Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.22 1	0.33 118	1.17 16	0.07 48	0.11 84	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 68	0.07 25	0.17 35	0.39 5	0.20 27	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MS-F	0.25 2	0.17 9	0.64 1	0.01 1	0.08 53	1.24 39	0.00 1	0.96 4	0.70 6	0.32 52	0.03 6	0.06 15	0.11 23	0.31 1	0.37 77	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

FoundationStereo	0.26 3	0.29 71	1.25 28	0.24 120	0.10 70	0.41 3	0.07 76	0.57 1	0.80 21	0.24 26	0.03 6	0.09 46	0.37 88	0.46 8	0.12 4	0.03 399	0.03 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

HiDET	0.34 4	0.16 3	0.67 2	0.01 1	0.10 70	1.18 18	0.01 8	2.53 19	0.71 7	0.29 38	0.06 17	0.07 25	0.12 29	0.35 3	0.42 96	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

LCMNet	0.34 4	0.16 3	0.75 3	0.02 5	0.10 70	1.21 24	0.01 8	2.64 23	0.73 14	0.24 26	0.05 16	0.06 15	0.17 35	0.32 2	0.39 83	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 19

Wavelet-MonSter	0.35 6	0.28 64	1.43 45	0.03 11	0.40 249	1.20 23	0.00 1	1.14 6	0.82 26	0.27 32	0.04 13	0.05 6	0.08 9	0.96 46	0.20 27	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 96

CSFM-Stereo	0.36 7	0.16 3	0.83 4	0.01 1	0.10 70	1.19 19	0.00 1	2.37 17	0.71 7	0.52 111	0.04 13	0.07 25	0.26 56	0.36 4	0.43 99	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 19

OmniDepth	0.38 8	0.26 56	1.19 19	0.01 1	0.04 13	1.19 19	0.03 39	2.97 32	0.73 14	0.21 20	0.02 1	0.15 56	0.10 17	0.64 18	0.09 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGtest1	0.42 9	0.33 118	1.42 42	0.13 92	0.16 126	0.98 10	0.01 8	2.30 16	0.96 56	0.21 20	0.07 18	0.08 39	0.10 17	1.10 53	0.31 60	0.01 258	0.09 429	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.02 96

MonStereo	0.44 10	0.23 36	1.44 48	0.05 33	0.77 326	1.17 14	0.01 8	3.17 48	0.72 9	0.28 33	0.18 32	0.06 15	0.04 1	0.54 9	0.17 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.01 19

Monster-pub-eth3d	0.44 10	0.23 36	1.44 48	0.05 33	0.77 326	1.17 14	0.01 8	3.17 48	0.72 9	0.28 33	0.18 32	0.06 15	0.04 1	0.55 10	0.17 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.01 19

3.25w_new	0.45 12	0.25 49	1.29 29	0.02 5	0.08 53	1.25 44	0.01 8	3.39 73	0.91 52	0.33 58	0.16 25	0.07 25	0.42 110	0.57 11	0.25 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 19

3.25w	0.45 12	0.25 49	1.29 29	0.02 5	0.08 53	1.25 44	0.01 8	3.39 73	0.91 52	0.33 58	0.16 25	0.06 15	0.42 110	0.57 11	0.25 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 19

MLG-Stereo_test3	0.45 12	0.31 87	1.35 37	0.06 39	0.17 136	1.30 59	0.01 8	3.52 91	0.77 19	0.15 8	0.07 18	0.06 15	0.07 7	0.74 25	0.22 32	0.02 352	0.06 381	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.02 96

FSD	0.46 15	0.31 87	1.38 39	0.17 102	0.10 70	0.53 5	0.06 66	3.21 56	0.81 23	0.16 10	0.24 40	1.06 163	0.12 29	0.63 17	0.24 36	0.02 352	0.07 404	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 19

S2M2_L	0.46 15	0.39 173	1.17 16	0.37 153	0.17 136	1.14 12	0.01 8	1.46 8	1.83 81	0.19 15	0.87 80	0.13 54	0.19 39	0.57 11	0.43 99	0.01 258	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.21 406	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonSter	0.46 15	0.23 36	1.44 48	0.05 33	0.77 326	1.17 14	0.01 8	3.17 48	0.72 9	0.28 33	0.18 32	0.07 25	0.04 1	0.83 32	0.17 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.00 1	0.01 19

asd	0.49 18	0.16 3	1.57 63	0.04 26	0.72 320	1.24 39	0.05 59	2.80 27	0.84 27	0.45 96	0.50 53	0.06 15	0.56 136	0.58 14	0.24 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 19

4.5_new	0.49 18	0.17 9	1.73 84	0.06 39	0.30 210	1.23 29	0.07 76	3.11 39	0.87 40	0.45 96	0.66 63	0.05 6	0.19 39	0.67 20	0.26 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 19

4.5w-stereo	0.49 18	0.17 9	1.73 84	0.06 39	0.30 210	1.23 29	0.07 76	3.11 39	0.87 40	0.45 96	0.66 63	0.05 6	0.19 39	0.67 20	0.26 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 19

IGEV	0.50 21	0.22 30	1.52 58	0.08 57	1.85 430	1.34 66	0.37 206	2.03 12	0.93 55	0.29 38	0.08 22	0.07 25	0.09 13	0.90 41	0.22 32	0.02 352	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 19

FlowAnything_test	0.51 22	0.33 118	2.09 128	0.15 95	0.15 118	1.71 113	0.03 39	1.76 9	0.49 3	1.10 147	0.77 71	0.03 1	0.05 4	0.61 16	0.66 153	0.05 431	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.10 281	0.02 96

asda	0.52 23	0.19 17	1.61 68	0.03 11	0.61 303	1.26 49	0.08 84	3.20 54	0.84 27	0.41 84	0.29 42	0.05 6	0.72 156	0.77 29	0.26 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 19

4.25_new	0.52 23	0.18 12	1.42 42	0.03 11	0.88 338	1.23 29	0.04 46	3.18 51	0.85 32	0.32 52	0.77 71	0.05 6	0.42 110	0.83 32	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

4.5w_new	0.52 23	0.18 12	1.42 42	0.03 11	0.88 338	1.23 29	0.04 46	3.18 51	0.85 32	0.32 52	0.77 71	0.05 6	0.42 110	0.83 32	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

4.25w-stereo	0.52 23	0.18 12	1.43 45	0.03 11	0.88 338	1.23 29	0.04 46	3.18 51	0.85 32	0.32 52	0.77 71	0.05 6	0.42 110	0.83 32	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

3w_stereo	0.53 27	0.23 36	1.53 59	0.03 11	0.02 3	1.25 44	0.02 30	3.34 70	0.88 45	0.44 94	0.43 50	0.07 25	1.04 190	1.04 51	0.26 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 19

4w-stereo	0.55 28	0.18 12	1.39 40	0.02 5	0.35 236	1.26 49	0.06 66	3.13 42	0.86 35	0.28 33	0.82 78	0.06 15	0.67 148	1.59 82	0.25 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

2.75w_new	0.55 28	0.23 36	1.43 45	0.04 26	0.12 98	1.25 44	0.08 84	3.20 54	0.86 35	0.39 77	0.16 25	0.07 25	0.88 175	1.99 108	0.24 36	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

2w_stereo	0.56 30	0.19 17	1.31 33	0.03 11	0.10 70	1.22 27	0.04 46	3.42 83	0.81 23	0.79 129	0.73 68	0.07 25	1.24 215	0.81 31	0.37 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

dual_stereo	0.56 30	0.32 101	1.08 9	0.07 48	0.11 84	0.77 8	0.03 39	3.60 98	1.17 65	0.12 4	0.03 6	0.20 68	0.11 23	2.77 129	0.51 131	0.00 1	0.14 472	0.00 1	0.16 440	0.00 1	0.02 96

AdaDepth	0.57 32	0.22 30	2.33 154	0.12 76	1.26 378	1.59 95	0.07 76	1.03 5	0.97 57	0.21 20	0.42 48	0.08 39	0.30 73	2.28 118	0.26 43	0.01 258	0.01 184	0.00 1	0.20 464	0.01 31	0.01 19

MLG-Stereo_test2	0.57 32	0.28 64	1.20 23	0.07 48	0.68 312	1.34 66	0.02 30	3.39 73	1.41 69	0.06 1	0.02 1	0.12 53	0.10 17	2.37 120	0.31 60	0.01 258	0.08 417	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.02 96

GEAStereo	0.59 34	0.22 30	1.14 13	0.16 99	0.19 163	1.96 138	0.73 310	3.39 73	0.84 27	0.52 111	0.65 60	0.19 62	0.48 121	0.83 32	0.14 10	0.00 1	0.03 311	0.00 1	0.00 1	0.17 368	0.12 353

Zero-FE251	0.62 35	0.53 270	2.17 144	0.37 153	0.30 210	1.84 126	0.06 66	2.60 21	0.31 2	2.21 165	0.23 37	0.09 46	0.39 96	0.67 20	0.52 133	0.01 258	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.07 272

3.75w	0.62 35	0.16 3	1.33 35	0.02 5	1.27 381	1.25 44	0.01 8	3.23 58	0.87 40	0.38 69	0.23 37	0.07 25	0.40 97	2.96 134	0.26 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

LG-G_1	0.62 35	0.31 87	1.19 19	0.07 48	0.11 84	1.81 124	0.02 30	3.74 110	0.88 45	0.23 23	0.03 6	0.09 46	0.08 9	3.39 148	0.27 52	0.02 352	0.08 417	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.02 96

LG-G	0.62 35	0.31 87	1.19 19	0.07 48	0.11 84	1.81 124	0.02 30	3.74 110	0.88 45	0.23 23	0.03 6	0.09 46	0.08 9	3.39 148	0.27 52	0.02 352	0.08 417	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.02 96

1w_stereo	0.64 39	0.16 3	1.24 26	0.09 63	0.50 281	1.19 19	0.08 84	3.24 60	0.84 27	0.48 102	2.37 146	0.04 3	1.57 240	0.84 39	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 19

LG-Stereo_L2	0.64 39	0.33 118	1.46 53	0.10 66	0.18 151	1.30 59	0.19 153	3.53 93	0.72 9	0.20 16	0.02 1	0.06 15	0.07 7	4.19 178	0.36 71	0.01 258	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.02 96

252Zero-FE	0.66 41	0.23 36	1.24 26	1.10 263	0.07 36	1.31 61	0.02 30	3.33 68	1.14 64	1.34 152	1.74 119	0.04 3	0.05 4	1.11 54	0.40 89	0.00 1	0.05 360	0.00 1	0.02 349	0.02 86	0.02 96

qwe	0.66 41	0.19 17	1.64 73	0.05 33	1.17 373	1.23 29	0.03 39	3.35 71	0.88 45	0.51 108	0.38 45	0.04 3	0.17 35	3.22 141	0.26 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 19

2.25w	0.67 43	0.20 22	1.40 41	0.04 26	0.13 107	1.21 24	0.05 59	3.23 58	0.87 40	0.36 63	1.17 94	0.07 25	0.69 151	3.67 157	0.30 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

MLG-Stereo_test1	0.67 43	0.23 36	1.05 7	0.06 39	1.40 393	1.24 39	0.00 1	3.56 96	1.36 67	0.06 1	0.04 13	0.08 39	0.10 17	4.03 173	0.14 10	0.01 258	0.07 404	0.00 1	0.01 322	0.01 31	0.02 96

2.5w	0.68 45	0.23 36	1.29 29	0.04 26	0.31 221	1.26 49	0.09 92	3.24 60	0.86 35	0.42 89	0.59 56	0.03 1	0.56 136	4.36 186	0.24 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

RAStereo	0.68 45	0.42 202	3.15 258	0.18 108	0.52 289	1.17 14	0.02 30	3.16 47	0.98 58	0.51 108	1.43 103	0.16 57	0.22 46	0.75 27	0.83 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 240	0.02 96

3.5w_stereo	0.69 47	0.23 36	1.44 48	0.02 5	0.14 113	1.24 39	0.03 39	3.53 93	0.90 51	0.20 16	1.48 106	0.07 25	0.50 126	3.73 159	0.30 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

LG-Stereo_L1	0.69 47	0.32 101	1.21 25	0.10 66	0.16 126	1.38 71	0.20 159	2.44 18	0.72 9	0.20 16	0.02 1	0.06 15	0.06 6	6.49 278	0.36 71	0.01 258	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.02 96

SGD-Stereo	0.69 47	0.30 82	1.15 15	0.25 122	0.12 98	1.26 49	0.29 187	1.87 11	0.62 5	0.50 107	0.51 54	0.08 39	0.11 23	6.67 294	0.09 1	0.01 258	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.01 19

water-stereo	0.70 50	0.29 71	3.07 252	0.08 57	0.07 36	1.54 91	0.15 133	4.01 128	1.41 69	0.59 117	1.31 99	0.26 88	0.24 48	0.43 7	0.39 83	0.02 352	0.06 381	0.00 1	0.02 349	0.02 86	0.01 19

GIP-stereo	0.70 50	0.44 219	1.70 82	1.52 326	0.75 322	1.48 83	0.05 59	4.18 134	1.10 60	0.18 13	0.42 48	0.58 143	0.38 92	0.65 19	0.46 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 198	0.01 19

DEFOM-Stereo	0.70 50	0.29 71	1.62 70	0.16 99	0.06 28	1.95 135	0.45 227	0.88 3	0.74 16	0.55 114	0.51 54	0.14 55	0.09 13	6.32 264	0.20 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 19

Monster-pub-mixall	0.72 53	0.39 173	0.98 5	0.04 26	0.12 98	1.23 29	0.01 8	2.74 26	0.86 35	0.86 133	0.39 47	0.07 25	0.09 13	6.24 255	0.32 62	0.01 258	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.03 149

MLG-Stereo	0.72 53	0.23 36	1.13 10	0.06 39	0.16 126	1.24 39	0.00 1	3.84 118	1.40 68	0.06 1	0.03 6	0.08 39	0.10 17	5.71 232	0.16 16	0.01 258	0.06 381	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.02 96

GREAT-IGEV	0.72 53	0.29 71	1.91 96	1.31 293	0.40 249	1.41 78	0.08 84	2.29 15	2.48 110	0.18 13	0.69 66	0.10 51	0.34 81	1.72 89	0.37 77	0.00 1	0.09 429	0.00 1	0.22 476	0.10 281	0.41 482

IGEV-Stereo++	0.74 56	0.23 36	1.31 33	0.06 39	1.62 403	1.95 135	0.01 8	3.29 64	1.81 78	0.38 69	1.68 117	0.10 51	1.16 205	0.91 42	0.19 26	0.01 258	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.01 19

GSStereo	0.75 57	0.22 30	1.14 13	0.69 208	0.19 163	1.96 138	0.73 310	4.64 164	2.10 88	0.31 48	0.65 60	0.43 125	0.48 121	0.83 32	0.14 10	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.12 426	0.17 368	0.13 364

GLC_STEREO	0.75 57	0.29 71	1.19 19	0.55 182	0.01 1	1.98 141	0.57 266	3.07 35	3.02 155	0.90 135	1.48 106	0.19 62	0.40 97	0.93 43	0.36 71	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.02 96

VIP-Stereo	0.76 59	0.66 324	2.08 127	0.09 63	0.27 198	1.99 143	0.11 103	3.32 66	0.80 21	0.48 102	1.27 97	0.28 95	0.11 23	3.06 137	0.41 91	0.00 1	0.05 360	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.12 353

rvit_stereo_0081_aga	0.76 59	0.51 258	3.29 269	0.11 73	0.25 188	1.73 117	0.22 166	3.68 100	2.54 117	0.26 31	0.16 25	0.27 91	0.30 73	1.31 66	0.36 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 319	0.04 195

LG-Stereo	0.79 61	0.32 101	3.96 326	0.04 26	0.15 118	1.19 19	0.18 150	3.52 91	2.95 143	0.32 52	1.77 121	0.22 80	0.14 32	0.39 5	0.43 99	0.01 258	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.11 302	0.02 96

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 62	0.33 118	2.51 171	0.25 122	0.53 290	1.93 133	0.27 182	5.07 194	1.05 59	0.47 101	0.68 65	0.64 146	0.22 46	0.95 45	0.65 149	0.00 1	0.05 360	0.00 1	0.19 461	0.03 135	0.16 398

MaDis-Stereo	0.80 62	0.69 335	3.02 236	0.33 142	1.83 428	1.22 27	0.06 66	3.41 80	1.49 71	0.31 48	0.38 45	0.42 124	0.51 128	1.14 57	1.21 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 198	0.05 232

AEACV	0.80 62	0.29 71	1.70 82	0.96 242	0.24 185	2.03 146	0.88 356	3.50 88	0.88 45	0.34 60	0.20 35	0.29 98	2.01 264	1.77 95	0.33 64	0.00 1	0.03 311	0.00 1	0.29 496	0.10 281	0.09 301

gasm-f	0.81 65	0.25 49	1.66 74	0.16 99	0.28 206	2.77 235	0.91 362	3.39 73	0.84 27	0.52 111	3.10 173	0.19 62	0.71 155	0.73 24	0.28 54	0.00 1	0.03 311	0.00 1	0.00 1	0.21 406	0.12 353

IGEV-RUCA	0.81 65	0.15 1	1.13 10	0.52 176	0.32 225	2.13 156	0.51 246	3.46 85	1.71 76	0.95 137	0.16 25	0.24 85	0.55 134	2.81 131	0.41 91	0.12 469	0.21 510	0.20 522	0.25 487	0.21 406	0.20 425

UniTT-Stereo	0.83 67	0.33 118	1.98 111	0.92 233	1.27 381	0.54 6	0.11 103	1.35 7	2.94 142	1.67 159	2.09 133	0.20 68	0.31 77	1.57 80	1.07 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 355	0.01 19

Pointernet	0.84 68	0.35 144	2.00 115	0.12 76	0.13 107	1.77 119	0.06 66	4.87 178	2.53 115	0.14 7	2.11 136	0.76 153	0.44 117	1.02 49	0.32 62	0.00 1	0.04 342	0.00 1	0.15 437	0.02 86	0.01 19

monsters	0.87 69	0.28 64	1.54 60	0.47 173	2.71 473	1.38 71	0.01 8	3.14 43	0.81 23	0.32 52	0.48 52	0.05 6	0.13 31	5.72 233	0.42 96	0.01 258	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

castereo	0.87 69	0.60 299	1.07 8	0.34 147	0.17 136	1.89 129	0.79 328	4.84 177	2.05 86	0.65 123	2.55 152	0.31 104	0.40 97	1.02 49	0.38 82	0.01 258	0.09 429	0.00 1	0.24 482	0.03 135	0.02 96

zero-FE	0.88 71	0.27 61	2.12 135	0.21 114	1.63 404	1.75 118	0.83 338	3.08 36	0.61 4	0.15 8	0.13 24	0.29 98	0.44 117	3.38 147	1.07 234	0.02 352	0.02 259	0.00 1	0.05 390	1.47 531	0.03 149

rvit_stereo_0081	0.88 71	0.28 64	1.81 86	0.62 194	0.13 107	1.34 66	0.12 110	3.14 43	4.59 256	0.43 92	0.30 43	0.54 140	0.11 23	3.89 163	0.36 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 19

rvit_stereo_0082	0.88 71	0.28 64	1.81 86	0.62 194	0.13 107	1.34 66	0.12 110	3.14 43	4.59 256	0.43 92	0.30 43	0.54 140	0.11 23	3.89 163	0.36 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 19

rvit_stereo_0080	0.88 71	0.51 258	3.12 255	0.07 48	0.12 98	1.31 61	0.37 206	3.78 113	3.29 178	0.56 115	1.13 92	0.40 117	0.76 160	1.71 86	0.47 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.04 195

whm_eth	0.88 71	0.51 258	3.12 255	0.07 48	0.12 98	1.31 61	0.37 206	3.78 113	3.29 178	0.56 115	1.13 92	0.40 117	0.76 160	1.71 86	0.47 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.04 195

AIO_test	0.90 76	0.40 184	1.67 78	0.14 93	0.16 126	2.97 265	0.83 338	3.61 99	2.67 123	0.29 38	0.71 67	1.50 181	0.29 65	2.37 120	0.13 8	0.00 1	0.04 342	0.00 1	0.08 404	0.03 135	0.03 149

LoS	0.91 77	0.34 133	2.10 133	0.38 157	0.13 107	2.47 189	0.26 179	5.00 190	2.74 132	0.89 134	0.21 36	0.49 133	0.36 85	1.97 107	0.67 155	0.02 352	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.06 222	0.01 19
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
monsterstereo	0.93 78	0.30 82	1.91 96	0.43 165	2.63 469	1.21 24	0.01 8	3.11 39	0.76 18	0.46 99	1.44 104	0.05 6	0.09 13	5.66 228	0.50 130	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

AIO-Stereo	0.94 79	0.22 30	1.20 23	0.06 39	0.08 53	2.36 178	0.62 279	5.50 231	2.61 120	0.30 43	3.32 179	0.41 120	0.25 50	1.12 56	0.17 21	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.35 514	0.06 222	0.12 353

DDF-Stereo	0.95 80	0.28 64	1.59 66	0.30 129	1.76 421	1.79 122	0.83 338	3.02 34	0.78 20	0.17 12	0.09 23	0.28 95	0.49 124	4.53 190	1.13 243	0.02 352	0.04 342	0.00 1	0.11 422	1.70 535	0.04 195

SMoEStereo_RVC	0.95 80	0.35 144	1.37 38	0.63 199	0.07 36	2.07 148	0.16 139	2.88 29	1.68 74	0.30 43	1.23 96	0.19 62	0.28 61	6.80 300	0.84 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 302	0.13 364

GCAP-Stereo	0.95 80	0.62 308	1.99 113	0.30 129	0.03 11	1.66 103	0.01 8	4.43 146	3.00 152	1.63 158	1.17 94	1.39 173	0.76 160	1.31 66	0.55 136	0.00 1	0.03 311	0.00 1	0.00 1	0.12 319	0.02 96

111111	0.97 83	0.19 17	1.49 56	0.06 39	1.12 368	1.43 80	0.05 59	4.77 173	1.70 75	0.44 94	2.88 161	0.09 46	0.17 35	4.66 195	0.20 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 281	0.01 19

fffft	0.97 83	0.29 71	1.69 81	0.03 11	0.05 17	2.12 155	0.65 287	3.44 84	1.87 83	0.34 60	0.60 58	0.23 82	0.20 42	6.69 295	0.89 214	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.18 383	0.09 301
1: 1. 1
DEFOM-Stereo_RVC	0.98 85	2.14 507	1.55 61	0.88 225	0.26 195	0.56 7	0.04 46	2.80 27	0.86 35	0.30 43	0.80 76	0.21 78	2.33 280	6.17 250	0.37 77	0.00 1	0.07 404	0.00 1	0.17 448	0.01 31	0.01 19

Occ-G	0.98 85	0.38 169	1.82 88	0.15 95	0.18 151	1.45 82	0.69 299	3.15 46	2.25 98	1.45 154	0.59 56	5.06 327	0.54 133	0.75 27	0.77 183	0.00 1	0.03 311	0.00 1	0.17 448	0.16 355	0.01 19

CASnet	0.98 85	0.32 101	1.62 70	0.65 202	0.07 36	2.11 153	0.14 127	3.50 88	4.03 224	3.77 215	1.41 102	0.31 104	0.29 65	0.80 30	0.57 138	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.98 85	0.42 202	1.86 90	0.07 48	0.22 177	1.65 102	0.02 30	4.07 129	6.33 340	0.72 125	1.54 109	0.43 125	0.64 146	1.22 63	0.44 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
MM-Stereo_test2	0.99 89	0.29 71	2.26 150	1.34 297	0.12 98	1.78 121	0.53 248	4.71 170	3.31 180	0.76 127	0.80 76	0.50 136	0.35 82	1.86 100	0.73 168	0.00 1	0.05 360	0.00 1	0.07 399	0.26 434	0.06 253

trnet	0.99 89	0.37 161	1.89 94	0.08 57	0.19 163	1.68 107	0.02 30	4.12 133	6.41 344	0.70 124	1.57 110	0.46 130	0.67 148	1.15 58	0.41 91	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 19

CroCo-Stereo	0.99 89	0.89 389	3.19 262	0.46 168	0.44 258	0.38 2	0.05 59	4.61 158	3.95 218	0.48 102	1.78 124	1.01 160	0.27 59	1.11 54	1.07 234	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 198	0.04 195
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
rvit_stereo_ft	1.00 92	0.78 363	3.84 322	0.84 220	0.36 239	1.23 29	0.24 172	3.81 117	3.76 205	0.37 66	0.87 80	0.74 151	1.12 194	1.18 61	0.76 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.06 253

NLSM1	1.01 93	0.27 61	1.17 16	0.19 109	2.24 453	1.26 49	0.10 96	3.53 93	1.97 84	0.46 99	0.83 79	0.08 39	1.66 246	5.92 239	0.47 120	0.02 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

depthmonostereo	1.01 93	0.50 251	3.16 259	0.12 76	0.09 62	1.43 80	0.04 46	4.97 185	1.51 72	0.90 135	1.46 105	0.98 159	0.94 180	3.45 152	0.46 113	0.02 352	0.10 441	0.00 1	0.02 349	0.04 166	0.01 19

AIO_rvc	1.02 95	0.59 295	1.95 108	0.15 95	0.09 62	3.42 301	0.99 372	4.46 148	2.73 131	0.28 33	1.62 112	1.32 171	0.28 61	2.10 114	0.21 31	0.00 1	0.03 311	0.00 1	0.04 384	0.11 302	0.11 338

RSM++	1.02 95	0.24 48	1.33 35	0.86 223	0.04 13	2.78 236	0.30 193	2.63 22	2.67 123	0.48 102	1.95 128	0.52 137	0.25 50	5.50 224	0.57 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 448	0.11 302	0.09 301

mms	1.03 97	0.54 275	1.58 65	0.05 33	0.36 239	1.52 90	0.08 84	2.97 32	1.84 82	0.38 69	2.94 164	0.32 107	0.25 50	6.82 301	0.39 83	0.00 1	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.17 368	0.28 460

ours_stereo	1.03 97	0.55 279	1.86 90	0.12 76	0.32 225	1.16 13	0.09 92	3.27 63	2.18 93	0.39 77	3.02 168	0.34 115	0.26 56	6.32 264	0.37 77	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.18 383	0.13 364

rvit_stereo_0083	1.03 97	0.26 56	3.09 253	0.49 174	0.09 62	1.27 55	0.24 172	2.72 24	4.60 258	0.38 69	0.77 71	0.78 154	1.18 209	4.35 185	0.33 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.03 149

EGLCR-Stereo	1.04 100	0.20 22	2.00 115	1.14 271	0.16 126	2.50 193	0.11 103	4.96 184	2.61 120	0.79 129	0.07 18	1.46 179	0.37 88	3.96 170	0.23 34	0.01 258	0.05 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272

HUF	1.05 101	0.64 312	2.33 154	0.35 150	0.22 177	3.09 276	0.41 217	3.73 109	2.89 139	0.36 63	2.71 157	0.33 111	0.30 73	2.28 118	0.23 34	0.00 1	0.61 548	0.00 1	0.00 1	0.15 348	0.39 477

rrr	1.05 101	0.45 228	3.18 261	0.32 137	0.06 28	2.74 228	0.95 370	3.49 87	1.12 61	0.39 77	0.16 25	0.20 68	0.29 65	6.47 275	0.87 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 470	0.06 222	0.10 324

IGEVStereo-DCA	1.06 103	0.45 228	2.06 121	0.32 137	0.06 28	2.74 228	0.84 344	3.71 102	2.27 99	0.39 77	0.16 25	0.20 68	0.29 65	6.47 275	0.87 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.06 222	0.06 253

NLCSM	1.08 104	0.49 247	2.02 118	0.11 73	2.11 444	1.27 55	0.16 139	3.92 120	2.41 109	0.59 117	3.08 172	0.22 80	0.35 82	3.19 140	1.55 280	0.02 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.02 96

test_xeample3	1.08 104	0.43 213	3.39 278	0.49 174	0.05 17	2.58 206	0.93 365	3.32 66	1.77 77	0.23 23	0.23 37	0.19 62	0.28 61	6.34 266	0.85 199	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.26 494	0.06 222	0.10 324

tt45	1.09 106	0.35 144	1.49 56	0.39 158	0.23 182	3.50 313	0.14 127	3.35 71	1.81 78	0.36 63	2.04 131	0.27 91	0.26 56	6.84 303	0.63 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 355	0.03 149

MGS-Stereo	1.10 107	0.26 56	2.45 163	0.58 188	0.06 28	1.84 126	0.67 293	2.16 14	3.42 187	1.03 139	6.13 271	0.49 133	0.36 85	1.43 72	0.62 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 489	0.00 1

ff7	1.12 108	0.57 287	2.06 121	0.03 11	0.07 36	2.80 239	0.84 344	3.71 102	2.27 99	0.38 69	1.06 83	0.20 68	0.40 97	7.12 328	0.49 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.09 270	0.06 253

ffff	1.12 108	0.57 287	2.06 121	0.03 11	0.07 36	2.80 239	0.84 344	3.71 102	2.27 99	0.38 69	1.06 83	0.20 68	0.40 97	7.12 328	0.49 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.09 270	0.06 253

11t	1.12 108	0.57 287	2.06 121	0.03 11	0.07 36	2.80 239	0.84 344	3.71 102	2.27 99	0.38 69	1.06 83	0.20 68	0.40 97	7.12 328	0.49 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.09 270	0.06 253

anonymousdsp	1.12 108	0.59 295	1.66 74	0.03 11	0.07 36	2.81 247	0.82 334	4.07 129	2.30 105	0.41 84	1.12 91	0.30 100	0.40 97	7.05 321	0.49 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 448	0.10 281	0.05 232

ccc-4	1.12 108	0.57 287	2.06 121	0.03 11	0.07 36	2.80 239	0.84 344	3.71 102	2.27 99	0.38 69	1.06 83	0.20 68	0.40 97	7.12 328	0.49 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.09 270	0.06 253

IGEV-Stereo	1.12 108	0.59 295	1.66 74	0.03 11	0.07 36	2.82 250	0.82 334	4.09 132	2.30 105	0.41 84	1.11 88	0.30 100	0.41 105	7.05 321	0.49 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 448	0.10 281	0.05 232
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DilatedVolume-Stereo	1.13 114	0.41 195	2.75 201	1.04 257	0.11 84	2.21 164	0.10 96	2.96 31	1.32 66	2.40 174	2.09 133	0.33 111	0.58 142	5.62 225	0.43 99	0.03 399	0.06 381	0.00 1	0.14 433	0.04 166	0.04 195

fffy	1.13 114	0.51 258	2.15 136	1.01 249	0.09 62	2.30 175	0.19 153	4.07 129	1.13 63	0.16 10	2.66 154	0.20 68	0.38 92	6.98 317	0.35 68	0.00 1	0.06 381	0.00 1	0.00 1	0.14 344	0.16 398

IGEV++	1.14 116	0.51 258	1.66 74	0.55 182	0.08 53	2.52 194	1.01 376	6.51 287	3.16 164	0.59 117	2.11 136	0.43 125	1.18 209	1.44 73	0.79 187	0.00 1	0.05 360	0.00 1	0.05 390	0.11 302	0.11 338

castereo++	1.18 117	0.54 275	1.95 108	0.30 129	0.51 285	4.56 383	1.00 374	4.61 158	1.12 61	0.29 38	2.14 140	1.89 196	0.15 33	3.94 169	0.18 25	0.00 1	0.04 342	0.00 1	0.31 505	0.03 135	0.00 1

CAS++	1.18 117	0.55 279	1.99 113	0.17 102	0.27 198	1.85 128	0.63 280	8.48 341	3.07 158	1.71 160	2.32 144	0.18 61	0.20 42	1.91 106	0.30 55	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DA	1.19 119	0.37 161	1.94 103	0.62 194	0.30 210	6.06 418	0.59 268	5.55 232	2.23 95	0.37 66	2.42 149	0.41 120	1.17 206	1.24 64	0.16 16	0.01 258	0.06 381	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.20 425

GGEV	1.19 119	0.37 161	1.94 103	0.62 194	0.30 210	6.06 418	0.59 268	5.55 232	2.23 95	0.37 66	2.42 149	0.41 120	1.17 206	1.24 64	0.16 16	0.01 258	0.06 381	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.20 425

xyz-stereo-finetune	1.20 121	0.44 219	2.19 146	0.08 57	0.05 17	3.16 287	0.68 294	3.41 80	2.58 119	0.81 131	1.77 121	0.68 147	0.37 88	6.20 253	1.63 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.02 96

ProNet	1.20 121	0.60 299	2.00 115	0.26 124	0.08 53	2.73 227	0.68 294	5.00 190	2.52 114	0.29 38	1.32 100	0.37 116	0.36 85	6.94 315	0.44 105	0.00 1	0.07 404	0.00 1	0.00 1	0.17 368	0.07 272

TANstereo	1.20 121	0.49 247	2.04 119	0.34 147	0.10 70	1.80 123	0.01 8	3.40 79	4.10 232	4.37 228	4.82 221	0.41 120	0.70 152	0.94 44	0.46 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	1.21 124	0.20 22	1.30 32	0.12 76	0.06 28	2.48 191	0.51 246	3.78 113	2.74 132	0.48 102	2.38 147	2.18 205	0.28 61	6.77 299	0.56 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.07 240	0.05 232

sCroCo_RVC	1.21 124	0.65 318	5.16 406	1.09 262	1.29 385	0.92 9	0.19 153	3.92 120	2.68 126	0.30 43	3.04 169	0.52 137	1.56 239	1.58 81	0.78 185	0.09 460	0.25 523	0.00 1	0.00 1	0.07 240	0.11 338

Selective-IGEV	1.23 126	0.18 12	1.13 10	0.07 48	0.17 136	2.38 182	0.54 251	6.10 259	2.51 113	0.41 84	3.20 176	0.26 88	0.29 65	6.94 315	0.16 16	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.11 422	0.04 166	0.10 324

MSCF	1.24 127	0.77 356	1.95 108	0.42 161	0.46 264	3.85 349	0.85 350	4.26 137	2.02 85	2.21 165	2.34 145	0.17 58	2.74 303	1.75 91	0.39 83	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.54 532	0.04 166	0.05 232

WCG-NET	1.24 127	0.43 213	1.46 53	0.33 142	0.08 53	2.14 157	1.08 385	3.09 38	6.86 361	2.73 181	3.43 187	0.74 151	0.94 180	0.89 40	0.33 64	0.00 1	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.10 281	0.05 232

CroCo-Stereo Lap2	1.24 127	0.88 386	3.39 278	0.95 240	4.59 538	0.47 4	0.08 84	3.51 90	2.80 135	1.17 150	2.24 141	1.57 184	0.20 42	1.48 76	1.14 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 348	0.12 353

Replicate-Monster	1.25 130	1.94 501	10.24 505	0.08 57	0.32 225	1.32 64	0.03 39	3.71 102	0.89 50	1.07 144	0.07 18	0.08 39	0.10 17	4.74 197	0.14 10	0.01 258	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.22 431

999	1.25 130	0.37 161	1.63 72	1.15 272	0.34 233	3.03 271	0.66 290	3.41 80	2.27 99	0.30 43	3.20 176	0.19 62	0.25 50	7.23 336	0.85 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 355	0.01 19

rvit_0105_6	1.26 132	0.87 382	4.85 385	0.61 192	0.07 36	1.60 96	0.32 195	3.79 116	5.87 307	0.25 29	0.26 41	1.09 164	0.29 65	4.60 193	0.62 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.06 253

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 132	0.42 202	2.36 159	0.59 190	1.26 378	2.43 187	0.01 8	3.29 64	7.76 395	1.71 160	2.78 159	0.27 91	0.32 79	1.16 60	0.58 142	0.04 419	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.10 324

LoS_RVC	1.26 132	1.43 462	1.91 96	0.42 161	3.77 513	1.71 113	0.04 46	2.58 20	2.49 112	0.42 89	2.58 153	0.30 100	0.57 140	1.71 86	0.66 153	0.01 258	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.02 86	4.49 557

MIF-Stereo (partial)	1.29 135	0.33 118	3.02 236	0.03 11	1.12 368	1.26 49	0.13 120	4.46 148	3.75 203	0.35 62	2.39 148	0.31 104	0.74 158	6.09 246	1.76 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 252	0.04 195

MyStereo07	1.31 136	0.79 364	1.61 68	1.03 252	1.11 366	2.63 217	0.46 228	5.48 228	2.24 97	0.64 122	1.48 106	0.27 91	0.59 144	7.03 320	0.45 109	0.00 1	0.09 429	0.00 1	0.01 322	0.11 302	0.09 301

GASTEREO	1.34 137	0.98 408	1.86 90	0.53 177	0.46 264	3.97 357	0.86 352	4.25 136	2.16 91	2.34 172	3.48 190	0.17 58	2.87 312	1.88 104	0.39 83	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.54 532	0.04 166	0.05 232

plain	1.34 137	0.51 258	5.09 400	0.30 129	0.05 17	1.58 93	0.08 84	4.47 150	3.77 206	0.42 89	1.76 120	0.60 145	0.74 158	6.11 247	0.94 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 480	0.02 96

sAnonymous2	1.35 139	1.66 483	8.14 486	0.55 182	0.46 264	1.23 29	0.24 172	4.00 126	3.47 189	0.40 82	1.11 88	0.23 82	1.42 225	0.96 46	0.57 138	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.20 464	2.07 541	0.22 431

CroCo_RVC	1.35 139	1.66 483	8.14 486	0.55 182	0.46 264	1.23 29	0.24 172	4.00 126	3.47 189	0.40 82	1.11 88	0.23 82	1.42 225	0.96 46	0.57 138	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.20 464	2.07 541	0.22 431

knoymous	1.36 141	0.21 27	1.68 80	0.20 110	0.49 278	1.58 93	0.11 103	5.15 198	2.40 108	4.62 236	1.77 121	4.56 306	0.45 119	3.23 142	0.63 147	0.00 1	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.01 19

rvit_0105_4	1.38 142	0.98 408	5.52 427	0.61 192	0.05 17	1.62 99	0.41 217	3.95 124	5.80 304	0.31 48	0.73 68	1.37 172	0.53 132	4.89 205	0.78 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.04 195

SCV_C0	1.40 143	0.49 247	3.06 251	0.12 76	0.21 173	2.29 170	0.09 92	6.46 283	3.81 207	0.63 120	2.00 130	0.24 85	0.41 105	7.31 339	0.43 99	0.01 258	0.05 360	0.00 1	0.21 470	0.16 355	0.07 272

MoCha-V2	1.41 144	0.42 202	2.61 183	0.81 214	0.23 182	2.53 197	0.20 159	4.81 175	3.16 164	0.82 132	3.15 174	0.30 100	1.61 244	6.66 293	0.40 89	0.00 1	0.20 507	0.00 1	0.24 482	0.05 198	0.02 96

PMTNet	1.41 144	0.37 161	2.06 121	0.26 124	0.15 118	2.94 263	0.34 201	3.39 73	5.33 285	1.00 138	1.27 97	0.28 95	0.93 178	4.04 174	0.74 170	5.00 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.01 19

AE-Stereo	1.44 146	0.32 101	2.69 191	1.58 340	0.20 170	2.24 167	0.59 268	6.01 255	5.70 298	1.18 151	3.17 175	1.02 161	0.78 166	1.73 90	0.83 194	0.02 352	0.18 497	0.00 1	0.29 496	0.11 302	0.07 272

XX-TBD	1.44 146	0.85 378	2.04 119	2.45 470	0.05 17	2.34 177	0.01 8	3.46 85	7.51 382	2.88 186	4.98 228	0.26 88	0.25 50	1.15 58	0.46 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	1.47 148	0.36 154	2.54 174	1.99 407	0.12 98	1.90 130	0.12 110	4.47 150	2.83 136	3.31 201	3.44 188	0.56 142	1.47 228	5.39 221	0.47 120	0.00 1	0.04 342	0.00 1	0.21 470	0.07 240	0.04 195

rvit_0105_5	1.48 149	0.89 389	5.43 418	0.46 168	0.04 13	1.60 96	0.60 273	4.65 167	5.90 310	0.76 127	1.59 111	1.75 191	0.78 166	4.20 180	0.88 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.06 253

WCG-NET（raft）	1.49 150	0.50 251	1.55 61	0.21 114	0.08 53	2.15 159	1.01 376	2.72 24	6.26 335	2.79 182	3.06 171	4.38 299	1.04 190	3.53 154	0.26 43	0.00 1	0.12 457	0.00 1	0.00 1	0.10 281	0.08 288

testlalala	1.50 151	0.41 195	1.67 78	0.98 246	0.31 221	4.00 359	0.90 361	5.26 214	2.17 92	6.56 336	3.61 193	1.74 190	0.38 92	1.21 62	0.42 96	0.00 1	0.02 259	0.00 1	0.29 496	0.01 31	0.01 19

StereoAnything_RVC	1.52 152	7.77 557	2.81 214	0.05 33	0.02 3	1.11 11	0.06 66	3.26 62	0.75 17	0.12 4	0.02 1	0.07 25	0.68 150	6.69 295	0.13 8	0.02 352	0.08 417	0.00 1	0.00 1	6.69 563	0.02 96

model_zeroshot	1.52 152	0.42 202	4.10 343	1.25 281	0.11 84	3.04 272	0.14 127	5.79 248	2.84 137	3.12 193	3.65 194	2.05 203	0.42 110	2.38 122	0.71 164	0.01 258	0.10 441	0.00 1	0.20 464	0.02 86	0.04 195

CES	1.56 154	0.35 144	1.44 48	0.42 161	7.70 559	2.66 224	0.13 120	4.89 179	2.53 115	0.25 29	1.10 87	0.33 111	0.31 77	1.61 84	0.58 142	0.01 258	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.54 492	6.26 564

MM-Stereo_test1	1.57 155	0.36 154	2.19 146	1.17 274	0.35 236	2.39 183	0.56 257	4.53 153	5.21 280	3.67 210	1.65 115	0.40 117	0.84 173	6.90 308	0.80 190	0.00 1	0.03 311	0.00 1	0.00 1	0.31 450	0.03 149

SCV	1.59 156	0.58 292	2.57 177	2.72 483	0.31 221	2.15 159	0.79 328	6.88 302	2.72 128	0.20 16	2.68 155	0.68 147	0.58 142	7.60 355	0.41 91	0.00 1	0.03 311	0.00 1	0.22 476	0.37 470	0.24 442

CREStereo++_RVC	1.59 156	0.39 173	2.26 150	0.36 151	0.01 1	1.67 104	0.01 8	2.95 30	8.12 406	3.69 212	7.44 319	0.47 131	0.32 79	0.74 25	0.39 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 566	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Reg-Stereo(zero)	1.60 158	0.19 17	2.59 180	0.45 167	0.47 273	1.64 101	0.23 170	3.22 57	5.87 307	4.29 225	3.01 166	4.49 304	1.64 245	2.47 125	1.16 248	0.00 1	0.08 417	0.00 1	0.13 432	0.01 31	0.10 324

11t1	1.62 159	0.26 56	2.53 173	2.37 464	0.24 185	2.58 206	0.06 66	6.66 293	3.00 152	3.40 203	3.01 166	1.14 166	1.94 262	4.18 177	0.91 218	0.01 258	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.03 149

iRaftStereo_RVC	1.62 159	0.68 330	1.98 111	0.67 204	0.05 17	2.99 267	0.04 46	5.36 223	3.74 202	3.82 216	4.96 226	2.54 214	0.62 145	3.35 146	0.97 226	0.00 1	0.07 404	0.00 1	0.00 1	0.30 445	0.27 456

RAFT-Stereo-weight	1.67 161	0.31 87	1.57 63	0.97 245	0.15 118	3.19 289	0.77 322	5.06 192	6.19 334	4.96 248	3.38 185	2.83 221	0.35 82	2.87 132	0.74 170	0.01 258	0.06 381	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.02 96

HART	1.68 162	0.67 328	2.72 197	0.04 26	0.27 198	1.72 116	0.04 46	5.60 236	3.16 164	1.44 153	7.73 330	2.41 211	0.15 33	6.44 271	0.62 144	0.00 1	0.12 457	0.00 1	0.00 1	0.24 430	0.17 403

IGEV-Stereo+	1.69 163	0.43 213	1.59 66	0.37 153	3.10 481	2.10 151	0.07 76	1.86 10	0.91 52	0.39 77	0.03 6	0.20 68	0.41 105	7.05 321	0.16 16	0.02 352	0.07 404	0.00 1	0.18 455	5.14 556	9.77 579

Selective-RAFT	1.69 163	0.32 101	3.29 269	0.92 233	0.18 151	3.89 351	0.06 66	4.22 135	4.00 221	1.47 155	1.98 129	3.07 235	2.81 307	6.35 268	0.89 214	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.21 470	0.05 198	0.00 1

rvit_0105_3	1.71 165	0.90 392	5.93 438	0.78 212	0.02 3	1.62 99	1.69 423	5.15 198	5.99 319	2.22 168	1.64 114	1.97 201	1.17 206	4.19 178	0.92 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.03 149

4D-IteraStereo	1.72 166	0.86 379	3.01 234	0.09 63	2.86 477	3.57 324	1.06 380	3.92 120	5.31 283	5.28 262	1.02 82	3.92 273	0.38 92	1.83 98	1.04 233	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.07 240	0.09 301

rafts_anoy	1.72 166	0.79 364	2.58 179	2.03 417	1.75 419	2.47 189	0.16 139	5.48 228	6.01 321	3.24 197	2.11 136	1.92 200	1.33 218	3.08 138	1.13 243	0.01 258	0.18 497	0.00 1	0.01 322	0.03 135	0.07 272

x	1.73 168	0.28 64	2.49 170	1.91 390	0.17 136	2.10 151	0.83 338	8.74 354	3.55 195	3.28 198	2.12 139	3.10 236	1.96 263	2.90 133	1.12 241	0.00 1	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.03 149

TestStereo	1.74 169	1.02 415	3.64 302	0.20 110	0.28 206	1.33 65	0.01 8	5.24 209	4.01 223	3.18 194	4.97 227	2.07 204	0.70 152	7.32 340	0.75 175	0.02 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1

Anonymous3	1.76 170	0.44 219	6.37 452	0.33 142	0.50 281	4.33 371	0.54 251	4.43 146	2.48 110	2.21 165	3.24 178	1.53 183	1.14 198	5.64 226	1.29 257	0.17 483	0.23 517	0.00 1	0.00 1	0.12 319	0.15 386

GCAP-BAT	1.77 171	0.49 247	2.78 208	0.66 203	0.16 126	3.76 343	0.80 330	3.72 108	3.27 175	3.68 211	5.03 230	3.66 264	0.56 136	5.82 236	0.65 149	0.00 1	0.05 360	0.00 1	0.24 482	0.01 31	0.01 19

anonymousdsp2	1.78 172	0.39 173	3.40 280	1.10 263	0.04 13	3.63 325	0.50 243	7.80 322	2.77 134	2.91 188	2.88 161	3.17 240	1.01 184	5.15 214	0.43 99	0.00 1	0.01 184	0.02 450	0.15 437	0.05 198	0.12 353

FE-Mocha	1.79 173	0.44 219	4.10 343	0.83 218	0.23 182	3.23 292	0.16 139	7.48 317	2.19 94	5.05 253	5.62 259	2.84 222	0.85 174	1.81 96	0.67 155	0.00 1	0.05 360	0.00 1	0.20 464	0.02 86	0.05 232

DCRE	1.79 173	0.68 330	2.55 175	1.66 353	0.27 198	1.27 55	0.05 59	4.57 157	4.04 226	3.30 200	9.24 367	3.83 271	1.20 212	2.08 113	0.67 155	0.00 1	0.12 457	0.00 1	0.24 482	0.04 166	0.09 301

raft+_RVC	1.79 173	0.84 376	2.32 153	2.40 465	0.85 336	1.38 71	0.09 92	6.36 273	4.75 266	2.85 185	5.46 254	1.17 168	1.36 223	4.54 191	0.91 218	0.00 1	0.10 441	0.00 1	0.00 1	0.11 302	0.22 431

HUI-Stereo	1.80 176	0.41 195	2.85 218	0.12 76	0.18 151	3.72 337	0.65 287	5.23 203	2.97 150	5.87 286	4.34 212	3.45 248	1.52 234	3.93 168	0.65 149	0.02 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 252	0.10 324

GMOStereo	1.81 177	0.47 236	2.09 128	0.10 66	0.27 198	1.49 84	0.89 357	4.40 141	4.51 251	8.16 409	6.97 299	2.96 227	1.15 200	1.42 68	0.88 209	0.00 1	0.14 472	0.00 1	0.00 1	0.23 420	0.03 149

error version	1.81 177	0.47 236	2.09 128	0.10 66	0.27 198	1.49 84	0.89 357	4.40 141	4.51 251	8.16 409	6.97 299	2.96 227	1.15 200	1.42 68	0.88 209	0.00 1	0.14 472	0.00 1	0.00 1	0.23 420	0.03 149

test-v	1.81 177	0.47 236	2.09 128	0.10 66	0.27 198	1.49 84	0.89 357	4.40 141	4.51 251	8.16 409	6.97 299	2.96 227	1.15 200	1.42 68	0.88 209	0.00 1	0.14 472	0.00 1	0.00 1	0.23 420	0.03 149

test-2	1.81 177	0.47 236	2.09 128	0.10 66	0.27 198	1.49 84	0.89 357	4.40 141	4.51 251	8.16 409	6.97 299	2.96 227	1.15 200	1.42 68	0.88 209	0.00 1	0.14 472	0.00 1	0.00 1	0.23 420	0.03 149

xyz-stereo-finetune2	1.82 181	0.51 258	2.22 148	0.10 66	0.05 17	6.49 427	0.17 146	3.59 97	2.15 90	0.63 120	6.19 275	0.49 133	3.44 336	6.93 310	3.48 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.01 19

test-1	1.82 181	0.45 228	5.42 417	0.89 227	0.41 254	2.14 157	0.56 257	5.75 242	4.15 236	3.28 198	5.11 231	3.61 261	0.70 152	1.53 79	1.56 282	0.02 352	0.34 529	0.00 1	0.08 404	0.02 86	0.30 464

MM-Stereo_test3	1.83 183	0.59 295	1.93 100	1.43 314	3.99 519	2.44 188	0.81 332	5.81 249	6.70 356	1.73 162	4.79 219	1.23 170	0.65 147	3.30 143	0.85 199	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.33 458	0.05 232

GMStereo	1.83 183	0.99 411	4.55 370	0.57 187	0.05 17	2.53 197	0.01 8	4.95 182	11.14 467	3.52 205	2.24 141	0.53 139	0.49 124	3.76 161	0.80 190	0.20 490	0.00 1	0.00 1	0.12 426	0.12 319	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
test_1	1.85 185	0.21 27	2.45 163	1.02 250	0.22 177	1.37 70	0.82 334	4.66 169	5.06 274	7.02 354	1.73 118	4.09 281	0.41 105	6.51 281	0.76 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 496	0.18 383	0.14 375

1test111	1.86 186	0.65 318	2.15 136	2.30 452	0.02 3	5.80 410	0.56 257	8.45 337	3.33 182	1.03 139	3.33 180	0.32 107	3.71 351	4.40 187	0.96 223	0.00 1	0.02 259	0.00 1	0.03 366	0.02 86	0.03 149

LL-Strereo2	1.86 186	0.83 375	2.33 154	0.36 151	0.17 136	3.79 346	1.52 413	5.82 250	4.04 226	4.43 229	2.51 151	4.23 288	0.37 88	5.66 228	0.99 228	0.00 1	0.02 259	0.00 1	0.05 390	0.06 222	0.11 338

test-3	1.86 186	0.21 27	2.46 166	1.03 252	0.22 177	1.38 71	0.83 338	4.65 167	5.04 273	7.26 371	1.78 124	4.10 283	0.41 105	6.53 284	0.76 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 496	0.18 383	0.14 375

raftrobust	1.86 186	0.74 348	1.94 103	2.15 435	2.24 453	2.74 228	0.53 248	4.89 179	4.05 228	6.09 298	3.89 197	1.64 185	2.55 290	2.44 123	1.12 241	0.00 1	0.03 311	0.00 1	0.00 1	0.12 319	0.08 288

gcap-zeroshot	1.87 190	0.44 219	4.24 348	0.53 177	0.51 285	3.12 281	0.75 318	6.42 281	3.91 214	3.75 214	1.67 116	7.79 397	0.55 134	2.61 127	0.53 134	0.02 352	0.21 510	0.00 1	0.23 479	0.00 1	0.05 232

riskmin	1.88 191	0.15 1	2.11 134	1.38 306	0.88 338	2.40 184	0.04 46	5.93 254	6.10 324	2.25 169	1.34 101	6.06 357	5.08 423	2.78 130	1.01 231	0.00 1	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.06 253

test_3	1.88 191	0.22 30	2.75 201	0.96 242	0.22 177	1.28 58	0.77 322	4.62 160	5.87 307	6.55 335	1.84 126	4.28 294	0.45 119	6.48 277	0.76 177	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.28 495	0.17 368	0.14 375

PSM-adaLoss	1.88 191	0.40 184	2.86 220	0.12 76	0.19 163	3.75 342	0.71 305	5.23 203	2.96 146	5.86 281	4.33 211	3.45 248	1.51 229	5.40 222	0.69 158	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 252	0.09 301

s12784h	1.89 194	0.30 82	2.57 177	0.11 73	0.09 62	4.18 366	0.13 120	6.61 290	7.44 381	3.62 208	4.28 208	0.59 144	0.81 169	6.61 289	0.46 113	0.01 258	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.00 1

ROB_FTStereo	1.90 195	0.42 202	2.86 220	0.12 76	0.19 163	3.71 334	0.75 318	5.24 209	2.95 143	5.87 286	4.26 207	3.41 246	1.51 229	5.80 235	0.65 149	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 252	0.08 288

RAFT-IKP	1.90 195	0.42 202	2.83 215	0.12 76	0.18 151	3.50 313	0.64 284	5.24 209	2.96 146	5.86 281	4.34 212	3.50 257	1.51 229	5.99 243	0.76 177	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 252	0.08 288

EKT-Stereo	1.91 197	0.48 243	2.77 206	2.19 439	4.36 525	1.42 79	0.24 172	4.63 161	3.51 191	2.94 189	3.47 189	3.55 259	2.25 275	5.26 216	0.85 199	0.04 419	0.12 457	0.00 1	0.09 415	0.06 222	0.05 232

ROB_FTStereo_v2	1.91 197	0.41 195	2.85 218	0.12 76	0.19 163	3.71 334	0.73 310	5.23 203	2.95 143	5.86 281	4.36 214	3.46 250	1.51 229	5.86 238	0.69 158	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 252	0.08 288

qqq	1.93 199	0.30 82	2.96 231	1.40 308	0.05 17	1.96 138	0.39 212	8.45 337	3.33 182	3.06 191	3.84 195	4.67 309	2.70 297	4.40 187	0.96 223	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.03 149

RALCasStereoNet	1.93 199	1.01 413	2.75 201	1.88 386	1.75 419	2.88 259	0.18 150	4.64 164	4.36 243	2.27 170	5.14 232	2.22 207	0.79 168	7.10 327	1.00 230	0.00 1	0.34 529	0.00 1	0.00 1	0.10 281	0.16 398

Patchmatch Stereo++	1.95 201	0.40 184	2.86 220	0.12 76	0.18 151	3.74 339	0.66 290	5.24 209	2.96 146	5.86 281	4.32 209	3.46 250	1.52 234	6.88 305	0.70 160	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 252	0.09 301
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	1.95 201	0.40 184	2.86 220	0.12 76	0.18 151	3.74 339	0.66 290	5.24 209	2.96 146	5.86 281	4.32 209	3.46 250	1.52 234	6.88 305	0.70 160	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 252	0.09 301

CRE-IMP	1.95 201	0.35 144	2.68 189	0.27 128	0.17 136	3.90 352	0.85 350	5.14 196	2.87 138	5.74 272	4.14 204	3.49 255	0.83 170	6.40 269	1.80 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 281	0.19 418

tg	1.96 204	0.64 312	2.15 136	0.68 205	0.12 98	4.40 379	0.04 46	5.74 241	4.19 238	4.00 220	5.23 242	2.58 215	0.93 178	7.12 328	0.77 183	0.00 1	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.31 450	0.25 446

iGMRVC	1.96 204	0.40 184	2.88 225	0.12 76	0.19 163	3.74 339	0.73 310	5.23 203	2.97 150	5.87 286	4.37 215	3.48 254	1.52 234	6.73 298	0.74 170	0.02 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 252	0.08 288

DIP-Stereo	1.97 206	0.64 312	2.95 229	0.17 102	0.10 70	4.83 390	0.13 120	8.60 349	4.06 231	6.42 327	4.92 225	0.44 129	0.72 156	3.57 155	1.80 306	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.05 198	0.04 195
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RCA-Stereo	1.99 207	0.34 133	2.71 195	0.26 124	0.06 28	2.29 170	0.48 231	4.89 179	14.65 501	2.81 184	5.51 256	0.78 154	3.21 322	1.44 73	0.33 64	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.07 240	0.02 96

rvit_stereo_0075_2	2.00 208	0.32 101	5.49 422	0.60 191	1.98 436	1.77 119	0.10 96	7.24 310	5.70 298	2.90 187	4.06 201	3.11 237	0.56 136	5.32 218	0.76 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.16 398

MSKI-zero shot	2.00 208	0.36 154	2.15 136	0.81 214	0.25 188	2.69 226	0.29 187	6.16 263	2.34 107	4.31 226	7.52 320	3.70 267	0.25 50	8.42 416	0.41 91	0.01 258	0.13 467	0.00 1	0.25 487	0.03 135	0.02 96

ACVNet-DCA	2.01 210	0.65 318	2.15 136	2.30 452	0.02 3	5.80 410	0.56 257	8.45 337	3.33 182	1.03 139	3.33 180	0.32 107	3.71 351	8.05 387	0.45 109	0.00 1	0.02 259	0.00 1	0.03 366	0.02 86	0.03 149

Gwc-CoAtRS	2.02 211	0.33 118	2.61 183	1.04 257	0.30 210	3.56 321	0.40 216	5.89 253	5.94 314	5.08 255	5.01 229	5.55 341	1.72 251	1.60 83	0.91 218	0.01 258	0.09 429	0.00 1	0.25 487	0.01 31	0.02 96

DCANet-4	2.03 212	0.34 133	5.30 414	0.31 134	0.18 151	1.69 108	0.12 110	4.95 182	8.55 422	5.78 273	5.17 233	1.12 165	2.82 308	2.11 115	1.92 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.18 407

cross-raft	2.03 212	0.35 144	2.78 208	1.10 263	0.16 126	3.77 344	0.48 231	7.03 308	3.75 203	5.06 254	5.55 257	6.26 363	1.41 224	1.75 91	0.89 214	0.01 258	0.07 404	0.00 1	0.19 461	0.03 135	0.03 149

DeepStereo_RVC	2.05 214	0.39 173	2.87 224	0.14 93	0.17 136	3.51 316	0.70 302	5.21 202	3.00 152	6.27 316	4.13 203	3.47 253	4.53 399	4.81 199	1.49 273	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 270	0.18 407

MIPNet	2.06 215	0.69 335	4.57 373	0.32 137	0.21 173	1.92 132	0.19 153	6.89 303	5.64 297	5.48 267	4.02 200	2.02 202	3.50 338	3.32 145	2.01 321	0.00 1	0.01 184	0.01 418	0.01 322	0.20 395	0.13 364

DCANet	2.08 216	0.64 312	3.81 316	0.31 134	0.17 136	1.70 112	0.25 177	5.23 203	8.47 418	6.07 297	5.30 249	1.41 174	4.23 377	1.85 99	2.02 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.19 418

CFNet-RSSM	2.11 217	0.33 118	2.71 195	1.04 257	0.30 210	3.21 291	0.41 217	6.67 294	6.96 364	5.62 270	4.58 216	5.40 338	1.71 249	1.86 100	0.87 206	0.00 1	0.08 417	0.00 1	0.32 507	0.02 86	0.02 96

U	2.12 218	0.25 49	2.47 169	0.17 102	8.09 560	10.63 494	0.00 1	3.08 36	0.87 40	0.24 26	0.45 51	0.17 58	0.08 9	0.69 23	0.15 15	0.00 1	0.00 1	9.89 568	5.19 578	0.01 31	0.01 19

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 218	0.58 292	2.43 161	1.27 284	0.16 126	1.60 96	0.14 127	5.17 200	5.90 310	7.10 360	10.10 383	3.06 234	1.74 254	1.87 102	0.97 226	0.01 258	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.23 420	0.02 96

IGEV-FE	2.13 220	0.50 251	4.90 387	1.41 311	0.18 151	2.63 217	0.36 203	7.80 322	3.87 209	5.04 251	5.42 252	4.72 311	1.03 187	3.48 153	0.80 190	0.00 1	0.16 488	0.00 1	0.18 455	0.17 368	0.04 195

IGEV_Zeroshot_test	2.13 220	0.50 251	4.91 389	1.41 311	0.18 151	2.62 215	0.36 203	7.80 322	3.87 209	5.04 251	5.42 252	4.77 313	1.03 187	3.43 150	0.79 187	0.00 1	0.16 488	0.00 1	0.18 455	0.17 368	0.04 195

tt1	2.14 222	0.63 311	2.22 148	2.27 448	0.02 3	5.71 408	0.63 280	4.53 153	10.19 448	1.16 149	3.39 186	0.33 111	3.05 318	8.00 381	0.46 113	0.00 1	0.02 259	0.00 1	0.03 366	0.10 281	0.04 195

NRIStereo	2.14 222	0.35 144	2.65 188	1.10 263	0.14 113	3.05 273	0.86 352	5.35 221	3.18 170	6.24 311	3.36 184	4.17 287	1.82 260	8.12 395	2.01 321	0.00 1	0.10 441	0.00 1	0.00 1	0.12 319	0.19 418

testlalala2	2.15 224	0.44 219	2.44 162	9.24 558	6.30 549	3.64 326	0.18 150	4.63 161	2.55 118	3.73 213	4.17 205	3.14 238	0.51 128	1.08 52	0.26 43	0.00 1	0.10 441	0.00 1	0.44 526	0.11 302	0.03 149

H2IRNET	2.16 225	0.45 228	2.60 181	1.22 277	0.03 11	1.98 141	0.13 120	4.73 171	7.04 369	1.15 148	7.79 334	5.88 353	3.39 332	4.97 208	1.45 270	0.01 258	0.00 1	0.04 479	0.17 448	0.19 391	0.03 149

dd	2.16 225	1.22 442	4.82 383	0.68 205	0.12 98	1.39 77	0.17 146	5.14 196	11.22 471	2.70 180	3.51 192	1.52 182	1.23 214	5.08 210	3.96 405	0.12 469	0.01 184	0.04 479	0.21 470	0.07 240	0.01 19

cc1	2.17 227	0.65 318	2.15 136	2.30 452	0.02 3	5.80 410	0.56 257	4.31 138	10.41 453	1.03 139	3.33 180	0.32 107	3.71 351	8.05 387	0.45 109	0.00 1	0.02 259	0.00 1	0.03 366	0.10 281	0.05 232

RAFT-Test	2.17 227	0.36 154	3.40 280	1.05 260	0.34 233	4.90 392	0.69 299	6.27 269	3.98 219	4.65 240	7.02 305	6.30 366	1.12 194	1.81 96	0.99 228	0.01 258	0.17 493	0.00 1	0.34 511	0.02 86	0.02 96

Any-RAFT	2.18 229	0.25 49	1.94 103	1.37 304	0.80 331	5.01 395	0.56 257	8.51 342	5.58 295	4.01 221	4.85 223	5.44 339	2.26 277	2.45 124	0.35 68	0.00 1	0.15 479	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.02 96

FENet	2.19 230	0.34 133	3.04 241	2.05 423	0.26 195	2.82 250	0.13 120	7.02 307	5.55 292	4.97 249	1.94 127	4.91 319	3.39 332	4.71 196	2.50 350	0.02 352	0.03 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 429

GANet-ADL	2.20 231	0.50 251	3.27 268	2.02 414	0.11 84	2.21 164	0.48 231	8.64 351	6.79 359	4.56 234	5.83 263	3.98 275	1.27 217	2.68 128	1.43 267	0.04 419	0.08 417	0.02 450	0.00 1	0.15 348	0.03 149

FACV-RUCA	2.21 232	0.34 133	3.59 295	1.30 291	2.90 478	2.22 166	1.25 396	7.98 328	5.71 303	3.59 207	7.21 312	1.14 166	1.60 243	3.12 139	1.46 271	0.01 258	0.03 311	0.10 504	0.04 384	0.35 464	0.17 403

AIO-test1	2.22 233	0.76 353	2.78 208	0.30 129	4.38 526	2.48 191	0.96 371	5.59 235	14.64 499	0.74 126	2.86 160	0.92 156	0.30 73	5.64 226	1.67 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 366	0.17 368	0.14 375

CAS	2.24 234	0.25 49	1.86 90	11.21 564	3.86 515	1.67 104	0.02 30	3.87 119	2.67 123	0.41 84	1.63 113	0.24 85	0.27 59	1.50 77	0.74 170	9.43 572	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.01 31	5.21 560

NF-Stereo	2.24 234	0.33 118	3.00 232	2.04 419	0.10 70	3.46 304	0.43 221	6.51 287	3.17 167	6.84 344	5.24 243	2.67 219	1.34 220	8.17 402	1.53 277	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.01 19

OCTAStereo	2.24 234	0.33 118	3.03 238	2.04 419	0.10 70	3.45 303	0.43 221	6.50 284	3.17 167	6.84 344	5.20 238	2.65 216	1.33 218	8.18 403	1.56 282	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.01 19

PSM-softLoss	2.24 234	0.34 133	3.42 282	1.81 375	0.17 136	2.74 228	0.39 212	6.17 265	2.92 140	6.26 314	6.29 282	2.96 227	0.97 182	8.68 431	1.71 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.02 96

KMStereo	2.24 234	0.34 133	3.42 282	1.81 375	0.17 136	2.74 228	0.39 212	6.17 265	2.92 140	6.26 314	6.29 282	2.96 227	0.97 182	8.68 431	1.71 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.02 96

StereoVision	2.25 239	0.72 340	4.00 333	1.03 252	2.64 470	1.91 131	0.28 183	5.83 251	4.43 246	1.89 163	10.65 400	3.88 272	0.52 131	5.13 213	1.98 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 270	0.03 149

RE-Stereo	2.25 239	0.33 118	3.03 238	2.04 419	0.10 70	3.47 306	0.43 221	6.50 284	3.18 170	6.84 344	5.20 238	2.65 216	1.34 220	8.18 403	1.58 284	0.01 258	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.02 86	0.01 19

TVStereo	2.25 239	0.33 118	3.03 238	2.04 419	0.10 70	3.47 306	0.43 221	6.50 284	3.18 170	6.84 344	5.20 238	2.65 216	1.34 220	8.18 403	1.58 284	0.01 258	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.02 86	0.01 19

ADStereo(finetuned)	2.26 242	0.64 312	5.22 410	0.31 134	0.18 151	1.71 113	0.25 177	5.23 203	8.46 417	6.06 296	5.30 249	1.41 174	6.37 451	1.87 102	1.87 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.18 407

fff	2.28 243	0.61 303	3.81 316	0.22 116	0.07 36	1.69 108	0.11 103	5.37 224	11.84 478	5.80 275	5.17 233	1.44 176	5.41 430	2.00 109	1.92 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.18 407

IPLGR	2.28 243	0.51 258	6.00 440	0.15 95	0.15 118	1.99 143	0.22 166	6.34 272	6.04 322	6.80 342	5.76 260	2.87 224	2.31 279	4.88 201	1.28 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 270	0.18 407

csc	2.28 243	0.61 303	3.81 316	0.22 116	0.07 36	1.69 108	0.11 103	5.37 224	11.84 478	5.80 275	5.17 233	1.44 176	5.41 430	2.00 109	1.92 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.18 407

cscssc	2.28 243	0.61 303	3.81 316	0.22 116	0.07 36	1.69 108	0.11 103	5.37 224	11.84 478	5.80 275	5.17 233	1.44 176	5.41 430	2.00 109	1.92 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.18 407

test_sample1	2.31 247	0.26 56	3.29 269	2.08 425	0.46 264	2.62 215	0.05 59	9.88 385	4.23 239	3.90 217	3.92 199	3.49 255	4.44 392	5.67 230	1.88 311	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.03 149

EAI-Stereo	2.31 247	0.44 219	2.72 197	0.68 205	0.56 294	3.51 316	2.62 447	11.42 433	4.14 235	2.09 164	7.23 314	1.21 169	0.91 176	5.67 230	1.51 274	0.01 258	0.25 523	0.00 1	0.88 545	0.04 166	0.26 452

test_sample2	2.32 249	0.25 49	3.38 276	2.08 425	0.41 254	2.58 206	0.15 133	9.50 374	4.97 272	3.66 209	4.86 224	4.29 296	3.26 323	5.83 237	1.09 238	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.03 149

ICVP	2.32 249	0.38 169	2.89 227	0.92 233	0.70 317	2.55 201	0.87 355	9.97 388	3.99 220	4.13 223	8.97 357	2.71 220	1.69 248	2.52 126	3.52 393	0.05 431	0.24 522	0.01 418	0.01 322	0.11 302	0.13 364
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xx1	2.33 251	0.65 318	2.15 136	2.30 452	0.02 3	5.80 410	0.56 257	4.31 138	10.41 453	1.03 139	3.33 180	4.67 309	2.70 297	8.05 387	0.45 109	0.00 1	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.03 149

MyStereo06	2.35 252	0.66 324	4.54 367	1.10 263	0.96 351	2.57 204	0.10 96	9.30 369	4.05 228	5.22 259	6.09 267	5.95 355	2.38 282	3.00 135	0.73 168	0.01 258	0.08 417	0.00 1	0.01 322	0.13 334	0.15 386

PFNet+	2.35 252	0.31 87	3.69 305	0.79 213	0.17 136	3.15 286	0.75 318	4.52 152	6.30 337	7.90 400	6.34 286	2.53 213	1.18 209	7.72 366	1.62 288	0.03 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.03 149

RAFT+CT+SA	2.36 254	0.71 339	2.46 166	0.83 218	2.26 455	3.18 288	0.93 365	6.82 301	5.48 287	2.55 176	8.07 338	1.64 185	1.59 242	8.54 422	1.15 246	0.02 352	0.00 1	0.00 1	0.38 516	0.19 391	0.36 474

TRStereo	2.36 254	3.10 524	4.70 379	1.99 407	2.08 441	2.61 212	1.11 386	8.79 356	3.73 201	3.19 195	3.04 169	3.96 274	0.77 163	5.92 239	1.44 268	0.03 399	0.14 472	0.00 1	0.29 496	0.08 252	0.25 446

test_4	2.38 256	0.34 133	2.68 189	0.08 57	0.11 84	3.69 332	1.14 388	3.33 68	3.34 185	4.03 222	17.35 493	3.31 245	0.51 128	6.28 258	1.15 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 422	0.16 355	0.01 19

ACRE	2.41 257	1.08 424	5.11 401	0.55 182	2.05 439	2.65 221	0.78 327	5.26 214	4.67 260	7.59 386	9.20 360	1.70 188	1.08 192	3.74 160	2.18 333	0.01 258	0.18 497	0.02 450	0.08 404	0.22 413	0.10 324

HH	2.42 258	0.73 343	3.76 310	0.91 229	0.14 113	2.78 236	0.71 305	7.92 326	2.72 128	1.53 156	6.10 269	7.93 401	4.01 366	8.60 426	0.44 105	0.00 1	0.09 429	0.00 1	0.00 1	0.05 198	0.04 195

HanStereo	2.42 258	0.73 343	3.76 310	0.91 229	0.14 113	2.78 236	0.71 305	7.92 326	2.72 128	1.53 156	6.10 269	7.93 401	4.01 366	8.60 426	0.44 105	0.00 1	0.09 429	0.00 1	0.00 1	0.05 198	0.04 195

DisPM	2.43 260	0.32 101	3.04 241	1.76 367	0.18 151	3.46 304	0.65 287	5.13 195	4.88 269	8.59 431	7.04 308	2.84 222	1.03 187	8.85 443	0.83 194	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.02 96

IPLG	2.43 260	0.66 324	4.77 382	0.54 179	0.31 221	3.01 269	0.26 179	6.15 262	5.55 292	7.69 389	6.21 277	1.89 196	1.74 254	7.19 334	2.35 342	0.01 258	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.24 430	0.12 353

rvit_105_1	2.44 262	0.80 368	5.08 399	1.77 369	0.09 62	1.95 135	3.62 476	5.62 239	8.21 410	4.85 245	2.07 132	3.15 239	1.58 241	7.08 325	2.71 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.04 166	0.08 288

CASS	2.44 262	0.44 219	3.56 293	0.85 222	0.38 245	3.14 283	0.22 166	9.64 379	4.00 221	6.78 340	7.62 326	3.57 260	3.58 343	3.80 162	1.10 239	0.02 352	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.05 198	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 262	1.17 439	4.94 390	0.62 194	2.08 441	2.65 221	0.80 330	5.60 236	4.79 267	7.87 397	9.23 362	1.67 187	1.15 200	3.43 150	2.23 335	0.01 258	0.19 503	0.02 450	0.08 404	0.22 413	0.10 324

R-Stereo Train	2.44 262	0.32 101	1.93 100	0.94 236	0.16 126	3.67 328	0.61 276	6.37 275	3.08 159	9.14 447	17.44 494	1.80 192	0.77 163	1.76 93	0.70 160	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.03 149

RAFT-Stereo	2.44 262	0.32 101	1.93 100	0.94 236	0.16 126	3.67 328	0.61 276	6.37 275	3.08 159	9.14 447	17.44 494	1.80 192	0.77 163	1.76 93	0.70 160	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.03 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 267	1.09 426	3.70 308	2.55 476	0.80 331	3.37 300	0.15 133	7.44 316	5.54 291	5.65 271	6.01 266	3.54 258	1.13 197	6.34 266	1.58 284	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.05 390	0.21 406	0.03 149

CIPLG	2.47 268	1.10 428	4.71 380	0.63 199	2.15 447	2.67 225	0.77 322	5.19 201	4.73 264	7.85 396	9.56 375	1.72 189	1.14 198	4.20 180	2.34 340	0.01 258	0.19 503	0.02 450	0.09 415	0.23 420	0.08 288

BUS	2.49 269	0.32 101	3.05 246	0.46 168	0.46 264	7.12 441	0.50 243	9.05 361	4.69 261	6.11 300	6.15 272	5.29 333	0.83 170	3.91 165	1.77 303	0.01 258	0.03 311	0.03 467	0.00 1	0.04 166	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 269	0.40 184	2.46 166	1.80 373	0.25 188	3.51 316	0.77 322	6.03 256	4.92 270	8.91 441	6.09 267	4.45 301	1.11 193	6.99 318	2.11 326	0.02 352	0.00 1	0.02 450	0.00 1	0.01 31	0.04 195

GES	2.49 269	0.38 169	4.29 351	1.58 340	0.05 17	4.58 384	1.07 382	9.70 381	3.39 186	5.21 258	6.64 291	1.84 195	3.36 327	4.86 200	2.54 353	0.06 441	0.01 184	0.06 490	0.01 322	0.12 319	0.03 149

mmm	2.50 272	0.29 71	3.22 264	1.98 405	0.32 225	3.72 337	0.12 110	9.45 373	4.05 228	5.84 280	10.80 402	2.47 212	2.86 311	4.07 175	0.75 175	0.00 1	0.02 259	0.00 1	0.01 322	0.03 135	0.02 96

MIM_Stereo	2.50 272	0.75 350	4.26 349	1.18 275	0.11 84	3.08 274	0.33 199	6.07 258	3.28 177	5.01 250	10.12 384	4.29 296	1.74 254	8.06 391	1.27 255	0.00 1	0.12 457	0.00 1	0.01 322	0.18 383	0.15 386

iRaft-Stereo_20w	2.56 274	0.35 144	4.98 392	0.37 153	0.67 310	3.47 306	0.59 268	12.57 476	3.89 212	6.10 299	6.23 279	1.49 180	2.24 273	6.65 292	0.86 204	0.00 1	0.19 503	0.00 1	0.33 509	0.08 252	0.22 431

HCRNet	2.56 274	0.53 270	3.35 274	0.24 120	3.39 494	2.19 162	0.23 170	6.89 303	5.50 288	5.26 261	4.79 219	5.27 332	2.78 305	7.71 364	2.89 362	0.00 1	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.04 195

RAFT	2.57 276	0.76 353	3.09 253	0.91 229	0.09 62	2.41 185	0.94 367	5.35 221	2.65 122	6.11 300	7.21 312	9.43 431	4.30 384	5.73 234	1.77 303	0.00 1	0.12 457	0.00 1	0.02 349	0.46 488	0.08 288

ACVNet	2.58 277	0.53 270	2.69 191	0.84 220	0.59 296	2.61 212	0.55 255	8.35 333	5.70 298	4.45 230	9.26 370	5.77 349	3.50 338	2.24 116	4.41 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 368	0.01 19

HHNet	2.59 278	0.55 279	2.55 175	0.20 110	0.32 225	2.84 253	0.94 367	5.77 247	5.14 278	7.33 375	13.80 453	0.94 157	3.20 321	5.27 217	2.41 347	0.13 474	0.02 259	0.06 490	0.00 1	0.23 420	0.03 149

AFF-stereo	2.59 278	0.68 330	2.35 158	1.55 335	0.17 136	1.67 104	0.08 84	5.75 242	6.60 353	6.20 308	12.13 430	6.16 360	2.36 281	4.75 198	1.11 240	0.02 352	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.23 420	0.05 232

raft_robust	2.64 280	1.20 441	2.62 185	1.10 263	0.28 206	1.50 88	0.12 110	6.28 270	9.04 427	6.80 342	7.19 311	3.73 269	2.13 268	9.06 451	1.07 234	0.03 399	0.12 457	0.00 1	0.21 470	0.17 368	0.22 431

GwcNet-ADL	2.65 281	0.48 243	3.84 322	0.82 216	0.33 231	2.04 147	0.69 299	8.07 329	9.42 434	6.05 294	6.66 292	4.14 285	1.73 252	5.40 222	3.01 366	0.08 455	0.06 381	0.00 1	0.00 1	0.06 222	0.03 149

ToySt	2.69 282	0.55 279	7.03 467	1.03 252	0.10 70	3.49 311	1.04 378	6.38 279	4.55 255	2.69 178	6.28 281	7.95 405	4.38 388	5.08 210	2.58 354	0.01 258	0.11 450	0.00 1	0.04 384	0.28 442	0.19 418

BSDual-CNN	2.69 282	0.32 101	3.05 246	0.46 168	0.46 264	7.13 443	1.63 419	9.05 361	4.69 261	6.11 300	6.15 272	6.26 363	2.54 288	3.91 165	1.91 313	0.01 258	0.03 311	0.03 467	0.00 1	0.04 166	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 282	1.40 461	5.34 415	2.31 458	0.75 322	3.14 283	0.06 66	6.11 260	3.87 209	5.34 264	12.18 433	2.34 210	1.22 213	7.84 372	1.48 272	0.03 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 464	0.03 149

AIO-test2	2.70 285	1.23 444	3.52 290	1.24 279	3.05 480	2.65 221	0.06 66	6.30 271	15.40 508	2.58 177	7.30 316	0.48 132	0.57 140	5.36 219	0.96 223	3.06 555	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.16 355	0.15 386

RAFT_R40	2.71 286	0.33 118	3.00 232	1.26 282	0.30 210	3.83 348	1.00 374	5.69 240	4.29 240	9.69 463	6.33 285	5.02 326	4.02 368	8.58 425	0.86 204	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.02 96

AnonymousM	2.71 286	6.75 550	0.98 5	0.73 209	0.06 28	2.41 185	0.53 248	5.30 216	3.05 156	4.75 243	2.09 133	1.89 196	1.01 184	1.88 104	0.51 131	0.01 258	0.02 259	17.42 574	4.76 574	0.02 86	0.01 19

XX-Stereo	2.71 286	0.38 169	5.96 439	2.25 447	2.20 451	1.54 91	0.21 164	5.44 227	3.05 156	2.28 171	16.16 473	7.03 382	0.24 48	6.19 251	0.79 187	0.00 1	0.15 479	0.00 1	0.23 479	0.13 334	0.04 195

UDGNet	2.73 289	7.09 553	3.90 325	2.71 481	0.06 28	2.98 266	0.20 159	4.63 161	8.58 423	2.69 178	2.70 156	0.95 158	1.01 184	6.27 257	1.51 274	1.28 542	0.00 1	5.24 566	0.94 547	1.70 535	0.13 364

SST-Stereo	2.75 290	0.31 87	2.78 208	1.33 295	0.33 231	3.99 358	0.82 334	5.60 236	3.93 216	10.92 492	6.19 275	5.00 324	4.23 377	8.66 430	0.74 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.03 149

GMStereo_Zeroshot	2.77 291	1.98 504	5.14 404	1.53 331	0.36 239	3.56 321	0.10 96	5.57 234	5.91 312	6.89 349	7.02 305	8.50 418	0.91 176	6.01 244	1.65 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 395	0.01 19

DFGA-Net	2.78 292	1.91 499	7.35 475	1.52 326	0.36 239	3.36 299	0.20 159	6.64 292	5.93 313	4.88 246	6.31 284	2.18 205	1.12 194	7.43 346	5.98 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 470	0.04 195

111	2.78 292	0.92 399	3.81 316	0.22 116	0.07 36	2.83 252	0.70 302	6.03 256	14.00 494	3.22 196	8.93 353	5.48 340	3.30 325	3.66 156	2.03 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 281	0.29 462

HITNet	2.79 294	0.77 356	4.02 334	2.03 417	0.11 84	5.58 405	0.59 268	9.24 367	5.15 279	6.42 327	7.26 315	3.66 264	2.92 314	4.07 175	3.87 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 222	0.02 96
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
CFNet_pseudo	2.81 295	0.42 202	4.04 337	0.33 142	0.24 185	2.59 209	0.12 110	8.20 332	7.66 388	7.04 357	10.42 393	6.56 373	2.05 266	4.88 201	1.53 277	0.00 1	0.02 259	0.01 418	0.00 1	0.05 198	0.07 272

ccs_rob	2.81 295	0.42 202	4.06 339	0.33 142	0.25 188	2.59 209	0.12 110	8.19 331	7.68 389	7.02 354	10.37 392	6.54 369	2.06 267	4.88 201	1.53 277	0.00 1	0.02 259	0.01 418	0.00 1	0.05 198	0.07 272

DMCA	2.82 297	0.64 312	4.45 361	1.61 345	0.89 342	3.86 350	0.57 266	9.18 365	5.10 276	6.24 311	6.49 289	7.17 389	2.13 268	3.31 144	4.73 422	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.02 96

TestStereo1	2.85 298	0.81 370	3.48 286	3.11 501	0.44 258	2.52 194	1.50 411	6.37 275	8.18 408	4.62 236	9.24 367	2.23 208	3.69 348	9.19 456	1.26 253	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.27 440	0.09 301

SA-5K	2.85 298	0.81 370	3.48 286	3.11 501	0.44 258	2.52 194	1.50 411	6.37 275	8.18 408	4.62 236	9.24 367	2.23 208	3.69 348	9.19 456	1.26 253	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.27 440	0.09 301

LCNet	2.85 298	0.42 202	1.90 95	0.95 240	0.56 294	2.07 148	1.60 417	4.99 189	3.57 197	6.05 294	10.59 397	4.59 307	6.79 463	7.46 348	0.72 166	0.01 258	0.00 1	0.01 418	0.77 542	0.30 445	3.57 551

IRAFT_RVC	2.85 298	0.41 195	3.32 272	2.09 428	0.41 254	2.92 261	5.22 508	6.41 280	3.63 198	6.53 334	5.48 255	5.09 328	4.88 417	8.20 406	2.15 330	0.01 258	0.17 493	0.01 418	0.00 1	0.02 86	0.04 195

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 302	0.99 411	7.52 481	1.52 326	0.92 345	2.94 263	0.03 39	9.31 370	3.81 207	2.42 175	5.86 264	9.23 427	4.64 404	4.31 184	2.19 334	0.02 352	0.18 497	0.00 1	0.54 532	0.35 464	0.35 472

iRaft-Stereo_5w	2.86 302	0.86 379	4.08 342	0.06 39	0.25 188	2.76 234	0.60 273	4.97 185	4.10 232	2.98 190	7.85 335	10.17 444	4.17 374	8.16 399	5.83 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.26 434	0.06 253

test_sample4	2.87 304	0.40 184	4.54 367	1.80 373	0.54 292	3.95 355	0.15 133	11.48 435	6.49 350	6.33 323	6.81 296	3.68 266	2.65 295	6.11 247	2.36 343	0.02 352	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.05 232

test_sample3	2.87 304	0.37 161	4.45 361	1.95 400	0.59 296	4.69 387	0.16 139	11.50 436	6.45 347	5.82 278	6.44 288	3.76 270	2.64 293	6.01 244	2.41 347	0.01 258	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.05 232

MyStereo8	2.88 306	1.19 440	5.03 395	1.61 345	3.75 511	4.30 370	0.07 76	6.14 261	6.16 330	6.22 309	9.64 378	4.28 294	1.45 227	2.05 112	4.76 424	0.00 1	0.16 488	0.00 1	0.14 433	0.26 434	0.43 487

ffm	2.90 307	0.31 87	3.97 327	1.34 297	0.98 354	2.80 239	0.48 231	4.53 153	10.19 448	6.29 319	9.23 362	5.59 342	3.72 355	8.00 381	0.46 113	0.00 1	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.10 281	0.04 195

test_5	2.90 307	0.70 337	3.69 305	2.01 412	3.17 485	4.61 386	1.32 404	6.69 295	7.02 368	2.79 182	7.18 310	4.99 321	4.14 371	7.96 378	1.31 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 366	0.19 391	0.26 452

test_sample5	2.91 309	0.40 184	4.33 353	1.81 375	0.50 281	3.33 297	0.17 146	11.27 426	6.55 351	6.18 306	8.35 343	3.65 262	2.71 300	6.61 289	2.15 330	0.02 352	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.05 198	0.05 232

PFNet	2.93 310	0.40 184	5.51 425	2.13 433	0.84 335	3.11 280	0.75 318	6.78 298	4.79 267	9.98 471	6.00 265	4.78 314	2.13 268	8.33 410	2.11 326	0.19 487	0.06 381	0.00 1	0.11 422	0.20 395	0.35 472

MyStereo05	2.94 311	0.66 324	5.25 413	1.10 263	0.96 351	2.57 204	0.10 96	8.53 343	12.34 486	6.28 317	3.88 196	3.18 241	3.30 325	7.81 371	2.37 344	0.01 258	0.08 417	0.00 1	0.01 322	0.13 334	0.15 386

MyStereo04	2.95 312	0.79 364	5.38 416	1.03 252	1.11 366	2.63 217	0.46 228	10.00 391	12.44 487	4.19 224	3.91 198	3.04 233	3.60 344	7.34 342	2.74 361	0.00 1	0.09 429	0.00 1	0.01 322	0.11 302	0.09 301

PSMNet-ADL	2.98 313	0.43 213	2.41 160	1.43 314	0.40 249	5.94 415	0.28 183	8.45 337	5.13 277	3.36 202	6.77 294	8.41 412	4.61 402	7.20 335	4.55 419	0.02 352	0.09 429	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.03 149

PCWNet_CMD	2.99 314	0.39 173	4.02 334	0.39 158	0.26 195	2.53 197	0.15 133	9.24 367	9.22 429	7.12 361	11.53 420	6.94 380	2.41 283	4.02 172	1.33 260	0.01 258	0.02 259	0.02 450	0.00 1	0.05 198	0.07 272

MSMDNet	2.99 314	0.39 173	4.02 334	0.40 160	0.25 188	2.53 197	0.16 139	9.35 371	9.25 430	7.08 359	11.39 415	6.93 379	2.43 284	4.01 171	1.34 262	0.01 258	0.02 259	0.02 450	0.00 1	0.05 198	0.07 272

OMP-Stereo	3.03 316	0.93 402	2.72 197	4.21 541	0.51 285	2.19 162	1.25 396	6.19 267	6.00 320	7.99 405	6.21 277	8.50 418	2.49 286	9.44 468	1.74 301	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 252	0.05 232

DualNet	3.05 317	0.40 184	4.33 353	1.81 375	0.50 281	3.33 297	0.17 146	11.27 426	6.55 351	6.50 331	10.86 406	3.65 262	2.71 300	6.61 289	2.15 330	0.02 352	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.05 198	0.05 232

SA	3.06 318	0.74 348	3.79 313	1.60 344	0.30 210	3.19 289	1.43 408	6.72 296	9.06 428	4.63 239	10.80 402	2.89 225	4.71 407	9.62 471	1.18 251	0.00 1	0.09 429	0.00 1	0.19 461	0.23 420	0.02 96

CFNet_ucs	3.07 319	0.44 219	4.05 338	0.54 179	0.37 243	3.08 274	0.19 153	9.80 383	8.49 420	7.64 388	12.62 439	5.67 347	1.76 258	4.96 207	1.51 274	0.00 1	0.04 342	0.01 418	0.00 1	0.09 270	0.11 338

NINENet	3.09 320	0.56 285	3.22 264	1.61 345	1.37 391	7.12 441	0.50 243	11.88 448	5.63 296	6.63 337	8.40 344	5.29 333	0.83 170	6.51 281	1.77 303	0.15 477	0.07 404	0.07 496	0.00 1	0.09 270	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 320	0.77 356	2.27 152	2.35 462	1.79 424	3.50 313	1.06 380	12.12 461	6.91 362	4.71 242	7.67 329	7.58 393	4.40 390	4.95 206	1.67 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 302	0.01 19

AdaStereo	3.09 320	0.58 292	3.04 241	2.84 489	0.48 275	4.08 361	1.29 402	12.16 463	7.77 396	6.03 293	9.62 376	5.79 351	1.53 238	4.56 192	1.93 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.02 96
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.
psmg	3.10 323	0.32 101	3.05 246	0.54 179	0.46 264	8.68 468	2.84 454	9.87 384	4.69 261	8.08 406	8.69 348	6.26 363	2.54 288	3.91 165	1.91 313	0.01 258	0.04 342	0.06 490	0.00 1	0.11 302	0.00 1

testlalala_base	3.12 324	0.48 243	2.79 212	2.14 434	1.98 436	4.13 365	0.64 284	6.16 263	2.09 87	2.38 173	4.08 202	1.80 192	0.50 126	1.65 85	0.72 166	12.33 581	2.33 563	0.00 1	0.31 505	14.56 575	1.32 528

DCVSM-stereo	3.13 325	0.37 161	2.95 229	1.51 324	0.80 331	2.75 233	0.49 241	6.79 299	5.25 281	11.43 500	5.57 258	10.79 456	5.30 427	5.25 215	2.95 364	0.03 399	0.09 429	0.03 467	0.00 1	0.12 319	0.09 301

ARAFT	3.13 325	1.11 431	7.34 474	0.42 161	0.14 113	4.52 382	2.99 457	7.41 315	5.97 317	8.85 439	7.06 309	5.20 331	1.25 216	8.49 420	1.44 268	0.00 1	0.03 311	0.00 1	0.00 1	0.33 458	0.11 338

test_sample6	3.14 327	0.41 195	4.42 358	1.92 394	0.49 278	3.25 293	0.21 164	11.30 428	6.69 355	6.50 331	10.86 406	4.03 277	2.93 315	7.06 324	2.65 355	0.02 352	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.05 198	0.06 253

IIG-Stereo	3.16 328	0.75 350	2.83 215	4.08 536	0.21 173	2.56 203	0.74 316	6.55 289	5.56 294	8.39 423	9.38 373	7.94 403	2.79 306	9.50 470	1.89 312	0.02 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.04 195

DMCA-RVC	3.17 329	1.26 448	6.39 454	2.10 430	1.51 398	3.02 270	0.56 257	7.84 325	5.06 274	9.23 450	5.19 237	8.46 414	2.72 302	6.31 262	3.22 373	0.06 441	0.11 450	0.09 502	0.02 349	0.16 355	0.08 288

HI	3.18 330	0.90 392	3.05 246	1.28 289	0.15 118	2.29 170	0.04 46	5.31 218	3.52 192	7.96 401	12.69 440	11.43 468	6.61 455	4.26 182	4.02 406	0.00 1	0.06 381	0.00 1	0.00 1	0.05 198	0.01 19

CoSv	3.18 330	0.90 392	3.05 246	1.28 289	0.15 118	2.29 170	0.04 46	5.31 218	3.52 192	7.96 401	12.69 440	11.43 468	6.61 455	4.26 182	4.02 406	0.00 1	0.06 381	0.00 1	0.00 1	0.05 198	0.01 19

IER	3.20 332	0.54 275	5.13 403	0.58 188	1.59 400	7.29 446	0.56 257	6.36 273	4.95 271	7.44 380	8.84 349	6.20 361	6.26 448	4.88 201	3.29 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.01 19

BEATNet_4x	3.24 333	1.27 450	5.89 436	1.56 338	0.10 70	5.26 401	1.07 382	10.08 395	5.50 288	6.89 349	7.73 330	4.53 305	4.13 370	5.05 209	5.27 431	0.04 419	0.05 360	0.00 1	0.00 1	0.23 420	0.23 438

DispNO	3.25 334	0.72 340	6.85 464	1.95 400	1.34 390	3.49 311	0.84 344	8.14 330	6.30 337	6.34 324	7.76 333	6.30 366	4.28 383	6.93 310	3.51 389	0.00 1	0.03 311	0.03 467	0.12 426	0.07 240	0.07 272

RAFT-345	3.27 335	0.41 195	2.88 225	1.02 250	0.21 173	2.63 217	0.48 231	3.76 112	5.51 290	7.35 376	24.88 534	4.25 290	1.76 258	8.15 398	2.13 328	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 19

GANet-RSSM	3.27 335	0.60 299	3.38 276	2.94 496	2.00 438	2.61 212	0.48 231	10.93 419	6.11 327	5.47 266	10.20 386	6.57 374	5.44 436	6.25 256	2.23 335	0.00 1	0.00 1	0.08 499	0.00 1	0.17 368	0.03 149

SFCPSM	3.29 337	0.43 213	5.11 401	0.34 147	0.94 349	8.48 463	2.15 435	14.51 509	5.29 282	7.00 353	7.65 328	3.43 247	2.59 292	5.11 212	2.37 344	0.01 258	0.03 311	0.01 418	0.07 399	0.13 334	0.15 386

test_sample7	3.30 338	0.47 236	3.43 285	1.98 405	0.35 236	4.33 371	1.88 429	10.66 408	7.73 392	8.36 418	7.55 322	6.55 370	4.27 379	6.58 287	1.62 288	0.06 441	0.03 311	0.00 1	0.00 1	0.05 198	0.06 253

NOSS_ROB	3.30 338	0.46 234	2.62 185	2.08 425	1.01 360	5.60 406	0.74 316	10.37 401	11.48 474	5.15 257	8.43 345	5.67 347	1.73 252	7.97 380	2.34 340	0.02 352	0.06 381	0.00 1	0.00 1	0.07 240	0.14 375

gwcnet-sp	3.31 340	1.47 465	7.26 471	1.73 364	0.69 313	7.57 453	1.14 388	8.59 345	6.17 331	8.57 428	5.25 245	4.26 291	3.36 327	6.46 272	3.44 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 348	0.11 338

scenet	3.31 340	1.47 465	7.26 471	1.73 364	0.69 313	7.57 453	1.14 388	8.59 345	6.17 331	8.57 428	5.25 245	4.26 291	3.36 327	6.46 272	3.44 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 348	0.11 338

ssnet	3.31 340	1.47 465	7.26 471	1.73 364	0.69 313	7.57 453	1.14 388	8.59 345	6.17 331	8.57 428	5.25 245	4.26 291	3.36 327	6.46 272	3.44 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 348	0.11 338

hknet	3.31 340	0.42 202	4.68 377	0.46 168	1.17 373	7.13 443	1.63 419	9.05 361	6.91 362	6.11 300	6.15 272	9.66 434	2.85 310	7.48 351	2.45 349	0.01 258	0.03 311	0.03 467	0.00 1	0.04 166	0.00 1

CFNet-ft	3.31 340	0.94 405	2.69 191	1.50 321	2.38 459	2.81 247	0.68 294	8.35 333	7.43 379	4.45 230	9.94 381	10.20 445	4.60 400	6.50 280	3.41 380	0.00 1	0.00 1	0.03 467	0.00 1	0.22 413	0.03 149

CFNet_RVC	3.31 340	0.94 405	2.69 191	1.50 321	2.38 459	2.81 247	0.68 294	8.35 333	7.43 379	4.45 230	9.94 381	10.20 445	4.60 400	6.49 278	3.41 380	0.00 1	0.00 1	0.03 467	0.00 1	0.22 413	0.03 149

ASMatch	3.32 346	0.50 251	3.32 272	1.72 363	0.45 263	1.93 133	0.68 294	6.42 281	3.89 212	6.18 306	22.30 521	4.61 308	4.82 415	7.65 358	1.70 296	0.00 1	0.02 259	0.00 1	0.03 366	0.01 31	0.18 407

GMM-Stereo	3.32 346	0.27 61	2.52 172	0.82 216	0.48 275	2.27 169	4.91 503	5.06 192	3.08 159	7.06 358	16.72 481	6.21 362	3.70 350	7.60 355	1.16 248	0.04 419	0.00 1	0.00 1	0.04 384	0.10 281	4.45 555

AACVNet	3.33 348	1.03 417	3.56 293	3.46 516	0.63 304	3.09 276	0.28 183	8.78 355	3.43 188	5.99 291	10.64 399	10.08 442	4.03 369	8.69 433	2.51 351	0.03 399	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.26 434	0.06 253

PSM-AAD	3.33 348	0.20 22	1.47 55	0.73 209	0.54 292	2.55 201	6.19 517	4.97 185	3.27 175	10.92 492	11.92 425	2.95 226	9.59 512	7.90 375	0.82 193	0.01 258	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.04 166	2.47 546

PSMNet-RSSM	3.33 348	0.77 356	3.22 264	2.12 431	1.90 434	2.33 176	0.71 305	11.17 421	5.83 305	5.90 289	11.43 418	7.04 384	4.83 416	5.96 242	3.17 371	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.00 1	0.08 252	0.02 96

PAM	3.38 351	0.31 87	5.61 430	1.37 304	0.71 318	7.60 456	0.38 211	8.94 358	3.55 195	5.54 268	4.69 218	16.09 512	7.03 467	3.67 157	1.02 232	0.00 1	0.21 510	0.00 1	0.38 516	0.07 240	0.41 482

qqq1	3.38 351	0.39 173	3.61 297	1.69 355	0.11 84	2.85 254	0.29 187	12.46 469	10.41 453	7.16 364	10.23 387	4.78 314	4.45 393	8.71 435	0.30 55	0.07 450	0.05 360	0.00 1	0.00 1	0.06 222	0.03 149

fff1	3.38 351	0.39 173	3.61 297	1.69 355	0.11 84	2.85 254	0.29 187	12.46 469	10.41 453	7.16 364	10.23 387	4.78 314	4.45 393	8.71 435	0.30 55	0.07 450	0.05 360	0.00 1	0.00 1	0.06 222	0.03 149

TransformOpticalFlow	3.38 351	0.70 337	4.54 367	1.00 248	0.30 210	3.56 321	0.14 127	9.67 380	7.30 377	5.55 269	13.34 448	6.74 377	5.03 420	8.22 407	1.34 262	0.00 1	0.01 184	0.01 418	0.00 1	0.04 166	0.11 338

G2L-Stereo	3.40 355	0.93 402	4.73 381	1.61 345	2.05 439	2.88 259	0.60 273	8.94 358	5.84 306	7.42 378	7.33 318	8.61 420	2.16 271	8.44 418	6.11 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 430	0.18 407

RAFT_CTSACE	3.40 355	1.07 422	4.52 365	1.27 284	3.14 482	4.00 359	1.07 382	3.93 123	4.43 246	4.66 241	17.94 497	7.21 391	2.76 304	10.82 490	0.85 199	0.00 1	0.07 404	0.00 1	0.00 1	0.30 445	0.01 19

AAGNet	3.41 357	0.34 133	2.45 163	1.78 371	0.39 247	3.69 332	1.05 379	4.79 174	4.61 259	9.62 461	7.74 332	4.98 320	6.38 452	7.34 342	13.02 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.04 195

cf-r	3.42 358	0.81 370	3.97 327	2.41 468	2.78 474	2.85 254	0.64 284	8.44 336	6.32 339	6.25 313	11.57 421	8.97 425	3.54 342	5.93 241	3.83 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 270	0.07 272

G2L-ROB	3.43 359	0.77 356	3.89 324	1.71 361	1.16 372	4.51 381	0.44 225	11.70 441	5.70 298	7.51 383	5.34 251	11.24 466	1.71 249	7.66 360	5.10 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 319	0.10 324

CoDeX	3.43 359	0.68 330	4.49 363	0.98 246	1.65 407	6.37 424	2.14 434	13.23 490	6.07 323	7.23 369	8.95 354	4.09 281	3.79 359	6.31 262	2.37 344	0.03 399	0.06 381	0.00 1	0.00 1	0.07 240	0.15 386

STrans-v2	3.43 359	0.73 343	4.82 383	0.26 124	0.60 298	3.00 268	1.19 393	10.41 403	7.22 374	5.79 274	10.97 409	6.75 378	7.03 467	8.25 408	1.40 265	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.18 407

Select-FE	3.44 362	0.73 343	8.39 488	1.44 318	0.96 351	2.01 145	0.10 96	8.84 357	3.94 217	5.36 265	10.32 391	9.73 435	8.82 499	6.28 258	0.83 194	0.01 258	0.22 514	0.01 418	0.49 530	0.03 135	0.30 464

MLCV	3.44 362	0.88 386	5.60 429	1.39 307	0.25 188	4.36 374	0.33 199	7.25 311	7.28 376	9.17 449	12.24 435	5.09 328	2.47 285	9.15 454	3.23 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 281	0.02 96

ff1	3.45 364	0.31 87	3.97 327	1.34 297	0.98 354	2.80 239	0.48 231	4.53 153	10.19 448	6.29 319	9.23 362	5.59 342	3.72 355	10.11 476	9.35 500	0.00 1	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.10 281	0.04 195

PAM_32	3.50 365	0.32 101	5.22 410	1.32 294	0.53 290	7.49 450	0.39 212	9.52 377	3.91 214	5.22 259	5.28 248	16.75 518	7.44 475	4.61 194	0.90 217	0.00 1	0.20 507	0.00 1	0.39 519	0.09 270	0.39 477

UGAM-zero	3.51 366	0.33 118	4.44 360	0.88 225	0.65 307	3.52 319	0.16 139	11.35 430	2.71 127	5.09 256	5.82 262	15.28 504	9.14 507	8.38 412	1.61 287	0.00 1	0.16 488	0.00 1	0.46 527	0.02 86	0.19 418

DeepPruner_ROB	3.52 367	1.14 436	4.06 339	1.12 270	1.65 407	3.65 327	0.83 338	13.96 500	4.47 250	7.80 393	10.84 404	7.05 386	2.16 271	8.14 397	3.08 369	0.07 450	0.03 311	0.00 1	0.01 322	0.32 454	0.06 253

SMFormer	3.54 368	0.39 173	3.61 297	1.69 355	0.11 84	2.85 254	0.29 187	12.46 469	10.41 453	7.16 364	10.23 387	4.78 314	4.45 393	8.71 435	3.51 389	0.07 450	0.05 360	0.00 1	0.00 1	0.06 222	0.04 195

tta	3.54 368	0.39 173	3.61 297	1.69 355	0.11 84	2.85 254	0.29 187	12.46 469	10.41 453	7.16 364	10.23 387	4.78 314	4.45 393	8.71 435	3.51 389	0.07 450	0.05 360	0.00 1	0.00 1	0.06 222	0.03 149

Sa-1000	3.55 370	0.75 350	3.63 301	1.91 390	0.30 210	3.55 320	1.63 419	7.39 314	8.54 421	7.70 390	17.44 494	4.00 276	2.82 308	9.44 468	1.33 260	0.00 1	0.10 441	0.00 1	0.18 455	0.21 406	0.04 195

G2L-Stereo_test	3.57 371	0.86 379	3.66 303	2.79 487	1.52 399	4.11 364	1.17 392	11.35 430	6.27 336	7.97 403	8.87 351	9.39 430	2.26 277	6.55 285	4.33 413	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.22 413	0.13 364

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 372	1.29 455	12.46 517	1.53 331	0.98 354	3.48 309	0.81 332	11.99 452	4.40 245	4.33 227	11.05 411	8.83 423	2.02 265	4.52 189	1.66 293	0.01 258	0.14 472	0.00 1	0.68 539	0.86 516	0.44 489

DDVS	3.59 373	0.53 270	4.53 366	2.02 414	1.27 381	6.63 431	0.49 241	8.73 353	4.10 232	7.14 362	7.63 327	12.68 482	2.25 275	8.69 433	4.09 409	0.08 455	0.20 507	0.01 418	0.00 1	0.14 344	0.59 508

KYRaft	3.59 373	0.31 87	1.84 89	0.76 211	0.46 264	2.29 170	4.04 483	4.75 172	3.25 174	8.93 444	19.47 505	6.62 376	5.07 422	7.79 370	0.71 164	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.04 166	5.38 562

STTStereo	3.60 375	0.93 402	6.34 451	2.71 481	2.23 452	3.68 331	0.63 280	9.42 372	6.73 357	9.87 467	6.97 299	8.84 424	3.65 346	6.85 304	3.04 367	0.00 1	0.02 259	0.01 418	0.00 1	0.02 86	0.02 96

LMCR-Stereo	3.63 376	1.29 455	4.20 347	2.54 474	0.17 136	8.08 460	1.52 413	11.46 434	4.73 264	8.45 426	10.66 401	1.91 199	5.03 420	7.69 362	3.58 394	0.92 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 469	0.02 96

Prome-Stereo	3.65 377	0.29 71	1.92 99	0.91 229	0.49 278	2.07 148	4.75 501	4.41 145	3.23 173	9.32 453	20.63 513	4.06 279	7.19 469	7.70 363	1.17 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 198	4.72 559

hitnet-ft	3.66 378	0.65 318	2.79 212	0.89 227	0.72 320	4.25 367	0.55 255	9.11 364	7.52 383	7.14 362	10.19 385	12.49 480	4.70 406	7.44 347	4.41 416	0.03 399	0.00 1	0.06 490	0.00 1	0.20 395	0.04 195

iResNet	3.68 379	0.91 396	7.94 484	2.97 498	0.34 233	4.44 380	0.48 231	7.70 318	9.74 440	7.72 391	12.74 442	4.03 277	2.87 312	8.05 387	3.37 379	0.02 352	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.10 281	0.09 301

acv_ft	3.69 380	0.53 270	4.58 374	2.31 458	4.71 540	7.44 449	0.86 352	8.54 344	5.70 298	9.29 452	9.26 370	5.77 349	4.15 372	2.24 116	8.13 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 444	0.01 19

ac_64	3.70 381	0.47 236	3.50 289	2.87 490	3.50 498	5.91 414	0.72 309	10.17 398	4.34 242	8.16 409	5.80 261	10.82 457	5.64 439	7.08 325	4.73 422	0.03 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 252	0.14 375

CFNet	3.72 382	1.10 428	5.03 395	2.49 472	1.59 400	4.90 392	0.22 166	11.38 432	9.88 444	4.80 244	11.25 414	6.44 368	3.68 347	8.33 410	3.00 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 413	0.07 272

DAS	3.74 383	0.35 144	5.19 408	1.99 407	3.74 507	2.36 178	3.22 464	7.77 320	9.27 431	8.70 432	12.08 428	4.45 301	5.43 433	8.39 413	1.71 297	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.02 96

DRaft	3.74 383	0.43 213	2.60 181	0.12 76	0.15 118	4.76 388	1.34 405	5.33 220	4.31 241	10.30 476	21.91 518	3.27 243	8.83 500	7.36 344	3.66 397	0.05 431	0.10 441	0.00 1	0.14 433	0.10 281	0.14 375

GrayStereo	3.74 383	0.20 22	1.94 103	1.55 335	0.60 298	3.12 281	8.22 541	5.76 244	3.32 181	10.40 480	16.66 480	5.81 352	8.60 496	6.57 286	1.37 264	0.01 258	0.00 1	0.01 418	0.63 535	0.02 86	0.04 195

GEStereo_RVC	3.74 383	0.73 343	4.95 391	2.01 412	1.24 377	4.36 374	3.07 459	11.77 445	7.80 397	6.87 348	6.52 290	7.70 396	4.31 386	8.98 449	4.19 411	0.03 399	0.01 184	0.02 450	0.02 349	0.13 334	0.11 338

ITSA-stereo	3.76 387	0.54 275	3.80 314	1.91 390	0.29 209	3.09 276	0.70 302	13.22 489	15.64 509	6.79 341	6.66 292	4.15 286	3.52 341	8.30 409	5.00 428	0.09 460	0.07 404	0.11 505	0.10 420	0.18 383	0.95 520

GwcNet-RSSM	3.77 388	1.05 419	5.06 397	2.21 442	1.87 431	2.36 178	1.52 413	8.98 360	7.96 401	5.91 290	14.59 463	7.94 403	3.50 338	6.43 270	5.70 439	0.00 1	0.00 1	0.04 479	0.00 1	0.20 395	0.08 288

SepStereo	3.78 389	0.35 144	5.19 408	1.99 407	3.74 507	2.36 178	3.22 464	7.77 320	9.27 431	8.70 432	12.08 428	4.45 301	5.43 433	9.18 455	1.71 297	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.02 96

DEmStereo	3.79 390	0.37 161	3.69 305	0.17 102	0.17 136	5.28 402	2.54 442	4.35 140	3.70 199	8.21 415	20.15 507	5.13 330	10.38 519	7.65 358	3.85 402	0.01 258	0.01 184	0.01 418	0.00 1	0.02 86	0.06 253

FADNet-RVC-Resample	3.79 390	1.62 479	12.06 513	1.43 314	0.66 308	5.94 415	2.41 438	10.18 399	8.58 423	6.28 317	4.22 206	5.33 337	4.80 414	7.71 364	3.19 372	0.17 483	0.21 510	0.17 518	0.12 426	0.41 483	0.29 462

anonymousa	3.80 392	0.55 279	3.35 274	1.24 279	3.74 507	9.04 473	0.36 203	6.74 297	4.03 224	7.72 391	19.64 506	10.62 452	6.01 446	1.52 78	1.40 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 390	0.00 1	0.03 149

UPFNet	3.82 393	0.47 236	4.34 356	2.21 442	3.38 492	7.26 445	2.69 449	9.89 386	5.96 315	7.98 404	7.53 321	7.89 400	3.15 320	7.72 366	5.88 443	0.01 258	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.06 253

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 394	1.06 421	5.23 412	2.72 483	3.27 488	4.36 374	0.61 276	10.71 411	7.56 384	8.75 434	7.89 336	9.86 437	3.90 363	7.15 333	3.44 382	0.14 475	0.02 259	0.02 450	0.03 366	0.04 166	0.03 149
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	3.85 395	0.82 373	3.01 234	2.00 411	2.58 468	5.28 402	3.34 468	10.85 417	6.33 340	7.27 372	7.32 317	10.15 443	9.02 504	6.19 251	2.51 351	0.22 494	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.12 319	0.03 149

mmx	3.86 396	0.31 87	3.97 327	1.34 297	0.98 354	2.80 239	0.48 231	12.18 464	10.66 461	6.29 319	9.23 362	5.59 342	3.72 355	10.11 476	9.35 500	0.05 431	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.04 195

ttt	3.86 396	0.23 36	2.34 157	2.22 445	1.68 412	4.36 374	0.28 183	12.45 468	11.09 466	6.90 351	11.85 423	4.08 280	3.28 324	8.47 419	7.85 472	0.06 441	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.03 149

xxx	3.86 396	0.31 87	3.98 331	1.34 297	0.98 354	2.80 239	0.48 231	12.18 464	10.66 461	6.29 319	9.23 362	5.59 342	3.72 355	10.11 476	9.35 500	0.05 431	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.04 195

THIR-Stereo	3.86 396	0.77 356	2.62 185	0.12 76	0.13 107	4.25 367	6.63 527	5.30 216	4.18 237	10.33 477	17.13 488	6.58 375	7.62 482	7.78 369	3.51 389	0.01 258	0.07 404	0.07 496	0.00 1	0.11 302	0.02 96

UGAM	3.90 400	0.48 243	4.69 378	0.17 102	0.08 53	3.67 328	1.22 394	4.81 175	14.45 498	4.59 235	11.94 426	14.20 494	3.80 360	9.92 475	3.61 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 349	0.32 454	0.07 272

AASNet	3.90 400	0.92 399	4.41 357	3.56 522	4.00 520	6.70 432	1.26 399	18.71 541	6.14 328	7.35 376	7.91 337	4.35 298	2.58 291	3.04 136	6.62 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 477	0.14 375

PS-NSSS	3.90 400	1.84 494	4.55 370	0.87 224	2.95 479	4.10 363	2.00 432	10.77 414	8.23 411	6.75 338	14.63 464	5.01 325	2.24 273	8.41 415	2.91 363	0.33 509	0.03 311	0.83 545	0.00 1	0.82 514	0.70 513

DualNet (step1)	3.91 403	1.11 431	6.15 445	1.27 284	0.60 298	5.22 398	2.54 442	10.66 408	7.73 392	8.36 418	7.55 322	6.55 370	4.27 379	6.58 287	1.62 288	1.49 546	0.03 311	3.10 557	2.99 563	0.20 395	0.15 386

FADNet_RVC	3.91 403	1.67 485	12.95 526	0.96 242	0.75 322	5.71 408	0.54 251	10.83 416	6.60 353	3.46 204	8.09 339	4.10 283	3.40 334	9.43 465	6.33 449	0.36 511	0.44 541	0.17 518	0.46 527	0.91 517	0.95 520

ISRNet	3.93 405	0.55 279	5.49 422	3.20 507	2.69 472	2.11 153	0.26 179	7.01 306	6.40 343	11.00 495	17.99 498	8.31 409	2.64 293	6.51 281	4.36 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 252	0.02 96

CrosDoStereo	3.96 406	0.45 228	3.04 241	0.32 137	0.20 170	3.28 294	11.63 563	5.76 244	4.45 248	9.04 445	16.58 478	4.99 321	7.45 476	8.04 384	3.72 398	0.00 1	0.02 259	0.01 418	0.00 1	0.16 355	0.10 324

DeepStereo_LL	3.96 406	0.45 228	3.04 241	0.32 137	0.20 170	3.28 294	11.63 563	5.76 244	4.45 248	9.04 445	16.58 478	4.99 321	7.45 476	8.04 384	3.72 398	0.00 1	0.02 259	0.01 418	0.00 1	0.16 355	0.10 324

RAFT-RH_RVC	3.96 406	0.46 234	2.93 228	1.55 335	0.42 257	3.14 283	0.14 127	3.70 101	5.98 318	11.25 498	32.23 556	5.29 333	1.68 247	8.13 396	2.14 329	0.08 455	0.00 1	0.00 1	0.03 366	0.01 31	0.00 1

UNet	3.97 409	0.61 303	6.50 457	1.68 354	3.22 486	9.82 482	0.31 194	9.50 374	5.32 284	7.20 368	6.35 287	10.59 450	5.91 444	6.93 310	5.49 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.01 19

FADNet-RVC	3.98 410	1.84 494	12.48 519	1.69 355	0.44 258	4.33 371	1.31 403	11.84 446	7.15 373	3.53 206	3.50 191	10.63 453	4.43 391	9.12 452	6.25 448	0.03 399	0.10 441	0.00 1	0.03 366	0.60 499	0.25 446

HSM	4.00 411	0.79 364	3.16 259	1.59 343	2.17 448	6.77 434	1.11 386	12.28 466	6.35 342	6.75 338	8.11 340	13.90 491	5.37 429	8.85 443	2.71 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.02 96

coex_refinement	4.04 412	0.87 382	3.55 292	2.96 497	1.40 393	4.28 369	0.32 195	11.18 422	7.72 390	8.32 416	13.44 450	10.01 441	3.48 337	6.28 258	6.76 459	0.00 1	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.06 222	0.16 398

HBP-ISP	4.09 413	1.05 419	4.10 343	1.87 383	1.31 388	7.56 452	3.98 480	11.26 424	9.94 445	7.81 394	14.44 461	3.23 242	4.27 379	8.89 446	1.87 309	0.06 441	0.06 381	0.00 1	0.00 1	0.06 222	0.04 195

TDLM	4.11 414	1.11 431	3.54 291	1.62 349	1.04 361	3.91 353	7.41 537	10.60 406	10.67 463	6.38 325	12.59 438	5.95 355	4.77 410	8.79 441	3.04 367	0.58 525	0.00 1	0.01 418	0.00 1	0.19 391	0.12 353

CSP-Net	4.12 415	1.28 453	3.70 308	1.54 333	1.06 362	13.28 524	2.33 437	12.96 484	5.45 286	8.87 440	8.54 347	8.43 413	3.03 316	8.16 399	3.65 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 383	0.03 149

test_xeample	4.13 416	0.36 154	2.75 201	1.23 278	0.51 285	3.96 356	0.13 120	12.63 477	7.65 387	7.49 382	10.86 406	3.29 244	3.36 327	6.71 297	21.53 556	0.02 352	0.03 311	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.04 195

Anonymous_2	4.14 417	0.62 308	3.21 263	1.40 308	1.43 395	5.19 397	0.32 195	6.63 291	4.38 244	4.48 233	2.30 143	8.08 406	7.00 465	5.37 220	2.29 337	0.23 495	0.75 549	5.20 565	18.12 591	5.66 558	0.23 438

CBMV_ROB	4.14 417	0.52 266	3.14 257	1.30 291	0.77 326	6.92 437	1.97 431	10.11 397	9.58 437	8.92 442	14.20 458	7.12 388	5.90 443	8.65 429	3.50 388	0.01 258	0.05 360	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.09 301

SACVNet	4.15 419	1.26 448	3.81 316	3.12 503	1.68 412	3.09 276	2.85 455	11.91 449	5.96 315	10.52 483	11.20 412	10.59 450	3.95 364	8.97 448	3.25 376	0.08 455	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.32 454	0.44 489

MMNet	4.16 420	0.77 356	5.47 421	1.40 308	1.67 410	10.78 497	0.63 280	8.64 351	8.47 418	8.80 437	8.33 342	7.51 392	6.61 455	7.53 352	6.54 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.05 232

CVANet_RVC	4.16 420	1.16 438	3.60 296	1.94 399	1.46 396	3.92 354	4.68 498	10.89 418	8.34 413	7.58 385	10.84 404	10.27 447	6.62 458	8.56 423	2.69 356	0.39 514	0.00 1	0.00 1	0.01 322	0.21 406	0.09 301

pcwnet_v2	4.20 422	0.36 154	8.53 490	1.33 295	1.12 368	3.43 302	0.41 217	12.85 480	14.16 496	9.90 469	14.29 459	5.90 354	3.03 316	6.20 253	2.06 325	0.01 258	0.05 360	0.04 479	0.02 349	0.16 355	0.18 407

HSM-Net_RVC	4.20 422	0.32 101	2.76 205	0.63 199	0.69 313	6.95 438	1.69 423	11.96 451	8.36 414	8.83 438	12.17 432	15.18 503	4.21 375	6.91 309	3.30 378	0.02 352	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 19
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 424	0.50 251	5.45 420	1.34 297	1.68 412	7.04 439	4.51 495	10.73 412	7.00 366	10.78 489	6.80 295	8.48 416	4.63 403	9.91 474	5.12 430	0.02 352	0.06 381	0.02 450	0.03 366	0.08 252	0.03 149

FADNet	4.23 425	1.65 482	11.75 512	1.64 351	0.80 331	4.80 389	0.77 322	13.76 499	11.65 476	3.97 219	5.24 243	9.62 433	5.14 424	8.40 414	3.78 400	0.21 492	0.04 342	0.07 496	0.05 390	1.14 522	0.10 324

iResNet_ROB	4.23 425	1.02 415	4.90 387	2.18 438	0.93 348	2.92 261	0.37 206	15.10 517	16.91 518	7.89 399	10.51 396	7.03 382	3.07 319	8.16 399	3.46 386	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 281	0.02 96

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 427	25.07 576	26.53 567	0.44 166	0.07 36	1.50 88	0.54 251	2.09 13	1.57 73	0.51 108	0.62 59	0.21 78	0.20 42	1.44 73	0.53 134	12.03 579	0.01 184	0.00 1	0.08 404	1.75 537	9.69 577

1111x	4.25 428	0.30 82	4.31 352	1.47 320	0.37 243	5.10 396	0.32 195	12.86 481	9.82 442	6.01 292	9.73 379	8.78 422	5.97 445	9.43 465	10.39 512	0.06 441	0.03 311	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.04 195

HGLStereo	4.25 428	0.52 266	4.65 375	3.09 499	5.18 542	6.51 430	0.73 310	10.37 401	6.74 358	7.32 374	12.44 437	7.00 381	7.21 471	7.46 348	5.51 436	0.00 1	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.06 222	0.10 324

delet	4.27 430	0.72 340	4.50 364	1.07 261	3.75 511	10.79 498	4.04 483	9.95 387	7.89 398	8.09 407	8.89 352	8.46 414	3.81 361	7.56 353	5.80 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 302	0.02 96

iResNetv2_ROB	4.28 431	1.43 462	7.17 470	2.91 491	1.26 378	4.36 374	1.62 418	13.64 497	10.25 452	9.83 465	11.41 416	7.68 395	4.00 365	7.75 368	1.85 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 470	0.09 301

RAFT + AFF	4.30 432	1.55 473	5.84 434	1.43 314	2.36 458	5.94 415	6.72 529	10.01 392	7.56 384	7.55 384	8.96 356	7.09 387	6.73 461	8.57 424	4.02 406	0.02 352	0.47 544	0.00 1	0.01 322	0.56 493	0.54 502

ADLNet	4.32 433	0.80 368	4.33 353	3.60 523	3.56 500	6.87 436	2.48 441	11.20 423	7.58 386	9.87 467	9.62 376	8.39 411	4.95 418	6.16 249	6.60 456	0.01 258	0.01 184	0.00 1	0.01 322	0.12 319	0.25 446

CRFU-Net	4.45 434	0.67 328	5.02 393	2.78 486	1.32 389	12.67 518	3.35 469	11.26 424	3.52 192	10.06 473	9.30 372	10.91 460	6.92 464	7.26 337	3.24 375	0.15 477	0.16 488	0.16 515	0.00 1	0.26 434	0.05 232

ACV-stereo	4.46 435	0.76 353	9.94 502	1.91 390	1.06 362	11.61 505	1.28 400	6.25 268	7.09 370	3.09 192	5.21 241	16.88 519	10.23 518	7.96 378	5.47 434	0.06 441	0.15 479	0.01 418	0.00 1	0.12 319	0.14 375

ssnet_v2	4.46 435	0.87 382	5.18 407	1.57 339	0.67 310	9.14 474	4.73 500	11.84 446	9.68 438	8.79 435	6.24 280	9.91 438	4.34 387	6.28 258	9.30 499	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.28 442	0.30 464

ADLNet2	4.46 435	0.90 392	6.06 442	2.74 485	3.91 516	6.79 435	3.01 458	10.95 420	8.40 416	7.27 372	9.80 380	9.85 436	5.43 433	7.29 338	6.44 452	0.01 258	0.03 311	0.00 1	0.00 1	0.15 348	0.11 338

StereoDRNet-Refined	4.46 435	0.62 308	3.80 314	1.92 394	0.40 249	9.35 476	0.15 133	10.02 393	8.83 426	12.69 510	11.62 422	9.34 428	3.87 362	8.06 391	8.02 476	0.00 1	0.00 1	0.01 418	0.05 390	0.20 395	0.26 452
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xxxx	4.51 439	0.31 87	2.77 206	1.69 355	0.47 273	7.74 458	0.07 76	14.04 501	7.91 400	5.82 278	8.97 357	9.34 428	3.41 335	7.33 341	20.24 551	0.05 431	0.03 311	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.04 195

NVstereo2D	4.51 439	0.82 373	6.86 465	3.28 510	3.38 492	8.16 461	3.13 461	10.51 404	15.15 506	4.90 247	6.89 298	7.87 398	4.78 412	9.88 473	3.91 404	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.06 398	0.02 86	0.58 505

DLCB_ROB	4.51 439	0.91 396	3.78 312	2.19 439	1.07 365	6.28 421	3.09 460	9.78 382	7.72 390	10.65 486	12.97 444	13.91 492	3.71 351	8.72 439	5.30 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.10 324

RASNet	4.52 442	0.61 303	4.42 358	3.42 514	4.68 539	4.58 384	0.99 372	9.54 378	8.01 402	5.28 262	11.42 417	10.34 449	8.88 501	9.28 460	8.68 491	0.15 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.04 195

FTStereo	4.55 443	0.36 154	2.18 145	0.94 236	0.38 245	2.60 211	8.82 544	4.98 188	3.17 167	10.88 491	30.35 551	5.60 346	7.60 481	7.62 357	1.55 280	0.17 483	0.00 1	0.05 486	0.00 1	0.03 135	3.80 553

dad	4.66 444	1.89 498	5.51 425	0.94 236	0.09 62	2.16 161	0.37 206	7.10 309	14.43 497	10.13 474	16.84 482	14.97 500	1.90 261	6.82 301	4.15 410	1.09 539	0.11 450	4.08 562	0.46 527	0.17 368	0.06 253

LL-Strereo	4.71 445	1.64 481	7.51 480	1.15 272	4.31 524	3.71 334	1.45 409	9.21 366	8.36 414	8.37 422	8.17 341	10.82 457	11.36 525	12.51 513	4.82 425	0.00 1	0.12 457	0.00 1	0.00 1	0.31 450	0.32 469

CBFPSM	4.87 446	0.94 405	14.70 533	1.51 324	1.15 371	11.49 503	2.55 446	7.28 312	6.47 348	6.23 310	4.83 222	15.30 505	8.99 503	6.88 305	8.20 484	0.03 399	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.40 480	0.42 485

SGM-Forest	4.96 447	0.32 101	2.84 217	1.21 276	0.64 306	10.23 487	6.64 528	11.55 437	10.98 465	10.94 494	13.59 451	11.65 472	4.30 384	8.94 447	4.63 420	0.11 465	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.05 198	0.46 493
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PA-Net	4.98 448	1.47 465	7.42 477	2.40 465	2.14 446	8.73 469	3.64 477	12.42 467	13.11 489	7.03 356	7.57 325	7.88 399	6.52 454	10.16 481	7.82 471	0.02 352	0.03 311	0.00 1	0.00 1	0.11 302	1.07 524
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	5.01 449	1.74 487	6.38 453	1.96 403	1.29 385	2.26 168	1.69 423	10.07 394	18.53 522	7.88 398	18.15 499	8.49 417	2.70 297	10.59 486	7.04 462	0.96 537	0.15 479	0.02 450	0.00 1	0.13 334	0.12 353

PSMNet_ROB	5.02 450	1.63 480	6.03 441	1.90 389	1.83 428	9.57 480	6.35 524	15.58 522	7.23 375	6.15 305	10.48 395	12.22 478	4.16 373	8.02 383	8.71 492	0.02 352	0.01 184	0.01 418	0.10 420	0.20 395	0.12 353

GASNet	5.19 451	4.61 538	9.38 497	4.73 545	2.10 443	3.80 347	1.57 416	12.07 457	10.96 464	8.92 442	7.03 307	8.21 408	7.67 483	14.02 525	7.36 464	0.02 352	0.15 479	0.00 1	0.00 1	0.69 506	0.42 485

TCMNet	5.22 452	1.96 502	9.78 500	4.11 537	6.57 550	8.83 470	1.35 407	10.74 413	8.07 404	6.39 326	12.76 443	8.32 410	4.75 409	8.62 428	10.09 511	0.11 465	0.18 497	0.31 531	0.09 415	0.75 511	0.57 504

FINET	5.32 453	1.14 436	10.04 503	2.17 437	3.67 506	6.49 427	6.76 530	11.68 440	22.08 541	7.42 378	12.15 431	4.24 289	3.61 345	9.25 459	5.35 433	0.04 419	0.04 342	0.00 1	0.00 1	0.17 368	0.09 301

CBMV	5.35 454	0.91 396	3.67 304	1.62 349	0.44 258	10.09 485	7.19 535	12.49 473	12.33 485	12.22 506	14.69 465	10.93 461	6.48 453	8.51 421	4.96 427	0.02 352	0.15 479	0.00 1	0.00 1	0.17 368	0.17 403
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
222	5.36 455	0.40 184	2.72 197	1.50 321	0.48 275	6.15 420	0.07 76	13.73 498	8.06 403	8.79 435	11.03 410	3.71 268	4.21 375	7.47 350	38.74 590	0.03 399	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.05 232

YMNet	5.52 456	1.83 492	8.79 492	3.47 518	4.46 532	10.72 495	0.91 362	9.99 389	6.43 345	13.76 522	16.35 475	11.65 472	4.49 397	7.95 376	8.03 478	0.12 469	0.35 531	0.12 508	0.08 404	0.71 508	0.27 456

YMNet_1	5.52 456	1.83 492	8.79 492	3.47 518	4.46 532	10.72 495	0.91 362	9.99 389	6.43 345	13.76 522	16.35 475	11.65 472	4.49 397	7.95 376	8.03 478	0.12 469	0.35 531	0.12 508	0.08 404	0.71 508	0.27 456

StereoDRNet	5.59 458	1.75 488	6.80 462	3.12 503	4.45 531	10.61 493	4.35 491	18.80 543	9.73 439	12.22 506	6.87 297	11.44 470	4.65 405	8.09 394	8.26 485	0.02 352	0.11 450	0.00 1	0.03 366	0.20 395	0.28 460

PSMNet-RUCA	5.60 459	4.62 539	11.61 510	10.29 562	7.55 558	7.08 440	1.94 430	12.01 453	10.52 460	3.90 217	11.88 424	4.43 300	1.75 257	7.56 353	4.24 412	1.68 549	0.12 457	4.78 564	0.67 538	4.74 554	0.68 512

fast-acv-ft	5.62 460	1.39 460	7.01 466	2.02 414	1.89 433	12.23 513	1.82 428	7.35 313	9.45 435	10.46 482	20.27 510	14.55 498	7.71 484	7.41 345	7.61 468	0.10 463	0.09 429	0.16 515	0.07 399	0.59 497	0.13 364

ETE_ROB	5.80 461	1.77 489	6.33 450	1.44 318	0.78 330	6.43 426	6.90 531	12.53 474	8.08 405	12.93 515	14.89 466	21.13 544	5.87 442	9.83 472	6.57 455	0.04 419	0.01 184	0.00 1	0.02 349	0.08 252	0.33 470

test_sample9	5.87 462	1.11 431	6.15 445	1.27 284	0.60 298	5.22 398	2.54 442	10.66 408	7.73 392	8.36 418	7.55 322	6.55 370	4.27 379	11.68 503	11.44 522	1.49 546	24.31 598	3.10 557	2.99 563	0.20 395	0.15 386

DRN-Test	5.87 462	0.98 408	5.89 436	2.69 480	3.65 504	12.37 515	3.35 469	20.07 560	10.20 451	11.93 505	12.31 436	11.06 464	5.31 428	7.89 374	9.05 495	0.04 419	0.05 360	0.04 479	0.04 384	0.18 383	0.25 446

NCCL2	5.88 464	1.59 476	5.44 419	1.87 383	0.92 345	9.55 479	11.55 562	12.11 459	9.94 445	9.67 462	8.85 350	22.28 547	7.41 474	8.78 440	7.17 463	0.01 258	0.00 1	0.03 467	0.00 1	0.13 334	0.23 438

iinet-f	5.94 465	1.60 477	26.88 568	1.79 372	1.38 392	11.92 511	1.47 410	6.80 300	7.11 371	6.90 351	14.43 460	10.64 454	7.97 486	7.00 319	12.12 526	0.02 352	0.03 311	0.05 486	0.00 1	0.63 502	0.02 96

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 466	5.36 543	5.02 393	3.75 530	3.57 501	15.81 531	4.27 488	11.72 443	6.96 364	7.23 369	8.47 346	9.09 426	2.66 296	9.36 464	2.71 357	7.49 565	2.32 562	2.01 555	0.08 404	6.77 564	4.67 558

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 467	1.55 473	9.92 501	2.40 465	3.22 486	10.28 488	3.14 462	11.64 438	9.79 441	9.54 459	20.22 509	11.16 465	6.77 462	10.61 487	9.16 496	0.06 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.04 195

APVNet	5.98 467	1.72 486	8.72 491	3.21 508	4.04 521	12.31 514	1.81 427	19.09 549	6.10 324	6.13 304	13.41 449	10.69 455	6.30 449	11.26 497	13.90 535	0.05 431	0.02 259	0.11 505	0.03 366	0.53 491	0.20 425

z-ln-s-r	5.99 469	1.34 458	15.55 536	1.52 326	1.95 435	3.28 294	2.71 451	7.72 319	11.16 468	6.43 329	25.06 536	8.76 421	5.86 441	11.03 494	17.17 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 430	0.11 338

NaN_ROB	6.00 470	1.24 446	6.29 449	1.34 297	1.68 412	9.60 481	10.31 556	15.09 515	15.79 511	12.62 509	8.95 354	11.67 475	5.83 440	11.78 507	6.41 451	0.05 431	0.13 467	0.08 499	0.20 464	0.22 413	0.79 515

DANet	6.02 471	1.23 444	8.45 489	3.86 533	3.94 518	7.64 457	1.34 405	9.51 376	7.00 366	13.39 519	15.53 470	15.99 510	7.02 466	12.14 509	12.37 527	0.19 487	0.12 457	0.02 450	0.03 366	0.13 334	0.56 503
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.03 472	1.22 442	5.61 430	2.56 477	0.90 344	6.32 422	7.07 533	12.92 483	8.30 412	14.76 528	15.13 468	19.84 536	6.66 460	10.36 482	8.58 489	0.02 352	0.04 342	0.00 1	0.03 366	0.11 302	0.24 442

GANet	6.22 473	1.07 422	4.07 341	2.27 448	0.89 342	9.19 475	9.52 550	12.02 454	8.13 407	10.72 487	29.09 547	13.86 490	7.52 480	11.00 493	4.39 415	0.36 511	0.00 1	0.02 450	0.02 349	0.12 319	0.08 288

DISCO	6.28 474	0.57 287	5.78 433	3.43 515	1.17 373	11.22 500	3.39 471	12.14 462	16.16 513	6.52 333	11.22 413	16.96 520	6.32 450	19.51 553	10.74 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 464	0.11 338

Syn2CoEx	6.32 475	2.72 518	9.33 496	2.45 470	1.67 410	8.59 466	3.32 467	18.08 537	12.27 484	8.53 427	21.08 515	10.30 448	9.80 513	9.30 461	7.86 473	0.01 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 502	0.43 487

RYNet	6.34 476	0.89 389	5.88 435	1.41 311	4.48 535	15.97 533	4.18 486	13.41 492	16.49 514	10.81 490	7.00 304	14.33 496	8.72 497	9.43 465	13.71 534	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.07 272

GwcNet	6.42 477	1.97 503	10.92 507	2.59 478	5.58 545	11.55 504	2.21 436	14.10 503	16.52 517	10.04 472	17.19 491	10.86 459	5.61 438	9.23 458	8.84 494	0.01 258	0.06 381	0.03 467	0.08 404	0.56 493	0.40 480

Wz-Net-LNSev	6.46 478	1.93 500	16.44 540	1.52 326	4.15 522	12.66 517	4.96 504	13.05 486	12.10 483	10.55 485	16.23 474	11.32 467	7.19 469	8.43 417	8.48 488	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.08 252	0.06 253

DGSMNet	6.47 479	2.61 516	13.64 529	3.46 516	3.74 507	8.97 472	6.01 515	14.15 504	13.01 488	7.46 381	14.10 456	9.94 439	4.79 413	10.44 483	6.22 447	1.30 543	1.70 558	1.80 552	1.52 557	2.27 544	2.35 544

GANetREF_RVC	6.56 480	2.89 520	7.58 482	3.41 513	0.40 249	12.96 520	9.58 551	15.09 515	17.25 520	10.33 477	10.62 398	12.27 479	8.16 490	12.21 510	4.53 418	0.41 517	0.00 1	0.00 1	0.02 349	3.12 549	0.39 477
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
LALA_ROB	6.58 481	1.80 491	6.25 448	1.26 282	0.94 349	10.08 484	9.02 546	16.00 524	11.51 475	12.74 511	13.02 445	24.77 550	5.25 426	10.56 485	8.02 476	0.04 419	0.05 360	0.00 1	0.02 349	0.10 281	0.25 446

S-Stereo	6.63 482	0.84 376	9.67 499	3.15 505	3.48 497	6.49 427	6.22 519	12.99 485	22.84 543	9.48 456	15.51 469	12.00 477	8.43 492	8.04 384	10.70 515	0.12 469	0.17 493	0.00 1	0.38 516	0.13 334	1.92 538

DeepPrunerF	6.75 483	2.69 517	23.31 558	3.68 526	7.16 553	3.78 345	4.29 489	13.42 493	20.13 534	8.13 408	10.46 394	7.18 390	8.06 488	11.10 495	9.44 503	0.24 498	0.15 479	0.29 529	0.42 522	0.66 505	0.45 491

edge stereo	6.76 484	1.01 413	6.76 461	2.20 441	2.45 463	6.41 425	2.45 440	14.84 513	11.98 482	15.29 530	18.31 500	22.02 545	12.56 530	10.82 490	7.49 466	0.03 399	0.06 381	0.11 505	0.03 366	0.30 445	0.14 375

NCC-stereo	6.77 485	1.49 469	6.48 455	2.92 493	4.40 527	7.43 447	3.61 474	19.52 556	13.29 490	8.39 423	16.91 483	15.96 508	12.13 527	12.85 516	7.70 469	1.47 544	0.11 450	0.01 418	0.42 522	0.14 344	0.24 442

Abc-Net	6.77 485	1.49 469	6.48 455	2.92 493	4.40 527	7.43 447	3.61 474	19.52 556	13.29 490	8.39 423	16.91 483	15.96 508	12.13 527	12.85 516	7.70 469	1.47 544	0.11 450	0.01 418	0.42 522	0.14 344	0.24 442
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	6.78 487	0.68 330	6.80 462	2.30 452	1.77 423	5.63 407	4.20 487	18.79 542	18.62 523	10.53 484	17.15 489	18.52 529	13.74 538	8.86 445	7.38 465	0.03 399	0.15 479	0.01 418	0.07 399	0.12 319	0.26 452

test_for_model	6.81 488	27.63 580	2.16 143	21.79 577	16.18 578	3.48 309	0.94 367	5.88 252	3.72 200	7.62 387	2.72 158	1.03 162	0.42 110	0.58 14	0.35 68	9.03 570	2.28 561	0.00 1	0.05 390	23.91 585	6.49 565

RP	6.84 489	1.29 455	5.53 428	3.92 534	5.18 542	6.32 422	3.53 472	11.73 444	15.31 507	9.54 459	22.38 522	18.25 527	14.47 540	10.11 476	7.49 466	0.91 535	0.01 184	0.12 508	0.15 437	0.33 458	0.19 418

ccnet	6.87 490	0.92 399	5.15 405	3.09 499	2.18 450	11.78 508	4.90 502	17.97 536	8.79 425	12.79 513	20.20 508	16.00 511	8.35 491	9.12 452	14.17 537	0.42 520	0.33 528	0.25 527	0.09 415	0.40 480	0.48 494

RGC	6.88 491	2.23 509	6.13 443	4.05 535	4.73 541	8.94 471	2.78 452	15.19 519	11.74 477	11.13 496	19.34 504	17.86 524	10.42 520	13.02 519	8.03 478	0.73 529	0.01 184	0.24 526	0.41 521	0.31 450	0.38 476

xyz-stereo	6.97 492	0.29 71	36.85 580	0.20 110	0.07 36	30.65 571	0.19 153	3.97 125	1.82 80	10.21 475	24.87 533	6.06 357	7.29 472	11.62 502	4.87 426	0.01 258	0.02 259	0.35 534	0.00 1	0.06 222	0.02 96

Nwc_Net	6.97 492	1.25 447	6.63 459	3.82 531	3.37 491	10.83 499	1.67 422	19.56 558	11.35 472	8.36 418	23.62 526	17.19 522	11.44 526	11.21 496	8.08 482	0.80 531	0.00 1	0.00 1	0.02 349	0.13 334	0.09 301

STTRV1_RVC	7.02 494	1.10 428	12.88 524	3.32 511	6.92 552	11.90 510	4.00 482	15.07 514	11.94 481	9.51 457	14.57 462	11.63 471	8.73 498	12.65 515	8.06 481	3.32 556	2.75 571	0.41 539	0.12 426	1.38 529	0.11 338

w-ln-seven-2	7.09 495	2.32 511	23.44 559	1.71 361	1.06 362	7.81 459	3.98 480	12.02 454	14.65 501	13.06 517	20.38 511	11.70 476	9.83 515	10.65 488	8.66 490	0.02 352	0.05 360	0.00 1	0.02 349	0.32 454	0.14 375

ADCRef	7.27 496	1.38 459	16.37 538	2.52 473	3.30 490	11.63 506	3.16 463	10.80 415	9.35 433	13.03 516	25.27 538	8.17 407	8.92 502	8.06 391	21.81 559	0.15 477	0.08 417	0.16 515	0.34 511	0.38 473	0.58 505

psmorigin	7.34 497	1.58 475	18.31 545	2.35 462	0.87 337	6.72 433	1.70 426	10.63 407	7.14 372	19.77 544	22.71 523	20.13 538	11.34 524	12.96 518	9.49 504	0.04 419	0.17 493	0.06 490	0.17 448	0.21 406	0.50 498

Wz-Net-MNSev	7.43 498	2.35 513	15.22 534	2.34 461	3.41 496	17.27 541	8.55 542	11.91 449	13.48 492	13.37 518	17.05 486	13.70 487	7.47 479	11.90 508	9.99 510	0.40 516	0.03 311	0.00 1	0.01 322	0.16 355	0.07 272

SDNR	7.50 499	2.32 511	15.58 537	1.82 379	0.63 304	44.66 588	0.44 225	8.59 345	9.52 436	9.84 466	25.18 537	5.30 336	4.38 388	11.46 500	6.49 453	0.05 431	0.03 311	0.00 1	0.01 322	1.79 538	1.87 537

CSAN	7.62 500	1.60 477	6.56 458	1.83 380	0.66 308	12.40 516	10.52 559	14.45 508	21.32 538	14.19 524	15.98 472	17.84 523	13.02 535	12.32 511	8.38 486	0.09 460	0.07 404	0.03 467	0.04 384	0.33 458	0.67 511

SQANet	7.64 501	3.40 530	5.49 422	11.73 566	9.62 564	11.96 512	2.82 453	11.33 429	6.10 324	8.33 417	11.49 419	11.00 462	5.16 425	10.12 480	2.72 360	8.92 569	2.21 560	10.41 569	1.58 558	11.13 569	7.39 569

anonymity	7.68 502	3.83 533	12.39 516	7.04 556	12.67 572	8.18 462	2.00 432	17.50 532	6.85 360	13.56 521	9.21 361	9.97 440	7.82 485	11.28 498	5.58 437	6.27 563	4.98 587	3.68 561	2.96 562	3.33 551	4.48 556

CC-Net-ROB	7.68 502	9.21 561	7.46 478	3.82 531	3.66 505	15.68 530	5.02 505	17.95 535	10.45 459	6.44 330	14.00 455	7.63 394	4.77 410	10.75 489	3.10 370	5.99 562	2.46 565	16.28 573	1.08 550	6.30 562	1.56 534

stereogan	7.69 504	0.88 386	7.08 469	3.49 521	3.93 517	18.98 545	3.23 466	16.52 526	19.58 530	9.93 470	18.92 502	20.50 542	9.04 505	14.07 526	6.14 446	0.26 501	0.04 342	0.21 523	0.03 366	0.63 502	0.33 470

pmcnn	7.72 505	1.27 450	9.42 498	2.91 491	3.14 482	9.44 477	6.23 520	12.56 475	16.51 515	14.53 526	24.08 528	27.44 557	8.49 494	9.32 462	8.44 487	0.06 441	0.08 417	0.00 1	0.00 1	0.30 445	0.15 386

AF-Net	7.78 506	1.44 464	6.68 460	3.37 512	4.50 536	8.61 467	2.69 449	17.07 529	20.17 535	9.52 458	24.02 527	20.31 541	14.59 541	11.58 501	9.84 508	0.61 526	0.00 1	0.12 508	0.00 1	0.38 473	0.12 353

PASM	7.90 507	4.22 535	21.97 556	3.25 509	3.29 489	5.39 404	6.57 526	10.57 405	19.09 525	12.77 512	13.92 454	18.11 526	9.51 511	13.79 524	10.77 518	0.19 487	0.45 542	0.29 529	1.08 550	1.49 532	1.19 526

PWCDC_ROB	7.92 508	3.17 528	7.48 479	5.73 551	4.40 527	10.45 490	0.35 202	14.52 510	28.19 553	10.36 479	31.27 553	7.04 384	9.14 507	13.22 521	8.78 493	2.74 554	0.02 259	0.00 1	0.00 1	1.31 527	0.17 403

test_sample8	7.99 509	1.11 431	6.15 445	1.27 284	0.60 298	5.22 398	2.54 442	12.04 456	6.15 329	17.46 537	9.02 359	24.67 549	18.16 548	11.68 503	11.44 522	1.49 546	24.31 598	3.10 557	2.99 563	0.20 395	0.15 386

ADCP+	8.09 510	1.79 490	14.50 531	1.54 333	4.28 523	16.57 535	5.20 507	12.80 479	11.20 470	12.83 514	17.07 487	11.02 463	10.80 522	17.59 546	23.18 565	0.03 399	0.05 360	0.01 418	0.18 455	0.39 477	0.81 516

SuperB	8.10 511	3.15 527	24.67 561	2.65 479	1.23 376	9.88 483	4.29 489	10.18 399	30.07 556	11.53 502	12.18 433	6.12 359	6.65 459	10.50 484	14.47 538	0.14 475	0.11 450	0.35 534	0.25 487	13.06 573	0.48 494

PWC_ROB	8.24 512	3.13 525	12.74 523	2.43 469	4.43 530	7.51 451	1.22 394	16.63 527	19.24 528	16.08 533	28.29 544	13.99 493	10.16 517	13.63 523	14.06 536	0.42 520	0.00 1	0.05 486	0.00 1	0.59 497	0.27 456

MDST_ROB	8.37 513	0.32 101	9.03 494	4.18 540	2.42 462	26.86 565	6.14 516	19.36 553	13.52 493	27.09 562	22.75 524	9.47 432	4.74 408	15.06 533	6.34 450	0.02 352	0.02 259	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.13 364

G-Net	8.41 514	1.54 472	10.97 508	5.73 551	3.60 502	26.19 559	4.41 493	10.10 396	7.42 378	19.71 543	24.99 535	14.38 497	15.83 542	10.99 492	9.53 505	0.50 524	0.46 543	0.19 521	0.25 487	0.80 513	0.66 510

XQC	8.43 515	3.58 531	16.40 539	2.92 493	2.17 448	13.22 523	3.60 473	14.64 511	25.86 549	11.87 504	12.04 427	15.06 501	10.67 521	15.24 535	19.41 549	0.39 514	0.08 417	0.05 486	0.07 399	0.84 515	0.45 491

FBW_ROB	8.50 516	1.03 417	7.98 485	1.93 398	1.28 384	13.10 521	6.23 520	22.50 564	18.98 524	18.82 540	14.91 467	19.06 532	10.04 516	18.41 548	9.83 507	0.62 527	0.22 514	1.82 554	0.82 544	0.99 520	1.36 530

UDG	8.58 517	9.31 562	4.89 386	10.00 561	9.52 562	10.36 489	2.41 438	12.07 457	9.82 442	7.81 394	9.55 374	16.52 514	9.81 514	7.84 372	7.88 474	4.20 557	2.51 567	18.53 575	3.71 570	9.55 566	5.28 561

aanetorigin	8.72 518	3.29 529	27.55 569	1.95 400	3.84 514	4.93 394	5.39 512	5.49 230	10.05 447	27.85 563	31.47 554	15.80 507	12.78 532	9.04 450	11.98 524	0.25 499	0.22 514	0.22 524	0.25 487	1.28 526	0.84 518

GCST	9.08 519	17.31 571	3.98 331	52.92 595	10.66 567	11.29 502	0.20 159	6.97 305	6.47 348	9.46 455	4.68 217	4.75 312	1.51 229	9.34 463	1.31 258	8.19 568	0.05 360	22.38 577	0.34 511	6.17 561	3.53 550

RTSC	9.15 520	3.00 522	13.57 528	3.72 528	1.76 421	11.82 509	0.46 228	16.95 528	36.83 573	15.80 532	15.53 470	12.91 484	7.46 478	20.01 557	21.76 558	0.31 506	0.13 467	0.01 418	0.08 404	0.57 495	0.41 482

WCMA_ROB	9.21 521	0.87 382	7.37 476	2.54 474	2.13 445	13.59 525	5.80 514	11.64 438	14.01 495	24.43 559	32.99 561	27.09 556	18.02 547	12.51 513	9.85 509	0.81 532	0.07 404	0.01 418	0.01 322	0.16 355	0.23 438

Wz-Net-SNSev	9.23 522	6.70 549	24.28 560	1.87 383	1.81 427	8.57 465	12.29 568	17.37 531	20.39 536	10.43 481	23.11 525	16.66 516	8.03 487	14.47 530	17.86 546	0.00 1	0.02 259	0.01 418	0.00 1	0.41 483	0.30 464

MSMD_ROB	9.28 523	1.09 426	4.65 375	1.58 340	0.39 247	16.52 534	4.41 493	13.60 495	14.87 504	22.34 550	39.89 574	25.67 553	20.71 559	12.42 512	6.98 461	0.34 510	0.03 311	0.00 1	0.00 1	0.05 198	0.09 301

Consistency-Raft	9.42 524	4.74 541	12.66 520	5.30 549	9.08 561	4.08 361	5.26 509	19.26 551	24.87 547	11.17 497	29.85 549	13.57 486	5.51 437	7.67 361	13.40 532	0.36 511	0.35 531	1.81 553	4.24 571	11.61 570	3.57 551

DDUNet	9.47 525	11.32 567	6.14 444	12.93 568	11.65 569	10.45 490	3.87 479	11.70 441	7.89 398	9.27 451	13.28 447	16.18 513	6.14 447	8.80 442	5.77 440	6.64 564	3.38 580	20.90 576	4.28 572	11.01 568	7.80 570

ADCPNet	9.54 526	2.39 514	31.46 572	2.09 428	1.60 402	16.71 537	6.39 525	12.11 459	11.45 473	13.53 520	21.45 517	19.41 533	10.94 523	14.38 528	21.54 557	0.27 504	1.16 553	0.39 538	1.49 555	0.58 496	1.45 531

SHD	9.61 527	2.60 515	12.46 517	3.69 527	3.54 499	9.47 478	1.25 396	20.16 561	37.84 576	18.19 539	21.24 516	16.96 520	12.83 534	14.47 530	16.05 540	0.32 507	0.13 467	0.01 418	0.08 404	0.38 473	0.48 494

PDISCO_ROB	9.62 528	1.99 505	11.51 509	9.88 560	9.61 563	21.48 551	3.83 478	19.33 552	28.49 554	11.27 499	14.17 457	19.92 537	5.02 419	16.35 542	9.18 497	5.28 560	0.41 538	0.14 513	0.09 415	2.05 540	2.36 545

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 529	4.27 536	14.47 530	2.29 451	2.85 476	23.40 556	13.62 570	13.60 495	19.54 529	19.42 542	24.27 529	16.74 517	8.59 495	17.05 545	7.98 475	1.25 541	1.68 557	0.17 518	2.63 560	0.72 510	1.04 522

SGM_RVC	10.08 530	0.60 299	3.42 282	2.30 452	0.32 225	19.41 548	6.33 523	18.95 547	14.64 499	25.14 561	24.32 530	33.34 568	18.79 552	19.86 554	12.55 529	0.25 499	0.26 525	0.22 524	0.24 482	0.34 463	0.40 480
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.14 531	1.88 497	16.82 541	1.85 381	1.73 417	24.84 557	17.20 583	19.92 559	27.41 551	12.23 508	13.62 452	16.52 514	18.35 549	14.42 529	12.50 528	0.78 530	0.54 547	0.08 499	0.25 487	1.18 523	0.59 508

ADCL	10.16 532	2.11 506	19.36 548	1.92 394	1.88 432	22.23 552	8.91 545	14.04 501	23.56 545	14.62 527	26.19 540	12.75 483	13.59 537	16.06 541	22.95 563	0.26 501	0.18 497	0.75 543	0.65 536	0.69 506	0.58 505

w-ln-seven	10.20 533	3.08 523	26.36 565	2.06 424	2.49 464	15.81 531	4.39 492	17.80 534	33.50 562	20.47 548	25.79 539	15.12 502	7.40 473	11.75 506	17.48 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 486	0.13 364

MSAF-DinoV2	10.24 534	4.39 537	12.68 521	3.62 525	2.55 467	8.48 463	4.69 499	14.24 506	21.89 540	10.74 488	18.74 501	29.30 562	16.17 543	21.96 562	28.10 576	0.32 507	0.15 479	0.25 527	0.81 543	2.83 548	2.90 548

FCDSN-DC	10.24 534	0.56 285	3.49 288	1.96 403	1.29 385	16.90 538	4.59 497	17.16 530	19.10 526	24.64 560	32.46 560	33.82 569	22.14 565	15.93 538	10.45 513	0.04 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 198	0.21 429
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	10.24 534	3.13 525	20.70 552	2.21 442	2.39 461	11.23 501	6.19 517	14.17 505	11.19 469	23.20 556	22.25 520	17.89 525	19.54 555	18.51 549	26.21 573	0.45 522	0.42 540	1.10 548	1.29 552	1.56 534	1.18 525

z-mn7	10.46 537	4.14 534	20.35 550	2.15 435	1.68 412	19.07 546	5.72 513	13.28 491	34.58 568	9.45 454	35.20 567	15.69 506	9.13 506	21.16 560	17.07 543	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.00 1	0.35 464	0.19 418

SANet	10.64 538	1.86 496	10.91 506	1.76 367	0.71 318	14.62 528	9.23 549	19.18 550	37.14 574	19.22 541	27.96 543	25.86 554	19.11 554	13.02 519	10.63 514	0.08 455	0.06 381	0.03 467	0.02 349	0.62 500	0.81 516

FC-DCNN	10.72 539	0.52 266	4.27 350	1.88 386	1.63 404	17.18 539	5.29 510	18.20 538	19.69 531	28.50 564	34.51 564	34.03 570	21.48 562	15.89 537	11.15 520	0.03 399	0.01 184	0.02 450	0.01 322	0.07 240	0.09 301

FC-DCNN v2	10.88 540	0.52 266	4.17 346	1.92 394	1.63 404	17.79 543	5.35 511	18.87 545	19.88 532	28.77 565	34.99 566	34.62 572	21.72 563	16.03 540	11.16 521	0.03 399	0.01 184	0.02 450	0.00 1	0.06 222	0.08 288

AnyNet_C32	10.98 541	5.58 544	22.79 557	4.16 538	5.83 546	15.64 529	14.30 571	13.18 487	17.15 519	16.44 536	20.52 512	14.68 499	13.44 536	22.46 563	30.08 580	0.17 483	0.26 525	0.36 536	0.36 515	1.23 524	0.91 519

zh-sn7	11.12 542	7.26 554	33.16 574	2.32 460	2.31 457	11.66 507	7.80 540	13.53 494	17.94 521	16.39 535	31.80 555	14.22 495	16.88 544	23.07 566	23.00 564	0.00 1	0.13 467	0.00 1	0.00 1	0.52 490	0.48 494

zh-mn7	11.13 543	6.28 548	31.79 573	1.85 381	0.98 354	13.11 522	2.98 456	12.88 482	33.65 564	21.57 549	39.07 572	12.50 481	8.46 493	19.94 556	16.74 542	0.23 495	0.01 184	0.00 1	0.01 322	0.33 458	0.30 464

Wz-Net-TNSev	11.35 544	10.56 565	35.88 579	2.28 450	1.73 417	18.25 544	11.42 561	15.88 523	20.88 537	14.44 525	16.97 485	19.57 534	19.04 553	19.31 552	18.67 548	0.01 258	0.06 381	0.00 1	0.16 440	0.62 500	1.25 527

MeshStereo	11.52 545	1.52 471	4.55 370	1.89 388	1.46 396	19.87 550	5.11 506	20.66 562	15.91 512	32.67 570	34.51 564	39.34 577	21.15 560	18.74 550	12.10 525	0.11 465	0.06 381	0.01 418	0.00 1	0.45 487	0.22 431
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
otaku	11.73 546	7.51 556	7.07 468	13.22 569	10.85 568	26.61 564	7.25 536	18.84 544	19.16 527	11.58 503	17.23 492	20.19 539	8.09 489	15.11 534	4.64 421	9.13 571	2.42 564	13.08 570	1.83 559	12.48 572	8.22 572

Ntro	12.35 547	8.88 559	7.80 483	13.79 570	12.42 571	26.54 563	6.98 532	18.54 539	22.14 542	9.82 464	16.45 477	20.30 540	9.29 510	15.95 539	6.61 457	9.53 573	2.47 566	14.93 572	2.77 561	13.11 574	8.63 575

MFN_U_SF_RVC	12.94 548	3.66 532	25.81 564	3.61 524	2.26 455	22.77 554	4.55 496	27.10 571	20.06 533	23.90 557	28.99 546	30.53 564	16.98 545	19.92 555	20.26 552	1.24 540	1.07 552	0.98 547	1.33 553	1.80 539	2.04 540

WZ-Net	13.00 549	4.64 540	41.07 583	3.48 520	3.15 484	19.12 547	15.66 581	14.81 512	31.33 558	15.71 531	27.88 542	22.22 546	14.01 539	20.44 559	25.03 569	0.64 528	0.00 1	0.01 418	0.03 366	0.39 477	0.37 475

ADCS	13.02 550	4.93 542	28.38 570	3.17 506	2.67 471	13.61 526	10.83 560	18.70 540	33.46 561	22.59 551	24.78 532	19.59 535	18.51 551	23.40 567	32.16 583	0.10 463	0.19 503	0.37 537	0.18 455	1.26 525	1.46 532

MFMNet_re	13.29 551	8.60 558	18.29 544	9.75 559	7.25 555	19.65 549	14.84 575	20.71 563	30.72 557	23.03 554	28.77 545	18.85 531	26.09 571	13.55 522	9.82 506	2.44 552	1.35 556	0.34 533	0.23 479	4.78 555	6.69 567

MultiAttention	13.72 552	0.34 133	3.24 267	2.22 445	1.79 424	56.78 601	83.85 605	18.93 546	15.06 505	8.16 409	20.91 514	13.25 485	2.53 287	33.18 577	6.90 460	0.20 490	0.06 381	0.74 542	1.00 548	2.69 547	2.60 547

EDNetEfficient	13.82 553	6.19 546	54.79 592	2.83 488	3.60 502	4.86 391	8.57 543	8.61 350	32.90 560	40.77 583	30.59 552	18.33 528	21.87 564	11.38 499	25.36 570	0.15 477	0.23 517	0.06 490	1.03 549	2.54 545	1.79 535

LSM	14.01 554	5.95 545	33.49 575	6.78 555	43.61 597	10.22 486	9.98 555	15.16 518	22.93 544	23.07 555	32.34 559	18.52 529	12.67 531	15.45 536	11.10 519	0.16 482	0.51 546	0.09 502	0.32 507	1.08 521	16.85 594

SAMSARA	14.63 555	2.74 519	12.38 515	12.65 567	6.74 551	36.50 580	72.93 604	19.36 553	23.77 546	16.20 534	13.04 446	29.21 560	12.78 532	16.98 544	15.21 539	0.11 465	0.26 525	0.03 467	0.14 433	0.76 512	0.77 514

SPS-STEREO	15.04 556	6.23 547	13.21 527	11.34 565	11.65 569	23.30 555	7.15 534	24.16 568	15.65 510	31.78 569	29.19 548	31.62 565	21.32 561	24.62 568	19.50 550	7.59 566	4.19 585	3.22 560	1.48 554	6.99 565	6.54 566
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	15.44 557	2.93 521	14.67 532	4.21 541	3.39 494	17.43 542	4.16 485	27.84 575	48.84 586	31.02 568	43.54 579	29.76 563	30.81 576	25.97 570	21.40 555	0.23 495	0.41 538	0.04 479	0.33 509	0.41 483	1.33 529

SGM+DAISY	15.62 558	7.26 554	19.28 547	8.94 557	10.11 566	26.25 560	10.49 558	19.36 553	14.65 501	30.64 567	33.59 562	33.00 567	22.32 566	24.96 569	16.42 541	7.90 567	6.25 589	4.51 563	3.37 567	5.86 559	7.20 568

ACVNet-4b	15.90 559	22.00 573	12.37 514	16.40 572	15.14 575	31.87 573	7.50 538	19.04 548	27.85 552	11.48 501	22.02 519	31.86 566	9.16 509	17.95 547	5.69 438	10.43 575	2.58 568	24.44 580	4.87 576	16.04 577	9.28 576

NVStereoNet_ROB	16.04 560	6.75 550	12.90 525	6.37 554	7.42 556	12.89 519	9.74 553	22.78 565	25.12 548	30.32 566	46.19 582	34.37 571	25.38 568	21.48 561	21.38 554	5.94 561	3.10 577	6.07 567	10.09 583	4.01 552	8.54 574
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AnyNet_C01	16.12 561	10.81 566	59.36 594	4.42 543	2.49 464	30.06 569	15.15 579	17.51 533	16.51 515	17.88 538	37.69 570	24.04 548	17.54 546	29.60 574	33.29 584	0.28 505	0.38 535	0.43 540	0.42 522	2.57 546	1.98 539

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 562	6.93 552	21.83 555	5.94 553	2.81 475	38.71 582	14.59 572	24.55 569	34.87 571	33.66 574	34.35 563	29.24 561	24.20 567	22.59 564	17.95 547	2.52 553	2.81 572	1.17 550	1.51 556	5.89 560	2.16 541

ELAS_RVC	16.54 563	2.26 510	10.09 504	5.50 550	4.46 532	28.28 568	16.72 582	25.55 570	33.54 563	40.19 581	40.30 576	36.68 574	30.03 574	29.40 573	20.61 553	0.98 538	1.21 554	0.86 546	0.70 540	1.39 530	2.16 541
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 564	2.14 507	9.23 495	4.92 546	4.53 537	32.66 576	15.11 578	27.40 573	28.68 555	40.27 582	44.90 580	38.33 576	30.50 575	26.44 571	21.94 560	0.88 533	1.23 555	0.67 541	0.89 546	1.49 532	2.18 543
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 565	1.28 453	11.61 510	3.72 528	1.65 407	16.67 536	9.17 547	14.39 507	55.91 591	63.81 602	40.86 577	35.94 573	37.73 585	14.24 527	26.87 574	0.05 431	0.10 441	0.13 512	0.22 476	0.12 319	0.15 386

SGM-ForestM	16.99 566	1.08 424	5.74 432	2.12 431	0.75 322	31.63 572	12.21 566	27.80 574	32.25 559	37.88 578	39.99 575	52.96 587	35.20 582	33.60 579	24.47 567	0.26 501	0.39 537	0.31 531	0.39 519	0.26 434	0.53 501

DispFullNet	17.47 567	26.01 578	33.98 577	22.58 578	20.86 583	13.84 527	1.28 400	16.50 525	26.27 550	19.97 545	17.17 490	20.52 543	18.49 550	22.86 565	10.76 517	5.13 559	2.83 573	30.72 585	7.72 581	20.86 581	11.01 583

EDNetEfficientorigin	17.87 568	14.00 568	99.53 616	1.64 351	0.92 345	10.55 492	6.26 522	13.21 488	34.84 570	38.20 580	36.91 569	27.47 558	26.32 572	14.71 532	25.69 571	0.04 419	0.06 381	0.14 513	0.52 531	3.16 550	3.27 549

RainbowNet	18.01 569	26.22 579	19.95 549	18.59 574	14.88 574	27.38 566	10.46 557	27.39 572	34.54 567	14.91 529	27.01 541	25.65 552	12.44 529	18.94 551	9.23 498	13.91 584	3.46 581	23.36 579	4.86 575	16.03 576	10.91 582

ACVNet_1	18.70 570	25.08 577	12.72 522	17.33 573	15.18 576	26.02 558	9.62 552	28.44 576	34.49 566	24.39 558	24.32 530	37.22 575	20.13 558	16.67 543	13.39 531	10.45 576	2.59 569	24.77 581	4.92 577	16.57 578	9.75 578

RTS	18.87 571	9.32 563	86.48 603	4.95 547	6.10 547	42.08 584	14.70 573	15.49 520	41.06 579	22.65 552	32.32 557	13.77 488	19.54 555	37.98 584	28.96 577	0.41 517	0.23 517	0.00 1	0.02 349	0.91 517	0.50 498

RTSA	18.87 571	9.32 563	86.48 603	4.95 547	6.10 547	42.08 584	14.70 573	15.49 520	41.06 579	22.65 552	32.32 557	13.77 488	19.54 555	37.98 584	28.96 577	0.41 517	0.23 517	0.00 1	0.02 349	0.91 517	0.50 498

MANE	19.47 573	1.27 450	5.07 398	4.69 544	5.55 544	30.49 570	9.94 554	34.01 579	37.27 575	44.13 587	51.57 591	52.51 585	40.41 587	33.58 578	24.81 568	0.89 534	0.86 551	1.11 549	9.72 582	0.38 473	1.06 523

coex-ft	19.78 574	19.39 572	87.73 605	1.77 369	1.80 426	17.25 540	13.50 569	12.63 477	42.10 581	60.18 598	38.90 571	28.72 559	28.74 573	11.74 505	27.40 575	0.21 492	0.23 517	0.04 479	0.30 502	1.36 528	1.54 533

BEATNet-Init1	23.31 575	9.03 560	41.67 584	4.17 539	2.53 466	45.68 590	19.47 586	33.43 578	38.45 577	47.59 590	49.10 587	59.31 591	41.80 589	38.35 586	29.21 579	0.47 523	0.50 545	0.81 544	0.66 537	2.10 543	1.86 536

DLNR-FE	24.70 576	50.76 596	90.20 607	98.11 615	97.18 613	1.38 71	0.12 110	22.82 567	3.09 162	1.07 144	2.93 163	0.72 150	0.29 65	6.93 310	2.29 337	38.52 595	0.38 535	0.00 1	0.30 502	76.91 609	0.09 301

DLNR_Zeroshot_test	24.70 576	50.77 597	90.11 606	98.11 615	97.34 614	1.38 71	0.12 110	22.79 566	3.09 162	1.07 144	2.95 165	0.71 149	0.29 65	6.93 310	2.29 337	38.56 596	0.37 534	0.00 1	0.30 502	76.73 608	0.09 301

MonStereo1	25.07 578	22.70 574	26.51 566	25.39 579	21.15 586	27.38 566	7.54 539	29.21 577	38.74 578	34.17 576	46.61 583	50.27 582	33.31 579	28.57 572	25.83 572	12.28 580	0.79 550	26.32 582	5.80 580	26.02 589	12.81 588

FADE	25.68 579	17.27 570	50.60 590	10.46 563	9.90 565	22.50 553	9.17 547	35.80 581	53.05 588	20.32 547	19.01 503	26.54 555	34.42 580	39.35 587	33.52 585	30.62 594	14.22 595	38.39 594	37.63 597	5.22 557	5.56 563

ACVNet_2	26.45 580	29.35 584	25.14 562	20.27 576	15.43 577	34.97 578	12.23 567	48.37 592	66.25 601	42.69 584	56.73 595	51.77 583	25.59 569	20.39 558	13.52 533	10.13 574	2.59 569	22.78 578	3.52 569	17.57 579	9.80 580

MADNet+	27.07 581	33.84 586	90.97 608	20.14 575	7.47 557	48.43 592	47.10 600	35.43 580	36.46 572	20.11 546	30.05 550	25.29 551	35.08 581	45.50 593	50.28 599	2.13 550	2.00 559	1.19 551	0.76 541	4.71 553	4.43 554

IMH-64-1	27.21 582	28.77 581	16.84 542	31.57 582	20.76 581	26.43 561	15.10 576	47.11 587	45.20 583	33.53 572	51.16 589	41.42 578	31.10 577	36.48 580	22.39 561	13.48 582	2.87 575	33.95 587	10.70 584	23.50 583	11.75 584

IMH-64	27.21 582	28.77 581	16.84 542	31.57 582	20.76 581	26.43 561	15.10 576	47.11 587	45.20 583	33.53 572	51.16 589	41.42 578	31.10 577	36.48 580	22.39 561	13.48 582	2.87 575	33.95 587	10.70 584	23.50 583	11.75 584

JetBlue	29.12 584	15.72 569	54.12 591	15.93 571	20.98 584	60.90 602	30.62 593	39.38 582	34.62 569	34.08 575	39.69 573	57.35 590	43.17 590	50.71 599	50.60 600	2.41 551	3.79 583	2.81 556	3.45 568	9.57 567	12.59 587

WAO-7	29.39 585	24.43 575	20.47 551	32.71 585	13.83 573	34.70 577	20.27 589	52.19 598	65.03 599	43.29 585	59.35 597	52.19 584	44.68 592	31.71 575	30.56 581	10.98 577	4.94 586	13.71 571	12.52 588	12.06 571	8.22 572

IMH	29.82 586	29.11 583	18.51 546	34.28 586	21.40 587	32.33 575	15.39 580	49.40 594	53.07 589	37.88 578	55.32 594	45.05 580	39.54 586	40.63 588	24.12 566	14.03 585	3.27 579	34.93 589	11.24 586	24.69 586	12.21 586

PWCK	30.53 587	44.32 593	47.25 588	29.76 580	7.23 554	40.78 583	27.10 592	44.73 586	44.32 582	47.31 589	36.37 568	47.16 581	26.05 570	41.26 589	31.87 582	21.83 589	4.03 584	29.50 584	4.67 573	27.17 591	7.80 570

TorneroNet-64	32.42 588	31.89 585	30.52 571	34.73 587	21.13 585	46.99 591	18.82 584	43.10 585	59.42 594	32.70 571	46.98 584	62.01 594	36.98 583	43.97 592	33.88 586	14.10 586	3.22 578	35.28 590	11.72 587	26.84 590	14.07 589

Dean	34.67 589	38.70 591	25.33 563	29.89 581	17.21 579	45.24 589	11.98 565	56.90 602	76.55 603	63.47 601	60.22 598	67.36 600	48.14 595	37.24 582	39.01 591	11.00 578	2.83 573	28.35 583	5.60 579	18.14 580	10.31 581

WAO-6	34.74 590	36.76 590	15.36 535	37.53 588	24.15 591	35.99 579	19.36 585	48.96 593	68.54 602	43.84 586	47.58 585	52.77 586	52.60 596	32.63 576	34.73 588	26.20 592	7.74 592	42.78 595	21.64 594	28.07 592	17.62 595

LVE	34.99 591	40.10 592	34.97 578	32.49 584	18.61 580	51.45 597	26.82 591	52.15 597	65.94 600	47.21 588	61.04 599	53.99 588	37.30 584	37.95 583	34.09 587	15.55 588	5.95 588	31.01 586	13.81 589	22.58 582	16.72 593

TorneroNet	35.11 592	33.92 587	33.82 576	37.86 589	22.01 588	49.64 594	21.58 590	48.09 591	55.23 590	37.50 577	53.79 592	62.81 597	43.66 591	46.71 595	41.25 594	14.80 587	3.53 582	36.72 591	14.57 590	28.28 593	16.49 592

WAO-8	38.15 593	35.51 588	21.50 553	43.67 590	23.92 589	44.44 586	20.26 587	52.83 599	76.62 604	53.57 595	66.79 603	62.63 595	54.56 599	42.03 590	39.18 592	22.71 590	6.65 590	37.08 592	19.08 592	24.72 588	15.24 590

Venus	38.15 593	35.51 588	21.50 553	43.67 590	23.92 589	44.44 586	20.26 587	52.83 599	76.62 604	53.57 595	66.81 604	62.63 595	54.56 599	42.03 590	39.18 592	22.71 590	6.65 590	37.08 592	19.08 592	24.70 587	15.24 590

UNDER WATER	45.09 595	48.60 595	67.37 597	49.30 594	31.41 593	53.80 599	37.39 595	40.25 584	52.48 587	50.24 591	45.37 581	68.37 602	57.76 602	51.03 600	49.88 598	29.97 593	13.75 594	51.22 597	36.57 595	37.87 595	29.12 596

UNDER WATER-64	45.16 596	46.99 594	66.69 596	43.90 592	27.64 592	55.58 600	41.87 597	39.42 583	48.42 585	51.73 594	43.08 578	67.76 601	56.69 601	48.02 597	48.34 597	39.50 597	17.64 596	51.78 598	38.93 598	36.62 594	32.61 597

notaker	47.42 597	55.20 598	49.13 589	56.52 598	40.18 594	38.52 581	32.97 594	47.21 589	56.08 592	57.21 597	57.24 596	60.09 592	59.19 603	53.93 601	41.64 595	40.61 598	19.93 597	57.21 600	37.41 596	49.02 597	39.02 598

ktn	48.94 598	57.58 599	38.86 582	59.57 599	43.27 596	50.37 595	43.38 598	48.07 590	61.11 595	51.30 593	54.25 593	54.96 589	52.88 597	47.30 596	35.83 589	57.77 602	24.88 600	62.69 603	43.55 599	50.70 598	40.41 599

DPSimNet_ROB	53.45 599	64.73 605	44.39 585	53.97 596	45.39 598	53.66 598	54.83 601	55.15 601	57.87 593	64.16 603	50.83 588	63.40 598	53.34 598	46.45 594	65.81 604	63.13 604	26.54 601	57.94 601	51.11 602	45.52 596	50.69 603

KSHMR	55.63 600	63.60 604	37.85 581	74.69 602	49.56 599	49.01 593	45.73 599	57.46 603	63.97 598	61.61 600	62.07 601	72.39 604	47.01 593	50.65 598	43.29 596	54.10 601	62.21 603	66.10 604	53.94 603	51.25 600	46.11 601

HanzoNet	56.48 601	59.32 600	58.25 593	55.32 597	41.94 595	50.95 596	41.33 596	51.12 595	61.40 596	65.62 604	65.59 602	71.66 603	69.41 604	70.77 604	60.03 602	63.99 605	34.70 602	61.96 602	50.54 601	51.00 599	44.71 600

JetRed	61.02 602	61.05 603	82.56 602	46.09 593	56.80 601	83.19 603	63.76 602	59.26 604	63.61 597	69.29 605	68.85 605	66.59 599	47.62 594	61.57 602	74.09 607	45.58 599	66.14 606	46.59 596	45.06 600	63.17 601	49.58 602

LRCNet_RVC	66.23 603	65.67 606	67.63 598	71.47 601	54.32 600	32.17 574	2.66 448	63.19 605	21.35 539	81.79 607	91.26 608	83.62 608	71.62 605	69.32 603	52.57 601	95.49 614	64.45 605	95.07 614	95.19 614	71.52 603	74.31 606

TCMNet-wrong-test	67.23 604	85.83 610	81.56 601	95.63 611	94.73 611	89.35 606	85.42 606	51.73 596	33.71 565	51.26 592	61.71 600	61.33 593	41.23 588	77.26 607	64.71 603	48.76 600	9.03 593	70.12 606	68.11 605	90.76 614	82.37 611

ASD4	75.85 605	81.57 608	69.25 599	68.23 600	80.87 605	96.24 609	99.15 615	77.50 606	93.47 610	77.59 606	85.63 606	78.32 605	76.43 606	77.89 608	82.61 608	58.30 603	62.67 604	55.02 599	62.43 604	68.35 602	65.49 605

MADNet++	82.84 606	82.38 609	73.57 600	87.72 610	82.97 606	93.14 607	69.15 603	86.42 610	82.50 606	93.46 613	86.70 607	86.28 609	80.92 609	88.34 610	88.84 609	86.83 610	84.17 610	72.64 607	68.92 606	80.47 610	81.42 610

tt	83.26 607	0.34 133	99.99 618	79.40 608	93.18 610	100.00 617	100.00 619	100.00 622	99.95 617	60.33 599	47.63 586	99.98 621	99.96 618	99.98 619	100.00 623	92.42 611	99.82 617	73.83 611	73.63 607	88.42 611	56.35 604

RSGM-EC	84.07 608	59.96 601	46.25 586	78.03 606	83.22 608	89.06 604	90.25 607	92.04 611	94.92 611	90.68 611	97.34 612	83.40 606	78.92 607	76.48 605	72.91 605	93.35 612	97.50 612	88.11 612	92.75 612	88.89 612	87.40 613

acva	84.07 608	59.96 601	46.25 586	78.03 606	83.22 608	89.06 604	90.25 607	92.04 611	94.92 611	90.68 611	97.34 612	83.40 606	78.92 607	76.48 605	72.91 605	93.35 612	97.50 612	88.11 612	92.75 612	88.89 612	87.40 613

xxxxx1	85.63 610	90.31 611	96.68 611	76.54 603	80.57 602	97.44 612	96.86 612	85.53 607	88.53 607	88.68 608	91.71 609	94.23 611	92.93 610	90.02 611	91.98 610	70.60 606	70.39 607	73.68 608	81.46 609	74.61 604	79.86 607

tt_ll	85.63 610	90.31 611	96.68 611	76.54 603	80.57 602	97.44 612	96.86 612	85.53 607	88.53 607	88.68 608	91.71 609	94.23 611	92.93 610	90.02 611	91.98 610	70.60 606	70.39 607	73.68 608	81.46 609	74.61 604	79.86 607

ff	85.63 610	90.31 611	96.68 611	76.54 603	80.57 602	97.44 612	96.86 612	85.53 607	88.53 607	88.68 608	91.71 609	94.23 611	92.93 610	90.02 611	91.98 610	70.60 606	70.39 607	73.68 608	81.46 609	74.61 604	79.86 607

USTest	87.63 613	76.50 607	65.53 595	81.26 609	83.10 607	100.00 617	100.00 619	99.53 617	99.60 616	98.32 614	99.02 617	90.87 610	98.33 615	84.28 609	98.23 616	79.97 609	96.20 611	69.82 605	73.75 608	75.48 607	82.80 612

PML	97.88 614	100.00 620	96.45 610	98.01 614	97.88 615	100.00 617	99.35 616	96.88 613	97.72 614	100.00 621	97.36 614	97.38 615	99.60 616	100.00 622	96.32 614	99.99 619	97.55 614	100.00 618	96.01 615	99.18 616	87.92 615

MEDIAN_ROB	98.41 615	99.70 615	99.30 615	97.09 612	97.02 612	96.89 610	95.77 611	97.66 615	97.28 613	98.79 617	98.94 616	99.18 616	98.14 614	96.89 614	96.88 615	99.96 618	99.16 615	100.00 618	99.99 619	99.69 617	99.88 617

HaxPig	98.85 616	99.94 617	95.08 609	99.99 619	100.00 618	94.03 608	94.78 609	99.15 616	99.98 619	99.99 620	100.00 619	99.98 621	99.99 619	98.12 615	95.97 613	100.00 621	99.99 619	100.00 618	99.99 619	100.00 620	99.99 620

Anonymous_1	99.08 617	99.91 616	99.85 617	97.63 613	99.10 616	100.00 617	100.00 619	99.61 619	99.96 618	99.28 619	99.86 618	99.54 618	99.99 619	99.29 616	99.75 617	96.05 615	99.59 616	97.31 615	98.57 616	97.71 615	98.63 616

ccccc	99.32 618	96.61 614	100.00 622	100.00 622	100.00 618	97.41 611	99.44 617	99.56 618	97.80 615	99.27 618	97.59 615	99.35 617	99.84 617	99.92 617	99.98 619	100.00 621	100.00 620	99.95 617	99.77 618	100.00 620	100.00 622

test_example2	99.39 619	99.98 619	99.99 618	100.00 622	99.98 617	99.72 616	99.99 618	97.34 614	100.00 620	100.00 621	100.00 619	96.42 614	96.66 613	99.97 618	99.96 618	100.00 621	99.97 618	98.66 616	99.15 617	100.00 620	100.00 622

AVERAGE_ROB	99.62 620	99.95 618	98.81 614	100.00 622	100.00 618	98.08 615	95.47 610	100.00 622	100.00 620	100.00 621	100.00 619	100.00 623	100.00 621	100.00 622	99.99 620	100.00 621	100.00 620	100.00 618	100.00 621	100.00 620	100.00 622

DGTPSM_ROB	99.90 621	100.00 620	99.99 618	99.99 619	100.00 618	100.00 617	100.00 619	99.97 620	100.00 620	98.35 615	100.00 619	99.84 619	100.00 621	99.98 619	99.99 620	99.99 619	100.00 620	100.00 618	100.00 621	100.00 620	100.00 622

DPSMNet_ROB	99.91 622	100.00 620	99.99 618	99.99 619	100.00 618	100.00 617	100.00 619	99.98 621	100.00 620	98.35 615	100.00 619	99.84 619	100.00 621	99.98 619	99.99 620	100.00 621	100.00 620	100.00 618	100.00 621	100.00 620	100.00 622

DPSM_ROB	99.95 623	100.00 620	100.00 622	99.76 617	100.00 618	100.00 617	100.00 619	100.00 622	100.00 620	100.00 621	100.00 619	100.00 623	100.00 621	100.00 622	100.00 623	99.21 616	100.00 620	100.00 618	100.00 621	99.99 618	99.95 618

DPSM	99.95 623	100.00 620	100.00 622	99.76 617	100.00 618	100.00 617	100.00 619	100.00 622	100.00 620	100.00 621	100.00 619	100.00 623	100.00 621	100.00 622	100.00 623	99.21 616	100.00 620	100.00 618	100.00 621	99.99 618	99.95 618

RAFT-FEzeroshot	100.00 625	100.00 620	100.00 622	100.00 622	100.00 618	100.00 617	100.00 619	100.00 622	100.00 620	100.00 621	100.00 619	100.00 623	100.00 621	100.00 622	100.00 623	100.00 621	100.00 620	100.00 618	100.00 621	100.00 620	100.00 622

RAFT-FE	100.00 625	100.00 620	100.00 622	100.00 622	100.00 618	100.00 617	100.00 619	100.00 622	100.00 620	100.00 621	100.00 619	100.00 623	100.00 621	100.00 622	100.00 623	100.00 621	100.00 620	100.00 618	100.00 621	100.00 620	100.00 622

FlowAnything	100.00 625	100.00 620	100.00 622	100.00 622	100.00 618	100.00 617	100.00 619	100.00 622	100.00 620	100.00 621	100.00 619	100.00 623	100.00 621	100.00 622	100.00 623	100.00 621	100.00 620	100.00 618	100.00 621	100.00 620	100.00 622

Selective-RAFT-Error	100.00 625	100.00 620	100.00 622	100.00 622	100.00 618	100.00 617	100.00 619	100.00 622	100.00 620	100.00 621	100.00 619	100.00 623	100.00 621	100.00 622	100.00 623	100.00 621	100.00 620	100.00 618	100.00 621	100.00 620	100.00 622

CasAABBNet	100.00 625	100.00 620	100.00 622	100.00 622	100.00 618	100.00 617	100.00 619	100.00 622	100.00 620	100.00 621	100.00 619	100.00 623	100.00 621	100.00 622	100.00 623	100.00 621	100.00 620	100.00 618	100.00 621	100.00 620	100.00 622

LSM0	100.00 625	100.00 620	100.00 622	100.00 622	100.00 618	100.00 617	100.00 619	100.00 622	100.00 620	100.00 621	100.00 619	100.00 623	100.00 621	100.00 622	100.00 623	100.00 621	100.00 620	100.00 618	100.00 621	100.00 620	99.99 620

GS-Stereo							0.73 310	4.64 164	2.10 88	0.31 48	0.65 60	0.43 125	0.48 121	0.83 32	0.14 10	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.12 426	0.17 368	0.13 364

Low-res two-view benchmark