Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.20 6	0.32 167	1.10 87	0.19 1	0.13 23	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 28	0.15 30	0.14 14	0.19 1	0.21 78	0.11 246	0.09 200	0.10 153	0.08 94	0.10 62	0.08 37
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CroCo-Stereo	0.30 87	0.45 273	1.08 83	0.31 233	0.17 119	0.19 2	0.21 118	0.73 269	0.50 197	0.21 46	0.24 72	0.55 313	0.22 112	0.27 29	0.26 160	0.09 81	0.08 129	0.08 40	0.07 64	0.12 95	0.09 60
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
FoundationStereo	0.20 6	0.30 147	0.81 53	0.21 11	0.22 246	0.21 3	0.16 43	0.25 1	0.38 74	0.15 4	0.11 4	0.18 53	0.17 41	0.23 6	0.16 6	0.09 81	0.13 341	0.08 40	0.06 13	0.07 4	0.07 8

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

S2M2_L	0.24 50	0.29 134	0.90 65	0.23 45	0.17 119	0.24 5	0.09 1	0.36 19	0.45 150	0.17 17	0.25 79	0.23 82	0.17 41	0.24 7	0.28 180	0.15 396	0.12 317	0.11 219	0.12 264	0.15 169	0.11 113
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.28 67	0.48 288	1.52 169	0.26 113	0.18 157	0.25 6	0.19 78	0.42 52	0.35 42	0.20 38	0.25 79	0.20 62	0.16 33	0.24 7	0.24 137	0.09 81	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.12 95	0.08 37

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

252Zero-FE	0.62 401	0.27 100	0.83 56	0.24 63	0.13 23	0.31 21	0.13 8	0.39 33	0.32 20	8.03 601	0.23 62	0.12 2	0.12 6	0.26 22	0.44 322	0.09 81	0.12 317	0.07 1	0.06 13	0.09 46	0.12 150

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

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

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

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

CAS++	0.31 95	0.33 176	1.43 147	0.25 82	0.17 119	0.31 21	0.20 97	0.78 323	0.41 109	0.30 139	0.30 117	0.21 70	0.16 33	0.33 87	0.18 22	0.15 396	0.12 317	0.13 336	0.10 161	0.15 169	0.11 113
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mms	0.27 60	0.26 92	0.91 66	0.25 82	0.18 157	0.32 27	0.23 179	0.37 22	0.31 15	0.21 46	0.30 117	0.23 82	0.17 41	0.46 195	0.21 78	0.08 37	0.10 243	0.10 153	0.08 94	0.22 323	0.47 525

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

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

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

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

zero-FE	0.80 490	0.27 100	8.23 593	0.49 478	0.98 560	0.33 30	0.20 97	0.48 103	1.28 553	0.17 17	0.20 34	0.77 442	0.22 112	0.60 270	0.97 459	0.11 246	0.07 44	0.09 99	0.10 161	0.33 443	0.14 207

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

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

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

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

HUF	0.59 382	0.65 364	2.46 450	0.45 458	0.77 550	0.34 37	0.24 212	0.46 81	0.39 86	0.31 144	0.28 98	0.25 109	0.19 81	0.67 296	0.18 22	0.12 304	2.03 596	0.08 40	0.06 13	0.31 425	1.59 593

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.25w	0.21 16	0.22 41	0.51 2	0.21 11	0.14 39	0.36 50	0.13 8	0.42 52	0.34 35	0.23 76	0.27 91	0.14 14	0.18 60	0.33 87	0.24 137	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

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

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

Replicate-Monster	0.23 44	0.40 234	0.94 72	0.21 11	0.14 39	0.37 54	0.13 8	0.40 36	0.36 61	0.22 57	0.15 15	0.15 30	0.15 24	0.40 147	0.15 2	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.15 242

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

OmniDepth	0.19 3	0.30 147	0.55 11	0.23 45	0.09 1	0.38 65	0.15 29	0.32 8	0.33 29	0.16 9	0.12 8	0.23 82	0.19 81	0.27 29	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DDF-Stereo	0.37 148	0.27 100	0.79 51	0.39 403	0.29 350	0.38 65	0.21 118	0.47 95	0.51 205	0.32 153	0.17 20	0.79 451	0.23 129	0.64 281	1.04 476	0.11 246	0.07 44	0.09 99	0.12 264	0.35 465	0.15 242

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

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

LCMNet	0.20 6	0.21 25	0.61 19	0.20 4	0.13 23	0.39 69	0.14 18	0.34 13	0.34 35	0.16 9	0.16 19	0.16 35	0.15 24	0.27 29	0.22 99	0.08 37	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 37

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

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

2.5w	0.21 16	0.23 59	0.50 1	0.22 33	0.15 63	0.39 69	0.19 78	0.47 95	0.36 61	0.21 46	0.22 53	0.13 4	0.17 41	0.33 87	0.20 59	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

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

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

GMStereo	0.38 158	0.99 495	1.91 319	0.27 130	0.16 90	0.39 69	0.23 179	0.47 95	0.62 325	0.38 178	0.34 152	0.25 109	0.25 157	0.39 142	0.29 195	0.14 377	0.08 129	0.10 153	0.12 264	0.15 169	0.11 113
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
4.5_new	0.21 16	0.22 41	0.63 26	0.21 11	0.15 63	0.40 76	0.17 53	0.40 36	0.35 42	0.25 104	0.22 53	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 78	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.08 26	0.07 8

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_0105_5	0.36 139	0.39 229	1.48 160	0.30 206	0.18 157	0.41 83	0.30 329	0.64 217	0.62 325	0.30 139	0.33 145	0.37 189	0.29 220	0.41 151	0.28 180	0.18 446	0.16 406	0.15 402	0.15 351	0.15 169	0.14 207

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

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

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

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

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

fffft	0.29 77	0.21 25	1.10 87	0.24 63	0.15 63	0.42 96	0.24 212	0.42 52	0.38 74	0.21 46	0.18 25	0.20 62	0.16 33	0.44 171	0.70 419	0.07 23	0.06 23	0.10 153	0.08 94	0.28 400	0.20 342
1: 1. 1
asda	0.22 37	0.25 77	0.70 43	0.21 11	0.16 90	0.43 100	0.16 43	0.44 68	0.35 42	0.22 57	0.20 34	0.14 14	0.20 92	0.25 12	0.22 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 13	0.07 4	0.07 8

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

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

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

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

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

Zero-FE251	0.56 362	0.29 134	1.27 117	0.26 113	0.16 90	0.44 106	0.16 43	0.44 68	0.35 42	5.31 598	0.19 28	0.22 73	0.19 81	0.24 7	1.08 479	0.10 177	0.07 44	0.08 40	0.06 13	0.09 46	0.13 187

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_0105_3	0.39 173	0.47 285	1.46 153	0.33 285	0.19 190	0.45 112	0.35 386	0.69 241	0.65 359	0.37 170	0.37 166	0.40 211	0.31 237	0.44 171	0.30 215	0.18 446	0.17 427	0.17 440	0.18 403	0.15 169	0.15 242

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

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

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

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

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

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

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

DCRE	0.50 300	0.63 353	2.13 383	0.30 206	0.23 266	0.45 112	0.24 212	0.59 188	0.53 232	0.50 269	2.10 561	0.42 231	0.26 171	0.35 104	0.23 112	0.09 81	0.14 362	0.10 153	0.32 506	0.16 206	0.15 242

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

qqq	0.38 158	0.21 25	1.34 130	0.28 155	0.15 63	0.45 112	0.26 254	0.76 297	0.52 213	0.39 184	0.41 193	0.46 268	0.36 265	0.96 348	0.30 215	0.11 246	0.14 362	0.12 277	0.12 264	0.12 95	0.14 207

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

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

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

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

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

SMoEStereo_RVC	0.29 77	0.26 92	1.03 77	0.25 82	0.14 39	0.46 130	0.22 144	0.36 19	0.38 74	0.23 76	0.23 62	0.21 70	0.18 60	0.45 186	0.60 393	0.07 23	0.06 23	0.10 153	0.08 94	0.20 292	0.20 342

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 300	0.33 176	0.93 70	0.26 113	0.22 246	0.46 130	0.20 97	1.10 538	1.34 556	3.16 593	0.32 136	0.22 73	0.20 92	0.30 61	0.22 99	0.10 177	0.09 200	0.11 219	0.09 125	0.15 169	0.19 326

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

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

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

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

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

CASnet	0.28 67	0.31 159	1.20 105	0.28 155	0.11 2	0.47 137	0.19 78	0.44 68	0.44 135	0.38 178	0.31 130	0.23 82	0.17 41	0.29 53	0.19 36	0.10 177	0.06 23	0.15 402	0.12 264	0.16 206	0.07 8
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.33 110	0.24 72	1.44 149	0.28 155	0.35 425	0.47 137	0.21 118	0.43 60	0.28 11	0.26 118	0.25 79	0.22 73	0.38 286	0.30 61	0.18 22	0.09 81	0.35 528	0.09 99	0.36 525	0.23 336	0.25 414

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Gwc-CoAtRS	0.38 158	0.33 176	1.92 322	0.27 130	0.41 469	0.48 145	0.19 78	0.59 188	0.46 160	0.43 205	0.39 184	0.57 331	0.26 171	0.32 77	0.26 160	0.09 81	0.09 200	0.09 99	0.31 500	0.11 84	0.09 60

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iRaftStereo_RVC	0.37 148	0.53 306	1.41 142	0.28 155	0.15 63	0.52 189	0.20 97	0.54 158	0.46 160	0.37 170	0.43 199	0.41 217	0.23 129	0.36 117	0.26 160	0.09 81	0.15 388	0.12 277	0.11 224	0.41 505	0.37 499

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

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

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

xyz-stereo-finetune	0.31 95	0.46 276	0.79 51	0.21 11	0.12 8	0.53 198	0.25 232	0.52 138	0.54 245	0.28 130	0.32 136	0.29 151	0.23 129	0.59 264	0.55 372	0.08 37	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.13 125	0.08 37

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

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

DCVSM-stereo	0.49 289	0.29 134	2.49 458	0.29 187	0.22 246	0.53 198	0.52 475	0.58 180	0.49 187	0.69 458	0.46 222	0.79 451	0.48 391	0.53 242	0.42 307	0.13 334	0.14 362	0.15 402	0.12 264	0.20 292	0.20 342

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

CASS	0.39 173	0.30 147	1.61 184	0.32 262	0.17 119	0.53 198	0.24 212	0.70 249	0.49 187	0.59 387	0.54 307	0.40 211	0.40 308	0.41 151	0.30 215	0.17 434	0.10 243	0.14 372	0.11 224	0.18 255	0.17 289
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.32 101	0.31 159	1.46 153	0.31 233	0.15 63	0.53 198	0.19 78	0.44 68	0.35 42	0.36 166	0.38 176	0.27 135	0.27 191	0.42 159	0.19 36	0.09 81	0.13 341	0.09 99	0.16 371	0.20 292	0.13 187

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.31 95	0.30 147	1.52 169	0.23 45	0.13 23	0.54 206	0.20 97	0.48 103	0.49 187	0.25 104	0.28 98	0.37 189	0.24 141	0.38 136	0.23 112	0.10 177	0.08 129	0.08 40	0.05 1	0.15 169	0.07 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.46 250	0.76 401	2.07 367	0.35 334	0.30 363	0.54 206	0.30 329	0.61 202	0.48 181	0.49 262	0.76 462	0.55 313	0.36 265	0.58 258	0.22 99	0.08 37	0.13 341	0.11 219	0.10 161	0.41 505	0.08 37

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.33 110	0.29 134	1.74 214	0.24 63	0.16 90	0.54 206	0.15 29	0.40 36	0.55 252	0.37 170	0.51 270	0.24 96	0.19 81	0.27 29	0.26 160	0.09 81	0.06 23	0.08 40	0.30 493	0.08 26	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 110	0.49 291	1.75 220	0.23 45	0.12 8	0.54 206	0.16 43	0.40 36	0.45 150	0.45 222	0.51 270	0.26 123	0.22 112	0.29 53	0.20 59	0.10 177	0.10 243	0.08 40	0.06 13	0.08 26	0.11 113

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.28 67	0.30 147	1.33 127	0.19 1	0.13 23	0.55 221	0.17 53	0.48 103	0.46 160	0.27 125	0.33 145	0.24 96	0.21 103	0.31 68	0.21 78	0.11 246	0.07 44	0.08 40	0.05 1	0.10 62	0.07 8
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
R-Stereo Train	0.36 139	0.21 25	1.70 200	0.29 187	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.78 323	0.36 61	0.57 355	0.67 415	0.33 173	0.24 141	0.32 77	0.23 112	0.10 177	0.08 129	0.09 99	0.07 64	0.09 46	0.12 150

RAFT-Stereo	0.36 139	0.21 25	1.70 200	0.29 187	0.18 157	0.55 221	0.26 254	0.78 323	0.36 61	0.57 355	0.67 415	0.33 173	0.24 141	0.32 77	0.23 112	0.10 177	0.08 129	0.09 99	0.07 64	0.09 46	0.12 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.46 250	0.44 265	2.28 416	0.26 113	0.20 205	0.55 221	0.21 118	0.75 284	0.64 345	0.48 250	0.55 317	0.68 393	0.56 423	0.46 195	0.30 215	0.11 246	0.10 243	0.13 336	0.10 161	0.18 255	0.15 242

HITNet	0.46 250	0.92 460	2.09 373	0.33 285	0.14 39	0.55 221	0.22 144	0.83 360	0.56 263	0.51 282	0.49 257	0.48 287	0.37 279	0.48 212	0.54 371	0.09 81	0.06 23	0.10 153	0.08 94	0.23 336	0.09 60
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample4	0.50 300	0.42 249	1.88 301	0.32 262	0.19 190	0.56 238	0.26 254	0.93 447	0.65 359	0.54 314	0.54 307	0.45 255	0.36 265	1.79 463	0.36 267	0.13 334	0.10 243	0.13 336	0.12 264	0.17 228	0.16 271

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

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

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

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

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

anonymousdsp	0.34 118	0.53 306	1.47 157	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.49 110	0.40 99	0.25 104	0.24 72	0.22 73	0.24 141	0.55 250	0.19 36	0.09 81	0.11 291	0.10 153	0.18 403	0.24 351	0.29 445

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.34 118	0.54 311	1.47 157	0.25 82	0.16 90	0.56 238	0.23 179	0.49 110	0.40 99	0.25 104	0.24 72	0.22 73	0.24 141	0.54 246	0.19 36	0.09 81	0.10 243	0.10 153	0.18 403	0.24 351	0.29 445
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.60 388	0.43 254	2.58 477	0.91 553	0.36 433	0.56 238	0.25 232	0.52 138	0.61 307	0.47 232	1.21 530	0.47 276	0.66 469	1.34 390	0.94 455	0.10 177	0.08 129	0.11 219	0.11 224	0.10 62	0.16 271

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.44 222	0.38 220	1.79 261	0.34 316	0.20 205	0.57 256	0.28 297	0.92 439	0.69 394	0.52 291	0.55 317	0.61 349	0.33 249	0.48 212	0.39 291	0.17 434	0.08 129	0.17 440	0.11 224	0.18 255	0.12 150
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
xyz-stereo-finetune2	0.35 129	0.45 273	1.04 79	0.21 11	0.12 8	0.58 274	0.23 179	0.50 116	0.45 150	0.31 144	0.46 222	0.30 156	0.41 319	0.81 334	0.51 358	0.08 37	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.12 95	0.09 60

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

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

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

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

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

THIR-Stereo	0.86 505	0.62 342	2.13 383	0.25 82	0.16 90	0.58 274	2.74 594	0.59 188	0.51 205	0.62 416	1.62 550	0.97 509	1.80 570	1.69 445	2.25 553	0.10 177	0.08 129	0.14 372	0.11 224	0.15 169	0.11 113

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

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

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

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

aanetorigin	0.77 482	0.80 422	2.59 479	0.43 437	0.44 480	0.58 274	1.01 557	0.57 174	0.68 385	1.53 566	1.23 531	0.81 458	1.08 535	1.07 360	1.07 478	0.18 446	0.15 388	0.17 440	0.21 440	0.54 537	0.30 456

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.46 250	0.29 134	2.41 439	0.33 285	0.22 246	0.59 291	0.55 487	0.75 284	0.50 197	0.44 211	0.60 361	0.49 289	0.35 259	0.53 242	0.37 273	0.16 417	0.16 406	0.14 372	0.11 224	0.15 169	0.15 242
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.48 271	1.09 514	1.95 338	0.24 63	0.13 23	0.59 291	0.26 254	0.83 360	0.78 474	0.48 250	0.52 284	0.56 325	0.38 286	0.49 223	0.38 280	0.09 81	0.07 44	0.09 99	0.07 64	0.23 336	0.35 484

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSM-adaLoss	0.38 158	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.17 119	0.60 303	0.29 321	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.44 246	0.28 206	0.47 206	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150

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

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

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

pcwnet_v2	0.64 412	0.49 291	4.41 580	0.32 262	0.27 328	0.60 303	0.25 232	0.97 483	0.88 506	0.59 387	0.70 442	0.63 356	0.55 419	0.66 295	0.37 273	0.17 434	0.15 388	0.15 402	0.14 326	0.21 306	0.23 393

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 354	0.92 460	2.36 432	0.38 392	0.37 444	0.60 303	0.28 297	0.82 354	0.62 325	0.62 416	0.55 317	0.72 418	0.45 359	1.00 353	0.43 316	0.15 396	0.11 291	0.14 372	0.14 326	0.15 169	0.16 271
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PASM	0.72 460	0.68 375	1.91 319	0.47 468	0.44 480	0.60 303	0.51 472	0.76 297	0.80 482	0.77 487	0.67 415	0.87 483	0.61 451	2.40 536	0.67 412	0.32 528	0.35 528	0.36 533	0.41 537	0.45 522	0.39 508

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 173	0.27 100	1.78 240	0.44 444	0.16 90	0.61 324	0.27 279	0.51 124	0.52 213	0.47 232	0.43 199	0.43 235	0.28 206	0.54 246	0.28 180	0.12 304	0.08 129	0.12 277	0.10 161	0.17 228	0.12 150
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
IIG-Stereo	0.59 382	0.65 364	1.74 214	0.54 502	0.23 266	0.61 324	0.21 118	0.73 269	0.65 359	0.64 436	0.69 432	0.69 400	0.38 286	2.09 513	1.39 514	0.11 246	0.07 44	0.11 219	0.09 125	0.15 169	0.09 60

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.37 148	0.34 189	1.50 166	0.27 130	0.18 157	0.63 361	0.17 53	0.92 439	0.53 232	0.49 262	0.48 240	0.30 156	0.30 228	0.39 142	0.30 215	0.10 177	0.08 129	0.10 153	0.08 94	0.15 169	0.12 150
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.58 374	0.96 478	1.78 240	0.33 285	0.25 297	0.63 361	0.22 144	0.88 406	0.75 455	0.46 230	0.59 346	0.58 338	0.40 308	2.29 525	0.48 343	0.12 304	0.09 200	0.15 402	0.14 326	0.30 416	0.15 242

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

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

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

coex_refinement	0.58 374	0.94 468	1.87 299	0.38 392	0.25 297	0.64 374	0.34 378	0.83 360	0.65 359	0.60 396	0.63 385	0.81 458	0.48 391	1.85 479	0.56 380	0.13 334	0.09 200	0.10 153	0.10 161	0.16 206	0.16 271

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DeepPrunerF	0.86 505	0.86 444	2.91 525	0.45 458	0.50 502	0.64 374	0.48 467	1.14 544	2.64 587	0.63 426	0.61 368	0.65 370	0.62 456	2.21 521	1.31 508	0.23 494	0.19 451	0.30 522	0.28 479	0.36 472	0.25 414

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Anonymous_2	0.74 472	0.32 167	1.65 187	0.33 285	0.30 363	0.67 401	0.32 365	0.69 241	0.46 160	0.48 250	0.41 193	0.84 471	0.58 435	0.51 232	0.40 299	0.32 528	0.38 536	1.43 586	3.69 602	0.80 557	0.27 432

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.67 432	0.34 189	2.23 408	0.26 113	0.19 190	0.67 401	0.29 321	1.26 555	0.69 394	0.72 471	0.70 442	0.78 446	0.42 337	3.77 585	0.41 305	0.13 334	0.09 200	0.10 153	0.09 125	0.12 95	0.11 113
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.64 412	0.65 364	1.62 185	0.46 463	0.25 297	0.67 401	0.30 329	0.93 447	0.77 469	0.59 387	0.57 337	0.77 442	0.38 286	2.78 565	0.44 322	0.23 494	0.24 488	0.28 514	0.26 471	0.27 394	0.39 508

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.50 300	0.41 241	1.50 166	0.33 285	0.21 219	0.68 413	0.26 254	0.81 347	0.68 385	0.67 449	0.68 423	0.73 423	0.42 337	1.10 363	0.59 391	0.11 246	0.08 129	0.14 372	0.14 326	0.25 364	0.21 354
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
model_zeroshot	0.44 222	0.68 375	1.97 352	0.28 155	0.18 157	0.69 419	0.21 118	0.63 214	0.40 99	1.00 526	0.34 152	0.42 231	0.20 92	0.69 305	0.24 137	0.10 177	0.22 477	0.10 153	0.22 449	0.12 95	0.10 88

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.84 503	1.00 497	3.49 564	0.63 529	0.40 462	0.70 426	0.52 475	0.86 388	0.84 496	0.52 291	0.59 346	0.70 410	0.54 413	2.35 528	2.23 552	0.17 434	0.27 510	0.19 467	0.28 479	0.22 323	0.36 492
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.54 342	0.80 422	2.76 505	0.32 262	0.33 403	0.71 429	0.20 97	0.87 397	0.57 267	0.51 282	0.59 346	0.50 292	0.33 249	0.68 299	0.55 372	0.10 177	0.29 514	0.10 153	0.13 298	0.21 306	0.34 482

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

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

FADNet_RVC	0.81 499	1.14 522	2.42 441	0.30 206	0.24 279	0.71 429	0.24 212	0.95 469	0.61 307	0.44 211	0.56 329	0.59 341	0.42 337	1.52 418	0.68 415	0.94 568	0.96 585	0.28 514	1.00 583	0.90 560	1.36 587

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

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

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

TCMNet	0.66 427	0.85 441	2.55 476	0.50 482	0.52 509	0.72 435	0.39 413	0.87 397	0.72 423	0.58 373	0.68 423	0.63 356	0.46 374	1.70 446	0.63 400	0.18 446	0.18 438	0.23 494	0.18 403	0.38 487	0.27 432

ssnet_v2	0.55 354	0.60 332	1.86 294	0.32 262	0.22 246	0.72 435	0.44 444	0.94 456	0.74 442	0.63 426	0.54 307	0.81 458	0.47 382	0.77 327	0.70 419	0.16 417	0.14 362	0.14 372	0.14 326	0.30 416	0.30 456

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

EDNetEfficientorigin	8.18 600	0.98 490	145.96 627	0.51 487	0.89 555	0.72 435	0.48 467	0.85 378	1.56 567	2.12 573	1.49 546	1.29 546	1.31 547	1.83 472	2.13 549	0.13 334	0.12 317	0.17 440	0.18 403	0.39 497	0.45 522

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.80 490	0.65 364	2.21 400	1.19 569	0.48 499	0.74 446	1.25 570	0.89 412	1.53 565	0.89 513	0.71 446	0.96 506	0.56 423	1.83 472	0.96 458	0.18 446	0.16 406	0.19 467	0.16 371	0.26 384	0.29 445
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 475	0.84 437	2.01 356	0.40 414	0.25 297	0.74 446	0.66 516	0.87 397	0.73 438	0.71 468	1.07 522	0.84 471	0.59 438	2.71 563	1.15 490	0.17 434	0.16 406	0.44 545	0.16 371	0.31 425	0.20 342

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

coex-ft	5.95 597	1.67 567	60.57 625	0.34 316	0.30 363	0.77 464	0.69 524	0.74 273	4.41 592	19.22 613	2.15 563	1.62 560	7.97 599	1.81 470	8.96 600	0.44 539	2.08 597	0.18 461	0.19 423	0.38 487	4.62 603

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.16 537	0.95 475	2.54 471	0.58 517	0.55 515	0.78 469	0.63 513	1.00 507	1.08 536	1.03 529	4.07 592	1.48 555	1.22 542	2.88 570	1.27 506	0.50 545	0.46 549	0.54 550	0.62 565	0.50 530	0.63 546
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	0.72 460	1.06 510	2.09 373	0.47 468	0.36 433	0.78 469	0.26 254	0.98 487	1.34 556	0.61 405	2.07 559	0.64 365	0.61 451	0.83 335	0.71 422	0.31 527	0.14 362	0.15 402	0.12 264	0.60 543	0.21 354

CBMV	0.71 457	0.76 401	2.64 486	0.33 285	0.20 205	0.78 469	0.79 537	0.98 487	0.78 474	0.85 510	0.71 446	0.86 481	1.10 537	1.46 406	0.62 398	0.18 446	0.20 462	0.21 484	0.19 423	0.25 364	0.33 478
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Select-FE	0.65 421	0.67 372	2.76 505	0.49 478	0.55 515	0.79 473	0.16 43	0.90 418	0.53 232	0.84 506	0.55 317	0.91 493	0.75 492	0.57 254	1.16 492	0.11 246	0.18 438	0.11 219	0.49 546	0.14 149	0.31 464

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.75 475	1.15 526	2.46 450	0.47 468	0.26 314	0.83 488	0.61 506	0.97 483	0.89 510	0.62 416	0.61 368	0.72 418	0.59 438	2.42 538	0.55 372	0.32 528	0.25 501	0.36 533	0.24 455	0.39 497	0.31 464
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 369	0.87 447	2.11 378	0.32 262	0.30 363	0.84 490	0.40 416	0.88 406	0.72 423	0.65 443	0.73 453	0.66 377	0.57 429	0.93 345	0.71 422	0.13 334	0.07 44	0.10 153	0.08 94	0.15 169	0.14 207

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

LSM	3.31 589	1.11 516	5.29 586	9.40 604	30.65 619	0.84 490	1.12 564	0.91 430	1.22 548	1.36 556	2.19 564	0.93 499	0.83 503	1.66 440	0.90 451	0.21 478	0.31 520	0.24 501	0.28 479	0.39 497	6.33 605

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

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

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

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

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

RYNet	0.70 448	0.56 323	2.25 411	0.35 334	0.41 469	0.86 496	0.43 433	0.94 456	0.82 489	0.62 416	0.53 295	0.91 493	0.60 442	2.70 561	1.00 467	0.14 377	0.11 291	0.16 421	0.14 326	0.25 364	0.27 432

DispFullNet	1.67 565	2.10 589	5.22 584	1.53 578	8.90 597	0.86 496	0.31 342	0.96 474	0.96 520	1.37 559	1.01 513	1.13 536	1.98 573	1.51 416	0.91 452	0.54 548	0.31 520	1.18 576	0.63 567	1.13 568	0.80 558

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EDNetEfficient	1.27 545	0.70 382	4.05 576	0.64 530	0.98 560	0.94 511	1.40 578	0.85 378	1.75 572	2.34 582	1.33 540	1.05 525	2.21 576	1.58 430	4.15 584	0.15 396	0.19 451	0.14 372	0.27 476	0.38 487	0.32 470

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

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

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

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

PVD	0.90 511	0.85 441	2.15 389	0.53 497	0.50 502	0.99 516	0.56 492	1.15 547	1.64 568	1.41 562	1.41 545	1.11 535	1.13 540	1.35 391	1.31 508	0.26 511	0.28 513	0.28 514	0.26 471	0.37 480	0.49 529

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

SPS-STEREO	1.07 530	1.13 520	2.88 517	0.65 533	0.69 542	0.99 516	0.68 522	1.05 531	0.87 502	1.36 556	1.23 531	1.46 554	0.94 522	1.87 481	1.72 531	0.66 556	0.61 562	0.58 551	0.57 559	0.65 545	0.77 556
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	0.91 512	1.73 573	3.08 539	0.36 353	0.31 382	1.00 519	0.71 528	1.06 532	0.97 521	0.71 468	0.72 451	1.09 531	0.87 511	2.42 538	1.59 524	0.20 471	0.20 462	0.16 421	0.20 433	0.44 521	0.35 484

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.04 528	0.42 249	3.59 567	0.41 421	0.32 390	1.05 525	1.32 573	0.94 456	0.83 493	1.16 539	2.23 567	1.03 520	1.39 555	2.49 546	2.35 556	0.21 478	0.21 471	0.20 476	0.19 423	0.23 336	0.32 470
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.00 524	1.68 569	2.80 512	0.95 557	0.85 552	1.06 526	0.53 479	0.98 487	0.90 512	0.62 416	0.76 462	0.93 499	0.66 469	1.66 440	0.98 461	0.99 572	0.45 547	0.75 561	0.40 534	1.19 570	0.75 554

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	1.21 540	1.15 526	3.01 535	0.34 316	0.28 342	1.10 534	0.69 524	1.35 558	1.01 527	2.71 587	2.41 570	2.96 576	1.45 558	2.80 567	1.40 516	0.22 491	0.22 477	0.22 487	0.19 423	0.50 530	0.26 424
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FCDSN-DC	1.29 546	0.54 311	2.50 462	0.47 468	0.41 469	1.12 535	0.60 502	1.10 538	1.27 552	2.23 579	2.87 579	3.67 583	3.12 587	2.39 535	1.69 529	0.30 525	0.26 503	0.31 523	0.30 493	0.35 465	0.38 502
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.55 563	2.39 596	3.16 548	0.65 533	0.41 469	1.12 535	0.46 455	1.23 552	1.33 555	1.61 567	1.20 529	1.43 553	0.98 526	1.76 456	1.97 539	1.90 591	1.80 591	1.98 595	2.15 596	1.63 582	1.77 595

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

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

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

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

WCMA_ROB	1.12 531	0.83 435	2.66 489	0.58 517	0.34 412	1.17 541	0.71 528	0.93 447	0.94 517	1.74 569	2.63 576	3.09 579	1.71 568	1.70 446	1.84 536	0.26 511	0.21 471	0.20 476	0.21 440	0.28 400	0.43 519

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

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

SAMSARA	0.91 512	0.97 486	2.22 404	0.80 545	0.58 523	1.32 543	1.31 572	1.01 516	0.94 517	1.36 556	0.87 488	1.38 551	0.90 517	1.72 450	1.02 473	0.24 502	0.30 518	0.22 487	0.25 463	0.36 472	0.35 484

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

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

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

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

MIPNet	0.83 501	0.81 427	2.40 438	0.61 527	0.18 157	1.48 549	1.39 577	1.60 570	0.74 442	1.94 571	0.85 484	0.73 423	1.68 566	0.87 343	0.31 227	0.09 81	0.08 129	0.11 219	0.32 506	0.25 364	0.12 150

ELAS_RVC	1.37 553	0.78 418	3.21 554	0.55 509	0.50 502	1.49 550	2.48 592	1.48 564	1.71 571	2.13 576	2.09 560	2.07 566	2.56 580	1.90 491	2.02 542	0.35 533	0.36 530	0.37 537	0.34 513	0.49 528	0.47 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 521	0.79 420	2.43 445	0.39 403	0.32 390	1.50 551	1.90 585	0.92 439	0.97 521	1.26 553	1.27 533	1.00 515	1.42 557	1.14 372	3.31 574	0.17 434	0.14 362	0.22 487	0.21 440	0.30 416	0.22 369

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

Dean	1.79 567	1.83 577	3.92 572	1.29 572	1.07 570	1.55 553	1.00 555	1.95 580	2.33 582	1.47 565	4.19 593	4.26 589	1.33 550	2.21 521	1.48 520	1.14 577	0.68 571	1.18 576	0.74 572	1.24 574	0.98 570

MADNet+	1.36 551	1.93 586	5.95 588	0.81 548	0.59 525	1.57 554	1.09 561	1.39 562	1.22 548	0.84 506	1.01 513	1.25 545	1.12 539	3.19 576	2.36 557	0.45 541	0.47 552	0.38 539	0.34 513	0.59 540	0.57 539

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

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

LVE	1.96 571	2.17 595	3.14 546	1.68 579	1.80 588	1.63 557	1.03 558	2.34 583	2.81 588	1.25 549	2.89 580	4.24 588	1.29 544	2.79 566	1.44 518	2.85 596	0.91 584	1.18 576	1.46 591	1.23 573	1.10 580

SGM_RVC	1.89 569	0.92 460	2.50 462	0.96 559	0.93 559	1.63 557	1.37 575	1.52 567	12.43 602	1.85 570	1.69 552	2.40 572	1.74 569	2.81 568	1.71 530	0.53 546	0.47 552	0.42 542	0.47 543	0.74 551	0.74 552
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IPLG	0.69 444	0.84 437	2.43 445	0.35 334	0.21 219	1.65 559	0.61 506	1.36 559	0.58 278	1.39 560	0.51 270	0.37 189	0.87 511	1.41 399	0.36 267	0.09 81	0.07 44	0.14 372	0.12 264	0.32 434	0.11 113

IMH	2.02 573	2.15 594	2.69 494	1.68 579	1.12 573	1.66 560	0.92 548	2.10 581	1.92 578	1.32 555	2.66 577	2.21 569	1.69 567	5.78 593	1.68 528	5.54 600	0.96 585	1.31 582	0.71 571	1.32 579	0.99 575

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

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

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

notaker	2.66 578	2.07 588	3.31 560	2.61 594	1.43 578	1.76 564	1.11 563	2.76 587	1.79 574	2.26 580	11.53 605	3.96 584	4.29 591	3.09 574	2.76 564	1.55 587	0.88 583	1.70 593	1.07 585	2.00 589	1.35 586

LRCNet_RVC	13.74 608	19.30 609	12.75 602	19.46 611	12.69 603	1.86 565	0.41 422	12.33 608	1.05 531	15.77 609	18.83 614	12.62 610	8.70 601	12.21 606	9.62 602	22.22 618	8.37 609	25.85 618	24.01 619	19.32 616	17.44 618

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

Abc-Net	0.79 488	0.94 468	2.42 441	0.59 522	0.45 489	1.90 566	0.46 455	0.99 499	0.72 423	0.64 436	0.84 480	0.91 493	0.73 486	1.80 467	1.00 467	0.27 516	0.19 451	0.23 494	0.31 500	0.24 351	0.22 369
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EAI-Stereo	0.78 486	0.25 77	1.67 193	0.54 502	0.59 525	1.95 568	2.05 587	1.11 543	0.64 345	0.95 523	1.49 546	0.50 292	0.67 471	0.59 264	1.44 518	0.09 81	0.19 451	0.09 99	0.49 546	0.13 125	0.22 369

KSHMR	4.10 591	1.97 587	5.27 585	1.71 581	1.47 582	1.96 569	1.28 571	3.19 590	17.33 613	2.12 573	15.91 608	9.18 602	1.57 564	8.42 600	1.98 540	1.52 586	1.26 589	1.67 592	1.19 587	1.67 584	1.40 588

MSMD_ROB	1.34 549	0.96 478	2.38 434	0.39 403	0.32 390	1.96 569	0.62 511	0.91 430	1.43 560	2.94 591	2.60 574	4.77 592	1.95 572	2.43 541	1.33 510	0.29 522	0.26 503	0.32 527	0.32 506	0.30 416	0.30 456

FC-DCNN	1.49 560	0.59 330	2.88 517	0.44 444	0.39 453	1.97 571	0.66 516	1.67 572	1.70 570	2.72 588	2.89 580	4.22 586	2.97 584	2.55 551	2.19 550	0.29 522	0.26 503	0.31 523	0.30 493	0.32 434	0.39 508

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

G-Net	0.99 521	0.64 357	2.76 505	0.57 515	0.67 539	2.03 573	0.72 531	0.76 297	0.67 383	1.14 538	2.56 573	1.30 549	1.02 529	1.48 414	1.74 532	0.25 507	0.24 488	0.24 501	0.26 471	0.37 480	0.31 464

FC-DCNN v2	1.54 562	0.58 328	2.80 512	0.44 444	0.39 453	2.05 574	0.66 516	1.90 578	1.84 577	2.79 589	2.97 583	4.41 590	3.07 585	2.65 556	2.30 555	0.29 522	0.26 503	0.31 523	0.30 493	0.32 434	0.38 502

IGEV-RUCA	2.28 574	0.30 147	1.15 93	0.40 414	1.86 589	2.06 575	1.90 585	1.36 559	1.80 576	3.70 595	3.76 590	5.02 593	8.19 600	2.12 515	1.63 526	0.25 507	0.76 578	2.72 598	1.91 594	2.39 593	2.36 598

ktn	4.35 592	2.10 589	2.89 520	1.80 583	1.49 584	2.13 576	1.41 580	2.26 582	12.72 603	11.41 605	16.43 609	11.15 605	3.75 588	4.36 590	3.18 572	1.82 590	0.98 587	1.73 594	1.21 588	2.97 596	1.27 584

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 549	1.70 571	2.50 462	0.56 511	0.40 462	2.15 577	0.99 552	1.24 553	1.26 551	1.02 528	1.10 524	1.29 546	0.88 515	3.10 575	1.08 479	1.66 588	0.83 581	0.68 558	0.88 578	1.57 581	1.80 596

HanzoNet	7.64 598	2.86 597	5.05 583	7.01 601	3.97 595	2.18 578	1.34 574	3.37 595	4.05 591	13.17 607	10.58 599	10.73 604	16.52 610	8.45 601	10.51 604	10.48 609	9.72 611	5.59 605	13.46 610	6.84 605	6.83 606

WAO-6	1.58 564	1.54 559	2.32 421	1.14 568	1.00 563	2.30 579	1.03 558	1.82 576	2.85 589	1.25 549	2.61 575	2.20 568	1.56 563	2.47 545	1.99 541	0.95 569	0.67 567	1.19 579	0.83 576	1.08 565	0.88 567

UNDER WATER	2.74 579	1.85 579	4.54 581	1.81 585	1.44 580	2.34 580	1.40 578	3.24 591	6.60 597	2.60 585	2.76 578	5.75 595	5.24 594	3.02 572	4.01 582	1.45 584	0.81 580	1.59 591	1.06 584	1.80 586	1.51 590

SGM+DAISY	1.83 568	1.43 554	3.81 569	0.87 550	1.01 564	2.38 581	2.53 593	1.36 559	1.75 572	2.92 590	3.22 586	2.65 574	2.93 582	2.22 524	3.10 570	0.72 559	0.69 573	0.63 555	0.62 565	0.77 555	0.98 570

LE_ROB	4.43 593	1.35 552	9.38 595	2.79 595	3.93 594	2.43 582	3.46 597	2.68 586	11.19 601	11.66 606	4.73 595	5.26 594	10.46 602	4.50 591	9.49 601	0.82 565	0.69 573	1.34 583	0.98 582	0.75 553	0.76 555

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

ELAS	1.39 554	0.79 420	2.86 515	0.53 497	0.50 502	2.81 584	2.20 588	1.61 571	1.50 564	2.28 581	2.35 568	1.82 562	2.13 574	1.73 451	2.22 551	0.35 533	0.37 532	0.35 531	0.35 516	0.49 528	0.47 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 580	2.11 591	2.97 531	2.49 592	2.28 590	2.95 585	2.31 590	2.67 585	2.47 584	3.03 592	3.13 585	2.70 575	2.92 581	4.10 587	4.48 587	2.68 595	2.24 599	3.04 601	2.44 598	2.37 592	2.34 597

UNDER WATER-64	2.47 576	1.89 582	4.86 582	1.82 586	1.44 580	3.18 586	1.57 582	2.62 584	5.64 594	2.05 572	2.13 562	4.13 585	3.76 589	2.62 554	3.42 577	1.47 585	0.85 582	1.57 590	1.07 585	1.82 587	1.49 589

MSAF-DinoV2	3.10 587	1.86 581	10.68 597	3.61 598	0.30 363	3.34 587	0.82 542	2.81 588	1.79 574	0.80 492	0.87 488	1.56 559	1.10 537	26.49 624	1.96 538	0.17 434	0.13 341	0.19 467	1.63 593	0.92 561	0.99 575

MonStereo1	1.98 572	1.01 501	1.78 240	1.19 569	1.04 567	3.58 588	0.61 506	1.53 568	1.93 579	1.39 560	3.37 587	2.23 570	10.80 603	2.84 569	1.25 504	1.04 573	0.38 536	0.96 570	0.57 559	1.10 566	1.00 577

TorneroNet-64	2.65 577	1.83 577	3.30 558	1.46 576	1.20 574	3.89 589	0.99 552	3.51 596	6.71 598	2.56 584	4.60 594	4.22 586	3.85 590	3.33 578	3.14 571	1.19 579	0.65 565	1.39 585	0.79 575	3.31 597	1.15 581

WAO-8	2.80 581	2.14 592	2.89 520	1.91 587	1.04 567	3.98 590	0.96 550	3.26 592	6.17 595	2.15 577	3.37 587	3.31 581	2.41 578	11.84 603	2.03 543	2.05 592	1.86 593	1.54 588	0.92 579	1.22 571	0.87 565

Venus	2.80 581	2.14 592	2.89 520	1.91 587	1.04 567	3.98 590	0.96 550	3.26 592	6.17 595	2.15 577	3.37 587	3.31 581	2.41 578	11.84 603	2.03 543	2.05 592	1.86 593	1.54 588	0.92 579	1.22 571	0.87 565

MDST_ROB	1.17 538	0.42 249	3.87 570	0.54 502	0.44 480	4.11 592	0.58 498	1.31 557	0.84 496	2.12 573	1.12 525	0.98 510	0.71 480	4.24 589	0.99 466	0.16 417	0.14 362	0.19 467	0.17 390	0.18 255	0.35 484

JetBlue	1.78 566	1.63 563	3.92 572	0.73 538	1.21 575	4.38 593	3.35 595	1.59 569	1.20 547	1.26 553	1.52 548	2.37 571	1.88 571	3.23 577	3.00 566	0.53 546	0.47 552	0.48 548	0.49 546	1.29 576	0.97 569

MANE	2.90 584	1.14 522	2.96 528	1.03 561	1.01 564	5.01 594	2.45 591	5.36 599	6.88 599	3.58 594	4.76 596	5.99 596	4.99 592	4.23 588	4.61 589	0.56 551	0.67 567	0.44 545	0.78 574	0.51 532	1.03 578

SGM-ForestM	2.98 585	1.70 571	3.52 566	0.67 535	0.47 497	5.18 595	3.36 596	3.30 594	2.86 590	4.44 596	3.79 591	9.80 603	5.50 595	6.29 596	6.52 596	0.27 516	0.36 530	0.24 501	0.27 476	0.38 487	0.58 541

TCMNet-wrong-test	5.51 596	6.62 602	6.20 589	13.02 608	11.90 602	7.14 596	5.53 601	6.99 603	1.44 561	2.65 586	3.10 584	8.37 601	5.95 596	4.75 592	6.05 594	3.07 597	0.98 587	2.38 597	1.99 595	6.62 604	5.43 604

JetRed	3.29 588	4.93 599	10.17 596	1.45 575	1.72 587	7.44 597	5.05 600	3.06 589	2.12 581	2.41 583	2.39 569	2.99 577	2.37 577	3.51 582	6.44 595	1.32 583	1.90 595	1.37 584	1.23 589	2.21 591	1.76 594

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

DGTPSM_ROB	8.89 601	5.62 600	12.25 599	5.92 600	11.32 600	8.54 598	24.18 610	6.40 601	13.49 604	5.15 597	11.46 603	6.19 598	10.92 604	7.00 597	13.72 606	4.47 598	7.65 604	3.92 602	7.45 606	4.38 600	7.87 607

tt	4.93 594	0.27 100	4.20 578	2.29 591	1.58 585	10.20 600	16.97 607	9.42 606	5.02 593	1.67 568	1.28 534	4.68 591	5.03 593	3.37 581	5.92 593	6.16 602	9.47 610	2.82 599	3.18 600	3.60 598	1.53 591

MultiAttention	2.38 575	0.50 297	1.93 325	1.80 583	2.56 591	10.86 601	2.30 589	1.22 550	0.80 482	0.62 416	1.16 528	1.13 536	0.56 423	16.09 611	1.18 495	0.20 471	0.09 200	0.43 544	1.62 592	0.94 562	1.58 592

HaxPig	19.86 610	22.40 617	22.34 611	17.95 610	17.95 609	11.77 602	11.89 604	16.02 614	15.89 612	21.10 615	21.41 616	18.74 614	18.39 611	20.08 616	19.69 614	23.63 622	23.22 620	24.06 617	23.69 618	23.00 617	23.95 621

TorneroNet	5.50 595	1.92 585	3.16 548	1.47 577	1.25 577	14.07 603	1.06 560	4.90 597	20.99 619	10.17 602	16.48 610	11.88 607	6.93 597	3.34 579	4.20 585	1.30 582	0.69 573	1.45 587	0.86 577	2.61 594	1.20 582

USTest	8.10 599	7.17 603	8.96 594	9.25 603	9.05 598	15.27 604	23.78 609	9.96 607	9.47 600	5.94 600	6.75 597	7.80 600	7.48 598	8.83 602	11.21 605	2.21 594	3.56 600	2.86 600	3.20 601	5.02 602	4.16 601

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

MEDIAN_ROB	23.96 614	27.05 624	26.39 621	22.16 612	22.13 611	16.12 606	13.97 605	20.24 615	20.05 615	25.50 626	25.31 623	22.96 617	22.63 616	24.39 618	23.24 618	28.20 623	27.23 624	28.62 620	27.75 622	27.50 619	27.76 624

xxxxx1	28.96 622	20.11 613	14.07 605	49.74 621	39.15 622	18.98 607	26.64 612	21.94 616	20.21 616	16.45 610	17.48 611	18.36 611	21.56 613	16.21 612	20.88 615	23.07 619	26.55 621	66.40 626	78.70 626	30.27 620	32.51 626

tt_ll	28.96 622	20.11 613	14.07 605	49.74 621	39.15 622	18.98 607	26.64 612	21.94 616	20.21 616	16.45 610	17.48 611	18.36 611	21.56 613	16.21 612	20.88 615	23.07 619	26.55 621	66.40 626	78.70 626	30.27 620	32.51 626

ff	28.96 622	20.11 613	14.07 605	49.74 621	39.15 622	18.98 607	26.64 612	21.94 616	20.21 616	16.45 610	17.48 611	18.36 611	21.56 613	16.21 612	20.88 615	23.07 619	26.55 621	66.40 626	78.70 626	30.27 620	32.51 626

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

Anonymous_1	22.91 612	11.20 605	12.13 598	12.75 605	26.28 618	19.43 611	27.92 615	14.08 610	13.61 605	14.96 608	10.58 599	11.26 606	11.19 606	12.55 607	14.57 609	38.28 625	7.88 605	34.96 622	63.99 624	89.57 628	10.94 611

AVERAGE_ROB	26.93 621	30.34 625	29.27 623	25.82 614	25.34 612	19.48 612	15.17 606	23.55 619	23.00 622	28.45 627	27.87 624	26.25 624	25.86 625	26.96 626	25.55 619	31.30 624	30.07 625	31.76 621	30.81 623	30.79 623	30.93 625

DPSM_ROB	12.34 604	11.21 606	12.51 600	12.91 606	12.80 604	19.84 613	28.28 616	14.38 612	14.28 609	10.58 603	11.26 601	12.03 608	11.85 607	13.15 609	15.34 611	7.11 606	8.31 607	6.50 607	7.35 604	8.84 606	8.31 609

DPSM	12.34 604	11.21 606	12.51 600	12.91 606	12.80 604	19.84 613	28.28 616	14.38 612	14.28 609	10.58 603	11.26 601	12.03 608	11.85 607	13.15 609	15.34 611	7.11 606	8.31 607	6.50 607	7.35 604	8.84 606	8.31 609

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

BEATNet-Init1	12.10 603	11.19 604	27.29 622	2.99 596	3.51 593	21.84 616	11.10 603	14.34 611	13.83 608	20.34 614	20.33 615	26.35 625	20.03 612	19.06 615	14.80 610	1.74 589	1.81 592	2.05 596	2.49 599	3.69 599	3.12 600

ASD4	21.52 611	19.65 610	22.13 610	22.45 613	16.42 608	23.29 617	30.71 618	33.06 626	17.47 614	24.18 625	14.11 606	21.71 615	15.88 609	21.06 617	18.11 613	19.78 617	17.78 619	26.52 619	20.33 617	27.03 618	18.73 619

RSGM-EC	41.56 625	31.72 626	19.92 608	51.66 624	47.86 625	38.70 618	61.61 625	33.83 627	22.80 620	23.45 622	29.29 625	43.76 627	35.31 626	66.76 627	70.17 626	66.40 626	37.60 627	48.67 623	25.68 620	48.86 624	27.21 622

acva	41.56 625	31.72 626	19.92 608	51.66 624	47.86 625	38.70 618	61.61 625	33.83 627	22.80 620	23.45 622	29.29 625	43.76 627	35.31 626	66.76 627	70.17 626	66.40 626	37.60 627	48.67 623	25.68 620	48.86 624	27.21 622

RAFT-FEzeroshot	24.80 615	22.55 620	24.73 614	26.10 616	25.76 614	39.84 620	57.07 623	28.84 620	28.79 624	21.14 616	22.48 618	24.18 618	23.88 619	26.38 619	30.87 621	14.26 611	16.71 614	13.09 609	14.82 613	17.79 612	16.72 615

RAFT-FE	24.80 615	22.55 620	24.73 614	26.10 616	25.76 614	39.84 620	57.07 623	28.84 620	28.79 624	21.14 616	22.48 618	24.18 618	23.88 619	26.38 619	30.87 621	14.26 611	16.71 614	13.09 609	14.82 613	17.79 612	16.72 615

FlowAnything	24.85 618	22.54 619	25.10 618	26.11 618	25.76 614	39.86 622	57.00 620	28.89 623	28.87 627	21.31 621	22.68 622	24.22 620	23.87 618	26.39 622	30.89 625	14.26 611	16.78 618	13.10 612	14.90 616	17.78 610	16.69 613

CasAABBNet	24.81 617	22.53 618	24.83 616	26.08 615	25.74 613	39.86 622	57.06 622	28.87 622	28.83 626	21.16 619	22.54 620	24.22 620	23.89 622	26.38 619	30.87 621	14.25 610	16.71 614	13.09 609	14.81 612	17.78 610	16.71 614

Selective-RAFT-Error	24.87 619	22.59 622	25.14 619	26.13 619	25.82 617	39.93 624	57.03 621	28.97 624	28.95 628	21.21 620	22.65 621	24.25 622	23.98 623	26.43 623	30.83 620	14.27 614	16.71 614	13.10 612	14.82 613	17.82 614	16.76 617

LSM0	26.58 620	22.63 623	25.88 620	30.13 620	52.21 627	39.94 625	56.74 619	28.97 624	28.72 623	21.14 616	22.26 617	24.43 623	23.88 619	26.54 625	30.87 621	14.32 615	16.55 613	13.12 614	14.71 611	17.92 615	20.60 620

PML	23.15 613	16.83 608	7.78 592	5.49 599	9.93 599	51.13 626	104.50 627	5.76 600	13.62 606	37.30 628	105.93 627	30.86 626	23.50 617	12.07 605	7.87 599	6.30 603	2.12 598	6.32 606	2.43 597	10.44 608	2.90 599

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

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

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

FADE		3.00 598		2.11 589	2.94 592			5.00 598	2.49 585	1.25 549		3.05 578		8.02 599		94.83 628	35.90 626	65.83 625	66.18 625	1.66 583	1.30 585

Low-res two-view benchmark