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

CSFM-Stereo	0.20 12	0.14 14	0.23 1	0.30 9	0.17 21	0.29 100	0.20 29	0.39 54	0.22 15	0.22 23	0.21 16	0.26 58	0.20 39	0.30 15	0.20 13	0.13 68	0.12 212	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

IGEV	0.20 12	0.12 1	0.23 1	0.31 22	0.20 84	0.23 25	0.19 18	0.40 62	0.29 50	0.22 23	0.34 92	0.20 24	0.15 4	0.31 19	0.19 5	0.11 26	0.10 60	0.12 31	0.10 61	0.10 6	0.10 36

trnet	0.27 91	0.14 14	0.23 1	0.28 3	0.15 2	0.37 190	0.23 76	0.52 128	0.72 274	0.42 149	0.51 156	0.34 102	0.26 108	0.39 75	0.25 96	0.15 173	0.11 154	0.12 31	0.08 1	0.11 20	0.10 36

CES	0.28 98	0.14 14	0.23 1	0.30 9	0.70 549	0.37 190	0.27 127	0.48 106	0.46 175	0.34 99	0.48 139	0.27 63	0.22 60	0.39 75	0.23 62	0.13 68	0.11 154	0.12 31	0.08 1	0.13 92	0.17 301

CREStereo++_RVC	0.32 138	0.15 34	0.23 1	0.31 22	0.24 198	0.27 70	0.22 59	0.46 99	0.88 377	0.46 164	0.80 275	0.30 76	0.26 108	0.36 52	0.33 216	0.13 68	0.09 25	0.13 64	0.51 559	0.13 92	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MS-F	0.19 7	0.14 14	0.24 6	0.30 9	0.19 57	0.27 70	0.19 18	0.31 14	0.24 24	0.21 15	0.20 13	0.29 71	0.19 31	0.29 9	0.21 21	0.12 36	0.10 60	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 68	0.31 417	0.24 6	0.51 460	0.19 57	0.29 100	0.22 59	0.40 62	0.37 122	0.26 44	0.24 33	0.24 51	0.31 173	0.44 115	0.22 35	0.14 109	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.14 137	0.10 36

dual_stereo	0.19 7	0.14 14	0.24 6	0.31 22	0.16 10	0.16 3	0.20 29	0.29 9	0.20 11	0.23 27	0.20 13	0.22 34	0.14 1	0.52 176	0.24 76	0.13 68	0.10 60	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

s12784h	0.36 189	0.15 34	0.24 6	0.34 72	0.15 2	0.77 424	0.29 156	0.80 310	0.83 345	0.56 198	0.57 184	0.43 173	0.40 244	0.57 220	0.33 216	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.09 10	0.14 137	0.09 4

CREStereo	0.28 98	0.15 34	0.24 6	0.27 1	0.17 21	0.37 190	0.25 98	0.51 119	0.72 274	0.42 149	0.51 156	0.32 86	0.26 108	0.38 69	0.25 96	0.16 226	0.11 154	0.12 31	0.08 1	0.12 56	0.11 77
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
PMTNet	0.32 138	0.16 52	0.24 6	0.29 5	0.18 37	0.45 257	0.22 59	0.56 142	0.63 231	0.46 164	0.54 171	0.39 137	0.34 198	0.48 152	0.24 76	0.75 563	0.10 60	0.12 31	0.08 1	0.12 56	0.11 77

LCMNet	0.21 21	0.14 14	0.25 12	0.30 9	0.20 84	0.26 56	0.19 18	0.38 49	0.43 155	0.21 15	0.21 16	0.27 63	0.17 14	0.36 52	0.23 62	0.12 36	0.11 154	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

MonStereo	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.39 75	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.39 75	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 12	0.31 22	0.16 10	0.19 6	0.17 3	0.42 73	0.24 24	0.23 27	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.45 119	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 77

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 12	0.31 22	0.16 10	0.24 37	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 34	0.14 1	0.32 24	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 14	0.25 12	0.30 9	0.16 10	0.23 25	0.20 29	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 24	0.19 31	0.26 2	0.21 21	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MonSter	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.38 69	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

CAS	0.34 155	0.13 2	0.25 12	1.28 570	0.30 373	0.46 262	0.38 325	0.48 106	0.47 180	0.34 99	0.52 165	0.24 51	0.19 31	0.29 9	0.27 143	0.69 561	0.08 2	0.12 31	0.08 1	0.12 56	0.15 235

HiDET	0.20 12	0.13 2	0.26 20	0.30 9	0.19 57	0.23 25	0.18 11	0.36 37	0.26 33	0.20 9	0.23 26	0.27 63	0.16 11	0.30 15	0.23 62	0.12 36	0.10 60	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

OmniDepth	0.21 21	0.14 14	0.26 20	0.34 72	0.14 1	0.40 215	0.27 127	0.28 7	0.22 15	0.18 4	0.19 11	0.28 69	0.29 147	0.32 24	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.10 36
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.20 12	0.15 34	0.26 20	0.33 55	0.19 57	0.23 25	0.18 11	0.41 68	0.34 84	0.22 23	0.21 16	0.19 18	0.18 22	0.28 7	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.10 36

monsterstereo	0.22 35	0.14 14	0.26 20	0.34 72	0.18 37	0.21 15	0.20 29	0.37 40	0.35 98	0.33 96	0.40 113	0.19 18	0.18 22	0.45 119	0.21 21	0.11 26	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.13 92	0.08 1

monsters	0.22 35	0.14 14	0.26 20	0.31 22	0.19 57	0.23 25	0.19 18	0.44 93	0.33 79	0.36 110	0.30 70	0.16 2	0.18 22	0.43 104	0.19 5	0.11 26	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 36

castereo++	0.26 79	0.16 52	0.26 20	0.33 55	0.19 57	0.75 417	0.20 29	0.37 40	0.47 180	0.23 27	0.23 26	0.35 111	0.28 133	0.39 75	0.19 5	0.14 109	0.09 25	0.14 97	0.09 10	0.11 20	0.10 36

DEFOM-Stereo	0.22 35	0.15 34	0.26 20	0.33 55	0.20 84	0.61 350	0.21 49	0.30 11	0.31 60	0.23 27	0.19 11	0.18 13	0.18 22	0.41 90	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.11 77

IGEV-Stereo+	0.23 49	0.14 14	0.26 20	0.32 42	0.19 57	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 50	0.21 15	0.15 3	0.22 34	0.22 60	0.40 82	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.15 187	0.86 568

XX-TBD	0.32 138	0.53 518	0.26 20	0.51 460	0.20 84	0.37 190	0.24 90	0.40 62	0.73 281	0.54 193	0.69 220	0.31 83	0.25 91	0.32 24	0.27 143	0.16 226	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.13 92	0.11 77

gasm-f	0.24 58	0.16 52	0.27 29	0.33 55	0.25 230	0.25 51	0.36 288	0.42 73	0.28 41	0.26 44	0.35 98	0.24 51	0.30 165	0.36 52	0.23 62	0.18 302	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.15 187	0.12 124

Wavelet-MonSter	0.20 12	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.18 37	0.17 4	0.21 49	0.32 18	0.23 19	0.25 39	0.34 92	0.22 34	0.24 82	0.27 5	0.21 21	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

S2M2_XL	0.19 7	0.18 107	0.27 29	0.27 1	0.20 84	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 15	0.26 42	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 21	0.17 268	0.16 377	0.15 139	0.13 160	0.15 187	0.12 124
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.21 21	0.14 14	0.27 29	0.37 144	0.22 129	0.21 15	0.19 18	0.43 86	0.27 35	0.20 9	0.20 13	0.29 71	0.14 1	0.41 90	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.12 56	0.12 124

MLG-Stereo_test3	0.20 12	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.17 21	0.38 203	0.18 11	0.30 11	0.19 8	0.24 34	0.15 3	0.26 58	0.17 14	0.32 24	0.21 21	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.10 36

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.17 21	0.24 37	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 44	0.15 4	0.31 19	0.20 13	0.12 36	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 29	0.34 72	0.15 2	0.27 70	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 44	0.15 4	0.32 24	0.20 13	0.11 26	0.09 25	0.13 64	0.09 10	0.10 6	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 35	0.15 34	0.27 29	0.31 22	0.15 2	0.29 100	0.20 29	0.37 40	0.29 50	0.24 34	0.29 68	0.21 33	0.27 119	0.36 52	0.25 96	0.16 226	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.13 92	0.10 36

IGEV-Stereo++	0.21 21	0.15 34	0.27 29	0.37 144	0.19 57	0.22 18	0.18 11	0.42 73	0.35 98	0.22 23	0.28 58	0.24 51	0.18 22	0.27 5	0.22 35	0.12 36	0.09 25	0.12 31	0.10 61	0.12 56	0.10 36

LoS_RVC	0.27 91	0.16 52	0.27 29	0.32 42	0.30 373	0.44 248	0.34 242	0.41 68	0.33 79	0.31 78	0.51 156	0.29 71	0.32 178	0.36 52	0.28 164	0.11 26	0.10 60	0.11 1	0.08 1	0.11 20	0.19 352

GLC_STEREO	0.29 109	0.19 145	0.27 29	0.44 355	0.19 57	0.31 130	0.26 111	0.47 102	0.43 155	0.37 117	0.47 137	0.41 155	0.23 72	0.50 162	0.34 231	0.14 109	0.18 414	0.19 295	0.16 250	0.16 231	0.13 167

qwe	0.22 35	0.18 107	0.28 40	0.31 22	0.18 37	0.29 100	0.21 49	0.38 49	0.32 73	0.35 106	0.30 70	0.20 24	0.20 39	0.43 104	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 56	0.09 4

2.75w_new	0.21 21	0.18 107	0.28 40	0.29 5	0.17 21	0.23 25	0.34 242	0.36 37	0.28 41	0.34 99	0.26 42	0.17 4	0.22 60	0.36 52	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 40	0.30 9	0.19 57	0.20 9	0.18 11	0.30 11	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 22	0.33 37	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.13 64	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 40	0.30 9	0.20 84	0.20 9	0.19 18	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 14	0.33 37	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.08 1

Reg-Stereo(zero)	0.30 126	0.16 52	0.28 40	0.34 72	0.18 37	0.32 147	0.20 29	0.63 188	0.68 254	0.50 177	0.52 165	0.51 211	0.30 165	0.45 119	0.25 96	0.13 68	0.10 60	0.12 31	0.10 61	0.12 56	0.11 77

AIO_test	0.23 49	0.16 52	0.28 40	0.34 72	0.20 84	0.30 113	0.39 348	0.38 49	0.25 31	0.25 39	0.28 58	0.32 86	0.22 60	0.38 69	0.25 96	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.12 56	0.09 4

Occ-G	0.26 79	0.14 14	0.28 40	0.34 72	0.20 84	0.27 70	0.34 242	0.41 68	0.31 60	0.29 68	0.43 122	0.49 204	0.25 91	0.47 141	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.14 97	0.11 95	0.12 56	0.12 124

VIP-Stereo	0.24 58	0.17 80	0.29 47	0.32 42	0.21 109	0.64 374	0.19 18	0.31 14	0.37 122	0.23 27	0.30 70	0.27 63	0.19 31	0.47 141	0.22 35	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.09 10	0.12 56	0.09 4

water-stereo	0.28 98	0.14 14	0.29 47	0.35 107	0.19 57	0.36 183	0.23 76	0.62 180	0.38 129	0.39 134	0.62 198	0.41 155	0.35 201	0.28 7	0.27 143	0.14 109	0.13 281	0.13 64	0.12 126	0.12 56	0.10 36

asda	0.21 21	0.19 145	0.29 47	0.31 22	0.17 21	0.25 51	0.23 76	0.36 37	0.28 41	0.27 57	0.24 33	0.18 13	0.21 48	0.40 82	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.10 36

asd	0.21 21	0.18 107	0.29 47	0.32 42	0.18 37	0.27 70	0.22 59	0.35 33	0.22 15	0.31 78	0.22 24	0.19 18	0.21 48	0.44 115	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.09 4

4.5_new	0.21 21	0.20 182	0.29 47	0.30 9	0.17 21	0.24 37	0.26 111	0.32 18	0.28 41	0.32 91	0.28 58	0.19 18	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 21	0.20 182	0.29 47	0.30 9	0.17 21	0.24 37	0.26 111	0.32 18	0.28 41	0.32 91	0.28 58	0.19 18	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 35	0.18 107	0.29 47	0.30 9	0.18 37	0.27 70	0.23 76	0.37 40	0.28 41	0.31 78	0.26 42	0.22 34	0.26 108	0.50 162	0.24 76	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

1w_stereo	0.24 58	0.15 34	0.29 47	0.34 72	0.18 37	0.31 130	0.41 374	0.40 62	0.43 155	0.31 78	0.38 108	0.17 4	0.24 82	0.45 119	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

LGtest1	0.19 7	0.14 14	0.29 47	0.34 72	0.16 10	0.26 56	0.17 3	0.32 18	0.20 11	0.21 15	0.15 3	0.23 44	0.20 39	0.32 24	0.20 13	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.12 56	0.11 77

RAStereo	0.24 58	0.17 80	0.29 47	0.40 241	0.21 109	0.23 25	0.26 111	0.42 73	0.45 171	0.23 27	0.34 92	0.30 76	0.19 31	0.34 42	0.25 96	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.11 77

MoCha-V2	0.25 68	0.15 34	0.29 47	0.40 241	0.18 37	0.27 70	0.26 111	0.49 109	0.27 35	0.36 110	0.27 48	0.33 98	0.35 201	0.49 156	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.11 77

AnonymousM	0.41 260	0.81 548	0.29 47	0.34 72	0.22 129	0.28 88	0.38 325	0.53 138	0.41 145	0.70 284	0.49 143	0.47 193	0.27 119	0.41 90	0.31 194	0.15 173	0.12 212	1.51 573	0.26 478	0.12 56	0.10 36

GEAStereo	0.23 49	0.16 52	0.30 59	0.33 55	0.25 230	0.36 183	0.30 172	0.42 73	0.28 41	0.26 44	0.28 58	0.24 51	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.18 302	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.14 137	0.12 124

GSStereo	0.23 49	0.16 52	0.30 59	0.33 55	0.25 230	0.36 183	0.30 172	0.42 73	0.27 35	0.30 75	0.28 58	0.23 44	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.16 226	0.09 25	0.12 31	0.10 61	0.14 137	0.12 124

DDF-Stereo	0.26 79	0.15 34	0.30 59	0.36 127	0.29 356	0.19 6	0.20 29	0.32 18	0.31 60	0.26 44	0.26 42	0.29 71	0.29 147	0.38 69	0.24 76	0.17 268	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.70 557	0.12 124

Zero-FE251	0.23 49	0.16 52	0.30 59	0.33 55	0.20 84	0.44 248	0.19 18	0.37 40	0.25 31	0.27 57	0.29 68	0.38 132	0.24 82	0.32 24	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.11 20	0.10 36

zero-FE	0.25 68	0.15 34	0.30 59	0.35 107	0.29 356	0.19 6	0.20 29	0.35 33	0.31 60	0.26 44	0.27 48	0.29 71	0.29 147	0.33 37	0.24 76	0.17 268	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.64 554	0.12 124

3.75w	0.22 35	0.17 80	0.30 59	0.31 22	0.19 57	0.43 240	0.24 90	0.35 33	0.24 24	0.31 78	0.27 48	0.17 4	0.22 60	0.37 61	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

2w_stereo	0.22 35	0.18 107	0.30 59	0.32 42	0.16 10	0.28 88	0.38 325	0.38 49	0.35 98	0.32 91	0.33 83	0.17 4	0.18 22	0.29 9	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.12 56	0.10 36

LG-G_1	0.21 21	0.13 2	0.30 59	0.34 72	0.16 10	0.52 286	0.17 3	0.34 30	0.18 6	0.21 15	0.21 16	0.26 58	0.19 31	0.37 61	0.20 13	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.11 20	0.10 36

LG-G	0.21 21	0.13 2	0.30 59	0.34 72	0.16 10	0.52 286	0.17 3	0.34 30	0.18 6	0.21 15	0.21 16	0.26 58	0.19 31	0.37 61	0.20 13	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.11 20	0.10 36

GIP-stereo	0.24 58	0.18 107	0.30 59	0.37 144	0.24 198	0.26 56	0.20 29	0.46 99	0.36 106	0.24 34	0.39 110	0.35 111	0.20 39	0.31 19	0.21 21	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.12 56	0.11 77

Any-RAFT	0.35 171	0.16 52	0.30 59	0.34 72	0.21 109	0.52 286	0.22 59	0.88 341	0.73 281	0.53 189	0.73 230	0.64 285	0.28 133	0.46 134	0.24 76	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.13 92	0.12 124

LoS	0.29 109	0.15 34	0.30 59	0.29 5	0.18 37	0.33 154	0.29 156	0.51 119	0.72 274	0.34 99	0.52 165	0.41 155	0.28 133	0.47 141	0.28 164	0.15 173	0.11 154	0.13 64	0.09 10	0.11 20	0.11 77
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DA	0.29 109	0.17 80	0.31 71	0.40 241	0.20 84	0.74 412	0.33 229	0.47 102	0.44 162	0.34 99	0.39 110	0.39 137	0.32 178	0.32 24	0.24 76	0.15 173	0.11 154	0.16 167	0.11 95	0.15 187	0.10 36

GGEV	0.29 109	0.17 80	0.31 71	0.40 241	0.20 84	0.74 412	0.33 229	0.47 102	0.44 162	0.34 99	0.39 110	0.39 137	0.32 178	0.32 24	0.24 76	0.15 173	0.11 154	0.16 167	0.11 95	0.15 187	0.10 36

depthmonostereo	0.29 109	0.14 14	0.31 71	0.35 107	0.17 21	0.46 262	0.27 127	0.69 239	0.57 213	0.35 106	0.42 119	0.31 83	0.35 201	0.35 50	0.27 143	0.14 109	0.12 212	0.13 64	0.12 126	0.11 20	0.10 36

2.25w	0.22 35	0.18 107	0.31 71	0.31 22	0.18 37	0.31 130	0.18 11	0.32 18	0.31 60	0.31 78	0.37 106	0.20 24	0.22 60	0.45 119	0.24 76	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 36

4w-stereo	0.21 21	0.19 145	0.31 71	0.31 22	0.17 21	0.29 100	0.19 18	0.31 14	0.21 13	0.31 78	0.24 33	0.20 24	0.24 82	0.41 90	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.09 4

2.5w	0.21 21	0.18 107	0.31 71	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.25 98	0.31 14	0.23 19	0.28 61	0.35 98	0.18 13	0.17 14	0.39 75	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.09 4

MM-Stereo_test3	0.34 155	0.19 145	0.31 71	0.41 275	0.25 230	0.35 174	0.44 400	0.72 267	0.92 405	0.46 164	0.52 165	0.41 155	0.29 147	0.44 115	0.28 164	0.16 226	0.15 345	0.17 207	0.13 160	0.14 137	0.13 167

GREAT-IGEV	0.22 35	0.15 34	0.31 71	0.29 5	0.22 129	0.21 15	0.26 111	0.33 28	0.31 60	0.20 9	0.30 70	0.22 34	0.22 60	0.47 141	0.22 35	0.11 26	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.13 92	0.10 36

IGEV++	0.24 58	0.17 80	0.31 71	0.38 174	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.50 117	0.23 19	0.28 61	0.35 98	0.30 76	0.22 60	0.31 19	0.28 164	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.13 92	0.13 167

AEACV	0.27 91	0.17 80	0.31 71	0.34 72	0.45 500	0.26 56	0.28 146	0.37 40	0.32 73	0.30 75	0.46 131	0.31 83	0.37 223	0.36 52	0.24 76	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.12 126	0.13 92	0.11 77

knoymous	0.36 189	0.20 182	0.31 71	0.31 22	0.22 129	0.36 183	0.29 156	0.61 174	0.64 238	0.67 263	0.70 223	0.60 265	0.40 244	0.58 240	0.34 231	0.17 268	0.11 154	0.20 325	0.11 95	0.17 266	0.18 319

test_4	0.36 189	0.18 107	0.31 71	0.44 355	0.25 230	0.20 9	0.34 242	0.56 142	0.41 145	0.59 205	1.45 509	0.43 173	0.25 91	0.63 288	0.28 164	0.12 36	0.10 60	0.17 207	0.19 357	0.15 187	0.11 77

TANstereo	0.30 126	0.15 34	0.31 71	0.30 9	0.17 21	0.55 305	0.23 76	0.44 93	0.55 205	0.59 205	0.68 219	0.37 124	0.26 108	0.35 50	0.27 143	0.15 173	0.16 377	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.14 211

AdaDepth	0.22 35	0.17 80	0.32 84	0.37 144	0.18 37	0.34 165	0.22 59	0.33 28	0.23 19	0.21 15	0.21 16	0.20 24	0.20 39	0.56 207	0.21 21	0.10 13	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.11 20	0.12 124

GASTEREO	0.25 68	0.16 52	0.32 84	0.40 241	0.20 84	0.22 18	0.30 172	0.43 86	0.31 60	0.37 117	0.33 83	0.22 34	0.35 201	0.41 90	0.23 62	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.12 56	0.11 77

4.25_new	0.22 35	0.21 219	0.32 84	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.27 127	0.32 18	0.24 24	0.29 68	0.27 48	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

4.5w_new	0.22 35	0.21 219	0.32 84	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.27 127	0.32 18	0.24 24	0.29 68	0.27 48	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 35	0.21 219	0.32 84	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.27 127	0.32 18	0.24 24	0.29 68	0.27 48	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

3.25w_new	0.23 49	0.17 80	0.32 84	0.31 22	0.17 21	0.43 240	0.20 29	0.37 40	0.30 55	0.37 117	0.28 58	0.22 34	0.25 91	0.42 98	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 36

3.25w	0.23 49	0.17 80	0.32 84	0.31 22	0.17 21	0.43 240	0.20 29	0.37 40	0.30 55	0.37 117	0.28 58	0.22 34	0.25 91	0.42 98	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 36

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 49	0.16 52	0.32 84	0.39 203	0.21 109	0.18 5	0.21 49	0.34 30	0.26 33	0.28 61	0.51 156	0.28 69	0.29 147	0.26 2	0.24 76	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.14 137	0.12 124

HART	0.29 109	0.16 52	0.32 84	0.40 241	0.21 109	0.32 147	0.26 111	0.62 180	0.31 60	0.33 96	0.65 205	0.41 155	0.22 60	0.55 197	0.25 96	0.12 36	0.10 60	0.15 139	0.11 95	0.15 187	0.11 77

AIO_rvc	0.23 49	0.16 52	0.32 84	0.34 72	0.19 57	0.26 56	0.33 229	0.40 62	0.22 15	0.26 44	0.24 33	0.34 102	0.15 4	0.51 169	0.24 76	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.12 56	0.10 36

castereo	0.28 98	0.16 52	0.32 84	0.35 107	0.21 109	0.40 215	0.42 384	0.50 117	0.66 246	0.26 44	0.41 116	0.37 124	0.36 219	0.33 37	0.24 76	0.13 68	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.11 20	0.10 36

U	0.45 294	0.16 52	0.32 84	0.40 241	0.71 550	3.55 585	0.20 29	0.41 68	0.38 129	0.26 44	0.23 26	0.24 51	0.22 60	0.26 2	0.22 35	0.15 173	0.09 25	0.88 564	0.13 160	0.13 92	0.11 77

tt1	0.36 189	0.24 316	0.32 84	0.41 275	0.22 129	0.54 300	0.38 325	0.68 231	1.04 461	0.41 144	0.46 131	0.35 111	0.45 273	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.16 231	0.16 281

MC-Stereo	0.28 98	0.17 80	0.32 84	0.38 174	0.20 84	0.26 56	0.26 111	0.49 109	0.37 122	0.37 117	0.61 195	0.41 155	0.31 173	0.55 197	0.25 96	0.13 68	0.09 25	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.11 77

LCNet	0.41 260	0.20 182	0.32 84	0.44 355	0.24 198	0.47 267	0.29 156	0.67 221	0.53 196	0.72 303	1.03 395	0.66 303	0.60 360	0.58 240	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.19 295	0.19 357	0.21 364	0.36 505

MSCF	0.25 68	0.16 52	0.33 99	0.39 203	0.20 84	0.20 9	0.31 198	0.43 86	0.31 60	0.36 110	0.33 83	0.23 44	0.35 201	0.36 52	0.23 62	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.13 92	0.11 77

S2M2_L	0.26 79	0.22 258	0.33 99	0.31 22	0.25 230	0.24 37	0.13 1	0.35 33	0.41 145	0.25 39	0.36 102	0.30 76	0.25 91	0.30 15	0.26 125	0.22 400	0.19 428	0.17 207	0.19 357	0.21 364	0.18 319
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV	0.26 79	0.19 145	0.33 99	0.35 107	0.21 109	0.27 70	0.34 242	0.56 142	0.28 41	0.24 34	0.28 58	0.37 124	0.23 72	0.49 156	0.22 35	0.18 302	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.15 187	0.11 77

HUF	0.24 58	0.16 52	0.33 99	0.32 42	0.18 37	0.25 51	0.40 359	0.42 73	0.34 84	0.25 39	0.23 26	0.32 86	0.28 133	0.34 42	0.24 76	0.13 68	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.12 56	0.10 36

mms	0.26 79	0.21 219	0.33 99	0.37 144	0.25 230	0.30 113	0.33 229	0.40 62	0.32 73	0.28 61	0.34 92	0.34 102	0.20 39	0.45 119	0.26 125	0.12 36	0.11 154	0.16 167	0.12 126	0.14 137	0.11 77

ours_stereo	0.26 79	0.21 219	0.33 99	0.38 174	0.23 169	0.30 113	0.33 229	0.42 73	0.38 129	0.26 44	0.34 92	0.35 111	0.23 72	0.47 141	0.27 143	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.12 126	0.14 137	0.10 36

WCG-NET	0.28 98	0.15 34	0.33 99	0.33 55	0.19 57	0.33 154	0.27 127	0.39 54	0.80 327	0.46 164	0.49 143	0.39 137	0.25 91	0.40 82	0.25 96	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.11 95	0.12 56	0.10 36

Pointernet	0.27 91	0.14 14	0.33 99	0.35 107	0.23 169	0.35 174	0.21 49	0.72 267	0.38 129	0.39 134	0.36 102	0.34 102	0.25 91	0.36 52	0.25 96	0.15 173	0.10 60	0.12 31	0.08 1	0.11 20	0.10 36

RSM	0.25 68	0.18 107	0.33 99	0.36 127	0.20 84	0.27 70	0.34 242	0.51 119	0.27 35	0.26 44	0.23 26	0.39 137	0.21 48	0.56 207	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.14 137	0.10 36

RAFT-Stereo-weight	0.32 138	0.18 107	0.33 99	0.39 203	0.22 129	0.26 56	0.29 156	0.67 221	0.80 327	0.53 189	0.51 156	0.58 244	0.20 39	0.47 141	0.27 143	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.11 77

H2IRNET	0.37 206	0.20 182	0.33 99	0.38 174	0.25 230	0.27 70	0.23 76	0.59 158	0.72 274	0.39 134	0.90 334	0.74 349	0.55 331	0.52 176	0.43 315	0.15 173	0.13 281	0.18 255	0.20 382	0.16 231	0.13 167

ACVNet-DCA	0.35 171	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.85 325	0.54 200	0.41 144	0.50 147	0.34 102	0.49 291	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.18 290	0.17 301

xx1	0.39 237	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.67 221	1.06 472	0.41 144	0.50 147	0.65 298	0.53 313	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.20 325	0.19 357	0.18 290	0.17 301

1test111	0.36 189	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.85 325	0.54 200	0.41 144	0.50 147	0.34 102	0.49 291	0.55 197	0.45 340	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.18 290	0.17 301

cc1	0.37 206	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.67 221	1.06 472	0.41 144	0.50 147	0.34 102	0.49 291	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.16 231	0.15 235

CASnet	0.30 126	0.20 182	0.33 99	0.41 275	0.16 10	0.26 56	0.24 90	0.52 128	0.53 196	0.52 186	0.54 171	0.39 137	0.24 82	0.40 82	0.26 125	0.14 109	0.10 60	0.22 382	0.18 327	0.18 290	0.11 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 68	0.16 52	0.33 99	0.34 72	0.20 84	0.35 174	0.20 29	0.52 128	0.36 106	0.28 61	0.27 48	0.41 155	0.18 22	0.45 119	0.26 125	0.14 109	0.10 60	0.16 167	0.14 191	0.13 92	0.11 77

DilatedVolume-Stereo	0.30 126	0.15 34	0.34 116	0.33 55	0.20 84	0.53 294	0.25 98	0.56 142	0.43 155	0.56 198	0.50 147	0.35 111	0.29 147	0.49 156	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.12 31	0.11 95	0.11 20	0.10 36

SCV_C0	0.26 79	0.18 107	0.34 116	0.35 107	0.24 198	0.23 25	0.28 146	0.51 119	0.36 106	0.31 78	0.36 102	0.37 124	0.20 39	0.57 220	0.22 35	0.13 68	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.16 231	0.12 124

IGEV-RUCA	0.25 68	0.16 52	0.34 116	0.39 203	0.27 305	0.33 154	0.20 29	0.38 49	0.36 106	0.26 44	0.31 80	0.25 57	0.21 48	0.48 152	0.24 76	0.20 357	0.11 154	0.13 64	0.10 61	0.17 266	0.15 235

tt45	0.27 91	0.17 80	0.34 116	0.35 107	0.23 169	0.38 203	0.28 146	0.46 99	0.28 41	0.40 140	0.27 48	0.38 132	0.25 91	0.57 220	0.26 125	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.12 56	0.14 211

fffy	0.28 98	0.21 219	0.34 116	0.37 144	0.23 169	0.33 154	0.29 156	0.51 119	0.41 145	0.32 91	0.37 106	0.39 137	0.27 119	0.50 162	0.27 143	0.12 36	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.11 77

AIO-Stereo	0.25 68	0.18 107	0.34 116	0.37 144	0.18 37	0.28 88	0.30 172	0.48 106	0.27 35	0.29 68	0.30 70	0.32 86	0.17 14	0.52 176	0.23 62	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.10 36

RSM++	0.25 68	0.18 107	0.34 116	0.36 127	0.20 84	0.28 88	0.30 172	0.51 119	0.32 73	0.25 39	0.22 24	0.37 124	0.21 48	0.50 162	0.24 76	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.14 137	0.10 36

MyStereo07	0.32 138	0.22 258	0.34 116	0.42 315	0.28 329	0.40 215	0.50 433	0.72 267	0.37 122	0.37 117	0.34 92	0.32 86	0.31 173	0.59 255	0.27 143	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.16 281

MSKI-zero shot	0.32 138	0.17 80	0.34 116	0.39 203	0.21 109	0.32 147	0.22 59	0.61 174	0.43 155	0.52 186	0.64 202	0.61 270	0.20 39	0.74 373	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.12 56	0.12 124

RCA-Stereo	0.35 171	0.17 80	0.34 116	0.38 174	0.22 129	0.31 130	0.34 242	0.68 231	1.24 510	0.45 158	0.65 205	0.47 193	0.43 258	0.38 69	0.27 143	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.11 77

SMoEStereo_RVC	0.26 79	0.19 145	0.35 126	0.35 107	0.22 129	0.36 183	0.32 219	0.39 54	0.34 84	0.37 117	0.30 70	0.33 98	0.24 82	0.53 185	0.24 76	0.12 36	0.10 60	0.16 167	0.12 126	0.12 56	0.11 77

999	0.27 91	0.16 52	0.35 126	0.36 127	0.24 198	0.31 130	0.27 127	0.49 109	0.38 129	0.26 44	0.30 70	0.39 137	0.23 72	0.63 288	0.25 96	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.14 211

Selective-IGEV	0.24 58	0.18 107	0.35 126	0.35 107	0.19 57	0.27 70	0.25 98	0.55 140	0.23 19	0.27 57	0.25 38	0.34 102	0.19 31	0.58 240	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.12 56	0.10 36

Prome-Stereo	0.46 304	0.19 145	0.35 126	0.44 355	0.26 274	0.40 215	0.45 403	0.68 231	0.44 162	0.96 450	1.84 536	0.59 259	0.67 405	0.61 269	0.32 204	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.14 191	0.16 231	0.29 465

raft+_RVC	0.38 221	0.19 145	0.35 126	0.37 144	0.25 230	0.45 257	0.37 303	0.78 303	0.89 390	0.51 180	0.78 262	0.50 207	0.29 147	0.53 185	0.40 302	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.12 124

HSM-Net_RVC	0.53 389	0.22 258	0.35 126	0.37 144	0.21 109	0.85 454	0.37 303	1.23 491	0.93 411	0.90 421	1.15 446	1.26 493	0.63 378	0.72 360	0.48 361	0.17 268	0.13 281	0.16 167	0.15 218	0.17 266	0.15 235
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.49 351	0.26 360	0.35 126	0.39 203	0.26 274	0.64 374	0.36 288	1.15 454	0.84 350	0.67 263	0.88 326	0.88 402	0.59 356	0.58 240	0.45 340	0.24 429	0.17 397	0.27 467	0.27 485	0.25 426	0.23 418

xyz-stereo-finetune	0.33 149	0.18 107	0.36 133	0.33 55	0.18 37	0.57 323	0.31 198	0.58 153	0.69 261	0.45 158	0.54 171	0.38 132	0.33 190	0.56 207	0.36 264	0.12 36	0.12 212	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.12 124

MM-Stereo_test1	0.33 149	0.19 145	0.36 133	0.41 275	0.23 169	0.36 183	0.45 403	0.58 153	0.54 200	0.60 209	0.50 147	0.38 132	0.37 223	0.60 261	0.26 125	0.15 173	0.13 281	0.17 207	0.14 191	0.15 187	0.12 124

HI	0.45 294	0.21 219	0.36 133	0.34 72	0.35 438	0.28 88	0.31 198	0.72 267	0.46 175	0.87 400	1.13 435	1.09 467	0.76 449	0.69 344	0.56 397	0.12 36	0.10 60	0.17 207	0.17 300	0.17 266	0.15 235

CoSv	0.45 294	0.21 219	0.36 133	0.34 72	0.35 438	0.28 88	0.31 198	0.72 267	0.46 175	0.87 400	1.13 435	1.09 467	0.76 449	0.69 344	0.56 397	0.12 36	0.10 60	0.17 207	0.17 300	0.17 266	0.15 235

WCG-NET（raft）	0.31 132	0.15 34	0.36 133	0.32 42	0.19 57	0.35 174	0.27 127	0.51 119	0.78 316	0.45 158	0.55 177	0.48 198	0.27 119	0.54 192	0.26 125	0.13 68	0.10 60	0.12 31	0.11 95	0.12 56	0.11 77

CAS++	0.32 138	0.24 316	0.36 133	0.37 144	0.26 274	0.28 88	0.23 76	0.87 336	0.50 188	0.47 169	0.45 126	0.26 58	0.21 48	0.49 156	0.24 76	0.23 417	0.19 428	0.22 382	0.17 300	0.21 364	0.16 281
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.26 79	0.18 107	0.36 133	0.36 127	0.26 274	0.27 70	0.27 127	0.43 86	0.35 98	0.27 57	0.26 42	0.41 155	0.28 133	0.40 82	0.28 164	0.16 226	0.14 315	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.12 124

raft_robust	0.41 260	0.23 279	0.36 133	0.42 315	0.21 109	0.40 215	0.33 229	0.79 307	0.98 432	0.79 338	0.87 318	0.39 137	0.33 190	0.84 419	0.29 181	0.13 68	0.12 212	0.16 167	0.17 300	0.15 187	0.12 124

RAFT+CT+SA	0.39 237	0.23 279	0.36 133	0.51 460	0.27 305	0.29 100	0.46 407	0.75 287	0.80 327	0.51 180	0.89 330	0.41 155	0.40 244	0.78 394	0.32 204	0.14 109	0.11 154	0.18 255	0.18 327	0.15 187	0.14 211

CroCo-Stereo	0.26 79	0.22 258	0.36 133	0.48 415	0.22 129	0.20 9	0.29 156	0.51 119	0.44 162	0.28 61	0.23 26	0.42 165	0.26 108	0.29 9	0.26 125	0.15 173	0.13 281	0.13 64	0.11 95	0.16 231	0.12 124
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
GMM-Stereo	0.44 284	0.19 145	0.36 133	0.42 315	0.25 230	0.51 282	0.47 414	0.71 262	0.53 196	0.76 324	1.37 490	0.76 357	0.38 227	0.60 261	0.33 216	0.15 173	0.10 60	0.20 325	0.19 357	0.16 231	0.27 450

rafts_anoy	0.37 206	0.21 219	0.36 133	0.41 275	0.26 274	0.30 113	0.33 229	0.67 221	0.90 393	0.58 203	0.66 212	0.45 182	0.33 190	0.47 141	0.39 295	0.16 226	0.11 154	0.21 367	0.23 439	0.17 266	0.14 211

raftrobust	0.34 155	0.19 145	0.36 133	0.41 275	0.27 305	0.30 113	0.25 98	0.71 262	0.63 231	0.58 203	0.55 177	0.45 182	0.46 278	0.51 169	0.29 181	0.16 226	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.13 167

ACVNet	0.46 304	0.23 279	0.36 133	0.39 203	0.28 329	0.58 329	0.40 359	0.87 336	0.80 327	0.64 238	0.96 358	0.79 367	0.60 360	0.63 288	0.67 429	0.17 268	0.15 345	0.16 167	0.15 218	0.18 290	0.15 235

CFNet-ft	0.48 332	0.23 279	0.36 133	0.40 241	0.26 274	0.64 374	0.37 303	0.87 336	0.85 358	0.64 238	1.00 379	1.01 441	0.64 389	0.61 269	0.53 385	0.23 417	0.15 345	0.24 421	0.21 405	0.23 403	0.18 319

CFNet_RVC	0.48 332	0.23 279	0.36 133	0.40 241	0.26 274	0.64 374	0.37 303	0.87 336	0.85 358	0.64 238	1.00 379	1.01 441	0.64 389	0.61 269	0.53 385	0.23 417	0.15 345	0.24 421	0.21 405	0.23 403	0.18 319

3w_stereo	0.24 58	0.20 182	0.37 149	0.33 55	0.16 10	0.32 147	0.42 384	0.41 68	0.38 129	0.31 78	0.27 48	0.16 2	0.26 108	0.34 42	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 56	0.11 77

fffft	0.25 68	0.17 80	0.37 149	0.36 127	0.22 129	0.28 88	0.36 288	0.42 73	0.24 24	0.36 110	0.23 26	0.27 63	0.22 60	0.52 176	0.27 143	0.12 36	0.09 25	0.16 167	0.12 126	0.12 56	0.12 124
1: 1. 1
tg	0.33 149	0.18 107	0.37 149	0.39 203	0.22 129	0.38 203	0.26 111	0.70 254	0.56 211	0.47 169	0.65 205	0.42 165	0.24 82	0.55 197	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.18 255	0.17 300	0.14 137	0.11 77

MIF-Stereo (partial)	0.31 132	0.18 107	0.37 149	0.41 275	0.31 395	0.28 88	0.23 76	0.47 102	0.42 153	0.31 78	0.63 199	0.36 122	0.35 201	0.57 220	0.31 194	0.17 268	0.13 281	0.19 295	0.17 300	0.18 290	0.14 211

UniTT-Stereo	0.27 91	0.17 80	0.37 149	0.40 241	0.27 305	0.30 113	0.28 146	0.39 54	0.31 60	0.29 68	0.46 131	0.27 63	0.25 91	0.47 141	0.34 231	0.17 268	0.13 281	0.13 64	0.12 126	0.14 137	0.12 124

RAFT-Test	0.34 155	0.18 107	0.37 149	0.38 174	0.23 169	0.50 278	0.23 76	0.69 239	0.40 141	0.60 209	0.85 307	0.61 270	0.28 133	0.46 134	0.27 143	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.12 124

PSM-AAD	0.48 332	0.20 182	0.37 149	0.43 336	0.23 169	0.56 318	0.50 433	0.65 202	0.70 262	1.07 494	1.12 428	0.58 244	0.92 497	0.61 269	0.32 204	0.15 173	0.11 154	0.25 434	0.26 478	0.18 290	0.43 532

FTStereo	0.56 414	0.20 182	0.37 149	0.41 275	0.25 230	0.40 215	0.79 530	0.66 211	0.43 155	1.09 500	3.27 573	0.70 319	0.73 439	0.55 197	0.33 216	0.14 109	0.13 281	0.19 295	0.17 300	0.15 187	0.30 474

cross-raft	0.34 155	0.20 182	0.37 149	0.44 355	0.23 169	0.32 147	0.35 266	0.74 280	0.40 141	0.60 209	0.77 251	0.57 236	0.27 119	0.43 104	0.28 164	0.12 36	0.10 60	0.15 139	0.13 160	0.15 187	0.11 77

iRaftStereo_RVC	0.32 138	0.19 145	0.37 149	0.39 203	0.22 129	0.31 130	0.29 156	0.68 231	0.51 190	0.49 174	0.66 212	0.37 124	0.23 72	0.45 119	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.18 255	0.17 300	0.15 187	0.12 124

RALCasStereoNet	0.36 189	0.21 219	0.37 149	0.42 315	0.26 274	0.35 174	0.38 325	0.63 188	0.64 238	0.50 177	0.72 226	0.51 211	0.29 147	0.59 255	0.36 264	0.16 226	0.14 315	0.15 139	0.13 160	0.17 266	0.16 281

GANet-RSSM	0.47 320	0.21 219	0.37 149	0.38 174	0.25 230	0.58 329	0.36 288	1.07 417	0.78 316	0.68 269	1.01 382	0.86 391	0.67 405	0.62 277	0.44 331	0.21 374	0.15 345	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.17 301

xyz-stereo-finetune2	0.36 189	0.19 145	0.38 161	0.32 42	0.19 57	0.82 447	0.29 156	0.52 128	0.32 73	0.51 180	0.78 262	0.43 173	0.45 273	0.69 344	0.44 331	0.13 68	0.12 212	0.17 207	0.13 160	0.12 56	0.13 167

AIO-test1	0.38 221	0.18 107	0.38 161	0.50 444	0.24 198	0.46 262	0.30 172	0.70 254	1.19 501	0.40 140	0.71 225	0.45 182	0.29 147	0.53 185	0.27 143	0.15 173	0.13 281	0.19 295	0.21 405	0.13 92	0.17 301

ff7	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

IGEVStereo-DCA	0.29 109	0.22 258	0.38 161	0.35 107	0.27 305	0.37 190	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.30 70	0.35 111	0.27 119	0.51 169	0.22 35	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.12 126	0.13 92	0.15 235

ffff	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

11t	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

anonymousdsp	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.37 144	0.25 230	0.30 113	0.35 266	0.63 188	0.35 98	0.39 134	0.33 83	0.33 98	0.28 133	0.59 255	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

ProNet	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.35 107	0.24 198	0.32 147	0.43 391	0.57 147	0.37 122	0.33 96	0.30 70	0.32 86	0.28 133	0.57 220	0.26 125	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.13 167

ccc-4	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

IGEV-Stereo	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.37 144	0.25 230	0.30 113	0.35 266	0.63 188	0.35 98	0.39 134	0.33 83	0.33 98	0.28 133	0.59 255	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

error version	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

test-v	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

KYRaft	0.48 332	0.20 182	0.38 161	0.44 355	0.23 169	0.44 248	0.37 303	0.66 211	0.41 145	0.94 442	1.73 529	0.79 367	0.41 250	0.63 288	0.31 194	0.16 226	0.11 154	0.18 255	0.22 423	0.16 231	0.78 563

test-2	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

ICVP	0.46 304	0.25 341	0.38 161	0.48 415	0.28 329	0.58 329	0.43 391	1.00 385	0.70 262	0.67 263	0.95 354	0.75 351	0.55 331	0.53 185	0.54 390	0.23 417	0.17 397	0.19 295	0.17 300	0.19 324	0.20 375
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.42 267	0.22 258	0.38 161	0.39 203	0.24 198	0.55 305	0.32 219	0.79 307	0.70 262	0.71 291	0.72 226	0.63 278	0.57 340	0.62 277	0.44 331	0.19 334	0.13 281	0.19 295	0.17 300	0.18 290	0.19 352

PSMNet-RSSM	0.48 332	0.22 258	0.38 161	0.42 315	0.25 230	0.50 278	0.37 303	1.10 427	0.77 306	0.70 284	1.06 411	0.84 384	0.64 389	0.62 277	0.47 357	0.23 417	0.15 345	0.23 404	0.25 464	0.20 340	0.19 352

CBMV_ROB	0.59 435	0.37 452	0.38 161	0.39 203	0.28 329	0.74 412	0.28 146	1.00 385	0.98 432	0.94 442	1.25 468	0.81 378	0.78 461	0.87 433	0.50 365	0.36 522	0.37 541	0.43 531	0.40 533	0.33 481	0.30 474

FlowAnything_test	0.29 109	0.19 145	0.39 180	0.47 408	0.26 274	0.46 262	0.25 98	0.43 86	0.31 60	0.29 68	0.26 42	0.35 111	0.26 108	0.40 82	0.37 280	0.21 374	0.15 345	0.22 382	0.26 478	0.16 231	0.16 281

coex_refinement	0.53 389	0.21 219	0.39 180	0.44 355	0.30 373	0.76 423	0.39 348	1.09 425	0.90 393	0.85 385	1.12 428	1.00 437	0.56 338	0.63 288	0.81 459	0.21 374	0.13 281	0.16 167	0.16 250	0.20 340	0.21 393

MM-Stereo_test2	0.30 126	0.18 107	0.39 180	0.40 241	0.24 198	0.42 237	0.42 384	0.63 188	0.41 145	0.37 117	0.35 98	0.32 86	0.26 108	0.53 185	0.25 96	0.12 36	0.10 60	0.15 139	0.12 126	0.15 187	0.10 36

StereoAnything_RVC	0.21 21	0.68 538	0.39 180	0.28 3	0.15 2	0.23 25	0.18 11	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 60	0.30 15	0.18 1	0.16 226	0.09 25	0.12 31	0.08 1	0.16 231	0.09 4

test_for_model	0.82 487	3.60 600	0.39 180	2.35 588	2.07 588	0.39 211	0.28 146	0.42 73	0.45 171	0.71 291	0.31 80	0.30 76	0.27 119	0.34 42	0.25 96	0.34 513	0.11 154	0.13 64	0.09 10	3.49 600	0.18 319

EKT-Stereo	0.35 171	0.23 279	0.39 180	0.43 336	0.29 356	0.38 203	0.31 198	0.69 239	0.64 238	0.45 158	0.63 199	0.49 204	0.27 119	0.56 207	0.33 216	0.18 302	0.14 315	0.18 255	0.15 218	0.16 231	0.16 281

riskmin	0.38 221	0.20 182	0.39 180	0.32 42	0.23 169	0.53 294	0.30 172	0.63 188	0.80 327	0.49 174	0.56 180	0.73 343	0.58 349	0.55 197	0.36 264	0.17 268	0.11 154	0.19 295	0.13 160	0.19 324	0.20 375

CroCo-Stereo Lap2	0.28 98	0.24 316	0.39 180	0.50 444	0.29 356	0.20 9	0.31 198	0.49 109	0.38 129	0.24 34	0.27 48	0.46 190	0.31 173	0.39 75	0.30 187	0.14 109	0.15 345	0.16 167	0.13 160	0.16 231	0.15 235

AFF-stereo	0.38 221	0.19 145	0.39 180	0.37 144	0.21 109	0.27 70	0.31 198	0.65 202	0.66 246	0.64 238	1.13 435	0.76 357	0.39 238	0.55 197	0.33 216	0.11 26	0.09 25	0.16 167	0.16 250	0.13 92	0.11 77

hitnet-ft	0.55 403	0.27 377	0.39 180	0.41 275	0.28 329	0.78 428	0.40 359	0.92 355	0.90 393	0.82 362	1.01 382	1.13 481	0.70 428	0.78 394	0.67 429	0.28 471	0.20 440	0.28 475	0.22 423	0.29 453	0.26 440

NOSS_ROB	0.57 421	0.39 469	0.39 180	0.44 355	0.30 373	0.73 411	0.54 460	1.03 401	1.08 481	0.67 263	0.87 318	0.76 357	0.57 340	0.77 390	0.47 357	0.38 526	0.38 543	0.44 534	0.42 542	0.37 502	0.34 498

SGM-Forest	0.62 441	0.32 421	0.39 180	0.43 336	0.30 373	1.02 485	0.55 464	1.09 425	1.05 465	1.06 491	1.18 455	1.10 471	0.67 405	0.88 436	0.62 415	0.31 488	0.33 534	0.33 503	0.30 499	0.30 462	0.28 457
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-Stereo_test	0.48 332	0.20 182	0.40 192	0.34 72	0.23 169	0.57 323	0.58 474	1.10 427	0.77 306	0.86 392	0.94 345	0.95 424	0.54 325	0.68 338	0.60 408	0.16 226	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.15 187	0.15 235

LG-Stereo	0.24 58	0.18 107	0.40 192	0.39 203	0.20 84	0.22 18	0.27 127	0.32 18	0.36 106	0.26 44	0.44 123	0.22 34	0.16 11	0.37 61	0.27 143	0.11 26	0.12 212	0.16 167	0.15 218	0.13 92	0.09 4

rvit_stereo_0080	0.31 132	0.25 341	0.40 192	0.39 203	0.28 329	0.27 70	0.46 407	0.49 109	0.44 162	0.35 106	0.42 119	0.40 149	0.28 133	0.41 90	0.33 216	0.22 400	0.17 397	0.17 207	0.16 250	0.22 386	0.15 235

MGS-Stereo	0.28 98	0.19 145	0.40 192	0.36 127	0.23 169	0.37 190	0.30 172	0.39 54	0.44 162	0.31 78	0.51 156	0.40 149	0.24 82	0.43 104	0.26 125	0.15 173	0.12 212	0.15 139	0.13 160	0.14 137	0.13 167

whm_eth	0.31 132	0.25 341	0.40 192	0.39 203	0.28 329	0.27 70	0.46 407	0.49 109	0.44 162	0.35 106	0.42 119	0.40 149	0.28 133	0.41 90	0.33 216	0.22 400	0.17 397	0.17 207	0.16 250	0.22 386	0.15 235

GCAP-Stereo	0.28 98	0.19 145	0.40 192	0.38 174	0.19 57	0.38 203	0.23 76	0.57 147	0.41 145	0.45 158	0.49 143	0.39 137	0.27 119	0.33 37	0.23 62	0.14 109	0.12 212	0.14 97	0.11 95	0.12 56	0.11 77

4D-IteraStereo	0.33 149	0.18 107	0.40 192	0.40 241	0.24 198	0.32 147	0.27 127	0.58 153	0.72 274	0.65 247	0.54 171	0.42 165	0.23 72	0.45 119	0.28 164	0.14 109	0.09 25	0.19 295	0.16 250	0.16 231	0.11 77

PSMNet-ADL	0.48 332	0.27 377	0.40 192	0.48 415	0.30 373	0.68 391	0.37 303	0.90 348	0.80 327	0.61 217	0.80 275	0.92 418	0.62 372	0.72 360	0.63 418	0.23 417	0.18 414	0.18 255	0.20 382	0.22 386	0.20 375

RAFT-345	0.40 249	0.18 107	0.40 192	0.38 174	0.22 129	0.33 154	0.26 111	0.61 174	0.51 190	0.74 315	1.79 533	0.45 182	0.33 190	0.66 317	0.36 264	0.14 109	0.11 154	0.18 255	0.14 191	0.13 92	0.13 167

TestStereo	0.38 221	0.31 417	0.40 192	0.45 378	0.20 84	0.40 215	0.37 303	0.66 211	0.65 243	0.53 189	0.78 262	0.47 193	0.40 244	0.55 197	0.37 280	0.18 302	0.13 281	0.20 325	0.15 218	0.22 386	0.13 167

AIO-test2	0.39 237	0.21 219	0.41 202	0.47 408	0.25 230	0.45 257	0.35 266	0.77 297	1.27 520	0.36 110	0.87 318	0.37 124	0.30 165	0.47 141	0.27 143	0.15 173	0.13 281	0.21 367	0.23 439	0.15 187	0.13 167

rrr	0.29 109	0.22 258	0.41 202	0.35 107	0.27 305	0.37 190	0.32 219	0.52 128	0.42 153	0.38 126	0.30 70	0.35 111	0.27 119	0.51 169	0.22 35	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.14 211

testlalala_base	0.46 304	0.25 341	0.41 202	0.46 399	0.33 422	0.58 329	0.25 98	0.57 147	0.34 84	0.51 180	0.56 180	0.46 190	0.30 165	0.43 104	0.31 194	1.47 584	0.11 154	0.14 97	0.09 10	1.59 573	0.13 167

TestStereo1	0.43 277	0.23 279	0.41 202	0.51 460	0.24 198	0.34 165	0.40 359	0.77 297	0.90 393	0.68 269	0.96 358	0.48 198	0.46 278	0.91 451	0.32 204	0.16 226	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.14 137	0.13 167

fff	0.37 206	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.69 239	1.06 472	0.69 278	0.78 262	0.42 165	0.63 378	0.46 134	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

x	0.39 237	0.24 316	0.41 202	0.34 72	0.23 169	0.52 286	0.32 219	0.86 329	0.52 193	0.57 201	0.70 223	0.59 259	0.50 302	0.49 156	0.46 350	0.17 268	0.15 345	0.17 207	0.15 218	0.17 266	0.16 281

SA-5K	0.43 277	0.23 279	0.41 202	0.51 460	0.24 198	0.34 165	0.40 359	0.77 297	0.90 393	0.68 269	0.96 358	0.48 198	0.46 278	0.91 451	0.32 204	0.16 226	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.14 137	0.13 167

Sa-1000	0.48 332	0.24 316	0.41 202	0.45 378	0.25 230	0.59 342	0.34 242	0.81 314	0.93 411	0.82 362	1.50 513	0.53 219	0.45 273	0.92 454	0.30 187	0.15 173	0.12 212	0.21 367	0.19 357	0.15 187	0.13 167

HHNet	0.41 260	0.17 80	0.41 202	0.34 72	0.37 450	0.33 154	0.34 242	0.69 239	0.75 291	0.86 392	1.30 480	0.52 215	0.32 178	0.52 176	0.35 248	0.15 173	0.11 154	0.19 295	0.15 218	0.15 187	0.24 426

RAFT-RH_RVC	0.56 414	0.17 80	0.41 202	0.37 144	0.23 169	0.57 323	0.24 90	0.60 168	0.70 262	1.19 514	3.94 585	0.56 231	0.38 227	0.65 309	0.36 264	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.14 191	0.12 56	0.13 167

HCRNet	0.44 284	0.34 434	0.41 202	0.53 482	0.26 274	0.53 294	0.29 156	0.83 319	0.63 231	0.71 291	0.81 282	0.77 363	0.50 302	0.66 317	0.36 264	0.24 429	0.16 377	0.24 421	0.20 382	0.21 364	0.18 319

DCANet	0.36 189	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.30 113	0.30 172	0.68 231	0.91 400	0.70 284	0.77 251	0.43 173	0.57 340	0.45 119	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.12 124

csc	0.37 206	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.69 239	1.06 472	0.69 278	0.78 262	0.42 165	0.63 378	0.46 134	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

cscssc	0.37 206	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.69 239	1.06 472	0.69 278	0.78 262	0.42 165	0.63 378	0.46 134	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

111	0.40 249	0.17 80	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.52 286	0.28 146	0.74 280	1.16 495	0.50 177	0.91 337	0.63 278	0.48 287	0.61 269	0.35 248	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.13 92	0.13 167

test_xeample3	0.29 109	0.21 219	0.41 202	0.35 107	0.26 274	0.35 174	0.32 219	0.56 142	0.36 106	0.43 152	0.32 82	0.34 102	0.28 133	0.54 192	0.23 62	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.12 126	0.14 137	0.13 167

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 189	0.17 80	0.41 202	0.35 107	0.19 57	0.33 154	0.29 156	0.65 202	0.73 281	0.68 269	1.01 382	0.56 231	0.40 244	0.42 98	0.30 187	0.11 26	0.09 25	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.10 36

cf-r	0.47 320	0.23 279	0.41 202	0.39 203	0.23 169	0.59 342	0.37 303	0.88 341	0.85 358	0.72 303	1.05 405	0.94 422	0.62 372	0.56 207	0.54 390	0.21 374	0.14 315	0.17 207	0.19 357	0.15 187	0.15 235

HSM	0.51 374	0.24 316	0.41 202	0.39 203	0.24 198	0.75 417	0.40 359	1.22 486	0.75 291	0.81 353	0.91 337	1.21 488	0.69 415	0.87 433	0.46 350	0.17 268	0.13 281	0.17 207	0.14 191	0.17 266	0.17 301

SGM_RVC	0.97 513	0.28 391	0.41 202	0.39 203	0.22 129	1.55 544	0.73 521	1.51 546	1.25 516	2.25 570	1.92 540	2.58 565	1.56 555	2.02 564	1.19 527	0.27 460	0.27 501	0.27 467	0.25 464	0.25 426	0.25 434
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.64 444	0.35 440	0.41 202	0.42 315	0.25 230	1.01 483	0.77 525	1.13 441	1.09 483	1.17 510	1.22 461	1.04 450	0.75 446	0.88 436	0.63 418	0.28 471	0.30 514	0.34 505	0.30 499	0.26 433	0.26 440
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-ROB	0.47 320	0.19 145	0.42 223	0.35 107	0.22 129	0.57 323	0.42 384	1.14 450	0.71 273	0.84 381	0.75 241	1.09 467	0.53 313	0.74 373	0.53 385	0.17 268	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.17 266	0.19 352

GCAP-BAT	0.30 126	0.21 219	0.42 223	0.33 55	0.27 305	0.26 56	0.27 127	0.45 97	0.30 55	0.60 209	0.64 202	0.45 182	0.23 72	0.56 207	0.26 125	0.15 173	0.12 212	0.15 139	0.10 61	0.12 56	0.11 77

AE-Stereo	0.34 155	0.21 219	0.42 223	0.48 415	0.31 395	0.48 270	0.35 266	0.61 174	0.62 220	0.32 91	0.55 177	0.52 215	0.27 119	0.47 141	0.29 181	0.13 68	0.13 281	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.12 124

11t1	0.36 189	0.21 219	0.42 223	0.35 107	0.22 129	0.62 358	0.29 156	0.69 239	0.43 155	0.60 209	0.53 169	0.53 219	0.48 287	0.56 207	0.40 302	0.18 302	0.14 315	0.16 167	0.13 160	0.17 266	0.17 301

CASS	0.45 294	0.27 377	0.42 223	0.48 415	0.22 129	0.61 350	0.34 242	0.97 376	0.62 220	0.71 291	0.85 307	0.61 270	0.55 331	0.57 220	0.41 306	0.29 478	0.16 377	0.22 382	0.18 327	0.22 386	0.28 457
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.49 351	0.20 182	0.42 223	0.38 174	0.23 169	0.91 462	0.35 266	0.75 287	0.62 220	0.85 385	1.54 518	1.06 456	0.66 402	0.51 169	0.43 315	0.16 226	0.13 281	0.19 295	0.21 405	0.16 231	0.14 211

GrayStereo	0.49 351	0.19 145	0.42 223	0.46 399	0.28 329	0.53 294	0.67 496	0.69 239	0.63 231	1.02 476	1.47 512	0.78 365	0.76 449	0.56 207	0.33 216	0.14 109	0.12 212	0.17 207	0.17 300	0.15 187	0.29 465

test_xeample	1.01 517	0.21 219	0.42 223	0.35 107	0.21 109	0.71 403	0.39 348	1.23 491	0.86 363	0.81 353	1.04 401	0.69 315	0.61 366	0.69 344	10.93 599	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.17 300	0.18 290	0.17 301

GwcNet-RSSM	0.49 351	0.24 316	0.42 223	0.40 241	0.23 169	0.55 305	0.38 325	0.93 357	0.93 411	0.71 291	1.16 451	0.86 391	0.60 360	0.62 277	0.66 426	0.21 374	0.14 315	0.19 295	0.20 382	0.16 231	0.15 235

R-Stereo Train	0.39 237	0.18 107	0.42 223	0.42 315	0.26 274	0.40 215	0.32 219	0.72 267	0.34 84	0.89 414	1.28 473	0.57 236	0.35 201	0.42 98	0.32 204	0.15 173	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.14 137	0.13 167

RAFT-Stereo	0.39 237	0.18 107	0.42 223	0.42 315	0.26 274	0.40 215	0.32 219	0.72 267	0.34 84	0.89 414	1.28 473	0.57 236	0.35 201	0.42 98	0.32 204	0.15 173	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.14 137	0.13 167
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test_sample2	0.42 267	0.22 258	0.43 234	0.33 55	0.21 109	0.58 329	0.39 348	0.95 369	0.67 249	0.63 228	0.77 251	0.69 315	0.57 340	0.61 269	0.38 289	0.19 334	0.14 315	0.18 255	0.16 250	0.19 324	0.18 319

ttt	0.51 374	0.25 341	0.43 234	0.38 174	0.24 198	0.65 382	0.38 325	1.18 469	1.05 465	0.72 303	1.08 417	0.63 278	0.49 291	0.84 419	0.59 405	0.24 429	0.21 450	0.22 382	0.20 382	0.24 416	0.24 426

testlalala	0.28 98	0.19 145	0.43 234	0.34 72	0.23 169	0.45 257	0.30 172	0.43 86	0.29 50	0.68 269	0.49 143	0.35 111	0.25 91	0.32 24	0.25 96	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.09 10	0.11 20	0.11 77

anonymousdsp2	0.35 171	0.20 182	0.43 234	0.37 144	0.24 198	0.48 270	0.31 198	0.86 329	0.65 243	0.55 195	0.50 147	0.50 207	0.34 198	0.56 207	0.31 194	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.16 231	0.14 211

HBP-ISP	0.59 435	0.45 491	0.43 234	0.45 378	0.33 422	0.70 398	0.28 146	1.11 433	1.00 443	0.83 374	1.18 455	0.65 298	0.68 411	0.88 436	0.52 382	0.35 518	0.38 543	0.47 539	0.41 538	0.38 506	0.31 482

BUS	0.45 294	0.25 341	0.43 234	0.45 378	0.28 329	0.70 398	0.34 242	0.94 362	0.76 299	0.75 317	0.80 275	0.65 298	0.49 291	0.64 302	0.51 375	0.20 357	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.18 290	0.18 319

test_5	0.43 277	0.24 316	0.43 234	0.52 472	0.28 329	0.28 88	0.42 384	0.72 267	0.82 340	0.62 219	0.91 337	0.72 332	0.55 331	0.79 399	0.35 248	0.14 109	0.11 154	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.16 281

BSDual-CNN	0.46 304	0.25 341	0.43 234	0.45 378	0.28 329	0.77 424	0.40 359	0.94 362	0.76 299	0.75 317	0.80 275	0.76 357	0.54 325	0.64 302	0.43 315	0.20 357	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.18 290	0.18 319

psmg	0.49 351	0.25 341	0.43 234	0.41 275	0.28 329	0.85 454	0.43 391	0.99 381	0.76 299	0.91 426	0.94 345	0.76 357	0.54 325	0.64 302	0.43 315	0.20 357	0.15 345	0.20 325	0.20 382	0.18 290	0.18 319

test-3	0.34 155	0.16 52	0.43 234	0.39 203	0.21 109	0.43 240	0.22 59	0.63 188	0.78 316	0.71 291	0.45 126	0.64 285	0.27 119	0.43 104	0.31 194	0.12 36	0.09 25	0.17 207	0.13 160	0.12 56	0.10 36

test_1	0.34 155	0.16 52	0.43 234	0.39 203	0.21 109	0.43 240	0.23 76	0.63 188	0.78 316	0.68 269	0.45 126	0.64 285	0.27 119	0.43 104	0.31 194	0.12 36	0.09 25	0.17 207	0.13 160	0.12 56	0.10 36

xxxx	1.01 517	0.22 258	0.43 234	0.36 127	0.21 109	0.82 447	0.36 288	1.32 515	0.88 377	0.71 291	0.94 345	0.97 429	0.63 378	0.64 302	10.58 598	0.20 357	0.16 377	0.18 255	0.17 300	0.19 324	0.19 352

rvit_stereo_0081_aga	0.31 132	0.28 391	0.44 246	0.42 315	0.29 356	0.34 165	0.31 198	0.44 93	0.40 141	0.39 134	0.44 123	0.40 149	0.32 178	0.42 98	0.29 181	0.23 417	0.17 397	0.19 295	0.16 250	0.20 340	0.15 235

MyStereo04	0.44 284	0.22 258	0.44 246	0.42 315	0.28 329	0.40 215	0.50 433	1.00 385	1.08 481	0.62 219	0.58 189	0.55 228	0.57 340	0.71 355	0.44 331	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.16 281

qqq	0.40 249	0.26 360	0.44 246	0.36 127	0.22 129	0.46 262	0.36 288	0.85 325	0.54 200	0.56 198	0.69 220	0.65 298	0.53 313	0.55 197	0.45 340	0.17 268	0.16 377	0.20 325	0.19 357	0.18 290	0.17 301

DisPM	0.39 237	0.19 145	0.44 246	0.41 275	0.27 305	0.24 37	0.31 198	0.65 202	0.57 213	0.87 400	0.87 318	0.60 265	0.32 178	0.76 383	0.32 204	0.18 302	0.12 212	0.19 295	0.17 300	0.15 187	0.20 375

RAFT_CTSACE	0.45 294	0.20 182	0.44 246	0.45 378	0.27 305	0.34 165	0.39 348	0.60 168	0.73 281	0.76 324	1.44 506	0.83 380	0.38 227	1.08 490	0.26 125	0.12 36	0.13 281	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.11 77

test_3	0.36 189	0.19 145	0.44 246	0.44 355	0.23 169	0.48 270	0.36 288	0.66 211	0.82 340	0.64 238	0.45 126	0.68 311	0.25 91	0.41 90	0.31 194	0.12 36	0.10 60	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.11 77

IIG-Stereo	0.43 277	0.21 219	0.44 246	0.50 444	0.25 230	0.44 248	0.21 49	0.71 262	0.76 299	0.83 374	0.95 354	0.83 380	0.43 258	0.90 444	0.35 248	0.15 173	0.12 212	0.19 295	0.14 191	0.15 187	0.11 77

RAFT_R40	0.40 249	0.19 145	0.44 246	0.43 336	0.25 230	0.23 25	0.26 111	0.67 221	0.67 249	0.98 460	0.78 262	0.72 332	0.43 258	0.76 383	0.35 248	0.16 226	0.11 154	0.20 325	0.16 250	0.18 290	0.14 211

222	1.18 540	0.22 258	0.44 246	0.37 144	0.22 129	0.79 431	0.37 303	1.31 514	0.89 390	0.92 434	1.08 417	0.72 332	0.71 432	0.66 317	13.89 602	0.20 357	0.15 345	0.17 207	0.16 250	0.18 290	0.19 352

EAI-Stereo	0.34 155	0.19 145	0.44 246	0.39 203	0.21 109	0.31 130	0.30 172	1.15 454	0.30 55	0.49 174	0.75 241	0.36 122	0.28 133	0.62 277	0.27 143	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.13 160	0.13 92	0.12 124

Gwc-CoAtRS	0.34 155	0.17 80	0.44 246	0.39 203	0.23 169	0.34 165	0.22 59	0.70 254	0.75 291	0.60 209	0.59 190	0.58 244	0.29 147	0.45 119	0.26 125	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.12 124

CVANet_RVC	0.57 421	0.33 429	0.44 246	0.47 408	0.32 411	0.67 389	0.61 484	1.05 409	0.93 411	0.85 385	1.04 401	1.01 441	0.73 439	0.83 414	0.52 382	0.29 478	0.19 428	0.27 467	0.25 464	0.31 468	0.21 393

testlalala2	0.36 189	0.18 107	0.45 258	0.89 555	0.53 525	0.44 248	0.26 111	0.61 174	0.49 184	0.68 269	0.56 180	0.44 180	0.24 82	0.34 42	0.31 194	0.15 173	0.12 212	0.14 97	0.10 61	0.13 92	0.13 167

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 155	0.27 377	0.45 258	0.36 127	0.25 230	0.48 270	0.30 172	0.58 153	0.90 393	0.42 149	0.36 102	0.30 76	0.29 147	0.49 156	0.30 187	0.16 226	0.14 315	0.18 255	0.15 218	0.18 290	0.15 235

MyStereo05	0.44 284	0.21 219	0.45 258	0.41 275	0.28 329	0.41 230	0.50 433	0.93 357	1.09 483	0.76 324	0.61 195	0.51 211	0.57 340	0.73 366	0.42 310	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.15 235

StereoVision	0.42 267	0.28 391	0.45 258	0.49 430	0.28 329	0.38 203	0.38 325	0.72 267	0.62 220	0.44 155	1.14 440	0.54 223	0.39 238	0.56 207	0.34 231	0.21 374	0.24 477	0.25 434	0.24 455	0.26 433	0.16 281

GANet-ADL	0.42 267	0.25 341	0.45 258	0.43 336	0.29 356	0.54 300	0.35 266	0.89 343	0.86 363	0.63 228	0.72 226	0.68 311	0.42 252	0.52 176	0.41 306	0.21 374	0.14 315	0.15 139	0.13 160	0.18 290	0.19 352

CrosDoStereo	0.50 367	0.18 107	0.45 258	0.38 174	0.24 198	0.40 215	1.18 561	0.67 221	0.86 363	0.94 442	1.37 490	0.63 278	0.77 456	0.65 309	0.45 340	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.18 327	0.14 137	0.14 211

NF-Stereo	0.38 221	0.20 182	0.45 258	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.57 236	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

NRIStereo	0.36 189	0.20 182	0.45 258	0.41 275	0.23 169	0.34 165	0.26 111	0.65 202	0.55 205	0.64 238	0.63 199	0.56 231	0.37 223	0.65 309	0.37 280	0.15 173	0.11 154	0.18 255	0.15 218	0.17 266	0.14 211

ASMatch	0.48 332	0.19 145	0.45 258	0.39 203	0.28 329	0.37 190	0.26 111	0.74 280	0.68 254	0.76 324	2.34 552	0.61 270	0.52 309	0.62 277	0.37 280	0.14 109	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.21 393

DeepStereo_LL	0.50 367	0.18 107	0.45 258	0.38 174	0.24 198	0.40 215	1.18 561	0.67 221	0.86 363	0.94 442	1.37 490	0.63 278	0.77 456	0.65 309	0.45 340	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.18 327	0.14 137	0.14 211

SST-Stereo	0.40 249	0.19 145	0.45 258	0.42 315	0.25 230	0.25 51	0.21 49	0.66 211	0.47 180	1.08 498	0.79 272	0.72 332	0.43 258	0.77 390	0.35 248	0.16 226	0.11 154	0.20 325	0.16 250	0.19 324	0.15 235

THIR-Stereo	0.50 367	0.18 107	0.45 258	0.38 174	0.23 169	0.75 417	0.67 496	0.66 211	0.87 372	1.02 476	1.40 496	0.72 332	0.76 449	0.62 277	0.42 310	0.15 173	0.11 154	0.17 207	0.18 327	0.14 137	0.15 235

Pruner-Stereo	0.38 221	0.20 182	0.45 258	0.40 241	0.25 230	0.22 18	0.24 90	0.67 221	0.55 205	0.89 414	0.76 247	0.68 311	0.29 147	0.62 277	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.17 300	0.17 266	0.18 319

RAFT	0.45 294	0.22 258	0.45 258	0.47 408	0.26 274	0.54 300	0.47 414	0.66 211	0.58 215	0.80 340	0.82 286	0.94 422	0.57 340	0.75 379	0.34 231	0.17 268	0.15 345	0.22 382	0.20 382	0.16 231	0.12 124

XX-Stereo	0.37 206	0.17 80	0.45 258	0.55 497	0.36 443	0.38 203	0.20 29	0.60 168	0.30 55	0.46 164	1.30 480	0.73 343	0.26 108	0.56 207	0.26 125	0.16 226	0.11 154	0.17 207	0.16 250	0.14 137	0.10 36

CFNet-RSSM	0.34 155	0.17 80	0.45 258	0.39 203	0.22 129	0.35 174	0.23 76	0.73 278	0.84 350	0.65 247	0.54 171	0.57 236	0.28 133	0.46 134	0.26 125	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.13 92	0.11 77

HITNet	0.41 260	0.26 360	0.45 258	0.33 55	0.17 21	0.63 367	0.30 172	0.93 357	0.64 238	0.71 291	0.82 286	0.64 285	0.52 309	0.59 255	0.43 315	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.13 160	0.19 324	0.12 124
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
UGAM	0.52 383	0.22 258	0.46 275	0.45 378	0.25 230	0.41 230	0.52 451	0.62 180	1.16 495	0.76 324	1.13 435	1.32 506	0.57 340	1.00 473	0.53 385	0.17 268	0.14 315	0.25 434	0.21 405	0.15 187	0.13 167

test_sample1	0.42 267	0.22 258	0.46 275	0.34 72	0.23 169	0.58 329	0.35 266	0.99 381	0.49 184	0.62 219	0.75 241	0.69 315	0.61 366	0.58 240	0.44 331	0.18 302	0.14 315	0.17 207	0.15 218	0.17 266	0.17 301

mmm	0.44 284	0.27 377	0.46 275	0.38 174	0.24 198	0.61 350	0.35 266	0.94 362	0.53 196	0.72 303	1.05 405	0.63 278	0.50 302	0.57 220	0.45 340	0.18 302	0.15 345	0.23 404	0.20 382	0.20 340	0.18 319

1111x	0.55 403	0.22 258	0.46 275	0.38 174	0.20 84	0.66 385	0.43 391	1.23 491	0.99 437	0.71 291	0.99 377	0.95 424	0.69 415	0.90 444	1.08 516	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.19 357	0.20 340	0.18 319

DCRE	0.37 206	0.18 107	0.46 275	0.45 378	0.32 411	0.42 237	0.37 303	0.63 188	0.51 190	0.47 169	0.94 345	0.56 231	0.36 219	0.52 176	0.32 204	0.14 109	0.13 281	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.13 167

SA	0.44 284	0.25 341	0.46 275	0.46 399	0.24 198	0.43 240	0.36 288	0.75 287	0.96 425	0.59 205	1.03 395	0.48 198	0.52 309	0.94 467	0.32 204	0.16 226	0.12 212	0.21 367	0.19 357	0.15 187	0.13 167

OMP-Stereo	0.42 267	0.22 258	0.46 275	0.52 472	0.24 198	0.36 183	0.25 98	0.71 262	0.78 316	0.77 330	0.64 202	0.89 406	0.39 238	0.91 451	0.35 248	0.15 173	0.12 212	0.20 325	0.15 218	0.15 187	0.12 124

OCTAStereo	0.38 221	0.20 182	0.46 275	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.58 244	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

RE-Stereo	0.38 221	0.20 182	0.46 275	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.58 244	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

TVStereo	0.38 221	0.20 182	0.46 275	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.58 244	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

CFNet	0.51 374	0.29 403	0.46 275	0.41 275	0.27 305	0.70 398	0.32 219	1.13 441	1.00 443	0.72 303	1.07 414	0.85 386	0.60 360	0.76 383	0.52 382	0.19 334	0.14 315	0.23 404	0.23 439	0.21 364	0.16 281

SGM-ForestM	4.04 589	0.32 421	0.46 275	0.43 336	0.27 305	7.50 596	1.45 581	3.84 591	4.24 591	8.19 603	6.76 600	19.00 612	9.08 599	10.74 603	6.62 593	0.31 488	0.33 534	0.32 498	0.32 513	0.29 453	0.29 465

FACV-RUCA	0.43 277	0.28 391	0.47 287	0.45 378	0.33 422	0.58 329	0.34 242	0.82 316	0.73 281	0.57 201	0.84 297	0.47 193	0.50 302	0.54 192	0.39 295	0.22 400	0.15 345	0.35 507	0.16 250	0.28 449	0.21 393

rvit_stereo_0081	0.32 138	0.24 316	0.47 287	0.43 336	0.26 274	0.30 113	0.37 303	0.42 73	0.55 205	0.36 110	0.40 113	0.39 137	0.35 201	0.43 104	0.33 216	0.22 400	0.16 377	0.19 295	0.16 250	0.19 324	0.13 167

rvit_stereo_0082	0.32 138	0.24 316	0.47 287	0.43 336	0.26 274	0.30 113	0.37 303	0.42 73	0.55 205	0.36 110	0.40 113	0.39 137	0.35 201	0.43 104	0.33 216	0.22 400	0.16 377	0.19 295	0.16 250	0.19 324	0.13 167

rvit_stereo_ft	0.33 149	0.25 341	0.47 287	0.52 472	0.32 411	0.33 154	0.47 414	0.49 109	0.50 188	0.34 99	0.41 116	0.41 155	0.32 178	0.48 152	0.34 231	0.22 400	0.14 315	0.19 295	0.18 327	0.19 324	0.14 211

HH	0.35 171	0.20 182	0.47 287	0.40 241	0.25 230	0.33 154	0.31 198	0.76 294	0.38 129	0.43 152	0.57 184	0.79 367	0.44 268	0.71 355	0.25 96	0.15 173	0.11 154	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

HanStereo	0.35 171	0.20 182	0.47 287	0.40 241	0.25 230	0.33 154	0.31 198	0.76 294	0.38 129	0.43 152	0.57 184	0.79 367	0.44 268	0.71 355	0.25 96	0.15 173	0.11 154	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

Patchmatch Stereo++	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235
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
TransformOpticalFlow	0.44 284	0.20 182	0.47 287	0.41 275	0.23 169	0.37 190	0.47 414	0.94 362	0.76 299	0.65 247	1.14 440	0.73 343	0.56 338	0.76 383	0.32 204	0.15 173	0.10 60	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.13 167

PSM-adaLoss	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.31 198	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.56 207	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

ROB_FTStereo_v2	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.31 198	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.57 236	0.38 227	0.57 220	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

ROB_FTStereo	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.25 51	0.21 49	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.57 220	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

HUI-Stereo	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.60 168	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.50 162	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

DRaft	0.49 351	0.17 80	0.47 287	0.37 144	0.25 230	0.58 329	0.40 359	0.65 202	0.85 358	1.02 476	1.75 532	0.50 207	0.82 472	0.63 288	0.40 302	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.16 250	0.14 137	0.15 235

DeepStereo_RVC	0.36 189	0.21 219	0.47 287	0.40 241	0.24 198	0.26 56	0.22 59	0.60 168	0.38 129	0.69 278	0.67 217	0.57 236	0.51 307	0.56 207	0.39 295	0.16 226	0.12 212	0.18 255	0.15 218	0.19 324	0.18 319

iGMRVC	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.30 172	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

iRAFT	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

RAFT-IKP	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.28 146	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.57 236	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

psm_up	0.55 403	0.26 360	0.47 287	0.49 430	0.32 411	0.65 382	0.56 470	1.04 404	0.82 340	0.82 362	0.88 326	1.01 441	0.94 503	0.74 373	0.61 412	0.21 374	0.25 485	0.26 453	0.23 439	0.21 364	0.20 375

AdaStereo	0.50 367	0.32 421	0.47 287	0.48 415	0.25 230	0.67 389	0.32 219	1.17 466	0.88 377	0.75 317	0.99 377	0.75 351	0.49 291	0.67 328	0.46 350	0.27 460	0.12 212	0.28 475	0.18 327	0.23 403	0.18 319
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.
DLCB_ROB	0.58 428	0.28 391	0.47 287	0.49 430	0.32 411	0.77 424	0.50 433	0.99 381	0.92 405	1.04 485	1.14 440	1.21 488	0.69 415	0.88 436	0.69 433	0.20 357	0.20 440	0.22 382	0.22 423	0.21 364	0.18 319

G2L-Stereo	0.49 351	0.23 279	0.48 307	0.43 336	0.26 274	0.47 267	0.42 384	0.93 357	0.78 316	0.84 381	0.86 310	0.91 413	0.52 309	0.78 394	0.70 436	0.20 357	0.17 397	0.22 382	0.18 327	0.17 266	0.21 393

model_zeroshot	0.33 149	0.18 107	0.48 307	0.39 203	0.28 329	0.45 257	0.25 98	0.63 188	0.45 171	0.61 217	0.50 147	0.51 211	0.25 91	0.45 119	0.26 125	0.16 226	0.13 281	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.13 167

LL-Strereo2	0.35 171	0.24 316	0.48 307	0.41 275	0.26 274	0.35 174	0.24 90	0.67 221	0.44 162	0.54 193	0.51 156	0.66 303	0.25 91	0.66 317	0.30 187	0.14 109	0.12 212	0.23 404	0.20 382	0.18 290	0.13 167

DCANet-4	0.36 189	0.20 182	0.48 307	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.66 211	0.92 405	0.69 278	0.78 262	0.40 149	0.47 282	0.45 119	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

iRaft-Stereo_5w	0.45 294	0.21 219	0.48 307	0.42 315	0.28 329	0.31 130	0.54 460	0.63 188	0.62 220	0.62 219	0.89 330	1.01 441	0.69 415	0.75 379	0.66 426	0.13 68	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.15 235

GwcNet-ADL	0.44 284	0.22 258	0.48 307	0.45 378	0.30 373	0.40 215	0.37 303	0.92 355	0.97 428	0.71 291	0.78 262	0.61 270	0.42 252	0.62 277	0.50 365	0.19 334	0.14 315	0.15 139	0.14 191	0.18 290	0.18 319

AAGNet	1.43 554	0.20 182	0.48 307	0.44 355	0.25 230	0.29 100	0.31 198	0.65 202	0.68 254	0.97 455	0.86 310	0.67 310	0.62 372	0.64 302	20.63 607	0.16 226	0.11 154	0.19 295	0.15 218	0.19 324	0.12 124

STrans-v2	0.46 304	0.20 182	0.48 307	0.40 241	0.24 198	0.55 305	0.50 433	1.07 417	0.73 281	0.65 247	1.05 405	0.72 332	0.69 415	0.72 360	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.14 191	0.13 92	0.12 124

PSM-softLoss	0.38 221	0.20 182	0.48 307	0.41 275	0.26 274	0.30 113	0.35 266	0.69 239	0.46 175	0.62 219	0.82 286	0.59 259	0.33 190	0.70 350	0.39 295	0.19 334	0.12 212	0.20 325	0.18 327	0.16 231	0.22 411

KMStereo	0.38 221	0.20 182	0.48 307	0.41 275	0.26 274	0.30 113	0.35 266	0.69 239	0.46 175	0.62 219	0.82 286	0.59 259	0.33 190	0.70 350	0.39 295	0.19 334	0.12 212	0.20 325	0.18 327	0.16 231	0.22 411

IRAFT_RVC	0.42 267	0.20 182	0.48 307	0.44 355	0.24 198	0.27 70	0.54 460	0.74 280	0.77 306	0.76 324	0.80 275	0.73 343	0.51 307	0.70 350	0.36 264	0.17 268	0.10 60	0.21 367	0.16 250	0.16 231	0.14 211

RALAANet	0.38 221	0.23 279	0.48 307	0.42 315	0.29 356	0.35 174	0.25 98	0.86 329	0.64 238	0.67 263	0.65 205	0.60 265	0.29 147	0.60 261	0.34 231	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.21 364	0.13 167

test_sample5	0.47 320	0.26 360	0.49 319	0.36 127	0.22 129	0.64 374	0.39 348	1.13 441	0.81 335	0.77 330	0.94 345	0.64 285	0.54 325	0.65 309	0.43 315	0.21 374	0.16 377	0.22 382	0.20 382	0.22 386	0.20 375

CoDeX	0.47 320	0.20 182	0.49 319	0.42 315	0.25 230	0.75 417	0.36 288	1.27 506	0.80 327	0.82 362	0.96 358	0.62 276	0.57 340	0.60 261	0.36 264	0.17 268	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.16 231	0.14 211

DualNet	0.48 332	0.26 360	0.49 319	0.36 127	0.22 129	0.64 374	0.39 348	1.13 441	0.81 335	0.80 340	1.03 395	0.64 285	0.54 325	0.65 309	0.43 315	0.21 374	0.16 377	0.22 382	0.20 382	0.22 386	0.20 375

ffm	0.44 284	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	0.68 231	1.04 461	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.25 434	0.21 405	0.16 231	0.16 281

ff1	0.49 351	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	0.68 231	1.04 461	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	1.01 474	0.88 479	0.16 226	0.10 60	0.25 434	0.21 405	0.16 231	0.16 281

mmx	0.53 389	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	1.16 461	1.03 455	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	1.01 474	0.88 479	0.20 357	0.15 345	0.25 434	0.21 405	0.22 386	0.20 375

xxx	0.53 389	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	1.16 461	1.03 455	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	1.01 474	0.88 479	0.20 357	0.15 345	0.25 434	0.21 405	0.22 386	0.20 375

ADStereo(finetuned)	0.37 206	0.16 52	0.49 319	0.34 72	0.19 57	0.30 113	0.30 172	0.68 231	0.91 400	0.70 284	0.77 251	0.43 173	0.69 415	0.45 119	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.12 124

CSP-Net	0.56 414	0.27 377	0.49 319	0.41 275	0.28 329	1.22 521	0.50 433	1.23 491	0.72 274	0.95 449	0.95 354	0.89 406	0.62 372	0.83 414	0.62 415	0.26 450	0.17 397	0.17 207	0.17 300	0.18 290	0.17 301

AACVNet	0.50 367	0.23 279	0.49 319	0.46 399	0.29 356	0.52 286	0.38 325	0.90 348	0.55 205	0.81 353	1.03 395	1.00 437	0.70 428	0.83 414	0.54 390	0.21 374	0.18 414	0.24 421	0.18 327	0.23 403	0.20 375

PFNet+	0.40 249	0.19 145	0.49 319	0.39 203	0.25 230	0.28 88	0.23 76	0.64 201	0.70 262	0.85 385	0.79 272	0.64 285	0.35 201	0.72 360	0.34 231	0.19 334	0.14 315	0.23 404	0.20 382	0.16 231	0.20 375

CRE-IMP	0.36 189	0.23 279	0.49 319	0.42 315	0.24 198	0.41 230	0.21 49	0.57 147	0.41 145	0.65 247	0.72 226	0.53 219	0.37 223	0.61 269	0.38 289	0.17 268	0.11 154	0.19 295	0.15 218	0.21 364	0.18 319

TDLM	0.57 421	0.33 429	0.49 319	0.51 460	0.30 373	0.66 385	0.73 521	1.03 401	1.01 447	0.82 362	1.10 423	0.84 384	0.70 428	0.86 431	0.58 400	0.28 471	0.17 397	0.25 434	0.22 423	0.26 433	0.19 352

FE-Mocha	0.32 138	0.19 145	0.50 332	0.38 174	0.27 305	0.30 113	0.20 29	0.71 262	0.36 106	0.65 247	0.56 180	0.54 223	0.25 91	0.38 69	0.22 35	0.15 173	0.10 60	0.17 207	0.16 250	0.13 92	0.12 124

rvit_stereo_0083	0.34 155	0.24 316	0.50 332	0.44 355	0.27 305	0.34 165	0.35 266	0.45 97	0.62 220	0.37 117	0.47 137	0.42 165	0.35 201	0.40 82	0.36 264	0.22 400	0.20 440	0.20 325	0.17 300	0.20 340	0.14 211

test_sample7	0.52 383	0.29 403	0.50 332	0.36 127	0.27 305	0.62 358	0.41 374	1.06 413	0.88 377	0.92 434	0.86 310	0.85 386	0.69 415	0.68 338	0.50 365	0.26 450	0.20 440	0.27 467	0.26 478	0.27 445	0.24 426

test_sample6	0.49 351	0.26 360	0.50 332	0.37 144	0.22 129	0.63 367	0.40 359	1.12 439	0.83 345	0.80 340	1.03 395	0.66 303	0.55 331	0.67 328	0.46 350	0.22 400	0.16 377	0.22 382	0.22 423	0.23 403	0.21 393

test_sample4	0.47 320	0.26 360	0.50 332	0.35 107	0.22 129	0.69 393	0.38 325	1.15 454	0.81 335	0.78 334	0.82 286	0.62 276	0.53 313	0.63 288	0.44 331	0.21 374	0.15 345	0.21 367	0.19 357	0.21 364	0.19 352

test_sample3	0.46 304	0.25 341	0.50 332	0.35 107	0.23 169	0.69 393	0.37 303	1.15 454	0.81 335	0.75 317	0.79 272	0.66 303	0.49 291	0.63 288	0.46 350	0.21 374	0.15 345	0.20 325	0.19 357	0.21 364	0.19 352

plain	0.31 132	0.20 182	0.50 332	0.39 203	0.29 356	0.27 70	0.30 172	0.44 93	0.35 98	0.31 78	0.66 212	0.30 76	0.31 173	0.65 309	0.31 194	0.17 268	0.13 281	0.20 325	0.15 218	0.17 266	0.12 124

IER	0.46 304	0.23 279	0.50 332	0.38 174	0.28 329	0.69 393	0.35 266	0.80 310	0.66 246	0.83 374	0.94 345	0.75 351	0.77 456	0.60 261	0.42 310	0.17 268	0.14 315	0.17 207	0.17 300	0.17 266	0.15 235

UDGNet	0.48 332	0.77 545	0.50 332	0.48 415	0.31 395	0.41 230	0.34 242	0.70 254	0.92 405	0.65 247	0.60 192	0.58 244	0.43 258	0.63 288	0.41 306	0.32 499	0.15 345	0.66 558	0.19 357	0.36 497	0.21 393

DEmStereo	0.48 332	0.17 80	0.50 332	0.38 174	0.25 230	0.59 342	0.34 242	0.63 188	0.74 288	0.89 414	1.66 525	0.58 244	1.06 520	0.60 261	0.42 310	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.16 250	0.14 137	0.15 235

ac_64	0.52 383	0.22 258	0.50 332	0.45 378	0.28 329	0.80 434	0.45 403	1.02 397	0.61 219	0.91 426	0.83 292	1.07 461	0.68 411	0.74 373	0.70 436	0.21 374	0.18 414	0.20 325	0.19 357	0.18 290	0.15 235

DMCA	0.45 294	0.26 360	0.50 332	0.38 174	0.28 329	0.51 282	0.34 242	0.93 357	0.68 254	0.75 317	0.83 292	0.79 367	0.53 313	0.51 169	0.54 390	0.21 374	0.16 377	0.21 367	0.16 250	0.19 324	0.21 393

DIP-Stereo	0.39 237	0.21 219	0.50 332	0.41 275	0.28 329	0.62 358	0.27 127	0.77 297	0.40 141	0.64 238	0.86 310	0.52 215	0.33 190	0.66 317	0.42 310	0.15 173	0.13 281	0.17 207	0.14 191	0.15 187	0.15 235
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Selective-RAFT	0.35 171	0.23 279	0.51 345	0.44 355	0.21 109	0.64 374	0.27 127	0.59 158	0.63 231	0.40 140	0.38 108	0.55 228	0.40 244	0.57 220	0.35 248	0.13 68	0.11 154	0.14 97	0.12 126	0.16 231	0.13 167

NINENet	0.50 367	0.29 403	0.51 345	0.45 378	0.32 411	0.70 398	0.34 242	1.10 427	0.88 377	0.80 340	0.94 345	0.65 298	0.49 291	0.73 366	0.51 375	0.22 400	0.20 440	0.25 434	0.18 327	0.22 386	0.21 393

hknet	0.49 351	0.25 341	0.51 345	0.45 378	0.29 356	0.77 424	0.40 359	0.94 362	0.83 345	0.75 317	0.80 275	0.97 429	0.61 366	0.73 366	0.45 340	0.18 302	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.18 290	0.18 319

ADLNet	0.55 403	0.27 377	0.51 345	0.44 355	0.35 438	0.78 428	0.46 407	1.08 421	0.86 363	0.99 463	0.98 372	0.92 418	0.63 378	0.69 344	0.81 459	0.22 400	0.16 377	0.22 382	0.22 423	0.21 364	0.21 393

UPFNet	0.53 389	0.24 316	0.51 345	0.45 378	0.38 459	0.84 453	0.49 428	0.99 381	0.75 291	0.87 400	0.88 326	0.86 391	0.64 389	0.80 400	0.71 441	0.20 357	0.20 440	0.20 325	0.20 382	0.19 324	0.15 235

ITSA-stereo	0.53 389	0.28 391	0.52 350	0.40 241	0.23 169	0.56 318	0.34 242	1.24 498	1.24 510	0.80 340	0.81 282	0.72 332	0.58 349	0.82 406	0.65 423	0.21 374	0.17 397	0.23 404	0.21 405	0.22 386	0.26 440

gcap-zeroshot	0.34 155	0.18 107	0.52 350	0.38 174	0.22 129	0.49 275	0.27 127	0.52 128	0.34 84	0.64 238	0.50 147	0.83 380	0.34 198	0.48 152	0.24 76	0.13 68	0.11 154	0.15 139	0.12 126	0.13 92	0.12 124

PCWNet_CMD	0.48 332	0.24 316	0.52 350	0.39 203	0.27 305	0.63 367	0.30 172	0.95 369	0.96 425	0.86 392	1.07 414	0.79 367	0.44 268	0.57 220	0.43 315	0.17 268	0.12 212	0.21 367	0.16 250	0.24 416	0.19 352

AASNet	0.53 389	0.25 341	0.52 350	0.49 430	0.32 411	0.74 412	0.40 359	1.50 543	0.86 363	0.86 392	0.92 341	0.64 285	0.59 356	0.59 255	0.79 454	0.23 417	0.19 428	0.20 325	0.16 250	0.21 364	0.19 352

CFNet_pseudo	0.46 304	0.24 316	0.52 350	0.37 144	0.27 305	0.58 329	0.30 172	0.86 329	0.88 377	0.82 362	1.03 395	0.75 351	0.47 282	0.58 240	0.44 331	0.17 268	0.12 212	0.24 421	0.16 250	0.24 416	0.19 352

RASNet	0.53 389	0.22 258	0.52 350	0.38 174	0.22 129	0.68 391	0.38 325	0.97 376	0.88 377	0.73 310	1.04 401	1.03 448	0.92 497	0.90 444	0.86 469	0.16 226	0.14 315	0.14 97	0.17 300	0.15 187	0.13 167

MSMDNet	0.48 332	0.24 316	0.52 350	0.39 203	0.27 305	0.63 367	0.30 172	0.96 373	0.96 425	0.86 392	1.07 414	0.79 367	0.44 268	0.57 220	0.43 315	0.17 268	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.23 403	0.19 352

ccs_rob	0.46 304	0.24 316	0.52 350	0.37 144	0.27 305	0.58 329	0.31 198	0.86 329	0.88 377	0.82 362	1.02 391	0.75 351	0.47 282	0.58 240	0.44 331	0.17 268	0.12 212	0.24 421	0.16 250	0.24 416	0.19 352

FSD	0.48 332	0.47 494	0.53 358	0.54 489	0.46 507	0.48 270	0.52 451	0.53 138	0.48 183	0.48 172	0.48 139	0.49 204	0.48 287	0.51 169	0.49 363	0.45 538	0.42 552	0.47 539	0.46 544	0.46 527	0.45 537

DCVSM-stereo	0.49 351	0.27 377	0.53 358	0.39 203	0.29 356	0.51 282	0.26 111	0.75 287	0.75 291	1.11 504	0.75 241	1.05 454	0.72 436	0.60 261	0.47 357	0.20 357	0.19 428	0.24 421	0.20 382	0.25 426	0.30 474

MIM_Stereo	0.38 221	0.17 80	0.53 358	0.37 144	0.24 198	0.27 70	0.24 90	0.70 254	0.54 200	0.72 303	1.00 379	0.63 278	0.29 147	0.64 302	0.38 289	0.13 68	0.14 315	0.17 207	0.16 250	0.14 137	0.11 77

LMCR-Stereo	0.53 389	0.30 412	0.53 358	0.58 508	0.30 373	0.83 450	0.36 288	1.19 471	0.76 299	0.88 410	1.04 401	0.56 231	0.62 372	0.82 406	0.67 429	0.19 334	0.15 345	0.19 295	0.14 191	0.23 403	0.17 301

iResNet_ROB	0.52 383	0.21 219	0.53 358	0.37 144	0.21 109	0.61 350	0.29 156	1.51 546	1.32 526	0.90 421	1.02 391	0.80 375	0.62 372	0.76 383	0.43 315	0.16 226	0.12 212	0.13 64	0.09 10	0.15 187	0.18 319

MyStereo8	0.40 249	0.20 182	0.54 363	0.41 275	0.29 356	0.53 294	0.29 156	0.65 202	0.49 184	0.71 291	0.98 372	0.58 244	0.43 258	0.50 162	0.51 375	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.14 191	0.19 324	0.19 352

GMStereo	0.39 237	0.37 452	0.54 363	0.40 241	0.26 274	0.42 237	0.36 288	0.59 158	1.04 461	0.55 195	0.51 156	0.37 124	0.35 201	0.54 192	0.41 306	0.19 334	0.13 281	0.16 167	0.17 300	0.24 416	0.18 319
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AANet_RVC	0.57 421	0.32 421	0.54 363	0.45 378	0.27 305	0.57 323	0.48 422	1.00 385	1.28 522	0.86 392	1.33 484	0.87 397	0.58 349	1.07 487	0.75 448	0.18 302	0.12 212	0.15 139	0.13 160	0.18 290	0.18 319

StereoDRNet-Refined	0.58 428	0.32 421	0.54 363	0.46 399	0.30 373	0.96 474	0.40 359	1.00 385	0.94 418	1.12 505	1.08 417	0.96 427	0.67 405	0.90 444	0.89 489	0.17 268	0.13 281	0.22 382	0.21 405	0.20 340	0.19 352
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MeshStereo	1.34 548	0.43 482	0.54 363	0.44 355	0.34 431	1.66 551	0.60 479	1.94 567	1.37 529	4.47 594	3.25 571	4.71 586	1.94 570	1.92 559	1.17 525	0.35 518	0.35 538	0.37 517	0.31 507	0.32 474	0.32 486
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
CFNet_ucs	0.50 367	0.24 316	0.55 368	0.38 174	0.31 395	0.58 329	0.33 229	0.98 379	0.93 411	0.88 410	1.19 459	0.80 375	0.49 291	0.63 288	0.43 315	0.21 374	0.15 345	0.26 453	0.18 327	0.26 433	0.22 411

dd	0.43 277	0.38 462	0.55 368	0.44 355	0.25 230	0.47 267	0.38 325	0.70 254	1.05 465	0.59 205	0.65 205	0.42 165	0.39 238	0.66 317	0.50 365	0.24 429	0.15 345	0.21 367	0.15 218	0.22 386	0.18 319

SACVNet	0.58 428	0.34 434	0.55 368	0.55 497	0.36 443	0.63 367	0.48 422	1.13 441	0.77 306	1.02 476	1.06 411	1.02 446	0.74 441	0.90 444	0.51 375	0.27 460	0.21 450	0.25 434	0.24 455	0.29 453	0.36 505

SFCPSM	0.47 320	0.21 219	0.55 368	0.40 241	0.27 305	0.87 458	0.37 303	1.33 517	0.77 306	0.80 340	0.84 297	0.54 223	0.49 291	0.57 220	0.37 280	0.18 302	0.13 281	0.18 255	0.20 382	0.16 231	0.15 235

delet	0.55 403	0.24 316	0.55 368	0.44 355	0.33 422	1.07 495	0.50 433	1.00 385	0.86 363	0.85 385	0.96 358	0.90 411	0.63 378	0.83 414	0.74 447	0.18 302	0.18 414	0.20 325	0.21 405	0.16 231	0.15 235

GANet	0.70 460	0.37 452	0.55 368	0.51 460	0.34 431	0.94 468	0.96 548	1.08 421	0.94 418	1.04 485	1.98 543	1.13 481	0.88 489	1.12 497	0.66 426	0.25 440	0.26 492	0.27 467	0.22 423	0.31 468	0.22 411

DDVS	0.52 383	0.30 412	0.56 374	0.41 275	0.31 395	0.71 403	0.34 242	0.91 353	0.67 249	0.85 385	0.89 330	1.12 475	0.46 278	0.86 431	0.60 408	0.22 400	0.16 377	0.22 382	0.18 327	0.25 426	0.26 440

ssnet_v2	0.58 428	0.28 391	0.56 374	0.43 336	0.29 356	0.95 471	0.59 477	1.13 441	0.99 437	0.93 439	0.80 275	0.99 434	0.64 389	0.82 406	0.94 495	0.25 440	0.22 458	0.23 404	0.24 455	0.20 340	0.19 352

acv_ft	0.51 374	0.23 279	0.56 374	0.44 355	0.28 329	0.86 457	0.39 348	0.91 353	0.80 327	0.97 455	0.96 358	0.79 367	0.59 356	0.63 288	0.87 475	0.17 268	0.15 345	0.16 167	0.15 218	0.17 266	0.15 235

BEATNet_4x	0.46 304	0.32 421	0.56 374	0.37 144	0.19 57	0.63 367	0.35 266	1.01 394	0.72 274	0.77 330	0.83 292	0.70 319	0.59 356	0.68 338	0.53 385	0.16 226	0.12 212	0.16 167	0.14 191	0.24 416	0.16 281

CRFU-Net	0.57 421	0.27 377	0.57 378	0.46 399	0.30 373	1.20 519	0.52 451	1.10 427	0.56 211	1.00 468	0.98 372	1.06 456	0.79 463	0.81 403	0.71 441	0.21 374	0.19 428	0.18 255	0.16 250	0.18 290	0.19 352

iRaft-Stereo_20w	0.39 237	0.19 145	0.57 378	0.37 144	0.27 305	0.31 130	0.24 90	1.44 537	0.29 50	0.69 278	0.53 169	0.60 265	0.42 252	0.83 414	0.27 143	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.13 160	0.15 187	0.13 167

GES	0.44 284	0.23 279	0.57 378	0.40 241	0.30 373	0.59 342	0.36 288	0.96 373	0.68 254	0.74 315	0.83 292	0.47 193	0.48 287	0.67 328	0.43 315	0.22 400	0.16 377	0.17 207	0.16 250	0.18 290	0.23 418

HGLStereo	0.56 414	0.28 391	0.57 378	0.50 444	0.37 450	0.80 434	0.45 403	1.02 397	0.78 316	0.86 392	1.14 440	0.89 406	0.82 472	0.76 383	0.73 444	0.21 374	0.20 440	0.19 295	0.18 327	0.19 324	0.21 393

PFNet	0.42 267	0.18 107	0.58 382	0.43 336	0.24 198	0.43 240	0.32 219	0.74 280	0.78 316	1.00 468	0.74 239	0.68 311	0.39 238	0.72 360	0.37 280	0.16 226	0.10 60	0.20 325	0.15 218	0.16 231	0.13 167

IPLG	0.39 237	0.20 182	0.59 383	0.40 241	0.24 198	0.54 300	0.27 127	0.75 287	0.63 231	0.84 381	0.81 282	0.32 86	0.32 178	0.60 261	0.45 340	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.12 124

MIPNet	0.37 206	0.21 219	0.59 383	0.39 203	0.25 230	0.50 278	0.28 146	0.77 297	0.70 262	0.65 247	0.60 192	0.40 149	0.49 291	0.44 115	0.37 280	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.13 167

TRStereo	0.37 206	0.27 377	0.59 383	0.47 408	0.41 477	0.29 100	0.30 172	0.84 322	0.59 216	0.52 186	0.41 116	0.52 215	0.26 108	0.73 366	0.27 143	0.17 268	0.12 212	0.19 295	0.19 357	0.13 92	0.11 77

DMCA-RVC	0.51 374	0.30 412	0.59 383	0.50 444	0.32 411	0.54 300	0.38 325	0.86 329	0.68 254	0.94 442	0.86 310	0.91 413	0.68 411	0.70 350	0.59 405	0.23 417	0.18 414	0.31 492	0.23 439	0.26 433	0.19 352

DeepPruner_ROB	0.53 389	0.34 434	0.59 383	0.41 275	0.30 373	0.50 278	0.43 391	1.19 471	0.70 262	0.85 385	1.05 405	0.86 391	0.55 331	0.84 419	0.51 375	0.29 478	0.23 468	0.22 382	0.22 423	0.26 433	0.25 434

DAS	0.51 374	0.25 341	0.60 388	0.48 415	0.31 395	0.58 329	0.41 374	0.83 319	0.97 428	0.89 414	1.12 428	0.70 319	0.75 446	0.82 406	0.43 315	0.17 268	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.20 340	0.18 319

SepStereo	0.51 374	0.25 341	0.60 388	0.48 415	0.31 395	0.58 329	0.41 374	0.83 319	0.97 428	0.89 414	1.12 428	0.70 319	0.75 446	0.93 460	0.43 315	0.17 268	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.20 340	0.18 319

MyStereo06	0.38 221	0.21 219	0.61 390	0.41 275	0.28 329	0.41 230	0.50 433	0.95 369	0.35 98	0.62 219	0.54 171	0.76 357	0.27 119	0.50 162	0.29 181	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.15 235

MMNet	0.55 403	0.25 341	0.61 390	0.43 336	0.34 431	1.07 495	0.39 348	0.87 336	0.91 400	0.91 426	0.93 344	0.86 391	0.76 449	0.81 403	0.76 449	0.15 173	0.14 315	0.18 255	0.19 357	0.20 340	0.16 281

MLCV	0.47 320	0.24 316	0.61 390	0.37 144	0.17 21	0.61 350	0.33 229	0.80 310	0.87 372	0.94 442	1.13 435	0.72 332	0.43 258	0.89 442	0.51 375	0.13 68	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.14 137	0.12 124

MultiAttention	3.58 586	0.24 316	0.62 393	0.54 489	0.34 431	22.90 608	2.72 598	1.60 554	1.13 490	0.80 340	1.81 534	1.14 484	0.43 258	35.29 617	0.61 412	0.17 268	0.12 212	0.23 404	0.23 439	0.34 487	0.29 465

UGAM-zero	0.46 304	0.19 145	0.62 393	0.37 144	0.23 169	0.34 165	0.21 49	1.15 454	0.39 139	0.66 260	0.61 195	1.70 543	0.91 492	0.75 379	0.25 96	0.14 109	0.11 154	0.15 139	0.12 126	0.13 92	0.13 167

SMFormer	0.51 374	0.23 279	0.62 393	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.55 395	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.16 250	0.18 290	0.18 319

tta	0.51 374	0.23 279	0.62 393	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.55 395	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.14 211

qqq1	0.49 351	0.23 279	0.62 393	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.34 231	0.19 334	0.15 345	0.14 97	0.12 126	0.15 187	0.14 211

fff1	0.49 351	0.23 279	0.62 393	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.34 231	0.19 334	0.15 345	0.14 97	0.12 126	0.15 187	0.14 211

DSFCA	0.55 403	0.25 341	0.62 393	0.40 241	0.36 443	0.74 412	0.52 451	1.04 404	0.82 340	1.06 491	0.84 297	0.89 406	0.63 378	0.99 470	0.58 400	0.25 440	0.21 450	0.21 367	0.21 405	0.21 364	0.19 352

PS-NSSS	0.58 428	0.44 487	0.62 393	0.42 315	0.33 422	0.66 385	0.58 474	1.02 397	0.86 363	0.77 330	1.28 473	0.72 332	0.64 389	0.82 406	0.59 405	0.31 488	0.26 492	0.40 525	0.27 485	0.33 481	0.26 440

DN-CSS_ROB	0.43 277	0.26 360	0.62 393	0.40 241	0.29 356	0.44 248	0.27 127	0.77 297	0.75 291	0.72 303	1.09 421	0.48 198	0.43 258	0.69 344	0.37 280	0.15 173	0.12 212	0.21 367	0.19 357	0.18 290	0.16 281

MSMD_ROB	1.21 542	0.49 499	0.62 393	0.59 513	0.50 516	1.62 550	0.67 496	1.23 491	1.24 510	2.45 574	3.77 580	3.09 573	2.98 587	1.32 523	0.81 459	0.45 538	0.41 550	0.49 547	0.51 559	0.47 530	0.44 533

Anonymous_2	0.82 487	0.44 487	0.63 403	0.40 241	0.43 489	0.80 434	0.52 451	0.72 267	0.77 306	0.71 291	0.60 192	0.87 397	0.76 449	0.75 379	0.58 400	0.52 550	0.54 565	0.54 552	4.82 605	0.56 545	0.40 521

CIPLG	0.41 260	0.21 219	0.63 403	0.45 378	0.33 422	0.52 286	0.33 229	0.65 202	0.60 218	0.82 362	0.96 358	0.46 190	0.32 178	0.55 197	0.44 331	0.16 226	0.12 212	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.14 211

IPLGR	0.39 237	0.21 219	0.63 403	0.39 203	0.22 129	0.49 275	0.29 156	0.76 294	0.74 288	0.78 334	0.77 251	0.44 180	0.42 252	0.47 141	0.38 289	0.13 68	0.12 212	0.16 167	0.14 191	0.15 187	0.13 167

GEStereo_RVC	0.55 403	0.29 403	0.63 403	0.49 430	0.31 395	0.70 398	0.54 460	1.22 486	0.92 405	0.82 362	0.85 307	0.85 386	0.63 378	0.90 444	0.65 423	0.24 429	0.16 377	0.19 295	0.16 250	0.21 364	0.22 411

RP	0.76 473	0.36 445	0.63 403	0.66 535	0.58 538	0.80 434	0.55 464	1.14 450	1.22 507	0.97 455	1.65 523	1.43 524	1.32 542	1.01 474	0.84 464	0.33 507	0.30 514	0.36 512	0.30 499	0.34 487	0.34 498

rvit_0105_6	0.38 221	0.28 391	0.64 408	0.50 444	0.30 373	0.39 211	0.38 325	0.51 119	0.67 249	0.40 140	0.45 126	0.50 207	0.41 250	0.54 192	0.36 264	0.27 460	0.26 492	0.24 421	0.21 405	0.22 386	0.16 281

dad	0.58 428	0.50 503	0.64 408	0.43 336	0.30 373	0.59 342	0.36 288	0.78 303	1.25 516	1.01 473	1.17 453	1.15 485	0.53 313	0.68 338	0.50 365	0.35 518	0.23 468	0.37 517	0.21 405	0.29 453	0.20 375

IPLGR_C	0.40 249	0.21 219	0.64 408	0.45 378	0.33 422	0.52 286	0.34 242	0.66 211	0.62 220	0.82 362	0.92 341	0.45 182	0.32 178	0.52 176	0.46 350	0.17 268	0.12 212	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.14 211

MANE	4.13 590	0.51 507	0.64 408	0.66 535	0.56 533	6.89 595	0.99 551	7.55 599	12.04 600	6.68 601	8.57 603	10.69 603	9.45 600	7.59 600	6.39 592	0.49 546	0.43 557	0.48 544	0.98 581	0.49 533	0.48 547

RYNet	0.72 468	0.35 440	0.64 408	0.53 482	0.67 545	1.31 528	0.67 496	1.20 476	1.18 499	1.05 487	0.87 318	1.27 495	0.93 502	0.93 460	1.27 533	0.22 400	0.16 377	0.26 453	0.23 439	0.40 509	0.39 518

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 389	0.32 421	0.64 408	0.44 355	0.30 373	0.66 385	0.44 400	1.04 404	0.88 377	0.91 426	0.91 337	0.99 434	0.60 360	0.68 338	0.60 408	0.21 374	0.17 397	0.22 382	0.22 423	0.21 364	0.21 393
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN v2	1.65 563	0.51 507	0.65 414	0.61 521	0.49 514	1.61 548	0.70 511	1.75 564	1.56 547	4.74 598	4.91 595	6.46 597	3.31 589	1.91 558	1.11 519	0.46 540	0.42 552	0.47 539	0.46 544	0.48 531	0.46 539

ACRE	0.40 249	0.21 219	0.65 414	0.45 378	0.33 422	0.51 282	0.33 229	0.66 211	0.63 231	0.80 340	0.92 341	0.45 182	0.32 178	0.52 176	0.45 340	0.16 226	0.12 212	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.14 211

ADLNet2	0.55 403	0.25 341	0.65 414	0.47 408	0.30 373	0.83 450	0.50 433	1.05 409	0.95 424	0.80 340	0.98 372	0.99 434	0.69 415	0.77 390	0.73 444	0.20 357	0.16 377	0.17 207	0.18 327	0.21 364	0.21 393

FCDSN-DC	1.39 553	0.56 521	0.65 414	0.74 549	0.59 539	1.38 531	0.63 487	1.35 522	1.39 532	3.26 588	4.50 592	4.61 584	2.63 582	1.58 542	1.03 510	0.46 540	0.42 552	0.48 544	0.47 550	0.50 535	0.50 551
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.72 468	0.41 478	0.65 414	0.64 527	0.44 496	0.98 480	1.20 563	1.11 433	1.00 443	0.98 460	0.96 358	1.49 530	0.87 485	0.90 444	0.79 454	0.31 488	0.26 492	0.39 522	0.39 530	0.32 474	0.32 486

PSMNet_ROB	0.64 444	0.37 452	0.65 414	0.56 500	0.42 483	0.97 476	0.83 533	1.21 478	0.92 405	0.79 338	1.02 391	1.08 463	0.63 378	0.82 406	0.91 493	0.29 478	0.20 440	0.31 492	0.31 507	0.26 433	0.23 418

ISRNet	0.56 414	0.24 316	0.66 420	0.56 500	0.36 443	0.44 248	0.25 98	0.82 316	0.84 350	1.07 494	1.25 468	0.91 413	0.60 360	0.66 317	0.58 400	0.35 518	0.26 492	0.36 512	0.33 516	0.30 462	0.42 526

UNet	0.54 401	0.26 360	0.66 420	0.44 355	0.40 470	0.99 481	0.41 374	0.98 379	0.75 291	0.83 374	0.89 330	1.04 450	0.72 436	0.73 366	0.62 415	0.19 334	0.14 315	0.20 325	0.17 300	0.20 340	0.17 301

FC-DCNN	1.59 559	0.51 507	0.66 420	0.61 521	0.49 514	1.56 545	0.70 511	1.66 559	1.53 543	4.64 595	4.62 593	5.85 593	3.34 591	1.84 556	1.11 519	0.46 540	0.42 552	0.47 539	0.46 544	0.48 531	0.46 539

DRN-Test	0.66 448	0.32 421	0.66 420	0.50 444	0.39 465	1.15 511	0.61 484	1.49 542	1.01 447	1.12 505	1.08 417	1.06 456	0.69 415	0.77 390	0.94 495	0.23 417	0.17 397	0.26 453	0.25 464	0.25 426	0.21 393

IGEV-FE	0.34 155	0.18 107	0.67 424	0.39 203	0.28 329	0.30 113	0.25 98	0.74 280	0.31 60	0.62 219	0.57 184	0.54 223	0.25 91	0.53 185	0.27 143	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

PAM_32	0.46 304	0.19 145	0.67 424	0.39 203	0.24 198	0.75 417	0.27 127	0.95 369	0.34 84	0.68 269	0.44 123	1.91 551	0.65 395	0.62 277	0.26 125	0.15 173	0.10 60	0.16 167	0.15 218	0.14 137	0.13 167

IGEV_Zeroshot_test	0.34 155	0.18 107	0.67 424	0.39 203	0.28 329	0.30 113	0.25 98	0.74 280	0.31 60	0.62 219	0.57 184	0.54 223	0.25 91	0.53 185	0.27 143	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

SQANet	0.82 487	0.74 541	0.67 424	1.13 565	0.98 563	1.11 503	0.47 414	1.07 417	0.83 345	0.91 426	1.05 405	1.03 448	0.74 441	1.01 474	0.64 421	0.61 558	0.24 477	1.03 568	0.35 521	1.18 570	0.58 557

UDG	0.88 501	0.82 551	0.67 424	1.00 560	0.96 560	1.02 485	0.57 473	1.13 441	0.99 437	0.90 421	0.97 371	1.31 501	0.99 512	0.85 426	0.84 464	0.54 555	0.32 528	1.77 577	0.40 533	0.94 563	0.66 559

LL-Strereo	0.57 421	0.27 377	0.68 429	0.48 415	0.34 431	0.39 211	0.48 422	0.94 362	0.97 428	0.83 374	0.78 262	1.10 471	1.18 532	1.33 524	0.49 363	0.17 268	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.16 231	0.17 301

DDUNet	1.06 527	2.56 596	0.68 429	1.21 567	1.26 572	1.03 488	0.69 506	1.11 433	0.94 418	0.96 450	1.22 461	1.27 495	0.82 472	0.93 460	0.72 443	0.84 566	0.38 543	1.99 580	0.60 564	1.10 569	0.85 567

AF-Net	0.81 486	0.39 469	0.68 429	0.64 527	0.54 528	0.91 462	0.51 448	1.61 556	1.31 525	0.96 450	2.02 545	1.46 525	1.26 540	1.11 496	0.99 505	0.32 499	0.24 477	0.39 522	0.27 485	0.30 462	0.25 434

StereoDRNet	0.64 444	0.33 429	0.68 429	0.51 460	0.43 489	1.03 488	0.53 456	1.47 539	0.99 437	1.10 502	0.87 318	1.07 461	0.71 432	0.82 406	0.88 479	0.23 417	0.19 428	0.25 434	0.23 439	0.27 445	0.19 352

DISCO	0.70 460	0.26 360	0.68 429	0.44 355	0.31 395	1.14 509	0.51 448	1.23 491	1.23 508	0.81 353	1.05 405	1.50 531	0.85 480	1.82 555	1.03 510	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.16 250	0.24 416	0.23 418

XPNet_ROB	0.70 460	0.35 440	0.68 429	0.52 472	0.40 470	0.79 431	0.85 539	1.16 461	0.94 418	1.33 529	1.15 446	1.38 517	0.83 477	1.03 481	0.90 491	0.32 499	0.25 485	0.26 453	0.24 455	0.31 468	0.28 457

sCroCo_RVC	0.35 171	0.28 391	0.69 435	0.51 460	0.39 465	0.41 230	0.31 198	0.49 109	0.45 171	0.31 78	0.48 139	0.38 132	0.32 178	0.46 134	0.32 204	0.21 374	0.22 458	0.19 295	0.19 357	0.21 364	0.20 375

iResNetv2_ROB	0.52 383	0.27 377	0.69 435	0.38 174	0.25 230	0.62 358	0.35 266	1.17 466	1.01 447	0.99 463	1.06 411	0.88 402	0.67 405	0.66 317	0.39 295	0.19 334	0.13 281	0.15 139	0.11 95	0.18 290	0.16 281

NaN_ROB	0.69 458	0.44 487	0.69 435	0.51 460	0.33 422	0.97 476	1.06 555	1.22 486	1.19 501	1.24 523	0.96 358	1.08 463	0.78 461	1.20 506	0.67 429	0.24 429	0.30 514	0.23 404	0.24 455	0.23 403	0.25 434

LALA_ROB	0.74 471	0.43 482	0.69 435	0.54 489	0.40 470	1.01 483	0.95 547	1.21 478	1.07 478	1.22 520	1.12 428	1.56 537	0.79 463	1.04 483	0.86 469	0.33 507	0.22 458	0.35 507	0.30 499	0.35 492	0.31 482

PAM	0.46 304	0.19 145	0.70 439	0.40 241	0.26 274	0.75 417	0.33 229	0.85 325	0.34 84	0.70 284	0.46 131	1.83 546	0.63 378	0.61 269	0.26 125	0.15 173	0.10 60	0.16 167	0.14 191	0.14 137	0.13 167

rvit_stereo_0075_2	0.47 320	0.37 452	0.70 439	0.53 482	0.46 507	0.43 240	0.36 288	0.81 314	0.67 249	0.55 195	0.74 239	0.59 259	0.43 258	0.63 288	0.43 315	0.32 499	0.23 468	0.35 507	0.25 464	0.30 462	0.25 434

gwcnet-sp	0.48 332	0.23 279	0.70 439	0.40 241	0.26 274	0.81 439	0.41 374	0.89 343	0.84 350	0.91 426	0.76 247	0.66 303	0.61 366	0.66 317	0.50 365	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.18 319

scenet	0.48 332	0.23 279	0.70 439	0.40 241	0.26 274	0.81 439	0.41 374	0.89 343	0.84 350	0.91 426	0.76 247	0.66 303	0.61 366	0.66 317	0.50 365	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.18 319

ssnet	0.48 332	0.23 279	0.70 439	0.40 241	0.26 274	0.81 439	0.41 374	0.89 343	0.84 350	0.91 426	0.76 247	0.66 303	0.61 366	0.66 317	0.50 365	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.18 319

rvit_0105_4	0.41 260	0.29 403	0.71 444	0.50 444	0.29 356	0.41 230	0.41 374	0.55 140	0.73 281	0.45 158	0.48 139	0.55 228	0.44 268	0.57 220	0.36 264	0.28 471	0.26 492	0.25 434	0.22 423	0.23 403	0.18 319

DispNO	0.47 320	0.23 279	0.71 444	0.39 203	0.31 395	0.60 348	0.38 325	0.89 343	0.77 306	0.75 317	0.84 297	0.72 332	0.54 325	0.73 366	0.46 350	0.19 334	0.14 315	0.20 325	0.18 327	0.16 231	0.17 301

test-1	0.36 189	0.19 145	0.71 444	0.46 399	0.26 274	0.44 248	0.36 288	0.60 168	0.59 216	0.48 172	0.67 217	0.53 219	0.36 219	0.40 82	0.29 181	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.14 191	0.15 187	0.16 281

RGC	0.79 482	0.59 525	0.71 444	0.65 532	0.65 544	0.92 466	0.58 474	1.29 509	1.05 465	1.07 494	1.45 509	1.47 528	1.03 517	1.21 510	0.88 479	0.32 499	0.30 514	0.48 544	0.40 533	0.37 502	0.37 510

stereogan	0.80 483	0.31 417	0.71 444	0.59 513	0.50 516	1.72 555	0.48 422	1.35 522	1.37 529	1.00 468	1.46 511	1.56 537	0.95 506	1.29 520	0.84 464	0.28 471	0.29 510	0.29 483	0.25 464	0.38 506	0.38 516

DualNet (step1)	0.57 421	0.36 445	0.72 449	0.38 174	0.30 373	0.71 403	0.43 391	1.06 413	0.88 377	0.92 434	0.86 310	0.85 386	0.69 415	0.68 338	0.50 365	0.41 533	0.20 440	0.40 525	0.41 538	0.36 497	0.33 491

test_sample9	1.05 526	0.36 445	0.72 449	0.38 174	0.30 373	0.71 403	0.43 391	1.06 413	0.88 377	0.92 434	0.86 310	0.85 386	0.69 415	1.20 506	1.36 536	0.41 533	8.41 606	0.40 525	0.41 538	0.36 497	0.33 491

test_sample8	1.25 545	0.36 445	0.72 449	0.38 174	0.30 373	0.71 403	0.43 391	1.13 441	0.75 291	1.50 537	0.95 354	3.29 577	1.59 557	1.20 506	1.36 536	0.41 533	8.41 606	0.40 525	0.41 538	0.36 497	0.33 491

rvit_0105_5	0.42 267	0.31 417	0.73 452	0.50 444	0.29 356	0.44 248	0.42 384	0.61 174	0.74 288	0.51 180	0.51 156	0.60 265	0.47 282	0.57 220	0.38 289	0.27 460	0.25 485	0.25 434	0.23 439	0.22 386	0.18 319

fast-acv-ft	0.64 444	0.30 412	0.73 452	0.45 378	0.34 431	1.17 515	0.49 428	0.86 329	0.98 432	1.02 476	1.36 487	1.29 498	0.85 480	0.76 383	0.81 459	0.21 374	0.23 468	0.23 404	0.23 439	0.21 364	0.20 375

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 453	0.81 548	0.73 452	0.53 482	0.37 450	1.40 532	0.53 456	1.04 404	0.79 325	0.88 410	0.94 345	0.95 424	0.53 313	0.93 460	0.58 400	0.39 528	0.30 514	0.57 554	0.31 507	0.53 541	0.30 474

Nwc_Net	0.78 479	0.38 462	0.73 452	0.60 519	0.55 530	1.05 493	0.55 464	1.67 560	1.05 465	0.88 410	1.86 538	1.40 520	1.09 523	1.10 494	0.87 475	0.30 485	0.25 485	0.36 512	0.38 526	0.29 453	0.29 465

ETE_ROB	0.70 460	0.49 499	0.73 452	0.56 500	0.36 443	0.79 431	0.87 540	1.14 450	0.93 411	1.19 514	1.18 455	1.39 518	0.82 472	0.99 470	0.80 456	0.26 450	0.21 450	0.31 492	0.26 478	0.33 481	0.34 498

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 267	0.20 182	0.74 457	0.38 174	0.43 489	0.39 211	0.26 111	0.94 362	0.49 184	0.53 189	0.77 251	0.93 420	0.45 273	0.63 288	0.24 76	0.16 226	0.10 60	0.17 207	0.18 327	0.20 340	0.20 375

GCST	0.83 495	1.22 568	0.74 457	1.58 573	1.01 566	1.06 494	0.23 76	0.78 303	0.78 316	0.97 455	0.65 205	0.78 365	0.35 201	0.92 454	0.34 231	0.96 569	0.65 571	1.20 570	0.81 573	0.91 561	0.70 560

GMStereo_Zeroshot	0.49 351	0.44 487	0.74 457	0.49 430	0.27 305	0.56 318	0.29 156	0.73 278	0.76 299	0.86 392	0.94 345	0.91 413	0.36 219	0.74 373	0.43 315	0.26 450	0.14 315	0.26 453	0.15 218	0.36 497	0.18 319

edge stereo	0.76 473	0.38 462	0.74 457	0.52 472	0.43 489	0.80 434	0.53 456	1.28 508	1.06 472	1.28 525	1.38 495	1.81 545	1.11 525	1.08 490	0.85 468	0.33 507	0.32 528	0.41 529	0.28 491	0.32 474	0.36 505

ToySt	0.49 351	0.27 377	0.75 461	0.40 241	0.27 305	0.64 374	0.49 428	0.84 322	0.77 306	0.60 209	0.83 292	0.88 402	0.66 402	0.70 350	0.56 397	0.16 226	0.17 397	0.21 367	0.20 382	0.21 364	0.19 352

RAFT + AFF	0.53 389	0.29 403	0.75 461	0.51 460	0.32 411	0.63 367	0.60 479	1.00 385	0.91 400	0.78 334	0.87 318	0.83 380	0.58 349	0.80 400	0.47 357	0.17 268	0.20 440	0.23 404	0.22 423	0.18 290	0.18 319

ccnet	0.82 487	0.57 523	0.75 461	0.54 489	0.59 539	1.09 502	0.66 494	1.38 528	0.94 418	1.12 505	1.44 506	1.29 498	0.92 497	0.95 469	1.24 529	0.49 546	0.42 552	0.50 549	0.47 550	0.51 536	0.46 539

FAT-Stereo	0.73 470	0.33 429	0.75 461	0.49 430	0.37 450	0.71 403	0.59 477	1.36 525	1.30 524	1.03 484	1.40 496	1.59 540	1.15 528	0.87 433	0.86 469	0.28 471	0.28 505	0.28 475	0.23 439	0.28 449	0.38 516

NVstereo2D	0.60 438	0.30 412	0.75 461	0.48 415	0.43 489	0.89 459	0.48 422	1.05 409	1.15 494	0.66 260	0.86 310	0.88 402	0.70 428	0.99 470	0.65 423	0.32 499	0.15 345	0.28 475	0.20 382	0.40 509	0.36 505

rvit_105_1	0.54 401	0.40 474	0.76 466	0.58 508	0.37 450	0.59 342	0.68 501	0.70 254	0.94 418	0.82 362	0.69 220	0.73 343	0.58 349	0.78 394	0.54 390	0.32 499	0.29 510	0.31 492	0.34 518	0.23 403	0.20 375

STTStereo	0.55 403	0.37 452	0.76 466	0.44 355	0.31 395	0.60 348	0.44 400	0.96 373	0.86 363	0.99 463	0.90 334	0.96 427	0.58 349	0.71 355	0.61 412	0.25 440	0.23 468	0.26 453	0.32 513	0.24 416	0.23 418

NCC-stereo	0.78 479	0.40 474	0.76 466	0.61 521	0.67 545	0.81 439	0.69 506	1.54 551	1.11 485	0.90 421	1.36 487	1.33 509	1.16 529	1.19 504	0.88 479	0.31 488	0.30 514	0.37 517	0.48 552	0.33 481	0.33 491

Abc-Net	0.78 479	0.40 474	0.76 466	0.61 521	0.67 545	0.81 439	0.69 506	1.54 551	1.11 485	0.90 421	1.36 487	1.33 509	1.16 529	1.19 504	0.88 479	0.31 488	0.30 514	0.37 517	0.48 552	0.33 481	0.33 491
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	1.14 535	0.36 445	0.76 466	0.49 430	0.44 496	1.23 523	0.67 496	1.11 433	1.23 508	2.84 581	3.95 586	3.28 576	1.83 567	1.25 515	0.99 505	0.44 537	0.34 536	0.34 505	0.37 523	0.41 515	0.40 521

rvit_0105_3	0.47 320	0.34 434	0.77 471	0.54 489	0.31 395	0.49 275	0.47 414	0.63 188	0.79 325	0.65 247	0.59 190	0.64 285	0.50 302	0.65 309	0.39 295	0.29 478	0.27 501	0.29 483	0.28 491	0.21 364	0.20 375

CSAN	0.83 495	0.49 499	0.77 471	0.60 519	0.41 477	1.14 509	1.06 555	1.19 471	1.46 539	1.32 527	1.43 503	1.37 516	1.19 534	1.27 519	0.86 469	0.39 528	0.31 523	0.36 512	0.37 523	0.35 492	0.34 498

ARAFT	0.47 320	0.24 316	0.79 473	0.42 315	0.25 230	0.55 305	0.55 464	0.75 287	0.81 335	0.89 414	0.75 241	0.73 343	0.47 282	0.88 436	0.37 280	0.15 173	0.12 212	0.23 404	0.22 423	0.14 137	0.13 167

iResNet	0.49 351	0.29 403	0.79 473	0.42 315	0.21 109	0.61 350	0.40 359	0.82 316	0.99 437	0.87 400	1.12 428	0.69 315	0.53 313	0.78 394	0.51 375	0.15 173	0.11 154	0.14 97	0.12 126	0.17 266	0.15 235

DFGA-Net	0.45 294	0.29 403	0.80 475	0.42 315	0.32 411	0.53 294	0.35 266	0.78 303	0.89 390	0.66 260	0.75 241	0.48 198	0.39 238	0.74 373	0.60 408	0.15 173	0.13 281	0.19 295	0.18 327	0.20 340	0.17 301

PWCDC_ROB	0.89 503	0.49 499	0.80 475	0.74 549	0.40 470	1.03 488	0.39 348	1.33 517	2.35 573	1.02 476	3.77 580	0.81 378	0.92 497	1.20 506	0.90 491	0.34 513	0.22 458	0.24 421	0.20 382	0.34 487	0.29 465

PA-Net	0.67 453	0.43 482	0.83 477	0.50 444	0.53 525	0.94 468	0.68 501	1.10 427	1.14 493	0.80 340	0.88 326	0.87 397	0.77 456	1.02 479	0.88 479	0.24 429	0.41 550	0.29 483	0.44 543	0.26 433	0.34 498
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
pcwnet_v2	0.58 428	0.28 391	0.84 478	0.45 378	0.35 438	0.61 350	0.35 266	1.27 506	1.21 505	0.99 463	1.27 471	0.72 332	0.58 349	0.67 328	0.48 361	0.27 460	0.21 450	0.24 421	0.23 439	0.29 453	0.29 465

sAnonymous2	0.40 249	0.39 469	0.85 479	0.48 415	0.37 450	0.40 215	0.46 407	0.57 147	0.52 193	0.38 126	0.46 131	0.35 111	0.42 252	0.43 104	0.30 187	0.19 334	0.14 315	0.18 255	0.17 300	0.57 547	0.44 533

CroCo_RVC	0.40 249	0.39 469	0.85 479	0.48 415	0.37 450	0.40 215	0.46 407	0.57 147	0.52 193	0.38 126	0.46 131	0.35 111	0.42 252	0.43 104	0.30 187	0.19 334	0.14 315	0.18 255	0.17 300	0.57 547	0.44 533

CC-Net-ROB	0.82 487	0.96 559	0.85 479	0.58 508	0.45 500	1.27 526	0.70 511	1.17 466	1.02 450	0.83 374	1.23 465	0.90 411	0.77 456	1.06 484	0.69 433	0.46 540	0.34 536	1.71 576	0.38 526	0.59 551	0.36 505

MDST_ROB	0.91 507	0.27 377	0.85 479	0.63 526	0.41 477	2.53 567	0.71 517	1.60 554	1.13 490	2.83 580	1.73 529	0.97 429	0.69 415	1.61 543	0.73 444	0.25 440	0.22 458	0.32 498	0.28 491	0.25 426	0.24 426

FBW_ROB	0.88 501	0.50 503	0.85 479	0.55 497	0.40 470	1.17 515	0.78 527	1.50 543	1.37 529	1.33 529	1.27 471	1.48 529	1.00 515	2.57 579	0.98 504	0.25 440	0.32 528	0.45 535	0.30 499	0.34 487	0.28 457

Anonymous3	0.46 304	0.34 434	0.86 484	0.50 444	0.37 450	0.81 439	0.50 433	0.72 267	0.65 243	0.51 180	0.65 205	0.45 182	0.45 273	0.64 302	0.38 289	0.24 429	0.24 477	0.22 382	0.21 405	0.23 403	0.23 418

GANetREF_RVC	0.80 483	0.75 542	0.86 484	0.66 535	0.42 483	1.15 511	0.98 549	1.14 450	1.19 501	1.01 473	1.02 391	1.10 471	0.90 491	1.15 499	0.76 449	0.48 544	0.39 547	0.57 554	0.38 526	0.63 553	0.46 539
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
Select-FE	0.46 304	0.24 316	0.88 486	0.42 315	0.35 438	0.33 154	0.19 18	0.90 348	0.37 122	0.60 209	1.01 382	0.97 429	0.80 467	0.72 360	0.28 164	0.16 226	0.12 212	0.17 207	0.20 382	0.15 187	0.24 426

otaku	1.04 522	0.93 556	0.88 486	1.33 571	1.05 569	1.66 551	0.70 511	1.40 532	1.18 499	1.08 498	1.32 483	1.33 509	0.91 492	1.23 513	0.76 449	0.72 562	0.46 562	1.24 571	0.50 557	1.40 571	0.75 561

APVNet	0.71 464	0.37 452	0.89 488	0.56 500	0.45 500	1.18 517	0.68 501	1.41 533	0.85 358	0.81 353	1.15 446	1.04 450	0.81 468	1.10 494	1.17 525	0.26 450	0.28 505	0.32 498	0.31 507	0.29 453	0.30 474

YMNet	0.66 448	0.38 462	0.90 489	0.52 472	0.46 507	1.08 499	0.49 428	1.00 385	0.77 306	1.18 512	1.29 477	1.12 475	0.74 441	0.85 426	0.86 469	0.27 460	0.31 523	0.25 434	0.25 464	0.24 416	0.23 418

YMNet_1	0.66 448	0.38 462	0.90 489	0.52 472	0.46 507	1.08 499	0.49 428	1.00 385	0.77 306	1.18 512	1.29 477	1.12 475	0.74 441	0.85 426	0.86 469	0.27 460	0.31 523	0.25 434	0.25 464	0.24 416	0.23 418

Ntro	1.09 532	0.97 562	0.91 491	1.44 572	1.19 571	1.69 554	0.80 531	1.35 522	1.25 516	1.00 468	1.29 477	1.31 501	0.97 510	1.26 516	0.84 464	0.84 566	0.43 557	1.36 572	0.50 557	1.56 572	0.78 563

DANet	0.71 464	0.45 491	0.91 491	0.59 513	0.40 470	0.81 439	0.40 359	0.97 376	0.84 350	1.20 518	1.22 461	1.33 509	0.88 489	1.16 501	1.24 529	0.27 460	0.23 468	0.31 492	0.25 464	0.35 492	0.32 486
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Syn2CoEx	0.71 464	0.51 507	0.95 493	0.64 527	0.45 500	0.91 462	0.53 456	1.48 540	1.13 490	0.93 439	1.35 486	1.02 446	0.99 512	0.92 454	0.80 456	0.30 485	0.27 501	0.28 475	0.24 455	0.23 403	0.24 426

ELAS	1.63 562	0.61 529	0.95 493	0.68 542	0.55 530	3.01 582	1.55 582	2.39 575	2.33 572	3.64 591	3.89 584	2.75 567	2.90 586	2.15 569	2.27 568	0.52 550	0.45 560	0.50 549	0.48 552	0.54 543	0.52 553
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	0.67 453	0.72 539	0.96 495	0.70 545	0.48 512	0.62 358	0.47 414	1.08 421	1.03 455	0.94 442	0.82 286	0.93 420	0.83 477	1.33 524	0.80 456	0.31 488	0.22 458	0.29 483	0.28 491	0.44 520	0.24 426

S-Stereo	0.74 471	0.35 440	0.96 495	0.56 500	0.45 500	0.82 447	0.60 479	1.24 498	1.60 551	0.96 450	1.41 498	1.12 475	0.94 503	0.80 400	1.04 513	0.26 450	0.31 523	0.28 475	0.25 464	0.32 474	0.47 544

pmcnn	1.23 543	0.29 403	0.96 495	0.40 241	0.23 169	0.95 471	0.69 506	1.16 461	1.28 522	1.67 550	2.33 551	11.15 604	0.86 482	0.93 460	0.88 479	0.15 173	0.12 212	0.12 31	0.10 61	0.15 187	0.15 235

TCMNet	0.66 448	0.39 469	0.98 498	0.59 513	0.61 541	0.96 474	0.55 464	1.05 409	0.90 393	0.84 381	1.14 440	0.89 406	0.65 395	0.85 426	1.01 509	0.26 450	0.26 492	0.31 492	0.28 491	0.32 474	0.29 465

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 443	0.28 391	0.99 499	0.40 241	0.30 373	1.03 488	0.56 470	1.10 427	0.99 437	0.97 455	1.22 461	1.06 456	0.69 415	1.07 487	0.95 498	0.19 334	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.22 386	0.21 393

ACV-stereo	0.62 441	0.34 434	1.00 500	0.43 336	0.31 395	1.20 519	0.40 359	0.75 287	0.83 345	0.64 238	0.77 251	2.10 555	1.03 517	0.81 403	0.64 421	0.21 374	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.21 364	0.21 393

FINET	0.67 453	0.42 480	1.00 500	0.46 399	0.43 489	0.83 450	0.89 541	1.08 421	1.50 541	0.87 400	1.14 440	0.71 323	0.68 411	0.92 454	0.70 436	0.36 522	0.30 514	0.26 453	0.24 455	0.35 492	0.33 491

ELAS_RVC	1.60 560	0.61 529	1.01 502	0.70 545	0.56 533	2.00 562	1.89 591	1.96 568	2.65 576	3.33 589	3.26 572	3.03 570	3.41 592	2.49 577	2.09 561	0.52 550	0.45 560	0.50 549	0.48 552	0.54 543	0.52 553
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.95 511	0.46 493	1.04 503	0.64 527	0.48 512	2.12 563	0.64 491	1.01 394	0.87 372	1.75 553	2.82 569	1.30 500	1.64 561	1.06 484	0.96 500	0.36 522	0.29 510	0.35 507	0.25 464	0.45 524	0.42 526

anonymity	0.97 513	0.89 554	1.05 504	0.92 556	1.03 567	0.97 476	0.81 532	1.29 509	0.91 400	1.07 494	0.98 372	1.00 437	0.95 506	1.02 479	0.92 494	0.96 569	0.95 591	0.90 565	0.91 580	0.92 562	0.94 571

SANet	1.07 529	0.41 478	1.06 505	0.48 415	0.30 373	1.41 534	0.94 546	1.42 534	3.36 584	1.58 541	2.43 555	2.33 561	1.70 562	1.34 526	1.07 515	0.28 471	0.24 477	0.26 453	0.23 439	0.34 487	0.30 474

PDISCO_ROB	0.91 507	0.48 495	1.06 505	0.99 558	0.97 561	1.67 553	0.63 487	1.64 558	1.59 548	1.06 491	1.18 455	1.31 501	0.79 463	1.55 538	0.97 501	0.49 546	0.22 458	0.45 535	0.40 533	0.45 524	0.37 510

SPS-STEREO	1.25 545	0.93 556	1.06 505	1.04 563	1.03 567	1.41 534	0.91 545	1.51 546	1.19 501	2.09 564	1.83 535	1.94 552	1.39 545	1.62 544	1.39 539	0.97 571	0.94 590	0.90 565	0.89 576	0.96 565	0.96 574
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Replicate-Monster	0.26 79	0.15 34	1.07 508	0.30 9	0.17 21	0.38 203	0.19 18	0.43 86	0.39 139	0.23 27	0.21 16	0.23 44	0.21 48	0.45 119	0.19 5	0.11 26	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.09 1	0.14 211

PSMNet-RUCA	0.76 473	0.75 542	1.08 509	1.01 561	0.90 555	0.69 393	0.50 433	1.11 433	1.03 455	0.78 334	1.11 424	0.80 375	0.72 436	0.88 436	0.63 418	0.53 554	0.27 501	0.76 560	0.46 544	0.66 555	0.47 544

ACVNet-4b	1.35 550	1.31 571	1.10 510	1.90 581	1.59 575	1.92 559	0.77 525	1.52 549	1.62 552	1.05 487	1.60 522	2.11 556	0.94 503	1.64 547	0.77 453	1.30 580	0.35 538	2.03 584	0.67 567	1.88 582	0.84 566

GwcNet	0.69 458	0.36 445	1.10 510	0.51 460	0.42 483	1.08 499	0.50 433	1.21 478	1.16 495	1.00 468	1.37 490	1.06 456	0.79 463	0.92 454	0.94 495	0.25 440	0.24 477	0.24 421	0.22 423	0.23 403	0.26 440

FADNet	0.61 440	0.51 507	1.10 510	0.45 378	0.44 496	0.65 382	0.41 374	1.19 471	1.05 465	0.70 284	0.84 297	0.98 433	0.66 402	0.82 406	0.50 365	0.29 478	0.30 514	0.27 467	0.30 499	0.46 527	0.35 503

ACVNet_1	1.46 555	1.33 572	1.12 513	1.91 582	1.62 576	1.83 558	0.98 549	2.00 570	1.85 560	1.39 532	1.53 517	2.32 560	1.53 552	1.34 526	1.11 519	1.30 580	0.50 564	2.06 586	0.58 563	1.93 584	0.95 573

NVStereoNet_ROB	1.24 544	0.90 555	1.13 514	0.86 553	0.88 554	1.11 503	0.99 551	1.42 534	1.53 543	1.59 543	2.48 556	2.24 558	1.53 552	1.96 562	1.30 534	0.76 564	0.70 572	0.78 561	1.00 582	0.71 558	0.88 569
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FADNet-RVC	0.60 438	0.53 518	1.14 515	0.46 399	0.39 465	0.61 350	0.39 348	1.12 439	0.87 372	0.70 284	0.84 297	1.04 450	0.55 331	0.94 467	0.69 433	0.26 450	0.25 485	0.28 475	0.28 491	0.31 468	0.31 482

WAO-6	2.04 573	1.50 577	1.16 516	1.70 575	1.67 580	2.69 569	1.44 580	3.06 581	3.63 588	1.98 561	3.27 573	3.54 582	2.07 574	2.36 574	2.22 565	1.31 582	0.91 586	2.04 585	1.22 592	1.73 576	1.27 588

IMH-64-1	1.86 565	1.62 581	1.16 516	2.20 585	1.89 585	2.33 565	1.30 570	2.89 579	2.29 570	1.66 548	2.80 567	2.49 563	1.61 558	2.10 566	1.78 552	1.60 585	0.74 575	2.43 590	1.02 583	2.12 585	1.17 584

IMH-64	1.86 565	1.62 581	1.16 516	2.20 585	1.89 585	2.33 565	1.30 570	2.89 579	2.29 570	1.66 548	2.80 567	2.49 563	1.61 558	2.10 566	1.78 552	1.60 585	0.74 575	2.43 590	1.02 583	2.12 585	1.17 584

FADNet-RVC-Resample	0.56 414	0.33 429	1.16 516	0.49 430	0.34 431	0.71 403	0.43 391	1.01 394	0.93 411	0.82 362	0.87 318	0.74 349	0.67 405	0.73 366	0.45 340	0.18 302	0.18 414	0.26 453	0.27 485	0.26 433	0.27 450

STTRV1_RVC	0.82 487	0.59 525	1.16 516	0.67 538	0.81 552	1.11 503	0.63 487	1.30 512	1.11 485	0.98 460	1.33 484	1.08 463	0.95 506	1.26 516	0.87 475	0.55 556	0.25 485	0.43 531	0.39 530	0.58 550	0.40 521

FADNet_RVC	0.55 403	0.37 452	1.17 521	0.44 355	0.31 395	0.56 318	0.34 242	1.06 413	0.88 377	0.67 263	0.90 334	0.61 270	0.65 395	0.93 460	0.70 436	0.21 374	0.18 414	0.26 453	0.23 439	0.31 468	0.28 457

SHD	0.93 510	0.50 503	1.18 522	0.59 513	0.46 507	0.97 476	0.48 422	1.70 562	2.15 565	1.58 541	1.37 490	1.42 522	1.19 534	1.31 522	1.60 544	0.31 488	0.26 492	0.32 498	0.33 516	0.40 509	0.42 526

NLCSM	0.82 487	0.52 514	1.19 523	0.58 508	0.73 551	0.92 466	0.78 527	1.75 564	0.87 372	0.92 434	1.86 538	1.40 520	0.74 441	1.52 536	1.09 517	0.27 460	0.23 468	0.26 453	0.30 499	0.26 433	0.28 457

RainbowNet	1.35 550	1.49 576	1.19 523	1.88 580	1.45 573	1.48 540	1.07 557	1.61 556	1.55 545	1.20 518	1.59 521	1.54 535	1.13 526	1.34 526	0.97 501	1.36 583	0.70 572	1.82 578	0.79 572	1.71 575	1.07 580

SAMSARA	1.07 529	0.65 534	1.19 523	1.06 564	0.90 555	1.76 557	1.76 588	1.46 538	1.44 537	1.51 538	1.16 451	2.00 554	1.14 527	1.48 535	1.31 535	0.39 528	0.44 559	0.35 507	0.38 526	0.49 533	0.49 550

MFMNet_re	1.14 535	0.97 562	1.19 523	0.99 558	0.95 559	1.25 525	1.22 566	1.39 529	1.55 545	1.69 551	1.67 527	1.21 488	1.53 552	1.12 497	0.99 505	0.87 568	0.75 579	0.79 562	0.75 570	0.90 560	0.94 571

IMH	2.04 573	1.62 581	1.20 527	2.20 585	1.89 585	2.91 581	1.30 570	3.11 582	3.03 580	1.81 555	3.35 577	3.03 570	1.90 568	2.48 576	1.80 554	1.66 588	0.77 581	2.45 592	1.04 586	2.15 587	1.19 587

RTSC	0.87 499	0.48 495	1.23 528	0.52 472	0.37 450	1.13 508	0.50 433	1.34 519	1.79 557	1.51 538	1.24 466	1.12 475	0.81 468	1.62 544	2.16 562	0.25 440	0.19 428	0.23 404	0.24 455	0.30 462	0.31 482

Consistency-Raft	1.01 517	0.81 548	1.24 529	0.84 552	0.97 561	0.81 439	0.84 536	1.30 512	1.59 548	1.05 487	1.68 528	1.12 475	0.91 492	0.92 454	1.11 519	0.65 559	0.74 575	0.79 562	0.90 577	1.06 568	0.79 565

SGM+DAISY	1.35 550	0.94 558	1.25 530	0.96 557	1.00 565	1.52 543	1.02 554	1.34 519	1.21 505	2.64 576	2.65 564	2.44 562	1.56 555	1.64 547	1.26 531	0.97 571	0.95 591	0.90 565	0.90 577	0.94 563	0.96 574

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 332	0.21 219	1.26 531	0.39 203	0.51 520	0.28 88	0.30 172	1.25 502	0.44 162	0.68 269	1.11 424	0.86 391	0.33 190	0.67 328	0.27 143	0.15 173	0.11 154	0.17 207	0.20 382	0.22 386	0.24 426

PVD	1.28 547	0.67 537	1.28 532	0.74 549	0.62 542	1.50 541	0.84 536	1.99 569	2.96 579	2.18 567	2.36 554	1.85 549	1.95 571	1.92 559	1.94 557	0.39 528	0.36 540	0.49 547	0.37 523	0.51 536	0.64 558

PWC_ROB	0.87 499	0.52 514	1.28 532	0.50 444	0.32 411	0.91 462	0.37 303	1.36 525	1.46 539	1.61 544	2.59 562	1.16 486	1.01 516	1.34 526	1.40 540	0.25 440	0.18 414	0.28 475	0.20 382	0.29 453	0.28 457

DGSMNet	0.76 473	0.55 520	1.29 534	0.58 508	0.62 542	0.94 468	0.70 511	1.26 504	1.11 485	0.83 374	1.24 466	1.00 437	0.71 432	1.03 481	0.81 459	0.34 513	0.29 510	0.41 529	0.40 533	0.57 547	0.55 556

z-ln-s-r	0.66 448	0.36 445	1.30 535	0.39 203	0.26 274	0.57 323	0.63 487	0.80 310	1.03 455	0.80 340	1.43 503	0.91 413	0.76 449	1.08 490	1.87 556	0.16 226	0.12 212	0.17 207	0.14 191	0.20 340	0.16 281

CBFPSM	0.59 435	0.22 258	1.31 536	0.38 174	0.27 305	1.12 507	0.65 492	0.79 307	0.82 340	0.80 340	0.81 282	1.35 515	0.87 485	0.67 328	0.76 449	0.16 226	0.15 345	0.15 139	0.16 250	0.17 266	0.22 411

XQC	0.89 503	0.65 534	1.31 536	0.67 538	0.52 524	1.22 521	0.68 501	1.26 504	1.52 542	1.14 508	1.11 424	1.28 497	1.04 519	1.40 534	1.77 550	0.38 526	0.24 477	0.37 517	0.31 507	0.53 541	0.47 544

MSAF-DinoV2	1.04 522	0.38 462	1.32 538	0.54 489	0.29 356	0.89 459	0.72 519	1.52 549	1.24 510	1.05 487	1.41 498	2.98 569	1.49 551	2.74 580	2.83 573	0.22 400	0.14 315	0.20 325	0.22 423	0.32 474	0.32 486

ADCRef	0.80 483	0.43 482	1.32 538	0.50 444	0.45 500	1.07 495	0.51 448	1.07 417	0.98 432	1.17 510	1.42 500	0.87 397	0.91 492	0.85 426	3.19 575	0.18 302	0.16 377	0.23 404	0.23 439	0.22 386	0.21 393

Wz-Net-MNSev	0.76 473	0.40 474	1.34 540	0.50 444	0.40 470	1.44 538	0.83 533	1.15 454	1.16 495	1.25 524	1.20 460	1.13 481	0.81 468	1.16 501	1.00 508	0.22 400	0.19 428	0.24 421	0.23 439	0.28 449	0.26 440

WAO-8	2.92 580	1.55 579	1.35 541	1.79 577	1.63 578	5.23 591	1.22 566	4.58 594	12.56 602	2.84 581	4.07 588	4.83 587	2.72 584	3.49 585	2.25 566	1.27 577	0.91 586	1.99 580	1.15 590	1.86 579	1.15 582

WAO-7	1.90 567	1.20 567	1.35 541	1.27 569	1.06 570	2.84 575	1.56 583	3.23 584	3.06 582	2.23 569	3.33 576	3.17 574	2.28 576	3.12 581	2.21 563	1.02 573	0.91 586	1.06 569	1.03 585	1.04 567	0.97 577

Venus	2.92 580	1.55 579	1.35 541	1.79 577	1.63 578	5.23 591	1.22 566	4.58 594	12.56 602	2.84 581	4.06 587	4.83 587	2.72 584	3.49 585	2.25 566	1.27 577	0.91 586	1.99 580	1.15 590	1.86 579	1.15 582

ADCL	1.04 522	0.38 462	1.35 541	0.50 444	0.39 465	1.61 548	0.89 541	1.29 509	1.39 532	1.29 526	1.50 513	1.24 491	1.24 537	1.37 532	4.87 587	0.21 374	0.19 428	0.25 434	0.25 464	0.29 453	0.27 450

LVE	2.12 575	1.44 574	1.36 545	1.99 583	1.78 582	2.75 571	1.79 589	2.82 578	3.95 590	1.90 559	4.33 590	3.52 581	1.81 564	2.24 572	1.74 548	1.74 589	0.87 584	2.06 586	1.13 588	1.91 583	1.35 590

Dean	1.98 569	1.36 573	1.36 545	2.12 584	1.81 584	2.74 570	1.36 575	3.37 588	3.80 589	2.08 563	3.32 575	3.21 575	1.82 565	1.71 551	1.67 545	1.27 577	0.77 581	1.99 580	0.90 577	1.86 579	1.03 579

Wz-Net-LNSev	0.71 464	0.51 507	1.36 545	0.50 444	0.41 477	1.15 511	0.69 506	1.21 478	1.07 478	1.02 476	1.12 428	1.08 463	0.87 485	0.89 442	0.89 489	0.24 429	0.22 458	0.21 367	0.19 357	0.26 433	0.26 440

ACVNet_2	1.65 563	1.27 570	1.41 548	1.75 576	1.62 576	2.22 564	1.20 563	2.30 574	2.62 575	1.78 554	2.56 559	3.03 570	1.61 558	1.54 537	1.12 523	1.06 574	0.58 569	1.82 578	0.70 569	1.82 578	0.96 574

TorneroNet-64	3.44 583	1.86 585	1.42 549	2.58 593	2.28 591	6.87 594	1.68 585	4.70 596	12.03 599	2.31 571	5.59 599	8.25 599	2.55 581	3.97 590	2.73 571	1.81 590	0.74 575	2.57 594	1.07 587	2.35 589	1.44 591

MonStereo1	1.98 569	1.48 575	1.43 550	1.81 579	1.69 581	2.88 578	0.78 527	2.47 576	3.47 585	2.20 568	4.36 591	3.39 579	2.50 579	2.18 570	1.58 543	1.19 576	0.54 565	1.65 575	0.87 575	1.78 577	1.29 589

SDNR	0.86 498	0.37 452	1.47 551	0.40 241	0.38 459	3.38 584	0.33 229	0.90 348	0.98 432	0.99 463	2.09 548	0.59 259	0.71 432	1.29 520	0.70 436	0.51 549	0.56 567	0.36 512	0.26 478	0.43 519	0.46 539

TorneroNet	4.53 593	1.89 586	1.48 552	2.55 591	2.27 590	13.78 604	1.69 586	4.84 598	23.73 616	2.89 584	7.70 602	7.06 598	2.69 583	4.26 592	3.42 578	1.84 591	0.77 581	2.68 596	1.13 588	2.42 590	1.47 592

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 520	0.57 523	1.51 553	0.67 538	0.50 516	2.57 568	1.66 584	1.20 476	1.43 535	1.38 531	1.57 520	1.33 509	0.92 497	1.64 547	0.88 479	0.37 525	0.39 547	0.46 538	0.60 564	0.41 515	0.40 521

ADCP+	1.06 527	0.35 440	1.51 553	0.49 430	0.51 520	1.45 539	0.55 464	1.25 502	1.03 455	1.16 509	1.15 446	1.10 471	1.07 522	1.56 540	6.75 594	0.19 334	0.16 377	0.23 404	0.21 405	0.28 449	0.21 393

KSHMR	2.57 577	1.93 587	1.69 555	2.63 594	2.42 593	2.86 577	2.07 592	3.27 586	6.50 594	2.49 575	3.36 578	3.41 580	1.92 569	2.49 577	1.94 557	2.13 594	1.40 596	2.79 599	1.50 595	2.73 593	1.77 593

PASM	0.90 506	0.64 533	1.69 555	0.69 544	0.69 548	0.78 428	0.84 536	1.03 401	1.26 519	1.19 514	1.15 446	1.31 501	0.98 511	1.24 514	1.03 510	0.52 550	0.56 567	0.59 557	0.66 566	0.56 545	0.54 555

z-mn7	1.00 516	0.50 503	1.70 557	0.53 482	0.36 443	1.75 556	0.71 517	1.22 486	2.28 569	0.96 450	2.54 558	1.42 522	0.95 506	2.19 571	1.54 542	0.22 400	0.19 428	0.21 367	0.20 382	0.27 445	0.25 434

ktn	2.98 582	2.25 591	1.73 558	2.84 595	2.53 596	3.76 588	2.15 593	3.70 590	5.47 593	2.75 578	5.17 598	5.94 594	2.48 578	3.23 582	2.46 569	2.34 598	1.44 597	2.78 598	2.03 598	2.45 591	2.01 596

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 548	0.87 553	1.76 559	0.86 553	0.56 533	4.29 589	1.79 589	1.50 543	1.98 562	1.61 544	1.85 537	1.84 547	1.41 546	1.89 557	1.36 536	0.48 544	0.40 549	0.56 553	0.57 562	0.69 556	0.48 547

notaker	2.76 578	2.29 592	1.80 560	2.96 596	2.58 597	2.90 580	1.75 587	3.24 585	3.05 581	2.78 579	4.24 589	6.15 596	2.51 580	3.34 583	2.75 572	2.31 596	1.18 594	3.00 600	1.65 596	2.84 596	1.97 594

aanetorigin	0.83 495	0.56 521	1.87 561	0.49 430	0.38 459	0.56 318	0.66 494	0.70 254	1.00 443	2.42 573	2.02 545	1.31 501	1.18 532	0.93 460	1.13 524	0.20 357	0.18 414	0.20 325	0.19 357	0.27 445	0.30 474

DPSNet	0.99 515	0.42 480	1.88 562	0.53 482	0.41 477	1.59 547	1.26 569	2.21 573	1.43 535	1.10 502	1.11 424	1.46 525	1.95 571	1.34 526	1.26 531	0.34 513	0.25 485	0.25 434	0.21 405	0.46 527	0.37 510

MFN_U_SF_RVC	1.09 532	0.59 525	1.97 563	0.67 538	0.44 496	1.93 560	0.60 479	1.85 566	1.36 527	1.61 544	1.54 518	1.95 553	1.37 544	1.64 547	1.73 547	0.40 532	0.37 541	0.45 535	0.48 552	0.44 520	0.44 533

psmorigin	0.82 487	0.51 507	2.09 564	0.49 430	0.41 477	0.85 454	0.50 433	1.04 404	0.88 377	1.45 534	1.43 503	1.50 531	1.06 520	1.22 512	0.97 501	0.31 488	0.32 528	0.27 467	0.27 485	0.33 481	0.42 526

Wz-Net-SNSev	0.91 507	0.73 540	2.13 565	0.56 500	0.45 500	0.95 471	1.13 560	1.34 519	1.24 510	1.02 476	1.30 480	1.46 525	0.86 482	1.81 554	1.50 541	0.25 440	0.23 468	0.25 434	0.26 478	0.32 474	0.29 465

iinet-f	0.67 453	0.26 360	2.15 566	0.39 203	0.31 395	1.19 518	0.56 470	0.84 322	0.84 350	0.80 340	1.17 453	1.05 454	0.84 479	0.71 355	1.21 528	0.20 357	0.18 414	0.17 207	0.15 218	0.20 340	0.20 375

ADCMid	1.14 535	0.52 514	2.23 567	0.53 482	0.43 489	1.07 495	0.75 523	1.23 491	1.05 465	2.15 566	1.44 506	1.50 531	1.43 548	1.56 540	5.01 588	0.26 450	0.24 477	0.29 483	0.31 507	0.37 502	0.33 491

w-ln-seven-2	0.76 473	0.43 482	2.32 568	0.52 472	0.38 459	0.90 461	0.65 492	1.11 433	1.12 489	1.19 514	1.28 473	1.09 467	0.99 512	1.07 487	0.87 475	0.20 357	0.19 428	0.23 404	0.22 423	0.26 433	0.22 411

AnyNet_C32	1.16 539	0.62 532	2.40 569	0.57 506	0.55 530	1.41 534	1.34 574	1.18 469	1.24 510	1.49 535	1.42 500	1.39 518	1.20 536	1.55 538	4.82 586	0.29 478	0.28 505	0.29 483	0.34 518	0.38 506	0.42 526

w-ln-seven	0.96 512	0.48 495	2.41 570	0.54 489	0.50 516	1.41 534	0.70 511	1.67 560	1.81 558	1.49 535	1.50 513	1.26 493	0.87 485	1.15 499	1.80 554	0.23 417	0.21 450	0.25 434	0.25 464	0.31 468	0.26 440

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 414	3.08 599	2.43 571	0.31 22	0.18 37	0.29 100	0.20 29	0.37 40	0.32 73	0.28 61	0.24 33	0.18 13	0.18 22	0.31 19	0.22 35	1.09 575	0.08 2	0.17 207	0.16 250	0.14 137	0.97 577

ADCPNet	1.03 521	0.48 495	2.70 572	0.54 489	0.42 483	1.40 532	0.75 523	1.13 441	1.07 478	1.22 520	1.42 500	1.68 542	1.09 523	1.36 531	3.45 579	0.30 485	0.28 505	0.29 483	0.32 513	0.37 502	0.35 503

LE_ROB	4.42 592	0.24 316	2.75 573	0.42 315	0.23 169	1.57 546	0.90 544	1.71 563	17.88 611	16.56 613	4.88 594	5.17 591	18.85 613	1.63 546	14.62 603	0.17 268	0.14 315	0.16 167	0.16 250	0.19 324	0.17 301

DispFullNet	1.60 560	2.63 597	2.75 573	2.56 592	1.79 583	1.24 524	0.47 414	1.37 527	1.45 538	1.87 556	1.50 513	1.55 536	2.46 577	2.04 565	1.04 513	0.59 557	0.18 414	2.32 589	0.68 568	2.29 588	1.14 581

PWCK	1.92 568	1.66 584	3.12 575	1.65 574	0.91 557	2.84 575	2.26 594	2.10 571	2.41 574	2.36 572	2.31 549	2.22 557	1.82 565	3.43 584	2.03 560	1.61 587	0.71 574	1.51 573	0.82 574	1.69 574	0.91 570

zh-sn7	1.09 532	0.75 542	3.23 576	0.57 506	0.42 483	1.11 503	0.89 541	1.19 471	1.27 520	1.41 533	1.98 543	1.25 492	1.47 550	1.99 563	2.62 570	0.26 450	0.26 492	0.26 453	0.27 485	0.35 492	0.30 474

ADCS	1.51 557	0.61 529	3.42 577	0.59 513	0.51 520	1.27 526	1.08 558	1.59 553	1.81 558	1.91 560	1.66 525	1.51 534	1.42 547	1.94 561	8.60 596	0.33 507	0.32 528	0.33 503	0.36 522	0.44 520	0.42 526

DeepPrunerF	0.89 503	0.52 514	3.43 578	0.68 542	0.81 552	0.72 410	0.72 519	1.22 486	1.99 563	0.93 439	1.01 382	0.87 397	0.86 482	1.08 490	0.95 498	0.34 513	0.28 505	0.43 531	0.39 530	0.30 462	0.32 486

MADNet++	4.03 588	2.70 598	3.44 579	3.72 601	3.44 600	4.44 590	3.52 599	3.95 592	3.61 587	4.46 593	4.98 596	4.10 583	4.58 596	7.00 598	5.89 590	3.74 600	3.67 603	3.27 602	2.71 601	3.70 601	3.66 602

UNDER WATER	3.46 584	2.07 590	3.64 580	3.09 597	2.48 594	3.75 587	2.42 596	3.31 587	13.77 604	2.90 585	2.95 570	5.84 592	3.69 593	3.69 587	3.48 580	2.07 593	1.11 593	2.70 597	1.40 593	2.84 596	1.98 595

UNDER WATER-64	3.53 585	2.01 588	3.94 581	3.22 599	2.49 595	5.41 593	2.60 597	3.43 589	12.41 601	3.03 586	2.68 565	6.07 595	4.04 594	3.79 589	3.33 576	2.02 592	1.24 595	2.63 595	1.46 594	2.78 594	2.08 597

zh-mn7	1.08 531	0.65 534	4.00 582	0.52 472	0.38 459	1.16 514	0.62 486	1.15 454	1.77 556	1.74 552	2.31 549	1.17 487	0.91 492	2.10 566	1.77 550	0.24 429	0.21 450	0.22 382	0.22 423	0.25 426	0.28 457

WZ-Net	1.19 541	0.59 525	4.07 583	0.62 525	0.51 520	1.34 529	1.31 573	1.32 515	1.74 555	1.53 540	1.65 523	1.74 544	1.28 541	2.25 573	2.01 559	0.27 460	0.21 450	0.23 404	0.25 464	0.40 509	0.39 518

HanzoNet	6.76 598	2.45 594	4.22 584	3.19 598	2.94 599	3.62 586	2.28 595	4.79 597	7.20 595	14.00 609	13.19 608	17.49 610	22.30 614	13.25 605	6.19 591	4.20 602	1.93 599	3.10 601	2.56 600	3.35 598	2.88 601

Wz-Net-TNSev	1.14 535	1.06 565	4.32 585	0.49 430	0.42 483	1.51 542	1.11 559	1.48 540	1.40 534	1.22 520	1.26 470	1.58 539	1.43 548	1.76 552	1.70 546	0.32 499	0.31 523	0.26 453	0.30 499	0.41 515	0.41 525

SuperB	1.04 522	0.37 452	4.81 586	0.43 336	0.31 395	0.99 481	0.46 407	1.02 397	2.09 564	1.09 500	1.09 421	0.75 351	0.81 468	1.06 484	1.76 549	0.19 334	0.15 345	0.17 207	0.15 218	2.82 595	0.26 440

tt	6.20 596	0.20 182	5.89 587	3.55 600	2.07 588	11.26 600	19.21 605	11.74 604	5.46 592	2.69 577	2.04 547	4.87 590	6.25 598	3.70 588	7.09 595	8.32 608	11.17 613	4.93 604	5.41 607	5.74 603	2.37 598

EDNetEfficient	1.46 555	0.80 547	6.12 588	0.47 408	0.39 465	0.69 393	0.83 533	0.90 348	2.77 578	3.50 590	1.96 542	1.66 541	2.03 573	1.26 516	4.18 584	0.21 374	0.18 414	0.21 367	0.20 382	0.41 515	0.39 518

JetBlue	2.78 579	1.26 569	7.04 589	1.16 566	1.48 574	8.00 597	6.02 601	2.60 577	1.92 561	2.12 565	2.64 563	3.34 578	3.05 588	6.49 596	3.39 577	0.78 565	0.76 580	0.75 559	0.76 571	0.97 566	1.18 586

AnyNet_C01	1.56 558	1.05 564	7.45 590	0.64 527	0.54 528	1.99 561	1.38 576	1.43 536	1.36 527	1.63 547	1.92 540	1.84 547	1.33 543	2.40 575	4.03 581	0.33 507	0.32 528	0.32 498	0.34 518	0.44 520	0.45 537

DPSimNet_ROB	3.58 586	2.45 594	8.57 591	2.53 590	2.37 592	2.88 578	3.77 600	3.14 583	3.23 583	4.71 597	3.86 583	4.68 585	4.87 597	4.07 591	5.62 589	2.33 597	2.33 600	2.47 593	2.52 599	2.51 592	2.64 599

TCMNet-wrong-test	8.97 599	10.42 605	8.74 592	19.56 607	17.61 606	12.53 603	9.01 603	13.59 606	2.18 566	4.64 595	5.11 597	14.63 606	11.09 603	7.19 599	9.73 597	5.56 607	0.89 585	3.77 603	3.11 602	10.34 607	9.80 606

LSM	4.74 594	0.77 545	10.16 593	0.70 545	56.56 619	1.02 485	1.00 553	1.24 498	1.62 552	2.04 562	2.34 552	1.33 509	1.17 531	1.38 533	1.09 517	0.33 507	0.49 563	0.39 522	0.46 544	0.51 536	10.09 607

MADNet+	2.23 576	2.43 593	10.85 594	1.22 568	0.91 557	2.76 572	1.40 577	2.12 572	1.67 554	1.32 527	1.74 531	1.86 550	1.74 563	6.25 595	4.41 585	0.65 559	0.64 570	0.58 556	0.54 561	0.80 559	0.76 562

RTS	1.98 569	0.96 559	11.36 595	0.65 532	0.57 536	2.77 573	1.40 577	1.39 529	2.26 567	1.89 557	2.56 559	1.32 506	1.25 538	5.20 593	4.05 582	0.31 488	0.22 458	0.29 483	0.29 497	0.40 509	0.37 510

RTSA	1.98 569	0.96 559	11.36 595	0.65 532	0.57 536	2.77 573	1.40 577	1.39 529	2.26 567	1.89 557	2.56 559	1.32 506	1.25 538	5.20 593	4.05 582	0.31 488	0.22 458	0.29 483	0.29 497	0.40 509	0.37 510

PML	40.80 624	29.24 613	11.87 597	7.20 603	14.47 602	92.13 626	213.69 628	7.63 600	23.35 615	74.72 627	190.14 628	50.17 626	26.15 616	21.39 610	12.70 601	8.76 609	2.92 601	8.45 609	3.25 603	13.26 608	4.42 603

JetRed	5.27 595	5.84 601	12.81 598	2.36 589	2.83 598	12.23 602	10.50 604	4.46 593	3.60 586	3.86 592	3.83 582	4.85 589	4.18 595	6.78 597	11.96 600	2.17 595	2.96 602	2.18 588	1.97 597	3.38 599	2.68 600

ASD4	9.96 601	8.86 604	17.78 599	7.17 602	9.80 601	16.08 605	28.92 609	9.77 603	8.20 597	7.02 602	7.08 601	8.47 600	9.57 601	11.17 604	20.26 606	4.12 601	4.14 604	5.57 608	4.74 604	5.53 602	4.90 604

USTest	12.99 604	14.18 606	20.00 600	16.24 606	14.97 603	20.80 607	31.95 612	16.20 609	10.91 598	8.79 604	9.48 604	13.94 605	10.50 602	16.11 606	21.44 608	3.17 599	4.82 605	5.08 605	5.36 606	8.81 606	7.13 605

DGTPSM_ROB	12.07 602	8.00 602	20.99 601	8.93 604	16.78 604	10.67 598	30.87 610	9.01 601	15.16 606	6.50 599	15.41 612	9.04 601	14.85 605	9.25 601	21.67 609	4.57 603	8.57 608	5.08 605	9.28 608	5.90 604	10.95 608

DPSMNet_ROB	12.08 603	8.00 602	21.00 602	8.97 605	16.79 605	10.67 598	30.89 611	9.02 602	15.17 607	6.51 600	15.41 612	9.04 601	14.85 605	9.27 602	21.67 609	4.58 604	8.57 608	5.09 607	9.29 609	5.90 604	10.95 608

LRCNet_RVC	21.24 610	31.15 614	21.41 603	28.98 612	23.82 610	3.13 583	0.60 479	20.96 614	1.59 548	25.58 614	28.15 618	21.99 615	14.79 604	21.94 614	16.41 604	28.89 623	14.87 614	33.53 619	31.28 619	29.51 620	26.16 618

Anonymous_1	33.25 612	18.26 607	23.92 604	20.54 608	21.28 609	25.59 609	35.94 613	22.01 617	15.57 608	13.33 606	13.49 609	18.08 611	15.29 607	20.36 607	24.60 611	16.28 616	8.84 610	66.59 623	118.00 625	155.73 628	11.23 610

xxxxx1	36.64 618	19.51 610	24.21 605	61.66 621	64.63 622	27.28 613	40.10 616	20.25 610	18.63 612	14.07 610	12.97 605	17.26 607	17.36 610	21.70 611	27.93 614	13.18 613	18.50 616	111.26 626	133.37 626	29.24 617	39.73 620

tt_ll	36.64 618	19.51 610	24.21 605	61.66 621	64.63 622	27.28 613	40.10 616	20.25 610	18.63 612	14.07 610	12.97 605	17.26 607	17.36 610	21.70 611	27.93 614	13.18 613	18.50 616	111.26 626	133.37 626	29.24 617	39.73 620

ff	36.64 618	19.51 610	24.21 605	61.66 621	64.63 622	27.28 613	40.10 616	20.25 610	18.63 612	14.07 610	12.97 605	17.26 607	17.36 610	21.70 611	27.93 614	13.18 613	18.50 616	111.26 626	133.37 626	29.24 617	39.73 620

DPSM_ROB	17.78 606	18.63 608	24.31 608	20.90 609	19.47 607	25.97 610	36.21 614	21.23 615	16.24 609	13.38 607	14.06 610	19.18 613	16.30 608	20.78 608	25.67 612	9.38 610	9.23 611	9.49 610	9.82 610	13.51 609	11.91 611

DPSM	17.78 606	18.63 608	24.31 608	20.90 609	19.47 607	25.97 610	36.21 614	21.23 615	16.24 609	13.38 607	14.06 610	19.18 613	16.30 608	20.78 608	25.67 612	9.38 610	9.23 611	9.49 610	9.82 610	13.51 609	11.91 611

HaxPig	31.96 611	37.24 617	34.27 610	24.37 611	24.88 611	18.26 606	19.86 606	20.64 613	28.52 617	35.97 622	38.75 622	25.57 616	28.72 617	33.88 616	34.39 617	35.94 624	38.87 624	37.80 620	40.48 622	39.68 621	41.15 623

DLNR_Zeroshot_test	20.09 609	36.28 615	38.04 611	169.85 626	61.80 621	0.23 25	0.20 29	13.88 607	0.37 122	0.44 155	0.66 212	0.43 173	0.21 48	0.62 277	0.28 164	5.46 606	0.10 60	0.15 139	0.11 95	72.60 624	0.11 77

DLNR-FE	20.05 608	36.38 616	38.08 612	170.06 627	60.08 620	0.23 25	0.20 29	14.13 608	0.36 106	0.44 155	0.66 212	0.43 173	0.21 48	0.63 288	0.28 164	5.38 605	0.10 60	0.15 139	0.11 95	73.09 625	0.11 77

AVERAGE_ROB	37.58 622	40.13 624	40.15 613	34.81 614	33.82 613	28.55 616	25.10 608	32.02 619	34.06 625	41.28 625	40.66 623	34.46 618	34.81 625	39.18 618	37.57 619	42.78 625	43.44 625	43.82 621	43.03 623	40.47 622	41.51 624

MEDIAN_ROB	37.38 621	40.85 625	40.60 614	32.31 613	31.85 612	27.20 612	24.55 607	29.10 618	33.19 624	42.09 626	41.76 624	33.35 617	34.39 624	39.78 619	37.07 618	43.64 626	44.10 626	44.12 622	43.40 624	41.51 623	42.76 625

RSGM-EC	74.81 625	63.03 626	41.60 615	97.74 624	92.11 626	74.93 624	114.81 625	53.77 626	38.96 626	39.88 623	48.98 625	90.73 627	64.81 626	139.63 626	128.53 626	93.27 627	53.96 627	95.12 624	38.31 620	81.45 626	44.63 626

acva	74.81 625	63.03 626	41.60 615	97.74 624	92.11 626	74.93 624	114.81 625	53.77 626	38.96 626	39.88 623	48.98 625	90.73 627	64.81 626	139.63 626	128.53 626	93.27 627	53.96 627	95.12 624	38.31 620	81.45 626	44.63 626

LSM0	38.95 623	37.60 623	48.58 617	43.57 620	91.06 625	52.57 623	72.57 619	43.17 625	32.63 622	26.97 620	27.97 617	38.65 622	32.94 621	41.86 625	51.78 625	18.89 622	18.41 615	19.13 612	19.63 613	27.29 616	33.77 619

RAFT-FEzeroshot	35.73 613	37.45 619	48.67 618	42.23 617	39.22 615	52.25 619	73.13 622	42.62 622	32.59 618	26.71 615	27.70 614	38.57 619	32.57 618	41.68 622	51.67 623	18.75 618	18.58 620	19.15 613	19.78 615	27.21 613	23.98 614

RAFT-FE	35.73 613	37.45 619	48.67 618	42.23 617	39.22 615	52.25 619	73.13 622	42.62 622	32.59 618	26.71 615	27.70 614	38.57 619	32.57 618	41.68 622	51.67 623	18.75 618	18.58 620	19.15 613	19.78 615	27.21 613	23.98 614

CasAABBNet	35.74 615	37.43 618	48.72 620	42.22 616	39.20 614	52.24 618	73.12 621	42.61 621	32.62 621	26.78 618	27.95 616	38.58 621	32.60 620	41.67 621	51.65 622	18.74 617	18.57 619	19.15 613	19.77 614	27.20 612	23.98 614

FlowAnything	35.81 616	37.53 622	48.80 621	42.20 615	39.22 615	52.25 619	73.16 624	42.56 620	32.89 623	26.76 617	28.30 619	38.69 623	33.09 622	41.63 620	51.62 621	18.76 620	18.59 623	19.21 617	19.92 618	27.16 611	23.91 613

Selective-RAFT-Error	35.84 617	37.49 621	48.83 622	42.26 619	39.24 618	52.30 622	73.09 620	42.66 624	32.61 620	26.80 619	28.30 619	38.84 624	33.51 623	41.68 622	51.59 620	18.82 621	18.58 620	19.17 616	19.80 617	27.28 615	24.05 617

BEATNet-Init1	15.13 605	0.82 551	50.86 623	0.72 548	0.53 525	38.10 617	7.03 602	11.83 605	14.25 605	29.78 621	30.17 621	48.21 625	22.64 615	26.78 615	18.11 605	0.42 536	0.38 543	0.47 539	0.46 544	0.51 536	0.48 547

xyz-stereo	4.23 591	0.17 80	61.76 624	0.34 72	0.16 10	12.16 601	0.37 303	0.58 153	0.68 254	1.01 473	3.36 578	0.77 363	0.82 472	1.21 510	0.40 302	0.12 36	0.10 60	0.16 167	0.11 95	0.13 92	0.10 36

coex-ft	6.43 597	1.51 578	87.33 625	0.49 430	0.38 459	1.34 529	1.21 565	1.16 461	8.09 596	12.12 605	2.79 566	2.77 568	3.31 589	1.16 501	3.15 574	0.24 429	0.23 468	0.27 467	0.24 455	0.45 524	0.37 510

EDNetEfficientorigin	9.93 600	1.15 566	175.16 626	0.48 415	0.36 443	1.04 492	0.68 501	1.24 498	2.69 577	3.17 587	2.50 557	2.30 559	2.07 574	1.76 552	2.21 563	0.20 357	0.18 414	0.24 421	0.19 357	0.51 536	0.50 551

test_example2	176.61 627	205.14 628	198.86 627	188.60 628	190.98 628	152.67 627	170.61 627	94.86 628	123.55 628	178.88 628	179.48 627	158.94 629	141.34 628	192.61 628	198.96 628	203.76 629	236.37 629	164.13 629	173.55 629	218.58 629	160.41 628

ccccc	429.48 628	429.19 629	527.00 628	507.10 629	501.20 629	356.95 628	342.70 629	380.82 629	297.90 629	334.51 629	389.17 629	372.86 630	449.39 629	499.17 629	553.56 629	561.44 630	431.22 630	334.28 630	290.86 630	540.88 630	489.46 629

GS-Stereo							0.30 172	0.42 73	0.27 35	0.30 75	0.28 58	0.23 44	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.16 226	0.09 25	0.12 31	0.10 61	0.14 137	0.12 124

FADE		2.05 589		1.03 562	0.99 564							2.73 566				11.57 612	1.70 598	23.09 618	15.86 612	0.62 552

Low-res two-view benchmark