Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.24 1	0.24 79	0.39 14	0.34 1	0.24 42	0.16 2	0.18 3	0.32 1	0.22 4	0.29 11	0.40 30	0.24 7	0.23 10	0.32 1	0.26 21	0.20 220	0.18 317	0.18 116	0.16 154	0.18 124	0.14 64

FoundationStereo	0.24 1	0.21 29	0.36 3	0.38 26	0.22 19	0.32 16	0.22 18	0.39 2	0.23 6	0.30 15	0.25 7	0.30 36	0.33 50	0.34 3	0.26 21	0.16 61	0.12 55	0.15 24	0.11 9	0.13 5	0.12 11

StereoAnything_RVC	0.45 111	1.43 544	0.48 67	0.35 4	0.20 3	0.26 4	0.21 14	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 74	1.27 257	0.22 1	0.21 254	0.11 28	0.14 2	0.10 2	2.37 549	0.11 2

IGEV-Stereo+	0.45 111	0.21 29	0.43 38	0.41 49	0.39 296	0.15 1	0.19 8	0.44 4	0.36 29	0.26 5	0.25 7	0.31 39	0.41 95	1.43 301	0.30 50	0.17 104	0.12 55	0.15 24	0.11 9	1.16 538	1.70 553

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 10	0.36 3	0.37 13	0.22 19	0.35 20	0.18 3	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 48	0.20 1	0.77 110	0.23 2	0.16 61	0.11 28	0.15 24	0.11 9	0.13 5	0.11 2

DEFOM-Stereo	0.33 38	0.20 10	0.40 20	0.42 56	0.28 117	0.80 304	0.23 26	0.48 6	0.37 32	0.37 37	0.31 18	0.23 3	0.24 12	1.20 240	0.27 27	0.16 61	0.12 55	0.14 2	0.11 9	0.14 20	0.14 64

dual_stereo	0.27 4	0.19 6	0.35 1	0.39 34	0.21 9	0.25 3	0.22 18	0.48 6	0.31 16	0.32 20	0.26 10	0.37 57	0.24 12	0.83 133	0.29 39	0.16 61	0.12 55	0.14 2	0.11 9	0.14 20	0.11 2

AdaDepth	0.30 16	0.22 48	0.49 74	0.44 86	0.27 92	0.44 61	0.24 32	0.52 8	0.30 13	0.31 16	0.37 27	0.26 15	0.32 45	0.79 119	0.25 12	0.12 6	0.12 55	0.16 54	0.13 66	0.16 62	0.15 97

monsterstereo	0.34 41	0.20 10	0.44 40	0.45 100	0.35 244	0.27 9	0.29 64	0.53 9	0.51 80	0.44 71	0.61 102	0.26 15	0.25 14	1.19 238	0.27 27	0.13 20	0.11 28	0.15 24	0.12 42	0.15 42	0.10 1

UniTT-Stereo	0.36 50	0.23 61	0.59 144	0.48 146	0.36 254	0.40 35	0.32 89	0.53 9	0.49 67	0.54 120	0.55 88	0.36 52	0.31 39	0.58 48	0.51 254	0.20 220	0.15 226	0.17 81	0.15 112	0.19 165	0.15 97

2.75w_new	0.31 26	0.23 61	0.43 38	0.35 4	0.23 25	0.42 46	0.42 201	0.54 11	0.35 28	0.47 87	0.43 43	0.24 7	0.30 33	0.66 80	0.33 86	0.12 6	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.13 5	0.12 11

MS	0.46 118	0.29 217	1.75 494	0.34 1	0.23 25	0.38 29	0.17 2	0.55 12	0.31 16	0.37 37	0.38 28	0.31 39	0.32 45	0.56 41	0.26 21	0.17 104	0.13 116	0.14 2	1.52 564	0.20 199	0.80 527

Monster-pub-eth3d	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.36 6	0.21 9	0.55 153	0.31 81	0.55 12	0.43 48	0.28 7	0.28 13	0.23 3	0.21 3	0.56 41	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.14 20	0.11 2

MonSter	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.36 6	0.21 9	0.55 153	0.31 81	0.55 12	0.43 48	0.28 7	0.29 15	0.23 3	0.21 3	0.56 41	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.14 20	0.11 2

4.5_new	0.29 12	0.25 107	0.41 25	0.36 6	0.23 25	0.52 128	0.36 132	0.56 15	0.34 25	0.45 79	0.42 34	0.27 21	0.25 14	0.40 8	0.24 5	0.13 20	0.10 9	0.15 24	0.13 66	0.16 62	0.12 11

4.5w-stereo	0.29 12	0.25 107	0.41 25	0.36 6	0.23 25	0.52 128	0.36 132	0.56 15	0.34 25	0.45 79	0.42 34	0.27 21	0.25 14	0.40 8	0.24 5	0.13 20	0.10 9	0.15 24	0.13 66	0.16 62	0.12 11

LGtest1	0.27 4	0.21 29	0.44 40	0.41 49	0.21 9	0.42 46	0.19 8	0.56 15	0.26 9	0.29 11	0.24 6	0.29 31	0.29 29	0.55 40	0.25 12	0.18 144	0.12 55	0.16 54	0.12 42	0.14 20	0.13 37

GREAT-IGEV	0.32 30	0.20 10	0.42 33	0.37 13	0.29 134	0.36 24	0.28 59	0.56 15	0.58 99	0.28 7	0.50 72	0.29 31	0.29 29	0.84 136	0.27 27	0.14 31	0.11 28	0.15 24	0.11 9	0.17 93	0.14 64

MGS-Stereo	0.42 86	0.26 130	0.58 137	0.44 86	0.28 117	0.50 107	0.34 108	0.57 19	0.83 183	0.46 84	1.31 346	0.52 117	0.33 50	0.65 78	0.36 123	0.19 185	0.16 266	0.18 116	0.15 112	0.17 93	0.16 127

Monster-pub-mixall	0.30 16	0.19 6	0.39 14	0.36 6	0.21 9	0.28 10	0.18 3	0.58 20	0.34 25	0.36 33	0.34 21	0.26 15	0.20 1	1.40 298	0.24 5	0.15 39	0.11 28	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 37

asda	0.30 16	0.24 79	0.42 33	0.38 26	0.23 25	0.43 55	0.34 108	0.58 20	0.37 32	0.38 44	0.42 34	0.27 21	0.34 57	0.52 27	0.30 50	0.11 1	0.09 1	0.14 2	0.11 9	0.14 20	0.12 11

4.25_new	0.30 16	0.26 130	0.44 40	0.38 26	0.26 68	0.49 93	0.40 181	0.59 22	0.31 16	0.38 44	0.42 34	0.27 21	0.34 57	0.46 14	0.31 67	0.12 6	0.09 1	0.15 24	0.11 9	0.14 20	0.12 11

4.5w_new	0.30 16	0.26 130	0.44 40	0.38 26	0.26 68	0.49 93	0.40 181	0.59 22	0.31 16	0.38 44	0.42 34	0.27 21	0.34 57	0.46 14	0.31 67	0.12 6	0.09 1	0.15 24	0.11 9	0.14 20	0.12 11

4.25w-stereo	0.30 16	0.26 130	0.44 40	0.38 26	0.26 68	0.49 93	0.40 181	0.59 22	0.32 21	0.38 44	0.42 34	0.27 21	0.34 57	0.46 14	0.31 67	0.12 6	0.09 1	0.15 24	0.11 9	0.14 20	0.12 11

3.75w	0.32 30	0.23 61	0.44 40	0.37 13	0.29 134	0.62 195	0.36 132	0.59 22	0.32 21	0.41 55	0.47 58	0.25 13	0.34 57	0.64 71	0.26 21	0.12 6	0.09 1	0.14 2	0.12 42	0.13 5	0.12 11

1w_stereo	0.34 41	0.20 10	0.42 33	0.43 63	0.26 68	0.47 75	0.54 319	0.59 22	0.50 71	0.41 55	0.66 112	0.25 13	0.44 114	0.62 67	0.33 86	0.12 6	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.14 20	0.12 11

IGEV	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.37 13	0.31 182	0.45 65	0.21 14	0.59 22	0.40 39	0.31 16	0.43 43	0.26 15	0.21 3	0.43 11	0.25 12	0.13 20	0.12 55	0.16 54	0.13 66	0.12 1	0.12 11

MLG-Stereo_test1	0.27 4	0.19 6	0.38 8	0.40 41	0.24 42	0.38 29	0.20 11	0.59 22	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 46	0.27 21	0.90 157	0.25 12	0.14 31	0.11 28	0.16 54	0.11 9	0.13 5	0.12 11

S2M2	0.34 41	0.28 182	0.45 53	0.40 41	0.30 156	0.31 15	0.16 1	0.60 29	0.64 116	0.31 16	0.48 61	0.47 87	0.34 57	0.38 4	0.32 72	0.25 349	0.22 393	0.20 174	0.22 320	0.25 317	0.22 286

SM2	0.28 7	0.20 10	0.39 14	0.38 26	0.25 59	0.26 4	0.24 32	0.61 30	0.47 63	0.39 52	0.33 20	0.26 15	0.32 45	0.52 27	0.29 39	0.13 20	0.11 28	0.14 2	0.11 9	0.14 20	0.12 11

zero-FE	0.36 50	0.22 48	0.47 64	0.45 100	0.43 330	0.30 13	0.24 32	0.61 30	0.33 23	0.33 25	0.41 32	0.37 57	0.50 159	0.64 71	0.32 72	0.22 280	0.11 28	0.18 116	0.12 42	0.83 524	0.16 127

2.5w	0.31 26	0.23 61	0.46 61	0.39 34	0.24 42	0.42 46	0.39 173	0.61 30	0.30 13	0.37 37	0.53 79	0.24 7	0.25 14	0.77 110	0.28 36	0.12 6	0.10 9	0.14 2	0.12 42	0.14 20	0.12 11

MLG-Stereo_test3	0.28 7	0.18 1	0.42 33	0.40 41	0.23 25	0.47 75	0.19 8	0.61 30	0.29 12	0.35 28	0.21 2	0.35 50	0.21 3	0.60 61	0.25 12	0.15 39	0.11 28	0.16 54	0.11 9	0.13 5	0.13 37

FlowAnything_test	0.39 65	0.26 130	0.61 152	0.59 330	0.33 222	0.62 195	0.36 132	0.62 34	0.40 39	0.45 79	0.36 24	0.45 76	0.37 79	0.53 31	0.48 235	0.24 322	0.18 317	0.28 386	0.33 466	0.21 241	0.19 218

2.25w	0.32 30	0.24 79	0.48 67	0.37 13	0.24 42	0.45 65	0.25 36	0.62 34	0.40 39	0.45 79	0.58 97	0.27 21	0.32 45	0.74 106	0.35 113	0.12 6	0.10 9	0.14 2	0.12 42	0.13 5	0.14 64

4w-stereo	0.30 16	0.24 79	0.44 40	0.37 13	0.23 25	0.46 70	0.27 53	0.63 36	0.31 16	0.41 55	0.44 47	0.27 21	0.36 74	0.59 49	0.30 50	0.11 1	0.09 1	0.15 24	0.12 42	0.13 5	0.12 11

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 279	3.18 573	2.55 526	0.39 34	0.23 25	0.44 61	0.23 26	0.63 36	0.42 46	0.44 71	0.44 47	0.34 48	0.28 25	0.56 41	0.29 39	1.35 547	0.10 9	0.22 238	0.19 215	0.46 476	1.31 546

qwe	0.32 30	0.21 29	0.40 20	0.37 13	0.26 68	0.49 93	0.29 64	0.64 38	0.39 35	0.49 101	0.48 61	0.26 15	0.27 21	0.80 122	0.34 103	0.12 6	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.15 42	0.12 11

SGD-Stereo	0.32 30	0.20 10	0.40 20	0.38 26	0.19 1	0.43 55	0.22 18	0.64 38	0.33 23	0.42 61	0.34 21	0.27 21	0.35 65	1.15 226	0.30 50	0.20 220	0.10 9	0.15 24	0.13 66	0.17 93	0.13 37

IGEV-RUCA	0.37 56	0.23 61	0.48 67	0.49 162	0.36 254	0.60 180	0.23 26	0.64 38	0.49 67	0.39 52	0.49 69	0.44 68	0.31 39	0.85 141	0.30 50	0.24 322	0.13 116	0.16 54	0.12 42	0.20 199	0.19 218

LoS_RVC	0.42 86	0.26 130	0.40 20	0.44 86	0.82 502	0.51 124	0.44 233	0.64 38	0.41 43	0.44 71	0.78 148	0.44 68	0.47 134	0.56 41	0.36 123	0.13 20	0.12 55	0.14 2	0.10 2	0.13 5	0.84 530

3.25w_new	0.32 30	0.21 29	0.45 53	0.38 26	0.23 25	0.52 128	0.34 108	0.65 42	0.39 35	0.47 87	0.45 52	0.32 42	0.35 65	0.61 65	0.27 27	0.12 6	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.12 1	0.12 11

3.25w	0.32 30	0.21 29	0.45 53	0.37 13	0.23 25	0.52 128	0.34 108	0.65 42	0.39 35	0.47 87	0.45 52	0.32 42	0.35 65	0.61 65	0.27 27	0.12 6	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.12 1	0.12 11

3w_stereo	0.33 38	0.25 107	0.52 95	0.40 41	0.21 9	0.53 137	0.54 319	0.65 42	0.46 60	0.44 71	0.48 61	0.23 3	0.45 118	0.46 14	0.29 39	0.12 6	0.10 9	0.15 24	0.12 42	0.15 42	0.15 97

AEACV	0.37 56	0.24 79	0.52 95	0.47 119	0.51 385	0.37 26	0.38 158	0.65 42	0.53 91	0.42 61	0.56 91	0.46 80	0.60 212	0.53 31	0.30 50	0.16 61	0.13 116	0.18 116	0.15 112	0.17 93	0.14 64

3.5w_stereo	0.33 38	0.25 107	0.45 53	0.37 13	0.24 42	0.54 145	0.35 116	0.66 46	0.36 29	0.43 67	0.44 47	0.29 31	0.34 57	0.77 110	0.39 154	0.11 1	0.09 1	0.15 24	0.11 9	0.14 20	0.13 37

monsters	0.34 41	0.20 10	0.41 25	0.39 34	0.36 254	0.34 18	0.27 53	0.66 46	0.43 48	0.47 87	0.40 30	0.22 2	0.23 10	1.33 272	0.25 12	0.13 20	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.13 5	0.13 37

LG-Stereo_L1	0.30 16	0.20 10	0.44 40	0.37 13	0.26 68	0.29 12	0.21 14	0.66 46	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 7	0.22 8	1.24 250	0.23 2	0.15 39	0.11 28	0.15 24	0.12 42	0.14 20	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 12	0.19 6	0.38 8	0.41 49	0.20 3	0.42 46	0.20 11	0.66 46	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 46	0.28 25	1.09 212	0.25 12	0.14 31	0.11 28	0.16 54	0.11 9	0.13 5	0.12 11

rvit_stereo_0081	0.44 103	0.33 309	0.64 168	0.54 258	0.35 244	0.41 39	0.44 233	0.66 46	0.95 221	0.48 95	0.52 77	0.50 106	0.46 125	0.82 131	0.44 196	0.25 349	0.20 353	0.22 238	0.19 215	0.25 317	0.17 153

rvit_stereo_0082	0.44 103	0.33 309	0.64 168	0.54 258	0.35 244	0.41 39	0.44 233	0.66 46	0.95 221	0.48 95	0.52 77	0.50 106	0.46 125	0.82 131	0.44 196	0.25 349	0.20 353	0.22 238	0.19 215	0.25 317	0.17 153

Replicate-Monster	0.41 82	0.26 130	2.03 506	0.36 6	0.21 9	0.46 70	0.23 26	0.67 52	0.48 65	0.42 61	0.27 12	0.31 39	0.30 33	0.98 181	0.24 5	0.14 31	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.13 5	0.28 378

rvit_stereo_0083	0.47 126	0.33 309	0.81 294	0.56 295	0.36 254	0.50 107	0.44 233	0.68 53	0.95 221	0.49 101	0.57 94	0.55 127	0.49 153	0.88 150	0.46 223	0.25 349	0.25 423	0.24 296	0.20 247	0.24 305	0.17 153

asd	0.30 16	0.21 29	0.41 25	0.39 34	0.24 42	0.47 75	0.30 74	0.69 54	0.30 13	0.41 55	0.39 29	0.28 30	0.33 50	0.62 67	0.27 27	0.13 20	0.09 1	0.14 2	0.12 42	0.14 20	0.12 11

2w_stereo	0.32 30	0.24 79	0.45 53	0.39 34	0.22 19	0.46 70	0.47 264	0.69 54	0.42 46	0.43 67	0.50 72	0.24 7	0.45 118	0.47 18	0.29 39	0.12 6	0.10 9	0.15 24	0.12 42	0.15 42	0.13 37

RAStereo	0.34 41	0.21 29	0.66 182	0.47 119	0.27 92	0.26 4	0.29 64	0.69 54	0.63 112	0.32 20	0.42 34	0.45 76	0.31 39	0.45 12	0.34 103	0.17 104	0.15 226	0.19 139	0.15 112	0.18 124	0.13 37

XX-TBD	0.46 118	0.70 493	0.35 1	0.79 478	0.25 59	0.58 167	0.26 46	0.69 54	1.27 399	0.76 160	1.00 206	0.45 76	0.33 50	0.47 18	0.37 135	0.19 185	0.15 226	0.15 24	0.11 9	0.17 93	0.14 64

LG-G_1	0.31 26	0.20 10	0.44 40	0.42 56	0.20 3	0.64 202	0.18 3	0.70 58	0.25 7	0.29 11	0.29 15	0.36 52	0.35 65	0.87 148	0.24 5	0.16 61	0.12 55	0.16 54	0.11 9	0.13 5	0.13 37

LG-G	0.31 26	0.20 10	0.44 40	0.42 56	0.20 3	0.64 202	0.18 3	0.70 58	0.25 7	0.29 11	0.29 15	0.36 52	0.35 65	0.87 148	0.24 5	0.16 61	0.12 55	0.16 54	0.11 9	0.13 5	0.13 37

mms	0.40 74	0.27 160	0.52 95	0.46 108	0.32 201	0.43 55	0.46 257	0.70 58	0.46 60	0.35 28	0.58 97	0.44 68	0.30 33	1.36 282	0.33 86	0.16 61	0.13 116	0.18 116	0.15 112	0.19 165	0.15 97

U	9.45 574	0.21 29	0.58 137	0.47 119	53.11 593	61.27 598	0.24 32	0.70 58	0.52 87	0.36 33	0.28 13	0.29 31	0.35 65	0.33 2	0.26 21	0.19 185	0.11 28	60.50 595	8.88 582	0.17 93	0.13 37

LG-Stereo	0.34 41	0.25 107	0.78 285	0.47 119	0.26 68	0.37 26	0.30 74	0.71 62	0.52 87	0.36 33	0.57 94	0.29 31	0.21 3	0.50 22	0.36 123	0.13 20	0.13 116	0.20 174	0.18 193	0.18 124	0.12 11

SMoEStereo_RVC	0.39 65	0.25 107	0.50 80	0.45 100	0.30 156	0.61 186	0.36 132	0.72 63	0.45 54	0.46 84	0.43 43	0.42 63	0.35 65	1.39 292	0.29 39	0.15 39	0.12 55	0.20 174	0.15 112	0.16 62	0.15 97

MaDis-Stereo	0.36 50	0.25 107	0.58 137	0.44 86	0.34 240	0.30 13	0.30 74	0.72 63	0.50 71	0.37 37	0.36 24	0.58 142	0.49 153	0.52 27	0.36 123	0.19 185	0.16 266	0.19 139	0.15 112	0.18 124	0.14 64

ours_stereo	0.39 65	0.28 182	0.51 87	0.46 108	0.30 156	0.40 35	0.44 233	0.73 65	0.56 96	0.35 28	0.56 91	0.46 80	0.33 50	1.11 218	0.32 72	0.16 61	0.13 116	0.19 139	0.15 112	0.19 165	0.14 64

WCG-NET	0.42 86	0.21 29	0.54 107	0.40 41	0.25 59	0.47 75	0.32 89	0.73 65	1.15 332	0.76 160	0.73 136	0.58 142	0.45 118	0.60 61	0.34 103	0.15 39	0.11 28	0.16 54	0.14 94	0.15 42	0.13 37

WCG-NET（raft）	0.45 111	0.21 29	0.55 117	0.40 41	0.24 42	0.50 107	0.36 132	0.73 65	1.09 292	0.71 152	0.76 144	0.92 269	0.51 163	0.84 136	0.34 103	0.16 61	0.12 55	0.15 24	0.14 94	0.14 20	0.14 64

GLC_STEREO	0.39 65	0.25 107	0.41 25	0.54 258	0.23 25	0.48 81	0.30 74	0.73 65	0.58 99	0.52 116	0.73 136	0.51 110	0.31 39	0.64 71	0.42 183	0.17 104	0.20 353	0.23 276	0.19 215	0.21 241	0.17 153

PMTNet	0.46 118	0.21 29	0.38 8	0.37 13	0.23 25	0.71 255	0.27 53	0.74 69	1.04 265	0.64 141	0.70 127	0.55 127	0.47 134	0.86 145	0.35 113	1.00 536	0.13 116	0.15 24	0.10 2	0.15 42	0.13 37

IGEV-Stereo++	0.30 16	0.20 10	0.40 20	0.46 108	0.30 156	0.33 17	0.22 18	0.75 70	0.45 54	0.32 20	0.41 32	0.32 42	0.48 145	0.38 4	0.27 27	0.15 39	0.11 28	0.15 24	0.12 42	0.15 42	0.13 37

CroCo-Stereo Lap2	0.44 103	0.34 333	0.77 277	0.61 356	0.79 493	0.28 10	0.35 116	0.75 70	0.71 148	0.38 44	0.50 72	0.72 190	0.55 185	0.57 47	0.47 230	0.17 104	0.18 317	0.19 139	0.16 154	0.21 241	0.20 251

CREStereo++_RVC	0.47 126	0.21 29	0.38 8	0.45 100	0.38 286	0.45 65	0.25 36	0.75 70	1.29 408	0.80 173	1.21 308	0.47 87	0.37 79	0.53 31	0.44 196	0.16 61	0.11 28	0.15 24	0.80 539	0.18 124	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Reg-Stereo(zero)	0.44 103	0.22 48	0.45 53	0.43 63	0.23 25	0.38 29	0.25 36	0.76 73	1.08 284	0.90 198	0.78 148	0.90 257	0.47 134	0.70 89	0.36 123	0.15 39	0.12 55	0.15 24	0.12 42	0.15 42	0.15 97

fffft	0.38 61	0.23 61	0.51 87	0.44 86	0.32 201	0.43 55	0.48 275	0.76 73	0.36 29	0.44 71	0.34 21	0.38 60	0.31 39	1.31 265	0.32 72	0.14 31	0.11 28	0.19 139	0.15 112	0.16 62	0.16 127
1: 1. 1
rrr	0.46 118	0.28 182	0.73 240	0.43 63	0.33 222	0.49 93	0.38 158	0.76 73	0.50 71	0.47 87	0.48 61	0.48 92	0.46 125	2.03 394	0.30 50	0.19 185	0.14 168	0.19 139	0.15 112	0.16 62	0.16 127

rvit_0105_6	0.53 155	0.37 371	0.98 366	0.65 400	0.38 286	0.51 124	0.51 294	0.77 76	1.20 364	0.54 120	0.55 88	0.65 168	0.53 173	0.94 169	0.44 196	0.32 433	0.32 474	0.28 386	0.24 356	0.28 362	0.21 268

GCAP-BAT	0.49 138	0.31 271	0.64 168	0.41 49	0.46 357	0.70 250	0.35 116	0.77 76	0.64 116	0.86 193	1.00 206	0.77 201	0.37 79	1.18 236	0.36 123	0.18 144	0.14 168	0.18 116	0.13 66	0.17 93	0.15 97

Occ-G	0.42 86	0.21 29	0.48 67	0.41 49	0.26 68	0.42 46	0.62 377	0.77 76	0.49 67	0.43 67	0.66 112	1.02 308	0.46 125	0.78 115	0.41 172	0.16 61	0.13 116	0.18 116	0.13 66	0.16 62	0.16 127

CREStereo	0.39 65	0.21 29	0.38 8	0.34 1	0.22 19	0.53 137	0.29 64	0.77 76	1.11 301	0.58 125	0.71 130	0.51 110	0.41 95	0.54 34	0.34 103	0.18 144	0.13 116	0.15 24	0.10 2	0.14 20	0.14 64
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
LG-Stereo_L2	0.29 12	0.20 10	0.45 53	0.37 13	0.25 59	0.26 4	0.20 11	0.78 80	0.28 11	0.28 7	0.26 10	0.24 7	0.26 19	0.91 158	0.23 2	0.15 39	0.11 28	0.15 24	0.12 42	0.14 20	0.11 2

GIP-stereo	0.34 41	0.23 61	0.45 53	0.50 174	0.36 254	0.38 29	0.23 26	0.78 80	0.52 87	0.34 27	0.51 75	0.46 80	0.38 86	0.51 24	0.27 27	0.20 220	0.12 55	0.16 54	0.12 42	0.16 62	0.14 64

tt45	0.45 111	0.23 61	0.46 61	0.45 100	0.33 222	0.79 296	0.32 89	0.78 80	0.41 43	0.51 114	0.44 47	0.49 100	0.37 79	2.14 404	0.34 103	0.16 61	0.13 116	0.19 139	0.16 154	0.17 93	0.18 178

trnet	0.39 65	0.21 29	0.37 5	0.36 6	0.20 3	0.53 137	0.29 64	0.78 80	1.12 305	0.59 133	0.71 130	0.53 122	0.42 99	0.54 34	0.34 103	0.18 144	0.13 116	0.15 24	0.10 2	0.14 20	0.13 37

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 118	0.36 364	0.71 222	0.47 119	0.36 254	0.67 231	0.35 116	0.78 80	1.12 305	0.61 136	0.62 105	0.39 61	0.39 88	0.71 93	0.39 154	0.20 220	0.17 295	0.22 238	0.18 193	0.23 290	0.19 218

xyz-stereo-finetune2	0.58 207	0.27 160	0.57 131	0.40 41	0.24 42	1.09 394	0.32 89	0.79 85	0.53 91	0.65 143	1.07 241	0.58 142	0.80 297	2.47 436	0.80 363	0.16 61	0.15 226	0.21 209	0.17 175	0.16 62	0.17 153

AIO_test	0.35 49	0.22 48	0.44 40	0.43 63	0.27 92	0.57 164	0.44 233	0.79 85	0.41 43	0.32 20	0.47 58	0.46 80	0.30 33	0.69 85	0.30 50	0.16 61	0.11 28	0.16 54	0.13 66	0.15 42	0.12 11

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TANstereo	0.44 103	0.21 29	0.44 40	0.41 49	0.21 9	0.65 218	0.26 46	0.79 85	0.83 183	0.93 206	0.98 200	0.51 110	0.46 125	0.54 34	0.35 113	0.18 144	0.24 414	0.16 54	0.13 66	0.16 62	0.26 356

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test_xeample3	0.42 86	0.28 182	0.69 204	0.43 63	0.33 222	0.56 159	0.38 158	0.79 85	0.45 54	0.53 117	0.46 56	0.44 68	0.44 114	1.38 287	0.31 67	0.18 144	0.14 168	0.19 139	0.15 112	0.17 93	0.16 127

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RAFT_CTSACE	0.63 233	0.26 130	0.88 328	0.55 282	0.51 385	0.71 255	0.44 233	0.80 93	0.97 233	0.97 218	1.84 475	1.18 353	0.68 246	1.47 311	0.36 123	0.16 61	0.15 226	0.21 209	0.20 247	0.20 199	0.14 64

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GASTEREO	0.40 74	0.25 107	0.51 87	0.48 146	0.25 59	0.65 218	0.36 132	0.81 98	0.49 67	0.51 114	0.82 161	0.30 36	0.66 244	0.62 67	0.28 36	0.19 185	0.12 55	0.16 54	0.14 94	0.16 62	0.14 64

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rvit_stereo_0081_aga	0.44 103	0.34 333	0.73 240	0.51 204	0.41 315	0.50 107	0.40 181	0.81 98	0.57 98	0.58 125	0.56 91	0.53 122	0.43 106	0.66 80	0.40 161	0.26 372	0.21 375	0.22 238	0.20 247	0.26 329	0.18 178

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CASnet	0.41 82	0.25 107	0.48 67	0.50 174	0.20 3	0.50 107	0.36 132	0.81 98	0.80 174	0.83 183	0.68 119	0.48 92	0.31 39	0.54 34	0.32 72	0.18 144	0.12 55	0.27 371	0.22 320	0.23 290	0.14 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HUF	0.36 50	0.23 61	0.52 95	0.40 41	0.22 19	0.54 145	0.47 264	0.82 103	0.43 48	0.36 33	0.43 43	0.50 106	0.42 99	0.64 71	0.29 39	0.17 104	0.12 55	0.16 54	0.12 42	0.15 42	0.14 64

rvit_stereo_0080	0.44 103	0.32 287	0.71 222	0.47 119	0.36 254	0.42 46	0.55 337	0.82 103	0.68 138	0.50 109	0.60 100	0.55 127	0.47 134	0.59 49	0.44 196	0.26 372	0.21 375	0.20 174	0.20 247	0.31 393	0.19 218

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GCAP-Stereo	0.40 74	0.28 182	0.68 191	0.47 119	0.25 59	0.53 137	0.32 89	0.82 103	0.58 99	0.65 143	0.69 123	0.58 142	0.42 99	0.47 18	0.29 39	0.17 104	0.14 168	0.17 81	0.13 66	0.17 93	0.14 64

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ffff	0.43 92	0.27 160	0.56 121	0.44 86	0.33 222	0.50 107	0.42 201	0.87 114	0.50 71	0.49 101	0.53 79	0.44 68	0.48 145	1.38 287	0.33 86	0.17 104	0.12 55	0.21 209	0.15 112	0.18 124	0.18 178

11t	0.43 92	0.27 160	0.56 121	0.44 86	0.33 222	0.50 107	0.42 201	0.87 114	0.50 71	0.49 101	0.53 79	0.44 68	0.48 145	1.38 287	0.33 86	0.17 104	0.12 55	0.21 209	0.15 112	0.18 124	0.18 178

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test-v	0.53 155	0.26 130	0.65 175	0.50 174	0.29 134	0.52 128	0.43 220	0.89 123	0.96 226	1.41 427	1.14 277	0.85 236	0.56 190	0.59 49	0.38 146	0.16 61	0.14 168	0.24 296	0.21 291	0.20 199	0.15 97

test-2	0.53 155	0.26 130	0.65 175	0.50 174	0.29 134	0.52 128	0.43 220	0.89 123	0.96 226	1.41 427	1.14 277	0.85 236	0.56 190	0.59 49	0.38 146	0.16 61	0.14 168	0.24 296	0.21 291	0.20 199	0.15 97

Prome-Stereo	0.75 319	0.27 160	0.53 101	0.55 282	0.32 201	0.59 172	0.97 474	0.89 123	0.88 197	1.45 437	2.46 516	0.91 260	1.41 474	1.58 331	0.44 196	0.18 144	0.13 116	0.19 139	0.17 175	0.20 199	0.92 533

IGEV-Stereo	0.43 92	0.27 160	0.54 107	0.45 100	0.32 201	0.50 107	0.42 201	0.90 129	0.51 80	0.49 101	0.53 79	0.47 87	0.47 134	1.32 269	0.33 86	0.17 104	0.12 55	0.21 209	0.15 112	0.18 124	0.18 178
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MM-Stereo_test1	0.49 138	0.24 79	0.56 121	0.51 204	0.30 156	0.50 107	0.54 319	0.91 130	1.03 260	0.84 186	0.69 123	0.54 124	0.60 212	1.16 230	0.33 86	0.18 144	0.16 266	0.20 174	0.17 175	0.19 165	0.15 97

fffy	0.42 86	0.27 160	0.57 131	0.46 108	0.29 134	0.48 81	0.35 116	0.91 130	0.55 94	0.40 54	0.58 97	0.55 127	0.41 95	1.26 254	0.36 123	0.15 39	0.13 116	0.19 139	0.16 154	0.18 124	0.14 64

MIF-Stereo (partial)	0.45 111	0.25 107	0.70 210	0.50 174	0.52 397	0.35 20	0.26 46	0.91 130	0.59 105	0.45 79	0.71 130	0.51 110	0.51 163	1.11 218	0.45 209	0.20 220	0.16 266	0.23 276	0.20 247	0.24 305	0.18 178

water-stereo	0.39 65	0.20 10	0.48 67	0.44 86	0.27 92	0.50 107	0.26 46	0.92 133	0.51 80	0.53 117	0.78 148	0.55 127	0.49 153	0.42 10	0.42 183	0.16 61	0.15 226	0.17 81	0.15 112	0.16 62	0.15 97

RSM	0.39 65	0.24 79	0.49 74	0.46 108	0.26 68	0.47 75	0.40 181	0.92 133	0.44 52	0.41 55	0.42 34	0.65 168	0.33 50	1.07 207	0.29 39	0.15 39	0.12 55	0.17 81	0.13 66	0.17 93	0.13 37

H2IRNET	0.56 194	0.26 130	0.66 182	0.47 119	0.35 244	0.41 39	0.26 46	0.92 133	1.17 344	0.61 136	1.28 336	1.08 323	0.86 329	0.99 185	0.63 306	0.19 185	0.16 266	0.22 238	0.25 371	0.21 241	0.18 178

test-3	0.54 170	0.22 48	0.68 191	0.47 119	0.27 92	0.58 167	0.35 116	0.92 133	1.00 250	1.32 393	0.69 123	0.87 244	0.45 118	1.68 352	0.37 135	0.16 61	0.11 28	0.20 174	0.16 154	0.17 93	0.13 37

test_1	0.54 170	0.22 48	0.68 191	0.47 119	0.27 92	0.58 167	0.35 116	0.92 133	1.00 250	1.28 365	0.68 119	0.87 244	0.45 118	1.67 347	0.37 135	0.16 61	0.11 28	0.20 174	0.16 154	0.17 93	0.13 37

test_3	0.55 185	0.23 61	0.71 222	0.53 243	0.28 117	0.61 186	0.40 181	0.92 133	1.05 269	1.19 323	0.68 119	0.93 271	0.44 114	1.67 347	0.39 154	0.15 39	0.12 55	0.22 238	0.19 215	0.21 241	0.14 64

PFNet+	0.59 213	0.28 182	0.77 277	0.53 243	0.30 156	0.59 172	0.31 81	0.92 133	1.14 320	1.33 401	1.10 255	0.79 209	0.57 199	1.31 265	0.49 243	0.25 349	0.17 295	0.28 386	0.26 388	0.21 241	0.25 332

Pointernet	0.37 56	0.20 10	0.57 131	0.43 63	0.28 117	0.51 124	0.27 53	0.93 140	0.61 107	0.47 87	0.63 107	0.49 100	0.38 86	0.49 21	0.33 86	0.17 104	0.13 116	0.14 2	0.11 9	0.13 5	0.12 11

testlalala2	0.58 207	0.27 160	0.68 191	1.72 546	1.27 542	0.68 238	0.42 201	0.93 140	0.70 143	0.90 198	0.93 183	0.76 198	0.34 57	0.52 27	0.40 161	0.18 144	0.15 226	0.17 81	0.13 66	0.17 93	0.17 153

MoCha-V2	0.40 74	0.20 10	0.49 74	0.50 174	0.21 9	0.44 61	0.33 96	0.93 140	0.53 91	0.53 117	0.53 79	0.42 63	0.58 208	1.09 212	0.27 27	0.14 31	0.12 55	0.15 24	0.12 42	0.17 93	0.15 97

xx1	0.67 269	0.31 271	0.50 80	0.54 258	0.26 68	1.18 411	0.51 294	0.93 140	3.05 547	0.58 125	0.79 154	0.95 282	0.77 280	1.46 307	0.32 72	0.20 220	0.12 55	0.24 296	0.23 343	0.22 265	0.21 268

cc1	0.64 245	0.31 271	0.50 80	0.54 258	0.26 68	1.18 411	0.51 294	0.93 140	3.05 547	0.58 125	0.79 154	0.48 92	0.88 339	1.46 307	0.32 72	0.20 220	0.12 55	0.25 335	0.15 112	0.19 165	0.19 218

DEmStereo	0.97 403	0.23 61	0.79 288	0.47 119	0.32 201	1.04 384	0.56 345	0.93 140	0.89 200	1.39 424	2.14 501	1.02 308	2.07 528	5.64 518	0.77 351	0.17 104	0.15 226	0.20 174	0.20 247	0.18 124	0.20 251

Anonymous3	0.61 222	0.44 407	1.11 413	0.59 330	0.49 367	0.93 353	0.65 386	0.93 140	0.81 177	0.72 157	0.88 172	0.65 168	0.69 249	1.06 203	0.53 268	0.35 459	0.30 460	0.26 354	0.26 388	0.31 393	0.27 366

AIO_rvc	0.36 50	0.23 61	0.49 74	0.43 63	0.27 92	0.59 172	0.38 158	0.94 147	0.45 54	0.33 25	0.46 56	0.49 100	0.22 8	0.84 136	0.30 50	0.16 61	0.11 28	0.16 54	0.12 42	0.15 42	0.13 37

rvit_0105_5	0.58 207	0.39 383	1.05 392	0.66 407	0.37 269	0.58 167	0.56 345	0.94 147	1.18 351	0.64 141	0.68 119	0.75 194	0.63 231	0.88 150	0.50 249	0.32 433	0.32 474	0.30 410	0.27 399	0.28 362	0.25 332

EKT-Stereo	0.53 155	0.30 238	0.73 240	0.58 317	0.60 436	0.51 124	0.48 275	0.94 147	0.90 204	0.71 152	0.88 172	0.77 201	0.43 106	1.07 207	0.40 161	0.22 280	0.16 266	0.21 209	0.18 193	0.20 199	0.22 286

KYRaft	0.75 319	0.28 182	0.62 158	0.56 295	0.29 134	0.67 231	0.86 448	0.94 147	0.84 187	1.62 475	2.21 503	1.16 349	1.02 405	1.57 329	0.40 161	0.20 220	0.13 116	0.22 238	0.28 420	0.20 199	1.02 537

RALCasStereoNet	0.54 170	0.30 238	0.66 182	0.59 330	0.51 385	0.61 186	0.52 305	0.94 147	0.93 216	0.70 150	1.01 212	0.78 205	0.44 114	1.33 272	0.47 230	0.20 220	0.16 266	0.18 116	0.16 154	0.20 199	0.19 218

111111	0.34 41	0.20 10	0.41 25	0.45 100	0.42 320	0.37 26	0.22 18	0.95 152	0.38 34	0.31 16	0.31 18	0.40 62	0.27 21	0.96 172	0.26 21	0.17 104	0.12 55	0.15 24	0.11 9	0.15 42	0.13 37

UGAM	1.14 450	0.27 160	0.95 355	0.53 243	0.42 320	0.70 250	0.72 411	0.95 152	1.32 422	0.98 222	1.48 407	1.78 472	0.87 334	9.65 571	0.87 381	0.21 254	0.18 317	0.30 410	0.24 356	0.19 165	0.16 127

ffm	0.72 288	0.33 309	0.85 304	0.53 243	0.37 269	0.74 266	0.56 345	0.95 152	2.47 534	1.15 295	1.45 395	1.06 317	0.82 306	1.55 326	0.32 72	0.20 220	0.12 55	0.31 416	0.27 399	0.19 165	0.20 251

ff1	1.37 476	0.33 309	0.85 304	0.53 243	0.37 269	0.74 266	0.56 345	0.95 152	2.47 534	1.15 295	1.45 395	1.06 317	0.82 306	7.22 545	7.61 554	0.20 220	0.12 55	0.31 416	0.27 399	0.19 165	0.20 251

tt1	0.62 226	0.32 287	0.51 87	0.54 258	0.26 68	1.16 408	0.48 275	0.95 152	2.47 534	0.57 123	0.77 146	0.49 100	0.81 301	1.55 326	0.32 72	0.20 220	0.12 55	0.24 296	0.15 112	0.19 165	0.20 251

DCRE	0.82 353	0.26 130	0.70 210	0.58 317	0.44 338	0.54 145	0.48 275	0.95 152	0.78 169	0.78 168	7.33 563	0.86 240	0.52 168	0.76 107	0.41 172	0.16 61	0.16 266	0.19 139	0.17 175	0.18 124	0.17 153

CroCo-Stereo	0.40 74	0.31 271	0.73 240	0.58 317	0.27 92	0.26 4	0.33 96	0.95 152	0.81 177	0.42 61	0.47 58	0.65 168	0.47 134	0.39 6	0.34 103	0.18 144	0.15 226	0.16 54	0.14 94	0.19 165	0.16 127
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
AAGNet	1.83 512	0.28 182	0.72 228	0.61 356	0.32 201	0.67 231	0.51 294	0.96 159	0.98 238	1.47 440	1.20 306	1.00 299	1.18 441	2.83 449	22.77 585	0.22 280	0.13 116	0.22 238	0.19 215	0.23 290	0.15 97

MM-Stereo_test2	0.43 92	0.24 79	0.67 187	0.51 204	0.32 201	0.55 153	0.45 250	0.97 160	0.77 166	0.59 133	0.51 75	0.49 100	0.42 99	0.80 122	0.30 50	0.15 39	0.13 116	0.18 116	0.14 94	0.19 165	0.14 64

castereo	0.41 82	0.22 48	0.46 61	0.44 86	0.30 156	0.61 186	0.56 345	0.97 160	0.80 174	0.38 44	0.69 123	0.45 76	0.69 249	0.51 24	0.30 50	0.16 61	0.11 28	0.16 54	0.13 66	0.16 62	0.12 11

RCA-Stereo	0.50 142	0.23 61	0.58 137	0.48 146	0.33 222	0.55 153	0.45 250	0.97 160	1.38 451	0.68 147	1.05 235	0.63 162	0.80 297	0.59 49	0.32 72	0.17 104	0.12 55	0.17 81	0.14 94	0.16 62	0.14 64

UDGNet	0.72 288	1.17 534	0.80 293	0.77 474	0.41 315	0.77 285	0.38 158	0.97 160	1.34 429	0.81 177	0.88 172	0.71 189	0.60 212	1.21 242	0.54 274	0.52 509	0.19 335	1.02 542	0.26 388	0.71 521	0.31 408

CES	0.48 132	0.20 10	0.37 5	0.39 34	1.39 544	0.55 153	0.35 116	0.98 164	0.66 133	0.44 71	0.66 112	0.35 50	0.27 21	0.56 41	0.33 86	0.15 39	0.13 116	0.15 24	0.10 2	0.19 165	1.46 548

raftrobust	0.52 145	0.25 107	0.56 121	0.65 400	0.52 397	0.49 93	0.34 108	0.98 164	0.91 209	1.30 379	0.87 170	0.63 162	0.81 301	0.78 115	0.41 172	0.19 185	0.15 226	0.16 54	0.14 94	0.15 42	0.16 127

EGLCR-Stereo	0.37 56	0.22 48	0.51 87	0.43 63	0.26 68	0.44 61	0.22 18	0.99 166	0.48 65	0.42 61	0.42 34	0.67 175	0.29 29	0.86 145	0.33 86	0.17 104	0.12 55	0.19 139	0.17 175	0.17 93	0.15 97

DCANet-4	0.54 170	0.26 130	1.07 401	0.42 56	0.24 42	0.48 81	0.36 132	0.99 166	1.30 414	1.10 263	1.02 220	0.56 135	0.75 268	0.73 100	0.52 261	0.16 61	0.13 116	0.17 81	0.13 66	0.15 42	0.19 218

iRaft-Stereo_5w	0.85 368	0.29 217	0.91 341	0.53 243	0.43 330	0.49 93	0.68 399	0.99 166	0.87 193	0.79 171	1.34 361	1.46 417	0.91 349	5.11 501	1.11 424	0.17 104	0.14 168	0.22 238	0.18 193	0.20 199	0.20 251

PSM-AAD	0.79 339	0.27 160	0.53 101	0.55 282	0.28 117	0.77 285	1.24 507	0.99 166	0.91 209	1.66 480	1.57 431	0.81 215	2.19 533	1.65 342	0.44 196	0.19 185	0.14 168	0.38 472	0.32 456	0.21 241	0.70 521

depthmonostereo	0.41 82	0.23 61	0.53 101	0.47 119	0.23 25	0.61 186	0.35 116	1.00 170	0.76 162	0.48 95	0.65 111	0.47 87	0.49 153	0.67 83	0.37 135	0.16 61	0.15 226	0.16 54	0.14 94	0.16 62	0.15 97

LoS	0.40 74	0.21 29	0.44 40	0.37 13	0.22 19	0.50 107	0.40 181	1.00 170	0.94 219	0.48 95	0.66 112	0.48 92	0.40 92	0.60 61	0.37 135	0.18 144	0.14 168	0.16 54	0.11 9	0.14 20	0.14 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.43 92	0.28 182	0.58 137	0.43 63	0.30 156	0.56 159	0.52 305	1.00 170	0.58 99	0.44 71	0.49 69	0.43 66	0.43 106	1.28 259	0.36 123	0.15 39	0.13 116	0.19 139	0.16 154	0.17 93	0.16 127

LCNet	0.72 288	0.28 182	0.52 95	0.55 282	0.31 182	0.69 243	0.54 319	1.00 170	0.88 197	1.19 323	1.34 361	0.97 290	1.34 469	2.56 439	0.45 209	0.18 144	0.13 116	0.21 209	0.25 371	0.27 343	0.73 524

FTStereo	0.91 386	0.26 130	0.56 121	0.54 258	0.33 222	0.66 227	1.87 541	1.00 170	0.75 156	1.75 487	4.15 542	1.04 315	1.65 499	1.57 329	0.46 223	0.19 185	0.16 266	0.23 276	0.21 291	0.18 124	0.63 512

GMStereo	0.55 185	0.45 414	0.94 351	0.50 174	0.32 201	0.64 202	0.43 220	1.00 170	1.40 461	0.82 181	0.73 136	0.51 110	0.45 118	0.85 141	0.55 278	0.24 322	0.15 226	0.20 174	0.21 291	0.31 393	0.24 320
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GMM-Stereo	0.74 311	0.25 107	0.59 144	0.54 258	0.34 240	0.72 258	0.99 479	1.01 176	0.87 193	1.36 410	1.78 468	1.12 340	0.81 301	2.09 400	0.46 223	0.18 144	0.12 55	0.25 335	0.25 371	0.20 199	0.85 531

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 50	0.23 61	0.54 107	0.50 174	0.28 117	0.36 24	0.22 18	1.02 177	0.39 35	0.42 61	0.64 110	0.36 52	0.51 163	0.39 6	0.29 39	0.18 144	0.12 55	0.17 81	0.13 66	0.18 124	0.18 178

RAFT-Stereo-weight	0.47 126	0.24 79	0.53 101	0.48 146	0.27 92	0.60 180	0.35 116	1.02 177	1.07 278	0.99 225	0.78 148	0.76 198	0.28 25	0.76 107	0.36 123	0.16 61	0.12 55	0.17 81	0.15 112	0.16 62	0.15 97

knoymous	0.51 144	0.29 217	0.47 64	0.43 63	0.30 156	0.55 153	0.55 337	1.02 177	0.77 166	0.98 222	0.85 166	0.94 274	0.56 190	0.85 141	0.45 209	0.20 220	0.14 168	0.26 354	0.14 94	0.23 290	0.23 306

DisPM	0.66 260	0.28 182	0.72 228	0.61 356	0.35 244	0.62 195	0.45 250	1.02 177	0.99 245	1.56 463	1.10 255	0.80 211	0.59 209	2.37 426	0.41 172	0.23 307	0.14 168	0.23 276	0.21 291	0.20 199	0.25 332

dd	0.59 213	0.48 425	0.97 363	0.55 282	0.32 201	0.64 202	0.47 264	1.02 177	1.34 429	0.78 168	0.86 167	0.58 142	0.54 178	1.01 190	0.86 380	0.28 402	0.18 317	0.26 354	0.19 215	0.32 402	0.24 320

HART	0.45 111	0.22 48	0.54 107	0.50 174	0.26 68	0.41 39	0.29 64	1.03 182	0.50 71	0.58 125	1.45 395	0.61 154	0.35 65	1.08 211	0.30 50	0.15 39	0.13 116	0.19 139	0.14 94	0.19 165	0.14 64

rvit_0105_3	0.63 233	0.44 407	1.08 405	0.72 452	0.40 307	0.64 202	0.71 408	1.03 182	1.17 344	0.82 181	0.70 127	0.80 211	0.70 254	0.91 158	0.56 280	0.35 459	0.34 480	0.34 450	0.32 456	0.27 343	0.28 378

THIR-Stereo	1.02 423	0.27 160	0.69 204	0.49 162	0.28 117	0.95 358	1.34 515	1.03 182	0.97 233	1.34 405	1.90 483	1.17 350	1.58 492	6.44 532	0.78 353	0.19 185	0.14 168	0.21 209	0.22 320	0.19 165	0.20 251

DeepStereo_RVC	0.55 185	0.29 217	0.72 228	0.51 204	0.30 156	0.59 172	0.33 96	1.03 182	0.70 143	1.16 305	0.93 183	0.83 227	0.94 366	0.96 172	0.54 274	0.21 254	0.14 168	0.21 209	0.19 215	0.24 305	0.24 320

TestStereo	0.64 245	0.39 383	0.71 222	0.51 204	0.27 92	0.56 159	0.42 201	1.03 182	0.91 209	0.80 173	1.00 206	0.68 177	0.52 168	3.25 465	0.45 209	0.22 280	0.15 226	0.24 296	0.18 193	0.27 343	0.16 127

XX-Stereo	0.63 233	0.26 130	1.90 502	0.81 484	0.67 458	0.43 55	0.23 26	1.03 182	0.58 99	0.65 143	1.56 427	1.41 405	0.39 88	1.28 259	0.35 113	0.20 220	0.14 168	0.20 174	0.19 215	0.18 124	0.14 64

HI	0.64 245	0.32 287	0.68 191	0.47 119	0.51 385	0.41 39	0.36 132	1.04 188	0.75 156	1.31 389	1.43 388	1.62 444	1.12 429	0.94 169	0.88 382	0.15 39	0.12 55	0.20 174	0.20 247	0.20 199	0.18 178

CoSv	0.64 245	0.32 287	0.68 191	0.47 119	0.51 385	0.41 39	0.36 132	1.04 188	0.75 156	1.31 389	1.43 388	1.62 444	1.12 429	0.94 169	0.88 382	0.15 39	0.12 55	0.20 174	0.20 247	0.20 199	0.18 178

PSM-adaLoss	0.54 170	0.30 238	0.73 240	0.50 174	0.27 92	0.65 218	0.41 197	1.04 188	0.64 116	1.12 271	0.96 190	0.82 220	0.61 221	1.06 203	0.45 209	0.22 280	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.26 329	0.18 178

HUI-Stereo	0.52 145	0.30 238	0.73 240	0.50 174	0.27 92	0.65 218	0.30 74	1.04 188	0.64 116	1.12 271	0.96 190	0.83 227	0.60 212	0.79 119	0.45 209	0.22 280	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.26 329	0.18 178

CRE-IMP	0.55 185	0.30 238	0.74 256	0.52 225	0.29 134	0.79 296	0.25 36	1.04 188	0.72 149	1.09 255	0.95 187	0.81 215	0.57 199	1.10 215	0.50 249	0.21 254	0.14 168	0.23 276	0.19 215	0.28 362	0.22 286

RAFT	0.64 245	0.30 238	0.73 240	0.59 330	0.33 222	0.68 238	0.58 360	1.04 188	0.76 162	1.08 249	1.19 302	1.65 455	0.93 361	1.06 203	0.56 280	0.21 254	0.18 317	0.27 371	0.24 356	0.22 265	0.17 153

RAFT-IKP	0.54 170	0.30 238	0.73 240	0.50 174	0.27 92	0.59 172	0.36 132	1.04 188	0.64 116	1.12 271	0.96 190	0.83 227	0.61 221	1.22 243	0.45 209	0.22 280	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.26 329	0.18 178

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 170	0.25 107	0.68 191	0.43 63	0.24 42	0.40 35	0.34 108	1.04 188	1.09 292	1.32 393	1.60 436	0.80 211	0.68 246	0.67 83	0.39 154	0.13 20	0.10 9	0.18 116	0.17 175	0.17 93	0.13 37

MyStereo07	0.48 132	0.29 217	0.50 80	0.55 282	0.45 345	0.59 172	0.79 428	1.05 196	0.51 80	0.48 95	0.53 79	0.43 66	0.55 185	1.30 264	0.34 103	0.17 104	0.16 266	0.24 296	0.20 247	0.23 290	0.20 251

GMStereo_Zeroshot	0.67 269	0.61 476	1.01 376	0.64 386	0.37 269	0.84 328	0.35 116	1.05 196	1.12 305	1.12 271	1.06 237	1.27 378	0.54 178	1.19 238	0.59 289	0.32 433	0.17 295	0.31 416	0.18 193	0.52 492	0.22 286

ADStereo(finetuned)	0.57 201	0.24 79	1.06 396	0.43 63	0.24 42	0.49 93	0.35 116	1.05 196	1.30 414	1.12 271	1.03 230	0.58 142	1.20 447	0.84 136	0.51 254	0.16 61	0.13 116	0.17 81	0.13 66	0.18 124	0.19 218

CIPLG	0.62 226	0.33 309	0.96 361	0.58 317	0.50 374	0.75 271	0.48 275	1.05 196	0.96 226	1.40 425	1.57 431	0.64 165	0.48 145	0.89 155	0.70 325	0.23 307	0.15 226	0.19 139	0.16 154	0.19 165	0.21 268

Patchmatch Stereo++	0.55 185	0.30 238	0.73 240	0.50 174	0.27 92	0.65 218	0.29 64	1.05 196	0.64 116	1.12 271	0.96 190	0.83 227	0.60 212	1.37 283	0.45 209	0.22 280	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.26 329	0.18 178
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
ROB_FTStereo_v2	0.54 170	0.30 238	0.73 240	0.50 174	0.27 92	0.64 202	0.42 201	1.05 196	0.64 116	1.12 271	0.96 190	0.83 227	0.60 212	1.12 221	0.46 223	0.22 280	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.26 329	0.18 178

ROB_FTStereo	0.54 170	0.30 238	0.73 240	0.50 174	0.27 92	0.64 202	0.25 36	1.05 196	0.64 116	1.12 271	0.95 187	0.82 220	0.61 221	1.15 226	0.45 209	0.22 280	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.26 329	0.18 178

DRaft	0.80 342	0.24 79	0.70 210	0.45 100	0.30 156	0.97 368	0.53 313	1.05 196	0.97 233	1.78 490	2.02 494	0.80 211	1.74 506	2.73 447	0.72 333	0.17 104	0.14 168	0.20 174	0.20 247	0.18 124	0.21 268

iGMRVC	0.56 194	0.30 238	0.73 240	0.50 174	0.27 92	0.65 218	0.38 158	1.05 196	0.64 116	1.12 271	0.96 190	0.83 227	0.60 212	1.52 318	0.46 223	0.22 280	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.26 329	0.18 178

iRAFT	0.55 185	0.30 238	0.73 240	0.50 174	0.27 92	0.65 218	0.29 64	1.05 196	0.64 116	1.12 271	0.96 190	0.83 227	0.60 212	1.37 283	0.45 209	0.22 280	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.26 329	0.18 178

AnonymousM	0.59 213	1.11 529	0.41 25	0.44 86	0.32 201	0.43 55	0.47 264	1.05 196	0.64 116	0.98 222	0.63 107	0.67 175	0.43 106	0.59 49	0.41 172	0.20 220	0.15 226	1.84 551	0.84 541	0.14 20	0.13 37

iRaftStereo_RVC	0.47 126	0.26 130	0.64 168	0.50 174	0.29 134	0.53 137	0.33 96	1.05 196	0.77 166	0.84 186	1.00 206	0.55 127	0.37 79	0.81 128	0.40 161	0.17 104	0.12 55	0.22 238	0.20 247	0.19 165	0.15 97

DCANet	0.54 170	0.24 79	0.70 210	0.43 63	0.24 42	0.49 93	0.36 132	1.05 196	1.30 414	1.12 271	1.03 230	0.58 142	0.92 352	0.81 128	0.52 261	0.16 61	0.13 116	0.17 81	0.13 66	0.18 124	0.19 218

ACRE	0.61 222	0.33 309	1.01 376	0.58 317	0.49 367	0.75 271	0.47 264	1.06 209	0.95 221	1.37 413	1.55 423	0.62 159	0.46 125	0.83 133	0.70 325	0.23 307	0.15 226	0.19 139	0.16 154	0.18 124	0.21 268

aanetorigin	1.23 460	0.79 504	2.78 533	0.70 440	0.79 493	0.99 374	1.06 490	1.06 209	1.37 447	3.52 550	2.61 520	1.72 463	1.63 497	1.99 390	1.78 492	0.25 349	0.24 414	0.26 354	0.25 371	0.38 438	0.45 472

tg	0.52 145	0.24 79	0.61 152	0.49 162	0.30 156	0.90 338	0.29 64	1.07 211	0.83 183	0.83 183	1.02 220	0.62 159	0.43 106	1.35 277	0.41 172	0.17 104	0.12 55	0.22 238	0.20 247	0.17 93	0.15 97

AIO-Stereo	0.37 56	0.25 107	0.51 87	0.47 119	0.23 25	0.45 65	0.39 173	1.07 211	0.52 87	0.41 55	0.48 61	0.52 117	0.25 14	0.72 96	0.30 50	0.16 61	0.12 55	0.17 81	0.13 66	0.16 62	0.13 37

fff	0.53 155	0.24 79	0.70 210	0.43 63	0.24 42	0.48 81	0.36 132	1.07 211	1.25 388	1.10 263	1.02 220	0.57 137	1.06 416	0.73 100	0.52 261	0.16 61	0.13 116	0.17 81	0.13 66	0.15 42	0.19 218

HHNet	0.62 226	0.26 130	0.63 161	0.43 63	0.45 345	0.50 107	0.58 360	1.07 211	1.01 253	1.25 356	2.23 504	0.70 186	0.61 221	1.07 207	0.47 230	0.20 220	0.13 116	0.23 276	0.19 215	0.19 165	0.30 398

csc	0.53 155	0.24 79	0.70 210	0.43 63	0.24 42	0.48 81	0.36 132	1.07 211	1.25 388	1.10 263	1.02 220	0.57 137	1.06 416	0.73 100	0.52 261	0.16 61	0.13 116	0.17 81	0.13 66	0.15 42	0.19 218

cscssc	0.53 155	0.24 79	0.70 210	0.43 63	0.24 42	0.48 81	0.36 132	1.07 211	1.25 388	1.10 263	1.02 220	0.57 137	1.06 416	0.73 100	0.52 261	0.16 61	0.13 116	0.17 81	0.13 66	0.15 42	0.19 218

testlalala	0.45 111	0.28 182	0.59 144	0.42 56	0.39 296	0.71 255	0.39 173	1.08 217	0.45 54	1.24 350	0.80 159	0.61 154	0.36 74	0.54 34	0.33 86	0.20 220	0.13 116	0.18 116	0.12 42	0.15 42	0.15 97

NRIStereo	0.60 216	0.29 217	0.69 204	0.53 243	0.28 117	0.63 199	0.33 96	1.08 217	0.87 193	1.14 289	0.87 170	0.91 260	0.59 209	2.24 415	0.49 243	0.20 220	0.14 168	0.21 209	0.19 215	0.21 241	0.17 153

MM-Stereo_test3	0.50 142	0.24 79	0.54 107	0.54 258	0.74 477	0.49 93	0.53 313	1.09 219	1.05 269	0.62 139	0.95 187	0.61 154	0.42 99	0.77 110	0.38 146	0.20 220	0.17 295	0.20 174	0.16 154	0.18 124	0.18 178

StereoVision	0.65 253	0.34 333	0.86 310	0.59 330	0.40 307	0.50 107	0.41 197	1.09 219	0.93 216	0.71 152	2.50 518	0.82 220	0.57 199	1.03 194	0.49 243	0.25 349	0.28 445	0.29 397	0.28 420	0.36 425	0.20 251

SST-Stereo	0.83 359	0.28 182	0.72 228	0.59 330	0.31 182	0.72 258	0.26 46	1.09 219	0.86 189	1.47 440	1.10 255	1.00 299	0.87 334	5.73 520	0.45 209	0.22 280	0.13 116	0.23 276	0.19 215	0.23 290	0.18 178

ToySt	0.66 260	0.33 309	1.23 431	0.51 204	0.33 222	0.86 332	0.68 399	1.10 222	0.97 233	0.84 186	1.08 246	1.25 370	0.94 366	1.01 190	0.74 337	0.19 185	0.19 335	0.24 296	0.24 356	0.27 343	0.23 306

IPLGR_C	0.62 226	0.33 309	0.99 367	0.58 317	0.49 367	0.76 277	0.48 275	1.10 222	0.96 226	1.40 425	1.56 427	0.62 159	0.48 145	0.80 122	0.71 330	0.23 307	0.15 226	0.19 139	0.16 154	0.19 165	0.21 268

CrosDoStereo	1.58 493	0.24 79	0.72 228	0.48 146	0.29 134	0.67 231	12.49 578	1.10 222	0.98 238	1.34 405	1.75 465	1.00 299	1.89 517	6.65 535	0.81 365	0.19 185	0.15 226	0.20 174	0.22 320	0.18 124	0.19 218

DeepStereo_LL	1.58 493	0.24 79	0.72 228	0.48 146	0.29 134	0.67 231	12.49 578	1.10 222	0.98 238	1.34 405	1.75 465	1.00 299	1.89 517	6.65 535	0.81 365	0.19 185	0.15 226	0.20 174	0.22 320	0.18 124	0.19 218

RAFT_R40	0.83 359	0.28 182	0.73 240	0.59 330	0.31 182	0.69 243	0.44 233	1.10 222	0.95 221	1.47 440	1.10 255	1.00 299	0.85 321	5.53 514	0.46 223	0.22 280	0.13 116	0.23 276	0.20 247	0.23 290	0.18 178

test-1	0.52 145	0.26 130	1.04 391	0.56 295	0.32 201	0.61 186	0.38 158	1.10 222	0.91 209	0.78 168	1.01 212	0.77 201	0.52 168	0.60 61	0.42 183	0.17 104	0.14 168	0.20 174	0.17 175	0.20 199	0.23 306

GrayStereo	0.82 353	0.26 130	0.58 137	0.63 377	0.37 269	0.76 277	1.86 540	1.11 228	0.87 193	1.99 509	1.89 482	1.08 323	1.82 514	1.39 292	0.48 235	0.19 185	0.14 168	0.19 139	0.21 291	0.18 124	0.39 450

rafts_anoy	0.52 145	0.29 217	0.59 144	0.59 330	0.50 374	0.53 137	0.40 181	1.11 228	1.03 260	0.84 186	0.83 162	0.68 177	0.54 178	0.72 96	0.51 254	0.19 185	0.14 168	0.24 296	0.26 388	0.21 241	0.18 178

rvit_105_1	0.72 288	0.52 442	1.01 376	0.78 476	0.49 367	0.75 271	0.87 450	1.12 230	1.18 351	0.99 225	0.79 154	0.90 257	0.77 280	1.26 254	0.75 342	0.41 481	0.36 496	0.36 466	0.41 493	0.30 384	0.33 420

model_zeroshot	0.48 132	0.29 217	0.86 310	0.51 204	0.36 254	0.69 243	0.37 151	1.12 230	0.62 109	0.85 191	0.84 164	0.66 172	0.37 79	0.73 100	0.34 103	0.20 220	0.16 266	0.19 139	0.16 154	0.17 93	0.16 127

ASMatch	0.88 378	0.26 130	0.69 204	0.51 204	0.35 244	0.48 81	0.37 151	1.12 230	0.92 214	1.10 263	3.28 532	0.96 288	0.98 388	4.90 498	0.49 243	0.19 185	0.16 266	0.22 238	0.19 215	0.19 165	0.27 366

LL-Strereo2	0.52 145	0.33 309	0.69 204	0.52 225	0.37 269	0.70 250	0.30 74	1.13 233	0.67 134	0.94 211	0.78 148	0.91 260	0.42 99	1.05 202	0.42 183	0.17 104	0.16 266	0.29 397	0.25 371	0.21 241	0.16 127

iinet-f	0.99 409	0.45 414	3.71 540	0.55 282	0.43 330	1.81 490	0.68 399	1.14 234	1.14 320	1.18 319	1.42 384	1.58 439	1.44 478	1.34 276	1.59 486	0.24 322	0.23 405	0.20 174	0.19 215	0.26 329	0.25 332

riskmin	0.56 194	0.27 160	0.60 149	0.43 63	0.31 182	0.83 320	0.42 201	1.14 234	1.04 265	0.73 158	0.75 142	1.11 339	1.01 400	0.81 128	0.51 254	0.20 220	0.14 168	0.24 296	0.15 112	0.24 305	0.25 332

ACV-stereo	0.99 409	0.51 438	1.41 460	0.56 295	0.41 315	2.43 525	0.57 356	1.15 236	1.18 351	0.81 177	1.01 212	3.39 539	2.14 531	1.60 334	1.07 415	0.27 388	0.22 393	0.22 238	0.22 320	0.28 362	0.32 414

AFF-stereo	0.58 207	0.25 107	0.64 168	0.46 108	0.29 134	0.34 18	0.38 158	1.15 236	1.14 320	1.17 314	1.60 436	1.10 335	0.71 259	0.97 180	0.43 193	0.13 20	0.11 28	0.19 139	0.19 215	0.17 93	0.14 64

OMP-Stereo	0.94 393	0.33 309	0.72 228	0.90 515	0.31 182	0.49 93	0.36 132	1.16 238	1.06 273	1.58 469	1.12 268	1.46 417	0.69 249	6.94 542	0.49 243	0.19 185	0.14 168	0.24 296	0.18 193	0.20 199	0.14 64

Gwc-CoAtRS	0.52 145	0.24 79	0.68 191	0.48 146	0.29 134	0.64 202	0.25 36	1.16 238	1.08 284	1.01 233	1.00 206	1.12 340	0.56 190	0.69 85	0.37 135	0.16 61	0.13 116	0.17 81	0.15 112	0.15 42	0.15 97

IER	0.70 279	0.31 271	1.02 383	0.48 146	0.52 397	1.34 438	0.51 294	1.17 240	0.99 245	1.23 342	1.34 361	1.12 340	1.11 426	0.99 185	0.71 330	0.20 220	0.16 266	0.21 209	0.21 291	0.20 199	0.19 218

dad	0.86 373	0.66 485	1.06 396	0.56 295	0.37 269	0.76 277	0.44 233	1.17 240	1.50 479	1.44 435	1.27 330	1.34 395	0.75 268	2.52 438	0.84 375	0.42 485	0.27 438	0.83 534	0.26 388	0.41 449	0.29 384

PFNet	0.91 386	0.26 130	1.10 411	0.63 377	0.32 201	0.64 202	0.56 345	1.17 240	0.99 245	1.47 440	1.08 246	0.98 292	0.69 249	6.62 534	0.54 274	0.20 220	0.12 55	0.24 296	0.19 215	0.20 199	0.17 153

Pruner-Stereo	0.62 226	0.29 217	0.70 210	0.61 356	0.31 182	0.63 199	0.43 220	1.17 240	0.99 245	1.53 453	1.08 246	0.95 282	0.55 185	1.35 277	0.51 254	0.23 307	0.14 168	0.24 296	0.21 291	0.21 241	0.23 306

s12784h	0.52 145	0.20 10	0.38 8	0.41 49	0.19 1	0.96 364	0.34 108	1.17 240	1.25 388	0.81 177	0.90 176	0.63 162	0.50 159	1.45 305	0.42 183	0.14 31	0.12 55	0.17 81	0.11 9	0.18 124	0.11 2

AIO-test2	0.57 201	0.28 182	0.63 161	0.61 356	0.58 425	0.79 296	0.51 294	1.18 245	1.40 461	0.63 140	1.15 285	0.51 110	0.43 106	1.09 212	0.35 113	0.21 254	0.17 295	0.26 354	0.30 441	0.20 199	0.19 218

AIO-test1	0.56 194	0.25 107	0.55 117	0.64 386	0.78 490	0.80 304	0.36 132	1.18 245	1.34 429	0.57 123	0.88 172	0.61 154	0.50 159	1.12 221	0.35 113	0.17 104	0.17 295	0.22 238	0.24 356	0.18 124	0.23 306

MyStereo8	0.65 253	0.29 217	1.00 372	0.58 317	0.49 367	0.91 342	0.35 116	1.18 245	1.31 418	1.16 305	1.27 330	0.90 257	0.64 235	0.72 96	0.95 396	0.18 144	0.14 168	0.20 174	0.18 193	0.22 265	0.26 356

AE-Stereo	0.49 138	0.27 160	0.67 187	0.60 342	0.39 296	0.67 231	0.46 257	1.18 245	1.09 292	0.47 87	0.75 142	0.69 182	0.47 134	0.59 49	0.40 161	0.16 61	0.15 226	0.21 209	0.20 247	0.19 165	0.15 97

MSKI-zero shot	0.55 185	0.26 130	0.57 131	0.51 204	0.26 68	0.69 243	0.28 59	1.18 245	0.64 116	0.91 203	1.32 352	0.82 220	0.33 50	1.92 382	0.32 72	0.17 104	0.12 55	0.17 81	0.13 66	0.16 62	0.16 127

PSM-softLoss	0.78 335	0.31 271	0.77 277	0.58 317	0.32 201	0.56 159	0.40 181	1.18 245	0.70 143	1.24 350	1.07 241	0.83 227	0.52 168	5.36 507	0.53 268	0.24 322	0.15 226	0.25 335	0.22 320	0.20 199	0.25 332

KMStereo	0.78 335	0.31 271	0.77 277	0.58 317	0.32 201	0.56 159	0.40 181	1.18 245	0.70 143	1.24 350	1.07 241	0.83 227	0.52 168	5.36 507	0.53 268	0.24 322	0.15 226	0.25 335	0.22 320	0.20 199	0.25 332

111	0.60 216	0.23 61	0.70 210	0.43 63	0.24 42	0.72 258	0.42 201	1.18 245	1.41 466	0.80 173	1.38 375	1.10 335	0.79 291	0.96 172	0.58 286	0.18 144	0.13 116	0.17 81	0.15 112	0.17 93	0.19 218

ISRNet	0.80 342	0.33 309	1.07 401	0.81 484	0.66 454	0.60 180	0.34 108	1.19 253	1.13 317	1.59 470	1.53 416	1.35 396	0.77 280	1.27 257	0.94 392	0.39 474	0.34 480	0.43 490	0.38 486	0.34 415	0.49 486

IIG-Stereo	0.96 397	0.31 271	0.72 228	0.88 511	0.33 222	0.61 186	0.26 46	1.19 253	1.03 260	1.69 483	1.37 370	1.46 417	0.75 268	6.96 543	0.51 254	0.19 185	0.14 168	0.23 276	0.18 193	0.20 199	0.14 64

rvit_stereo_0075_2	0.64 245	0.46 416	1.05 392	0.66 407	0.66 454	0.53 137	0.48 275	1.20 255	1.12 305	0.76 160	0.92 180	0.78 205	0.53 173	1.03 194	0.59 289	0.37 467	0.28 445	0.40 483	0.31 448	0.37 429	0.32 414

DCVSM-stereo	0.72 288	0.35 354	0.76 270	0.55 282	0.42 320	0.73 262	0.38 158	1.21 256	1.02 256	1.79 493	1.04 233	1.62 444	1.03 407	1.04 200	0.79 359	0.24 322	0.27 438	0.29 397	0.24 356	0.30 384	0.36 436

IPLG	0.69 275	0.27 160	0.97 363	0.51 204	0.43 330	0.79 296	0.33 96	1.21 256	1.06 273	1.30 379	1.10 255	0.52 117	0.55 185	3.16 463	0.63 306	0.16 61	0.14 168	0.19 139	0.16 154	0.18 124	0.17 153

NF-Stereo	0.80 342	0.30 238	0.75 260	0.60 342	0.31 182	0.64 202	0.44 233	1.21 256	0.90 204	1.29 371	1.02 220	0.82 220	0.57 199	5.40 512	0.48 235	0.23 307	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.20 199	0.30 398

OCTAStereo	0.80 342	0.30 238	0.75 260	0.60 342	0.31 182	0.64 202	0.44 233	1.21 256	0.90 204	1.29 371	1.01 212	0.82 220	0.57 199	5.35 506	0.48 235	0.24 322	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.20 199	0.30 398

RE-Stereo	0.80 342	0.30 238	0.75 260	0.60 342	0.31 182	0.64 202	0.44 233	1.21 256	0.90 204	1.29 371	1.01 212	0.81 215	0.57 199	5.37 509	0.48 235	0.24 322	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.20 199	0.30 398

TVStereo	0.80 342	0.30 238	0.75 260	0.60 342	0.31 182	0.64 202	0.44 233	1.21 256	0.90 204	1.29 371	1.01 212	0.81 215	0.57 199	5.37 509	0.48 235	0.24 322	0.14 168	0.24 296	0.20 247	0.20 199	0.30 398

RALAANet	0.60 216	0.33 309	0.87 321	0.62 368	0.50 374	0.69 243	0.31 81	1.21 256	1.06 273	1.09 255	1.16 290	0.88 248	0.46 125	1.22 243	0.42 183	0.19 185	0.15 226	0.21 209	0.17 175	0.27 343	0.17 153

DN-CSS_ROB	0.64 245	0.32 287	1.05 392	0.55 282	0.40 307	0.54 145	0.45 250	1.21 256	0.93 216	1.03 241	1.47 402	0.69 182	0.63 231	1.76 366	0.49 243	0.18 144	0.14 168	0.25 335	0.22 320	0.22 265	0.20 251

11t1	0.52 145	0.28 182	0.68 191	0.51 204	0.28 117	0.83 320	0.39 173	1.22 264	0.63 112	0.84 186	0.74 140	0.68 177	0.68 246	0.91 158	0.57 283	0.21 254	0.18 317	0.19 139	0.16 154	0.20 199	0.21 268

IPLGR	0.58 207	0.27 160	1.14 421	0.48 146	0.28 117	0.65 218	0.33 96	1.22 264	1.13 317	1.18 319	1.05 235	0.69 182	0.66 244	0.96 172	0.52 261	0.17 104	0.15 226	0.20 174	0.17 175	0.20 199	0.18 178

IRAFT_RVC	0.88 378	0.28 182	0.76 270	0.63 377	0.31 182	0.65 218	1.02 484	1.22 264	0.94 219	1.22 336	1.04 233	1.01 306	0.98 388	5.82 522	0.53 268	0.22 280	0.12 55	0.25 335	0.20 247	0.20 199	0.19 218

HCRNet	0.70 279	0.39 383	0.73 240	0.60 342	0.59 433	0.76 277	0.35 116	1.22 264	1.13 317	1.02 237	0.99 202	1.02 308	0.76 276	2.19 412	0.70 325	0.28 402	0.19 335	0.28 386	0.23 343	0.25 317	0.23 306

R-Stereo Train	0.57 201	0.26 130	0.63 161	0.54 258	0.36 254	0.69 243	0.54 319	1.22 264	0.72 149	1.61 471	1.50 412	0.75 194	0.53 173	0.64 71	0.44 196	0.18 144	0.15 226	0.17 81	0.15 112	0.17 93	0.17 153

RAFT-Stereo	0.57 201	0.26 130	0.63 161	0.54 258	0.36 254	0.69 243	0.54 319	1.22 264	0.72 149	1.61 471	1.50 412	0.75 194	0.53 173	0.64 71	0.44 196	0.18 144	0.15 226	0.17 81	0.15 112	0.17 93	0.17 153
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Test	0.54 170	0.25 107	0.64 168	0.47 119	0.30 156	0.97 368	0.27 53	1.24 270	0.81 177	0.96 215	1.12 268	1.28 381	0.48 145	0.71 93	0.36 123	0.17 104	0.13 116	0.17 81	0.14 94	0.16 62	0.16 127

anonymousa	0.72 288	0.27 160	0.75 260	0.47 119	0.63 446	1.43 454	0.45 250	1.24 270	0.89 200	1.28 365	1.75 465	1.62 444	1.13 433	0.69 85	0.59 289	0.19 185	0.16 266	0.23 276	0.25 371	0.20 199	0.18 178

Selective-IGEV	0.39 65	0.24 79	0.50 80	0.44 86	0.25 59	0.46 70	0.33 96	1.25 272	0.40 39	0.35 28	0.45 52	0.52 117	0.30 33	1.07 207	0.30 50	0.14 31	0.12 55	0.17 81	0.13 66	0.16 62	0.13 37

Anonymous_2	1.30 467	0.55 452	0.82 297	0.52 225	0.58 425	1.01 377	0.64 384	1.25 272	0.97 233	0.96 215	0.78 148	1.33 391	1.29 461	1.03 194	0.74 337	0.62 525	0.64 543	1.06 543	9.63 583	1.16 538	0.49 486

MIM_Stereo	0.57 201	0.24 79	0.92 345	0.46 108	0.30 156	0.54 145	0.28 59	1.27 274	0.75 156	1.00 230	1.16 290	0.93 271	0.53 173	1.45 305	0.61 299	0.16 61	0.16 266	0.20 174	0.19 215	0.17 93	0.14 64

RAFT+CT+SA	0.58 207	0.29 217	0.60 149	0.66 407	0.37 269	0.42 46	0.55 337	1.27 274	1.03 260	0.70 150	1.22 310	0.60 150	0.70 254	1.64 341	0.41 172	0.18 144	0.13 116	0.22 238	0.22 320	0.21 241	0.18 178

raft+_RVC	0.53 155	0.26 130	0.54 107	0.60 342	0.47 362	0.54 145	0.54 319	1.27 274	0.99 245	0.76 160	1.03 230	0.70 186	0.56 190	0.93 166	0.47 230	0.18 144	0.14 168	0.19 139	0.18 193	0.18 124	0.15 97

FENet	0.60 216	0.28 182	0.63 161	0.54 258	0.33 222	0.83 320	0.38 158	1.27 274	1.07 278	1.00 230	0.86 167	0.99 298	0.85 321	0.96 172	0.68 321	0.22 280	0.15 226	0.23 276	0.20 247	0.22 265	0.23 306

DFGA-Net	0.72 288	0.40 389	1.40 455	0.52 225	0.45 345	0.83 320	0.44 233	1.28 278	1.08 284	0.99 225	1.19 302	0.70 186	0.55 185	2.14 404	1.16 430	0.18 144	0.16 266	0.24 296	0.23 343	0.27 343	0.25 332

TestStereo1	0.63 233	0.28 182	0.75 260	0.76 471	0.31 182	0.48 81	0.43 220	1.30 279	1.21 370	0.97 218	1.31 346	0.64 165	0.77 280	1.75 361	0.42 183	0.20 220	0.15 226	0.22 238	0.18 193	0.21 241	0.17 153

SA-5K	0.63 233	0.28 182	0.75 260	0.76 471	0.31 182	0.48 81	0.43 220	1.30 279	1.21 370	0.97 218	1.31 346	0.64 165	0.77 280	1.75 361	0.42 183	0.20 220	0.15 226	0.22 238	0.18 193	0.21 241	0.17 153

GCST	1.08 435	1.47 546	0.93 347	1.73 547	1.14 533	1.30 431	0.31 81	1.33 281	1.16 341	1.29 371	0.97 199	0.98 292	0.49 153	2.08 399	0.46 223	1.19 546	0.70 546	1.30 546	0.85 543	1.02 534	0.89 532

raft_robust	0.68 273	0.30 238	0.64 168	0.52 225	0.26 68	0.54 145	0.35 116	1.33 281	1.24 385	1.16 305	1.07 241	0.60 150	0.54 178	3.58 475	0.37 135	0.18 144	0.14 168	0.20 174	0.22 320	0.20 199	0.16 127

CFNet_pseudo	0.66 260	0.32 287	0.86 310	0.48 146	0.39 296	0.70 250	0.40 181	1.33 281	1.22 376	1.16 305	1.34 361	1.24 366	0.64 235	0.98 181	0.59 289	0.21 254	0.16 266	0.33 440	0.19 215	0.36 425	0.25 332

ccs_rob	0.66 260	0.33 309	0.86 310	0.48 146	0.39 296	0.70 250	0.40 181	1.33 281	1.22 376	1.16 305	1.34 361	1.23 364	0.64 235	0.98 181	0.59 289	0.21 254	0.16 266	0.35 458	0.20 247	0.37 429	0.25 332

MLCV	0.72 288	0.34 333	1.10 411	0.51 204	0.23 25	0.91 342	0.39 173	1.33 281	1.23 379	1.46 439	1.55 423	1.01 306	0.64 235	1.95 387	0.80 363	0.18 144	0.12 55	0.18 116	0.14 94	0.19 165	0.17 153

SCV_C0	0.43 92	0.26 130	0.65 175	0.43 63	0.29 134	0.47 75	0.31 81	1.34 286	0.73 153	0.38 44	0.49 69	0.54 124	0.29 29	1.24 250	0.30 50	0.17 104	0.13 116	0.16 54	0.13 66	0.20 199	0.15 97

gcap-zeroshot	0.53 155	0.28 182	0.89 334	0.49 162	0.28 117	0.76 277	0.37 151	1.34 286	0.73 153	0.89 196	0.67 116	1.35 396	0.51 163	0.79 119	0.33 86	0.18 144	0.15 226	0.18 116	0.15 112	0.17 93	0.16 127

MyStereo05	0.66 260	0.28 182	1.07 401	0.56 295	0.46 357	0.61 186	0.73 412	1.34 286	1.41 466	1.15 295	0.91 178	0.77 201	0.80 297	1.41 300	0.63 306	0.17 104	0.16 266	0.23 276	0.20 247	0.22 265	0.20 251

MIPNet	0.56 194	0.28 182	0.94 351	0.49 162	0.33 222	0.66 227	0.38 158	1.35 289	1.08 284	1.06 245	0.92 180	0.60 150	0.79 291	0.73 100	0.52 261	0.17 104	0.14 168	0.19 139	0.16 154	0.18 124	0.17 153

DMCA-RVC	0.74 311	0.40 389	1.27 440	0.66 407	0.49 367	0.77 285	0.47 264	1.35 289	1.01 253	1.53 453	1.01 212	1.29 384	0.82 306	1.31 265	0.78 353	0.27 388	0.21 375	0.35 458	0.27 399	0.32 402	0.24 320

fast-acv-ft	0.94 393	0.44 407	1.40 455	0.58 317	0.51 385	1.77 486	0.69 403	1.36 291	1.42 469	1.29 371	1.86 478	1.74 466	1.25 456	1.52 318	1.38 458	0.26 372	0.28 445	0.28 386	0.28 420	0.27 343	0.26 356

IGEV_Zeroshot_test	0.53 155	0.30 238	0.99 367	0.56 295	0.35 244	0.41 39	0.32 89	1.37 292	0.63 112	1.00 230	1.09 251	0.95 282	0.41 95	0.83 133	0.39 154	0.18 144	0.12 55	0.19 139	0.18 193	0.19 165	0.17 153

PSMNet-ADL	0.72 288	0.35 354	0.62 158	0.69 434	0.46 357	1.14 400	0.44 233	1.37 292	1.01 253	0.83 183	1.17 293	1.33 391	0.96 378	1.43 301	0.95 396	0.33 442	0.22 393	0.21 209	0.23 343	0.27 343	0.29 384

ACVNet	0.63 233	0.31 271	0.54 107	0.54 258	0.36 254	0.80 304	0.46 257	1.37 292	1.07 278	0.93 206	1.30 340	1.08 323	0.85 321	0.80 122	0.94 392	0.21 254	0.19 335	0.21 209	0.18 193	0.22 265	0.18 178

CFNet-ft	0.72 288	0.32 287	0.54 107	0.66 407	0.54 404	0.83 320	0.55 337	1.37 292	1.15 332	0.93 206	1.28 336	1.57 436	0.97 381	1.35 277	0.81 365	0.26 372	0.20 353	0.33 440	0.25 371	0.30 384	0.23 306

RASNet	1.12 445	0.30 238	0.91 341	0.66 407	0.77 488	0.97 368	0.57 356	1.37 292	1.35 439	1.02 237	1.34 361	2.11 504	1.43 476	7.09 544	1.39 461	0.19 185	0.17 295	0.17 81	0.19 215	0.18 124	0.16 127

CFNet_RVC	0.72 288	0.32 287	0.54 107	0.66 407	0.54 404	0.83 320	0.55 337	1.37 292	1.15 332	0.93 206	1.28 336	1.57 436	0.97 381	1.35 277	0.81 365	0.26 372	0.20 353	0.33 440	0.25 371	0.30 384	0.23 306

CBFPSM	0.92 388	0.33 309	1.86 501	0.49 162	0.38 286	1.75 481	0.84 441	1.39 298	1.12 305	1.09 255	0.99 202	2.37 514	1.66 503	1.32 269	1.42 470	0.19 185	0.18 317	0.20 174	0.20 247	0.21 241	0.33 420

test_5	0.65 253	0.30 238	0.75 260	0.67 419	0.50 374	0.92 349	0.52 305	1.39 298	1.12 305	0.76 160	1.11 261	1.00 299	0.90 346	1.53 322	0.45 209	0.18 144	0.13 116	0.23 276	0.22 320	0.21 241	0.19 218

DDVS	0.78 335	0.41 397	0.94 351	0.60 342	0.43 330	1.30 431	0.43 220	1.40 300	0.91 209	1.20 327	1.15 285	1.43 407	0.64 235	2.18 410	0.89 385	0.28 402	0.22 393	0.26 354	0.23 343	0.31 393	0.33 420

test_for_model	1.30 467	3.71 576	0.58 137	3.22 566	2.84 566	0.59 172	0.33 96	1.40 300	0.83 183	1.42 433	0.61 102	0.52 117	0.37 79	0.51 24	0.33 86	2.46 554	0.15 226	0.16 54	0.11 9	4.39 576	1.50 549

GwcNet-ADL	0.64 245	0.31 271	0.79 288	0.56 295	0.41 315	0.60 180	0.58 360	1.41 302	1.26 393	1.08 249	1.13 273	0.91 260	0.60 212	1.04 200	0.78 353	0.27 388	0.18 317	0.18 116	0.18 193	0.25 317	0.29 384

UNet	0.83 359	0.34 333	1.31 444	0.58 317	0.74 477	1.58 467	0.49 285	1.41 302	1.04 265	1.21 331	1.08 246	1.54 432	1.12 429	1.65 342	1.09 418	0.23 307	0.17 295	0.25 335	0.20 247	0.25 317	0.22 286

ACVNet-DCA	0.56 194	0.31 271	0.50 80	0.54 258	0.26 68	1.18 411	0.51 294	1.42 304	0.78 169	0.58 125	0.79 154	0.48 92	0.88 339	1.46 307	0.32 72	0.20 220	0.12 55	0.25 335	0.15 112	0.22 265	0.21 268

1test111	0.54 170	0.31 271	0.50 80	0.54 258	0.26 68	1.18 411	0.51 294	1.42 304	0.78 169	0.58 125	0.79 154	0.48 92	0.88 339	0.88 150	0.59 289	0.20 220	0.12 55	0.25 335	0.15 112	0.22 265	0.21 268

PCWNet_CMD	0.66 260	0.32 287	0.88 328	0.49 162	0.37 269	0.78 290	0.40 181	1.42 304	1.31 418	1.16 305	1.31 346	1.25 370	0.62 226	0.89 155	0.57 283	0.20 220	0.16 266	0.27 371	0.19 215	0.40 446	0.25 332

qqq	0.57 201	0.34 333	0.71 222	0.47 119	0.27 92	0.64 202	0.62 377	1.42 304	0.78 169	0.80 173	0.92 180	0.95 282	0.77 280	0.88 150	0.59 289	0.21 254	0.20 353	0.24 296	0.23 343	0.22 265	0.21 268

DMCA	0.67 269	0.34 333	0.90 338	0.51 204	0.44 338	0.86 332	0.47 264	1.42 304	1.02 256	1.17 314	1.12 268	1.23 364	0.75 268	0.78 115	0.95 396	0.25 349	0.19 335	0.27 371	0.19 215	0.24 305	0.27 366

AANet_RVC	1.16 456	0.52 442	1.49 476	0.65 400	0.45 345	0.75 271	0.69 403	1.42 304	1.55 487	1.34 405	1.87 480	1.53 431	0.78 287	7.43 550	1.38 458	0.25 349	0.17 295	0.19 139	0.16 154	0.22 265	0.26 356

MSMDNet	0.66 260	0.32 287	0.87 321	0.49 162	0.37 269	0.79 296	0.40 181	1.43 310	1.31 418	1.15 295	1.31 346	1.24 366	0.63 231	0.88 150	0.57 283	0.21 254	0.16 266	0.26 354	0.19 215	0.39 442	0.24 320

FACV-RUCA	0.63 233	0.34 333	0.82 297	0.62 368	0.65 451	0.81 313	0.41 197	1.44 311	1.07 278	0.86 193	1.14 277	0.61 154	0.69 249	0.80 122	0.53 268	0.28 402	0.19 335	0.47 500	0.21 291	0.35 418	0.25 332

SA	0.66 260	0.30 238	0.82 297	0.61 356	0.30 156	0.58 167	0.38 158	1.44 311	1.30 414	0.96 215	1.36 368	0.66 172	0.95 371	1.85 376	0.42 183	0.19 185	0.15 226	0.25 335	0.23 343	0.21 241	0.17 153

acv_ft	0.75 319	0.31 271	0.95 355	0.70 440	0.86 509	1.24 422	0.53 313	1.44 311	1.07 278	1.24 350	1.30 340	1.08 323	0.92 352	0.80 122	1.34 452	0.21 254	0.19 335	0.21 209	0.18 193	0.21 241	0.18 178

STTStereo	0.78 335	0.50 435	1.22 430	0.64 386	0.54 404	0.89 335	0.54 319	1.44 311	1.11 301	1.38 418	1.09 251	1.27 378	0.85 321	1.43 301	0.83 372	0.29 413	0.27 438	0.33 440	0.39 488	0.32 402	0.30 398

cross-raft	0.54 170	0.25 107	0.61 152	0.52 225	0.29 134	0.68 238	0.37 151	1.46 315	0.76 162	1.01 233	1.06 237	1.28 381	0.46 125	0.71 93	0.35 113	0.15 39	0.12 55	0.18 116	0.16 154	0.19 165	0.14 64

EDNetEfficient	2.37 535	1.10 526	8.08 559	0.74 464	0.71 469	0.98 373	1.56 526	1.46 315	4.06 558	4.90 564	2.82 525	2.25 507	3.48 554	2.95 453	9.97 563	0.26 372	0.24 414	0.26 354	0.30 441	0.68 518	0.61 510

z-ln-s-r	1.02 423	0.55 452	2.09 509	0.52 225	0.55 410	0.78 290	0.87 450	1.47 317	1.34 429	1.12 271	1.62 443	1.37 401	1.06 416	2.62 443	3.32 530	0.19 185	0.14 168	0.21 209	0.17 175	0.27 343	0.21 268

hitnet-ft	0.79 339	0.35 354	0.57 131	0.58 317	0.42 320	0.96 364	0.46 257	1.47 317	1.33 426	1.19 323	1.22 310	1.81 473	0.98 388	1.66 346	0.94 392	0.33 442	0.28 445	0.34 450	0.27 399	0.35 418	0.31 408

DispNO	0.93 391	0.30 238	1.34 452	0.55 282	0.55 410	0.89 335	0.49 285	1.48 319	1.21 370	1.17 314	1.27 330	1.19 354	0.90 346	5.23 504	0.74 337	0.22 280	0.17 295	0.24 296	0.21 291	0.19 165	0.20 251

TDLM	1.06 430	0.44 407	0.79 288	0.63 377	0.50 374	0.89 335	1.44 520	1.48 319	1.26 393	1.12 271	1.40 381	1.08 323	0.98 388	6.65 535	0.78 353	0.33 442	0.21 375	0.33 440	0.26 388	0.37 429	0.24 320

GANet-ADL	0.60 216	0.35 354	0.72 228	0.64 386	0.40 307	0.68 238	0.51 294	1.49 321	1.12 305	0.95 213	1.08 246	0.91 260	0.57 199	0.76 107	0.55 278	0.26 372	0.18 317	0.18 116	0.16 154	0.23 290	0.25 332

CFNet-RSSM	0.54 170	0.24 79	0.70 210	0.48 146	0.28 117	0.60 180	0.27 53	1.49 321	1.14 320	1.06 245	0.93 183	1.08 323	0.54 178	0.70 89	0.35 113	0.16 61	0.12 55	0.17 81	0.15 112	0.16 62	0.14 64

DSFCA	0.93 391	0.34 333	1.06 396	0.52 225	0.65 451	1.55 465	0.93 466	1.49 321	1.19 359	1.56 463	1.15 285	1.50 426	0.96 378	3.07 458	1.02 408	0.30 418	0.26 429	0.25 335	0.25 371	0.28 362	0.24 320

DLCB_ROB	0.86 373	0.40 389	0.78 285	0.68 430	0.54 404	1.11 395	0.84 441	1.49 321	1.23 379	1.64 479	1.65 450	1.70 461	0.91 349	1.70 354	1.05 410	0.25 349	0.24 414	0.26 354	0.27 399	0.27 343	0.24 320

G2L-Stereo	0.80 342	0.32 287	0.95 355	0.60 342	0.42 320	0.78 290	0.69 403	1.50 325	1.09 292	1.33 401	1.14 277	1.45 414	0.72 262	2.45 431	1.10 421	0.25 349	0.20 353	0.26 354	0.21 291	0.20 199	0.26 356

MyStereo04	0.67 269	0.29 217	1.07 401	0.55 282	0.45 345	0.59 172	0.79 428	1.50 325	1.40 461	0.91 203	0.91 178	0.74 192	0.86 329	1.52 318	0.62 302	0.17 104	0.16 266	0.24 296	0.20 247	0.23 290	0.20 251

testlalala_base	0.77 327	0.40 389	0.70 210	0.65 400	0.50 374	0.79 296	0.28 59	1.50 325	0.51 80	0.73 158	0.90 176	0.69 182	0.54 178	0.66 80	0.40 161	2.82 558	0.14 168	0.17 81	0.12 42	2.68 553	0.19 218

gwcnet-sp	0.74 311	0.33 309	1.44 462	0.57 311	0.45 345	1.40 448	0.54 319	1.50 325	1.14 320	1.30 379	1.02 220	0.94 274	0.82 306	1.39 292	0.76 345	0.21 254	0.21 375	0.22 238	0.21 291	0.22 265	0.22 286

scenet	0.74 311	0.33 309	1.44 462	0.57 311	0.45 345	1.40 448	0.54 319	1.50 325	1.14 320	1.30 379	1.02 220	0.94 274	0.82 306	1.39 292	0.76 345	0.21 254	0.21 375	0.22 238	0.21 291	0.22 265	0.22 286

ssnet	0.74 311	0.33 309	1.44 462	0.57 311	0.45 345	1.40 448	0.54 319	1.50 325	1.14 320	1.30 379	1.02 220	0.94 274	0.82 306	1.39 292	0.76 345	0.21 254	0.21 375	0.22 238	0.21 291	0.22 265	0.22 286

PASM	1.34 473	0.92 515	2.62 529	0.86 503	0.87 511	1.03 382	1.08 492	1.50 325	1.51 481	1.82 498	1.41 383	1.68 458	1.26 458	4.87 497	1.34 452	0.61 524	0.65 545	0.68 530	0.78 538	0.69 519	0.68 520

MMNet	0.84 364	0.32 287	1.09 408	0.60 342	0.59 433	1.85 495	0.49 285	1.51 332	1.27 399	1.37 413	1.15 285	1.26 374	1.18 441	1.67 347	1.22 437	0.19 185	0.18 317	0.23 276	0.22 320	0.25 317	0.21 268

FADNet_RVC	0.83 359	0.51 438	1.83 500	0.54 258	0.42 320	1.19 415	0.46 257	1.51 332	1.09 292	0.89 196	1.24 316	0.91 260	0.87 334	2.11 402	1.11 424	0.27 388	0.22 393	0.31 416	0.28 420	0.43 460	0.38 447

psm_up	0.77 327	0.34 333	0.70 210	0.66 407	0.58 425	1.05 385	0.92 462	1.52 334	1.12 305	1.26 360	1.16 290	1.31 389	1.23 452	1.20 240	0.81 365	0.25 349	0.29 456	0.31 416	0.27 399	0.27 343	0.25 332

UPFNet	0.80 342	0.32 287	0.90 338	0.59 330	0.74 477	1.26 425	0.80 434	1.52 334	1.10 299	1.30 379	1.12 268	1.30 385	0.84 318	1.67 347	1.09 418	0.24 322	0.24 414	0.24 296	0.23 343	0.25 317	0.18 178

HGLStereo	0.85 368	0.38 378	0.94 351	0.80 481	1.03 522	1.17 410	0.58 360	1.52 334	1.20 364	1.19 323	1.62 443	1.13 345	1.20 447	1.80 370	1.06 412	0.24 322	0.24 414	0.24 296	0.21 291	0.23 290	0.27 366

CVANet_RVC	1.07 432	0.43 404	0.76 270	0.60 342	0.50 374	0.90 338	0.97 474	1.52 334	1.26 393	1.33 401	1.38 375	1.24 366	1.18 441	6.75 541	0.75 342	0.34 452	0.23 405	0.34 450	0.29 432	0.42 454	0.27 366

StereoDRNet-Refined	0.80 342	0.41 397	0.88 328	0.62 368	0.42 320	1.33 436	0.48 275	1.52 334	1.17 344	1.45 437	1.44 393	1.44 412	0.90 346	1.26 254	1.24 439	0.20 220	0.16 266	0.27 371	0.24 356	0.25 317	0.28 378
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.75 319	0.40 389	1.36 453	0.67 419	0.29 134	0.92 349	0.59 368	1.52 334	1.25 388	1.28 365	1.48 407	0.94 274	0.76 276	1.62 337	0.78 353	0.18 144	0.14 168	0.18 116	0.15 112	0.22 265	0.23 306

G2L-Stereo_test	0.73 306	0.27 160	0.74 256	0.49 162	0.40 307	0.90 338	0.81 437	1.53 340	1.14 320	1.28 365	1.27 330	1.52 430	0.72 262	1.62 337	0.94 392	0.19 185	0.14 168	0.16 54	0.15 112	0.18 124	0.19 218

x	0.54 170	0.31 271	0.61 152	0.47 119	0.30 156	0.67 231	0.47 264	1.53 340	0.79 173	0.81 177	0.83 162	0.78 205	0.70 254	0.70 89	0.62 302	0.21 254	0.19 335	0.22 238	0.19 215	0.21 241	0.20 251

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 339	0.43 404	1.05 392	0.64 386	0.58 425	0.95 358	0.53 313	1.53 340	1.18 351	1.37 413	1.15 285	1.43 407	0.88 339	1.61 336	0.84 375	0.25 349	0.22 393	0.27 371	0.27 399	0.29 373	0.29 384
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SDNR	1.62 498	0.51 438	2.17 515	0.53 243	0.56 413	3.80 553	0.45 250	1.54 343	1.29 408	1.33 401	2.41 513	1.08 323	0.96 378	11.18 576	1.16 430	0.66 529	0.63 542	0.43 490	0.32 456	0.64 512	0.67 518

DAS	0.84 364	0.34 333	1.03 387	0.64 386	0.69 466	0.77 285	0.63 382	1.54 343	1.20 364	1.79 493	1.55 423	0.95 282	1.04 409	2.83 449	0.60 297	0.21 254	0.16 266	0.25 335	0.18 193	0.27 343	0.22 286

SepStereo	0.82 353	0.34 333	1.03 387	0.64 386	0.69 466	0.77 285	0.63 382	1.54 343	1.20 364	1.79 493	1.55 423	0.95 282	1.04 409	2.30 421	0.60 297	0.21 254	0.16 266	0.25 335	0.18 193	0.27 343	0.22 286

DANet	1.08 435	0.61 476	1.32 447	0.85 501	0.72 471	1.37 441	0.51 294	1.54 343	1.15 332	1.78 490	1.54 421	2.01 497	1.11 426	2.90 452	2.00 503	0.33 442	0.30 460	0.40 483	0.30 441	0.44 466	0.45 472
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
YMNet	1.00 414	0.54 447	1.40 455	0.81 484	0.85 507	1.87 497	0.62 377	1.55 347	1.18 351	1.63 477	1.99 489	1.77 470	0.97 381	1.50 315	1.45 474	0.33 442	0.37 498	0.31 416	0.32 456	0.32 402	0.29 384

YMNet_1	1.00 414	0.54 447	1.40 455	0.81 484	0.85 507	1.87 497	0.62 377	1.55 347	1.18 351	1.63 477	1.99 489	1.77 470	0.97 381	1.50 315	1.45 474	0.33 442	0.37 498	0.31 416	0.32 456	0.32 402	0.29 384

G-Net	1.66 500	0.63 481	1.56 479	1.11 534	0.74 477	2.98 542	0.91 460	1.55 347	1.22 376	2.76 539	8.18 570	2.32 512	2.53 544	1.92 382	1.87 495	0.48 504	0.44 517	0.45 495	0.31 448	0.60 509	0.57 503

FINET	0.97 403	0.54 447	1.60 482	0.63 377	0.79 493	1.08 391	1.07 491	1.56 350	2.20 528	1.15 295	1.49 409	0.94 274	0.88 339	2.32 422	1.05 410	0.42 485	0.35 491	0.32 431	0.28 420	0.43 460	0.38 447

psmorigin	1.52 489	0.69 490	10.52 567	0.68 430	0.59 433	1.13 399	0.70 406	1.57 351	1.19 359	1.99 509	1.79 469	2.26 508	1.47 483	2.09 400	1.36 456	0.39 474	0.40 509	0.34 450	0.33 466	0.43 460	0.56 499

Any-RAFT	0.53 155	0.24 79	0.47 64	0.47 119	0.27 92	1.00 376	0.25 36	1.58 352	1.05 269	0.85 191	0.99 202	1.06 317	0.47 134	0.70 89	0.32 72	0.18 144	0.13 116	0.16 54	0.13 66	0.16 62	0.16 127

test_sample1	0.61 222	0.29 217	0.75 260	0.50 174	0.31 182	0.76 277	0.48 275	1.59 353	0.84 187	0.90 198	0.94 186	0.88 248	0.95 371	1.16 230	0.67 317	0.22 280	0.18 317	0.20 174	0.19 215	0.21 241	0.21 268

mmm	0.63 233	0.35 354	0.72 228	0.51 204	0.30 156	0.86 332	0.54 319	1.59 353	0.86 189	1.07 248	1.38 375	0.79 209	0.75 268	0.91 158	0.58 286	0.22 280	0.18 317	0.29 397	0.25 371	0.25 317	0.23 306

CASS	0.65 253	0.34 333	0.72 228	0.56 295	0.27 92	0.78 290	0.42 201	1.59 353	0.86 189	1.30 379	1.25 320	0.87 244	0.84 318	0.84 136	0.54 274	0.35 459	0.19 335	0.26 354	0.21 291	0.28 362	0.42 460
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet-RVC-Resample	0.84 364	0.47 421	2.10 510	0.61 356	0.45 345	1.07 390	0.61 374	1.59 353	1.20 364	1.08 249	0.98 200	1.03 312	0.98 388	2.17 407	0.72 333	0.23 307	0.22 393	0.30 410	0.32 456	0.35 418	0.34 425

CFNet_ucs	0.70 279	0.33 309	0.88 328	0.50 174	0.43 330	0.74 266	0.44 233	1.60 357	1.29 408	1.22 336	1.54 421	1.09 333	0.63 231	0.99 185	0.59 289	0.25 349	0.20 353	0.37 469	0.21 291	0.40 446	0.28 378

GASNet	0.99 409	0.97 517	1.72 490	0.98 524	0.68 464	0.83 320	0.67 395	1.60 357	1.28 404	1.31 389	1.22 310	1.22 359	1.21 450	2.41 429	1.41 466	0.43 490	0.26 429	0.36 466	0.34 472	0.55 498	0.31 408

UDG	1.41 482	2.65 569	0.99 367	1.44 544	1.64 548	1.34 438	0.80 434	1.60 357	1.23 379	1.23 342	1.71 458	2.01 497	1.34 469	1.47 311	1.41 466	0.90 534	0.54 537	2.29 554	0.75 536	1.84 545	1.04 539

test_sample2	0.62 226	0.29 217	0.74 256	0.50 174	0.28 117	0.80 304	0.61 374	1.61 360	1.00 250	0.88 195	0.99 202	0.94 274	0.83 314	1.16 230	0.51 254	0.23 307	0.18 317	0.22 238	0.21 291	0.23 290	0.22 286

anonymousdsp2	0.53 155	0.27 160	0.74 256	0.48 146	0.29 134	0.76 277	0.47 264	1.61 360	0.82 182	0.77 165	0.77 146	0.75 194	0.47 134	1.03 194	0.40 161	0.18 144	0.13 116	0.18 116	0.13 66	0.19 165	0.18 178

AACVNet	0.86 373	0.35 354	0.79 288	0.82 492	0.39 296	0.76 277	0.49 285	1.61 360	0.81 177	1.08 249	1.33 354	1.30 385	0.93 361	4.34 486	0.74 337	0.25 349	0.21 375	0.28 386	0.22 320	0.29 373	0.25 332

ICVP	0.63 233	0.33 309	0.57 131	0.61 356	0.40 307	0.80 304	0.58 360	1.61 360	0.89 200	0.90 198	1.24 316	0.88 248	0.73 264	0.72 96	0.88 382	0.29 413	0.21 375	0.22 238	0.21 291	0.24 305	0.27 366
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Sa-1000	0.72 288	0.29 217	0.76 270	0.59 330	0.30 156	0.73 262	0.37 151	1.62 364	1.33 426	1.28 365	2.04 495	0.86 240	0.75 268	1.84 373	0.38 146	0.19 185	0.14 168	0.25 335	0.23 343	0.20 199	0.16 127

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 440	1.02 522	1.00 372	0.82 492	0.67 458	1.93 501	0.93 466	1.62 364	1.11 301	1.15 295	1.25 320	1.50 426	0.79 291	1.96 388	0.76 345	1.89 549	0.34 480	0.79 533	0.36 481	1.25 542	0.83 529

w-ln-seven-2	1.18 458	0.61 476	4.25 542	0.68 430	0.61 439	1.20 417	0.93 466	1.63 366	1.35 439	1.66 480	1.53 416	1.47 422	1.37 472	3.00 457	1.74 490	0.25 349	0.24 414	0.29 397	0.26 388	0.33 411	0.28 378

LL-Strereo	1.33 472	0.39 383	1.38 454	0.61 356	0.61 439	0.75 271	0.66 391	1.63 366	1.17 344	1.56 463	1.60 436	2.03 500	2.12 530	9.72 572	0.97 401	0.21 254	0.18 317	0.27 371	0.23 343	0.22 265	0.25 332

GANet	1.36 475	0.47 421	0.86 310	0.67 419	0.45 345	1.34 438	1.73 533	1.64 368	1.24 385	1.49 448	2.38 510	1.55 434	1.20 447	9.30 565	0.93 390	0.30 418	0.31 466	0.33 440	0.28 420	0.39 442	0.30 398

IGEV++	0.40 74	0.22 48	0.51 87	0.52 225	0.29 134	0.45 65	0.25 36	1.65 369	0.46 60	0.37 37	0.57 94	0.46 80	0.45 118	0.50 22	0.38 146	0.19 185	0.12 55	0.16 54	0.13 66	0.16 62	0.15 97

HH	0.63 233	0.30 238	0.77 277	0.50 174	0.32 201	0.49 93	0.46 257	1.65 369	0.64 116	0.69 148	1.09 251	1.63 449	0.85 321	1.90 380	0.37 135	0.18 144	0.13 116	0.19 139	0.17 175	0.19 165	0.16 127

HanStereo	0.63 233	0.30 238	0.77 277	0.50 174	0.32 201	0.49 93	0.46 257	1.65 369	0.64 116	0.69 148	1.09 251	1.63 449	0.85 321	1.90 380	0.37 135	0.18 144	0.13 116	0.19 139	0.17 175	0.19 165	0.16 127

coex-ft	8.13 572	2.13 564	98.04 598	0.67 419	0.53 400	1.71 477	1.56 526	1.65 369	11.11 572	18.17 587	3.75 538	3.88 545	7.61 574	2.98 456	6.49 549	0.30 418	0.30 460	0.32 431	0.31 448	0.66 516	0.50 488

SGM-Forest	1.24 461	0.38 378	0.60 149	0.52 225	0.37 269	1.56 466	1.30 512	1.65 369	1.36 443	2.11 516	1.79 469	1.63 449	0.93 361	7.48 552	0.95 396	0.36 463	0.37 498	0.39 478	0.34 472	0.37 429	0.32 414
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-ROB	0.73 306	0.25 107	0.76 270	0.54 258	0.39 296	0.95 358	0.66 391	1.66 374	1.09 292	1.24 350	1.02 220	1.64 452	0.71 259	1.63 339	1.02 408	0.20 220	0.14 168	0.17 81	0.15 112	0.20 199	0.22 286

XPNet_ROB	0.96 397	0.49 428	1.09 408	0.72 452	0.57 416	1.11 395	1.14 498	1.66 374	1.23 379	1.85 500	1.39 379	1.64 452	1.11 426	1.80 370	1.42 470	0.38 471	0.30 460	0.33 440	0.29 432	0.37 429	0.34 425

SuperB	2.53 541	0.59 466	18.45 574	0.69 434	0.50 374	1.87 497	0.88 453	1.67 376	2.39 531	1.50 449	1.42 384	1.14 347	1.15 435	4.28 485	5.07 543	0.24 322	0.19 335	0.22 238	0.19 215	7.86 581	0.34 425

SACVNet	0.85 368	0.46 416	0.85 304	0.81 484	0.56 413	0.80 304	0.79 428	1.68 377	1.12 305	1.34 405	1.33 354	1.25 370	0.94 366	2.39 428	0.76 345	0.34 452	0.26 429	0.31 416	0.29 432	0.35 418	0.44 470

GwcNet	1.08 435	0.51 438	2.33 520	0.79 478	1.18 536	1.76 483	0.70 406	1.68 377	1.47 475	1.41 427	1.64 448	1.74 466	1.04 409	2.20 413	1.41 466	0.30 418	0.29 456	0.29 397	0.27 399	0.30 384	0.35 430

TCMNet	1.01 420	0.60 474	2.10 510	0.86 503	1.33 543	1.14 400	0.67 395	1.69 379	1.23 379	1.11 269	1.57 431	1.30 385	0.97 381	2.01 392	1.50 481	0.31 426	0.31 466	0.38 472	0.34 472	0.42 454	0.36 436

PSMNet-RUCA	1.02 423	0.97 517	1.44 462	1.23 538	1.10 526	1.40 448	0.62 377	1.69 379	1.38 451	0.94 211	1.53 416	0.97 290	0.83 314	1.17 234	0.93 390	0.69 530	0.34 480	0.99 540	0.60 528	0.97 530	0.64 516

PA-Net	1.01 420	0.57 460	1.29 442	0.64 386	0.74 477	1.19 415	0.84 441	1.69 379	1.43 471	1.16 305	1.19 302	1.32 390	1.19 444	3.42 470	1.25 440	0.29 413	0.45 521	0.33 440	0.49 512	0.32 402	0.47 479
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 420	0.59 466	1.16 423	0.67 419	0.51 385	1.63 471	1.26 511	1.69 379	1.38 451	1.81 497	1.37 370	1.94 489	1.02 405	1.58 331	1.38 458	0.37 467	0.27 438	0.43 490	0.37 484	0.43 460	0.37 441

CBMV	0.95 396	0.44 407	0.66 182	0.53 243	0.35 244	1.53 463	1.63 531	1.69 379	1.42 469	2.00 512	1.60 436	1.43 407	1.17 437	1.59 333	0.99 405	0.34 452	0.34 480	0.39 478	0.33 466	0.33 411	0.32 414
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-mn7	1.70 505	1.21 535	8.30 561	0.69 434	0.53 400	1.45 456	0.84 441	1.70 384	2.09 525	2.41 529	2.67 522	1.68 458	1.23 452	4.49 487	2.87 520	0.30 418	0.26 429	0.27 371	0.27 399	0.31 393	0.35 430

DDUNet	1.50 487	2.69 570	1.12 415	1.77 548	1.88 550	1.84 494	0.92 462	1.70 384	1.16 341	1.38 418	1.79 469	1.60 442	1.12 429	1.37 283	1.08 416	1.10 544	0.76 547	2.37 556	0.94 547	2.00 546	1.37 547

FADNet-RVC	0.88 378	0.67 486	1.93 504	0.60 342	0.48 363	0.91 342	0.60 372	1.71 386	1.18 351	0.90 198	0.96 190	1.36 398	0.92 352	2.25 417	1.17 433	0.30 418	0.29 456	0.32 431	0.32 456	0.41 449	0.35 430

NaN_ROB	1.13 448	0.55 452	1.15 422	0.64 386	0.48 363	1.61 469	2.03 549	1.72 387	1.48 476	2.09 515	1.27 330	1.40 403	1.08 421	3.94 478	1.30 448	0.28 402	0.34 480	0.28 386	0.28 420	0.30 384	0.33 420

z-mn7	1.56 492	0.84 507	4.36 545	0.71 448	0.51 385	2.60 530	1.04 486	1.73 388	2.70 543	1.53 453	2.99 528	1.94 489	1.34 469	4.78 495	2.41 512	0.29 413	0.24 414	0.27 371	0.24 356	0.34 415	0.31 408

GwcNet-RSSM	0.77 327	0.32 287	1.01 376	0.62 368	0.54 404	0.78 290	0.51 294	1.73 388	1.20 364	1.09 255	1.37 370	1.46 417	0.85 321	1.53 322	1.09 418	0.25 349	0.18 317	0.23 276	0.24 356	0.20 199	0.19 218

DeepPruner_ROB	0.74 311	0.48 425	0.87 321	0.57 311	0.44 338	0.79 296	0.54 319	1.73 388	0.96 226	1.38 418	1.27 330	1.24 366	0.73 264	1.43 301	0.73 336	0.34 452	0.28 445	0.27 371	0.26 388	0.31 393	0.31 408

iResNetv2_ROB	0.80 342	0.37 371	1.71 489	0.56 295	0.37 269	0.94 354	0.64 384	1.73 388	1.34 429	1.23 342	1.42 384	1.26 374	0.92 352	1.85 376	0.56 280	0.23 307	0.15 226	0.19 139	0.14 94	0.24 305	0.19 218

NOSS_ROB	1.26 464	0.46 416	0.62 158	0.56 295	0.38 286	1.06 388	0.78 425	1.73 388	1.40 461	1.01 233	1.43 388	1.10 335	0.75 268	10.62 575	0.65 311	0.45 496	0.43 514	0.48 502	0.45 502	0.44 466	0.41 456

SQANet	1.31 469	0.88 514	1.08 405	1.83 549	1.44 545	1.44 455	0.75 417	1.74 393	1.09 292	1.32 393	1.26 327	1.28 381	1.01 400	1.50 315	0.83 372	2.50 555	0.34 480	1.47 547	0.55 521	2.32 548	1.57 550

ADLNet2	0.88 378	0.34 333	1.17 425	0.77 474	0.64 449	1.12 398	0.76 420	1.74 393	1.24 385	1.21 331	1.65 450	1.71 462	1.05 413	1.67 347	1.17 433	0.24 322	0.21 375	0.21 209	0.22 320	0.26 329	0.29 384

TransformOpticalFlow	0.96 397	0.28 182	0.89 334	0.52 225	0.31 182	0.66 227	0.54 319	1.75 395	1.12 305	1.09 255	1.44 393	1.37 401	1.01 400	6.70 539	0.42 183	0.19 185	0.12 55	0.20 174	0.19 215	0.18 124	0.19 218

Consistency-Raft	1.25 463	0.99 520	1.93 504	1.02 528	1.21 538	0.96 364	1.01 483	1.75 395	1.92 515	1.36 410	2.12 499	1.44 412	1.01 400	1.14 225	1.40 462	0.72 531	0.82 549	0.89 536	0.98 551	1.31 543	0.95 534

delet	0.85 368	0.32 287	0.95 355	0.65 400	0.66 454	1.64 473	0.84 441	1.75 395	1.35 439	1.32 393	1.30 340	1.30 385	0.88 339	1.68 352	1.10 421	0.21 254	0.21 375	0.24 296	0.24 356	0.21 241	0.21 268

UCFNet_RVC	0.69 275	0.35 354	0.49 74	0.64 386	0.39 296	0.85 331	0.58 360	1.75 395	1.14 320	0.97 218	1.19 302	1.17 350	0.93 361	0.99 185	0.62 302	0.28 402	0.20 353	0.34 450	0.31 448	0.32 402	0.27 366

NVstereo2D	0.92 388	0.41 397	1.48 474	0.72 452	0.72 471	1.20 417	0.87 450	1.75 395	1.38 451	0.99 225	1.13 273	1.26 374	0.98 388	2.21 414	0.89 385	0.43 490	0.20 353	0.38 472	0.24 356	0.57 501	0.63 512

PWC_ROB	1.24 461	0.76 502	2.46 524	0.72 452	0.78 490	1.15 406	0.49 285	1.75 395	1.92 515	2.31 521	3.07 529	1.59 440	1.40 473	2.46 434	2.10 507	0.33 442	0.22 393	0.35 458	0.24 356	0.38 438	0.41 456

CAS++	0.47 126	0.31 271	0.56 121	0.47 119	0.32 201	0.42 46	0.28 59	1.76 401	0.72 149	0.71 152	0.72 134	0.37 57	0.28 25	0.69 85	0.33 86	0.27 388	0.22 393	0.26 354	0.21 291	0.29 373	0.19 218
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GANetREF_RVC	1.07 432	0.86 511	1.31 444	0.82 492	0.53 400	1.41 453	1.31 513	1.76 401	1.52 482	1.27 363	1.31 346	1.46 417	1.24 455	2.03 394	0.96 400	0.56 517	0.45 521	0.67 529	0.50 514	0.88 528	0.59 506
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
HITNet	0.65 253	0.40 389	0.77 277	0.48 146	0.24 42	1.05 385	0.49 285	1.76 401	1.02 256	1.18 319	1.18 295	0.89 256	0.80 297	0.85 141	0.79 359	0.17 104	0.12 55	0.21 209	0.17 175	0.29 373	0.15 97
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
PSMNet_ROB	0.90 383	0.52 442	1.17 425	0.72 452	0.61 439	1.27 426	1.12 496	1.76 401	1.12 305	1.09 255	1.28 336	1.45 414	0.89 345	1.65 342	1.42 470	0.33 442	0.25 423	0.37 469	0.39 488	0.35 418	0.29 384

NCCL2	1.00 414	0.56 456	1.06 396	0.75 468	0.57 416	1.31 433	1.72 532	1.77 405	1.36 443	1.50 449	1.17 293	1.91 484	1.17 437	1.54 324	1.29 447	0.35 459	0.31 466	0.45 495	0.44 500	0.40 446	0.40 451

CBMV_ROB	0.90 383	0.44 407	0.63 161	0.51 204	0.37 269	1.25 424	0.49 285	1.77 405	1.27 399	1.41 427	2.00 491	1.33 391	1.08 421	2.17 407	0.76 345	0.43 490	0.42 513	0.47 500	0.44 500	0.41 449	0.36 436

CSAN	1.41 482	0.59 466	1.26 437	0.70 440	0.50 374	1.76 483	1.78 534	1.77 405	1.90 514	2.35 524	2.32 507	1.92 487	1.94 521	5.56 516	1.49 480	0.43 490	0.35 491	0.40 483	0.41 493	0.43 460	0.41 456

ETE_ROB	0.96 397	0.64 483	1.16 423	0.69 434	0.48 363	1.14 400	1.13 497	1.77 405	1.19 359	1.91 506	1.45 395	1.73 464	1.05 413	1.60 334	1.14 428	0.32 433	0.26 429	0.38 472	0.34 472	0.39 442	0.41 456

coex_refinement	0.80 342	0.28 182	0.73 240	0.70 440	0.51 385	0.95 358	0.60 372	1.78 409	1.23 379	1.36 410	1.37 370	1.82 476	0.81 301	1.32 269	1.13 427	0.26 372	0.17 295	0.19 139	0.20 247	0.24 305	0.25 332

DualNet (step1)	0.83 359	0.49 428	1.13 417	0.56 295	0.39 296	1.02 379	0.73 412	1.78 409	1.21 370	1.22 336	1.18 295	1.08 323	0.92 352	1.23 245	0.67 317	0.57 518	0.28 445	0.62 526	0.67 532	0.45 470	0.42 460

test_sample9	1.86 515	0.49 428	1.13 417	0.56 295	0.39 296	1.02 379	0.73 412	1.78 409	1.21 370	1.22 336	1.18 295	1.08 323	0.92 352	2.27 419	7.92 558	0.57 518	12.61 587	0.62 526	0.67 532	0.45 470	0.42 460

test_sample7	0.74 311	0.37 371	0.76 270	0.52 225	0.35 244	0.91 342	0.67 395	1.78 409	1.21 370	1.22 336	1.18 295	1.08 323	0.92 352	1.23 245	0.67 317	0.31 426	0.28 445	0.32 431	0.31 448	0.33 411	0.29 384

MyStereo06	0.61 222	0.28 182	0.95 355	0.56 295	0.46 357	0.61 186	0.73 412	1.78 409	0.67 134	1.03 241	1.12 268	1.13 345	0.56 190	0.78 115	0.41 172	0.17 104	0.16 266	0.23 276	0.20 247	0.22 265	0.20 251

FADNet	0.92 388	0.61 476	1.81 497	0.62 368	0.55 410	0.96 364	0.57 356	1.78 409	1.33 426	0.93 206	1.01 212	1.36 398	1.01 400	2.71 446	0.75 342	0.33 442	0.34 480	0.31 416	0.34 472	0.59 505	0.40 451

test_sample6	0.71 286	0.34 333	0.87 321	0.52 225	0.30 156	0.82 315	0.58 360	1.79 415	1.15 332	1.14 289	1.33 354	0.91 260	0.79 291	1.31 265	0.74 337	0.27 388	0.21 375	0.27 371	0.29 432	0.28 362	0.27 366

cf-r	0.73 306	0.30 238	0.77 277	0.55 282	0.63 446	0.78 290	0.48 275	1.79 415	1.15 332	1.13 286	1.26 327	1.43 407	0.87 334	1.40 298	0.85 378	0.25 349	0.18 317	0.22 238	0.23 343	0.19 165	0.19 218

CC-Net-ROB	1.49 485	1.26 537	1.27 440	0.88 511	0.79 493	1.76 483	1.00 481	1.79 415	1.26 393	1.10 263	1.61 440	1.21 357	0.99 396	8.13 559	0.84 375	1.09 543	0.41 511	2.20 552	0.46 505	1.20 541	0.48 482

Wz-Net-LNSev	1.03 426	0.67 486	2.71 531	0.64 386	0.84 504	1.75 481	1.00 481	1.80 418	1.32 422	1.28 365	1.25 320	1.65 455	1.22 451	1.39 292	1.40 462	0.28 402	0.26 429	0.24 296	0.23 343	0.33 411	0.32 414

RP	1.09 438	0.50 435	1.12 415	0.90 515	1.04 523	1.11 395	0.84 441	1.80 418	1.62 491	1.55 462	2.00 491	1.90 483	1.78 509	1.84 373	1.25 440	0.52 509	0.36 496	0.48 502	0.36 481	0.45 470	0.43 467

MSMD_ROB	1.99 524	0.59 466	0.89 334	0.70 440	0.61 439	3.95 555	0.94 469	1.80 418	1.79 506	4.41 559	4.43 543	8.17 567	3.66 556	3.40 468	1.33 450	0.52 509	0.48 526	0.54 514	0.58 524	0.53 494	0.50 488

PS-NSSS	0.99 409	0.58 463	0.93 347	0.58 317	0.57 416	0.91 342	0.80 434	1.81 421	1.14 320	1.14 289	1.67 455	1.00 299	0.83 314	4.62 491	0.78 353	0.37 467	0.31 466	0.52 508	0.32 456	0.45 470	0.38 447

test_sample8	2.19 529	0.49 428	1.13 417	0.56 295	0.39 296	1.02 379	0.73 412	1.82 422	1.15 332	2.26 519	1.30 340	4.94 553	2.52 543	2.27 419	7.92 558	0.57 518	12.61 587	0.62 526	0.67 532	0.45 470	0.42 460

ADLNet	0.85 368	0.36 364	0.89 334	0.85 501	0.72 471	1.24 422	0.76 420	1.82 422	1.36 443	1.52 452	1.35 367	1.27 378	0.99 396	1.23 245	1.15 429	0.27 388	0.20 353	0.26 354	0.25 371	0.28 362	0.30 398

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 510	0.87 512	3.56 537	0.80 481	0.75 484	3.72 550	2.44 562	1.82 422	1.82 509	1.74 486	1.91 484	1.92 487	1.26 458	7.69 555	1.28 446	0.45 496	0.47 525	0.52 508	0.77 537	0.50 486	0.50 488

BEATNet_4x	0.73 306	0.49 428	1.17 425	0.53 243	0.26 68	1.03 382	0.55 337	1.82 422	1.06 273	1.21 331	1.22 310	0.96 288	0.91 349	1.01 190	1.06 412	0.21 254	0.14 168	0.24 296	0.19 215	0.37 429	0.21 268

ADCP+	1.99 524	0.48 425	7.73 557	0.66 407	0.91 513	2.30 519	1.05 488	1.82 422	1.34 429	1.54 459	1.32 352	1.74 466	1.61 496	2.17 407	13.37 570	0.24 322	0.21 375	0.32 431	0.28 420	0.37 429	0.29 384

test_sample5	0.69 275	0.34 333	0.87 321	0.52 225	0.30 156	0.84 328	0.54 319	1.83 427	1.14 320	1.11 269	1.25 320	0.88 248	0.78 287	1.23 245	0.65 311	0.26 372	0.20 353	0.27 371	0.27 399	0.27 343	0.26 356

DualNet	0.70 279	0.34 333	0.87 321	0.52 225	0.30 156	0.84 328	0.54 319	1.83 427	1.14 320	1.14 289	1.33 354	0.88 248	0.78 287	1.23 245	0.65 311	0.26 372	0.20 353	0.27 371	0.27 399	0.27 343	0.26 356

NINENet	0.77 327	0.37 371	0.78 285	0.62 368	0.51 385	2.34 521	0.42 201	1.83 427	1.04 265	1.14 289	1.23 314	1.03 312	0.62 226	1.24 250	0.70 325	0.28 402	0.23 405	0.31 416	0.21 291	0.26 329	0.25 332

ccnet	1.12 445	0.67 486	1.01 376	0.78 476	0.73 476	1.72 479	0.99 479	1.84 430	1.26 393	1.47 440	1.85 477	1.75 469	1.29 461	1.75 361	1.88 497	0.57 518	0.53 534	0.57 523	0.55 521	0.59 505	0.54 495

TRStereo	0.60 216	0.60 474	0.97 363	0.74 464	0.67 458	0.46 70	0.38 158	1.85 431	0.89 200	0.79 171	0.80 159	0.88 248	0.39 88	1.10 215	0.41 172	0.23 307	0.15 226	0.23 276	0.24 356	0.17 93	0.15 97

AnyNet_C32	1.96 521	1.10 526	5.17 548	0.90 515	1.11 528	2.12 513	2.37 560	1.85 431	1.48 476	2.45 530	1.70 457	2.05 502	1.64 498	2.50 437	10.28 566	0.37 467	0.34 480	0.35 458	0.41 493	0.49 485	0.54 495

AdaStereo	0.70 279	0.43 404	0.75 260	0.73 460	0.37 269	0.92 349	0.53 313	1.85 431	1.18 351	1.12 271	1.23 314	1.07 322	0.65 241	0.96 172	0.63 306	0.31 426	0.15 226	0.32 431	0.21 291	0.29 373	0.22 286
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.
test_sample3	0.68 273	0.32 287	0.88 328	0.52 225	0.30 156	0.97 368	0.52 305	1.86 434	1.15 332	1.08 249	1.11 261	0.88 248	0.71 259	1.17 234	0.68 321	0.25 349	0.20 353	0.25 335	0.25 371	0.25 317	0.25 332

HBP-ISP	0.96 397	0.58 463	0.72 228	0.61 356	0.46 357	1.64 473	0.76 420	1.86 434	1.28 404	1.30 379	1.53 416	0.86 240	0.94 366	3.27 466	0.69 324	0.45 496	0.44 517	0.54 514	0.48 509	0.47 477	0.40 451

test_sample4	0.69 275	0.33 309	0.91 341	0.51 204	0.30 156	0.92 349	0.52 305	1.87 436	1.15 332	1.14 289	1.18 295	0.87 244	0.75 268	1.18 236	0.68 321	0.25 349	0.20 353	0.26 354	0.26 388	0.26 329	0.25 332

MFMNet_re	1.40 481	1.14 531	1.68 486	1.39 541	1.07 524	1.48 458	1.43 519	1.87 436	1.82 509	2.26 519	2.19 502	1.51 428	1.86 516	1.52 318	1.25 440	0.93 535	0.83 550	0.84 535	0.80 539	0.99 533	1.05 541

WCMA_ROB	1.84 513	0.47 421	1.31 444	0.69 434	0.57 416	2.11 512	1.14 498	1.87 436	1.73 502	4.04 555	6.43 558	5.62 558	3.61 555	2.59 440	1.94 500	0.52 509	0.44 517	0.39 478	0.42 496	0.48 482	0.47 479

zh-sn7	1.76 511	1.38 538	6.58 555	0.74 464	0.72 471	1.78 488	1.31 513	1.88 439	1.56 488	1.86 501	2.47 517	1.81 473	2.08 529	5.12 502	3.80 535	0.32 433	0.32 474	0.32 431	0.32 456	0.44 466	0.40 451

stereogan	1.15 454	0.42 401	1.40 455	0.86 503	0.84 504	2.38 523	0.71 408	1.88 439	1.73 502	1.72 485	1.94 487	2.31 511	1.29 461	2.07 398	1.08 416	0.36 463	0.35 491	0.39 478	0.31 448	0.51 490	0.46 475

RTSC	1.29 465	0.73 496	2.44 523	0.83 495	0.57 416	1.85 495	0.65 386	1.88 439	2.00 520	2.20 518	1.66 453	1.60 442	1.26 458	2.33 423	3.92 536	0.32 433	0.23 405	0.27 371	0.29 432	0.37 429	0.37 441

GANet-RSSM	0.72 288	0.28 182	0.63 161	0.64 386	0.58 425	0.80 304	0.58 360	1.89 442	1.08 284	1.04 244	1.25 320	1.15 348	1.04 409	1.49 313	0.62 302	0.25 349	0.19 335	0.22 238	0.22 320	0.22 265	0.21 268

NVStereoNet_ROB	1.88 516	1.07 524	1.45 467	1.07 532	1.17 534	1.47 457	1.48 523	1.89 442	1.93 517	1.94 507	4.67 550	3.08 536	1.80 511	6.51 533	1.65 487	1.06 542	0.86 556	1.08 544	1.32 556	0.93 529	1.26 545
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	1.29 465	0.75 501	1.33 449	1.05 529	0.88 512	1.73 480	0.52 305	1.89 442	3.28 549	1.29 371	4.88 552	1.22 359	1.46 481	1.77 368	1.45 474	0.60 523	0.26 429	0.29 397	0.25 371	0.52 492	0.37 441

ARAFT	0.77 327	0.36 364	1.49 476	0.51 204	0.31 182	0.90 338	0.82 439	1.90 445	1.06 273	1.62 475	1.24 316	1.02 308	0.64 235	1.84 373	0.50 249	0.18 144	0.14 168	0.28 386	0.27 399	0.17 93	0.16 127

APVNet	1.06 430	0.53 446	1.42 461	0.84 496	0.79 493	1.92 500	0.82 439	1.90 445	1.08 284	1.08 249	1.43 388	1.56 435	1.13 433	3.07 458	1.58 484	0.31 426	0.34 480	0.42 488	0.36 481	0.36 425	0.37 441

EDNetEfficientorigin	10.57 576	1.47 546	177.42 599	0.67 419	0.53 400	1.58 467	1.16 501	1.90 445	3.37 551	4.71 563	3.38 533	3.10 537	2.69 546	3.13 462	3.58 532	0.25 349	0.23 405	0.33 440	0.27 399	0.83 524	0.81 528

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Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 409	0.40 389	1.82 498	0.66 407	0.62 445	2.05 509	0.78 425	1.91 449	1.29 408	1.54 459	1.42 384	1.51 428	1.23 452	1.99 390	1.33 450	0.23 307	0.14 168	0.20 174	0.15 112	0.27 343	0.26 356

ADCRef	1.35 474	0.55 452	2.37 522	0.72 452	0.77 488	1.94 502	0.78 425	1.91 449	1.27 399	1.57 467	1.59 435	1.36 398	1.41 474	1.54 324	7.53 553	0.23 307	0.20 353	0.32 431	0.30 441	0.29 373	0.29 384

RYNet	1.17 457	0.49 428	1.24 434	0.70 440	0.97 521	1.71 477	0.92 462	1.91 449	1.46 474	1.38 418	1.14 277	1.88 479	1.30 465	4.24 482	1.87 495	0.26 372	0.21 375	0.35 458	0.27 399	0.55 498	0.54 495

PSMNet-RSSM	0.72 288	0.30 238	0.61 152	0.63 377	0.42 320	0.73 262	0.56 345	1.92 452	1.10 299	1.09 255	1.37 370	1.22 359	0.98 388	1.28 259	0.72 333	0.27 388	0.19 335	0.27 371	0.29 432	0.24 305	0.24 320

RGC	1.14 450	0.79 504	1.26 437	0.91 518	0.96 520	1.52 462	0.77 423	1.92 452	1.26 393	1.54 459	1.93 485	2.02 499	1.54 489	2.25 417	1.31 449	0.44 495	0.35 491	0.58 524	0.48 509	0.47 477	0.46 475

LSM	6.33 566	1.10 526	13.19 569	1.41 543	68.17 594	1.64 473	1.90 543	1.92 452	2.46 533	2.99 545	3.11 530	1.88 479	1.80 511	2.61 442	2.06 506	0.41 481	0.58 540	0.50 505	0.57 523	0.64 512	17.66 588

StereoDRNet	0.98 407	0.47 421	1.70 487	0.76 471	0.94 517	1.51 461	0.91 460	1.92 452	1.32 422	1.61 471	1.13 273	1.47 422	0.97 381	1.75 361	1.46 477	0.28 402	0.23 405	0.29 397	0.27 399	0.35 418	0.27 366

S-Stereo	1.15 454	0.46 416	2.17 515	0.81 484	0.80 498	1.21 419	1.19 504	1.93 456	2.02 521	1.47 440	2.11 498	1.57 436	1.17 437	2.05 397	1.41 466	0.40 477	0.40 509	0.35 458	0.31 448	0.44 466	0.70 521

edge stereo	1.11 443	0.50 435	1.30 443	0.71 448	0.65 451	1.14 400	0.75 417	1.93 456	1.37 447	1.71 484	1.83 473	2.54 521	1.44 478	2.43 430	1.23 438	0.42 485	0.41 511	0.54 514	0.35 477	0.42 454	0.46 475

psmg	0.72 288	0.32 287	0.68 191	0.50 174	0.44 338	1.48 458	0.75 417	1.94 458	0.98 238	1.21 331	1.33 354	1.12 340	0.74 266	0.91 158	0.66 314	0.24 322	0.19 335	0.25 335	0.25 371	0.23 290	0.22 286

ADCPNet	1.85 514	0.69 490	8.07 558	0.71 448	0.58 425	2.79 537	1.22 506	1.94 458	1.54 485	1.88 502	1.69 456	2.46 520	2.04 525	2.37 426	6.48 548	0.38 471	0.37 498	0.38 472	0.43 498	0.47 477	0.45 472

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Ntro	1.64 499	1.15 532	1.23 431	2.48 556	1.83 549	2.09 511	1.16 501	1.96 461	1.38 451	1.21 331	1.62 443	1.62 444	1.29 461	1.87 379	1.11 424	3.04 561	0.56 538	1.82 550	0.64 530	2.80 556	2.05 557

FAT-Stereo	1.07 432	0.41 397	1.32 447	0.72 452	0.58 425	1.08 391	0.89 455	1.96 461	1.65 493	1.75 487	1.98 488	2.03 500	1.48 484	2.02 393	1.18 436	0.42 485	0.35 491	0.34 450	0.29 432	0.35 418	0.53 494

ADCL	1.72 509	0.57 460	3.66 538	0.67 419	0.61 439	2.61 532	1.85 539	1.96 461	1.67 495	1.90 505	1.83 473	2.06 503	1.90 519	2.13 403	9.15 562	0.26 372	0.24 414	0.34 450	0.32 456	0.38 438	0.35 430

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ac_64	0.82 353	0.29 217	0.81 294	0.71 448	0.60 436	1.05 385	0.54 319	1.99 469	0.92 214	1.18 319	1.06 237	1.99 495	1.08 421	1.94 386	0.97 401	0.27 388	0.22 393	0.24 296	0.23 343	0.22 265	0.19 218

Wz-Net-SNSev	1.49 485	1.23 536	6.27 554	0.68 430	0.67 458	1.37 441	1.41 518	2.00 470	1.39 456	1.48 446	1.61 440	2.29 509	1.32 467	3.93 477	2.14 508	0.31 426	0.28 445	0.31 416	0.33 466	0.42 454	0.36 436

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DispFullNet	2.34 534	2.85 571	3.66 538	3.08 565	2.27 556	1.97 504	0.67 395	2.00 470	1.70 498	2.52 531	2.00 491	2.23 506	5.86 566	3.44 472	1.58 484	1.01 537	0.32 474	2.64 565	1.94 570	2.85 560	2.24 559

PAM	0.76 325	0.29 217	1.08 405	0.52 225	0.33 222	1.38 444	0.39 173	2.01 474	0.67 134	1.06 245	0.96 190	2.89 532	1.43 476	0.86 145	0.35 113	0.19 185	0.12 55	0.19 139	0.17 175	0.19 165	0.20 251

NCC-stereo	1.10 440	0.54 447	1.24 434	0.84 496	0.94 517	1.29 429	0.89 455	2.01 474	1.34 429	1.32 393	1.74 462	1.88 479	1.74 506	2.35 424	1.25 440	0.45 496	0.37 498	0.45 495	0.58 524	0.42 454	0.42 460

Abc-Net	1.10 440	0.54 447	1.24 434	0.84 496	0.94 517	1.29 429	0.89 455	2.01 474	1.34 429	1.32 393	1.74 462	1.88 479	1.74 506	2.35 424	1.25 440	0.45 496	0.37 498	0.45 495	0.58 524	0.42 454	0.42 460
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
pmcnn	2.37 535	0.42 401	2.71 531	0.63 377	0.43 330	1.54 464	1.19 504	2.01 474	1.53 484	2.64 535	7.60 564	18.07 581	1.45 480	3.44 472	2.78 518	0.18 144	0.15 226	0.15 24	0.12 42	0.20 199	0.18 178

w-ln-seven	1.38 478	0.70 493	3.91 541	0.75 468	0.72 471	2.69 534	0.95 471	2.02 478	1.99 519	1.99 509	1.73 460	1.82 476	1.17 437	2.45 431	2.84 519	0.28 402	0.25 423	0.31 416	0.30 441	0.41 449	0.33 420

AASNet	0.76 325	0.35 354	0.91 341	0.79 478	0.81 500	1.14 400	0.56 345	2.02 478	1.08 284	1.22 336	1.24 316	0.93 271	0.76 276	0.77 110	1.16 430	0.27 388	0.23 405	0.24 296	0.20 247	0.28 362	0.24 320

pcwnet_v2	0.97 403	0.37 371	4.33 543	0.62 368	0.54 404	0.79 296	0.45 250	2.02 478	1.58 489	1.42 433	1.64 448	1.09 333	0.79 291	1.24 250	0.67 317	0.32 433	0.25 423	0.29 397	0.27 399	0.37 429	0.35 430

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tta	0.75 319	0.30 238	0.86 310	0.46 108	0.26 68	0.82 315	0.43 220	2.05 481	1.39 456	1.23 342	1.47 402	0.98 292	0.95 371	1.71 356	0.82 370	0.24 322	0.20 353	0.22 238	0.21 291	0.18 124	0.18 178

qqq1	0.72 288	0.30 238	0.86 310	0.46 108	0.26 68	0.82 315	0.43 220	2.05 481	1.39 456	1.23 342	1.47 402	0.98 292	0.95 371	1.71 356	0.44 196	0.24 322	0.20 353	0.18 116	0.15 112	0.18 124	0.18 178

fff1	0.72 288	0.30 238	0.86 310	0.46 108	0.26 68	0.82 315	0.43 220	2.05 481	1.39 456	1.23 342	1.47 402	0.98 292	0.95 371	1.71 356	0.44 196	0.24 322	0.20 353	0.18 116	0.15 112	0.18 124	0.18 178

SAMSARA	1.55 491	0.84 507	2.61 528	1.22 537	1.07 524	2.50 527	1.93 544	2.05 481	1.89 512	2.75 538	1.66 453	2.81 529	1.69 504	3.08 460	1.97 502	0.46 502	0.51 532	0.42 488	0.46 505	0.58 503	0.59 506

Syn2CoEx	1.14 450	0.69 490	1.66 485	0.80 481	0.67 458	1.40 448	0.88 453	2.06 486	1.54 485	1.25 356	1.58 434	1.42 406	1.50 488	4.09 480	1.40 462	0.36 463	0.32 474	0.34 450	0.29 432	0.29 373	0.34 425

otaku	1.60 495	1.11 529	1.21 428	2.20 551	1.56 547	1.97 504	1.24 507	2.07 487	1.36 443	1.44 435	1.62 443	1.73 464	1.19 444	1.73 360	0.98 404	2.89 560	0.57 539	1.74 548	0.60 528	2.78 555	1.94 556

ssnet_v2	0.88 378	0.36 364	1.02 383	0.62 368	0.38 286	1.32 434	0.97 474	2.07 487	1.34 429	1.37 413	1.18 295	1.54 432	0.92 352	1.10 215	1.65 487	0.30 418	0.27 438	0.30 410	0.28 420	0.27 343	0.26 356

XQC	1.37 476	0.87 512	2.56 527	0.84 496	0.69 466	1.83 493	0.89 455	2.07 487	1.88 511	1.88 502	1.53 416	1.91 484	1.55 491	2.85 451	3.05 522	0.48 504	0.29 456	0.44 494	0.39 488	0.69 519	0.60 509

FCDSN-DC	2.32 533	0.63 481	0.81 294	0.84 496	0.75 484	2.23 516	0.94 469	2.09 490	1.80 507	5.45 569	7.72 567	7.77 566	6.93 573	3.39 467	1.80 493	0.52 509	0.48 526	0.52 508	0.51 517	0.57 501	0.58 504
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GES	0.66 260	0.34 333	0.90 338	0.59 330	0.38 286	0.94 354	0.57 356	2.11 491	0.86 189	1.02 237	1.11 261	0.66 172	0.79 291	0.99 185	0.61 299	0.27 388	0.19 335	0.20 174	0.20 247	0.21 241	0.30 398

mmx	1.39 479	0.33 309	0.85 304	0.53 243	0.37 269	0.74 266	0.56 345	2.13 492	1.37 447	1.15 295	1.45 395	1.06 317	0.82 306	7.22 545	7.61 554	0.24 322	0.19 335	0.31 416	0.27 399	0.30 384	0.25 332

xxx	1.39 479	0.33 309	0.85 304	0.53 243	0.37 269	0.74 266	0.56 345	2.13 492	1.37 447	1.15 295	1.45 395	1.06 317	0.82 306	7.22 545	7.61 554	0.24 322	0.19 335	0.31 416	0.27 399	0.30 384	0.25 332

DGSMNet	1.14 450	0.76 502	2.49 525	0.81 484	0.86 509	1.39 446	1.39 517	2.13 492	1.35 439	1.26 360	1.63 447	1.48 424	0.98 388	1.75 361	1.10 421	0.45 496	0.43 514	0.55 518	0.49 512	0.75 523	0.70 521

DISCO	1.03 426	0.34 333	1.11 413	0.69 434	0.45 345	2.07 510	0.84 441	2.13 492	1.50 479	1.15 295	1.33 354	2.40 516	1.07 420	2.60 441	1.51 482	0.23 307	0.18 317	0.22 238	0.20 247	0.31 393	0.27 366

test_xeample	1.45 484	0.28 182	0.65 175	0.51 204	0.28 117	0.94 354	0.59 368	2.14 496	1.29 408	1.24 350	1.51 414	0.88 248	0.86 329	1.46 307	15.10 574	0.22 280	0.20 353	0.22 238	0.20 247	0.22 265	0.22 286

DRN-Test	1.00 414	0.44 407	1.13 417	0.70 440	0.81 500	1.62 470	0.79 428	2.14 496	1.44 472	1.78 490	1.33 354	1.43 407	1.05 413	2.18 410	1.53 483	0.27 388	0.21 375	0.31 416	0.30 441	0.32 402	0.28 378

CRFU-Net	0.86 373	0.39 383	1.00 372	0.65 400	0.57 416	1.78 488	0.86 448	2.15 498	0.81 177	1.38 418	1.18 295	1.64 452	1.19 444	1.35 277	0.90 388	0.26 372	0.22 393	0.21 209	0.19 215	0.23 290	0.24 320

RTS	2.67 543	1.38 538	15.28 572	0.99 525	1.26 540	3.78 551	1.96 546	2.15 498	2.62 540	2.61 533	2.85 526	2.60 523	1.59 493	6.27 529	5.71 546	0.40 477	0.28 445	0.35 458	0.35 477	0.50 486	0.48 482

RTSA	2.67 543	1.38 538	15.28 572	0.99 525	1.26 540	3.78 551	1.96 546	2.15 498	2.62 540	2.61 533	2.85 526	2.60 523	1.59 493	6.27 529	5.71 546	0.40 477	0.28 445	0.35 458	0.35 477	0.50 486	0.48 482

BUS	0.74 311	0.32 287	0.68 191	0.54 258	0.44 338	2.34 521	0.42 201	2.16 501	0.98 238	1.20 327	1.11 261	1.03 312	0.62 226	0.91 158	0.70 325	0.24 322	0.17 295	0.25 335	0.22 320	0.22 265	0.22 286

BSDual-CNN	0.71 286	0.32 287	0.68 191	0.54 258	0.44 338	1.27 426	0.65 386	2.16 501	0.98 238	1.20 327	1.11 261	1.12 340	0.74 266	0.91 158	0.66 314	0.24 322	0.17 295	0.25 335	0.22 320	0.22 265	0.22 286

hknet	0.77 327	0.32 287	0.95 355	0.54 258	0.38 286	1.27 426	0.65 386	2.16 501	1.07 278	1.20 327	1.11 261	1.59 440	0.81 301	1.37 283	0.66 314	0.22 280	0.17 295	0.25 335	0.22 320	0.22 265	0.22 286

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 526	1.15 532	3.10 534	1.05 529	0.76 487	5.03 564	2.40 561	2.16 501	2.62 540	1.89 504	2.28 506	2.69 526	1.65 499	9.35 567	2.04 504	0.64 528	0.51 532	0.68 530	0.71 535	1.09 537	0.67 518

AF-Net	1.13 448	0.52 442	1.33 449	0.86 503	0.91 513	1.38 444	0.71 408	2.16 501	1.62 491	1.56 463	2.40 512	1.99 495	1.65 499	1.81 372	1.48 479	0.48 504	0.28 445	0.49 504	0.33 466	0.39 442	0.32 414

SPS-STEREO	1.67 501	1.04 523	1.23 431	1.21 536	1.13 532	1.82 492	1.11 494	2.16 501	1.52 482	3.07 549	2.32 507	2.82 530	1.80 511	4.11 481	2.04 504	1.03 540	0.99 561	0.97 538	0.94 547	1.03 536	1.02 537
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ITSA-stereo	0.82 353	0.36 364	0.82 297	0.54 258	0.31 182	0.80 304	0.47 264	2.17 507	1.67 495	1.13 286	1.13 273	0.94 274	0.86 329	2.46 434	1.00 406	0.26 372	0.23 405	0.28 386	0.27 399	0.28 362	0.36 436

ttt	0.94 393	0.34 333	0.59 144	0.61 356	0.37 269	0.94 354	0.50 293	2.17 507	1.34 429	1.23 342	1.61 440	0.91 260	0.76 276	1.85 376	3.97 539	0.30 418	0.26 429	0.26 354	0.24 356	0.29 373	0.29 384

222	1.61 497	0.29 217	0.67 187	0.56 295	0.29 134	1.06 388	0.42 201	2.17 507	1.31 418	1.31 389	1.52 415	0.92 269	0.94 366	1.76 366	17.65 578	0.24 322	0.20 353	0.21 209	0.19 215	0.22 265	0.23 306

MultiAttention	4.51 559	0.33 309	0.82 297	0.73 460	0.45 345	30.98 589	4.50 573	2.18 510	1.40 461	1.61 471	2.41 513	2.43 518	0.70 254	38.42 591	1.36 456	0.22 280	0.15 226	0.29 397	0.30 441	0.47 477	0.43 467

xxxx	1.51 488	0.28 182	0.68 191	0.54 258	0.28 117	1.16 408	0.44 233	2.19 511	1.29 408	1.09 255	1.36 368	1.22 359	0.85 321	1.79 369	15.70 577	0.24 322	0.21 375	0.21 209	0.20 247	0.22 265	0.23 306

Nwc_Net	1.09 438	0.49 428	1.33 449	0.89 514	0.80 498	1.49 460	0.66 391	2.19 511	1.27 399	1.32 393	2.26 505	1.96 492	1.54 489	1.92 382	1.34 452	0.40 477	0.30 460	0.43 490	0.45 502	0.38 438	0.37 441

DeepPrunerF	1.60 495	0.73 496	5.81 552	0.88 511	1.19 537	0.91 342	0.95 471	2.19 511	5.24 565	1.17 314	1.30 340	1.19 354	1.30 465	4.90 498	1.66 489	0.42 485	0.34 480	0.52 508	0.47 507	0.41 449	0.40 451

WZ-Net	1.95 520	0.95 516	10.10 563	0.86 503	0.78 490	1.69 476	1.60 529	2.20 514	1.98 518	2.08 514	1.93 485	2.30 510	1.97 522	5.30 505	3.17 527	0.34 452	0.26 429	0.29 397	0.31 448	0.51 490	0.47 479

1111x	1.70 505	0.29 217	0.86 310	0.51 204	0.27 92	1.01 377	0.68 399	2.22 515	1.28 404	1.13 286	1.40 381	1.21 357	1.10 425	5.53 514	15.20 575	0.22 280	0.21 375	0.22 238	0.22 320	0.24 305	0.22 286

SHD	1.31 469	0.71 495	2.34 521	0.86 503	0.75 484	1.77 486	0.65 386	2.22 515	2.50 537	2.40 528	1.71 458	1.91 484	1.60 495	1.93 385	2.37 511	0.38 471	0.31 466	0.38 472	0.40 492	0.48 482	0.50 488

RAFT + AFF	1.00 414	0.42 401	1.09 408	0.67 419	0.50 374	1.22 420	1.24 507	2.24 517	1.19 359	1.30 379	1.56 427	1.17 350	1.49 486	3.44 472	0.83 372	0.21 254	0.25 423	0.30 410	0.26 388	0.27 343	0.27 366

UGAM-zero	1.00 414	0.30 238	0.93 347	0.47 119	0.30 156	0.57 164	0.25 36	2.25 518	0.63 112	1.01 233	1.10 255	2.73 528	1.85 515	6.26 528	0.40 161	0.17 104	0.14 168	0.19 139	0.15 112	0.16 62	0.17 153

HSM	1.19 459	0.32 287	0.65 175	0.57 311	0.38 286	1.23 421	0.59 368	2.25 518	1.19 359	1.30 379	1.25 320	1.94 489	1.03 407	9.32 566	0.71 330	0.22 280	0.16 266	0.20 174	0.16 154	0.21 241	0.21 268

ADCS	2.25 530	0.99 520	5.55 549	0.81 484	0.74 477	2.19 515	1.80 535	2.27 520	2.14 526	2.80 541	2.13 500	2.40 516	2.03 524	2.64 444	13.69 571	0.41 481	0.39 507	0.40 483	0.45 502	0.58 503	0.56 499

EAI-Stereo	0.65 253	0.28 182	0.69 204	0.53 243	0.27 92	0.60 180	0.40 181	2.28 521	0.64 116	0.71 152	3.18 531	0.57 137	0.43 106	1.06 203	0.41 172	0.18 144	0.13 116	0.17 81	0.17 175	0.17 93	0.17 153

AnyNet_C01	2.26 531	1.78 552	10.22 565	0.93 521	0.74 477	2.92 540	2.20 555	2.29 522	1.80 507	2.53 532	2.41 513	2.71 527	1.73 505	3.41 469	6.72 550	0.41 481	0.39 507	0.40 483	0.42 496	0.67 517	0.63 512

ACVNet-4b	2.15 527	1.41 542	1.64 483	2.80 558	2.31 558	2.31 520	1.24 507	2.32 523	2.14 526	1.26 360	2.39 511	2.66 525	1.48 484	5.95 526	1.06 412	3.20 565	0.45 521	2.37 556	0.89 544	2.83 559	2.37 561

Wz-Net-TNSev	1.88 516	2.08 563	7.66 556	0.67 419	0.64 449	2.42 524	1.83 538	2.33 524	1.74 504	1.57 467	1.56 427	2.58 522	1.90 519	4.86 496	3.12 524	0.39 474	0.37 498	0.33 440	0.37 484	0.53 494	0.58 504

iResNet_ROB	0.77 327	0.30 238	0.99 367	0.57 311	0.36 254	0.83 320	0.36 132	2.33 524	1.58 489	1.27 363	1.30 340	1.25 370	0.84 318	1.65 342	0.79 359	0.20 220	0.14 168	0.17 81	0.12 42	0.18 124	0.27 366

CoDeX	0.73 306	0.29 217	0.93 347	0.54 258	0.36 254	1.14 400	0.61 374	2.34 526	1.17 344	1.16 305	1.25 320	0.91 260	0.87 334	1.33 272	0.64 310	0.20 220	0.16 266	0.21 209	0.18 193	0.20 199	0.18 178

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 407	0.39 383	3.21 535	0.50 174	0.63 446	0.64 202	0.39 173	2.36 527	0.75 156	0.95 213	4.63 547	1.81 473	0.56 190	0.96 172	0.41 172	0.18 144	0.13 116	0.21 209	0.26 388	0.32 402	0.35 430

MFN_U_SF_RVC	1.52 489	0.84 507	3.42 536	0.87 510	0.66 454	2.56 529	0.95 471	2.36 527	1.70 498	1.98 508	1.86 478	2.45 519	1.79 510	2.95 453	2.58 514	0.52 509	0.48 526	0.55 518	0.59 527	0.59 505	0.61 510

DIP-Stereo	0.62 226	0.30 238	0.83 302	0.48 146	0.36 254	0.95 358	0.33 96	2.37 529	0.67 134	1.25 356	1.00 206	0.68 177	0.51 163	0.91 158	0.61 299	0.18 144	0.15 226	0.21 209	0.17 175	0.19 165	0.19 218
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SGM_RVC	1.68 503	0.36 364	0.61 152	0.59 330	0.29 134	2.25 517	1.18 503	2.38 530	1.68 497	3.60 551	2.67 522	3.69 543	2.42 540	8.13 559	1.90 498	0.31 426	0.31 466	0.30 410	0.28 420	0.30 384	0.29 384
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	1.88 516	0.57 460	2.18 517	0.63 377	0.40 307	2.80 538	1.57 528	2.39 531	5.88 567	2.36 526	3.57 536	3.72 544	2.97 549	4.74 493	1.76 491	0.34 452	0.30 460	0.32 431	0.29 432	0.48 482	0.37 441

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 288	0.35 354	1.70 487	0.49 162	0.56 413	0.63 199	0.38 158	2.41 532	0.65 131	0.77 165	1.07 241	1.82 476	0.95 371	0.93 166	0.43 193	0.20 220	0.13 116	0.21 209	0.25 371	0.28 362	0.26 356

GEStereo_RVC	0.90 383	0.37 371	0.99 367	0.64 386	0.50 374	0.95 358	0.79 428	2.42 533	1.17 344	1.16 305	1.11 261	1.26 374	0.92 352	3.24 464	0.90 388	0.29 413	0.19 335	0.23 276	0.20 247	0.27 343	0.29 384

LMCR-Stereo	0.82 353	0.46 416	0.88 328	0.75 468	0.43 330	1.33 436	0.56 345	2.43 534	0.98 238	1.53 453	1.49 409	0.74 192	1.00 398	1.63 339	0.89 385	0.28 402	0.17 295	0.22 238	0.17 175	0.29 373	0.20 251

PDISCO_ROB	1.32 471	0.65 484	1.44 462	1.36 539	1.46 546	2.55 528	0.92 462	2.45 535	2.07 524	1.37 413	1.49 409	1.65 455	1.00 398	2.82 448	1.35 455	1.01 537	0.27 438	0.54 514	0.47 507	0.71 521	0.73 524

STrans-v2	1.04 429	0.28 182	0.96 361	0.49 162	0.32 201	0.68 238	0.79 428	2.47 536	1.12 305	1.12 271	1.46 401	1.40 403	1.46 481	6.70 539	0.43 193	0.18 144	0.13 116	0.20 174	0.18 193	0.18 124	0.18 178

FBW_ROB	1.71 508	0.62 480	1.45 467	0.67 419	0.61 439	1.81 490	1.08 492	2.52 537	1.70 498	1.77 489	1.73 460	1.98 494	1.25 456	12.57 578	1.84 494	0.34 452	0.37 498	0.56 521	0.38 486	0.45 470	0.43 467

RainbowNet	1.97 522	1.76 551	1.57 480	2.81 559	2.21 554	1.98 506	1.81 536	2.54 538	1.89 512	1.50 449	1.84 475	1.96 492	1.65 499	2.14 404	1.25 440	3.33 567	0.85 554	2.39 559	0.98 551	2.82 558	2.22 558

MSAF-DinoV2	1.97 522	0.80 506	10.38 566	0.86 503	0.48 363	1.39 446	0.97 474	2.55 539	1.72 501	1.53 453	1.65 450	3.59 541	2.20 534	5.39 511	3.94 537	0.27 388	0.17 295	0.26 354	0.28 420	0.47 477	0.46 475

PVD	1.70 505	0.84 507	2.26 519	0.94 523	0.83 503	2.48 526	0.97 474	2.59 540	3.35 550	3.01 547	2.77 524	2.34 513	2.47 542	2.67 445	3.14 525	0.47 503	0.45 521	0.59 525	0.48 509	0.59 505	0.75 526

ELAS_RVC	2.48 540	0.74 499	1.90 502	1.05 529	0.92 515	2.76 535	4.01 571	2.76 541	4.11 559	4.69 562	4.63 547	4.62 548	5.96 568	3.97 479	3.96 538	0.63 527	0.53 534	0.56 521	0.52 518	0.64 512	0.63 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	1.67 501	0.34 333	1.58 481	0.92 520	0.58 425	4.26 559	1.11 494	2.83 542	1.41 466	4.49 561	2.55 519	1.45 414	0.97 381	7.79 556	1.17 433	0.31 426	0.25 423	0.37 469	0.33 466	0.31 393	0.30 398

MADNet+	2.69 545	3.22 574	11.53 568	1.44 544	1.12 530	3.19 544	1.81 536	2.85 543	2.37 530	1.68 482	2.07 497	2.85 531	2.18 532	7.41 549	5.23 544	0.79 532	0.76 547	0.69 532	0.65 531	0.98 531	0.95 534

PWCK	2.88 551	2.05 561	5.72 551	2.08 550	1.11 528	3.55 548	3.90 570	2.86 544	3.54 555	3.03 548	3.63 537	3.10 537	2.31 537	8.15 561	3.09 523	2.12 552	0.91 559	1.75 549	0.98 551	2.57 552	1.18 544

iRaft-Stereo_20w	0.65 253	0.31 271	1.00 372	0.47 119	0.34 240	0.73 262	0.30 74	2.96 545	0.70 143	1.15 295	1.14 277	0.76 198	0.65 241	1.11 218	0.38 146	0.17 104	0.13 116	0.18 116	0.16 154	0.19 165	0.18 178

FC-DCNN	2.72 548	0.59 466	0.86 310	0.73 460	0.57 416	2.91 539	1.04 486	3.01 546	2.60 538	6.83 571	7.64 565	9.92 571	6.33 571	5.21 503	3.14 525	0.53 515	0.48 526	0.51 506	0.50 514	0.53 494	0.51 492

ACVNet_1	2.18 528	1.45 545	1.72 490	2.85 560	2.33 559	2.28 518	1.46 521	3.08 547	2.22 529	1.82 498	2.05 496	3.56 540	1.98 523	3.09 461	1.40 462	3.17 562	0.60 541	2.40 560	0.92 546	2.91 562	2.37 561

MeshStereo	2.26 531	0.56 456	0.92 345	0.61 356	0.49 367	2.60 530	1.02 484	3.18 548	2.05 523	7.40 576	4.98 553	7.58 564	2.98 550	6.37 531	1.96 501	0.43 490	0.43 514	0.45 495	0.39 488	0.43 460	0.42 460
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
ACVNet_2	2.43 539	1.41 542	2.04 507	2.62 557	2.24 555	2.63 533	1.88 542	3.31 549	3.01 546	2.19 517	3.45 535	4.62 548	2.04 525	4.50 489	1.47 478	2.55 556	0.64 543	2.22 553	0.84 541	2.69 554	2.29 560

ELAS	2.37 535	0.74 499	1.54 478	0.99 525	0.92 515	4.78 561	2.33 559	3.33 550	3.37 551	5.05 567	4.77 551	3.67 542	4.53 563	3.42 470	4.50 541	0.62 525	0.53 534	0.55 518	0.53 519	0.63 510	0.64 516
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DPSNet	1.69 504	0.59 466	4.33 543	0.70 440	0.57 416	2.02 508	1.62 530	3.35 551	1.78 505	1.48 446	1.38 375	2.17 505	2.84 547	4.77 494	3.66 533	0.48 504	0.31 466	0.29 397	0.25 371	0.64 512	0.48 482

FC-DCNN v2	2.81 549	0.59 466	0.85 304	0.73 460	0.57 416	2.97 541	1.05 488	3.39 552	2.61 539	6.98 572	7.67 566	10.38 574	6.31 570	5.75 521	3.37 531	0.53 515	0.48 526	0.51 506	0.50 514	0.53 494	0.51 492

HSM-Net_RVC	0.87 377	0.29 217	0.53 101	0.53 243	0.30 156	1.15 406	0.55 337	3.57 553	1.28 404	1.53 453	1.74 462	1.68 458	0.93 361	1.49 313	0.77 351	0.22 280	0.17 295	0.19 139	0.18 193	0.20 199	0.19 218
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
JetBlue	3.97 555	2.01 558	10.19 564	1.38 540	2.84 566	10.53 572	9.54 575	3.60 554	2.41 532	2.73 537	3.39 534	4.54 547	4.31 561	7.85 558	6.84 551	0.88 533	0.93 560	0.89 536	0.91 545	1.74 544	1.91 555

LE_ROB	8.05 571	0.37 371	23.53 579	0.74 464	0.33 222	2.77 536	2.87 567	3.71 555	27.24 588	25.39 588	8.87 571	8.46 568	26.71 588	6.65 535	21.99 581	0.21 254	0.19 335	0.20 174	0.21 291	0.25 317	0.22 286

IMH-64-1	2.70 546	1.79 553	1.46 469	3.26 568	2.66 562	3.23 546	2.10 550	4.08 556	2.75 544	2.34 522	3.81 539	3.06 534	2.22 535	4.25 483	2.59 515	3.75 571	0.84 551	2.75 566	1.35 557	3.15 564	2.60 567

IMH-64	2.70 546	1.79 553	1.46 469	3.26 568	2.66 562	3.23 546	2.10 550	4.08 556	2.75 544	2.34 522	3.81 539	3.06 534	2.22 535	4.25 483	2.59 515	3.75 571	0.84 551	2.75 566	1.35 557	3.15 564	2.60 567

WAO-7	2.66 542	1.40 541	1.73 492	1.39 541	1.17 534	3.93 554	1.94 545	4.11 558	3.88 557	2.92 543	5.50 554	4.18 546	3.00 551	7.63 554	3.71 534	1.13 545	1.00 562	1.17 545	1.13 555	1.18 540	1.09 543

WAO-6	2.81 549	1.60 549	1.46 469	2.36 555	2.28 557	3.55 548	2.29 558	4.21 559	4.56 563	2.36 526	4.51 544	4.88 552	2.66 545	4.60 490	4.07 540	1.72 548	1.15 568	2.31 555	1.46 562	2.31 547	1.85 554

MADNet++	5.01 561	3.14 572	4.91 546	4.55 579	3.94 576	5.20 565	4.41 572	4.40 560	4.13 560	4.95 565	6.08 556	4.74 550	5.37 564	9.40 568	10.67 568	4.65 578	4.15 578	3.97 577	3.34 576	4.09 572	4.08 578

IMH	3.21 553	1.85 557	1.48 474	3.25 567	2.69 564	4.07 557	2.02 548	4.41 561	3.80 556	2.72 536	7.11 562	4.75 551	2.92 548	5.92 524	2.55 513	3.85 575	0.88 557	2.78 568	1.36 559	3.19 566	2.59 566

DPSimNet_ROB	11.20 579	4.98 577	35.43 587	2.90 563	4.52 577	7.89 568	17.09 580	4.66 562	6.06 568	14.89 583	10.93 576	17.29 580	36.81 592	13.18 579	15.68 576	2.86 559	6.29 580	5.75 581	5.09 579	3.91 571	7.70 580

Dean	2.91 552	1.53 548	2.07 508	2.96 564	2.51 561	3.15 543	2.14 553	4.75 563	4.41 562	2.76 539	6.10 557	5.53 557	2.37 538	2.97 455	1.92 499	3.18 563	0.85 554	2.51 563	1.04 554	2.88 561	2.47 564

notaker	3.98 556	2.40 568	2.68 530	3.82 575	3.27 572	3.97 556	2.14 553	4.78 564	3.45 553	4.12 558	6.94 560	7.65 565	3.26 552	7.82 557	5.30 545	4.04 576	1.41 570	3.36 575	2.10 572	3.88 570	3.31 573

LVE	3.31 554	1.67 550	1.64 483	2.85 560	2.42 560	3.20 545	2.26 557	4.78 564	5.05 564	2.35 524	6.91 559	6.02 559	2.37 538	9.15 563	2.17 509	3.19 564	1.08 567	2.38 558	1.47 563	2.81 557	2.40 563

ktn	4.70 560	2.38 567	2.12 513	3.76 573	3.24 570	4.85 562	2.95 568	5.52 566	7.37 570	4.07 557	19.32 583	7.46 563	3.47 553	7.39 548	2.95 521	4.04 576	1.85 573	3.26 574	2.22 573	3.08 563	2.65 569

KSHMR	8.75 573	2.06 562	2.11 512	3.53 572	3.11 569	4.13 558	2.69 563	5.60 567	61.37 598	3.00 546	55.83 598	4.98 556	2.45 541	4.49 487	2.61 517	3.46 568	1.55 572	3.14 572	1.94 570	3.72 569	3.18 572

UNDER WATER	5.08 562	2.33 566	5.55 549	3.94 577	3.51 573	5.20 565	2.72 565	5.61 568	16.52 580	3.84 552	4.60 546	9.21 569	5.89 567	5.90 523	8.66 561	3.75 571	1.34 569	3.18 573	1.88 568	4.33 575	3.61 575

UNDER WATER-64	5.27 563	2.32 565	8.78 562	3.93 576	3.54 574	7.61 567	3.03 569	5.84 569	14.19 574	4.04 555	4.04 541	9.39 570	6.26 569	5.93 525	8.48 560	3.60 570	1.51 571	3.13 571	1.88 568	4.29 574	3.61 575

WAO-8	4.40 557	1.82 555	1.79 495	2.34 553	2.20 552	9.19 569	1.53 524	6.09 570	16.46 578	3.94 553	7.84 568	7.32 561	3.72 558	9.41 569	3.31 528	2.00 550	1.07 565	2.44 561	1.37 560	2.50 550	1.68 551

Venus	4.40 557	1.82 555	1.79 495	2.34 553	2.20 552	9.19 569	1.53 524	6.09 570	16.46 578	3.94 553	7.84 568	7.32 561	3.72 558	9.41 569	3.31 528	2.00 550	1.07 565	2.44 561	1.37 560	2.50 550	1.68 551

JetRed	6.91 569	8.80 580	25.96 583	2.85 560	3.25 571	13.98 579	11.87 577	6.25 572	4.28 561	4.45 560	4.56 545	6.69 560	5.46 565	7.46 551	14.05 572	2.59 557	3.31 575	2.59 564	2.29 574	4.20 573	3.36 574

SGM-ForestM	6.52 567	0.38 378	1.26 437	0.63 377	0.35 244	13.59 577	5.32 574	6.32 573	6.70 569	11.14 579	9.18 572	22.51 589	13.93 578	16.89 580	20.07 580	0.36 463	0.37 498	0.36 466	0.35 477	0.36 425	0.34 425

HanzoNet	11.04 578	3.62 575	8.10 560	4.08 578	3.55 575	4.90 563	2.73 566	7.19 574	10.10 571	31.86 594	28.92 588	21.96 588	36.36 590	18.08 582	10.17 565	7.94 582	3.32 576	3.47 576	3.31 575	7.06 580	4.04 577

PML	51.67 596	36.25 592	13.28 570	7.46 580	20.81 582	108.69 599	232.22 600	8.72 575	27.82 589	87.01 599	269.67 600	69.67 599	61.95 599	24.76 590	14.20 573	9.74 585	3.40 577	9.62 584	4.70 578	18.74 586	4.72 579

TorneroNet	10.70 577	2.03 559	1.82 498	3.43 570	3.01 568	43.83 592	2.22 556	8.87 576	67.47 599	7.17 575	27.36 587	10.68 575	3.85 560	8.67 562	7.65 557	3.59 569	0.88 557	3.04 570	1.57 566	3.71 568	3.17 571

TorneroNet-64	5.30 564	2.03 559	1.74 493	3.43 570	2.81 565	10.09 571	2.12 552	9.10 577	17.12 583	4.96 566	9.27 573	10.72 576	3.70 557	9.20 564	4.55 542	3.31 566	0.84 551	2.88 569	1.55 565	3.49 567	3.04 570

DGTPSM_ROB	13.01 580	8.23 578	21.87 576	9.51 581	18.10 579	11.56 574	32.01 586	10.63 578	16.20 576	7.03 573	19.48 584	10.15 572	16.66 580	9.83 573	22.42 582	4.75 579	8.68 581	5.37 579	10.25 584	6.16 578	11.36 583

DPSMNet_ROB	13.02 581	8.23 578	21.91 577	9.53 582	18.11 580	11.56 574	32.02 587	10.64 579	16.23 577	7.05 574	19.49 585	10.16 573	16.66 580	9.85 574	22.43 583	4.77 580	8.68 581	5.38 580	10.26 585	6.17 579	11.36 583

MANE	6.19 565	0.59 466	1.03 387	0.93 521	1.22 539	13.38 576	2.69 563	12.81 580	17.94 584	8.21 577	10.82 575	14.72 577	11.68 575	11.39 577	11.90 569	0.59 522	0.50 531	0.52 508	1.76 567	0.55 498	0.54 495

tt	6.58 568	0.26 130	6.10 553	3.77 574	2.16 551	11.55 573	19.63 581	13.33 581	5.74 566	2.96 544	2.65 521	4.97 555	6.33 571	3.81 476	7.24 552	9.15 583	11.32 586	5.89 582	6.24 581	6.03 577	2.55 565

TCMNet-wrong-test	10.31 575	11.40 582	14.84 571	20.96 584	18.45 581	13.80 578	10.76 576	15.78 582	3.53 554	5.20 568	5.52 555	16.26 579	12.61 576	7.51 553	10.15 564	7.43 581	2.37 574	4.31 578	3.43 577	11.36 583	10.61 582

USTest	14.33 582	14.94 584	21.04 575	17.44 583	16.05 578	23.26 580	33.84 588	21.73 583	11.80 573	9.36 578	10.14 574	15.97 578	13.20 577	17.28 581	22.43 583	3.78 574	5.01 579	6.17 583	6.16 580	9.25 582	7.72 581

LRCNet_RVC	22.74 585	32.10 591	21.97 578	29.84 588	26.23 585	4.42 560	0.81 437	22.66 584	2.02 521	26.93 589	29.26 589	23.06 590	15.59 579	23.84 586	18.88 579	31.75 592	19.90 593	34.65 591	32.13 592	30.54 591	28.32 592

DLNR_Zeroshot_test	23.17 586	48.52 600	43.29 590	176.68 599	78.69 595	0.35 20	0.21 14	23.41 585	0.75 156	0.66 146	0.86 167	0.59 149	0.30 33	1.56 328	0.44 196	9.57 584	0.12 55	0.18 116	0.14 94	76.92 598	0.16 127

DPSM_ROB	19.08 583	19.14 586	25.17 581	22.15 586	20.85 583	28.17 582	37.82 590	26.56 586	16.85 581	14.14 580	14.84 578	21.70 583	18.75 583	21.87 584	26.55 587	10.16 586	9.30 584	10.47 585	10.42 586	14.03 584	12.61 586

DPSM	19.08 583	19.14 586	25.17 581	22.15 586	20.85 583	28.17 582	37.82 590	26.56 586	16.85 581	14.14 580	14.84 578	21.70 583	18.75 583	21.87 584	26.55 587	10.16 586	9.30 584	10.47 585	10.42 586	14.03 584	12.61 586

Anonymous_1	43.04 595	18.73 585	24.79 580	21.81 585	46.26 592	27.80 581	37.60 589	28.08 588	16.14 575	14.66 582	14.30 577	20.65 582	17.88 582	21.56 583	25.94 586	117.93 599	8.92 583	100.65 596	126.50 596	158.64 599	12.08 585

HaxPig	38.92 591	41.40 597	41.64 588	29.95 589	32.27 586	28.90 584	27.60 583	29.73 589	37.71 595	43.82 595	43.87 594	33.17 591	35.56 589	41.53 592	40.37 594	43.94 596	47.51 598	45.82 592	47.08 594	42.38 592	44.15 595

xxxxx1	54.10 597	25.67 588	27.13 584	113.43 596	96.96 596	30.69 586	47.44 592	32.38 590	25.60 585	17.75 584	17.27 580	21.81 585	21.02 585	24.43 587	33.82 589	33.37 593	40.54 594	157.71 597	175.86 597	66.16 595	72.93 597

tt_ll	54.10 597	25.67 588	27.13 584	113.43 596	96.96 596	30.69 586	47.44 592	32.38 590	25.60 585	17.75 584	17.27 580	21.81 585	21.02 585	24.43 587	33.82 589	33.37 593	40.54 594	157.71 597	175.86 597	66.16 595	72.93 597

ff	54.10 597	25.67 588	27.13 584	113.43 596	96.96 596	30.69 586	47.44 592	32.38 590	25.60 585	17.75 584	17.27 580	21.81 585	21.02 585	24.43 587	33.82 589	33.37 593	40.54 594	157.71 597	175.86 597	66.16 595	72.93 597

BEATNet-Init1	26.87 587	13.43 583	70.68 597	0.91 518	0.68 464	57.02 597	21.06 582	32.82 593	32.67 590	52.12 598	53.61 597	66.05 598	49.56 598	48.79 599	34.71 592	0.49 508	0.44 517	0.53 513	0.53 519	0.63 510	0.59 506

MEDIAN_ROB	42.00 593	44.40 599	44.29 591	35.15 590	34.95 587	31.28 590	29.60 585	35.88 594	40.02 597	47.20 597	46.64 596	37.37 592	38.48 597	44.35 598	42.45 595	48.03 598	49.39 599	49.71 594	49.03 595	45.14 594	46.65 596

AVERAGE_ROB	40.43 592	42.37 598	42.73 589	36.96 591	35.58 588	30.50 585	27.61 584	36.71 595	38.39 596	44.91 596	44.36 595	37.45 593	36.70 591	41.88 593	40.35 593	45.43 597	46.81 597	47.11 593	46.35 593	42.51 593	43.87 594

CasAABBNet	38.33 588	38.46 594	50.35 592	44.75 593	41.84 589	56.68 594	76.37 597	53.22 596	33.83 592	28.31 591	29.54 590	43.62 596	37.71 594	43.84 596	53.41 598	20.30 588	18.70 590	21.07 587	21.07 589	28.24 588	25.34 590

Selective-RAFT-Error	38.39 590	38.47 595	50.44 594	44.73 592	41.97 591	56.68 594	76.38 598	53.24 597	33.92 593	28.34 592	29.85 592	43.60 594	38.20 596	43.75 594	53.34 596	20.38 589	18.70 590	21.09 589	21.05 588	28.30 589	25.43 591

FlowAnything	38.37 589	38.41 593	50.38 593	44.76 594	41.94 590	56.64 593	76.34 596	53.28 598	34.23 594	28.25 590	29.72 591	43.60 594	37.79 595	43.83 595	53.38 597	20.39 590	18.71 592	21.07 587	21.14 591	28.23 587	25.29 589

LSM0	42.82 594	38.75 596	50.81 595	47.07 595	109.38 599	57.00 596	76.02 595	53.74 599	33.71 591	29.02 593	30.41 593	43.87 597	37.22 593	43.91 597	53.54 599	20.52 591	18.62 589	21.10 590	21.11 590	28.41 590	42.22 593

test_example2	192.40 600	210.76 601	206.48 600	199.83 600	204.73 600	172.94 600	183.52 599	133.93 600	133.41 600	191.38 600	196.19 599	187.13 600	178.77 600	205.33 600	208.00 600	222.09 600	238.72 600	186.54 600	190.54 600	227.34 600	170.31 600

ccccc		492.34 602		530.87 601	530.37 601	478.08 601		491.76 601		448.18 601		476.12 601		541.64 601		663.49 601	459.54 601	353.94 601	309.79 601	586.66 601

ASD4		10.99 581

Low-res two-view benchmark