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

StereoAnything_RVC	0.35 129	1.25 539	1.82 274	0.20 4	0.12 8	0.26 7	0.15 29	0.43 60	0.37 69	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 81	0.46 195	0.14 1	0.11 246	0.09 200	0.08 40	0.05 1	0.76 554	0.18 309

OmniDepth	0.19 3	0.30 147	0.55 11	0.23 45	0.09 1	0.38 65	0.15 29	0.32 8	0.33 29	0.16 9	0.12 8	0.23 82	0.19 81	0.27 29	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.23 44	0.40 234	0.94 72	0.21 11	0.14 39	0.37 54	0.13 8	0.40 36	0.36 61	0.22 57	0.15 15	0.15 30	0.15 24	0.40 147	0.15 2	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.15 242

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

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

GEAStereo	0.35 129	0.32 167	1.17 97	0.53 497	0.60 530	0.55 221	0.21 118	0.40 36	0.27 7	0.20 38	0.22 53	0.16 35	0.18 60	0.44 171	0.16 6	0.11 246	0.37 532	0.08 40	0.06 13	0.33 443	0.71 550

GSStereo	0.36 139	0.32 167	1.17 97	0.34 316	0.60 530	0.55 221	0.21 118	0.62 206	0.41 109	0.22 57	0.22 53	0.17 43	0.18 60	0.44 171	0.16 6	0.10 177	0.16 406	0.08 40	0.11 224	0.33 443	0.84 560

GS-Stereo							0.21 118	0.62 206	0.41 109	0.22 57	0.22 53	0.17 43	0.18 60	0.44 171	0.16 6	0.10 177	0.16 406	0.08 40	0.11 224	0.33 443	0.84 560

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

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

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

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

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

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

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

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

castereo++	0.28 67	0.43 254	0.93 70	0.28 155	0.17 119	0.53 198	0.21 118	0.55 162	0.45 150	0.17 17	0.26 87	0.32 167	0.17 41	0.33 87	0.16 6	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.29 483	0.13 125	0.06 1

DEFOM-Stereo	0.22 37	0.22 41	0.91 66	0.23 45	0.13 23	0.49 152	0.18 69	0.30 5	0.28 11	0.19 30	0.17 20	0.14 14	0.14 14	0.41 151	0.16 6	0.08 37	0.06 23	0.07 1	0.06 13	0.09 46	0.09 60

U	3.37 590	0.17 1	0.91 66	0.26 113	13.79 606	19.19 610	0.15 29	0.41 46	0.31 15	0.17 17	0.18 25	0.27 135	0.15 24	0.21 2	0.16 6	0.09 81	0.06 23	17.88 615	12.81 609	0.10 62	0.08 37

AdaDepth	0.24 50	0.18 5	1.03 77	0.25 82	0.21 219	0.46 130	0.16 43	0.30 5	0.27 7	0.17 17	0.19 28	0.14 14	0.18 60	0.35 104	0.17 20	0.07 23	0.07 44	0.08 40	0.25 463	0.10 62	0.10 88

IGEV-Stereo+	0.29 77	0.29 134	0.86 59	0.25 82	0.34 412	0.30 16	0.14 18	0.32 8	0.53 232	0.18 24	0.12 8	0.18 53	0.19 81	0.49 223	0.17 20	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.20 433	0.46 523	0.59 542

DA	0.32 101	0.26 92	0.89 63	0.29 187	0.25 297	0.63 361	0.22 144	0.60 198	0.39 86	0.23 76	0.30 117	0.24 96	0.26 171	0.60 270	0.18 22	0.10 177	0.12 317	0.09 99	0.07 64	0.10 62	0.52 533

GGEV	0.32 101	0.26 92	0.89 63	0.29 187	0.25 297	0.63 361	0.22 144	0.60 198	0.39 86	0.23 76	0.30 117	0.24 96	0.26 171	0.60 270	0.18 22	0.10 177	0.12 317	0.09 99	0.07 64	0.10 62	0.52 533

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

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

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

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

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

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

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

SCV_C0	0.33 110	0.43 254	1.42 146	0.25 82	0.16 90	0.35 42	0.20 97	0.68 238	0.44 135	0.24 85	0.27 91	0.29 151	0.20 92	0.58 258	0.18 22	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.30 493	0.26 384	0.17 289

HUF	0.59 382	0.65 364	2.46 450	0.45 458	0.77 550	0.34 37	0.24 212	0.46 81	0.39 86	0.31 144	0.28 98	0.25 109	0.19 81	0.67 296	0.18 22	0.12 304	2.03 596	0.08 40	0.06 13	0.31 425	1.59 592

CAS++	0.31 95	0.33 176	1.43 147	0.25 82	0.17 119	0.31 21	0.20 97	0.78 323	0.41 109	0.30 139	0.30 117	0.21 70	0.16 33	0.33 87	0.18 22	0.15 396	0.12 317	0.13 336	0.10 161	0.15 169	0.11 113
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	0.33 110	0.24 72	1.44 149	0.28 155	0.35 425	0.47 137	0.21 118	0.43 60	0.28 11	0.26 118	0.25 79	0.22 73	0.38 286	0.30 61	0.18 22	0.09 81	0.35 528	0.09 99	0.36 525	0.23 336	0.25 414

Selective-IGEV	0.29 77	0.23 59	1.28 118	0.27 130	0.30 363	0.35 42	0.20 97	0.56 169	0.38 74	0.21 46	0.30 117	0.22 73	0.18 60	0.37 128	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 40	0.15 351	0.16 206	0.29 445

VIP-Stereo	0.28 67	0.56 323	1.05 80	0.23 45	0.19 190	0.52 189	0.17 53	0.44 68	0.39 86	0.18 24	0.25 79	0.24 96	0.15 24	0.33 87	0.19 36	0.08 37	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.14 149	0.32 470

SCV	0.35 129	0.59 330	1.37 135	0.34 316	0.22 246	0.28 10	0.23 179	0.72 257	0.35 42	0.19 30	0.30 117	0.24 96	0.20 92	0.64 281	0.19 36	0.11 246	0.08 129	0.09 99	0.29 483	0.34 454	0.29 445

AIO_rvc	0.41 186	0.64 357	1.29 119	0.58 517	0.39 453	0.37 54	0.24 212	0.50 116	0.43 131	0.28 130	0.23 62	0.25 109	0.16 33	0.99 351	0.19 36	0.10 177	0.16 406	0.08 40	0.11 224	0.25 364	0.85 562

AIO_test	0.39 173	0.37 210	1.19 101	0.73 538	0.67 539	0.35 42	0.25 232	0.47 95	0.34 35	0.34 159	0.22 53	0.33 173	0.17 41	1.31 387	0.19 36	0.11 246	0.15 388	0.08 40	0.21 440	0.15 169	0.23 393

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

WCG-NET	0.30 87	0.42 249	1.26 115	0.24 63	0.12 8	0.43 100	0.24 212	0.40 36	0.56 263	0.35 161	0.37 166	0.26 123	0.24 141	0.29 53	0.19 36	0.08 37	0.12 317	0.08 40	0.07 64	0.22 323	0.10 88

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

MyStereo07	0.34 118	0.40 234	1.46 153	0.29 187	0.23 266	0.60 303	0.31 342	0.53 147	0.42 120	0.25 104	0.25 79	0.20 62	0.26 171	0.57 254	0.19 36	0.09 81	0.18 438	0.12 277	0.11 224	0.16 206	0.19 326

ACVNet-DCA	0.42 206	0.64 357	2.07 367	0.35 334	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.76 297	0.52 213	0.31 144	0.38 176	0.24 96	0.38 286	0.69 305	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.14 207

xx1	0.46 250	0.64 357	2.07 367	0.35 334	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.74 273	1.01 527	0.31 144	0.38 176	0.46 268	0.36 265	0.69 305	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.12 277	0.12 264	0.12 95	0.14 207

cc1	0.47 265	0.64 357	2.07 367	0.35 334	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.74 273	1.01 527	0.31 144	0.38 176	0.24 96	0.38 286	0.69 305	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.25 364	0.40 512

ff7	0.32 101	0.52 301	1.38 136	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

ffff	0.32 101	0.52 301	1.38 136	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

ffm	0.47 265	0.23 59	2.01 356	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.74 273	0.88 506	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	0.63 279	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.15 402	0.13 298	0.25 364	0.36 492

11t	0.32 101	0.52 301	1.38 136	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

tt1	0.44 222	0.64 357	1.83 280	0.35 334	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.74 273	0.88 506	0.31 144	0.37 166	0.25 109	0.35 259	0.63 279	0.19 36	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.25 364	0.36 492

CASnet	0.28 67	0.31 159	1.20 105	0.28 155	0.11 2	0.47 137	0.19 78	0.44 68	0.44 135	0.38 178	0.31 130	0.23 82	0.17 41	0.29 53	0.19 36	0.10 177	0.06 23	0.15 402	0.12 264	0.16 206	0.07 8
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.34 118	0.53 306	1.47 157	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.49 110	0.40 99	0.25 104	0.24 72	0.22 73	0.24 141	0.55 250	0.19 36	0.09 81	0.11 291	0.10 153	0.18 403	0.24 351	0.29 445

EGLCR-Stereo	0.29 77	0.27 100	0.97 74	0.30 206	0.19 190	0.56 238	0.17 53	0.68 238	0.36 61	0.30 139	0.18 25	0.27 135	0.17 41	0.38 136	0.19 36	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.10 62	0.35 484

ProNet	0.30 87	0.54 311	1.29 119	0.25 82	0.15 63	0.47 137	0.25 232	0.48 103	0.39 86	0.21 46	0.23 62	0.22 73	0.20 92	0.44 171	0.19 36	0.08 37	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.23 336	0.12 150

MC-Stereo	0.32 101	0.31 159	1.46 153	0.31 233	0.15 63	0.53 198	0.19 78	0.44 68	0.35 42	0.36 166	0.38 176	0.27 135	0.27 191	0.42 159	0.19 36	0.09 81	0.13 341	0.09 99	0.16 371	0.20 292	0.13 187

ccc-4	0.32 101	0.52 301	1.38 136	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.23 62	0.20 62	0.23 129	0.48 212	0.19 36	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.18 403	0.23 336	0.22 369

IGEV-Stereo	0.34 118	0.54 311	1.47 157	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.49 110	0.40 99	0.25 104	0.24 72	0.22 73	0.24 141	0.54 246	0.19 36	0.09 81	0.10 243	0.10 153	0.18 403	0.24 351	0.29 445
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
2.5w	0.21 16	0.23 59	0.50 1	0.22 33	0.15 63	0.39 69	0.19 78	0.47 95	0.36 61	0.21 46	0.22 53	0.13 4	0.17 41	0.33 87	0.20 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

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

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

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

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

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

HART	0.38 158	0.53 306	1.66 191	0.26 113	0.15 63	0.30 16	0.19 78	0.67 234	0.46 160	0.29 135	0.52 284	0.38 197	0.16 33	0.41 151	0.20 59	0.08 37	0.68 571	0.09 99	0.07 64	0.34 454	0.21 354

ours_stereo	0.27 60	0.25 77	1.21 107	0.25 82	0.17 119	0.35 42	0.23 179	0.38 26	0.35 42	0.20 38	0.31 130	0.23 82	0.17 41	0.41 151	0.20 59	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.22 323	0.18 309

fffy	0.28 67	0.24 72	1.19 101	0.27 130	0.15 63	0.37 54	0.22 144	0.42 52	0.32 20	0.20 38	0.29 104	0.26 123	0.20 92	0.44 171	0.20 59	0.08 37	0.10 243	0.10 153	0.08 94	0.22 323	0.18 309

Pointernet	0.29 77	0.25 77	1.49 163	0.24 63	0.20 205	0.47 137	0.15 29	0.62 206	0.47 178	0.22 57	0.29 104	0.26 123	0.20 92	0.28 41	0.20 59	0.10 177	0.07 44	0.07 1	0.12 264	0.10 62	0.07 8

AIO-Stereo	0.30 87	0.27 100	1.25 113	0.27 130	0.24 279	0.37 54	0.20 97	0.52 138	0.36 61	0.21 46	0.30 117	0.23 82	0.14 14	0.31 68	0.20 59	0.08 37	0.07 44	0.09 99	0.38 528	0.19 276	0.31 464

WCG-NET（raft）	0.32 101	0.53 306	1.21 107	0.23 45	0.12 8	0.44 106	0.24 212	0.40 36	0.50 197	0.35 161	0.35 157	0.47 276	0.25 157	0.35 104	0.20 59	0.08 37	0.29 514	0.08 40	0.07 64	0.22 323	0.11 113

RSM++	0.27 60	0.26 92	0.87 60	0.28 155	0.13 23	0.39 69	0.20 97	0.45 78	0.45 150	0.20 38	0.24 72	0.24 96	0.17 41	0.36 117	0.20 59	0.08 37	0.07 44	0.09 99	0.35 516	0.26 384	0.18 309

RSM	0.28 67	0.26 92	0.97 74	0.25 82	0.24 279	0.37 54	0.21 118	0.49 110	0.44 135	0.21 46	0.27 91	0.28 144	0.17 41	0.38 136	0.20 59	0.07 23	0.07 44	0.09 99	0.34 513	0.21 306	0.16 271

MGS-Stereo	0.32 101	0.34 189	1.70 200	0.25 82	0.14 39	0.40 76	0.22 144	0.38 26	0.43 131	0.24 85	0.51 270	0.25 109	0.18 60	0.31 68	0.20 59	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.08 94	0.47 524	0.08 37

GCAP-Stereo	0.34 118	0.89 454	1.76 226	0.26 113	0.12 8	0.52 189	0.14 18	0.49 110	0.38 74	0.29 135	0.30 117	0.29 151	0.22 112	0.30 61	0.20 59	0.09 81	0.17 427	0.09 99	0.07 64	0.21 306	0.11 113

Any-RAFT	0.38 158	0.25 77	1.89 308	0.27 130	0.17 119	0.68 413	0.21 118	0.78 323	0.53 232	0.43 205	0.43 199	0.54 309	0.30 228	0.41 151	0.20 59	0.10 177	0.12 317	0.08 40	0.06 13	0.10 62	0.09 60

RCA-Stereo	0.34 118	0.32 167	1.30 122	0.26 113	0.14 39	0.58 274	0.23 179	0.78 323	0.62 325	0.40 186	0.44 210	0.28 144	0.35 259	0.29 53	0.20 59	0.09 81	0.10 243	0.09 99	0.07 64	0.19 276	0.08 37

TANstereo	0.33 110	0.49 291	1.75 220	0.23 45	0.12 8	0.54 206	0.16 43	0.40 36	0.45 150	0.45 222	0.51 270	0.26 123	0.22 112	0.29 53	0.20 59	0.10 177	0.10 243	0.08 40	0.06 13	0.08 26	0.11 113

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

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

S2M2_XL	0.20 6	0.32 167	1.10 87	0.19 1	0.13 23	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 28	0.15 30	0.14 14	0.19 1	0.21 78	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.08 94	0.10 62	0.08 37
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.5_new	0.21 16	0.22 41	0.63 26	0.21 11	0.15 63	0.40 76	0.17 53	0.40 36	0.35 42	0.25 104	0.22 53	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 78	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.07 8

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

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

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

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

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

castereo	0.30 87	0.44 265	0.81 53	0.24 63	0.29 350	0.41 83	0.27 279	0.72 257	0.45 150	0.22 57	0.30 117	0.24 96	0.31 237	0.25 12	0.21 78	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.31 500	0.12 95	0.09 60

mms	0.27 60	0.26 92	0.91 66	0.25 82	0.18 157	0.32 27	0.23 179	0.37 22	0.31 15	0.21 46	0.30 117	0.23 82	0.17 41	0.46 195	0.21 78	0.08 37	0.10 243	0.10 153	0.08 94	0.22 323	0.47 525

rvit_stereo_0081_aga	0.27 60	0.29 134	1.08 83	0.26 113	0.20 205	0.33 30	0.21 118	0.41 46	0.42 120	0.26 118	0.28 98	0.27 135	0.21 103	0.31 68	0.21 78	0.14 377	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.14 149	0.10 88

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

MSKI-zero shot	0.46 250	0.38 220	2.47 455	0.27 130	0.43 478	0.56 238	0.20 97	0.77 308	0.43 131	0.60 396	0.51 270	0.44 246	0.17 41	0.68 299	0.21 78	0.09 81	0.29 514	0.09 99	0.32 506	0.14 149	0.10 88

HH	0.49 289	0.49 291	2.78 510	0.50 482	0.41 469	0.38 65	0.23 179	0.72 257	0.38 74	0.63 426	0.48 240	0.87 483	0.41 319	0.64 281	0.21 78	0.09 81	0.17 427	0.10 153	0.09 125	0.16 206	0.12 150

HanStereo	0.49 289	0.49 291	2.78 510	0.50 482	0.41 469	0.38 65	0.23 179	0.72 257	0.38 74	0.63 426	0.48 240	0.87 483	0.41 319	0.64 281	0.21 78	0.09 81	0.17 427	0.10 153	0.09 125	0.16 206	0.12 150

LoS_RVC	0.29 77	0.33 176	1.19 101	0.25 82	0.34 412	0.43 100	0.22 144	0.42 52	0.32 20	0.22 57	0.33 145	0.23 82	0.24 141	0.31 68	0.21 78	0.07 23	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.10 62	0.31 464

anonymousdsp2	0.34 118	0.24 72	1.16 96	0.28 155	0.15 63	0.57 256	0.23 179	0.79 339	0.47 178	0.38 178	0.37 166	0.40 211	0.25 157	0.47 206	0.21 78	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.13 298	0.19 276	0.27 432

CES	0.30 87	0.27 100	1.09 85	0.23 45	0.50 502	0.40 76	0.20 97	0.46 81	0.44 135	0.22 57	0.28 98	0.26 123	0.19 81	0.33 87	0.21 78	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.15 169	0.49 529

XX-Stereo	0.55 354	0.54 311	3.50 565	0.48 476	0.39 453	0.54 206	0.17 53	0.89 412	0.40 99	0.44 211	0.65 410	0.85 475	0.19 81	0.77 327	0.21 78	0.10 177	0.14 362	0.10 153	0.32 506	0.17 228	0.14 207

CREStereo	0.28 67	0.30 147	1.33 127	0.19 1	0.13 23	0.55 221	0.17 53	0.48 103	0.46 160	0.27 125	0.33 145	0.24 96	0.21 103	0.31 68	0.21 78	0.11 246	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.10 62	0.07 8
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
LCMNet	0.20 6	0.21 25	0.61 19	0.20 4	0.13 23	0.39 69	0.14 18	0.34 13	0.34 35	0.16 9	0.16 19	0.16 35	0.15 24	0.27 29	0.22 99	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 37

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

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

3.5w_stereo	0.21 16	0.22 41	0.55 11	0.21 11	0.15 63	0.40 76	0.14 18	0.43 60	0.33 29	0.21 46	0.24 72	0.14 14	0.18 60	0.34 98	0.22 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.08 37

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

MM-Stereo_test1	0.41 186	0.39 229	2.29 418	0.38 392	0.26 314	0.44 106	0.28 297	0.63 214	0.51 205	0.40 186	0.32 136	0.26 123	0.26 171	0.46 195	0.22 99	0.09 81	0.21 471	0.10 153	0.09 125	0.39 497	0.15 242

test_for_model	0.64 412	1.60 562	1.82 274	1.23 571	1.02 566	0.53 198	0.23 179	0.75 284	0.50 197	0.57 355	0.29 104	0.25 109	0.20 92	0.26 22	0.22 99	0.76 563	0.31 520	0.08 40	0.07 64	1.68 585	0.50 532

testlalala2	0.44 222	0.28 124	2.59 479	0.64 530	0.56 518	0.57 256	0.20 97	0.78 323	0.52 213	0.40 186	0.39 184	0.45 255	0.21 103	0.27 29	0.22 99	0.09 81	0.10 243	0.08 40	0.29 483	0.12 95	0.10 88

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 300	0.33 176	0.93 70	0.26 113	0.22 246	0.46 130	0.20 97	1.10 538	1.34 556	3.16 592	0.32 136	0.22 73	0.20 92	0.30 61	0.22 99	0.10 177	0.09 200	0.11 219	0.09 125	0.15 169	0.19 326

testlalala	0.36 139	0.30 147	1.77 235	0.28 155	0.33 403	0.60 303	0.22 144	0.55 162	0.51 205	0.55 332	0.35 157	0.31 159	0.20 92	0.26 22	0.22 99	0.10 177	0.13 341	0.09 99	0.24 455	0.08 26	0.07 8

RAFT_CTSACE	0.46 250	0.76 401	2.07 367	0.35 334	0.30 363	0.54 206	0.30 329	0.61 202	0.48 181	0.49 262	0.76 462	0.55 313	0.36 265	0.58 258	0.22 99	0.08 37	0.13 341	0.11 219	0.10 161	0.41 505	0.08 37

sAnonymous2	0.38 158	0.62 342	2.15 389	0.31 233	0.24 279	0.34 37	0.27 279	0.53 147	0.46 160	0.24 85	0.29 104	0.23 82	0.28 206	0.28 41	0.22 99	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.13 298	0.38 487	0.35 484

CroCo_RVC	0.38 158	0.62 342	2.15 389	0.31 233	0.24 279	0.34 37	0.27 279	0.53 147	0.46 160	0.24 85	0.29 104	0.23 82	0.28 206	0.28 41	0.22 99	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.13 298	0.38 487	0.35 484

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

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

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

depthmonostereo	0.26 57	0.23 59	0.65 33	0.41 421	0.13 23	0.41 83	0.19 78	0.51 124	0.40 99	0.25 104	0.29 104	0.26 123	0.28 206	0.44 171	0.23 112	0.09 81	0.10 243	0.09 99	0.07 64	0.10 62	0.08 37

GREAT-IGEV	0.37 148	0.28 124	1.48 160	0.25 82	0.38 450	0.46 130	0.18 69	0.33 10	0.34 35	0.15 4	0.29 104	0.15 30	0.17 41	0.36 117	0.23 112	0.07 23	0.76 578	0.07 1	0.26 471	0.21 306	1.03 578

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

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

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

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

RAFT-Stereo-weight	0.34 118	0.29 134	1.43 147	0.28 155	0.28 342	0.55 221	0.22 144	0.78 323	0.48 181	0.46 230	0.38 176	0.36 187	0.17 41	0.33 87	0.23 112	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.07 64	0.09 46	0.09 60

qqq1	0.48 271	0.46 276	1.60 180	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.09 99	0.08 94	0.14 149	0.11 113

fff1	0.48 271	0.46 276	1.60 180	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.23 112	0.13 334	0.10 243	0.09 99	0.08 94	0.14 149	0.11 113

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

CAS	0.35 129	0.25 77	1.30 122	0.79 544	0.34 412	0.51 170	0.23 179	0.46 81	0.39 86	0.22 57	0.31 130	0.20 62	0.17 41	0.28 41	0.23 112	0.73 560	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 46	0.37 499

LoS	0.31 95	0.30 147	1.52 169	0.23 45	0.13 23	0.54 206	0.20 97	0.48 103	0.49 187	0.25 104	0.28 98	0.37 189	0.24 141	0.38 136	0.23 112	0.10 177	0.08 129	0.08 40	0.05 1	0.15 169	0.07 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCRE	0.50 300	0.63 353	2.13 383	0.30 206	0.23 266	0.45 112	0.24 212	0.59 188	0.53 232	0.50 269	2.10 561	0.42 231	0.26 171	0.35 104	0.23 112	0.09 81	0.14 362	0.10 153	0.32 506	0.16 206	0.15 242

knoymous	0.34 118	0.25 77	1.75 220	0.24 63	0.18 157	0.45 112	0.24 212	0.57 174	0.38 74	0.41 195	0.39 184	0.55 313	0.25 157	0.38 136	0.23 112	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.07 64	0.13 125	0.12 150

GMOStereo	0.41 186	0.62 342	1.78 240	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

error version	0.41 186	0.62 342	1.78 240	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

test-v	0.41 186	0.62 342	1.78 240	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

AnonymousM	0.37 148	0.44 265	1.50 166	0.25 82	0.15 63	0.52 189	0.23 179	0.60 198	0.42 120	0.42 200	0.32 136	0.30 156	0.25 157	0.34 98	0.23 112	0.11 246	0.09 200	0.71 559	0.36 525	0.12 95	0.07 8

test-2	0.41 186	0.62 342	1.78 240	0.28 155	0.36 433	0.51 170	0.31 342	0.53 147	0.44 135	0.57 355	0.48 240	0.41 217	0.27 191	0.28 41	0.23 112	0.08 37	0.38 536	0.13 336	0.11 224	0.34 454	0.11 113

PMTNet	0.31 95	0.35 198	1.30 122	0.20 4	0.14 39	0.57 256	0.25 232	0.46 81	0.42 120	0.27 125	0.32 136	0.27 135	0.24 141	0.39 142	0.23 112	0.43 538	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.18 255	0.07 8

R-Stereo Train	0.36 139	0.21 25	1.70 200	0.29 187	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.78 323	0.36 61	0.57 355	0.67 415	0.33 173	0.24 141	0.32 77	0.23 112	0.10 177	0.08 129	0.09 99	0.07 64	0.09 46	0.12 150

RAFT-Stereo	0.36 139	0.21 25	1.70 200	0.29 187	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.78 323	0.36 61	0.57 355	0.67 415	0.33 173	0.24 141	0.32 77	0.23 112	0.10 177	0.08 129	0.09 99	0.07 64	0.09 46	0.12 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
2.25w	0.21 16	0.22 41	0.51 2	0.21 11	0.14 39	0.36 50	0.13 8	0.42 52	0.34 35	0.23 76	0.27 91	0.14 14	0.18 60	0.33 87	0.24 137	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

tg	0.37 148	0.55 320	1.35 131	0.28 155	0.16 90	0.57 256	0.18 69	0.57 174	0.49 187	0.37 170	0.44 210	0.38 197	0.24 141	0.46 195	0.24 137	0.09 81	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.43 513	0.36 492

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

model_zeroshot	0.44 222	0.68 375	1.97 352	0.28 155	0.18 157	0.69 419	0.21 118	0.63 214	0.40 99	1.00 526	0.34 152	0.42 231	0.20 92	0.69 305	0.24 137	0.10 177	0.22 477	0.10 153	0.22 449	0.12 95	0.10 88

RAStereo	0.28 67	0.48 288	1.52 169	0.26 113	0.18 157	0.25 6	0.19 78	0.42 52	0.35 42	0.20 38	0.25 79	0.20 62	0.16 33	0.24 7	0.24 137	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.12 95	0.08 37

gcap-zeroshot	0.41 186	0.62 342	1.78 240	0.31 233	0.32 390	0.69 419	0.21 118	0.74 273	0.52 213	0.43 205	0.35 157	0.62 353	0.24 141	0.41 151	0.24 137	0.09 81	0.16 406	0.09 99	0.31 500	0.08 26	0.09 60

MoCha-V2	0.36 139	0.32 167	1.41 142	0.36 353	0.31 382	0.35 42	0.19 78	0.57 174	0.39 86	0.30 139	0.32 136	0.28 144	0.27 191	0.47 206	0.24 137	0.08 37	0.56 559	0.08 40	0.38 528	0.18 255	0.12 150

AE-Stereo	0.42 206	0.29 134	1.65 187	0.43 437	0.47 497	0.56 238	0.23 179	0.86 388	0.46 160	0.31 144	0.41 193	0.43 235	0.24 141	0.34 98	0.24 137	0.09 81	0.48 555	0.11 219	0.45 542	0.22 323	0.19 326

GLC_STEREO	0.28 67	0.27 100	1.36 132	0.28 155	0.12 8	0.41 83	0.20 97	0.37 22	0.38 74	0.26 118	0.30 117	0.25 109	0.19 81	0.33 87	0.24 137	0.09 81	0.11 291	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.09 60

KYRaft	0.48 271	0.29 134	1.75 220	0.33 285	0.21 219	0.75 452	0.44 444	0.58 180	0.57 267	0.64 436	0.93 501	0.53 303	0.72 483	0.60 270	0.24 137	0.10 177	0.07 44	0.12 277	0.14 326	0.12 95	0.54 535

s12784h	0.36 139	0.28 124	1.58 177	0.23 45	0.11 2	0.62 344	0.24 212	0.79 339	0.64 345	0.44 211	0.52 284	0.28 144	0.26 171	0.50 229	0.24 137	0.11 246	0.06 23	0.09 99	0.06 13	0.16 206	0.06 1

XX-TBD	0.34 118	0.77 410	1.75 220	0.34 316	0.13 23	0.51 170	0.17 53	0.43 60	0.50 197	0.37 170	0.49 257	0.23 82	0.18 60	0.28 41	0.24 137	0.10 177	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.07 8

sCroCo_RVC	0.33 110	0.32 167	1.89 308	0.34 316	0.27 328	0.30 16	0.22 144	0.48 103	0.44 135	0.22 57	0.33 145	0.25 109	0.25 157	0.32 77	0.24 137	0.14 377	0.16 406	0.12 277	0.12 264	0.15 169	0.13 187

gasm-f	0.36 139	0.34 189	1.13 89	0.53 497	0.44 480	0.54 206	0.27 279	0.40 36	0.27 7	0.20 38	0.33 145	0.16 35	0.22 112	0.36 117	0.25 150	0.11 246	0.37 532	0.08 40	0.06 13	0.38 487	0.71 550

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

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

rvit_0105_6	0.31 95	0.29 134	1.00 76	0.31 233	0.18 157	0.35 42	0.25 232	0.51 124	0.61 307	0.25 104	0.28 98	0.32 167	0.25 157	0.39 142	0.25 150	0.18 446	0.16 406	0.15 402	0.13 298	0.14 149	0.13 187

rvit_0105_4	0.35 129	0.35 198	1.45 152	0.31 233	0.18 157	0.37 54	0.28 297	0.59 188	0.62 325	0.27 125	0.31 130	0.35 183	0.27 191	0.43 162	0.25 150	0.18 446	0.16 406	0.15 402	0.13 298	0.15 169	0.12 150

Occ-G	0.30 87	0.30 147	1.33 127	0.23 45	0.15 63	0.36 50	0.25 232	0.43 60	0.31 15	0.26 118	0.35 157	0.46 268	0.22 112	0.30 61	0.25 150	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.16 371	0.31 425	0.08 37

rvit_stereo_ft	0.31 95	0.61 336	1.18 99	0.32 262	0.21 219	0.28 10	0.27 279	0.55 162	0.48 181	0.23 76	0.27 91	0.28 144	0.26 171	0.32 77	0.25 150	0.13 334	0.09 200	0.11 219	0.11 224	0.13 125	0.14 207

TRStereo	0.53 336	0.76 401	2.38 434	0.42 432	0.29 350	0.69 419	0.23 179	1.81 575	0.55 252	0.36 166	0.32 136	0.47 276	0.40 308	0.46 195	0.25 150	0.12 304	0.11 291	0.11 219	0.41 537	0.13 125	0.32 470

cross-raft	0.40 179	0.27 100	2.22 404	0.30 206	0.17 119	0.49 152	0.35 386	0.71 252	0.39 86	0.43 205	0.45 214	0.64 365	0.25 157	0.32 77	0.25 150	0.08 37	0.08 129	0.09 99	0.23 453	0.11 84	0.14 207

CFNet-RSSM	0.41 186	0.32 167	2.20 399	0.27 130	0.44 480	0.52 189	0.19 78	0.76 297	0.48 181	0.43 205	0.36 163	0.54 309	0.26 171	0.33 87	0.25 150	0.09 81	0.08 129	0.09 99	0.38 528	0.10 62	0.09 60

GASTEREO	0.35 129	0.72 388	1.15 93	0.56 511	0.20 205	0.52 189	0.22 144	0.56 169	0.40 99	0.30 139	0.31 130	0.16 35	0.31 237	0.35 104	0.26 160	0.09 81	0.14 362	0.08 40	0.28 479	0.14 149	0.20 342

MSCF	0.35 129	0.72 388	1.15 93	0.58 517	0.21 219	0.50 160	0.22 144	0.56 169	0.38 74	0.29 135	0.29 104	0.17 43	0.30 228	0.35 104	0.26 160	0.09 81	0.12 317	0.08 40	0.29 483	0.15 169	0.21 354

EKT-Stereo	1.47 558	0.49 291	1.93 325	2.57 593	19.31 610	0.55 221	0.22 144	0.69 241	0.42 120	0.38 178	0.36 163	0.43 235	0.27 191	0.69 305	0.26 160	0.12 304	0.14 362	0.11 219	0.16 371	0.20 292	0.15 242

CroCo-Stereo Lap2	0.33 110	0.61 336	1.47 157	0.32 262	0.38 450	0.23 4	0.22 144	0.58 180	0.46 160	0.22 57	0.27 91	0.29 151	0.23 129	0.32 77	0.26 160	0.09 81	0.09 200	0.10 153	0.08 94	0.21 306	0.14 207

LCNet	0.54 342	0.37 210	1.78 240	0.92 554	0.22 246	0.96 513	0.30 329	0.59 188	0.58 278	0.51 282	0.55 317	0.41 217	0.76 494	0.84 337	0.26 160	0.09 81	0.06 23	0.12 277	0.18 403	0.98 563	0.39 508

GrayStereo	0.66 427	0.19 8	1.76 226	0.90 552	0.23 266	0.62 344	1.42 581	0.62 206	0.60 290	0.72 471	0.78 467	0.56 325	3.07 585	0.60 270	0.26 160	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.21 440	0.11 84	0.18 309

CroCo-Stereo	0.30 87	0.45 273	1.08 83	0.31 233	0.17 119	0.19 2	0.21 118	0.73 269	0.50 197	0.21 46	0.24 72	0.55 313	0.22 112	0.27 29	0.26 160	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.07 64	0.12 95	0.09 60
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.37 148	0.53 306	1.41 142	0.28 155	0.15 63	0.52 189	0.20 97	0.54 158	0.46 160	0.37 170	0.43 199	0.41 217	0.23 129	0.36 117	0.26 160	0.09 81	0.15 388	0.12 277	0.11 224	0.41 505	0.37 499

CREStereo++_RVC	0.33 110	0.29 134	1.74 214	0.24 63	0.16 90	0.54 206	0.15 29	0.40 36	0.55 252	0.37 170	0.51 270	0.24 96	0.19 81	0.27 29	0.26 160	0.09 81	0.06 23	0.08 40	0.30 493	0.08 26	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Gwc-CoAtRS	0.38 158	0.33 176	1.92 322	0.27 130	0.41 469	0.48 145	0.19 78	0.59 188	0.46 160	0.43 205	0.39 184	0.57 331	0.26 171	0.32 77	0.26 160	0.09 81	0.09 200	0.09 99	0.31 500	0.11 84	0.09 60

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

IGEV++	0.34 118	0.43 254	1.32 125	0.31 233	0.14 39	0.32 27	0.21 118	0.70 249	0.34 35	0.22 57	0.28 98	0.22 73	0.27 191	0.35 104	0.27 170	0.09 81	0.39 543	0.08 40	0.15 351	0.25 364	0.45 522

11t1	0.33 110	0.19 8	1.41 142	0.33 285	0.16 90	0.48 145	0.21 118	0.67 234	0.48 181	0.40 186	0.34 152	0.32 167	0.33 249	0.42 159	0.27 170	0.11 246	0.12 317	0.10 153	0.08 94	0.13 125	0.14 207

UniTT-Stereo	0.30 87	0.36 207	1.68 194	0.27 130	0.24 279	0.29 14	0.18 69	0.33 10	0.34 35	0.26 118	0.37 166	0.18 53	0.18 60	0.31 68	0.27 170	0.10 177	0.08 129	0.08 40	0.07 64	0.25 364	0.08 37

riskmin	0.37 148	0.22 41	1.74 214	0.32 262	0.20 205	0.48 145	0.20 97	0.66 225	0.46 160	0.36 166	0.34 152	0.69 400	0.45 359	0.39 142	0.27 170	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.08 94	0.13 125	0.16 271

Selective-RAFT	0.35 129	0.26 92	1.48 160	0.31 233	0.15 63	0.61 324	0.19 78	0.60 198	0.54 245	0.28 130	0.29 104	0.40 211	0.33 249	0.50 229	0.27 170	0.10 177	0.07 44	0.09 99	0.35 516	0.19 276	0.08 37

raft_robust	0.55 354	0.84 437	1.73 210	0.28 155	0.54 512	0.53 198	0.25 232	0.88 406	0.75 455	0.48 250	0.46 222	0.76 440	0.75 492	1.46 406	0.27 170	0.09 81	0.10 243	0.10 153	0.30 493	0.26 384	0.16 271

RAFT+CT+SA	0.50 300	0.86 444	1.82 274	0.37 376	0.75 546	0.54 206	0.34 378	0.77 308	0.63 337	0.38 178	0.55 317	0.34 179	0.29 220	0.68 299	0.27 170	0.09 81	0.07 44	0.11 219	0.51 550	0.29 405	0.41 517

GMM-Stereo	0.50 300	0.23 59	2.41 439	0.54 502	0.24 279	0.77 464	0.46 455	0.59 188	0.57 267	0.58 373	0.73 453	0.47 276	0.43 347	0.68 299	0.27 170	0.10 177	0.06 23	0.13 336	0.13 298	0.14 149	0.44 521

TestStereo	0.45 240	0.54 311	2.11 378	0.29 187	0.16 90	0.43 100	0.24 212	0.54 158	0.45 150	0.37 170	0.46 222	0.34 179	0.27 191	1.98 499	0.27 170	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.14 149	0.08 37

S2M2_L	0.24 50	0.29 134	0.90 65	0.23 45	0.17 119	0.24 5	0.09 1	0.36 19	0.45 150	0.17 17	0.25 79	0.23 82	0.17 41	0.24 7	0.28 180	0.15 396	0.12 317	0.11 219	0.12 264	0.15 169	0.11 113
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_5	0.36 139	0.39 229	1.48 160	0.30 206	0.18 157	0.41 83	0.30 329	0.64 217	0.62 325	0.30 139	0.33 145	0.37 189	0.29 220	0.41 151	0.28 180	0.18 446	0.16 406	0.15 402	0.15 351	0.15 169	0.14 207

plain	0.37 148	0.47 285	2.15 389	0.27 130	0.19 190	0.33 30	0.20 97	0.58 180	0.46 160	0.23 76	0.37 166	0.23 82	0.25 157	0.45 186	0.28 180	0.11 246	0.08 129	0.13 336	0.09 125	0.42 511	0.12 150

MIM_Stereo	0.41 186	0.60 332	1.88 301	0.31 233	0.21 219	0.50 160	0.19 78	0.64 217	0.44 135	0.43 205	0.53 295	0.43 235	0.27 191	0.51 232	0.28 180	0.08 37	0.14 362	0.11 219	0.10 161	0.26 384	0.26 424

testlalala_base	0.46 250	0.30 147	1.82 274	0.34 316	0.27 328	0.55 221	0.21 118	0.85 378	0.32 20	0.32 153	0.39 184	0.31 159	0.23 129	0.30 61	0.28 180	0.95 569	0.30 518	0.09 99	0.21 440	1.03 564	0.18 309

Sa-1000	0.51 317	0.72 388	1.90 313	0.31 233	0.60 530	0.60 303	0.31 342	0.94 456	0.71 413	0.52 291	0.83 477	0.42 231	0.33 249	0.68 299	0.28 180	0.10 177	0.09 200	0.13 336	0.29 483	0.29 405	0.10 88

Patchmatch Stereo++	0.39 173	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.16 90	0.61 324	0.27 279	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.54 246	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 158	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.17 119	0.60 303	0.29 321	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.47 206	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

ROB_FTStereo_v2	0.38 158	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.17 119	0.61 324	0.28 297	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.47 206	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

ROB_FTStereo	0.38 158	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.17 119	0.61 324	0.26 254	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.49 223	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

HUI-Stereo	0.38 158	0.27 100	1.79 261	0.44 444	0.17 119	0.61 324	0.28 297	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.45 186	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

iGMRVC	0.39 173	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.17 119	0.61 324	0.27 279	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.55 250	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

iRAFT	0.39 173	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.16 90	0.61 324	0.27 279	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.54 246	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

RAFT-IKP	0.38 158	0.27 100	1.79 261	0.44 444	0.16 90	0.60 303	0.28 297	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.50 229	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

Anonymous3	0.42 206	0.35 198	2.09 373	0.33 285	0.24 279	0.72 435	0.31 342	0.74 273	0.55 252	0.35 161	0.40 189	0.33 173	0.29 220	0.44 171	0.28 180	0.18 446	0.18 438	0.13 336	0.13 298	0.17 228	0.17 289

DLNR-FE	13.43 606	20.01 612	23.53 612	121.73 628	33.87 620	0.46 130	0.15 29	8.09 604	0.35 42	0.28 130	0.37 166	0.26 123	0.17 41	0.75 319	0.29 195	6.68 605	0.26 503	0.09 99	0.38 528	50.82 627	0.18 309

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

MM-Stereo_test3	0.40 179	0.58 328	1.75 220	0.36 353	0.30 363	0.45 112	0.30 329	0.72 257	0.59 285	0.31 144	0.43 199	0.32 167	0.23 129	0.35 104	0.29 195	0.10 177	0.20 462	0.10 153	0.08 94	0.40 502	0.11 113

MM-Stereo_test2	0.38 158	0.28 124	2.46 450	0.43 437	0.15 63	0.50 160	0.25 232	0.47 95	0.38 74	0.33 157	0.26 87	0.23 82	0.22 112	0.34 98	0.29 195	0.08 37	0.09 200	0.09 99	0.10 161	0.36 472	0.22 369

AIO-test2	0.49 289	1.15 526	1.96 347	0.42 432	0.37 444	0.50 160	0.23 179	0.79 339	0.70 403	0.33 157	0.53 295	0.27 135	0.22 112	0.67 296	0.29 195	0.73 560	0.08 129	0.13 336	0.17 390	0.17 228	0.18 309

AIO-test1	0.45 240	0.87 447	2.27 414	0.33 285	0.33 403	0.50 160	0.22 144	0.74 273	0.66 374	0.29 135	0.41 193	0.29 151	0.22 112	0.73 315	0.29 195	0.09 81	0.08 129	0.12 277	0.14 326	0.30 416	0.22 369

UGAM-zero	0.63 408	0.39 229	2.49 458	0.30 206	0.49 500	0.67 401	0.19 78	0.91 430	0.45 150	0.77 487	0.45 214	1.16 541	0.82 502	2.05 507	0.29 195	0.09 81	0.15 388	0.09 99	0.44 541	0.11 84	0.22 369

rvit_stereo_0075_2	0.40 179	0.40 234	1.88 301	0.33 285	0.32 390	0.41 83	0.22 144	0.58 180	0.53 232	0.38 178	0.51 270	0.40 211	0.27 191	0.44 171	0.29 195	0.20 471	0.15 388	0.22 487	0.15 351	0.18 255	0.23 393

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 396	0.61 336	3.35 562	0.33 285	0.58 523	0.66 395	0.20 97	0.98 487	0.55 252	0.73 475	0.52 284	0.99 513	0.65 464	0.58 258	0.29 195	0.10 177	0.16 406	0.10 153	0.41 537	0.29 405	0.20 342

MaDis-Stereo	0.29 77	0.54 311	1.44 149	0.24 63	0.29 350	0.29 14	0.16 43	0.45 78	0.37 69	0.19 30	0.21 41	0.28 144	0.22 112	0.30 61	0.29 195	0.10 177	0.09 200	0.10 153	0.08 94	0.11 84	0.11 113

DLNR_Zeroshot_test	13.43 606	19.94 611	23.55 613	121.61 627	35.03 621	0.46 130	0.15 29	8.02 603	0.35 42	0.28 130	0.37 166	0.26 123	0.17 41	0.76 323	0.29 195	6.42 604	0.26 503	0.09 99	0.38 528	50.13 626	0.18 309

RAFT-Test	0.44 222	0.38 220	2.01 356	0.27 130	0.44 480	0.64 374	0.37 401	0.72 257	0.57 267	0.45 222	0.48 240	0.65 370	0.24 141	0.35 104	0.29 195	0.09 81	0.11 291	0.09 99	0.38 528	0.10 62	0.11 113

TestStereo1	0.49 289	0.81 427	1.85 285	0.39 403	0.57 521	0.56 238	0.34 378	0.75 284	0.69 394	0.44 211	0.63 385	0.35 183	0.42 337	0.64 281	0.29 195	0.10 177	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.33 443	0.26 424

DisPM	0.43 212	0.33 176	1.78 240	0.57 515	0.18 157	0.59 291	0.63 513	0.53 147	0.61 307	0.60 396	0.53 295	0.38 197	0.26 171	0.75 319	0.29 195	0.12 304	0.07 44	0.12 277	0.11 224	0.11 84	0.14 207

SA-5K	0.49 289	0.81 427	1.85 285	0.39 403	0.57 521	0.56 238	0.34 378	0.75 284	0.69 394	0.44 211	0.63 385	0.35 183	0.42 337	0.64 281	0.29 195	0.10 177	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.33 443	0.26 424

SA	0.50 300	0.75 400	1.95 338	0.31 233	0.61 534	0.57 256	0.31 342	0.91 430	0.73 438	0.42 200	0.62 373	0.38 197	0.47 382	0.68 299	0.29 195	0.09 81	0.09 200	0.13 336	0.32 506	0.30 416	0.10 88

IPLGR	0.54 342	0.56 323	2.68 491	0.36 353	0.18 157	0.62 344	0.54 484	1.02 519	0.64 345	0.73 475	0.46 222	0.47 276	0.45 359	1.12 369	0.29 195	0.09 81	0.08 129	0.11 219	0.09 125	0.19 276	0.12 150

FTStereo	0.76 478	0.18 5	2.35 429	0.71 537	0.21 219	0.73 442	1.79 584	0.57 174	0.53 232	1.07 532	1.63 551	1.29 546	2.13 574	0.75 319	0.29 195	0.19 461	0.08 129	0.12 277	0.11 224	0.11 84	0.40 512

SST-Stereo	0.52 330	0.20 14	1.76 226	0.62 528	0.53 510	0.62 344	0.66 516	0.55 162	0.61 307	0.58 373	0.53 295	0.52 301	0.60 442	1.59 432	0.29 195	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.10 88

GMStereo	0.38 158	0.99 495	1.91 319	0.27 130	0.16 90	0.39 69	0.23 179	0.47 95	0.62 325	0.38 178	0.34 152	0.25 109	0.25 157	0.39 142	0.29 195	0.14 377	0.08 129	0.10 153	0.12 264	0.15 169	0.11 113
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_0105_3	0.39 173	0.47 285	1.46 153	0.33 285	0.19 190	0.45 112	0.35 386	0.69 241	0.65 359	0.37 170	0.37 166	0.40 211	0.31 237	0.44 171	0.30 215	0.18 446	0.17 427	0.17 440	0.18 403	0.15 169	0.15 242

test_sample2	0.41 186	0.19 8	1.23 110	0.31 233	0.17 119	0.51 170	0.27 279	0.81 347	0.55 252	0.44 211	0.45 214	0.46 268	0.38 286	1.51 416	0.30 215	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.10 161	0.14 149	0.14 207

1test111	0.44 222	0.64 357	2.07 367	0.35 334	0.14 39	0.76 456	0.25 232	0.76 297	0.52 213	0.31 144	0.38 176	0.24 96	0.38 286	0.96 348	0.30 215	0.10 177	0.24 488	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.14 207

PCWNet_CMD	0.46 250	0.45 273	2.28 416	0.26 113	0.20 205	0.55 221	0.21 118	0.75 284	0.64 345	0.48 250	0.55 317	0.68 393	0.57 429	0.46 195	0.30 215	0.11 246	0.10 243	0.14 372	0.10 161	0.18 255	0.14 207

CASS	0.39 173	0.30 147	1.61 184	0.32 262	0.17 119	0.53 198	0.24 212	0.70 249	0.49 187	0.59 387	0.54 307	0.40 211	0.40 308	0.41 151	0.30 215	0.17 434	0.10 243	0.14 372	0.11 224	0.18 255	0.17 289
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.38 158	0.21 25	1.34 130	0.28 155	0.15 63	0.45 112	0.26 254	0.76 297	0.52 213	0.39 184	0.41 193	0.46 268	0.36 265	0.96 348	0.30 215	0.11 246	0.14 362	0.12 277	0.12 264	0.12 95	0.14 207

test_5	0.51 317	0.87 447	1.99 353	0.37 376	0.65 538	0.58 274	0.35 386	0.78 323	0.62 325	0.48 250	0.55 317	0.45 255	0.40 308	0.72 314	0.30 215	0.09 81	0.07 44	0.12 277	0.12 264	0.33 443	0.38 502

UDGNet	0.44 222	1.02 505	1.74 214	0.35 334	0.19 190	0.58 274	0.23 179	0.49 110	0.66 374	0.41 195	0.38 176	0.34 179	0.29 220	0.53 242	0.30 215	0.24 502	0.10 243	0.37 537	0.19 423	0.27 394	0.15 242

raftrobust	0.38 158	0.68 375	1.54 171	0.32 262	0.46 495	0.52 189	0.21 118	0.56 169	0.42 120	0.52 291	0.35 157	0.31 159	0.33 249	0.37 128	0.30 215	0.10 177	0.11 291	0.08 40	0.07 64	0.21 306	0.19 326

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 206	0.86 444	1.78 240	0.28 155	0.17 119	0.52 189	0.20 97	0.62 206	0.61 307	0.50 269	0.61 368	0.39 203	0.32 244	0.35 104	0.30 215	0.07 23	0.10 243	0.09 99	0.09 125	0.35 465	0.10 88

DIP-Stereo	0.37 148	0.34 189	1.50 166	0.27 130	0.18 157	0.63 361	0.17 53	0.92 439	0.53 232	0.49 262	0.48 240	0.30 156	0.30 228	0.39 142	0.30 215	0.10 177	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.15 169	0.12 150
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.46 250	0.44 265	2.28 416	0.26 113	0.20 205	0.55 221	0.21 118	0.75 284	0.64 345	0.48 250	0.55 317	0.68 393	0.56 423	0.46 195	0.30 215	0.11 246	0.10 243	0.13 336	0.10 161	0.18 255	0.15 242

FACV-RUCA	0.58 374	0.40 234	1.78 240	0.43 437	1.67 586	0.48 145	0.28 297	0.69 241	0.62 325	0.40 186	0.53 295	0.33 173	0.63 459	0.40 147	0.31 227	0.13 334	0.11 291	0.62 554	0.12 264	0.70 549	0.98 570

mmm	0.38 158	0.21 25	1.18 99	0.35 334	0.17 119	0.49 152	0.26 254	0.78 323	0.52 213	0.50 269	0.57 337	0.41 217	0.37 279	0.71 312	0.31 227	0.11 246	0.13 341	0.14 372	0.13 298	0.15 169	0.14 207

MIF-Stereo (partial)	0.34 118	0.41 241	1.93 325	0.26 113	0.24 279	0.32 27	0.17 53	0.53 147	0.42 120	0.25 104	0.37 166	0.25 109	0.26 171	0.44 171	0.31 227	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.19 276	0.14 207

CFNet_ucs	0.48 271	0.50 297	2.32 421	0.26 113	0.22 246	0.57 256	0.22 144	0.85 378	0.65 359	0.53 301	0.64 401	0.68 393	0.44 355	0.54 246	0.31 227	0.13 334	0.12 317	0.16 421	0.11 224	0.19 276	0.17 289

anonymousa	0.48 271	0.46 276	2.44 447	0.29 187	0.34 412	0.61 324	0.25 232	0.66 225	0.54 245	0.53 301	0.77 465	0.73 423	0.46 374	0.33 87	0.31 227	0.10 177	0.09 200	0.12 277	0.29 483	0.10 62	0.19 326

MIPNet	0.83 501	0.81 427	2.40 438	0.61 527	0.18 157	1.48 549	1.39 577	1.60 570	0.74 442	1.94 570	0.85 484	0.73 423	1.68 566	0.87 343	0.31 227	0.09 81	0.08 129	0.11 219	0.32 506	0.25 364	0.12 150

PSM-AAD	0.63 408	0.22 41	1.77 235	0.37 376	0.23 266	0.86 496	1.17 567	0.59 188	0.60 290	0.64 436	0.71 446	0.68 393	2.93 582	0.65 292	0.31 227	0.09 81	0.07 44	0.17 440	0.15 351	0.13 125	0.33 478

CRE-IMP	0.41 186	0.22 41	1.76 226	0.48 476	0.17 119	0.79 473	0.69 524	0.52 138	0.52 213	0.47 232	0.42 197	0.45 255	0.26 171	0.41 151	0.31 227	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.09 125	0.17 228	0.23 393

CFNet_pseudo	0.45 240	0.46 276	2.23 408	0.25 82	0.19 190	0.56 238	0.21 118	0.77 308	0.60 290	0.49 262	0.56 329	0.69 400	0.47 382	0.52 236	0.31 227	0.11 246	0.10 243	0.15 402	0.10 161	0.17 228	0.14 207

AFF-stereo	0.44 222	0.96 478	1.78 240	0.31 233	0.15 63	0.50 160	0.21 118	0.64 217	0.63 337	0.47 232	0.64 401	0.49 289	0.34 257	0.46 195	0.31 227	0.08 37	0.09 200	0.10 153	0.10 161	0.37 480	0.10 88

ccs_rob	0.45 240	0.46 276	2.22 404	0.26 113	0.19 190	0.56 238	0.21 118	0.77 308	0.60 290	0.49 262	0.56 329	0.69 400	0.47 382	0.52 236	0.31 227	0.11 246	0.09 200	0.16 421	0.10 161	0.17 228	0.14 207

FSD	0.36 139	0.41 241	0.91 66	0.34 316	0.29 350	0.35 42	0.33 373	0.44 68	0.46 160	0.32 153	0.32 136	0.37 189	0.32 244	0.35 104	0.32 238	0.28 520	0.27 510	0.31 523	0.30 493	0.31 425	0.29 445

4D-IteraStereo	0.44 222	0.96 478	2.63 484	0.27 130	0.30 363	0.45 112	0.25 232	0.52 138	0.50 197	0.40 186	0.31 130	0.40 211	0.19 81	0.35 104	0.32 238	0.09 81	0.06 23	0.12 277	0.11 224	0.19 276	0.30 456

x	0.35 129	0.20 14	1.36 132	0.33 285	0.17 119	0.47 137	0.24 212	0.75 284	0.54 245	0.40 186	0.40 189	0.42 231	0.34 257	0.45 186	0.32 238	0.11 246	0.14 362	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.14 207

BUS	0.41 186	0.27 100	1.13 89	0.30 206	0.21 219	0.91 508	0.23 179	1.00 507	0.61 307	0.63 426	0.53 295	0.66 377	0.30 228	0.43 162	0.32 238	0.13 334	0.10 243	0.14 372	0.12 264	0.12 95	0.11 113

NINENet	0.50 300	0.33 176	1.69 196	0.55 509	0.25 297	0.91 508	0.23 179	0.98 487	0.71 413	0.53 301	0.55 317	0.66 377	0.30 228	1.22 379	0.32 238	0.15 396	0.13 341	0.16 421	0.11 224	0.16 206	0.13 187

PFNet+	0.45 240	0.37 210	1.86 294	0.46 463	0.18 157	0.58 274	0.77 536	0.52 138	0.64 345	0.56 344	0.48 240	0.39 203	0.26 171	0.93 345	0.32 238	0.13 334	0.09 200	0.14 372	0.13 298	0.12 95	0.15 242

NRIStereo	0.46 250	0.25 77	1.77 235	0.47 468	0.16 90	0.95 512	0.74 532	0.51 124	0.56 263	0.48 250	0.39 184	0.59 341	0.29 220	0.77 327	0.32 238	0.11 246	0.13 341	0.11 219	0.09 125	0.21 306	0.24 405

RAFT	0.45 240	0.92 460	1.59 178	0.34 316	0.19 190	0.46 130	0.35 386	0.65 223	0.49 187	0.49 262	0.49 257	0.70 410	0.40 308	0.47 206	0.32 238	0.11 246	0.16 406	0.14 372	0.13 298	0.51 532	0.13 187

raft+_RVC	0.44 222	0.67 372	1.85 285	0.34 316	0.71 544	0.51 170	0.25 232	0.64 217	0.51 205	0.35 161	0.45 214	0.32 167	0.28 206	0.43 162	0.32 238	0.09 81	0.19 451	0.10 153	0.09 125	0.20 292	0.40 512

ARAFT	0.60 388	1.23 536	3.10 542	0.28 155	0.16 90	0.64 374	0.36 393	0.90 418	0.67 383	0.61 405	0.49 257	0.55 313	0.31 237	1.24 384	0.32 238	0.10 177	0.08 129	0.14 372	0.13 298	0.37 480	0.21 354

DN-CSS_ROB	0.48 271	1.23 536	1.99 353	0.39 403	0.22 246	0.56 238	0.19 78	0.75 284	0.61 307	0.45 222	0.62 373	0.41 217	0.31 237	0.70 310	0.32 238	0.11 246	0.08 129	0.14 372	0.13 298	0.36 472	0.12 150

GCST	0.72 460	1.10 515	2.15 389	1.11 566	0.59 525	0.62 344	0.19 78	0.75 284	0.53 232	0.56 344	0.63 385	0.47 276	0.31 237	1.11 366	0.33 249	0.75 562	0.45 547	0.84 562	0.64 568	0.69 548	0.54 535

test_sample1	0.40 179	0.18 5	1.19 101	0.31 233	0.18 157	0.48 145	0.23 179	0.78 323	0.49 187	0.44 211	0.44 210	0.45 255	0.41 319	1.39 395	0.33 249	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.12 95	0.13 187

H2IRNET	0.40 179	0.61 336	1.90 313	0.29 187	0.17 119	0.54 206	0.18 69	0.52 138	0.50 197	0.27 125	0.56 329	0.47 276	0.35 259	0.46 195	0.33 249	0.10 177	0.07 44	0.12 277	0.14 326	0.32 434	0.12 150

GMStereo_Zeroshot	0.41 186	0.36 207	1.54 171	0.41 421	0.19 190	0.52 189	0.19 78	0.59 188	0.52 213	0.57 355	0.59 346	0.63 356	0.29 220	0.58 258	0.33 249	0.15 396	0.09 200	0.16 421	0.09 125	0.24 351	0.12 150

test_4	0.40 179	0.37 210	2.01 356	0.29 187	0.21 219	0.50 160	0.28 297	0.47 95	0.39 86	0.42 200	0.76 462	0.38 197	0.22 112	0.52 236	0.33 249	0.08 37	0.07 44	0.11 219	0.15 351	0.28 400	0.07 8

DeepStereo_RVC	0.44 222	0.28 124	1.92 322	0.49 478	0.17 119	0.60 303	0.59 500	0.50 116	0.52 213	0.49 262	0.45 214	0.39 203	0.86 510	0.45 186	0.33 249	0.11 246	0.08 129	0.11 219	0.09 125	0.15 169	0.19 326

Prome-Stereo	0.49 289	0.30 147	1.76 226	0.60 526	0.23 266	0.63 361	0.42 426	0.62 206	0.60 290	0.59 387	1.03 517	0.43 235	0.72 483	0.60 270	0.33 249	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.09 125	0.11 84	0.43 519

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

LL-Strereo2	0.41 186	0.90 458	1.83 280	0.44 444	0.24 279	0.54 206	0.27 279	0.58 180	0.45 150	0.41 195	0.33 145	0.44 246	0.21 103	0.44 171	0.34 256	0.09 81	0.08 129	0.16 421	0.14 326	0.17 228	0.17 289

DCANet-4	0.40 179	0.27 100	2.21 400	0.25 82	0.14 39	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.72 423	0.54 314	0.47 228	0.28 144	0.37 279	0.37 128	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

fff	0.43 212	0.77 410	1.95 338	0.24 63	0.13 23	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.75 455	0.54 314	0.47 228	0.31 159	0.65 464	0.36 117	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

rafts_anoy	0.43 212	0.89 454	1.96 347	0.32 262	0.30 363	0.48 145	0.24 212	0.62 206	0.49 187	0.37 170	0.38 176	0.33 173	0.30 228	0.51 232	0.34 256	0.10 177	0.39 543	0.13 336	0.15 351	0.17 228	0.15 242

RALCasStereoNet	0.45 240	0.88 451	1.85 285	0.30 206	0.26 314	0.49 152	0.26 254	0.58 180	0.51 205	0.36 166	0.48 240	0.36 187	0.28 206	0.55 250	0.34 256	0.10 177	0.53 557	0.09 99	0.08 94	0.25 364	0.34 482

csc	0.43 212	0.77 410	1.95 338	0.24 63	0.13 23	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.75 455	0.54 314	0.47 228	0.31 159	0.65 464	0.36 117	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

cscssc	0.43 212	0.77 410	1.95 338	0.24 63	0.13 23	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.75 455	0.54 314	0.47 228	0.31 159	0.65 464	0.36 117	0.34 256	0.09 81	0.07 44	0.08 40	0.07 64	0.08 26	0.22 369

LG-Stereo	0.27 60	0.25 77	0.95 73	0.25 82	0.15 63	0.43 100	0.21 118	0.50 116	0.40 99	0.18 24	0.29 104	0.25 109	0.16 33	0.28 41	0.35 264	0.07 23	0.07 44	0.11 219	0.10 161	0.24 351	0.10 88

CoDeX	0.52 330	0.43 254	2.25 411	0.29 187	0.26 314	0.61 324	0.32 365	0.99 499	0.68 385	0.48 250	0.55 317	0.52 301	0.40 308	1.60 433	0.35 264	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.10 161	0.13 125	0.12 150

iResNetv2_ROB	0.59 382	1.43 554	2.96 528	0.40 414	0.22 246	0.58 274	0.28 297	0.91 430	0.73 438	0.57 355	0.63 385	0.60 347	0.41 319	0.74 318	0.35 264	0.11 246	0.08 129	0.10 153	0.07 64	0.43 513	0.17 289

999	0.29 77	0.25 77	1.05 80	0.26 113	0.18 157	0.49 152	0.23 179	0.38 26	0.37 69	0.20 38	0.32 136	0.23 82	0.18 60	0.73 315	0.36 267	0.08 37	0.07 44	0.09 99	0.08 94	0.24 351	0.10 88

test_sample5	0.51 317	0.43 254	1.83 280	0.32 262	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.92 439	0.65 359	0.53 301	0.59 346	0.45 255	0.36 265	1.87 481	0.36 267	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.17 228	0.16 271

test_sample4	0.50 300	0.42 249	1.88 301	0.32 262	0.19 190	0.56 238	0.26 254	0.93 447	0.65 359	0.54 314	0.54 307	0.45 255	0.36 265	1.79 463	0.36 267	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.17 228	0.16 271

DualNet	0.51 317	0.43 254	1.83 280	0.32 262	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.92 439	0.65 359	0.54 314	0.62 373	0.45 255	0.36 265	1.87 481	0.36 267	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.17 228	0.16 271

StereoVision	0.45 240	0.72 388	1.94 335	0.33 285	0.32 390	0.47 137	0.26 254	0.68 238	0.57 267	0.32 153	0.89 493	0.45 255	0.27 191	0.49 223	0.36 267	0.13 334	0.15 388	0.16 421	0.15 351	0.19 276	0.13 187

IPLG	0.69 444	0.84 437	2.43 445	0.35 334	0.21 219	1.65 559	0.61 506	1.36 559	0.58 278	1.39 559	0.51 270	0.37 189	0.87 511	1.41 399	0.36 267	0.09 81	0.07 44	0.14 372	0.12 264	0.32 434	0.11 113

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 67	0.28 124	1.09 85	0.33 285	0.15 63	0.30 16	0.16 43	0.58 180	0.42 120	0.19 30	0.19 28	0.17 43	0.26 171	0.38 136	0.37 273	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.25 463	0.10 62	0.06 1

test_sample3	0.50 300	0.41 241	1.88 301	0.32 262	0.19 190	0.57 256	0.25 232	0.92 439	0.64 345	0.52 291	0.49 257	0.47 276	0.35 259	1.79 463	0.37 273	0.13 334	0.10 243	0.12 277	0.11 224	0.16 206	0.16 271

hknet	0.47 265	0.29 134	1.70 200	0.30 206	0.24 279	0.76 456	0.31 342	1.00 507	0.64 345	0.63 426	0.53 295	0.80 455	0.38 286	0.77 327	0.37 273	0.11 246	0.10 243	0.14 372	0.12 264	0.12 95	0.11 113

ICVP	0.46 250	0.29 134	2.41 439	0.33 285	0.22 246	0.59 291	0.55 487	0.75 284	0.50 197	0.44 211	0.60 361	0.49 289	0.35 259	0.53 242	0.37 273	0.16 417	0.16 406	0.14 372	0.11 224	0.15 169	0.15 242
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.64 412	0.49 291	4.41 580	0.32 262	0.27 328	0.60 303	0.25 232	0.97 483	0.88 506	0.59 387	0.70 442	0.63 356	0.55 419	0.66 295	0.37 273	0.17 434	0.15 388	0.15 402	0.14 326	0.21 306	0.23 393

RALAANet	0.43 212	0.98 490	1.90 313	0.32 262	0.23 266	0.48 145	0.19 78	0.67 234	0.53 232	0.48 250	0.45 214	0.39 203	0.30 228	0.48 212	0.37 273	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.14 326	0.27 394	0.10 88

HCRNet	0.46 250	0.49 291	1.65 187	0.38 392	0.29 350	0.58 274	0.22 144	0.75 284	0.62 325	0.47 232	0.49 257	0.48 287	0.36 265	1.12 369	0.37 273	0.15 396	0.10 243	0.15 402	0.13 298	0.17 228	0.17 289

rvit_105_1	0.44 222	0.54 311	1.46 153	0.36 353	0.24 279	0.51 170	0.45 452	0.75 284	0.74 442	0.45 222	0.44 210	0.44 246	0.36 265	0.62 276	0.38 280	0.20 471	0.18 438	0.18 461	0.22 449	0.18 255	0.18 309

DualNet (step1)	0.59 382	0.62 342	1.93 325	0.27 130	0.22 246	0.68 413	0.31 342	0.93 447	0.66 374	0.57 355	0.51 270	0.55 313	0.45 359	1.11 366	0.38 280	0.61 552	0.14 362	0.87 563	0.56 556	0.25 364	0.23 393

test_sample7	0.47 265	0.33 176	1.49 163	0.34 316	0.20 205	0.51 170	0.30 329	0.93 447	0.66 374	0.57 355	0.51 270	0.55 313	0.45 359	1.11 366	0.38 280	0.17 434	0.14 362	0.16 421	0.15 351	0.19 276	0.18 309

test_sample6	0.52 330	0.44 265	1.81 268	0.33 285	0.18 157	0.55 221	0.27 279	0.94 456	0.66 374	0.54 314	0.62 373	0.47 276	0.36 265	1.97 498	0.38 280	0.14 377	0.10 243	0.13 336	0.13 298	0.17 228	0.16 271

MyStereo05	0.49 289	0.41 241	2.72 497	0.30 206	0.23 266	0.60 303	0.30 329	0.82 354	0.77 469	0.52 291	0.37 166	0.51 295	0.42 337	0.52 236	0.38 280	0.09 81	0.17 427	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.20 342

ADStereo(finetuned)	0.45 240	0.77 410	2.12 381	0.25 82	0.14 39	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.72 423	0.54 314	0.48 240	0.31 159	0.76 494	0.37 128	0.38 280	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.07 64	0.13 125	0.23 393

BSDual-CNN	0.41 186	0.27 100	1.13 89	0.30 206	0.21 219	0.76 456	0.31 342	1.00 507	0.61 307	0.63 426	0.53 295	0.63 356	0.37 279	0.43 162	0.38 280	0.13 334	0.10 243	0.14 372	0.12 264	0.12 95	0.11 113

psmg	0.41 186	0.27 100	1.13 89	0.27 130	0.21 219	0.75 452	0.36 393	0.90 418	0.61 307	0.59 387	0.59 346	0.63 356	0.37 279	0.43 162	0.38 280	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.13 125	0.11 113

GANet-ADL	0.44 222	0.41 241	2.31 420	0.33 285	0.20 205	0.57 256	0.25 232	0.75 284	0.54 245	0.42 200	0.59 346	0.56 325	0.30 228	0.40 147	0.38 280	0.14 377	0.11 291	0.09 99	0.08 94	0.22 323	0.17 289

111	0.48 271	1.09 514	1.95 338	0.24 63	0.13 23	0.59 291	0.26 254	0.83 360	0.78 474	0.48 250	0.52 284	0.56 325	0.38 286	0.49 223	0.38 280	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.07 64	0.23 336	0.35 484

UCFNet_RVC	0.48 271	0.82 431	1.85 285	0.30 206	0.27 328	0.64 374	0.26 254	0.74 273	0.55 252	0.48 250	0.53 295	0.63 356	0.41 319	0.88 344	0.38 280	0.15 396	0.10 243	0.17 440	0.17 390	0.18 255	0.15 242

HI	0.41 186	0.63 353	1.72 207	0.27 130	0.21 219	0.45 112	0.19 78	0.55 162	0.41 109	0.57 355	0.59 346	0.65 370	0.45 359	0.45 186	0.39 291	0.08 37	0.09 200	0.10 153	0.11 224	0.20 292	0.10 88

CoSv	0.41 186	0.63 353	1.72 207	0.27 130	0.21 219	0.45 112	0.19 78	0.55 162	0.41 109	0.57 355	0.59 346	0.65 370	0.45 359	0.45 186	0.39 291	0.08 37	0.09 200	0.10 153	0.11 224	0.20 292	0.10 88

UGAM	0.58 374	0.47 285	2.21 400	0.30 206	0.19 190	0.53 198	0.34 378	0.59 188	0.63 337	0.44 211	0.73 453	0.78 446	0.37 279	2.58 552	0.39 291	0.10 177	0.08 129	0.17 440	0.14 326	0.42 511	0.17 289

MyStereo04	0.48 271	0.40 234	2.65 488	0.29 187	0.23 266	0.60 303	0.31 342	0.83 360	0.75 455	0.47 232	0.36 163	0.53 303	0.42 337	0.53 242	0.39 291	0.09 81	0.18 438	0.12 277	0.11 224	0.16 206	0.19 326

IER	0.43 212	0.38 220	1.69 196	0.26 113	0.25 297	0.66 395	0.26 254	0.71 252	0.55 252	0.54 314	0.59 346	0.60 347	0.53 410	0.52 236	0.39 291	0.11 246	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.14 149	0.11 113

ACRE	0.56 362	1.14 522	2.77 508	0.76 541	0.28 342	0.60 303	0.56 492	0.76 297	0.58 278	0.55 332	0.62 373	0.41 217	0.29 220	0.44 171	0.39 291	0.11 246	0.19 451	0.13 336	0.14 326	0.36 472	0.18 309

DCANet	0.42 206	0.77 410	1.95 338	0.25 82	0.14 39	0.51 170	0.22 144	0.77 308	0.72 423	0.54 314	0.48 240	0.31 159	0.41 319	0.36 117	0.39 291	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.07 64	0.13 125	0.23 393

AdaStereo	0.44 222	0.38 220	1.79 261	0.34 316	0.20 205	0.57 256	0.28 297	0.92 439	0.69 394	0.52 291	0.55 317	0.61 349	0.33 249	0.48 212	0.39 291	0.17 434	0.08 129	0.17 440	0.11 224	0.18 255	0.12 150
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
Anonymous_2	0.74 472	0.32 167	1.65 187	0.33 285	0.30 363	0.67 401	0.32 365	0.69 241	0.46 160	0.48 250	0.41 193	0.84 471	0.58 435	0.51 232	0.40 299	0.32 528	0.38 536	1.43 586	3.69 602	0.80 557	0.27 432

CIPLG	0.56 362	1.19 532	2.46 450	0.80 545	0.31 382	0.61 324	0.57 496	0.76 297	0.57 267	0.56 344	0.63 385	0.41 217	0.30 228	0.45 186	0.40 299	0.11 246	0.20 462	0.13 336	0.13 298	0.35 465	0.19 326

dd	0.42 206	0.96 478	1.77 235	0.31 233	0.17 119	0.57 256	0.26 254	0.49 110	0.68 385	0.41 195	0.40 189	0.34 179	0.27 191	0.45 186	0.40 299	0.17 434	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.21 306	0.12 150

IPLGR_C	0.58 374	1.25 539	2.72 497	0.80 545	0.31 382	0.60 303	0.61 506	0.76 297	0.58 278	0.56 344	0.62 373	0.41 217	0.31 237	0.43 162	0.40 299	0.11 246	0.22 477	0.13 336	0.15 351	0.35 465	0.19 326

DeepPruner_ROB	0.50 300	0.70 382	1.94 335	0.29 187	0.26 314	0.63 361	0.31 342	0.80 343	0.48 181	0.61 405	0.55 317	0.66 377	0.38 286	0.98 350	0.40 299	0.19 461	0.14 362	0.14 372	0.14 326	0.23 336	0.17 289

iResNet_ROB	0.50 300	1.15 526	1.73 210	0.31 233	0.21 219	0.58 274	0.22 144	0.95 469	0.82 489	0.58 373	0.62 373	0.57 331	0.39 300	0.84 337	0.40 299	0.11 246	0.08 129	0.09 99	0.06 13	0.21 306	0.13 187

AACVNet	0.54 342	0.78 418	1.73 210	0.36 353	0.21 219	0.57 256	0.25 232	0.71 252	0.51 205	0.55 332	0.59 346	0.64 365	0.41 319	2.13 516	0.41 305	0.14 377	0.11 291	0.14 372	0.11 224	0.33 443	0.15 242

HSM-Net_RVC	0.67 432	0.34 189	2.23 408	0.26 113	0.19 190	0.67 401	0.29 321	1.26 555	0.69 394	0.72 471	0.70 442	0.78 446	0.42 337	3.77 585	0.41 305	0.13 334	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.12 95	0.11 113
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DCVSM-stereo	0.49 289	0.29 134	2.49 458	0.29 187	0.22 246	0.53 198	0.52 475	0.58 180	0.49 187	0.69 458	0.46 222	0.79 451	0.48 391	0.53 242	0.42 307	0.13 334	0.14 362	0.15 402	0.12 264	0.20 292	0.20 342

SACVNet	0.60 388	0.74 398	1.90 313	0.37 376	0.28 342	0.64 374	0.37 401	0.86 388	0.61 307	0.65 443	0.62 373	0.69 400	0.44 355	2.08 511	0.42 307	0.18 446	0.14 362	0.16 421	0.15 351	0.38 487	0.24 405

LMCR-Stereo	0.52 330	0.71 384	2.39 436	0.40 414	0.21 219	0.74 446	0.31 342	1.02 519	0.64 345	0.61 405	0.63 385	0.39 203	0.51 403	0.62 276	0.42 307	0.19 461	0.09 200	0.12 277	0.09 125	0.23 336	0.12 150

PSMNet-RSSM	0.53 336	0.82 431	1.78 240	0.31 233	0.25 297	0.58 274	0.28 297	0.84 371	0.60 290	0.50 269	0.61 368	0.67 386	0.43 347	1.68 443	0.42 307	0.15 396	0.10 243	0.14 372	0.16 371	0.15 169	0.13 187

CFNet-ft	0.51 317	0.76 401	1.79 261	0.28 155	0.30 363	0.63 361	0.28 297	0.66 225	0.55 252	0.45 222	0.57 337	0.74 429	0.41 319	1.46 406	0.42 307	0.14 377	0.10 243	0.28 514	0.13 298	0.18 255	0.14 207

STTStereo	0.51 317	0.69 379	2.14 388	0.36 353	0.30 363	0.61 324	0.32 365	0.77 308	0.60 290	0.60 396	0.54 307	0.67 386	0.43 347	0.86 340	0.42 307	0.16 417	0.15 388	0.17 440	0.20 433	0.16 206	0.15 242

CFNet_RVC	0.51 317	0.76 401	1.79 261	0.28 155	0.30 363	0.63 361	0.28 297	0.66 225	0.55 252	0.45 222	0.57 337	0.74 429	0.41 319	1.46 406	0.42 307	0.14 377	0.10 243	0.28 514	0.13 298	0.18 255	0.14 207

CVANet_RVC	0.65 421	0.80 422	2.13 383	0.36 353	0.26 314	0.62 344	0.42 426	0.84 371	0.72 423	0.69 458	0.68 423	0.68 393	0.52 408	2.64 555	0.42 307	0.19 461	0.12 317	0.22 487	0.17 390	0.37 480	0.15 242

HSM	0.62 401	0.76 401	1.72 207	0.30 206	0.29 350	0.64 374	0.28 297	0.94 456	0.62 325	0.58 373	0.57 337	1.40 552	0.64 462	2.59 553	0.42 307	0.11 246	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.14 149	0.11 113

G2L-Stereo_test	0.55 354	0.97 486	1.89 308	0.33 285	0.24 279	0.75 452	0.38 408	0.79 339	0.60 290	0.60 396	0.54 307	0.74 429	0.39 300	1.56 422	0.43 316	0.10 177	0.08 129	0.08 40	0.08 94	0.28 400	0.13 187

PSMNet-RUCA	0.58 374	0.82 431	1.89 308	0.59 522	0.56 518	0.64 374	0.36 393	0.84 371	0.69 394	0.51 282	0.68 423	0.53 303	0.43 347	0.56 253	0.43 316	0.34 532	0.18 438	0.44 545	0.29 483	0.48 525	0.30 456

SFCPSM	0.46 250	0.24 72	2.35 429	0.27 130	0.27 328	0.70 426	0.32 365	0.96 474	0.63 337	0.49 262	0.52 284	0.43 235	0.36 265	0.52 236	0.43 316	0.12 304	0.09 200	0.12 277	0.16 371	0.16 206	0.12 150

cf-r	0.53 336	0.81 427	2.15 389	0.33 285	0.28 342	0.60 303	0.28 297	0.78 323	0.64 345	0.51 282	0.60 361	0.75 435	0.40 308	1.32 388	0.43 316	0.13 334	0.09 200	0.11 219	0.12 264	0.15 169	0.14 207

GANet-RSSM	0.55 354	0.73 395	1.90 313	0.36 353	0.26 314	0.59 291	0.27 279	0.78 323	0.52 213	0.47 232	0.57 337	0.63 356	0.45 359	1.92 496	0.43 316	0.14 377	0.10 243	0.25 506	0.11 224	0.34 454	0.14 207

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 354	0.92 460	2.36 432	0.38 392	0.37 444	0.60 303	0.28 297	0.82 354	0.62 325	0.62 416	0.55 317	0.72 418	0.45 359	1.00 353	0.43 316	0.15 396	0.11 291	0.14 372	0.14 326	0.15 169	0.16 271
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
252Zero-FE	0.62 401	0.27 100	0.83 56	0.24 63	0.13 23	0.31 21	0.13 8	0.39 33	0.32 20	8.03 600	0.23 62	0.12 2	0.12 6	0.26 22	0.44 322	0.09 81	0.12 317	0.07 1	0.06 13	0.09 46	0.12 150

ISRNet	0.47 265	0.44 265	1.55 173	0.37 376	0.31 382	0.49 152	0.19 78	0.75 284	0.66 374	0.63 426	0.71 446	0.67 386	0.39 300	0.58 258	0.44 322	0.23 494	0.16 406	0.21 484	0.20 433	0.21 306	0.25 414

HBP-ISP	0.76 478	1.30 544	3.19 552	0.35 334	0.26 314	0.85 494	0.54 484	1.03 526	0.72 423	0.80 492	0.69 432	0.68 393	0.83 503	2.04 506	0.44 322	0.23 494	0.24 488	0.29 521	0.25 463	0.28 400	0.24 405

CSP-Net	0.50 300	0.39 229	1.25 113	0.29 187	0.23 266	0.77 464	0.35 386	0.86 388	0.57 267	0.59 387	0.59 346	0.65 370	0.40 308	1.77 458	0.44 322	0.16 417	0.11 291	0.10 153	0.10 161	0.20 292	0.14 207

NOSS_ROB	0.64 412	0.65 364	1.62 185	0.46 463	0.25 297	0.67 401	0.30 329	0.93 447	0.77 469	0.59 387	0.57 337	0.77 442	0.38 286	2.78 565	0.44 322	0.23 494	0.24 488	0.28 514	0.26 471	0.27 394	0.39 508

FADNet	0.64 412	1.22 535	2.06 365	0.32 262	0.30 363	0.66 395	0.29 321	0.88 406	0.72 423	0.44 211	0.48 240	0.66 377	0.57 429	1.84 477	0.45 327	0.46 543	0.20 462	0.17 440	0.19 423	0.59 540	0.24 405

LL-Strereo	0.72 460	1.29 543	2.49 458	0.36 353	0.45 489	0.55 221	0.32 365	0.93 447	0.71 413	0.67 449	0.58 343	0.85 475	0.79 498	2.67 559	0.46 328	0.10 177	0.18 438	0.14 372	0.12 264	0.40 502	0.42 518

gwcnet-sp	0.49 289	0.43 254	2.54 471	0.31 233	0.22 246	0.67 401	0.31 342	0.78 323	0.65 359	0.58 373	0.47 228	0.46 268	0.43 347	0.76 323	0.46 328	0.11 246	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.15 169	0.14 207

scenet	0.49 289	0.43 254	2.54 471	0.31 233	0.22 246	0.67 401	0.31 342	0.78 323	0.65 359	0.58 373	0.47 228	0.46 268	0.43 347	0.76 323	0.46 328	0.11 246	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.15 169	0.14 207

ssnet	0.49 289	0.43 254	2.54 471	0.31 233	0.22 246	0.67 401	0.31 342	0.78 323	0.65 359	0.58 373	0.47 228	0.46 268	0.43 347	0.76 323	0.46 328	0.11 246	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.15 169	0.14 207

DAS	0.56 362	0.35 198	1.55 173	0.33 285	0.34 412	0.50 160	0.42 426	0.83 360	0.74 442	0.83 504	0.68 423	0.56 325	0.48 391	2.40 536	0.46 328	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.18 255	0.15 242

SepStereo	0.52 330	0.35 198	1.55 173	0.33 285	0.34 412	0.50 160	0.42 426	0.83 360	0.74 442	0.83 504	0.68 423	0.56 325	0.48 391	1.56 422	0.46 328	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.18 255	0.15 242

GwcNet-ADL	0.50 300	0.74 398	2.90 524	0.31 233	0.20 205	0.58 274	0.29 321	0.87 397	0.64 345	0.47 232	0.47 228	0.56 325	0.33 249	0.46 195	0.46 328	0.13 334	0.12 317	0.09 99	0.09 125	0.14 149	0.21 354

GEStereo_RVC	0.54 342	0.87 447	1.95 338	0.47 468	0.25 297	0.62 344	0.37 401	1.00 507	0.74 442	0.53 301	0.54 307	0.59 341	0.44 355	1.10 363	0.46 328	0.15 396	0.11 291	0.12 277	0.10 161	0.26 384	0.19 326

psm_up	0.57 369	0.61 336	1.83 280	0.35 334	0.30 363	0.64 374	0.37 401	0.90 418	0.68 385	0.59 387	0.55 317	0.68 393	0.54 413	1.91 492	0.46 328	0.16 417	0.15 388	0.16 421	0.15 351	0.23 336	0.13 187

G2L-ROB	0.51 317	0.95 475	1.96 347	0.29 187	0.22 246	0.59 291	0.28 297	0.76 297	0.57 267	0.55 332	0.45 214	0.70 410	0.32 244	1.38 394	0.47 337	0.11 246	0.07 44	0.09 99	0.08 94	0.20 292	0.13 187

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

DDVS	0.62 401	0.40 234	1.40 141	2.21 590	0.35 425	0.87 500	1.00 555	0.69 241	0.50 197	0.53 301	0.56 329	0.90 491	0.37 279	1.22 379	0.47 337	0.15 396	0.14 362	0.14 372	0.12 264	0.19 276	0.22 369

iRaft-Stereo_5w	0.54 342	1.01 501	2.08 372	0.27 130	0.21 219	0.49 152	0.28 297	0.73 269	0.58 278	0.40 186	0.61 368	0.62 353	0.46 374	1.78 459	0.47 337	0.09 81	0.07 44	0.11 219	0.10 161	0.39 497	0.12 150

dad	0.51 317	1.01 501	1.74 214	0.29 187	0.19 190	0.60 303	0.26 254	0.52 138	0.75 455	0.63 426	0.63 385	0.63 356	0.33 249	0.85 339	0.47 337	0.27 516	0.15 388	0.40 540	0.18 403	0.22 323	0.14 207

FENet	0.44 222	0.30 147	2.42 441	0.32 262	0.17 119	0.58 274	0.22 144	0.77 308	0.59 285	0.47 232	0.42 197	0.55 313	0.38 286	0.49 223	0.47 337	0.12 304	0.09 200	0.12 277	0.11 224	0.13 125	0.16 271

CRFU-Net	0.56 362	0.38 220	1.86 294	0.46 463	0.26 314	0.82 485	0.36 393	0.90 418	0.49 187	0.62 416	0.59 346	0.78 446	1.35 551	1.00 353	0.48 343	0.15 396	0.14 362	0.17 440	0.10 161	0.19 276	0.14 207

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 482	1.04 507	2.06 365	0.94 556	0.35 425	0.89 505	0.40 416	0.85 378	0.63 337	0.55 332	0.63 385	0.75 435	0.38 286	2.38 532	0.48 343	1.10 576	0.31 520	0.36 533	0.21 440	0.53 536	0.55 538

CFNet	0.58 374	0.96 478	1.78 240	0.33 285	0.25 297	0.63 361	0.22 144	0.88 406	0.75 455	0.46 230	0.59 346	0.58 338	0.40 308	2.29 525	0.48 343	0.12 304	0.09 200	0.15 402	0.14 326	0.30 416	0.15 242

NVstereo2D	0.58 374	0.40 234	2.03 363	0.35 334	0.35 425	0.69 419	0.39 413	0.91 430	0.80 482	0.47 232	0.53 295	0.67 386	0.46 374	1.99 502	0.48 343	0.19 461	0.11 291	0.17 440	0.13 298	0.25 364	0.25 414

PS-NSSS	0.63 408	1.00 497	1.81 268	0.30 206	0.31 382	0.63 361	0.34 378	0.98 487	0.69 394	0.54 314	0.74 456	0.51 295	0.41 319	2.43 541	0.48 343	0.24 502	0.17 427	0.27 510	0.18 403	0.27 394	0.21 354

SMFormer	0.50 300	0.46 276	1.60 180	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.49 348	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.15 169	0.16 271

tta	0.50 300	0.46 276	1.60 180	0.30 206	0.15 63	0.45 112	0.24 212	0.90 418	0.72 423	0.56 344	0.64 401	0.51 295	0.41 319	1.87 481	0.49 348	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.14 149	0.11 113

ToySt	0.44 222	0.61 336	1.89 308	0.29 187	0.18 157	0.55 221	0.35 386	0.67 234	0.53 232	0.39 184	0.50 265	0.59 341	0.43 347	0.51 232	0.49 348	0.10 177	0.12 317	0.13 336	0.16 371	0.24 351	0.19 326

FADNet-RVC-Resample	0.67 432	1.16 531	3.16 548	0.37 376	0.29 350	0.62 344	0.38 408	0.86 388	0.63 337	0.51 282	0.50 265	0.57 331	0.45 359	1.57 426	0.49 348	0.24 502	0.32 526	0.23 494	0.19 423	0.27 394	0.62 544

MLCV	0.48 271	0.89 454	1.85 285	0.29 187	0.14 39	0.59 291	0.23 179	0.72 257	0.59 285	0.66 445	0.66 412	0.55 313	0.36 265	1.03 357	0.49 348	0.09 81	0.06 23	0.09 99	0.07 64	0.19 276	0.11 113

xyz-stereo	3.02 586	0.29 134	30.64 624	0.23 45	0.12 8	15.52 605	0.24 212	0.51 124	0.47 178	0.59 387	7.99 598	0.64 365	0.47 382	1.39 395	0.50 353	0.09 81	0.07 44	0.34 530	0.07 64	0.13 125	0.08 37

G2L-Stereo	0.55 354	0.85 441	2.18 396	0.31 233	0.27 328	0.59 291	0.27 279	0.77 308	0.55 252	0.54 314	0.52 284	0.71 415	0.36 265	1.75 455	0.50 353	0.13 334	0.11 291	0.13 336	0.11 224	0.29 405	0.15 242

GwcNet-RSSM	0.57 369	0.94 468	2.13 383	0.32 262	0.25 297	0.60 303	0.30 329	0.80 343	0.66 374	0.52 291	0.64 401	0.71 415	0.40 308	1.79 463	0.50 353	0.13 334	0.09 200	0.12 277	0.12 264	0.21 306	0.15 242

DMCA	0.41 186	0.52 301	1.26 115	0.31 233	0.24 279	0.59 291	0.26 254	0.77 308	0.63 337	0.58 373	0.48 240	0.57 331	0.35 259	0.40 147	0.50 353	0.14 377	0.10 243	0.14 372	0.10 161	0.15 169	0.15 242

TDLM	0.67 432	0.92 460	1.76 226	0.37 376	0.24 279	0.66 395	0.56 492	0.82 354	0.74 442	1.16 539	0.62 373	0.61 349	0.48 391	2.70 561	0.50 353	0.20 471	0.11 291	0.35 531	0.14 326	0.32 434	0.16 271

xyz-stereo-finetune2	0.35 129	0.45 273	1.04 79	0.21 11	0.12 8	0.58 274	0.23 179	0.50 116	0.45 150	0.31 144	0.46 222	0.30 156	0.41 319	0.81 334	0.51 358	0.08 37	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.09 60

RAFT + AFF	0.64 412	1.20 533	1.95 338	0.34 316	0.33 403	0.67 401	0.52 475	0.99 499	0.74 442	0.53 301	0.58 343	0.57 331	0.80 499	1.76 456	0.51 358	0.12 304	0.27 510	0.15 402	0.14 326	0.43 513	0.29 445

CC-Net-ROB	0.85 504	1.15 526	2.13 383	0.88 551	0.38 450	0.88 504	0.44 444	1.06 532	0.79 479	0.58 373	0.69 432	0.65 370	0.50 401	2.74 564	0.51 358	0.93 567	0.39 543	0.87 563	0.29 483	0.54 537	0.54 535

IGEVStereo-DCA	0.33 110	0.34 189	1.38 136	0.27 130	0.16 90	0.45 112	0.23 179	0.46 81	0.41 109	0.24 85	0.21 41	0.26 123	0.25 157	0.64 281	0.52 361	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.18 403	0.16 206	0.22 369

rrr	0.46 250	0.34 189	3.08 539	0.27 130	0.16 90	0.45 112	0.28 297	1.09 537	0.51 205	0.24 85	0.21 41	0.26 123	0.25 157	0.64 281	0.52 361	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.29 483	0.16 206	0.25 414

UPFNet	0.46 250	0.28 124	1.73 210	0.33 285	0.32 390	0.65 388	0.38 408	0.83 360	0.59 285	0.57 355	0.52 284	0.61 349	0.40 308	0.75 319	0.52 361	0.13 334	0.12 317	0.13 336	0.12 264	0.15 169	0.11 113

iResNet	0.51 317	0.76 401	2.59 479	0.41 421	0.17 119	0.64 374	0.27 279	0.82 354	0.70 403	0.57 355	0.64 401	0.43 235	0.36 265	0.70 310	0.52 361	0.10 177	0.07 44	0.09 99	0.08 94	0.21 306	0.13 187

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

DFGA-Net	0.51 317	1.06 510	1.75 220	0.30 206	0.24 279	0.54 206	0.22 144	0.63 214	0.60 290	0.48 250	0.51 270	0.35 183	0.27 191	1.82 471	0.53 365	0.10 177	0.08 129	0.12 277	0.12 264	0.37 480	0.15 242

SQANet	0.80 490	1.58 561	2.53 465	0.76 541	0.83 551	0.76 456	0.36 393	0.83 360	0.64 345	0.63 426	0.69 432	0.73 423	0.51 403	1.21 377	0.53 365	0.77 564	0.29 514	0.59 553	0.29 483	0.86 559	0.61 543

RAFT_R40	0.50 300	0.21 25	1.76 226	0.50 482	0.40 462	0.61 324	0.53 479	0.56 169	0.60 290	0.56 344	0.54 307	0.55 313	0.51 403	1.57 426	0.53 365	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.09 60

DMCA-RVC	0.62 401	0.96 478	2.63 484	0.36 353	0.90 556	0.56 238	0.31 342	0.69 241	0.57 267	0.68 456	0.52 284	0.59 341	0.56 423	1.23 381	0.53 365	0.16 417	0.38 536	0.20 476	0.15 351	0.20 292	0.15 242

stereogan	0.69 444	0.51 300	2.44 447	0.39 403	0.39 453	1.01 520	0.41 422	0.94 456	0.92 516	0.73 475	0.85 484	1.15 539	0.69 476	1.57 426	0.53 365	0.19 461	0.18 438	0.20 476	0.16 371	0.36 472	0.24 405

HITNet	0.46 250	0.92 460	2.09 373	0.33 285	0.14 39	0.55 221	0.22 144	0.83 360	0.56 263	0.51 282	0.49 257	0.48 287	0.37 279	0.48 212	0.54 371	0.09 81	0.06 23	0.10 153	0.08 94	0.23 336	0.09 60
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
xyz-stereo-finetune	0.31 95	0.46 276	0.79 51	0.21 11	0.12 8	0.53 198	0.25 232	0.52 138	0.54 245	0.28 130	0.32 136	0.29 151	0.23 129	0.59 264	0.55 372	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.13 125	0.08 37

MyStereo8	0.54 342	0.80 422	2.76 505	0.32 262	0.33 403	0.71 429	0.20 97	0.87 397	0.57 267	0.51 282	0.59 346	0.50 292	0.33 249	0.68 299	0.55 372	0.10 177	0.29 514	0.10 153	0.13 298	0.21 306	0.34 482

ac_64	0.55 354	0.46 276	1.92 322	0.36 353	0.34 412	0.63 361	0.31 342	0.82 354	0.61 307	0.55 332	0.51 270	0.89 489	0.48 391	1.83 472	0.55 372	0.14 377	0.11 291	0.12 277	0.12 264	0.18 255	0.12 150

ACVNet	0.45 240	0.44 265	1.79 261	0.28 155	0.21 219	0.59 291	0.36 393	0.66 225	0.68 385	0.45 222	0.59 346	0.69 400	0.40 308	0.44 171	0.55 372	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.34 454	0.10 88

HGLStereo	0.54 342	0.69 379	2.00 355	0.35 334	0.40 462	0.66 395	0.30 329	0.83 360	0.62 325	0.57 355	0.69 432	0.69 400	0.54 413	1.07 360	0.55 372	0.13 334	0.13 341	0.13 336	0.11 224	0.19 276	0.17 289

hitnet-ft	0.67 432	0.80 422	1.90 313	0.28 155	0.22 246	0.69 419	0.36 393	0.85 378	0.65 359	0.56 344	0.84 480	1.03 520	0.95 525	2.32 527	0.55 372	0.23 494	0.14 362	0.41 541	0.13 298	0.24 351	0.17 289

FADNet-RVC	0.61 396	1.26 541	2.12 381	0.33 285	0.26 314	0.59 291	0.29 321	0.86 388	0.62 325	0.45 222	0.50 265	0.62 353	0.46 374	1.73 451	0.55 372	0.17 434	0.20 462	0.17 440	0.18 403	0.59 540	0.28 439

GANetREF_RVC	0.75 475	1.15 526	2.46 450	0.47 468	0.26 314	0.83 488	0.61 506	0.97 483	0.89 510	0.62 416	0.61 368	0.72 418	0.59 438	2.42 538	0.55 372	0.32 528	0.25 501	0.36 533	0.24 455	0.39 497	0.31 464
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
coex_refinement	0.58 374	0.94 468	1.87 299	0.38 392	0.25 297	0.64 374	0.34 378	0.83 360	0.65 359	0.60 396	0.63 385	0.81 458	0.48 391	1.85 479	0.56 380	0.13 334	0.09 200	0.10 153	0.10 161	0.16 206	0.16 271

ADLNet2	0.68 439	0.84 437	3.19 552	0.33 285	0.36 433	0.64 374	0.37 401	0.89 412	0.79 479	0.54 314	0.65 410	0.93 499	0.48 391	2.07 510	0.56 380	0.13 334	0.11 291	0.11 219	0.11 224	0.33 443	0.18 309

test_xeample3	0.46 250	0.34 189	2.99 533	0.37 376	0.16 90	0.49 152	0.33 373	1.06 532	0.44 135	0.25 104	0.23 62	0.24 96	0.25 157	0.49 223	0.56 380	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.40 534	0.17 228	0.26 424

UNet	0.54 342	0.44 265	2.83 514	0.31 233	0.33 403	0.74 446	0.27 279	0.82 354	0.61 307	0.53 301	0.54 307	0.72 418	0.54 413	0.78 331	0.56 380	0.11 246	0.09 200	0.13 336	0.11 224	0.14 149	0.12 150

DDUNet	0.77 482	1.12 517	1.88 301	0.76 541	0.69 542	0.84 490	0.43 433	0.85 378	0.65 359	0.67 449	0.75 459	0.91 493	0.52 408	1.03 357	0.57 384	0.54 548	0.37 532	0.95 569	0.52 552	0.71 550	0.57 539

PSMNet-ADL	0.51 317	0.38 220	1.65 187	0.35 334	0.21 219	0.67 401	0.26 254	0.74 273	0.55 252	0.42 200	0.52 284	0.70 410	0.45 359	1.91 492	0.57 384	0.15 396	0.13 341	0.11 219	0.13 298	0.15 169	0.20 342

delet	0.52 330	0.54 311	1.62 185	0.31 233	0.35 425	0.74 446	0.46 455	0.85 378	0.74 442	0.55 332	0.60 361	0.67 386	0.50 401	1.12 369	0.57 384	0.11 246	0.11 291	0.13 336	0.14 326	0.16 206	0.12 150

FAT-Stereo	0.70 448	0.54 311	2.88 517	0.36 353	0.29 350	0.62 344	0.54 484	0.97 483	0.87 502	0.76 483	0.92 497	0.94 503	0.80 499	1.84 477	0.57 384	0.18 446	0.19 451	0.17 440	0.16 371	0.22 323	0.25 414

NCCL2	0.65 421	0.94 468	1.96 347	0.43 437	0.30 363	0.71 429	0.68 522	0.84 371	0.65 359	0.70 464	0.60 361	0.86 481	0.54 413	1.56 422	0.57 384	0.20 471	0.16 406	0.67 557	0.25 463	0.22 323	0.24 405

AASNet	0.56 362	1.03 506	2.34 426	0.37 376	0.33 403	0.65 388	0.29 321	0.96 474	0.73 438	0.54 314	0.60 361	0.55 313	0.38 286	0.59 264	0.58 389	0.14 377	0.12 317	0.13 336	0.10 161	0.43 513	0.24 405

ETE_ROB	0.60 388	0.71 384	1.55 173	0.37 376	0.25 297	0.69 419	0.51 472	1.47 563	0.70 403	0.80 492	0.69 432	0.85 475	0.49 398	1.36 392	0.58 389	0.16 417	0.13 341	0.19 467	0.16 371	0.21 306	0.23 393

MMNet	0.50 300	0.48 288	1.93 325	0.33 285	0.27 328	0.79 473	0.28 297	0.81 347	0.74 442	0.60 396	0.56 329	0.59 341	0.55 419	0.79 332	0.59 391	0.10 177	0.09 200	0.12 277	0.11 224	0.13 125	0.14 207

StereoDRNet-Refined	0.50 300	0.41 241	1.50 166	0.33 285	0.21 219	0.68 413	0.26 254	0.81 347	0.68 385	0.67 449	0.68 423	0.73 423	0.42 337	1.10 363	0.59 391	0.11 246	0.08 129	0.14 372	0.14 326	0.25 364	0.21 354
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SMoEStereo_RVC	0.29 77	0.26 92	1.03 77	0.25 82	0.14 39	0.46 130	0.22 144	0.36 19	0.38 74	0.23 76	0.23 62	0.21 70	0.18 60	0.45 186	0.60 393	0.07 23	0.06 23	0.10 153	0.08 94	0.20 292	0.20 342

FINET	0.65 421	0.95 475	3.06 538	0.35 334	0.40 462	0.58 274	0.48 467	0.92 439	1.10 539	0.57 355	0.68 423	0.47 276	0.44 355	1.15 374	0.60 393	0.23 494	0.21 471	0.17 440	0.15 351	0.26 384	0.25 414

DLCB_ROB	0.54 342	0.55 320	1.49 163	0.36 353	0.25 297	0.65 388	0.36 393	0.80 343	0.70 403	0.72 471	0.69 432	0.83 466	0.46 374	1.53 419	0.60 393	0.13 334	0.12 317	0.14 372	0.14 326	0.14 149	0.13 187

Syn2CoEx	0.70 448	1.07 513	2.74 503	0.43 437	0.30 363	0.64 374	0.42 426	0.99 499	0.78 474	0.62 416	0.78 467	0.74 429	0.72 483	1.92 496	0.61 396	0.20 471	0.17 427	0.19 467	0.15 351	0.29 405	0.22 369

BEATNet_4x	0.47 265	0.73 395	1.91 319	0.33 285	0.15 63	0.56 238	0.25 232	0.85 378	0.58 278	0.54 314	0.51 270	0.57 331	0.42 337	0.57 254	0.61 396	0.11 246	0.08 129	0.12 277	0.09 125	0.20 292	0.16 271

Wz-Net-LNSev	0.59 382	0.96 478	2.47 455	0.34 316	0.37 444	0.79 473	0.44 444	0.86 388	0.77 469	0.61 405	0.67 415	0.79 451	0.56 423	0.64 281	0.62 398	0.15 396	0.14 362	0.12 277	0.12 264	0.18 255	0.19 326

CBMV	0.71 457	0.76 401	2.64 486	0.33 285	0.20 205	0.78 469	0.79 537	0.98 487	0.78 474	0.85 510	0.71 446	0.86 481	1.10 537	1.46 406	0.62 398	0.18 446	0.20 462	0.21 484	0.19 423	0.25 364	0.33 478
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TCMNet	0.66 427	0.85 441	2.55 476	0.50 482	0.52 509	0.72 435	0.39 413	0.87 397	0.72 423	0.58 373	0.68 423	0.63 356	0.46 374	1.70 446	0.63 400	0.18 446	0.18 438	0.23 494	0.18 403	0.38 487	0.27 432

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 148	1.34 551	1.24 112	0.23 45	0.12 8	0.33 30	0.20 97	0.40 36	0.33 29	0.25 104	0.21 41	0.16 35	0.14 14	0.27 29	0.63 400	0.55 550	0.06 23	0.11 219	0.13 298	0.25 364	0.49 529

acv_ft	0.48 271	0.44 265	1.76 226	0.32 262	0.41 469	0.63 361	0.28 297	0.81 347	0.68 385	0.61 405	0.59 346	0.69 400	0.45 359	0.44 171	0.63 400	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.41 505	0.10 88

DSFCA	0.54 342	0.35 198	1.41 142	0.28 155	0.28 342	0.79 473	0.88 545	0.76 297	0.70 403	0.72 471	0.66 412	0.67 386	0.57 429	1.17 375	0.63 400	0.16 417	0.14 362	0.13 336	0.14 326	0.16 206	0.13 187

Nwc_Net	0.68 439	0.83 435	2.53 465	0.41 421	0.39 453	0.77 464	0.38 408	1.01 516	0.70 403	0.60 396	0.99 510	0.98 510	0.68 474	1.41 399	0.63 400	0.23 494	0.15 388	0.23 494	0.25 463	0.23 336	0.18 309

ITSA-stereo	0.48 271	0.33 176	1.20 105	0.33 285	0.18 157	0.60 303	0.29 321	0.94 456	0.80 482	0.50 269	0.49 257	0.53 303	0.59 438	1.25 385	0.64 405	0.15 396	0.12 317	0.17 440	0.16 371	0.18 255	0.23 393

ADLNet	0.60 388	0.71 384	1.95 338	0.35 334	0.34 412	0.67 401	0.34 378	0.90 418	0.74 442	0.68 456	0.62 373	0.80 455	0.45 359	1.78 459	0.64 405	0.14 377	0.11 291	0.14 372	0.14 326	0.29 405	0.21 354

STTRV1_RVC	0.80 490	0.55 320	2.89 520	0.42 432	0.49 500	0.79 473	0.44 444	1.15 547	0.82 489	0.62 416	0.89 493	0.72 418	0.63 459	2.69 560	0.64 405	0.48 544	0.64 564	0.27 510	0.24 455	0.35 465	0.27 432

GASNet	0.73 469	1.47 556	3.04 536	0.47 468	0.33 403	0.57 256	0.34 378	0.91 430	0.75 455	0.58 373	0.58 343	0.74 429	0.55 419	2.03 504	0.65 408	0.21 478	0.15 388	0.19 467	0.17 390	0.51 532	0.28 439

GwcNet	0.69 444	0.71 384	3.12 545	0.36 353	0.45 489	0.81 482	0.44 444	0.86 388	0.84 496	0.60 396	0.74 456	0.82 463	0.49 398	1.65 439	0.66 409	0.16 417	0.15 388	0.15 402	0.15 351	0.31 425	0.24 405

S-Stereo	0.80 490	0.69 379	3.89 571	0.39 403	0.37 444	0.69 419	0.70 527	0.94 456	0.98 524	0.62 416	0.91 495	0.83 466	0.60 442	2.37 529	0.66 409	0.18 446	0.21 471	0.17 440	0.18 403	0.30 416	0.35 484

RP	0.67 432	0.82 431	1.94 335	0.43 437	0.44 480	0.65 388	0.45 452	0.89 412	0.82 489	0.66 445	0.92 497	0.99 513	0.76 494	1.55 421	0.66 409	0.25 507	0.18 438	0.23 494	0.20 433	0.31 425	0.22 369

iinet-f	0.57 369	0.93 466	2.27 414	0.31 233	0.25 297	0.83 488	0.33 373	0.81 347	0.65 359	0.54 314	0.63 385	0.73 423	0.67 471	0.73 315	0.67 412	0.13 334	0.13 341	0.11 219	0.10 161	0.43 513	0.16 271

GES	0.44 222	0.28 124	1.88 301	0.30 206	0.18 157	0.61 324	0.30 329	0.88 406	0.46 160	0.47 232	0.52 284	0.39 203	0.42 337	0.58 258	0.67 412	0.15 396	0.11 291	0.12 277	0.10 161	0.15 169	0.17 289

PASM	0.72 460	0.68 375	1.91 319	0.47 468	0.44 480	0.60 303	0.51 472	0.76 297	0.80 482	0.77 487	0.67 415	0.87 483	0.61 451	2.40 536	0.67 412	0.32 528	0.35 528	0.36 533	0.41 537	0.45 522	0.39 508

DispNO	0.67 432	0.98 490	2.58 477	0.31 233	0.27 328	0.59 291	0.29 321	0.83 360	0.68 385	0.53 301	0.79 470	0.83 466	0.47 382	2.46 543	0.68 415	0.12 304	0.10 243	0.19 467	0.31 500	0.16 206	0.17 289

FADNet_RVC	0.81 499	1.14 522	2.42 441	0.30 206	0.24 279	0.71 429	0.24 212	0.95 469	0.61 307	0.44 211	0.56 329	0.59 341	0.42 337	1.52 418	0.68 415	0.94 568	0.96 585	0.28 514	1.00 583	0.90 560	1.36 586

ACV-stereo	0.66 427	0.76 401	2.86 515	0.32 262	0.25 297	1.01 520	0.60 502	0.59 188	0.52 213	0.41 195	0.45 214	1.55 558	0.94 522	1.40 398	0.69 417	0.14 377	0.13 341	0.12 277	0.11 224	0.20 292	0.19 326

DRN-Test	0.64 412	0.43 254	2.44 447	0.39 403	0.44 480	0.80 481	0.41 422	1.02 519	0.78 474	0.80 492	0.63 385	0.69 400	0.56 423	1.79 463	0.69 417	0.15 396	0.12 317	0.17 440	0.16 371	0.18 255	0.17 289

fffft	0.29 77	0.21 25	1.10 87	0.24 63	0.15 63	0.42 96	0.24 212	0.42 52	0.38 74	0.21 46	0.18 25	0.20 62	0.16 33	0.44 171	0.70 419	0.07 23	0.06 23	0.10 153	0.08 94	0.28 400	0.20 342
1: 1. 1
ssnet_v2	0.55 354	0.60 332	1.86 294	0.32 262	0.22 246	0.72 435	0.44 444	0.94 456	0.74 442	0.63 426	0.54 307	0.81 458	0.47 382	0.77 327	0.70 419	0.16 417	0.14 362	0.14 372	0.14 326	0.30 416	0.30 456

RGC	0.71 457	0.97 486	2.18 396	0.44 444	0.44 480	0.73 442	0.40 416	0.94 456	0.71 413	0.71 468	1.04 520	1.01 516	0.71 480	1.74 453	0.70 419	0.23 494	0.18 438	0.28 514	0.26 471	0.29 405	0.27 432

NLCSM	0.65 421	0.98 490	1.85 285	0.38 392	0.43 478	0.70 426	0.53 479	1.10 538	0.64 345	0.55 332	0.77 465	0.82 463	0.54 413	1.85 479	0.71 422	0.16 417	0.16 406	0.17 440	0.20 433	0.30 416	0.26 424

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 369	0.87 447	2.11 378	0.32 262	0.30 363	0.84 490	0.40 416	0.88 406	0.72 423	0.65 443	0.73 453	0.66 377	0.57 429	0.93 345	0.71 422	0.13 334	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.15 169	0.14 207

Wz-Net-MNSev	0.65 421	0.97 486	2.19 398	0.36 353	0.33 403	0.90 506	0.60 502	0.92 439	0.81 488	0.75 480	0.72 451	0.73 423	0.65 464	1.39 395	0.71 422	0.16 417	0.13 341	0.14 372	0.14 326	0.24 351	0.18 309

edge stereo	0.81 499	0.73 395	3.30 558	0.37 376	1.21 575	0.62 344	0.39 413	0.93 447	0.79 479	0.80 492	0.88 491	1.14 538	0.71 480	2.18 519	0.71 422	0.21 478	0.20 462	0.26 509	0.18 403	0.38 487	0.26 424

PWCDC_ROB	0.72 460	1.06 510	2.09 373	0.47 468	0.36 433	0.78 469	0.26 254	0.98 487	1.34 556	0.61 405	2.07 559	0.64 365	0.61 451	0.83 335	0.71 422	0.31 527	0.14 362	0.15 402	0.12 264	0.60 543	0.21 354

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 526	1.67 567	2.32 421	0.47 468	0.39 453	1.47 548	0.95 549	0.95 469	0.91 513	0.84 506	0.94 502	1.05 525	0.60 442	2.95 571	0.72 427	0.41 537	0.72 577	0.32 527	0.55 553	0.74 551	1.22 583

StereoDRNet	0.64 412	0.88 451	2.35 429	0.41 421	0.45 489	0.73 442	0.47 463	0.94 456	0.74 442	0.75 480	0.54 307	0.74 429	0.47 382	1.70 446	0.72 427	0.15 396	0.14 362	0.15 402	0.14 326	0.20 292	0.19 326

MFMNet_re	0.92 514	1.28 542	2.53 465	0.82 549	0.76 549	0.90 506	0.75 533	0.98 487	1.04 530	1.03 529	1.05 521	0.84 471	0.94 522	0.83 335	0.72 427	0.68 557	0.60 561	0.63 555	0.60 564	0.77 555	0.74 552

fast-acv-ft	0.63 408	0.88 451	3.10 542	0.38 392	0.30 363	0.79 473	0.48 467	0.69 241	0.72 423	0.58 373	0.78 467	0.76 440	0.60 442	0.67 296	0.73 430	0.15 396	0.15 388	0.18 461	0.17 390	0.37 480	0.16 271

UDG	0.77 482	1.23 536	2.15 389	0.67 535	0.59 525	0.78 469	0.38 408	0.90 418	0.70 403	0.61 405	0.69 432	1.01 516	0.67 471	1.02 355	0.73 430	0.45 541	0.34 527	0.87 563	0.51 550	0.67 547	0.46 524

RASNet	0.61 396	0.68 375	2.03 363	0.35 334	0.46 495	0.65 388	0.28 297	0.78 323	0.70 403	0.48 250	0.64 401	0.93 499	0.61 451	2.21 521	0.73 430	0.12 304	0.09 200	0.09 99	0.10 161	0.14 149	0.11 113

LALA_ROB	0.60 388	0.76 401	1.69 196	0.36 353	0.29 350	0.79 473	0.55 487	0.94 456	0.77 469	0.81 498	0.67 415	0.94 503	0.49 398	0.99 351	0.73 430	0.21 478	0.15 388	0.20 476	0.18 403	0.23 336	0.21 354

XPNet_ROB	0.61 396	0.72 388	1.66 191	0.37 376	0.27 328	0.67 401	0.47 463	0.89 412	0.71 413	0.78 489	0.70 442	0.81 458	0.53 410	1.70 446	0.76 434	0.21 478	0.16 406	0.16 421	0.15 351	0.20 292	0.21 354

PDISCO_ROB	0.75 475	1.06 510	2.11 378	0.64 530	0.59 525	1.13 537	0.43 433	1.14 544	1.05 531	0.64 436	0.71 446	0.96 506	0.61 451	1.21 377	0.76 434	0.37 536	0.18 438	0.27 510	0.24 455	0.56 539	0.32 470

PSM-softLoss	0.48 271	0.27 100	1.85 285	0.51 487	0.17 119	0.61 324	0.40 416	0.61 202	0.57 267	0.52 291	0.48 240	0.39 203	0.25 157	1.46 406	0.77 436	0.12 304	0.08 129	0.13 336	0.12 264	0.12 95	0.14 207

KMStereo	0.48 271	0.27 100	1.85 285	0.51 487	0.17 119	0.61 324	0.40 416	0.61 202	0.57 267	0.52 291	0.48 240	0.39 203	0.25 157	1.46 406	0.77 436	0.12 304	0.08 129	0.13 336	0.12 264	0.12 95	0.14 207

RE-Stereo	0.48 271	0.25 77	1.81 268	0.52 491	0.16 90	0.61 324	0.43 433	0.66 225	0.60 290	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.44 401	0.78 438	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.17 289

TVStereo	0.48 271	0.25 77	1.81 268	0.52 491	0.16 90	0.61 324	0.43 433	0.66 225	0.60 290	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.44 401	0.78 438	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.17 289

APVNet	0.70 448	0.67 372	2.71 495	0.38 392	0.36 433	0.85 494	0.43 433	0.91 430	0.68 385	0.55 332	0.69 432	0.75 435	0.55 419	2.31 526	0.78 438	0.17 434	0.17 427	0.24 501	0.19 423	0.33 443	0.23 393

AF-Net	0.69 444	0.92 460	2.21 400	0.41 421	0.40 462	0.68 413	0.40 416	1.02 519	0.86 499	0.69 458	1.03 517	1.04 523	0.84 506	1.19 376	0.78 438	0.22 491	0.14 362	0.25 506	0.17 390	0.30 416	0.18 309

NF-Stereo	0.48 271	0.25 77	1.81 268	0.52 491	0.16 90	0.61 324	0.44 444	0.66 225	0.61 307	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.45 405	0.79 442	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.16 271

OCTAStereo	0.48 271	0.25 77	1.81 268	0.52 491	0.16 90	0.61 324	0.43 433	0.66 225	0.61 307	0.50 269	0.47 228	0.37 189	0.26 171	1.44 401	0.80 443	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.13 125	0.17 289

TransformOpticalFlow	0.64 412	0.56 323	2.66 489	0.44 444	0.26 314	0.62 344	0.28 297	0.83 360	0.71 413	0.76 483	0.74 456	0.91 493	0.85 507	1.83 472	0.81 444	0.10 177	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.11 84	0.12 150

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 448	0.65 364	3.45 563	0.50 482	0.60 530	0.75 452	0.23 179	0.96 474	0.60 290	0.76 483	1.30 537	0.81 458	0.60 442	0.57 254	0.82 445	0.10 177	0.16 406	0.11 219	0.43 540	0.31 425	0.22 369

RAFT-345	0.53 336	0.30 147	2.34 426	0.38 392	0.34 412	0.58 274	0.42 426	0.47 95	0.61 307	0.51 282	1.00 512	0.43 235	0.28 206	1.57 426	0.82 445	0.10 177	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.10 62	0.08 37

DISCO	0.57 369	0.34 189	1.87 299	0.45 458	0.34 412	0.84 490	0.35 386	0.84 371	0.78 474	0.59 387	0.63 385	1.06 527	0.53 410	1.10 363	0.82 445	0.12 304	0.09 200	0.11 219	0.10 161	0.22 323	0.18 309

PSMNet_ROB	0.66 427	1.01 501	2.33 424	0.38 392	0.31 382	0.72 435	0.55 487	0.86 388	0.69 394	0.54 314	0.60 361	0.75 435	0.47 382	2.00 503	0.82 445	0.17 434	0.13 341	0.19 467	0.19 423	0.24 351	0.27 432

psmorigin	1.36 551	0.60 332	13.80 604	0.37 376	0.29 350	0.62 344	0.33 373	0.77 308	0.61 307	0.96 524	0.88 491	1.17 542	0.73 486	4.00 586	0.86 449	0.19 461	0.22 477	0.17 440	0.18 403	0.24 351	0.29 445

GCAP-BAT	0.43 212	0.31 159	1.82 274	0.25 82	0.26 314	0.65 388	0.23 179	0.48 103	0.37 69	0.67 449	0.82 476	0.44 246	0.24 141	0.48 212	0.87 450	0.09 81	0.13 341	0.09 99	0.22 449	0.08 26	0.09 60

LSM	3.31 589	1.11 516	5.29 586	9.40 604	30.65 619	0.84 490	1.12 564	0.91 430	1.22 548	1.36 555	2.19 564	0.93 499	0.83 503	1.66 440	0.90 451	0.21 478	0.31 520	0.24 501	0.28 479	0.39 497	6.33 604

DispFullNet	1.67 565	2.10 589	5.22 584	1.53 578	8.90 597	0.86 496	0.31 342	0.96 474	0.96 520	1.37 558	1.01 513	1.13 536	1.98 573	1.51 416	0.91 452	0.54 548	0.31 520	1.18 576	0.63 567	1.13 568	0.80 558

YMNet	0.62 401	0.72 388	1.93 325	0.41 421	0.41 469	0.87 500	0.43 433	0.87 397	0.71 413	0.74 478	0.81 471	0.83 466	0.46 374	0.86 340	0.93 453	0.19 461	0.22 477	0.20 476	0.17 390	0.41 505	0.21 354

YMNet_1	0.62 401	0.72 388	1.93 325	0.41 421	0.41 469	0.87 500	0.43 433	0.87 397	0.71 413	0.74 478	0.81 471	0.83 466	0.46 374	0.86 340	0.93 453	0.19 461	0.22 477	0.20 476	0.17 390	0.41 505	0.21 354

ASMatch	0.60 388	0.43 254	2.58 477	0.91 553	0.36 433	0.56 238	0.25 232	0.52 138	0.61 307	0.47 232	1.21 530	0.47 276	0.66 469	1.34 390	0.94 455	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.10 62	0.16 271

ccnet	0.71 457	0.41 241	1.59 178	0.40 414	0.45 489	1.06 526	0.55 487	0.98 487	0.71 413	0.88 511	0.97 507	0.82 463	0.88 515	1.68 443	0.94 455	0.32 528	0.26 503	0.32 527	0.27 476	0.34 454	0.30 456

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 148	0.37 210	1.21 107	0.26 113	0.18 157	0.73 442	0.18 69	0.53 147	0.41 109	0.35 161	0.30 117	0.58 338	0.22 112	0.33 87	0.95 457	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.35 516	0.13 125	0.15 242

DANet	0.80 490	0.65 364	2.21 400	1.19 569	0.48 499	0.74 446	1.25 570	0.89 412	1.53 565	0.89 513	0.71 446	0.96 506	0.56 423	1.83 472	0.96 458	0.18 446	0.16 406	0.19 467	0.16 371	0.26 384	0.29 445
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
zero-FE	0.80 490	0.27 100	8.23 593	0.49 478	0.98 560	0.33 30	0.20 97	0.48 103	1.28 553	0.17 17	0.20 34	0.77 442	0.22 112	0.60 270	0.97 459	0.11 246	0.07 44	0.09 99	0.10 161	0.33 443	0.14 207

Wz-Net-SNSev	0.76 478	1.32 548	3.11 544	0.40 414	0.31 382	0.71 429	0.60 502	0.98 487	0.87 502	0.67 449	0.83 477	0.96 506	0.60 442	1.67 442	0.97 459	0.16 417	0.15 388	0.16 421	0.17 390	0.36 472	0.24 405

Ntro	1.00 524	1.68 569	2.80 512	0.95 557	0.85 552	1.06 526	0.53 479	0.98 487	0.90 512	0.62 416	0.76 462	0.93 499	0.66 469	1.66 440	0.98 461	0.99 572	0.45 547	0.75 561	0.40 534	1.19 570	0.75 554

test-3	0.43 212	0.20 14	1.70 200	0.34 316	0.32 390	0.45 112	0.23 179	0.71 252	0.46 160	0.51 282	0.29 104	0.45 255	0.21 103	0.59 264	0.98 461	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.35 516	0.29 405	0.28 439

test_1	0.43 212	0.20 14	1.70 200	0.34 316	0.32 390	0.45 112	0.23 179	0.71 252	0.46 160	0.50 269	0.29 104	0.45 255	0.21 103	0.59 264	0.98 461	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.35 516	0.29 405	0.29 445

test_3	0.44 222	0.20 14	1.70 200	0.36 353	0.32 390	0.47 137	0.30 329	0.73 269	0.49 187	0.50 269	0.30 117	0.45 255	0.22 112	0.59 264	0.98 461	0.08 37	0.10 243	0.11 219	0.35 516	0.29 405	0.28 439

SHD	0.72 460	0.77 410	2.36 432	0.45 458	0.40 462	0.71 429	0.32 365	1.02 519	1.25 550	1.07 532	0.84 480	0.90 491	0.73 486	1.09 362	0.98 461	0.21 478	0.18 438	0.20 476	0.21 440	0.32 434	0.31 464

MDST_ROB	1.17 538	0.42 249	3.87 570	0.54 502	0.44 480	4.11 592	0.58 498	1.31 557	0.84 496	2.12 572	1.12 525	0.98 510	0.71 480	4.24 589	0.99 466	0.16 417	0.14 362	0.19 467	0.17 390	0.18 255	0.35 484

Pruner-Stereo	0.51 317	0.27 100	1.78 240	1.79 582	0.19 190	0.62 344	0.45 452	0.57 174	0.60 290	0.61 405	0.48 240	0.41 217	0.24 141	0.46 195	1.00 467	0.12 304	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.12 95	0.13 187

NCC-stereo	0.79 488	0.94 468	2.42 441	0.59 522	0.45 489	1.90 566	0.46 455	0.99 499	0.72 423	0.64 436	0.84 480	0.91 493	0.73 486	1.80 467	1.00 467	0.27 516	0.19 451	0.23 494	0.31 500	0.24 351	0.22 369

Abc-Net	0.79 488	0.94 468	2.42 441	0.59 522	0.45 489	1.90 566	0.46 455	0.99 499	0.72 423	0.64 436	0.84 480	0.91 493	0.73 486	1.80 467	1.00 467	0.27 516	0.19 451	0.23 494	0.31 500	0.24 351	0.22 369
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.70 448	0.56 323	2.25 411	0.35 334	0.41 469	0.86 496	0.43 433	0.94 456	0.82 489	0.62 416	0.53 295	0.91 493	0.60 442	2.70 561	1.00 467	0.14 377	0.11 291	0.16 421	0.14 326	0.25 364	0.27 432

PAM	0.70 448	0.35 198	2.72 497	0.56 511	0.62 536	1.08 533	0.53 479	0.85 378	0.44 135	0.93 520	0.92 497	1.24 544	0.68 474	0.64 281	1.01 471	0.10 177	0.19 451	0.10 153	0.48 544	0.14 149	0.38 502

IRAFT_RVC	0.54 342	0.53 306	1.78 240	0.46 463	0.21 219	0.58 274	0.43 433	0.65 223	0.66 374	0.54 314	0.50 265	0.49 289	0.51 403	1.58 430	1.01 471	0.11 246	0.25 501	0.13 336	0.10 161	0.15 169	0.13 187

SAMSARA	0.91 512	0.97 486	2.22 404	0.80 545	0.58 523	1.32 543	1.31 572	1.01 516	0.94 517	1.36 555	0.87 488	1.38 551	0.90 517	1.72 450	1.02 473	0.24 502	0.30 518	0.22 487	0.25 463	0.36 472	0.35 484

AANet_RVC	0.68 439	1.00 497	2.09 373	0.33 285	0.25 297	0.58 274	0.32 365	0.81 347	0.80 482	0.61 405	0.94 502	0.80 455	0.41 319	2.46 543	1.02 473	0.36 535	0.14 362	0.10 153	0.09 125	0.23 336	0.22 369

PWC_ROB	0.70 448	0.94 468	1.88 301	0.39 403	0.39 453	0.62 344	0.30 329	0.98 487	0.94 517	0.91 517	1.29 536	0.77 442	0.62 456	1.62 437	1.03 475	0.18 446	0.11 291	0.18 461	0.13 298	0.51 532	0.22 369

DDF-Stereo	0.37 148	0.27 100	0.79 51	0.39 403	0.29 350	0.38 65	0.21 118	0.47 95	0.51 205	0.32 153	0.17 20	0.79 451	0.23 129	0.64 281	1.04 476	0.11 246	0.07 44	0.09 99	0.12 264	0.35 465	0.15 242

iRaft-Stereo_20w	0.58 374	0.39 229	1.96 347	0.45 458	0.32 390	0.92 510	0.57 496	1.14 544	0.56 263	0.81 498	0.40 189	0.55 313	0.69 476	0.65 292	1.04 476	0.09 81	0.16 406	0.09 99	0.36 525	0.17 228	0.25 414

aanetorigin	0.77 482	0.80 422	2.59 479	0.43 437	0.44 480	0.58 274	1.01 557	0.57 174	0.68 385	1.53 565	1.23 531	0.81 458	1.08 535	1.07 360	1.07 478	0.18 446	0.15 388	0.17 440	0.21 440	0.54 537	0.30 456

Zero-FE251	0.56 362	0.29 134	1.27 117	0.26 113	0.16 90	0.44 106	0.16 43	0.44 68	0.35 42	5.31 597	0.19 28	0.22 73	0.19 81	0.24 7	1.08 479	0.10 177	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.13 187

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 549	1.70 571	2.50 462	0.56 511	0.40 462	2.15 577	0.99 552	1.24 553	1.26 551	1.02 528	1.10 524	1.29 546	0.88 515	3.10 575	1.08 479	1.66 588	0.83 581	0.68 558	0.88 578	1.57 581	1.80 595

z-mn7	0.80 490	1.52 558	2.62 483	0.36 353	0.28 342	1.01 520	0.48 467	0.90 418	1.29 554	0.69 458	1.35 542	0.85 475	0.59 438	2.03 504	1.09 481	0.14 377	0.12 317	0.14 372	0.12 264	0.32 434	0.20 342

Reg-Stereo(zero)	0.46 250	0.17 1	2.10 377	0.24 63	0.34 412	0.51 170	0.42 426	0.50 116	0.54 245	0.37 170	0.46 222	0.54 309	0.60 442	0.43 162	1.10 482	0.08 37	0.09 200	0.08 40	0.22 449	0.12 95	0.22 369

PAM_32	0.70 448	0.35 198	2.73 502	0.54 502	0.61 534	1.07 531	0.43 433	0.84 371	0.49 187	0.90 515	0.91 495	1.23 543	0.77 497	0.65 292	1.10 482	0.10 177	0.19 451	0.10 153	0.49 546	0.15 169	0.38 502

MyStereo06	0.54 342	0.41 241	2.68 491	0.30 206	0.23 266	0.60 303	0.30 329	0.81 347	0.44 135	0.84 506	0.52 284	0.78 446	0.58 435	0.48 212	1.10 482	0.09 81	0.17 427	0.12 277	0.10 161	0.16 206	0.20 342

ACVNet_1	1.33 548	1.91 584	4.03 575	1.09 564	0.88 554	1.19 542	0.66 516	1.24 553	1.17 545	0.94 521	0.96 505	3.09 579	1.04 531	2.37 529	1.11 485	1.04 573	0.48 555	1.03 574	0.48 544	1.12 567	0.83 559

IGEV-FE	0.53 336	0.34 189	2.91 525	0.32 262	0.18 157	0.54 206	0.21 118	0.72 257	0.42 120	0.81 498	0.51 270	0.70 410	0.41 319	0.48 212	1.13 486	0.09 81	0.15 388	0.10 153	0.35 516	0.19 276	0.09 60

IGEV_Zeroshot_test	0.53 336	0.33 176	2.91 525	0.32 262	0.18 157	0.54 206	0.21 118	0.72 257	0.42 120	0.81 498	0.51 270	0.71 415	0.41 319	0.48 212	1.13 486	0.09 81	0.15 388	0.10 153	0.35 516	0.19 276	0.09 60

otaku	1.03 527	1.68 569	2.72 497	0.95 557	0.73 545	1.03 523	0.59 500	0.99 499	0.86 499	0.69 458	1.61 549	0.98 510	0.64 462	1.46 406	1.14 488	0.95 569	0.46 549	0.72 560	0.40 534	1.24 574	0.78 557

PFNet	0.60 388	0.33 176	2.47 455	0.41 421	0.55 515	0.62 344	0.27 279	0.61 202	0.63 337	0.61 405	0.56 329	0.45 255	0.32 244	1.88 489	1.14 488	0.28 520	0.09 200	0.12 277	0.16 371	0.26 384	0.20 342

w-ln-seven-2	0.68 439	1.13 520	2.46 450	0.36 353	0.27 328	0.65 388	0.44 444	0.87 397	0.83 493	0.69 458	0.75 459	0.72 418	0.63 459	1.56 422	1.15 490	0.13 334	0.13 341	0.15 402	0.14 326	0.35 465	0.19 326

GANet	0.75 475	0.84 437	2.01 356	0.40 414	0.25 297	0.74 446	0.66 516	0.87 397	0.73 438	0.71 468	1.07 522	0.84 471	0.59 438	2.71 563	1.15 490	0.17 434	0.16 406	0.44 545	0.16 371	0.31 425	0.20 342

Select-FE	0.65 421	0.67 372	2.76 505	0.49 478	0.55 515	0.79 473	0.16 43	0.90 418	0.53 232	0.84 506	0.55 317	0.91 493	0.75 492	0.57 254	1.16 492	0.11 246	0.18 438	0.11 219	0.49 546	0.14 149	0.31 464

test-1	0.44 222	0.48 288	1.69 196	0.30 206	0.27 328	0.50 160	0.28 297	0.80 343	0.43 131	0.40 186	0.54 307	0.41 217	0.24 141	0.31 68	1.16 492	0.09 81	0.20 462	0.10 153	0.17 390	0.11 84	0.26 424

FE-Mocha	0.41 186	0.31 159	1.44 149	0.28 155	0.33 403	0.41 83	0.17 53	0.69 241	0.45 150	0.44 211	0.50 265	0.41 217	0.45 359	0.36 117	1.17 494	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.21 440	0.13 125	0.13 187

MultiAttention	2.38 575	0.50 297	1.93 325	1.80 583	2.56 591	10.86 601	2.30 589	1.22 550	0.80 482	0.62 416	1.16 528	1.13 536	0.56 423	16.09 610	1.18 495	0.20 471	0.09 200	0.43 544	1.62 592	0.94 562	1.58 591

zh-mn7	0.80 490	1.54 559	3.00 534	0.35 334	0.27 328	0.72 435	0.41 422	0.93 447	1.11 541	1.00 526	1.28 534	0.75 435	0.57 429	1.87 481	1.18 495	0.16 417	0.13 341	0.14 372	0.14 326	0.26 384	0.21 354

CBMV_ROB	0.76 478	0.42 249	2.68 491	0.33 285	0.22 246	0.74 446	0.47 463	0.96 474	0.76 464	1.04 531	0.96 505	0.88 487	0.93 519	2.06 508	1.19 497	0.22 491	0.24 488	0.27 510	0.25 463	0.25 364	0.28 439

OMP-Stereo	0.59 382	0.65 364	1.74 214	0.56 511	0.37 444	0.60 303	0.26 254	0.70 249	0.65 359	0.66 445	0.60 361	0.69 400	0.32 244	2.09 513	1.20 498	0.10 177	0.07 44	0.12 277	0.09 125	0.17 228	0.10 88

XQC	0.73 469	0.98 490	2.39 436	0.46 463	0.35 425	0.81 482	0.46 455	1.00 507	1.00 525	0.80 492	0.69 432	0.88 487	0.74 491	1.32 388	1.20 498	0.24 502	0.16 406	0.23 494	0.20 433	0.41 505	0.33 478

RainbowNet	1.15 535	1.78 575	2.72 497	1.12 567	0.91 557	1.06 526	0.76 535	1.16 549	1.13 544	0.75 480	0.97 507	1.09 531	0.80 499	1.60 433	1.21 500	1.17 578	1.26 589	1.01 573	0.57 559	1.13 568	0.88 567

STrans-v2	0.67 432	0.56 323	2.64 486	0.27 130	0.23 266	0.57 256	0.33 373	0.96 474	0.69 394	0.92 518	0.85 484	0.89 489	0.93 519	1.83 472	1.21 500	0.09 81	0.07 44	0.10 153	0.09 125	0.11 84	0.12 150

RAFT-RH_RVC	0.61 396	0.50 297	2.33 424	0.36 353	0.29 350	0.60 303	0.18 69	0.44 68	0.58 278	0.76 483	1.91 557	0.47 276	0.29 220	1.60 433	1.23 502	0.14 377	0.07 44	0.13 336	0.13 298	0.10 62	0.09 60

FBW_ROB	0.83 501	0.77 410	1.77 235	0.44 444	0.30 363	0.87 500	0.46 455	1.10 538	0.91 513	0.81 498	0.75 459	1.01 516	0.61 451	3.66 584	1.23 502	0.26 511	0.23 485	0.36 533	0.25 463	0.27 394	0.62 544

MonStereo1	1.98 572	1.01 501	1.78 240	1.19 569	1.04 567	3.58 588	0.61 506	1.53 568	1.93 579	1.39 559	3.37 587	2.23 570	10.80 603	2.84 569	1.25 504	1.04 573	0.38 536	0.96 570	0.57 559	1.10 566	1.00 577

w-ln-seven	0.74 472	1.05 508	2.54 471	0.37 376	0.34 412	1.03 523	0.47 463	1.00 507	1.08 536	0.90 515	0.85 484	0.85 475	0.57 429	1.37 393	1.26 505	0.14 377	0.13 341	0.16 421	0.15 351	0.31 425	0.20 342

z-ln-s-r	0.64 412	0.89 454	2.23 408	0.32 262	0.26 314	0.57 256	0.37 401	0.84 371	0.76 464	0.51 282	0.81 471	0.64 365	0.45 359	2.06 508	1.27 506	0.10 177	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.24 351	0.13 187

NVStereoNet_ROB	1.16 537	0.95 475	2.54 471	0.58 517	0.55 515	0.78 469	0.63 513	1.00 507	1.08 536	1.03 529	4.07 592	1.48 555	1.22 542	2.88 570	1.27 506	0.50 545	0.46 549	0.54 550	0.62 565	0.50 530	0.63 546
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	0.90 511	0.85 441	2.15 389	0.53 497	0.50 502	0.99 516	0.56 492	1.15 547	1.64 568	1.41 561	1.41 545	1.11 535	1.13 540	1.35 391	1.31 508	0.26 511	0.28 513	0.28 514	0.26 471	0.37 480	0.49 529

DeepPrunerF	0.86 505	0.86 444	2.91 525	0.45 458	0.50 502	0.64 374	0.48 467	1.14 544	2.64 586	0.63 426	0.61 368	0.65 370	0.62 456	2.21 521	1.31 508	0.23 494	0.19 451	0.30 522	0.28 479	0.36 472	0.25 414

MSMD_ROB	1.34 549	0.96 478	2.38 434	0.39 403	0.32 390	1.96 569	0.62 511	0.91 430	1.43 560	2.94 590	2.60 574	4.77 592	1.95 572	2.43 541	1.33 510	0.29 522	0.26 503	0.32 527	0.32 506	0.30 416	0.30 456

CBFPSM	0.56 362	0.91 459	1.82 274	0.28 155	0.23 266	0.71 429	0.37 401	0.72 257	0.64 345	0.50 269	0.49 257	1.03 520	0.83 503	0.62 276	1.35 511	0.10 177	0.12 317	0.10 153	0.10 161	0.18 255	0.19 326

anonymity	0.80 490	0.66 371	1.29 119	0.59 522	0.75 546	0.67 401	0.52 475	0.95 469	0.71 413	0.94 521	0.70 442	0.67 386	0.87 511	0.71 312	1.35 511	0.64 555	0.62 563	0.58 551	1.44 590	0.60 543	0.65 547

Consistency-Raft	0.88 508	0.93 466	3.23 556	0.99 560	0.64 537	0.77 464	0.55 487	0.98 487	0.97 521	0.61 405	1.03 517	0.65 370	1.05 532	0.79 332	1.38 513	0.44 539	0.46 549	0.51 549	0.58 562	0.65 545	0.47 525

IIG-Stereo	0.59 382	0.65 364	1.74 214	0.54 502	0.23 266	0.61 324	0.21 118	0.73 269	0.65 359	0.64 436	0.69 432	0.69 400	0.38 286	2.09 513	1.39 514	0.11 246	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.15 169	0.09 60

DGSMNet	2.89 583	0.63 353	3.18 551	3.43 597	4.17 596	2.57 583	6.98 602	0.97 483	0.83 493	0.56 344	1.86 556	0.79 451	0.62 456	1.64 438	1.39 514	4.61 599	5.01 603	5.17 604	4.71 603	4.44 601	4.19 601

ACVNet_2	1.42 557	1.81 576	3.23 556	1.08 563	0.92 558	1.32 543	0.85 543	1.49 565	1.69 569	1.19 547	1.73 553	2.13 567	1.03 530	2.50 547	1.40 516	0.91 566	0.53 557	1.00 572	0.55 553	2.11 590	0.85 562

MeshStereo	1.21 540	1.15 526	3.01 535	0.34 316	0.28 342	1.10 534	0.69 524	1.35 558	1.01 527	2.71 586	2.41 570	2.96 576	1.45 558	2.80 567	1.40 516	0.22 491	0.22 477	0.22 487	0.19 423	0.50 530	0.26 424
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
LVE	1.96 571	2.17 595	3.14 546	1.68 579	1.80 588	1.63 557	1.03 558	2.34 583	2.81 587	1.25 549	2.89 580	4.24 588	1.29 544	2.79 566	1.44 518	2.85 596	0.91 584	1.18 576	1.46 591	1.23 573	1.10 580

EAI-Stereo	0.78 486	0.25 77	1.67 193	0.54 502	0.59 525	1.95 568	2.05 587	1.11 543	0.64 345	0.95 523	1.49 546	0.50 292	0.67 471	0.59 264	1.44 518	0.09 81	0.19 451	0.09 99	0.49 546	0.13 125	0.22 369

Dean	1.79 567	1.83 577	3.92 572	1.29 572	1.07 570	1.55 553	1.00 555	1.95 580	2.33 582	1.47 564	4.19 593	4.26 589	1.33 550	2.21 521	1.48 520	1.14 577	0.68 571	1.18 576	0.74 572	1.24 574	0.98 570

IMH-64-1	1.39 554	1.64 565	1.86 294	1.36 573	1.11 571	1.39 546	1.19 568	1.76 573	1.45 562	1.16 539	2.21 565	1.53 556	1.38 553	1.98 499	1.52 521	1.29 580	0.67 567	1.27 580	0.69 569	1.29 576	0.98 570

IMH-64	1.39 554	1.64 565	1.86 294	1.36 573	1.11 571	1.39 546	1.19 568	1.76 573	1.45 562	1.16 539	2.21 565	1.53 556	1.38 553	1.98 499	1.52 521	1.29 580	0.67 567	1.27 580	0.69 569	1.29 576	0.98 570

RTSC	0.72 460	1.00 497	2.22 404	0.40 414	0.29 350	0.82 485	0.31 342	0.96 474	1.10 539	0.92 518	0.81 471	0.78 446	0.58 435	1.23 381	1.55 523	0.18 446	0.17 427	0.14 372	0.17 390	0.43 513	0.30 456

Wz-Net-TNSev	0.91 512	1.73 573	3.08 539	0.36 353	0.31 382	1.00 519	0.71 528	1.06 532	0.97 521	0.71 468	0.72 451	1.09 531	0.87 511	2.42 538	1.59 524	0.20 471	0.20 462	0.16 421	0.20 433	0.44 521	0.35 484

WZ-Net	0.92 514	1.31 545	3.76 568	0.41 421	0.36 433	0.86 496	0.71 528	1.00 507	1.06 534	0.82 503	0.92 497	1.06 527	1.05 532	2.16 518	1.61 525	0.19 461	0.13 341	0.15 402	0.16 371	0.32 434	0.28 439

zh-sn7	0.89 510	1.73 573	3.09 541	0.39 403	0.30 363	0.82 485	0.63 513	0.96 474	0.87 502	0.79 491	1.12 525	0.84 471	0.87 511	2.42 538	1.63 526	0.16 417	0.17 427	0.16 421	0.16 371	0.34 454	0.29 445

IGEV-RUCA	2.28 574	0.30 147	1.15 93	0.40 414	1.86 589	2.06 575	1.90 585	1.36 559	1.80 576	3.70 594	3.76 590	5.02 593	8.19 600	2.12 515	1.63 526	0.25 507	0.76 578	2.72 598	1.91 594	2.39 593	2.36 597

IMH	2.02 573	2.15 594	2.69 494	1.68 579	1.12 573	1.66 560	0.92 548	2.10 581	1.92 578	1.32 554	2.66 577	2.21 569	1.69 567	5.78 593	1.68 528	5.54 600	0.96 585	1.31 582	0.71 571	1.32 579	0.99 575

FCDSN-DC	1.29 546	0.54 311	2.50 462	0.47 468	0.41 469	1.12 535	0.60 502	1.10 538	1.27 552	2.23 578	2.87 579	3.67 583	3.12 587	2.39 535	1.69 529	0.30 525	0.26 503	0.31 523	0.30 493	0.35 465	0.38 502
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	1.89 569	0.92 460	2.50 462	0.96 559	0.93 559	1.63 557	1.37 575	1.52 567	12.43 601	1.85 569	1.69 552	2.40 572	1.74 569	2.81 568	1.71 530	0.53 546	0.47 552	0.42 542	0.47 543	0.74 551	0.74 552
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	1.07 530	1.13 520	2.88 517	0.65 533	0.69 542	0.99 516	0.68 522	1.05 531	0.87 502	1.36 555	1.23 531	1.46 554	0.94 522	1.87 481	1.72 531	0.66 556	0.61 562	0.58 551	0.57 559	0.65 545	0.77 556
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
G-Net	0.99 521	0.64 357	2.76 505	0.57 515	0.67 539	2.03 573	0.72 531	0.76 297	0.67 383	1.14 538	2.56 573	1.30 549	1.02 529	1.48 414	1.74 532	0.25 507	0.24 488	0.24 501	0.26 471	0.37 480	0.31 464

PWCK	1.49 560	1.90 583	3.22 555	1.09 564	0.54 512	1.71 561	1.73 583	1.49 565	1.53 565	1.44 563	1.80 554	1.82 562	1.30 546	3.34 579	1.76 533	1.07 575	0.56 559	0.97 571	0.58 562	1.38 580	0.65 547

HHNet	0.60 388	0.65 364	2.60 482	0.36 353	0.25 297	0.64 374	0.61 506	0.64 217	0.62 325	0.55 332	1.13 527	0.32 167	0.60 442	0.42 159	1.79 534	0.15 396	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.18 255	0.15 242

DPSNet	0.86 505	0.60 332	2.34 426	0.58 517	0.36 433	1.07 531	0.75 533	1.30 556	1.05 531	0.70 464	0.68 423	0.94 503	1.29 544	2.08 511	1.82 535	0.26 511	0.23 485	0.16 421	0.17 390	0.48 525	0.40 512

WCMA_ROB	1.12 531	0.83 435	2.66 489	0.58 517	0.34 412	1.17 541	0.71 528	0.93 447	0.94 517	1.74 568	2.63 576	3.09 579	1.71 568	1.70 446	1.84 536	0.26 511	0.21 471	0.20 476	0.21 440	0.28 400	0.43 519

SDNR	1.22 543	0.80 422	2.71 495	0.33 285	1.48 583	1.98 572	0.23 179	1.93 579	2.44 583	0.89 513	2.52 571	1.36 550	0.51 403	3.65 583	1.93 537	0.30 525	0.31 520	0.22 487	0.16 371	0.33 443	0.36 492

MSAF-DinoV2	3.10 587	1.86 581	10.68 597	3.61 598	0.30 363	3.34 587	0.82 542	2.81 588	1.79 574	0.80 492	0.87 488	1.56 559	1.10 537	26.49 623	1.96 538	0.17 434	0.13 341	0.19 467	1.63 593	0.92 561	0.99 575

MFN_U_SF_RVC	1.55 563	2.39 596	3.16 548	0.65 533	0.41 469	1.12 535	0.46 455	1.23 552	1.33 555	1.61 566	1.20 529	1.43 553	0.98 526	1.76 456	1.97 539	1.90 591	1.80 591	1.98 595	2.15 596	1.63 582	1.77 594

KSHMR	4.10 591	1.97 587	5.27 585	1.71 581	1.47 582	1.96 569	1.28 571	3.19 590	17.33 612	2.12 572	15.91 608	9.18 602	1.57 564	8.42 599	1.98 540	1.52 586	1.26 589	1.67 592	1.19 587	1.67 584	1.40 587

WAO-6	1.58 564	1.54 559	2.32 421	1.14 568	1.00 563	2.30 579	1.03 558	1.82 576	2.85 588	1.25 549	2.61 575	2.20 568	1.56 563	2.47 545	1.99 541	0.95 569	0.67 567	1.19 579	0.83 576	1.08 565	0.88 567

ELAS_RVC	1.37 553	0.78 418	3.21 554	0.55 509	0.50 502	1.49 550	2.48 592	1.48 564	1.71 571	2.13 575	2.09 560	2.07 566	2.56 580	1.90 491	2.02 542	0.35 533	0.36 530	0.37 537	0.34 513	0.49 528	0.47 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	2.80 581	2.14 592	2.89 520	1.91 587	1.04 567	3.98 590	0.96 550	3.26 592	6.17 594	2.15 576	3.37 587	3.31 581	2.41 578	11.84 602	2.03 543	2.05 592	1.86 593	1.54 588	0.92 579	1.22 571	0.87 565

Venus	2.80 581	2.14 592	2.89 520	1.91 587	1.04 567	3.98 590	0.96 550	3.26 592	6.17 594	2.15 576	3.37 587	3.31 581	2.41 578	11.84 602	2.03 543	2.05 592	1.86 593	1.54 588	0.92 579	1.22 571	0.87 565

WAO-7	1.48 559	1.63 563	2.49 458	0.93 555	0.75 546	1.72 562	1.10 562	1.84 577	1.96 580	1.43 562	2.54 572	1.97 564	1.61 565	3.06 573	2.08 545	0.69 558	0.66 566	0.94 568	0.74 572	0.80 557	0.69 549

RTS	1.21 540	1.31 545	6.39 590	0.52 491	0.51 507	1.61 555	0.79 537	1.03 526	1.37 558	1.13 536	1.30 537	1.10 533	0.85 507	2.65 556	2.08 545	0.21 478	0.24 488	0.18 461	0.18 403	0.43 513	0.32 470

RTSA	1.21 540	1.31 545	6.39 590	0.52 491	0.51 507	1.61 555	0.79 537	1.03 526	1.37 558	1.13 536	1.30 537	1.10 533	0.85 507	2.65 556	2.08 545	0.21 478	0.24 488	0.18 461	0.18 403	0.43 513	0.32 470

DRaft	0.62 401	0.38 220	1.76 226	0.24 63	0.16 90	0.64 374	0.66 516	0.53 147	0.53 232	0.67 449	0.99 510	0.38 197	1.00 527	1.44 401	2.10 548	0.10 177	0.14 362	0.10 153	0.14 326	0.18 255	0.21 354

EDNetEfficientorigin	8.18 600	0.98 490	145.96 627	0.51 487	0.89 555	0.72 435	0.48 467	0.85 378	1.56 567	2.12 572	1.49 546	1.29 546	1.31 547	1.83 472	2.13 549	0.13 334	0.12 317	0.17 440	0.18 403	0.39 497	0.45 522

FC-DCNN	1.49 560	0.59 330	2.88 517	0.44 444	0.39 453	1.97 571	0.66 516	1.67 572	1.70 570	2.72 587	2.89 580	4.22 586	2.97 584	2.55 551	2.19 550	0.29 522	0.26 503	0.31 523	0.30 493	0.32 434	0.39 508

ELAS	1.39 554	0.79 420	2.86 515	0.53 497	0.50 502	2.81 584	2.20 588	1.61 571	1.50 564	2.28 580	2.35 568	1.82 562	2.13 574	1.73 451	2.22 551	0.35 533	0.37 532	0.35 531	0.35 516	0.49 528	0.47 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PA-Net	0.84 503	1.00 497	3.49 564	0.63 529	0.40 462	0.70 426	0.52 475	0.86 388	0.84 496	0.52 291	0.59 346	0.70 410	0.54 413	2.35 528	2.23 552	0.17 434	0.27 510	0.19 467	0.28 479	0.22 323	0.36 492
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
THIR-Stereo	0.86 505	0.62 342	2.13 383	0.25 82	0.16 90	0.58 274	2.74 594	0.59 188	0.51 205	0.62 416	1.62 550	0.97 509	1.80 570	1.69 445	2.25 553	0.10 177	0.08 129	0.14 372	0.11 224	0.15 169	0.11 113

DEmStereo	0.68 439	0.31 159	2.25 411	0.42 432	0.17 119	0.66 395	0.89 546	0.51 124	0.59 285	0.60 396	1.01 513	0.45 255	1.26 543	1.54 420	2.26 554	0.10 177	0.08 129	0.10 153	0.10 161	0.10 62	0.11 113

FC-DCNN v2	1.54 562	0.58 328	2.80 512	0.44 444	0.39 453	2.05 574	0.66 516	1.90 578	1.84 577	2.79 588	2.97 583	4.41 590	3.07 585	2.65 556	2.30 555	0.29 522	0.26 503	0.31 523	0.30 493	0.32 434	0.38 502

SGM-Forest	1.04 528	0.42 249	3.59 567	0.41 421	0.32 390	1.05 525	1.32 573	0.94 456	0.83 493	1.16 539	2.23 567	1.03 520	1.39 555	2.49 546	2.35 556	0.21 478	0.21 471	0.20 476	0.19 423	0.23 336	0.32 470
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MADNet+	1.36 551	1.93 586	5.95 588	0.81 548	0.59 525	1.57 554	1.09 561	1.39 562	1.22 548	0.84 506	1.01 513	1.25 545	1.12 539	3.19 576	2.36 557	0.45 541	0.47 552	0.38 539	0.34 513	0.59 540	0.57 539

CSAN	1.25 544	1.12 517	3.04 536	0.51 487	0.37 444	1.06 526	1.15 566	1.22 550	1.08 536	1.17 544	1.91 557	1.04 523	1.31 547	5.96 595	2.43 558	0.26 511	0.22 477	0.24 501	0.24 455	0.31 425	0.30 456

ADCPNet	0.99 521	0.99 495	3.93 574	0.37 376	0.68 541	1.36 545	0.62 511	0.87 397	0.76 464	0.78 489	0.81 471	1.08 529	1.18 541	1.14 372	2.49 559	0.21 478	0.69 573	0.21 484	0.95 581	0.29 405	0.37 499

test_sample9	0.94 516	0.62 342	1.93 325	0.27 130	0.22 246	0.68 413	0.31 342	0.93 447	0.66 374	0.57 355	0.51 270	0.55 313	0.45 359	1.91 492	2.55 560	0.61 552	4.16 601	0.87 563	0.56 556	0.25 364	0.23 393

test_sample8	1.12 531	0.62 342	1.93 325	0.27 130	0.22 246	0.68 413	0.31 342	0.95 469	0.61 307	1.18 546	0.56 329	2.53 573	1.31 547	1.91 492	2.55 560	0.61 552	4.16 601	0.87 563	0.56 556	0.25 364	0.23 393

NaN_ROB	1.14 533	0.94 468	2.96 528	0.53 497	0.56 518	1.13 537	0.99 552	0.98 487	1.00 525	1.09 534	0.87 488	0.77 442	1.06 534	5.90 594	2.72 562	0.16 417	0.23 485	0.16 421	0.24 455	0.22 323	0.36 492

AnyNet_C01	1.14 533	1.49 557	4.23 579	0.54 502	0.53 510	1.51 552	1.37 575	1.04 530	1.07 535	1.17 544	1.33 540	1.15 539	1.08 535	1.61 436	2.74 563	0.25 507	0.22 477	0.28 514	0.24 455	0.48 525	0.40 512

notaker	2.66 578	2.07 588	3.31 560	2.61 594	1.43 578	1.76 564	1.11 563	2.76 587	1.79 574	2.26 579	11.53 605	3.96 584	4.29 591	3.09 574	2.76 564	1.55 587	0.88 583	1.70 593	1.07 585	2.00 589	1.35 585

SANet	1.20 539	1.21 534	3.33 561	0.38 392	0.27 328	1.73 563	0.85 543	1.10 538	2.49 585	1.16 539	1.83 555	1.72 561	1.50 561	2.37 529	2.84 565	0.18 446	0.16 406	0.16 421	0.15 351	0.32 434	0.32 470

JetBlue	1.78 566	1.63 563	3.92 572	0.73 538	1.21 575	4.38 593	3.35 595	1.59 569	1.20 547	1.26 552	1.52 548	2.37 571	1.88 571	3.23 577	3.00 566	0.53 546	0.47 552	0.48 548	0.49 546	1.29 576	0.97 569

ttt	0.66 427	0.22 41	1.68 194	0.34 316	0.24 279	0.60 303	0.26 254	1.00 507	0.77 469	0.55 332	0.67 415	0.54 309	0.36 265	2.14 517	3.03 567	0.16 417	0.13 341	0.13 336	0.12 264	0.15 169	0.17 289

CrosDoStereo	0.94 516	0.37 210	2.53 465	0.25 82	0.32 390	0.54 206	3.76 598	0.72 257	0.60 290	0.70 464	1.40 543	0.53 303	1.49 559	1.78 459	3.09 568	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.21 306	0.11 113

DeepStereo_LL	0.94 516	0.37 210	2.53 465	0.25 82	0.32 390	0.54 206	3.76 598	0.72 257	0.60 290	0.70 464	1.40 543	0.53 303	1.49 559	1.78 459	3.09 568	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.21 306	0.11 113

SGM+DAISY	1.83 568	1.43 554	3.81 569	0.87 550	1.01 564	2.38 581	2.53 593	1.36 559	1.75 572	2.92 589	3.22 586	2.65 574	2.93 582	2.22 524	3.10 570	0.72 559	0.69 573	0.63 555	0.62 565	0.77 555	0.98 570

TorneroNet-64	2.65 577	1.83 577	3.30 558	1.46 576	1.20 574	3.89 589	0.99 552	3.51 596	6.71 597	2.56 583	4.60 594	4.22 586	3.85 590	3.33 578	3.14 571	1.19 579	0.65 565	1.39 585	0.79 575	3.31 597	1.15 581

ktn	4.35 592	2.10 589	2.89 520	1.80 583	1.49 584	2.13 576	1.41 580	2.26 582	12.72 602	11.41 604	16.43 609	11.15 605	3.75 588	4.36 590	3.18 572	1.82 590	0.98 587	1.73 594	1.21 588	2.97 596	1.27 584

ADCRef	0.80 490	0.96 478	2.29 418	0.37 376	0.35 425	0.96 513	0.51 472	0.87 397	0.75 455	0.88 511	0.83 477	0.61 349	1.36 552	1.02 355	3.27 573	0.13 334	0.11 291	0.17 440	0.19 423	0.25 364	0.21 354

ADCL	0.99 521	0.79 420	2.43 445	0.39 403	0.32 390	1.50 551	1.90 585	0.92 439	0.97 521	1.26 552	1.27 533	1.00 515	1.42 557	1.14 372	3.31 574	0.17 434	0.14 362	0.22 487	0.21 440	0.30 416	0.22 369

pmcnn	1.32 547	1.05 508	2.77 508	0.74 540	1.43 578	0.72 435	0.56 492	0.96 474	0.91 513	0.99 525	2.92 582	6.01 597	0.70 478	2.38 532	3.32 575	0.13 334	0.10 243	0.08 40	0.06 13	0.34 454	0.22 369

SuperB	1.15 535	1.14 522	5.43 587	0.36 353	0.26 314	0.81 482	0.89 546	0.88 406	1.17 545	0.67 449	0.68 423	0.63 356	1.39 555	1.74 453	3.37 576	0.15 396	0.12 317	0.17 440	0.16 371	2.80 595	0.25 414

UNDER WATER-64	2.47 576	1.89 582	4.86 582	1.82 586	1.44 580	3.18 586	1.57 582	2.62 584	5.64 593	2.05 571	2.13 562	4.13 585	3.76 589	2.62 554	3.42 577	1.47 585	0.85 582	1.57 590	1.07 585	1.82 587	1.49 588

ff1	0.73 469	0.23 59	2.01 356	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.74 273	0.88 506	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	2.52 548	3.43 578	0.10 177	0.24 488	0.15 402	0.13 298	0.25 364	0.36 492

mmx	0.72 460	0.23 59	2.01 356	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.99 499	0.76 464	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	2.52 548	3.43 578	0.13 334	0.10 243	0.15 402	0.13 298	0.15 169	0.15 242

xxx	0.72 460	0.23 59	2.01 356	0.30 206	0.21 219	0.57 256	0.26 254	0.99 499	0.76 464	0.53 301	0.63 385	0.66 377	0.39 300	2.52 548	3.43 578	0.13 334	0.10 243	0.15 402	0.13 298	0.15 169	0.15 242

ADCMid	0.96 520	1.32 548	2.74 503	0.38 392	0.35 425	0.99 516	0.58 498	0.94 456	0.86 499	1.23 548	1.01 513	1.01 516	1.00 527	1.05 359	3.97 581	0.21 478	0.19 451	0.42 542	0.32 506	0.40 502	0.29 445

UNDER WATER	2.74 579	1.85 579	4.54 581	1.81 585	1.44 580	2.34 580	1.40 578	3.24 591	6.60 596	2.60 584	2.76 578	5.75 595	5.24 594	3.02 572	4.01 582	1.45 584	0.81 580	1.59 591	1.06 584	1.80 586	1.51 589

AnyNet_C32	1.00 524	1.33 550	2.53 465	0.49 478	0.54 512	1.15 539	1.14 565	0.91 430	0.89 510	1.11 535	0.95 504	0.87 483	0.93 519	1.50 415	4.07 583	0.21 478	0.20 462	0.25 506	0.24 455	0.38 487	0.33 478

EDNetEfficient	1.27 545	0.70 382	4.05 576	0.64 530	0.98 560	0.94 511	1.40 578	0.85 378	1.75 572	2.34 581	1.33 540	1.05 525	2.21 576	1.58 430	4.15 584	0.15 396	0.19 451	0.14 372	0.27 476	0.38 487	0.32 470

TorneroNet	5.50 595	1.92 585	3.16 548	1.47 577	1.25 577	14.07 603	1.06 560	4.90 597	20.99 618	10.17 601	16.48 610	11.88 607	6.93 597	3.34 579	4.20 585	1.30 582	0.69 573	1.45 587	0.86 577	2.61 594	1.20 582

1111x	0.74 472	0.21 25	1.93 325	0.31 233	0.17 119	0.63 361	0.32 365	1.03 526	0.74 442	0.52 291	0.62 373	0.57 331	0.47 382	2.38 532	4.25 586	0.12 304	0.14 362	0.11 219	0.12 264	0.12 95	0.14 207

MADNet++	2.79 580	2.11 591	2.97 531	2.49 592	2.28 590	2.95 585	2.31 590	2.67 585	2.47 584	3.03 591	3.13 585	2.70 575	2.92 581	4.10 587	4.48 587	2.68 595	2.24 599	3.04 601	2.44 598	2.37 592	2.34 596

ADCP+	0.94 516	1.12 517	3.14 546	0.34 316	0.39 453	1.06 526	0.79 537	0.89 412	0.80 482	0.66 445	0.67 415	0.85 475	1.55 562	0.93 345	4.55 588	0.13 334	0.11 291	0.16 421	0.15 351	0.26 384	0.25 414

MANE	2.90 584	1.14 522	2.96 528	1.03 561	1.01 564	5.01 594	2.45 591	5.36 598	6.88 598	3.58 593	4.76 596	5.99 596	4.99 592	4.23 588	4.61 589	0.56 551	0.67 567	0.44 545	0.78 574	0.51 532	1.03 578

ADCS	1.05 529	1.36 553	2.98 532	0.42 432	0.36 433	0.96 513	0.81 541	1.06 532	1.12 542	1.25 549	0.97 507	1.08 529	0.90 517	1.25 385	4.86 590	0.21 478	0.21 471	0.22 487	0.23 453	0.36 472	0.38 502

test_xeample	0.72 460	0.21 25	1.36 132	0.27 130	0.17 119	0.59 291	0.28 297	1.01 516	0.70 403	0.55 332	0.67 415	0.44 246	0.39 300	1.88 489	5.17 591	0.12 304	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.13 125	0.15 242

xxxx	0.70 448	0.21 25	1.33 127	0.28 155	0.18 157	0.63 361	0.24 212	1.02 519	0.69 394	0.50 269	0.62 373	0.58 338	0.38 286	1.47 413	5.21 592	0.13 334	0.12 317	0.11 219	0.10 161	0.12 95	0.15 242

tt	4.93 594	0.27 100	4.20 578	2.29 591	1.58 585	10.20 600	16.97 607	9.42 605	5.02 592	1.67 567	1.28 534	4.68 591	5.03 593	3.37 581	5.92 593	6.16 602	9.47 610	2.82 599	3.18 600	3.60 598	1.53 590

TCMNet-wrong-test	5.51 596	6.62 602	6.20 589	13.02 608	11.90 602	7.14 596	5.53 601	6.99 602	1.44 561	2.65 585	3.10 584	8.37 601	5.95 596	4.75 592	6.05 594	3.07 597	0.98 587	2.38 597	1.99 595	6.62 604	5.43 603

JetRed	3.29 588	4.93 599	10.17 596	1.45 575	1.72 587	7.44 597	5.05 600	3.06 589	2.12 581	2.41 582	2.39 569	2.99 577	2.37 577	3.51 582	6.44 595	1.32 583	1.90 595	1.37 584	1.23 589	2.21 591	1.76 593

SGM-ForestM	2.98 585	1.70 571	3.52 566	0.67 535	0.47 497	5.18 595	3.36 596	3.30 594	2.86 589	4.44 595	3.79 591	9.80 603	5.50 595	6.29 596	6.52 596	0.27 516	0.36 530	0.24 501	0.27 476	0.38 487	0.58 541

222	0.78 486	0.23 59	1.23 110	0.28 155	0.18 157	0.62 344	0.24 212	1.02 519	0.70 403	0.58 373	0.66 412	0.46 268	0.42 337	1.80 467	6.53 597	0.13 334	0.10 243	0.11 219	0.10 161	0.12 95	0.17 289

AAGNet	0.88 508	0.33 176	1.79 261	0.54 502	0.98 560	0.62 344	0.46 455	0.50 116	0.60 290	0.58 373	0.53 295	0.50 292	0.73 486	1.23 381	7.48 598	0.11 246	0.07 44	0.12 277	0.10 161	0.14 149	0.09 60

PML	23.15 613	16.83 608	7.78 592	5.49 599	9.93 599	51.13 626	104.50 627	5.76 599	13.62 605	37.30 627	105.93 627	30.86 626	23.50 617	12.07 604	7.87 599	6.30 603	2.12 598	6.32 606	2.43 597	10.44 608	2.90 598

coex-ft	5.95 597	1.67 567	60.57 625	0.34 316	0.30 363	0.77 464	0.69 524	0.74 273	4.41 591	19.22 612	2.15 563	1.62 560	7.97 599	1.81 470	8.96 600	0.44 539	2.08 597	0.18 461	0.19 423	0.38 487	4.62 602

LE_ROB	4.43 593	1.35 552	9.38 595	2.79 595	3.93 594	2.43 582	3.46 597	2.68 586	11.19 600	11.66 605	4.73 595	5.26 594	10.46 602	4.50 591	9.49 601	0.82 565	0.69 573	1.34 583	0.98 582	0.75 553	0.76 555

LRCNet_RVC	13.74 608	19.30 609	12.75 602	19.46 611	12.69 603	1.86 565	0.41 422	12.33 607	1.05 531	15.77 608	18.83 614	12.62 610	8.70 601	12.21 605	9.62 602	22.22 618	8.37 609	25.85 618	24.01 619	19.32 616	17.44 617

ACVNet-4b	1.93 570	1.85 579	4.10 577	1.07 562	0.86 553	1.15 539	0.53 479	1.06 532	1.12 542	0.64 436	1.09 523	1.99 565	0.70 478	2.20 520	9.86 603	5.62 601	0.41 546	1.03 574	0.55 553	1.86 588	0.85 562

HanzoNet	7.64 598	2.86 597	5.05 583	7.01 601	3.97 595	2.18 578	1.34 574	3.37 595	4.05 590	13.17 606	10.58 599	10.73 604	16.52 610	8.45 600	10.51 604	10.48 609	9.72 611	5.59 605	13.46 610	6.84 605	6.83 605

USTest	8.10 599	7.17 603	8.96 594	9.25 603	9.05 598	15.27 604	23.78 609	9.96 606	9.47 599	5.94 599	6.75 597	7.80 600	7.48 598	8.83 601	11.21 605	2.21 594	3.56 600	2.86 600	3.20 601	5.02 602	4.16 600

DGTPSM_ROB	8.89 601	5.62 600	12.25 599	5.92 600	11.32 600	8.54 598	24.18 610	6.40 600	13.49 603	5.15 596	11.46 603	6.19 598	10.92 604	7.00 597	13.72 606	4.47 598	7.65 604	3.92 602	7.45 606	4.38 600	7.87 606

DPSMNet_ROB	9.48 602	5.64 601	13.01 603	8.82 602	11.82 601	8.54 598	24.20 611	6.41 601	13.65 606	5.32 598	11.47 604	6.33 599	10.92 604	7.69 598	13.89 607	7.25 608	8.19 606	5.06 603	7.78 607	5.31 603	8.26 607

DPSimNet_ROB	17.97 609	20.20 616	24.98 617	17.62 609	15.92 607	21.53 615	21.00 608	13.70 608	15.61 610	23.89 623	14.69 607	22.87 616	24.58 624	12.70 607	14.56 608	18.48 616	12.91 612	20.21 616	12.05 608	17.76 609	14.17 611

Anonymous_1	22.91 612	11.20 605	12.13 598	12.75 605	26.28 618	19.43 611	27.92 615	14.08 609	13.61 604	14.96 607	10.58 599	11.26 606	11.19 606	12.55 606	14.57 609	38.28 625	7.88 605	34.96 622	63.99 624	89.57 628	10.94 610

BEATNet-Init1	12.10 603	11.19 604	27.29 622	2.99 596	3.51 593	21.84 616	11.10 603	14.34 610	13.83 607	20.34 613	20.33 615	26.35 625	20.03 612	19.06 614	14.80 610	1.74 589	1.81 592	2.05 596	2.49 599	3.69 599	3.12 599

DPSM_ROB	12.34 604	11.21 606	12.51 600	12.91 606	12.80 604	19.84 613	28.28 616	14.38 611	14.28 608	10.58 602	11.26 601	12.03 608	11.85 607	13.15 608	15.34 611	7.11 606	8.31 607	6.50 607	7.35 604	8.84 606	8.31 608

DPSM	12.34 604	11.21 606	12.51 600	12.91 606	12.80 604	19.84 613	28.28 616	14.38 611	14.28 608	10.58 602	11.26 601	12.03 608	11.85 607	13.15 608	15.34 611	7.11 606	8.31 607	6.50 607	7.35 604	8.84 606	8.31 608

ASD4	21.52 611	19.65 610	22.13 610	22.45 613	16.42 608	23.29 617	30.71 618	33.06 625	17.47 613	24.18 624	14.11 606	21.71 615	15.88 609	21.06 616	18.11 613	19.78 617	17.78 619	26.52 619	20.33 617	27.03 618	18.73 618

HaxPig	19.86 610	22.40 617	22.34 611	17.95 610	17.95 609	11.77 602	11.89 604	16.02 613	15.89 611	21.10 614	21.41 616	18.74 614	18.39 611	20.08 615	19.69 614	23.63 622	23.22 620	24.06 617	23.69 618	23.00 617	23.95 620

xxxxx1	28.96 622	20.11 613	14.07 605	49.74 621	39.15 622	18.98 607	26.64 612	21.94 615	20.21 615	16.45 609	17.48 611	18.36 611	21.56 613	16.21 611	20.88 615	23.07 619	26.55 621	66.40 626	78.70 626	30.27 620	32.51 625

tt_ll	28.96 622	20.11 613	14.07 605	49.74 621	39.15 622	18.98 607	26.64 612	21.94 615	20.21 615	16.45 609	17.48 611	18.36 611	21.56 613	16.21 611	20.88 615	23.07 619	26.55 621	66.40 626	78.70 626	30.27 620	32.51 625

ff	28.96 622	20.11 613	14.07 605	49.74 621	39.15 622	18.98 607	26.64 612	21.94 615	20.21 615	16.45 609	17.48 611	18.36 611	21.56 613	16.21 611	20.88 615	23.07 619	26.55 621	66.40 626	78.70 626	30.27 620	32.51 625

MEDIAN_ROB	23.96 614	27.05 624	26.39 621	22.16 612	22.13 611	16.12 606	13.97 605	20.24 614	20.05 614	25.50 625	25.31 623	22.96 617	22.63 616	24.39 617	23.24 618	28.20 623	27.23 624	28.62 620	27.75 622	27.50 619	27.76 623

AVERAGE_ROB	26.93 621	30.34 625	29.27 623	25.82 614	25.34 612	19.48 612	15.17 606	23.55 618	23.00 621	28.45 626	27.87 624	26.25 624	25.86 625	26.96 625	25.55 619	31.30 624	30.07 625	31.76 621	30.81 623	30.79 623	30.93 624

Selective-RAFT-Error	24.87 619	22.59 622	25.14 619	26.13 619	25.82 617	39.93 624	57.03 621	28.97 623	28.95 627	21.21 619	22.65 621	24.25 622	23.98 623	26.43 622	30.83 620	14.27 614	16.71 614	13.10 612	14.82 613	17.82 614	16.76 616

RAFT-FEzeroshot	24.80 615	22.55 620	24.73 614	26.10 616	25.76 614	39.84 620	57.07 623	28.84 619	28.79 623	21.14 615	22.48 618	24.18 618	23.88 619	26.38 618	30.87 621	14.26 611	16.71 614	13.09 609	14.82 613	17.79 612	16.72 614

RAFT-FE	24.80 615	22.55 620	24.73 614	26.10 616	25.76 614	39.84 620	57.07 623	28.84 619	28.79 623	21.14 615	22.48 618	24.18 618	23.88 619	26.38 618	30.87 621	14.26 611	16.71 614	13.09 609	14.82 613	17.79 612	16.72 614

CasAABBNet	24.81 617	22.53 618	24.83 616	26.08 615	25.74 613	39.86 622	57.06 622	28.87 621	28.83 625	21.16 618	22.54 620	24.22 620	23.89 622	26.38 618	30.87 621	14.25 610	16.71 614	13.09 609	14.81 612	17.78 610	16.71 613

LSM0	26.58 620	22.63 623	25.88 620	30.13 620	52.21 627	39.94 625	56.74 619	28.97 623	28.72 622	21.14 615	22.26 617	24.43 623	23.88 619	26.54 624	30.87 621	14.32 615	16.55 613	13.12 614	14.71 611	17.92 615	20.60 619

FlowAnything	24.85 618	22.54 619	25.10 618	26.11 618	25.76 614	39.86 622	57.00 620	28.89 622	28.87 626	21.31 620	22.68 622	24.22 620	23.87 618	26.39 621	30.89 625	14.26 611	16.78 618	13.10 612	14.90 616	17.78 610	16.69 612

RSGM-EC	41.56 625	31.72 626	19.92 608	51.66 624	47.86 625	38.70 618	61.61 625	33.83 626	22.80 619	23.45 621	29.29 625	43.76 627	35.31 626	66.76 626	70.17 626	66.40 626	37.60 627	48.67 623	25.68 620	48.86 624	27.21 621

acva	41.56 625	31.72 626	19.92 608	51.66 624	47.86 625	38.70 618	61.61 625	33.83 626	22.80 619	23.45 621	29.29 625	43.76 627	35.31 626	66.76 626	70.17 626	66.40 626	37.60 627	48.67 623	25.68 620	48.86 624	27.21 621

test_example2	115.39 627	123.23 628	94.57 626	115.52 626	123.55 628	101.63 627	114.33 628	53.41 628	99.48 628	134.90 628	135.05 628	85.83 629	85.11 628	111.32 628	106.15 628	152.55 629	205.26 629	99.78 629	114.96 629	140.96 629	110.20 628

ccccc	291.34 628	297.21 629	347.09 628	374.70 629	380.44 629	203.92 628	213.88 629	216.32 629	172.72 629	203.37 629	218.57 629	215.01 630	258.31 629	312.78 629	341.56 629	412.57 630	356.13 630	256.09 630	227.69 630	428.88 630	389.64 629

FADE		3.00 598		2.11 589	2.94 592							3.05 578				94.83 628	35.90 626	65.83 625	66.18 625	1.66 583

Low-res two-view benchmark