Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

gdasf	0.19 10	0.17 1	0.58 26	0.22 32	0.20 207	0.38 70	0.12 6	0.30 10	0.27 10	0.18 25	0.14 12	0.18 62	0.16 42	0.24 13	0.16 8	0.08 53	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.09 62

sdada	0.18 1	0.17 1	0.51 5	0.22 32	0.19 192	0.34 34	0.12 6	0.29 7	0.28 13	0.17 16	0.23 69	0.18 62	0.13 10	0.21 2	0.19 41	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.10 92

water-stereo	0.24 64	0.17 1	0.88 73	0.24 76	0.14 37	0.37 58	0.17 63	0.43 72	0.32 33	0.26 126	0.35 161	0.26 129	0.24 144	0.22 4	0.25 159	0.09 94	0.09 209	0.09 107	0.08 101	0.10 74	0.10 92

1w_stereo	0.22 48	0.17 1	0.52 15	0.23 54	0.16 90	0.44 115	0.22 148	0.55 170	0.40 106	0.25 112	0.29 112	0.13 4	0.26 176	0.28 50	0.20 65	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 37	0.07 7

Reg-Stereo(zero)	0.46 256	0.17 1	2.10 379	0.24 76	0.34 418	0.51 179	0.42 426	0.50 124	0.54 245	0.37 175	0.46 225	0.54 312	0.60 442	0.43 171	1.10 483	0.08 53	0.09 209	0.08 54	0.22 451	0.12 105	0.22 377

U	3.37 589	0.17 1	0.91 77	0.26 126	13.79 604	19.19 608	0.15 42	0.41 56	0.31 28	0.17 16	0.18 23	0.27 140	0.15 31	0.21 2	0.16 8	0.09 94	0.06 21	17.88 610	12.81 606	0.10 74	0.08 37

eqd_so	0.18 1	0.18 7	0.51 5	0.22 32	0.20 207	0.37 58	0.13 17	0.29 7	0.28 13	0.16 10	0.17 19	0.14 15	0.14 15	0.24 13	0.16 8	0.06 2	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.06 1	0.10 92

adfw	0.19 10	0.18 7	0.50 3	0.23 54	0.23 274	0.36 52	0.12 6	0.37 33	0.30 24	0.22 68	0.16 17	0.12 2	0.15 31	0.25 22	0.20 65	0.06 2	0.07 56	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.09 62

wade	0.19 10	0.18 7	0.65 42	0.23 54	0.13 22	0.42 100	0.13 17	0.31 14	0.28 13	0.17 16	0.19 30	0.15 40	0.14 15	0.25 22	0.16 8	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.08 37

AdaDepth	0.24 64	0.18 7	1.03 87	0.25 95	0.21 223	0.46 140	0.16 54	0.30 10	0.27 10	0.17 16	0.19 30	0.14 15	0.18 70	0.35 116	0.17 26	0.07 38	0.07 56	0.08 54	0.25 464	0.10 74	0.10 92

test_sample1	0.40 186	0.18 7	1.19 107	0.31 242	0.18 158	0.48 154	0.23 181	0.78 325	0.49 189	0.44 216	0.44 213	0.45 258	0.41 322	1.39 395	0.33 255	0.11 252	0.09 209	0.10 157	0.09 132	0.12 105	0.13 196

FTStereo	0.76 479	0.18 7	2.35 431	0.71 537	0.21 223	0.73 443	1.79 581	0.57 182	0.53 233	1.07 532	1.63 549	1.29 544	2.13 572	0.75 320	0.29 203	0.19 462	0.08 139	0.12 278	0.11 231	0.11 94	0.40 516

wdaf	0.18 1	0.19 13	0.46 1	0.22 32	0.27 335	0.35 41	0.13 17	0.29 7	0.25 3	0.16 10	0.16 17	0.17 55	0.14 15	0.23 10	0.15 3	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.07 7

2w_stereo	0.21 24	0.19 13	0.51 5	0.22 32	0.13 22	0.41 87	0.20 106	0.50 124	0.34 47	0.25 112	0.23 69	0.13 4	0.23 133	0.24 13	0.22 111	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.07 7

rvit_stereo_0083	0.25 68	0.19 13	0.58 26	0.28 167	0.18 158	0.28 10	0.22 148	0.38 39	0.54 245	0.23 86	0.30 125	0.27 140	0.26 176	0.37 137	0.24 146	0.14 379	0.12 326	0.13 337	0.10 168	0.12 105	0.10 92

test_sample2	0.41 193	0.19 13	1.23 116	0.31 242	0.17 118	0.51 179	0.27 281	0.81 349	0.55 252	0.44 216	0.45 217	0.46 271	0.38 289	1.51 416	0.30 222	0.12 306	0.09 209	0.11 222	0.10 168	0.14 158	0.14 214

11t1	0.33 122	0.19 13	1.41 147	0.33 293	0.16 90	0.48 154	0.21 127	0.67 238	0.48 183	0.40 191	0.34 156	0.32 172	0.33 252	0.42 168	0.27 178	0.11 252	0.12 326	0.10 157	0.08 101	0.13 135	0.14 214

GrayStereo	0.66 428	0.19 13	1.76 230	0.90 552	0.23 274	0.62 348	1.42 578	0.62 212	0.60 290	0.72 473	0.78 466	0.56 328	3.07 583	0.60 274	0.26 168	0.09 94	0.08 139	0.10 157	0.21 443	0.11 94	0.18 318

Wavelet-Monster	0.18 1	0.20 19	0.51 5	0.22 32	0.17 118	0.35 41	0.14 29	0.27 3	0.25 3	0.19 35	0.21 46	0.14 15	0.15 31	0.27 39	0.16 8	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.14 214

fsefse	0.18 1	0.20 19	0.51 5	0.22 32	0.17 118	0.35 41	0.14 29	0.27 3	0.25 3	0.19 35	0.21 46	0.14 15	0.15 31	0.27 39	0.16 8	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.14 214

dfa	0.19 10	0.20 19	0.51 5	0.22 32	0.22 252	0.34 34	0.11 2	0.32 18	0.29 21	0.20 49	0.20 37	0.14 15	0.14 15	0.23 10	0.20 65	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.06 1	0.12 158

yyy	0.18 1	0.20 19	0.51 5	0.22 32	0.17 118	0.35 41	0.14 29	0.27 3	0.25 3	0.19 35	0.21 46	0.14 15	0.15 31	0.27 39	0.16 8	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.14 214

fesf	0.21 24	0.20 19	0.69 52	0.23 54	0.32 396	0.41 87	0.16 54	0.25 1	0.28 13	0.18 25	0.25 86	0.16 47	0.16 42	0.24 13	0.21 90	0.05 1	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.09 62

bbb	0.18 1	0.20 19	0.54 21	0.23 54	0.21 223	0.36 52	0.12 6	0.31 14	0.30 24	0.19 35	0.18 23	0.14 15	0.17 51	0.22 4	0.14 1	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.10 92

aaaa	0.18 1	0.20 19	0.48 2	0.22 32	0.21 223	0.36 52	0.12 6	0.33 21	0.28 13	0.19 35	0.18 23	0.14 15	0.14 15	0.22 4	0.21 90	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.06 1	0.08 37

adal-stereo	0.19 10	0.20 19	0.51 5	0.23 54	0.22 252	0.35 41	0.12 6	0.32 18	0.29 21	0.21 56	0.19 30	0.14 15	0.15 31	0.24 13	0.20 65	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.12 158

DilatedVolume-Stereo	0.26 71	0.20 19	0.64 37	0.25 95	0.15 63	0.41 87	0.18 78	0.42 64	0.35 53	0.34 164	0.34 156	0.25 115	0.23 133	0.43 171	0.53 370	0.09 94	0.09 209	0.08 54	0.10 168	0.12 105	0.11 121

3.25w_new	0.20 16	0.20 19	0.52 15	0.21 8	0.14 37	0.37 58	0.14 29	0.43 72	0.35 53	0.23 86	0.21 46	0.16 47	0.18 70	0.27 39	0.20 65	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.08 37

3.25w	0.20 16	0.20 19	0.52 15	0.21 8	0.14 37	0.37 58	0.14 29	0.43 72	0.35 53	0.23 86	0.21 46	0.16 47	0.18 70	0.27 39	0.20 65	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.08 37

x	0.35 141	0.20 19	1.36 137	0.33 293	0.17 118	0.47 146	0.24 214	0.75 286	0.54 245	0.40 191	0.40 192	0.42 234	0.34 260	0.45 192	0.32 245	0.11 252	0.14 368	0.11 222	0.09 132	0.12 105	0.14 214

test-3	0.43 218	0.20 19	1.70 204	0.34 324	0.32 396	0.45 120	0.23 181	0.71 255	0.46 163	0.51 286	0.29 112	0.45 258	0.21 108	0.59 268	0.98 464	0.08 53	0.07 56	0.10 157	0.35 516	0.29 412	0.28 445

test_1	0.43 218	0.20 19	1.70 204	0.34 324	0.32 396	0.45 120	0.23 181	0.71 255	0.46 163	0.50 273	0.29 112	0.45 258	0.21 108	0.59 268	0.98 464	0.08 53	0.07 56	0.10 157	0.35 516	0.29 412	0.29 451

test_3	0.44 228	0.20 19	1.70 204	0.36 359	0.32 396	0.47 146	0.30 330	0.73 271	0.49 189	0.50 273	0.30 125	0.45 258	0.22 117	0.59 268	0.98 464	0.08 53	0.10 252	0.11 222	0.35 516	0.29 412	0.28 445

SST-Stereo	0.52 336	0.20 19	1.76 230	0.62 528	0.53 513	0.62 348	0.66 513	0.55 170	0.61 307	0.58 376	0.53 296	0.52 304	0.60 442	1.59 432	0.29 203	0.11 252	0.07 56	0.12 278	0.10 168	0.16 213	0.10 92

feaa	0.18 1	0.21 35	0.56 23	0.22 32	0.14 37	0.39 73	0.12 6	0.30 10	0.30 24	0.16 10	0.22 60	0.15 40	0.13 10	0.22 4	0.16 8	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.07 15	0.10 92

dwafa	0.19 10	0.21 35	0.51 5	0.21 8	0.18 158	0.42 100	0.14 29	0.36 29	0.31 28	0.14 3	0.18 23	0.16 47	0.13 10	0.25 22	0.18 28	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.07 7

4w-stereo	0.20 16	0.21 35	0.57 24	0.21 8	0.15 63	0.39 73	0.13 17	0.39 46	0.33 41	0.22 68	0.21 46	0.13 4	0.20 97	0.29 63	0.21 90	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.07 7

2.75w_new	0.21 24	0.21 35	0.57 24	0.20 5	0.14 37	0.40 80	0.18 78	0.47 104	0.36 71	0.24 93	0.20 37	0.13 4	0.19 88	0.31 79	0.21 90	0.07 38	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.06 1	0.07 7

3.75w	0.21 24	0.21 35	0.61 30	0.21 8	0.20 207	0.44 115	0.16 54	0.44 80	0.30 24	0.22 68	0.20 37	0.13 4	0.18 70	0.29 63	0.21 90	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.08 37

111111	0.24 64	0.21 35	0.82 68	0.24 76	0.21 223	0.43 108	0.13 17	0.45 87	0.35 53	0.22 68	0.27 99	0.18 62	0.16 42	0.35 116	0.18 28	0.09 94	0.06 21	0.08 54	0.06 17	0.25 371	0.08 37

fffft	0.29 91	0.21 35	1.10 96	0.24 76	0.15 63	0.42 100	0.24 214	0.42 64	0.38 84	0.21 56	0.18 23	0.20 72	0.16 42	0.44 180	0.70 423	0.07 38	0.06 21	0.10 157	0.08 101	0.28 407	0.20 350
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.25 68	0.21 35	0.61 30	0.28 167	0.17 118	0.31 20	0.22 148	0.42 64	0.53 233	0.24 93	0.25 86	0.25 115	0.21 108	0.34 110	0.23 123	0.13 336	0.10 252	0.11 222	0.10 168	0.12 105	0.09 62

rvit_stereo_0082	0.25 68	0.21 35	0.61 30	0.28 167	0.17 118	0.31 20	0.22 148	0.42 64	0.53 233	0.24 93	0.25 86	0.25 115	0.21 108	0.34 110	0.23 123	0.13 336	0.10 252	0.11 222	0.10 168	0.12 105	0.09 62

mmm	0.38 165	0.21 35	1.18 105	0.35 340	0.17 118	0.49 161	0.26 256	0.78 325	0.52 214	0.50 273	0.57 337	0.41 221	0.37 282	0.71 313	0.31 234	0.11 252	0.13 347	0.14 373	0.13 302	0.15 176	0.14 214

1111x	0.74 473	0.21 35	1.93 327	0.31 242	0.17 118	0.63 365	0.32 366	1.03 527	0.74 441	0.52 295	0.62 373	0.57 334	0.47 383	2.38 531	4.25 583	0.12 306	0.14 368	0.11 222	0.12 269	0.12 105	0.14 214

qqq	0.38 165	0.21 35	1.34 135	0.28 167	0.15 63	0.45 120	0.26 256	0.76 299	0.52 214	0.39 189	0.41 196	0.46 271	0.36 268	0.96 348	0.30 222	0.11 252	0.14 368	0.12 278	0.12 269	0.12 105	0.14 214

RAFT_R40	0.50 306	0.21 35	1.76 230	0.50 484	0.40 468	0.61 328	0.53 478	0.56 177	0.60 290	0.56 347	0.54 308	0.55 316	0.51 404	1.57 426	0.53 370	0.11 252	0.07 56	0.12 278	0.10 168	0.16 213	0.09 62

xxxx	0.70 449	0.21 35	1.33 132	0.28 167	0.18 158	0.63 365	0.24 214	1.02 520	0.69 393	0.50 273	0.62 373	0.58 341	0.38 289	1.47 413	5.21 589	0.13 336	0.12 326	0.11 222	0.10 168	0.12 105	0.15 251

test_xeample	0.72 461	0.21 35	1.36 137	0.27 142	0.17 118	0.59 295	0.28 298	1.01 517	0.70 402	0.55 336	0.67 415	0.44 249	0.39 303	1.88 488	5.17 588	0.12 306	0.10 252	0.11 222	0.10 168	0.13 135	0.15 251

R-Stereo Train	0.36 150	0.21 35	1.70 204	0.29 198	0.18 158	0.55 227	0.26 256	0.78 325	0.36 71	0.57 358	0.67 415	0.33 178	0.24 144	0.32 88	0.23 123	0.10 188	0.08 139	0.09 107	0.07 72	0.09 59	0.12 158

RAFT-Stereo	0.36 150	0.21 35	1.70 204	0.29 198	0.18 158	0.55 227	0.26 256	0.78 325	0.36 71	0.57 358	0.67 415	0.33 178	0.24 144	0.32 88	0.23 123	0.10 188	0.08 139	0.09 107	0.07 72	0.09 59	0.12 158
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ghrstf	0.22 48	0.22 52	0.71 56	0.21 8	0.12 7	0.42 100	0.15 42	0.41 56	0.29 21	0.18 25	0.20 37	0.23 91	0.24 144	0.33 99	0.20 65	0.07 38	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.07 15	0.08 37

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.22 52	0.65 42	0.21 8	0.17 118	0.33 28	0.15 42	0.46 91	0.32 33	0.16 10	0.17 19	0.14 15	0.11 2	0.27 39	0.23 123	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.07 72	0.07 15	0.09 62

asd	0.20 16	0.22 52	0.65 42	0.22 32	0.17 118	0.41 87	0.14 29	0.35 25	0.32 33	0.24 93	0.20 37	0.15 40	0.18 70	0.26 33	0.16 8	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 37	0.08 37

qwe	0.21 24	0.22 52	0.61 30	0.21 8	0.20 207	0.41 87	0.15 42	0.46 91	0.35 53	0.26 126	0.22 60	0.14 15	0.14 15	0.31 79	0.22 111	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 37	0.07 7

2.25w	0.21 24	0.22 52	0.51 5	0.21 8	0.14 37	0.36 52	0.13 17	0.42 64	0.34 47	0.23 86	0.27 99	0.14 15	0.18 70	0.33 99	0.24 146	0.06 2	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.07 7

4.5_new	0.21 24	0.22 52	0.63 35	0.21 8	0.15 63	0.40 80	0.17 63	0.40 48	0.35 53	0.25 112	0.22 60	0.14 15	0.14 15	0.22 4	0.21 90	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 37	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 24	0.22 52	0.63 35	0.21 8	0.15 63	0.40 80	0.17 63	0.40 48	0.35 53	0.25 112	0.22 60	0.14 15	0.14 15	0.22 4	0.21 90	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 37	0.07 7

3.5w_stereo	0.21 24	0.22 52	0.55 22	0.21 8	0.15 63	0.40 80	0.14 29	0.43 72	0.33 41	0.21 56	0.24 79	0.14 15	0.18 70	0.34 110	0.22 111	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.08 37

3w_stereo	0.21 24	0.22 52	0.59 28	0.22 32	0.12 7	0.37 58	0.22 148	0.50 124	0.38 84	0.22 68	0.21 46	0.12 2	0.22 117	0.26 33	0.18 28	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.08 37	0.08 37

monsterstereo	0.22 48	0.22 52	0.52 15	0.25 95	0.27 335	0.39 73	0.14 29	0.51 132	0.33 41	0.25 112	0.27 99	0.13 4	0.13 10	0.38 145	0.21 90	0.07 38	0.07 56	0.07 1	0.06 17	0.08 37	0.06 1

monsters	0.22 48	0.22 52	0.52 15	0.23 54	0.28 350	0.42 100	0.14 29	0.46 91	0.31 28	0.24 93	0.20 37	0.13 4	0.14 15	0.43 171	0.20 65	0.07 38	0.06 21	0.07 1	0.08 101	0.06 1	0.06 1

MonSter	0.20 16	0.22 52	0.65 42	0.21 8	0.17 118	0.33 28	0.15 42	0.46 91	0.32 33	0.16 10	0.17 19	0.14 15	0.11 2	0.27 39	0.23 123	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.07 72	0.07 15	0.09 62

GIP-stereo	0.26 71	0.22 52	0.78 63	0.29 198	0.20 207	0.42 100	0.17 63	0.64 221	0.39 96	0.18 25	0.24 79	0.23 91	0.18 70	0.25 22	0.47 342	0.09 94	0.07 56	0.08 54	0.06 17	0.17 235	0.08 37

DEFOM-Stereo	0.22 48	0.22 52	0.91 77	0.23 54	0.13 22	0.49 161	0.18 78	0.30 10	0.28 13	0.19 35	0.17 19	0.14 15	0.14 15	0.41 160	0.16 8	0.08 53	0.06 21	0.07 1	0.06 17	0.09 59	0.09 62

ttt	0.66 428	0.22 52	1.68 198	0.34 324	0.24 288	0.60 307	0.26 256	1.00 508	0.77 468	0.55 336	0.67 415	0.54 312	0.36 268	2.14 516	3.03 564	0.16 419	0.13 347	0.13 337	0.12 269	0.15 176	0.17 298

riskmin	0.37 156	0.22 52	1.74 218	0.32 271	0.20 207	0.48 154	0.20 106	0.66 229	0.46 163	0.36 171	0.34 156	0.69 403	0.45 361	0.39 151	0.27 178	0.11 252	0.08 139	0.12 278	0.08 101	0.13 135	0.16 280

PSM-AAD	0.63 411	0.22 52	1.77 239	0.37 382	0.23 274	0.86 495	1.17 564	0.59 196	0.60 290	0.64 438	0.71 446	0.68 396	2.93 580	0.65 293	0.31 234	0.09 94	0.07 56	0.17 441	0.15 355	0.13 135	0.33 481

CRE-IMP	0.41 193	0.22 52	1.76 230	0.48 479	0.17 118	0.79 474	0.69 521	0.52 146	0.52 214	0.47 236	0.42 200	0.45 258	0.26 176	0.41 160	0.31 234	0.11 252	0.07 56	0.12 278	0.09 132	0.17 235	0.23 401

daf	0.21 24	0.23 70	0.76 59	0.23 54	0.18 158	0.39 73	0.13 17	0.31 14	0.27 10	0.18 25	0.22 60	0.14 15	0.25 161	0.30 71	0.20 65	0.07 38	0.06 21	0.07 1	0.07 72	0.07 15	0.09 62

ads	0.21 24	0.23 70	0.65 42	0.22 32	0.14 37	0.43 108	0.14 29	0.41 56	0.33 41	0.18 25	0.22 60	0.13 4	0.30 231	0.24 13	0.15 3	0.06 2	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.06 1	0.07 7

depthmonostereo	0.26 71	0.23 70	0.65 42	0.41 425	0.13 22	0.41 87	0.19 87	0.51 132	0.40 106	0.25 112	0.29 112	0.26 129	0.28 209	0.44 180	0.23 123	0.09 94	0.10 252	0.09 107	0.07 72	0.10 74	0.08 37

4.25_new	0.21 24	0.23 70	0.64 37	0.22 32	0.18 158	0.41 87	0.17 63	0.41 56	0.35 53	0.22 68	0.21 46	0.14 15	0.18 70	0.25 22	0.18 28	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.07 7

4.5w_new	0.21 24	0.23 70	0.64 37	0.22 32	0.18 158	0.41 87	0.17 63	0.41 56	0.35 53	0.22 68	0.21 46	0.14 15	0.18 70	0.25 22	0.18 28	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 24	0.23 70	0.64 37	0.22 32	0.18 158	0.41 87	0.17 63	0.41 56	0.35 53	0.22 68	0.21 46	0.14 15	0.18 70	0.25 22	0.18 28	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.07 7

2.5w	0.21 24	0.23 70	0.50 3	0.22 32	0.15 63	0.39 73	0.19 87	0.47 104	0.36 71	0.21 56	0.22 60	0.13 4	0.17 51	0.33 99	0.20 65	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.07 7

IGEV-Stereo++	0.23 58	0.23 70	0.64 37	0.24 76	0.22 252	0.47 146	0.13 17	0.52 146	0.33 41	0.18 25	0.24 79	0.17 55	0.22 117	0.32 88	0.19 41	0.08 53	0.06 21	0.08 54	0.06 17	0.17 235	0.09 62

ffm	0.47 271	0.23 70	2.01 358	0.30 215	0.21 223	0.57 260	0.26 256	0.74 275	0.88 504	0.53 305	0.63 385	0.66 380	0.39 303	0.63 281	0.19 41	0.10 188	0.24 490	0.15 403	0.13 302	0.25 371	0.36 496

ff1	0.73 470	0.23 70	2.01 358	0.30 215	0.21 223	0.57 260	0.26 256	0.74 275	0.88 504	0.53 305	0.63 385	0.66 380	0.39 303	2.52 547	3.43 575	0.10 188	0.24 490	0.15 403	0.13 302	0.25 371	0.36 496

mmx	0.72 461	0.23 70	2.01 358	0.30 215	0.21 223	0.57 260	0.26 256	0.99 500	0.76 463	0.53 305	0.63 385	0.66 380	0.39 303	2.52 547	3.43 575	0.13 336	0.10 252	0.15 403	0.13 302	0.15 176	0.15 251

xxx	0.72 461	0.23 70	2.01 358	0.30 215	0.21 223	0.57 260	0.26 256	0.99 500	0.76 463	0.53 305	0.63 385	0.66 380	0.39 303	2.52 547	3.43 575	0.13 336	0.10 252	0.15 403	0.13 302	0.15 176	0.15 251

Selective-IGEV	0.29 91	0.23 70	1.28 123	0.27 142	0.30 369	0.35 41	0.20 106	0.56 177	0.38 84	0.21 56	0.30 125	0.22 83	0.18 70	0.37 137	0.18 28	0.07 38	0.06 21	0.08 54	0.15 355	0.16 213	0.29 451

GMM-Stereo	0.50 306	0.23 70	2.41 441	0.54 502	0.24 288	0.77 465	0.46 454	0.59 196	0.57 267	0.58 376	0.73 453	0.47 279	0.43 349	0.68 300	0.27 178	0.10 188	0.06 21	0.13 337	0.13 302	0.14 158	0.44 525

222	0.78 487	0.23 70	1.23 116	0.28 167	0.18 158	0.62 348	0.24 214	1.02 520	0.70 402	0.58 376	0.66 412	0.46 271	0.42 339	1.80 467	6.53 594	0.13 336	0.10 252	0.11 222	0.10 168	0.12 105	0.17 298

waafd	0.22 48	0.24 85	0.68 50	0.24 76	0.11 1	0.45 120	0.17 63	0.45 87	0.35 53	0.19 35	0.25 86	0.14 15	0.14 15	0.32 88	0.19 41	0.06 2	0.14 368	0.07 1	0.06 17	0.08 37	0.15 251

tt45	0.29 91	0.24 85	1.06 91	0.25 95	0.17 118	0.55 227	0.22 148	0.41 56	0.35 53	0.24 93	0.25 86	0.25 115	0.18 70	0.64 283	0.34 262	0.08 53	0.07 56	0.10 157	0.08 101	0.21 312	0.11 121

fffy	0.28 81	0.24 85	1.19 107	0.27 142	0.15 63	0.37 58	0.22 148	0.42 64	0.32 33	0.20 49	0.29 112	0.26 129	0.20 97	0.44 180	0.20 65	0.08 53	0.10 252	0.10 157	0.08 101	0.22 329	0.18 318

AEACV	0.33 122	0.24 85	1.44 154	0.28 167	0.35 431	0.47 146	0.21 127	0.43 72	0.28 13	0.26 126	0.25 86	0.22 83	0.38 289	0.30 71	0.18 28	0.09 94	0.35 528	0.09 107	0.36 524	0.23 342	0.25 422

anonymousdsp2	0.34 130	0.24 85	1.16 104	0.28 167	0.15 63	0.57 260	0.23 181	0.79 341	0.47 180	0.38 183	0.37 170	0.40 215	0.25 161	0.47 212	0.21 90	0.09 94	0.07 56	0.10 157	0.13 302	0.19 283	0.27 439

SFCPSM	0.46 256	0.24 85	2.35 431	0.27 142	0.27 335	0.70 428	0.32 366	0.96 475	0.63 337	0.49 266	0.52 285	0.43 238	0.36 268	0.52 241	0.43 322	0.12 306	0.09 209	0.12 278	0.16 375	0.16 213	0.12 158

asda	0.22 48	0.25 91	0.70 54	0.21 8	0.16 90	0.43 108	0.16 54	0.44 80	0.35 53	0.22 68	0.20 37	0.14 15	0.20 97	0.25 22	0.22 111	0.06 2	0.05 1	0.07 1	0.06 17	0.07 15	0.07 7

LG-Stereo	0.27 74	0.25 91	0.95 83	0.25 95	0.15 63	0.43 108	0.21 127	0.50 124	0.40 106	0.18 25	0.29 112	0.25 115	0.16 42	0.28 50	0.35 270	0.07 38	0.07 56	0.11 222	0.10 168	0.24 358	0.10 92

999	0.29 91	0.25 91	1.05 90	0.26 126	0.18 158	0.49 161	0.23 181	0.38 39	0.37 79	0.20 49	0.32 142	0.23 91	0.18 70	0.73 316	0.36 273	0.08 53	0.07 56	0.09 107	0.08 101	0.24 358	0.10 92

ours_stereo	0.27 74	0.25 91	1.21 113	0.25 95	0.17 118	0.35 41	0.23 181	0.38 39	0.35 53	0.20 49	0.31 136	0.23 91	0.17 51	0.41 160	0.20 65	0.08 53	0.07 56	0.10 157	0.08 101	0.22 329	0.18 318

dual_stereo	0.23 58	0.25 91	0.66 49	0.21 8	0.15 63	0.27 8	0.15 42	0.62 212	0.40 106	0.15 5	0.13 10	0.18 62	0.14 15	0.37 137	0.19 41	0.09 94	0.31 520	0.07 1	0.10 168	0.07 15	0.07 7

Pointernet	0.29 91	0.25 91	1.49 167	0.24 76	0.20 207	0.47 146	0.15 42	0.62 212	0.47 180	0.22 68	0.29 112	0.26 129	0.20 97	0.28 50	0.20 65	0.10 188	0.07 56	0.07 1	0.12 269	0.10 74	0.07 7

Any-RAFT	0.38 165	0.25 91	1.89 310	0.27 142	0.17 118	0.68 415	0.21 127	0.78 325	0.53 233	0.43 210	0.43 202	0.54 312	0.30 231	0.41 160	0.20 65	0.10 188	0.12 326	0.08 54	0.06 17	0.10 74	0.09 62

CAS	0.35 141	0.25 91	1.30 127	0.79 544	0.34 418	0.51 179	0.23 181	0.46 91	0.39 96	0.22 68	0.31 136	0.20 72	0.17 51	0.28 50	0.23 123	0.73 559	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 59	0.37 503

knoymous	0.34 130	0.25 91	1.75 224	0.24 76	0.18 158	0.45 120	0.24 214	0.57 182	0.38 84	0.41 200	0.39 187	0.55 316	0.25 161	0.38 145	0.23 123	0.11 252	0.08 139	0.12 278	0.07 72	0.13 135	0.12 158

NF-Stereo	0.48 277	0.25 91	1.81 271	0.52 493	0.16 90	0.61 328	0.44 444	0.66 229	0.61 307	0.50 273	0.47 231	0.37 194	0.26 176	1.45 405	0.79 445	0.11 252	0.07 56	0.12 278	0.10 168	0.13 135	0.16 280

OCTAStereo	0.48 277	0.25 91	1.81 271	0.52 493	0.16 90	0.61 328	0.43 433	0.66 229	0.61 307	0.50 273	0.47 231	0.37 194	0.26 176	1.44 401	0.80 446	0.11 252	0.07 56	0.12 278	0.10 168	0.13 135	0.17 298

NRIStereo	0.46 256	0.25 91	1.77 239	0.47 471	0.16 90	0.95 511	0.74 529	0.51 132	0.56 263	0.48 254	0.39 187	0.59 344	0.29 223	0.77 327	0.32 245	0.11 252	0.13 347	0.11 222	0.09 132	0.21 312	0.24 413

RE-Stereo	0.48 277	0.25 91	1.81 271	0.52 493	0.16 90	0.61 328	0.43 433	0.66 229	0.60 290	0.50 273	0.47 231	0.37 194	0.26 176	1.44 401	0.78 441	0.11 252	0.07 56	0.12 278	0.10 168	0.13 135	0.17 298

TVStereo	0.48 277	0.25 91	1.81 271	0.52 493	0.16 90	0.61 328	0.43 433	0.66 229	0.60 290	0.50 273	0.47 231	0.37 194	0.26 176	1.44 401	0.78 441	0.11 252	0.07 56	0.12 278	0.10 168	0.13 135	0.17 298

EAI-Stereo	0.78 487	0.25 91	1.67 197	0.54 502	0.59 527	1.95 567	2.05 584	1.11 543	0.64 345	0.95 523	1.49 544	0.50 295	0.67 470	0.59 268	1.44 515	0.09 94	0.19 453	0.09 107	0.49 544	0.13 135	0.22 377

SMoEStereo_RVC	0.29 91	0.26 106	1.03 87	0.25 95	0.14 37	0.46 140	0.22 148	0.36 29	0.38 84	0.23 86	0.23 69	0.21 80	0.18 70	0.45 192	0.60 398	0.07 38	0.06 21	0.10 157	0.08 101	0.20 298	0.20 350

mms	0.27 74	0.26 106	0.91 77	0.25 95	0.18 158	0.32 25	0.23 181	0.37 33	0.31 28	0.21 56	0.30 125	0.23 91	0.17 51	0.46 201	0.21 90	0.08 53	0.10 252	0.10 157	0.08 101	0.22 329	0.47 529

RSM++	0.27 74	0.26 106	0.87 72	0.28 167	0.13 22	0.39 73	0.20 106	0.45 87	0.45 154	0.20 49	0.24 79	0.24 105	0.17 51	0.36 128	0.20 65	0.08 53	0.07 56	0.09 107	0.35 516	0.26 391	0.18 318

RSM	0.28 81	0.26 106	0.97 84	0.25 95	0.24 288	0.37 58	0.21 127	0.49 118	0.44 139	0.21 56	0.27 99	0.28 149	0.17 51	0.38 145	0.20 65	0.07 38	0.07 56	0.09 107	0.34 513	0.21 312	0.16 280

trnet	0.28 81	0.26 106	1.32 130	0.19 1	0.12 7	0.54 214	0.15 42	0.48 111	0.46 163	0.27 133	0.33 150	0.24 105	0.21 108	0.30 71	0.21 90	0.10 188	0.07 56	0.08 54	0.05 1	0.09 59	0.07 7

Selective-RAFT	0.35 141	0.26 106	1.48 164	0.31 242	0.15 63	0.61 328	0.19 87	0.60 206	0.54 245	0.28 138	0.29 112	0.40 215	0.33 252	0.50 234	0.27 178	0.10 188	0.07 56	0.09 107	0.35 516	0.19 283	0.08 37

zero-FE	0.80 491	0.27 112	8.23 592	0.49 481	0.98 560	0.33 28	0.20 106	0.48 111	1.28 551	0.17 16	0.20 37	0.77 443	0.22 117	0.60 274	0.97 462	0.11 252	0.07 56	0.09 107	0.10 168	0.33 448	0.14 214

AIO-Stereo	0.30 101	0.27 112	1.25 119	0.27 142	0.24 288	0.37 58	0.20 106	0.52 146	0.36 71	0.21 56	0.30 125	0.23 91	0.14 15	0.31 79	0.20 65	0.08 53	0.07 56	0.09 107	0.38 527	0.19 283	0.31 469

CES	0.30 101	0.27 112	1.09 94	0.23 54	0.50 505	0.40 80	0.20 106	0.46 91	0.44 139	0.22 68	0.28 106	0.26 129	0.19 88	0.33 99	0.21 90	0.09 94	0.07 56	0.08 54	0.05 1	0.15 176	0.49 533

EGLCR-Stereo	0.29 91	0.27 112	0.97 84	0.30 215	0.19 192	0.56 242	0.17 63	0.68 242	0.36 71	0.30 146	0.18 23	0.27 140	0.17 51	0.38 145	0.19 41	0.09 94	0.07 56	0.10 157	0.08 101	0.10 74	0.35 488

DCANet-4	0.40 186	0.27 112	2.21 402	0.25 95	0.14 37	0.51 179	0.22 148	0.77 310	0.72 422	0.54 318	0.47 231	0.28 149	0.37 282	0.37 137	0.34 262	0.09 94	0.07 56	0.08 54	0.07 72	0.08 37	0.22 377

tt	4.93 593	0.27 112	4.20 577	2.29 589	1.58 584	10.20 598	16.97 604	9.42 602	5.02 589	1.67 566	1.28 532	4.68 587	5.03 591	3.37 578	5.92 590	6.16 600	9.47 607	2.82 596	3.18 597	3.60 595	1.53 587

BUS	0.41 193	0.27 112	1.13 98	0.30 215	0.21 223	0.91 507	0.23 181	1.00 508	0.61 307	0.63 428	0.53 296	0.66 380	0.30 231	0.43 171	0.32 245	0.13 336	0.10 252	0.14 373	0.12 269	0.12 105	0.11 121

BSDual-CNN	0.41 193	0.27 112	1.13 98	0.30 215	0.21 223	0.76 457	0.31 343	1.00 508	0.61 307	0.63 428	0.53 296	0.63 359	0.37 282	0.43 171	0.38 286	0.13 336	0.10 252	0.14 373	0.12 269	0.12 105	0.11 121

psmg	0.41 193	0.27 112	1.13 98	0.27 142	0.21 223	0.75 453	0.36 393	0.90 420	0.61 307	0.59 390	0.59 346	0.63 359	0.37 282	0.43 171	0.38 286	0.13 336	0.10 252	0.13 337	0.12 269	0.13 135	0.11 121

GLC_STEREO	0.28 81	0.27 112	1.36 137	0.28 167	0.12 7	0.41 87	0.20 106	0.37 33	0.38 84	0.26 126	0.30 125	0.25 115	0.19 88	0.33 99	0.24 146	0.09 94	0.11 300	0.12 278	0.10 168	0.13 135	0.09 62

Patchmatch Stereo++	0.39 180	0.27 112	1.78 244	0.44 447	0.16 90	0.61 328	0.27 281	0.51 132	0.52 214	0.47 236	0.43 202	0.43 238	0.28 209	0.54 251	0.28 188	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.17 235	0.12 158
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-softLoss	0.48 277	0.27 112	1.85 288	0.51 489	0.17 118	0.61 328	0.40 416	0.61 208	0.57 267	0.52 295	0.48 243	0.39 207	0.25 161	1.46 406	0.77 439	0.12 306	0.08 139	0.13 337	0.12 269	0.12 105	0.14 214

KMStereo	0.48 277	0.27 112	1.85 288	0.51 489	0.17 118	0.61 328	0.40 416	0.61 208	0.57 267	0.52 295	0.48 243	0.39 207	0.25 161	1.46 406	0.77 439	0.12 306	0.08 139	0.13 337	0.12 269	0.12 105	0.14 214

PSM-adaLoss	0.38 165	0.27 112	1.78 244	0.44 447	0.17 118	0.60 307	0.29 322	0.51 132	0.52 214	0.47 236	0.43 202	0.44 249	0.28 209	0.47 212	0.28 188	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.17 235	0.12 158

ROB_FTStereo_v2	0.38 165	0.27 112	1.78 244	0.44 447	0.17 118	0.61 328	0.28 298	0.51 132	0.52 214	0.47 236	0.43 202	0.44 249	0.28 209	0.47 212	0.28 188	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.17 235	0.12 158

ROB_FTStereo	0.38 165	0.27 112	1.78 244	0.44 447	0.17 118	0.61 328	0.26 256	0.51 132	0.52 214	0.47 236	0.43 202	0.43 238	0.28 209	0.49 228	0.28 188	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.17 235	0.12 158

HUI-Stereo	0.38 165	0.27 112	1.79 264	0.44 447	0.17 118	0.61 328	0.28 298	0.51 132	0.52 214	0.47 236	0.43 202	0.44 249	0.28 209	0.45 192	0.28 188	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.17 235	0.12 158

Pruner-Stereo	0.51 323	0.27 112	1.78 244	1.79 581	0.19 192	0.62 348	0.45 451	0.57 182	0.60 290	0.61 408	0.48 243	0.41 221	0.24 144	0.46 201	1.00 470	0.12 306	0.07 56	0.12 278	0.10 168	0.12 105	0.13 196

iGMRVC	0.39 180	0.27 112	1.78 244	0.44 447	0.17 118	0.61 328	0.27 281	0.51 132	0.52 214	0.47 236	0.43 202	0.44 249	0.28 209	0.55 255	0.28 188	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.17 235	0.12 158

iRAFT	0.39 180	0.27 112	1.78 244	0.44 447	0.16 90	0.61 328	0.27 281	0.51 132	0.52 214	0.47 236	0.43 202	0.43 238	0.28 209	0.54 251	0.28 188	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.17 235	0.12 158

cross-raft	0.40 186	0.27 112	2.22 406	0.30 215	0.17 118	0.49 161	0.35 386	0.71 255	0.39 96	0.43 210	0.45 217	0.64 368	0.25 161	0.32 88	0.25 159	0.08 53	0.08 139	0.09 107	0.23 455	0.11 94	0.14 214

RAFT-IKP	0.38 165	0.27 112	1.79 264	0.44 447	0.16 90	0.60 307	0.28 298	0.51 132	0.52 214	0.47 236	0.43 202	0.43 238	0.28 209	0.50 234	0.28 188	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.17 235	0.12 158

IGEV	0.22 48	0.28 134	0.88 73	0.21 8	0.24 288	0.42 100	0.17 63	0.35 25	0.37 79	0.20 49	0.22 60	0.14 15	0.12 5	0.24 13	0.20 65	0.08 53	0.07 56	0.08 54	0.06 17	0.09 59	0.07 7

SGD-Stereo	0.22 48	0.28 134	0.77 62	0.22 32	0.11 1	0.40 80	0.16 54	0.31 14	0.36 71	0.19 35	0.19 30	0.17 55	0.17 51	0.37 137	0.16 8	0.10 188	0.06 21	0.08 54	0.07 72	0.10 74	0.07 7

MM-Stereo_test2	0.38 165	0.28 134	2.46 452	0.43 440	0.15 63	0.50 169	0.25 234	0.47 104	0.38 84	0.33 162	0.26 95	0.23 91	0.22 117	0.34 110	0.29 203	0.08 53	0.09 209	0.09 107	0.10 168	0.36 472	0.22 377

GREAT-IGEV	0.37 156	0.28 134	1.48 164	0.25 95	0.38 456	0.46 140	0.18 78	0.33 21	0.34 47	0.15 5	0.29 112	0.15 40	0.17 51	0.36 128	0.23 123	0.07 38	0.76 575	0.07 1	0.26 472	0.21 312	1.03 575

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 81	0.28 134	1.09 94	0.33 293	0.15 63	0.30 16	0.16 54	0.58 188	0.42 125	0.19 35	0.19 30	0.17 55	0.26 176	0.38 145	0.37 279	0.09 94	0.08 139	0.08 54	0.25 464	0.10 74	0.06 1

testlalala2	0.44 228	0.28 134	2.59 481	0.64 530	0.56 520	0.57 260	0.20 106	0.78 325	0.52 214	0.40 191	0.39 187	0.45 258	0.21 108	0.27 39	0.22 111	0.09 94	0.10 252	0.08 54	0.29 484	0.12 105	0.10 92

DeepStereo_RVC	0.44 228	0.28 134	1.92 324	0.49 481	0.17 118	0.60 307	0.59 498	0.50 124	0.52 214	0.49 266	0.45 217	0.39 207	0.86 508	0.45 192	0.33 255	0.11 252	0.08 139	0.11 222	0.09 132	0.15 176	0.19 334

s12784h	0.36 150	0.28 134	1.58 181	0.23 54	0.11 1	0.62 348	0.24 214	0.79 341	0.64 345	0.44 216	0.52 285	0.28 149	0.26 176	0.50 234	0.24 146	0.11 252	0.06 21	0.09 107	0.06 17	0.16 213	0.06 1

GES	0.44 228	0.28 134	1.88 303	0.30 215	0.18 158	0.61 328	0.30 330	0.88 408	0.46 163	0.47 236	0.52 285	0.39 207	0.42 339	0.58 262	0.67 416	0.15 398	0.11 300	0.12 278	0.10 168	0.15 176	0.17 298

UPFNet	0.46 256	0.28 134	1.73 214	0.33 293	0.32 396	0.65 390	0.38 408	0.83 362	0.59 285	0.57 358	0.52 285	0.61 352	0.40 311	0.75 320	0.52 366	0.13 336	0.12 326	0.13 337	0.12 269	0.15 176	0.11 121

xyz-stereo	3.02 585	0.29 144	30.64 617	0.23 54	0.12 7	15.52 603	0.24 214	0.51 132	0.47 180	0.59 390	7.99 595	0.64 368	0.47 383	1.39 395	0.50 358	0.09 94	0.07 56	0.34 528	0.07 72	0.13 135	0.08 37

S2M2_L	0.24 64	0.29 144	0.90 76	0.23 54	0.17 118	0.24 5	0.09 1	0.36 29	0.45 154	0.17 16	0.25 86	0.23 91	0.17 51	0.24 13	0.28 188	0.15 398	0.12 326	0.11 222	0.12 269	0.15 176	0.11 121
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_6	0.31 109	0.29 144	1.00 86	0.31 242	0.18 158	0.35 41	0.25 234	0.51 132	0.61 307	0.25 112	0.28 106	0.32 172	0.25 161	0.39 151	0.25 159	0.18 447	0.16 412	0.15 403	0.13 302	0.14 158	0.13 196

rvit_stereo_0081_aga	0.27 74	0.29 144	1.08 92	0.26 126	0.20 207	0.33 28	0.21 127	0.41 56	0.42 125	0.26 126	0.28 106	0.27 140	0.21 108	0.31 79	0.21 90	0.14 379	0.10 252	0.11 222	0.10 168	0.14 158	0.10 92

DCVSM-stereo	0.49 295	0.29 144	2.49 460	0.29 198	0.22 252	0.53 206	0.52 474	0.58 188	0.49 189	0.69 460	0.46 225	0.79 452	0.48 392	0.53 247	0.42 313	0.13 336	0.14 368	0.15 403	0.12 269	0.20 298	0.20 350

IGEV-Stereo+	0.29 91	0.29 144	0.86 71	0.25 95	0.34 418	0.30 16	0.14 29	0.32 18	0.53 233	0.18 25	0.12 8	0.18 62	0.19 88	0.49 228	0.17 26	0.09 94	0.08 139	0.08 54	0.20 437	0.46 522	0.59 544

RAFT-Stereo-weight	0.34 130	0.29 144	1.43 152	0.28 167	0.28 350	0.55 227	0.22 148	0.78 325	0.48 183	0.46 234	0.38 179	0.36 192	0.17 51	0.33 99	0.23 123	0.09 94	0.08 139	0.09 107	0.07 72	0.09 59	0.09 62

AE-Stereo	0.42 212	0.29 144	1.65 191	0.43 440	0.47 501	0.56 242	0.23 181	0.86 390	0.46 163	0.31 151	0.41 196	0.43 238	0.24 144	0.34 110	0.24 146	0.09 94	0.48 553	0.11 222	0.45 540	0.22 329	0.19 334

hknet	0.47 271	0.29 144	1.70 204	0.30 215	0.24 288	0.76 457	0.31 343	1.00 508	0.64 345	0.63 428	0.53 296	0.80 455	0.38 289	0.77 327	0.37 279	0.11 252	0.10 252	0.14 373	0.12 269	0.12 105	0.11 121

KYRaft	0.48 277	0.29 144	1.75 224	0.33 293	0.21 223	0.75 453	0.44 444	0.58 188	0.57 267	0.64 438	0.93 499	0.53 306	0.72 482	0.60 274	0.24 146	0.10 188	0.07 56	0.12 278	0.14 330	0.12 105	0.54 537

ICVP	0.46 256	0.29 144	2.41 441	0.33 293	0.22 252	0.59 295	0.55 485	0.75 286	0.50 199	0.44 216	0.60 361	0.49 292	0.35 262	0.53 247	0.37 279	0.16 419	0.16 412	0.14 373	0.11 231	0.15 176	0.15 251
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.33 122	0.29 144	1.74 218	0.24 76	0.16 90	0.54 214	0.15 42	0.40 48	0.55 252	0.37 175	0.51 272	0.24 105	0.19 88	0.27 39	0.26 168	0.09 94	0.06 21	0.08 54	0.30 494	0.08 37	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FoundationStereo	0.20 16	0.30 156	0.81 66	0.21 8	0.22 252	0.21 3	0.16 54	0.25 1	0.38 84	0.15 5	0.11 4	0.18 62	0.17 51	0.23 10	0.16 8	0.09 94	0.13 347	0.08 54	0.06 17	0.07 15	0.07 7

IGEV-RUCA	2.28 573	0.30 156	1.15 101	0.40 418	1.86 588	2.06 574	1.90 582	1.36 558	1.80 574	3.70 593	3.76 587	5.02 589	8.19 598	2.12 514	1.63 523	0.25 508	0.76 575	2.72 595	1.91 591	2.39 590	2.36 594

Occ-G	0.30 101	0.30 156	1.33 132	0.23 54	0.15 63	0.36 52	0.25 234	0.43 72	0.31 28	0.26 126	0.35 161	0.46 271	0.22 117	0.30 71	0.25 159	0.09 94	0.07 56	0.09 107	0.16 375	0.31 431	0.08 37

testlalala	0.36 150	0.30 156	1.77 239	0.28 167	0.33 410	0.60 307	0.22 148	0.55 170	0.51 207	0.55 336	0.35 161	0.31 164	0.20 97	0.26 33	0.22 111	0.10 188	0.13 347	0.09 107	0.24 457	0.08 37	0.07 7

testlalala_base	0.46 256	0.30 156	1.82 277	0.34 324	0.27 335	0.55 227	0.21 127	0.85 380	0.32 33	0.32 160	0.39 187	0.31 164	0.23 133	0.30 71	0.28 188	0.95 568	0.30 518	0.09 107	0.21 443	1.03 563	0.18 318

LoS	0.31 109	0.30 156	1.52 173	0.23 54	0.13 22	0.54 214	0.20 106	0.48 111	0.49 189	0.25 112	0.28 106	0.37 194	0.24 144	0.38 145	0.23 123	0.10 188	0.08 139	0.08 54	0.05 1	0.15 176	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.39 180	0.30 156	1.61 188	0.32 271	0.17 118	0.53 206	0.24 214	0.70 252	0.49 189	0.59 390	0.54 308	0.40 215	0.40 311	0.41 160	0.30 222	0.17 435	0.10 252	0.14 373	0.11 231	0.18 262	0.17 298
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 342	0.30 156	2.34 428	0.38 398	0.34 418	0.58 278	0.42 426	0.47 104	0.61 307	0.51 286	1.00 510	0.43 238	0.28 209	1.57 426	0.82 448	0.10 188	0.07 56	0.11 222	0.09 132	0.10 74	0.08 37

Prome-Stereo	0.49 295	0.30 156	1.76 230	0.60 526	0.23 274	0.63 365	0.42 426	0.62 212	0.60 290	0.59 390	1.03 515	0.43 238	0.72 482	0.60 274	0.33 255	0.09 94	0.07 56	0.10 157	0.09 132	0.11 94	0.43 523

CREStereo	0.28 81	0.30 156	1.33 132	0.19 1	0.13 22	0.55 227	0.17 63	0.48 111	0.46 163	0.27 133	0.33 150	0.24 105	0.21 108	0.31 79	0.21 90	0.11 252	0.07 56	0.08 54	0.05 1	0.10 74	0.07 7
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
FENet	0.44 228	0.30 156	2.42 443	0.32 271	0.17 118	0.58 278	0.22 148	0.77 310	0.59 285	0.47 236	0.42 200	0.55 316	0.38 289	0.49 228	0.47 342	0.12 306	0.09 209	0.12 278	0.11 231	0.13 135	0.16 280

Monster-pub-mixall	0.21 24	0.31 167	0.69 52	0.21 8	0.13 22	0.27 8	0.12 6	0.37 33	0.26 8	0.21 56	0.19 30	0.15 40	0.12 5	0.47 212	0.29 203	0.08 53	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.12 158

LG-Stereo_L2	0.21 24	0.31 167	0.85 69	0.22 32	0.14 37	0.31 20	0.22 148	0.38 39	0.25 3	0.17 16	0.11 4	0.13 4	0.12 5	0.32 88	0.18 28	0.08 53	0.07 56	0.08 54	0.06 17	0.08 37	0.10 92

LG-Stereo_L1	0.21 24	0.31 167	0.85 69	0.22 32	0.14 37	0.28 10	0.21 127	0.38 39	0.26 8	0.16 10	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 137	0.18 28	0.08 53	0.07 56	0.08 54	0.06 17	0.08 37	0.10 92

GCAP-BAT	0.43 218	0.31 167	1.82 277	0.25 95	0.26 321	0.65 390	0.23 181	0.48 111	0.37 79	0.67 451	0.82 475	0.44 249	0.24 144	0.48 218	0.87 453	0.09 94	0.13 347	0.09 107	0.22 451	0.08 37	0.09 62

CASnet	0.28 81	0.31 167	1.20 111	0.28 167	0.11 1	0.47 146	0.19 87	0.44 80	0.44 139	0.38 183	0.31 136	0.23 91	0.17 51	0.29 63	0.19 41	0.10 188	0.06 21	0.15 403	0.12 269	0.16 213	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 115	0.31 167	1.46 157	0.31 242	0.15 63	0.53 206	0.19 87	0.44 80	0.35 53	0.36 171	0.38 179	0.27 140	0.27 194	0.42 168	0.19 41	0.09 94	0.13 347	0.09 107	0.16 375	0.20 298	0.13 196

DEmStereo	0.68 440	0.31 167	2.25 413	0.42 436	0.17 118	0.66 397	0.89 543	0.51 132	0.59 285	0.60 399	1.01 511	0.45 258	1.26 541	1.54 420	2.26 551	0.10 188	0.08 139	0.10 157	0.10 168	0.10 74	0.11 121

MS	0.28 81	0.32 174	0.89 75	0.19 1	0.13 22	0.45 120	0.11 2	0.37 33	0.28 13	0.18 25	0.18 23	0.16 47	0.15 31	0.26 33	0.16 8	0.10 188	0.39 540	0.07 1	0.56 553	0.23 342	0.34 485

FlowAnything_test	0.23 58	0.32 174	0.52 15	0.28 167	0.17 118	0.37 58	0.20 106	0.38 39	0.24 2	0.24 93	0.20 37	0.21 80	0.17 51	0.26 33	0.25 159	0.13 336	0.10 252	0.14 373	0.16 375	0.17 235	0.12 158

S2M2_XL	0.20 16	0.32 174	1.10 96	0.19 1	0.13 22	0.16 1	0.11 2	0.27 3	0.17 1	0.15 5	0.19 30	0.15 40	0.14 15	0.19 1	0.21 90	0.11 252	0.09 209	0.10 157	0.08 101	0.10 74	0.08 37
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MoCha-V2	0.36 150	0.32 174	1.41 147	0.36 359	0.31 388	0.35 41	0.19 87	0.57 182	0.39 96	0.30 146	0.32 142	0.28 149	0.27 194	0.47 212	0.24 146	0.08 53	0.56 557	0.08 54	0.38 527	0.18 262	0.12 158

Anonymous_2	0.74 473	0.32 174	1.65 191	0.33 293	0.30 369	0.67 403	0.32 366	0.69 245	0.46 163	0.48 254	0.41 196	0.84 470	0.58 435	0.51 237	0.40 305	0.32 528	0.38 534	1.43 583	3.69 599	0.80 556	0.27 439

RCA-Stereo	0.34 130	0.32 174	1.30 127	0.26 126	0.14 37	0.58 278	0.23 181	0.78 325	0.62 325	0.40 191	0.44 213	0.28 149	0.35 262	0.29 63	0.20 65	0.09 94	0.10 252	0.09 107	0.07 72	0.19 283	0.08 37

sCroCo_RVC	0.33 122	0.32 174	1.89 310	0.34 324	0.27 335	0.30 16	0.22 148	0.48 111	0.44 139	0.22 68	0.33 150	0.25 115	0.25 161	0.32 88	0.24 146	0.14 379	0.16 412	0.12 278	0.12 269	0.15 176	0.13 196

CFNet-RSSM	0.41 193	0.32 174	2.20 401	0.27 142	0.44 485	0.52 198	0.19 87	0.76 299	0.48 183	0.43 210	0.36 167	0.54 312	0.26 176	0.33 99	0.25 159	0.09 94	0.08 139	0.09 107	0.38 527	0.10 74	0.09 62

MLG-Stereo_test1	0.21 24	0.33 182	0.61 30	0.23 54	0.21 223	0.45 120	0.13 17	0.33 21	0.46 163	0.13 1	0.09 1	0.18 62	0.12 5	0.32 88	0.15 3	0.08 53	0.07 56	0.08 54	0.06 17	0.09 59	0.09 62

MLG-Stereo	0.21 24	0.33 182	0.60 29	0.23 54	0.12 7	0.44 115	0.13 17	0.39 46	0.46 163	0.13 1	0.10 2	0.17 55	0.13 10	0.35 116	0.15 3	0.08 53	0.07 56	0.08 54	0.06 17	0.09 59	0.09 62

ITSA-stereo	0.48 277	0.33 182	1.20 111	0.33 293	0.18 158	0.60 307	0.29 322	0.94 457	0.80 481	0.50 273	0.49 260	0.53 306	0.59 438	1.25 385	0.64 410	0.15 398	0.12 326	0.17 441	0.16 375	0.18 262	0.23 401

test_sample7	0.47 271	0.33 182	1.49 167	0.34 324	0.20 207	0.51 179	0.30 330	0.93 448	0.66 373	0.57 358	0.51 272	0.55 316	0.45 361	1.11 366	0.38 286	0.17 435	0.14 368	0.16 422	0.15 355	0.19 283	0.18 318

CAS++	0.31 109	0.33 182	1.43 152	0.25 95	0.17 118	0.31 20	0.20 106	0.78 325	0.41 116	0.30 146	0.30 125	0.21 80	0.16 42	0.33 99	0.18 28	0.15 398	0.12 326	0.13 337	0.10 168	0.15 176	0.11 121
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 306	0.33 182	0.93 80	0.26 126	0.22 252	0.46 140	0.20 106	1.10 539	1.34 554	3.16 591	0.32 142	0.22 83	0.20 97	0.30 71	0.22 111	0.10 188	0.09 209	0.11 222	0.09 132	0.15 176	0.19 334

IGEV_Zeroshot_test	0.53 342	0.33 182	2.91 525	0.32 271	0.18 158	0.54 214	0.21 127	0.72 260	0.42 125	0.81 500	0.51 272	0.71 417	0.41 322	0.48 218	1.13 487	0.09 94	0.15 395	0.10 157	0.35 516	0.19 283	0.09 62

LoS_RVC	0.29 91	0.33 182	1.19 107	0.25 95	0.34 418	0.43 108	0.22 148	0.42 64	0.32 33	0.22 68	0.33 150	0.23 91	0.24 144	0.31 79	0.21 90	0.07 38	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.10 74	0.31 469

DisPM	0.43 218	0.33 182	1.78 244	0.57 515	0.18 158	0.59 295	0.63 510	0.53 155	0.61 307	0.60 399	0.53 296	0.38 201	0.26 176	0.75 320	0.29 203	0.12 306	0.07 56	0.12 278	0.11 231	0.11 94	0.14 214

NINENet	0.50 306	0.33 182	1.69 200	0.55 509	0.25 306	0.91 507	0.23 181	0.98 488	0.71 412	0.53 305	0.55 318	0.66 380	0.30 231	1.22 379	0.32 245	0.15 398	0.13 347	0.16 422	0.11 231	0.16 213	0.13 196

AAGNet	0.88 508	0.33 182	1.79 264	0.54 502	0.98 560	0.62 348	0.46 454	0.50 124	0.60 290	0.58 376	0.53 296	0.50 295	0.73 485	1.23 381	7.48 595	0.11 252	0.07 56	0.12 278	0.10 168	0.14 158	0.09 62

PFNet	0.60 392	0.33 182	2.47 457	0.41 425	0.55 518	0.62 348	0.27 281	0.61 208	0.63 337	0.61 408	0.56 329	0.45 258	0.32 248	1.88 488	1.14 488	0.28 521	0.09 209	0.12 278	0.16 375	0.26 391	0.20 350

Gwc-CoAtRS	0.38 165	0.33 182	1.92 324	0.27 142	0.41 475	0.48 154	0.19 87	0.59 196	0.46 163	0.43 210	0.39 187	0.57 334	0.26 176	0.32 88	0.26 168	0.09 94	0.09 209	0.09 107	0.31 500	0.11 94	0.09 62

SM2	0.22 48	0.34 195	0.80 65	0.21 8	0.17 118	0.42 100	0.15 42	0.35 25	0.32 33	0.19 35	0.15 13	0.14 15	0.15 31	0.28 50	0.20 65	0.07 38	0.07 56	0.07 1	0.07 72	0.09 59	0.09 62

MGS-Stereo	0.32 115	0.34 195	1.70 204	0.25 95	0.14 37	0.40 80	0.22 148	0.38 39	0.43 135	0.24 93	0.51 272	0.25 115	0.18 70	0.31 79	0.20 65	0.09 94	0.08 139	0.09 107	0.08 101	0.47 523	0.08 37

IGEVStereo-DCA	0.33 122	0.34 195	1.38 141	0.27 142	0.16 90	0.45 120	0.23 181	0.46 91	0.41 116	0.24 93	0.21 46	0.26 129	0.25 161	0.64 283	0.52 366	0.09 94	0.07 56	0.10 157	0.18 407	0.16 213	0.22 377

rrr	0.46 256	0.34 195	3.08 538	0.27 142	0.16 90	0.45 120	0.28 298	1.09 538	0.51 207	0.24 93	0.21 46	0.26 129	0.25 161	0.64 283	0.52 366	0.09 94	0.07 56	0.10 157	0.29 484	0.16 213	0.25 422

test_xeample3	0.46 256	0.34 195	2.99 532	0.37 382	0.16 90	0.49 161	0.33 374	1.06 533	0.44 139	0.25 112	0.23 69	0.24 105	0.25 161	0.49 228	0.56 385	0.09 94	0.07 56	0.10 157	0.40 532	0.17 235	0.26 432

DIP-Stereo	0.37 156	0.34 195	1.50 170	0.27 142	0.18 158	0.63 365	0.17 63	0.92 440	0.53 233	0.49 266	0.48 243	0.30 161	0.30 231	0.39 151	0.30 222	0.10 188	0.08 139	0.10 157	0.08 101	0.15 176	0.12 158
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 433	0.34 195	2.23 410	0.26 126	0.19 192	0.67 403	0.29 322	1.26 554	0.69 393	0.72 473	0.70 442	0.78 447	0.42 339	3.77 582	0.41 311	0.13 336	0.09 209	0.10 157	0.09 132	0.12 105	0.11 121
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.57 373	0.34 195	1.87 301	0.45 461	0.34 418	0.84 489	0.35 386	0.84 373	0.78 473	0.59 390	0.63 385	1.06 525	0.53 411	1.10 363	0.82 448	0.12 306	0.09 209	0.11 222	0.10 168	0.22 329	0.18 318

MLG-Stereo_test3	0.21 24	0.35 203	0.65 42	0.21 8	0.14 37	0.36 52	0.13 17	0.37 33	0.40 106	0.21 56	0.12 8	0.17 55	0.12 5	0.25 22	0.16 8	0.08 53	0.07 56	0.08 54	0.06 17	0.09 59	0.10 92

PAM_32	0.70 449	0.35 203	2.73 504	0.54 502	0.61 534	1.07 530	0.43 433	0.84 373	0.49 189	0.90 515	0.91 493	1.23 541	0.77 495	0.65 293	1.10 483	0.10 188	0.19 453	0.10 157	0.49 544	0.15 176	0.38 506

PAM	0.70 449	0.35 203	2.72 499	0.56 511	0.62 536	1.08 532	0.53 478	0.85 380	0.44 139	0.93 520	0.92 495	1.24 542	0.68 473	0.64 283	1.01 474	0.10 188	0.19 453	0.10 157	0.48 542	0.14 158	0.38 506

rvit_0105_4	0.35 141	0.35 203	1.45 156	0.31 242	0.18 158	0.37 58	0.28 298	0.59 196	0.62 325	0.27 133	0.31 136	0.35 188	0.27 194	0.43 171	0.25 159	0.18 447	0.16 412	0.15 403	0.13 302	0.15 176	0.12 158

DAS	0.56 367	0.35 203	1.55 177	0.33 293	0.34 418	0.50 169	0.42 426	0.83 362	0.74 441	0.83 505	0.68 423	0.56 328	0.48 392	2.40 535	0.46 333	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.09 132	0.18 262	0.15 251

SepStereo	0.52 336	0.35 203	1.55 177	0.33 293	0.34 418	0.50 169	0.42 426	0.83 362	0.74 441	0.83 505	0.68 423	0.56 328	0.48 392	1.56 422	0.46 333	0.12 306	0.08 139	0.12 278	0.09 132	0.18 262	0.15 251

Anonymous3	0.42 212	0.35 203	2.09 375	0.33 293	0.24 288	0.72 436	0.31 343	0.74 275	0.55 252	0.35 166	0.40 192	0.33 178	0.29 223	0.44 180	0.28 188	0.18 447	0.18 441	0.13 337	0.13 302	0.17 235	0.17 298

DSFCA	0.54 347	0.35 203	1.41 147	0.28 167	0.28 350	0.79 474	0.88 542	0.76 299	0.70 402	0.72 473	0.66 412	0.67 389	0.57 429	1.17 375	0.63 405	0.16 419	0.14 368	0.13 337	0.14 330	0.16 213	0.13 196

PMTNet	0.31 109	0.35 203	1.30 127	0.20 5	0.14 37	0.57 260	0.25 234	0.46 91	0.42 125	0.27 133	0.32 142	0.27 140	0.24 144	0.39 151	0.23 123	0.43 538	0.07 56	0.08 54	0.05 1	0.18 262	0.07 7

MLG-Stereo_test2	0.21 24	0.36 212	0.68 50	0.21 8	0.17 118	0.45 120	0.12 6	0.35 25	0.42 125	0.15 5	0.11 4	0.22 83	0.10 1	0.28 50	0.16 8	0.09 94	0.07 56	0.08 54	0.06 17	0.09 59	0.09 62

GMStereo_Zeroshot	0.41 193	0.36 212	1.54 175	0.41 425	0.19 192	0.52 198	0.19 87	0.59 196	0.52 214	0.57 358	0.59 346	0.63 359	0.29 223	0.58 262	0.33 255	0.15 398	0.09 209	0.16 422	0.09 132	0.24 358	0.12 158

UniTT-Stereo	0.30 101	0.36 212	1.68 198	0.27 142	0.24 288	0.29 14	0.18 78	0.33 21	0.34 47	0.26 126	0.37 170	0.18 62	0.18 70	0.31 79	0.27 178	0.10 188	0.08 139	0.08 54	0.07 72	0.25 371	0.08 37

LG-G_1	0.23 58	0.37 215	0.71 56	0.23 54	0.11 1	0.51 179	0.12 6	0.44 80	0.39 96	0.19 35	0.15 13	0.19 70	0.15 31	0.36 128	0.16 8	0.09 94	0.08 139	0.08 54	0.06 17	0.09 59	0.11 121

LG-G	0.23 58	0.37 215	0.71 56	0.23 54	0.11 1	0.51 179	0.12 6	0.44 80	0.39 96	0.19 35	0.15 13	0.19 70	0.15 31	0.36 128	0.16 8	0.09 94	0.08 139	0.08 54	0.06 17	0.09 59	0.11 121

LGtest1	0.21 24	0.37 215	0.70 54	0.22 32	0.12 7	0.31 20	0.11 2	0.36 29	0.39 96	0.17 16	0.13 10	0.16 47	0.14 15	0.25 22	0.27 178	0.10 188	0.09 209	0.08 54	0.06 17	0.10 74	0.10 92

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 156	0.37 215	1.21 113	0.26 126	0.18 158	0.73 443	0.18 78	0.53 155	0.41 116	0.35 166	0.30 125	0.58 341	0.22 117	0.33 99	0.95 460	0.09 94	0.07 56	0.09 107	0.35 516	0.13 135	0.15 251

AIO_test	0.39 180	0.37 215	1.19 107	0.73 538	0.67 539	0.35 41	0.25 234	0.47 104	0.34 47	0.34 164	0.22 60	0.33 178	0.17 51	1.31 387	0.19 41	0.11 252	0.15 395	0.08 54	0.21 443	0.15 176	0.23 401

test_4	0.40 186	0.37 215	2.01 358	0.29 198	0.21 223	0.50 169	0.28 298	0.47 104	0.39 96	0.42 205	0.76 462	0.38 201	0.22 117	0.52 241	0.33 255	0.08 53	0.07 56	0.11 222	0.15 355	0.28 407	0.07 7

CrosDoStereo	0.94 516	0.37 215	2.53 467	0.25 95	0.32 396	0.54 214	3.76 595	0.72 260	0.60 290	0.70 466	1.40 541	0.53 306	1.49 557	1.78 459	3.09 565	0.10 188	0.08 139	0.11 222	0.11 231	0.21 312	0.11 121

PFNet+	0.45 246	0.37 215	1.86 296	0.46 466	0.18 158	0.58 278	0.77 533	0.52 146	0.64 345	0.56 347	0.48 243	0.39 207	0.26 176	0.93 345	0.32 245	0.13 336	0.09 209	0.14 373	0.13 302	0.12 105	0.15 251

LCNet	0.54 347	0.37 215	1.78 244	0.92 554	0.22 252	0.96 512	0.30 330	0.59 196	0.58 278	0.51 286	0.55 318	0.41 221	0.76 492	0.84 337	0.26 168	0.09 94	0.06 21	0.12 278	0.18 407	0.98 562	0.39 512

DeepStereo_LL	0.94 516	0.37 215	2.53 467	0.25 95	0.32 396	0.54 214	3.76 595	0.72 260	0.60 290	0.70 466	1.40 541	0.53 306	1.49 557	1.78 459	3.09 565	0.10 188	0.08 139	0.11 222	0.11 231	0.21 312	0.11 121

rvit_stereo_0080	0.27 74	0.38 225	0.76 59	0.24 76	0.18 158	0.34 34	0.27 281	0.54 166	0.44 139	0.24 93	0.26 95	0.27 140	0.22 117	0.29 63	0.23 123	0.13 336	0.10 252	0.10 157	0.10 168	0.15 176	0.11 121

whm_eth	0.27 74	0.38 225	0.76 59	0.24 76	0.18 158	0.34 34	0.27 281	0.54 166	0.44 139	0.24 93	0.26 95	0.27 140	0.22 117	0.29 63	0.23 123	0.13 336	0.10 252	0.10 157	0.10 168	0.15 176	0.11 121

MSKI-zero shot	0.46 256	0.38 225	2.47 457	0.27 142	0.43 484	0.56 242	0.20 106	0.77 310	0.43 135	0.60 399	0.51 272	0.44 249	0.17 51	0.68 300	0.21 90	0.09 94	0.29 514	0.09 107	0.32 506	0.14 158	0.10 92

RAFT-Test	0.44 228	0.38 225	2.01 358	0.27 142	0.44 485	0.64 376	0.37 401	0.72 260	0.57 267	0.45 226	0.48 243	0.65 373	0.24 144	0.35 116	0.29 203	0.09 94	0.11 300	0.09 107	0.38 527	0.10 74	0.11 121

IER	0.43 218	0.38 225	1.69 200	0.26 126	0.25 306	0.66 397	0.26 256	0.71 255	0.55 252	0.54 318	0.59 346	0.60 350	0.53 411	0.52 241	0.39 297	0.11 252	0.08 139	0.11 222	0.11 231	0.14 158	0.11 121

CRFU-Net	0.56 367	0.38 225	1.86 296	0.46 466	0.26 321	0.82 484	0.36 393	0.90 420	0.49 189	0.62 419	0.59 346	0.78 447	1.35 549	1.00 353	0.48 348	0.15 398	0.14 368	0.17 441	0.10 168	0.19 283	0.14 214

PSMNet-ADL	0.51 323	0.38 225	1.65 191	0.35 340	0.21 223	0.67 403	0.26 256	0.74 275	0.55 252	0.42 205	0.52 285	0.70 413	0.45 361	1.91 491	0.57 389	0.15 398	0.13 347	0.11 222	0.13 302	0.15 176	0.20 350

DRaft	0.62 405	0.38 225	1.76 230	0.24 76	0.16 90	0.64 376	0.66 513	0.53 155	0.53 233	0.67 451	0.99 508	0.38 201	1.00 525	1.44 401	2.10 545	0.10 188	0.14 368	0.10 157	0.14 330	0.18 262	0.21 362

AdaStereo	0.44 228	0.38 225	1.79 264	0.34 324	0.20 207	0.57 260	0.28 298	0.92 440	0.69 393	0.52 295	0.55 318	0.61 352	0.33 252	0.48 218	0.39 297	0.17 435	0.08 139	0.17 441	0.11 231	0.18 262	0.12 158
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.
MM-Stereo_test1	0.41 193	0.39 234	2.29 420	0.38 398	0.26 321	0.44 115	0.28 298	0.63 218	0.51 207	0.40 191	0.32 142	0.26 129	0.26 176	0.46 201	0.22 111	0.09 94	0.21 473	0.10 157	0.09 132	0.39 496	0.15 251

rvit_0105_5	0.36 150	0.39 234	1.48 164	0.30 215	0.18 158	0.41 87	0.30 330	0.64 221	0.62 325	0.30 146	0.33 150	0.37 194	0.29 223	0.41 160	0.28 188	0.18 447	0.16 412	0.15 403	0.15 355	0.15 176	0.14 214

UGAM-zero	0.63 411	0.39 234	2.49 460	0.30 215	0.49 504	0.67 403	0.19 87	0.91 431	0.45 154	0.77 489	0.45 217	1.16 539	0.82 500	2.05 506	0.29 203	0.09 94	0.15 395	0.09 107	0.44 539	0.11 94	0.22 377

CSP-Net	0.50 306	0.39 234	1.25 119	0.29 198	0.23 274	0.77 465	0.35 386	0.86 390	0.57 267	0.59 390	0.59 346	0.65 373	0.40 311	1.77 458	0.44 328	0.16 419	0.11 300	0.10 157	0.10 168	0.20 298	0.14 214

iRaft-Stereo_20w	0.58 378	0.39 234	1.96 349	0.45 461	0.32 396	0.92 509	0.57 494	1.14 544	0.56 263	0.81 500	0.40 192	0.55 316	0.69 475	0.65 293	1.04 479	0.09 94	0.16 412	0.09 107	0.36 524	0.17 235	0.25 422

Replicate-Monster	0.23 58	0.40 239	0.94 82	0.21 8	0.14 37	0.37 58	0.13 17	0.40 48	0.36 71	0.22 68	0.15 13	0.15 40	0.15 31	0.40 156	0.15 3	0.08 53	0.07 56	0.07 1	0.06 17	0.08 37	0.15 251

FACV-RUCA	0.58 378	0.40 239	1.78 244	0.43 440	1.67 585	0.48 154	0.28 298	0.69 245	0.62 325	0.40 191	0.53 296	0.33 178	0.63 459	0.40 156	0.31 234	0.13 336	0.11 300	0.62 552	0.12 269	0.70 548	0.98 568

DDVS	0.62 405	0.40 239	1.40 146	2.21 588	0.35 431	0.87 499	1.00 552	0.69 245	0.50 199	0.53 305	0.56 329	0.90 490	0.37 282	1.22 379	0.47 342	0.15 398	0.14 368	0.14 373	0.12 269	0.19 283	0.22 377

rvit_stereo_0075_2	0.40 186	0.40 239	1.88 303	0.33 293	0.32 396	0.41 87	0.22 148	0.58 188	0.53 233	0.38 183	0.51 272	0.40 215	0.27 194	0.44 180	0.29 203	0.20 472	0.15 395	0.22 487	0.15 355	0.18 262	0.23 401

MyStereo07	0.34 130	0.40 239	1.46 157	0.29 198	0.23 274	0.60 307	0.31 343	0.53 155	0.42 125	0.25 112	0.25 86	0.20 72	0.26 176	0.57 259	0.19 41	0.09 94	0.18 441	0.12 278	0.11 231	0.16 213	0.19 334

MyStereo04	0.48 277	0.40 239	2.65 490	0.29 198	0.23 274	0.60 307	0.31 343	0.83 362	0.75 454	0.47 236	0.36 167	0.53 306	0.42 339	0.53 247	0.39 297	0.09 94	0.18 441	0.12 278	0.11 231	0.16 213	0.19 334

NVstereo2D	0.58 378	0.40 239	2.03 365	0.35 340	0.35 431	0.69 421	0.39 413	0.91 431	0.80 481	0.47 236	0.53 296	0.67 389	0.46 375	1.99 501	0.48 348	0.19 462	0.11 300	0.17 441	0.13 302	0.25 371	0.25 422

test_sample3	0.50 306	0.41 246	1.88 303	0.32 271	0.19 192	0.57 260	0.25 234	0.92 440	0.64 345	0.52 295	0.49 260	0.47 279	0.35 262	1.79 463	0.37 279	0.13 336	0.10 252	0.12 278	0.11 231	0.16 213	0.16 280

MyStereo06	0.54 347	0.41 246	2.68 493	0.30 215	0.23 274	0.60 307	0.30 330	0.81 349	0.44 139	0.84 507	0.52 285	0.78 447	0.58 435	0.48 218	1.10 483	0.09 94	0.17 430	0.12 278	0.10 168	0.16 213	0.20 350

MyStereo05	0.49 295	0.41 246	2.72 499	0.30 215	0.23 274	0.60 307	0.30 330	0.82 356	0.77 468	0.52 295	0.37 170	0.51 298	0.42 339	0.52 241	0.38 286	0.09 94	0.17 430	0.12 278	0.10 168	0.16 213	0.20 350

MIF-Stereo (partial)	0.34 130	0.41 246	1.93 327	0.26 126	0.24 288	0.32 25	0.17 63	0.53 155	0.42 125	0.25 112	0.37 170	0.25 115	0.26 176	0.44 180	0.31 234	0.11 252	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.19 283	0.14 214

GANet-ADL	0.44 228	0.41 246	2.31 422	0.33 293	0.20 207	0.57 260	0.25 234	0.75 286	0.54 245	0.42 205	0.59 346	0.56 328	0.30 231	0.40 156	0.38 286	0.14 379	0.11 300	0.09 107	0.08 101	0.22 329	0.17 298

ccnet	0.71 458	0.41 246	1.59 182	0.40 418	0.45 493	1.06 525	0.55 485	0.98 488	0.71 412	0.88 511	0.97 505	0.82 463	0.88 513	1.68 443	0.94 458	0.32 528	0.26 505	0.32 525	0.27 477	0.34 456	0.30 461

StereoDRNet-Refined	0.50 306	0.41 246	1.50 170	0.33 293	0.21 223	0.68 415	0.26 256	0.81 349	0.68 384	0.67 451	0.68 423	0.73 424	0.42 339	1.10 363	0.59 396	0.11 252	0.08 139	0.14 373	0.14 330	0.25 371	0.21 362
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
WCG-NET	0.30 101	0.42 253	1.26 121	0.24 76	0.12 7	0.43 108	0.24 214	0.40 48	0.56 263	0.35 166	0.37 170	0.26 129	0.24 144	0.29 63	0.19 41	0.08 53	0.12 326	0.08 54	0.07 72	0.22 329	0.10 92

test_sample4	0.50 306	0.42 253	1.88 303	0.32 271	0.19 192	0.56 242	0.26 256	0.93 448	0.65 358	0.54 318	0.54 308	0.45 258	0.36 268	1.79 463	0.36 273	0.13 336	0.10 252	0.13 337	0.12 269	0.17 235	0.16 280

MDST_ROB	1.17 538	0.42 253	3.87 569	0.54 502	0.44 485	4.11 590	0.58 496	1.31 556	0.84 494	2.12 571	1.12 523	0.98 508	0.71 479	4.24 586	0.99 469	0.16 419	0.14 368	0.19 467	0.17 394	0.18 262	0.35 488

CBMV_ROB	0.76 479	0.42 253	2.68 493	0.33 293	0.22 252	0.74 447	0.47 462	0.96 475	0.76 463	1.04 531	0.96 503	0.88 486	0.93 517	2.06 507	1.19 495	0.22 492	0.24 490	0.27 510	0.25 464	0.25 371	0.28 445

SGM-Forest	1.04 528	0.42 253	3.59 566	0.41 425	0.32 396	1.05 524	1.32 570	0.94 457	0.83 491	1.16 539	2.23 565	1.03 518	1.39 553	2.49 545	2.35 553	0.21 479	0.21 473	0.20 476	0.19 427	0.23 342	0.32 474
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SCV_C0	0.33 122	0.43 258	1.42 151	0.25 95	0.16 90	0.35 41	0.20 106	0.68 242	0.44 139	0.24 93	0.27 99	0.29 156	0.20 97	0.58 262	0.18 28	0.09 94	0.08 139	0.08 54	0.30 494	0.26 391	0.17 298

castereo++	0.28 81	0.43 258	0.93 80	0.28 167	0.17 118	0.53 206	0.21 127	0.55 170	0.45 154	0.17 16	0.26 95	0.32 172	0.17 51	0.33 99	0.16 8	0.09 94	0.08 139	0.09 107	0.29 484	0.13 135	0.06 1

test_sample5	0.51 323	0.43 258	1.83 283	0.32 271	0.18 158	0.55 227	0.26 256	0.92 440	0.65 358	0.53 305	0.59 346	0.45 258	0.36 268	1.87 480	0.36 273	0.13 336	0.10 252	0.13 337	0.12 269	0.17 235	0.16 280

IGEV++	0.34 130	0.43 258	1.32 130	0.31 242	0.14 37	0.32 25	0.21 127	0.70 252	0.34 47	0.22 68	0.28 106	0.22 83	0.27 194	0.35 116	0.27 178	0.09 94	0.39 540	0.08 54	0.15 355	0.25 371	0.45 526

CoDeX	0.52 336	0.43 258	2.25 413	0.29 198	0.26 321	0.61 328	0.32 366	0.99 500	0.68 384	0.48 254	0.55 318	0.52 304	0.40 311	1.60 433	0.35 270	0.12 306	0.09 209	0.11 222	0.10 168	0.13 135	0.12 158

DualNet	0.51 323	0.43 258	1.83 283	0.32 271	0.18 158	0.55 227	0.26 256	0.92 440	0.65 358	0.54 318	0.62 373	0.45 258	0.36 268	1.87 480	0.36 273	0.13 336	0.10 252	0.13 337	0.12 269	0.17 235	0.16 280

gwcnet-sp	0.49 295	0.43 258	2.54 473	0.31 242	0.22 252	0.67 403	0.31 343	0.78 325	0.65 358	0.58 376	0.47 231	0.46 271	0.43 349	0.76 323	0.46 333	0.11 252	0.11 300	0.11 222	0.11 231	0.15 176	0.14 214

scenet	0.49 295	0.43 258	2.54 473	0.31 242	0.22 252	0.67 403	0.31 343	0.78 325	0.65 358	0.58 376	0.47 231	0.46 271	0.43 349	0.76 323	0.46 333	0.11 252	0.11 300	0.11 222	0.11 231	0.15 176	0.14 214

ssnet	0.49 295	0.43 258	2.54 473	0.31 242	0.22 252	0.67 403	0.31 343	0.78 325	0.65 358	0.58 376	0.47 231	0.46 271	0.43 349	0.76 323	0.46 333	0.11 252	0.11 300	0.11 222	0.11 231	0.15 176	0.14 214

ASMatch	0.60 392	0.43 258	2.58 479	0.91 553	0.36 439	0.56 242	0.25 234	0.52 146	0.61 307	0.47 236	1.21 528	0.47 279	0.66 468	1.34 390	0.94 458	0.10 188	0.08 139	0.11 222	0.11 231	0.10 74	0.16 280

DRN-Test	0.64 415	0.43 258	2.44 449	0.39 408	0.44 485	0.80 480	0.41 422	1.02 520	0.78 473	0.80 494	0.63 385	0.69 403	0.56 423	1.79 463	0.69 421	0.15 398	0.12 326	0.17 441	0.16 375	0.18 262	0.17 298

ISRNet	0.47 271	0.44 269	1.55 177	0.37 382	0.31 388	0.49 161	0.19 87	0.75 286	0.66 373	0.63 428	0.71 446	0.67 389	0.39 303	0.58 262	0.44 328	0.23 495	0.16 412	0.21 484	0.20 437	0.21 312	0.25 422

castereo	0.30 101	0.44 269	0.81 66	0.24 76	0.29 358	0.41 87	0.27 281	0.72 260	0.45 154	0.22 68	0.30 125	0.24 105	0.31 241	0.25 22	0.21 90	0.09 94	0.07 56	0.08 54	0.31 500	0.12 105	0.09 62

test_sample6	0.52 336	0.44 269	1.81 271	0.33 293	0.18 158	0.55 227	0.27 281	0.94 457	0.66 373	0.54 318	0.62 373	0.47 279	0.36 268	1.97 497	0.38 286	0.14 379	0.10 252	0.13 337	0.13 302	0.17 235	0.16 280

AnonymousM	0.37 156	0.44 269	1.50 170	0.25 95	0.15 63	0.52 198	0.23 181	0.60 206	0.42 125	0.42 205	0.32 142	0.30 161	0.25 161	0.34 110	0.23 123	0.11 252	0.09 209	0.71 557	0.36 524	0.12 105	0.07 7

UNet	0.54 347	0.44 269	2.83 515	0.31 242	0.33 410	0.74 447	0.27 281	0.82 356	0.61 307	0.53 305	0.54 308	0.72 420	0.54 414	0.78 331	0.56 385	0.11 252	0.09 209	0.13 337	0.11 231	0.14 158	0.12 158

ACVNet	0.45 246	0.44 269	1.79 264	0.28 167	0.21 223	0.59 295	0.36 393	0.66 229	0.68 384	0.45 226	0.59 346	0.69 403	0.40 311	0.44 180	0.55 377	0.11 252	0.09 209	0.10 157	0.09 132	0.34 456	0.10 92

acv_ft	0.48 277	0.44 269	1.76 230	0.32 271	0.41 475	0.63 365	0.28 298	0.81 349	0.68 384	0.61 408	0.59 346	0.69 403	0.45 361	0.44 180	0.63 405	0.11 252	0.09 209	0.10 157	0.09 132	0.41 504	0.10 92

MSMDNet	0.46 256	0.44 269	2.28 418	0.26 126	0.20 207	0.55 227	0.21 127	0.75 286	0.64 345	0.48 254	0.55 318	0.68 396	0.56 423	0.46 201	0.30 222	0.11 252	0.10 252	0.13 337	0.10 168	0.18 262	0.15 251

xyz-stereo-finetune2	0.35 141	0.45 277	1.04 89	0.21 8	0.12 7	0.58 278	0.23 181	0.50 124	0.45 154	0.31 151	0.46 225	0.30 161	0.41 322	0.81 334	0.51 363	0.08 53	0.07 56	0.11 222	0.09 132	0.12 105	0.09 62

PCWNet_CMD	0.46 256	0.45 277	2.28 418	0.26 126	0.20 207	0.55 227	0.21 127	0.75 286	0.64 345	0.48 254	0.55 318	0.68 396	0.57 429	0.46 201	0.30 222	0.11 252	0.10 252	0.14 373	0.10 168	0.18 262	0.14 214

CroCo-Stereo	0.30 101	0.45 277	1.08 92	0.31 242	0.17 118	0.19 2	0.21 127	0.73 271	0.50 199	0.21 56	0.24 79	0.55 316	0.22 117	0.27 39	0.26 168	0.09 94	0.08 139	0.08 54	0.07 72	0.12 105	0.09 62
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
xyz-stereo-finetune	0.31 109	0.46 280	0.79 64	0.21 8	0.12 7	0.53 206	0.25 234	0.52 146	0.54 245	0.28 138	0.32 142	0.29 156	0.23 133	0.59 268	0.55 377	0.08 53	0.07 56	0.10 157	0.08 101	0.13 135	0.08 37

SMFormer	0.50 306	0.46 280	1.60 184	0.30 215	0.15 63	0.45 120	0.24 214	0.90 420	0.72 422	0.56 347	0.64 401	0.51 298	0.41 322	1.87 480	0.49 353	0.13 336	0.10 252	0.11 222	0.10 168	0.15 176	0.16 280

tta	0.50 306	0.46 280	1.60 184	0.30 215	0.15 63	0.45 120	0.24 214	0.90 420	0.72 422	0.56 347	0.64 401	0.51 298	0.41 322	1.87 480	0.49 353	0.13 336	0.10 252	0.11 222	0.10 168	0.14 158	0.11 121

qqq1	0.48 277	0.46 280	1.60 184	0.30 215	0.15 63	0.45 120	0.24 214	0.90 420	0.72 422	0.56 347	0.64 401	0.51 298	0.41 322	1.87 480	0.23 123	0.13 336	0.10 252	0.09 107	0.08 101	0.14 158	0.11 121

fff1	0.48 277	0.46 280	1.60 184	0.30 215	0.15 63	0.45 120	0.24 214	0.90 420	0.72 422	0.56 347	0.64 401	0.51 298	0.41 322	1.87 480	0.23 123	0.13 336	0.10 252	0.09 107	0.08 101	0.14 158	0.11 121

anonymousa	0.48 277	0.46 280	2.44 449	0.29 198	0.34 418	0.61 328	0.25 234	0.66 229	0.54 245	0.53 305	0.77 465	0.73 424	0.46 375	0.33 99	0.31 234	0.10 188	0.09 209	0.12 278	0.29 484	0.10 74	0.19 334

CFNet_pseudo	0.45 246	0.46 280	2.23 410	0.25 95	0.19 192	0.56 242	0.21 127	0.77 310	0.60 290	0.49 266	0.56 329	0.69 403	0.47 383	0.52 241	0.31 234	0.11 252	0.10 252	0.15 403	0.10 168	0.17 235	0.14 214

ac_64	0.55 359	0.46 280	1.92 324	0.36 359	0.34 418	0.63 365	0.31 343	0.82 356	0.61 307	0.55 336	0.51 272	0.89 488	0.48 392	1.83 472	0.55 377	0.14 379	0.11 300	0.12 278	0.12 269	0.18 262	0.12 158

ccs_rob	0.45 246	0.46 280	2.22 406	0.26 126	0.19 192	0.56 242	0.21 127	0.77 310	0.60 290	0.49 266	0.56 329	0.69 403	0.47 383	0.52 241	0.31 234	0.11 252	0.09 209	0.16 422	0.10 168	0.17 235	0.14 214

rvit_0105_3	0.39 180	0.47 289	1.46 157	0.33 293	0.19 192	0.45 120	0.35 386	0.69 245	0.65 358	0.37 175	0.37 170	0.40 215	0.31 241	0.44 180	0.30 222	0.18 447	0.17 430	0.17 441	0.18 407	0.15 176	0.15 251

UGAM	0.58 378	0.47 289	2.21 402	0.30 215	0.19 192	0.53 206	0.34 378	0.59 196	0.63 337	0.44 216	0.73 453	0.78 447	0.37 282	2.58 551	0.39 297	0.10 188	0.08 139	0.17 441	0.14 330	0.42 510	0.17 298

plain	0.37 156	0.47 289	2.15 391	0.27 142	0.19 192	0.33 28	0.20 106	0.58 188	0.46 163	0.23 86	0.37 170	0.23 91	0.25 161	0.45 192	0.28 188	0.11 252	0.08 139	0.13 337	0.09 132	0.42 510	0.12 158

RAStereo	0.28 81	0.48 292	1.52 173	0.26 126	0.18 158	0.25 6	0.19 87	0.42 64	0.35 53	0.20 49	0.25 86	0.20 72	0.16 42	0.24 13	0.24 146	0.09 94	0.08 139	0.10 157	0.08 101	0.12 105	0.08 37

test-1	0.44 228	0.48 292	1.69 200	0.30 215	0.27 335	0.50 169	0.28 298	0.80 345	0.43 135	0.40 191	0.54 308	0.41 221	0.24 144	0.31 79	1.16 492	0.09 94	0.20 464	0.10 157	0.17 394	0.11 94	0.26 432

MMNet	0.50 306	0.48 292	1.93 327	0.33 293	0.27 335	0.79 474	0.28 298	0.81 349	0.74 441	0.60 399	0.56 329	0.59 344	0.55 419	0.79 332	0.59 396	0.10 188	0.09 209	0.12 278	0.11 231	0.13 135	0.14 214

EKT-Stereo	1.47 558	0.49 295	1.93 327	2.57 591	19.31 607	0.55 227	0.22 148	0.69 245	0.42 125	0.38 183	0.36 167	0.43 238	0.27 194	0.69 306	0.26 168	0.12 306	0.14 368	0.11 222	0.16 375	0.20 298	0.15 251

HH	0.49 295	0.49 295	2.78 511	0.50 484	0.41 475	0.38 70	0.23 181	0.72 260	0.38 84	0.63 428	0.48 243	0.87 482	0.41 322	0.64 283	0.21 90	0.09 94	0.17 430	0.10 157	0.09 132	0.16 213	0.12 158

HanStereo	0.49 295	0.49 295	2.78 511	0.50 484	0.41 475	0.38 70	0.23 181	0.72 260	0.38 84	0.63 428	0.48 243	0.87 482	0.41 322	0.64 283	0.21 90	0.09 94	0.17 430	0.10 157	0.09 132	0.16 213	0.12 158

TANstereo	0.33 122	0.49 295	1.75 224	0.23 54	0.12 7	0.54 214	0.16 54	0.40 48	0.45 154	0.45 226	0.51 272	0.26 129	0.22 117	0.29 63	0.20 65	0.10 188	0.10 252	0.08 54	0.06 17	0.08 37	0.11 121

pcwnet_v2	0.64 415	0.49 295	4.41 579	0.32 271	0.27 335	0.60 307	0.25 234	0.97 484	0.88 504	0.59 390	0.70 442	0.63 359	0.55 419	0.66 296	0.37 279	0.17 435	0.15 395	0.15 403	0.14 330	0.21 312	0.23 401

HCRNet	0.46 256	0.49 295	1.65 191	0.38 398	0.29 358	0.58 278	0.22 148	0.75 286	0.62 325	0.47 236	0.49 260	0.48 290	0.36 268	1.12 369	0.37 279	0.15 398	0.10 252	0.15 403	0.13 302	0.17 235	0.17 298

MultiAttention	2.38 574	0.50 301	1.93 327	1.80 582	2.56 590	10.86 599	2.30 586	1.22 549	0.80 481	0.62 419	1.16 526	1.13 534	0.56 423	16.09 607	1.18 493	0.20 472	0.09 209	0.43 542	1.62 589	0.94 561	1.58 588

CFNet_ucs	0.48 277	0.50 301	2.32 423	0.26 126	0.22 252	0.57 260	0.22 148	0.85 380	0.65 358	0.53 305	0.64 401	0.68 396	0.44 357	0.54 251	0.31 234	0.13 336	0.12 326	0.16 422	0.11 231	0.19 283	0.17 298

RAFT-RH_RVC	0.61 400	0.50 301	2.33 426	0.36 359	0.29 358	0.60 307	0.18 78	0.44 80	0.58 278	0.76 485	1.91 555	0.47 279	0.29 223	1.60 433	1.23 500	0.14 379	0.07 56	0.13 337	0.13 302	0.10 74	0.09 62

stereogan	0.69 445	0.51 304	2.44 449	0.39 408	0.39 459	1.01 519	0.41 422	0.94 457	0.92 514	0.73 477	0.85 483	1.15 537	0.69 475	1.57 426	0.53 370	0.19 462	0.18 441	0.20 476	0.16 375	0.36 472	0.24 413

ff7	0.32 115	0.52 305	1.38 141	0.25 95	0.16 90	0.56 242	0.23 181	0.46 91	0.41 116	0.24 93	0.23 69	0.20 72	0.23 133	0.48 218	0.19 41	0.09 94	0.08 139	0.10 157	0.18 407	0.23 342	0.22 377

ffff	0.32 115	0.52 305	1.38 141	0.25 95	0.16 90	0.56 242	0.23 181	0.46 91	0.41 116	0.24 93	0.23 69	0.20 72	0.23 133	0.48 218	0.19 41	0.09 94	0.08 139	0.10 157	0.18 407	0.23 342	0.22 377

11t	0.32 115	0.52 305	1.38 141	0.25 95	0.16 90	0.56 242	0.23 181	0.46 91	0.41 116	0.24 93	0.23 69	0.20 72	0.23 133	0.48 218	0.19 41	0.09 94	0.08 139	0.10 157	0.18 407	0.23 342	0.22 377

ccc-4	0.32 115	0.52 305	1.38 141	0.25 95	0.16 90	0.56 242	0.23 181	0.46 91	0.41 116	0.24 93	0.23 69	0.20 72	0.23 133	0.48 218	0.19 41	0.09 94	0.08 139	0.10 157	0.18 407	0.23 342	0.22 377

DMCA	0.41 193	0.52 305	1.26 121	0.31 242	0.24 288	0.59 295	0.26 256	0.77 310	0.63 337	0.58 376	0.48 243	0.57 334	0.35 262	0.40 156	0.50 358	0.14 379	0.10 252	0.14 373	0.10 168	0.15 176	0.15 251

HART	0.38 165	0.53 310	1.66 195	0.26 126	0.15 63	0.30 16	0.19 87	0.67 238	0.46 163	0.29 142	0.52 285	0.38 201	0.16 42	0.41 160	0.20 65	0.08 53	0.68 568	0.09 107	0.07 72	0.34 456	0.21 362

WCG-NET（raft）	0.32 115	0.53 310	1.21 113	0.23 54	0.12 7	0.44 115	0.24 214	0.40 48	0.50 199	0.35 166	0.35 161	0.47 279	0.25 161	0.35 116	0.20 65	0.08 53	0.29 514	0.08 54	0.07 72	0.22 329	0.11 121

anonymousdsp	0.34 130	0.53 310	1.47 161	0.25 95	0.16 90	0.56 242	0.23 181	0.49 118	0.40 106	0.25 112	0.24 79	0.22 83	0.24 144	0.55 255	0.19 41	0.09 94	0.11 300	0.10 157	0.18 407	0.24 358	0.29 451

IRAFT_RVC	0.54 347	0.53 310	1.78 244	0.46 466	0.21 223	0.58 278	0.43 433	0.65 227	0.66 373	0.54 318	0.50 268	0.49 292	0.51 404	1.58 430	1.01 474	0.11 252	0.25 503	0.13 337	0.10 168	0.15 176	0.13 196

iRaftStereo_RVC	0.37 156	0.53 310	1.41 147	0.28 167	0.15 63	0.52 198	0.20 106	0.54 166	0.46 163	0.37 175	0.43 202	0.41 221	0.23 133	0.36 128	0.26 168	0.09 94	0.15 395	0.12 278	0.11 231	0.41 504	0.37 503

rvit_105_1	0.44 228	0.54 315	1.46 157	0.36 359	0.24 288	0.51 179	0.45 451	0.75 286	0.74 441	0.45 226	0.44 213	0.44 249	0.36 268	0.62 278	0.38 286	0.20 472	0.18 441	0.18 461	0.22 451	0.18 262	0.18 318

MaDis-Stereo	0.29 91	0.54 315	1.44 154	0.24 76	0.29 358	0.29 14	0.16 54	0.45 87	0.37 79	0.19 35	0.21 46	0.28 149	0.22 117	0.30 71	0.29 203	0.10 188	0.09 209	0.10 157	0.08 101	0.11 94	0.11 121

ProNet	0.30 101	0.54 315	1.29 124	0.25 95	0.15 63	0.47 146	0.25 234	0.48 111	0.39 96	0.21 56	0.23 69	0.22 83	0.20 97	0.44 180	0.19 41	0.08 53	0.08 139	0.10 157	0.08 101	0.23 342	0.12 158

IGEV-Stereo	0.34 130	0.54 315	1.47 161	0.25 95	0.16 90	0.56 242	0.23 181	0.49 118	0.40 106	0.25 112	0.24 79	0.22 83	0.24 144	0.54 251	0.19 41	0.09 94	0.10 252	0.10 157	0.18 407	0.24 358	0.29 451
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 246	0.54 315	2.11 380	0.29 198	0.16 90	0.43 108	0.24 214	0.54 166	0.45 154	0.37 175	0.46 225	0.34 184	0.27 194	1.98 498	0.27 178	0.11 252	0.08 139	0.12 278	0.09 132	0.14 158	0.08 37

XX-Stereo	0.55 359	0.54 315	3.50 564	0.48 479	0.39 459	0.54 214	0.17 63	0.89 414	0.40 106	0.44 216	0.65 410	0.85 474	0.19 88	0.77 327	0.21 90	0.10 188	0.14 368	0.10 157	0.32 506	0.17 235	0.14 214

delet	0.52 336	0.54 315	1.62 189	0.31 242	0.35 431	0.74 447	0.46 454	0.85 380	0.74 441	0.55 336	0.60 361	0.67 389	0.50 402	1.12 369	0.57 389	0.11 252	0.11 300	0.13 337	0.14 330	0.16 213	0.12 158

FCDSN-DC	1.29 546	0.54 315	2.50 464	0.47 471	0.41 475	1.12 534	0.60 500	1.10 539	1.27 550	2.23 577	2.87 577	3.67 579	3.12 585	2.39 534	1.69 526	0.30 525	0.26 505	0.31 522	0.30 494	0.35 467	0.38 506
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 449	0.54 315	2.88 518	0.36 359	0.29 358	0.62 348	0.54 482	0.97 484	0.87 500	0.76 485	0.92 495	0.94 501	0.80 497	1.84 477	0.57 389	0.18 447	0.19 453	0.17 441	0.16 375	0.22 329	0.25 422

tg	0.37 156	0.55 324	1.35 136	0.28 167	0.16 90	0.57 260	0.18 78	0.57 182	0.49 189	0.37 175	0.44 213	0.38 201	0.24 144	0.46 201	0.24 146	0.09 94	0.08 139	0.11 222	0.11 231	0.43 512	0.36 496

DLCB_ROB	0.54 347	0.55 324	1.49 167	0.36 359	0.25 306	0.65 390	0.36 393	0.80 345	0.70 402	0.72 473	0.69 432	0.83 465	0.46 375	1.53 419	0.60 398	0.13 336	0.12 326	0.14 373	0.14 330	0.14 158	0.13 196

IPLGR	0.54 347	0.56 326	2.68 493	0.36 359	0.18 158	0.62 348	0.54 482	1.02 520	0.64 345	0.73 477	0.46 225	0.47 279	0.45 361	1.12 369	0.29 203	0.09 94	0.08 139	0.11 222	0.09 132	0.19 283	0.12 158

STrans-v2	0.67 433	0.56 326	2.64 488	0.27 142	0.23 274	0.57 260	0.33 374	0.96 475	0.69 393	0.92 518	0.85 483	0.89 488	0.93 517	1.83 472	1.21 498	0.09 94	0.07 56	0.10 157	0.09 132	0.11 94	0.12 158

TransformOpticalFlow	0.64 415	0.56 326	2.66 491	0.44 447	0.26 321	0.62 348	0.28 298	0.83 362	0.71 412	0.76 485	0.74 456	0.91 492	0.85 505	1.83 472	0.81 447	0.10 188	0.07 56	0.11 222	0.09 132	0.11 94	0.12 158

RYNet	0.70 449	0.56 326	2.25 413	0.35 340	0.41 475	0.86 495	0.43 433	0.94 457	0.82 488	0.62 419	0.53 296	0.91 492	0.60 442	2.70 559	1.00 470	0.14 379	0.11 300	0.16 422	0.14 330	0.25 371	0.27 439

MM-Stereo_test3	0.40 186	0.58 330	1.75 224	0.36 359	0.30 369	0.45 120	0.30 330	0.72 260	0.59 285	0.31 151	0.43 202	0.32 172	0.23 133	0.35 116	0.29 203	0.10 188	0.20 464	0.10 157	0.08 101	0.40 501	0.11 121

FC-DCNN v2	1.54 562	0.58 330	2.80 513	0.44 447	0.39 459	2.05 573	0.66 513	1.90 576	1.84 575	2.79 587	2.97 581	4.41 586	3.07 583	2.65 555	2.30 552	0.29 522	0.26 505	0.31 522	0.30 494	0.32 439	0.38 506

SCV	0.35 141	0.59 332	1.37 140	0.34 324	0.22 252	0.28 10	0.23 181	0.72 260	0.35 53	0.19 35	0.30 125	0.24 105	0.20 97	0.64 283	0.19 41	0.11 252	0.08 139	0.09 107	0.29 484	0.34 456	0.29 451

FC-DCNN	1.49 560	0.59 332	2.88 518	0.44 447	0.39 459	1.97 570	0.66 513	1.67 570	1.70 568	2.72 586	2.89 578	4.22 582	2.97 582	2.55 550	2.19 547	0.29 522	0.26 505	0.31 522	0.30 494	0.32 439	0.39 512

MIM_Stereo	0.41 193	0.60 334	1.88 303	0.31 242	0.21 223	0.50 169	0.19 87	0.64 221	0.44 139	0.43 210	0.53 296	0.43 238	0.27 194	0.51 237	0.28 188	0.08 53	0.14 368	0.11 222	0.10 168	0.26 391	0.26 432

ssnet_v2	0.55 359	0.60 334	1.86 296	0.32 271	0.22 252	0.72 436	0.44 444	0.94 457	0.74 441	0.63 428	0.54 308	0.81 458	0.47 383	0.77 327	0.70 423	0.16 419	0.14 368	0.14 373	0.14 330	0.30 423	0.30 461

psmorigin	1.36 551	0.60 334	13.80 603	0.37 382	0.29 358	0.62 348	0.33 374	0.77 310	0.61 307	0.96 524	0.88 490	1.17 540	0.73 485	4.00 583	0.86 452	0.19 462	0.22 479	0.17 441	0.18 407	0.24 358	0.29 451

DPSNet	0.86 505	0.60 334	2.34 428	0.58 517	0.36 439	1.07 530	0.75 530	1.30 555	1.05 529	0.70 466	0.68 423	0.94 501	1.29 542	2.08 510	1.82 532	0.26 512	0.23 487	0.16 422	0.17 394	0.48 524	0.40 516

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 400	0.61 338	3.35 561	0.33 293	0.58 525	0.66 397	0.20 106	0.98 488	0.55 252	0.73 477	0.52 285	0.99 511	0.65 463	0.58 262	0.29 203	0.10 188	0.16 412	0.10 157	0.41 535	0.29 412	0.20 350

rvit_stereo_ft	0.31 109	0.61 338	1.18 105	0.32 271	0.21 223	0.28 10	0.27 281	0.55 170	0.48 183	0.23 86	0.27 99	0.28 149	0.26 176	0.32 88	0.25 159	0.13 336	0.09 209	0.11 222	0.11 231	0.13 135	0.14 214

H2IRNET	0.40 186	0.61 338	1.90 315	0.29 198	0.17 118	0.54 214	0.18 78	0.52 146	0.50 199	0.27 133	0.56 329	0.47 279	0.35 262	0.46 201	0.33 255	0.10 188	0.07 56	0.12 278	0.14 330	0.32 439	0.12 158

ToySt	0.44 228	0.61 338	1.89 310	0.29 198	0.18 158	0.55 227	0.35 386	0.67 238	0.53 233	0.39 189	0.50 268	0.59 344	0.43 349	0.51 237	0.49 353	0.10 188	0.12 326	0.13 337	0.16 375	0.24 358	0.19 334

CroCo-Stereo Lap2	0.33 122	0.61 338	1.47 161	0.32 271	0.38 456	0.23 4	0.22 148	0.58 188	0.46 163	0.22 68	0.27 99	0.29 156	0.23 133	0.32 88	0.26 168	0.09 94	0.09 209	0.10 157	0.08 101	0.21 312	0.14 214

psm_up	0.57 373	0.61 338	1.83 283	0.35 340	0.30 369	0.64 376	0.37 401	0.90 420	0.68 384	0.59 390	0.55 318	0.68 396	0.54 414	1.91 491	0.46 333	0.16 419	0.15 395	0.16 422	0.15 355	0.23 342	0.13 196

DualNet (step1)	0.59 386	0.62 344	1.93 327	0.27 142	0.22 252	0.68 415	0.31 343	0.93 448	0.66 373	0.57 358	0.51 272	0.55 316	0.45 361	1.11 366	0.38 286	0.61 551	0.14 368	0.87 561	0.56 553	0.25 371	0.23 401

test_sample9	0.94 516	0.62 344	1.93 327	0.27 142	0.22 252	0.68 415	0.31 343	0.93 448	0.66 373	0.57 358	0.51 272	0.55 316	0.45 361	1.91 491	2.55 557	0.61 551	4.16 598	0.87 561	0.56 553	0.25 371	0.23 401

test_sample8	1.12 531	0.62 344	1.93 327	0.27 142	0.22 252	0.68 415	0.31 343	0.95 470	0.61 307	1.18 546	0.56 329	2.53 570	1.31 545	1.91 491	2.55 557	0.61 551	4.16 598	0.87 561	0.56 553	0.25 371	0.23 401

gcap-zeroshot	0.41 193	0.62 344	1.78 244	0.31 242	0.32 396	0.69 421	0.21 127	0.74 275	0.52 214	0.43 210	0.35 161	0.62 356	0.24 144	0.41 160	0.24 146	0.09 94	0.16 412	0.09 107	0.31 500	0.08 37	0.09 62

GMOStereo	0.41 193	0.62 344	1.78 244	0.28 167	0.36 439	0.51 179	0.31 343	0.53 155	0.44 139	0.57 358	0.48 243	0.41 221	0.27 194	0.28 50	0.23 123	0.08 53	0.38 534	0.13 337	0.11 231	0.34 456	0.11 121

error version	0.41 193	0.62 344	1.78 244	0.28 167	0.36 439	0.51 179	0.31 343	0.53 155	0.44 139	0.57 358	0.48 243	0.41 221	0.27 194	0.28 50	0.23 123	0.08 53	0.38 534	0.13 337	0.11 231	0.34 456	0.11 121

test-v	0.41 193	0.62 344	1.78 244	0.28 167	0.36 439	0.51 179	0.31 343	0.53 155	0.44 139	0.57 358	0.48 243	0.41 221	0.27 194	0.28 50	0.23 123	0.08 53	0.38 534	0.13 337	0.11 231	0.34 456	0.11 121

THIR-Stereo	0.86 505	0.62 344	2.13 385	0.25 95	0.16 90	0.58 278	2.74 591	0.59 196	0.51 207	0.62 419	1.62 548	0.97 507	1.80 568	1.69 445	2.25 550	0.10 188	0.08 139	0.14 373	0.11 231	0.15 176	0.11 121

test-2	0.41 193	0.62 344	1.78 244	0.28 167	0.36 439	0.51 179	0.31 343	0.53 155	0.44 139	0.57 358	0.48 243	0.41 221	0.27 194	0.28 50	0.23 123	0.08 53	0.38 534	0.13 337	0.11 231	0.34 456	0.11 121

sAnonymous2	0.38 165	0.62 344	2.15 391	0.31 242	0.24 288	0.34 34	0.27 281	0.53 155	0.46 163	0.24 93	0.29 112	0.23 91	0.28 209	0.28 50	0.22 111	0.12 306	0.09 209	0.11 222	0.13 302	0.38 487	0.35 488

CroCo_RVC	0.38 165	0.62 344	2.15 391	0.31 242	0.24 288	0.34 34	0.27 281	0.53 155	0.46 163	0.24 93	0.29 112	0.23 91	0.28 209	0.28 50	0.22 111	0.12 306	0.09 209	0.11 222	0.13 302	0.38 487	0.35 488

HI	0.41 193	0.63 355	1.72 211	0.27 142	0.21 223	0.45 120	0.19 87	0.55 170	0.41 116	0.57 358	0.59 346	0.65 373	0.45 361	0.45 192	0.39 297	0.08 53	0.09 209	0.10 157	0.11 231	0.20 298	0.10 92

CoSv	0.41 193	0.63 355	1.72 211	0.27 142	0.21 223	0.45 120	0.19 87	0.55 170	0.41 116	0.57 358	0.59 346	0.65 373	0.45 361	0.45 192	0.39 297	0.08 53	0.09 209	0.10 157	0.11 231	0.20 298	0.10 92

DCRE	0.50 306	0.63 355	2.13 385	0.30 215	0.23 274	0.45 120	0.24 214	0.59 196	0.53 233	0.50 273	2.10 559	0.42 234	0.26 176	0.35 116	0.23 123	0.09 94	0.14 368	0.10 157	0.32 506	0.16 213	0.15 251

DGSMNet	2.89 582	0.63 355	3.18 550	3.43 595	4.17 594	2.57 582	6.98 599	0.97 484	0.83 491	0.56 347	1.86 554	0.79 452	0.62 456	1.64 438	1.39 511	4.61 597	5.01 600	5.17 601	4.71 600	4.44 598	4.19 598

AIO_rvc	0.41 193	0.64 359	1.29 124	0.58 517	0.39 459	0.37 58	0.24 214	0.50 124	0.43 135	0.28 138	0.23 69	0.25 115	0.16 42	0.99 351	0.19 41	0.10 188	0.16 412	0.08 54	0.11 231	0.25 371	0.85 560

ACVNet-DCA	0.42 212	0.64 359	2.07 369	0.35 340	0.14 37	0.76 457	0.25 234	0.76 299	0.52 214	0.31 151	0.38 179	0.24 105	0.38 289	0.69 306	0.19 41	0.10 188	0.24 490	0.11 222	0.09 132	0.12 105	0.14 214

xx1	0.46 256	0.64 359	2.07 369	0.35 340	0.14 37	0.76 457	0.25 234	0.74 275	1.01 525	0.31 151	0.38 179	0.46 271	0.36 268	0.69 306	0.19 41	0.10 188	0.24 490	0.12 278	0.12 269	0.12 105	0.14 214

1test111	0.44 228	0.64 359	2.07 369	0.35 340	0.14 37	0.76 457	0.25 234	0.76 299	0.52 214	0.31 151	0.38 179	0.24 105	0.38 289	0.96 348	0.30 222	0.10 188	0.24 490	0.11 222	0.09 132	0.12 105	0.14 214

cc1	0.47 271	0.64 359	2.07 369	0.35 340	0.14 37	0.76 457	0.25 234	0.74 275	1.01 525	0.31 151	0.38 179	0.24 105	0.38 289	0.69 306	0.19 41	0.10 188	0.24 490	0.11 222	0.09 132	0.25 371	0.40 516

tt1	0.44 228	0.64 359	1.83 283	0.35 340	0.14 37	0.76 457	0.25 234	0.74 275	0.88 504	0.31 151	0.37 170	0.25 115	0.35 262	0.63 281	0.19 41	0.10 188	0.24 490	0.11 222	0.09 132	0.25 371	0.36 496

G-Net	0.99 521	0.64 359	2.76 507	0.57 515	0.67 539	2.03 572	0.72 528	0.76 299	0.67 382	1.14 538	2.56 571	1.30 547	1.02 527	1.48 414	1.74 529	0.25 508	0.24 490	0.24 501	0.26 472	0.37 480	0.31 469

HUF	0.59 386	0.65 366	2.46 452	0.45 461	0.77 550	0.34 34	0.24 214	0.46 91	0.39 96	0.31 151	0.28 106	0.25 115	0.19 88	0.67 297	0.18 28	0.12 306	2.03 593	0.08 54	0.06 17	0.31 431	1.59 589

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 449	0.65 366	3.45 562	0.50 484	0.60 532	0.75 453	0.23 181	0.96 475	0.60 290	0.76 485	1.30 535	0.81 458	0.60 442	0.57 259	0.82 448	0.10 188	0.16 412	0.11 222	0.43 538	0.31 431	0.22 377

HHNet	0.60 392	0.65 366	2.60 484	0.36 359	0.25 306	0.64 376	0.61 504	0.64 221	0.62 325	0.55 336	1.13 525	0.32 172	0.60 442	0.42 168	1.79 531	0.15 398	0.07 56	0.12 278	0.10 168	0.18 262	0.15 251

OMP-Stereo	0.59 386	0.65 366	1.74 218	0.56 511	0.37 450	0.60 307	0.26 256	0.70 252	0.65 358	0.66 447	0.60 361	0.69 403	0.32 248	2.09 512	1.20 496	0.10 188	0.07 56	0.12 278	0.09 132	0.17 235	0.10 92

IIG-Stereo	0.59 386	0.65 366	1.74 218	0.54 502	0.23 274	0.61 328	0.21 127	0.73 271	0.65 358	0.64 438	0.69 432	0.69 403	0.38 289	2.09 512	1.39 511	0.11 252	0.07 56	0.11 222	0.09 132	0.15 176	0.09 62

DANet	0.80 491	0.65 366	2.21 402	1.19 569	0.48 503	0.74 447	1.25 567	0.89 414	1.53 563	0.89 513	0.71 446	0.96 504	0.56 423	1.83 472	0.96 461	0.18 447	0.16 412	0.19 467	0.16 375	0.26 391	0.29 451
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	0.64 415	0.65 366	1.62 189	0.46 466	0.25 306	0.67 403	0.30 330	0.93 448	0.77 468	0.59 390	0.57 337	0.77 443	0.38 289	2.78 563	0.44 328	0.23 495	0.24 490	0.28 513	0.26 472	0.27 401	0.39 512

anonymity	0.80 491	0.66 373	1.29 124	0.59 522	0.75 546	0.67 403	0.52 474	0.95 470	0.71 412	0.94 521	0.70 442	0.67 389	0.87 509	0.71 313	1.35 508	0.64 554	0.62 561	0.58 549	1.44 587	0.60 542	0.65 549

raft+_RVC	0.44 228	0.67 374	1.85 288	0.34 324	0.71 544	0.51 179	0.25 234	0.64 221	0.51 207	0.35 166	0.45 217	0.32 172	0.28 209	0.43 171	0.32 245	0.09 94	0.19 453	0.10 157	0.09 132	0.20 298	0.40 516

APVNet	0.70 449	0.67 374	2.71 497	0.38 398	0.36 439	0.85 493	0.43 433	0.91 431	0.68 384	0.55 336	0.69 432	0.75 436	0.55 419	2.31 525	0.78 441	0.17 435	0.17 430	0.24 501	0.19 427	0.33 448	0.23 401

model_zeroshot	0.44 228	0.68 376	1.97 354	0.28 167	0.18 158	0.69 421	0.21 127	0.63 218	0.40 106	1.00 526	0.34 156	0.42 234	0.20 97	0.69 306	0.24 146	0.10 188	0.22 479	0.10 157	0.22 451	0.12 105	0.10 92

raftrobust	0.38 165	0.68 376	1.54 175	0.32 271	0.46 499	0.52 198	0.21 127	0.56 177	0.42 125	0.52 295	0.35 161	0.31 164	0.33 252	0.37 137	0.30 222	0.10 188	0.11 300	0.08 54	0.07 72	0.21 312	0.19 334

RASNet	0.61 400	0.68 376	2.03 365	0.35 340	0.46 499	0.65 390	0.28 298	0.78 325	0.70 402	0.48 254	0.64 401	0.93 497	0.61 451	2.21 520	0.73 433	0.12 306	0.09 209	0.09 107	0.10 168	0.14 158	0.11 121

PASM	0.72 461	0.68 376	1.91 321	0.47 471	0.44 485	0.60 307	0.51 471	0.76 299	0.80 481	0.77 489	0.67 415	0.87 482	0.61 451	2.40 535	0.67 416	0.32 528	0.35 528	0.36 531	0.41 535	0.45 521	0.39 512

HGLStereo	0.54 347	0.69 380	2.00 357	0.35 340	0.40 468	0.66 397	0.30 330	0.83 362	0.62 325	0.57 358	0.69 432	0.69 403	0.54 414	1.07 360	0.55 377	0.13 336	0.13 347	0.13 337	0.11 231	0.19 283	0.17 298

S-Stereo	0.80 491	0.69 380	3.89 570	0.39 408	0.37 450	0.69 421	0.70 524	0.94 457	0.98 522	0.62 419	0.91 493	0.83 465	0.60 442	2.37 528	0.66 413	0.18 447	0.21 473	0.17 441	0.18 407	0.30 423	0.35 488

STTStereo	0.51 323	0.69 380	2.14 390	0.36 359	0.30 369	0.61 328	0.32 366	0.77 310	0.60 290	0.60 399	0.54 308	0.67 389	0.43 349	0.86 340	0.42 313	0.16 419	0.15 395	0.17 441	0.20 437	0.16 213	0.15 251

EDNetEfficient	1.27 545	0.70 383	4.05 575	0.64 530	0.98 560	0.94 510	1.40 575	0.85 380	1.75 570	2.34 580	1.33 538	1.05 523	2.21 574	1.58 430	4.15 581	0.15 398	0.19 453	0.14 373	0.27 477	0.38 487	0.32 474

DeepPruner_ROB	0.50 306	0.70 383	1.94 337	0.29 198	0.26 321	0.63 365	0.31 343	0.80 345	0.48 183	0.61 408	0.55 318	0.66 380	0.38 289	0.98 350	0.40 305	0.19 462	0.14 368	0.14 373	0.14 330	0.23 342	0.17 298

LMCR-Stereo	0.52 336	0.71 385	2.39 438	0.40 418	0.21 223	0.74 447	0.31 343	1.02 520	0.64 345	0.61 408	0.63 385	0.39 207	0.51 404	0.62 278	0.42 313	0.19 462	0.09 209	0.12 278	0.09 132	0.23 342	0.12 158

ADLNet	0.60 392	0.71 385	1.95 340	0.35 340	0.34 418	0.67 403	0.34 378	0.90 420	0.74 441	0.68 458	0.62 373	0.80 455	0.45 361	1.78 459	0.64 410	0.14 379	0.11 300	0.14 373	0.14 330	0.29 412	0.21 362

GwcNet	0.69 445	0.71 385	3.12 544	0.36 359	0.45 493	0.81 481	0.44 444	0.86 390	0.84 494	0.60 399	0.74 456	0.82 463	0.49 399	1.65 439	0.66 413	0.16 419	0.15 395	0.15 403	0.15 355	0.31 431	0.24 413

ETE_ROB	0.60 392	0.71 385	1.55 177	0.37 382	0.25 306	0.69 421	0.51 471	1.47 562	0.70 402	0.80 494	0.69 432	0.85 474	0.49 399	1.36 392	0.58 394	0.16 419	0.13 347	0.19 467	0.16 375	0.21 312	0.23 401

GASTEREO	0.35 141	0.72 389	1.15 101	0.56 511	0.20 207	0.52 198	0.22 148	0.56 177	0.40 106	0.30 146	0.31 136	0.16 47	0.31 241	0.35 116	0.26 168	0.09 94	0.14 368	0.08 54	0.28 480	0.14 158	0.20 350

MSCF	0.35 141	0.72 389	1.15 101	0.58 517	0.21 223	0.50 169	0.22 148	0.56 177	0.38 84	0.29 142	0.29 112	0.17 55	0.30 231	0.35 116	0.26 168	0.09 94	0.12 326	0.08 54	0.29 484	0.15 176	0.21 362

YMNet	0.62 405	0.72 389	1.93 327	0.41 425	0.41 475	0.87 499	0.43 433	0.87 399	0.71 412	0.74 480	0.81 470	0.83 465	0.46 375	0.86 340	0.93 456	0.19 462	0.22 479	0.20 476	0.17 394	0.41 504	0.21 362

YMNet_1	0.62 405	0.72 389	1.93 327	0.41 425	0.41 475	0.87 499	0.43 433	0.87 399	0.71 412	0.74 480	0.81 470	0.83 465	0.46 375	0.86 340	0.93 456	0.19 462	0.22 479	0.20 476	0.17 394	0.41 504	0.21 362

StereoVision	0.45 246	0.72 389	1.94 337	0.33 293	0.32 396	0.47 146	0.26 256	0.68 242	0.57 267	0.32 160	0.89 492	0.45 258	0.27 194	0.49 228	0.36 273	0.13 336	0.15 395	0.16 422	0.15 355	0.19 283	0.13 196

Sa-1000	0.51 323	0.72 389	1.90 315	0.31 242	0.60 532	0.60 307	0.31 343	0.94 457	0.71 412	0.52 295	0.83 476	0.42 234	0.33 252	0.68 300	0.28 188	0.10 188	0.09 209	0.13 337	0.29 484	0.29 412	0.10 92

XPNet_ROB	0.61 400	0.72 389	1.66 195	0.37 382	0.27 335	0.67 403	0.47 462	0.89 414	0.71 412	0.78 491	0.70 442	0.81 458	0.53 411	1.70 446	0.76 437	0.21 479	0.16 412	0.16 422	0.15 355	0.20 298	0.21 362

GANet-RSSM	0.55 359	0.73 396	1.90 315	0.36 359	0.26 321	0.59 295	0.27 281	0.78 325	0.52 214	0.47 236	0.57 337	0.63 359	0.45 361	1.92 495	0.43 322	0.14 379	0.10 252	0.25 506	0.11 231	0.34 456	0.14 214

BEATNet_4x	0.47 271	0.73 396	1.91 321	0.33 293	0.15 63	0.56 242	0.25 234	0.85 380	0.58 278	0.54 318	0.51 272	0.57 334	0.42 339	0.57 259	0.61 401	0.11 252	0.08 139	0.12 278	0.09 132	0.20 298	0.16 280

edge stereo	0.81 499	0.73 396	3.30 557	0.37 382	1.21 574	0.62 348	0.39 413	0.93 448	0.79 478	0.80 494	0.88 490	1.14 536	0.71 479	2.18 518	0.71 426	0.21 479	0.20 464	0.26 509	0.18 407	0.38 487	0.26 432

SACVNet	0.60 392	0.74 399	1.90 315	0.37 382	0.28 350	0.64 376	0.37 401	0.86 390	0.61 307	0.65 445	0.62 373	0.69 403	0.44 357	2.08 510	0.42 313	0.18 447	0.14 368	0.16 422	0.15 355	0.38 487	0.24 413

GwcNet-ADL	0.50 306	0.74 399	2.90 524	0.31 242	0.20 207	0.58 278	0.29 322	0.87 399	0.64 345	0.47 236	0.47 231	0.56 328	0.33 252	0.46 201	0.46 333	0.13 336	0.12 326	0.09 107	0.09 132	0.14 158	0.21 362

SA	0.50 306	0.75 401	1.95 340	0.31 242	0.61 534	0.57 260	0.31 343	0.91 431	0.73 437	0.42 205	0.62 373	0.38 201	0.47 383	0.68 300	0.29 203	0.09 94	0.09 209	0.13 337	0.32 506	0.30 423	0.10 92

ACV-stereo	0.66 428	0.76 402	2.86 516	0.32 271	0.25 306	1.01 519	0.60 500	0.59 196	0.52 214	0.41 200	0.45 217	1.55 556	0.94 520	1.40 398	0.69 421	0.14 379	0.13 347	0.12 278	0.11 231	0.20 298	0.19 334

RAFT_CTSACE	0.46 256	0.76 402	2.07 369	0.35 340	0.30 369	0.54 214	0.30 330	0.61 208	0.48 183	0.49 266	0.76 462	0.55 316	0.36 268	0.58 262	0.22 111	0.08 53	0.13 347	0.11 222	0.10 168	0.41 504	0.08 37

TRStereo	0.53 342	0.76 402	2.38 436	0.42 436	0.29 358	0.69 421	0.23 181	1.81 573	0.55 252	0.36 171	0.32 142	0.47 279	0.40 311	0.46 201	0.25 159	0.12 306	0.11 300	0.11 222	0.41 535	0.13 135	0.32 474

CFNet-ft	0.51 323	0.76 402	1.79 264	0.28 167	0.30 369	0.63 365	0.28 298	0.66 229	0.55 252	0.45 226	0.57 337	0.74 430	0.41 322	1.46 406	0.42 313	0.14 379	0.10 252	0.28 513	0.13 302	0.18 262	0.14 214

CFNet_RVC	0.51 323	0.76 402	1.79 264	0.28 167	0.30 369	0.63 365	0.28 298	0.66 229	0.55 252	0.45 226	0.57 337	0.74 430	0.41 322	1.46 406	0.42 313	0.14 379	0.10 252	0.28 513	0.13 302	0.18 262	0.14 214

HSM	0.62 405	0.76 402	1.72 211	0.30 215	0.29 358	0.64 376	0.28 298	0.94 457	0.62 325	0.58 376	0.57 337	1.40 550	0.64 461	2.59 552	0.42 313	0.11 252	0.08 139	0.10 157	0.08 101	0.14 158	0.11 121

iResNet	0.51 323	0.76 402	2.59 481	0.41 425	0.17 118	0.64 376	0.27 281	0.82 356	0.70 402	0.57 358	0.64 401	0.43 238	0.36 268	0.70 311	0.52 366	0.10 188	0.07 56	0.09 107	0.08 101	0.21 312	0.13 196

LALA_ROB	0.60 392	0.76 402	1.69 200	0.36 359	0.29 358	0.79 474	0.55 485	0.94 457	0.77 468	0.81 500	0.67 415	0.94 501	0.49 399	0.99 351	0.73 433	0.21 479	0.15 395	0.20 476	0.18 407	0.23 342	0.21 362

CBMV	0.71 458	0.76 402	2.64 488	0.33 293	0.20 207	0.78 470	0.79 534	0.98 488	0.78 473	0.85 510	0.71 446	0.86 480	1.10 535	1.46 406	0.62 403	0.18 447	0.20 464	0.21 484	0.19 427	0.25 371	0.33 481
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fff	0.43 218	0.77 411	1.95 340	0.24 76	0.13 22	0.51 179	0.22 148	0.77 310	0.75 454	0.54 318	0.47 231	0.31 164	0.65 463	0.36 128	0.34 262	0.09 94	0.07 56	0.08 54	0.07 72	0.08 37	0.22 377

ADStereo(finetuned)	0.45 246	0.77 411	2.12 383	0.25 95	0.14 37	0.51 179	0.22 148	0.77 310	0.72 422	0.54 318	0.48 243	0.31 164	0.76 492	0.37 137	0.38 286	0.09 94	0.07 56	0.09 107	0.07 72	0.13 135	0.23 401

XX-TBD	0.34 130	0.77 411	1.75 224	0.34 324	0.13 22	0.51 179	0.17 63	0.43 72	0.50 199	0.37 175	0.49 260	0.23 91	0.18 70	0.28 50	0.24 146	0.10 188	0.07 56	0.08 54	0.06 17	0.09 59	0.07 7

DCANet	0.42 212	0.77 411	1.95 340	0.25 95	0.14 37	0.51 179	0.22 148	0.77 310	0.72 422	0.54 318	0.48 243	0.31 164	0.41 322	0.36 128	0.39 297	0.09 94	0.07 56	0.09 107	0.07 72	0.13 135	0.23 401

csc	0.43 218	0.77 411	1.95 340	0.24 76	0.13 22	0.51 179	0.22 148	0.77 310	0.75 454	0.54 318	0.47 231	0.31 164	0.65 463	0.36 128	0.34 262	0.09 94	0.07 56	0.08 54	0.07 72	0.08 37	0.22 377

cscssc	0.43 218	0.77 411	1.95 340	0.24 76	0.13 22	0.51 179	0.22 148	0.77 310	0.75 454	0.54 318	0.47 231	0.31 164	0.65 463	0.36 128	0.34 262	0.09 94	0.07 56	0.08 54	0.07 72	0.08 37	0.22 377

SHD	0.72 461	0.77 411	2.36 434	0.45 461	0.40 468	0.71 430	0.32 366	1.02 520	1.25 548	1.07 532	0.84 479	0.90 490	0.73 485	1.09 362	0.98 464	0.21 479	0.18 441	0.20 476	0.21 443	0.32 439	0.31 469

FBW_ROB	0.83 501	0.77 411	1.77 239	0.44 447	0.30 369	0.87 499	0.46 454	1.10 539	0.91 511	0.81 500	0.75 459	1.01 514	0.61 451	3.66 581	1.23 500	0.26 512	0.23 487	0.36 531	0.25 464	0.27 401	0.62 546

AACVNet	0.54 347	0.78 419	1.73 214	0.36 359	0.21 223	0.57 260	0.25 234	0.71 255	0.51 207	0.55 336	0.59 346	0.64 368	0.41 322	2.13 515	0.41 311	0.14 379	0.11 300	0.14 373	0.11 231	0.33 448	0.15 251

ELAS_RVC	1.37 553	0.78 419	3.21 553	0.55 509	0.50 505	1.49 549	2.48 589	1.48 563	1.71 569	2.13 574	2.09 558	2.07 564	2.56 578	1.90 490	2.02 539	0.35 533	0.36 530	0.37 535	0.34 513	0.49 527	0.47 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 521	0.79 421	2.43 447	0.39 408	0.32 396	1.50 550	1.90 582	0.92 440	0.97 519	1.26 552	1.27 531	1.00 513	1.42 555	1.14 372	3.31 571	0.17 435	0.14 368	0.22 487	0.21 443	0.30 423	0.22 377

ELAS	1.39 554	0.79 421	2.86 516	0.53 499	0.50 505	2.81 583	2.20 585	1.61 569	1.50 562	2.28 579	2.35 566	1.82 560	2.13 572	1.73 451	2.22 548	0.35 533	0.37 532	0.35 529	0.35 516	0.49 527	0.47 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 347	0.80 423	2.76 507	0.32 271	0.33 410	0.71 430	0.20 106	0.87 399	0.57 267	0.51 286	0.59 346	0.50 295	0.33 252	0.68 300	0.55 377	0.10 188	0.29 514	0.10 157	0.13 302	0.21 312	0.34 485

SDNR	1.22 543	0.80 423	2.71 497	0.33 293	1.48 582	1.98 571	0.23 181	1.93 577	2.44 580	0.89 513	2.52 569	1.36 548	0.51 404	3.65 580	1.93 534	0.30 525	0.31 520	0.22 487	0.16 375	0.33 448	0.36 496

aanetorigin	0.77 483	0.80 423	2.59 481	0.43 440	0.44 485	0.58 278	1.01 554	0.57 182	0.68 384	1.53 564	1.23 529	0.81 458	1.08 533	1.07 360	1.07 480	0.18 447	0.15 395	0.17 441	0.21 443	0.54 536	0.30 461

hitnet-ft	0.67 433	0.80 423	1.90 315	0.28 167	0.22 252	0.69 421	0.36 393	0.85 380	0.65 358	0.56 347	0.84 479	1.03 518	0.95 523	2.32 526	0.55 377	0.23 495	0.14 368	0.41 539	0.13 302	0.24 358	0.17 298

CVANet_RVC	0.65 424	0.80 423	2.13 385	0.36 359	0.26 321	0.62 348	0.42 426	0.84 373	0.72 422	0.69 460	0.68 423	0.68 396	0.52 409	2.64 554	0.42 313	0.19 462	0.12 326	0.22 487	0.17 394	0.37 480	0.15 251

TestStereo1	0.49 295	0.81 428	1.85 288	0.39 408	0.57 523	0.56 242	0.34 378	0.75 286	0.69 393	0.44 216	0.63 385	0.35 188	0.42 339	0.64 283	0.29 203	0.10 188	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.33 448	0.26 432

SA-5K	0.49 295	0.81 428	1.85 288	0.39 408	0.57 523	0.56 242	0.34 378	0.75 286	0.69 393	0.44 216	0.63 385	0.35 188	0.42 339	0.64 283	0.29 203	0.10 188	0.08 139	0.12 278	0.10 168	0.33 448	0.26 432

MIPNet	0.83 501	0.81 428	2.40 440	0.61 527	0.18 158	1.48 548	1.39 574	1.60 568	0.74 441	1.94 569	0.85 483	0.73 424	1.68 564	0.87 343	0.31 234	0.09 94	0.08 139	0.11 222	0.32 506	0.25 371	0.12 158

cf-r	0.53 342	0.81 428	2.15 391	0.33 293	0.28 350	0.60 307	0.28 298	0.78 325	0.64 345	0.51 286	0.60 361	0.75 436	0.40 311	1.32 388	0.43 322	0.13 336	0.09 209	0.11 222	0.12 269	0.15 176	0.14 214

PSMNet-RUCA	0.58 378	0.82 432	1.89 310	0.59 522	0.56 520	0.64 376	0.36 393	0.84 373	0.69 393	0.51 286	0.68 423	0.53 306	0.43 349	0.56 258	0.43 322	0.34 532	0.18 441	0.44 543	0.29 484	0.48 524	0.30 461

PSMNet-RSSM	0.53 342	0.82 432	1.78 244	0.31 242	0.25 306	0.58 278	0.28 298	0.84 373	0.60 290	0.50 273	0.61 368	0.67 389	0.43 349	1.68 443	0.42 313	0.15 398	0.10 252	0.14 373	0.16 375	0.15 176	0.13 196

RP	0.67 433	0.82 432	1.94 337	0.43 440	0.44 485	0.65 390	0.45 451	0.89 414	0.82 488	0.66 447	0.92 495	0.99 511	0.76 492	1.55 421	0.66 413	0.25 508	0.18 441	0.23 494	0.20 437	0.31 431	0.22 377

UCFNet_RVC	0.48 277	0.82 432	1.85 288	0.30 215	0.27 335	0.64 376	0.26 256	0.74 275	0.55 252	0.48 254	0.53 296	0.63 359	0.41 322	0.88 344	0.38 286	0.15 398	0.10 252	0.17 441	0.17 394	0.18 262	0.15 251

Nwc_Net	0.68 440	0.83 436	2.53 467	0.41 425	0.39 459	0.77 465	0.38 408	1.01 517	0.70 402	0.60 399	0.99 508	0.98 508	0.68 473	1.41 399	0.63 405	0.23 495	0.15 395	0.23 494	0.25 464	0.23 342	0.18 318

WCMA_ROB	1.12 531	0.83 436	2.66 491	0.58 517	0.34 418	1.17 540	0.71 525	0.93 448	0.94 515	1.74 567	2.63 574	3.09 575	1.71 566	1.70 446	1.84 533	0.26 512	0.21 473	0.20 476	0.21 443	0.28 407	0.43 523

raft_robust	0.55 359	0.84 438	1.73 214	0.28 167	0.54 515	0.53 206	0.25 234	0.88 408	0.75 454	0.48 254	0.46 225	0.76 441	0.75 491	1.46 406	0.27 178	0.09 94	0.10 252	0.10 157	0.30 494	0.26 391	0.16 280

IPLG	0.69 445	0.84 438	2.43 447	0.35 340	0.21 223	1.65 558	0.61 504	1.36 558	0.58 278	1.39 559	0.51 272	0.37 194	0.87 509	1.41 399	0.36 273	0.09 94	0.07 56	0.14 373	0.12 269	0.32 439	0.11 121

ADLNet2	0.68 440	0.84 438	3.19 551	0.33 293	0.36 439	0.64 376	0.37 401	0.89 414	0.79 478	0.54 318	0.65 410	0.93 497	0.48 392	2.07 509	0.56 385	0.13 336	0.11 300	0.11 222	0.11 231	0.33 448	0.18 318

GANet	0.75 476	0.84 438	2.01 358	0.40 418	0.25 306	0.74 447	0.66 513	0.87 399	0.73 437	0.71 470	1.07 520	0.84 470	0.59 438	2.71 561	1.15 490	0.17 435	0.16 412	0.44 543	0.16 375	0.31 431	0.20 350

G2L-Stereo	0.55 359	0.85 442	2.18 398	0.31 242	0.27 335	0.59 295	0.27 281	0.77 310	0.55 252	0.54 318	0.52 285	0.71 417	0.36 268	1.75 455	0.50 358	0.13 336	0.11 300	0.13 337	0.11 231	0.29 412	0.15 251

TCMNet	0.66 428	0.85 442	2.55 478	0.50 484	0.52 512	0.72 436	0.39 413	0.87 399	0.72 422	0.58 376	0.68 423	0.63 359	0.46 375	1.70 446	0.63 405	0.18 447	0.18 441	0.23 494	0.18 407	0.38 487	0.27 439

PVD	0.90 511	0.85 442	2.15 391	0.53 499	0.50 505	0.99 515	0.56 490	1.15 547	1.64 566	1.41 560	1.41 543	1.11 533	1.13 538	1.35 391	1.31 505	0.26 512	0.28 513	0.28 513	0.26 472	0.37 480	0.49 533

RAFT+CT+SA	0.50 306	0.86 445	1.82 277	0.37 382	0.75 546	0.54 214	0.34 378	0.77 310	0.63 337	0.38 183	0.55 318	0.34 184	0.29 223	0.68 300	0.27 178	0.09 94	0.07 56	0.11 222	0.51 547	0.29 412	0.41 521

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 212	0.86 445	1.78 244	0.28 167	0.17 118	0.52 198	0.20 106	0.62 212	0.61 307	0.50 273	0.61 368	0.39 207	0.32 248	0.35 116	0.30 222	0.07 38	0.10 252	0.09 107	0.09 132	0.35 467	0.10 92

DeepPrunerF	0.86 505	0.86 445	2.91 525	0.45 461	0.50 505	0.64 376	0.48 466	1.14 544	2.64 583	0.63 428	0.61 368	0.65 373	0.62 456	2.21 520	1.31 505	0.23 495	0.19 453	0.30 521	0.28 480	0.36 472	0.25 422

AIO-test1	0.45 246	0.87 448	2.27 416	0.33 293	0.33 410	0.50 169	0.22 148	0.74 275	0.66 373	0.29 142	0.41 196	0.29 156	0.22 117	0.73 316	0.29 203	0.09 94	0.08 139	0.12 278	0.14 330	0.30 423	0.22 377

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 373	0.87 448	2.11 380	0.32 271	0.30 369	0.84 489	0.40 416	0.88 408	0.72 422	0.65 445	0.73 453	0.66 380	0.57 429	0.93 345	0.71 426	0.13 336	0.07 56	0.10 157	0.08 101	0.15 176	0.14 214

test_5	0.51 323	0.87 448	1.99 355	0.37 382	0.65 538	0.58 278	0.35 386	0.78 325	0.62 325	0.48 254	0.55 318	0.45 258	0.40 311	0.72 315	0.30 222	0.09 94	0.07 56	0.12 278	0.12 269	0.33 448	0.38 506

GEStereo_RVC	0.54 347	0.87 448	1.95 340	0.47 471	0.25 306	0.62 348	0.37 401	1.00 508	0.74 441	0.53 305	0.54 308	0.59 344	0.44 357	1.10 363	0.46 333	0.15 398	0.11 300	0.12 278	0.10 168	0.26 391	0.19 334

fast-acv-ft	0.63 411	0.88 452	3.10 541	0.38 398	0.30 369	0.79 474	0.48 466	0.69 245	0.72 422	0.58 376	0.78 466	0.76 441	0.60 442	0.67 297	0.73 433	0.15 398	0.15 395	0.18 461	0.17 394	0.37 480	0.16 280

RALCasStereoNet	0.45 246	0.88 452	1.85 288	0.30 215	0.26 321	0.49 161	0.26 256	0.58 188	0.51 207	0.36 171	0.48 243	0.36 192	0.28 209	0.55 255	0.34 262	0.10 188	0.53 555	0.09 107	0.08 101	0.25 371	0.34 485

StereoDRNet	0.64 415	0.88 452	2.35 431	0.41 425	0.45 493	0.73 443	0.47 462	0.94 457	0.74 441	0.75 482	0.54 308	0.74 430	0.47 383	1.70 446	0.72 430	0.15 398	0.14 368	0.15 403	0.14 330	0.20 298	0.19 334

z-ln-s-r	0.64 415	0.89 455	2.23 410	0.32 271	0.26 321	0.57 260	0.37 401	0.84 373	0.76 463	0.51 286	0.81 470	0.64 368	0.45 361	2.06 507	1.27 503	0.10 188	0.07 56	0.11 222	0.09 132	0.24 358	0.13 196

GCAP-Stereo	0.34 130	0.89 455	1.76 230	0.26 126	0.12 7	0.52 198	0.14 29	0.49 118	0.38 84	0.29 142	0.30 125	0.29 156	0.22 117	0.30 71	0.20 65	0.09 94	0.17 430	0.09 107	0.07 72	0.21 312	0.11 121

rafts_anoy	0.43 218	0.89 455	1.96 349	0.32 271	0.30 369	0.48 154	0.24 214	0.62 212	0.49 189	0.37 175	0.38 179	0.33 178	0.30 231	0.51 237	0.34 262	0.10 188	0.39 540	0.13 337	0.15 355	0.17 235	0.15 251

MLCV	0.48 277	0.89 455	1.85 288	0.29 198	0.14 37	0.59 295	0.23 181	0.72 260	0.59 285	0.66 447	0.66 412	0.55 316	0.36 268	1.03 357	0.49 353	0.09 94	0.06 21	0.09 107	0.07 72	0.19 283	0.11 121

LL-Strereo2	0.41 193	0.90 459	1.83 283	0.44 447	0.24 288	0.54 214	0.27 281	0.58 188	0.45 154	0.41 200	0.33 150	0.44 249	0.21 108	0.44 180	0.34 262	0.09 94	0.08 139	0.16 422	0.14 330	0.17 235	0.17 298

CBFPSM	0.56 367	0.91 460	1.82 277	0.28 167	0.23 274	0.71 430	0.37 401	0.72 260	0.64 345	0.50 273	0.49 260	1.03 518	0.83 501	0.62 278	1.35 508	0.10 188	0.12 326	0.10 157	0.10 168	0.18 262	0.19 334

RAFT	0.45 246	0.92 461	1.59 182	0.34 324	0.19 192	0.46 140	0.35 386	0.65 227	0.49 189	0.49 266	0.49 260	0.70 413	0.40 311	0.47 212	0.32 245	0.11 252	0.16 412	0.14 373	0.13 302	0.51 531	0.13 196

AF-Net	0.69 445	0.92 461	2.21 402	0.41 425	0.40 468	0.68 415	0.40 416	1.02 520	0.86 497	0.69 460	1.03 515	1.04 521	0.84 504	1.19 376	0.78 441	0.22 492	0.14 368	0.25 506	0.17 394	0.30 423	0.18 318

TDLM	0.67 433	0.92 461	1.76 230	0.37 382	0.24 288	0.66 397	0.56 490	0.82 356	0.74 441	1.16 539	0.62 373	0.61 352	0.48 392	2.70 559	0.50 358	0.20 472	0.11 300	0.35 529	0.14 330	0.32 439	0.16 280

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 359	0.92 461	2.36 434	0.38 398	0.37 450	0.60 307	0.28 298	0.82 356	0.62 325	0.62 419	0.55 318	0.72 420	0.45 361	1.00 353	0.43 322	0.15 398	0.11 300	0.14 373	0.14 330	0.15 176	0.16 280
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.46 256	0.92 461	2.09 375	0.33 293	0.14 37	0.55 227	0.22 148	0.83 362	0.56 263	0.51 286	0.49 260	0.48 290	0.37 282	0.48 218	0.54 376	0.09 94	0.06 21	0.10 157	0.08 101	0.23 342	0.09 62
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
SGM_RVC	1.89 569	0.92 461	2.50 464	0.96 559	0.93 559	1.63 556	1.37 572	1.52 566	12.43 598	1.85 568	1.69 550	2.40 569	1.74 567	2.81 566	1.71 527	0.53 545	0.47 550	0.42 540	0.47 541	0.74 550	0.74 552
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 373	0.93 467	2.27 416	0.31 242	0.25 306	0.83 487	0.33 374	0.81 349	0.65 358	0.54 318	0.63 385	0.73 424	0.67 470	0.73 316	0.67 416	0.13 336	0.13 347	0.11 222	0.10 168	0.43 512	0.16 280

Consistency-Raft	0.88 508	0.93 467	3.23 555	0.99 560	0.64 537	0.77 465	0.55 485	0.98 488	0.97 519	0.61 408	1.03 515	0.65 373	1.05 530	0.79 332	1.38 510	0.44 539	0.46 547	0.51 547	0.58 559	0.65 544	0.47 529

coex_refinement	0.58 378	0.94 469	1.87 301	0.38 398	0.25 306	0.64 376	0.34 378	0.83 362	0.65 358	0.60 399	0.63 385	0.81 458	0.48 392	1.85 479	0.56 385	0.13 336	0.09 209	0.10 157	0.10 168	0.16 213	0.16 280

GwcNet-RSSM	0.57 373	0.94 469	2.13 385	0.32 271	0.25 306	0.60 307	0.30 330	0.80 345	0.66 373	0.52 295	0.64 401	0.71 417	0.40 311	1.79 463	0.50 358	0.13 336	0.09 209	0.12 278	0.12 269	0.21 312	0.15 251

NCC-stereo	0.79 489	0.94 469	2.42 443	0.59 522	0.45 493	1.90 565	0.46 454	0.99 500	0.72 422	0.64 438	0.84 479	0.91 492	0.73 485	1.80 467	1.00 470	0.27 517	0.19 453	0.23 494	0.31 500	0.24 358	0.22 377

Abc-Net	0.79 489	0.94 469	2.42 443	0.59 522	0.45 493	1.90 565	0.46 454	0.99 500	0.72 422	0.64 438	0.84 479	0.91 492	0.73 485	1.80 467	1.00 470	0.27 517	0.19 453	0.23 494	0.31 500	0.24 358	0.22 377
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.65 424	0.94 469	1.96 349	0.43 440	0.30 369	0.71 430	0.68 519	0.84 373	0.65 358	0.70 466	0.60 361	0.86 480	0.54 414	1.56 422	0.57 389	0.20 472	0.16 412	0.67 555	0.25 464	0.22 329	0.24 413

NaN_ROB	1.14 533	0.94 469	2.96 527	0.53 499	0.56 520	1.13 536	0.99 549	0.98 488	1.00 523	1.09 534	0.87 487	0.77 443	1.06 532	5.90 591	2.72 559	0.16 419	0.23 487	0.16 422	0.24 457	0.22 329	0.36 496

PWC_ROB	0.70 449	0.94 469	1.88 303	0.39 408	0.39 459	0.62 348	0.30 330	0.98 488	0.94 515	0.91 517	1.29 534	0.77 443	0.62 456	1.62 437	1.03 478	0.18 447	0.11 300	0.18 461	0.13 302	0.51 531	0.22 377

G2L-ROB	0.51 323	0.95 476	1.96 349	0.29 198	0.22 252	0.59 295	0.28 298	0.76 299	0.57 267	0.55 336	0.45 217	0.70 413	0.32 248	1.38 394	0.47 342	0.11 252	0.07 56	0.09 107	0.08 101	0.20 298	0.13 196

FINET	0.65 424	0.95 476	3.06 537	0.35 340	0.40 468	0.58 278	0.48 466	0.92 440	1.10 537	0.57 358	0.68 423	0.47 279	0.44 357	1.15 374	0.60 398	0.23 495	0.21 473	0.17 441	0.15 355	0.26 391	0.25 422

NVStereoNet_ROB	1.16 537	0.95 476	2.54 473	0.58 517	0.55 518	0.78 470	0.63 510	1.00 508	1.08 534	1.03 529	4.07 589	1.48 553	1.22 540	2.88 567	1.27 503	0.50 544	0.46 547	0.54 548	0.62 562	0.50 529	0.63 548
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
4D-IteraStereo	0.44 228	0.96 479	2.63 486	0.27 142	0.30 369	0.45 120	0.25 234	0.52 146	0.50 199	0.40 191	0.31 136	0.40 215	0.19 88	0.35 116	0.32 245	0.09 94	0.06 21	0.12 278	0.11 231	0.19 283	0.30 461

Wz-Net-LNSev	0.59 386	0.96 479	2.47 457	0.34 324	0.37 450	0.79 474	0.44 444	0.86 390	0.77 468	0.61 408	0.67 415	0.79 452	0.56 423	0.64 283	0.62 403	0.15 398	0.14 368	0.12 278	0.12 269	0.18 262	0.19 334

dd	0.42 212	0.96 479	1.77 239	0.31 242	0.17 118	0.57 260	0.26 256	0.49 118	0.68 384	0.41 200	0.40 192	0.34 184	0.27 194	0.45 192	0.40 305	0.17 435	0.10 252	0.13 337	0.12 269	0.21 312	0.12 158

AFF-stereo	0.44 228	0.96 479	1.78 244	0.31 242	0.15 63	0.50 169	0.21 127	0.64 221	0.63 337	0.47 236	0.64 401	0.49 292	0.34 260	0.46 201	0.31 234	0.08 53	0.09 209	0.10 157	0.10 168	0.37 480	0.10 92

DMCA-RVC	0.62 405	0.96 479	2.63 486	0.36 359	0.90 556	0.56 242	0.31 343	0.69 245	0.57 267	0.68 458	0.52 285	0.59 344	0.56 423	1.23 381	0.53 370	0.16 419	0.38 534	0.20 476	0.15 355	0.20 298	0.15 251

ADCRef	0.80 491	0.96 479	2.29 420	0.37 382	0.35 431	0.96 512	0.51 471	0.87 399	0.75 454	0.88 511	0.83 476	0.61 352	1.36 550	1.02 355	3.27 570	0.13 336	0.11 300	0.17 441	0.19 427	0.25 371	0.21 362

CFNet	0.58 378	0.96 479	1.78 244	0.33 293	0.25 306	0.63 365	0.22 148	0.88 408	0.75 454	0.46 234	0.59 346	0.58 341	0.40 311	2.29 524	0.48 348	0.12 306	0.09 209	0.15 403	0.14 330	0.30 423	0.15 251

MSMD_ROB	1.34 549	0.96 479	2.38 436	0.39 408	0.32 396	1.96 568	0.62 508	0.91 431	1.43 558	2.94 589	2.60 572	4.77 588	1.95 570	2.43 540	1.33 507	0.29 522	0.26 505	0.32 525	0.32 506	0.30 423	0.30 461

G2L-Stereo_test	0.55 359	0.97 487	1.89 310	0.33 293	0.24 288	0.75 453	0.38 408	0.79 341	0.60 290	0.60 399	0.54 308	0.74 430	0.39 303	1.56 422	0.43 322	0.10 188	0.08 139	0.08 54	0.08 101	0.28 407	0.13 196

Wz-Net-MNSev	0.65 424	0.97 487	2.19 400	0.36 359	0.33 410	0.90 505	0.60 500	0.92 440	0.81 487	0.75 482	0.72 451	0.73 424	0.65 463	1.39 395	0.71 426	0.16 419	0.13 347	0.14 373	0.14 330	0.24 358	0.18 318

RGC	0.71 458	0.97 487	2.18 398	0.44 447	0.44 485	0.73 443	0.40 416	0.94 457	0.71 412	0.71 470	1.04 518	1.01 514	0.71 479	1.74 453	0.70 423	0.23 495	0.18 441	0.28 513	0.26 472	0.29 412	0.27 439

SAMSARA	0.91 512	0.97 487	2.22 406	0.80 545	0.58 525	1.32 542	1.31 569	1.01 517	0.94 515	1.36 555	0.87 487	1.38 549	0.90 515	1.72 450	1.02 476	0.24 503	0.30 518	0.22 487	0.25 464	0.36 472	0.35 488

DispNO	0.67 433	0.98 491	2.58 479	0.31 242	0.27 335	0.59 295	0.29 322	0.83 362	0.68 384	0.53 305	0.79 469	0.83 465	0.47 383	2.46 542	0.68 419	0.12 306	0.10 252	0.19 467	0.31 500	0.16 213	0.17 298

RALAANet	0.43 218	0.98 491	1.90 315	0.32 271	0.23 274	0.48 154	0.19 87	0.67 238	0.53 233	0.48 254	0.45 217	0.39 207	0.30 231	0.48 218	0.37 279	0.10 188	0.08 139	0.11 222	0.14 330	0.27 401	0.10 92

EDNetEfficientorigin	8.18 599	0.98 491	145.96 620	0.51 489	0.89 555	0.72 436	0.48 466	0.85 380	1.56 565	2.12 571	1.49 544	1.29 544	1.31 545	1.83 472	2.13 546	0.13 336	0.12 326	0.17 441	0.18 407	0.39 496	0.45 526

XQC	0.73 470	0.98 491	2.39 438	0.46 466	0.35 431	0.81 481	0.46 454	1.00 508	1.00 523	0.80 494	0.69 432	0.88 486	0.74 490	1.32 388	1.20 496	0.24 503	0.16 412	0.23 494	0.20 437	0.41 504	0.33 481

GMStereo	0.38 165	0.99 495	1.91 321	0.27 142	0.16 90	0.39 73	0.23 181	0.47 104	0.62 325	0.38 183	0.34 156	0.25 115	0.25 161	0.39 151	0.29 203	0.14 379	0.08 139	0.10 157	0.12 269	0.15 176	0.11 121
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCPNet	0.99 521	0.99 495	3.93 573	0.37 382	0.68 541	1.36 544	0.62 508	0.87 399	0.76 463	0.78 491	0.81 470	1.08 527	1.18 539	1.14 372	2.49 556	0.21 479	0.69 570	0.21 484	0.95 578	0.29 412	0.37 503

RTSC	0.72 461	1.00 497	2.22 406	0.40 418	0.29 358	0.82 484	0.31 343	0.96 475	1.10 537	0.92 518	0.81 470	0.78 447	0.58 435	1.23 381	1.55 520	0.18 447	0.17 430	0.14 373	0.17 394	0.43 512	0.30 461

PA-Net	0.84 503	1.00 497	3.49 563	0.63 529	0.40 468	0.70 428	0.52 474	0.86 390	0.84 494	0.52 295	0.59 346	0.70 413	0.54 414	2.35 527	2.23 549	0.17 435	0.27 511	0.19 467	0.28 480	0.22 329	0.36 496
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 440	1.00 497	2.09 375	0.33 293	0.25 306	0.58 278	0.32 366	0.81 349	0.80 481	0.61 408	0.94 500	0.80 455	0.41 322	2.46 542	1.02 476	0.36 535	0.14 368	0.10 157	0.09 132	0.23 342	0.22 377

PS-NSSS	0.63 411	1.00 497	1.81 271	0.30 215	0.31 388	0.63 365	0.34 378	0.98 488	0.69 393	0.54 318	0.74 456	0.51 298	0.41 322	2.43 540	0.48 348	0.24 503	0.17 430	0.27 510	0.18 407	0.27 401	0.21 362

iRaft-Stereo_5w	0.54 347	1.01 501	2.08 374	0.27 142	0.21 223	0.49 161	0.28 298	0.73 271	0.58 278	0.40 191	0.61 368	0.62 356	0.46 375	1.78 459	0.47 342	0.09 94	0.07 56	0.11 222	0.10 168	0.39 496	0.12 158

dad	0.51 323	1.01 501	1.74 218	0.29 198	0.19 192	0.60 307	0.26 256	0.52 146	0.75 454	0.63 428	0.63 385	0.63 359	0.33 252	0.85 339	0.47 342	0.27 517	0.15 395	0.40 538	0.18 407	0.22 329	0.14 214

PSMNet_ROB	0.66 428	1.01 501	2.33 426	0.38 398	0.31 388	0.72 436	0.55 485	0.86 390	0.69 393	0.54 318	0.60 361	0.75 436	0.47 383	2.00 502	0.82 448	0.17 435	0.13 347	0.19 467	0.19 427	0.24 358	0.27 439

UDGNet	0.44 228	1.02 504	1.74 218	0.35 340	0.19 192	0.58 278	0.23 181	0.49 118	0.66 373	0.41 200	0.38 179	0.34 184	0.29 223	0.53 247	0.30 222	0.24 503	0.10 252	0.37 535	0.19 427	0.27 401	0.15 251

AASNet	0.56 367	1.03 505	2.34 428	0.37 382	0.33 410	0.65 390	0.29 322	0.96 475	0.73 437	0.54 318	0.60 361	0.55 316	0.38 289	0.59 268	0.58 394	0.14 379	0.12 326	0.13 337	0.10 168	0.43 512	0.24 413

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 483	1.04 506	2.06 367	0.94 556	0.35 431	0.89 504	0.40 416	0.85 380	0.63 337	0.55 336	0.63 385	0.75 436	0.38 289	2.38 531	0.48 348	1.10 574	0.31 520	0.36 531	0.21 443	0.53 535	0.55 540

w-ln-seven	0.74 473	1.05 507	2.54 473	0.37 382	0.34 418	1.03 522	0.47 462	1.00 508	1.08 534	0.90 515	0.85 483	0.85 474	0.57 429	1.37 393	1.26 502	0.14 379	0.13 347	0.16 422	0.15 355	0.31 431	0.20 350

pmcnn	1.32 547	1.05 507	2.77 509	0.74 540	1.43 577	0.72 436	0.56 490	0.96 475	0.91 511	0.99 525	2.92 580	6.01 593	0.70 477	2.38 531	3.32 572	0.13 336	0.10 252	0.08 54	0.06 17	0.34 456	0.22 377

DFGA-Net	0.51 323	1.06 509	1.75 224	0.30 215	0.24 288	0.54 214	0.22 148	0.63 218	0.60 290	0.48 254	0.51 272	0.35 188	0.27 194	1.82 471	0.53 370	0.10 188	0.08 139	0.12 278	0.12 269	0.37 480	0.15 251

PDISCO_ROB	0.75 476	1.06 509	2.11 380	0.64 530	0.59 527	1.13 536	0.43 433	1.14 544	1.05 529	0.64 438	0.71 446	0.96 504	0.61 451	1.21 377	0.76 437	0.37 536	0.18 441	0.27 510	0.24 457	0.56 538	0.32 474

PWCDC_ROB	0.72 461	1.06 509	2.09 375	0.47 471	0.36 439	0.78 470	0.26 256	0.98 488	1.34 554	0.61 408	2.07 557	0.64 368	0.61 451	0.83 335	0.71 426	0.31 527	0.14 368	0.15 403	0.12 269	0.60 542	0.21 362

Syn2CoEx	0.70 449	1.07 512	2.74 505	0.43 440	0.30 369	0.64 376	0.42 426	0.99 500	0.78 473	0.62 419	0.78 466	0.74 430	0.72 482	1.92 495	0.61 401	0.20 472	0.17 430	0.19 467	0.15 355	0.29 412	0.22 377

111	0.48 277	1.09 513	1.95 340	0.24 76	0.13 22	0.59 295	0.26 256	0.83 362	0.78 473	0.48 254	0.52 285	0.56 328	0.38 289	0.49 228	0.38 286	0.09 94	0.07 56	0.09 107	0.07 72	0.23 342	0.35 488

GCST	0.72 461	1.10 514	2.15 391	1.11 566	0.59 527	0.62 348	0.19 87	0.75 286	0.53 233	0.56 347	0.63 385	0.47 279	0.31 241	1.11 366	0.33 255	0.75 561	0.45 545	0.84 560	0.64 565	0.69 547	0.54 537

LSM	3.31 588	1.11 515	5.29 585	9.40 602	30.65 614	0.84 489	1.12 561	0.91 431	1.22 546	1.36 555	2.19 562	0.93 497	0.83 501	1.66 440	0.90 454	0.21 479	0.31 520	0.24 501	0.28 480	0.39 496	6.33 601

DDUNet	0.77 483	1.12 516	1.88 303	0.76 541	0.69 542	0.84 489	0.43 433	0.85 380	0.65 358	0.67 451	0.75 459	0.91 492	0.52 409	1.03 357	0.57 389	0.54 547	0.37 532	0.95 567	0.52 549	0.71 549	0.57 541

ADCP+	0.94 516	1.12 516	3.14 545	0.34 324	0.39 459	1.06 525	0.79 534	0.89 414	0.80 481	0.66 447	0.67 415	0.85 474	1.55 560	0.93 345	4.55 585	0.13 336	0.11 300	0.16 422	0.15 355	0.26 391	0.25 422

CSAN	1.25 544	1.12 516	3.04 535	0.51 489	0.37 450	1.06 525	1.15 563	1.22 549	1.08 534	1.17 544	1.91 555	1.04 521	1.31 545	5.96 592	2.43 555	0.26 512	0.22 479	0.24 501	0.24 457	0.31 431	0.30 461

w-ln-seven-2	0.68 440	1.13 519	2.46 452	0.36 359	0.27 335	0.65 390	0.44 444	0.87 399	0.83 491	0.69 460	0.75 459	0.72 420	0.63 459	1.56 422	1.15 490	0.13 336	0.13 347	0.15 403	0.14 330	0.35 467	0.19 334

SPS-STEREO	1.07 530	1.13 519	2.88 518	0.65 533	0.69 542	0.99 515	0.68 519	1.05 532	0.87 500	1.36 555	1.23 529	1.46 552	0.94 520	1.87 480	1.72 528	0.66 555	0.61 560	0.58 549	0.57 557	0.65 544	0.77 556
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 367	1.14 521	2.77 509	0.76 541	0.28 350	0.60 307	0.56 490	0.76 299	0.58 278	0.55 336	0.62 373	0.41 221	0.29 223	0.44 180	0.39 297	0.11 252	0.19 453	0.13 337	0.14 330	0.36 472	0.18 318

FADNet_RVC	0.81 499	1.14 521	2.42 443	0.30 215	0.24 288	0.71 430	0.24 214	0.95 470	0.61 307	0.44 216	0.56 329	0.59 344	0.42 339	1.52 418	0.68 419	0.94 567	0.96 582	0.28 513	1.00 580	0.90 559	1.36 583

SuperB	1.15 535	1.14 521	5.43 586	0.36 359	0.26 321	0.81 481	0.89 543	0.88 408	1.17 543	0.67 451	0.68 423	0.63 359	1.39 553	1.74 453	3.37 573	0.15 398	0.12 326	0.17 441	0.16 375	2.80 592	0.25 422

MANE	2.90 583	1.14 521	2.96 527	1.03 561	1.01 564	5.01 592	2.45 588	5.36 596	6.88 595	3.58 592	4.76 593	5.99 592	4.99 590	4.23 585	4.61 586	0.56 550	0.67 564	0.44 543	0.78 571	0.51 531	1.03 575

AIO-test2	0.49 295	1.15 525	1.96 349	0.42 436	0.37 450	0.50 169	0.23 181	0.79 341	0.70 402	0.33 162	0.53 296	0.27 140	0.22 117	0.67 297	0.29 203	0.73 559	0.08 139	0.13 337	0.17 394	0.17 235	0.18 318

CC-Net-ROB	0.85 504	1.15 525	2.13 385	0.88 551	0.38 456	0.88 503	0.44 444	1.06 533	0.79 478	0.58 376	0.69 432	0.65 373	0.50 402	2.74 562	0.51 363	0.93 566	0.39 540	0.87 561	0.29 484	0.54 536	0.54 537

GANetREF_RVC	0.75 476	1.15 525	2.46 452	0.47 471	0.26 321	0.83 487	0.61 504	0.97 484	0.89 508	0.62 419	0.61 368	0.72 420	0.59 438	2.42 537	0.55 377	0.32 528	0.25 503	0.36 531	0.24 457	0.39 496	0.31 469
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
iResNet_ROB	0.50 306	1.15 525	1.73 214	0.31 242	0.21 223	0.58 278	0.22 148	0.95 470	0.82 488	0.58 376	0.62 373	0.57 334	0.39 303	0.84 337	0.40 305	0.11 252	0.08 139	0.09 107	0.06 17	0.21 312	0.13 196

MeshStereo	1.21 540	1.15 525	3.01 534	0.34 324	0.28 350	1.10 533	0.69 521	1.35 557	1.01 525	2.71 585	2.41 568	2.96 573	1.45 556	2.80 565	1.40 513	0.22 492	0.22 479	0.22 487	0.19 427	0.50 529	0.26 432
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
FADNet-RVC-Resample	0.67 433	1.16 530	3.16 547	0.37 382	0.29 358	0.62 348	0.38 408	0.86 390	0.63 337	0.51 286	0.50 268	0.57 334	0.45 361	1.57 426	0.49 353	0.24 503	0.32 526	0.23 494	0.19 427	0.27 401	0.62 546

CIPLG	0.56 367	1.19 531	2.46 452	0.80 545	0.31 388	0.61 328	0.57 494	0.76 299	0.57 267	0.56 347	0.63 385	0.41 221	0.30 231	0.45 192	0.40 305	0.11 252	0.20 464	0.13 337	0.13 302	0.35 467	0.19 334

RAFT + AFF	0.64 415	1.20 532	1.95 340	0.34 324	0.33 410	0.67 403	0.52 474	0.99 500	0.74 441	0.53 305	0.58 343	0.57 334	0.80 497	1.76 456	0.51 363	0.12 306	0.27 511	0.15 403	0.14 330	0.43 512	0.29 451

SANet	1.20 539	1.21 533	3.33 560	0.38 398	0.27 335	1.73 562	0.85 540	1.10 539	2.49 582	1.16 539	1.83 553	1.72 559	1.50 559	2.37 528	2.84 562	0.18 447	0.16 412	0.16 422	0.15 355	0.32 439	0.32 474

FADNet	0.64 415	1.22 534	2.06 367	0.32 271	0.30 369	0.66 397	0.29 322	0.88 408	0.72 422	0.44 216	0.48 243	0.66 380	0.57 429	1.84 477	0.45 332	0.46 543	0.20 464	0.17 441	0.19 427	0.59 539	0.24 413

UDG	0.77 483	1.23 535	2.15 391	0.67 535	0.59 527	0.78 470	0.38 408	0.90 420	0.70 402	0.61 408	0.69 432	1.01 514	0.67 470	1.02 355	0.73 433	0.45 541	0.34 527	0.87 561	0.51 547	0.67 546	0.46 528

ARAFT	0.60 392	1.23 535	3.10 541	0.28 167	0.16 90	0.64 376	0.36 393	0.90 420	0.67 382	0.61 408	0.49 260	0.55 316	0.31 241	1.24 384	0.32 245	0.10 188	0.08 139	0.14 373	0.13 302	0.37 480	0.21 362

DN-CSS_ROB	0.48 277	1.23 535	1.99 355	0.39 408	0.22 252	0.56 242	0.19 87	0.75 286	0.61 307	0.45 226	0.62 373	0.41 221	0.31 241	0.70 311	0.32 245	0.11 252	0.08 139	0.14 373	0.13 302	0.36 472	0.12 158

StereoAnything_RVC	0.35 141	1.25 538	1.82 277	0.20 5	0.12 7	0.26 7	0.15 42	0.43 72	0.37 79	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 88	0.46 201	0.14 1	0.11 252	0.09 209	0.08 54	0.05 1	0.76 553	0.18 318

IPLGR_C	0.58 378	1.25 538	2.72 499	0.80 545	0.31 388	0.60 307	0.61 504	0.76 299	0.58 278	0.56 347	0.62 373	0.41 221	0.31 241	0.43 171	0.40 305	0.11 252	0.22 479	0.13 337	0.15 355	0.35 467	0.19 334

FADNet-RVC	0.61 400	1.26 540	2.12 383	0.33 293	0.26 321	0.59 295	0.29 322	0.86 390	0.62 325	0.45 226	0.50 268	0.62 356	0.46 375	1.73 451	0.55 377	0.17 435	0.20 464	0.17 441	0.18 407	0.59 539	0.28 445

MFMNet_re	0.92 514	1.28 541	2.53 467	0.82 549	0.76 549	0.90 505	0.75 530	0.98 488	1.04 528	1.03 529	1.05 519	0.84 470	0.94 520	0.83 335	0.72 430	0.68 556	0.60 559	0.63 553	0.60 561	0.77 554	0.74 552

LL-Strereo	0.72 461	1.29 542	2.49 460	0.36 359	0.45 493	0.55 227	0.32 366	0.93 448	0.71 412	0.67 451	0.58 343	0.85 474	0.79 496	2.67 558	0.46 333	0.10 188	0.18 441	0.14 373	0.12 269	0.40 501	0.42 522

HBP-ISP	0.76 479	1.30 543	3.19 551	0.35 340	0.26 321	0.85 493	0.54 482	1.03 527	0.72 422	0.80 494	0.69 432	0.68 396	0.83 501	2.04 505	0.44 328	0.23 495	0.24 490	0.29 520	0.25 464	0.28 407	0.24 413

WZ-Net	0.92 514	1.31 544	3.76 567	0.41 425	0.36 439	0.86 495	0.71 525	1.00 508	1.06 532	0.82 504	0.92 495	1.06 525	1.05 530	2.16 517	1.61 522	0.19 462	0.13 347	0.15 403	0.16 375	0.32 439	0.28 445

RTS	1.21 540	1.31 544	6.39 589	0.52 493	0.51 510	1.61 554	0.79 534	1.03 527	1.37 556	1.13 536	1.30 535	1.10 531	0.85 505	2.65 555	2.08 542	0.21 479	0.24 490	0.18 461	0.18 407	0.43 512	0.32 474

RTSA	1.21 540	1.31 544	6.39 589	0.52 493	0.51 510	1.61 554	0.79 534	1.03 527	1.37 556	1.13 536	1.30 535	1.10 531	0.85 505	2.65 555	2.08 542	0.21 479	0.24 490	0.18 461	0.18 407	0.43 512	0.32 474

Wz-Net-SNSev	0.76 479	1.32 547	3.11 543	0.40 418	0.31 388	0.71 430	0.60 500	0.98 488	0.87 500	0.67 451	0.83 476	0.96 504	0.60 442	1.67 442	0.97 462	0.16 419	0.15 395	0.16 422	0.17 394	0.36 472	0.24 413

ADCMid	0.96 520	1.32 547	2.74 505	0.38 398	0.35 431	0.99 515	0.58 496	0.94 457	0.86 497	1.23 548	1.01 511	1.01 514	1.00 525	1.05 359	3.97 578	0.21 479	0.19 453	0.42 540	0.32 506	0.40 501	0.29 451

AnyNet_C32	1.00 524	1.33 549	2.53 467	0.49 481	0.54 515	1.15 538	1.14 562	0.91 431	0.89 508	1.11 535	0.95 502	0.87 482	0.93 517	1.50 415	4.07 580	0.21 479	0.20 464	0.25 506	0.24 457	0.38 487	0.33 481

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 156	1.34 550	1.24 118	0.23 54	0.12 7	0.33 28	0.20 106	0.40 48	0.33 41	0.25 112	0.21 46	0.16 47	0.14 15	0.27 39	0.63 405	0.55 549	0.06 21	0.11 222	0.13 302	0.25 371	0.49 533

LE_ROB	4.43 592	1.35 551	9.38 594	2.79 593	3.93 592	2.43 581	3.46 594	2.68 584	11.19 597	11.66 602	4.73 592	5.26 590	10.46 600	4.50 588	9.49 598	0.82 564	0.69 570	1.34 580	0.98 579	0.75 552	0.76 555

ADCS	1.05 529	1.36 552	2.98 531	0.42 436	0.36 439	0.96 512	0.81 538	1.06 533	1.12 540	1.25 549	0.97 505	1.08 527	0.90 515	1.25 385	4.86 587	0.21 479	0.21 473	0.22 487	0.23 455	0.36 472	0.38 506

iResNetv2_ROB	0.59 386	1.43 553	2.96 527	0.40 418	0.22 252	0.58 278	0.28 298	0.91 431	0.73 437	0.57 358	0.63 385	0.60 350	0.41 322	0.74 319	0.35 270	0.11 252	0.08 139	0.10 157	0.07 72	0.43 512	0.17 298

SGM+DAISY	1.83 568	1.43 553	3.81 568	0.87 550	1.01 564	2.38 580	2.53 590	1.36 558	1.75 570	2.92 588	3.22 584	2.65 571	2.93 580	2.22 523	3.10 567	0.72 558	0.69 570	0.63 553	0.62 562	0.77 554	0.98 568

GASNet	0.73 470	1.47 555	3.04 535	0.47 471	0.33 410	0.57 260	0.34 378	0.91 431	0.75 454	0.58 376	0.58 343	0.74 430	0.55 419	2.03 503	0.65 412	0.21 479	0.15 395	0.19 467	0.17 394	0.51 531	0.28 445

AnyNet_C01	1.14 533	1.49 556	4.23 578	0.54 502	0.53 513	1.51 551	1.37 572	1.04 531	1.07 533	1.17 544	1.33 538	1.15 537	1.08 533	1.61 436	2.74 560	0.25 508	0.22 479	0.28 513	0.24 457	0.48 524	0.40 516

z-mn7	0.80 491	1.52 557	2.62 485	0.36 359	0.28 350	1.01 519	0.48 466	0.90 420	1.29 552	0.69 460	1.35 540	0.85 474	0.59 438	2.03 503	1.09 482	0.14 379	0.12 326	0.14 373	0.12 269	0.32 439	0.20 350

zh-mn7	0.80 491	1.54 558	3.00 533	0.35 340	0.27 335	0.72 436	0.41 422	0.93 448	1.11 539	1.00 526	1.28 532	0.75 436	0.57 429	1.87 480	1.18 493	0.16 419	0.13 347	0.14 373	0.14 330	0.26 391	0.21 362

WAO-6	1.58 564	1.54 558	2.32 423	1.14 568	1.00 563	2.30 578	1.03 555	1.82 574	2.85 585	1.25 549	2.61 573	2.20 566	1.56 561	2.47 544	1.99 538	0.95 568	0.67 564	1.19 576	0.83 573	1.08 564	0.88 565

SQANet	0.80 491	1.58 560	2.53 467	0.76 541	0.83 551	0.76 457	0.36 393	0.83 362	0.64 345	0.63 428	0.69 432	0.73 424	0.51 404	1.21 377	0.53 370	0.77 563	0.29 514	0.59 551	0.29 484	0.86 558	0.61 545

test_for_model	0.64 415	1.60 561	1.82 277	1.23 570	1.02 566	0.53 206	0.23 181	0.75 286	0.50 199	0.57 358	0.29 112	0.25 115	0.20 97	0.26 33	0.22 111	0.76 562	0.31 520	0.08 54	0.07 72	1.68 582	0.50 536

JetBlue	1.78 566	1.63 562	3.92 571	0.73 538	1.21 574	4.38 591	3.35 592	1.59 567	1.20 545	1.26 552	1.52 546	2.37 568	1.88 569	3.23 574	3.00 563	0.53 545	0.47 550	0.48 546	0.49 544	1.29 574	0.97 567

WAO-7	1.48 559	1.63 562	2.49 460	0.93 555	0.75 546	1.72 561	1.10 559	1.84 575	1.96 577	1.43 561	2.54 570	1.97 562	1.61 563	3.06 570	2.08 542	0.69 557	0.66 563	0.94 566	0.74 569	0.80 556	0.69 551

IMH-64-1	1.39 554	1.64 564	1.86 296	1.36 572	1.11 570	1.39 545	1.19 565	1.76 571	1.45 560	1.16 539	2.21 563	1.53 554	1.38 551	1.98 498	1.52 518	1.29 578	0.67 564	1.27 577	0.69 566	1.29 574	0.98 568

IMH-64	1.39 554	1.64 564	1.86 296	1.36 572	1.11 570	1.39 545	1.19 565	1.76 571	1.45 560	1.16 539	2.21 563	1.53 554	1.38 551	1.98 498	1.52 518	1.29 578	0.67 564	1.27 577	0.69 566	1.29 574	0.98 568

coex-ft	5.95 596	1.67 566	60.57 618	0.34 324	0.30 369	0.77 465	0.69 521	0.74 275	4.41 588	19.22 609	2.15 561	1.62 558	7.97 597	1.81 470	8.96 597	0.44 539	2.08 594	0.18 461	0.19 427	0.38 487	4.62 599

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 526	1.67 566	2.32 423	0.47 471	0.39 459	1.47 547	0.95 546	0.95 470	0.91 511	0.84 507	0.94 500	1.05 523	0.60 442	2.95 568	0.72 430	0.41 537	0.72 574	0.32 525	0.55 550	0.74 550	1.22 580

otaku	1.03 527	1.68 568	2.72 499	0.95 557	0.73 545	1.03 522	0.59 498	0.99 500	0.86 497	0.69 460	1.61 547	0.98 508	0.64 461	1.46 406	1.14 488	0.95 568	0.46 547	0.72 558	0.40 532	1.24 572	0.78 557

Ntro	1.00 524	1.68 568	2.80 513	0.95 557	0.85 552	1.06 525	0.53 478	0.98 488	0.90 510	0.62 419	0.76 462	0.93 497	0.66 468	1.66 440	0.98 464	0.99 571	0.45 545	0.75 559	0.40 532	1.19 568	0.75 554

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 549	1.70 570	2.50 464	0.56 511	0.40 468	2.15 576	0.99 549	1.24 552	1.26 549	1.02 528	1.10 522	1.29 544	0.88 513	3.10 572	1.08 481	1.66 586	0.83 578	0.68 556	0.88 575	1.57 579	1.80 592

SGM-ForestM	2.98 584	1.70 570	3.52 565	0.67 535	0.47 501	5.18 593	3.36 593	3.30 592	2.86 586	4.44 594	3.79 588	9.80 599	5.50 593	6.29 593	6.52 593	0.27 517	0.36 530	0.24 501	0.27 477	0.38 487	0.58 543

zh-sn7	0.89 510	1.73 572	3.09 540	0.39 408	0.30 369	0.82 484	0.63 510	0.96 475	0.87 500	0.79 493	1.12 523	0.84 470	0.87 509	2.42 537	1.63 523	0.16 419	0.17 430	0.16 422	0.16 375	0.34 456	0.29 451

Wz-Net-TNSev	0.91 512	1.73 572	3.08 538	0.36 359	0.31 388	1.00 518	0.71 525	1.06 533	0.97 519	0.71 470	0.72 451	1.09 529	0.87 509	2.42 537	1.59 521	0.20 472	0.20 464	0.16 422	0.20 437	0.44 520	0.35 488

RainbowNet	1.15 535	1.78 574	2.72 499	1.12 567	0.91 557	1.06 525	0.76 532	1.16 548	1.13 542	0.75 482	0.97 505	1.09 529	0.80 497	1.60 433	1.21 498	1.17 576	1.26 586	1.01 570	0.57 557	1.13 566	0.88 565

ACVNet_2	1.42 557	1.81 575	3.23 555	1.08 563	0.92 558	1.32 542	0.85 540	1.49 564	1.69 567	1.19 547	1.73 551	2.13 565	1.03 528	2.50 546	1.40 513	0.91 565	0.53 555	1.00 569	0.55 550	2.11 587	0.85 560

TorneroNet-64	2.65 576	1.83 576	3.30 557	1.46 575	1.20 573	3.89 587	0.99 549	3.51 594	6.71 594	2.56 582	4.60 591	4.22 582	3.85 588	3.33 575	3.14 568	1.19 577	0.65 562	1.39 582	0.79 572	3.31 594	1.15 578

Dean	1.79 567	1.83 576	3.92 571	1.29 571	1.07 569	1.55 552	1.00 552	1.95 578	2.33 579	1.47 563	4.19 590	4.26 585	1.33 548	2.21 520	1.48 517	1.14 575	0.68 568	1.18 573	0.74 569	1.24 572	0.98 568

UNDER WATER	2.74 578	1.85 578	4.54 580	1.81 584	1.44 579	2.34 579	1.40 575	3.24 589	6.60 593	2.60 583	2.76 576	5.75 591	5.24 592	3.02 569	4.01 579	1.45 582	0.81 577	1.59 588	1.06 581	1.80 583	1.51 586

ACVNet-4b	1.93 570	1.85 578	4.10 576	1.07 562	0.86 553	1.15 538	0.53 478	1.06 533	1.12 540	0.64 438	1.09 521	1.99 563	0.70 477	2.20 519	9.86 600	5.62 599	0.41 544	1.03 571	0.55 550	1.86 585	0.85 560

MSAF-DinoV2	3.10 586	1.86 580	10.68 596	3.61 596	0.30 369	3.34 586	0.82 539	2.81 586	1.79 572	0.80 494	0.87 487	1.56 557	1.10 535	26.49 617	1.96 535	0.17 435	0.13 347	0.19 467	1.63 590	0.92 560	0.99 573

UNDER WATER-64	2.47 575	1.89 581	4.86 581	1.82 585	1.44 579	3.18 585	1.57 579	2.62 582	5.64 590	2.05 570	2.13 560	4.13 581	3.76 587	2.62 553	3.42 574	1.47 583	0.85 579	1.57 587	1.07 582	1.82 584	1.49 585

PWCK	1.49 560	1.90 582	3.22 554	1.09 564	0.54 515	1.71 560	1.73 580	1.49 564	1.53 563	1.44 562	1.80 552	1.82 560	1.30 544	3.34 576	1.76 530	1.07 573	0.56 557	0.97 568	0.58 559	1.38 578	0.65 549

ACVNet_1	1.33 548	1.91 583	4.03 574	1.09 564	0.88 554	1.19 541	0.66 513	1.24 552	1.17 543	0.94 521	0.96 503	3.09 575	1.04 529	2.37 528	1.11 486	1.04 572	0.48 553	1.03 571	0.48 542	1.12 565	0.83 559

TorneroNet	5.50 594	1.92 584	3.16 547	1.47 576	1.25 576	14.07 601	1.06 557	4.90 595	20.99 614	10.17 598	16.48 606	11.88 603	6.93 595	3.34 576	4.20 582	1.30 580	0.69 570	1.45 584	0.86 574	2.61 591	1.20 579

MADNet+	1.36 551	1.93 585	5.95 587	0.81 548	0.59 527	1.57 553	1.09 558	1.39 561	1.22 546	0.84 507	1.01 511	1.25 543	1.12 537	3.19 573	2.36 554	0.45 541	0.47 550	0.38 537	0.34 513	0.59 539	0.57 541

KSHMR	4.10 590	1.97 586	5.27 584	1.71 580	1.47 581	1.96 568	1.28 568	3.19 588	17.33 609	2.12 571	15.91 604	9.18 598	1.57 562	8.42 596	1.98 537	1.52 584	1.26 586	1.67 589	1.19 584	1.67 581	1.40 584

notaker	2.66 577	2.07 587	3.31 559	2.61 592	1.43 577	1.76 563	1.11 560	2.76 585	1.79 572	2.26 578	11.53 602	3.96 580	4.29 589	3.09 571	2.76 561	1.55 585	0.88 580	1.70 590	1.07 582	2.00 586	1.35 582

ktn	4.35 591	2.10 588	2.89 521	1.80 582	1.49 583	2.13 575	1.41 577	2.26 580	12.72 599	11.41 601	16.43 605	11.15 601	3.75 586	4.36 587	3.18 569	1.82 588	0.98 584	1.73 591	1.21 585	2.97 593	1.27 581

DispFullNet	1.67 565	2.10 588	5.22 583	1.53 577	8.90 595	0.86 495	0.31 343	0.96 475	0.96 518	1.37 558	1.01 511	1.13 534	1.98 571	1.51 416	0.91 455	0.54 547	0.31 520	1.18 573	0.63 564	1.13 566	0.80 558

MADNet++	2.79 579	2.11 590	2.97 530	2.49 590	2.28 589	2.95 584	2.31 587	2.67 583	2.47 581	3.03 590	3.13 583	2.70 572	2.92 579	4.10 584	4.48 584	2.68 593	2.24 596	3.04 598	2.44 595	2.37 589	2.34 593

WAO-8	2.80 580	2.14 591	2.89 521	1.91 586	1.04 567	3.98 588	0.96 547	3.26 590	6.17 591	2.15 575	3.37 585	3.31 577	2.41 576	11.84 599	2.03 540	2.05 590	1.86 590	1.54 585	0.92 576	1.22 569	0.87 563

Venus	2.80 580	2.14 591	2.89 521	1.91 586	1.04 567	3.98 588	0.96 547	3.26 590	6.17 591	2.15 575	3.37 585	3.31 577	2.41 576	11.84 599	2.03 540	2.05 590	1.86 590	1.54 585	0.92 576	1.22 569	0.87 563

IMH	2.02 572	2.15 593	2.69 496	1.68 578	1.12 572	1.66 559	0.92 545	2.10 579	1.92 576	1.32 554	2.66 575	2.21 567	1.69 565	5.78 590	1.68 525	5.54 598	0.96 582	1.31 579	0.71 568	1.32 577	0.99 573

LVE	1.96 571	2.17 594	3.14 545	1.68 578	1.80 587	1.63 556	1.03 555	2.34 581	2.81 584	1.25 549	2.89 578	4.24 584	1.29 542	2.79 564	1.44 515	2.85 594	0.91 581	1.18 573	1.46 588	1.23 571	1.10 577

MFN_U_SF_RVC	1.55 563	2.39 595	3.16 547	0.65 533	0.41 475	1.12 534	0.46 454	1.23 551	1.33 553	1.61 565	1.20 527	1.43 551	0.98 524	1.76 456	1.97 536	1.90 589	1.80 588	1.98 592	2.15 593	1.63 580	1.77 591

HanzoNet	7.64 597	2.86 596	5.05 582	7.01 599	3.97 593	2.18 577	1.34 571	3.37 593	4.05 587	13.17 603	10.58 596	10.73 600	16.52 606	8.45 597	10.51 601	10.48 606	9.72 608	5.59 602	13.46 607	6.84 602	6.83 602

JetRed	3.29 587	4.93 597	10.17 595	1.45 574	1.72 586	7.44 595	5.05 597	3.06 587	2.12 578	2.41 581	2.39 567	2.99 574	2.37 575	3.51 579	6.44 592	1.32 581	1.90 592	1.37 581	1.23 586	2.21 588	1.76 590

DGTPSM_ROB	8.89 600	5.62 598	12.25 598	5.92 598	11.32 598	8.54 596	24.18 607	6.40 598	13.49 600	5.15 595	11.46 600	6.19 594	10.92 601	7.00 594	13.72 603	4.47 596	7.65 601	3.92 599	7.45 603	4.38 597	7.87 603

DPSMNet_ROB	9.48 601	5.64 599	13.01 602	8.82 600	11.82 599	8.54 596	24.20 608	6.41 599	13.65 603	5.32 596	11.47 601	6.33 595	10.92 601	7.69 595	13.89 604	7.25 605	8.19 603	5.06 600	7.78 604	5.31 600	8.26 604

TCMNet-wrong-test	5.51 595	6.62 600	6.20 588	13.02 606	11.90 600	7.14 594	5.53 598	6.99 600	1.44 559	2.65 584	3.10 582	8.37 597	5.95 594	4.75 589	6.05 591	3.07 595	0.98 584	2.38 594	1.99 592	6.62 601	5.43 600

USTest	8.10 598	7.17 601	8.96 593	9.25 601	9.05 596	15.27 602	23.78 606	9.96 603	9.47 596	5.94 597	6.75 594	7.80 596	7.48 596	8.83 598	11.21 602	2.21 592	3.56 597	2.86 597	3.20 598	5.02 599	4.16 597

BEATNet-Init1	12.10 602	11.19 602	27.29 615	2.99 594	3.51 591	21.84 614	11.10 600	14.34 607	13.83 604	20.34 610	20.33 611	26.35 618	20.03 608	19.06 611	14.80 607	1.74 587	1.81 589	2.05 593	2.49 596	3.69 596	3.12 596

Anonymous_1	22.91 609	11.20 603	12.13 597	12.75 603	26.28 613	19.43 609	27.92 612	14.08 606	13.61 601	14.96 604	10.58 596	11.26 602	11.19 603	12.55 603	14.57 606	38.28 619	7.88 602	34.96 616	63.99 616	89.57 619	10.94 607

DPSM_ROB	12.34 603	11.21 604	12.51 599	12.91 604	12.80 602	19.84 611	28.28 613	14.38 608	14.28 605	10.58 599	11.26 598	12.03 604	11.85 604	13.15 605	15.34 608	7.11 603	8.31 604	6.50 604	7.35 601	8.84 603	8.31 605

DPSM	12.34 603	11.21 604	12.51 599	12.91 604	12.80 602	19.84 611	28.28 613	14.38 608	14.28 605	10.58 599	11.26 598	12.03 604	11.85 604	13.15 605	15.34 608	7.11 603	8.31 604	6.50 604	7.35 601	8.84 603	8.31 605

PML	23.15 610	16.83 606	7.78 591	5.49 597	9.93 597	51.13 619	104.50 619	5.76 597	13.62 602	37.30 619	105.93 619	30.86 619	23.50 613	12.07 601	7.87 596	6.30 601	2.12 595	6.32 603	2.43 594	10.44 605	2.90 595

LRCNet_RVC	13.74 606	19.30 607	12.75 601	19.46 609	12.69 601	1.86 564	0.41 422	12.33 604	1.05 529	15.77 605	18.83 610	12.62 606	8.70 599	12.21 602	9.62 599	22.22 612	8.37 606	25.85 613	24.01 613	19.32 611	17.44 612

ASD4		19.65 608

DLNR_Zeroshot_test	13.43 605	19.94 609	23.55 608	121.61 620	35.03 615	0.46 140	0.15 42	8.02 601	0.35 53	0.28 138	0.37 170	0.26 129	0.17 51	0.76 323	0.29 203	6.42 602	0.26 505	0.09 107	0.38 527	50.13 618	0.18 318

xxxxx1	28.96 617	20.11 610	14.07 604	49.74 616	39.15 616	18.98 605	26.64 609	21.94 612	20.21 611	16.45 606	17.48 607	18.36 607	21.56 609	16.21 608	20.88 611	23.07 613	26.55 615	66.40 617	78.70 617	30.27 614	32.51 617

tt_ll	28.96 617	20.11 610	14.07 604	49.74 616	39.15 616	18.98 605	26.64 609	21.94 612	20.21 611	16.45 606	17.48 607	18.36 607	21.56 609	16.21 608	20.88 611	23.07 613	26.55 615	66.40 617	78.70 617	30.27 614	32.51 617

ff	28.96 617	20.11 610	14.07 604	49.74 616	39.15 616	18.98 605	26.64 609	21.94 612	20.21 611	16.45 606	17.48 607	18.36 607	21.56 609	16.21 608	20.88 611	23.07 613	26.55 615	66.40 617	78.70 617	30.27 614	32.51 617

DPSimNet_ROB	17.97 607	20.20 613	24.98 610	17.62 607	15.92 605	21.53 613	21.00 605	13.70 605	15.61 607	23.89 616	14.69 603	22.87 611	24.58 618	12.70 604	14.56 605	18.48 611	12.91 609	20.21 611	12.05 605	17.76 606	14.17 608

HaxPig	19.86 608	22.40 614	22.34 607	17.95 608	17.95 606	11.77 600	11.89 601	16.02 610	15.89 608	21.10 611	21.41 612	18.74 610	18.39 607	20.08 612	19.69 610	23.63 616	23.22 614	24.06 612	23.69 612	23.00 612	23.95 614

CasAABBNet	24.81 612	22.53 615	24.83 609	26.08 612	25.74 610	39.86 615	57.06 618	28.87 616	28.83 617	21.16 613	22.54 614	24.22 613	23.89 616	26.38 614	30.87 617	14.25 607	16.71 611	13.09 606	14.81 609	17.78 607	16.71 610

FlowAnything	24.85 613	22.54 616	25.10 611	26.11 613	25.76 611	39.86 615	57.00 616	28.89 617	28.87 618	21.31 615	22.68 616	24.22 613	23.87 614	26.39 615	30.89 619	14.26 608	16.78 613	13.10 607	14.90 611	17.78 607	16.69 609

Selective-RAFT-Error	24.87 614	22.59 617	25.14 612	26.13 614	25.82 612	39.93 617	57.03 617	28.97 618	28.95 619	21.21 614	22.65 615	24.25 615	23.98 617	26.43 616	30.83 616	14.27 609	16.71 611	13.10 607	14.82 610	17.82 609	16.76 611

LSM0	26.58 615	22.63 618	25.88 613	30.13 615	52.21 619	39.94 618	56.74 615	28.97 618	28.72 616	21.14 612	22.26 613	24.43 616	23.88 615	26.54 618	30.87 617	14.32 610	16.55 610	13.12 609	14.71 608	17.92 610	20.60 613

MEDIAN_ROB	23.96 611	27.05 619	26.39 614	22.16 610	22.13 608	16.12 604	13.97 602	20.24 611	20.05 610	25.50 617	25.31 617	22.96 612	22.63 612	24.39 613	23.24 614	28.20 617	27.23 618	28.62 614	27.75 614	27.50 613	27.76 615

AVERAGE_ROB	26.93 616	30.34 620	29.27 616	25.82 611	25.34 609	19.48 610	15.17 603	23.55 615	23.00 615	28.45 618	27.87 618	26.25 617	25.86 619	26.96 619	25.55 615	31.30 618	30.07 619	31.76 615	30.81 615	30.79 617	30.93 616

test_example2	115.39 620	123.23 621	94.57 619	115.52 619	123.55 620	101.63 620	114.33 620	53.41 620	99.48 620	134.90 620	135.05 620	85.83 620	85.11 620	111.32 620	106.15 620	152.55 620	205.26 620	99.78 620	114.96 620	140.96 620	110.20 620

ccccc		297.21 622		374.70 621	380.44 621	203.92 621		216.32 621		203.37 621		215.01 621		312.78 621		412.57 621	356.13 621	256.09 621	227.69 621	428.88 621

Low-res two-view benchmark