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

2.5w	0.21 16	0.23 59	0.50 1	0.22 33	0.15 63	0.39 69	0.19 78	0.47 95	0.36 61	0.21 46	0.22 53	0.13 4	0.17 41	0.33 87	0.20 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 2	0.22 33	0.17 119	0.35 42	0.14 18	0.27 2	0.25 3	0.19 30	0.21 41	0.14 14	0.15 24	0.27 29	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 13	0.06 1	0.14 207

2.25w	0.21 16	0.22 41	0.51 2	0.21 11	0.14 39	0.36 50	0.13 8	0.42 52	0.34 35	0.23 76	0.27 91	0.14 14	0.18 60	0.33 87	0.24 137	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

2w_stereo	0.21 16	0.19 8	0.51 2	0.22 33	0.13 23	0.41 83	0.20 97	0.50 116	0.34 35	0.25 104	0.23 62	0.13 4	0.23 129	0.24 7	0.22 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

FlowAnything_test	0.23 44	0.32 167	0.52 5	0.28 155	0.17 119	0.37 54	0.20 97	0.38 26	0.24 2	0.24 85	0.20 34	0.21 70	0.17 41	0.26 22	0.25 150	0.13 334	0.10 243	0.14 372	0.16 371	0.17 228	0.12 150

3.25w_new	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 11	0.14 39	0.37 54	0.14 18	0.43 60	0.35 42	0.23 76	0.21 41	0.16 35	0.18 60	0.27 29	0.20 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.08 37

3.25w	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 11	0.14 39	0.37 54	0.14 18	0.43 60	0.35 42	0.23 76	0.21 41	0.16 35	0.18 60	0.27 29	0.20 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.08 37

1w_stereo	0.22 37	0.17 1	0.52 5	0.23 45	0.16 90	0.44 106	0.22 144	0.55 162	0.40 99	0.25 104	0.29 104	0.13 4	0.26 171	0.28 41	0.20 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.07 8

monsterstereo	0.22 37	0.22 41	0.52 5	0.25 82	0.27 328	0.39 69	0.14 18	0.51 124	0.33 29	0.25 104	0.27 91	0.13 4	0.13 12	0.38 136	0.21 78	0.07 23	0.07 44	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.06 1

monsters	0.22 37	0.22 41	0.52 5	0.23 45	0.28 342	0.42 96	0.14 18	0.46 81	0.31 15	0.24 85	0.20 34	0.13 4	0.14 14	0.43 162	0.20 59	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 94	0.06 1	0.06 1

OmniDepth	0.19 3	0.30 147	0.55 11	0.23 45	0.09 1	0.38 65	0.15 29	0.32 8	0.33 29	0.16 9	0.12 8	0.23 82	0.19 81	0.27 29	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
3.5w_stereo	0.21 16	0.22 41	0.55 11	0.21 11	0.15 63	0.40 76	0.14 18	0.43 60	0.33 29	0.21 46	0.24 72	0.14 14	0.18 60	0.34 98	0.22 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.08 37

4w-stereo	0.20 6	0.21 25	0.57 13	0.21 11	0.15 63	0.39 69	0.13 8	0.39 33	0.33 29	0.22 57	0.21 41	0.13 4	0.20 92	0.29 53	0.21 78	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

2.75w_new	0.21 16	0.21 25	0.57 13	0.20 4	0.14 39	0.40 76	0.18 69	0.47 95	0.36 61	0.24 85	0.20 34	0.13 4	0.19 81	0.31 68	0.21 78	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.06 1	0.07 8

rvit_stereo_0083	0.25 54	0.19 8	0.58 15	0.28 155	0.18 157	0.28 10	0.22 144	0.38 26	0.54 245	0.23 76	0.30 117	0.27 135	0.26 171	0.37 128	0.24 137	0.14 377	0.12 317	0.13 336	0.10 161	0.12 95	0.10 88

3w_stereo	0.21 16	0.22 41	0.59 16	0.22 33	0.12 8	0.37 54	0.22 144	0.50 116	0.38 74	0.22 57	0.21 41	0.12 2	0.22 112	0.26 22	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.08 37

CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 17	0.20 4	0.11 2	0.39 69	0.15 29	0.35 14	0.27 7	0.18 24	0.15 15	0.17 43	0.16 33	0.26 22	0.21 78	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.09 60

MLG-Stereo	0.21 16	0.33 176	0.60 17	0.23 45	0.12 8	0.44 106	0.13 8	0.39 33	0.46 160	0.13 1	0.10 2	0.17 43	0.13 12	0.35 104	0.15 2	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.09 60

LCMNet	0.20 6	0.21 25	0.61 19	0.20 4	0.13 23	0.39 69	0.14 18	0.34 13	0.34 35	0.16 9	0.16 19	0.16 35	0.15 24	0.27 29	0.22 99	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 37

qwe	0.21 16	0.22 41	0.61 19	0.21 11	0.20 205	0.41 83	0.15 29	0.46 81	0.35 42	0.26 118	0.22 53	0.14 14	0.14 14	0.31 68	0.22 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.07 8

3.75w	0.21 16	0.21 25	0.61 19	0.21 11	0.20 205	0.44 106	0.16 43	0.44 68	0.30 14	0.22 57	0.20 34	0.13 4	0.18 60	0.29 53	0.21 78	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.08 37

MLG-Stereo_test1	0.21 16	0.33 176	0.61 19	0.23 45	0.21 219	0.45 112	0.13 8	0.33 10	0.46 160	0.13 1	0.09 1	0.18 53	0.12 6	0.32 77	0.15 2	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.09 60

rvit_stereo_0081	0.25 54	0.21 25	0.61 19	0.28 155	0.17 119	0.31 21	0.22 144	0.42 52	0.53 232	0.24 85	0.25 79	0.25 109	0.21 103	0.34 98	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.12 95	0.09 60

rvit_stereo_0082	0.25 54	0.21 25	0.61 19	0.28 155	0.17 119	0.31 21	0.22 144	0.42 52	0.53 232	0.24 85	0.25 79	0.25 109	0.21 103	0.34 98	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.12 95	0.09 60

HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 25	0.20 4	0.13 23	0.36 50	0.13 8	0.35 14	0.31 15	0.16 9	0.14 14	0.17 43	0.15 24	0.25 12	0.23 112	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 8

4.5_new	0.21 16	0.22 41	0.63 26	0.21 11	0.15 63	0.40 76	0.17 53	0.40 36	0.35 42	0.25 104	0.22 53	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 78	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.07 8

4.5w-stereo	0.21 16	0.22 41	0.63 26	0.21 11	0.15 63	0.40 76	0.17 53	0.40 36	0.35 42	0.25 104	0.22 53	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 78	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.07 8

DilatedVolume-Stereo	0.26 57	0.20 14	0.64 28	0.25 82	0.15 63	0.41 83	0.18 69	0.42 52	0.35 42	0.34 159	0.34 152	0.25 109	0.23 129	0.43 162	0.53 365	0.09 81	0.09 200	0.08 40	0.10 161	0.12 95	0.11 113

4.25_new	0.21 16	0.23 59	0.64 28	0.22 33	0.18 157	0.41 83	0.17 53	0.41 46	0.35 42	0.22 57	0.21 41	0.14 14	0.18 60	0.25 12	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

4.5w_new	0.21 16	0.23 59	0.64 28	0.22 33	0.18 157	0.41 83	0.17 53	0.41 46	0.35 42	0.22 57	0.21 41	0.14 14	0.18 60	0.25 12	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

4.25w-stereo	0.21 16	0.23 59	0.64 28	0.22 33	0.18 157	0.41 83	0.17 53	0.41 46	0.35 42	0.22 57	0.21 41	0.14 14	0.18 60	0.25 12	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

IGEV-Stereo++	0.23 44	0.23 59	0.64 28	0.24 63	0.22 246	0.47 137	0.13 8	0.52 138	0.33 29	0.18 24	0.24 72	0.17 43	0.22 112	0.32 77	0.19 36	0.08 37	0.06 23	0.08 40	0.06 13	0.17 228	0.09 60

MS-F	0.18 1	0.19 8	0.65 33	0.20 4	0.12 8	0.30 16	0.14 18	0.29 4	0.28 11	0.16 9	0.13 11	0.18 53	0.15 24	0.25 12	0.21 78	0.07 23	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 8

MonStereo	0.20 6	0.22 41	0.65 33	0.21 11	0.17 119	0.33 30	0.15 29	0.46 81	0.32 20	0.16 9	0.17 20	0.14 14	0.11 2	0.27 29	0.23 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 64	0.07 4	0.09 60

Monster-pub-eth3d	0.20 6	0.22 41	0.65 33	0.21 11	0.17 119	0.33 30	0.15 29	0.46 81	0.32 20	0.16 9	0.17 20	0.14 14	0.11 2	0.27 29	0.23 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 64	0.07 4	0.09 60

asd	0.20 6	0.22 41	0.65 33	0.22 33	0.17 119	0.41 83	0.14 18	0.35 14	0.32 20	0.24 85	0.20 34	0.15 30	0.18 60	0.26 22	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.08 37

depthmonostereo	0.26 57	0.23 59	0.65 33	0.41 420	0.13 23	0.41 83	0.19 78	0.51 124	0.40 99	0.25 104	0.29 104	0.26 123	0.28 206	0.44 171	0.23 112	0.09 81	0.10 243	0.09 99	0.07 64	0.10 62	0.08 37

MLG-Stereo_test3	0.21 16	0.35 198	0.65 33	0.21 11	0.14 39	0.36 50	0.13 8	0.37 22	0.40 99	0.21 46	0.12 8	0.17 43	0.12 6	0.25 12	0.16 6	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.10 88

MonSter	0.20 6	0.22 41	0.65 33	0.21 11	0.17 119	0.33 30	0.15 29	0.46 81	0.32 20	0.16 9	0.17 20	0.14 14	0.11 2	0.27 29	0.23 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 64	0.07 4	0.09 60

dual_stereo	0.23 44	0.25 77	0.66 40	0.21 11	0.15 63	0.27 8	0.15 29	0.62 206	0.40 99	0.15 4	0.13 11	0.18 53	0.14 14	0.37 128	0.19 36	0.09 81	0.31 520	0.07 1	0.10 161	0.07 4	0.07 8

MLG-Stereo_test2	0.21 16	0.36 207	0.68 41	0.21 11	0.17 119	0.45 112	0.12 4	0.35 14	0.42 120	0.15 4	0.11 4	0.22 73	0.10 1	0.28 41	0.16 6	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.09 60

Monster-pub-mixall	0.21 16	0.31 159	0.69 42	0.21 11	0.13 23	0.27 8	0.12 4	0.37 22	0.26 5	0.21 46	0.19 28	0.15 30	0.12 6	0.47 206	0.29 195	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.08 26	0.12 150

asda	0.22 37	0.25 77	0.70 43	0.21 11	0.16 90	0.43 100	0.16 43	0.44 68	0.35 42	0.22 57	0.20 34	0.14 14	0.20 92	0.25 12	0.22 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

LGtest1	0.21 16	0.37 210	0.70 43	0.22 33	0.12 8	0.31 21	0.11 2	0.36 19	0.39 86	0.17 17	0.13 11	0.16 35	0.14 14	0.25 12	0.27 170	0.10 177	0.09 200	0.08 40	0.06 13	0.10 62	0.10 88

LG-G_1	0.23 44	0.37 210	0.71 45	0.23 45	0.11 2	0.51 170	0.12 4	0.44 68	0.39 86	0.19 30	0.15 15	0.19 60	0.15 24	0.36 117	0.16 6	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.11 113

LG-G	0.23 44	0.37 210	0.71 45	0.23 45	0.11 2	0.51 170	0.12 4	0.44 68	0.39 86	0.19 30	0.15 15	0.19 60	0.15 24	0.36 117	0.16 6	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.11 113

rvit_stereo_0080	0.27 60	0.38 220	0.76 47	0.24 63	0.18 157	0.34 37	0.27 279	0.54 158	0.44 135	0.24 85	0.26 87	0.27 135	0.22 112	0.29 53	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.10 153	0.10 161	0.15 169	0.11 113

whm_eth	0.27 60	0.38 220	0.76 47	0.24 63	0.18 157	0.34 37	0.27 279	0.54 158	0.44 135	0.24 85	0.26 87	0.27 135	0.22 112	0.29 53	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.10 153	0.10 161	0.15 169	0.11 113

SGD-Stereo	0.22 37	0.28 124	0.77 49	0.22 33	0.11 2	0.40 76	0.16 43	0.31 7	0.36 61	0.19 30	0.19 28	0.17 43	0.17 41	0.37 128	0.16 6	0.10 177	0.06 23	0.08 40	0.07 64	0.10 62	0.07 8

GIP-stereo	0.26 57	0.22 41	0.78 50	0.29 187	0.20 205	0.42 96	0.17 53	0.64 217	0.39 86	0.18 24	0.24 72	0.23 82	0.18 60	0.25 12	0.47 337	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.17 228	0.08 37

DDF-Stereo	0.37 147	0.27 100	0.79 51	0.39 402	0.29 350	0.38 65	0.21 118	0.47 95	0.51 205	0.32 153	0.17 20	0.79 450	0.23 129	0.64 281	1.04 475	0.11 246	0.07 44	0.09 99	0.12 264	0.35 465	0.15 242

xyz-stereo-finetune	0.31 95	0.46 275	0.79 51	0.21 11	0.12 8	0.53 198	0.25 232	0.52 138	0.54 245	0.28 130	0.32 136	0.29 151	0.23 129	0.59 264	0.55 372	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.13 125	0.08 37

FoundationStereo	0.20 6	0.30 147	0.81 53	0.21 11	0.22 246	0.21 3	0.16 43	0.25 1	0.38 74	0.15 4	0.11 4	0.18 53	0.17 41	0.23 6	0.16 6	0.09 81	0.13 341	0.08 40	0.06 13	0.07 4	0.07 8

castereo	0.30 87	0.44 264	0.81 53	0.24 63	0.29 350	0.41 83	0.27 279	0.72 257	0.45 150	0.22 57	0.30 117	0.24 96	0.31 237	0.25 12	0.21 78	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.31 499	0.12 95	0.09 60

111111	0.24 50	0.21 25	0.82 55	0.24 63	0.21 219	0.43 100	0.13 8	0.45 78	0.35 42	0.22 57	0.27 91	0.18 53	0.16 33	0.35 104	0.18 22	0.09 81	0.06 23	0.08 40	0.06 13	0.25 364	0.08 37

252Zero-FE	0.62 400	0.27 100	0.83 56	0.24 63	0.13 23	0.31 21	0.13 8	0.39 33	0.32 20	8.03 599	0.23 62	0.12 2	0.12 6	0.26 22	0.44 322	0.09 81	0.12 317	0.07 1	0.06 13	0.09 46	0.12 150

LG-Stereo_L2	0.21 16	0.31 159	0.85 57	0.22 33	0.14 39	0.31 21	0.22 144	0.38 26	0.25 3	0.17 17	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 77	0.18 22	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.08 26	0.10 88

LG-Stereo_L1	0.21 16	0.31 159	0.85 57	0.22 33	0.14 39	0.28 10	0.21 118	0.38 26	0.26 5	0.16 9	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 128	0.18 22	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.08 26	0.10 88

IGEV-Stereo+	0.29 77	0.29 134	0.86 59	0.25 82	0.34 412	0.30 16	0.14 18	0.32 8	0.53 232	0.18 24	0.12 8	0.18 53	0.19 81	0.49 223	0.17 20	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.20 433	0.46 522	0.59 540

RSM++	0.27 60	0.26 92	0.87 60	0.28 155	0.13 23	0.39 69	0.20 97	0.45 78	0.45 150	0.20 38	0.24 72	0.24 96	0.17 41	0.36 117	0.20 59	0.08 37	0.07 44	0.09 99	0.35 515	0.26 384	0.18 309

water-stereo	0.24 50	0.17 1	0.88 61	0.24 63	0.14 39	0.37 54	0.17 53	0.43 60	0.32 20	0.26 118	0.35 157	0.26 123	0.24 141	0.22 3	0.25 150	0.09 81	0.09 200	0.09 99	0.08 94	0.10 62	0.10 88

IGEV	0.22 37	0.28 124	0.88 61	0.21 11	0.24 279	0.42 96	0.17 53	0.35 14	0.37 69	0.20 38	0.22 53	0.14 14	0.12 6	0.24 7	0.20 59	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.07 8

DA	0.32 101	0.26 92	0.89 63	0.29 187	0.25 297	0.63 361	0.22 144	0.60 198	0.39 86	0.23 76	0.30 117	0.24 96	0.26 171	0.60 270	0.18 22	0.10 177	0.12 317	0.09 99	0.07 64	0.10 62	0.52 531

GGEV	0.32 101	0.26 92	0.89 63	0.29 187	0.25 297	0.63 361	0.22 144	0.60 198	0.39 86	0.23 76	0.30 117	0.24 96	0.26 171	0.60 270	0.18 22	0.10 177	0.12 317	0.09 99	0.07 64	0.10 62	0.52 531

S2M2_L	0.24 50	0.29 134	0.90 65	0.23 45	0.17 119	0.24 5	0.09 1	0.36 19	0.45 150	0.17 17	0.25 79	0.23 82	0.17 41	0.24 7	0.28 180	0.15 396	0.12 317	0.11 219	0.12 264	0.15 169	0.11 113
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo	0.22 37	0.22 41	0.91 66	0.23 45	0.13 23	0.49 152	0.18 69	0.30 5	0.28 11	0.19 30	0.17 20	0.14 14	0.14 14	0.41 151	0.16 6	0.08 37	0.06 23	0.07 1	0.06 13	0.09 46	0.09 60

mms	0.27 60	0.26 92	0.91 66	0.25 82	0.18 157	0.32 27	0.23 179	0.37 22	0.31 15	0.21 46	0.30 117	0.23 82	0.17 41	0.46 195	0.21 78	0.08 37	0.10 243	0.10 153	0.08 94	0.22 323	0.47 523

U	3.37 588	0.17 1	0.91 66	0.26 113	13.79 604	19.19 609	0.15 29	0.41 46	0.31 15	0.17 17	0.18 25	0.27 135	0.15 24	0.21 2	0.16 6	0.09 81	0.06 23	17.88 614	12.81 608	0.10 62	0.08 37

castereo++	0.28 67	0.43 253	0.93 69	0.28 155	0.17 119	0.53 198	0.21 118	0.55 162	0.45 150	0.17 17	0.26 87	0.32 167	0.17 41	0.33 87	0.16 6	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.29 482	0.13 125	0.06 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 299	0.33 176	0.93 69	0.26 113	0.22 246	0.46 130	0.20 97	1.10 538	1.34 555	3.16 591	0.32 136	0.22 73	0.20 92	0.30 61	0.22 99	0.10 177	0.09 200	0.11 219	0.09 125	0.15 169	0.19 326

Replicate-Monster	0.23 44	0.40 234	0.94 71	0.21 11	0.14 39	0.37 54	0.13 8	0.40 36	0.36 61	0.22 57	0.15 15	0.15 30	0.15 24	0.40 147	0.15 2	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.15 242

LG-Stereo	0.27 60	0.25 77	0.95 72	0.25 82	0.15 63	0.43 100	0.21 118	0.50 116	0.40 99	0.18 24	0.29 104	0.25 109	0.16 33	0.28 41	0.35 264	0.07 23	0.07 44	0.11 219	0.10 161	0.24 351	0.10 88

RSM	0.28 67	0.26 92	0.97 73	0.25 82	0.24 279	0.37 54	0.21 118	0.49 110	0.44 135	0.21 46	0.27 91	0.28 144	0.17 41	0.38 136	0.20 59	0.07 23	0.07 44	0.09 99	0.34 512	0.21 306	0.16 271

EGLCR-Stereo	0.29 77	0.27 100	0.97 73	0.30 206	0.19 190	0.56 238	0.17 53	0.68 238	0.36 61	0.30 139	0.18 25	0.27 135	0.17 41	0.38 136	0.19 36	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.10 62	0.35 482

rvit_0105_6	0.31 95	0.29 134	1.00 75	0.31 233	0.18 157	0.35 42	0.25 232	0.51 124	0.61 307	0.25 104	0.28 98	0.32 167	0.25 157	0.39 142	0.25 150	0.18 446	0.16 406	0.15 402	0.13 298	0.14 149	0.13 187

AdaDepth	0.24 50	0.18 5	1.03 76	0.25 82	0.21 219	0.46 130	0.16 43	0.30 5	0.27 7	0.17 17	0.19 28	0.14 14	0.18 60	0.35 104	0.17 20	0.07 23	0.07 44	0.08 40	0.25 462	0.10 62	0.10 88

SMoEStereo_RVC	0.29 77	0.26 92	1.03 76	0.25 82	0.14 39	0.46 130	0.22 144	0.36 19	0.38 74	0.23 76	0.23 62	0.21 70	0.18 60	0.45 186	0.60 393	0.07 23	0.06 23	0.10 153	0.08 94	0.20 292	0.20 342

xyz-stereo-finetune2	0.35 129	0.45 272	1.04 78	0.21 11	0.12 8	0.58 274	0.23 179	0.50 116	0.45 150	0.31 144	0.46 222	0.30 156	0.41 319	0.81 334	0.51 358	0.08 37	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.09 60

VIP-Stereo	0.28 67	0.56 321	1.05 79	0.23 45	0.19 190	0.52 189	0.17 53	0.44 68	0.39 86	0.18 24	0.25 79	0.24 96	0.15 24	0.33 87	0.19 36	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.14 149	0.32 468

999	0.29 77	0.25 77	1.05 79	0.26 113	0.18 157	0.49 152	0.23 179	0.38 26	0.37 69	0.20 38	0.32 136	0.23 82	0.18 60	0.73 315	0.36 267	0.08 37	0.07 44	0.09 99	0.08 94	0.24 351	0.10 88

tt45	0.29 77	0.24 72	1.06 81	0.25 82	0.17 119	0.55 221	0.22 144	0.41 46	0.35 42	0.24 85	0.25 79	0.25 109	0.18 60	0.64 281	0.34 256	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.21 306	0.11 113

rvit_stereo_0081_aga	0.27 60	0.29 134	1.08 82	0.26 113	0.20 205	0.33 30	0.21 118	0.41 46	0.42 120	0.26 118	0.28 98	0.27 135	0.21 103	0.31 68	0.21 78	0.14 377	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.14 149	0.10 88

CroCo-Stereo	0.30 87	0.45 272	1.08 82	0.31 233	0.17 119	0.19 2	0.21 118	0.73 269	0.50 197	0.21 46	0.24 72	0.55 313	0.22 112	0.27 29	0.26 160	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.07 64	0.12 95	0.09 60
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.28 67	0.28 124	1.09 84	0.33 285	0.15 63	0.30 16	0.16 43	0.58 180	0.42 120	0.19 30	0.19 28	0.17 43	0.26 171	0.38 136	0.37 273	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.25 462	0.10 62	0.06 1

CES	0.30 87	0.27 100	1.09 84	0.23 45	0.50 501	0.40 76	0.20 97	0.46 81	0.44 135	0.22 57	0.28 98	0.26 123	0.19 81	0.33 87	0.21 78	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.15 169	0.49 527

S2M2_XL	0.20 6	0.32 167	1.10 86	0.19 1	0.13 23	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 28	0.15 30	0.14 14	0.19 1	0.21 78	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.08 94	0.10 62	0.08 37
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
fffft	0.29 77	0.21 25	1.10 86	0.24 63	0.15 63	0.42 96	0.24 212	0.42 52	0.38 74	0.21 46	0.18 25	0.20 62	0.16 33	0.44 171	0.70 418	0.07 23	0.06 23	0.10 153	0.08 94	0.28 400	0.20 342
1: 1. 1
gasm-f	0.36 139	0.34 189	1.13 88	0.53 495	0.44 480	0.54 206	0.27 279	0.40 36	0.27 7	0.20 38	0.33 145	0.16 35	0.22 112	0.36 117	0.25 150	0.11 246	0.37 532	0.08 40	0.06 13	0.38 486	0.71 548

BUS	0.41 185	0.27 100	1.13 88	0.30 206	0.21 219	0.91 507	0.23 179	1.00 507	0.61 307	0.63 425	0.53 295	0.66 377	0.30 228	0.43 162	0.32 238	0.13 334	0.10 243	0.14 372	0.12 264	0.12 95	0.11 113

BSDual-CNN	0.41 185	0.27 100	1.13 88	0.30 206	0.21 219	0.76 456	0.31 342	1.00 507	0.61 307	0.63 425	0.53 295	0.63 356	0.37 279	0.43 162	0.38 280	0.13 334	0.10 243	0.14 372	0.12 264	0.12 95	0.11 113

psmg	0.41 185	0.27 100	1.13 88	0.27 130	0.21 219	0.75 452	0.36 393	0.90 418	0.61 307	0.59 387	0.59 346	0.63 356	0.37 279	0.43 162	0.38 280	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.13 125	0.11 113

GASTEREO	0.35 129	0.72 386	1.15 92	0.56 509	0.20 205	0.52 189	0.22 144	0.56 169	0.40 99	0.30 139	0.31 130	0.16 35	0.31 237	0.35 104	0.26 160	0.09 81	0.14 362	0.08 40	0.28 478	0.14 149	0.20 342

MSCF	0.35 129	0.72 386	1.15 92	0.58 515	0.21 219	0.50 160	0.22 144	0.56 169	0.38 74	0.29 135	0.29 104	0.17 43	0.30 228	0.35 104	0.26 160	0.09 81	0.12 317	0.08 40	0.29 482	0.15 169	0.21 354

IGEV-RUCA	2.28 572	0.30 147	1.15 92	0.40 413	1.86 588	2.06 574	1.90 584	1.36 558	1.80 575	3.70 593	3.76 589	5.02 591	8.19 599	2.12 515	1.63 525	0.25 507	0.76 577	2.72 597	1.91 593	2.39 591	2.36 595

anonymousdsp2	0.34 118	0.24 72	1.16 95	0.28 155	0.15 63	0.57 256	0.23 179	0.79 339	0.47 178	0.38 178	0.37 166	0.40 211	0.25 157	0.47 206	0.21 78	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.13 298	0.19 276	0.27 432

GEAStereo	0.35 129	0.32 167	1.17 96	0.53 495	0.60 529	0.55 221	0.21 118	0.40 36	0.27 7	0.20 38	0.22 53	0.16 35	0.18 60	0.44 171	0.16 6	0.11 246	0.37 532	0.08 40	0.06 13	0.33 443	0.71 548

GSStereo	0.36 139	0.32 167	1.17 96	0.34 316	0.60 529	0.55 221	0.21 118	0.62 206	0.41 109	0.22 57	0.22 53	0.17 43	0.18 60	0.44 171	0.16 6	0.10 177	0.16 406	0.08 40	0.11 224	0.33 443	0.84 558

rvit_stereo_ft	0.31 95	0.61 334	1.18 98	0.32 262	0.21 219	0.28 10	0.27 279	0.55 162	0.48 181	0.23 76	0.27 91	0.28 144	0.26 171	0.32 77	0.25 150	0.13 334	0.09 200	0.11 219	0.11 224	0.13 125	0.14 207

mmm	0.38 157	0.21 25	1.18 98	0.35 333	0.17 119	0.49 152	0.26 254	0.78 323	0.52 213	0.50 269	0.57 337	0.41 217	0.37 279	0.71 312	0.31 227	0.11 246	0.13 341	0.14 372	0.13 298	0.15 169	0.14 207

AIO_test	0.39 172	0.37 210	1.19 100	0.73 536	0.67 538	0.35 42	0.25 232	0.47 95	0.34 35	0.34 159	0.22 53	0.33 173	0.17 41	1.31 387	0.19 36	0.11 246	0.15 388	0.08 40	0.21 440	0.15 169	0.23 393

fffy	0.28 67	0.24 72	1.19 100	0.27 130	0.15 63	0.37 54	0.22 144	0.42 52	0.32 20	0.20 38	0.29 104	0.26 123	0.20 92	0.44 171	0.20 59	0.08 37	0.10 243	0.10 153	0.08 94	0.22 323	0.18 309

test_sample1	0.40 178	0.18 5	1.19 100	0.31 233	0.18 157	0.48 145	0.23 179	0.78 323	0.49 187	0.44 211	0.44 210	0.45 255	0.41 319	1.39 395	0.33 249	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.12 95	0.13 187

LoS_RVC	0.29 77	0.33 176	1.19 100	0.25 82	0.34 412	0.43 100	0.22 144	0.42 52	0.32 20	0.22 57	0.33 145	0.23 82	0.24 141	0.31 68	0.21 78	0.07 23	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.10 62	0.31 462

ITSA-stereo	0.48 270	0.33 176	1.20 104	0.33 285	0.18 157	0.60 303	0.29 321	0.94 456	0.80 482	0.50 269	0.49 257	0.53 303	0.59 438	1.25 385	0.64 405	0.15 396	0.12 317	0.17 440	0.16 371	0.18 255	0.23 393

CASnet	0.28 67	0.31 159	1.20 104	0.28 155	0.11 2	0.47 137	0.19 78	0.44 68	0.44 135	0.38 178	0.31 130	0.23 82	0.17 41	0.29 53	0.19 36	0.10 177	0.06 23	0.15 402	0.12 264	0.16 206	0.07 8
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 147	0.37 210	1.21 106	0.26 113	0.18 157	0.73 442	0.18 69	0.53 147	0.41 109	0.35 161	0.30 117	0.58 338	0.22 112	0.33 87	0.95 456	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.35 515	0.13 125	0.15 242

ours_stereo	0.27 60	0.25 77	1.21 106	0.25 82	0.17 119	0.35 42	0.23 179	0.38 26	0.35 42	0.20 38	0.31 130	0.23 82	0.17 41	0.41 151	0.20 59	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.22 323	0.18 309

WCG-NET（raft）	0.32 101	0.53 305	1.21 106	0.23 45	0.12 8	0.44 106	0.24 212	0.40 36	0.50 197	0.35 161	0.35 157	0.47 276	0.25 157	0.35 104	0.20 59	0.08 37	0.29 514	0.08 40	0.07 64	0.22 323	0.11 113

test_sample2	0.41 185	0.19 8	1.23 109	0.31 233	0.17 119	0.51 170	0.27 279	0.81 347	0.55 252	0.44 211	0.45 214	0.46 268	0.38 286	1.51 416	0.30 215	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.10 161	0.14 149	0.14 207

222	0.78 485	0.23 59	1.23 109	0.28 155	0.18 157	0.62 344	0.24 212	1.02 519	0.70 403	0.58 373	0.66 412	0.46 268	0.42 337	1.80 467	6.53 596	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.12 95	0.17 289

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 147	1.34 549	1.24 111	0.23 45	0.12 8	0.33 30	0.20 97	0.40 36	0.33 29	0.25 104	0.21 41	0.16 35	0.14 14	0.27 29	0.63 400	0.55 549	0.06 23	0.11 219	0.13 298	0.25 364	0.49 527

AIO-Stereo	0.30 87	0.27 100	1.25 112	0.27 130	0.24 279	0.37 54	0.20 97	0.52 138	0.36 61	0.21 46	0.30 117	0.23 82	0.14 14	0.31 68	0.20 59	0.08 37	0.07 44	0.09 99	0.38 527	0.19 276	0.31 462

CSP-Net	0.50 299	0.39 229	1.25 112	0.29 187	0.23 266	0.77 464	0.35 386	0.86 388	0.57 267	0.59 387	0.59 346	0.65 370	0.40 308	1.77 458	0.44 322	0.16 417	0.11 291	0.10 153	0.10 161	0.20 292	0.14 207

WCG-NET	0.30 87	0.42 248	1.26 114	0.24 63	0.12 8	0.43 100	0.24 212	0.40 36	0.56 263	0.35 161	0.37 166	0.26 123	0.24 141	0.29 53	0.19 36	0.08 37	0.12 317	0.08 40	0.07 64	0.22 323	0.10 88

DMCA	0.41 185	0.52 300	1.26 114	0.31 233	0.24 279	0.59 291	0.26 254	0.77 308	0.63 337	0.58 373	0.48 240	0.57 331	0.35 259	0.40 147	0.50 353	0.14 377	0.10 243	0.14 372	0.10 161	0.15 169	0.15 242

Zero-FE251	0.56 361	0.29 134	1.27 116	0.26 113	0.16 90	0.44 106	0.16 43	0.44 68	0.35 42	5.31 596	0.19 28	0.22 73	0.19 81	0.24 7	1.08 478	0.10 177	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.13 187

Selective-IGEV	0.29 77	0.23 59	1.28 117	0.27 130	0.30 363	0.35 42	0.20 97	0.56 169	0.38 74	0.21 46	0.30 117	0.22 73	0.18 60	0.37 128	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 40	0.15 351	0.16 206	0.29 444

AIO_rvc	0.41 185	0.64 355	1.29 118	0.58 515	0.39 453	0.37 54	0.24 212	0.50 116	0.43 131	0.28 130	0.23 62	0.25 109	0.16 33	0.99 351	0.19 36	0.10 177	0.16 406	0.08 40	0.11 224	0.25 364	0.85 560

ProNet	0.30 87	0.54 310	1.29 118	0.25 82	0.15 63	0.47 137	0.25 232	0.48 103	0.39 86	0.21 46	0.23 62	0.22 73	0.20 92	0.44 171	0.19 36	0.08 37	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.23 336	0.12 150

anonymity	0.80 489	0.66 369	1.29 118	0.59 520	0.75 545	0.67 401	0.52 474	0.95 469	0.71 413	0.94 520	0.70 442	0.67 386	0.87 510	0.71 312	1.35 510	0.64 554	0.62 563	0.58 550	1.44 589	0.60 542	0.65 545

CAS	0.35 129	0.25 77	1.30 121	0.79 542	0.34 412	0.51 170	0.23 179	0.46 81	0.39 86	0.22 57	0.31 130	0.20 62	0.17 41	0.28 41	0.23 112	0.73 559	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 46	0.37 497

RCA-Stereo	0.34 118	0.32 167	1.30 121	0.26 113	0.14 39	0.58 274	0.23 179	0.78 323	0.62 325	0.40 186	0.44 210	0.28 144	0.35 259	0.29 53	0.20 59	0.09 81	0.10 243	0.09 99	0.07 64	0.19 276	0.08 37

PMTNet	0.31 95	0.35 198	1.30 121	0.20 4	0.14 39	0.57 256	0.25 232	0.46 81	0.42 120	0.27 125	0.32 136	0.27 135	0.24 141	0.39 142	0.23 112	0.43 538	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.18 255	0.07 8

trnet	0.28 67	0.26 92	1.32 124	0.19 1	0.12 8	0.54 206	0.15 29	0.48 103	0.46 160	0.27 125	0.33 145	0.24 96	0.21 103	0.30 61	0.21 78	0.10 177	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.09 46	0.07 8

IGEV++	0.34 118	0.43 253	1.32 124	0.31 233	0.14 39	0.32 27	0.21 118	0.70 249	0.34 35	0.22 57	0.28 98	0.22 73	0.27 191	0.35 104	0.27 170	0.09 81	0.39 543	0.08 40	0.15 351	0.25 364	0.45 520

Occ-G	0.30 87	0.30 147	1.33 126	0.23 45	0.15 63	0.36 50	0.25 232	0.43 60	0.31 15	0.26 118	0.35 157	0.46 268	0.22 112	0.30 61	0.25 150	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.16 371	0.31 425	0.08 37

xxxx	0.70 447	0.21 25	1.33 126	0.28 155	0.18 157	0.63 361	0.24 212	1.02 519	0.69 394	0.50 269	0.62 373	0.58 338	0.38 286	1.47 413	5.21 591	0.13 334	0.12 317	0.11 219	0.10 161	0.12 95	0.15 242

CREStereo	0.28 67	0.30 147	1.33 126	0.19 1	0.13 23	0.55 221	0.17 53	0.48 103	0.46 160	0.27 125	0.33 145	0.24 96	0.21 103	0.31 68	0.21 78	0.11 246	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.10 62	0.07 8
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
qqq	0.38 157	0.21 25	1.34 129	0.28 155	0.15 63	0.45 112	0.26 254	0.76 297	0.52 213	0.39 184	0.41 193	0.46 268	0.36 265	0.96 348	0.30 215	0.11 246	0.14 362	0.12 277	0.12 264	0.12 95	0.14 207

tg	0.37 147	0.55 319	1.35 130	0.28 155	0.16 90	0.57 256	0.18 69	0.57 174	0.49 187	0.37 170	0.44 210	0.38 197	0.24 141	0.46 195	0.24 137	0.09 81	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.43 512	0.36 490

x	0.35 129	0.20 14	1.36 131	0.33 285	0.17 119	0.47 137	0.24 212	0.75 284	0.54 245	0.40 186	0.40 189	0.42 231	0.34 257	0.45 186	0.32 238	0.11 246	0.14 362	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.14 207

GLC_STEREO	0.28 67	0.27 100	1.36 131	0.28 155	0.12 8	0.41 83	0.20 97	0.37 22	0.38 74	0.26 118	0.30 117	0.25 109	0.19 81	0.33 87	0.24 137	0.09 81	0.11 291	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.09 60

test_xeample	0.72 459	0.21 25	1.36 131	0.27 130	0.17 119	0.59 291	0.28 297	1.01 516	0.70 403	0.55 332	0.67 415	0.44 246	0.39 300	1.88 489	5.17 590	0.12 304	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.13 125	0.15 242

SCV	0.35 129	0.59 328	1.37 134	0.34 316	0.22 246	0.28 10	0.23 179	0.72 257	0.35 42	0.19 30	0.30 117	0.24 96	0.20 92	0.64 281	0.19 36	0.11 246	0.08 129	0.09 99	0.29 482	0.34 454	0.29 444

ff7	0.32 101	0.52 300	1.38 135	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

IGEVStereo-DCA	0.33 110	0.34 189	1.38 135	0.27 130	0.16 90	0.45 112	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.21 41	0.26 123	0.25 157	0.64 281	0.52 361	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.18 403	0.16 206	0.22 369

ffff	0.32 101	0.52 300	1.38 135	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

11t	0.32 101	0.52 300	1.38 135	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

ccc-4	0.32 101	0.52 300	1.38 135	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

DDVS	0.62 400	0.40 234	1.40 140	2.21 587	0.35 425	0.87 499	1.00 554	0.69 241	0.50 197	0.53 301	0.56 329	0.90 490	0.37 279	1.22 379	0.47 337	0.15 396	0.14 362	0.14 372	0.12 264	0.19 276	0.22 369

MoCha-V2	0.36 139	0.32 167	1.41 141	0.36 352	0.31 382	0.35 42	0.19 78	0.57 174	0.39 86	0.30 139	0.32 136	0.28 144	0.27 191	0.47 206	0.24 137	0.08 37	0.56 559	0.08 40	0.38 527	0.18 255	0.12 150

11t1	0.33 110	0.19 8	1.41 141	0.33 285	0.16 90	0.48 145	0.21 118	0.67 234	0.48 181	0.40 186	0.34 152	0.32 167	0.33 249	0.42 159	0.27 170	0.11 246	0.12 317	0.10 153	0.08 94	0.13 125	0.14 207

iRaftStereo_RVC	0.37 147	0.53 305	1.41 141	0.28 155	0.15 63	0.52 189	0.20 97	0.54 158	0.46 160	0.37 170	0.43 199	0.41 217	0.23 129	0.36 117	0.26 160	0.09 81	0.15 388	0.12 277	0.11 224	0.41 504	0.37 497

DSFCA	0.54 341	0.35 198	1.41 141	0.28 155	0.28 342	0.79 473	0.88 544	0.76 297	0.70 403	0.72 470	0.66 412	0.67 386	0.57 429	1.17 375	0.63 400	0.16 417	0.14 362	0.13 336	0.14 326	0.16 206	0.13 187

SCV_C0	0.33 110	0.43 253	1.42 145	0.25 82	0.16 90	0.35 42	0.20 97	0.68 238	0.44 135	0.24 85	0.27 91	0.29 151	0.20 92	0.58 258	0.18 22	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.30 492	0.26 384	0.17 289

RAFT-Stereo-weight	0.34 118	0.29 134	1.43 146	0.28 155	0.28 342	0.55 221	0.22 144	0.78 323	0.48 181	0.46 230	0.38 176	0.36 187	0.17 41	0.33 87	0.23 112	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.07 64	0.09 46	0.09 60

CAS++	0.31 95	0.33 176	1.43 146	0.25 82	0.17 119	0.31 21	0.20 97	0.78 323	0.41 109	0.30 139	0.30 117	0.21 70	0.16 33	0.33 87	0.18 22	0.15 396	0.12 317	0.13 336	0.10 161	0.15 169	0.11 113
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FE-Mocha	0.41 185	0.31 159	1.44 148	0.28 155	0.33 403	0.41 83	0.17 53	0.69 241	0.45 150	0.44 211	0.50 265	0.41 217	0.45 359	0.36 117	1.17 493	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.21 440	0.13 125	0.13 187

MaDis-Stereo	0.29 77	0.54 310	1.44 148	0.24 63	0.29 350	0.29 14	0.16 43	0.45 78	0.37 69	0.19 30	0.21 41	0.28 144	0.22 112	0.30 61	0.29 195	0.10 177	0.09 200	0.10 153	0.08 94	0.11 84	0.11 113

AEACV	0.33 110	0.24 72	1.44 148	0.28 155	0.35 425	0.47 137	0.21 118	0.43 60	0.28 11	0.26 118	0.25 79	0.22 73	0.38 286	0.30 61	0.18 22	0.09 81	0.35 528	0.09 99	0.36 524	0.23 336	0.25 414

rvit_0105_4	0.35 129	0.35 198	1.45 151	0.31 233	0.18 157	0.37 54	0.28 297	0.59 188	0.62 325	0.27 125	0.31 130	0.35 183	0.27 191	0.43 162	0.25 150	0.18 446	0.16 406	0.15 402	0.13 298	0.15 169	0.12 150

rvit_0105_3	0.39 172	0.47 284	1.46 152	0.33 285	0.19 190	0.45 112	0.35 386	0.69 241	0.65 359	0.37 170	0.37 166	0.40 211	0.31 237	0.44 171	0.30 215	0.18 446	0.17 427	0.17 440	0.18 403	0.15 169	0.15 242

rvit_105_1	0.44 221	0.54 310	1.46 152	0.36 352	0.24 279	0.51 170	0.45 451	0.75 284	0.74 442	0.45 222	0.44 210	0.44 246	0.36 265	0.62 276	0.38 280	0.20 471	0.18 438	0.18 461	0.22 449	0.18 255	0.18 309

MyStereo07	0.34 118	0.40 234	1.46 152	0.29 187	0.23 266	0.60 303	0.31 342	0.53 147	0.42 120	0.25 104	0.25 79	0.20 62	0.26 171	0.57 254	0.19 36	0.09 81	0.18 438	0.12 277	0.11 224	0.16 206	0.19 326

MC-Stereo	0.32 101	0.31 159	1.46 152	0.31 233	0.15 63	0.53 198	0.19 78	0.44 68	0.35 42	0.36 166	0.38 176	0.27 135	0.27 191	0.42 159	0.19 36	0.09 81	0.13 341	0.09 99	0.16 371	0.20 292	0.13 187

anonymousdsp	0.34 118	0.53 305	1.47 156	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.49 110	0.40 99	0.25 104	0.24 72	0.22 73	0.24 141	0.55 250	0.19 36	0.09 81	0.11 291	0.10 153	0.18 403	0.24 351	0.29 444

CroCo-Stereo Lap2	0.33 110	0.61 334	1.47 156	0.32 262	0.38 450	0.23 4	0.22 144	0.58 180	0.46 160	0.22 57	0.27 91	0.29 151	0.23 129	0.32 77	0.26 160	0.09 81	0.09 200	0.10 153	0.08 94	0.21 306	0.14 207

IGEV-Stereo	0.34 118	0.54 310	1.47 156	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.49 110	0.40 99	0.25 104	0.24 72	0.22 73	0.24 141	0.54 246	0.19 36	0.09 81	0.10 243	0.10 153	0.18 403	0.24 351	0.29 444
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GREAT-IGEV	0.37 147	0.28 124	1.48 159	0.25 82	0.38 450	0.46 130	0.18 69	0.33 10	0.34 35	0.15 4	0.29 104	0.15 30	0.17 41	0.36 117	0.23 112	0.07 23	0.76 577	0.07 1	0.26 470	0.21 306	1.03 576

rvit_0105_5	0.36 139	0.39 229	1.48 159	0.30 206	0.18 157	0.41 83	0.30 329	0.64 217	0.62 325	0.30 139	0.33 145	0.37 189	0.29 220	0.41 151	0.28 180	0.18 446	0.16 406	0.15 402	0.15 351	0.15 169	0.14 207

Selective-RAFT	0.35 129	0.26 92	1.48 159	0.31 233	0.15 63	0.61 324	0.19 78	0.60 198	0.54 245	0.28 130	0.29 104	0.40 211	0.33 249	0.50 229	0.27 170	0.10 177	0.07 44	0.09 99	0.35 515	0.19 276	0.08 37

Pointernet	0.29 77	0.25 77	1.49 162	0.24 63	0.20 205	0.47 137	0.15 29	0.62 206	0.47 178	0.22 57	0.29 104	0.26 123	0.20 92	0.28 41	0.20 59	0.10 177	0.07 44	0.07 1	0.12 264	0.10 62	0.07 8

test_sample7	0.47 264	0.33 176	1.49 162	0.34 316	0.20 205	0.51 170	0.30 329	0.93 447	0.66 374	0.57 355	0.51 270	0.55 313	0.45 359	1.11 366	0.38 280	0.17 434	0.14 362	0.16 421	0.15 351	0.19 276	0.18 309

DLCB_ROB	0.54 341	0.55 319	1.49 162	0.36 352	0.25 297	0.65 388	0.36 393	0.80 343	0.70 403	0.72 470	0.69 432	0.83 465	0.46 374	1.53 419	0.60 393	0.13 334	0.12 317	0.14 372	0.14 326	0.14 149	0.13 187

AnonymousM	0.37 147	0.44 264	1.50 165	0.25 82	0.15 63	0.52 189	0.23 179	0.60 198	0.42 120	0.42 200	0.32 136	0.30 156	0.25 157	0.34 98	0.23 112	0.11 246	0.09 200	0.71 558	0.36 524	0.12 95	0.07 8

DIP-Stereo	0.37 147	0.34 189	1.50 165	0.27 130	0.18 157	0.63 361	0.17 53	0.92 439	0.53 232	0.49 262	0.48 240	0.30 156	0.30 228	0.39 142	0.30 215	0.10 177	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.15 169	0.12 150
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.50 299	0.41 241	1.50 165	0.33 285	0.21 219	0.68 413	0.26 254	0.81 347	0.68 385	0.67 448	0.68 423	0.73 422	0.42 337	1.10 363	0.59 391	0.11 246	0.08 129	0.14 372	0.14 326	0.25 364	0.21 354
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAStereo	0.28 67	0.48 287	1.52 168	0.26 113	0.18 157	0.25 6	0.19 78	0.42 52	0.35 42	0.20 38	0.25 79	0.20 62	0.16 33	0.24 7	0.24 137	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.12 95	0.08 37

LoS	0.31 95	0.30 147	1.52 168	0.23 45	0.13 23	0.54 206	0.20 97	0.48 103	0.49 187	0.25 104	0.28 98	0.37 189	0.24 141	0.38 136	0.23 112	0.10 177	0.08 129	0.08 40	0.05 1	0.15 169	0.07 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMStereo_Zeroshot	0.41 185	0.36 207	1.54 170	0.41 420	0.19 190	0.52 189	0.19 78	0.59 188	0.52 213	0.57 355	0.59 346	0.63 356	0.29 220	0.58 258	0.33 249	0.15 396	0.09 200	0.16 421	0.09 125	0.24 351	0.12 150

raftrobust	0.38 157	0.68 373	1.54 170	0.32 262	0.46 495	0.52 189	0.21 118	0.56 169	0.42 120	0.52 291	0.35 157	0.31 159	0.33 249	0.37 128	0.30 215	0.10 177	0.11 291	0.08 40	0.07 64	0.21 306	0.19 326

ISRNet	0.47 264	0.44 264	1.55 172	0.37 375	0.31 382	0.49 152	0.19 78	0.75 284	0.66 374	0.63 425	0.71 446	0.67 386	0.39 300	0.58 258	0.44 322	0.23 494	0.16 406	0.21 484	0.20 433	0.21 306	0.25 414

DAS	0.56 361	0.35 198	1.55 172	0.33 285	0.34 412	0.50 160	0.42 426	0.83 360	0.74 442	0.83 503	0.68 423	0.56 325	0.48 391	2.40 536	0.46 328	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.18 255	0.15 242

SepStereo	0.52 329	0.35 198	1.55 172	0.33 285	0.34 412	0.50 160	0.42 426	0.83 360	0.74 442	0.83 503	0.68 423	0.56 325	0.48 391	1.56 422	0.46 328	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.18 255	0.15 242

ETE_ROB	0.60 387	0.71 382	1.55 172	0.37 375	0.25 297	0.69 419	0.51 471	1.47 562	0.70 403	0.80 491	0.69 432	0.85 474	0.49 398	1.36 392	0.58 389	0.16 417	0.13 341	0.19 467	0.16 371	0.21 306	0.23 393

s12784h	0.36 139	0.28 124	1.58 176	0.23 45	0.11 2	0.62 344	0.24 212	0.79 339	0.64 345	0.44 211	0.52 284	0.28 144	0.26 171	0.50 229	0.24 137	0.11 246	0.06 23	0.09 99	0.06 13	0.16 206	0.06 1

RAFT	0.45 239	0.92 458	1.59 177	0.34 316	0.19 190	0.46 130	0.35 386	0.65 223	0.49 187	0.49 262	0.49 257	0.70 410	0.40 308	0.47 206	0.32 238	0.11 246	0.16 406	0.14 372	0.13 298	0.51 531	0.13 187

ccnet	0.71 456	0.41 241	1.59 177	0.40 413	0.45 489	1.06 525	0.55 486	0.98 487	0.71 413	0.88 510	0.97 506	0.82 462	0.88 514	1.68 443	0.94 454	0.32 528	0.26 503	0.32 526	0.27 475	0.34 454	0.30 454

SMFormer	0.50 299	0.46 275	1.60 179	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.49 348	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.15 169	0.16 271

tta	0.50 299	0.46 275	1.60 179	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.49 348	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.14 149	0.11 113

qqq1	0.48 270	0.46 275	1.60 179	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.09 99	0.08 94	0.14 149	0.11 113

fff1	0.48 270	0.46 275	1.60 179	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.09 99	0.08 94	0.14 149	0.11 113

CASS	0.39 172	0.30 147	1.61 183	0.32 262	0.17 119	0.53 198	0.24 212	0.70 249	0.49 187	0.59 387	0.54 307	0.40 211	0.40 308	0.41 151	0.30 215	0.17 434	0.10 243	0.14 372	0.11 224	0.18 255	0.17 289
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
delet	0.52 329	0.54 310	1.62 184	0.31 233	0.35 425	0.74 446	0.46 454	0.85 378	0.74 442	0.55 332	0.60 361	0.67 386	0.50 401	1.12 369	0.57 384	0.11 246	0.11 291	0.13 336	0.14 326	0.16 206	0.12 150

NOSS_ROB	0.64 411	0.65 362	1.62 184	0.46 461	0.25 297	0.67 401	0.30 329	0.93 447	0.77 469	0.59 387	0.57 337	0.77 441	0.38 286	2.78 564	0.44 322	0.23 494	0.24 488	0.28 513	0.26 470	0.27 394	0.39 506

AE-Stereo	0.42 205	0.29 134	1.65 186	0.43 435	0.47 497	0.56 238	0.23 179	0.86 388	0.46 160	0.31 144	0.41 193	0.43 235	0.24 141	0.34 98	0.24 137	0.09 81	0.48 555	0.11 219	0.45 541	0.22 323	0.19 326

Anonymous_2	0.74 471	0.32 167	1.65 186	0.33 285	0.30 363	0.67 401	0.32 365	0.69 241	0.46 160	0.48 250	0.41 193	0.84 470	0.58 435	0.51 232	0.40 299	0.32 528	0.38 536	1.43 585	3.69 601	0.80 556	0.27 432

PSMNet-ADL	0.51 316	0.38 220	1.65 186	0.35 333	0.21 219	0.67 401	0.26 254	0.74 273	0.55 252	0.42 200	0.52 284	0.70 410	0.45 359	1.91 492	0.57 384	0.15 396	0.13 341	0.11 219	0.13 298	0.15 169	0.20 342

HCRNet	0.46 249	0.49 290	1.65 186	0.38 391	0.29 350	0.58 274	0.22 144	0.75 284	0.62 325	0.47 232	0.49 257	0.48 287	0.36 265	1.12 369	0.37 273	0.15 396	0.10 243	0.15 402	0.13 298	0.17 228	0.17 289

HART	0.38 157	0.53 305	1.66 190	0.26 113	0.15 63	0.30 16	0.19 78	0.67 234	0.46 160	0.29 135	0.52 284	0.38 197	0.16 33	0.41 151	0.20 59	0.08 37	0.68 570	0.09 99	0.07 64	0.34 454	0.21 354

XPNet_ROB	0.61 395	0.72 386	1.66 190	0.37 375	0.27 328	0.67 401	0.47 462	0.89 412	0.71 413	0.78 488	0.70 442	0.81 457	0.53 410	1.70 446	0.76 433	0.21 478	0.16 406	0.16 421	0.15 351	0.20 292	0.21 354

EAI-Stereo	0.78 485	0.25 77	1.67 192	0.54 500	0.59 524	1.95 567	2.05 586	1.11 543	0.64 345	0.95 522	1.49 545	0.50 292	0.67 470	0.59 264	1.44 517	0.09 81	0.19 451	0.09 99	0.49 545	0.13 125	0.22 369

ttt	0.66 426	0.22 41	1.68 193	0.34 316	0.24 279	0.60 303	0.26 254	1.00 507	0.77 469	0.55 332	0.67 415	0.54 309	0.36 265	2.14 517	3.03 566	0.16 417	0.13 341	0.13 336	0.12 264	0.15 169	0.17 289

UniTT-Stereo	0.30 87	0.36 207	1.68 193	0.27 130	0.24 279	0.29 14	0.18 69	0.33 10	0.34 35	0.26 118	0.37 166	0.18 53	0.18 60	0.31 68	0.27 170	0.10 177	0.08 129	0.08 40	0.07 64	0.25 364	0.08 37

IER	0.43 211	0.38 220	1.69 195	0.26 113	0.25 297	0.66 395	0.26 254	0.71 252	0.55 252	0.54 314	0.59 346	0.60 347	0.53 410	0.52 236	0.39 291	0.11 246	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.14 149	0.11 113

NINENet	0.50 299	0.33 176	1.69 195	0.55 507	0.25 297	0.91 507	0.23 179	0.98 487	0.71 413	0.53 301	0.55 317	0.66 377	0.30 228	1.22 379	0.32 238	0.15 396	0.13 341	0.16 421	0.11 224	0.16 206	0.13 187

test-1	0.44 221	0.48 287	1.69 195	0.30 206	0.27 328	0.50 160	0.28 297	0.80 343	0.43 131	0.40 186	0.54 307	0.41 217	0.24 141	0.31 68	1.16 491	0.09 81	0.20 462	0.10 153	0.17 390	0.11 84	0.26 424

LALA_ROB	0.60 387	0.76 399	1.69 195	0.36 352	0.29 350	0.79 473	0.55 486	0.94 456	0.77 469	0.81 497	0.67 415	0.94 502	0.49 398	0.99 351	0.73 429	0.21 478	0.15 388	0.20 476	0.18 403	0.23 336	0.21 354

MGS-Stereo	0.32 101	0.34 189	1.70 199	0.25 82	0.14 39	0.40 76	0.22 144	0.38 26	0.43 131	0.24 85	0.51 270	0.25 109	0.18 60	0.31 68	0.20 59	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.08 94	0.47 523	0.08 37

hknet	0.47 264	0.29 134	1.70 199	0.30 206	0.24 279	0.76 456	0.31 342	1.00 507	0.64 345	0.63 425	0.53 295	0.80 454	0.38 286	0.77 327	0.37 273	0.11 246	0.10 243	0.14 372	0.12 264	0.12 95	0.11 113

test-3	0.43 211	0.20 14	1.70 199	0.34 316	0.32 390	0.45 112	0.23 179	0.71 252	0.46 160	0.51 282	0.29 104	0.45 255	0.21 103	0.59 264	0.98 460	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.35 515	0.29 405	0.28 438

test_1	0.43 211	0.20 14	1.70 199	0.34 316	0.32 390	0.45 112	0.23 179	0.71 252	0.46 160	0.50 269	0.29 104	0.45 255	0.21 103	0.59 264	0.98 460	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.35 515	0.29 405	0.29 444

test_3	0.44 221	0.20 14	1.70 199	0.36 352	0.32 390	0.47 137	0.30 329	0.73 269	0.49 187	0.50 269	0.30 117	0.45 255	0.22 112	0.59 264	0.98 460	0.08 37	0.10 243	0.11 219	0.35 515	0.29 405	0.28 438

R-Stereo Train	0.36 139	0.21 25	1.70 199	0.29 187	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.78 323	0.36 61	0.57 355	0.67 415	0.33 173	0.24 141	0.32 77	0.23 112	0.10 177	0.08 129	0.09 99	0.07 64	0.09 46	0.12 150

RAFT-Stereo	0.36 139	0.21 25	1.70 199	0.29 187	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.78 323	0.36 61	0.57 355	0.67 415	0.33 173	0.24 141	0.32 77	0.23 112	0.10 177	0.08 129	0.09 99	0.07 64	0.09 46	0.12 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HI	0.41 185	0.63 351	1.72 206	0.27 130	0.21 219	0.45 112	0.19 78	0.55 162	0.41 109	0.57 355	0.59 346	0.65 370	0.45 359	0.45 186	0.39 291	0.08 37	0.09 200	0.10 153	0.11 224	0.20 292	0.10 88

CoSv	0.41 185	0.63 351	1.72 206	0.27 130	0.21 219	0.45 112	0.19 78	0.55 162	0.41 109	0.57 355	0.59 346	0.65 370	0.45 359	0.45 186	0.39 291	0.08 37	0.09 200	0.10 153	0.11 224	0.20 292	0.10 88

HSM	0.62 400	0.76 399	1.72 206	0.30 206	0.29 350	0.64 374	0.28 297	0.94 456	0.62 325	0.58 373	0.57 337	1.40 551	0.64 461	2.59 553	0.42 307	0.11 246	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.14 149	0.11 113

raft_robust	0.55 353	0.84 435	1.73 209	0.28 155	0.54 511	0.53 198	0.25 232	0.88 406	0.75 455	0.48 250	0.46 222	0.76 439	0.75 491	1.46 406	0.27 170	0.09 81	0.10 243	0.10 153	0.30 492	0.26 384	0.16 271

AACVNet	0.54 341	0.78 416	1.73 209	0.36 352	0.21 219	0.57 256	0.25 232	0.71 252	0.51 205	0.55 332	0.59 346	0.64 365	0.41 319	2.13 516	0.41 305	0.14 377	0.11 291	0.14 372	0.11 224	0.33 443	0.15 242

UPFNet	0.46 249	0.28 124	1.73 209	0.33 285	0.32 390	0.65 388	0.38 408	0.83 360	0.59 285	0.57 355	0.52 284	0.61 349	0.40 308	0.75 319	0.52 361	0.13 334	0.12 317	0.13 336	0.12 264	0.15 169	0.11 113

iResNet_ROB	0.50 299	1.15 524	1.73 209	0.31 233	0.21 219	0.58 274	0.22 144	0.95 469	0.82 489	0.58 373	0.62 373	0.57 331	0.39 300	0.84 337	0.40 299	0.11 246	0.08 129	0.09 99	0.06 13	0.21 306	0.13 187

riskmin	0.37 147	0.22 41	1.74 213	0.32 262	0.20 205	0.48 145	0.20 97	0.66 225	0.46 160	0.36 166	0.34 152	0.69 400	0.45 359	0.39 142	0.27 170	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.08 94	0.13 125	0.16 271

UDGNet	0.44 221	1.02 503	1.74 213	0.35 333	0.19 190	0.58 274	0.23 179	0.49 110	0.66 374	0.41 195	0.38 176	0.34 179	0.29 220	0.53 242	0.30 215	0.24 502	0.10 243	0.37 536	0.19 423	0.27 394	0.15 242

dad	0.51 316	1.01 499	1.74 213	0.29 187	0.19 190	0.60 303	0.26 254	0.52 138	0.75 455	0.63 425	0.63 385	0.63 356	0.33 249	0.85 339	0.47 337	0.27 516	0.15 388	0.40 539	0.18 403	0.22 323	0.14 207

OMP-Stereo	0.59 381	0.65 362	1.74 213	0.56 509	0.37 444	0.60 303	0.26 254	0.70 249	0.65 359	0.66 444	0.60 361	0.69 400	0.32 244	2.09 513	1.20 497	0.10 177	0.07 44	0.12 277	0.09 125	0.17 228	0.10 88

IIG-Stereo	0.59 381	0.65 362	1.74 213	0.54 500	0.23 266	0.61 324	0.21 118	0.73 269	0.65 359	0.64 435	0.69 432	0.69 400	0.38 286	2.09 513	1.39 513	0.11 246	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.15 169	0.09 60

CREStereo++_RVC	0.33 110	0.29 134	1.74 213	0.24 63	0.16 90	0.54 206	0.15 29	0.40 36	0.55 252	0.37 170	0.51 270	0.24 96	0.19 81	0.27 29	0.26 160	0.09 81	0.06 23	0.08 40	0.30 492	0.08 26	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
DFGA-Net	0.51 316	1.06 508	1.75 219	0.30 206	0.24 279	0.54 206	0.22 144	0.63 214	0.60 290	0.48 250	0.51 270	0.35 183	0.27 191	1.82 471	0.53 365	0.10 177	0.08 129	0.12 277	0.12 264	0.37 479	0.15 242

MM-Stereo_test3	0.40 178	0.58 326	1.75 219	0.36 352	0.30 363	0.45 112	0.30 329	0.72 257	0.59 285	0.31 144	0.43 199	0.32 167	0.23 129	0.35 104	0.29 195	0.10 177	0.20 462	0.10 153	0.08 94	0.40 501	0.11 113

knoymous	0.34 118	0.25 77	1.75 219	0.24 63	0.18 157	0.45 112	0.24 212	0.57 174	0.38 74	0.41 195	0.39 184	0.55 313	0.25 157	0.38 136	0.23 112	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.07 64	0.13 125	0.12 150

KYRaft	0.48 270	0.29 134	1.75 219	0.33 285	0.21 219	0.75 452	0.44 444	0.58 180	0.57 267	0.64 435	0.93 500	0.53 303	0.72 482	0.60 270	0.24 137	0.10 177	0.07 44	0.12 277	0.14 326	0.12 95	0.54 533

TANstereo	0.33 110	0.49 290	1.75 219	0.23 45	0.12 8	0.54 206	0.16 43	0.40 36	0.45 150	0.45 222	0.51 270	0.26 123	0.22 112	0.29 53	0.20 59	0.10 177	0.10 243	0.08 40	0.06 13	0.08 26	0.11 113

XX-TBD	0.34 118	0.77 408	1.75 219	0.34 316	0.13 23	0.51 170	0.17 53	0.43 60	0.50 197	0.37 170	0.49 257	0.23 82	0.18 60	0.28 41	0.24 137	0.10 177	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.07 8

GCAP-Stereo	0.34 118	0.89 452	1.76 225	0.26 113	0.12 8	0.52 189	0.14 18	0.49 110	0.38 74	0.29 135	0.30 117	0.29 151	0.22 112	0.30 61	0.20 59	0.09 81	0.17 427	0.09 99	0.07 64	0.21 306	0.11 113

SST-Stereo	0.52 329	0.20 14	1.76 225	0.62 526	0.53 509	0.62 344	0.66 515	0.55 162	0.61 307	0.58 373	0.53 295	0.52 301	0.60 442	1.59 432	0.29 195	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.10 88

RAFT_R40	0.50 299	0.21 25	1.76 225	0.50 480	0.40 462	0.61 324	0.53 478	0.56 169	0.60 290	0.56 344	0.54 307	0.55 313	0.51 403	1.57 426	0.53 365	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.09 60

DRaft	0.62 400	0.38 220	1.76 225	0.24 63	0.16 90	0.64 374	0.66 515	0.53 147	0.53 232	0.67 448	0.99 509	0.38 197	1.00 526	1.44 401	2.10 547	0.10 177	0.14 362	0.10 153	0.14 326	0.18 255	0.21 354

GrayStereo	0.66 426	0.19 8	1.76 225	0.90 550	0.23 266	0.62 344	1.42 580	0.62 206	0.60 290	0.72 470	0.78 467	0.56 325	3.07 584	0.60 270	0.26 160	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.21 440	0.11 84	0.18 309

CRE-IMP	0.41 185	0.22 41	1.76 225	0.48 474	0.17 119	0.79 473	0.69 523	0.52 138	0.52 213	0.47 232	0.42 197	0.45 255	0.26 171	0.41 151	0.31 227	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.09 125	0.17 228	0.23 393

Prome-Stereo	0.49 288	0.30 147	1.76 225	0.60 524	0.23 266	0.63 361	0.42 426	0.62 206	0.60 290	0.59 387	1.03 516	0.43 235	0.72 482	0.60 270	0.33 249	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.09 125	0.11 84	0.43 517

acv_ft	0.48 270	0.44 264	1.76 225	0.32 262	0.41 469	0.63 361	0.28 297	0.81 347	0.68 385	0.61 405	0.59 346	0.69 400	0.45 359	0.44 171	0.63 400	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.41 504	0.10 88

TDLM	0.67 431	0.92 458	1.76 225	0.37 375	0.24 279	0.66 395	0.56 491	0.82 354	0.74 442	1.16 538	0.62 373	0.61 349	0.48 391	2.70 560	0.50 353	0.20 471	0.11 291	0.35 530	0.14 326	0.32 434	0.16 271

testlalala	0.36 139	0.30 147	1.77 234	0.28 155	0.33 403	0.60 303	0.22 144	0.55 162	0.51 205	0.55 332	0.35 157	0.31 159	0.20 92	0.26 22	0.22 99	0.10 177	0.13 341	0.09 99	0.24 455	0.08 26	0.07 8

dd	0.42 205	0.96 476	1.77 234	0.31 233	0.17 119	0.57 256	0.26 254	0.49 110	0.68 385	0.41 195	0.40 189	0.34 179	0.27 191	0.45 186	0.40 299	0.17 434	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.21 306	0.12 150

NRIStereo	0.46 249	0.25 77	1.77 234	0.47 466	0.16 90	0.95 511	0.74 531	0.51 124	0.56 263	0.48 250	0.39 184	0.59 341	0.29 220	0.77 327	0.32 238	0.11 246	0.13 341	0.11 219	0.09 125	0.21 306	0.24 405

PSM-AAD	0.63 407	0.22 41	1.77 234	0.37 375	0.23 266	0.86 495	1.17 566	0.59 188	0.60 290	0.64 435	0.71 446	0.68 393	2.93 581	0.65 292	0.31 227	0.09 81	0.07 44	0.17 440	0.15 351	0.13 125	0.33 476

FBW_ROB	0.83 499	0.77 408	1.77 234	0.44 442	0.30 363	0.87 499	0.46 454	1.10 538	0.91 512	0.81 497	0.75 459	1.01 515	0.61 451	3.66 583	1.23 501	0.26 511	0.23 485	0.36 532	0.25 462	0.27 394	0.62 542

MonStereo1	1.98 570	1.01 499	1.78 239	1.19 567	1.04 566	3.58 587	0.61 505	1.53 567	1.93 578	1.39 558	3.37 586	2.23 569	10.80 602	2.84 568	1.25 503	1.04 572	0.38 536	0.96 569	0.57 558	1.10 565	1.00 575

FACV-RUCA	0.58 373	0.40 234	1.78 239	0.43 435	1.67 585	0.48 145	0.28 297	0.69 241	0.62 325	0.40 186	0.53 295	0.33 173	0.63 459	0.40 147	0.31 227	0.13 334	0.11 291	0.62 553	0.12 264	0.70 548	0.98 568

gcap-zeroshot	0.41 185	0.62 340	1.78 239	0.31 233	0.32 390	0.69 419	0.21 118	0.74 273	0.52 213	0.43 205	0.35 157	0.62 353	0.24 141	0.41 151	0.24 137	0.09 81	0.16 406	0.09 99	0.31 499	0.08 26	0.09 60

DisPM	0.43 211	0.33 176	1.78 239	0.57 513	0.18 157	0.59 291	0.63 512	0.53 147	0.61 307	0.60 396	0.53 295	0.38 197	0.26 171	0.75 319	0.29 195	0.12 304	0.07 44	0.12 277	0.11 224	0.11 84	0.14 207

GMOStereo	0.41 185	0.62 340	1.78 239	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

error version	0.41 185	0.62 340	1.78 239	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

test-v	0.41 185	0.62 340	1.78 239	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

LCNet	0.54 341	0.37 210	1.78 239	0.92 552	0.22 246	0.96 512	0.30 329	0.59 188	0.58 278	0.51 282	0.55 317	0.41 217	0.76 493	0.84 337	0.26 160	0.09 81	0.06 23	0.12 277	0.18 403	0.98 562	0.39 506

Patchmatch Stereo++	0.39 172	0.27 100	1.78 239	0.44 442	0.16 90	0.61 324	0.27 279	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.54 246	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150
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	0.38 157	0.27 100	1.78 239	0.44 442	0.17 119	0.60 303	0.29 321	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.47 206	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

ROB_FTStereo_v2	0.38 157	0.27 100	1.78 239	0.44 442	0.17 119	0.61 324	0.28 297	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.47 206	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

ROB_FTStereo	0.38 157	0.27 100	1.78 239	0.44 442	0.17 119	0.61 324	0.26 254	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.49 223	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

Pruner-Stereo	0.51 316	0.27 100	1.78 239	1.79 580	0.19 190	0.62 344	0.45 451	0.57 174	0.60 290	0.61 405	0.48 240	0.41 217	0.24 141	0.46 195	1.00 466	0.12 304	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.12 95	0.13 187

iGMRVC	0.39 172	0.27 100	1.78 239	0.44 442	0.17 119	0.61 324	0.27 279	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.55 250	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

IRAFT_RVC	0.54 341	0.53 305	1.78 239	0.46 461	0.21 219	0.58 274	0.43 433	0.65 223	0.66 374	0.54 314	0.50 265	0.49 289	0.51 403	1.58 430	1.01 470	0.11 246	0.25 501	0.13 336	0.10 161	0.15 169	0.13 187

iRAFT	0.39 172	0.27 100	1.78 239	0.44 442	0.16 90	0.61 324	0.27 279	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.54 246	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

test-2	0.41 185	0.62 340	1.78 239	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 205	0.86 442	1.78 239	0.28 155	0.17 119	0.52 189	0.20 97	0.62 206	0.61 307	0.50 269	0.61 368	0.39 203	0.32 244	0.35 104	0.30 215	0.07 23	0.10 243	0.09 99	0.09 125	0.35 465	0.10 88

AFF-stereo	0.44 221	0.96 476	1.78 239	0.31 233	0.15 63	0.50 160	0.21 118	0.64 217	0.63 337	0.47 232	0.64 401	0.49 289	0.34 257	0.46 195	0.31 227	0.08 37	0.09 200	0.10 153	0.10 161	0.37 479	0.10 88

PSMNet-RSSM	0.53 335	0.82 429	1.78 239	0.31 233	0.25 297	0.58 274	0.28 297	0.84 371	0.60 290	0.50 269	0.61 368	0.67 386	0.43 347	1.68 443	0.42 307	0.15 396	0.10 243	0.14 372	0.16 371	0.15 169	0.13 187

CFNet	0.58 373	0.96 476	1.78 239	0.33 285	0.25 297	0.63 361	0.22 144	0.88 406	0.75 455	0.46 230	0.59 346	0.58 338	0.40 308	2.29 525	0.48 343	0.12 304	0.09 200	0.15 402	0.14 326	0.30 416	0.15 242

AAGNet	0.88 506	0.33 176	1.79 260	0.54 500	0.98 559	0.62 344	0.46 454	0.50 116	0.60 290	0.58 373	0.53 295	0.50 292	0.73 485	1.23 381	7.48 597	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.14 149	0.09 60

HUI-Stereo	0.38 157	0.27 100	1.79 260	0.44 442	0.17 119	0.61 324	0.28 297	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.45 186	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

RAFT-IKP	0.38 157	0.27 100	1.79 260	0.44 442	0.16 90	0.60 303	0.28 297	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.50 229	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

ACVNet	0.45 239	0.44 264	1.79 260	0.28 155	0.21 219	0.59 291	0.36 393	0.66 225	0.68 385	0.45 222	0.59 346	0.69 400	0.40 308	0.44 171	0.55 372	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.34 454	0.10 88

CFNet-ft	0.51 316	0.76 399	1.79 260	0.28 155	0.30 363	0.63 361	0.28 297	0.66 225	0.55 252	0.45 222	0.57 337	0.74 428	0.41 319	1.46 406	0.42 307	0.14 377	0.10 243	0.28 513	0.13 298	0.18 255	0.14 207

CFNet_RVC	0.51 316	0.76 399	1.79 260	0.28 155	0.30 363	0.63 361	0.28 297	0.66 225	0.55 252	0.45 222	0.57 337	0.74 428	0.41 319	1.46 406	0.42 307	0.14 377	0.10 243	0.28 513	0.13 298	0.18 255	0.14 207

AdaStereo	0.44 221	0.38 220	1.79 260	0.34 316	0.20 205	0.57 256	0.28 297	0.92 439	0.69 394	0.52 291	0.55 317	0.61 349	0.33 249	0.48 212	0.39 291	0.17 434	0.08 129	0.17 440	0.11 224	0.18 255	0.12 150
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.
test_sample6	0.52 329	0.44 264	1.81 267	0.33 285	0.18 157	0.55 221	0.27 279	0.94 456	0.66 374	0.54 314	0.62 373	0.47 276	0.36 265	1.97 498	0.38 280	0.14 377	0.10 243	0.13 336	0.13 298	0.17 228	0.16 271

NF-Stereo	0.48 270	0.25 77	1.81 267	0.52 489	0.16 90	0.61 324	0.44 444	0.66 225	0.61 307	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.45 405	0.79 441	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.16 271

OCTAStereo	0.48 270	0.25 77	1.81 267	0.52 489	0.16 90	0.61 324	0.43 433	0.66 225	0.61 307	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.44 401	0.80 442	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.17 289

RE-Stereo	0.48 270	0.25 77	1.81 267	0.52 489	0.16 90	0.61 324	0.43 433	0.66 225	0.60 290	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.44 401	0.78 437	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.17 289

TVStereo	0.48 270	0.25 77	1.81 267	0.52 489	0.16 90	0.61 324	0.43 433	0.66 225	0.60 290	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.44 401	0.78 437	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.17 289

PS-NSSS	0.63 407	1.00 495	1.81 267	0.30 206	0.31 382	0.63 361	0.34 378	0.98 487	0.69 394	0.54 314	0.74 456	0.51 295	0.41 319	2.43 541	0.48 343	0.24 502	0.17 427	0.27 510	0.18 403	0.27 394	0.21 354

StereoAnything_RVC	0.35 129	1.25 537	1.82 273	0.20 4	0.12 8	0.26 7	0.15 29	0.43 60	0.37 69	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 81	0.46 195	0.14 1	0.11 246	0.09 200	0.08 40	0.05 1	0.76 553	0.18 309

GCAP-BAT	0.43 211	0.31 159	1.82 273	0.25 82	0.26 314	0.65 388	0.23 179	0.48 103	0.37 69	0.67 448	0.82 476	0.44 246	0.24 141	0.48 212	0.87 449	0.09 81	0.13 341	0.09 99	0.22 449	0.08 26	0.09 60

test_for_model	0.64 411	1.60 560	1.82 273	1.23 569	1.02 565	0.53 198	0.23 179	0.75 284	0.50 197	0.57 355	0.29 104	0.25 109	0.20 92	0.26 22	0.22 99	0.76 562	0.31 520	0.08 40	0.07 64	1.68 583	0.50 530

testlalala_base	0.46 249	0.30 147	1.82 273	0.34 316	0.27 328	0.55 221	0.21 118	0.85 378	0.32 20	0.32 153	0.39 184	0.31 159	0.23 129	0.30 61	0.28 180	0.95 568	0.30 518	0.09 99	0.21 440	1.03 563	0.18 309

CBFPSM	0.56 361	0.91 457	1.82 273	0.28 155	0.23 266	0.71 429	0.37 401	0.72 257	0.64 345	0.50 269	0.49 257	1.03 519	0.83 502	0.62 276	1.35 510	0.10 177	0.12 317	0.10 153	0.10 161	0.18 255	0.19 326

RAFT+CT+SA	0.50 299	0.86 442	1.82 273	0.37 375	0.75 545	0.54 206	0.34 378	0.77 308	0.63 337	0.38 178	0.55 317	0.34 179	0.29 220	0.68 299	0.27 170	0.09 81	0.07 44	0.11 219	0.51 549	0.29 405	0.41 515

test_sample5	0.51 316	0.43 253	1.83 279	0.32 262	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.92 439	0.65 359	0.53 301	0.59 346	0.45 255	0.36 265	1.87 481	0.36 267	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.17 228	0.16 271

DualNet	0.51 316	0.43 253	1.83 279	0.32 262	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.92 439	0.65 359	0.54 314	0.62 373	0.45 255	0.36 265	1.87 481	0.36 267	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.17 228	0.16 271

tt1	0.44 221	0.64 355	1.83 279	0.35 333	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.74 273	0.88 505	0.31 144	0.37 166	0.25 109	0.35 259	0.63 279	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.25 364	0.36 490

LL-Strereo2	0.41 185	0.90 456	1.83 279	0.44 442	0.24 279	0.54 206	0.27 279	0.58 180	0.45 150	0.41 195	0.33 145	0.44 246	0.21 103	0.44 171	0.34 256	0.09 81	0.08 129	0.16 421	0.14 326	0.17 228	0.17 289

psm_up	0.57 368	0.61 334	1.83 279	0.35 333	0.30 363	0.64 374	0.37 401	0.90 418	0.68 385	0.59 387	0.55 317	0.68 393	0.54 413	1.91 492	0.46 328	0.16 417	0.15 388	0.16 421	0.15 351	0.23 336	0.13 187

NLCSM	0.65 420	0.98 488	1.85 284	0.38 391	0.43 478	0.70 426	0.53 478	1.10 538	0.64 345	0.55 332	0.77 465	0.82 462	0.54 413	1.85 479	0.71 421	0.16 417	0.16 406	0.17 440	0.20 433	0.30 416	0.26 424

TestStereo1	0.49 288	0.81 425	1.85 284	0.39 402	0.57 520	0.56 238	0.34 378	0.75 284	0.69 394	0.44 211	0.63 385	0.35 183	0.42 337	0.64 281	0.29 195	0.10 177	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.33 443	0.26 424

SA-5K	0.49 288	0.81 425	1.85 284	0.39 402	0.57 520	0.56 238	0.34 378	0.75 284	0.69 394	0.44 211	0.63 385	0.35 183	0.42 337	0.64 281	0.29 195	0.10 177	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.33 443	0.26 424

PSM-softLoss	0.48 270	0.27 100	1.85 284	0.51 485	0.17 119	0.61 324	0.40 416	0.61 202	0.57 267	0.52 291	0.48 240	0.39 203	0.25 157	1.46 406	0.77 435	0.12 304	0.08 129	0.13 336	0.12 264	0.12 95	0.14 207

KMStereo	0.48 270	0.27 100	1.85 284	0.51 485	0.17 119	0.61 324	0.40 416	0.61 202	0.57 267	0.52 291	0.48 240	0.39 203	0.25 157	1.46 406	0.77 435	0.12 304	0.08 129	0.13 336	0.12 264	0.12 95	0.14 207

raft+_RVC	0.44 221	0.67 370	1.85 284	0.34 316	0.71 543	0.51 170	0.25 232	0.64 217	0.51 205	0.35 161	0.45 214	0.32 167	0.28 206	0.43 162	0.32 238	0.09 81	0.19 451	0.10 153	0.09 125	0.20 292	0.40 510

RALCasStereoNet	0.45 239	0.88 449	1.85 284	0.30 206	0.26 314	0.49 152	0.26 254	0.58 180	0.51 205	0.36 166	0.48 240	0.36 187	0.28 206	0.55 250	0.34 256	0.10 177	0.53 557	0.09 99	0.08 94	0.25 364	0.34 480

UCFNet_RVC	0.48 270	0.82 429	1.85 284	0.30 206	0.27 328	0.64 374	0.26 254	0.74 273	0.55 252	0.48 250	0.53 295	0.63 356	0.41 319	0.88 344	0.38 280	0.15 396	0.10 243	0.17 440	0.17 390	0.18 255	0.15 242

MLCV	0.48 270	0.89 452	1.85 284	0.29 187	0.14 39	0.59 291	0.23 179	0.72 257	0.59 285	0.66 444	0.66 412	0.55 313	0.36 265	1.03 357	0.49 348	0.09 81	0.06 23	0.09 99	0.07 64	0.19 276	0.11 113

IMH-64-1	1.39 552	1.64 563	1.86 293	1.36 571	1.11 570	1.39 545	1.19 567	1.76 572	1.45 561	1.16 538	2.21 564	1.53 555	1.38 552	1.98 499	1.52 520	1.29 579	0.67 566	1.27 579	0.69 568	1.29 575	0.98 568

IMH-64	1.39 552	1.64 563	1.86 293	1.36 571	1.11 570	1.39 545	1.19 567	1.76 572	1.45 561	1.16 538	2.21 564	1.53 555	1.38 552	1.98 499	1.52 520	1.29 579	0.67 566	1.27 579	0.69 568	1.29 575	0.98 568

ssnet_v2	0.55 353	0.60 330	1.86 293	0.32 262	0.22 246	0.72 435	0.44 444	0.94 456	0.74 442	0.63 425	0.54 307	0.81 457	0.47 382	0.77 327	0.70 418	0.16 417	0.14 362	0.14 372	0.14 326	0.30 416	0.30 454

CRFU-Net	0.56 361	0.38 220	1.86 293	0.46 461	0.26 314	0.82 484	0.36 393	0.90 418	0.49 187	0.62 416	0.59 346	0.78 445	1.35 550	1.00 353	0.48 343	0.15 396	0.14 362	0.17 440	0.10 161	0.19 276	0.14 207

PFNet+	0.45 239	0.37 210	1.86 293	0.46 461	0.18 157	0.58 274	0.77 535	0.52 138	0.64 345	0.56 344	0.48 240	0.39 203	0.26 171	0.93 345	0.32 238	0.13 334	0.09 200	0.14 372	0.13 298	0.12 95	0.15 242

coex_refinement	0.58 373	0.94 466	1.87 298	0.38 391	0.25 297	0.64 374	0.34 378	0.83 360	0.65 359	0.60 396	0.63 385	0.81 457	0.48 391	1.85 479	0.56 380	0.13 334	0.09 200	0.10 153	0.10 161	0.16 206	0.16 271

DISCO	0.57 368	0.34 189	1.87 298	0.45 456	0.34 412	0.84 489	0.35 386	0.84 371	0.78 474	0.59 387	0.63 385	1.06 526	0.53 410	1.10 363	0.82 444	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.10 161	0.22 323	0.18 309

rvit_stereo_0075_2	0.40 178	0.40 234	1.88 300	0.33 285	0.32 390	0.41 83	0.22 144	0.58 180	0.53 232	0.38 178	0.51 270	0.40 211	0.27 191	0.44 171	0.29 195	0.20 471	0.15 388	0.22 487	0.15 351	0.18 255	0.23 393

test_sample4	0.50 299	0.42 248	1.88 300	0.32 262	0.19 190	0.56 238	0.26 254	0.93 447	0.65 359	0.54 314	0.54 307	0.45 255	0.36 265	1.79 463	0.36 267	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.17 228	0.16 271

test_sample3	0.50 299	0.41 241	1.88 300	0.32 262	0.19 190	0.57 256	0.25 232	0.92 439	0.64 345	0.52 291	0.49 257	0.47 276	0.35 259	1.79 463	0.37 273	0.13 334	0.10 243	0.12 277	0.11 224	0.16 206	0.16 271

MIM_Stereo	0.41 185	0.60 330	1.88 300	0.31 233	0.21 219	0.50 160	0.19 78	0.64 217	0.44 135	0.43 205	0.53 295	0.43 235	0.27 191	0.51 232	0.28 180	0.08 37	0.14 362	0.11 219	0.10 161	0.26 384	0.26 424

DDUNet	0.77 481	1.12 515	1.88 300	0.76 539	0.69 541	0.84 489	0.43 433	0.85 378	0.65 359	0.67 448	0.75 459	0.91 492	0.52 408	1.03 357	0.57 384	0.54 547	0.37 532	0.95 568	0.52 551	0.71 549	0.57 537

GES	0.44 221	0.28 124	1.88 300	0.30 206	0.18 157	0.61 324	0.30 329	0.88 406	0.46 160	0.47 232	0.52 284	0.39 203	0.42 337	0.58 258	0.67 411	0.15 396	0.11 291	0.12 277	0.10 161	0.15 169	0.17 289

PWC_ROB	0.70 447	0.94 466	1.88 300	0.39 402	0.39 453	0.62 344	0.30 329	0.98 487	0.94 516	0.91 516	1.29 535	0.77 441	0.62 456	1.62 437	1.03 474	0.18 446	0.11 291	0.18 461	0.13 298	0.51 531	0.22 369

G2L-Stereo_test	0.55 353	0.97 484	1.89 307	0.33 285	0.24 279	0.75 452	0.38 408	0.79 339	0.60 290	0.60 396	0.54 307	0.74 428	0.39 300	1.56 422	0.43 316	0.10 177	0.08 129	0.08 40	0.08 94	0.28 400	0.13 187

PSMNet-RUCA	0.58 373	0.82 429	1.89 307	0.59 520	0.56 517	0.64 374	0.36 393	0.84 371	0.69 394	0.51 282	0.68 423	0.53 303	0.43 347	0.56 253	0.43 316	0.34 532	0.18 438	0.44 544	0.29 482	0.48 524	0.30 454

Any-RAFT	0.38 157	0.25 77	1.89 307	0.27 130	0.17 119	0.68 413	0.21 118	0.78 323	0.53 232	0.43 205	0.43 199	0.54 309	0.30 228	0.41 151	0.20 59	0.10 177	0.12 317	0.08 40	0.06 13	0.10 62	0.09 60

ToySt	0.44 221	0.61 334	1.89 307	0.29 187	0.18 157	0.55 221	0.35 386	0.67 234	0.53 232	0.39 184	0.50 265	0.59 341	0.43 347	0.51 232	0.49 348	0.10 177	0.12 317	0.13 336	0.16 371	0.24 351	0.19 326

sCroCo_RVC	0.33 110	0.32 167	1.89 307	0.34 316	0.27 328	0.30 16	0.22 144	0.48 103	0.44 135	0.22 57	0.33 145	0.25 109	0.25 157	0.32 77	0.24 137	0.14 377	0.16 406	0.12 277	0.12 264	0.15 169	0.13 187

H2IRNET	0.40 178	0.61 334	1.90 312	0.29 187	0.17 119	0.54 206	0.18 69	0.52 138	0.50 197	0.27 125	0.56 329	0.47 276	0.35 259	0.46 195	0.33 249	0.10 177	0.07 44	0.12 277	0.14 326	0.32 434	0.12 150

Sa-1000	0.51 316	0.72 386	1.90 312	0.31 233	0.60 529	0.60 303	0.31 342	0.94 456	0.71 413	0.52 291	0.83 477	0.42 231	0.33 249	0.68 299	0.28 180	0.10 177	0.09 200	0.13 336	0.29 482	0.29 405	0.10 88

SACVNet	0.60 387	0.74 396	1.90 312	0.37 375	0.28 342	0.64 374	0.37 401	0.86 388	0.61 307	0.65 442	0.62 373	0.69 400	0.44 355	2.08 511	0.42 307	0.18 446	0.14 362	0.16 421	0.15 351	0.38 486	0.24 405

RALAANet	0.43 211	0.98 488	1.90 312	0.32 262	0.23 266	0.48 145	0.19 78	0.67 234	0.53 232	0.48 250	0.45 214	0.39 203	0.30 228	0.48 212	0.37 273	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.14 326	0.27 394	0.10 88

hitnet-ft	0.67 431	0.80 420	1.90 312	0.28 155	0.22 246	0.69 419	0.36 393	0.85 378	0.65 359	0.56 344	0.84 480	1.03 519	0.95 524	2.32 527	0.55 372	0.23 494	0.14 362	0.41 540	0.13 298	0.24 351	0.17 289

GANet-RSSM	0.55 353	0.73 393	1.90 312	0.36 352	0.26 314	0.59 291	0.27 279	0.78 323	0.52 213	0.47 232	0.57 337	0.63 356	0.45 359	1.92 496	0.43 316	0.14 377	0.10 243	0.25 506	0.11 224	0.34 454	0.14 207

GMStereo	0.38 157	0.99 493	1.91 318	0.27 130	0.16 90	0.39 69	0.23 179	0.47 95	0.62 325	0.38 178	0.34 152	0.25 109	0.25 157	0.39 142	0.29 195	0.14 377	0.08 129	0.10 153	0.12 264	0.15 169	0.11 113
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.47 264	0.73 393	1.91 318	0.33 285	0.15 63	0.56 238	0.25 232	0.85 378	0.58 278	0.54 314	0.51 270	0.57 331	0.42 337	0.57 254	0.61 396	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.20 292	0.16 271

PASM	0.72 459	0.68 373	1.91 318	0.47 466	0.44 480	0.60 303	0.51 471	0.76 297	0.80 482	0.77 486	0.67 415	0.87 482	0.61 451	2.40 536	0.67 411	0.32 528	0.35 528	0.36 532	0.41 536	0.45 521	0.39 506

DeepStereo_RVC	0.44 221	0.28 124	1.92 321	0.49 476	0.17 119	0.60 303	0.59 499	0.50 116	0.52 213	0.49 262	0.45 214	0.39 203	0.86 509	0.45 186	0.33 249	0.11 246	0.08 129	0.11 219	0.09 125	0.15 169	0.19 326

Gwc-CoAtRS	0.38 157	0.33 176	1.92 321	0.27 130	0.41 469	0.48 145	0.19 78	0.59 188	0.46 160	0.43 205	0.39 184	0.57 331	0.26 171	0.32 77	0.26 160	0.09 81	0.09 200	0.09 99	0.31 499	0.11 84	0.09 60

ac_64	0.55 353	0.46 275	1.92 321	0.36 352	0.34 412	0.63 361	0.31 342	0.82 354	0.61 307	0.55 332	0.51 270	0.89 488	0.48 391	1.83 472	0.55 372	0.14 377	0.11 291	0.12 277	0.12 264	0.18 255	0.12 150

MultiAttention	2.38 573	0.50 296	1.93 324	1.80 581	2.56 590	10.86 600	2.30 588	1.22 549	0.80 482	0.62 416	1.16 527	1.13 535	0.56 423	16.09 609	1.18 494	0.20 471	0.09 200	0.43 543	1.62 591	0.94 561	1.58 589

YMNet	0.62 400	0.72 386	1.93 324	0.41 420	0.41 469	0.87 499	0.43 433	0.87 397	0.71 413	0.74 477	0.81 471	0.83 465	0.46 374	0.86 340	0.93 452	0.19 461	0.22 477	0.20 476	0.17 390	0.41 504	0.21 354

YMNet_1	0.62 400	0.72 386	1.93 324	0.41 420	0.41 469	0.87 499	0.43 433	0.87 397	0.71 413	0.74 477	0.81 471	0.83 465	0.46 374	0.86 340	0.93 452	0.19 461	0.22 477	0.20 476	0.17 390	0.41 504	0.21 354

DualNet (step1)	0.59 381	0.62 340	1.93 324	0.27 130	0.22 246	0.68 413	0.31 342	0.93 447	0.66 374	0.57 355	0.51 270	0.55 313	0.45 359	1.11 366	0.38 280	0.61 551	0.14 362	0.87 562	0.56 555	0.25 364	0.23 393

test_sample9	0.94 514	0.62 340	1.93 324	0.27 130	0.22 246	0.68 413	0.31 342	0.93 447	0.66 374	0.57 355	0.51 270	0.55 313	0.45 359	1.91 492	2.55 559	0.61 551	4.16 600	0.87 562	0.56 555	0.25 364	0.23 393

test_sample8	1.12 529	0.62 340	1.93 324	0.27 130	0.22 246	0.68 413	0.31 342	0.95 469	0.61 307	1.18 545	0.56 329	2.53 572	1.31 546	1.91 492	2.55 559	0.61 551	4.16 600	0.87 562	0.56 555	0.25 364	0.23 393

1111x	0.74 471	0.21 25	1.93 324	0.31 233	0.17 119	0.63 361	0.32 365	1.03 526	0.74 442	0.52 291	0.62 373	0.57 331	0.47 382	2.38 532	4.25 585	0.12 304	0.14 362	0.11 219	0.12 264	0.12 95	0.14 207

MIF-Stereo (partial)	0.34 118	0.41 241	1.93 324	0.26 113	0.24 279	0.32 27	0.17 53	0.53 147	0.42 120	0.25 104	0.37 166	0.25 109	0.26 171	0.44 171	0.31 227	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.19 276	0.14 207

EKT-Stereo	1.47 556	0.49 290	1.93 324	2.57 590	19.31 607	0.55 221	0.22 144	0.69 241	0.42 120	0.38 178	0.36 163	0.43 235	0.27 191	0.69 305	0.26 160	0.12 304	0.14 362	0.11 219	0.16 371	0.20 292	0.15 242

MMNet	0.50 299	0.48 287	1.93 324	0.33 285	0.27 328	0.79 473	0.28 297	0.81 347	0.74 442	0.60 396	0.56 329	0.59 341	0.55 419	0.79 332	0.59 391	0.10 177	0.09 200	0.12 277	0.11 224	0.13 125	0.14 207

StereoVision	0.45 239	0.72 386	1.94 334	0.33 285	0.32 390	0.47 137	0.26 254	0.68 238	0.57 267	0.32 153	0.89 493	0.45 255	0.27 191	0.49 223	0.36 267	0.13 334	0.15 388	0.16 421	0.15 351	0.19 276	0.13 187

RP	0.67 431	0.82 429	1.94 334	0.43 435	0.44 480	0.65 388	0.45 451	0.89 412	0.82 489	0.66 444	0.92 496	0.99 512	0.76 493	1.55 421	0.66 408	0.25 507	0.18 438	0.23 494	0.20 433	0.31 425	0.22 369

DeepPruner_ROB	0.50 299	0.70 380	1.94 334	0.29 187	0.26 314	0.63 361	0.31 342	0.80 343	0.48 181	0.61 405	0.55 317	0.66 377	0.38 286	0.98 350	0.40 299	0.19 461	0.14 362	0.14 372	0.14 326	0.23 336	0.17 289

fff	0.43 211	0.77 408	1.95 337	0.24 63	0.13 23	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.75 455	0.54 314	0.47 228	0.31 159	0.65 463	0.36 117	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

SA	0.50 299	0.75 398	1.95 337	0.31 233	0.61 533	0.57 256	0.31 342	0.91 430	0.73 438	0.42 200	0.62 373	0.38 197	0.47 382	0.68 299	0.29 195	0.09 81	0.09 200	0.13 336	0.32 505	0.30 416	0.10 88

GEStereo_RVC	0.54 341	0.87 445	1.95 337	0.47 466	0.25 297	0.62 344	0.37 401	1.00 507	0.74 442	0.53 301	0.54 307	0.59 341	0.44 355	1.10 363	0.46 328	0.15 396	0.11 291	0.12 277	0.10 161	0.26 384	0.19 326

ADLNet	0.60 387	0.71 382	1.95 337	0.35 333	0.34 412	0.67 401	0.34 378	0.90 418	0.74 442	0.68 455	0.62 373	0.80 454	0.45 359	1.78 459	0.64 405	0.14 377	0.11 291	0.14 372	0.14 326	0.29 405	0.21 354

DCANet	0.42 205	0.77 408	1.95 337	0.25 82	0.14 39	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.72 423	0.54 314	0.48 240	0.31 159	0.41 319	0.36 117	0.39 291	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.07 64	0.13 125	0.23 393

csc	0.43 211	0.77 408	1.95 337	0.24 63	0.13 23	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.75 455	0.54 314	0.47 228	0.31 159	0.65 463	0.36 117	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

cscssc	0.43 211	0.77 408	1.95 337	0.24 63	0.13 23	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.75 455	0.54 314	0.47 228	0.31 159	0.65 463	0.36 117	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

111	0.48 270	1.09 512	1.95 337	0.24 63	0.13 23	0.59 291	0.26 254	0.83 360	0.78 474	0.48 250	0.52 284	0.56 325	0.38 286	0.49 223	0.38 280	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.07 64	0.23 336	0.35 482

RAFT + AFF	0.64 411	1.20 531	1.95 337	0.34 316	0.33 403	0.67 401	0.52 474	0.99 499	0.74 442	0.53 301	0.58 343	0.57 331	0.80 498	1.76 456	0.51 358	0.12 304	0.27 510	0.15 402	0.14 326	0.43 512	0.29 444

G2L-ROB	0.51 316	0.95 473	1.96 346	0.29 187	0.22 246	0.59 291	0.28 297	0.76 297	0.57 267	0.55 332	0.45 214	0.70 410	0.32 244	1.38 394	0.47 337	0.11 246	0.07 44	0.09 99	0.08 94	0.20 292	0.13 187

AIO-test2	0.49 288	1.15 524	1.96 346	0.42 431	0.37 444	0.50 160	0.23 179	0.79 339	0.70 403	0.33 157	0.53 295	0.27 135	0.22 112	0.67 296	0.29 195	0.73 559	0.08 129	0.13 336	0.17 390	0.17 228	0.18 309

iRaft-Stereo_20w	0.58 373	0.39 229	1.96 346	0.45 456	0.32 390	0.92 509	0.57 495	1.14 544	0.56 263	0.81 497	0.40 189	0.55 313	0.69 475	0.65 292	1.04 475	0.09 81	0.16 406	0.09 99	0.36 524	0.17 228	0.25 414

rafts_anoy	0.43 211	0.89 452	1.96 346	0.32 262	0.30 363	0.48 145	0.24 212	0.62 206	0.49 187	0.37 170	0.38 176	0.33 173	0.30 228	0.51 232	0.34 256	0.10 177	0.39 543	0.13 336	0.15 351	0.17 228	0.15 242

NCCL2	0.65 420	0.94 466	1.96 346	0.43 435	0.30 363	0.71 429	0.68 521	0.84 371	0.65 359	0.70 463	0.60 361	0.86 480	0.54 413	1.56 422	0.57 384	0.20 471	0.16 406	0.67 556	0.25 462	0.22 323	0.24 405

model_zeroshot	0.44 221	0.68 373	1.97 351	0.28 155	0.18 157	0.69 419	0.21 118	0.63 214	0.40 99	1.00 525	0.34 152	0.42 231	0.20 92	0.69 305	0.24 137	0.10 177	0.22 477	0.10 153	0.22 449	0.12 95	0.10 88

test_5	0.51 316	0.87 445	1.99 352	0.37 375	0.65 537	0.58 274	0.35 386	0.78 323	0.62 325	0.48 250	0.55 317	0.45 255	0.40 308	0.72 314	0.30 215	0.09 81	0.07 44	0.12 277	0.12 264	0.33 443	0.38 500

DN-CSS_ROB	0.48 270	1.23 534	1.99 352	0.39 402	0.22 246	0.56 238	0.19 78	0.75 284	0.61 307	0.45 222	0.62 373	0.41 217	0.31 237	0.70 310	0.32 238	0.11 246	0.08 129	0.14 372	0.13 298	0.36 471	0.12 150

HGLStereo	0.54 341	0.69 377	2.00 354	0.35 333	0.40 462	0.66 395	0.30 329	0.83 360	0.62 325	0.57 355	0.69 432	0.69 400	0.54 413	1.07 360	0.55 372	0.13 334	0.13 341	0.13 336	0.11 224	0.19 276	0.17 289

ffm	0.47 264	0.23 59	2.01 355	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.74 273	0.88 505	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	0.63 279	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.15 402	0.13 298	0.25 364	0.36 490

ff1	0.73 468	0.23 59	2.01 355	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.74 273	0.88 505	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	2.52 548	3.43 577	0.10 177	0.24 488	0.15 402	0.13 298	0.25 364	0.36 490

mmx	0.72 459	0.23 59	2.01 355	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.99 499	0.76 464	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	2.52 548	3.43 577	0.13 334	0.10 243	0.15 402	0.13 298	0.15 169	0.15 242

xxx	0.72 459	0.23 59	2.01 355	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.99 499	0.76 464	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	2.52 548	3.43 577	0.13 334	0.10 243	0.15 402	0.13 298	0.15 169	0.15 242

RAFT-Test	0.44 221	0.38 220	2.01 355	0.27 130	0.44 480	0.64 374	0.37 401	0.72 257	0.57 267	0.45 222	0.48 240	0.65 370	0.24 141	0.35 104	0.29 195	0.09 81	0.11 291	0.09 99	0.38 527	0.10 62	0.11 113

test_4	0.40 178	0.37 210	2.01 355	0.29 187	0.21 219	0.50 160	0.28 297	0.47 95	0.39 86	0.42 200	0.76 462	0.38 197	0.22 112	0.52 236	0.33 249	0.08 37	0.07 44	0.11 219	0.15 351	0.28 400	0.07 8

GANet	0.75 474	0.84 435	2.01 355	0.40 413	0.25 297	0.74 446	0.66 515	0.87 397	0.73 438	0.71 467	1.07 521	0.84 470	0.59 438	2.71 562	1.15 489	0.17 434	0.16 406	0.44 544	0.16 371	0.31 425	0.20 342

RASNet	0.61 395	0.68 373	2.03 362	0.35 333	0.46 495	0.65 388	0.28 297	0.78 323	0.70 403	0.48 250	0.64 401	0.93 498	0.61 451	2.21 521	0.73 429	0.12 304	0.09 200	0.09 99	0.10 161	0.14 149	0.11 113

NVstereo2D	0.58 373	0.40 234	2.03 362	0.35 333	0.35 425	0.69 419	0.39 413	0.91 430	0.80 482	0.47 232	0.53 295	0.67 386	0.46 374	1.99 502	0.48 343	0.19 461	0.11 291	0.17 440	0.13 298	0.25 364	0.25 414

FADNet	0.64 411	1.22 533	2.06 364	0.32 262	0.30 363	0.66 395	0.29 321	0.88 406	0.72 423	0.44 211	0.48 240	0.66 377	0.57 429	1.84 477	0.45 327	0.46 543	0.20 462	0.17 440	0.19 423	0.59 539	0.24 405

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 481	1.04 505	2.06 364	0.94 554	0.35 425	0.89 504	0.40 416	0.85 378	0.63 337	0.55 332	0.63 385	0.75 434	0.38 286	2.38 532	0.48 343	1.10 575	0.31 520	0.36 532	0.21 440	0.53 535	0.55 536

ACVNet-DCA	0.42 205	0.64 355	2.07 366	0.35 333	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.76 297	0.52 213	0.31 144	0.38 176	0.24 96	0.38 286	0.69 305	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.14 207

xx1	0.46 249	0.64 355	2.07 366	0.35 333	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.74 273	1.01 526	0.31 144	0.38 176	0.46 268	0.36 265	0.69 305	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.12 277	0.12 264	0.12 95	0.14 207

1test111	0.44 221	0.64 355	2.07 366	0.35 333	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.76 297	0.52 213	0.31 144	0.38 176	0.24 96	0.38 286	0.96 348	0.30 215	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.14 207

cc1	0.47 264	0.64 355	2.07 366	0.35 333	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.74 273	1.01 526	0.31 144	0.38 176	0.24 96	0.38 286	0.69 305	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.25 364	0.40 510

RAFT_CTSACE	0.46 249	0.76 399	2.07 366	0.35 333	0.30 363	0.54 206	0.30 329	0.61 202	0.48 181	0.49 262	0.76 462	0.55 313	0.36 265	0.58 258	0.22 99	0.08 37	0.13 341	0.11 219	0.10 161	0.41 504	0.08 37

iRaft-Stereo_5w	0.54 341	1.01 499	2.08 371	0.27 130	0.21 219	0.49 152	0.28 297	0.73 269	0.58 278	0.40 186	0.61 368	0.62 353	0.46 374	1.78 459	0.47 337	0.09 81	0.07 44	0.11 219	0.10 161	0.39 496	0.12 150

Anonymous3	0.42 205	0.35 198	2.09 372	0.33 285	0.24 279	0.72 435	0.31 342	0.74 273	0.55 252	0.35 161	0.40 189	0.33 173	0.29 220	0.44 171	0.28 180	0.18 446	0.18 438	0.13 336	0.13 298	0.17 228	0.17 289

AANet_RVC	0.68 438	1.00 495	2.09 372	0.33 285	0.25 297	0.58 274	0.32 365	0.81 347	0.80 482	0.61 405	0.94 501	0.80 454	0.41 319	2.46 543	1.02 472	0.36 535	0.14 362	0.10 153	0.09 125	0.23 336	0.22 369

HITNet	0.46 249	0.92 458	2.09 372	0.33 285	0.14 39	0.55 221	0.22 144	0.83 360	0.56 263	0.51 282	0.49 257	0.48 287	0.37 279	0.48 212	0.54 371	0.09 81	0.06 23	0.10 153	0.08 94	0.23 336	0.09 60
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
PWCDC_ROB	0.72 459	1.06 508	2.09 372	0.47 466	0.36 433	0.78 469	0.26 254	0.98 487	1.34 555	0.61 405	2.07 558	0.64 365	0.61 451	0.83 335	0.71 421	0.31 527	0.14 362	0.15 402	0.12 264	0.60 542	0.21 354

Reg-Stereo(zero)	0.46 249	0.17 1	2.10 376	0.24 63	0.34 412	0.51 170	0.42 426	0.50 116	0.54 245	0.37 170	0.46 222	0.54 309	0.60 442	0.43 162	1.10 481	0.08 37	0.09 200	0.08 40	0.22 449	0.12 95	0.22 369

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 368	0.87 445	2.11 377	0.32 262	0.30 363	0.84 489	0.40 416	0.88 406	0.72 423	0.65 442	0.73 453	0.66 377	0.57 429	0.93 345	0.71 421	0.13 334	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.15 169	0.14 207

TestStereo	0.45 239	0.54 310	2.11 377	0.29 187	0.16 90	0.43 100	0.24 212	0.54 158	0.45 150	0.37 170	0.46 222	0.34 179	0.27 191	1.98 499	0.27 170	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.14 149	0.08 37

PDISCO_ROB	0.75 474	1.06 508	2.11 377	0.64 528	0.59 524	1.13 536	0.43 433	1.14 544	1.05 530	0.64 435	0.71 446	0.96 505	0.61 451	1.21 377	0.76 433	0.37 536	0.18 438	0.27 510	0.24 455	0.56 538	0.32 468

ADStereo(finetuned)	0.45 239	0.77 408	2.12 380	0.25 82	0.14 39	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.72 423	0.54 314	0.48 240	0.31 159	0.76 493	0.37 128	0.38 280	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.07 64	0.13 125	0.23 393

FADNet-RVC	0.61 395	1.26 539	2.12 380	0.33 285	0.26 314	0.59 291	0.29 321	0.86 388	0.62 325	0.45 222	0.50 265	0.62 353	0.46 374	1.73 451	0.55 372	0.17 434	0.20 462	0.17 440	0.18 403	0.59 539	0.28 438

DCRE	0.50 299	0.63 351	2.13 382	0.30 206	0.23 266	0.45 112	0.24 212	0.59 188	0.53 232	0.50 269	2.10 560	0.42 231	0.26 171	0.35 104	0.23 112	0.09 81	0.14 362	0.10 153	0.32 505	0.16 206	0.15 242

THIR-Stereo	0.86 503	0.62 340	2.13 382	0.25 82	0.16 90	0.58 274	2.74 593	0.59 188	0.51 205	0.62 416	1.62 549	0.97 508	1.80 569	1.69 445	2.25 552	0.10 177	0.08 129	0.14 372	0.11 224	0.15 169	0.11 113

GwcNet-RSSM	0.57 368	0.94 466	2.13 382	0.32 262	0.25 297	0.60 303	0.30 329	0.80 343	0.66 374	0.52 291	0.64 401	0.71 415	0.40 308	1.79 463	0.50 353	0.13 334	0.09 200	0.12 277	0.12 264	0.21 306	0.15 242

CC-Net-ROB	0.85 502	1.15 524	2.13 382	0.88 549	0.38 450	0.88 503	0.44 444	1.06 532	0.79 479	0.58 373	0.69 432	0.65 370	0.50 401	2.74 563	0.51 358	0.93 566	0.39 543	0.87 562	0.29 482	0.54 536	0.54 533

CVANet_RVC	0.65 420	0.80 420	2.13 382	0.36 352	0.26 314	0.62 344	0.42 426	0.84 371	0.72 423	0.69 457	0.68 423	0.68 393	0.52 408	2.64 555	0.42 307	0.19 461	0.12 317	0.22 487	0.17 390	0.37 479	0.15 242

STTStereo	0.51 316	0.69 377	2.14 387	0.36 352	0.30 363	0.61 324	0.32 365	0.77 308	0.60 290	0.60 396	0.54 307	0.67 386	0.43 347	0.86 340	0.42 307	0.16 417	0.15 388	0.17 440	0.20 433	0.16 206	0.15 242

GCST	0.72 459	1.10 513	2.15 388	1.11 564	0.59 524	0.62 344	0.19 78	0.75 284	0.53 232	0.56 344	0.63 385	0.47 276	0.31 237	1.11 366	0.33 249	0.75 561	0.45 547	0.84 561	0.64 567	0.69 547	0.54 533

plain	0.37 147	0.47 284	2.15 388	0.27 130	0.19 190	0.33 30	0.20 97	0.58 180	0.46 160	0.23 76	0.37 166	0.23 82	0.25 157	0.45 186	0.28 180	0.11 246	0.08 129	0.13 336	0.09 125	0.42 510	0.12 150

UDG	0.77 481	1.23 534	2.15 388	0.67 533	0.59 524	0.78 469	0.38 408	0.90 418	0.70 403	0.61 405	0.69 432	1.01 515	0.67 470	1.02 355	0.73 429	0.45 541	0.34 527	0.87 562	0.51 549	0.67 546	0.46 522

sAnonymous2	0.38 157	0.62 340	2.15 388	0.31 233	0.24 279	0.34 37	0.27 279	0.53 147	0.46 160	0.24 85	0.29 104	0.23 82	0.28 206	0.28 41	0.22 99	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.13 298	0.38 486	0.35 482

CroCo_RVC	0.38 157	0.62 340	2.15 388	0.31 233	0.24 279	0.34 37	0.27 279	0.53 147	0.46 160	0.24 85	0.29 104	0.23 82	0.28 206	0.28 41	0.22 99	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.13 298	0.38 486	0.35 482

cf-r	0.53 335	0.81 425	2.15 388	0.33 285	0.28 342	0.60 303	0.28 297	0.78 323	0.64 345	0.51 282	0.60 361	0.75 434	0.40 308	1.32 388	0.43 316	0.13 334	0.09 200	0.11 219	0.12 264	0.15 169	0.14 207

PVD	0.90 509	0.85 439	2.15 388	0.53 495	0.50 501	0.99 515	0.56 491	1.15 547	1.64 567	1.41 560	1.41 544	1.11 534	1.13 539	1.35 391	1.31 507	0.26 511	0.28 513	0.28 513	0.26 470	0.37 479	0.49 527

G2L-Stereo	0.55 353	0.85 439	2.18 395	0.31 233	0.27 328	0.59 291	0.27 279	0.77 308	0.55 252	0.54 314	0.52 284	0.71 415	0.36 265	1.75 455	0.50 353	0.13 334	0.11 291	0.13 336	0.11 224	0.29 405	0.15 242

RGC	0.71 456	0.97 484	2.18 395	0.44 442	0.44 480	0.73 442	0.40 416	0.94 456	0.71 413	0.71 467	1.04 519	1.01 515	0.71 479	1.74 453	0.70 418	0.23 494	0.18 438	0.28 513	0.26 470	0.29 405	0.27 432

Wz-Net-MNSev	0.65 420	0.97 484	2.19 397	0.36 352	0.33 403	0.90 505	0.60 501	0.92 439	0.81 488	0.75 479	0.72 451	0.73 422	0.65 463	1.39 395	0.71 421	0.16 417	0.13 341	0.14 372	0.14 326	0.24 351	0.18 309

CFNet-RSSM	0.41 185	0.32 167	2.20 398	0.27 130	0.44 480	0.52 189	0.19 78	0.76 297	0.48 181	0.43 205	0.36 163	0.54 309	0.26 171	0.33 87	0.25 150	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.38 527	0.10 62	0.09 60

UGAM	0.58 373	0.47 284	2.21 399	0.30 206	0.19 190	0.53 198	0.34 378	0.59 188	0.63 337	0.44 211	0.73 453	0.78 445	0.37 279	2.58 552	0.39 291	0.10 177	0.08 129	0.17 440	0.14 326	0.42 510	0.17 289

DCANet-4	0.40 178	0.27 100	2.21 399	0.25 82	0.14 39	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.72 423	0.54 314	0.47 228	0.28 144	0.37 279	0.37 128	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

AF-Net	0.69 443	0.92 458	2.21 399	0.41 420	0.40 462	0.68 413	0.40 416	1.02 519	0.86 498	0.69 457	1.03 516	1.04 522	0.84 505	1.19 376	0.78 437	0.22 491	0.14 362	0.25 506	0.17 390	0.30 416	0.18 309

DANet	0.80 489	0.65 362	2.21 399	1.19 567	0.48 499	0.74 446	1.25 569	0.89 412	1.53 564	0.89 512	0.71 446	0.96 505	0.56 423	1.83 472	0.96 457	0.18 446	0.16 406	0.19 467	0.16 371	0.26 384	0.29 444
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
cross-raft	0.40 178	0.27 100	2.22 403	0.30 206	0.17 119	0.49 152	0.35 386	0.71 252	0.39 86	0.43 205	0.45 214	0.64 365	0.25 157	0.32 77	0.25 150	0.08 37	0.08 129	0.09 99	0.23 453	0.11 84	0.14 207

SAMSARA	0.91 510	0.97 484	2.22 403	0.80 543	0.58 522	1.32 542	1.31 571	1.01 516	0.94 516	1.36 554	0.87 488	1.38 550	0.90 516	1.72 450	1.02 472	0.24 502	0.30 518	0.22 487	0.25 462	0.36 471	0.35 482

RTSC	0.72 459	1.00 495	2.22 403	0.40 413	0.29 350	0.82 484	0.31 342	0.96 474	1.10 538	0.92 517	0.81 471	0.78 445	0.58 435	1.23 381	1.55 522	0.18 446	0.17 427	0.14 372	0.17 390	0.43 512	0.30 454

ccs_rob	0.45 239	0.46 275	2.22 403	0.26 113	0.19 190	0.56 238	0.21 118	0.77 308	0.60 290	0.49 262	0.56 329	0.69 400	0.47 382	0.52 236	0.31 227	0.11 246	0.09 200	0.16 421	0.10 161	0.17 228	0.14 207

z-ln-s-r	0.64 411	0.89 452	2.23 407	0.32 262	0.26 314	0.57 256	0.37 401	0.84 371	0.76 464	0.51 282	0.81 471	0.64 365	0.45 359	2.06 508	1.27 505	0.10 177	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.24 351	0.13 187

CFNet_pseudo	0.45 239	0.46 275	2.23 407	0.25 82	0.19 190	0.56 238	0.21 118	0.77 308	0.60 290	0.49 262	0.56 329	0.69 400	0.47 382	0.52 236	0.31 227	0.11 246	0.10 243	0.15 402	0.10 161	0.17 228	0.14 207

HSM-Net_RVC	0.67 431	0.34 189	2.23 407	0.26 113	0.19 190	0.67 401	0.29 321	1.26 554	0.69 394	0.72 470	0.70 442	0.78 445	0.42 337	3.77 584	0.41 305	0.13 334	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.12 95	0.11 113
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	0.52 329	0.43 253	2.25 410	0.29 187	0.26 314	0.61 324	0.32 365	0.99 499	0.68 385	0.48 250	0.55 317	0.52 301	0.40 308	1.60 433	0.35 264	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.10 161	0.13 125	0.12 150

DEmStereo	0.68 438	0.31 159	2.25 410	0.42 431	0.17 119	0.66 395	0.89 545	0.51 124	0.59 285	0.60 396	1.01 512	0.45 255	1.26 542	1.54 420	2.26 553	0.10 177	0.08 129	0.10 153	0.10 161	0.10 62	0.11 113

RYNet	0.70 447	0.56 321	2.25 410	0.35 333	0.41 469	0.86 495	0.43 433	0.94 456	0.82 489	0.62 416	0.53 295	0.91 492	0.60 442	2.70 560	1.00 466	0.14 377	0.11 291	0.16 421	0.14 326	0.25 364	0.27 432

AIO-test1	0.45 239	0.87 445	2.27 413	0.33 285	0.33 403	0.50 160	0.22 144	0.74 273	0.66 374	0.29 135	0.41 193	0.29 151	0.22 112	0.73 315	0.29 195	0.09 81	0.08 129	0.12 277	0.14 326	0.30 416	0.22 369

iinet-f	0.57 368	0.93 464	2.27 413	0.31 233	0.25 297	0.83 487	0.33 373	0.81 347	0.65 359	0.54 314	0.63 385	0.73 422	0.67 470	0.73 315	0.67 411	0.13 334	0.13 341	0.11 219	0.10 161	0.43 512	0.16 271

PCWNet_CMD	0.46 249	0.45 272	2.28 415	0.26 113	0.20 205	0.55 221	0.21 118	0.75 284	0.64 345	0.48 250	0.55 317	0.68 393	0.57 429	0.46 195	0.30 215	0.11 246	0.10 243	0.14 372	0.10 161	0.18 255	0.14 207

MSMDNet	0.46 249	0.44 264	2.28 415	0.26 113	0.20 205	0.55 221	0.21 118	0.75 284	0.64 345	0.48 250	0.55 317	0.68 393	0.56 423	0.46 195	0.30 215	0.11 246	0.10 243	0.13 336	0.10 161	0.18 255	0.15 242

MM-Stereo_test1	0.41 185	0.39 229	2.29 417	0.38 391	0.26 314	0.44 106	0.28 297	0.63 214	0.51 205	0.40 186	0.32 136	0.26 123	0.26 171	0.46 195	0.22 99	0.09 81	0.21 471	0.10 153	0.09 125	0.39 496	0.15 242

ADCRef	0.80 489	0.96 476	2.29 417	0.37 375	0.35 425	0.96 512	0.51 471	0.87 397	0.75 455	0.88 510	0.83 477	0.61 349	1.36 551	1.02 355	3.27 572	0.13 334	0.11 291	0.17 440	0.19 423	0.25 364	0.21 354

GANet-ADL	0.44 221	0.41 241	2.31 419	0.33 285	0.20 205	0.57 256	0.25 232	0.75 284	0.54 245	0.42 200	0.59 346	0.56 325	0.30 228	0.40 147	0.38 280	0.14 377	0.11 291	0.09 99	0.08 94	0.22 323	0.17 289

WAO-6	1.58 562	1.54 557	2.32 420	1.14 566	1.00 562	2.30 578	1.03 557	1.82 575	2.85 587	1.25 548	2.61 574	2.20 567	1.56 562	2.47 545	1.99 540	0.95 568	0.67 566	1.19 578	0.83 575	1.08 564	0.88 565

CFNet_ucs	0.48 270	0.50 296	2.32 420	0.26 113	0.22 246	0.57 256	0.22 144	0.85 378	0.65 359	0.53 301	0.64 401	0.68 393	0.44 355	0.54 246	0.31 227	0.13 334	0.12 317	0.16 421	0.11 224	0.19 276	0.17 289

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 524	1.67 565	2.32 420	0.47 466	0.39 453	1.47 547	0.95 548	0.95 469	0.91 512	0.84 505	0.94 501	1.05 524	0.60 442	2.95 570	0.72 426	0.41 537	0.72 576	0.32 526	0.55 552	0.74 550	1.22 581

RAFT-RH_RVC	0.61 395	0.50 296	2.33 423	0.36 352	0.29 350	0.60 303	0.18 69	0.44 68	0.58 278	0.76 482	1.91 556	0.47 276	0.29 220	1.60 433	1.23 501	0.14 377	0.07 44	0.13 336	0.13 298	0.10 62	0.09 60

PSMNet_ROB	0.66 426	1.01 499	2.33 423	0.38 391	0.31 382	0.72 435	0.55 486	0.86 388	0.69 394	0.54 314	0.60 361	0.75 434	0.47 382	2.00 503	0.82 444	0.17 434	0.13 341	0.19 467	0.19 423	0.24 351	0.27 432

AASNet	0.56 361	1.03 504	2.34 425	0.37 375	0.33 403	0.65 388	0.29 321	0.96 474	0.73 438	0.54 314	0.60 361	0.55 313	0.38 286	0.59 264	0.58 389	0.14 377	0.12 317	0.13 336	0.10 161	0.43 512	0.24 405

RAFT-345	0.53 335	0.30 147	2.34 425	0.38 391	0.34 412	0.58 274	0.42 426	0.47 95	0.61 307	0.51 282	1.00 511	0.43 235	0.28 206	1.57 426	0.82 444	0.10 177	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.10 62	0.08 37

DPSNet	0.86 503	0.60 330	2.34 425	0.58 515	0.36 433	1.07 530	0.75 532	1.30 555	1.05 530	0.70 463	0.68 423	0.94 502	1.29 543	2.08 511	1.82 534	0.26 511	0.23 485	0.16 421	0.17 390	0.48 524	0.40 510

FTStereo	0.76 477	0.18 5	2.35 428	0.71 535	0.21 219	0.73 442	1.79 583	0.57 174	0.53 232	1.07 531	1.63 550	1.29 545	2.13 573	0.75 319	0.29 195	0.19 461	0.08 129	0.12 277	0.11 224	0.11 84	0.40 510

SFCPSM	0.46 249	0.24 72	2.35 428	0.27 130	0.27 328	0.70 426	0.32 365	0.96 474	0.63 337	0.49 262	0.52 284	0.43 235	0.36 265	0.52 236	0.43 316	0.12 304	0.09 200	0.12 277	0.16 371	0.16 206	0.12 150

StereoDRNet	0.64 411	0.88 449	2.35 428	0.41 420	0.45 489	0.73 442	0.47 462	0.94 456	0.74 442	0.75 479	0.54 307	0.74 428	0.47 382	1.70 446	0.72 426	0.15 396	0.14 362	0.15 402	0.14 326	0.20 292	0.19 326

SHD	0.72 459	0.77 408	2.36 431	0.45 456	0.40 462	0.71 429	0.32 365	1.02 519	1.25 549	1.07 531	0.84 480	0.90 490	0.73 485	1.09 362	0.98 460	0.21 478	0.18 438	0.20 476	0.21 440	0.32 434	0.31 462

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 353	0.92 458	2.36 431	0.38 391	0.37 444	0.60 303	0.28 297	0.82 354	0.62 325	0.62 416	0.55 317	0.72 418	0.45 359	1.00 353	0.43 316	0.15 396	0.11 291	0.14 372	0.14 326	0.15 169	0.16 271
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TRStereo	0.53 335	0.76 399	2.38 433	0.42 431	0.29 350	0.69 419	0.23 179	1.81 574	0.55 252	0.36 166	0.32 136	0.47 276	0.40 308	0.46 195	0.25 150	0.12 304	0.11 291	0.11 219	0.41 536	0.13 125	0.32 468

MSMD_ROB	1.34 547	0.96 476	2.38 433	0.39 402	0.32 390	1.96 568	0.62 510	0.91 430	1.43 559	2.94 589	2.60 573	4.77 590	1.95 571	2.43 541	1.33 509	0.29 522	0.26 503	0.32 526	0.32 505	0.30 416	0.30 454

LMCR-Stereo	0.52 329	0.71 382	2.39 435	0.40 413	0.21 219	0.74 446	0.31 342	1.02 519	0.64 345	0.61 405	0.63 385	0.39 203	0.51 403	0.62 276	0.42 307	0.19 461	0.09 200	0.12 277	0.09 125	0.23 336	0.12 150

XQC	0.73 468	0.98 488	2.39 435	0.46 461	0.35 425	0.81 481	0.46 454	1.00 507	1.00 524	0.80 491	0.69 432	0.88 486	0.74 490	1.32 388	1.20 497	0.24 502	0.16 406	0.23 494	0.20 433	0.41 504	0.33 476

MIPNet	0.83 499	0.81 425	2.40 437	0.61 525	0.18 157	1.48 548	1.39 576	1.60 569	0.74 442	1.94 569	0.85 484	0.73 422	1.68 565	0.87 343	0.31 227	0.09 81	0.08 129	0.11 219	0.32 505	0.25 364	0.12 150

GMM-Stereo	0.50 299	0.23 59	2.41 438	0.54 500	0.24 279	0.77 464	0.46 454	0.59 188	0.57 267	0.58 373	0.73 453	0.47 276	0.43 347	0.68 299	0.27 170	0.10 177	0.06 23	0.13 336	0.13 298	0.14 149	0.44 519

ICVP	0.46 249	0.29 134	2.41 438	0.33 285	0.22 246	0.59 291	0.55 486	0.75 284	0.50 197	0.44 211	0.60 361	0.49 289	0.35 259	0.53 242	0.37 273	0.16 417	0.16 406	0.14 372	0.11 224	0.15 169	0.15 242
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.44 221	0.30 147	2.42 440	0.32 262	0.17 119	0.58 274	0.22 144	0.77 308	0.59 285	0.47 232	0.42 197	0.55 313	0.38 286	0.49 223	0.47 337	0.12 304	0.09 200	0.12 277	0.11 224	0.13 125	0.16 271

FADNet_RVC	0.81 497	1.14 520	2.42 440	0.30 206	0.24 279	0.71 429	0.24 212	0.95 469	0.61 307	0.44 211	0.56 329	0.59 341	0.42 337	1.52 418	0.68 414	0.94 567	0.96 584	0.28 513	1.00 582	0.90 559	1.36 584

NCC-stereo	0.79 487	0.94 466	2.42 440	0.59 520	0.45 489	1.90 565	0.46 454	0.99 499	0.72 423	0.64 435	0.84 480	0.91 492	0.73 485	1.80 467	1.00 466	0.27 516	0.19 451	0.23 494	0.31 499	0.24 351	0.22 369

Abc-Net	0.79 487	0.94 466	2.42 440	0.59 520	0.45 489	1.90 565	0.46 454	0.99 499	0.72 423	0.64 435	0.84 480	0.91 492	0.73 485	1.80 467	1.00 466	0.27 516	0.19 451	0.23 494	0.31 499	0.24 351	0.22 369
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLG	0.69 443	0.84 435	2.43 444	0.35 333	0.21 219	1.65 558	0.61 505	1.36 558	0.58 278	1.39 558	0.51 270	0.37 189	0.87 510	1.41 399	0.36 267	0.09 81	0.07 44	0.14 372	0.12 264	0.32 434	0.11 113

ADCL	0.99 519	0.79 418	2.43 444	0.39 402	0.32 390	1.50 550	1.90 584	0.92 439	0.97 520	1.26 551	1.27 532	1.00 514	1.42 556	1.14 372	3.31 573	0.17 434	0.14 362	0.22 487	0.21 440	0.30 416	0.22 369

anonymousa	0.48 270	0.46 275	2.44 446	0.29 187	0.34 412	0.61 324	0.25 232	0.66 225	0.54 245	0.53 301	0.77 465	0.73 422	0.46 374	0.33 87	0.31 227	0.10 177	0.09 200	0.12 277	0.29 482	0.10 62	0.19 326

stereogan	0.69 443	0.51 299	2.44 446	0.39 402	0.39 453	1.01 519	0.41 422	0.94 456	0.92 515	0.73 474	0.85 484	1.15 538	0.69 475	1.57 426	0.53 365	0.19 461	0.18 438	0.20 476	0.16 371	0.36 471	0.24 405

DRN-Test	0.64 411	0.43 253	2.44 446	0.39 402	0.44 480	0.80 480	0.41 422	1.02 519	0.78 474	0.80 491	0.63 385	0.69 400	0.56 423	1.79 463	0.69 416	0.15 396	0.12 317	0.17 440	0.16 371	0.18 255	0.17 289

w-ln-seven-2	0.68 438	1.13 518	2.46 449	0.36 352	0.27 328	0.65 388	0.44 444	0.87 397	0.83 492	0.69 457	0.75 459	0.72 418	0.63 459	1.56 422	1.15 489	0.13 334	0.13 341	0.15 402	0.14 326	0.35 465	0.19 326

MM-Stereo_test2	0.38 157	0.28 124	2.46 449	0.43 435	0.15 63	0.50 160	0.25 232	0.47 95	0.38 74	0.33 157	0.26 87	0.23 82	0.22 112	0.34 98	0.29 195	0.08 37	0.09 200	0.09 99	0.10 161	0.36 471	0.22 369

HUF	0.59 381	0.65 362	2.46 449	0.45 456	0.77 549	0.34 37	0.24 212	0.46 81	0.39 86	0.31 144	0.28 98	0.25 109	0.19 81	0.67 296	0.18 22	0.12 304	2.03 595	0.08 40	0.06 13	0.31 425	1.59 590

CIPLG	0.56 361	1.19 530	2.46 449	0.80 543	0.31 382	0.61 324	0.57 495	0.76 297	0.57 267	0.56 344	0.63 385	0.41 217	0.30 228	0.45 186	0.40 299	0.11 246	0.20 462	0.13 336	0.13 298	0.35 465	0.19 326

GANetREF_RVC	0.75 474	1.15 524	2.46 449	0.47 466	0.26 314	0.83 487	0.61 505	0.97 483	0.89 509	0.62 416	0.61 368	0.72 418	0.59 438	2.42 538	0.55 372	0.32 528	0.25 501	0.36 532	0.24 455	0.39 496	0.31 462
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
MSKI-zero shot	0.46 249	0.38 220	2.47 454	0.27 130	0.43 478	0.56 238	0.20 97	0.77 308	0.43 131	0.60 396	0.51 270	0.44 246	0.17 41	0.68 299	0.21 78	0.09 81	0.29 514	0.09 99	0.32 505	0.14 149	0.10 88

Wz-Net-LNSev	0.59 381	0.96 476	2.47 454	0.34 316	0.37 444	0.79 473	0.44 444	0.86 388	0.77 469	0.61 405	0.67 415	0.79 450	0.56 423	0.64 281	0.62 398	0.15 396	0.14 362	0.12 277	0.12 264	0.18 255	0.19 326

PFNet	0.60 387	0.33 176	2.47 454	0.41 420	0.55 514	0.62 344	0.27 279	0.61 202	0.63 337	0.61 405	0.56 329	0.45 255	0.32 244	1.88 489	1.14 487	0.28 520	0.09 200	0.12 277	0.16 371	0.26 384	0.20 342

UGAM-zero	0.63 407	0.39 229	2.49 457	0.30 206	0.49 500	0.67 401	0.19 78	0.91 430	0.45 150	0.77 486	0.45 214	1.16 540	0.82 501	2.05 507	0.29 195	0.09 81	0.15 388	0.09 99	0.44 540	0.11 84	0.22 369

DCVSM-stereo	0.49 288	0.29 134	2.49 457	0.29 187	0.22 246	0.53 198	0.52 474	0.58 180	0.49 187	0.69 457	0.46 222	0.79 450	0.48 391	0.53 242	0.42 307	0.13 334	0.14 362	0.15 402	0.12 264	0.20 292	0.20 342

WAO-7	1.48 557	1.63 561	2.49 457	0.93 553	0.75 545	1.72 561	1.10 561	1.84 576	1.96 579	1.43 561	2.54 571	1.97 563	1.61 564	3.06 572	2.08 544	0.69 557	0.66 565	0.94 567	0.74 571	0.80 556	0.69 547

LL-Strereo	0.72 459	1.29 541	2.49 457	0.36 352	0.45 489	0.55 221	0.32 365	0.93 447	0.71 413	0.67 448	0.58 343	0.85 474	0.79 497	2.67 559	0.46 328	0.10 177	0.18 438	0.14 372	0.12 264	0.40 501	0.42 516

FCDSN-DC	1.29 544	0.54 310	2.50 461	0.47 466	0.41 469	1.12 534	0.60 501	1.10 538	1.27 551	2.23 577	2.87 578	3.67 581	3.12 586	2.39 535	1.69 528	0.30 525	0.26 503	0.31 522	0.30 492	0.35 465	0.38 500
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 547	1.70 569	2.50 461	0.56 509	0.40 462	2.15 576	0.99 551	1.24 552	1.26 550	1.02 527	1.10 523	1.29 545	0.88 514	3.10 574	1.08 478	1.66 587	0.83 580	0.68 557	0.88 577	1.57 580	1.80 593

SGM_RVC	1.89 567	0.92 458	2.50 461	0.96 557	0.93 558	1.63 556	1.37 574	1.52 566	12.43 600	1.85 568	1.69 551	2.40 571	1.74 568	2.81 567	1.71 529	0.53 545	0.47 552	0.42 541	0.47 542	0.74 550	0.74 550
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SQANet	0.80 489	1.58 559	2.53 464	0.76 539	0.83 550	0.76 456	0.36 393	0.83 360	0.64 345	0.63 425	0.69 432	0.73 422	0.51 403	1.21 377	0.53 365	0.77 563	0.29 514	0.59 552	0.29 482	0.86 558	0.61 541

CrosDoStereo	0.94 514	0.37 210	2.53 464	0.25 82	0.32 390	0.54 206	3.76 597	0.72 257	0.60 290	0.70 463	1.40 542	0.53 303	1.49 558	1.78 459	3.09 567	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.21 306	0.11 113

DeepStereo_LL	0.94 514	0.37 210	2.53 464	0.25 82	0.32 390	0.54 206	3.76 597	0.72 257	0.60 290	0.70 463	1.40 542	0.53 303	1.49 558	1.78 459	3.09 567	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.21 306	0.11 113

Nwc_Net	0.68 438	0.83 433	2.53 464	0.41 420	0.39 453	0.77 464	0.38 408	1.01 516	0.70 403	0.60 396	0.99 509	0.98 509	0.68 473	1.41 399	0.63 400	0.23 494	0.15 388	0.23 494	0.25 462	0.23 336	0.18 309

AnyNet_C32	1.00 522	1.33 548	2.53 464	0.49 476	0.54 511	1.15 538	1.14 564	0.91 430	0.89 509	1.11 534	0.95 503	0.87 482	0.93 518	1.50 415	4.07 582	0.21 478	0.20 462	0.25 506	0.24 455	0.38 486	0.33 476

MFMNet_re	0.92 512	1.28 540	2.53 464	0.82 547	0.76 548	0.90 505	0.75 532	0.98 487	1.04 529	1.03 528	1.05 520	0.84 470	0.94 521	0.83 335	0.72 426	0.68 556	0.60 561	0.63 554	0.60 563	0.77 554	0.74 550

w-ln-seven	0.74 471	1.05 506	2.54 470	0.37 375	0.34 412	1.03 522	0.47 462	1.00 507	1.08 535	0.90 514	0.85 484	0.85 474	0.57 429	1.37 393	1.26 504	0.14 377	0.13 341	0.16 421	0.15 351	0.31 425	0.20 342

gwcnet-sp	0.49 288	0.43 253	2.54 470	0.31 233	0.22 246	0.67 401	0.31 342	0.78 323	0.65 359	0.58 373	0.47 228	0.46 268	0.43 347	0.76 323	0.46 328	0.11 246	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.15 169	0.14 207

scenet	0.49 288	0.43 253	2.54 470	0.31 233	0.22 246	0.67 401	0.31 342	0.78 323	0.65 359	0.58 373	0.47 228	0.46 268	0.43 347	0.76 323	0.46 328	0.11 246	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.15 169	0.14 207

ssnet	0.49 288	0.43 253	2.54 470	0.31 233	0.22 246	0.67 401	0.31 342	0.78 323	0.65 359	0.58 373	0.47 228	0.46 268	0.43 347	0.76 323	0.46 328	0.11 246	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.15 169	0.14 207

NVStereoNet_ROB	1.16 535	0.95 473	2.54 470	0.58 515	0.55 514	0.78 469	0.63 512	1.00 507	1.08 535	1.03 528	4.07 591	1.48 554	1.22 541	2.88 569	1.27 505	0.50 544	0.46 549	0.54 549	0.62 564	0.50 529	0.63 544
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TCMNet	0.66 426	0.85 439	2.55 475	0.50 480	0.52 508	0.72 435	0.39 413	0.87 397	0.72 423	0.58 373	0.68 423	0.63 356	0.46 374	1.70 446	0.63 400	0.18 446	0.18 438	0.23 494	0.18 403	0.38 486	0.27 432

DispNO	0.67 431	0.98 488	2.58 476	0.31 233	0.27 328	0.59 291	0.29 321	0.83 360	0.68 385	0.53 301	0.79 470	0.83 465	0.47 382	2.46 543	0.68 414	0.12 304	0.10 243	0.19 467	0.31 499	0.16 206	0.17 289

ASMatch	0.60 387	0.43 253	2.58 476	0.91 551	0.36 433	0.56 238	0.25 232	0.52 138	0.61 307	0.47 232	1.21 529	0.47 276	0.66 468	1.34 390	0.94 454	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.10 62	0.16 271

testlalala2	0.44 221	0.28 124	2.59 478	0.64 528	0.56 517	0.57 256	0.20 97	0.78 323	0.52 213	0.40 186	0.39 184	0.45 255	0.21 103	0.27 29	0.22 99	0.09 81	0.10 243	0.08 40	0.29 482	0.12 95	0.10 88

aanetorigin	0.77 481	0.80 420	2.59 478	0.43 435	0.44 480	0.58 274	1.01 556	0.57 174	0.68 385	1.53 564	1.23 530	0.81 457	1.08 534	1.07 360	1.07 477	0.18 446	0.15 388	0.17 440	0.21 440	0.54 536	0.30 454

iResNet	0.51 316	0.76 399	2.59 478	0.41 420	0.17 119	0.64 374	0.27 279	0.82 354	0.70 403	0.57 355	0.64 401	0.43 235	0.36 265	0.70 310	0.52 361	0.10 177	0.07 44	0.09 99	0.08 94	0.21 306	0.13 187

HHNet	0.60 387	0.65 362	2.60 481	0.36 352	0.25 297	0.64 374	0.61 505	0.64 217	0.62 325	0.55 332	1.13 526	0.32 167	0.60 442	0.42 159	1.79 533	0.15 396	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.18 255	0.15 242

z-mn7	0.80 489	1.52 556	2.62 482	0.36 352	0.28 342	1.01 519	0.48 466	0.90 418	1.29 553	0.69 457	1.35 541	0.85 474	0.59 438	2.03 504	1.09 480	0.14 377	0.12 317	0.14 372	0.12 264	0.32 434	0.20 342

4D-IteraStereo	0.44 221	0.96 476	2.63 483	0.27 130	0.30 363	0.45 112	0.25 232	0.52 138	0.50 197	0.40 186	0.31 130	0.40 211	0.19 81	0.35 104	0.32 238	0.09 81	0.06 23	0.12 277	0.11 224	0.19 276	0.30 454

DMCA-RVC	0.62 400	0.96 476	2.63 483	0.36 352	0.90 555	0.56 238	0.31 342	0.69 241	0.57 267	0.68 455	0.52 284	0.59 341	0.56 423	1.23 381	0.53 365	0.16 417	0.38 536	0.20 476	0.15 351	0.20 292	0.15 242

STrans-v2	0.67 431	0.56 321	2.64 485	0.27 130	0.23 266	0.57 256	0.33 373	0.96 474	0.69 394	0.92 517	0.85 484	0.89 488	0.93 518	1.83 472	1.21 499	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.09 125	0.11 84	0.12 150

CBMV	0.71 456	0.76 399	2.64 485	0.33 285	0.20 205	0.78 469	0.79 536	0.98 487	0.78 474	0.85 509	0.71 446	0.86 480	1.10 536	1.46 406	0.62 398	0.18 446	0.20 462	0.21 484	0.19 423	0.25 364	0.33 476
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.48 270	0.40 234	2.65 487	0.29 187	0.23 266	0.60 303	0.31 342	0.83 360	0.75 455	0.47 232	0.36 163	0.53 303	0.42 337	0.53 242	0.39 291	0.09 81	0.18 438	0.12 277	0.11 224	0.16 206	0.19 326

TransformOpticalFlow	0.64 411	0.56 321	2.66 488	0.44 442	0.26 314	0.62 344	0.28 297	0.83 360	0.71 413	0.76 482	0.74 456	0.91 492	0.85 506	1.83 472	0.81 443	0.10 177	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.11 84	0.12 150

WCMA_ROB	1.12 529	0.83 433	2.66 488	0.58 515	0.34 412	1.17 540	0.71 527	0.93 447	0.94 516	1.74 567	2.63 575	3.09 577	1.71 567	1.70 446	1.84 535	0.26 511	0.21 471	0.20 476	0.21 440	0.28 400	0.43 517

MyStereo06	0.54 341	0.41 241	2.68 490	0.30 206	0.23 266	0.60 303	0.30 329	0.81 347	0.44 135	0.84 505	0.52 284	0.78 445	0.58 435	0.48 212	1.10 481	0.09 81	0.17 427	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.20 342

IPLGR	0.54 341	0.56 321	2.68 490	0.36 352	0.18 157	0.62 344	0.54 483	1.02 519	0.64 345	0.73 474	0.46 222	0.47 276	0.45 359	1.12 369	0.29 195	0.09 81	0.08 129	0.11 219	0.09 125	0.19 276	0.12 150

CBMV_ROB	0.76 477	0.42 248	2.68 490	0.33 285	0.22 246	0.74 446	0.47 462	0.96 474	0.76 464	1.04 530	0.96 504	0.88 486	0.93 518	2.06 508	1.19 496	0.22 491	0.24 488	0.27 510	0.25 462	0.25 364	0.28 438

IMH	2.02 571	2.15 592	2.69 493	1.68 577	1.12 572	1.66 559	0.92 547	2.10 580	1.92 577	1.32 553	2.66 576	2.21 568	1.69 566	5.78 592	1.68 527	5.54 599	0.96 584	1.31 581	0.71 570	1.32 578	0.99 573

SDNR	1.22 541	0.80 420	2.71 494	0.33 285	1.48 582	1.98 571	0.23 179	1.93 578	2.44 582	0.89 512	2.52 570	1.36 549	0.51 403	3.65 582	1.93 536	0.30 525	0.31 520	0.22 487	0.16 371	0.33 443	0.36 490

APVNet	0.70 447	0.67 370	2.71 494	0.38 391	0.36 433	0.85 493	0.43 433	0.91 430	0.68 385	0.55 332	0.69 432	0.75 434	0.55 419	2.31 526	0.78 437	0.17 434	0.17 427	0.24 501	0.19 423	0.33 443	0.23 393

PAM	0.70 447	0.35 198	2.72 496	0.56 509	0.62 535	1.08 532	0.53 478	0.85 378	0.44 135	0.93 519	0.92 496	1.24 543	0.68 473	0.64 281	1.01 470	0.10 177	0.19 451	0.10 153	0.48 543	0.14 149	0.38 500

MyStereo05	0.49 288	0.41 241	2.72 496	0.30 206	0.23 266	0.60 303	0.30 329	0.82 354	0.77 469	0.52 291	0.37 166	0.51 295	0.42 337	0.52 236	0.38 280	0.09 81	0.17 427	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.20 342

otaku	1.03 525	1.68 567	2.72 496	0.95 555	0.73 544	1.03 522	0.59 499	0.99 499	0.86 498	0.69 457	1.61 548	0.98 509	0.64 461	1.46 406	1.14 487	0.95 568	0.46 549	0.72 559	0.40 533	1.24 573	0.78 555

RainbowNet	1.15 533	1.78 573	2.72 496	1.12 565	0.91 556	1.06 525	0.76 534	1.16 548	1.13 543	0.75 479	0.97 506	1.09 530	0.80 498	1.60 433	1.21 499	1.17 577	1.26 588	1.01 572	0.57 558	1.13 567	0.88 565

IPLGR_C	0.58 373	1.25 537	2.72 496	0.80 543	0.31 382	0.60 303	0.61 505	0.76 297	0.58 278	0.56 344	0.62 373	0.41 217	0.31 237	0.43 162	0.40 299	0.11 246	0.22 477	0.13 336	0.15 351	0.35 465	0.19 326

PAM_32	0.70 447	0.35 198	2.73 501	0.54 500	0.61 533	1.07 530	0.43 433	0.84 371	0.49 187	0.90 514	0.91 494	1.23 542	0.77 496	0.65 292	1.10 481	0.10 177	0.19 451	0.10 153	0.49 545	0.15 169	0.38 500

Syn2CoEx	0.70 447	1.07 511	2.74 502	0.43 435	0.30 363	0.64 374	0.42 426	0.99 499	0.78 474	0.62 416	0.78 467	0.74 428	0.72 482	1.92 496	0.61 396	0.20 471	0.17 427	0.19 467	0.15 351	0.29 405	0.22 369

ADCMid	0.96 518	1.32 546	2.74 502	0.38 391	0.35 425	0.99 515	0.58 497	0.94 456	0.86 498	1.23 547	1.01 512	1.01 515	1.00 526	1.05 359	3.97 580	0.21 478	0.19 451	0.42 541	0.32 505	0.40 501	0.29 444

Select-FE	0.65 420	0.67 370	2.76 504	0.49 476	0.55 514	0.79 473	0.16 43	0.90 418	0.53 232	0.84 505	0.55 317	0.91 492	0.75 491	0.57 254	1.16 491	0.11 246	0.18 438	0.11 219	0.49 545	0.14 149	0.31 462

MyStereo8	0.54 341	0.80 420	2.76 504	0.32 262	0.33 403	0.71 429	0.20 97	0.87 397	0.57 267	0.51 282	0.59 346	0.50 292	0.33 249	0.68 299	0.55 372	0.10 177	0.29 514	0.10 153	0.13 298	0.21 306	0.34 480

G-Net	0.99 519	0.64 355	2.76 504	0.57 513	0.67 538	2.03 572	0.72 530	0.76 297	0.67 383	1.14 537	2.56 572	1.30 548	1.02 528	1.48 414	1.74 531	0.25 507	0.24 488	0.24 501	0.26 470	0.37 479	0.31 462

ACRE	0.56 361	1.14 520	2.77 507	0.76 539	0.28 342	0.60 303	0.56 491	0.76 297	0.58 278	0.55 332	0.62 373	0.41 217	0.29 220	0.44 171	0.39 291	0.11 246	0.19 451	0.13 336	0.14 326	0.36 471	0.18 309

pmcnn	1.32 545	1.05 506	2.77 507	0.74 538	1.43 577	0.72 435	0.56 491	0.96 474	0.91 512	0.99 524	2.92 581	6.01 595	0.70 477	2.38 532	3.32 574	0.13 334	0.10 243	0.08 40	0.06 13	0.34 454	0.22 369

HH	0.49 288	0.49 290	2.78 509	0.50 480	0.41 469	0.38 65	0.23 179	0.72 257	0.38 74	0.63 425	0.48 240	0.87 482	0.41 319	0.64 281	0.21 78	0.09 81	0.17 427	0.10 153	0.09 125	0.16 206	0.12 150

HanStereo	0.49 288	0.49 290	2.78 509	0.50 480	0.41 469	0.38 65	0.23 179	0.72 257	0.38 74	0.63 425	0.48 240	0.87 482	0.41 319	0.64 281	0.21 78	0.09 81	0.17 427	0.10 153	0.09 125	0.16 206	0.12 150

FC-DCNN v2	1.54 560	0.58 326	2.80 511	0.44 442	0.39 453	2.05 573	0.66 515	1.90 577	1.84 576	2.79 587	2.97 582	4.41 588	3.07 584	2.65 556	2.30 554	0.29 522	0.26 503	0.31 522	0.30 492	0.32 434	0.38 500

Ntro	1.00 522	1.68 567	2.80 511	0.95 555	0.85 551	1.06 525	0.53 478	0.98 487	0.90 511	0.62 416	0.76 462	0.93 498	0.66 468	1.66 440	0.98 460	0.99 571	0.45 547	0.75 560	0.40 533	1.19 569	0.75 552

UNet	0.54 341	0.44 264	2.83 513	0.31 233	0.33 403	0.74 446	0.27 279	0.82 354	0.61 307	0.53 301	0.54 307	0.72 418	0.54 413	0.78 331	0.56 380	0.11 246	0.09 200	0.13 336	0.11 224	0.14 149	0.12 150

ACV-stereo	0.66 426	0.76 399	2.86 514	0.32 262	0.25 297	1.01 519	0.60 501	0.59 188	0.52 213	0.41 195	0.45 214	1.55 557	0.94 521	1.40 398	0.69 416	0.14 377	0.13 341	0.12 277	0.11 224	0.20 292	0.19 326

ELAS	1.39 552	0.79 418	2.86 514	0.53 495	0.50 501	2.81 583	2.20 587	1.61 570	1.50 563	2.28 579	2.35 567	1.82 561	2.13 573	1.73 451	2.22 550	0.35 533	0.37 532	0.35 530	0.35 515	0.49 527	0.47 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FAT-Stereo	0.70 447	0.54 310	2.88 516	0.36 352	0.29 350	0.62 344	0.54 483	0.97 483	0.87 501	0.76 482	0.92 496	0.94 502	0.80 498	1.84 477	0.57 384	0.18 446	0.19 451	0.17 440	0.16 371	0.22 323	0.25 414

FC-DCNN	1.49 558	0.59 328	2.88 516	0.44 442	0.39 453	1.97 570	0.66 515	1.67 571	1.70 569	2.72 586	2.89 579	4.22 584	2.97 583	2.55 551	2.19 549	0.29 522	0.26 503	0.31 522	0.30 492	0.32 434	0.39 506

SPS-STEREO	1.07 528	1.13 518	2.88 516	0.65 531	0.69 541	0.99 515	0.68 521	1.05 531	0.87 501	1.36 554	1.23 530	1.46 553	0.94 521	1.87 481	1.72 530	0.66 555	0.61 562	0.58 550	0.57 558	0.65 544	0.77 554
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.80 579	2.14 590	2.89 519	1.91 585	1.04 566	3.98 589	0.96 549	3.26 591	6.17 593	2.15 575	3.37 586	3.31 579	2.41 577	11.84 601	2.03 542	2.05 591	1.86 592	1.54 587	0.92 578	1.22 570	0.87 563

ktn	4.35 590	2.10 587	2.89 519	1.80 581	1.49 583	2.13 575	1.41 579	2.26 581	12.72 601	11.41 603	16.43 607	11.15 603	3.75 587	4.36 589	3.18 571	1.82 589	0.98 586	1.73 593	1.21 587	2.97 594	1.27 582

Venus	2.80 579	2.14 590	2.89 519	1.91 585	1.04 566	3.98 589	0.96 549	3.26 591	6.17 593	2.15 575	3.37 586	3.31 579	2.41 577	11.84 601	2.03 542	2.05 591	1.86 592	1.54 587	0.92 578	1.22 570	0.87 563

GwcNet-ADL	0.50 299	0.74 396	2.90 522	0.31 233	0.20 205	0.58 274	0.29 321	0.87 397	0.64 345	0.47 232	0.47 228	0.56 325	0.33 249	0.46 195	0.46 328	0.13 334	0.12 317	0.09 99	0.09 125	0.14 149	0.21 354

IGEV-FE	0.53 335	0.34 189	2.91 523	0.32 262	0.18 157	0.54 206	0.21 118	0.72 257	0.42 120	0.81 497	0.51 270	0.70 410	0.41 319	0.48 212	1.13 485	0.09 81	0.15 388	0.10 153	0.35 515	0.19 276	0.09 60

IGEV_Zeroshot_test	0.53 335	0.33 176	2.91 523	0.32 262	0.18 157	0.54 206	0.21 118	0.72 257	0.42 120	0.81 497	0.51 270	0.71 415	0.41 319	0.48 212	1.13 485	0.09 81	0.15 388	0.10 153	0.35 515	0.19 276	0.09 60

DeepPrunerF	0.86 503	0.86 442	2.91 523	0.45 456	0.50 501	0.64 374	0.48 466	1.14 544	2.64 585	0.63 425	0.61 368	0.65 370	0.62 456	2.21 521	1.31 507	0.23 494	0.19 451	0.30 521	0.28 478	0.36 471	0.25 414

MANE	2.90 582	1.14 520	2.96 526	1.03 559	1.01 563	5.01 593	2.45 590	5.36 597	6.88 597	3.58 592	4.76 595	5.99 594	4.99 591	4.23 587	4.61 588	0.56 550	0.67 566	0.44 544	0.78 573	0.51 531	1.03 576

iResNetv2_ROB	0.59 381	1.43 552	2.96 526	0.40 413	0.22 246	0.58 274	0.28 297	0.91 430	0.73 438	0.57 355	0.63 385	0.60 347	0.41 319	0.74 318	0.35 264	0.11 246	0.08 129	0.10 153	0.07 64	0.43 512	0.17 289

NaN_ROB	1.14 531	0.94 466	2.96 526	0.53 495	0.56 517	1.13 536	0.99 551	0.98 487	1.00 524	1.09 533	0.87 488	0.77 441	1.06 533	5.90 593	2.72 561	0.16 417	0.23 485	0.16 421	0.24 455	0.22 323	0.36 490

MADNet++	2.79 578	2.11 589	2.97 529	2.49 589	2.28 589	2.95 584	2.31 589	2.67 584	2.47 583	3.03 590	3.13 584	2.70 574	2.92 580	4.10 586	4.48 586	2.68 594	2.24 598	3.04 600	2.44 597	2.37 590	2.34 594

ADCS	1.05 527	1.36 551	2.98 530	0.42 431	0.36 433	0.96 512	0.81 540	1.06 532	1.12 541	1.25 548	0.97 506	1.08 528	0.90 516	1.25 385	4.86 589	0.21 478	0.21 471	0.22 487	0.23 453	0.36 471	0.38 500

test_xeample3	0.46 249	0.34 189	2.99 531	0.37 375	0.16 90	0.49 152	0.33 373	1.06 532	0.44 135	0.25 104	0.23 62	0.24 96	0.25 157	0.49 223	0.56 380	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.40 533	0.17 228	0.26 424

zh-mn7	0.80 489	1.54 557	3.00 532	0.35 333	0.27 328	0.72 435	0.41 422	0.93 447	1.11 540	1.00 525	1.28 533	0.75 434	0.57 429	1.87 481	1.18 494	0.16 417	0.13 341	0.14 372	0.14 326	0.26 384	0.21 354

MeshStereo	1.21 538	1.15 524	3.01 533	0.34 316	0.28 342	1.10 533	0.69 523	1.35 557	1.01 526	2.71 585	2.41 569	2.96 575	1.45 557	2.80 566	1.40 515	0.22 491	0.22 477	0.22 487	0.19 423	0.50 529	0.26 424
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
GASNet	0.73 468	1.47 554	3.04 534	0.47 466	0.33 403	0.57 256	0.34 378	0.91 430	0.75 455	0.58 373	0.58 343	0.74 428	0.55 419	2.03 504	0.65 407	0.21 478	0.15 388	0.19 467	0.17 390	0.51 531	0.28 438

CSAN	1.25 542	1.12 515	3.04 534	0.51 485	0.37 444	1.06 525	1.15 565	1.22 549	1.08 535	1.17 543	1.91 556	1.04 522	1.31 546	5.96 594	2.43 557	0.26 511	0.22 477	0.24 501	0.24 455	0.31 425	0.30 454

FINET	0.65 420	0.95 473	3.06 536	0.35 333	0.40 462	0.58 274	0.48 466	0.92 439	1.10 538	0.57 355	0.68 423	0.47 276	0.44 355	1.15 374	0.60 393	0.23 494	0.21 471	0.17 440	0.15 351	0.26 384	0.25 414

rrr	0.46 249	0.34 189	3.08 537	0.27 130	0.16 90	0.45 112	0.28 297	1.09 537	0.51 205	0.24 85	0.21 41	0.26 123	0.25 157	0.64 281	0.52 361	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.29 482	0.16 206	0.25 414

Wz-Net-TNSev	0.91 510	1.73 571	3.08 537	0.36 352	0.31 382	1.00 518	0.71 527	1.06 532	0.97 520	0.71 467	0.72 451	1.09 530	0.87 510	2.42 538	1.59 523	0.20 471	0.20 462	0.16 421	0.20 433	0.44 520	0.35 482

zh-sn7	0.89 508	1.73 571	3.09 539	0.39 402	0.30 363	0.82 484	0.63 512	0.96 474	0.87 501	0.79 490	1.12 524	0.84 470	0.87 510	2.42 538	1.63 525	0.16 417	0.17 427	0.16 421	0.16 371	0.34 454	0.29 444

fast-acv-ft	0.63 407	0.88 449	3.10 540	0.38 391	0.30 363	0.79 473	0.48 466	0.69 241	0.72 423	0.58 373	0.78 467	0.76 439	0.60 442	0.67 296	0.73 429	0.15 396	0.15 388	0.18 461	0.17 390	0.37 479	0.16 271

ARAFT	0.60 387	1.23 534	3.10 540	0.28 155	0.16 90	0.64 374	0.36 393	0.90 418	0.67 383	0.61 405	0.49 257	0.55 313	0.31 237	1.24 384	0.32 238	0.10 177	0.08 129	0.14 372	0.13 298	0.37 479	0.21 354

Wz-Net-SNSev	0.76 477	1.32 546	3.11 542	0.40 413	0.31 382	0.71 429	0.60 501	0.98 487	0.87 501	0.67 448	0.83 477	0.96 505	0.60 442	1.67 442	0.97 458	0.16 417	0.15 388	0.16 421	0.17 390	0.36 471	0.24 405

GwcNet	0.69 443	0.71 382	3.12 543	0.36 352	0.45 489	0.81 481	0.44 444	0.86 388	0.84 495	0.60 396	0.74 456	0.82 462	0.49 398	1.65 439	0.66 408	0.16 417	0.15 388	0.15 402	0.15 351	0.31 425	0.24 405

LVE	1.96 569	2.17 593	3.14 544	1.68 577	1.80 587	1.63 556	1.03 557	2.34 582	2.81 586	1.25 548	2.89 579	4.24 586	1.29 543	2.79 565	1.44 517	2.85 595	0.91 583	1.18 575	1.46 590	1.23 572	1.10 578

ADCP+	0.94 514	1.12 515	3.14 544	0.34 316	0.39 453	1.06 525	0.79 536	0.89 412	0.80 482	0.66 444	0.67 415	0.85 474	1.55 561	0.93 345	4.55 587	0.13 334	0.11 291	0.16 421	0.15 351	0.26 384	0.25 414

TorneroNet	5.50 593	1.92 583	3.16 546	1.47 575	1.25 576	14.07 602	1.06 559	4.90 596	20.99 616	10.17 600	16.48 608	11.88 605	6.93 596	3.34 578	4.20 584	1.30 581	0.69 572	1.45 586	0.86 576	2.61 592	1.20 580

MFN_U_SF_RVC	1.55 561	2.39 594	3.16 546	0.65 531	0.41 469	1.12 534	0.46 454	1.23 551	1.33 554	1.61 565	1.20 528	1.43 552	0.98 525	1.76 456	1.97 538	1.90 590	1.80 590	1.98 594	2.15 595	1.63 581	1.77 592

FADNet-RVC-Resample	0.67 431	1.16 529	3.16 546	0.37 375	0.29 350	0.62 344	0.38 408	0.86 388	0.63 337	0.51 282	0.50 265	0.57 331	0.45 359	1.57 426	0.49 348	0.24 502	0.32 526	0.23 494	0.19 423	0.27 394	0.62 542

DGSMNet	2.89 581	0.63 351	3.18 549	3.43 594	4.17 594	2.57 582	6.98 601	0.97 483	0.83 492	0.56 344	1.86 555	0.79 450	0.62 456	1.64 438	1.39 513	4.61 598	5.01 602	5.17 603	4.71 602	4.44 599	4.19 599

HBP-ISP	0.76 477	1.30 542	3.19 550	0.35 333	0.26 314	0.85 493	0.54 483	1.03 526	0.72 423	0.80 491	0.69 432	0.68 393	0.83 502	2.04 506	0.44 322	0.23 494	0.24 488	0.29 520	0.25 462	0.28 400	0.24 405

ADLNet2	0.68 438	0.84 435	3.19 550	0.33 285	0.36 433	0.64 374	0.37 401	0.89 412	0.79 479	0.54 314	0.65 410	0.93 498	0.48 391	2.07 510	0.56 380	0.13 334	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.33 443	0.18 309

ELAS_RVC	1.37 551	0.78 416	3.21 552	0.55 507	0.50 501	1.49 549	2.48 591	1.48 563	1.71 570	2.13 574	2.09 559	2.07 565	2.56 579	1.90 491	2.02 541	0.35 533	0.36 530	0.37 536	0.34 512	0.49 527	0.47 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.49 558	1.90 581	3.22 553	1.09 562	0.54 511	1.71 560	1.73 582	1.49 564	1.53 564	1.44 562	1.80 553	1.82 561	1.30 545	3.34 578	1.76 532	1.07 574	0.56 559	0.97 570	0.58 561	1.38 579	0.65 545

ACVNet_2	1.42 555	1.81 574	3.23 554	1.08 561	0.92 557	1.32 542	0.85 542	1.49 564	1.69 568	1.19 546	1.73 552	2.13 566	1.03 529	2.50 547	1.40 515	0.91 565	0.53 557	1.00 571	0.55 552	2.11 588	0.85 560

Consistency-Raft	0.88 506	0.93 464	3.23 554	0.99 558	0.64 536	0.77 464	0.55 486	0.98 487	0.97 520	0.61 405	1.03 516	0.65 370	1.05 531	0.79 332	1.38 512	0.44 539	0.46 549	0.51 548	0.58 561	0.65 544	0.47 523

TorneroNet-64	2.65 575	1.83 575	3.30 556	1.46 574	1.20 573	3.89 588	0.99 551	3.51 595	6.71 596	2.56 582	4.60 593	4.22 584	3.85 589	3.33 577	3.14 570	1.19 578	0.65 564	1.39 584	0.79 574	3.31 595	1.15 579

edge stereo	0.81 497	0.73 393	3.30 556	0.37 375	1.21 574	0.62 344	0.39 413	0.93 447	0.79 479	0.80 491	0.88 491	1.14 537	0.71 479	2.18 519	0.71 421	0.21 478	0.20 462	0.26 509	0.18 403	0.38 486	0.26 424

notaker	2.66 576	2.07 586	3.31 558	2.61 591	1.43 577	1.76 563	1.11 562	2.76 586	1.79 573	2.26 578	11.53 604	3.96 582	4.29 590	3.09 573	2.76 563	1.55 586	0.88 582	1.70 592	1.07 584	2.00 587	1.35 583

SANet	1.20 537	1.21 532	3.33 559	0.38 391	0.27 328	1.73 562	0.85 542	1.10 538	2.49 584	1.16 538	1.83 554	1.72 560	1.50 560	2.37 529	2.84 564	0.18 446	0.16 406	0.16 421	0.15 351	0.32 434	0.32 468

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 395	0.61 334	3.35 560	0.33 285	0.58 522	0.66 395	0.20 97	0.98 487	0.55 252	0.73 474	0.52 284	0.99 512	0.65 463	0.58 258	0.29 195	0.10 177	0.16 406	0.10 153	0.41 536	0.29 405	0.20 342

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 447	0.65 362	3.45 561	0.50 480	0.60 529	0.75 452	0.23 179	0.96 474	0.60 290	0.76 482	1.30 536	0.81 457	0.60 442	0.57 254	0.82 444	0.10 177	0.16 406	0.11 219	0.43 539	0.31 425	0.22 369

PA-Net	0.84 501	1.00 495	3.49 562	0.63 527	0.40 462	0.70 426	0.52 474	0.86 388	0.84 495	0.52 291	0.59 346	0.70 410	0.54 413	2.35 528	2.23 551	0.17 434	0.27 510	0.19 467	0.28 478	0.22 323	0.36 490
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XX-Stereo	0.55 353	0.54 310	3.50 563	0.48 474	0.39 453	0.54 206	0.17 53	0.89 412	0.40 99	0.44 211	0.65 410	0.85 474	0.19 81	0.77 327	0.21 78	0.10 177	0.14 362	0.10 153	0.32 505	0.17 228	0.14 207

SGM-ForestM	2.98 583	1.70 569	3.52 564	0.67 533	0.47 497	5.18 594	3.36 595	3.30 593	2.86 588	4.44 594	3.79 590	9.80 601	5.50 594	6.29 595	6.52 595	0.27 516	0.36 530	0.24 501	0.27 475	0.38 486	0.58 539

SGM-Forest	1.04 526	0.42 248	3.59 565	0.41 420	0.32 390	1.05 524	1.32 572	0.94 456	0.83 492	1.16 538	2.23 566	1.03 519	1.39 554	2.49 546	2.35 555	0.21 478	0.21 471	0.20 476	0.19 423	0.23 336	0.32 468
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	0.92 512	1.31 543	3.76 566	0.41 420	0.36 433	0.86 495	0.71 527	1.00 507	1.06 533	0.82 502	0.92 496	1.06 526	1.05 531	2.16 518	1.61 524	0.19 461	0.13 341	0.15 402	0.16 371	0.32 434	0.28 438

SGM+DAISY	1.83 566	1.43 552	3.81 567	0.87 548	1.01 563	2.38 580	2.53 592	1.36 558	1.75 571	2.92 588	3.22 585	2.65 573	2.93 581	2.22 524	3.10 569	0.72 558	0.69 572	0.63 554	0.62 564	0.77 554	0.98 568

MDST_ROB	1.17 536	0.42 248	3.87 568	0.54 500	0.44 480	4.11 591	0.58 497	1.31 556	0.84 495	2.12 571	1.12 524	0.98 509	0.71 479	4.24 588	0.99 465	0.16 417	0.14 362	0.19 467	0.17 390	0.18 255	0.35 482

S-Stereo	0.80 489	0.69 377	3.89 569	0.39 402	0.37 444	0.69 419	0.70 526	0.94 456	0.98 523	0.62 416	0.91 494	0.83 465	0.60 442	2.37 529	0.66 408	0.18 446	0.21 471	0.17 440	0.18 403	0.30 416	0.35 482

JetBlue	1.78 564	1.63 561	3.92 570	0.73 536	1.21 574	4.38 592	3.35 594	1.59 568	1.20 546	1.26 551	1.52 547	2.37 570	1.88 570	3.23 576	3.00 565	0.53 545	0.47 552	0.48 547	0.49 545	1.29 575	0.97 567

Dean	1.79 565	1.83 575	3.92 570	1.29 570	1.07 569	1.55 552	1.00 554	1.95 579	2.33 581	1.47 563	4.19 592	4.26 587	1.33 549	2.21 521	1.48 519	1.14 576	0.68 570	1.18 575	0.74 571	1.24 573	0.98 568

ADCPNet	0.99 519	0.99 493	3.93 572	0.37 375	0.68 540	1.36 544	0.62 510	0.87 397	0.76 464	0.78 488	0.81 471	1.08 528	1.18 540	1.14 372	2.49 558	0.21 478	0.69 572	0.21 484	0.95 580	0.29 405	0.37 497

ACVNet_1	1.33 546	1.91 582	4.03 573	1.09 562	0.88 553	1.19 541	0.66 515	1.24 552	1.17 544	0.94 520	0.96 504	3.09 577	1.04 530	2.37 529	1.11 484	1.04 572	0.48 555	1.03 573	0.48 543	1.12 566	0.83 557

EDNetEfficient	1.27 543	0.70 380	4.05 574	0.64 528	0.98 559	0.94 510	1.40 577	0.85 378	1.75 571	2.34 580	1.33 539	1.05 524	2.21 575	1.58 430	4.15 583	0.15 396	0.19 451	0.14 372	0.27 475	0.38 486	0.32 468

ACVNet-4b	1.93 568	1.85 577	4.10 575	1.07 560	0.86 552	1.15 538	0.53 478	1.06 532	1.12 541	0.64 435	1.09 522	1.99 564	0.70 477	2.20 520	9.86 602	5.62 600	0.41 546	1.03 573	0.55 552	1.86 586	0.85 560

tt	4.93 592	0.27 100	4.20 576	2.29 588	1.58 584	10.20 599	16.97 606	9.42 604	5.02 591	1.67 566	1.28 533	4.68 589	5.03 592	3.37 580	5.92 592	6.16 601	9.47 609	2.82 598	3.18 599	3.60 596	1.53 588

AnyNet_C01	1.14 531	1.49 555	4.23 577	0.54 500	0.53 509	1.51 551	1.37 574	1.04 530	1.07 534	1.17 543	1.33 539	1.15 538	1.08 534	1.61 436	2.74 562	0.25 507	0.22 477	0.28 513	0.24 455	0.48 524	0.40 510

pcwnet_v2	0.64 411	0.49 290	4.41 578	0.32 262	0.27 328	0.60 303	0.25 232	0.97 483	0.88 505	0.59 387	0.70 442	0.63 356	0.55 419	0.66 295	0.37 273	0.17 434	0.15 388	0.15 402	0.14 326	0.21 306	0.23 393

UNDER WATER	2.74 577	1.85 577	4.54 579	1.81 583	1.44 579	2.34 579	1.40 577	3.24 590	6.60 595	2.60 583	2.76 577	5.75 593	5.24 593	3.02 571	4.01 581	1.45 583	0.81 579	1.59 590	1.06 583	1.80 584	1.51 587

UNDER WATER-64	2.47 574	1.89 580	4.86 580	1.82 584	1.44 579	3.18 585	1.57 581	2.62 583	5.64 592	2.05 570	2.13 561	4.13 583	3.76 588	2.62 554	3.42 576	1.47 584	0.85 581	1.57 589	1.07 584	1.82 585	1.49 586

HanzoNet	7.64 596	2.86 595	5.05 581	7.01 598	3.97 593	2.18 577	1.34 573	3.37 594	4.05 589	13.17 605	10.58 598	10.73 602	16.52 608	8.45 599	10.51 603	10.48 608	9.72 610	5.59 604	13.46 609	6.84 603	6.83 603

DispFullNet	1.67 563	2.10 587	5.22 582	1.53 576	8.90 595	0.86 495	0.31 342	0.96 474	0.96 519	1.37 557	1.01 512	1.13 535	1.98 572	1.51 416	0.91 451	0.54 547	0.31 520	1.18 575	0.63 566	1.13 567	0.80 556

KSHMR	4.10 589	1.97 585	5.27 583	1.71 579	1.47 581	1.96 568	1.28 570	3.19 589	17.33 611	2.12 571	15.91 606	9.18 600	1.57 563	8.42 598	1.98 539	1.52 585	1.26 588	1.67 591	1.19 586	1.67 582	1.40 585

LSM	3.31 587	1.11 514	5.29 584	9.40 601	30.65 616	0.84 489	1.12 563	0.91 430	1.22 547	1.36 554	2.19 563	0.93 498	0.83 502	1.66 440	0.90 450	0.21 478	0.31 520	0.24 501	0.28 478	0.39 496	6.33 602

SuperB	1.15 533	1.14 520	5.43 585	0.36 352	0.26 314	0.81 481	0.89 545	0.88 406	1.17 544	0.67 448	0.68 423	0.63 356	1.39 554	1.74 453	3.37 575	0.15 396	0.12 317	0.17 440	0.16 371	2.80 593	0.25 414

MADNet+	1.36 549	1.93 584	5.95 586	0.81 546	0.59 524	1.57 553	1.09 560	1.39 561	1.22 547	0.84 505	1.01 512	1.25 544	1.12 538	3.19 575	2.36 556	0.45 541	0.47 552	0.38 538	0.34 512	0.59 539	0.57 537

TCMNet-wrong-test	5.51 594	6.62 599	6.20 587	13.02 605	11.90 600	7.14 595	5.53 600	6.99 601	1.44 560	2.65 584	3.10 583	8.37 599	5.95 595	4.75 591	6.05 593	3.07 596	0.98 586	2.38 596	1.99 594	6.62 602	5.43 601

RTS	1.21 538	1.31 543	6.39 588	0.52 489	0.51 506	1.61 554	0.79 536	1.03 526	1.37 557	1.13 535	1.30 536	1.10 532	0.85 506	2.65 556	2.08 544	0.21 478	0.24 488	0.18 461	0.18 403	0.43 512	0.32 468

RTSA	1.21 538	1.31 543	6.39 588	0.52 489	0.51 506	1.61 554	0.79 536	1.03 526	1.37 557	1.13 535	1.30 536	1.10 532	0.85 506	2.65 556	2.08 544	0.21 478	0.24 488	0.18 461	0.18 403	0.43 512	0.32 468

PML	23.15 610	16.83 605	7.78 590	5.49 596	9.93 597	51.13 624	104.50 625	5.76 598	13.62 604	37.30 625	105.93 625	30.86 623	23.50 615	12.07 603	7.87 598	6.30 602	2.12 597	6.32 605	2.43 596	10.44 606	2.90 596

zero-FE	0.80 489	0.27 100	8.23 591	0.49 476	0.98 559	0.33 30	0.20 97	0.48 103	1.28 552	0.17 17	0.20 34	0.77 441	0.22 112	0.60 270	0.97 458	0.11 246	0.07 44	0.09 99	0.10 161	0.33 443	0.14 207

USTest	8.10 597	7.17 600	8.96 592	9.25 600	9.05 596	15.27 603	23.78 608	9.96 605	9.47 598	5.94 598	6.75 596	7.80 598	7.48 597	8.83 600	11.21 604	2.21 593	3.56 599	2.86 599	3.20 600	5.02 600	4.16 598

LE_ROB	4.43 591	1.35 550	9.38 593	2.79 592	3.93 592	2.43 581	3.46 596	2.68 585	11.19 599	11.66 604	4.73 594	5.26 592	10.46 601	4.50 590	9.49 600	0.82 564	0.69 572	1.34 582	0.98 581	0.75 552	0.76 553

JetRed	3.29 586	4.93 596	10.17 594	1.45 573	1.72 586	7.44 596	5.05 599	3.06 588	2.12 580	2.41 581	2.39 568	2.99 576	2.37 576	3.51 581	6.44 594	1.32 582	1.90 594	1.37 583	1.23 588	2.21 589	1.76 591

MSAF-DinoV2	3.10 585	1.86 579	10.68 595	3.61 595	0.30 363	3.34 586	0.82 541	2.81 587	1.79 573	0.80 491	0.87 488	1.56 558	1.10 536	26.49 621	1.96 537	0.17 434	0.13 341	0.19 467	1.63 592	0.92 560	0.99 573

Anonymous_1	22.91 609	11.20 602	12.13 596	12.75 602	26.28 615	19.43 610	27.92 614	14.08 608	13.61 603	14.96 606	10.58 598	11.26 604	11.19 605	12.55 605	14.57 608	38.28 623	7.88 604	34.96 620	63.99 622	89.57 625	10.94 608

DGTPSM_ROB	8.89 599	5.62 597	12.25 597	5.92 597	11.32 598	8.54 597	24.18 609	6.40 599	13.49 602	5.15 595	11.46 602	6.19 596	10.92 603	7.00 596	13.72 605	4.47 597	7.65 603	3.92 601	7.45 605	4.38 598	7.87 604

DPSM_ROB	12.34 602	11.21 603	12.51 598	12.91 603	12.80 602	19.84 612	28.28 615	14.38 610	14.28 607	10.58 601	11.26 600	12.03 606	11.85 606	13.15 607	15.34 610	7.11 605	8.31 606	6.50 606	7.35 603	8.84 604	8.31 606

DPSM	12.34 602	11.21 603	12.51 598	12.91 603	12.80 602	19.84 612	28.28 615	14.38 610	14.28 607	10.58 601	11.26 600	12.03 606	11.85 606	13.15 607	15.34 610	7.11 605	8.31 606	6.50 606	7.35 603	8.84 604	8.31 606

LRCNet_RVC	13.74 606	19.30 606	12.75 600	19.46 608	12.69 601	1.86 564	0.41 422	12.33 606	1.05 530	15.77 607	18.83 612	12.62 608	8.70 600	12.21 604	9.62 601	22.22 616	8.37 608	25.85 617	24.01 617	19.32 614	17.44 615

DPSMNet_ROB	9.48 600	5.64 598	13.01 601	8.82 599	11.82 599	8.54 597	24.20 610	6.41 600	13.65 605	5.32 597	11.47 603	6.33 597	10.92 603	7.69 597	13.89 606	7.25 607	8.19 605	5.06 602	7.78 606	5.31 601	8.26 605

psmorigin	1.36 549	0.60 330	13.80 602	0.37 375	0.29 350	0.62 344	0.33 373	0.77 308	0.61 307	0.96 523	0.88 491	1.17 541	0.73 485	4.00 585	0.86 448	0.19 461	0.22 477	0.17 440	0.18 403	0.24 351	0.29 444

xxxxx1	28.96 619	20.11 610	14.07 603	49.74 617	39.15 619	18.98 606	26.64 611	21.94 614	20.21 613	16.45 608	17.48 609	18.36 609	21.56 611	16.21 610	20.88 613	23.07 617	26.55 619	66.40 623	78.70 623	30.27 617	32.51 622

tt_ll	28.96 619	20.11 610	14.07 603	49.74 617	39.15 619	18.98 606	26.64 611	21.94 614	20.21 613	16.45 608	17.48 609	18.36 609	21.56 611	16.21 610	20.88 613	23.07 617	26.55 619	66.40 623	78.70 623	30.27 617	32.51 622

ff	28.96 619	20.11 610	14.07 603	49.74 617	39.15 619	18.98 606	26.64 611	21.94 614	20.21 613	16.45 608	17.48 609	18.36 609	21.56 611	16.21 610	20.88 613	23.07 617	26.55 619	66.40 623	78.70 623	30.27 617	32.51 622

RSGM-EC	41.56 622	31.72 623	19.92 606	51.66 620	47.86 622	38.70 616	61.61 623	33.83 624	22.80 617	23.45 620	29.29 623	43.76 624	35.31 624	66.76 624	70.17 624	66.40 624	37.60 624	48.67 621	25.68 618	48.86 621	27.21 618

acva	41.56 622	31.72 623	19.92 606	51.66 620	47.86 622	38.70 616	61.61 623	33.83 624	22.80 617	23.45 620	29.29 623	43.76 624	35.31 624	66.76 624	70.17 624	66.40 624	37.60 624	48.67 621	25.68 618	48.86 621	27.21 618

HaxPig	19.86 608	22.40 614	22.34 608	17.95 607	17.95 606	11.77 601	11.89 603	16.02 612	15.89 610	21.10 613	21.41 614	18.74 612	18.39 609	20.08 614	19.69 612	23.63 620	23.22 618	24.06 616	23.69 616	23.00 615	23.95 617

DLNR-FE	13.43 604	20.01 609	23.53 609	121.73 624	33.87 617	0.46 130	0.15 29	8.09 603	0.35 42	0.28 130	0.37 166	0.26 123	0.17 41	0.75 319	0.29 195	6.68 604	0.26 503	0.09 99	0.38 527	50.82 624	0.18 309

DLNR_Zeroshot_test	13.43 604	19.94 608	23.55 610	121.61 623	35.03 618	0.46 130	0.15 29	8.02 602	0.35 42	0.28 130	0.37 166	0.26 123	0.17 41	0.76 323	0.29 195	6.42 603	0.26 503	0.09 99	0.38 527	50.13 623	0.18 309

RAFT-FEzeroshot	24.80 612	22.55 617	24.73 611	26.10 612	25.76 611	39.84 618	57.07 621	28.84 618	28.79 621	21.14 614	22.48 616	24.18 615	23.88 617	26.38 616	30.87 619	14.26 610	16.71 613	13.09 608	14.82 612	17.79 610	16.72 612

RAFT-FE	24.80 612	22.55 617	24.73 611	26.10 612	25.76 611	39.84 618	57.07 621	28.84 618	28.79 621	21.14 614	22.48 616	24.18 615	23.88 617	26.38 616	30.87 619	14.26 610	16.71 613	13.09 608	14.82 612	17.79 610	16.72 612

CasAABBNet	24.81 614	22.53 615	24.83 613	26.08 611	25.74 610	39.86 620	57.06 620	28.87 620	28.83 623	21.16 617	22.54 618	24.22 617	23.89 620	26.38 616	30.87 619	14.25 609	16.71 613	13.09 608	14.81 611	17.78 608	16.71 611

DPSimNet_ROB	17.97 607	20.20 613	24.98 614	17.62 606	15.92 605	21.53 614	21.00 607	13.70 607	15.61 609	23.89 622	14.69 605	22.87 613	24.58 622	12.70 606	14.56 607	18.48 615	12.91 611	20.21 615	12.05 607	17.76 607	14.17 609

FlowAnything	24.85 615	22.54 616	25.10 615	26.11 614	25.76 611	39.86 620	57.00 618	28.89 621	28.87 624	21.31 619	22.68 620	24.22 617	23.87 616	26.39 619	30.89 623	14.26 610	16.78 617	13.10 611	14.90 615	17.78 608	16.69 610

Selective-RAFT-Error	24.87 616	22.59 619	25.14 616	26.13 615	25.82 614	39.93 622	57.03 619	28.97 622	28.95 625	21.21 618	22.65 619	24.25 619	23.98 621	26.43 620	30.83 618	14.27 613	16.71 613	13.10 611	14.82 612	17.82 612	16.76 614

LSM0	26.58 617	22.63 620	25.88 617	30.13 616	52.21 624	39.94 623	56.74 617	28.97 622	28.72 620	21.14 614	22.26 615	24.43 620	23.88 617	26.54 622	30.87 619	14.32 614	16.55 612	13.12 613	14.71 610	17.92 613	20.60 616

MEDIAN_ROB	23.96 611	27.05 621	26.39 618	22.16 609	22.13 608	16.12 605	13.97 604	20.24 613	20.05 612	25.50 623	25.31 621	22.96 614	22.63 614	24.39 615	23.24 616	28.20 621	27.23 622	28.62 618	27.75 620	27.50 616	27.76 620

BEATNet-Init1	12.10 601	11.19 601	27.29 619	2.99 593	3.51 591	21.84 615	11.10 602	14.34 609	13.83 606	20.34 612	20.33 613	26.35 622	20.03 610	19.06 613	14.80 609	1.74 588	1.81 591	2.05 595	2.49 598	3.69 597	3.12 597

AVERAGE_ROB	26.93 618	30.34 622	29.27 620	25.82 610	25.34 609	19.48 611	15.17 605	23.55 617	23.00 619	28.45 624	27.87 622	26.25 621	25.86 623	26.96 623	25.55 617	31.30 622	30.07 623	31.76 619	30.81 621	30.79 620	30.93 621

xyz-stereo	3.02 584	0.29 134	30.64 621	0.23 45	0.12 8	15.52 604	0.24 212	0.51 124	0.47 178	0.59 387	7.99 597	0.64 365	0.47 382	1.39 395	0.50 353	0.09 81	0.07 44	0.34 529	0.07 64	0.13 125	0.08 37

coex-ft	5.95 595	1.67 565	60.57 622	0.34 316	0.30 363	0.77 464	0.69 523	0.74 273	4.41 590	19.22 611	2.15 562	1.62 559	7.97 598	1.81 470	8.96 599	0.44 539	2.08 596	0.18 461	0.19 423	0.38 486	4.62 600

test_example2	115.39 624	123.23 625	94.57 623	115.52 622	123.55 625	101.63 625	114.33 626	53.41 626	99.48 626	134.90 626	135.05 626	85.83 626	85.11 626	111.32 626	106.15 626	152.55 626	205.26 626	99.78 626	114.96 626	140.96 626	110.20 625

EDNetEfficientorigin	8.18 598	0.98 488	145.96 624	0.51 485	0.89 554	0.72 435	0.48 466	0.85 378	1.56 566	2.12 571	1.49 545	1.29 545	1.31 546	1.83 472	2.13 548	0.13 334	0.12 317	0.17 440	0.18 403	0.39 496	0.45 520

GS-Stereo							0.21 118	0.62 206	0.41 109	0.22 57	0.22 53	0.17 43	0.18 60	0.44 171	0.16 6	0.10 177	0.16 406	0.08 40	0.11 224	0.33 443	0.84 558

FSD					0.29 350	0.35 42	0.33 373	0.44 68	0.46 160	0.32 153	0.32 136	0.37 189	0.32 244	0.35 104	0.32 238	0.28 520	0.27 510	0.31 522	0.30 492	0.31 425

ccccc		297.21 626		374.70 625	380.44 626	203.92 626		216.32 627		203.37 627		215.01 627		312.78 627		412.57 627	356.13 627	256.09 627	227.69 627	428.88 627

ASD4		19.65 607

Low-res two-view benchmark