Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.20 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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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