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.

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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

OmniDepth	0.38 8	0.26 56	1.19 18	0.01 1	0.04 13	1.19 19	0.03 39	2.97 32	0.73 14	0.21 20	0.02 1	0.15 55	0.10 17	0.64 18	0.09 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.64 39	0.33 117	1.46 52	0.10 66	0.18 151	1.30 57	0.19 151	3.53 93	0.72 9	0.20 16	0.02 1	0.06 15	0.07 7	4.19 177	0.36 71	0.01 258	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.02 95

LG-Stereo_L1	0.69 47	0.32 100	1.21 24	0.10 66	0.16 126	1.38 69	0.20 157	2.44 18	0.72 9	0.20 16	0.02 1	0.06 15	0.06 6	6.49 276	0.36 71	0.01 258	0.04 340	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.02 95

MLG-Stereo_test2	0.57 32	0.28 63	1.20 22	0.07 48	0.68 312	1.34 64	0.02 30	3.39 73	1.41 69	0.06 1	0.02 1	0.12 52	0.10 17	2.37 120	0.31 60	0.01 258	0.08 415	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.02 95

StereoAnything_RVC	1.52 150	7.77 556	2.81 212	0.05 33	0.02 3	1.11 11	0.06 66	3.26 62	0.75 17	0.12 4	0.02 1	0.07 25	0.68 149	6.69 293	0.13 8	0.02 352	0.08 415	0.00 1	0.00 1	6.69 562	0.02 95

MS-F	0.25 2	0.17 9	0.64 1	0.01 1	0.08 53	1.24 39	0.00 1	0.96 4	0.70 6	0.32 52	0.03 6	0.06 15	0.11 23	0.31 1	0.37 77	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

MLG-Stereo	0.72 53	0.23 36	1.13 10	0.06 39	0.16 126	1.24 39	0.00 1	3.84 117	1.40 68	0.06 1	0.03 6	0.08 39	0.10 17	5.71 231	0.16 16	0.01 258	0.06 379	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.02 95

LG-G_1	0.62 35	0.31 86	1.19 18	0.07 48	0.11 84	1.81 122	0.02 30	3.74 109	0.88 45	0.23 23	0.03 6	0.09 45	0.08 9	3.39 147	0.27 52	0.02 352	0.08 415	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 95

LG-G	0.62 35	0.31 86	1.19 18	0.07 48	0.11 84	1.81 122	0.02 30	3.74 109	0.88 45	0.23 23	0.03 6	0.09 45	0.08 9	3.39 147	0.27 52	0.02 352	0.08 415	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 95

FoundationStereo	0.26 3	0.29 70	1.25 27	0.24 118	0.10 70	0.41 3	0.07 76	0.57 1	0.80 21	0.24 26	0.03 6	0.09 45	0.37 87	0.46 8	0.12 4	0.03 398	0.03 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

dual_stereo	0.56 30	0.32 100	1.08 9	0.07 48	0.11 84	0.77 8	0.03 39	3.60 97	1.17 65	0.12 4	0.03 6	0.20 67	0.11 23	2.77 129	0.51 130	0.00 1	0.14 471	0.00 1	0.16 439	0.00 1	0.02 95

IGEV-Stereo+	1.69 161	0.43 212	1.59 65	0.37 151	3.10 479	2.10 149	0.07 76	1.86 10	0.91 52	0.39 77	0.03 6	0.20 67	0.41 104	7.05 319	0.16 16	0.02 352	0.07 402	0.00 1	0.18 454	5.14 555	9.77 578

CSFM-Stereo	0.36 7	0.16 3	0.83 4	0.01 1	0.10 70	1.19 19	0.00 1	2.37 17	0.71 7	0.52 110	0.04 13	0.07 25	0.26 56	0.36 4	0.43 99	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 19

Wavelet-MonSter	0.35 6	0.28 63	1.43 44	0.03 11	0.40 249	1.20 23	0.00 1	1.14 6	0.82 26	0.27 32	0.04 13	0.05 6	0.08 9	0.96 46	0.20 27	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95

MLG-Stereo_test1	0.67 43	0.23 36	1.05 7	0.06 39	1.40 393	1.24 39	0.00 1	3.56 95	1.36 67	0.06 1	0.04 13	0.08 39	0.10 17	4.03 172	0.14 10	0.01 258	0.07 402	0.00 1	0.01 321	0.01 30	0.02 95

LCMNet	0.34 4	0.16 3	0.75 3	0.02 5	0.10 70	1.21 24	0.01 8	2.64 23	0.73 14	0.24 26	0.05 16	0.06 15	0.17 35	0.32 2	0.39 83	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 19

HiDET	0.34 4	0.16 3	0.67 2	0.01 1	0.10 70	1.18 18	0.01 8	2.53 19	0.71 7	0.29 38	0.06 17	0.07 25	0.12 29	0.35 3	0.42 96	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

Replicate-Monster	1.25 128	1.94 499	10.24 503	0.08 57	0.32 225	1.32 62	0.03 39	3.71 101	0.89 50	1.07 142	0.07 18	0.08 39	0.10 17	4.74 196	0.14 10	0.01 258	0.04 340	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.22 429

MLG-Stereo_test3	0.45 12	0.31 86	1.35 36	0.06 39	0.17 136	1.30 57	0.01 8	3.52 91	0.77 19	0.15 8	0.07 18	0.06 15	0.07 7	0.74 25	0.22 32	0.02 352	0.06 379	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.02 95

LGtest1	0.42 9	0.33 117	1.42 41	0.13 91	0.16 126	0.98 10	0.01 8	2.30 16	0.96 56	0.21 20	0.07 18	0.08 39	0.10 17	1.10 53	0.31 60	0.01 258	0.09 427	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 95

EGLCR-Stereo	1.04 99	0.20 22	2.00 114	1.14 269	0.16 126	2.50 191	0.11 102	4.96 182	2.61 118	0.79 127	0.07 18	1.46 177	0.37 87	3.96 169	0.23 34	0.01 258	0.05 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 270

IGEV	0.50 21	0.22 30	1.52 57	0.08 57	1.85 430	1.34 64	0.37 204	2.03 12	0.93 55	0.29 38	0.08 22	0.07 25	0.09 13	0.90 41	0.22 32	0.02 352	0.04 340	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 19

DDF-Stereo	0.95 80	0.28 63	1.59 65	0.30 127	1.76 421	1.79 120	0.83 336	3.02 34	0.78 20	0.17 12	0.09 23	0.28 93	0.49 123	4.53 189	1.13 242	0.02 352	0.04 340	0.00 1	0.11 421	1.70 534	0.04 193

zero-FE	0.88 71	0.27 61	2.12 133	0.21 112	1.63 404	1.75 116	0.83 336	3.08 36	0.61 4	0.15 8	0.13 24	0.29 96	0.44 116	3.38 146	1.07 233	0.02 352	0.02 257	0.00 1	0.05 389	1.47 530	0.03 147

2.75w_new	0.55 28	0.23 36	1.43 44	0.04 26	0.12 98	1.25 44	0.08 84	3.20 54	0.86 35	0.39 77	0.16 25	0.07 25	0.88 174	1.99 108	0.24 36	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

3.25w_new	0.45 12	0.25 49	1.29 28	0.02 5	0.08 53	1.25 44	0.01 8	3.39 73	0.91 52	0.33 58	0.16 25	0.07 25	0.42 109	0.57 11	0.25 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 19

3.25w	0.45 12	0.25 49	1.29 28	0.02 5	0.08 53	1.25 44	0.01 8	3.39 73	0.91 52	0.33 58	0.16 25	0.06 15	0.42 109	0.57 11	0.25 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 19

IGEV-RUCA	0.81 65	0.15 1	1.13 10	0.52 174	0.32 225	2.13 154	0.51 244	3.46 85	1.71 76	0.95 135	0.16 25	0.24 83	0.55 133	2.81 131	0.41 91	0.12 468	0.21 509	0.20 521	0.25 486	0.21 404	0.20 423

rvit_stereo_0081_aga	0.76 59	0.51 256	3.29 267	0.11 73	0.25 188	1.73 115	0.22 164	3.68 99	2.54 115	0.26 31	0.16 25	0.27 89	0.30 73	1.31 66	0.36 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 317	0.04 193

IGEVStereo-DCA	1.06 102	0.45 227	2.06 119	0.32 135	0.06 28	2.74 226	0.84 342	3.71 101	2.27 98	0.39 77	0.16 25	0.20 67	0.29 65	6.47 273	0.87 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 439	0.06 220	0.06 251

rrr	1.05 100	0.45 227	3.18 259	0.32 135	0.06 28	2.74 226	0.95 368	3.49 87	1.12 61	0.39 77	0.16 25	0.20 67	0.29 65	6.47 273	0.87 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 469	0.06 220	0.10 322

MonStereo	0.44 10	0.23 36	1.44 47	0.05 33	0.77 326	1.17 14	0.01 8	3.17 48	0.72 9	0.28 33	0.18 32	0.06 15	0.04 1	0.54 9	0.17 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.01 19

Monster-pub-eth3d	0.44 10	0.23 36	1.44 47	0.05 33	0.77 326	1.17 14	0.01 8	3.17 48	0.72 9	0.28 33	0.18 32	0.06 15	0.04 1	0.55 10	0.17 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.01 19

MonSter	0.46 15	0.23 36	1.44 47	0.05 33	0.77 326	1.17 14	0.01 8	3.17 48	0.72 9	0.28 33	0.18 32	0.07 25	0.04 1	0.83 32	0.17 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.01 19

AEACV	0.80 62	0.29 70	1.70 81	0.96 240	0.24 185	2.03 144	0.88 354	3.50 88	0.88 45	0.34 60	0.20 35	0.29 96	2.01 262	1.77 95	0.33 64	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.29 495	0.10 279	0.09 299

LoS	0.91 77	0.34 132	2.10 131	0.38 155	0.13 107	2.47 187	0.26 177	5.00 188	2.74 130	0.89 132	0.21 36	0.49 131	0.36 84	1.97 107	0.67 154	0.02 352	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.06 220	0.01 19
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Zero-FE251	0.62 35	0.53 268	2.17 142	0.37 151	0.30 210	1.84 124	0.06 66	2.60 21	0.31 2	2.21 163	0.23 37	0.09 45	0.39 95	0.67 20	0.52 132	0.01 258	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.07 270

3.75w	0.62 35	0.16 3	1.33 34	0.02 5	1.27 381	1.25 44	0.01 8	3.23 58	0.87 40	0.38 69	0.23 37	0.07 25	0.40 96	2.96 134	0.26 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

test_xeample3	1.08 103	0.43 212	3.39 276	0.49 172	0.05 17	2.58 204	0.93 363	3.32 66	1.77 77	0.23 23	0.23 37	0.19 61	0.28 61	6.34 264	0.85 198	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.26 493	0.06 220	0.10 322

FSD	0.46 15	0.31 86	1.38 38	0.17 101	0.10 70	0.53 5	0.06 66	3.21 56	0.81 23	0.16 10	0.24 40	1.06 161	0.12 29	0.63 17	0.24 36	0.02 352	0.07 402	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 19

rvit_0105_6	1.26 130	0.87 380	4.85 383	0.61 190	0.07 36	1.60 94	0.32 193	3.79 115	5.87 305	0.25 29	0.26 41	1.09 162	0.29 65	4.60 192	0.62 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.06 251

asda	0.52 23	0.19 17	1.61 67	0.03 11	0.61 303	1.26 49	0.08 84	3.20 54	0.84 27	0.41 84	0.29 42	0.05 6	0.72 155	0.77 29	0.26 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 19

rvit_stereo_0081	0.88 71	0.28 63	1.81 85	0.62 192	0.13 107	1.34 64	0.12 109	3.14 43	4.59 254	0.43 92	0.30 43	0.54 138	0.11 23	3.89 162	0.36 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 19

rvit_stereo_0082	0.88 71	0.28 63	1.81 85	0.62 192	0.13 107	1.34 64	0.12 109	3.14 43	4.59 254	0.43 92	0.30 43	0.54 138	0.11 23	3.89 162	0.36 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 19

qwe	0.66 41	0.19 17	1.64 72	0.05 33	1.17 373	1.23 29	0.03 39	3.35 71	0.88 45	0.51 107	0.38 45	0.04 3	0.17 35	3.22 140	0.26 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 19

MaDis-Stereo	0.80 62	0.69 333	3.02 234	0.33 140	1.83 428	1.22 27	0.06 66	3.41 80	1.49 71	0.31 48	0.38 45	0.42 122	0.51 127	1.14 57	1.21 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 196	0.05 230

Monster-pub-mixall	0.72 53	0.39 172	0.98 5	0.04 26	0.12 98	1.23 29	0.01 8	2.74 26	0.86 35	0.86 131	0.39 47	0.07 25	0.09 13	6.24 253	0.32 62	0.01 258	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.03 147

AdaDepth	0.57 32	0.22 30	2.33 152	0.12 75	1.26 378	1.59 93	0.07 76	1.03 5	0.97 57	0.21 20	0.42 48	0.08 39	0.30 73	2.28 118	0.26 43	0.01 258	0.01 182	0.00 1	0.20 463	0.01 30	0.01 19

GIP-stereo	0.70 50	0.44 218	1.70 81	1.52 324	0.75 322	1.48 81	0.05 59	4.18 132	1.10 60	0.18 13	0.42 48	0.58 141	0.38 91	0.65 19	0.46 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 196	0.01 19

3w_stereo	0.53 27	0.23 36	1.53 58	0.03 11	0.02 3	1.25 44	0.02 30	3.34 70	0.88 45	0.44 94	0.43 50	0.07 25	1.04 189	1.04 51	0.26 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 19

U	2.12 216	0.25 49	2.47 167	0.17 101	8.09 559	10.63 493	0.00 1	3.08 36	0.87 40	0.24 26	0.45 51	0.17 57	0.08 9	0.69 23	0.15 15	0.00 1	0.00 1	9.89 567	5.19 577	0.01 30	0.01 19

monsters	0.87 69	0.28 63	1.54 59	0.47 171	2.71 471	1.38 69	0.01 8	3.14 43	0.81 23	0.32 52	0.48 52	0.05 6	0.13 31	5.72 232	0.42 96	0.01 258	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

asd	0.49 18	0.16 3	1.57 62	0.04 26	0.72 320	1.24 39	0.05 59	2.80 27	0.84 27	0.45 96	0.50 53	0.06 15	0.56 135	0.58 14	0.24 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 19

SGD-Stereo	0.69 47	0.30 81	1.15 15	0.25 120	0.12 98	1.26 49	0.29 185	1.87 11	0.62 5	0.50 106	0.51 54	0.08 39	0.11 23	6.67 292	0.09 1	0.01 258	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.01 19

DEFOM-Stereo	0.70 50	0.29 70	1.62 69	0.16 98	0.06 28	1.95 133	0.45 225	0.88 3	0.74 16	0.55 113	0.51 54	0.14 54	0.09 13	6.32 262	0.20 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 19

2.5w	0.68 45	0.23 36	1.29 28	0.04 26	0.31 221	1.26 49	0.09 92	3.24 60	0.86 35	0.42 89	0.59 56	0.03 1	0.56 135	4.36 185	0.24 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

Occ-G	0.98 85	0.38 168	1.82 87	0.15 94	0.18 151	1.45 80	0.69 297	3.15 46	2.25 97	1.45 152	0.59 56	5.06 325	0.54 132	0.75 27	0.77 182	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.17 447	0.16 353	0.01 19

fffft	0.97 83	0.29 70	1.69 80	0.03 11	0.05 17	2.12 153	0.65 285	3.44 84	1.87 83	0.34 60	0.60 58	0.23 80	0.20 42	6.69 293	0.89 213	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.18 381	0.09 299
1: 1. 1
IGEV-BASED-STEREO-	4.24 425	25.07 575	26.53 566	0.44 164	0.07 36	1.50 86	0.54 249	2.09 13	1.57 73	0.51 107	0.62 59	0.21 77	0.20 42	1.44 73	0.53 133	12.03 578	0.01 182	0.00 1	0.08 403	1.75 536	9.69 576

GEAStereo	0.59 34	0.22 30	1.14 13	0.16 98	0.19 163	1.96 136	0.73 308	3.39 73	0.84 27	0.52 110	0.65 60	0.19 61	0.48 120	0.83 32	0.14 10	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.00 1	0.17 366	0.12 351

GSStereo	0.75 57	0.22 30	1.14 13	0.69 206	0.19 163	1.96 136	0.73 308	4.64 162	2.10 87	0.31 48	0.65 60	0.43 123	0.48 120	0.83 32	0.14 10	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.12 425	0.17 366	0.13 362

GS-Stereo							0.73 308	4.64 162	2.10 87	0.31 48	0.65 60	0.43 123	0.48 120	0.83 32	0.14 10	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.12 425	0.17 366	0.13 362

4.5_new	0.49 18	0.17 9	1.73 83	0.06 39	0.30 210	1.23 29	0.07 76	3.11 39	0.87 40	0.45 96	0.66 63	0.05 6	0.19 39	0.67 20	0.26 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 19

4.5w-stereo	0.49 18	0.17 9	1.73 83	0.06 39	0.30 210	1.23 29	0.07 76	3.11 39	0.87 40	0.45 96	0.66 63	0.05 6	0.19 39	0.67 20	0.26 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 19

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 62	0.33 117	2.51 169	0.25 120	0.53 290	1.93 131	0.27 180	5.07 192	1.05 59	0.47 100	0.68 65	0.64 144	0.22 46	0.95 45	0.65 148	0.00 1	0.05 358	0.00 1	0.19 460	0.03 133	0.16 396

GREAT-IGEV	0.72 53	0.29 70	1.91 95	1.31 291	0.40 249	1.41 76	0.08 84	2.29 15	2.48 108	0.18 13	0.69 66	0.10 50	0.34 81	1.72 89	0.37 77	0.00 1	0.09 427	0.00 1	0.22 475	0.10 279	0.41 480

AIO_test	0.90 76	0.40 183	1.67 77	0.14 92	0.16 126	2.97 263	0.83 336	3.61 98	2.67 121	0.29 38	0.71 67	1.50 179	0.29 65	2.37 120	0.13 8	0.00 1	0.04 340	0.00 1	0.08 403	0.03 133	0.03 147

S2M2_XL	0.22 1	0.33 117	1.17 16	0.07 48	0.11 84	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 68	0.07 25	0.17 35	0.39 5	0.20 27	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2w_stereo	0.56 30	0.19 17	1.31 32	0.03 11	0.10 70	1.22 27	0.04 46	3.42 83	0.81 23	0.79 127	0.73 68	0.07 25	1.24 214	0.81 31	0.37 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

rvit_0105_4	1.38 140	0.98 406	5.52 425	0.61 190	0.05 17	1.62 97	0.41 215	3.95 122	5.80 302	0.31 48	0.73 68	1.37 170	0.53 131	4.89 204	0.78 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.04 193

FlowAnything_test	0.51 22	0.33 117	2.09 126	0.15 94	0.15 118	1.71 111	0.03 39	1.76 9	0.49 3	1.10 145	0.77 71	0.03 1	0.05 4	0.61 16	0.66 152	0.05 430	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.10 279	0.02 95

4.25_new	0.52 23	0.18 12	1.42 41	0.03 11	0.88 338	1.23 29	0.04 46	3.18 51	0.85 32	0.32 52	0.77 71	0.05 6	0.42 109	0.83 32	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

4.5w_new	0.52 23	0.18 12	1.42 41	0.03 11	0.88 338	1.23 29	0.04 46	3.18 51	0.85 32	0.32 52	0.77 71	0.05 6	0.42 109	0.83 32	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

4.25w-stereo	0.52 23	0.18 12	1.43 44	0.03 11	0.88 338	1.23 29	0.04 46	3.18 51	0.85 32	0.32 52	0.77 71	0.05 6	0.42 109	0.83 32	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

rvit_stereo_0083	1.03 96	0.26 56	3.09 251	0.49 172	0.09 62	1.27 54	0.24 170	2.72 24	4.60 256	0.38 69	0.77 71	0.78 152	1.18 208	4.35 184	0.33 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.03 147

MM-Stereo_test2	0.99 89	0.29 70	2.26 148	1.34 295	0.12 98	1.78 119	0.53 246	4.71 168	3.31 178	0.76 125	0.80 76	0.50 134	0.35 82	1.86 100	0.73 167	0.00 1	0.05 358	0.00 1	0.07 398	0.26 432	0.06 251

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 85	2.14 505	1.55 60	0.88 223	0.26 195	0.56 7	0.04 46	2.80 27	0.86 35	0.30 43	0.80 76	0.21 77	2.33 278	6.17 248	0.37 77	0.00 1	0.07 402	0.00 1	0.17 447	0.01 30	0.01 19

4w-stereo	0.55 28	0.18 12	1.39 39	0.02 5	0.35 236	1.26 49	0.06 66	3.13 42	0.86 35	0.28 33	0.82 78	0.06 15	0.67 147	1.59 82	0.25 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

S2M2_L	0.46 15	0.39 172	1.17 16	0.37 151	0.17 136	1.14 12	0.01 8	1.46 8	1.83 81	0.19 15	0.87 79	0.13 53	0.19 39	0.57 11	0.43 99	0.01 258	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.21 404	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_ft	1.00 92	0.78 361	3.84 320	0.84 218	0.36 239	1.23 29	0.24 170	3.81 116	3.76 203	0.37 66	0.87 79	0.74 149	1.12 193	1.18 61	0.76 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.06 251

4D-IteraStereo	1.72 164	0.86 377	3.01 232	0.09 63	2.86 475	3.57 322	1.06 378	3.92 119	5.31 281	5.28 260	1.02 81	3.92 271	0.38 91	1.83 98	1.04 232	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.07 238	0.09 299

ff7	1.12 106	0.57 285	2.06 119	0.03 11	0.07 36	2.80 237	0.84 342	3.71 101	2.27 98	0.38 69	1.06 82	0.20 67	0.40 96	7.12 326	0.49 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 439	0.09 268	0.06 251

ffff	1.12 106	0.57 285	2.06 119	0.03 11	0.07 36	2.80 237	0.84 342	3.71 101	2.27 98	0.38 69	1.06 82	0.20 67	0.40 96	7.12 326	0.49 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 439	0.09 268	0.06 251

11t	1.12 106	0.57 285	2.06 119	0.03 11	0.07 36	2.80 237	0.84 342	3.71 101	2.27 98	0.38 69	1.06 82	0.20 67	0.40 96	7.12 326	0.49 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 439	0.09 268	0.06 251

ccc-4	1.12 106	0.57 285	2.06 119	0.03 11	0.07 36	2.80 237	0.84 342	3.71 101	2.27 98	0.38 69	1.06 82	0.20 67	0.40 96	7.12 326	0.49 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 439	0.09 268	0.06 251

CES	1.56 152	0.35 143	1.44 47	0.42 159	7.70 558	2.66 222	0.13 119	4.89 177	2.53 113	0.25 29	1.10 86	0.33 109	0.31 77	1.61 84	0.58 141	0.01 258	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.54 490	6.26 563

IGEV-Stereo	1.12 106	0.59 293	1.66 73	0.03 11	0.07 36	2.82 248	0.82 332	4.09 130	2.30 104	0.41 84	1.11 87	0.30 98	0.41 104	7.05 319	0.49 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 447	0.10 279	0.05 230
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sAnonymous2	1.35 137	1.66 481	8.14 484	0.55 180	0.46 264	1.23 29	0.24 170	4.00 124	3.47 187	0.40 82	1.11 87	0.23 80	1.42 224	0.96 46	0.57 137	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.20 463	2.07 540	0.22 429

CroCo_RVC	1.35 137	1.66 481	8.14 484	0.55 180	0.46 264	1.23 29	0.24 170	4.00 124	3.47 187	0.40 82	1.11 87	0.23 80	1.42 224	0.96 46	0.57 137	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.20 463	2.07 540	0.22 429

anonymousdsp	1.12 106	0.59 293	1.66 73	0.03 11	0.07 36	2.81 245	0.82 332	4.07 127	2.30 104	0.41 84	1.12 90	0.30 98	0.40 96	7.05 319	0.49 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 447	0.10 279	0.05 230

rvit_stereo_0080	0.88 71	0.51 256	3.12 253	0.07 48	0.12 98	1.31 59	0.37 204	3.78 112	3.29 176	0.56 114	1.13 91	0.40 115	0.76 159	1.71 86	0.47 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.04 193

whm_eth	0.88 71	0.51 256	3.12 253	0.07 48	0.12 98	1.31 59	0.37 204	3.78 112	3.29 176	0.56 114	1.13 91	0.40 115	0.76 159	1.71 86	0.47 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.04 193

2.25w	0.67 43	0.20 22	1.40 40	0.04 26	0.13 107	1.21 24	0.05 59	3.23 58	0.87 40	0.36 63	1.17 93	0.07 25	0.69 150	3.67 156	0.30 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

GCAP-Stereo	0.95 80	0.62 306	1.99 112	0.30 127	0.03 11	1.66 101	0.01 8	4.43 144	3.00 150	1.63 156	1.17 93	1.39 171	0.76 159	1.31 66	0.55 135	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.00 1	0.12 317	0.02 95

SMoEStereo_RVC	0.95 80	0.35 143	1.37 37	0.63 197	0.07 36	2.07 146	0.16 138	2.88 29	1.68 74	0.30 43	1.23 95	0.19 61	0.28 61	6.80 298	0.84 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 300	0.13 362

VIP-Stereo	0.76 59	0.66 322	2.08 125	0.09 63	0.27 198	1.99 141	0.11 102	3.32 66	0.80 21	0.48 101	1.27 96	0.28 93	0.11 23	3.06 137	0.41 91	0.00 1	0.05 358	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.12 351

PMTNet	1.41 142	0.37 160	2.06 119	0.26 122	0.15 118	2.94 261	0.34 199	3.39 73	5.33 283	1.00 136	1.27 96	0.28 93	0.93 177	4.04 173	0.74 169	5.00 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 19

water-stereo	0.70 50	0.29 70	3.07 250	0.08 57	0.07 36	1.54 89	0.15 132	4.01 126	1.41 69	0.59 116	1.31 98	0.26 86	0.24 48	0.43 7	0.39 83	0.02 352	0.06 379	0.00 1	0.02 348	0.02 84	0.01 19

ProNet	1.20 119	0.60 297	2.00 114	0.26 122	0.08 53	2.73 225	0.68 292	5.00 188	2.52 112	0.29 38	1.32 99	0.37 114	0.36 84	6.94 313	0.44 105	0.00 1	0.07 402	0.00 1	0.00 1	0.17 366	0.07 270

riskmin	1.88 189	0.15 1	2.11 132	1.38 304	0.88 338	2.40 182	0.04 46	5.93 252	6.10 322	2.25 167	1.34 100	6.06 355	5.08 422	2.78 130	1.01 230	0.00 1	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.06 251

CASnet	0.98 85	0.32 100	1.62 69	0.65 200	0.07 36	2.11 151	0.14 126	3.50 88	4.03 222	3.77 213	1.41 101	0.31 102	0.29 65	0.80 30	0.57 137	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAStereo	0.68 45	0.42 201	3.15 256	0.18 107	0.52 289	1.17 14	0.02 30	3.16 47	0.98 58	0.51 107	1.43 102	0.16 56	0.22 46	0.75 27	0.83 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 238	0.02 95

monsterstereo	0.93 78	0.30 81	1.91 95	0.43 163	2.63 467	1.21 24	0.01 8	3.11 39	0.76 18	0.46 99	1.44 103	0.05 6	0.09 13	5.66 227	0.50 129	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

depthmonostereo	1.01 93	0.50 249	3.16 257	0.12 75	0.09 62	1.43 78	0.04 46	4.97 183	1.51 72	0.90 133	1.46 104	0.98 157	0.94 179	3.45 151	0.46 113	0.02 352	0.10 439	0.00 1	0.02 348	0.04 164	0.01 19

3.5w_stereo	0.69 47	0.23 36	1.44 47	0.02 5	0.14 113	1.24 39	0.03 39	3.53 93	0.90 51	0.20 16	1.48 105	0.07 25	0.50 125	3.73 158	0.30 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

MyStereo07	1.31 134	0.79 362	1.61 67	1.03 250	1.11 366	2.63 215	0.46 226	5.48 226	2.24 96	0.64 120	1.48 105	0.27 89	0.59 143	7.03 318	0.45 109	0.00 1	0.09 427	0.00 1	0.01 321	0.11 300	0.09 299

GLC_STEREO	0.75 57	0.29 70	1.19 18	0.55 180	0.01 1	1.98 139	0.57 264	3.07 35	3.02 153	0.90 133	1.48 105	0.19 61	0.40 96	0.93 43	0.36 71	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.02 95

CREStereo	0.98 85	0.42 201	1.86 89	0.07 48	0.22 177	1.65 100	0.02 30	4.07 127	6.33 338	0.72 123	1.54 108	0.43 123	0.64 145	1.22 63	0.44 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.00 1
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
trnet	0.99 89	0.37 160	1.89 93	0.08 57	0.19 163	1.68 105	0.02 30	4.12 131	6.41 342	0.70 122	1.57 109	0.46 128	0.67 147	1.15 58	0.41 91	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 19

rvit_0105_5	1.48 147	0.89 387	5.43 416	0.46 166	0.04 13	1.60 94	0.60 271	4.65 165	5.90 308	0.76 125	1.59 110	1.75 189	0.78 165	4.20 179	0.88 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.06 251

AIO_rvc	1.02 94	0.59 293	1.95 107	0.15 94	0.09 62	3.42 299	0.99 370	4.46 146	2.73 129	0.28 33	1.62 111	1.32 169	0.28 61	2.10 114	0.21 31	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.04 383	0.11 300	0.11 336

CAS	2.24 232	0.25 49	1.86 89	11.21 563	3.86 514	1.67 102	0.02 30	3.87 118	2.67 121	0.41 84	1.63 112	0.24 83	0.27 59	1.50 77	0.74 169	9.43 571	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 30	5.21 559

rvit_0105_3	1.71 163	0.90 390	5.93 436	0.78 210	0.02 3	1.62 97	1.69 421	5.15 196	5.99 317	2.22 166	1.64 113	1.97 199	1.17 205	4.19 177	0.92 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.03 147

MM-Stereo_test1	1.57 153	0.36 153	2.19 144	1.17 272	0.35 236	2.39 181	0.56 255	4.53 151	5.21 278	3.67 208	1.65 114	0.40 115	0.84 172	6.90 306	0.80 189	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.00 1	0.31 448	0.03 147

gcap-zeroshot	1.87 188	0.44 218	4.24 346	0.53 175	0.51 285	3.12 279	0.75 316	6.42 279	3.91 212	3.75 212	1.67 115	7.79 395	0.55 133	2.61 127	0.53 133	0.02 352	0.21 509	0.00 1	0.23 478	0.00 1	0.05 230

IGEV-Stereo++	0.74 56	0.23 36	1.31 32	0.06 39	1.62 403	1.95 133	0.01 8	3.29 64	1.81 78	0.38 69	1.68 116	0.10 50	1.16 204	0.91 42	0.19 26	0.01 258	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.01 19

test_1	1.85 183	0.21 27	2.45 161	1.02 248	0.22 177	1.37 68	0.82 332	4.66 167	5.06 272	7.02 352	1.73 117	4.09 279	0.41 104	6.51 279	0.76 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 495	0.18 381	0.14 373

252Zero-FE	0.66 41	0.23 36	1.24 25	1.10 261	0.07 36	1.31 59	0.02 30	3.33 68	1.14 64	1.34 150	1.74 118	0.04 3	0.05 4	1.11 54	0.40 89	0.00 1	0.05 358	0.00 1	0.02 348	0.02 84	0.02 95

plain	1.34 135	0.51 256	5.09 398	0.30 127	0.05 17	1.58 91	0.08 84	4.47 148	3.77 204	0.42 89	1.76 119	0.60 143	0.74 157	6.11 245	0.94 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 478	0.02 95

xyz-stereo-finetune	1.20 119	0.44 218	2.19 144	0.08 57	0.05 17	3.16 285	0.68 292	3.41 80	2.58 117	0.81 129	1.77 120	0.68 145	0.37 87	6.20 251	1.63 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.02 95

LG-Stereo	0.79 61	0.32 100	3.96 324	0.04 26	0.15 118	1.19 19	0.18 148	3.52 91	2.95 141	0.32 52	1.77 120	0.22 79	0.14 32	0.39 5	0.43 99	0.01 258	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.11 300	0.02 95

knoymous	1.36 139	0.21 27	1.68 79	0.20 108	0.49 278	1.58 91	0.11 102	5.15 196	2.40 107	4.62 234	1.77 120	4.56 304	0.45 118	3.23 141	0.63 146	0.00 1	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.01 19

test-3	1.86 184	0.21 27	2.46 164	1.03 250	0.22 177	1.38 69	0.83 336	4.65 165	5.04 271	7.26 369	1.78 123	4.10 281	0.41 104	6.53 282	0.76 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 495	0.18 381	0.14 373

CroCo-Stereo	0.99 89	0.89 387	3.19 260	0.46 166	0.44 258	0.38 2	0.05 59	4.61 156	3.95 216	0.48 101	1.78 123	1.01 158	0.27 59	1.11 54	1.07 233	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 196	0.04 193
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
test_3	1.88 189	0.22 30	2.75 199	0.96 240	0.22 177	1.28 56	0.77 320	4.62 158	5.87 305	6.55 333	1.84 125	4.28 292	0.45 118	6.48 275	0.76 176	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.28 494	0.17 366	0.14 373

FENet	2.19 228	0.34 132	3.04 239	2.05 421	0.26 195	2.82 248	0.13 119	7.02 305	5.55 290	4.97 247	1.94 126	4.91 317	3.39 330	4.71 195	2.50 348	0.02 352	0.03 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 427

RSM++	1.02 94	0.24 48	1.33 34	0.86 221	0.04 13	2.78 234	0.30 191	2.63 22	2.67 121	0.48 101	1.95 127	0.52 135	0.25 50	5.50 223	0.57 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 447	0.11 300	0.09 299

Selective-RAFT	1.69 161	0.32 100	3.29 267	0.92 231	0.18 151	3.89 349	0.06 66	4.22 133	4.00 219	1.47 153	1.98 128	3.07 233	2.81 305	6.35 266	0.89 213	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.21 469	0.05 196	0.00 1

SCV_C0	1.40 141	0.49 246	3.06 249	0.12 75	0.21 173	2.29 168	0.09 92	6.46 281	3.81 205	0.63 118	2.00 129	0.24 83	0.41 104	7.31 337	0.43 99	0.01 258	0.05 358	0.00 1	0.21 469	0.16 353	0.07 270

tt45	1.09 104	0.35 143	1.49 55	0.39 156	0.23 182	3.50 311	0.14 126	3.35 71	1.81 78	0.36 63	2.04 130	0.27 89	0.26 56	6.84 301	0.63 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 353	0.03 147

rvit_105_1	2.44 260	0.80 366	5.08 397	1.77 367	0.09 62	1.95 133	3.62 474	5.62 237	8.21 409	4.85 243	2.07 131	3.15 237	1.58 240	7.08 323	2.71 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.04 164	0.08 286

DilatedVolume-Stereo	1.13 112	0.41 194	2.75 199	1.04 255	0.11 84	2.21 162	0.10 96	2.96 31	1.32 66	2.40 172	2.09 132	0.33 109	0.58 141	5.62 224	0.43 99	0.03 398	0.06 379	0.00 1	0.14 432	0.04 164	0.04 193

UniTT-Stereo	0.83 67	0.33 117	1.98 110	0.92 231	1.27 381	0.54 6	0.11 102	1.35 7	2.94 140	1.67 157	2.09 132	0.20 67	0.31 77	1.57 80	1.07 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 353	0.01 19

AnonymousM	2.71 284	6.75 549	0.98 5	0.73 207	0.06 28	2.41 183	0.53 246	5.30 214	3.05 154	4.75 241	2.09 132	1.89 194	1.01 183	1.88 104	0.51 130	0.01 258	0.02 257	17.42 573	4.76 573	0.02 84	0.01 19

Pointernet	0.84 68	0.35 143	2.00 114	0.12 75	0.13 107	1.77 117	0.06 66	4.87 176	2.53 113	0.14 7	2.11 135	0.76 151	0.44 116	1.02 49	0.32 62	0.00 1	0.04 340	0.00 1	0.15 436	0.02 84	0.01 19

IGEV++	1.14 114	0.51 256	1.66 73	0.55 180	0.08 53	2.52 192	1.01 374	6.51 285	3.16 162	0.59 116	2.11 135	0.43 123	1.18 208	1.44 73	0.79 186	0.00 1	0.05 358	0.00 1	0.05 389	0.11 300	0.11 336

rafts_anoy	1.72 164	0.79 362	2.58 177	2.03 415	1.75 419	2.47 187	0.16 138	5.48 226	6.01 319	3.24 195	2.11 135	1.92 198	1.33 217	3.08 138	1.13 242	0.01 258	0.18 496	0.00 1	0.01 321	0.03 133	0.07 270

x	1.73 166	0.28 63	2.49 168	1.91 388	0.17 136	2.10 149	0.83 336	8.74 352	3.55 193	3.28 196	2.12 138	3.10 234	1.96 261	2.90 133	1.12 240	0.00 1	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.03 147

castereo++	1.18 115	0.54 273	1.95 107	0.30 127	0.51 285	4.56 381	1.00 372	4.61 156	1.12 61	0.29 38	2.14 139	1.89 194	0.15 33	3.94 168	0.18 25	0.00 1	0.04 340	0.00 1	0.31 504	0.03 133	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	1.24 125	0.88 384	3.39 276	0.95 238	4.59 537	0.47 4	0.08 84	3.51 90	2.80 133	1.17 148	2.24 140	1.57 182	0.20 42	1.48 76	1.14 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 346	0.12 351

GMStereo	1.83 181	0.99 409	4.55 368	0.57 185	0.05 17	2.53 195	0.01 8	4.95 180	11.14 466	3.52 203	2.24 140	0.53 137	0.49 123	3.76 160	0.80 189	0.20 489	0.00 1	0.00 1	0.12 425	0.12 317	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Anonymous_2	4.14 415	0.62 306	3.21 261	1.40 306	1.43 395	5.19 395	0.32 193	6.63 289	4.38 242	4.48 231	2.30 142	8.08 404	7.00 464	5.37 219	2.29 335	0.23 494	0.75 548	5.20 564	18.12 590	5.66 557	0.23 436

CAS++	1.18 115	0.55 277	1.99 112	0.17 101	0.27 198	1.85 126	0.63 278	8.48 339	3.07 156	1.71 158	2.32 143	0.18 60	0.20 42	1.91 106	0.30 55	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MSCF	1.24 125	0.77 354	1.95 107	0.42 159	0.46 264	3.85 347	0.85 348	4.26 135	2.02 84	2.21 163	2.34 144	0.17 57	2.74 301	1.75 91	0.39 83	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.54 531	0.04 164	0.05 230

1w_stereo	0.64 39	0.16 3	1.24 25	0.09 63	0.50 281	1.19 19	0.08 84	3.24 60	0.84 27	0.48 101	2.37 145	0.04 3	1.57 239	0.84 39	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 19

RSM	1.21 122	0.20 22	1.30 31	0.12 75	0.06 28	2.48 189	0.51 244	3.78 112	2.74 130	0.48 101	2.38 146	2.18 203	0.28 61	6.77 297	0.56 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 439	0.07 238	0.05 230

MIF-Stereo (partial)	1.29 133	0.33 117	3.02 234	0.03 11	1.12 368	1.26 49	0.13 119	4.46 146	3.75 201	0.35 62	2.39 147	0.31 102	0.74 157	6.09 244	1.76 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 250	0.04 193

DA	1.19 117	0.37 160	1.94 102	0.62 192	0.30 210	6.06 416	0.59 266	5.55 230	2.23 94	0.37 66	2.42 148	0.41 118	1.17 205	1.24 64	0.16 16	0.01 258	0.06 379	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.20 423

GGEV	1.19 117	0.37 160	1.94 102	0.62 192	0.30 210	6.06 416	0.59 266	5.55 230	2.23 94	0.37 66	2.42 148	0.41 118	1.17 205	1.24 64	0.16 16	0.01 258	0.06 379	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.20 423

LL-Strereo2	1.86 184	0.83 373	2.33 152	0.36 149	0.17 136	3.79 344	1.52 411	5.82 248	4.04 224	4.43 227	2.51 150	4.23 286	0.37 87	5.66 227	0.99 227	0.00 1	0.02 257	0.00 1	0.05 389	0.06 220	0.11 336

castereo	0.87 69	0.60 297	1.07 8	0.34 145	0.17 136	1.89 127	0.79 326	4.84 175	2.05 85	0.65 121	2.55 151	0.31 102	0.40 96	1.02 49	0.38 82	0.01 258	0.09 427	0.00 1	0.24 481	0.03 133	0.02 95

LoS_RVC	1.26 130	1.43 460	1.91 95	0.42 159	3.77 511	1.71 111	0.04 46	2.58 20	2.49 110	0.42 89	2.58 152	0.30 98	0.57 139	1.71 86	0.66 152	0.01 258	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.02 84	4.49 556

fffy	1.13 112	0.51 256	2.15 134	1.01 247	0.09 62	2.30 173	0.19 151	4.07 127	1.13 63	0.16 10	2.66 153	0.20 67	0.38 91	6.98 315	0.35 68	0.00 1	0.06 379	0.00 1	0.00 1	0.14 342	0.16 396

SCV	1.59 154	0.58 290	2.57 175	2.72 482	0.31 221	2.15 157	0.79 326	6.88 300	2.72 126	0.20 16	2.68 154	0.68 145	0.58 141	7.60 353	0.41 91	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.22 475	0.37 468	0.24 440

UDGNet	2.73 287	7.09 552	3.90 323	2.71 480	0.06 28	2.98 264	0.20 157	4.63 159	8.58 422	2.69 176	2.70 155	0.95 156	1.01 183	6.27 255	1.51 273	1.28 541	0.00 1	5.24 565	0.94 546	1.70 534	0.13 362

HUF	1.05 100	0.64 310	2.33 152	0.35 148	0.22 177	3.09 274	0.41 215	3.73 108	2.89 137	0.36 63	2.71 156	0.33 109	0.30 73	2.28 118	0.23 34	0.00 1	0.61 547	0.00 1	0.00 1	0.15 346	0.39 475

test_for_model	6.81 486	27.63 579	2.16 141	21.79 576	16.18 577	3.48 307	0.94 365	5.88 250	3.72 198	7.62 385	2.72 157	1.03 160	0.42 109	0.58 14	0.35 68	9.03 569	2.28 560	0.00 1	0.05 389	23.91 584	6.49 564

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 130	0.42 201	2.36 157	0.59 188	1.26 378	2.43 185	0.01 8	3.29 64	7.76 394	1.71 158	2.78 158	0.27 89	0.32 79	1.16 60	0.58 141	0.04 418	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.10 322

AIO-test1	2.22 231	0.76 351	2.78 206	0.30 127	4.38 525	2.48 189	0.96 369	5.59 233	14.64 498	0.74 124	2.86 159	0.92 154	0.30 73	5.64 225	1.67 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 365	0.17 366	0.14 373

111111	0.97 83	0.19 17	1.49 55	0.06 39	1.12 368	1.43 78	0.05 59	4.77 171	1.70 75	0.44 94	2.88 160	0.09 45	0.17 35	4.66 194	0.20 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 279	0.01 19

anonymousdsp2	1.78 170	0.39 172	3.40 278	1.10 261	0.04 13	3.63 323	0.50 241	7.80 320	2.77 132	2.91 186	2.88 160	3.17 238	1.01 183	5.15 213	0.43 99	0.00 1	0.01 182	0.02 449	0.15 436	0.05 196	0.12 351

DLNR-FE	24.70 575	50.76 595	90.20 605	98.11 614	97.18 612	1.38 69	0.12 109	22.82 565	3.09 160	1.07 142	2.93 162	0.72 148	0.29 65	6.93 308	2.29 335	38.52 594	0.38 534	0.00 1	0.30 501	76.91 608	0.09 299

mms	1.03 96	0.54 273	1.58 64	0.05 33	0.36 239	1.52 88	0.08 84	2.97 32	1.84 82	0.38 69	2.94 163	0.32 105	0.25 50	6.82 299	0.39 83	0.00 1	0.04 340	0.00 1	0.00 1	0.17 366	0.28 458

DLNR_Zeroshot_test	24.70 575	50.77 596	90.11 604	98.11 614	97.34 613	1.38 69	0.12 109	22.79 564	3.09 160	1.07 142	2.95 164	0.71 147	0.29 65	6.93 308	2.29 335	38.56 595	0.37 533	0.00 1	0.30 501	76.73 607	0.09 299

Reg-Stereo(zero)	1.60 156	0.19 17	2.59 178	0.45 165	0.47 273	1.64 99	0.23 168	3.22 57	5.87 305	4.29 223	3.01 165	4.49 302	1.64 244	2.47 125	1.16 247	0.00 1	0.08 415	0.00 1	0.13 431	0.01 30	0.10 322

11t1	1.62 157	0.26 56	2.53 171	2.37 463	0.24 185	2.58 204	0.06 66	6.66 291	3.00 150	3.40 201	3.01 165	1.14 164	1.94 260	4.18 176	0.91 217	0.01 258	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.03 147

ours_stereo	1.03 96	0.55 277	1.86 89	0.12 75	0.32 225	1.16 13	0.09 92	3.27 63	2.18 92	0.39 77	3.02 167	0.34 113	0.26 56	6.32 262	0.37 77	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.18 381	0.13 362

TRStereo	2.36 252	3.10 523	4.70 377	1.99 405	2.08 441	2.61 210	1.11 384	8.79 354	3.73 199	3.19 193	3.04 168	3.96 272	0.77 162	5.92 238	1.44 267	0.03 398	0.14 471	0.00 1	0.29 495	0.08 250	0.25 444

sCroCo_RVC	1.21 122	0.65 316	5.16 404	1.09 260	1.29 385	0.92 9	0.19 151	3.92 119	2.68 124	0.30 43	3.04 168	0.52 135	1.56 238	1.58 81	0.78 184	0.09 459	0.25 522	0.00 1	0.00 1	0.07 238	0.11 336

WCG-NET（raft）	1.49 148	0.50 249	1.55 60	0.21 112	0.08 53	2.15 157	1.01 374	2.72 24	6.26 333	2.79 180	3.06 170	4.38 297	1.04 189	3.53 153	0.26 43	0.00 1	0.12 456	0.00 1	0.00 1	0.10 279	0.08 286

gasm-f	0.81 65	0.25 49	1.66 73	0.16 98	0.28 206	2.77 233	0.91 360	3.39 73	0.84 27	0.52 110	3.10 171	0.19 61	0.71 154	0.73 24	0.28 54	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.00 1	0.21 404	0.12 351

MoCha-V2	1.41 142	0.42 201	2.61 181	0.81 212	0.23 182	2.53 195	0.20 157	4.81 173	3.16 162	0.82 130	3.15 172	0.30 98	1.61 243	6.66 291	0.40 89	0.00 1	0.20 506	0.00 1	0.24 481	0.05 196	0.02 95

AE-Stereo	1.44 144	0.32 100	2.69 189	1.58 338	0.20 170	2.24 165	0.59 266	6.01 253	5.70 296	1.18 149	3.17 173	1.02 159	0.78 165	1.73 90	0.83 193	0.02 352	0.18 496	0.00 1	0.29 495	0.11 300	0.07 270

999	1.25 128	0.37 160	1.63 71	1.15 270	0.34 233	3.03 269	0.66 288	3.41 80	2.27 98	0.30 43	3.20 174	0.19 61	0.25 50	7.23 334	0.85 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 353	0.01 19

Selective-IGEV	1.23 124	0.18 12	1.13 10	0.07 48	0.17 136	2.38 180	0.54 249	6.10 257	2.51 111	0.41 84	3.20 174	0.26 86	0.29 65	6.94 313	0.16 16	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.11 421	0.04 164	0.10 322

Anonymous3	1.76 168	0.44 218	6.37 450	0.33 140	0.50 281	4.33 369	0.54 249	4.43 144	2.48 108	2.21 163	3.24 176	1.53 181	1.14 197	5.64 225	1.29 256	0.17 482	0.23 516	0.00 1	0.00 1	0.12 317	0.15 384

AIO-Stereo	0.94 79	0.22 30	1.20 22	0.06 39	0.08 53	2.36 176	0.62 277	5.50 229	2.61 118	0.30 43	3.32 177	0.41 118	0.25 50	1.12 56	0.17 21	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.35 513	0.06 220	0.12 351

ACVNet-DCA	2.01 208	0.65 316	2.15 134	2.30 451	0.02 3	5.80 408	0.56 255	8.45 335	3.33 180	1.03 137	3.33 178	0.32 105	3.71 349	8.05 385	0.45 109	0.00 1	0.02 257	0.00 1	0.03 365	0.02 84	0.03 147

xx1	2.33 249	0.65 316	2.15 134	2.30 451	0.02 3	5.80 408	0.56 255	4.31 136	10.41 452	1.03 137	3.33 178	4.67 307	2.70 295	8.05 385	0.45 109	0.00 1	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.03 147

1test111	1.86 184	0.65 316	2.15 134	2.30 451	0.02 3	5.80 408	0.56 255	8.45 335	3.33 180	1.03 137	3.33 178	0.32 105	3.71 349	4.40 186	0.96 222	0.00 1	0.02 257	0.00 1	0.03 365	0.02 84	0.03 147

cc1	2.17 225	0.65 316	2.15 134	2.30 451	0.02 3	5.80 408	0.56 255	4.31 136	10.41 452	1.03 137	3.33 178	0.32 105	3.71 349	8.05 385	0.45 109	0.00 1	0.02 257	0.00 1	0.03 365	0.10 279	0.05 230

NRIStereo	2.14 220	0.35 143	2.65 186	1.10 261	0.14 113	3.05 271	0.86 350	5.35 219	3.18 168	6.24 309	3.36 182	4.17 285	1.82 258	8.12 393	2.01 319	0.00 1	0.10 439	0.00 1	0.00 1	0.12 317	0.19 416

RAFT-Stereo-weight	1.67 159	0.31 86	1.57 62	0.97 243	0.15 118	3.19 287	0.77 320	5.06 190	6.19 332	4.96 246	3.38 183	2.83 219	0.35 82	2.87 132	0.74 169	0.01 258	0.06 379	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.02 95

tt1	2.14 220	0.63 309	2.22 146	2.27 447	0.02 3	5.71 406	0.63 278	4.53 151	10.19 447	1.16 147	3.39 184	0.33 109	3.05 316	8.00 379	0.46 113	0.00 1	0.02 257	0.00 1	0.03 365	0.10 279	0.04 193

WCG-NET	1.24 125	0.43 212	1.46 52	0.33 140	0.08 53	2.14 155	1.08 383	3.09 38	6.86 360	2.73 179	3.43 185	0.74 149	0.94 179	0.89 40	0.33 64	0.00 1	0.04 340	0.00 1	0.00 1	0.10 279	0.05 230

MC-Stereo	1.47 146	0.36 153	2.54 172	1.99 405	0.12 98	1.90 128	0.12 109	4.47 148	2.83 134	3.31 199	3.44 186	0.56 140	1.47 227	5.39 220	0.47 120	0.00 1	0.04 340	0.00 1	0.21 469	0.07 238	0.04 193

EKT-Stereo	1.91 195	0.48 242	2.77 204	2.19 438	4.36 524	1.42 77	0.24 170	4.63 159	3.51 189	2.94 187	3.47 187	3.55 257	2.25 273	5.26 215	0.85 198	0.04 418	0.12 456	0.00 1	0.09 414	0.06 220	0.05 230

GASTEREO	1.34 135	0.98 406	1.86 89	0.53 175	0.46 264	3.97 355	0.86 350	4.25 134	2.16 90	2.34 170	3.48 188	0.17 57	2.87 310	1.88 104	0.39 83	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.54 531	0.04 164	0.05 230

FADNet-RVC	3.98 408	1.84 492	12.48 517	1.69 353	0.44 258	4.33 369	1.31 401	11.84 444	7.15 372	3.53 204	3.50 189	10.63 451	4.43 389	9.12 450	6.25 446	0.03 398	0.10 439	0.00 1	0.03 365	0.60 497	0.25 444

dd	2.16 223	1.22 440	4.82 381	0.68 203	0.12 98	1.39 75	0.17 144	5.14 194	11.22 470	2.70 178	3.51 190	1.52 180	1.23 213	5.08 209	3.96 403	0.12 468	0.01 182	0.04 478	0.21 469	0.07 238	0.01 19

testlalala	1.50 149	0.41 194	1.67 77	0.98 244	0.31 221	4.00 357	0.90 359	5.26 212	2.17 91	6.56 334	3.61 191	1.74 188	0.38 91	1.21 62	0.42 96	0.00 1	0.02 257	0.00 1	0.29 495	0.01 30	0.01 19

model_zeroshot	1.52 150	0.42 201	4.10 341	1.25 279	0.11 84	3.04 270	0.14 126	5.79 246	2.84 135	3.12 191	3.65 192	2.05 201	0.42 109	2.38 122	0.71 163	0.01 258	0.10 439	0.00 1	0.20 463	0.02 84	0.04 193

qqq	1.93 197	0.30 81	2.96 229	1.40 306	0.05 17	1.96 136	0.39 210	8.45 335	3.33 180	3.06 189	3.84 193	4.67 307	2.70 295	4.40 186	0.96 222	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.03 147

MyStereo05	2.94 309	0.66 322	5.25 411	1.10 261	0.96 351	2.57 202	0.10 96	8.53 341	12.34 485	6.28 315	3.88 194	3.18 239	3.30 323	7.81 369	2.37 342	0.01 258	0.08 415	0.00 1	0.01 321	0.13 332	0.15 384

raftrobust	1.86 184	0.74 346	1.94 102	2.15 433	2.24 452	2.74 226	0.53 246	4.89 177	4.05 226	6.09 296	3.89 195	1.64 183	2.55 288	2.44 123	1.12 240	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.00 1	0.12 317	0.08 286

MyStereo04	2.95 310	0.79 362	5.38 414	1.03 250	1.11 366	2.63 215	0.46 226	10.00 389	12.44 486	4.19 222	3.91 196	3.04 231	3.60 342	7.34 340	2.74 359	0.00 1	0.09 427	0.00 1	0.01 321	0.11 300	0.09 299

test_sample1	2.31 245	0.26 56	3.29 267	2.08 423	0.46 264	2.62 213	0.05 59	9.88 383	4.23 237	3.90 215	3.92 197	3.49 253	4.44 390	5.67 229	1.88 309	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.03 147

MIPNet	2.06 213	0.69 333	4.57 371	0.32 135	0.21 173	1.92 130	0.19 151	6.89 301	5.64 295	5.48 265	4.02 198	2.02 200	3.50 336	3.32 144	2.01 319	0.00 1	0.01 182	0.01 417	0.01 321	0.20 393	0.13 362

rvit_stereo_0075_2	2.00 206	0.32 100	5.49 420	0.60 189	1.98 436	1.77 117	0.10 96	7.24 308	5.70 296	2.90 185	4.06 199	3.11 235	0.56 135	5.32 217	0.76 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.16 396

testlalala_base	3.12 322	0.48 242	2.79 210	2.14 432	1.98 436	4.13 363	0.64 282	6.16 261	2.09 86	2.38 171	4.08 200	1.80 190	0.50 125	1.65 85	0.72 165	12.33 580	2.33 562	0.00 1	0.31 504	14.56 574	1.32 527

DeepStereo_RVC	2.05 212	0.39 172	2.87 222	0.14 92	0.17 136	3.51 314	0.70 300	5.21 200	3.00 150	6.27 314	4.13 201	3.47 251	4.53 397	4.81 198	1.49 272	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 268	0.18 405

CRE-IMP	1.95 199	0.35 143	2.68 187	0.27 126	0.17 136	3.90 350	0.85 348	5.14 194	2.87 136	5.74 270	4.14 202	3.49 253	0.83 169	6.40 267	1.80 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 279	0.19 416

testlalala2	2.15 222	0.44 218	2.44 160	9.24 557	6.30 548	3.64 324	0.18 148	4.63 159	2.55 116	3.73 211	4.17 203	3.14 236	0.51 127	1.08 52	0.26 43	0.00 1	0.10 439	0.00 1	0.44 525	0.11 300	0.03 147

FADNet-RVC-Resample	3.79 388	1.62 477	12.06 511	1.43 312	0.66 308	5.94 413	2.41 436	10.18 397	8.58 422	6.28 315	4.22 204	5.33 335	4.80 413	7.71 362	3.19 370	0.17 482	0.21 509	0.17 517	0.12 425	0.41 481	0.29 460

ROB_FTStereo	1.90 193	0.42 201	2.86 218	0.12 75	0.19 163	3.71 332	0.75 316	5.24 207	2.95 141	5.87 284	4.26 205	3.41 244	1.51 228	5.80 234	0.65 148	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 250	0.08 286

s12784h	1.89 192	0.30 81	2.57 175	0.11 73	0.09 62	4.18 364	0.13 119	6.61 288	7.44 380	3.62 206	4.28 206	0.59 142	0.81 168	6.61 287	0.46 113	0.01 258	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.00 1

Patchmatch Stereo++	1.95 199	0.40 183	2.86 218	0.12 75	0.18 151	3.74 337	0.66 288	5.24 207	2.96 144	5.86 279	4.32 207	3.46 248	1.52 233	6.88 303	0.70 159	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 250	0.09 299
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	1.95 199	0.40 183	2.86 218	0.12 75	0.18 151	3.74 337	0.66 288	5.24 207	2.96 144	5.86 279	4.32 207	3.46 248	1.52 233	6.88 303	0.70 159	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 250	0.09 299

PSM-adaLoss	1.88 189	0.40 183	2.86 218	0.12 75	0.19 163	3.75 340	0.71 303	5.23 201	2.96 144	5.86 279	4.33 209	3.45 246	1.51 228	5.40 221	0.69 157	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 250	0.09 299

HUI-Stereo	1.80 174	0.41 194	2.85 216	0.12 75	0.18 151	3.72 335	0.65 285	5.23 201	2.97 148	5.87 284	4.34 210	3.45 246	1.52 233	3.93 167	0.65 148	0.02 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 250	0.10 322

RAFT-IKP	1.90 193	0.42 201	2.83 213	0.12 75	0.18 151	3.50 311	0.64 282	5.24 207	2.96 144	5.86 279	4.34 210	3.50 255	1.51 228	5.99 241	0.76 176	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 250	0.08 286

ROB_FTStereo_v2	1.91 195	0.41 194	2.85 216	0.12 75	0.19 163	3.71 332	0.73 308	5.23 201	2.95 141	5.86 279	4.36 212	3.46 248	1.51 228	5.86 237	0.69 157	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 250	0.08 286

iGMRVC	1.96 202	0.40 183	2.88 223	0.12 75	0.19 163	3.74 337	0.73 308	5.23 201	2.97 148	5.87 284	4.37 213	3.48 252	1.52 233	6.73 296	0.74 169	0.02 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 250	0.08 286

CFNet-RSSM	2.11 215	0.33 117	2.71 193	1.04 255	0.30 210	3.21 289	0.41 215	6.67 292	6.96 363	5.62 268	4.58 214	5.40 336	1.71 247	1.86 100	0.87 205	0.00 1	0.08 415	0.00 1	0.32 506	0.02 84	0.02 95

GCST	9.08 518	17.31 570	3.98 329	52.92 594	10.66 566	11.29 501	0.20 157	6.97 303	6.47 347	9.46 454	4.68 215	4.75 310	1.51 228	9.34 461	1.31 257	8.19 567	0.05 358	22.38 576	0.34 510	6.17 560	3.53 549

PAM	3.38 349	0.31 86	5.61 428	1.37 302	0.71 318	7.60 454	0.38 209	8.94 356	3.55 193	5.54 266	4.69 216	16.09 510	7.03 466	3.67 156	1.02 231	0.00 1	0.21 509	0.00 1	0.38 515	0.07 238	0.41 480

MM-Stereo_test3	1.83 181	0.59 293	1.93 99	1.43 312	3.99 518	2.44 186	0.81 330	5.81 247	6.70 355	1.73 160	4.79 217	1.23 168	0.65 146	3.30 142	0.85 198	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.33 456	0.05 230

HCRNet	2.56 272	0.53 268	3.35 272	0.24 118	3.39 492	2.19 160	0.23 168	6.89 301	5.50 286	5.26 259	4.79 217	5.27 330	2.78 303	7.71 362	2.89 360	0.00 1	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.04 193

TANstereo	1.20 119	0.49 246	2.04 117	0.34 145	0.10 70	1.80 121	0.01 8	3.40 79	4.10 230	4.37 226	4.82 219	0.41 118	0.70 151	0.94 44	0.46 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CBFPSM	4.87 444	0.94 403	14.70 532	1.51 322	1.15 371	11.49 502	2.55 444	7.28 310	6.47 347	6.23 308	4.83 220	15.30 503	8.99 502	6.88 303	8.20 482	0.03 398	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.40 478	0.42 483

Any-RAFT	2.18 227	0.25 49	1.94 102	1.37 302	0.80 331	5.01 393	0.56 255	8.51 340	5.58 293	4.01 219	4.85 221	5.44 337	2.26 275	2.45 124	0.35 68	0.00 1	0.15 478	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.02 95

test_sample2	2.32 247	0.25 49	3.38 274	2.08 423	0.41 254	2.58 204	0.15 132	9.50 372	4.97 270	3.66 207	4.86 222	4.29 294	3.26 321	5.83 236	1.09 237	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.03 147

DIP-Stereo	1.97 204	0.64 310	2.95 227	0.17 101	0.10 70	4.83 388	0.13 119	8.60 347	4.06 229	6.42 325	4.92 223	0.44 127	0.72 155	3.57 154	1.80 304	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.05 196	0.04 193
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iRaftStereo_RVC	1.62 157	0.68 328	1.98 110	0.67 202	0.05 17	2.99 265	0.04 46	5.36 221	3.74 200	3.82 214	4.96 224	2.54 212	0.62 144	3.35 145	0.97 225	0.00 1	0.07 402	0.00 1	0.00 1	0.30 443	0.27 454

TestStereo	1.74 167	1.02 413	3.64 300	0.20 108	0.28 206	1.33 63	0.01 8	5.24 207	4.01 221	3.18 192	4.97 225	2.07 202	0.70 151	7.32 338	0.75 174	0.02 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.00 1

XX-TBD	1.44 144	0.85 376	2.04 117	2.45 469	0.05 17	2.34 175	0.01 8	3.46 85	7.51 381	2.88 184	4.98 226	0.26 86	0.25 50	1.15 58	0.46 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	2.02 209	0.33 117	2.61 181	1.04 255	0.30 210	3.56 319	0.40 214	5.89 251	5.94 312	5.08 253	5.01 227	5.55 339	1.72 249	1.60 83	0.91 217	0.01 258	0.09 427	0.00 1	0.25 486	0.01 30	0.02 95

GCAP-BAT	1.77 169	0.49 246	2.78 206	0.66 201	0.16 126	3.76 341	0.80 328	3.72 107	3.27 173	3.68 209	5.03 228	3.66 262	0.56 135	5.82 235	0.65 148	0.00 1	0.05 358	0.00 1	0.24 481	0.01 30	0.01 19

test-1	1.82 179	0.45 227	5.42 415	0.89 225	0.41 254	2.14 155	0.56 255	5.75 240	4.15 234	3.28 196	5.11 229	3.61 259	0.70 151	1.53 79	1.56 280	0.02 352	0.34 528	0.00 1	0.08 403	0.02 84	0.30 462

RALCasStereoNet	1.93 197	1.01 411	2.75 199	1.88 384	1.75 419	2.88 257	0.18 148	4.64 162	4.36 241	2.27 168	5.14 230	2.22 205	0.79 167	7.10 325	1.00 229	0.00 1	0.34 528	0.00 1	0.00 1	0.10 279	0.16 396

DCANet-4	2.03 210	0.34 132	5.30 412	0.31 132	0.18 151	1.69 106	0.12 109	4.95 180	8.55 421	5.78 271	5.17 231	1.12 163	2.82 306	2.11 115	1.92 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.18 405

fff	2.28 241	0.61 301	3.81 314	0.22 114	0.07 36	1.69 106	0.11 102	5.37 222	11.84 477	5.80 273	5.17 231	1.44 174	5.41 429	2.00 109	1.92 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.18 405

csc	2.28 241	0.61 301	3.81 314	0.22 114	0.07 36	1.69 106	0.11 102	5.37 222	11.84 477	5.80 273	5.17 231	1.44 174	5.41 429	2.00 109	1.92 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.18 405

cscssc	2.28 241	0.61 301	3.81 314	0.22 114	0.07 36	1.69 106	0.11 102	5.37 222	11.84 477	5.80 273	5.17 231	1.44 174	5.41 429	2.00 109	1.92 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.18 405

DMCA-RVC	3.17 327	1.26 446	6.39 452	2.10 428	1.51 398	3.02 268	0.56 255	7.84 323	5.06 272	9.23 449	5.19 235	8.46 412	2.72 300	6.31 260	3.22 371	0.06 440	0.11 449	0.09 501	0.02 348	0.16 353	0.08 286

OCTAStereo	2.24 232	0.33 117	3.03 236	2.04 417	0.10 70	3.45 301	0.43 219	6.50 282	3.17 165	6.84 342	5.20 236	2.65 214	1.33 217	8.18 401	1.56 280	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.01 19

RE-Stereo	2.25 237	0.33 117	3.03 236	2.04 417	0.10 70	3.47 304	0.43 219	6.50 282	3.18 168	6.84 342	5.20 236	2.65 214	1.34 219	8.18 401	1.58 282	0.01 258	0.00 1	0.01 417	0.00 1	0.02 84	0.01 19

TVStereo	2.25 237	0.33 117	3.03 236	2.04 417	0.10 70	3.47 304	0.43 219	6.50 282	3.18 168	6.84 342	5.20 236	2.65 214	1.34 219	8.18 401	1.58 282	0.01 258	0.00 1	0.01 417	0.00 1	0.02 84	0.01 19

ACV-stereo	4.46 433	0.76 351	9.94 500	1.91 388	1.06 362	11.61 504	1.28 398	6.25 266	7.09 369	3.09 190	5.21 239	16.88 517	10.23 517	7.96 376	5.47 432	0.06 440	0.15 478	0.01 417	0.00 1	0.12 317	0.14 373

tg	1.96 202	0.64 310	2.15 134	0.68 203	0.12 98	4.40 377	0.04 46	5.74 239	4.19 236	4.00 218	5.23 240	2.58 213	0.93 177	7.12 326	0.77 182	0.00 1	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.31 448	0.25 444

NF-Stereo	2.24 232	0.33 117	3.00 230	2.04 417	0.10 70	3.46 302	0.43 219	6.51 285	3.17 165	6.84 342	5.24 241	2.67 217	1.34 219	8.17 400	1.53 276	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.01 19

FADNet	4.23 423	1.65 480	11.75 510	1.64 349	0.80 331	4.80 387	0.77 320	13.76 497	11.65 475	3.97 217	5.24 241	9.62 431	5.14 423	8.40 412	3.78 398	0.21 491	0.04 340	0.07 495	0.05 389	1.14 521	0.10 322

gwcnet-sp	3.31 338	1.47 463	7.26 469	1.73 362	0.69 313	7.57 451	1.14 386	8.59 343	6.17 329	8.57 427	5.25 243	4.26 289	3.36 325	6.46 270	3.44 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 346	0.11 336

scenet	3.31 338	1.47 463	7.26 469	1.73 362	0.69 313	7.57 451	1.14 386	8.59 343	6.17 329	8.57 427	5.25 243	4.26 289	3.36 325	6.46 270	3.44 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 346	0.11 336

ssnet	3.31 338	1.47 463	7.26 469	1.73 362	0.69 313	7.57 451	1.14 386	8.59 343	6.17 329	8.57 427	5.25 243	4.26 289	3.36 325	6.46 270	3.44 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 346	0.11 336

PAM_32	3.50 363	0.32 100	5.22 408	1.32 292	0.53 290	7.49 448	0.39 210	9.52 375	3.91 212	5.22 257	5.28 246	16.75 516	7.44 474	4.61 193	0.90 216	0.00 1	0.20 506	0.00 1	0.39 518	0.09 268	0.39 475

ADStereo(finetuned)	2.26 240	0.64 310	5.22 408	0.31 132	0.18 151	1.71 111	0.25 175	5.23 201	8.46 416	6.06 294	5.30 247	1.41 172	6.37 450	1.87 102	1.87 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.18 405

DCANet	2.08 214	0.64 310	3.81 314	0.31 132	0.17 136	1.70 110	0.25 175	5.23 201	8.47 417	6.07 295	5.30 247	1.41 172	4.23 375	1.85 99	2.02 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.19 416

G2L-ROB	3.43 357	0.77 354	3.89 322	1.71 359	1.16 372	4.51 379	0.44 223	11.70 439	5.70 296	7.51 381	5.34 249	11.24 464	1.71 247	7.66 358	5.10 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 317	0.10 322

IGEV-FE	2.13 218	0.50 249	4.90 385	1.41 309	0.18 151	2.63 215	0.36 201	7.80 320	3.87 207	5.04 249	5.42 250	4.72 309	1.03 186	3.48 152	0.80 189	0.00 1	0.16 487	0.00 1	0.18 454	0.17 366	0.04 193

IGEV_Zeroshot_test	2.13 218	0.50 249	4.91 387	1.41 309	0.18 151	2.62 213	0.36 201	7.80 320	3.87 207	5.04 249	5.42 250	4.77 311	1.03 186	3.43 149	0.79 186	0.00 1	0.16 487	0.00 1	0.18 454	0.17 366	0.04 193

raft+_RVC	1.79 171	0.84 374	2.32 151	2.40 464	0.85 336	1.38 69	0.09 92	6.36 271	4.75 264	2.85 183	5.46 252	1.17 166	1.36 222	4.54 190	0.91 217	0.00 1	0.10 439	0.00 1	0.00 1	0.11 300	0.22 429

IRAFT_RVC	2.85 296	0.41 194	3.32 270	2.09 426	0.41 254	2.92 259	5.22 506	6.41 278	3.63 196	6.53 332	5.48 253	5.09 326	4.88 416	8.20 404	2.15 328	0.01 258	0.17 492	0.01 417	0.00 1	0.02 84	0.04 193

RCA-Stereo	1.99 205	0.34 132	2.71 193	0.26 122	0.06 28	2.29 168	0.48 229	4.89 177	14.65 500	2.81 182	5.51 254	0.78 152	3.21 320	1.44 73	0.33 64	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.07 238	0.02 95

cross-raft	2.03 210	0.35 143	2.78 206	1.10 261	0.16 126	3.77 342	0.48 229	7.03 306	3.75 201	5.06 252	5.55 255	6.26 361	1.41 223	1.75 91	0.89 213	0.01 258	0.07 402	0.00 1	0.19 460	0.03 133	0.03 147

DCVSM-stereo	3.13 323	0.37 160	2.95 227	1.51 322	0.80 331	2.75 231	0.49 239	6.79 297	5.25 279	11.43 499	5.57 256	10.79 454	5.30 426	5.25 214	2.95 362	0.03 398	0.09 427	0.03 466	0.00 1	0.12 317	0.09 299

FE-Mocha	1.79 171	0.44 218	4.10 341	0.83 216	0.23 182	3.23 290	0.16 138	7.48 315	2.19 93	5.05 251	5.62 257	2.84 220	0.85 173	1.81 96	0.67 154	0.00 1	0.05 358	0.00 1	0.20 463	0.02 84	0.05 230

IPLGR	2.28 241	0.51 256	6.00 438	0.15 94	0.15 118	1.99 141	0.22 164	6.34 270	6.04 320	6.80 340	5.76 258	2.87 222	2.31 277	4.88 200	1.28 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 268	0.18 405

ac_64	3.70 379	0.47 235	3.50 287	2.87 489	3.50 496	5.91 412	0.72 307	10.17 396	4.34 240	8.16 407	5.80 259	10.82 455	5.64 438	7.08 323	4.73 420	0.03 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 250	0.14 373

UGAM-zero	3.51 364	0.33 117	4.44 358	0.88 223	0.65 307	3.52 317	0.16 138	11.35 428	2.71 125	5.09 254	5.82 260	15.28 502	9.14 506	8.38 410	1.61 285	0.00 1	0.16 487	0.00 1	0.46 526	0.02 84	0.19 416

GANet-ADL	2.20 229	0.50 249	3.27 266	2.02 412	0.11 84	2.21 162	0.48 229	8.64 349	6.79 358	4.56 232	5.83 261	3.98 273	1.27 216	2.68 128	1.43 266	0.04 418	0.08 415	0.02 449	0.00 1	0.15 346	0.03 147

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 300	0.99 409	7.52 479	1.52 324	0.92 345	2.94 261	0.03 39	9.31 368	3.81 205	2.42 173	5.86 262	9.23 425	4.64 402	4.31 183	2.19 332	0.02 352	0.18 496	0.00 1	0.54 531	0.35 462	0.35 470

PFNet	2.93 308	0.40 183	5.51 423	2.13 431	0.84 335	3.11 278	0.75 316	6.78 296	4.79 265	9.98 470	6.00 263	4.78 312	2.13 266	8.33 408	2.11 324	0.19 486	0.06 379	0.00 1	0.11 421	0.20 393	0.35 470

RALAANet	2.46 265	1.09 424	3.70 306	2.55 475	0.80 331	3.37 298	0.15 132	7.44 314	5.54 289	5.65 269	6.01 264	3.54 256	1.13 196	6.34 264	1.58 282	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.05 389	0.21 404	0.03 147

MyStereo06	2.35 250	0.66 322	4.54 365	1.10 261	0.96 351	2.57 202	0.10 96	9.30 367	4.05 226	5.22 257	6.09 265	5.95 353	2.38 280	3.00 135	0.73 167	0.01 258	0.08 415	0.00 1	0.01 321	0.13 332	0.15 384

Pruner-Stereo	2.49 267	0.40 183	2.46 164	1.80 371	0.25 188	3.51 314	0.77 320	6.03 254	4.92 268	8.91 440	6.09 265	4.45 299	1.11 192	6.99 316	2.11 324	0.02 352	0.00 1	0.02 449	0.00 1	0.01 30	0.04 193

HH	2.42 256	0.73 341	3.76 308	0.91 227	0.14 113	2.78 234	0.71 303	7.92 324	2.72 126	1.53 154	6.10 267	7.93 399	4.01 364	8.60 424	0.44 105	0.00 1	0.09 427	0.00 1	0.00 1	0.05 196	0.04 193

HanStereo	2.42 256	0.73 341	3.76 308	0.91 227	0.14 113	2.78 234	0.71 303	7.92 324	2.72 126	1.53 154	6.10 267	7.93 399	4.01 364	8.60 424	0.44 105	0.00 1	0.09 427	0.00 1	0.00 1	0.05 196	0.04 193

MGS-Stereo	1.10 105	0.26 56	2.45 161	0.58 186	0.06 28	1.84 124	0.67 291	2.16 14	3.42 185	1.03 137	6.13 269	0.49 131	0.36 84	1.43 72	0.62 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 487	0.00 1

BUS	2.49 267	0.32 100	3.05 244	0.46 166	0.46 264	7.12 439	0.50 241	9.05 359	4.69 259	6.11 298	6.15 270	5.29 331	0.83 169	3.91 164	1.77 301	0.01 258	0.03 309	0.03 466	0.00 1	0.04 164	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 280	0.32 100	3.05 244	0.46 166	0.46 264	7.13 441	1.63 417	9.05 359	4.69 259	6.11 298	6.15 270	6.26 361	2.54 286	3.91 164	1.91 311	0.01 258	0.03 309	0.03 466	0.00 1	0.04 164	0.00 1

hknet	3.31 338	0.42 201	4.68 375	0.46 166	1.17 373	7.13 441	1.63 417	9.05 359	6.91 361	6.11 298	6.15 270	9.66 432	2.85 308	7.48 349	2.45 347	0.01 258	0.03 309	0.03 466	0.00 1	0.04 164	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	1.82 179	0.51 256	2.22 146	0.10 66	0.05 17	6.49 425	0.17 144	3.59 96	2.15 89	0.63 118	6.19 273	0.49 131	3.44 334	6.93 308	3.48 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.01 19

SST-Stereo	2.75 288	0.31 86	2.78 206	1.33 293	0.33 231	3.99 356	0.82 332	5.60 234	3.93 214	10.92 491	6.19 273	5.00 322	4.23 375	8.66 428	0.74 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.03 147

IPLG	2.43 258	0.66 322	4.77 380	0.54 177	0.31 221	3.01 267	0.26 177	6.15 260	5.55 290	7.69 387	6.21 275	1.89 194	1.74 252	7.19 332	2.35 340	0.01 258	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.24 428	0.12 351

OMP-Stereo	3.03 314	0.93 400	2.72 195	4.21 540	0.51 285	2.19 160	1.25 394	6.19 265	6.00 318	7.99 403	6.21 275	8.50 416	2.49 284	9.44 466	1.74 299	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 250	0.05 230

iRaft-Stereo_20w	2.56 272	0.35 143	4.98 390	0.37 151	0.67 310	3.47 304	0.59 266	12.57 474	3.89 210	6.10 297	6.23 277	1.49 178	2.24 271	6.65 290	0.86 203	0.00 1	0.19 502	0.00 1	0.33 508	0.08 250	0.22 429

ssnet_v2	4.46 433	0.87 380	5.18 405	1.57 337	0.67 310	9.14 473	4.73 498	11.84 444	9.68 437	8.79 434	6.24 278	9.91 436	4.34 385	6.28 256	9.30 497	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.28 440	0.30 462

ToySt	2.69 280	0.55 277	7.03 465	1.03 250	0.10 70	3.49 309	1.04 376	6.38 277	4.55 253	2.69 176	6.28 279	7.95 403	4.38 386	5.08 209	2.58 352	0.01 258	0.11 449	0.00 1	0.04 383	0.28 440	0.19 416

PSM-softLoss	2.24 232	0.34 132	3.42 280	1.81 373	0.17 136	2.74 226	0.39 210	6.17 263	2.92 138	6.26 312	6.29 280	2.96 225	0.97 181	8.68 429	1.71 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.02 95

KMStereo	2.24 232	0.34 132	3.42 280	1.81 373	0.17 136	2.74 226	0.39 210	6.17 263	2.92 138	6.26 312	6.29 280	2.96 225	0.97 181	8.68 429	1.71 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.02 95

DFGA-Net	2.78 290	1.91 497	7.35 473	1.52 324	0.36 239	3.36 297	0.20 157	6.64 290	5.93 311	4.88 244	6.31 282	2.18 203	1.12 193	7.43 344	5.98 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 468	0.04 193

RAFT_R40	2.71 284	0.33 117	3.00 230	1.26 280	0.30 210	3.83 346	1.00 372	5.69 238	4.29 238	9.69 462	6.33 283	5.02 324	4.02 366	8.58 423	0.86 203	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 95

PFNet+	2.35 250	0.31 86	3.69 303	0.79 211	0.17 136	3.15 284	0.75 316	4.52 150	6.30 335	7.90 398	6.34 284	2.53 211	1.18 208	7.72 364	1.62 286	0.03 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.03 147

UNet	3.97 407	0.61 301	6.50 455	1.68 352	3.22 484	9.82 481	0.31 192	9.50 372	5.32 282	7.20 366	6.35 285	10.59 448	5.91 443	6.93 308	5.49 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.01 19

test_sample3	2.87 302	0.37 160	4.45 359	1.95 398	0.59 296	4.69 385	0.16 138	11.50 434	6.45 346	5.82 276	6.44 286	3.76 268	2.64 291	6.01 242	2.41 345	0.01 258	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.05 230

DMCA	2.82 295	0.64 310	4.45 359	1.61 343	0.89 342	3.86 348	0.57 264	9.18 363	5.10 274	6.24 309	6.49 287	7.17 387	2.13 266	3.31 143	4.73 420	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.02 95

GEStereo_RVC	3.74 381	0.73 341	4.95 389	2.01 410	1.24 377	4.36 372	3.07 457	11.77 443	7.80 396	6.87 346	6.52 288	7.70 394	4.31 384	8.98 447	4.19 409	0.03 398	0.01 182	0.02 449	0.02 348	0.13 332	0.11 336

GES	2.49 267	0.38 168	4.29 349	1.58 338	0.05 17	4.58 382	1.07 380	9.70 379	3.39 184	5.21 256	6.64 289	1.84 193	3.36 325	4.86 199	2.54 351	0.06 440	0.01 182	0.06 489	0.01 321	0.12 317	0.03 147

ITSA-stereo	3.76 385	0.54 273	3.80 312	1.91 388	0.29 209	3.09 274	0.70 300	13.22 487	15.64 508	6.79 339	6.66 290	4.15 284	3.52 339	8.30 407	5.00 426	0.09 459	0.07 402	0.11 504	0.10 419	0.18 381	0.95 519

GwcNet-ADL	2.65 279	0.48 242	3.84 320	0.82 214	0.33 231	2.04 145	0.69 297	8.07 327	9.42 433	6.05 292	6.66 290	4.14 283	1.73 250	5.40 221	3.01 364	0.08 454	0.06 379	0.00 1	0.00 1	0.06 220	0.03 147

PSMNet-ADL	2.98 311	0.43 212	2.41 158	1.43 312	0.40 249	5.94 413	0.28 181	8.45 335	5.13 275	3.36 200	6.77 292	8.41 410	4.61 400	7.20 333	4.55 417	0.02 352	0.09 427	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.03 147

DSFCA	4.21 422	0.50 249	5.45 418	1.34 295	1.68 412	7.04 437	4.51 493	10.73 410	7.00 365	10.78 488	6.80 293	8.48 414	4.63 401	9.91 472	5.12 428	0.02 352	0.06 379	0.02 449	0.03 365	0.08 250	0.03 147

test_sample4	2.87 302	0.40 183	4.54 365	1.80 371	0.54 292	3.95 353	0.15 132	11.48 433	6.49 349	6.33 321	6.81 294	3.68 264	2.65 293	6.11 245	2.36 341	0.02 352	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.05 230

StereoDRNet	5.59 456	1.75 486	6.80 460	3.12 502	4.45 530	10.61 492	4.35 489	18.80 541	9.73 438	12.22 505	6.87 295	11.44 468	4.65 403	8.09 392	8.26 483	0.02 352	0.11 449	0.00 1	0.03 365	0.20 393	0.28 458

NVstereo2D	4.51 437	0.82 371	6.86 463	3.28 509	3.38 490	8.16 459	3.13 459	10.51 402	15.15 505	4.90 245	6.89 296	7.87 396	4.78 411	9.88 471	3.91 402	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.06 397	0.02 84	0.58 503

GMOStereo	1.81 175	0.47 235	2.09 126	0.10 66	0.27 198	1.49 82	0.89 355	4.40 139	4.51 249	8.16 407	6.97 297	2.96 225	1.15 199	1.42 68	0.88 208	0.00 1	0.14 471	0.00 1	0.00 1	0.23 418	0.03 147

error version	1.81 175	0.47 235	2.09 126	0.10 66	0.27 198	1.49 82	0.89 355	4.40 139	4.51 249	8.16 407	6.97 297	2.96 225	1.15 199	1.42 68	0.88 208	0.00 1	0.14 471	0.00 1	0.00 1	0.23 418	0.03 147

test-v	1.81 175	0.47 235	2.09 126	0.10 66	0.27 198	1.49 82	0.89 355	4.40 139	4.51 249	8.16 407	6.97 297	2.96 225	1.15 199	1.42 68	0.88 208	0.00 1	0.14 471	0.00 1	0.00 1	0.23 418	0.03 147

test-2	1.81 175	0.47 235	2.09 126	0.10 66	0.27 198	1.49 82	0.89 355	4.40 139	4.51 249	8.16 407	6.97 297	2.96 225	1.15 199	1.42 68	0.88 208	0.00 1	0.14 471	0.00 1	0.00 1	0.23 418	0.03 147

STTStereo	3.60 373	0.93 400	6.34 449	2.71 480	2.23 451	3.68 329	0.63 278	9.42 370	6.73 356	9.87 466	6.97 297	8.84 422	3.65 344	6.85 302	3.04 365	0.00 1	0.02 257	0.01 417	0.00 1	0.02 84	0.02 95

RYNet	6.34 474	0.89 387	5.88 433	1.41 309	4.48 534	15.97 532	4.18 484	13.41 490	16.49 513	10.81 489	7.00 302	14.33 494	8.72 496	9.43 463	13.71 533	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.07 270

GMStereo_Zeroshot	2.77 289	1.98 502	5.14 402	1.53 329	0.36 239	3.56 319	0.10 96	5.57 232	5.91 310	6.89 347	7.02 303	8.50 416	0.91 175	6.01 242	1.65 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 393	0.01 19

RAFT-Test	2.17 225	0.36 153	3.40 278	1.05 258	0.34 233	4.90 390	0.69 297	6.27 267	3.98 217	4.65 238	7.02 303	6.30 364	1.12 193	1.81 96	0.99 227	0.01 258	0.17 492	0.00 1	0.34 510	0.02 84	0.02 95

GASNet	5.19 449	4.61 537	9.38 495	4.73 544	2.10 443	3.80 345	1.57 414	12.07 455	10.96 463	8.92 441	7.03 305	8.21 406	7.67 482	14.02 523	7.36 462	0.02 352	0.15 478	0.00 1	0.00 1	0.69 505	0.42 483

DisPM	2.43 258	0.32 100	3.04 239	1.76 365	0.18 151	3.46 302	0.65 285	5.13 193	4.88 267	8.59 430	7.04 306	2.84 220	1.03 186	8.85 441	0.83 193	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.02 95

ARAFT	3.13 323	1.11 429	7.34 472	0.42 159	0.14 113	4.52 380	2.99 455	7.41 313	5.97 315	8.85 438	7.06 307	5.20 329	1.25 215	8.49 418	1.44 267	0.00 1	0.03 309	0.00 1	0.00 1	0.33 456	0.11 336

test_5	2.90 305	0.70 335	3.69 303	2.01 410	3.17 483	4.61 384	1.32 402	6.69 293	7.02 367	2.79 180	7.18 308	4.99 319	4.14 369	7.96 376	1.31 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 365	0.19 389	0.26 450

raft_robust	2.64 278	1.20 439	2.62 183	1.10 261	0.28 206	1.50 86	0.12 109	6.28 268	9.04 426	6.80 340	7.19 309	3.73 267	2.13 266	9.06 449	1.07 233	0.03 398	0.12 456	0.00 1	0.21 469	0.17 366	0.22 429

FACV-RUCA	2.21 230	0.34 132	3.59 293	1.30 289	2.90 476	2.22 164	1.25 394	7.98 326	5.71 301	3.59 205	7.21 310	1.14 164	1.60 242	3.12 139	1.46 270	0.01 258	0.03 309	0.10 503	0.04 383	0.35 462	0.17 401

RAFT	2.57 274	0.76 351	3.09 251	0.91 227	0.09 62	2.41 183	0.94 365	5.35 219	2.65 120	6.11 298	7.21 310	9.43 429	4.30 382	5.73 233	1.77 301	0.00 1	0.12 456	0.00 1	0.02 348	0.46 486	0.08 286

EAI-Stereo	2.31 245	0.44 218	2.72 195	0.68 203	0.56 294	3.51 314	2.62 445	11.42 431	4.14 233	2.09 162	7.23 312	1.21 167	0.91 175	5.67 229	1.51 273	0.01 258	0.25 522	0.00 1	0.88 544	0.04 164	0.26 450

HITNet	2.79 292	0.77 354	4.02 332	2.03 415	0.11 84	5.58 403	0.59 266	9.24 365	5.15 277	6.42 325	7.26 313	3.66 262	2.92 312	4.07 174	3.87 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 220	0.02 95
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
AIO-test2	2.70 283	1.23 442	3.52 288	1.24 277	3.05 478	2.65 219	0.06 66	6.30 269	15.40 507	2.58 175	7.30 314	0.48 130	0.57 139	5.36 218	0.96 222	3.06 554	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.16 353	0.15 384

psm_up	3.85 393	0.82 371	3.01 232	2.00 409	2.58 466	5.28 400	3.34 466	10.85 415	6.33 338	7.27 370	7.32 315	10.15 441	9.02 503	6.19 249	2.51 349	0.22 493	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.12 317	0.03 147

G2L-Stereo	3.40 353	0.93 400	4.73 379	1.61 343	2.05 439	2.88 257	0.60 271	8.94 356	5.84 304	7.42 376	7.33 316	8.61 418	2.16 269	8.44 416	6.11 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 428	0.18 405

CREStereo++_RVC	1.59 154	0.39 172	2.26 148	0.36 149	0.01 1	1.67 102	0.01 8	2.95 30	8.12 405	3.69 210	7.44 317	0.47 129	0.32 79	0.74 25	0.39 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 565	0.00 1	0.00 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
MSKI-zero shot	2.00 206	0.36 153	2.15 134	0.81 212	0.25 188	2.69 224	0.29 185	6.16 261	2.34 106	4.31 224	7.52 318	3.70 265	0.25 50	8.42 414	0.41 91	0.01 258	0.13 466	0.00 1	0.25 486	0.03 133	0.02 95

UPFNet	3.82 391	0.47 235	4.34 354	2.21 441	3.38 490	7.26 443	2.69 447	9.89 384	5.96 313	7.98 402	7.53 319	7.89 398	3.15 318	7.72 364	5.88 441	0.01 258	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.06 251

DualNet (step1)	3.91 401	1.11 429	6.15 443	1.27 282	0.60 298	5.22 396	2.54 440	10.66 406	7.73 391	8.36 416	7.55 320	6.55 368	4.27 377	6.58 285	1.62 286	1.49 545	0.03 309	3.10 556	2.99 562	0.20 393	0.15 384

test_sample9	5.87 460	1.11 429	6.15 443	1.27 282	0.60 298	5.22 396	2.54 440	10.66 406	7.73 391	8.36 416	7.55 320	6.55 368	4.27 377	11.68 501	11.44 520	1.49 545	24.31 597	3.10 556	2.99 562	0.20 393	0.15 384

test_sample7	3.30 336	0.47 235	3.43 283	1.98 403	0.35 236	4.33 369	1.88 427	10.66 406	7.73 391	8.36 416	7.55 320	6.55 368	4.27 377	6.58 285	1.62 286	0.06 440	0.03 309	0.00 1	0.00 1	0.05 196	0.06 251

PA-Net	4.98 446	1.47 463	7.42 475	2.40 464	2.14 445	8.73 467	3.64 475	12.42 465	13.11 488	7.03 354	7.57 323	7.88 397	6.52 453	10.16 479	7.82 469	0.02 352	0.03 309	0.00 1	0.00 1	0.11 300	1.07 523
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CASS	2.44 260	0.44 218	3.56 291	0.85 220	0.38 245	3.14 281	0.22 164	9.64 377	4.00 219	6.78 338	7.62 324	3.57 258	3.58 341	3.80 161	1.10 238	0.02 352	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.05 196	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DDVS	3.59 371	0.53 268	4.53 364	2.02 412	1.27 381	6.63 429	0.49 239	8.73 351	4.10 230	7.14 360	7.63 325	12.68 480	2.25 273	8.69 431	4.09 407	0.08 454	0.20 506	0.01 417	0.00 1	0.14 342	0.59 506

SFCPSM	3.29 335	0.43 212	5.11 399	0.34 145	0.94 349	8.48 461	2.15 433	14.51 507	5.29 280	7.00 351	7.65 326	3.43 245	2.59 290	5.11 211	2.37 342	0.01 258	0.03 309	0.01 417	0.07 398	0.13 332	0.15 384

UCFNet_RVC	3.09 318	0.77 354	2.27 150	2.35 461	1.79 424	3.50 311	1.06 378	12.12 459	6.91 361	4.71 240	7.67 327	7.58 391	4.40 388	4.95 205	1.67 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 300	0.01 19

HART	1.68 160	0.67 326	2.72 195	0.04 26	0.27 198	1.72 114	0.04 46	5.60 234	3.16 162	1.44 151	7.73 328	2.41 209	0.15 33	6.44 269	0.62 143	0.00 1	0.12 456	0.00 1	0.00 1	0.24 428	0.17 401

BEATNet_4x	3.24 331	1.27 448	5.89 434	1.56 336	0.10 70	5.26 399	1.07 380	10.08 393	5.50 286	6.89 347	7.73 328	4.53 303	4.13 368	5.05 208	5.27 429	0.04 418	0.05 358	0.00 1	0.00 1	0.23 418	0.23 436

AAGNet	3.41 355	0.34 132	2.45 161	1.78 369	0.39 247	3.69 330	1.05 377	4.79 172	4.61 257	9.62 460	7.74 330	4.98 318	6.38 451	7.34 340	13.02 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.04 193

DispNO	3.25 332	0.72 338	6.85 462	1.95 398	1.34 390	3.49 309	0.84 342	8.14 328	6.30 335	6.34 322	7.76 331	6.30 364	4.28 381	6.93 308	3.51 387	0.00 1	0.03 309	0.03 466	0.12 425	0.07 238	0.07 270

H2IRNET	2.16 223	0.45 227	2.60 179	1.22 275	0.03 11	1.98 139	0.13 119	4.73 169	7.04 368	1.15 146	7.79 332	5.88 351	3.39 330	4.97 207	1.45 269	0.01 258	0.00 1	0.04 478	0.17 447	0.19 389	0.03 147

iRaft-Stereo_5w	2.86 300	0.86 377	4.08 340	0.06 39	0.25 188	2.76 232	0.60 271	4.97 183	4.10 230	2.98 188	7.85 333	10.17 442	4.17 372	8.16 397	5.83 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.26 432	0.06 251

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 392	1.06 419	5.23 410	2.72 482	3.27 486	4.36 372	0.61 274	10.71 409	7.56 383	8.75 433	7.89 334	9.86 435	3.90 361	7.15 331	3.44 380	0.14 474	0.02 257	0.02 449	0.03 365	0.04 164	0.03 147
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AASNet	3.90 398	0.92 397	4.41 355	3.56 521	4.00 519	6.70 430	1.26 397	18.71 539	6.14 326	7.35 374	7.91 335	4.35 296	2.58 289	3.04 136	6.62 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 475	0.14 373

RAFT+CT+SA	2.36 252	0.71 337	2.46 164	0.83 216	2.26 453	3.18 286	0.93 363	6.82 299	5.48 285	2.55 174	8.07 336	1.64 183	1.59 241	8.54 420	1.15 245	0.02 352	0.00 1	0.00 1	0.38 515	0.19 389	0.36 472

FADNet_RVC	3.91 401	1.67 483	12.95 524	0.96 240	0.75 322	5.71 406	0.54 249	10.83 414	6.60 352	3.46 202	8.09 337	4.10 281	3.40 332	9.43 463	6.33 447	0.36 510	0.44 540	0.17 517	0.46 526	0.91 516	0.95 519

HSM	4.00 409	0.79 362	3.16 257	1.59 341	2.17 447	6.77 432	1.11 384	12.28 464	6.35 340	6.75 336	8.11 338	13.90 489	5.37 428	8.85 441	2.71 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.02 95

LL-Strereo	4.71 443	1.64 479	7.51 478	1.15 270	4.31 523	3.71 332	1.45 407	9.21 364	8.36 413	8.37 420	8.17 339	10.82 455	11.36 524	12.51 511	4.82 423	0.00 1	0.12 456	0.00 1	0.00 1	0.31 448	0.32 467

MMNet	4.16 418	0.77 354	5.47 419	1.40 306	1.67 410	10.78 496	0.63 278	8.64 349	8.47 417	8.80 436	8.33 340	7.51 390	6.61 454	7.53 350	6.54 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.05 230

test_sample5	2.91 307	0.40 183	4.33 351	1.81 373	0.50 281	3.33 295	0.17 144	11.27 424	6.55 350	6.18 304	8.35 341	3.65 260	2.71 298	6.61 287	2.15 328	0.02 352	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.05 196	0.05 230

NINENet	3.09 318	0.56 283	3.22 262	1.61 343	1.37 391	7.12 439	0.50 241	11.88 446	5.63 294	6.63 335	8.40 342	5.29 331	0.83 169	6.51 279	1.77 301	0.15 476	0.07 402	0.07 495	0.00 1	0.09 268	0.00 1

NOSS_ROB	3.30 336	0.46 233	2.62 183	2.08 423	1.01 360	5.60 404	0.74 314	10.37 399	11.48 473	5.15 255	8.43 343	5.67 345	1.73 250	7.97 378	2.34 338	0.02 352	0.06 379	0.00 1	0.00 1	0.07 238	0.14 373

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 464	5.36 542	5.02 391	3.75 529	3.57 499	15.81 530	4.27 486	11.72 441	6.96 363	7.23 367	8.47 344	9.09 424	2.66 294	9.36 462	2.71 355	7.49 564	2.32 561	2.01 554	0.08 403	6.77 563	4.67 557

CSP-Net	4.12 413	1.28 451	3.70 306	1.54 331	1.06 362	13.28 523	2.33 435	12.96 482	5.45 284	8.87 439	8.54 345	8.43 411	3.03 314	8.16 397	3.65 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 381	0.03 147

psmg	3.10 321	0.32 100	3.05 244	0.54 177	0.46 264	8.68 466	2.84 452	9.87 382	4.69 259	8.08 404	8.69 346	6.26 361	2.54 286	3.91 164	1.91 311	0.01 258	0.04 340	0.06 489	0.00 1	0.11 300	0.00 1

IER	3.20 330	0.54 273	5.13 401	0.58 186	1.59 400	7.29 444	0.56 255	6.36 271	4.95 269	7.44 378	8.84 347	6.20 359	6.26 447	4.88 200	3.29 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.01 19

NCCL2	5.88 462	1.59 474	5.44 417	1.87 381	0.92 345	9.55 478	11.55 560	12.11 457	9.94 444	9.67 461	8.85 348	22.28 546	7.41 473	8.78 438	7.17 461	0.01 258	0.00 1	0.03 466	0.00 1	0.13 332	0.23 436

G2L-Stereo_test	3.57 369	0.86 377	3.66 301	2.79 486	1.52 399	4.11 362	1.17 390	11.35 428	6.27 334	7.97 401	8.87 349	9.39 428	2.26 275	6.55 283	4.33 411	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.22 411	0.13 362

delet	4.27 428	0.72 338	4.50 362	1.07 259	3.75 509	10.79 497	4.04 481	9.95 385	7.89 397	8.09 405	8.89 350	8.46 412	3.81 359	7.56 351	5.80 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 300	0.02 95

111	2.78 290	0.92 397	3.81 314	0.22 114	0.07 36	2.83 250	0.70 300	6.03 254	14.00 493	3.22 194	8.93 351	5.48 338	3.30 323	3.66 155	2.03 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 279	0.29 460

CoDeX	3.43 357	0.68 328	4.49 361	0.98 244	1.65 407	6.37 422	2.14 432	13.23 488	6.07 321	7.23 367	8.95 352	4.09 279	3.79 357	6.31 260	2.37 342	0.03 398	0.06 379	0.00 1	0.00 1	0.07 238	0.15 384

NaN_ROB	6.00 468	1.24 444	6.29 447	1.34 295	1.68 412	9.60 480	10.31 554	15.09 513	15.79 510	12.62 508	8.95 352	11.67 473	5.83 439	11.78 505	6.41 449	0.05 430	0.13 466	0.08 498	0.20 463	0.22 411	0.79 514

RAFT + AFF	4.30 430	1.55 471	5.84 432	1.43 312	2.36 456	5.94 413	6.72 528	10.01 390	7.56 383	7.55 382	8.96 354	7.09 385	6.73 460	8.57 422	4.02 404	0.02 352	0.47 543	0.00 1	0.01 321	0.56 491	0.54 500

ICVP	2.32 247	0.38 168	2.89 225	0.92 231	0.70 317	2.55 199	0.87 353	9.97 386	3.99 218	4.13 221	8.97 355	2.71 218	1.69 246	2.52 126	3.52 391	0.05 430	0.24 521	0.01 417	0.01 321	0.11 300	0.13 362
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	4.51 437	0.31 86	2.77 204	1.69 353	0.47 273	7.74 456	0.07 76	14.04 499	7.91 399	5.82 276	8.97 355	9.34 426	3.41 333	7.33 339	20.24 550	0.05 430	0.03 309	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.04 193

test_sample8	7.99 508	1.11 429	6.15 443	1.27 282	0.60 298	5.22 396	2.54 440	12.04 454	6.15 327	17.46 536	9.02 357	24.67 548	18.16 547	11.68 501	11.44 520	1.49 545	24.31 597	3.10 556	2.99 562	0.20 393	0.15 384

ACRE	2.41 255	1.08 422	5.11 399	0.55 180	2.05 439	2.65 219	0.78 325	5.26 212	4.67 258	7.59 384	9.20 358	1.70 186	1.08 191	3.74 159	2.18 331	0.01 258	0.18 496	0.02 449	0.08 403	0.22 411	0.10 322

anonymity	7.68 501	3.83 532	12.39 514	7.04 555	12.67 571	8.18 460	2.00 430	17.50 530	6.85 359	13.56 520	9.21 359	9.97 438	7.82 484	11.28 496	5.58 435	6.27 562	4.98 586	3.68 560	2.96 561	3.33 550	4.48 555

ffm	2.90 305	0.31 86	3.97 325	1.34 295	0.98 354	2.80 237	0.48 229	4.53 151	10.19 447	6.29 317	9.23 360	5.59 340	3.72 353	8.00 379	0.46 113	0.00 1	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.10 279	0.04 193

ff1	3.45 362	0.31 86	3.97 325	1.34 295	0.98 354	2.80 237	0.48 229	4.53 151	10.19 447	6.29 317	9.23 360	5.59 340	3.72 353	10.11 474	9.35 498	0.00 1	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.10 279	0.04 193

mmx	3.86 394	0.31 86	3.97 325	1.34 295	0.98 354	2.80 237	0.48 229	12.18 462	10.66 460	6.29 317	9.23 360	5.59 340	3.72 353	10.11 474	9.35 498	0.05 430	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.04 193

xxx	3.86 394	0.31 86	3.98 329	1.34 295	0.98 354	2.80 237	0.48 229	12.18 462	10.66 460	6.29 317	9.23 360	5.59 340	3.72 353	10.11 474	9.35 498	0.05 430	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.04 193

IPLGR_C	2.44 260	1.17 437	4.94 388	0.62 192	2.08 441	2.65 219	0.80 328	5.60 234	4.79 265	7.87 395	9.23 360	1.67 185	1.15 199	3.43 149	2.23 333	0.01 258	0.19 502	0.02 449	0.08 403	0.22 411	0.10 322

DCRE	1.79 171	0.68 328	2.55 173	1.66 351	0.27 198	1.27 54	0.05 59	4.57 155	4.04 224	3.30 198	9.24 365	3.83 269	1.20 211	2.08 113	0.67 154	0.00 1	0.12 456	0.00 1	0.24 481	0.04 164	0.09 299

TestStereo1	2.85 296	0.81 368	3.48 284	3.11 500	0.44 258	2.52 192	1.50 409	6.37 273	8.18 407	4.62 234	9.24 365	2.23 206	3.69 346	9.19 454	1.26 252	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.27 438	0.09 299

SA-5K	2.85 296	0.81 368	3.48 284	3.11 500	0.44 258	2.52 192	1.50 409	6.37 273	8.18 407	4.62 234	9.24 365	2.23 206	3.69 346	9.19 454	1.26 252	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.27 438	0.09 299

ACVNet	2.58 275	0.53 268	2.69 189	0.84 218	0.59 296	2.61 210	0.55 253	8.35 331	5.70 296	4.45 228	9.26 368	5.77 347	3.50 336	2.24 116	4.41 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 366	0.01 19

acv_ft	3.69 378	0.53 268	4.58 372	2.31 457	4.71 539	7.44 447	0.86 350	8.54 342	5.70 296	9.29 451	9.26 368	5.77 347	4.15 370	2.24 116	8.13 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 442	0.01 19

CRFU-Net	4.45 432	0.67 326	5.02 391	2.78 485	1.32 389	12.67 517	3.35 467	11.26 422	3.52 190	10.06 472	9.30 370	10.91 458	6.92 463	7.26 335	3.24 373	0.15 476	0.16 487	0.16 514	0.00 1	0.26 432	0.05 230

IIG-Stereo	3.16 326	0.75 348	2.83 213	4.08 535	0.21 173	2.56 201	0.74 314	6.55 287	5.56 292	8.39 422	9.38 371	7.94 401	2.79 304	9.50 468	1.89 310	0.02 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.04 193

UDG	8.58 516	9.31 561	4.89 384	10.00 560	9.52 561	10.36 488	2.41 436	12.07 455	9.82 441	7.81 392	9.55 372	16.52 512	9.81 513	7.84 370	7.88 472	4.20 556	2.51 566	18.53 574	3.71 569	9.55 565	5.28 560

CIPLG	2.47 266	1.10 426	4.71 378	0.63 197	2.15 446	2.67 223	0.77 320	5.19 199	4.73 262	7.85 394	9.56 373	1.72 187	1.14 197	4.20 179	2.34 338	0.01 258	0.19 502	0.02 449	0.09 414	0.23 418	0.08 286

ADLNet	4.32 431	0.80 366	4.33 351	3.60 522	3.56 498	6.87 434	2.48 439	11.20 421	7.58 385	9.87 466	9.62 374	8.39 409	4.95 417	6.16 247	6.60 454	0.01 258	0.01 182	0.00 1	0.01 321	0.12 317	0.25 444

AdaStereo	3.09 318	0.58 290	3.04 239	2.84 488	0.48 275	4.08 359	1.29 400	12.16 461	7.77 395	6.03 291	9.62 374	5.79 349	1.53 237	4.56 191	1.93 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.02 95
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.
MyStereo8	2.88 304	1.19 438	5.03 393	1.61 343	3.75 509	4.30 368	0.07 76	6.14 259	6.16 328	6.22 307	9.64 376	4.28 292	1.45 226	2.05 112	4.76 422	0.00 1	0.16 487	0.00 1	0.14 432	0.26 432	0.43 485

1111x	4.25 426	0.30 81	4.31 350	1.47 318	0.37 243	5.10 394	0.32 193	12.86 479	9.82 441	6.01 290	9.73 377	8.78 420	5.97 444	9.43 463	10.39 510	0.06 440	0.03 309	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.04 193

ADLNet2	4.46 433	0.90 390	6.06 440	2.74 484	3.91 515	6.79 433	3.01 456	10.95 418	8.40 415	7.27 370	9.80 378	9.85 434	5.43 432	7.29 336	6.44 450	0.01 258	0.03 309	0.00 1	0.00 1	0.15 346	0.11 336

CFNet-ft	3.31 338	0.94 403	2.69 189	1.50 319	2.38 457	2.81 245	0.68 292	8.35 331	7.43 378	4.45 228	9.94 379	10.20 443	4.60 398	6.50 278	3.41 378	0.00 1	0.00 1	0.03 466	0.00 1	0.22 411	0.03 147

CFNet_RVC	3.31 338	0.94 403	2.69 189	1.50 319	2.38 457	2.81 245	0.68 292	8.35 331	7.43 378	4.45 228	9.94 379	10.20 443	4.60 398	6.49 276	3.41 378	0.00 1	0.00 1	0.03 466	0.00 1	0.22 411	0.03 147

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 216	0.58 290	2.43 159	1.27 282	0.16 126	1.60 94	0.14 126	5.17 198	5.90 308	7.10 358	10.10 381	3.06 232	1.74 252	1.87 102	0.97 225	0.01 258	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.23 418	0.02 95

MIM_Stereo	2.50 270	0.75 348	4.26 347	1.18 273	0.11 84	3.08 272	0.33 197	6.07 256	3.28 175	5.01 248	10.12 382	4.29 294	1.74 252	8.06 389	1.27 254	0.00 1	0.12 456	0.00 1	0.01 321	0.18 381	0.15 384

hitnet-ft	3.66 376	0.65 316	2.79 210	0.89 225	0.72 320	4.25 365	0.55 253	9.11 362	7.52 382	7.14 360	10.19 383	12.49 478	4.70 405	7.44 345	4.41 414	0.03 398	0.00 1	0.06 489	0.00 1	0.20 393	0.04 193

GANet-RSSM	3.27 333	0.60 297	3.38 274	2.94 495	2.00 438	2.61 210	0.48 229	10.93 417	6.11 325	5.47 264	10.20 384	6.57 372	5.44 435	6.25 254	2.23 333	0.00 1	0.00 1	0.08 498	0.00 1	0.17 366	0.03 147

SMFormer	3.54 366	0.39 172	3.61 295	1.69 353	0.11 84	2.85 252	0.29 185	12.46 467	10.41 452	7.16 362	10.23 385	4.78 312	4.45 391	8.71 433	3.51 387	0.07 449	0.05 358	0.00 1	0.00 1	0.06 220	0.04 193

tta	3.54 366	0.39 172	3.61 295	1.69 353	0.11 84	2.85 252	0.29 185	12.46 467	10.41 452	7.16 362	10.23 385	4.78 312	4.45 391	8.71 433	3.51 387	0.07 449	0.05 358	0.00 1	0.00 1	0.06 220	0.03 147

qqq1	3.38 349	0.39 172	3.61 295	1.69 353	0.11 84	2.85 252	0.29 185	12.46 467	10.41 452	7.16 362	10.23 385	4.78 312	4.45 391	8.71 433	0.30 55	0.07 449	0.05 358	0.00 1	0.00 1	0.06 220	0.03 147

fff1	3.38 349	0.39 172	3.61 295	1.69 353	0.11 84	2.85 252	0.29 185	12.46 467	10.41 452	7.16 362	10.23 385	4.78 312	4.45 391	8.71 433	0.30 55	0.07 449	0.05 358	0.00 1	0.00 1	0.06 220	0.03 147

Select-FE	3.44 360	0.73 341	8.39 486	1.44 316	0.96 351	2.01 143	0.10 96	8.84 355	3.94 215	5.36 263	10.32 389	9.73 433	8.82 498	6.28 256	0.83 193	0.01 258	0.22 513	0.01 417	0.49 529	0.03 133	0.30 462

ccs_rob	2.81 293	0.42 201	4.06 337	0.33 140	0.25 188	2.59 207	0.12 109	8.19 329	7.68 388	7.02 352	10.37 390	6.54 367	2.06 265	4.88 200	1.53 276	0.00 1	0.02 257	0.01 417	0.00 1	0.05 196	0.07 270

CFNet_pseudo	2.81 293	0.42 201	4.04 335	0.33 140	0.24 185	2.59 207	0.12 109	8.20 330	7.66 387	7.04 355	10.42 391	6.56 371	2.05 264	4.88 200	1.53 276	0.00 1	0.02 257	0.01 417	0.00 1	0.05 196	0.07 270

DeepPrunerF	6.75 481	2.69 516	23.31 557	3.68 525	7.16 552	3.78 343	4.29 487	13.42 491	20.13 533	8.13 406	10.46 392	7.18 388	8.06 487	11.10 493	9.44 501	0.24 497	0.15 478	0.29 528	0.42 521	0.66 504	0.45 489

PSMNet_ROB	5.02 448	1.63 478	6.03 439	1.90 387	1.83 428	9.57 479	6.35 523	15.58 520	7.23 374	6.15 303	10.48 393	12.22 476	4.16 371	8.02 381	8.71 490	0.02 352	0.01 182	0.01 417	0.10 419	0.20 393	0.12 351

iResNet_ROB	4.23 423	1.02 413	4.90 385	2.18 437	0.93 348	2.92 259	0.37 204	15.10 515	16.91 517	7.89 397	10.51 394	7.03 380	3.07 317	8.16 397	3.46 384	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 279	0.02 95

LCNet	2.85 296	0.42 201	1.90 94	0.95 238	0.56 294	2.07 146	1.60 415	4.99 187	3.57 195	6.05 292	10.59 395	4.59 305	6.79 462	7.46 346	0.72 165	0.01 258	0.00 1	0.01 417	0.77 541	0.30 443	3.57 550

GANetREF_RVC	6.56 478	2.89 519	7.58 480	3.41 512	0.40 249	12.96 519	9.58 549	15.09 513	17.25 519	10.33 476	10.62 396	12.27 477	8.16 489	12.21 508	4.53 416	0.41 516	0.00 1	0.00 1	0.02 348	3.12 548	0.39 475
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
AACVNet	3.33 346	1.03 415	3.56 291	3.46 515	0.63 304	3.09 274	0.28 181	8.78 353	3.43 186	5.99 289	10.64 397	10.08 440	4.03 367	8.69 431	2.51 349	0.03 398	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.26 432	0.06 251

StereoVision	2.25 237	0.72 338	4.00 331	1.03 250	2.64 468	1.91 129	0.28 181	5.83 249	4.43 244	1.89 161	10.65 398	3.88 270	0.52 130	5.13 212	1.98 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 268	0.03 147

LMCR-Stereo	3.63 374	1.29 453	4.20 345	2.54 473	0.17 136	8.08 458	1.52 411	11.46 432	4.73 262	8.45 425	10.66 399	1.91 197	5.03 419	7.69 360	3.58 392	0.92 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 467	0.02 95

mmm	2.50 270	0.29 70	3.22 262	1.98 403	0.32 225	3.72 335	0.12 109	9.45 371	4.05 226	5.84 278	10.80 400	2.47 210	2.86 309	4.07 174	0.75 174	0.00 1	0.02 257	0.00 1	0.01 321	0.03 133	0.02 95

SA	3.06 316	0.74 346	3.79 311	1.60 342	0.30 210	3.19 287	1.43 406	6.72 294	9.06 427	4.63 237	10.80 400	2.89 223	4.71 406	9.62 469	1.18 250	0.00 1	0.09 427	0.00 1	0.19 460	0.23 418	0.02 95

CVANet_RVC	4.16 418	1.16 436	3.60 294	1.94 397	1.46 396	3.92 352	4.68 496	10.89 416	8.34 412	7.58 383	10.84 402	10.27 445	6.62 457	8.56 421	2.69 354	0.39 513	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.21 404	0.09 299

DeepPruner_ROB	3.52 365	1.14 434	4.06 337	1.12 268	1.65 407	3.65 325	0.83 336	13.96 498	4.47 248	7.80 391	10.84 402	7.05 384	2.16 269	8.14 395	3.08 367	0.07 449	0.03 309	0.00 1	0.01 321	0.32 452	0.06 251

test_sample6	3.14 325	0.41 194	4.42 356	1.92 392	0.49 278	3.25 291	0.21 162	11.30 426	6.69 354	6.50 329	10.86 404	4.03 275	2.93 313	7.06 322	2.65 353	0.02 352	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.05 196	0.06 251

DualNet	3.05 315	0.40 183	4.33 351	1.81 373	0.50 281	3.33 295	0.17 144	11.27 424	6.55 350	6.50 329	10.86 404	3.65 260	2.71 298	6.61 287	2.15 328	0.02 352	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.05 196	0.05 230

test_xeample	4.13 414	0.36 153	2.75 199	1.23 276	0.51 285	3.96 354	0.13 119	12.63 475	7.65 386	7.49 380	10.86 404	3.29 242	3.36 325	6.71 295	21.53 555	0.02 352	0.03 309	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.04 193

STrans-v2	3.43 357	0.73 341	4.82 381	0.26 122	0.60 298	3.00 266	1.19 391	10.41 401	7.22 373	5.79 272	10.97 407	6.75 376	7.03 466	8.25 406	1.40 264	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.18 405

222	5.36 453	0.40 183	2.72 195	1.50 319	0.48 275	6.15 418	0.07 76	13.73 496	8.06 402	8.79 434	11.03 408	3.71 266	4.21 373	7.47 348	38.74 588	0.03 398	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.05 230

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 370	1.29 453	12.46 515	1.53 329	0.98 354	3.48 307	0.81 330	11.99 450	4.40 243	4.33 225	11.05 409	8.83 421	2.02 263	4.52 188	1.66 291	0.01 258	0.14 471	0.00 1	0.68 538	0.86 515	0.44 487

SACVNet	4.15 417	1.26 446	3.81 314	3.12 502	1.68 412	3.09 274	2.85 453	11.91 447	5.96 313	10.52 482	11.20 410	10.59 448	3.95 362	8.97 446	3.25 374	0.08 454	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.32 452	0.44 487

DISCO	6.28 472	0.57 285	5.78 431	3.43 514	1.17 373	11.22 499	3.39 469	12.14 460	16.16 512	6.52 331	11.22 411	16.96 518	6.32 449	19.51 551	10.74 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 462	0.11 336

CFNet	3.72 380	1.10 426	5.03 393	2.49 471	1.59 400	4.90 390	0.22 164	11.38 430	9.88 443	4.80 242	11.25 412	6.44 366	3.68 345	8.33 408	3.00 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 411	0.07 270

MSMDNet	2.99 312	0.39 172	4.02 332	0.40 158	0.25 188	2.53 195	0.16 138	9.35 369	9.25 429	7.08 357	11.39 413	6.93 377	2.43 282	4.01 170	1.34 261	0.01 258	0.02 257	0.02 449	0.00 1	0.05 196	0.07 270

iResNetv2_ROB	4.28 429	1.43 460	7.17 468	2.91 490	1.26 378	4.36 372	1.62 416	13.64 495	10.25 451	9.83 464	11.41 414	7.68 393	4.00 363	7.75 366	1.85 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 468	0.09 299

RASNet	4.52 440	0.61 301	4.42 356	3.42 513	4.68 538	4.58 382	0.99 370	9.54 376	8.01 401	5.28 260	11.42 415	10.34 447	8.88 500	9.28 458	8.68 489	0.15 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.04 193

PSMNet-RSSM	3.33 346	0.77 354	3.22 262	2.12 429	1.90 434	2.33 174	0.71 303	11.17 419	5.83 303	5.90 287	11.43 416	7.04 382	4.83 415	5.96 240	3.17 369	0.00 1	0.00 1	0.02 449	0.00 1	0.08 250	0.02 95

SQANet	7.64 500	3.40 529	5.49 420	11.73 565	9.62 563	11.96 511	2.82 451	11.33 427	6.10 322	8.33 415	11.49 417	11.00 460	5.16 424	10.12 478	2.72 358	8.92 568	2.21 559	10.41 568	1.58 557	11.13 568	7.39 568

PCWNet_CMD	2.99 312	0.39 172	4.02 332	0.39 156	0.26 195	2.53 195	0.15 132	9.24 365	9.22 428	7.12 359	11.53 418	6.94 378	2.41 281	4.02 171	1.33 259	0.01 258	0.02 257	0.02 449	0.00 1	0.05 196	0.07 270

cf-r	3.42 356	0.81 368	3.97 325	2.41 467	2.78 472	2.85 252	0.64 282	8.44 334	6.32 337	6.25 311	11.57 419	8.97 423	3.54 340	5.93 239	3.83 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 268	0.07 270

StereoDRNet-Refined	4.46 433	0.62 306	3.80 312	1.92 392	0.40 249	9.35 475	0.15 132	10.02 391	8.83 425	12.69 509	11.62 420	9.34 426	3.87 360	8.06 389	8.02 474	0.00 1	0.00 1	0.01 417	0.05 389	0.20 393	0.26 450
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ttt	3.86 394	0.23 36	2.34 155	2.22 444	1.68 412	4.36 372	0.28 181	12.45 466	11.09 465	6.90 349	11.85 421	4.08 278	3.28 322	8.47 417	7.85 470	0.06 440	0.04 340	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.03 147

PSMNet-RUCA	5.60 457	4.62 538	11.61 508	10.29 561	7.55 557	7.08 438	1.94 428	12.01 451	10.52 459	3.90 215	11.88 422	4.43 298	1.75 255	7.56 351	4.24 410	1.68 548	0.12 456	4.78 563	0.67 537	4.74 553	0.68 511

PSM-AAD	3.33 346	0.20 22	1.47 54	0.73 207	0.54 292	2.55 199	6.19 516	4.97 183	3.27 173	10.92 491	11.92 423	2.95 224	9.59 511	7.90 373	0.82 192	0.01 258	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 164	2.47 545

UGAM	3.90 398	0.48 242	4.69 376	0.17 101	0.08 53	3.67 326	1.22 392	4.81 173	14.45 497	4.59 233	11.94 424	14.20 492	3.80 358	9.92 473	3.61 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 348	0.32 452	0.07 270

XQC	8.43 514	3.58 530	16.40 538	2.92 492	2.17 447	13.22 522	3.60 471	14.64 509	25.86 548	11.87 503	12.04 425	15.06 499	10.67 520	15.24 533	19.41 548	0.39 513	0.08 415	0.05 485	0.07 398	0.84 514	0.45 489

DAS	3.74 381	0.35 143	5.19 406	1.99 405	3.74 505	2.36 176	3.22 462	7.77 318	9.27 430	8.70 431	12.08 426	4.45 299	5.43 432	8.39 411	1.71 295	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.02 95

SepStereo	3.78 387	0.35 143	5.19 406	1.99 405	3.74 505	2.36 176	3.22 462	7.77 318	9.27 430	8.70 431	12.08 426	4.45 299	5.43 432	9.18 453	1.71 295	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.02 95

AFF-stereo	2.59 276	0.68 328	2.35 156	1.55 333	0.17 136	1.67 102	0.08 84	5.75 240	6.60 352	6.20 306	12.13 428	6.16 358	2.36 279	4.75 197	1.11 239	0.02 352	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.23 418	0.05 230

FINET	5.32 451	1.14 434	10.04 501	2.17 436	3.67 504	6.49 425	6.76 529	11.68 438	22.08 540	7.42 376	12.15 429	4.24 287	3.61 343	9.25 457	5.35 431	0.04 418	0.04 340	0.00 1	0.00 1	0.17 366	0.09 299

HSM-Net_RVC	4.20 420	0.32 100	2.76 203	0.63 197	0.69 313	6.95 436	1.69 421	11.96 449	8.36 413	8.83 437	12.17 430	15.18 501	4.21 373	6.91 307	3.30 376	0.02 352	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 19
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SuperB	8.10 510	3.15 526	24.67 560	2.65 478	1.23 376	9.88 482	4.29 487	10.18 397	30.07 555	11.53 501	12.18 431	6.12 357	6.65 458	10.50 482	14.47 537	0.14 474	0.11 449	0.35 533	0.25 486	13.06 572	0.48 492

DN-CSS_ROB	2.69 280	1.40 459	5.34 413	2.31 457	0.75 322	3.14 281	0.06 66	6.11 258	3.87 207	5.34 262	12.18 431	2.34 208	1.22 212	7.84 370	1.48 271	0.03 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 462	0.03 147

MLCV	3.44 360	0.88 384	5.60 427	1.39 305	0.25 188	4.36 372	0.33 197	7.25 309	7.28 375	9.17 448	12.24 433	5.09 326	2.47 283	9.15 452	3.23 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 279	0.02 95

DRN-Test	5.87 460	0.98 406	5.89 434	2.69 479	3.65 502	12.37 514	3.35 467	20.07 558	10.20 450	11.93 504	12.31 434	11.06 462	5.31 427	7.89 372	9.05 493	0.04 418	0.05 358	0.04 478	0.04 383	0.18 381	0.25 444

HGLStereo	4.25 426	0.52 264	4.65 373	3.09 498	5.18 541	6.51 428	0.73 308	10.37 399	6.74 357	7.32 372	12.44 435	7.00 379	7.21 470	7.46 346	5.51 434	0.00 1	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.06 220	0.10 322

TDLM	4.11 412	1.11 429	3.54 289	1.62 347	1.04 361	3.91 351	7.41 536	10.60 404	10.67 462	6.38 323	12.59 436	5.95 353	4.77 409	8.79 439	3.04 365	0.58 524	0.00 1	0.01 417	0.00 1	0.19 389	0.12 351

CFNet_ucs	3.07 317	0.44 218	4.05 336	0.54 177	0.37 243	3.08 272	0.19 151	9.80 381	8.49 419	7.64 386	12.62 437	5.67 345	1.76 256	4.96 206	1.51 273	0.00 1	0.04 340	0.01 417	0.00 1	0.09 268	0.11 336

HI	3.18 328	0.90 390	3.05 244	1.28 287	0.15 118	2.29 168	0.04 46	5.31 216	3.52 190	7.96 399	12.69 438	11.43 466	6.61 454	4.26 181	4.02 404	0.00 1	0.06 379	0.00 1	0.00 1	0.05 196	0.01 19

CoSv	3.18 328	0.90 390	3.05 244	1.28 287	0.15 118	2.29 168	0.04 46	5.31 216	3.52 190	7.96 399	12.69 438	11.43 466	6.61 454	4.26 181	4.02 404	0.00 1	0.06 379	0.00 1	0.00 1	0.05 196	0.01 19

iResNet	3.68 377	0.91 394	7.94 482	2.97 497	0.34 233	4.44 378	0.48 229	7.70 316	9.74 439	7.72 389	12.74 440	4.03 275	2.87 310	8.05 385	3.37 377	0.02 352	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.10 279	0.09 299

TCMNet	5.22 450	1.96 500	9.78 498	4.11 536	6.57 549	8.83 469	1.35 405	10.74 411	8.07 403	6.39 324	12.76 441	8.32 408	4.75 408	8.62 426	10.09 509	0.11 464	0.18 496	0.31 530	0.09 414	0.75 510	0.57 502

DLCB_ROB	4.51 437	0.91 394	3.78 310	2.19 438	1.07 365	6.28 419	3.09 458	9.78 380	7.72 389	10.65 485	12.97 442	13.91 490	3.71 349	8.72 437	5.30 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.10 322

LALA_ROB	6.58 479	1.80 489	6.25 446	1.26 280	0.94 349	10.08 483	9.02 545	16.00 522	11.51 474	12.74 510	13.02 443	24.77 549	5.25 425	10.56 483	8.02 474	0.04 418	0.05 358	0.00 1	0.02 348	0.10 279	0.25 444

SAMSARA	14.63 554	2.74 518	12.38 513	12.65 566	6.74 550	36.50 578	72.93 602	19.36 551	23.77 545	16.20 533	13.04 444	29.21 559	12.78 531	16.98 542	15.21 538	0.11 464	0.26 524	0.03 466	0.14 432	0.76 511	0.77 513

DDUNet	9.47 524	11.32 566	6.14 442	12.93 567	11.65 568	10.45 489	3.87 477	11.70 439	7.89 397	9.27 450	13.28 445	16.18 511	6.14 446	8.80 440	5.77 438	6.64 563	3.38 579	20.90 575	4.28 571	11.01 567	7.80 569

TransformOpticalFlow	3.38 349	0.70 335	4.54 365	1.00 246	0.30 210	3.56 319	0.14 126	9.67 378	7.30 376	5.55 267	13.34 446	6.74 375	5.03 419	8.22 405	1.34 261	0.00 1	0.01 182	0.01 417	0.00 1	0.04 164	0.11 336

APVNet	5.98 465	1.72 484	8.72 489	3.21 507	4.04 520	12.31 513	1.81 425	19.09 547	6.10 322	6.13 302	13.41 447	10.69 453	6.30 448	11.26 495	13.90 534	0.05 430	0.02 257	0.11 504	0.03 365	0.53 489	0.20 423

NLCSM	7.26 494	2.63 515	13.39 526	2.16 435	3.79 512	8.80 468	5.96 513	23.23 566	6.44 345	8.38 421	13.42 448	18.69 529	4.67 404	20.42 557	11.92 522	0.02 352	0.10 439	0.00 1	0.00 1	0.62 498	0.59 506

coex_refinement	4.04 410	0.87 380	3.55 290	2.96 496	1.40 393	4.28 367	0.32 193	11.18 420	7.72 389	8.32 414	13.44 449	10.01 439	3.48 335	6.28 256	6.76 457	0.00 1	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.06 220	0.16 396

SGM-Forest	4.96 445	0.32 100	2.84 215	1.21 274	0.64 306	10.23 486	6.64 527	11.55 435	10.98 464	10.94 493	13.59 450	11.65 470	4.30 382	8.94 445	4.63 418	0.11 464	0.04 340	0.00 1	0.00 1	0.05 196	0.46 491
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DPSNet	10.14 530	1.88 495	16.82 540	1.85 379	1.73 417	24.84 555	17.20 581	19.92 557	27.41 550	12.23 507	13.62 451	16.52 512	18.35 548	14.42 527	12.50 527	0.78 529	0.54 546	0.08 498	0.25 486	1.18 522	0.59 506

HHNet	2.59 276	0.55 277	2.55 173	0.20 108	0.32 225	2.84 251	0.94 365	5.77 245	5.14 276	7.33 373	13.80 452	0.94 155	3.20 319	5.27 216	2.41 345	0.13 473	0.02 257	0.06 489	0.00 1	0.23 418	0.03 147

PASM	7.90 506	4.22 534	21.97 555	3.25 508	3.29 487	5.39 402	6.57 525	10.57 403	19.09 524	12.77 511	13.92 453	18.11 524	9.51 510	13.79 522	10.77 516	0.19 486	0.45 541	0.29 528	1.08 549	1.49 531	1.19 525

CC-Net-ROB	7.68 501	9.21 560	7.46 476	3.82 530	3.66 503	15.68 529	5.02 503	17.95 533	10.45 458	6.44 328	14.00 454	7.63 392	4.77 409	10.75 487	3.10 368	5.99 561	2.46 564	16.28 572	1.08 549	6.30 561	1.56 533

DGSMNet	6.47 477	2.61 514	13.64 528	3.46 515	3.74 505	8.97 471	6.01 514	14.15 502	13.01 487	7.46 379	14.10 455	9.94 437	4.79 412	10.44 481	6.22 445	1.30 542	1.70 557	1.80 551	1.52 556	2.27 543	2.35 543

PDISCO_ROB	9.62 527	1.99 503	11.51 507	9.88 559	9.61 562	21.48 550	3.83 476	19.33 550	28.49 553	11.27 498	14.17 456	19.92 536	5.02 418	16.35 540	9.18 495	5.28 559	0.41 537	0.14 512	0.09 414	2.05 539	2.36 544

CBMV_ROB	4.14 415	0.52 264	3.14 255	1.30 289	0.77 326	6.92 435	1.97 429	10.11 395	9.58 436	8.92 441	14.20 457	7.12 386	5.90 442	8.65 427	3.50 386	0.01 258	0.05 358	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.09 299

pcwnet_v2	4.20 420	0.36 153	8.53 488	1.33 293	1.12 368	3.43 300	0.41 215	12.85 478	14.16 495	9.90 468	14.29 458	5.90 352	3.03 314	6.20 251	2.06 323	0.01 258	0.05 358	0.04 478	0.02 348	0.16 353	0.18 405

iinet-f	5.94 463	1.60 475	26.88 567	1.79 370	1.38 392	11.92 510	1.47 408	6.80 298	7.11 370	6.90 349	14.43 459	10.64 452	7.97 485	7.00 317	12.12 525	0.02 352	0.03 309	0.05 485	0.00 1	0.63 501	0.02 95

HBP-ISP	4.09 411	1.05 417	4.10 341	1.87 381	1.31 388	7.56 450	3.98 478	11.26 422	9.94 444	7.81 392	14.44 460	3.23 240	4.27 377	8.89 444	1.87 307	0.06 440	0.06 379	0.00 1	0.00 1	0.06 220	0.04 193

STTRV1_RVC	7.02 492	1.10 426	12.88 522	3.32 510	6.92 551	11.90 509	4.00 480	15.07 512	11.94 480	9.51 456	14.57 461	11.63 469	8.73 497	12.65 513	8.06 479	3.32 555	2.75 570	0.41 538	0.12 425	1.38 528	0.11 336

GwcNet-RSSM	3.77 386	1.05 417	5.06 395	2.21 441	1.87 431	2.36 176	1.52 411	8.98 358	7.96 400	5.91 288	14.59 462	7.94 401	3.50 336	6.43 268	5.70 437	0.00 1	0.00 1	0.04 478	0.00 1	0.20 393	0.08 286

PS-NSSS	3.90 398	1.84 492	4.55 368	0.87 222	2.95 477	4.10 361	2.00 430	10.77 412	8.23 410	6.75 336	14.63 463	5.01 323	2.24 271	8.41 413	2.91 361	0.33 508	0.03 309	0.83 544	0.00 1	0.82 513	0.70 512

CBMV	5.35 452	0.91 394	3.67 302	1.62 347	0.44 258	10.09 484	7.19 534	12.49 471	12.33 484	12.22 505	14.69 464	10.93 459	6.48 452	8.51 419	4.96 425	0.02 352	0.15 478	0.00 1	0.00 1	0.17 366	0.17 401
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ETE_ROB	5.80 459	1.77 487	6.33 448	1.44 316	0.78 330	6.43 424	6.90 530	12.53 472	8.08 404	12.93 514	14.89 465	21.13 543	5.87 441	9.83 470	6.57 453	0.04 418	0.01 182	0.00 1	0.02 348	0.08 250	0.33 468

FBW_ROB	8.50 515	1.03 415	7.98 483	1.93 396	1.28 384	13.10 520	6.23 519	22.50 562	18.98 523	18.82 539	14.91 466	19.06 531	10.04 515	18.41 546	9.83 505	0.62 526	0.22 513	1.82 553	0.82 543	0.99 519	1.36 529

XPNet_ROB	6.03 470	1.22 440	5.61 428	2.56 476	0.90 344	6.32 420	7.07 532	12.92 481	8.30 411	14.76 527	15.13 467	19.84 535	6.66 459	10.36 480	8.58 487	0.02 352	0.04 340	0.00 1	0.03 365	0.11 300	0.24 440

S-Stereo	6.63 480	0.84 374	9.67 497	3.15 504	3.48 495	6.49 425	6.22 518	12.99 483	22.84 542	9.48 455	15.51 468	12.00 475	8.43 491	8.04 382	10.70 513	0.12 468	0.17 492	0.00 1	0.38 515	0.13 332	1.92 537

RTSC	9.15 519	3.00 521	13.57 527	3.72 527	1.76 421	11.82 508	0.46 226	16.95 526	36.83 572	15.80 531	15.53 469	12.91 482	7.46 477	20.01 555	21.76 557	0.31 505	0.13 466	0.01 417	0.08 403	0.57 493	0.41 480

DANet	6.02 469	1.23 442	8.45 487	3.86 532	3.94 517	7.64 455	1.34 403	9.51 374	7.00 365	13.39 518	15.53 469	15.99 508	7.02 465	12.14 507	12.37 526	0.19 486	0.12 456	0.02 449	0.03 365	0.13 332	0.56 501
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	7.62 499	1.60 475	6.56 456	1.83 378	0.66 308	12.40 515	10.52 557	14.45 506	21.32 537	14.19 523	15.98 471	17.84 521	13.02 534	12.32 509	8.38 484	0.09 459	0.07 402	0.03 466	0.04 383	0.33 456	0.67 510

XX-Stereo	2.71 284	0.38 168	5.96 437	2.25 446	2.20 450	1.54 89	0.21 162	5.44 225	3.05 154	2.28 169	16.16 472	7.03 380	0.24 48	6.19 249	0.79 186	0.00 1	0.15 478	0.00 1	0.23 478	0.13 332	0.04 193

Wz-Net-LNSev	6.46 476	1.93 498	16.44 539	1.52 324	4.15 521	12.66 516	4.96 502	13.05 484	12.10 482	10.55 484	16.23 473	11.32 465	7.19 468	8.43 415	8.48 486	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.08 250	0.06 251

YMNet	5.52 454	1.83 490	8.79 490	3.47 517	4.46 531	10.72 494	0.91 360	9.99 387	6.43 343	13.76 521	16.35 474	11.65 470	4.49 395	7.95 374	8.03 476	0.12 468	0.35 530	0.12 507	0.08 403	0.71 507	0.27 454

YMNet_1	5.52 454	1.83 490	8.79 490	3.47 517	4.46 531	10.72 494	0.91 360	9.99 387	6.43 343	13.76 521	16.35 474	11.65 470	4.49 395	7.95 374	8.03 476	0.12 468	0.35 530	0.12 507	0.08 403	0.71 507	0.27 454

Ntro	12.35 546	8.88 558	7.80 481	13.79 569	12.42 570	26.54 561	6.98 531	18.54 537	22.14 541	9.82 463	16.45 476	20.30 539	9.29 509	15.95 537	6.61 455	9.53 572	2.47 565	14.93 571	2.77 560	13.11 573	8.63 574

CrosDoStereo	3.96 404	0.45 227	3.04 239	0.32 135	0.20 170	3.28 292	11.63 561	5.76 242	4.45 246	9.04 444	16.58 477	4.99 319	7.45 475	8.04 382	3.72 396	0.00 1	0.02 257	0.01 417	0.00 1	0.16 353	0.10 322

DeepStereo_LL	3.96 404	0.45 227	3.04 239	0.32 135	0.20 170	3.28 292	11.63 561	5.76 242	4.45 246	9.04 444	16.58 477	4.99 319	7.45 475	8.04 382	3.72 396	0.00 1	0.02 257	0.01 417	0.00 1	0.16 353	0.10 322

GrayStereo	3.74 381	0.20 22	1.94 102	1.55 333	0.60 298	3.12 279	8.22 540	5.76 242	3.32 179	10.40 479	16.66 479	5.81 350	8.60 495	6.57 284	1.37 263	0.01 258	0.00 1	0.01 417	0.63 534	0.02 84	0.04 193

GMM-Stereo	3.32 344	0.27 61	2.52 170	0.82 214	0.48 275	2.27 167	4.91 501	5.06 190	3.08 157	7.06 356	16.72 480	6.21 360	3.70 348	7.60 353	1.16 247	0.04 418	0.00 1	0.00 1	0.04 383	0.10 279	4.45 554

dad	4.66 442	1.89 496	5.51 423	0.94 234	0.09 62	2.16 159	0.37 204	7.10 307	14.43 496	10.13 473	16.84 481	14.97 498	1.90 259	6.82 299	4.15 408	1.09 538	0.11 449	4.08 561	0.46 526	0.17 366	0.06 251

NCC-stereo	6.77 483	1.49 467	6.48 453	2.92 492	4.40 526	7.43 445	3.61 472	19.52 554	13.29 489	8.39 422	16.91 482	15.96 506	12.13 526	12.85 514	7.70 467	1.47 543	0.11 449	0.01 417	0.42 521	0.14 342	0.24 440

Abc-Net	6.77 483	1.49 467	6.48 453	2.92 492	4.40 526	7.43 445	3.61 472	19.52 554	13.29 489	8.39 422	16.91 482	15.96 506	12.13 526	12.85 514	7.70 467	1.47 543	0.11 449	0.01 417	0.42 521	0.14 342	0.24 440
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-TNSev	11.35 543	10.56 564	35.88 578	2.28 449	1.73 417	18.25 543	11.42 559	15.88 521	20.88 536	14.44 524	16.97 484	19.57 533	19.04 552	19.31 550	18.67 547	0.01 258	0.06 379	0.00 1	0.16 439	0.62 498	1.25 526

Wz-Net-MNSev	7.43 497	2.35 511	15.22 533	2.34 460	3.41 494	17.27 540	8.55 541	11.91 447	13.48 491	13.37 517	17.05 485	13.70 485	7.47 478	11.90 506	9.99 508	0.40 515	0.03 309	0.00 1	0.01 321	0.16 353	0.07 270

ADCP+	8.09 509	1.79 488	14.50 530	1.54 331	4.28 522	16.57 534	5.20 505	12.80 477	11.20 469	12.83 513	17.07 486	11.02 461	10.80 521	17.59 544	23.18 564	0.03 398	0.05 358	0.01 417	0.18 454	0.39 475	0.81 515

THIR-Stereo	3.86 394	0.77 354	2.62 183	0.12 75	0.13 107	4.25 365	6.63 526	5.30 214	4.18 235	10.33 476	17.13 487	6.58 373	7.62 481	7.78 367	3.51 387	0.01 258	0.07 402	0.07 495	0.00 1	0.11 300	0.02 95

FAT-Stereo	6.78 485	0.68 328	6.80 460	2.30 451	1.77 423	5.63 405	4.20 485	18.79 540	18.62 522	10.53 483	17.15 488	18.52 527	13.74 537	8.86 443	7.38 463	0.03 398	0.15 478	0.01 417	0.07 398	0.12 317	0.26 450

DispFullNet	17.47 566	26.01 577	33.98 576	22.58 577	20.86 582	13.84 526	1.28 398	16.50 523	26.27 549	19.97 544	17.17 489	20.52 542	18.49 549	22.86 564	10.76 515	5.13 558	2.83 572	30.72 584	7.72 580	20.86 580	11.01 582

GwcNet	6.42 475	1.97 501	10.92 505	2.59 477	5.58 544	11.55 503	2.21 434	14.10 501	16.52 516	10.04 471	17.19 490	10.86 457	5.61 437	9.23 456	8.84 492	0.01 258	0.06 379	0.03 466	0.08 403	0.56 491	0.40 478

otaku	11.73 545	7.51 555	7.07 466	13.22 568	10.85 567	26.61 562	7.25 535	18.84 542	19.16 526	11.58 502	17.23 491	20.19 538	8.09 488	15.11 532	4.64 419	9.13 570	2.42 563	13.08 569	1.83 558	12.48 571	8.22 571

test_4	2.38 254	0.34 132	2.68 187	0.08 57	0.11 84	3.69 330	1.14 386	3.33 68	3.34 183	4.03 220	17.35 492	3.31 243	0.51 127	6.28 256	1.15 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 421	0.16 353	0.01 19

Sa-1000	3.55 368	0.75 348	3.63 299	1.91 388	0.30 210	3.55 318	1.63 417	7.39 312	8.54 420	7.70 388	17.44 493	4.00 274	2.82 306	9.44 466	1.33 259	0.00 1	0.10 439	0.00 1	0.18 454	0.21 404	0.04 193

R-Stereo Train	2.44 260	0.32 100	1.93 99	0.94 234	0.16 126	3.67 326	0.61 274	6.37 273	3.08 157	9.14 446	17.44 493	1.80 190	0.77 162	1.76 93	0.70 159	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.03 147

RAFT-Stereo	2.44 260	0.32 100	1.93 99	0.94 234	0.16 126	3.67 326	0.61 274	6.37 273	3.08 157	9.14 446	17.44 493	1.80 190	0.77 162	1.76 93	0.70 159	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.03 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT_CTSACE	3.40 353	1.07 420	4.52 363	1.27 282	3.14 480	4.00 357	1.07 380	3.93 121	4.43 244	4.66 239	17.94 496	7.21 389	2.76 302	10.82 488	0.85 198	0.00 1	0.07 402	0.00 1	0.00 1	0.30 443	0.01 19

ISRNet	3.93 403	0.55 277	5.49 420	3.20 506	2.69 470	2.11 151	0.26 177	7.01 304	6.40 341	11.00 494	17.99 497	8.31 407	2.64 291	6.51 279	4.36 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 250	0.02 95

AANet_RVC	5.01 447	1.74 485	6.38 451	1.96 401	1.29 385	2.26 166	1.69 421	10.07 392	18.53 521	7.88 396	18.15 498	8.49 415	2.70 295	10.59 484	7.04 460	0.96 536	0.15 478	0.02 449	0.00 1	0.13 332	0.12 351

edge stereo	6.76 482	1.01 411	6.76 459	2.20 440	2.45 461	6.41 423	2.45 438	14.84 511	11.98 481	15.29 529	18.31 499	22.02 544	12.56 529	10.82 488	7.49 464	0.03 398	0.06 379	0.11 504	0.03 365	0.30 443	0.14 373

MSAF-DinoV2	10.24 533	4.39 536	12.68 519	3.62 524	2.55 465	8.48 461	4.69 497	14.24 504	21.89 539	10.74 487	18.74 500	29.30 561	16.17 542	21.96 561	28.10 575	0.32 506	0.15 478	0.25 526	0.81 542	2.83 547	2.90 547

stereogan	7.69 503	0.88 384	7.08 467	3.49 520	3.93 516	18.98 544	3.23 464	16.52 524	19.58 529	9.93 469	18.92 501	20.50 541	9.04 504	14.07 524	6.14 444	0.26 500	0.04 340	0.21 522	0.03 365	0.63 501	0.33 468

RGC	6.88 489	2.23 507	6.13 441	4.05 534	4.73 540	8.94 470	2.78 450	15.19 517	11.74 476	11.13 495	19.34 502	17.86 522	10.42 519	13.02 517	8.03 476	0.73 528	0.01 182	0.24 525	0.41 520	0.31 448	0.38 474

KYRaft	3.59 371	0.31 86	1.84 88	0.76 209	0.46 264	2.29 168	4.04 481	4.75 170	3.25 172	8.93 443	19.47 503	6.62 374	5.07 421	7.79 368	0.71 163	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.04 164	5.38 561

anonymousa	3.80 390	0.55 277	3.35 272	1.24 277	3.74 505	9.04 472	0.36 201	6.74 295	4.03 222	7.72 389	19.64 504	10.62 450	6.01 445	1.52 78	1.40 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 389	0.00 1	0.03 147

DEmStereo	3.79 388	0.37 160	3.69 303	0.17 101	0.17 136	5.28 400	2.54 440	4.35 138	3.70 197	8.21 413	20.15 505	5.13 328	10.38 518	7.65 356	3.85 400	0.01 258	0.01 182	0.01 417	0.00 1	0.02 84	0.06 251

ccnet	6.87 488	0.92 397	5.15 403	3.09 498	2.18 449	11.78 507	4.90 500	17.97 534	8.79 424	12.79 512	20.20 506	16.00 509	8.35 490	9.12 450	14.17 536	0.42 519	0.33 527	0.25 526	0.09 414	0.40 478	0.48 492

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 465	1.55 471	9.92 499	2.40 464	3.22 484	10.28 487	3.14 460	11.64 436	9.79 440	9.54 458	20.22 507	11.16 463	6.77 461	10.61 485	9.16 494	0.06 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.04 193

fast-acv-ft	5.62 458	1.39 458	7.01 464	2.02 412	1.89 433	12.23 512	1.82 426	7.35 311	9.45 434	10.46 481	20.27 508	14.55 496	7.71 483	7.41 343	7.61 466	0.10 462	0.09 427	0.16 514	0.07 398	0.59 495	0.13 362

w-ln-seven-2	7.09 493	2.32 509	23.44 558	1.71 359	1.06 362	7.81 457	3.98 478	12.02 452	14.65 500	13.06 516	20.38 509	11.70 474	9.83 514	10.65 486	8.66 488	0.02 352	0.05 358	0.00 1	0.02 348	0.32 452	0.14 373

AnyNet_C32	10.98 540	5.58 543	22.79 556	4.16 537	5.83 545	15.64 528	14.30 569	13.18 485	17.15 518	16.44 535	20.52 510	14.68 497	13.44 535	22.46 562	30.08 579	0.17 482	0.26 524	0.36 535	0.36 514	1.23 523	0.91 518

Prome-Stereo	3.65 375	0.29 70	1.92 98	0.91 227	0.49 278	2.07 146	4.75 499	4.41 143	3.23 171	9.32 452	20.63 511	4.06 277	7.19 468	7.70 361	1.17 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 196	4.72 558

MultiAttention	13.72 551	0.34 132	3.24 265	2.22 444	1.79 424	56.78 599	83.85 603	18.93 544	15.06 504	8.16 407	20.91 512	13.25 483	2.53 285	33.18 576	6.90 458	0.20 489	0.06 379	0.74 541	1.00 547	2.69 546	2.60 546

Syn2CoEx	6.32 473	2.72 517	9.33 494	2.45 469	1.67 410	8.59 464	3.32 465	18.08 535	12.27 483	8.53 426	21.08 513	10.30 446	9.80 512	9.30 459	7.86 471	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 501	0.43 485

SHD	9.61 526	2.60 513	12.46 515	3.69 526	3.54 497	9.47 477	1.25 394	20.16 559	37.84 575	18.19 538	21.24 514	16.96 518	12.83 533	14.47 528	16.05 539	0.32 506	0.13 466	0.01 417	0.08 403	0.38 471	0.48 492

ADCPNet	9.54 525	2.39 512	31.46 571	2.09 426	1.60 402	16.71 536	6.39 524	12.11 457	11.45 472	13.53 519	21.45 515	19.41 532	10.94 522	14.38 526	21.54 556	0.27 503	1.16 552	0.39 537	1.49 554	0.58 494	1.45 530

DRaft	3.74 381	0.43 212	2.60 179	0.12 75	0.15 118	4.76 386	1.34 403	5.33 218	4.31 239	10.30 475	21.91 516	3.27 241	8.83 499	7.36 342	3.66 395	0.05 430	0.10 439	0.00 1	0.14 432	0.10 279	0.14 373

ACVNet-4b	15.90 558	22.00 572	12.37 512	16.40 571	15.14 574	31.87 571	7.50 537	19.04 546	27.85 551	11.48 500	22.02 517	31.86 565	9.16 508	17.95 545	5.69 436	10.43 574	2.58 567	24.44 579	4.87 575	16.04 576	9.28 575

ADCMid	10.24 533	3.13 524	20.70 551	2.21 441	2.39 459	11.23 500	6.19 516	14.17 503	11.19 468	23.20 555	22.25 518	17.89 523	19.54 554	18.51 547	26.21 572	0.45 521	0.42 539	1.10 547	1.29 551	1.56 533	1.18 524

ASMatch	3.32 344	0.50 249	3.32 270	1.72 361	0.45 263	1.93 131	0.68 292	6.42 279	3.89 210	6.18 304	22.30 519	4.61 306	4.82 414	7.65 356	1.70 294	0.00 1	0.02 257	0.00 1	0.03 365	0.01 30	0.18 405

RP	6.84 487	1.29 453	5.53 426	3.92 533	5.18 541	6.32 420	3.53 470	11.73 442	15.31 506	9.54 458	22.38 520	18.25 525	14.47 539	10.11 474	7.49 464	0.91 534	0.01 182	0.12 507	0.15 436	0.33 456	0.19 416

psmorigin	7.34 496	1.58 473	18.31 544	2.35 461	0.87 337	6.72 431	1.70 424	10.63 405	7.14 371	19.77 543	22.71 521	20.13 537	11.34 523	12.96 516	9.49 502	0.04 418	0.17 492	0.06 489	0.17 447	0.21 404	0.50 496

MDST_ROB	8.37 512	0.32 100	9.03 492	4.18 539	2.42 460	26.86 563	6.14 515	19.36 551	13.52 492	27.09 561	22.75 522	9.47 430	4.74 407	15.06 531	6.34 448	0.02 352	0.02 257	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.13 362

Wz-Net-SNSev	9.23 521	6.70 548	24.28 559	1.87 381	1.81 427	8.57 463	12.29 566	17.37 529	20.39 535	10.43 480	23.11 523	16.66 514	8.03 486	14.47 528	17.86 545	0.00 1	0.02 257	0.01 417	0.00 1	0.41 481	0.30 462

Nwc_Net	6.97 490	1.25 445	6.63 457	3.82 530	3.37 489	10.83 498	1.67 420	19.56 556	11.35 471	8.36 416	23.62 524	17.19 520	11.44 525	11.21 494	8.08 480	0.80 530	0.00 1	0.00 1	0.02 348	0.13 332	0.09 299

AF-Net	7.78 505	1.44 462	6.68 458	3.37 511	4.50 535	8.61 465	2.69 447	17.07 527	20.17 534	9.52 457	24.02 525	20.31 540	14.59 540	11.58 499	9.84 506	0.61 525	0.00 1	0.12 507	0.00 1	0.38 471	0.12 351

pmcnn	7.72 504	1.27 448	9.42 496	2.91 490	3.14 480	9.44 476	6.23 519	12.56 473	16.51 514	14.53 525	24.08 526	27.44 556	8.49 493	9.32 460	8.44 485	0.06 440	0.08 415	0.00 1	0.00 1	0.30 443	0.15 384

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 528	4.27 535	14.47 529	2.29 450	2.85 474	23.40 554	13.62 568	13.60 493	19.54 528	19.42 541	24.27 527	16.74 515	8.59 494	17.05 543	7.98 473	1.25 540	1.68 556	0.17 517	2.63 559	0.72 509	1.04 521

ACVNet_1	18.70 569	25.08 576	12.72 520	17.33 572	15.18 575	26.02 556	9.62 550	28.44 575	34.49 565	24.39 557	24.32 528	37.22 574	20.13 557	16.67 541	13.39 530	10.45 575	2.59 568	24.77 580	4.92 576	16.57 577	9.75 577

SGM_RVC	10.08 529	0.60 297	3.42 280	2.30 451	0.32 225	19.41 547	6.33 522	18.95 545	14.64 498	25.14 560	24.32 528	33.34 567	18.79 551	19.86 552	12.55 528	0.25 498	0.26 524	0.22 523	0.24 481	0.34 461	0.40 478
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	13.02 549	4.93 541	28.38 569	3.17 505	2.67 469	13.61 525	10.83 558	18.70 538	33.46 560	22.59 550	24.78 530	19.59 534	18.51 550	23.40 566	32.16 582	0.10 462	0.19 502	0.37 536	0.18 454	1.26 524	1.46 531

xyz-stereo	6.97 490	0.29 70	36.85 579	0.20 108	0.07 36	30.65 569	0.19 151	3.97 123	1.82 80	10.21 474	24.87 531	6.06 355	7.29 471	11.62 500	4.87 424	0.01 258	0.02 257	0.35 533	0.00 1	0.06 220	0.02 95

RAFT-345	3.27 333	0.41 194	2.88 223	1.02 248	0.21 173	2.63 215	0.48 229	3.76 111	5.51 288	7.35 374	24.88 532	4.25 288	1.76 256	8.15 396	2.13 326	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 19

G-Net	8.41 513	1.54 470	10.97 506	5.73 550	3.60 500	26.19 557	4.41 491	10.10 394	7.42 377	19.71 542	24.99 533	14.38 495	15.83 541	10.99 490	9.53 503	0.50 523	0.46 542	0.19 520	0.25 486	0.80 512	0.66 509

z-ln-s-r	5.99 467	1.34 456	15.55 535	1.52 324	1.95 435	3.28 292	2.71 449	7.72 317	11.16 467	6.43 327	25.06 534	8.76 419	5.86 440	11.03 492	17.17 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 428	0.11 336

SDNR	7.50 498	2.32 509	15.58 536	1.82 377	0.63 304	44.66 586	0.44 223	8.59 343	9.52 435	9.84 465	25.18 535	5.30 334	4.38 386	11.46 498	6.49 451	0.05 430	0.03 309	0.00 1	0.01 321	1.79 537	1.87 536

ADCRef	7.27 495	1.38 457	16.37 537	2.52 472	3.30 488	11.63 505	3.16 461	10.80 413	9.35 432	13.03 515	25.27 536	8.17 405	8.92 501	8.06 389	21.81 558	0.15 476	0.08 415	0.16 514	0.34 510	0.38 471	0.58 503

w-ln-seven	10.20 532	3.08 522	26.36 564	2.06 422	2.49 462	15.81 530	4.39 490	17.80 532	33.50 561	20.47 547	25.79 537	15.12 500	7.40 472	11.75 504	17.48 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 484	0.13 362

ADCL	10.16 531	2.11 504	19.36 547	1.92 392	1.88 432	22.23 551	8.91 544	14.04 499	23.56 544	14.62 526	26.19 538	12.75 481	13.59 536	16.06 539	22.95 562	0.26 500	0.18 496	0.75 542	0.65 535	0.69 505	0.58 503

RainbowNet	18.01 568	26.22 578	19.95 548	18.59 573	14.88 573	27.38 564	10.46 555	27.39 571	34.54 566	14.91 528	27.01 539	25.65 551	12.44 528	18.94 549	9.23 496	13.91 583	3.46 580	23.36 578	4.86 574	16.03 575	10.91 581

WZ-Net	13.00 548	4.64 539	41.07 582	3.48 519	3.15 482	19.12 546	15.66 579	14.81 510	31.33 557	15.71 530	27.88 540	22.22 545	14.01 538	20.44 558	25.03 568	0.64 527	0.00 1	0.01 417	0.03 365	0.39 475	0.37 473

SANet	10.64 537	1.86 494	10.91 504	1.76 365	0.71 318	14.62 527	9.23 547	19.18 548	37.14 573	19.22 540	27.96 541	25.86 553	19.11 553	13.02 517	10.63 512	0.08 454	0.06 379	0.03 466	0.02 348	0.62 498	0.81 515

PWC_ROB	8.24 511	3.13 524	12.74 521	2.43 468	4.43 529	7.51 449	1.22 392	16.63 525	19.24 527	16.08 532	28.29 542	13.99 491	10.16 516	13.63 521	14.06 535	0.42 519	0.00 1	0.05 485	0.00 1	0.59 495	0.27 454

MFMNet_re	13.29 550	8.60 557	18.29 543	9.75 558	7.25 554	19.65 548	14.84 573	20.71 561	30.72 556	23.03 553	28.77 543	18.85 530	26.09 570	13.55 520	9.82 504	2.44 551	1.35 555	0.34 532	0.23 478	4.78 554	6.69 566

MFN_U_SF_RVC	12.94 547	3.66 531	25.81 563	3.61 523	2.26 453	22.77 552	4.55 494	27.10 570	20.06 532	23.90 556	28.99 544	30.53 563	16.98 544	19.92 553	20.26 551	1.24 539	1.07 551	0.98 546	1.33 552	1.80 538	2.04 539

GANet	6.22 471	1.07 420	4.07 339	2.27 447	0.89 342	9.19 474	9.52 548	12.02 452	8.13 406	10.72 486	29.09 545	13.86 488	7.52 479	11.00 491	4.39 413	0.36 510	0.00 1	0.02 449	0.02 348	0.12 317	0.08 286

SPS-STEREO	15.04 555	6.23 546	13.21 525	11.34 564	11.65 568	23.30 553	7.15 533	24.16 567	15.65 509	31.78 568	29.19 546	31.62 564	21.32 560	24.62 567	19.50 549	7.59 565	4.19 584	3.22 559	1.48 553	6.99 564	6.54 565
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	9.42 523	4.74 540	12.66 518	5.30 548	9.08 560	4.08 359	5.26 507	19.26 549	24.87 546	11.17 496	29.85 547	13.57 484	5.51 436	7.67 359	13.40 531	0.36 510	0.35 530	1.81 552	4.24 570	11.61 569	3.57 550

MADNet+	27.07 579	33.84 585	90.97 606	20.14 574	7.47 556	48.43 590	47.10 598	35.43 579	36.46 571	20.11 545	30.05 548	25.29 550	35.08 579	45.50 592	50.28 597	2.13 549	2.00 558	1.19 550	0.76 540	4.71 552	4.43 553

FTStereo	4.55 441	0.36 153	2.18 143	0.94 234	0.38 245	2.60 209	8.82 543	4.98 186	3.17 165	10.88 490	30.35 549	5.60 344	7.60 480	7.62 355	1.55 279	0.17 482	0.00 1	0.05 485	0.00 1	0.03 133	3.80 552

EDNetEfficient	13.82 552	6.19 545	54.79 590	2.83 487	3.60 500	4.86 389	8.57 542	8.61 348	32.90 559	40.77 582	30.59 550	18.33 526	21.87 563	11.38 497	25.36 569	0.15 476	0.23 516	0.06 489	1.03 548	2.54 544	1.79 534

PWCDC_ROB	7.92 507	3.17 527	7.48 477	5.73 550	4.40 526	10.45 489	0.35 200	14.52 508	28.19 552	10.36 478	31.27 551	7.04 382	9.14 506	13.22 519	8.78 491	2.74 553	0.02 257	0.00 1	0.00 1	1.31 526	0.17 401

aanetorigin	8.72 517	3.29 528	27.55 568	1.95 398	3.84 513	4.93 392	5.39 510	5.49 228	10.05 446	27.85 562	31.47 552	15.80 505	12.78 531	9.04 448	11.98 523	0.25 498	0.22 513	0.22 523	0.25 486	1.28 525	0.84 517

zh-sn7	11.12 541	7.26 553	33.16 573	2.32 459	2.31 455	11.66 506	7.80 539	13.53 492	17.94 520	16.39 534	31.80 553	14.22 493	16.88 543	23.07 565	23.00 563	0.00 1	0.13 466	0.00 1	0.00 1	0.52 488	0.48 492

RAFT-RH_RVC	3.96 404	0.46 233	2.93 226	1.55 333	0.42 257	3.14 281	0.14 126	3.70 100	5.98 316	11.25 497	32.23 554	5.29 331	1.68 245	8.13 394	2.14 327	0.08 454	0.00 1	0.00 1	0.03 365	0.01 30	0.00 1

RTS	18.87 570	9.32 562	86.48 601	4.95 546	6.10 546	42.08 582	14.70 571	15.49 518	41.06 578	22.65 551	32.32 555	13.77 486	19.54 554	37.98 583	28.96 576	0.41 516	0.23 516	0.00 1	0.02 348	0.91 516	0.50 496

RTSA	18.87 570	9.32 562	86.48 601	4.95 546	6.10 546	42.08 582	14.70 571	15.49 518	41.06 578	22.65 551	32.32 555	13.77 486	19.54 554	37.98 583	28.96 576	0.41 516	0.23 516	0.00 1	0.02 348	0.91 516	0.50 496

LSM	14.01 553	5.95 544	33.49 574	6.78 554	43.61 596	10.22 485	9.98 553	15.16 516	22.93 543	23.07 554	32.34 557	18.52 527	12.67 530	15.45 534	11.10 517	0.16 481	0.51 545	0.09 501	0.32 506	1.08 520	16.85 593

FCDSN-DC	10.24 533	0.56 283	3.49 286	1.96 401	1.29 385	16.90 537	4.59 495	17.16 528	19.10 525	24.64 559	32.46 558	33.82 568	22.14 564	15.93 536	10.45 511	0.04 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 196	0.21 427
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	9.21 520	0.87 380	7.37 474	2.54 473	2.13 444	13.59 524	5.80 512	11.64 436	14.01 494	24.43 558	32.99 559	27.09 555	18.02 546	12.51 511	9.85 507	0.81 531	0.07 402	0.01 417	0.01 321	0.16 353	0.23 436

SGM+DAISY	15.62 557	7.26 553	19.28 546	8.94 556	10.11 565	26.25 558	10.49 556	19.36 551	14.65 500	30.64 566	33.59 560	33.00 566	22.32 565	24.96 568	16.42 540	7.90 566	6.25 588	4.51 562	3.37 566	5.86 558	7.20 567

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 561	6.93 551	21.83 554	5.94 552	2.81 473	38.71 580	14.59 570	24.55 568	34.87 570	33.66 573	34.35 561	29.24 560	24.20 566	22.59 563	17.95 546	2.52 552	2.81 571	1.17 549	1.51 555	5.89 559	2.16 540

FC-DCNN	10.72 538	0.52 264	4.27 348	1.88 384	1.63 404	17.18 538	5.29 508	18.20 536	19.69 530	28.50 563	34.51 562	34.03 569	21.48 561	15.89 535	11.15 518	0.03 398	0.01 182	0.02 449	0.01 321	0.07 238	0.09 299

MeshStereo	11.52 544	1.52 469	4.55 368	1.89 386	1.46 396	19.87 549	5.11 504	20.66 560	15.91 511	32.67 569	34.51 562	39.34 576	21.15 559	18.74 548	12.10 524	0.11 464	0.06 379	0.01 417	0.00 1	0.45 485	0.22 429
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
FC-DCNN v2	10.88 539	0.52 264	4.17 344	1.92 392	1.63 404	17.79 542	5.35 509	18.87 543	19.88 531	28.77 564	34.99 564	34.62 571	21.72 562	16.03 538	11.16 519	0.03 398	0.01 182	0.02 449	0.00 1	0.06 220	0.08 286

z-mn7	10.46 536	4.14 533	20.35 549	2.15 433	1.68 412	19.07 545	5.72 511	13.28 489	34.58 567	9.45 453	35.20 565	15.69 504	9.13 505	21.16 559	17.07 542	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.35 462	0.19 416

PWCK	30.53 585	44.32 592	47.25 587	29.76 579	7.23 553	40.78 581	27.10 590	44.73 585	44.32 581	47.31 588	36.37 566	47.16 580	26.05 569	41.26 588	31.87 581	21.83 588	4.03 583	29.50 583	4.67 572	27.17 590	7.80 569

EDNetEfficientorigin	17.87 567	14.00 567	99.53 614	1.64 349	0.92 345	10.55 491	6.26 521	13.21 486	34.84 569	38.20 579	36.91 567	27.47 557	26.32 571	14.71 530	25.69 570	0.04 418	0.06 379	0.14 512	0.52 530	3.16 549	3.27 548

AnyNet_C01	16.12 560	10.81 565	59.36 592	4.42 542	2.49 462	30.06 567	15.15 577	17.51 531	16.51 514	17.88 537	37.69 568	24.04 547	17.54 545	29.60 573	33.29 583	0.28 504	0.38 534	0.43 539	0.42 521	2.57 545	1.98 538

coex-ft	19.78 573	19.39 571	87.73 603	1.77 367	1.80 426	17.25 539	13.50 567	12.63 475	42.10 580	60.18 597	38.90 569	28.72 558	28.74 572	11.74 503	27.40 574	0.21 491	0.23 516	0.04 478	0.30 501	1.36 527	1.54 532

zh-mn7	11.13 542	6.28 547	31.79 572	1.85 379	0.98 354	13.11 521	2.98 454	12.88 480	33.65 563	21.57 548	39.07 570	12.50 479	8.46 492	19.94 554	16.74 541	0.23 494	0.01 182	0.00 1	0.01 321	0.33 456	0.30 462

JetBlue	29.12 582	15.72 568	54.12 589	15.93 570	20.98 583	60.90 600	30.62 591	39.38 581	34.62 568	34.08 574	39.69 571	57.35 589	43.17 588	50.71 598	50.60 598	2.41 550	3.79 582	2.81 555	3.45 567	9.57 566	12.59 586

MSMD_ROB	9.28 522	1.09 424	4.65 373	1.58 338	0.39 247	16.52 533	4.41 491	13.60 493	14.87 503	22.34 549	39.89 572	25.67 552	20.71 558	12.42 510	6.98 459	0.34 509	0.03 309	0.00 1	0.00 1	0.05 196	0.09 299

SGM-ForestM	16.99 565	1.08 422	5.74 430	2.12 429	0.75 322	31.63 570	12.21 564	27.80 573	32.25 558	37.88 577	39.99 573	52.96 586	35.20 580	33.60 578	24.47 566	0.26 500	0.39 536	0.31 530	0.39 518	0.26 432	0.53 499

ELAS_RVC	16.54 562	2.26 508	10.09 502	5.50 549	4.46 531	28.28 566	16.72 580	25.55 569	33.54 562	40.19 580	40.30 574	36.68 573	30.03 573	29.40 572	20.61 552	0.98 537	1.21 553	0.86 545	0.70 539	1.39 529	2.16 540
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 564	1.28 451	11.61 508	3.72 527	1.65 407	16.67 535	9.17 546	14.39 505	55.91 590	63.81 601	40.86 575	35.94 572	37.73 583	14.24 525	26.87 573	0.05 430	0.10 439	0.13 511	0.22 475	0.12 317	0.15 384

UNDER WATER-64	45.16 594	46.99 593	66.69 594	43.90 591	27.64 591	55.58 598	41.87 595	39.42 582	48.42 584	51.73 593	43.08 576	67.76 600	56.69 599	48.02 596	48.34 595	39.50 596	17.64 595	51.78 597	38.93 597	36.62 593	32.61 596

PVD	15.44 556	2.93 520	14.67 531	4.21 540	3.39 492	17.43 541	4.16 483	27.84 574	48.84 585	31.02 567	43.54 577	29.76 562	30.81 575	25.97 569	21.40 554	0.23 494	0.41 537	0.04 478	0.33 508	0.41 481	1.33 528

ELAS	16.72 563	2.14 505	9.23 493	4.92 545	4.53 536	32.66 574	15.11 576	27.40 572	28.68 554	40.27 581	44.90 578	38.33 575	30.50 574	26.44 570	21.94 559	0.88 532	1.23 554	0.67 540	0.89 545	1.49 531	2.18 542
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	45.09 593	48.60 594	67.37 595	49.30 593	31.41 592	53.80 597	37.39 593	40.25 583	52.48 586	50.24 590	45.37 579	68.37 601	57.76 600	51.03 599	49.88 596	29.97 592	13.75 593	51.22 596	36.57 594	37.87 594	29.12 595

NVStereoNet_ROB	16.04 559	6.75 549	12.90 523	6.37 553	7.42 555	12.89 518	9.74 551	22.78 563	25.12 547	30.32 565	46.19 580	34.37 570	25.38 567	21.48 560	21.38 553	5.94 560	3.10 576	6.07 566	10.09 582	4.01 551	8.54 573
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	25.07 577	22.70 573	26.51 565	25.39 578	21.15 585	27.38 564	7.54 538	29.21 576	38.74 577	34.17 575	46.61 581	50.27 581	33.31 578	28.57 571	25.83 571	12.28 579	0.79 549	26.32 581	5.80 579	26.02 588	12.81 587

TorneroNet-64	32.42 586	31.89 584	30.52 570	34.73 586	21.13 584	46.99 589	18.82 582	43.10 584	59.42 593	32.70 570	46.98 582	62.01 593	36.98 581	43.97 591	33.88 584	14.10 585	3.22 577	35.28 589	11.72 586	26.84 589	14.07 588

WAO-6	34.74 588	36.76 589	15.36 534	37.53 587	24.15 590	35.99 577	19.36 583	48.96 592	68.54 601	43.84 585	47.58 583	52.77 585	52.60 594	32.63 575	34.73 586	26.20 591	7.74 591	42.78 594	21.64 593	28.07 591	17.62 594

tt	83.26 605	0.34 132	99.99 616	79.40 607	93.18 609	100.00 615	100.00 617	100.00 621	99.95 616	60.33 598	47.63 584	99.98 620	99.96 616	99.98 618	100.00 621	92.42 610	99.82 616	73.83 610	73.63 606	88.42 610	56.35 603

BEATNet-Init1	23.31 574	9.03 559	41.67 583	4.17 538	2.53 464	45.68 588	19.47 584	33.43 577	38.45 576	47.59 589	49.10 585	59.31 590	41.80 587	38.35 585	29.21 578	0.47 522	0.50 544	0.81 543	0.66 536	2.10 542	1.86 535

DPSimNet_ROB	53.45 597	64.73 604	44.39 584	53.97 595	45.39 597	53.66 596	54.83 599	55.15 600	57.87 592	64.16 602	50.83 586	63.40 597	53.34 596	46.45 593	65.81 602	63.13 603	26.54 600	57.94 600	51.11 601	45.52 595	50.69 602

IMH-64-1	27.21 580	28.77 580	16.84 541	31.57 581	20.76 580	26.43 559	15.10 574	47.11 586	45.20 582	33.53 571	51.16 587	41.42 577	31.10 576	36.48 579	22.39 560	13.48 581	2.87 574	33.95 586	10.70 583	23.50 582	11.75 583

IMH-64	27.21 580	28.77 580	16.84 541	31.57 581	20.76 580	26.43 559	15.10 574	47.11 586	45.20 582	33.53 571	51.16 587	41.42 577	31.10 576	36.48 579	22.39 560	13.48 581	2.87 574	33.95 586	10.70 583	23.50 582	11.75 583

MANE	19.47 572	1.27 448	5.07 396	4.69 543	5.55 543	30.49 568	9.94 552	34.01 578	37.27 574	44.13 586	51.57 589	52.51 584	40.41 585	33.58 577	24.81 567	0.89 533	0.86 550	1.11 548	9.72 581	0.38 471	1.06 522

TorneroNet	35.11 590	33.92 586	33.82 575	37.86 588	22.01 587	49.64 592	21.58 588	48.09 590	55.23 589	37.50 576	53.79 590	62.81 596	43.66 589	46.71 594	41.25 592	14.80 586	3.53 581	36.72 590	14.57 589	28.28 592	16.49 591

ktn	48.94 596	57.58 598	38.86 581	59.57 598	43.27 595	50.37 593	43.38 596	48.07 589	61.11 594	51.30 592	54.25 591	54.96 588	52.88 595	47.30 595	35.83 587	57.77 601	24.88 599	62.69 602	43.55 598	50.70 597	40.41 598

IMH	29.82 584	29.11 582	18.51 545	34.28 585	21.40 586	32.33 573	15.39 578	49.40 593	53.07 588	37.88 577	55.32 592	45.05 579	39.54 584	40.63 587	24.12 565	14.03 584	3.27 578	34.93 588	11.24 585	24.69 585	12.21 585

ACVNet_2	26.45 578	29.35 583	25.14 561	20.27 575	15.43 576	34.97 576	12.23 565	48.37 591	66.25 600	42.69 583	56.73 593	51.77 582	25.59 568	20.39 556	13.52 532	10.13 573	2.59 568	22.78 577	3.52 568	17.57 578	9.80 579

notaker	47.42 595	55.20 597	49.13 588	56.52 597	40.18 593	38.52 579	32.97 592	47.21 588	56.08 591	57.21 596	57.24 594	60.09 591	59.19 601	53.93 600	41.64 593	40.61 597	19.93 596	57.21 599	37.41 595	49.02 596	39.02 597

WAO-7	29.39 583	24.43 574	20.47 550	32.71 584	13.83 572	34.70 575	20.27 587	52.19 597	65.03 598	43.29 584	59.35 595	52.19 583	44.68 590	31.71 574	30.56 580	10.98 576	4.94 585	13.71 570	12.52 587	12.06 570	8.22 571

Dean	34.67 587	38.70 590	25.33 562	29.89 580	17.21 578	45.24 587	11.98 563	56.90 601	76.55 602	63.47 600	60.22 596	67.36 599	48.14 593	37.24 581	39.01 589	11.00 577	2.83 572	28.35 582	5.60 578	18.14 579	10.31 580

LVE	34.99 589	40.10 591	34.97 577	32.49 583	18.61 579	51.45 595	26.82 589	52.15 596	65.94 599	47.21 587	61.04 597	53.99 587	37.30 582	37.95 582	34.09 585	15.55 587	5.95 587	31.01 585	13.81 588	22.58 581	16.72 592

TCMNet-wrong-test	67.23 602	85.83 609	81.56 599	95.63 610	94.73 610	89.35 604	85.42 604	51.73 595	33.71 564	51.26 591	61.71 598	61.33 592	41.23 586	77.26 606	64.71 601	48.76 599	9.03 592	70.12 605	68.11 604	90.76 613	82.37 610

KSHMR	55.63 598	63.60 603	37.85 580	74.69 601	49.56 598	49.01 591	45.73 597	57.46 602	63.97 597	61.61 599	62.07 599	72.39 603	47.01 591	50.65 597	43.29 594	54.10 600	62.21 602	66.10 603	53.94 602	51.25 599	46.11 600

HanzoNet	56.48 599	59.32 599	58.25 591	55.32 596	41.94 594	50.95 594	41.33 594	51.12 594	61.40 595	65.62 603	65.59 600	71.66 602	69.41 602	70.77 603	60.03 600	63.99 604	34.70 601	61.96 601	50.54 600	51.00 598	44.71 599

WAO-8	38.15 591	35.51 587	21.50 552	43.67 589	23.92 588	44.44 584	20.26 585	52.83 598	76.62 603	53.57 594	66.79 601	62.63 594	54.56 597	42.03 589	39.18 590	22.71 589	6.65 589	37.08 591	19.08 591	24.72 587	15.24 589

Venus	38.15 591	35.51 587	21.50 552	43.67 589	23.92 588	44.44 584	20.26 585	52.83 598	76.62 603	53.57 594	66.81 602	62.63 594	54.56 597	42.03 589	39.18 590	22.71 589	6.65 589	37.08 591	19.08 591	24.70 586	15.24 589

JetRed	61.02 600	61.05 602	82.56 600	46.09 592	56.80 600	83.19 601	63.76 600	59.26 603	63.61 596	69.29 604	68.85 603	66.59 598	47.62 592	61.57 601	74.09 605	45.58 598	66.14 605	46.59 595	45.06 599	63.17 600	49.58 601

ASD4	75.85 603	81.57 607	69.25 597	68.23 599	80.87 604	96.24 607	99.15 613	77.50 605	93.47 609	77.59 605	85.63 604	78.32 604	76.43 604	77.89 607	82.61 606	58.30 602	62.67 603	55.02 598	62.43 603	68.35 601	65.49 604

MADNet++	82.84 604	82.38 608	73.57 598	87.72 609	82.97 605	93.14 605	69.15 601	86.42 609	82.50 605	93.46 612	86.70 605	86.28 608	80.92 607	88.34 609	88.84 607	86.83 609	84.17 609	72.64 606	68.92 605	80.47 609	81.42 609

LRCNet_RVC	66.23 601	65.67 605	67.63 596	71.47 600	54.32 599	32.17 572	2.66 446	63.19 604	21.35 538	81.79 606	91.26 606	83.62 607	71.62 603	69.32 602	52.57 599	95.49 613	64.45 604	95.07 613	95.19 613	71.52 602	74.31 605

xxxxx1	85.63 608	90.31 610	96.68 609	76.54 602	80.57 601	97.44 610	96.86 610	85.53 606	88.53 606	88.68 607	91.71 607	94.23 610	92.93 608	90.02 610	91.98 608	70.60 605	70.39 606	73.68 607	81.46 608	74.61 603	79.86 606

tt_ll	85.63 608	90.31 610	96.68 609	76.54 602	80.57 601	97.44 610	96.86 610	85.53 606	88.53 606	88.68 607	91.71 607	94.23 610	92.93 608	90.02 610	91.98 608	70.60 605	70.39 606	73.68 607	81.46 608	74.61 603	79.86 606

ff	85.63 608	90.31 610	96.68 609	76.54 602	80.57 601	97.44 610	96.86 610	85.53 606	88.53 606	88.68 607	91.71 607	94.23 610	92.93 608	90.02 610	91.98 608	70.60 605	70.39 606	73.68 607	81.46 608	74.61 603	79.86 606

RSGM-EC	84.07 606	59.96 600	46.25 585	78.03 605	83.22 607	89.06 602	90.25 605	92.04 610	94.92 610	90.68 610	97.34 610	83.40 605	78.92 605	76.48 604	72.91 603	93.35 611	97.50 611	88.11 611	92.75 611	88.89 611	87.40 612

acva	84.07 606	59.96 600	46.25 585	78.03 605	83.22 607	89.06 602	90.25 605	92.04 610	94.92 610	90.68 610	97.34 610	83.40 605	78.92 605	76.48 604	72.91 603	93.35 611	97.50 611	88.11 611	92.75 611	88.89 611	87.40 612

PML	97.88 612	100.00 619	96.45 608	98.01 613	97.88 614	100.00 615	99.35 614	96.88 612	97.72 613	100.00 620	97.36 612	97.38 614	99.60 614	100.00 621	96.32 612	99.99 618	97.55 613	100.00 617	96.01 614	99.18 615	87.92 614

ccccc	99.32 616	96.61 613	100.00 620	100.00 621	100.00 617	97.41 609	99.44 615	99.56 617	97.80 614	99.27 617	97.59 613	99.35 616	99.84 615	99.92 616	99.98 617	100.00 620	100.00 619	99.95 616	99.77 617	100.00 619	100.00 621

MEDIAN_ROB	98.41 613	99.70 614	99.30 613	97.09 611	97.02 611	96.89 608	95.77 609	97.66 614	97.28 612	98.79 616	98.94 614	99.18 615	98.14 612	96.89 613	96.88 613	99.96 617	99.16 614	100.00 617	99.99 618	99.69 616	99.88 616

USTest	87.63 611	76.50 606	65.53 593	81.26 608	83.10 606	100.00 615	100.00 617	99.53 616	99.60 615	98.32 613	99.02 615	90.87 609	98.33 613	84.28 608	98.23 614	79.97 608	96.20 610	69.82 604	73.75 607	75.48 606	82.80 611

Anonymous_1	99.08 615	99.91 615	99.85 615	97.63 612	99.10 615	100.00 615	100.00 617	99.61 618	99.96 617	99.28 618	99.86 616	99.54 617	99.99 617	99.29 615	99.75 615	96.05 614	99.59 615	97.31 614	98.57 615	97.71 614	98.63 615

RAFT-FEzeroshot	100.00 623	100.00 619	100.00 620	100.00 621	100.00 617	100.00 615	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 620	100.00 617	100.00 622	100.00 619	100.00 621	100.00 621	100.00 620	100.00 619	100.00 617	100.00 620	100.00 619	100.00 621

RAFT-FE	100.00 623	100.00 619	100.00 620	100.00 621	100.00 617	100.00 615	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 620	100.00 617	100.00 622	100.00 619	100.00 621	100.00 621	100.00 620	100.00 619	100.00 617	100.00 620	100.00 619	100.00 621

FlowAnything	100.00 623	100.00 619	100.00 620	100.00 621	100.00 617	100.00 615	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 620	100.00 617	100.00 622	100.00 619	100.00 621	100.00 621	100.00 620	100.00 619	100.00 617	100.00 620	100.00 619	100.00 621

HaxPig	98.85 614	99.94 616	95.08 607	99.99 618	100.00 617	94.03 606	94.78 607	99.15 615	99.98 618	99.99 619	100.00 617	99.98 620	99.99 617	98.12 614	95.97 611	100.00 620	99.99 618	100.00 617	99.99 618	100.00 619	99.99 619

Selective-RAFT-Error	100.00 623	100.00 619	100.00 620	100.00 621	100.00 617	100.00 615	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 620	100.00 617	100.00 622	100.00 619	100.00 621	100.00 621	100.00 620	100.00 619	100.00 617	100.00 620	100.00 619	100.00 621

CasAABBNet	100.00 623	100.00 619	100.00 620	100.00 621	100.00 617	100.00 615	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 620	100.00 617	100.00 622	100.00 619	100.00 621	100.00 621	100.00 620	100.00 619	100.00 617	100.00 620	100.00 619	100.00 621

test_example2	99.39 617	99.98 618	99.99 616	100.00 621	99.98 616	99.72 614	99.99 616	97.34 613	100.00 619	100.00 620	100.00 617	96.42 613	96.66 611	99.97 617	99.96 616	100.00 620	99.97 617	98.66 615	99.15 616	100.00 619	100.00 621

LSM0	100.00 623	100.00 619	100.00 620	100.00 621	100.00 617	100.00 615	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 620	100.00 617	100.00 622	100.00 619	100.00 621	100.00 621	100.00 620	100.00 619	100.00 617	100.00 620	100.00 619	99.99 619

DPSMNet_ROB	99.91 620	100.00 619	99.99 616	99.99 618	100.00 617	100.00 615	100.00 617	99.98 620	100.00 619	98.35 614	100.00 617	99.84 618	100.00 619	99.98 618	99.99 618	100.00 620	100.00 619	100.00 617	100.00 620	100.00 619	100.00 621

DGTPSM_ROB	99.90 619	100.00 619	99.99 616	99.99 618	100.00 617	100.00 615	100.00 617	99.97 619	100.00 619	98.35 614	100.00 617	99.84 618	100.00 619	99.98 618	99.99 618	99.99 618	100.00 619	100.00 617	100.00 620	100.00 619	100.00 621

DPSM_ROB	99.95 621	100.00 619	100.00 620	99.76 616	100.00 617	100.00 615	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 620	100.00 617	100.00 622	100.00 619	100.00 621	100.00 621	99.21 615	100.00 619	100.00 617	100.00 620	99.99 617	99.95 617

DPSM	99.95 621	100.00 619	100.00 620	99.76 616	100.00 617	100.00 615	100.00 617	100.00 621	100.00 619	100.00 620	100.00 617	100.00 622	100.00 619	100.00 621	100.00 621	99.21 615	100.00 619	100.00 617	100.00 620	99.99 617	99.95 617

AVERAGE_ROB	99.62 618	99.95 617	98.81 612	100.00 621	100.00 617	98.08 613	95.47 608	100.00 621	100.00 619	100.00 620	100.00 617	100.00 622	100.00 619	100.00 621	99.99 618	100.00 620	100.00 619	100.00 617	100.00 620	100.00 619	100.00 621

FADE		17.27 569		10.46 562	9.90 564			35.80 580	53.05 587	20.32 546		26.54 554		39.35 586		30.62 593	14.22 594	38.39 593	37.63 596	5.22 556	5.56 562

Low-res two-view benchmark