Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test2	0.21 12	0.36 202	0.68 37	0.21 7	0.17 115	0.45 108	0.12 4	0.35 12	0.42 114	0.15 4	0.11 4	0.22 68	0.10 1	0.28 37	0.16 6	0.09 76	0.07 44	0.08 36	0.06 10	0.09 42	0.09 57

MonStereo	0.20 3	0.22 37	0.65 30	0.21 7	0.17 115	0.33 29	0.15 26	0.46 75	0.32 16	0.16 9	0.17 16	0.14 14	0.11 2	0.27 26	0.23 107	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 58	0.07 4	0.09 57

Monster-pub-eth3d	0.20 3	0.22 37	0.65 30	0.21 7	0.17 115	0.33 29	0.15 26	0.46 75	0.32 16	0.16 9	0.17 16	0.14 14	0.11 2	0.27 26	0.23 107	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 58	0.07 4	0.09 57

LG-Stereo_L1	0.21 12	0.31 155	0.85 53	0.22 29	0.14 35	0.28 10	0.21 113	0.38 22	0.26 5	0.16 9	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 123	0.18 21	0.08 36	0.07 44	0.08 36	0.06 10	0.08 22	0.10 84

MonSter	0.20 3	0.22 37	0.65 30	0.21 7	0.17 115	0.33 29	0.15 26	0.46 75	0.32 16	0.16 9	0.17 16	0.14 14	0.11 2	0.27 26	0.23 107	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 58	0.07 4	0.09 57

252Zero-FE	0.62 394	0.27 96	0.83 52	0.24 58	0.13 21	0.31 20	0.13 8	0.39 29	0.32 16	8.03 592	0.23 57	0.12 2	0.12 6	0.26 20	0.44 316	0.09 76	0.12 312	0.07 1	0.06 10	0.09 42	0.12 146

Monster-pub-mixall	0.21 12	0.31 155	0.69 38	0.21 7	0.13 21	0.27 8	0.12 4	0.37 18	0.26 5	0.21 40	0.19 24	0.15 30	0.12 6	0.47 200	0.29 189	0.08 36	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.08 22	0.12 146

IGEV	0.22 33	0.28 120	0.88 57	0.21 7	0.24 274	0.42 92	0.17 49	0.35 12	0.37 64	0.20 33	0.22 49	0.14 14	0.12 6	0.24 7	0.20 57	0.08 36	0.07 44	0.08 36	0.06 10	0.09 42	0.07 8

LG-Stereo_L2	0.21 12	0.31 155	0.85 53	0.22 29	0.14 35	0.31 20	0.22 138	0.38 22	0.25 3	0.17 14	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 73	0.18 21	0.08 36	0.07 44	0.08 36	0.06 10	0.08 22	0.10 84

MLG-Stereo_test3	0.21 12	0.35 193	0.65 30	0.21 7	0.14 35	0.36 49	0.13 8	0.37 18	0.40 93	0.21 40	0.12 8	0.17 41	0.12 6	0.25 12	0.16 6	0.08 36	0.07 44	0.08 36	0.06 10	0.09 42	0.10 84

MLG-Stereo_test1	0.21 12	0.33 171	0.61 18	0.23 41	0.21 214	0.45 108	0.13 8	0.33 9	0.46 154	0.13 1	0.09 1	0.18 49	0.12 6	0.32 73	0.15 2	0.08 36	0.07 44	0.08 36	0.06 10	0.09 42	0.09 57

monsterstereo	0.22 33	0.22 37	0.52 5	0.25 77	0.27 323	0.39 67	0.14 17	0.51 118	0.33 25	0.25 97	0.27 85	0.13 4	0.13 12	0.38 131	0.21 76	0.07 23	0.07 44	0.07 1	0.06 10	0.08 22	0.06 1

MLG-Stereo	0.21 12	0.33 171	0.60 17	0.23 41	0.12 7	0.44 102	0.13 8	0.39 29	0.46 154	0.13 1	0.10 2	0.17 41	0.13 12	0.35 99	0.15 2	0.08 36	0.07 44	0.08 36	0.06 10	0.09 42	0.09 57

S2M2_XL	0.20 3	0.32 163	1.10 81	0.19 1	0.13 21	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 24	0.15 30	0.14 14	0.19 1	0.21 76	0.11 241	0.09 195	0.10 147	0.08 88	0.10 58	0.08 35
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.21 12	0.22 37	0.61 18	0.21 7	0.20 200	0.41 79	0.15 26	0.46 75	0.35 37	0.26 112	0.22 49	0.14 14	0.14 14	0.31 64	0.22 95	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 22	0.07 8

4.5_new	0.21 12	0.22 37	0.63 23	0.21 7	0.15 59	0.40 72	0.17 49	0.40 32	0.35 37	0.25 97	0.22 49	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 76	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 22	0.07 8

4.5w-stereo	0.21 12	0.22 37	0.63 23	0.21 7	0.15 59	0.40 72	0.17 49	0.40 32	0.35 37	0.25 97	0.22 49	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 76	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 22	0.07 8

monsters	0.22 33	0.22 37	0.52 5	0.23 41	0.28 337	0.42 92	0.14 17	0.46 75	0.31 12	0.24 78	0.20 30	0.13 4	0.14 14	0.43 157	0.20 57	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 88	0.06 1	0.06 1

LGtest1	0.21 12	0.37 205	0.70 39	0.22 29	0.12 7	0.31 20	0.11 2	0.36 15	0.39 82	0.17 14	0.13 11	0.16 35	0.14 14	0.25 12	0.27 164	0.10 172	0.09 195	0.08 36	0.06 10	0.10 58	0.10 84

DEFOM-Stereo	0.22 33	0.22 37	0.91 61	0.23 41	0.13 21	0.49 148	0.18 64	0.30 4	0.28 9	0.19 25	0.17 16	0.14 14	0.14 14	0.41 146	0.16 6	0.08 36	0.06 23	0.07 1	0.06 10	0.09 42	0.09 57

dual_stereo	0.23 40	0.25 73	0.66 36	0.21 7	0.15 59	0.27 8	0.15 26	0.62 200	0.40 93	0.15 4	0.13 11	0.18 49	0.14 14	0.37 123	0.19 35	0.09 76	0.31 514	0.07 1	0.10 155	0.07 4	0.07 8

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 141	1.34 542	1.24 105	0.23 41	0.12 7	0.33 29	0.20 92	0.40 32	0.33 25	0.25 97	0.21 37	0.16 35	0.14 14	0.27 26	0.63 394	0.55 542	0.06 23	0.11 213	0.13 292	0.25 359	0.49 522

AIO-Stereo	0.30 82	0.27 96	1.25 106	0.27 125	0.24 274	0.37 52	0.20 92	0.52 132	0.36 56	0.21 40	0.30 111	0.23 78	0.14 14	0.31 64	0.20 57	0.08 36	0.07 44	0.09 93	0.38 520	0.19 271	0.31 457

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 13	0.51 2	0.22 29	0.17 115	0.35 41	0.14 17	0.27 2	0.25 3	0.19 25	0.21 37	0.14 14	0.15 24	0.27 26	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 10	0.06 1	0.14 203

Replicate-Monster	0.23 40	0.40 229	0.94 67	0.21 7	0.14 35	0.37 52	0.13 8	0.40 32	0.36 56	0.22 51	0.15 13	0.15 30	0.15 24	0.40 142	0.15 2	0.08 36	0.07 44	0.07 1	0.06 10	0.08 22	0.15 238

LG-G_1	0.23 40	0.37 205	0.71 41	0.23 41	0.11 2	0.51 166	0.12 4	0.44 63	0.39 82	0.19 25	0.15 13	0.19 55	0.15 24	0.36 112	0.16 6	0.09 76	0.08 124	0.08 36	0.06 10	0.09 42	0.11 109

LG-G	0.23 40	0.37 205	0.71 41	0.23 41	0.11 2	0.51 166	0.12 4	0.44 63	0.39 82	0.19 25	0.15 13	0.19 55	0.15 24	0.36 112	0.16 6	0.09 76	0.08 124	0.08 36	0.06 10	0.09 42	0.11 109

U	3.37 581	0.17 1	0.91 61	0.26 108	13.79 597	19.19 602	0.15 26	0.41 41	0.31 12	0.17 14	0.18 21	0.27 129	0.15 24	0.21 2	0.16 6	0.09 76	0.06 23	17.88 607	12.81 601	0.10 58	0.08 35

111111	0.24 46	0.21 22	0.82 51	0.24 58	0.21 214	0.43 96	0.13 8	0.45 72	0.35 37	0.22 51	0.27 85	0.18 49	0.16 29	0.35 99	0.18 21	0.09 76	0.06 23	0.08 36	0.06 10	0.25 359	0.08 35

LG-Stereo	0.27 56	0.25 73	0.95 68	0.25 77	0.15 59	0.43 96	0.21 113	0.50 110	0.40 93	0.18 21	0.29 98	0.25 103	0.16 29	0.28 37	0.35 258	0.07 23	0.07 44	0.11 213	0.10 155	0.24 346	0.10 84

HART	0.38 151	0.53 300	1.66 184	0.26 108	0.15 59	0.30 16	0.19 73	0.67 228	0.46 154	0.29 129	0.52 278	0.38 191	0.16 29	0.41 146	0.20 57	0.08 36	0.68 563	0.09 93	0.07 58	0.34 447	0.21 350

AIO_rvc	0.41 179	0.64 349	1.29 112	0.58 508	0.39 448	0.37 52	0.24 206	0.50 110	0.43 125	0.28 124	0.23 57	0.25 103	0.16 29	0.99 345	0.19 35	0.10 172	0.16 400	0.08 36	0.11 218	0.25 359	0.85 553

fffft	0.29 72	0.21 22	1.10 81	0.24 58	0.15 59	0.42 92	0.24 206	0.42 47	0.38 70	0.21 40	0.18 21	0.20 57	0.16 29	0.44 166	0.70 412	0.07 23	0.06 23	0.10 147	0.08 88	0.28 395	0.20 338
1: 1. 1
RAStereo	0.28 63	0.48 282	1.52 162	0.26 108	0.18 153	0.25 6	0.19 73	0.42 47	0.35 37	0.20 33	0.25 74	0.20 57	0.16 29	0.24 7	0.24 131	0.09 76	0.08 124	0.10 147	0.08 88	0.12 91	0.08 35

CAS++	0.31 90	0.33 171	1.43 140	0.25 77	0.17 115	0.31 20	0.20 92	0.78 317	0.41 103	0.30 133	0.30 111	0.21 65	0.16 29	0.33 83	0.18 21	0.15 390	0.12 312	0.13 330	0.10 155	0.15 164	0.11 109
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DLNR-FE	13.43 597	20.01 602	23.53 600	121.73 615	33.87 610	0.46 126	0.15 26	8.09 596	0.35 37	0.28 124	0.37 160	0.26 117	0.17 36	0.75 313	0.29 189	6.68 597	0.26 497	0.09 93	0.38 520	50.82 615	0.18 305

FlowAnything_test	0.23 40	0.32 163	0.52 5	0.28 150	0.17 115	0.37 52	0.20 92	0.38 22	0.24 2	0.24 78	0.20 30	0.21 65	0.17 36	0.26 20	0.25 144	0.13 328	0.10 238	0.14 366	0.16 365	0.17 223	0.12 146

2.5w	0.21 12	0.23 55	0.50 1	0.22 29	0.15 59	0.39 67	0.19 73	0.47 89	0.36 56	0.21 40	0.22 49	0.13 4	0.17 36	0.33 83	0.20 57	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.07 8

S2M2_L	0.24 46	0.29 130	0.90 60	0.23 41	0.17 115	0.24 5	0.09 1	0.36 15	0.45 144	0.17 14	0.25 74	0.23 78	0.17 36	0.24 7	0.28 174	0.15 390	0.12 312	0.11 213	0.12 258	0.15 164	0.11 109
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 33	0.28 120	0.77 45	0.22 29	0.11 2	0.40 72	0.16 39	0.31 6	0.36 56	0.19 25	0.19 24	0.17 41	0.17 36	0.37 123	0.16 6	0.10 172	0.06 23	0.08 36	0.07 58	0.10 58	0.07 8

GREAT-IGEV	0.37 141	0.28 120	1.48 153	0.25 77	0.38 445	0.46 126	0.18 64	0.33 9	0.34 31	0.15 4	0.29 98	0.15 30	0.17 36	0.36 112	0.23 107	0.07 23	0.76 570	0.07 1	0.26 463	0.21 301	1.03 569

FoundationStereo	0.20 3	0.30 143	0.81 49	0.21 7	0.22 241	0.21 3	0.16 39	0.25 1	0.38 70	0.15 4	0.11 4	0.18 49	0.17 36	0.23 6	0.16 6	0.09 76	0.13 335	0.08 36	0.06 10	0.07 4	0.07 8

AIO_test	0.39 166	0.37 205	1.19 94	0.73 529	0.67 531	0.35 41	0.25 226	0.47 89	0.34 31	0.34 153	0.22 49	0.33 167	0.17 36	1.31 381	0.19 35	0.11 241	0.15 382	0.08 36	0.21 433	0.15 164	0.23 389

castereo++	0.28 63	0.43 248	0.93 65	0.28 150	0.17 115	0.53 193	0.21 113	0.55 156	0.45 144	0.17 14	0.26 81	0.32 161	0.17 36	0.33 83	0.16 6	0.09 76	0.08 124	0.09 93	0.29 475	0.13 121	0.06 1

mms	0.27 56	0.26 88	0.91 61	0.25 77	0.18 153	0.32 26	0.23 173	0.37 18	0.31 12	0.21 40	0.30 111	0.23 78	0.17 36	0.46 189	0.21 76	0.08 36	0.10 238	0.10 147	0.08 88	0.22 318	0.47 518

ours_stereo	0.27 56	0.25 73	1.21 100	0.25 77	0.17 115	0.35 41	0.23 173	0.38 22	0.35 37	0.20 33	0.31 124	0.23 78	0.17 36	0.41 146	0.20 57	0.08 36	0.07 44	0.10 147	0.08 88	0.22 318	0.18 305

RSM++	0.27 56	0.26 88	0.87 56	0.28 150	0.13 21	0.39 67	0.20 92	0.45 72	0.45 144	0.20 33	0.24 67	0.24 92	0.17 36	0.36 112	0.20 57	0.08 36	0.07 44	0.09 93	0.35 508	0.26 379	0.18 305

RSM	0.28 63	0.26 88	0.97 69	0.25 77	0.24 274	0.37 52	0.21 113	0.49 104	0.44 129	0.21 40	0.27 85	0.28 138	0.17 36	0.38 131	0.20 57	0.07 23	0.07 44	0.09 93	0.34 505	0.21 301	0.16 267

RAFT-Stereo-weight	0.34 113	0.29 130	1.43 140	0.28 150	0.28 337	0.55 216	0.22 138	0.78 317	0.48 175	0.46 224	0.38 170	0.36 181	0.17 36	0.33 83	0.23 107	0.09 76	0.08 124	0.09 93	0.07 58	0.09 42	0.09 57

MSKI-zero shot	0.46 243	0.38 215	2.47 447	0.27 125	0.43 473	0.56 232	0.20 92	0.77 302	0.43 125	0.60 389	0.51 264	0.44 240	0.17 36	0.68 293	0.21 76	0.09 76	0.29 508	0.09 93	0.32 498	0.14 145	0.10 84

DLNR_Zeroshot_test	13.43 597	19.94 601	23.55 601	121.61 614	35.03 611	0.46 126	0.15 26	8.02 595	0.35 37	0.28 124	0.37 160	0.26 117	0.17 36	0.76 317	0.29 189	6.42 596	0.26 497	0.09 93	0.38 520	50.13 614	0.18 305

CASnet	0.28 63	0.31 155	1.20 98	0.28 150	0.11 2	0.47 133	0.19 73	0.44 63	0.44 129	0.38 172	0.31 124	0.23 78	0.17 36	0.29 49	0.19 35	0.10 172	0.06 23	0.15 396	0.12 258	0.16 201	0.07 8
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.35 124	0.25 73	1.30 115	0.79 535	0.34 407	0.51 166	0.23 173	0.46 75	0.39 82	0.22 51	0.31 124	0.20 57	0.17 36	0.28 37	0.23 107	0.73 552	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 42	0.37 492

EGLCR-Stereo	0.29 72	0.27 96	0.97 69	0.30 200	0.19 186	0.56 232	0.17 49	0.68 232	0.36 56	0.30 133	0.18 21	0.27 129	0.17 36	0.38 131	0.19 35	0.09 76	0.07 44	0.10 147	0.08 88	0.10 58	0.35 476

GSStereo	0.36 133	0.32 163	1.17 91	0.34 311	0.60 523	0.55 216	0.21 113	0.62 200	0.41 103	0.22 51	0.22 49	0.17 41	0.18 55	0.44 166	0.16 6	0.10 172	0.16 400	0.08 36	0.11 218	0.33 437	0.84 551

GS-Stereo							0.21 113	0.62 200	0.41 103	0.22 51	0.22 49	0.17 41	0.18 55	0.44 166	0.16 6	0.10 172	0.16 400	0.08 36	0.11 218	0.33 437	0.84 551

AdaDepth	0.24 46	0.18 5	1.03 72	0.25 77	0.21 214	0.46 126	0.16 39	0.30 4	0.27 7	0.17 14	0.19 24	0.14 14	0.18 55	0.35 99	0.17 19	0.07 23	0.07 44	0.08 36	0.25 455	0.10 58	0.10 84

asd	0.20 3	0.22 37	0.65 30	0.22 29	0.17 115	0.41 79	0.14 17	0.35 12	0.32 16	0.24 78	0.20 30	0.15 30	0.18 55	0.26 20	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 22	0.08 35

2.25w	0.21 12	0.22 37	0.51 2	0.21 7	0.14 35	0.36 49	0.13 8	0.42 47	0.34 31	0.23 70	0.27 85	0.14 14	0.18 55	0.33 83	0.24 131	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.07 8

4.25_new	0.21 12	0.23 55	0.64 25	0.22 29	0.18 153	0.41 79	0.17 49	0.41 41	0.35 37	0.22 51	0.21 37	0.14 14	0.18 55	0.25 12	0.18 21	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.07 8

4.5w_new	0.21 12	0.23 55	0.64 25	0.22 29	0.18 153	0.41 79	0.17 49	0.41 41	0.35 37	0.22 51	0.21 37	0.14 14	0.18 55	0.25 12	0.18 21	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.07 8

4.25w-stereo	0.21 12	0.23 55	0.64 25	0.22 29	0.18 153	0.41 79	0.17 49	0.41 41	0.35 37	0.22 51	0.21 37	0.14 14	0.18 55	0.25 12	0.18 21	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.07 8

3.25w_new	0.20 3	0.20 13	0.52 5	0.21 7	0.14 35	0.37 52	0.14 17	0.43 55	0.35 37	0.23 70	0.21 37	0.16 35	0.18 55	0.27 26	0.20 57	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.08 35

3.25w	0.20 3	0.20 13	0.52 5	0.21 7	0.14 35	0.37 52	0.14 17	0.43 55	0.35 37	0.23 70	0.21 37	0.16 35	0.18 55	0.27 26	0.20 57	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.08 35

3.75w	0.21 12	0.21 22	0.61 18	0.21 7	0.20 200	0.44 102	0.16 39	0.44 63	0.30 11	0.22 51	0.20 30	0.13 4	0.18 55	0.29 49	0.21 76	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.08 35

3.5w_stereo	0.21 12	0.22 37	0.55 11	0.21 7	0.15 59	0.40 72	0.14 17	0.43 55	0.33 25	0.21 40	0.24 67	0.14 14	0.18 55	0.34 93	0.22 95	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.08 35

GIP-stereo	0.26 53	0.22 37	0.78 46	0.29 182	0.20 200	0.42 92	0.17 49	0.64 211	0.39 82	0.18 21	0.24 67	0.23 78	0.18 55	0.25 12	0.47 331	0.09 76	0.07 44	0.08 36	0.06 10	0.17 223	0.08 35

SMoEStereo_RVC	0.29 72	0.26 88	1.03 72	0.25 77	0.14 35	0.46 126	0.22 138	0.36 15	0.38 70	0.23 70	0.23 57	0.21 65	0.18 55	0.45 180	0.60 387	0.07 23	0.06 23	0.10 147	0.08 88	0.20 287	0.20 338

tt45	0.29 72	0.24 68	1.06 76	0.25 77	0.17 115	0.55 216	0.22 138	0.41 41	0.35 37	0.24 78	0.25 74	0.25 103	0.18 55	0.64 274	0.34 250	0.08 36	0.07 44	0.10 147	0.08 88	0.21 301	0.11 109

999	0.29 72	0.25 73	1.05 75	0.26 108	0.18 153	0.49 148	0.23 173	0.38 22	0.37 64	0.20 33	0.32 130	0.23 78	0.18 55	0.73 309	0.36 261	0.08 36	0.07 44	0.09 93	0.08 88	0.24 346	0.10 84

MGS-Stereo	0.32 97	0.34 184	1.70 193	0.25 77	0.14 35	0.40 72	0.22 138	0.38 22	0.43 125	0.24 78	0.51 264	0.25 103	0.18 55	0.31 64	0.20 57	0.09 76	0.08 124	0.09 93	0.08 88	0.47 516	0.08 35

UniTT-Stereo	0.30 82	0.36 202	1.68 187	0.27 125	0.24 274	0.29 14	0.18 64	0.33 9	0.34 31	0.26 112	0.37 160	0.18 49	0.18 55	0.31 64	0.27 164	0.10 172	0.08 124	0.08 36	0.07 58	0.25 359	0.08 35

Selective-IGEV	0.29 72	0.23 55	1.28 111	0.27 125	0.30 358	0.35 41	0.20 92	0.56 163	0.38 70	0.21 40	0.30 111	0.22 68	0.18 55	0.37 123	0.18 21	0.07 23	0.06 23	0.08 36	0.15 345	0.16 201	0.29 439

XX-TBD	0.34 113	0.77 402	1.75 213	0.34 311	0.13 21	0.51 166	0.17 49	0.43 55	0.50 191	0.37 164	0.49 251	0.23 78	0.18 55	0.28 37	0.24 131	0.10 172	0.07 44	0.08 36	0.06 10	0.09 42	0.07 8

OmniDepth	0.19 2	0.30 143	0.55 11	0.23 41	0.09 1	0.38 63	0.15 26	0.32 7	0.33 25	0.16 9	0.12 8	0.23 78	0.19 75	0.27 26	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.06 1

Zero-FE251	0.56 355	0.29 130	1.27 110	0.26 108	0.16 86	0.44 102	0.16 39	0.44 63	0.35 37	5.31 589	0.19 24	0.22 68	0.19 75	0.24 7	1.08 471	0.10 172	0.07 44	0.08 36	0.06 10	0.09 42	0.13 183

2.75w_new	0.21 12	0.21 22	0.57 13	0.20 4	0.14 35	0.40 72	0.18 64	0.47 89	0.36 56	0.24 78	0.20 30	0.13 4	0.19 75	0.31 64	0.21 76	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.06 1	0.07 8

StereoAnything_RVC	0.35 124	1.25 530	1.82 267	0.20 4	0.12 7	0.26 7	0.15 26	0.43 55	0.37 64	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 75	0.46 189	0.14 1	0.11 241	0.09 195	0.08 36	0.05 1	0.76 546	0.18 305

HUF	0.59 375	0.65 356	2.46 442	0.45 450	0.77 542	0.34 36	0.24 206	0.46 75	0.39 82	0.31 138	0.28 92	0.25 103	0.19 75	0.67 290	0.18 21	0.12 298	2.03 588	0.08 36	0.06 10	0.31 419	1.59 583

IGEV-Stereo+	0.29 72	0.29 130	0.86 55	0.25 77	0.34 407	0.30 16	0.14 17	0.32 7	0.53 226	0.18 21	0.12 8	0.18 49	0.19 75	0.49 217	0.17 19	0.09 76	0.08 124	0.08 36	0.20 427	0.46 515	0.59 534

4D-IteraStereo	0.44 215	0.96 470	2.63 476	0.27 125	0.30 358	0.45 108	0.25 226	0.52 132	0.50 191	0.40 180	0.31 124	0.40 205	0.19 75	0.35 99	0.32 232	0.09 76	0.06 23	0.12 271	0.11 218	0.19 271	0.30 449

CES	0.30 82	0.27 96	1.09 79	0.23 41	0.50 495	0.40 72	0.20 92	0.46 75	0.44 129	0.22 51	0.28 92	0.26 117	0.19 75	0.33 83	0.21 76	0.09 76	0.07 44	0.08 36	0.05 1	0.15 164	0.49 522

GLC_STEREO	0.28 63	0.27 96	1.36 125	0.28 150	0.12 7	0.41 79	0.20 92	0.37 18	0.38 70	0.26 112	0.30 111	0.25 103	0.19 75	0.33 83	0.24 131	0.09 76	0.11 286	0.12 271	0.10 155	0.13 121	0.09 57

CREStereo++_RVC	0.33 105	0.29 130	1.74 207	0.24 58	0.16 86	0.54 201	0.15 26	0.40 32	0.55 246	0.37 164	0.51 264	0.24 92	0.19 75	0.27 26	0.26 154	0.09 76	0.06 23	0.08 36	0.30 485	0.08 22	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.55 347	0.54 305	3.50 556	0.48 468	0.39 448	0.54 201	0.17 49	0.89 406	0.40 93	0.44 205	0.65 404	0.85 467	0.19 75	0.77 321	0.21 76	0.10 172	0.14 356	0.10 147	0.32 498	0.17 223	0.14 203

asda	0.22 33	0.25 73	0.70 39	0.21 7	0.16 86	0.43 96	0.16 39	0.44 63	0.35 37	0.22 51	0.20 30	0.14 14	0.20 86	0.25 12	0.22 95	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.07 8

4w-stereo	0.20 3	0.21 22	0.57 13	0.21 7	0.15 59	0.39 67	0.13 8	0.39 29	0.33 25	0.22 51	0.21 37	0.13 4	0.20 86	0.29 49	0.21 76	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.07 8

SCV_C0	0.33 105	0.43 248	1.42 139	0.25 77	0.16 86	0.35 41	0.20 92	0.68 232	0.44 129	0.24 78	0.27 85	0.29 145	0.20 86	0.58 252	0.18 21	0.09 76	0.08 124	0.08 36	0.30 485	0.26 379	0.17 285

SCV	0.35 124	0.59 322	1.37 128	0.34 311	0.22 241	0.28 10	0.23 173	0.72 251	0.35 37	0.19 25	0.30 111	0.24 92	0.20 86	0.64 274	0.19 35	0.11 241	0.08 124	0.09 93	0.29 475	0.34 447	0.29 439

fffy	0.28 63	0.24 68	1.19 94	0.27 125	0.15 59	0.37 52	0.22 138	0.42 47	0.32 16	0.20 33	0.29 98	0.26 117	0.20 86	0.44 166	0.20 57	0.08 36	0.10 238	0.10 147	0.08 88	0.22 318	0.18 305

model_zeroshot	0.44 215	0.68 367	1.97 344	0.28 150	0.18 153	0.69 413	0.21 113	0.63 208	0.40 93	1.00 518	0.34 146	0.42 225	0.20 86	0.69 299	0.24 131	0.10 172	0.22 471	0.10 147	0.22 442	0.12 91	0.10 84

Pointernet	0.29 72	0.25 73	1.49 156	0.24 58	0.20 200	0.47 133	0.15 26	0.62 200	0.47 172	0.22 51	0.29 98	0.26 117	0.20 86	0.28 37	0.20 57	0.10 172	0.07 44	0.07 1	0.12 258	0.10 58	0.07 8

test_for_model	0.64 405	1.60 553	1.82 267	1.23 562	1.02 558	0.53 193	0.23 173	0.75 278	0.50 191	0.57 348	0.29 98	0.25 103	0.20 86	0.26 20	0.22 95	0.76 555	0.31 514	0.08 36	0.07 58	1.68 576	0.50 525

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 293	0.33 171	0.93 65	0.26 108	0.22 241	0.46 126	0.20 92	1.10 532	1.34 548	3.16 584	0.32 130	0.22 68	0.20 86	0.30 57	0.22 95	0.10 172	0.09 195	0.11 213	0.09 119	0.15 164	0.19 322

testlalala	0.36 133	0.30 143	1.77 228	0.28 150	0.33 398	0.60 297	0.22 138	0.55 156	0.51 199	0.55 326	0.35 151	0.31 153	0.20 86	0.26 20	0.22 95	0.10 172	0.13 335	0.09 93	0.24 448	0.08 22	0.07 8

ProNet	0.30 82	0.54 305	1.29 112	0.25 77	0.15 59	0.47 133	0.25 226	0.48 97	0.39 82	0.21 40	0.23 57	0.22 68	0.20 86	0.44 166	0.19 35	0.08 36	0.08 124	0.10 147	0.08 88	0.23 331	0.12 146

rvit_stereo_0081_aga	0.27 56	0.29 130	1.08 77	0.26 108	0.20 200	0.33 29	0.21 113	0.41 41	0.42 114	0.26 112	0.28 92	0.27 129	0.21 97	0.31 64	0.21 76	0.14 371	0.10 238	0.11 213	0.10 155	0.14 145	0.10 84

rvit_stereo_0081	0.25 50	0.21 22	0.61 18	0.28 150	0.17 115	0.31 20	0.22 138	0.42 47	0.53 226	0.24 78	0.25 74	0.25 103	0.21 97	0.34 93	0.23 107	0.13 328	0.10 238	0.11 213	0.10 155	0.12 91	0.09 57

rvit_stereo_0082	0.25 50	0.21 22	0.61 18	0.28 150	0.17 115	0.31 20	0.22 138	0.42 47	0.53 226	0.24 78	0.25 74	0.25 103	0.21 97	0.34 93	0.23 107	0.13 328	0.10 238	0.11 213	0.10 155	0.12 91	0.09 57

trnet	0.28 63	0.26 88	1.32 118	0.19 1	0.12 7	0.54 201	0.15 26	0.48 97	0.46 154	0.27 119	0.33 139	0.24 92	0.21 97	0.30 57	0.21 76	0.10 172	0.07 44	0.08 36	0.05 1	0.09 42	0.07 8

testlalala2	0.44 215	0.28 120	2.59 471	0.64 521	0.56 511	0.57 250	0.20 92	0.78 317	0.52 207	0.40 180	0.39 178	0.45 249	0.21 97	0.27 26	0.22 95	0.09 76	0.10 238	0.08 36	0.29 475	0.12 91	0.10 84

LL-Strereo2	0.41 179	0.90 450	1.83 273	0.44 436	0.24 274	0.54 201	0.27 273	0.58 175	0.45 144	0.41 189	0.33 139	0.44 240	0.21 97	0.44 166	0.34 250	0.09 76	0.08 124	0.16 415	0.14 320	0.17 223	0.17 285

test-3	0.43 205	0.20 13	1.70 193	0.34 311	0.32 385	0.45 108	0.23 173	0.71 246	0.46 154	0.51 276	0.29 98	0.45 249	0.21 97	0.59 258	0.98 453	0.08 36	0.07 44	0.10 147	0.35 508	0.29 400	0.28 433

test_1	0.43 205	0.20 13	1.70 193	0.34 311	0.32 385	0.45 108	0.23 173	0.71 246	0.46 154	0.50 263	0.29 98	0.45 249	0.21 97	0.59 258	0.98 453	0.08 36	0.07 44	0.10 147	0.35 508	0.29 400	0.29 439

CREStereo	0.28 63	0.30 143	1.33 120	0.19 1	0.13 21	0.55 216	0.17 49	0.48 97	0.46 154	0.27 119	0.33 139	0.24 92	0.21 97	0.31 64	0.21 76	0.11 241	0.07 44	0.08 36	0.05 1	0.10 58	0.07 8
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
gasm-f	0.36 133	0.34 184	1.13 83	0.53 489	0.44 474	0.54 201	0.27 273	0.40 32	0.27 7	0.20 33	0.33 139	0.16 35	0.22 106	0.36 112	0.25 144	0.11 241	0.37 526	0.08 36	0.06 10	0.38 479	0.71 542

zero-FE	0.80 482	0.27 96	8.23 584	0.49 470	0.98 552	0.33 29	0.20 92	0.48 97	1.28 545	0.17 14	0.20 30	0.77 435	0.22 106	0.60 264	0.97 451	0.11 241	0.07 44	0.09 93	0.10 155	0.33 437	0.14 203

3w_stereo	0.21 12	0.22 37	0.59 16	0.22 29	0.12 7	0.37 52	0.22 138	0.50 110	0.38 70	0.22 51	0.21 37	0.12 2	0.22 106	0.26 20	0.18 21	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 22	0.08 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 141	0.37 205	1.21 100	0.26 108	0.18 153	0.73 435	0.18 64	0.53 141	0.41 103	0.35 155	0.30 111	0.58 332	0.22 106	0.33 83	0.95 449	0.09 76	0.07 44	0.09 93	0.35 508	0.13 121	0.15 238

MM-Stereo_test2	0.38 151	0.28 120	2.46 442	0.43 429	0.15 59	0.50 156	0.25 226	0.47 89	0.38 70	0.33 151	0.26 81	0.23 78	0.22 106	0.34 93	0.29 189	0.08 36	0.09 195	0.09 93	0.10 155	0.36 464	0.22 365

AIO-test2	0.49 282	1.15 517	1.96 339	0.42 425	0.37 439	0.50 156	0.23 173	0.79 333	0.70 396	0.33 151	0.53 289	0.27 129	0.22 106	0.67 290	0.29 189	0.73 552	0.08 124	0.13 330	0.17 384	0.17 223	0.18 305

AIO-test1	0.45 233	0.87 439	2.27 406	0.33 280	0.33 398	0.50 156	0.22 138	0.74 267	0.66 367	0.29 129	0.41 187	0.29 145	0.22 106	0.73 309	0.29 189	0.09 76	0.08 124	0.12 271	0.14 320	0.30 411	0.22 365

IGEV-Stereo++	0.23 40	0.23 55	0.64 25	0.24 58	0.22 241	0.47 133	0.13 8	0.52 132	0.33 25	0.18 21	0.24 67	0.17 41	0.22 106	0.32 73	0.19 35	0.08 36	0.06 23	0.08 36	0.06 10	0.17 223	0.09 57

Occ-G	0.30 82	0.30 143	1.33 120	0.23 41	0.15 59	0.36 49	0.25 226	0.43 55	0.31 12	0.26 112	0.35 151	0.46 262	0.22 106	0.30 57	0.25 144	0.09 76	0.07 44	0.09 93	0.16 365	0.31 419	0.08 35

rvit_stereo_0080	0.27 56	0.38 215	0.76 43	0.24 58	0.18 153	0.34 36	0.27 273	0.54 152	0.44 129	0.24 78	0.26 81	0.27 129	0.22 106	0.29 49	0.23 107	0.13 328	0.10 238	0.10 147	0.10 155	0.15 164	0.11 109

whm_eth	0.27 56	0.38 215	0.76 43	0.24 58	0.18 153	0.34 36	0.27 273	0.54 152	0.44 129	0.24 78	0.26 81	0.27 129	0.22 106	0.29 49	0.23 107	0.13 328	0.10 238	0.10 147	0.10 155	0.15 164	0.11 109

MaDis-Stereo	0.29 72	0.54 305	1.44 142	0.24 58	0.29 345	0.29 14	0.16 39	0.45 72	0.37 64	0.19 25	0.21 37	0.28 138	0.22 106	0.30 57	0.29 189	0.10 172	0.09 195	0.10 147	0.08 88	0.11 80	0.11 109

GCAP-Stereo	0.34 113	0.89 446	1.76 219	0.26 108	0.12 7	0.52 185	0.14 17	0.49 104	0.38 70	0.29 129	0.30 111	0.29 145	0.22 106	0.30 57	0.20 57	0.09 76	0.17 420	0.09 93	0.07 58	0.21 301	0.11 109

test_4	0.40 172	0.37 205	2.01 348	0.29 182	0.21 214	0.50 156	0.28 291	0.47 89	0.39 82	0.42 194	0.76 456	0.38 191	0.22 106	0.52 230	0.33 243	0.08 36	0.07 44	0.11 213	0.15 345	0.28 395	0.07 8

test_3	0.44 215	0.20 13	1.70 193	0.36 347	0.32 385	0.47 133	0.30 323	0.73 263	0.49 181	0.50 263	0.30 111	0.45 249	0.22 106	0.59 258	0.98 453	0.08 36	0.10 238	0.11 213	0.35 508	0.29 400	0.28 433

CroCo-Stereo	0.30 82	0.45 267	1.08 77	0.31 228	0.17 115	0.19 2	0.21 113	0.73 263	0.50 191	0.21 40	0.24 67	0.55 307	0.22 106	0.27 26	0.26 154	0.09 76	0.08 124	0.08 36	0.07 58	0.12 91	0.09 57
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
TANstereo	0.33 105	0.49 285	1.75 213	0.23 41	0.12 7	0.54 201	0.16 39	0.40 32	0.45 144	0.45 216	0.51 264	0.26 117	0.22 106	0.29 49	0.20 57	0.10 172	0.10 238	0.08 36	0.06 10	0.08 22	0.11 109

DDF-Stereo	0.37 141	0.27 96	0.79 47	0.39 396	0.29 345	0.38 63	0.21 113	0.47 89	0.51 199	0.32 147	0.17 16	0.79 444	0.23 123	0.64 274	1.04 468	0.11 241	0.07 44	0.09 93	0.12 258	0.35 458	0.15 238

DilatedVolume-Stereo	0.26 53	0.20 13	0.64 25	0.25 77	0.15 59	0.41 79	0.18 64	0.42 47	0.35 37	0.34 153	0.34 146	0.25 103	0.23 123	0.43 157	0.53 359	0.09 76	0.09 195	0.08 36	0.10 155	0.12 91	0.11 109

2w_stereo	0.21 12	0.19 8	0.51 2	0.22 29	0.13 21	0.41 79	0.20 92	0.50 110	0.34 31	0.25 97	0.23 57	0.13 4	0.23 123	0.24 7	0.22 95	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 4	0.07 8

xyz-stereo-finetune	0.31 90	0.46 270	0.79 47	0.21 7	0.12 7	0.53 193	0.25 226	0.52 132	0.54 239	0.28 124	0.32 130	0.29 145	0.23 123	0.59 258	0.55 366	0.08 36	0.07 44	0.10 147	0.08 88	0.13 121	0.08 35

MM-Stereo_test3	0.40 172	0.58 320	1.75 213	0.36 347	0.30 358	0.45 108	0.30 323	0.72 251	0.59 279	0.31 138	0.43 193	0.32 161	0.23 123	0.35 99	0.29 189	0.10 172	0.20 456	0.10 147	0.08 88	0.40 494	0.11 109

ff7	0.32 97	0.52 295	1.38 129	0.25 77	0.16 86	0.56 232	0.23 173	0.46 75	0.41 103	0.24 78	0.23 57	0.20 57	0.23 123	0.48 206	0.19 35	0.09 76	0.08 124	0.10 147	0.18 397	0.23 331	0.22 365

ffff	0.32 97	0.52 295	1.38 129	0.25 77	0.16 86	0.56 232	0.23 173	0.46 75	0.41 103	0.24 78	0.23 57	0.20 57	0.23 123	0.48 206	0.19 35	0.09 76	0.08 124	0.10 147	0.18 397	0.23 331	0.22 365

11t	0.32 97	0.52 295	1.38 129	0.25 77	0.16 86	0.56 232	0.23 173	0.46 75	0.41 103	0.24 78	0.23 57	0.20 57	0.23 123	0.48 206	0.19 35	0.09 76	0.08 124	0.10 147	0.18 397	0.23 331	0.22 365

testlalala_base	0.46 243	0.30 143	1.82 267	0.34 311	0.27 323	0.55 216	0.21 113	0.85 372	0.32 16	0.32 147	0.39 178	0.31 153	0.23 123	0.30 57	0.28 174	0.95 561	0.30 512	0.09 93	0.21 433	1.03 556	0.18 305

CroCo-Stereo Lap2	0.33 105	0.61 328	1.47 150	0.32 257	0.38 445	0.23 4	0.22 138	0.58 175	0.46 154	0.22 51	0.27 85	0.29 145	0.23 123	0.32 73	0.26 154	0.09 76	0.09 195	0.10 147	0.08 88	0.21 301	0.14 203

ccc-4	0.32 97	0.52 295	1.38 129	0.25 77	0.16 86	0.56 232	0.23 173	0.46 75	0.41 103	0.24 78	0.23 57	0.20 57	0.23 123	0.48 206	0.19 35	0.09 76	0.08 124	0.10 147	0.18 397	0.23 331	0.22 365

iRaftStereo_RVC	0.37 141	0.53 300	1.41 135	0.28 150	0.15 59	0.52 185	0.20 92	0.54 152	0.46 154	0.37 164	0.43 193	0.41 211	0.23 123	0.36 112	0.26 154	0.09 76	0.15 382	0.12 271	0.11 218	0.41 497	0.37 492

water-stereo	0.24 46	0.17 1	0.88 57	0.24 58	0.14 35	0.37 52	0.17 49	0.43 55	0.32 16	0.26 112	0.35 151	0.26 117	0.24 135	0.22 3	0.25 144	0.09 76	0.09 195	0.09 93	0.08 88	0.10 58	0.10 84

tg	0.37 141	0.55 314	1.35 124	0.28 150	0.16 86	0.57 250	0.18 64	0.57 168	0.49 181	0.37 164	0.44 204	0.38 191	0.24 135	0.46 189	0.24 131	0.09 76	0.08 124	0.11 213	0.11 218	0.43 505	0.36 485

WCG-NET	0.30 82	0.42 243	1.26 108	0.24 58	0.12 7	0.43 96	0.24 206	0.40 32	0.56 257	0.35 155	0.37 160	0.26 117	0.24 135	0.29 49	0.19 35	0.08 36	0.12 312	0.08 36	0.07 58	0.22 318	0.10 84

GCAP-BAT	0.43 205	0.31 155	1.82 267	0.25 77	0.26 309	0.65 381	0.23 173	0.48 97	0.37 64	0.67 441	0.82 469	0.44 240	0.24 135	0.48 206	0.87 442	0.09 76	0.13 335	0.09 93	0.22 442	0.08 22	0.09 57

gcap-zeroshot	0.41 179	0.62 334	1.78 233	0.31 228	0.32 385	0.69 413	0.21 113	0.74 267	0.52 207	0.43 199	0.35 151	0.62 347	0.24 135	0.41 146	0.24 131	0.09 76	0.16 400	0.09 93	0.31 492	0.08 22	0.09 57

AE-Stereo	0.42 199	0.29 130	1.65 180	0.43 429	0.47 491	0.56 232	0.23 173	0.86 382	0.46 154	0.31 138	0.41 187	0.43 229	0.24 135	0.34 93	0.24 131	0.09 76	0.48 548	0.11 213	0.45 534	0.22 318	0.19 322

RAFT-Test	0.44 215	0.38 215	2.01 348	0.27 125	0.44 474	0.64 367	0.37 395	0.72 251	0.57 261	0.45 216	0.48 234	0.65 364	0.24 135	0.35 99	0.29 189	0.09 76	0.11 286	0.09 93	0.38 520	0.10 58	0.11 109

LoS_RVC	0.29 72	0.33 171	1.19 94	0.25 77	0.34 407	0.43 96	0.22 138	0.42 47	0.32 16	0.22 51	0.33 139	0.23 78	0.24 135	0.31 64	0.21 76	0.07 23	0.07 44	0.07 1	0.05 1	0.10 58	0.31 457

anonymousdsp	0.34 113	0.53 300	1.47 150	0.25 77	0.16 86	0.56 232	0.23 173	0.49 104	0.40 93	0.25 97	0.24 67	0.22 68	0.24 135	0.55 244	0.19 35	0.09 76	0.11 286	0.10 147	0.18 397	0.24 346	0.29 439

LoS	0.31 90	0.30 143	1.52 162	0.23 41	0.13 21	0.54 201	0.20 92	0.48 97	0.49 181	0.25 97	0.28 92	0.37 183	0.24 135	0.38 131	0.23 107	0.10 172	0.08 124	0.08 36	0.05 1	0.15 164	0.07 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 113	0.54 305	1.47 150	0.25 77	0.16 86	0.56 232	0.23 173	0.49 104	0.40 93	0.25 97	0.24 67	0.22 68	0.24 135	0.54 240	0.19 35	0.09 76	0.10 238	0.10 147	0.18 397	0.24 346	0.29 439
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 310	0.27 96	1.78 233	1.79 573	0.19 186	0.62 338	0.45 445	0.57 168	0.60 284	0.61 398	0.48 234	0.41 211	0.24 135	0.46 189	1.00 459	0.12 298	0.07 44	0.12 271	0.10 155	0.12 91	0.13 183

test-1	0.44 215	0.48 282	1.69 189	0.30 200	0.27 323	0.50 156	0.28 291	0.80 337	0.43 125	0.40 180	0.54 301	0.41 211	0.24 135	0.31 64	1.16 484	0.09 76	0.20 456	0.10 147	0.17 384	0.11 80	0.26 420

PMTNet	0.31 90	0.35 193	1.30 115	0.20 4	0.14 35	0.57 250	0.25 226	0.46 75	0.42 114	0.27 119	0.32 130	0.27 129	0.24 135	0.39 137	0.23 107	0.43 531	0.07 44	0.08 36	0.05 1	0.18 250	0.07 8

R-Stereo Train	0.36 133	0.21 22	1.70 193	0.29 182	0.18 153	0.55 216	0.26 248	0.78 317	0.36 56	0.57 348	0.67 409	0.33 167	0.24 135	0.32 73	0.23 107	0.10 172	0.08 124	0.09 93	0.07 58	0.09 42	0.12 146

RAFT-Stereo	0.36 133	0.21 22	1.70 193	0.29 182	0.18 153	0.55 216	0.26 248	0.78 317	0.36 56	0.57 348	0.67 409	0.33 167	0.24 135	0.32 73	0.23 107	0.10 172	0.08 124	0.09 93	0.07 58	0.09 42	0.12 146
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_6	0.31 90	0.29 130	1.00 71	0.31 228	0.18 153	0.35 41	0.25 226	0.51 118	0.61 301	0.25 97	0.28 92	0.32 161	0.25 151	0.39 137	0.25 144	0.18 439	0.16 400	0.15 396	0.13 292	0.14 145	0.13 183

WCG-NET（raft）	0.32 97	0.53 300	1.21 100	0.23 41	0.12 7	0.44 102	0.24 206	0.40 32	0.50 191	0.35 155	0.35 151	0.47 270	0.25 151	0.35 99	0.20 57	0.08 36	0.29 508	0.08 36	0.07 58	0.22 318	0.11 109

IGEVStereo-DCA	0.33 105	0.34 184	1.38 129	0.27 125	0.16 86	0.45 108	0.23 173	0.46 75	0.41 103	0.24 78	0.21 37	0.26 117	0.25 151	0.64 274	0.52 355	0.09 76	0.07 44	0.10 147	0.18 397	0.16 201	0.22 365

rrr	0.46 243	0.34 184	3.08 530	0.27 125	0.16 86	0.45 108	0.28 291	1.09 531	0.51 199	0.24 78	0.21 37	0.26 117	0.25 151	0.64 274	0.52 355	0.09 76	0.07 44	0.10 147	0.29 475	0.16 201	0.25 410

plain	0.37 141	0.47 279	2.15 381	0.27 125	0.19 186	0.33 29	0.20 92	0.58 175	0.46 154	0.23 70	0.37 160	0.23 78	0.25 151	0.45 180	0.28 174	0.11 241	0.08 124	0.13 330	0.09 119	0.42 503	0.12 146

anonymousdsp2	0.34 113	0.24 68	1.16 90	0.28 150	0.15 59	0.57 250	0.23 173	0.79 333	0.47 172	0.38 172	0.37 160	0.40 205	0.25 151	0.47 200	0.21 76	0.09 76	0.07 44	0.10 147	0.13 292	0.19 271	0.27 427

knoymous	0.34 113	0.25 73	1.75 213	0.24 58	0.18 153	0.45 108	0.24 206	0.57 168	0.38 70	0.41 189	0.39 178	0.55 307	0.25 151	0.38 131	0.23 107	0.11 241	0.08 124	0.12 271	0.07 58	0.13 121	0.12 146

PSM-softLoss	0.48 264	0.27 96	1.85 278	0.51 479	0.17 115	0.61 318	0.40 410	0.61 196	0.57 261	0.52 285	0.48 234	0.39 197	0.25 151	1.46 400	0.77 428	0.12 298	0.08 124	0.13 330	0.12 258	0.12 91	0.14 203

KMStereo	0.48 264	0.27 96	1.85 278	0.51 479	0.17 115	0.61 318	0.40 410	0.61 196	0.57 261	0.52 285	0.48 234	0.39 197	0.25 151	1.46 400	0.77 428	0.12 298	0.08 124	0.13 330	0.12 258	0.12 91	0.14 203

AnonymousM	0.37 141	0.44 259	1.50 159	0.25 77	0.15 59	0.52 185	0.23 173	0.60 193	0.42 114	0.42 194	0.32 130	0.30 150	0.25 151	0.34 93	0.23 107	0.11 241	0.09 195	0.71 551	0.36 517	0.12 91	0.07 8

cross-raft	0.40 172	0.27 96	2.22 396	0.30 200	0.17 115	0.49 148	0.35 380	0.71 246	0.39 82	0.43 199	0.45 208	0.64 359	0.25 151	0.32 73	0.25 144	0.08 36	0.08 124	0.09 93	0.23 446	0.11 80	0.14 203

sCroCo_RVC	0.33 105	0.32 163	1.89 300	0.34 311	0.27 323	0.30 16	0.22 138	0.48 97	0.44 129	0.22 51	0.33 139	0.25 103	0.25 151	0.32 73	0.24 131	0.14 371	0.16 400	0.12 271	0.12 258	0.15 164	0.13 183

test_xeample3	0.46 243	0.34 184	2.99 524	0.37 370	0.16 86	0.49 148	0.33 367	1.06 526	0.44 129	0.25 97	0.23 57	0.24 92	0.25 151	0.49 217	0.56 374	0.09 76	0.07 44	0.10 147	0.40 526	0.17 223	0.26 420

GMStereo	0.38 151	0.99 486	1.91 311	0.27 125	0.16 86	0.39 67	0.23 173	0.47 89	0.62 319	0.38 172	0.34 146	0.25 103	0.25 151	0.39 137	0.29 189	0.14 371	0.08 124	0.10 147	0.12 258	0.15 164	0.11 109
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GGEV	0.31 90	0.26 88	0.92 64	0.30 200	0.25 292	0.66 388	0.22 138	0.57 168	0.37 64	0.25 97	0.30 111	0.22 68	0.26 165	0.66 288	0.18 21	0.10 172	0.18 431	0.09 93	0.07 58	0.10 58	0.35 476

DA2	0.32 97	0.26 88	0.89 59	0.29 182	0.25 292	0.63 355	0.22 138	0.60 193	0.39 82	0.23 70	0.30 111	0.24 92	0.26 165	0.60 264	0.18 21	0.10 172	0.12 312	0.09 93	0.07 58	0.10 58	0.52 526

1w_stereo	0.22 33	0.17 1	0.52 5	0.23 41	0.16 86	0.44 102	0.22 138	0.55 156	0.40 93	0.25 97	0.29 98	0.13 4	0.26 165	0.28 37	0.20 57	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 22	0.07 8

MM-Stereo_test1	0.41 179	0.39 224	2.29 410	0.38 386	0.26 309	0.44 102	0.28 291	0.63 208	0.51 199	0.40 180	0.32 130	0.26 117	0.26 165	0.46 189	0.22 95	0.09 76	0.21 465	0.10 147	0.09 119	0.39 489	0.15 238

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 63	0.28 120	1.09 79	0.33 280	0.15 59	0.30 16	0.16 39	0.58 175	0.42 114	0.19 25	0.19 24	0.17 41	0.26 165	0.38 131	0.37 267	0.09 76	0.08 124	0.08 36	0.25 455	0.10 58	0.06 1

rvit_stereo_0083	0.25 50	0.19 8	0.58 15	0.28 150	0.18 153	0.28 10	0.22 138	0.38 22	0.54 239	0.23 70	0.30 111	0.27 129	0.26 165	0.37 123	0.24 131	0.14 371	0.12 312	0.13 330	0.10 155	0.12 91	0.10 84

rvit_stereo_ft	0.31 90	0.61 328	1.18 92	0.32 257	0.21 214	0.28 10	0.27 273	0.55 156	0.48 175	0.23 70	0.27 85	0.28 138	0.26 165	0.32 73	0.25 144	0.13 328	0.09 195	0.11 213	0.11 218	0.13 121	0.14 203

MyStereo07	0.34 113	0.40 229	1.46 146	0.29 182	0.23 261	0.60 297	0.31 336	0.53 141	0.42 114	0.25 97	0.25 74	0.20 57	0.26 165	0.57 248	0.19 35	0.09 76	0.18 431	0.12 271	0.11 218	0.16 201	0.19 322

MIF-Stereo (partial)	0.34 113	0.41 236	1.93 317	0.26 108	0.24 274	0.32 26	0.17 49	0.53 141	0.42 114	0.25 97	0.37 160	0.25 103	0.26 165	0.44 166	0.31 221	0.11 241	0.08 124	0.12 271	0.10 155	0.19 271	0.14 203

DCRE	0.50 293	0.63 345	2.13 375	0.30 200	0.23 261	0.45 108	0.24 206	0.59 183	0.53 226	0.50 263	2.10 553	0.42 225	0.26 165	0.35 99	0.23 107	0.09 76	0.14 356	0.10 147	0.32 498	0.16 201	0.15 238

DisPM	0.43 205	0.33 171	1.78 233	0.57 506	0.18 153	0.59 285	0.63 505	0.53 141	0.61 301	0.60 389	0.53 289	0.38 191	0.26 165	0.75 313	0.29 189	0.12 298	0.07 44	0.12 271	0.11 218	0.11 80	0.14 203

PFNet+	0.45 233	0.37 205	1.86 286	0.46 455	0.18 153	0.58 268	0.77 528	0.52 132	0.64 339	0.56 337	0.48 234	0.39 197	0.26 165	0.93 339	0.32 232	0.13 328	0.09 195	0.14 366	0.13 292	0.12 91	0.15 238

NF-Stereo	0.48 264	0.25 73	1.81 261	0.52 483	0.16 86	0.61 318	0.44 438	0.66 219	0.61 301	0.50 263	0.47 222	0.37 183	0.26 165	1.45 399	0.79 434	0.11 241	0.07 44	0.12 271	0.10 155	0.13 121	0.16 267

OCTAStereo	0.48 264	0.25 73	1.81 261	0.52 483	0.16 86	0.61 318	0.43 427	0.66 219	0.61 301	0.50 263	0.47 222	0.37 183	0.26 165	1.44 395	0.80 435	0.11 241	0.07 44	0.12 271	0.10 155	0.13 121	0.17 285

RE-Stereo	0.48 264	0.25 73	1.81 261	0.52 483	0.16 86	0.61 318	0.43 427	0.66 219	0.60 284	0.50 263	0.47 222	0.37 183	0.26 165	1.44 395	0.78 430	0.11 241	0.07 44	0.12 271	0.10 155	0.13 121	0.17 285

TVStereo	0.48 264	0.25 73	1.81 261	0.52 483	0.16 86	0.61 318	0.43 427	0.66 219	0.60 284	0.50 263	0.47 222	0.37 183	0.26 165	1.44 395	0.78 430	0.11 241	0.07 44	0.12 271	0.10 155	0.13 121	0.17 285

CRE-IMP	0.41 179	0.22 37	1.76 219	0.48 468	0.17 115	0.79 466	0.69 516	0.52 132	0.52 207	0.47 226	0.42 191	0.45 249	0.26 165	0.41 146	0.31 221	0.11 241	0.07 44	0.12 271	0.09 119	0.17 223	0.23 389

s12784h	0.36 133	0.28 120	1.58 170	0.23 41	0.11 2	0.62 338	0.24 206	0.79 333	0.64 339	0.44 205	0.52 278	0.28 138	0.26 165	0.50 223	0.24 131	0.11 241	0.06 23	0.09 93	0.06 10	0.16 201	0.06 1

CFNet-RSSM	0.41 179	0.32 163	2.20 391	0.27 125	0.44 474	0.52 185	0.19 73	0.76 291	0.48 175	0.43 199	0.36 157	0.54 303	0.26 165	0.33 83	0.25 144	0.09 76	0.08 124	0.09 93	0.38 520	0.10 58	0.09 57

Gwc-CoAtRS	0.38 151	0.33 171	1.92 314	0.27 125	0.41 464	0.48 141	0.19 73	0.59 183	0.46 154	0.43 199	0.39 178	0.57 325	0.26 165	0.32 73	0.26 154	0.09 76	0.09 195	0.09 93	0.31 492	0.11 80	0.09 57

DFGA-Net	0.51 310	1.06 501	1.75 213	0.30 200	0.24 274	0.54 201	0.22 138	0.63 208	0.60 284	0.48 244	0.51 264	0.35 177	0.27 185	1.82 465	0.53 359	0.10 172	0.08 124	0.12 271	0.12 258	0.37 472	0.15 238

rvit_0105_4	0.35 124	0.35 193	1.45 145	0.31 228	0.18 153	0.37 52	0.28 291	0.59 183	0.62 319	0.27 119	0.31 124	0.35 177	0.27 185	0.43 157	0.25 144	0.18 439	0.16 400	0.15 396	0.13 292	0.15 164	0.12 146

rvit_stereo_0075_2	0.40 172	0.40 229	1.88 293	0.33 280	0.32 385	0.41 79	0.22 138	0.58 175	0.53 226	0.38 172	0.51 264	0.40 205	0.27 185	0.44 166	0.29 189	0.20 464	0.15 382	0.22 480	0.15 345	0.18 250	0.23 389

MoCha-V2	0.36 133	0.32 163	1.41 135	0.36 347	0.31 377	0.35 41	0.19 73	0.57 168	0.39 82	0.30 133	0.32 130	0.28 138	0.27 185	0.47 200	0.24 131	0.08 36	0.56 552	0.08 36	0.38 520	0.18 250	0.12 146

IGEV++	0.34 113	0.43 248	1.32 118	0.31 228	0.14 35	0.32 26	0.21 113	0.70 243	0.34 31	0.22 51	0.28 92	0.22 68	0.27 185	0.35 99	0.27 164	0.09 76	0.39 536	0.08 36	0.15 345	0.25 359	0.45 515

StereoVision	0.45 233	0.72 380	1.94 327	0.33 280	0.32 385	0.47 133	0.26 248	0.68 232	0.57 261	0.32 147	0.89 486	0.45 249	0.27 185	0.49 217	0.36 261	0.13 328	0.15 382	0.16 415	0.15 345	0.19 271	0.13 183

EKT-Stereo	1.47 549	0.49 285	1.93 317	2.57 583	19.31 600	0.55 216	0.22 138	0.69 235	0.42 114	0.38 172	0.36 157	0.43 229	0.27 185	0.69 299	0.26 154	0.12 298	0.14 356	0.11 213	0.16 365	0.20 287	0.15 238

MIM_Stereo	0.41 179	0.60 324	1.88 293	0.31 228	0.21 214	0.50 156	0.19 73	0.64 211	0.44 129	0.43 199	0.53 289	0.43 229	0.27 185	0.51 226	0.28 174	0.08 36	0.14 356	0.11 213	0.10 155	0.26 379	0.26 420

MC-Stereo	0.32 97	0.31 155	1.46 146	0.31 228	0.15 59	0.53 193	0.19 73	0.44 63	0.35 37	0.36 160	0.38 170	0.27 129	0.27 185	0.42 154	0.19 35	0.09 76	0.13 335	0.09 93	0.16 365	0.20 287	0.13 183

dd	0.42 199	0.96 470	1.77 228	0.31 228	0.17 115	0.57 250	0.26 248	0.49 104	0.68 378	0.41 189	0.40 183	0.34 173	0.27 185	0.45 180	0.40 293	0.17 427	0.10 238	0.13 330	0.12 258	0.21 301	0.12 146

GMOStereo	0.41 179	0.62 334	1.78 233	0.28 150	0.36 428	0.51 166	0.31 336	0.53 141	0.44 129	0.57 348	0.48 234	0.41 211	0.27 185	0.28 37	0.23 107	0.08 36	0.38 529	0.13 330	0.11 218	0.34 447	0.11 109

error version	0.41 179	0.62 334	1.78 233	0.28 150	0.36 428	0.51 166	0.31 336	0.53 141	0.44 129	0.57 348	0.48 234	0.41 211	0.27 185	0.28 37	0.23 107	0.08 36	0.38 529	0.13 330	0.11 218	0.34 447	0.11 109

test-v	0.41 179	0.62 334	1.78 233	0.28 150	0.36 428	0.51 166	0.31 336	0.53 141	0.44 129	0.57 348	0.48 234	0.41 211	0.27 185	0.28 37	0.23 107	0.08 36	0.38 529	0.13 330	0.11 218	0.34 447	0.11 109

test-2	0.41 179	0.62 334	1.78 233	0.28 150	0.36 428	0.51 166	0.31 336	0.53 141	0.44 129	0.57 348	0.48 234	0.41 211	0.27 185	0.28 37	0.23 107	0.08 36	0.38 529	0.13 330	0.11 218	0.34 447	0.11 109

TestStereo	0.45 233	0.54 305	2.11 370	0.29 182	0.16 86	0.43 96	0.24 206	0.54 152	0.45 144	0.37 164	0.46 216	0.34 173	0.27 185	1.98 492	0.27 164	0.11 241	0.08 124	0.12 271	0.09 119	0.14 145	0.08 35

depthmonostereo	0.26 53	0.23 55	0.65 30	0.41 414	0.13 21	0.41 79	0.19 73	0.51 118	0.40 93	0.25 97	0.29 98	0.26 117	0.28 200	0.44 166	0.23 107	0.09 76	0.10 238	0.09 93	0.07 58	0.10 58	0.08 35

Patchmatch Stereo++	0.39 166	0.27 96	1.78 233	0.44 436	0.16 86	0.61 318	0.27 273	0.51 118	0.52 207	0.47 226	0.43 193	0.43 229	0.28 200	0.54 240	0.28 174	0.12 298	0.08 124	0.12 271	0.10 155	0.17 223	0.12 146
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 151	0.27 96	1.78 233	0.44 436	0.17 115	0.60 297	0.29 315	0.51 118	0.52 207	0.47 226	0.43 193	0.44 240	0.28 200	0.47 200	0.28 174	0.12 298	0.08 124	0.12 271	0.10 155	0.17 223	0.12 146

ROB_FTStereo_v2	0.38 151	0.27 96	1.78 233	0.44 436	0.17 115	0.61 318	0.28 291	0.51 118	0.52 207	0.47 226	0.43 193	0.44 240	0.28 200	0.47 200	0.28 174	0.12 298	0.08 124	0.12 271	0.10 155	0.17 223	0.12 146

ROB_FTStereo	0.38 151	0.27 96	1.78 233	0.44 436	0.17 115	0.61 318	0.26 248	0.51 118	0.52 207	0.47 226	0.43 193	0.43 229	0.28 200	0.49 217	0.28 174	0.12 298	0.08 124	0.12 271	0.10 155	0.17 223	0.12 146

HUI-Stereo	0.38 151	0.27 96	1.79 254	0.44 436	0.17 115	0.61 318	0.28 291	0.51 118	0.52 207	0.47 226	0.43 193	0.44 240	0.28 200	0.45 180	0.28 174	0.12 298	0.08 124	0.12 271	0.10 155	0.17 223	0.12 146

iGMRVC	0.39 166	0.27 96	1.78 233	0.44 436	0.17 115	0.61 318	0.27 273	0.51 118	0.52 207	0.47 226	0.43 193	0.44 240	0.28 200	0.55 244	0.28 174	0.12 298	0.08 124	0.12 271	0.10 155	0.17 223	0.12 146

RAFT-345	0.53 329	0.30 143	2.34 418	0.38 386	0.34 407	0.58 268	0.42 420	0.47 89	0.61 301	0.51 276	1.00 504	0.43 229	0.28 200	1.57 420	0.82 437	0.10 172	0.07 44	0.11 213	0.09 119	0.10 58	0.08 35

iRAFT	0.39 166	0.27 96	1.78 233	0.44 436	0.16 86	0.61 318	0.27 273	0.51 118	0.52 207	0.47 226	0.43 193	0.43 229	0.28 200	0.54 240	0.28 174	0.12 298	0.08 124	0.12 271	0.10 155	0.17 223	0.12 146

RAFT-IKP	0.38 151	0.27 96	1.79 254	0.44 436	0.16 86	0.60 297	0.28 291	0.51 118	0.52 207	0.47 226	0.43 193	0.43 229	0.28 200	0.50 223	0.28 174	0.12 298	0.08 124	0.12 271	0.10 155	0.17 223	0.12 146

raft+_RVC	0.44 215	0.67 364	1.85 278	0.34 311	0.71 536	0.51 166	0.25 226	0.64 211	0.51 199	0.35 155	0.45 208	0.32 161	0.28 200	0.43 157	0.32 232	0.09 76	0.19 445	0.10 147	0.09 119	0.20 287	0.40 505

sAnonymous2	0.38 151	0.62 334	2.15 381	0.31 228	0.24 274	0.34 36	0.27 273	0.53 141	0.46 154	0.24 78	0.29 98	0.23 78	0.28 200	0.28 37	0.22 95	0.12 298	0.09 195	0.11 213	0.13 292	0.38 479	0.35 476

CroCo_RVC	0.38 151	0.62 334	2.15 381	0.31 228	0.24 274	0.34 36	0.27 273	0.53 141	0.46 154	0.24 78	0.29 98	0.23 78	0.28 200	0.28 37	0.22 95	0.12 298	0.09 195	0.11 213	0.13 292	0.38 479	0.35 476

RALCasStereoNet	0.45 233	0.88 443	1.85 278	0.30 200	0.26 309	0.49 148	0.26 248	0.58 175	0.51 199	0.36 160	0.48 234	0.36 181	0.28 200	0.55 244	0.34 250	0.10 172	0.53 550	0.09 93	0.08 88	0.25 359	0.34 474

rvit_0105_5	0.36 133	0.39 224	1.48 153	0.30 200	0.18 153	0.41 79	0.30 323	0.64 211	0.62 319	0.30 133	0.33 139	0.37 183	0.29 214	0.41 146	0.28 174	0.18 439	0.16 400	0.15 396	0.15 345	0.15 164	0.14 203

GMStereo_Zeroshot	0.41 179	0.36 202	1.54 164	0.41 414	0.19 186	0.52 185	0.19 73	0.59 183	0.52 207	0.57 348	0.59 340	0.63 350	0.29 214	0.58 252	0.33 243	0.15 390	0.09 195	0.16 415	0.09 119	0.24 346	0.12 146

RAFT+CT+SA	0.50 293	0.86 436	1.82 267	0.37 370	0.75 538	0.54 201	0.34 372	0.77 302	0.63 331	0.38 172	0.55 311	0.34 173	0.29 214	0.68 293	0.27 164	0.09 76	0.07 44	0.11 213	0.51 542	0.29 400	0.41 510

UDGNet	0.44 215	1.02 496	1.74 207	0.35 328	0.19 186	0.58 268	0.23 173	0.49 104	0.66 367	0.41 189	0.38 170	0.34 173	0.29 214	0.53 236	0.30 209	0.24 495	0.10 238	0.37 529	0.19 417	0.27 389	0.15 238

ACRE	0.56 355	1.14 513	2.77 500	0.76 532	0.28 337	0.60 297	0.56 484	0.76 291	0.58 272	0.55 326	0.62 367	0.41 211	0.29 214	0.44 166	0.39 285	0.11 241	0.19 445	0.13 330	0.14 320	0.36 464	0.18 305

NRIStereo	0.46 243	0.25 73	1.77 228	0.47 460	0.16 86	0.95 504	0.74 524	0.51 118	0.56 257	0.48 244	0.39 178	0.59 335	0.29 214	0.77 321	0.32 232	0.11 241	0.13 335	0.11 213	0.09 119	0.21 301	0.24 401

RAFT-RH_RVC	0.61 389	0.50 291	2.33 416	0.36 347	0.29 345	0.60 297	0.18 64	0.44 63	0.58 272	0.76 475	1.91 549	0.47 270	0.29 214	1.60 427	1.23 494	0.14 371	0.07 44	0.13 330	0.13 292	0.10 58	0.09 57

Anonymous3	0.42 199	0.35 193	2.09 365	0.33 280	0.24 274	0.72 428	0.31 336	0.74 267	0.55 246	0.35 155	0.40 183	0.33 167	0.29 214	0.44 166	0.28 174	0.18 439	0.18 431	0.13 330	0.13 292	0.17 223	0.17 285

MSCF	0.35 124	0.72 380	1.15 87	0.58 508	0.21 214	0.50 156	0.22 138	0.56 163	0.38 70	0.29 129	0.29 98	0.17 41	0.30 222	0.35 99	0.26 154	0.09 76	0.12 312	0.08 36	0.29 475	0.15 164	0.21 350

Any-RAFT	0.38 151	0.25 73	1.89 300	0.27 125	0.17 115	0.68 407	0.21 113	0.78 317	0.53 226	0.43 199	0.43 193	0.54 303	0.30 222	0.41 146	0.20 57	0.10 172	0.12 312	0.08 36	0.06 10	0.10 58	0.09 57

BUS	0.41 179	0.27 96	1.13 83	0.30 200	0.21 214	0.91 500	0.23 173	1.00 501	0.61 301	0.63 418	0.53 289	0.66 371	0.30 222	0.43 157	0.32 232	0.13 328	0.10 238	0.14 366	0.12 258	0.12 91	0.11 109

NINENet	0.50 293	0.33 171	1.69 189	0.55 500	0.25 292	0.91 500	0.23 173	0.98 481	0.71 406	0.53 295	0.55 311	0.66 371	0.30 222	1.22 373	0.32 232	0.15 390	0.13 335	0.16 415	0.11 218	0.16 201	0.13 183

CIPLG	0.56 355	1.19 523	2.46 442	0.80 536	0.31 377	0.61 318	0.57 488	0.76 291	0.57 261	0.56 337	0.63 379	0.41 211	0.30 222	0.45 180	0.40 293	0.11 241	0.20 456	0.13 330	0.13 292	0.35 458	0.19 322

GANet-ADL	0.44 215	0.41 236	2.31 412	0.33 280	0.20 200	0.57 250	0.25 226	0.75 278	0.54 239	0.42 194	0.59 340	0.56 319	0.30 222	0.40 142	0.38 274	0.14 371	0.11 286	0.09 93	0.08 88	0.22 318	0.17 285

rafts_anoy	0.43 205	0.89 446	1.96 339	0.32 257	0.30 358	0.48 141	0.24 206	0.62 200	0.49 181	0.37 164	0.38 170	0.33 167	0.30 222	0.51 226	0.34 250	0.10 172	0.39 536	0.13 330	0.15 345	0.17 223	0.15 238

RALAANet	0.43 205	0.98 482	1.90 305	0.32 257	0.23 261	0.48 141	0.19 73	0.67 228	0.53 226	0.48 244	0.45 208	0.39 197	0.30 222	0.48 206	0.37 267	0.10 172	0.08 124	0.11 213	0.14 320	0.27 389	0.10 84

DIP-Stereo	0.37 141	0.34 184	1.50 159	0.27 125	0.18 153	0.63 355	0.17 49	0.92 433	0.53 226	0.49 256	0.48 234	0.30 150	0.30 222	0.39 137	0.30 209	0.10 172	0.08 124	0.10 147	0.08 88	0.15 164	0.12 146
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GASTEREO	0.35 124	0.72 380	1.15 87	0.56 502	0.20 200	0.52 185	0.22 138	0.56 163	0.40 93	0.30 133	0.31 124	0.16 35	0.31 231	0.35 99	0.26 154	0.09 76	0.14 356	0.08 36	0.28 471	0.14 145	0.20 338

castereo	0.30 82	0.44 259	0.81 49	0.24 58	0.29 345	0.41 79	0.27 273	0.72 251	0.45 144	0.22 51	0.30 111	0.24 92	0.31 231	0.25 12	0.21 76	0.09 76	0.07 44	0.08 36	0.31 492	0.12 91	0.09 57

rvit_0105_3	0.39 166	0.47 279	1.46 146	0.33 280	0.19 186	0.45 108	0.35 380	0.69 235	0.65 352	0.37 164	0.37 160	0.40 205	0.31 231	0.44 166	0.30 209	0.18 439	0.17 420	0.17 434	0.18 397	0.15 164	0.15 238

GCST	0.72 452	1.10 506	2.15 381	1.11 557	0.59 518	0.62 338	0.19 73	0.75 278	0.53 226	0.56 337	0.63 379	0.47 270	0.31 231	1.11 360	0.33 243	0.75 554	0.45 540	0.84 554	0.64 560	0.69 540	0.54 527

IPLGR_C	0.58 367	1.25 530	2.72 489	0.80 536	0.31 377	0.60 297	0.61 498	0.76 291	0.58 272	0.56 337	0.62 367	0.41 211	0.31 231	0.43 157	0.40 293	0.11 241	0.22 471	0.13 330	0.15 345	0.35 458	0.19 322

ARAFT	0.60 381	1.23 527	3.10 533	0.28 150	0.16 86	0.64 367	0.36 387	0.90 412	0.67 376	0.61 398	0.49 251	0.55 307	0.31 231	1.24 378	0.32 232	0.10 172	0.08 124	0.14 366	0.13 292	0.37 472	0.21 350

DN-CSS_ROB	0.48 264	1.23 527	1.99 345	0.39 396	0.22 241	0.56 232	0.19 73	0.75 278	0.61 301	0.45 216	0.62 367	0.41 211	0.31 231	0.70 304	0.32 232	0.11 241	0.08 124	0.14 366	0.13 292	0.36 464	0.12 146

FSD					0.29 345	0.35 41	0.33 367	0.44 63	0.46 154	0.32 147	0.32 130	0.37 183	0.32 238	0.35 99	0.32 232	0.28 513	0.27 504	0.31 515	0.30 485	0.31 419

G2L-ROB	0.51 310	0.95 467	1.96 339	0.29 182	0.22 241	0.59 285	0.28 291	0.76 291	0.57 261	0.55 326	0.45 208	0.70 404	0.32 238	1.38 388	0.47 331	0.11 241	0.07 44	0.09 93	0.08 88	0.20 287	0.13 183

OMP-Stereo	0.59 375	0.65 356	1.74 207	0.56 502	0.37 439	0.60 297	0.26 248	0.70 243	0.65 352	0.66 437	0.60 355	0.69 394	0.32 238	2.09 506	1.20 490	0.10 172	0.07 44	0.12 271	0.09 119	0.17 223	0.10 84

PFNet	0.60 381	0.33 171	2.47 447	0.41 414	0.55 508	0.62 338	0.27 273	0.61 196	0.63 331	0.61 398	0.56 323	0.45 249	0.32 238	1.88 482	1.14 480	0.28 513	0.09 195	0.12 271	0.16 365	0.26 379	0.20 338

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 199	0.86 436	1.78 233	0.28 150	0.17 115	0.52 185	0.20 92	0.62 200	0.61 301	0.50 263	0.61 362	0.39 197	0.32 238	0.35 99	0.30 209	0.07 23	0.10 238	0.09 93	0.09 119	0.35 458	0.10 84

MyStereo8	0.54 335	0.80 414	2.76 497	0.32 257	0.33 398	0.71 422	0.20 92	0.87 391	0.57 261	0.51 276	0.59 340	0.50 286	0.33 243	0.68 293	0.55 366	0.10 172	0.29 508	0.10 147	0.13 292	0.21 301	0.34 474

11t1	0.33 105	0.19 8	1.41 135	0.33 280	0.16 86	0.48 141	0.21 113	0.67 228	0.48 175	0.40 180	0.34 146	0.32 161	0.33 243	0.42 154	0.27 164	0.11 241	0.12 312	0.10 147	0.08 88	0.13 121	0.14 203

Selective-RAFT	0.35 124	0.26 88	1.48 153	0.31 228	0.15 59	0.61 318	0.19 73	0.60 193	0.54 239	0.28 124	0.29 98	0.40 205	0.33 243	0.50 223	0.27 164	0.10 172	0.07 44	0.09 93	0.35 508	0.19 271	0.08 35

Sa-1000	0.51 310	0.72 380	1.90 305	0.31 228	0.60 523	0.60 297	0.31 336	0.94 450	0.71 406	0.52 285	0.83 470	0.42 225	0.33 243	0.68 293	0.28 174	0.10 172	0.09 195	0.13 330	0.29 475	0.29 400	0.10 84

dad	0.51 310	1.01 492	1.74 207	0.29 182	0.19 186	0.60 297	0.26 248	0.52 132	0.75 448	0.63 418	0.63 379	0.63 350	0.33 243	0.85 333	0.47 331	0.27 509	0.15 382	0.40 532	0.18 397	0.22 318	0.14 203

GwcNet-ADL	0.50 293	0.74 390	2.90 515	0.31 228	0.20 200	0.58 268	0.29 315	0.87 391	0.64 339	0.47 226	0.47 222	0.56 319	0.33 243	0.46 189	0.46 322	0.13 328	0.12 312	0.09 93	0.09 119	0.14 145	0.21 350

raftrobust	0.38 151	0.68 367	1.54 164	0.32 257	0.46 489	0.52 185	0.21 113	0.56 163	0.42 114	0.52 285	0.35 151	0.31 153	0.33 243	0.37 123	0.30 209	0.10 172	0.11 286	0.08 36	0.07 58	0.21 301	0.19 322

AdaStereo	0.44 215	0.38 215	1.79 254	0.34 311	0.20 200	0.57 250	0.28 291	0.92 433	0.69 387	0.52 285	0.55 311	0.61 343	0.33 243	0.48 206	0.39 285	0.17 427	0.08 124	0.17 434	0.11 218	0.18 250	0.12 146
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.
x	0.35 124	0.20 13	1.36 125	0.33 280	0.17 115	0.47 133	0.24 206	0.75 278	0.54 239	0.40 180	0.40 183	0.42 225	0.34 251	0.45 180	0.32 232	0.11 241	0.14 356	0.11 213	0.09 119	0.12 91	0.14 203

AFF-stereo	0.44 215	0.96 470	1.78 233	0.31 228	0.15 59	0.50 156	0.21 113	0.64 211	0.63 331	0.47 226	0.64 395	0.49 283	0.34 251	0.46 189	0.31 221	0.08 36	0.09 195	0.10 147	0.10 155	0.37 472	0.10 84

test_sample3	0.50 293	0.41 236	1.88 293	0.32 257	0.19 186	0.57 250	0.25 226	0.92 433	0.64 339	0.52 285	0.49 251	0.47 270	0.35 253	1.79 457	0.37 267	0.13 328	0.10 238	0.12 271	0.11 218	0.16 201	0.16 267

H2IRNET	0.40 172	0.61 328	1.90 305	0.29 182	0.17 115	0.54 201	0.18 64	0.52 132	0.50 191	0.27 119	0.56 323	0.47 270	0.35 253	0.46 189	0.33 243	0.10 172	0.07 44	0.12 271	0.14 320	0.32 428	0.12 146

tt1	0.44 215	0.64 349	1.83 273	0.35 328	0.14 35	0.76 449	0.25 226	0.74 267	0.88 498	0.31 138	0.37 160	0.25 103	0.35 253	0.63 272	0.19 35	0.10 172	0.24 482	0.11 213	0.09 119	0.25 359	0.36 485

RCA-Stereo	0.34 113	0.32 163	1.30 115	0.26 108	0.14 35	0.58 268	0.23 173	0.78 317	0.62 319	0.40 180	0.44 204	0.28 138	0.35 253	0.29 49	0.20 57	0.09 76	0.10 238	0.09 93	0.07 58	0.19 271	0.08 35

ICVP	0.46 243	0.29 130	2.41 431	0.33 280	0.22 241	0.59 285	0.55 479	0.75 278	0.50 191	0.44 205	0.60 355	0.49 283	0.35 253	0.53 236	0.37 267	0.16 411	0.16 400	0.14 366	0.11 218	0.15 164	0.15 238
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA	0.41 179	0.52 295	1.26 108	0.31 228	0.24 274	0.59 285	0.26 248	0.77 302	0.63 331	0.58 366	0.48 234	0.57 325	0.35 253	0.40 142	0.50 347	0.14 371	0.10 238	0.14 366	0.10 155	0.15 164	0.15 238

G2L-Stereo	0.55 347	0.85 433	2.18 388	0.31 228	0.27 323	0.59 285	0.27 273	0.77 302	0.55 246	0.54 308	0.52 278	0.71 409	0.36 259	1.75 449	0.50 347	0.13 328	0.11 286	0.13 330	0.11 218	0.29 400	0.15 238

rvit_105_1	0.44 215	0.54 305	1.46 146	0.36 347	0.24 274	0.51 166	0.45 445	0.75 278	0.74 435	0.45 216	0.44 204	0.44 240	0.36 259	0.62 269	0.38 274	0.20 464	0.18 431	0.18 454	0.22 442	0.18 250	0.18 305

test_sample6	0.52 323	0.44 259	1.81 261	0.33 280	0.18 153	0.55 216	0.27 273	0.94 450	0.66 367	0.54 308	0.62 367	0.47 270	0.36 259	1.97 491	0.38 274	0.14 371	0.10 238	0.13 330	0.13 292	0.17 223	0.16 267

test_sample5	0.51 310	0.43 248	1.83 273	0.32 257	0.18 153	0.55 216	0.26 248	0.92 433	0.65 352	0.53 295	0.59 340	0.45 249	0.36 259	1.87 474	0.36 261	0.13 328	0.10 238	0.13 330	0.12 258	0.17 223	0.16 267

test_sample4	0.50 293	0.42 243	1.88 293	0.32 257	0.19 186	0.56 232	0.26 248	0.93 441	0.65 352	0.54 308	0.54 301	0.45 249	0.36 259	1.79 457	0.36 261	0.13 328	0.10 238	0.13 330	0.12 258	0.17 223	0.16 267

xx1	0.46 243	0.64 349	2.07 359	0.35 328	0.14 35	0.76 449	0.25 226	0.74 267	1.01 519	0.31 138	0.38 170	0.46 262	0.36 259	0.69 299	0.19 35	0.10 172	0.24 482	0.12 271	0.12 258	0.12 91	0.14 203

DualNet	0.51 310	0.43 248	1.83 273	0.32 257	0.18 153	0.55 216	0.26 248	0.92 433	0.65 352	0.54 308	0.62 367	0.45 249	0.36 259	1.87 474	0.36 261	0.13 328	0.10 238	0.13 330	0.12 258	0.17 223	0.16 267

ttt	0.66 419	0.22 37	1.68 187	0.34 311	0.24 274	0.60 297	0.26 248	1.00 501	0.77 462	0.55 326	0.67 409	0.54 303	0.36 259	2.14 510	3.03 559	0.16 411	0.13 335	0.13 330	0.12 258	0.15 164	0.17 285

qqq	0.38 151	0.21 22	1.34 123	0.28 150	0.15 59	0.45 108	0.26 248	0.76 291	0.52 207	0.39 178	0.41 187	0.46 262	0.36 259	0.96 342	0.30 209	0.11 241	0.14 356	0.12 271	0.12 258	0.12 91	0.14 203

RAFT_CTSACE	0.46 243	0.76 393	2.07 359	0.35 328	0.30 358	0.54 201	0.30 323	0.61 196	0.48 175	0.49 256	0.76 456	0.55 307	0.36 259	0.58 252	0.22 95	0.08 36	0.13 335	0.11 213	0.10 155	0.41 497	0.08 35

HCRNet	0.46 243	0.49 285	1.65 180	0.38 386	0.29 345	0.58 268	0.22 138	0.75 278	0.62 319	0.47 226	0.49 251	0.48 281	0.36 259	1.12 363	0.37 267	0.15 390	0.10 238	0.15 396	0.13 292	0.17 223	0.17 285

SFCPSM	0.46 243	0.24 68	2.35 421	0.27 125	0.27 323	0.70 420	0.32 359	0.96 468	0.63 331	0.49 256	0.52 278	0.43 229	0.36 259	0.52 230	0.43 310	0.12 298	0.09 195	0.12 271	0.16 365	0.16 201	0.12 146

MLCV	0.48 264	0.89 446	1.85 278	0.29 182	0.14 35	0.59 285	0.23 173	0.72 251	0.59 279	0.66 437	0.66 406	0.55 307	0.36 259	1.03 351	0.49 342	0.09 76	0.06 23	0.09 93	0.07 58	0.19 271	0.11 109

iResNet	0.51 310	0.76 393	2.59 471	0.41 414	0.17 115	0.64 367	0.27 273	0.82 348	0.70 396	0.57 348	0.64 395	0.43 229	0.36 259	0.70 304	0.52 355	0.10 172	0.07 44	0.09 93	0.08 88	0.21 301	0.13 183

DDVS	0.62 394	0.40 229	1.40 134	2.21 580	0.35 420	0.87 492	1.00 547	0.69 235	0.50 191	0.53 295	0.56 323	0.90 483	0.37 273	1.22 373	0.47 331	0.15 390	0.14 356	0.14 366	0.12 258	0.19 271	0.22 365

UGAM	0.58 367	0.47 279	2.21 392	0.30 200	0.19 186	0.53 193	0.34 372	0.59 183	0.63 331	0.44 205	0.73 447	0.78 439	0.37 273	2.58 545	0.39 285	0.10 172	0.08 124	0.17 434	0.14 320	0.42 503	0.17 285

mmm	0.38 151	0.21 22	1.18 92	0.35 328	0.17 115	0.49 148	0.26 248	0.78 317	0.52 207	0.50 263	0.57 331	0.41 211	0.37 273	0.71 306	0.31 221	0.11 241	0.13 335	0.14 366	0.13 292	0.15 164	0.14 203

DCANet-4	0.40 172	0.27 96	2.21 392	0.25 77	0.14 35	0.51 166	0.22 138	0.77 302	0.72 416	0.54 308	0.47 222	0.28 138	0.37 273	0.37 123	0.34 250	0.09 76	0.07 44	0.08 36	0.07 58	0.08 22	0.22 365

BSDual-CNN	0.41 179	0.27 96	1.13 83	0.30 200	0.21 214	0.76 449	0.31 336	1.00 501	0.61 301	0.63 418	0.53 289	0.63 350	0.37 273	0.43 157	0.38 274	0.13 328	0.10 238	0.14 366	0.12 258	0.12 91	0.11 109

psmg	0.41 179	0.27 96	1.13 83	0.27 125	0.21 214	0.75 445	0.36 387	0.90 412	0.61 301	0.59 380	0.59 340	0.63 350	0.37 273	0.43 157	0.38 274	0.13 328	0.10 238	0.13 330	0.12 258	0.13 121	0.11 109

HITNet	0.46 243	0.92 452	2.09 365	0.33 280	0.14 35	0.55 216	0.22 138	0.83 354	0.56 257	0.51 276	0.49 251	0.48 281	0.37 273	0.48 206	0.54 365	0.09 76	0.06 23	0.10 147	0.08 88	0.23 331	0.09 57
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample2	0.41 179	0.19 8	1.23 103	0.31 228	0.17 115	0.51 166	0.27 273	0.81 341	0.55 246	0.44 205	0.45 208	0.46 262	0.38 280	1.51 410	0.30 209	0.12 298	0.09 195	0.11 213	0.10 155	0.14 145	0.14 203

ACVNet-DCA	0.42 199	0.64 349	2.07 359	0.35 328	0.14 35	0.76 449	0.25 226	0.76 291	0.52 207	0.31 138	0.38 170	0.24 92	0.38 280	0.69 299	0.19 35	0.10 172	0.24 482	0.11 213	0.09 119	0.12 91	0.14 203

1test111	0.44 215	0.64 349	2.07 359	0.35 328	0.14 35	0.76 449	0.25 226	0.76 291	0.52 207	0.31 138	0.38 170	0.24 92	0.38 280	0.96 342	0.30 209	0.10 172	0.24 482	0.11 213	0.09 119	0.12 91	0.14 203

cc1	0.47 258	0.64 349	2.07 359	0.35 328	0.14 35	0.76 449	0.25 226	0.74 267	1.01 519	0.31 138	0.38 170	0.24 92	0.38 280	0.69 299	0.19 35	0.10 172	0.24 482	0.11 213	0.09 119	0.25 359	0.40 505

AEACV	0.33 105	0.24 68	1.44 142	0.28 150	0.35 420	0.47 133	0.21 113	0.43 55	0.28 9	0.26 112	0.25 74	0.22 68	0.38 280	0.30 57	0.18 21	0.09 76	0.35 522	0.09 93	0.36 517	0.23 331	0.25 410

hknet	0.47 258	0.29 130	1.70 193	0.30 200	0.24 274	0.76 449	0.31 336	1.00 501	0.64 339	0.63 418	0.53 289	0.80 448	0.38 280	0.77 321	0.37 267	0.11 241	0.10 238	0.14 366	0.12 258	0.12 91	0.11 109

AASNet	0.56 355	1.03 497	2.34 418	0.37 370	0.33 398	0.65 381	0.29 315	0.96 468	0.73 431	0.54 308	0.60 355	0.55 307	0.38 280	0.59 258	0.58 383	0.14 371	0.12 312	0.13 330	0.10 155	0.43 505	0.24 401

IIG-Stereo	0.59 375	0.65 356	1.74 207	0.54 493	0.23 261	0.61 318	0.21 113	0.73 263	0.65 352	0.64 428	0.69 426	0.69 394	0.38 280	2.09 506	1.39 506	0.11 241	0.07 44	0.11 213	0.09 119	0.15 164	0.09 57

111	0.48 264	1.09 505	1.95 330	0.24 58	0.13 21	0.59 285	0.26 248	0.83 354	0.78 467	0.48 244	0.52 278	0.56 319	0.38 280	0.49 217	0.38 274	0.09 76	0.07 44	0.09 93	0.07 58	0.23 331	0.35 476

xxxx	0.70 440	0.21 22	1.33 120	0.28 150	0.18 153	0.63 355	0.24 206	1.02 513	0.69 387	0.50 263	0.62 367	0.58 332	0.38 280	1.47 407	5.21 584	0.13 328	0.12 312	0.11 213	0.10 155	0.12 91	0.15 238

FENet	0.44 215	0.30 143	2.42 433	0.32 257	0.17 115	0.58 268	0.22 138	0.77 302	0.59 279	0.47 226	0.42 191	0.55 307	0.38 280	0.49 217	0.47 331	0.12 298	0.09 195	0.12 271	0.11 218	0.13 121	0.16 267

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 474	1.04 498	2.06 357	0.94 547	0.35 420	0.89 497	0.40 410	0.85 372	0.63 331	0.55 326	0.63 379	0.75 428	0.38 280	2.38 525	0.48 337	1.10 568	0.31 514	0.36 525	0.21 433	0.53 528	0.55 530

DeepPruner_ROB	0.50 293	0.70 374	1.94 327	0.29 182	0.26 309	0.63 355	0.31 336	0.80 337	0.48 175	0.61 398	0.55 311	0.66 371	0.38 280	0.98 344	0.40 293	0.19 454	0.14 356	0.14 366	0.14 320	0.23 331	0.17 285

NOSS_ROB	0.64 405	0.65 356	1.62 178	0.46 455	0.25 292	0.67 395	0.30 323	0.93 441	0.77 462	0.59 380	0.57 331	0.77 435	0.38 280	2.78 557	0.44 316	0.23 487	0.24 482	0.28 506	0.26 463	0.27 389	0.39 501

G2L-Stereo_test	0.55 347	0.97 478	1.89 300	0.33 280	0.24 274	0.75 445	0.38 402	0.79 333	0.60 284	0.60 389	0.54 301	0.74 422	0.39 294	1.56 416	0.43 310	0.10 172	0.08 124	0.08 36	0.08 88	0.28 395	0.13 183

ISRNet	0.47 258	0.44 259	1.55 166	0.37 370	0.31 377	0.49 148	0.19 73	0.75 278	0.66 367	0.63 418	0.71 440	0.67 380	0.39 294	0.58 252	0.44 316	0.23 487	0.16 400	0.21 477	0.20 427	0.21 301	0.25 410

ffm	0.47 258	0.23 55	2.01 348	0.30 200	0.21 214	0.57 250	0.26 248	0.74 267	0.88 498	0.53 295	0.63 379	0.66 371	0.39 294	0.63 272	0.19 35	0.10 172	0.24 482	0.15 396	0.13 292	0.25 359	0.36 485

ff1	0.73 461	0.23 55	2.01 348	0.30 200	0.21 214	0.57 250	0.26 248	0.74 267	0.88 498	0.53 295	0.63 379	0.66 371	0.39 294	2.52 541	3.43 570	0.10 172	0.24 482	0.15 396	0.13 292	0.25 359	0.36 485

mmx	0.72 452	0.23 55	2.01 348	0.30 200	0.21 214	0.57 250	0.26 248	0.99 493	0.76 457	0.53 295	0.63 379	0.66 371	0.39 294	2.52 541	3.43 570	0.13 328	0.10 238	0.15 396	0.13 292	0.15 164	0.15 238

xxx	0.72 452	0.23 55	2.01 348	0.30 200	0.21 214	0.57 250	0.26 248	0.99 493	0.76 457	0.53 295	0.63 379	0.66 371	0.39 294	2.52 541	3.43 570	0.13 328	0.10 238	0.15 396	0.13 292	0.15 164	0.15 238

test_xeample	0.72 452	0.21 22	1.36 125	0.27 125	0.17 115	0.59 285	0.28 291	1.01 510	0.70 396	0.55 326	0.67 409	0.44 240	0.39 294	1.88 482	5.17 583	0.12 298	0.10 238	0.11 213	0.10 155	0.13 121	0.15 238

iResNet_ROB	0.50 293	1.15 517	1.73 203	0.31 228	0.21 214	0.58 268	0.22 138	0.95 463	0.82 482	0.58 366	0.62 367	0.57 325	0.39 294	0.84 331	0.40 293	0.11 241	0.08 124	0.09 93	0.06 10	0.21 301	0.13 183

CoDeX	0.52 323	0.43 248	2.25 403	0.29 182	0.26 309	0.61 318	0.32 359	0.99 493	0.68 378	0.48 244	0.55 311	0.52 295	0.40 302	1.60 427	0.35 258	0.12 298	0.09 195	0.11 213	0.10 155	0.13 121	0.12 146

CASS	0.39 166	0.30 143	1.61 177	0.32 257	0.17 115	0.53 193	0.24 206	0.70 243	0.49 181	0.59 380	0.54 301	0.40 205	0.40 302	0.41 146	0.30 209	0.17 427	0.10 238	0.14 366	0.11 218	0.18 250	0.17 285
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.51 310	0.87 439	1.99 345	0.37 370	0.65 530	0.58 268	0.35 380	0.78 317	0.62 319	0.48 244	0.55 311	0.45 249	0.40 302	0.72 308	0.30 209	0.09 76	0.07 44	0.12 271	0.12 258	0.33 437	0.38 495

CSP-Net	0.50 293	0.39 224	1.25 106	0.29 182	0.23 261	0.77 457	0.35 380	0.86 382	0.57 261	0.59 380	0.59 340	0.65 364	0.40 302	1.77 452	0.44 316	0.16 411	0.11 286	0.10 147	0.10 155	0.20 287	0.14 203

TRStereo	0.53 329	0.76 393	2.38 426	0.42 425	0.29 345	0.69 413	0.23 173	1.81 567	0.55 246	0.36 160	0.32 130	0.47 270	0.40 302	0.46 189	0.25 144	0.12 298	0.11 286	0.11 213	0.41 529	0.13 121	0.32 463

RAFT	0.45 233	0.92 452	1.59 171	0.34 311	0.19 186	0.46 126	0.35 380	0.65 217	0.49 181	0.49 256	0.49 251	0.70 404	0.40 302	0.47 200	0.32 232	0.11 241	0.16 400	0.14 366	0.13 292	0.51 524	0.13 183

UPFNet	0.46 243	0.28 120	1.73 203	0.33 280	0.32 385	0.65 381	0.38 402	0.83 354	0.59 279	0.57 348	0.52 278	0.61 343	0.40 302	0.75 313	0.52 355	0.13 328	0.12 312	0.13 330	0.12 258	0.15 164	0.11 109

ACVNet	0.45 233	0.44 259	1.79 254	0.28 150	0.21 214	0.59 285	0.36 387	0.66 219	0.68 378	0.45 216	0.59 340	0.69 394	0.40 302	0.44 166	0.55 366	0.11 241	0.09 195	0.10 147	0.09 119	0.34 447	0.10 84

cf-r	0.53 329	0.81 419	2.15 381	0.33 280	0.28 337	0.60 297	0.28 291	0.78 317	0.64 339	0.51 276	0.60 355	0.75 428	0.40 302	1.32 382	0.43 310	0.13 328	0.09 195	0.11 213	0.12 258	0.15 164	0.14 203

GwcNet-RSSM	0.57 362	0.94 460	2.13 375	0.32 257	0.25 292	0.60 297	0.30 323	0.80 337	0.66 367	0.52 285	0.64 395	0.71 409	0.40 302	1.79 457	0.50 347	0.13 328	0.09 195	0.12 271	0.12 258	0.21 301	0.15 238

CFNet	0.58 367	0.96 470	1.78 233	0.33 280	0.25 292	0.63 355	0.22 138	0.88 400	0.75 448	0.46 224	0.59 340	0.58 332	0.40 302	2.29 518	0.48 337	0.12 298	0.09 195	0.15 396	0.14 320	0.30 411	0.15 238

IGEV-FE	0.53 329	0.34 184	2.91 516	0.32 257	0.18 153	0.54 201	0.21 113	0.72 251	0.42 114	0.81 490	0.51 264	0.70 404	0.41 313	0.48 206	1.13 478	0.09 76	0.15 382	0.10 147	0.35 508	0.19 271	0.09 57

xyz-stereo-finetune2	0.35 124	0.45 267	1.04 74	0.21 7	0.12 7	0.58 268	0.23 173	0.50 110	0.45 144	0.31 138	0.46 216	0.30 150	0.41 313	0.81 328	0.51 352	0.08 36	0.07 44	0.11 213	0.09 119	0.12 91	0.09 57

test_sample1	0.40 172	0.18 5	1.19 94	0.31 228	0.18 153	0.48 141	0.23 173	0.78 317	0.49 181	0.44 205	0.44 204	0.45 249	0.41 313	1.39 389	0.33 243	0.11 241	0.09 195	0.10 147	0.09 119	0.12 91	0.13 183

SMFormer	0.50 293	0.46 270	1.60 173	0.30 200	0.15 59	0.45 108	0.24 206	0.90 412	0.72 416	0.56 337	0.64 395	0.51 289	0.41 313	1.87 474	0.49 342	0.13 328	0.10 238	0.11 213	0.10 155	0.15 164	0.16 267

tta	0.50 293	0.46 270	1.60 173	0.30 200	0.15 59	0.45 108	0.24 206	0.90 412	0.72 416	0.56 337	0.64 395	0.51 289	0.41 313	1.87 474	0.49 342	0.13 328	0.10 238	0.11 213	0.10 155	0.14 145	0.11 109

qqq1	0.48 264	0.46 270	1.60 173	0.30 200	0.15 59	0.45 108	0.24 206	0.90 412	0.72 416	0.56 337	0.64 395	0.51 289	0.41 313	1.87 474	0.23 107	0.13 328	0.10 238	0.09 93	0.08 88	0.14 145	0.11 109

fff1	0.48 264	0.46 270	1.60 173	0.30 200	0.15 59	0.45 108	0.24 206	0.90 412	0.72 416	0.56 337	0.64 395	0.51 289	0.41 313	1.87 474	0.23 107	0.13 328	0.10 238	0.09 93	0.08 88	0.14 145	0.11 109

IGEV_Zeroshot_test	0.53 329	0.33 171	2.91 516	0.32 257	0.18 153	0.54 201	0.21 113	0.72 251	0.42 114	0.81 490	0.51 264	0.71 409	0.41 313	0.48 206	1.13 478	0.09 76	0.15 382	0.10 147	0.35 508	0.19 271	0.09 57

HH	0.49 282	0.49 285	2.78 502	0.50 474	0.41 464	0.38 63	0.23 173	0.72 251	0.38 70	0.63 418	0.48 234	0.87 475	0.41 313	0.64 274	0.21 76	0.09 76	0.17 420	0.10 147	0.09 119	0.16 201	0.12 146

HanStereo	0.49 282	0.49 285	2.78 502	0.50 474	0.41 464	0.38 63	0.23 173	0.72 251	0.38 70	0.63 418	0.48 234	0.87 475	0.41 313	0.64 274	0.21 76	0.09 76	0.17 420	0.10 147	0.09 119	0.16 201	0.12 146

AACVNet	0.54 335	0.78 410	1.73 203	0.36 347	0.21 214	0.57 250	0.25 226	0.71 246	0.51 199	0.55 326	0.59 340	0.64 359	0.41 313	2.13 509	0.41 299	0.14 371	0.11 286	0.14 366	0.11 218	0.33 437	0.15 238

DCANet	0.42 199	0.77 402	1.95 330	0.25 77	0.14 35	0.51 166	0.22 138	0.77 302	0.72 416	0.54 308	0.48 234	0.31 153	0.41 313	0.36 112	0.39 285	0.09 76	0.07 44	0.09 93	0.07 58	0.13 121	0.23 389

CFNet-ft	0.51 310	0.76 393	1.79 254	0.28 150	0.30 358	0.63 355	0.28 291	0.66 219	0.55 246	0.45 216	0.57 331	0.74 422	0.41 313	1.46 400	0.42 301	0.14 371	0.10 238	0.28 506	0.13 292	0.18 250	0.14 203

CFNet_RVC	0.51 310	0.76 393	1.79 254	0.28 150	0.30 358	0.63 355	0.28 291	0.66 219	0.55 246	0.45 216	0.57 331	0.74 422	0.41 313	1.46 400	0.42 301	0.14 371	0.10 238	0.28 506	0.13 292	0.18 250	0.14 203

UCFNet_RVC	0.48 264	0.82 423	1.85 278	0.30 200	0.27 323	0.64 367	0.26 248	0.74 267	0.55 246	0.48 244	0.53 289	0.63 350	0.41 313	0.88 338	0.38 274	0.15 390	0.10 238	0.17 434	0.17 384	0.18 250	0.15 238

AANet_RVC	0.68 431	1.00 488	2.09 365	0.33 280	0.25 292	0.58 268	0.32 359	0.81 341	0.80 475	0.61 398	0.94 494	0.80 448	0.41 313	2.46 536	1.02 465	0.36 528	0.14 356	0.10 147	0.09 119	0.23 331	0.22 365

PS-NSSS	0.63 401	1.00 488	1.81 261	0.30 200	0.31 377	0.63 355	0.34 372	0.98 481	0.69 387	0.54 308	0.74 450	0.51 289	0.41 313	2.43 534	0.48 337	0.24 495	0.17 420	0.27 503	0.18 397	0.27 389	0.21 350

iResNetv2_ROB	0.59 375	1.43 545	2.96 519	0.40 407	0.22 241	0.58 268	0.28 291	0.91 424	0.73 431	0.57 348	0.63 379	0.60 341	0.41 313	0.74 312	0.35 258	0.11 241	0.08 124	0.10 147	0.07 58	0.43 505	0.17 285

MyStereo05	0.49 282	0.41 236	2.72 489	0.30 200	0.23 261	0.60 297	0.30 323	0.82 348	0.77 462	0.52 285	0.37 160	0.51 289	0.42 331	0.52 230	0.38 274	0.09 76	0.17 420	0.12 271	0.10 155	0.16 201	0.20 338

MyStereo04	0.48 264	0.40 229	2.65 480	0.29 182	0.23 261	0.60 297	0.31 336	0.83 354	0.75 448	0.47 226	0.36 157	0.53 297	0.42 331	0.53 236	0.39 285	0.09 76	0.18 431	0.12 271	0.11 218	0.16 201	0.19 322

TestStereo1	0.49 282	0.81 419	1.85 278	0.39 396	0.57 514	0.56 232	0.34 372	0.75 278	0.69 387	0.44 205	0.63 379	0.35 177	0.42 331	0.64 274	0.29 189	0.10 172	0.08 124	0.12 271	0.10 155	0.33 437	0.26 420

SA-5K	0.49 282	0.81 419	1.85 278	0.39 396	0.57 514	0.56 232	0.34 372	0.75 278	0.69 387	0.44 205	0.63 379	0.35 177	0.42 331	0.64 274	0.29 189	0.10 172	0.08 124	0.12 271	0.10 155	0.33 437	0.26 420

GES	0.44 215	0.28 120	1.88 293	0.30 200	0.18 153	0.61 318	0.30 323	0.88 400	0.46 154	0.47 226	0.52 278	0.39 197	0.42 331	0.58 252	0.67 405	0.15 390	0.11 286	0.12 271	0.10 155	0.15 164	0.17 285

222	0.78 478	0.23 55	1.23 103	0.28 150	0.18 153	0.62 338	0.24 206	1.02 513	0.70 396	0.58 366	0.66 406	0.46 262	0.42 331	1.80 461	6.53 589	0.13 328	0.10 238	0.11 213	0.10 155	0.12 91	0.17 285

FADNet_RVC	0.81 490	1.14 513	2.42 433	0.30 200	0.24 274	0.71 422	0.24 206	0.95 463	0.61 301	0.44 205	0.56 323	0.59 335	0.42 331	1.52 412	0.68 408	0.94 560	0.96 577	0.28 506	1.00 575	0.90 552	1.36 577

BEATNet_4x	0.47 258	0.73 387	1.91 311	0.33 280	0.15 59	0.56 232	0.25 226	0.85 372	0.58 272	0.54 308	0.51 264	0.57 325	0.42 331	0.57 248	0.61 390	0.11 241	0.08 124	0.12 271	0.09 119	0.20 287	0.16 267

HSM-Net_RVC	0.67 424	0.34 184	2.23 400	0.26 108	0.19 186	0.67 395	0.29 315	1.26 547	0.69 387	0.72 463	0.70 436	0.78 439	0.42 331	3.77 577	0.41 299	0.13 328	0.09 195	0.10 147	0.09 119	0.12 91	0.11 109
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.50 293	0.41 236	1.50 159	0.33 280	0.21 214	0.68 407	0.26 248	0.81 341	0.68 378	0.67 441	0.68 417	0.73 416	0.42 331	1.10 357	0.59 385	0.11 241	0.08 124	0.14 366	0.14 320	0.25 359	0.21 350
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.58 367	0.82 423	1.89 300	0.59 513	0.56 511	0.64 367	0.36 387	0.84 365	0.69 387	0.51 276	0.68 417	0.53 297	0.43 341	0.56 247	0.43 310	0.34 525	0.18 431	0.44 537	0.29 475	0.48 517	0.30 449

gwcnet-sp	0.49 282	0.43 248	2.54 463	0.31 228	0.22 241	0.67 395	0.31 336	0.78 317	0.65 352	0.58 366	0.47 222	0.46 262	0.43 341	0.76 317	0.46 322	0.11 241	0.11 286	0.11 213	0.11 218	0.15 164	0.14 203

scenet	0.49 282	0.43 248	2.54 463	0.31 228	0.22 241	0.67 395	0.31 336	0.78 317	0.65 352	0.58 366	0.47 222	0.46 262	0.43 341	0.76 317	0.46 322	0.11 241	0.11 286	0.11 213	0.11 218	0.15 164	0.14 203

ToySt	0.44 215	0.61 328	1.89 300	0.29 182	0.18 153	0.55 216	0.35 380	0.67 228	0.53 226	0.39 178	0.50 259	0.59 335	0.43 341	0.51 226	0.49 342	0.10 172	0.12 312	0.13 330	0.16 365	0.24 346	0.19 322

ssnet	0.49 282	0.43 248	2.54 463	0.31 228	0.22 241	0.67 395	0.31 336	0.78 317	0.65 352	0.58 366	0.47 222	0.46 262	0.43 341	0.76 317	0.46 322	0.11 241	0.11 286	0.11 213	0.11 218	0.15 164	0.14 203

GMM-Stereo	0.50 293	0.23 55	2.41 431	0.54 493	0.24 274	0.77 457	0.46 448	0.59 183	0.57 261	0.58 366	0.73 447	0.47 270	0.43 341	0.68 293	0.27 164	0.10 172	0.06 23	0.13 330	0.13 292	0.14 145	0.44 514

PSMNet-RSSM	0.53 329	0.82 423	1.78 233	0.31 228	0.25 292	0.58 268	0.28 291	0.84 365	0.60 284	0.50 263	0.61 362	0.67 380	0.43 341	1.68 437	0.42 301	0.15 390	0.10 238	0.14 366	0.16 365	0.15 164	0.13 183

STTStereo	0.51 310	0.69 371	2.14 380	0.36 347	0.30 358	0.61 318	0.32 359	0.77 302	0.60 284	0.60 389	0.54 301	0.67 380	0.43 341	0.86 334	0.42 301	0.16 411	0.15 382	0.17 434	0.20 427	0.16 201	0.15 238

CFNet_ucs	0.48 264	0.50 291	2.32 413	0.26 108	0.22 241	0.57 250	0.22 138	0.85 372	0.65 352	0.53 295	0.64 395	0.68 387	0.44 349	0.54 240	0.31 221	0.13 328	0.12 312	0.16 415	0.11 218	0.19 271	0.17 285

SACVNet	0.60 381	0.74 390	1.90 305	0.37 370	0.28 337	0.64 367	0.37 395	0.86 382	0.61 301	0.65 435	0.62 367	0.69 394	0.44 349	2.08 504	0.42 301	0.18 439	0.14 356	0.16 415	0.15 345	0.38 479	0.24 401

GEStereo_RVC	0.54 335	0.87 439	1.95 330	0.47 460	0.25 292	0.62 338	0.37 395	1.00 501	0.74 435	0.53 295	0.54 301	0.59 335	0.44 349	1.10 357	0.46 322	0.15 390	0.11 286	0.12 271	0.10 155	0.26 379	0.19 322

FINET	0.65 414	0.95 467	3.06 529	0.35 328	0.40 457	0.58 268	0.48 460	0.92 433	1.10 531	0.57 348	0.68 417	0.47 270	0.44 349	1.15 368	0.60 387	0.23 487	0.21 465	0.17 434	0.15 345	0.26 379	0.25 410

FE-Mocha	0.41 179	0.31 155	1.44 142	0.28 150	0.33 398	0.41 79	0.17 49	0.69 235	0.45 144	0.44 205	0.50 259	0.41 211	0.45 353	0.36 112	1.17 486	0.10 172	0.08 124	0.11 213	0.21 433	0.13 121	0.13 183

z-ln-s-r	0.64 405	0.89 446	2.23 400	0.32 257	0.26 309	0.57 250	0.37 395	0.84 365	0.76 457	0.51 276	0.81 464	0.64 359	0.45 353	2.06 501	1.27 498	0.10 172	0.07 44	0.11 213	0.09 119	0.24 346	0.13 183

HI	0.41 179	0.63 345	1.72 200	0.27 125	0.21 214	0.45 108	0.19 73	0.55 156	0.41 103	0.57 348	0.59 340	0.65 364	0.45 353	0.45 180	0.39 285	0.08 36	0.09 195	0.10 147	0.11 218	0.20 287	0.10 84

CoSv	0.41 179	0.63 345	1.72 200	0.27 125	0.21 214	0.45 108	0.19 73	0.55 156	0.41 103	0.57 348	0.59 340	0.65 364	0.45 353	0.45 180	0.39 285	0.08 36	0.09 195	0.10 147	0.11 218	0.20 287	0.10 84

DualNet (step1)	0.59 375	0.62 334	1.93 317	0.27 125	0.22 241	0.68 407	0.31 336	0.93 441	0.66 367	0.57 348	0.51 264	0.55 307	0.45 353	1.11 360	0.38 274	0.61 544	0.14 356	0.87 555	0.56 548	0.25 359	0.23 389

test_sample9	0.94 507	0.62 334	1.93 317	0.27 125	0.22 241	0.68 407	0.31 336	0.93 441	0.66 367	0.57 348	0.51 264	0.55 307	0.45 353	1.91 485	2.55 552	0.61 544	4.16 593	0.87 555	0.56 548	0.25 359	0.23 389

test_sample7	0.47 258	0.33 171	1.49 156	0.34 311	0.20 200	0.51 166	0.30 323	0.93 441	0.66 367	0.57 348	0.51 264	0.55 307	0.45 353	1.11 360	0.38 274	0.17 427	0.14 356	0.16 415	0.15 345	0.19 271	0.18 305

riskmin	0.37 141	0.22 37	1.74 207	0.32 257	0.20 200	0.48 141	0.20 92	0.66 219	0.46 154	0.36 160	0.34 146	0.69 394	0.45 353	0.39 137	0.27 164	0.11 241	0.08 124	0.12 271	0.08 88	0.13 121	0.16 267

IPLGR	0.54 335	0.56 316	2.68 483	0.36 347	0.18 153	0.62 338	0.54 476	1.02 513	0.64 339	0.73 467	0.46 216	0.47 270	0.45 353	1.12 363	0.29 189	0.09 76	0.08 124	0.11 213	0.09 119	0.19 271	0.12 146

PSMNet-ADL	0.51 310	0.38 215	1.65 180	0.35 328	0.21 214	0.67 395	0.26 248	0.74 267	0.55 246	0.42 194	0.52 278	0.70 404	0.45 353	1.91 485	0.57 378	0.15 390	0.13 335	0.11 213	0.13 292	0.15 164	0.20 338

ADLNet	0.60 381	0.71 376	1.95 330	0.35 328	0.34 407	0.67 395	0.34 372	0.90 412	0.74 435	0.68 448	0.62 367	0.80 448	0.45 353	1.78 453	0.64 399	0.14 371	0.11 286	0.14 366	0.14 320	0.29 400	0.21 350

acv_ft	0.48 264	0.44 259	1.76 219	0.32 257	0.41 464	0.63 355	0.28 291	0.81 341	0.68 378	0.61 398	0.59 340	0.69 394	0.45 353	0.44 166	0.63 394	0.11 241	0.09 195	0.10 147	0.09 119	0.41 497	0.10 84

GANet-RSSM	0.55 347	0.73 387	1.90 305	0.36 347	0.26 309	0.59 285	0.27 273	0.78 317	0.52 207	0.47 226	0.57 331	0.63 350	0.45 353	1.92 489	0.43 310	0.14 371	0.10 238	0.25 499	0.11 218	0.34 447	0.14 203

FADNet-RVC-Resample	0.67 424	1.16 522	3.16 539	0.37 370	0.29 345	0.62 338	0.38 402	0.86 382	0.63 331	0.51 276	0.50 259	0.57 325	0.45 353	1.57 420	0.49 342	0.24 495	0.32 520	0.23 487	0.19 417	0.27 389	0.62 536

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 347	0.92 452	2.36 424	0.38 386	0.37 439	0.60 297	0.28 291	0.82 348	0.62 319	0.62 409	0.55 311	0.72 412	0.45 353	1.00 347	0.43 310	0.15 390	0.11 286	0.14 366	0.14 320	0.15 164	0.16 267
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TCMNet	0.66 419	0.85 433	2.55 468	0.50 474	0.52 502	0.72 428	0.39 407	0.87 391	0.72 416	0.58 366	0.68 417	0.63 350	0.46 368	1.70 440	0.63 394	0.18 439	0.18 431	0.23 487	0.18 397	0.38 479	0.27 427

YMNet	0.62 394	0.72 380	1.93 317	0.41 414	0.41 464	0.87 492	0.43 427	0.87 391	0.71 406	0.74 470	0.81 464	0.83 458	0.46 368	0.86 334	0.93 445	0.19 454	0.22 471	0.20 469	0.17 384	0.41 497	0.21 350

YMNet_1	0.62 394	0.72 380	1.93 317	0.41 414	0.41 464	0.87 492	0.43 427	0.87 391	0.71 406	0.74 470	0.81 464	0.83 458	0.46 368	0.86 334	0.93 445	0.19 454	0.22 471	0.20 469	0.17 384	0.41 497	0.21 350

anonymousa	0.48 264	0.46 270	2.44 439	0.29 182	0.34 407	0.61 318	0.25 226	0.66 219	0.54 239	0.53 295	0.77 459	0.73 416	0.46 368	0.33 83	0.31 221	0.10 172	0.09 195	0.12 271	0.29 475	0.10 58	0.19 322

iRaft-Stereo_5w	0.54 335	1.01 492	2.08 364	0.27 125	0.21 214	0.49 148	0.28 291	0.73 263	0.58 272	0.40 180	0.61 362	0.62 347	0.46 368	1.78 453	0.47 331	0.09 76	0.07 44	0.11 213	0.10 155	0.39 489	0.12 146

FADNet-RVC	0.61 389	1.26 532	2.12 373	0.33 280	0.26 309	0.59 285	0.29 315	0.86 382	0.62 319	0.45 216	0.50 259	0.62 347	0.46 368	1.73 445	0.55 366	0.17 427	0.20 456	0.17 434	0.18 397	0.59 532	0.28 433

NVstereo2D	0.58 367	0.40 229	2.03 355	0.35 328	0.35 420	0.69 413	0.39 407	0.91 424	0.80 475	0.47 226	0.53 289	0.67 380	0.46 368	1.99 495	0.48 337	0.19 454	0.11 286	0.17 434	0.13 292	0.25 359	0.25 410

DLCB_ROB	0.54 335	0.55 314	1.49 156	0.36 347	0.25 292	0.65 381	0.36 387	0.80 337	0.70 396	0.72 463	0.69 426	0.83 458	0.46 368	1.53 413	0.60 387	0.13 328	0.12 312	0.14 366	0.14 320	0.14 145	0.13 183

xyz-stereo	3.02 577	0.29 130	30.64 612	0.23 41	0.12 7	15.52 597	0.24 206	0.51 118	0.47 172	0.59 380	7.99 590	0.64 359	0.47 376	1.39 389	0.50 347	0.09 76	0.07 44	0.34 522	0.07 58	0.13 121	0.08 35

DispNO	0.67 424	0.98 482	2.58 469	0.31 228	0.27 323	0.59 285	0.29 315	0.83 354	0.68 378	0.53 295	0.79 463	0.83 458	0.47 376	2.46 536	0.68 408	0.12 298	0.10 238	0.19 460	0.31 492	0.16 201	0.17 285

1111x	0.74 464	0.21 22	1.93 317	0.31 228	0.17 115	0.63 355	0.32 359	1.03 520	0.74 435	0.52 285	0.62 367	0.57 325	0.47 376	2.38 525	4.25 578	0.12 298	0.14 356	0.11 213	0.12 258	0.12 91	0.14 203

ssnet_v2	0.55 347	0.60 324	1.86 286	0.32 257	0.22 241	0.72 428	0.44 438	0.94 450	0.74 435	0.63 418	0.54 301	0.81 451	0.47 376	0.77 321	0.70 412	0.16 411	0.14 356	0.14 366	0.14 320	0.30 411	0.30 449

SA	0.50 293	0.75 392	1.95 330	0.31 228	0.61 526	0.57 250	0.31 336	0.91 424	0.73 431	0.42 194	0.62 367	0.38 191	0.47 376	0.68 293	0.29 189	0.09 76	0.09 195	0.13 330	0.32 498	0.30 411	0.10 84

CFNet_pseudo	0.45 233	0.46 270	2.23 400	0.25 77	0.19 186	0.56 232	0.21 113	0.77 302	0.60 284	0.49 256	0.56 323	0.69 394	0.47 376	0.52 230	0.31 221	0.11 241	0.10 238	0.15 396	0.10 155	0.17 223	0.14 203

ccs_rob	0.45 233	0.46 270	2.22 396	0.26 108	0.19 186	0.56 232	0.21 113	0.77 302	0.60 284	0.49 256	0.56 323	0.69 394	0.47 376	0.52 230	0.31 221	0.11 241	0.09 195	0.16 415	0.10 155	0.17 223	0.14 203

StereoDRNet	0.64 405	0.88 443	2.35 421	0.41 414	0.45 483	0.73 435	0.47 456	0.94 450	0.74 435	0.75 472	0.54 301	0.74 422	0.47 376	1.70 440	0.72 419	0.15 390	0.14 356	0.15 396	0.14 320	0.20 287	0.19 322

PSMNet_ROB	0.66 419	1.01 492	2.33 416	0.38 386	0.31 377	0.72 428	0.55 479	0.86 382	0.69 387	0.54 308	0.60 355	0.75 428	0.47 376	2.00 496	0.82 437	0.17 427	0.13 335	0.19 460	0.19 417	0.24 346	0.27 427

coex_refinement	0.58 367	0.94 460	1.87 291	0.38 386	0.25 292	0.64 367	0.34 372	0.83 354	0.65 352	0.60 389	0.63 379	0.81 451	0.48 385	1.85 473	0.56 374	0.13 328	0.09 195	0.10 147	0.10 155	0.16 201	0.16 267

DCVSM-stereo	0.49 282	0.29 130	2.49 450	0.29 182	0.22 241	0.53 193	0.52 468	0.58 175	0.49 181	0.69 450	0.46 216	0.79 444	0.48 385	0.53 236	0.42 301	0.13 328	0.14 356	0.15 396	0.12 258	0.20 287	0.20 338

DAS	0.56 355	0.35 193	1.55 166	0.33 280	0.34 407	0.50 156	0.42 420	0.83 354	0.74 435	0.83 496	0.68 417	0.56 319	0.48 385	2.40 529	0.46 322	0.12 298	0.08 124	0.12 271	0.09 119	0.18 250	0.15 238

SepStereo	0.52 323	0.35 193	1.55 166	0.33 280	0.34 407	0.50 156	0.42 420	0.83 354	0.74 435	0.83 496	0.68 417	0.56 319	0.48 385	1.56 416	0.46 322	0.12 298	0.08 124	0.12 271	0.09 119	0.18 250	0.15 238

ADLNet2	0.68 431	0.84 429	3.19 543	0.33 280	0.36 428	0.64 367	0.37 395	0.89 406	0.79 472	0.54 308	0.65 404	0.93 491	0.48 385	2.07 503	0.56 374	0.13 328	0.11 286	0.11 213	0.11 218	0.33 437	0.18 305

ac_64	0.55 347	0.46 270	1.92 314	0.36 347	0.34 407	0.63 355	0.31 336	0.82 348	0.61 301	0.55 326	0.51 264	0.89 481	0.48 385	1.83 466	0.55 366	0.14 371	0.11 286	0.12 271	0.12 258	0.18 250	0.12 146

TDLM	0.67 424	0.92 452	1.76 219	0.37 370	0.24 274	0.66 388	0.56 484	0.82 348	0.74 435	1.16 531	0.62 367	0.61 343	0.48 385	2.70 553	0.50 347	0.20 464	0.11 286	0.35 523	0.14 320	0.32 428	0.16 267

GwcNet	0.69 436	0.71 376	3.12 536	0.36 347	0.45 483	0.81 474	0.44 438	0.86 382	0.84 488	0.60 389	0.74 450	0.82 456	0.49 392	1.65 433	0.66 402	0.16 411	0.15 382	0.15 396	0.15 345	0.31 419	0.24 401

ETE_ROB	0.60 381	0.71 376	1.55 166	0.37 370	0.25 292	0.69 413	0.51 465	1.47 555	0.70 396	0.80 484	0.69 426	0.85 467	0.49 392	1.36 386	0.58 383	0.16 411	0.13 335	0.19 460	0.16 365	0.21 301	0.23 389

LALA_ROB	0.60 381	0.76 393	1.69 189	0.36 347	0.29 345	0.79 466	0.55 479	0.94 450	0.77 462	0.81 490	0.67 409	0.94 495	0.49 392	0.99 345	0.73 422	0.21 471	0.15 382	0.20 469	0.18 397	0.23 331	0.21 350

delet	0.52 323	0.54 305	1.62 178	0.31 228	0.35 420	0.74 439	0.46 448	0.85 372	0.74 435	0.55 326	0.60 355	0.67 380	0.50 395	1.12 363	0.57 378	0.11 241	0.11 286	0.13 330	0.14 320	0.16 201	0.12 146

CC-Net-ROB	0.85 495	1.15 517	2.13 375	0.88 542	0.38 445	0.88 496	0.44 438	1.06 526	0.79 472	0.58 366	0.69 426	0.65 364	0.50 395	2.74 556	0.51 352	0.93 559	0.39 536	0.87 555	0.29 475	0.54 529	0.54 527

SQANet	0.80 482	1.58 552	2.53 457	0.76 532	0.83 543	0.76 449	0.36 387	0.83 354	0.64 339	0.63 418	0.69 426	0.73 416	0.51 397	1.21 371	0.53 359	0.77 556	0.29 508	0.59 545	0.29 475	0.86 551	0.61 535

SDNR	1.22 534	0.80 414	2.71 487	0.33 280	1.48 575	1.98 564	0.23 173	1.93 571	2.44 575	0.89 505	2.52 563	1.36 542	0.51 397	3.65 575	1.93 529	0.30 518	0.31 514	0.22 480	0.16 365	0.33 437	0.36 485

RAFT_R40	0.50 293	0.21 22	1.76 219	0.50 474	0.40 457	0.61 318	0.53 472	0.56 163	0.60 284	0.56 337	0.54 301	0.55 307	0.51 397	1.57 420	0.53 359	0.11 241	0.07 44	0.12 271	0.10 155	0.16 201	0.09 57

IRAFT_RVC	0.54 335	0.53 300	1.78 233	0.46 455	0.21 214	0.58 268	0.43 427	0.65 217	0.66 367	0.54 308	0.50 259	0.49 283	0.51 397	1.58 424	1.01 463	0.11 241	0.25 495	0.13 330	0.10 155	0.15 164	0.13 183

LMCR-Stereo	0.52 323	0.71 376	2.39 428	0.40 407	0.21 214	0.74 439	0.31 336	1.02 513	0.64 339	0.61 398	0.63 379	0.39 197	0.51 397	0.62 269	0.42 301	0.19 454	0.09 195	0.12 271	0.09 119	0.23 331	0.12 146

DDUNet	0.77 474	1.12 508	1.88 293	0.76 532	0.69 534	0.84 482	0.43 427	0.85 372	0.65 352	0.67 441	0.75 453	0.91 485	0.52 402	1.03 351	0.57 378	0.54 540	0.37 526	0.95 561	0.52 544	0.71 542	0.57 531

CVANet_RVC	0.65 414	0.80 414	2.13 375	0.36 347	0.26 309	0.62 338	0.42 420	0.84 365	0.72 416	0.69 450	0.68 417	0.68 387	0.52 402	2.64 548	0.42 301	0.19 454	0.12 312	0.22 480	0.17 384	0.37 472	0.15 238

IER	0.43 205	0.38 215	1.69 189	0.26 108	0.25 292	0.66 388	0.26 248	0.71 246	0.55 246	0.54 308	0.59 340	0.60 341	0.53 404	0.52 230	0.39 285	0.11 241	0.08 124	0.11 213	0.11 218	0.14 145	0.11 109

DISCO	0.57 362	0.34 184	1.87 291	0.45 450	0.34 407	0.84 482	0.35 380	0.84 365	0.78 467	0.59 380	0.63 379	1.06 519	0.53 404	1.10 357	0.82 437	0.12 298	0.09 195	0.11 213	0.10 155	0.22 318	0.18 305

XPNet_ROB	0.61 389	0.72 380	1.66 184	0.37 370	0.27 323	0.67 395	0.47 456	0.89 406	0.71 406	0.78 481	0.70 436	0.81 451	0.53 404	1.70 440	0.76 426	0.21 471	0.16 400	0.16 415	0.15 345	0.20 287	0.21 350

psm_up	0.57 362	0.61 328	1.83 273	0.35 328	0.30 358	0.64 367	0.37 395	0.90 412	0.68 378	0.59 380	0.55 311	0.68 387	0.54 407	1.91 485	0.46 322	0.16 411	0.15 382	0.16 415	0.15 345	0.23 331	0.13 183

UNet	0.54 335	0.44 259	2.83 506	0.31 228	0.33 398	0.74 439	0.27 273	0.82 348	0.61 301	0.53 295	0.54 301	0.72 412	0.54 407	0.78 325	0.56 374	0.11 241	0.09 195	0.13 330	0.11 218	0.14 145	0.12 146

HGLStereo	0.54 335	0.69 371	2.00 347	0.35 328	0.40 457	0.66 388	0.30 323	0.83 354	0.62 319	0.57 348	0.69 426	0.69 394	0.54 407	1.07 354	0.55 366	0.13 328	0.13 335	0.13 330	0.11 218	0.19 271	0.17 285

PA-Net	0.84 494	1.00 488	3.49 555	0.63 520	0.40 457	0.70 420	0.52 468	0.86 382	0.84 488	0.52 285	0.59 340	0.70 404	0.54 407	2.35 521	2.23 544	0.17 427	0.27 504	0.19 460	0.28 471	0.22 318	0.36 485
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 414	0.94 460	1.96 339	0.43 429	0.30 358	0.71 422	0.68 514	0.84 365	0.65 352	0.70 456	0.60 355	0.86 473	0.54 407	1.56 416	0.57 378	0.20 464	0.16 400	0.67 549	0.25 455	0.22 318	0.24 401

GASNet	0.73 461	1.47 547	3.04 527	0.47 460	0.33 398	0.57 250	0.34 372	0.91 424	0.75 448	0.58 366	0.58 337	0.74 422	0.55 412	2.03 497	0.65 401	0.21 471	0.15 382	0.19 460	0.17 384	0.51 524	0.28 433

pcwnet_v2	0.64 405	0.49 285	4.41 571	0.32 257	0.27 323	0.60 297	0.25 226	0.97 477	0.88 498	0.59 380	0.70 436	0.63 350	0.55 412	0.66 288	0.37 267	0.17 427	0.15 382	0.15 396	0.14 320	0.21 301	0.23 389

APVNet	0.70 440	0.67 364	2.71 487	0.38 386	0.36 428	0.85 486	0.43 427	0.91 424	0.68 378	0.55 326	0.69 426	0.75 428	0.55 412	2.31 519	0.78 430	0.17 427	0.17 420	0.24 494	0.19 417	0.33 437	0.23 389

MMNet	0.50 293	0.48 282	1.93 317	0.33 280	0.27 323	0.79 466	0.28 291	0.81 341	0.74 435	0.60 389	0.56 323	0.59 335	0.55 412	0.79 326	0.59 385	0.10 172	0.09 195	0.12 271	0.11 218	0.13 121	0.14 203

MultiAttention	2.38 566	0.50 291	1.93 317	1.80 574	2.56 583	10.86 593	2.30 581	1.22 542	0.80 475	0.62 409	1.16 520	1.13 528	0.56 416	16.09 602	1.18 487	0.20 464	0.09 195	0.43 536	1.62 584	0.94 554	1.58 582

Wz-Net-LNSev	0.59 375	0.96 470	2.47 447	0.34 311	0.37 439	0.79 466	0.44 438	0.86 382	0.77 462	0.61 398	0.67 409	0.79 444	0.56 416	0.64 274	0.62 392	0.15 390	0.14 356	0.12 271	0.12 258	0.18 250	0.19 322

DMCA-RVC	0.62 394	0.96 470	2.63 476	0.36 347	0.90 548	0.56 232	0.31 336	0.69 235	0.57 261	0.68 448	0.52 278	0.59 335	0.56 416	1.23 375	0.53 359	0.16 411	0.38 529	0.20 469	0.15 345	0.20 287	0.15 238

MSMDNet	0.46 243	0.44 259	2.28 408	0.26 108	0.20 200	0.55 216	0.21 113	0.75 278	0.64 339	0.48 244	0.55 311	0.68 387	0.56 416	0.46 189	0.30 209	0.11 241	0.10 238	0.13 330	0.10 155	0.18 250	0.15 238

DANet	0.80 482	0.65 356	2.21 392	1.19 560	0.48 493	0.74 439	1.25 562	0.89 406	1.53 557	0.89 505	0.71 440	0.96 498	0.56 416	1.83 466	0.96 450	0.18 439	0.16 400	0.19 460	0.16 365	0.26 379	0.29 439
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.64 405	0.43 248	2.44 439	0.39 396	0.44 474	0.80 473	0.41 416	1.02 513	0.78 467	0.80 484	0.63 379	0.69 394	0.56 416	1.79 457	0.69 410	0.15 390	0.12 312	0.17 434	0.16 365	0.18 250	0.17 285

zh-mn7	0.80 482	1.54 550	3.00 525	0.35 328	0.27 323	0.72 428	0.41 416	0.93 441	1.11 533	1.00 518	1.28 526	0.75 428	0.57 422	1.87 474	1.18 487	0.16 411	0.13 335	0.14 366	0.14 320	0.26 379	0.21 350

w-ln-seven	0.74 464	1.05 499	2.54 463	0.37 370	0.34 407	1.03 515	0.47 456	1.00 501	1.08 528	0.90 507	0.85 477	0.85 467	0.57 422	1.37 387	1.26 497	0.14 371	0.13 335	0.16 415	0.15 345	0.31 419	0.20 338

PCWNet_CMD	0.46 243	0.45 267	2.28 408	0.26 108	0.20 200	0.55 216	0.21 113	0.75 278	0.64 339	0.48 244	0.55 311	0.68 387	0.57 422	0.46 189	0.30 209	0.11 241	0.10 238	0.14 366	0.10 155	0.18 250	0.14 203

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 362	0.87 439	2.11 370	0.32 257	0.30 358	0.84 482	0.40 410	0.88 400	0.72 416	0.65 435	0.73 447	0.66 371	0.57 422	0.93 339	0.71 415	0.13 328	0.07 44	0.10 147	0.08 88	0.15 164	0.14 203

DSFCA	0.54 335	0.35 193	1.41 135	0.28 150	0.28 337	0.79 466	0.88 537	0.76 291	0.70 396	0.72 463	0.66 406	0.67 380	0.57 422	1.17 369	0.63 394	0.16 411	0.14 356	0.13 330	0.14 320	0.16 201	0.13 183

FADNet	0.64 405	1.22 526	2.06 357	0.32 257	0.30 358	0.66 388	0.29 315	0.88 400	0.72 416	0.44 205	0.48 234	0.66 371	0.57 422	1.84 471	0.45 321	0.46 536	0.20 456	0.17 434	0.19 417	0.59 532	0.24 401

MyStereo06	0.54 335	0.41 236	2.68 483	0.30 200	0.23 261	0.60 297	0.30 323	0.81 341	0.44 129	0.84 498	0.52 278	0.78 439	0.58 428	0.48 206	1.10 474	0.09 76	0.17 420	0.12 271	0.10 155	0.16 201	0.20 338

Anonymous_2	0.74 464	0.32 163	1.65 180	0.33 280	0.30 358	0.67 395	0.32 359	0.69 235	0.46 154	0.48 244	0.41 187	0.84 463	0.58 428	0.51 226	0.40 293	0.32 521	0.38 529	1.43 578	3.69 594	0.80 549	0.27 427

RTSC	0.72 452	1.00 488	2.22 396	0.40 407	0.29 345	0.82 477	0.31 336	0.96 468	1.10 531	0.92 510	0.81 464	0.78 439	0.58 428	1.23 375	1.55 515	0.18 439	0.17 420	0.14 366	0.17 384	0.43 505	0.30 449

z-mn7	0.80 482	1.52 549	2.62 475	0.36 347	0.28 337	1.01 512	0.48 460	0.90 412	1.29 546	0.69 450	1.35 534	0.85 467	0.59 431	2.03 497	1.09 473	0.14 371	0.12 312	0.14 366	0.12 258	0.32 428	0.20 338

ITSA-stereo	0.48 264	0.33 171	1.20 98	0.33 280	0.18 153	0.60 297	0.29 315	0.94 450	0.80 475	0.50 263	0.49 251	0.53 297	0.59 431	1.25 379	0.64 399	0.15 390	0.12 312	0.17 434	0.16 365	0.18 250	0.23 389

GANetREF_RVC	0.75 467	1.15 517	2.46 442	0.47 460	0.26 309	0.83 480	0.61 498	0.97 477	0.89 502	0.62 409	0.61 362	0.72 412	0.59 431	2.42 531	0.55 366	0.32 521	0.25 495	0.36 525	0.24 448	0.39 489	0.31 457
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
GANet	0.75 467	0.84 429	2.01 348	0.40 407	0.25 292	0.74 439	0.66 508	0.87 391	0.73 431	0.71 460	1.07 514	0.84 463	0.59 431	2.71 555	1.15 482	0.17 427	0.16 400	0.44 537	0.16 365	0.31 419	0.20 338

Reg-Stereo(zero)	0.46 243	0.17 1	2.10 369	0.24 58	0.34 407	0.51 166	0.42 420	0.50 110	0.54 239	0.37 164	0.46 216	0.54 303	0.60 435	0.43 157	1.10 474	0.08 36	0.09 195	0.08 36	0.22 442	0.12 91	0.22 365

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 440	0.65 356	3.45 554	0.50 474	0.60 523	0.75 445	0.23 173	0.96 468	0.60 284	0.76 475	1.30 529	0.81 451	0.60 435	0.57 248	0.82 437	0.10 172	0.16 400	0.11 213	0.43 532	0.31 419	0.22 365

fast-acv-ft	0.63 401	0.88 443	3.10 533	0.38 386	0.30 358	0.79 466	0.48 460	0.69 235	0.72 416	0.58 366	0.78 460	0.76 433	0.60 435	0.67 290	0.73 422	0.15 390	0.15 382	0.18 454	0.17 384	0.37 472	0.16 267

Wz-Net-SNSev	0.76 470	1.32 539	3.11 535	0.40 407	0.31 377	0.71 422	0.60 494	0.98 481	0.87 494	0.67 441	0.83 470	0.96 498	0.60 435	1.67 436	0.97 451	0.16 411	0.15 382	0.16 415	0.17 384	0.36 464	0.24 401

HHNet	0.60 381	0.65 356	2.60 474	0.36 347	0.25 292	0.64 367	0.61 498	0.64 211	0.62 319	0.55 326	1.13 519	0.32 161	0.60 435	0.42 154	1.79 526	0.15 390	0.07 44	0.12 271	0.10 155	0.18 250	0.15 238

SST-Stereo	0.52 323	0.20 13	1.76 219	0.62 519	0.53 503	0.62 338	0.66 508	0.55 156	0.61 301	0.58 366	0.53 289	0.52 295	0.60 435	1.59 426	0.29 189	0.11 241	0.07 44	0.12 271	0.10 155	0.16 201	0.10 84

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 517	1.67 558	2.32 413	0.47 460	0.39 448	1.47 540	0.95 541	0.95 463	0.91 505	0.84 498	0.94 494	1.05 517	0.60 435	2.95 563	0.72 419	0.41 530	0.72 569	0.32 519	0.55 545	0.74 543	1.22 574

S-Stereo	0.80 482	0.69 371	3.89 562	0.39 396	0.37 439	0.69 413	0.70 519	0.94 450	0.98 516	0.62 409	0.91 487	0.83 458	0.60 435	2.37 522	0.66 402	0.18 439	0.21 465	0.17 434	0.18 397	0.30 411	0.35 476

RYNet	0.70 440	0.56 316	2.25 403	0.35 328	0.41 464	0.86 488	0.43 427	0.94 450	0.82 482	0.62 409	0.53 289	0.91 485	0.60 435	2.70 553	1.00 459	0.14 371	0.11 286	0.16 415	0.14 320	0.25 359	0.27 427

RASNet	0.61 389	0.68 367	2.03 355	0.35 328	0.46 489	0.65 381	0.28 291	0.78 317	0.70 396	0.48 244	0.64 395	0.93 491	0.61 444	2.21 514	0.73 422	0.12 298	0.09 195	0.09 93	0.10 155	0.14 145	0.11 109

PASM	0.72 452	0.68 367	1.91 311	0.47 460	0.44 474	0.60 297	0.51 465	0.76 291	0.80 475	0.77 479	0.67 409	0.87 475	0.61 444	2.40 529	0.67 405	0.32 521	0.35 522	0.36 525	0.41 529	0.45 514	0.39 501

FBW_ROB	0.83 492	0.77 402	1.77 228	0.44 436	0.30 358	0.87 492	0.46 448	1.10 532	0.91 505	0.81 490	0.75 453	1.01 508	0.61 444	3.66 576	1.23 494	0.26 504	0.23 479	0.36 525	0.25 455	0.27 389	0.62 536

PDISCO_ROB	0.75 467	1.06 501	2.11 370	0.64 521	0.59 518	1.13 529	0.43 427	1.14 537	1.05 523	0.64 428	0.71 440	0.96 498	0.61 444	1.21 371	0.76 426	0.37 529	0.18 431	0.27 503	0.24 448	0.56 531	0.32 463

PWCDC_ROB	0.72 452	1.06 501	2.09 365	0.47 460	0.36 428	0.78 462	0.26 248	0.98 481	1.34 548	0.61 398	2.07 551	0.64 359	0.61 444	0.83 329	0.71 415	0.31 520	0.14 356	0.15 396	0.12 258	0.60 535	0.21 350

DGSMNet	2.89 574	0.63 345	3.18 542	3.43 587	4.17 587	2.57 575	6.98 594	0.97 477	0.83 485	0.56 337	1.86 548	0.79 444	0.62 449	1.64 432	1.39 506	4.61 591	5.01 595	5.17 596	4.71 595	4.44 592	4.19 592

DeepPrunerF	0.86 496	0.86 436	2.91 516	0.45 450	0.50 495	0.64 367	0.48 460	1.14 537	2.64 578	0.63 418	0.61 362	0.65 364	0.62 449	2.21 514	1.31 500	0.23 487	0.19 445	0.30 514	0.28 471	0.36 464	0.25 410

PWC_ROB	0.70 440	0.94 460	1.88 293	0.39 396	0.39 448	0.62 338	0.30 323	0.98 481	0.94 509	0.91 509	1.29 528	0.77 435	0.62 449	1.62 431	1.03 467	0.18 439	0.11 286	0.18 454	0.13 292	0.51 524	0.22 365

w-ln-seven-2	0.68 431	1.13 511	2.46 442	0.36 347	0.27 323	0.65 381	0.44 438	0.87 391	0.83 485	0.69 450	0.75 453	0.72 412	0.63 452	1.56 416	1.15 482	0.13 328	0.13 335	0.15 396	0.14 320	0.35 458	0.19 322

FACV-RUCA	0.58 367	0.40 229	1.78 233	0.43 429	1.67 578	0.48 141	0.28 291	0.69 235	0.62 319	0.40 180	0.53 289	0.33 167	0.63 452	0.40 142	0.31 221	0.13 328	0.11 286	0.62 546	0.12 258	0.70 541	0.98 561

otaku	1.03 518	1.68 560	2.72 489	0.95 548	0.73 537	1.03 515	0.59 492	0.99 493	0.86 491	0.69 450	1.61 541	0.98 502	0.64 454	1.46 400	1.14 480	0.95 561	0.46 542	0.72 552	0.40 526	1.24 566	0.78 548

HSM	0.62 394	0.76 393	1.72 200	0.30 200	0.29 345	0.64 367	0.28 291	0.94 450	0.62 319	0.58 366	0.57 331	1.40 544	0.64 454	2.59 546	0.42 301	0.11 241	0.08 124	0.10 147	0.08 88	0.14 145	0.11 109

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 389	0.61 328	3.35 553	0.33 280	0.58 516	0.66 388	0.20 92	0.98 481	0.55 246	0.73 467	0.52 278	0.99 505	0.65 456	0.58 252	0.29 189	0.10 172	0.16 400	0.10 147	0.41 529	0.29 400	0.20 338

fff	0.43 205	0.77 402	1.95 330	0.24 58	0.13 21	0.51 166	0.22 138	0.77 302	0.75 448	0.54 308	0.47 222	0.31 153	0.65 456	0.36 112	0.34 250	0.09 76	0.07 44	0.08 36	0.07 58	0.08 22	0.22 365

Wz-Net-MNSev	0.65 414	0.97 478	2.19 390	0.36 347	0.33 398	0.90 498	0.60 494	0.92 433	0.81 481	0.75 472	0.72 445	0.73 416	0.65 456	1.39 389	0.71 415	0.16 411	0.13 335	0.14 366	0.14 320	0.24 346	0.18 305

csc	0.43 205	0.77 402	1.95 330	0.24 58	0.13 21	0.51 166	0.22 138	0.77 302	0.75 448	0.54 308	0.47 222	0.31 153	0.65 456	0.36 112	0.34 250	0.09 76	0.07 44	0.08 36	0.07 58	0.08 22	0.22 365

cscssc	0.43 205	0.77 402	1.95 330	0.24 58	0.13 21	0.51 166	0.22 138	0.77 302	0.75 448	0.54 308	0.47 222	0.31 153	0.65 456	0.36 112	0.34 250	0.09 76	0.07 44	0.08 36	0.07 58	0.08 22	0.22 365

Ntro	1.00 515	1.68 560	2.80 504	0.95 548	0.85 544	1.06 518	0.53 472	0.98 481	0.90 504	0.62 409	0.76 456	0.93 491	0.66 461	1.66 434	0.98 453	0.99 564	0.45 540	0.75 553	0.40 526	1.19 562	0.75 545

ASMatch	0.60 381	0.43 248	2.58 469	0.91 544	0.36 428	0.56 232	0.25 226	0.52 132	0.61 301	0.47 226	1.21 522	0.47 270	0.66 461	1.34 384	0.94 447	0.10 172	0.08 124	0.11 213	0.11 218	0.10 58	0.16 267

iinet-f	0.57 362	0.93 458	2.27 406	0.31 228	0.25 292	0.83 480	0.33 367	0.81 341	0.65 352	0.54 308	0.63 379	0.73 416	0.67 463	0.73 309	0.67 405	0.13 328	0.13 335	0.11 213	0.10 155	0.43 505	0.16 267

UDG	0.77 474	1.23 527	2.15 381	0.67 526	0.59 518	0.78 462	0.38 402	0.90 412	0.70 396	0.61 398	0.69 426	1.01 508	0.67 463	1.02 349	0.73 422	0.45 534	0.34 521	0.87 555	0.51 542	0.67 539	0.46 517

EAI-Stereo	0.78 478	0.25 73	1.67 186	0.54 493	0.59 518	1.95 560	2.05 579	1.11 536	0.64 339	0.95 515	1.49 538	0.50 286	0.67 463	0.59 258	1.44 510	0.09 76	0.19 445	0.09 93	0.49 538	0.13 121	0.22 365

PAM	0.70 440	0.35 193	2.72 489	0.56 502	0.62 528	1.08 525	0.53 472	0.85 372	0.44 129	0.93 512	0.92 489	1.24 536	0.68 466	0.64 274	1.01 463	0.10 172	0.19 445	0.10 147	0.48 536	0.14 145	0.38 495

Nwc_Net	0.68 431	0.83 427	2.53 457	0.41 414	0.39 448	0.77 457	0.38 402	1.01 510	0.70 396	0.60 389	0.99 502	0.98 502	0.68 466	1.41 393	0.63 394	0.23 487	0.15 382	0.23 487	0.25 455	0.23 331	0.18 305

iRaft-Stereo_20w	0.58 367	0.39 224	1.96 339	0.45 450	0.32 385	0.92 502	0.57 488	1.14 537	0.56 257	0.81 490	0.40 183	0.55 307	0.69 468	0.65 285	1.04 468	0.09 76	0.16 400	0.09 93	0.36 517	0.17 223	0.25 410

stereogan	0.69 436	0.51 294	2.44 439	0.39 396	0.39 448	1.01 512	0.41 416	0.94 450	0.92 508	0.73 467	0.85 477	1.15 531	0.69 468	1.57 420	0.53 359	0.19 454	0.18 431	0.20 469	0.16 365	0.36 464	0.24 401

ACVNet-4b	1.93 561	1.85 570	4.10 568	1.07 553	0.86 545	1.15 531	0.53 472	1.06 526	1.12 534	0.64 428	1.09 515	1.99 557	0.70 470	2.20 513	9.86 595	5.62 593	0.41 539	1.03 566	0.55 545	1.86 579	0.85 553

pmcnn	1.32 538	1.05 499	2.77 500	0.74 531	1.43 570	0.72 428	0.56 484	0.96 468	0.91 505	0.99 517	2.92 574	6.01 588	0.70 470	2.38 525	3.32 567	0.13 328	0.10 238	0.08 36	0.06 10	0.34 447	0.22 365

RGC	0.71 449	0.97 478	2.18 388	0.44 436	0.44 474	0.73 435	0.40 410	0.94 450	0.71 406	0.71 460	1.04 512	1.01 508	0.71 472	1.74 447	0.70 412	0.23 487	0.18 431	0.28 506	0.26 463	0.29 400	0.27 427

edge stereo	0.81 490	0.73 387	3.30 549	0.37 370	1.21 567	0.62 338	0.39 407	0.93 441	0.79 472	0.80 484	0.88 484	1.14 530	0.71 472	2.18 512	0.71 415	0.21 471	0.20 456	0.26 502	0.18 397	0.38 479	0.26 420

MDST_ROB	1.17 529	0.42 243	3.87 561	0.54 493	0.44 474	4.11 584	0.58 490	1.31 549	0.84 488	2.12 564	1.12 517	0.98 502	0.71 472	4.24 581	0.99 458	0.16 411	0.14 356	0.19 460	0.17 384	0.18 250	0.35 476

KYRaft	0.48 264	0.29 130	1.75 213	0.33 280	0.21 214	0.75 445	0.44 438	0.58 175	0.57 261	0.64 428	0.93 493	0.53 297	0.72 475	0.60 264	0.24 131	0.10 172	0.07 44	0.12 271	0.14 320	0.12 91	0.54 527

Prome-Stereo	0.49 282	0.30 143	1.76 219	0.60 517	0.23 261	0.63 355	0.42 420	0.62 200	0.60 284	0.59 380	1.03 509	0.43 229	0.72 475	0.60 264	0.33 243	0.09 76	0.07 44	0.10 147	0.09 119	0.11 80	0.43 512

Syn2CoEx	0.70 440	1.07 504	2.74 495	0.43 429	0.30 358	0.64 367	0.42 420	0.99 493	0.78 467	0.62 409	0.78 460	0.74 422	0.72 475	1.92 489	0.61 390	0.20 464	0.17 420	0.19 460	0.15 345	0.29 400	0.22 365

AAGNet	0.88 499	0.33 171	1.79 254	0.54 493	0.98 552	0.62 338	0.46 448	0.50 110	0.60 284	0.58 366	0.53 289	0.50 286	0.73 478	1.23 375	7.48 590	0.11 241	0.07 44	0.12 271	0.10 155	0.14 145	0.09 57

psmorigin	1.36 542	0.60 324	13.80 595	0.37 370	0.29 345	0.62 338	0.33 367	0.77 302	0.61 301	0.96 516	0.88 484	1.17 534	0.73 478	4.00 578	0.86 441	0.19 454	0.22 471	0.17 434	0.18 397	0.24 346	0.29 439

NCC-stereo	0.79 480	0.94 460	2.42 433	0.59 513	0.45 483	1.90 558	0.46 448	0.99 493	0.72 416	0.64 428	0.84 473	0.91 485	0.73 478	1.80 461	1.00 459	0.27 509	0.19 445	0.23 487	0.31 492	0.24 346	0.22 365

Abc-Net	0.79 480	0.94 460	2.42 433	0.59 513	0.45 483	1.90 558	0.46 448	0.99 493	0.72 416	0.64 428	0.84 473	0.91 485	0.73 478	1.80 461	1.00 459	0.27 509	0.19 445	0.23 487	0.31 492	0.24 346	0.22 365
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 452	0.77 402	2.36 424	0.45 450	0.40 457	0.71 422	0.32 359	1.02 513	1.25 542	1.07 524	0.84 473	0.90 483	0.73 478	1.09 356	0.98 453	0.21 471	0.18 431	0.20 469	0.21 433	0.32 428	0.31 457

XQC	0.73 461	0.98 482	2.39 428	0.46 455	0.35 420	0.81 474	0.46 448	1.00 501	1.00 517	0.80 484	0.69 426	0.88 479	0.74 483	1.32 382	1.20 490	0.24 495	0.16 400	0.23 487	0.20 427	0.41 497	0.33 470

Select-FE	0.65 414	0.67 364	2.76 497	0.49 470	0.55 508	0.79 466	0.16 39	0.90 412	0.53 226	0.84 498	0.55 311	0.91 485	0.75 484	0.57 248	1.16 484	0.11 241	0.18 431	0.11 213	0.49 538	0.14 145	0.31 457

raft_robust	0.55 347	0.84 429	1.73 203	0.28 150	0.54 505	0.53 193	0.25 226	0.88 400	0.75 448	0.48 244	0.46 216	0.76 433	0.75 484	1.46 400	0.27 164	0.09 76	0.10 238	0.10 147	0.30 485	0.26 379	0.16 267

ADStereo(finetuned)	0.45 233	0.77 402	2.12 373	0.25 77	0.14 35	0.51 166	0.22 138	0.77 302	0.72 416	0.54 308	0.48 234	0.31 153	0.76 486	0.37 123	0.38 274	0.09 76	0.07 44	0.09 93	0.07 58	0.13 121	0.23 389

LCNet	0.54 335	0.37 205	1.78 233	0.92 545	0.22 241	0.96 505	0.30 323	0.59 183	0.58 272	0.51 276	0.55 311	0.41 211	0.76 486	0.84 331	0.26 154	0.09 76	0.06 23	0.12 271	0.18 397	0.98 555	0.39 501

RP	0.67 424	0.82 423	1.94 327	0.43 429	0.44 474	0.65 381	0.45 445	0.89 406	0.82 482	0.66 437	0.92 489	0.99 505	0.76 486	1.55 415	0.66 402	0.25 500	0.18 431	0.23 487	0.20 427	0.31 419	0.22 365

PAM_32	0.70 440	0.35 193	2.73 494	0.54 493	0.61 526	1.07 523	0.43 427	0.84 365	0.49 181	0.90 507	0.91 487	1.23 535	0.77 489	0.65 285	1.10 474	0.10 172	0.19 445	0.10 147	0.49 538	0.15 164	0.38 495

LL-Strereo	0.72 452	1.29 534	2.49 450	0.36 347	0.45 483	0.55 216	0.32 359	0.93 441	0.71 406	0.67 441	0.58 337	0.85 467	0.79 490	2.67 552	0.46 322	0.10 172	0.18 431	0.14 366	0.12 258	0.40 494	0.42 511

RainbowNet	1.15 526	1.78 566	2.72 489	1.12 558	0.91 549	1.06 518	0.76 527	1.16 541	1.13 536	0.75 472	0.97 499	1.09 523	0.80 491	1.60 427	1.21 492	1.17 570	1.26 581	1.01 565	0.57 551	1.13 560	0.88 558

RAFT + AFF	0.64 405	1.20 524	1.95 330	0.34 311	0.33 398	0.67 395	0.52 468	0.99 493	0.74 435	0.53 295	0.58 337	0.57 325	0.80 491	1.76 450	0.51 352	0.12 298	0.27 504	0.15 396	0.14 320	0.43 505	0.29 439

FAT-Stereo	0.70 440	0.54 305	2.88 509	0.36 347	0.29 345	0.62 338	0.54 476	0.97 477	0.87 494	0.76 475	0.92 489	0.94 495	0.80 491	1.84 471	0.57 378	0.18 439	0.19 445	0.17 434	0.16 365	0.22 318	0.25 410

UGAM-zero	0.63 401	0.39 224	2.49 450	0.30 200	0.49 494	0.67 395	0.19 73	0.91 424	0.45 144	0.77 479	0.45 208	1.16 533	0.82 494	2.05 500	0.29 189	0.09 76	0.15 382	0.09 93	0.44 533	0.11 80	0.22 365

CBFPSM	0.56 355	0.91 451	1.82 267	0.28 150	0.23 261	0.71 422	0.37 395	0.72 251	0.64 339	0.50 263	0.49 251	1.03 512	0.83 495	0.62 269	1.35 503	0.10 172	0.12 312	0.10 147	0.10 155	0.18 250	0.19 322

HBP-ISP	0.76 470	1.30 535	3.19 543	0.35 328	0.26 309	0.85 486	0.54 476	1.03 520	0.72 416	0.80 484	0.69 426	0.68 387	0.83 495	2.04 499	0.44 316	0.23 487	0.24 482	0.29 513	0.25 455	0.28 395	0.24 401

LSM	3.31 580	1.11 507	5.29 577	9.40 594	30.65 609	0.84 482	1.12 556	0.91 424	1.22 540	1.36 547	2.19 556	0.93 491	0.83 495	1.66 434	0.90 443	0.21 471	0.31 514	0.24 494	0.28 471	0.39 489	6.33 595

AF-Net	0.69 436	0.92 452	2.21 392	0.41 414	0.40 457	0.68 407	0.40 410	1.02 513	0.86 491	0.69 450	1.03 509	1.04 515	0.84 498	1.19 370	0.78 430	0.22 484	0.14 356	0.25 499	0.17 384	0.30 411	0.18 305

TransformOpticalFlow	0.64 405	0.56 316	2.66 481	0.44 436	0.26 309	0.62 338	0.28 291	0.83 354	0.71 406	0.76 475	0.74 450	0.91 485	0.85 499	1.83 466	0.81 436	0.10 172	0.07 44	0.11 213	0.09 119	0.11 80	0.12 146

RTS	1.21 531	1.31 536	6.39 581	0.52 483	0.51 500	1.61 547	0.79 529	1.03 520	1.37 550	1.13 528	1.30 529	1.10 525	0.85 499	2.65 549	2.08 537	0.21 471	0.24 482	0.18 454	0.18 397	0.43 505	0.32 463

RTSA	1.21 531	1.31 536	6.39 581	0.52 483	0.51 500	1.61 547	0.79 529	1.03 520	1.37 550	1.13 528	1.30 529	1.10 525	0.85 499	2.65 549	2.08 537	0.21 471	0.24 482	0.18 454	0.18 397	0.43 505	0.32 463

DeepStereo_RVC	0.44 215	0.28 120	1.92 314	0.49 470	0.17 115	0.60 297	0.59 492	0.50 110	0.52 207	0.49 256	0.45 208	0.39 197	0.86 502	0.45 180	0.33 243	0.11 241	0.08 124	0.11 213	0.09 119	0.15 164	0.19 322

zh-sn7	0.89 501	1.73 564	3.09 532	0.39 396	0.30 358	0.82 477	0.63 505	0.96 468	0.87 494	0.79 483	1.12 517	0.84 463	0.87 503	2.42 531	1.63 518	0.16 411	0.17 420	0.16 415	0.16 365	0.34 447	0.29 439

Wz-Net-TNSev	0.91 503	1.73 564	3.08 530	0.36 347	0.31 377	1.00 511	0.71 520	1.06 526	0.97 513	0.71 460	0.72 445	1.09 523	0.87 503	2.42 531	1.59 516	0.20 464	0.20 456	0.16 415	0.20 427	0.44 513	0.35 476

anonymity	0.80 482	0.66 363	1.29 112	0.59 513	0.75 538	0.67 395	0.52 468	0.95 463	0.71 406	0.94 513	0.70 436	0.67 380	0.87 503	0.71 306	1.35 503	0.64 547	0.62 556	0.58 543	1.44 582	0.60 535	0.65 539

IPLG	0.69 436	0.84 429	2.43 437	0.35 328	0.21 214	1.65 551	0.61 498	1.36 551	0.58 272	1.39 551	0.51 264	0.37 183	0.87 503	1.41 393	0.36 261	0.09 76	0.07 44	0.14 366	0.12 258	0.32 428	0.11 109

ccnet	0.71 449	0.41 236	1.59 171	0.40 407	0.45 483	1.06 518	0.55 479	0.98 481	0.71 406	0.88 503	0.97 499	0.82 456	0.88 507	1.68 437	0.94 447	0.32 521	0.26 497	0.32 519	0.27 468	0.34 447	0.30 449

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 540	1.70 562	2.50 454	0.56 502	0.40 457	2.15 569	0.99 544	1.24 545	1.26 543	1.02 520	1.10 516	1.29 538	0.88 507	3.10 567	1.08 471	1.66 580	0.83 573	0.68 550	0.88 570	1.57 573	1.80 586

SAMSARA	0.91 503	0.97 478	2.22 396	0.80 536	0.58 516	1.32 535	1.31 564	1.01 510	0.94 509	1.36 547	0.87 481	1.38 543	0.90 509	1.72 444	1.02 465	0.24 495	0.30 512	0.22 480	0.25 455	0.36 464	0.35 476

ADCS	1.05 520	1.36 544	2.98 523	0.42 425	0.36 428	0.96 505	0.81 533	1.06 526	1.12 534	1.25 541	0.97 499	1.08 521	0.90 509	1.25 379	4.86 582	0.21 471	0.21 465	0.22 480	0.23 446	0.36 464	0.38 495

STrans-v2	0.67 424	0.56 316	2.64 478	0.27 125	0.23 261	0.57 250	0.33 367	0.96 468	0.69 387	0.92 510	0.85 477	0.89 481	0.93 511	1.83 466	1.21 492	0.09 76	0.07 44	0.10 147	0.09 119	0.11 80	0.12 146

AnyNet_C32	1.00 515	1.33 541	2.53 457	0.49 470	0.54 505	1.15 531	1.14 557	0.91 424	0.89 502	1.11 527	0.95 496	0.87 475	0.93 511	1.50 409	4.07 575	0.21 471	0.20 456	0.25 499	0.24 448	0.38 479	0.33 470

CBMV_ROB	0.76 470	0.42 243	2.68 483	0.33 280	0.22 241	0.74 439	0.47 456	0.96 468	0.76 457	1.04 523	0.96 497	0.88 479	0.93 511	2.06 501	1.19 489	0.22 484	0.24 482	0.27 503	0.25 455	0.25 359	0.28 433

ACV-stereo	0.66 419	0.76 393	2.86 507	0.32 257	0.25 292	1.01 512	0.60 494	0.59 183	0.52 207	0.41 189	0.45 208	1.55 550	0.94 514	1.40 392	0.69 410	0.14 371	0.13 335	0.12 271	0.11 218	0.20 287	0.19 322

MFMNet_re	0.92 505	1.28 533	2.53 457	0.82 540	0.76 541	0.90 498	0.75 525	0.98 481	1.04 522	1.03 521	1.05 513	0.84 463	0.94 514	0.83 329	0.72 419	0.68 549	0.60 554	0.63 547	0.60 556	0.77 547	0.74 543

SPS-STEREO	1.07 521	1.13 511	2.88 509	0.65 524	0.69 534	0.99 508	0.68 514	1.05 525	0.87 494	1.36 547	1.23 523	1.46 546	0.94 514	1.87 474	1.72 523	0.66 548	0.61 555	0.58 543	0.57 551	0.65 537	0.77 547
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 424	0.80 414	1.90 305	0.28 150	0.22 241	0.69 413	0.36 387	0.85 372	0.65 352	0.56 337	0.84 473	1.03 512	0.95 517	2.32 520	0.55 366	0.23 487	0.14 356	0.41 533	0.13 292	0.24 346	0.17 285

MFN_U_SF_RVC	1.55 554	2.39 587	3.16 539	0.65 524	0.41 464	1.12 527	0.46 448	1.23 544	1.33 547	1.61 558	1.20 521	1.43 545	0.98 518	1.76 450	1.97 531	1.90 583	1.80 583	1.98 587	2.15 588	1.63 574	1.77 585

DRaft	0.62 394	0.38 215	1.76 219	0.24 58	0.16 86	0.64 367	0.66 508	0.53 141	0.53 226	0.67 441	0.99 502	0.38 191	1.00 519	1.44 395	2.10 540	0.10 172	0.14 356	0.10 147	0.14 320	0.18 250	0.21 350

ADCMid	0.96 511	1.32 539	2.74 495	0.38 386	0.35 420	0.99 508	0.58 490	0.94 450	0.86 491	1.23 540	1.01 505	1.01 508	1.00 519	1.05 353	3.97 573	0.21 471	0.19 445	0.42 534	0.32 498	0.40 494	0.29 439

G-Net	0.99 512	0.64 349	2.76 497	0.57 506	0.67 531	2.03 565	0.72 523	0.76 291	0.67 376	1.14 530	2.56 565	1.30 541	1.02 521	1.48 408	1.74 524	0.25 500	0.24 482	0.24 494	0.26 463	0.37 472	0.31 457

ACVNet_2	1.42 548	1.81 567	3.23 547	1.08 554	0.92 550	1.32 535	0.85 535	1.49 557	1.69 561	1.19 539	1.73 545	2.13 559	1.03 522	2.50 540	1.40 508	0.91 558	0.53 550	1.00 564	0.55 545	2.11 581	0.85 553

ACVNet_1	1.33 539	1.91 575	4.03 566	1.09 555	0.88 546	1.19 534	0.66 508	1.24 545	1.17 537	0.94 513	0.96 497	3.09 570	1.04 523	2.37 522	1.11 477	1.04 565	0.48 548	1.03 566	0.48 536	1.12 559	0.83 550

WZ-Net	0.92 505	1.31 536	3.76 559	0.41 414	0.36 428	0.86 488	0.71 520	1.00 501	1.06 526	0.82 495	0.92 489	1.06 519	1.05 524	2.16 511	1.61 517	0.19 454	0.13 335	0.15 396	0.16 365	0.32 428	0.28 433

Consistency-Raft	0.88 499	0.93 458	3.23 547	0.99 551	0.64 529	0.77 457	0.55 479	0.98 481	0.97 513	0.61 398	1.03 509	0.65 364	1.05 524	0.79 326	1.38 505	0.44 532	0.46 542	0.51 541	0.58 554	0.65 537	0.47 518

NaN_ROB	1.14 524	0.94 460	2.96 519	0.53 489	0.56 511	1.13 529	0.99 544	0.98 481	1.00 517	1.09 526	0.87 481	0.77 435	1.06 526	5.90 586	2.72 554	0.16 411	0.23 479	0.16 415	0.24 448	0.22 318	0.36 485

aanetorigin	0.77 474	0.80 414	2.59 471	0.43 429	0.44 474	0.58 268	1.01 549	0.57 168	0.68 378	1.53 557	1.23 523	0.81 451	1.08 527	1.07 354	1.07 470	0.18 439	0.15 382	0.17 434	0.21 433	0.54 529	0.30 449

AnyNet_C01	1.14 524	1.49 548	4.23 570	0.54 493	0.53 503	1.51 544	1.37 567	1.04 524	1.07 527	1.17 536	1.33 532	1.15 531	1.08 527	1.61 430	2.74 555	0.25 500	0.22 471	0.28 506	0.24 448	0.48 517	0.40 505

MSAF-DinoV2	3.10 578	1.86 572	10.68 588	3.61 588	0.30 358	3.34 579	0.82 534	2.81 580	1.79 566	0.80 484	0.87 481	1.56 551	1.10 529	26.49 614	1.96 530	0.17 427	0.13 335	0.19 460	1.63 585	0.92 553	0.99 566

CBMV	0.71 449	0.76 393	2.64 478	0.33 280	0.20 200	0.78 462	0.79 529	0.98 481	0.78 467	0.85 502	0.71 440	0.86 473	1.10 529	1.46 400	0.62 392	0.18 439	0.20 456	0.21 477	0.19 417	0.25 359	0.33 470
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 542	1.93 577	5.95 579	0.81 539	0.59 518	1.57 546	1.09 553	1.39 554	1.22 540	0.84 498	1.01 505	1.25 537	1.12 531	3.19 568	2.36 549	0.45 534	0.47 545	0.38 531	0.34 505	0.59 532	0.57 531

PVD	0.90 502	0.85 433	2.15 381	0.53 489	0.50 495	0.99 508	0.56 484	1.15 540	1.64 560	1.41 553	1.41 537	1.11 527	1.13 532	1.35 385	1.31 500	0.26 504	0.28 507	0.28 506	0.26 463	0.37 472	0.49 522

ADCPNet	0.99 512	0.99 486	3.93 565	0.37 370	0.68 533	1.36 537	0.62 503	0.87 391	0.76 457	0.78 481	0.81 464	1.08 521	1.18 533	1.14 366	2.49 551	0.21 471	0.69 565	0.21 477	0.95 573	0.29 400	0.37 492

NVStereoNet_ROB	1.16 528	0.95 467	2.54 463	0.58 508	0.55 508	0.78 462	0.63 505	1.00 501	1.08 528	1.03 521	4.07 584	1.48 547	1.22 534	2.88 562	1.27 498	0.50 537	0.46 542	0.54 542	0.62 557	0.50 522	0.63 538
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	0.68 431	0.31 155	2.25 403	0.42 425	0.17 115	0.66 388	0.89 538	0.51 118	0.59 279	0.60 389	1.01 505	0.45 249	1.26 535	1.54 414	2.26 546	0.10 172	0.08 124	0.10 147	0.10 155	0.10 58	0.11 109

LVE	1.96 562	2.17 586	3.14 537	1.68 570	1.80 580	1.63 549	1.03 550	2.34 575	2.81 579	1.25 541	2.89 572	4.24 579	1.29 536	2.79 558	1.44 510	2.85 588	0.91 576	1.18 568	1.46 583	1.23 565	1.10 571

DPSNet	0.86 496	0.60 324	2.34 418	0.58 508	0.36 428	1.07 523	0.75 525	1.30 548	1.05 523	0.70 456	0.68 417	0.94 495	1.29 536	2.08 504	1.82 527	0.26 504	0.23 479	0.16 415	0.17 384	0.48 517	0.40 505

PWCK	1.49 551	1.90 574	3.22 546	1.09 555	0.54 505	1.71 553	1.73 575	1.49 557	1.53 557	1.44 555	1.80 546	1.82 554	1.30 538	3.34 571	1.76 525	1.07 567	0.56 552	0.97 563	0.58 554	1.38 572	0.65 539

test_sample8	1.12 522	0.62 334	1.93 317	0.27 125	0.22 241	0.68 407	0.31 336	0.95 463	0.61 301	1.18 538	0.56 323	2.53 565	1.31 539	1.91 485	2.55 552	0.61 544	4.16 593	0.87 555	0.56 548	0.25 359	0.23 389

EDNetEfficientorigin	8.18 591	0.98 482	145.96 615	0.51 479	0.89 547	0.72 428	0.48 460	0.85 372	1.56 559	2.12 564	1.49 538	1.29 538	1.31 539	1.83 466	2.13 541	0.13 328	0.12 312	0.17 434	0.18 397	0.39 489	0.45 515

CSAN	1.25 535	1.12 508	3.04 527	0.51 479	0.37 439	1.06 518	1.15 558	1.22 542	1.08 528	1.17 536	1.91 549	1.04 515	1.31 539	5.96 587	2.43 550	0.26 504	0.22 471	0.24 494	0.24 448	0.31 419	0.30 449

Dean	1.79 558	1.83 568	3.92 563	1.29 563	1.07 562	1.55 545	1.00 547	1.95 572	2.33 574	1.47 556	4.19 585	4.26 580	1.33 542	2.21 514	1.48 512	1.14 569	0.68 563	1.18 568	0.74 564	1.24 566	0.98 561

CRFU-Net	0.56 355	0.38 215	1.86 286	0.46 455	0.26 309	0.82 477	0.36 387	0.90 412	0.49 181	0.62 409	0.59 340	0.78 439	1.35 543	1.00 347	0.48 337	0.15 390	0.14 356	0.17 434	0.10 155	0.19 271	0.14 203

ADCRef	0.80 482	0.96 470	2.29 410	0.37 370	0.35 420	0.96 505	0.51 465	0.87 391	0.75 448	0.88 503	0.83 470	0.61 343	1.36 544	1.02 349	3.27 565	0.13 328	0.11 286	0.17 434	0.19 417	0.25 359	0.21 350

IMH-64-1	1.39 545	1.64 556	1.86 286	1.36 564	1.11 563	1.39 538	1.19 560	1.76 565	1.45 554	1.16 531	2.21 557	1.53 548	1.38 545	1.98 492	1.52 513	1.29 572	0.67 559	1.27 572	0.69 561	1.29 568	0.98 561

IMH-64	1.39 545	1.64 556	1.86 286	1.36 564	1.11 563	1.39 538	1.19 560	1.76 565	1.45 554	1.16 531	2.21 557	1.53 548	1.38 545	1.98 492	1.52 513	1.29 572	0.67 559	1.27 572	0.69 561	1.29 568	0.98 561

SuperB	1.15 526	1.14 513	5.43 578	0.36 347	0.26 309	0.81 474	0.89 538	0.88 400	1.17 537	0.67 441	0.68 417	0.63 350	1.39 547	1.74 447	3.37 568	0.15 390	0.12 312	0.17 434	0.16 365	2.80 586	0.25 410

SGM-Forest	1.04 519	0.42 243	3.59 558	0.41 414	0.32 385	1.05 517	1.32 565	0.94 450	0.83 485	1.16 531	2.23 559	1.03 512	1.39 547	2.49 539	2.35 548	0.21 471	0.21 465	0.20 469	0.19 417	0.23 331	0.32 463
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 512	0.79 412	2.43 437	0.39 396	0.32 385	1.50 543	1.90 577	0.92 433	0.97 513	1.26 544	1.27 525	1.00 507	1.42 549	1.14 366	3.31 566	0.17 427	0.14 356	0.22 480	0.21 433	0.30 411	0.22 365

MeshStereo	1.21 531	1.15 517	3.01 526	0.34 311	0.28 337	1.10 526	0.69 516	1.35 550	1.01 519	2.71 578	2.41 562	2.96 568	1.45 550	2.80 559	1.40 508	0.22 484	0.22 471	0.22 480	0.19 417	0.50 522	0.26 420
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
CrosDoStereo	0.94 507	0.37 205	2.53 457	0.25 77	0.32 385	0.54 201	3.76 590	0.72 251	0.60 284	0.70 456	1.40 535	0.53 297	1.49 551	1.78 453	3.09 560	0.10 172	0.08 124	0.11 213	0.11 218	0.21 301	0.11 109

DeepStereo_LL	0.94 507	0.37 205	2.53 457	0.25 77	0.32 385	0.54 201	3.76 590	0.72 251	0.60 284	0.70 456	1.40 535	0.53 297	1.49 551	1.78 453	3.09 560	0.10 172	0.08 124	0.11 213	0.11 218	0.21 301	0.11 109

SANet	1.20 530	1.21 525	3.33 552	0.38 386	0.27 323	1.73 555	0.85 535	1.10 532	2.49 577	1.16 531	1.83 547	1.72 553	1.50 553	2.37 522	2.84 557	0.18 439	0.16 400	0.16 415	0.15 345	0.32 428	0.32 463

ADCP+	0.94 507	1.12 508	3.14 537	0.34 311	0.39 448	1.06 518	0.79 529	0.89 406	0.80 475	0.66 437	0.67 409	0.85 467	1.55 554	0.93 339	4.55 580	0.13 328	0.11 286	0.16 415	0.15 345	0.26 379	0.25 410

WAO-6	1.58 555	1.54 550	2.32 413	1.14 559	1.00 555	2.30 571	1.03 550	1.82 568	2.85 580	1.25 541	2.61 567	2.20 560	1.56 555	2.47 538	1.99 533	0.95 561	0.67 559	1.19 571	0.83 568	1.08 557	0.88 558

KSHMR	4.10 582	1.97 578	5.27 576	1.71 572	1.47 574	1.96 561	1.28 563	3.19 582	17.33 604	2.12 564	15.91 599	9.18 593	1.57 556	8.42 591	1.98 532	1.52 578	1.26 581	1.67 584	1.19 579	1.67 575	1.40 578

WAO-7	1.48 550	1.63 554	2.49 450	0.93 546	0.75 538	1.72 554	1.10 554	1.84 569	1.96 572	1.43 554	2.54 564	1.97 556	1.61 557	3.06 565	2.08 537	0.69 550	0.66 558	0.94 560	0.74 564	0.80 549	0.69 541

MIPNet	0.83 492	0.81 419	2.40 430	0.61 518	0.18 153	1.48 541	1.39 569	1.60 562	0.74 435	1.94 562	0.85 477	0.73 416	1.68 558	0.87 337	0.31 221	0.09 76	0.08 124	0.11 213	0.32 498	0.25 359	0.12 146

IMH	2.02 564	2.15 585	2.69 486	1.68 570	1.12 565	1.66 552	0.92 540	2.10 573	1.92 570	1.32 546	2.66 569	2.21 561	1.69 559	5.78 585	1.68 520	5.54 592	0.96 577	1.31 574	0.71 563	1.32 571	0.99 566

WCMA_ROB	1.12 522	0.83 427	2.66 481	0.58 508	0.34 407	1.17 533	0.71 520	0.93 441	0.94 509	1.74 560	2.63 568	3.09 570	1.71 560	1.70 440	1.84 528	0.26 504	0.21 465	0.20 469	0.21 433	0.28 395	0.43 512

SGM_RVC	1.89 560	0.92 452	2.50 454	0.96 550	0.93 551	1.63 549	1.37 567	1.52 559	12.43 593	1.85 561	1.69 544	2.40 564	1.74 561	2.81 560	1.71 522	0.53 538	0.47 545	0.42 534	0.47 535	0.74 543	0.74 543
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
THIR-Stereo	0.86 496	0.62 334	2.13 375	0.25 77	0.16 86	0.58 268	2.74 586	0.59 183	0.51 199	0.62 409	1.62 542	0.97 501	1.80 562	1.69 439	2.25 545	0.10 172	0.08 124	0.14 366	0.11 218	0.15 164	0.11 109

JetBlue	1.78 557	1.63 554	3.92 563	0.73 529	1.21 567	4.38 585	3.35 587	1.59 561	1.20 539	1.26 544	1.52 540	2.37 563	1.88 563	3.23 569	3.00 558	0.53 538	0.47 545	0.48 540	0.49 538	1.29 568	0.97 560

MSMD_ROB	1.34 540	0.96 470	2.38 426	0.39 396	0.32 385	1.96 561	0.62 503	0.91 424	1.43 552	2.94 582	2.60 566	4.77 583	1.95 564	2.43 534	1.33 502	0.29 515	0.26 497	0.32 519	0.32 498	0.30 411	0.30 449

DispFullNet	1.67 556	2.10 580	5.22 575	1.53 569	8.90 588	0.86 488	0.31 336	0.96 468	0.96 512	1.37 550	1.01 505	1.13 528	1.98 565	1.51 410	0.91 444	0.54 540	0.31 514	1.18 568	0.63 559	1.13 560	0.80 549

FTStereo	0.76 470	0.18 5	2.35 421	0.71 528	0.21 214	0.73 435	1.79 576	0.57 168	0.53 226	1.07 524	1.63 543	1.29 538	2.13 566	0.75 313	0.29 189	0.19 454	0.08 124	0.12 271	0.11 218	0.11 80	0.40 505

ELAS	1.39 545	0.79 412	2.86 507	0.53 489	0.50 495	2.81 576	2.20 580	1.61 563	1.50 556	2.28 572	2.35 560	1.82 554	2.13 566	1.73 445	2.22 543	0.35 526	0.37 526	0.35 523	0.35 508	0.49 520	0.47 518
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 536	0.70 374	4.05 567	0.64 521	0.98 552	0.94 503	1.40 570	0.85 372	1.75 564	2.34 573	1.33 532	1.05 517	2.21 568	1.58 424	4.15 576	0.15 390	0.19 445	0.14 366	0.27 468	0.38 479	0.32 463

JetRed	3.29 579	4.93 589	10.17 587	1.45 566	1.72 579	7.44 589	5.05 592	3.06 581	2.12 573	2.41 574	2.39 561	2.99 569	2.37 569	3.51 574	6.44 587	1.32 575	1.90 587	1.37 576	1.23 581	2.21 582	1.76 584

WAO-8	2.80 572	2.14 583	2.89 512	1.91 578	1.04 559	3.98 582	0.96 542	3.26 584	6.17 586	2.15 568	3.37 579	3.31 572	2.41 570	11.84 594	2.03 535	2.05 584	1.86 585	1.54 580	0.92 571	1.22 563	0.87 556

Venus	2.80 572	2.14 583	2.89 512	1.91 578	1.04 559	3.98 582	0.96 542	3.26 584	6.17 586	2.15 568	3.37 579	3.31 572	2.41 570	11.84 594	2.03 535	2.05 584	1.86 585	1.54 580	0.92 571	1.22 563	0.87 556

ELAS_RVC	1.37 544	0.78 410	3.21 545	0.55 500	0.50 495	1.49 542	2.48 584	1.48 556	1.71 563	2.13 567	2.09 552	2.07 558	2.56 572	1.90 484	2.02 534	0.35 526	0.36 524	0.37 529	0.34 505	0.49 520	0.47 518
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 571	2.11 582	2.97 522	2.49 582	2.28 582	2.95 577	2.31 582	2.67 577	2.47 576	3.03 583	3.13 577	2.70 567	2.92 573	4.10 579	4.48 579	2.68 587	2.24 591	3.04 593	2.44 590	2.37 583	2.34 587

PSM-AAD	0.63 401	0.22 37	1.77 228	0.37 370	0.23 261	0.86 488	1.17 559	0.59 183	0.60 284	0.64 428	0.71 440	0.68 387	2.93 574	0.65 285	0.31 221	0.09 76	0.07 44	0.17 434	0.15 345	0.13 121	0.33 470

SGM+DAISY	1.83 559	1.43 545	3.81 560	0.87 541	1.01 556	2.38 573	2.53 585	1.36 551	1.75 564	2.92 581	3.22 578	2.65 566	2.93 574	2.22 517	3.10 562	0.72 551	0.69 565	0.63 547	0.62 557	0.77 547	0.98 561

FC-DCNN	1.49 551	0.59 322	2.88 509	0.44 436	0.39 448	1.97 563	0.66 508	1.67 564	1.70 562	2.72 579	2.89 572	4.22 577	2.97 576	2.55 544	2.19 542	0.29 515	0.26 497	0.31 515	0.30 485	0.32 428	0.39 501

FC-DCNN v2	1.54 553	0.58 320	2.80 504	0.44 436	0.39 448	2.05 566	0.66 508	1.90 570	1.84 569	2.79 580	2.97 575	4.41 581	3.07 577	2.65 549	2.30 547	0.29 515	0.26 497	0.31 515	0.30 485	0.32 428	0.38 495

GrayStereo	0.66 419	0.19 8	1.76 219	0.90 543	0.23 261	0.62 338	1.42 573	0.62 200	0.60 284	0.72 463	0.78 460	0.56 319	3.07 577	0.60 264	0.26 154	0.09 76	0.08 124	0.10 147	0.21 433	0.11 80	0.18 305

FCDSN-DC	1.29 537	0.54 305	2.50 454	0.47 460	0.41 464	1.12 527	0.60 494	1.10 532	1.27 544	2.23 570	2.87 571	3.67 574	3.12 579	2.39 528	1.69 521	0.30 518	0.26 497	0.31 515	0.30 485	0.35 458	0.38 495
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ktn	4.35 583	2.10 580	2.89 512	1.80 574	1.49 576	2.13 568	1.41 572	2.26 574	12.72 594	11.41 596	16.43 600	11.15 596	3.75 580	4.36 582	3.18 564	1.82 582	0.98 579	1.73 586	1.21 580	2.97 587	1.27 575

UNDER WATER-64	2.47 567	1.89 573	4.86 573	1.82 577	1.44 572	3.18 578	1.57 574	2.62 576	5.64 585	2.05 563	2.13 554	4.13 576	3.76 581	2.62 547	3.42 569	1.47 577	0.85 574	1.57 582	1.07 577	1.82 578	1.49 579

TorneroNet-64	2.65 568	1.83 568	3.30 549	1.46 567	1.20 566	3.89 581	0.99 544	3.51 588	6.71 589	2.56 575	4.60 586	4.22 577	3.85 582	3.33 570	3.14 563	1.19 571	0.65 557	1.39 577	0.79 567	3.31 588	1.15 572

notaker	2.66 569	2.07 579	3.31 551	2.61 584	1.43 570	1.76 556	1.11 555	2.76 579	1.79 566	2.26 571	11.53 597	3.96 575	4.29 583	3.09 566	2.76 556	1.55 579	0.88 575	1.70 585	1.07 577	2.00 580	1.35 576

MANE	2.90 575	1.14 513	2.96 519	1.03 552	1.01 556	5.01 586	2.45 583	5.36 590	6.88 590	3.58 585	4.76 588	5.99 587	4.99 584	4.23 580	4.61 581	0.56 543	0.67 559	0.44 537	0.78 566	0.51 524	1.03 569

tt	4.93 585	0.27 96	4.20 569	2.29 581	1.58 577	10.20 592	16.97 599	9.42 597	5.02 584	1.67 559	1.28 526	4.68 582	5.03 585	3.37 573	5.92 585	6.16 594	9.47 602	2.82 591	3.18 592	3.60 589	1.53 581

UNDER WATER	2.74 570	1.85 570	4.54 572	1.81 576	1.44 572	2.34 572	1.40 570	3.24 583	6.60 588	2.60 576	2.76 570	5.75 586	5.24 586	3.02 564	4.01 574	1.45 576	0.81 572	1.59 583	1.06 576	1.80 577	1.51 580

SGM-ForestM	2.98 576	1.70 562	3.52 557	0.67 526	0.47 491	5.18 587	3.36 588	3.30 586	2.86 581	4.44 587	3.79 583	9.80 594	5.50 587	6.29 588	6.52 588	0.27 509	0.36 524	0.24 494	0.27 468	0.38 479	0.58 533

TCMNet-wrong-test	5.51 587	6.62 592	6.20 580	13.02 598	11.90 593	7.14 588	5.53 593	6.99 594	1.44 553	2.65 577	3.10 576	8.37 592	5.95 588	4.75 584	6.05 586	3.07 589	0.98 579	2.38 589	1.99 587	6.62 595	5.43 594

TorneroNet	5.50 586	1.92 576	3.16 539	1.47 568	1.25 569	14.07 595	1.06 552	4.90 589	20.99 609	10.17 593	16.48 601	11.88 598	6.93 589	3.34 571	4.20 577	1.30 574	0.69 565	1.45 579	0.86 569	2.61 585	1.20 573

USTest	8.10 590	7.17 593	8.96 585	9.25 593	9.05 589	15.27 596	23.78 601	9.96 598	9.47 591	5.94 591	6.75 589	7.80 591	7.48 590	8.83 593	11.21 597	2.21 586	3.56 592	2.86 592	3.20 593	5.02 593	4.16 591

coex-ft	5.95 588	1.67 558	60.57 613	0.34 311	0.30 358	0.77 457	0.69 516	0.74 267	4.41 583	19.22 604	2.15 555	1.62 552	7.97 591	1.81 464	8.96 592	0.44 532	2.08 589	0.18 454	0.19 417	0.38 479	4.62 593

IGEV-RUCA	2.28 565	0.30 143	1.15 87	0.40 407	1.86 581	2.06 567	1.90 577	1.36 551	1.80 568	3.70 586	3.76 582	5.02 584	8.19 592	2.12 508	1.63 518	0.25 500	0.76 570	2.72 590	1.91 586	2.39 584	2.36 588

LRCNet_RVC	13.74 599	19.30 599	12.75 593	19.46 601	12.69 594	1.86 557	0.41 416	12.33 599	1.05 523	15.77 600	18.83 605	12.62 601	8.70 593	12.21 597	9.62 594	22.22 609	8.37 601	25.85 610	24.01 610	19.32 607	17.44 608

LE_ROB	4.43 584	1.35 543	9.38 586	2.79 585	3.93 585	2.43 574	3.46 589	2.68 578	11.19 592	11.66 597	4.73 587	5.26 585	10.46 594	4.50 583	9.49 593	0.82 557	0.69 565	1.34 575	0.98 574	0.75 545	0.76 546

MonStereo1	1.98 563	1.01 492	1.78 233	1.19 560	1.04 559	3.58 580	0.61 498	1.53 560	1.93 571	1.39 551	3.37 579	2.23 562	10.80 595	2.84 561	1.25 496	1.04 565	0.38 529	0.96 562	0.57 551	1.10 558	1.00 568

DPSMNet_ROB	9.48 593	5.64 591	13.01 594	8.82 592	11.82 592	8.54 590	24.20 603	6.41 593	13.65 598	5.32 590	11.47 596	6.33 590	10.92 596	7.69 590	13.89 599	7.25 600	8.19 598	5.06 595	7.78 599	5.31 594	8.26 598

DGTPSM_ROB	8.89 592	5.62 590	12.25 590	5.92 590	11.32 591	8.54 590	24.18 602	6.40 592	13.49 595	5.15 588	11.46 595	6.19 589	10.92 596	7.00 589	13.72 598	4.47 590	7.65 596	3.92 594	7.45 598	4.38 591	7.87 597

Anonymous_1	22.91 602	11.20 595	12.13 589	12.75 595	26.28 608	19.43 603	27.92 607	14.08 601	13.61 596	14.96 599	10.58 591	11.26 597	11.19 598	12.55 598	14.57 601	38.28 616	7.88 597	34.96 613	63.99 613	89.57 616	10.94 601

DPSM_ROB	12.34 595	11.21 596	12.51 591	12.91 596	12.80 595	19.84 605	28.28 608	14.38 603	14.28 600	10.58 594	11.26 593	12.03 599	11.85 599	13.15 600	15.34 603	7.11 598	8.31 599	6.50 599	7.35 596	8.84 597	8.31 599

DPSM	12.34 595	11.21 596	12.51 591	12.91 596	12.80 595	19.84 605	28.28 608	14.38 603	14.28 600	10.58 594	11.26 593	12.03 599	11.85 599	13.15 600	15.34 603	7.11 598	8.31 599	6.50 599	7.35 596	8.84 597	8.31 599

HanzoNet	7.64 589	2.86 588	5.05 574	7.01 591	3.97 586	2.18 570	1.34 566	3.37 587	4.05 582	13.17 598	10.58 591	10.73 595	16.52 601	8.45 592	10.51 596	10.48 601	9.72 603	5.59 597	13.46 602	6.84 596	6.83 596

HaxPig	19.86 601	22.40 607	22.34 599	17.95 600	17.95 599	11.77 594	11.89 596	16.02 605	15.89 603	21.10 606	21.41 607	18.74 605	18.39 602	20.08 607	19.69 605	23.63 613	23.22 611	24.06 609	23.69 609	23.00 608	23.95 610

BEATNet-Init1	12.10 594	11.19 594	27.29 610	2.99 586	3.51 584	21.84 608	11.10 595	14.34 602	13.83 599	20.34 605	20.33 606	26.35 615	20.03 603	19.06 606	14.80 602	1.74 581	1.81 584	2.05 588	2.49 591	3.69 590	3.12 590

xxxxx1	28.96 612	20.11 603	14.07 596	49.74 610	39.15 612	18.98 599	26.64 604	21.94 607	20.21 606	16.45 601	17.48 602	18.36 602	21.56 604	16.21 603	20.88 606	23.07 610	26.55 612	66.40 614	78.70 614	30.27 610	32.51 613

tt_ll	28.96 612	20.11 603	14.07 596	49.74 610	39.15 612	18.98 599	26.64 604	21.94 607	20.21 606	16.45 601	17.48 602	18.36 602	21.56 604	16.21 603	20.88 606	23.07 610	26.55 612	66.40 614	78.70 614	30.27 610	32.51 613

ff	28.96 612	20.11 603	14.07 596	49.74 610	39.15 612	18.98 599	26.64 604	21.94 607	20.21 606	16.45 601	17.48 602	18.36 602	21.56 604	16.21 603	20.88 606	23.07 610	26.55 612	66.40 614	78.70 614	30.27 610	32.51 613

MEDIAN_ROB	23.96 604	27.05 614	26.39 609	22.16 602	22.13 601	16.12 598	13.97 597	20.24 606	20.05 605	25.50 614	25.31 614	22.96 607	22.63 607	24.39 608	23.24 609	28.20 614	27.23 615	28.62 611	27.75 611	27.50 609	27.76 611

PML	23.15 603	16.83 598	7.78 583	5.49 589	9.93 590	51.13 615	104.50 616	5.76 591	13.62 597	37.30 616	105.93 616	30.86 616	23.50 608	12.07 596	7.87 591	6.30 595	2.12 590	6.32 598	2.43 589	10.44 599	2.90 589

FlowAnything	24.85 608	22.54 609	25.10 606	26.11 607	25.76 604	39.86 611	57.00 611	28.89 614	28.87 615	21.31 612	22.68 613	24.22 610	23.87 609	26.39 612	30.89 616	14.26 603	16.78 610	13.10 604	14.90 608	17.78 601	16.69 603

RAFT-FEzeroshot	24.80 605	22.55 610	24.73 602	26.10 605	25.76 604	39.84 609	57.07 614	28.84 611	28.79 612	21.14 607	22.48 609	24.18 608	23.88 610	26.38 609	30.87 612	14.26 603	16.71 606	13.09 601	14.82 605	17.79 603	16.72 605

RAFT-FE	24.80 605	22.55 610	24.73 602	26.10 605	25.76 604	39.84 609	57.07 614	28.84 611	28.79 612	21.14 607	22.48 609	24.18 608	23.88 610	26.38 609	30.87 612	14.26 603	16.71 606	13.09 601	14.82 605	17.79 603	16.72 605

LSM0	26.58 610	22.63 613	25.88 608	30.13 609	52.21 615	39.94 614	56.74 610	28.97 615	28.72 611	21.14 607	22.26 608	24.43 613	23.88 610	26.54 615	30.87 612	14.32 607	16.55 605	13.12 606	14.71 603	17.92 606	20.60 609

CasAABBNet	24.81 607	22.53 608	24.83 604	26.08 604	25.74 603	39.86 611	57.06 613	28.87 613	28.83 614	21.16 610	22.54 611	24.22 610	23.89 613	26.38 609	30.87 612	14.25 602	16.71 606	13.09 601	14.81 604	17.78 601	16.71 604

Selective-RAFT-Error	24.87 609	22.59 612	25.14 607	26.13 608	25.82 607	39.93 613	57.03 612	28.97 615	28.95 616	21.21 611	22.65 612	24.25 612	23.98 614	26.43 613	30.83 611	14.27 606	16.71 606	13.10 604	14.82 605	17.82 605	16.76 607

DPSimNet_ROB	17.97 600	20.20 606	24.98 605	17.62 599	15.92 598	21.53 607	21.00 600	13.70 600	15.61 602	23.89 613	14.69 598	22.87 606	24.58 615	12.70 599	14.56 600	18.48 608	12.91 604	20.21 608	12.05 600	17.76 600	14.17 602

AVERAGE_ROB	26.93 611	30.34 615	29.27 611	25.82 603	25.34 602	19.48 604	15.17 598	23.55 610	23.00 610	28.45 615	27.87 615	26.25 614	25.86 616	26.96 616	25.55 610	31.30 615	30.07 616	31.76 612	30.81 612	30.79 613	30.93 612

test_example2	115.39 615	123.23 616	94.57 614	115.52 613	123.55 616	101.63 616	114.33 617	53.41 617	99.48 617	134.90 617	135.05 617	85.83 617	85.11 617	111.32 617	106.15 617	152.55 617	205.26 617	99.78 617	114.96 617	140.96 617	110.20 616

ccccc		297.21 617		374.70 616	380.44 617	203.92 617		216.32 618		203.37 618		215.01 618		312.78 618		412.57 618	356.13 618	256.09 618	227.69 618	428.88 618

ASD4		19.65 600

Low-res two-view benchmark