Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.22 1	0.36 84	1.33 49	0.20 2	0.13 13	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 1	0.20 25	0.15 17	0.14 14	0.21 1	0.22 17	0.11 211	0.09 100	0.10 150	0.08 58	0.10 59	0.08 2
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.23 2	0.31 32	0.87 4	0.23 28	0.11 2	0.40 65	0.16 43	0.33 8	0.40 51	0.20 13	0.19 20	0.18 51	0.17 38	0.38 57	0.17 1	0.11 211	0.06 2	0.08 39	0.07 35	0.10 59	0.09 4

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

OmniDepth	0.26 4	0.63 247	1.36 50	0.23 28	0.10 1	0.38 55	0.15 32	0.35 9	0.37 25	0.17 3	0.13 5	0.23 81	0.19 74	0.32 25	0.23 34	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 8	0.10 59	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGtest1	0.26 4	0.43 144	0.82 2	0.23 28	0.21 147	0.31 16	0.11 2	0.36 12	0.43 66	0.24 41	0.18 15	0.16 32	0.14 14	0.30 11	0.28 100	0.10 117	0.16 244	0.08 39	0.06 8	0.10 59	0.42 245

DEFOM-Stereo	0.26 4	0.61 238	1.22 36	0.24 40	0.14 23	0.49 136	0.18 67	0.31 5	0.31 6	0.20 13	0.18 15	0.15 17	0.14 14	0.42 85	0.19 5	0.08 19	0.06 2	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.16 57

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

LG-Stereo_L2	0.29 9	0.42 132	0.97 9	0.36 269	0.25 211	0.31 16	0.22 136	0.40 27	0.28 2	0.19 10	0.12 2	0.13 1	0.12 5	0.44 91	0.23 34	0.08 19	0.49 371	0.08 39	0.06 8	0.08 24	0.58 340

rvit_stereo_0081	0.29 9	0.46 169	1.13 30	0.28 102	0.17 65	0.32 21	0.22 136	0.45 54	0.58 183	0.25 48	0.26 78	0.26 112	0.22 109	0.36 50	0.25 62	0.14 351	0.10 131	0.11 218	0.10 126	0.13 103	0.11 15

rvit_stereo_0082	0.29 9	0.46 169	1.13 30	0.28 102	0.17 65	0.32 21	0.22 136	0.45 54	0.58 183	0.25 48	0.26 78	0.26 112	0.22 109	0.36 50	0.25 62	0.14 351	0.10 131	0.11 218	0.10 126	0.13 103	0.11 15

LG-Stereo_L1	0.30 12	0.42 132	0.97 9	0.35 250	0.28 256	0.28 8	0.21 115	0.39 22	0.30 5	0.19 10	0.12 2	0.13 1	0.12 5	0.45 93	0.22 17	0.08 19	0.71 420	0.08 39	0.06 8	0.08 24	0.51 303

MLG-Stereo_test3	0.31 13	0.44 157	1.03 16	0.48 386	0.40 364	0.36 40	0.13 9	0.39 22	0.46 84	0.28 83	0.19 20	0.17 41	0.12 5	0.25 3	0.18 2	0.09 49	0.53 381	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.45 274

trnet	0.31 13	0.31 32	1.65 89	0.20 2	0.12 5	0.55 209	0.15 32	0.50 96	0.51 119	0.28 83	0.34 139	0.24 92	0.21 101	0.34 36	0.24 45	0.11 211	0.07 10	0.08 39	0.05 1	0.09 39	0.12 18

GLC_STEREO	0.31 13	0.30 25	1.80 105	0.29 121	0.12 5	0.41 71	0.20 89	0.39 22	0.42 60	0.26 66	0.31 115	0.25 101	0.19 74	0.36 50	0.26 77	0.09 49	0.11 160	0.12 275	0.10 126	0.13 103	0.15 44

CREStereo	0.31 13	0.35 78	1.66 91	0.19 1	0.13 13	0.55 209	0.17 53	0.50 96	0.50 112	0.28 83	0.34 139	0.24 92	0.21 101	0.34 36	0.23 34	0.11 211	0.07 10	0.08 39	0.05 1	0.10 59	0.12 18
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 17	0.40 122	1.21 33	0.35 250	0.16 43	0.29 11	0.16 43	0.59 158	0.56 168	0.20 13	0.20 25	0.17 41	0.26 166	0.40 68	0.38 197	0.09 49	0.08 46	0.08 39	0.25 406	0.12 86	0.43 253

CASnet	0.32 17	0.40 122	1.80 105	0.28 102	0.11 2	0.47 125	0.19 75	0.45 54	0.47 91	0.39 136	0.31 115	0.23 81	0.17 38	0.31 15	0.21 10	0.11 211	0.06 2	0.15 401	0.12 212	0.16 160	0.08 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
3.75w	0.33 19	0.27 3	1.02 15	0.22 14	0.21 147	0.44 98	0.16 43	0.47 71	0.33 9	0.25 48	0.21 33	0.13 1	0.18 58	0.54 152	0.24 45	0.08 19	1.14 470	0.07 1	0.08 58	0.07 2	0.56 330

RAStereo	0.33 19	0.81 326	2.22 209	0.27 86	0.18 84	0.25 6	0.20 89	0.45 54	0.38 34	0.21 18	0.26 78	0.20 61	0.16 32	0.26 4	0.26 77	0.10 117	0.08 46	0.10 150	0.08 58	0.13 103	0.09 4

rvit_stereo_0080	0.33 19	0.77 310	1.43 63	0.24 40	0.18 84	0.34 30	0.27 263	0.58 149	0.51 119	0.25 48	0.27 84	0.27 124	0.22 109	0.32 25	0.27 87	0.14 351	0.10 131	0.10 150	0.10 126	0.15 139	0.17 65

whm_eth	0.33 19	0.77 310	1.43 63	0.24 40	0.18 84	0.34 30	0.27 263	0.58 149	0.51 119	0.25 48	0.27 84	0.27 124	0.22 109	0.32 25	0.27 87	0.14 351	0.10 131	0.10 150	0.10 126	0.15 139	0.17 65

CES	0.33 19	0.32 46	1.46 67	0.25 53	0.50 404	0.40 65	0.20 89	0.48 76	0.48 96	0.22 26	0.29 95	0.26 112	0.19 74	0.35 46	0.22 17	0.09 49	0.07 10	0.08 39	0.05 1	0.16 160	0.54 321

MS-F	0.34 24	0.27 3	1.00 13	0.21 5	0.13 13	0.31 16	0.14 18	0.30 4	0.32 8	0.17 3	0.14 6	0.18 51	0.15 21	0.61 181	0.40 204	0.11 211	0.82 435	0.07 1	0.56 541	0.07 2	0.84 432

HiDET	0.34 24	0.27 3	1.12 26	0.21 5	0.13 13	0.36 40	0.14 18	0.37 15	0.35 13	0.17 3	0.15 8	0.17 41	0.15 21	0.59 169	0.59 308	0.09 49	0.58 393	0.07 1	0.44 510	0.07 2	0.73 396

3.5w_stereo	0.34 24	0.33 58	1.17 32	0.21 5	0.15 32	0.40 65	0.14 18	0.46 62	0.36 22	0.23 31	0.25 69	0.15 17	0.19 74	0.80 264	0.24 45	0.07 7	1.02 457	0.07 1	0.07 35	0.07 2	0.52 310

castereo	0.34 24	0.48 175	1.00 13	0.25 53	0.29 264	0.41 71	0.27 263	0.76 239	0.49 101	0.23 31	0.30 104	0.24 92	0.31 232	0.29 9	0.29 111	0.09 49	0.20 287	0.09 88	0.31 447	0.12 86	0.44 269

rvit_stereo_0081_aga	0.34 24	0.67 257	1.79 103	0.27 86	0.20 133	0.34 30	0.21 115	0.43 41	0.48 96	0.26 66	0.28 90	0.27 124	0.21 101	0.33 30	0.25 62	0.14 351	0.11 160	0.11 218	0.10 126	0.14 127	0.18 74

CAS++	0.34 24	0.39 114	1.90 130	0.25 53	0.18 84	0.32 21	0.20 89	0.78 253	0.44 75	0.31 100	0.31 115	0.21 69	0.16 32	0.34 36	0.20 7	0.15 382	0.13 194	0.13 336	0.10 126	0.15 139	0.14 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 24	0.38 107	1.96 144	0.27 86	0.35 329	0.43 89	0.22 136	0.43 41	0.34 11	0.24 41	0.34 139	0.23 81	0.28 197	0.34 36	0.22 17	0.08 19	0.07 10	0.07 1	0.05 1	0.10 59	0.35 197

LoS	0.34 24	0.35 78	1.88 127	0.25 53	0.13 13	0.53 184	0.20 89	0.50 96	0.53 143	0.26 66	0.28 90	0.37 184	0.24 134	0.40 68	0.25 62	0.10 117	0.08 46	0.08 39	0.06 8	0.15 139	0.10 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CSFM-Stereo	0.35 32	0.30 25	0.95 8	0.21 5	0.12 5	0.39 60	0.15 32	0.37 15	0.31 6	0.18 7	0.16 10	0.17 41	0.16 32	0.64 196	0.53 282	0.12 262	0.85 439	0.07 1	0.50 527	0.07 2	0.79 416

DilatedVolume-Stereo	0.35 32	0.38 107	1.21 33	0.26 70	0.20 133	0.41 71	0.18 67	0.43 41	0.38 34	0.37 125	0.35 146	0.29 139	0.24 134	0.64 196	0.55 291	0.09 49	0.19 272	0.08 39	0.11 174	0.12 86	0.50 296

2w_stereo	0.35 32	0.30 25	0.99 12	0.23 28	0.13 13	0.41 71	0.20 89	0.54 122	0.37 25	0.28 83	0.23 57	0.13 1	0.23 127	0.69 218	0.24 45	0.06 1	1.07 461	0.07 1	0.19 352	0.07 2	0.64 363

1w_stereo	0.35 32	0.28 7	0.86 3	0.24 40	0.17 65	0.44 98	0.22 136	0.60 165	0.43 66	0.27 76	0.30 104	0.14 9	0.26 166	0.61 181	0.25 62	0.07 7	0.79 426	0.07 1	0.06 8	0.08 24	0.79 416

tt45	0.35 32	0.80 322	1.46 67	0.26 70	0.17 65	0.55 209	0.22 136	0.44 48	0.39 44	0.24 41	0.26 78	0.25 101	0.18 58	0.64 196	0.36 182	0.09 49	0.08 46	0.10 150	0.08 58	0.24 314	0.29 152

999	0.35 32	0.74 301	1.38 54	0.27 86	0.18 84	0.50 146	0.23 175	0.40 27	0.41 53	0.21 18	0.33 131	0.23 81	0.18 58	0.74 242	0.37 189	0.09 49	0.08 46	0.09 88	0.08 58	0.26 356	0.26 133

MGS-Stereo	0.35 32	0.48 175	1.99 149	0.26 70	0.14 23	0.41 71	0.22 136	0.41 31	0.48 96	0.24 41	0.51 250	0.25 101	0.18 58	0.33 30	0.22 17	0.10 117	0.08 46	0.09 88	0.08 58	0.47 520	0.10 8

MaDis-Stereo	0.35 32	0.89 356	2.15 192	0.25 53	0.29 264	0.29 11	0.17 53	0.47 71	0.41 53	0.21 18	0.22 44	0.28 131	0.21 101	0.32 25	0.31 137	0.10 117	0.09 100	0.10 150	0.08 58	0.11 73	0.12 18

CroCo-Stereo	0.35 32	0.71 282	1.67 93	0.32 180	0.17 65	0.19 2	0.21 115	0.79 262	0.54 149	0.22 26	0.25 69	0.55 306	0.22 109	0.28 6	0.28 100	0.10 117	0.08 46	0.08 39	0.07 35	0.12 86	0.10 8
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
PMTNet	0.35 32	0.38 107	1.75 99	0.21 5	0.14 23	0.57 241	0.24 201	0.48 76	0.44 75	0.28 83	0.32 127	0.26 112	0.24 134	0.41 77	0.24 45	0.42 533	0.07 10	0.08 39	0.05 1	0.18 208	0.15 44

AdaDepth	0.36 42	0.43 144	1.65 89	0.26 70	0.22 160	0.46 112	0.16 43	0.31 5	0.53 143	0.21 18	0.20 25	0.14 9	0.18 58	0.37 53	0.21 10	0.07 7	0.67 409	0.08 39	0.24 396	0.10 59	0.74 400

water-stereo	0.36 42	0.61 238	1.58 79	0.25 53	0.14 23	0.38 55	0.18 67	0.44 48	0.35 13	0.31 100	0.35 146	0.28 131	0.25 154	0.45 93	0.38 197	0.12 262	0.09 100	0.09 88	0.08 58	0.11 73	0.74 400

asd	0.36 42	0.28 7	1.21 33	0.23 28	0.19 117	0.41 71	0.14 18	0.37 15	0.34 11	0.26 66	0.21 33	0.15 17	0.19 74	0.91 289	0.20 7	0.10 117	1.14 470	0.07 1	0.08 58	0.08 24	0.71 390

IGEV	0.36 42	0.34 68	1.03 16	0.21 5	0.24 202	0.42 84	0.16 43	0.38 20	0.41 53	0.37 125	0.22 44	0.14 9	0.12 5	0.63 189	0.40 204	0.08 19	0.73 423	0.08 39	0.53 535	0.09 39	0.52 310

MLG-Stereo_test1	0.36 42	0.45 166	1.50 73	0.24 40	0.35 329	0.45 104	0.13 9	0.36 12	0.51 119	0.20 13	0.10 1	0.18 51	0.12 5	0.33 30	0.18 2	0.08 19	1.36 501	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.47 281

LG-Stereo	0.36 42	0.61 238	1.37 53	0.26 70	0.37 347	0.43 89	0.20 89	0.55 132	0.44 75	0.25 48	0.30 104	0.50 275	0.17 38	0.30 11	0.37 189	0.10 117	0.18 266	0.11 218	0.10 126	0.24 314	0.43 253

fffft	0.36 42	0.70 278	1.51 74	0.25 53	0.15 32	0.42 84	0.24 201	0.46 62	0.42 60	0.22 26	0.19 20	0.20 61	0.16 32	0.47 102	0.69 353	0.07 7	0.09 100	0.10 150	0.08 58	0.30 402	0.45 274
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 42	0.83 330	1.48 71	0.26 70	0.15 32	0.46 112	0.22 136	0.40 27	0.43 66	0.23 31	0.24 61	0.21 69	0.18 58	0.47 102	0.59 308	0.07 7	0.07 10	0.10 150	0.08 58	0.24 314	0.42 245

rvit_0105_6	0.36 42	0.55 215	1.48 71	0.31 159	0.18 84	0.35 36	0.26 244	0.56 138	0.66 254	0.26 66	0.29 95	0.33 168	0.26 166	0.41 77	0.27 87	0.18 436	0.16 244	0.15 401	0.13 234	0.15 139	0.25 125

UniTT-Stereo	0.36 42	0.66 256	2.43 266	0.28 102	0.24 202	0.30 13	0.18 67	0.35 9	0.36 22	0.26 66	0.37 156	0.18 51	0.18 58	0.33 30	0.30 118	0.11 211	0.08 46	0.09 88	0.08 58	0.25 336	0.09 4

LCMNet	0.37 52	0.28 7	1.12 26	0.20 2	0.13 13	0.39 60	0.14 18	0.37 15	0.37 25	0.18 7	0.16 10	0.17 41	0.15 21	0.69 218	0.60 313	0.09 49	0.80 429	0.07 1	0.55 538	0.07 2	0.93 454

xyz-stereo-finetune	0.37 52	0.90 362	1.23 37	0.22 14	0.12 5	0.53 184	0.26 244	0.57 145	0.58 183	0.30 97	0.33 131	0.29 139	0.24 134	0.60 176	0.62 325	0.09 49	0.08 46	0.10 150	0.08 58	0.13 103	0.14 35

ours_stereo	0.37 52	0.67 257	1.63 87	0.30 141	0.50 404	0.35 36	0.22 136	0.41 31	0.38 34	0.21 18	0.32 127	0.23 81	0.17 38	0.47 102	0.22 17	0.08 19	0.09 100	0.10 150	0.08 58	0.24 314	0.77 407

Pointernet	0.37 52	0.31 32	1.91 133	0.25 53	0.37 347	0.47 125	0.15 32	0.67 200	0.52 131	0.23 31	0.30 104	0.28 131	0.20 91	0.32 25	0.23 34	0.10 117	0.24 308	0.07 1	0.13 234	0.10 59	0.51 303

knoymous	0.37 52	0.34 68	1.83 110	0.25 53	0.18 84	0.45 104	0.24 201	0.60 165	0.40 51	0.42 151	0.39 169	0.54 297	0.25 154	0.41 77	0.29 111	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.07 35	0.13 103	0.20 89

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

depthmonostereo	0.38 58	0.68 266	1.59 83	0.48 386	0.14 23	0.41 71	0.19 75	0.52 105	0.42 60	0.26 66	0.29 95	0.31 153	0.29 215	0.64 196	0.33 160	0.09 49	0.10 131	0.09 88	0.08 58	0.10 59	0.50 296

MLG-Stereo	0.38 58	0.43 144	1.46 67	0.24 40	0.42 382	0.44 98	0.13 9	0.42 36	0.51 119	0.27 76	0.14 6	0.17 41	0.13 12	0.35 46	0.18 2	0.08 19	1.45 517	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.47 281

rvit_stereo_ft	0.38 58	1.01 388	1.86 124	0.33 202	0.21 147	0.28 8	0.27 263	0.59 158	0.55 160	0.24 41	0.28 90	0.28 131	0.27 181	0.35 46	0.28 100	0.14 351	0.09 100	0.11 218	0.11 174	0.14 127	0.31 171

CroCo-Stereo Lap2	0.38 58	0.91 366	2.02 157	0.33 202	0.38 356	0.23 4	0.21 115	0.63 183	0.51 119	0.23 31	0.28 90	0.29 139	0.23 127	0.34 36	0.28 100	0.10 117	0.09 100	0.10 150	0.08 58	0.22 291	0.15 44

CREStereo++_RVC	0.38 58	0.37 97	2.47 305	0.25 53	0.16 43	0.54 195	0.15 32	0.42 36	0.57 175	0.37 125	0.52 259	0.24 92	0.19 74	0.31 15	0.27 87	0.09 49	0.06 2	0.08 39	0.30 439	0.09 39	0.22 103
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
VIP-Stereo	0.39 63	0.81 326	1.51 74	0.24 40	0.34 318	0.52 174	0.17 53	0.46 62	0.49 101	0.21 18	0.25 69	0.25 101	0.15 21	0.41 77	0.41 213	0.09 49	0.62 402	0.08 39	0.06 8	0.15 139	0.68 378

4.5_new	0.39 63	0.29 11	1.25 39	0.22 14	0.16 43	0.40 65	0.17 53	0.43 41	0.37 25	0.27 76	0.22 44	0.15 17	0.14 14	1.04 312	0.23 34	0.09 49	1.49 519	0.07 1	0.14 257	0.09 39	0.62 352

4.5w-stereo	0.39 63	0.29 11	1.25 39	0.22 14	0.16 43	0.40 65	0.17 53	0.43 41	0.37 25	0.27 76	0.22 44	0.15 17	0.14 14	1.04 312	0.23 34	0.09 49	1.49 519	0.07 1	0.14 257	0.09 39	0.62 352

3.25w_new	0.39 63	0.30 25	1.27 41	0.21 5	0.22 160	0.37 45	0.14 18	0.46 62	0.38 34	0.25 48	0.21 33	0.16 32	0.19 74	0.71 230	0.23 34	0.07 7	1.41 509	0.07 1	0.35 479	0.07 2	0.80 420

3.25w	0.39 63	0.30 25	1.27 41	0.21 5	0.22 160	0.37 45	0.14 18	0.46 62	0.38 34	0.25 48	0.21 33	0.16 32	0.19 74	0.71 230	0.23 34	0.07 7	1.41 509	0.07 1	0.35 479	0.07 2	0.80 420

monsters	0.39 63	0.39 114	1.04 19	0.24 40	0.32 301	0.42 84	0.13 9	0.49 80	0.35 13	0.27 76	0.21 33	0.14 9	0.15 21	0.60 176	0.43 227	0.09 49	1.09 464	0.07 1	0.70 557	0.07 2	0.65 366

111111	0.39 63	0.28 7	0.93 7	0.33 202	0.42 382	0.43 89	0.13 9	0.48 76	0.39 44	0.24 41	0.31 115	0.18 51	0.17 38	0.43 87	0.23 34	0.09 49	1.32 498	0.08 39	0.06 8	0.25 336	1.00 471

castereo++	0.39 63	0.83 330	1.38 54	0.29 121	0.18 84	0.53 184	0.20 89	0.57 145	0.58 183	0.20 13	0.27 84	0.32 160	0.17 38	0.34 36	0.22 17	0.09 49	0.54 384	0.09 88	0.29 429	0.15 139	0.52 310

mms	0.39 63	0.63 247	1.31 48	0.34 227	0.65 457	0.32 21	0.22 136	0.39 22	0.39 44	0.27 76	0.31 115	0.23 81	0.17 38	0.57 161	0.22 17	0.08 19	0.21 296	0.10 150	0.08 58	0.24 314	1.16 487

fffy	0.39 63	0.67 257	1.57 78	0.45 374	0.52 410	0.37 45	0.22 136	0.45 54	0.35 13	0.21 18	0.30 104	0.26 112	0.20 91	0.45 93	0.24 45	0.08 19	0.29 330	0.10 150	0.08 58	0.25 336	0.77 407

CAS	0.39 63	0.31 32	1.79 103	0.81 492	0.34 318	0.51 154	0.23 175	0.49 80	0.42 60	0.23 31	0.31 115	0.20 61	0.17 38	0.30 11	0.25 62	0.77 558	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 59	0.41 240

TANstereo	0.39 63	0.70 278	2.48 311	0.23 28	0.12 5	0.54 195	0.16 43	0.41 31	0.47 91	0.45 172	0.51 250	0.26 112	0.22 109	0.34 36	0.21 10	0.10 117	0.10 131	0.08 39	0.07 35	0.09 39	0.18 74

2.5w	0.40 75	0.31 32	1.07 21	0.23 28	0.16 43	0.39 60	0.19 75	0.50 96	0.39 44	0.23 31	0.23 57	0.13 1	0.17 38	0.73 238	0.24 45	0.07 7	1.53 525	0.07 1	0.46 517	0.07 2	0.92 452

monsterstereo	0.40 75	0.43 144	1.07 21	0.26 70	0.27 241	0.39 60	0.14 18	0.55 132	0.37 25	0.28 83	0.27 84	0.14 9	0.13 12	0.67 209	0.44 233	0.07 7	1.12 468	0.07 1	0.81 569	0.08 24	0.53 316

xyz-stereo-finetune2	0.40 75	0.89 356	1.40 58	0.22 14	0.12 5	0.58 252	0.23 175	0.55 132	0.50 112	0.33 109	0.47 212	0.30 145	0.41 310	0.81 268	0.60 313	0.09 49	0.07 10	0.11 218	0.09 89	0.12 86	0.12 18

rvit_0105_4	0.40 75	0.64 251	1.98 147	0.31 159	0.18 84	0.37 45	0.29 304	0.64 189	0.67 267	0.28 83	0.32 127	0.36 179	0.28 197	0.45 93	0.27 87	0.18 436	0.16 244	0.15 401	0.14 257	0.15 139	0.25 125

XX-TBD	0.40 75	1.04 397	2.49 317	0.35 250	0.13 13	0.51 154	0.17 53	0.44 48	0.52 131	0.38 131	0.51 250	0.23 81	0.19 74	0.31 15	0.25 62	0.10 117	0.07 10	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.18 74

asda	0.41 80	0.31 32	1.23 37	0.22 14	0.17 65	0.43 89	0.16 43	0.46 62	0.38 34	0.25 48	0.20 25	0.15 17	0.20 91	0.99 304	0.23 34	0.10 117	1.49 519	0.07 1	0.23 392	0.08 24	0.88 444

qwe	0.41 80	0.29 11	1.29 45	0.22 14	0.22 160	0.41 71	0.15 32	0.49 80	0.38 34	0.28 83	0.23 57	0.14 9	0.15 21	0.94 296	0.24 45	0.08 19	1.47 518	0.07 1	0.25 406	0.08 24	0.76 403

LG-G_1	0.41 80	0.43 144	1.62 85	0.50 405	0.35 329	0.50 146	0.12 4	0.47 71	0.44 75	0.33 109	0.20 25	0.19 57	0.15 21	0.94 296	0.21 10	0.09 49	0.61 397	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.87 442

LG-G	0.41 80	0.43 144	1.62 85	0.50 405	0.35 329	0.50 146	0.12 4	0.47 71	0.44 75	0.33 109	0.20 25	0.19 57	0.15 21	0.94 296	0.21 10	0.09 49	0.61 397	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.87 442

WCG-NET	0.41 80	0.80 322	1.77 100	0.25 53	0.13 13	0.43 89	0.24 201	0.42 36	0.59 194	0.38 131	0.41 180	0.26 112	0.24 134	0.37 53	0.24 45	0.08 19	0.81 433	0.08 39	0.07 35	0.26 356	0.31 171

MIF-Stereo (partial)	0.41 80	0.71 282	2.67 394	0.27 86	0.24 202	0.32 21	0.17 53	0.56 138	0.46 84	0.26 66	0.37 156	0.25 101	0.26 166	0.46 97	0.35 179	0.11 211	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.21 274	0.15 44

s12784h	0.41 80	0.34 68	2.17 195	0.24 40	0.11 2	0.64 356	0.24 201	0.85 320	0.70 318	0.45 172	0.54 286	0.28 131	0.27 181	0.51 134	0.27 87	0.11 211	0.06 2	0.09 88	0.06 8	0.16 160	0.14 35

Gwc-CoAtRS	0.41 80	0.37 97	2.06 166	0.28 102	0.41 370	0.48 131	0.19 75	0.64 189	0.49 101	0.45 172	0.39 169	0.57 317	0.26 166	0.37 53	0.28 100	0.09 49	0.19 272	0.09 88	0.31 447	0.11 73	0.25 125

Wavelet-MonSter	0.42 88	0.34 68	1.38 54	0.23 28	0.17 65	0.43 89	0.14 18	0.28 3	0.35 13	0.23 31	0.21 33	0.15 17	0.16 32	0.92 294	0.66 342	0.06 1	1.21 477	0.07 1	0.45 512	0.06 1	0.95 461

2.25w	0.42 88	0.30 25	1.12 26	0.22 14	0.15 32	0.36 40	0.13 9	0.45 54	0.37 25	0.26 66	0.27 84	0.14 9	0.19 74	0.91 289	0.36 182	0.07 7	1.38 504	0.07 1	0.67 556	0.07 2	0.91 448

Any-RAFT	0.42 88	0.33 58	1.89 129	0.28 102	0.21 147	0.69 402	0.21 115	0.83 297	0.60 201	0.45 172	0.43 186	0.62 339	0.30 226	0.48 115	0.24 45	0.11 211	0.40 354	0.08 39	0.06 8	0.10 59	0.16 57

R-Stereo Train	0.42 88	0.31 32	2.51 323	0.30 141	0.18 84	0.56 218	0.25 227	0.82 286	0.41 53	0.57 306	0.67 398	0.33 168	0.24 134	0.34 36	0.33 160	0.10 117	0.08 46	0.09 88	0.07 35	0.09 39	0.18 74

RAFT-Stereo	0.42 88	0.31 32	2.51 323	0.30 141	0.18 84	0.56 218	0.25 227	0.82 286	0.41 53	0.57 306	0.67 398	0.33 168	0.24 134	0.34 36	0.33 160	0.10 117	0.08 46	0.09 88	0.07 35	0.09 39	0.18 74
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
4.25_new	0.43 93	0.29 11	1.40 58	0.23 28	0.19 117	0.41 71	0.17 53	0.44 48	0.38 34	0.34 116	0.22 44	0.15 17	0.18 58	1.06 316	0.30 118	0.10 117	1.44 513	0.07 1	0.32 456	0.07 2	0.93 454

4.5w_new	0.43 93	0.29 11	1.40 58	0.23 28	0.19 117	0.41 71	0.17 53	0.44 48	0.38 34	0.34 116	0.22 44	0.15 17	0.18 58	1.06 316	0.30 118	0.10 117	1.44 513	0.07 1	0.32 456	0.07 2	0.93 454

4.25w-stereo	0.43 93	0.29 11	1.40 58	0.23 28	0.19 117	0.41 71	0.17 53	0.44 48	0.38 34	0.34 116	0.22 44	0.15 17	0.18 58	1.06 316	0.30 118	0.10 117	1.44 513	0.07 1	0.32 456	0.07 2	0.93 454

rvit_0105_5	0.43 93	0.73 291	2.10 180	0.31 159	0.18 84	0.41 71	0.31 331	0.69 208	0.67 267	0.32 104	0.34 139	0.38 190	0.30 226	0.42 85	0.30 118	0.18 436	0.16 244	0.15 401	0.15 281	0.15 139	0.30 162

plain	0.43 93	0.73 291	2.80 438	0.28 102	0.19 117	0.33 27	0.21 115	0.63 183	0.50 112	0.24 41	0.38 163	0.24 92	0.25 154	0.48 115	0.32 147	0.12 262	0.08 46	0.13 336	0.09 89	0.43 505	0.13 23

CASS	0.43 93	0.34 68	2.01 152	0.33 202	0.17 65	0.54 195	0.24 201	0.71 224	0.52 131	0.62 365	0.55 297	0.40 203	0.41 310	0.43 87	0.33 160	0.17 422	0.10 131	0.14 372	0.11 174	0.18 208	0.23 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 93	0.32 46	2.31 229	0.26 70	0.14 23	0.51 154	0.22 136	0.84 306	0.78 399	0.55 275	0.48 220	0.28 131	0.37 266	0.40 68	0.37 189	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.08 24	0.43 253

Patchmatch Stereo++	0.43 93	0.36 84	2.44 274	0.48 386	0.17 65	0.61 307	0.26 244	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.43 216	0.28 197	0.56 157	0.30 118	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 93	0.36 84	2.44 274	0.48 386	0.18 84	0.61 307	0.28 276	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.43 216	0.28 197	0.49 128	0.30 118	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

ROB_FTStereo_v2	0.43 93	0.36 84	2.44 274	0.49 399	0.17 65	0.61 307	0.28 276	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.44 231	0.28 197	0.48 115	0.30 118	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

ROB_FTStereo	0.43 93	0.36 84	2.44 274	0.48 386	0.18 84	0.61 307	0.26 244	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.43 216	0.28 197	0.51 134	0.30 118	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

HUI-Stereo	0.43 93	0.36 84	2.45 292	0.48 386	0.18 84	0.61 307	0.27 263	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.44 231	0.28 197	0.47 102	0.30 118	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

iGMRVC	0.43 93	0.36 84	2.44 274	0.48 386	0.18 84	0.61 307	0.27 263	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.43 216	0.28 197	0.57 161	0.31 137	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

iRAFT	0.43 93	0.36 84	2.44 274	0.48 386	0.17 65	0.61 307	0.26 244	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.43 216	0.28 197	0.56 157	0.30 118	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

RAFT-IKP	0.43 93	0.36 84	2.44 274	0.48 386	0.16 43	0.60 287	0.28 276	0.53 111	0.61 206	0.48 190	0.43 186	0.43 216	0.28 197	0.51 134	0.31 137	0.12 262	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.13 23

DIP-Stereo	0.43 93	0.50 189	2.21 207	0.27 86	0.18 84	0.63 343	0.17 53	0.94 391	0.58 183	0.49 206	0.48 220	0.30 145	0.30 226	0.40 68	0.31 137	0.10 117	0.08 46	0.10 150	0.08 58	0.15 139	0.33 182
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
3w_stereo	0.44 109	0.29 11	1.53 76	0.23 28	0.20 133	0.37 45	0.22 136	0.53 111	0.41 53	0.25 48	0.21 33	0.13 1	0.22 109	0.90 287	0.24 45	0.06 1	1.52 524	0.07 1	0.44 510	0.08 24	0.83 431

WCG-NET（raft）	0.44 109	0.97 381	1.78 102	0.24 40	0.17 65	0.43 89	0.24 201	0.42 36	0.52 131	0.38 131	0.35 146	0.46 252	0.25 154	0.41 77	0.26 77	0.08 19	1.08 462	0.08 39	0.08 58	0.27 370	0.40 231

GMStereo_Zeroshot	0.44 109	0.44 157	1.84 113	0.44 367	0.20 133	0.52 174	0.19 75	0.60 165	0.54 149	0.58 312	0.59 334	0.63 343	0.29 215	0.59 169	0.34 171	0.16 401	0.09 100	0.16 421	0.09 89	0.26 356	0.26 133

GMStereo	0.44 109	1.32 466	2.65 382	0.28 102	0.16 43	0.42 84	0.22 136	0.48 76	0.63 229	0.41 143	0.36 150	0.26 112	0.25 154	0.41 77	0.30 118	0.14 351	0.08 46	0.10 150	0.12 212	0.17 183	0.13 23
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 109	0.36 84	2.38 241	0.28 102	0.43 386	0.53 184	0.20 89	0.86 331	0.52 131	0.44 168	0.36 150	0.53 290	0.26 166	0.40 68	0.27 87	0.09 49	0.08 46	0.09 88	0.38 495	0.10 59	0.22 103

tg	0.45 114	0.83 330	1.85 118	0.29 121	0.16 43	0.57 241	0.18 67	0.60 165	0.56 168	0.37 125	0.44 198	0.38 190	0.24 134	0.48 115	0.28 100	0.09 49	0.30 331	0.11 218	0.11 174	0.44 509	0.77 407

rvit_stereo_0075_2	0.45 114	0.45 166	2.60 361	0.34 227	0.32 301	0.41 71	0.21 115	0.60 165	0.54 149	0.39 136	0.51 250	0.40 203	0.29 215	0.46 97	0.31 137	0.21 475	0.15 229	0.22 486	0.15 281	0.18 208	0.33 182

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 114	1.36 483	1.30 46	0.24 40	0.12 5	0.33 27	0.20 89	0.41 31	0.37 25	0.32 104	0.21 33	0.16 32	0.14 14	0.29 9	0.62 325	0.55 545	1.42 512	0.11 218	0.13 234	0.25 336	0.56 330

RCA-Stereo	0.45 114	0.38 107	1.80 105	0.27 86	0.25 211	0.58 252	0.23 175	0.84 306	0.66 254	0.42 151	0.44 198	0.28 131	0.35 256	0.31 15	0.21 10	0.09 49	1.01 452	0.09 88	0.07 35	0.21 274	0.53 316

BUS	0.45 114	0.32 46	1.58 79	0.31 159	0.22 160	0.91 495	0.23 175	1.05 483	0.67 267	0.64 388	0.53 266	0.65 356	0.32 240	0.48 115	0.34 171	0.13 310	0.10 131	0.14 372	0.12 212	0.13 103	0.15 44

AnonymousM	0.45 114	0.49 181	1.83 110	0.29 121	0.15 32	0.53 184	0.22 136	0.64 189	0.66 254	0.47 187	0.33 131	0.30 145	0.25 154	0.49 128	0.29 111	0.12 262	0.27 327	0.71 559	0.37 491	0.12 86	0.41 240

sAnonymous2	0.45 114	0.88 351	2.97 466	0.31 159	0.25 211	0.34 30	0.28 276	0.56 138	0.49 101	0.25 48	0.30 104	0.23 81	0.29 215	0.31 15	0.22 17	0.12 262	0.09 100	0.12 275	0.13 234	0.38 474	0.43 253

CroCo_RVC	0.45 114	0.88 351	2.97 466	0.31 159	0.25 211	0.34 30	0.28 276	0.56 138	0.49 101	0.25 48	0.30 104	0.23 81	0.29 215	0.31 15	0.22 17	0.12 262	0.09 100	0.12 275	0.13 234	0.38 474	0.43 253

2.75w_new	0.46 122	0.32 46	1.39 57	0.21 5	0.19 117	0.40 65	0.18 67	0.51 103	0.39 44	0.27 76	0.21 33	0.13 1	0.20 91	1.10 328	0.44 233	0.07 7	1.58 528	0.07 1	0.61 552	0.07 2	0.82 430

MLG-Stereo_test2	0.46 122	0.49 181	1.77 100	0.79 488	0.70 466	0.63 343	0.12 4	0.37 15	0.48 96	0.39 136	0.15 8	0.24 92	0.10 1	0.46 97	0.20 7	0.16 401	1.21 477	0.08 39	0.06 8	0.09 39	0.66 368

rvit_0105_3	0.46 122	0.86 345	2.24 213	0.33 202	0.19 117	0.44 98	0.35 375	0.74 232	0.70 318	0.38 131	0.38 163	0.41 210	0.33 246	0.46 97	0.32 147	0.19 453	0.17 257	0.17 438	0.18 334	0.15 139	0.22 103

RAFT-Stereo-weight	0.46 122	0.37 97	1.60 84	0.29 121	0.51 407	0.57 241	0.22 136	0.84 306	0.67 267	0.48 190	0.38 163	0.36 179	0.17 38	0.39 61	0.27 87	0.09 49	1.28 490	0.09 88	0.07 35	0.09 39	0.41 240

Selective-RAFT	0.46 122	0.48 175	1.88 127	0.32 180	0.16 43	0.61 307	0.19 75	0.66 195	0.62 217	0.28 83	0.30 104	0.41 210	0.33 246	0.51 134	0.32 147	0.11 211	1.09 464	0.09 88	0.35 479	0.19 239	0.37 207

ProNet	0.46 122	0.60 232	1.85 118	0.35 250	0.67 459	0.49 136	0.25 227	0.53 111	0.57 175	0.21 18	0.24 61	0.22 72	0.20 91	0.52 138	0.22 17	0.09 49	0.47 367	0.10 150	0.09 89	0.23 307	1.33 509

CRE-IMP	0.46 122	0.31 32	2.40 251	0.53 417	0.17 65	0.79 456	0.68 514	0.54 122	0.66 254	0.47 187	0.43 186	0.44 231	0.26 166	0.43 87	0.33 160	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.09 89	0.17 183	0.23 112

MonStereo	0.47 129	0.29 11	1.07 21	0.22 14	0.18 84	0.51 154	0.14 18	0.49 80	0.35 13	0.25 48	0.17 13	0.15 17	0.11 2	0.88 283	0.48 255	0.06 1	2.11 559	0.07 1	0.80 567	0.07 2	1.01 472

Monster-pub-eth3d	0.47 129	0.29 11	1.07 21	0.22 14	0.18 84	0.51 154	0.14 18	0.49 80	0.35 13	0.25 48	0.18 15	0.15 17	0.11 2	0.87 276	0.47 249	0.06 1	2.11 559	0.07 1	0.81 569	0.07 2	1.01 472

HI	0.47 129	0.82 328	2.49 317	0.29 121	0.22 160	0.45 104	0.20 89	0.59 158	0.43 66	0.59 331	0.59 334	0.65 356	0.45 353	0.48 115	0.40 204	0.08 19	0.09 100	0.10 150	0.11 174	0.24 314	0.20 89

CoSv	0.47 129	0.82 328	2.49 317	0.29 121	0.22 160	0.45 104	0.20 89	0.59 158	0.43 66	0.59 331	0.59 334	0.65 356	0.45 353	0.48 115	0.40 204	0.08 19	0.09 100	0.10 150	0.11 174	0.24 314	0.20 89

MonSter	0.47 129	0.29 11	1.07 21	0.22 14	0.18 84	0.51 154	0.14 18	0.49 80	0.35 13	0.26 66	0.18 15	0.15 17	0.11 2	0.88 283	0.47 249	0.06 1	2.11 559	0.07 1	0.81 569	0.07 2	1.01 472

RSM	0.47 129	0.51 196	1.36 50	1.37 540	1.04 516	0.37 45	0.21 115	0.52 105	0.55 160	0.23 31	0.28 90	0.28 131	0.17 38	0.40 68	0.22 17	0.09 49	0.24 308	0.09 88	0.35 479	0.24 314	0.80 420

test_4	0.47 129	0.80 322	2.15 192	0.36 269	0.29 264	0.59 272	0.28 276	0.50 96	0.42 60	0.43 159	0.76 454	0.39 194	0.22 109	0.73 238	0.49 265	0.08 19	0.18 266	0.11 218	0.15 281	0.29 393	0.27 140

DeepStereo_RVC	0.47 129	0.37 97	2.19 200	0.55 426	0.18 84	0.60 287	0.58 483	0.52 105	0.62 217	0.49 206	0.45 201	0.39 194	0.85 503	0.47 102	0.34 171	0.12 262	0.08 46	0.11 218	0.09 89	0.15 139	0.19 80

cross-raft	0.47 129	0.34 68	2.17 195	0.70 476	0.84 488	0.50 146	0.35 375	0.74 232	0.43 66	0.44 168	0.45 201	0.63 343	0.25 154	0.37 53	0.27 87	0.08 19	0.14 211	0.10 150	0.23 392	0.11 73	0.27 140

iRaftStereo_RVC	0.47 129	0.84 335	1.91 133	0.29 121	0.15 32	0.53 184	0.20 89	0.58 149	0.50 112	0.37 125	0.43 186	0.42 215	0.23 127	0.38 57	0.28 100	0.09 49	0.70 417	0.12 275	0.11 174	0.43 505	0.77 407

Anonymous3	0.47 129	0.49 181	2.61 366	0.33 202	0.25 211	0.72 417	0.32 342	0.80 268	0.60 201	0.36 122	0.41 180	0.33 168	0.29 215	0.46 97	0.30 118	0.19 453	0.18 266	0.13 336	0.13 234	0.18 208	0.22 103

CFNet_pseudo	0.47 129	0.50 189	2.19 200	0.26 70	0.20 133	0.56 218	0.22 136	0.80 268	0.62 217	0.50 225	0.56 311	0.68 382	0.47 375	0.53 146	0.33 160	0.11 211	0.10 131	0.15 401	0.10 126	0.18 208	0.33 182

ccs_rob	0.47 129	0.50 189	2.19 200	0.26 70	0.20 133	0.56 218	0.22 136	0.80 268	0.62 217	0.50 225	0.56 311	0.68 382	0.47 375	0.53 146	0.33 160	0.11 211	0.10 131	0.16 421	0.10 126	0.18 208	0.33 182

IGEV-Stereo+	0.48 142	0.32 46	1.43 63	0.26 70	0.46 398	0.30 13	0.13 9	0.32 7	0.57 175	0.80 467	0.24 61	0.19 57	0.19 74	0.57 161	0.46 244	0.10 117	1.36 501	0.08 39	0.22 387	0.46 516	1.04 478

RSM++	0.48 142	0.52 200	1.27 41	1.62 556	1.27 541	0.39 60	0.20 89	0.49 80	0.56 168	0.22 26	0.25 69	0.24 92	0.17 38	0.39 61	0.23 34	0.09 49	0.11 160	0.09 88	0.35 479	0.29 393	0.80 420

testlalala2	0.48 142	0.34 68	2.53 329	0.65 460	0.56 423	0.57 241	0.20 89	0.84 306	0.63 229	0.42 151	0.54 286	0.45 243	0.21 101	0.30 11	0.26 77	0.10 117	0.13 194	0.09 88	0.29 429	0.12 86	0.31 171

H2IRNET	0.48 142	1.04 397	2.57 350	0.31 159	0.19 117	0.54 195	0.19 75	0.55 132	0.53 143	0.28 83	0.56 311	0.47 261	0.35 256	0.47 102	0.40 204	0.11 211	0.08 46	0.12 275	0.14 257	0.37 466	0.26 133

PCWNet_CMD	0.48 142	0.50 189	2.23 211	0.27 86	0.20 133	0.56 218	0.22 136	0.78 253	0.67 267	0.49 206	0.55 297	0.68 382	0.56 417	0.48 115	0.32 147	0.11 211	0.10 131	0.14 372	0.10 126	0.19 239	0.43 253

DisPM	0.48 142	0.41 128	2.54 334	0.61 448	0.18 84	0.59 272	0.62 497	0.54 122	0.67 267	0.61 352	0.53 266	0.38 190	0.26 166	0.76 247	0.31 137	0.13 310	0.07 10	0.12 275	0.11 174	0.12 86	0.15 44

BSDual-CNN	0.48 142	0.32 46	1.58 79	0.31 159	0.22 160	0.76 436	0.32 342	1.05 483	0.67 267	0.64 388	0.53 266	0.63 343	0.38 276	0.48 115	0.97 417	0.13 310	0.10 131	0.14 372	0.12 212	0.13 103	0.15 44

psmg	0.48 142	0.32 46	1.58 79	0.28 102	0.22 160	0.75 431	0.35 375	0.94 391	0.67 267	0.61 352	0.59 334	0.63 343	0.38 276	0.48 115	0.97 417	0.13 310	0.11 160	0.13 336	0.13 234	0.14 127	0.15 44

dd	0.48 142	1.32 466	2.41 257	0.31 159	0.17 65	0.58 252	0.26 244	0.50 96	0.71 332	0.42 151	0.41 180	0.34 173	0.28 197	0.47 102	0.41 213	0.18 436	0.10 131	0.13 336	0.12 212	0.22 291	0.16 57

GANet-ADL	0.48 142	0.56 219	2.51 323	0.34 227	0.20 133	0.58 252	0.25 227	0.80 268	0.57 175	0.43 159	0.61 351	0.56 313	0.31 232	0.44 91	0.44 233	0.14 351	0.11 160	0.10 150	0.09 89	0.22 291	0.38 216

ICVP	0.48 142	0.33 58	2.37 238	0.34 227	0.22 160	0.60 287	0.55 474	0.79 262	0.53 143	0.45 172	0.60 343	0.49 271	0.36 260	0.55 154	0.46 244	0.16 401	0.16 244	0.14 372	0.11 174	0.16 160	0.32 178
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 142	0.39 114	2.30 226	0.28 102	0.27 241	0.70 405	0.32 342	1.00 443	0.69 307	0.50 225	0.52 259	0.43 216	0.36 260	0.53 146	0.44 233	0.12 262	0.09 100	0.12 275	0.16 303	0.18 208	0.23 112

FENet	0.48 142	0.58 223	2.46 300	0.33 202	0.18 84	0.58 252	0.22 136	0.83 297	0.64 239	0.49 206	0.42 183	0.55 306	0.38 276	0.52 138	0.51 272	0.12 262	0.09 100	0.12 275	0.11 174	0.17 183	0.31 171

MSMDNet	0.48 142	0.50 189	2.23 211	0.27 86	0.20 133	0.56 218	0.22 136	0.78 253	0.67 267	0.49 206	0.55 297	0.68 382	0.56 417	0.48 115	0.32 147	0.11 211	0.10 131	0.13 336	0.10 126	0.18 208	0.43 253

AdaStereo	0.48 142	0.44 157	2.18 198	0.36 269	0.20 133	0.59 272	0.29 304	0.97 416	0.74 366	0.52 247	0.55 297	0.61 334	0.33 246	0.52 138	0.44 233	0.18 436	0.08 46	0.17 438	0.11 174	0.18 208	0.24 121
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
IER	0.49 157	0.73 291	2.12 184	0.27 86	0.25 211	0.65 372	0.27 263	0.76 239	0.59 194	0.56 287	0.59 334	0.60 332	0.53 407	0.64 196	0.44 233	0.12 262	0.09 100	0.11 218	0.11 174	0.18 208	0.15 44

TestStereo	0.49 157	0.88 351	2.38 241	0.30 141	0.16 43	0.43 89	0.25 227	0.55 132	0.46 84	0.38 131	0.46 206	0.34 173	0.28 197	1.96 490	0.28 100	0.11 211	0.08 46	0.12 275	0.09 89	0.15 139	0.13 23

GES	0.49 157	0.54 207	2.37 238	0.31 159	0.19 117	0.61 307	0.30 320	0.93 385	0.52 131	0.49 206	0.53 266	0.40 203	0.43 336	0.59 169	0.67 346	0.16 401	0.11 160	0.12 275	0.10 126	0.20 262	0.30 162

DCANet	0.49 157	0.91 366	2.63 372	0.26 70	0.14 23	0.51 154	0.22 136	0.84 306	0.78 399	0.56 287	0.49 234	0.32 160	0.41 310	0.39 61	0.41 213	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.14 127	0.45 274

Monster-pub-mixall	0.50 161	0.35 78	0.98 11	0.22 14	0.13 13	0.34 30	0.12 4	0.38 20	0.28 2	0.39 136	0.19 20	0.16 32	0.12 5	1.05 315	0.41 213	0.08 19	3.28 593	0.07 1	0.73 564	0.08 24	0.55 328

4w-stereo	0.50 161	0.26 1	1.86 124	0.22 14	0.30 278	0.38 55	0.14 18	0.41 31	0.35 13	0.25 48	0.21 33	0.14 9	0.20 91	1.18 347	0.33 160	0.09 49	1.56 527	0.07 1	0.72 562	0.07 2	1.23 501

CFNet_ucs	0.50 161	0.55 215	2.28 221	0.27 86	0.22 160	0.58 252	0.23 175	0.90 366	0.69 307	0.54 262	0.64 379	0.68 382	0.44 345	0.55 154	0.34 171	0.14 351	0.12 178	0.16 421	0.11 174	0.19 239	0.38 216

fff	0.50 161	0.90 362	2.63 372	0.25 53	0.15 32	0.51 154	0.22 136	0.85 320	0.82 434	0.55 275	0.48 220	0.31 153	0.65 456	0.39 61	0.37 189	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.08 24	0.43 253

ADStereo(finetuned)	0.50 161	0.91 366	2.43 266	0.26 70	0.14 23	0.51 154	0.22 136	0.84 306	0.78 399	0.56 287	0.49 234	0.32 160	0.75 487	0.40 68	0.40 204	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.13 103	0.45 274

UDGNet	0.50 161	1.36 483	2.44 274	0.37 282	0.19 117	0.58 252	0.23 175	0.49 80	0.69 307	0.42 151	0.39 169	0.34 173	0.29 215	0.55 154	0.32 147	0.25 503	0.10 131	0.37 534	0.19 352	0.30 402	0.17 65

PFNet+	0.50 161	0.43 144	2.54 334	0.49 399	0.18 84	0.58 252	0.76 524	0.54 122	0.72 341	0.56 287	0.48 220	0.39 194	0.26 166	0.94 296	0.33 160	0.14 351	0.09 100	0.14 372	0.13 234	0.12 86	0.16 57

NRIStereo	0.50 161	0.34 68	2.44 274	0.52 413	0.16 43	0.94 501	0.73 522	0.52 105	0.65 246	0.48 190	0.40 178	0.59 325	0.29 215	0.78 256	0.33 160	0.11 211	0.13 194	0.11 218	0.09 89	0.22 291	0.25 125

HCRNet	0.50 161	0.75 306	2.08 169	0.39 320	0.29 264	0.58 252	0.22 136	0.79 262	0.67 267	0.49 206	0.49 234	0.48 269	0.37 266	1.13 337	0.40 204	0.15 382	0.10 131	0.15 401	0.13 234	0.21 274	0.19 80

csc	0.50 161	0.90 362	2.63 372	0.25 53	0.15 32	0.51 154	0.22 136	0.85 320	0.82 434	0.55 275	0.48 220	0.31 153	0.65 456	0.39 61	0.37 189	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.08 24	0.43 253

cscssc	0.50 161	0.90 362	2.63 372	0.25 53	0.15 32	0.51 154	0.22 136	0.85 320	0.82 434	0.55 275	0.48 220	0.31 153	0.65 456	0.39 61	0.37 189	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.08 24	0.43 253

DMCA	0.50 161	0.83 330	1.95 140	0.32 180	0.24 202	0.59 272	0.26 244	0.81 277	0.68 294	0.59 331	0.49 234	0.56 313	0.36 260	0.65 203	0.65 339	0.14 351	0.10 131	0.14 372	0.10 126	0.19 239	0.29 152

ISRNet	0.51 173	0.58 223	1.96 144	0.38 302	0.31 288	0.49 136	0.21 115	0.80 268	0.71 332	0.64 388	0.71 434	0.66 365	0.40 298	0.59 169	0.45 239	0.23 490	0.16 244	0.21 481	0.20 363	0.21 274	0.37 207

UPFNet	0.51 173	0.67 257	2.04 161	0.34 227	0.33 308	0.65 372	0.37 386	0.88 348	0.65 246	0.60 342	0.53 266	0.61 334	0.41 310	0.77 249	0.55 291	0.13 310	0.13 194	0.13 336	0.13 234	0.20 262	0.16 57

rvit_105_1	0.52 175	0.93 375	2.30 226	0.36 269	0.24 202	0.51 154	0.45 437	0.81 277	0.79 412	0.46 184	0.44 198	0.45 243	0.38 276	0.63 189	0.39 202	0.20 464	0.18 266	0.18 458	0.22 387	0.18 208	0.21 96

DCVSM-stereo	0.52 175	0.37 97	2.45 292	0.30 141	0.22 160	0.54 195	0.52 463	0.60 165	0.52 131	0.69 423	0.47 212	0.79 433	0.49 388	0.56 157	0.90 409	0.13 310	0.14 211	0.15 401	0.13 234	0.20 262	0.21 96

ITSA-stereo	0.52 175	0.42 132	1.46 67	0.34 227	0.18 84	0.60 287	0.29 304	0.99 433	0.82 434	0.51 237	0.48 220	0.53 290	0.59 433	1.25 361	0.73 369	0.15 382	0.12 178	0.17 438	0.16 303	0.19 239	0.32 178

gcap-zeroshot	0.52 175	0.86 345	2.38 241	0.32 180	0.60 438	0.70 405	0.20 89	0.78 253	0.58 183	0.44 168	0.36 150	0.81 445	0.24 134	0.53 146	0.30 118	0.10 117	0.35 340	0.09 88	0.31 447	0.09 39	0.40 231

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 175	0.51 196	1.12 26	0.26 70	0.22 160	0.46 112	0.20 89	1.10 508	1.33 551	3.13 591	0.33 131	0.22 72	0.20 91	0.34 36	0.26 77	0.11 211	0.09 100	0.11 218	0.09 89	0.17 183	0.21 96

StereoVision	0.52 175	1.12 414	2.70 415	0.34 227	0.32 301	0.47 125	0.26 244	0.73 230	0.61 206	0.33 109	0.89 489	0.45 243	0.26 166	0.52 138	0.39 202	0.14 351	0.15 229	0.16 421	0.15 281	0.22 291	0.14 35

gwcnet-sp	0.52 175	0.71 282	2.66 386	0.32 180	0.22 160	0.66 385	0.31 331	0.84 306	0.69 307	0.61 352	0.49 234	0.46 252	0.43 336	0.77 249	0.48 255	0.12 262	0.11 160	0.11 218	0.11 174	0.19 239	0.19 80

scenet	0.52 175	0.71 282	2.66 386	0.32 180	0.22 160	0.66 385	0.31 331	0.84 306	0.69 307	0.61 352	0.49 234	0.46 252	0.43 336	0.77 249	0.48 255	0.12 262	0.11 160	0.11 218	0.11 174	0.19 239	0.19 80

ssnet	0.52 175	0.71 282	2.66 386	0.32 180	0.22 160	0.66 385	0.31 331	0.84 306	0.69 307	0.61 352	0.49 234	0.46 252	0.43 336	0.77 249	0.48 255	0.12 262	0.11 160	0.11 218	0.11 174	0.19 239	0.19 80

PSM-softLoss	0.52 175	0.34 68	2.47 305	0.55 426	0.17 65	0.61 307	0.39 402	0.64 189	0.67 267	0.52 247	0.48 220	0.39 194	0.25 154	1.46 392	0.77 382	0.13 310	0.08 46	0.13 336	0.12 212	0.12 86	0.15 44

KMStereo	0.52 175	0.34 68	2.47 305	0.55 426	0.17 65	0.61 307	0.39 402	0.64 189	0.67 267	0.52 247	0.48 220	0.39 194	0.25 154	1.46 392	0.77 382	0.13 310	0.08 46	0.13 336	0.12 212	0.12 86	0.15 44

KYRaft	0.52 175	0.35 78	2.40 251	0.34 227	0.21 147	0.75 431	0.43 423	0.62 175	0.63 229	0.64 388	0.92 496	0.53 290	0.72 476	0.60 176	0.26 77	0.10 117	0.07 10	0.12 275	0.14 257	0.13 103	0.54 321

raftrobust	0.52 175	1.14 418	2.15 192	0.33 202	0.99 506	0.53 184	0.21 115	0.59 158	0.50 112	0.53 256	0.36 150	0.31 153	0.33 246	0.47 102	0.42 220	0.10 117	0.55 387	0.09 88	0.08 58	0.22 291	0.46 279

RALAANet	0.52 175	1.37 488	2.63 372	0.33 202	0.23 190	0.48 131	0.19 75	0.69 208	0.55 160	0.49 206	0.46 206	0.39 194	0.31 232	0.53 146	0.53 282	0.10 117	0.33 338	0.11 218	0.17 321	0.29 393	0.13 23

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 189	0.39 114	1.30 46	0.45 374	0.21 147	0.74 428	0.17 53	0.71 224	0.44 75	1.17 525	0.38 163	0.89 480	0.23 127	0.86 275	0.94 414	0.11 211	0.49 371	0.09 88	0.40 500	0.13 103	0.50 296

testlalala	0.53 189	0.36 84	2.40 251	0.29 121	0.35 329	0.60 287	0.22 136	1.02 461	0.63 229	0.56 287	0.40 178	0.32 160	0.21 101	0.33 30	0.27 87	0.10 117	1.73 539	0.09 88	0.24 396	0.08 24	0.43 253

hknet	0.53 189	0.39 114	2.04 161	0.31 159	0.24 202	0.76 436	0.32 342	1.05 483	0.71 332	0.64 388	0.53 266	0.79 433	0.40 298	0.84 272	0.78 386	0.12 262	0.10 131	0.14 372	0.12 212	0.13 103	0.15 44

NF-Stereo	0.53 189	0.33 58	2.55 342	0.55 426	0.16 43	0.61 307	0.43 423	0.70 218	0.70 318	0.50 225	0.47 212	0.37 184	0.26 166	1.44 390	0.78 386	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.13 103	0.17 65

OCTAStereo	0.53 189	0.33 58	2.54 334	0.56 435	0.16 43	0.61 307	0.42 416	0.70 218	0.70 318	0.50 225	0.47 212	0.37 184	0.26 166	1.43 386	0.79 389	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.13 103	0.17 65

RE-Stereo	0.53 189	0.33 58	2.54 334	0.56 435	0.16 43	0.61 307	0.43 423	0.70 218	0.70 318	0.50 225	0.47 212	0.37 184	0.26 166	1.43 386	0.77 382	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.13 103	0.17 65

TVStereo	0.53 189	0.33 58	2.54 334	0.56 435	0.16 43	0.61 307	0.43 423	0.70 218	0.70 318	0.50 225	0.47 212	0.37 184	0.26 166	1.43 386	0.77 382	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.13 103	0.17 65

GMM-Stereo	0.53 189	0.33 58	2.89 456	0.53 417	0.24 202	0.77 446	0.46 443	0.62 175	0.65 246	0.58 312	0.73 441	0.47 261	0.43 336	0.68 214	0.29 111	0.10 117	0.06 2	0.13 336	0.13 234	0.14 127	0.44 269

Prome-Stereo	0.53 189	0.36 84	2.39 248	0.60 442	0.23 190	0.63 343	0.41 409	0.66 195	0.67 267	0.59 331	1.02 513	0.43 216	0.71 475	0.61 181	0.34 171	0.10 117	0.07 10	0.10 150	0.09 89	0.13 103	0.44 269

CoDeX	0.54 198	0.52 200	2.25 217	0.30 141	0.26 228	0.61 307	0.32 342	1.03 469	0.73 346	0.49 206	0.56 311	0.52 287	0.40 298	1.59 421	0.38 197	0.12 262	0.09 100	0.11 218	0.10 126	0.15 139	0.22 103

NINENet	0.54 198	0.40 122	2.19 200	0.55 426	0.26 228	0.91 495	0.23 175	1.05 483	0.77 394	0.54 262	0.57 322	0.65 356	0.32 240	1.22 352	0.34 171	0.16 401	0.13 194	0.16 421	0.11 174	0.16 160	0.14 35

GwcNet-ADL	0.54 198	0.78 316	2.85 451	0.31 159	0.20 133	0.58 252	0.29 304	0.93 385	0.67 267	0.48 190	0.47 212	0.56 313	0.33 246	0.48 115	0.80 391	0.13 310	0.12 178	0.09 88	0.09 89	0.14 127	0.40 231

ACVNet	0.54 198	0.87 347	2.45 292	0.28 102	0.22 160	0.59 272	0.36 383	0.69 208	0.73 346	0.49 206	0.59 334	0.69 393	0.42 323	0.47 102	0.70 355	0.11 211	0.10 131	0.10 150	0.09 89	0.36 458	0.39 224

MIM_Stereo	0.55 202	0.92 371	2.65 382	0.32 180	1.09 525	0.51 154	0.19 75	0.67 200	0.52 131	0.48 190	0.54 286	0.43 216	0.27 181	0.57 161	0.30 118	0.08 19	0.17 257	0.11 218	0.10 126	0.28 383	0.80 420

CSP-Net	0.55 202	0.61 238	1.81 109	0.30 141	0.23 190	0.77 446	0.35 375	0.90 366	0.62 217	0.62 365	0.60 343	0.65 356	0.42 323	1.76 446	0.47 249	0.17 422	0.12 178	0.10 150	0.10 126	0.21 274	0.16 57

RAFT_R40	0.55 202	0.31 32	2.44 274	0.57 439	0.42 382	0.62 329	0.52 463	0.58 149	0.66 254	0.56 287	0.54 286	0.54 297	0.50 393	1.56 408	0.53 282	0.11 211	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.16 160	0.10 8

Pruner-Stereo	0.55 202	0.38 107	2.49 317	1.78 565	0.19 117	0.63 343	0.45 437	0.59 158	0.67 267	0.61 352	0.48 220	0.41 210	0.25 154	0.49 128	0.99 428	0.13 310	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.13 103	0.14 35

MMNet	0.55 202	0.92 371	2.03 158	0.34 227	0.27 241	0.79 456	0.28 276	0.86 331	0.79 412	0.62 365	0.58 329	0.59 325	0.56 417	0.80 264	0.61 322	0.11 211	0.11 160	0.12 275	0.11 174	0.21 274	0.22 103

UCFNet_RVC	0.55 202	1.16 427	2.48 311	0.31 159	0.27 241	0.65 372	0.28 276	0.76 239	0.58 183	0.51 237	0.53 266	0.67 368	0.42 323	0.91 289	0.45 239	0.16 401	0.11 160	0.17 438	0.17 321	0.20 262	0.23 112

HITNet	0.55 202	1.28 460	2.73 423	0.35 250	0.14 23	0.56 218	0.23 175	0.89 357	0.62 217	0.52 247	0.51 250	0.49 271	0.38 276	0.52 138	0.60 313	0.09 49	0.07 10	0.10 150	0.08 58	0.25 336	0.61 350
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.55 202	0.61 238	2.07 167	0.34 227	0.21 147	0.68 399	0.26 244	0.87 340	0.73 346	0.70 427	0.69 406	0.74 413	0.45 353	1.10 328	0.62 325	0.12 262	0.09 100	0.14 372	0.14 257	0.27 370	0.24 121
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 210	0.68 266	2.42 261	0.30 141	0.41 370	0.61 307	0.31 331	0.58 149	0.72 341	1.17 525	0.26 78	0.20 61	0.27 181	1.28 367	0.28 100	0.09 49	0.59 395	0.12 275	0.21 375	0.16 160	0.48 288

RAFT-Test	0.56 210	0.41 128	2.01 152	0.90 498	1.07 522	0.65 372	0.37 386	0.83 297	0.65 246	0.49 206	0.49 234	0.93 489	0.24 134	0.52 138	0.30 118	0.10 117	0.38 347	0.09 88	0.38 495	0.11 73	0.19 80

PSMNet-ADL	0.56 210	0.47 172	2.03 158	0.35 250	0.22 160	0.67 393	0.27 263	0.77 246	0.58 183	0.43 159	0.53 266	0.70 399	0.45 353	1.89 480	0.64 334	0.16 401	0.13 194	0.11 218	0.13 234	0.15 139	0.51 303

SST-Stereo	0.56 210	0.30 25	2.44 274	0.71 478	0.55 421	0.62 329	0.65 505	0.57 145	0.67 267	0.59 331	0.53 266	0.51 280	0.59 433	1.57 413	0.31 137	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.17 183	0.11 15

RAFT-345	0.56 210	0.37 97	2.68 401	0.40 333	0.34 318	0.58 252	0.41 409	0.49 80	0.70 318	0.51 237	0.99 509	0.43 216	0.28 197	1.56 408	0.81 395	0.10 117	0.07 10	0.11 218	0.09 89	0.11 73	0.09 4

UNet	0.56 210	0.58 223	2.81 442	0.32 180	0.33 308	0.74 428	0.27 263	0.86 331	0.67 267	0.55 275	0.55 297	0.72 404	0.55 415	0.79 260	0.58 304	0.12 262	0.09 100	0.13 336	0.11 174	0.20 262	0.19 80

DN-CSS_ROB	0.56 210	1.64 533	2.75 428	0.42 348	0.22 160	0.57 241	0.19 75	0.79 262	0.66 254	0.46 184	0.62 358	0.41 210	0.32 240	0.73 238	0.49 265	0.12 262	0.08 46	0.14 372	0.13 234	0.38 474	0.17 65

MyStereo05	0.57 217	0.72 288	2.72 418	0.31 159	0.25 211	0.60 287	0.30 320	0.87 340	0.82 434	0.54 262	0.37 156	0.53 290	0.42 323	0.63 189	0.73 369	0.09 49	0.55 387	0.12 275	0.20 363	0.16 160	0.56 330

MyStereo04	0.57 217	0.68 266	2.66 386	0.30 141	0.41 370	0.61 307	0.31 331	0.88 348	0.80 420	0.48 190	0.37 156	0.54 297	0.42 323	0.61 181	0.71 361	0.09 49	0.59 395	0.12 275	0.21 375	0.16 160	0.48 288

Selective-IGEV	0.57 217	0.42 132	1.87 126	1.67 560	1.33 542	0.36 40	0.20 89	0.61 171	0.71 332	0.22 26	0.31 115	0.22 72	0.19 74	0.52 138	0.36 182	0.09 49	0.97 447	0.09 88	0.15 281	0.20 262	0.85 437

SepStereo	0.57 217	0.42 132	1.85 118	0.34 227	0.34 318	0.52 174	0.42 416	0.89 357	0.80 420	0.85 483	0.69 406	0.57 317	0.51 397	1.55 406	0.57 298	0.13 310	0.09 100	0.12 275	0.09 89	0.18 208	0.37 207

111	0.57 217	1.41 494	2.63 372	0.25 53	0.15 32	0.59 272	0.26 244	0.90 366	0.83 441	0.50 225	0.54 286	0.57 317	0.38 276	0.54 152	0.41 213	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.24 314	0.81 427

AFF-stereo	0.57 217	1.51 513	2.59 354	0.33 202	0.23 190	0.51 154	0.21 115	0.69 208	0.68 294	0.49 206	0.63 366	0.49 271	0.34 254	0.50 133	0.37 189	0.08 19	0.54 384	0.10 150	0.10 126	0.40 490	0.60 349

acv_ft	0.57 217	0.87 347	2.45 292	0.33 202	0.41 370	0.63 343	0.29 304	0.86 331	0.73 346	0.64 388	0.59 334	0.69 393	0.45 353	0.47 102	0.68 350	0.11 211	0.10 131	0.10 150	0.09 89	0.43 505	0.39 224

BEATNet_4x	0.57 217	1.16 427	2.56 346	0.35 250	0.16 43	0.56 218	0.25 227	0.91 373	0.64 239	0.55 275	0.53 266	0.59 325	0.43 336	0.67 209	0.76 380	0.12 262	0.09 100	0.12 275	0.09 89	0.23 307	0.58 340

Replicate-Monster	0.58 225	0.53 204	1.55 77	0.22 14	0.34 318	0.37 45	0.13 9	0.43 41	0.39 44	0.35 121	0.16 10	0.16 32	0.15 21	1.46 392	0.21 10	0.11 211	2.71 585	0.07 1	0.35 479	0.08 24	1.81 540

AIO-test1	0.58 225	1.37 488	2.77 433	0.66 465	1.08 523	0.50 146	0.23 175	0.86 331	0.69 307	0.31 100	0.42 183	0.29 139	0.22 109	0.77 249	0.34 171	0.13 310	0.15 229	0.12 275	0.16 303	0.31 412	0.30 162

IGEV-Stereo++	0.58 225	0.29 11	1.66 91	0.37 282	0.53 417	0.47 125	0.13 9	0.54 122	0.37 25	1.02 507	0.25 69	0.17 41	0.22 109	1.04 312	0.27 87	0.08 19	1.98 553	0.08 39	0.06 8	0.17 183	1.92 542

MC-Stereo	0.58 225	0.37 97	2.00 150	0.88 495	0.64 454	0.54 195	0.19 75	0.46 62	0.39 44	0.58 312	0.39 169	0.27 124	0.27 181	0.71 230	0.32 147	0.09 49	1.20 474	0.09 88	0.16 303	0.22 291	1.92 542

RAFT_CTSACE	0.58 225	1.16 427	2.76 431	0.36 269	0.29 264	0.54 195	0.29 304	0.69 208	0.51 119	0.51 237	0.75 451	0.67 368	0.37 266	0.63 189	0.47 249	0.08 19	0.49 371	0.11 218	0.10 126	0.41 497	0.32 178

CRFU-Net	0.58 225	0.42 132	1.90 130	0.49 399	0.27 241	0.83 471	0.35 375	0.94 391	0.54 149	0.65 404	0.60 343	0.78 430	1.34 539	1.00 305	0.51 272	0.17 422	0.14 211	0.17 438	0.10 126	0.19 239	0.20 89

dad	0.58 225	1.35 478	2.39 248	0.31 159	0.20 133	0.62 329	0.26 244	0.56 138	0.79 412	0.66 411	0.64 379	0.64 351	0.36 260	0.87 276	0.48 255	0.28 514	0.15 229	0.40 537	0.18 334	0.24 314	0.22 103

IPLGR	0.58 225	0.64 251	3.12 487	0.37 282	0.18 84	0.62 329	0.54 469	1.06 496	0.69 307	0.73 440	0.46 206	0.50 275	0.44 345	1.12 336	0.31 137	0.10 117	0.08 46	0.11 218	0.09 89	0.21 274	0.20 89

GMOStereo	0.58 225	0.89 356	2.46 300	0.29 121	0.99 506	0.51 154	0.32 342	0.58 149	0.46 84	0.58 312	0.48 220	0.54 297	0.27 181	0.31 15	0.25 62	0.09 49	1.64 531	0.13 336	0.11 174	0.34 437	0.42 245

error version	0.58 225	0.89 356	2.46 300	0.29 121	0.99 506	0.51 154	0.32 342	0.58 149	0.46 84	0.58 312	0.48 220	0.54 297	0.27 181	0.31 15	0.25 62	0.09 49	1.64 531	0.13 336	0.11 174	0.34 437	0.42 245

test-v	0.58 225	0.89 356	2.46 300	0.29 121	0.99 506	0.51 154	0.32 342	0.58 149	0.46 84	0.58 312	0.48 220	0.54 297	0.27 181	0.31 15	0.25 62	0.09 49	1.64 531	0.13 336	0.11 174	0.34 437	0.42 245

test-3	0.58 225	0.43 144	2.44 274	0.52 413	0.59 433	0.46 112	0.23 175	0.77 246	0.49 101	0.52 247	0.29 95	0.44 231	0.22 109	0.59 169	0.97 417	0.08 19	1.27 488	0.10 150	0.35 479	0.29 393	0.62 352

test_1	0.58 225	0.43 144	2.44 274	0.52 413	0.59 433	0.46 112	0.23 175	0.77 246	0.49 101	0.51 237	0.29 95	0.44 231	0.22 109	0.59 169	0.97 417	0.08 19	1.27 488	0.10 150	0.35 479	0.29 393	0.63 358

LCNet	0.58 225	0.43 144	2.42 261	0.91 502	0.22 160	0.95 503	0.29 304	0.62 175	0.64 239	0.52 247	0.55 297	0.41 210	0.75 487	0.84 272	0.27 87	0.10 117	0.07 10	0.12 275	0.18 334	0.97 562	0.40 231

test-2	0.58 225	0.89 356	2.46 300	0.29 121	0.99 506	0.51 154	0.32 342	0.58 149	0.46 84	0.58 312	0.48 220	0.54 297	0.27 181	0.31 15	0.25 62	0.09 49	1.64 531	0.13 336	0.11 174	0.34 437	0.42 245

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 225	1.48 509	2.53 329	0.29 121	0.78 480	0.52 174	0.20 89	0.68 205	0.66 254	0.51 237	0.61 351	0.40 203	0.32 240	0.40 68	0.43 227	0.08 19	0.63 404	0.09 88	0.09 89	0.37 466	0.58 340

STTStereo	0.58 225	0.95 378	2.95 464	0.37 282	0.31 288	0.62 329	0.32 342	0.81 277	0.63 229	0.61 352	0.55 297	0.67 368	0.43 336	0.87 276	0.48 255	0.16 401	0.16 244	0.17 438	0.20 363	0.17 183	0.25 125

DeepPruner_ROB	0.58 225	1.06 400	2.68 401	0.30 141	0.26 228	0.63 343	0.31 331	0.83 297	0.51 119	0.62 365	0.56 311	0.65 356	0.39 291	1.06 316	0.56 295	0.19 453	0.14 211	0.14 372	0.14 257	0.24 314	0.33 182

G2L-ROB	0.59 243	1.32 466	2.59 354	0.30 141	0.22 160	0.59 272	0.28 276	0.80 268	0.61 206	0.56 287	0.45 201	0.70 399	0.35 256	1.38 377	0.72 365	0.11 211	0.08 46	0.09 88	0.08 58	0.22 291	0.31 171

MM-Stereo_test3	0.59 243	0.85 340	2.28 221	0.53 417	0.31 288	0.45 104	0.30 320	0.78 253	0.76 381	0.33 109	0.43 186	0.32 160	0.23 127	0.61 181	0.54 288	0.10 117	1.65 535	0.10 150	0.08 58	0.42 500	0.68 378

test_sample2	0.59 243	0.42 132	1.84 113	0.33 202	0.18 84	0.52 174	0.28 276	0.86 331	0.70 318	0.47 187	0.53 266	0.46 252	0.41 310	1.51 400	0.66 342	0.12 262	0.93 445	0.11 218	0.24 396	0.16 160	1.01 472

GCAP-Stereo	0.59 243	1.35 478	2.44 274	0.49 399	1.02 513	0.52 174	0.14 18	0.53 111	0.54 149	0.44 168	0.50 246	0.30 145	0.22 109	0.68 214	0.41 213	0.09 49	1.30 495	0.09 88	0.07 35	0.23 307	0.54 321

TestStereo1	0.59 243	1.21 440	2.63 372	0.40 333	0.60 438	0.56 218	0.34 365	0.82 286	0.73 346	0.45 172	0.63 366	0.36 179	0.42 323	0.66 206	0.42 220	0.10 117	0.32 334	0.12 275	0.10 126	0.34 437	0.52 310

SA-5K	0.59 243	1.21 440	2.63 372	0.40 333	0.60 438	0.56 218	0.34 365	0.82 286	0.73 346	0.45 172	0.63 366	0.36 179	0.42 323	0.66 206	0.42 220	0.10 117	0.32 334	0.12 275	0.10 126	0.34 437	0.52 310

test_3	0.59 243	0.44 157	2.44 274	0.53 417	0.59 433	0.48 131	0.30 320	0.79 262	0.52 131	0.51 237	0.30 104	0.45 243	0.22 109	0.59 169	0.97 417	0.08 19	1.25 483	0.11 218	0.35 479	0.30 402	0.62 352

IRAFT_RVC	0.59 243	0.74 301	2.42 261	0.47 385	0.21 147	0.59 272	0.42 416	0.68 205	0.73 346	0.54 262	0.50 246	0.49 271	0.51 397	1.57 413	1.00 431	0.11 211	0.25 317	0.13 336	0.10 126	0.15 139	0.14 35

MLCV	0.59 243	1.41 494	2.41 257	0.31 159	0.15 32	0.60 287	0.23 175	0.77 246	0.63 229	0.67 413	0.66 393	0.55 306	0.37 266	1.16 342	1.09 446	0.10 117	0.07 10	0.09 88	0.07 35	0.21 274	0.29 152

iResNet	0.59 243	1.09 405	2.54 334	0.44 367	0.18 84	0.65 372	0.29 304	0.89 357	0.75 372	0.59 331	0.64 379	0.43 216	0.39 291	0.73 238	1.24 471	0.11 211	0.08 46	0.09 88	0.08 58	0.21 274	0.40 231

AIO-test2	0.60 253	1.55 516	2.73 423	0.63 453	0.42 382	0.50 146	0.23 175	0.84 306	0.73 346	0.34 116	0.53 266	0.37 184	0.22 109	0.70 222	0.32 147	0.75 556	0.16 244	0.13 336	0.17 321	0.21 274	0.47 281

11t1	0.60 253	0.49 181	2.19 200	0.35 250	0.58 432	0.48 131	0.21 115	0.72 226	0.73 346	0.49 206	0.47 212	0.35 177	0.34 254	0.61 181	0.71 361	0.12 262	1.26 487	0.10 150	0.29 429	0.16 160	1.22 497

RAFT+CT+SA	0.60 253	1.25 454	2.49 317	0.38 302	0.75 472	0.55 209	0.34 365	0.83 297	0.68 294	0.39 136	0.55 297	0.44 231	0.29 215	0.75 244	0.28 100	0.09 49	0.24 308	0.11 218	0.51 532	0.30 402	0.74 400

rafts_anoy	0.60 253	1.33 471	2.59 354	0.53 417	1.09 525	0.49 136	0.25 227	0.67 200	0.53 143	0.41 143	0.38 163	0.33 168	0.30 226	0.68 214	0.41 213	0.10 117	1.13 469	0.13 336	0.15 281	0.20 262	0.29 152

delet	0.60 253	0.84 335	2.45 292	0.33 202	0.35 329	0.73 421	0.46 443	0.89 357	0.80 420	0.58 312	0.62 358	0.67 368	0.51 397	1.14 339	0.64 334	0.12 262	0.12 178	0.13 336	0.14 257	0.22 291	0.29 152

CFNet-ft	0.60 253	1.16 427	2.45 292	0.29 121	0.30 278	0.64 356	0.28 276	0.69 208	0.57 175	0.49 206	0.57 322	0.79 433	0.44 345	1.48 396	0.62 325	0.15 382	0.10 131	0.28 511	0.14 257	0.21 274	0.29 152

CFNet_RVC	0.60 253	1.16 427	2.45 292	0.29 121	0.30 278	0.64 356	0.28 276	0.69 208	0.57 175	0.49 206	0.57 322	0.79 433	0.44 345	1.48 396	0.62 325	0.15 382	0.10 131	0.28 511	0.14 257	0.21 274	0.29 152

iResNet_ROB	0.60 253	1.59 524	2.04 161	0.32 180	0.21 147	0.60 287	0.22 136	0.99 433	0.85 457	0.61 352	0.63 366	0.58 321	0.42 323	1.08 326	0.98 426	0.11 211	0.08 46	0.09 88	0.06 8	0.23 307	0.33 182

FE-Mocha	0.61 261	0.36 84	1.84 113	1.06 518	0.34 318	0.43 89	0.17 53	0.72 226	0.55 160	0.45 172	0.50 246	0.58 321	0.45 353	2.35 524	1.18 459	0.10 117	0.40 354	0.11 218	0.21 375	0.13 103	0.31 171

DFGA-Net	0.61 261	1.55 516	2.59 354	0.32 180	0.26 228	0.54 195	0.22 136	0.67 200	0.63 229	0.50 225	0.52 259	0.35 177	0.28 197	1.84 467	0.99 428	0.10 117	0.08 46	0.12 275	0.12 212	0.38 474	0.18 74

FoundationStereo	0.61 261	0.37 97	0.91 6	1.96 576	2.40 582	0.20 3	0.16 43	0.26 1	0.86 464	0.16 1	0.12 2	0.19 57	0.17 38	0.58 168	0.32 147	0.10 117	2.98 592	0.08 39	0.06 8	0.07 2	0.20 89

FACV-RUCA	0.61 261	0.44 157	2.11 183	0.43 361	1.73 564	0.49 136	0.28 276	0.74 232	0.68 294	0.41 143	0.53 266	0.34 173	0.64 453	0.41 77	0.33 160	0.13 310	0.11 160	0.62 554	0.12 212	0.72 546	1.02 476

GIP-stereo	0.61 261	0.68 266	1.05 20	0.95 507	1.46 551	0.42 84	0.17 53	0.69 208	0.49 101	0.19 10	0.24 61	0.23 81	0.18 58	0.95 302	0.59 308	0.10 117	1.33 499	0.08 39	0.06 8	0.18 208	2.21 561

test_sample3	0.61 261	0.48 175	2.24 213	0.34 227	0.19 117	0.58 252	0.25 227	0.97 416	0.76 381	0.54 262	0.52 259	0.46 252	0.37 266	1.78 452	0.57 298	0.13 310	0.79 426	0.12 275	0.21 375	0.17 183	0.73 396

test_sample1	0.61 261	0.45 166	1.84 113	0.33 202	0.29 264	0.49 136	0.24 201	0.83 297	0.73 346	0.51 237	0.53 266	0.52 287	0.45 353	1.40 380	0.72 365	0.11 211	0.96 446	0.10 150	0.24 396	0.15 139	1.25 502

testlalala_base	0.61 261	0.35 78	2.44 274	0.35 250	0.33 308	0.55 209	0.21 115	0.88 348	0.41 53	0.41 143	0.39 169	0.31 153	0.24 134	0.33 30	0.36 182	0.98 568	1.61 530	0.09 88	0.22 387	1.11 563	0.68 378

test_5	0.61 261	1.25 454	2.76 431	0.39 320	0.64 454	0.58 252	0.35 375	0.85 320	0.66 254	0.49 206	0.56 311	0.55 306	0.40 298	0.79 260	0.32 147	0.10 117	0.19 272	0.12 275	0.12 212	0.33 427	0.85 437

Sa-1000	0.61 261	1.07 401	2.71 416	0.32 180	0.61 447	0.61 307	0.31 331	1.00 443	0.76 381	0.53 256	0.83 472	0.43 216	0.33 246	0.69 218	0.30 118	0.10 117	0.52 379	0.13 336	0.28 425	0.29 393	0.29 152

SA	0.61 261	1.14 418	2.79 437	0.32 180	0.63 450	0.57 241	0.30 320	0.97 416	0.78 399	0.43 159	0.63 366	0.39 194	0.46 364	0.70 222	0.31 137	0.10 117	0.44 361	0.13 336	0.32 456	0.31 412	0.51 303

DAS	0.61 261	0.42 132	1.85 118	0.34 227	0.34 318	0.52 174	0.42 416	0.89 357	0.80 420	0.85 483	0.69 406	0.57 317	0.51 397	2.38 529	0.57 298	0.13 310	0.09 100	0.12 275	0.09 89	0.18 208	0.37 207

AACVNet	0.61 261	1.13 417	2.47 305	0.37 282	0.21 147	0.57 241	0.25 227	0.75 236	0.55 160	0.56 287	0.60 343	0.66 365	0.44 345	2.11 507	0.49 265	0.14 351	0.11 160	0.14 372	0.11 174	0.35 451	0.23 112

ASMatch	0.61 261	0.47 172	2.72 418	0.91 502	0.36 341	0.56 218	0.24 201	0.54 122	0.67 267	0.48 190	1.20 528	0.47 261	0.65 456	1.33 373	0.93 411	0.10 117	0.08 46	0.11 218	0.11 174	0.10 59	0.17 65

test-1	0.61 261	0.54 207	2.09 173	0.31 159	1.37 544	0.51 154	0.28 276	0.83 297	0.50 112	0.42 151	0.55 297	0.54 297	0.24 134	0.38 57	1.25 472	0.10 117	1.08 462	0.10 150	0.17 321	0.11 73	0.77 407

LMCR-Stereo	0.61 261	1.00 385	2.60 361	0.42 348	0.22 160	0.74 428	0.31 331	1.06 496	0.70 318	0.62 365	0.64 379	0.40 203	0.52 404	0.84 272	1.27 474	0.20 464	0.09 100	0.12 275	0.09 89	0.26 356	0.16 57

GEStereo_RVC	0.61 261	1.19 436	2.61 366	0.48 386	0.25 211	0.63 343	0.37 386	1.05 483	0.79 412	0.55 275	0.55 297	0.59 325	0.44 345	1.10 328	0.48 255	0.16 401	0.11 160	0.12 275	0.11 174	0.27 370	0.43 253

HGLStereo	0.61 261	1.20 438	2.59 354	0.36 269	0.40 364	0.65 372	0.30 320	0.87 340	0.67 267	0.60 342	0.70 419	0.69 393	0.56 417	1.07 325	0.59 308	0.14 351	0.13 194	0.13 336	0.12 212	0.23 307	0.23 112

PSMNet-RSSM	0.61 261	1.19 436	2.43 266	0.33 202	0.25 211	0.59 272	0.28 276	0.88 348	0.65 246	0.54 262	0.62 358	0.69 393	0.46 364	1.67 432	0.50 269	0.15 382	0.10 131	0.14 372	0.16 303	0.20 262	0.28 146

DISCO	0.61 261	0.63 247	1.98 147	0.46 379	0.34 318	0.84 476	0.35 375	0.88 348	0.81 428	0.61 352	0.64 379	1.06 520	0.53 407	1.11 333	0.83 400	0.13 310	0.10 131	0.11 218	0.10 126	0.26 356	0.37 207

DLCB_ROB	0.61 261	0.96 379	2.00 150	0.37 282	0.25 211	0.65 372	0.37 386	0.86 331	0.76 381	0.73 440	0.70 419	0.84 458	0.47 375	1.57 413	0.72 365	0.13 310	0.13 194	0.14 372	0.14 257	0.18 208	0.33 182

G2L-Stereo	0.62 282	1.27 457	2.67 394	0.31 159	0.27 241	0.59 272	0.29 304	0.81 277	0.60 201	0.56 287	0.53 266	0.71 402	0.37 266	1.74 442	0.57 298	0.13 310	0.11 160	0.13 336	0.11 174	0.29 393	0.34 190

test_sample4	0.62 282	0.49 181	2.24 213	0.34 227	0.19 117	0.57 241	0.25 227	0.98 424	0.76 381	0.56 287	0.55 297	0.45 243	0.38 276	1.78 452	0.56 295	0.13 310	0.80 429	0.13 336	0.21 375	0.17 183	0.76 403

qqq1	0.62 282	0.54 207	1.92 135	0.32 180	0.16 43	0.46 112	0.24 201	0.94 391	0.85 457	0.58 312	0.70 419	0.51 280	0.41 310	1.89 480	0.64 334	0.13 310	1.01 452	0.09 88	0.24 396	0.19 239	0.59 345

fff1	0.62 282	0.54 207	1.92 135	0.32 180	0.16 43	0.46 112	0.24 201	0.94 391	0.85 457	0.58 312	0.70 419	0.51 280	0.41 310	1.89 480	0.64 334	0.13 310	1.01 452	0.09 88	0.24 396	0.19 239	0.59 345

LL-Strereo2	0.62 282	1.36 483	2.47 305	1.37 540	0.96 502	0.54 195	0.28 276	0.61 171	0.49 101	0.42 151	0.34 139	0.44 231	0.21 101	0.57 161	0.53 282	0.11 211	0.26 320	0.16 421	0.14 257	0.18 208	0.98 469

4D-IteraStereo	0.62 282	1.29 462	3.04 480	0.27 86	0.30 278	0.46 112	0.26 244	0.54 122	0.51 119	0.41 143	0.31 115	0.39 194	0.19 74	0.53 146	0.65 339	0.09 49	0.47 367	0.12 275	0.11 174	0.21 274	2.14 554

CBFPSM	0.62 282	1.34 474	2.12 184	0.30 141	0.23 190	0.71 411	0.38 396	0.77 246	0.68 294	0.51 237	0.49 234	1.03 512	0.82 497	0.63 189	1.35 479	0.11 211	0.12 178	0.10 150	0.10 126	0.19 239	0.37 207

iinet-f	0.62 282	1.18 433	2.55 342	0.33 202	0.25 211	0.82 469	0.34 365	0.87 340	0.69 307	0.56 287	0.64 379	0.73 411	0.67 465	0.80 264	0.81 395	0.14 351	0.13 194	0.11 218	0.10 126	0.44 509	0.26 133

PFNet	0.62 282	0.42 132	2.69 408	0.43 361	0.55 421	0.62 329	0.27 263	0.64 189	0.72 341	0.61 352	0.56 311	0.45 243	0.33 246	1.86 473	1.12 451	0.28 514	0.09 100	0.12 275	0.16 303	0.26 356	0.27 140

RAFT	0.62 282	1.35 478	2.26 218	0.62 450	0.53 417	0.47 125	0.35 375	0.70 218	0.58 183	0.50 225	0.50 246	0.79 433	0.40 298	0.49 128	0.36 182	0.11 211	0.79 426	0.14 372	0.13 234	0.52 529	0.72 392

raft+_RVC	0.62 282	1.18 433	2.43 266	0.36 269	2.08 575	0.52 174	0.25 227	0.66 195	0.54 149	0.36 122	0.46 206	0.32 160	0.28 197	0.49 128	0.43 227	0.10 117	0.91 443	0.10 150	0.09 89	0.22 291	0.70 388

cf-r	0.62 282	1.27 457	2.99 471	0.34 227	0.28 256	0.60 287	0.28 276	0.82 286	0.70 318	0.55 275	0.61 351	0.77 425	0.41 310	1.32 371	0.52 275	0.13 310	0.09 100	0.11 218	0.12 212	0.22 291	0.27 140

DSFCA	0.62 282	0.77 310	1.95 140	0.29 121	0.29 264	0.79 456	0.86 533	0.81 277	0.73 346	0.73 440	0.66 393	0.67 368	0.57 422	1.17 345	1.03 434	0.16 401	0.15 229	0.13 336	0.14 257	0.19 239	0.28 146

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 282	1.15 424	3.11 486	0.39 320	0.37 347	0.60 287	0.28 276	0.87 340	0.64 239	0.63 376	0.56 311	0.71 402	0.45 353	1.08 326	0.52 275	0.15 382	0.12 178	0.14 372	0.15 281	0.18 208	0.25 125
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.63 296	0.64 251	2.51 323	0.54 424	0.37 347	0.44 98	0.28 276	0.68 205	0.59 194	0.43 159	0.33 131	0.26 112	0.25 154	0.89 286	0.52 275	0.10 117	1.84 542	0.10 150	0.09 89	0.41 497	1.40 518

test_sample5	0.63 296	0.50 189	2.19 200	0.34 227	0.19 117	0.56 218	0.26 244	0.98 424	0.77 394	0.55 275	0.63 366	0.45 243	0.38 276	1.87 477	0.58 304	0.14 351	0.82 435	0.13 336	0.22 387	0.18 208	0.76 403

tta	0.63 296	0.54 207	1.92 135	0.32 180	0.16 43	0.46 112	0.24 201	0.94 391	0.85 457	0.58 312	0.70 419	0.51 280	0.41 310	1.89 480	0.86 404	0.13 310	1.01 452	0.11 218	0.26 414	0.19 239	0.59 345

DualNet	0.63 296	0.50 189	2.19 200	0.34 227	0.19 117	0.56 218	0.26 244	0.98 424	0.77 394	0.56 287	0.66 393	0.45 243	0.38 276	1.87 477	0.58 304	0.14 351	0.82 435	0.13 336	0.22 387	0.18 208	0.76 403

CIPLG	0.63 296	1.59 524	3.16 491	0.79 488	0.31 288	0.62 329	0.57 481	0.82 286	0.68 294	0.58 312	0.63 366	0.43 216	0.31 232	0.48 115	0.42 220	0.12 262	0.20 287	0.13 336	0.13 234	0.36 458	0.21 96

ACRE	0.63 296	1.55 516	3.41 518	0.76 481	0.28 256	0.60 287	0.56 478	0.82 286	0.68 294	0.57 306	0.62 358	0.43 216	0.30 226	0.47 102	0.42 220	0.12 262	0.19 272	0.13 336	0.14 257	0.36 458	0.20 89

HHNet	0.63 296	0.67 257	3.10 485	0.37 282	0.25 211	0.64 356	0.60 490	0.70 218	0.67 267	0.55 275	1.12 523	0.32 160	0.60 441	0.43 87	1.75 507	0.16 401	0.08 46	0.12 275	0.10 126	0.18 208	0.22 103

ac_64	0.63 296	0.77 310	2.71 416	0.37 282	0.34 318	0.64 356	0.30 320	0.86 331	0.67 267	0.58 312	0.53 266	0.88 477	0.48 382	1.84 467	0.71 361	0.15 382	0.12 178	0.12 275	0.12 212	0.21 274	0.25 125

GANet-RSSM	0.63 296	1.14 418	2.67 394	0.38 302	0.26 228	0.59 272	0.29 304	0.81 277	0.56 168	0.50 225	0.57 322	0.67 368	0.50 393	1.91 486	0.50 269	0.14 351	0.10 131	0.24 500	0.12 212	0.36 458	0.28 146

NVstereo2D	0.63 296	0.57 221	2.29 224	0.37 282	0.35 329	0.69 402	0.49 456	0.96 408	0.88 474	0.49 206	0.54 286	0.72 404	0.46 364	1.98 492	0.50 269	0.19 453	0.20 287	0.18 458	0.16 303	0.28 383	0.34 190

G2L-Stereo_test	0.64 306	1.34 474	2.55 342	0.34 227	0.24 202	0.75 431	0.39 402	0.83 297	0.65 246	0.62 365	0.54 286	0.74 413	0.40 298	1.57 413	0.75 376	0.11 211	0.08 46	0.08 39	0.08 58	0.28 383	0.43 253

PSMNet-RUCA	0.64 306	1.12 414	2.61 366	0.59 441	0.56 423	0.64 356	0.37 386	0.89 357	0.72 341	0.53 256	0.68 401	0.53 290	0.43 336	0.61 181	0.46 244	0.35 528	0.19 272	0.44 545	0.29 429	0.49 523	0.35 197

AIO-Stereo	0.64 306	0.60 232	1.63 87	1.31 534	1.45 548	0.38 55	0.20 89	0.55 132	0.83 441	0.31 100	0.31 115	0.23 81	0.15 21	0.39 61	0.63 332	0.10 117	1.25 483	0.09 88	0.41 505	0.21 274	1.73 537

test_sample6	0.64 306	0.51 196	2.17 195	0.35 250	0.18 84	0.56 218	0.27 263	1.00 443	0.80 420	0.56 287	0.66 393	0.47 261	0.39 291	1.95 488	0.60 313	0.14 351	0.80 429	0.13 336	0.21 375	0.18 208	0.78 413

SMFormer	0.64 306	0.54 207	1.92 135	0.32 180	0.16 43	0.46 112	0.24 201	0.94 391	0.85 457	0.58 312	0.70 419	0.51 280	0.41 310	1.89 480	0.86 404	0.13 310	1.01 452	0.11 218	0.26 414	0.17 183	0.84 432

ssnet_v2	0.64 306	0.99 384	2.67 394	0.33 202	0.22 160	0.72 417	0.45 437	1.00 443	0.80 420	0.66 411	0.54 286	0.81 445	0.48 382	0.91 289	1.08 445	0.16 401	0.14 211	0.14 372	0.14 257	0.33 427	0.31 171

IPLGR_C	0.64 306	1.66 536	3.36 506	0.80 490	0.31 288	0.60 287	0.60 490	0.82 286	0.69 307	0.58 312	0.62 358	0.44 231	0.31 232	0.47 102	0.43 227	0.12 262	0.22 299	0.13 336	0.15 281	0.35 451	0.21 96

OMP-Stereo	0.64 306	0.87 347	2.38 241	0.56 435	0.37 347	0.60 287	0.26 244	0.75 236	0.71 332	0.65 404	0.60 343	0.68 382	0.32 240	2.07 500	1.18 459	0.11 211	0.08 46	0.12 275	0.09 89	0.17 183	0.28 146

GwcNet-RSSM	0.64 306	1.38 492	2.69 408	0.33 202	0.26 228	0.60 287	0.32 342	0.84 306	0.73 346	0.56 287	0.65 386	0.72 404	0.42 323	1.78 452	0.60 313	0.14 351	0.10 131	0.12 275	0.13 234	0.26 356	0.26 133

DDF-Stereo	0.65 315	0.33 58	1.69 96	0.67 468	0.82 485	0.37 45	0.20 89	0.50 96	0.52 131	0.34 116	0.17 13	0.78 430	0.23 127	0.68 214	1.03 434	0.20 464	1.66 536	0.09 88	0.34 475	0.34 437	2.03 548

MM-Stereo_test2	0.65 315	0.43 144	2.54 334	0.62 450	0.18 84	0.50 146	0.25 227	0.49 80	0.47 91	0.36 122	0.26 78	0.24 92	0.23 127	0.40 68	0.38 197	0.08 19	2.33 575	0.09 88	0.10 126	0.38 474	2.66 572

test_sample7	0.65 315	0.41 128	2.08 169	0.36 269	0.20 133	0.52 174	0.32 342	0.99 433	0.86 464	0.64 388	0.63 366	0.67 368	0.49 388	1.18 347	0.52 275	0.18 436	1.21 477	0.16 421	0.15 281	0.19 239	1.22 497

ff7	0.65 315	0.58 223	2.09 173	0.39 320	0.60 438	0.56 218	0.23 175	0.49 80	0.62 217	1.00 502	0.24 61	0.20 61	0.24 134	0.71 230	0.24 45	0.09 49	2.09 555	0.10 150	0.18 334	0.24 314	2.22 562

ffff	0.65 315	0.58 223	2.09 173	0.39 320	0.60 438	0.56 218	0.23 175	0.49 80	0.62 217	1.00 502	0.24 61	0.20 61	0.24 134	0.71 230	0.24 45	0.09 49	2.09 555	0.10 150	0.18 334	0.24 314	2.22 562

11t	0.65 315	0.58 223	2.09 173	0.39 320	0.60 438	0.56 218	0.23 175	0.49 80	0.62 217	1.00 502	0.24 61	0.20 61	0.24 134	0.71 230	0.24 45	0.09 49	2.09 555	0.10 150	0.18 334	0.24 314	2.22 562

qqq	0.65 315	0.63 247	2.10 180	0.30 141	0.64 454	0.46 112	0.27 263	0.81 277	0.83 441	0.48 190	0.56 311	0.46 252	0.37 266	1.03 310	0.75 376	0.11 211	1.41 509	0.12 275	0.41 505	0.16 160	1.18 488

ccc-4	0.65 315	0.58 223	2.09 173	0.39 320	0.60 438	0.56 218	0.23 175	0.49 80	0.62 217	1.00 502	0.24 61	0.20 61	0.24 134	0.71 230	0.24 45	0.09 49	2.09 555	0.10 150	0.18 334	0.24 314	2.22 562

x	0.65 315	0.62 245	2.12 184	0.36 269	0.61 447	0.48 131	0.24 201	0.80 268	0.89 479	0.50 225	0.56 311	0.44 231	0.36 260	0.62 188	0.80 391	0.11 211	1.44 513	0.11 218	0.39 499	0.16 160	1.34 511

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 315	1.15 424	2.40 251	0.33 202	0.30 278	0.83 471	0.40 407	0.94 391	0.82 434	0.67 413	0.76 454	0.68 382	0.58 430	1.13 337	1.25 472	0.14 351	0.08 46	0.10 150	0.08 58	0.18 208	0.28 146

iRaft-Stereo_5w	0.65 315	1.35 478	2.21 207	0.30 141	0.63 450	0.49 136	0.28 276	0.78 253	0.64 239	0.41 143	0.61 351	0.62 339	0.46 364	1.79 456	0.48 255	0.10 117	0.25 317	0.11 218	0.12 212	0.40 490	0.94 458

TransformOpticalFlow	0.65 315	0.61 238	2.67 394	0.45 374	0.26 228	0.62 329	0.28 276	0.88 348	0.76 381	0.76 454	0.74 444	0.90 483	0.84 500	1.82 462	0.80 391	0.10 117	0.07 10	0.11 218	0.09 89	0.12 86	0.19 80

IIG-Stereo	0.65 315	0.87 347	2.32 231	0.55 426	0.23 190	0.62 329	0.21 115	0.78 253	0.71 332	0.64 388	0.69 406	0.69 393	0.38 276	2.07 500	1.37 483	0.11 211	0.08 46	0.11 218	0.09 89	0.15 139	0.27 140

DRaft	0.65 315	0.47 172	2.38 241	0.25 53	0.17 65	0.64 356	0.65 505	0.56 138	0.57 175	0.67 413	0.98 506	0.38 190	0.99 522	1.42 385	2.06 525	0.11 211	0.14 211	0.10 150	0.14 257	0.18 208	0.21 96

RAFT-RH_RVC	0.65 315	0.73 291	2.78 435	0.39 320	0.29 264	0.60 287	0.18 67	0.45 54	0.63 229	0.75 450	1.89 555	0.47 261	0.29 215	1.59 421	1.21 465	0.15 382	0.07 10	0.13 336	0.13 234	0.11 73	0.10 8

pcwnet_v2	0.65 315	0.54 207	4.29 567	0.33 202	0.27 241	0.60 287	0.25 227	1.02 461	0.92 487	0.61 352	0.69 406	0.62 339	0.54 409	0.67 209	0.38 197	0.18 436	0.15 229	0.15 401	0.14 257	0.21 274	0.49 294

RALCasStereoNet	0.65 315	1.34 474	2.56 346	0.43 361	0.96 502	0.50 146	0.26 244	0.62 175	0.56 168	0.43 159	0.49 234	0.36 179	0.28 197	0.72 237	0.53 282	0.10 117	1.18 472	0.09 88	0.08 58	0.27 370	1.27 504

ARAFT	0.65 315	1.69 538	3.34 505	0.29 121	0.16 43	0.65 372	0.36 383	0.96 408	0.73 346	0.63 376	0.49 234	0.56 313	0.31 232	1.23 355	0.35 179	0.11 211	0.08 46	0.14 372	0.13 234	0.38 474	0.50 296

psm_up	0.65 315	1.02 390	2.53 329	0.36 269	0.31 288	0.64 356	0.38 396	0.96 408	0.73 346	0.63 376	0.57 322	0.68 382	0.57 422	1.90 485	0.52 275	0.17 422	0.15 229	0.16 421	0.15 281	0.27 370	0.22 103

CFNet	0.65 315	1.45 504	2.27 219	0.34 227	0.25 211	0.64 356	0.23 175	0.93 385	0.79 412	0.48 190	0.59 334	0.58 321	0.40 298	2.28 519	0.63 332	0.13 310	0.09 100	0.15 401	0.14 257	0.34 437	0.26 133

YMNet	0.66 335	0.98 382	2.12 184	0.42 348	0.41 370	0.86 478	0.43 423	0.92 380	0.76 381	0.75 450	0.81 467	0.83 455	0.46 364	0.87 276	1.07 442	0.19 453	0.22 299	0.20 475	0.17 321	0.42 500	0.39 224

YMNet_1	0.66 335	0.98 382	2.12 184	0.42 348	0.41 370	0.86 478	0.43 423	0.92 380	0.76 381	0.75 450	0.81 467	0.83 455	0.46 364	0.87 276	1.07 442	0.19 453	0.22 299	0.20 475	0.17 321	0.42 500	0.39 224

Reg-Stereo(zero)	0.66 335	0.26 1	2.13 190	0.25 53	1.15 533	0.99 506	0.97 544	0.57 145	0.81 428	0.52 247	0.46 206	0.54 297	0.59 433	0.47 102	1.14 454	0.08 19	0.88 441	0.08 39	0.36 489	0.12 86	0.80 420

mmm	0.66 335	0.53 204	1.83 110	0.38 302	0.86 489	0.49 136	0.27 263	0.82 286	0.83 441	0.59 331	0.69 406	0.47 261	0.38 276	0.81 268	0.73 369	0.12 262	1.37 503	0.14 372	0.45 512	0.18 208	1.35 512

Wz-Net-LNSev	0.66 335	1.30 464	2.81 442	0.35 250	0.37 347	0.80 459	0.48 449	0.91 373	0.87 470	0.63 376	0.70 419	0.80 441	0.59 433	0.67 209	0.68 350	0.15 382	0.14 211	0.12 275	0.12 212	0.24 314	0.38 216

AASNet	0.66 335	1.49 511	2.97 466	0.37 282	0.33 308	0.65 372	0.30 320	1.00 443	0.78 399	0.56 287	0.60 343	0.55 306	0.39 291	0.88 283	0.96 415	0.15 382	0.12 178	0.13 336	0.11 174	0.45 512	0.35 197

coex_refinement	0.67 341	1.33 471	2.48 311	0.38 302	0.26 228	0.64 356	0.34 365	0.88 348	0.68 294	0.61 352	0.63 366	0.80 441	0.48 382	1.84 467	1.09 446	0.13 310	0.10 131	0.10 150	0.10 126	0.18 208	0.38 216

DDVS	0.67 341	0.46 169	1.74 98	2.40 584	0.35 329	0.86 478	0.98 545	0.72 226	0.52 131	0.53 256	0.57 322	0.89 480	0.37 266	1.22 352	0.57 298	0.15 382	0.14 211	0.14 372	0.12 212	0.19 239	0.42 245

ACVNet-DCA	0.67 341	0.73 291	2.43 266	0.67 468	0.52 410	0.76 436	0.24 201	0.81 277	0.83 441	0.77 456	0.39 169	0.25 101	0.38 276	0.70 222	0.22 17	0.10 117	2.13 563	0.11 218	0.09 89	0.16 160	1.18 488

fast-acv-ft	0.67 341	1.24 451	3.26 498	0.39 320	0.30 278	0.80 459	0.48 449	0.74 232	0.76 381	0.60 342	0.78 464	0.76 423	0.60 441	0.70 222	0.78 386	0.16 401	0.15 229	0.18 458	0.17 321	0.38 474	0.24 121

ToySt	0.67 341	0.88 351	2.61 366	0.39 320	0.73 469	0.61 307	0.38 396	0.78 253	0.73 346	0.43 159	0.70 419	0.72 404	0.45 353	0.66 206	0.62 325	0.14 351	0.63 404	0.13 336	0.33 470	0.24 314	1.18 488

PSM-AAD	0.67 341	0.29 11	2.41 257	0.37 282	0.23 190	0.86 478	1.15 560	0.62 175	0.66 254	0.64 388	0.71 434	0.67 368	2.90 580	0.65 203	0.32 147	0.10 117	0.08 46	0.17 438	0.15 281	0.14 127	0.34 190

HSM	0.67 341	0.92 371	2.29 224	0.30 141	0.29 264	0.65 372	0.29 304	0.98 424	0.67 267	0.59 331	0.58 329	1.39 549	0.65 456	2.56 541	0.45 239	0.11 211	0.09 100	0.10 150	0.08 58	0.18 208	0.24 121

Occ-G	0.68 348	0.54 207	2.08 169	0.99 515	0.74 470	0.38 55	0.25 227	0.46 62	0.78 399	0.40 141	0.36 150	0.46 252	0.22 109	0.90 287	0.70 355	0.09 49	1.53 525	0.09 88	0.16 303	0.31 412	2.06 550

raft_robust	0.68 348	1.24 451	2.42 261	0.30 141	0.57 428	0.53 184	0.25 227	0.95 405	0.79 412	0.49 206	0.46 206	1.12 530	0.74 483	1.50 399	0.61 322	0.09 49	0.62 402	0.10 150	0.30 439	0.26 356	0.30 162

SACVNet	0.68 348	1.08 404	2.58 352	0.38 302	0.28 256	0.65 372	0.37 386	0.91 373	0.65 246	0.67 413	0.62 358	0.69 393	0.47 375	2.07 500	0.65 339	0.18 436	0.14 211	0.16 421	0.15 281	0.39 483	0.41 240

ADLNet	0.68 348	1.02 390	2.68 401	0.35 250	0.34 318	0.67 393	0.34 365	0.95 405	0.79 412	0.70 427	0.62 358	0.80 441	0.46 364	1.77 449	0.69 353	0.15 382	0.12 178	0.14 372	0.14 257	0.31 412	0.54 321

XPNet_ROB	0.68 348	1.11 412	2.28 221	0.38 302	0.27 241	0.67 393	0.47 447	0.94 391	0.75 372	0.80 467	0.71 434	0.81 445	0.54 409	1.72 439	0.84 401	0.22 482	0.16 244	0.16 421	0.15 281	0.25 336	0.45 274

ETE_ROB	0.68 348	1.09 405	2.32 231	0.38 302	0.26 228	0.69 402	0.51 459	1.49 555	0.75 372	0.81 471	0.71 434	0.85 464	0.51 397	1.39 378	0.70 355	0.17 422	0.14 211	0.19 465	0.16 303	0.24 314	0.35 197

LALA_ROB	0.68 348	1.14 418	2.50 322	0.37 282	0.29 264	0.78 452	0.55 474	0.99 433	0.84 453	0.82 477	0.68 401	0.93 489	0.50 393	1.01 307	0.89 407	0.21 475	0.15 229	0.21 481	0.18 334	0.26 356	0.30 162

SCV	0.69 355	0.68 266	1.95 140	0.90 498	1.04 516	0.49 136	0.24 201	0.98 424	0.73 346	0.54 262	0.31 115	0.24 92	0.20 91	1.32 371	0.26 77	0.11 211	1.59 529	0.09 88	0.32 456	0.34 437	1.58 528

UGAM	0.69 355	0.84 335	2.66 386	0.40 333	0.20 133	0.53 184	0.34 365	0.63 183	0.74 366	0.45 172	0.74 444	0.95 497	0.36 260	2.57 542	0.42 220	0.11 211	0.45 362	0.17 438	0.19 352	0.43 505	0.57 336

STrans-v2	0.69 355	0.62 245	2.66 386	0.28 102	0.23 190	0.57 241	0.32 342	1.01 453	0.77 394	0.92 492	0.84 474	0.88 477	0.92 515	1.81 459	1.19 462	0.10 117	0.07 10	0.10 150	0.09 89	0.12 86	0.30 162

DEmStereo	0.69 355	0.40 122	2.42 261	0.42 348	0.18 84	0.66 385	0.88 536	0.54 122	0.64 239	0.60 342	1.00 510	0.45 243	1.24 537	1.53 404	2.21 536	0.10 117	0.08 46	0.10 150	0.10 126	0.11 73	0.14 35

FADNet-RVC	0.69 355	1.65 534	2.74 426	0.35 250	0.26 228	0.60 287	0.29 304	0.91 373	0.67 267	0.46 184	0.51 250	0.62 339	0.46 364	1.75 444	0.81 395	0.17 422	0.20 287	0.17 438	0.18 334	0.60 536	0.39 224

RASNet	0.69 355	1.05 399	2.59 354	0.37 282	0.47 400	0.66 385	0.33 356	0.82 286	0.76 381	0.51 237	0.65 386	0.93 489	0.62 446	2.20 515	0.80 391	0.14 351	0.09 100	0.09 88	0.11 174	0.18 208	0.37 207

PS-NSSS	0.69 355	1.37 488	2.44 274	0.31 159	0.32 301	0.64 356	0.34 365	1.04 475	0.74 366	0.56 287	0.75 451	0.51 280	0.42 323	2.41 533	0.54 288	0.24 497	0.17 257	0.27 508	0.18 334	0.30 402	0.23 112

MyStereo06	0.70 362	0.72 288	3.51 526	0.31 159	0.25 211	0.60 287	0.30 320	0.90 366	0.67 267	1.48 558	0.53 266	0.84 458	0.57 422	0.60 176	1.11 449	0.09 49	0.55 387	0.12 275	0.20 363	0.16 160	0.56 330

MSKI-zero shot	0.70 362	0.44 157	2.62 371	1.47 548	0.75 472	0.56 218	0.20 89	0.80 268	0.45 81	0.60 342	0.52 259	0.44 231	0.17 38	0.70 222	0.26 77	0.09 49	2.87 589	0.09 88	0.32 456	0.14 127	0.50 296

DMCA-RVC	0.70 362	1.30 464	3.59 533	0.37 282	0.89 493	0.57 241	0.31 331	0.73 230	0.59 194	0.69 423	0.54 286	0.59 325	0.57 422	1.25 361	0.66 342	0.16 401	0.38 347	0.20 475	0.15 281	0.22 291	0.23 112

HSM-Net_RVC	0.70 362	0.40 122	2.45 292	0.27 86	0.19 117	0.68 399	0.30 320	1.29 540	0.73 346	0.73 440	0.70 419	0.77 425	0.45 353	3.73 585	0.46 244	0.13 310	0.09 100	0.10 150	0.09 89	0.13 103	0.32 178
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCSM	0.71 366	1.29 462	2.40 251	0.38 302	0.43 386	0.70 405	0.54 469	1.14 522	0.68 294	0.56 287	0.77 458	0.85 464	0.54 409	1.83 466	0.74 374	0.17 422	0.17 257	0.17 438	0.20 363	0.30 402	0.36 205

ACV-stereo	0.71 366	0.85 340	3.01 474	0.33 202	0.25 211	1.01 509	0.59 486	0.62 175	0.54 149	0.42 151	0.45 201	1.54 556	1.44 547	1.40 380	0.73 369	0.14 351	0.13 194	0.12 275	0.11 174	0.20 262	0.35 197

AE-Stereo	0.71 366	0.32 46	2.44 274	0.44 367	0.50 404	0.58 252	0.23 175	1.08 503	0.67 267	0.67 413	0.51 250	0.47 261	0.24 134	0.63 189	0.32 147	0.09 49	2.15 567	0.11 218	0.45 512	0.22 291	2.01 546

xx1	0.71 366	0.73 291	2.43 266	0.67 468	0.52 410	0.76 436	0.24 201	0.85 320	1.05 524	0.77 456	0.39 169	0.46 252	0.37 266	0.70 222	0.22 17	0.10 117	2.13 563	0.12 275	0.41 505	0.16 160	1.18 488

GrayStereo	0.71 366	0.27 3	2.40 251	0.89 496	0.23 190	0.62 329	1.40 576	0.67 200	0.70 318	0.72 439	0.77 458	0.55 306	3.03 581	0.60 176	0.28 100	0.10 117	0.08 46	0.10 150	0.21 375	0.12 86	0.37 207

FADNet	0.71 366	1.60 528	2.53 329	0.33 202	0.30 278	0.67 393	0.29 304	0.92 380	0.75 372	0.45 172	0.49 234	0.66 365	0.57 422	1.85 471	0.85 402	0.46 540	0.20 287	0.17 438	0.20 363	0.60 536	0.37 207

iResNetv2_ROB	0.71 366	1.90 551	3.48 524	0.43 361	0.22 160	0.60 287	0.29 304	0.96 408	0.78 399	0.60 342	0.65 386	0.60 332	0.46 364	0.80 264	1.21 465	0.12 262	0.08 46	0.10 150	0.07 35	0.44 509	0.33 182

DRN-Test	0.71 366	0.79 320	2.83 446	0.40 333	0.44 388	0.80 459	0.41 409	1.07 500	0.83 441	0.82 477	0.64 379	0.68 382	0.57 422	1.78 452	0.79 389	0.16 401	0.13 194	0.17 438	0.16 303	0.24 314	0.51 303

StereoDRNet	0.71 366	1.24 451	2.56 346	0.42 348	0.45 391	0.73 421	0.46 443	0.98 424	0.81 428	0.77 456	0.56 311	0.74 413	0.48 382	1.69 437	0.91 410	0.15 382	0.14 211	0.15 401	0.15 281	0.26 356	0.51 303

NCCL2	0.71 366	1.32 466	2.30 226	0.44 367	0.31 288	0.71 411	0.67 512	0.89 357	0.69 307	0.70 427	0.61 351	0.85 464	0.54 409	1.58 420	0.70 355	0.20 464	0.17 257	0.66 556	0.25 406	0.26 356	0.38 216

TCMNet	0.72 376	1.15 424	2.78 435	0.51 411	0.52 410	0.73 421	0.39 402	0.94 391	0.78 399	0.60 342	0.68 401	0.63 343	0.46 364	1.71 438	0.72 365	0.18 436	0.19 272	0.23 494	0.18 334	0.40 490	0.56 330

1test111	0.72 376	0.73 291	2.43 266	0.67 468	0.52 410	0.76 436	0.24 201	0.81 277	0.83 441	0.77 456	0.39 169	0.25 101	0.38 276	1.03 310	0.75 376	0.10 117	2.13 563	0.11 218	0.09 89	0.16 160	1.18 488

FAT-Stereo	0.72 376	0.60 232	2.86 453	0.37 282	0.29 264	0.64 356	0.55 474	1.01 453	0.91 485	0.76 454	0.94 498	0.93 489	0.79 494	1.82 462	0.60 313	0.19 453	0.19 272	0.17 438	0.16 303	0.23 307	0.47 281

SCV_C0	0.73 379	0.68 266	2.05 164	1.50 552	0.92 497	0.45 104	0.20 89	0.96 408	0.71 332	0.65 404	0.33 131	0.31 153	0.20 91	1.25 361	0.52 275	0.09 49	1.68 537	0.08 39	0.30 439	0.27 370	1.52 525

MyStereo8	0.73 379	1.16 427	2.89 456	0.53 417	0.34 318	0.71 411	0.20 89	1.87 571	0.59 194	0.53 256	0.66 393	0.50 275	0.33 246	1.27 366	0.62 325	0.10 117	1.19 473	0.10 150	0.21 375	0.21 274	0.61 350

ADLNet2	0.73 379	1.22 445	3.28 500	0.34 227	0.36 341	0.65 372	0.37 386	0.94 391	0.87 470	0.57 306	0.65 386	0.92 484	0.48 382	2.05 498	0.60 313	0.13 310	0.11 160	0.11 218	0.11 174	0.37 466	0.38 216

hitnet-ft	0.73 379	1.09 405	2.59 354	0.28 102	0.22 160	0.71 411	0.36 383	0.89 357	0.67 267	0.58 312	0.83 472	1.03 512	0.94 519	2.31 521	0.70 355	0.23 490	0.14 211	0.41 539	0.13 234	0.24 314	0.28 146

MoCha-V2	0.74 383	0.78 316	2.18 198	1.01 516	1.55 554	0.36 40	0.19 75	0.61 171	0.49 101	0.33 109	0.34 139	0.30 145	0.27 181	1.56 408	0.47 249	0.09 49	1.94 550	0.08 39	0.37 491	0.18 208	1.62 532

IGEV++	0.74 383	0.70 278	2.05 164	1.11 525	1.09 525	0.32 21	0.21 115	0.75 236	0.43 66	0.30 97	0.30 104	0.22 72	0.27 181	0.98 303	0.31 137	0.10 117	2.50 581	0.08 39	0.15 281	0.27 370	2.70 573

cc1	0.74 383	0.73 291	2.43 266	0.67 468	0.52 410	0.76 436	0.24 201	0.85 320	1.05 524	0.77 456	0.39 169	0.25 101	0.38 276	0.70 222	0.22 17	0.10 117	2.13 563	0.11 218	0.09 89	0.25 336	2.20 560

IGEVStereo-DCA	0.74 383	0.74 301	2.09 173	0.76 481	0.77 477	0.45 104	0.23 175	0.49 80	0.62 217	0.71 436	0.22 44	0.30 145	0.28 197	1.29 368	1.53 495	0.10 117	1.50 522	0.10 150	0.18 334	0.24 314	2.22 562

tt1	0.74 383	0.73 291	2.34 234	0.67 468	0.63 450	0.75 431	0.24 201	0.85 320	0.96 505	0.81 471	0.38 163	0.26 112	0.35 256	0.64 196	0.22 17	0.10 117	2.16 568	0.11 218	0.09 89	0.25 336	2.19 557

anonymousa	0.74 383	0.60 232	2.58 352	0.96 508	1.33 542	0.61 307	0.26 244	0.69 208	0.56 168	0.55 275	0.84 474	0.82 450	0.46 364	0.56 157	0.61 322	0.10 117	1.11 467	0.12 275	0.98 581	0.14 127	0.97 467

Wz-Net-MNSev	0.74 383	1.42 499	2.75 428	0.38 302	0.33 308	0.90 494	0.61 495	0.98 424	0.94 497	0.77 456	0.75 451	0.75 418	0.66 463	1.39 378	0.76 380	0.17 422	0.13 194	0.14 372	0.14 257	0.28 383	0.48 288

IPLG	0.74 383	1.09 405	2.87 454	0.36 269	0.21 147	1.63 552	0.60 490	1.39 549	0.63 229	1.39 549	0.51 250	0.40 203	0.86 505	1.40 380	0.37 189	0.09 49	0.07 10	0.14 372	0.12 212	0.34 437	0.23 112

FADNet-RVC-Resample	0.74 383	1.54 515	3.81 546	0.38 302	0.29 264	0.62 329	0.38 396	0.91 373	0.67 267	0.52 247	0.51 250	0.63 343	0.44 345	1.56 408	0.59 308	0.24 497	0.32 334	0.22 486	0.19 352	0.30 402	0.71 390

RP	0.74 383	1.01 388	2.48 311	0.44 367	0.45 391	0.66 385	0.45 437	0.95 405	0.87 470	0.70 427	0.95 501	0.99 504	0.82 497	1.55 406	0.82 398	0.26 507	0.19 272	0.23 494	0.20 363	0.34 437	0.38 216

stereogan	0.74 383	0.68 266	2.82 444	0.40 333	0.40 364	1.05 516	0.42 416	0.99 433	0.96 505	0.78 464	0.86 482	1.15 535	0.73 479	1.57 413	0.56 295	0.20 464	0.19 272	0.20 475	0.16 303	0.37 466	0.34 190

HART	0.75 394	0.75 306	2.22 209	0.94 504	1.59 558	0.30 13	0.19 75	0.72 226	0.85 457	0.30 97	0.52 259	0.39 194	0.16 32	0.81 268	0.43 227	0.08 19	2.61 584	0.10 150	0.07 35	0.36 458	1.61 531

model_zeroshot	0.75 394	0.94 376	2.48 311	1.88 571	0.68 462	0.72 417	0.22 136	1.01 453	0.51 119	1.10 515	0.35 146	0.63 343	0.20 91	0.78 256	0.32 147	0.12 262	1.97 552	0.10 150	0.23 392	0.12 86	0.56 330

Nwc_Net	0.75 394	1.10 410	2.96 465	0.42 348	0.39 358	0.77 446	0.39 402	1.06 496	0.73 346	0.65 404	1.00 510	0.99 504	0.74 483	1.43 386	0.99 428	0.24 497	0.15 229	0.23 494	0.26 414	0.27 370	0.30 162

NOSS_ROB	0.75 394	1.03 394	2.27 219	0.68 474	0.26 228	0.68 399	0.30 320	0.99 433	0.82 434	0.59 331	0.58 329	0.77 425	0.39 291	2.75 560	0.48 255	0.25 503	0.24 308	0.28 511	0.26 414	0.29 393	1.07 481

PSMNet_ROB	0.75 394	1.42 499	2.93 461	0.39 320	0.32 301	0.73 421	0.56 478	0.90 366	0.74 366	0.56 287	0.60 343	0.75 418	0.47 375	2.00 494	1.31 475	0.18 436	0.13 194	0.19 465	0.20 363	0.26 356	0.40 231

Zero-FE251	0.76 399	0.35 78	2.10 180	0.30 141	0.25 211	0.44 98	0.16 43	0.45 54	0.36 22	5.93 598	0.20 25	0.22 72	0.19 74	0.52 138	1.06 440	0.10 117	0.71 420	0.08 39	0.06 8	0.09 39	1.56 526

z-ln-s-r	0.76 399	1.41 494	2.84 448	0.33 202	0.27 241	0.58 252	0.37 386	0.92 380	0.89 479	0.54 262	0.81 467	0.64 351	0.48 382	2.23 516	1.74 505	0.11 211	0.08 46	0.11 218	0.09 89	0.28 383	0.40 231

DualNet (step1)	0.76 399	0.69 275	2.69 408	0.28 102	0.23 190	0.81 464	0.33 356	0.99 433	0.86 464	0.64 388	0.63 366	0.67 368	0.49 388	1.18 347	0.52 275	0.65 549	1.21 477	0.86 563	0.56 541	0.25 336	0.72 392

DispNO	0.76 399	1.36 483	3.15 490	0.32 180	0.27 241	0.59 272	0.29 304	0.88 348	0.72 341	0.55 275	0.79 466	0.83 455	0.47 375	2.46 535	1.23 469	0.12 262	0.10 131	0.18 458	0.31 447	0.20 262	0.25 125

DCRE	0.76 399	0.80 322	2.31 229	1.05 517	1.18 534	0.63 343	0.26 244	1.03 469	0.59 194	0.52 247	2.12 560	0.44 231	0.27 181	0.41 77	0.53 282	0.09 49	1.02 457	0.10 150	0.32 456	0.16 160	1.47 523

APVNet	0.76 399	1.11 412	3.23 494	0.39 320	0.36 341	0.85 477	0.44 432	0.96 408	0.73 346	0.58 312	0.69 406	0.76 423	0.56 417	2.29 520	0.82 398	0.17 422	0.18 266	0.24 500	0.19 352	0.35 451	0.27 140

GwcNet	0.76 399	1.09 405	3.68 537	0.38 302	0.45 391	0.81 464	0.45 437	0.91 373	0.89 479	0.63 376	0.77 458	0.82 450	0.51 397	1.64 428	0.85 402	0.17 422	0.16 244	0.15 401	0.15 281	0.33 427	0.34 190

AF-Net	0.76 399	1.14 418	2.74 426	0.42 348	0.41 370	0.70 405	0.41 409	1.07 500	0.94 497	0.73 440	1.05 519	1.04 516	0.86 505	1.23 355	1.00 431	0.23 490	0.15 229	0.25 505	0.18 334	0.32 422	0.35 197

ccnet	0.77 407	0.61 238	2.01 152	0.40 333	0.46 398	1.05 516	0.59 486	1.02 461	0.74 366	0.90 489	0.97 503	0.82 450	0.89 510	1.68 436	1.16 458	0.32 523	0.26 320	0.32 525	0.28 425	0.35 451	0.47 281

RYNet	0.77 407	0.91 366	2.36 236	0.37 282	0.41 370	0.88 487	0.44 432	0.99 433	0.88 474	0.65 404	0.54 286	0.92 484	0.61 444	2.70 555	1.23 469	0.15 382	0.14 211	0.17 438	0.14 257	0.27 370	0.55 328

GCAP-BAT	0.78 409	0.38 107	2.37 238	0.98 510	0.60 438	0.77 446	0.22 136	1.13 519	0.51 119	0.80 467	0.90 493	0.81 445	0.25 154	0.77 249	0.88 406	0.10 117	1.94 550	0.09 88	0.50 527	0.17 183	1.35 512

ffm	0.78 409	0.67 257	3.39 511	0.32 180	0.22 160	0.58 252	0.28 276	0.85 320	0.96 505	0.54 262	0.74 444	0.67 368	0.40 298	0.64 196	0.22 17	0.10 117	2.16 568	0.15 401	0.33 470	0.25 336	2.19 557

Syn2CoEx	0.78 409	1.43 502	3.54 530	0.44 367	0.31 288	0.64 356	0.43 423	1.04 475	0.83 441	0.64 388	0.77 458	0.74 413	0.74 483	1.91 486	0.64 334	0.20 464	0.17 257	0.19 465	0.15 281	0.30 402	0.59 345

RGC	0.78 409	1.10 410	2.55 342	0.45 374	0.45 391	0.73 421	0.40 407	1.00 443	0.75 372	0.75 450	1.04 517	1.02 511	0.73 479	1.74 442	1.15 456	0.24 497	0.19 272	0.28 511	0.26 414	0.31 412	0.38 216

HH	0.79 413	0.52 200	2.72 418	1.45 545	0.80 482	0.91 495	0.23 175	0.76 239	0.76 381	0.64 388	0.55 297	0.87 473	0.41 310	0.94 296	0.45 239	0.09 49	1.20 474	0.10 150	0.09 89	0.16 160	2.16 555

HanStereo	0.79 413	0.52 200	2.72 418	1.45 545	0.80 482	0.91 495	0.23 175	0.76 239	0.76 381	0.64 388	0.55 297	0.87 473	0.41 310	0.94 296	0.45 239	0.09 49	1.20 474	0.10 150	0.09 89	0.16 160	2.16 555

FTStereo	0.79 413	0.32 46	2.83 446	0.70 476	0.21 147	0.73 421	1.75 581	0.61 171	0.60 201	1.07 513	1.62 550	1.28 541	2.11 572	0.75 244	0.30 118	0.19 453	0.08 46	0.12 275	0.11 174	0.12 86	0.39 224

RAFT + AFF	0.79 413	1.73 540	2.99 471	0.34 227	0.35 329	0.67 393	0.51 459	1.05 483	0.79 412	0.54 262	0.58 329	0.59 325	0.81 495	1.80 457	1.21 465	0.13 310	0.27 327	0.15 401	0.14 257	0.45 512	0.69 385

AANet_RVC	0.79 413	1.46 506	2.72 418	0.34 227	0.25 211	0.59 272	0.32 342	0.88 348	0.83 441	0.62 365	0.95 501	0.80 441	0.43 336	2.46 535	1.72 503	0.38 530	0.26 320	0.10 150	0.09 89	0.25 336	0.43 253

w-ln-seven-2	0.81 418	1.56 519	3.14 489	0.38 302	0.28 256	0.66 385	0.43 423	0.93 385	0.93 495	0.73 440	0.77 458	0.72 404	0.65 456	1.82 462	1.75 507	0.14 351	0.15 229	0.15 401	0.14 257	0.36 458	0.58 340

aanetorigin	0.81 418	1.03 394	2.64 381	0.44 367	0.44 388	0.59 272	1.00 550	0.59 158	0.70 318	1.54 561	1.22 530	0.82 450	1.08 529	1.06 316	1.07 442	0.18 436	0.15 229	0.17 438	0.21 375	0.53 530	0.65 366

GANetREF_RVC	0.81 418	1.44 503	3.04 480	0.49 399	0.27 241	0.83 471	0.63 499	1.03 469	0.92 487	0.63 376	0.61 351	0.72 404	0.59 433	2.40 531	0.58 304	0.33 525	0.25 317	0.37 534	0.25 406	0.41 497	0.36 205
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PWC_ROB	0.81 418	1.41 494	2.60 361	0.41 344	0.40 364	0.63 343	0.31 331	1.04 475	0.99 515	0.92 492	1.29 533	0.78 430	0.68 467	1.65 431	1.50 490	0.19 453	0.12 178	0.18 458	0.13 234	0.51 526	0.54 321

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 422	0.78 316	3.67 536	0.35 250	0.81 484	1.25 533	0.88 536	1.13 519	0.58 183	0.84 481	0.52 259	1.24 539	0.64 453	0.77 249	0.70 355	0.10 117	0.53 381	0.11 218	0.45 512	0.29 393	0.81 427

test_for_model	0.82 422	1.62 529	2.47 305	1.36 539	1.04 516	0.53 184	0.22 136	0.82 286	0.63 229	0.60 342	0.29 95	0.25 101	0.21 101	0.28 6	0.25 62	0.80 559	1.87 543	0.08 39	0.08 58	1.81 585	1.18 488

HBP-ISP	0.82 422	1.57 520	3.28 500	0.50 405	0.27 241	0.86 478	0.54 469	1.09 505	0.78 399	0.81 471	0.70 419	0.68 382	1.00 523	2.02 495	0.47 249	0.24 497	0.24 308	0.29 519	0.25 406	0.28 383	0.52 310

S-Stereo	0.82 422	0.73 291	3.79 542	0.40 333	0.37 347	0.70 405	0.69 516	1.00 443	1.03 520	0.63 376	0.92 496	0.82 450	0.59 433	2.35 524	0.71 361	0.18 436	0.22 299	0.17 438	0.18 334	0.30 402	0.67 373

CVANet_RVC	0.82 422	1.18 433	3.98 552	0.40 333	0.28 256	0.63 343	0.43 423	0.90 366	0.78 399	1.14 521	0.69 406	0.68 382	0.52 404	2.62 547	0.48 255	0.20 464	0.13 194	0.22 486	0.37 491	0.37 466	0.48 288

PASM	0.82 422	1.00 385	2.68 401	0.52 413	0.48 401	0.65 372	0.59 486	0.83 297	0.89 479	0.82 477	0.73 441	0.89 480	0.68 467	2.39 530	0.73 369	0.35 528	0.37 343	0.36 532	0.41 505	0.45 512	0.51 303

TDLM	0.83 428	1.28 460	2.38 241	0.46 379	0.26 228	0.66 385	0.55 474	0.87 340	0.80 420	2.54 582	0.62 358	0.61 334	0.51 397	2.68 554	0.67 346	0.20 464	0.11 160	0.35 531	0.15 281	0.33 427	0.48 288

PWCDC_ROB	0.83 428	1.57 520	2.63 372	0.48 386	0.37 347	0.78 452	0.29 304	1.04 475	1.36 554	0.63 376	2.05 559	0.64 351	0.70 474	1.10 328	1.20 463	0.33 525	0.14 211	0.15 401	0.12 212	0.63 540	0.46 279

FSD	0.84 430	0.44 157	1.03 16	1.41 544	1.93 571	0.63 343	0.33 356	0.46 62	0.53 143	0.32 104	0.32 127	0.40 203	0.32 240	1.14 339	0.60 313	0.28 514	2.77 586	0.31 521	0.30 439	0.31 412	3.04 580

GCST	0.84 430	1.48 509	3.02 476	1.12 528	1.09 525	0.62 329	0.19 75	0.79 262	0.56 168	0.60 342	0.65 386	0.50 275	0.31 232	1.24 357	0.74 374	0.76 557	0.46 363	0.84 562	0.64 554	0.71 545	0.57 336

rrr	0.84 430	0.74 301	3.40 516	0.76 481	0.77 477	0.45 104	0.28 276	1.23 536	0.84 453	0.71 436	0.22 44	0.30 145	0.28 197	1.29 368	1.53 495	0.10 117	1.50 522	0.10 150	0.29 429	0.24 314	1.75 538

GASNet	0.84 430	1.98 554	4.07 556	0.48 386	0.33 308	0.58 252	0.34 365	0.97 416	0.81 428	0.60 342	0.59 334	0.74 413	0.55 415	2.08 503	1.18 459	0.22 482	0.15 229	0.19 465	0.17 321	0.55 532	0.29 152

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 430	1.41 494	2.80 438	0.94 504	0.35 329	0.89 491	0.41 409	0.89 357	0.66 254	0.57 306	0.63 366	0.75 418	0.38 276	2.37 526	0.55 291	1.16 576	0.31 333	0.36 532	0.21 375	0.59 535	0.63 358

edge stereo	0.84 430	0.74 301	3.42 521	0.38 302	1.21 536	0.63 343	0.41 409	0.98 424	0.83 441	0.81 471	0.88 487	1.14 533	0.73 479	2.16 512	0.89 407	0.22 482	0.20 287	0.26 507	0.18 334	0.38 474	0.43 253

SHD	0.84 430	1.14 418	2.54 334	0.80 490	0.52 410	0.76 436	0.34 365	1.16 526	1.29 548	1.11 517	0.85 477	0.98 501	0.74 483	1.25 361	1.48 489	0.22 482	0.37 343	0.20 475	0.27 423	0.36 458	0.41 240

XQC	0.84 430	1.32 466	2.61 366	0.78 487	0.44 388	0.89 491	0.53 466	1.16 526	1.07 527	0.85 483	0.69 406	0.92 484	0.73 479	1.40 380	1.44 487	0.24 497	0.35 340	0.23 494	0.26 414	0.45 512	0.39 224

RTSC	0.84 430	1.40 493	2.67 394	0.50 405	0.40 364	0.83 471	0.33 356	1.11 512	1.14 536	0.93 496	0.82 470	0.84 458	0.58 430	1.34 374	1.82 514	0.18 436	0.49 371	0.14 372	0.30 439	0.46 516	0.42 245

PDISCO_ROB	0.84 430	1.46 506	2.84 448	0.65 460	0.59 433	1.17 529	0.48 449	1.19 532	1.08 529	0.67 413	0.72 439	1.00 507	0.61 444	1.24 357	1.05 437	0.38 530	0.18 266	0.28 511	0.24 396	0.58 534	0.44 269

LL-Strereo	0.85 440	1.73 540	3.06 484	0.37 282	0.61 447	0.54 195	0.33 356	1.01 453	0.76 381	0.69 423	0.58 329	0.85 464	0.78 492	2.65 550	0.54 288	0.14 351	0.58 393	0.14 372	0.12 212	0.42 500	1.05 479

Wz-Net-SNSev	0.85 440	1.83 547	3.36 506	0.42 348	0.31 288	0.71 411	0.66 507	1.04 475	0.94 497	0.68 419	0.85 477	0.96 498	0.62 446	1.75 444	1.14 454	0.16 401	0.15 229	0.16 421	0.17 321	0.39 483	0.63 358

DANet	0.85 440	0.68 266	2.41 257	1.18 531	0.48 401	0.77 446	1.23 568	0.93 385	1.53 561	0.90 489	0.72 439	0.97 500	0.57 422	1.86 473	1.05 437	0.18 436	0.16 244	0.19 465	0.16 303	0.26 356	0.67 373
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
w-ln-seven	0.86 443	1.50 512	3.03 479	0.38 302	0.35 329	1.02 511	0.48 449	1.06 496	1.13 534	0.92 492	0.86 482	0.86 472	0.60 441	1.67 432	1.89 517	0.15 382	0.14 211	0.16 421	0.15 281	0.35 451	0.57 336

anonymousdsp	0.86 443	0.59 230	2.65 382	1.33 536	1.25 538	0.56 218	0.23 175	0.54 122	0.71 332	1.13 520	0.25 69	0.22 72	0.24 134	1.24 357	0.24 45	0.09 49	2.34 576	0.10 150	0.18 334	0.25 336	3.12 582

anonymity	0.86 443	0.68 266	1.44 66	0.64 457	0.83 486	0.67 393	0.52 463	0.98 424	0.73 346	0.96 498	0.70 419	0.81 445	0.86 505	1.10 328	1.34 477	0.64 548	0.72 422	0.58 551	1.44 590	0.60 536	0.91 448

IGEV-Stereo	0.86 443	0.60 232	2.65 382	1.35 538	1.25 538	0.56 218	0.23 175	0.54 122	0.71 332	1.14 521	0.25 69	0.22 72	0.24 134	1.24 357	0.24 45	0.09 49	2.34 576	0.10 150	0.18 334	0.25 336	3.13 583
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 443	1.57 520	2.80 438	0.68 474	0.59 433	0.78 452	0.38 396	0.97 416	0.74 366	0.63 376	0.70 419	1.01 508	0.68 467	1.02 308	1.22 468	0.45 538	0.34 339	0.89 567	0.51 532	0.73 547	0.58 340

test_xeample3	0.86 443	0.75 306	3.36 506	0.65 460	0.76 475	0.49 136	0.33 356	1.21 535	0.80 420	0.61 352	0.23 57	0.30 145	0.29 215	1.17 345	1.57 498	0.10 117	1.79 540	0.10 150	0.40 500	0.25 336	2.09 551

CBMV	0.86 443	1.00 385	2.82 444	0.35 250	0.21 147	0.78 452	0.78 527	1.05 483	0.87 470	0.90 489	0.74 444	0.87 473	1.89 567	1.67 432	1.38 485	0.19 453	0.20 287	0.21 481	0.19 352	0.28 383	0.84 432
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 450	1.51 513	2.90 458	0.31 159	0.24 202	0.71 411	0.25 227	1.00 443	0.65 246	0.45 172	0.57 322	0.61 334	0.44 345	1.53 404	0.75 376	0.94 564	0.97 447	0.28 511	1.00 582	0.89 557	1.36 515

MSCF	0.88 451	0.84 335	1.67 93	2.15 578	1.87 567	0.51 154	0.21 115	0.63 183	0.61 206	0.32 104	0.29 95	0.17 41	0.30 226	1.06 316	0.67 346	0.11 211	1.92 545	0.08 39	0.31 447	0.19 239	3.72 592

anonymousdsp2	0.88 451	0.31 32	1.96 144	1.06 518	1.56 555	0.57 241	0.22 136	0.84 306	0.98 512	1.20 532	0.37 156	0.65 356	0.26 166	1.19 350	0.46 244	0.10 117	2.40 580	0.10 150	0.13 234	0.19 239	2.96 577

MIPNet	0.88 451	1.07 401	2.85 451	0.61 448	0.18 84	1.46 542	1.37 572	1.65 564	0.78 399	1.93 567	0.85 477	0.75 418	1.66 557	0.87 276	0.34 171	0.10 117	0.08 46	0.11 218	0.32 456	0.27 370	0.26 133

THIR-Stereo	0.88 451	0.85 340	2.33 233	0.26 70	0.16 43	0.59 272	2.69 588	0.62 175	0.54 149	0.62 365	1.61 549	0.96 498	1.77 563	1.67 432	2.20 535	0.10 117	0.08 46	0.14 372	0.11 174	0.16 160	0.21 96

NCC-stereo	0.88 451	1.22 445	2.97 466	0.60 442	0.45 391	1.88 563	0.48 449	1.04 475	0.75 372	0.70 427	0.85 477	0.93 489	0.84 500	1.81 459	1.51 493	0.28 514	0.19 272	0.23 494	0.31 447	0.27 370	0.35 197

Abc-Net	0.88 451	1.22 445	2.97 466	0.60 442	0.45 391	1.88 563	0.48 449	1.04 475	0.75 372	0.70 427	0.85 477	0.93 489	0.84 500	1.81 459	1.51 493	0.28 514	0.19 272	0.23 494	0.31 447	0.27 370	0.35 197
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 451	1.45 504	2.68 401	0.38 302	0.35 329	0.95 503	0.51 459	0.92 380	0.81 428	0.89 487	0.84 474	0.61 334	1.35 540	1.26 365	3.38 569	0.14 351	0.12 178	0.17 438	0.19 352	0.28 383	0.34 190

CBMV_ROB	0.88 451	0.75 306	2.73 423	0.36 269	0.22 160	0.76 436	0.47 447	1.05 483	0.81 428	1.06 512	1.04 517	0.88 477	1.36 542	2.17 514	2.03 522	0.23 490	0.24 308	0.27 508	0.25 406	0.27 370	0.73 396

Select-FE	0.89 459	0.94 376	2.99 471	0.50 405	1.03 514	1.31 535	0.92 541	1.40 550	0.59 194	1.11 517	0.55 297	1.16 537	0.75 487	0.91 289	1.20 463	0.11 211	0.46 363	0.11 218	0.49 524	0.14 127	1.09 483

DA	0.89 459	0.42 132	2.01 152	1.10 522	1.65 560	0.88 487	0.22 136	0.63 183	0.92 487	0.41 143	0.70 419	0.29 139	0.27 181	1.52 402	0.40 204	0.10 117	2.35 578	0.09 88	0.07 35	0.11 73	3.60 590

GGEV	0.89 459	0.42 132	2.01 152	1.10 522	1.65 560	0.88 487	0.22 136	0.63 183	0.92 487	0.41 143	0.70 419	0.29 139	0.27 181	1.52 402	0.40 204	0.10 117	2.35 578	0.09 88	0.07 35	0.11 73	3.60 590

GASTEREO	0.89 459	0.83 330	1.67 93	2.15 578	1.89 568	0.52 174	0.21 115	0.62 175	0.62 217	0.33 109	0.31 115	0.16 32	0.31 232	1.11 333	0.68 350	0.11 211	1.92 545	0.08 39	0.29 429	0.19 239	3.79 593

ttt	0.89 459	0.51 196	2.51 323	0.36 269	0.31 288	0.61 307	0.28 276	1.07 500	0.92 487	0.56 287	0.77 458	0.55 306	0.37 266	2.27 518	3.51 572	0.16 401	1.21 477	0.13 336	0.31 447	0.18 208	1.26 503

AEACV	0.89 459	0.29 11	1.84 113	2.50 586	1.68 562	0.53 184	0.21 115	1.01 453	0.42 60	0.68 419	0.31 115	0.22 72	0.39 291	1.63 425	0.25 62	0.09 49	2.60 582	0.09 88	0.54 537	0.23 307	2.27 567

TRStereo	0.89 459	1.02 390	2.91 459	4.59 598	0.31 288	0.93 499	0.23 175	1.93 575	0.66 254	0.37 125	0.54 286	0.48 269	0.40 298	0.67 209	0.29 111	0.13 310	0.37 343	0.11 218	0.48 522	0.13 103	1.21 495

z-mn7	0.90 466	2.01 558	3.02 476	0.37 282	0.29 264	1.02 511	0.48 449	0.97 416	1.33 551	0.71 436	1.36 541	0.85 464	0.62 446	2.15 510	1.50 490	0.15 382	0.13 194	0.14 372	0.13 234	0.34 437	0.53 316

EGLCR-Stereo	0.90 466	0.31 32	1.90 130	1.60 555	0.95 501	1.14 526	0.42 416	0.85 320	0.43 66	1.74 565	0.21 33	0.27 124	0.17 38	1.56 408	0.30 118	0.10 117	2.60 582	0.10 150	0.09 89	0.10 59	3.10 581

DDUNet	0.90 466	1.63 532	2.77 433	0.77 484	0.69 464	0.83 471	0.44 432	0.90 366	0.70 318	0.68 419	0.76 454	0.92 484	0.54 409	1.14 339	1.35 479	0.61 547	0.37 343	0.96 569	0.52 534	0.77 553	0.67 373

IGEV-FE	0.91 469	0.39 114	3.80 543	0.42 348	1.95 572	0.56 218	0.64 501	0.84 306	0.55 160	1.45 554	0.53 266	0.79 433	0.42 323	0.57 161	1.13 452	0.10 117	0.49 371	0.10 150	0.34 475	0.19 239	2.97 578

PAM	0.91 469	0.43 144	2.67 394	0.77 484	0.89 493	1.81 560	1.22 567	1.13 519	0.78 399	1.16 524	0.91 495	1.39 549	0.68 467	0.76 247	1.06 440	0.10 117	0.98 449	0.10 150	0.50 527	0.14 127	0.66 368

IGEV_Zeroshot_test	0.91 469	0.39 114	3.80 543	0.42 348	1.95 572	0.56 218	0.64 501	0.84 306	0.55 160	1.45 554	0.53 266	0.79 433	0.42 323	0.57 161	1.13 452	0.10 117	0.49 371	0.10 150	0.34 475	0.19 239	2.97 578

zh-mn7	0.92 472	2.02 560	3.80 543	0.35 250	0.28 256	0.73 421	0.41 409	1.00 443	1.15 538	1.03 508	1.30 535	0.75 418	0.62 446	1.98 492	1.55 497	0.17 422	0.14 211	0.14 372	0.14 257	0.31 412	0.57 336

GREAT-IGEV	0.92 472	0.56 219	2.08 169	0.98 510	2.29 581	0.47 125	0.18 67	0.35 9	0.78 399	0.74 447	0.33 131	0.15 17	0.18 58	1.00 305	0.55 291	0.09 49	3.79 596	0.07 1	0.26 414	0.22 291	3.26 585

SQANet	0.92 472	1.96 552	3.23 494	0.77 484	0.83 486	0.76 436	0.38 396	0.87 340	0.68 294	0.64 388	0.69 406	0.73 411	0.52 404	1.35 375	1.36 481	0.80 559	0.30 331	0.60 553	0.29 429	0.93 558	0.70 388

AAGNet	0.92 472	0.40 122	2.53 329	0.60 442	1.01 511	0.62 329	0.45 437	0.52 105	0.68 294	0.58 312	0.53 266	0.50 275	0.72 476	1.22 352	7.32 598	0.12 262	0.07 10	0.12 275	0.10 126	0.16 160	0.10 8

Consistency-Raft	0.92 472	1.21 440	3.50 525	0.98 510	0.63 450	0.77 446	0.54 469	1.02 461	1.01 517	0.62 365	1.03 515	0.65 356	1.04 526	0.81 268	1.36 481	0.45 538	0.47 367	0.51 549	0.59 549	0.65 542	0.47 281

DeepPrunerF	0.92 472	1.33 471	3.41 518	0.46 379	0.51 407	0.64 356	0.49 456	1.16 526	2.62 583	0.65 404	0.61 351	0.65 356	0.62 446	2.23 516	1.31 475	0.23 490	0.19 272	0.30 520	0.28 425	0.39 483	0.34 190

GANet	0.92 472	1.20 438	2.68 401	0.45 374	0.27 241	0.76 436	0.66 507	0.94 391	0.77 394	0.79 465	1.17 525	0.84 458	0.91 512	2.72 556	1.76 509	0.18 436	0.42 357	0.44 545	0.20 363	0.33 427	0.94 458

gasm-f	0.93 479	0.71 282	2.09 173	2.15 578	2.42 583	0.54 195	0.26 244	0.66 195	0.45 81	0.43 159	0.33 131	0.16 32	0.22 109	0.70 222	0.93 411	0.13 310	2.28 573	0.09 88	0.06 8	0.39 483	3.58 588

PA-Net	0.93 479	1.36 483	4.14 558	0.64 457	0.41 370	0.70 405	0.53 466	0.91 373	0.88 474	0.53 256	0.60 343	0.70 399	0.54 409	2.40 531	2.57 550	0.17 422	0.28 329	0.19 465	0.28 425	0.25 336	0.48 288
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 481	0.31 32	1.80 105	0.90 498	2.52 584	0.54 195	0.15 32	0.69 208	1.02 518	0.25 48	0.18 15	0.18 51	0.14 14	0.63 189	0.35 179	0.09 49	3.76 595	0.07 1	0.47 519	0.07 2	4.59 601

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 481	0.84 335	3.40 516	1.46 547	0.78 480	1.37 538	0.70 518	1.11 512	0.68 294	0.80 467	1.29 533	1.09 526	0.59 433	1.16 342	1.01 433	0.14 351	0.53 381	0.11 218	0.46 517	0.31 412	0.86 440

FBW_ROB	0.94 481	1.23 450	2.35 235	0.46 379	0.32 301	0.87 485	0.46 443	1.15 523	0.97 511	0.83 480	0.78 464	1.01 508	0.64 453	3.65 584	1.65 500	0.27 511	0.24 308	0.40 537	0.26 414	0.32 422	0.88 444

GEAStereo	0.95 484	0.48 175	1.85 118	2.15 578	3.19 589	0.55 209	0.21 115	0.66 195	0.45 81	0.43 159	0.22 44	0.16 32	0.18 58	1.06 316	0.97 417	0.13 310	2.28 573	0.09 88	0.06 8	0.33 427	3.58 588

AIO_rvc	0.95 484	1.02 390	2.57 350	2.80 593	1.91 570	0.37 45	0.24 201	0.52 105	0.60 201	0.98 499	0.29 95	0.25 101	0.18 58	2.16 512	0.29 111	0.11 211	1.39 508	0.08 39	0.11 174	0.26 356	2.87 575

PAM_32	0.95 484	0.43 144	2.68 401	0.64 457	1.10 529	1.78 559	1.16 562	1.12 515	0.96 505	1.07 513	0.90 493	1.38 548	0.76 491	0.78 256	1.11 449	0.10 117	1.29 492	0.10 150	0.50 527	0.16 160	0.98 469

CC-Net-ROB	0.95 484	1.57 520	2.93 461	0.90 498	0.39 358	0.87 485	0.44 432	1.12 515	0.83 441	0.59 331	0.69 406	0.64 351	0.50 393	2.73 558	0.93 411	0.97 567	0.40 354	0.87 566	0.29 429	0.61 539	0.66 368

riskmin	0.96 488	0.32 46	2.07 167	1.72 563	1.61 559	1.62 551	0.57 481	1.45 553	0.55 160	0.73 440	0.89 489	0.92 484	0.45 353	1.16 342	0.60 313	0.11 211	1.30 495	0.12 275	1.38 589	0.14 127	1.51 524

CrosDoStereo	0.96 488	0.49 181	2.66 386	0.27 86	0.33 308	0.54 195	3.69 592	0.77 246	0.66 254	0.70 427	1.39 542	0.53 290	1.47 550	1.77 449	3.02 564	0.10 117	0.08 46	0.11 218	0.11 174	0.22 291	0.30 162

DeepStereo_LL	0.96 488	0.49 181	2.66 386	0.27 86	0.33 308	0.54 195	3.69 592	0.77 246	0.66 254	0.70 427	1.39 542	0.53 290	1.47 550	1.77 449	3.02 564	0.10 117	0.08 46	0.11 218	0.11 174	0.22 291	0.30 162

UGAM-zero	0.97 491	0.44 157	2.48 311	0.33 202	0.86 489	1.26 534	0.76 524	1.05 483	0.52 131	0.93 496	0.45 201	1.32 545	0.81 495	2.08 503	0.49 265	0.10 117	0.52 379	0.09 88	0.47 519	0.11 73	4.43 599

xxxx	0.97 491	0.64 251	2.14 191	0.30 141	0.67 459	0.64 356	0.24 201	1.09 505	0.91 485	0.57 306	0.65 386	0.58 321	0.39 291	1.57 413	5.49 592	0.13 310	1.38 504	0.11 218	0.32 456	0.17 183	1.41 519

XX-Stereo	0.98 493	0.57 221	4.45 571	1.64 558	5.33 596	0.55 209	0.16 43	0.96 408	0.43 66	0.45 172	0.65 386	0.85 464	0.19 74	0.79 260	0.26 77	0.11 211	0.80 429	0.10 150	0.32 456	0.17 183	0.78 413

test_xeample	0.98 493	0.65 255	2.12 184	0.29 121	0.67 459	0.60 287	0.28 276	1.08 503	0.85 457	0.62 365	0.70 419	0.44 231	0.41 310	1.95 488	5.45 591	0.12 262	1.33 499	0.11 218	0.31 447	0.18 208	1.42 520

zh-sn7	0.99 495	2.20 572	3.83 547	0.40 333	0.31 288	0.82 469	0.63 499	1.02 461	0.94 497	0.81 471	1.13 524	0.84 458	0.93 517	2.49 538	1.87 516	0.17 422	0.17 257	0.16 421	0.16 303	0.37 466	0.64 363

mmx	0.99 495	0.67 257	3.39 511	0.32 180	0.22 160	0.58 252	0.28 276	1.05 483	0.92 487	0.54 262	0.74 444	0.67 368	0.40 298	2.75 560	3.86 578	0.13 310	1.25 483	0.15 401	0.33 470	0.19 239	1.28 506

xxx	0.99 495	0.67 257	3.39 511	0.32 180	0.22 160	0.58 252	0.28 276	1.05 483	0.92 487	0.54 262	0.74 444	0.67 368	0.40 298	2.75 560	3.86 578	0.13 310	1.25 483	0.15 401	0.33 470	0.19 239	1.28 506

MFMNet_re	1.01 498	1.73 540	3.04 480	0.85 494	0.76 475	0.93 499	0.81 530	1.02 461	1.10 530	1.05 510	1.06 520	0.84 458	0.96 520	0.93 295	0.97 417	0.68 554	0.61 397	0.63 555	0.60 551	0.77 553	0.80 420

252Zero-FE	1.02 499	0.31 32	1.72 97	0.26 70	0.27 241	0.31 16	0.12 4	0.42 36	0.57 175	7.97 600	0.25 69	0.13 1	0.12 5	0.75 244	0.51 272	0.09 49	5.04 603	0.07 1	0.83 572	0.09 39	0.66 368

Wz-Net-TNSev	1.02 499	2.26 578	3.69 538	0.38 302	0.31 288	1.00 508	0.71 519	1.12 515	1.02 518	0.74 447	0.73 441	1.09 526	0.91 512	2.46 535	2.15 532	0.21 475	0.20 287	0.16 421	0.20 363	0.48 521	0.62 352

222	1.02 499	0.60 232	1.95 140	0.29 121	0.51 407	0.62 329	0.24 201	1.09 505	0.86 464	0.64 388	0.67 398	0.47 261	0.42 323	1.86 473	6.73 596	0.13 310	1.21 477	0.11 218	0.32 456	0.17 183	1.44 521

G-Net	1.02 499	0.70 278	3.23 494	0.60 442	0.66 458	2.00 569	0.71 519	0.78 253	0.70 318	1.14 521	2.53 571	1.29 543	1.01 524	1.47 395	1.74 505	0.25 503	0.24 308	0.24 500	0.26 414	0.37 466	0.40 231

DPSNet	1.02 499	0.72 288	2.84 448	0.60 442	0.39 358	1.08 521	0.75 523	1.41 551	1.14 536	0.74 447	0.69 406	1.05 519	1.67 558	2.09 506	2.22 537	0.27 511	0.61 397	0.20 475	0.50 527	0.48 521	1.03 477

ADCP+	1.03 504	1.68 537	3.83 547	0.35 250	0.39 358	1.05 516	0.79 529	0.94 391	0.86 464	0.69 423	0.68 401	0.85 464	1.53 556	1.02 308	4.56 586	0.13 310	0.12 178	0.16 421	0.15 281	0.28 383	0.44 269

WZ-Net	1.04 505	1.83 547	4.20 561	0.42 348	0.36 341	0.88 487	0.71 519	1.05 483	1.11 532	0.84 481	0.94 498	1.06 520	1.17 535	2.37 526	2.24 538	0.20 464	0.14 211	0.15 401	0.16 303	0.36 458	0.53 316

PVD	1.05 506	1.21 440	2.36 236	0.84 493	0.91 496	1.04 514	0.64 501	1.32 544	1.68 566	1.43 553	1.41 544	1.14 533	1.15 533	1.49 398	1.77 510	0.27 511	0.65 406	0.28 511	0.35 479	0.40 490	0.73 396

GSStereo	1.06 507	0.48 175	1.85 118	2.42 585	3.19 589	0.55 209	0.21 115	1.59 561	0.54 149	0.29 93	0.22 44	0.17 41	0.18 58	1.06 316	0.97 417	0.13 310	2.82 587	0.08 39	0.17 321	0.33 427	3.99 595

1111x	1.06 507	0.79 320	3.29 502	0.33 202	0.60 438	0.64 356	0.33 356	1.10 508	0.92 487	0.59 331	0.69 406	0.59 325	0.47 375	2.64 549	4.61 587	0.12 262	1.38 504	0.11 218	0.49 524	0.18 208	1.30 508

ADCMid	1.06 507	1.82 546	3.53 529	0.39 320	0.36 341	0.99 506	0.58 483	1.01 453	0.94 497	1.23 538	1.02 513	1.01 508	1.01 524	1.11 333	4.04 581	0.22 482	0.19 272	0.42 541	0.32 456	0.42 500	0.53 316

test_sample9	1.07 510	0.69 275	2.69 408	0.28 102	0.23 190	0.81 464	0.33 356	0.99 433	0.86 464	0.64 388	0.63 366	0.67 368	0.49 388	2.02 495	2.70 554	0.65 549	4.33 600	0.86 563	0.56 541	0.25 336	0.72 392

ff1	1.07 510	0.67 257	3.39 511	0.32 180	0.22 160	0.58 252	0.28 276	0.85 320	0.96 505	0.54 262	0.74 444	0.67 368	0.40 298	2.75 560	3.86 578	0.10 117	2.16 568	0.15 401	0.33 470	0.25 336	2.19 557

ADCL	1.07 510	1.22 445	2.80 438	0.40 333	0.33 308	1.50 544	1.87 584	0.97 416	1.04 523	1.26 541	1.28 532	0.99 504	1.41 546	1.36 376	3.51 572	0.17 422	0.14 211	0.22 486	0.21 375	0.32 422	0.43 253

ADCPNet	1.07 510	1.37 488	4.54 573	0.38 302	0.68 462	1.36 536	0.64 501	0.93 385	0.83 441	0.79 465	0.82 470	1.08 523	1.18 536	1.30 370	2.68 553	0.21 475	0.69 414	0.21 481	0.95 579	0.30 402	0.54 321

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 514	2.01 558	2.56 346	0.49 399	0.40 364	1.49 543	0.96 543	1.02 461	0.95 503	0.85 483	0.94 498	1.06 520	0.59 433	2.92 569	1.15 456	0.43 536	0.74 424	0.32 525	0.55 538	0.74 548	1.35 512

AnyNet_C32	1.08 514	1.76 544	3.01 474	0.50 405	0.54 419	1.17 529	1.16 562	0.97 416	0.95 503	1.11 517	0.98 506	0.87 473	0.93 517	1.57 413	4.11 583	0.22 482	0.20 287	0.25 505	0.25 406	0.40 490	0.68 378

AIO_test	1.11 516	0.77 310	2.51 323	3.32 595	2.81 587	0.35 36	0.25 227	1.29 540	0.68 294	1.28 543	0.27 84	0.32 160	0.17 38	2.86 567	0.27 87	0.12 262	1.72 538	0.08 39	0.21 375	0.15 139	2.81 574

Ntro	1.11 516	2.10 566	3.52 528	0.97 509	0.87 492	1.06 519	0.54 469	1.02 461	0.93 495	0.63 376	0.76 454	0.93 489	0.67 465	1.76 446	1.71 501	1.03 570	0.46 363	0.76 561	0.41 505	1.29 572	0.86 440

SAMSARA	1.11 516	1.35 478	2.60 361	1.34 537	0.77 477	1.67 554	1.41 578	1.47 554	0.99 515	1.54 561	0.89 489	1.44 552	0.90 511	1.88 479	1.71 501	0.25 503	0.55 387	0.22 486	0.34 475	0.39 483	0.50 296

ADCS	1.14 519	2.02 560	3.36 506	0.43 361	0.37 347	0.96 505	0.81 530	1.12 515	1.17 541	1.25 540	0.98 506	1.08 523	0.92 515	1.41 384	4.97 589	0.23 490	0.21 296	0.22 486	0.23 392	0.40 490	0.67 373

otaku	1.15 520	2.10 566	3.51 526	0.98 510	0.74 470	1.02 511	0.59 486	1.03 469	0.89 479	0.70 427	1.60 548	0.98 501	0.65 456	1.63 425	1.80 513	0.99 569	0.46 363	0.73 560	0.40 500	1.30 574	0.88 444

EAI-Stereo	1.16 521	0.29 11	1.94 139	0.55 426	0.97 505	1.96 565	7.94 602	1.34 545	1.03 520	1.01 506	1.48 545	0.51 280	0.66 463	0.65 203	1.42 486	0.09 49	0.23 306	0.09 88	0.53 535	0.13 103	0.49 294

SuperB	1.19 522	1.62 529	5.29 580	0.37 282	0.26 228	0.81 464	0.87 534	0.94 391	1.19 542	0.68 419	0.68 401	0.63 343	1.37 543	1.73 440	3.30 566	0.16 401	0.12 178	0.17 438	0.16 303	2.74 595	0.63 358

AnyNet_C01	1.20 523	1.89 550	4.25 563	0.55 426	0.54 419	1.57 547	1.39 575	1.10 508	1.13 534	1.19 527	1.34 540	1.15 535	1.11 531	1.73 440	2.89 561	0.26 507	0.24 308	0.28 511	0.24 396	0.50 524	0.68 378

StereoAnything_RVC	1.22 524	1.71 539	3.17 492	2.52 587	2.63 586	0.26 7	0.15 32	0.47 71	0.54 149	0.49 206	0.71 434	0.52 287	0.19 74	1.60 424	0.57 298	0.11 211	4.13 599	0.08 39	0.05 1	0.76 551	3.79 593

SPS-STEREO	1.22 524	1.65 534	3.41 518	0.66 465	0.69 464	1.01 509	0.68 514	1.10 508	0.96 505	1.40 551	1.25 531	1.46 553	1.08 529	2.05 498	2.24 538	0.66 552	0.61 397	0.58 551	0.57 546	0.66 543	1.65 534
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 526	0.69 275	2.69 408	0.28 102	0.23 190	0.81 464	0.33 356	1.01 453	0.75 372	1.23 538	0.63 366	2.53 572	1.31 538	2.02 495	2.70 554	0.65 549	4.33 600	0.86 563	0.56 541	0.25 336	0.72 392

NaN_ROB	1.25 527	1.46 506	3.84 549	0.54 424	0.56 423	1.12 524	0.99 546	1.05 483	1.03 520	1.10 515	0.87 484	0.77 425	1.07 528	5.85 594	2.98 562	0.16 401	0.23 306	0.16 421	0.24 396	0.28 383	0.66 368

zero-FE	1.27 528	0.33 58	9.38 592	1.30 533	2.25 579	0.33 27	0.20 89	0.51 103	1.26 544	0.32 104	0.22 44	0.77 425	0.22 109	0.69 218	0.96 415	0.21 475	2.25 571	0.09 88	0.61 552	0.32 422	3.25 584

RainbowNet	1.27 528	2.22 574	3.58 532	1.14 529	0.92 497	1.08 521	0.76 524	1.19 532	1.15 538	0.77 456	0.97 503	1.08 523	0.83 499	1.64 428	1.72 503	1.20 578	1.30 495	1.01 573	0.58 547	1.23 569	0.97 467

MDST_ROB	1.28 530	0.53 204	3.84 549	0.55 426	0.45 391	4.06 589	0.60 490	1.36 546	0.89 479	2.18 573	1.17 525	0.98 501	0.72 476	4.28 588	2.12 529	0.20 464	0.16 244	0.19 465	0.17 321	0.20 262	0.84 432

EDNetEfficient	1.29 531	0.78 316	4.27 564	0.65 460	1.03 514	0.94 501	1.38 574	0.87 340	1.75 569	2.33 579	1.32 538	1.04 516	2.21 574	1.59 421	4.07 582	0.16 401	0.19 272	0.15 401	0.27 423	0.38 474	0.40 231

RTS	1.29 531	1.59 524	6.48 588	0.63 453	0.57 428	1.59 549	0.90 539	1.15 523	1.44 556	1.20 532	1.31 536	1.10 528	0.87 508	2.67 551	2.27 540	0.21 475	0.38 347	0.19 465	0.20 363	0.46 516	0.68 378

RTSA	1.29 531	1.59 524	6.48 588	0.63 453	0.57 428	1.59 549	0.90 539	1.15 523	1.44 556	1.20 532	1.31 536	1.10 528	0.87 508	2.67 551	2.27 540	0.21 475	0.38 347	0.19 465	0.20 363	0.46 516	0.68 378

WCMA_ROB	1.29 531	1.21 440	3.13 488	0.65 460	0.36 341	1.20 532	0.78 527	1.00 443	0.98 512	1.78 566	2.62 574	3.08 578	2.01 570	1.86 473	2.35 542	0.38 530	0.38 347	0.32 525	0.32 456	0.31 412	1.06 480

MeshStereo	1.29 531	1.34 474	3.04 480	0.35 250	0.28 256	1.10 523	0.69 516	1.42 552	1.07 527	2.71 586	2.43 569	2.95 574	1.50 553	2.92 569	2.03 522	0.23 490	0.22 299	0.22 486	0.19 352	0.50 524	0.69 385
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
HUF	1.33 536	0.96 379	4.06 555	2.73 591	2.17 578	0.35 36	0.24 201	1.87 571	0.75 372	1.28 543	0.29 95	1.35 546	0.19 74	1.97 491	0.43 227	0.15 382	3.91 597	0.08 39	0.06 8	0.31 412	3.41 586

SANet	1.35 537	1.80 545	4.39 569	0.41 344	0.29 264	1.72 556	0.89 538	1.17 529	2.47 581	1.22 536	1.82 553	1.72 560	1.70 560	2.57 542	3.30 566	0.18 436	0.16 244	0.16 421	0.15 281	0.34 437	0.62 352

Anonymous_2	1.36 538	0.49 181	2.03 158	1.71 562	1.58 556	2.49 579	0.58 483	1.59 561	2.31 579	0.77 456	0.88 487	1.03 512	0.58 430	1.20 351	0.66 342	0.32 523	1.38 504	1.42 586	3.87 602	0.78 555	1.56 526

CSAN	1.38 539	1.74 543	4.12 557	0.53 417	0.38 356	1.06 519	1.15 560	1.29 540	1.12 533	1.19 527	1.90 556	1.04 516	1.44 547	5.92 595	2.82 560	0.26 507	0.22 299	0.24 500	0.25 406	0.35 451	0.54 321

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 540	2.04 563	3.02 476	0.58 440	0.41 370	2.15 574	1.00 550	1.31 543	1.29 548	1.05 510	1.10 522	1.29 543	0.91 512	3.07 572	1.34 477	1.65 588	0.84 438	0.68 558	0.88 576	1.55 581	1.91 541

psmorigin	1.41 541	0.91 366	13.83 602	0.37 282	0.30 278	0.63 343	0.37 386	0.80 268	0.64 239	0.98 499	0.87 484	1.16 537	0.78 492	3.95 586	1.09 446	0.19 453	0.22 299	0.17 438	0.19 352	0.25 336	0.47 281

MSMD_ROB	1.41 541	1.03 394	2.75 428	0.41 344	0.32 301	2.00 569	0.61 495	0.96 408	1.43 555	2.97 589	2.63 575	4.76 590	2.04 571	2.44 534	1.78 511	0.30 520	0.26 320	0.32 525	0.32 456	0.32 422	0.63 358

MADNet+	1.44 543	2.19 570	6.00 585	0.89 496	0.70 466	1.58 548	1.11 555	1.56 560	1.30 550	0.89 487	1.03 515	1.25 540	1.12 532	3.29 576	2.80 558	0.48 541	0.57 391	0.39 536	0.36 489	0.63 540	0.69 385

pmcnn	1.44 543	1.25 454	3.57 531	0.74 479	1.42 546	0.72 417	0.56 478	1.04 475	1.06 526	1.03 508	2.89 581	6.01 595	0.75 487	2.54 540	3.60 574	0.14 351	0.11 160	0.08 39	0.06 8	0.34 437	0.81 427

FCDSN-DC	1.45 545	1.12 414	3.30 503	0.48 386	0.41 370	1.13 525	0.60 490	1.17 529	1.28 547	2.25 576	2.85 579	3.65 581	3.34 586	2.58 544	2.44 544	0.31 522	0.26 320	0.31 521	0.30 439	0.37 466	0.78 413
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 545	1.62 529	3.59 533	1.09 520	0.70 466	0.86 478	0.67 512	1.19 532	1.51 560	1.20 532	4.05 591	1.61 558	1.94 568	2.97 571	2.07 526	0.67 553	0.69 414	0.55 550	0.70 557	0.57 533	0.67 373
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 547	2.27 579	4.92 576	1.11 525	0.89 493	1.19 531	0.66 507	1.28 538	1.19 542	0.98 499	0.97 503	3.06 577	1.48 552	2.37 526	1.82 514	1.08 572	0.49 371	1.03 574	0.48 522	1.20 568	0.95 461

IMH-64-1	1.50 548	1.98 554	2.69 408	1.39 542	1.12 530	1.39 540	1.19 565	1.80 568	1.47 558	1.19 527	2.20 564	1.53 554	1.51 554	2.12 508	1.98 519	1.34 581	0.68 411	1.28 580	0.70 557	1.37 576	1.12 484

IMH-64	1.50 548	1.98 554	2.69 408	1.39 542	1.12 530	1.39 540	1.19 565	1.80 568	1.47 558	1.19 527	2.20 564	1.53 554	1.51 554	2.12 508	1.98 519	1.34 581	0.68 411	1.28 580	0.70 557	1.37 576	1.12 484

iRaft-Stereo_20w	1.50 548	0.42 132	4.81 574	2.24 582	2.09 576	1.36 536	1.27 569	1.38 548	0.94 497	2.07 568	0.42 183	0.85 464	0.69 472	0.87 276	1.37 483	0.10 117	4.04 598	0.09 88	0.40 500	0.17 183	4.53 600

ELAS_RVC	1.51 551	0.88 351	3.36 506	0.63 453	0.56 423	1.53 545	2.73 589	1.53 556	1.76 570	2.26 577	2.21 566	2.10 565	3.07 582	2.08 503	2.52 546	0.42 533	0.42 357	0.42 541	0.37 491	0.51 526	0.84 432
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 552	0.92 371	2.91 459	0.62 450	0.57 428	3.13 582	2.21 586	1.67 565	1.58 564	2.42 580	2.43 569	1.87 562	2.49 577	1.85 471	2.70 554	0.42 533	0.43 360	0.41 539	0.40 500	0.51 526	0.85 437
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 553	2.20 572	4.42 570	1.10 522	0.93 500	1.37 538	0.87 534	1.53 556	1.71 568	1.22 536	1.72 551	2.12 566	1.06 527	2.58 544	1.93 518	0.94 564	0.54 384	1.00 572	0.56 541	2.11 590	0.96 464

EKT-Stereo	1.56 554	0.55 215	2.60 361	2.54 588	19.66 609	0.55 209	0.22 136	0.76 239	0.51 119	0.40 141	0.36 150	0.43 216	0.27 181	0.74 242	0.42 220	0.13 310	0.17 257	0.11 218	0.16 303	0.20 262	0.50 296

MFN_U_SF_RVC	1.57 555	2.56 592	3.30 503	0.66 465	0.41 370	1.15 527	0.51 459	1.27 537	1.35 553	1.61 563	1.20 528	1.43 551	0.97 521	1.80 457	2.10 527	1.88 591	1.79 540	1.97 595	2.14 596	1.61 582	1.76 539

WAO-7	1.58 556	2.04 563	3.25 497	0.94 504	0.75 472	1.75 557	1.13 557	1.87 571	1.97 577	1.46 557	2.53 571	1.98 564	1.75 561	3.13 573	2.48 545	0.69 555	0.67 409	0.94 568	0.74 565	0.80 556	0.77 407

FC-DCNN	1.60 557	0.85 340	3.44 522	0.46 379	0.39 358	1.96 565	0.66 507	1.72 567	1.70 567	2.75 587	2.91 582	4.20 584	3.15 583	2.72 556	2.66 552	0.30 520	0.26 320	0.31 521	0.30 439	0.33 427	0.91 448

PWCK	1.62 558	2.32 583	4.27 564	1.11 525	0.56 423	1.81 560	1.84 582	1.55 558	1.54 562	1.45 554	1.81 552	1.82 561	1.38 544	3.34 577	2.14 531	1.09 574	0.57 391	0.98 571	0.59 549	1.50 580	0.79 416

FC-DCNN v2	1.65 559	0.85 340	3.39 511	0.46 379	0.39 358	2.02 571	0.66 507	1.94 576	1.84 574	2.81 588	2.99 583	4.39 588	3.25 584	2.81 564	2.75 557	0.29 519	0.26 320	0.31 521	0.30 439	0.33 427	0.91 448

WAO-6	1.69 560	1.87 549	3.21 493	1.15 530	1.01 511	2.29 575	1.06 554	1.85 570	2.84 587	1.30 546	2.59 573	2.19 567	1.67 558	2.62 547	2.52 546	0.96 566	0.68 411	1.19 577	0.84 573	1.13 564	0.95 461

DispFullNet	1.69 560	2.25 576	5.23 578	1.53 553	8.78 597	0.89 491	0.37 386	1.03 469	0.98 512	1.37 547	1.00 510	1.13 531	1.97 569	1.51 400	0.98 426	0.55 545	0.32 334	1.19 577	0.64 554	1.16 566	0.88 444

SGM-Forest	1.84 562	7.91 603	10.36 595	0.42 348	0.33 308	1.04 514	1.29 570	1.01 453	0.88 474	1.19 527	2.30 567	1.03 512	1.79 564	2.60 546	2.81 559	0.22 482	0.21 296	0.21 481	0.19 352	0.25 336	0.79 416
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 563	2.09 565	4.16 559	0.74 479	1.23 537	4.52 593	3.86 594	1.68 566	1.26 544	1.28 543	1.54 547	2.36 570	1.86 566	3.35 578	3.37 568	0.54 543	0.49 371	0.48 547	0.49 524	1.39 578	1.21 495

Dean	1.92 564	2.31 582	5.03 577	1.31 534	1.08 523	1.55 546	0.99 546	1.98 578	2.33 580	1.51 560	4.15 592	4.23 587	1.39 545	2.31 521	2.10 527	1.18 577	0.69 414	1.18 576	0.75 566	1.30 574	1.07 481

FINET	1.92 564	1.96 552	4.49 572	1.62 556	1.39 545	3.51 586	4.39 595	2.89 587	2.58 582	1.39 549	1.98 557	1.35 546	2.12 573	1.64 428	2.12 529	0.84 562	1.03 459	0.18 458	0.29 429	0.54 531	2.12 553

ACVNet-4b	2.00 566	2.19 570	4.85 575	1.09 520	0.86 489	1.15 527	0.53 466	1.11 512	1.15 538	0.65 404	1.09 521	1.97 563	0.69 472	2.31 521	9.78 602	5.73 601	0.42 357	1.03 574	0.55 538	1.89 586	0.92 452

MonStereo1	2.06 567	1.22 445	2.39 248	1.22 532	1.04 516	3.53 587	0.62 497	1.55 558	1.93 575	1.50 559	3.36 588	2.24 569	10.67 602	2.85 566	1.50 490	1.08 572	0.39 353	0.96 569	0.58 547	1.16 566	1.39 516

SDNR	2.06 567	2.93 595	2.94 463	1.55 554	5.13 595	1.98 568	0.24 201	1.95 577	2.62 583	0.92 492	2.71 577	5.76 594	0.68 467	3.61 583	3.84 577	0.33 525	0.38 347	0.22 486	0.17 321	1.13 564	2.04 549

LVE	2.10 569	2.61 593	4.30 568	1.79 566	1.81 566	1.68 555	1.04 553	2.35 581	2.78 586	1.27 542	2.87 580	4.21 586	1.46 549	2.83 565	2.02 521	2.87 596	0.92 444	1.19 577	1.47 591	1.29 572	1.18 488

SGM_RVC	2.11 570	1.07 401	2.87 454	0.98 510	0.92 497	2.72 581	1.88 585	1.91 574	12.27 601	2.09 569	1.99 558	2.47 571	2.24 575	2.87 568	2.03 522	0.54 543	0.47 367	0.42 541	0.47 519	0.74 548	1.22 497
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 571	2.46 587	3.60 535	1.70 561	1.13 532	1.65 553	0.93 542	2.13 579	1.93 575	1.37 547	2.64 576	2.19 567	1.82 565	5.77 593	2.18 534	5.70 600	1.05 460	1.31 582	0.72 562	1.39 578	1.13 486

IGEV-RUCA	2.30 572	0.38 107	1.36 50	0.41 344	1.90 569	2.03 572	1.86 583	1.37 547	1.78 571	3.73 593	3.72 589	5.06 591	8.09 599	2.15 510	1.63 499	0.26 507	0.77 425	2.71 598	1.91 594	2.43 593	2.42 569

MultiAttention	2.45 573	0.55 215	2.24 213	1.79 566	2.54 585	11.19 601	2.28 587	1.28 538	0.84 453	0.63 376	1.17 525	1.13 531	0.57 422	15.98 610	1.78 511	0.20 464	0.09 100	0.43 544	1.60 592	0.95 560	1.69 536

UNDER WATER-64	2.59 574	2.28 580	5.63 582	1.85 570	1.45 548	3.28 583	1.60 580	2.62 582	5.57 593	2.09 569	2.12 560	4.10 583	4.21 590	2.74 559	3.64 575	1.49 585	0.86 440	1.58 590	1.09 585	1.91 587	1.62 532

SGM+DAISY	2.67 575	2.14 568	4.28 566	1.92 573	2.11 577	4.36 592	5.22 598	3.17 588	3.00 588	3.24 592	3.81 590	3.03 576	3.61 587	2.53 539	3.79 576	1.15 575	1.29 492	0.66 556	0.71 561	0.95 560	2.44 570

TorneroNet-64	2.74 576	2.23 575	4.18 560	1.48 549	1.20 535	3.88 588	1.01 552	3.48 595	6.61 597	2.62 584	4.55 594	4.20 584	3.84 589	3.39 580	3.40 570	1.23 579	0.66 408	1.39 585	0.80 567	3.42 597	1.27 504

notaker	2.77 577	2.35 584	4.02 554	2.61 590	1.44 547	1.77 558	1.14 558	2.77 585	1.81 573	2.30 578	11.41 603	3.95 582	4.70 591	3.24 575	3.01 563	1.58 587	0.88 441	1.71 593	1.08 584	2.10 589	1.44 521

UNDER WATER	2.84 578	2.25 576	5.25 579	1.84 569	1.45 548	2.36 577	1.44 579	3.23 590	6.51 596	2.61 583	2.73 578	5.69 593	5.64 594	3.14 574	4.18 584	1.48 584	0.81 433	1.60 591	1.07 583	1.91 587	1.67 535

WAO-8	2.91 579	2.55 590	3.77 540	1.93 574	1.04 516	4.08 590	0.99 546	3.25 591	6.09 594	2.20 574	3.34 586	3.33 579	2.64 578	11.73 602	2.52 546	2.12 592	1.92 545	1.55 588	0.93 577	1.27 570	0.96 464

Venus	2.91 579	2.55 590	3.77 540	1.93 574	1.04 516	4.08 590	0.99 546	3.25 591	6.09 594	2.20 574	3.34 586	3.33 579	2.64 578	11.73 602	2.52 546	2.12 592	1.92 545	1.55 588	0.93 577	1.27 570	0.96 464

DGSMNet	2.93 581	0.77 310	3.44 522	3.58 597	4.25 594	2.53 580	6.86 601	1.03 469	0.88 474	0.58 312	1.85 554	0.79 433	0.62 446	1.63 425	1.46 488	4.62 599	4.98 602	5.15 604	4.71 603	4.52 601	4.37 598

MADNet++	2.94 582	2.17 569	3.27 499	2.55 589	2.28 580	3.29 585	3.37 590	2.76 584	2.67 585	3.10 590	3.20 585	2.78 573	3.25 584	4.11 587	4.68 588	2.72 595	2.27 572	3.03 601	2.43 598	2.34 592	2.59 571

xyz-stereo	3.06 583	0.44 157	30.74 622	0.24 40	0.12 5	15.34 605	0.24 201	0.56 138	0.49 101	0.62 365	7.90 598	0.64 351	0.49 388	1.44 390	1.05 437	0.09 49	0.07 10	0.34 530	0.08 58	0.13 103	0.19 80

MSAF-DinoV2	3.17 584	2.52 589	10.79 596	3.57 596	0.30 278	3.28 583	0.81 530	2.81 586	1.80 572	0.81 471	0.87 484	1.59 557	1.15 533	26.18 617	2.61 551	0.18 436	0.13 194	0.19 465	1.61 593	0.94 559	1.22 497

JetRed	3.37 585	4.96 598	10.08 594	1.48 549	1.73 564	7.63 597	5.47 599	3.47 593	2.20 578	2.42 580	2.40 568	2.98 575	2.35 576	3.52 582	6.60 595	1.33 580	1.90 544	1.38 584	1.23 587	2.30 591	2.02 547

LSM	3.40 586	1.42 499	5.81 584	9.98 604	30.74 619	0.86 478	1.14 558	0.99 433	1.26 544	1.40 551	2.18 563	0.93 489	0.85 503	1.76 446	1.03 434	0.22 482	0.35 340	0.24 500	0.29 429	0.40 490	6.21 604

U	3.41 587	0.37 97	1.27 41	0.27 86	13.75 606	19.65 612	0.15 32	0.43 41	0.33 9	0.18 7	0.19 20	0.27 124	0.15 21	0.23 2	0.19 5	0.10 117	0.06 2	17.75 615	12.73 608	0.11 73	0.10 8

MANE	3.51 588	2.03 562	3.88 551	1.89 572	2.01 574	5.98 594	4.72 596	5.87 599	7.13 598	3.80 594	5.10 596	6.11 596	5.34 593	4.39 589	5.05 590	1.07 571	1.28 490	0.50 548	0.85 574	0.76 551	2.36 568

SGM-ForestM	3.67 589	2.70 594	5.34 581	1.65 559	1.72 563	6.02 595	5.08 597	4.10 596	3.47 589	4.59 595	4.21 593	9.81 602	5.79 595	6.44 596	6.97 597	0.88 563	1.09 464	0.33 529	0.45 512	0.68 544	2.10 552

KSHMR	4.19 590	2.37 585	6.24 586	1.73 564	1.48 552	1.97 567	1.29 570	3.18 589	17.06 611	2.15 572	15.74 606	9.09 601	1.75 561	8.33 599	2.37 543	1.55 586	1.29 492	1.70 592	1.23 587	1.75 583	1.60 530

ktn	4.44 591	2.47 588	3.70 539	1.82 568	1.49 553	2.11 573	1.40 576	2.30 580	12.56 602	11.36 604	16.25 607	11.30 605	3.77 588	4.41 590	3.47 571	1.86 590	0.99 451	1.74 594	1.21 586	3.28 596	1.39 516

LE_ROB	4.55 592	2.43 586	9.94 593	2.79 592	4.03 593	2.40 578	3.54 591	2.72 583	11.04 600	11.64 605	4.69 595	5.25 592	10.74 603	4.52 591	9.73 601	0.82 561	0.70 417	1.34 583	0.97 580	0.74 548	0.94 458

tt	4.94 593	0.32 46	4.22 562	2.29 583	1.58 556	10.19 600	16.94 607	9.44 605	5.03 592	1.69 564	1.33 539	4.68 589	5.02 592	3.38 579	5.91 593	6.15 602	9.47 610	2.80 599	3.16 600	3.54 598	1.58 528

TCMNet-wrong-test	5.56 594	6.73 601	6.40 587	13.05 608	11.91 602	7.29 596	5.47 599	7.17 602	1.58 564	2.68 585	3.15 584	8.30 600	5.87 596	4.80 592	6.10 594	3.08 597	0.98 449	2.37 597	1.99 595	6.69 604	5.63 603

TorneroNet	5.60 595	2.30 581	3.98 552	1.49 551	1.26 540	14.47 603	1.11 555	4.85 597	20.66 616	10.12 601	16.30 608	11.78 606	7.35 597	3.41 581	4.38 585	1.36 583	0.70 417	1.46 587	0.87 575	2.73 594	1.33 509

coex-ft	6.14 596	1.98 554	60.80 624	0.34 227	0.30 278	0.80 459	1.17 564	0.76 239	4.34 591	19.82 612	2.15 562	1.61 558	8.77 601	1.82 462	10.36 603	0.44 537	2.05 554	0.18 458	0.19 352	0.39 483	4.61 602

HanzoNet	7.85 597	3.30 597	5.75 583	7.47 601	3.97 592	2.34 576	1.37 572	3.47 593	4.02 590	13.30 606	10.49 599	10.86 603	16.67 609	8.50 600	10.51 604	10.80 609	9.84 611	5.83 605	13.69 609	7.24 605	7.51 605

USTest	8.06 598	7.11 602	8.76 591	9.20 603	9.03 598	15.20 604	23.57 608	10.01 606	9.45 599	5.97 599	6.79 597	7.77 599	7.51 598	8.75 601	11.06 605	2.24 594	3.58 594	2.87 600	3.21 601	4.93 602	4.21 597

EDNetEfficientorigin	8.19 599	1.27 457	145.54 626	0.51 411	0.96 502	0.75 431	0.49 456	0.86 331	1.57 563	2.12 571	1.49 546	1.28 541	1.35 540	1.84 467	2.15 532	0.14 351	0.13 194	0.17 438	0.18 334	0.39 483	0.64 363

DGTPSM_ROB	8.97 600	5.94 599	13.01 600	5.95 600	11.34 600	8.54 598	24.06 609	6.47 600	13.52 603	5.19 596	11.52 604	6.18 597	11.04 604	7.02 597	13.92 606	4.47 598	7.66 604	3.90 602	7.43 606	4.34 600	7.98 606

DPSMNet_ROB	9.58 601	5.96 600	13.98 603	8.88 602	11.87 601	8.54 598	24.08 610	6.48 601	13.67 606	5.35 597	11.53 605	6.31 598	11.04 604	7.69 598	14.09 607	7.61 608	8.23 606	5.03 603	7.75 607	5.24 603	8.36 607

BEATNet-Init1	12.32 602	12.82 607	28.66 620	3.22 594	3.71 591	21.59 615	11.42 603	14.54 611	13.73 607	20.24 613	20.16 613	26.14 621	19.85 612	19.08 614	15.33 611	1.81 589	1.93 549	2.05 596	2.48 599	4.25 599	3.41 586

DPSM_ROB	12.32 602	11.13 605	12.31 598	12.90 606	12.80 604	19.81 613	28.13 615	14.50 609	14.31 608	10.62 602	11.34 601	12.03 607	11.89 607	13.08 607	15.22 609	7.09 604	8.31 607	6.47 607	7.32 604	8.69 606	8.43 608

DPSM	12.32 602	11.13 605	12.31 598	12.90 606	12.80 604	19.81 613	28.13 615	14.50 609	14.31 608	10.62 602	11.34 601	12.03 607	11.89 607	13.08 607	15.22 609	7.09 604	8.31 607	6.47 607	7.32 604	8.69 606	8.43 608

DLNR-FE	13.74 605	20.13 611	23.90 610	121.61 628	34.09 620	0.46 112	0.15 32	8.04 604	0.47 91	0.29 93	0.37 156	0.26 112	0.17 38	0.78 256	0.36 182	7.40 607	2.94 590	0.09 88	0.38 495	51.06 627	1.95 544

DLNR_Zeroshot_test	13.74 605	20.06 610	23.92 612	121.50 627	35.20 621	0.46 112	0.15 32	7.96 603	0.47 91	0.29 93	0.37 156	0.26 112	0.17 38	0.79 260	0.36 182	7.16 606	2.95 591	0.09 88	0.38 495	50.40 626	1.95 544

LRCNet_RVC	13.78 607	19.34 609	13.01 600	19.47 610	12.67 603	1.85 562	0.42 416	12.28 607	1.10 530	15.76 608	18.69 612	12.52 609	8.65 600	12.22 605	9.64 600	22.29 616	8.38 609	25.92 618	24.06 619	19.72 616	17.59 616

HaxPig	19.88 608	22.39 616	22.30 609	17.98 609	17.98 608	12.06 602	12.06 604	16.25 612	15.97 610	21.05 614	21.41 615	18.85 613	18.35 610	20.07 615	19.64 613	23.57 620	23.19 620	24.07 617	23.71 618	22.95 617	23.72 620

Anonymous_1	22.76 609	11.11 604	11.93 597	12.73 605	26.05 618	19.39 610	27.77 614	14.18 608	13.64 605	14.92 607	10.66 600	11.26 604	11.24 606	12.48 606	14.45 608	37.82 625	7.87 605	34.92 622	63.61 624	87.51 628	11.75 610

PML	22.99 610	17.34 608	8.24 590	5.48 599	9.84 599	50.35 626	102.65 627	5.84 598	13.52 603	37.08 627	104.84 627	30.61 624	23.20 617	12.09 604	7.96 599	6.27 603	2.12 562	6.31 606	2.42 597	10.67 608	2.95 576

MEDIAN_ROB	23.95 611	26.96 624	26.29 619	22.14 611	22.09 610	16.18 606	14.23 605	20.47 613	20.09 612	25.43 623	25.22 623	22.96 614	22.54 616	24.33 616	23.18 618	28.15 622	27.16 624	28.60 620	27.73 622	27.59 618	27.58 621

DPSimNet_ROB	24.35 612	23.81 622	31.38 623	25.93 613	22.83 611	31.30 616	34.38 618	20.78 614	28.92 625	27.39 624	22.99 622	28.29 623	35.76 627	15.47 609	17.82 612	24.28 621	17.90 618	22.23 616	14.12 610	19.38 615	22.12 619

RAFT-FEzeroshot	24.76 613	22.39 616	24.34 613	26.12 617	25.84 616	39.77 619	56.77 623	29.07 619	28.85 622	21.21 615	22.64 617	24.17 615	23.98 620	26.23 618	30.63 622	14.22 610	16.70 613	13.03 609	14.76 614	17.49 609	16.95 612

RAFT-FE	24.76 613	22.39 616	24.34 613	26.12 617	25.84 616	39.77 619	56.77 623	29.07 619	28.85 622	21.21 615	22.64 617	24.17 615	23.98 620	26.23 618	30.63 622	14.22 610	16.70 613	13.03 609	14.76 614	17.49 609	16.95 612

CasAABBNet	24.76 613	22.38 615	24.44 615	26.05 614	25.75 613	39.79 621	56.76 622	29.10 621	28.88 624	21.22 617	22.69 619	24.21 617	23.99 622	26.23 618	30.62 621	14.22 610	16.71 615	13.03 609	14.75 612	17.49 609	16.97 614

FlowAnything	24.80 616	22.39 616	24.71 616	26.07 615	25.75 613	39.80 622	56.70 620	29.12 622	28.95 626	21.38 620	22.83 621	24.22 618	23.96 618	26.24 621	30.65 624	14.23 613	16.78 616	13.04 612	14.84 616	17.49 609	16.93 611

Selective-RAFT-Error	24.83 617	22.44 620	24.80 617	26.10 616	25.82 615	39.85 623	56.72 621	29.21 624	29.03 627	21.29 619	22.80 620	24.25 619	24.07 623	26.28 622	30.60 620	14.24 614	16.85 617	13.04 612	14.75 612	17.53 613	17.02 615

LSM0	26.57 618	22.53 621	25.76 618	30.62 620	52.30 627	39.86 624	56.49 619	29.18 623	28.76 621	21.26 618	22.46 616	24.42 620	23.97 619	26.42 623	30.66 625	14.29 615	16.56 612	13.06 614	14.65 611	17.62 614	20.52 617

AVERAGE_ROB	26.91 619	30.28 625	29.18 621	25.78 612	25.30 612	19.49 611	15.38 606	23.70 618	23.02 620	28.38 625	27.78 624	26.23 622	25.76 624	26.95 624	25.55 619	31.27 624	30.02 625	31.76 621	30.80 623	30.88 623	30.77 624

ASD4	27.03 620	24.46 623	23.91 611	27.24 619	17.87 607	47.08 625	31.36 617	41.80 627	21.82 617	31.12 626	20.82 614	33.80 625	18.50 611	27.25 625	21.57 617	29.52 623	20.55 619	27.54 619	23.38 617	30.03 619	20.96 618

xxxxx1	29.05 621	20.74 612	14.05 604	50.10 621	40.25 622	19.01 607	26.60 611	21.83 615	20.22 613	16.52 609	17.56 609	18.33 610	21.41 613	16.11 611	20.77 614	23.48 617	26.77 621	66.36 626	78.56 625	30.19 620	32.23 625

tt_ll	29.05 621	20.74 612	14.05 604	50.10 621	40.25 622	19.01 607	26.60 611	21.83 615	20.22 613	16.52 609	17.56 609	18.33 610	21.41 613	16.11 611	20.77 614	23.48 617	26.77 621	66.36 626	78.56 625	30.19 620	32.23 625

ff	29.05 621	20.74 612	14.05 604	50.10 621	40.25 622	19.01 607	26.60 611	21.83 615	20.22 613	16.52 609	17.56 609	18.33 610	21.41 613	16.11 611	20.77 614	23.48 617	26.77 621	66.36 626	78.56 625	30.19 620	32.23 625

RSGM-EC	41.37 624	31.41 626	19.61 607	51.58 624	47.86 625	38.12 617	60.59 625	34.20 625	22.62 618	23.48 621	29.36 625	43.51 626	35.09 625	65.96 626	68.73 626	65.97 626	37.56 626	48.34 623	25.52 620	47.85 624	30.14 622

acva	41.37 624	31.41 626	19.61 607	51.58 624	47.86 625	38.12 617	60.59 625	34.20 625	22.62 618	23.48 621	29.36 625	43.51 626	35.09 625	65.96 626	68.73 626	65.97 626	37.56 626	48.34 623	25.52 620	47.85 624	30.14 622

test_example2	115.17 626	122.38 628	93.45 625	115.38 626	123.53 628	101.24 627	113.11 628	54.67 628	99.94 628	135.50 628	136.43 628	85.67 628	85.40 628	110.44 628	104.91 628	152.17 628	205.21 628	99.17 629	114.27 628	138.55 629	112.04 628

ccccc	290.26 627	297.53 629	346.58 627	372.50 629	377.87 629	200.30 628	209.85 629	217.33 629	172.40 629	202.36 629	216.49 629	213.34 629	255.16 629	312.79 629	342.72 629	409.97 629	354.33 629	255.69 630	227.31 629	431.13 630	389.58 629

GS-Stereo							0.21 115	1.59 561	0.54 149	0.29 93	0.22 44	0.17 41	0.18 58	1.06 316	0.97 417	0.13 310	2.82 587	0.08 39	0.17 321	0.33 427	3.99 595

STTRV1_RVC		0.59 230		0.43 361	0.49 403	0.80 459	0.44 432	1.18 531	0.84 453	0.63 376	0.89 489	0.72 404	0.63 452	2.67 551	0.67 346	0.51 542	0.65 406	0.27 508	0.24 396	0.35 451	0.29 152

FADE		3.24 596		2.10 577	2.93 588													65.47 625		1.78 584

Low-res two-view benchmark