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

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 3	0.29 32	0.31 13	0.21 95	0.19 7	0.19 17	0.30 7	0.20 7	0.16 1	0.15 2	0.19 17	0.17 13	0.35 42	0.20 8	0.13 58	0.10 49	0.12 29	0.09 6	0.11 18	0.10 3

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 3	0.26 9	0.31 13	0.17 13	0.24 34	0.17 3	0.27 4	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 34	0.14 1	0.32 16	0.19 1	0.13 58	0.09 18	0.12 29	0.09 6	0.11 18	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 3	0.28 23	0.34 56	0.17 13	0.24 34	0.17 3	0.27 4	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 40	0.15 4	0.32 16	0.20 8	0.12 33	0.09 18	0.13 59	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 3	0.28 23	0.34 56	0.16 3	0.26 57	0.17 3	0.31 10	0.15 2	0.19 6	0.15 2	0.23 40	0.15 4	0.32 16	0.20 8	0.11 24	0.09 18	0.13 59	0.09 6	0.10 3	0.10 3

FoundationStereo	0.18 1	0.15 21	0.26 9	0.31 13	0.17 13	0.23 27	0.20 27	0.24 3	0.16 4	0.19 6	0.16 6	0.21 28	0.19 26	0.27 3	0.22 27	0.14 89	0.10 49	0.12 29	0.09 6	0.10 3	0.10 3

S2M2_XL	0.19 6	0.18 81	0.28 23	0.27 1	0.20 74	0.15 2	0.16 2	0.23 1	0.16 4	0.21 13	0.26 40	0.17 4	0.17 13	0.24 1	0.21 18	0.17 247	0.16 358	0.15 136	0.14 187	0.15 173	0.12 71
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 3	0.30 40	0.31 13	0.20 74	0.20 10	0.18 11	0.33 13	0.22 12	0.19 6	0.15 2	0.20 23	0.18 19	0.34 37	0.20 8	0.13 58	0.09 18	0.13 59	0.09 6	0.11 18	0.09 1

MS-F	0.20 8	0.14 3	0.25 2	0.30 7	0.20 74	0.28 85	0.19 17	0.33 13	0.26 28	0.21 13	0.20 13	0.28 69	0.21 47	0.31 14	0.22 27	0.12 33	0.10 49	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

HiDET	0.20 8	0.14 3	0.27 15	0.30 7	0.19 48	0.24 34	0.19 17	0.39 40	0.27 33	0.21 13	0.23 24	0.27 63	0.17 13	0.32 16	0.24 62	0.12 33	0.10 49	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 35

CSFM-Stereo	0.20 8	0.14 3	0.24 1	0.31 13	0.17 13	0.29 97	0.20 27	0.40 51	0.24 17	0.23 24	0.21 16	0.26 59	0.21 47	0.32 16	0.21 18	0.13 58	0.12 194	0.12 29	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MonStereo	0.20 8	0.14 3	0.27 15	0.31 13	0.16 3	0.22 17	0.21 50	0.39 40	0.34 72	0.20 9	0.25 33	0.18 10	0.15 4	0.40 75	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

Wavelet-MonSter	0.20 8	0.14 3	0.29 32	0.34 56	0.19 48	0.18 4	0.21 50	0.34 24	0.24 17	0.25 34	0.34 92	0.22 34	0.27 110	0.28 5	0.22 27	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.14 3	0.27 15	0.31 13	0.16 3	0.22 17	0.21 50	0.39 40	0.34 72	0.20 9	0.25 33	0.17 4	0.15 4	0.40 75	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

Monster-pub-mixall	0.20 8	0.14 3	0.27 15	0.31 13	0.17 13	0.20 10	0.17 3	0.43 65	0.24 17	0.23 24	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.46 115	0.19 1	0.13 58	0.10 49	0.11 1	0.08 1	0.10 3	0.12 71

MLG-Stereo_test3	0.20 8	0.14 3	0.28 23	0.33 50	0.17 13	0.38 196	0.18 11	0.32 11	0.22 12	0.25 34	0.16 6	0.25 56	0.17 13	0.32 16	0.21 18	0.13 58	0.10 49	0.12 29	0.09 6	0.11 18	0.11 35

LGtest1	0.20 8	0.15 21	0.30 40	0.35 75	0.17 13	0.26 57	0.17 3	0.33 13	0.21 10	0.21 13	0.16 6	0.23 40	0.21 47	0.33 26	0.20 8	0.15 157	0.10 49	0.13 59	0.10 54	0.12 46	0.11 35

MonSter	0.20 8	0.14 3	0.27 15	0.31 13	0.16 3	0.22 17	0.21 50	0.39 40	0.34 72	0.20 9	0.25 33	0.18 10	0.15 4	0.39 66	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

dual_stereo	0.20 8	0.15 21	0.27 15	0.32 33	0.17 13	0.16 3	0.20 27	0.30 7	0.21 10	0.24 30	0.20 13	0.25 56	0.14 1	0.55 176	0.25 75	0.14 89	0.10 49	0.12 29	0.09 6	0.10 3	0.10 3

OmniDepth	0.21 19	0.15 21	0.27 15	0.35 75	0.14 1	0.38 196	0.26 111	0.30 7	0.23 14	0.18 3	0.19 10	0.28 69	0.30 163	0.32 16	0.22 27	0.11 24	0.08 1	0.11 1	0.10 54	0.11 18	0.11 35
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.21 19	0.16 38	0.29 32	0.34 56	0.19 48	0.23 27	0.18 11	0.43 65	0.35 80	0.23 24	0.22 21	0.19 17	0.18 19	0.29 7	0.23 45	0.14 89	0.10 49	0.12 29	0.09 6	0.10 3	0.11 35

4.5_new	0.21 19	0.20 151	0.31 47	0.31 13	0.18 27	0.24 34	0.26 111	0.34 24	0.29 37	0.33 85	0.29 59	0.19 17	0.19 26	0.30 9	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 29	0.11 91	0.14 126	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 19	0.20 151	0.31 47	0.31 13	0.18 27	0.24 34	0.26 111	0.34 24	0.29 37	0.33 85	0.29 59	0.19 17	0.19 26	0.30 9	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 29	0.11 91	0.14 126	0.10 3

IGEV	0.21 19	0.13 1	0.25 2	0.31 13	0.20 74	0.22 17	0.19 17	0.42 61	0.30 46	0.22 21	0.34 92	0.20 23	0.15 4	0.32 16	0.19 1	0.12 33	0.10 49	0.12 29	0.10 54	0.10 3	0.10 3

LCMNet	0.22 24	0.14 3	0.26 9	0.30 7	0.20 74	0.26 57	0.19 17	0.40 51	0.45 155	0.21 13	0.21 16	0.27 63	0.18 19	0.38 60	0.24 62	0.12 33	0.12 194	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 35

asda	0.22 24	0.19 115	0.31 47	0.32 33	0.18 27	0.24 34	0.23 79	0.38 38	0.29 37	0.28 59	0.24 30	0.18 10	0.23 67	0.41 81	0.22 27	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

asd	0.22 24	0.18 81	0.31 47	0.32 33	0.18 27	0.26 57	0.22 63	0.37 35	0.25 23	0.32 81	0.23 24	0.19 17	0.23 67	0.46 115	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 54	0.12 46	0.10 3

4.25_new	0.22 24	0.22 216	0.34 75	0.32 33	0.19 48	0.31 124	0.28 140	0.33 13	0.25 23	0.30 68	0.28 51	0.21 28	0.26 99	0.35 42	0.25 75	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

4.5w_new	0.22 24	0.22 216	0.34 75	0.32 33	0.19 48	0.31 124	0.28 140	0.33 13	0.25 23	0.30 68	0.28 51	0.21 28	0.26 99	0.35 42	0.25 75	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 24	0.22 216	0.34 75	0.32 33	0.19 48	0.31 124	0.28 140	0.33 13	0.25 23	0.30 68	0.28 51	0.21 28	0.26 99	0.35 42	0.25 75	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

4w-stereo	0.22 24	0.19 115	0.33 63	0.31 13	0.18 27	0.29 97	0.20 27	0.33 13	0.23 14	0.33 85	0.24 30	0.21 28	0.28 125	0.42 89	0.23 45	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 54	0.11 18	0.10 3

2.5w	0.22 24	0.18 81	0.34 75	0.32 33	0.18 27	0.31 124	0.27 125	0.33 13	0.24 17	0.29 61	0.35 98	0.18 10	0.19 26	0.41 81	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 54	0.12 46	0.10 3

2.75w_new	0.22 24	0.18 81	0.30 40	0.29 4	0.18 27	0.23 27	0.33 230	0.37 35	0.29 37	0.36 105	0.27 44	0.18 10	0.25 82	0.37 52	0.24 62	0.11 24	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

monsters	0.22 24	0.14 3	0.28 23	0.32 33	0.19 48	0.24 34	0.19 17	0.46 81	0.34 72	0.37 109	0.30 69	0.16 2	0.20 38	0.45 107	0.20 8	0.12 33	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.11 35

111111	0.22 24	0.15 21	0.29 32	0.37 125	0.23 144	0.21 16	0.19 17	0.46 81	0.29 37	0.20 9	0.20 13	0.29 72	0.14 1	0.44 101	0.22 27	0.14 89	0.10 49	0.12 29	0.09 6	0.12 46	0.12 71

LG-G_1	0.22 24	0.14 3	0.31 47	0.34 56	0.16 3	0.52 286	0.17 3	0.36 30	0.20 7	0.21 13	0.22 21	0.26 59	0.19 26	0.37 52	0.20 8	0.14 89	0.10 49	0.13 59	0.09 6	0.11 18	0.11 35

LG-G	0.22 24	0.14 3	0.31 47	0.34 56	0.16 3	0.52 286	0.17 3	0.36 30	0.20 7	0.21 13	0.22 21	0.26 59	0.19 26	0.37 52	0.20 8	0.14 89	0.10 49	0.13 59	0.09 6	0.11 18	0.11 35

SGD-Stereo	0.22 24	0.16 38	0.28 23	0.32 33	0.16 3	0.28 85	0.20 27	0.39 40	0.29 37	0.25 34	0.29 59	0.21 28	0.27 110	0.38 60	0.27 116	0.16 205	0.09 18	0.13 59	0.11 91	0.13 81	0.11 35

StereoAnything_RVC	0.22 24	0.85 548	0.41 157	0.28 2	0.16 3	0.23 27	0.18 11	0.23 1	0.19 6	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 47	0.32 16	0.19 1	0.16 205	0.09 18	0.12 29	0.09 6	0.16 226	0.10 3

IGEV-Stereo++	0.22 24	0.16 38	0.29 32	0.38 145	0.20 74	0.22 17	0.18 11	0.44 70	0.36 87	0.23 24	0.29 59	0.24 50	0.17 13	0.28 5	0.23 45	0.12 33	0.10 49	0.12 29	0.10 54	0.12 46	0.11 35

AdaDepth	0.23 40	0.18 81	0.36 106	0.38 145	0.19 48	0.33 154	0.22 63	0.35 28	0.24 17	0.22 21	0.21 16	0.20 23	0.19 26	0.59 209	0.21 18	0.10 8	0.11 123	0.13 59	0.10 54	0.11 18	0.13 118

qwe	0.23 40	0.18 81	0.30 40	0.31 13	0.18 27	0.29 97	0.22 63	0.39 40	0.33 66	0.37 109	0.30 69	0.20 23	0.22 59	0.45 107	0.22 27	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 54	0.12 46	0.10 3

2.25w	0.23 40	0.19 115	0.35 90	0.31 13	0.18 27	0.30 108	0.18 11	0.34 24	0.32 58	0.33 85	0.37 103	0.20 23	0.25 82	0.47 127	0.25 75	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.10 54	0.10 3	0.12 71

3.75w	0.23 40	0.17 55	0.33 63	0.32 33	0.19 48	0.42 235	0.24 85	0.36 30	0.26 28	0.33 85	0.28 51	0.17 4	0.25 82	0.38 60	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 54	0.11 18	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 40	0.18 81	0.31 47	0.31 13	0.18 27	0.27 71	0.22 63	0.39 40	0.30 46	0.33 85	0.27 44	0.24 50	0.29 145	0.52 161	0.25 75	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.11 35

2w_stereo	0.23 40	0.19 115	0.33 63	0.33 50	0.17 13	0.28 85	0.37 294	0.40 51	0.36 87	0.33 85	0.33 83	0.17 4	0.21 47	0.30 9	0.23 45	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 54	0.12 46	0.11 35

monsterstereo	0.23 40	0.15 21	0.28 23	0.35 75	0.19 48	0.22 17	0.20 27	0.38 38	0.37 95	0.34 97	0.40 111	0.19 17	0.19 26	0.46 115	0.22 27	0.11 24	0.10 49	0.12 29	0.09 6	0.13 81	0.09 1

GREAT-IGEV	0.23 40	0.15 21	0.33 63	0.30 7	0.23 144	0.20 10	0.26 111	0.35 28	0.34 72	0.21 13	0.31 73	0.22 34	0.21 47	0.50 151	0.22 27	0.12 33	0.10 49	0.12 29	0.09 6	0.13 81	0.12 71

DEFOM-Stereo	0.23 40	0.16 38	0.29 32	0.34 56	0.20 74	0.59 335	0.20 27	0.32 11	0.31 52	0.23 24	0.19 10	0.18 10	0.18 19	0.42 89	0.22 27	0.12 33	0.10 49	0.12 29	0.09 6	0.11 18	0.12 71

GEAStereo	0.24 49	0.16 38	0.31 47	0.35 75	0.26 251	0.35 168	0.29 155	0.46 81	0.30 46	0.27 48	0.29 59	0.24 50	0.20 38	0.33 26	0.22 27	0.18 286	0.10 49	0.13 59	0.10 54	0.14 126	0.13 118

GSStereo	0.24 49	0.16 38	0.31 47	0.35 75	0.26 251	0.35 168	0.29 155	0.50 97	0.29 37	0.30 68	0.29 59	0.23 40	0.20 38	0.33 26	0.22 27	0.16 205	0.09 18	0.13 59	0.10 54	0.14 126	0.13 118

Zero-FE251	0.24 49	0.17 55	0.33 63	0.34 56	0.20 74	0.44 250	0.19 17	0.40 51	0.26 28	0.28 59	0.30 69	0.38 130	0.24 74	0.33 26	0.23 45	0.15 157	0.11 123	0.13 59	0.10 54	0.11 18	0.11 35

3.25w_new	0.24 49	0.17 55	0.34 75	0.31 13	0.18 27	0.43 240	0.20 27	0.39 40	0.32 58	0.39 124	0.29 59	0.23 40	0.27 110	0.43 95	0.23 45	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 35

3.25w	0.24 49	0.17 55	0.34 75	0.31 13	0.18 27	0.43 240	0.20 27	0.39 40	0.32 58	0.39 124	0.29 59	0.23 40	0.27 110	0.43 95	0.23 45	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 49	0.17 55	0.34 75	0.40 208	0.21 95	0.18 4	0.21 50	0.36 30	0.27 33	0.30 68	0.52 160	0.28 69	0.28 125	0.27 3	0.24 62	0.14 89	0.10 49	0.13 59	0.10 54	0.14 126	0.14 156

AIO_rvc	0.24 49	0.17 55	0.37 118	0.35 75	0.20 74	0.26 57	0.33 230	0.45 74	0.23 14	0.26 41	0.25 33	0.33 98	0.15 4	0.55 176	0.24 62	0.12 33	0.09 18	0.13 59	0.10 54	0.12 46	0.11 35

AIO_test	0.24 49	0.17 55	0.33 63	0.35 75	0.21 95	0.31 124	0.38 312	0.45 74	0.26 28	0.26 41	0.28 51	0.32 90	0.21 47	0.40 75	0.26 94	0.13 58	0.10 49	0.13 59	0.11 91	0.13 81	0.11 35

VIP-Stereo	0.25 57	0.18 81	0.33 63	0.32 33	0.21 95	0.63 352	0.19 17	0.33 13	0.38 101	0.24 30	0.31 73	0.27 63	0.19 26	0.49 145	0.23 45	0.13 58	0.10 49	0.13 59	0.09 6	0.12 46	0.10 3

gasm-f	0.25 57	0.17 55	0.30 40	0.35 75	0.26 251	0.25 53	0.36 280	0.46 81	0.30 46	0.27 48	0.35 98	0.24 50	0.30 163	0.37 52	0.24 62	0.18 286	0.10 49	0.13 59	0.10 54	0.15 173	0.13 118

MSCF	0.25 57	0.17 55	0.36 106	0.41 236	0.21 95	0.20 10	0.31 200	0.47 91	0.32 58	0.37 109	0.33 83	0.23 40	0.34 190	0.37 52	0.23 45	0.15 157	0.10 49	0.13 59	0.11 91	0.13 81	0.13 118

3w_stereo	0.25 57	0.20 151	0.40 148	0.33 50	0.17 13	0.32 142	0.41 363	0.42 61	0.39 108	0.33 85	0.28 51	0.16 2	0.29 145	0.35 42	0.22 27	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 54	0.12 46	0.12 71

1w_stereo	0.25 57	0.15 21	0.31 47	0.35 75	0.18 27	0.32 142	0.41 363	0.41 57	0.44 150	0.32 81	0.39 109	0.17 4	0.27 110	0.46 115	0.24 62	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

LG-Stereo	0.25 57	0.18 81	0.43 189	0.40 208	0.20 74	0.22 17	0.26 111	0.33 13	0.39 108	0.27 48	0.45 125	0.22 34	0.16 11	0.38 60	0.28 137	0.11 24	0.12 194	0.17 205	0.15 213	0.13 81	0.10 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 57	0.32 411	0.25 2	0.52 457	0.20 74	0.29 97	0.22 63	0.44 70	0.38 101	0.27 48	0.25 33	0.24 50	0.29 145	0.46 115	0.23 45	0.14 89	0.09 18	0.12 29	0.09 6	0.14 126	0.11 35

HUF	0.25 57	0.17 55	0.38 128	0.33 50	0.19 48	0.25 53	0.39 330	0.53 114	0.36 87	0.26 41	0.23 24	0.33 98	0.27 110	0.36 49	0.25 75	0.14 89	0.11 123	0.13 59	0.10 54	0.12 46	0.12 71

GIP-stereo	0.25 57	0.19 115	0.32 59	0.38 145	0.25 214	0.26 57	0.20 27	0.50 97	0.41 131	0.25 34	0.39 109	0.35 111	0.20 38	0.33 26	0.22 27	0.16 205	0.11 123	0.13 59	0.10 54	0.12 46	0.12 71

RAStereo	0.25 57	0.17 55	0.33 63	0.40 208	0.21 95	0.24 34	0.26 111	0.45 74	0.46 162	0.23 24	0.34 92	0.30 78	0.19 26	0.34 37	0.26 94	0.15 157	0.12 194	0.16 163	0.13 157	0.14 126	0.11 35

IGEV-Stereo+	0.25 57	0.15 21	0.28 23	0.32 33	0.19 48	0.13 1	0.17 3	0.29 6	0.30 46	0.22 21	0.15 2	0.22 34	0.22 59	0.42 89	0.22 27	0.14 89	0.10 49	0.12 29	0.09 6	0.15 173	1.09 576

IGEV++	0.25 57	0.17 55	0.35 90	0.40 208	0.23 144	0.24 34	0.23 79	0.56 132	0.24 17	0.29 61	0.36 100	0.30 78	0.22 59	0.33 26	0.29 155	0.14 89	0.10 49	0.14 92	0.10 54	0.13 81	0.14 156

Selective-IGEV	0.25 57	0.18 81	0.37 118	0.37 125	0.20 74	0.27 71	0.25 97	0.59 143	0.25 23	0.27 48	0.26 40	0.34 103	0.18 19	0.62 250	0.23 45	0.12 33	0.10 49	0.14 92	0.11 91	0.13 81	0.11 35

DDF-Stereo	0.26 70	0.16 38	0.33 63	0.37 125	0.30 363	0.19 7	0.20 27	0.33 13	0.31 52	0.27 48	0.26 40	0.29 72	0.28 125	0.39 66	0.25 75	0.17 247	0.10 49	0.14 92	0.10 54	0.69 552	0.13 118

zero-FE	0.26 70	0.16 38	0.33 63	0.36 106	0.30 363	0.18 4	0.20 27	0.37 35	0.31 52	0.27 48	0.27 44	0.29 72	0.28 125	0.34 37	0.25 75	0.17 247	0.10 49	0.14 92	0.10 54	0.62 550	0.13 118

GASTEREO	0.26 70	0.17 55	0.35 90	0.41 236	0.21 95	0.22 17	0.30 176	0.47 91	0.32 58	0.38 118	0.33 83	0.22 34	0.33 183	0.43 95	0.24 62	0.15 157	0.10 49	0.13 59	0.11 91	0.13 81	0.12 71

S2M2_L	0.26 70	0.23 249	0.34 75	0.32 33	0.25 214	0.24 34	0.13 1	0.36 30	0.42 138	0.25 34	0.37 103	0.29 72	0.25 82	0.31 14	0.26 94	0.22 385	0.19 424	0.17 205	0.19 354	0.21 347	0.19 308
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.26 70	0.17 55	0.29 32	0.34 56	0.20 74	0.74 410	0.20 27	0.41 57	0.49 175	0.24 30	0.24 30	0.35 111	0.27 110	0.41 81	0.20 8	0.14 89	0.09 18	0.14 92	0.09 6	0.11 18	0.11 35

IGEV-RUCA	0.26 70	0.16 38	0.36 106	0.40 208	0.27 290	0.32 142	0.20 27	0.39 40	0.36 87	0.27 48	0.31 73	0.25 56	0.21 47	0.50 151	0.24 62	0.20 347	0.11 123	0.13 59	0.10 54	0.17 252	0.16 227

fffft	0.26 70	0.18 81	0.39 136	0.37 125	0.23 144	0.29 97	0.35 267	0.46 81	0.26 28	0.37 109	0.23 24	0.27 63	0.22 59	0.55 176	0.28 137	0.12 33	0.09 18	0.16 163	0.13 157	0.13 81	0.13 118
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.26 70	0.19 115	0.36 106	0.39 170	0.18 27	0.28 85	0.30 176	0.52 108	0.29 37	0.30 68	0.31 73	0.32 90	0.17 13	0.55 176	0.23 45	0.13 58	0.10 49	0.14 92	0.11 91	0.13 81	0.11 35

RSM++	0.26 70	0.19 115	0.36 106	0.37 125	0.21 95	0.28 85	0.29 155	0.54 120	0.34 72	0.26 41	0.23 24	0.36 122	0.21 47	0.52 161	0.24 62	0.12 33	0.11 123	0.14 92	0.12 121	0.14 126	0.11 35

RSM	0.26 70	0.19 115	0.35 90	0.37 125	0.21 95	0.27 71	0.33 230	0.55 124	0.28 35	0.26 41	0.25 33	0.38 130	0.20 38	0.59 209	0.23 45	0.12 33	0.10 49	0.14 92	0.11 91	0.14 126	0.11 35

MoCha-V2	0.26 70	0.16 38	0.30 40	0.41 236	0.18 27	0.27 71	0.26 111	0.57 136	0.28 35	0.37 109	0.27 44	0.33 98	0.34 190	0.56 186	0.23 45	0.12 33	0.10 49	0.12 29	0.10 54	0.13 81	0.13 118

Replicate-Monster	0.27 81	0.16 38	1.15 502	0.30 7	0.17 13	0.38 196	0.19 17	0.44 70	0.40 122	0.24 30	0.21 16	0.23 40	0.22 59	0.47 127	0.20 8	0.11 24	0.09 18	0.12 29	0.09 6	0.09 1	0.18 296

SCV	0.27 81	0.20 151	0.37 118	0.36 106	0.22 116	0.27 71	0.33 230	0.65 178	0.31 52	0.25 34	0.29 59	0.37 123	0.23 67	0.52 161	0.23 45	0.19 326	0.11 123	0.14 92	0.11 91	0.15 173	0.12 71

SMoEStereo_RVC	0.27 81	0.20 151	0.37 118	0.36 106	0.23 144	0.36 178	0.31 200	0.43 65	0.36 87	0.38 118	0.30 69	0.32 90	0.24 74	0.56 186	0.24 62	0.12 33	0.10 49	0.16 163	0.12 121	0.12 46	0.12 71

mms	0.27 81	0.21 186	0.36 106	0.38 145	0.25 214	0.31 124	0.32 214	0.43 65	0.33 66	0.29 61	0.34 92	0.34 103	0.20 38	0.48 136	0.26 94	0.13 58	0.11 123	0.16 163	0.13 157	0.15 173	0.13 118

ours_stereo	0.27 81	0.22 216	0.35 90	0.38 145	0.24 184	0.30 108	0.32 214	0.46 81	0.39 108	0.27 48	0.34 92	0.35 111	0.23 67	0.49 145	0.27 116	0.13 58	0.11 123	0.16 163	0.12 121	0.14 126	0.12 71

Occ-G	0.27 81	0.15 21	0.32 59	0.35 75	0.21 95	0.28 85	0.32 214	0.44 70	0.34 72	0.29 61	0.43 120	0.49 203	0.25 82	0.50 151	0.30 172	0.14 89	0.11 123	0.14 92	0.11 91	0.13 81	0.13 118

Pointernet	0.27 81	0.15 21	0.35 90	0.36 106	0.23 144	0.35 168	0.21 50	0.74 261	0.41 131	0.39 124	0.37 103	0.34 103	0.25 82	0.37 52	0.27 116	0.15 157	0.11 123	0.12 29	0.09 6	0.11 18	0.11 35

MaDis-Stereo	0.27 81	0.19 115	0.39 136	0.37 125	0.26 251	0.28 85	0.28 140	0.45 74	0.37 95	0.27 48	0.27 44	0.40 146	0.27 110	0.40 75	0.30 172	0.16 205	0.14 307	0.16 163	0.13 157	0.15 173	0.12 71

UniTT-Stereo	0.27 81	0.18 81	0.40 148	0.40 208	0.28 315	0.30 108	0.28 140	0.40 51	0.33 66	0.30 68	0.46 129	0.27 63	0.25 82	0.48 136	0.35 223	0.17 247	0.13 268	0.14 92	0.12 121	0.14 126	0.13 118

EGLCR-Stereo	0.27 81	0.17 55	0.36 106	0.35 75	0.21 95	0.37 190	0.20 27	0.58 139	0.37 95	0.29 61	0.28 51	0.42 160	0.18 19	0.47 127	0.27 116	0.14 89	0.10 49	0.16 163	0.14 187	0.13 81	0.12 71

CroCo-Stereo	0.27 81	0.23 249	0.40 148	0.49 417	0.22 116	0.20 10	0.29 155	0.55 124	0.45 155	0.29 61	0.27 44	0.42 160	0.26 99	0.30 9	0.26 94	0.15 157	0.13 268	0.13 59	0.12 121	0.16 226	0.13 118
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
SCV_C0	0.28 92	0.20 151	0.40 148	0.36 106	0.25 214	0.23 27	0.28 140	0.60 145	0.41 131	0.31 77	0.36 100	0.37 123	0.20 38	0.61 228	0.23 45	0.13 58	0.11 123	0.13 59	0.11 91	0.16 226	0.13 118

tt45	0.28 92	0.18 81	0.36 106	0.36 106	0.24 184	0.37 190	0.28 140	0.50 97	0.31 52	0.41 139	0.27 44	0.38 130	0.25 82	0.61 228	0.26 94	0.13 58	0.11 123	0.16 163	0.13 157	0.12 46	0.15 196

999	0.28 92	0.17 55	0.38 128	0.37 125	0.25 214	0.30 108	0.27 125	0.55 124	0.42 138	0.26 41	0.31 73	0.39 139	0.24 74	0.65 277	0.26 94	0.14 89	0.11 123	0.15 136	0.12 121	0.12 46	0.15 196

trnet	0.28 92	0.15 21	0.25 2	0.29 4	0.16 3	0.38 196	0.23 79	0.53 114	0.77 285	0.43 149	0.52 160	0.34 103	0.28 125	0.39 66	0.27 116	0.15 157	0.11 123	0.12 29	0.08 1	0.11 18	0.11 35

AEACV	0.28 92	0.18 81	0.34 75	0.36 106	0.45 494	0.27 71	0.27 125	0.41 57	0.39 108	0.31 77	0.46 129	0.31 82	0.36 207	0.38 60	0.25 75	0.14 89	0.11 123	0.15 136	0.13 157	0.13 81	0.13 118

LoS_RVC	0.28 92	0.17 55	0.29 32	0.33 50	0.32 403	0.43 240	0.34 244	0.42 61	0.34 72	0.33 85	0.51 153	0.29 72	0.38 221	0.37 52	0.28 137	0.11 24	0.10 49	0.11 1	0.08 1	0.11 18	0.26 425

CREStereo	0.28 92	0.16 38	0.25 2	0.28 2	0.17 13	0.38 196	0.25 97	0.52 108	0.76 282	0.43 149	0.51 153	0.32 90	0.28 125	0.39 66	0.27 116	0.16 205	0.11 123	0.12 29	0.09 6	0.12 46	0.12 71
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
water-stereo	0.29 99	0.15 21	0.32 59	0.36 106	0.20 74	0.36 178	0.24 85	0.65 178	0.39 108	0.41 139	0.61 194	0.44 174	0.39 236	0.29 7	0.28 137	0.14 89	0.13 268	0.14 92	0.12 121	0.12 46	0.12 71

castereo	0.29 99	0.17 55	0.34 75	0.36 106	0.21 95	0.40 214	0.41 363	0.52 108	0.67 235	0.27 48	0.41 114	0.37 123	0.36 207	0.34 37	0.25 75	0.13 58	0.09 18	0.13 59	0.10 54	0.12 46	0.10 3

fffy	0.29 99	0.22 216	0.38 128	0.38 145	0.23 144	0.33 154	0.29 155	0.55 124	0.42 138	0.33 85	0.37 103	0.39 139	0.27 110	0.52 161	0.28 137	0.13 58	0.12 194	0.16 163	0.13 157	0.14 126	0.12 71

WCG-NET	0.29 99	0.15 21	0.35 90	0.34 56	0.19 48	0.32 142	0.27 125	0.42 61	0.82 327	0.46 160	0.49 143	0.39 139	0.25 82	0.42 89	0.27 116	0.12 33	0.09 18	0.13 59	0.11 91	0.12 46	0.11 35

MGS-Stereo	0.29 99	0.20 151	0.42 170	0.37 125	0.24 184	0.37 190	0.30 176	0.40 51	0.50 180	0.32 81	0.51 153	0.40 146	0.24 74	0.45 107	0.28 137	0.16 205	0.12 194	0.15 136	0.13 157	0.15 173	0.14 156

testlalala	0.29 99	0.20 151	0.45 203	0.34 56	0.24 184	0.44 250	0.29 155	0.50 97	0.30 46	0.70 270	0.50 145	0.35 111	0.25 82	0.33 26	0.25 75	0.15 157	0.11 123	0.14 92	0.09 6	0.12 46	0.13 118

GCAP-Stereo	0.29 99	0.21 186	0.45 203	0.39 170	0.20 74	0.39 206	0.22 63	0.60 145	0.46 162	0.47 163	0.50 145	0.39 139	0.27 110	0.34 37	0.24 62	0.14 89	0.12 194	0.14 92	0.11 91	0.13 81	0.12 71

CES	0.29 99	0.15 21	0.25 2	0.31 13	0.71 548	0.36 178	0.27 125	0.51 103	0.47 170	0.34 97	0.48 137	0.27 63	0.23 67	0.40 75	0.24 62	0.13 58	0.11 123	0.12 29	0.08 1	0.13 81	0.32 472

MC-Stereo	0.29 99	0.18 81	0.35 90	0.40 208	0.21 95	0.26 57	0.26 111	0.53 114	0.40 122	0.38 118	0.61 194	0.41 153	0.31 169	0.57 196	0.27 116	0.14 89	0.10 49	0.14 92	0.12 121	0.12 46	0.12 71

CroCo-Stereo Lap2	0.29 99	0.25 302	0.44 195	0.50 428	0.30 363	0.19 7	0.31 200	0.52 108	0.41 131	0.25 34	0.28 51	0.46 187	0.31 169	0.39 66	0.30 172	0.15 157	0.15 331	0.16 163	0.13 157	0.17 252	0.16 227

FlowAnything_test	0.30 109	0.20 151	0.41 157	0.48 406	0.26 251	0.46 261	0.25 97	0.45 74	0.33 66	0.30 68	0.26 40	0.35 111	0.26 99	0.41 81	0.39 268	0.21 363	0.15 331	0.22 382	0.26 475	0.17 252	0.17 270

depthmonostereo	0.30 109	0.15 21	0.36 106	0.35 75	0.18 27	0.45 258	0.27 125	0.71 231	0.57 200	0.36 105	0.43 120	0.34 103	0.40 241	0.36 49	0.27 116	0.14 89	0.12 194	0.13 59	0.12 121	0.11 18	0.12 71

MM-Stereo_test2	0.30 109	0.18 81	0.41 157	0.41 236	0.25 214	0.41 225	0.41 363	0.65 178	0.43 145	0.38 118	0.36 100	0.31 82	0.26 99	0.55 176	0.25 75	0.12 33	0.11 123	0.15 136	0.12 121	0.15 173	0.12 71

HART	0.30 109	0.17 55	0.33 63	0.41 236	0.21 95	0.32 142	0.26 111	0.67 196	0.32 58	0.33 85	0.66 208	0.41 153	0.22 59	0.58 201	0.25 75	0.12 33	0.11 123	0.15 136	0.11 91	0.15 173	0.12 71

ff7	0.30 109	0.22 216	0.42 170	0.37 125	0.26 251	0.31 124	0.34 244	0.66 185	0.35 80	0.39 124	0.33 83	0.31 82	0.28 125	0.61 228	0.26 94	0.14 89	0.11 123	0.17 205	0.12 121	0.15 173	0.16 227

IGEVStereo-DCA	0.30 109	0.24 271	0.42 170	0.36 106	0.27 290	0.38 196	0.34 244	0.66 185	0.35 80	0.39 124	0.31 73	0.35 111	0.27 110	0.62 250	0.25 75	0.16 205	0.12 194	0.16 163	0.12 121	0.14 126	0.16 227

ffff	0.30 109	0.22 216	0.42 170	0.37 125	0.26 251	0.31 124	0.34 244	0.66 185	0.35 80	0.39 124	0.33 83	0.31 82	0.28 125	0.61 228	0.26 94	0.14 89	0.11 123	0.17 205	0.12 121	0.15 173	0.16 227

11t	0.30 109	0.22 216	0.42 170	0.37 125	0.26 251	0.31 124	0.34 244	0.66 185	0.35 80	0.39 124	0.33 83	0.31 82	0.28 125	0.61 228	0.26 94	0.14 89	0.11 123	0.17 205	0.12 121	0.15 173	0.16 227

CASnet	0.30 109	0.20 151	0.34 75	0.42 273	0.17 13	0.25 53	0.24 85	0.53 114	0.56 193	0.54 188	0.54 170	0.39 139	0.24 74	0.41 81	0.26 94	0.15 157	0.10 49	0.22 382	0.18 326	0.18 283	0.12 71
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 109	0.22 216	0.41 157	0.38 145	0.26 251	0.31 124	0.35 267	0.68 202	0.36 87	0.40 136	0.33 83	0.32 90	0.28 125	0.62 250	0.26 94	0.14 89	0.10 49	0.17 205	0.12 121	0.15 173	0.16 227

LoS	0.30 109	0.16 38	0.32 59	0.30 7	0.19 48	0.32 142	0.29 155	0.54 120	0.73 267	0.35 100	0.52 160	0.42 160	0.29 145	0.48 136	0.29 155	0.15 157	0.11 123	0.13 59	0.09 6	0.12 46	0.12 71
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 109	0.22 216	0.41 157	0.36 106	0.25 214	0.33 154	0.42 374	0.62 157	0.41 131	0.33 85	0.31 73	0.32 90	0.28 125	0.60 222	0.28 137	0.13 58	0.11 123	0.16 163	0.13 157	0.13 81	0.14 156

ccc-4	0.30 109	0.22 216	0.42 170	0.37 125	0.26 251	0.31 124	0.34 244	0.66 185	0.35 80	0.39 124	0.33 83	0.31 82	0.28 125	0.61 228	0.26 94	0.14 89	0.11 123	0.17 205	0.12 121	0.15 173	0.16 227

IGEV-Stereo	0.30 109	0.22 216	0.41 157	0.38 145	0.26 251	0.30 108	0.35 267	0.68 202	0.36 87	0.40 136	0.33 83	0.32 90	0.28 125	0.62 250	0.26 94	0.14 89	0.10 49	0.17 205	0.12 121	0.15 173	0.16 227
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 109	0.20 151	0.28 23	0.44 339	0.19 48	0.31 124	0.25 97	0.49 95	0.43 145	0.37 109	0.47 135	0.40 146	0.23 67	0.51 159	0.37 243	0.15 157	0.18 406	0.19 286	0.16 242	0.16 226	0.14 156

DA	0.31 124	0.18 81	0.35 90	0.41 236	0.21 95	0.73 404	0.33 230	0.51 103	0.46 162	0.35 100	0.42 116	0.40 146	0.35 198	0.33 26	0.27 116	0.16 205	0.11 123	0.16 163	0.11 91	0.15 173	0.12 71

GGEV	0.31 124	0.18 81	0.35 90	0.41 236	0.21 95	0.73 404	0.33 230	0.51 103	0.46 162	0.35 100	0.42 116	0.40 146	0.35 198	0.33 26	0.27 116	0.16 205	0.11 123	0.16 163	0.11 91	0.15 173	0.12 71

DilatedVolume-Stereo	0.31 124	0.16 38	0.38 128	0.34 56	0.21 95	0.54 298	0.25 97	0.58 139	0.43 145	0.59 200	0.50 145	0.37 123	0.32 176	0.50 151	0.29 155	0.13 58	0.12 194	0.13 59	0.11 91	0.11 18	0.12 71

Reg-Stereo(zero)	0.31 124	0.17 55	0.30 40	0.35 75	0.19 48	0.33 154	0.21 50	0.64 175	0.72 257	0.52 178	0.52 160	0.51 210	0.29 145	0.48 136	0.27 116	0.13 58	0.10 49	0.12 29	0.10 54	0.12 46	0.13 118

WCG-NET（raft）	0.31 124	0.16 38	0.39 136	0.33 50	0.19 48	0.35 168	0.27 125	0.54 120	0.79 296	0.45 153	0.55 176	0.47 192	0.27 110	0.56 186	0.28 137	0.13 58	0.10 49	0.12 29	0.11 91	0.12 46	0.12 71

rrr	0.31 124	0.24 271	0.56 331	0.36 106	0.27 290	0.38 196	0.31 200	0.56 132	0.44 150	0.39 124	0.31 73	0.35 111	0.27 110	0.62 250	0.25 75	0.16 205	0.12 194	0.16 163	0.13 157	0.14 126	0.14 156

TANstereo	0.31 124	0.16 38	0.34 75	0.31 13	0.17 13	0.55 304	0.23 79	0.46 81	0.56 193	0.60 203	0.69 219	0.37 123	0.26 99	0.36 49	0.28 137	0.16 205	0.16 358	0.13 59	0.10 54	0.14 126	0.15 196

test_xeample3	0.31 124	0.23 249	0.56 331	0.36 106	0.26 251	0.35 168	0.32 214	0.60 145	0.38 101	0.44 152	0.32 81	0.33 98	0.28 125	0.66 289	0.27 116	0.14 89	0.12 194	0.16 163	0.12 121	0.14 126	0.14 156

rvit_stereo_0081_aga	0.32 132	0.29 384	0.50 262	0.43 314	0.29 338	0.36 178	0.32 214	0.46 81	0.42 138	0.40 136	0.44 123	0.41 153	0.34 190	0.43 95	0.31 184	0.23 412	0.17 391	0.19 286	0.16 242	0.20 335	0.15 196

GCAP-BAT	0.32 132	0.21 186	0.45 203	0.34 56	0.29 338	0.28 85	0.27 125	0.53 114	0.32 58	0.61 208	0.66 208	0.47 192	0.25 82	0.59 209	0.28 137	0.15 157	0.12 194	0.15 136	0.10 54	0.12 46	0.12 71

rvit_stereo_0080	0.32 132	0.26 337	0.45 203	0.39 170	0.28 315	0.27 71	0.46 400	0.51 103	0.46 162	0.36 105	0.42 116	0.41 153	0.29 145	0.41 81	0.34 214	0.22 385	0.17 391	0.17 205	0.16 242	0.23 393	0.16 227

whm_eth	0.32 132	0.26 337	0.45 203	0.39 170	0.28 315	0.27 71	0.46 400	0.51 103	0.46 162	0.36 105	0.42 116	0.41 153	0.29 145	0.41 81	0.34 214	0.22 385	0.17 391	0.17 205	0.16 242	0.23 393	0.16 227

plain	0.32 132	0.21 186	0.59 350	0.40 208	0.29 338	0.27 71	0.30 176	0.46 81	0.36 87	0.32 81	0.66 208	0.31 82	0.33 183	0.68 308	0.32 191	0.18 286	0.13 268	0.20 323	0.15 213	0.18 283	0.13 118

MIF-Stereo (partial)	0.32 132	0.19 115	0.41 157	0.41 236	0.32 403	0.29 97	0.24 85	0.49 95	0.44 150	0.31 77	0.63 199	0.37 123	0.36 207	0.60 222	0.32 191	0.17 247	0.13 268	0.19 286	0.17 295	0.18 283	0.15 196

CREStereo++_RVC	0.32 132	0.16 38	0.25 2	0.32 33	0.24 184	0.27 71	0.22 63	0.48 94	0.89 370	0.47 163	0.80 273	0.29 72	0.25 82	0.37 52	0.34 214	0.14 89	0.09 18	0.13 59	0.52 560	0.14 126	0.10 3
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
XX-TBD	0.32 132	0.53 500	0.26 9	0.53 467	0.21 95	0.38 196	0.24 85	0.41 57	0.77 285	0.55 190	0.70 222	0.31 82	0.26 99	0.33 26	0.28 137	0.16 205	0.10 49	0.12 29	0.09 6	0.13 81	0.11 35

FE-Mocha	0.33 140	0.20 151	0.55 317	0.39 170	0.27 290	0.31 124	0.20 27	0.77 279	0.38 101	0.67 251	0.56 179	0.57 234	0.26 99	0.38 60	0.23 45	0.15 157	0.10 49	0.17 205	0.16 242	0.13 81	0.13 118

rvit_stereo_0081	0.33 140	0.25 302	0.49 250	0.43 314	0.26 251	0.31 124	0.37 294	0.45 74	0.56 193	0.37 109	0.40 111	0.39 139	0.38 221	0.44 101	0.35 223	0.22 385	0.16 358	0.19 286	0.16 242	0.20 335	0.14 156

rvit_stereo_0082	0.33 140	0.25 302	0.49 250	0.43 314	0.26 251	0.31 124	0.37 294	0.45 74	0.56 193	0.37 109	0.40 111	0.39 139	0.38 221	0.44 101	0.35 223	0.22 385	0.16 358	0.19 286	0.16 242	0.20 335	0.14 156

RAFT-Stereo-weight	0.33 140	0.19 115	0.36 106	0.39 170	0.23 144	0.28 85	0.29 155	0.69 212	0.83 333	0.55 190	0.51 153	0.58 250	0.20 38	0.48 136	0.30 172	0.13 58	0.10 49	0.14 92	0.12 121	0.13 81	0.12 71

CAS++	0.33 140	0.25 302	0.39 136	0.38 145	0.26 251	0.32 142	0.24 85	0.87 313	0.53 190	0.48 169	0.46 129	0.26 59	0.21 47	0.50 151	0.26 94	0.23 412	0.20 433	0.22 382	0.17 295	0.21 347	0.17 270
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 140	0.23 249	0.37 118	0.43 314	0.29 338	0.40 214	0.48 415	0.78 283	0.38 101	0.38 118	0.34 92	0.32 90	0.30 163	0.63 261	0.28 137	0.14 89	0.13 268	0.19 286	0.17 295	0.18 283	0.17 270

MSKI-zero shot	0.33 140	0.19 115	0.36 106	0.41 236	0.22 116	0.32 142	0.22 63	0.65 178	0.45 155	0.52 178	0.64 202	0.60 264	0.19 26	0.78 376	0.27 116	0.14 89	0.11 123	0.14 92	0.10 54	0.13 81	0.13 118

4D-IteraStereo	0.33 140	0.19 115	0.43 189	0.40 208	0.24 184	0.32 142	0.27 125	0.59 143	0.72 257	0.66 242	0.53 167	0.42 160	0.22 59	0.46 115	0.30 172	0.14 89	0.09 18	0.20 323	0.16 242	0.16 226	0.12 71

iRaftStereo_RVC	0.33 140	0.20 151	0.40 148	0.40 208	0.23 144	0.31 124	0.29 155	0.70 224	0.55 192	0.49 172	0.66 208	0.37 123	0.23 67	0.47 127	0.33 202	0.14 89	0.11 123	0.19 286	0.17 295	0.16 226	0.13 118

PMTNet	0.33 140	0.17 55	0.26 9	0.29 4	0.18 27	0.44 250	0.22 63	0.57 136	0.66 229	0.46 160	0.54 170	0.38 130	0.34 190	0.50 151	0.25 75	0.75 560	0.10 49	0.12 29	0.09 6	0.13 81	0.12 71

xyz-stereo-finetune	0.34 150	0.19 115	0.38 128	0.34 56	0.18 27	0.57 319	0.32 214	0.60 145	0.70 248	0.47 163	0.54 170	0.38 130	0.35 198	0.57 196	0.38 258	0.13 58	0.12 194	0.16 163	0.13 157	0.13 81	0.13 118

MM-Stereo_test1	0.34 150	0.19 115	0.37 118	0.42 273	0.23 144	0.35 168	0.44 390	0.62 157	0.56 193	0.61 208	0.51 153	0.38 130	0.36 207	0.65 277	0.27 116	0.15 157	0.13 268	0.17 205	0.14 187	0.15 173	0.13 118

tg	0.34 150	0.19 115	0.40 148	0.40 208	0.23 144	0.38 196	0.26 111	0.74 261	0.60 212	0.48 169	0.65 204	0.42 160	0.24 74	0.57 196	0.33 202	0.14 89	0.10 49	0.18 253	0.17 295	0.14 126	0.12 71

rvit_stereo_0083	0.34 150	0.25 302	0.53 300	0.45 353	0.28 315	0.35 168	0.35 267	0.47 91	0.64 220	0.38 118	0.47 135	0.42 160	0.37 213	0.41 81	0.39 268	0.22 385	0.20 433	0.20 323	0.17 295	0.21 347	0.15 196

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 150	0.28 370	0.48 241	0.37 125	0.25 214	0.47 265	0.30 176	0.60 145	0.92 387	0.43 149	0.37 103	0.30 78	0.29 145	0.50 151	0.30 172	0.17 247	0.14 307	0.18 253	0.15 213	0.18 283	0.16 227

cross-raft	0.34 150	0.20 151	0.38 128	0.45 353	0.24 184	0.32 142	0.35 267	0.77 279	0.42 138	0.62 213	0.77 248	0.58 250	0.27 110	0.46 115	0.31 184	0.12 33	0.10 49	0.15 136	0.13 157	0.15 173	0.12 71

MM-Stereo_test3	0.35 156	0.19 115	0.33 63	0.42 273	0.26 251	0.34 164	0.44 390	0.74 261	0.93 393	0.47 163	0.52 160	0.42 160	0.29 145	0.46 115	0.29 155	0.17 247	0.15 331	0.17 205	0.13 157	0.14 126	0.15 196

model_zeroshot	0.35 156	0.20 151	0.56 331	0.41 236	0.30 363	0.51 278	0.26 111	0.69 212	0.48 172	0.65 236	0.51 153	0.52 214	0.25 82	0.46 115	0.27 116	0.17 247	0.13 268	0.15 136	0.14 187	0.13 81	0.14 156

rvit_stereo_ft	0.35 156	0.26 337	0.54 313	0.53 467	0.32 403	0.33 154	0.46 400	0.52 108	0.52 187	0.35 100	0.41 114	0.41 153	0.34 190	0.49 145	0.36 234	0.22 385	0.14 307	0.19 286	0.18 326	0.19 318	0.15 196

gcap-zeroshot	0.35 156	0.20 151	0.61 356	0.39 170	0.23 144	0.53 291	0.27 125	0.58 139	0.35 80	0.64 230	0.49 143	0.87 393	0.34 190	0.49 145	0.25 75	0.14 89	0.12 194	0.15 136	0.12 121	0.13 81	0.14 156

RAFT-Test	0.35 156	0.19 115	0.42 170	0.39 170	0.24 184	0.50 273	0.23 79	0.74 261	0.44 150	0.62 213	0.85 300	0.64 285	0.28 125	0.48 136	0.30 172	0.14 89	0.11 123	0.14 92	0.11 91	0.13 81	0.13 118

test-3	0.35 156	0.17 55	0.48 241	0.40 208	0.22 116	0.42 235	0.22 63	0.66 185	0.80 305	0.72 282	0.45 125	0.63 278	0.29 145	0.45 107	0.32 191	0.13 58	0.09 18	0.17 205	0.13 157	0.13 81	0.11 35

test_1	0.35 156	0.17 55	0.48 241	0.40 208	0.22 116	0.42 235	0.22 63	0.66 185	0.80 305	0.70 270	0.45 125	0.63 278	0.29 145	0.45 107	0.32 191	0.13 58	0.09 18	0.17 205	0.13 157	0.13 81	0.11 35

raftrobust	0.35 156	0.20 151	0.39 136	0.43 314	0.29 338	0.31 124	0.25 97	0.73 254	0.66 229	0.59 200	0.56 179	0.44 174	0.45 268	0.55 176	0.31 184	0.16 205	0.12 194	0.14 92	0.12 121	0.12 46	0.14 156

CFNet-RSSM	0.35 156	0.18 81	0.47 228	0.39 170	0.22 116	0.35 168	0.23 79	0.78 283	0.86 346	0.67 251	0.54 170	0.56 229	0.28 125	0.49 145	0.28 137	0.14 89	0.10 49	0.14 92	0.12 121	0.13 81	0.12 71

Gwc-CoAtRS	0.35 156	0.18 81	0.46 216	0.39 170	0.23 144	0.34 164	0.22 63	0.74 261	0.77 285	0.62 213	0.60 191	0.58 250	0.29 145	0.47 127	0.29 155	0.14 89	0.11 123	0.14 92	0.12 121	0.13 81	0.13 118

IGEV-FE	0.36 166	0.19 115	0.71 405	0.41 236	0.29 338	0.30 108	0.25 97	0.86 311	0.40 122	0.64 230	0.57 182	0.56 229	0.25 82	0.56 186	0.29 155	0.15 157	0.11 123	0.16 163	0.14 187	0.14 126	0.14 156

AE-Stereo	0.36 166	0.21 186	0.47 228	0.49 417	0.31 378	0.50 273	0.34 244	0.72 242	0.73 267	0.34 97	0.55 176	0.52 214	0.28 125	0.48 136	0.31 184	0.13 58	0.13 268	0.18 253	0.16 242	0.15 173	0.14 156

ACVNet-DCA	0.36 166	0.25 302	0.35 90	0.42 273	0.23 144	0.53 291	0.37 294	0.91 328	0.59 205	0.42 144	0.50 145	0.34 103	0.47 280	0.61 228	0.26 94	0.17 247	0.11 123	0.19 286	0.13 157	0.18 283	0.19 308

IGEV_Zeroshot_test	0.36 166	0.19 115	0.71 405	0.41 236	0.29 338	0.30 108	0.25 97	0.86 311	0.40 122	0.64 230	0.57 182	0.56 229	0.25 82	0.56 186	0.29 155	0.15 157	0.11 123	0.16 163	0.14 187	0.14 126	0.14 156

EKT-Stereo	0.36 166	0.24 271	0.44 195	0.44 339	0.30 363	0.37 190	0.30 176	0.72 242	0.68 237	0.47 163	0.63 199	0.49 203	0.28 125	0.59 209	0.34 214	0.19 326	0.14 307	0.18 253	0.15 213	0.16 226	0.18 296

Any-RAFT	0.36 166	0.17 55	0.31 47	0.35 75	0.21 95	0.51 278	0.21 50	0.93 339	0.75 277	0.56 193	0.73 227	0.66 303	0.29 145	0.48 136	0.25 75	0.15 157	0.10 49	0.13 59	0.10 54	0.13 81	0.13 118

LL-Strereo2	0.36 166	0.25 302	0.52 292	0.43 314	0.27 290	0.36 178	0.27 125	0.70 224	0.46 162	0.55 190	0.53 167	0.65 291	0.24 74	0.69 315	0.32 191	0.14 89	0.13 268	0.23 404	0.20 377	0.19 318	0.14 156

Selective-RAFT	0.36 166	0.23 249	0.54 313	0.45 353	0.22 116	0.64 362	0.27 125	0.62 157	0.65 226	0.41 139	0.38 108	0.55 223	0.39 236	0.59 209	0.36 234	0.14 89	0.12 194	0.14 92	0.12 121	0.16 226	0.14 156

RCA-Stereo	0.36 166	0.18 81	0.37 118	0.38 145	0.23 144	0.31 124	0.33 230	0.70 224	1.25 505	0.45 153	0.65 204	0.46 187	0.43 254	0.40 75	0.29 155	0.14 89	0.10 49	0.14 92	0.12 121	0.12 46	0.12 71

Patchmatch Stereo++	0.36 166	0.24 271	0.51 271	0.42 273	0.22 116	0.24 34	0.21 50	0.63 165	0.39 108	0.63 220	0.73 227	0.57 234	0.38 221	0.61 228	0.39 268	0.18 286	0.12 194	0.20 323	0.16 242	0.21 347	0.16 227
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 166	0.24 271	0.51 271	0.42 273	0.22 116	0.24 34	0.31 200	0.63 165	0.39 108	0.63 220	0.73 227	0.57 234	0.38 221	0.59 209	0.38 258	0.18 286	0.12 194	0.20 323	0.16 242	0.21 347	0.16 227

ROB_FTStereo_v2	0.36 166	0.24 271	0.51 271	0.42 273	0.22 116	0.24 34	0.31 200	0.63 165	0.39 108	0.63 220	0.73 227	0.57 234	0.38 221	0.60 222	0.39 268	0.18 286	0.12 194	0.20 323	0.16 242	0.21 347	0.16 227

ROB_FTStereo	0.36 166	0.24 271	0.51 271	0.42 273	0.22 116	0.24 34	0.20 27	0.63 165	0.39 108	0.63 220	0.73 227	0.57 234	0.38 221	0.60 222	0.38 258	0.18 286	0.12 194	0.20 323	0.16 242	0.21 347	0.16 227

HUI-Stereo	0.36 166	0.24 271	0.51 271	0.42 273	0.22 116	0.24 34	0.22 63	0.63 165	0.40 122	0.64 230	0.73 227	0.58 250	0.38 221	0.53 167	0.38 258	0.18 286	0.12 194	0.20 323	0.16 242	0.21 347	0.16 227

iGMRVC	0.36 166	0.24 271	0.51 271	0.42 273	0.22 116	0.24 34	0.29 155	0.63 165	0.39 108	0.63 220	0.73 227	0.57 234	0.38 221	0.61 228	0.39 268	0.18 286	0.12 194	0.20 323	0.16 242	0.21 347	0.16 227

iRAFT	0.36 166	0.24 271	0.51 271	0.42 273	0.22 116	0.24 34	0.21 50	0.63 165	0.39 108	0.63 220	0.73 227	0.57 234	0.38 221	0.61 228	0.39 268	0.18 286	0.12 194	0.20 323	0.16 242	0.21 347	0.16 227

RAFT-IKP	0.36 166	0.24 271	0.51 271	0.42 273	0.22 116	0.24 34	0.27 125	0.63 165	0.39 108	0.63 220	0.73 227	0.57 234	0.38 221	0.61 228	0.39 268	0.18 286	0.12 194	0.20 323	0.16 242	0.21 347	0.16 227

sCroCo_RVC	0.36 166	0.29 384	0.73 417	0.52 457	0.39 460	0.42 235	0.31 200	0.52 108	0.46 162	0.31 77	0.48 137	0.38 130	0.32 176	0.46 115	0.33 202	0.22 385	0.23 463	0.19 286	0.19 354	0.21 347	0.22 376

EAI-Stereo	0.36 166	0.21 186	0.46 216	0.40 208	0.22 116	0.33 154	0.36 280	1.22 460	0.32 58	0.52 178	0.75 241	0.35 111	0.28 125	0.65 277	0.30 172	0.14 89	0.11 123	0.14 92	0.14 187	0.14 126	0.13 118

xyz-stereo-finetune2	0.37 185	0.20 151	0.40 148	0.32 33	0.19 48	0.80 430	0.29 155	0.56 132	0.33 66	0.53 186	0.79 262	0.43 170	0.48 284	0.70 323	0.46 319	0.13 58	0.12 194	0.17 205	0.13 157	0.12 46	0.14 156

testlalala2	0.37 185	0.19 115	0.45 203	0.94 556	0.56 527	0.45 258	0.25 97	0.64 175	0.51 186	0.69 264	0.57 182	0.44 174	0.24 74	0.35 42	0.33 202	0.15 157	0.13 268	0.14 92	0.10 54	0.13 81	0.14 156

1test111	0.37 185	0.25 302	0.35 90	0.42 273	0.23 144	0.53 291	0.37 294	0.91 328	0.59 205	0.42 144	0.50 145	0.34 103	0.47 280	0.59 209	0.48 334	0.17 247	0.11 123	0.19 286	0.13 157	0.18 283	0.19 308

tt1	0.37 185	0.25 302	0.35 90	0.43 314	0.23 144	0.52 286	0.37 294	0.72 242	1.13 478	0.42 144	0.46 129	0.35 111	0.44 261	0.61 228	0.26 94	0.17 247	0.11 123	0.19 286	0.13 157	0.16 226	0.17 270

HH	0.37 185	0.22 216	0.49 250	0.41 236	0.26 251	0.36 178	0.30 176	0.87 313	0.41 131	0.45 153	0.59 188	0.78 364	0.43 254	0.77 368	0.26 94	0.15 157	0.11 123	0.15 136	0.14 187	0.14 126	0.14 156

HanStereo	0.37 185	0.22 216	0.49 250	0.41 236	0.26 251	0.36 178	0.30 176	0.87 313	0.41 131	0.45 153	0.59 188	0.78 364	0.43 254	0.77 368	0.26 94	0.15 157	0.11 123	0.15 136	0.14 187	0.14 126	0.14 156

CAS	0.37 185	0.13 1	0.27 15	1.34 570	0.31 378	0.46 261	0.38 312	0.50 97	0.48 172	0.35 100	0.52 160	0.24 50	0.19 26	0.30 9	0.28 137	1.03 572	0.08 1	0.12 29	0.08 1	0.12 46	0.28 446

anonymousdsp2	0.37 185	0.21 186	0.49 250	0.38 145	0.24 184	0.48 270	0.31 200	0.91 328	0.68 237	0.57 196	0.51 153	0.51 210	0.34 190	0.59 209	0.33 202	0.14 89	0.11 123	0.14 92	0.10 54	0.16 226	0.16 227

knoymous	0.37 185	0.22 216	0.34 75	0.32 33	0.22 116	0.38 196	0.29 155	0.63 165	0.65 226	0.69 264	0.69 219	0.60 264	0.40 241	0.61 228	0.36 234	0.17 247	0.11 123	0.20 323	0.12 121	0.18 283	0.19 308

test_4	0.37 185	0.19 115	0.34 75	0.45 353	0.26 251	0.20 10	0.34 244	0.58 139	0.42 138	0.60 203	1.45 507	0.43 170	0.26 99	0.67 299	0.29 155	0.12 33	0.10 49	0.17 205	0.19 354	0.15 173	0.12 71

test_3	0.37 185	0.19 115	0.50 262	0.45 353	0.24 184	0.47 265	0.36 280	0.69 212	0.84 334	0.66 242	0.46 129	0.68 313	0.25 82	0.45 107	0.32 191	0.12 33	0.10 49	0.18 253	0.16 242	0.15 173	0.12 71

NRIStereo	0.37 185	0.21 186	0.49 250	0.42 273	0.23 144	0.33 154	0.25 97	0.68 202	0.59 205	0.65 236	0.63 199	0.55 223	0.37 213	0.67 299	0.40 290	0.16 205	0.12 194	0.18 253	0.15 213	0.17 252	0.15 196

DeepStereo_RVC	0.37 185	0.22 216	0.51 271	0.41 236	0.24 184	0.26 57	0.22 63	0.64 175	0.40 122	0.69 264	0.67 216	0.57 234	0.50 293	0.58 201	0.42 300	0.17 247	0.12 194	0.18 253	0.16 242	0.19 318	0.19 308

CRE-IMP	0.37 185	0.23 249	0.53 300	0.42 273	0.24 184	0.40 214	0.21 50	0.61 153	0.45 155	0.65 236	0.73 227	0.53 219	0.37 213	0.63 261	0.40 290	0.18 286	0.11 123	0.19 286	0.16 242	0.21 347	0.19 308

test-1	0.37 185	0.20 151	0.76 426	0.47 398	0.27 290	0.44 250	0.36 280	0.63 165	0.65 226	0.49 172	0.67 216	0.54 221	0.35 198	0.42 89	0.30 172	0.14 89	0.12 194	0.16 163	0.14 187	0.15 173	0.18 296

s12784h	0.37 185	0.15 21	0.26 9	0.34 56	0.15 2	0.80 430	0.29 155	0.83 303	0.87 353	0.58 199	0.58 186	0.43 170	0.41 246	0.59 209	0.35 223	0.12 33	0.10 49	0.14 92	0.09 6	0.14 126	0.10 3

RALCasStereoNet	0.37 185	0.23 249	0.41 157	0.44 339	0.28 315	0.36 178	0.38 312	0.66 185	0.67 235	0.51 175	0.74 239	0.51 210	0.29 145	0.64 268	0.38 258	0.17 247	0.14 307	0.15 136	0.13 157	0.17 252	0.17 270

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 185	0.18 81	0.45 203	0.36 106	0.19 48	0.33 154	0.28 140	0.67 196	0.77 285	0.72 282	0.99 372	0.56 229	0.39 236	0.44 101	0.31 184	0.11 24	0.09 18	0.15 136	0.14 187	0.13 81	0.11 35

H2IRNET	0.38 203	0.21 186	0.36 106	0.39 170	0.25 214	0.26 57	0.24 85	0.61 153	0.74 273	0.39 124	0.89 318	0.74 344	0.53 302	0.53 167	0.44 309	0.16 205	0.13 268	0.19 286	0.20 377	0.17 252	0.15 196

cc1	0.38 203	0.25 302	0.35 90	0.42 273	0.23 144	0.53 291	0.37 294	0.71 231	1.17 490	0.42 144	0.50 145	0.34 103	0.47 280	0.61 228	0.26 94	0.17 247	0.11 123	0.19 286	0.13 157	0.16 226	0.17 270

11t1	0.38 203	0.23 249	0.49 250	0.36 106	0.23 144	0.61 342	0.31 200	0.74 261	0.47 170	0.62 213	0.55 176	0.55 223	0.49 290	0.58 201	0.45 315	0.18 286	0.15 331	0.16 163	0.13 157	0.17 252	0.19 308

DCRE	0.38 203	0.19 115	0.47 228	0.45 353	0.33 415	0.45 258	0.40 343	0.66 185	0.53 190	0.49 172	0.95 347	0.57 234	0.39 236	0.53 167	0.32 191	0.14 89	0.13 268	0.15 136	0.14 187	0.14 126	0.15 196

DCANet-4	0.38 203	0.22 216	0.58 342	0.35 75	0.19 48	0.30 108	0.30 176	0.69 212	0.97 418	0.70 270	0.79 262	0.40 146	0.46 275	0.46 115	0.37 243	0.14 89	0.10 49	0.14 92	0.11 91	0.12 46	0.15 196

GMOStereo	0.38 203	0.19 115	0.42 170	0.43 314	0.24 184	0.40 214	0.39 330	0.55 124	0.64 220	0.89 398	0.84 291	0.65 291	0.37 213	0.39 66	0.29 155	0.14 89	0.12 194	0.20 323	0.18 326	0.15 173	0.12 71

error version	0.38 203	0.19 115	0.42 170	0.43 314	0.24 184	0.40 214	0.39 330	0.55 124	0.64 220	0.89 398	0.84 291	0.65 291	0.37 213	0.39 66	0.29 155	0.14 89	0.12 194	0.20 323	0.18 326	0.15 173	0.12 71

test-v	0.38 203	0.19 115	0.42 170	0.43 314	0.24 184	0.40 214	0.39 330	0.55 124	0.64 220	0.89 398	0.84 291	0.65 291	0.37 213	0.39 66	0.29 155	0.14 89	0.12 194	0.20 323	0.18 326	0.15 173	0.12 71

test-2	0.38 203	0.19 115	0.42 170	0.43 314	0.24 184	0.40 214	0.39 330	0.55 124	0.64 220	0.89 398	0.84 291	0.65 291	0.37 213	0.39 66	0.29 155	0.14 89	0.12 194	0.20 323	0.18 326	0.15 173	0.12 71

rafts_anoy	0.38 203	0.22 216	0.38 128	0.43 314	0.28 315	0.32 142	0.32 214	0.70 224	0.91 381	0.59 200	0.66 208	0.45 183	0.33 183	0.49 145	0.41 295	0.16 205	0.12 194	0.21 367	0.23 436	0.18 283	0.16 227

raft+_RVC	0.38 203	0.20 151	0.38 128	0.39 170	0.27 290	0.44 250	0.35 267	0.81 295	0.90 375	0.52 178	0.78 257	0.50 205	0.29 145	0.56 186	0.41 295	0.15 157	0.12 194	0.17 205	0.15 213	0.14 126	0.13 118

XX-Stereo	0.38 203	0.18 81	0.52 292	0.58 504	0.38 452	0.39 206	0.20 27	0.62 157	0.31 52	0.47 163	1.29 474	0.72 335	0.25 82	0.59 209	0.28 137	0.16 205	0.11 123	0.17 205	0.16 242	0.14 126	0.11 35

DCANet	0.38 203	0.18 81	0.46 216	0.35 75	0.19 48	0.30 108	0.30 176	0.72 242	0.96 413	0.72 282	0.77 248	0.45 183	0.56 320	0.47 127	0.36 234	0.14 89	0.10 49	0.14 92	0.11 91	0.13 81	0.15 196

AIO-test1	0.39 216	0.18 81	0.42 170	0.51 440	0.25 214	0.44 250	0.30 176	0.74 261	1.20 499	0.41 139	0.71 223	0.45 183	0.29 145	0.56 186	0.27 116	0.15 157	0.13 268	0.19 286	0.21 398	0.13 81	0.18 296

MIM_Stereo	0.39 216	0.18 81	0.59 350	0.38 145	0.25 214	0.27 71	0.24 85	0.72 242	0.56 193	0.72 282	1.00 376	0.62 273	0.29 145	0.67 299	0.39 268	0.13 58	0.14 307	0.17 205	0.16 242	0.14 126	0.12 71

fff	0.39 216	0.18 81	0.46 216	0.35 75	0.19 48	0.30 108	0.30 176	0.73 254	1.08 463	0.70 270	0.79 262	0.44 174	0.62 359	0.47 127	0.37 243	0.14 89	0.10 49	0.14 92	0.11 91	0.12 46	0.15 196

ADStereo(finetuned)	0.39 216	0.18 81	0.58 342	0.35 75	0.19 48	0.30 108	0.30 176	0.72 242	0.96 413	0.72 282	0.77 248	0.45 183	0.68 399	0.46 115	0.36 234	0.14 89	0.10 49	0.14 92	0.11 91	0.13 81	0.15 196

MIPNet	0.39 216	0.22 216	0.66 379	0.40 208	0.25 214	0.53 291	0.29 155	0.78 283	0.74 273	0.68 261	0.60 191	0.40 146	0.48 284	0.45 107	0.39 268	0.14 89	0.11 123	0.16 163	0.13 157	0.14 126	0.14 156

TRStereo	0.39 216	0.32 411	0.64 371	0.49 417	0.41 470	0.30 108	0.30 176	0.97 354	0.63 216	0.53 186	0.43 120	0.52 214	0.26 99	0.77 368	0.29 155	0.18 286	0.12 194	0.19 286	0.19 354	0.13 81	0.13 118

NF-Stereo	0.39 216	0.21 186	0.51 271	0.42 273	0.25 214	0.26 57	0.30 176	0.71 231	0.72 257	0.66 242	0.77 248	0.57 234	0.31 169	0.69 315	0.39 268	0.18 286	0.12 194	0.20 323	0.16 242	0.16 226	0.27 435

OCTAStereo	0.39 216	0.21 186	0.51 271	0.42 273	0.25 214	0.26 57	0.30 176	0.71 231	0.72 257	0.66 242	0.77 248	0.58 250	0.31 169	0.69 315	0.39 268	0.18 286	0.12 194	0.20 323	0.16 242	0.16 226	0.27 435

RE-Stereo	0.39 216	0.21 186	0.51 271	0.42 273	0.25 214	0.26 57	0.30 176	0.71 231	0.72 257	0.66 242	0.77 248	0.57 234	0.31 169	0.70 323	0.39 268	0.18 286	0.12 194	0.20 323	0.16 242	0.16 226	0.27 435

Pruner-Stereo	0.39 216	0.21 186	0.51 271	0.41 236	0.25 214	0.22 17	0.24 85	0.71 231	0.59 205	0.90 406	0.75 241	0.67 310	0.30 163	0.64 268	0.39 268	0.19 326	0.12 194	0.20 323	0.17 295	0.17 252	0.19 308

TVStereo	0.39 216	0.21 186	0.51 271	0.42 273	0.25 214	0.26 57	0.30 176	0.71 231	0.72 257	0.66 242	0.77 248	0.57 234	0.31 169	0.70 323	0.39 268	0.18 286	0.12 194	0.20 323	0.16 242	0.16 226	0.27 435

TestStereo	0.39 216	0.32 411	0.42 170	0.45 353	0.20 74	0.41 225	0.38 312	0.69 212	0.66 229	0.56 193	0.78 257	0.48 197	0.43 254	0.59 209	0.37 243	0.18 286	0.13 268	0.20 323	0.15 213	0.23 393	0.14 156

csc	0.39 216	0.18 81	0.46 216	0.35 75	0.19 48	0.30 108	0.30 176	0.73 254	1.08 463	0.70 270	0.79 262	0.44 174	0.62 359	0.47 127	0.37 243	0.14 89	0.10 49	0.14 92	0.11 91	0.12 46	0.15 196

cscssc	0.39 216	0.18 81	0.46 216	0.35 75	0.19 48	0.30 108	0.30 176	0.73 254	1.08 463	0.70 270	0.79 262	0.44 174	0.62 359	0.47 127	0.37 243	0.14 89	0.10 49	0.14 92	0.11 91	0.12 46	0.15 196

AFF-stereo	0.39 216	0.20 151	0.42 170	0.37 125	0.22 116	0.27 71	0.31 200	0.67 196	0.72 257	0.66 242	1.12 424	0.75 349	0.38 221	0.57 196	0.35 223	0.11 24	0.09 18	0.16 163	0.16 242	0.14 126	0.12 71

AIO-test2	0.40 231	0.21 186	0.44 195	0.48 406	0.26 251	0.44 250	0.38 312	0.79 290	1.28 512	0.37 109	0.87 311	0.38 130	0.30 163	0.50 151	0.28 137	0.16 205	0.13 268	0.21 367	0.24 451	0.15 173	0.15 196

rvit_0105_6	0.40 231	0.28 370	0.68 391	0.51 440	0.30 363	0.39 206	0.41 363	0.53 114	0.68 237	0.41 139	0.45 125	0.50 205	0.45 268	0.55 176	0.37 243	0.28 464	0.26 491	0.24 420	0.22 420	0.22 373	0.17 270

MyStereo06	0.40 231	0.22 216	0.65 376	0.42 273	0.29 338	0.43 240	0.48 415	1.05 384	0.43 145	0.64 230	0.54 170	0.78 364	0.27 110	0.53 167	0.31 184	0.14 89	0.13 268	0.18 253	0.17 295	0.17 252	0.17 270

xx1	0.40 231	0.25 302	0.35 90	0.42 273	0.23 144	0.53 291	0.37 294	0.71 231	1.17 490	0.42 144	0.50 145	0.65 291	0.56 320	0.61 228	0.26 94	0.17 247	0.11 123	0.20 323	0.19 354	0.18 283	0.19 308

DisPM	0.40 231	0.20 151	0.50 262	0.42 273	0.27 290	0.24 34	0.30 176	0.68 202	0.61 215	0.88 391	0.87 311	0.59 260	0.32 176	0.80 382	0.34 214	0.19 326	0.12 194	0.19 286	0.17 295	0.16 226	0.21 357

RAFT+CT+SA	0.40 231	0.24 271	0.40 148	0.53 467	0.27 290	0.28 85	0.45 397	0.79 290	0.81 314	0.51 175	0.90 324	0.42 160	0.39 236	0.81 387	0.33 202	0.15 157	0.11 123	0.18 253	0.18 326	0.15 173	0.15 196

IPLG	0.40 231	0.21 186	0.64 371	0.41 236	0.25 214	0.54 298	0.27 125	0.77 279	0.68 237	0.85 366	0.82 283	0.33 98	0.32 176	0.64 268	0.49 343	0.13 58	0.11 123	0.16 163	0.14 187	0.14 126	0.14 156

IPLGR	0.40 231	0.22 216	0.70 403	0.40 208	0.22 116	0.51 278	0.29 155	0.78 283	0.78 289	0.80 333	0.77 248	0.44 174	0.41 246	0.48 136	0.40 290	0.14 89	0.12 194	0.16 163	0.14 187	0.16 226	0.14 156

PSM-softLoss	0.40 231	0.21 186	0.53 300	0.42 273	0.26 251	0.29 97	0.34 244	0.70 224	0.49 175	0.63 220	0.82 283	0.59 260	0.33 183	0.75 351	0.43 302	0.20 347	0.12 194	0.20 323	0.18 326	0.17 252	0.22 376

KMStereo	0.40 231	0.21 186	0.53 300	0.42 273	0.26 251	0.29 97	0.34 244	0.70 224	0.49 175	0.63 220	0.82 283	0.59 260	0.33 183	0.75 351	0.43 302	0.20 347	0.12 194	0.20 323	0.18 326	0.17 252	0.22 376

RALAANet	0.40 231	0.24 271	0.56 331	0.43 314	0.30 363	0.36 178	0.25 97	0.89 322	0.69 244	0.69 264	0.65 204	0.61 266	0.30 163	0.63 261	0.35 223	0.16 205	0.13 268	0.18 253	0.15 213	0.21 347	0.14 156

GMStereo	0.40 231	0.38 447	0.61 356	0.41 236	0.27 290	0.47 265	0.35 267	0.62 157	1.04 445	0.57 196	0.54 170	0.38 130	0.36 207	0.56 186	0.41 295	0.20 347	0.13 268	0.16 163	0.17 295	0.24 406	0.20 339
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 231	0.22 216	0.58 342	0.42 273	0.29 338	0.62 346	0.27 125	0.87 313	0.42 138	0.65 236	0.86 304	0.52 214	0.35 198	0.67 299	0.43 302	0.15 157	0.13 268	0.17 205	0.14 187	0.15 173	0.17 270
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 231	0.19 115	0.47 228	0.43 314	0.27 290	0.41 225	0.31 200	0.74 261	0.38 101	0.90 406	1.28 470	0.58 250	0.35 198	0.43 95	0.35 223	0.15 157	0.13 268	0.14 92	0.12 121	0.14 126	0.14 156

RAFT-Stereo	0.40 231	0.19 115	0.47 228	0.43 314	0.27 290	0.41 225	0.31 200	0.74 261	0.38 101	0.90 406	1.28 470	0.58 250	0.35 198	0.43 95	0.35 223	0.15 157	0.13 268	0.14 92	0.12 121	0.14 126	0.14 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
riskmin	0.41 246	0.21 186	0.44 195	0.34 56	0.24 184	0.58 325	0.32 214	0.70 224	0.86 346	0.52 178	0.57 182	0.78 364	0.60 348	0.58 201	0.39 268	0.17 247	0.12 194	0.19 286	0.13 157	0.19 318	0.22 376

x	0.41 246	0.25 302	0.46 216	0.36 106	0.24 184	0.54 298	0.31 200	0.94 344	0.58 204	0.60 203	0.72 225	0.61 266	0.53 302	0.52 161	0.50 347	0.18 286	0.16 358	0.17 205	0.16 242	0.17 252	0.18 296

raft_robust	0.41 246	0.24 271	0.39 136	0.43 314	0.22 116	0.40 214	0.33 230	0.80 293	0.98 423	0.80 333	0.88 315	0.41 153	0.32 176	0.89 414	0.30 172	0.14 89	0.12 194	0.16 163	0.18 326	0.15 173	0.13 118

PFNet+	0.41 246	0.20 151	0.53 300	0.40 208	0.25 214	0.28 85	0.22 63	0.66 185	0.76 282	0.85 366	0.79 262	0.63 278	0.34 190	0.75 351	0.37 243	0.20 347	0.14 307	0.23 404	0.20 377	0.17 252	0.21 357

SST-Stereo	0.41 246	0.20 151	0.48 241	0.43 314	0.25 214	0.25 53	0.21 50	0.68 202	0.50 180	1.08 489	0.79 262	0.71 320	0.42 251	0.81 387	0.38 258	0.17 247	0.11 123	0.20 323	0.16 242	0.19 318	0.15 196

RAFT_R40	0.41 246	0.20 151	0.47 228	0.44 339	0.25 214	0.23 27	0.25 97	0.69 212	0.70 248	0.98 450	0.78 257	0.72 335	0.43 254	0.80 382	0.39 268	0.17 247	0.11 123	0.20 323	0.16 242	0.18 283	0.15 196

RAFT-345	0.41 246	0.19 115	0.42 170	0.39 170	0.23 144	0.32 142	0.25 97	0.62 157	0.56 193	0.74 296	1.77 532	0.44 174	0.35 198	0.67 299	0.37 243	0.14 89	0.11 123	0.18 253	0.14 187	0.14 126	0.13 118

rvit_0105_4	0.42 253	0.30 399	0.77 429	0.52 457	0.29 338	0.41 225	0.44 390	0.57 136	0.75 277	0.45 153	0.48 137	0.56 229	0.49 290	0.58 201	0.37 243	0.28 464	0.26 491	0.25 433	0.22 420	0.24 406	0.19 308

MyStereo8	0.42 253	0.21 186	0.64 371	0.43 314	0.29 338	0.55 304	0.28 140	0.72 242	0.50 180	0.73 289	1.01 380	0.57 234	0.44 261	0.52 161	0.52 356	0.15 157	0.12 194	0.16 163	0.14 187	0.19 318	0.21 357

qqq	0.42 253	0.28 370	0.50 262	0.37 125	0.22 116	0.47 265	0.39 330	0.91 328	0.59 205	0.57 196	0.71 223	0.65 291	0.56 320	0.59 209	0.48 334	0.17 247	0.17 391	0.20 323	0.19 354	0.18 283	0.19 308

CIPLG	0.42 253	0.23 249	0.71 405	0.45 353	0.33 415	0.51 278	0.33 230	0.68 202	0.68 237	0.84 353	0.96 351	0.47 192	0.33 183	0.56 186	0.52 356	0.17 247	0.12 194	0.16 163	0.14 187	0.13 81	0.16 227

iRaft-Stereo_20w	0.42 253	0.20 151	0.63 366	0.39 170	0.27 290	0.33 154	0.25 97	1.76 560	0.37 95	0.73 289	0.53 167	0.63 278	0.42 251	0.86 404	0.29 155	0.14 89	0.11 123	0.14 92	0.13 157	0.15 173	0.15 196

IPLGR_C	0.42 253	0.23 249	0.71 405	0.46 378	0.33 415	0.51 278	0.34 244	0.69 212	0.69 244	0.84 353	0.92 338	0.46 187	0.33 183	0.53 167	0.53 367	0.17 247	0.12 194	0.16 163	0.14 187	0.13 81	0.16 227

ACRE	0.42 253	0.23 249	0.73 417	0.45 353	0.33 415	0.50 273	0.33 230	0.68 202	0.70 248	0.82 339	0.92 338	0.46 187	0.32 176	0.53 167	0.52 356	0.17 247	0.12 194	0.15 136	0.14 187	0.13 81	0.16 227

LCNet	0.42 253	0.21 186	0.34 75	0.44 339	0.24 184	0.47 265	0.28 140	0.69 212	0.57 200	0.72 282	1.03 393	0.66 303	0.58 336	0.60 222	0.35 223	0.15 157	0.10 49	0.19 286	0.19 354	0.22 373	0.37 501

HHNet	0.42 253	0.19 115	0.43 189	0.35 75	0.38 452	0.33 154	0.33 230	0.71 231	0.78 289	0.87 381	1.30 476	0.52 214	0.36 207	0.53 167	0.37 243	0.16 205	0.11 123	0.19 286	0.15 213	0.15 173	0.25 420

AnonymousM	0.42 253	0.86 549	0.31 47	0.35 75	0.23 144	0.30 108	0.37 294	0.56 132	0.44 150	0.72 282	0.50 145	0.47 192	0.29 145	0.42 89	0.35 223	0.16 205	0.12 194	1.51 573	0.32 509	0.12 46	0.11 35

sAnonymous2	0.42 253	0.41 467	0.96 479	0.48 406	0.37 445	0.41 225	0.48 415	0.60 145	0.52 187	0.39 124	0.48 137	0.35 111	0.44 261	0.44 101	0.30 172	0.19 326	0.14 307	0.19 286	0.17 295	0.55 542	0.43 523

CroCo_RVC	0.42 253	0.41 467	0.96 479	0.48 406	0.37 445	0.41 225	0.48 415	0.60 145	0.52 187	0.39 124	0.48 137	0.35 111	0.44 261	0.44 101	0.30 172	0.19 326	0.14 307	0.19 286	0.17 295	0.55 542	0.43 523

111	0.42 253	0.18 81	0.46 216	0.35 75	0.19 48	0.52 286	0.28 140	0.76 274	1.16 487	0.52 178	0.92 338	0.65 291	0.51 298	0.65 277	0.37 243	0.15 157	0.10 49	0.14 92	0.12 121	0.13 81	0.16 227

StereoVision	0.43 266	0.29 384	0.54 313	0.50 428	0.28 315	0.37 190	0.38 312	0.75 270	0.63 216	0.46 160	1.11 422	0.53 219	0.38 221	0.57 196	0.34 214	0.21 363	0.24 472	0.25 433	0.24 451	0.26 428	0.17 270

OMP-Stereo	0.43 266	0.23 249	0.50 262	0.53 467	0.25 214	0.36 178	0.24 85	0.73 254	0.81 314	0.78 325	0.64 202	0.88 397	0.41 246	0.95 440	0.36 234	0.15 157	0.12 194	0.20 323	0.15 213	0.16 226	0.13 118

PFNet	0.43 266	0.19 115	0.61 356	0.44 339	0.24 184	0.42 235	0.31 200	0.76 274	0.81 314	1.01 460	0.74 239	0.67 310	0.41 246	0.75 351	0.39 268	0.16 205	0.10 49	0.20 323	0.15 213	0.16 226	0.14 156

IRAFT_RVC	0.43 266	0.20 151	0.52 292	0.45 353	0.24 184	0.26 57	0.51 437	0.76 274	0.78 289	0.77 314	0.80 273	0.73 340	0.50 293	0.74 343	0.39 268	0.18 286	0.10 49	0.21 367	0.17 295	0.17 252	0.15 196

FENet	0.43 266	0.23 249	0.40 148	0.40 208	0.24 184	0.54 298	0.33 230	0.83 303	0.72 257	0.74 296	0.73 227	0.63 278	0.56 320	0.65 277	0.45 315	0.19 326	0.13 268	0.19 286	0.17 295	0.18 283	0.20 339

HITNet	0.43 266	0.27 354	0.50 262	0.34 56	0.18 27	0.65 369	0.32 214	0.99 360	0.70 248	0.73 289	0.86 304	0.66 303	0.56 320	0.61 228	0.47 330	0.14 89	0.10 49	0.15 136	0.13 157	0.18 283	0.13 118
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
rvit_0105_5	0.44 272	0.32 411	0.79 433	0.51 440	0.29 338	0.44 250	0.43 382	0.62 157	0.76 282	0.51 175	0.52 160	0.61 266	0.53 302	0.58 201	0.38 258	0.28 464	0.25 481	0.25 433	0.24 451	0.22 373	0.20 339

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 272	0.22 216	0.83 445	0.39 170	0.45 494	0.41 225	0.26 111	1.04 377	0.50 180	0.54 188	0.76 244	1.03 442	0.43 254	0.67 299	0.28 137	0.16 205	0.11 123	0.17 205	0.19 354	0.21 347	0.21 357

test_sample1	0.44 272	0.24 271	0.52 292	0.35 75	0.23 144	0.59 335	0.36 280	1.05 384	0.57 200	0.66 242	0.78 257	0.70 317	0.71 411	0.62 250	0.51 351	0.18 286	0.15 331	0.17 205	0.16 242	0.18 283	0.18 296

TestStereo1	0.44 272	0.24 271	0.45 203	0.52 457	0.25 214	0.35 168	0.40 343	0.81 295	0.94 402	0.70 270	0.96 351	0.48 197	0.45 268	0.94 434	0.33 202	0.16 205	0.13 268	0.18 253	0.16 242	0.15 173	0.14 156

test_5	0.44 272	0.25 302	0.48 241	0.53 467	0.28 315	0.28 85	0.42 374	0.77 279	0.87 353	0.63 220	0.91 332	0.73 340	0.53 302	0.82 393	0.36 234	0.14 89	0.11 123	0.18 253	0.18 326	0.18 283	0.16 227

SA-5K	0.44 272	0.24 271	0.45 203	0.52 457	0.25 214	0.35 168	0.40 343	0.81 295	0.94 402	0.70 270	0.96 351	0.48 197	0.45 268	0.94 434	0.33 202	0.16 205	0.13 268	0.18 253	0.16 242	0.15 173	0.14 156

dd	0.44 272	0.40 461	0.62 362	0.44 339	0.26 251	0.51 278	0.38 312	0.72 242	1.07 459	0.60 203	0.66 208	0.43 170	0.40 241	0.68 308	0.53 367	0.24 423	0.15 331	0.21 367	0.16 242	0.24 406	0.19 308

GANet-ADL	0.44 272	0.27 354	0.48 241	0.44 339	0.30 363	0.54 298	0.36 280	0.94 344	0.88 364	0.64 230	0.72 225	0.68 313	0.44 261	0.55 176	0.44 309	0.22 385	0.15 331	0.15 136	0.13 157	0.18 283	0.21 357

GMM-Stereo	0.44 272	0.20 151	0.39 136	0.42 273	0.25 214	0.50 273	0.44 390	0.72 242	0.57 200	0.77 314	1.37 490	0.76 356	0.38 221	0.62 250	0.34 214	0.15 157	0.10 49	0.20 323	0.19 354	0.17 252	0.28 446

FACV-RUCA	0.45 281	0.28 370	0.51 271	0.46 378	0.33 415	0.62 346	0.34 244	0.87 313	0.75 277	0.60 203	0.84 291	0.48 197	0.54 309	0.56 186	0.39 268	0.22 385	0.15 331	0.35 506	0.16 242	0.29 450	0.22 376

test_sample2	0.45 281	0.24 271	0.49 250	0.34 56	0.21 95	0.60 341	0.43 382	1.01 367	0.73 267	0.67 251	0.80 273	0.70 317	0.64 372	0.65 277	0.41 295	0.19 326	0.15 331	0.18 253	0.16 242	0.19 318	0.19 308

MyStereo04	0.45 281	0.23 249	0.52 292	0.43 314	0.29 338	0.40 214	0.48 415	1.02 370	1.12 472	0.62 213	0.58 186	0.55 223	0.56 320	0.77 368	0.45 315	0.14 89	0.13 268	0.19 286	0.17 295	0.18 283	0.17 270

SA	0.45 281	0.26 337	0.50 262	0.47 398	0.24 184	0.46 261	0.36 280	0.79 290	1.00 430	0.61 208	1.04 396	0.50 205	0.50 293	0.98 452	0.33 202	0.16 205	0.13 268	0.21 367	0.19 354	0.15 173	0.14 156

GwcNet-ADL	0.45 281	0.24 271	0.51 271	0.46 378	0.30 363	0.41 225	0.40 343	0.95 347	0.98 423	0.73 289	0.78 257	0.61 266	0.41 246	0.67 299	0.55 374	0.20 347	0.14 307	0.15 136	0.14 187	0.19 318	0.22 376

IIG-Stereo	0.45 281	0.22 216	0.48 241	0.51 440	0.26 251	0.43 240	0.21 50	0.73 254	0.80 305	0.84 353	0.95 347	0.82 379	0.46 275	0.95 440	0.37 243	0.16 205	0.12 194	0.19 286	0.15 213	0.15 173	0.12 71

DN-CSS_ROB	0.45 281	0.27 354	0.74 421	0.41 236	0.29 338	0.43 240	0.29 155	0.80 293	0.78 289	0.73 289	1.08 415	0.48 197	0.45 268	0.81 387	0.40 290	0.15 157	0.12 194	0.21 367	0.19 354	0.18 283	0.17 270

HI	0.46 288	0.22 216	0.41 157	0.35 75	0.35 434	0.27 71	0.32 214	0.75 270	0.50 180	0.90 406	1.13 431	1.12 478	0.73 427	0.70 323	0.57 382	0.12 33	0.10 49	0.17 205	0.17 295	0.17 252	0.16 227

CoSv	0.46 288	0.22 216	0.41 157	0.35 75	0.35 434	0.27 71	0.32 214	0.75 270	0.50 180	0.90 406	1.13 431	1.12 478	0.73 427	0.70 323	0.57 382	0.12 33	0.10 49	0.17 205	0.17 295	0.17 252	0.16 227

MyStereo05	0.46 288	0.22 216	0.51 271	0.42 273	0.29 338	0.43 240	0.48 415	0.96 352	1.12 472	0.77 314	0.62 198	0.51 210	0.57 332	0.79 379	0.43 302	0.14 89	0.13 268	0.18 253	0.17 295	0.17 252	0.17 270

CASS	0.46 288	0.28 370	0.45 203	0.48 406	0.22 116	0.63 352	0.34 244	0.99 360	0.66 229	0.76 306	0.86 304	0.61 266	0.58 336	0.58 201	0.44 309	0.29 475	0.16 358	0.22 382	0.18 326	0.23 393	0.28 446
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 288	0.20 151	0.48 241	0.46 378	0.27 290	0.34 164	0.39 330	0.62 157	0.74 273	0.78 325	1.44 503	0.86 387	0.38 221	1.09 476	0.27 116	0.13 58	0.13 268	0.18 253	0.16 242	0.16 226	0.12 71

iRaft-Stereo_5w	0.46 288	0.22 216	0.53 300	0.43 314	0.30 363	0.30 108	0.53 448	0.66 185	0.71 255	0.62 213	0.89 318	1.01 438	0.67 391	0.76 361	0.67 412	0.13 58	0.12 194	0.17 205	0.15 213	0.15 173	0.17 270

TransformOpticalFlow	0.46 288	0.21 186	0.49 250	0.42 273	0.24 184	0.36 178	0.46 400	1.04 377	0.84 334	0.67 251	1.14 435	0.73 340	0.56 320	0.78 376	0.33 202	0.15 157	0.10 49	0.17 205	0.15 213	0.14 126	0.15 196

RAFT	0.46 288	0.23 249	0.52 292	0.48 406	0.27 290	0.55 304	0.47 408	0.68 202	0.60 212	0.83 347	0.82 283	1.00 434	0.56 320	0.76 361	0.37 243	0.18 286	0.16 358	0.22 382	0.20 377	0.16 226	0.14 156

Prome-Stereo	0.46 288	0.20 151	0.37 118	0.45 353	0.26 251	0.40 214	0.42 374	0.69 212	0.49 175	0.96 444	1.84 536	0.58 250	0.64 372	0.63 261	0.32 191	0.15 157	0.11 123	0.16 163	0.14 187	0.17 252	0.30 459

GES	0.46 288	0.25 302	0.62 362	0.41 236	0.30 363	0.62 346	0.37 294	1.06 389	0.70 248	0.75 300	0.83 288	0.47 192	0.52 301	0.69 315	0.46 319	0.23 412	0.17 391	0.17 205	0.16 242	0.18 283	0.24 411

HCRNet	0.46 288	0.35 428	0.45 203	0.54 479	0.26 251	0.52 286	0.29 155	0.87 313	0.64 220	0.75 300	0.82 283	0.76 356	0.53 302	0.70 323	0.38 258	0.24 423	0.16 358	0.24 420	0.20 377	0.21 347	0.20 339

DFGA-Net	0.47 299	0.31 408	0.93 472	0.43 314	0.33 415	0.56 310	0.35 267	0.81 295	0.89 370	0.70 270	0.76 244	0.48 197	0.43 254	0.78 376	0.64 407	0.16 205	0.14 307	0.19 286	0.19 354	0.20 335	0.19 308

mmm	0.47 299	0.28 370	0.51 271	0.39 170	0.25 214	0.61 342	0.38 312	1.00 366	0.60 212	0.77 314	1.07 409	0.65 291	0.53 302	0.61 228	0.49 343	0.18 286	0.15 331	0.23 404	0.20 377	0.21 347	0.20 339

ffm	0.47 299	0.28 370	0.68 391	0.39 170	0.26 251	0.56 310	0.40 343	0.72 242	1.13 478	0.76 306	0.98 364	0.71 320	0.55 313	0.61 228	0.26 94	0.17 247	0.11 123	0.25 433	0.21 398	0.16 226	0.17 270

BUS	0.47 299	0.26 337	0.47 228	0.46 378	0.29 338	0.78 418	0.34 244	0.99 360	0.80 305	0.77 314	0.80 273	0.64 285	0.54 309	0.66 289	0.56 376	0.21 363	0.15 331	0.22 382	0.19 354	0.18 283	0.19 308

STrans-v2	0.47 299	0.21 186	0.49 250	0.41 236	0.25 214	0.54 298	0.49 428	1.16 427	0.82 327	0.67 251	1.05 399	0.71 320	0.67 391	0.74 343	0.34 214	0.15 157	0.11 123	0.17 205	0.15 213	0.14 126	0.14 156

Anonymous3	0.47 299	0.35 428	0.91 471	0.50 428	0.38 452	0.81 436	0.55 458	0.76 274	0.66 229	0.52 178	0.65 204	0.44 174	0.45 268	0.66 289	0.39 268	0.25 436	0.25 481	0.22 382	0.21 398	0.23 393	0.24 411

CFNet_pseudo	0.47 299	0.25 302	0.55 317	0.38 145	0.28 315	0.58 325	0.32 214	0.89 322	0.90 375	0.83 347	1.03 393	0.75 349	0.48 284	0.61 228	0.46 319	0.17 247	0.13 268	0.24 420	0.16 242	0.26 428	0.21 357

ACVNet	0.47 299	0.24 271	0.39 136	0.40 208	0.28 315	0.58 325	0.40 343	0.91 328	0.81 314	0.67 251	0.96 351	0.79 371	0.66 382	0.65 277	0.71 423	0.18 286	0.15 331	0.16 163	0.15 213	0.18 283	0.15 196

DMCA	0.47 299	0.27 354	0.59 350	0.39 170	0.29 338	0.53 291	0.34 244	0.98 356	0.70 248	0.78 325	0.83 288	0.79 371	0.55 313	0.54 175	0.57 382	0.21 363	0.16 358	0.21 367	0.16 242	0.19 318	0.22 376

ccs_rob	0.47 299	0.25 302	0.55 317	0.38 145	0.28 315	0.58 325	0.32 214	0.89 322	0.90 375	0.83 347	1.02 383	0.75 349	0.48 284	0.61 228	0.46 319	0.17 247	0.12 194	0.24 420	0.16 242	0.26 428	0.21 357

Select-FE	0.48 309	0.26 337	0.96 479	0.42 273	0.36 441	0.34 164	0.20 27	1.02 370	0.37 95	0.61 208	1.01 380	1.04 447	0.79 453	0.74 343	0.29 155	0.17 247	0.13 268	0.17 205	0.20 377	0.15 173	0.25 420

rvit_0105_3	0.48 309	0.35 428	0.85 458	0.56 492	0.31 378	0.48 270	0.48 415	0.65 178	0.81 314	0.66 242	0.59 188	0.66 303	0.56 320	0.66 289	0.41 295	0.30 482	0.27 498	0.29 481	0.28 489	0.21 347	0.21 357

UGAM-zero	0.48 309	0.21 186	0.66 379	0.38 145	0.23 144	0.36 178	0.22 63	1.30 491	0.43 145	0.67 251	0.61 194	1.74 543	0.89 486	0.79 379	0.27 116	0.15 157	0.12 194	0.15 136	0.12 121	0.13 81	0.14 156

rvit_stereo_0075_2	0.48 309	0.38 447	0.74 421	0.54 479	0.46 503	0.43 240	0.35 267	0.85 307	0.68 237	0.56 193	0.73 227	0.59 260	0.47 280	0.64 268	0.47 330	0.33 498	0.23 463	0.35 506	0.26 475	0.32 469	0.26 425

DispNO	0.48 309	0.24 271	0.84 452	0.40 208	0.31 378	0.58 325	0.39 330	0.91 328	0.79 296	0.79 330	0.83 288	0.71 320	0.59 342	0.75 351	0.50 347	0.19 326	0.14 307	0.20 323	0.18 326	0.16 226	0.17 270

CoDeX	0.48 309	0.21 186	0.53 300	0.43 314	0.25 214	0.74 410	0.38 312	1.36 509	0.82 327	0.84 353	0.96 351	0.63 278	0.57 332	0.63 261	0.40 290	0.17 247	0.13 268	0.17 205	0.15 213	0.16 226	0.15 196

IER	0.48 309	0.25 302	0.60 355	0.38 145	0.28 315	0.67 385	0.38 312	0.82 301	0.68 237	0.88 391	0.95 347	0.74 344	0.79 453	0.62 250	0.46 319	0.17 247	0.14 307	0.17 205	0.17 295	0.17 252	0.16 227

BSDual-CNN	0.48 309	0.26 337	0.47 228	0.46 378	0.29 338	0.75 414	0.46 400	0.99 360	0.80 305	0.77 314	0.80 273	0.76 356	0.59 342	0.66 289	0.48 334	0.21 363	0.15 331	0.22 382	0.19 354	0.18 283	0.19 308

PSM-AAD	0.48 309	0.21 186	0.39 136	0.44 339	0.23 144	0.56 310	0.47 408	0.67 196	0.73 267	1.08 489	1.12 424	0.58 250	0.87 478	0.63 261	0.33 202	0.15 157	0.11 123	0.25 433	0.26 475	0.18 283	0.42 518

KYRaft	0.48 309	0.21 186	0.41 157	0.45 353	0.23 144	0.43 240	0.36 280	0.68 202	0.45 155	0.94 426	1.72 530	0.78 364	0.40 241	0.65 277	0.32 191	0.16 205	0.11 123	0.18 253	0.22 420	0.17 252	0.76 562

ASMatch	0.48 309	0.20 151	0.47 228	0.39 170	0.28 315	0.37 190	0.26 111	0.76 274	0.72 257	0.77 314	2.29 550	0.61 266	0.51 298	0.64 268	0.39 268	0.15 157	0.12 194	0.17 205	0.15 213	0.14 126	0.22 376

ICVP	0.48 309	0.26 337	0.42 170	0.49 417	0.28 315	0.63 352	0.43 382	1.05 384	0.72 257	0.68 261	0.95 347	0.75 349	0.56 320	0.55 176	0.61 398	0.24 423	0.18 406	0.19 286	0.17 295	0.19 318	0.21 357
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 309	0.25 302	0.82 441	0.42 273	0.25 214	0.56 310	0.54 455	0.82 301	0.82 327	0.92 416	0.75 241	0.75 349	0.48 284	0.89 414	0.37 243	0.15 157	0.12 194	0.23 404	0.22 420	0.14 126	0.14 156

SFCPSM	0.48 309	0.22 216	0.59 350	0.41 236	0.27 290	0.85 448	0.36 280	1.39 512	0.79 296	0.81 337	0.85 300	0.54 221	0.50 293	0.60 222	0.39 268	0.18 286	0.14 307	0.18 253	0.20 377	0.17 252	0.16 227

FSD	0.49 323	0.47 491	0.55 317	0.55 487	0.46 503	0.48 270	0.52 443	0.54 120	0.49 175	0.48 169	0.48 137	0.50 205	0.48 284	0.51 159	0.49 343	0.45 536	0.43 555	0.47 539	0.46 544	0.46 522	0.46 533

G2L-ROB	0.49 323	0.20 151	0.48 241	0.36 106	0.22 116	0.58 325	0.42 374	1.19 442	0.74 273	0.86 376	0.76 244	1.08 461	0.59 342	0.81 387	0.60 392	0.17 247	0.12 194	0.15 136	0.12 121	0.17 252	0.20 339

test_sample4	0.49 323	0.27 354	0.55 317	0.36 106	0.23 144	0.70 391	0.37 294	1.22 460	0.86 346	0.82 339	0.86 304	0.62 273	0.58 336	0.71 333	0.49 343	0.21 363	0.16 358	0.21 367	0.20 377	0.22 373	0.21 357

test_sample3	0.49 323	0.27 354	0.55 317	0.36 106	0.23 144	0.70 391	0.37 294	1.21 452	0.87 353	0.79 330	0.84 291	0.66 303	0.53 302	0.70 323	0.50 347	0.21 363	0.16 358	0.20 323	0.19 354	0.21 347	0.21 357

PCWNet_CMD	0.49 323	0.25 302	0.56 331	0.40 208	0.27 290	0.64 362	0.32 214	0.98 356	0.99 426	0.87 381	1.07 409	0.78 364	0.46 275	0.61 228	0.44 309	0.17 247	0.13 268	0.21 367	0.16 242	0.26 428	0.20 339

testlalala_base	0.49 323	0.26 337	0.44 195	0.47 398	0.34 427	0.57 319	0.26 111	0.60 145	0.37 95	0.52 178	0.56 179	0.46 187	0.31 169	0.45 107	0.33 202	1.56 580	0.11 123	0.14 92	0.10 54	1.85 572	0.15 196

Sa-1000	0.49 323	0.25 302	0.45 203	0.46 378	0.25 214	0.64 362	0.34 244	0.85 307	0.95 406	0.85 366	1.51 514	0.55 223	0.44 261	0.94 434	0.31 184	0.16 205	0.12 194	0.21 367	0.20 377	0.15 173	0.14 156

DEmStereo	0.49 323	0.18 81	0.53 300	0.39 170	0.26 251	0.57 319	0.33 230	0.65 178	0.75 277	0.90 406	1.65 524	0.57 234	1.02 509	0.63 261	0.44 309	0.14 89	0.12 194	0.16 163	0.16 242	0.14 126	0.17 270

DRaft	0.49 323	0.18 81	0.50 262	0.38 145	0.25 214	0.57 319	0.39 330	0.67 196	0.86 346	1.02 464	1.75 531	0.50 205	0.79 453	0.65 277	0.42 300	0.14 89	0.11 123	0.16 163	0.16 242	0.14 126	0.17 270

GrayStereo	0.49 323	0.20 151	0.44 195	0.47 398	0.29 338	0.51 278	0.62 481	0.71 231	0.66 229	1.04 472	1.46 508	0.77 361	0.73 427	0.58 201	0.35 223	0.15 157	0.12 194	0.17 205	0.17 295	0.15 173	0.30 459

cf-r	0.49 323	0.24 271	0.49 250	0.40 208	0.23 144	0.58 325	0.38 312	0.92 337	0.87 353	0.77 314	1.06 405	0.98 427	0.67 391	0.59 209	0.61 398	0.21 363	0.14 307	0.17 205	0.19 354	0.15 173	0.16 227

GANet-RSSM	0.49 323	0.22 216	0.42 170	0.39 170	0.26 251	0.58 325	0.41 363	1.12 412	0.82 327	0.73 289	1.02 383	0.88 397	0.75 437	0.67 299	0.48 334	0.22 385	0.16 358	0.18 253	0.19 354	0.18 283	0.18 296

BEATNet_4x	0.49 323	0.35 428	0.72 412	0.38 145	0.20 74	0.65 369	0.36 280	1.08 398	0.78 289	0.78 325	0.88 315	0.73 340	0.64 372	0.71 333	0.60 392	0.16 205	0.12 194	0.16 163	0.15 213	0.24 406	0.18 296

MSMDNet	0.49 323	0.25 302	0.56 331	0.40 208	0.27 290	0.64 362	0.32 214	0.99 360	0.99 426	0.87 381	1.07 409	0.79 371	0.46 275	0.61 228	0.44 309	0.17 247	0.13 268	0.20 323	0.16 242	0.25 417	0.20 339

MLCV	0.49 323	0.26 337	0.73 417	0.38 145	0.18 27	0.64 362	0.33 230	0.84 306	0.89 370	0.96 444	1.12 424	0.72 335	0.45 268	1.00 462	0.59 391	0.14 89	0.10 49	0.14 92	0.11 91	0.14 126	0.14 156

G2L-Stereo_test	0.50 338	0.22 216	0.46 216	0.34 56	0.24 184	0.58 325	0.59 474	1.14 421	0.79 296	0.89 398	0.96 351	0.96 423	0.59 342	0.72 338	0.67 412	0.17 247	0.12 194	0.14 92	0.12 121	0.15 173	0.16 227

PAM_32	0.50 338	0.20 151	0.69 400	0.40 208	0.24 184	1.09 496	0.29 155	1.12 412	0.40 122	0.74 296	0.44 123	1.98 553	0.64 372	0.64 268	0.27 116	0.16 205	0.11 123	0.17 205	0.15 213	0.14 126	0.15 196

PAM	0.50 338	0.21 186	0.75 424	0.41 236	0.26 251	1.11 502	0.37 294	1.10 405	0.39 108	0.75 300	0.46 129	1.92 550	0.61 354	0.62 250	0.28 137	0.16 205	0.10 49	0.16 163	0.14 187	0.14 126	0.15 196

test_sample5	0.50 338	0.28 370	0.55 317	0.37 125	0.23 144	0.65 369	0.38 312	1.19 442	0.86 346	0.81 337	0.97 360	0.64 285	0.60 348	0.72 338	0.48 334	0.22 385	0.16 358	0.22 382	0.21 398	0.23 393	0.22 376

gwcnet-sp	0.50 338	0.25 302	0.84 452	0.41 236	0.27 290	0.79 424	0.40 343	0.93 339	0.85 340	0.95 432	0.79 262	0.65 291	0.63 364	0.69 315	0.52 356	0.18 286	0.17 391	0.18 253	0.18 326	0.18 283	0.19 308

scenet	0.50 338	0.25 302	0.84 452	0.41 236	0.27 290	0.79 424	0.40 343	0.93 339	0.85 340	0.95 432	0.79 262	0.65 291	0.63 364	0.69 315	0.52 356	0.18 286	0.17 391	0.18 253	0.18 326	0.18 283	0.19 308

ssnet	0.50 338	0.25 302	0.84 452	0.41 236	0.27 290	0.79 424	0.40 343	0.93 339	0.85 340	0.95 432	0.79 262	0.65 291	0.63 364	0.69 315	0.52 356	0.18 286	0.17 391	0.18 253	0.18 326	0.18 283	0.19 308

psmg	0.50 338	0.26 337	0.47 228	0.42 273	0.29 338	0.82 439	0.42 374	1.07 393	0.80 305	0.95 432	0.94 343	0.76 356	0.59 342	0.66 289	0.48 334	0.21 363	0.16 358	0.20 323	0.20 377	0.19 318	0.19 308

UDGNet	0.50 338	0.82 543	0.56 331	0.51 440	0.32 403	0.41 225	0.34 244	0.71 231	0.93 393	0.65 236	0.60 191	0.58 250	0.44 261	0.65 277	0.43 302	0.33 498	0.15 331	0.67 558	0.20 377	0.49 530	0.23 400

PSMNet-ADL	0.50 338	0.28 370	0.43 189	0.49 417	0.31 378	0.70 391	0.38 312	0.94 344	0.81 314	0.62 213	0.80 273	0.91 411	0.62 359	0.76 361	0.68 417	0.24 423	0.18 406	0.19 286	0.20 377	0.22 373	0.22 376

PSMNet-RSSM	0.50 338	0.24 271	0.41 157	0.43 314	0.26 251	0.51 278	0.40 343	1.16 427	0.79 296	0.75 300	1.07 409	0.87 393	0.69 401	0.66 289	0.52 356	0.24 423	0.16 358	0.23 404	0.26 475	0.20 335	0.20 339

CFNet-ft	0.50 338	0.25 302	0.39 136	0.41 236	0.26 251	0.66 376	0.37 294	0.91 328	0.87 353	0.67 251	1.00 376	1.05 452	0.70 406	0.68 308	0.57 382	0.23 412	0.16 358	0.24 420	0.21 398	0.24 406	0.19 308

CFNet_RVC	0.50 338	0.25 302	0.39 136	0.41 236	0.26 251	0.66 376	0.37 294	0.91 328	0.87 353	0.67 251	1.00 376	1.05 452	0.70 406	0.68 308	0.57 382	0.23 412	0.16 358	0.24 420	0.21 398	0.24 406	0.19 308

UCFNet_RVC	0.50 338	0.27 354	0.37 118	0.40 208	0.27 290	0.66 376	0.42 374	1.18 438	0.86 346	0.70 270	0.89 318	0.91 411	0.60 348	0.62 250	0.48 334	0.24 423	0.18 406	0.28 473	0.27 482	0.25 417	0.24 411

G2L-Stereo	0.51 352	0.25 302	0.55 317	0.44 339	0.27 290	0.46 261	0.47 408	0.98 356	0.81 314	0.86 376	0.90 324	0.91 411	0.56 320	0.88 412	0.80 444	0.21 363	0.17 391	0.22 382	0.18 326	0.17 252	0.22 376

DCVSM-stereo	0.51 352	0.28 370	0.56 331	0.39 170	0.29 338	0.55 304	0.28 140	0.78 283	0.78 289	1.11 500	0.77 248	1.04 447	0.76 446	0.65 277	0.52 356	0.20 347	0.20 433	0.24 420	0.21 398	0.25 417	0.31 468

test_sample6	0.51 352	0.27 354	0.55 317	0.38 145	0.23 144	0.64 362	0.39 330	1.18 438	0.88 364	0.84 353	1.06 405	0.66 303	0.61 354	0.75 351	0.52 356	0.23 412	0.17 391	0.22 382	0.22 420	0.24 406	0.23 400

qqq1	0.51 352	0.24 271	0.67 384	0.35 75	0.20 74	0.63 352	0.34 244	1.26 474	1.06 451	0.85 366	1.02 383	0.71 320	0.66 382	0.96 443	0.36 234	0.19 326	0.16 358	0.14 92	0.12 121	0.15 173	0.16 227

fff1	0.51 352	0.24 271	0.67 384	0.35 75	0.20 74	0.63 352	0.34 244	1.26 474	1.06 451	0.85 366	1.02 383	0.71 320	0.66 382	0.96 443	0.36 234	0.19 326	0.16 358	0.14 92	0.12 121	0.15 173	0.16 227

DualNet	0.51 352	0.28 370	0.55 317	0.37 125	0.23 144	0.65 369	0.38 312	1.19 442	0.86 346	0.84 353	1.06 405	0.64 285	0.60 348	0.72 338	0.48 334	0.22 385	0.16 358	0.22 382	0.21 398	0.23 393	0.22 376

GMStereo_Zeroshot	0.51 352	0.46 484	0.80 434	0.50 428	0.28 315	0.57 319	0.30 176	0.75 270	0.79 296	0.88 391	0.94 343	0.90 405	0.37 213	0.77 368	0.46 319	0.27 453	0.14 307	0.26 452	0.15 213	0.39 505	0.19 308

CFNet_ucs	0.51 352	0.25 302	0.58 342	0.39 170	0.31 378	0.59 335	0.35 267	1.04 377	0.95 406	0.89 398	1.19 453	0.80 375	0.49 290	0.66 289	0.45 315	0.21 363	0.16 358	0.26 452	0.18 326	0.27 438	0.23 400

anonymousa	0.51 352	0.21 186	0.47 228	0.39 170	0.25 214	0.89 456	0.36 280	0.78 283	0.63 216	0.88 391	1.54 516	1.09 468	0.67 391	0.53 167	0.46 319	0.17 247	0.14 307	0.19 286	0.21 398	0.16 226	0.16 227

hknet	0.51 352	0.26 337	0.58 342	0.46 378	0.29 338	0.75 414	0.46 400	0.99 360	0.89 370	0.77 314	0.80 273	0.96 423	0.67 391	0.75 351	0.50 347	0.19 326	0.15 331	0.22 382	0.19 354	0.18 283	0.19 308

CrosDoStereo	0.51 352	0.19 115	0.46 216	0.39 170	0.24 184	0.39 206	1.14 557	0.69 212	0.87 353	0.94 426	1.36 487	0.62 273	0.75 437	0.68 308	0.46 319	0.15 157	0.12 194	0.17 205	0.18 326	0.14 126	0.16 227

DeepStereo_LL	0.51 352	0.19 115	0.46 216	0.39 170	0.24 184	0.39 206	1.14 557	0.69 212	0.87 353	0.94 426	1.36 487	0.62 273	0.75 437	0.68 308	0.46 319	0.15 157	0.12 194	0.17 205	0.18 326	0.14 126	0.16 227

THIR-Stereo	0.51 352	0.19 115	0.47 228	0.39 170	0.23 144	0.74 410	0.64 490	0.68 202	0.88 364	1.03 467	1.40 493	0.71 320	0.75 437	0.64 268	0.43 302	0.16 205	0.11 123	0.17 205	0.18 326	0.15 173	0.17 270

GwcNet-RSSM	0.51 352	0.25 302	0.51 271	0.41 236	0.24 184	0.56 310	0.41 363	0.97 354	0.96 413	0.75 300	1.17 448	0.89 402	0.66 382	0.66 289	0.74 430	0.22 385	0.15 331	0.19 286	0.21 398	0.17 252	0.16 227

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 366	0.23 249	1.38 526	0.40 208	0.53 522	0.29 97	0.30 176	1.49 530	0.45 155	0.69 264	1.15 438	0.98 427	0.32 176	0.70 323	0.29 155	0.15 157	0.11 123	0.17 205	0.20 377	0.22 373	0.27 435

ToySt	0.52 366	0.27 354	0.93 472	0.42 273	0.28 315	0.67 385	0.56 462	0.88 321	0.79 296	0.61 208	0.85 300	0.92 417	0.70 406	0.72 338	0.61 398	0.16 205	0.17 391	0.21 367	0.21 398	0.22 373	0.21 357

NINENet	0.52 366	0.30 399	0.55 317	0.46 378	0.33 415	0.78 418	0.34 244	1.18 438	0.91 381	0.84 353	0.97 360	0.64 285	0.54 309	0.74 343	0.56 376	0.23 412	0.20 433	0.25 433	0.18 326	0.22 373	0.22 376

AACVNet	0.52 366	0.25 302	0.56 331	0.48 406	0.29 338	0.55 304	0.38 312	0.96 352	0.59 205	0.83 347	1.03 393	1.03 442	0.77 451	0.91 425	0.58 389	0.22 385	0.18 406	0.24 420	0.18 326	0.24 406	0.22 376

acv_ft	0.52 366	0.24 271	0.64 371	0.45 353	0.28 315	0.85 448	0.40 343	0.95 347	0.81 314	1.00 457	0.96 351	0.79 371	0.62 359	0.65 277	0.88 455	0.18 286	0.15 331	0.16 163	0.15 213	0.18 283	0.15 196

AdaStereo	0.52 366	0.34 424	0.53 300	0.49 417	0.25 214	0.71 396	0.36 280	1.24 465	0.91 381	0.77 314	0.98 364	0.75 349	0.50 293	0.71 333	0.51 351	0.27 453	0.13 268	0.28 473	0.18 326	0.23 393	0.18 296
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.
iResNet	0.52 366	0.31 408	0.86 459	0.44 339	0.22 116	0.66 376	0.47 408	0.92 337	1.02 437	0.89 398	1.12 424	0.69 315	0.55 313	0.86 404	0.60 392	0.15 157	0.11 123	0.15 136	0.12 121	0.17 252	0.17 270

DDVS	0.53 373	0.32 411	0.63 366	0.42 273	0.31 378	0.71 396	0.35 267	0.95 347	0.69 244	0.86 376	0.90 324	1.11 472	0.46 275	0.90 422	0.67 412	0.23 412	0.17 391	0.22 382	0.18 326	0.25 417	0.28 446

SMFormer	0.53 373	0.24 271	0.67 384	0.35 75	0.20 74	0.63 352	0.34 244	1.26 474	1.06 451	0.85 366	1.02 383	0.71 320	0.66 382	0.96 443	0.60 392	0.19 326	0.16 358	0.18 253	0.17 295	0.19 318	0.20 339

tta	0.53 373	0.24 271	0.67 384	0.35 75	0.20 74	0.63 352	0.34 244	1.26 474	1.06 451	0.85 366	1.02 383	0.71 320	0.66 382	0.96 443	0.60 392	0.19 326	0.16 358	0.18 253	0.17 295	0.15 173	0.16 227

CFNet	0.53 373	0.30 399	0.53 300	0.42 273	0.28 315	0.73 404	0.35 267	1.21 452	1.01 432	0.74 296	1.07 409	0.85 383	0.60 348	0.83 395	0.58 389	0.19 326	0.15 331	0.23 404	0.23 436	0.21 347	0.17 270

HSM	0.53 373	0.25 302	0.46 216	0.40 208	0.25 214	0.74 410	0.44 390	1.29 489	0.78 289	0.82 339	0.92 338	1.21 488	0.75 437	0.90 422	0.48 334	0.18 286	0.14 307	0.17 205	0.14 187	0.17 252	0.18 296

coex_refinement	0.54 378	0.22 216	0.44 195	0.45 353	0.31 378	0.75 414	0.40 343	1.16 427	0.92 387	0.87 381	1.12 424	0.99 432	0.57 332	0.69 315	0.90 463	0.21 363	0.14 307	0.16 163	0.16 242	0.21 347	0.22 376

UGAM	0.54 378	0.23 249	0.51 271	0.46 378	0.26 251	0.40 214	0.52 443	0.65 178	1.19 496	0.78 325	1.15 438	1.38 517	0.56 320	1.03 468	0.56 376	0.18 286	0.15 331	0.25 433	0.21 398	0.15 173	0.13 118

ITSA-stereo	0.54 378	0.29 384	0.55 317	0.41 236	0.23 144	0.59 335	0.35 267	1.31 493	1.25 505	0.82 339	0.80 273	0.72 335	0.58 336	0.89 414	0.72 426	0.22 385	0.18 406	0.23 404	0.22 420	0.22 373	0.29 453

test_sample7	0.54 378	0.30 399	0.55 317	0.37 125	0.28 315	0.63 352	0.47 408	1.11 407	0.92 387	0.93 419	0.89 318	0.86 387	0.71 411	0.74 343	0.53 367	0.27 453	0.22 452	0.27 462	0.26 475	0.27 438	0.26 425

DAS	0.54 378	0.26 337	0.66 379	0.49 417	0.31 378	0.61 342	0.43 382	0.89 322	1.01 432	0.95 432	1.16 443	0.71 320	0.85 471	0.89 414	0.47 330	0.18 286	0.14 307	0.18 253	0.15 213	0.22 373	0.19 308

SepStereo	0.54 378	0.26 337	0.66 379	0.49 417	0.31 378	0.61 342	0.43 382	0.89 322	1.01 432	0.95 432	1.16 443	0.71 320	0.85 471	0.97 450	0.47 330	0.18 286	0.14 307	0.18 253	0.15 213	0.22 373	0.19 308

RAFT + AFF	0.54 378	0.30 399	0.84 452	0.51 440	0.32 403	0.63 352	0.57 464	1.05 384	0.95 406	0.80 333	0.87 311	0.85 383	0.57 332	0.87 406	0.51 351	0.18 286	0.21 443	0.23 404	0.22 420	0.19 318	0.19 308

ac_64	0.54 378	0.24 271	0.58 342	0.46 378	0.28 315	0.79 424	0.44 390	1.11 407	0.63 216	0.94 426	0.85 300	1.06 456	0.70 406	0.76 361	0.72 426	0.22 385	0.18 406	0.20 323	0.19 354	0.18 283	0.16 227

DMCA-RVC	0.54 378	0.32 411	0.83 445	0.51 440	0.32 403	0.59 335	0.38 312	0.89 322	0.70 248	0.95 432	0.88 315	0.90 405	0.69 401	0.75 351	0.63 405	0.23 412	0.18 406	0.31 492	0.24 451	0.27 438	0.21 357

AASNet	0.55 387	0.27 354	0.62 362	0.51 440	0.32 403	0.73 404	0.44 390	1.55 537	0.88 364	0.88 391	0.94 343	0.64 285	0.63 364	0.62 250	0.84 450	0.23 412	0.20 433	0.20 323	0.16 242	0.22 373	0.20 339

LMCR-Stereo	0.55 387	0.33 419	0.57 340	0.60 510	0.30 363	0.80 430	0.36 280	1.30 491	0.79 296	0.90 406	1.04 396	0.57 234	0.64 372	0.87 406	0.73 429	0.20 347	0.15 331	0.19 286	0.14 187	0.25 417	0.18 296

UNet	0.55 387	0.27 354	0.72 412	0.45 353	0.41 470	0.97 470	0.40 343	1.01 367	0.80 305	0.87 381	0.90 324	1.03 442	0.75 437	0.76 361	0.67 412	0.19 326	0.15 331	0.20 323	0.17 295	0.21 347	0.18 296

UPFNet	0.55 387	0.26 337	0.59 350	0.46 378	0.38 452	0.83 442	0.48 415	1.03 376	0.80 305	0.92 416	0.91 332	0.85 383	0.67 391	0.87 406	0.78 436	0.20 347	0.21 443	0.20 323	0.20 377	0.20 335	0.15 196

HSM-Net_RVC	0.55 387	0.23 249	0.37 118	0.38 145	0.22 116	0.86 450	0.40 343	1.31 493	0.93 393	0.92 416	1.15 438	1.26 492	0.71 411	0.75 351	0.53 367	0.17 247	0.14 307	0.16 163	0.15 213	0.17 252	0.17 270
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 387	0.33 419	0.71 405	0.46 378	0.31 378	0.66 376	0.43 382	1.07 393	0.89 370	0.93 419	0.91 332	0.98 427	0.61 354	0.76 361	0.64 407	0.22 385	0.18 406	0.22 382	0.22 420	0.22 373	0.24 411
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 387	0.37 439	0.67 384	0.42 273	0.31 378	0.50 273	0.43 382	1.22 460	0.73 267	0.86 376	1.05 399	0.85 383	0.58 336	0.90 422	0.56 376	0.29 475	0.23 463	0.22 382	0.22 420	0.26 428	0.26 425

iResNetv2_ROB	0.55 387	0.29 384	0.86 459	0.39 170	0.25 214	0.67 385	0.37 294	1.21 452	1.02 437	1.02 464	1.10 417	0.89 402	0.79 453	0.74 343	0.43 302	0.19 326	0.13 268	0.15 136	0.11 91	0.19 318	0.16 227

iResNet_ROB	0.55 387	0.24 271	0.61 356	0.38 145	0.22 116	0.66 376	0.30 176	1.59 546	1.33 522	0.94 426	1.05 399	0.81 377	0.69 401	0.84 399	0.46 319	0.17 247	0.12 194	0.14 92	0.09 6	0.15 173	0.20 339

rvit_105_1	0.56 396	0.42 472	0.84 452	0.59 507	0.37 445	0.59 335	0.68 495	0.73 254	0.97 418	0.82 339	0.69 219	0.75 349	0.63 364	0.80 382	0.56 376	0.34 506	0.29 507	0.31 492	0.34 517	0.23 393	0.23 400

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 396	3.08 599	2.41 563	0.32 33	0.18 27	0.29 97	0.20 27	0.39 40	0.33 66	0.29 61	0.25 33	0.18 10	0.18 19	0.32 16	0.22 27	1.08 573	0.09 18	0.17 205	0.16 242	0.15 173	0.96 569

ff1	0.56 396	0.28 370	0.68 391	0.39 170	0.26 251	0.56 310	0.40 343	0.72 242	1.13 478	0.76 306	0.98 364	0.71 320	0.55 313	1.25 498	1.46 529	0.17 247	0.11 123	0.25 433	0.21 398	0.16 226	0.17 270

ttt	0.56 396	0.27 354	0.49 250	0.39 170	0.25 214	0.65 369	0.42 374	1.24 465	1.08 463	0.76 306	1.10 417	0.63 278	0.51 298	0.95 440	1.03 492	0.25 436	0.22 452	0.22 382	0.21 398	0.25 417	0.25 420

FTStereo	0.56 396	0.21 186	0.39 136	0.42 273	0.25 214	0.39 206	0.73 512	0.69 212	0.45 155	1.09 493	3.23 573	0.69 315	0.71 411	0.55 176	0.34 214	0.15 157	0.13 268	0.19 286	0.17 295	0.15 173	0.32 472

GEStereo_RVC	0.56 396	0.30 399	0.70 403	0.51 440	0.31 378	0.70 391	0.54 455	1.31 493	0.93 393	0.85 366	0.86 304	0.84 381	0.63 364	0.92 427	0.67 412	0.24 423	0.16 358	0.19 286	0.17 295	0.21 347	0.23 400

ISRNet	0.57 402	0.25 302	0.72 412	0.57 498	0.36 441	0.43 240	0.28 140	0.85 307	0.84 334	1.09 493	1.25 461	0.91 411	0.61 354	0.68 308	0.60 392	0.35 512	0.26 491	0.36 511	0.33 515	0.30 458	0.42 518

CSP-Net	0.57 402	0.29 384	0.55 317	0.42 273	0.29 338	1.20 518	0.49 428	1.29 489	0.75 277	0.98 450	0.97 360	0.88 397	0.69 401	0.85 402	0.66 409	0.27 453	0.18 406	0.17 205	0.17 295	0.18 283	0.19 308

ADLNet2	0.57 402	0.26 337	0.71 405	0.48 406	0.31 378	0.83 442	0.51 437	1.10 405	0.99 426	0.85 366	0.99 372	0.99 432	0.70 406	0.79 379	0.78 436	0.21 363	0.17 391	0.18 253	0.18 326	0.22 373	0.22 376

RAFT-RH_RVC	0.57 402	0.18 81	0.44 195	0.38 145	0.23 144	0.56 310	0.24 85	0.61 153	0.73 267	1.18 507	3.90 584	0.55 223	0.40 241	0.67 299	0.38 258	0.14 89	0.11 123	0.20 323	0.15 213	0.12 46	0.14 156

ADLNet	0.57 402	0.29 384	0.58 342	0.46 378	0.35 434	0.80 430	0.46 400	1.14 421	0.88 364	1.03 467	0.98 364	0.92 417	0.66 382	0.71 333	0.83 449	0.22 385	0.16 358	0.22 382	0.22 420	0.22 373	0.23 400

MMNet	0.57 402	0.26 337	0.67 384	0.45 353	0.35 434	1.04 488	0.39 330	0.93 339	0.98 423	0.96 444	0.97 360	0.86 387	0.80 458	0.83 395	0.80 444	0.16 205	0.15 331	0.19 286	0.19 354	0.20 335	0.17 270

delet	0.57 402	0.25 302	0.63 366	0.46 378	0.34 427	1.05 493	0.51 437	1.04 377	0.94 402	0.90 406	0.99 372	0.90 405	0.68 399	0.87 406	0.78 436	0.18 286	0.18 406	0.20 323	0.21 398	0.17 252	0.17 270

psm_up	0.57 402	0.27 354	0.52 292	0.50 428	0.33 415	0.65 369	0.60 477	1.07 393	0.84 334	0.87 381	0.91 332	1.00 434	1.06 515	0.80 382	0.66 409	0.22 385	0.25 481	0.26 452	0.23 436	0.22 373	0.21 357

hitnet-ft	0.57 402	0.29 384	0.43 189	0.42 273	0.29 338	0.81 436	0.40 343	0.98 356	0.91 381	0.84 353	1.01 380	1.13 480	0.72 422	0.83 395	0.71 423	0.28 464	0.21 443	0.28 473	0.22 420	0.29 450	0.27 435

DSFCA	0.57 402	0.27 354	0.71 405	0.41 236	0.36 441	0.78 418	0.53 448	1.08 398	0.85 340	1.08 489	0.84 291	0.90 405	0.66 382	1.05 471	0.63 405	0.26 442	0.22 452	0.21 367	0.21 398	0.22 373	0.20 339

STTStereo	0.57 402	0.39 452	0.87 464	0.45 353	0.32 403	0.62 346	0.45 397	1.01 367	0.87 353	1.01 460	0.91 332	0.95 420	0.58 336	0.77 368	0.66 409	0.25 436	0.24 472	0.27 462	0.33 515	0.25 417	0.26 425

RASNet	0.57 402	0.24 271	0.61 356	0.39 170	0.23 144	0.71 396	0.40 343	1.02 370	0.93 393	0.77 314	1.05 399	1.05 452	0.98 504	0.99 457	1.03 492	0.16 205	0.14 307	0.14 92	0.17 295	0.15 173	0.14 156

LL-Strereo	0.58 414	0.29 384	0.83 445	0.48 406	0.35 434	0.39 206	0.48 415	1.04 377	0.99 426	0.87 381	0.79 262	1.08 461	1.15 527	1.35 518	0.51 351	0.18 286	0.15 331	0.22 382	0.19 354	0.17 252	0.21 357

HGLStereo	0.58 414	0.30 399	0.65 376	0.51 440	0.38 452	0.78 418	0.45 397	1.07 393	0.82 327	0.89 398	1.16 443	0.88 397	0.91 490	0.80 382	0.74 430	0.21 363	0.21 443	0.20 323	0.18 326	0.19 318	0.22 376

FADNet-RVC-Resample	0.58 414	0.35 428	1.34 523	0.50 428	0.34 427	0.73 404	0.43 382	1.09 401	0.96 413	0.83 347	0.87 311	0.76 356	0.66 382	0.77 368	0.52 356	0.19 326	0.18 406	0.26 452	0.27 482	0.28 448	0.29 453

FADNet_RVC	0.58 414	0.39 452	1.26 512	0.45 353	0.32 403	0.55 304	0.34 244	1.12 412	0.90 375	0.68 261	0.90 324	0.61 266	0.71 411	1.03 468	0.80 444	0.21 363	0.18 406	0.27 462	0.23 436	0.33 474	0.30 459

mmx	0.59 418	0.28 370	0.68 391	0.39 170	0.26 251	0.56 310	0.40 343	1.24 465	1.06 451	0.76 306	0.98 364	0.71 320	0.55 313	1.25 498	1.46 529	0.21 363	0.16 358	0.25 433	0.21 398	0.24 406	0.22 376

xxx	0.59 418	0.28 370	0.68 391	0.39 170	0.26 251	0.56 310	0.40 343	1.24 465	1.06 451	0.76 306	0.98 364	0.71 320	0.55 313	1.25 498	1.46 529	0.21 363	0.16 358	0.25 433	0.21 398	0.24 406	0.22 376

CRFU-Net	0.59 418	0.29 384	0.62 362	0.47 398	0.31 378	1.20 518	0.51 437	1.19 442	0.59 205	1.05 477	1.00 376	1.06 456	0.87 478	0.83 395	0.77 435	0.22 385	0.19 424	0.18 253	0.16 242	0.19 318	0.20 339

TDLM	0.59 418	0.35 428	0.57 340	0.53 467	0.32 403	0.67 385	0.72 507	1.09 401	1.03 441	0.84 353	1.11 422	0.84 381	0.71 411	0.96 443	0.61 398	0.28 464	0.18 406	0.26 452	0.22 420	0.27 438	0.21 357

CVANet_RVC	0.59 418	0.35 428	0.54 313	0.49 417	0.33 415	0.70 391	0.67 492	1.12 412	0.97 418	0.88 391	1.05 399	1.01 438	0.72 422	0.94 434	0.55 374	0.30 482	0.20 433	0.28 473	0.26 475	0.32 469	0.23 400

AANet_RVC	0.59 418	0.35 428	0.68 391	0.47 398	0.28 315	0.57 319	0.47 408	1.04 377	1.28 512	0.87 381	1.33 481	0.86 387	0.63 364	1.16 486	0.89 457	0.19 326	0.13 268	0.15 136	0.14 187	0.18 283	0.20 339

NOSS_ROB	0.59 418	0.40 461	0.42 170	0.45 353	0.31 378	0.79 424	0.53 448	1.09 401	1.12 472	0.69 264	0.92 338	0.77 361	0.63 364	0.81 387	0.52 356	0.39 525	0.38 541	0.44 533	0.42 542	0.38 501	0.36 495

DualNet (step1)	0.60 425	0.37 439	0.83 445	0.39 170	0.31 378	0.72 400	0.49 428	1.11 407	0.92 387	0.93 419	0.89 318	0.86 387	0.71 411	0.74 343	0.53 367	0.42 532	0.22 452	0.40 525	0.41 537	0.36 493	0.35 489

pcwnet_v2	0.60 425	0.29 384	0.89 468	0.46 378	0.36 441	0.62 346	0.38 312	1.33 502	1.24 503	1.02 464	1.27 469	0.71 320	0.59 342	0.71 333	0.51 351	0.28 464	0.21 443	0.24 420	0.23 436	0.29 450	0.30 459

PS-NSSS	0.60 425	0.46 484	0.68 391	0.43 314	0.34 427	0.66 376	0.57 464	1.05 384	0.91 381	0.80 333	1.28 470	0.72 335	0.67 391	0.89 414	0.61 398	0.32 491	0.26 491	0.40 525	0.27 482	0.35 487	0.29 453

DLCB_ROB	0.60 425	0.29 384	0.53 300	0.50 428	0.33 415	0.76 417	0.51 437	1.02 370	0.94 402	1.07 488	1.16 443	1.21 488	0.73 427	0.98 452	0.75 432	0.21 363	0.20 433	0.22 382	0.23 436	0.22 373	0.20 339

CBFPSM	0.61 429	0.25 302	1.41 529	0.39 170	0.27 290	1.10 497	0.67 492	0.83 303	0.84 334	0.82 339	0.81 281	1.33 506	0.85 471	0.72 338	0.86 453	0.16 205	0.15 331	0.15 136	0.17 295	0.17 252	0.23 400

ssnet_v2	0.61 429	0.29 384	0.69 400	0.45 353	0.30 363	0.93 462	0.62 481	1.20 449	1.03 441	0.97 447	0.81 281	0.98 427	0.67 391	0.84 399	0.97 483	0.26 442	0.23 463	0.23 404	0.24 451	0.20 335	0.21 357

HBP-ISP	0.61 429	0.47 491	0.45 203	0.46 378	0.33 415	0.79 424	0.29 155	1.15 425	1.05 447	0.85 366	1.18 452	0.67 310	0.71 411	0.92 427	0.57 382	0.37 519	0.38 541	0.47 539	0.41 537	0.39 505	0.32 472

dad	0.61 429	0.53 500	0.72 412	0.44 339	0.31 378	0.64 362	0.37 294	0.85 307	1.28 512	1.05 477	1.17 448	1.18 486	0.61 354	0.70 323	0.54 372	0.36 515	0.23 463	0.37 516	0.21 398	0.31 462	0.23 400

SACVNet	0.61 429	0.36 437	0.67 384	0.57 498	0.37 445	0.65 369	0.47 408	1.16 427	0.80 305	1.04 472	1.06 405	1.02 440	0.81 461	0.99 457	0.57 382	0.28 464	0.21 443	0.25 433	0.24 451	0.30 458	0.39 504

StereoDRNet-Refined	0.61 429	0.33 419	0.63 366	0.47 398	0.31 378	0.94 465	0.41 363	1.04 377	0.97 418	1.15 505	1.13 431	1.00 434	0.74 433	0.93 431	0.93 471	0.18 286	0.13 268	0.22 382	0.21 398	0.20 335	0.21 357
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 435	0.56 516	1.29 517	0.47 398	0.39 460	0.63 352	0.40 343	1.16 427	0.91 381	0.71 281	0.86 304	1.04 447	0.55 313	0.99 457	0.78 436	0.27 453	0.26 491	0.28 473	0.29 495	0.32 469	0.31 468

NVstereo2D	0.62 435	0.32 411	0.82 441	0.50 428	0.44 488	0.88 453	0.48 415	1.12 412	1.17 490	0.67 251	0.90 324	0.90 405	0.69 401	1.02 466	0.69 419	0.33 498	0.16 358	0.29 481	0.20 377	0.43 515	0.46 533

CBMV_ROB	0.62 435	0.39 452	0.41 157	0.41 236	0.28 315	0.86 450	0.28 140	1.06 389	1.02 437	0.95 432	1.33 481	0.81 377	0.84 467	0.94 434	0.56 376	0.37 519	0.37 540	0.43 531	0.40 532	0.33 474	0.32 472

ACV-stereo	0.63 438	0.37 439	1.03 491	0.44 339	0.31 378	1.27 522	0.41 363	0.78 283	0.84 334	0.65 236	0.76 244	2.07 555	1.00 505	0.84 399	0.68 417	0.22 385	0.17 391	0.19 286	0.18 326	0.22 373	0.23 400

FADNet	0.63 438	0.53 500	1.20 506	0.46 378	0.44 488	0.66 376	0.41 363	1.24 465	1.07 459	0.70 270	0.84 291	0.98 427	0.65 380	0.87 406	0.54 372	0.29 475	0.30 512	0.27 462	0.30 496	0.48 526	0.36 495

1111x	0.64 440	0.23 249	0.61 356	0.39 170	0.21 95	0.68 389	0.46 400	1.32 499	1.03 441	0.76 306	1.02 383	0.95 420	0.72 422	1.13 480	2.15 558	0.18 286	0.18 406	0.18 253	0.19 354	0.20 335	0.19 308

SGM-Forest	0.65 441	0.33 419	0.43 189	0.44 339	0.30 363	1.01 482	0.54 455	1.13 419	1.09 469	1.11 500	1.21 455	1.10 470	0.76 446	0.99 457	0.71 423	0.32 491	0.33 532	0.33 503	0.30 496	0.30 458	0.28 446
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 442	0.32 411	0.80 434	0.46 378	0.34 427	1.26 521	0.50 434	0.91 328	1.00 430	1.05 477	1.36 487	1.28 495	0.84 467	0.81 387	0.90 463	0.22 385	0.24 472	0.23 404	0.23 436	0.21 347	0.22 376

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 443	0.30 399	1.20 506	0.42 273	0.31 378	1.00 478	0.58 471	1.16 427	1.07 459	1.01 460	1.25 461	1.08 461	0.75 437	1.18 489	1.03 492	0.20 347	0.12 194	0.16 163	0.13 157	0.22 373	0.22 376

StereoDRNet	0.67 443	0.35 428	0.82 441	0.53 467	0.44 488	1.03 486	0.53 448	1.51 534	1.06 451	1.13 503	0.91 332	1.07 460	0.74 433	0.87 406	0.95 476	0.24 423	0.19 424	0.25 433	0.23 436	0.27 438	0.22 376

PSMNet_ROB	0.67 443	0.39 452	0.76 426	0.57 498	0.43 482	1.00 478	0.85 536	1.25 472	0.93 393	0.82 339	1.04 396	1.08 461	0.64 372	0.89 414	1.02 491	0.29 475	0.21 443	0.31 492	0.31 506	0.27 438	0.25 420

TCMNet	0.68 446	0.41 467	1.08 495	0.60 510	0.61 539	0.97 470	0.55 458	1.11 407	0.93 393	0.87 381	1.14 435	0.89 402	0.65 380	0.92 427	1.06 500	0.26 442	0.26 491	0.31 492	0.28 489	0.33 474	0.30 459

YMNet	0.68 446	0.40 461	1.01 487	0.53 467	0.46 503	1.04 488	0.48 415	1.06 389	0.81 314	1.21 510	1.31 477	1.11 472	0.73 427	0.89 414	0.96 478	0.27 453	0.31 520	0.25 433	0.25 464	0.25 417	0.24 411

YMNet_1	0.68 446	0.40 461	1.01 487	0.53 467	0.46 503	1.04 488	0.48 415	1.06 389	0.81 314	1.21 510	1.31 477	1.11 472	0.73 427	0.89 414	0.96 478	0.27 453	0.31 520	0.25 433	0.25 464	0.25 417	0.24 411

DRN-Test	0.68 446	0.34 424	0.77 429	0.52 457	0.40 465	1.14 507	0.61 479	1.56 541	1.04 445	1.18 507	1.10 417	1.05 452	0.72 422	0.82 393	1.01 487	0.24 423	0.18 406	0.26 452	0.25 464	0.26 428	0.23 400

CBMV	0.68 446	0.37 439	0.50 262	0.43 314	0.26 251	1.00 478	0.71 501	1.17 436	1.16 487	1.24 518	1.29 474	1.06 456	0.86 475	0.98 452	0.75 432	0.29 475	0.30 512	0.34 505	0.30 496	0.26 428	0.27 435
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 451	0.29 384	2.34 561	0.41 236	0.31 378	1.16 511	0.58 471	0.87 313	0.85 340	0.86 376	1.17 448	1.04 447	0.83 464	0.76 361	1.26 518	0.21 363	0.18 406	0.17 205	0.16 242	0.21 347	0.21 357

z-ln-s-r	0.70 452	0.39 452	1.51 534	0.40 208	0.27 290	0.58 325	0.62 481	0.87 313	1.09 469	0.84 353	1.44 503	0.91 411	0.87 478	1.20 493	2.07 554	0.16 205	0.12 194	0.17 205	0.15 213	0.21 347	0.17 270

GASNet	0.70 452	0.77 539	1.16 503	0.71 543	0.49 511	0.62 346	0.48 415	1.12 412	1.05 447	0.98 450	0.84 291	0.94 419	0.82 462	1.41 522	0.85 452	0.33 498	0.22 452	0.29 481	0.28 489	0.44 518	0.26 425

PA-Net	0.70 452	0.46 484	0.96 479	0.51 440	0.53 522	0.94 465	0.73 512	1.14 421	1.15 485	0.83 347	0.90 324	0.88 397	0.76 446	1.19 490	0.96 478	0.25 436	0.41 550	0.29 481	0.44 543	0.27 438	0.39 504
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 455	0.84 547	0.80 434	0.55 487	0.38 452	1.38 529	0.57 464	1.07 393	0.81 314	0.90 406	0.94 343	0.95 420	0.54 309	1.01 463	0.61 398	0.41 530	0.30 512	0.57 554	0.31 506	0.86 559	0.39 504

DISCO	0.72 456	0.27 354	0.72 412	0.45 353	0.31 378	1.12 504	0.53 448	1.32 499	1.25 505	0.84 353	1.07 409	1.52 534	0.87 478	1.82 549	1.08 506	0.20 347	0.15 331	0.18 253	0.16 242	0.24 406	0.24 411

APVNet	0.73 457	0.39 452	1.01 487	0.58 504	0.45 494	1.16 511	0.68 495	1.47 529	0.87 353	0.84 353	1.15 438	1.04 447	0.84 467	1.14 482	1.18 513	0.27 453	0.28 505	0.32 498	0.31 506	0.29 450	0.32 472

GwcNet	0.73 457	0.39 452	1.37 525	0.53 467	0.43 482	1.10 497	0.52 443	1.27 479	1.19 496	1.05 477	1.41 495	1.06 456	0.86 475	0.98 452	1.01 487	0.26 442	0.24 472	0.24 420	0.23 436	0.23 393	0.28 446

NaN_ROB	0.73 457	0.46 484	0.89 468	0.52 457	0.34 427	0.98 475	1.11 554	1.28 484	1.20 499	1.27 523	0.96 351	1.08 461	0.79 453	1.34 517	0.78 436	0.24 423	0.30 512	0.23 404	0.24 451	0.23 393	0.26 425

XPNet_ROB	0.73 457	0.38 447	0.80 434	0.53 467	0.40 465	0.80 430	0.83 532	1.21 452	0.96 413	1.37 528	1.17 448	1.37 513	0.87 478	1.14 482	0.99 485	0.33 498	0.25 481	0.27 462	0.24 451	0.31 462	0.29 453

ETE_ROB	0.73 457	0.52 497	0.93 472	0.57 498	0.37 445	0.80 430	0.86 537	1.19 442	0.95 406	1.20 509	1.22 457	1.39 519	0.86 475	1.07 472	0.88 455	0.27 453	0.21 443	0.31 492	0.27 482	0.34 482	0.35 489

Syn2CoEx	0.74 462	0.55 514	1.17 504	0.66 529	0.45 494	0.89 456	0.56 462	1.54 536	1.15 485	0.95 432	1.35 486	1.03 442	1.03 510	0.96 443	0.89 457	0.31 486	0.27 498	0.29 481	0.24 451	0.23 393	0.27 435

DANet	0.74 462	0.47 491	0.98 485	0.60 510	0.41 470	0.92 461	0.41 363	1.02 370	0.87 353	1.22 514	1.22 457	1.33 506	0.88 483	1.26 501	1.37 524	0.27 453	0.24 472	0.31 492	0.25 464	0.37 499	0.36 495
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 462	0.38 447	0.63 366	0.54 479	0.35 434	1.01 482	0.95 545	1.15 425	0.95 406	1.09 493	2.00 544	1.14 482	0.92 492	1.29 506	0.75 432	0.25 436	0.27 498	0.27 462	0.23 436	0.32 469	0.24 411

NCCL2	0.74 462	0.45 479	0.77 429	0.65 527	0.45 494	0.97 470	1.16 559	1.16 427	1.02 437	1.00 457	0.98 364	1.48 528	0.88 483	0.99 457	0.89 457	0.31 486	0.27 498	0.39 522	0.39 528	0.33 474	0.34 485

Wz-Net-LNSev	0.75 466	0.54 508	1.59 541	0.51 440	0.41 470	1.16 511	0.79 525	1.27 479	1.13 478	1.04 472	1.14 435	1.11 472	0.94 497	0.93 431	1.00 486	0.24 423	0.22 452	0.21 367	0.19 354	0.26 428	0.27 435

FINET	0.75 466	0.45 479	1.38 526	0.48 406	0.46 503	0.98 475	1.00 549	1.22 460	1.69 552	0.91 415	1.25 461	0.74 344	0.74 433	1.09 476	0.82 448	0.37 519	0.31 520	0.27 462	0.24 451	0.35 487	0.34 485

FAT-Stereo	0.75 466	0.34 424	0.81 440	0.51 440	0.38 452	0.78 418	0.63 485	1.39 512	1.32 520	1.05 477	1.40 493	1.58 539	1.14 525	0.92 427	0.91 467	0.29 475	0.28 505	0.28 473	0.23 436	0.28 448	0.41 514

S-Stereo	0.76 469	0.36 437	1.10 496	0.57 498	0.46 503	0.83 442	0.59 474	1.31 493	1.62 548	0.98 450	1.41 495	1.11 472	0.93 494	0.85 402	1.07 503	0.27 453	0.31 520	0.28 473	0.25 464	0.33 474	0.50 543

RYNet	0.76 469	0.37 439	0.74 421	0.54 479	0.67 545	1.35 526	0.68 495	1.28 484	1.21 502	1.10 497	0.90 324	1.31 499	0.94 497	1.01 463	1.30 520	0.22 385	0.16 358	0.27 462	0.23 436	0.43 515	0.45 529

LALA_ROB	0.76 469	0.46 484	0.86 459	0.55 487	0.41 470	1.00 478	0.93 544	1.25 472	1.13 478	1.23 516	1.15 438	1.55 536	0.80 458	1.11 479	0.96 478	0.33 498	0.23 463	0.35 506	0.30 496	0.35 487	0.32 472

PSMNet-RUCA	0.78 472	0.78 541	1.23 509	1.01 558	0.91 554	0.68 389	0.53 448	1.16 427	1.06 451	0.79 330	1.10 417	0.82 379	0.72 422	0.94 434	0.70 420	0.55 552	0.27 498	0.76 561	0.46 544	0.70 554	0.49 540

edge stereo	0.79 473	0.40 461	0.82 441	0.52 457	0.44 488	0.83 442	0.58 471	1.34 504	1.08 463	1.30 524	1.38 491	1.79 545	1.13 524	1.15 485	0.92 469	0.34 506	0.32 527	0.42 530	0.28 489	0.33 474	0.39 504

DGSMNet	0.80 474	0.58 521	1.42 530	0.61 515	0.65 542	0.94 465	0.75 517	1.35 505	1.16 487	0.88 391	1.26 465	1.00 434	0.75 437	1.07 472	0.89 457	0.36 515	0.31 520	0.41 529	0.40 532	0.60 548	0.59 555

RP	0.80 474	0.38 447	0.73 417	0.67 531	0.59 534	0.82 439	0.57 464	1.21 452	1.28 512	1.03 467	1.68 526	1.45 523	1.49 548	1.08 475	0.90 463	0.36 515	0.31 520	0.37 516	0.30 496	0.36 493	0.36 495

Wz-Net-MNSev	0.81 476	0.42 472	1.64 547	0.51 440	0.41 470	1.46 533	0.95 545	1.24 465	1.26 510	1.31 525	1.25 461	1.17 485	0.83 464	1.21 495	1.06 500	0.22 385	0.19 424	0.24 420	0.23 436	0.29 450	0.26 425

RGC	0.82 477	0.62 526	0.80 434	0.67 531	0.66 544	0.91 459	0.59 474	1.35 505	1.09 469	1.12 502	1.46 508	1.50 530	1.09 518	1.28 504	0.97 483	0.34 506	0.30 512	0.48 544	0.40 532	0.38 501	0.38 503

NCC-stereo	0.82 477	0.43 475	0.87 464	0.63 522	0.68 546	0.88 453	0.72 507	1.60 548	1.12 472	0.95 432	1.41 495	1.37 513	1.37 540	1.26 501	0.94 473	0.32 491	0.30 512	0.37 516	0.49 555	0.34 482	0.35 489

Nwc_Net	0.82 477	0.40 461	0.86 459	0.62 519	0.56 527	1.04 488	0.57 464	1.72 557	1.08 463	0.93 419	1.88 539	1.44 521	1.24 532	1.19 490	0.94 473	0.31 486	0.25 481	0.36 511	0.39 528	0.31 462	0.31 468

Abc-Net	0.82 477	0.43 475	0.87 464	0.63 522	0.68 546	0.88 453	0.72 507	1.60 548	1.12 472	0.95 432	1.41 495	1.37 513	1.37 540	1.26 501	0.94 473	0.32 491	0.30 512	0.37 516	0.49 555	0.34 482	0.35 489
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 477	0.77 539	0.95 478	0.68 535	0.43 482	1.15 509	1.06 552	1.19 442	1.20 499	1.03 467	1.02 383	1.10 470	0.89 486	1.20 493	0.78 436	0.49 543	0.39 545	0.58 555	0.39 528	0.69 552	0.49 540
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
w-ln-seven-2	0.83 482	0.46 484	2.93 566	0.54 479	0.39 460	0.93 462	0.63 485	1.16 427	1.18 494	1.25 519	1.32 479	1.09 468	1.05 514	1.23 496	1.07 503	0.21 363	0.20 433	0.23 404	0.22 420	0.26 428	0.24 411

stereogan	0.83 482	0.33 419	0.89 468	0.61 515	0.51 517	1.80 554	0.50 434	1.41 518	1.39 528	1.05 477	1.47 510	1.56 538	1.04 512	1.32 516	0.87 454	0.29 475	0.29 507	0.29 481	0.25 464	0.39 505	0.40 509

STTRV1_RVC	0.83 482	0.60 524	1.19 505	0.67 531	0.81 552	1.12 504	0.63 485	1.37 511	1.12 472	0.98 450	1.34 485	1.08 461	0.95 499	1.28 504	0.90 463	0.57 554	0.25 481	0.44 533	0.39 528	0.60 548	0.41 514

NLCSM	0.84 485	0.53 500	1.25 510	0.59 507	0.73 551	0.90 458	0.79 525	1.89 564	0.88 364	0.94 426	1.85 537	1.44 521	0.74 433	1.53 533	1.16 511	0.28 464	0.24 472	0.26 452	0.30 496	0.27 438	0.29 453

Anonymous_2	0.84 485	0.45 479	0.66 379	0.41 236	0.45 494	0.82 439	0.53 448	0.81 295	0.81 314	0.73 289	0.61 194	0.91 411	0.76 446	0.77 368	0.61 398	0.51 546	0.55 565	0.54 552	4.92 604	0.54 540	0.42 518

ccnet	0.84 485	0.59 523	0.86 459	0.56 492	0.60 537	1.11 502	0.72 507	1.44 525	0.97 418	1.15 505	1.44 503	1.28 495	0.95 499	1.01 463	1.33 523	0.49 543	0.43 555	0.50 549	0.47 548	0.52 538	0.48 539

psmorigin	0.84 485	0.53 500	2.21 559	0.50 428	0.41 470	0.86 450	0.57 464	1.08 398	0.90 375	1.50 534	1.42 500	1.50 530	1.09 518	1.29 506	1.03 492	0.32 491	0.33 532	0.27 462	0.27 482	0.34 482	0.45 529

ADCRef	0.84 485	0.46 484	1.60 544	0.52 457	0.45 494	1.08 495	0.52 443	1.13 419	1.03 441	1.22 514	1.43 502	0.87 393	0.93 494	0.91 425	3.35 575	0.19 326	0.16 358	0.23 404	0.23 436	0.23 393	0.22 376

CC-Net-ROB	0.84 485	1.01 559	0.93 472	0.60 510	0.45 494	1.25 520	0.71 501	1.20 449	1.05 447	0.84 353	1.24 460	0.90 405	0.78 452	1.14 482	0.70 420	0.48 542	0.34 535	1.71 576	0.38 526	0.78 557	0.40 509

GCST	0.85 491	1.25 567	0.80 434	1.58 573	1.03 566	1.04 488	0.24 85	0.81 295	0.81 314	0.99 456	0.67 216	0.78 364	0.35 198	0.98 452	0.38 258	0.97 568	0.65 570	1.20 570	0.81 573	0.93 562	0.72 559

aanetorigin	0.85 491	0.58 521	1.98 555	0.50 428	0.40 465	0.66 376	0.70 499	0.72 242	1.01 432	2.44 574	2.00 544	1.32 501	1.25 533	0.96 443	1.16 511	0.20 347	0.19 424	0.20 323	0.20 377	0.27 438	0.33 481

AF-Net	0.85 491	0.41 467	0.87 464	0.66 529	0.54 525	0.96 469	0.52 443	1.66 553	1.37 525	1.03 467	2.04 547	1.46 524	1.36 538	1.19 490	1.05 499	0.34 506	0.24 472	0.39 522	0.28 489	0.31 462	0.26 425

SQANet	0.87 494	0.76 538	0.76 426	1.16 565	0.99 562	1.10 497	0.51 437	1.12 412	0.85 340	0.93 419	1.05 399	1.03 442	0.76 446	1.07 472	0.70 420	0.79 561	0.25 481	1.04 568	0.36 521	1.56 570	0.70 558

CSAN	0.88 495	0.52 497	0.93 472	0.61 515	0.42 479	1.19 517	1.11 554	1.27 479	1.48 538	1.37 528	1.44 503	1.37 513	1.30 535	1.46 529	1.01 487	0.39 525	0.31 520	0.36 511	0.37 523	0.35 487	0.36 495

SDNR	0.89 496	0.39 452	1.66 550	0.42 273	0.39 460	3.35 583	0.32 214	0.95 347	1.05 447	1.05 477	2.12 548	0.62 273	0.71 411	1.40 519	0.78 436	0.53 548	0.56 567	0.36 511	0.27 482	0.46 522	0.50 543

test_for_model	0.90 497	3.60 600	0.42 170	2.47 589	2.11 589	0.39 206	0.28 140	0.46 81	0.48 172	0.76 306	0.32 81	0.30 78	0.28 125	0.35 42	0.27 116	0.69 559	0.12 194	0.13 59	0.09 6	3.76 600	0.74 560

PWC_ROB	0.92 498	0.57 518	1.64 547	0.53 467	0.33 415	0.93 462	0.39 330	1.42 523	1.51 540	1.66 545	2.57 561	1.18 486	1.11 520	1.50 531	1.54 535	0.26 442	0.18 406	0.28 473	0.20 377	0.30 458	0.32 472

UDG	0.93 499	1.03 560	0.75 424	1.00 557	0.97 560	1.02 484	0.57 464	1.18 438	1.01 432	0.93 419	1.02 383	1.32 501	1.03 510	0.88 412	0.92 469	0.55 552	0.33 532	1.82 578	0.41 537	1.20 568	0.74 560

RTSC	0.93 499	0.54 508	1.59 541	0.56 492	0.40 465	1.17 515	0.55 458	1.44 525	1.82 557	1.53 537	1.26 465	1.15 483	0.82 462	1.70 543	2.44 562	0.26 442	0.20 433	0.23 404	0.24 451	0.31 462	0.32 472

DeepPrunerF	0.93 499	0.55 514	3.88 574	0.70 541	0.81 552	0.72 400	0.74 514	1.28 484	1.97 561	0.95 432	1.02 383	0.87 393	0.85 471	1.16 486	1.07 503	0.35 512	0.29 507	0.43 531	0.40 532	0.31 462	0.33 481

PWCDC_ROB	0.93 499	0.54 508	0.97 484	0.78 550	0.41 470	1.03 486	0.42 374	1.39 512	2.34 571	1.04 472	3.73 581	0.80 375	1.12 522	1.29 506	1.04 497	0.37 519	0.22 452	0.24 420	0.20 377	0.36 493	0.31 468

FBW_ROB	0.94 503	0.54 508	1.03 491	0.56 492	0.42 479	1.16 511	0.76 519	1.56 541	1.41 529	1.38 530	1.33 481	1.47 526	1.07 516	2.94 579	1.14 510	0.26 442	0.32 527	0.45 535	0.30 496	0.34 482	0.30 459

G-Net	0.95 504	0.48 494	1.13 499	0.67 531	0.49 511	2.07 560	0.63 485	1.02 370	0.90 375	1.77 551	2.62 564	1.28 495	1.60 552	1.09 476	1.06 500	0.37 519	0.30 512	0.35 506	0.25 464	0.46 522	0.45 529

PASM	0.96 505	0.71 535	2.05 557	0.72 544	0.72 550	0.84 447	0.92 540	1.14 421	1.34 523	1.25 519	1.22 457	1.34 509	1.07 516	1.31 514	1.11 507	0.53 548	0.57 568	0.59 556	0.67 566	0.56 547	0.57 554

PDISCO_ROB	0.96 505	0.51 495	1.13 499	1.03 561	1.00 563	1.81 555	0.77 520	1.72 557	1.60 546	1.09 493	1.19 453	1.34 509	0.80 458	1.62 537	1.01 487	0.58 555	0.22 452	0.45 535	0.40 532	0.50 532	0.41 514

XQC	0.97 507	0.70 532	1.54 538	0.70 541	0.55 526	1.48 535	0.81 528	1.41 518	1.57 543	1.21 510	1.12 424	1.33 506	1.04 512	1.55 534	2.00 550	0.39 525	0.25 481	0.37 516	0.32 509	0.55 542	0.49 540

MDST_ROB	0.97 507	0.29 384	1.02 490	0.64 525	0.43 482	2.64 569	0.82 530	1.68 555	1.18 494	2.89 579	1.82 534	0.97 425	0.75 437	1.83 550	0.89 457	0.26 442	0.22 452	0.32 498	0.28 489	0.26 428	0.26 425

anonymity	0.98 509	0.89 551	1.06 494	0.93 555	1.04 568	0.97 470	0.82 530	1.33 502	0.93 393	1.08 489	0.98 364	1.02 440	0.95 499	1.02 466	0.93 471	0.96 567	0.96 591	0.90 565	0.91 577	0.92 561	0.95 568

SHD	0.98 509	0.54 508	1.30 519	0.63 522	0.50 515	1.14 507	0.50 434	1.80 562	2.20 565	1.66 545	1.39 492	1.47 526	1.21 529	1.40 519	1.80 542	0.32 491	0.27 498	0.32 498	0.34 517	0.41 509	0.44 527

Wz-Net-SNSev	0.99 511	0.80 542	3.00 567	0.57 498	0.46 503	0.94 465	1.22 564	1.40 516	1.28 512	1.04 472	1.33 481	1.46 524	0.90 489	2.06 557	1.65 538	0.26 442	0.24 472	0.25 433	0.26 475	0.33 474	0.30 459

SuperB	1.00 512	0.41 467	4.03 577	0.45 353	0.32 403	0.99 477	0.49 428	1.09 401	2.09 564	1.10 497	1.10 417	0.74 344	0.83 464	1.13 480	1.75 541	0.20 347	0.15 331	0.17 205	0.15 213	2.50 589	0.27 435

Consistency-Raft	1.01 513	0.82 543	1.27 515	0.85 552	0.97 560	0.81 436	0.83 532	1.35 505	1.61 547	1.06 486	1.66 525	1.11 472	0.93 494	0.93 431	1.11 507	0.65 557	0.75 577	0.79 562	0.91 577	1.09 567	0.79 563

w-ln-seven	1.02 514	0.52 497	2.86 565	0.55 487	0.51 517	1.37 527	0.75 517	1.72 557	1.84 558	1.54 538	1.52 515	1.27 494	0.95 499	1.30 512	2.07 554	0.24 423	0.22 452	0.25 433	0.25 464	0.31 462	0.28 446

SGM_RVC	1.04 515	0.30 399	0.47 228	0.41 236	0.23 144	1.73 552	0.77 520	1.63 550	1.30 518	2.39 572	1.99 543	2.64 564	1.78 561	2.22 565	1.40 525	0.28 464	0.27 498	0.27 462	0.25 464	0.25 417	0.25 420
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 516	0.23 249	0.51 271	0.37 125	0.22 116	0.71 396	0.39 330	1.31 493	0.92 387	0.87 381	1.08 415	0.70 317	0.64 372	0.75 351	11.43 600	0.19 326	0.16 358	0.18 253	0.17 295	0.18 283	0.19 308

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 516	0.61 525	1.82 552	0.69 538	0.51 517	2.62 568	1.69 583	1.28 484	1.44 533	1.39 531	1.56 518	1.34 509	0.91 490	1.68 542	0.95 476	0.38 524	0.39 545	0.46 538	0.61 565	0.41 509	0.43 523

z-mn7	1.07 518	0.56 516	2.36 562	0.54 479	0.37 445	1.74 553	0.71 501	1.28 484	2.32 568	1.00 457	2.56 560	1.43 520	1.01 507	2.34 570	1.74 540	0.23 412	0.20 433	0.21 367	0.20 377	0.27 438	0.27 435

xxxx	1.07 518	0.23 249	0.53 300	0.38 145	0.22 116	0.83 442	0.36 280	1.41 518	0.95 406	0.75 300	0.99 372	0.97 425	0.64 372	0.70 323	11.37 599	0.20 347	0.17 391	0.18 253	0.17 295	0.19 318	0.20 339

DPSNet	1.08 520	0.44 477	2.64 564	0.54 479	0.42 479	1.59 542	1.25 565	2.39 574	1.50 539	1.13 503	1.12 424	1.51 532	2.19 574	1.44 526	1.51 534	0.35 512	0.25 481	0.25 433	0.21 398	0.49 530	0.39 504

otaku	1.10 521	0.96 554	0.96 479	1.37 571	1.06 569	1.65 546	0.72 507	1.46 528	1.19 496	1.10 497	1.32 479	1.32 501	0.95 499	1.29 506	0.81 447	0.89 566	0.46 560	1.24 571	0.50 557	1.86 573	0.89 565

DDUNet	1.10 521	2.58 595	0.83 445	1.21 567	1.27 572	1.02 484	0.69 498	1.17 436	0.95 406	0.98 450	1.26 465	1.28 495	0.84 467	0.97 450	0.79 443	0.85 564	0.40 548	2.00 581	0.60 564	1.34 569	0.94 566

ADCL	1.10 521	0.42 472	1.57 540	0.51 440	0.41 470	1.71 551	0.92 540	1.36 509	1.45 534	1.33 526	1.56 518	1.22 491	1.26 534	1.45 527	5.27 588	0.22 385	0.19 424	0.25 433	0.25 464	0.29 450	0.29 453

ADCPNet	1.11 524	0.53 500	3.26 572	0.55 487	0.44 488	1.47 534	0.83 532	1.21 452	1.17 490	1.26 522	1.42 500	1.67 542	1.12 522	1.48 530	3.86 581	0.30 482	0.29 507	0.30 491	0.32 509	0.37 499	0.37 501

MFN_U_SF_RVC	1.14 525	0.63 527	2.33 560	0.69 538	0.46 503	2.04 559	0.70 499	1.90 565	1.37 525	1.62 541	1.56 518	1.94 551	1.36 538	1.73 545	1.90 545	0.41 530	0.38 541	0.45 535	0.48 552	0.45 519	0.47 536

Ntro	1.15 526	1.00 558	1.00 486	1.49 572	1.20 571	1.69 550	0.81 528	1.39 512	1.25 505	1.01 460	1.28 470	1.31 499	1.00 505	1.31 514	0.89 457	1.10 574	0.43 555	1.36 572	0.51 558	1.95 576	0.99 572

SAMSARA	1.15 526	0.69 531	1.44 532	1.09 564	0.93 556	2.10 562	1.87 590	1.64 551	1.47 537	1.64 543	1.21 455	2.06 554	1.14 525	1.61 536	1.50 533	0.39 525	0.45 558	0.36 511	0.38 526	0.50 532	0.51 547

SANet	1.15 526	0.45 479	1.40 528	0.50 428	0.32 403	1.54 541	1.21 562	1.49 530	3.35 584	1.61 540	2.41 556	2.32 561	1.80 562	1.57 535	1.27 519	0.28 464	0.25 481	0.26 452	0.24 451	0.36 493	0.32 472

test_sample9	1.17 529	0.37 439	0.83 445	0.39 170	0.31 378	0.72 400	0.49 428	1.11 407	0.92 387	0.93 419	0.89 318	0.86 387	0.71 411	1.29 506	2.03 552	0.42 532	9.50 611	0.40 525	0.41 537	0.36 493	0.35 489

MFMNet_re	1.17 529	0.99 556	1.31 520	1.02 560	0.95 558	1.32 524	1.32 568	1.44 525	1.58 545	1.72 550	1.70 529	1.21 488	1.57 550	1.16 486	1.04 497	0.88 565	0.76 579	0.79 562	0.75 570	0.90 560	0.94 566

MSAF-DinoV2	1.18 531	0.44 477	3.00 567	0.56 492	0.30 363	0.91 459	0.74 514	1.58 544	1.25 505	1.06 486	1.41 495	2.98 569	1.57 550	3.25 580	3.12 573	0.22 385	0.14 307	0.20 323	0.22 420	0.33 474	0.34 485

ADCP+	1.18 531	0.37 439	3.09 569	0.50 428	0.52 520	1.48 535	0.61 479	1.32 499	1.07 459	1.21 510	1.16 443	1.08 461	1.11 520	1.63 538	7.17 593	0.20 347	0.16 358	0.24 420	0.22 420	0.29 450	0.22 376

zh-sn7	1.20 533	0.86 549	4.54 580	0.58 504	0.43 482	1.10 497	0.92 540	1.24 465	1.34 523	1.45 533	2.00 544	1.26 492	1.62 553	2.13 561	2.79 570	0.26 442	0.26 491	0.26 452	0.27 482	0.35 487	0.33 481

zh-mn7	1.21 534	0.75 537	5.81 585	0.52 457	0.39 460	1.18 516	0.63 485	1.21 452	1.79 556	1.81 553	2.33 551	1.16 484	1.01 507	2.20 564	2.00 550	0.25 436	0.22 452	0.22 382	0.22 420	0.25 417	0.30 459

ADCMid	1.22 535	0.57 518	3.17 571	0.54 479	0.44 488	1.07 494	0.77 520	1.31 493	1.13 478	2.14 566	1.48 511	1.49 529	1.47 547	1.65 540	5.30 589	0.26 442	0.24 472	0.29 481	0.32 509	0.38 501	0.36 495

WCMA_ROB	1.22 535	0.39 452	0.93 472	0.51 440	0.45 494	1.44 532	0.79 525	1.20 449	1.30 518	2.99 585	3.94 585	3.30 577	2.17 573	1.42 523	1.31 521	0.46 537	0.35 537	0.35 506	0.37 523	0.41 509	0.42 518

Wz-Net-TNSev	1.23 537	1.24 565	5.25 583	0.51 440	0.43 482	1.49 538	1.09 553	1.58 544	1.42 531	1.25 519	1.26 465	1.58 539	1.52 549	1.97 554	1.95 546	0.33 498	0.32 527	0.26 452	0.30 496	0.41 509	0.43 523

222	1.25 538	0.23 249	0.53 300	0.38 145	0.23 144	0.78 418	0.37 294	1.41 518	0.93 393	0.97 447	1.13 431	0.74 344	0.71 411	0.74 343	14.86 603	0.20 347	0.16 358	0.17 205	0.16 242	0.18 283	0.20 339

MSMD_ROB	1.25 538	0.51 495	0.64 371	0.60 510	0.50 515	1.66 547	0.67 492	1.26 474	1.26 510	2.64 576	3.82 582	3.06 572	3.20 587	1.45 527	0.91 467	0.46 537	0.41 550	0.49 547	0.51 558	0.47 525	0.45 529

AnyNet_C32	1.27 540	0.72 536	3.33 573	0.59 507	0.56 527	1.51 539	1.53 576	1.27 479	1.28 512	1.52 536	1.48 511	1.38 517	1.23 531	1.64 539	5.26 587	0.30 482	0.29 507	0.29 481	0.34 517	0.38 501	0.44 527

pmcnn	1.27 540	0.31 408	1.14 501	0.41 236	0.23 144	0.97 470	0.71 501	1.23 464	1.32 520	1.83 555	2.34 553	11.25 603	0.89 486	1.04 470	0.96 478	0.15 157	0.12 194	0.12 29	0.10 54	0.15 173	0.16 227

WZ-Net	1.29 542	0.64 528	5.42 584	0.64 525	0.52 520	1.37 527	1.29 567	1.41 518	1.77 555	1.56 539	1.69 528	1.74 543	1.41 542	2.50 574	2.16 559	0.28 464	0.21 443	0.23 404	0.25 464	0.39 505	0.41 514

SPS-STEREO	1.29 542	0.94 553	1.10 496	1.05 563	1.03 566	1.48 535	0.91 538	1.57 543	1.24 503	2.13 563	1.90 540	1.94 551	1.46 545	1.77 546	1.64 537	0.97 568	0.94 590	0.90 565	0.89 576	0.96 564	0.97 570
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 544	0.96 554	1.33 522	0.90 554	0.92 555	1.15 509	1.05 551	1.49 530	1.62 548	1.63 542	2.51 558	2.31 559	1.62 553	2.16 563	1.42 526	0.81 563	0.73 573	0.79 562	1.02 581	0.73 555	0.97 570
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 545	0.70 532	1.42 530	0.78 550	0.65 542	1.68 549	0.91 538	2.12 570	3.01 579	2.25 568	2.35 555	1.90 549	1.99 568	1.98 555	2.14 557	0.40 529	0.38 541	0.49 547	0.37 523	0.51 535	0.67 557

test_sample8	1.36 546	0.37 439	0.83 445	0.39 170	0.31 378	0.72 400	0.49 428	1.19 442	0.79 296	1.51 535	0.96 351	3.29 576	1.64 555	1.29 506	2.03 552	0.42 532	9.50 611	0.40 525	0.41 537	0.36 493	0.35 489

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 547	0.91 552	2.11 558	0.89 553	0.57 532	4.27 589	1.79 587	1.55 537	2.00 563	1.64 543	1.85 537	1.83 546	1.44 544	1.89 553	1.49 532	0.49 543	0.40 548	0.56 553	0.58 562	0.75 556	0.52 549

MeshStereo	1.38 547	0.45 479	0.58 342	0.45 353	0.35 434	1.63 545	0.60 477	2.07 567	1.43 532	4.49 594	3.32 577	4.67 585	2.08 570	2.08 559	1.32 522	0.36 515	0.36 539	0.37 516	0.32 509	0.32 469	0.34 485
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
AAGNet	1.40 549	0.20 151	0.52 292	0.45 353	0.26 251	0.29 97	0.29 155	0.67 196	0.71 255	0.97 447	0.86 304	0.66 303	0.60 348	0.66 289	19.98 607	0.17 247	0.11 123	0.19 286	0.15 213	0.20 335	0.13 118

RainbowNet	1.42 550	1.53 576	1.31 520	1.93 580	1.46 573	1.52 540	1.03 550	1.67 554	1.55 541	1.23 516	1.59 521	1.54 535	1.21 529	1.40 519	1.03 492	1.70 582	0.70 572	1.82 578	0.80 572	2.11 580	1.22 578

ACVNet-4b	1.43 551	1.34 569	1.28 516	1.95 581	1.60 575	1.93 558	0.77 520	1.59 546	1.64 550	1.05 477	1.60 522	2.10 556	0.92 492	1.79 548	0.84 450	1.76 584	0.35 537	2.03 584	0.67 566	2.16 581	1.18 577

FCDSN-DC	1.43 551	0.57 518	0.69 400	0.74 546	0.59 534	1.42 531	0.65 491	1.40 516	1.41 529	3.31 589	4.42 592	4.57 584	3.01 585	1.70 543	1.19 515	0.46 537	0.42 552	0.48 544	0.47 548	0.51 535	0.51 547
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 553	0.82 543	6.28 587	0.48 406	0.40 465	0.73 404	0.83 532	0.95 347	2.77 577	3.48 591	1.95 541	1.64 541	2.12 571	1.42 523	3.84 580	0.21 363	0.19 424	0.21 367	0.21 398	0.43 515	0.42 518

SGM+DAISY	1.52 554	0.99 556	1.61 545	1.01 558	1.02 565	1.86 557	1.19 561	1.49 530	1.38 527	2.96 583	3.00 571	2.79 567	1.94 564	1.88 551	1.62 536	0.98 570	0.97 592	0.91 567	0.91 577	0.94 563	0.99 572

ACVNet_1	1.55 555	1.36 570	1.35 524	1.96 582	1.63 576	1.83 556	0.96 547	2.09 568	1.85 559	1.43 532	1.54 516	2.31 559	1.68 558	1.42 523	1.18 513	1.76 584	0.51 564	2.05 586	0.59 563	2.24 584	1.30 582

ADCS	1.60 556	0.70 532	4.02 576	0.61 515	0.53 522	1.31 523	1.11 554	1.71 556	1.86 560	1.97 561	1.68 526	1.51 532	1.46 545	2.07 558	9.20 596	0.34 506	0.32 527	0.33 503	0.36 521	0.45 519	0.46 533

AnyNet_C01	1.63 557	1.16 563	7.38 588	0.65 527	0.56 527	2.25 564	1.53 576	1.53 535	1.46 536	1.71 549	1.95 541	1.83 546	1.41 542	2.48 572	4.42 584	0.33 498	0.32 527	0.32 498	0.34 517	0.45 519	0.50 543

DispFullNet	1.64 558	2.64 596	3.14 570	2.57 590	1.78 582	1.32 524	0.55 458	1.42 523	1.45 534	1.89 557	1.48 511	1.55 536	2.35 576	2.08 559	1.12 509	0.60 556	0.19 424	2.33 589	0.73 569	2.35 585	1.30 582

FC-DCNN	1.67 559	0.53 500	0.68 391	0.62 519	0.49 511	1.62 544	0.71 501	1.77 561	1.55 541	4.73 597	4.66 594	5.82 593	3.94 591	2.13 561	1.42 526	0.47 540	0.42 552	0.47 539	0.46 544	0.48 526	0.47 536

FC-DCNN v2	1.74 560	0.53 500	0.68 391	0.62 519	0.49 511	1.67 548	0.71 501	1.85 563	1.57 543	4.84 598	5.01 596	6.42 597	3.92 590	2.24 566	1.43 528	0.47 540	0.42 552	0.47 539	0.46 544	0.48 526	0.47 536

ACVNet_2	1.74 560	1.30 568	1.62 546	1.81 576	1.63 576	2.28 565	1.34 570	2.35 573	2.64 575	1.82 554	2.55 559	2.99 570	1.71 559	1.67 541	1.20 516	1.48 579	0.59 569	1.81 577	0.71 568	2.09 579	1.29 581

ELAS_RVC	1.76 562	0.64 528	1.20 506	0.74 546	0.59 534	2.18 563	2.53 595	2.10 569	2.85 578	3.46 590	3.41 580	3.12 573	4.11 592	2.69 577	2.53 567	0.54 551	0.47 561	0.51 551	0.48 552	0.55 542	0.55 552
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 563	0.64 528	1.10 496	0.72 544	0.58 533	3.37 584	1.76 585	2.54 576	2.57 573	3.77 592	3.96 586	2.83 568	3.44 588	2.34 570	2.73 569	0.53 548	0.47 561	0.50 549	0.48 552	0.55 542	0.55 552
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 564	1.24 565	1.52 535	1.28 569	1.06 569	2.92 579	1.64 581	3.32 583	3.05 582	2.28 569	3.32 577	3.19 575	2.38 577	3.39 582	2.49 566	1.02 571	0.92 586	1.06 569	1.04 583	1.05 566	0.99 572

IMH-64-1	1.96 564	1.64 581	1.26 512	2.26 586	1.91 585	2.30 566	1.35 571	2.99 579	2.29 566	1.70 547	2.79 568	2.47 562	1.66 556	2.33 568	1.95 546	2.07 587	0.74 575	2.44 590	1.04 583	2.40 586	1.59 588

IMH-64	1.96 564	1.64 581	1.26 512	2.26 586	1.91 585	2.30 566	1.35 571	2.99 579	2.29 566	1.70 547	2.79 568	2.47 562	1.66 556	2.33 568	1.95 546	2.07 587	0.74 575	2.44 590	1.04 583	2.40 586	1.59 588

RTS	2.03 567	1.03 560	11.50 594	0.68 535	0.63 540	2.71 570	1.56 578	1.55 537	2.32 568	1.93 558	2.57 561	1.32 501	1.32 536	5.20 592	4.30 582	0.31 486	0.23 463	0.29 481	0.30 496	0.41 509	0.40 509

RTSA	2.03 567	1.03 560	11.50 594	0.68 535	0.63 540	2.71 570	1.56 578	1.55 537	2.32 568	1.93 558	2.57 561	1.32 501	1.32 536	5.20 592	4.30 582	0.31 486	0.23 463	0.29 481	0.30 496	0.41 509	0.40 509

MonStereo1	2.06 569	1.51 574	1.56 539	1.85 579	1.70 581	2.84 576	0.78 524	2.52 575	3.49 585	2.33 570	4.36 591	3.41 580	2.72 580	2.32 567	1.83 543	1.32 578	0.55 565	1.66 575	0.88 575	1.94 575	1.70 591

PWCK	2.06 569	1.75 584	4.11 578	1.69 574	0.93 556	3.13 582	2.86 598	2.18 571	2.41 572	2.38 571	2.33 551	2.22 557	1.85 563	3.52 584	2.20 560	1.65 581	0.73 573	1.52 574	0.83 574	1.81 571	1.02 575

Dean	2.07 571	1.39 571	1.69 551	2.17 584	1.83 584	2.75 573	1.28 566	3.49 587	3.80 589	2.13 563	3.30 576	3.18 574	1.98 567	1.78 547	1.72 539	1.73 583	0.79 583	1.99 580	0.91 577	2.17 582	1.34 585

WAO-6	2.11 572	1.52 575	1.25 510	1.73 575	1.69 580	2.72 572	1.62 580	3.15 581	3.64 586	2.01 562	3.28 575	3.52 582	2.20 575	2.59 575	2.48 565	1.31 577	0.92 586	2.04 585	1.22 592	1.89 574	1.35 586

IMH	2.15 573	1.66 583	1.29 517	2.25 585	1.92 587	2.87 577	1.33 569	3.25 582	3.04 581	1.87 556	3.33 579	3.00 571	2.03 569	2.80 578	1.95 546	2.09 589	0.78 580	2.45 592	1.05 586	2.44 588	1.62 590

LVE	2.20 574	1.47 573	1.44 532	2.06 583	1.80 583	2.79 575	1.77 586	2.96 578	3.94 591	1.95 560	4.29 590	3.47 581	1.97 565	2.48 572	1.85 544	2.06 586	0.88 584	2.06 587	1.13 588	2.17 582	1.53 587

MADNet+	2.28 575	2.56 593	10.82 592	1.25 568	0.96 559	2.77 574	1.44 575	2.34 572	1.76 554	1.36 527	1.78 533	1.84 548	1.74 560	6.33 596	4.57 586	0.67 558	0.66 571	0.59 556	0.54 561	0.84 558	0.81 564

KSHMR	2.64 576	1.96 587	1.86 554	2.69 594	2.44 592	2.88 578	2.04 591	3.46 586	6.31 595	2.51 575	3.27 574	3.39 579	1.97 565	2.59 575	2.08 556	2.48 594	1.41 596	2.80 599	1.51 595	2.98 594	2.09 594

notaker	2.87 577	2.31 591	2.01 556	3.03 596	2.60 597	2.94 580	1.82 588	3.43 585	3.06 583	2.89 579	4.21 589	6.15 596	2.71 579	3.42 583	2.90 571	2.67 597	1.18 594	3.00 600	1.67 596	3.13 595	2.26 596

WAO-8	3.00 578	1.60 578	1.52 535	1.82 577	1.65 578	5.57 591	1.35 571	4.65 595	12.37 602	2.89 579	4.04 587	4.89 588	2.78 581	3.73 586	2.44 562	1.29 575	0.93 588	2.00 581	1.16 590	2.02 577	1.23 579

Venus	3.00 578	1.60 578	1.52 535	1.82 577	1.65 578	5.57 591	1.35 571	4.65 595	12.37 602	2.89 579	4.04 587	4.89 588	2.78 581	3.73 586	2.44 562	1.29 575	0.93 588	2.00 581	1.16 590	2.02 577	1.23 579

JetBlue	3.02 580	1.39 571	7.91 589	1.17 566	1.49 574	8.53 595	7.94 601	2.82 577	1.98 562	2.15 567	2.69 566	3.32 578	3.01 585	6.66 597	3.81 579	0.79 561	0.78 580	0.75 560	0.76 571	1.04 565	1.33 584

ktn	3.02 580	2.27 590	1.85 553	2.89 595	2.54 596	3.72 585	2.14 592	3.79 590	5.33 593	2.82 578	5.09 597	5.95 594	2.54 578	3.34 581	2.58 568	2.65 596	1.44 597	2.78 598	2.03 598	2.61 591	2.10 595

U	3.17 582	0.17 55	0.35 90	0.41 236	0.71 548	57.93 624	0.20 27	0.43 65	0.39 108	0.26 41	0.23 24	0.23 40	0.22 59	0.26 2	0.22 27	0.16 205	0.10 49	0.74 559	0.13 157	0.13 81	0.11 35

TorneroNet-64	3.54 583	1.89 585	1.59 541	2.62 593	2.29 590	6.88 594	1.72 584	4.72 597	11.88 600	2.43 573	5.46 600	8.16 599	2.80 583	4.13 590	3.03 572	2.25 592	0.75 577	2.57 594	1.09 587	2.65 592	1.84 593

MultiAttention	3.62 584	0.25 302	0.65 376	0.56 492	0.34 427	23.66 608	2.61 596	1.65 552	1.14 484	0.82 339	1.83 535	1.13 480	0.42 251	35.16 618	0.72 426	0.18 286	0.12 194	0.23 404	0.23 436	0.35 487	0.33 481

UNDER WATER	3.63 585	2.12 589	4.11 578	3.17 597	2.51 594	3.77 587	2.45 594	3.53 588	13.66 605	2.98 584	2.92 570	5.75 592	4.13 593	3.85 588	3.75 578	2.84 598	1.11 593	2.71 597	1.41 593	3.26 597	2.50 598

UNDER WATER-64	3.72 586	2.07 588	4.57 581	3.30 599	2.52 595	5.61 593	2.63 597	3.67 589	12.27 601	3.09 586	2.66 565	5.99 595	4.74 595	3.93 589	3.57 576	2.54 595	1.24 595	2.65 595	1.48 594	3.21 596	2.62 599

MADNet++	4.18 587	2.72 598	4.00 575	3.80 601	3.44 600	4.72 590	4.05 600	4.01 591	3.74 587	4.52 595	5.14 598	4.20 583	4.89 596	7.04 599	6.39 590	3.79 600	3.70 603	3.27 602	2.70 601	3.68 599	3.74 603

xyz-stereo	4.31 588	0.17 55	61.72 625	0.35 75	0.16 3	13.86 603	0.38 312	0.61 153	0.69 244	1.05 477	3.09 572	0.77 361	0.88 483	1.24 497	0.46 319	0.13 58	0.10 49	0.16 163	0.12 121	0.13 81	0.11 35

TorneroNet	4.49 589	1.92 586	1.65 549	2.60 592	2.29 590	14.95 604	1.86 589	4.86 598	19.56 616	3.10 587	7.52 603	7.00 598	2.90 584	4.48 591	3.66 577	2.24 591	0.78 580	2.68 596	1.14 589	2.79 593	1.80 592

MANE	4.73 590	0.54 508	0.77 429	0.69 538	0.60 537	10.35 597	1.67 582	8.68 601	12.66 604	6.90 602	9.43 604	11.59 604	10.59 602	8.26 601	8.41 594	0.51 546	0.45 558	0.48 544	1.02 581	0.50 532	0.50 543

SGM-ForestM	4.73 590	0.34 424	1.05 493	0.46 378	0.28 315	10.26 596	3.48 599	4.52 593	5.16 592	8.68 604	7.48 602	18.87 612	10.80 603	11.26 604	10.01 598	0.32 491	0.34 535	0.32 498	0.32 509	0.29 450	0.30 459

LSM	4.83 592	0.83 546	11.23 593	0.76 549	56.73 619	1.10 497	1.18 560	1.35 505	1.70 553	2.13 563	2.34 553	1.34 509	1.19 528	1.52 532	1.23 517	0.34 506	0.50 563	0.39 522	0.47 548	0.51 535	9.82 607

LE_ROB	4.86 593	0.27 354	9.43 590	0.45 353	0.24 184	1.61 543	0.96 547	2.05 566	17.75 612	16.36 614	4.84 595	5.17 590	19.48 614	2.05 556	15.49 604	0.17 247	0.15 331	0.16 163	0.16 242	0.20 335	0.19 308

DPSimNet_ROB	5.19 594	2.71 597	18.56 600	2.59 591	2.49 593	4.25 588	10.93 603	3.33 584	3.93 590	5.02 599	4.52 593	5.74 591	10.18 599	5.44 594	8.79 595	2.40 593	2.47 600	2.48 593	2.54 599	2.56 590	2.87 600

FADE	5.30 595	2.54 592	14.53 598	1.04 562	1.00 563	2.09 561	0.92 540	4.03 592	3.02 580	1.77 551	1.60 522	2.74 565	6.71 598	6.31 595	4.51 585	14.64 616	1.73 598	21.24 618	14.41 612	0.63 551	0.65 556

JetRed	5.38 596	6.17 601	12.68 597	2.38 588	2.85 598	12.60 601	11.17 604	4.60 594	3.74 587	3.87 593	3.85 583	4.83 586	4.13 593	6.81 598	12.18 601	2.18 590	2.95 602	2.19 588	1.98 597	3.49 598	3.01 601

tt	6.21 597	0.22 216	5.88 586	3.55 600	2.07 588	11.25 600	19.19 606	11.84 605	5.47 594	2.71 577	2.18 549	4.87 587	6.25 597	3.71 585	7.09 592	8.31 608	11.17 613	4.91 604	5.39 607	5.72 602	2.42 597

coex-ft	6.50 598	1.57 577	87.99 626	0.49 417	0.38 452	1.41 530	1.21 562	1.21 452	7.96 597	12.14 606	2.78 567	2.74 565	3.83 589	1.30 512	3.19 574	0.24 423	0.23 463	0.27 462	0.24 451	0.48 526	0.40 509

HanzoNet	6.97 599	2.57 594	4.66 582	3.29 598	2.96 599	3.75 586	2.35 593	5.08 599	7.11 596	14.46 613	13.06 606	17.69 610	22.95 616	13.72 606	6.61 591	4.36 601	1.96 599	3.14 601	2.59 600	3.88 601	3.19 602

TCMNet-wrong-test	9.08 600	10.58 605	9.58 591	19.64 607	17.64 606	12.69 602	8.93 602	13.77 609	2.58 574	4.67 596	5.19 599	14.57 606	11.02 604	7.21 600	9.81 597	5.58 607	0.89 585	3.76 603	3.10 602	10.41 607	10.02 608

EDNetEfficientorigin	9.96 601	1.17 564	175.17 627	0.49 417	0.37 445	1.13 506	0.74 514	1.27 479	2.70 576	3.16 588	2.49 557	2.28 558	2.15 572	1.88 551	2.27 561	0.21 363	0.19 424	0.25 433	0.20 377	0.54 540	0.53 551

ASD4	10.37 602	9.12 604	17.90 599	7.49 603	10.02 601	16.90 605	28.93 610	11.05 604	8.53 598	7.42 603	7.41 601	8.91 600	10.32 600	11.44 605	20.38 608	4.52 602	4.58 604	5.68 608	5.04 605	5.72 602	6.02 605

DGTPSM_ROB	12.12 603	8.03 602	21.12 602	8.97 604	16.81 604	10.68 598	30.77 611	9.14 602	15.23 607	6.55 600	15.49 613	9.02 601	15.13 606	9.26 602	21.71 610	4.58 603	8.60 606	5.07 605	9.26 608	5.88 604	11.06 609

DPSMNet_ROB	12.13 604	8.03 602	21.13 603	9.02 605	16.82 605	10.68 598	30.78 612	9.15 603	15.24 608	6.56 601	15.50 614	9.02 601	15.13 606	9.28 603	21.71 610	4.59 604	8.60 606	5.08 606	9.26 608	5.89 605	11.06 609

USTest	12.98 605	14.10 606	19.89 601	16.19 606	14.95 603	20.69 607	31.85 613	16.52 610	10.99 599	8.83 605	9.55 605	13.88 605	10.36 601	16.06 607	21.35 609	3.19 599	4.82 605	5.08 606	5.36 606	8.77 606	7.20 606

BEATNet-Init1	15.65 606	1.62 580	54.26 624	0.75 548	0.56 527	37.03 617	13.39 605	13.20 606	14.59 606	29.41 622	29.29 622	47.69 625	21.87 615	26.91 616	19.58 606	0.43 535	0.39 545	0.47 539	0.47 548	0.52 538	0.52 549

DPSM_ROB	17.80 607	18.60 608	24.24 609	20.89 609	19.49 607	25.83 610	36.10 615	21.62 616	16.41 610	13.46 608	14.26 611	19.11 613	16.15 609	20.74 609	25.59 613	9.37 610	9.23 609	9.47 610	9.81 610	13.47 608	12.09 612

DPSM	17.80 607	18.60 608	24.24 609	20.89 609	19.49 607	25.83 610	36.10 615	21.62 616	16.41 610	13.46 608	14.26 611	19.11 613	16.15 609	20.74 609	25.59 613	9.37 610	9.23 609	9.47 610	9.81 610	13.47 608	12.09 612

DLNR-FE	20.09 609	36.45 616	38.39 613	170.32 627	60.71 620	0.23 27	0.20 27	13.60 608	0.40 122	0.45 153	0.66 208	0.42 160	0.21 47	0.64 268	0.32 191	5.49 605	0.10 49	0.15 136	0.11 91	72.83 625	0.13 118

DLNR_Zeroshot_test	20.12 610	36.36 615	38.38 612	170.13 626	62.28 621	0.22 17	0.20 27	13.43 607	0.40 122	0.45 153	0.66 208	0.42 160	0.21 47	0.64 268	0.32 191	5.57 606	0.10 49	0.15 136	0.11 91	72.31 624	0.13 118

LRCNet_RVC	21.27 611	31.14 614	21.46 604	28.97 612	23.77 610	3.11 581	0.62 481	20.94 614	1.64 550	25.57 615	28.13 617	21.96 615	14.74 605	21.99 615	16.44 605	29.16 623	14.92 614	33.57 619	31.28 619	29.67 620	26.33 619

HaxPig	31.93 612	37.19 617	34.22 611	24.41 611	24.94 611	18.53 606	20.18 607	21.15 615	28.84 618	35.74 623	38.86 623	26.18 616	28.75 618	33.85 617	34.15 618	35.89 624	38.80 624	37.79 620	40.52 622	39.33 621	39.33 624

Anonymous_1	33.12 613	18.23 607	23.86 605	20.53 608	21.18 609	25.45 609	35.84 614	22.44 618	15.68 609	13.41 607	13.70 610	18.00 611	15.15 608	20.31 608	24.47 612	14.56 615	8.84 608	66.24 623	117.79 625	155.41 628	11.40 611

RAFT-FEzeroshot	35.76 614	37.39 619	48.55 619	42.39 618	39.44 617	51.96 620	72.92 622	43.38 623	32.90 620	26.87 616	28.06 615	38.42 619	32.28 619	41.59 623	51.51 624	18.73 619	18.58 616	19.11 613	19.75 614	27.12 613	24.33 615

RAFT-FE	35.76 614	37.39 619	48.55 619	42.39 618	39.44 617	51.96 620	72.92 622	43.38 623	32.90 620	26.87 616	28.06 615	38.42 619	32.28 619	41.59 623	51.51 624	18.73 619	18.58 616	19.11 613	19.75 614	27.12 613	24.33 615

CasAABBNet	35.77 616	37.38 618	48.59 621	42.20 616	39.23 614	51.95 618	72.92 622	43.36 622	33.03 623	26.93 619	28.31 618	38.43 621	32.32 621	41.58 622	51.50 623	18.71 617	18.58 616	19.11 613	19.75 614	27.11 612	24.33 615

FlowAnything	35.84 617	37.49 622	48.69 622	42.17 615	39.26 615	51.95 618	72.95 625	43.35 621	33.23 624	26.92 618	28.67 619	38.55 623	32.78 623	41.53 621	51.47 622	18.71 617	18.59 619	19.17 617	19.88 618	27.07 611	24.26 614

Selective-RAFT-Error	35.87 618	37.42 621	48.73 623	42.24 617	39.28 616	52.00 622	72.87 621	43.41 625	32.95 622	26.97 620	28.72 620	38.71 624	33.15 624	41.59 623	51.42 621	18.77 621	18.60 620	19.14 616	19.78 617	27.19 615	24.42 618

xxxxx1	36.77 619	19.69 610	24.00 606	62.46 621	66.77 622	27.30 613	39.89 617	20.40 611	18.80 613	14.18 610	13.11 607	17.29 607	17.30 611	21.62 612	27.81 615	13.61 612	18.98 621	111.36 626	133.25 626	28.84 617	38.64 621

tt_ll	36.77 619	19.69 610	24.00 606	62.46 621	66.77 622	27.30 613	39.89 617	20.40 611	18.80 613	14.18 610	13.11 607	17.29 607	17.30 611	21.62 612	27.81 615	13.61 612	18.98 621	111.36 626	133.25 626	28.84 617	38.64 621

ff	36.77 619	19.69 610	24.00 606	62.46 621	66.77 622	27.30 613	39.89 617	20.40 611	18.80 613	14.18 610	13.11 607	17.29 607	17.30 611	21.62 612	27.81 615	13.61 612	18.98 621	111.36 626	133.25 626	28.84 617	38.64 621

MEDIAN_ROB	37.35 622	40.72 625	40.37 615	32.26 613	31.80 612	27.29 612	25.02 608	29.47 619	33.43 625	41.99 627	41.60 625	33.48 617	34.37 625	39.66 620	36.94 619	43.49 626	43.96 626	44.07 622	43.35 624	41.32 623	42.43 626

AVERAGE_ROB	37.53 623	40.05 624	40.01 614	34.74 614	33.76 613	28.46 616	25.14 609	32.31 620	34.08 626	41.20 626	40.52 624	34.51 618	34.78 626	39.11 619	37.48 620	42.68 625	43.32 625	43.80 621	42.99 623	40.42 622	41.31 625

LSM0	38.96 624	37.52 623	48.37 618	43.79 620	91.31 625	52.31 623	72.38 620	43.71 626	32.75 619	27.16 621	28.73 621	38.51 622	32.63 622	41.75 626	51.59 626	18.85 622	18.43 615	19.09 612	19.60 613	27.21 616	33.44 620

PML	40.49 625	30.31 613	12.46 596	7.19 602	14.30 602	91.44 627	212.44 629	7.73 600	23.24 617	74.44 628	185.05 629	49.81 626	25.78 617	21.34 611	12.84 602	8.71 609	2.93 601	8.43 609	3.24 603	13.77 610	4.45 604

RSGM-EC	74.49 626	61.53 626	40.38 616	97.66 624	92.09 626	73.48 625	113.87 626	59.44 627	38.62 627	39.84 624	49.02 626	90.35 627	61.68 627	138.81 627	126.03 627	92.92 627	53.83 627	94.52 624	37.88 620	81.03 626	46.84 627

acva	74.49 626	61.53 626	40.38 616	97.66 624	92.09 626	73.48 625	113.87 626	59.44 627	38.62 627	39.84 624	49.02 626	90.35 627	61.68 627	138.81 627	126.03 627	92.92 627	53.83 627	94.52 624	37.88 620	81.03 626	46.84 627

test_example2	176.82 628	204.75 628	198.54 628	188.58 628	191.23 628	151.28 628	169.77 628	97.63 629	125.81 629	179.94 629	183.74 628	158.20 629	139.14 629	192.16 629	198.12 629	203.48 629	236.37 629	163.71 629	173.22 629	217.79 629	162.95 629

ccccc	428.22 629	430.66 629	522.50 629	506.24 629	500.20 629	349.93 629	338.04 630	384.19 630	297.84 630	330.97 630	382.26 630	370.48 630	442.91 630	498.75 630	555.79 630	557.84 630	430.47 630	334.14 630	290.91 630	547.74 630	492.55 630

GS-Stereo							0.29 155	0.50 97	0.29 37	0.30 68	0.29 59	0.23 40	0.20 38	0.33 26	0.22 27	0.16 205	0.09 18	0.13 59	0.10 54	0.14 126	0.13 118

Low-res two-view benchmark