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

IGEV	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.37 11	0.31 179	0.45 63	0.21 13	0.59 20	0.40 38	0.31 15	0.43 40	0.26 14	0.21 3	0.43 11	0.25 12	0.13 19	0.12 53	0.16 51	0.13 64	0.12 1	0.12 10

MLG-Stereo_test3	0.28 7	0.18 1	0.42 31	0.40 38	0.23 24	0.47 73	0.19 7	0.61 28	0.29 12	0.35 27	0.21 2	0.35 47	0.21 3	0.60 58	0.25 12	0.15 37	0.11 27	0.16 51	0.11 9	0.13 5	0.13 35

MonSter	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.36 5	0.21 9	0.55 151	0.31 79	0.55 12	0.43 47	0.28 7	0.29 14	0.23 3	0.21 3	0.56 40	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.14 20	0.11 2

CAS	0.63 230	0.18 1	0.37 5	2.27 549	0.84 501	0.57 161	0.54 316	0.79 82	0.62 106	0.48 92	0.70 124	0.36 49	0.26 18	0.45 12	0.35 110	2.24 550	0.10 9	0.14 2	0.09 1	0.15 40	1.06 539

Monster-pub-mixall	0.30 14	0.19 5	0.39 14	0.36 5	0.21 9	0.28 9	0.18 2	0.58 18	0.34 24	0.36 32	0.34 19	0.26 14	0.20 1	1.40 295	0.24 5	0.15 37	0.11 27	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 35

MLG-Stereo_test1	0.27 4	0.19 5	0.38 8	0.40 38	0.24 40	0.38 28	0.20 10	0.59 20	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 43	0.27 20	0.90 154	0.25 12	0.14 29	0.11 27	0.16 51	0.11 9	0.13 5	0.12 10

MLG-Stereo	0.29 10	0.19 5	0.38 8	0.41 46	0.20 3	0.42 44	0.20 10	0.66 43	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 43	0.28 24	1.09 209	0.25 12	0.14 29	0.11 27	0.16 51	0.11 9	0.13 5	0.12 10

dual_stereo	0.27 4	0.19 5	0.35 1	0.39 31	0.21 9	0.25 3	0.22 17	0.48 6	0.31 16	0.32 19	0.26 10	0.37 54	0.24 11	0.83 130	0.29 37	0.16 59	0.12 53	0.14 2	0.11 9	0.14 20	0.11 2

water-stereo	0.39 63	0.20 9	0.48 65	0.44 83	0.27 89	0.50 105	0.26 44	0.92 130	0.51 77	0.53 114	0.78 145	0.55 124	0.49 150	0.42 10	0.42 180	0.16 59	0.15 223	0.17 78	0.15 110	0.16 60	0.15 95

1w_stereo	0.34 39	0.20 9	0.42 31	0.43 60	0.26 65	0.47 73	0.54 316	0.59 20	0.50 68	0.41 52	0.66 109	0.25 12	0.44 111	0.62 64	0.33 83	0.12 5	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.14 20	0.12 10

monsterstereo	0.34 39	0.20 9	0.44 38	0.45 97	0.35 241	0.27 8	0.29 62	0.53 9	0.51 77	0.44 68	0.61 99	0.26 14	0.25 13	1.19 235	0.27 25	0.13 19	0.11 27	0.15 21	0.12 40	0.15 40	0.10 1

monsters	0.34 39	0.20 9	0.41 23	0.39 31	0.36 251	0.34 17	0.27 51	0.66 43	0.43 47	0.47 84	0.40 27	0.22 2	0.23 9	1.33 269	0.25 12	0.13 19	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.13 5	0.13 35

111111	0.34 39	0.20 9	0.41 23	0.45 97	0.42 317	0.37 25	0.22 17	0.95 149	0.38 33	0.31 15	0.31 17	0.40 59	0.27 20	0.96 169	0.26 20	0.17 102	0.12 53	0.15 21	0.11 9	0.15 40	0.13 35

LG-Stereo_L2	0.29 10	0.20 9	0.45 51	0.37 11	0.25 57	0.26 4	0.20 10	0.78 77	0.28 11	0.28 7	0.26 10	0.24 6	0.26 18	0.91 155	0.23 2	0.15 37	0.11 27	0.15 21	0.12 40	0.14 20	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 14	0.20 9	0.44 38	0.37 11	0.26 65	0.29 11	0.21 13	0.66 43	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 6	0.22 7	1.24 247	0.23 2	0.15 37	0.11 27	0.15 21	0.12 40	0.14 20	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 9	0.36 3	0.37 11	0.22 18	0.35 19	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 45	0.20 1	0.77 107	0.23 2	0.16 59	0.11 27	0.15 21	0.11 9	0.13 5	0.11 2

LG-G_1	0.31 24	0.20 9	0.44 38	0.42 53	0.20 3	0.64 199	0.18 2	0.70 55	0.25 7	0.29 10	0.29 14	0.36 49	0.35 62	0.87 145	0.24 5	0.16 59	0.12 53	0.16 51	0.11 9	0.13 5	0.13 35

LG-G	0.31 24	0.20 9	0.44 38	0.42 53	0.20 3	0.64 199	0.18 2	0.70 55	0.25 7	0.29 10	0.29 14	0.36 49	0.35 62	0.87 145	0.24 5	0.16 59	0.12 53	0.16 51	0.11 9	0.13 5	0.13 35

SGD-Stereo	0.32 28	0.20 9	0.40 18	0.38 24	0.19 1	0.43 53	0.22 17	0.64 35	0.33 22	0.42 58	0.34 19	0.27 19	0.35 62	1.15 223	0.30 47	0.20 217	0.10 9	0.15 21	0.13 64	0.17 91	0.13 35

GREAT-IGEV	0.32 28	0.20 9	0.42 31	0.37 11	0.29 131	0.36 23	0.28 57	0.56 13	0.58 96	0.28 7	0.50 69	0.29 29	0.29 28	0.84 133	0.27 25	0.14 29	0.11 27	0.15 21	0.11 9	0.17 91	0.14 62

DEFOM-Stereo	0.33 36	0.20 9	0.40 18	0.42 53	0.28 114	0.80 301	0.23 25	0.48 6	0.37 31	0.37 36	0.31 17	0.23 3	0.24 11	1.20 237	0.27 25	0.16 59	0.12 53	0.14 2	0.11 9	0.14 20	0.14 62

IGEV-Stereo++	0.30 14	0.20 9	0.40 18	0.46 105	0.30 153	0.33 16	0.22 17	0.75 67	0.45 52	0.32 19	0.41 29	0.32 39	0.48 142	0.38 4	0.27 25	0.15 37	0.11 27	0.15 21	0.12 40	0.15 40	0.13 35

Pointernet	0.37 54	0.20 9	0.57 129	0.43 60	0.28 114	0.51 122	0.27 51	0.93 137	0.61 104	0.47 84	0.63 104	0.49 97	0.38 83	0.49 21	0.33 83	0.17 102	0.13 114	0.14 2	0.11 9	0.13 5	0.12 10

MoCha-V2	0.40 72	0.20 9	0.49 72	0.50 171	0.21 9	0.44 59	0.33 93	0.93 137	0.53 88	0.53 114	0.53 76	0.42 60	0.58 205	1.09 209	0.27 25	0.14 29	0.12 53	0.15 21	0.12 40	0.17 91	0.15 95

CES	0.48 129	0.20 9	0.37 5	0.39 31	1.39 541	0.55 151	0.35 113	0.98 161	0.66 130	0.44 68	0.66 109	0.35 47	0.27 20	0.56 40	0.33 83	0.15 37	0.13 114	0.15 21	0.10 2	0.19 163	1.46 545

s12784h	0.52 142	0.20 9	0.38 8	0.41 46	0.19 1	0.96 361	0.34 105	1.17 237	1.25 385	0.81 174	0.90 173	0.63 159	0.50 156	1.45 302	0.42 180	0.14 29	0.12 53	0.17 78	0.11 9	0.18 122	0.11 2

asd	0.30 14	0.21 27	0.41 23	0.39 31	0.24 40	0.47 73	0.30 72	0.69 51	0.30 13	0.41 52	0.39 26	0.28 28	0.33 47	0.62 64	0.27 25	0.13 19	0.09 1	0.14 2	0.12 40	0.14 20	0.12 10

qwe	0.32 28	0.21 27	0.40 18	0.37 11	0.26 65	0.49 91	0.29 62	0.64 35	0.39 34	0.49 98	0.48 58	0.26 14	0.27 20	0.80 119	0.34 100	0.12 5	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.15 40	0.12 10

DilatedVolume-Stereo	0.43 90	0.21 27	0.55 115	0.43 60	0.32 198	0.72 255	0.29 62	0.80 90	0.51 77	0.77 162	0.73 133	0.48 89	0.40 89	1.13 220	0.39 151	0.15 37	0.14 165	0.15 21	0.14 92	0.16 60	0.14 62

3.25w_new	0.32 28	0.21 27	0.45 51	0.38 24	0.23 24	0.52 126	0.34 105	0.65 39	0.39 34	0.47 84	0.45 49	0.32 39	0.35 62	0.61 62	0.27 25	0.12 5	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.12 1	0.12 10

3.25w	0.32 28	0.21 27	0.45 51	0.37 11	0.23 24	0.52 126	0.34 105	0.65 39	0.39 34	0.47 84	0.45 49	0.32 39	0.35 62	0.61 62	0.27 25	0.12 5	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.12 1	0.12 10

LGtest1	0.27 4	0.21 27	0.44 38	0.41 46	0.21 9	0.42 44	0.19 7	0.56 13	0.26 9	0.29 10	0.24 6	0.29 29	0.29 28	0.55 39	0.25 12	0.18 141	0.12 53	0.16 51	0.12 40	0.14 20	0.13 35

FoundationStereo	0.24 1	0.21 27	0.36 3	0.38 24	0.22 18	0.32 15	0.22 17	0.39 2	0.23 6	0.30 14	0.25 7	0.30 34	0.33 47	0.34 3	0.26 20	0.16 59	0.12 53	0.15 21	0.11 9	0.13 5	0.12 10

WCG-NET	0.42 84	0.21 27	0.54 105	0.40 38	0.25 57	0.47 73	0.32 86	0.73 62	1.15 329	0.76 157	0.73 133	0.58 139	0.45 115	0.60 58	0.34 100	0.15 37	0.11 27	0.16 51	0.14 92	0.15 40	0.13 35

RAStereo	0.34 39	0.21 27	0.66 180	0.47 116	0.27 89	0.26 4	0.29 62	0.69 51	0.63 109	0.32 19	0.42 31	0.45 73	0.31 38	0.45 12	0.34 100	0.17 102	0.15 223	0.19 136	0.15 110	0.18 122	0.13 35

Occ-G	0.42 84	0.21 27	0.48 65	0.41 46	0.26 65	0.42 44	0.62 374	0.77 73	0.49 64	0.43 64	0.66 109	1.02 305	0.46 122	0.78 112	0.41 169	0.16 59	0.13 114	0.18 113	0.13 64	0.16 60	0.16 125

U	9.45 571	0.21 27	0.58 135	0.47 116	53.11 590	61.27 595	0.24 31	0.70 55	0.52 84	0.36 32	0.28 13	0.29 29	0.35 62	0.33 2	0.26 20	0.19 182	0.11 27	60.50 592	8.88 579	0.17 91	0.13 35

IGEV-Stereo+	0.45 109	0.21 27	0.43 36	0.41 46	0.39 293	0.15 1	0.19 7	0.44 4	0.36 28	0.26 5	0.25 7	0.31 37	0.41 92	1.43 298	0.30 47	0.17 102	0.12 53	0.15 21	0.11 9	1.16 535	1.70 550

WCG-NET（raft）	0.45 109	0.21 27	0.55 115	0.40 38	0.24 40	0.50 105	0.36 129	0.73 62	1.09 289	0.71 149	0.76 141	0.92 266	0.51 160	0.84 133	0.34 100	0.16 59	0.12 53	0.15 21	0.14 92	0.14 20	0.14 62

trnet	0.39 63	0.21 27	0.37 5	0.36 5	0.20 3	0.53 135	0.29 62	0.78 77	1.12 302	0.59 130	0.71 127	0.53 119	0.42 96	0.54 33	0.34 100	0.18 141	0.13 114	0.15 21	0.10 2	0.14 20	0.13 35

LoS	0.40 72	0.21 27	0.44 38	0.37 11	0.22 18	0.50 105	0.40 178	1.00 167	0.94 216	0.48 92	0.66 109	0.48 89	0.40 89	0.60 58	0.37 132	0.18 141	0.14 165	0.16 51	0.11 9	0.14 20	0.14 62
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.47 123	0.21 27	0.38 8	0.45 97	0.38 283	0.45 63	0.25 34	0.75 67	1.29 405	0.80 170	1.21 305	0.47 84	0.37 76	0.53 30	0.44 193	0.16 59	0.11 27	0.15 21	0.80 537	0.18 122	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
TANstereo	0.44 101	0.21 27	0.44 38	0.41 46	0.21 9	0.65 215	0.26 44	0.79 82	0.83 180	0.93 203	0.98 197	0.51 107	0.46 122	0.54 33	0.35 110	0.18 141	0.24 411	0.16 51	0.13 64	0.16 60	0.26 354

CREStereo	0.39 63	0.21 27	0.38 8	0.34 1	0.22 18	0.53 135	0.29 62	0.77 73	1.11 298	0.58 122	0.71 127	0.51 107	0.41 92	0.54 33	0.34 100	0.18 141	0.13 114	0.15 21	0.10 2	0.14 20	0.14 62
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
PMTNet	0.46 116	0.21 27	0.38 8	0.37 11	0.23 24	0.71 252	0.27 51	0.74 66	1.04 262	0.64 138	0.70 124	0.55 124	0.47 131	0.86 142	0.35 110	1.00 533	0.13 114	0.15 21	0.10 2	0.15 40	0.13 35

zero-FE	0.36 48	0.22 46	0.47 62	0.45 97	0.43 327	0.30 12	0.24 31	0.61 28	0.33 22	0.33 24	0.41 29	0.37 54	0.50 156	0.64 68	0.32 69	0.22 277	0.11 27	0.18 113	0.12 40	0.83 521	0.16 125

AdaDepth	0.30 14	0.22 46	0.49 72	0.44 83	0.27 89	0.44 59	0.24 31	0.52 8	0.30 13	0.31 15	0.37 25	0.26 14	0.32 44	0.79 116	0.25 12	0.12 5	0.12 53	0.16 51	0.13 64	0.16 60	0.15 95

xyz-stereo	7.16 567	0.22 46	69.90 593	0.42 53	0.21 9	32.92 588	0.49 282	0.87 111	0.76 159	1.38 415	27.04 583	1.19 351	1.16 433	4.69 489	0.97 398	0.16 59	0.12 53	0.20 171	0.14 92	0.16 60	0.12 10

HART	0.45 109	0.22 46	0.54 105	0.50 171	0.26 65	0.41 37	0.29 62	1.03 179	0.50 68	0.58 122	1.45 392	0.61 151	0.35 62	1.08 208	0.30 47	0.15 37	0.13 114	0.19 136	0.14 92	0.19 163	0.14 62

Reg-Stereo(zero)	0.44 101	0.22 46	0.45 51	0.43 60	0.23 24	0.38 28	0.25 34	0.76 70	1.08 281	0.90 195	0.78 145	0.90 254	0.47 131	0.70 86	0.36 120	0.15 37	0.12 53	0.15 21	0.12 40	0.15 40	0.15 95

AIO_test	0.35 47	0.22 46	0.44 38	0.43 60	0.27 89	0.57 161	0.44 230	0.79 82	0.41 42	0.32 19	0.47 55	0.46 77	0.30 32	0.69 82	0.30 47	0.16 59	0.11 27	0.16 51	0.13 64	0.15 40	0.12 10

castereo	0.41 80	0.22 46	0.46 59	0.44 83	0.30 153	0.61 183	0.56 342	0.97 157	0.80 171	0.38 42	0.69 120	0.45 73	0.69 246	0.51 24	0.30 47	0.16 59	0.11 27	0.16 51	0.13 64	0.16 60	0.12 10

999	0.48 129	0.22 46	0.49 72	0.48 143	0.34 237	0.75 268	0.31 79	0.85 108	0.55 91	0.37 36	0.48 58	0.50 103	0.36 71	2.45 428	0.39 151	0.16 59	0.13 114	0.18 113	0.15 110	0.16 60	0.19 216

IGEV++	0.40 72	0.22 46	0.51 85	0.52 222	0.29 131	0.45 63	0.25 34	1.65 366	0.46 58	0.37 36	0.57 91	0.46 77	0.45 115	0.50 22	0.38 143	0.19 182	0.12 53	0.16 51	0.13 64	0.16 60	0.15 95

EGLCR-Stereo	0.37 54	0.22 46	0.51 85	0.43 60	0.26 65	0.44 59	0.22 17	0.99 163	0.48 62	0.42 58	0.42 31	0.67 172	0.29 28	0.86 142	0.33 83	0.17 102	0.12 53	0.19 136	0.17 173	0.17 91	0.15 95

test_4	0.53 152	0.22 46	0.56 119	0.54 255	0.32 198	0.64 199	0.39 170	0.80 90	0.62 106	0.92 202	1.87 477	0.68 174	0.42 96	1.16 227	0.37 132	0.15 37	0.13 114	0.20 171	0.22 318	0.20 197	0.15 95

test-3	0.54 167	0.22 46	0.68 189	0.47 116	0.27 89	0.58 164	0.35 113	0.92 130	1.00 247	1.32 390	0.69 120	0.87 241	0.45 115	1.68 349	0.37 132	0.16 59	0.11 27	0.20 171	0.16 152	0.17 91	0.13 35

test_1	0.54 167	0.22 46	0.68 189	0.47 116	0.27 89	0.58 164	0.35 113	0.92 130	1.00 247	1.28 362	0.68 116	0.87 241	0.45 115	1.67 344	0.37 132	0.16 59	0.11 27	0.20 171	0.16 152	0.17 91	0.13 35

depthmonostereo	0.41 80	0.23 59	0.53 99	0.47 116	0.23 24	0.61 183	0.35 113	1.00 167	0.76 159	0.48 92	0.65 108	0.47 84	0.49 150	0.67 80	0.37 132	0.16 59	0.15 223	0.16 51	0.14 92	0.16 60	0.15 95

2.5w	0.31 24	0.23 59	0.46 59	0.39 31	0.24 40	0.42 44	0.39 170	0.61 28	0.30 13	0.37 36	0.53 76	0.24 6	0.25 13	0.77 107	0.28 34	0.12 5	0.10 9	0.14 2	0.12 40	0.14 20	0.12 10

2.75w_new	0.31 24	0.23 59	0.43 36	0.35 3	0.23 24	0.42 44	0.42 198	0.54 11	0.35 27	0.47 84	0.43 40	0.24 6	0.30 32	0.66 77	0.33 83	0.12 5	0.10 9	0.14 2	0.11 9	0.13 5	0.12 10

3.75w	0.32 28	0.23 59	0.44 38	0.37 11	0.29 131	0.62 192	0.36 129	0.59 20	0.32 20	0.41 52	0.47 55	0.25 12	0.34 54	0.64 68	0.26 20	0.12 5	0.09 1	0.14 2	0.12 40	0.13 5	0.12 10

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 48	0.23 59	0.54 105	0.50 171	0.28 114	0.36 23	0.22 17	1.02 174	0.39 34	0.42 58	0.64 107	0.36 49	0.51 160	0.39 6	0.29 37	0.18 141	0.12 53	0.17 78	0.13 64	0.18 122	0.18 176

AIO_rvc	0.36 48	0.23 59	0.49 72	0.43 60	0.27 89	0.59 169	0.38 155	0.94 144	0.45 52	0.33 24	0.46 53	0.49 97	0.22 7	0.84 133	0.30 47	0.16 59	0.11 27	0.16 51	0.12 40	0.15 40	0.13 35

HUF	0.36 48	0.23 59	0.52 93	0.40 38	0.22 18	0.54 143	0.47 261	0.82 100	0.43 47	0.36 32	0.43 40	0.50 103	0.42 96	0.64 68	0.29 37	0.17 102	0.12 53	0.16 51	0.12 40	0.15 40	0.14 62

castereo++	0.38 59	0.23 59	0.41 23	0.43 60	0.31 179	0.97 365	0.22 17	0.86 110	0.58 96	0.32 19	0.44 44	0.51 107	0.39 85	0.93 163	0.24 5	0.17 102	0.11 27	0.17 78	0.12 40	0.14 20	0.14 62

IGEV-RUCA	0.37 54	0.23 59	0.48 65	0.49 159	0.36 251	0.60 177	0.23 25	0.64 35	0.49 64	0.39 50	0.49 66	0.44 65	0.31 38	0.85 138	0.30 47	0.24 319	0.13 114	0.16 51	0.12 40	0.20 197	0.19 216

GIP-stereo	0.34 39	0.23 59	0.45 51	0.50 171	0.36 251	0.38 28	0.23 25	0.78 77	0.52 84	0.34 26	0.51 72	0.46 77	0.38 83	0.51 24	0.27 25	0.20 217	0.12 53	0.16 51	0.12 40	0.16 60	0.14 62

fffft	0.38 59	0.23 59	0.51 85	0.44 83	0.32 198	0.43 53	0.48 272	0.76 70	0.36 28	0.44 68	0.34 19	0.38 57	0.31 38	1.31 262	0.32 69	0.14 29	0.11 27	0.19 136	0.15 110	0.16 60	0.16 125
1: 1. 1
tt45	0.45 109	0.23 59	0.46 59	0.45 97	0.33 219	0.79 293	0.32 86	0.78 77	0.41 42	0.51 111	0.44 44	0.49 97	0.37 76	2.14 401	0.34 100	0.16 59	0.13 114	0.19 136	0.16 152	0.17 91	0.18 176

UniTT-Stereo	0.36 48	0.23 59	0.59 142	0.48 143	0.36 251	0.40 33	0.32 86	0.53 9	0.49 64	0.54 117	0.55 85	0.36 49	0.31 38	0.58 45	0.51 251	0.20 217	0.15 223	0.17 78	0.15 110	0.19 163	0.15 95

MC-Stereo	0.43 90	0.23 59	0.48 65	0.51 201	0.28 114	0.39 31	0.32 86	0.88 119	0.68 135	0.60 132	0.84 161	0.56 132	0.61 218	1.03 191	0.31 64	0.17 102	0.11 27	0.17 78	0.15 110	0.16 60	0.13 35

RCA-Stereo	0.50 139	0.23 59	0.58 135	0.48 143	0.33 219	0.55 151	0.45 247	0.97 157	1.38 448	0.68 144	1.05 232	0.63 159	0.80 294	0.59 46	0.32 69	0.17 102	0.12 53	0.17 78	0.14 92	0.16 60	0.14 62

test_3	0.55 182	0.23 59	0.71 220	0.53 240	0.28 114	0.61 183	0.40 178	0.92 130	1.05 266	1.19 320	0.68 116	0.93 268	0.44 111	1.67 344	0.39 151	0.15 37	0.12 53	0.22 235	0.19 213	0.21 238	0.14 62

DEmStereo	0.97 400	0.23 59	0.79 286	0.47 116	0.32 198	1.04 381	0.56 342	0.93 137	0.89 197	1.39 421	2.14 498	1.02 305	2.07 525	5.64 515	0.77 348	0.17 102	0.15 223	0.20 171	0.20 245	0.18 122	0.20 249

111	0.60 213	0.23 59	0.70 208	0.43 60	0.24 40	0.72 255	0.42 198	1.18 242	1.41 463	0.80 170	1.38 372	1.10 332	0.79 288	0.96 169	0.58 283	0.18 141	0.13 114	0.17 78	0.15 110	0.17 91	0.19 216

S2M2_XL	0.24 1	0.24 77	0.39 14	0.34 1	0.24 40	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 10	0.40 27	0.24 6	0.23 9	0.32 1	0.26 20	0.20 217	0.18 314	0.18 113	0.16 152	0.18 122	0.14 62

asda	0.30 14	0.24 77	0.42 31	0.38 24	0.23 24	0.43 53	0.34 105	0.58 18	0.37 31	0.38 42	0.42 31	0.27 19	0.34 54	0.52 27	0.30 47	0.11 1	0.09 1	0.14 2	0.11 9	0.14 20	0.12 10

2.25w	0.32 28	0.24 77	0.48 65	0.37 11	0.24 40	0.45 63	0.25 34	0.62 31	0.40 38	0.45 76	0.58 94	0.27 19	0.32 44	0.74 103	0.35 110	0.12 5	0.10 9	0.14 2	0.12 40	0.13 5	0.14 62

4w-stereo	0.30 14	0.24 77	0.44 38	0.37 11	0.23 24	0.46 68	0.27 51	0.63 33	0.31 16	0.41 52	0.44 44	0.27 19	0.36 71	0.59 46	0.30 47	0.11 1	0.09 1	0.15 21	0.12 40	0.13 5	0.12 10

2w_stereo	0.32 28	0.24 77	0.45 51	0.39 31	0.22 18	0.46 68	0.47 261	0.69 51	0.42 45	0.43 64	0.50 69	0.24 6	0.45 115	0.47 18	0.29 37	0.12 5	0.10 9	0.15 21	0.12 40	0.15 40	0.13 35

MM-Stereo_test3	0.50 139	0.24 77	0.54 105	0.54 255	0.74 474	0.49 91	0.53 310	1.09 216	1.05 266	0.62 136	0.95 184	0.61 151	0.42 96	0.77 107	0.38 143	0.20 217	0.17 292	0.20 171	0.16 152	0.18 122	0.18 176

MM-Stereo_test2	0.43 90	0.24 77	0.67 185	0.51 201	0.32 198	0.55 151	0.45 247	0.97 157	0.77 163	0.59 130	0.51 72	0.49 97	0.42 96	0.80 119	0.30 47	0.15 37	0.13 114	0.18 113	0.14 92	0.19 163	0.14 62

MM-Stereo_test1	0.49 135	0.24 77	0.56 119	0.51 201	0.30 153	0.50 105	0.54 316	0.91 127	1.03 257	0.84 183	0.69 120	0.54 121	0.60 209	1.16 227	0.33 83	0.18 141	0.16 263	0.20 171	0.17 173	0.19 163	0.15 95

tg	0.52 142	0.24 77	0.61 150	0.49 159	0.30 153	0.90 335	0.29 62	1.07 208	0.83 180	0.83 180	1.02 217	0.62 156	0.43 103	1.35 274	0.41 169	0.17 102	0.12 53	0.22 235	0.20 245	0.17 91	0.15 95

RSM++	0.38 59	0.24 77	0.51 85	0.47 116	0.26 65	0.50 105	0.41 194	0.79 82	0.45 52	0.37 36	0.45 49	0.60 147	0.35 62	1.02 190	0.30 47	0.15 37	0.13 114	0.17 78	0.14 92	0.18 122	0.13 35

RSM	0.39 63	0.24 77	0.49 72	0.46 105	0.26 65	0.47 73	0.40 178	0.92 130	0.44 50	0.41 52	0.42 31	0.65 165	0.33 47	1.07 204	0.29 37	0.15 37	0.12 53	0.17 78	0.13 64	0.17 91	0.13 35

RAFT-Stereo-weight	0.47 123	0.24 77	0.53 99	0.48 143	0.27 89	0.60 177	0.35 113	1.02 174	1.07 275	0.99 222	0.78 145	0.76 195	0.28 24	0.76 104	0.36 120	0.16 59	0.12 53	0.17 78	0.15 110	0.16 60	0.15 95

MIM_Stereo	0.57 198	0.24 77	0.92 343	0.46 105	0.30 153	0.54 143	0.28 57	1.27 271	0.75 153	1.00 227	1.16 287	0.93 268	0.53 170	1.45 302	0.61 296	0.16 59	0.16 263	0.20 171	0.19 213	0.17 91	0.14 62

AEACV	0.37 54	0.24 77	0.52 93	0.47 116	0.51 382	0.37 25	0.38 155	0.65 39	0.53 88	0.42 58	0.56 88	0.46 77	0.60 209	0.53 30	0.30 47	0.16 59	0.13 114	0.18 113	0.15 110	0.17 91	0.14 62

Any-RAFT	0.53 152	0.24 77	0.47 62	0.47 116	0.27 89	1.00 373	0.25 34	1.58 349	1.05 266	0.85 188	0.99 199	1.06 314	0.47 131	0.70 86	0.32 69	0.18 141	0.13 114	0.16 51	0.13 64	0.16 60	0.16 125

4D-IteraStereo	0.48 129	0.24 77	0.76 268	0.50 171	0.44 335	0.66 224	0.31 79	0.87 111	1.02 253	1.03 238	0.72 131	0.78 202	0.32 44	0.64 68	0.37 132	0.17 102	0.11 27	0.23 273	0.19 213	0.19 163	0.13 35

Selective-IGEV	0.39 63	0.24 77	0.50 78	0.44 83	0.25 57	0.46 68	0.33 93	1.25 269	0.40 38	0.35 27	0.45 49	0.52 114	0.30 32	1.07 204	0.30 47	0.14 29	0.12 53	0.17 78	0.13 64	0.16 60	0.13 35

fff	0.53 152	0.24 77	0.70 208	0.43 60	0.24 40	0.48 79	0.36 129	1.07 208	1.25 385	1.10 260	1.02 217	0.57 134	1.06 413	0.73 97	0.52 258	0.16 59	0.13 114	0.17 78	0.13 64	0.15 40	0.19 216

ADStereo(finetuned)	0.57 198	0.24 77	1.06 394	0.43 60	0.24 40	0.49 91	0.35 113	1.05 193	1.30 411	1.12 268	1.03 227	0.58 139	1.20 444	0.84 133	0.51 251	0.16 59	0.13 114	0.17 78	0.13 64	0.18 122	0.19 216

CrosDoStereo	1.58 490	0.24 77	0.72 226	0.48 143	0.29 131	0.67 228	12.49 575	1.10 219	0.98 235	1.34 402	1.75 462	1.00 296	1.89 514	6.65 532	0.81 362	0.19 182	0.15 223	0.20 171	0.22 318	0.18 122	0.19 216

DeepStereo_LL	1.58 490	0.24 77	0.72 226	0.48 143	0.29 131	0.67 228	12.49 575	1.10 219	0.98 235	1.34 402	1.75 462	1.00 296	1.89 514	6.65 532	0.81 362	0.19 182	0.15 223	0.20 171	0.22 318	0.18 122	0.19 216

DRaft	0.80 339	0.24 77	0.70 208	0.45 97	0.30 153	0.97 365	0.53 310	1.05 193	0.97 230	1.78 487	2.02 491	0.80 208	1.74 503	2.73 444	0.72 330	0.17 102	0.14 165	0.20 171	0.20 245	0.18 122	0.21 266

RAFT-RH_RVC	1.03 423	0.24 77	0.67 185	0.49 159	0.28 114	0.81 310	0.33 93	0.83 104	1.08 281	2.05 510	4.65 546	1.04 312	0.57 196	5.98 524	0.50 246	0.18 141	0.13 114	0.26 351	0.20 245	0.16 60	0.17 151

DCANet	0.54 167	0.24 77	0.70 208	0.43 60	0.24 40	0.49 91	0.36 129	1.05 193	1.30 411	1.12 268	1.03 227	0.58 139	0.92 349	0.81 125	0.52 258	0.16 59	0.13 114	0.17 78	0.13 64	0.18 122	0.19 216

csc	0.53 152	0.24 77	0.70 208	0.43 60	0.24 40	0.48 79	0.36 129	1.07 208	1.25 385	1.10 260	1.02 217	0.57 134	1.06 413	0.73 97	0.52 258	0.16 59	0.13 114	0.17 78	0.13 64	0.15 40	0.19 216

cscssc	0.53 152	0.24 77	0.70 208	0.43 60	0.24 40	0.48 79	0.36 129	1.07 208	1.25 385	1.10 260	1.02 217	0.57 134	1.06 413	0.73 97	0.52 258	0.16 59	0.13 114	0.17 78	0.13 64	0.15 40	0.19 216

CFNet-RSSM	0.54 167	0.24 77	0.70 208	0.48 143	0.28 114	0.60 177	0.27 51	1.49 318	1.14 317	1.06 242	0.93 180	1.08 320	0.54 175	0.70 86	0.35 110	0.16 59	0.12 53	0.17 78	0.15 110	0.16 60	0.14 62

Gwc-CoAtRS	0.52 142	0.24 77	0.68 189	0.48 143	0.29 131	0.64 199	0.25 34	1.16 235	1.08 281	1.01 230	1.00 203	1.12 337	0.56 187	0.69 82	0.37 132	0.16 59	0.13 114	0.17 78	0.15 110	0.15 40	0.15 95

GASTEREO	0.40 72	0.25 105	0.51 85	0.48 143	0.25 57	0.65 215	0.36 129	0.81 95	0.49 64	0.51 111	0.82 158	0.30 34	0.66 241	0.62 64	0.28 34	0.19 182	0.12 53	0.16 51	0.14 92	0.16 60	0.14 62

MSCF	0.38 59	0.25 105	0.52 93	0.47 116	0.25 57	0.62 192	0.37 148	0.81 95	0.47 61	0.50 106	0.71 127	0.32 39	0.65 238	0.54 33	0.28 34	0.19 182	0.12 53	0.17 78	0.14 92	0.17 91	0.14 62

4.5_new	0.29 10	0.25 105	0.41 23	0.36 5	0.23 24	0.52 126	0.36 129	0.56 13	0.34 24	0.45 76	0.42 31	0.27 19	0.25 13	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 21	0.13 64	0.16 60	0.12 10

4.5w-stereo	0.29 10	0.25 105	0.41 23	0.36 5	0.23 24	0.52 126	0.36 129	0.56 13	0.34 24	0.45 76	0.42 31	0.27 19	0.25 13	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 21	0.13 64	0.16 60	0.12 10

3.5w_stereo	0.33 36	0.25 105	0.45 51	0.37 11	0.24 40	0.54 143	0.35 113	0.66 43	0.36 28	0.43 64	0.44 44	0.29 29	0.34 54	0.77 107	0.39 151	0.11 1	0.09 1	0.15 21	0.11 9	0.14 20	0.13 35

3w_stereo	0.33 36	0.25 105	0.52 93	0.40 38	0.21 9	0.53 135	0.54 316	0.65 39	0.46 58	0.44 68	0.48 58	0.23 3	0.45 115	0.46 14	0.29 37	0.12 5	0.10 9	0.15 21	0.12 40	0.15 40	0.15 95

G2L-ROB	0.73 303	0.25 105	0.76 268	0.54 255	0.39 293	0.95 355	0.66 388	1.66 371	1.09 289	1.24 347	1.02 217	1.64 449	0.71 256	1.63 336	1.02 405	0.20 217	0.14 165	0.17 78	0.15 110	0.20 197	0.22 284

xyz-stereo-finetune	0.48 129	0.25 105	0.54 105	0.42 53	0.23 24	0.80 301	0.42 198	0.80 90	0.80 171	0.61 133	0.62 102	0.54 121	0.43 103	1.70 351	0.58 283	0.15 37	0.15 223	0.19 136	0.15 110	0.16 60	0.15 95

LG-Stereo	0.34 39	0.25 105	0.78 283	0.47 116	0.26 65	0.37 25	0.30 72	0.71 59	0.52 84	0.36 32	0.57 91	0.29 29	0.21 3	0.50 22	0.36 120	0.13 19	0.13 114	0.20 171	0.18 191	0.18 122	0.12 10

AIO-test1	0.56 191	0.25 105	0.55 115	0.64 383	0.78 487	0.80 301	0.36 129	1.18 242	1.34 426	0.57 120	0.88 169	0.61 151	0.50 156	1.12 218	0.35 110	0.17 102	0.17 292	0.22 235	0.24 354	0.18 122	0.23 304

SMoEStereo_RVC	0.39 63	0.25 105	0.50 78	0.45 97	0.30 153	0.61 183	0.36 129	0.72 60	0.45 52	0.46 81	0.43 40	0.42 60	0.35 62	1.39 289	0.29 37	0.15 37	0.12 53	0.20 171	0.15 110	0.16 60	0.15 95

AIO-Stereo	0.37 54	0.25 105	0.51 85	0.47 116	0.23 24	0.45 63	0.39 170	1.07 208	0.52 84	0.41 52	0.48 58	0.52 114	0.25 13	0.72 93	0.30 47	0.16 59	0.12 53	0.17 78	0.13 64	0.16 60	0.13 35

MaDis-Stereo	0.36 48	0.25 105	0.58 135	0.44 83	0.34 237	0.30 12	0.30 72	0.72 60	0.50 68	0.37 36	0.36 22	0.58 139	0.49 150	0.52 27	0.36 120	0.19 182	0.16 263	0.19 136	0.15 110	0.18 122	0.14 62

MIF-Stereo (partial)	0.45 109	0.25 105	0.70 208	0.50 171	0.52 394	0.35 19	0.26 44	0.91 127	0.59 102	0.45 76	0.71 127	0.51 107	0.51 160	1.11 215	0.45 206	0.20 217	0.16 263	0.23 273	0.20 245	0.24 302	0.18 176

CASnet	0.41 80	0.25 105	0.48 65	0.50 171	0.20 3	0.50 105	0.36 129	0.81 95	0.80 171	0.83 180	0.68 116	0.48 89	0.31 38	0.54 33	0.32 69	0.18 141	0.12 53	0.27 368	0.22 318	0.23 287	0.14 62
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.54 167	0.25 105	0.64 166	0.47 116	0.30 153	0.97 365	0.27 51	1.24 267	0.81 174	0.96 212	1.12 265	1.28 378	0.48 142	0.71 90	0.36 120	0.17 102	0.13 114	0.17 78	0.14 92	0.16 60	0.16 125

GLC_STEREO	0.39 63	0.25 105	0.41 23	0.54 255	0.23 24	0.48 79	0.30 72	0.73 62	0.58 96	0.52 113	0.73 133	0.51 107	0.31 38	0.64 68	0.42 180	0.17 102	0.20 350	0.23 273	0.19 213	0.21 238	0.17 151

RAFT-345	0.84 361	0.25 105	0.66 180	0.50 171	0.27 89	0.54 143	0.42 198	0.83 104	1.11 298	1.32 390	2.34 506	0.86 237	0.54 175	5.72 516	0.47 227	0.18 141	0.13 114	0.22 235	0.17 173	0.17 91	0.16 125

cross-raft	0.54 167	0.25 105	0.61 150	0.52 222	0.29 131	0.68 235	0.37 148	1.46 312	0.76 159	1.01 230	1.06 234	1.28 378	0.46 122	0.71 90	0.35 110	0.15 37	0.12 53	0.18 113	0.16 152	0.19 163	0.14 62

GMM-Stereo	0.74 308	0.25 105	0.59 142	0.54 255	0.34 237	0.72 255	0.99 476	1.01 173	0.87 190	1.36 407	1.78 465	1.12 337	0.81 298	2.09 397	0.46 220	0.18 141	0.12 53	0.25 332	0.25 369	0.20 197	0.85 528

raftrobust	0.52 142	0.25 105	0.56 119	0.65 397	0.52 394	0.49 91	0.34 105	0.98 161	0.91 206	1.30 376	0.87 167	0.63 159	0.81 298	0.78 112	0.41 169	0.19 182	0.15 223	0.16 51	0.14 92	0.15 40	0.16 125

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 167	0.25 105	0.68 189	0.43 60	0.24 40	0.40 33	0.34 105	1.04 185	1.09 289	1.32 390	1.60 433	0.80 208	0.68 243	0.67 80	0.39 151	0.13 19	0.10 9	0.18 113	0.17 173	0.17 91	0.13 35

AFF-stereo	0.58 204	0.25 105	0.64 166	0.46 105	0.29 131	0.34 17	0.38 155	1.15 233	1.14 317	1.17 311	1.60 433	1.10 332	0.71 256	0.97 177	0.43 190	0.13 19	0.11 27	0.19 136	0.19 213	0.17 91	0.14 62

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DCANet-4	0.54 167	0.26 128	1.07 399	0.42 53	0.24 40	0.48 79	0.36 129	0.99 163	1.30 411	1.10 260	1.02 217	0.56 132	0.75 265	0.73 97	0.52 258	0.16 59	0.13 114	0.17 78	0.13 64	0.15 40	0.19 216

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PFNet	0.91 383	0.26 128	1.10 409	0.63 374	0.32 198	0.64 199	0.56 342	1.17 237	0.99 242	1.47 437	1.08 243	0.98 289	0.69 246	6.62 531	0.54 271	0.20 217	0.12 53	0.24 293	0.19 213	0.20 197	0.17 151

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Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 204	0.27 158	0.57 129	0.40 38	0.24 40	1.09 391	0.32 86	0.79 82	0.53 88	0.65 140	1.07 238	0.58 139	0.80 294	2.47 433	0.80 360	0.16 59	0.15 223	0.21 206	0.17 173	0.16 60	0.17 151

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11t	0.43 90	0.27 158	0.56 119	0.44 83	0.33 219	0.50 105	0.42 198	0.87 111	0.50 68	0.49 98	0.53 76	0.44 65	0.48 142	1.38 284	0.33 83	0.17 102	0.12 53	0.21 206	0.15 110	0.18 122	0.18 176

plain	0.46 116	0.27 158	1.01 374	0.50 171	0.40 304	0.35 19	0.37 148	0.87 111	0.56 93	0.43 64	0.76 141	0.42 60	0.40 89	1.13 220	0.45 206	0.21 251	0.15 223	0.24 293	0.19 213	0.24 302	0.16 125

anonymousdsp2	0.53 152	0.27 158	0.74 254	0.48 143	0.29 131	0.76 274	0.47 261	1.61 357	0.82 179	0.77 162	0.77 143	0.75 191	0.47 131	1.03 191	0.40 158	0.18 141	0.13 114	0.18 113	0.13 64	0.19 163	0.18 176

anonymousdsp	0.43 90	0.27 158	0.53 99	0.44 83	0.32 198	0.50 105	0.42 198	0.89 120	0.51 77	0.49 98	0.53 76	0.47 84	0.47 131	1.33 269	0.33 83	0.17 102	0.12 53	0.21 206	0.15 110	0.18 122	0.18 176

anonymousa	0.72 285	0.27 158	0.75 258	0.47 116	0.63 443	1.43 451	0.45 247	1.24 267	0.89 197	1.28 362	1.75 462	1.62 441	1.13 430	0.69 82	0.59 286	0.19 182	0.16 263	0.23 273	0.25 369	0.20 197	0.18 176

riskmin	0.56 191	0.27 158	0.60 147	0.43 60	0.31 179	0.83 317	0.42 198	1.14 231	1.04 262	0.73 155	0.75 139	1.11 336	1.01 397	0.81 125	0.51 251	0.20 217	0.14 165	0.24 293	0.15 110	0.24 302	0.25 330

ccc-4	0.43 90	0.27 158	0.56 119	0.44 83	0.33 219	0.50 105	0.42 198	0.87 111	0.50 68	0.49 98	0.53 76	0.44 65	0.48 142	1.38 284	0.33 83	0.17 102	0.12 53	0.21 206	0.15 110	0.18 122	0.18 176

IGEV-Stereo	0.43 90	0.27 158	0.54 105	0.45 97	0.32 198	0.50 105	0.42 198	0.90 126	0.51 77	0.49 98	0.53 76	0.47 84	0.47 131	1.32 266	0.33 83	0.17 102	0.12 53	0.21 206	0.15 110	0.18 122	0.18 176
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.69 272	0.27 158	0.97 361	0.51 201	0.43 327	0.79 293	0.33 93	1.21 253	1.06 270	1.30 376	1.10 252	0.52 114	0.55 182	3.16 460	0.63 303	0.16 59	0.14 165	0.19 136	0.16 152	0.18 122	0.17 151

IPLGR	0.58 204	0.27 158	1.14 419	0.48 143	0.28 114	0.65 215	0.33 93	1.22 261	1.13 314	1.18 316	1.05 232	0.69 179	0.66 241	0.96 169	0.52 258	0.17 102	0.15 223	0.20 171	0.17 173	0.20 197	0.18 176

PSM-AAD	0.79 336	0.27 158	0.53 99	0.55 279	0.28 114	0.77 282	1.24 504	0.99 163	0.91 206	1.66 477	1.57 428	0.81 212	2.19 530	1.65 339	0.44 193	0.19 182	0.14 165	0.38 469	0.32 454	0.21 238	0.70 519

THIR-Stereo	1.02 420	0.27 158	0.69 202	0.49 159	0.28 114	0.95 355	1.34 512	1.03 179	0.97 230	1.34 402	1.90 480	1.17 347	1.58 489	6.44 529	0.78 350	0.19 182	0.14 165	0.21 206	0.22 318	0.19 163	0.20 249

Prome-Stereo	0.75 316	0.27 158	0.53 99	0.55 279	0.32 198	0.59 169	0.97 471	0.89 120	0.88 194	1.45 434	2.46 513	0.91 257	1.41 471	1.58 328	0.44 193	0.18 141	0.13 114	0.19 136	0.17 173	0.20 197	0.92 530

coex_refinement	0.80 339	0.28 180	0.73 238	0.70 437	0.51 382	0.95 355	0.60 369	1.78 406	1.23 376	1.36 407	1.37 367	1.82 473	0.81 298	1.32 266	1.13 424	0.26 369	0.17 292	0.19 136	0.20 245	0.24 302	0.25 330

S2M2	0.34 39	0.28 180	0.45 51	0.40 38	0.30 153	0.31 14	0.16 1	0.60 27	0.64 113	0.31 15	0.48 58	0.47 84	0.34 54	0.38 4	0.32 69	0.25 346	0.22 390	0.20 171	0.22 318	0.25 314	0.22 284

AIO-test2	0.57 198	0.28 180	0.63 159	0.61 353	0.58 422	0.79 293	0.51 291	1.18 242	1.40 458	0.63 137	1.15 282	0.51 107	0.43 103	1.09 209	0.35 110	0.21 251	0.17 292	0.26 351	0.30 439	0.20 197	0.19 216

ours_stereo	0.39 63	0.28 180	0.51 85	0.46 105	0.30 153	0.40 33	0.44 230	0.73 62	0.56 93	0.35 27	0.56 88	0.46 77	0.33 47	1.11 215	0.32 69	0.16 59	0.13 114	0.19 136	0.15 110	0.19 163	0.14 62

PAM_32	0.77 324	0.28 180	1.03 385	0.52 222	0.30 153	1.32 431	0.35 113	1.97 462	0.65 128	1.02 234	1.06 234	3.05 530	1.49 483	0.96 169	0.36 120	0.19 182	0.13 114	0.20 171	0.18 191	0.19 163	0.19 216

gcap-zeroshot	0.53 152	0.28 180	0.89 332	0.49 159	0.28 114	0.76 274	0.37 148	1.34 283	0.73 150	0.89 193	0.67 113	1.35 393	0.51 160	0.79 116	0.33 83	0.18 141	0.15 223	0.18 113	0.15 110	0.17 91	0.16 125

MyStereo06	0.61 219	0.28 180	0.95 353	0.56 292	0.46 354	0.61 183	0.73 409	1.78 406	0.67 131	1.03 238	1.12 265	1.13 342	0.56 187	0.78 112	0.41 169	0.17 102	0.16 263	0.23 273	0.20 245	0.22 262	0.20 249

MyStereo05	0.66 257	0.28 180	1.07 399	0.56 292	0.46 354	0.61 183	0.73 409	1.34 283	1.41 463	1.15 292	0.91 175	0.77 198	0.80 294	1.41 297	0.63 303	0.17 102	0.16 263	0.23 273	0.20 245	0.22 262	0.20 249

11t1	0.52 142	0.28 180	0.68 189	0.51 201	0.28 114	0.83 317	0.39 170	1.22 261	0.63 109	0.84 183	0.74 137	0.68 174	0.68 243	0.91 155	0.57 280	0.21 251	0.18 314	0.19 136	0.16 152	0.20 197	0.21 266

IGEVStereo-DCA	0.46 116	0.28 180	0.56 119	0.43 60	0.33 219	0.49 91	0.42 198	0.87 111	0.50 68	0.47 84	0.48 58	0.48 89	0.46 122	2.03 391	0.30 47	0.19 182	0.14 165	0.19 136	0.15 110	0.16 60	0.18 176

rrr	0.46 116	0.28 180	0.73 238	0.43 60	0.33 219	0.49 91	0.38 155	0.76 70	0.50 68	0.47 84	0.48 58	0.48 89	0.46 122	2.03 391	0.30 47	0.19 182	0.14 165	0.19 136	0.15 110	0.16 60	0.16 125

testlalala	0.45 109	0.28 180	0.59 142	0.42 53	0.39 293	0.71 252	0.39 170	1.08 214	0.45 52	1.24 347	0.80 156	0.61 151	0.36 71	0.54 33	0.33 83	0.20 217	0.13 114	0.18 113	0.12 40	0.15 40	0.15 95

GCAP-Stereo	0.40 72	0.28 180	0.68 189	0.47 116	0.25 57	0.53 135	0.32 86	0.82 100	0.58 96	0.65 140	0.69 120	0.58 139	0.42 96	0.47 18	0.29 37	0.17 102	0.14 165	0.17 78	0.13 64	0.17 91	0.14 62

Selective-RAFT	0.52 142	0.28 180	0.79 286	0.55 279	0.27 89	0.91 339	0.33 93	0.80 90	0.88 194	0.58 122	0.63 104	0.81 212	0.77 277	1.29 260	0.48 232	0.19 182	0.14 165	0.17 78	0.15 110	0.19 163	0.17 151

ProNet	0.43 90	0.28 180	0.58 135	0.43 60	0.30 153	0.56 156	0.52 302	1.00 167	0.58 96	0.44 68	0.49 66	0.43 63	0.43 103	1.28 256	0.36 120	0.15 37	0.13 114	0.19 136	0.16 152	0.17 91	0.16 125

TestStereo1	0.63 230	0.28 180	0.75 258	0.76 468	0.31 179	0.48 79	0.43 217	1.30 276	1.21 367	0.97 215	1.31 343	0.64 162	0.77 277	1.75 358	0.42 180	0.20 217	0.15 223	0.22 235	0.18 191	0.21 238	0.17 151

DisPM	0.66 257	0.28 180	0.72 226	0.61 353	0.35 241	0.62 192	0.45 247	1.02 174	0.99 242	1.56 460	1.10 252	0.80 208	0.59 206	2.37 423	0.41 169	0.23 304	0.14 165	0.23 273	0.21 289	0.20 197	0.25 330

SA-5K	0.63 230	0.28 180	0.75 258	0.76 468	0.31 179	0.48 79	0.43 217	1.30 276	1.21 367	0.97 215	1.31 343	0.64 162	0.77 277	1.75 358	0.42 180	0.20 217	0.15 223	0.22 235	0.18 191	0.21 238	0.17 151

MIPNet	0.56 191	0.28 180	0.94 349	0.49 159	0.33 219	0.66 224	0.38 155	1.35 286	1.08 281	1.06 242	0.92 177	0.60 147	0.79 288	0.73 97	0.52 258	0.17 102	0.14 165	0.19 136	0.16 152	0.18 122	0.17 151

PFNet+	0.59 210	0.28 180	0.77 275	0.53 240	0.30 153	0.59 169	0.31 79	0.92 130	1.14 317	1.33 398	1.10 252	0.79 206	0.57 196	1.31 262	0.49 240	0.25 346	0.17 292	0.28 383	0.26 386	0.21 238	0.25 330

LCNet	0.72 285	0.28 180	0.52 93	0.55 279	0.31 179	0.69 240	0.54 316	1.00 167	0.88 194	1.19 320	1.34 358	0.97 287	1.34 466	2.56 436	0.45 206	0.18 141	0.13 114	0.21 206	0.25 369	0.27 340	0.73 522

AAGNet	1.83 509	0.28 180	0.72 226	0.61 353	0.32 198	0.67 228	0.51 291	0.96 156	0.98 235	1.47 437	1.20 303	1.00 296	1.18 438	2.83 446	22.77 582	0.22 277	0.13 114	0.22 235	0.19 213	0.23 287	0.15 95

STrans-v2	1.04 426	0.28 180	0.96 359	0.49 159	0.32 198	0.68 235	0.79 425	2.47 533	1.12 302	1.12 268	1.46 398	1.40 400	1.46 478	6.70 536	0.43 190	0.18 141	0.13 114	0.20 171	0.18 191	0.18 122	0.18 176

TransformOpticalFlow	0.96 394	0.28 180	0.89 332	0.52 222	0.31 179	0.66 224	0.54 316	1.75 392	1.12 302	1.09 252	1.44 390	1.37 398	1.01 397	6.70 536	0.42 180	0.19 182	0.12 53	0.20 171	0.19 213	0.18 122	0.19 216

KYRaft	0.75 316	0.28 180	0.62 156	0.56 292	0.29 131	0.67 228	0.86 445	0.94 144	0.84 184	1.62 472	2.21 500	1.16 346	1.02 402	1.57 326	0.40 158	0.20 217	0.13 114	0.22 235	0.28 418	0.20 197	1.02 534

SST-Stereo	0.83 356	0.28 180	0.72 226	0.59 327	0.31 179	0.72 255	0.26 44	1.09 216	0.86 186	1.47 437	1.10 252	1.00 296	0.87 331	5.73 517	0.45 206	0.22 277	0.13 114	0.23 273	0.19 213	0.23 287	0.18 176

RAFT_R40	0.83 356	0.28 180	0.73 238	0.59 327	0.31 179	0.69 240	0.44 230	1.10 219	0.95 218	1.47 437	1.10 252	1.00 296	0.85 318	5.53 511	0.46 220	0.22 277	0.13 114	0.23 273	0.20 245	0.23 287	0.18 176

IRAFT_RVC	0.88 375	0.28 180	0.76 268	0.63 374	0.31 179	0.65 215	1.02 481	1.22 261	0.94 216	1.22 333	1.04 230	1.01 303	0.98 385	5.82 519	0.53 265	0.22 277	0.12 53	0.25 332	0.20 245	0.20 197	0.19 216

test_xeample3	0.42 84	0.28 180	0.69 202	0.43 60	0.33 219	0.56 156	0.38 155	0.79 82	0.45 52	0.53 114	0.46 53	0.44 65	0.44 111	1.38 284	0.31 64	0.18 141	0.14 165	0.19 136	0.15 110	0.17 91	0.16 125

xxxx	1.51 485	0.28 180	0.68 189	0.54 255	0.28 114	1.16 405	0.44 230	2.19 508	1.29 405	1.09 252	1.36 365	1.22 356	0.85 318	1.79 366	15.70 574	0.24 319	0.21 372	0.21 206	0.20 245	0.22 262	0.23 304

test_xeample	1.45 481	0.28 180	0.65 173	0.51 201	0.28 114	0.94 351	0.59 365	2.14 493	1.29 405	1.24 347	1.51 411	0.88 245	0.86 326	1.46 304	15.10 571	0.22 277	0.20 350	0.22 235	0.20 245	0.22 262	0.22 284

EAI-Stereo	0.65 250	0.28 180	0.69 202	0.53 240	0.27 89	0.60 177	0.40 178	2.28 518	0.64 113	0.71 149	3.18 528	0.57 134	0.43 103	1.06 200	0.41 169	0.18 141	0.13 114	0.17 78	0.17 173	0.17 91	0.17 151

SFCPSM	0.70 276	0.28 180	1.02 381	0.51 201	0.38 283	1.37 438	0.66 388	2.00 467	1.03 257	1.17 311	1.21 305	0.82 217	0.78 284	1.03 191	0.53 265	0.21 251	0.17 292	0.22 235	0.24 354	0.21 238	0.19 216

FENet	0.60 213	0.28 180	0.63 159	0.54 255	0.33 219	0.83 317	0.38 155	1.27 271	1.07 275	1.00 227	0.86 164	0.99 295	0.85 318	0.96 169	0.68 318	0.22 277	0.15 223	0.23 273	0.20 245	0.22 262	0.23 304

GANet-RSSM	0.72 285	0.28 180	0.63 159	0.64 383	0.58 422	0.80 301	0.58 357	1.89 439	1.08 281	1.04 241	1.25 317	1.15 345	1.04 406	1.49 310	0.62 299	0.25 346	0.19 332	0.22 235	0.22 318	0.22 262	0.21 266

PAM	0.76 322	0.29 215	1.08 403	0.52 222	0.33 219	1.38 441	0.39 170	2.01 471	0.67 131	1.06 242	0.96 187	2.89 529	1.43 473	0.86 142	0.35 110	0.19 182	0.12 53	0.19 136	0.17 173	0.19 163	0.20 249

model_zeroshot	0.48 129	0.29 215	0.86 308	0.51 201	0.36 251	0.69 240	0.37 148	1.12 227	0.62 106	0.85 188	0.84 161	0.66 169	0.37 76	0.73 97	0.34 100	0.20 217	0.16 263	0.19 136	0.16 152	0.17 91	0.16 125

test_sample2	0.62 223	0.29 215	0.74 254	0.50 171	0.28 114	0.80 301	0.61 371	1.61 357	1.00 247	0.88 192	0.99 199	0.94 271	0.83 311	1.16 227	0.51 251	0.23 304	0.18 314	0.22 235	0.21 289	0.23 287	0.22 284

test_sample1	0.61 219	0.29 215	0.75 258	0.50 171	0.31 179	0.76 274	0.48 272	1.59 350	0.84 184	0.90 195	0.94 183	0.88 245	0.95 368	1.16 227	0.67 314	0.22 277	0.18 314	0.20 171	0.19 213	0.21 238	0.21 266

MyStereo8	0.65 250	0.29 215	1.00 370	0.58 314	0.49 364	0.91 339	0.35 113	1.18 242	1.31 415	1.16 302	1.27 327	0.90 254	0.64 232	0.72 93	0.95 393	0.18 141	0.14 165	0.20 171	0.18 191	0.22 262	0.26 354

MyStereo07	0.48 129	0.29 215	0.50 78	0.55 279	0.45 342	0.59 169	0.79 425	1.05 193	0.51 77	0.48 92	0.53 76	0.43 63	0.55 182	1.30 261	0.34 100	0.17 102	0.16 263	0.24 293	0.20 245	0.23 287	0.20 249

MyStereo04	0.67 266	0.29 215	1.07 399	0.55 279	0.45 342	0.59 169	0.79 425	1.50 322	1.40 458	0.91 200	0.91 175	0.74 189	0.86 326	1.52 315	0.62 299	0.17 102	0.16 263	0.24 293	0.20 245	0.23 287	0.20 249

CoDeX	0.73 303	0.29 215	0.93 345	0.54 255	0.36 251	1.14 397	0.61 371	2.34 523	1.17 341	1.16 302	1.25 317	0.91 257	0.87 331	1.33 269	0.64 307	0.20 217	0.16 263	0.21 206	0.18 191	0.20 197	0.18 176

1111x	1.70 502	0.29 215	0.86 308	0.51 201	0.27 89	1.01 374	0.68 396	2.22 512	1.28 401	1.13 283	1.40 378	1.21 354	1.10 422	5.53 511	15.20 572	0.22 277	0.21 372	0.22 235	0.22 318	0.24 302	0.22 284

knoymous	0.51 141	0.29 215	0.47 62	0.43 60	0.30 153	0.55 151	0.55 334	1.02 174	0.77 163	0.98 219	0.85 163	0.94 271	0.56 187	0.85 138	0.45 206	0.20 217	0.14 165	0.26 351	0.14 92	0.23 287	0.23 304

RAFT+CT+SA	0.58 204	0.29 215	0.60 147	0.66 404	0.37 266	0.42 44	0.55 334	1.27 271	1.03 257	0.70 147	1.22 307	0.60 147	0.70 251	1.64 338	0.41 169	0.18 141	0.13 114	0.22 235	0.22 318	0.21 238	0.18 176

Sa-1000	0.72 285	0.29 215	0.76 268	0.59 327	0.30 153	0.73 259	0.37 148	1.62 361	1.33 423	1.28 362	2.04 492	0.86 237	0.75 265	1.84 370	0.38 143	0.19 182	0.14 165	0.25 332	0.23 341	0.20 197	0.16 125

iRaft-Stereo_5w	0.85 365	0.29 215	0.91 339	0.53 240	0.43 327	0.49 91	0.68 396	0.99 163	0.87 190	0.79 168	1.34 358	1.46 414	0.91 346	5.11 498	1.11 421	0.17 102	0.14 165	0.22 235	0.18 191	0.20 197	0.20 249

NRIStereo	0.60 213	0.29 215	0.69 202	0.53 240	0.28 114	0.63 196	0.33 93	1.08 214	0.87 190	1.14 286	0.87 167	0.91 257	0.59 206	2.24 412	0.49 240	0.20 217	0.14 165	0.21 206	0.19 213	0.21 238	0.17 151

Pruner-Stereo	0.62 223	0.29 215	0.70 208	0.61 353	0.31 179	0.63 196	0.43 217	1.17 237	0.99 242	1.53 450	1.08 243	0.95 279	0.55 182	1.35 274	0.51 251	0.23 304	0.14 165	0.24 293	0.21 289	0.21 238	0.23 304

DeepStereo_RVC	0.55 182	0.29 215	0.72 226	0.51 201	0.30 153	0.59 169	0.33 93	1.03 179	0.70 140	1.16 302	0.93 180	0.83 224	0.94 363	0.96 169	0.54 271	0.21 251	0.14 165	0.21 206	0.19 213	0.24 302	0.24 318

rafts_anoy	0.52 142	0.29 215	0.59 142	0.59 327	0.50 371	0.53 135	0.40 178	1.11 225	1.03 257	0.84 183	0.83 159	0.68 174	0.54 175	0.72 93	0.51 251	0.19 182	0.14 165	0.24 293	0.26 386	0.21 238	0.18 176

222	1.61 494	0.29 215	0.67 185	0.56 292	0.29 131	1.06 385	0.42 198	2.17 504	1.31 415	1.31 386	1.52 412	0.92 266	0.94 363	1.76 363	17.65 575	0.24 319	0.20 350	0.21 206	0.19 213	0.22 262	0.23 304

ac_64	0.82 350	0.29 215	0.81 292	0.71 445	0.60 433	1.05 382	0.54 316	1.99 466	0.92 211	1.18 316	1.06 234	1.99 492	1.08 418	1.94 383	0.97 398	0.27 385	0.22 390	0.24 293	0.23 341	0.22 262	0.19 216

HSM-Net_RVC	0.87 374	0.29 215	0.53 99	0.53 240	0.30 153	1.15 403	0.55 334	3.57 550	1.28 401	1.53 450	1.74 459	1.68 455	0.93 358	1.49 310	0.77 348	0.22 277	0.17 292	0.19 136	0.18 191	0.20 197	0.19 216
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UGAM-zero	1.00 411	0.30 235	0.93 345	0.47 116	0.30 153	0.57 161	0.25 34	2.25 515	0.63 109	1.01 230	1.10 252	2.73 525	1.85 512	6.26 525	0.40 158	0.17 102	0.14 165	0.19 136	0.15 110	0.16 60	0.17 151

DispNO	0.93 388	0.30 235	1.34 450	0.55 279	0.55 407	0.89 332	0.49 282	1.48 316	1.21 367	1.17 311	1.27 327	1.19 351	0.90 343	5.23 501	0.74 334	0.22 277	0.17 292	0.24 293	0.21 289	0.19 163	0.20 249

SMFormer	0.75 316	0.30 235	0.86 308	0.46 105	0.26 65	0.82 312	0.43 217	2.05 478	1.39 453	1.23 339	1.47 399	0.98 289	0.95 368	1.71 353	0.82 367	0.24 319	0.20 350	0.22 235	0.21 289	0.23 287	0.24 318

tta	0.75 316	0.30 235	0.86 308	0.46 105	0.26 65	0.82 312	0.43 217	2.05 478	1.39 453	1.23 339	1.47 399	0.98 289	0.95 368	1.71 353	0.82 367	0.24 319	0.20 350	0.22 235	0.21 289	0.18 122	0.18 176

qqq1	0.72 285	0.30 235	0.86 308	0.46 105	0.26 65	0.82 312	0.43 217	2.05 478	1.39 453	1.23 339	1.47 399	0.98 289	0.95 368	1.71 353	0.44 193	0.24 319	0.20 350	0.18 113	0.15 110	0.18 122	0.18 176

fff1	0.72 285	0.30 235	0.86 308	0.46 105	0.26 65	0.82 312	0.43 217	2.05 478	1.39 453	1.23 339	1.47 399	0.98 289	0.95 368	1.71 353	0.44 193	0.24 319	0.20 350	0.18 113	0.15 110	0.18 122	0.18 176

IGEV_Zeroshot_test	0.53 152	0.30 235	0.99 365	0.56 292	0.35 241	0.41 37	0.32 86	1.37 289	0.63 109	1.00 227	1.09 248	0.95 279	0.41 92	0.83 130	0.39 151	0.18 141	0.12 53	0.19 136	0.18 191	0.19 163	0.17 151

EKT-Stereo	0.53 152	0.30 235	0.73 238	0.58 314	0.60 433	0.51 122	0.48 272	0.94 144	0.90 201	0.71 149	0.88 169	0.77 198	0.43 103	1.07 204	0.40 158	0.22 277	0.16 263	0.21 206	0.18 191	0.20 197	0.22 284

HH	0.63 230	0.30 235	0.77 275	0.50 171	0.32 198	0.49 91	0.46 254	1.65 366	0.64 113	0.69 145	1.09 248	1.63 446	0.85 318	1.90 377	0.37 132	0.18 141	0.13 114	0.19 136	0.17 173	0.19 163	0.16 125

HanStereo	0.63 230	0.30 235	0.77 275	0.50 171	0.32 198	0.49 91	0.46 254	1.65 366	0.64 113	0.69 145	1.09 248	1.63 446	0.85 318	1.90 377	0.37 132	0.18 141	0.13 114	0.19 136	0.17 173	0.19 163	0.16 125

raft_robust	0.68 270	0.30 235	0.64 166	0.52 222	0.26 65	0.54 143	0.35 113	1.33 278	1.24 382	1.16 302	1.07 238	0.60 147	0.54 175	3.58 472	0.37 132	0.18 141	0.14 165	0.20 171	0.22 318	0.20 197	0.16 125

test_5	0.65 250	0.30 235	0.75 258	0.67 416	0.50 371	0.92 346	0.52 302	1.39 295	1.12 302	0.76 157	1.11 258	1.00 296	0.90 343	1.53 319	0.45 206	0.18 141	0.13 114	0.23 273	0.22 318	0.21 238	0.19 216

SA	0.66 257	0.30 235	0.82 295	0.61 353	0.30 153	0.58 164	0.38 155	1.44 308	1.30 411	0.96 212	1.36 365	0.66 169	0.95 368	1.85 373	0.42 180	0.19 182	0.15 223	0.25 332	0.23 341	0.21 238	0.17 151

Patchmatch Stereo++	0.55 182	0.30 235	0.73 238	0.50 171	0.27 89	0.65 215	0.29 62	1.05 193	0.64 113	1.12 268	0.96 187	0.83 224	0.60 209	1.37 280	0.45 206	0.22 277	0.14 165	0.24 293	0.20 245	0.26 326	0.18 176
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
NF-Stereo	0.80 339	0.30 235	0.75 258	0.60 339	0.31 179	0.64 199	0.44 230	1.21 253	0.90 201	1.29 368	1.02 217	0.82 217	0.57 196	5.40 509	0.48 232	0.23 304	0.14 165	0.24 293	0.20 245	0.20 197	0.30 396

OCTAStereo	0.80 339	0.30 235	0.75 258	0.60 339	0.31 179	0.64 199	0.44 230	1.21 253	0.90 201	1.29 368	1.01 209	0.82 217	0.57 196	5.35 503	0.48 232	0.24 319	0.14 165	0.24 293	0.20 245	0.20 197	0.30 396

PSM-adaLoss	0.54 167	0.30 235	0.73 238	0.50 171	0.27 89	0.65 215	0.41 194	1.04 185	0.64 113	1.12 268	0.96 187	0.82 217	0.61 218	1.06 200	0.45 206	0.22 277	0.14 165	0.24 293	0.20 245	0.26 326	0.18 176

ROB_FTStereo_v2	0.54 167	0.30 235	0.73 238	0.50 171	0.27 89	0.64 199	0.42 198	1.05 193	0.64 113	1.12 268	0.96 187	0.83 224	0.60 209	1.12 218	0.46 220	0.22 277	0.14 165	0.24 293	0.20 245	0.26 326	0.18 176

ROB_FTStereo	0.54 167	0.30 235	0.73 238	0.50 171	0.27 89	0.64 199	0.25 34	1.05 193	0.64 113	1.12 268	0.95 184	0.82 217	0.61 218	1.15 223	0.45 206	0.22 277	0.14 165	0.24 293	0.20 245	0.26 326	0.18 176

HUI-Stereo	0.52 142	0.30 235	0.73 238	0.50 171	0.27 89	0.65 215	0.30 72	1.04 185	0.64 113	1.12 268	0.96 187	0.83 224	0.60 209	0.79 116	0.45 206	0.22 277	0.14 165	0.24 293	0.20 245	0.26 326	0.18 176

RE-Stereo	0.80 339	0.30 235	0.75 258	0.60 339	0.31 179	0.64 199	0.44 230	1.21 253	0.90 201	1.29 368	1.01 209	0.81 212	0.57 196	5.37 506	0.48 232	0.24 319	0.14 165	0.24 293	0.20 245	0.20 197	0.30 396

TVStereo	0.80 339	0.30 235	0.75 258	0.60 339	0.31 179	0.64 199	0.44 230	1.21 253	0.90 201	1.29 368	1.01 209	0.81 212	0.57 196	5.37 506	0.48 232	0.24 319	0.14 165	0.24 293	0.20 245	0.20 197	0.30 396

iGMRVC	0.56 191	0.30 235	0.73 238	0.50 171	0.27 89	0.65 215	0.38 155	1.05 193	0.64 113	1.12 268	0.96 187	0.83 224	0.60 209	1.52 315	0.46 220	0.22 277	0.14 165	0.24 293	0.20 245	0.26 326	0.18 176

iRAFT	0.55 182	0.30 235	0.73 238	0.50 171	0.27 89	0.65 215	0.29 62	1.05 193	0.64 113	1.12 268	0.96 187	0.83 224	0.60 209	1.37 280	0.45 206	0.22 277	0.14 165	0.24 293	0.20 245	0.26 326	0.18 176

CRE-IMP	0.55 182	0.30 235	0.74 254	0.52 222	0.29 131	0.79 293	0.25 34	1.04 185	0.72 146	1.09 252	0.95 184	0.81 212	0.57 196	1.10 212	0.50 246	0.21 251	0.14 165	0.23 273	0.19 213	0.28 359	0.22 284

RAFT	0.64 242	0.30 235	0.73 238	0.59 327	0.33 219	0.68 235	0.58 357	1.04 185	0.76 159	1.08 246	1.19 299	1.65 452	0.93 358	1.06 200	0.56 277	0.21 251	0.18 314	0.27 368	0.24 354	0.22 262	0.17 151

RAFT-IKP	0.54 167	0.30 235	0.73 238	0.50 171	0.27 89	0.59 169	0.36 129	1.04 185	0.64 113	1.12 268	0.96 187	0.83 224	0.61 218	1.22 240	0.45 206	0.22 277	0.14 165	0.24 293	0.20 245	0.26 326	0.18 176

RALCasStereoNet	0.54 167	0.30 235	0.66 180	0.59 327	0.51 382	0.61 183	0.52 302	0.94 144	0.93 213	0.70 147	1.01 209	0.78 202	0.44 111	1.33 269	0.47 227	0.20 217	0.16 263	0.18 113	0.16 152	0.20 197	0.19 216

cf-r	0.73 303	0.30 235	0.77 275	0.55 279	0.63 443	0.78 287	0.48 272	1.79 412	1.15 329	1.13 283	1.26 324	1.43 404	0.87 331	1.40 295	0.85 375	0.25 346	0.18 314	0.22 235	0.23 341	0.19 163	0.19 216

PSMNet-RSSM	0.72 285	0.30 235	0.61 150	0.63 374	0.42 317	0.73 259	0.56 342	1.92 449	1.10 296	1.09 252	1.37 367	1.22 356	0.98 385	1.28 256	0.72 330	0.27 385	0.19 332	0.27 368	0.29 430	0.24 302	0.24 318

DIP-Stereo	0.62 223	0.30 235	0.83 300	0.48 143	0.36 251	0.95 355	0.33 93	2.37 526	0.67 131	1.25 353	1.00 203	0.68 174	0.51 160	0.91 155	0.61 296	0.18 141	0.15 223	0.21 206	0.17 173	0.19 163	0.19 216
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	1.12 442	0.30 235	0.91 339	0.66 404	0.77 485	0.97 365	0.57 353	1.37 289	1.35 436	1.02 234	1.34 358	2.11 501	1.43 473	7.09 541	1.39 458	0.19 182	0.17 292	0.17 78	0.19 213	0.18 122	0.16 125

iResNet_ROB	0.77 324	0.30 235	0.99 365	0.57 308	0.36 251	0.83 317	0.36 129	2.33 521	1.58 486	1.27 360	1.30 337	1.25 367	0.84 315	1.65 339	0.79 356	0.20 217	0.14 165	0.17 78	0.12 40	0.18 122	0.27 364

GCAP-BAT	0.49 135	0.31 268	0.64 166	0.41 46	0.46 354	0.70 247	0.35 113	0.77 73	0.64 113	0.86 190	1.00 203	0.77 198	0.37 76	1.18 233	0.36 120	0.18 141	0.14 165	0.18 113	0.13 64	0.17 91	0.15 95

CAS++	0.47 123	0.31 268	0.56 119	0.47 116	0.32 198	0.42 44	0.28 57	1.76 398	0.72 146	0.71 149	0.72 131	0.37 54	0.28 24	0.69 82	0.33 83	0.27 385	0.22 390	0.26 351	0.21 289	0.29 370	0.19 216
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ACVNet-DCA	0.56 191	0.31 268	0.50 78	0.54 255	0.26 65	1.18 408	0.51 291	1.42 301	0.78 166	0.58 122	0.79 151	0.48 89	0.88 336	1.46 304	0.32 69	0.20 217	0.12 53	0.25 332	0.15 110	0.22 262	0.21 266

xx1	0.67 266	0.31 268	0.50 78	0.54 255	0.26 65	1.18 408	0.51 291	0.93 137	3.05 544	0.58 122	0.79 151	0.95 279	0.77 277	1.46 304	0.32 69	0.20 217	0.12 53	0.24 293	0.23 341	0.22 262	0.21 266

1test111	0.54 167	0.31 268	0.50 78	0.54 255	0.26 65	1.18 408	0.51 291	1.42 301	0.78 166	0.58 122	0.79 151	0.48 89	0.88 336	0.88 147	0.59 286	0.20 217	0.12 53	0.25 332	0.15 110	0.22 262	0.21 266

cc1	0.64 242	0.31 268	0.50 78	0.54 255	0.26 65	1.18 408	0.51 291	0.93 137	3.05 544	0.58 122	0.79 151	0.48 89	0.88 336	1.46 304	0.32 69	0.20 217	0.12 53	0.25 332	0.15 110	0.19 163	0.19 216

x	0.54 167	0.31 268	0.61 150	0.47 116	0.30 153	0.67 228	0.47 261	1.53 337	0.79 170	0.81 174	0.83 159	0.78 202	0.70 251	0.70 86	0.62 299	0.21 251	0.19 332	0.22 235	0.19 213	0.21 238	0.20 249

IER	0.70 276	0.31 268	1.02 381	0.48 143	0.52 394	1.34 435	0.51 291	1.17 237	0.99 242	1.23 339	1.34 358	1.12 337	1.11 423	0.99 182	0.71 327	0.20 217	0.16 263	0.21 206	0.21 289	0.20 197	0.19 216

iRaft-Stereo_20w	0.65 250	0.31 268	1.00 370	0.47 116	0.34 237	0.73 259	0.30 72	2.96 542	0.70 140	1.15 292	1.14 274	0.76 195	0.65 238	1.11 215	0.38 143	0.17 102	0.13 114	0.18 113	0.16 152	0.19 163	0.18 176

GwcNet-ADL	0.64 242	0.31 268	0.79 286	0.56 292	0.41 312	0.60 177	0.58 357	1.41 299	1.26 390	1.08 246	1.13 270	0.91 257	0.60 209	1.04 197	0.78 350	0.27 385	0.18 314	0.18 113	0.18 191	0.25 314	0.29 382

IIG-Stereo	0.96 394	0.31 268	0.72 226	0.88 508	0.33 219	0.61 183	0.26 44	1.19 250	1.03 257	1.69 480	1.37 367	1.46 414	0.75 265	6.96 540	0.51 251	0.19 182	0.14 165	0.23 273	0.18 191	0.20 197	0.14 62

PSM-softLoss	0.78 332	0.31 268	0.77 275	0.58 314	0.32 198	0.56 156	0.40 178	1.18 242	0.70 140	1.24 347	1.07 238	0.83 224	0.52 165	5.36 504	0.53 265	0.24 319	0.15 223	0.25 332	0.22 318	0.20 197	0.25 330

KMStereo	0.78 332	0.31 268	0.77 275	0.58 314	0.32 198	0.56 156	0.40 178	1.18 242	0.70 140	1.24 347	1.07 238	0.83 224	0.52 165	5.36 504	0.53 265	0.24 319	0.15 223	0.25 332	0.22 318	0.20 197	0.25 330

CroCo-Stereo	0.40 72	0.31 268	0.73 238	0.58 314	0.27 89	0.26 4	0.33 93	0.95 149	0.81 174	0.42 58	0.47 55	0.65 165	0.47 131	0.39 6	0.34 100	0.18 141	0.15 223	0.16 51	0.14 92	0.19 163	0.16 125
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
ACVNet	0.63 230	0.31 268	0.54 105	0.54 255	0.36 251	0.80 301	0.46 254	1.37 289	1.07 275	0.93 203	1.30 337	1.08 320	0.85 318	0.80 119	0.94 389	0.21 251	0.19 332	0.21 206	0.18 191	0.22 262	0.18 176

acv_ft	0.75 316	0.31 268	0.95 353	0.70 437	0.86 506	1.24 419	0.53 310	1.44 308	1.07 275	1.24 347	1.30 337	1.08 320	0.92 349	0.80 119	1.34 449	0.21 251	0.19 332	0.21 206	0.18 191	0.21 238	0.18 176

G2L-Stereo	0.80 339	0.32 284	0.95 353	0.60 339	0.42 317	0.78 287	0.69 400	1.50 322	1.09 289	1.33 398	1.14 274	1.45 411	0.72 259	2.45 428	1.10 418	0.25 346	0.20 350	0.26 351	0.21 289	0.20 197	0.26 354

HI	0.64 242	0.32 284	0.68 189	0.47 116	0.51 382	0.41 37	0.36 129	1.04 185	0.75 153	1.31 386	1.43 385	1.62 441	1.12 426	0.94 166	0.88 379	0.15 37	0.12 53	0.20 171	0.20 245	0.20 197	0.18 176

CoSv	0.64 242	0.32 284	0.68 189	0.47 116	0.51 382	0.41 37	0.36 129	1.04 185	0.75 153	1.31 386	1.43 385	1.62 441	1.12 426	0.94 166	0.88 379	0.15 37	0.12 53	0.20 171	0.20 245	0.20 197	0.18 176

rvit_stereo_0080	0.44 101	0.32 284	0.71 220	0.47 116	0.36 251	0.42 44	0.55 334	0.82 100	0.68 135	0.50 106	0.60 97	0.55 124	0.47 131	0.59 46	0.44 193	0.26 369	0.21 372	0.20 171	0.20 245	0.31 390	0.19 216

test_sample3	0.68 270	0.32 284	0.88 326	0.52 222	0.30 153	0.97 365	0.52 302	1.86 431	1.15 329	1.08 246	1.11 258	0.88 245	0.71 256	1.17 231	0.68 318	0.25 346	0.20 350	0.25 332	0.25 369	0.25 314	0.25 330

tt1	0.62 223	0.32 284	0.51 85	0.54 255	0.26 65	1.16 405	0.48 272	0.95 149	2.47 531	0.57 120	0.77 143	0.49 97	0.81 298	1.55 323	0.32 69	0.20 217	0.12 53	0.24 293	0.15 110	0.19 163	0.20 249

whm_eth	0.44 101	0.32 284	0.71 220	0.47 116	0.36 251	0.42 44	0.55 334	0.82 100	0.68 135	0.50 106	0.60 97	0.55 124	0.47 131	0.59 46	0.44 193	0.26 369	0.21 372	0.20 171	0.20 245	0.31 390	0.19 216

PCWNet_CMD	0.66 257	0.32 284	0.88 326	0.49 159	0.37 266	0.78 287	0.40 178	1.42 301	1.31 415	1.16 302	1.31 343	1.25 367	0.62 223	0.89 152	0.57 280	0.20 217	0.16 263	0.27 368	0.19 213	0.40 443	0.25 330

BUS	0.74 308	0.32 284	0.68 189	0.54 255	0.44 335	2.34 518	0.42 198	2.16 498	0.98 235	1.20 324	1.11 258	1.03 309	0.62 223	0.91 155	0.70 322	0.24 319	0.17 292	0.25 332	0.22 318	0.22 262	0.22 284

BSDual-CNN	0.71 283	0.32 284	0.68 189	0.54 255	0.44 335	1.27 423	0.65 383	2.16 498	0.98 235	1.20 324	1.11 258	1.12 337	0.74 263	0.91 155	0.66 311	0.24 319	0.17 292	0.25 332	0.22 318	0.22 262	0.22 284

hknet	0.77 324	0.32 284	0.95 353	0.54 255	0.38 283	1.27 423	0.65 383	2.16 498	1.07 275	1.20 324	1.11 258	1.59 437	0.81 298	1.37 280	0.66 311	0.22 277	0.17 292	0.25 332	0.22 318	0.22 262	0.22 284

psmg	0.72 285	0.32 284	0.68 189	0.50 171	0.44 335	1.48 455	0.75 414	1.94 455	0.98 235	1.21 328	1.33 351	1.12 337	0.74 263	0.91 155	0.66 311	0.24 319	0.19 332	0.25 332	0.25 369	0.23 287	0.22 284

CFNet_pseudo	0.66 257	0.32 284	0.86 308	0.48 143	0.39 293	0.70 247	0.40 178	1.33 278	1.22 373	1.16 302	1.34 358	1.24 363	0.64 232	0.98 178	0.59 286	0.21 251	0.16 263	0.33 437	0.19 213	0.36 422	0.25 330

MMNet	0.84 361	0.32 284	1.09 406	0.60 339	0.59 430	1.85 492	0.49 282	1.51 329	1.27 396	1.37 410	1.15 282	1.26 371	1.18 438	1.67 344	1.22 434	0.19 182	0.18 314	0.23 273	0.22 318	0.25 314	0.21 266

delet	0.85 365	0.32 284	0.95 353	0.65 397	0.66 451	1.64 470	0.84 438	1.75 392	1.35 436	1.32 390	1.30 337	1.30 382	0.88 336	1.68 349	1.10 418	0.21 251	0.21 372	0.24 293	0.24 354	0.21 238	0.21 266

UPFNet	0.80 339	0.32 284	0.90 336	0.59 327	0.74 474	1.26 422	0.80 431	1.52 331	1.10 296	1.30 376	1.12 265	1.30 382	0.84 315	1.67 344	1.09 415	0.24 319	0.24 411	0.24 293	0.23 341	0.25 314	0.18 176

GwcNet-RSSM	0.77 324	0.32 284	1.01 374	0.62 365	0.54 401	0.78 287	0.51 291	1.73 385	1.20 361	1.09 252	1.37 367	1.46 414	0.85 318	1.53 319	1.09 415	0.25 346	0.18 314	0.23 273	0.24 354	0.20 197	0.19 216

CFNet-ft	0.72 285	0.32 284	0.54 105	0.66 404	0.54 401	0.83 317	0.55 334	1.37 289	1.15 329	0.93 203	1.28 333	1.57 433	0.97 378	1.35 274	0.81 362	0.26 369	0.20 350	0.33 437	0.25 369	0.30 381	0.23 304

MSMDNet	0.66 257	0.32 284	0.87 319	0.49 159	0.37 266	0.79 293	0.40 178	1.43 307	1.31 415	1.15 292	1.31 343	1.24 363	0.63 228	0.88 147	0.57 280	0.21 251	0.16 263	0.26 351	0.19 213	0.39 439	0.24 318

CFNet_RVC	0.72 285	0.32 284	0.54 105	0.66 404	0.54 401	0.83 317	0.55 334	1.37 289	1.15 329	0.93 203	1.28 333	1.57 433	0.97 378	1.35 274	0.81 362	0.26 369	0.20 350	0.33 437	0.25 369	0.30 381	0.23 304

HSM	1.19 456	0.32 284	0.65 173	0.57 308	0.38 283	1.23 418	0.59 365	2.25 515	1.19 356	1.30 376	1.25 317	1.94 486	1.03 404	9.32 563	0.71 327	0.22 277	0.16 263	0.20 171	0.16 152	0.21 238	0.21 266

DN-CSS_ROB	0.64 242	0.32 284	1.05 390	0.55 279	0.40 304	0.54 143	0.45 247	1.21 253	0.93 213	1.03 238	1.47 399	0.69 179	0.63 228	1.76 363	0.49 240	0.18 141	0.14 165	0.25 332	0.22 318	0.22 262	0.20 249

MultiAttention	4.51 556	0.33 306	0.82 295	0.73 457	0.45 342	30.98 586	4.50 570	2.18 507	1.40 458	1.61 468	2.41 510	2.43 515	0.70 251	38.42 588	1.36 453	0.22 277	0.15 223	0.29 394	0.30 439	0.47 474	0.43 465

ISRNet	0.80 339	0.33 306	1.07 399	0.81 481	0.66 451	0.60 177	0.34 105	1.19 250	1.13 314	1.59 467	1.53 413	1.35 393	0.77 277	1.27 254	0.94 389	0.39 471	0.34 477	0.43 487	0.38 484	0.34 412	0.49 484

rvit_stereo_0083	0.47 123	0.33 306	0.81 292	0.56 292	0.36 251	0.50 105	0.44 230	0.68 50	0.95 218	0.49 98	0.57 91	0.55 124	0.49 150	0.88 147	0.46 220	0.25 346	0.25 420	0.24 293	0.20 245	0.24 302	0.17 151

rvit_stereo_0081	0.44 101	0.33 306	0.64 166	0.54 255	0.35 241	0.41 37	0.44 230	0.66 43	0.95 218	0.48 92	0.52 74	0.50 103	0.46 122	0.82 128	0.44 193	0.25 346	0.20 350	0.22 235	0.19 213	0.25 314	0.17 151

rvit_stereo_0082	0.44 101	0.33 306	0.64 166	0.54 255	0.35 241	0.41 37	0.44 230	0.66 43	0.95 218	0.48 92	0.52 74	0.50 103	0.46 122	0.82 128	0.44 193	0.25 346	0.20 350	0.22 235	0.19 213	0.25 314	0.17 151

test_sample4	0.69 272	0.33 306	0.91 339	0.51 201	0.30 153	0.92 346	0.52 302	1.87 433	1.15 329	1.14 286	1.18 292	0.87 241	0.75 265	1.18 233	0.68 318	0.25 346	0.20 350	0.26 351	0.26 386	0.26 326	0.25 330

ffm	0.72 285	0.33 306	0.85 302	0.53 240	0.37 266	0.74 263	0.56 342	0.95 149	2.47 531	1.15 292	1.45 392	1.06 314	0.82 303	1.55 323	0.32 69	0.20 217	0.12 53	0.31 413	0.27 397	0.19 163	0.20 249

ff1	1.37 473	0.33 306	0.85 302	0.53 240	0.37 266	0.74 263	0.56 342	0.95 149	2.47 531	1.15 292	1.45 392	1.06 314	0.82 303	7.22 542	7.61 551	0.20 217	0.12 53	0.31 413	0.27 397	0.19 163	0.20 249

mmx	1.39 476	0.33 306	0.85 302	0.53 240	0.37 266	0.74 263	0.56 342	2.13 489	1.37 444	1.15 292	1.45 392	1.06 314	0.82 303	7.22 542	7.61 551	0.24 319	0.19 332	0.31 413	0.27 397	0.30 381	0.25 330

xxx	1.39 476	0.33 306	0.85 302	0.53 240	0.37 266	0.74 263	0.56 342	2.13 489	1.37 444	1.15 292	1.45 392	1.06 314	0.82 303	7.22 542	7.61 551	0.24 319	0.19 332	0.31 413	0.27 397	0.30 381	0.25 330

CFNet_ucs	0.70 276	0.33 306	0.88 326	0.50 171	0.43 327	0.74 263	0.44 230	1.60 354	1.29 405	1.22 333	1.54 418	1.09 330	0.63 228	0.99 182	0.59 286	0.25 346	0.20 350	0.37 466	0.21 289	0.40 443	0.28 376

LL-Strereo2	0.52 142	0.33 306	0.69 202	0.52 222	0.37 266	0.70 247	0.30 72	1.13 230	0.67 131	0.94 208	0.78 145	0.91 257	0.42 96	1.05 199	0.42 180	0.17 102	0.16 263	0.29 394	0.25 369	0.21 238	0.16 125

CBFPSM	0.92 385	0.33 306	1.86 498	0.49 159	0.38 283	1.75 478	0.84 438	1.39 295	1.12 302	1.09 252	0.99 199	2.37 511	1.66 500	1.32 266	1.42 467	0.19 182	0.18 314	0.20 171	0.20 245	0.21 238	0.33 418

gwcnet-sp	0.74 308	0.33 306	1.44 460	0.57 308	0.45 342	1.40 445	0.54 316	1.50 322	1.14 317	1.30 376	1.02 217	0.94 271	0.82 303	1.39 289	0.76 342	0.21 251	0.21 372	0.22 235	0.21 289	0.22 262	0.22 284

scenet	0.74 308	0.33 306	1.44 460	0.57 308	0.45 342	1.40 445	0.54 316	1.50 322	1.14 317	1.30 376	1.02 217	0.94 271	0.82 303	1.39 289	0.76 342	0.21 251	0.21 372	0.22 235	0.21 289	0.22 262	0.22 284

ToySt	0.66 257	0.33 306	1.23 429	0.51 201	0.33 219	0.86 329	0.68 396	1.10 219	0.97 230	0.84 183	1.08 243	1.25 367	0.94 363	1.01 187	0.74 334	0.19 182	0.19 332	0.24 293	0.24 354	0.27 340	0.23 304

ssnet	0.74 308	0.33 306	1.44 460	0.57 308	0.45 342	1.40 445	0.54 316	1.50 322	1.14 317	1.30 376	1.02 217	0.94 271	0.82 303	1.39 289	0.76 342	0.21 251	0.21 372	0.22 235	0.21 289	0.22 262	0.22 284

CIPLG	0.62 223	0.33 306	0.96 359	0.58 314	0.50 371	0.75 268	0.48 272	1.05 193	0.96 223	1.40 422	1.57 428	0.64 162	0.48 142	0.89 152	0.70 322	0.23 304	0.15 223	0.19 136	0.16 152	0.19 163	0.21 266

IPLGR_C	0.62 223	0.33 306	0.99 365	0.58 314	0.49 364	0.76 274	0.48 272	1.10 219	0.96 223	1.40 422	1.56 424	0.62 156	0.48 142	0.80 119	0.71 327	0.23 304	0.15 223	0.19 136	0.16 152	0.19 163	0.21 266

ACRE	0.61 219	0.33 306	1.01 374	0.58 314	0.49 364	0.75 268	0.47 261	1.06 206	0.95 218	1.37 410	1.55 420	0.62 156	0.46 122	0.83 130	0.70 322	0.23 304	0.15 223	0.19 136	0.16 152	0.18 122	0.21 266

OMP-Stereo	0.94 390	0.33 306	0.72 226	0.90 512	0.31 179	0.49 91	0.36 129	1.16 235	1.06 270	1.58 466	1.12 265	1.46 414	0.69 246	6.94 539	0.49 240	0.19 182	0.14 165	0.24 293	0.18 191	0.20 197	0.14 62

ICVP	0.63 230	0.33 306	0.57 129	0.61 353	0.40 304	0.80 301	0.58 357	1.61 357	0.89 197	0.90 195	1.24 313	0.88 245	0.73 261	0.72 93	0.88 379	0.29 410	0.21 372	0.22 235	0.21 289	0.24 302	0.27 364
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.60 213	0.33 306	0.87 319	0.62 365	0.50 371	0.69 240	0.31 79	1.21 253	1.06 270	1.09 252	1.16 287	0.88 245	0.46 122	1.22 240	0.42 180	0.19 182	0.15 223	0.21 206	0.17 173	0.27 340	0.17 151

ccs_rob	0.66 257	0.33 306	0.86 308	0.48 143	0.39 293	0.70 247	0.40 178	1.33 278	1.22 373	1.16 302	1.34 358	1.23 361	0.64 232	0.98 178	0.59 286	0.21 251	0.16 263	0.35 455	0.20 245	0.37 426	0.25 330

FACV-RUCA	0.63 230	0.34 330	0.82 295	0.62 365	0.65 448	0.81 310	0.41 194	1.44 308	1.07 275	0.86 190	1.14 274	0.61 151	0.69 246	0.80 119	0.53 265	0.28 399	0.19 332	0.47 497	0.21 289	0.35 415	0.25 330

rvit_stereo_0081_aga	0.44 101	0.34 330	0.73 238	0.51 201	0.41 312	0.50 105	0.40 178	0.81 95	0.57 95	0.58 122	0.56 88	0.53 119	0.43 103	0.66 77	0.40 158	0.26 369	0.21 372	0.22 235	0.20 245	0.26 326	0.18 176

test_sample6	0.71 283	0.34 330	0.87 319	0.52 222	0.30 153	0.82 312	0.58 357	1.79 412	1.15 329	1.14 286	1.33 351	0.91 257	0.79 288	1.31 262	0.74 334	0.27 385	0.21 372	0.27 368	0.29 430	0.28 359	0.27 364

test_sample5	0.69 272	0.34 330	0.87 319	0.52 222	0.30 153	0.84 325	0.54 316	1.83 424	1.14 317	1.11 266	1.25 317	0.88 245	0.78 284	1.23 242	0.65 308	0.26 369	0.20 350	0.27 368	0.27 397	0.27 340	0.26 354

DualNet	0.70 276	0.34 330	0.87 319	0.52 222	0.30 153	0.84 325	0.54 316	1.83 424	1.14 317	1.14 286	1.33 351	0.88 245	0.78 284	1.23 242	0.65 308	0.26 369	0.20 350	0.27 368	0.27 397	0.27 340	0.26 354

ttt	0.94 390	0.34 330	0.59 142	0.61 353	0.37 266	0.94 351	0.50 290	2.17 504	1.34 426	1.23 339	1.61 437	0.91 257	0.76 273	1.85 373	3.97 536	0.30 415	0.26 426	0.26 351	0.24 354	0.29 370	0.29 382

StereoVision	0.65 250	0.34 330	0.86 308	0.59 327	0.40 304	0.50 105	0.41 194	1.09 216	0.93 213	0.71 149	2.50 515	0.82 217	0.57 196	1.03 191	0.49 240	0.25 346	0.28 442	0.29 394	0.28 418	0.36 422	0.20 249

CASS	0.65 250	0.34 330	0.72 226	0.56 292	0.27 89	0.78 287	0.42 198	1.59 350	0.86 186	1.30 376	1.25 317	0.87 241	0.84 315	0.84 133	0.54 271	0.35 456	0.19 332	0.26 351	0.21 289	0.28 359	0.42 458
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.44 101	0.34 330	0.77 275	0.61 353	0.79 490	0.28 9	0.35 113	0.75 67	0.71 145	0.38 42	0.50 69	0.72 187	0.55 182	0.57 44	0.47 227	0.17 102	0.18 314	0.19 136	0.16 152	0.21 238	0.20 249

qqq	0.57 198	0.34 330	0.71 220	0.47 116	0.27 89	0.64 199	0.62 374	1.42 301	0.78 166	0.80 170	0.92 177	0.95 279	0.77 277	0.88 147	0.59 286	0.21 251	0.20 350	0.24 293	0.23 341	0.22 262	0.21 266

DAS	0.84 361	0.34 330	1.03 385	0.64 383	0.69 463	0.77 282	0.63 379	1.54 340	1.20 361	1.79 490	1.55 420	0.95 279	1.04 406	2.83 446	0.60 294	0.21 251	0.16 263	0.25 332	0.18 191	0.27 340	0.22 284

SepStereo	0.82 350	0.34 330	1.03 385	0.64 383	0.69 463	0.77 282	0.63 379	1.54 340	1.20 361	1.79 490	1.55 420	0.95 279	1.04 406	2.30 418	0.60 294	0.21 251	0.16 263	0.25 332	0.18 191	0.27 340	0.22 284

ADLNet2	0.88 375	0.34 330	1.17 423	0.77 471	0.64 446	1.12 395	0.76 417	1.74 390	1.24 382	1.21 328	1.65 447	1.71 459	1.05 410	1.67 344	1.17 430	0.24 319	0.21 372	0.21 206	0.22 318	0.26 326	0.29 382

GES	0.66 257	0.34 330	0.90 336	0.59 327	0.38 283	0.94 351	0.57 353	2.11 488	0.86 186	1.02 234	1.11 258	0.66 169	0.79 288	0.99 182	0.61 296	0.27 385	0.19 332	0.20 171	0.20 245	0.21 238	0.30 396

psm_up	0.77 324	0.34 330	0.70 208	0.66 404	0.58 422	1.05 382	0.92 459	1.52 331	1.12 302	1.26 357	1.16 287	1.31 386	1.23 449	1.20 237	0.81 362	0.25 346	0.29 453	0.31 413	0.27 397	0.27 340	0.25 330

UNet	0.83 356	0.34 330	1.31 442	0.58 314	0.74 474	1.58 464	0.49 282	1.41 299	1.04 262	1.21 328	1.08 243	1.54 429	1.12 426	1.65 339	1.09 415	0.23 304	0.17 292	0.25 332	0.20 245	0.25 314	0.22 284

DSFCA	0.93 388	0.34 330	1.06 394	0.52 222	0.65 448	1.55 462	0.93 463	1.49 318	1.19 356	1.56 460	1.15 282	1.50 423	0.96 375	3.07 455	1.02 405	0.30 415	0.26 426	0.25 332	0.25 369	0.28 359	0.24 318

DMCA	0.67 266	0.34 330	0.90 336	0.51 201	0.44 335	0.86 329	0.47 261	1.42 301	1.02 253	1.17 311	1.12 265	1.23 361	0.75 265	0.78 112	0.95 393	0.25 346	0.19 332	0.27 368	0.19 213	0.24 302	0.27 364

MLCV	0.72 285	0.34 330	1.10 409	0.51 201	0.23 24	0.91 339	0.39 170	1.33 278	1.23 376	1.46 436	1.55 420	1.01 303	0.64 232	1.95 384	0.80 360	0.18 141	0.12 53	0.18 113	0.14 92	0.19 163	0.17 151

DISCO	1.03 423	0.34 330	1.11 411	0.69 431	0.45 342	2.07 507	0.84 438	2.13 489	1.50 476	1.15 292	1.33 351	2.40 513	1.07 417	2.60 438	1.51 479	0.23 304	0.18 314	0.22 235	0.20 245	0.31 390	0.27 364

MDST_ROB	1.67 498	0.34 330	1.58 479	0.92 517	0.58 422	4.26 556	1.11 491	2.83 539	1.41 463	4.49 558	2.55 516	1.45 411	0.97 378	7.79 553	1.17 430	0.31 423	0.25 420	0.37 466	0.33 464	0.31 390	0.30 396

DCVSM-stereo	0.72 285	0.35 351	0.76 268	0.55 279	0.42 317	0.73 259	0.38 155	1.21 253	1.02 253	1.79 490	1.04 230	1.62 441	1.03 404	1.04 197	0.79 356	0.24 319	0.27 435	0.29 394	0.24 354	0.30 381	0.36 434

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 285	0.35 351	1.70 485	0.49 159	0.56 410	0.63 196	0.38 155	2.41 529	0.65 128	0.77 162	1.07 238	1.82 473	0.95 368	0.93 163	0.43 190	0.20 217	0.13 114	0.21 206	0.25 369	0.28 359	0.26 354

rvit_stereo_ft	0.47 123	0.35 351	0.87 319	0.67 416	0.42 317	0.40 33	0.59 365	0.81 95	0.74 152	0.46 81	0.55 85	0.57 134	0.49 150	0.65 75	0.50 246	0.25 346	0.17 292	0.22 235	0.22 318	0.24 302	0.17 151

mmm	0.63 230	0.35 351	0.72 226	0.51 201	0.30 153	0.86 329	0.54 316	1.59 350	0.86 186	1.07 245	1.38 372	0.79 206	0.75 265	0.91 155	0.58 283	0.22 277	0.18 314	0.29 394	0.25 369	0.25 314	0.23 304

AASNet	0.76 322	0.35 351	0.91 339	0.79 475	0.81 497	1.14 397	0.56 342	2.02 475	1.08 281	1.22 333	1.24 313	0.93 268	0.76 273	0.77 107	1.16 427	0.27 385	0.23 402	0.24 293	0.20 245	0.28 359	0.24 318

AACVNet	0.86 370	0.35 351	0.79 286	0.82 489	0.39 293	0.76 274	0.49 282	1.61 357	0.81 174	1.08 246	1.33 351	1.30 382	0.93 358	4.34 483	0.74 334	0.25 346	0.21 372	0.28 383	0.22 318	0.29 370	0.25 330

PSMNet-ADL	0.72 285	0.35 351	0.62 156	0.69 431	0.46 354	1.14 397	0.44 230	1.37 289	1.01 250	0.83 180	1.17 290	1.33 388	0.96 375	1.43 298	0.95 393	0.33 439	0.22 390	0.21 206	0.23 341	0.27 340	0.29 382

GANet-ADL	0.60 213	0.35 351	0.72 226	0.64 383	0.40 304	0.68 235	0.51 291	1.49 318	1.12 302	0.95 210	1.08 243	0.91 257	0.57 196	0.76 104	0.55 275	0.26 369	0.18 314	0.18 113	0.16 152	0.23 287	0.25 330

hitnet-ft	0.79 336	0.35 351	0.57 129	0.58 314	0.42 317	0.96 361	0.46 254	1.47 314	1.33 423	1.19 320	1.22 307	1.81 470	0.98 385	1.66 343	0.94 389	0.33 439	0.28 442	0.34 447	0.27 397	0.35 415	0.31 406

UCFNet_RVC	0.69 272	0.35 351	0.49 72	0.64 383	0.39 293	0.85 328	0.58 357	1.75 392	1.14 317	0.97 215	1.19 299	1.17 347	0.93 358	0.99 182	0.62 299	0.28 399	0.20 350	0.34 447	0.31 446	0.32 399	0.27 364

ITSA-stereo	0.82 350	0.36 361	0.82 295	0.54 255	0.31 179	0.80 301	0.47 261	2.17 504	1.67 492	1.13 283	1.13 270	0.94 271	0.86 326	2.46 431	1.00 403	0.26 369	0.23 402	0.28 383	0.27 397	0.28 359	0.36 434

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 116	0.36 361	0.71 220	0.47 116	0.36 251	0.67 228	0.35 113	0.78 77	1.12 302	0.61 133	0.62 102	0.39 58	0.39 85	0.71 90	0.39 151	0.20 217	0.17 292	0.22 235	0.18 191	0.23 287	0.19 216

ssnet_v2	0.88 375	0.36 361	1.02 381	0.62 365	0.38 283	1.32 431	0.97 471	2.07 484	1.34 426	1.37 410	1.18 292	1.54 429	0.92 349	1.10 212	1.65 484	0.30 415	0.27 435	0.30 407	0.28 418	0.27 340	0.26 354

ADLNet	0.85 365	0.36 361	0.89 332	0.85 498	0.72 468	1.24 419	0.76 417	1.82 419	1.36 440	1.52 449	1.35 364	1.27 375	0.99 393	1.23 242	1.15 426	0.27 385	0.20 350	0.26 351	0.25 369	0.28 359	0.30 396

ARAFT	0.77 324	0.36 361	1.49 474	0.51 201	0.31 179	0.90 335	0.82 436	1.90 442	1.06 270	1.62 472	1.24 313	1.02 305	0.64 232	1.84 370	0.50 246	0.18 141	0.14 165	0.28 383	0.27 397	0.17 91	0.16 125

CFNet	0.96 394	0.36 361	1.01 374	0.62 365	0.42 317	0.99 371	0.47 261	1.90 442	1.32 419	0.99 222	1.39 376	1.10 332	0.86 326	5.58 514	0.79 356	0.23 304	0.17 292	0.28 383	0.27 397	0.26 326	0.21 266

SGM_RVC	1.68 500	0.36 361	0.61 150	0.59 327	0.29 131	2.25 514	1.18 500	2.38 527	1.68 494	3.60 548	2.67 519	3.69 540	2.42 537	8.13 556	1.90 495	0.31 423	0.31 463	0.30 407	0.28 418	0.30 381	0.29 382
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_6	0.53 152	0.37 368	0.98 364	0.65 397	0.38 283	0.51 122	0.51 291	0.77 73	1.20 361	0.54 117	0.55 85	0.65 165	0.53 170	0.94 166	0.44 193	0.32 430	0.32 471	0.28 383	0.24 354	0.28 359	0.21 266

test_sample7	0.74 308	0.37 368	0.76 268	0.52 222	0.35 241	0.91 339	0.67 392	1.78 406	1.21 367	1.22 333	1.18 292	1.08 320	0.92 349	1.23 242	0.67 314	0.31 423	0.28 442	0.32 428	0.31 446	0.33 408	0.29 382

NINENet	0.77 324	0.37 368	0.78 283	0.62 365	0.51 382	2.34 518	0.42 198	1.83 424	1.04 262	1.14 286	1.23 311	1.03 309	0.62 223	1.24 247	0.70 322	0.28 399	0.23 402	0.31 413	0.21 289	0.26 326	0.25 330

GEStereo_RVC	0.90 380	0.37 368	0.99 365	0.64 383	0.50 371	0.95 355	0.79 425	2.42 530	1.17 341	1.16 302	1.11 258	1.26 371	0.92 349	3.24 461	0.90 385	0.29 410	0.19 332	0.23 273	0.20 245	0.27 340	0.29 382

pcwnet_v2	0.97 400	0.37 368	4.33 540	0.62 365	0.54 401	0.79 293	0.45 247	2.02 475	1.58 486	1.42 430	1.64 445	1.09 330	0.79 288	1.24 247	0.67 314	0.32 430	0.25 420	0.29 394	0.27 397	0.37 426	0.35 428

iResNetv2_ROB	0.80 339	0.37 368	1.71 487	0.56 292	0.37 266	0.94 351	0.64 381	1.73 385	1.34 426	1.23 339	1.42 381	1.26 371	0.92 349	1.85 373	0.56 277	0.23 304	0.15 223	0.19 136	0.14 92	0.24 302	0.19 216

LE_ROB	8.05 568	0.37 368	23.53 576	0.74 461	0.33 219	2.77 533	2.87 564	3.71 552	27.24 585	25.39 585	8.87 568	8.46 565	26.71 585	6.65 532	21.99 578	0.21 251	0.19 332	0.20 171	0.21 289	0.25 314	0.22 284

rvit_0105_4	0.56 191	0.38 375	1.06 394	0.66 404	0.38 283	0.53 135	0.53 310	0.84 107	1.17 341	0.56 119	0.61 99	0.72 187	0.59 206	0.98 178	0.45 206	0.32 430	0.33 476	0.29 394	0.25 369	0.29 370	0.23 304

CSP-Net	0.97 400	0.38 375	0.83 300	0.53 240	0.41 312	1.63 468	0.77 420	2.00 467	1.05 266	1.25 353	1.20 303	1.33 388	0.83 311	4.93 497	0.85 375	0.32 430	0.22 390	0.20 171	0.20 245	0.23 287	0.25 330

HGLStereo	0.85 365	0.38 375	0.94 349	0.80 478	1.03 519	1.17 407	0.58 357	1.52 331	1.20 361	1.19 320	1.62 440	1.13 342	1.20 444	1.80 367	1.06 409	0.24 319	0.24 411	0.24 293	0.21 289	0.23 287	0.27 364

SGM-ForestM	6.52 564	0.38 375	1.26 435	0.63 374	0.35 241	13.59 574	5.32 571	6.32 570	6.70 566	11.14 576	9.18 569	22.51 586	13.93 575	16.89 577	20.07 577	0.36 460	0.37 495	0.36 463	0.35 475	0.36 422	0.34 423

SGM-Forest	1.24 458	0.38 375	0.60 147	0.52 222	0.37 266	1.56 463	1.30 509	1.65 366	1.36 440	2.11 513	1.79 466	1.63 446	0.93 358	7.48 549	0.95 393	0.36 460	0.37 495	0.39 475	0.34 470	0.37 426	0.32 412
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_0105_5	0.58 204	0.39 380	1.05 390	0.66 404	0.37 266	0.58 164	0.56 342	0.94 144	1.18 348	0.64 138	0.68 116	0.75 191	0.63 228	0.88 147	0.50 246	0.32 430	0.32 471	0.30 407	0.27 397	0.28 359	0.25 330

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 404	0.39 380	3.21 532	0.50 171	0.63 443	0.64 199	0.39 170	2.36 524	0.75 153	0.95 210	4.63 544	1.81 470	0.56 187	0.96 169	0.41 169	0.18 141	0.13 114	0.21 206	0.26 386	0.32 399	0.35 428

LL-Strereo	1.33 469	0.39 380	1.38 452	0.61 353	0.61 436	0.75 268	0.66 388	1.63 363	1.17 341	1.56 460	1.60 433	2.03 497	2.12 527	9.72 569	0.97 398	0.21 251	0.18 314	0.27 368	0.23 341	0.22 262	0.25 330

CRFU-Net	0.86 370	0.39 380	1.00 370	0.65 397	0.57 413	1.78 485	0.86 445	2.15 495	0.81 174	1.38 415	1.18 292	1.64 449	1.19 441	1.35 274	0.90 385	0.26 369	0.22 390	0.21 206	0.19 213	0.23 287	0.24 318

TestStereo	0.64 242	0.39 380	0.71 220	0.51 201	0.27 89	0.56 156	0.42 198	1.03 179	0.91 206	0.80 170	1.00 203	0.68 174	0.52 165	3.25 462	0.45 206	0.22 277	0.15 223	0.24 293	0.18 191	0.27 340	0.16 125

HCRNet	0.70 276	0.39 380	0.73 238	0.60 339	0.59 430	0.76 274	0.35 113	1.22 261	1.13 314	1.02 234	0.99 199	1.02 305	0.76 273	2.19 409	0.70 322	0.28 399	0.19 332	0.28 383	0.23 341	0.25 314	0.23 304

DFGA-Net	0.72 285	0.40 386	1.40 453	0.52 222	0.45 342	0.83 317	0.44 230	1.28 275	1.08 281	0.99 222	1.19 299	0.70 183	0.55 182	2.14 401	1.16 427	0.18 141	0.16 263	0.24 293	0.23 341	0.27 340	0.25 330

testlalala_base	0.77 324	0.40 386	0.70 208	0.65 397	0.50 371	0.79 293	0.28 57	1.50 322	0.51 77	0.73 155	0.90 173	0.69 179	0.54 175	0.66 77	0.40 158	2.82 555	0.14 165	0.17 78	0.12 40	2.68 550	0.19 216

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 406	0.40 386	1.82 495	0.66 404	0.62 442	2.05 506	0.78 422	1.91 446	1.29 405	1.54 456	1.42 381	1.51 425	1.23 449	1.99 387	1.33 447	0.23 304	0.14 165	0.20 171	0.15 110	0.27 340	0.26 354

sCroCo_RVC	0.49 135	0.40 386	1.02 381	0.65 397	0.60 433	0.52 126	0.40 178	0.83 104	0.61 104	0.44 68	0.74 137	0.49 97	0.50 156	0.63 67	0.48 232	0.26 369	0.27 435	0.23 273	0.22 318	0.29 370	0.25 330

DMCA-RVC	0.74 308	0.40 386	1.27 438	0.66 404	0.49 364	0.77 282	0.47 261	1.35 286	1.01 250	1.53 450	1.01 209	1.29 381	0.82 303	1.31 262	0.78 350	0.27 385	0.21 372	0.35 455	0.27 397	0.32 399	0.24 318

HITNet	0.65 250	0.40 386	0.77 275	0.48 143	0.24 40	1.05 382	0.49 282	1.76 398	1.02 253	1.18 316	1.18 292	0.89 253	0.80 294	0.85 138	0.79 356	0.17 102	0.12 53	0.21 206	0.17 173	0.29 370	0.15 95
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
iResNet	0.75 316	0.40 386	1.36 451	0.67 416	0.29 131	0.92 346	0.59 365	1.52 331	1.25 385	1.28 362	1.48 404	0.94 271	0.76 273	1.62 334	0.78 350	0.18 141	0.14 165	0.18 113	0.15 110	0.22 262	0.23 304

DLCB_ROB	0.86 370	0.40 386	0.78 283	0.68 427	0.54 401	1.11 392	0.84 438	1.49 318	1.23 376	1.64 476	1.65 447	1.70 458	0.91 346	1.70 351	1.05 407	0.25 346	0.24 411	0.26 351	0.27 397	0.27 340	0.24 318

DDVS	0.78 332	0.41 394	0.94 349	0.60 339	0.43 327	1.30 428	0.43 217	1.40 297	0.91 206	1.20 324	1.15 282	1.43 404	0.64 232	2.18 407	0.89 382	0.28 399	0.22 390	0.26 351	0.23 341	0.31 390	0.33 418

FAT-Stereo	1.07 429	0.41 394	1.32 445	0.72 449	0.58 422	1.08 388	0.89 452	1.96 458	1.65 490	1.75 484	1.98 485	2.03 497	1.48 481	2.02 390	1.18 433	0.42 482	0.35 488	0.34 447	0.29 430	0.35 415	0.53 492

NVstereo2D	0.92 385	0.41 394	1.48 472	0.72 449	0.72 468	1.20 414	0.87 447	1.75 392	1.38 448	0.99 222	1.13 270	1.26 371	0.98 385	2.21 411	0.89 382	0.43 487	0.20 350	0.38 469	0.24 354	0.57 498	0.63 510

StereoDRNet-Refined	0.80 339	0.41 394	0.88 326	0.62 365	0.42 317	1.33 433	0.48 272	1.52 331	1.17 341	1.45 434	1.44 390	1.44 409	0.90 343	1.26 251	1.24 436	0.20 217	0.16 263	0.27 368	0.24 354	0.25 314	0.28 376
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT + AFF	1.00 411	0.42 398	1.09 406	0.67 416	0.50 371	1.22 417	1.24 504	2.24 514	1.19 356	1.30 376	1.56 424	1.17 347	1.49 483	3.44 469	0.83 369	0.21 251	0.25 420	0.30 407	0.26 386	0.27 340	0.27 364

stereogan	1.15 451	0.42 398	1.40 453	0.86 500	0.84 501	2.38 520	0.71 405	1.88 436	1.73 499	1.72 482	1.94 484	2.31 508	1.29 458	2.07 395	1.08 413	0.36 460	0.35 488	0.39 475	0.31 446	0.51 487	0.46 473

pmcnn	2.37 532	0.42 398	2.71 528	0.63 374	0.43 327	1.54 461	1.19 501	2.01 471	1.53 481	2.64 532	7.60 561	18.07 578	1.45 477	3.44 469	2.78 515	0.18 141	0.15 223	0.15 21	0.12 40	0.20 197	0.18 176

CVANet_RVC	1.07 429	0.43 401	0.76 268	0.60 339	0.50 371	0.90 335	0.97 471	1.52 331	1.26 390	1.33 398	1.38 372	1.24 363	1.18 438	6.75 538	0.75 339	0.34 449	0.23 402	0.34 447	0.29 430	0.42 451	0.27 364

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 336	0.43 401	1.05 390	0.64 383	0.58 422	0.95 355	0.53 310	1.53 337	1.18 348	1.37 410	1.15 282	1.43 404	0.88 336	1.61 333	0.84 372	0.25 346	0.22 390	0.27 368	0.27 397	0.29 370	0.29 382
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 276	0.43 401	0.75 258	0.73 457	0.37 266	0.92 346	0.53 310	1.85 428	1.18 348	1.12 268	1.23 311	1.07 319	0.65 238	0.96 169	0.63 303	0.31 423	0.15 223	0.32 428	0.21 289	0.29 370	0.22 284
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.
rvit_0105_3	0.63 230	0.44 404	1.08 403	0.72 449	0.40 304	0.64 199	0.71 405	1.03 179	1.17 341	0.82 178	0.70 124	0.80 208	0.70 251	0.91 155	0.56 277	0.35 456	0.34 477	0.34 447	0.32 454	0.27 340	0.28 376

fast-acv-ft	0.94 390	0.44 404	1.40 453	0.58 314	0.51 382	1.77 483	0.69 400	1.36 288	1.42 466	1.29 368	1.86 475	1.74 463	1.25 453	1.52 315	1.38 455	0.26 369	0.28 442	0.28 383	0.28 418	0.27 340	0.26 354

Anonymous3	0.61 219	0.44 404	1.11 411	0.59 327	0.49 364	0.93 350	0.65 383	0.93 137	0.81 174	0.72 154	0.88 169	0.65 165	0.69 246	1.06 200	0.53 265	0.35 456	0.30 457	0.26 351	0.26 386	0.31 390	0.27 364

TDLM	1.06 427	0.44 404	0.79 286	0.63 374	0.50 371	0.89 332	1.44 517	1.48 316	1.26 390	1.12 268	1.40 378	1.08 320	0.98 385	6.65 532	0.78 350	0.33 439	0.21 372	0.33 437	0.26 386	0.37 426	0.24 318

DRN-Test	1.00 411	0.44 404	1.13 415	0.70 437	0.81 497	1.62 467	0.79 425	2.14 493	1.44 469	1.78 487	1.33 351	1.43 404	1.05 410	2.18 407	1.53 480	0.27 385	0.21 372	0.31 413	0.30 439	0.32 399	0.28 376

CBMV_ROB	0.90 380	0.44 404	0.63 159	0.51 201	0.37 266	1.25 421	0.49 282	1.77 402	1.27 396	1.41 424	2.00 488	1.33 388	1.08 418	2.17 404	0.76 342	0.43 487	0.42 510	0.47 497	0.44 498	0.41 446	0.36 434

CBMV	0.95 393	0.44 404	0.66 180	0.53 240	0.35 241	1.53 460	1.63 528	1.69 376	1.42 466	2.00 509	1.60 433	1.43 404	1.17 434	1.59 330	0.99 402	0.34 449	0.34 477	0.39 475	0.33 464	0.33 408	0.32 412
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.99 406	0.45 411	3.71 537	0.55 279	0.43 327	1.81 487	0.68 396	1.14 231	1.14 317	1.18 316	1.42 381	1.58 436	1.44 475	1.34 273	1.59 483	0.24 319	0.23 402	0.20 171	0.19 213	0.26 326	0.25 330

GMStereo	0.55 182	0.45 411	0.94 349	0.50 171	0.32 198	0.64 199	0.43 217	1.00 167	1.40 458	0.82 178	0.73 133	0.51 107	0.45 115	0.85 138	0.55 275	0.24 319	0.15 223	0.20 171	0.21 289	0.31 390	0.24 318
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0075_2	0.64 242	0.46 413	1.05 390	0.66 404	0.66 451	0.53 135	0.48 272	1.20 252	1.12 302	0.76 157	0.92 177	0.78 202	0.53 170	1.03 191	0.59 286	0.37 464	0.28 442	0.40 480	0.31 446	0.37 426	0.32 412

SACVNet	0.85 365	0.46 413	0.85 302	0.81 481	0.56 410	0.80 301	0.79 425	1.68 374	1.12 302	1.34 402	1.33 351	1.25 367	0.94 363	2.39 425	0.76 342	0.34 449	0.26 426	0.31 413	0.29 430	0.35 415	0.44 468

LMCR-Stereo	0.82 350	0.46 413	0.88 326	0.75 465	0.43 327	1.33 433	0.56 342	2.43 531	0.98 235	1.53 450	1.49 406	0.74 189	1.00 395	1.63 336	0.89 382	0.28 399	0.17 292	0.22 235	0.17 173	0.29 370	0.20 249

S-Stereo	1.15 451	0.46 413	2.17 512	0.81 481	0.80 495	1.21 416	1.19 501	1.93 453	2.02 518	1.47 437	2.11 495	1.57 433	1.17 434	2.05 394	1.41 463	0.40 474	0.40 506	0.35 455	0.31 446	0.44 463	0.70 519

NOSS_ROB	1.26 461	0.46 413	0.62 156	0.56 292	0.38 283	1.06 385	0.78 422	1.73 385	1.40 458	1.01 230	1.43 385	1.10 332	0.75 265	10.62 572	0.65 308	0.45 493	0.43 511	0.48 499	0.45 500	0.44 463	0.41 454

FADNet-RVC-Resample	0.84 361	0.47 418	2.10 507	0.61 353	0.45 342	1.07 387	0.61 371	1.59 350	1.20 361	1.08 246	0.98 197	1.03 309	0.98 385	2.17 404	0.72 330	0.23 304	0.22 390	0.30 407	0.32 454	0.35 415	0.34 423

GANet	1.36 472	0.47 418	0.86 308	0.67 416	0.45 342	1.34 435	1.73 530	1.64 365	1.24 382	1.49 445	2.38 507	1.55 431	1.20 444	9.30 562	0.93 387	0.30 415	0.31 463	0.33 437	0.28 418	0.39 439	0.30 396

StereoDRNet	0.98 404	0.47 418	1.70 485	0.76 468	0.94 514	1.51 458	0.91 457	1.92 449	1.32 419	1.61 468	1.13 270	1.47 419	0.97 378	1.75 358	1.46 474	0.28 399	0.23 402	0.29 394	0.27 397	0.35 415	0.27 364

WCMA_ROB	1.84 510	0.47 418	1.31 442	0.69 431	0.57 413	2.11 509	1.14 495	1.87 433	1.73 499	4.04 552	6.43 555	5.62 555	3.61 552	2.59 437	1.94 497	0.52 506	0.44 514	0.39 475	0.42 494	0.48 479	0.47 477

dd	0.59 210	0.48 422	0.97 361	0.55 279	0.32 198	0.64 199	0.47 261	1.02 174	1.34 426	0.78 165	0.86 164	0.58 139	0.54 175	1.01 187	0.86 377	0.28 399	0.18 314	0.26 351	0.19 213	0.32 399	0.24 318

ADCP+	1.99 521	0.48 422	7.73 554	0.66 404	0.91 510	2.30 516	1.05 485	1.82 419	1.34 426	1.54 456	1.32 349	1.74 463	1.61 493	2.17 404	13.37 567	0.24 319	0.21 372	0.32 428	0.28 418	0.37 426	0.29 382

DeepPruner_ROB	0.74 308	0.48 422	0.87 319	0.57 308	0.44 335	0.79 293	0.54 316	1.73 385	0.96 223	1.38 415	1.27 327	1.24 363	0.73 261	1.43 298	0.73 333	0.34 449	0.28 442	0.27 368	0.26 386	0.31 390	0.31 406

DualNet (step1)	0.83 356	0.49 425	1.13 415	0.56 292	0.39 293	1.02 376	0.73 409	1.78 406	1.21 367	1.22 333	1.18 292	1.08 320	0.92 349	1.23 242	0.67 314	0.57 515	0.28 442	0.62 523	0.67 530	0.45 467	0.42 458

test_sample9	1.86 512	0.49 425	1.13 415	0.56 292	0.39 293	1.02 376	0.73 409	1.78 406	1.21 367	1.22 333	1.18 292	1.08 320	0.92 349	2.27 416	7.92 555	0.57 515	12.61 584	0.62 523	0.67 530	0.45 467	0.42 458

test_sample8	2.19 526	0.49 425	1.13 415	0.56 292	0.39 293	1.02 376	0.73 409	1.82 419	1.15 329	2.26 516	1.30 337	4.94 550	2.52 540	2.27 416	7.92 555	0.57 515	12.61 584	0.62 523	0.67 530	0.45 467	0.42 458

BEATNet_4x	0.73 303	0.49 425	1.17 423	0.53 240	0.26 65	1.03 379	0.55 334	1.82 419	1.06 270	1.21 328	1.22 307	0.96 285	0.91 346	1.01 187	1.06 409	0.21 251	0.14 165	0.24 293	0.19 213	0.37 426	0.21 266

Nwc_Net	1.09 435	0.49 425	1.33 447	0.89 511	0.80 495	1.49 457	0.66 388	2.19 508	1.27 396	1.32 390	2.26 502	1.96 489	1.54 486	1.92 379	1.34 449	0.40 474	0.30 457	0.43 487	0.45 500	0.38 435	0.37 439

RYNet	1.17 454	0.49 425	1.24 432	0.70 437	0.97 518	1.71 474	0.92 459	1.91 446	1.46 471	1.38 415	1.14 274	1.88 476	1.30 462	4.24 479	1.87 492	0.26 369	0.21 372	0.35 455	0.27 397	0.55 495	0.54 493

XPNet_ROB	0.96 394	0.49 425	1.09 406	0.72 449	0.57 413	1.11 392	1.14 495	1.66 371	1.23 376	1.85 497	1.39 376	1.64 449	1.11 423	1.80 367	1.42 467	0.38 468	0.30 457	0.33 437	0.29 430	0.37 426	0.34 423

STTStereo	0.78 332	0.50 432	1.22 428	0.64 383	0.54 401	0.89 332	0.54 316	1.44 308	1.11 298	1.38 415	1.09 248	1.27 375	0.85 318	1.43 298	0.83 369	0.29 410	0.27 435	0.33 437	0.39 486	0.32 399	0.30 396

RP	1.09 435	0.50 432	1.12 413	0.90 512	1.04 520	1.11 392	0.84 438	1.80 415	1.62 488	1.55 459	2.00 488	1.90 480	1.78 506	1.84 370	1.25 437	0.52 506	0.36 493	0.48 499	0.36 479	0.45 467	0.43 465

edge stereo	1.11 440	0.50 432	1.30 441	0.71 445	0.65 448	1.14 397	0.75 414	1.93 453	1.37 444	1.71 481	1.83 470	2.54 518	1.44 475	2.43 427	1.23 435	0.42 482	0.41 508	0.54 511	0.35 475	0.42 451	0.46 473

ACV-stereo	0.99 406	0.51 435	1.41 458	0.56 292	0.41 312	2.43 522	0.57 353	1.15 233	1.18 348	0.81 174	1.01 209	3.39 536	2.14 528	1.60 331	1.07 412	0.27 385	0.22 390	0.22 235	0.22 318	0.28 359	0.32 412

SDNR	1.62 495	0.51 435	2.17 512	0.53 240	0.56 410	3.80 550	0.45 247	1.54 340	1.29 405	1.33 398	2.41 510	1.08 320	0.96 375	11.18 573	1.16 427	0.66 526	0.63 539	0.43 487	0.32 454	0.64 509	0.67 516

GwcNet	1.08 432	0.51 435	2.33 517	0.79 475	1.18 533	1.76 480	0.70 403	1.68 374	1.47 472	1.41 424	1.64 445	1.74 463	1.04 406	2.20 410	1.41 463	0.30 415	0.29 453	0.29 394	0.27 397	0.30 381	0.35 428

FADNet_RVC	0.83 356	0.51 435	1.83 497	0.54 255	0.42 317	1.19 412	0.46 254	1.51 329	1.09 289	0.89 193	1.24 313	0.91 257	0.87 331	2.11 399	1.11 421	0.27 385	0.22 390	0.31 413	0.28 418	0.43 457	0.38 445

rvit_105_1	0.72 285	0.52 439	1.01 374	0.78 473	0.49 364	0.75 268	0.87 447	1.12 227	1.18 348	0.99 222	0.79 151	0.90 254	0.77 277	1.26 251	0.75 339	0.41 478	0.36 493	0.36 463	0.41 491	0.30 381	0.33 418

AF-Net	1.13 445	0.52 439	1.33 447	0.86 500	0.91 510	1.38 441	0.71 405	2.16 498	1.62 488	1.56 460	2.40 509	1.99 492	1.65 496	1.81 369	1.48 476	0.48 501	0.28 442	0.49 501	0.33 464	0.39 439	0.32 412

AANet_RVC	1.16 453	0.52 439	1.49 474	0.65 397	0.45 342	0.75 268	0.69 400	1.42 301	1.55 484	1.34 402	1.87 477	1.53 428	0.78 284	7.43 547	1.38 455	0.25 346	0.17 292	0.19 136	0.16 152	0.22 262	0.26 354

PSMNet_ROB	0.90 380	0.52 439	1.17 423	0.72 449	0.61 436	1.27 423	1.12 493	1.76 398	1.12 302	1.09 252	1.28 333	1.45 411	0.89 342	1.65 339	1.42 467	0.33 439	0.25 420	0.37 466	0.39 486	0.35 415	0.29 382

APVNet	1.06 427	0.53 443	1.42 459	0.84 493	0.79 490	1.92 497	0.82 436	1.90 442	1.08 281	1.08 246	1.43 385	1.56 432	1.13 430	3.07 455	1.58 481	0.31 423	0.34 477	0.42 485	0.36 479	0.36 422	0.37 439

YMNet	1.00 411	0.54 444	1.40 453	0.81 481	0.85 504	1.87 494	0.62 374	1.55 344	1.18 348	1.63 474	1.99 486	1.77 467	0.97 378	1.50 312	1.45 471	0.33 439	0.37 495	0.31 413	0.32 454	0.32 399	0.29 382

YMNet_1	1.00 411	0.54 444	1.40 453	0.81 481	0.85 504	1.87 494	0.62 374	1.55 344	1.18 348	1.63 474	1.99 486	1.77 467	0.97 378	1.50 312	1.45 471	0.33 439	0.37 495	0.31 413	0.32 454	0.32 399	0.29 382

FINET	0.97 400	0.54 444	1.60 480	0.63 374	0.79 490	1.08 388	1.07 488	1.56 347	2.20 525	1.15 292	1.49 406	0.94 271	0.88 336	2.32 419	1.05 407	0.42 482	0.35 488	0.32 428	0.28 418	0.43 457	0.38 445

NCC-stereo	1.10 437	0.54 444	1.24 432	0.84 493	0.94 514	1.29 426	0.89 452	2.01 471	1.34 426	1.32 390	1.74 459	1.88 476	1.74 503	2.35 421	1.25 437	0.45 493	0.37 495	0.45 492	0.58 522	0.42 451	0.42 458

Abc-Net	1.10 437	0.54 444	1.24 432	0.84 493	0.94 514	1.29 426	0.89 452	2.01 471	1.34 426	1.32 390	1.74 459	1.88 476	1.74 503	2.35 421	1.25 437	0.45 493	0.37 495	0.45 492	0.58 522	0.42 451	0.42 458
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
z-ln-s-r	1.02 420	0.55 449	2.09 506	0.52 222	0.55 407	0.78 287	0.87 447	1.47 314	1.34 426	1.12 268	1.62 440	1.37 398	1.06 413	2.62 440	3.32 527	0.19 182	0.14 165	0.21 206	0.17 173	0.27 340	0.21 266

Anonymous_2	1.30 464	0.55 449	0.82 295	0.52 222	0.58 422	1.01 374	0.64 381	1.25 269	0.97 230	0.96 212	0.78 145	1.33 388	1.29 458	1.03 191	0.74 334	0.62 522	0.64 540	1.06 540	9.63 580	1.16 535	0.49 484

ADCRef	1.35 471	0.55 449	2.37 519	0.72 449	0.77 485	1.94 499	0.78 422	1.91 446	1.27 396	1.57 464	1.59 432	1.36 395	1.41 471	1.54 321	7.53 550	0.23 304	0.20 350	0.32 428	0.30 439	0.29 370	0.29 382

NaN_ROB	1.13 445	0.55 449	1.15 420	0.64 383	0.48 360	1.61 466	2.03 546	1.72 384	1.48 473	2.09 512	1.27 327	1.40 400	1.08 418	3.94 475	1.30 445	0.28 399	0.34 477	0.28 383	0.28 418	0.30 381	0.33 418

sAnonymous2	0.55 182	0.56 453	1.46 467	0.60 339	0.51 382	0.48 79	0.52 302	0.79 82	0.68 135	0.50 106	0.67 113	0.46 77	0.62 223	0.59 46	0.40 158	0.22 277	0.17 292	0.22 235	0.21 289	0.86 523	0.56 497

CroCo_RVC	0.55 182	0.56 453	1.46 467	0.60 339	0.51 382	0.48 79	0.52 302	0.79 82	0.68 135	0.50 106	0.67 113	0.46 77	0.62 223	0.59 46	0.40 158	0.22 277	0.17 292	0.22 235	0.21 289	0.86 523	0.56 497

NCCL2	1.00 411	0.56 453	1.06 394	0.75 465	0.57 413	1.31 430	1.72 529	1.77 402	1.36 440	1.50 446	1.17 290	1.91 481	1.17 434	1.54 321	1.29 444	0.35 456	0.31 463	0.45 492	0.44 498	0.40 443	0.40 449

MeshStereo	2.26 528	0.56 453	0.92 343	0.61 353	0.49 364	2.60 527	1.02 481	3.18 545	2.05 520	7.40 573	4.98 550	7.58 561	2.98 547	6.37 528	1.96 498	0.43 487	0.43 511	0.45 492	0.39 486	0.43 457	0.42 458
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
ADCL	1.72 506	0.57 457	3.66 535	0.67 416	0.61 436	2.61 529	1.85 536	1.96 458	1.67 492	1.90 502	1.83 470	2.06 500	1.90 516	2.13 400	9.15 559	0.26 369	0.24 411	0.34 447	0.32 454	0.38 435	0.35 428

PA-Net	1.01 417	0.57 457	1.29 440	0.64 383	0.74 474	1.19 412	0.84 438	1.69 376	1.43 468	1.16 302	1.19 299	1.32 387	1.19 441	3.42 467	1.25 437	0.29 410	0.45 518	0.33 437	0.49 510	0.32 399	0.47 477
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	1.88 513	0.57 457	2.18 514	0.63 374	0.40 304	2.80 535	1.57 525	2.39 528	5.88 564	2.36 523	3.57 533	3.72 541	2.97 546	4.74 490	1.76 488	0.34 449	0.30 457	0.32 428	0.29 430	0.48 479	0.37 439

HBP-ISP	0.96 394	0.58 460	0.72 226	0.61 353	0.46 354	1.64 470	0.76 417	1.86 431	1.28 401	1.30 376	1.53 413	0.86 237	0.94 363	3.27 463	0.69 321	0.45 493	0.44 514	0.54 511	0.48 507	0.47 474	0.40 449

Wz-Net-MNSev	1.11 440	0.58 460	2.23 515	0.66 404	0.71 466	1.95 500	1.46 518	1.98 464	1.45 470	1.79 490	1.43 385	1.49 422	1.33 465	1.97 386	1.42 467	0.27 385	0.23 402	0.28 383	0.28 418	0.34 412	0.31 406

PS-NSSS	0.99 406	0.58 460	0.93 345	0.58 314	0.57 413	0.91 339	0.80 431	1.81 418	1.14 317	1.14 286	1.67 452	1.00 296	0.83 311	4.62 488	0.78 350	0.37 464	0.31 463	0.52 505	0.32 454	0.45 467	0.38 445

FC-DCNN v2	2.81 546	0.59 463	0.85 302	0.73 457	0.57 413	2.97 538	1.05 485	3.39 549	2.61 536	6.98 569	7.67 563	10.38 571	6.31 567	5.75 518	3.37 528	0.53 512	0.48 523	0.51 503	0.50 512	0.53 491	0.51 490

SuperB	2.53 538	0.59 463	18.45 571	0.69 431	0.50 371	1.87 494	0.88 450	1.67 373	2.39 528	1.50 446	1.42 381	1.14 344	1.15 432	4.28 482	5.07 540	0.24 319	0.19 332	0.22 235	0.19 213	7.86 578	0.34 423

MANE	6.19 562	0.59 463	1.03 385	0.93 518	1.22 536	13.38 573	2.69 560	12.81 577	17.94 581	8.21 574	10.82 572	14.72 574	11.68 572	11.39 574	11.90 566	0.59 519	0.50 528	0.52 505	1.76 564	0.55 495	0.54 493

FC-DCNN	2.72 545	0.59 463	0.86 308	0.73 457	0.57 413	2.91 536	1.04 483	3.01 543	2.60 535	6.83 568	7.64 562	9.92 568	6.33 568	5.21 500	3.14 522	0.53 512	0.48 523	0.51 503	0.50 512	0.53 491	0.51 490

DPSNet	1.69 501	0.59 463	4.33 540	0.70 437	0.57 413	2.02 505	1.62 527	3.35 548	1.78 502	1.48 443	1.38 372	2.17 502	2.84 544	4.77 491	3.66 530	0.48 501	0.31 463	0.29 394	0.25 369	0.64 509	0.48 480

CSAN	1.41 479	0.59 463	1.26 435	0.70 437	0.50 371	1.76 480	1.78 531	1.77 402	1.90 511	2.35 521	2.32 504	1.92 484	1.94 518	5.56 513	1.49 477	0.43 487	0.35 488	0.40 480	0.41 491	0.43 457	0.41 454

LALA_ROB	1.01 417	0.59 463	1.16 421	0.67 416	0.51 382	1.63 468	1.26 508	1.69 376	1.38 448	1.81 494	1.37 367	1.94 486	1.02 402	1.58 328	1.38 455	0.37 464	0.27 435	0.43 487	0.37 482	0.43 457	0.37 439

MSMD_ROB	1.99 521	0.59 463	0.89 332	0.70 437	0.61 436	3.95 552	0.94 466	1.80 415	1.79 503	4.41 556	4.43 540	8.17 564	3.66 553	3.40 465	1.33 447	0.52 506	0.48 523	0.54 511	0.58 522	0.53 491	0.50 486

TCMNet	1.01 417	0.60 471	2.10 507	0.86 500	1.33 540	1.14 397	0.67 392	1.69 376	1.23 376	1.11 266	1.57 428	1.30 382	0.97 378	2.01 389	1.50 478	0.31 423	0.31 463	0.38 469	0.34 470	0.42 451	0.36 434

TRStereo	0.60 213	0.60 471	0.97 361	0.74 461	0.67 455	0.46 68	0.38 155	1.85 428	0.89 197	0.79 168	0.80 156	0.88 245	0.39 85	1.10 212	0.41 169	0.23 304	0.15 223	0.23 273	0.24 354	0.17 91	0.15 95

w-ln-seven-2	1.18 455	0.61 473	4.25 539	0.68 427	0.61 436	1.20 414	0.93 463	1.63 363	1.35 436	1.66 477	1.53 413	1.47 419	1.37 469	3.00 454	1.74 487	0.25 346	0.24 411	0.29 394	0.26 386	0.33 408	0.28 376

GMStereo_Zeroshot	0.67 266	0.61 473	1.01 374	0.64 383	0.37 266	0.84 325	0.35 113	1.05 193	1.12 302	1.12 268	1.06 234	1.27 375	0.54 175	1.19 235	0.59 286	0.32 430	0.17 292	0.31 413	0.18 191	0.52 489	0.22 284

FADNet	0.92 385	0.61 473	1.81 494	0.62 365	0.55 407	0.96 361	0.57 353	1.78 406	1.33 423	0.93 203	1.01 209	1.36 395	1.01 397	2.71 443	0.75 339	0.33 439	0.34 477	0.31 413	0.34 470	0.59 502	0.40 449

DANet	1.08 432	0.61 473	1.32 445	0.85 498	0.72 468	1.37 438	0.51 291	1.54 340	1.15 329	1.78 487	1.54 418	2.01 494	1.11 423	2.90 449	2.00 500	0.33 439	0.30 457	0.40 480	0.30 439	0.44 463	0.45 470
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	1.71 505	0.62 477	1.45 465	0.67 416	0.61 436	1.81 487	1.08 489	2.52 534	1.70 495	1.77 486	1.73 457	1.98 491	1.25 453	12.57 575	1.84 491	0.34 449	0.37 495	0.56 518	0.38 484	0.45 467	0.43 465

FCDSN-DC	2.32 530	0.63 478	0.81 292	0.84 493	0.75 481	2.23 513	0.94 466	2.09 487	1.80 504	5.45 566	7.72 564	7.77 563	6.93 570	3.39 464	1.80 490	0.52 506	0.48 523	0.52 505	0.51 515	0.57 498	0.58 502
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.66 497	0.63 478	1.56 477	1.11 531	0.74 474	2.98 539	0.91 457	1.55 344	1.22 373	2.76 536	8.18 567	2.32 509	2.53 541	1.92 379	1.87 492	0.48 501	0.44 514	0.45 492	0.31 446	0.60 506	0.57 501

ETE_ROB	0.96 394	0.64 480	1.16 421	0.69 431	0.48 360	1.14 397	1.13 494	1.77 402	1.19 356	1.91 503	1.45 392	1.73 461	1.05 410	1.60 331	1.14 425	0.32 430	0.26 426	0.38 469	0.34 470	0.39 439	0.41 454

PDISCO_ROB	1.32 468	0.65 481	1.44 460	1.36 536	1.46 543	2.55 525	0.92 459	2.45 532	2.07 521	1.37 410	1.49 406	1.65 452	1.00 395	2.82 445	1.35 452	1.01 534	0.27 435	0.54 511	0.47 505	0.71 518	0.73 522

dad	0.86 370	0.66 482	1.06 394	0.56 292	0.37 266	0.76 274	0.44 230	1.17 237	1.50 476	1.44 432	1.27 327	1.34 392	0.75 265	2.52 435	0.84 372	0.42 482	0.27 435	0.83 531	0.26 386	0.41 446	0.29 382

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 72	0.67 483	0.42 31	0.64 383	0.29 131	0.48 79	0.25 34	0.85 108	0.44 50	0.38 42	0.36 22	0.30 34	0.70 251	1.15 223	0.29 37	0.16 59	0.11 27	0.16 51	0.11 9	0.18 122	0.12 10

Wz-Net-LNSev	1.03 423	0.67 483	2.71 528	0.64 383	0.84 501	1.75 478	1.00 478	1.80 415	1.32 419	1.28 362	1.25 317	1.65 452	1.22 448	1.39 289	1.40 459	0.28 399	0.26 426	0.24 293	0.23 341	0.33 408	0.32 412

ccnet	1.12 442	0.67 483	1.01 374	0.78 473	0.73 473	1.72 476	0.99 476	1.84 427	1.26 390	1.47 437	1.85 474	1.75 466	1.29 458	1.75 358	1.88 494	0.57 515	0.53 531	0.57 520	0.55 519	0.59 502	0.54 493

FADNet-RVC	0.88 375	0.67 483	1.93 501	0.60 339	0.48 360	0.91 339	0.60 369	1.71 383	1.18 348	0.90 195	0.96 187	1.36 395	0.92 349	2.25 414	1.17 430	0.30 415	0.29 453	0.32 428	0.32 454	0.41 446	0.35 428

Syn2CoEx	1.14 447	0.69 487	1.66 483	0.80 478	0.67 455	1.40 445	0.88 450	2.06 483	1.54 482	1.25 353	1.58 431	1.42 403	1.50 485	4.09 477	1.40 459	0.36 460	0.32 471	0.34 447	0.29 430	0.29 370	0.34 423

psmorigin	1.52 486	0.69 487	10.52 564	0.68 427	0.59 430	1.13 396	0.70 403	1.57 348	1.19 356	1.99 506	1.79 466	2.26 505	1.47 480	2.09 397	1.36 453	0.39 471	0.40 506	0.34 447	0.33 464	0.43 457	0.56 497

ADCPNet	1.85 511	0.69 487	8.07 555	0.71 445	0.58 422	2.79 534	1.22 503	1.94 455	1.54 482	1.88 499	1.69 453	2.46 517	2.04 522	2.37 423	6.48 545	0.38 468	0.37 495	0.38 469	0.43 496	0.47 474	0.45 470

w-ln-seven	1.38 475	0.70 490	3.91 538	0.75 465	0.72 468	2.69 531	0.95 468	2.02 475	1.99 516	1.99 506	1.73 457	1.82 473	1.17 434	2.45 428	2.84 516	0.28 399	0.25 420	0.31 413	0.30 439	0.41 446	0.33 418

XX-TBD	0.46 116	0.70 490	0.35 1	0.79 475	0.25 57	0.58 164	0.26 44	0.69 51	1.27 396	0.76 157	1.00 203	0.45 73	0.33 47	0.47 18	0.37 132	0.19 182	0.15 223	0.15 21	0.11 9	0.17 91	0.14 62

SHD	1.31 466	0.71 492	2.34 518	0.86 500	0.75 481	1.77 483	0.65 383	2.22 512	2.50 534	2.40 525	1.71 455	1.91 481	1.60 492	1.93 382	2.37 508	0.38 468	0.31 463	0.38 469	0.40 490	0.48 479	0.50 486

RTSC	1.29 462	0.73 493	2.44 520	0.83 492	0.57 413	1.85 492	0.65 383	1.88 436	2.00 517	2.20 515	1.66 450	1.60 439	1.26 455	2.33 420	3.92 533	0.32 430	0.23 402	0.27 368	0.29 430	0.37 426	0.37 439

ADCMid	1.89 516	0.73 493	5.06 544	0.72 449	0.67 455	2.00 504	1.14 495	1.97 462	1.48 473	2.86 539	1.81 469	2.37 511	2.05 524	2.24 412	10.39 564	0.33 439	0.31 463	0.39 475	0.43 496	0.50 483	0.44 468

DeepPrunerF	1.60 492	0.73 493	5.81 549	0.88 508	1.19 534	0.91 339	0.95 468	2.19 508	5.24 562	1.17 311	1.30 337	1.19 351	1.30 462	4.90 495	1.66 486	0.42 482	0.34 477	0.52 505	0.47 505	0.41 446	0.40 449

ELAS_RVC	2.48 537	0.74 496	1.90 499	1.05 526	0.92 512	2.76 532	4.01 568	2.76 538	4.11 556	4.69 559	4.63 544	4.62 545	5.96 565	3.97 476	3.96 535	0.63 524	0.53 531	0.56 518	0.52 516	0.64 509	0.63 510
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 532	0.74 496	1.54 476	0.99 522	0.92 512	4.78 558	2.33 556	3.33 547	3.37 548	5.05 564	4.77 548	3.67 539	4.53 560	3.42 467	4.50 538	0.62 522	0.53 531	0.55 515	0.53 517	0.63 507	0.64 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCDC_ROB	1.29 462	0.75 498	1.33 447	1.05 526	0.88 509	1.73 477	0.52 302	1.89 439	3.28 546	1.29 368	4.88 549	1.22 356	1.46 478	1.77 365	1.45 471	0.60 520	0.26 426	0.29 394	0.25 369	0.52 489	0.37 439

DGSMNet	1.14 447	0.76 499	2.49 522	0.81 481	0.86 506	1.39 443	1.39 514	2.13 489	1.35 436	1.26 357	1.63 444	1.48 421	0.98 385	1.75 358	1.10 418	0.45 493	0.43 511	0.55 515	0.49 510	0.75 520	0.70 519

PWC_ROB	1.24 458	0.76 499	2.46 521	0.72 449	0.78 487	1.15 403	0.49 282	1.75 392	1.92 512	2.31 518	3.07 526	1.59 437	1.40 470	2.46 431	2.10 504	0.33 439	0.22 390	0.35 455	0.24 354	0.38 435	0.41 454

aanetorigin	1.23 457	0.79 501	2.78 530	0.70 437	0.79 490	0.99 371	1.06 487	1.06 206	1.37 444	3.52 547	2.61 517	1.72 460	1.63 494	1.99 387	1.78 489	0.25 346	0.24 411	0.26 351	0.25 369	0.38 435	0.45 470

RGC	1.14 447	0.79 501	1.26 435	0.91 515	0.96 517	1.52 459	0.77 420	1.92 449	1.26 390	1.54 456	1.93 482	2.02 496	1.54 486	2.25 414	1.31 446	0.44 492	0.35 488	0.58 521	0.48 507	0.47 474	0.46 473

MSAF-DinoV2	1.97 519	0.80 503	10.38 563	0.86 500	0.48 360	1.39 443	0.97 471	2.55 536	1.72 498	1.53 450	1.65 447	3.59 538	2.20 531	5.39 508	3.94 534	0.27 385	0.17 292	0.26 351	0.28 418	0.47 474	0.46 473

z-mn7	1.56 489	0.84 504	4.36 542	0.71 445	0.51 382	2.60 527	1.04 483	1.73 385	2.70 540	1.53 450	2.99 525	1.94 486	1.34 466	4.78 492	2.41 509	0.29 410	0.24 411	0.27 368	0.24 354	0.34 412	0.31 406

MFN_U_SF_RVC	1.52 486	0.84 504	3.42 533	0.87 507	0.66 451	2.56 526	0.95 468	2.36 524	1.70 495	1.98 505	1.86 475	2.45 516	1.79 507	2.95 450	2.58 511	0.52 506	0.48 523	0.55 515	0.59 525	0.59 502	0.61 508

PVD	1.70 502	0.84 504	2.26 516	0.94 520	0.83 500	2.48 523	0.97 471	2.59 537	3.35 547	3.01 544	2.77 521	2.34 510	2.47 539	2.67 442	3.14 522	0.47 500	0.45 518	0.59 522	0.48 507	0.59 502	0.75 524

SAMSARA	1.55 488	0.84 504	2.61 525	1.22 534	1.07 521	2.50 524	1.93 541	2.05 478	1.89 509	2.75 535	1.66 450	2.81 526	1.69 501	3.08 457	1.97 499	0.46 499	0.51 529	0.42 485	0.46 503	0.58 500	0.59 504

GANetREF_RVC	1.07 429	0.86 508	1.31 442	0.82 489	0.53 397	1.41 450	1.31 510	1.76 398	1.52 479	1.27 360	1.31 343	1.46 414	1.24 452	2.03 391	0.96 397	0.56 514	0.45 518	0.67 526	0.50 512	0.88 525	0.59 504
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
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 507	0.87 509	3.56 534	0.80 478	0.75 481	3.72 547	2.44 559	1.82 419	1.82 506	1.74 483	1.91 481	1.92 484	1.26 455	7.69 552	1.28 443	0.45 493	0.47 522	0.52 505	0.77 535	0.50 483	0.50 486

XQC	1.37 473	0.87 509	2.56 524	0.84 493	0.69 463	1.83 490	0.89 452	2.07 484	1.88 508	1.88 499	1.53 413	1.91 481	1.55 488	2.85 448	3.05 519	0.48 501	0.29 453	0.44 491	0.39 486	0.69 516	0.60 507

SQANet	1.31 466	0.88 511	1.08 403	1.83 546	1.44 542	1.44 452	0.75 414	1.74 390	1.09 289	1.32 390	1.26 324	1.28 378	1.01 397	1.50 312	0.83 369	2.50 552	0.34 477	1.47 544	0.55 519	2.32 545	1.57 547

PASM	1.34 470	0.92 512	2.62 526	0.86 500	0.87 508	1.03 379	1.08 489	1.50 322	1.51 478	1.82 495	1.41 380	1.68 455	1.26 455	4.87 494	1.34 449	0.61 521	0.65 542	0.68 527	0.78 536	0.69 516	0.68 518

WZ-Net	1.95 517	0.95 513	10.10 560	0.86 500	0.78 487	1.69 473	1.60 526	2.20 511	1.98 515	2.08 511	1.93 482	2.30 507	1.97 519	5.30 502	3.17 524	0.34 449	0.26 426	0.29 394	0.31 446	0.51 487	0.47 477

PSMNet-RUCA	1.02 420	0.97 514	1.44 460	1.23 535	1.10 523	1.40 445	0.62 374	1.69 376	1.38 448	0.94 208	1.53 413	0.97 287	0.83 311	1.17 231	0.93 387	0.69 527	0.34 477	0.99 537	0.60 526	0.97 527	0.64 514

GASNet	0.99 406	0.97 514	1.72 488	0.98 521	0.68 461	0.83 317	0.67 392	1.60 354	1.28 401	1.31 386	1.22 307	1.22 356	1.21 447	2.41 426	1.41 463	0.43 487	0.26 426	0.36 463	0.34 470	0.55 495	0.31 406

anonymity	1.12 442	0.97 514	1.21 426	1.07 529	1.12 527	1.08 388	0.89 452	1.95 457	1.16 338	1.29 368	1.26 324	1.22 356	1.09 421	1.15 223	1.01 404	1.02 536	1.00 559	0.97 535	0.97 547	0.98 528	0.99 533

Consistency-Raft	1.25 460	0.99 517	1.93 501	1.02 525	1.21 535	0.96 361	1.01 480	1.75 392	1.92 512	1.36 407	2.12 496	1.44 409	1.01 397	1.14 222	1.40 459	0.72 528	0.82 546	0.89 533	0.98 549	1.31 540	0.95 531

ADCS	2.25 527	0.99 517	5.55 546	0.81 481	0.74 474	2.19 512	1.80 532	2.27 517	2.14 523	2.80 538	2.13 497	2.40 513	2.03 521	2.64 441	13.69 568	0.41 478	0.39 504	0.40 480	0.45 500	0.58 500	0.56 497

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 437	1.02 519	1.00 370	0.82 489	0.67 455	1.93 498	0.93 463	1.62 361	1.11 298	1.15 292	1.25 317	1.50 423	0.79 288	1.96 385	0.76 342	1.89 546	0.34 477	0.79 530	0.36 479	1.25 539	0.83 526

SPS-STEREO	1.67 498	1.04 520	1.23 429	1.21 533	1.13 529	1.82 489	1.11 491	2.16 498	1.52 479	3.07 546	2.32 504	2.82 527	1.80 508	4.11 478	2.04 501	1.03 537	0.99 558	0.97 535	0.94 545	1.03 533	1.02 534
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.88 513	1.07 521	1.45 465	1.07 529	1.17 531	1.47 454	1.48 520	1.89 439	1.93 514	1.94 504	4.67 547	3.08 533	1.80 508	6.51 530	1.65 484	1.06 539	0.86 553	1.08 541	1.32 554	0.93 526	1.26 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	2.41 535	1.07 521	2.14 511	1.18 532	1.10 523	2.14 511	1.36 513	1.96 458	1.66 491	5.46 567	7.07 558	4.95 551	4.32 559	5.50 510	2.26 507	1.04 538	1.02 561	0.99 537	0.97 547	1.02 531	1.04 536

EDNetEfficient	2.37 532	1.10 523	8.08 556	0.74 461	0.71 466	0.98 370	1.56 523	1.46 312	4.06 555	4.90 561	2.82 522	2.25 504	3.48 551	2.95 450	9.97 560	0.26 369	0.24 411	0.26 351	0.30 439	0.68 515	0.61 508

AnyNet_C32	1.96 518	1.10 523	5.17 545	0.90 512	1.11 525	2.12 510	2.37 557	1.85 428	1.48 473	2.45 527	1.70 454	2.05 499	1.64 495	2.50 434	10.28 563	0.37 464	0.34 477	0.35 455	0.41 491	0.49 482	0.54 493

LSM	6.33 563	1.10 523	13.19 566	1.41 540	68.17 591	1.64 470	1.90 540	1.92 449	2.46 530	2.99 542	3.11 527	1.88 476	1.80 508	2.61 439	2.06 503	0.41 478	0.58 537	0.50 502	0.57 521	0.64 509	17.66 585

otaku	1.60 492	1.11 526	1.21 426	2.20 548	1.56 544	1.97 501	1.24 504	2.07 484	1.36 440	1.44 432	1.62 440	1.73 461	1.19 441	1.73 357	0.98 401	2.89 557	0.57 536	1.74 545	0.60 526	2.78 552	1.94 553

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MFMNet_re	1.40 478	1.14 528	1.68 484	1.39 538	1.07 521	1.48 455	1.43 516	1.87 433	1.82 506	2.26 516	2.19 499	1.51 425	1.86 513	1.52 315	1.25 437	0.93 532	0.83 547	0.84 532	0.80 537	0.99 530	1.05 538

Ntro	1.64 496	1.15 529	1.23 429	2.48 553	1.83 546	2.09 508	1.16 498	1.96 458	1.38 448	1.21 328	1.62 440	1.62 441	1.29 458	1.87 376	1.11 421	3.04 558	0.56 535	1.82 547	0.64 528	2.80 553	2.05 554

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 523	1.15 529	3.10 531	1.05 526	0.76 484	5.03 561	2.40 558	2.16 498	2.62 537	1.89 501	2.28 503	2.69 523	1.65 496	9.35 564	2.04 501	0.64 525	0.51 529	0.68 527	0.71 533	1.09 534	0.67 516

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zh-mn7	1.70 502	1.21 532	8.30 558	0.69 431	0.53 397	1.45 453	0.84 438	1.70 381	2.09 522	2.41 526	2.67 519	1.68 455	1.23 449	4.49 484	2.87 517	0.30 415	0.26 426	0.27 368	0.27 397	0.31 390	0.35 428

Wz-Net-SNSev	1.49 482	1.23 533	6.27 551	0.68 427	0.67 455	1.37 438	1.41 515	2.00 467	1.39 453	1.48 443	1.61 437	2.29 506	1.32 464	3.93 474	2.14 505	0.31 423	0.28 442	0.31 413	0.33 464	0.42 451	0.36 434

CC-Net-ROB	1.49 482	1.26 534	1.27 438	0.88 508	0.79 490	1.76 480	1.00 478	1.79 412	1.26 390	1.10 260	1.61 437	1.21 354	0.99 393	8.13 556	0.84 372	1.09 540	0.41 508	2.20 549	0.46 503	1.20 538	0.48 480

zh-sn7	1.76 508	1.38 535	6.58 552	0.74 461	0.72 468	1.78 485	1.31 510	1.88 436	1.56 485	1.86 498	2.47 514	1.81 470	2.08 526	5.12 499	3.80 532	0.32 430	0.32 471	0.32 428	0.32 454	0.44 463	0.40 449

RTS	2.67 540	1.38 535	15.28 569	0.99 522	1.26 537	3.78 548	1.96 543	2.15 495	2.62 537	2.61 530	2.85 523	2.60 520	1.59 490	6.27 526	5.71 543	0.40 474	0.28 442	0.35 455	0.35 475	0.50 483	0.48 480

RTSA	2.67 540	1.38 535	15.28 569	0.99 522	1.26 537	3.78 548	1.96 543	2.15 495	2.62 537	2.61 530	2.85 523	2.60 520	1.59 490	6.27 526	5.71 543	0.40 474	0.28 442	0.35 455	0.35 475	0.50 483	0.48 480

WAO-7	2.66 539	1.40 538	1.73 490	1.39 538	1.17 531	3.93 551	1.94 542	4.11 555	3.88 554	2.92 540	5.50 551	4.18 543	3.00 548	7.63 551	3.71 531	1.13 542	1.00 559	1.17 542	1.13 553	1.18 537	1.09 540

ACVNet_2	2.43 536	1.41 539	2.04 504	2.62 554	2.24 552	2.63 530	1.88 539	3.31 546	3.01 543	2.19 514	3.45 532	4.62 545	2.04 522	4.50 486	1.47 475	2.55 553	0.64 540	2.22 550	0.84 539	2.69 551	2.29 557

ACVNet-4b	2.15 524	1.41 539	1.64 481	2.80 555	2.31 555	2.31 517	1.24 504	2.32 520	2.14 523	1.26 357	2.39 508	2.66 522	1.48 481	5.95 523	1.06 409	3.20 562	0.45 518	2.37 553	0.89 542	2.83 556	2.37 558

StereoAnything_RVC	0.45 109	1.43 541	0.48 65	0.35 3	0.20 3	0.26 4	0.21 13	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 71	1.27 254	0.22 1	0.21 251	0.11 27	0.14 2	0.10 2	2.37 546	0.11 2

ACVNet_1	2.18 525	1.45 542	1.72 488	2.85 557	2.33 556	2.28 515	1.46 518	3.08 544	2.22 526	1.82 495	2.05 493	3.56 537	1.98 520	3.09 458	1.40 459	3.17 559	0.60 538	2.40 557	0.92 544	2.91 559	2.37 558

GCST	1.08 432	1.47 543	0.93 345	1.73 544	1.14 530	1.30 428	0.31 79	1.33 278	1.16 338	1.29 368	0.97 196	0.98 289	0.49 150	2.08 396	0.46 220	1.19 543	0.70 543	1.30 543	0.85 541	1.02 531	0.89 529

EDNetEfficientorigin	10.57 573	1.47 543	177.42 596	0.67 416	0.53 397	1.58 464	1.16 498	1.90 442	3.37 548	4.71 560	3.38 530	3.10 534	2.69 543	3.13 459	3.58 529	0.25 346	0.23 402	0.33 437	0.27 397	0.83 521	0.81 525

Dean	2.91 549	1.53 545	2.07 505	2.96 561	2.51 558	3.15 540	2.14 550	4.75 560	4.41 559	2.76 536	6.10 554	5.53 554	2.37 535	2.97 452	1.92 496	3.18 560	0.85 551	2.51 560	1.04 552	2.88 558	2.47 561

WAO-6	2.81 546	1.60 546	1.46 467	2.36 552	2.28 554	3.55 545	2.29 555	4.21 556	4.56 560	2.36 523	4.51 541	4.88 549	2.66 542	4.60 487	4.07 537	1.72 545	1.15 565	2.31 552	1.46 560	2.31 544	1.85 551

LVE	3.31 551	1.67 547	1.64 481	2.85 557	2.42 557	3.20 542	2.26 554	4.78 561	5.05 561	2.35 521	6.91 556	6.02 556	2.37 535	9.15 560	2.17 506	3.19 561	1.08 564	2.38 555	1.47 561	2.81 554	2.40 560

RainbowNet	1.97 519	1.76 548	1.57 478	2.81 556	2.21 551	1.98 503	1.81 533	2.54 535	1.89 509	1.50 446	1.84 472	1.96 489	1.65 496	2.14 401	1.25 437	3.33 564	0.85 551	2.39 556	0.98 549	2.82 555	2.22 555

AnyNet_C01	2.26 528	1.78 549	10.22 562	0.93 518	0.74 474	2.92 537	2.20 552	2.29 519	1.80 504	2.53 529	2.41 510	2.71 524	1.73 502	3.41 466	6.72 547	0.41 478	0.39 504	0.40 480	0.42 494	0.67 514	0.63 510

IMH-64-1	2.70 543	1.79 550	1.46 467	3.26 565	2.66 559	3.23 543	2.10 547	4.08 553	2.75 541	2.34 519	3.81 536	3.06 531	2.22 532	4.25 480	2.59 512	3.75 568	0.84 548	2.75 563	1.35 555	3.15 561	2.60 564

IMH-64	2.70 543	1.79 550	1.46 467	3.26 565	2.66 559	3.23 543	2.10 547	4.08 553	2.75 541	2.34 519	3.81 536	3.06 531	2.22 532	4.25 480	2.59 512	3.75 568	0.84 548	2.75 563	1.35 555	3.15 561	2.60 564

WAO-8	4.40 554	1.82 552	1.79 492	2.34 550	2.20 549	9.19 566	1.53 521	6.09 567	16.46 575	3.94 550	7.84 565	7.32 558	3.72 555	9.41 566	3.31 525	2.00 547	1.07 562	2.44 558	1.37 558	2.50 547	1.68 548

Venus	4.40 554	1.82 552	1.79 492	2.34 550	2.20 549	9.19 566	1.53 521	6.09 567	16.46 575	3.94 550	7.84 565	7.32 558	3.72 555	9.41 566	3.31 525	2.00 547	1.07 562	2.44 558	1.37 558	2.50 547	1.68 548

IMH	3.21 550	1.85 554	1.48 472	3.25 564	2.69 561	4.07 554	2.02 545	4.41 558	3.80 553	2.72 533	7.11 559	4.75 548	2.92 545	5.92 521	2.55 510	3.85 572	0.88 554	2.78 565	1.36 557	3.19 563	2.59 563

JetBlue	3.97 552	2.01 555	10.19 561	1.38 537	2.84 563	10.53 569	9.54 572	3.60 551	2.41 529	2.73 534	3.39 531	4.54 544	4.31 558	7.85 555	6.84 548	0.88 530	0.93 557	0.89 533	0.91 543	1.74 541	1.91 552

TorneroNet-64	5.30 561	2.03 556	1.74 491	3.43 567	2.81 562	10.09 568	2.12 549	9.10 574	17.12 580	4.96 563	9.27 570	10.72 573	3.70 554	9.20 561	4.55 539	3.31 563	0.84 548	2.88 566	1.55 562	3.49 564	3.04 567

TorneroNet	10.70 574	2.03 556	1.82 495	3.43 567	3.01 565	43.83 589	2.22 553	8.87 573	67.47 596	7.17 572	27.36 584	10.68 572	3.85 557	8.67 559	7.65 554	3.59 566	0.88 554	3.04 567	1.57 563	3.71 565	3.17 568

PWCK	2.88 548	2.05 558	5.72 548	2.08 547	1.11 525	3.55 545	3.90 567	2.86 541	3.54 552	3.03 545	3.63 534	3.10 534	2.31 534	8.15 558	3.09 520	2.12 549	0.91 556	1.75 546	0.98 549	2.57 549	1.18 541

KSHMR	8.75 570	2.06 559	2.11 509	3.53 569	3.11 566	4.13 555	2.69 560	5.60 564	61.37 595	3.00 543	55.83 595	4.98 553	2.45 538	4.49 484	2.61 514	3.46 565	1.55 569	3.14 569	1.94 567	3.72 566	3.18 569

Wz-Net-TNSev	1.88 513	2.08 560	7.66 553	0.67 416	0.64 446	2.42 521	1.83 535	2.33 521	1.74 501	1.57 464	1.56 424	2.58 519	1.90 516	4.86 493	3.12 521	0.39 471	0.37 495	0.33 437	0.37 482	0.53 491	0.58 502

coex-ft	8.13 569	2.13 561	98.04 595	0.67 416	0.53 397	1.71 474	1.56 523	1.65 366	11.11 569	18.17 584	3.75 535	3.88 542	7.61 571	2.98 453	6.49 546	0.30 415	0.30 457	0.32 428	0.31 446	0.66 513	0.50 486

UNDER WATER-64	5.27 560	2.32 562	8.78 559	3.93 573	3.54 571	7.61 564	3.03 566	5.84 566	14.19 571	4.04 552	4.04 538	9.39 567	6.26 566	5.93 522	8.48 557	3.60 567	1.51 568	3.13 568	1.88 565	4.29 571	3.61 572

UNDER WATER	5.08 559	2.33 563	5.55 546	3.94 574	3.51 570	5.20 562	2.72 562	5.61 565	16.52 577	3.84 549	4.60 543	9.21 566	5.89 564	5.90 520	8.66 558	3.75 568	1.34 566	3.18 570	1.88 565	4.33 572	3.61 572

ktn	4.70 557	2.38 564	2.12 510	3.76 570	3.24 567	4.85 559	2.95 565	5.52 563	7.37 567	4.07 554	19.32 580	7.46 560	3.47 550	7.39 545	2.95 518	4.04 573	1.85 570	3.26 571	2.22 570	3.08 560	2.65 566

notaker	3.98 553	2.40 565	2.68 527	3.82 572	3.27 569	3.97 553	2.14 550	4.78 561	3.45 550	4.12 555	6.94 557	7.65 562	3.26 549	7.82 554	5.30 542	4.04 573	1.41 567	3.36 572	2.10 569	3.88 567	3.31 570

UDG	1.41 479	2.65 566	0.99 365	1.44 541	1.64 545	1.34 435	0.80 431	1.60 354	1.23 376	1.23 339	1.71 455	2.01 494	1.34 466	1.47 308	1.41 463	0.90 531	0.54 534	2.29 551	0.75 534	1.84 542	1.04 536

DDUNet	1.50 484	2.69 567	1.12 413	1.77 545	1.88 547	1.84 491	0.92 459	1.70 381	1.16 338	1.38 415	1.79 466	1.60 439	1.12 426	1.37 280	1.08 413	1.10 541	0.76 544	2.37 553	0.94 545	2.00 543	1.37 544

DispFullNet	2.34 531	2.85 568	3.66 535	3.08 562	2.27 553	1.97 501	0.67 392	2.00 467	1.70 495	2.52 528	2.00 488	2.23 503	5.86 563	3.44 469	1.58 481	1.01 534	0.32 471	2.64 562	1.94 567	2.85 557	2.24 556

MADNet++	5.01 558	3.14 569	4.91 543	4.55 576	3.94 573	5.20 562	4.41 569	4.40 557	4.13 557	4.95 562	6.08 553	4.74 547	5.37 561	9.40 565	10.67 565	4.65 575	4.15 575	3.97 574	3.34 573	4.09 569	4.08 575

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 276	3.18 570	2.55 523	0.39 31	0.23 24	0.44 59	0.23 25	0.63 33	0.42 45	0.44 68	0.44 44	0.34 45	0.28 24	0.56 40	0.29 37	1.35 544	0.10 9	0.22 235	0.19 213	0.46 473	1.31 543

MADNet+	2.69 542	3.22 571	11.53 565	1.44 541	1.12 527	3.19 541	1.81 533	2.85 540	2.37 527	1.68 479	2.07 494	2.85 528	2.18 529	7.41 546	5.23 541	0.79 529	0.76 544	0.69 529	0.65 529	0.98 528	0.95 531

HanzoNet	11.04 575	3.62 572	8.10 557	4.08 575	3.55 572	4.90 560	2.73 563	7.19 571	10.10 568	31.86 591	28.92 585	21.96 585	36.36 587	18.08 579	10.17 562	7.94 579	3.32 573	3.47 573	3.31 572	7.06 577	4.04 574

test_for_model	1.30 464	3.71 573	0.58 135	3.22 563	2.84 563	0.59 169	0.33 93	1.40 297	0.83 180	1.42 430	0.61 99	0.52 114	0.37 76	0.51 24	0.33 83	2.46 551	0.15 223	0.16 51	0.11 9	4.39 573	1.50 546

DPSimNet_ROB	11.20 576	4.98 574	35.43 584	2.90 560	4.52 574	7.89 565	17.09 577	4.66 559	6.06 565	14.89 580	10.93 573	17.29 577	36.81 589	13.18 576	15.68 573	2.86 556	6.29 577	5.75 578	5.09 576	3.91 568	7.70 577

DPSMNet_ROB	13.02 578	8.23 575	21.91 574	9.53 579	18.11 577	11.56 571	32.02 584	10.64 576	16.23 574	7.05 571	19.49 582	10.16 570	16.66 577	9.85 571	22.43 580	4.77 577	8.68 578	5.38 577	10.26 582	6.17 576	11.36 580

DGTPSM_ROB	13.01 577	8.23 575	21.87 573	9.51 578	18.10 576	11.56 571	32.01 583	10.63 575	16.20 573	7.03 570	19.48 581	10.15 569	16.66 577	9.83 570	22.42 579	4.75 576	8.68 578	5.37 576	10.25 581	6.16 575	11.36 580

JetRed	6.91 566	8.80 577	25.96 580	2.85 557	3.25 568	13.98 576	11.87 574	6.25 569	4.28 558	4.45 557	4.56 542	6.69 557	5.46 562	7.46 548	14.05 569	2.59 554	3.31 572	2.59 561	2.29 571	4.20 570	3.36 571

ASD4		10.99 578

TCMNet-wrong-test	10.31 572	11.40 579	14.84 568	20.96 581	18.45 578	13.80 575	10.76 573	15.78 579	3.53 551	5.20 565	5.52 552	16.26 576	12.61 573	7.51 550	10.15 561	7.43 578	2.37 571	4.31 575	3.43 574	11.36 580	10.61 579

BEATNet-Init1	26.87 584	13.43 580	70.68 594	0.91 515	0.68 461	57.02 594	21.06 579	32.82 590	32.67 587	52.12 595	53.61 594	66.05 595	49.56 595	48.79 596	34.71 589	0.49 505	0.44 514	0.53 510	0.53 517	0.63 507	0.59 504

USTest	14.33 579	14.94 581	21.04 572	17.44 580	16.05 575	23.26 577	33.84 585	21.73 580	11.80 570	9.36 575	10.14 571	15.97 575	13.20 574	17.28 578	22.43 580	3.78 571	5.01 576	6.17 580	6.16 577	9.25 579	7.72 578

Anonymous_1	43.04 592	18.73 582	24.79 577	21.81 582	46.26 589	27.80 578	37.60 586	28.08 585	16.14 572	14.66 579	14.30 574	20.65 579	17.88 579	21.56 580	25.94 583	117.93 596	8.92 580	100.65 593	126.50 593	158.64 596	12.08 582

DPSM_ROB	19.08 580	19.14 583	25.17 578	22.15 583	20.85 580	28.17 579	37.82 587	26.56 583	16.85 578	14.14 577	14.84 575	21.70 580	18.75 580	21.87 581	26.55 584	10.16 583	9.30 581	10.47 582	10.42 583	14.03 581	12.61 583

DPSM	19.08 580	19.14 583	25.17 578	22.15 583	20.85 580	28.17 579	37.82 587	26.56 583	16.85 578	14.14 577	14.84 575	21.70 580	18.75 580	21.87 581	26.55 584	10.16 583	9.30 581	10.47 582	10.42 583	14.03 581	12.61 583

xxxxx1	54.10 594	25.67 585	27.13 581	113.43 593	96.96 593	30.69 583	47.44 589	32.38 587	25.60 582	17.75 581	17.27 577	21.81 582	21.02 582	24.43 584	33.82 586	33.37 590	40.54 591	157.71 594	175.86 594	66.16 592	72.93 594

tt_ll	54.10 594	25.67 585	27.13 581	113.43 593	96.96 593	30.69 583	47.44 589	32.38 587	25.60 582	17.75 581	17.27 577	21.81 582	21.02 582	24.43 584	33.82 586	33.37 590	40.54 591	157.71 594	175.86 594	66.16 592	72.93 594

ff	54.10 594	25.67 585	27.13 581	113.43 593	96.96 593	30.69 583	47.44 589	32.38 587	25.60 582	17.75 581	17.27 577	21.81 582	21.02 582	24.43 584	33.82 586	33.37 590	40.54 591	157.71 594	175.86 594	66.16 592	72.93 594

LRCNet_RVC	22.74 582	32.10 588	21.97 575	29.84 585	26.23 582	4.42 557	0.81 434	22.66 581	2.02 518	26.93 586	29.26 586	23.06 587	15.59 576	23.84 583	18.88 576	31.75 589	19.90 590	34.65 588	32.13 589	30.54 588	28.32 589

PML	51.67 593	36.25 589	13.28 567	7.46 577	20.81 579	108.69 596	232.22 597	8.72 572	27.82 586	87.01 596	269.67 597	69.67 596	61.95 596	24.76 587	14.20 570	9.74 582	3.40 574	9.62 581	4.70 575	18.74 583	4.72 576

FlowAnything	38.37 586	38.41 590	50.38 590	44.76 591	41.94 587	56.64 590	76.34 593	53.28 595	34.23 591	28.25 587	29.72 588	43.60 591	37.79 592	43.83 592	53.38 594	20.39 587	18.71 589	21.07 584	21.14 588	28.23 584	25.29 586

CasAABBNet	38.33 585	38.46 591	50.35 589	44.75 590	41.84 586	56.68 591	76.37 594	53.22 593	33.83 589	28.31 588	29.54 587	43.62 593	37.71 591	43.84 593	53.41 595	20.30 585	18.70 587	21.07 584	21.07 586	28.24 585	25.34 587

Selective-RAFT-Error	38.39 587	38.47 592	50.44 591	44.73 589	41.97 588	56.68 591	76.38 595	53.24 594	33.92 590	28.34 589	29.85 589	43.60 591	38.20 593	43.75 591	53.34 593	20.38 586	18.70 587	21.09 586	21.05 585	28.30 586	25.43 588

LSM0	42.82 591	38.75 593	50.81 592	47.07 592	109.38 596	57.00 593	76.02 592	53.74 596	33.71 588	29.02 590	30.41 590	43.87 594	37.22 590	43.91 594	53.54 596	20.52 588	18.62 586	21.10 587	21.11 587	28.41 587	42.22 590

HaxPig	38.92 588	41.40 594	41.64 585	29.95 586	32.27 583	28.90 581	27.60 580	29.73 586	37.71 592	43.82 592	43.87 591	33.17 588	35.56 586	41.53 589	40.37 591	43.94 593	47.51 595	45.82 589	47.08 591	42.38 589	44.15 592

AVERAGE_ROB	40.43 589	42.37 595	42.73 586	36.96 588	35.58 585	30.50 582	27.61 581	36.71 592	38.39 593	44.91 593	44.36 592	37.45 590	36.70 588	41.88 590	40.35 590	45.43 594	46.81 594	47.11 590	46.35 590	42.51 590	43.87 591

MEDIAN_ROB	42.00 590	44.40 596	44.29 588	35.15 587	34.95 584	31.28 587	29.60 582	35.88 591	40.02 594	47.20 594	46.64 593	37.37 589	38.48 594	44.35 595	42.45 592	48.03 595	49.39 596	49.71 591	49.03 592	45.14 591	46.65 593

DLNR_Zeroshot_test	23.17 583	48.52 597	43.29 587	176.68 596	78.69 592	0.35 19	0.21 13	23.41 582	0.75 153	0.66 143	0.86 164	0.59 146	0.30 32	1.56 325	0.44 193	9.57 581	0.12 53	0.18 113	0.14 92	76.92 595	0.16 125

test_example2	192.40 597	210.76 598	206.48 597	199.83 597	204.73 597	172.94 597	183.52 596	133.93 597	133.41 597	191.38 597	196.19 596	187.13 597	178.77 597	205.33 597	208.00 597	222.09 597	238.72 597	186.54 597	190.54 597	227.34 597	170.31 597

ccccc		492.34 599		530.87 598	530.37 598	478.08 598		491.76 598		448.18 598		476.12 598		541.64 598		663.49 598	459.54 598	353.94 598	309.79 598	586.66 598

Low-res two-view benchmark