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

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

2.75w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.5w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

rvit_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

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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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
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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

PSM-adaLoss	0.38 157	0.27 100	1.78 239	0.44 442	0.17 119	0.60 303	0.29 321	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.47 206	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

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

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

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

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

iRAFT	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.46 249	0.92 458	2.09 372	0.33 285	0.14 39	0.55 221	0.22 144	0.83 360	0.56 263	0.51 282	0.49 257	0.48 287	0.37 279	0.48 212	0.54 371	0.09 81	0.06 23	0.10 153	0.08 94	0.23 336	0.09 60
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT + 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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
MeshStereo	1.21 538	1.15 524	3.01 533	0.34 316	0.28 342	1.10 533	0.69 523	1.35 557	1.01 526	2.71 585	2.41 569	2.96 575	1.45 557	2.80 566	1.40 515	0.22 491	0.22 477	0.22 487	0.19 423	0.50 529	0.26 424
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
GASNet	0.73 468	1.47 554	3.04 534	0.47 466	0.33 403	0.57 256	0.34 378	0.91 430	0.75 455	0.58 373	0.58 343	0.74 428	0.55 419	2.03 504	0.65 407	0.21 478	0.15 388	0.19 467	0.17 390	0.51 531	0.28 438

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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