.31 199	0.12 38	0.09 26	0.17 212	0.13 164	0.12 58	0.10 36

test_1	0.34 160	0.16 53	0.43 239	0.39 208	0.21 109	0.43 245	0.23 76	0.63 192	0.78 321	0.68 276	0.45 131	0.64 293	0.27 122	0.43 107	0.31 199	0.12 38	0.09 26	0.17 212	0.13 164	0.12 58	0.10 36

cross-raft	0.34 160	0.20 187	0.37 154	0.44 360	0.23 170	0.32 149	0.35 271	0.74 285	0.40 141	0.60 216	0.77 258	0.57 244	0.27 122	0.43 107	0.28 165	0.12 38	0.10 63	0.15 140	0.13 164	0.15 192	0.11 80

raftrobust	0.34 160	0.19 150	0.36 138	0.41 280	0.27 310	0.30 114	0.25 99	0.71 267	0.63 236	0.58 210	0.55 182	0.45 189	0.46 286	0.51 173	0.29 185	0.16 231	0.12 217	0.14 97	0.12 126	0.12 58	0.13 172

EAI-Stereo	0.34 160	0.19 150	0.44 251	0.39 208	0.21 109	0.31 131	0.30 177	1.15 462	0.30 55	0.49 179	0.75 248	0.36 127	0.28 137	0.62 282	0.27 143	0.14 114	0.11 159	0.14 97	0.13 164	0.13 97	0.12 128

CFNet-RSSM	0.34 160	0.17 83	0.45 263	0.39 208	0.22 130	0.35 178	0.23 76	0.73 283	0.84 355	0.65 254	0.54 176	0.57 244	0.28 137	0.46 137	0.26 125	0.13 73	0.10 63	0.14 97	0.12 126	0.13 97	0.11 80

Gwc-CoAtRS	0.34 160	0.17 83	0.44 251	0.39 208	0.23 170	0.34 168	0.22 59	0.70 259	0.75 296	0.60 216	0.59 195	0.58 252	0.29 151	0.45 122	0.26 125	0.14 114	0.11 159	0.14 97	0.12 126	0.12 58	0.12 128

ACVNet-DCA	0.35 176	0.23 284	0.33 104	0.41 280	0.22 130	0.55 310	0.38 330	0.85 332	0.54 203	0.41 149	0.50 152	0.34 107	0.49 299	0.57 224	0.25 96	0.16 231	0.10 63	0.19 300	0.13 164	0.18 298	0.17 309

EKT-Stereo	0.35 176	0.23 284	0.39 185	0.43 341	0.29 361	0.38 208	0.31 203	0.69 244	0.64 243	0.45 163	0.63 204	0.49 212	0.27 122	0.56 211	0.33 221	0.18 310	0.14 320	0.18 260	0.15 222	0.16 236	0.16 287

Any-RAFT	0.35 176	0.16 53	0.30 60	0.34 72	0.21 109	0.52 291	0.22 59	0.88 348	0.73 286	0.53 196	0.73 237	0.64 293	0.28 137	0.46 137	0.24 76	0.15 178	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.13 97	0.12 128

HH	0.35 176	0.20 187	0.47 292	0.40 246	0.25 234	0.33 157	0.31 203	0.76 299	0.38 129	0.43 157	0.57 189	0.79 375	0.44 276	0.71 360	0.25 96	0.15 178	0.11 159	0.15 140	0.14 195	0.14 142	0.12 128

HanStereo	0.35 176	0.20 187	0.47 292	0.40 246	0.25 234	0.33 157	0.31 203	0.76 299	0.38 129	0.43 157	0.57 189	0.79 375	0.44 276	0.71 360	0.25 96	0.15 178	0.11 159	0.15 140	0.14 195	0.14 142	0.12 128

LL-Strereo2	0.35 176	0.24 321	0.48 314	0.41 280	0.26 279	0.35 178	0.24 91	0.67 226	0.44 163	0.54 200	0.51 161	0.66 311	0.25 93	0.66 322	0.30 192	0.14 114	0.12 217	0.23 412	0.20 390	0.18 298	0.13 172

anonymousdsp2	0.35 176	0.20 187	0.43 239	0.37 144	0.24 199	0.48 275	0.31 203	0.86 336	0.65 248	0.55 202	0.50 152	0.50 215	0.34 203	0.56 211	0.31 199	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.10 61	0.16 236	0.14 216

Selective-RAFT	0.35 176	0.23 284	0.51 352	0.44 360	0.21 109	0.64 381	0.27 130	0.59 162	0.63 236	0.40 145	0.38 112	0.55 236	0.40 250	0.57 224	0.35 253	0.13 73	0.11 159	0.14 97	0.12 126	0.16 236	0.13 172

RCA-Stereo	0.35 176	0.17 83	0.34 121	0.38 175	0.22 130	0.31 131	0.34 247	0.68 236	1.24 516	0.45 163	0.65 210	0.47 201	0.43 266	0.38 69	0.27 143	0.13 73	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.11 21	0.11 80

Patchmatch Stereo++	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.22 59	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.58 244	0.36 269	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241
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	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.31 203	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.56 211	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

ROB_FTStereo_v2	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.31 203	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.57 244	0.38 233	0.57 224	0.36 269	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

ROB_FTStereo	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.25 51	0.21 49	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.57 224	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

HUI-Stereo	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.22 59	0.60 172	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.50 166	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

iGMRVC	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.30 177	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.58 244	0.36 269	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

iRAFT	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.22 59	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.58 244	0.36 269	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

RAFT-IKP	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.28 151	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.57 244	0.38 233	0.58 244	0.36 269	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

sCroCo_RVC	0.35 176	0.28 398	0.69 442	0.51 467	0.39 472	0.41 235	0.31 203	0.49 109	0.45 172	0.31 82	0.48 144	0.38 137	0.32 183	0.46 137	0.32 209	0.21 382	0.22 466	0.19 300	0.19 365	0.21 372	0.20 383

xyz-stereo-finetune2	0.36 194	0.19 150	0.38 166	0.32 42	0.19 57	0.82 455	0.29 161	0.52 128	0.32 73	0.51 185	0.78 269	0.43 180	0.45 281	0.69 349	0.44 338	0.13 73	0.12 217	0.17 212	0.13 164	0.12 58	0.13 172

testlalala2	0.36 194	0.18 111	0.45 263	0.89 560	0.53 533	0.44 253	0.26 113	0.61 178	0.49 186	0.68 276	0.56 185	0.44 187	0.24 82	0.34 42	0.31 199	0.15 178	0.12 217	0.14 97	0.10 61	0.13 97	0.13 172

1test111	0.36 194	0.23 284	0.33 104	0.41 280	0.22 130	0.55 310	0.38 330	0.85 332	0.54 203	0.41 149	0.50 152	0.34 107	0.49 299	0.55 201	0.45 347	0.16 231	0.10 63	0.19 300	0.13 164	0.18 298	0.17 309

11t1	0.36 194	0.21 224	0.42 228	0.35 107	0.22 130	0.62 365	0.29 161	0.69 244	0.43 156	0.60 216	0.53 174	0.53 227	0.48 295	0.56 211	0.40 309	0.18 310	0.14 320	0.16 171	0.13 164	0.17 274	0.17 309

tt1	0.36 194	0.24 321	0.32 87	0.41 280	0.22 130	0.54 305	0.38 330	0.68 236	1.04 468	0.41 149	0.46 136	0.35 116	0.45 281	0.57 224	0.25 96	0.16 231	0.10 63	0.19 300	0.13 164	0.16 236	0.16 287

knoymous	0.36 194	0.20 187	0.31 74	0.31 22	0.22 130	0.36 188	0.29 161	0.61 178	0.64 243	0.67 270	0.70 228	0.60 273	0.40 250	0.58 244	0.34 236	0.17 276	0.11 159	0.20 331	0.11 95	0.17 274	0.18 327

DCANet-4	0.36 194	0.20 187	0.48 314	0.34 72	0.19 57	0.29 101	0.30 177	0.66 216	0.92 412	0.69 285	0.78 269	0.40 154	0.47 290	0.45 122	0.34 236	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.11 21	0.13 172

test_4	0.36 194	0.18 111	0.31 74	0.44 360	0.25 234	0.20 9	0.34 247	0.56 145	0.41 146	0.59 212	1.45 516	0.43 180	0.25 93	0.63 293	0.28 165	0.12 38	0.10 63	0.17 212	0.19 365	0.15 192	0.11 80

test_3	0.36 194	0.19 150	0.44 251	0.44 360	0.23 170	0.48 275	0.36 293	0.66 216	0.82 345	0.64 245	0.45 131	0.68 319	0.25 93	0.41 91	0.31 199	0.12 38	0.10 63	0.18 260	0.16 255	0.15 192	0.11 80

NRIStereo	0.36 194	0.20 187	0.45 263	0.41 280	0.23 170	0.34 168	0.26 113	0.65 206	0.55 208	0.64 245	0.63 204	0.56 239	0.37 229	0.65 314	0.37 285	0.15 178	0.11 159	0.18 260	0.15 222	0.17 274	0.14 216

DeepStereo_RVC	0.36 194	0.21 224	0.47 292	0.40 246	0.24 199	0.26 57	0.22 59	0.60 172	0.38 129	0.69 285	0.67 222	0.57 244	0.51 315	0.56 211	0.39 300	0.16 231	0.12 217	0.18 260	0.15 222	0.19 332	0.18 327

CRE-IMP	0.36 194	0.23 284	0.49 326	0.42 320	0.24 199	0.41 235	0.21 49	0.57 150	0.41 146	0.65 254	0.72 233	0.53 227	0.37 229	0.61 274	0.38 294	0.17 276	0.11 159	0.19 300	0.15 222	0.21 372	0.18 327

test-1	0.36 194	0.19 150	0.71 451	0.46 404	0.26 279	0.44 253	0.36 293	0.60 172	0.59 221	0.48 177	0.67 222	0.53 227	0.36 224	0.40 82	0.29 185	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.14 195	0.15 192	0.16 287

s12784h	0.36 194	0.15 34	0.24 6	0.34 72	0.15 2	0.77 432	0.29 161	0.80 317	0.83 350	0.56 205	0.57 189	0.43 180	0.40 250	0.57 224	0.33 221	0.12 38	0.10 63	0.14 97	0.09 10	0.14 142	0.09 4

RALCasStereoNet	0.36 194	0.21 224	0.37 154	0.42 320	0.26 279	0.35 178	0.38 330	0.63 192	0.64 243	0.50 182	0.72 233	0.51 219	0.29 151	0.59 259	0.36 269	0.16 231	0.14 320	0.15 140	0.13 164	0.17 274	0.16 287

DCANet	0.36 194	0.16 53	0.41 207	0.34 72	0.19 57	0.30 114	0.30 177	0.68 236	0.91 405	0.70 291	0.77 258	0.43 180	0.57 348	0.45 122	0.34 236	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.12 128

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 194	0.17 83	0.41 207	0.35 107	0.19 57	0.33 157	0.29 161	0.65 206	0.73 286	0.68 276	1.01 390	0.56 239	0.40 250	0.42 99	0.30 192	0.11 26	0.09 26	0.15 140	0.14 195	0.13 97	0.10 36

H2IRNET	0.37 211	0.20 187	0.33 104	0.38 175	0.25 234	0.27 71	0.23 76	0.59 162	0.72 279	0.39 139	0.90 341	0.74 357	0.55 339	0.52 180	0.43 322	0.15 178	0.13 286	0.18 260	0.20 390	0.16 236	0.13 172

cc1	0.37 211	0.23 284	0.33 104	0.41 280	0.22 130	0.55 310	0.38 330	0.67 226	1.06 479	0.41 149	0.50 152	0.34 107	0.49 299	0.57 224	0.25 96	0.16 231	0.10 63	0.19 300	0.13 164	0.16 236	0.15 241

DCRE	0.37 211	0.18 111	0.46 280	0.45 383	0.32 416	0.42 242	0.37 308	0.63 192	0.51 193	0.47 174	0.94 353	0.56 239	0.36 224	0.52 180	0.32 209	0.14 114	0.13 286	0.15 140	0.14 195	0.14 142	0.13 172

fff	0.37 211	0.16 53	0.41 207	0.34 72	0.19 57	0.29 101	0.30 177	0.69 244	1.06 479	0.69 285	0.78 269	0.42 172	0.63 386	0.46 137	0.34 236	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.11 21	0.13 172

ADStereo(finetuned)	0.37 211	0.16 53	0.49 326	0.34 72	0.19 57	0.30 114	0.30 177	0.68 236	0.91 405	0.70 291	0.77 258	0.43 180	0.69 423	0.45 122	0.33 221	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.12 128

MIPNet	0.37 211	0.21 224	0.59 389	0.39 208	0.25 234	0.50 283	0.28 151	0.77 304	0.70 267	0.65 254	0.60 197	0.40 154	0.49 299	0.44 118	0.37 285	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.14 142	0.13 172

GMOStereo	0.37 211	0.19 150	0.38 166	0.43 341	0.24 199	0.37 195	0.38 330	0.52 128	0.62 225	0.87 408	0.84 304	0.64 293	0.35 206	0.37 61	0.28 165	0.13 73	0.11 159	0.20 331	0.18 333	0.15 192	0.11 80

error version	0.37 211	0.19 150	0.38 166	0.43 341	0.24 199	0.37 195	0.38 330	0.52 128	0.62 225	0.87 408	0.84 304	0.64 293	0.35 206	0.37 61	0.28 165	0.13 73	0.11 159	0.20 331	0.18 333	0.15 192	0.11 80

test-v	0.37 211	0.19 150	0.38 166	0.43 341	0.24 199	0.37 195	0.38 330	0.52 128	0.62 225	0.87 408	0.84 304	0.64 293	0.35 206	0.37 61	0.28 165	0.13 73	0.11 159	0.20 331	0.18 333	0.15 192	0.11 80

TRStereo	0.37 211	0.27 382	0.59 389	0.47 413	0.41 484	0.29 101	0.30 177	0.84 329	0.59 221	0.52 193	0.41 120	0.52 223	0.26 111	0.73 371	0.27 143	0.17 276	0.12 217	0.19 300	0.19 365	0.13 97	0.11 80

test-2	0.37 211	0.19 150	0.38 166	0.43 341	0.24 199	0.37 195	0.38 330	0.52 128	0.62 225	0.87 408	0.84 304	0.64 293	0.35 206	0.37 61	0.28 165	0.13 73	0.11 159	0.20 331	0.18 333	0.15 192	0.11 80

rafts_anoy	0.37 211	0.21 224	0.36 138	0.41 280	0.26 279	0.30 114	0.33 234	0.67 226	0.90 398	0.58 210	0.66 217	0.45 189	0.33 195	0.47 144	0.39 300	0.16 231	0.11 159	0.21 373	0.23 447	0.17 274	0.14 216

XX-Stereo	0.37 211	0.17 83	0.45 263	0.55 503	0.36 450	0.38 208	0.20 29	0.60 172	0.30 55	0.46 169	1.30 488	0.73 351	0.26 111	0.56 211	0.26 125	0.16 231	0.11 159	0.17 212	0.16 255	0.14 142	0.10 36

csc	0.37 211	0.16 53	0.41 207	0.34 72	0.19 57	0.29 101	0.30 177	0.69 244	1.06 479	0.69 285	0.78 269	0.42 172	0.63 386	0.46 137	0.34 236	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.11 21	0.13 172

cscssc	0.37 211	0.16 53	0.41 207	0.34 72	0.19 57	0.29 101	0.30 177	0.69 244	1.06 479	0.69 285	0.78 269	0.42 172	0.63 386	0.46 137	0.34 236	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.11 21	0.13 172

AIO-test1	0.38 226	0.18 111	0.38 166	0.50 451	0.24 199	0.46 267	0.30 177	0.70 259	1.19 507	0.40 145	0.71 230	0.45 189	0.29 151	0.53 189	0.27 143	0.15 178	0.13 286	0.19 300	0.21 413	0.13 97	0.17 309

rvit_0105_6	0.38 226	0.28 398	0.64 414	0.50 451	0.30 378	0.39 216	0.38 330	0.51 119	0.67 254	0.40 145	0.45 131	0.50 215	0.41 258	0.54 196	0.36 269	0.27 468	0.26 498	0.24 429	0.21 413	0.22 394	0.16 287

MyStereo06	0.38 226	0.21 224	0.61 396	0.41 280	0.28 334	0.41 235	0.50 440	0.95 376	0.35 98	0.62 226	0.54 176	0.76 365	0.27 122	0.50 166	0.29 185	0.14 114	0.13 286	0.18 260	0.17 306	0.17 274	0.15 241

MIM_Stereo	0.38 226	0.17 83	0.53 365	0.37 144	0.24 199	0.27 71	0.24 91	0.70 259	0.54 203	0.72 311	1.00 387	0.63 286	0.29 151	0.64 307	0.38 294	0.13 73	0.14 320	0.17 212	0.16 255	0.14 142	0.11 80

riskmin	0.38 226	0.20 187	0.39 185	0.32 42	0.23 170	0.53 299	0.30 177	0.63 192	0.80 332	0.49 179	0.56 185	0.73 351	0.58 357	0.55 201	0.36 269	0.17 276	0.11 159	0.19 300	0.13 164	0.19 332	0.20 383

NF-Stereo	0.38 226	0.20 187	0.45 263	0.41 280	0.25 234	0.26 57	0.31 203	0.69 244	0.70 267	0.65 254	0.77 258	0.57 244	0.30 169	0.67 333	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.16 236	0.27 458

OCTAStereo	0.38 226	0.20 187	0.46 280	0.41 280	0.25 234	0.26 57	0.31 203	0.69 244	0.70 267	0.65 254	0.77 258	0.58 252	0.30 169	0.67 333	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.16 236	0.27 458

PSM-softLoss	0.38 226	0.20 187	0.48 314	0.41 280	0.26 279	0.30 114	0.35 271	0.69 244	0.46 176	0.62 226	0.82 293	0.59 267	0.33 195	0.70 355	0.39 300	0.19 342	0.12 217	0.20 331	0.18 333	0.16 236	0.22 419

KMStereo	0.38 226	0.20 187	0.48 314	0.41 280	0.26 279	0.30 114	0.35 271	0.69 244	0.46 176	0.62 226	0.82 293	0.59 267	0.33 195	0.70 355	0.39 300	0.19 342	0.12 217	0.20 331	0.18 333	0.16 236	0.22 419

RE-Stereo	0.38 226	0.20 187	0.46 280	0.41 280	0.25 234	0.26 57	0.31 203	0.69 244	0.70 267	0.65 254	0.77 258	0.58 252	0.30 169	0.67 333	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.16 236	0.27 458

Pruner-Stereo	0.38 226	0.20 187	0.45 263	0.40 246	0.25 234	0.22 18	0.24 91	0.67 226	0.55 208	0.89 422	0.76 254	0.68 319	0.29 151	0.62 282	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.17 306	0.17 274	0.18 327

TVStereo	0.38 226	0.20 187	0.46 280	0.41 280	0.25 234	0.26 57	0.31 203	0.69 244	0.70 267	0.65 254	0.77 258	0.58 252	0.30 169	0.67 333	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.16 236	0.27 458

TestStereo	0.38 226	0.31 425	0.40 197	0.45 383	0.20 84	0.40 220	0.37 308	0.66 216	0.65 248	0.53 196	0.78 269	0.47 201	0.40 250	0.55 201	0.37 285	0.18 310	0.13 286	0.20 331	0.15 222	0.22 394	0.13 172

raft+_RVC	0.38 226	0.19 150	0.35 131	0.37 144	0.25 234	0.45 262	0.37 308	0.78 310	0.89 395	0.51 185	0.78 269	0.50 215	0.29 151	0.53 189	0.40 309	0.15 178	0.12 217	0.17 212	0.15 222	0.14 142	0.12 128

RALAANet	0.38 226	0.23 284	0.48 314	0.42 320	0.29 361	0.35 178	0.25 99	0.86 336	0.64 243	0.67 270	0.65 210	0.60 273	0.29 151	0.60 266	0.34 236	0.15 178	0.12 217	0.17 212	0.15 222	0.21 372	0.13 172

AFF-stereo	0.38 226	0.19 150	0.39 185	0.37 144	0.21 109	0.27 71	0.31 203	0.65 206	0.66 251	0.64 245	1.13 443	0.76 365	0.39 244	0.55 201	0.33 221	0.11 26	0.09 26	0.16 171	0.16 255	0.13 97	0.11 80

AIO-test2	0.39 242	0.21 224	0.41 207	0.47 413	0.25 234	0.45 262	0.35 271	0.77 304	1.27 526	0.36 115	0.87 325	0.37 129	0.30 169	0.47 144	0.27 143	0.15 178	0.13 286	0.21 373	0.23 447	0.15 192	0.13 172

xx1	0.39 242	0.23 284	0.33 104	0.41 280	0.22 130	0.55 310	0.38 330	0.67 226	1.06 479	0.41 149	0.50 152	0.65 306	0.53 321	0.57 224	0.25 96	0.16 231	0.10 63	0.20 331	0.19 365	0.18 298	0.17 309

x	0.39 242	0.24 321	0.41 207	0.34 72	0.23 170	0.52 291	0.32 224	0.86 336	0.52 196	0.57 208	0.70 228	0.59 267	0.50 310	0.49 159	0.46 357	0.17 276	0.15 351	0.17 212	0.15 222	0.17 274	0.16 287

DisPM	0.39 242	0.19 150	0.44 251	0.41 280	0.27 310	0.24 37	0.31 203	0.65 206	0.57 217	0.87 408	0.87 325	0.60 273	0.32 183	0.76 388	0.32 209	0.18 310	0.12 217	0.19 300	0.17 306	0.15 192	0.20 383

RAFT+CT+SA	0.39 242	0.23 284	0.36 138	0.51 467	0.27 310	0.29 101	0.46 412	0.75 292	0.80 332	0.51 185	0.89 337	0.41 160	0.40 250	0.78 399	0.32 209	0.14 114	0.11 159	0.18 260	0.18 333	0.15 192	0.14 216

iRaft-Stereo_20w	0.39 242	0.19 150	0.57 384	0.37 144	0.27 310	0.31 131	0.24 91	1.44 544	0.29 50	0.69 285	0.53 174	0.60 273	0.42 260	0.83 421	0.27 143	0.14 114	0.11 159	0.14 97	0.13 164	0.15 192	0.13 172

IPLG	0.39 242	0.20 187	0.59 389	0.40 246	0.24 199	0.54 305	0.27 130	0.75 292	0.63 236	0.84 389	0.81 289	0.32 91	0.32 183	0.60 266	0.45 347	0.13 73	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.13 97	0.12 128

IPLGR	0.39 242	0.21 224	0.63 409	0.39 208	0.22 130	0.49 280	0.29 161	0.76 299	0.74 293	0.78 342	0.77 258	0.44 187	0.42 260	0.47 144	0.38 294	0.13 73	0.12 217	0.16 171	0.14 195	0.15 192	0.13 172

GMStereo	0.39 242	0.37 460	0.54 369	0.40 246	0.26 279	0.42 242	0.36 293	0.59 162	1.04 468	0.55 202	0.51 161	0.37 129	0.35 206	0.54 196	0.41 313	0.19 342	0.13 286	0.16 171	0.17 306	0.24 424	0.18 327
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 242	0.21 224	0.50 339	0.41 280	0.28 334	0.62 365	0.27 130	0.77 304	0.40 141	0.64 245	0.86 317	0.52 223	0.33 195	0.66 322	0.42 317	0.15 178	0.13 286	0.17 212	0.14 195	0.15 192	0.15 241
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 242	0.18 111	0.42 228	0.42 320	0.26 279	0.40 220	0.32 224	0.72 272	0.34 84	0.89 422	1.28 481	0.57 244	0.35 206	0.42 99	0.32 209	0.15 178	0.12 217	0.14 97	0.12 126	0.14 142	0.13 172

RAFT-Stereo	0.39 242	0.18 111	0.42 228	0.42 320	0.26 279	0.40 220	0.32 224	0.72 272	0.34 84	0.89 422	1.28 481	0.57 244	0.35 206	0.42 99	0.32 209	0.15 178	0.12 217	0.14 97	0.12 126	0.14 142	0.13 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 254	0.20 187	0.54 369	0.41 280	0.29 361	0.53 299	0.29 161	0.65 206	0.49 186	0.71 298	0.98 380	0.58 252	0.43 266	0.50 166	0.51 382	0.15 178	0.12 217	0.16 171	0.14 195	0.19 332	0.19 360

qqq	0.40 254	0.26 365	0.44 251	0.36 127	0.22 130	0.46 267	0.36 293	0.85 332	0.54 203	0.56 205	0.69 225	0.65 306	0.53 321	0.55 201	0.45 347	0.17 276	0.16 385	0.20 331	0.19 365	0.18 298	0.17 309

IPLGR_C	0.40 254	0.21 224	0.64 414	0.45 383	0.33 429	0.52 291	0.34 247	0.66 216	0.62 225	0.82 370	0.92 348	0.45 189	0.32 183	0.52 180	0.46 357	0.17 276	0.12 217	0.15 140	0.14 195	0.13 97	0.14 216

ACRE	0.40 254	0.21 224	0.65 420	0.45 383	0.33 429	0.51 287	0.33 234	0.66 216	0.63 236	0.80 348	0.92 348	0.45 189	0.32 183	0.52 180	0.45 347	0.16 231	0.12 217	0.15 140	0.14 195	0.13 97	0.14 216

PFNet+	0.40 254	0.19 150	0.49 326	0.39 208	0.25 234	0.28 89	0.23 76	0.64 205	0.70 267	0.85 393	0.79 279	0.64 293	0.35 206	0.72 365	0.34 236	0.19 342	0.14 320	0.23 412	0.20 390	0.16 236	0.20 383

SST-Stereo	0.40 254	0.19 150	0.45 263	0.42 320	0.25 234	0.25 51	0.21 49	0.66 216	0.47 181	1.08 504	0.79 279	0.72 340	0.43 266	0.77 395	0.35 253	0.16 231	0.11 159	0.20 331	0.16 255	0.19 332	0.15 241

RAFT_R40	0.40 254	0.19 150	0.44 251	0.43 341	0.25 234	0.23 25	0.26 113	0.67 226	0.67 254	0.98 467	0.78 269	0.72 340	0.43 266	0.76 388	0.35 253	0.16 231	0.11 159	0.20 331	0.16 255	0.18 298	0.14 216

RAFT-345	0.40 254	0.18 111	0.40 197	0.38 175	0.22 130	0.33 157	0.26 113	0.61 178	0.51 193	0.74 323	1.79 540	0.45 189	0.33 195	0.66 322	0.36 269	0.14 114	0.11 159	0.18 260	0.14 195	0.13 97	0.13 172

sAnonymous2	0.40 254	0.39 477	0.85 486	0.48 420	0.37 457	0.40 220	0.46 412	0.57 150	0.52 196	0.38 131	0.46 136	0.35 116	0.42 260	0.43 107	0.30 192	0.19 342	0.14 320	0.18 260	0.17 306	0.57 554	0.44 539

CroCo_RVC	0.40 254	0.39 477	0.85 486	0.48 420	0.37 457	0.40 220	0.46 412	0.57 150	0.52 196	0.38 131	0.46 136	0.35 116	0.42 260	0.43 107	0.30 192	0.19 342	0.14 320	0.18 260	0.17 306	0.57 554	0.44 539

111	0.40 254	0.17 83	0.41 207	0.34 72	0.19 57	0.52 291	0.28 151	0.74 285	1.16 501	0.50 182	0.91 344	0.63 286	0.48 295	0.61 274	0.35 253	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.12 126	0.13 97	0.13 172

rvit_0105_4	0.41 265	0.29 410	0.71 451	0.50 451	0.29 361	0.41 235	0.41 379	0.55 142	0.73 286	0.45 163	0.48 144	0.55 236	0.44 276	0.57 224	0.36 269	0.28 478	0.26 498	0.25 442	0.22 431	0.23 411	0.18 327

raft_robust	0.41 265	0.23 284	0.36 138	0.42 320	0.21 109	0.40 220	0.33 234	0.79 314	0.98 439	0.79 346	0.87 325	0.39 142	0.33 195	0.84 426	0.29 185	0.13 73	0.12 217	0.16 171	0.17 306	0.15 192	0.12 128

CIPLG	0.41 265	0.21 224	0.63 409	0.45 383	0.33 429	0.52 291	0.33 234	0.65 206	0.60 223	0.82 370	0.96 366	0.46 197	0.32 183	0.55 201	0.44 338	0.16 231	0.12 217	0.15 140	0.14 195	0.13 97	0.14 216

LCNet	0.41 265	0.20 187	0.32 87	0.44 360	0.24 199	0.47 272	0.29 161	0.67 226	0.53 199	0.72 311	1.03 403	0.66 311	0.60 368	0.58 244	0.34 236	0.14 114	0.10 63	0.19 300	0.19 365	0.21 372	0.36 512

HHNet	0.41 265	0.17 83	0.41 207	0.34 72	0.37 457	0.33 157	0.34 247	0.69 244	0.75 296	0.86 400	1.30 488	0.52 223	0.32 183	0.52 180	0.35 253	0.15 178	0.11 159	0.19 300	0.15 222	0.15 192	0.24 434

AnonymousM	0.41 265	0.81 553	0.29 47	0.34 72	0.22 130	0.28 89	0.38 330	0.53 140	0.41 146	0.70 291	0.49 148	0.47 201	0.27 122	0.41 91	0.31 199	0.15 178	0.12 217	1.51 579	0.26 486	0.12 58	0.10 36

HITNet	0.41 265	0.26 365	0.45 263	0.33 55	0.17 21	0.63 374	0.30 177	0.93 364	0.64 243	0.71 298	0.82 293	0.64 293	0.52 317	0.59 259	0.43 322	0.14 114	0.10 63	0.15 140	0.13 164	0.19 332	0.12 128
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
WQFJA1	0.42 272	0.27 382	0.47 292	0.48 420	0.32 416	0.55 310	0.48 427	0.76 299	0.91 405	0.51 185	0.71 230	0.41 160	0.40 250	0.79 404	0.39 300	0.16 231	0.15 351	0.21 373	0.18 333	0.16 236	0.16 287

WQFJX1	0.42 272	0.27 382	0.47 292	0.48 420	0.32 416	0.55 310	0.48 427	0.76 299	0.91 405	0.51 185	0.71 230	0.41 160	0.40 250	0.79 404	0.39 300	0.16 231	0.15 351	0.21 373	0.18 333	0.16 236	0.16 287

rvit_0105_5	0.42 272	0.31 425	0.73 459	0.50 451	0.29 361	0.44 253	0.42 389	0.61 178	0.74 293	0.51 185	0.51 161	0.60 273	0.47 290	0.57 224	0.38 294	0.27 468	0.25 492	0.25 442	0.23 447	0.22 394	0.18 327

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 272	0.20 187	0.74 464	0.38 175	0.43 497	0.39 216	0.26 113	0.94 369	0.49 186	0.53 196	0.77 258	0.93 428	0.45 281	0.63 293	0.24 76	0.16 231	0.10 63	0.17 212	0.18 333	0.20 348	0.20 383

test_sample2	0.42 272	0.22 263	0.43 239	0.33 55	0.21 109	0.58 336	0.39 353	0.95 376	0.67 254	0.63 235	0.77 258	0.69 323	0.57 348	0.61 274	0.38 294	0.19 342	0.14 320	0.18 260	0.16 255	0.19 332	0.18 327

test_sample1	0.42 272	0.22 263	0.46 280	0.34 72	0.23 170	0.58 336	0.35 271	0.99 388	0.49 186	0.62 226	0.75 248	0.69 323	0.61 374	0.58 244	0.44 338	0.18 310	0.14 320	0.17 212	0.15 222	0.17 274	0.17 309

StereoVision	0.42 272	0.28 398	0.45 263	0.49 437	0.28 334	0.38 208	0.38 330	0.72 272	0.62 225	0.44 160	1.14 448	0.54 231	0.39 244	0.56 211	0.34 236	0.21 382	0.24 484	0.25 442	0.24 463	0.26 441	0.16 287

GANet-ADL	0.42 272	0.25 346	0.45 263	0.43 341	0.29 361	0.54 305	0.35 271	0.89 350	0.86 369	0.63 235	0.72 233	0.68 319	0.42 260	0.52 180	0.41 313	0.21 382	0.14 320	0.15 140	0.13 164	0.18 298	0.19 360

OMP-Stereo	0.42 272	0.22 263	0.46 280	0.52 479	0.24 199	0.36 188	0.25 99	0.71 267	0.78 321	0.77 338	0.64 207	0.89 414	0.39 244	0.91 458	0.35 253	0.15 178	0.12 217	0.20 331	0.15 222	0.15 192	0.12 128

PFNet	0.42 272	0.18 111	0.58 388	0.43 341	0.24 199	0.43 245	0.32 224	0.74 285	0.78 321	1.00 474	0.74 246	0.68 319	0.39 244	0.72 365	0.37 285	0.16 231	0.10 63	0.20 331	0.15 222	0.16 236	0.13 172

IRAFT_RVC	0.42 272	0.20 187	0.48 314	0.44 360	0.24 199	0.27 71	0.54 467	0.74 285	0.77 311	0.76 332	0.80 282	0.73 351	0.51 315	0.70 355	0.36 269	0.17 276	0.10 63	0.21 373	0.16 255	0.16 236	0.14 216

FENet	0.42 272	0.22 263	0.38 166	0.39 208	0.24 199	0.55 310	0.32 224	0.79 314	0.70 267	0.71 298	0.72 233	0.63 286	0.57 348	0.62 282	0.44 338	0.19 342	0.13 286	0.19 300	0.17 306	0.18 298	0.19 360

FACV-RUCA	0.43 284	0.28 398	0.47 292	0.45 383	0.33 429	0.58 336	0.34 247	0.82 323	0.73 286	0.57 208	0.84 304	0.47 201	0.50 310	0.54 196	0.39 300	0.22 408	0.15 351	0.35 514	0.16 255	0.28 456	0.21 401

TestStereo1	0.43 284	0.23 284	0.41 207	0.51 467	0.24 199	0.34 168	0.40 364	0.77 304	0.90 398	0.68 276	0.96 366	0.48 206	0.46 286	0.91 458	0.32 209	0.16 231	0.13 286	0.18 260	0.15 222	0.14 142	0.13 172

test_5	0.43 284	0.24 321	0.43 239	0.52 479	0.28 334	0.28 89	0.42 389	0.72 272	0.82 345	0.62 226	0.91 344	0.72 340	0.55 339	0.79 404	0.35 253	0.14 114	0.11 159	0.18 260	0.18 333	0.18 298	0.16 287

SA-5K	0.43 284	0.23 284	0.41 207	0.51 467	0.24 199	0.34 168	0.40 364	0.77 304	0.90 398	0.68 276	0.96 366	0.48 206	0.46 286	0.91 458	0.32 209	0.16 231	0.13 286	0.18 260	0.15 222	0.14 142	0.13 172

dd	0.43 284	0.38 470	0.55 374	0.44 360	0.25 234	0.47 272	0.38 330	0.70 259	1.05 472	0.59 212	0.65 210	0.42 172	0.39 244	0.66 322	0.50 372	0.24 437	0.15 351	0.21 373	0.15 222	0.22 394	0.18 327

IIG-Stereo	0.43 284	0.21 224	0.44 251	0.50 451	0.25 234	0.44 253	0.21 49	0.71 267	0.76 304	0.83 382	0.95 362	0.83 388	0.43 266	0.90 451	0.35 253	0.15 178	0.12 217	0.19 300	0.14 195	0.15 192	0.11 80

DN-CSS_ROB	0.43 284	0.26 365	0.62 399	0.40 246	0.29 361	0.44 253	0.27 130	0.77 304	0.75 296	0.72 311	1.09 429	0.48 206	0.43 266	0.69 349	0.37 285	0.15 178	0.12 217	0.21 373	0.19 365	0.18 298	0.16 287

MyStereo05	0.44 291	0.21 224	0.45 263	0.41 280	0.28 334	0.41 235	0.50 440	0.93 364	1.09 490	0.76 332	0.61 200	0.51 219	0.57 348	0.73 371	0.42 317	0.14 114	0.13 286	0.18 260	0.17 306	0.17 274	0.15 241

MyStereo04	0.44 291	0.22 263	0.44 251	0.42 320	0.28 334	0.40 220	0.50 440	1.00 392	1.08 488	0.62 226	0.58 194	0.55 236	0.57 348	0.71 360	0.44 338	0.14 114	0.13 286	0.18 260	0.17 306	0.17 274	0.16 287

mmm	0.44 291	0.27 382	0.46 280	0.38 175	0.24 199	0.61 357	0.35 271	0.94 369	0.53 199	0.72 311	1.05 413	0.63 286	0.50 310	0.57 224	0.45 347	0.18 310	0.15 351	0.23 412	0.20 390	0.20 348	0.18 327

ffm	0.44 291	0.26 365	0.49 326	0.37 144	0.25 234	0.55 310	0.37 308	0.68 236	1.04 468	0.73 318	0.96 366	0.71 331	0.53 321	0.57 224	0.25 96	0.16 231	0.10 63	0.25 442	0.21 413	0.16 236	0.16 287

SA	0.44 291	0.25 346	0.46 280	0.46 404	0.24 199	0.43 245	0.36 293	0.75 292	0.96 432	0.59 212	1.03 403	0.48 206	0.52 317	0.94 475	0.32 209	0.16 231	0.12 217	0.21 373	0.19 365	0.15 192	0.13 172

GwcNet-ADL	0.44 291	0.22 263	0.48 314	0.45 383	0.30 378	0.40 220	0.37 308	0.92 362	0.97 435	0.71 298	0.78 269	0.61 278	0.42 260	0.62 282	0.50 372	0.19 342	0.14 320	0.15 140	0.14 195	0.18 298	0.18 327

TransformOpticalFlow	0.44 291	0.20 187	0.47 292	0.41 280	0.23 170	0.37 195	0.47 419	0.94 369	0.76 304	0.65 254	1.14 448	0.73 351	0.56 346	0.76 388	0.32 209	0.15 178	0.10 63	0.17 212	0.15 222	0.14 142	0.13 172

GMM-Stereo	0.44 291	0.19 150	0.36 138	0.42 320	0.25 234	0.51 287	0.47 419	0.71 267	0.53 199	0.76 332	1.37 497	0.76 365	0.38 233	0.60 266	0.33 221	0.15 178	0.10 63	0.20 331	0.19 365	0.16 236	0.27 458

GES	0.44 291	0.23 284	0.57 384	0.40 246	0.30 378	0.59 349	0.36 293	0.96 380	0.68 259	0.74 323	0.83 299	0.47 201	0.48 295	0.67 333	0.43 322	0.22 408	0.16 385	0.17 212	0.16 255	0.18 298	0.23 426

HCRNet	0.44 291	0.34 442	0.41 207	0.53 489	0.26 279	0.53 299	0.29 161	0.83 326	0.63 236	0.71 298	0.81 289	0.77 371	0.50 310	0.66 322	0.36 269	0.24 437	0.16 385	0.24 429	0.20 390	0.21 372	0.18 327

DFGA-Net	0.45 301	0.29 410	0.80 482	0.42 320	0.32 416	0.53 299	0.35 271	0.78 310	0.89 395	0.66 267	0.75 248	0.48 206	0.39 244	0.74 378	0.60 416	0.15 178	0.13 286	0.19 300	0.18 333	0.20 348	0.17 309

HI	0.45 301	0.21 224	0.36 138	0.34 72	0.35 445	0.28 89	0.31 203	0.72 272	0.46 176	0.87 408	1.13 443	1.09 474	0.76 456	0.69 349	0.56 405	0.12 38	0.10 63	0.17 212	0.17 306	0.17 274	0.15 241

CoSv	0.45 301	0.21 224	0.36 138	0.34 72	0.35 445	0.28 89	0.31 203	0.72 272	0.46 176	0.87 408	1.13 443	1.09 474	0.76 456	0.69 349	0.56 405	0.12 38	0.10 63	0.17 212	0.17 306	0.17 274	0.15 241

U	0.45 301	0.16 53	0.32 87	0.40 246	0.71 558	3.55 591	0.20 29	0.41 68	0.38 129	0.26 44	0.23 26	0.24 51	0.22 60	0.26 2	0.22 35	0.15 178	0.09 26	0.88 570	0.13 164	0.13 97	0.11 80

CASS	0.45 301	0.27 382	0.42 228	0.48 420	0.22 130	0.61 357	0.34 247	0.97 383	0.62 225	0.71 298	0.85 314	0.61 278	0.55 339	0.57 224	0.41 313	0.29 485	0.16 385	0.22 390	0.18 333	0.22 394	0.28 465
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 301	0.25 346	0.43 239	0.45 383	0.28 334	0.70 405	0.34 247	0.94 369	0.76 304	0.75 325	0.80 282	0.65 306	0.49 299	0.64 307	0.51 382	0.20 365	0.14 320	0.22 390	0.19 365	0.18 298	0.18 327

RAFT_CTSACE	0.45 301	0.20 187	0.44 251	0.45 383	0.27 310	0.34 168	0.39 353	0.60 172	0.73 286	0.76 332	1.44 513	0.83 388	0.38 233	1.08 498	0.26 125	0.12 38	0.13 286	0.18 260	0.16 255	0.15 192	0.11 80

iRaft-Stereo_5w	0.45 301	0.21 224	0.48 314	0.42 320	0.28 334	0.31 131	0.54 467	0.63 192	0.62 225	0.62 226	0.89 337	1.01 449	0.69 423	0.75 384	0.66 434	0.13 73	0.12 217	0.17 212	0.15 222	0.14 142	0.15 241

RAFT	0.45 301	0.22 263	0.45 263	0.47 413	0.26 279	0.54 305	0.47 419	0.66 216	0.58 219	0.80 348	0.82 293	0.94 430	0.57 348	0.75 384	0.34 236	0.17 276	0.15 351	0.22 390	0.20 390	0.16 236	0.12 128

DMCA	0.45 301	0.26 365	0.50 339	0.38 175	0.28 334	0.51 287	0.34 247	0.93 364	0.68 259	0.75 325	0.83 299	0.79 375	0.53 321	0.51 173	0.54 398	0.21 382	0.16 385	0.21 373	0.16 255	0.19 332	0.21 401

Select-FE	0.46 311	0.24 321	0.88 493	0.42 320	0.35 445	0.33 157	0.19 18	0.90 355	0.37 122	0.60 216	1.01 390	0.97 437	0.80 474	0.72 365	0.28 165	0.16 231	0.12 217	0.17 212	0.20 390	0.15 192	0.24 434

PAM_32	0.46 311	0.19 150	0.67 431	0.39 208	0.24 199	0.75 425	0.27 130	0.95 376	0.34 84	0.68 276	0.44 128	1.91 557	0.65 403	0.62 282	0.26 125	0.15 178	0.10 63	0.16 171	0.15 222	0.14 142	0.13 172

PAM	0.46 311	0.19 150	0.70 446	0.40 246	0.26 279	0.75 425	0.33 234	0.85 332	0.34 84	0.70 291	0.46 136	1.83 552	0.63 386	0.61 274	0.26 125	0.15 178	0.10 63	0.16 171	0.14 195	0.14 142	0.13 172

UGAM-zero	0.46 311	0.19 150	0.62 399	0.37 144	0.23 170	0.34 168	0.21 49	1.15 462	0.39 139	0.66 267	0.61 200	1.70 549	0.91 499	0.75 384	0.25 96	0.14 114	0.11 159	0.15 140	0.12 126	0.13 97	0.13 172

test_sample3	0.46 311	0.25 346	0.50 339	0.35 107	0.23 170	0.69 400	0.37 308	1.15 462	0.81 340	0.75 325	0.79 279	0.66 311	0.49 299	0.63 293	0.46 357	0.21 382	0.15 351	0.20 331	0.19 365	0.21 372	0.19 360

testlalala_base	0.46 311	0.25 346	0.41 207	0.46 404	0.33 429	0.58 336	0.25 99	0.57 150	0.34 84	0.51 185	0.56 185	0.46 197	0.30 169	0.43 107	0.31 199	1.47 590	0.11 159	0.14 97	0.09 10	1.59 578	0.13 172

IER	0.46 311	0.23 284	0.50 339	0.38 175	0.28 334	0.69 400	0.35 271	0.80 317	0.66 251	0.83 382	0.94 353	0.75 359	0.77 463	0.60 266	0.42 317	0.17 276	0.14 320	0.17 212	0.17 306	0.17 274	0.15 241

BSDual-CNN	0.46 311	0.25 346	0.43 239	0.45 383	0.28 334	0.77 432	0.40 364	0.94 369	0.76 304	0.75 325	0.80 282	0.76 365	0.54 333	0.64 307	0.43 322	0.20 365	0.14 320	0.22 390	0.19 365	0.18 298	0.18 327

STrans-v2	0.46 311	0.20 187	0.48 314	0.40 246	0.24 199	0.55 310	0.50 440	1.07 425	0.73 286	0.65 254	1.05 413	0.72 340	0.69 423	0.72 365	0.33 221	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.14 195	0.13 97	0.12 128

Prome-Stereo	0.46 311	0.19 150	0.35 131	0.44 360	0.26 279	0.40 220	0.45 408	0.68 236	0.44 163	0.96 457	1.84 543	0.59 267	0.67 413	0.61 274	0.32 209	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.14 195	0.16 236	0.29 472

ICVP	0.46 311	0.25 346	0.38 166	0.48 420	0.28 334	0.58 336	0.43 396	1.00 392	0.70 267	0.67 270	0.95 362	0.75 359	0.55 339	0.53 189	0.54 398	0.23 425	0.17 405	0.19 300	0.17 306	0.19 332	0.20 383
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 311	0.34 442	0.86 491	0.50 451	0.37 457	0.81 447	0.50 440	0.72 272	0.65 248	0.51 185	0.65 210	0.45 189	0.45 281	0.64 307	0.38 294	0.24 437	0.24 484	0.22 390	0.21 413	0.23 411	0.23 426

CFNet_pseudo	0.46 311	0.24 321	0.52 357	0.37 144	0.27 310	0.58 336	0.30 177	0.86 336	0.88 382	0.82 370	1.03 403	0.75 359	0.47 290	0.58 244	0.44 338	0.17 276	0.12 217	0.24 429	0.16 255	0.24 424	0.19 360

ACVNet	0.46 311	0.23 284	0.36 138	0.39 208	0.28 334	0.58 336	0.40 364	0.87 343	0.80 332	0.64 245	0.96 366	0.79 375	0.60 368	0.63 293	0.67 437	0.17 276	0.15 351	0.16 171	0.15 222	0.18 298	0.15 241

BEATNet_4x	0.46 311	0.32 429	0.56 380	0.37 144	0.19 57	0.63 374	0.35 271	1.01 401	0.72 279	0.77 338	0.83 299	0.70 327	0.59 364	0.68 343	0.53 393	0.16 231	0.12 217	0.16 171	0.14 195	0.24 424	0.16 287

ccs_rob	0.46 311	0.24 321	0.52 357	0.37 144	0.27 310	0.58 336	0.31 203	0.86 336	0.88 382	0.82 370	1.02 399	0.75 359	0.47 290	0.58 244	0.44 338	0.17 276	0.12 217	0.24 429	0.16 255	0.24 424	0.19 360

G2L-ROB	0.47 327	0.19 150	0.42 228	0.35 107	0.22 130	0.57 330	0.42 389	1.14 458	0.71 278	0.84 389	0.75 248	1.09 474	0.53 321	0.74 378	0.53 393	0.17 276	0.12 217	0.14 97	0.12 126	0.17 274	0.19 360

rvit_0105_3	0.47 327	0.34 442	0.77 478	0.54 496	0.31 400	0.49 280	0.47 419	0.63 192	0.79 330	0.65 254	0.59 195	0.64 293	0.50 310	0.65 314	0.39 300	0.29 485	0.27 507	0.29 490	0.28 499	0.21 372	0.20 383

rvit_stereo_0075_2	0.47 327	0.37 460	0.70 446	0.53 489	0.46 515	0.43 245	0.36 293	0.81 321	0.67 254	0.55 202	0.74 246	0.59 267	0.43 266	0.63 293	0.43 322	0.32 506	0.23 476	0.35 514	0.25 472	0.30 469	0.25 442

test_sample5	0.47 327	0.26 365	0.49 326	0.36 127	0.22 130	0.64 381	0.39 353	1.13 449	0.81 340	0.77 338	0.94 353	0.64 293	0.54 333	0.65 314	0.43 322	0.21 382	0.16 385	0.22 390	0.20 390	0.22 394	0.20 383

test_sample4	0.47 327	0.26 365	0.50 339	0.35 107	0.22 130	0.69 400	0.38 330	1.15 462	0.81 340	0.78 342	0.82 293	0.62 284	0.53 321	0.63 293	0.44 338	0.21 382	0.15 351	0.21 373	0.19 365	0.21 372	0.19 360

DispNO	0.47 327	0.23 284	0.71 451	0.39 208	0.31 400	0.60 355	0.38 330	0.89 350	0.77 311	0.75 325	0.84 304	0.72 340	0.54 333	0.73 371	0.46 357	0.19 342	0.14 320	0.20 331	0.18 333	0.16 236	0.17 309

CoDeX	0.47 327	0.20 187	0.49 326	0.42 320	0.25 234	0.75 425	0.36 293	1.27 514	0.80 332	0.82 370	0.96 366	0.62 284	0.57 348	0.60 266	0.36 269	0.17 276	0.12 217	0.17 212	0.15 222	0.16 236	0.14 216

ARAFT	0.47 327	0.24 321	0.79 480	0.42 320	0.25 234	0.55 310	0.55 471	0.75 292	0.81 340	0.89 422	0.75 248	0.73 351	0.47 290	0.88 443	0.37 285	0.15 178	0.12 217	0.23 412	0.22 431	0.14 142	0.13 172

SFCPSM	0.47 327	0.21 224	0.55 374	0.40 246	0.27 310	0.87 466	0.37 308	1.33 524	0.77 311	0.80 348	0.84 304	0.54 231	0.49 299	0.57 224	0.37 285	0.18 310	0.13 286	0.18 260	0.20 390	0.16 236	0.15 241

cf-r	0.47 327	0.23 284	0.41 207	0.39 208	0.23 170	0.59 349	0.37 308	0.88 348	0.85 364	0.72 311	1.05 413	0.94 430	0.62 380	0.56 211	0.54 398	0.21 382	0.14 320	0.17 212	0.19 365	0.15 192	0.15 241

GANet-RSSM	0.47 327	0.21 224	0.37 154	0.38 175	0.25 234	0.58 336	0.36 293	1.07 425	0.78 321	0.68 276	1.01 390	0.86 399	0.67 413	0.62 282	0.44 338	0.21 382	0.15 351	0.18 260	0.18 333	0.18 298	0.17 309

MLCV	0.47 327	0.24 321	0.61 396	0.37 144	0.17 21	0.61 357	0.33 234	0.80 317	0.87 378	0.94 449	1.13 443	0.72 340	0.43 266	0.89 449	0.51 382	0.13 73	0.10 63	0.13 64	0.11 95	0.14 142	0.12 128

G2L-Stereo_test	0.48 339	0.20 187	0.40 197	0.34 72	0.23 170	0.57 330	0.58 481	1.10 435	0.77 311	0.86 400	0.94 353	0.95 432	0.54 333	0.68 343	0.60 416	0.16 231	0.12 217	0.14 97	0.12 126	0.15 192	0.15 241

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 339	0.21 224	1.26 536	0.39 208	0.51 528	0.28 89	0.30 177	1.25 510	0.44 163	0.68 276	1.11 432	0.86 399	0.33 195	0.67 333	0.27 143	0.15 178	0.11 159	0.17 212	0.20 390	0.22 394	0.24 434

DualNet	0.48 339	0.26 365	0.49 326	0.36 127	0.22 130	0.64 381	0.39 353	1.13 449	0.81 340	0.80 348	1.03 403	0.64 293	0.54 333	0.65 314	0.43 322	0.21 382	0.16 385	0.22 390	0.20 390	0.22 394	0.20 383

PCWNet_CMD	0.48 339	0.24 321	0.52 357	0.39 208	0.27 310	0.63 374	0.30 177	0.95 376	0.96 432	0.86 400	1.07 422	0.79 375	0.44 276	0.57 224	0.43 322	0.17 276	0.12 217	0.21 373	0.16 255	0.24 424	0.19 360

gwcnet-sp	0.48 339	0.23 284	0.70 446	0.40 246	0.26 279	0.81 447	0.41 379	0.89 350	0.84 355	0.91 434	0.76 254	0.66 311	0.61 374	0.66 322	0.50 372	0.18 310	0.17 405	0.18 260	0.18 333	0.18 298	0.18 327

scenet	0.48 339	0.23 284	0.70 446	0.40 246	0.26 279	0.81 447	0.41 379	0.89 350	0.84 355	0.91 434	0.76 254	0.66 311	0.61 374	0.66 322	0.50 372	0.18 310	0.17 405	0.18 260	0.18 333	0.18 298	0.18 327

ssnet	0.48 339	0.23 284	0.70 446	0.40 246	0.26 279	0.81 447	0.41 379	0.89 350	0.84 355	0.91 434	0.76 254	0.66 311	0.61 374	0.66 322	0.50 372	0.18 310	0.17 405	0.18 260	0.18 333	0.18 298	0.18 327

Sa-1000	0.48 339	0.24 321	0.41 207	0.45 383	0.25 234	0.59 349	0.34 247	0.81 321	0.93 418	0.82 370	1.50 520	0.53 227	0.45 281	0.92 461	0.30 192	0.15 178	0.12 217	0.21 373	0.19 365	0.15 192	0.13 172

UDGNet	0.48 339	0.77 550	0.50 339	0.48 420	0.31 400	0.41 235	0.34 247	0.70 259	0.92 412	0.65 254	0.60 197	0.58 252	0.43 266	0.63 293	0.41 313	0.32 506	0.15 351	0.66 564	0.19 365	0.36 504	0.21 401

PSMNet-ADL	0.48 339	0.27 382	0.40 197	0.48 420	0.30 378	0.68 398	0.37 308	0.90 355	0.80 332	0.61 224	0.80 282	0.92 426	0.62 380	0.72 365	0.63 426	0.23 425	0.18 422	0.18 260	0.20 390	0.22 394	0.20 383

PSM-AAD	0.48 339	0.20 187	0.37 154	0.43 341	0.23 170	0.56 325	0.50 440	0.65 206	0.70 267	1.07 500	1.12 436	0.58 252	0.92 504	0.61 274	0.32 209	0.15 178	0.11 159	0.25 442	0.26 486	0.18 298	0.43 538

KYRaft	0.48 339	0.20 187	0.38 166	0.44 360	0.23 170	0.44 253	0.37 308	0.66 216	0.41 146	0.94 449	1.73 536	0.79 375	0.41 258	0.63 293	0.31 199	0.16 231	0.11 159	0.18 260	0.22 431	0.16 236	0.78 568

ASMatch	0.48 339	0.19 150	0.45 263	0.39 208	0.28 334	0.37 195	0.26 113	0.74 285	0.68 259	0.76 332	2.34 558	0.61 278	0.52 317	0.62 282	0.37 285	0.14 114	0.12 217	0.17 212	0.15 222	0.14 142	0.21 401

DEmStereo	0.48 339	0.17 83	0.50 339	0.38 175	0.25 234	0.59 349	0.34 247	0.63 192	0.74 293	0.89 422	1.66 532	0.58 252	1.06 526	0.60 266	0.42 317	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.16 255	0.14 142	0.15 241

PSMNet-RSSM	0.48 339	0.22 263	0.38 166	0.42 320	0.25 234	0.50 283	0.37 308	1.10 435	0.77 311	0.70 291	1.06 419	0.84 392	0.64 397	0.62 282	0.47 364	0.23 425	0.15 351	0.23 412	0.25 472	0.20 348	0.19 360

CFNet-ft	0.48 339	0.23 284	0.36 138	0.40 246	0.26 279	0.64 381	0.37 308	0.87 343	0.85 364	0.64 245	1.00 387	1.01 449	0.64 397	0.61 274	0.53 393	0.23 425	0.15 351	0.24 429	0.21 413	0.23 411	0.18 327

MSMDNet	0.48 339	0.24 321	0.52 357	0.39 208	0.27 310	0.63 374	0.30 177	0.96 380	0.96 432	0.86 400	1.07 422	0.79 375	0.44 276	0.57 224	0.43 322	0.17 276	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.23 411	0.19 360

CFNet_RVC	0.48 339	0.23 284	0.36 138	0.40 246	0.26 279	0.64 381	0.37 308	0.87 343	0.85 364	0.64 245	1.00 387	1.01 449	0.64 397	0.61 274	0.53 393	0.23 425	0.15 351	0.24 429	0.21 413	0.23 411	0.18 327

G2L-Stereo	0.49 357	0.23 284	0.48 314	0.43 341	0.26 279	0.47 272	0.42 389	0.93 364	0.78 321	0.84 389	0.86 317	0.91 421	0.52 317	0.78 399	0.70 444	0.20 365	0.17 405	0.22 390	0.18 333	0.17 274	0.21 401

DCVSM-stereo	0.49 357	0.27 382	0.53 365	0.39 208	0.29 361	0.51 287	0.26 113	0.75 292	0.75 296	1.11 510	0.75 248	1.05 462	0.72 444	0.60 266	0.47 364	0.20 365	0.19 436	0.24 429	0.20 390	0.25 434	0.30 481

test_sample6	0.49 357	0.26 365	0.50 339	0.37 144	0.22 130	0.63 374	0.40 364	1.12 447	0.83 350	0.80 348	1.03 403	0.66 311	0.55 339	0.67 333	0.46 357	0.22 408	0.16 385	0.22 390	0.22 431	0.23 411	0.21 401

qqq1	0.49 357	0.23 284	0.62 399	0.34 72	0.20 84	0.62 365	0.34 247	1.21 486	1.02 457	0.81 361	1.01 390	0.71 331	0.65 403	0.84 426	0.34 236	0.19 342	0.15 351	0.14 97	0.12 126	0.15 192	0.14 216

fff1	0.49 357	0.23 284	0.62 399	0.34 72	0.20 84	0.62 365	0.34 247	1.21 486	1.02 457	0.81 361	1.01 390	0.71 331	0.65 403	0.84 426	0.34 236	0.19 342	0.15 351	0.14 97	0.12 126	0.15 192	0.14 216

ff1	0.49 357	0.26 365	0.49 326	0.37 144	0.25 234	0.55 310	0.37 308	0.68 236	1.04 468	0.73 318	0.96 366	0.71 331	0.53 321	1.01 482	0.88 486	0.16 231	0.10 63	0.25 442	0.21 413	0.16 236	0.16 287

GMStereo_Zeroshot	0.49 357	0.44 495	0.74 464	0.49 437	0.27 310	0.56 325	0.29 161	0.73 283	0.76 304	0.86 400	0.94 353	0.91 421	0.36 224	0.74 378	0.43 322	0.26 458	0.14 320	0.26 461	0.15 222	0.36 504	0.18 327

ToySt	0.49 357	0.27 382	0.75 468	0.40 246	0.27 310	0.64 381	0.49 435	0.84 329	0.77 311	0.60 216	0.83 299	0.88 410	0.66 410	0.70 355	0.56 405	0.16 231	0.17 405	0.21 373	0.20 390	0.21 372	0.19 360

anonymousa	0.49 357	0.20 187	0.42 228	0.38 175	0.23 170	0.91 470	0.35 271	0.75 292	0.62 225	0.85 393	1.54 525	1.06 464	0.66 410	0.51 173	0.43 322	0.16 231	0.13 286	0.19 300	0.21 413	0.16 236	0.14 216

hknet	0.49 357	0.25 346	0.51 352	0.45 383	0.29 361	0.77 432	0.40 364	0.94 369	0.83 350	0.75 325	0.80 282	0.97 437	0.61 374	0.73 371	0.45 347	0.18 310	0.14 320	0.22 390	0.19 365	0.18 298	0.18 327

psmg	0.49 357	0.25 346	0.43 239	0.41 280	0.28 334	0.85 462	0.43 396	0.99 388	0.76 304	0.91 434	0.94 353	0.76 365	0.54 333	0.64 307	0.43 322	0.20 365	0.15 351	0.20 331	0.20 390	0.18 298	0.18 327

DRaft	0.49 357	0.17 83	0.47 292	0.37 144	0.25 234	0.58 336	0.40 364	0.65 206	0.85 364	1.02 482	1.75 539	0.50 215	0.82 479	0.63 293	0.40 309	0.13 73	0.11 159	0.16 171	0.16 255	0.14 142	0.15 241

GrayStereo	0.49 357	0.19 150	0.42 228	0.46 404	0.28 334	0.53 299	0.67 502	0.69 244	0.63 236	1.02 482	1.47 519	0.78 373	0.76 456	0.56 211	0.33 221	0.14 114	0.12 217	0.17 212	0.17 306	0.15 192	0.29 472

GwcNet-RSSM	0.49 357	0.24 321	0.42 228	0.40 246	0.23 170	0.55 310	0.38 330	0.93 364	0.93 418	0.71 298	1.16 459	0.86 399	0.60 368	0.62 282	0.66 434	0.21 382	0.14 320	0.19 300	0.20 390	0.16 236	0.15 241

UCFNet_RVC	0.49 357	0.26 365	0.35 131	0.39 208	0.26 279	0.64 381	0.36 293	1.15 462	0.84 355	0.67 270	0.88 333	0.88 410	0.59 364	0.58 244	0.45 347	0.24 437	0.17 405	0.27 474	0.27 493	0.25 434	0.23 426

iResNet	0.49 357	0.29 410	0.79 480	0.42 320	0.21 109	0.61 357	0.40 364	0.82 323	0.99 444	0.87 408	1.12 436	0.69 323	0.53 321	0.78 399	0.51 382	0.15 178	0.11 159	0.14 97	0.12 126	0.17 274	0.15 241

CFNet_ucs	0.50 373	0.24 321	0.55 374	0.38 175	0.31 400	0.58 336	0.33 234	0.98 386	0.93 418	0.88 418	1.19 467	0.80 383	0.49 299	0.63 293	0.43 322	0.21 382	0.15 351	0.26 461	0.18 333	0.26 441	0.22 419

NINENet	0.50 373	0.29 410	0.51 352	0.45 383	0.32 416	0.70 405	0.34 247	1.10 435	0.88 382	0.80 348	0.94 353	0.65 306	0.49 299	0.73 371	0.51 382	0.22 408	0.20 448	0.25 442	0.18 333	0.22 394	0.21 401

AACVNet	0.50 373	0.23 284	0.49 326	0.46 404	0.29 361	0.52 291	0.38 330	0.90 355	0.55 208	0.81 361	1.03 403	1.00 445	0.70 436	0.83 421	0.54 398	0.21 382	0.18 422	0.24 429	0.18 333	0.23 411	0.20 383

CrosDoStereo	0.50 373	0.18 111	0.45 263	0.38 175	0.24 199	0.40 220	1.18 567	0.67 226	0.86 369	0.94 449	1.37 497	0.63 286	0.77 463	0.65 314	0.45 347	0.15 178	0.12 217	0.17 212	0.18 333	0.14 142	0.14 216

DeepStereo_LL	0.50 373	0.18 111	0.45 263	0.38 175	0.24 199	0.40 220	1.18 567	0.67 226	0.86 369	0.94 449	1.37 497	0.63 286	0.77 463	0.65 314	0.45 347	0.15 178	0.12 217	0.17 212	0.18 333	0.14 142	0.14 216

THIR-Stereo	0.50 373	0.18 111	0.45 263	0.38 175	0.23 170	0.75 425	0.67 502	0.66 216	0.87 378	1.02 482	1.40 503	0.72 340	0.76 456	0.62 282	0.42 317	0.15 178	0.11 159	0.17 212	0.18 333	0.14 142	0.15 241

AdaStereo	0.50 373	0.32 429	0.47 292	0.48 420	0.25 234	0.67 396	0.32 224	1.17 474	0.88 382	0.75 325	0.99 385	0.75 359	0.49 299	0.67 333	0.46 357	0.27 468	0.12 217	0.28 482	0.18 333	0.23 411	0.18 327
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.
WQFJX	0.51 380	0.30 419	0.65 420	0.59 518	0.42 490	0.71 410	0.77 531	1.01 401	0.84 355	0.71 298	0.92 348	0.46 197	0.36 224	0.92 461	0.51 382	0.16 231	0.14 320	0.19 300	0.16 255	0.16 236	0.14 216

SMFormer	0.51 380	0.23 284	0.62 399	0.34 72	0.20 84	0.62 365	0.34 247	1.21 486	1.02 457	0.81 361	1.01 390	0.71 331	0.65 403	0.84 426	0.55 403	0.19 342	0.15 351	0.18 260	0.16 255	0.18 298	0.18 327

tta	0.51 380	0.23 284	0.62 399	0.34 72	0.20 84	0.62 365	0.34 247	1.21 486	1.02 457	0.81 361	1.01 390	0.71 331	0.65 403	0.84 426	0.55 403	0.19 342	0.15 351	0.18 260	0.16 255	0.15 192	0.14 216

ttt	0.51 380	0.25 346	0.43 239	0.38 175	0.24 199	0.65 389	0.38 330	1.18 477	1.05 472	0.72 311	1.08 425	0.63 286	0.49 299	0.84 426	0.59 413	0.24 437	0.21 458	0.22 390	0.20 390	0.24 424	0.24 434

DAS	0.51 380	0.25 346	0.60 394	0.48 420	0.31 400	0.58 336	0.41 379	0.83 326	0.97 435	0.89 422	1.12 436	0.70 327	0.75 453	0.82 413	0.43 322	0.17 276	0.13 286	0.18 260	0.15 222	0.20 348	0.18 327

SepStereo	0.51 380	0.25 346	0.60 394	0.48 420	0.31 400	0.58 336	0.41 379	0.83 326	0.97 435	0.89 422	1.12 436	0.70 327	0.75 453	0.93 468	0.43 322	0.17 276	0.13 286	0.18 260	0.15 222	0.20 348	0.18 327

acv_ft	0.51 380	0.23 284	0.56 380	0.44 360	0.28 334	0.86 465	0.39 353	0.91 360	0.80 332	0.97 462	0.96 366	0.79 375	0.59 364	0.63 293	0.87 483	0.17 276	0.15 351	0.16 171	0.15 222	0.17 274	0.15 241

DMCA-RVC	0.51 380	0.30 419	0.59 389	0.50 451	0.32 416	0.54 305	0.38 330	0.86 336	0.68 259	0.94 449	0.86 317	0.91 421	0.68 419	0.70 355	0.59 413	0.23 425	0.18 422	0.31 499	0.23 447	0.26 441	0.19 360

CFNet	0.51 380	0.29 410	0.46 280	0.41 280	0.27 310	0.70 405	0.32 224	1.13 449	1.00 450	0.72 311	1.07 422	0.85 394	0.60 368	0.76 388	0.52 390	0.19 342	0.14 320	0.23 412	0.23 447	0.21 372	0.16 287

HSM	0.51 380	0.24 321	0.41 207	0.39 208	0.24 199	0.75 425	0.40 364	1.22 494	0.75 296	0.81 361	0.91 344	1.21 495	0.69 423	0.87 440	0.46 357	0.17 276	0.13 286	0.17 212	0.14 195	0.17 274	0.17 309

DDVS	0.52 390	0.30 419	0.56 380	0.41 280	0.31 400	0.71 410	0.34 247	0.91 360	0.67 254	0.85 393	0.89 337	1.12 482	0.46 286	0.86 438	0.60 416	0.22 408	0.16 385	0.22 390	0.18 333	0.25 434	0.26 448

UGAM	0.52 390	0.22 263	0.46 280	0.45 383	0.25 234	0.41 235	0.52 458	0.62 184	1.16 501	0.76 332	1.13 443	1.32 513	0.57 348	1.00 481	0.53 393	0.17 276	0.14 320	0.25 442	0.21 413	0.15 192	0.13 172

test_sample7	0.52 390	0.29 410	0.50 339	0.36 127	0.27 310	0.62 365	0.41 379	1.06 421	0.88 382	0.92 442	0.86 317	0.85 394	0.69 423	0.68 343	0.50 372	0.26 458	0.20 448	0.27 474	0.26 486	0.27 452	0.24 434

ac_64	0.52 390	0.22 263	0.50 339	0.45 383	0.28 334	0.80 442	0.45 408	1.02 405	0.61 224	0.91 434	0.83 299	1.07 469	0.68 419	0.74 378	0.70 444	0.21 382	0.18 422	0.20 331	0.19 365	0.18 298	0.15 241

iResNetv2_ROB	0.52 390	0.27 382	0.69 442	0.38 175	0.25 234	0.62 365	0.35 271	1.17 474	1.01 454	0.99 469	1.06 419	0.88 410	0.67 413	0.66 322	0.39 300	0.19 342	0.13 286	0.15 140	0.11 95	0.18 298	0.16 287

iResNet_ROB	0.52 390	0.21 224	0.53 365	0.37 144	0.21 109	0.61 357	0.29 161	1.51 553	1.32 532	0.90 429	1.02 399	0.80 383	0.62 380	0.76 388	0.43 322	0.16 231	0.12 217	0.13 64	0.09 10	0.15 192	0.18 327

coex_refinement	0.53 396	0.21 224	0.39 185	0.44 360	0.30 378	0.76 431	0.39 353	1.09 433	0.90 398	0.85 393	1.12 436	1.00 445	0.56 346	0.63 293	0.81 467	0.21 382	0.13 286	0.16 171	0.16 255	0.20 348	0.21 401

ITSA-stereo	0.53 396	0.28 398	0.52 357	0.40 246	0.23 170	0.56 325	0.34 247	1.24 506	1.24 516	0.80 348	0.81 289	0.72 340	0.58 357	0.82 413	0.65 431	0.21 382	0.17 405	0.23 412	0.21 413	0.22 394	0.26 448

mmx	0.53 396	0.26 365	0.49 326	0.37 144	0.25 234	0.55 310	0.37 308	1.16 469	1.03 462	0.73 318	0.96 366	0.71 331	0.53 321	1.01 482	0.88 486	0.20 365	0.15 351	0.25 442	0.21 413	0.22 394	0.20 383

xxx	0.53 396	0.26 365	0.49 326	0.37 144	0.25 234	0.55 310	0.37 308	1.16 469	1.03 462	0.73 318	0.96 366	0.71 331	0.53 321	1.01 482	0.88 486	0.20 365	0.15 351	0.25 442	0.21 413	0.22 394	0.20 383

AASNet	0.53 396	0.25 346	0.52 357	0.49 437	0.32 416	0.74 420	0.40 364	1.50 550	0.86 369	0.86 400	0.92 348	0.64 293	0.59 364	0.59 259	0.79 462	0.23 425	0.19 436	0.20 331	0.16 255	0.21 372	0.19 360

LMCR-Stereo	0.53 396	0.30 419	0.53 365	0.58 514	0.30 378	0.83 458	0.36 293	1.19 479	0.76 304	0.88 418	1.04 409	0.56 239	0.62 380	0.82 413	0.67 437	0.19 342	0.15 351	0.19 300	0.14 195	0.23 411	0.17 309

RAFT + AFF	0.53 396	0.29 410	0.75 468	0.51 467	0.32 416	0.63 374	0.60 486	1.00 392	0.91 405	0.78 342	0.87 325	0.83 388	0.58 357	0.80 407	0.47 364	0.17 276	0.20 448	0.23 412	0.22 431	0.18 298	0.18 327

UPFNet	0.53 396	0.24 321	0.51 352	0.45 383	0.38 466	0.84 461	0.49 435	0.99 388	0.75 296	0.87 408	0.88 333	0.86 399	0.64 397	0.80 407	0.71 449	0.20 365	0.20 448	0.20 331	0.20 390	0.19 332	0.15 241

RASNet	0.53 396	0.22 263	0.52 357	0.38 175	0.22 130	0.68 398	0.38 330	0.97 383	0.88 382	0.73 318	1.04 409	1.03 456	0.92 504	0.90 451	0.86 477	0.16 231	0.14 320	0.14 97	0.17 306	0.15 192	0.13 172

HSM-Net_RVC	0.53 396	0.22 263	0.35 131	0.37 144	0.21 109	0.85 462	0.37 308	1.23 499	0.93 418	0.90 429	1.15 454	1.26 500	0.63 386	0.72 365	0.48 368	0.17 276	0.13 286	0.16 171	0.15 222	0.17 274	0.15 241
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 396	0.32 429	0.64 414	0.44 360	0.30 378	0.66 392	0.44 405	1.04 412	0.88 382	0.91 434	0.91 344	0.99 442	0.60 368	0.68 343	0.60 416	0.21 382	0.17 405	0.22 390	0.22 431	0.21 372	0.21 401
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 396	0.34 442	0.59 389	0.41 280	0.30 378	0.50 283	0.43 396	1.19 479	0.70 267	0.85 393	1.05 413	0.86 399	0.55 339	0.84 426	0.51 382	0.29 485	0.23 476	0.22 390	0.22 431	0.26 441	0.25 442

rvit_105_1	0.54 408	0.40 482	0.76 473	0.58 514	0.37 457	0.59 349	0.68 507	0.70 259	0.94 425	0.82 370	0.69 225	0.73 351	0.58 357	0.78 399	0.54 398	0.32 506	0.29 516	0.31 499	0.34 525	0.23 411	0.20 383

UNet	0.54 408	0.26 365	0.66 427	0.44 360	0.40 477	0.99 488	0.41 379	0.98 386	0.75 296	0.83 382	0.89 337	1.04 458	0.72 444	0.73 371	0.62 423	0.19 342	0.14 320	0.20 331	0.17 306	0.20 348	0.17 309

1111x	0.55 410	0.22 263	0.46 280	0.38 175	0.20 84	0.66 392	0.43 396	1.23 499	0.99 444	0.71 298	0.99 385	0.95 432	0.69 423	0.90 451	1.08 523	0.18 310	0.17 405	0.18 260	0.19 365	0.20 348	0.18 327

ADLNet2	0.55 410	0.25 346	0.65 420	0.47 413	0.30 378	0.83 458	0.50 440	1.05 417	0.95 431	0.80 348	0.98 380	0.99 442	0.69 423	0.77 395	0.73 452	0.20 365	0.16 385	0.17 212	0.18 333	0.21 372	0.21 401

GEStereo_RVC	0.55 410	0.29 410	0.63 409	0.49 437	0.31 400	0.70 405	0.54 467	1.22 494	0.92 412	0.82 370	0.85 314	0.85 394	0.63 386	0.90 451	0.65 431	0.24 437	0.16 385	0.19 300	0.16 255	0.21 372	0.22 419

ADLNet	0.55 410	0.27 382	0.51 352	0.44 360	0.35 445	0.78 436	0.46 412	1.08 429	0.86 369	0.99 469	0.98 380	0.92 426	0.63 386	0.69 349	0.81 467	0.22 408	0.16 385	0.22 390	0.22 431	0.21 372	0.21 401

MMNet	0.55 410	0.25 346	0.61 396	0.43 341	0.34 438	1.07 502	0.39 353	0.87 343	0.91 405	0.91 434	0.93 352	0.86 399	0.76 456	0.81 410	0.76 457	0.15 178	0.14 320	0.18 260	0.19 365	0.20 348	0.16 287

delet	0.55 410	0.24 321	0.55 374	0.44 360	0.33 429	1.07 502	0.50 440	1.00 392	0.86 369	0.85 393	0.96 366	0.90 419	0.63 386	0.83 421	0.74 455	0.18 310	0.18 422	0.20 331	0.21 413	0.16 236	0.15 241

psm_up	0.55 410	0.26 365	0.47 292	0.49 437	0.32 416	0.65 389	0.56 477	1.04 412	0.82 345	0.82 370	0.88 333	1.01 449	0.94 510	0.74 378	0.61 420	0.21 382	0.25 492	0.26 461	0.23 447	0.21 372	0.20 383

hitnet-ft	0.55 410	0.27 382	0.39 185	0.41 280	0.28 334	0.78 436	0.40 364	0.92 362	0.90 398	0.82 370	1.01 390	1.13 488	0.70 436	0.78 399	0.67 437	0.28 478	0.20 448	0.28 482	0.22 431	0.29 460	0.26 448

DSFCA	0.55 410	0.25 346	0.62 399	0.40 246	0.36 450	0.74 420	0.52 458	1.04 412	0.82 345	1.06 497	0.84 304	0.89 414	0.63 386	0.99 478	0.58 408	0.25 448	0.21 458	0.21 373	0.21 413	0.21 372	0.19 360

FADNet_RVC	0.55 410	0.37 460	1.17 527	0.44 360	0.31 400	0.56 325	0.34 247	1.06 421	0.88 382	0.67 270	0.90 341	0.61 278	0.65 403	0.93 468	0.70 444	0.21 382	0.18 422	0.26 461	0.23 447	0.31 475	0.28 465

STTStereo	0.55 410	0.37 460	0.76 473	0.44 360	0.31 400	0.60 355	0.44 405	0.96 380	0.86 369	0.99 469	0.90 341	0.96 435	0.58 357	0.71 360	0.61 420	0.25 448	0.23 476	0.26 461	0.32 520	0.24 424	0.23 426

ISRNet	0.56 421	0.24 321	0.66 427	0.56 506	0.36 450	0.44 253	0.25 99	0.82 323	0.84 355	1.07 500	1.25 476	0.91 421	0.60 368	0.66 322	0.58 408	0.35 525	0.26 498	0.36 519	0.33 523	0.30 469	0.42 532

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 421	3.08 603	2.43 576	0.31 22	0.18 37	0.29 101	0.20 29	0.37 40	0.32 73	0.28 61	0.24 33	0.18 13	0.18 22	0.31 19	0.22 35	1.09 581	0.08 2	0.17 212	0.16 255	0.14 142	0.97 582

CSP-Net	0.56 421	0.27 382	0.49 326	0.41 280	0.28 334	1.22 527	0.50 440	1.23 499	0.72 279	0.95 456	0.95 362	0.89 414	0.62 380	0.83 421	0.62 423	0.26 458	0.17 405	0.17 212	0.17 306	0.18 298	0.17 309

FTStereo	0.56 421	0.20 187	0.37 154	0.41 280	0.25 234	0.40 220	0.79 536	0.66 216	0.43 156	1.09 506	3.27 579	0.70 327	0.73 447	0.55 201	0.33 221	0.14 114	0.13 286	0.19 300	0.17 306	0.15 192	0.30 481

RAFT-RH_RVC	0.56 421	0.17 83	0.41 207	0.37 144	0.23 170	0.57 330	0.24 91	0.60 172	0.70 267	1.19 520	3.94 591	0.56 239	0.38 233	0.65 314	0.36 269	0.13 73	0.11 159	0.20 331	0.14 195	0.12 58	0.13 172

HGLStereo	0.56 421	0.28 398	0.57 384	0.50 451	0.37 457	0.80 442	0.45 408	1.02 405	0.78 321	0.86 400	1.14 448	0.89 414	0.82 479	0.76 388	0.73 452	0.21 382	0.20 448	0.19 300	0.18 333	0.19 332	0.21 401

FADNet-RVC-Resample	0.56 421	0.33 437	1.16 523	0.49 437	0.34 438	0.71 410	0.43 396	1.01 401	0.93 418	0.82 370	0.87 325	0.74 357	0.67 413	0.73 371	0.45 347	0.18 310	0.18 422	0.26 461	0.27 493	0.26 441	0.27 458

DualNet (step1)	0.57 428	0.36 453	0.72 456	0.38 175	0.30 378	0.71 410	0.43 396	1.06 421	0.88 382	0.92 442	0.86 317	0.85 394	0.69 423	0.68 343	0.50 372	0.41 540	0.20 448	0.40 532	0.41 544	0.36 504	0.33 498

LL-Strereo	0.57 428	0.27 382	0.68 436	0.48 420	0.34 438	0.39 216	0.48 427	0.94 369	0.97 435	0.83 382	0.78 269	1.10 478	1.18 538	1.33 531	0.49 370	0.17 276	0.14 320	0.22 390	0.19 365	0.16 236	0.17 309

CRFU-Net	0.57 428	0.27 382	0.57 384	0.46 404	0.30 378	1.20 525	0.52 458	1.10 435	0.56 215	1.00 474	0.98 380	1.06 464	0.79 470	0.81 410	0.71 449	0.21 382	0.19 436	0.18 260	0.16 255	0.18 298	0.19 360

TDLM	0.57 428	0.33 437	0.49 326	0.51 467	0.30 378	0.66 392	0.73 527	1.03 409	1.01 454	0.82 370	1.10 431	0.84 392	0.70 436	0.86 438	0.58 408	0.28 478	0.17 405	0.25 442	0.22 431	0.26 441	0.19 360

CVANet_RVC	0.57 428	0.33 437	0.44 251	0.47 413	0.32 416	0.67 396	0.61 491	1.05 417	0.93 418	0.85 393	1.04 409	1.01 449	0.73 447	0.83 421	0.52 390	0.29 485	0.19 436	0.27 474	0.25 472	0.31 475	0.21 401

AANet_RVC	0.57 428	0.32 429	0.54 369	0.45 383	0.27 310	0.57 330	0.48 427	1.00 392	1.28 528	0.86 400	1.33 492	0.87 405	0.58 357	1.07 495	0.75 456	0.18 310	0.12 217	0.15 140	0.13 164	0.18 298	0.18 327

NOSS_ROB	0.57 428	0.39 477	0.39 185	0.44 360	0.30 378	0.73 419	0.54 467	1.03 409	1.08 488	0.67 270	0.87 325	0.76 365	0.57 348	0.77 395	0.47 364	0.38 533	0.38 549	0.44 540	0.42 548	0.37 509	0.34 505

ssnet_v2	0.58 435	0.28 398	0.56 380	0.43 341	0.29 361	0.95 478	0.59 484	1.13 449	0.99 444	0.93 446	0.80 282	0.99 442	0.64 397	0.82 413	0.94 502	0.25 448	0.22 466	0.23 412	0.24 463	0.20 348	0.19 360

dad	0.58 435	0.50 510	0.64 414	0.43 341	0.30 378	0.59 349	0.36 293	0.78 310	1.25 522	1.01 479	1.17 461	1.15 492	0.53 321	0.68 343	0.50 372	0.35 525	0.23 476	0.37 524	0.21 413	0.29 460	0.20 383

SACVNet	0.58 435	0.34 442	0.55 374	0.55 503	0.36 450	0.63 374	0.48 427	1.13 449	0.77 311	1.02 482	1.06 419	1.02 454	0.74 449	0.90 451	0.51 382	0.27 468	0.21 458	0.25 442	0.24 463	0.29 460	0.36 512

pcwnet_v2	0.58 435	0.28 398	0.84 485	0.45 383	0.35 445	0.61 357	0.35 271	1.27 514	1.21 511	0.99 469	1.27 479	0.72 340	0.58 357	0.67 333	0.48 368	0.27 468	0.21 458	0.24 429	0.23 447	0.29 460	0.29 472

PS-NSSS	0.58 435	0.44 495	0.62 399	0.42 320	0.33 429	0.66 392	0.58 481	1.02 405	0.86 369	0.77 338	1.28 481	0.72 340	0.64 397	0.82 413	0.59 413	0.31 495	0.26 498	0.40 532	0.27 493	0.33 488	0.26 448

StereoDRNet-Refined	0.58 435	0.32 429	0.54 369	0.46 404	0.30 378	0.96 481	0.40 364	1.00 392	0.94 425	1.12 511	1.08 425	0.96 435	0.67 413	0.90 451	0.89 496	0.17 276	0.13 286	0.22 390	0.21 413	0.20 348	0.19 360
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 435	0.28 398	0.47 292	0.49 437	0.32 416	0.77 432	0.50 440	0.99 388	0.92 412	1.04 491	1.14 448	1.21 495	0.69 423	0.88 443	0.69 441	0.20 365	0.20 448	0.22 390	0.22 431	0.21 372	0.18 327

CBFPSM	0.59 442	0.22 263	1.31 541	0.38 175	0.27 310	1.12 513	0.65 498	0.79 314	0.82 345	0.80 348	0.81 289	1.35 522	0.87 492	0.67 333	0.76 457	0.16 231	0.15 351	0.15 140	0.16 255	0.17 274	0.22 419

HBP-ISP	0.59 442	0.45 499	0.43 239	0.45 383	0.33 429	0.70 405	0.28 151	1.11 441	1.00 450	0.83 382	1.18 463	0.65 306	0.68 419	0.88 443	0.52 390	0.35 525	0.38 549	0.47 545	0.41 544	0.38 513	0.31 489

CBMV_ROB	0.59 442	0.37 460	0.38 166	0.39 208	0.28 334	0.74 420	0.28 151	1.00 392	0.98 439	0.94 449	1.25 476	0.81 386	0.78 468	0.87 440	0.50 372	0.36 529	0.37 547	0.43 538	0.40 539	0.33 488	0.30 481

FADNet-RVC	0.60 445	0.53 524	1.14 522	0.46 404	0.39 472	0.61 357	0.39 353	1.12 447	0.87 378	0.70 291	0.84 304	1.04 458	0.55 339	0.94 475	0.69 441	0.26 458	0.25 492	0.28 482	0.28 499	0.31 475	0.31 489

NVstereo2D	0.60 445	0.30 419	0.75 468	0.48 420	0.43 497	0.89 467	0.48 427	1.05 417	1.15 500	0.66 267	0.86 317	0.88 410	0.70 436	0.99 478	0.65 431	0.32 506	0.15 351	0.28 482	0.20 390	0.40 516	0.36 512

FADNet	0.61 447	0.51 514	1.10 517	0.45 383	0.44 504	0.65 389	0.41 379	1.19 479	1.05 472	0.70 291	0.84 304	0.98 441	0.66 410	0.82 413	0.50 372	0.29 485	0.30 520	0.27 474	0.30 507	0.46 534	0.35 510

ACV-stereo	0.62 448	0.34 442	1.00 507	0.43 341	0.31 400	1.20 525	0.40 364	0.75 292	0.83 350	0.64 245	0.77 258	2.10 561	1.03 523	0.81 410	0.64 429	0.21 382	0.17 405	0.18 260	0.18 333	0.21 372	0.21 401

SGM-Forest	0.62 448	0.32 429	0.39 185	0.43 341	0.30 378	1.02 492	0.55 471	1.09 433	1.05 472	1.06 497	1.18 463	1.10 478	0.67 413	0.88 443	0.62 423	0.31 495	0.33 540	0.33 510	0.30 507	0.30 469	0.28 465
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 450	0.28 398	0.99 506	0.40 246	0.30 378	1.03 495	0.56 477	1.10 435	0.99 444	0.97 462	1.22 469	1.06 464	0.69 423	1.07 495	0.95 505	0.19 342	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.22 394	0.21 401

fast-acv-ft	0.64 451	0.30 419	0.73 459	0.45 383	0.34 438	1.17 521	0.49 435	0.86 336	0.98 439	1.02 482	1.36 494	1.29 505	0.85 487	0.76 388	0.81 467	0.21 382	0.23 476	0.23 412	0.23 447	0.21 372	0.20 383

StereoDRNet	0.64 451	0.33 437	0.68 436	0.51 467	0.43 497	1.03 495	0.53 463	1.47 546	0.99 444	1.10 508	0.87 325	1.07 469	0.71 440	0.82 413	0.88 486	0.23 425	0.19 436	0.25 442	0.23 447	0.27 452	0.19 360

PSMNet_ROB	0.64 451	0.37 460	0.65 420	0.56 506	0.42 490	0.97 483	0.83 539	1.21 486	0.92 412	0.79 346	1.02 399	1.08 471	0.63 386	0.82 413	0.91 500	0.29 485	0.20 448	0.31 499	0.31 514	0.26 441	0.23 426

CBMV	0.64 451	0.35 448	0.41 207	0.42 320	0.25 234	1.01 490	0.77 531	1.13 449	1.09 490	1.17 516	1.22 469	1.04 458	0.75 453	0.88 443	0.63 426	0.28 478	0.30 520	0.34 512	0.30 507	0.26 441	0.26 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 455	0.36 453	1.30 540	0.39 208	0.26 279	0.57 330	0.63 494	0.80 317	1.03 462	0.80 348	1.43 510	0.91 421	0.76 456	1.08 498	1.87 562	0.16 231	0.12 217	0.17 212	0.14 195	0.20 348	0.16 287

TCMNet	0.66 455	0.39 477	0.98 505	0.59 518	0.61 549	0.96 481	0.55 471	1.05 417	0.90 398	0.84 389	1.14 448	0.89 414	0.65 403	0.85 433	1.01 516	0.26 458	0.26 498	0.31 499	0.28 499	0.32 481	0.29 472

YMNet	0.66 455	0.38 470	0.90 496	0.52 479	0.46 515	1.08 506	0.49 435	1.00 392	0.77 311	1.18 518	1.29 485	1.12 482	0.74 449	0.85 433	0.86 477	0.27 468	0.31 529	0.25 442	0.25 472	0.24 424	0.23 426

YMNet_1	0.66 455	0.38 470	0.90 496	0.52 479	0.46 515	1.08 506	0.49 435	1.00 392	0.77 311	1.18 518	1.29 485	1.12 482	0.74 449	0.85 433	0.86 477	0.27 468	0.31 529	0.25 442	0.25 472	0.24 424	0.23 426

DRN-Test	0.66 455	0.32 429	0.66 427	0.50 451	0.39 472	1.15 517	0.61 491	1.49 549	1.01 454	1.12 511	1.08 425	1.06 464	0.69 423	0.77 395	0.94 502	0.23 425	0.17 405	0.26 461	0.25 472	0.25 434	0.21 401

iinet-f	0.67 460	0.26 365	2.15 571	0.39 208	0.31 400	1.19 524	0.56 477	0.84 329	0.84 355	0.80 348	1.17 461	1.05 462	0.84 486	0.71 360	1.21 534	0.20 365	0.18 422	0.17 212	0.15 222	0.20 348	0.20 383

GASNet	0.67 460	0.72 544	0.96 502	0.70 550	0.48 520	0.62 365	0.47 419	1.08 429	1.03 462	0.94 449	0.82 293	0.93 428	0.83 484	1.33 531	0.80 464	0.31 495	0.22 466	0.29 490	0.28 499	0.44 527	0.24 434

FINET	0.67 460	0.42 488	1.00 507	0.46 404	0.43 497	0.83 458	0.89 547	1.08 429	1.50 547	0.87 408	1.14 448	0.71 331	0.68 419	0.92 461	0.70 444	0.36 529	0.30 520	0.26 461	0.24 463	0.35 499	0.33 498

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 460	0.81 553	0.73 459	0.53 489	0.37 457	1.40 538	0.53 463	1.04 412	0.79 330	0.88 418	0.94 353	0.95 432	0.53 321	0.93 468	0.58 408	0.39 535	0.30 520	0.57 560	0.31 514	0.53 548	0.30 481

PA-Net	0.67 460	0.43 490	0.83 484	0.50 451	0.53 533	0.94 475	0.68 507	1.10 435	1.14 499	0.80 348	0.88 333	0.87 405	0.77 463	1.02 487	0.88 486	0.24 437	0.41 556	0.29 490	0.44 549	0.26 441	0.34 505
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 465	0.36 453	1.10 517	0.51 467	0.42 490	1.08 506	0.50 440	1.21 486	1.16 501	1.00 474	1.37 497	1.06 464	0.79 470	0.92 461	0.94 502	0.25 448	0.24 484	0.24 429	0.22 431	0.23 411	0.26 448

NaN_ROB	0.69 465	0.44 495	0.69 442	0.51 467	0.33 429	0.97 483	1.06 561	1.22 494	1.19 507	1.24 529	0.96 366	1.08 471	0.78 468	1.20 514	0.67 437	0.24 437	0.30 520	0.23 412	0.24 463	0.23 411	0.25 442

GANet	0.70 467	0.37 460	0.55 374	0.51 467	0.34 438	0.94 475	0.96 554	1.08 429	0.94 425	1.04 491	1.98 549	1.13 488	0.88 496	1.12 505	0.66 434	0.25 448	0.26 498	0.27 474	0.22 431	0.31 475	0.22 419

DISCO	0.70 467	0.26 365	0.68 436	0.44 360	0.31 400	1.14 515	0.51 455	1.23 499	1.23 514	0.81 361	1.05 413	1.50 537	0.85 487	1.82 561	1.03 517	0.19 342	0.15 351	0.18 260	0.16 255	0.24 424	0.23 426

XPNet_ROB	0.70 467	0.35 448	0.68 436	0.52 479	0.40 477	0.79 439	0.85 545	1.16 469	0.94 425	1.33 535	1.15 454	1.38 524	0.83 484	1.03 489	0.90 498	0.32 506	0.25 492	0.26 461	0.24 463	0.31 475	0.28 465

ETE_ROB	0.70 467	0.49 506	0.73 459	0.56 506	0.36 450	0.79 439	0.87 546	1.14 458	0.93 418	1.19 520	1.18 463	1.39 525	0.82 479	0.99 478	0.80 464	0.26 458	0.21 458	0.31 499	0.26 486	0.33 488	0.34 505

Wz-Net-LNSev	0.71 471	0.51 514	1.36 550	0.50 451	0.41 484	1.15 517	0.69 512	1.21 486	1.07 485	1.02 482	1.12 436	1.08 471	0.87 492	0.89 449	0.89 496	0.24 437	0.22 466	0.21 373	0.19 365	0.26 441	0.26 448

APVNet	0.71 471	0.37 460	0.89 495	0.56 506	0.45 508	1.18 523	0.68 507	1.41 540	0.85 364	0.81 361	1.15 454	1.04 458	0.81 475	1.10 502	1.17 531	0.26 458	0.28 511	0.32 505	0.31 514	0.29 460	0.30 481

Syn2CoEx	0.71 471	0.51 514	0.95 500	0.64 533	0.45 508	0.91 470	0.53 463	1.48 547	1.13 496	0.93 446	1.35 493	1.02 454	0.99 518	0.92 461	0.80 464	0.30 492	0.27 507	0.28 482	0.24 463	0.23 411	0.24 434

DANet	0.71 471	0.45 499	0.91 498	0.59 518	0.40 477	0.81 447	0.40 364	0.97 383	0.84 355	1.20 524	1.22 469	1.33 516	0.88 496	1.16 509	1.24 535	0.27 468	0.23 476	0.31 499	0.25 472	0.35 499	0.32 493
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 475	0.35 448	0.64 414	0.53 489	0.67 553	1.31 534	0.67 502	1.20 484	1.18 505	1.05 493	0.87 325	1.27 502	0.93 509	0.93 468	1.27 539	0.22 408	0.16 385	0.26 461	0.23 447	0.40 516	0.39 525

NCCL2	0.72 475	0.41 486	0.65 420	0.64 533	0.44 504	0.98 487	1.20 569	1.11 441	1.00 450	0.98 467	0.96 366	1.49 536	0.87 492	0.90 451	0.79 462	0.31 495	0.26 498	0.39 529	0.39 537	0.32 481	0.32 493

FAT-Stereo	0.73 477	0.33 437	0.75 468	0.49 437	0.37 457	0.71 410	0.59 484	1.36 532	1.30 530	1.03 490	1.40 503	1.59 546	1.15 534	0.87 440	0.86 477	0.28 478	0.28 511	0.28 482	0.23 447	0.28 456	0.38 523

S-Stereo	0.74 478	0.35 448	0.96 502	0.56 506	0.45 508	0.82 455	0.60 486	1.24 506	1.60 557	0.96 457	1.41 505	1.12 482	0.94 510	0.80 407	1.04 520	0.26 458	0.31 529	0.28 482	0.25 472	0.32 481	0.47 549

LALA_ROB	0.74 478	0.43 490	0.69 442	0.54 496	0.40 477	1.01 490	0.95 553	1.21 486	1.07 485	1.22 526	1.12 436	1.56 543	0.79 470	1.04 491	0.86 477	0.33 514	0.22 466	0.35 514	0.30 507	0.35 499	0.31 489

w-ln-seven-2	0.76 480	0.43 490	2.32 573	0.52 479	0.38 466	0.90 469	0.65 498	1.11 441	1.12 495	1.19 520	1.28 481	1.09 474	0.99 518	1.07 495	0.87 483	0.20 365	0.19 436	0.23 412	0.22 431	0.26 441	0.22 419

PSMNet-RUCA	0.76 480	0.75 547	1.08 516	1.01 566	0.90 561	0.69 400	0.50 440	1.11 441	1.03 462	0.78 342	1.11 432	0.80 383	0.72 444	0.88 443	0.63 426	0.53 561	0.27 507	0.76 566	0.46 550	0.66 560	0.47 549

Wz-Net-MNSev	0.76 480	0.40 482	1.34 545	0.50 451	0.40 477	1.44 544	0.83 539	1.15 462	1.16 501	1.25 530	1.20 468	1.13 488	0.81 475	1.16 509	1.00 515	0.22 408	0.19 436	0.24 429	0.23 447	0.28 456	0.26 448

DGSMNet	0.76 480	0.55 526	1.29 539	0.58 514	0.62 550	0.94 475	0.70 517	1.26 512	1.11 492	0.83 382	1.24 474	1.00 445	0.71 440	1.03 489	0.81 467	0.34 520	0.29 516	0.41 536	0.40 539	0.57 554	0.55 561

RP	0.76 480	0.36 453	0.63 409	0.66 541	0.58 546	0.80 442	0.55 471	1.14 458	1.22 513	0.97 462	1.65 530	1.43 530	1.32 548	1.01 482	0.84 472	0.33 514	0.30 520	0.36 519	0.30 507	0.34 494	0.34 505

edge stereo	0.76 480	0.38 470	0.74 464	0.52 479	0.43 497	0.80 442	0.53 463	1.28 516	1.06 479	1.28 531	1.38 502	1.81 551	1.11 531	1.08 498	0.85 476	0.33 514	0.32 534	0.41 536	0.28 499	0.32 481	0.36 512

NCC-stereo	0.78 486	0.40 482	0.76 473	0.61 527	0.67 553	0.81 447	0.69 512	1.54 558	1.11 492	0.90 429	1.36 494	1.33 516	1.16 535	1.19 512	0.88 486	0.31 495	0.30 520	0.37 524	0.48 558	0.33 488	0.33 498

Nwc_Net	0.78 486	0.38 470	0.73 459	0.60 525	0.55 538	1.05 500	0.55 471	1.67 567	1.05 472	0.88 418	1.86 545	1.40 527	1.09 529	1.10 502	0.87 483	0.30 492	0.25 492	0.36 519	0.38 533	0.29 460	0.29 472

Abc-Net	0.78 486	0.40 482	0.76 473	0.61 527	0.67 553	0.81 447	0.69 512	1.54 558	1.11 492	0.90 429	1.36 494	1.33 516	1.16 535	1.19 512	0.88 486	0.31 495	0.30 520	0.37 524	0.48 558	0.33 488	0.33 498
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 489	0.59 531	0.71 451	0.65 538	0.65 552	0.92 474	0.58 481	1.29 517	1.05 472	1.07 500	1.45 516	1.47 534	1.03 523	1.21 518	0.88 486	0.32 506	0.30 520	0.48 550	0.40 539	0.37 509	0.37 517

stereogan	0.80 490	0.31 425	0.71 451	0.59 518	0.50 524	1.72 561	0.48 427	1.35 529	1.37 535	1.00 474	1.46 518	1.56 543	0.95 513	1.29 527	0.84 472	0.28 478	0.29 516	0.29 490	0.25 472	0.38 513	0.38 523

ADCRef	0.80 490	0.43 490	1.32 543	0.50 451	0.45 508	1.07 502	0.51 455	1.07 425	0.98 439	1.17 516	1.42 507	0.87 405	0.91 499	0.85 433	3.19 581	0.18 310	0.16 385	0.23 412	0.23 447	0.22 394	0.21 401

GANetREF_RVC	0.80 490	0.75 547	0.86 491	0.66 541	0.42 490	1.15 517	0.98 555	1.14 458	1.19 507	1.01 479	1.02 399	1.10 478	0.90 498	1.15 507	0.76 457	0.48 551	0.39 553	0.57 560	0.38 533	0.63 558	0.46 544
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
AF-Net	0.81 493	0.39 477	0.68 436	0.64 533	0.54 536	0.91 470	0.51 455	1.61 563	1.31 531	0.96 457	2.02 551	1.46 531	1.26 546	1.11 504	0.99 512	0.32 506	0.24 484	0.39 529	0.27 493	0.30 469	0.25 442

test_for_model	0.82 494	3.60 604	0.39 185	2.35 592	2.07 593	0.39 216	0.28 151	0.42 73	0.45 172	0.71 298	0.31 81	0.30 80	0.27 122	0.34 42	0.25 96	0.34 520	0.11 159	0.13 64	0.09 10	3.49 605	0.18 327

SQANet	0.82 494	0.74 546	0.67 431	1.13 569	0.98 569	1.11 510	0.47 419	1.07 425	0.83 350	0.91 434	1.05 413	1.03 456	0.74 449	1.01 482	0.64 429	0.61 564	0.24 484	1.03 574	0.35 528	1.18 575	0.58 562

Anonymous_2	0.82 494	0.44 495	0.63 409	0.40 246	0.43 497	0.80 442	0.52 458	0.72 272	0.77 311	0.71 298	0.60 197	0.87 405	0.76 456	0.75 384	0.58 408	0.52 557	0.54 571	0.54 558	4.82 610	0.56 552	0.40 528

ccnet	0.82 494	0.57 529	0.75 468	0.54 496	0.59 547	1.09 509	0.66 500	1.38 535	0.94 425	1.12 511	1.44 513	1.29 505	0.92 504	0.95 477	1.24 535	0.49 553	0.42 558	0.50 555	0.47 556	0.51 543	0.46 544

psmorigin	0.82 494	0.51 514	2.09 569	0.49 437	0.41 484	0.85 462	0.50 440	1.04 412	0.88 382	1.45 540	1.43 510	1.50 537	1.06 526	1.22 520	0.97 508	0.31 495	0.32 534	0.27 474	0.27 493	0.33 488	0.42 532

CC-Net-ROB	0.82 494	0.96 564	0.85 486	0.58 514	0.45 508	1.27 532	0.70 517	1.17 474	1.02 457	0.83 382	1.23 473	0.90 419	0.77 463	1.06 492	0.69 441	0.46 547	0.34 542	1.71 582	0.38 533	0.59 557	0.36 512

GCST	0.83 500	1.22 573	0.74 464	1.58 577	1.01 571	1.06 501	0.23 76	0.78 310	0.78 321	0.97 462	0.65 210	0.78 373	0.35 206	0.92 461	0.34 236	0.96 575	0.65 577	1.20 576	0.81 579	0.91 566	0.70 565

aanetorigin	0.83 500	0.56 527	1.87 566	0.49 437	0.38 466	0.56 325	0.66 500	0.70 259	1.00 450	2.42 579	2.02 551	1.31 508	1.18 538	0.93 468	1.13 530	0.20 365	0.18 422	0.20 331	0.19 365	0.27 452	0.30 481

CSAN	0.83 500	0.49 506	0.77 478	0.60 525	0.41 484	1.14 515	1.06 561	1.19 479	1.46 545	1.32 533	1.43 510	1.37 523	1.19 540	1.27 526	0.86 477	0.39 535	0.31 529	0.36 519	0.37 530	0.35 499	0.34 505

SDNR	0.86 503	0.37 460	1.47 556	0.40 246	0.38 466	3.38 590	0.33 234	0.90 355	0.98 439	0.99 469	2.09 554	0.59 267	0.71 440	1.29 527	0.70 444	0.51 556	0.56 573	0.36 519	0.26 486	0.43 526	0.46 544

RTSC	0.87 504	0.48 502	1.23 533	0.52 479	0.37 457	1.13 514	0.50 440	1.34 526	1.79 563	1.51 544	1.24 474	1.12 482	0.81 475	1.62 550	2.16 568	0.25 448	0.19 436	0.23 412	0.24 463	0.30 469	0.31 489

PWC_ROB	0.87 504	0.52 521	1.28 537	0.50 451	0.32 416	0.91 470	0.37 308	1.36 532	1.46 545	1.61 550	2.59 568	1.16 493	1.01 522	1.34 533	1.40 546	0.25 448	0.18 422	0.28 482	0.20 390	0.29 460	0.28 465

UDG	0.88 506	0.82 556	0.67 431	1.00 565	0.96 566	1.02 492	0.57 480	1.13 449	0.99 444	0.90 429	0.97 379	1.31 508	0.99 518	0.85 433	0.84 472	0.54 562	0.32 534	1.77 583	0.40 539	0.94 568	0.66 564

FBW_ROB	0.88 506	0.50 510	0.85 486	0.55 503	0.40 477	1.17 521	0.78 534	1.50 550	1.37 535	1.33 535	1.27 479	1.48 535	1.00 521	2.57 585	0.98 511	0.25 448	0.32 534	0.45 541	0.30 507	0.34 494	0.28 465

XQC	0.89 508	0.65 539	1.31 541	0.67 544	0.52 532	1.22 527	0.68 507	1.26 512	1.52 548	1.14 514	1.11 432	1.28 504	1.04 525	1.40 541	1.77 556	0.38 533	0.24 484	0.37 524	0.31 514	0.53 548	0.47 549

DeepPrunerF	0.89 508	0.52 521	3.43 583	0.68 547	0.81 559	0.72 418	0.72 525	1.22 494	1.99 569	0.93 446	1.01 390	0.87 405	0.86 489	1.08 498	0.95 505	0.34 520	0.28 511	0.43 538	0.39 537	0.30 469	0.32 493

PWCDC_ROB	0.89 508	0.49 506	0.80 482	0.74 554	0.40 477	1.03 495	0.39 353	1.33 524	2.35 579	1.02 482	3.77 586	0.81 386	0.92 504	1.20 514	0.90 498	0.34 520	0.22 466	0.24 429	0.20 390	0.34 494	0.29 472

PASM	0.90 511	0.64 538	1.69 560	0.69 549	0.69 556	0.78 436	0.84 542	1.03 409	1.26 525	1.19 520	1.15 454	1.31 508	0.98 517	1.24 522	1.03 517	0.52 557	0.56 573	0.59 563	0.66 572	0.56 552	0.54 560

Wz-Net-SNSev	0.91 512	0.73 545	2.13 570	0.56 506	0.45 508	0.95 478	1.13 566	1.34 526	1.24 516	1.02 482	1.30 488	1.46 531	0.86 489	1.81 560	1.50 547	0.25 448	0.23 476	0.25 442	0.26 486	0.32 481	0.29 472

MDST_ROB	0.91 512	0.27 382	0.85 486	0.63 532	0.41 484	2.53 573	0.71 523	1.60 561	1.13 496	2.83 586	1.73 536	0.97 437	0.69 423	1.61 549	0.73 452	0.25 448	0.22 466	0.32 505	0.28 499	0.25 434	0.24 434

PDISCO_ROB	0.91 512	0.48 502	1.06 512	0.99 563	0.97 567	1.67 559	0.63 494	1.64 565	1.59 554	1.06 497	1.18 463	1.31 508	0.79 470	1.55 544	0.97 508	0.49 553	0.22 466	0.45 541	0.40 539	0.45 531	0.37 517

SHD	0.93 515	0.50 510	1.18 528	0.59 518	0.46 515	0.97 483	0.48 427	1.70 569	2.15 571	1.58 547	1.37 497	1.42 528	1.19 540	1.31 529	1.60 550	0.31 495	0.26 498	0.32 505	0.33 523	0.40 516	0.42 532

G-Net	0.95 516	0.46 501	1.04 510	0.64 533	0.48 520	2.12 569	0.64 497	1.01 401	0.87 378	1.75 559	2.82 575	1.30 507	1.64 567	1.06 492	0.96 507	0.36 529	0.29 516	0.35 514	0.25 472	0.45 531	0.42 532

w-ln-seven	0.96 517	0.48 502	2.41 575	0.54 496	0.50 524	1.41 540	0.70 517	1.67 567	1.81 564	1.49 541	1.50 520	1.26 500	0.87 492	1.15 507	1.80 560	0.23 425	0.21 458	0.25 442	0.25 472	0.31 475	0.26 448

anonymity	0.97 518	0.89 559	1.05 511	0.92 561	1.03 572	0.97 483	0.81 538	1.29 517	0.91 405	1.07 500	0.98 380	1.00 445	0.95 513	1.02 487	0.92 501	0.96 575	0.95 597	0.90 571	0.91 586	0.92 567	0.94 576

SGM_RVC	0.97 518	0.28 398	0.41 207	0.39 208	0.22 130	1.55 550	0.73 527	1.51 553	1.25 522	2.25 576	1.92 546	2.58 571	1.56 561	2.02 570	1.19 533	0.27 468	0.27 507	0.27 474	0.25 472	0.25 434	0.25 442
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 520	0.42 488	1.88 567	0.53 489	0.41 484	1.59 553	1.26 575	2.21 579	1.43 541	1.10 508	1.11 432	1.46 531	1.95 577	1.34 533	1.26 537	0.34 520	0.25 492	0.25 442	0.21 413	0.46 534	0.37 517

z-mn7	1.00 521	0.50 510	1.70 562	0.53 489	0.36 450	1.75 562	0.71 523	1.22 494	2.28 575	0.96 457	2.54 564	1.42 528	0.95 513	2.19 577	1.54 548	0.22 408	0.19 436	0.21 373	0.20 390	0.27 452	0.25 442

Consistency-Raft	1.01 522	0.81 553	1.24 534	0.84 557	0.97 567	0.81 447	0.84 542	1.30 520	1.59 554	1.05 493	1.68 535	1.12 482	0.91 499	0.92 461	1.11 525	0.65 565	0.74 581	0.79 568	0.90 583	1.06 573	0.79 570

xxxx	1.01 522	0.22 263	0.43 239	0.36 127	0.21 109	0.82 455	0.36 293	1.32 522	0.88 382	0.71 298	0.94 353	0.97 437	0.63 386	0.64 307	10.58 604	0.20 365	0.16 385	0.18 260	0.17 306	0.19 332	0.19 360

test_xeample	1.01 522	0.21 224	0.42 228	0.35 107	0.21 109	0.71 410	0.39 353	1.23 499	0.86 369	0.81 361	1.04 409	0.69 323	0.61 374	0.69 349	10.93 605	0.19 342	0.15 351	0.18 260	0.17 306	0.18 298	0.17 309

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 525	0.57 529	1.51 558	0.67 544	0.50 524	2.57 574	1.66 590	1.20 484	1.43 541	1.38 537	1.57 527	1.33 516	0.92 504	1.64 553	0.88 486	0.37 532	0.39 553	0.46 544	0.60 570	0.41 522	0.40 528

ADCPNet	1.03 526	0.48 502	2.70 577	0.54 496	0.42 490	1.40 538	0.75 529	1.13 449	1.07 485	1.22 526	1.42 507	1.68 548	1.09 529	1.36 538	3.45 585	0.30 492	0.28 511	0.29 490	0.32 520	0.37 509	0.35 510

MSAF-DinoV2	1.04 527	0.38 470	1.32 543	0.54 496	0.29 361	0.89 467	0.72 525	1.52 556	1.24 516	1.05 493	1.41 505	2.98 574	1.49 557	2.74 586	2.83 579	0.22 408	0.14 320	0.20 331	0.22 431	0.32 481	0.32 493

otaku	1.04 527	0.93 561	0.88 493	1.33 575	1.05 574	1.66 557	0.70 517	1.40 539	1.18 505	1.08 504	1.32 491	1.33 516	0.91 499	1.23 521	0.76 457	0.72 568	0.46 568	1.24 577	0.50 563	1.40 576	0.75 566

SuperB	1.04 527	0.37 460	4.81 591	0.43 341	0.31 400	0.99 488	0.46 412	1.02 405	2.09 570	1.09 506	1.09 429	0.75 359	0.81 475	1.06 492	1.76 555	0.19 342	0.15 351	0.17 212	0.15 222	2.82 600	0.26 448

ADCL	1.04 527	0.38 470	1.35 546	0.50 451	0.39 472	1.61 554	0.89 547	1.29 517	1.39 538	1.29 532	1.50 520	1.24 498	1.24 543	1.37 539	4.87 593	0.21 382	0.19 436	0.25 442	0.25 472	0.29 460	0.27 458

test_sample9	1.05 531	0.36 453	0.72 456	0.38 175	0.30 378	0.71 410	0.43 396	1.06 421	0.88 382	0.92 442	0.86 317	0.85 394	0.69 423	1.20 514	1.36 542	0.41 540	8.41 610	0.40 532	0.41 544	0.36 504	0.33 498

DDUNet	1.06 532	2.56 600	0.68 436	1.21 571	1.26 577	1.03 495	0.69 512	1.11 441	0.94 425	0.96 457	1.22 469	1.27 502	0.82 479	0.93 468	0.72 451	0.84 572	0.38 549	1.99 586	0.60 570	1.10 574	0.85 572

ADCP+	1.06 532	0.35 448	1.51 558	0.49 437	0.51 528	1.45 545	0.55 471	1.25 510	1.03 462	1.16 515	1.15 454	1.10 478	1.07 528	1.56 546	6.75 600	0.19 342	0.16 385	0.23 412	0.21 413	0.28 456	0.21 401

SAMSARA	1.07 534	0.65 539	1.19 529	1.06 568	0.90 561	1.76 563	1.76 594	1.46 545	1.44 543	1.51 544	1.16 459	2.00 560	1.14 533	1.48 542	1.31 541	0.39 535	0.44 565	0.35 514	0.38 533	0.49 540	0.49 555

SANet	1.07 534	0.41 486	1.06 512	0.48 420	0.30 378	1.41 540	0.94 552	1.42 541	3.36 590	1.58 547	2.43 561	2.33 567	1.70 568	1.34 533	1.07 522	0.28 478	0.24 484	0.26 461	0.23 447	0.34 494	0.30 481

zh-mn7	1.08 536	0.65 539	4.00 587	0.52 479	0.38 466	1.16 520	0.62 493	1.15 462	1.77 562	1.74 558	2.31 555	1.17 494	0.91 499	2.10 572	1.77 556	0.24 437	0.21 458	0.22 390	0.22 431	0.25 434	0.28 465

zh-sn7	1.09 537	0.75 547	3.23 581	0.57 512	0.42 490	1.11 510	0.89 547	1.19 479	1.27 526	1.41 539	1.98 549	1.25 499	1.47 556	1.99 569	2.62 576	0.26 458	0.26 498	0.26 461	0.27 493	0.35 499	0.30 481

Ntro	1.09 537	0.97 567	0.91 498	1.44 576	1.19 576	1.69 560	0.80 537	1.35 529	1.25 522	1.00 474	1.29 485	1.31 508	0.97 516	1.26 524	0.84 472	0.84 572	0.43 563	1.36 578	0.50 563	1.56 577	0.78 568

MFN_U_SF_RVC	1.09 537	0.59 531	1.97 568	0.67 544	0.44 504	1.93 566	0.60 486	1.85 572	1.36 533	1.61 550	1.54 525	1.95 559	1.37 550	1.64 553	1.73 553	0.40 539	0.37 547	0.45 541	0.48 558	0.44 527	0.44 539

Wz-Net-TNSev	1.14 540	1.06 570	4.32 590	0.49 437	0.42 490	1.51 548	1.11 565	1.48 547	1.40 540	1.22 526	1.26 478	1.58 545	1.43 554	1.76 558	1.70 552	0.32 506	0.31 529	0.26 461	0.30 507	0.41 522	0.41 531

ADCMid	1.14 540	0.52 521	2.23 572	0.53 489	0.43 497	1.07 502	0.75 529	1.23 499	1.05 472	2.15 572	1.44 513	1.50 537	1.43 554	1.56 546	5.01 594	0.26 458	0.24 484	0.29 490	0.31 514	0.37 509	0.33 498

MFMNet_re	1.14 540	0.97 567	1.19 529	0.99 563	0.95 565	1.25 531	1.22 572	1.39 536	1.55 551	1.69 557	1.67 534	1.21 495	1.53 558	1.12 505	0.99 512	0.87 574	0.75 585	0.79 568	0.75 576	0.90 565	0.94 576

WCMA_ROB	1.14 540	0.36 453	0.76 473	0.49 437	0.44 504	1.23 529	0.67 502	1.11 441	1.23 514	2.84 587	3.95 592	3.28 581	1.83 573	1.25 523	0.99 512	0.44 544	0.34 542	0.34 512	0.37 530	0.41 522	0.40 528

AnyNet_C32	1.16 544	0.62 537	2.40 574	0.57 512	0.55 538	1.41 540	1.34 580	1.18 477	1.24 516	1.49 541	1.42 507	1.39 525	1.20 542	1.55 544	4.82 592	0.29 485	0.28 511	0.29 490	0.34 525	0.38 513	0.42 532

222	1.18 545	0.22 263	0.44 251	0.37 144	0.22 130	0.79 439	0.37 308	1.31 521	0.89 395	0.92 442	1.08 425	0.72 340	0.71 440	0.66 322	13.89 608	0.20 365	0.15 351	0.17 212	0.16 255	0.18 298	0.19 360

WZ-Net	1.19 546	0.59 531	4.07 588	0.62 531	0.51 528	1.34 535	1.31 579	1.32 522	1.74 561	1.53 546	1.65 530	1.74 550	1.28 547	2.25 579	2.01 565	0.27 468	0.21 458	0.23 412	0.25 472	0.40 516	0.39 525

MSMD_ROB	1.21 547	0.49 506	0.62 399	0.59 518	0.50 524	1.62 556	0.67 502	1.23 499	1.24 516	2.45 580	3.77 586	3.09 578	2.98 593	1.32 530	0.81 467	0.45 545	0.41 556	0.49 553	0.51 565	0.47 537	0.44 539

pmcnn	1.23 548	0.29 410	0.96 502	0.40 246	0.23 170	0.95 478	0.69 512	1.16 469	1.28 528	1.67 556	2.33 557	11.15 608	0.86 489	0.93 468	0.88 486	0.15 178	0.12 217	0.12 31	0.10 61	0.15 192	0.15 241

NVStereoNet_ROB	1.24 549	0.90 560	1.13 521	0.86 558	0.88 560	1.11 510	0.99 557	1.42 541	1.53 549	1.59 549	2.48 562	2.24 564	1.53 558	1.96 568	1.30 540	0.76 570	0.70 578	0.78 567	1.00 588	0.71 563	0.88 574
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 550	0.36 453	0.72 456	0.38 175	0.30 378	0.71 410	0.43 396	1.13 449	0.75 296	1.50 543	0.95 362	3.29 582	1.59 563	1.20 514	1.36 542	0.41 540	8.41 610	0.40 532	0.41 544	0.36 504	0.33 498

SPS-STEREO	1.25 550	0.93 561	1.06 512	1.04 567	1.03 572	1.41 540	0.91 551	1.51 553	1.19 507	2.09 570	1.83 542	1.94 558	1.39 551	1.62 550	1.39 545	0.97 577	0.94 596	0.90 571	0.89 582	0.96 570	0.96 579
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 552	0.67 542	1.28 537	0.74 554	0.62 550	1.50 547	0.84 542	1.99 575	2.96 585	2.18 573	2.36 560	1.85 555	1.95 577	1.92 565	1.94 563	0.39 535	0.36 546	0.49 553	0.37 530	0.51 543	0.64 563

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 553	0.87 558	1.76 564	0.86 558	0.56 541	4.29 595	1.79 595	1.50 550	1.98 568	1.61 550	1.85 544	1.84 553	1.41 552	1.89 563	1.36 542	0.48 551	0.40 555	0.56 559	0.57 568	0.69 561	0.48 552

MeshStereo	1.34 553	0.43 490	0.54 369	0.44 360	0.34 438	1.66 557	0.60 486	1.94 573	1.37 535	4.47 600	3.25 577	4.71 591	1.94 576	1.92 565	1.17 531	0.35 525	0.35 544	0.37 524	0.31 514	0.32 481	0.32 493
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
RainbowNet	1.35 555	1.49 581	1.19 529	1.88 584	1.45 578	1.48 546	1.07 563	1.61 563	1.55 551	1.20 524	1.59 528	1.54 541	1.13 532	1.34 533	0.97 508	1.36 589	0.70 578	1.82 584	0.79 578	1.71 580	1.07 585

ACVNet-4b	1.35 555	1.31 576	1.10 517	1.90 585	1.59 580	1.92 565	0.77 531	1.52 556	1.62 558	1.05 493	1.60 529	2.11 562	0.94 510	1.64 553	0.77 461	1.30 586	0.35 544	2.03 590	0.67 573	1.88 587	0.84 571

SGM+DAISY	1.35 555	0.94 563	1.25 535	0.96 562	1.00 570	1.52 549	1.02 560	1.34 526	1.21 511	2.64 582	2.65 570	2.44 568	1.56 561	1.64 553	1.26 537	0.97 577	0.95 597	0.90 571	0.90 583	0.94 568	0.96 579

FCDSN-DC	1.39 558	0.56 527	0.65 420	0.74 554	0.59 547	1.38 537	0.63 494	1.35 529	1.39 538	3.26 594	4.50 598	4.61 589	2.63 588	1.58 548	1.03 517	0.46 547	0.42 558	0.48 550	0.47 556	0.50 542	0.50 556
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 559	0.20 187	0.48 314	0.44 360	0.25 234	0.29 101	0.31 203	0.65 206	0.68 259	0.97 462	0.86 317	0.67 318	0.62 380	0.64 307	20.63 612	0.16 231	0.11 159	0.19 300	0.15 222	0.19 332	0.12 128

ACVNet_1	1.46 560	1.33 577	1.12 520	1.91 586	1.62 581	1.83 564	0.98 555	2.00 576	1.85 566	1.39 538	1.53 524	2.32 566	1.53 558	1.34 533	1.11 525	1.30 586	0.50 570	2.06 592	0.58 569	1.93 589	0.95 578

EDNetEfficient	1.46 560	0.80 552	6.12 593	0.47 413	0.39 472	0.69 400	0.83 539	0.90 355	2.77 584	3.50 596	1.96 548	1.66 547	2.03 579	1.26 524	4.18 590	0.21 382	0.18 422	0.21 373	0.20 390	0.41 522	0.39 525

ADCS	1.51 562	0.61 534	3.42 582	0.59 518	0.51 528	1.27 532	1.08 564	1.59 560	1.81 564	1.91 566	1.66 532	1.51 540	1.42 553	1.94 567	8.60 602	0.33 514	0.32 534	0.33 510	0.36 529	0.44 527	0.42 532

AnyNet_C01	1.56 563	1.05 569	7.45 595	0.64 533	0.54 536	1.99 567	1.38 582	1.43 543	1.36 533	1.63 553	1.92 546	1.84 553	1.33 549	2.40 581	4.03 587	0.33 514	0.32 534	0.32 505	0.34 525	0.44 527	0.45 543

FC-DCNN	1.59 564	0.51 514	0.66 427	0.61 527	0.49 522	1.56 551	0.70 517	1.66 566	1.53 549	4.64 601	4.62 599	5.85 598	3.34 597	1.84 562	1.11 525	0.46 547	0.42 558	0.47 545	0.46 550	0.48 538	0.46 544

DispFullNet	1.60 565	2.63 601	2.75 578	2.56 596	1.79 588	1.24 530	0.47 419	1.37 534	1.45 544	1.87 562	1.50 520	1.55 542	2.46 583	2.04 571	1.04 520	0.59 563	0.18 422	2.32 595	0.68 574	2.29 593	1.14 586

ELAS_RVC	1.60 565	0.61 534	1.01 509	0.70 550	0.56 541	2.00 568	1.89 597	1.96 574	2.65 582	3.33 595	3.26 578	3.03 575	3.41 598	2.49 583	2.09 567	0.52 557	0.45 566	0.50 555	0.48 558	0.54 550	0.52 558
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 567	0.61 534	0.95 500	0.68 547	0.55 538	3.01 588	1.55 588	2.39 581	2.33 578	3.64 597	3.89 590	2.75 572	2.90 592	2.15 575	2.27 574	0.52 557	0.45 566	0.50 555	0.48 558	0.54 550	0.52 558
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 568	0.51 514	0.65 420	0.61 527	0.49 522	1.61 554	0.70 517	1.75 571	1.56 553	4.74 604	4.91 601	6.46 602	3.31 595	1.91 564	1.11 525	0.46 547	0.42 558	0.47 545	0.46 550	0.48 538	0.46 544

ACVNet_2	1.65 568	1.27 575	1.41 553	1.75 580	1.62 581	2.22 570	1.20 569	2.30 580	2.62 581	1.78 560	2.56 565	3.03 575	1.61 564	1.54 543	1.12 529	1.06 580	0.58 575	1.82 584	0.70 575	1.82 583	0.96 579

IMH-64-1	1.86 570	1.62 586	1.16 523	2.20 589	1.89 590	2.33 571	1.30 576	2.89 585	2.29 576	1.66 554	2.80 573	2.49 569	1.61 564	2.10 572	1.78 558	1.60 591	0.74 581	2.43 596	1.02 589	2.12 590	1.17 589

IMH-64	1.86 570	1.62 586	1.16 523	2.20 589	1.89 590	2.33 571	1.30 576	2.89 585	2.29 576	1.66 554	2.80 573	2.49 569	1.61 564	2.10 572	1.78 558	1.60 591	0.74 581	2.43 596	1.02 589	2.12 590	1.17 589

WAO-7	1.90 572	1.20 572	1.35 546	1.27 573	1.06 575	2.84 581	1.56 589	3.23 590	3.06 588	2.23 575	3.33 582	3.17 579	2.28 582	3.12 587	2.21 569	1.02 579	0.91 592	1.06 575	1.03 591	1.04 572	0.97 582

PWCK	1.92 573	1.66 589	3.12 580	1.65 578	0.91 563	2.84 581	2.26 600	2.10 577	2.41 580	2.36 578	2.31 555	2.22 563	1.82 571	3.43 590	2.03 566	1.61 593	0.71 580	1.51 579	0.82 580	1.69 579	0.91 575

MonStereo1	1.98 574	1.48 580	1.43 555	1.81 583	1.69 586	2.88 584	0.78 534	2.47 582	3.47 591	2.20 574	4.36 597	3.39 584	2.50 585	2.18 576	1.58 549	1.19 582	0.54 571	1.65 581	0.87 581	1.78 582	1.29 594

Dean	1.98 574	1.36 578	1.36 550	2.12 588	1.81 589	2.74 576	1.36 581	3.37 594	3.80 595	2.08 569	3.32 581	3.21 580	1.82 571	1.71 557	1.67 551	1.27 583	0.77 587	1.99 586	0.90 583	1.86 584	1.03 584

RTS	1.98 574	0.96 564	11.36 600	0.65 538	0.57 544	2.77 579	1.40 583	1.39 536	2.26 573	1.89 563	2.56 565	1.32 513	1.25 544	5.20 599	4.05 588	0.31 495	0.22 466	0.29 490	0.29 505	0.40 516	0.37 517

RTSA	1.98 574	0.96 564	11.36 600	0.65 538	0.57 544	2.77 579	1.40 583	1.39 536	2.26 573	1.89 563	2.56 565	1.32 513	1.25 544	5.20 599	4.05 588	0.31 495	0.22 466	0.29 490	0.29 505	0.40 516	0.37 517

WAO-6	2.04 578	1.50 582	1.16 523	1.70 579	1.67 585	2.69 575	1.44 586	3.06 587	3.63 594	1.98 567	3.27 579	3.54 587	2.07 580	2.36 580	2.22 571	1.31 588	0.91 592	2.04 591	1.22 598	1.73 581	1.27 593

IMH	2.04 578	1.62 586	1.20 532	2.20 589	1.89 590	2.91 587	1.30 576	3.11 588	3.03 586	1.81 561	3.35 583	3.03 575	1.90 574	2.48 582	1.80 560	1.66 594	0.77 587	2.45 598	1.04 592	2.15 592	1.19 592

LVE	2.12 580	1.44 579	1.36 550	1.99 587	1.78 587	2.75 577	1.79 595	2.82 584	3.95 596	1.90 565	4.33 596	3.52 586	1.81 570	2.24 578	1.74 554	1.74 595	0.87 590	2.06 592	1.13 594	1.91 588	1.35 595

MADNet+	2.23 581	2.43 597	10.85 599	1.22 572	0.91 563	2.76 578	1.40 583	2.12 578	1.67 560	1.32 533	1.74 538	1.86 556	1.74 569	6.25 601	4.41 591	0.65 565	0.64 576	0.58 562	0.54 567	0.80 564	0.76 567

KSHMR	2.57 582	1.93 592	1.69 560	2.63 598	2.42 598	2.86 583	2.07 598	3.27 592	6.50 600	2.49 581	3.36 584	3.41 585	1.92 575	2.49 583	1.94 563	2.13 600	1.40 602	2.79 605	1.50 601	2.73 598	1.77 598

notaker	2.76 583	2.29 596	1.80 565	2.96 600	2.58 602	2.90 586	1.75 593	3.24 591	3.05 587	2.78 585	4.24 595	6.15 601	2.51 586	3.34 589	2.75 578	2.31 602	1.18 600	3.00 606	1.65 602	2.84 601	1.97 599

JetBlue	2.78 584	1.26 574	7.04 594	1.16 570	1.48 579	8.00 603	6.02 607	2.60 583	1.92 567	2.12 571	2.64 569	3.34 583	3.05 594	6.49 602	3.39 583	0.78 571	0.76 586	0.75 565	0.76 577	0.97 571	1.18 591

WAO-8	2.92 585	1.55 584	1.35 546	1.79 581	1.63 583	5.23 597	1.22 572	4.58 600	12.56 607	2.84 587	4.07 594	4.83 592	2.72 590	3.49 591	2.25 572	1.27 583	0.91 592	1.99 586	1.15 596	1.86 584	1.15 587

Venus	2.92 585	1.55 584	1.35 546	1.79 581	1.63 583	5.23 597	1.22 572	4.58 600	12.56 607	2.84 587	4.06 593	4.83 592	2.72 590	3.49 591	2.25 572	1.27 583	0.91 592	1.99 586	1.15 596	1.86 584	1.15 587

ktn	2.98 587	2.25 595	1.73 563	2.84 599	2.53 601	3.76 594	2.15 599	3.70 596	5.47 599	2.75 584	5.17 604	5.94 599	2.48 584	3.23 588	2.46 575	2.34 604	1.44 603	2.78 604	2.03 604	2.45 596	2.01 601

TorneroNet-64	3.44 588	1.86 590	1.42 554	2.58 597	2.28 596	6.87 600	1.68 591	4.70 602	12.03 604	2.31 577	5.59 605	8.25 604	2.55 587	3.97 596	2.73 577	1.81 596	0.74 581	2.57 600	1.07 593	2.35 594	1.44 596

UNDER WATER	3.46 589	2.07 594	3.64 585	3.09 601	2.48 599	3.75 593	2.42 602	3.31 593	13.77 609	2.90 591	2.95 576	5.84 597	3.69 599	3.69 593	3.48 586	2.07 599	1.11 599	2.70 603	1.40 599	2.84 601	1.98 600

UNDER WATER-64	3.53 590	2.01 593	3.94 586	3.22 603	2.49 600	5.41 599	2.60 603	3.43 595	12.41 606	3.03 592	2.68 571	6.07 600	4.04 600	3.79 595	3.33 582	2.02 598	1.24 601	2.63 601	1.46 600	2.78 599	2.08 602

MultiAttention	3.58 591	0.24 321	0.62 399	0.54 496	0.34 438	22.90 613	2.72 604	1.60 561	1.13 496	0.80 348	1.81 541	1.14 491	0.43 266	35.29 622	0.61 420	0.17 276	0.12 217	0.23 412	0.23 447	0.34 494	0.29 472

DPSimNet_ROB	3.58 591	2.45 598	8.57 596	2.53 594	2.37 597	2.88 584	3.77 606	3.14 589	3.23 589	4.71 603	3.86 589	4.68 590	4.87 603	4.07 597	5.62 595	2.33 603	2.33 605	2.47 599	2.52 605	2.51 597	2.64 604

MADNet++	4.03 593	2.70 602	3.44 584	3.72 605	3.44 605	4.44 596	3.52 605	3.95 598	3.61 593	4.46 599	4.98 602	4.10 588	4.58 602	7.00 604	5.89 596	3.74 606	3.67 608	3.27 608	2.71 607	3.70 606	3.66 607

SGM-ForestM	4.04 594	0.32 429	0.46 280	0.43 341	0.27 310	7.50 602	1.45 587	3.84 597	4.24 597	8.19 608	6.76 606	19.00 616	9.08 605	10.74 609	6.62 599	0.31 495	0.33 540	0.32 505	0.32 520	0.29 460	0.29 472

MANE	4.13 595	0.51 514	0.64 414	0.66 541	0.56 541	6.89 601	0.99 557	7.55 605	12.04 605	6.68 607	8.57 608	10.69 607	9.45 606	7.59 606	6.39 598	0.49 553	0.43 563	0.48 550	0.98 587	0.49 540	0.48 552

xyz-stereo	4.23 596	0.17 83	61.76 628	0.34 72	0.16 10	12.16 607	0.37 308	0.58 157	0.68 259	1.01 479	3.36 584	0.77 371	0.82 479	1.21 518	0.40 309	0.12 38	0.10 63	0.16 171	0.11 95	0.13 97	0.10 36

LE_ROB	4.42 597	0.24 321	2.75 578	0.42 320	0.23 170	1.57 552	0.90 550	1.71 570	17.88 616	16.56 618	4.88 600	5.17 596	18.85 618	1.63 552	14.62 609	0.17 276	0.14 320	0.16 171	0.16 255	0.19 332	0.17 309

TorneroNet	4.53 598	1.89 591	1.48 557	2.55 595	2.27 595	13.78 610	1.69 592	4.84 604	23.73 621	2.89 590	7.70 607	7.06 603	2.69 589	4.26 598	3.42 584	1.84 597	0.77 587	2.68 602	1.13 594	2.42 595	1.47 597

LSM	4.74 599	0.77 550	10.16 598	0.70 550	56.56 623	1.02 492	1.00 559	1.24 506	1.62 558	2.04 568	2.34 558	1.33 516	1.17 537	1.38 540	1.09 524	0.33 514	0.49 569	0.39 529	0.46 550	0.51 543	10.09 611

JetRed	5.27 600	5.84 605	12.81 603	2.36 593	2.83 603	12.23 608	10.50 610	4.46 599	3.60 592	3.86 598	3.83 588	4.85 594	4.18 601	6.78 603	11.96 606	2.17 601	2.96 607	2.18 594	1.97 603	3.38 604	2.68 605

tt	6.20 601	0.20 187	5.89 592	3.55 604	2.07 593	11.26 606	19.21 611	11.74 609	5.46 598	2.69 583	2.04 553	4.87 595	6.25 604	3.70 594	7.09 601	8.32 613	11.17 617	4.93 610	5.41 612	5.74 607	2.37 603

coex-ft	6.43 602	1.51 583	87.33 629	0.49 437	0.38 466	1.34 535	1.21 571	1.16 469	8.09 602	12.12 610	2.79 572	2.77 573	3.31 595	1.16 509	3.15 580	0.24 437	0.23 476	0.27 474	0.24 463	0.45 531	0.37 517

HanzoNet	6.76 603	2.45 598	4.22 589	3.19 602	2.94 604	3.62 592	2.28 601	4.79 603	7.20 601	14.00 614	13.19 613	17.49 614	22.30 619	13.25 610	6.19 597	4.20 607	1.93 604	3.10 607	2.56 606	3.35 603	2.88 606

TCMNet-wrong-test	8.97 604	10.42 609	8.74 597	19.56 610	17.61 610	12.53 609	9.01 609	13.59 611	2.18 572	4.64 601	5.11 603	14.63 610	11.09 608	7.19 605	9.73 603	5.56 612	0.89 591	3.77 609	3.11 608	10.34 611	9.80 610

EDNetEfficientorigin	9.93 605	1.15 571	175.16 630	0.48 420	0.36 450	1.04 499	0.68 507	1.24 506	2.69 583	3.17 593	2.50 563	2.30 565	2.07 580	1.76 558	2.21 569	0.20 365	0.18 422	0.24 429	0.19 365	0.51 543	0.50 556

DGTPSM_ROB	12.07 606	8.00 606	20.99 605	8.93 607	16.78 608	10.67 604	30.87 615	9.01 607	15.16 611	6.50 605	15.41 617	9.04 605	14.85 610	9.25 607	21.67 614	4.57 608	8.57 612	5.08 611	9.28 613	5.90 608	10.95 612

DPSMNet_ROB	12.08 607	8.00 606	21.00 606	8.97 608	16.79 609	10.67 604	30.89 616	9.02 608	15.17 612	6.51 606	15.41 617	9.04 605	14.85 610	9.27 608	21.67 614	4.58 609	8.57 612	5.09 613	9.29 614	5.90 608	10.95 612

USTest	12.99 608	14.18 610	20.00 604	16.24 609	14.97 607	20.80 612	31.95 617	16.20 614	10.91 603	8.79 609	9.48 609	13.94 609	10.50 607	16.11 611	21.44 613	3.17 605	4.82 609	5.08 611	5.36 611	8.81 610	7.13 609

BEATNet-Init1	15.13 609	0.82 556	50.86 627	0.72 553	0.53 533	38.10 622	7.03 608	11.83 610	14.25 610	29.78 626	30.17 626	48.21 629	22.64 620	26.78 620	18.11 611	0.42 543	0.38 549	0.47 545	0.46 550	0.51 543	0.48 552

DPSM_ROB	17.78 610	18.63 612	24.31 612	20.90 612	19.47 611	25.97 615	36.21 619	21.23 620	16.24 614	13.38 612	14.06 615	19.18 617	16.30 613	20.78 613	25.67 617	9.38 615	9.23 615	9.49 615	9.82 615	13.51 613	11.91 615

DPSM	17.78 610	18.63 612	24.31 612	20.90 612	19.47 611	25.97 615	36.21 619	21.23 620	16.24 614	13.38 612	14.06 615	19.18 617	16.30 613	20.78 613	25.67 617	9.38 615	9.23 615	9.49 615	9.82 615	13.51 613	11.91 615

DLNR-FE	20.05 612	36.38 620	38.08 616	170.06 630	60.08 624	0.23 25	0.20 29	14.13 613	0.36 106	0.44 160	0.66 217	0.43 180	0.21 48	0.63 293	0.28 165	5.38 610	0.10 63	0.15 140	0.11 95	73.09 629	0.11 80

DLNR_Zeroshot_test	20.09 613	36.28 619	38.04 615	169.85 629	61.80 625	0.23 25	0.20 29	13.88 612	0.37 122	0.44 160	0.66 217	0.43 180	0.21 48	0.62 282	0.28 165	5.46 611	0.10 63	0.15 140	0.11 95	72.60 628	0.11 80

LRCNet_RVC	21.24 614	31.15 618	21.41 607	28.98 615	23.82 614	3.13 589	0.60 486	20.96 619	1.59 554	25.58 619	28.15 623	21.99 619	14.79 609	21.94 619	16.41 610	28.89 627	14.87 618	33.53 623	31.28 623	29.51 624	26.16 622

HaxPig	31.96 615	37.24 621	34.27 614	24.37 614	24.88 615	18.26 611	19.86 612	20.64 618	28.52 622	35.97 627	38.75 627	25.57 620	28.72 622	33.88 621	34.39 622	35.94 628	38.87 628	37.80 624	40.48 626	39.68 625	41.15 627

Anonymous_1	33.25 616	18.26 611	23.92 608	20.54 611	21.28 613	25.59 614	35.94 618	22.01 622	15.57 613	13.33 611	13.49 614	18.08 615	15.29 612	20.36 612	24.60 616	16.28 620	8.84 614	66.59 627	118.00 629	155.73 632	11.23 614

RAFT-FEzeroshot	35.73 617	37.45 623	48.67 622	42.23 620	39.22 619	52.25 624	73.13 627	42.62 627	32.59 623	26.71 620	27.70 619	38.57 623	32.57 623	41.68 627	51.67 628	18.75 622	18.58 624	19.15 618	19.78 619	27.21 617	23.98 618

RAFT-FE	35.73 617	37.45 623	48.67 622	42.23 620	39.22 619	52.25 624	73.13 627	42.62 627	32.59 623	26.71 620	27.70 619	38.57 623	32.57 623	41.68 627	51.67 628	18.75 622	18.58 624	19.15 618	19.78 619	27.21 617	23.98 618

CasAABBNet	35.74 619	37.43 622	48.72 624	42.22 619	39.20 618	52.24 623	73.12 626	42.61 626	32.62 626	26.78 623	27.95 621	38.58 625	32.60 625	41.67 626	51.65 627	18.74 621	18.57 623	19.15 618	19.77 618	27.20 616	23.98 618

FlowAnything	35.81 620	37.53 626	48.80 625	42.20 618	39.22 619	52.25 624	73.16 629	42.56 625	32.89 628	26.76 622	28.30 624	38.69 627	33.09 627	41.63 625	51.62 626	18.76 624	18.59 627	19.21 622	19.92 622	27.16 615	23.91 617

Selective-RAFT-Error	35.84 621	37.49 625	48.83 626	42.26 622	39.24 622	52.30 627	73.09 625	42.66 629	32.61 625	26.80 624	28.30 624	38.84 628	33.51 628	41.68 627	51.59 625	18.82 625	18.58 624	19.17 621	19.80 621	27.28 619	24.05 621

xxxxx1	36.64 622	19.51 614	24.21 609	61.66 624	64.63 626	27.28 618	40.10 621	20.25 615	18.63 617	14.07 615	12.97 610	17.26 611	17.36 615	21.70 616	27.93 619	13.18 617	18.50 620	111.26 630	133.37 630	29.24 621	39.73 624

tt_ll	36.64 622	19.51 614	24.21 609	61.66 624	64.63 626	27.28 618	40.10 621	20.25 615	18.63 617	14.07 615	12.97 610	17.26 611	17.36 615	21.70 616	27.93 619	13.18 617	18.50 620	111.26 630	133.37 630	29.24 621	39.73 624

ff	36.64 622	19.51 614	24.21 609	61.66 624	64.63 626	27.28 618	40.10 621	20.25 615	18.63 617	14.07 615	12.97 610	17.26 611	17.36 615	21.70 616	27.93 619	13.18 617	18.50 620	111.26 630	133.37 630	29.24 621	39.73 624

MEDIAN_ROB	37.38 625	40.85 629	40.60 618	32.31 616	31.85 616	27.20 617	24.55 613	29.10 623	33.19 629	42.09 631	41.76 629	33.35 621	34.39 629	39.78 624	37.07 623	43.64 630	44.10 630	44.12 626	43.40 628	41.51 627	42.76 629

AVERAGE_ROB	37.58 626	40.13 628	40.15 617	34.81 617	33.82 617	28.55 621	25.10 614	32.02 624	34.06 630	41.28 630	40.66 628	34.46 622	34.81 630	39.18 623	37.57 624	42.78 629	43.44 629	43.82 625	43.03 627	40.47 626	41.51 628

LSM0	38.95 627	37.60 627	48.58 621	43.57 623	91.06 629	52.57 628	72.57 624	43.17 630	32.63 627	26.97 625	27.97 622	38.65 626	32.94 626	41.86 630	51.78 630	18.89 626	18.41 619	19.13 617	19.63 617	27.29 620	33.77 623

PML	40.80 628	29.24 617	11.87 602	7.20 606	14.47 606	92.13 631	213.69 633	7.63 606	23.35 620	74.72 632	190.14 633	50.17 630	26.15 621	21.39 615	12.70 607	8.76 614	2.92 606	8.45 614	3.25 609	13.26 612	4.42 608

RSGM-EC	74.81 629	63.03 630	41.60 619	97.74 627	92.11 630	74.93 629	114.81 630	53.77 631	38.96 631	39.88 628	48.98 630	90.73 631	64.81 631	139.63 631	128.53 631	93.27 631	53.96 631	95.12 628	38.31 624	81.45 630	44.63 630

acva	74.81 629	63.03 630	41.60 619	97.74 627	92.11 630	74.93 629	114.81 630	53.77 631	38.96 631	39.88 628	48.98 630	90.73 631	64.81 631	139.63 631	128.53 631	93.27 631	53.96 631	95.12 628	38.31 624	81.45 630	44.63 630

test_example2	176.61 631	205.14 632	198.86 631	188.60 631	190.98 632	152.67 632	170.61 632	94.86 633	123.55 633	178.88 633	179.48 632	158.94 633	141.34 633	192.61 633	198.96 633	203.76 633	236.37 633	164.13 633	173.55 633	218.58 633	160.41 632

GS-Stereo							0.30 177	0.42 73	0.27 35	0.30 78	0.28 59	0.23 44	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.16 231	0.09 26	0.12 31	0.10 61	0.14 142	0.12 128

FSD					0.46 515	0.48 275	0.52 458	0.53 140	0.48 185	0.48 177	0.48 144	0.49 212	0.48 295	0.51 173	0.49 370	0.45 545	0.42 558	0.47 545	0.46 550	0.46 534

ccccc		429.19 633		507.10 632	501.20 633	356.95 633		380.82 634		334.51 634		372.86 634		499.17 634		561.44 634	431.22 634	334.28 634	290.86 634	540.88 634

ASD4		8.86 608

Low-res two-view benchmark