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

SteFusion	0.20 19	0.12 1	0.25 31	0.31 44	0.19 64	0.30 135	0.22 87	0.34 34	0.29 82	0.21 30	0.25 55	0.21 34	0.16 12	0.43 133	0.20 14	0.09 1	0.10 63	0.12 57	0.10 90	0.10 27	0.09 6

tim_s	0.20 19	0.12 1	0.26 46	0.32 69	0.18 41	0.29 120	0.20 51	0.33 29	0.23 38	0.21 30	0.24 47	0.26 78	0.17 20	0.31 27	0.20 14	0.10 14	0.11 164	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

ACW_4w	0.20 19	0.12 1	0.24 13	0.32 69	0.19 64	0.27 80	0.23 105	0.34 34	0.27 62	0.20 14	0.24 47	0.25 72	0.18 39	0.39 99	0.20 14	0.10 14	0.12 227	0.12 57	0.10 90	0.11 49	0.08 1

5w_v4	0.20 19	0.12 1	0.23 2	0.32 69	0.19 64	0.29 120	0.23 105	0.36 49	0.27 62	0.21 30	0.22 26	0.29 99	0.19 51	0.26 2	0.21 39	0.10 14	0.12 227	0.11 2	0.09 10	0.11 49	0.09 6

IGEV	0.20 19	0.12 1	0.23 2	0.31 44	0.20 106	0.23 26	0.19 27	0.40 84	0.29 82	0.22 48	0.34 122	0.20 24	0.15 4	0.31 27	0.19 5	0.11 32	0.10 63	0.12 57	0.10 90	0.10 27	0.10 62

PyraSte	0.20 19	0.13 6	0.25 31	0.34 103	0.19 64	0.30 135	0.19 27	0.33 29	0.21 27	0.23 52	0.27 73	0.26 78	0.18 39	0.37 83	0.20 14	0.10 14	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.08 1

xxxad45	0.20 19	0.13 6	0.23 2	0.32 69	0.19 64	0.30 135	0.23 105	0.36 49	0.28 72	0.21 30	0.20 14	0.27 87	0.20 64	0.29 11	0.20 14	0.10 14	0.12 227	0.11 2	0.09 10	0.11 49	0.09 6

ITERv28	0.21 47	0.13 6	0.26 46	0.30 12	0.20 106	0.31 156	0.20 51	0.34 34	0.24 46	0.20 14	0.24 47	0.25 72	0.17 20	0.42 124	0.21 39	0.14 129	0.15 369	0.12 57	0.09 10	0.09 1	0.10 62

yuret106	0.20 19	0.13 6	0.25 31	0.30 12	0.20 106	0.26 64	0.18 12	0.37 56	0.19 14	0.19 10	0.23 32	0.33 129	0.16 12	0.32 39	0.21 39	0.14 129	0.15 369	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

uio108cc	0.20 19	0.13 6	0.24 13	0.31 44	0.18 41	0.32 175	0.21 76	0.41 93	0.21 27	0.20 14	0.23 32	0.27 87	0.20 64	0.29 11	0.20 14	0.15 199	0.15 369	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv24	0.20 19	0.13 6	0.23 2	0.30 12	0.19 64	0.28 105	0.19 27	0.45 128	0.18 8	0.21 30	0.27 73	0.26 78	0.17 20	0.30 21	0.22 61	0.14 129	0.15 369	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

dd23bbn	0.20 19	0.13 6	0.22 1	0.30 12	0.18 41	0.32 175	0.20 51	0.39 75	0.20 18	0.23 52	0.29 95	0.23 51	0.19 51	0.31 27	0.22 61	0.12 45	0.12 227	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

hj116sk	0.21 47	0.13 6	0.24 13	0.29 5	0.21 137	0.27 80	0.17 3	0.44 123	0.27 62	0.19 10	0.22 26	0.30 104	0.19 51	0.37 83	0.20 14	0.14 129	0.12 227	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

v20iiwwt	0.20 19	0.13 6	0.23 2	0.30 12	0.19 64	0.31 156	0.20 51	0.42 102	0.22 34	0.23 52	0.22 26	0.24 63	0.20 64	0.31 27	0.23 94	0.13 82	0.12 227	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITER124	0.20 19	0.13 6	0.23 2	0.30 12	0.19 64	0.29 120	0.20 51	0.35 43	0.20 18	0.22 48	0.20 14	0.23 51	0.20 64	0.32 39	0.21 39	0.13 82	0.13 302	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

zxcv128	0.20 19	0.13 6	0.24 13	0.30 12	0.20 106	0.23 26	0.19 27	0.40 84	0.17 6	0.20 14	0.25 55	0.27 87	0.19 51	0.31 27	0.20 14	0.14 129	0.14 337	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

iked130	0.19 7	0.13 6	0.24 13	0.30 12	0.19 64	0.24 39	0.20 51	0.40 84	0.17 6	0.20 14	0.21 18	0.23 51	0.17 20	0.28 8	0.20 14	0.13 82	0.11 164	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

v134_o9	0.20 19	0.13 6	0.25 31	0.30 12	0.21 137	0.28 105	0.19 27	0.41 93	0.20 18	0.21 30	0.25 55	0.24 63	0.16 12	0.31 27	0.19 5	0.12 45	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv12	0.19 7	0.13 6	0.24 13	0.30 12	0.21 137	0.25 55	0.18 12	0.34 34	0.23 38	0.20 14	0.26 64	0.26 78	0.17 20	0.31 27	0.20 14	0.12 45	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 62

vnu138km	0.20 19	0.13 6	0.24 13	0.30 12	0.20 106	0.27 80	0.19 27	0.36 49	0.24 46	0.20 14	0.23 32	0.23 51	0.15 4	0.33 57	0.21 39	0.13 82	0.11 164	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv10	0.19 7	0.13 6	0.25 31	0.30 12	0.20 106	0.24 39	0.18 12	0.36 49	0.23 38	0.20 14	0.23 32	0.24 63	0.17 20	0.29 11	0.20 14	0.12 45	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

99wein	0.20 19	0.13 6	0.25 31	0.30 12	0.19 64	0.25 55	0.18 12	0.37 56	0.26 59	0.21 30	0.25 55	0.23 51	0.16 12	0.32 39	0.21 39	0.13 82	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv8	0.20 19	0.13 6	0.24 13	0.30 12	0.19 64	0.27 80	0.18 12	0.36 49	0.21 27	0.21 30	0.26 64	0.25 72	0.17 20	0.32 39	0.20 14	0.13 82	0.11 164	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

zaero_v3	0.21 47	0.13 6	0.29 77	0.31 44	0.16 10	0.44 279	0.18 12	0.37 56	0.26 59	0.29 98	0.32 111	0.22 37	0.17 20	0.36 74	0.20 14	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

ITERv2	0.21 47	0.13 6	0.31 102	0.31 44	0.16 10	0.35 204	0.18 12	0.38 69	0.24 46	0.25 67	0.29 95	0.22 37	0.19 51	0.41 115	0.21 39	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

ITER	0.20 19	0.13 6	0.27 58	0.30 12	0.16 10	0.27 80	0.19 27	0.31 14	0.20 18	0.27 86	0.36 132	0.22 37	0.19 51	0.42 124	0.22 61	0.12 45	0.09 25	0.10 1	0.09 10	0.10 27	0.10 62

Wavelet-MonSter	0.20 19	0.13 6	0.27 58	0.33 86	0.18 41	0.17 4	0.21 76	0.32 18	0.23 38	0.25 67	0.34 122	0.22 37	0.24 114	0.27 6	0.21 39	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 6	0.25 31	0.31 44	0.16 10	0.19 6	0.17 3	0.42 102	0.24 46	0.23 52	0.21 18	0.17 4	0.16 12	0.45 149	0.19 5	0.13 82	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 27	0.11 109

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 6	0.28 70	0.30 12	0.19 64	0.20 9	0.18 12	0.30 11	0.21 27	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 39	0.33 57	0.19 5	0.13 82	0.09 25	0.13 96	0.09 10	0.10 27	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 6	0.28 70	0.30 12	0.20 106	0.20 9	0.19 27	0.27 6	0.19 14	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 20	0.33 57	0.19 5	0.13 82	0.09 25	0.12 57	0.09 10	0.11 49	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 19	0.13 6	0.27 58	0.33 86	0.17 25	0.38 234	0.18 12	0.30 11	0.19 14	0.24 62	0.15 3	0.26 78	0.17 20	0.32 39	0.21 39	0.13 82	0.09 25	0.12 57	0.09 10	0.11 49	0.10 62

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 6	0.25 31	0.31 44	0.16 10	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 37	0.14 1	0.32 39	0.19 5	0.13 82	0.09 25	0.12 57	0.09 10	0.11 49	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 6	0.27 58	0.33 86	0.17 25	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 51	0.15 4	0.31 27	0.20 14	0.12 45	0.09 25	0.12 57	0.09 10	0.10 27	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 6	0.27 58	0.34 103	0.15 2	0.27 80	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 51	0.15 4	0.32 39	0.20 14	0.11 32	0.09 25	0.13 96	0.09 10	0.10 27	0.09 6

LG-G_1	0.21 47	0.13 6	0.30 90	0.34 103	0.16 10	0.52 318	0.17 3	0.34 34	0.18 8	0.21 30	0.21 18	0.26 78	0.19 51	0.37 83	0.20 14	0.14 129	0.10 63	0.13 96	0.09 10	0.11 49	0.10 62

LG-G	0.21 47	0.13 6	0.30 90	0.34 103	0.16 10	0.52 318	0.17 3	0.34 34	0.18 8	0.21 30	0.21 18	0.26 78	0.19 51	0.37 83	0.20 14	0.14 129	0.10 63	0.13 96	0.09 10	0.11 49	0.10 62

CAS	0.34 187	0.13 6	0.25 31	1.28 598	0.30 405	0.46 294	0.38 357	0.48 138	0.47 212	0.34 131	0.52 197	0.24 63	0.19 51	0.29 11	0.27 175	0.69 591	0.08 2	0.12 57	0.08 1	0.12 88	0.15 267

ITERv30	0.21 47	0.14 38	0.26 46	0.29 5	0.19 64	0.23 26	0.19 27	0.33 29	0.21 27	0.18 4	0.26 64	0.32 116	0.22 90	0.55 228	0.22 61	0.15 199	0.16 405	0.12 57	0.09 10	0.09 1	0.10 62

qyd29nn	0.20 19	0.14 38	0.25 31	0.30 12	0.17 25	0.22 18	0.19 27	0.32 18	0.18 8	0.20 14	0.21 18	0.28 95	0.20 64	0.49 186	0.21 39	0.15 199	0.17 428	0.12 57	0.09 10	0.10 27	0.10 62

oiu110	0.21 47	0.14 38	0.23 2	0.30 12	0.20 106	0.26 64	0.19 27	0.39 75	0.25 56	0.19 10	0.22 26	0.30 104	0.21 77	0.32 39	0.21 39	0.15 199	0.16 405	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 62

ITERv21	0.20 19	0.14 38	0.24 13	0.30 12	0.21 137	0.28 105	0.19 27	0.38 69	0.24 46	0.19 10	0.18 11	0.28 95	0.17 20	0.42 124	0.22 61	0.15 199	0.14 337	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv19	0.20 19	0.14 38	0.25 31	0.30 12	0.20 106	0.30 135	0.19 27	0.40 84	0.20 18	0.21 30	0.23 32	0.27 87	0.16 12	0.30 21	0.22 61	0.15 199	0.16 405	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

dddd17k	0.19 7	0.14 38	0.23 2	0.31 44	0.19 64	0.25 55	0.19 27	0.37 56	0.18 8	0.21 30	0.25 55	0.21 34	0.18 39	0.30 21	0.20 14	0.14 129	0.12 227	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv14	0.19 7	0.14 38	0.24 13	0.30 12	0.19 64	0.25 55	0.19 27	0.41 93	0.18 8	0.20 14	0.23 32	0.22 37	0.16 12	0.29 11	0.20 14	0.12 45	0.11 164	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv7	0.19 7	0.14 38	0.24 13	0.30 12	0.19 64	0.27 80	0.19 27	0.34 34	0.20 18	0.21 30	0.23 32	0.25 72	0.17 20	0.29 11	0.20 14	0.12 45	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

s6wercc	0.19 7	0.14 38	0.24 13	0.30 12	0.19 64	0.27 80	0.19 27	0.34 34	0.20 18	0.21 30	0.23 32	0.25 72	0.17 20	0.30 21	0.20 14	0.12 45	0.11 164	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

a5sdf	0.19 7	0.14 38	0.24 13	0.30 12	0.19 64	0.27 80	0.18 12	0.35 43	0.21 27	0.20 14	0.23 32	0.26 78	0.17 20	0.31 27	0.20 14	0.13 82	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv4	0.22 66	0.14 38	0.26 46	0.29 5	0.16 10	0.26 64	0.18 12	0.41 93	0.27 62	0.29 98	0.44 154	0.20 24	0.23 103	0.35 71	0.26 156	0.11 32	0.10 63	0.12 57	0.10 90	0.10 27	0.09 6

OmniDepth	0.21 47	0.14 38	0.26 46	0.34 103	0.14 1	0.40 246	0.27 159	0.28 7	0.22 34	0.18 4	0.19 12	0.28 95	0.29 179	0.32 39	0.20 14	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 90	0.11 49	0.10 62

MonStereo	0.20 19	0.14 38	0.25 31	0.31 44	0.15 2	0.22 18	0.22 87	0.39 75	0.33 112	0.20 14	0.25 55	0.17 4	0.15 4	0.39 99	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 49	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.14 38	0.25 31	0.31 44	0.15 2	0.22 18	0.22 87	0.39 75	0.33 112	0.20 14	0.25 55	0.17 4	0.15 4	0.39 99	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 49	0.09 6

water-stereo	0.28 130	0.14 38	0.29 77	0.35 139	0.19 64	0.36 214	0.23 105	0.62 212	0.38 162	0.39 166	0.62 230	0.41 187	0.35 233	0.28 8	0.27 175	0.14 129	0.13 302	0.13 96	0.12 158	0.12 88	0.10 62

depthmonostereo	0.29 141	0.14 38	0.31 102	0.35 139	0.17 25	0.46 294	0.27 159	0.69 271	0.57 245	0.35 138	0.42 150	0.31 113	0.35 233	0.35 71	0.27 175	0.14 129	0.12 227	0.13 96	0.12 158	0.11 49	0.10 62

monsterstereo	0.22 66	0.14 38	0.26 46	0.34 103	0.18 41	0.21 15	0.20 51	0.37 56	0.35 131	0.33 128	0.40 144	0.19 18	0.18 39	0.45 149	0.21 39	0.11 32	0.09 25	0.12 57	0.09 10	0.13 124	0.08 1

monsters	0.22 66	0.14 38	0.26 46	0.31 44	0.19 64	0.23 26	0.19 27	0.44 123	0.33 112	0.36 142	0.30 99	0.16 2	0.18 39	0.43 133	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.10 62

111111	0.21 47	0.14 38	0.27 58	0.37 176	0.22 161	0.21 15	0.19 27	0.43 116	0.27 62	0.20 14	0.20 14	0.29 99	0.14 1	0.41 115	0.22 61	0.14 129	0.10 63	0.12 57	0.09 10	0.12 88	0.12 156

LGtest1	0.19 7	0.14 38	0.29 77	0.34 103	0.16 10	0.26 64	0.17 3	0.32 18	0.20 18	0.21 30	0.15 3	0.23 51	0.20 64	0.32 39	0.20 14	0.15 199	0.10 63	0.13 96	0.09 10	0.12 88	0.11 109

FoundationStereo	0.17 1	0.14 38	0.25 31	0.30 12	0.16 10	0.23 26	0.20 51	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 24	0.19 51	0.26 2	0.21 39	0.13 82	0.09 25	0.12 57	0.09 10	0.10 27	0.09 6

MonSter	0.20 19	0.14 38	0.25 31	0.31 44	0.15 2	0.22 18	0.22 87	0.39 75	0.33 112	0.20 14	0.25 55	0.17 4	0.15 4	0.38 93	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 49	0.09 6

dual_stereo	0.19 7	0.14 38	0.24 13	0.31 44	0.16 10	0.16 3	0.20 51	0.29 9	0.20 18	0.23 52	0.20 14	0.22 37	0.14 1	0.52 207	0.24 107	0.13 82	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

Occ-G	0.26 111	0.14 38	0.28 70	0.34 103	0.20 106	0.27 80	0.34 274	0.41 93	0.31 93	0.29 98	0.43 153	0.49 236	0.25 123	0.47 171	0.28 196	0.13 82	0.11 164	0.14 129	0.11 127	0.12 88	0.12 156

Pointernet	0.27 123	0.14 38	0.33 131	0.35 139	0.23 201	0.35 204	0.21 76	0.72 299	0.38 162	0.39 166	0.36 132	0.34 134	0.25 123	0.36 74	0.25 127	0.15 199	0.10 63	0.12 57	0.08 1	0.11 49	0.10 62

IGEV-Stereo+	0.23 81	0.14 38	0.26 46	0.32 69	0.19 64	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 82	0.21 30	0.15 3	0.22 37	0.22 90	0.40 107	0.22 61	0.14 129	0.10 63	0.12 57	0.09 10	0.15 219	0.86 597

trnet	0.27 123	0.14 38	0.23 2	0.28 3	0.15 2	0.37 221	0.23 105	0.52 160	0.72 306	0.42 181	0.51 188	0.34 134	0.26 140	0.39 99	0.25 127	0.15 199	0.11 164	0.12 57	0.08 1	0.11 49	0.10 62

CES	0.28 130	0.14 38	0.23 2	0.30 12	0.70 581	0.37 221	0.27 159	0.48 138	0.46 207	0.34 131	0.48 171	0.27 87	0.22 90	0.39 99	0.23 94	0.13 82	0.11 164	0.12 57	0.08 1	0.13 124	0.17 333

DDF-Stereo	0.26 111	0.15 66	0.30 90	0.36 159	0.29 388	0.19 6	0.20 51	0.32 18	0.31 93	0.26 73	0.26 64	0.29 99	0.29 179	0.38 93	0.24 107	0.17 300	0.10 63	0.14 129	0.10 90	0.70 586	0.12 156

252Zero-FE	0.20 19	0.15 66	0.26 46	0.33 86	0.19 64	0.23 26	0.18 12	0.41 93	0.34 117	0.22 48	0.21 18	0.19 18	0.18 39	0.28 8	0.22 61	0.14 129	0.10 63	0.12 57	0.09 10	0.10 27	0.10 62

Replicate-Monster	0.26 111	0.15 66	1.07 539	0.30 12	0.17 25	0.38 234	0.19 27	0.43 116	0.39 172	0.23 52	0.21 18	0.23 51	0.21 77	0.45 149	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 57	0.09 10	0.09 1	0.14 243

zero-FE	0.25 100	0.15 66	0.30 90	0.35 139	0.29 388	0.19 6	0.20 51	0.35 43	0.31 93	0.26 73	0.27 73	0.29 99	0.29 179	0.33 57	0.24 107	0.17 300	0.10 63	0.14 129	0.10 90	0.64 583	0.12 156

DilatedVolume-Stereo	0.30 158	0.15 66	0.34 148	0.33 86	0.20 106	0.53 326	0.25 130	0.56 174	0.43 188	0.56 230	0.50 179	0.35 143	0.29 179	0.49 186	0.28 196	0.13 82	0.11 164	0.12 57	0.11 127	0.11 49	0.10 62

1w_stereo	0.24 90	0.15 66	0.29 77	0.34 103	0.18 41	0.31 156	0.41 406	0.40 84	0.43 188	0.31 110	0.38 139	0.17 4	0.24 114	0.45 149	0.23 94	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 49	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 66	0.15 66	0.27 58	0.31 44	0.15 2	0.29 120	0.20 51	0.37 56	0.29 82	0.24 62	0.29 95	0.21 34	0.27 151	0.36 74	0.25 127	0.16 258	0.09 25	0.13 96	0.10 90	0.13 124	0.10 62

GREAT-IGEV	0.22 66	0.15 66	0.31 102	0.29 5	0.22 161	0.21 15	0.26 143	0.33 29	0.31 93	0.20 14	0.30 99	0.22 37	0.22 90	0.47 171	0.22 61	0.11 32	0.09 25	0.12 57	0.09 10	0.13 124	0.10 62

DEFOM-Stereo	0.22 66	0.15 66	0.26 46	0.33 86	0.20 106	0.61 382	0.21 76	0.30 11	0.31 93	0.23 52	0.19 12	0.18 13	0.18 39	0.41 115	0.22 61	0.12 45	0.10 63	0.12 57	0.09 10	0.11 49	0.11 109

WCG-NET	0.28 130	0.15 66	0.33 131	0.33 86	0.19 64	0.33 184	0.27 159	0.39 75	0.80 359	0.46 196	0.49 175	0.39 169	0.25 123	0.40 107	0.25 127	0.12 45	0.09 25	0.13 96	0.11 127	0.12 88	0.10 62

IGEV-Stereo++	0.21 47	0.15 66	0.27 58	0.37 176	0.19 64	0.22 18	0.18 12	0.42 102	0.35 131	0.22 48	0.28 85	0.24 63	0.18 39	0.27 6	0.22 61	0.12 45	0.09 25	0.12 57	0.10 90	0.12 88	0.10 62

WCG-NET（raft）	0.31 164	0.15 66	0.36 165	0.32 69	0.19 64	0.35 204	0.27 159	0.51 151	0.78 348	0.45 190	0.55 209	0.48 230	0.27 151	0.54 223	0.26 156	0.13 82	0.10 63	0.12 57	0.11 127	0.12 88	0.11 109

MoCha-V2	0.25 100	0.15 66	0.29 77	0.40 273	0.18 41	0.27 80	0.26 143	0.49 141	0.27 62	0.36 142	0.27 73	0.33 129	0.35 233	0.49 186	0.22 61	0.12 45	0.10 63	0.12 57	0.10 90	0.13 124	0.11 109

LoS	0.29 141	0.15 66	0.30 90	0.29 5	0.18 41	0.33 184	0.29 188	0.51 151	0.72 306	0.34 131	0.52 197	0.41 187	0.28 165	0.47 171	0.28 196	0.15 199	0.11 164	0.13 96	0.09 10	0.11 49	0.11 109
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 170	0.15 66	0.23 2	0.31 44	0.24 230	0.27 80	0.22 87	0.46 131	0.88 408	0.46 196	0.80 307	0.30 104	0.26 140	0.36 74	0.33 248	0.13 82	0.09 25	0.13 96	0.51 589	0.13 124	0.09 6
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
s12784h	0.36 221	0.15 66	0.24 13	0.34 103	0.15 2	0.77 456	0.29 188	0.80 342	0.83 377	0.56 230	0.57 216	0.43 205	0.40 276	0.57 252	0.33 248	0.12 45	0.10 63	0.14 129	0.09 10	0.14 169	0.09 6

TANstereo	0.30 158	0.15 66	0.31 102	0.30 12	0.17 25	0.55 337	0.23 105	0.44 123	0.55 237	0.59 237	0.68 251	0.37 156	0.26 140	0.35 71	0.27 175	0.15 199	0.16 405	0.12 57	0.10 90	0.13 124	0.14 243

CREStereo	0.28 130	0.15 66	0.24 13	0.27 1	0.17 25	0.37 221	0.25 130	0.51 151	0.72 306	0.42 181	0.51 188	0.32 116	0.26 140	0.38 93	0.25 127	0.16 258	0.11 164	0.12 57	0.08 1	0.12 88	0.11 109
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
GEAStereo	0.23 81	0.16 84	0.30 90	0.33 86	0.25 262	0.36 214	0.30 204	0.42 102	0.28 72	0.26 73	0.28 85	0.24 63	0.21 77	0.32 39	0.22 61	0.18 334	0.10 63	0.13 96	0.10 90	0.14 169	0.12 156

GSStereo	0.23 81	0.16 84	0.30 90	0.33 86	0.25 262	0.36 214	0.30 204	0.42 102	0.27 62	0.30 107	0.28 85	0.23 51	0.21 77	0.32 39	0.22 61	0.16 258	0.09 25	0.12 57	0.10 90	0.14 169	0.12 156

gasm-f	0.24 90	0.16 84	0.27 58	0.33 86	0.25 262	0.25 55	0.36 320	0.42 102	0.28 72	0.26 73	0.35 128	0.24 63	0.30 197	0.36 74	0.23 94	0.18 334	0.10 63	0.13 96	0.10 90	0.15 219	0.12 156

Zero-FE251	0.23 81	0.16 84	0.30 90	0.33 86	0.20 106	0.44 279	0.19 27	0.37 56	0.25 56	0.27 86	0.29 95	0.38 164	0.24 114	0.32 39	0.22 61	0.14 129	0.10 63	0.13 96	0.10 90	0.11 49	0.10 62

GASTEREO	0.25 100	0.16 84	0.32 116	0.40 273	0.20 106	0.22 18	0.30 204	0.43 116	0.31 93	0.37 149	0.33 113	0.22 37	0.35 233	0.41 115	0.23 94	0.15 199	0.10 63	0.13 96	0.11 127	0.12 88	0.11 109

MSCF	0.25 100	0.16 84	0.33 131	0.39 235	0.20 106	0.20 9	0.31 230	0.43 116	0.31 93	0.36 142	0.33 113	0.23 51	0.35 233	0.36 74	0.23 94	0.15 199	0.10 63	0.13 96	0.11 127	0.13 124	0.11 109

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 81	0.16 84	0.32 116	0.39 235	0.21 137	0.18 5	0.21 76	0.34 34	0.26 59	0.28 91	0.51 188	0.28 95	0.29 179	0.26 2	0.24 107	0.14 129	0.10 63	0.13 96	0.10 90	0.14 169	0.12 156

HART	0.29 141	0.16 84	0.32 116	0.40 273	0.21 137	0.32 175	0.26 143	0.62 212	0.31 93	0.33 128	0.65 237	0.41 187	0.22 90	0.55 228	0.25 127	0.12 45	0.10 63	0.15 171	0.11 127	0.15 219	0.11 109

Reg-Stereo(zero)	0.30 158	0.16 84	0.28 70	0.34 103	0.18 41	0.32 175	0.20 51	0.63 220	0.68 286	0.50 209	0.52 197	0.51 243	0.30 197	0.45 149	0.25 127	0.13 82	0.10 63	0.12 57	0.10 90	0.12 88	0.11 109

AIO_rvc	0.23 81	0.16 84	0.32 116	0.34 103	0.19 64	0.26 64	0.33 261	0.40 84	0.22 34	0.26 73	0.24 47	0.34 134	0.15 4	0.51 200	0.24 107	0.12 45	0.09 25	0.13 96	0.10 90	0.12 88	0.10 62

HUF	0.24 90	0.16 84	0.33 131	0.32 69	0.18 41	0.25 55	0.40 391	0.42 102	0.34 117	0.25 67	0.23 32	0.32 116	0.28 165	0.34 63	0.24 107	0.13 82	0.10 63	0.13 96	0.09 10	0.12 88	0.10 62

AIO_test	0.23 81	0.16 84	0.28 70	0.34 103	0.20 106	0.30 135	0.39 380	0.38 69	0.25 56	0.25 67	0.28 85	0.32 116	0.22 90	0.38 93	0.25 127	0.12 45	0.09 25	0.13 96	0.10 90	0.12 88	0.09 6

castereo++	0.26 111	0.16 84	0.26 46	0.33 86	0.19 64	0.75 449	0.20 51	0.37 56	0.47 212	0.23 52	0.23 32	0.35 143	0.28 165	0.39 99	0.19 5	0.14 129	0.09 25	0.14 129	0.09 10	0.11 49	0.10 62

IGEV-RUCA	0.25 100	0.16 84	0.34 148	0.39 235	0.27 337	0.33 184	0.20 51	0.38 69	0.36 139	0.26 73	0.31 109	0.25 72	0.21 77	0.48 182	0.24 107	0.20 389	0.11 164	0.13 96	0.10 90	0.17 298	0.15 267

castereo	0.28 130	0.16 84	0.32 116	0.35 139	0.21 137	0.40 246	0.42 416	0.50 149	0.66 278	0.26 73	0.41 147	0.37 156	0.36 251	0.33 57	0.24 107	0.13 82	0.09 25	0.13 96	0.10 90	0.11 49	0.10 62

999	0.27 123	0.16 84	0.35 158	0.36 159	0.24 230	0.31 156	0.27 159	0.49 141	0.38 162	0.26 73	0.30 99	0.39 169	0.23 103	0.63 320	0.25 127	0.13 82	0.10 63	0.14 129	0.12 158	0.12 88	0.14 243

U	0.45 326	0.16 84	0.32 116	0.40 273	0.71 582	3.55 615	0.20 51	0.41 93	0.38 162	0.26 73	0.23 32	0.24 63	0.22 90	0.26 2	0.22 61	0.15 199	0.09 25	0.88 594	0.13 192	0.13 124	0.11 109

Any-RAFT	0.35 203	0.16 84	0.30 90	0.34 103	0.21 137	0.52 318	0.22 87	0.88 373	0.73 313	0.53 221	0.73 262	0.64 317	0.28 165	0.46 164	0.24 107	0.15 199	0.10 63	0.13 96	0.10 90	0.13 124	0.12 156

LoS_RVC	0.27 123	0.16 84	0.27 58	0.32 69	0.30 405	0.44 279	0.34 274	0.41 93	0.33 112	0.31 110	0.51 188	0.29 99	0.32 210	0.36 74	0.28 196	0.11 32	0.10 63	0.11 2	0.08 1	0.11 49	0.19 384

EGLCR-Stereo	0.25 100	0.16 84	0.33 131	0.34 103	0.20 106	0.35 204	0.20 51	0.52 160	0.36 139	0.28 91	0.27 73	0.41 187	0.18 39	0.45 149	0.26 156	0.14 129	0.10 63	0.16 199	0.14 223	0.13 124	0.11 109

fff	0.37 238	0.16 84	0.41 234	0.34 103	0.19 64	0.29 120	0.30 204	0.69 271	1.06 503	0.69 310	0.78 294	0.42 197	0.63 410	0.46 164	0.34 263	0.14 129	0.10 63	0.14 129	0.11 127	0.11 49	0.13 199

ADStereo(finetuned)	0.37 238	0.16 84	0.49 351	0.34 103	0.19 64	0.30 135	0.30 204	0.68 263	0.91 431	0.70 316	0.77 283	0.43 205	0.69 447	0.45 149	0.33 248	0.14 129	0.10 63	0.14 129	0.11 127	0.13 124	0.12 156

test-3	0.34 187	0.16 84	0.43 266	0.39 235	0.21 137	0.43 271	0.22 87	0.63 220	0.78 348	0.71 323	0.45 158	0.64 317	0.27 151	0.43 133	0.31 226	0.12 45	0.09 25	0.17 239	0.13 192	0.12 88	0.10 62

test_1	0.34 187	0.16 84	0.43 266	0.39 235	0.21 137	0.43 271	0.23 105	0.63 220	0.78 348	0.68 301	0.45 158	0.64 317	0.27 151	0.43 133	0.31 226	0.12 45	0.09 25	0.17 239	0.13 192	0.12 88	0.10 62

DCANet	0.36 221	0.16 84	0.41 234	0.34 103	0.19 64	0.30 135	0.30 204	0.68 263	0.91 431	0.70 316	0.77 283	0.43 205	0.57 372	0.45 149	0.34 263	0.14 129	0.10 63	0.14 129	0.11 127	0.13 124	0.12 156

csc	0.37 238	0.16 84	0.41 234	0.34 103	0.19 64	0.29 120	0.30 204	0.69 271	1.06 503	0.69 310	0.78 294	0.42 197	0.63 410	0.46 164	0.34 263	0.14 129	0.10 63	0.14 129	0.11 127	0.11 49	0.13 199

cscssc	0.37 238	0.16 84	0.41 234	0.34 103	0.19 64	0.29 120	0.30 204	0.69 271	1.06 503	0.69 310	0.78 294	0.42 197	0.63 410	0.46 164	0.34 263	0.14 129	0.10 63	0.14 129	0.11 127	0.11 49	0.13 199

PMTNet	0.32 170	0.16 84	0.24 13	0.29 5	0.18 41	0.45 289	0.22 87	0.56 174	0.63 263	0.46 196	0.54 203	0.39 169	0.34 230	0.48 182	0.24 107	0.75 593	0.10 63	0.12 57	0.08 1	0.12 88	0.11 109

VIP-Stereo	0.24 90	0.17 112	0.29 77	0.32 69	0.21 137	0.64 406	0.19 27	0.31 14	0.37 155	0.23 52	0.30 99	0.27 87	0.19 51	0.47 171	0.22 61	0.12 45	0.09 25	0.13 96	0.09 10	0.12 88	0.09 6

DA	0.29 141	0.17 112	0.31 102	0.40 273	0.20 106	0.74 444	0.33 261	0.47 134	0.44 194	0.34 131	0.39 141	0.39 169	0.32 210	0.32 39	0.24 107	0.15 199	0.11 164	0.16 199	0.11 127	0.15 219	0.10 62

GGEV	0.29 141	0.17 112	0.31 102	0.40 273	0.20 106	0.74 444	0.33 261	0.47 134	0.44 194	0.34 131	0.39 141	0.39 169	0.32 210	0.32 39	0.24 107	0.15 199	0.11 164	0.16 199	0.11 127	0.15 219	0.10 62

AdaDepth	0.22 66	0.17 112	0.32 116	0.37 176	0.18 41	0.34 195	0.22 87	0.33 29	0.23 38	0.21 30	0.21 18	0.20 24	0.20 64	0.56 239	0.21 39	0.10 14	0.10 63	0.13 96	0.10 90	0.11 49	0.12 156

3.25w_new	0.23 81	0.17 112	0.32 116	0.31 44	0.17 25	0.43 271	0.20 51	0.37 56	0.30 88	0.37 149	0.28 85	0.22 37	0.25 123	0.42 124	0.22 61	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 62

3.25w	0.23 81	0.17 112	0.32 116	0.31 44	0.17 25	0.43 271	0.20 51	0.37 56	0.30 88	0.37 149	0.28 85	0.22 37	0.25 123	0.42 124	0.22 61	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 62

3.75w	0.22 66	0.17 112	0.30 90	0.31 44	0.19 64	0.43 271	0.24 122	0.35 43	0.24 46	0.31 110	0.27 73	0.17 4	0.22 90	0.37 83	0.20 14	0.10 14	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 49	0.09 6

xyz-stereo	4.23 620	0.17 112	61.76 650	0.34 103	0.16 10	12.16 631	0.37 335	0.58 185	0.68 286	1.01 503	3.36 608	0.77 395	0.82 503	1.21 542	0.40 334	0.12 45	0.10 63	0.16 199	0.11 127	0.13 124	0.10 62

fffft	0.25 100	0.17 112	0.37 181	0.36 159	0.22 161	0.28 105	0.36 320	0.42 102	0.24 46	0.36 142	0.23 32	0.27 87	0.22 90	0.52 207	0.27 175	0.12 45	0.09 25	0.16 199	0.12 158	0.12 88	0.12 156
1: 1. 1
tt45	0.27 123	0.17 112	0.34 148	0.35 139	0.23 201	0.38 234	0.28 178	0.46 131	0.28 72	0.40 172	0.27 73	0.38 164	0.25 123	0.57 252	0.26 156	0.13 82	0.11 164	0.16 199	0.13 192	0.12 88	0.14 243

RAStereo	0.24 90	0.17 112	0.29 77	0.40 273	0.21 137	0.23 26	0.26 143	0.42 102	0.45 203	0.23 52	0.34 122	0.30 104	0.19 51	0.34 63	0.25 127	0.15 199	0.12 227	0.16 199	0.13 192	0.14 169	0.11 109

IGEV++	0.24 90	0.17 112	0.31 102	0.38 206	0.22 161	0.24 39	0.22 87	0.50 149	0.23 38	0.28 91	0.35 128	0.30 104	0.22 90	0.31 27	0.28 196	0.14 129	0.10 63	0.13 96	0.10 90	0.13 124	0.13 199

MSKI-zero shot	0.32 170	0.17 112	0.34 148	0.39 235	0.21 137	0.32 175	0.22 87	0.61 206	0.43 188	0.52 218	0.64 234	0.61 302	0.20 64	0.74 405	0.25 127	0.14 129	0.10 63	0.14 129	0.10 90	0.12 88	0.12 156

UniTT-Stereo	0.27 123	0.17 112	0.37 181	0.40 273	0.27 337	0.30 135	0.28 178	0.39 75	0.31 93	0.29 98	0.46 163	0.27 87	0.25 123	0.47 171	0.34 263	0.17 300	0.13 302	0.13 96	0.12 158	0.14 169	0.12 156

MIM_Stereo	0.38 253	0.17 112	0.53 390	0.37 176	0.24 230	0.27 80	0.24 122	0.70 286	0.54 232	0.72 335	1.00 411	0.63 310	0.29 179	0.64 334	0.38 321	0.13 82	0.14 337	0.17 239	0.16 282	0.14 169	0.11 109

AEACV	0.27 123	0.17 112	0.31 102	0.34 103	0.45 532	0.26 64	0.28 178	0.37 56	0.32 106	0.30 107	0.46 163	0.31 113	0.37 255	0.36 74	0.24 107	0.14 129	0.10 63	0.15 171	0.12 158	0.13 124	0.11 109

MC-Stereo	0.28 130	0.17 112	0.32 116	0.38 206	0.20 106	0.26 64	0.26 143	0.49 141	0.37 155	0.37 149	0.61 227	0.41 187	0.31 205	0.55 228	0.25 127	0.13 82	0.09 25	0.14 129	0.12 158	0.12 88	0.11 109

RCA-Stereo	0.35 203	0.17 112	0.34 148	0.38 206	0.22 161	0.31 156	0.34 274	0.68 263	1.24 540	0.45 190	0.65 237	0.47 225	0.43 290	0.38 93	0.27 175	0.13 82	0.10 63	0.14 129	0.11 127	0.11 49	0.11 109

HHNet	0.41 292	0.17 112	0.41 234	0.34 103	0.37 482	0.33 184	0.34 274	0.69 271	0.75 323	0.86 424	1.30 512	0.52 247	0.32 210	0.52 207	0.35 280	0.15 199	0.11 164	0.19 327	0.15 250	0.15 219	0.24 458

DEmStereo	0.48 364	0.17 112	0.50 364	0.38 206	0.25 262	0.59 374	0.34 274	0.63 220	0.74 320	0.89 446	1.66 556	0.58 276	1.06 550	0.60 293	0.42 342	0.14 129	0.11 164	0.16 199	0.16 282	0.14 169	0.15 267

DRaft	0.49 382	0.17 112	0.47 319	0.37 176	0.25 262	0.58 361	0.40 391	0.65 234	0.85 390	1.02 506	1.75 563	0.50 239	0.82 503	0.63 320	0.40 334	0.13 82	0.11 164	0.16 199	0.16 282	0.14 169	0.15 267

RAFT-RH_RVC	0.56 445	0.17 112	0.41 234	0.37 176	0.23 201	0.57 355	0.24 122	0.60 200	0.70 294	1.19 544	3.94 615	0.56 263	0.38 259	0.65 341	0.36 296	0.13 82	0.11 164	0.20 357	0.14 223	0.12 88	0.13 199

XX-Stereo	0.37 238	0.17 112	0.45 290	0.55 528	0.36 475	0.38 234	0.20 51	0.60 200	0.30 88	0.46 196	1.30 512	0.73 375	0.26 140	0.56 239	0.26 156	0.16 258	0.11 164	0.17 239	0.16 282	0.14 169	0.10 62

111	0.40 281	0.17 112	0.41 234	0.34 103	0.19 64	0.52 318	0.28 178	0.74 312	1.16 525	0.50 209	0.91 369	0.63 310	0.48 319	0.61 301	0.35 280	0.14 129	0.10 63	0.14 129	0.12 158	0.13 124	0.13 199

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 221	0.17 112	0.41 234	0.35 139	0.19 64	0.33 184	0.29 188	0.65 234	0.73 313	0.68 301	1.01 414	0.56 263	0.40 276	0.42 124	0.30 219	0.11 32	0.09 25	0.15 171	0.14 223	0.13 124	0.10 62

CFNet-RSSM	0.34 187	0.17 112	0.45 290	0.39 235	0.22 161	0.35 204	0.23 105	0.73 310	0.84 382	0.65 279	0.54 203	0.57 268	0.28 165	0.46 164	0.26 156	0.13 82	0.10 63	0.14 129	0.12 158	0.13 124	0.11 109

Gwc-CoAtRS	0.34 187	0.17 112	0.44 278	0.39 235	0.23 201	0.34 195	0.22 87	0.70 286	0.75 323	0.60 241	0.59 222	0.58 276	0.29 179	0.45 149	0.26 156	0.14 129	0.11 164	0.14 129	0.12 158	0.12 88	0.12 156

IGEV-FE	0.34 187	0.18 139	0.67 455	0.39 235	0.28 361	0.30 135	0.25 130	0.74 312	0.31 93	0.62 251	0.57 216	0.54 255	0.25 123	0.53 216	0.27 175	0.14 129	0.10 63	0.15 171	0.14 223	0.14 169	0.12 156

S2M2_XL	0.19 7	0.18 139	0.27 58	0.27 1	0.20 106	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 30	0.26 64	0.17 4	0.17 20	0.24 1	0.21 39	0.17 300	0.16 405	0.15 171	0.13 192	0.15 219	0.12 156
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.21 47	0.18 139	0.29 77	0.32 69	0.18 41	0.27 80	0.22 87	0.35 43	0.22 34	0.31 110	0.22 26	0.19 18	0.21 77	0.44 145	0.21 39	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 90	0.11 49	0.09 6

qwe	0.22 66	0.18 139	0.28 70	0.31 44	0.18 41	0.29 120	0.21 76	0.38 69	0.32 106	0.35 138	0.30 99	0.20 24	0.20 64	0.43 133	0.21 39	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 88	0.09 6

2.25w	0.22 66	0.18 139	0.31 102	0.31 44	0.18 41	0.31 156	0.18 12	0.32 18	0.31 93	0.31 110	0.37 137	0.20 24	0.22 90	0.45 149	0.24 107	0.10 14	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.10 62

2.5w	0.21 47	0.18 139	0.31 102	0.32 69	0.18 41	0.31 156	0.25 130	0.31 14	0.23 38	0.28 91	0.35 128	0.18 13	0.17 20	0.39 99	0.21 39	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 90	0.11 49	0.09 6

2.75w_new	0.21 47	0.18 139	0.28 70	0.29 5	0.17 25	0.23 26	0.34 274	0.36 49	0.28 72	0.34 131	0.26 64	0.17 4	0.22 90	0.36 74	0.23 94	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 66	0.18 139	0.29 77	0.30 12	0.18 41	0.27 80	0.23 105	0.37 56	0.28 72	0.31 110	0.26 64	0.22 37	0.26 140	0.50 193	0.24 107	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 49	0.09 6

2w_stereo	0.22 66	0.18 139	0.30 90	0.32 69	0.16 10	0.28 105	0.38 357	0.38 69	0.35 131	0.32 123	0.33 113	0.17 4	0.18 39	0.29 11	0.22 61	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 90	0.12 88	0.10 62

xyz-stereo-finetune	0.33 181	0.18 139	0.36 165	0.33 86	0.18 41	0.57 355	0.31 230	0.58 185	0.69 293	0.45 190	0.54 203	0.38 164	0.33 222	0.56 239	0.36 296	0.12 45	0.12 227	0.16 199	0.13 192	0.13 124	0.12 156

LG-Stereo	0.24 90	0.18 139	0.40 224	0.39 235	0.20 106	0.22 18	0.27 159	0.32 18	0.36 139	0.26 73	0.44 154	0.22 37	0.16 12	0.37 83	0.27 175	0.11 32	0.12 227	0.16 199	0.15 250	0.13 124	0.09 6

MM-Stereo_test2	0.30 158	0.18 139	0.39 212	0.40 273	0.24 230	0.42 268	0.42 416	0.63 220	0.41 178	0.37 149	0.35 128	0.32 116	0.26 140	0.53 216	0.25 127	0.12 45	0.10 63	0.15 171	0.12 158	0.15 219	0.10 62

SCV_C0	0.26 111	0.18 139	0.34 148	0.35 139	0.24 230	0.23 26	0.28 178	0.51 151	0.36 139	0.31 110	0.36 132	0.37 156	0.20 64	0.57 252	0.22 61	0.13 82	0.10 63	0.13 96	0.11 127	0.16 263	0.12 156

AIO-test1	0.38 253	0.18 139	0.38 193	0.50 476	0.24 230	0.46 294	0.30 204	0.70 286	1.19 531	0.40 172	0.71 257	0.45 214	0.29 179	0.53 216	0.27 175	0.15 199	0.13 302	0.19 327	0.21 437	0.13 124	0.17 333

GIP-stereo	0.24 90	0.18 139	0.30 90	0.37 176	0.24 230	0.26 64	0.20 51	0.46 131	0.36 139	0.24 62	0.39 141	0.35 143	0.20 64	0.31 27	0.21 39	0.15 199	0.10 63	0.13 96	0.10 90	0.12 88	0.11 109

tg	0.33 181	0.18 139	0.37 181	0.39 235	0.22 161	0.38 234	0.26 143	0.70 286	0.56 243	0.47 201	0.65 237	0.42 197	0.24 114	0.55 228	0.33 248	0.14 129	0.10 63	0.18 287	0.17 332	0.14 169	0.11 109

model_zeroshot	0.33 181	0.18 139	0.48 339	0.39 235	0.28 361	0.45 289	0.25 130	0.63 220	0.45 203	0.61 249	0.50 179	0.51 243	0.25 123	0.45 149	0.26 156	0.16 258	0.13 302	0.15 171	0.14 223	0.13 124	0.13 199

AIO-Stereo	0.25 100	0.18 139	0.34 148	0.37 176	0.18 41	0.28 105	0.30 204	0.48 138	0.27 62	0.29 98	0.30 99	0.32 116	0.17 20	0.52 207	0.23 94	0.12 45	0.10 63	0.14 129	0.11 127	0.13 124	0.10 62

RSM++	0.25 100	0.18 139	0.34 148	0.36 159	0.20 106	0.28 105	0.30 204	0.51 151	0.32 106	0.25 67	0.22 26	0.37 156	0.21 77	0.50 193	0.24 107	0.12 45	0.10 63	0.14 129	0.12 158	0.14 169	0.10 62

RSM	0.25 100	0.18 139	0.33 131	0.36 159	0.20 106	0.27 80	0.34 274	0.51 151	0.27 62	0.26 73	0.23 32	0.39 169	0.21 77	0.56 239	0.22 61	0.12 45	0.10 63	0.14 129	0.11 127	0.14 169	0.10 62

RAFT-Stereo-weight	0.32 170	0.18 139	0.33 131	0.39 235	0.22 161	0.26 64	0.29 188	0.67 253	0.80 359	0.53 221	0.51 188	0.58 276	0.20 64	0.47 171	0.27 175	0.13 82	0.10 63	0.14 129	0.11 127	0.13 124	0.11 109

gcap-zeroshot	0.34 187	0.18 139	0.52 382	0.38 206	0.22 161	0.49 307	0.27 159	0.52 160	0.34 117	0.64 270	0.50 179	0.83 412	0.34 230	0.48 182	0.24 107	0.13 82	0.11 164	0.15 171	0.12 158	0.13 124	0.12 156

testlalala2	0.36 221	0.18 139	0.45 290	0.89 584	0.53 557	0.44 279	0.26 143	0.61 206	0.49 216	0.68 301	0.56 212	0.44 212	0.24 114	0.34 63	0.31 226	0.15 199	0.12 227	0.14 129	0.10 90	0.13 124	0.13 199

MaDis-Stereo	0.26 111	0.18 139	0.36 165	0.36 159	0.26 306	0.27 80	0.27 159	0.43 116	0.35 131	0.27 86	0.26 64	0.41 187	0.28 165	0.40 107	0.28 196	0.16 258	0.14 337	0.16 199	0.13 192	0.14 169	0.12 156

IGEV_Zeroshot_test	0.34 187	0.18 139	0.67 455	0.39 235	0.28 361	0.30 135	0.25 130	0.74 312	0.31 93	0.62 251	0.57 216	0.54 255	0.25 123	0.53 216	0.27 175	0.14 129	0.10 63	0.15 171	0.14 223	0.14 169	0.12 156

MIF-Stereo (partial)	0.31 164	0.18 139	0.37 181	0.41 307	0.31 427	0.28 105	0.23 105	0.47 134	0.42 186	0.31 110	0.63 231	0.36 154	0.35 233	0.57 252	0.31 226	0.17 300	0.13 302	0.19 327	0.17 332	0.18 322	0.14 243

RAFT-Test	0.34 187	0.18 139	0.37 181	0.38 206	0.23 201	0.50 310	0.23 105	0.69 271	0.40 174	0.60 241	0.85 339	0.61 302	0.28 165	0.46 164	0.27 175	0.14 129	0.11 164	0.14 129	0.11 127	0.13 124	0.12 156

4D-IteraStereo	0.33 181	0.18 139	0.40 224	0.40 273	0.24 230	0.32 175	0.27 159	0.58 185	0.72 306	0.65 279	0.54 203	0.42 197	0.23 103	0.45 149	0.28 196	0.14 129	0.09 25	0.19 327	0.16 282	0.16 263	0.11 109

Selective-IGEV	0.24 90	0.18 139	0.35 158	0.35 139	0.19 64	0.27 80	0.25 130	0.55 172	0.23 38	0.27 86	0.25 55	0.34 134	0.19 51	0.58 272	0.22 61	0.12 45	0.10 63	0.14 129	0.11 127	0.12 88	0.10 62

DCRE	0.37 238	0.18 139	0.46 307	0.45 410	0.32 443	0.42 268	0.37 335	0.63 220	0.51 222	0.47 201	0.94 377	0.56 263	0.36 251	0.52 207	0.32 236	0.14 129	0.13 302	0.15 171	0.14 223	0.14 169	0.13 199

test_4	0.36 221	0.18 139	0.31 102	0.44 387	0.25 262	0.20 9	0.34 274	0.56 174	0.41 178	0.59 237	1.45 540	0.43 205	0.25 123	0.63 320	0.28 196	0.12 45	0.10 63	0.17 239	0.19 389	0.15 219	0.11 109

CrosDoStereo	0.50 398	0.18 139	0.45 290	0.38 206	0.24 230	0.40 246	1.18 591	0.67 253	0.86 395	0.94 473	1.37 521	0.63 310	0.77 487	0.65 341	0.45 372	0.15 199	0.12 227	0.17 239	0.18 359	0.14 169	0.14 243

DeepStereo_LL	0.50 398	0.18 139	0.45 290	0.38 206	0.24 230	0.40 246	1.18 591	0.67 253	0.86 395	0.94 473	1.37 521	0.63 310	0.77 487	0.65 341	0.45 372	0.15 199	0.12 227	0.17 239	0.18 359	0.14 169	0.14 243

THIR-Stereo	0.50 398	0.18 139	0.45 290	0.38 206	0.23 201	0.75 449	0.67 527	0.66 243	0.87 404	1.02 506	1.40 527	0.72 364	0.76 480	0.62 309	0.42 342	0.15 199	0.11 164	0.17 239	0.18 359	0.14 169	0.15 267

PFNet	0.42 299	0.18 139	0.58 413	0.43 368	0.24 230	0.43 271	0.32 251	0.74 312	0.78 348	1.00 498	0.74 271	0.68 343	0.39 270	0.72 392	0.37 312	0.16 258	0.10 63	0.20 357	0.15 250	0.16 263	0.13 199

RAFT-345	0.40 281	0.18 139	0.40 224	0.38 206	0.22 161	0.33 184	0.26 143	0.61 206	0.51 222	0.74 347	1.79 564	0.45 214	0.33 222	0.66 349	0.36 296	0.14 129	0.11 164	0.18 287	0.14 223	0.13 124	0.13 199

R-Stereo Train	0.39 269	0.18 139	0.42 255	0.42 347	0.26 306	0.40 246	0.32 251	0.72 299	0.34 117	0.89 446	1.28 505	0.57 268	0.35 233	0.42 124	0.32 236	0.15 199	0.12 227	0.14 129	0.12 158	0.14 169	0.13 199

RAFT-Stereo	0.39 269	0.18 139	0.42 255	0.42 347	0.26 306	0.40 246	0.32 251	0.72 299	0.34 117	0.89 446	1.28 505	0.57 268	0.35 233	0.42 124	0.32 236	0.15 199	0.12 227	0.14 129	0.12 158	0.14 169	0.13 199
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FE-Mocha	0.32 170	0.19 177	0.50 364	0.38 206	0.27 337	0.30 135	0.20 51	0.71 294	0.36 139	0.65 279	0.56 212	0.54 255	0.25 123	0.38 93	0.22 61	0.15 199	0.10 63	0.17 239	0.16 282	0.13 124	0.12 156

FlowAnything_test	0.29 141	0.19 177	0.39 212	0.47 440	0.26 306	0.46 294	0.25 130	0.43 116	0.31 93	0.29 98	0.26 64	0.35 143	0.26 140	0.40 107	0.37 312	0.21 406	0.15 369	0.22 414	0.26 510	0.16 263	0.16 313

asda	0.21 47	0.19 177	0.29 77	0.31 44	0.17 25	0.25 55	0.23 105	0.36 49	0.28 72	0.27 86	0.24 47	0.18 13	0.21 77	0.40 107	0.21 39	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 49	0.10 62

4w-stereo	0.21 47	0.19 177	0.31 102	0.31 44	0.17 25	0.29 120	0.19 27	0.31 14	0.21 27	0.31 110	0.24 47	0.20 24	0.24 114	0.41 115	0.22 61	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 90	0.11 49	0.09 6

G2L-ROB	0.47 352	0.19 177	0.42 255	0.35 139	0.22 161	0.57 355	0.42 416	1.14 482	0.71 305	0.84 413	0.75 273	1.09 498	0.53 345	0.74 405	0.53 417	0.17 300	0.12 227	0.14 129	0.12 158	0.17 298	0.19 384

xyz-stereo-finetune2	0.36 221	0.19 177	0.38 193	0.32 69	0.19 64	0.82 479	0.29 188	0.52 160	0.32 106	0.51 212	0.78 294	0.43 205	0.45 305	0.69 376	0.44 363	0.13 82	0.12 227	0.17 239	0.13 192	0.12 88	0.13 199

MM-Stereo_test3	0.34 187	0.19 177	0.31 102	0.41 307	0.25 262	0.35 204	0.44 432	0.72 299	0.92 436	0.46 196	0.52 197	0.41 187	0.29 179	0.44 145	0.28 196	0.16 258	0.15 369	0.17 239	0.13 192	0.14 169	0.13 199

MM-Stereo_test1	0.33 181	0.19 177	0.36 165	0.41 307	0.23 201	0.36 214	0.45 435	0.58 185	0.54 232	0.60 241	0.50 179	0.38 164	0.37 255	0.60 293	0.26 156	0.15 199	0.13 302	0.17 239	0.14 223	0.15 219	0.12 156

SCV	0.26 111	0.19 177	0.33 131	0.35 139	0.21 137	0.27 80	0.34 274	0.56 174	0.28 72	0.24 62	0.28 85	0.37 156	0.23 103	0.49 186	0.22 61	0.18 334	0.10 63	0.14 129	0.11 127	0.15 219	0.11 109

SMoEStereo_RVC	0.26 111	0.19 177	0.35 158	0.35 139	0.22 161	0.36 214	0.32 251	0.39 75	0.34 117	0.37 149	0.30 99	0.33 129	0.24 114	0.53 216	0.24 107	0.12 45	0.10 63	0.16 199	0.12 158	0.12 88	0.11 109

PAM_32	0.46 336	0.19 177	0.67 455	0.39 235	0.24 230	0.75 449	0.27 159	0.95 401	0.34 117	0.68 301	0.44 154	1.91 581	0.65 427	0.62 309	0.26 156	0.15 199	0.10 63	0.16 199	0.15 250	0.14 169	0.13 199

PAM	0.46 336	0.19 177	0.70 470	0.40 273	0.26 306	0.75 449	0.33 261	0.85 357	0.34 117	0.70 316	0.46 163	1.83 576	0.63 410	0.61 301	0.26 156	0.15 199	0.10 63	0.16 199	0.14 223	0.14 169	0.13 199

UGAM-zero	0.46 336	0.19 177	0.62 424	0.37 176	0.23 201	0.34 195	0.21 76	1.15 486	0.39 172	0.66 292	0.61 227	1.70 573	0.91 523	0.75 411	0.25 127	0.14 129	0.11 164	0.15 171	0.12 158	0.13 124	0.13 199

MGS-Stereo	0.28 130	0.19 177	0.40 224	0.36 159	0.23 201	0.37 221	0.30 204	0.39 75	0.44 194	0.31 110	0.51 188	0.40 181	0.24 114	0.43 133	0.26 156	0.15 199	0.12 227	0.15 171	0.13 192	0.14 169	0.13 199

testlalala	0.28 130	0.19 177	0.43 266	0.34 103	0.23 201	0.45 289	0.30 204	0.43 116	0.29 82	0.68 301	0.49 175	0.35 143	0.25 123	0.32 39	0.25 127	0.14 129	0.11 164	0.14 129	0.09 10	0.11 49	0.11 109

GCAP-Stereo	0.28 130	0.19 177	0.40 224	0.38 206	0.19 64	0.38 234	0.23 105	0.57 179	0.41 178	0.45 190	0.49 175	0.39 169	0.27 151	0.33 57	0.23 94	0.14 129	0.12 227	0.14 129	0.11 127	0.12 88	0.11 109

DisPM	0.39 269	0.19 177	0.44 278	0.41 307	0.27 337	0.24 39	0.31 230	0.65 234	0.57 245	0.87 432	0.87 350	0.60 297	0.32 210	0.76 415	0.32 236	0.18 334	0.12 227	0.19 327	0.17 332	0.15 219	0.20 407

iRaft-Stereo_20w	0.39 269	0.19 177	0.57 409	0.37 176	0.27 337	0.31 156	0.24 122	1.44 568	0.29 82	0.69 310	0.53 201	0.60 297	0.42 284	0.83 446	0.27 175	0.14 129	0.11 164	0.14 129	0.13 192	0.15 219	0.13 199

GLC_STEREO	0.29 141	0.19 177	0.27 58	0.44 387	0.19 64	0.31 156	0.26 143	0.47 134	0.43 188	0.37 149	0.47 169	0.41 187	0.23 103	0.50 193	0.34 263	0.14 129	0.18 446	0.19 327	0.16 282	0.16 263	0.13 199

GMOStereo	0.37 238	0.19 177	0.38 193	0.43 368	0.24 230	0.37 221	0.38 357	0.52 160	0.62 252	0.87 432	0.84 329	0.64 317	0.35 233	0.37 83	0.28 196	0.13 82	0.11 164	0.20 357	0.18 359	0.15 219	0.11 109

error version	0.37 238	0.19 177	0.38 193	0.43 368	0.24 230	0.37 221	0.38 357	0.52 160	0.62 252	0.87 432	0.84 329	0.64 317	0.35 233	0.37 83	0.28 196	0.13 82	0.11 164	0.20 357	0.18 359	0.15 219	0.11 109

test-v	0.37 238	0.19 177	0.38 193	0.43 368	0.24 230	0.37 221	0.38 357	0.52 160	0.62 252	0.87 432	0.84 329	0.64 317	0.35 233	0.37 83	0.28 196	0.13 82	0.11 164	0.20 357	0.18 359	0.15 219	0.11 109

test_3	0.36 221	0.19 177	0.44 278	0.44 387	0.23 201	0.48 302	0.36 320	0.66 243	0.82 372	0.64 270	0.45 158	0.68 343	0.25 123	0.41 115	0.31 226	0.12 45	0.10 63	0.18 287	0.16 282	0.15 219	0.11 109

PFNet+	0.40 281	0.19 177	0.49 351	0.39 235	0.25 262	0.28 105	0.23 105	0.64 233	0.70 294	0.85 417	0.79 304	0.64 317	0.35 233	0.72 392	0.34 263	0.19 366	0.14 337	0.23 436	0.20 414	0.16 263	0.20 407

ASMatch	0.48 364	0.19 177	0.45 290	0.39 235	0.28 361	0.37 221	0.26 143	0.74 312	0.68 286	0.76 356	2.34 582	0.61 302	0.52 341	0.62 309	0.37 312	0.14 129	0.12 227	0.17 239	0.15 250	0.14 169	0.21 425

SST-Stereo	0.40 281	0.19 177	0.45 290	0.42 347	0.25 262	0.25 55	0.21 76	0.66 243	0.47 212	1.08 528	0.79 304	0.72 364	0.43 290	0.77 422	0.35 280	0.16 258	0.11 164	0.20 357	0.16 282	0.19 356	0.15 267

RAFT_R40	0.40 281	0.19 177	0.44 278	0.43 368	0.25 262	0.23 26	0.26 143	0.67 253	0.67 281	0.98 491	0.78 294	0.72 364	0.43 290	0.76 415	0.35 280	0.16 258	0.11 164	0.20 357	0.16 282	0.18 322	0.14 243

GrayStereo	0.49 382	0.19 177	0.42 255	0.46 431	0.28 361	0.53 326	0.67 527	0.69 271	0.63 263	1.02 506	1.47 543	0.78 397	0.76 480	0.56 239	0.33 248	0.14 129	0.12 227	0.17 239	0.17 332	0.15 219	0.29 496

test-2	0.37 238	0.19 177	0.38 193	0.43 368	0.24 230	0.37 221	0.38 357	0.52 160	0.62 252	0.87 432	0.84 329	0.64 317	0.35 233	0.37 83	0.28 196	0.13 82	0.11 164	0.20 357	0.18 359	0.15 219	0.11 109

test-1	0.36 221	0.19 177	0.71 475	0.46 431	0.26 306	0.44 279	0.36 320	0.60 200	0.59 248	0.48 204	0.67 249	0.53 251	0.36 251	0.40 107	0.29 213	0.14 129	0.11 164	0.16 199	0.14 223	0.15 219	0.16 313

GMM-Stereo	0.44 316	0.19 177	0.36 165	0.42 347	0.25 262	0.51 314	0.47 446	0.71 294	0.53 228	0.76 356	1.37 521	0.76 389	0.38 259	0.60 293	0.33 248	0.15 199	0.10 63	0.20 357	0.19 389	0.16 263	0.27 482

Prome-Stereo	0.46 336	0.19 177	0.35 158	0.44 387	0.26 306	0.40 246	0.45 435	0.68 263	0.44 194	0.96 481	1.84 567	0.59 291	0.67 437	0.61 301	0.32 236	0.14 129	0.11 164	0.16 199	0.14 223	0.16 263	0.29 496

iRaftStereo_RVC	0.32 170	0.19 177	0.37 181	0.39 235	0.22 161	0.31 156	0.29 188	0.68 263	0.51 222	0.49 206	0.66 244	0.37 156	0.23 103	0.45 149	0.33 248	0.14 129	0.10 63	0.18 287	0.17 332	0.15 219	0.12 156

raft+_RVC	0.38 253	0.19 177	0.35 158	0.37 176	0.25 262	0.45 289	0.37 335	0.78 335	0.89 421	0.51 212	0.78 294	0.50 239	0.29 179	0.53 216	0.40 334	0.15 199	0.12 227	0.17 239	0.15 250	0.14 169	0.12 156

raftrobust	0.34 187	0.19 177	0.36 165	0.41 307	0.27 337	0.30 135	0.25 130	0.71 294	0.63 263	0.58 235	0.55 209	0.45 214	0.46 310	0.51 200	0.29 213	0.16 258	0.12 227	0.14 129	0.12 158	0.12 88	0.13 199

AFF-stereo	0.38 253	0.19 177	0.39 212	0.37 176	0.21 137	0.27 80	0.31 230	0.65 234	0.66 278	0.64 270	1.13 467	0.76 389	0.39 270	0.55 228	0.33 248	0.11 32	0.09 25	0.16 199	0.16 282	0.13 124	0.11 109

EAI-Stereo	0.34 187	0.19 177	0.44 278	0.39 235	0.21 137	0.31 156	0.30 204	1.15 486	0.30 88	0.49 206	0.75 273	0.36 154	0.28 165	0.62 309	0.27 175	0.14 129	0.11 164	0.14 129	0.13 192	0.13 124	0.12 156

4.5_new	0.21 47	0.20 214	0.29 77	0.30 12	0.17 25	0.24 39	0.26 143	0.32 18	0.28 72	0.32 123	0.28 85	0.19 18	0.17 20	0.29 11	0.21 39	0.10 14	0.08 2	0.12 57	0.10 90	0.13 124	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 47	0.20 214	0.29 77	0.30 12	0.17 25	0.24 39	0.26 143	0.32 18	0.28 72	0.32 123	0.28 85	0.19 18	0.17 20	0.29 11	0.21 39	0.10 14	0.08 2	0.12 57	0.10 90	0.13 124	0.09 6

3w_stereo	0.24 90	0.20 214	0.37 181	0.33 86	0.16 10	0.32 175	0.42 416	0.41 93	0.38 162	0.31 110	0.27 73	0.16 2	0.26 140	0.34 63	0.22 61	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 88	0.11 109

G2L-Stereo_test	0.48 364	0.20 214	0.40 224	0.34 103	0.23 201	0.57 355	0.58 506	1.10 459	0.77 338	0.86 424	0.94 377	0.95 456	0.54 357	0.68 370	0.60 440	0.16 258	0.12 227	0.14 129	0.12 158	0.15 219	0.15 267

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 299	0.20 214	0.74 488	0.38 206	0.43 521	0.39 242	0.26 143	0.94 394	0.49 216	0.53 221	0.77 283	0.93 452	0.45 305	0.63 320	0.24 107	0.16 258	0.10 63	0.17 239	0.18 359	0.20 372	0.20 407

H2IRNET	0.37 238	0.20 214	0.33 131	0.38 206	0.25 262	0.27 80	0.23 105	0.59 190	0.72 306	0.39 166	0.90 366	0.74 381	0.55 363	0.52 207	0.43 347	0.15 199	0.13 302	0.18 287	0.20 414	0.16 263	0.13 199

MyStereo8	0.40 281	0.20 214	0.54 394	0.41 307	0.29 388	0.53 326	0.29 188	0.65 234	0.49 216	0.71 323	0.98 404	0.58 276	0.43 290	0.50 193	0.51 407	0.15 199	0.12 227	0.16 199	0.14 223	0.19 356	0.19 384

CoDeX	0.47 352	0.20 214	0.49 351	0.42 347	0.25 262	0.75 449	0.36 320	1.27 538	0.80 359	0.82 394	0.96 390	0.62 308	0.57 372	0.60 293	0.36 296	0.17 300	0.12 227	0.17 239	0.15 250	0.16 263	0.14 243

plain	0.31 164	0.20 214	0.50 364	0.39 235	0.29 388	0.27 80	0.30 204	0.44 123	0.35 131	0.31 110	0.66 244	0.30 104	0.31 205	0.65 341	0.31 226	0.17 300	0.13 302	0.20 357	0.15 250	0.17 298	0.12 156

CASnet	0.30 158	0.20 214	0.33 131	0.41 307	0.16 10	0.26 64	0.24 122	0.52 160	0.53 228	0.52 218	0.54 203	0.39 169	0.24 114	0.40 107	0.26 156	0.14 129	0.10 63	0.22 414	0.18 359	0.18 322	0.11 109
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 203	0.20 214	0.47 319	0.40 273	0.25 262	0.33 184	0.31 230	0.76 326	0.38 162	0.43 184	0.57 216	0.79 399	0.44 300	0.71 387	0.25 127	0.15 199	0.11 164	0.15 171	0.14 223	0.14 169	0.12 156

HanStereo	0.35 203	0.20 214	0.47 319	0.40 273	0.25 262	0.33 184	0.31 230	0.76 326	0.38 162	0.43 184	0.57 216	0.79 399	0.44 300	0.71 387	0.25 127	0.15 199	0.11 164	0.15 171	0.14 223	0.14 169	0.12 156

anonymousdsp2	0.35 203	0.20 214	0.43 266	0.37 176	0.24 230	0.48 302	0.31 230	0.86 361	0.65 275	0.55 227	0.50 179	0.50 239	0.34 230	0.56 239	0.31 226	0.14 129	0.10 63	0.14 129	0.10 90	0.16 263	0.14 243

knoymous	0.36 221	0.20 214	0.31 102	0.31 44	0.22 161	0.36 214	0.29 188	0.61 206	0.64 270	0.67 295	0.70 255	0.60 297	0.40 276	0.58 272	0.34 263	0.17 300	0.11 164	0.20 357	0.11 127	0.17 298	0.18 351

anonymousa	0.49 382	0.20 214	0.42 255	0.38 206	0.23 201	0.91 494	0.35 298	0.75 319	0.62 252	0.85 417	1.54 549	1.06 488	0.66 434	0.51 200	0.43 347	0.16 258	0.13 302	0.19 327	0.21 437	0.16 263	0.14 243

riskmin	0.38 253	0.20 214	0.39 212	0.32 69	0.23 201	0.53 326	0.30 204	0.63 220	0.80 359	0.49 206	0.56 212	0.73 375	0.58 381	0.55 228	0.36 296	0.17 300	0.11 164	0.19 327	0.13 192	0.19 356	0.20 407

DCANet-4	0.36 221	0.20 214	0.48 339	0.34 103	0.19 64	0.29 120	0.30 204	0.66 243	0.92 436	0.69 310	0.78 294	0.40 181	0.47 314	0.45 149	0.34 263	0.14 129	0.10 63	0.14 129	0.11 127	0.11 49	0.13 199

tt	6.20 625	0.20 214	5.89 616	3.55 628	2.07 617	11.26 630	19.21 635	11.74 633	5.46 622	2.69 607	2.04 577	4.87 619	6.25 628	3.70 618	7.09 625	8.32 637	11.17 641	4.93 634	5.41 636	5.74 631	2.37 627

RAFT_CTSACE	0.45 326	0.20 214	0.44 278	0.45 410	0.27 337	0.34 195	0.39 380	0.60 200	0.73 313	0.76 356	1.44 537	0.83 412	0.38 259	1.08 522	0.26 156	0.12 45	0.13 302	0.18 287	0.16 282	0.15 219	0.11 109

IPLG	0.39 269	0.20 214	0.59 414	0.40 273	0.24 230	0.54 332	0.27 159	0.75 319	0.63 263	0.84 413	0.81 314	0.32 116	0.32 210	0.60 293	0.45 372	0.13 82	0.11 164	0.16 199	0.13 192	0.13 124	0.12 156

LCNet	0.41 292	0.20 214	0.32 116	0.44 387	0.24 230	0.47 299	0.29 188	0.67 253	0.53 228	0.72 335	1.03 427	0.66 335	0.60 392	0.58 272	0.34 263	0.14 129	0.10 63	0.19 327	0.19 389	0.21 396	0.36 536

AAGNet	1.43 583	0.20 214	0.48 339	0.44 387	0.25 262	0.29 120	0.31 230	0.65 234	0.68 286	0.97 486	0.86 342	0.67 342	0.62 404	0.64 334	20.63 636	0.16 258	0.11 164	0.19 327	0.15 250	0.19 356	0.12 156

STrans-v2	0.46 336	0.20 214	0.48 339	0.40 273	0.24 230	0.55 337	0.50 465	1.07 449	0.73 313	0.65 279	1.05 437	0.72 364	0.69 447	0.72 392	0.33 248	0.14 129	0.10 63	0.17 239	0.14 223	0.13 124	0.12 156

TransformOpticalFlow	0.44 316	0.20 214	0.47 319	0.41 307	0.23 201	0.37 221	0.47 446	0.94 394	0.76 331	0.65 279	1.14 472	0.73 375	0.56 370	0.76 415	0.32 236	0.15 199	0.10 63	0.17 239	0.15 250	0.14 169	0.13 199

NF-Stereo	0.38 253	0.20 214	0.45 290	0.41 307	0.25 262	0.26 64	0.31 230	0.69 271	0.70 294	0.65 279	0.77 283	0.57 268	0.30 197	0.67 360	0.35 280	0.18 334	0.12 227	0.20 357	0.16 282	0.16 263	0.27 482

OCTAStereo	0.38 253	0.20 214	0.46 307	0.41 307	0.25 262	0.26 64	0.31 230	0.69 271	0.70 294	0.65 279	0.77 283	0.58 276	0.30 197	0.67 360	0.35 280	0.18 334	0.12 227	0.20 357	0.16 282	0.16 263	0.27 482

PSM-softLoss	0.38 253	0.20 214	0.48 339	0.41 307	0.26 306	0.30 135	0.35 298	0.69 271	0.46 207	0.62 251	0.82 318	0.59 291	0.33 222	0.70 382	0.39 327	0.19 366	0.12 227	0.20 357	0.18 359	0.16 263	0.22 443

KMStereo	0.38 253	0.20 214	0.48 339	0.41 307	0.26 306	0.30 135	0.35 298	0.69 271	0.46 207	0.62 251	0.82 318	0.59 291	0.33 222	0.70 382	0.39 327	0.19 366	0.12 227	0.20 357	0.18 359	0.16 263	0.22 443

NRIStereo	0.36 221	0.20 214	0.45 290	0.41 307	0.23 201	0.34 195	0.26 143	0.65 234	0.55 237	0.64 270	0.63 231	0.56 263	0.37 255	0.65 341	0.37 312	0.15 199	0.11 164	0.18 287	0.15 250	0.17 298	0.14 243

PSM-AAD	0.48 364	0.20 214	0.37 181	0.43 368	0.23 201	0.56 350	0.50 465	0.65 234	0.70 294	1.07 524	1.12 460	0.58 276	0.92 528	0.61 301	0.32 236	0.15 199	0.11 164	0.25 466	0.26 510	0.18 322	0.43 562

FTStereo	0.56 445	0.20 214	0.37 181	0.41 307	0.25 262	0.40 246	0.79 560	0.66 243	0.43 188	1.09 530	3.27 603	0.70 351	0.73 471	0.55 228	0.33 248	0.14 129	0.13 302	0.19 327	0.17 332	0.15 219	0.30 505

KYRaft	0.48 364	0.20 214	0.38 193	0.44 387	0.23 201	0.44 279	0.37 335	0.66 243	0.41 178	0.94 473	1.73 560	0.79 399	0.41 282	0.63 320	0.31 226	0.16 258	0.11 164	0.18 287	0.22 455	0.16 263	0.78 592

RE-Stereo	0.38 253	0.20 214	0.46 307	0.41 307	0.25 262	0.26 64	0.31 230	0.69 271	0.70 294	0.65 279	0.77 283	0.58 276	0.30 197	0.67 360	0.35 280	0.18 334	0.12 227	0.20 357	0.16 282	0.16 263	0.27 482

Pruner-Stereo	0.38 253	0.20 214	0.45 290	0.40 273	0.25 262	0.22 18	0.24 122	0.67 253	0.55 237	0.89 446	0.76 279	0.68 343	0.29 179	0.62 309	0.35 280	0.18 334	0.12 227	0.20 357	0.17 332	0.17 298	0.18 351

TVStereo	0.38 253	0.20 214	0.46 307	0.41 307	0.25 262	0.26 64	0.31 230	0.69 271	0.70 294	0.65 279	0.77 283	0.58 276	0.30 197	0.67 360	0.35 280	0.18 334	0.12 227	0.20 357	0.16 282	0.16 263	0.27 482

IRAFT_RVC	0.42 299	0.20 214	0.48 339	0.44 387	0.24 230	0.27 80	0.54 492	0.74 312	0.77 338	0.76 356	0.80 307	0.73 375	0.51 339	0.70 382	0.36 296	0.17 300	0.10 63	0.21 399	0.16 282	0.16 263	0.14 243

cross-raft	0.34 187	0.20 214	0.37 181	0.44 387	0.23 201	0.32 175	0.35 298	0.74 312	0.40 174	0.60 241	0.77 283	0.57 268	0.27 151	0.43 133	0.28 196	0.12 45	0.10 63	0.15 171	0.13 192	0.15 219	0.11 109

4.25_new	0.22 66	0.21 251	0.32 116	0.32 69	0.18 41	0.31 156	0.27 159	0.32 18	0.24 46	0.29 98	0.27 73	0.20 24	0.23 103	0.34 63	0.23 94	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 49	0.09 6

4.5w_new	0.22 66	0.21 251	0.32 116	0.32 69	0.18 41	0.31 156	0.27 159	0.32 18	0.24 46	0.29 98	0.27 73	0.20 24	0.23 103	0.34 63	0.23 94	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 49	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 66	0.21 251	0.32 116	0.32 69	0.18 41	0.31 156	0.27 159	0.32 18	0.24 46	0.29 98	0.27 73	0.20 24	0.23 103	0.34 63	0.23 94	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 49	0.09 6

coex_refinement	0.53 420	0.21 251	0.39 212	0.44 387	0.30 405	0.76 455	0.39 380	1.09 457	0.90 424	0.85 417	1.12 460	1.00 469	0.56 370	0.63 320	0.81 491	0.21 406	0.13 302	0.16 199	0.16 282	0.20 372	0.21 425

HI	0.45 326	0.21 251	0.36 165	0.34 103	0.35 470	0.28 105	0.31 230	0.72 299	0.46 207	0.87 432	1.13 467	1.09 498	0.76 480	0.69 376	0.56 429	0.12 45	0.10 63	0.17 239	0.17 332	0.17 298	0.15 267

CoSv	0.45 326	0.21 251	0.36 165	0.34 103	0.35 470	0.28 105	0.31 230	0.72 299	0.46 207	0.87 432	1.13 467	1.09 498	0.76 480	0.69 376	0.56 429	0.12 45	0.10 63	0.17 239	0.17 332	0.17 298	0.15 267

AIO-test2	0.39 269	0.21 251	0.41 234	0.47 440	0.25 262	0.45 289	0.35 298	0.77 329	1.27 550	0.36 142	0.87 350	0.37 156	0.30 197	0.47 171	0.27 175	0.15 199	0.13 302	0.21 399	0.23 471	0.15 219	0.13 199

mms	0.26 111	0.21 251	0.33 131	0.37 176	0.25 262	0.30 135	0.33 261	0.40 84	0.32 106	0.28 91	0.34 122	0.34 134	0.20 64	0.45 149	0.26 156	0.12 45	0.11 164	0.16 199	0.12 158	0.14 169	0.11 109

ours_stereo	0.26 111	0.21 251	0.33 131	0.38 206	0.23 201	0.30 135	0.33 261	0.42 102	0.38 162	0.26 73	0.34 122	0.35 143	0.23 103	0.47 171	0.27 175	0.13 82	0.11 164	0.16 199	0.12 158	0.14 169	0.10 62

fffy	0.28 130	0.21 251	0.34 148	0.37 176	0.23 201	0.33 184	0.29 188	0.51 151	0.41 178	0.32 123	0.37 137	0.39 169	0.27 151	0.50 193	0.27 175	0.12 45	0.11 164	0.16 199	0.13 192	0.14 169	0.11 109

GCAP-BAT	0.30 158	0.21 251	0.42 255	0.33 86	0.27 337	0.26 64	0.27 159	0.45 128	0.30 88	0.60 241	0.64 234	0.45 214	0.23 103	0.56 239	0.26 156	0.15 199	0.12 227	0.15 171	0.10 90	0.12 88	0.11 109

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 364	0.21 251	1.26 560	0.39 235	0.51 552	0.28 105	0.30 204	1.25 534	0.44 194	0.68 301	1.11 456	0.86 423	0.33 222	0.67 360	0.27 175	0.15 199	0.11 164	0.17 239	0.20 414	0.22 418	0.24 458

MyStereo06	0.38 253	0.21 251	0.61 421	0.41 307	0.28 361	0.41 261	0.50 465	0.95 401	0.35 131	0.62 251	0.54 203	0.76 389	0.27 151	0.50 193	0.29 213	0.14 129	0.13 302	0.18 287	0.17 332	0.17 298	0.15 267

MyStereo05	0.44 316	0.21 251	0.45 290	0.41 307	0.28 361	0.41 261	0.50 465	0.93 389	1.09 514	0.76 356	0.61 227	0.51 243	0.57 372	0.73 398	0.42 342	0.14 129	0.13 302	0.18 287	0.17 332	0.17 298	0.15 267

AE-Stereo	0.34 187	0.21 251	0.42 255	0.48 447	0.31 427	0.48 302	0.35 298	0.61 206	0.62 252	0.32 123	0.55 209	0.52 247	0.27 151	0.47 171	0.29 213	0.13 82	0.13 302	0.18 287	0.16 282	0.15 219	0.12 156

11t1	0.36 221	0.21 251	0.42 255	0.35 139	0.22 161	0.62 390	0.29 188	0.69 271	0.43 188	0.60 241	0.53 201	0.53 251	0.48 319	0.56 239	0.40 334	0.18 334	0.14 337	0.16 199	0.13 192	0.17 298	0.17 333

ff7	0.29 141	0.21 251	0.38 193	0.36 159	0.26 306	0.31 156	0.35 298	0.62 212	0.34 117	0.38 158	0.33 113	0.32 116	0.29 179	0.58 272	0.25 127	0.14 129	0.10 63	0.17 239	0.12 158	0.14 169	0.15 267

ffff	0.29 141	0.21 251	0.38 193	0.36 159	0.26 306	0.31 156	0.35 298	0.62 212	0.34 117	0.38 158	0.33 113	0.32 116	0.29 179	0.58 272	0.25 127	0.14 129	0.10 63	0.17 239	0.12 158	0.14 169	0.15 267

11t	0.29 141	0.21 251	0.38 193	0.36 159	0.26 306	0.31 156	0.35 298	0.62 212	0.34 117	0.38 158	0.33 113	0.32 116	0.29 179	0.58 272	0.25 127	0.14 129	0.10 63	0.17 239	0.12 158	0.14 169	0.15 267

anonymousdsp	0.29 141	0.21 251	0.38 193	0.37 176	0.25 262	0.30 135	0.35 298	0.63 220	0.35 131	0.39 166	0.33 113	0.33 129	0.28 165	0.59 287	0.25 127	0.14 129	0.10 63	0.17 239	0.12 158	0.14 169	0.15 267

ProNet	0.29 141	0.21 251	0.38 193	0.35 139	0.24 230	0.32 175	0.43 423	0.57 179	0.37 155	0.33 128	0.30 99	0.32 116	0.28 165	0.57 252	0.26 156	0.13 82	0.11 164	0.16 199	0.13 192	0.13 124	0.13 199

ccc-4	0.29 141	0.21 251	0.38 193	0.36 159	0.26 306	0.31 156	0.35 298	0.62 212	0.34 117	0.38 158	0.33 113	0.32 116	0.29 179	0.58 272	0.25 127	0.14 129	0.10 63	0.17 239	0.12 158	0.14 169	0.15 267

IGEV-Stereo	0.29 141	0.21 251	0.38 193	0.37 176	0.25 262	0.30 135	0.35 298	0.63 220	0.35 131	0.39 166	0.33 113	0.33 129	0.28 165	0.59 287	0.25 127	0.14 129	0.10 63	0.17 239	0.12 158	0.14 169	0.15 267
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 326	0.21 251	0.48 339	0.42 347	0.28 361	0.31 156	0.54 492	0.63 220	0.62 252	0.62 251	0.89 362	1.01 473	0.69 447	0.75 411	0.66 458	0.13 82	0.12 227	0.17 239	0.15 250	0.14 169	0.15 267

CIPLG	0.41 292	0.21 251	0.63 434	0.45 410	0.33 454	0.52 318	0.33 261	0.65 234	0.60 250	0.82 394	0.96 390	0.46 222	0.32 210	0.55 228	0.44 363	0.16 258	0.12 227	0.15 171	0.14 223	0.13 124	0.14 243

IPLGR_C	0.40 281	0.21 251	0.64 439	0.45 410	0.33 454	0.52 318	0.34 274	0.66 243	0.62 252	0.82 394	0.92 373	0.45 214	0.32 210	0.52 207	0.46 382	0.17 300	0.12 227	0.15 171	0.14 223	0.13 124	0.14 243

MIPNet	0.37 238	0.21 251	0.59 414	0.39 235	0.25 262	0.50 310	0.28 178	0.77 329	0.70 294	0.65 279	0.60 224	0.40 181	0.49 323	0.44 145	0.37 312	0.14 129	0.11 164	0.16 199	0.13 192	0.14 169	0.13 199

IPLGR	0.39 269	0.21 251	0.63 434	0.39 235	0.22 161	0.49 307	0.29 188	0.76 326	0.74 320	0.78 366	0.77 283	0.44 212	0.42 284	0.47 171	0.38 321	0.13 82	0.12 227	0.16 199	0.14 223	0.15 219	0.13 199

ACRE	0.40 281	0.21 251	0.65 445	0.45 410	0.33 454	0.51 314	0.33 261	0.66 243	0.63 263	0.80 372	0.92 373	0.45 214	0.32 210	0.52 207	0.45 372	0.16 258	0.12 227	0.15 171	0.14 223	0.13 124	0.14 243

IIG-Stereo	0.43 309	0.21 251	0.44 278	0.50 476	0.25 262	0.44 279	0.21 76	0.71 294	0.76 331	0.83 406	0.95 386	0.83 412	0.43 290	0.90 476	0.35 280	0.15 199	0.12 227	0.19 327	0.14 223	0.15 219	0.11 109

DeepStereo_RVC	0.36 221	0.21 251	0.47 319	0.40 273	0.24 230	0.26 64	0.22 87	0.60 200	0.38 162	0.69 310	0.67 249	0.57 268	0.51 339	0.56 239	0.39 327	0.16 258	0.12 227	0.18 287	0.15 250	0.19 356	0.18 351

rafts_anoy	0.37 238	0.21 251	0.36 165	0.41 307	0.26 306	0.30 135	0.33 261	0.67 253	0.90 424	0.58 235	0.66 244	0.45 214	0.33 222	0.47 171	0.39 327	0.16 258	0.11 164	0.21 399	0.23 471	0.17 298	0.14 243

RALCasStereoNet	0.36 221	0.21 251	0.37 181	0.42 347	0.26 306	0.35 204	0.38 357	0.63 220	0.64 270	0.50 209	0.72 258	0.51 243	0.29 179	0.59 287	0.36 296	0.16 258	0.14 337	0.15 171	0.13 192	0.17 298	0.16 313

test_xeample3	0.29 141	0.21 251	0.41 234	0.35 139	0.26 306	0.35 204	0.32 251	0.56 174	0.36 139	0.43 184	0.32 111	0.34 134	0.28 165	0.54 223	0.23 94	0.14 129	0.11 164	0.16 199	0.12 158	0.14 169	0.13 199

test_xeample	1.01 546	0.21 251	0.42 255	0.35 139	0.21 137	0.71 435	0.39 380	1.23 523	0.86 395	0.81 385	1.04 433	0.69 347	0.61 398	0.69 376	10.93 629	0.19 366	0.15 369	0.18 287	0.17 332	0.18 322	0.17 333

SFCPSM	0.47 352	0.21 251	0.55 399	0.40 273	0.27 337	0.87 490	0.37 335	1.33 548	0.77 338	0.80 372	0.84 329	0.54 255	0.49 323	0.57 252	0.37 312	0.18 334	0.13 302	0.18 287	0.20 414	0.16 263	0.15 267

GANet-RSSM	0.47 352	0.21 251	0.37 181	0.38 206	0.25 262	0.58 361	0.36 320	1.07 449	0.78 348	0.68 301	1.01 414	0.86 423	0.67 437	0.62 309	0.44 363	0.21 406	0.15 369	0.18 287	0.18 359	0.18 322	0.17 333

DIP-Stereo	0.39 269	0.21 251	0.50 364	0.41 307	0.28 361	0.62 390	0.27 159	0.77 329	0.40 174	0.64 270	0.86 342	0.52 247	0.33 222	0.66 349	0.42 342	0.15 199	0.13 302	0.17 239	0.14 223	0.15 219	0.15 267
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet_ROB	0.52 414	0.21 251	0.53 390	0.37 176	0.21 137	0.61 382	0.29 188	1.51 577	1.32 556	0.90 453	1.02 423	0.80 407	0.62 404	0.76 415	0.43 347	0.16 258	0.12 227	0.13 96	0.09 10	0.15 219	0.18 351

S2M2_L	0.26 111	0.22 290	0.33 131	0.31 44	0.25 262	0.24 39	0.13 1	0.35 43	0.41 178	0.25 67	0.36 132	0.30 104	0.25 123	0.30 21	0.26 156	0.22 432	0.19 460	0.17 239	0.19 389	0.21 396	0.18 351
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	0.52 414	0.22 290	0.46 307	0.45 410	0.25 262	0.41 261	0.52 483	0.62 212	1.16 525	0.76 356	1.13 467	1.32 537	0.57 372	1.00 505	0.53 417	0.17 300	0.14 337	0.25 466	0.21 437	0.15 219	0.13 199

test_sample2	0.42 299	0.22 290	0.43 266	0.33 86	0.21 137	0.58 361	0.39 380	0.95 401	0.67 281	0.63 260	0.77 283	0.69 347	0.57 372	0.61 301	0.38 321	0.19 366	0.14 337	0.18 287	0.16 282	0.19 356	0.18 351

test_sample1	0.42 299	0.22 290	0.46 307	0.34 103	0.23 201	0.58 361	0.35 298	0.99 413	0.49 216	0.62 251	0.75 273	0.69 347	0.61 398	0.58 272	0.44 363	0.18 334	0.14 337	0.17 239	0.15 250	0.17 298	0.17 333

MyStereo07	0.32 170	0.22 290	0.34 148	0.42 347	0.28 361	0.40 246	0.50 465	0.72 299	0.37 155	0.37 149	0.34 122	0.32 116	0.31 205	0.59 287	0.27 175	0.14 129	0.13 302	0.18 287	0.17 332	0.17 298	0.16 313

MyStereo04	0.44 316	0.22 290	0.44 278	0.42 347	0.28 361	0.40 246	0.50 465	1.00 417	1.08 512	0.62 251	0.58 221	0.55 260	0.57 372	0.71 387	0.44 363	0.14 129	0.13 302	0.18 287	0.17 332	0.17 298	0.16 313

IGEVStereo-DCA	0.29 141	0.22 290	0.38 193	0.35 139	0.27 337	0.37 221	0.35 298	0.62 212	0.34 117	0.38 158	0.30 99	0.35 143	0.27 151	0.51 200	0.22 61	0.15 199	0.12 227	0.16 199	0.12 158	0.13 124	0.15 267

rrr	0.29 141	0.22 290	0.41 234	0.35 139	0.27 337	0.37 221	0.32 251	0.52 160	0.42 186	0.38 158	0.30 99	0.35 143	0.27 151	0.51 200	0.22 61	0.15 199	0.12 227	0.16 199	0.13 192	0.13 124	0.14 243

1111x	0.55 434	0.22 290	0.46 307	0.38 206	0.20 106	0.66 417	0.43 423	1.23 523	0.99 468	0.71 323	0.99 409	0.95 456	0.69 447	0.90 476	1.08 547	0.18 334	0.17 428	0.18 287	0.19 389	0.20 372	0.18 351

CBFPSM	0.59 466	0.22 290	1.31 565	0.38 206	0.27 337	1.12 537	0.65 523	0.79 339	0.82 372	0.80 372	0.81 314	1.35 546	0.87 516	0.67 360	0.76 481	0.16 258	0.15 369	0.15 171	0.16 282	0.17 298	0.22 443

GwcNet-ADL	0.44 316	0.22 290	0.48 339	0.45 410	0.30 405	0.40 246	0.37 335	0.92 387	0.97 459	0.71 323	0.78 294	0.61 302	0.42 284	0.62 309	0.50 397	0.19 366	0.14 337	0.15 171	0.14 223	0.18 322	0.18 351

OMP-Stereo	0.42 299	0.22 290	0.46 307	0.52 504	0.24 230	0.36 214	0.25 130	0.71 294	0.78 348	0.77 362	0.64 234	0.89 438	0.39 270	0.91 483	0.35 280	0.15 199	0.12 227	0.20 357	0.15 250	0.15 219	0.12 156

CroCo-Stereo	0.26 111	0.22 290	0.36 165	0.48 447	0.22 161	0.20 9	0.29 188	0.51 151	0.44 194	0.28 91	0.23 32	0.42 197	0.26 140	0.29 11	0.26 156	0.15 199	0.13 302	0.13 96	0.11 127	0.16 263	0.12 156
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
RAFT	0.45 326	0.22 290	0.45 290	0.47 440	0.26 306	0.54 332	0.47 446	0.66 243	0.58 247	0.80 372	0.82 318	0.94 454	0.57 372	0.75 411	0.34 263	0.17 300	0.15 369	0.22 414	0.20 414	0.16 263	0.12 156

222	1.18 569	0.22 290	0.44 278	0.37 176	0.22 161	0.79 463	0.37 335	1.31 545	0.89 421	0.92 466	1.08 449	0.72 364	0.71 464	0.66 349	13.89 632	0.20 389	0.15 369	0.17 239	0.16 282	0.18 322	0.19 384

xxxx	1.01 546	0.22 290	0.43 266	0.36 159	0.21 137	0.82 479	0.36 320	1.32 546	0.88 408	0.71 323	0.94 377	0.97 461	0.63 410	0.64 334	10.58 628	0.20 389	0.16 405	0.18 287	0.17 332	0.19 356	0.19 384

FENet	0.42 299	0.22 290	0.38 193	0.39 235	0.24 230	0.55 337	0.32 251	0.79 339	0.70 294	0.71 323	0.72 258	0.63 310	0.57 372	0.62 309	0.44 363	0.19 366	0.13 302	0.19 327	0.17 332	0.18 322	0.19 384

ac_64	0.52 414	0.22 290	0.50 364	0.45 410	0.28 361	0.80 466	0.45 435	1.02 429	0.61 251	0.91 458	0.83 324	1.07 493	0.68 443	0.74 405	0.70 468	0.21 406	0.18 446	0.20 357	0.19 389	0.18 322	0.15 267

PSMNet-RSSM	0.48 364	0.22 290	0.38 193	0.42 347	0.25 262	0.50 310	0.37 335	1.10 459	0.77 338	0.70 316	1.06 443	0.84 416	0.64 421	0.62 309	0.47 389	0.23 449	0.15 369	0.23 436	0.25 496	0.20 372	0.19 384

RASNet	0.53 420	0.22 290	0.52 382	0.38 206	0.22 161	0.68 423	0.38 357	0.97 408	0.88 408	0.73 342	1.04 433	1.03 480	0.92 528	0.90 476	0.86 501	0.16 258	0.14 337	0.14 129	0.17 332	0.15 219	0.13 199

HSM-Net_RVC	0.53 420	0.22 290	0.35 158	0.37 176	0.21 137	0.85 486	0.37 335	1.23 523	0.93 442	0.90 453	1.15 478	1.26 524	0.63 410	0.72 392	0.48 393	0.17 300	0.13 302	0.16 199	0.15 250	0.17 298	0.15 267
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo	0.49 382	0.23 311	0.48 339	0.43 368	0.26 306	0.47 299	0.42 416	0.93 389	0.78 348	0.84 413	0.86 342	0.91 445	0.52 341	0.78 426	0.70 468	0.20 389	0.17 428	0.22 414	0.18 359	0.17 298	0.21 425

DispNO	0.47 352	0.23 311	0.71 475	0.39 235	0.31 427	0.60 380	0.38 357	0.89 375	0.77 338	0.75 349	0.84 329	0.72 364	0.54 357	0.73 398	0.46 382	0.19 366	0.14 337	0.20 357	0.18 359	0.16 263	0.17 333

SMFormer	0.51 405	0.23 311	0.62 424	0.34 103	0.20 106	0.62 390	0.34 274	1.21 510	1.02 481	0.81 385	1.01 414	0.71 355	0.65 427	0.84 451	0.55 427	0.19 366	0.15 369	0.18 287	0.16 282	0.18 322	0.18 351

tta	0.51 405	0.23 311	0.62 424	0.34 103	0.20 106	0.62 390	0.34 274	1.21 510	1.02 481	0.81 385	1.01 414	0.71 355	0.65 427	0.84 451	0.55 427	0.19 366	0.15 369	0.18 287	0.16 282	0.15 219	0.14 243

qqq1	0.49 382	0.23 311	0.62 424	0.34 103	0.20 106	0.62 390	0.34 274	1.21 510	1.02 481	0.81 385	1.01 414	0.71 355	0.65 427	0.84 451	0.34 263	0.19 366	0.15 369	0.14 129	0.12 158	0.15 219	0.14 243

fff1	0.49 382	0.23 311	0.62 424	0.34 103	0.20 106	0.62 390	0.34 274	1.21 510	1.02 481	0.81 385	1.01 414	0.71 355	0.65 427	0.84 451	0.34 263	0.19 366	0.15 369	0.14 129	0.12 158	0.15 219	0.14 243

ACVNet-DCA	0.35 203	0.23 311	0.33 131	0.41 307	0.22 161	0.55 337	0.38 357	0.85 357	0.54 232	0.41 176	0.50 179	0.34 134	0.49 323	0.57 252	0.25 127	0.16 258	0.10 63	0.19 327	0.13 192	0.18 322	0.17 333

xx1	0.39 269	0.23 311	0.33 131	0.41 307	0.22 161	0.55 337	0.38 357	0.67 253	1.06 503	0.41 176	0.50 179	0.65 330	0.53 345	0.57 252	0.25 127	0.16 258	0.10 63	0.20 357	0.19 389	0.18 322	0.17 333

1test111	0.36 221	0.23 311	0.33 131	0.41 307	0.22 161	0.55 337	0.38 357	0.85 357	0.54 232	0.41 176	0.50 179	0.34 134	0.49 323	0.55 228	0.45 372	0.16 258	0.10 63	0.19 327	0.13 192	0.18 322	0.17 333

cc1	0.37 238	0.23 311	0.33 131	0.41 307	0.22 161	0.55 337	0.38 357	0.67 253	1.06 503	0.41 176	0.50 179	0.34 134	0.49 323	0.57 252	0.25 127	0.16 258	0.10 63	0.19 327	0.13 192	0.16 263	0.15 267

EKT-Stereo	0.35 203	0.23 311	0.39 212	0.43 368	0.29 388	0.38 234	0.31 230	0.69 271	0.64 270	0.45 190	0.63 231	0.49 236	0.27 151	0.56 239	0.33 248	0.18 334	0.14 337	0.18 287	0.15 250	0.16 263	0.16 313

gwcnet-sp	0.48 364	0.23 311	0.70 470	0.40 273	0.26 306	0.81 471	0.41 406	0.89 375	0.84 382	0.91 458	0.76 279	0.66 335	0.61 398	0.66 349	0.50 397	0.18 334	0.17 428	0.18 287	0.18 359	0.18 322	0.18 351

scenet	0.48 364	0.23 311	0.70 470	0.40 273	0.26 306	0.81 471	0.41 406	0.89 375	0.84 382	0.91 458	0.76 279	0.66 335	0.61 398	0.66 349	0.50 397	0.18 334	0.17 428	0.18 287	0.18 359	0.18 322	0.18 351

Selective-RAFT	0.35 203	0.23 311	0.51 377	0.44 387	0.21 137	0.64 406	0.27 159	0.59 190	0.63 263	0.40 172	0.38 139	0.55 260	0.40 276	0.57 252	0.35 280	0.13 82	0.11 164	0.14 129	0.12 158	0.16 263	0.13 199

ssnet	0.48 364	0.23 311	0.70 470	0.40 273	0.26 306	0.81 471	0.41 406	0.89 375	0.84 382	0.91 458	0.76 279	0.66 335	0.61 398	0.66 349	0.50 397	0.18 334	0.17 428	0.18 287	0.18 359	0.18 322	0.18 351

TestStereo1	0.43 309	0.23 311	0.41 234	0.51 492	0.24 230	0.34 195	0.40 391	0.77 329	0.90 424	0.68 301	0.96 390	0.48 230	0.46 310	0.91 483	0.32 236	0.16 258	0.13 302	0.18 287	0.15 250	0.14 169	0.13 199

IER	0.46 336	0.23 311	0.50 364	0.38 206	0.28 361	0.69 425	0.35 298	0.80 342	0.66 278	0.83 406	0.94 377	0.75 383	0.77 487	0.60 293	0.42 342	0.17 300	0.14 337	0.17 239	0.17 332	0.17 298	0.15 267

raft_robust	0.41 292	0.23 311	0.36 165	0.42 347	0.21 137	0.40 246	0.33 261	0.79 339	0.98 463	0.79 370	0.87 350	0.39 169	0.33 222	0.84 451	0.29 213	0.13 82	0.12 227	0.16 199	0.17 332	0.15 219	0.12 156

RAFT+CT+SA	0.39 269	0.23 311	0.36 165	0.51 492	0.27 337	0.29 120	0.46 439	0.75 319	0.80 359	0.51 212	0.89 362	0.41 187	0.40 276	0.78 426	0.32 236	0.14 129	0.11 164	0.18 287	0.18 359	0.15 219	0.14 243

SA-5K	0.43 309	0.23 311	0.41 234	0.51 492	0.24 230	0.34 195	0.40 391	0.77 329	0.90 424	0.68 301	0.96 390	0.48 230	0.46 310	0.91 483	0.32 236	0.16 258	0.13 302	0.18 287	0.15 250	0.14 169	0.13 199

AACVNet	0.50 398	0.23 311	0.49 351	0.46 431	0.29 388	0.52 318	0.38 357	0.90 380	0.55 237	0.81 385	1.03 427	1.00 469	0.70 460	0.83 446	0.54 422	0.21 406	0.18 446	0.24 453	0.18 359	0.23 435	0.20 407

Patchmatch Stereo++	0.35 203	0.23 311	0.47 319	0.41 307	0.22 161	0.24 39	0.22 87	0.59 190	0.36 139	0.63 260	0.73 262	0.58 276	0.38 259	0.58 272	0.36 296	0.18 334	0.12 227	0.20 357	0.16 282	0.20 372	0.15 267
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 203	0.23 311	0.47 319	0.41 307	0.22 161	0.24 39	0.31 230	0.59 190	0.36 139	0.63 260	0.73 262	0.58 276	0.38 259	0.56 239	0.35 280	0.18 334	0.12 227	0.20 357	0.16 282	0.20 372	0.15 267

ROB_FTStereo_v2	0.35 203	0.23 311	0.47 319	0.41 307	0.22 161	0.24 39	0.31 230	0.59 190	0.36 139	0.63 260	0.73 262	0.57 268	0.38 259	0.57 252	0.36 296	0.18 334	0.12 227	0.20 357	0.16 282	0.20 372	0.15 267

ROB_FTStereo	0.35 203	0.23 311	0.47 319	0.41 307	0.22 161	0.25 55	0.21 76	0.59 190	0.36 139	0.63 260	0.73 262	0.58 276	0.38 259	0.57 252	0.35 280	0.18 334	0.12 227	0.20 357	0.16 282	0.20 372	0.15 267

HUI-Stereo	0.35 203	0.23 311	0.47 319	0.41 307	0.22 161	0.24 39	0.22 87	0.60 200	0.36 139	0.63 260	0.73 262	0.58 276	0.38 259	0.50 193	0.35 280	0.18 334	0.12 227	0.20 357	0.16 282	0.20 372	0.15 267

iGMRVC	0.35 203	0.23 311	0.47 319	0.41 307	0.22 161	0.24 39	0.30 204	0.59 190	0.36 139	0.63 260	0.73 262	0.58 276	0.38 259	0.58 272	0.36 296	0.18 334	0.12 227	0.20 357	0.16 282	0.20 372	0.15 267

iRAFT	0.35 203	0.23 311	0.47 319	0.41 307	0.22 161	0.24 39	0.22 87	0.59 190	0.36 139	0.63 260	0.73 262	0.58 276	0.38 259	0.58 272	0.36 296	0.18 334	0.12 227	0.20 357	0.16 282	0.20 372	0.15 267

CRE-IMP	0.36 221	0.23 311	0.49 351	0.42 347	0.24 230	0.41 261	0.21 76	0.57 179	0.41 178	0.65 279	0.72 258	0.53 251	0.37 255	0.61 301	0.38 321	0.17 300	0.11 164	0.19 327	0.15 250	0.21 396	0.18 351

RAFT-IKP	0.35 203	0.23 311	0.47 319	0.41 307	0.22 161	0.24 39	0.28 178	0.59 190	0.36 139	0.63 260	0.73 262	0.57 268	0.38 259	0.58 272	0.36 296	0.18 334	0.12 227	0.20 357	0.16 282	0.20 372	0.15 267

RALAANet	0.38 253	0.23 311	0.48 339	0.42 347	0.29 388	0.35 204	0.25 130	0.86 361	0.64 270	0.67 295	0.65 237	0.60 297	0.29 179	0.60 293	0.34 263	0.15 199	0.12 227	0.17 239	0.15 250	0.21 396	0.13 199

GES	0.44 316	0.23 311	0.57 409	0.40 273	0.30 405	0.59 374	0.36 320	0.96 405	0.68 286	0.74 347	0.83 324	0.47 225	0.48 319	0.67 360	0.43 347	0.22 432	0.16 405	0.17 239	0.16 282	0.18 322	0.23 450

ACVNet	0.46 336	0.23 311	0.36 165	0.39 235	0.28 361	0.58 361	0.40 391	0.87 368	0.80 359	0.64 270	0.96 390	0.79 399	0.60 392	0.63 320	0.67 461	0.17 300	0.15 369	0.16 199	0.15 250	0.18 322	0.15 267

acv_ft	0.51 405	0.23 311	0.56 405	0.44 387	0.28 361	0.86 489	0.39 380	0.91 385	0.80 359	0.97 486	0.96 390	0.79 399	0.59 388	0.63 320	0.87 507	0.17 300	0.15 369	0.16 199	0.15 250	0.17 298	0.15 267

cf-r	0.47 352	0.23 311	0.41 234	0.39 235	0.23 201	0.59 374	0.37 335	0.88 373	0.85 390	0.72 335	1.05 437	0.94 454	0.62 404	0.56 239	0.54 422	0.21 406	0.14 337	0.17 239	0.19 389	0.15 219	0.15 267

CFNet-ft	0.48 364	0.23 311	0.36 165	0.40 273	0.26 306	0.64 406	0.37 335	0.87 368	0.85 390	0.64 270	1.00 411	1.01 473	0.64 421	0.61 301	0.53 417	0.23 449	0.15 369	0.24 453	0.21 437	0.23 435	0.18 351

CFNet_RVC	0.48 364	0.23 311	0.36 165	0.40 273	0.26 306	0.64 406	0.37 335	0.87 368	0.85 390	0.64 270	1.00 411	1.01 473	0.64 421	0.61 301	0.53 417	0.23 449	0.15 369	0.24 453	0.21 437	0.23 435	0.18 351

Select-FE	0.46 336	0.24 348	0.88 517	0.42 347	0.35 470	0.33 184	0.19 27	0.90 380	0.37 155	0.60 241	1.01 414	0.97 461	0.80 498	0.72 392	0.28 196	0.16 258	0.12 227	0.17 239	0.20 414	0.15 219	0.24 458

MultiAttention	3.58 615	0.24 348	0.62 424	0.54 521	0.34 463	22.90 637	2.72 628	1.60 585	1.13 520	0.80 372	1.81 565	1.14 515	0.43 290	35.29 646	0.61 444	0.17 300	0.12 227	0.23 436	0.23 471	0.34 518	0.29 496

ISRNet	0.56 445	0.24 348	0.66 451	0.56 531	0.36 475	0.44 279	0.25 130	0.82 348	0.84 382	1.07 524	1.25 500	0.91 445	0.60 392	0.66 349	0.58 432	0.35 549	0.26 522	0.36 543	0.33 547	0.30 493	0.42 556

rvit_stereo_0083	0.34 187	0.24 348	0.50 364	0.44 387	0.27 337	0.34 195	0.35 298	0.45 128	0.62 252	0.37 149	0.47 169	0.42 197	0.35 233	0.40 107	0.36 296	0.22 432	0.20 472	0.20 357	0.17 332	0.20 372	0.14 243

rvit_stereo_0081	0.32 170	0.24 348	0.47 319	0.43 368	0.26 306	0.30 135	0.37 335	0.42 102	0.55 237	0.36 142	0.40 144	0.39 169	0.35 233	0.43 133	0.33 248	0.22 432	0.16 405	0.19 327	0.16 282	0.19 356	0.13 199

rvit_stereo_0082	0.32 170	0.24 348	0.47 319	0.43 368	0.26 306	0.30 135	0.37 335	0.42 102	0.55 237	0.36 142	0.40 144	0.39 169	0.35 233	0.43 133	0.33 248	0.22 432	0.16 405	0.19 327	0.16 282	0.19 356	0.13 199

CAS++	0.32 170	0.24 348	0.36 165	0.37 176	0.26 306	0.28 105	0.23 105	0.87 368	0.50 220	0.47 201	0.45 158	0.26 78	0.21 77	0.49 186	0.24 107	0.23 449	0.19 460	0.22 414	0.17 332	0.21 396	0.16 313
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt1	0.36 221	0.24 348	0.32 116	0.41 307	0.22 161	0.54 332	0.38 357	0.68 263	1.04 492	0.41 176	0.46 163	0.35 143	0.45 305	0.57 252	0.25 127	0.16 258	0.10 63	0.19 327	0.13 192	0.16 263	0.16 313

PCWNet_CMD	0.48 364	0.24 348	0.52 382	0.39 235	0.27 337	0.63 399	0.30 204	0.95 401	0.96 456	0.86 424	1.07 446	0.79 399	0.44 300	0.57 252	0.43 347	0.17 300	0.12 227	0.21 399	0.16 282	0.24 448	0.19 384

CFNet_ucs	0.50 398	0.24 348	0.55 399	0.38 206	0.31 427	0.58 361	0.33 261	0.98 411	0.93 442	0.88 442	1.19 491	0.80 407	0.49 323	0.63 320	0.43 347	0.21 406	0.15 369	0.26 485	0.18 359	0.26 465	0.22 443

LL-Strereo2	0.35 203	0.24 348	0.48 339	0.41 307	0.26 306	0.35 204	0.24 122	0.67 253	0.44 194	0.54 225	0.51 188	0.66 335	0.25 123	0.66 349	0.30 219	0.14 129	0.12 227	0.23 436	0.20 414	0.18 322	0.13 199

CroCo-Stereo Lap2	0.28 130	0.24 348	0.39 212	0.50 476	0.29 388	0.20 9	0.31 230	0.49 141	0.38 162	0.24 62	0.27 73	0.46 222	0.31 205	0.39 99	0.30 219	0.14 129	0.15 369	0.16 199	0.13 192	0.16 263	0.15 267

x	0.39 269	0.24 348	0.41 234	0.34 103	0.23 201	0.52 318	0.32 251	0.86 361	0.52 225	0.57 233	0.70 255	0.59 291	0.50 334	0.49 186	0.46 382	0.17 300	0.15 369	0.17 239	0.15 250	0.17 298	0.16 313

test_5	0.43 309	0.24 348	0.43 266	0.52 504	0.28 361	0.28 105	0.42 416	0.72 299	0.82 372	0.62 251	0.91 369	0.72 364	0.55 363	0.79 431	0.35 280	0.14 129	0.11 164	0.18 287	0.18 359	0.18 322	0.16 313

Sa-1000	0.48 364	0.24 348	0.41 234	0.45 410	0.25 262	0.59 374	0.34 274	0.81 346	0.93 442	0.82 394	1.50 544	0.53 251	0.45 305	0.92 486	0.30 219	0.15 199	0.12 227	0.21 399	0.19 389	0.15 219	0.13 199

CFNet_pseudo	0.46 336	0.24 348	0.52 382	0.37 176	0.27 337	0.58 361	0.30 204	0.86 361	0.88 408	0.82 394	1.03 427	0.75 383	0.47 314	0.58 272	0.44 363	0.17 300	0.12 227	0.24 453	0.16 282	0.24 448	0.19 384

ARAFT	0.47 352	0.24 348	0.79 504	0.42 347	0.25 262	0.55 337	0.55 496	0.75 319	0.81 367	0.89 446	0.75 273	0.73 375	0.47 314	0.88 468	0.37 312	0.15 199	0.12 227	0.23 436	0.22 455	0.14 169	0.13 199

delet	0.55 434	0.24 348	0.55 399	0.44 387	0.33 454	1.07 526	0.50 465	1.00 417	0.86 395	0.85 417	0.96 390	0.90 443	0.63 410	0.83 446	0.74 479	0.18 334	0.18 446	0.20 357	0.21 437	0.16 263	0.15 267

UPFNet	0.53 420	0.24 348	0.51 377	0.45 410	0.38 491	0.84 485	0.49 460	0.99 413	0.75 323	0.87 432	0.88 358	0.86 423	0.64 421	0.80 432	0.71 473	0.20 389	0.20 472	0.20 357	0.20 414	0.19 356	0.15 267

GwcNet-RSSM	0.49 382	0.24 348	0.42 255	0.40 273	0.23 201	0.55 337	0.38 357	0.93 389	0.93 442	0.71 323	1.16 483	0.86 423	0.60 392	0.62 309	0.66 458	0.21 406	0.14 337	0.19 327	0.20 414	0.16 263	0.15 267

MSMDNet	0.48 364	0.24 348	0.52 382	0.39 235	0.27 337	0.63 399	0.30 204	0.96 405	0.96 456	0.86 424	1.07 446	0.79 399	0.44 300	0.57 252	0.43 347	0.17 300	0.12 227	0.20 357	0.16 282	0.23 435	0.19 384

ccs_rob	0.46 336	0.24 348	0.52 382	0.37 176	0.27 337	0.58 361	0.31 230	0.86 361	0.88 408	0.82 394	1.02 423	0.75 383	0.47 314	0.58 272	0.44 363	0.17 300	0.12 227	0.24 453	0.16 282	0.24 448	0.19 384

MLCV	0.47 352	0.24 348	0.61 421	0.37 176	0.17 25	0.61 382	0.33 261	0.80 342	0.87 404	0.94 473	1.13 467	0.72 364	0.43 290	0.89 474	0.51 407	0.13 82	0.10 63	0.13 96	0.11 127	0.14 169	0.12 156

HSM	0.51 405	0.24 348	0.41 234	0.39 235	0.24 230	0.75 449	0.40 391	1.22 518	0.75 323	0.81 385	0.91 369	1.21 519	0.69 447	0.87 465	0.46 382	0.17 300	0.13 302	0.17 239	0.14 223	0.17 298	0.17 333

LE_ROB	4.42 621	0.24 348	2.75 602	0.42 347	0.23 201	1.57 576	0.90 574	1.71 594	17.88 640	16.56 642	4.88 624	5.17 620	18.85 642	1.63 576	14.62 633	0.17 300	0.14 337	0.16 199	0.16 282	0.19 356	0.17 333

rvit_stereo_0080	0.31 164	0.25 373	0.40 224	0.39 235	0.28 361	0.27 80	0.46 439	0.49 141	0.44 194	0.35 138	0.42 150	0.40 181	0.28 165	0.41 115	0.33 248	0.22 432	0.17 428	0.17 239	0.16 282	0.22 418	0.15 267

rvit_stereo_ft	0.33 181	0.25 373	0.47 319	0.52 504	0.32 443	0.33 184	0.47 446	0.49 141	0.50 220	0.34 131	0.41 147	0.41 187	0.32 210	0.48 182	0.34 263	0.22 432	0.14 337	0.19 327	0.18 359	0.19 356	0.14 243

test_sample3	0.46 336	0.25 373	0.50 364	0.35 139	0.23 201	0.69 425	0.37 335	1.15 486	0.81 367	0.75 349	0.79 304	0.66 335	0.49 323	0.63 320	0.46 382	0.21 406	0.15 369	0.20 357	0.19 389	0.21 396	0.19 384

ttt	0.51 405	0.25 373	0.43 266	0.38 206	0.24 230	0.65 414	0.38 357	1.18 501	1.05 496	0.72 335	1.08 449	0.63 310	0.49 323	0.84 451	0.59 437	0.24 461	0.21 482	0.22 414	0.20 414	0.24 448	0.24 458

whm_eth	0.31 164	0.25 373	0.40 224	0.39 235	0.28 361	0.27 80	0.46 439	0.49 141	0.44 194	0.35 138	0.42 150	0.40 181	0.28 165	0.41 115	0.33 248	0.22 432	0.17 428	0.17 239	0.16 282	0.22 418	0.15 267

testlalala_base	0.46 336	0.25 373	0.41 234	0.46 431	0.33 454	0.58 361	0.25 130	0.57 179	0.34 117	0.51 212	0.56 212	0.46 222	0.30 197	0.43 133	0.31 226	1.47 614	0.11 164	0.14 129	0.09 10	1.59 602	0.13 199

BUS	0.45 326	0.25 373	0.43 266	0.45 410	0.28 361	0.70 430	0.34 274	0.94 394	0.76 331	0.75 349	0.80 307	0.65 330	0.49 323	0.64 334	0.51 407	0.20 389	0.14 337	0.22 414	0.19 389	0.18 322	0.18 351

BSDual-CNN	0.46 336	0.25 373	0.43 266	0.45 410	0.28 361	0.77 456	0.40 391	0.94 394	0.76 331	0.75 349	0.80 307	0.76 389	0.54 357	0.64 334	0.43 347	0.20 389	0.14 337	0.22 414	0.19 389	0.18 322	0.18 351

hknet	0.49 382	0.25 373	0.51 377	0.45 410	0.29 388	0.77 456	0.40 391	0.94 394	0.83 377	0.75 349	0.80 307	0.97 461	0.61 398	0.73 398	0.45 372	0.18 334	0.14 337	0.22 414	0.19 389	0.18 322	0.18 351

SA	0.44 316	0.25 373	0.46 307	0.46 431	0.24 230	0.43 271	0.36 320	0.75 319	0.96 456	0.59 237	1.03 427	0.48 230	0.52 341	0.94 499	0.32 236	0.16 258	0.12 227	0.21 399	0.19 389	0.15 219	0.13 199

psmg	0.49 382	0.25 373	0.43 266	0.41 307	0.28 361	0.85 486	0.43 423	0.99 413	0.76 331	0.91 458	0.94 377	0.76 389	0.54 357	0.64 334	0.43 347	0.20 389	0.15 369	0.20 357	0.20 414	0.18 322	0.18 351

DAS	0.51 405	0.25 373	0.60 419	0.48 447	0.31 427	0.58 361	0.41 406	0.83 351	0.97 459	0.89 446	1.12 460	0.70 351	0.75 477	0.82 438	0.43 347	0.17 300	0.13 302	0.18 287	0.15 250	0.20 372	0.18 351

SepStereo	0.51 405	0.25 373	0.60 419	0.48 447	0.31 427	0.58 361	0.41 406	0.83 351	0.97 459	0.89 446	1.12 460	0.70 351	0.75 477	0.93 492	0.43 347	0.17 300	0.13 302	0.18 287	0.15 250	0.20 372	0.18 351

AASNet	0.53 420	0.25 373	0.52 382	0.49 462	0.32 443	0.74 444	0.40 391	1.50 574	0.86 395	0.86 424	0.92 373	0.64 317	0.59 388	0.59 287	0.79 486	0.23 449	0.19 460	0.20 357	0.16 282	0.21 396	0.19 384

GANet-ADL	0.42 299	0.25 373	0.45 290	0.43 368	0.29 388	0.54 332	0.35 298	0.89 375	0.86 395	0.63 260	0.72 258	0.68 343	0.42 284	0.52 207	0.41 338	0.21 406	0.14 337	0.15 171	0.13 192	0.18 322	0.19 384

ADLNet2	0.55 434	0.25 373	0.65 445	0.47 440	0.30 405	0.83 482	0.50 465	1.05 441	0.95 455	0.80 372	0.98 404	0.99 466	0.69 447	0.77 422	0.73 476	0.20 389	0.16 405	0.17 239	0.18 359	0.21 396	0.21 425

ICVP	0.46 336	0.25 373	0.38 193	0.48 447	0.28 361	0.58 361	0.43 423	1.00 417	0.70 294	0.67 295	0.95 386	0.75 383	0.55 363	0.53 216	0.54 422	0.23 449	0.17 428	0.19 327	0.17 332	0.19 356	0.20 407
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 434	0.25 373	0.61 421	0.43 368	0.34 463	1.07 526	0.39 380	0.87 368	0.91 431	0.91 458	0.93 376	0.86 423	0.76 480	0.81 435	0.76 481	0.15 199	0.14 337	0.18 287	0.19 389	0.20 372	0.16 313

DSFCA	0.55 434	0.25 373	0.62 424	0.40 273	0.36 475	0.74 444	0.52 483	1.04 436	0.82 372	1.06 521	0.84 329	0.89 438	0.63 410	0.99 502	0.58 432	0.25 472	0.21 482	0.21 399	0.21 437	0.21 396	0.19 384

test_sample6	0.49 382	0.26 392	0.50 364	0.37 176	0.22 161	0.63 399	0.40 391	1.12 471	0.83 377	0.80 372	1.03 427	0.66 335	0.55 363	0.67 360	0.46 382	0.22 432	0.16 405	0.22 414	0.22 455	0.23 435	0.21 425

test_sample5	0.47 352	0.26 392	0.49 351	0.36 159	0.22 161	0.64 406	0.39 380	1.13 473	0.81 367	0.77 362	0.94 377	0.64 317	0.54 357	0.65 341	0.43 347	0.21 406	0.16 405	0.22 414	0.20 414	0.22 418	0.20 407

test_sample4	0.47 352	0.26 392	0.50 364	0.35 139	0.22 161	0.69 425	0.38 357	1.15 486	0.81 367	0.78 366	0.82 318	0.62 308	0.53 345	0.63 320	0.44 363	0.21 406	0.15 369	0.21 399	0.19 389	0.21 396	0.19 384

DualNet	0.48 364	0.26 392	0.49 351	0.36 159	0.22 161	0.64 406	0.39 380	1.13 473	0.81 367	0.80 372	1.03 427	0.64 317	0.54 357	0.65 341	0.43 347	0.21 406	0.16 405	0.22 414	0.20 414	0.22 418	0.20 407

ffm	0.44 316	0.26 392	0.49 351	0.37 176	0.25 262	0.55 337	0.37 335	0.68 263	1.04 492	0.73 342	0.96 390	0.71 355	0.53 345	0.57 252	0.25 127	0.16 258	0.10 63	0.25 466	0.21 437	0.16 263	0.16 313

ff1	0.49 382	0.26 392	0.49 351	0.37 176	0.25 262	0.55 337	0.37 335	0.68 263	1.04 492	0.73 342	0.96 390	0.71 355	0.53 345	1.01 506	0.88 510	0.16 258	0.10 63	0.25 466	0.21 437	0.16 263	0.16 313

mmx	0.53 420	0.26 392	0.49 351	0.37 176	0.25 262	0.55 337	0.37 335	1.16 493	1.03 486	0.73 342	0.96 390	0.71 355	0.53 345	1.01 506	0.88 510	0.20 389	0.15 369	0.25 466	0.21 437	0.22 418	0.20 407

xxx	0.53 420	0.26 392	0.49 351	0.37 176	0.25 262	0.55 337	0.37 335	1.16 493	1.03 486	0.73 342	0.96 390	0.71 355	0.53 345	1.01 506	0.88 510	0.20 389	0.15 369	0.25 466	0.21 437	0.22 418	0.20 407

iinet-f	0.67 484	0.26 392	2.15 595	0.39 235	0.31 427	1.19 548	0.56 502	0.84 354	0.84 382	0.80 372	1.17 485	1.05 486	0.84 510	0.71 387	1.21 558	0.20 389	0.18 446	0.17 239	0.15 250	0.20 372	0.20 407

qqq	0.40 281	0.26 392	0.44 278	0.36 159	0.22 161	0.46 294	0.36 320	0.85 357	0.54 232	0.56 230	0.69 252	0.65 330	0.53 345	0.55 228	0.45 372	0.17 300	0.16 405	0.20 357	0.19 389	0.18 322	0.17 333

psm_up	0.55 434	0.26 392	0.47 319	0.49 462	0.32 443	0.65 414	0.56 502	1.04 436	0.82 372	0.82 394	0.88 358	1.01 473	0.94 534	0.74 405	0.61 444	0.21 406	0.25 516	0.26 485	0.23 471	0.21 396	0.20 407

UNet	0.54 432	0.26 392	0.66 451	0.44 387	0.40 502	0.99 512	0.41 406	0.98 411	0.75 323	0.83 406	0.89 362	1.04 482	0.72 468	0.73 398	0.62 447	0.19 366	0.14 337	0.20 357	0.17 332	0.20 372	0.17 333

DMCA	0.45 326	0.26 392	0.50 364	0.38 206	0.28 361	0.51 314	0.34 274	0.93 389	0.68 286	0.75 349	0.83 324	0.79 399	0.53 345	0.51 200	0.54 422	0.21 406	0.16 405	0.21 399	0.16 282	0.19 356	0.21 425

UCFNet_RVC	0.49 382	0.26 392	0.35 158	0.39 235	0.26 306	0.64 406	0.36 320	1.15 486	0.84 382	0.67 295	0.88 358	0.88 434	0.59 388	0.58 272	0.45 372	0.24 461	0.17 428	0.27 498	0.27 517	0.25 458	0.23 450

HITNet	0.41 292	0.26 392	0.45 290	0.33 86	0.17 25	0.63 399	0.30 204	0.93 389	0.64 270	0.71 323	0.82 318	0.64 317	0.52 341	0.59 287	0.43 347	0.14 129	0.10 63	0.15 171	0.13 192	0.19 356	0.12 156
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
DISCO	0.70 491	0.26 392	0.68 460	0.44 387	0.31 427	1.14 539	0.51 480	1.23 523	1.23 538	0.81 385	1.05 437	1.50 561	0.85 511	1.82 585	1.03 541	0.19 366	0.15 369	0.18 287	0.16 282	0.24 448	0.23 450

DN-CSS_ROB	0.43 309	0.26 392	0.62 424	0.40 273	0.29 388	0.44 279	0.27 159	0.77 329	0.75 323	0.72 335	1.09 453	0.48 230	0.43 290	0.69 376	0.37 312	0.15 199	0.12 227	0.21 399	0.19 389	0.18 322	0.16 313

DCVSM-stereo	0.49 382	0.27 409	0.53 390	0.39 235	0.29 388	0.51 314	0.26 143	0.75 319	0.75 323	1.11 534	0.75 273	1.05 486	0.72 468	0.60 293	0.47 389	0.20 389	0.19 460	0.24 453	0.20 414	0.25 458	0.30 505

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 187	0.27 409	0.45 290	0.36 159	0.25 262	0.48 302	0.30 204	0.58 185	0.90 424	0.42 181	0.36 132	0.30 104	0.29 179	0.49 186	0.30 219	0.16 258	0.14 337	0.18 287	0.15 250	0.18 322	0.15 267

mmm	0.44 316	0.27 409	0.46 307	0.38 206	0.24 230	0.61 382	0.35 298	0.94 394	0.53 228	0.72 335	1.05 437	0.63 310	0.50 334	0.57 252	0.45 372	0.18 334	0.15 369	0.23 436	0.20 414	0.20 372	0.18 351

LL-Strereo	0.57 452	0.27 409	0.68 460	0.48 447	0.34 463	0.39 242	0.48 454	0.94 394	0.97 459	0.83 406	0.78 294	1.10 502	1.18 562	1.33 555	0.49 395	0.17 300	0.14 337	0.22 414	0.19 389	0.16 263	0.17 333

CASS	0.45 326	0.27 409	0.42 255	0.48 447	0.22 161	0.61 382	0.34 274	0.97 408	0.62 252	0.71 323	0.85 339	0.61 302	0.55 363	0.57 252	0.41 338	0.29 509	0.16 405	0.22 414	0.18 359	0.22 418	0.28 489
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 382	0.27 409	0.75 492	0.40 273	0.27 337	0.64 406	0.49 460	0.84 354	0.77 338	0.60 241	0.83 324	0.88 434	0.66 434	0.70 382	0.56 429	0.16 258	0.17 428	0.21 399	0.20 414	0.21 396	0.19 384

CRFU-Net	0.57 452	0.27 409	0.57 409	0.46 431	0.30 405	1.20 549	0.52 483	1.10 459	0.56 243	1.00 498	0.98 404	1.06 488	0.79 494	0.81 435	0.71 473	0.21 406	0.19 460	0.18 287	0.16 282	0.18 322	0.19 384

CSP-Net	0.56 445	0.27 409	0.49 351	0.41 307	0.28 361	1.22 551	0.50 465	1.23 523	0.72 306	0.95 480	0.95 386	0.89 438	0.62 404	0.83 446	0.62 447	0.26 482	0.17 428	0.17 239	0.17 332	0.18 322	0.17 333

PSMNet-ADL	0.48 364	0.27 409	0.40 224	0.48 447	0.30 405	0.68 423	0.37 335	0.90 380	0.80 359	0.61 249	0.80 307	0.92 450	0.62 404	0.72 392	0.63 450	0.23 449	0.18 446	0.18 287	0.20 414	0.22 418	0.20 407

TRStereo	0.37 238	0.27 409	0.59 414	0.47 440	0.41 509	0.29 120	0.30 204	0.84 354	0.59 248	0.52 218	0.41 147	0.52 247	0.26 140	0.73 398	0.27 175	0.17 300	0.12 227	0.19 327	0.19 389	0.13 124	0.11 109

ADLNet	0.55 434	0.27 409	0.51 377	0.44 387	0.35 470	0.78 460	0.46 439	1.08 453	0.86 395	0.99 493	0.98 404	0.92 450	0.63 410	0.69 376	0.81 491	0.22 432	0.16 405	0.22 414	0.22 455	0.21 396	0.21 425

hitnet-ft	0.55 434	0.27 409	0.39 212	0.41 307	0.28 361	0.78 460	0.40 391	0.92 387	0.90 424	0.82 394	1.01 414	1.13 512	0.70 460	0.78 426	0.67 461	0.28 502	0.20 472	0.28 506	0.22 455	0.29 484	0.26 472

iResNetv2_ROB	0.52 414	0.27 409	0.69 466	0.38 206	0.25 262	0.62 390	0.35 298	1.17 498	1.01 478	0.99 493	1.06 443	0.88 434	0.67 437	0.66 349	0.39 327	0.19 366	0.13 302	0.15 171	0.11 127	0.18 322	0.16 313

MDST_ROB	0.91 536	0.27 409	0.85 510	0.63 556	0.41 509	2.53 597	0.71 548	1.60 585	1.13 520	2.83 610	1.73 560	0.97 461	0.69 447	1.61 573	0.73 476	0.25 472	0.22 490	0.32 529	0.28 523	0.25 458	0.24 458

FACV-RUCA	0.43 309	0.28 423	0.47 319	0.45 410	0.33 454	0.58 361	0.34 274	0.82 348	0.73 313	0.57 233	0.84 329	0.47 225	0.50 334	0.54 223	0.39 327	0.22 432	0.15 369	0.35 538	0.16 282	0.28 480	0.21 425

rvit_0105_6	0.38 253	0.28 423	0.64 439	0.50 476	0.30 405	0.39 242	0.38 357	0.51 151	0.67 281	0.40 172	0.45 158	0.50 239	0.41 282	0.54 223	0.36 296	0.27 492	0.26 522	0.24 453	0.21 437	0.22 418	0.16 313

rvit_stereo_0081_aga	0.31 164	0.28 423	0.44 278	0.42 347	0.29 388	0.34 195	0.31 230	0.44 123	0.40 174	0.39 166	0.44 154	0.40 181	0.32 210	0.42 124	0.29 213	0.23 449	0.17 428	0.19 327	0.16 282	0.20 372	0.15 267

ITSA-stereo	0.53 420	0.28 423	0.52 382	0.40 273	0.23 201	0.56 350	0.34 274	1.24 530	1.24 540	0.80 372	0.81 314	0.72 364	0.58 381	0.82 438	0.65 455	0.21 406	0.17 428	0.23 436	0.21 437	0.22 418	0.26 472

StereoVision	0.42 299	0.28 423	0.45 290	0.49 462	0.28 361	0.38 234	0.38 357	0.72 299	0.62 252	0.44 187	1.14 472	0.54 255	0.39 270	0.56 239	0.34 263	0.21 406	0.24 508	0.25 466	0.24 487	0.26 465	0.16 313

ssnet_v2	0.58 459	0.28 423	0.56 405	0.43 368	0.29 388	0.95 502	0.59 509	1.13 473	0.99 468	0.93 470	0.80 307	0.99 466	0.64 421	0.82 438	0.94 526	0.25 472	0.22 490	0.23 436	0.24 487	0.20 372	0.19 384

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 474	0.28 423	0.99 530	0.40 273	0.30 405	1.03 519	0.56 502	1.10 459	0.99 468	0.97 486	1.22 493	1.06 488	0.69 447	1.07 519	0.95 529	0.19 366	0.11 164	0.16 199	0.13 192	0.22 418	0.21 425

pcwnet_v2	0.58 459	0.28 423	0.84 509	0.45 410	0.35 470	0.61 382	0.35 298	1.27 538	1.21 535	0.99 493	1.27 503	0.72 364	0.58 381	0.67 360	0.48 393	0.27 492	0.21 482	0.24 453	0.23 471	0.29 484	0.29 496

sCroCo_RVC	0.35 203	0.28 423	0.69 466	0.51 492	0.39 497	0.41 261	0.31 230	0.49 141	0.45 203	0.31 110	0.48 171	0.38 164	0.32 210	0.46 164	0.32 236	0.21 406	0.22 490	0.19 327	0.19 389	0.21 396	0.20 407

HGLStereo	0.56 445	0.28 423	0.57 409	0.50 476	0.37 482	0.80 466	0.45 435	1.02 429	0.78 348	0.86 424	1.14 472	0.89 438	0.82 503	0.76 415	0.73 476	0.21 406	0.20 472	0.19 327	0.18 359	0.19 356	0.21 425

DLCB_ROB	0.58 459	0.28 423	0.47 319	0.49 462	0.32 443	0.77 456	0.50 465	0.99 413	0.92 436	1.04 515	1.14 472	1.21 519	0.69 447	0.88 468	0.69 465	0.20 389	0.20 472	0.22 414	0.22 455	0.21 396	0.18 351

SGM_RVC	0.97 542	0.28 423	0.41 234	0.39 235	0.22 161	1.55 574	0.73 552	1.51 577	1.25 546	2.25 600	1.92 570	2.58 595	1.56 585	2.02 594	1.19 557	0.27 492	0.27 531	0.27 498	0.25 496	0.25 458	0.25 466
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.45 326	0.29 435	0.80 506	0.42 347	0.32 443	0.53 326	0.35 298	0.78 335	0.89 421	0.66 292	0.75 273	0.48 230	0.39 270	0.74 405	0.60 440	0.15 199	0.13 302	0.19 327	0.18 359	0.20 372	0.17 333

rvit_0105_4	0.41 292	0.29 435	0.71 475	0.50 476	0.29 388	0.41 261	0.41 406	0.55 172	0.73 313	0.45 190	0.48 171	0.55 260	0.44 300	0.57 252	0.36 296	0.28 502	0.26 522	0.25 466	0.22 455	0.23 435	0.18 351

test_sample7	0.52 414	0.29 435	0.50 364	0.36 159	0.27 337	0.62 390	0.41 406	1.06 445	0.88 408	0.92 466	0.86 342	0.85 418	0.69 447	0.68 370	0.50 397	0.26 482	0.20 472	0.27 498	0.26 510	0.27 476	0.24 458

NINENet	0.50 398	0.29 435	0.51 377	0.45 410	0.32 443	0.70 430	0.34 274	1.10 459	0.88 408	0.80 372	0.94 377	0.65 330	0.49 323	0.73 398	0.51 407	0.22 432	0.20 472	0.25 466	0.18 359	0.22 418	0.21 425

GEStereo_RVC	0.55 434	0.29 435	0.63 434	0.49 462	0.31 427	0.70 430	0.54 492	1.22 518	0.92 436	0.82 394	0.85 339	0.85 418	0.63 410	0.90 476	0.65 455	0.24 461	0.16 405	0.19 327	0.16 282	0.21 396	0.22 443

RAFT + AFF	0.53 420	0.29 435	0.75 492	0.51 492	0.32 443	0.63 399	0.60 511	1.00 417	0.91 431	0.78 366	0.87 350	0.83 412	0.58 381	0.80 432	0.47 389	0.17 300	0.20 472	0.23 436	0.22 455	0.18 322	0.18 351

CFNet	0.51 405	0.29 435	0.46 307	0.41 307	0.27 337	0.70 430	0.32 251	1.13 473	1.00 474	0.72 335	1.07 446	0.85 418	0.60 392	0.76 415	0.52 414	0.19 366	0.14 337	0.23 436	0.23 471	0.21 396	0.16 313

iResNet	0.49 382	0.29 435	0.79 504	0.42 347	0.21 137	0.61 382	0.40 391	0.82 348	0.99 468	0.87 432	1.12 460	0.69 347	0.53 345	0.78 426	0.51 407	0.15 199	0.11 164	0.14 129	0.12 158	0.17 298	0.15 267

pmcnn	1.23 572	0.29 435	0.96 526	0.40 273	0.23 201	0.95 502	0.69 537	1.16 493	1.28 552	1.67 580	2.33 581	11.15 632	0.86 513	0.93 492	0.88 510	0.15 199	0.12 227	0.12 57	0.10 90	0.15 219	0.15 267

DDVS	0.52 414	0.30 444	0.56 405	0.41 307	0.31 427	0.71 435	0.34 274	0.91 385	0.67 281	0.85 417	0.89 362	1.12 506	0.46 310	0.86 463	0.60 440	0.22 432	0.16 405	0.22 414	0.18 359	0.25 458	0.26 472

fast-acv-ft	0.64 475	0.30 444	0.73 483	0.45 410	0.34 463	1.17 545	0.49 460	0.86 361	0.98 463	1.02 506	1.36 518	1.29 529	0.85 511	0.76 415	0.81 491	0.21 406	0.23 500	0.23 436	0.23 471	0.21 396	0.20 407

LMCR-Stereo	0.53 420	0.30 444	0.53 390	0.58 539	0.30 405	0.83 482	0.36 320	1.19 503	0.76 331	0.88 442	1.04 433	0.56 263	0.62 404	0.82 438	0.67 461	0.19 366	0.15 369	0.19 327	0.14 223	0.23 435	0.17 333

DMCA-RVC	0.51 405	0.30 444	0.59 414	0.50 476	0.32 443	0.54 332	0.38 357	0.86 361	0.68 286	0.94 473	0.86 342	0.91 445	0.68 443	0.70 382	0.59 437	0.23 449	0.18 446	0.31 523	0.23 471	0.26 465	0.19 384

NVstereo2D	0.60 469	0.30 444	0.75 492	0.48 447	0.43 521	0.89 491	0.48 454	1.05 441	1.15 524	0.66 292	0.86 342	0.88 434	0.70 460	0.99 502	0.65 455	0.32 530	0.15 369	0.28 506	0.20 414	0.40 540	0.36 536

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 100	0.31 449	0.24 13	0.51 492	0.19 64	0.29 120	0.22 87	0.40 84	0.37 155	0.26 73	0.24 47	0.24 63	0.31 205	0.44 145	0.22 61	0.14 129	0.09 25	0.12 57	0.09 10	0.14 169	0.10 62

rvit_0105_5	0.42 299	0.31 449	0.73 483	0.50 476	0.29 388	0.44 279	0.42 416	0.61 206	0.74 320	0.51 212	0.51 188	0.60 297	0.47 314	0.57 252	0.38 321	0.27 492	0.25 516	0.25 466	0.23 471	0.22 418	0.18 351

TestStereo	0.38 253	0.31 449	0.40 224	0.45 410	0.20 106	0.40 246	0.37 335	0.66 243	0.65 275	0.53 221	0.78 294	0.47 225	0.40 276	0.55 228	0.37 312	0.18 334	0.13 302	0.20 357	0.15 250	0.22 418	0.13 199

stereogan	0.80 514	0.31 449	0.71 475	0.59 543	0.50 548	1.72 585	0.48 454	1.35 553	1.37 559	1.00 498	1.46 542	1.56 567	0.95 537	1.29 551	0.84 496	0.28 502	0.29 540	0.29 514	0.25 496	0.38 537	0.38 547

BEATNet_4x	0.46 336	0.32 453	0.56 405	0.37 176	0.19 64	0.63 399	0.35 298	1.01 426	0.72 306	0.77 362	0.83 324	0.70 351	0.59 388	0.68 370	0.53 417	0.16 258	0.12 227	0.16 199	0.14 223	0.24 448	0.16 313

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 420	0.32 453	0.64 439	0.44 387	0.30 405	0.66 417	0.44 432	1.04 436	0.88 408	0.91 458	0.91 369	0.99 466	0.60 392	0.68 370	0.60 440	0.21 406	0.17 428	0.22 414	0.22 455	0.21 396	0.21 425
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.57 452	0.32 453	0.54 394	0.45 410	0.27 337	0.57 355	0.48 454	1.00 417	1.28 552	0.86 424	1.33 516	0.87 429	0.58 381	1.07 519	0.75 480	0.18 334	0.12 227	0.15 171	0.13 192	0.18 322	0.18 351

AdaStereo	0.50 398	0.32 453	0.47 319	0.48 447	0.25 262	0.67 421	0.32 251	1.17 498	0.88 408	0.75 349	0.99 409	0.75 383	0.49 323	0.67 360	0.46 382	0.27 492	0.12 227	0.28 506	0.18 359	0.23 435	0.18 351
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.
SGM-ForestM	4.04 618	0.32 453	0.46 307	0.43 368	0.27 337	7.50 626	1.45 611	3.84 621	4.24 621	8.19 632	6.76 630	19.00 640	9.08 629	10.74 633	6.62 623	0.31 519	0.33 564	0.32 529	0.32 544	0.29 484	0.29 496

StereoDRNet-Refined	0.58 459	0.32 453	0.54 394	0.46 431	0.30 405	0.96 505	0.40 391	1.00 417	0.94 449	1.12 535	1.08 449	0.96 459	0.67 437	0.90 476	0.89 520	0.17 300	0.13 302	0.22 414	0.21 437	0.20 372	0.19 384
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 479	0.32 453	0.66 451	0.50 476	0.39 497	1.15 541	0.61 516	1.49 573	1.01 478	1.12 535	1.08 449	1.06 488	0.69 447	0.77 422	0.94 526	0.23 449	0.17 428	0.26 485	0.25 496	0.25 458	0.21 425

SGM-Forest	0.62 472	0.32 453	0.39 212	0.43 368	0.30 405	1.02 516	0.55 496	1.09 457	1.05 496	1.06 521	1.18 487	1.10 502	0.67 437	0.88 468	0.62 447	0.31 519	0.33 564	0.33 534	0.30 531	0.30 493	0.28 489
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 501	0.33 461	0.75 492	0.49 462	0.37 482	0.71 435	0.59 509	1.36 556	1.30 554	1.03 514	1.40 527	1.59 570	1.15 558	0.87 465	0.86 501	0.28 502	0.28 535	0.28 506	0.23 471	0.28 480	0.38 547

FADNet-RVC-Resample	0.56 445	0.33 461	1.16 547	0.49 462	0.34 463	0.71 435	0.43 423	1.01 426	0.93 442	0.82 394	0.87 350	0.74 381	0.67 437	0.73 398	0.45 372	0.18 334	0.18 446	0.26 485	0.27 517	0.26 465	0.27 482

TDLM	0.57 452	0.33 461	0.49 351	0.51 492	0.30 405	0.66 417	0.73 552	1.03 433	1.01 478	0.82 394	1.10 455	0.84 416	0.70 460	0.86 463	0.58 432	0.28 502	0.17 428	0.25 466	0.22 455	0.26 465	0.19 384

CVANet_RVC	0.57 452	0.33 461	0.44 278	0.47 440	0.32 443	0.67 421	0.61 516	1.05 441	0.93 442	0.85 417	1.04 433	1.01 473	0.73 471	0.83 446	0.52 414	0.29 509	0.19 460	0.27 498	0.25 496	0.31 499	0.21 425

StereoDRNet	0.64 475	0.33 461	0.68 460	0.51 492	0.43 521	1.03 519	0.53 488	1.47 570	0.99 468	1.10 532	0.87 350	1.07 493	0.71 464	0.82 438	0.88 510	0.23 449	0.19 460	0.25 466	0.23 471	0.27 476	0.19 384

rvit_0105_3	0.47 352	0.34 466	0.77 502	0.54 521	0.31 427	0.49 307	0.47 446	0.63 220	0.79 357	0.65 279	0.59 222	0.64 317	0.50 334	0.65 341	0.39 327	0.29 509	0.27 531	0.29 514	0.28 523	0.21 396	0.20 407

ACV-stereo	0.62 472	0.34 466	1.00 531	0.43 368	0.31 427	1.20 549	0.40 391	0.75 319	0.83 377	0.64 270	0.77 283	2.10 585	1.03 547	0.81 435	0.64 453	0.21 406	0.17 428	0.18 287	0.18 359	0.21 396	0.21 425

SACVNet	0.58 459	0.34 466	0.55 399	0.55 528	0.36 475	0.63 399	0.48 454	1.13 473	0.77 338	1.02 506	1.06 443	1.02 478	0.74 473	0.90 476	0.51 407	0.27 492	0.21 482	0.25 466	0.24 487	0.29 484	0.36 536

Anonymous3	0.46 336	0.34 466	0.86 515	0.50 476	0.37 482	0.81 471	0.50 465	0.72 299	0.65 275	0.51 212	0.65 237	0.45 214	0.45 305	0.64 334	0.38 321	0.24 461	0.24 508	0.22 414	0.21 437	0.23 435	0.23 450

HCRNet	0.44 316	0.34 466	0.41 234	0.53 514	0.26 306	0.53 326	0.29 188	0.83 351	0.63 263	0.71 323	0.81 314	0.77 395	0.50 334	0.66 349	0.36 296	0.24 461	0.16 405	0.24 453	0.20 414	0.21 396	0.18 351

DeepPruner_ROB	0.53 420	0.34 466	0.59 414	0.41 307	0.30 405	0.50 310	0.43 423	1.19 503	0.70 294	0.85 417	1.05 437	0.86 423	0.55 363	0.84 451	0.51 407	0.29 509	0.23 500	0.22 414	0.22 455	0.26 465	0.25 466

S-Stereo	0.74 502	0.35 472	0.96 526	0.56 531	0.45 532	0.82 479	0.60 511	1.24 530	1.60 581	0.96 481	1.41 529	1.12 506	0.94 534	0.80 432	1.04 544	0.26 482	0.31 553	0.28 506	0.25 496	0.32 505	0.47 573

ADCP+	1.06 556	0.35 472	1.51 582	0.49 462	0.51 552	1.45 569	0.55 496	1.25 534	1.03 486	1.16 539	1.15 478	1.10 502	1.07 552	1.56 570	6.75 624	0.19 366	0.16 405	0.23 436	0.21 437	0.28 480	0.21 425

RYNet	0.72 499	0.35 472	0.64 439	0.53 514	0.67 577	1.31 558	0.67 527	1.20 508	1.18 529	1.05 517	0.87 350	1.27 526	0.93 533	0.93 492	1.27 563	0.22 432	0.16 405	0.26 485	0.23 471	0.40 540	0.39 549

XPNet_ROB	0.70 491	0.35 472	0.68 460	0.52 504	0.40 502	0.79 463	0.85 569	1.16 493	0.94 449	1.33 559	1.15 478	1.38 548	0.83 508	1.03 513	0.90 522	0.32 530	0.25 516	0.26 485	0.24 487	0.31 499	0.28 489

CBMV	0.64 475	0.35 472	0.41 234	0.42 347	0.25 262	1.01 514	0.77 556	1.13 473	1.09 514	1.17 540	1.22 493	1.04 482	0.75 477	0.88 468	0.63 450	0.28 502	0.30 544	0.34 536	0.30 531	0.26 465	0.26 472
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 479	0.36 477	1.30 564	0.39 235	0.26 306	0.57 355	0.63 519	0.80 342	1.03 486	0.80 372	1.43 534	0.91 445	0.76 480	1.08 522	1.87 586	0.16 258	0.12 227	0.17 239	0.14 223	0.20 372	0.16 313

DualNet (step1)	0.57 452	0.36 477	0.72 480	0.38 206	0.30 405	0.71 435	0.43 423	1.06 445	0.88 408	0.92 466	0.86 342	0.85 418	0.69 447	0.68 370	0.50 397	0.41 564	0.20 472	0.40 556	0.41 568	0.36 528	0.33 522

test_sample9	1.05 555	0.36 477	0.72 480	0.38 206	0.30 405	0.71 435	0.43 423	1.06 445	0.88 408	0.92 466	0.86 342	0.85 418	0.69 447	1.20 538	1.36 566	0.41 564	8.41 634	0.40 556	0.41 568	0.36 528	0.33 522

test_sample8	1.25 574	0.36 477	0.72 480	0.38 206	0.30 405	0.71 435	0.43 423	1.13 473	0.75 323	1.50 567	0.95 386	3.29 606	1.59 587	1.20 538	1.36 566	0.41 564	8.41 634	0.40 556	0.41 568	0.36 528	0.33 522

GwcNet	0.69 489	0.36 477	1.10 541	0.51 492	0.42 515	1.08 530	0.50 465	1.21 510	1.16 525	1.00 498	1.37 521	1.06 488	0.79 494	0.92 486	0.94 526	0.25 472	0.24 508	0.24 453	0.22 455	0.23 435	0.26 472

RP	0.76 504	0.36 477	0.63 434	0.66 565	0.58 570	0.80 466	0.55 496	1.14 482	1.22 537	0.97 486	1.65 554	1.43 554	1.32 572	1.01 506	0.84 496	0.33 538	0.30 544	0.36 543	0.30 531	0.34 518	0.34 529

WCMA_ROB	1.14 564	0.36 477	0.76 497	0.49 462	0.44 528	1.23 553	0.67 527	1.11 465	1.23 538	2.84 611	3.95 616	3.28 605	1.83 597	1.25 547	0.99 536	0.44 568	0.34 566	0.34 536	0.37 554	0.41 546	0.40 552

rvit_stereo_0075_2	0.47 352	0.37 484	0.70 470	0.53 514	0.46 539	0.43 271	0.36 320	0.81 346	0.67 281	0.55 227	0.74 271	0.59 291	0.43 290	0.63 320	0.43 347	0.32 530	0.23 500	0.35 538	0.25 496	0.30 493	0.25 466

SDNR	0.86 527	0.37 484	1.47 580	0.40 273	0.38 491	3.38 614	0.33 261	0.90 380	0.98 463	0.99 493	2.09 578	0.59 291	0.71 464	1.29 551	0.70 468	0.51 580	0.56 597	0.36 543	0.26 510	0.43 550	0.46 568

GMStereo	0.39 269	0.37 484	0.54 394	0.40 273	0.26 306	0.42 268	0.36 320	0.59 190	1.04 492	0.55 227	0.51 188	0.37 156	0.35 233	0.54 223	0.41 338	0.19 366	0.13 302	0.16 199	0.17 332	0.24 448	0.18 351
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 495	0.37 484	0.89 519	0.56 531	0.45 532	1.18 547	0.68 532	1.41 564	0.85 390	0.81 385	1.15 478	1.04 482	0.81 499	1.10 526	1.17 555	0.26 482	0.28 535	0.32 529	0.31 538	0.29 484	0.30 505

FADNet_RVC	0.55 434	0.37 484	1.17 551	0.44 387	0.31 427	0.56 350	0.34 274	1.06 445	0.88 408	0.67 295	0.90 366	0.61 302	0.65 427	0.93 492	0.70 468	0.21 406	0.18 446	0.26 485	0.23 471	0.31 499	0.28 489

STTStereo	0.55 434	0.37 484	0.76 497	0.44 387	0.31 427	0.60 380	0.44 432	0.96 405	0.86 395	0.99 493	0.90 366	0.96 459	0.58 381	0.71 387	0.61 444	0.25 472	0.23 500	0.26 485	0.32 544	0.24 448	0.23 450

SuperB	1.04 551	0.37 484	4.81 615	0.43 368	0.31 427	0.99 512	0.46 439	1.02 429	2.09 594	1.09 530	1.09 453	0.75 383	0.81 499	1.06 516	1.76 579	0.19 366	0.15 369	0.17 239	0.15 250	2.82 624	0.26 472

GANet	0.70 491	0.37 484	0.55 399	0.51 492	0.34 463	0.94 499	0.96 578	1.08 453	0.94 449	1.04 515	1.98 573	1.13 512	0.88 520	1.12 529	0.66 458	0.25 472	0.26 522	0.27 498	0.22 455	0.31 499	0.22 443

CBMV_ROB	0.59 466	0.37 484	0.38 193	0.39 235	0.28 361	0.74 444	0.28 178	1.00 417	0.98 463	0.94 473	1.25 500	0.81 410	0.78 492	0.87 465	0.50 397	0.36 553	0.37 571	0.43 562	0.40 563	0.33 512	0.30 505

PSMNet_ROB	0.64 475	0.37 484	0.65 445	0.56 531	0.42 515	0.97 507	0.83 563	1.21 510	0.92 436	0.79 370	1.02 423	1.08 495	0.63 410	0.82 438	0.91 524	0.29 509	0.20 472	0.31 523	0.31 538	0.26 465	0.23 450

MSAF-DinoV2	1.04 551	0.38 494	1.32 567	0.54 521	0.29 388	0.89 491	0.72 550	1.52 580	1.24 540	1.05 517	1.41 529	2.98 598	1.49 581	2.74 610	2.83 603	0.22 432	0.14 337	0.20 357	0.22 455	0.32 505	0.32 517

YMNet	0.66 479	0.38 494	0.90 520	0.52 504	0.46 539	1.08 530	0.49 460	1.00 417	0.77 338	1.18 542	1.29 509	1.12 506	0.74 473	0.85 458	0.86 501	0.27 492	0.31 553	0.25 466	0.25 496	0.24 448	0.23 450

YMNet_1	0.66 479	0.38 494	0.90 520	0.52 504	0.46 539	1.08 530	0.49 460	1.00 417	0.77 338	1.18 542	1.29 509	1.12 506	0.74 473	0.85 458	0.86 501	0.27 492	0.31 553	0.25 466	0.25 496	0.24 448	0.23 450

dd	0.43 309	0.38 494	0.55 399	0.44 387	0.25 262	0.47 299	0.38 357	0.70 286	1.05 496	0.59 237	0.65 237	0.42 197	0.39 270	0.66 349	0.50 397	0.24 461	0.15 369	0.21 399	0.15 250	0.22 418	0.18 351

edge stereo	0.76 504	0.38 494	0.74 488	0.52 504	0.43 521	0.80 466	0.53 488	1.28 540	1.06 503	1.28 555	1.38 526	1.81 575	1.11 555	1.08 522	0.85 500	0.33 538	0.32 558	0.41 560	0.28 523	0.32 505	0.36 536

Nwc_Net	0.78 510	0.38 494	0.73 483	0.60 549	0.55 562	1.05 524	0.55 496	1.67 591	1.05 496	0.88 442	1.86 569	1.40 551	1.09 553	1.10 526	0.87 507	0.30 516	0.25 516	0.36 543	0.38 557	0.29 484	0.29 496

ADCL	1.04 551	0.38 494	1.35 570	0.50 476	0.39 497	1.61 578	0.89 571	1.29 541	1.39 562	1.29 556	1.50 544	1.24 522	1.24 567	1.37 563	4.87 617	0.21 406	0.19 460	0.25 466	0.25 496	0.29 484	0.27 482

TCMNet	0.66 479	0.39 501	0.98 529	0.59 543	0.61 573	0.96 505	0.55 496	1.05 441	0.90 424	0.84 413	1.14 472	0.89 438	0.65 427	0.85 458	1.01 540	0.26 482	0.26 522	0.31 523	0.28 523	0.32 505	0.29 496

sAnonymous2	0.40 281	0.39 501	0.85 510	0.48 447	0.37 482	0.40 246	0.46 439	0.57 179	0.52 225	0.38 158	0.46 163	0.35 143	0.42 284	0.43 133	0.30 219	0.19 366	0.14 337	0.18 287	0.17 332	0.57 578	0.44 563

CroCo_RVC	0.40 281	0.39 501	0.85 510	0.48 447	0.37 482	0.40 246	0.46 439	0.57 179	0.52 225	0.38 158	0.46 163	0.35 143	0.42 284	0.43 133	0.30 219	0.19 366	0.14 337	0.18 287	0.17 332	0.57 578	0.44 563

AF-Net	0.81 517	0.39 501	0.68 460	0.64 557	0.54 560	0.91 494	0.51 480	1.61 587	1.31 555	0.96 481	2.02 575	1.46 555	1.26 570	1.11 528	0.99 536	0.32 530	0.24 508	0.39 553	0.27 517	0.30 493	0.25 466

NOSS_ROB	0.57 452	0.39 501	0.39 212	0.44 387	0.30 405	0.73 443	0.54 492	1.03 433	1.08 512	0.67 295	0.87 350	0.76 389	0.57 372	0.77 422	0.47 389	0.38 557	0.38 573	0.44 564	0.42 572	0.37 533	0.34 529

rvit_105_1	0.54 432	0.40 506	0.76 497	0.58 539	0.37 482	0.59 374	0.68 532	0.70 286	0.94 449	0.82 394	0.69 252	0.73 375	0.58 381	0.78 426	0.54 422	0.32 530	0.29 540	0.31 523	0.34 549	0.23 435	0.20 407

Wz-Net-MNSev	0.76 504	0.40 506	1.34 569	0.50 476	0.40 502	1.44 568	0.83 563	1.15 486	1.16 525	1.25 554	1.20 492	1.13 512	0.81 499	1.16 533	1.00 539	0.22 432	0.19 460	0.24 453	0.23 471	0.28 480	0.26 472

NCC-stereo	0.78 510	0.40 506	0.76 497	0.61 551	0.67 577	0.81 471	0.69 537	1.54 582	1.11 516	0.90 453	1.36 518	1.33 540	1.16 559	1.19 536	0.88 510	0.31 519	0.30 544	0.37 548	0.48 582	0.33 512	0.33 522

Abc-Net	0.78 510	0.40 506	0.76 497	0.61 551	0.67 577	0.81 471	0.69 537	1.54 582	1.11 516	0.90 453	1.36 518	1.33 540	1.16 559	1.19 536	0.88 510	0.31 519	0.30 544	0.37 548	0.48 582	0.33 512	0.33 522
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 499	0.41 510	0.65 445	0.64 557	0.44 528	0.98 511	1.20 593	1.11 465	1.00 474	0.98 491	0.96 390	1.49 560	0.87 516	0.90 476	0.79 486	0.31 519	0.26 522	0.39 553	0.39 561	0.32 505	0.32 517

SANet	1.07 558	0.41 510	1.06 536	0.48 447	0.30 405	1.41 564	0.94 576	1.42 565	3.36 614	1.58 571	2.43 585	2.33 591	1.70 592	1.34 557	1.07 546	0.28 502	0.24 508	0.26 485	0.23 471	0.34 518	0.30 505

FINET	0.67 484	0.42 512	1.00 531	0.46 431	0.43 521	0.83 482	0.89 571	1.08 453	1.50 571	0.87 432	1.14 472	0.71 355	0.68 443	0.92 486	0.70 468	0.36 553	0.30 544	0.26 485	0.24 487	0.35 523	0.33 522

DPSNet	0.99 544	0.42 512	1.88 591	0.53 514	0.41 509	1.59 577	1.26 599	2.21 603	1.43 565	1.10 532	1.11 456	1.46 555	1.95 601	1.34 557	1.26 561	0.34 544	0.25 516	0.25 466	0.21 437	0.46 558	0.37 541

w-ln-seven-2	0.76 504	0.43 514	2.32 597	0.52 504	0.38 491	0.90 493	0.65 523	1.11 465	1.12 519	1.19 544	1.28 505	1.09 498	0.99 542	1.07 519	0.87 507	0.20 389	0.19 460	0.23 436	0.22 455	0.26 465	0.22 443

ADCRef	0.80 514	0.43 514	1.32 567	0.50 476	0.45 532	1.07 526	0.51 480	1.07 449	0.98 463	1.17 540	1.42 531	0.87 429	0.91 523	0.85 458	3.19 605	0.18 334	0.16 405	0.23 436	0.23 471	0.22 418	0.21 425

PA-Net	0.67 484	0.43 514	0.83 508	0.50 476	0.53 557	0.94 499	0.68 532	1.10 459	1.14 523	0.80 372	0.88 358	0.87 429	0.77 487	1.02 511	0.88 510	0.24 461	0.41 580	0.29 514	0.44 573	0.26 465	0.34 529
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 502	0.43 514	0.69 466	0.54 521	0.40 502	1.01 514	0.95 577	1.21 510	1.07 509	1.22 550	1.12 460	1.56 567	0.79 494	1.04 515	0.86 501	0.33 538	0.22 490	0.35 538	0.30 531	0.35 523	0.31 513

MeshStereo	1.34 577	0.43 514	0.54 394	0.44 387	0.34 463	1.66 581	0.60 511	1.94 597	1.37 559	4.47 624	3.25 601	4.71 615	1.94 600	1.92 589	1.17 555	0.35 549	0.35 568	0.37 548	0.31 538	0.32 505	0.32 517
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
GMStereo_Zeroshot	0.49 382	0.44 519	0.74 488	0.49 462	0.27 337	0.56 350	0.29 188	0.73 310	0.76 331	0.86 424	0.94 377	0.91 445	0.36 251	0.74 405	0.43 347	0.26 482	0.14 337	0.26 485	0.15 250	0.36 528	0.18 351

Anonymous_2	0.82 518	0.44 519	0.63 434	0.40 273	0.43 521	0.80 466	0.52 483	0.72 299	0.77 338	0.71 323	0.60 224	0.87 429	0.76 480	0.75 411	0.58 432	0.52 581	0.54 595	0.54 582	4.82 634	0.56 576	0.40 552

PS-NSSS	0.58 459	0.44 519	0.62 424	0.42 347	0.33 454	0.66 417	0.58 506	1.02 429	0.86 395	0.77 362	1.28 505	0.72 364	0.64 421	0.82 438	0.59 437	0.31 519	0.26 522	0.40 556	0.27 517	0.33 512	0.26 472

NaN_ROB	0.69 489	0.44 519	0.69 466	0.51 492	0.33 454	0.97 507	1.06 585	1.22 518	1.19 531	1.24 553	0.96 390	1.08 495	0.78 492	1.20 538	0.67 461	0.24 461	0.30 544	0.23 436	0.24 487	0.23 435	0.25 466

HBP-ISP	0.59 466	0.45 523	0.43 266	0.45 410	0.33 454	0.70 430	0.28 178	1.11 465	1.00 474	0.83 406	1.18 487	0.65 330	0.68 443	0.88 468	0.52 414	0.35 549	0.38 573	0.47 569	0.41 568	0.38 537	0.31 513

DANet	0.71 495	0.45 523	0.91 522	0.59 543	0.40 502	0.81 471	0.40 391	0.97 408	0.84 382	1.20 548	1.22 493	1.33 540	0.88 520	1.16 533	1.24 559	0.27 492	0.23 500	0.31 523	0.25 496	0.35 523	0.32 517
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 540	0.46 525	1.04 534	0.64 557	0.48 544	2.12 593	0.64 522	1.01 426	0.87 404	1.75 583	2.82 599	1.30 531	1.64 591	1.06 516	0.96 531	0.36 553	0.29 540	0.35 538	0.25 496	0.45 555	0.42 556

w-ln-seven	0.96 541	0.48 526	2.41 599	0.54 521	0.50 548	1.41 564	0.70 542	1.67 591	1.81 588	1.49 565	1.50 544	1.26 524	0.87 516	1.15 531	1.80 584	0.23 449	0.21 482	0.25 466	0.25 496	0.31 499	0.26 472

RTSC	0.87 528	0.48 526	1.23 557	0.52 504	0.37 482	1.13 538	0.50 465	1.34 550	1.79 587	1.51 568	1.24 498	1.12 506	0.81 499	1.62 574	2.16 592	0.25 472	0.19 460	0.23 436	0.24 487	0.30 493	0.31 513

ADCPNet	1.03 550	0.48 526	2.70 601	0.54 521	0.42 515	1.40 562	0.75 554	1.13 473	1.07 509	1.22 550	1.42 531	1.68 572	1.09 553	1.36 562	3.45 609	0.30 516	0.28 535	0.29 514	0.32 544	0.37 533	0.35 534

PDISCO_ROB	0.91 536	0.48 526	1.06 536	0.99 587	0.97 591	1.67 583	0.63 519	1.64 589	1.59 578	1.06 521	1.18 487	1.31 532	0.79 494	1.55 568	0.97 532	0.49 577	0.22 490	0.45 565	0.40 563	0.45 555	0.37 541

CSAN	0.83 524	0.49 530	0.77 502	0.60 549	0.41 509	1.14 539	1.06 585	1.19 503	1.46 569	1.32 557	1.43 534	1.37 547	1.19 564	1.27 550	0.86 501	0.39 559	0.31 553	0.36 543	0.37 554	0.35 523	0.34 529

ETE_ROB	0.70 491	0.49 530	0.73 483	0.56 531	0.36 475	0.79 463	0.87 570	1.14 482	0.93 442	1.19 544	1.18 487	1.39 549	0.82 503	0.99 502	0.80 488	0.26 482	0.21 482	0.31 523	0.26 510	0.33 512	0.34 529

MSMD_ROB	1.21 571	0.49 530	0.62 424	0.59 543	0.50 548	1.62 580	0.67 527	1.23 523	1.24 540	2.45 604	3.77 610	3.09 602	2.98 617	1.32 554	0.81 491	0.45 569	0.41 580	0.49 577	0.51 589	0.47 561	0.44 563

PWCDC_ROB	0.89 532	0.49 530	0.80 506	0.74 578	0.40 502	1.03 519	0.39 380	1.33 548	2.35 603	1.02 506	3.77 610	0.81 410	0.92 528	1.20 538	0.90 522	0.34 544	0.22 490	0.24 453	0.20 414	0.34 518	0.29 496

z-mn7	1.00 545	0.50 534	1.70 586	0.53 514	0.36 475	1.75 586	0.71 548	1.22 518	2.28 599	0.96 481	2.54 588	1.42 552	0.95 537	2.19 601	1.54 572	0.22 432	0.19 460	0.21 399	0.20 414	0.27 476	0.25 466

dad	0.58 459	0.50 534	0.64 439	0.43 368	0.30 405	0.59 374	0.36 320	0.78 335	1.25 546	1.01 503	1.17 485	1.15 516	0.53 345	0.68 370	0.50 397	0.35 549	0.23 500	0.37 548	0.21 437	0.29 484	0.20 407

SHD	0.93 539	0.50 534	1.18 552	0.59 543	0.46 539	0.97 507	0.48 454	1.70 593	2.15 595	1.58 571	1.37 521	1.42 552	1.19 564	1.31 553	1.60 574	0.31 519	0.26 522	0.32 529	0.33 547	0.40 540	0.42 556

FBW_ROB	0.88 530	0.50 534	0.85 510	0.55 528	0.40 502	1.17 545	0.78 558	1.50 574	1.37 559	1.33 559	1.27 503	1.48 559	1.00 545	2.57 609	0.98 535	0.25 472	0.32 558	0.45 565	0.30 531	0.34 518	0.28 489

FC-DCNN v2	1.65 592	0.51 538	0.65 445	0.61 551	0.49 546	1.61 578	0.70 542	1.75 595	1.56 577	4.74 628	4.91 625	6.46 626	3.31 619	1.91 588	1.11 549	0.46 571	0.42 582	0.47 569	0.46 574	0.48 562	0.46 568

Wz-Net-LNSev	0.71 495	0.51 538	1.36 574	0.50 476	0.41 509	1.15 541	0.69 537	1.21 510	1.07 509	1.02 506	1.12 460	1.08 495	0.87 516	0.89 474	0.89 520	0.24 461	0.22 490	0.21 399	0.19 389	0.26 465	0.26 472

Syn2CoEx	0.71 495	0.51 538	0.95 524	0.64 557	0.45 532	0.91 494	0.53 488	1.48 571	1.13 520	0.93 470	1.35 517	1.02 478	0.99 542	0.92 486	0.80 488	0.30 516	0.27 531	0.28 506	0.24 487	0.23 435	0.24 458

psmorigin	0.82 518	0.51 538	2.09 593	0.49 462	0.41 509	0.85 486	0.50 465	1.04 436	0.88 408	1.45 564	1.43 534	1.50 561	1.06 550	1.22 544	0.97 532	0.31 519	0.32 558	0.27 498	0.27 517	0.33 512	0.42 556

FADNet	0.61 471	0.51 538	1.10 541	0.45 410	0.44 528	0.65 414	0.41 406	1.19 503	1.05 496	0.70 316	0.84 329	0.98 465	0.66 434	0.82 438	0.50 397	0.29 509	0.30 544	0.27 498	0.30 531	0.46 558	0.35 534

MANE	4.13 619	0.51 538	0.64 439	0.66 565	0.56 565	6.89 625	0.99 581	7.55 629	12.04 629	6.68 631	8.57 632	10.69 631	9.45 630	7.59 630	6.39 622	0.49 577	0.43 587	0.48 574	0.98 611	0.49 564	0.48 576

FC-DCNN	1.59 588	0.51 538	0.66 451	0.61 551	0.49 546	1.56 575	0.70 542	1.66 590	1.53 573	4.64 625	4.62 623	5.85 622	3.34 621	1.84 586	1.11 549	0.46 571	0.42 582	0.47 569	0.46 574	0.48 562	0.46 568

ADCMid	1.14 564	0.52 545	2.23 596	0.53 514	0.43 521	1.07 526	0.75 554	1.23 523	1.05 496	2.15 596	1.44 537	1.50 561	1.43 578	1.56 570	5.01 618	0.26 482	0.24 508	0.29 514	0.31 538	0.37 533	0.33 522

DeepPrunerF	0.89 532	0.52 545	3.43 607	0.68 571	0.81 583	0.72 442	0.72 550	1.22 518	1.99 593	0.93 470	1.01 414	0.87 429	0.86 513	1.08 522	0.95 529	0.34 544	0.28 535	0.43 562	0.39 561	0.30 493	0.32 517

PWC_ROB	0.87 528	0.52 545	1.28 561	0.50 476	0.32 443	0.91 494	0.37 335	1.36 556	1.46 569	1.61 574	2.59 592	1.16 517	1.01 546	1.34 557	1.40 570	0.25 472	0.18 446	0.28 506	0.20 414	0.29 484	0.28 489

XX-TBD	0.32 170	0.53 548	0.26 46	0.51 492	0.20 106	0.37 221	0.24 122	0.40 84	0.73 313	0.54 225	0.69 252	0.31 113	0.25 123	0.32 39	0.27 175	0.16 258	0.10 63	0.12 57	0.09 10	0.13 124	0.11 109

FADNet-RVC	0.60 469	0.53 548	1.14 546	0.46 431	0.39 497	0.61 382	0.39 380	1.12 471	0.87 404	0.70 316	0.84 329	1.04 482	0.55 363	0.94 499	0.69 465	0.26 482	0.25 516	0.28 506	0.28 523	0.31 499	0.31 513

DGSMNet	0.76 504	0.55 550	1.29 563	0.58 539	0.62 574	0.94 499	0.70 542	1.26 536	1.11 516	0.83 406	1.24 498	1.00 469	0.71 464	1.03 513	0.81 491	0.34 544	0.29 540	0.41 560	0.40 563	0.57 578	0.55 585

FCDSN-DC	1.39 582	0.56 551	0.65 445	0.74 578	0.59 571	1.38 561	0.63 519	1.35 553	1.39 562	3.26 618	4.50 622	4.61 613	2.63 612	1.58 572	1.03 541	0.46 571	0.42 582	0.48 574	0.47 580	0.50 566	0.50 580
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 524	0.56 551	1.87 590	0.49 462	0.38 491	0.56 350	0.66 525	0.70 286	1.00 474	2.42 603	2.02 575	1.31 532	1.18 562	0.93 492	1.13 554	0.20 389	0.18 446	0.20 357	0.19 389	0.27 476	0.30 505

ccnet	0.82 518	0.57 553	0.75 492	0.54 521	0.59 571	1.09 533	0.66 525	1.38 559	0.94 449	1.12 535	1.44 537	1.29 529	0.92 528	0.95 501	1.24 559	0.49 577	0.42 582	0.50 579	0.47 580	0.51 567	0.46 568

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 549	0.57 553	1.51 582	0.67 568	0.50 548	2.57 598	1.66 614	1.20 508	1.43 565	1.38 561	1.57 551	1.33 540	0.92 528	1.64 577	0.88 510	0.37 556	0.39 577	0.46 568	0.60 594	0.41 546	0.40 552

WZ-Net	1.19 570	0.59 555	4.07 612	0.62 555	0.51 552	1.34 559	1.31 603	1.32 546	1.74 585	1.53 570	1.65 554	1.74 574	1.28 571	2.25 603	2.01 589	0.27 492	0.21 482	0.23 436	0.25 496	0.40 540	0.39 549

MFN_U_SF_RVC	1.09 561	0.59 555	1.97 592	0.67 568	0.44 528	1.93 590	0.60 511	1.85 596	1.36 557	1.61 574	1.54 549	1.95 583	1.37 574	1.64 577	1.73 577	0.40 563	0.37 571	0.45 565	0.48 582	0.44 551	0.44 563

RGC	0.79 513	0.59 555	0.71 475	0.65 562	0.65 576	0.92 498	0.58 506	1.29 541	1.05 496	1.07 524	1.45 540	1.47 558	1.03 547	1.21 542	0.88 510	0.32 530	0.30 544	0.48 574	0.40 563	0.37 533	0.37 541

ADCS	1.51 586	0.61 558	3.42 606	0.59 543	0.51 552	1.27 556	1.08 588	1.59 584	1.81 588	1.91 590	1.66 556	1.51 564	1.42 577	1.94 591	8.60 626	0.33 538	0.32 558	0.33 534	0.36 553	0.44 551	0.42 556

ELAS_RVC	1.60 589	0.61 558	1.01 533	0.70 574	0.56 565	2.00 592	1.89 621	1.96 598	2.65 606	3.33 619	3.26 602	3.03 599	3.41 622	2.49 607	2.09 591	0.52 581	0.45 590	0.50 579	0.48 582	0.54 574	0.52 582
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 591	0.61 558	0.95 524	0.68 571	0.55 562	3.01 612	1.55 612	2.39 605	2.33 602	3.64 621	3.89 614	2.75 596	2.90 616	2.15 599	2.27 598	0.52 581	0.45 590	0.50 579	0.48 582	0.54 574	0.52 582
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 568	0.62 561	2.40 598	0.57 537	0.55 562	1.41 564	1.34 604	1.18 501	1.24 540	1.49 565	1.42 531	1.39 549	1.20 566	1.55 568	4.82 616	0.29 509	0.28 535	0.29 514	0.34 549	0.38 537	0.42 556

PASM	0.90 535	0.64 562	1.69 584	0.69 573	0.69 580	0.78 460	0.84 566	1.03 433	1.26 549	1.19 544	1.15 478	1.31 532	0.98 541	1.24 546	1.03 541	0.52 581	0.56 597	0.59 587	0.66 596	0.56 576	0.54 584

zh-mn7	1.08 560	0.65 563	4.00 611	0.52 504	0.38 491	1.16 544	0.62 518	1.15 486	1.77 586	1.74 582	2.31 579	1.17 518	0.91 523	2.10 596	1.77 580	0.24 461	0.21 482	0.22 414	0.22 455	0.25 458	0.28 489

SAMSARA	1.07 558	0.65 563	1.19 553	1.06 592	0.90 585	1.76 587	1.76 618	1.46 569	1.44 567	1.51 568	1.16 483	2.00 584	1.14 557	1.48 566	1.31 565	0.39 559	0.44 589	0.35 538	0.38 557	0.49 564	0.49 579

XQC	0.89 532	0.65 563	1.31 565	0.67 568	0.52 556	1.22 551	0.68 532	1.26 536	1.52 572	1.14 538	1.11 456	1.28 528	1.04 549	1.40 565	1.77 580	0.38 557	0.24 508	0.37 548	0.31 538	0.53 572	0.47 573

PVD	1.28 576	0.67 566	1.28 561	0.74 578	0.62 574	1.50 571	0.84 566	1.99 599	2.96 609	2.18 597	2.36 584	1.85 579	1.95 601	1.92 589	1.94 587	0.39 559	0.36 570	0.49 577	0.37 554	0.51 567	0.64 587

StereoAnything_RVC	0.21 47	0.68 567	0.39 212	0.28 3	0.15 2	0.23 26	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 90	0.30 21	0.18 1	0.16 258	0.09 25	0.12 57	0.08 1	0.16 263	0.09 6

GASNet	0.67 484	0.72 568	0.96 526	0.70 574	0.48 544	0.62 390	0.47 446	1.08 453	1.03 486	0.94 473	0.82 318	0.93 452	0.83 508	1.33 555	0.80 488	0.31 519	0.22 490	0.29 514	0.28 523	0.44 551	0.24 458

Wz-Net-SNSev	0.91 536	0.73 569	2.13 594	0.56 531	0.45 532	0.95 502	1.13 590	1.34 550	1.24 540	1.02 506	1.30 512	1.46 555	0.86 513	1.81 584	1.50 571	0.25 472	0.23 500	0.25 466	0.26 510	0.32 505	0.29 496

SQANet	0.82 518	0.74 570	0.67 455	1.13 593	0.98 593	1.11 534	0.47 446	1.07 449	0.83 377	0.91 458	1.05 437	1.03 480	0.74 473	1.01 506	0.64 453	0.61 588	0.24 508	1.03 598	0.35 552	1.18 599	0.58 586

zh-sn7	1.09 561	0.75 571	3.23 605	0.57 537	0.42 515	1.11 534	0.89 571	1.19 503	1.27 550	1.41 563	1.98 573	1.25 523	1.47 580	1.99 593	2.62 600	0.26 482	0.26 522	0.26 485	0.27 517	0.35 523	0.30 505

PSMNet-RUCA	0.76 504	0.75 571	1.08 540	1.01 590	0.90 585	0.69 425	0.50 465	1.11 465	1.03 486	0.78 366	1.11 456	0.80 407	0.72 468	0.88 468	0.63 450	0.53 585	0.27 531	0.76 590	0.46 574	0.66 584	0.47 573

GANetREF_RVC	0.80 514	0.75 571	0.86 515	0.66 565	0.42 515	1.15 541	0.98 579	1.14 482	1.19 531	1.01 503	1.02 423	1.10 502	0.90 522	1.15 531	0.76 481	0.48 575	0.39 577	0.57 584	0.38 557	0.63 582	0.46 568
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
UDGNet	0.48 364	0.77 574	0.50 364	0.48 447	0.31 427	0.41 261	0.34 274	0.70 286	0.92 436	0.65 279	0.60 224	0.58 276	0.43 290	0.63 320	0.41 338	0.32 530	0.15 369	0.66 588	0.19 389	0.36 528	0.21 425

LSM	4.74 623	0.77 574	10.16 622	0.70 574	56.56 647	1.02 516	1.00 583	1.24 530	1.62 582	2.04 592	2.34 582	1.33 540	1.17 561	1.38 564	1.09 548	0.33 538	0.49 593	0.39 553	0.46 574	0.51 567	10.09 635

EDNetEfficient	1.46 584	0.80 576	6.12 617	0.47 440	0.39 497	0.69 425	0.83 563	0.90 380	2.77 608	3.50 620	1.96 572	1.66 571	2.03 603	1.26 548	4.18 614	0.21 406	0.18 446	0.21 399	0.20 414	0.41 546	0.39 549

Consistency-Raft	1.01 546	0.81 577	1.24 558	0.84 581	0.97 591	0.81 471	0.84 566	1.30 544	1.59 578	1.05 517	1.68 559	1.12 506	0.91 523	0.92 486	1.11 549	0.65 589	0.74 605	0.79 592	0.90 607	1.06 597	0.79 594

AnonymousM	0.41 292	0.81 577	0.29 77	0.34 103	0.22 161	0.28 105	0.38 357	0.53 170	0.41 178	0.70 316	0.49 175	0.47 225	0.27 151	0.41 115	0.31 226	0.15 199	0.12 227	1.51 603	0.26 510	0.12 88	0.10 62

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 484	0.81 577	0.73 483	0.53 514	0.37 482	1.40 562	0.53 488	1.04 436	0.79 357	0.88 442	0.94 377	0.95 456	0.53 345	0.93 492	0.58 432	0.39 559	0.30 544	0.57 584	0.31 538	0.53 572	0.30 505

UDG	0.88 530	0.82 580	0.67 455	1.00 589	0.96 590	1.02 516	0.57 505	1.13 473	0.99 468	0.90 453	0.97 403	1.31 532	0.99 542	0.85 458	0.84 496	0.54 586	0.32 558	1.77 607	0.40 563	0.94 592	0.66 588

BEATNet-Init1	15.13 633	0.82 580	50.86 649	0.72 577	0.53 557	38.10 646	7.03 632	11.83 634	14.25 634	29.78 650	30.17 650	48.21 653	22.64 644	26.78 644	18.11 635	0.42 567	0.38 573	0.47 569	0.46 574	0.51 567	0.48 576

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 577	0.87 582	1.76 588	0.86 582	0.56 565	4.29 619	1.79 619	1.50 574	1.98 592	1.61 574	1.85 568	1.84 577	1.41 576	1.89 587	1.36 566	0.48 575	0.40 579	0.56 583	0.57 592	0.69 585	0.48 576

anonymity	0.97 542	0.89 583	1.05 535	0.92 585	1.03 596	0.97 507	0.81 562	1.29 541	0.91 431	1.07 524	0.98 404	1.00 469	0.95 537	1.02 511	0.92 525	0.96 599	0.95 621	0.90 595	0.91 610	0.92 591	0.94 600

NVStereoNet_ROB	1.24 573	0.90 584	1.13 545	0.86 582	0.88 584	1.11 534	0.99 581	1.42 565	1.53 573	1.59 573	2.48 586	2.24 588	1.53 582	1.96 592	1.30 564	0.76 594	0.70 602	0.78 591	1.00 612	0.71 587	0.88 598
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	1.04 551	0.93 585	0.88 517	1.33 599	1.05 598	1.66 581	0.70 542	1.40 563	1.18 529	1.08 528	1.32 515	1.33 540	0.91 523	1.23 545	0.76 481	0.72 592	0.46 592	1.24 601	0.50 587	1.40 600	0.75 590

SPS-STEREO	1.25 574	0.93 585	1.06 536	1.04 591	1.03 596	1.41 564	0.91 575	1.51 577	1.19 531	2.09 594	1.83 566	1.94 582	1.39 575	1.62 574	1.39 569	0.97 601	0.94 620	0.90 595	0.89 606	0.96 594	0.96 603
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 579	0.94 587	1.25 559	0.96 586	1.00 594	1.52 573	1.02 584	1.34 550	1.21 535	2.64 606	2.65 594	2.44 592	1.56 585	1.64 577	1.26 561	0.97 601	0.95 621	0.90 595	0.90 607	0.94 592	0.96 603

RTS	1.98 598	0.96 588	11.36 624	0.65 562	0.57 568	2.77 603	1.40 607	1.39 560	2.26 597	1.89 587	2.56 589	1.32 537	1.25 568	5.20 623	4.05 612	0.31 519	0.22 490	0.29 514	0.29 529	0.40 540	0.37 541

RTSA	1.98 598	0.96 588	11.36 624	0.65 562	0.57 568	2.77 603	1.40 607	1.39 560	2.26 597	1.89 587	2.56 589	1.32 537	1.25 568	5.20 623	4.05 612	0.31 519	0.22 490	0.29 514	0.29 529	0.40 540	0.37 541

CC-Net-ROB	0.82 518	0.96 588	0.85 510	0.58 539	0.45 532	1.27 556	0.70 542	1.17 498	1.02 481	0.83 406	1.23 497	0.90 443	0.77 487	1.06 516	0.69 465	0.46 571	0.34 566	1.71 606	0.38 557	0.59 581	0.36 536

Ntro	1.09 561	0.97 591	0.91 522	1.44 600	1.19 600	1.69 584	0.80 561	1.35 553	1.25 546	1.00 498	1.29 509	1.31 532	0.97 540	1.26 548	0.84 496	0.84 596	0.43 587	1.36 602	0.50 587	1.56 601	0.78 592

MFMNet_re	1.14 564	0.97 591	1.19 553	0.99 587	0.95 589	1.25 555	1.22 596	1.39 560	1.55 575	1.69 581	1.67 558	1.21 519	1.53 582	1.12 529	0.99 536	0.87 598	0.75 609	0.79 592	0.75 600	0.90 589	0.94 600

AnyNet_C01	1.56 587	1.05 593	7.45 619	0.64 557	0.54 560	1.99 591	1.38 606	1.43 567	1.36 557	1.63 577	1.92 570	1.84 577	1.33 573	2.40 605	4.03 611	0.33 538	0.32 558	0.32 529	0.34 549	0.44 551	0.45 567

Wz-Net-TNSev	1.14 564	1.06 594	4.32 614	0.49 462	0.42 515	1.51 572	1.11 589	1.48 571	1.40 564	1.22 550	1.26 502	1.58 569	1.43 578	1.76 582	1.70 576	0.32 530	0.31 553	0.26 485	0.30 531	0.41 546	0.41 555

EDNetEfficientorigin	9.93 629	1.15 595	175.16 652	0.48 447	0.36 475	1.04 523	0.68 532	1.24 530	2.69 607	3.17 617	2.50 587	2.30 589	2.07 604	1.76 582	2.21 593	0.20 389	0.18 446	0.24 453	0.19 389	0.51 567	0.50 580

WAO-7	1.90 596	1.20 596	1.35 570	1.27 597	1.06 599	2.84 605	1.56 613	3.23 614	3.06 612	2.23 599	3.33 606	3.17 603	2.28 606	3.12 611	2.21 593	1.02 603	0.91 616	1.06 599	1.03 615	1.04 596	0.97 606

GCST	0.83 524	1.22 597	0.74 488	1.58 601	1.01 595	1.06 525	0.23 105	0.78 335	0.78 348	0.97 486	0.65 237	0.78 397	0.35 233	0.92 486	0.34 263	0.96 599	0.65 601	1.20 600	0.81 603	0.91 590	0.70 589

JetBlue	2.78 608	1.26 598	7.04 618	1.16 594	1.48 603	8.00 627	6.02 631	2.60 607	1.92 591	2.12 595	2.64 593	3.34 607	3.05 618	6.49 626	3.39 607	0.78 595	0.76 610	0.75 589	0.76 601	0.97 595	1.18 615

ACVNet_2	1.65 592	1.27 599	1.41 577	1.75 604	1.62 605	2.22 594	1.20 593	2.30 604	2.62 605	1.78 584	2.56 589	3.03 599	1.61 588	1.54 567	1.12 553	1.06 604	0.58 599	1.82 608	0.70 599	1.82 607	0.96 603

ACVNet-4b	1.35 579	1.31 600	1.10 541	1.90 609	1.59 604	1.92 589	0.77 556	1.52 580	1.62 582	1.05 517	1.60 553	2.11 586	0.94 534	1.64 577	0.77 485	1.30 610	0.35 568	2.03 614	0.67 597	1.88 611	0.84 595

ACVNet_1	1.46 584	1.33 601	1.12 544	1.91 610	1.62 605	1.83 588	0.98 579	2.00 600	1.85 590	1.39 562	1.53 548	2.32 590	1.53 582	1.34 557	1.11 549	1.30 610	0.50 594	2.06 616	0.58 593	1.93 613	0.95 602

Dean	1.98 598	1.36 602	1.36 574	2.12 612	1.81 613	2.74 600	1.36 605	3.37 618	3.80 619	2.08 593	3.32 605	3.21 604	1.82 595	1.71 581	1.67 575	1.27 607	0.77 611	1.99 610	0.90 607	1.86 608	1.03 608

LVE	2.12 604	1.44 603	1.36 574	1.99 611	1.78 611	2.75 601	1.79 619	2.82 608	3.95 620	1.90 589	4.33 620	3.52 610	1.81 594	2.24 602	1.74 578	1.74 619	0.87 614	2.06 616	1.13 618	1.91 612	1.35 619

MonStereo1	1.98 598	1.48 604	1.43 579	1.81 607	1.69 610	2.88 608	0.78 558	2.47 606	3.47 615	2.20 598	4.36 621	3.39 608	2.50 609	2.18 600	1.58 573	1.19 606	0.54 595	1.65 605	0.87 605	1.78 606	1.29 618

RainbowNet	1.35 579	1.49 605	1.19 553	1.88 608	1.45 602	1.48 570	1.07 587	1.61 587	1.55 575	1.20 548	1.59 552	1.54 565	1.13 556	1.34 557	0.97 532	1.36 613	0.70 602	1.82 608	0.79 602	1.71 604	1.07 609

WAO-6	2.04 602	1.50 606	1.16 547	1.70 603	1.67 609	2.69 599	1.44 610	3.06 611	3.63 618	1.98 591	3.27 603	3.54 611	2.07 604	2.36 604	2.22 595	1.31 612	0.91 616	2.04 615	1.22 622	1.73 605	1.27 617

coex-ft	6.43 626	1.51 607	87.33 651	0.49 462	0.38 491	1.34 559	1.21 595	1.16 493	8.09 626	12.12 634	2.79 596	2.77 597	3.31 619	1.16 533	3.15 604	0.24 461	0.23 500	0.27 498	0.24 487	0.45 555	0.37 541

WAO-8	2.92 609	1.55 608	1.35 570	1.79 605	1.63 607	5.23 621	1.22 596	4.58 624	12.56 631	2.84 611	4.07 618	4.83 616	2.72 614	3.49 615	2.25 596	1.27 607	0.91 616	1.99 610	1.15 620	1.86 608	1.15 611

Venus	2.92 609	1.55 608	1.35 570	1.79 605	1.63 607	5.23 621	1.22 596	4.58 624	12.56 631	2.84 611	4.06 617	4.83 616	2.72 614	3.49 615	2.25 596	1.27 607	0.91 616	1.99 610	1.15 620	1.86 608	1.15 611

IMH-64-1	1.86 594	1.62 610	1.16 547	2.20 613	1.89 614	2.33 595	1.30 600	2.89 609	2.29 600	1.66 578	2.80 597	2.49 593	1.61 588	2.10 596	1.78 582	1.60 615	0.74 605	2.43 620	1.02 613	2.12 614	1.17 613

IMH-64	1.86 594	1.62 610	1.16 547	2.20 613	1.89 614	2.33 595	1.30 600	2.89 609	2.29 600	1.66 578	2.80 597	2.49 593	1.61 588	2.10 596	1.78 582	1.60 615	0.74 605	2.43 620	1.02 613	2.12 614	1.17 613

IMH	2.04 602	1.62 610	1.20 556	2.20 613	1.89 614	2.91 611	1.30 600	3.11 612	3.03 610	1.81 585	3.35 607	3.03 599	1.90 598	2.48 606	1.80 584	1.66 618	0.77 611	2.45 622	1.04 616	2.15 616	1.19 616

PWCK	1.92 597	1.66 613	3.12 604	1.65 602	0.91 587	2.84 605	2.26 624	2.10 601	2.41 604	2.36 602	2.31 579	2.22 587	1.82 595	3.43 614	2.03 590	1.61 617	0.71 604	1.51 603	0.82 604	1.69 603	0.91 599

TorneroNet-64	3.44 612	1.86 614	1.42 578	2.58 621	2.28 620	6.87 624	1.68 615	4.70 626	12.03 628	2.31 601	5.59 629	8.25 628	2.55 611	3.97 620	2.73 601	1.81 620	0.74 605	2.57 624	1.07 617	2.35 618	1.44 620

TorneroNet	4.53 622	1.89 615	1.48 581	2.55 619	2.27 619	13.78 634	1.69 616	4.84 628	23.73 645	2.89 614	7.70 631	7.06 627	2.69 613	4.26 622	3.42 608	1.84 621	0.77 611	2.68 626	1.13 618	2.42 619	1.47 621

KSHMR	2.57 606	1.93 616	1.69 584	2.63 622	2.42 622	2.86 607	2.07 622	3.27 616	6.50 624	2.49 605	3.36 608	3.41 609	1.92 599	2.49 607	1.94 587	2.13 624	1.40 626	2.79 629	1.50 625	2.73 622	1.77 622

UNDER WATER-64	3.53 614	2.01 617	3.94 610	3.22 627	2.49 624	5.41 623	2.60 627	3.43 619	12.41 630	3.03 616	2.68 595	6.07 624	4.04 624	3.79 619	3.33 606	2.02 622	1.24 625	2.63 625	1.46 624	2.78 623	2.08 626

UNDER WATER	3.46 613	2.07 618	3.64 609	3.09 625	2.48 623	3.75 617	2.42 626	3.31 617	13.77 633	2.90 615	2.95 600	5.84 621	3.69 623	3.69 617	3.48 610	2.07 623	1.11 623	2.70 627	1.40 623	2.84 625	1.98 624

ktn	2.98 611	2.25 619	1.73 587	2.84 623	2.53 625	3.76 618	2.15 623	3.70 620	5.47 623	2.75 608	5.17 628	5.94 623	2.48 608	3.23 612	2.46 599	2.34 628	1.44 627	2.78 628	2.03 628	2.45 620	2.01 625

notaker	2.76 607	2.29 620	1.80 589	2.96 624	2.58 626	2.90 610	1.75 617	3.24 615	3.05 611	2.78 609	4.24 619	6.15 625	2.51 610	3.34 613	2.75 602	2.31 626	1.18 624	3.00 630	1.65 626	2.84 625	1.97 623

MADNet+	2.23 605	2.43 621	10.85 623	1.22 596	0.91 587	2.76 602	1.40 607	2.12 602	1.67 584	1.32 557	1.74 562	1.86 580	1.74 593	6.25 625	4.41 615	0.65 589	0.64 600	0.58 586	0.54 591	0.80 588	0.76 591

HanzoNet	6.76 627	2.45 622	4.22 613	3.19 626	2.94 628	3.62 616	2.28 625	4.79 627	7.20 625	14.00 638	13.19 637	17.49 638	22.30 643	13.25 634	6.19 621	4.20 631	1.93 628	3.10 631	2.56 630	3.35 627	2.88 630

DPSimNet_ROB	3.58 615	2.45 622	8.57 620	2.53 618	2.37 621	2.88 608	3.77 630	3.14 613	3.23 613	4.71 627	3.86 613	4.68 614	4.87 627	4.07 621	5.62 619	2.33 627	2.33 629	2.47 623	2.52 629	2.51 621	2.64 628

DDUNet	1.06 556	2.56 624	0.68 460	1.21 595	1.26 601	1.03 519	0.69 537	1.11 465	0.94 449	0.96 481	1.22 493	1.27 526	0.82 503	0.93 492	0.72 475	0.84 596	0.38 573	1.99 610	0.60 594	1.10 598	0.85 596

DispFullNet	1.60 589	2.63 625	2.75 602	2.56 620	1.79 612	1.24 554	0.47 446	1.37 558	1.45 568	1.87 586	1.50 544	1.55 566	2.46 607	2.04 595	1.04 544	0.59 587	0.18 446	2.32 619	0.68 598	2.29 617	1.14 610

MADNet++	4.03 617	2.70 626	3.44 608	3.72 629	3.44 629	4.44 620	3.52 629	3.95 622	3.61 617	4.46 623	4.98 626	4.10 612	4.58 626	7.00 628	5.89 620	3.74 630	3.67 632	3.27 632	2.71 631	3.70 630	3.66 631

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 445	3.08 627	2.43 600	0.31 44	0.18 41	0.29 120	0.20 51	0.37 56	0.32 106	0.28 91	0.24 47	0.18 13	0.18 39	0.31 27	0.22 61	1.09 605	0.08 2	0.17 239	0.16 282	0.14 169	0.97 606

test_for_model	0.82 518	3.60 628	0.39 212	2.35 616	2.07 617	0.39 242	0.28 178	0.42 102	0.45 203	0.71 323	0.31 109	0.30 104	0.27 151	0.34 63	0.25 127	0.34 544	0.11 164	0.13 96	0.09 10	3.49 629	0.18 351

JetRed	5.27 624	5.84 629	12.81 627	2.36 617	2.83 627	12.23 632	10.50 634	4.46 623	3.60 616	3.86 622	3.83 612	4.85 618	4.18 625	6.78 627	11.96 630	2.17 625	2.96 631	2.18 618	1.97 627	3.38 628	2.68 629

DPSMNet_ROB	12.08 631	8.00 630	21.00 630	8.97 632	16.79 633	10.67 628	30.89 640	9.02 632	15.17 636	6.51 630	15.41 641	9.04 629	14.85 634	9.27 632	21.67 638	4.58 633	8.57 636	5.09 637	9.29 638	5.90 632	10.95 636

DGTPSM_ROB	12.07 630	8.00 630	20.99 629	8.93 631	16.78 632	10.67 628	30.87 639	9.01 631	15.16 635	6.50 629	15.41 641	9.04 629	14.85 634	9.25 631	21.67 638	4.57 632	8.57 636	5.08 635	9.28 637	5.90 632	10.95 636

ASD4		8.86 632

TCMNet-wrong-test	8.97 628	10.42 633	8.74 621	19.56 634	17.61 634	12.53 633	9.01 633	13.59 635	2.18 596	4.64 625	5.11 627	14.63 634	11.09 632	7.19 629	9.73 627	5.56 636	0.89 615	3.77 633	3.11 632	10.34 635	9.80 634

USTest	12.99 632	14.18 634	20.00 628	16.24 633	14.97 631	20.80 636	31.95 641	16.20 638	10.91 627	8.79 633	9.48 633	13.94 633	10.50 631	16.11 635	21.44 637	3.17 629	4.82 633	5.08 635	5.36 635	8.81 634	7.13 633

Anonymous_1	33.25 640	18.26 635	23.92 632	20.54 635	21.28 637	25.59 638	35.94 642	22.01 646	15.57 637	13.33 635	13.49 638	18.08 639	15.29 636	20.36 636	24.60 640	16.28 644	8.84 638	66.59 651	118.00 651	155.73 654	11.23 638

DPSM_ROB	17.78 634	18.63 636	24.31 636	20.90 636	19.47 635	25.97 639	36.21 643	21.23 644	16.24 638	13.38 636	14.06 639	19.18 641	16.30 637	20.78 637	25.67 641	9.38 639	9.23 639	9.49 639	9.82 639	13.51 637	11.91 639

DPSM	17.78 634	18.63 636	24.31 636	20.90 636	19.47 635	25.97 639	36.21 643	21.23 644	16.24 638	13.38 636	14.06 639	19.18 641	16.30 637	20.78 637	25.67 641	9.38 639	9.23 639	9.49 639	9.82 639	13.51 637	11.91 639

xxxxx1	36.64 646	19.51 638	24.21 633	61.66 648	64.63 650	27.28 642	40.10 645	20.25 639	18.63 641	14.07 639	12.97 634	17.26 635	17.36 639	21.70 640	27.93 643	13.18 641	18.50 644	111.26 652	133.37 652	29.24 645	39.73 648

tt_ll	36.64 646	19.51 638	24.21 633	61.66 648	64.63 650	27.28 642	40.10 645	20.25 639	18.63 641	14.07 639	12.97 634	17.26 635	17.36 639	21.70 640	27.93 643	13.18 641	18.50 644	111.26 652	133.37 652	29.24 645	39.73 648

ff	36.64 646	19.51 638	24.21 633	61.66 648	64.63 650	27.28 642	40.10 645	20.25 639	18.63 641	14.07 639	12.97 634	17.26 635	17.36 639	21.70 640	27.93 643	13.18 641	18.50 644	111.26 652	133.37 652	29.24 645	39.73 648

PML	40.80 652	29.24 641	11.87 626	7.20 630	14.47 630	92.13 653	213.69 655	7.63 630	23.35 644	74.72 654	190.14 655	50.17 654	26.15 645	21.39 639	12.70 631	8.76 638	2.92 630	8.45 638	3.25 633	13.26 636	4.42 632

LRCNet_RVC	21.24 638	31.15 642	21.41 631	28.98 639	23.82 638	3.13 613	0.60 511	20.96 643	1.59 578	25.58 643	28.15 647	21.99 643	14.79 633	21.94 643	16.41 634	28.89 651	14.87 642	33.53 647	31.28 647	29.51 648	26.16 646

DLNR_Zeroshot_test	20.09 637	36.28 643	38.04 639	169.85 651	61.80 649	0.23 26	0.20 51	13.88 636	0.37 155	0.44 187	0.66 244	0.43 205	0.21 77	0.62 309	0.28 196	5.46 635	0.10 63	0.15 171	0.11 127	72.60 652	0.11 109

DLNR-FE	20.05 636	36.38 644	38.08 640	170.06 652	60.08 648	0.23 26	0.20 51	14.13 637	0.36 139	0.44 187	0.66 244	0.43 205	0.21 77	0.63 320	0.28 196	5.38 634	0.10 63	0.15 171	0.11 127	73.09 653	0.11 109

HaxPig	31.96 639	37.24 645	34.27 638	24.37 638	24.88 639	18.26 635	19.86 636	20.64 642	28.52 646	35.97 651	38.75 651	25.57 644	28.72 646	33.88 645	34.39 646	35.94 652	38.87 652	37.80 648	40.48 648	39.68 649	41.15 651

CasAABBNet	35.74 643	37.43 646	48.72 646	42.22 643	39.20 642	52.24 647	73.12 650	42.61 650	32.62 650	26.78 647	27.95 645	38.58 649	32.60 649	41.67 650	51.65 651	18.74 645	18.57 647	19.15 642	19.77 642	27.20 640	23.98 642

RAFT-FEzeroshot	35.73 641	37.45 647	48.67 644	42.23 644	39.22 643	52.25 648	73.13 651	42.62 651	32.59 647	26.71 644	27.70 643	38.57 647	32.57 647	41.68 651	51.67 652	18.75 646	18.58 648	19.15 642	19.78 643	27.21 641	23.98 642

RAFT-FE	35.73 641	37.45 647	48.67 644	42.23 644	39.22 643	52.25 648	73.13 651	42.62 651	32.59 647	26.71 644	27.70 643	38.57 647	32.57 647	41.68 651	51.67 652	18.75 646	18.58 648	19.15 642	19.78 643	27.21 641	23.98 642

Selective-RAFT-Error	35.84 645	37.49 649	48.83 648	42.26 646	39.24 646	52.30 651	73.09 649	42.66 653	32.61 649	26.80 648	28.30 648	38.84 652	33.51 652	41.68 651	51.59 649	18.82 649	18.58 648	19.17 645	19.80 645	27.28 643	24.05 645

FlowAnything	35.81 644	37.53 650	48.80 647	42.20 642	39.22 643	52.25 648	73.16 653	42.56 649	32.89 652	26.76 646	28.30 648	38.69 651	33.09 651	41.63 649	51.62 650	18.76 648	18.59 651	19.21 646	19.92 646	27.16 639	23.91 641

LSM0	38.95 651	37.60 651	48.58 643	43.57 647	91.06 653	52.57 652	72.57 648	43.17 654	32.63 651	26.97 649	27.97 646	38.65 650	32.94 650	41.86 654	51.78 654	18.89 650	18.41 643	19.13 641	19.63 641	27.29 644	33.77 647

AVERAGE_ROB	37.58 650	40.13 652	40.15 641	34.81 641	33.82 641	28.55 645	25.10 638	32.02 648	34.06 654	41.28 652	40.66 652	34.46 646	34.81 654	39.18 647	37.57 648	42.78 653	43.44 653	43.82 649	43.03 649	40.47 650	41.51 652

MEDIAN_ROB	37.38 649	40.85 653	40.60 642	32.31 640	31.85 640	27.20 641	24.55 637	29.10 647	33.19 653	42.09 653	41.76 653	33.35 645	34.39 653	39.78 648	37.07 647	43.64 654	44.10 654	44.12 650	43.40 650	41.51 651	42.76 653

test_example2	176.61 653	205.14 654	198.86 653	188.60 653	190.98 654	152.67 654	170.61 654	94.86 655	123.55 655	178.88 655	179.48 654	158.94 655	141.34 655	192.61 655	198.96 655	203.76 655	236.37 655	164.13 655	173.55 655	218.58 655	160.41 654

ccccc		429.19 655		507.10 654	501.20 655	356.95 655		380.82 656		334.51 656		372.86 656		499.17 656		561.44 656	431.22 656	334.28 656	290.86 656	540.88 656

GS-Stereo							0.30 204	0.42 102	0.27 62	0.30 107	0.28 85	0.23 51	0.21 77	0.32 39	0.22 61	0.16 258	0.09 25	0.12 57	0.10 90	0.14 169	0.12 156

FSD					0.46 539	0.48 302	0.52 483	0.53 170	0.48 215	0.48 204	0.48 171	0.49 236	0.48 319	0.51 200	0.49 395	0.45 569	0.42 582	0.47 569	0.46 574	0.46 558

Low-res two-view benchmark