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	0.70 33	0.36 1	1.07 13	0.71 55	1.31 436	2.82 165	0.41 56	1.76 63	0.98 61	0.73 76	0.71 33	0.35 3	0.42 15	0.90 28	0.42 10	0.18 34	0.18 90	0.22 36	0.18 71	0.18 1	0.20 34

MLG-Stereo_test3	0.60 8	0.37 2	1.12 46	0.59 4	0.57 166	2.19 111	0.31 26	1.68 56	0.56 2	0.49 9	0.51 12	0.56 65	0.33 1	0.96 40	0.54 63	0.21 50	0.17 54	0.23 52	0.16 14	0.20 28	0.21 67

ghrstf	0.78 68	0.38 3	1.12 46	0.74 75	0.41 55	3.32 242	0.42 60	2.29 124	1.04 68	0.62 45	0.82 55	0.95 156	1.03 190	1.01 54	0.46 31	0.16 18	0.17 54	0.19 3	0.17 46	0.20 28	0.18 3

U	12.82 591	0.38 3	1.99 161	0.66 34	58.94 610	63.38 615	0.34 36	1.91 78	0.94 57	0.59 35	0.80 50	0.46 46	0.57 51	0.83 14	0.44 21	0.29 195	0.17 54	63.35 614	59.81 613	0.29 145	0.20 34

MLG-Stereo_test1	0.80 74	0.39 5	1.02 4	0.65 26	1.20 413	3.14 210	0.29 19	1.59 39	3.05 511	0.50 10	0.24 1	0.67 86	0.43 16	1.33 133	0.40 7	0.21 50	0.18 90	0.23 52	0.15 4	0.19 13	0.20 34

MLG-Stereo	0.77 63	0.39 5	1.04 6	0.64 19	0.41 55	3.01 194	0.31 26	1.89 73	2.92 497	0.47 3	0.29 2	0.66 85	0.47 27	1.35 137	0.39 4	0.20 45	0.18 90	0.24 83	0.16 14	0.19 13	0.20 34

FoundationStereo	0.50 2	0.39 5	1.11 43	0.79 101	0.42 62	0.70 4	0.36 41	0.76 2	0.80 33	0.62 45	0.38 5	0.73 105	0.77 115	0.69 2	0.36 2	0.26 121	0.17 54	0.23 52	0.16 14	0.18 1	0.20 34

MLG-Stereo_test2	0.76 56	0.40 8	1.07 13	0.64 19	0.82 280	3.49 272	0.23 7	1.69 57	2.14 352	0.62 45	0.32 3	0.67 86	0.33 1	1.14 82	0.37 3	0.23 71	0.19 121	0.23 52	0.16 14	0.19 13	0.20 34

LG-G_1	0.70 33	0.40 8	1.12 46	0.71 55	0.30 3	2.80 162	0.40 50	2.21 108	0.78 28	0.59 35	0.55 14	0.51 56	0.58 54	1.24 109	0.49 44	0.24 85	0.18 90	0.23 52	0.15 4	0.21 44	0.21 67

LG-G	0.70 33	0.40 8	1.12 46	0.71 55	0.30 3	2.80 162	0.40 50	2.21 108	0.78 28	0.59 35	0.55 14	0.51 56	0.58 54	1.24 109	0.49 44	0.24 85	0.18 90	0.23 52	0.15 4	0.21 44	0.21 67

dual_stereo	0.68 29	0.40 8	1.05 8	0.64 19	0.37 30	0.84 7	0.34 36	3.40 272	1.03 66	0.50 10	0.46 9	0.58 66	0.40 10	1.85 235	0.49 44	0.23 71	0.17 54	0.21 31	0.16 14	0.20 28	0.19 10

CAS	1.26 198	0.40 8	1.46 110	2.97 566	1.61 502	4.13 427	0.73 197	1.78 67	1.49 153	0.83 115	1.10 111	0.59 69	0.53 41	1.26 115	0.80 153	2.99 569	0.13 1	0.21 31	0.13 1	0.31 187	1.72 549

S2M2_XL	0.46 1	0.41 13	1.09 29	0.65 26	0.34 10	0.29 1	0.23 7	0.67 1	0.50 1	0.53 17	0.92 72	0.65 81	0.53 41	0.54 1	0.50 51	0.28 173	0.24 281	0.25 106	0.21 123	0.23 65	0.22 83
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.55 3	0.41 13	1.14 61	0.70 49	0.40 48	0.99 9	0.26 13	1.32 16	0.93 53	0.53 17	0.60 18	0.44 40	0.49 35	1.02 57	0.45 24	0.27 136	0.19 121	0.23 52	0.16 14	0.21 44	0.23 94

SGD-Stereo	0.65 21	0.41 13	1.06 11	0.85 150	0.31 5	2.44 131	0.46 79	1.09 6	0.69 14	0.84 117	0.52 13	0.55 62	0.53 41	1.49 167	0.46 31	0.31 254	0.14 11	0.25 106	0.18 71	0.23 65	0.20 34

SM2	0.72 39	0.42 16	0.99 2	0.54 1	0.83 285	3.27 231	0.43 67	1.67 53	1.14 75	0.84 117	0.50 10	0.46 46	0.56 48	1.09 68	0.45 24	0.20 45	0.17 54	0.20 10	0.16 14	0.23 65	0.21 67

Monster-pub-mixall	0.64 19	0.42 16	1.00 3	0.83 127	0.48 109	1.39 44	0.32 29	1.45 24	0.82 38	0.88 124	0.85 60	0.39 16	0.36 5	1.99 245	0.47 37	0.20 45	0.16 31	0.17 1	0.15 4	0.18 1	0.21 67

1w_stereo	0.86 92	0.42 16	1.07 13	0.72 65	0.81 271	3.00 192	0.67 169	3.28 253	0.75 23	0.74 81	1.32 162	0.37 8	1.37 277	0.92 33	0.68 103	0.16 18	0.14 11	0.20 10	0.16 14	0.19 13	0.22 83

Reg-Stereo(zero)	1.60 246	0.42 16	10.69 365	0.89 171	0.68 224	3.27 231	0.47 84	2.27 116	1.54 190	1.48 191	1.24 139	2.55 383	2.68 474	1.48 165	1.10 247	0.19 39	0.19 121	0.22 36	0.18 71	0.24 71	0.26 143

ads	0.74 44	0.43 20	1.10 34	0.66 34	0.59 178	2.73 159	0.30 21	2.11 97	0.98 61	0.59 35	1.06 103	0.40 21	1.43 298	1.00 52	0.45 24	0.17 21	0.17 54	0.20 10	0.16 14	0.18 1	0.20 34

sdada	0.58 7	0.43 20	1.09 29	0.74 75	0.87 305	1.72 69	0.22 4	1.23 13	0.70 17	0.47 3	0.94 78	0.48 52	0.34 3	0.81 9	0.48 39	0.15 2	0.17 54	0.19 3	0.16 14	0.19 13	0.20 34

Monster-pub-eth3d	0.62 14	0.43 20	1.07 13	0.66 34	0.82 280	1.13 14	0.39 45	2.57 166	0.92 51	0.58 29	0.64 21	0.36 4	0.36 5	0.88 25	0.43 15	0.15 2	0.15 23	0.20 10	0.17 46	0.21 44	0.19 10

MonSter	0.62 14	0.43 20	1.07 13	0.66 34	0.82 280	1.13 14	0.39 45	2.57 166	0.92 51	0.58 29	0.64 21	0.36 4	0.35 4	0.95 36	0.43 15	0.15 2	0.15 23	0.20 10	0.17 46	0.21 44	0.19 10

fesf	0.74 44	0.44 24	1.13 54	0.69 47	1.95 540	3.07 202	0.32 29	0.85 3	0.91 49	0.60 41	1.16 120	0.45 44	0.61 65	0.98 45	0.54 63	0.14 1	0.15 23	0.22 36	0.17 46	0.20 28	0.18 3

gdasf	0.65 21	0.44 24	1.02 4	0.84 137	1.09 380	2.68 157	0.27 14	1.28 14	1.04 68	0.50 10	0.50 10	0.49 54	0.49 35	0.84 15	0.45 24	0.21 50	0.18 90	0.18 2	0.15 4	0.18 1	0.20 34

wade	0.63 16	0.44 24	1.18 69	0.68 45	0.42 62	2.49 135	0.30 21	1.35 18	0.82 38	0.61 42	0.68 25	0.46 46	0.43 16	1.12 75	0.52 59	0.17 21	0.14 11	0.19 3	0.17 46	0.21 44	0.18 3

wdaf	0.65 21	0.44 24	1.19 72	0.74 75	1.51 483	2.50 138	0.25 12	1.30 15	0.62 3	0.46 2	0.70 32	0.54 60	0.55 45	0.84 15	0.39 4	0.15 2	0.17 54	0.20 10	0.16 14	0.19 13	0.18 3

2.5w	0.75 48	0.44 24	1.06 11	0.66 34	0.69 230	2.39 127	0.56 114	2.77 195	0.82 38	0.63 49	0.88 63	0.37 8	0.75 106	1.36 139	0.50 51	0.18 34	0.14 11	0.22 36	0.17 46	0.19 13	0.21 67

IGEV-Stereo++	0.93 109	0.44 24	1.08 21	0.70 49	1.20 413	3.87 361	0.33 32	3.36 268	1.43 121	0.75 83	1.17 123	0.68 88	1.04 195	0.95 36	0.42 10	0.22 59	0.16 31	0.23 52	0.17 46	0.24 71	0.20 34

Pointernet	0.88 98	0.44 24	2.26 197	0.84 137	0.37 30	2.29 118	0.38 43	3.06 229	1.46 132	0.66 59	1.39 182	0.91 146	0.73 99	1.01 54	0.72 126	0.23 71	0.19 121	0.20 10	0.18 71	0.19 13	0.20 34

adfw	0.65 21	0.45 31	1.13 54	0.73 70	1.19 406	2.06 101	0.24 11	2.08 95	0.65 5	0.58 29	0.67 24	0.34 2	0.45 22	0.93 35	0.45 24	0.15 2	0.16 31	0.20 10	0.16 14	0.18 1	0.20 34

daf	0.72 39	0.45 31	1.10 34	0.79 101	0.84 293	2.66 155	0.29 19	1.49 29	0.99 63	0.68 64	0.92 72	0.40 21	1.34 270	1.01 54	0.40 7	0.17 21	0.16 31	0.19 3	0.16 14	0.21 44	0.19 10

bbb	0.61 11	0.45 31	1.14 61	0.73 70	1.03 360	2.14 106	0.22 4	1.55 35	0.70 17	0.53 17	0.61 20	0.43 34	0.45 22	0.85 18	0.43 15	0.15 2	0.16 31	0.20 10	0.16 14	0.18 1	0.19 10

aaaa	0.63 16	0.45 31	1.16 66	0.71 55	1.02 358	2.55 148	0.22 4	1.64 49	0.64 4	0.48 7	0.69 28	0.44 40	0.39 8	0.81 9	0.43 15	0.15 2	0.17 54	0.19 3	0.16 14	0.18 1	0.19 10

AdaDepth	0.76 56	0.45 31	1.41 106	0.70 49	1.27 430	3.12 208	0.43 67	1.02 5	0.94 57	0.63 49	0.91 70	0.43 34	0.58 54	1.41 149	0.48 39	0.18 34	0.21 191	0.23 52	0.19 92	0.25 85	0.26 143

water-stereo	0.78 68	0.45 31	1.94 155	0.79 101	0.48 109	2.36 124	0.47 84	1.53 34	1.09 73	0.88 124	1.04 96	0.82 123	0.75 106	0.72 4	0.78 147	0.22 59	0.23 247	0.25 106	0.23 171	0.24 71	0.29 188

asd	0.70 33	0.45 31	1.10 34	0.67 43	0.90 317	2.88 172	0.43 67	1.64 49	0.79 31	0.68 64	0.88 63	0.43 34	0.74 103	0.85 18	0.49 44	0.19 39	0.13 1	0.24 83	0.17 46	0.22 58	0.20 34

qwe	0.75 48	0.45 31	1.10 34	0.67 43	1.06 369	2.49 135	0.45 76	2.57 166	0.90 46	0.71 73	0.83 56	0.43 34	0.48 31	1.10 70	0.64 83	0.17 21	0.14 11	0.24 83	0.16 14	0.21 44	0.20 34

2.75w_new	0.75 48	0.45 31	1.10 34	0.65 26	0.62 192	2.45 133	0.56 114	2.75 192	0.74 22	0.78 101	0.73 36	0.38 13	0.92 164	1.04 62	0.66 95	0.17 21	0.14 11	0.22 36	0.17 46	0.18 1	0.19 10

xyz-stereo	10.85 583	0.45 31	79.01 614	0.62 10	0.45 82	83.70 616	0.77 235	2.59 172	1.34 102	2.19 374	32.02 604	2.76 410	1.62 351	5.75 378	2.39 451	0.25 106	0.17 54	0.33 310	0.21 123	0.25 85	0.19 10

s12784h	1.31 213	0.45 31	2.41 215	0.71 55	0.35 13	4.42 489	0.50 89	4.22 461	2.73 468	2.01 311	2.48 465	0.91 146	0.96 172	2.01 249	0.70 118	0.29 195	0.18 90	0.24 83	0.16 14	0.27 114	0.18 3

dwafa	0.69 30	0.46 42	1.12 46	0.62 10	0.94 327	2.91 177	0.27 14	1.65 52	0.96 59	0.42 1	0.88 63	0.50 55	0.41 13	0.97 42	0.54 63	0.15 2	0.17 54	0.20 10	0.16 14	0.19 13	0.18 3

waafd	0.74 44	0.46 42	1.08 21	0.79 101	0.28 1	3.59 298	0.42 60	2.28 119	0.75 23	0.52 16	1.11 112	0.42 31	0.40 10	1.12 75	0.47 37	0.15 2	0.15 23	0.22 36	0.17 46	0.22 58	0.20 34

asda	0.77 63	0.46 42	1.10 34	0.64 19	0.82 280	3.33 243	0.49 87	2.40 131	0.81 37	0.63 49	0.80 50	0.44 40	0.85 143	0.88 25	0.60 73	0.17 21	0.13 1	0.24 83	0.17 46	0.20 28	0.20 34

4.25_new	0.73 41	0.46 42	1.08 21	0.71 55	0.97 336	2.52 141	0.58 126	2.28 119	0.93 53	0.57 25	0.94 78	0.40 21	0.65 76	0.87 22	0.50 51	0.17 21	0.13 1	0.25 106	0.17 46	0.19 13	0.20 34

4.5w_new	0.73 41	0.46 42	1.08 21	0.71 55	0.97 336	2.52 141	0.58 126	2.28 119	0.93 53	0.57 25	0.94 78	0.40 21	0.65 76	0.87 22	0.50 51	0.17 21	0.13 1	0.25 106	0.17 46	0.19 13	0.20 34

4.5_new	0.67 26	0.46 42	1.11 43	0.63 14	0.78 260	1.97 90	0.51 93	2.18 103	0.78 28	0.73 76	0.90 68	0.42 31	0.49 35	0.81 9	0.49 44	0.21 50	0.14 11	0.26 135	0.19 92	0.22 58	0.20 34

4.5w-stereo	0.67 26	0.46 42	1.11 43	0.63 14	0.78 260	1.97 90	0.51 93	2.18 103	0.77 25	0.73 76	0.90 68	0.42 31	0.49 35	0.81 9	0.49 44	0.21 50	0.14 11	0.26 135	0.19 92	0.22 58	0.20 34

4.25w-stereo	0.73 41	0.46 42	1.08 21	0.71 55	0.97 336	2.52 141	0.58 126	2.28 119	0.93 53	0.57 25	0.94 78	0.40 21	0.65 76	0.87 22	0.50 51	0.17 21	0.13 1	0.25 106	0.17 46	0.19 13	0.20 34

3.25w_new	0.69 30	0.46 42	1.10 34	0.61 7	0.61 186	2.23 114	0.51 93	2.45 141	0.90 46	0.63 49	0.78 47	0.47 49	0.71 92	0.78 6	0.50 51	0.17 21	0.14 11	0.20 10	0.17 46	0.20 28	0.20 34

3.25w	0.69 30	0.46 42	1.10 34	0.61 7	0.61 186	2.23 114	0.51 93	2.45 141	0.90 46	0.63 49	0.78 47	0.47 49	0.71 92	0.79 7	0.50 51	0.17 21	0.14 11	0.20 10	0.17 46	0.20 28	0.20 34

2w_stereo	0.75 48	0.46 42	1.08 21	0.68 45	0.56 154	2.00 92	0.61 137	2.87 211	0.83 42	0.93 132	0.93 76	0.36 4	1.13 224	0.90 28	0.61 75	0.17 21	0.13 1	0.23 52	0.17 46	0.20 28	0.21 67

LG-Stereo_L2	0.63 16	0.46 42	1.15 64	0.70 49	0.43 69	2.32 121	0.28 17	1.86 71	0.68 9	0.56 22	0.42 7	0.37 8	0.45 22	1.36 139	0.40 7	0.23 71	0.18 90	0.22 36	0.18 71	0.21 44	0.20 34

DEFOM-Stereo	0.70 33	0.46 42	1.13 54	0.72 65	0.48 109	3.40 252	0.44 72	0.90 4	0.77 25	0.86 121	0.58 17	0.45 44	0.43 16	1.76 217	0.43 15	0.24 85	0.18 90	0.22 36	0.16 14	0.21 44	0.20 34

Selective-RAFT	1.15 162	0.46 42	1.64 130	0.99 241	0.45 82	4.17 445	0.51 93	3.21 243	1.69 256	1.12 159	1.34 169	1.45 227	1.40 285	2.08 253	0.94 216	0.41 395	0.20 159	0.24 83	0.23 171	0.27 114	0.25 119

eqd_so	0.61 11	0.47 56	1.12 46	0.73 70	0.98 343	2.29 118	0.27 14	1.33 17	0.69 14	0.53 17	0.56 16	0.36 4	0.46 26	0.86 21	0.45 24	0.15 2	0.16 31	0.20 10	0.16 14	0.18 1	0.19 10

Wavelet-Monster	0.57 4	0.47 56	1.13 54	0.66 34	0.78 260	1.60 61	0.30 21	1.17 9	0.68 9	0.58 29	0.69 28	0.39 16	0.48 31	0.99 49	0.46 31	0.15 2	0.16 31	0.20 10	0.16 14	0.20 28	0.19 10

fsefse	0.57 4	0.47 56	1.13 54	0.66 34	0.78 260	1.60 61	0.30 21	1.17 9	0.68 9	0.58 29	0.69 28	0.39 16	0.48 31	0.99 49	0.46 31	0.15 2	0.16 31	0.20 10	0.16 14	0.20 28	0.19 10

dfa	0.60 8	0.47 56	1.18 69	0.72 65	1.09 380	1.79 75	0.21 2	1.59 39	0.66 8	0.47 3	0.77 44	0.37 8	0.43 16	0.81 9	0.43 15	0.15 2	0.16 31	0.19 3	0.16 14	0.18 1	0.19 10

yyy	0.57 4	0.47 56	1.13 54	0.66 34	0.78 260	1.60 61	0.30 21	1.17 9	0.68 9	0.58 29	0.69 28	0.39 16	0.48 31	0.99 49	0.46 31	0.15 2	0.16 31	0.20 10	0.16 14	0.20 28	0.19 10

feaa	0.65 21	0.47 56	1.15 64	0.71 55	0.53 141	2.81 164	0.23 7	1.39 21	0.89 45	0.51 14	0.97 86	0.39 16	0.38 7	0.96 40	0.44 21	0.15 2	0.17 54	0.20 10	0.16 14	0.20 28	0.20 34

adal-stereo	0.60 8	0.47 56	1.21 78	0.72 65	1.07 373	1.89 82	0.21 2	1.48 27	0.65 5	0.47 3	0.76 40	0.38 13	0.43 16	0.85 18	0.42 10	0.15 2	0.16 31	0.20 10	0.16 14	0.18 1	0.19 10

2.25w	0.75 48	0.47 56	1.09 29	0.69 47	0.65 205	2.28 117	0.40 50	2.42 135	0.80 33	0.73 76	1.03 91	0.40 21	0.81 135	1.24 109	0.80 153	0.16 18	0.15 23	0.21 31	0.17 46	0.19 13	0.21 67

3.75w	0.75 48	0.47 56	1.09 29	0.63 14	1.10 384	2.61 152	0.53 103	2.46 144	0.97 60	0.62 45	0.80 50	0.40 21	0.66 82	1.11 72	0.48 39	0.19 39	0.13 1	0.23 52	0.18 71	0.20 28	0.21 67

3w_stereo	0.71 38	0.47 56	1.14 61	0.65 26	0.39 44	1.73 72	0.68 175	2.79 203	0.79 31	0.67 62	0.84 57	0.37 8	1.02 189	1.03 58	0.56 67	0.18 34	0.14 11	0.23 52	0.18 71	0.20 28	0.22 83

LG-Stereo_L1	0.61 11	0.47 56	1.10 34	0.73 70	0.49 117	1.72 69	0.33 32	1.95 83	0.65 5	0.56 22	0.40 6	0.40 21	0.43 16	1.40 144	0.42 10	0.23 71	0.19 121	0.23 52	0.18 71	0.21 44	0.19 10

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 101	0.47 56	2.08 180	0.76 93	0.73 242	3.91 366	0.41 56	2.07 93	1.07 71	0.77 98	0.89 67	0.64 77	0.86 146	0.95 36	0.77 146	0.26 121	0.18 90	0.26 135	0.19 92	0.32 214	0.32 237

AIO_test	0.76 56	0.47 56	1.31 93	0.81 106	0.70 233	1.36 41	0.88 312	1.40 22	1.45 124	0.55 21	0.95 82	1.81 288	0.58 54	1.16 89	0.46 31	0.27 136	0.17 54	0.24 83	0.19 92	0.24 71	0.21 67

fffft	0.76 56	0.47 56	1.28 91	0.82 116	0.54 143	1.51 55	0.80 256	2.09 96	1.18 79	0.63 49	0.84 57	0.59 69	0.55 45	1.80 224	0.85 171	0.19 39	0.18 90	0.27 163	0.20 109	0.26 102	0.24 109
1: 1. 1
IGEV-Stereo+	0.94 112	0.47 56	1.19 72	0.86 155	2.02 547	1.40 45	0.39 45	1.17 9	0.88 44	0.61 42	0.44 8	0.47 49	0.79 127	2.14 261	0.42 10	0.27 136	0.19 121	0.22 36	0.17 46	2.26 558	2.41 563

UniTT-Stereo	0.82 85	0.47 56	2.63 231	0.96 222	1.19 406	0.78 5	0.39 45	1.12 7	1.54 190	1.19 163	1.26 147	0.51 56	0.64 73	1.13 80	1.03 235	0.30 235	0.20 159	0.24 83	0.21 123	0.40 311	0.25 119

tt45	0.96 124	0.48 72	1.19 72	0.89 171	0.66 212	3.91 366	0.76 222	1.90 76	1.26 93	0.70 69	1.30 158	0.71 99	0.63 71	2.59 301	0.74 134	0.22 59	0.17 54	0.28 192	0.23 171	0.27 114	0.27 159

999	0.97 125	0.48 72	1.24 82	1.03 272	0.64 197	3.25 227	0.92 343	1.40 22	1.39 108	0.71 73	1.68 262	0.70 92	0.66 82	3.03 321	0.89 191	0.23 71	0.19 121	0.25 106	0.21 123	0.25 85	0.29 188

RAFT-Stereo-weight	1.11 154	0.48 72	1.22 79	0.99 241	0.42 62	4.17 445	0.80 256	3.60 299	1.50 158	1.97 290	1.50 209	1.30 206	0.65 76	1.24 109	0.85 171	0.25 106	0.19 121	0.26 135	0.22 156	0.27 114	0.23 94

trnet	0.91 106	0.48 72	1.46 110	0.62 10	0.31 5	4.40 485	0.41 56	2.20 106	1.53 181	0.94 133	1.14 118	0.88 140	0.89 156	1.09 68	0.71 121	0.27 136	0.19 121	0.22 36	0.15 4	0.21 44	0.19 10

MoCha-V2	0.87 96	0.48 72	1.87 147	0.88 166	0.32 8	1.37 42	0.55 110	2.71 186	1.42 117	0.92 131	1.75 284	0.65 81	1.17 240	1.45 158	0.57 68	0.21 50	0.21 191	0.20 10	0.19 92	0.24 71	0.23 94

MC-Stereo	1.06 147	0.48 72	1.55 122	1.15 338	0.41 55	4.56 518	0.61 137	2.06 91	1.46 132	1.90 269	1.61 243	0.89 142	1.12 222	1.35 137	0.73 129	0.25 106	0.18 90	0.26 135	0.22 156	0.25 85	0.24 109

PMTNet	0.99 133	0.48 72	1.73 134	0.62 10	0.56 154	4.20 457	0.43 67	1.88 72	1.58 213	1.00 142	1.05 101	0.78 113	0.98 181	1.50 168	0.85 171	1.21 545	0.20 159	0.23 52	0.15 4	0.22 58	0.19 10

4w-stereo	0.67 26	0.49 79	1.07 13	0.63 14	0.75 249	1.63 67	0.44 72	2.23 112	0.77 25	0.56 22	0.92 72	0.40 21	0.82 136	1.08 66	0.53 61	0.18 34	0.13 1	0.25 106	0.18 71	0.19 13	0.20 34

WCG-NET	0.88 98	0.49 79	1.26 84	0.90 180	0.37 30	1.48 52	1.07 390	1.73 59	2.30 385	1.63 211	1.49 208	0.92 151	0.97 175	0.95 36	0.76 141	0.22 59	0.16 31	0.23 52	0.20 109	0.25 85	0.21 67

CREStereo++_RVC	1.02 142	0.49 79	1.54 121	0.83 127	0.55 150	4.01 399	0.31 26	1.63 47	1.99 313	1.63 211	2.13 408	0.84 127	0.65 76	0.88 25	0.70 118	0.27 136	0.15 23	0.23 52	1.22 556	0.24 71	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
monsterstereo	0.82 85	0.50 82	1.26 84	0.77 97	1.41 468	2.54 147	0.40 50	3.14 235	0.71 19	0.70 69	1.11 112	0.41 30	0.39 8	1.50 168	0.50 51	0.19 39	0.16 31	0.22 36	0.16 14	0.21 44	0.17 1

111111	0.87 96	0.50 82	1.13 54	0.66 34	1.08 376	3.37 247	0.33 32	2.33 128	1.47 137	0.74 81	1.50 209	0.61 71	0.59 59	1.40 144	0.48 39	0.24 85	0.19 121	0.22 36	0.16 14	0.24 71	0.19 10

GIP-stereo	0.88 98	0.50 82	1.34 98	1.32 411	0.94 327	2.90 174	0.42 60	3.41 273	1.06 70	0.63 49	0.76 40	0.90 144	0.76 113	0.91 30	0.52 59	0.27 136	0.18 90	0.25 106	0.16 14	0.25 85	0.19 10

RSM	0.80 74	0.50 82	1.08 21	0.83 127	0.51 123	1.31 37	0.77 235	2.28 119	1.43 121	0.82 109	1.44 193	1.22 196	0.62 68	1.17 96	0.63 80	0.22 59	0.18 90	0.24 83	0.19 92	0.27 114	0.20 34

test_4	1.30 209	0.50 82	6.16 310	0.84 137	0.45 82	1.61 64	1.12 405	2.14 101	1.42 117	1.52 195	2.31 449	1.84 295	0.79 127	2.52 294	1.19 265	0.27 136	0.17 54	0.29 213	0.29 311	0.29 145	0.25 119

FENet	2.25 350	0.50 82	20.29 533	1.35 428	0.67 219	4.01 399	0.60 133	3.95 383	1.99 313	1.96 288	1.11 112	2.43 368	1.43 298	1.60 187	1.39 310	0.32 276	0.22 220	0.33 310	0.26 228	0.29 145	0.39 321

RSM++	0.77 63	0.51 88	1.08 21	0.95 216	0.42 62	1.52 57	0.71 189	2.11 97	1.40 112	0.80 105	1.23 138	0.90 144	0.59 59	1.14 82	0.69 112	0.24 85	0.19 121	0.25 106	0.21 123	0.28 131	0.20 34

CASnet	0.78 68	0.51 88	1.29 92	0.81 106	0.29 2	1.28 34	0.74 209	1.51 31	1.89 300	1.64 214	1.09 108	0.65 81	0.64 73	0.91 30	0.76 141	0.29 195	0.17 54	0.41 412	0.31 345	0.32 214	0.19 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	1.06 147	0.51 88	1.56 124	1.02 265	0.39 44	4.27 468	0.42 60	4.08 423	1.48 145	0.90 127	0.68 25	1.09 171	0.66 82	1.81 225	0.62 77	0.27 136	0.19 121	0.29 213	0.23 171	0.37 291	0.25 119

DCANet-4	1.96 306	0.51 88	14.31 416	0.82 116	0.40 48	4.16 440	0.57 117	4.29 491	2.98 505	2.30 409	1.80 307	1.03 166	1.54 336	1.44 154	1.44 320	0.29 195	0.23 247	0.23 52	0.18 71	0.24 71	0.42 351

tt	7.19 572	0.51 88	6.83 314	4.03 580	2.30 557	12.05 586	20.19 599	15.46 597	6.58 579	3.42 533	3.22 519	5.37 554	6.39 562	4.20 351	7.46 535	9.81 600	11.53 604	7.05 597	7.46 599	6.31 588	3.71 585

test_3	1.19 169	0.51 88	2.08 180	0.99 241	0.41 55	2.05 99	0.87 308	4.40 525	1.42 117	1.99 297	1.18 124	2.03 323	0.79 127	2.70 309	0.75 137	0.27 136	0.17 54	0.29 213	0.29 311	0.30 168	0.27 159

zero-FE	0.95 119	0.52 94	2.63 231	0.86 155	1.27 430	1.41 46	0.86 289	2.27 116	0.73 21	0.50 10	0.64 21	0.54 60	0.78 123	2.70 309	1.02 233	0.35 324	0.17 54	0.24 83	0.18 71	1.03 520	0.29 188

RAStereo	0.75 48	0.52 94	2.86 245	0.58 3	0.62 192	1.19 19	0.32 29	1.81 69	0.99 63	0.75 83	1.05 101	0.64 77	0.47 27	0.80 8	0.94 216	0.22 59	0.20 159	0.27 163	0.21 123	0.34 250	0.22 83

Occ-G	0.86 92	0.52 94	1.39 103	0.82 116	0.66 212	1.37 42	0.79 246	1.58 38	1.31 99	1.56 200	0.87 62	2.18 339	0.89 156	0.97 42	0.88 188	0.26 121	0.19 121	0.26 135	0.19 92	0.25 85	0.24 109

LoS	0.94 112	0.52 94	1.88 149	0.86 155	0.36 16	4.15 431	0.51 93	2.18 103	1.45 124	0.97 141	0.88 63	0.62 73	0.79 127	1.59 185	0.86 178	0.26 121	0.19 121	0.24 83	0.16 14	0.21 44	0.20 34
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.80 74	0.52 94	1.05 8	0.75 79	0.61 186	1.31 37	0.82 269	2.60 173	1.41 115	0.82 109	1.64 250	0.71 99	0.62 68	1.22 106	0.64 83	0.22 59	0.19 121	0.24 83	0.18 71	0.25 85	0.20 34

RCA-Stereo	1.21 177	0.52 94	1.58 126	0.90 180	0.46 91	4.68 534	0.79 246	4.13 436	1.74 272	1.92 276	1.80 307	0.94 155	1.48 313	1.14 82	0.70 118	0.27 136	0.18 90	0.25 106	0.19 92	0.25 85	0.23 94

GLC_STEREO	0.76 56	0.52 94	1.12 46	0.83 127	0.33 9	1.86 80	0.82 269	1.46 26	1.38 107	0.95 137	1.04 96	0.68 88	0.72 95	0.97 42	0.80 153	0.23 71	0.25 305	0.32 275	0.25 208	0.32 214	0.30 216

test-3	1.19 169	0.52 94	2.00 162	1.01 255	0.42 62	1.95 88	0.91 330	4.35 512	1.47 137	2.24 395	1.16 120	2.06 329	0.79 127	2.68 307	0.76 141	0.27 136	0.18 90	0.28 192	0.26 228	0.26 102	0.25 119

test_1	1.19 169	0.52 94	2.00 162	1.01 255	0.42 62	1.95 88	0.90 322	4.36 517	1.47 137	2.17 368	1.16 120	2.06 329	0.78 123	2.68 307	0.76 141	0.27 136	0.18 90	0.28 192	0.26 228	0.26 102	0.25 119

KYRaft	1.59 245	0.52 94	1.73 134	0.95 216	0.49 117	4.38 478	1.79 495	2.43 138	1.51 165	2.49 450	2.98 505	2.00 319	3.41 508	2.14 261	0.82 162	0.30 235	0.21 191	0.33 310	0.46 467	0.35 268	2.45 566

GMM-Stereo	2.45 398	0.52 94	20.38 536	0.89 171	0.82 280	4.18 448	1.91 504	2.45 141	1.48 145	2.48 449	2.30 442	1.69 259	1.86 411	2.93 317	1.08 243	0.28 173	0.18 90	0.33 310	0.48 475	0.35 268	2.41 563

CFNet-RSSM	2.08 328	0.52 94	20.06 517	1.01 255	0.56 154	3.39 249	0.64 155	3.67 311	1.55 198	1.72 232	1.37 177	2.57 385	1.19 246	1.11 72	0.86 178	0.27 136	0.20 159	0.25 106	0.23 171	0.27 114	0.23 94

3.5w_stereo	0.77 63	0.53 106	1.09 29	0.65 26	0.72 237	2.52 141	0.51 93	2.43 138	0.80 33	0.76 93	1.20 128	0.43 34	0.66 82	1.23 108	0.73 129	0.17 21	0.13 1	0.23 52	0.17 46	0.20 28	0.21 67

MM-Stereo_test2	1.79 277	0.53 106	20.16 523	1.43 456	0.47 101	2.57 149	0.73 197	1.67 53	1.47 137	0.94 133	0.96 84	0.84 127	0.79 127	1.16 89	0.68 103	0.24 85	0.17 54	0.25 106	0.22 156	0.30 168	0.22 83

MM-Stereo_test1	1.90 292	0.53 106	19.85 509	1.39 448	0.48 109	1.81 77	0.79 246	3.00 220	1.82 284	1.69 223	1.09 108	0.87 137	0.97 175	1.45 158	0.74 134	0.24 85	0.21 191	0.27 163	0.24 196	0.35 268	0.24 109

IGEV-RUCA	0.90 104	0.53 106	1.05 8	0.81 106	0.74 247	3.89 363	0.80 256	1.92 79	1.41 115	0.96 140	0.71 33	0.70 92	0.73 99	1.30 129	0.68 103	0.29 195	0.20 159	0.25 106	0.19 92	0.43 364	0.34 265

SMoEStereo_RVC	0.80 74	0.53 106	1.12 46	0.92 194	0.44 75	2.41 129	0.79 246	1.49 29	1.16 76	0.70 69	1.12 115	0.64 77	0.64 73	1.69 208	0.87 184	0.22 59	0.16 31	0.31 255	0.22 156	0.26 102	0.25 119

H2IRNET	1.90 292	0.53 106	14.29 415	1.14 325	0.60 182	4.48 495	0.44 72	2.65 178	1.81 283	1.05 151	2.30 442	1.67 252	1.40 285	2.17 265	1.50 336	0.36 336	0.21 191	0.33 310	0.37 411	0.34 250	0.29 188

11t1	1.11 154	0.53 106	1.80 142	1.55 486	0.65 205	2.20 112	0.60 133	3.66 310	1.49 153	1.60 203	1.26 147	1.03 166	1.35 274	1.72 212	0.97 223	0.28 173	0.31 374	0.29 213	0.23 171	0.30 168	0.34 265

Any-RAFT	1.40 221	0.53 106	2.78 241	1.09 297	0.64 197	4.41 487	0.81 265	3.97 390	2.78 475	1.99 297	1.34 169	2.36 357	1.56 340	1.56 177	0.75 137	0.27 136	0.20 159	0.25 106	0.18 71	0.25 85	0.28 178

FTStereo	3.71 515	0.53 106	20.37 535	0.96 222	0.65 205	4.34 475	11.29 586	2.62 175	1.50 158	2.58 467	5.04 545	1.90 301	13.84 585	3.71 337	1.25 283	0.38 361	0.24 281	0.31 255	0.32 356	0.30 168	2.10 557

GrayStereo	2.58 426	0.53 106	1.63 128	1.58 490	0.89 314	4.17 445	8.17 582	3.03 224	1.52 174	2.80 495	2.50 467	1.70 261	17.10 590	2.83 314	1.15 256	0.33 292	0.21 191	0.27 163	0.32 356	0.28 131	0.53 421

CREStereo	0.92 107	0.53 106	1.45 109	0.61 7	0.34 10	4.42 489	0.40 50	2.21 108	1.54 190	0.94 133	1.12 115	0.87 137	0.87 150	1.12 75	0.72 126	0.28 173	0.19 121	0.22 36	0.15 4	0.22 58	0.19 10
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
GREAT-IGEV	0.74 44	0.54 117	1.86 146	1.10 306	0.44 75	2.44 131	0.34 36	1.37 19	1.51 165	0.48 7	0.86 61	0.51 56	0.60 62	1.07 65	0.45 24	0.22 59	0.17 54	0.21 31	0.17 46	0.23 65	0.25 119

AIO-Stereo	0.76 56	0.54 117	1.07 13	0.73 70	0.40 48	1.28 34	0.82 269	2.26 115	1.49 153	0.70 69	1.58 231	0.89 142	0.45 22	1.03 58	0.55 66	0.24 85	0.18 90	0.25 106	0.20 109	0.26 102	0.21 67

AEACV	0.79 72	0.54 117	1.35 100	0.97 229	0.63 195	1.13 14	0.92 343	2.02 88	0.91 49	0.76 93	0.79 49	0.80 119	1.61 348	1.28 120	0.61 75	0.22 59	0.18 90	0.26 135	0.23 171	0.27 114	0.23 94

LCNet	1.55 233	0.54 117	1.88 149	0.99 241	0.55 150	3.60 301	1.21 427	2.86 209	1.53 181	2.18 370	1.74 280	1.43 226	4.17 527	3.62 333	0.87 184	0.29 195	0.20 159	0.28 192	0.77 528	0.47 395	1.85 552

PSM-AAD	2.43 395	0.54 117	1.32 96	0.92 194	0.54 143	4.48 495	7.47 578	2.96 215	1.55 198	2.31 415	2.56 475	1.26 200	16.23 589	2.46 283	0.89 191	0.28 173	0.21 191	0.58 497	0.41 449	0.34 250	1.32 535

xxxx	2.67 435	0.54 117	2.03 165	1.22 369	0.81 271	3.49 272	0.63 152	4.49 540	2.49 435	2.22 388	2.23 425	2.05 327	1.38 278	10.05 479	17.91 581	0.32 276	0.32 382	0.30 233	0.27 254	0.33 232	0.34 265

S2M2_L	0.64 19	0.55 123	1.07 13	0.89 171	0.54 143	1.08 11	0.20 1	1.16 8	1.37 106	0.59 35	0.81 54	0.86 135	0.47 27	0.70 3	0.65 90	0.31 254	0.33 389	0.27 163	0.27 254	0.36 281	0.31 226
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_rvc	0.78 68	0.55 123	1.25 83	0.75 79	0.65 205	1.46 50	0.99 371	2.13 99	1.52 174	0.57 25	1.15 119	1.09 171	0.55 45	1.15 87	0.53 61	0.24 85	0.17 54	0.24 83	0.17 46	0.25 85	0.21 67

WCG-NET（raft）	0.95 119	0.55 123	1.20 77	0.84 137	0.31 5	1.44 48	1.01 375	1.55 35	2.37 406	1.64 214	1.42 189	2.38 359	1.01 186	1.29 125	0.76 141	0.22 59	0.19 121	0.22 36	0.20 109	0.25 85	0.21 67

test_sample1	1.62 250	0.55 123	1.88 149	1.44 459	0.79 266	2.27 116	0.64 155	4.00 398	1.82 284	1.87 259	1.35 172	1.57 240	1.62 351	9.55 460	1.24 280	0.30 235	0.27 329	0.31 255	0.28 283	0.32 214	0.32 237

MIF-Stereo (partial)	0.98 127	0.55 123	2.83 242	0.71 55	1.03 360	1.08 11	0.49 87	2.55 162	1.66 246	0.79 103	1.20 128	0.80 119	0.90 159	1.61 192	1.56 349	0.36 336	0.24 281	0.33 310	0.25 208	0.40 311	0.28 178

CES	1.01 138	0.55 123	1.74 137	0.92 194	2.15 551	2.15 107	0.50 89	2.01 87	1.45 124	0.76 93	1.02 88	0.61 71	0.47 27	1.29 125	0.79 152	0.22 59	0.17 54	0.24 83	0.14 2	0.63 453	2.29 560

DisPM	1.36 217	0.55 123	2.39 212	1.54 481	0.51 123	4.59 521	0.79 246	2.50 150	1.88 296	2.50 451	1.83 326	1.45 227	1.01 186	2.71 311	0.93 214	0.46 435	0.20 159	0.32 275	0.31 345	0.31 187	0.44 366

RAFT-RH_RVC	2.63 429	0.55 123	19.97 514	1.26 384	0.47 101	4.46 493	0.57 117	1.71 58	1.64 240	3.06 515	5.51 548	2.03 323	1.28 258	6.70 401	1.52 344	0.42 406	0.22 220	0.37 374	0.34 373	0.28 131	0.29 188

RAFT-345	2.46 401	0.55 123	19.69 504	1.02 265	0.49 117	4.43 491	0.78 239	1.64 49	2.34 395	2.09 334	3.12 515	1.96 312	1.31 265	6.65 399	1.43 318	0.36 336	0.23 247	0.32 275	0.25 208	0.28 131	0.25 119

Prome-Stereo	1.61 248	0.55 123	1.71 133	0.98 235	0.60 182	4.41 487	1.82 499	3.03 224	1.53 181	2.18 370	3.45 527	1.72 264	3.49 514	2.23 274	1.08 243	0.29 195	0.20 159	0.26 135	0.25 208	0.34 250	2.16 558

TANstereo	1.01 138	0.55 123	1.73 134	0.76 93	0.36 16	4.04 405	0.38 43	1.48 27	1.62 236	2.03 320	2.10 399	0.84 127	0.93 167	0.98 45	0.62 77	0.28 173	0.36 412	0.23 52	0.20 109	0.25 85	0.46 382

MultiAttention	8.74 577	0.56 134	7.25 320	2.07 542	22.74 600	35.86 606	8.44 584	4.97 563	2.58 449	2.57 463	5.11 546	5.55 557	1.59 341	52.70 614	7.50 536	0.47 444	0.24 281	0.52 478	1.00 544	6.84 592	6.30 597

castereo++	0.93 109	0.56 134	1.26 84	0.92 194	0.73 242	2.48 134	1.00 372	2.99 218	1.03 66	0.68 64	1.41 187	1.92 303	0.59 59	1.26 115	0.44 21	0.25 106	0.19 121	0.28 192	0.19 92	0.23 65	0.23 94

UGAM	2.58 426	0.56 134	18.55 479	0.89 171	0.71 235	3.23 220	1.03 381	2.75 192	1.75 274	1.36 175	2.77 494	2.69 396	1.28 258	10.75 501	1.40 311	0.28 173	0.24 281	0.40 400	0.31 345	0.35 268	0.30 216

test_sample2	1.75 272	0.56 134	2.25 196	1.41 452	0.80 268	2.91 177	0.86 289	4.05 413	2.04 326	1.91 274	1.39 182	1.57 240	1.55 338	10.65 498	1.06 238	0.32 276	0.28 341	0.32 275	0.30 329	0.36 281	0.33 253

MGS-Stereo	0.80 74	0.56 134	1.53 118	0.93 208	0.39 44	1.26 28	0.73 197	1.45 24	1.30 98	1.01 143	2.26 429	0.80 119	0.56 48	1.16 89	0.65 90	0.27 136	0.23 247	0.26 135	0.22 156	0.27 114	0.25 119

ttt	2.76 445	0.56 134	2.28 202	1.41 452	1.21 419	3.67 314	0.77 235	4.59 550	2.94 500	2.35 427	2.30 442	2.45 373	1.54 336	11.25 527	15.56 568	0.43 412	0.36 412	0.37 374	0.33 364	0.40 311	0.40 341

riskmin	1.25 191	0.56 134	2.05 168	1.05 275	0.93 325	2.86 171	0.55 110	3.23 247	1.34 102	1.55 198	1.07 106	3.56 485	2.03 424	1.29 125	1.00 231	0.28 173	0.27 329	0.34 328	0.21 123	0.41 335	0.43 360

DRaft	2.28 359	0.56 134	2.64 233	0.74 75	0.46 91	3.94 378	1.23 429	2.32 127	1.55 198	2.64 479	2.80 497	1.60 245	5.34 546	6.96 410	10.99 552	0.34 304	0.22 220	0.27 163	0.27 254	0.29 145	0.37 299

HCRNet	1.60 246	0.56 134	2.47 217	0.78 99	1.36 452	4.11 422	0.71 189	3.57 295	2.79 477	1.75 238	1.61 243	1.58 242	1.41 290	5.79 379	1.56 349	0.34 304	0.28 341	0.36 362	0.29 311	0.33 232	0.37 299

test_xeample	2.67 435	0.56 134	2.05 168	1.09 297	0.81 271	3.24 224	0.80 256	4.55 547	2.70 465	2.42 441	2.27 430	1.39 217	1.40 285	10.75 501	17.51 580	0.30 235	0.30 364	0.32 275	0.28 283	0.34 250	0.33 253

UGAM-zero	2.79 446	0.57 144	20.87 555	0.98 235	0.77 259	2.08 103	0.35 40	3.88 358	1.51 165	2.05 325	1.64 250	5.07 547	3.42 511	9.83 467	1.24 280	0.28 173	0.21 191	0.27 163	0.29 311	0.29 145	0.28 178

SMFormer	2.00 314	0.57 144	4.46 289	1.36 434	0.57 166	2.03 94	0.73 197	4.25 475	2.80 481	2.32 419	2.31 449	1.95 307	1.52 326	10.99 513	2.13 434	0.34 304	0.32 382	0.36 362	0.31 345	0.38 296	0.36 285

tta	2.00 314	0.57 144	4.46 289	1.36 434	0.57 166	2.03 94	0.73 197	4.25 475	2.80 481	2.32 419	2.31 449	1.95 307	1.52 326	10.99 513	2.13 434	0.34 304	0.32 382	0.36 362	0.31 345	0.29 145	0.29 188

qqq1	1.92 299	0.57 144	4.46 289	1.36 434	0.57 166	2.03 94	0.73 197	4.25 475	2.80 481	2.32 419	2.31 449	1.95 307	1.52 326	10.99 513	0.71 121	0.34 304	0.32 382	0.30 233	0.23 171	0.29 145	0.29 188

fff1	1.92 299	0.57 144	4.46 289	1.36 434	0.57 166	2.03 94	0.73 197	4.25 475	2.80 481	2.32 419	2.31 449	1.95 307	1.52 326	10.99 513	0.71 121	0.34 304	0.32 382	0.30 233	0.23 171	0.29 145	0.29 188

1111x	3.13 488	0.57 144	8.38 333	1.20 360	0.76 253	3.80 339	0.88 312	4.61 552	2.63 456	2.31 415	2.16 412	1.95 307	1.81 402	11.54 537	18.13 583	0.32 276	0.31 374	0.32 275	0.30 329	0.35 268	0.34 265

qqq	1.30 209	0.57 144	1.67 131	1.15 338	0.51 123	2.18 109	0.91 330	3.98 392	1.53 181	1.50 194	1.24 139	1.79 280	1.34 270	4.66 355	0.98 226	0.28 173	0.31 374	0.33 310	0.33 364	0.33 232	0.32 237

x	1.15 162	0.57 144	1.53 118	1.44 459	0.67 219	1.94 87	0.97 364	3.87 355	1.57 210	1.61 208	1.28 154	1.58 242	1.22 249	1.93 240	1.04 236	0.28 173	0.30 364	0.34 328	0.29 311	0.32 214	0.31 226

PFNet+	1.46 228	0.57 144	2.84 243	0.92 194	0.47 101	4.64 528	0.84 277	2.46 144	1.99 313	2.14 351	1.64 250	1.34 210	1.03 190	4.68 357	1.23 278	0.45 428	0.33 389	0.37 374	0.39 431	0.32 214	0.49 399

cross-raft	2.01 317	0.57 144	19.01 487	1.03 272	0.56 154	2.11 105	0.72 192	3.63 304	1.57 210	1.77 240	1.51 211	3.17 444	1.13 224	1.16 89	0.85 171	0.23 71	0.21 191	0.26 135	0.23 171	0.28 131	0.25 119

222	2.68 439	0.57 144	2.03 165	1.11 313	0.81 271	3.23 220	0.65 164	4.52 545	2.45 427	2.34 426	2.29 437	1.41 223	1.44 302	10.50 492	18.47 585	0.32 276	0.30 364	0.32 275	0.27 254	0.32 214	0.34 265

Gwc-CoAtRS	1.58 240	0.57 144	11.69 377	1.01 255	0.60 182	2.53 145	0.64 155	2.36 129	1.56 204	1.80 246	1.47 200	2.74 402	1.18 242	1.12 75	0.90 195	0.27 136	0.21 191	0.25 106	0.22 156	0.27 114	0.23 94

HSM-Net_RVC	2.87 455	0.57 144	17.46 461	0.92 194	0.90 317	3.70 318	1.20 424	5.64 576	2.51 439	3.22 524	2.43 460	2.54 382	1.59 341	11.41 531	1.65 371	0.34 304	0.25 305	0.26 135	0.23 171	0.30 168	0.29 188
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
monsters	0.82 85	0.58 157	1.16 66	0.76 93	1.52 484	2.92 181	0.40 50	2.66 180	0.72 20	0.66 59	0.84 57	0.38 13	0.41 13	1.84 229	0.48 39	0.20 45	0.16 31	0.20 10	0.16 14	0.19 13	0.19 10

IGEV++	0.90 104	0.58 157	1.32 96	0.94 212	0.45 82	1.27 29	1.00 372	3.32 262	1.55 198	0.82 109	1.34 169	0.86 135	1.09 212	1.16 89	0.89 191	0.33 292	0.18 90	0.23 52	0.19 92	0.29 145	0.22 83

mmm	1.27 203	0.58 157	2.20 188	1.41 452	0.68 224	2.39 127	0.85 286	3.90 365	1.63 239	2.20 377	1.84 331	1.28 202	1.50 320	1.91 239	0.89 191	0.31 254	0.27 329	0.45 435	0.37 411	0.38 296	0.34 265

IPLGR	2.53 415	0.58 157	20.46 541	0.82 116	0.52 132	4.56 518	0.50 89	4.30 499	2.38 411	1.87 259	1.53 219	1.68 254	1.72 384	6.95 409	1.15 256	0.28 173	0.21 191	0.27 163	0.23 171	0.33 232	0.32 237

DEmStereo	2.97 469	0.58 157	13.42 392	0.79 101	0.51 123	3.84 348	1.84 502	2.42 135	1.60 229	2.25 398	2.74 490	2.03 323	6.04 553	6.79 408	12.80 561	0.35 324	0.26 318	0.26 135	0.27 254	0.27 114	0.37 299

SST-Stereo	1.76 273	0.58 157	3.10 253	1.44 459	0.46 91	4.71 546	0.76 222	2.22 111	2.79 477	2.07 333	2.18 416	2.43 368	3.22 501	6.66 400	0.84 168	0.42 406	0.19 121	0.30 233	0.27 254	0.35 268	0.26 143

R-Stereo Train	1.20 174	0.58 157	1.81 143	0.99 241	0.67 219	3.78 333	0.90 322	4.09 425	1.51 165	2.16 364	1.71 273	1.13 177	0.94 169	1.40 144	0.91 202	0.30 235	0.24 281	0.26 135	0.21 123	0.26 102	0.25 119

RAFT-Stereo	1.20 174	0.58 157	1.81 143	0.99 241	0.67 219	3.78 333	0.90 322	4.09 425	1.51 165	2.16 364	1.71 273	1.13 177	0.94 169	1.40 144	0.91 202	0.30 235	0.24 281	0.26 135	0.21 123	0.26 102	0.25 119
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test3	1.09 151	0.59 165	1.55 122	1.73 511	1.18 399	1.91 85	0.86 289	3.52 286	1.76 276	1.25 165	1.86 341	1.10 174	0.69 88	1.32 132	0.86 178	0.27 136	0.23 247	0.27 163	0.22 156	0.34 250	0.30 216

SCV_C0	0.89 101	0.59 165	1.96 160	0.83 127	0.44 75	1.24 25	0.64 155	3.33 266	1.66 246	0.82 109	1.20 128	0.73 105	0.66 82	1.62 193	0.66 95	0.32 276	0.21 191	0.24 83	0.20 109	0.28 131	0.23 94

fffy	0.80 74	0.59 165	1.56 124	1.00 249	0.47 101	1.27 29	0.76 222	1.90 76	1.02 65	0.75 83	1.35 172	0.83 125	0.72 95	1.70 210	0.62 77	0.23 71	0.19 121	0.27 163	0.21 123	0.28 131	0.32 237

RAFT-Test	1.44 225	0.59 165	6.10 309	1.01 255	0.69 230	2.90 174	0.80 256	3.68 313	1.70 259	1.85 252	1.68 262	3.15 442	1.03 190	1.20 103	0.99 229	0.27 136	0.22 220	0.25 106	0.23 171	0.27 114	0.25 119

BUS	1.49 232	0.59 165	1.94 155	0.87 161	0.85 295	4.50 504	0.76 222	4.48 537	1.88 296	2.93 503	1.83 326	3.63 487	0.97 175	1.60 187	1.17 262	0.34 304	0.25 305	0.31 255	0.28 283	0.35 268	0.33 253

BSDual-CNN	1.46 228	0.59 165	1.94 155	0.87 161	0.85 295	4.16 440	1.16 413	4.48 537	1.88 296	2.93 503	1.83 326	2.60 388	1.31 265	1.60 187	1.21 272	0.34 304	0.25 305	0.31 255	0.28 283	0.35 268	0.33 253

psmg	1.47 231	0.59 165	1.94 155	0.92 194	0.85 295	4.30 472	1.42 460	4.10 433	1.88 296	2.64 479	2.09 398	2.60 388	1.31 265	1.60 187	1.21 272	0.34 304	0.27 329	0.33 310	0.34 373	0.36 281	0.34 265

PSM-softLoss	1.66 259	0.59 165	5.15 300	2.25 546	0.48 109	4.68 534	0.69 181	2.57 166	1.52 174	2.14 351	1.45 194	1.42 224	0.99 182	6.04 385	1.20 268	0.41 395	0.23 247	0.37 374	0.39 431	0.32 214	0.31 226

KMStereo	1.66 259	0.59 165	5.15 300	2.25 546	0.48 109	4.68 534	0.69 181	2.57 166	1.52 174	2.14 351	1.45 194	1.42 224	0.99 182	6.04 385	1.20 268	0.41 395	0.23 247	0.37 374	0.39 431	0.32 214	0.31 226

RAFT_R40	1.70 264	0.59 165	2.99 249	1.46 465	0.46 91	4.74 550	0.98 370	2.23 112	1.56 204	2.02 316	2.35 457	2.71 399	2.56 468	6.71 404	0.90 195	0.40 380	0.19 121	0.30 233	0.27 254	0.33 232	0.26 143

Pruner-Stereo	1.32 215	0.59 165	2.11 183	1.79 521	0.47 101	4.73 547	0.79 246	2.53 152	1.72 263	2.47 448	1.58 231	1.48 230	1.03 190	1.66 202	1.47 329	0.44 419	0.21 191	0.34 328	0.30 329	0.30 168	0.39 321

MDST_ROB	5.53 554	0.59 165	23.11 589	2.55 558	2.69 560	21.20 596	1.98 508	4.77 559	2.65 459	9.36 584	4.25 537	4.14 511	4.45 533	22.57 593	3.68 496	0.48 449	0.33 389	0.47 444	0.44 461	0.44 372	0.44 366

FlowAnything_test	0.75 48	0.60 177	1.18 69	0.82 116	0.58 175	2.29 118	0.66 167	1.38 20	0.80 33	1.03 149	0.76 40	0.63 75	0.49 35	0.84 15	0.91 202	0.31 254	0.27 329	0.40 400	0.48 475	0.31 187	0.30 216

DilatedVolume-Stereo	0.81 82	0.60 177	1.51 117	1.01 255	0.59 178	1.34 39	0.51 93	1.56 37	1.08 72	1.26 167	1.24 139	0.77 112	0.87 150	1.79 223	0.72 126	0.23 71	0.24 281	0.22 36	0.21 123	0.25 85	0.23 94

LG-Stereo	0.85 91	0.60 177	2.71 236	0.59 4	0.45 82	2.85 169	0.55 110	2.41 132	1.34 102	0.59 35	1.19 126	0.43 34	0.40 10	0.76 5	0.75 137	0.20 45	0.17 54	0.31 255	0.24 196	0.29 145	0.19 10

model_zeroshot	1.21 177	0.60 177	3.55 272	1.05 275	0.57 166	3.46 263	0.63 152	2.73 189	1.55 198	2.05 325	1.38 180	1.50 233	0.82 136	1.69 208	0.87 184	0.29 195	0.23 247	0.30 233	0.23 171	0.27 114	0.32 237

AE-Stereo	1.18 167	0.60 177	2.05 168	1.10 306	0.60 182	4.39 481	0.72 192	3.74 327	1.62 236	1.10 155	1.90 356	1.01 163	0.92 164	1.45 158	0.82 162	0.28 173	0.22 220	0.28 192	0.28 283	0.26 102	0.22 83

ffm	1.72 265	0.60 177	5.21 302	1.14 325	0.99 347	3.62 306	0.86 289	4.22 461	3.37 539	2.20 377	2.30 442	3.48 470	1.62 351	2.21 271	0.65 90	0.29 195	0.16 31	0.48 452	0.37 411	0.30 168	0.29 188

ff1	2.96 465	0.60 177	5.21 302	1.14 325	0.99 347	3.62 306	0.86 289	4.22 461	3.37 539	2.20 377	2.30 442	3.48 470	1.62 351	11.62 541	16.09 570	0.29 195	0.16 31	0.48 452	0.37 411	0.30 168	0.29 188

mmx	2.98 471	0.60 177	5.21 302	1.14 325	0.99 347	3.62 306	0.86 289	4.49 540	3.05 511	2.20 377	2.30 442	3.48 470	1.62 351	11.62 541	16.09 570	0.33 292	0.28 341	0.48 452	0.37 411	0.44 372	0.37 299

xxx	2.98 471	0.60 177	5.21 302	1.14 325	0.99 347	3.62 306	0.86 289	4.49 540	3.05 511	2.20 377	2.30 442	3.48 470	1.62 351	11.62 541	16.09 570	0.33 292	0.28 341	0.48 452	0.37 411	0.44 372	0.37 299

anonymousdsp2	1.26 198	0.60 177	3.74 282	1.02 265	0.41 55	3.60 301	0.72 192	3.68 313	1.47 137	1.37 178	1.56 228	1.83 292	1.01 186	2.00 246	0.66 95	0.29 195	0.20 159	0.28 192	0.20 109	0.32 214	0.29 188

knoymous	1.30 209	0.60 177	5.57 307	0.88 166	0.75 249	3.04 195	0.90 322	2.68 182	1.33 101	1.48 191	1.07 106	2.78 412	0.88 152	1.29 125	0.85 171	0.31 254	0.22 220	0.35 347	0.20 109	0.45 380	0.37 299

CrosDoStereo	5.24 549	0.60 177	20.23 526	0.82 116	0.51 123	3.39 249	18.11 595	3.82 342	2.27 377	1.98 292	8.74 565	1.96 312	6.96 565	7.35 414	26.35 599	0.30 235	0.22 220	0.30 233	0.28 283	0.33 232	0.38 314

AAGNet	2.86 451	0.60 177	1.77 139	2.05 540	0.46 91	4.76 552	1.09 399	2.27 116	1.56 204	2.17 368	1.84 331	2.41 362	4.00 523	6.23 390	24.22 597	0.46 435	0.19 121	0.30 233	0.29 311	0.32 214	0.24 109

ASMatch	2.62 428	0.60 177	20.65 548	1.37 444	0.64 197	4.39 481	0.78 239	1.97 84	1.58 213	1.70 227	3.89 535	1.94 305	3.79 519	5.46 369	1.64 369	0.31 254	0.24 281	0.34 328	0.28 283	0.33 232	0.50 406

DeepStereo_LL	5.24 549	0.60 177	20.23 526	0.82 116	0.51 123	3.39 249	18.11 595	3.82 342	2.27 377	1.98 292	8.74 565	1.96 312	6.96 565	7.35 414	26.35 599	0.30 235	0.22 220	0.30 233	0.28 283	0.33 232	0.38 314

PFNet	2.47 404	0.60 177	16.95 451	2.15 545	0.81 271	4.63 527	0.91 330	2.55 162	1.52 174	2.40 439	2.79 495	1.83 292	1.42 295	7.54 418	1.34 307	0.33 292	0.21 191	0.36 362	0.27 254	0.32 214	0.39 321

IRAFT_RVC	1.87 285	0.60 177	4.33 288	2.40 555	0.66 212	4.59 521	1.59 479	2.96 215	1.51 165	2.23 392	1.75 284	2.09 333	2.63 471	6.70 401	1.50 336	0.33 292	0.21 191	0.33 310	0.29 311	0.32 214	0.32 237

PAM	2.43 395	0.61 194	20.86 553	1.07 283	0.73 242	2.93 185	0.53 103	3.24 249	1.53 181	1.89 268	2.43 460	5.29 553	2.76 476	1.84 229	1.02 233	0.27 136	0.24 281	0.26 135	0.25 208	0.40 311	0.50 406

test_sample3	2.34 377	0.61 194	11.94 378	1.33 416	0.85 295	3.10 207	0.73 197	4.24 473	2.19 361	2.21 386	1.75 284	1.80 283	1.41 290	11.11 522	1.46 324	0.35 324	0.29 351	0.34 328	0.35 389	0.39 306	0.37 299

gcap-zeroshot	1.30 209	0.61 194	4.09 285	0.94 212	0.56 154	3.50 276	0.84 277	3.12 233	1.72 263	1.84 251	1.22 134	2.72 401	0.88 152	1.46 162	0.80 153	0.29 195	0.30 364	0.27 163	0.21 123	0.29 145	0.25 119

NF-Stereo	1.58 240	0.61 194	2.66 234	2.26 548	0.47 101	4.68 534	0.67 169	3.31 257	1.48 145	2.11 341	1.59 235	1.36 213	1.09 212	6.08 387	1.20 268	0.40 380	0.20 159	0.36 362	0.34 373	0.31 187	0.36 285

OCTAStereo	1.58 240	0.61 194	2.72 237	2.27 551	0.46 91	4.68 534	0.67 169	3.30 256	1.48 145	2.11 341	1.59 235	1.36 213	1.09 212	6.02 384	1.21 272	0.41 395	0.20 159	0.36 362	0.34 373	0.31 187	0.37 299

NRIStereo	1.28 206	0.61 194	1.67 131	1.15 338	0.38 41	4.73 547	0.90 322	2.42 135	1.50 158	1.93 280	1.33 164	1.75 267	1.22 249	2.96 319	1.33 304	0.46 435	0.22 220	0.29 213	0.26 228	0.30 168	0.28 178

RE-Stereo	1.58 240	0.61 194	2.72 237	2.26 548	0.46 91	4.68 534	0.68 175	3.31 257	1.48 145	2.11 341	1.59 235	1.36 213	1.09 212	6.01 382	1.22 275	0.41 395	0.20 159	0.36 362	0.34 373	0.31 187	0.37 299

TVStereo	1.58 240	0.61 194	2.72 237	2.26 548	0.46 91	4.68 534	0.68 175	3.31 257	1.48 145	2.11 341	1.59 235	1.36 213	1.09 212	6.01 382	1.22 275	0.41 395	0.20 159	0.36 362	0.34 373	0.31 187	0.37 299

CRE-IMP	1.23 182	0.61 194	2.14 184	0.82 116	0.39 44	4.54 510	0.83 274	2.63 176	1.55 198	1.95 285	1.46 196	1.87 300	0.96 172	1.48 165	1.33 304	0.45 428	0.21 191	0.31 255	0.26 228	0.41 335	0.31 226

XX-Stereo	2.54 417	0.61 194	20.21 525	1.78 516	1.19 406	4.30 472	0.46 79	4.39 523	1.58 213	2.32 419	1.89 351	4.64 535	0.60 62	4.16 349	0.82 162	0.31 254	0.21 191	0.28 192	0.27 254	0.51 408	0.26 143

xyz-stereo-finetune	1.05 146	0.62 204	1.46 110	0.59 4	0.36 16	3.48 269	0.81 265	2.69 184	1.74 272	0.94 133	1.21 132	0.91 146	0.78 123	2.53 296	1.28 293	0.24 85	0.24 281	0.26 135	0.23 171	0.30 168	0.23 94

test_sample6	2.35 382	0.62 204	10.78 367	1.33 416	0.83 285	3.15 211	0.79 246	4.36 517	2.43 422	2.26 401	2.04 384	1.69 259	1.39 281	11.48 536	1.61 358	0.38 361	0.32 382	0.37 374	0.39 431	0.41 335	0.42 351

test_sample5	2.33 373	0.62 204	11.29 372	1.29 398	0.83 285	3.09 205	0.74 209	4.28 488	2.31 389	2.20 377	1.97 370	1.68 254	1.39 281	11.19 524	1.47 329	0.37 344	0.31 374	0.37 374	0.37 411	0.41 335	0.39 321

DualNet	2.33 373	0.62 204	11.29 372	1.29 398	0.83 285	3.09 205	0.74 209	4.28 488	2.31 389	2.26 401	2.04 384	1.68 254	1.39 281	11.19 524	1.47 329	0.37 344	0.31 374	0.37 374	0.37 411	0.41 335	0.39 321

testlalala	1.14 161	0.62 204	1.34 98	1.00 249	0.78 260	4.38 478	0.93 345	2.46 144	2.20 363	2.44 444	1.52 212	1.31 207	0.61 65	1.04 62	0.65 90	0.35 324	0.19 121	0.24 83	0.19 92	0.24 71	0.23 94

iRaft-Stereo_20w	1.88 289	0.62 204	10.58 364	0.90 180	0.83 285	2.96 190	0.78 239	4.90 561	1.58 213	2.29 405	1.60 239	1.25 199	4.51 535	2.28 277	0.90 195	0.29 195	0.21 191	0.26 135	0.24 196	0.41 335	0.31 226

ac_64	2.35 382	0.62 204	9.77 350	1.32 411	1.71 521	3.27 231	0.93 345	3.48 276	2.50 436	1.74 236	1.73 278	3.91 497	1.77 391	10.21 484	1.86 399	0.40 380	0.31 374	0.33 310	0.30 329	0.34 250	0.39 321

GANet-RSSM	1.98 310	0.62 204	3.49 269	1.69 504	1.23 421	4.22 458	0.91 330	3.31 257	1.86 293	1.81 247	1.74 280	2.34 353	1.82 404	10.92 510	1.73 383	0.34 304	0.29 351	0.31 255	0.28 283	0.39 306	0.40 341

SGM-Forest	2.96 465	0.62 204	3.49 269	1.09 297	0.80 268	4.06 408	3.30 553	4.37 520	3.09 515	4.18 552	3.27 522	4.67 537	3.86 521	11.69 550	7.91 538	0.51 471	0.46 481	0.49 466	0.39 431	0.48 398	0.49 399
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
xyz-stereo-finetune2	1.16 166	0.63 213	1.50 115	0.57 2	0.36 16	3.47 266	0.65 164	2.70 185	1.23 83	0.88 124	1.75 284	0.91 146	1.76 389	3.54 330	1.74 384	0.24 85	0.22 220	0.30 233	0.27 254	0.31 187	0.26 143

SCV	0.95 119	0.63 213	1.38 102	1.70 507	0.41 55	1.23 21	0.89 317	3.53 290	1.57 210	0.61 42	1.54 221	0.93 152	0.77 115	1.66 202	0.66 95	0.36 336	0.20 159	0.25 106	0.19 92	0.29 145	0.25 119

PAM_32	2.45 398	0.63 213	20.74 550	1.05 275	0.65 205	2.83 166	0.46 79	2.91 212	1.54 190	1.95 285	2.66 485	4.99 543	3.78 518	1.96 243	0.92 206	0.27 136	0.22 220	0.27 163	0.25 208	0.36 281	0.48 392

rvit_stereo_0081	0.80 74	0.63 213	1.19 72	0.91 188	0.64 197	1.27 29	0.61 137	2.05 89	1.71 260	0.82 109	0.73 36	0.85 131	0.75 106	1.30 129	0.80 153	0.31 254	0.26 318	0.27 163	0.25 208	0.38 296	0.27 159

rvit_stereo_0082	0.80 74	0.63 213	1.19 72	0.91 188	0.64 197	1.27 29	0.61 137	2.05 89	1.71 260	0.82 109	0.73 36	0.85 131	0.75 106	1.30 129	0.80 153	0.31 254	0.26 318	0.27 163	0.25 208	0.38 296	0.27 159

test_sample4	2.34 377	0.63 213	11.59 375	1.30 405	0.83 285	3.07 202	0.72 192	4.27 483	2.30 385	2.30 409	1.88 345	1.73 265	1.42 295	11.14 523	1.46 324	0.35 324	0.29 351	0.35 347	0.36 399	0.40 311	0.38 314

testlalala2	2.31 366	0.63 213	20.54 543	2.56 559	2.87 564	3.79 337	0.76 222	4.20 452	1.48 145	1.42 187	1.43 191	2.45 373	0.80 134	1.03 58	0.68 103	0.27 136	0.25 305	0.24 83	0.21 123	0.33 232	0.28 178

DeepStereo_RVC	1.55 233	0.63 213	3.32 264	0.77 97	0.42 62	4.49 501	0.72 192	2.50 150	1.58 213	2.02 316	1.81 319	1.54 238	6.38 561	1.73 213	1.19 265	0.46 435	0.22 220	0.29 213	0.28 283	0.35 268	0.38 314

test_xeample3	2.12 333	0.63 213	21.55 574	0.91 188	0.47 101	1.85 79	0.94 351	7.96 580	1.23 83	0.75 83	0.76 40	0.64 77	0.70 90	1.77 218	0.83 165	0.30 235	0.21 191	0.27 163	0.21 123	0.27 114	0.24 109

EAI-Stereo	2.35 382	0.63 213	2.97 248	0.95 216	0.65 205	3.84 348	14.27 591	5.04 564	2.19 361	2.06 330	7.25 553	1.10 174	0.94 169	1.65 201	1.37 309	0.31 254	0.22 220	0.27 163	0.60 509	0.27 114	0.32 237

SFCPSM	2.18 341	0.63 213	17.03 452	0.88 166	0.98 343	3.74 327	1.28 435	4.09 425	2.16 356	1.85 252	1.83 326	1.65 250	1.39 281	2.50 286	1.50 336	0.33 292	0.27 329	0.39 394	0.36 399	0.34 250	0.37 299

UPFNet	1.81 280	0.63 213	6.71 313	1.25 377	1.44 471	3.50 276	1.35 442	4.02 404	1.85 292	2.40 439	1.52 212	2.41 362	1.40 285	3.62 333	1.88 401	0.34 304	0.33 389	0.37 374	0.31 345	0.41 335	0.39 321

HUF	1.15 162	0.64 225	8.62 337	0.90 180	0.35 13	1.35 40	0.78 239	1.97 84	1.50 158	0.63 49	1.52 212	0.83 125	0.66 82	1.28 120	0.63 80	0.29 195	0.23 247	0.26 135	0.17 46	0.23 65	0.25 119

ours_stereo	0.76 56	0.64 225	1.40 105	0.86 155	0.61 186	1.12 13	0.57 117	1.63 47	1.20 81	0.72 75	1.43 191	0.70 92	0.62 68	1.56 177	0.58 70	0.25 106	0.18 90	0.26 135	0.21 123	0.29 145	0.31 226

CAS++	0.89 101	0.64 225	1.46 110	0.81 106	0.51 123	1.24 25	0.86 289	3.44 274	1.46 132	1.14 160	1.29 156	0.62 73	0.58 54	1.13 80	0.59 71	0.34 304	0.30 364	0.34 328	0.26 228	0.41 335	0.29 188
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MSKI-zero shot	2.22 344	0.64 225	20.09 521	0.96 222	0.56 154	4.04 405	0.70 187	3.91 370	1.50 158	1.92 276	2.28 434	1.92 303	0.71 92	2.93 317	0.67 100	0.26 121	0.23 247	0.26 135	0.21 123	0.28 131	0.26 143

EKT-Stereo	6.79 568	0.64 225	4.24 287	1.77 515	106.39 613	4.51 508	0.61 137	3.16 238	1.53 181	1.88 262	1.22 134	1.98 316	1.36 276	3.81 338	0.84 168	0.35 324	0.24 281	0.29 213	0.26 228	0.34 250	0.48 392

hknet	1.98 310	0.64 225	8.70 338	0.87 161	1.07 373	4.16 440	1.16 413	4.48 537	1.73 266	2.93 503	1.83 326	3.48 470	1.30 264	3.91 343	1.51 342	0.31 254	0.25 305	0.31 255	0.28 283	0.35 268	0.33 253

GES	1.38 220	0.64 225	2.61 227	1.09 297	0.57 166	4.30 472	1.02 379	3.86 352	1.51 165	1.72 232	1.74 280	1.28 202	1.77 391	1.62 193	1.61 358	0.39 373	0.27 329	0.33 310	0.30 329	0.41 335	0.47 387

ACVNet	1.46 228	0.64 225	3.56 274	0.93 208	0.85 295	4.22 458	0.80 256	2.85 206	2.08 334	1.78 242	1.88 345	3.10 437	1.46 309	1.33 133	1.89 402	0.29 195	0.26 318	0.30 233	0.26 228	0.39 306	0.27 159

acv_ft	1.55 233	0.64 225	3.29 262	1.14 325	2.01 544	2.93 185	0.97 364	3.81 339	2.08 334	2.22 388	1.88 345	3.10 437	1.66 371	1.33 133	2.22 441	0.29 195	0.26 318	0.30 233	0.26 228	0.39 306	0.27 159

MSMDNet	2.23 346	0.64 225	17.32 453	0.84 137	0.75 249	3.53 283	0.64 155	3.61 302	1.98 312	1.71 231	1.64 250	3.22 447	2.99 486	2.08 253	1.11 250	0.31 254	0.37 425	0.45 435	0.26 228	0.62 451	0.45 372

FACV-RUCA	1.26 198	0.65 235	2.21 190	1.06 281	1.50 480	2.69 158	1.15 411	3.05 226	1.87 294	1.36 175	1.99 375	1.03 166	1.15 239	1.36 139	1.10 247	0.41 395	0.41 454	0.73 532	0.41 449	0.61 447	0.41 347

IGEVStereo-DCA	0.86 92	0.65 235	2.05 168	0.90 180	0.46 91	1.57 59	0.86 289	1.62 42	1.24 85	0.65 57	0.77 44	0.74 109	0.72 95	2.59 301	0.86 178	0.28 173	0.21 191	0.28 192	0.21 123	0.29 145	0.27 159

rrr	2.27 354	0.65 235	23.82 593	0.90 180	0.46 91	1.57 59	0.96 361	7.98 581	1.19 80	0.65 57	0.77 44	0.74 109	0.72 95	2.59 301	0.86 178	0.28 173	0.21 191	0.28 192	0.21 123	0.29 145	0.25 119

PCWNet_CMD	2.23 346	0.65 235	17.36 457	0.83 127	0.76 253	3.51 279	0.64 155	3.60 299	1.97 310	1.70 227	1.63 248	3.22 447	3.05 493	2.09 256	1.11 250	0.31 254	0.36 412	0.47 444	0.26 228	0.64 461	0.47 387

IER	1.69 262	0.65 235	7.19 319	0.94 212	1.15 392	3.28 236	0.89 317	3.48 276	1.97 310	2.10 337	1.98 372	2.28 344	2.12 432	2.25 275	1.75 387	0.29 195	0.23 247	0.36 362	0.30 329	0.32 214	0.34 265

IPLG	2.48 406	0.65 235	19.63 502	0.91 188	0.79 266	4.60 523	0.56 114	4.31 502	1.84 291	1.91 274	2.00 377	1.31 207	1.38 278	6.61 397	1.53 345	0.27 136	0.20 159	0.27 163	0.23 171	0.31 187	0.36 285

Patchmatch Stereo++	1.25 191	0.65 235	2.06 177	0.75 79	0.37 30	4.68 534	0.76 222	2.53 152	1.58 213	1.99 297	1.47 200	1.78 273	1.14 231	2.44 281	0.90 195	0.48 449	0.23 247	0.32 275	0.27 254	0.40 311	0.29 188
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.24 187	0.65 235	2.03 165	0.75 79	0.37 30	4.68 534	0.73 197	2.53 152	1.58 213	1.99 297	1.47 200	1.78 273	1.13 224	2.18 267	0.87 184	0.48 449	0.23 247	0.32 275	0.27 254	0.40 311	0.29 188

iRAFT	1.25 191	0.65 235	2.06 177	0.75 79	0.37 30	4.68 534	0.76 222	2.53 152	1.58 213	1.99 297	1.47 200	1.78 273	1.14 231	2.44 281	0.90 195	0.48 449	0.23 247	0.32 275	0.27 254	0.40 311	0.29 188

test-1	1.23 182	0.65 235	1.88 149	0.96 222	0.52 132	3.84 348	0.62 150	4.01 400	1.47 137	1.93 280	1.78 301	1.83 292	0.92 164	1.19 102	1.28 293	0.26 121	0.29 351	0.31 255	0.24 196	0.29 145	0.36 285

pcwnet_v2	2.70 442	0.65 235	22.48 585	1.08 291	1.03 360	3.56 292	0.81 265	4.29 491	3.14 519	2.29 405	2.29 437	3.01 430	1.71 382	3.32 326	1.43 318	0.43 412	0.50 497	0.41 412	0.34 373	0.61 447	0.56 434

AIO-test1	2.18 341	0.66 246	18.95 485	0.89 171	1.48 477	3.40 252	0.97 364	4.19 451	1.68 250	0.86 121	1.35 172	0.99 159	0.75 106	4.47 352	1.27 289	0.23 71	0.23 247	0.28 192	0.33 364	0.31 187	0.35 279

DCVSM-stereo	2.31 366	0.66 246	20.69 549	1.11 313	0.93 325	2.58 151	0.73 197	2.61 174	1.60 229	2.57 463	1.53 219	3.30 455	1.72 384	2.19 268	1.23 278	0.34 304	0.53 500	0.41 412	0.32 356	0.45 380	0.62 454

MaDis-Stereo	0.82 85	0.66 246	1.53 118	0.65 26	1.87 536	1.24 25	0.36 41	2.13 99	1.27 94	0.67 62	0.75 39	0.88 140	0.70 90	1.15 87	1.07 241	0.29 195	0.23 247	0.26 135	0.20 109	0.31 187	0.22 83

CASS	1.29 208	0.66 246	2.62 230	0.95 216	0.66 212	2.84 167	0.69 181	3.00 220	1.79 281	2.57 463	1.95 363	1.39 217	1.55 338	1.59 185	1.06 238	0.50 465	0.28 341	0.34 328	0.28 283	0.46 391	0.63 458
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ROB_FTStereo_v2	1.23 182	0.66 246	2.02 164	0.75 79	0.37 30	4.67 533	0.76 222	2.53 152	1.58 213	1.99 297	1.46 196	1.78 273	1.14 231	2.08 253	0.88 188	0.48 449	0.22 220	0.32 275	0.27 254	0.40 311	0.29 188

ROB_FTStereo	1.25 191	0.66 246	2.14 184	0.75 79	0.37 30	4.65 530	0.77 235	2.53 152	1.58 213	1.99 297	1.47 200	1.78 273	1.13 224	2.26 276	0.86 178	0.47 444	0.22 220	0.32 275	0.27 254	0.40 311	0.29 188

HUI-Stereo	1.25 191	0.66 246	2.33 206	0.75 79	0.37 30	4.68 534	0.78 239	2.53 152	1.58 213	1.99 297	1.46 196	1.79 280	1.13 224	2.17 265	0.85 171	0.48 449	0.23 247	0.32 275	0.27 254	0.40 311	0.29 188

iGMRVC	1.26 198	0.66 246	2.14 184	0.75 79	0.37 30	4.66 531	0.74 209	2.53 152	1.58 213	1.99 297	1.46 196	1.78 273	1.14 231	2.46 283	0.92 206	0.48 449	0.23 247	0.32 275	0.27 254	0.40 311	0.29 188

RAFT-IKP	1.25 191	0.66 246	2.23 195	0.75 79	0.37 30	4.64 528	0.74 209	2.53 152	1.58 213	1.99 297	1.47 200	1.78 273	1.13 224	2.22 273	0.92 206	0.48 449	0.22 220	0.32 275	0.27 254	0.40 311	0.29 188

ICVP	2.26 352	0.66 246	21.18 566	0.99 241	0.88 309	4.28 469	0.95 355	3.32 262	1.60 229	1.66 219	1.76 293	1.34 210	1.14 231	1.62 193	1.32 300	0.53 480	0.35 407	0.33 310	0.29 311	0.40 311	0.51 414
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
tg	1.15 162	0.67 256	1.31 93	0.94 212	0.54 143	4.02 401	0.41 56	2.96 215	1.59 228	1.69 223	1.85 338	1.84 295	0.97 175	1.78 219	0.83 165	0.27 136	0.17 54	0.29 213	0.26 228	0.29 145	0.27 159

rvit_stereo_0083	0.86 92	0.67 256	1.42 107	0.87 161	0.65 205	1.23 21	0.64 155	1.67 53	2.28 381	0.79 103	0.93 76	0.93 152	1.07 209	1.46 162	0.75 137	0.32 276	0.36 412	0.30 233	0.26 228	0.33 232	0.28 178

anonymousa	2.16 338	0.67 256	19.19 488	1.04 274	1.67 515	2.06 101	0.79 246	2.86 209	1.96 308	1.85 252	2.14 409	3.23 449	1.81 402	1.12 75	1.15 256	0.26 121	0.26 318	0.34 328	0.32 356	0.30 168	0.28 178

DAS	2.31 366	0.67 256	4.79 296	1.14 325	1.64 507	2.93 185	2.13 516	4.09 425	2.74 469	4.17 549	2.52 470	2.46 375	1.79 394	11.55 538	1.63 366	0.37 344	0.22 220	0.39 394	0.25 208	0.41 335	0.34 265

SepStereo	2.15 337	0.67 256	4.79 296	1.14 325	1.64 507	2.93 185	2.13 516	4.09 425	2.74 469	4.17 549	2.52 470	2.46 375	1.79 394	8.36 430	1.63 366	0.37 344	0.22 220	0.39 394	0.25 208	0.41 335	0.34 265

GwcNet-ADL	2.47 404	0.67 256	21.48 573	0.96 222	0.72 237	4.61 524	0.95 355	4.42 527	2.36 400	1.98 292	1.80 307	2.55 383	1.24 254	1.90 238	1.41 315	0.40 380	0.46 481	0.24 83	0.27 254	0.41 335	0.49 399

CFNet_pseudo	2.12 333	0.67 256	15.14 430	0.85 150	0.74 247	3.95 383	0.64 155	3.95 383	1.78 279	1.90 269	1.79 304	3.27 452	1.62 351	2.51 289	1.16 259	0.31 254	0.36 412	0.53 483	0.27 254	0.63 453	0.44 366

ccs_rob	2.13 335	0.67 256	15.11 429	0.84 137	0.75 249	3.96 388	0.65 164	3.95 383	1.78 279	1.88 262	1.79 304	3.26 451	1.64 367	2.51 289	1.16 259	0.31 254	0.36 412	0.54 490	0.27 254	0.65 464	0.45 372

mms	0.77 63	0.68 264	1.17 68	0.83 127	0.71 235	1.41 46	0.67 169	1.61 41	1.12 74	0.77 98	1.37 177	0.63 75	0.54 44	1.75 216	0.63 80	0.24 85	0.19 121	0.26 135	0.21 123	0.31 187	0.34 265

CFNet_ucs	2.36 387	0.68 264	18.42 477	0.89 171	0.81 271	3.85 356	0.68 175	4.29 491	2.37 406	2.09 334	2.04 384	3.31 456	1.24 254	2.63 304	1.14 255	0.36 336	0.45 472	0.56 493	0.29 311	0.66 469	0.49 399

GCAP-Stereo	0.93 109	0.68 264	1.35 100	0.85 150	0.41 55	3.61 305	0.52 102	2.20 106	1.50 158	1.11 158	1.04 96	1.17 182	0.84 141	1.11 72	0.71 121	0.25 106	0.20 159	0.27 163	0.18 71	0.28 131	0.23 94

ff7	0.98 127	0.69 267	2.05 168	0.84 137	0.52 132	4.55 513	0.86 289	1.62 42	1.24 85	0.75 83	1.03 91	0.70 92	0.77 115	1.84 229	0.68 103	0.27 136	0.17 54	0.29 213	0.21 123	0.31 187	0.27 159

ffff	0.98 127	0.69 267	2.05 168	0.84 137	0.52 132	4.55 513	0.86 289	1.62 42	1.24 85	0.75 83	1.03 91	0.70 92	0.77 115	1.84 229	0.68 103	0.27 136	0.17 54	0.29 213	0.21 123	0.31 187	0.27 159

11t	0.98 127	0.69 267	2.05 168	0.84 137	0.52 132	4.55 513	0.86 289	1.62 42	1.24 85	0.75 83	1.03 91	0.70 92	0.77 115	1.84 229	0.68 103	0.27 136	0.17 54	0.29 213	0.21 123	0.31 187	0.27 159

plain	1.55 233	0.69 267	13.59 396	0.65 26	0.73 242	1.66 68	0.57 117	3.17 240	1.94 307	0.77 98	1.24 139	0.80 119	0.86 146	1.60 187	0.96 222	0.33 292	0.21 191	0.32 275	0.25 208	0.42 354	0.28 178

IGEV_Zeroshot_test	2.16 338	0.69 267	20.60 547	1.22 369	0.54 143	2.18 109	0.53 103	3.38 270	1.61 233	1.93 280	1.55 225	3.76 491	1.05 200	1.55 176	0.91 202	0.29 195	0.20 159	0.27 163	0.29 311	0.40 311	0.32 237

anonymousdsp	0.95 119	0.69 267	1.27 89	0.83 127	0.52 132	4.54 510	0.84 277	1.76 63	1.24 85	0.76 93	1.06 103	0.78 113	0.77 115	1.67 206	0.69 112	0.27 136	0.17 54	0.29 213	0.21 123	0.31 187	0.26 143

ccc-4	0.98 127	0.69 267	2.05 168	0.84 137	0.52 132	4.55 513	0.86 289	1.62 42	1.24 85	0.75 83	1.03 91	0.70 92	0.77 115	1.84 229	0.68 103	0.27 136	0.17 54	0.29 213	0.21 123	0.31 187	0.27 159

IGEV-Stereo	0.95 119	0.69 267	1.27 89	0.84 137	0.52 132	4.54 510	0.84 277	1.76 63	1.24 85	0.75 83	1.06 103	0.79 117	0.77 115	1.68 207	0.69 112	0.27 136	0.17 54	0.29 213	0.21 123	0.31 187	0.26 143
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DSFCA	1.89 290	0.69 267	3.14 256	1.10 306	1.18 399	3.99 396	1.79 495	3.50 282	2.16 356	3.10 516	1.64 250	2.91 423	2.50 464	5.38 367	2.26 443	0.43 412	0.38 431	0.37 374	0.36 399	0.50 406	0.42 351

DIP-Stereo	1.24 187	0.69 267	1.77 139	0.65 26	0.61 186	4.29 470	0.58 126	4.44 531	2.53 441	1.98 292	1.33 164	0.91 146	0.86 146	1.25 114	1.25 283	0.36 336	0.23 247	0.32 275	0.23 171	0.32 214	0.29 188
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MS	1.04 145	0.70 277	1.87 147	0.63 14	0.35 13	3.23 220	0.23 7	1.73 59	0.68 9	0.68 64	0.68 25	0.55 62	0.56 48	0.91 30	0.49 44	0.31 254	2.47 580	0.23 52	1.93 573	1.11 530	1.53 544

castereo	0.82 85	0.70 277	1.04 6	0.85 150	0.50 121	1.29 36	0.91 330	3.22 245	1.20 81	0.83 115	1.24 139	0.72 101	0.91 161	1.00 52	0.67 100	0.26 121	0.16 31	0.25 106	0.20 109	0.24 71	0.21 67

test_sample7	1.65 256	0.70 277	2.60 224	1.48 470	0.76 253	2.38 125	1.07 390	4.35 512	2.11 347	2.14 351	1.75 284	1.75 267	1.67 373	6.26 391	1.26 286	0.44 419	0.48 491	0.43 423	0.40 442	0.46 391	0.43 360

fff	1.74 268	0.70 277	9.08 341	0.81 106	0.36 16	4.15 431	0.57 117	4.23 465	2.09 337	2.30 409	1.80 307	1.19 190	3.02 489	1.44 154	1.46 324	0.29 195	0.23 247	0.23 52	0.18 71	0.24 71	0.42 351

GMOStereo	1.13 156	0.70 277	2.26 197	0.75 79	0.44 75	3.05 197	0.91 330	2.78 198	1.45 124	2.37 432	1.52 212	1.53 234	1.05 200	1.17 96	0.92 206	0.25 106	0.19 121	0.35 347	0.28 283	0.34 250	0.26 143

error version	1.13 156	0.70 277	2.26 197	0.75 79	0.44 75	3.05 197	0.91 330	2.78 198	1.45 124	2.37 432	1.52 212	1.53 234	1.05 200	1.17 96	0.92 206	0.25 106	0.19 121	0.35 347	0.28 283	0.34 250	0.26 143

test-v	1.13 156	0.70 277	2.26 197	0.75 79	0.44 75	3.05 197	0.91 330	2.78 198	1.45 124	2.37 432	1.52 212	1.53 234	1.05 200	1.17 96	0.92 206	0.25 106	0.19 121	0.35 347	0.28 283	0.34 250	0.26 143

test-2	1.13 156	0.70 277	2.26 197	0.75 79	0.44 75	3.05 197	0.91 330	2.78 198	1.45 124	2.37 432	1.52 212	1.53 234	1.05 200	1.17 96	0.92 206	0.25 106	0.19 121	0.35 347	0.28 283	0.34 250	0.26 143

iRaftStereo_RVC	1.09 151	0.70 277	1.39 103	0.95 216	0.45 82	3.83 343	0.42 60	2.37 130	1.58 213	1.69 223	1.76 293	1.80 283	0.83 140	1.50 168	0.98 226	0.28 173	0.18 90	0.29 213	0.26 228	0.30 168	0.31 226

csc	1.74 268	0.70 277	9.08 341	0.81 106	0.36 16	4.15 431	0.57 117	4.23 465	2.09 337	2.30 409	1.80 307	1.19 190	3.02 489	1.44 154	1.46 324	0.29 195	0.23 247	0.23 52	0.18 71	0.24 71	0.42 351

cscssc	1.74 268	0.70 277	9.08 341	0.81 106	0.36 16	4.15 431	0.57 117	4.23 465	2.09 337	2.30 409	1.80 307	1.19 190	3.02 489	1.44 154	1.46 324	0.29 195	0.23 247	0.23 52	0.18 71	0.24 71	0.42 351

RASNet	2.56 422	0.70 277	10.06 355	1.60 493	2.25 555	3.67 314	1.00 372	3.38 270	3.14 519	1.81 247	2.11 403	4.60 532	2.30 449	10.25 486	2.61 472	0.37 344	0.24 281	0.25 106	0.24 196	0.28 131	0.26 143

CBMV_ROB	3.62 510	0.70 277	21.42 572	1.21 366	0.89 314	4.43 491	1.76 494	4.39 523	2.79 477	5.88 566	3.38 525	4.18 513	5.12 542	10.75 501	2.32 448	0.56 486	0.55 506	0.53 483	0.51 489	0.55 423	0.46 382

depthmonostereo	0.94 112	0.71 290	2.39 212	0.85 150	0.54 143	2.21 113	0.53 103	1.83 70	1.17 78	0.95 137	1.09 108	0.99 159	0.97 175	2.37 279	0.68 103	0.23 71	0.27 329	0.22 36	0.20 109	0.25 85	0.26 143

ProNet	0.82 85	0.71 290	1.50 115	0.86 155	0.45 82	1.78 73	0.83 274	1.75 62	1.28 95	0.66 59	1.13 117	0.78 113	0.76 113	1.66 202	0.71 121	0.24 85	0.20 159	0.25 106	0.23 171	0.29 145	0.25 119

MIPNet	2.33 373	0.71 290	19.82 507	0.89 171	0.56 154	4.76 552	0.61 137	4.32 506	2.37 406	1.83 250	1.48 207	1.48 230	1.98 423	2.63 304	1.44 320	0.29 195	0.20 159	0.26 135	0.23 171	0.30 168	0.39 321

HHNet	2.48 406	0.71 290	20.52 542	0.64 19	0.64 197	4.07 413	0.93 345	3.76 330	1.56 204	2.15 359	4.92 544	0.98 158	3.37 506	1.66 202	1.79 391	0.32 276	0.20 159	0.31 255	0.27 254	0.36 281	0.42 351

ITSA-stereo	1.86 284	0.72 294	3.74 282	1.20 360	0.66 212	4.09 415	0.91 330	4.24 473	2.53 441	1.93 280	1.77 298	1.59 244	2.15 436	6.12 388	2.44 459	0.40 380	0.38 431	0.40 400	0.40 442	0.50 406	0.98 517

rvit_stereo_0080	0.94 112	0.72 294	2.56 221	0.64 19	0.59 178	1.90 83	0.75 219	2.71 186	1.40 112	0.91 128	1.04 96	0.85 131	0.82 136	1.14 82	0.78 147	0.35 324	0.29 351	0.25 106	0.27 254	0.45 380	0.29 188

MyStereo06	2.46 401	0.72 294	19.97 514	1.02 265	0.99 347	4.26 463	0.86 289	3.51 285	1.68 250	1.92 276	1.73 278	4.01 503	4.22 528	1.62 193	0.88 188	0.24 85	0.23 247	0.34 328	0.26 228	0.42 354	0.36 285

MyStereo05	2.37 388	0.72 294	19.94 512	1.02 265	0.99 347	4.26 463	0.86 289	4.01 400	2.62 454	2.14 351	1.26 147	2.28 344	1.63 364	2.07 251	1.68 374	0.24 85	0.23 247	0.34 328	0.26 228	0.42 354	0.36 285

whm_eth	0.94 112	0.72 294	2.56 221	0.64 19	0.59 178	1.90 83	0.75 219	2.71 186	1.40 112	0.91 128	1.04 96	0.85 131	0.82 136	1.14 82	0.78 147	0.35 324	0.29 351	0.25 106	0.27 254	0.45 380	0.29 188

ToySt	1.35 216	0.72 294	3.65 280	1.01 255	0.50 121	3.31 241	1.01 375	3.46 275	1.73 266	1.30 168	1.55 225	2.07 332	1.47 311	1.88 237	1.40 311	0.27 136	0.27 329	0.30 233	0.32 356	0.42 354	0.39 321

RAFT+CT+SA	1.62 250	0.72 294	7.42 321	0.97 229	1.42 470	4.04 405	0.94 351	3.90 365	1.61 233	1.61 208	1.63 248	1.33 209	1.18 242	2.73 313	1.10 247	0.27 136	0.19 121	0.31 255	0.34 373	0.33 232	0.33 253

PSMNet-ADL	1.91 296	0.72 294	1.78 141	1.09 297	0.86 300	4.18 448	0.78 239	3.77 332	2.10 345	1.72 232	1.85 338	2.91 423	1.82 404	10.38 491	1.91 405	0.48 449	0.46 481	0.28 192	0.29 311	0.38 296	0.51 414

raftrobust	1.19 169	0.72 294	2.30 203	1.26 384	1.31 436	3.55 290	0.68 175	2.75 192	1.47 137	2.21 386	1.38 180	1.17 182	1.22 249	1.20 103	1.11 250	0.28 173	0.24 281	0.21 31	0.19 92	0.25 85	0.28 178

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 191	0.72 294	1.74 137	1.05 275	0.36 16	4.13 427	0.42 60	2.95 214	2.84 491	2.02 316	2.40 459	1.61 247	1.11 221	1.26 115	0.97 223	0.21 50	0.15 23	0.26 135	0.23 171	0.29 145	0.23 94

SGM_RVC	4.57 538	0.72 294	17.46 461	1.84 525	0.58 175	4.23 461	3.45 557	4.66 554	3.66 548	7.99 579	8.82 568	7.56 566	8.74 578	12.30 563	6.84 528	0.43 412	0.38 431	0.39 394	0.35 389	0.51 408	0.48 392
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 107	0.73 305	1.42 107	0.92 194	1.08 376	2.97 191	0.53 103	1.77 66	1.39 108	1.16 161	1.54 221	0.58 66	0.65 76	1.03 58	0.84 168	0.25 106	0.23 247	0.30 233	0.24 196	0.43 364	0.29 188

tt1	1.79 277	0.73 305	10.41 362	1.75 513	0.36 16	4.55 513	0.79 246	4.22 461	3.37 539	1.08 153	1.80 307	0.74 109	1.48 313	2.21 271	0.65 90	0.29 195	0.16 31	0.31 255	0.22 156	0.30 168	0.29 188

ADStereo(finetuned)	2.04 321	0.73 305	13.28 390	0.82 116	0.40 48	4.16 440	0.59 130	4.25 475	2.97 502	2.35 427	1.84 331	1.18 186	3.40 507	1.52 173	1.54 346	0.29 195	0.24 281	0.23 52	0.18 71	0.30 168	0.51 414

GANet-ADL	2.20 343	0.73 305	20.11 522	1.25 377	0.69 230	3.83 343	0.76 222	3.49 279	1.71 260	1.65 218	1.99 375	2.10 334	1.10 218	1.42 151	1.26 286	0.38 361	0.33 389	0.25 106	0.22 156	0.42 354	0.36 285

DCANet	1.74 268	0.73 305	9.08 341	0.82 116	0.40 48	4.18 448	0.59 130	4.25 475	2.97 502	2.35 427	1.84 331	1.18 186	1.63 364	1.51 171	1.55 347	0.29 195	0.24 281	0.23 52	0.18 71	0.30 168	0.53 421

hitnet-ft	2.37 388	0.73 305	8.34 331	0.96 222	0.89 314	3.77 331	0.80 256	3.55 293	2.58 449	2.24 395	2.04 384	3.65 489	1.49 319	11.71 551	1.89 402	0.44 419	0.53 500	0.44 428	0.35 389	0.52 412	0.48 392

DISCO	2.25 350	0.73 305	10.06 355	1.76 514	1.12 387	3.47 266	1.25 432	3.24 249	2.26 375	2.65 483	1.96 364	4.53 529	1.92 419	4.17 350	3.61 494	0.32 276	0.25 305	0.31 255	0.29 311	0.66 469	0.41 347

NOSS_ROB	2.27 354	0.73 305	3.00 250	1.71 508	1.00 355	3.90 365	0.97 364	4.29 491	2.81 487	2.94 507	2.19 418	3.88 496	1.19 246	11.77 553	1.62 363	0.59 491	0.54 502	0.56 493	0.52 492	0.56 429	0.54 427

GCAP-BAT	1.21 177	0.74 313	3.23 258	0.95 216	0.70 233	3.86 358	0.93 345	1.89 73	1.48 145	1.85 252	1.96 364	1.68 254	0.79 127	1.78 219	0.81 159	0.29 195	0.20 159	0.24 83	0.20 109	0.26 102	0.35 279

rvit_stereo_0075_2	1.18 167	0.74 313	2.66 234	0.90 180	1.27 430	2.51 139	0.69 181	2.25 114	2.06 331	1.40 183	1.86 341	1.46 229	0.84 141	1.42 151	0.94 216	0.46 435	0.40 445	0.48 452	0.38 424	0.46 391	0.51 414

ACVNet-DCA	1.85 283	0.74 313	13.77 399	1.78 516	0.36 16	4.48 495	0.74 209	3.98 392	1.53 181	1.01 143	1.81 319	0.72 101	1.62 351	2.13 258	0.64 83	0.29 195	0.17 54	0.32 275	0.21 123	0.33 232	0.32 237

xx1	2.03 319	0.74 313	13.77 399	1.78 516	0.36 16	4.48 495	0.74 209	4.23 465	3.95 555	1.01 143	1.81 319	1.79 280	1.34 270	2.13 258	0.64 83	0.29 195	0.17 54	0.33 310	0.33 364	0.33 232	0.32 237

1test111	1.99 313	0.74 313	13.77 399	1.78 516	0.36 16	4.48 495	0.74 209	3.98 392	1.53 181	1.01 143	1.81 319	0.72 101	1.62 351	4.66 355	0.98 226	0.29 195	0.17 54	0.32 275	0.21 123	0.33 232	0.32 237

cc1	1.98 310	0.74 313	13.77 399	1.78 516	0.36 16	4.48 495	0.74 209	4.23 465	3.95 555	1.01 143	1.81 319	0.72 101	1.62 351	2.13 258	0.64 83	0.29 195	0.17 54	0.32 275	0.21 123	0.31 187	0.29 188

testlalala_base	1.62 250	0.74 313	1.63 128	1.19 355	1.40 461	2.63 154	0.84 277	4.09 425	1.31 99	1.22 164	1.42 189	1.21 195	0.85 143	1.16 89	0.73 129	3.92 583	2.10 570	0.27 163	0.18 71	4.49 580	1.11 525

DCRE	1.44 225	0.74 313	3.50 271	1.13 324	0.72 237	1.78 73	0.67 169	2.14 101	1.56 204	1.99 297	8.09 560	1.73 265	1.07 209	1.24 109	0.83 165	0.23 71	0.25 305	0.26 135	0.26 228	0.28 131	0.30 216

NINENet	1.87 285	0.74 313	2.60 224	1.12 317	1.06 369	4.50 504	0.76 222	4.41 526	2.24 369	2.16 364	1.86 341	3.63 487	0.97 175	8.00 427	1.17 262	0.41 395	0.30 364	0.41 412	0.30 329	0.41 335	0.36 285

UNet	2.51 411	0.74 313	20.17 524	1.14 325	1.44 471	3.48 269	0.76 222	3.77 332	1.87 294	2.05 325	1.57 230	2.75 404	2.39 456	3.51 329	2.51 465	0.32 276	0.26 318	0.41 412	0.26 228	0.38 296	0.39 321

HGLStereo	2.03 319	0.74 313	7.50 324	1.23 373	1.56 494	3.62 306	0.95 355	3.78 335	1.89 300	2.03 320	2.20 420	3.12 440	2.14 435	5.68 376	2.04 421	0.37 344	0.31 374	0.32 275	0.29 311	0.40 311	0.45 372

DMCA	1.72 265	0.74 313	6.63 312	1.14 325	0.96 332	3.98 395	0.90 322	3.75 328	2.76 473	2.83 498	1.58 231	2.35 355	1.18 242	1.58 180	1.98 416	0.40 380	0.27 329	0.42 419	0.26 228	0.36 281	0.38 314

rvit_stereo_0081_aga	0.81 82	0.75 325	1.84 145	0.72 65	0.73 242	1.21 20	0.63 152	1.92 79	1.39 108	0.87 123	0.80 50	0.79 117	0.69 88	1.27 119	0.69 112	0.35 324	0.29 351	0.26 135	0.25 208	0.40 311	0.27 159

DispNO	3.00 475	0.75 325	18.92 484	1.17 346	1.10 384	3.72 322	0.94 351	4.29 491	2.54 445	2.24 395	2.28 434	4.51 527	2.12 432	11.40 530	2.09 429	0.31 254	0.28 341	0.31 255	0.28 283	0.36 281	0.39 321

StereoVision	1.65 256	0.75 325	7.47 323	1.01 255	1.80 533	2.61 152	0.61 137	3.06 229	1.96 308	1.25 165	3.46 528	1.85 298	0.88 152	2.07 251	1.93 407	0.43 412	0.36 412	0.37 374	0.36 399	0.48 398	0.33 253

test_5	1.87 285	0.75 325	10.23 359	1.14 325	1.40 461	3.85 356	1.27 433	3.91 370	1.93 306	1.69 223	1.78 301	1.67 252	1.79 394	2.99 320	1.17 262	0.30 235	0.18 90	0.35 347	0.33 364	0.34 250	0.33 253

SA	1.62 250	0.75 325	3.78 284	1.07 283	0.43 69	4.26 463	1.36 444	4.45 534	3.12 516	1.63 211	1.97 370	1.68 254	2.26 447	2.55 297	1.27 289	0.27 136	0.22 220	0.37 374	0.37 411	0.35 268	0.30 216

ISRNet	1.69 262	0.76 330	5.69 308	1.27 392	1.36 452	2.85 169	0.61 137	3.60 299	1.91 304	2.13 348	2.12 406	2.90 420	1.41 290	2.51 289	1.71 377	0.49 461	0.50 497	0.56 493	0.47 470	0.49 404	0.57 438

Anonymous3	1.72 265	0.76 330	11.61 376	0.83 127	0.84 293	4.46 493	0.84 277	3.57 295	1.16 76	1.34 172	1.37 177	1.11 176	1.03 190	1.58 180	1.13 254	0.70 515	0.58 514	0.33 310	0.35 389	0.47 395	0.42 351

delet	1.92 299	0.76 330	5.14 299	1.01 255	1.65 511	3.44 258	2.03 511	3.76 330	2.48 431	2.01 311	2.05 390	2.63 392	1.90 417	5.34 366	2.12 431	0.28 173	0.29 351	0.40 400	0.31 345	0.41 335	0.45 372

FC-DCNN v2	6.91 571	0.77 333	19.25 490	1.69 504	1.64 507	9.13 581	2.40 525	7.20 579	9.47 582	11.07 594	11.62 581	20.05 591	15.79 588	12.55 570	11.99 559	0.66 505	0.57 509	0.58 497	0.56 501	0.63 453	0.61 451

STrans-v2	3.03 479	0.77 333	20.91 556	0.81 106	0.63 195	3.89 363	1.01 375	4.27 483	2.64 458	2.28 403	3.70 531	4.13 510	5.20 543	7.33 413	1.27 289	0.31 254	0.18 90	0.29 213	0.25 208	0.29 145	0.41 347

TransformOpticalFlow	3.03 479	0.77 333	20.99 559	1.00 249	0.55 150	4.18 448	0.64 155	4.33 508	3.02 509	2.18 370	3.09 513	4.35 521	5.07 541	7.36 416	1.27 289	0.32 276	0.18 90	0.32 275	0.26 228	0.28 131	0.46 382

AFF-stereo	1.31 213	0.77 333	1.46 110	1.10 306	0.45 82	3.93 373	0.48 86	2.92 213	2.92 497	1.90 269	2.21 422	2.11 336	1.52 326	1.93 240	1.12 253	0.21 50	0.16 31	0.25 106	0.25 208	0.29 145	0.20 34

PSMNet-RSSM	1.96 306	0.77 333	3.26 260	1.29 398	1.31 436	4.19 452	0.96 361	3.68 313	1.89 300	2.05 325	1.80 307	2.60 388	1.70 380	9.84 468	1.81 392	0.35 324	0.29 351	0.35 347	0.37 411	0.42 354	0.35 279

FC-DCNN	6.64 566	0.77 333	19.26 492	1.68 503	1.64 507	8.27 579	2.35 524	6.35 577	9.23 581	10.85 592	11.27 579	19.89 589	13.33 583	12.51 569	11.79 558	0.66 505	0.57 509	0.58 497	0.56 501	0.63 453	0.61 451

G2L-ROB	2.13 335	0.78 339	10.06 355	1.19 355	1.06 369	3.84 348	0.93 345	3.32 262	2.27 377	2.20 377	1.47 200	2.65 394	1.20 248	8.38 432	1.81 392	0.28 173	0.19 121	0.23 52	0.22 156	0.28 131	0.32 237

CoDeX	2.40 390	0.78 339	13.21 389	1.00 249	1.18 399	3.24 224	1.32 438	4.14 442	2.41 418	1.74 236	1.84 331	2.05 327	1.47 311	10.03 478	1.60 355	0.34 304	0.28 341	0.32 275	0.27 254	0.32 214	0.39 321

MIM_Stereo	1.20 174	0.78 339	3.30 263	1.05 275	0.43 69	3.04 195	0.60 133	2.46 144	1.51 165	1.60 203	1.58 231	1.82 289	1.29 261	2.00 246	1.07 241	0.24 85	0.24 281	0.28 192	0.25 208	0.27 114	0.27 159

CRFU-Net	2.49 408	0.78 339	10.36 360	2.30 552	1.08 376	3.91 366	1.41 458	3.85 349	1.65 244	2.15 359	1.76 293	3.34 458	7.95 573	5.56 373	1.48 332	0.47 444	0.35 407	0.30 233	0.28 283	0.37 291	0.43 360

DDVS	1.68 261	0.79 343	2.52 219	1.26 384	1.16 397	3.17 212	0.78 239	3.12 233	1.82 284	1.86 257	1.91 357	2.92 425	1.43 298	6.20 389	1.63 366	0.45 428	0.65 526	0.34 328	0.38 424	0.48 398	0.79 497

Sa-1000	1.63 254	0.79 343	3.56 274	1.11 313	0.48 109	4.06 408	1.41 458	4.49 540	2.75 472	2.00 309	2.80 497	1.84 295	1.43 298	2.64 306	1.50 336	0.27 136	0.19 121	0.36 362	0.33 364	0.36 281	0.30 216

IIG-Stereo	1.95 304	0.79 343	2.14 184	2.78 563	0.66 212	4.62 525	0.76 222	4.27 483	1.53 181	2.63 478	3.14 517	3.35 459	1.61 348	7.65 422	1.41 315	0.39 373	0.20 159	0.31 255	0.25 208	0.33 232	0.22 83

cf-r	2.57 425	0.79 343	16.09 438	1.48 470	1.35 449	4.19 452	0.93 345	3.68 313	2.36 400	1.97 290	1.81 319	3.42 466	1.45 306	8.24 429	1.83 396	0.32 276	0.26 318	0.33 310	0.30 329	0.34 250	0.37 299

MyStereo07	1.01 138	0.80 347	1.26 84	1.00 249	1.04 364	3.95 383	0.95 355	2.07 93	1.42 117	0.75 83	1.22 134	0.68 88	0.91 161	1.63 197	0.67 100	0.24 85	0.24 281	0.34 328	0.26 228	0.41 335	0.37 299

MyStereo04	2.29 362	0.80 347	18.77 481	1.00 249	1.04 364	3.95 383	0.95 355	3.91 370	2.54 445	1.99 297	1.27 153	2.31 351	1.65 369	2.02 250	1.77 388	0.24 85	0.24 281	0.34 328	0.26 228	0.41 335	0.37 299

rafts_anoy	1.24 187	0.80 347	3.61 278	1.17 346	1.20 413	3.00 192	0.61 137	3.17 240	1.58 213	1.37 178	1.26 147	1.19 190	1.12 222	1.78 219	1.25 283	0.32 276	0.23 247	0.32 275	0.32 356	0.31 187	0.30 216

GEStereo_RVC	1.91 296	0.80 347	6.57 311	1.20 360	1.06 369	4.02 401	1.43 462	4.13 436	1.89 300	2.03 320	1.80 307	2.34 353	1.86 411	4.94 359	1.77 388	0.48 449	0.38 431	0.32 275	0.28 283	0.42 354	0.50 406

TestStereo1	1.56 237	0.81 351	2.32 204	1.61 496	0.64 197	4.13 427	1.36 444	3.79 336	3.20 527	1.60 203	2.57 477	1.39 217	2.15 436	2.51 289	1.30 297	0.29 195	0.20 159	0.34 328	0.25 208	0.40 311	0.36 285

SA-5K	1.56 237	0.81 351	2.32 204	1.61 496	0.64 197	4.13 427	1.36 444	3.79 336	3.20 527	1.60 203	2.57 477	1.39 217	2.15 436	2.51 289	1.30 297	0.29 195	0.20 159	0.34 328	0.25 208	0.40 311	0.36 285

MMNet	2.02 318	0.81 351	10.76 366	1.12 317	1.23 421	3.53 283	0.89 317	3.79 336	2.08 334	2.15 359	1.76 293	2.15 337	2.12 432	3.69 336	2.32 448	0.31 254	0.29 351	0.34 328	0.27 254	0.38 296	0.42 351

psm_up	2.28 359	0.81 351	5.45 306	1.26 384	1.50 480	3.84 348	1.23 429	4.23 465	2.03 322	2.55 459	1.80 307	2.44 372	1.65 369	12.90 572	1.58 351	0.37 344	0.38 431	0.41 412	0.34 373	0.43 364	0.39 321

FAT-Stereo	3.34 502	0.81 351	20.05 516	1.25 377	1.20 413	3.44 258	1.99 509	4.23 465	2.67 462	3.14 519	3.82 534	3.51 479	3.32 505	11.68 549	1.94 409	0.64 500	0.67 530	0.48 452	0.52 492	0.61 447	0.81 499

HSM	2.35 382	0.81 351	2.21 190	1.14 325	1.55 491	3.44 258	1.03 381	3.99 396	2.25 372	2.29 405	2.11 403	8.04 568	3.05 493	11.60 539	1.71 377	0.33 292	0.22 220	0.28 192	0.23 171	0.32 214	0.35 279

StereoDRNet-Refined	1.77 275	0.81 351	2.22 193	1.21 366	0.76 253	3.26 229	0.71 189	3.82 342	2.05 329	2.29 405	2.05 390	2.98 427	1.44 302	7.15 411	2.27 445	0.30 235	0.23 247	0.42 419	0.33 364	0.45 380	0.64 462
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MSCF	0.97 125	0.82 358	1.26 84	0.88 166	0.40 48	3.17 212	0.88 312	2.79 203	1.39 108	1.32 170	1.19 126	0.58 66	1.33 268	1.28 120	0.64 83	0.25 106	0.19 121	0.25 106	0.25 208	0.28 131	0.32 237

THIR-Stereo	4.14 530	0.82 358	10.85 368	0.86 155	0.43 69	2.16 108	16.77 593	3.22 245	1.54 190	2.04 323	12.05 583	2.68 395	7.53 570	7.30 412	12.62 560	0.30 235	0.21 191	0.29 213	0.28 283	0.33 232	0.41 347

sCroCo_RVC	1.06 147	0.82 358	5.05 298	1.02 265	1.05 366	0.98 8	0.61 137	2.06 91	1.29 96	0.69 68	1.26 147	0.82 123	1.10 218	1.20 103	0.90 195	0.42 406	0.40 445	0.33 310	0.30 329	0.46 391	0.38 314

HITNet	2.07 326	0.82 358	14.77 419	1.34 423	0.56 154	3.47 266	0.80 256	4.07 419	2.35 397	2.16 364	1.61 243	1.64 249	1.44 302	2.09 256	2.56 471	0.26 121	0.18 90	0.41 412	0.26 228	0.45 380	0.25 119
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
iRaft-Stereo_5w	2.10 329	0.83 362	8.57 334	0.81 106	0.76 253	3.21 216	0.84 277	3.71 324	1.65 244	1.56 200	2.50 467	2.20 340	2.23 445	9.13 448	2.01 419	0.38 361	0.19 121	0.35 347	0.27 254	0.45 380	0.39 321

raft+_RVC	1.21 177	0.83 362	2.61 227	1.35 428	0.97 336	3.60 301	0.76 222	3.23 247	1.51 165	1.33 171	1.67 259	1.03 166	1.10 218	1.87 236	0.92 206	0.24 85	0.22 220	0.25 106	0.24 196	0.26 102	0.25 119

ADLNet	2.29 362	0.83 362	3.62 279	1.35 428	1.60 500	3.67 314	1.24 431	3.95 383	2.98 505	2.58 467	2.29 437	4.01 503	1.79 394	11.23 526	2.09 429	0.37 344	0.38 431	0.36 362	0.34 373	0.45 380	0.71 475

AdaStereo	1.45 227	0.83 362	2.34 209	1.28 394	0.81 271	3.21 216	1.14 410	4.20 452	2.46 430	2.05 325	1.77 298	2.48 377	1.18 242	1.71 211	1.44 320	0.43 412	0.25 305	0.43 423	0.28 283	0.44 372	0.34 265
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.
4D-IteraStereo	1.97 308	0.84 366	20.43 540	0.78 99	1.56 494	2.09 104	1.05 387	2.43 138	1.56 204	1.41 185	1.00 87	1.94 305	0.61 65	1.22 106	1.06 238	0.27 136	0.18 90	0.31 255	0.26 228	0.27 114	0.23 94

RAFT	1.23 182	0.84 366	2.05 168	0.96 222	0.47 101	1.80 76	0.94 351	3.18 242	1.46 132	1.60 203	1.71 273	3.04 432	1.59 341	1.64 199	1.32 300	0.38 361	0.24 281	0.40 400	0.32 356	0.40 311	0.35 279

FCDSN-DC	6.04 562	0.84 366	19.25 490	1.24 375	1.09 380	4.38 478	2.62 534	4.38 521	4.71 563	9.59 587	11.22 578	19.19 588	17.40 591	12.30 563	8.55 542	0.69 514	0.57 509	0.60 505	0.60 509	0.70 477	0.78 493
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UCFNet_RVC	1.57 239	0.84 366	3.25 259	1.36 434	1.40 461	4.07 413	1.01 375	2.68 182	1.50 158	2.11 341	1.88 345	2.37 358	1.50 320	3.41 327	1.42 317	0.36 336	0.28 341	0.52 478	0.40 442	0.53 418	0.43 360

coex_refinement	2.10 329	0.85 370	3.67 281	1.31 408	1.13 389	3.21 216	0.85 286	3.86 352	2.31 389	2.51 454	1.92 359	3.49 476	1.69 378	11.08 520	2.13 434	0.37 344	0.25 305	0.27 163	0.31 345	0.41 335	0.37 299

HART	1.03 143	0.85 370	3.13 255	0.84 137	0.38 41	1.17 17	0.42 60	3.54 291	1.47 137	1.08 153	2.17 414	1.48 230	0.57 51	1.37 143	0.74 134	0.23 71	0.18 90	0.28 192	0.21 123	0.32 214	0.24 109

LL-Strereo2	1.23 182	0.85 370	2.38 211	0.93 208	0.68 224	3.72 322	1.37 449	2.54 161	1.99 313	1.75 238	1.40 185	1.82 289	0.73 99	1.40 144	0.99 229	0.31 254	0.23 247	0.55 491	0.35 389	0.29 145	0.24 109

G2L-Stereo_test	2.11 331	0.86 373	7.12 318	1.65 500	1.19 406	3.54 287	1.02 379	3.57 295	2.01 319	2.50 451	1.68 262	3.15 442	1.50 320	9.21 451	1.62 363	0.28 173	0.19 121	0.23 52	0.22 156	0.27 114	0.31 226

HH	2.23 346	0.86 373	21.59 575	0.98 235	0.51 123	1.49 53	0.82 269	2.74 190	1.54 190	1.10 155	1.69 267	4.62 533	1.86 411	2.55 297	0.69 112	0.26 121	0.22 220	0.29 213	0.23 171	0.34 250	0.27 159

HanStereo	2.23 346	0.86 373	21.59 575	0.98 235	0.51 123	1.49 53	0.82 269	2.74 190	1.54 190	1.10 155	1.69 267	4.62 533	1.86 411	2.55 297	0.69 112	0.26 121	0.22 220	0.29 213	0.23 171	0.34 250	0.27 159

rvit_stereo_ft	1.00 135	0.87 376	3.55 272	0.97 229	0.66 212	1.06 10	0.80 256	2.78 198	1.67 248	0.78 101	0.96 84	0.95 156	1.14 231	1.06 64	0.90 195	0.32 276	0.24 281	0.27 163	0.28 283	0.39 306	0.27 159

CroCo-Stereo	0.98 127	0.87 376	3.44 268	0.87 161	0.53 141	0.49 2	0.50 89	3.99 396	1.49 153	0.81 107	1.25 146	1.00 162	0.75 106	1.10 70	1.09 246	0.24 85	0.21 191	0.24 83	0.19 92	0.35 268	0.27 159
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
ssnet_v2	2.04 321	0.88 378	7.87 325	1.20 360	0.87 305	3.86 358	1.64 485	4.01 400	2.60 453	2.61 473	1.96 364	3.79 492	1.71 382	2.20 269	2.96 483	0.41 395	0.35 407	0.42 419	0.37 411	0.55 423	0.52 419

Anonymous_2	3.01 477	0.89 379	4.53 294	1.06 281	1.18 399	2.93 185	0.87 308	3.24 249	1.46 132	1.86 257	1.35 172	4.11 509	2.35 454	1.64 199	1.28 293	0.82 526	0.90 546	8.71 601	15.84 604	4.44 579	0.74 484

CroCo-Stereo Lap2	0.99 133	0.89 379	2.55 220	0.99 241	1.80 533	0.54 3	0.46 79	3.10 231	1.24 85	1.07 152	1.21 132	1.05 170	0.78 123	1.26 115	1.08 243	0.27 136	0.23 247	0.27 163	0.21 123	0.43 364	0.34 265

HI	1.27 203	0.90 381	2.33 206	1.10 306	0.68 224	2.92 181	0.45 76	2.49 148	1.76 276	2.13 348	1.65 256	2.42 365	1.84 406	1.58 180	1.61 358	0.26 121	0.16 31	0.28 192	0.29 311	0.26 102	0.25 119

CoSv	1.27 203	0.90 381	2.33 206	1.10 306	0.68 224	2.92 181	0.45 76	2.49 148	1.76 276	2.13 348	1.65 256	2.42 365	1.84 406	1.58 180	1.61 358	0.26 121	0.16 31	0.28 192	0.29 311	0.26 102	0.25 119

rvit_105_1	1.43 224	0.90 381	3.27 261	1.08 291	0.68 224	2.79 161	1.27 433	3.52 286	2.35 397	1.38 180	1.54 221	1.28 202	1.14 231	2.91 315	1.40 311	0.54 482	0.47 485	0.45 435	0.59 507	0.44 372	0.58 443

NVstereo2D	2.54 417	0.90 381	11.10 370	1.32 411	1.47 476	3.58 297	1.38 451	4.13 436	2.45 427	1.90 269	1.71 273	2.86 418	1.76 389	10.86 506	1.66 372	0.60 492	0.43 462	0.53 483	0.41 449	0.78 498	0.94 513

WCMA_ROB	5.12 547	0.90 381	21.33 568	1.50 474	1.33 446	4.09 415	3.49 558	4.03 405	4.59 562	6.57 572	10.95 577	12.92 578	8.41 577	9.86 469	8.78 543	0.75 518	0.58 514	0.51 472	0.50 485	0.68 474	0.57 438

S-Stereo	3.48 507	0.91 386	22.06 584	1.36 434	1.50 480	3.55 290	2.53 530	4.21 458	2.81 487	2.37 432	3.81 533	3.75 490	1.84 406	11.90 559	2.51 465	0.63 497	0.71 536	0.48 452	0.76 526	0.67 471	1.19 529

MLCV	1.87 285	0.91 386	8.59 335	1.10 306	0.57 166	3.59 298	0.53 103	3.70 323	2.20 363	2.80 495	2.25 428	2.00 319	1.42 295	4.13 348	1.86 399	0.30 235	0.20 159	0.32 275	0.21 123	0.33 232	0.36 285

ACV-stereo	2.92 460	0.92 388	20.27 531	1.33 416	1.05 366	4.68 534	1.10 401	2.66 180	1.64 240	1.46 189	1.32 162	5.41 555	4.24 529	7.83 424	1.90 404	0.44 419	0.52 499	0.32 275	0.29 311	0.45 380	0.63 458

AASNet	2.44 397	0.92 388	19.79 506	1.35 428	1.49 478	3.81 341	1.07 390	3.85 349	2.93 499	1.95 285	2.29 437	1.96 312	1.29 261	1.73 213	1.93 407	0.39 373	0.33 389	0.45 435	0.30 329	0.55 423	0.45 372

ADLNet2	3.15 491	0.92 388	20.06 517	1.20 360	1.79 530	3.83 343	1.48 465	3.94 381	3.59 545	2.19 374	2.47 464	4.65 536	1.93 420	10.69 500	1.96 414	0.39 373	0.37 425	0.28 192	0.30 329	0.48 398	0.43 360

111	1.83 281	0.92 388	9.08 341	0.81 106	0.36 16	4.25 462	0.91 330	4.44 531	2.70 465	2.39 437	1.96 364	2.30 350	1.64 367	1.28 120	1.82 394	0.28 173	0.22 220	0.24 83	0.20 109	0.31 187	0.54 427

rvit_0105_6	1.00 135	0.93 392	2.21 190	0.92 194	0.55 150	1.52 57	0.79 246	2.41 132	2.96 501	0.76 93	0.72 35	1.02 164	0.75 106	1.42 151	0.81 159	0.40 380	0.43 462	0.34 328	0.31 345	0.43 364	0.34 265

rvit_0105_5	1.13 156	0.93 392	2.60 224	0.91 188	0.56 154	1.92 86	0.91 330	3.02 223	2.63 456	0.95 137	1.20 128	1.18 186	0.93 167	1.51 171	0.93 214	0.40 380	0.43 462	0.37 374	0.35 389	0.42 354	0.44 366

rvit_0105_3	1.24 187	0.93 392	2.84 243	0.97 229	0.58 175	2.38 125	1.08 395	3.26 252	2.53 441	1.18 162	1.40 185	1.24 198	1.04 195	1.73 213	0.97 223	0.44 419	0.44 467	0.40 400	0.42 455	0.42 354	0.50 406

OMP-Stereo	1.97 308	0.93 392	1.88 149	2.76 562	0.67 219	4.58 520	1.48 465	4.31 502	1.54 190	3.15 521	2.76 493	3.25 450	1.38 278	7.66 423	1.35 308	0.40 380	0.20 159	0.33 310	0.26 228	0.33 232	0.24 109

stereogan	3.09 484	0.93 392	16.43 442	1.37 444	1.66 514	3.70 318	1.67 490	3.87 355	3.15 521	3.04 512	2.70 489	5.04 546	2.79 478	9.96 474	1.78 390	0.63 497	0.49 496	0.69 522	0.47 470	0.83 506	0.68 469

RYNet	2.97 469	0.93 392	15.09 428	1.12 317	1.38 457	3.66 313	1.42 460	4.03 405	2.29 384	2.10 337	1.70 269	3.79 492	2.16 439	13.64 581	3.02 486	0.37 344	0.41 454	0.48 452	0.34 373	0.81 503	0.75 487

G2L-Stereo	2.49 408	0.94 398	14.54 418	1.15 338	1.35 449	3.57 296	0.95 355	3.62 303	2.00 317	2.11 341	1.61 243	3.20 445	1.34 270	9.54 458	1.91 405	0.34 304	0.27 329	0.35 347	0.28 283	0.30 168	0.35 279

iResNet	2.52 414	0.94 398	21.17 565	1.84 525	0.72 237	3.75 328	0.81 265	4.14 442	2.55 447	2.33 425	2.03 381	1.35 212	1.44 302	3.27 323	2.16 438	0.35 324	0.23 247	0.28 192	0.22 156	0.44 372	0.45 372

CBFPSM	2.05 323	0.95 400	10.12 358	1.07 283	1.05 366	2.84 167	1.20 424	3.28 253	1.73 266	1.82 249	1.30 158	4.56 531	4.06 524	2.34 278	2.34 450	0.25 106	0.38 431	0.32 275	0.27 254	0.37 291	0.79 497

XX-TBD	1.03 143	0.95 400	1.94 155	1.30 405	0.43 69	3.97 393	0.33 32	1.74 61	1.73 266	1.59 202	2.02 379	0.69 91	0.60 62	1.16 89	0.66 95	0.30 235	0.25 305	0.23 52	0.15 4	0.31 187	0.22 83

CFNet-ft	1.90 292	0.95 400	3.56 274	1.07 283	1.54 487	4.09 415	0.90 322	2.85 206	1.82 284	1.78 242	1.70 269	2.75 404	1.48 313	9.33 453	1.72 379	0.33 292	0.30 364	0.61 508	0.36 399	0.52 412	0.39 321

STTStereo	2.34 377	0.95 400	14.93 425	1.43 456	1.54 487	3.86 358	0.86 289	3.65 307	2.44 426	2.15 359	1.55 225	2.49 379	1.59 341	5.14 363	1.44 320	0.38 361	0.39 440	0.47 444	0.51 489	0.52 412	0.51 414

CFNet_RVC	1.90 292	0.95 400	3.56 274	1.07 283	1.54 487	4.09 415	0.90 322	2.85 206	1.82 284	1.78 242	1.70 269	2.75 404	1.48 313	9.33 453	1.72 379	0.33 292	0.30 364	0.61 508	0.36 399	0.52 412	0.39 321

DLCB_ROB	2.05 323	0.95 400	2.37 210	1.24 375	1.02 358	2.92 181	1.30 436	3.68 313	2.30 385	2.91 501	2.17 414	3.32 457	1.52 326	10.37 489	2.50 464	0.40 380	0.33 389	0.40 400	0.36 399	0.41 335	0.47 387

CBMV	3.32 501	0.96 406	21.16 564	1.32 411	0.83 285	3.81 341	3.91 570	4.47 536	2.53 441	3.34 529	2.24 426	4.45 524	2.58 469	10.07 480	1.96 414	0.45 428	0.43 462	0.48 452	0.38 424	0.52 412	0.53 421
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	2.66 433	0.97 407	8.01 329	1.54 481	1.24 423	3.75 328	2.18 519	4.07 419	2.41 418	2.66 484	3.25 520	2.87 419	2.31 452	9.89 470	3.50 492	0.78 520	0.75 540	0.71 525	0.67 517	0.76 495	0.81 499

GASTEREO	1.00 135	0.98 408	1.23 80	0.90 180	0.40 48	3.40 252	0.88 312	2.77 195	1.44 123	1.39 181	1.30 158	0.55 62	1.35 274	1.33 133	0.64 83	0.25 106	0.19 121	0.25 106	0.25 208	0.25 85	0.31 226

rvit_0105_4	1.07 150	0.99 409	2.39 212	0.93 208	0.54 143	1.62 66	0.84 277	2.77 195	2.91 495	0.80 105	0.91 70	1.09 171	0.86 146	1.63 197	0.85 171	0.40 380	0.45 472	0.35 347	0.31 345	0.43 364	0.40 341

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 382	0.99 409	19.62 501	1.09 297	0.96 332	1.51 55	0.44 72	4.05 413	1.64 240	1.31 169	1.67 259	4.93 540	2.45 461	2.52 294	1.40 311	0.30 235	0.20 159	0.31 255	0.50 485	0.57 434	0.60 448

DRN-Test	3.03 479	0.99 409	18.18 469	1.35 428	1.60 500	3.59 298	1.48 465	4.13 436	2.45 427	3.47 534	1.92 359	2.58 387	2.53 466	10.88 507	2.80 480	0.39 373	0.36 412	0.44 428	0.41 449	0.55 423	0.57 438

GMStereo	1.01 138	1.00 412	2.86 245	0.83 127	0.45 82	1.47 51	0.57 117	1.89 73	2.11 347	1.52 195	1.24 139	0.87 137	0.74 103	1.58 180	0.94 216	0.40 380	0.21 191	0.30 233	0.30 329	0.47 395	0.36 285
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
edge stereo	3.37 505	1.01 413	21.99 581	1.28 394	1.37 454	2.67 156	1.39 453	3.98 392	2.87 492	2.93 503	3.27 522	4.35 521	2.43 459	11.62 541	2.39 451	0.60 492	0.63 524	0.79 535	0.55 499	0.68 474	0.67 466

AACVNet	1.83 281	1.02 414	2.41 215	1.45 463	0.87 305	3.21 216	0.73 197	3.16 238	1.61 233	2.01 311	1.82 325	2.28 344	1.33 268	10.98 512	1.49 335	0.39 373	0.32 382	0.38 390	0.32 356	0.43 364	0.44 366

TestStereo	2.00 314	1.02 414	12.25 380	0.70 49	0.61 186	1.88 81	0.55 110	2.31 125	1.52 174	1.41 185	1.33 164	1.27 201	0.90 159	11.62 541	0.81 159	0.34 304	0.19 121	0.33 310	0.24 196	0.44 372	0.24 109

RALCasStereoNet	1.19 169	1.02 414	2.06 177	1.12 317	1.14 390	3.08 204	0.70 187	2.99 218	1.73 266	1.34 172	1.68 262	1.18 186	0.91 161	2.16 263	1.00 231	0.30 235	0.26 318	0.24 83	0.21 123	0.29 145	0.30 216

FBW_ROB	3.24 496	1.02 414	9.21 347	1.49 473	1.07 373	3.78 333	1.48 465	4.31 502	3.08 514	2.46 446	2.32 454	4.20 516	2.08 430	15.19 587	7.16 533	0.84 529	0.62 522	1.33 556	0.92 538	0.99 519	1.31 533

iResNet_ROB	1.89 290	1.02 414	8.60 336	1.39 448	0.98 343	3.72 322	0.66 167	3.84 346	2.65 459	1.88 262	2.05 390	1.98 316	1.27 256	4.52 353	1.67 373	0.30 235	0.20 159	0.28 192	0.18 71	0.31 187	0.40 341

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 417	1.04 419	16.73 447	1.53 479	2.00 543	3.96 388	0.87 308	3.87 355	2.31 389	2.54 458	1.67 259	2.85 417	1.63 364	5.55 372	1.62 363	0.46 435	0.33 389	0.38 390	0.38 424	0.53 418	0.62 454
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	2.34 377	1.05 420	7.87 325	1.07 283	0.86 300	3.93 373	1.19 420	4.35 512	2.11 347	2.14 351	1.75 284	1.75 267	1.67 373	6.26 391	1.26 286	1.23 547	0.48 491	4.27 590	2.09 576	0.70 477	0.69 471

test_sample9	3.79 517	1.05 420	7.87 325	1.07 283	0.86 300	3.93 373	1.19 420	4.35 512	2.11 347	2.14 351	1.75 284	1.75 267	1.67 373	11.06 517	11.61 556	1.23 547	14.45 605	4.27 590	2.09 576	0.70 477	0.69 471

test_sample8	4.76 542	1.05 420	7.87 325	1.07 283	0.86 300	3.93 373	1.19 420	4.38 521	2.05 329	5.49 562	1.89 351	12.98 579	6.37 559	11.06 517	11.61 556	1.23 547	14.45 605	4.27 590	2.09 576	0.70 477	0.69 471

GwcNet-RSSM	2.66 433	1.05 420	15.91 436	1.22 369	1.19 406	4.12 424	1.12 405	3.84 346	2.02 320	1.93 280	1.79 304	3.12 440	1.46 309	10.37 489	2.05 423	0.33 292	0.27 329	0.35 347	0.30 329	0.40 311	0.36 285

GANet	2.93 461	1.05 420	11.29 372	1.64 498	0.96 332	3.91 366	2.52 529	3.72 325	2.41 418	2.95 508	3.00 506	3.21 446	2.03 424	12.42 566	4.72 507	0.51 471	0.41 454	0.46 441	0.39 431	0.60 442	0.50 406

RAFT_CTSACE	1.80 279	1.06 425	10.00 354	1.71 508	1.39 459	3.49 272	1.06 388	3.05 226	1.62 236	1.70 227	2.04 384	2.51 380	1.80 399	1.98 244	0.94 216	0.25 106	0.22 220	0.28 192	0.30 329	0.30 168	0.26 143

FINET	2.96 465	1.07 426	23.18 591	1.29 398	1.86 535	2.03 94	1.52 470	4.30 499	4.71 563	2.23 392	2.34 456	1.65 250	1.48 313	5.89 381	2.81 481	0.51 471	0.47 485	0.49 466	0.40 442	0.59 438	0.49 399

DANet	2.63 429	1.07 426	8.10 330	1.83 524	1.70 520	3.25 227	1.16 413	4.31 502	2.38 411	3.40 532	2.18 416	4.08 507	1.80 399	9.77 464	3.89 498	0.52 477	0.55 506	0.59 500	0.44 461	0.63 453	0.86 505
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RALAANet	1.28 206	1.08 428	3.21 257	1.25 377	0.94 327	1.44 48	0.69 181	3.15 237	2.57 448	2.01 311	1.80 307	1.29 205	1.05 200	2.00 246	1.48 332	0.27 136	0.20 159	0.27 163	0.24 196	0.40 311	0.27 159

TDLM	2.29 362	1.08 428	4.61 295	1.29 398	1.01 356	4.26 463	2.17 518	3.75 328	2.79 477	2.31 415	1.98 372	2.06 329	1.59 341	12.45 567	1.72 379	0.51 471	0.28 341	0.52 478	0.35 389	0.56 429	0.50 406

MSMD_ROB	5.61 555	1.08 428	16.68 446	1.21 366	0.83 285	10.14 582	2.07 514	3.93 377	6.22 576	10.37 590	8.03 559	22.22 593	9.45 579	11.66 547	4.52 503	0.66 505	0.58 514	0.66 519	0.68 520	0.65 464	0.63 458

DeepPruner_ROB	2.05 323	1.09 431	10.50 363	1.01 255	1.20 413	4.39 481	0.91 330	3.14 235	1.72 263	2.60 471	1.54 221	2.78 412	1.27 256	4.52 353	1.72 379	0.51 471	0.40 445	0.37 374	0.34 373	0.48 398	0.52 419

HBP-ISP	3.25 498	1.10 432	20.86 553	1.54 481	1.15 392	4.50 504	2.89 542	4.43 530	2.38 411	4.14 548	1.96 364	1.90 301	2.04 426	11.08 520	1.32 300	0.66 505	0.57 509	0.66 519	0.61 512	0.64 461	0.61 451

CFNet	2.34 377	1.10 432	8.96 340	1.34 423	1.24 423	4.09 415	0.73 197	4.04 409	2.77 474	1.62 210	1.87 344	2.27 343	1.45 306	11.41 531	1.82 394	0.31 254	0.24 281	0.43 423	0.36 399	0.43 364	0.33 253

CVANet_RVC	2.55 421	1.10 432	9.13 346	1.46 465	1.15 392	3.96 388	1.53 472	3.91 370	2.50 436	3.04 512	2.04 384	2.60 388	1.72 384	12.46 568	1.50 336	0.49 461	0.30 364	0.51 472	0.41 449	0.63 453	0.50 406

ACRE	2.27 354	1.11 435	19.45 496	0.91 188	1.30 434	3.94 378	0.87 308	4.21 458	1.80 282	2.28 403	2.62 481	1.17 182	1.04 195	1.52 173	1.30 297	0.37 344	0.23 247	0.27 163	0.22 156	0.31 187	0.46 382

XPNet_ROB	2.27 354	1.11 435	4.10 286	1.36 434	0.97 336	3.94 378	1.63 483	4.07 419	2.14 352	2.82 497	2.00 377	2.32 352	1.73 387	10.81 505	3.39 491	0.51 471	0.47 485	0.48 452	0.40 442	0.51 408	0.56 434

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 82	1.13 437	1.23 80	0.97 229	0.57 166	0.81 6	0.43 67	3.49 279	0.84 43	0.73 76	0.95 82	0.44 40	1.17 240	1.45 158	0.60 73	0.26 121	0.18 90	0.24 83	0.17 46	0.30 168	0.19 10

MyStereo8	2.33 373	1.13 437	19.26 492	1.22 369	1.62 503	4.16 440	0.57 117	3.50 282	2.36 400	2.15 359	1.75 284	2.28 344	1.14 231	1.46 162	2.20 440	0.24 85	0.21 191	0.32 275	0.27 254	0.36 281	0.43 360

ARAFT	2.56 422	1.13 437	19.50 499	0.89 171	0.48 109	4.15 431	1.40 455	4.36 517	2.82 489	2.36 431	1.88 345	1.70 261	1.04 195	6.45 394	1.22 275	0.29 195	0.18 90	0.37 374	0.35 389	0.35 268	0.25 119

NaN_ROB	4.06 528	1.13 437	16.64 445	1.12 317	1.25 426	3.50 276	3.05 548	4.29 491	3.26 531	3.64 535	2.56 475	2.97 426	4.79 537	13.33 575	16.91 576	0.37 344	0.41 454	0.38 390	0.39 431	0.48 398	0.81 499

SACVNet	2.46 401	1.14 441	9.47 348	1.44 459	1.18 399	4.06 408	1.49 469	3.84 346	2.24 369	2.62 475	1.89 351	2.57 385	1.28 258	11.35 529	1.64 369	0.50 465	0.39 440	0.48 452	0.41 449	0.55 423	0.75 487

raft_robust	1.92 299	1.15 442	3.34 266	1.02 265	0.43 69	3.84 348	0.46 79	4.42 527	2.52 440	1.67 221	1.36 176	2.17 338	6.37 559	6.78 406	1.04 236	0.28 173	0.24 281	0.30 233	0.35 389	0.31 187	0.32 237

dd	1.26 198	1.15 442	2.47 217	0.92 194	0.49 117	4.35 476	0.75 219	1.92 79	2.11 347	1.44 188	1.24 139	1.19 190	1.05 200	1.78 219	1.70 376	0.57 488	0.34 401	0.35 347	0.33 364	0.60 442	0.46 382

psmorigin	6.59 565	1.15 442	88.11 615	1.52 477	0.97 336	2.88 172	1.20 424	3.21 243	2.04 326	3.73 538	2.46 462	5.15 551	2.55 467	10.60 496	2.47 462	0.55 484	0.68 533	0.48 452	0.51 489	0.70 477	0.88 509

z-ln-s-r	2.67 435	1.16 445	12.43 382	1.34 423	1.26 428	3.70 318	1.21 427	4.20 452	2.38 411	2.04 323	1.92 359	2.43 368	1.60 347	10.58 494	5.19 516	0.29 195	0.20 159	0.32 275	0.24 196	0.51 408	0.38 314

Nwc_Net	2.88 457	1.16 445	18.30 473	1.35 428	1.68 518	3.52 282	1.18 417	3.90 365	2.06 331	2.52 456	2.82 500	3.82 494	2.34 453	6.78 406	2.55 470	0.86 530	0.40 445	0.59 500	0.67 517	0.57 434	0.55 431

SGM-ForestM	11.55 585	1.16 445	21.62 577	2.14 544	0.81 271	22.25 598	19.08 597	16.50 599	11.34 584	15.94 599	14.44 590	27.12 601	22.61 600	24.76 599	28.39 605	0.50 465	0.48 491	0.47 444	0.44 461	0.55 423	0.53 421

iinet-f	2.26 352	1.18 448	13.71 397	1.14 325	1.11 386	3.77 331	1.10 401	4.14 442	2.17 358	2.06 330	1.76 293	2.99 428	2.99 486	2.50 286	2.49 463	0.35 324	0.39 440	0.27 163	0.28 283	0.45 380	0.39 321

CIPLG	2.27 354	1.18 448	19.24 489	0.92 194	1.34 448	3.95 383	0.89 317	4.23 465	1.82 284	2.31 415	2.67 486	1.17 182	1.06 207	1.53 175	1.32 300	0.37 344	0.23 247	0.27 163	0.22 156	0.31 187	0.45 372

fast-acv-ft	2.54 417	1.19 450	20.08 520	1.41 452	1.40 461	3.18 214	1.17 416	3.37 269	2.28 381	1.90 269	2.15 411	2.69 396	2.17 441	2.91 315	2.31 447	0.37 344	0.39 440	0.45 435	0.39 431	0.57 434	0.45 372

dad	1.65 256	1.19 450	3.04 252	0.98 235	0.56 154	4.22 458	0.84 277	1.99 86	2.48 431	2.14 351	1.68 262	1.62 248	1.13 224	3.85 339	2.04 421	1.03 538	0.40 445	2.04 562	0.48 475	0.75 494	0.53 421

RP	2.79 446	1.20 452	10.36 360	1.54 481	1.93 539	3.44 258	1.97 507	4.05 413	2.34 395	2.66 484	2.79 495	3.98 501	2.58 469	10.21 484	2.61 472	0.95 534	0.47 485	0.71 525	0.57 504	0.71 486	0.68 469

GMStereo_Zeroshot	1.41 223	1.21 453	3.33 265	1.29 398	0.72 237	3.35 245	0.53 103	2.58 171	1.68 250	2.35 427	1.56 228	2.42 365	0.96 172	2.50 286	1.16 259	0.45 428	0.23 247	0.40 400	0.24 196	0.79 500	0.33 253

gwcnet-sp	2.31 366	1.21 453	17.34 454	1.08 291	0.92 320	3.56 292	1.04 384	3.69 318	2.09 337	2.55 459	1.60 239	1.80 283	1.62 351	3.87 340	1.95 411	0.29 195	0.29 351	0.30 233	0.28 283	0.38 296	0.39 321

scenet	2.31 366	1.21 453	17.34 454	1.08 291	0.92 320	3.56 292	1.04 384	3.69 318	2.09 337	2.55 459	1.60 239	1.80 283	1.62 351	3.87 340	1.95 411	0.29 195	0.29 351	0.30 233	0.28 283	0.38 296	0.39 321

ssnet	2.31 366	1.21 453	17.34 454	1.08 291	0.92 320	3.56 292	1.04 384	3.69 318	2.09 337	2.55 459	1.60 239	1.80 283	1.62 351	3.87 340	1.95 411	0.29 195	0.29 351	0.30 233	0.28 283	0.38 296	0.39 321

G-Net	4.11 529	1.21 453	19.47 498	2.31 553	2.94 565	4.74 550	2.95 543	3.33 266	2.14 352	4.44 555	9.43 570	6.93 564	3.84 520	9.01 446	4.92 513	0.79 521	0.80 543	0.70 524	0.50 485	0.95 514	0.87 508

LE_ROB	18.58 597	1.21 453	48.38 607	8.60 598	23.00 601	7.32 576	19.74 598	9.94 584	38.69 607	43.53 605	21.91 594	28.40 602	40.92 605	23.18 595	54.71 610	0.34 304	0.33 389	0.32 275	0.36 399	0.42 354	0.40 341

sAnonymous2	1.37 218	1.22 459	9.79 351	0.92 194	0.88 309	1.23 21	0.61 137	2.56 164	1.69 256	0.85 119	1.02 88	0.73 105	1.23 252	0.98 45	0.78 147	0.29 195	0.25 305	0.31 255	0.30 329	1.06 523	0.71 475

CroCo_RVC	1.37 218	1.22 459	9.79 351	0.92 194	0.88 309	1.23 21	0.61 137	2.56 164	1.69 256	0.85 119	1.02 88	0.73 105	1.23 252	0.98 45	0.78 147	0.29 195	0.25 305	0.31 255	0.30 329	1.06 523	0.71 475

DMCA-RVC	2.45 398	1.22 459	18.29 472	1.23 373	1.14 390	2.49 135	0.85 286	3.29 255	1.68 250	3.02 510	1.41 187	2.00 319	1.53 333	6.39 393	2.00 417	0.38 361	0.30 364	0.44 428	0.35 389	0.45 380	0.44 366

pmcnn	5.45 553	1.22 459	17.40 458	1.60 493	2.41 558	3.48 269	2.12 515	4.52 545	3.26 531	3.67 537	13.15 586	22.10 592	3.46 513	11.92 560	17.16 578	0.34 304	0.21 191	0.23 52	0.19 92	0.36 281	0.28 178

ADCRef	3.30 499	1.23 463	14.90 423	1.17 346	1.41 468	3.95 383	1.64 485	3.88 358	2.36 400	3.05 514	2.21 422	2.40 360	2.81 480	5.04 360	16.63 575	0.46 435	0.34 401	0.63 513	0.62 513	0.54 421	0.67 466

PA-Net	3.09 484	1.24 464	18.84 482	1.38 446	1.19 406	3.42 256	1.75 493	3.89 360	3.27 535	1.88 262	2.10 399	3.03 431	1.88 415	11.60 539	2.88 482	0.40 380	0.54 502	0.44 428	0.62 513	0.52 412	1.02 518
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
APVNet	3.13 488	1.25 465	21.14 562	1.31 408	1.52 484	3.94 378	1.13 408	3.32 262	2.14 352	2.20 377	2.03 381	3.05 435	1.96 421	11.79 554	2.53 467	0.42 406	0.45 472	0.64 516	0.46 467	0.67 471	0.57 438

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 439	1.26 466	22.01 582	1.08 291	0.99 347	1.61 64	0.86 289	3.69 318	1.64 240	1.52 195	5.62 550	3.35 459	3.44 512	2.20 269	1.33 304	0.26 121	0.21 191	0.30 233	0.62 513	0.93 513	0.67 466

anonymity	1.76 273	1.26 466	2.73 240	1.66 501	1.32 442	1.84 78	1.07 390	3.49 279	2.30 385	2.11 341	2.11 403	1.71 263	3.90 522	1.82 227	1.48 332	1.10 540	1.09 550	1.08 549	1.08 549	1.05 522	1.09 523

NCC-stereo	3.16 493	1.28 468	18.31 474	1.25 377	1.75 525	4.06 408	1.40 455	3.89 360	2.22 365	2.72 488	2.55 473	3.49 476	2.65 472	9.91 471	2.99 484	1.29 553	0.65 526	0.64 516	0.86 535	0.65 464	0.71 475

Abc-Net	3.16 493	1.28 468	18.31 474	1.25 377	1.75 525	4.06 408	1.40 455	3.89 360	2.22 365	2.72 488	2.55 473	3.49 476	2.65 472	9.91 471	2.99 484	1.29 553	0.65 526	0.64 516	0.86 535	0.65 464	0.71 475
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TCMNet	2.98 471	1.30 470	18.26 471	1.47 468	2.09 549	3.84 348	1.08 395	3.96 388	2.39 415	2.53 457	2.29 437	2.43 368	1.75 388	10.09 481	2.39 451	0.52 477	0.45 472	0.61 508	0.50 485	0.80 502	0.78 493

AIO-test2	1.61 248	1.30 470	3.40 267	1.16 344	1.31 436	3.18 214	0.74 209	4.06 417	1.52 174	1.72 232	2.21 422	0.78 113	0.74 103	3.64 335	0.95 221	3.64 577	0.26 318	0.35 347	0.42 455	0.37 291	0.33 253

LoS_RVC	0.94 112	1.30 470	1.31 93	0.84 137	1.63 505	2.02 93	0.59 130	1.51 31	1.36 105	0.81 107	1.33 164	0.84 127	0.88 152	1.36 139	0.73 129	0.21 50	0.17 54	0.20 10	0.14 2	0.20 28	1.45 541

AF-Net	2.87 455	1.30 470	16.24 439	1.33 416	1.75 525	3.26 229	1.59 479	4.09 425	2.43 422	2.69 486	2.94 503	4.51 527	3.20 500	5.84 380	2.75 478	0.76 519	0.36 412	0.72 529	0.49 479	0.70 477	0.56 434

IPLGR_C	2.28 359	1.31 474	19.46 497	0.92 194	1.32 442	3.93 373	0.89 317	4.20 452	1.82 284	2.30 409	2.63 483	1.16 181	1.07 209	1.41 149	1.29 296	0.37 344	0.23 247	0.27 163	0.22 156	0.31 187	0.45 372

LMCR-Stereo	2.40 390	1.31 474	18.61 480	1.59 491	0.86 300	3.87 361	1.15 411	4.32 506	1.60 229	2.25 398	2.27 430	1.13 177	2.43 459	2.48 285	1.60 355	0.88 531	0.24 281	0.29 213	0.24 196	0.56 429	0.30 216

CSP-Net	1.78 276	1.32 476	1.92 154	1.16 344	1.03 360	3.38 248	1.31 437	3.52 286	1.75 274	1.96 288	1.93 362	2.40 360	1.48 313	8.58 436	1.58 351	0.46 435	0.34 401	0.27 163	0.26 228	0.41 335	0.50 406

AnonymousM	1.22 181	1.32 476	0.97 1	0.88 166	0.56 154	4.03 403	0.69 181	2.41 132	1.68 250	1.48 191	1.31 161	1.15 180	1.00 184	1.18 101	0.73 129	0.32 276	0.40 445	2.07 563	1.70 564	0.24 71	0.22 83

MeshStereo	5.35 551	1.32 476	21.34 569	1.34 423	1.15 392	4.40 485	3.90 569	5.18 566	4.55 560	10.14 589	11.82 582	11.47 574	5.84 551	13.84 583	7.03 532	0.61 494	0.58 514	0.60 505	0.58 505	0.72 489	0.59 447
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
PS-NSSS	2.22 344	1.33 479	2.90 247	0.97 229	1.53 486	4.11 422	1.08 395	4.55 547	2.65 459	2.10 337	2.32 454	1.77 272	1.40 285	11.79 554	1.61 358	0.68 511	0.45 472	0.96 543	0.43 458	0.95 514	0.92 511

NCCL2	2.53 415	1.35 480	10.90 369	1.15 338	0.97 336	3.53 283	2.56 531	3.65 307	2.23 367	2.76 491	1.80 307	2.41 362	1.66 371	10.35 488	2.07 427	0.44 419	0.40 445	0.57 496	0.53 496	0.59 438	0.65 464

Replicate-Monster	0.79 72	1.36 481	2.08 180	0.70 49	0.52 132	2.05 99	0.34 36	1.92 79	0.82 38	1.03 149	0.60 18	0.48 52	0.52 40	1.28 120	0.39 4	0.19 39	0.14 11	0.19 3	0.16 14	0.22 58	0.78 493

BEATNet_4x	1.92 299	1.36 481	8.75 339	1.20 360	0.56 154	3.46 263	1.03 381	4.00 398	2.43 422	2.25 398	1.70 269	2.10 334	1.59 341	2.57 300	3.05 487	0.37 344	0.22 220	0.47 444	0.29 311	0.60 442	0.40 341

DPSNet	3.43 506	1.37 483	12.19 379	1.39 448	1.24 423	4.15 431	2.06 512	4.51 544	3.34 537	2.69 486	1.96 364	3.52 480	5.56 548	10.68 499	9.68 546	0.93 532	0.73 538	0.40 400	0.37 411	1.06 523	0.86 505

MANE	11.39 584	1.38 484	23.16 590	4.82 592	2.79 563	22.02 597	14.51 592	25.81 601	26.28 602	10.93 593	13.17 587	19.90 590	18.03 594	15.69 588	20.41 591	0.96 535	0.74 539	1.42 557	3.24 593	0.74 491	1.71 548

PSMNet_ROB	2.95 462	1.38 484	18.46 478	1.19 355	1.20 413	3.80 339	1.65 488	3.54 291	2.35 397	1.98 292	1.71 273	2.75 404	1.79 394	11.43 533	2.78 479	0.42 406	0.36 412	0.50 469	0.60 509	0.59 438	0.49 399

CSAN	4.71 541	1.39 486	20.23 526	1.19 355	0.87 305	3.65 312	3.50 559	4.57 549	3.87 551	3.89 541	7.82 557	3.54 484	6.16 557	23.47 598	6.82 527	0.52 477	0.45 472	0.49 466	0.52 492	0.63 453	0.66 465

NVStereoNet_ROB	4.91 546	1.40 487	16.46 443	1.47 468	1.72 523	3.46 263	1.96 506	3.89 360	3.61 546	2.90 500	24.61 598	4.81 538	4.49 534	13.57 579	4.87 511	1.33 556	1.29 558	1.70 560	1.68 562	1.41 548	1.66 546
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ETE_ROB	2.07 326	1.40 487	3.01 251	1.09 297	0.92 320	3.94 378	1.53 472	4.25 475	2.23 367	3.31 526	2.06 394	2.35 355	1.52 326	8.74 438	2.07 427	0.44 419	0.36 412	0.51 472	0.48 475	0.54 421	0.62 454

YMNet	2.40 390	1.41 489	13.46 393	1.36 434	1.67 515	3.96 388	0.97 364	3.81 339	2.37 406	2.64 479	2.57 477	3.35 459	1.53 333	3.28 324	2.42 456	0.48 449	0.54 502	0.52 478	0.49 479	0.70 477	0.54 427

YMNet_1	2.40 390	1.41 489	13.46 393	1.36 434	1.67 515	3.96 388	0.97 364	3.81 339	2.37 406	2.64 479	2.57 477	3.35 459	1.53 333	3.28 324	2.42 456	0.48 449	0.54 502	0.52 478	0.49 479	0.70 477	0.54 427

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 488	1.43 491	9.93 353	2.50 557	1.62 503	4.29 470	1.68 492	3.95 383	2.43 422	1.66 219	1.91 357	3.04 432	1.41 290	13.26 574	1.58 351	3.82 581	1.59 562	1.12 551	0.46 467	2.21 557	2.74 572

SPS-STEREO	3.97 525	1.44 492	20.85 552	1.72 510	1.71 521	3.24 224	2.30 523	3.55 293	2.68 464	4.79 559	3.66 530	5.44 556	2.97 485	9.11 447	9.35 545	1.15 543	1.10 551	1.06 548	1.02 547	1.16 537	1.18 528
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RGC	3.10 486	1.45 493	14.90 423	1.46 465	1.79 530	3.33 243	1.39 453	4.04 409	2.26 375	2.77 492	3.26 521	4.00 502	2.71 475	11.63 546	2.62 474	0.82 526	0.46 481	0.79 535	0.79 532	0.71 486	0.78 493

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 394	1.47 494	14.14 410	1.30 405	1.35 449	3.51 279	1.64 485	4.04 409	2.10 345	2.46 446	1.88 345	2.28 344	2.51 465	4.73 358	3.17 489	0.38 361	0.19 121	0.35 347	0.20 109	0.40 311	0.36 285

LALA_ROB	1.95 304	1.48 495	3.11 254	1.05 275	0.98 343	3.99 396	1.82 499	4.44 531	2.28 381	3.31 526	1.85 338	2.76 410	1.67 373	4.04 347	3.23 490	0.46 435	0.41 454	0.55 491	0.52 492	0.60 442	0.57 438

StereoDRNet	2.84 450	1.49 496	14.48 417	1.33 416	1.57 498	3.44 258	2.06 512	3.69 318	2.36 400	3.26 525	1.84 331	2.79 414	1.80 399	10.88 507	3.16 488	0.41 395	0.33 389	0.39 394	0.36 399	0.59 438	0.58 443

PSMNet-RUCA	1.64 255	1.50 497	2.57 223	1.50 474	1.38 457	3.05 197	1.36 444	3.31 257	2.24 369	1.36 175	2.07 395	1.40 222	1.09 212	1.83 228	1.55 347	1.15 543	0.69 534	1.26 554	0.96 541	1.64 551	0.94 513

UDGNet	1.40 221	1.52 498	2.22 193	1.38 446	0.62 192	4.39 481	0.68 175	1.80 68	2.18 360	1.34 172	1.18 124	0.99 159	1.00 184	2.16 263	1.19 265	1.09 539	0.34 401	1.30 555	0.98 543	1.10 528	0.58 443

PDISCO_ROB	2.86 451	1.53 499	14.27 414	1.98 537	2.19 552	4.52 509	1.35 442	4.65 553	3.19 524	2.09 334	2.16 412	3.53 481	2.45 461	5.32 365	2.12 431	1.30 555	0.78 542	0.72 529	0.59 507	1.24 542	1.28 531

DN-CSS_ROB	1.91 296	1.55 500	11.13 371	1.82 523	0.88 309	3.99 396	0.61 137	4.01 400	1.67 248	1.64 214	1.89 351	1.39 217	1.06 207	3.23 322	1.50 336	0.31 254	0.19 121	0.44 428	0.29 311	0.37 291	0.31 226

DGSMNet	7.55 574	1.62 501	17.42 459	1.92 531	12.73 593	7.45 577	42.99 609	4.13 436	2.07 333	2.10 337	3.16 518	3.42 466	1.70 380	9.24 452	2.30 446	3.70 580	10.89 603	11.80 605	5.54 595	4.24 575	2.66 567

ELAS	5.99 561	1.62 501	20.29 533	1.96 536	2.01 544	15.09 591	8.38 583	5.23 567	5.54 572	9.02 583	8.61 564	6.74 562	9.75 580	7.48 417	11.40 555	0.96 535	1.18 553	0.72 529	0.93 539	1.30 544	1.67 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GwcNet	3.00 475	1.63 503	19.83 508	1.32 411	2.04 548	3.27 231	1.55 476	3.65 307	2.33 394	2.00 309	2.12 406	3.56 485	1.68 377	9.47 456	2.45 460	0.44 419	0.45 472	0.46 441	0.38 424	0.60 442	0.76 489

ADCL	4.35 534	1.63 503	14.21 413	1.29 398	1.26 428	5.56 565	11.16 585	3.97 390	3.37 539	6.07 567	4.67 541	4.30 520	5.72 550	5.08 362	14.51 565	0.50 465	0.48 491	0.89 541	0.77 528	0.78 498	0.76 489

ADCPNet	3.89 520	1.63 503	20.25 530	1.28 394	1.27 430	6.43 570	2.65 535	3.93 377	2.70 465	2.78 493	2.20 420	4.28 519	6.16 557	5.56 373	10.27 549	0.65 503	1.18 553	0.71 525	1.70 564	0.84 507	1.37 537

ELAS_RVC	5.72 558	1.64 506	20.40 537	2.09 543	2.01 544	4.95 557	11.47 587	4.66 554	6.31 578	8.09 580	8.01 558	8.06 570	11.65 581	8.36 430	10.22 548	0.99 537	1.17 552	0.81 538	0.76 526	1.14 533	1.58 545
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	2.86 451	1.66 507	19.61 500	1.40 451	1.75 525	3.84 348	1.32 438	4.07 419	2.25 372	1.78 242	2.67 486	1.82 289	4.41 532	1.94 242	2.06 424	0.83 528	0.94 547	1.03 545	1.12 550	1.70 553	1.09 523

aanetorigin	3.30 499	1.66 507	17.52 463	1.18 352	1.58 499	2.57 149	3.80 567	2.65 178	2.03 322	6.12 569	4.30 539	2.82 415	5.70 549	5.47 370	4.67 504	0.50 465	0.44 467	0.43 423	0.47 470	1.17 538	0.92 511

Wz-Net-LNSev	2.30 365	1.67 509	14.88 422	1.18 352	1.65 511	3.49 272	1.54 475	3.63 304	2.03 322	1.88 262	1.64 250	3.29 453	2.06 428	2.71 311	2.02 420	0.40 380	0.33 389	0.32 275	0.31 345	0.53 418	0.49 399

DeepPrunerF	3.70 513	1.72 510	14.87 421	1.33 416	1.74 524	3.70 318	1.55 476	4.20 452	14.00 589	2.02 316	1.77 298	2.74 402	2.30 449	10.88 507	6.88 529	0.68 511	0.60 519	0.78 534	0.78 531	0.81 503	0.71 475

AANet_RVC	3.03 479	1.72 510	12.78 386	1.17 346	1.12 387	3.79 337	1.10 401	3.86 352	3.13 517	2.62 475	4.26 538	3.96 500	1.41 290	11.43 533	5.23 517	0.94 533	0.47 485	0.34 328	0.23 171	0.40 311	0.55 431

SANet	5.65 557	1.72 510	20.94 557	1.26 384	0.88 309	7.20 574	3.81 568	4.60 551	11.23 583	4.56 556	8.78 567	7.49 565	6.95 564	11.85 557	18.11 582	0.49 461	0.44 467	0.50 469	0.42 455	0.90 511	0.82 503

FADNet	2.49 408	1.76 513	13.17 388	1.17 346	0.95 331	3.27 231	0.88 312	3.94 381	2.27 377	1.40 183	1.29 156	2.51 380	2.06 428	9.93 473	1.94 409	0.43 412	0.45 472	0.40 400	0.43 458	1.06 523	0.53 421

CC-Net-ROB	3.35 503	1.76 513	13.89 405	2.33 554	1.65 511	4.49 501	1.62 482	4.73 557	2.90 494	1.92 276	2.05 390	1.99 318	1.61 348	12.57 571	1.60 355	2.46 564	2.18 571	2.68 573	1.04 548	2.11 556	1.38 539

GCST	2.56 422	1.79 515	18.02 468	1.92 531	1.33 446	1.72 69	0.51 93	3.67 311	2.03 322	1.70 227	1.61 243	1.55 239	1.29 261	5.06 361	1.24 280	2.06 561	0.77 541	1.45 558	0.97 542	1.14 533	1.34 536

LL-Strereo	3.01 477	1.81 516	17.59 464	1.12 317	2.10 550	2.90 174	1.09 399	4.33 508	2.00 317	3.12 518	2.24 426	3.29 453	3.15 496	11.31 528	1.84 397	0.30 235	0.28 341	0.46 441	0.34 373	0.49 404	0.45 372

TRStereo	2.31 366	1.87 517	19.74 505	1.53 479	1.16 397	4.26 463	1.08 395	4.73 557	1.45 124	1.55 198	1.28 154	1.75 267	0.85 143	1.81 225	1.20 268	0.36 336	0.26 318	0.32 275	0.36 399	0.34 250	0.33 253

MFMNet_re	2.91 458	1.91 518	18.25 470	3.06 567	1.89 537	3.13 209	1.67 490	3.52 286	2.97 502	3.14 519	2.87 502	2.26 342	2.41 457	2.42 280	2.00 417	1.10 540	1.05 549	0.94 542	0.90 537	1.28 543	1.46 543

SDNR	3.97 525	1.93 519	20.28 532	1.31 408	0.94 327	5.16 560	0.67 169	4.33 508	2.58 449	4.82 560	5.94 551	5.01 545	1.45 306	17.52 589	2.53 467	0.79 521	0.72 537	0.59 500	0.45 465	1.15 536	1.17 527

GANetREF_RVC	3.20 495	1.93 519	18.84 482	1.51 476	0.80 268	4.12 424	1.82 499	4.16 447	2.91 495	1.87 259	1.74 280	2.48 377	1.84 406	13.18 573	1.74 384	0.80 523	0.57 509	0.79 535	0.74 524	1.20 541	0.86 505
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
ADCP+	3.74 516	1.96 521	16.90 450	1.09 297	1.55 491	4.35 476	3.65 565	3.93 377	2.98 505	2.22 388	1.66 258	3.95 498	4.83 538	3.41 327	18.87 588	0.38 361	0.41 454	0.63 513	0.53 496	0.64 461	0.81 499

PVD	3.12 487	1.97 522	12.80 387	1.79 521	1.63 505	3.83 343	1.34 441	3.48 276	3.88 552	5.77 564	3.56 529	3.45 469	3.29 503	5.58 375	5.30 518	0.71 517	0.69 534	0.74 533	0.77 528	0.79 500	1.13 526

PWC_ROB	2.69 441	2.01 523	8.36 332	1.33 416	1.90 538	3.23 220	1.18 417	4.33 508	3.25 530	3.11 517	3.41 526	2.71 399	2.18 443	9.15 449	4.48 502	0.56 486	0.31 374	0.61 508	0.36 399	0.69 476	0.74 484

FADNet-RVC-Resample	2.83 449	2.02 524	21.07 560	1.12 317	0.91 319	3.53 283	1.37 449	4.08 423	2.09 337	1.68 222	1.33 164	2.03 323	1.51 324	9.54 458	1.69 375	0.38 361	0.37 425	0.42 419	0.44 461	0.56 429	0.56 434

SHD	2.82 448	2.04 525	13.80 403	1.69 504	1.79 530	2.73 159	1.07 390	3.85 349	3.18 523	4.63 557	2.74 490	3.38 464	2.77 477	5.48 371	3.66 495	0.62 496	0.47 485	0.51 472	0.55 499	0.65 464	0.74 484

PASM	2.67 435	2.05 526	9.71 349	1.73 511	1.37 454	2.53 145	1.52 470	3.10 231	2.17 358	2.79 494	1.84 331	2.90 420	1.85 410	11.89 558	2.19 439	0.81 525	0.85 544	0.87 540	1.01 545	1.14 533	1.05 520

w-ln-seven-2	2.73 444	2.13 527	12.47 384	1.18 352	1.01 356	3.54 287	1.58 478	3.93 377	3.26 531	2.43 443	2.02 379	2.63 392	2.28 448	7.93 426	5.45 519	0.40 380	0.40 445	0.44 428	0.34 373	0.62 451	0.47 387

EDNetEfficient	5.61 555	2.14 528	16.75 448	1.67 502	3.64 576	4.12 424	7.51 579	3.05 226	5.63 574	11.57 595	4.83 543	3.95 498	12.72 582	8.44 434	20.78 592	0.41 395	0.43 462	0.47 444	1.01 545	1.66 552	1.39 540

SAMSARA	3.55 508	2.16 529	14.18 412	1.86 528	1.49 478	4.62 525	2.65 535	3.58 298	2.80 481	7.05 574	3.05 509	5.16 552	4.07 525	9.18 450	4.80 509	0.64 500	0.67 530	0.59 500	0.68 520	0.89 509	0.91 510

WAO-6	5.87 560	2.27 530	15.05 427	2.96 565	2.77 562	12.01 585	3.58 563	5.37 573	11.91 587	3.34 529	9.69 571	6.78 563	5.84 551	11.82 556	8.89 544	2.87 566	2.35 579	2.50 567	1.84 570	2.85 561	2.67 568

FADNet-RVC	2.51 411	2.27 530	14.03 408	1.09 297	0.81 271	3.54 287	1.10 401	4.13 436	2.48 431	1.39 181	1.22 134	1.85 298	1.77 391	9.78 466	2.06 424	0.38 361	0.37 425	0.40 400	0.40 442	0.67 471	0.48 392

FADNet_RVC	2.65 431	2.28 532	16.51 444	0.98 235	0.92 320	4.09 415	0.83 274	4.26 482	1.73 266	1.46 189	1.78 301	1.60 245	1.50 320	8.88 440	2.39 451	0.47 444	0.38 431	0.44 428	0.58 505	0.89 509	0.97 515

XQC	2.96 465	2.42 533	14.85 420	1.36 434	1.32 442	3.29 240	1.53 472	4.28 488	2.78 475	3.21 523	2.46 462	3.53 481	2.92 484	6.58 396	4.67 504	0.70 515	0.41 454	0.59 500	0.56 501	0.96 518	0.83 504

EDNetEfficientorigin	12.35 589	2.51 534	179.47 619	1.19 355	0.96 332	2.91 177	1.81 498	3.00 220	5.35 570	8.91 582	4.79 542	4.18 513	4.64 536	9.98 475	11.30 553	0.37 344	0.38 431	0.60 505	0.85 534	1.32 545	2.43 565

RTSC	2.95 462	2.51 534	15.49 434	1.54 481	1.30 434	3.51 279	0.86 289	3.89 360	2.48 431	3.64 535	3.12 515	3.04 432	2.30 449	5.70 377	6.67 523	0.55 484	0.35 407	0.37 374	0.39 431	0.70 477	0.60 448

IMH-64-1	4.84 544	2.53 536	6.83 314	4.30 585	3.74 578	4.81 554	6.05 574	5.30 569	3.92 553	3.95 543	8.33 561	5.08 548	6.06 554	8.96 444	6.30 521	4.57 591	2.96 586	3.04 577	2.12 579	4.28 576	3.62 583

IMH-64	4.84 544	2.53 536	6.83 314	4.30 585	3.74 578	4.81 554	6.05 574	5.30 569	3.92 553	3.95 543	8.33 561	5.08 548	6.06 554	8.96 444	6.30 521	4.57 591	2.96 586	3.04 577	2.12 579	4.28 576	3.62 583

Wz-Net-MNSev	2.71 443	2.54 538	13.91 406	1.52 477	1.37 454	3.28 236	2.47 526	4.03 405	2.32 393	2.57 463	2.07 395	2.29 349	3.01 488	7.55 419	2.74 477	0.38 361	0.36 412	0.36 362	0.37 411	0.57 434	0.47 387

Syn2CoEx	3.08 483	2.55 539	19.88 510	1.34 423	1.18 399	2.43 130	1.65 488	3.91 370	2.40 416	2.39 437	2.27 430	2.90 420	3.17 499	9.57 461	2.54 469	0.50 465	0.45 472	0.53 483	0.39 431	0.74 491	0.72 482

StereoAnything_RVC	0.94 112	2.66 540	2.20 188	0.76 93	0.34 10	1.18 18	0.39 45	2.31 125	0.69 14	0.51 14	0.34 4	0.32 1	0.89 156	1.57 179	0.35 1	0.32 276	0.16 31	0.23 52	0.15 4	3.31 563	0.18 3

RAFT + AFF	2.51 411	2.66 540	4.48 293	1.15 338	1.95 540	4.15 431	2.01 510	4.46 535	3.30 536	2.19 374	2.51 469	2.22 341	4.87 539	8.91 442	2.06 424	0.30 235	0.60 519	0.48 452	0.38 424	0.77 496	0.69 471

DDUNet	2.91 458	2.78 542	6.94 317	3.53 573	2.26 556	3.28 236	1.36 444	3.77 332	2.04 326	2.62 475	2.49 466	4.18 513	1.69 378	5.38 367	1.85 398	2.21 563	1.77 566	2.61 571	2.43 582	2.60 559	2.34 562

UDG	3.55 508	2.81 543	17.45 460	2.69 560	1.98 542	3.97 393	1.19 420	4.35 512	2.02 320	2.42 441	2.53 472	4.50 526	2.46 463	6.53 395	2.41 455	2.12 562	1.77 566	2.63 572	2.57 584	2.64 560	1.95 554

DFGA-Net	2.11 331	3.00 544	7.43 322	1.11 313	0.76 253	3.72 322	0.60 133	2.63 176	1.91 304	2.01 311	2.07 395	1.22 196	1.04 195	10.26 487	2.26 443	0.27 136	0.22 220	0.34 328	0.34 373	0.61 447	0.48 392

w-ln-seven	2.86 451	3.06 545	14.02 407	1.27 392	1.32 442	4.10 421	1.59 479	3.90 365	2.59 452	3.03 511	2.27 430	3.42 466	2.25 446	6.70 401	4.81 510	0.39 373	0.34 401	0.48 452	0.40 442	0.74 491	0.55 431

WAO-7	5.16 548	3.21 546	18.98 486	1.88 530	1.44 471	5.34 562	3.09 551	4.91 562	5.81 575	4.35 554	8.92 569	6.55 561	6.06 554	13.40 577	10.81 551	1.34 557	1.20 556	1.48 559	1.35 560	1.60 550	1.45 541

PWCDC_ROB	2.95 462	3.26 547	14.06 409	1.59 491	1.56 494	4.19 452	0.86 289	4.30 499	4.08 557	2.06 330	7.37 554	2.75 404	2.42 458	3.59 332	2.67 475	1.34 557	0.36 412	0.39 394	0.34 373	1.13 532	0.62 454

ADCMid	3.96 524	3.27 548	15.48 433	1.26 384	1.40 461	4.66 531	2.28 521	4.06 417	3.54 544	3.94 542	3.02 507	3.85 495	3.67 517	4.03 346	18.65 586	0.68 511	0.61 521	1.09 550	1.18 554	1.38 546	1.08 522

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 151	3.30 549	2.61 227	0.82 116	0.38 41	1.27 29	0.62 150	1.51 31	1.29 96	0.91 128	0.92 72	0.65 81	0.57 51	1.08 66	0.59 71	1.55 559	0.15 23	0.32 275	0.28 283	1.10 528	1.98 556

DispFullNet	4.64 540	3.48 550	23.95 594	3.99 579	3.03 567	3.35 245	1.06 388	4.18 448	2.80 481	6.33 571	2.94 503	4.04 505	7.81 572	3.92 344	5.16 514	2.75 565	1.61 563	3.10 580	2.68 587	3.32 564	3.31 580

LSM	12.71 590	3.52 551	20.79 551	55.63 613	84.76 611	3.63 311	6.30 576	3.73 326	4.93 567	5.55 563	13.92 588	3.53 481	3.25 502	9.72 463	4.12 499	0.64 500	0.85 544	0.71 525	0.81 533	1.03 520	26.84 605

SGM+DAISY	8.36 576	3.82 552	24.83 595	2.02 539	1.75 525	14.80 590	17.22 594	4.27 483	11.79 586	13.88 596	14.38 589	11.74 577	13.83 584	10.56 493	15.12 566	1.21 545	1.19 555	1.14 552	1.13 552	1.17 538	1.37 537

test_for_model	2.16 338	3.87 553	1.58 126	4.16 581	3.64 576	2.51 139	0.96 361	3.63 304	2.62 454	2.45 445	1.39 182	1.02 164	0.73 99	0.92 33	0.57 68	2.97 568	2.19 572	0.26 135	0.17 46	5.32 584	2.24 559

UNDER WATER	10.47 580	3.95 554	22.62 588	5.07 593	4.51 588	7.78 578	3.77 566	12.56 589	21.72 600	7.84 578	10.78 575	23.96 596	31.66 602	10.78 504	16.19 573	4.44 588	2.93 584	4.24 589	2.86 590	6.33 589	5.47 595

Wz-Net-SNSev	2.98 471	4.36 555	15.98 437	1.57 489	1.19 406	3.28 236	1.80 497	3.96 388	2.40 416	2.32 419	2.28 434	3.48 470	2.05 427	7.84 425	3.82 497	0.47 444	0.39 440	0.53 483	0.49 479	0.71 486	0.60 448

SuperB	4.79 543	4.41 556	21.08 561	1.45 463	1.08 376	3.91 366	3.08 550	4.18 448	3.01 508	2.50 451	2.10 399	2.75 404	3.49 514	8.80 439	19.60 590	0.44 419	0.33 389	0.53 483	0.39 431	12.01 600	0.64 462

WZ-Net	3.62 510	4.87 557	16.77 449	1.43 456	1.40 461	3.75 328	2.29 522	4.12 434	2.50 436	2.74 490	2.19 418	4.06 506	5.29 545	10.19 483	7.36 534	0.54 482	0.37 425	0.47 444	0.49 479	0.77 496	0.73 483

iResNetv2_ROB	2.65 431	5.00 558	19.28 494	2.06 541	1.09 380	3.83 343	1.13 408	4.14 442	2.09 337	1.85 252	2.03 381	2.01 322	1.51 324	3.58 331	1.58 351	0.34 304	0.21 191	0.32 275	0.21 123	0.44 372	0.29 188

ADCS	4.22 533	5.33 559	16.32 440	1.64 498	1.31 436	3.91 366	3.64 564	4.21 458	2.89 493	5.11 561	2.81 499	4.46 525	3.06 495	5.21 364	19.50 589	0.63 497	0.64 525	0.69 522	0.69 522	1.12 531	1.26 530

UNDER WATER-64	9.33 578	5.37 560	22.60 587	5.22 594	4.86 590	10.75 583	4.61 573	11.45 586	17.30 593	7.59 575	9.80 573	15.99 584	17.90 593	10.63 497	15.72 569	4.36 586	2.87 583	4.39 593	2.86 590	7.01 593	5.36 594

KSHMR	16.96 596	5.37 560	21.64 579	4.46 588	4.50 587	8.30 580	3.32 554	15.58 598	76.24 613	6.62 573	61.47 611	56.53 611	5.43 547	35.17 605	11.37 554	4.39 587	2.97 588	3.63 588	2.74 589	5.10 583	4.34 591

GASNet	3.24 496	5.55 562	20.58 546	1.56 488	1.25 426	2.32 121	1.12 405	4.04 409	2.67 462	1.88 262	2.10 399	3.00 429	2.16 439	10.59 495	2.43 458	0.65 503	0.37 425	0.61 508	0.45 465	0.87 508	0.58 443

AnyNet_C32	4.17 531	5.75 563	12.62 385	1.60 493	1.54 487	5.51 564	4.09 571	3.90 365	3.23 529	4.22 553	3.03 508	3.10 437	3.41 508	8.01 428	18.85 587	0.53 480	0.58 514	0.53 483	0.74 524	1.19 540	0.97 515

MADNet++	7.57 575	5.80 564	13.28 390	6.38 595	5.26 591	7.18 573	7.77 581	5.32 571	5.62 573	6.11 568	7.78 556	6.02 560	8.01 574	11.74 552	16.36 574	9.36 599	4.95 596	8.57 600	5.66 596	4.83 582	5.34 593

coex-ft	18.59 598	6.62 565	113.53 617	1.17 346	1.31 436	2.33 123	1.93 505	2.81 205	14.00 589	124.82 618	8.45 563	5.90 559	51.74 612	9.99 476	22.69 593	0.57 488	0.62 522	0.50 469	0.49 479	1.08 527	1.28 531

RTS	3.90 521	7.04 566	17.94 466	1.92 531	2.19 552	5.00 558	2.96 544	4.29 491	3.19 524	4.05 545	3.08 511	4.94 541	3.16 497	7.64 420	6.72 524	0.66 505	0.44 467	0.51 472	0.47 470	0.95 514	0.76 489

RTSA	3.90 521	7.04 566	17.94 466	1.92 531	2.19 552	5.00 558	2.96 544	4.29 491	3.19 524	4.05 545	3.08 511	4.94 541	3.16 497	7.64 420	6.72 524	0.66 505	0.44 467	0.51 472	0.47 470	0.95 514	0.76 489

AnyNet_C01	4.37 535	7.80 568	16.40 441	1.98 537	1.40 461	6.37 569	6.47 577	4.09 425	5.03 568	4.06 547	3.78 532	4.16 512	3.31 504	6.62 398	10.00 547	0.61 494	0.67 530	0.63 513	0.67 517	2.01 554	1.31 533

RainbowNet	4.56 537	8.28 569	20.07 519	3.64 577	3.23 574	4.15 431	2.99 546	4.18 448	3.03 510	2.20 377	2.65 484	4.26 518	2.90 483	9.77 464	2.12 431	3.88 582	2.27 575	2.71 575	1.72 566	3.78 571	3.31 580

notaker	10.50 582	8.60 570	20.23 526	4.54 590	3.95 582	6.27 568	3.44 556	8.07 582	4.75 566	8.73 581	46.45 606	13.86 583	27.86 601	13.49 578	13.61 564	4.56 590	3.18 590	3.52 585	2.68 587	8.13 597	4.05 588

TorneroNet-64	10.12 579	8.74 571	20.95 558	4.27 583	3.76 581	13.86 589	2.85 540	15.05 595	23.15 601	10.07 588	23.84 597	13.47 580	8.24 576	13.96 584	17.21 579	3.96 584	2.72 581	3.23 581	2.48 583	6.29 587	4.27 590

Wz-Net-TNSev	3.67 512	8.83 572	13.47 395	1.48 470	1.18 399	3.60 301	2.49 528	4.27 483	3.13 517	2.18 370	1.89 351	4.21 517	2.80 479	12.10 561	7.58 537	0.57 488	0.55 506	0.47 444	0.54 498	0.91 512	1.05 520

DGTPSM_ROB	15.31 593	8.85 573	28.14 599	9.90 599	18.89 595	12.44 587	33.21 602	13.48 592	17.86 596	9.50 585	22.89 595	13.78 581	19.67 595	21.26 591	23.68 595	5.08 596	8.84 598	5.62 595	11.50 600	6.72 590	14.87 601

DPSMNet_ROB	15.52 594	8.89 574	31.44 600	10.07 600	18.91 596	12.44 587	33.22 603	13.51 593	17.94 597	9.58 586	22.91 596	13.79 582	19.67 595	21.43 592	23.73 596	5.17 597	8.84 598	5.63 596	11.52 603	6.79 591	14.90 602

otaku	4.58 539	8.93 575	19.95 513	3.11 568	2.67 559	3.91 366	2.57 532	3.82 342	2.25 372	2.22 388	9.72 572	4.08 507	2.35 454	8.57 435	2.13 434	3.51 575	1.65 564	2.15 565	1.17 553	3.69 569	3.15 575

Ntro	4.21 532	8.94 576	19.89 511	3.22 569	2.96 566	4.15 431	1.89 503	3.92 375	2.36 400	1.77 240	2.14 409	3.35 459	2.17 441	9.48 457	2.24 442	3.52 576	1.76 565	2.13 564	1.31 557	3.83 572	3.09 573

Dean	7.52 573	9.08 577	21.41 571	3.74 578	3.53 575	4.81 554	3.53 560	5.33 572	5.25 569	4.17 549	26.53 599	25.62 600	4.09 526	10.97 511	4.32 500	3.69 579	2.30 576	2.91 576	1.87 571	4.03 574	3.24 579

JetBlue	6.27 564	9.15 578	13.76 398	1.94 535	4.60 589	11.91 584	12.00 588	5.12 565	3.45 543	3.79 539	4.52 540	9.54 572	6.56 563	9.40 455	13.48 563	1.26 551	1.37 559	1.17 553	1.34 559	7.06 594	3.95 587

LVE	6.88 570	9.31 579	21.14 562	3.61 576	3.18 573	4.49 501	2.79 537	10.21 585	11.69 585	3.16 522	11.53 580	18.33 585	4.31 530	11.66 547	3.52 493	4.45 589	2.93 584	2.56 569	1.91 572	3.62 566	3.16 576

SQANet	3.70 513	9.34 580	18.41 476	2.75 561	2.74 561	3.40 252	1.47 464	3.50 282	1.68 250	2.60 471	1.75 284	2.69 396	1.91 418	6.72 405	1.74 384	2.96 567	1.41 560	1.85 561	1.12 550	3.17 562	2.70 571

z-mn7	3.36 504	9.42 581	14.16 411	1.28 394	1.22 420	3.78 333	1.43 462	3.92 375	3.35 538	2.85 499	3.36 524	3.06 436	1.97 422	9.66 462	5.16 514	0.42 406	0.35 407	0.43 423	0.33 364	0.63 453	0.48 392

MADNet+	3.97 525	9.54 582	13.83 404	1.87 529	1.69 519	4.19 452	2.87 541	4.80 560	4.10 558	2.51 454	2.67 486	4.55 530	3.41 508	8.72 437	6.92 531	1.25 550	1.27 557	1.04 546	0.93 539	1.39 547	1.85 552

zh-mn7	3.15 491	9.61 583	12.45 383	1.26 384	0.99 347	2.91 177	1.32 438	4.12 434	2.74 469	3.33 528	3.07 510	2.84 416	1.89 416	8.91 442	4.69 506	0.49 461	0.40 445	0.38 390	0.38 424	0.56 429	0.63 458

PWCK	5.85 559	9.95 584	15.22 432	2.90 564	1.56 494	5.66 566	7.69 580	5.27 568	4.74 565	3.88 540	7.51 555	8.04 568	5.28 544	15.18 586	8.40 541	3.08 570	1.51 561	2.24 566	1.37 561	5.55 585	1.96 555

ktn	21.74 601	10.34 585	19.68 503	4.53 589	4.00 583	6.53 571	4.51 572	6.79 578	78.82 615	84.69 615	100.86 618	58.49 612	7.57 571	12.11 562	13.35 562	4.58 593	3.24 591	3.49 583	2.62 585	4.65 581	3.84 586

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 536	10.62 586	15.18 431	1.55 486	1.45 475	6.16 567	3.54 562	5.41 574	3.68 549	2.59 470	2.74 490	4.81 538	2.20 444	13.79 582	4.40 501	2.04 560	3.36 592	1.05 547	1.20 555	2.09 555	1.72 549

MFN_U_SF_RVC	3.81 518	10.78 587	15.01 426	1.84 525	1.39 459	3.73 326	1.63 483	4.05 413	3.26 531	2.91 501	2.38 458	4.36 523	3.65 516	8.43 433	4.91 512	1.11 542	1.04 548	0.99 544	1.31 557	1.58 549	1.75 551

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 523	10.88 588	12.30 381	1.26 384	1.55 491	5.19 561	3.33 555	4.42 527	2.82 489	2.58 467	2.62 481	5.00 544	2.11 431	14.03 585	2.73 476	1.28 552	2.34 578	0.67 521	1.83 569	0.81 503	1.03 519

TorneroNet	25.88 603	11.28 589	21.62 577	4.20 582	4.07 584	55.25 610	3.15 552	15.16 596	76.94 614	58.09 610	82.72 615	86.88 616	41.15 606	13.35 576	18.13 583	4.32 585	2.85 582	3.45 582	2.62 585	8.33 598	4.14 589

zh-sn7	3.81 518	11.43 590	15.78 435	1.25 377	1.15 392	3.68 317	2.58 533	4.15 446	2.42 421	2.61 473	3.10 514	3.38 464	3.03 492	11.43 533	6.88 529	0.45 428	0.48 491	0.45 435	0.43 458	0.72 489	0.71 475

ACVNet_2	5.41 552	12.60 591	20.42 539	3.27 570	3.15 572	4.50 504	3.02 547	4.66 554	3.73 550	3.35 531	5.36 547	7.86 567	2.88 481	12.33 565	4.76 508	3.12 571	2.22 573	2.70 574	1.69 563	3.49 565	3.10 574

WAO-8	11.95 586	13.02 592	20.56 544	3.50 571	3.08 569	15.11 592	2.80 538	12.91 590	19.11 598	7.69 576	13.12 584	11.62 575	7.01 567	84.40 616	7.91 538	3.42 573	1.92 568	3.54 586	1.93 573	3.68 567	2.69 569

Venus	11.95 586	13.02 592	20.56 544	3.50 571	3.08 569	15.11 592	2.80 538	12.91 590	19.11 598	7.69 576	13.12 584	11.62 575	7.01 567	84.40 616	7.91 538	3.42 573	1.92 568	3.54 586	1.93 573	3.68 567	2.69 569

MSAF-DinoV2	13.69 592	13.09 594	22.03 583	2.41 556	1.44 471	4.03 403	1.38 451	9.07 583	9.20 580	2.23 392	1.98 372	5.08 548	5.06 540	177.66 619	5.46 520	0.45 428	0.34 401	0.40 400	0.62 513	6.09 586	5.80 596

IMH	6.81 569	13.66 595	20.41 538	4.33 587	3.74 578	5.50 563	3.06 549	5.49 575	6.22 576	4.64 558	10.35 574	9.30 571	8.03 575	13.61 580	6.81 526	4.80 594	2.99 589	3.09 579	2.12 579	4.36 578	3.61 582

ACVNet-4b	6.73 567	13.67 596	21.87 580	3.54 574	3.07 568	4.19 452	2.25 520	4.03 405	3.65 547	1.64 214	3.98 536	5.88 558	2.89 482	10.01 477	16.98 577	23.29 608	2.24 574	2.53 568	1.78 567	3.87 573	3.21 578

ACVNet_1	6.04 562	13.97 597	21.36 570	3.58 575	3.14 571	4.73 547	2.48 527	4.20 452	3.17 522	2.98 509	2.83 501	23.31 594	4.34 531	11.06 517	2.45 460	3.68 578	2.33 577	2.60 570	1.79 568	3.69 569	3.19 577

TCMNet-wrong-test	12.32 588	14.13 598	19.38 495	22.38 602	19.85 597	15.99 595	12.34 589	22.95 600	4.56 561	6.24 570	6.27 552	18.40 587	15.71 587	10.10 482	10.72 550	9.06 598	4.78 594	5.35 594	3.95 594	12.28 601	11.97 600

USTest	15.98 595	15.58 599	22.56 586	18.49 601	16.99 594	26.43 599	36.08 605	27.68 604	12.77 588	10.69 591	10.80 576	18.35 586	15.09 586	18.62 590	23.37 594	4.85 595	5.34 597	7.38 598	7.43 598	9.90 599	11.23 599

HanzoNet	31.60 605	17.23 600	21.22 567	7.32 596	5.84 592	7.25 575	3.53 560	13.82 594	14.20 591	50.38 608	47.01 607	44.45 604	56.61 613	36.61 606	32.00 606	63.89 614	56.57 615	7.97 599	89.20 615	28.69 604	28.25 607

Anonymous_1	57.11 614	19.68 601	26.15 596	23.10 603	142.31 616	30.84 600	39.75 606	33.86 608	16.98 592	70.53 614	15.42 591	23.46 595	19.75 597	23.04 594	27.23 602	164.73 619	9.02 600	130.38 616	137.40 616	161.27 619	27.24 606

DPSM_ROB	20.78 599	20.03 602	26.57 597	23.62 604	22.46 598	31.10 601	39.97 607	33.52 606	17.41 594	15.25 597	15.80 592	24.06 597	20.71 598	23.30 596	27.62 603	10.78 601	9.41 601	11.69 603	11.50 600	14.49 602	16.36 603

DPSM	20.78 599	20.03 602	26.57 597	23.62 604	22.46 598	31.10 601	39.97 607	33.52 606	17.41 594	15.25 597	15.80 592	24.06 597	20.71 598	23.30 596	27.62 603	10.78 601	9.41 601	11.69 603	11.50 600	14.49 602	16.36 603

JetRed	10.48 581	27.10 604	35.70 601	4.27 583	4.09 585	15.55 594	12.83 590	12.16 587	5.50 571	5.83 565	5.56 549	10.14 573	7.43 569	8.88 440	26.39 601	3.32 572	3.81 593	3.51 584	2.96 592	7.85 595	6.69 598

LRCNet_RVC	25.52 602	33.45 605	23.21 592	31.79 606	32.78 602	6.74 572	1.18 417	25.88 602	4.46 559	28.94 600	30.89 600	24.91 599	17.57 592	27.66 600	24.34 598	35.26 610	25.60 611	35.91 610	33.81 609	31.90 610	34.10 611

FlowAnything	41.75 606	39.90 606	53.36 611	47.83 612	45.06 607	62.45 611	80.51 615	67.34 614	34.89 604	30.56 602	31.52 601	48.18 608	42.05 609	46.66 612	55.24 612	21.71 607	18.88 608	23.49 608	23.13 605	29.12 606	33.04 608

LSM0	49.58 612	40.04 607	53.62 613	97.15 614	128.68 615	62.75 614	79.89 614	67.63 615	35.11 606	33.02 604	32.61 605	48.43 610	41.60 607	46.60 610	55.43 613	21.63 606	18.99 610	23.62 609	23.13 605	29.47 609	52.26 615

Selective-RAFT-Error	41.77 607	40.16 608	53.34 610	47.73 610	45.25 609	62.51 612	80.64 616	67.22 612	34.93 605	30.64 603	31.81 602	48.11 607	42.11 610	46.57 609	54.95 611	21.61 605	18.87 607	23.48 606	23.15 607	29.16 607	33.08 610

CasAABBNet	41.80 608	40.20 609	53.41 612	47.73 610	45.18 608	62.51 612	80.71 617	67.26 613	34.80 603	30.49 601	31.88 603	48.24 609	41.81 608	46.63 611	55.64 614	21.60 604	18.88 608	23.48 606	23.22 608	29.19 608	33.05 609

HaxPig	43.25 609	43.65 610	45.00 605	33.85 607	35.61 604	32.69 603	30.52 600	45.09 609	42.97 608	48.77 606	48.17 608	43.00 603	40.26 604	44.58 607	43.61 607	47.18 611	49.30 612	51.54 612	50.25 611	43.73 611	45.29 612

AVERAGE_ROB	44.46 610	45.91 611	46.59 606	40.59 609	38.66 605	32.99 604	30.52 600	46.19 610	43.26 609	49.59 607	48.97 609	44.62 605	39.89 603	45.04 608	43.94 608	48.74 612	50.69 613	50.80 611	49.79 610	45.54 612	46.97 613

MEDIAN_ROB	47.37 611	49.08 612	49.92 608	40.32 608	39.97 606	34.95 605	33.43 604	49.17 611	46.39 611	53.06 609	52.65 610	47.65 606	42.23 611	48.35 613	47.29 609	52.10 613	54.04 614	54.28 613	53.48 612	48.76 613	50.33 614

PML	64.32 615	53.22 613	17.88 465	8.10 597	32.94 603	148.46 619	247.79 620	12.18 588	45.42 610	111.41 617	288.92 620	101.47 618	101.31 618	31.67 601	15.55 567	14.03 603	4.83 595	10.98 602	6.18 597	28.82 605	5.17 592

DLNR_Zeroshot_test	28.62 604	55.50 614	49.94 609	183.62 616	115.05 614	3.43 257	0.28 17	29.49 605	1.49 153	1.01 143	1.26 147	0.93 152	0.63 71	3.92 344	1.51 342	29.81 609	0.41 454	0.26 135	0.23 171	93.28 614	0.32 237

BEATNet-Init1	49.72 613	64.32 615	97.77 616	4.68 591	4.28 586	84.75 617	60.42 610	73.38 616	68.59 612	88.29 616	88.51 617	91.94 617	97.99 617	85.26 618	70.96 618	0.80 523	0.65 526	0.85 539	0.70 523	7.96 596	2.33 561

xxxxx1	112.33 617	88.53 616	37.76 602	227.84 618	157.23 617	39.05 607	61.41 611	93.76 617	79.29 616	62.45 611	74.79 612	78.32 613	70.96 614	33.47 602	70.69 615	114.00 616	130.36 617	259.31 618	274.34 618	145.54 616	147.50 617

tt_ll	112.33 617	88.53 616	37.76 602	227.84 618	157.23 617	39.05 607	61.41 611	93.76 617	79.29 616	62.45 611	74.79 612	78.32 613	70.96 614	33.47 602	70.69 615	114.00 616	130.36 617	259.31 618	274.34 618	145.54 616	147.50 617

ff	112.33 617	88.53 616	37.76 602	227.84 618	157.23 617	39.05 607	61.41 611	93.76 617	79.29 616	62.45 611	74.79 612	78.32 613	70.96 614	33.47 602	70.69 615	114.00 616	130.36 617	259.31 618	274.34 618	145.54 616	147.50 617

ASD4		113.98 619

DPSimNet_ROB	102.30 616	119.72 620	143.59 618	109.42 615	94.10 612	127.22 618	127.15 618	26.62 603	102.36 619	149.58 619	83.99 616	139.34 619	137.54 619	64.62 615	82.36 619	105.18 615	66.15 616	120.15 615	69.61 614	99.58 615	77.72 616

test_example2	212.63 620	219.92 621	221.87 620	213.67 617	221.17 620	199.47 620	200.74 619	185.30 620	141.66 620	209.52 620	213.45 619	210.82 620	205.48 620	221.27 620	216.64 620	236.83 620	242.07 620	213.93 617	217.01 617	235.69 620	226.10 620

ccccc		629.75 622		567.84 621	570.84 621	582.44 621		613.82 621		614.58 621		555.57 621		666.94 621		781.57 621	507.24 621	391.36 621	342.44 621	689.82 621

Low-res two-view benchmark