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

4.5w_L	0.26 4	0.17 1	0.35 1	0.36 8	0.26 97	0.33 25	0.21 32	0.46 8	0.25 7	0.30 44	0.26 13	0.31 44	0.35 106	0.66 123	0.27 49	0.13 29	0.11 31	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.11 2

StePilot	0.27 16	0.17 1	0.35 1	0.36 8	0.25 82	0.33 25	0.19 8	0.45 5	0.28 16	0.31 49	0.28 24	0.29 34	0.36 116	0.76 154	0.27 49	0.13 29	0.11 31	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.11 2

SteFusion	0.28 36	0.17 1	0.38 38	0.37 29	0.29 171	0.40 67	0.25 75	0.54 24	0.37 74	0.29 25	0.47 100	0.29 34	0.22 9	0.58 87	0.27 49	0.11 1	0.11 31	0.14 6	0.12 81	0.14 54	0.11 2

PyraSte	0.28 36	0.17 1	0.38 38	0.40 76	0.31 221	0.38 60	0.20 17	0.53 19	0.33 54	0.29 25	0.39 67	0.48 136	0.26 32	0.57 83	0.26 24	0.12 9	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.11 2

tim_s	0.27 16	0.17 1	0.37 20	0.40 76	0.34 284	0.35 34	0.23 62	0.51 14	0.32 47	0.28 14	0.30 38	0.45 118	0.22 9	0.48 45	0.26 24	0.12 9	0.13 146	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.11 2

xxxad45	0.28 36	0.17 1	0.35 1	0.40 76	0.33 265	0.36 45	0.27 95	0.50 12	0.35 66	0.27 11	0.26 13	0.49 145	0.27 40	0.45 20	0.26 24	0.12 9	0.14 203	0.14 6	0.11 9	0.15 82	0.11 2

ACW_4w	0.28 36	0.17 1	0.36 12	0.39 67	0.34 284	0.33 25	0.28 102	0.51 14	0.32 47	0.28 14	0.32 51	0.47 130	0.24 16	0.59 90	0.26 24	0.12 9	0.14 203	0.15 64	0.12 81	0.15 82	0.11 2

5w_v4	0.28 36	0.17 1	0.35 1	0.40 76	0.37 317	0.35 34	0.28 102	0.50 12	0.34 61	0.29 25	0.31 42	0.55 176	0.27 40	0.43 13	0.26 24	0.12 9	0.14 203	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.11 2

uiiii_40	0.25 3	0.18 9	0.35 1	0.35 3	0.25 82	0.32 20	0.18 2	0.45 5	0.26 10	0.29 25	0.25 7	0.33 58	0.36 116	0.54 68	0.26 24	0.12 9	0.11 31	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.11 2

ITERv28	0.28 36	0.18 9	0.39 47	0.37 29	0.26 97	0.40 67	0.22 48	0.53 19	0.32 47	0.28 14	0.31 42	0.36 75	0.27 40	0.58 87	0.27 49	0.16 90	0.17 341	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.13 74

yuret106	0.27 16	0.18 9	0.39 47	0.37 29	0.24 55	0.32 20	0.19 8	0.58 48	0.27 15	0.26 6	0.27 19	0.39 97	0.30 64	0.48 45	0.27 49	0.17 138	0.17 341	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

uio108cc	0.27 16	0.18 9	0.36 12	0.37 29	0.22 23	0.43 93	0.25 75	0.59 54	0.31 40	0.28 14	0.29 29	0.37 85	0.29 59	0.44 18	0.25 12	0.17 138	0.17 341	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

ITERv24	0.27 16	0.18 9	0.35 1	0.36 8	0.24 55	0.42 83	0.21 32	0.58 48	0.28 16	0.30 44	0.35 57	0.35 67	0.31 75	0.45 20	0.27 49	0.16 90	0.18 366	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.13 74

dd23bbn	0.27 16	0.18 9	0.35 1	0.37 29	0.22 23	0.43 93	0.22 48	0.59 54	0.29 21	0.29 25	0.37 61	0.32 48	0.27 40	0.50 54	0.27 49	0.13 29	0.14 203	0.13 1	0.11 9	0.13 20	0.11 2

hj116sk	0.27 16	0.18 9	0.37 20	0.36 8	0.26 97	0.37 55	0.19 8	0.59 54	0.36 68	0.26 6	0.27 19	0.42 104	0.25 21	0.53 64	0.26 24	0.16 90	0.14 203	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 26

ITERv19	0.27 16	0.18 9	0.35 1	0.37 29	0.25 82	0.40 67	0.21 32	0.59 54	0.30 28	0.29 25	0.31 42	0.40 101	0.24 16	0.45 20	0.28 76	0.17 138	0.18 366	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

ITER124	0.27 16	0.18 9	0.35 1	0.37 29	0.24 55	0.45 106	0.21 32	0.52 16	0.30 28	0.34 66	0.25 7	0.37 85	0.26 32	0.48 45	0.27 49	0.15 66	0.15 268	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

zxcv128	0.27 16	0.18 9	0.37 20	0.36 8	0.26 97	0.34 30	0.20 17	0.58 48	0.26 10	0.29 25	0.30 38	0.36 75	0.30 64	0.46 28	0.27 49	0.17 138	0.16 310	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.11 2

iked130	0.26 4	0.18 9	0.36 12	0.37 29	0.23 31	0.35 34	0.22 48	0.57 45	0.28 16	0.29 25	0.27 19	0.34 61	0.27 40	0.42 11	0.26 24	0.15 66	0.13 146	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

v134_o9	0.26 4	0.18 9	0.37 20	0.37 29	0.26 97	0.35 34	0.21 32	0.59 54	0.30 28	0.29 25	0.31 42	0.31 44	0.26 32	0.46 28	0.25 12	0.14 47	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

vnu138km	0.26 4	0.18 9	0.37 20	0.37 29	0.24 55	0.36 45	0.21 32	0.55 30	0.31 40	0.29 25	0.26 13	0.37 85	0.25 21	0.48 45	0.27 49	0.14 47	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.11 2

ITERv10	0.26 4	0.18 9	0.37 20	0.37 29	0.25 82	0.33 25	0.20 17	0.56 36	0.30 28	0.29 25	0.28 24	0.36 75	0.30 64	0.49 50	0.27 49	0.14 47	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

99wein	0.26 4	0.18 9	0.37 20	0.36 8	0.23 31	0.32 20	0.19 8	0.56 36	0.33 54	0.30 44	0.31 42	0.36 75	0.25 21	0.48 45	0.28 76	0.14 47	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

ITERv8	0.27 16	0.18 9	0.37 20	0.37 29	0.24 55	0.36 45	0.20 17	0.56 36	0.30 28	0.30 44	0.33 52	0.34 61	0.26 32	0.49 50	0.27 49	0.14 47	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

zaero_v3	0.30 54	0.18 9	0.41 64	0.37 29	0.23 31	0.57 212	0.20 17	0.62 74	0.36 68	0.41 99	0.42 75	0.32 48	0.24 16	0.68 130	0.26 24	0.13 29	0.11 31	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.11 2

ITERv2	0.30 54	0.18 9	0.43 80	0.36 8	0.23 31	0.50 152	0.19 8	0.62 74	0.36 68	0.39 96	0.39 67	0.36 75	0.25 21	0.74 152	0.27 49	0.13 29	0.11 31	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.11 2

ITER	0.32 72	0.18 9	0.39 47	0.36 8	0.21 10	0.37 55	0.20 17	0.56 36	0.30 28	0.41 99	0.48 105	0.35 67	0.25 21	1.31 318	0.29 82	0.14 47	0.11 31	0.13 1	0.11 9	0.13 20	0.12 26

MonStereo	0.28 36	0.18 9	0.39 47	0.36 8	0.21 10	0.55 200	0.31 126	0.55 30	0.43 92	0.28 14	0.28 24	0.23 4	0.21 3	0.57 83	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 36	0.18 9	0.39 47	0.36 8	0.21 10	0.55 200	0.31 126	0.55 30	0.43 92	0.28 14	0.28 24	0.23 4	0.21 3	0.56 78	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.11 2

IGEV	0.28 36	0.18 9	0.39 47	0.37 29	0.31 221	0.45 106	0.21 32	0.59 54	0.40 83	0.31 49	0.43 85	0.26 17	0.21 3	0.43 13	0.25 12	0.13 29	0.12 69	0.16 96	0.13 115	0.12 1	0.12 26

MLG-Stereo_test3	0.28 36	0.18 9	0.42 74	0.40 76	0.23 31	0.47 120	0.19 8	0.61 70	0.29 21	0.35 70	0.21 2	0.35 67	0.21 3	0.60 103	0.25 12	0.15 66	0.11 31	0.16 96	0.11 9	0.13 20	0.13 74

MonSter	0.28 36	0.18 9	0.39 47	0.36 8	0.21 10	0.55 200	0.31 126	0.55 30	0.43 92	0.28 14	0.29 29	0.23 4	0.21 3	0.56 78	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.11 2

CAS	0.63 284	0.18 9	0.37 20	2.27 604	0.84 557	0.57 212	0.54 373	0.79 131	0.62 161	0.48 144	0.70 178	0.36 75	0.26 32	0.45 20	0.35 164	2.24 607	0.10 9	0.14 6	0.09 1	0.15 82	1.06 596

ITERv30	0.29 48	0.19 34	0.40 57	0.35 3	0.24 55	0.30 14	0.21 32	0.54 24	0.30 28	0.25 3	0.29 29	0.41 103	0.30 64	0.87 198	0.27 49	0.17 138	0.19 387	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.13 74

qyd29nn	0.27 16	0.19 34	0.38 38	0.36 8	0.21 10	0.31 17	0.20 17	0.52 16	0.26 10	0.27 11	0.29 29	0.34 61	0.28 53	0.67 127	0.26 24	0.18 184	0.19 387	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

oiu110	0.27 16	0.19 34	0.37 20	0.37 29	0.25 82	0.36 45	0.21 32	0.58 48	0.32 47	0.28 14	0.27 19	0.38 93	0.33 87	0.46 28	0.26 24	0.17 138	0.18 366	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.13 74

ITERv21	0.28 36	0.19 34	0.37 20	0.36 8	0.27 128	0.36 45	0.21 32	0.55 30	0.32 47	0.27 11	0.25 7	0.39 97	0.26 32	0.62 109	0.29 82	0.18 184	0.15 268	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

v20iiwwt	0.27 16	0.19 34	0.36 12	0.37 29	0.24 55	0.44 101	0.23 62	0.57 45	0.30 28	0.32 57	0.30 38	0.38 93	0.27 40	0.45 20	0.29 82	0.14 47	0.13 146	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

dddd17k	0.27 16	0.19 34	0.36 12	0.38 59	0.24 55	0.35 34	0.21 32	0.55 30	0.31 40	0.31 49	0.30 38	0.35 67	0.28 53	0.47 39	0.26 24	0.16 90	0.14 203	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

ITERv14	0.26 4	0.19 34	0.37 20	0.37 29	0.23 31	0.35 34	0.21 32	0.61 70	0.30 28	0.29 25	0.29 29	0.34 61	0.22 9	0.45 20	0.26 24	0.14 47	0.13 146	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

ITERv12	0.26 4	0.19 34	0.36 12	0.37 29	0.26 97	0.32 20	0.20 17	0.54 24	0.28 16	0.28 14	0.31 42	0.38 93	0.27 40	0.45 20	0.26 24	0.13 29	0.11 31	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

ITERv7	0.26 4	0.19 34	0.37 20	0.36 8	0.23 31	0.36 45	0.20 17	0.56 36	0.29 21	0.29 25	0.31 42	0.35 67	0.27 40	0.46 28	0.27 49	0.14 47	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

s6wercc	0.26 4	0.19 34	0.37 20	0.36 8	0.23 31	0.36 45	0.20 17	0.54 24	0.29 21	0.29 25	0.29 29	0.35 67	0.27 40	0.44 18	0.26 24	0.14 47	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

a5sdf	0.26 4	0.19 34	0.37 20	0.36 8	0.24 55	0.36 45	0.20 17	0.54 24	0.29 21	0.29 25	0.29 29	0.35 67	0.26 32	0.46 28	0.27 49	0.14 47	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

ITERv4	0.31 66	0.19 34	0.39 47	0.35 3	0.23 31	0.34 30	0.20 17	0.62 74	0.38 77	0.46 130	0.58 144	0.28 31	0.47 183	0.52 60	0.34 153	0.13 29	0.12 69	0.14 6	0.12 81	0.14 54	0.14 107

OmniDepth	0.29 48	0.19 34	0.37 20	0.40 76	0.17 1	0.58 216	0.32 135	0.60 68	0.29 21	0.26 6	0.26 13	0.39 97	0.43 153	0.47 39	0.26 24	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 81	0.15 82	0.12 26

Monster-pub-mixall	0.30 54	0.19 34	0.39 47	0.36 8	0.21 10	0.28 10	0.18 2	0.58 48	0.34 61	0.36 75	0.34 54	0.26 17	0.20 1	1.40 352	0.24 5	0.15 66	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 74

MLG-Stereo_test1	0.27 16	0.19 34	0.38 38	0.40 76	0.24 55	0.38 60	0.20 17	0.59 54	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 58	0.27 40	0.90 208	0.25 12	0.14 47	0.11 31	0.16 96	0.11 9	0.13 20	0.12 26

MLG-Stereo	0.29 48	0.19 34	0.38 38	0.41 90	0.20 4	0.42 83	0.20 17	0.66 90	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 58	0.28 53	1.09 264	0.25 12	0.14 47	0.11 31	0.16 96	0.11 9	0.13 20	0.12 26

dual_stereo	0.27 16	0.19 34	0.35 1	0.39 67	0.21 10	0.25 3	0.22 48	0.48 9	0.31 40	0.32 57	0.26 13	0.37 85	0.24 16	0.83 181	0.29 82	0.16 90	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.11 2

Wavelet-MonSter	0.27 16	0.20 51	0.41 64	0.39 67	0.26 97	0.26 4	0.25 75	0.49 11	0.29 21	0.36 75	0.47 100	0.28 31	0.32 83	0.49 50	0.26 24	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

water-stereo	0.39 113	0.20 51	0.48 113	0.44 130	0.27 128	0.50 152	0.26 88	0.92 180	0.51 129	0.53 167	0.78 199	0.55 176	0.49 206	0.42 11	0.42 236	0.16 90	0.15 268	0.17 125	0.15 164	0.16 106	0.15 145

1w_stereo	0.34 85	0.20 51	0.42 74	0.43 105	0.26 97	0.47 120	0.54 373	0.59 54	0.50 120	0.41 99	0.66 163	0.25 15	0.44 162	0.62 109	0.33 136	0.12 9	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.12 26

monsterstereo	0.34 85	0.20 51	0.44 85	0.45 144	0.35 290	0.27 9	0.29 109	0.53 19	0.51 129	0.44 117	0.61 150	0.26 17	0.25 21	1.19 291	0.27 49	0.13 29	0.11 31	0.15 64	0.12 81	0.15 82	0.10 1

monsters	0.34 85	0.20 51	0.41 64	0.39 67	0.36 301	0.34 30	0.27 95	0.66 90	0.43 92	0.47 136	0.40 70	0.22 2	0.23 14	1.33 326	0.25 12	0.13 29	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.13 74

111111	0.34 85	0.20 51	0.41 64	0.45 144	0.42 369	0.37 55	0.22 48	0.95 201	0.38 77	0.31 49	0.31 42	0.40 101	0.27 40	0.96 224	0.26 24	0.17 138	0.12 69	0.15 64	0.11 9	0.15 82	0.13 74

LG-Stereo_L2	0.29 48	0.20 51	0.45 98	0.37 29	0.25 82	0.26 4	0.20 17	0.78 126	0.28 16	0.28 14	0.26 13	0.24 9	0.26 32	0.91 209	0.23 2	0.15 66	0.11 31	0.15 64	0.12 81	0.14 54	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 54	0.20 51	0.44 85	0.37 29	0.26 97	0.29 12	0.21 32	0.66 90	0.26 10	0.25 3	0.25 7	0.24 9	0.22 9	1.24 303	0.23 2	0.15 66	0.11 31	0.15 64	0.12 81	0.14 54	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 51	0.36 12	0.37 29	0.22 23	0.35 34	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 6	0.23 5	0.34 61	0.20 1	0.77 158	0.23 2	0.16 90	0.11 31	0.15 64	0.11 9	0.13 20	0.11 2

LG-G_1	0.31 66	0.20 51	0.44 85	0.42 98	0.20 4	0.64 253	0.18 2	0.70 102	0.25 7	0.29 25	0.29 29	0.36 75	0.35 106	0.87 198	0.24 5	0.16 90	0.12 69	0.16 96	0.11 9	0.13 20	0.13 74

LG-G	0.31 66	0.20 51	0.44 85	0.42 98	0.20 4	0.64 253	0.18 2	0.70 102	0.25 7	0.29 25	0.29 29	0.36 75	0.35 106	0.87 198	0.24 5	0.16 90	0.12 69	0.16 96	0.11 9	0.13 20	0.13 74

SGD-Stereo	0.32 72	0.20 51	0.40 57	0.38 59	0.19 2	0.43 93	0.22 48	0.64 81	0.33 54	0.42 107	0.34 54	0.27 22	0.35 106	1.15 279	0.30 96	0.20 269	0.10 9	0.15 64	0.13 115	0.17 137	0.13 74

GREAT-IGEV	0.32 72	0.20 51	0.42 74	0.37 29	0.29 171	0.36 45	0.28 102	0.56 36	0.58 149	0.28 14	0.50 117	0.29 34	0.29 59	0.84 186	0.27 49	0.14 47	0.11 31	0.15 64	0.11 9	0.17 137	0.14 107

DEFOM-Stereo	0.33 81	0.20 51	0.40 57	0.42 98	0.28 154	0.80 355	0.23 62	0.48 9	0.37 74	0.37 80	0.31 42	0.23 4	0.24 16	1.20 293	0.27 49	0.16 90	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.14 107

IGEV-Stereo++	0.30 54	0.20 51	0.40 57	0.46 154	0.30 195	0.33 25	0.22 48	0.75 116	0.45 99	0.32 57	0.41 73	0.32 48	0.48 197	0.38 4	0.27 49	0.15 66	0.11 31	0.15 64	0.12 81	0.15 82	0.13 74

Pointernet	0.37 103	0.20 51	0.57 181	0.43 105	0.28 154	0.51 170	0.27 95	0.93 189	0.61 159	0.47 136	0.63 155	0.49 145	0.38 130	0.49 50	0.33 136	0.17 138	0.13 146	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

MoCha-V2	0.40 122	0.20 51	0.49 120	0.50 222	0.21 10	0.44 101	0.33 144	0.93 189	0.53 140	0.53 167	0.53 125	0.42 104	0.58 262	1.09 264	0.27 49	0.14 47	0.12 69	0.15 64	0.12 81	0.17 137	0.15 145

CES	0.48 181	0.20 51	0.37 20	0.39 67	1.39 597	0.55 200	0.35 164	0.98 213	0.66 186	0.44 117	0.66 163	0.35 67	0.27 40	0.56 78	0.33 136	0.15 66	0.13 146	0.15 64	0.10 2	0.19 216	1.46 602

s12784h	0.52 195	0.20 51	0.38 38	0.41 90	0.19 2	0.96 416	0.34 156	1.17 289	1.25 443	0.81 229	0.90 228	0.63 214	0.50 212	1.45 359	0.42 236	0.14 47	0.12 69	0.17 125	0.11 9	0.18 172	0.11 2

GEAStereo	0.31 66	0.21 70	0.43 80	0.43 105	0.31 221	0.46 113	0.36 180	0.74 113	0.33 54	0.34 66	0.38 63	0.32 48	0.33 87	0.43 13	0.26 24	0.21 303	0.12 69	0.17 125	0.12 81	0.17 137	0.14 107

GSStereo	0.33 81	0.21 70	0.43 80	0.45 144	0.31 221	0.46 113	0.36 180	0.92 180	0.47 110	0.37 80	0.38 63	0.32 48	0.33 87	0.43 13	0.26 24	0.19 230	0.11 31	0.16 96	0.12 81	0.17 137	0.15 145

asd	0.30 54	0.21 70	0.41 64	0.39 67	0.24 55	0.47 120	0.30 119	0.69 98	0.30 28	0.41 99	0.39 67	0.28 31	0.33 87	0.62 109	0.27 49	0.13 29	0.09 1	0.14 6	0.12 81	0.14 54	0.12 26

qwe	0.32 72	0.21 70	0.40 57	0.37 29	0.26 97	0.49 138	0.29 109	0.64 81	0.39 79	0.49 150	0.48 105	0.26 17	0.27 40	0.80 170	0.34 153	0.12 9	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.15 82	0.12 26

DilatedVolume-Stereo	0.43 140	0.21 70	0.55 167	0.43 105	0.32 244	0.72 309	0.29 109	0.80 139	0.51 129	0.77 217	0.73 187	0.48 136	0.40 136	1.13 276	0.39 206	0.15 66	0.14 203	0.15 64	0.14 145	0.16 106	0.14 107

3.25w_new	0.32 72	0.21 70	0.45 98	0.38 59	0.23 31	0.52 174	0.34 156	0.65 85	0.39 79	0.47 136	0.45 94	0.32 48	0.35 106	0.61 107	0.27 49	0.12 9	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

3.25w	0.32 72	0.21 70	0.45 98	0.37 29	0.23 31	0.52 174	0.34 156	0.65 85	0.39 79	0.47 136	0.45 94	0.32 48	0.35 106	0.61 107	0.27 49	0.12 9	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

LGtest1	0.27 16	0.21 70	0.44 85	0.41 90	0.21 10	0.42 83	0.19 8	0.56 36	0.26 10	0.29 25	0.24 6	0.29 34	0.29 59	0.55 75	0.25 12	0.18 184	0.12 69	0.16 96	0.12 81	0.14 54	0.13 74

FoundationStereo	0.24 1	0.21 70	0.36 12	0.38 59	0.22 23	0.32 20	0.22 48	0.39 2	0.23 6	0.30 44	0.25 7	0.30 41	0.33 87	0.34 3	0.26 24	0.16 90	0.12 69	0.15 64	0.11 9	0.13 20	0.12 26

WCG-NET	0.42 134	0.21 70	0.54 157	0.40 76	0.25 82	0.47 120	0.32 135	0.73 109	1.15 387	0.76 212	0.73 187	0.58 193	0.45 166	0.60 103	0.34 153	0.15 66	0.11 31	0.16 96	0.14 145	0.15 82	0.13 74

RAStereo	0.34 85	0.21 70	0.66 232	0.47 165	0.27 128	0.26 4	0.29 109	0.69 98	0.63 164	0.32 57	0.42 75	0.45 118	0.31 75	0.45 20	0.34 153	0.17 138	0.15 268	0.19 188	0.15 164	0.18 172	0.13 74

Occ-G	0.42 134	0.21 70	0.48 113	0.41 90	0.26 97	0.42 83	0.62 432	0.77 122	0.49 115	0.43 113	0.66 163	1.02 362	0.46 173	0.78 163	0.41 225	0.16 90	0.13 146	0.18 163	0.13 115	0.16 106	0.16 178

U	9.45 627	0.21 70	0.58 187	0.47 165	53.11 649	61.27 655	0.24 70	0.70 102	0.52 136	0.36 75	0.28 24	0.29 34	0.35 106	0.33 2	0.26 24	0.19 230	0.11 31	60.50 653	8.88 638	0.17 137	0.13 74

IGEV-Stereo+	0.45 161	0.21 70	0.43 80	0.41 90	0.39 345	0.15 1	0.19 8	0.44 4	0.36 68	0.26 6	0.25 7	0.31 44	0.41 139	1.43 355	0.30 96	0.17 138	0.12 69	0.15 64	0.11 9	1.16 592	1.70 607

WCG-NET（raft）	0.45 161	0.21 70	0.55 167	0.40 76	0.24 55	0.50 152	0.36 180	0.73 109	1.09 347	0.71 204	0.76 195	0.92 322	0.51 216	0.84 186	0.34 153	0.16 90	0.12 69	0.15 64	0.14 145	0.14 54	0.14 107

trnet	0.39 113	0.21 70	0.37 20	0.36 8	0.20 4	0.53 183	0.29 109	0.78 126	1.12 360	0.59 184	0.71 181	0.53 169	0.42 145	0.54 68	0.34 153	0.18 184	0.13 146	0.15 64	0.10 2	0.14 54	0.13 74

LoS	0.40 122	0.21 70	0.44 85	0.37 29	0.22 23	0.50 152	0.40 232	1.00 219	0.94 274	0.48 144	0.66 163	0.48 136	0.40 136	0.60 103	0.37 186	0.18 184	0.14 203	0.16 96	0.11 9	0.14 54	0.14 107
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.47 175	0.21 70	0.38 38	0.45 144	0.38 335	0.45 106	0.25 75	0.75 116	1.29 463	0.80 225	1.21 362	0.47 130	0.37 123	0.53 64	0.44 249	0.16 90	0.11 31	0.15 64	0.80 595	0.18 172	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.44 153	0.21 70	0.44 85	0.41 90	0.21 10	0.65 269	0.26 88	0.79 131	0.83 238	0.93 258	0.98 252	0.51 156	0.46 173	0.54 68	0.35 164	0.18 184	0.24 468	0.16 96	0.13 115	0.16 106	0.26 410

CREStereo	0.39 113	0.21 70	0.38 38	0.34 1	0.22 23	0.53 183	0.29 109	0.77 122	1.11 356	0.58 176	0.71 181	0.51 156	0.41 139	0.54 68	0.34 153	0.18 184	0.13 146	0.15 64	0.10 2	0.14 54	0.14 107
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 168	0.21 70	0.38 38	0.37 29	0.23 31	0.71 306	0.27 95	0.74 113	1.04 320	0.64 192	0.70 178	0.55 176	0.47 183	0.86 195	0.35 164	1.00 590	0.13 146	0.15 64	0.10 2	0.15 82	0.13 74

VIP-Stereo	0.35 95	0.22 91	0.49 120	0.40 76	0.43 380	0.82 366	0.22 48	0.59 54	0.45 99	0.31 49	0.53 125	0.37 85	0.31 75	0.83 181	0.27 49	0.17 138	0.11 31	0.15 64	0.11 9	0.15 82	0.12 26

gasm-f	0.34 85	0.22 91	0.42 74	0.43 105	0.31 221	0.39 64	0.44 284	0.74 113	0.33 54	0.34 66	0.64 158	0.32 48	0.46 173	0.55 75	0.28 76	0.21 303	0.12 69	0.17 125	0.12 81	0.18 172	0.14 107

DDF-Stereo	0.37 103	0.22 91	0.47 109	0.48 192	0.42 369	0.31 17	0.24 70	0.53 19	0.33 54	0.33 63	0.40 70	0.37 85	0.48 197	0.91 209	0.32 119	0.23 359	0.11 31	0.18 163	0.12 81	0.86 579	0.16 178

252Zero-FE	0.27 16	0.22 91	0.40 57	0.41 90	0.24 55	0.29 12	0.19 8	0.59 54	0.46 106	0.31 49	0.33 52	0.22 2	0.25 21	0.40 8	0.29 82	0.16 90	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.13 74

zero-FE	0.36 97	0.22 91	0.47 109	0.45 144	0.43 380	0.30 14	0.24 70	0.61 70	0.33 54	0.33 63	0.41 73	0.37 85	0.50 212	0.64 114	0.32 119	0.22 332	0.11 31	0.18 163	0.12 81	0.83 577	0.16 178

AdaDepth	0.30 54	0.22 91	0.49 120	0.44 130	0.27 128	0.44 101	0.24 70	0.52 16	0.30 28	0.31 49	0.37 61	0.26 17	0.32 83	0.79 167	0.25 12	0.12 9	0.12 69	0.16 96	0.13 115	0.16 106	0.15 145

xyz-stereo	7.16 623	0.22 91	69.90 652	0.42 98	0.21 10	32.92 646	0.49 339	0.87 161	0.76 217	1.38 473	27.04 642	1.19 408	1.16 490	4.69 547	0.97 456	0.16 90	0.12 69	0.20 226	0.14 145	0.16 106	0.12 26

HART	0.45 161	0.22 91	0.54 157	0.50 222	0.26 97	0.41 75	0.29 109	1.03 231	0.50 120	0.58 176	1.45 450	0.61 206	0.35 106	1.08 263	0.30 96	0.15 66	0.13 146	0.19 188	0.14 145	0.19 216	0.14 107

Reg-Stereo(zero)	0.44 153	0.22 91	0.45 98	0.43 105	0.23 31	0.38 60	0.25 75	0.76 119	1.08 339	0.90 250	0.78 199	0.90 310	0.47 183	0.70 135	0.36 174	0.15 66	0.12 69	0.15 64	0.12 81	0.15 82	0.15 145

AIO_test	0.35 95	0.22 91	0.44 85	0.43 105	0.27 128	0.57 212	0.44 284	0.79 131	0.41 87	0.32 57	0.47 100	0.46 123	0.30 64	0.69 131	0.30 96	0.16 90	0.11 31	0.16 96	0.13 115	0.15 82	0.12 26

castereo	0.41 130	0.22 91	0.46 106	0.44 130	0.30 195	0.61 237	0.56 399	0.97 209	0.80 229	0.38 88	0.69 174	0.45 118	0.69 303	0.51 57	0.30 96	0.16 90	0.11 31	0.16 96	0.13 115	0.16 106	0.12 26

999	0.48 181	0.22 91	0.49 120	0.48 192	0.34 284	0.75 322	0.31 126	0.85 158	0.55 144	0.37 80	0.48 105	0.50 152	0.36 116	2.45 486	0.39 206	0.16 90	0.13 146	0.18 163	0.15 164	0.16 106	0.19 272

IGEV++	0.40 122	0.22 91	0.51 136	0.52 275	0.29 171	0.45 106	0.25 75	1.65 422	0.46 106	0.37 80	0.57 141	0.46 123	0.45 166	0.50 54	0.38 197	0.19 230	0.12 69	0.16 96	0.13 115	0.16 106	0.15 145

EGLCR-Stereo	0.37 103	0.22 91	0.51 136	0.43 105	0.26 97	0.44 101	0.22 48	0.99 215	0.48 113	0.42 107	0.42 75	0.67 227	0.29 59	0.86 195	0.33 136	0.17 138	0.12 69	0.19 188	0.17 227	0.17 137	0.15 145

test_4	0.53 205	0.22 91	0.56 171	0.54 308	0.32 244	0.64 253	0.39 224	0.80 139	0.62 161	0.92 257	1.87 535	0.68 229	0.42 145	1.16 283	0.37 186	0.15 66	0.13 146	0.20 226	0.22 374	0.20 252	0.15 145

test-3	0.54 221	0.22 91	0.68 241	0.47 165	0.27 128	0.58 216	0.35 164	0.92 180	1.00 305	1.32 448	0.69 174	0.87 297	0.45 166	1.68 407	0.37 186	0.16 90	0.11 31	0.20 226	0.16 206	0.17 137	0.13 74

test_1	0.54 221	0.22 91	0.68 241	0.47 165	0.27 128	0.58 216	0.35 164	0.92 180	1.00 305	1.28 420	0.68 170	0.87 297	0.45 166	1.67 402	0.37 186	0.16 90	0.11 31	0.20 226	0.16 206	0.17 137	0.13 74

Zero-FE251	0.34 85	0.23 108	0.51 136	0.45 144	0.29 171	0.58 216	0.24 70	0.82 149	0.34 61	0.49 150	0.38 63	0.52 163	0.42 145	0.47 39	0.27 49	0.18 184	0.14 203	0.17 125	0.12 81	0.14 54	0.13 74

DA	0.43 140	0.23 108	0.49 120	0.50 222	0.25 82	1.08 443	0.44 284	1.18 294	0.58 149	0.46 130	0.64 158	0.54 171	0.47 183	0.46 28	0.32 119	0.19 230	0.13 146	0.19 188	0.13 115	0.18 172	0.14 107

GGEV	0.43 140	0.23 108	0.49 120	0.50 222	0.25 82	1.08 443	0.44 284	1.18 294	0.58 149	0.46 130	0.64 158	0.54 171	0.47 183	0.46 28	0.32 119	0.19 230	0.13 146	0.19 188	0.13 115	0.18 172	0.14 107

depthmonostereo	0.41 130	0.23 108	0.53 151	0.47 165	0.23 31	0.61 237	0.35 164	1.00 219	0.76 217	0.48 144	0.65 162	0.47 130	0.49 206	0.67 127	0.37 186	0.16 90	0.15 268	0.16 96	0.14 145	0.16 106	0.15 145

2.5w	0.31 66	0.23 108	0.46 106	0.39 67	0.24 55	0.42 83	0.39 224	0.61 70	0.30 28	0.37 80	0.53 125	0.24 9	0.25 21	0.77 158	0.28 76	0.12 9	0.10 9	0.14 6	0.12 81	0.14 54	0.12 26

2.75w_new	0.31 66	0.23 108	0.43 80	0.35 3	0.23 31	0.42 83	0.42 252	0.54 24	0.35 66	0.47 136	0.43 85	0.24 9	0.30 64	0.66 123	0.33 136	0.12 9	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

3.75w	0.32 72	0.23 108	0.44 85	0.37 29	0.29 171	0.62 246	0.36 180	0.59 54	0.32 47	0.41 99	0.47 100	0.25 15	0.34 98	0.64 114	0.26 24	0.12 9	0.09 1	0.14 6	0.12 81	0.13 20	0.12 26

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 97	0.23 108	0.54 157	0.50 222	0.28 154	0.36 45	0.22 48	1.02 226	0.39 79	0.42 107	0.64 158	0.36 75	0.51 216	0.39 6	0.29 82	0.18 184	0.12 69	0.17 125	0.13 115	0.18 172	0.18 232

AIO_rvc	0.36 97	0.23 108	0.49 120	0.43 105	0.27 128	0.59 223	0.38 209	0.94 196	0.45 99	0.33 63	0.46 98	0.49 145	0.22 9	0.84 186	0.30 96	0.16 90	0.11 31	0.16 96	0.12 81	0.15 82	0.13 74

HUF	0.36 97	0.23 108	0.52 145	0.40 76	0.22 23	0.54 191	0.47 318	0.82 149	0.43 92	0.36 75	0.43 85	0.50 152	0.42 145	0.64 114	0.29 82	0.17 138	0.12 69	0.16 96	0.12 81	0.15 82	0.14 107

castereo++	0.38 109	0.23 108	0.41 64	0.43 105	0.31 221	0.97 420	0.22 48	0.86 160	0.58 149	0.32 57	0.44 89	0.51 156	0.39 132	0.93 218	0.24 5	0.17 138	0.11 31	0.17 125	0.12 81	0.14 54	0.14 107

IGEV-RUCA	0.37 103	0.23 108	0.48 113	0.49 210	0.36 301	0.60 231	0.23 62	0.64 81	0.49 115	0.39 96	0.49 114	0.44 110	0.31 75	0.85 191	0.30 96	0.24 375	0.13 146	0.16 96	0.12 81	0.20 252	0.19 272

GIP-stereo	0.34 85	0.23 108	0.45 98	0.50 222	0.36 301	0.38 60	0.23 62	0.78 126	0.52 136	0.34 66	0.51 120	0.46 123	0.38 130	0.51 57	0.27 49	0.20 269	0.12 69	0.16 96	0.12 81	0.16 106	0.14 107

fffft	0.38 109	0.23 108	0.51 136	0.44 130	0.32 244	0.43 93	0.48 329	0.76 119	0.36 68	0.44 117	0.34 54	0.38 93	0.31 75	1.31 318	0.32 119	0.14 47	0.11 31	0.19 188	0.15 164	0.16 106	0.16 178
1: 1. 1
tt45	0.45 161	0.23 108	0.46 106	0.45 144	0.33 265	0.79 347	0.32 135	0.78 126	0.41 87	0.51 164	0.44 89	0.49 145	0.37 123	2.14 459	0.34 153	0.16 90	0.13 146	0.19 188	0.16 206	0.17 137	0.18 232

UniTT-Stereo	0.36 97	0.23 108	0.59 194	0.48 192	0.36 301	0.40 67	0.32 135	0.53 19	0.49 115	0.54 170	0.55 135	0.36 75	0.31 75	0.58 87	0.51 308	0.20 269	0.15 268	0.17 125	0.15 164	0.19 216	0.15 145

MC-Stereo	0.43 140	0.23 108	0.48 113	0.51 254	0.28 154	0.39 64	0.32 135	0.88 169	0.68 191	0.60 186	0.84 215	0.56 185	0.61 275	1.03 246	0.31 114	0.17 138	0.11 31	0.17 125	0.15 164	0.16 106	0.13 74

RCA-Stereo	0.50 192	0.23 108	0.58 187	0.48 192	0.33 265	0.55 200	0.45 304	0.97 209	1.38 506	0.68 199	1.05 287	0.63 214	0.80 351	0.59 90	0.32 119	0.17 138	0.12 69	0.17 125	0.14 145	0.16 106	0.14 107

test_3	0.55 236	0.23 108	0.71 272	0.53 293	0.28 154	0.61 237	0.40 232	0.92 180	1.05 324	1.19 378	0.68 170	0.93 324	0.44 162	1.67 402	0.39 206	0.15 66	0.12 69	0.22 292	0.19 268	0.21 293	0.14 107

DEmStereo	0.97 455	0.23 108	0.79 338	0.47 165	0.32 244	1.04 436	0.56 399	0.93 189	0.89 255	1.39 479	2.14 556	1.02 362	2.07 583	5.64 573	0.77 406	0.17 138	0.15 268	0.20 226	0.20 300	0.18 172	0.20 305

111	0.60 267	0.23 108	0.70 260	0.43 105	0.24 55	0.72 309	0.42 252	1.18 294	1.41 521	0.80 225	1.38 430	1.10 389	0.79 345	0.96 224	0.58 341	0.18 184	0.13 146	0.17 125	0.15 164	0.17 137	0.19 272

S2M2_XL	0.24 1	0.24 129	0.39 47	0.34 1	0.24 55	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 25	0.40 70	0.24 9	0.23 14	0.32 1	0.26 24	0.20 269	0.18 366	0.18 163	0.16 206	0.18 172	0.14 107
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.30 54	0.24 129	0.42 74	0.38 59	0.23 31	0.43 93	0.34 156	0.58 48	0.37 74	0.38 88	0.42 75	0.27 22	0.34 98	0.52 60	0.30 96	0.11 1	0.09 1	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.12 26

2.25w	0.32 72	0.24 129	0.48 113	0.37 29	0.24 55	0.45 106	0.25 75	0.62 74	0.40 83	0.45 125	0.58 144	0.27 22	0.32 83	0.74 152	0.35 164	0.12 9	0.10 9	0.14 6	0.12 81	0.13 20	0.14 107

4w-stereo	0.30 54	0.24 129	0.44 85	0.37 29	0.23 31	0.46 113	0.27 95	0.63 79	0.31 40	0.41 99	0.44 89	0.27 22	0.36 116	0.59 90	0.30 96	0.11 1	0.09 1	0.15 64	0.12 81	0.13 20	0.12 26

2w_stereo	0.32 72	0.24 129	0.45 98	0.39 67	0.22 23	0.46 113	0.47 318	0.69 98	0.42 90	0.43 113	0.50 117	0.24 9	0.45 166	0.47 39	0.29 82	0.12 9	0.10 9	0.15 64	0.12 81	0.15 82	0.13 74

MM-Stereo_test3	0.50 192	0.24 129	0.54 157	0.54 308	0.74 530	0.49 138	0.53 367	1.09 268	1.05 324	0.62 190	0.95 239	0.61 206	0.42 145	0.77 158	0.38 197	0.20 269	0.17 341	0.20 226	0.16 206	0.18 172	0.18 232

MM-Stereo_test2	0.43 140	0.24 129	0.67 237	0.51 254	0.32 244	0.55 200	0.45 304	0.97 209	0.77 221	0.59 184	0.51 120	0.49 145	0.42 145	0.80 170	0.30 96	0.15 66	0.13 146	0.18 163	0.14 145	0.19 216	0.14 107

MM-Stereo_test1	0.49 187	0.24 129	0.56 171	0.51 254	0.30 195	0.50 152	0.54 373	0.91 177	1.03 315	0.84 238	0.69 174	0.54 171	0.60 266	1.16 283	0.33 136	0.18 184	0.16 310	0.20 226	0.17 227	0.19 216	0.15 145

tg	0.52 195	0.24 129	0.61 202	0.49 210	0.30 195	0.90 390	0.29 109	1.07 260	0.83 238	0.83 235	1.02 272	0.62 211	0.43 153	1.35 331	0.41 225	0.17 138	0.12 69	0.22 292	0.20 300	0.17 137	0.15 145

RSM++	0.38 109	0.24 129	0.51 136	0.47 165	0.26 97	0.50 152	0.41 248	0.79 131	0.45 99	0.37 80	0.45 94	0.60 202	0.35 106	1.02 245	0.30 96	0.15 66	0.13 146	0.17 125	0.14 145	0.18 172	0.13 74

RSM	0.39 113	0.24 129	0.49 120	0.46 154	0.26 97	0.47 120	0.40 232	0.92 180	0.44 97	0.41 99	0.42 75	0.65 220	0.33 87	1.07 259	0.29 82	0.15 66	0.12 69	0.17 125	0.13 115	0.17 137	0.13 74

RAFT-Stereo-weight	0.47 175	0.24 129	0.53 151	0.48 192	0.27 128	0.60 231	0.35 164	1.02 226	1.07 333	0.99 277	0.78 199	0.76 251	0.28 53	0.76 154	0.36 174	0.16 90	0.12 69	0.17 125	0.15 164	0.16 106	0.15 145

MIM_Stereo	0.57 252	0.24 129	0.92 396	0.46 154	0.30 195	0.54 191	0.28 102	1.27 325	0.75 210	1.00 282	1.16 344	0.93 324	0.53 227	1.45 359	0.61 354	0.16 90	0.16 310	0.20 226	0.19 268	0.17 137	0.14 107

AEACV	0.37 103	0.24 129	0.52 145	0.47 165	0.51 438	0.37 55	0.38 209	0.65 85	0.53 140	0.42 107	0.56 138	0.46 123	0.60 266	0.53 64	0.30 96	0.16 90	0.13 146	0.18 163	0.15 164	0.17 137	0.14 107

Any-RAFT	0.53 205	0.24 129	0.47 109	0.47 165	0.27 128	1.00 428	0.25 75	1.58 404	1.05 324	0.85 243	0.99 254	1.06 371	0.47 183	0.70 135	0.32 119	0.18 184	0.13 146	0.16 96	0.13 115	0.16 106	0.16 178

4D-IteraStereo	0.48 181	0.24 129	0.76 320	0.50 222	0.44 389	0.66 278	0.31 126	0.87 161	1.02 311	1.03 295	0.72 185	0.78 258	0.32 83	0.64 114	0.37 186	0.17 138	0.11 31	0.23 330	0.19 268	0.19 216	0.13 74

Selective-IGEV	0.39 113	0.24 129	0.50 129	0.44 130	0.25 82	0.46 113	0.33 144	1.25 323	0.40 83	0.35 70	0.45 94	0.52 163	0.30 64	1.07 259	0.30 96	0.14 47	0.12 69	0.17 125	0.13 115	0.16 106	0.13 74

fff	0.53 205	0.24 129	0.70 260	0.43 105	0.24 55	0.48 126	0.36 180	1.07 260	1.25 443	1.10 318	1.02 272	0.57 188	1.06 470	0.73 146	0.52 315	0.16 90	0.13 146	0.17 125	0.13 115	0.15 82	0.19 272

ADStereo(finetuned)	0.57 252	0.24 129	1.06 448	0.43 105	0.24 55	0.49 138	0.35 164	1.05 245	1.30 469	1.12 326	1.03 282	0.58 193	1.20 501	0.84 186	0.51 308	0.16 90	0.13 146	0.17 125	0.13 115	0.18 172	0.19 272

CrosDoStereo	1.58 545	0.24 129	0.72 278	0.48 192	0.29 171	0.67 282	12.49 634	1.10 271	0.98 293	1.34 460	1.75 520	1.00 353	1.89 572	6.65 591	0.81 420	0.19 230	0.15 268	0.20 226	0.22 374	0.18 172	0.19 272

DeepStereo_LL	1.58 545	0.24 129	0.72 278	0.48 192	0.29 171	0.67 282	12.49 634	1.10 271	0.98 293	1.34 460	1.75 520	1.00 353	1.89 572	6.65 591	0.81 420	0.19 230	0.15 268	0.20 226	0.22 374	0.18 172	0.19 272

DRaft	0.80 394	0.24 129	0.70 260	0.45 144	0.30 195	0.97 420	0.53 367	1.05 245	0.97 288	1.78 545	2.02 549	0.80 264	1.74 560	2.73 502	0.72 388	0.17 138	0.14 203	0.20 226	0.20 300	0.18 172	0.21 322

RAFT-RH_RVC	1.03 478	0.24 129	0.67 237	0.49 210	0.28 154	0.81 364	0.33 144	0.83 154	1.08 339	2.05 568	4.65 604	1.04 369	0.57 253	5.98 582	0.50 303	0.18 184	0.13 146	0.26 408	0.20 300	0.16 106	0.17 206

DCANet	0.54 221	0.24 129	0.70 260	0.43 105	0.24 55	0.49 138	0.36 180	1.05 245	1.30 469	1.12 326	1.03 282	0.58 193	0.92 406	0.81 176	0.52 315	0.16 90	0.13 146	0.17 125	0.13 115	0.18 172	0.19 272

csc	0.53 205	0.24 129	0.70 260	0.43 105	0.24 55	0.48 126	0.36 180	1.07 260	1.25 443	1.10 318	1.02 272	0.57 188	1.06 470	0.73 146	0.52 315	0.16 90	0.13 146	0.17 125	0.13 115	0.15 82	0.19 272

cscssc	0.53 205	0.24 129	0.70 260	0.43 105	0.24 55	0.48 126	0.36 180	1.07 260	1.25 443	1.10 318	1.02 272	0.57 188	1.06 470	0.73 146	0.52 315	0.16 90	0.13 146	0.17 125	0.13 115	0.15 82	0.19 272

CFNet-RSSM	0.54 221	0.24 129	0.70 260	0.48 192	0.28 154	0.60 231	0.27 95	1.49 373	1.14 375	1.06 300	0.93 235	1.08 377	0.54 232	0.70 135	0.35 164	0.16 90	0.12 69	0.17 125	0.15 164	0.16 106	0.14 107

Gwc-CoAtRS	0.52 195	0.24 129	0.68 241	0.48 192	0.29 171	0.64 253	0.25 75	1.16 287	1.08 339	1.01 287	1.00 258	1.12 394	0.56 244	0.69 131	0.37 186	0.16 90	0.13 146	0.17 125	0.15 164	0.15 82	0.15 145

GASTEREO	0.40 122	0.25 157	0.51 136	0.48 192	0.25 82	0.65 269	0.36 180	0.81 144	0.49 115	0.51 164	0.82 212	0.30 41	0.66 298	0.62 109	0.28 76	0.19 230	0.12 69	0.16 96	0.14 145	0.16 106	0.14 107

MSCF	0.38 109	0.25 157	0.52 145	0.47 165	0.25 82	0.62 246	0.37 202	0.81 144	0.47 110	0.50 159	0.71 181	0.32 48	0.65 295	0.54 68	0.28 76	0.19 230	0.12 69	0.17 125	0.14 145	0.17 137	0.14 107

4.5_new	0.29 48	0.25 157	0.41 64	0.36 8	0.23 31	0.52 174	0.36 180	0.56 36	0.34 61	0.45 125	0.42 75	0.27 22	0.25 21	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 64	0.13 115	0.16 106	0.12 26

4.5w-stereo	0.29 48	0.25 157	0.41 64	0.36 8	0.23 31	0.52 174	0.36 180	0.56 36	0.34 61	0.45 125	0.42 75	0.27 22	0.25 21	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 64	0.13 115	0.16 106	0.12 26

3.5w_stereo	0.33 81	0.25 157	0.45 98	0.37 29	0.24 55	0.54 191	0.35 164	0.66 90	0.36 68	0.43 113	0.44 89	0.29 34	0.34 98	0.77 158	0.39 206	0.11 1	0.09 1	0.15 64	0.11 9	0.14 54	0.13 74

3w_stereo	0.33 81	0.25 157	0.52 145	0.40 76	0.21 10	0.53 183	0.54 373	0.65 85	0.46 106	0.44 117	0.48 105	0.23 4	0.45 166	0.46 28	0.29 82	0.12 9	0.10 9	0.15 64	0.12 81	0.15 82	0.15 145

G2L-ROB	0.73 357	0.25 157	0.76 320	0.54 308	0.39 345	0.95 410	0.66 446	1.66 427	1.09 347	1.24 405	1.02 272	1.64 506	0.71 313	1.63 394	1.02 463	0.20 269	0.14 203	0.17 125	0.15 164	0.20 252	0.22 340

xyz-stereo-finetune	0.48 181	0.25 157	0.54 157	0.42 98	0.23 31	0.80 355	0.42 252	0.80 139	0.80 229	0.61 187	0.62 153	0.54 171	0.43 153	1.70 409	0.58 341	0.15 66	0.15 268	0.19 188	0.15 164	0.16 106	0.15 145

LG-Stereo	0.34 85	0.25 157	0.78 335	0.47 165	0.26 97	0.37 55	0.30 119	0.71 106	0.52 136	0.36 75	0.57 141	0.29 34	0.21 3	0.50 54	0.36 174	0.13 29	0.13 146	0.20 226	0.18 245	0.18 172	0.12 26

AIO-test1	0.56 245	0.25 157	0.55 167	0.64 438	0.78 543	0.80 355	0.36 180	1.18 294	1.34 484	0.57 174	0.88 224	0.61 206	0.50 212	1.12 274	0.35 164	0.17 138	0.17 341	0.22 292	0.24 410	0.18 172	0.23 360

SMoEStereo_RVC	0.39 113	0.25 157	0.50 129	0.45 144	0.30 195	0.61 237	0.36 180	0.72 107	0.45 99	0.46 130	0.43 85	0.42 104	0.35 106	1.39 346	0.29 82	0.15 66	0.12 69	0.20 226	0.15 164	0.16 106	0.15 145

AIO-Stereo	0.37 103	0.25 157	0.51 136	0.47 165	0.23 31	0.45 106	0.39 224	1.07 260	0.52 136	0.41 99	0.48 105	0.52 163	0.25 21	0.72 142	0.30 96	0.16 90	0.12 69	0.17 125	0.13 115	0.16 106	0.13 74

MaDis-Stereo	0.36 97	0.25 157	0.58 187	0.44 130	0.34 284	0.30 14	0.30 119	0.72 107	0.50 120	0.37 80	0.36 58	0.58 193	0.49 206	0.52 60	0.36 174	0.19 230	0.16 310	0.19 188	0.15 164	0.18 172	0.14 107

MIF-Stereo (partial)	0.45 161	0.25 157	0.70 260	0.50 222	0.52 450	0.35 34	0.26 88	0.91 177	0.59 157	0.45 125	0.71 181	0.51 156	0.51 216	1.11 270	0.45 263	0.20 269	0.16 310	0.23 330	0.20 300	0.24 357	0.18 232

CASnet	0.41 130	0.25 157	0.48 113	0.50 222	0.20 4	0.50 152	0.36 180	0.81 144	0.80 229	0.83 235	0.68 170	0.48 136	0.31 75	0.54 68	0.32 119	0.18 184	0.12 69	0.27 425	0.22 374	0.23 342	0.14 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.54 221	0.25 157	0.64 218	0.47 165	0.30 195	0.97 420	0.27 95	1.24 321	0.81 232	0.96 267	1.12 322	1.28 435	0.48 197	0.71 139	0.36 174	0.17 138	0.13 146	0.17 125	0.14 145	0.16 106	0.16 178

GLC_STEREO	0.39 113	0.25 157	0.41 64	0.54 308	0.23 31	0.48 126	0.30 119	0.73 109	0.58 149	0.52 166	0.73 187	0.51 156	0.31 75	0.64 114	0.42 236	0.17 138	0.20 407	0.23 330	0.19 268	0.21 293	0.17 206

RAFT-345	0.84 416	0.25 157	0.66 232	0.50 222	0.27 128	0.54 191	0.42 252	0.83 154	1.11 356	1.32 448	2.34 564	0.86 293	0.54 232	5.72 574	0.47 284	0.18 184	0.13 146	0.22 292	0.17 227	0.17 137	0.16 178

cross-raft	0.54 221	0.25 157	0.61 202	0.52 275	0.29 171	0.68 289	0.37 202	1.46 367	0.76 217	1.01 287	1.06 289	1.28 435	0.46 173	0.71 139	0.35 164	0.15 66	0.12 69	0.18 163	0.16 206	0.19 216	0.14 107

GMM-Stereo	0.74 362	0.25 157	0.59 194	0.54 308	0.34 284	0.72 309	0.99 534	1.01 225	0.87 248	1.36 465	1.78 523	1.12 394	0.81 355	2.09 455	0.46 277	0.18 184	0.12 69	0.25 389	0.25 425	0.20 252	0.85 585

raftrobust	0.52 195	0.25 157	0.56 171	0.65 452	0.52 450	0.49 138	0.34 156	0.98 213	0.91 264	1.30 434	0.87 222	0.63 214	0.81 355	0.78 163	0.41 225	0.19 230	0.15 268	0.16 96	0.14 145	0.15 82	0.16 178

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 221	0.25 157	0.68 241	0.43 105	0.24 55	0.40 67	0.34 156	1.04 237	1.09 347	1.32 448	1.60 491	0.80 264	0.68 300	0.67 127	0.39 206	0.13 29	0.10 9	0.18 163	0.17 227	0.17 137	0.13 74

AFF-stereo	0.58 258	0.25 157	0.64 218	0.46 154	0.29 171	0.34 30	0.38 209	1.15 285	1.14 375	1.17 369	1.60 491	1.10 389	0.71 313	0.97 232	0.43 246	0.13 29	0.11 31	0.19 188	0.19 268	0.17 137	0.14 107

Replicate-Monster	0.41 130	0.26 180	2.03 559	0.36 8	0.21 10	0.46 113	0.23 62	0.67 96	0.48 113	0.42 107	0.27 19	0.31 44	0.30 64	0.98 233	0.24 5	0.14 47	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.28 432

FlowAnything_test	0.39 113	0.26 180	0.61 202	0.59 382	0.33 265	0.62 246	0.36 180	0.62 74	0.40 83	0.45 125	0.36 58	0.45 118	0.37 123	0.53 64	0.48 289	0.24 375	0.18 366	0.28 440	0.33 521	0.21 293	0.19 272

4.25_new	0.30 54	0.26 180	0.44 85	0.38 59	0.26 97	0.49 138	0.40 232	0.59 54	0.31 40	0.38 88	0.42 75	0.27 22	0.34 98	0.46 28	0.31 114	0.12 9	0.09 1	0.15 64	0.11 9	0.14 54	0.12 26

4.5w_new	0.30 54	0.26 180	0.44 85	0.38 59	0.26 97	0.49 138	0.40 232	0.59 54	0.31 40	0.38 88	0.42 75	0.27 22	0.34 98	0.46 28	0.31 114	0.12 9	0.09 1	0.15 64	0.11 9	0.14 54	0.12 26

4.25w-stereo	0.30 54	0.26 180	0.44 85	0.38 59	0.26 97	0.49 138	0.40 232	0.59 54	0.32 47	0.38 88	0.42 75	0.27 22	0.34 98	0.46 28	0.31 114	0.12 9	0.09 1	0.15 64	0.11 9	0.14 54	0.12 26

SCV_C0	0.43 140	0.26 180	0.65 225	0.43 105	0.29 171	0.47 120	0.31 126	1.34 337	0.73 207	0.38 88	0.49 114	0.54 171	0.29 59	1.24 303	0.30 96	0.17 138	0.13 146	0.16 96	0.13 115	0.20 252	0.15 145

SCV	0.46 168	0.26 180	0.55 167	0.47 165	0.25 82	0.39 64	0.38 209	1.98 521	0.60 158	0.35 70	0.48 105	0.55 176	0.36 116	1.28 312	0.32 119	0.24 375	0.12 69	0.17 125	0.13 115	0.18 172	0.14 107

H2IRNET	0.56 245	0.26 180	0.66 232	0.47 165	0.35 290	0.41 75	0.26 88	0.92 180	1.17 399	0.61 187	1.28 390	1.08 377	0.86 383	0.99 237	0.63 361	0.19 230	0.16 310	0.22 292	0.25 425	0.21 293	0.18 232

MGS-Stereo	0.42 134	0.26 180	0.58 187	0.44 130	0.28 154	0.50 152	0.34 156	0.57 45	0.83 238	0.46 130	1.31 400	0.52 163	0.33 87	0.65 121	0.36 174	0.19 230	0.16 310	0.18 163	0.15 164	0.17 137	0.16 178

MSKI-zero shot	0.55 236	0.26 180	0.57 181	0.51 254	0.26 97	0.69 294	0.28 102	1.18 294	0.64 169	0.91 255	1.32 407	0.82 273	0.33 87	1.92 437	0.32 119	0.17 138	0.12 69	0.17 125	0.13 115	0.16 106	0.16 178

LoS_RVC	0.42 134	0.26 180	0.40 57	0.44 130	0.82 555	0.51 170	0.44 284	0.64 81	0.41 87	0.44 117	0.78 199	0.44 110	0.47 183	0.56 78	0.36 174	0.13 29	0.12 69	0.14 6	0.10 2	0.13 20	0.84 584

DCRE	0.82 405	0.26 180	0.70 260	0.58 369	0.44 389	0.54 191	0.48 329	0.95 201	0.78 224	0.78 220	7.33 618	0.86 293	0.52 221	0.76 154	0.41 225	0.16 90	0.16 310	0.19 188	0.17 227	0.18 172	0.17 206

DCANet-4	0.54 221	0.26 180	1.07 453	0.42 98	0.24 55	0.48 126	0.36 180	0.99 215	1.30 469	1.10 318	1.02 272	0.56 185	0.75 322	0.73 146	0.52 315	0.16 90	0.13 146	0.17 125	0.13 115	0.15 82	0.19 272

tt	6.58 621	0.26 180	6.10 606	3.77 627	2.16 604	11.55 628	19.63 637	13.33 636	5.74 622	2.96 599	2.65 576	4.97 611	6.33 627	3.81 531	7.24 608	9.15 638	11.32 642	5.89 638	6.24 637	6.03 632	2.55 620

RAFT_CTSACE	0.63 284	0.26 180	0.88 379	0.55 332	0.51 438	0.71 306	0.44 284	0.80 139	0.97 288	0.97 270	1.84 530	1.18 407	0.68 300	1.47 365	0.36 174	0.16 90	0.15 268	0.21 261	0.20 300	0.20 252	0.14 107

GMOStereo	0.53 205	0.26 180	0.65 225	0.50 222	0.29 171	0.52 174	0.43 271	0.89 170	0.96 281	1.41 482	1.14 331	0.85 289	0.56 244	0.59 90	0.38 197	0.16 90	0.14 203	0.24 350	0.21 345	0.20 252	0.15 145

error version	0.53 205	0.26 180	0.65 225	0.50 222	0.29 171	0.52 174	0.43 271	0.89 170	0.96 281	1.41 482	1.14 331	0.85 289	0.56 244	0.59 90	0.38 197	0.16 90	0.14 203	0.24 350	0.21 345	0.20 252	0.15 145

test-v	0.53 205	0.26 180	0.65 225	0.50 222	0.29 171	0.52 174	0.43 271	0.89 170	0.96 281	1.41 482	1.14 331	0.85 289	0.56 244	0.59 90	0.38 197	0.16 90	0.14 203	0.24 350	0.21 345	0.20 252	0.15 145

HHNet	0.62 277	0.26 180	0.63 211	0.43 105	0.45 396	0.50 152	0.58 414	1.07 260	1.01 308	1.25 411	2.23 559	0.70 238	0.61 275	1.07 259	0.47 284	0.20 269	0.13 146	0.23 330	0.19 268	0.19 216	0.30 452

FTStereo	0.91 438	0.26 180	0.56 171	0.54 308	0.33 265	0.66 278	1.87 597	1.00 219	0.75 210	1.75 542	4.15 597	1.04 369	1.65 553	1.57 384	0.46 277	0.19 230	0.16 310	0.23 330	0.21 345	0.18 172	0.63 567

ASMatch	0.88 430	0.26 180	0.69 254	0.51 254	0.35 290	0.48 126	0.37 202	1.12 279	0.92 269	1.10 318	3.28 587	0.96 342	0.98 442	4.90 553	0.49 297	0.19 230	0.16 310	0.22 292	0.19 268	0.19 216	0.27 420

PFNet	0.91 438	0.26 180	1.10 463	0.63 429	0.32 244	0.64 253	0.56 399	1.17 289	0.99 300	1.47 495	1.08 298	0.98 346	0.69 303	6.62 590	0.54 328	0.20 269	0.12 69	0.24 350	0.19 268	0.20 252	0.17 206

GrayStereo	0.82 405	0.26 180	0.58 187	0.63 429	0.37 317	0.76 328	1.86 596	1.11 277	0.87 248	1.99 564	1.89 537	1.08 377	1.82 569	1.39 346	0.48 289	0.19 230	0.14 203	0.19 188	0.21 345	0.18 172	0.39 505

test-2	0.53 205	0.26 180	0.65 225	0.50 222	0.29 171	0.52 174	0.43 271	0.89 170	0.96 281	1.41 482	1.14 331	0.85 289	0.56 244	0.59 90	0.38 197	0.16 90	0.14 203	0.24 350	0.21 345	0.20 252	0.15 145

test-1	0.52 195	0.26 180	1.04 443	0.56 346	0.32 244	0.61 237	0.38 209	1.10 271	0.91 264	0.78 220	1.01 264	0.77 254	0.52 221	0.60 103	0.42 236	0.17 138	0.14 203	0.20 226	0.17 227	0.20 252	0.23 360

iRaftStereo_RVC	0.47 175	0.26 180	0.64 218	0.50 222	0.29 171	0.53 183	0.33 144	1.05 245	0.77 221	0.84 238	1.00 258	0.55 176	0.37 123	0.81 176	0.40 214	0.17 138	0.12 69	0.22 292	0.20 300	0.19 216	0.15 145

raft+_RVC	0.53 205	0.26 180	0.54 157	0.60 394	0.47 414	0.54 191	0.54 373	1.27 325	0.99 300	0.76 212	1.03 282	0.70 238	0.56 244	0.93 218	0.47 284	0.18 184	0.14 203	0.19 188	0.18 245	0.18 172	0.15 145

XX-Stereo	0.63 284	0.26 180	1.90 555	0.81 536	0.67 511	0.43 93	0.23 62	1.03 231	0.58 149	0.65 194	1.56 482	1.41 459	0.39 132	1.28 312	0.35 164	0.20 269	0.14 203	0.20 226	0.19 268	0.18 172	0.14 107

R-Stereo Train	0.57 252	0.26 180	0.63 211	0.54 308	0.36 301	0.69 294	0.54 373	1.22 315	0.72 203	1.61 526	1.50 467	0.75 247	0.53 227	0.64 114	0.44 249	0.18 184	0.15 268	0.17 125	0.15 164	0.17 137	0.17 206

RAFT-Stereo	0.57 252	0.26 180	0.63 211	0.54 308	0.36 301	0.69 294	0.54 373	1.22 315	0.72 203	1.61 526	1.50 467	0.75 247	0.53 227	0.64 114	0.44 249	0.18 184	0.15 268	0.17 125	0.15 164	0.17 137	0.17 206
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 258	0.27 210	0.57 181	0.40 76	0.24 55	1.09 448	0.32 135	0.79 131	0.53 140	0.65 194	1.07 293	0.58 193	0.80 351	2.47 491	0.80 418	0.16 90	0.15 268	0.21 261	0.17 227	0.16 106	0.17 206

G2L-Stereo_test	0.73 357	0.27 210	0.74 306	0.49 210	0.40 356	0.90 390	0.81 492	1.53 392	1.14 375	1.28 420	1.27 384	1.52 484	0.72 316	1.62 392	0.94 447	0.19 230	0.14 203	0.16 96	0.15 164	0.18 172	0.19 272

mms	0.40 122	0.27 210	0.52 145	0.46 154	0.32 244	0.43 93	0.46 311	0.70 102	0.46 106	0.35 70	0.58 144	0.44 110	0.30 64	1.36 336	0.33 136	0.16 90	0.13 146	0.18 163	0.15 164	0.19 216	0.15 145

fffy	0.42 134	0.27 210	0.57 181	0.46 154	0.29 171	0.48 126	0.35 164	0.91 177	0.55 144	0.40 98	0.58 144	0.55 176	0.41 139	1.26 307	0.36 174	0.15 66	0.13 146	0.19 188	0.16 206	0.18 172	0.14 107

UGAM	1.14 502	0.27 210	0.95 406	0.53 293	0.42 369	0.70 301	0.72 466	0.95 201	1.32 477	0.98 274	1.48 462	1.78 526	0.87 388	9.65 627	0.87 436	0.21 303	0.18 366	0.30 464	0.24 410	0.19 216	0.16 178

testlalala2	0.58 258	0.27 210	0.68 241	1.72 598	1.27 595	0.68 289	0.42 252	0.93 189	0.70 197	0.90 250	0.93 235	0.76 251	0.34 98	0.52 60	0.40 214	0.18 184	0.15 268	0.17 125	0.13 115	0.17 137	0.17 206

AE-Stereo	0.49 187	0.27 210	0.67 237	0.60 394	0.39 345	0.67 282	0.46 311	1.18 294	1.09 347	0.47 136	0.75 193	0.69 234	0.47 183	0.59 90	0.40 214	0.16 90	0.15 268	0.21 261	0.20 300	0.19 216	0.15 145

ff7	0.43 140	0.27 210	0.56 171	0.44 130	0.33 265	0.50 152	0.42 252	0.87 161	0.50 120	0.49 150	0.53 125	0.44 110	0.48 197	1.38 341	0.33 136	0.17 138	0.12 69	0.21 261	0.15 164	0.18 172	0.18 232

ffff	0.43 140	0.27 210	0.56 171	0.44 130	0.33 265	0.50 152	0.42 252	0.87 161	0.50 120	0.49 150	0.53 125	0.44 110	0.48 197	1.38 341	0.33 136	0.17 138	0.12 69	0.21 261	0.15 164	0.18 172	0.18 232

11t	0.43 140	0.27 210	0.56 171	0.44 130	0.33 265	0.50 152	0.42 252	0.87 161	0.50 120	0.49 150	0.53 125	0.44 110	0.48 197	1.38 341	0.33 136	0.17 138	0.12 69	0.21 261	0.15 164	0.18 172	0.18 232

plain	0.46 168	0.27 210	1.01 428	0.50 222	0.40 356	0.35 34	0.37 202	0.87 161	0.56 146	0.43 113	0.76 195	0.42 104	0.40 136	1.13 276	0.45 263	0.21 303	0.15 268	0.24 350	0.19 268	0.24 357	0.16 178

anonymousdsp2	0.53 205	0.27 210	0.74 306	0.48 192	0.29 171	0.76 328	0.47 318	1.61 413	0.82 237	0.77 217	0.77 197	0.75 247	0.47 183	1.03 246	0.40 214	0.18 184	0.13 146	0.18 163	0.13 115	0.19 216	0.18 232

anonymousdsp	0.43 140	0.27 210	0.53 151	0.44 130	0.32 244	0.50 152	0.42 252	0.89 170	0.51 129	0.49 150	0.53 125	0.47 130	0.47 183	1.33 326	0.33 136	0.17 138	0.12 69	0.21 261	0.15 164	0.18 172	0.18 232

anonymousa	0.72 339	0.27 210	0.75 310	0.47 165	0.63 499	1.43 508	0.45 304	1.24 321	0.89 255	1.28 420	1.75 520	1.62 498	1.13 487	0.69 131	0.59 344	0.19 230	0.16 310	0.23 330	0.25 425	0.20 252	0.18 232

riskmin	0.56 245	0.27 210	0.60 199	0.43 105	0.31 221	0.83 372	0.42 252	1.14 283	1.04 320	0.73 210	0.75 193	1.11 393	1.01 454	0.81 176	0.51 308	0.20 269	0.14 203	0.24 350	0.15 164	0.24 357	0.25 386

ccc-4	0.43 140	0.27 210	0.56 171	0.44 130	0.33 265	0.50 152	0.42 252	0.87 161	0.50 120	0.49 150	0.53 125	0.44 110	0.48 197	1.38 341	0.33 136	0.17 138	0.12 69	0.21 261	0.15 164	0.18 172	0.18 232

IGEV-Stereo	0.43 140	0.27 210	0.54 157	0.45 144	0.32 244	0.50 152	0.42 252	0.90 176	0.51 129	0.49 150	0.53 125	0.47 130	0.47 183	1.32 323	0.33 136	0.17 138	0.12 69	0.21 261	0.15 164	0.18 172	0.18 232
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.69 326	0.27 210	0.97 414	0.51 254	0.43 380	0.79 347	0.33 144	1.21 307	1.06 328	1.30 434	1.10 309	0.52 163	0.55 239	3.16 518	0.63 361	0.16 90	0.14 203	0.19 188	0.16 206	0.18 172	0.17 206

IPLGR	0.58 258	0.27 210	1.14 473	0.48 192	0.28 154	0.65 269	0.33 144	1.22 315	1.13 372	1.18 374	1.05 287	0.69 234	0.66 298	0.96 224	0.52 315	0.17 138	0.15 268	0.20 226	0.17 227	0.20 252	0.18 232

PSM-AAD	0.79 391	0.27 210	0.53 151	0.55 332	0.28 154	0.77 336	1.24 562	0.99 215	0.91 264	1.66 535	1.57 486	0.81 268	2.19 588	1.65 397	0.44 249	0.19 230	0.14 203	0.38 526	0.32 511	0.21 293	0.70 576

THIR-Stereo	1.02 475	0.27 210	0.69 254	0.49 210	0.28 154	0.95 410	1.34 570	1.03 231	0.97 288	1.34 460	1.90 538	1.17 404	1.58 546	6.44 587	0.78 408	0.19 230	0.14 203	0.21 261	0.22 374	0.19 216	0.20 305

Prome-Stereo	0.75 371	0.27 210	0.53 151	0.55 332	0.32 244	0.59 223	0.97 529	0.89 170	0.88 252	1.45 492	2.46 571	0.91 313	1.41 528	1.58 386	0.44 249	0.18 184	0.13 146	0.19 188	0.17 227	0.20 252	0.92 587

coex_refinement	0.80 394	0.28 232	0.73 290	0.70 492	0.51 438	0.95 410	0.60 427	1.78 462	1.23 434	1.36 465	1.37 425	1.82 530	0.81 355	1.32 323	1.13 482	0.26 425	0.17 341	0.19 188	0.20 300	0.24 357	0.25 386

S2M2_L	0.34 85	0.28 232	0.45 98	0.40 76	0.30 195	0.31 17	0.16 1	0.60 68	0.64 169	0.31 49	0.48 105	0.47 130	0.34 98	0.38 4	0.32 119	0.25 402	0.22 447	0.20 226	0.22 374	0.25 369	0.22 340
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-test2	0.57 252	0.28 232	0.63 211	0.61 408	0.58 478	0.79 347	0.51 348	1.18 294	1.40 516	0.63 191	1.15 339	0.51 156	0.43 153	1.09 264	0.35 164	0.21 303	0.17 341	0.26 408	0.30 496	0.20 252	0.19 272

ours_stereo	0.39 113	0.28 232	0.51 136	0.46 154	0.30 195	0.40 67	0.44 284	0.73 109	0.56 146	0.35 70	0.56 138	0.46 123	0.33 87	1.11 270	0.32 119	0.16 90	0.13 146	0.19 188	0.15 164	0.19 216	0.14 107

PAM_32	0.77 379	0.28 232	1.03 439	0.52 275	0.30 195	1.32 488	0.35 164	1.97 519	0.65 184	1.02 291	1.06 289	3.05 588	1.49 540	0.96 224	0.36 174	0.19 230	0.13 146	0.20 226	0.18 245	0.19 216	0.19 272

gcap-zeroshot	0.53 205	0.28 232	0.89 385	0.49 210	0.28 154	0.76 328	0.37 202	1.34 337	0.73 207	0.89 248	0.67 167	1.35 450	0.51 216	0.79 167	0.33 136	0.18 184	0.15 268	0.18 163	0.15 164	0.17 137	0.16 178

MyStereo06	0.61 273	0.28 232	0.95 406	0.56 346	0.46 408	0.61 237	0.73 467	1.78 462	0.67 187	1.03 295	1.12 322	1.13 399	0.56 244	0.78 163	0.41 225	0.17 138	0.16 310	0.23 330	0.20 300	0.22 317	0.20 305

MyStereo05	0.66 311	0.28 232	1.07 453	0.56 346	0.46 408	0.61 237	0.73 467	1.34 337	1.41 521	1.15 350	0.91 230	0.77 254	0.80 351	1.41 354	0.63 361	0.17 138	0.16 310	0.23 330	0.20 300	0.22 317	0.20 305

11t1	0.52 195	0.28 232	0.68 241	0.51 254	0.28 154	0.83 372	0.39 224	1.22 315	0.63 164	0.84 238	0.74 191	0.68 229	0.68 300	0.91 209	0.57 338	0.21 303	0.18 366	0.19 188	0.16 206	0.20 252	0.21 322

IGEVStereo-DCA	0.46 168	0.28 232	0.56 171	0.43 105	0.33 265	0.49 138	0.42 252	0.87 161	0.50 120	0.47 136	0.48 105	0.48 136	0.46 173	2.03 449	0.30 96	0.19 230	0.14 203	0.19 188	0.15 164	0.16 106	0.18 232

rrr	0.46 168	0.28 232	0.73 290	0.43 105	0.33 265	0.49 138	0.38 209	0.76 119	0.50 120	0.47 136	0.48 105	0.48 136	0.46 173	2.03 449	0.30 96	0.19 230	0.14 203	0.19 188	0.15 164	0.16 106	0.16 178

testlalala	0.45 161	0.28 232	0.59 194	0.42 98	0.39 345	0.71 306	0.39 224	1.08 266	0.45 99	1.24 405	0.80 210	0.61 206	0.36 116	0.54 68	0.33 136	0.20 269	0.13 146	0.18 163	0.12 81	0.15 82	0.15 145

GCAP-Stereo	0.40 122	0.28 232	0.68 241	0.47 165	0.25 82	0.53 183	0.32 135	0.82 149	0.58 149	0.65 194	0.69 174	0.58 193	0.42 145	0.47 39	0.29 82	0.17 138	0.14 203	0.17 125	0.13 115	0.17 137	0.14 107

Selective-RAFT	0.52 195	0.28 232	0.79 338	0.55 332	0.27 128	0.91 394	0.33 144	0.80 139	0.88 252	0.58 176	0.63 155	0.81 268	0.77 334	1.29 316	0.48 289	0.19 230	0.14 203	0.17 125	0.15 164	0.19 216	0.17 206

ProNet	0.43 140	0.28 232	0.58 187	0.43 105	0.30 195	0.56 207	0.52 359	1.00 219	0.58 149	0.44 117	0.49 114	0.43 108	0.43 153	1.28 312	0.36 174	0.15 66	0.13 146	0.19 188	0.16 206	0.17 137	0.16 178

TestStereo1	0.63 284	0.28 232	0.75 310	0.76 523	0.31 221	0.48 126	0.43 271	1.30 330	1.21 425	0.97 270	1.31 400	0.64 217	0.77 334	1.75 416	0.42 236	0.20 269	0.15 268	0.22 292	0.18 245	0.21 293	0.17 206

DisPM	0.66 311	0.28 232	0.72 278	0.61 408	0.35 290	0.62 246	0.45 304	1.02 226	0.99 300	1.56 518	1.10 309	0.80 264	0.59 263	2.37 481	0.41 225	0.23 359	0.14 203	0.23 330	0.21 345	0.20 252	0.25 386

SA-5K	0.63 284	0.28 232	0.75 310	0.76 523	0.31 221	0.48 126	0.43 271	1.30 330	1.21 425	0.97 270	1.31 400	0.64 217	0.77 334	1.75 416	0.42 236	0.20 269	0.15 268	0.22 292	0.18 245	0.21 293	0.17 206

MIPNet	0.56 245	0.28 232	0.94 402	0.49 210	0.33 265	0.66 278	0.38 209	1.35 340	1.08 339	1.06 300	0.92 232	0.60 202	0.79 345	0.73 146	0.52 315	0.17 138	0.14 203	0.19 188	0.16 206	0.18 172	0.17 206

PFNet+	0.59 264	0.28 232	0.77 327	0.53 293	0.30 195	0.59 223	0.31 126	0.92 180	1.14 375	1.33 456	1.10 309	0.79 262	0.57 253	1.31 318	0.49 297	0.25 402	0.17 341	0.28 440	0.26 443	0.21 293	0.25 386

LCNet	0.72 339	0.28 232	0.52 145	0.55 332	0.31 221	0.69 294	0.54 373	1.00 219	0.88 252	1.19 378	1.34 416	0.97 344	1.34 523	2.56 494	0.45 263	0.18 184	0.13 146	0.21 261	0.25 425	0.27 395	0.73 579

AAGNet	1.83 564	0.28 232	0.72 278	0.61 408	0.32 244	0.67 282	0.51 348	0.96 208	0.98 293	1.47 495	1.20 360	1.00 353	1.18 495	2.83 504	22.77 641	0.22 332	0.13 146	0.22 292	0.19 268	0.23 342	0.15 145

STrans-v2	1.04 481	0.28 232	0.96 412	0.49 210	0.32 244	0.68 289	0.79 483	2.47 590	1.12 360	1.12 326	1.46 456	1.40 457	1.46 535	6.70 595	0.43 246	0.18 184	0.13 146	0.20 226	0.18 245	0.18 172	0.18 232

TransformOpticalFlow	0.96 449	0.28 232	0.89 385	0.52 275	0.31 221	0.66 278	0.54 373	1.75 448	1.12 360	1.09 310	1.44 448	1.37 455	1.01 454	6.70 595	0.42 236	0.19 230	0.12 69	0.20 226	0.19 268	0.18 172	0.19 272

KYRaft	0.75 371	0.28 232	0.62 208	0.56 346	0.29 171	0.67 282	0.86 503	0.94 196	0.84 242	1.62 530	2.21 558	1.16 403	1.02 459	1.57 384	0.40 214	0.20 269	0.13 146	0.22 292	0.28 475	0.20 252	1.02 591

SST-Stereo	0.83 411	0.28 232	0.72 278	0.59 382	0.31 221	0.72 309	0.26 88	1.09 268	0.86 244	1.47 495	1.10 309	1.00 353	0.87 388	5.73 575	0.45 263	0.22 332	0.13 146	0.23 330	0.19 268	0.23 342	0.18 232

RAFT_R40	0.83 411	0.28 232	0.73 290	0.59 382	0.31 221	0.69 294	0.44 284	1.10 271	0.95 276	1.47 495	1.10 309	1.00 353	0.85 375	5.53 569	0.46 277	0.22 332	0.13 146	0.23 330	0.20 300	0.23 342	0.18 232

IRAFT_RVC	0.88 430	0.28 232	0.76 320	0.63 429	0.31 221	0.65 269	1.02 539	1.22 315	0.94 274	1.22 391	1.04 285	1.01 360	0.98 442	5.82 577	0.53 322	0.22 332	0.12 69	0.25 389	0.20 300	0.20 252	0.19 272

test_xeample3	0.42 134	0.28 232	0.69 254	0.43 105	0.33 265	0.56 207	0.38 209	0.79 131	0.45 99	0.53 167	0.46 98	0.44 110	0.44 162	1.38 341	0.31 114	0.18 184	0.14 203	0.19 188	0.15 164	0.17 137	0.16 178

xxxx	1.51 540	0.28 232	0.68 241	0.54 308	0.28 154	1.16 462	0.44 284	2.19 565	1.29 463	1.09 310	1.36 423	1.22 413	0.85 375	1.79 424	15.70 633	0.24 375	0.21 429	0.21 261	0.20 300	0.22 317	0.23 360

test_xeample	1.45 536	0.28 232	0.65 225	0.51 254	0.28 154	0.94 406	0.59 423	2.14 550	1.29 463	1.24 405	1.51 469	0.88 301	0.86 383	1.46 361	15.10 630	0.22 332	0.20 407	0.22 292	0.20 300	0.22 317	0.22 340

EAI-Stereo	0.65 304	0.28 232	0.69 254	0.53 293	0.27 128	0.60 231	0.40 232	2.28 575	0.64 169	0.71 204	3.18 586	0.57 188	0.43 153	1.06 255	0.41 225	0.18 184	0.13 146	0.17 125	0.17 227	0.17 137	0.17 206

SFCPSM	0.70 330	0.28 232	1.02 435	0.51 254	0.38 335	1.37 495	0.66 446	2.00 524	1.03 315	1.17 369	1.21 362	0.82 273	0.78 341	1.03 246	0.53 322	0.21 303	0.17 341	0.22 292	0.24 410	0.21 293	0.19 272

FENet	0.60 267	0.28 232	0.63 211	0.54 308	0.33 265	0.83 372	0.38 209	1.27 325	1.07 333	1.00 282	0.86 218	0.99 352	0.85 375	0.96 224	0.68 376	0.22 332	0.15 268	0.23 330	0.20 300	0.22 317	0.23 360

GANet-RSSM	0.72 339	0.28 232	0.63 211	0.64 438	0.58 478	0.80 355	0.58 414	1.89 496	1.08 339	1.04 298	1.25 374	1.15 402	1.04 463	1.49 367	0.62 357	0.25 402	0.19 387	0.22 292	0.22 374	0.22 317	0.21 322

PAM	0.76 377	0.29 267	1.08 457	0.52 275	0.33 265	1.38 498	0.39 224	2.01 528	0.67 187	1.06 300	0.96 242	2.89 587	1.43 530	0.86 195	0.35 164	0.19 230	0.12 69	0.19 188	0.17 227	0.19 216	0.20 305

model_zeroshot	0.48 181	0.29 267	0.86 360	0.51 254	0.36 301	0.69 294	0.37 202	1.12 279	0.62 161	0.85 243	0.84 215	0.66 224	0.37 123	0.73 146	0.34 153	0.20 269	0.16 310	0.19 188	0.16 206	0.17 137	0.16 178

test_sample2	0.62 277	0.29 267	0.74 306	0.50 222	0.28 154	0.80 355	0.61 429	1.61 413	1.00 305	0.88 247	0.99 254	0.94 327	0.83 368	1.16 283	0.51 308	0.23 359	0.18 366	0.22 292	0.21 345	0.23 342	0.22 340

test_sample1	0.61 273	0.29 267	0.75 310	0.50 222	0.31 221	0.76 328	0.48 329	1.59 406	0.84 242	0.90 250	0.94 238	0.88 301	0.95 425	1.16 283	0.67 372	0.22 332	0.18 366	0.20 226	0.19 268	0.21 293	0.21 322

MyStereo8	0.65 304	0.29 267	1.00 424	0.58 369	0.49 419	0.91 394	0.35 164	1.18 294	1.31 473	1.16 360	1.27 384	0.90 310	0.64 289	0.72 142	0.95 451	0.18 184	0.14 203	0.20 226	0.18 245	0.22 317	0.26 410

MyStereo07	0.48 181	0.29 267	0.50 129	0.55 332	0.45 396	0.59 223	0.79 483	1.05 245	0.51 129	0.48 144	0.53 125	0.43 108	0.55 239	1.30 317	0.34 153	0.17 138	0.16 310	0.24 350	0.20 300	0.23 342	0.20 305

MyStereo04	0.67 320	0.29 267	1.07 453	0.55 332	0.45 396	0.59 223	0.79 483	1.50 377	1.40 516	0.91 255	0.91 230	0.74 244	0.86 383	1.52 372	0.62 357	0.17 138	0.16 310	0.24 350	0.20 300	0.23 342	0.20 305

CoDeX	0.73 357	0.29 267	0.93 398	0.54 308	0.36 301	1.14 454	0.61 429	2.34 580	1.17 399	1.16 360	1.25 374	0.91 313	0.87 388	1.33 326	0.64 365	0.20 269	0.16 310	0.21 261	0.18 245	0.20 252	0.18 232

1111x	1.70 557	0.29 267	0.86 360	0.51 254	0.27 128	1.01 429	0.68 454	2.22 569	1.28 459	1.13 341	1.40 436	1.21 411	1.10 479	5.53 569	15.20 631	0.22 332	0.21 429	0.22 292	0.22 374	0.24 357	0.22 340

knoymous	0.51 194	0.29 267	0.47 109	0.43 105	0.30 195	0.55 200	0.55 391	1.02 226	0.77 221	0.98 274	0.85 217	0.94 327	0.56 244	0.85 191	0.45 263	0.20 269	0.14 203	0.26 408	0.14 145	0.23 342	0.23 360

RAFT+CT+SA	0.58 258	0.29 267	0.60 199	0.66 459	0.37 317	0.42 83	0.55 391	1.27 325	1.03 315	0.70 202	1.22 364	0.60 202	0.70 308	1.64 396	0.41 225	0.18 184	0.13 146	0.22 292	0.22 374	0.21 293	0.18 232

Sa-1000	0.72 339	0.29 267	0.76 320	0.59 382	0.30 195	0.73 313	0.37 202	1.62 417	1.33 481	1.28 420	2.04 550	0.86 293	0.75 322	1.84 428	0.38 197	0.19 230	0.14 203	0.25 389	0.23 397	0.20 252	0.16 178

iRaft-Stereo_5w	0.85 420	0.29 267	0.91 392	0.53 293	0.43 380	0.49 138	0.68 454	0.99 215	0.87 248	0.79 223	1.34 416	1.46 471	0.91 403	5.11 556	1.11 479	0.17 138	0.14 203	0.22 292	0.18 245	0.20 252	0.20 305

NRIStereo	0.60 267	0.29 267	0.69 254	0.53 293	0.28 154	0.63 250	0.33 144	1.08 266	0.87 248	1.14 344	0.87 222	0.91 313	0.59 263	2.24 470	0.49 297	0.20 269	0.14 203	0.21 261	0.19 268	0.21 293	0.17 206

Pruner-Stereo	0.62 277	0.29 267	0.70 260	0.61 408	0.31 221	0.63 250	0.43 271	1.17 289	0.99 300	1.53 508	1.08 298	0.95 336	0.55 239	1.35 331	0.51 308	0.23 359	0.14 203	0.24 350	0.21 345	0.21 293	0.23 360

DeepStereo_RVC	0.55 236	0.29 267	0.72 278	0.51 254	0.30 195	0.59 223	0.33 144	1.03 231	0.70 197	1.16 360	0.93 235	0.83 280	0.94 420	0.96 224	0.54 328	0.21 303	0.14 203	0.21 261	0.19 268	0.24 357	0.24 374

rafts_anoy	0.52 195	0.29 267	0.59 194	0.59 382	0.50 426	0.53 183	0.40 232	1.11 277	1.03 315	0.84 238	0.83 213	0.68 229	0.54 232	0.72 142	0.51 308	0.19 230	0.14 203	0.24 350	0.26 443	0.21 293	0.18 232

222	1.61 549	0.29 267	0.67 237	0.56 346	0.29 171	1.06 440	0.42 252	2.17 561	1.31 473	1.31 444	1.52 470	0.92 322	0.94 420	1.76 421	17.65 634	0.24 375	0.20 407	0.21 261	0.19 268	0.22 317	0.23 360

ac_64	0.82 405	0.29 267	0.81 344	0.71 500	0.60 489	1.05 437	0.54 373	1.99 523	0.92 269	1.18 374	1.06 289	1.99 550	1.08 475	1.94 441	0.97 456	0.27 441	0.22 447	0.24 350	0.23 397	0.22 317	0.19 272

HSM-Net_RVC	0.87 429	0.29 267	0.53 151	0.53 293	0.30 195	1.15 460	0.55 391	3.57 608	1.28 459	1.53 508	1.74 517	1.68 512	0.93 415	1.49 367	0.77 406	0.22 332	0.17 341	0.19 188	0.18 245	0.20 252	0.19 272
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FE-Mocha	0.49 187	0.30 287	0.87 371	0.48 192	0.36 301	0.45 106	0.22 48	1.58 404	0.49 115	1.00 282	1.09 303	0.74 244	0.41 139	0.55 75	0.30 96	0.18 184	0.12 69	0.21 261	0.20 300	0.17 137	0.15 145

IGEV-FE	0.53 205	0.30 287	0.99 418	0.56 346	0.35 290	0.41 75	0.32 135	1.37 343	0.63 164	1.00 282	1.09 303	0.94 327	0.41 139	0.83 181	0.39 206	0.18 184	0.12 69	0.19 188	0.18 245	0.19 216	0.17 206

UGAM-zero	1.00 466	0.30 287	0.93 398	0.47 165	0.30 195	0.57 212	0.25 75	2.25 572	0.63 164	1.01 287	1.10 309	2.73 583	1.85 570	6.26 583	0.40 214	0.17 138	0.14 203	0.19 188	0.15 164	0.16 106	0.17 206

DispNO	0.93 443	0.30 287	1.34 504	0.55 332	0.55 463	0.89 387	0.49 339	1.48 371	1.21 425	1.17 369	1.27 384	1.19 408	0.90 400	5.23 559	0.74 392	0.22 332	0.17 341	0.24 350	0.21 345	0.19 216	0.20 305

SMFormer	0.75 371	0.30 287	0.86 360	0.46 154	0.26 97	0.82 366	0.43 271	2.05 535	1.39 511	1.23 397	1.47 457	0.98 346	0.95 425	1.71 411	0.82 425	0.24 375	0.20 407	0.22 292	0.21 345	0.23 342	0.24 374

tta	0.75 371	0.30 287	0.86 360	0.46 154	0.26 97	0.82 366	0.43 271	2.05 535	1.39 511	1.23 397	1.47 457	0.98 346	0.95 425	1.71 411	0.82 425	0.24 375	0.20 407	0.22 292	0.21 345	0.18 172	0.18 232

qqq1	0.72 339	0.30 287	0.86 360	0.46 154	0.26 97	0.82 366	0.43 271	2.05 535	1.39 511	1.23 397	1.47 457	0.98 346	0.95 425	1.71 411	0.44 249	0.24 375	0.20 407	0.18 163	0.15 164	0.18 172	0.18 232

fff1	0.72 339	0.30 287	0.86 360	0.46 154	0.26 97	0.82 366	0.43 271	2.05 535	1.39 511	1.23 397	1.47 457	0.98 346	0.95 425	1.71 411	0.44 249	0.24 375	0.20 407	0.18 163	0.15 164	0.18 172	0.18 232

IGEV_Zeroshot_test	0.53 205	0.30 287	0.99 418	0.56 346	0.35 290	0.41 75	0.32 135	1.37 343	0.63 164	1.00 282	1.09 303	0.95 336	0.41 139	0.83 181	0.39 206	0.18 184	0.12 69	0.19 188	0.18 245	0.19 216	0.17 206

EKT-Stereo	0.53 205	0.30 287	0.73 290	0.58 369	0.60 489	0.51 170	0.48 329	0.94 196	0.90 259	0.71 204	0.88 224	0.77 254	0.43 153	1.07 259	0.40 214	0.22 332	0.16 310	0.21 261	0.18 245	0.20 252	0.22 340

HH	0.63 284	0.30 287	0.77 327	0.50 222	0.32 244	0.49 138	0.46 311	1.65 422	0.64 169	0.69 200	1.09 303	1.63 503	0.85 375	1.90 435	0.37 186	0.18 184	0.13 146	0.19 188	0.17 227	0.19 216	0.16 178

HanStereo	0.63 284	0.30 287	0.77 327	0.50 222	0.32 244	0.49 138	0.46 311	1.65 422	0.64 169	0.69 200	1.09 303	1.63 503	0.85 375	1.90 435	0.37 186	0.18 184	0.13 146	0.19 188	0.17 227	0.19 216	0.16 178

raft_robust	0.68 324	0.30 287	0.64 218	0.52 275	0.26 97	0.54 191	0.35 164	1.33 332	1.24 440	1.16 360	1.07 293	0.60 202	0.54 232	3.58 530	0.37 186	0.18 184	0.14 203	0.20 226	0.22 374	0.20 252	0.16 178

test_5	0.65 304	0.30 287	0.75 310	0.67 471	0.50 426	0.92 401	0.52 359	1.39 350	1.12 360	0.76 212	1.11 315	1.00 353	0.90 400	1.53 376	0.45 263	0.18 184	0.13 146	0.23 330	0.22 374	0.21 293	0.19 272

SA	0.66 311	0.30 287	0.82 347	0.61 408	0.30 195	0.58 216	0.38 209	1.44 363	1.30 469	0.96 267	1.36 423	0.66 224	0.95 425	1.85 431	0.42 236	0.19 230	0.15 268	0.25 389	0.23 397	0.21 293	0.17 206

Patchmatch Stereo++	0.55 236	0.30 287	0.73 290	0.50 222	0.27 128	0.65 269	0.29 109	1.05 245	0.64 169	1.12 326	0.96 242	0.83 280	0.60 266	1.37 337	0.45 263	0.22 332	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.26 381	0.18 232
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.80 394	0.30 287	0.75 310	0.60 394	0.31 221	0.64 253	0.44 284	1.21 307	0.90 259	1.29 426	1.02 272	0.82 273	0.57 253	5.40 567	0.48 289	0.23 359	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.20 252	0.30 452

OCTAStereo	0.80 394	0.30 287	0.75 310	0.60 394	0.31 221	0.64 253	0.44 284	1.21 307	0.90 259	1.29 426	1.01 264	0.82 273	0.57 253	5.35 561	0.48 289	0.24 375	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.20 252	0.30 452

PSM-adaLoss	0.54 221	0.30 287	0.73 290	0.50 222	0.27 128	0.65 269	0.41 248	1.04 237	0.64 169	1.12 326	0.96 242	0.82 273	0.61 275	1.06 255	0.45 263	0.22 332	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.26 381	0.18 232

ROB_FTStereo_v2	0.54 221	0.30 287	0.73 290	0.50 222	0.27 128	0.64 253	0.42 252	1.05 245	0.64 169	1.12 326	0.96 242	0.83 280	0.60 266	1.12 274	0.46 277	0.22 332	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.26 381	0.18 232

ROB_FTStereo	0.54 221	0.30 287	0.73 290	0.50 222	0.27 128	0.64 253	0.25 75	1.05 245	0.64 169	1.12 326	0.95 239	0.82 273	0.61 275	1.15 279	0.45 263	0.22 332	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.26 381	0.18 232

HUI-Stereo	0.52 195	0.30 287	0.73 290	0.50 222	0.27 128	0.65 269	0.30 119	1.04 237	0.64 169	1.12 326	0.96 242	0.83 280	0.60 266	0.79 167	0.45 263	0.22 332	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.26 381	0.18 232

RE-Stereo	0.80 394	0.30 287	0.75 310	0.60 394	0.31 221	0.64 253	0.44 284	1.21 307	0.90 259	1.29 426	1.01 264	0.81 268	0.57 253	5.37 564	0.48 289	0.24 375	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.20 252	0.30 452

TVStereo	0.80 394	0.30 287	0.75 310	0.60 394	0.31 221	0.64 253	0.44 284	1.21 307	0.90 259	1.29 426	1.01 264	0.81 268	0.57 253	5.37 564	0.48 289	0.24 375	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.20 252	0.30 452

iGMRVC	0.56 245	0.30 287	0.73 290	0.50 222	0.27 128	0.65 269	0.38 209	1.05 245	0.64 169	1.12 326	0.96 242	0.83 280	0.60 266	1.52 372	0.46 277	0.22 332	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.26 381	0.18 232

iRAFT	0.55 236	0.30 287	0.73 290	0.50 222	0.27 128	0.65 269	0.29 109	1.05 245	0.64 169	1.12 326	0.96 242	0.83 280	0.60 266	1.37 337	0.45 263	0.22 332	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.26 381	0.18 232

CRE-IMP	0.55 236	0.30 287	0.74 306	0.52 275	0.29 171	0.79 347	0.25 75	1.04 237	0.72 203	1.09 310	0.95 239	0.81 268	0.57 253	1.10 267	0.50 303	0.21 303	0.14 203	0.23 330	0.19 268	0.28 414	0.22 340

RAFT	0.64 296	0.30 287	0.73 290	0.59 382	0.33 265	0.68 289	0.58 414	1.04 237	0.76 217	1.08 304	1.19 356	1.65 509	0.93 415	1.06 255	0.56 335	0.21 303	0.18 366	0.27 425	0.24 410	0.22 317	0.17 206

RAFT-IKP	0.54 221	0.30 287	0.73 290	0.50 222	0.27 128	0.59 223	0.36 180	1.04 237	0.64 169	1.12 326	0.96 242	0.83 280	0.61 275	1.22 296	0.45 263	0.22 332	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.26 381	0.18 232

RALCasStereoNet	0.54 221	0.30 287	0.66 232	0.59 382	0.51 438	0.61 237	0.52 359	0.94 196	0.93 271	0.70 202	1.01 264	0.78 258	0.44 162	1.33 326	0.47 284	0.20 269	0.16 310	0.18 163	0.16 206	0.20 252	0.19 272

cf-r	0.73 357	0.30 287	0.77 327	0.55 332	0.63 499	0.78 341	0.48 329	1.79 468	1.15 387	1.13 341	1.26 381	1.43 461	0.87 388	1.40 352	0.85 433	0.25 402	0.18 366	0.22 292	0.23 397	0.19 216	0.19 272

PSMNet-RSSM	0.72 339	0.30 287	0.61 202	0.63 429	0.42 369	0.73 313	0.56 399	1.92 506	1.10 354	1.09 310	1.37 425	1.22 413	0.98 442	1.28 312	0.72 388	0.27 441	0.19 387	0.27 425	0.29 487	0.24 357	0.24 374

DIP-Stereo	0.62 277	0.30 287	0.83 352	0.48 192	0.36 301	0.95 410	0.33 144	2.37 583	0.67 187	1.25 411	1.00 258	0.68 229	0.51 216	0.91 209	0.61 354	0.18 184	0.15 268	0.21 261	0.17 227	0.19 216	0.19 272
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	1.12 497	0.30 287	0.91 392	0.66 459	0.77 541	0.97 420	0.57 410	1.37 343	1.35 494	1.02 291	1.34 416	2.11 559	1.43 530	7.09 600	1.39 516	0.19 230	0.17 341	0.17 125	0.19 268	0.18 172	0.16 178

iResNet_ROB	0.77 379	0.30 287	0.99 418	0.57 363	0.36 301	0.83 372	0.36 180	2.33 578	1.58 544	1.27 418	1.30 394	1.25 424	0.84 372	1.65 397	0.79 414	0.20 269	0.14 203	0.17 125	0.12 81	0.18 172	0.27 420

GCAP-BAT	0.49 187	0.31 322	0.64 218	0.41 90	0.46 408	0.70 301	0.35 164	0.77 122	0.64 169	0.86 245	1.00 258	0.77 254	0.37 123	1.18 289	0.36 174	0.18 184	0.14 203	0.18 163	0.13 115	0.17 137	0.15 145

CAS++	0.47 175	0.31 322	0.56 171	0.47 165	0.32 244	0.42 83	0.28 102	1.76 454	0.72 203	0.71 204	0.72 185	0.37 85	0.28 53	0.69 131	0.33 136	0.27 441	0.22 447	0.26 408	0.21 345	0.29 425	0.19 272
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ACVNet-DCA	0.56 245	0.31 322	0.50 129	0.54 308	0.26 97	1.18 465	0.51 348	1.42 356	0.78 224	0.58 176	0.79 205	0.48 136	0.88 393	1.46 361	0.32 119	0.20 269	0.12 69	0.25 389	0.15 164	0.22 317	0.21 322

xx1	0.67 320	0.31 322	0.50 129	0.54 308	0.26 97	1.18 465	0.51 348	0.93 189	3.05 602	0.58 176	0.79 205	0.95 336	0.77 334	1.46 361	0.32 119	0.20 269	0.12 69	0.24 350	0.23 397	0.22 317	0.21 322

1test111	0.54 221	0.31 322	0.50 129	0.54 308	0.26 97	1.18 465	0.51 348	1.42 356	0.78 224	0.58 176	0.79 205	0.48 136	0.88 393	0.88 201	0.59 344	0.20 269	0.12 69	0.25 389	0.15 164	0.22 317	0.21 322

cc1	0.64 296	0.31 322	0.50 129	0.54 308	0.26 97	1.18 465	0.51 348	0.93 189	3.05 602	0.58 176	0.79 205	0.48 136	0.88 393	1.46 361	0.32 119	0.20 269	0.12 69	0.25 389	0.15 164	0.19 216	0.19 272

x	0.54 221	0.31 322	0.61 202	0.47 165	0.30 195	0.67 282	0.47 318	1.53 392	0.79 228	0.81 229	0.83 213	0.78 258	0.70 308	0.70 135	0.62 357	0.21 303	0.19 387	0.22 292	0.19 268	0.21 293	0.20 305

IER	0.70 330	0.31 322	1.02 435	0.48 192	0.52 450	1.34 492	0.51 348	1.17 289	0.99 300	1.23 397	1.34 416	1.12 394	1.11 480	0.99 237	0.71 385	0.20 269	0.16 310	0.21 261	0.21 345	0.20 252	0.19 272

iRaft-Stereo_20w	0.65 304	0.31 322	1.00 424	0.47 165	0.34 284	0.73 313	0.30 119	2.96 599	0.70 197	1.15 350	1.14 331	0.76 251	0.65 295	1.11 270	0.38 197	0.17 138	0.13 146	0.18 163	0.16 206	0.19 216	0.18 232

GwcNet-ADL	0.64 296	0.31 322	0.79 338	0.56 346	0.41 364	0.60 231	0.58 414	1.41 354	1.26 448	1.08 304	1.13 327	0.91 313	0.60 266	1.04 252	0.78 408	0.27 441	0.18 366	0.18 163	0.18 245	0.25 369	0.29 438

IIG-Stereo	0.96 449	0.31 322	0.72 278	0.88 563	0.33 265	0.61 237	0.26 88	1.19 304	1.03 315	1.69 538	1.37 425	1.46 471	0.75 322	6.96 599	0.51 308	0.19 230	0.14 203	0.23 330	0.18 245	0.20 252	0.14 107

PSM-softLoss	0.78 387	0.31 322	0.77 327	0.58 369	0.32 244	0.56 207	0.40 232	1.18 294	0.70 197	1.24 405	1.07 293	0.83 280	0.52 221	5.36 562	0.53 322	0.24 375	0.15 268	0.25 389	0.22 374	0.20 252	0.25 386

KMStereo	0.78 387	0.31 322	0.77 327	0.58 369	0.32 244	0.56 207	0.40 232	1.18 294	0.70 197	1.24 405	1.07 293	0.83 280	0.52 221	5.36 562	0.53 322	0.24 375	0.15 268	0.25 389	0.22 374	0.20 252	0.25 386

CroCo-Stereo	0.40 122	0.31 322	0.73 290	0.58 369	0.27 128	0.26 4	0.33 144	0.95 201	0.81 232	0.42 107	0.47 100	0.65 220	0.47 183	0.39 6	0.34 153	0.18 184	0.15 268	0.16 96	0.14 145	0.19 216	0.16 178
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ACVNet	0.63 284	0.31 322	0.54 157	0.54 308	0.36 301	0.80 355	0.46 311	1.37 343	1.07 333	0.93 258	1.30 394	1.08 377	0.85 375	0.80 170	0.94 447	0.21 303	0.19 387	0.21 261	0.18 245	0.22 317	0.18 232

acv_ft	0.75 371	0.31 322	0.95 406	0.70 492	0.86 562	1.24 476	0.53 367	1.44 363	1.07 333	1.24 405	1.30 394	1.08 377	0.92 406	0.80 170	1.34 507	0.21 303	0.19 387	0.21 261	0.18 245	0.21 293	0.18 232

G2L-Stereo	0.80 394	0.32 338	0.95 406	0.60 394	0.42 369	0.78 341	0.69 458	1.50 377	1.09 347	1.33 456	1.14 331	1.45 468	0.72 316	2.45 486	1.10 476	0.25 402	0.20 407	0.26 408	0.21 345	0.20 252	0.26 410

HI	0.64 296	0.32 338	0.68 241	0.47 165	0.51 438	0.41 75	0.36 180	1.04 237	0.75 210	1.31 444	1.43 443	1.62 498	1.12 483	0.94 221	0.88 437	0.15 66	0.12 69	0.20 226	0.20 300	0.20 252	0.18 232

CoSv	0.64 296	0.32 338	0.68 241	0.47 165	0.51 438	0.41 75	0.36 180	1.04 237	0.75 210	1.31 444	1.43 443	1.62 498	1.12 483	0.94 221	0.88 437	0.15 66	0.12 69	0.20 226	0.20 300	0.20 252	0.18 232

rvit_stereo_0080	0.44 153	0.32 338	0.71 272	0.47 165	0.36 301	0.42 83	0.55 391	0.82 149	0.68 191	0.50 159	0.60 148	0.55 176	0.47 183	0.59 90	0.44 249	0.26 425	0.21 429	0.20 226	0.20 300	0.31 445	0.19 272

test_sample3	0.68 324	0.32 338	0.88 379	0.52 275	0.30 195	0.97 420	0.52 359	1.86 487	1.15 387	1.08 304	1.11 315	0.88 301	0.71 313	1.17 287	0.68 376	0.25 402	0.20 407	0.25 389	0.25 425	0.25 369	0.25 386

tt1	0.62 277	0.32 338	0.51 136	0.54 308	0.26 97	1.16 462	0.48 329	0.95 201	2.47 589	0.57 174	0.77 197	0.49 145	0.81 355	1.55 380	0.32 119	0.20 269	0.12 69	0.24 350	0.15 164	0.19 216	0.20 305

whm_eth	0.44 153	0.32 338	0.71 272	0.47 165	0.36 301	0.42 83	0.55 391	0.82 149	0.68 191	0.50 159	0.60 148	0.55 176	0.47 183	0.59 90	0.44 249	0.26 425	0.21 429	0.20 226	0.20 300	0.31 445	0.19 272

PCWNet_CMD	0.66 311	0.32 338	0.88 379	0.49 210	0.37 317	0.78 341	0.40 232	1.42 356	1.31 473	1.16 360	1.31 400	1.25 424	0.62 280	0.89 206	0.57 338	0.20 269	0.16 310	0.27 425	0.19 268	0.40 498	0.25 386

BUS	0.74 362	0.32 338	0.68 241	0.54 308	0.44 389	2.34 575	0.42 252	2.16 555	0.98 293	1.20 382	1.11 315	1.03 366	0.62 280	0.91 209	0.70 380	0.24 375	0.17 341	0.25 389	0.22 374	0.22 317	0.22 340

BSDual-CNN	0.71 337	0.32 338	0.68 241	0.54 308	0.44 389	1.27 480	0.65 441	2.16 555	0.98 293	1.20 382	1.11 315	1.12 394	0.74 320	0.91 209	0.66 369	0.24 375	0.17 341	0.25 389	0.22 374	0.22 317	0.22 340

hknet	0.77 379	0.32 338	0.95 406	0.54 308	0.38 335	1.27 480	0.65 441	2.16 555	1.07 333	1.20 382	1.11 315	1.59 494	0.81 355	1.37 337	0.66 369	0.22 332	0.17 341	0.25 389	0.22 374	0.22 317	0.22 340

psmg	0.72 339	0.32 338	0.68 241	0.50 222	0.44 389	1.48 512	0.75 472	1.94 512	0.98 293	1.21 386	1.33 409	1.12 394	0.74 320	0.91 209	0.66 369	0.24 375	0.19 387	0.25 389	0.25 425	0.23 342	0.22 340

CFNet_pseudo	0.66 311	0.32 338	0.86 360	0.48 192	0.39 345	0.70 301	0.40 232	1.33 332	1.22 431	1.16 360	1.34 416	1.24 420	0.64 289	0.98 233	0.59 344	0.21 303	0.16 310	0.33 494	0.19 268	0.36 477	0.25 386

MMNet	0.84 416	0.32 338	1.09 460	0.60 394	0.59 486	1.85 549	0.49 339	1.51 384	1.27 454	1.37 468	1.15 339	1.26 428	1.18 495	1.67 402	1.22 492	0.19 230	0.18 366	0.23 330	0.22 374	0.25 369	0.21 322

delet	0.85 420	0.32 338	0.95 406	0.65 452	0.66 507	1.64 527	0.84 496	1.75 448	1.35 494	1.32 448	1.30 394	1.30 439	0.88 393	1.68 407	1.10 476	0.21 303	0.21 429	0.24 350	0.24 410	0.21 293	0.21 322

UPFNet	0.80 394	0.32 338	0.90 389	0.59 382	0.74 530	1.26 479	0.80 489	1.52 386	1.10 354	1.30 434	1.12 322	1.30 439	0.84 372	1.67 402	1.09 473	0.24 375	0.24 468	0.24 350	0.23 397	0.25 369	0.18 232

GwcNet-RSSM	0.77 379	0.32 338	1.01 428	0.62 420	0.54 457	0.78 341	0.51 348	1.73 441	1.20 419	1.09 310	1.37 425	1.46 471	0.85 375	1.53 376	1.09 473	0.25 402	0.18 366	0.23 330	0.24 410	0.20 252	0.19 272

CFNet-ft	0.72 339	0.32 338	0.54 157	0.66 459	0.54 457	0.83 372	0.55 391	1.37 343	1.15 387	0.93 258	1.28 390	1.57 490	0.97 435	1.35 331	0.81 420	0.26 425	0.20 407	0.33 494	0.25 425	0.30 436	0.23 360

MSMDNet	0.66 311	0.32 338	0.87 371	0.49 210	0.37 317	0.79 347	0.40 232	1.43 362	1.31 473	1.15 350	1.31 400	1.24 420	0.63 285	0.88 201	0.57 338	0.21 303	0.16 310	0.26 408	0.19 268	0.39 494	0.24 374

CFNet_RVC	0.72 339	0.32 338	0.54 157	0.66 459	0.54 457	0.83 372	0.55 391	1.37 343	1.15 387	0.93 258	1.28 390	1.57 490	0.97 435	1.35 331	0.81 420	0.26 425	0.20 407	0.33 494	0.25 425	0.30 436	0.23 360

HSM	1.19 511	0.32 338	0.65 225	0.57 363	0.38 335	1.23 475	0.59 423	2.25 572	1.19 414	1.30 434	1.25 374	1.94 544	1.03 461	9.32 622	0.71 385	0.22 332	0.16 310	0.20 226	0.16 206	0.21 293	0.21 322

DN-CSS_ROB	0.64 296	0.32 338	1.05 444	0.55 332	0.40 356	0.54 191	0.45 304	1.21 307	0.93 271	1.03 295	1.47 457	0.69 234	0.63 285	1.76 421	0.49 297	0.18 184	0.14 203	0.25 389	0.22 374	0.22 317	0.20 305

MultiAttention	4.51 612	0.33 360	0.82 347	0.73 512	0.45 396	30.98 644	4.50 629	2.18 564	1.40 516	1.61 526	2.41 568	2.43 573	0.70 308	38.42 647	1.36 511	0.22 332	0.15 268	0.29 451	0.30 496	0.47 529	0.43 522

ISRNet	0.80 394	0.33 360	1.07 453	0.81 536	0.66 507	0.60 231	0.34 156	1.19 304	1.13 372	1.59 525	1.53 471	1.35 450	0.77 334	1.27 310	0.94 447	0.39 527	0.34 534	0.43 544	0.38 541	0.34 467	0.49 541

rvit_stereo_0083	0.47 175	0.33 360	0.81 344	0.56 346	0.36 301	0.50 152	0.44 284	0.68 97	0.95 276	0.49 150	0.57 141	0.55 176	0.49 206	0.88 201	0.46 277	0.25 402	0.25 477	0.24 350	0.20 300	0.24 357	0.17 206

rvit_stereo_0081	0.44 153	0.33 360	0.64 218	0.54 308	0.35 290	0.41 75	0.44 284	0.66 90	0.95 276	0.48 144	0.52 122	0.50 152	0.46 173	0.82 179	0.44 249	0.25 402	0.20 407	0.22 292	0.19 268	0.25 369	0.17 206

rvit_stereo_0082	0.44 153	0.33 360	0.64 218	0.54 308	0.35 290	0.41 75	0.44 284	0.66 90	0.95 276	0.48 144	0.52 122	0.50 152	0.46 173	0.82 179	0.44 249	0.25 402	0.20 407	0.22 292	0.19 268	0.25 369	0.17 206

test_sample4	0.69 326	0.33 360	0.91 392	0.51 254	0.30 195	0.92 401	0.52 359	1.87 490	1.15 387	1.14 344	1.18 349	0.87 297	0.75 322	1.18 289	0.68 376	0.25 402	0.20 407	0.26 408	0.26 443	0.26 381	0.25 386

ffm	0.72 339	0.33 360	0.85 354	0.53 293	0.37 317	0.74 317	0.56 399	0.95 201	2.47 589	1.15 350	1.45 450	1.06 371	0.82 360	1.55 380	0.32 119	0.20 269	0.12 69	0.31 470	0.27 454	0.19 216	0.20 305

ff1	1.37 528	0.33 360	0.85 354	0.53 293	0.37 317	0.74 317	0.56 399	0.95 201	2.47 589	1.15 350	1.45 450	1.06 371	0.82 360	7.22 601	7.61 610	0.20 269	0.12 69	0.31 470	0.27 454	0.19 216	0.20 305

mmx	1.39 531	0.33 360	0.85 354	0.53 293	0.37 317	0.74 317	0.56 399	2.13 546	1.37 502	1.15 350	1.45 450	1.06 371	0.82 360	7.22 601	7.61 610	0.24 375	0.19 387	0.31 470	0.27 454	0.30 436	0.25 386

xxx	1.39 531	0.33 360	0.85 354	0.53 293	0.37 317	0.74 317	0.56 399	2.13 546	1.37 502	1.15 350	1.45 450	1.06 371	0.82 360	7.22 601	7.61 610	0.24 375	0.19 387	0.31 470	0.27 454	0.30 436	0.25 386

CFNet_ucs	0.70 330	0.33 360	0.88 379	0.50 222	0.43 380	0.74 317	0.44 284	1.60 410	1.29 463	1.22 391	1.54 476	1.09 387	0.63 285	0.99 237	0.59 344	0.25 402	0.20 407	0.37 523	0.21 345	0.40 498	0.28 432

LL-Strereo2	0.52 195	0.33 360	0.69 254	0.52 275	0.37 317	0.70 301	0.30 119	1.13 282	0.67 187	0.94 263	0.78 199	0.91 313	0.42 145	1.05 254	0.42 236	0.17 138	0.16 310	0.29 451	0.25 425	0.21 293	0.16 178

CBFPSM	0.92 440	0.33 360	1.86 554	0.49 210	0.38 335	1.75 535	0.84 496	1.39 350	1.12 360	1.09 310	0.99 254	2.37 569	1.66 557	1.32 323	1.42 525	0.19 230	0.18 366	0.20 226	0.20 300	0.21 293	0.33 475

gwcnet-sp	0.74 362	0.33 360	1.44 514	0.57 363	0.45 396	1.40 502	0.54 373	1.50 377	1.14 375	1.30 434	1.02 272	0.94 327	0.82 360	1.39 346	0.76 400	0.21 303	0.21 429	0.22 292	0.21 345	0.22 317	0.22 340

scenet	0.74 362	0.33 360	1.44 514	0.57 363	0.45 396	1.40 502	0.54 373	1.50 377	1.14 375	1.30 434	1.02 272	0.94 327	0.82 360	1.39 346	0.76 400	0.21 303	0.21 429	0.22 292	0.21 345	0.22 317	0.22 340

ToySt	0.66 311	0.33 360	1.23 483	0.51 254	0.33 265	0.86 384	0.68 454	1.10 271	0.97 288	0.84 238	1.08 298	1.25 424	0.94 420	1.01 242	0.74 392	0.19 230	0.19 387	0.24 350	0.24 410	0.27 395	0.23 360

ssnet	0.74 362	0.33 360	1.44 514	0.57 363	0.45 396	1.40 502	0.54 373	1.50 377	1.14 375	1.30 434	1.02 272	0.94 327	0.82 360	1.39 346	0.76 400	0.21 303	0.21 429	0.22 292	0.21 345	0.22 317	0.22 340

CIPLG	0.62 277	0.33 360	0.96 412	0.58 369	0.50 426	0.75 322	0.48 329	1.05 245	0.96 281	1.40 480	1.57 486	0.64 217	0.48 197	0.89 206	0.70 380	0.23 359	0.15 268	0.19 188	0.16 206	0.19 216	0.21 322

IPLGR_C	0.62 277	0.33 360	0.99 418	0.58 369	0.49 419	0.76 328	0.48 329	1.10 271	0.96 281	1.40 480	1.56 482	0.62 211	0.48 197	0.80 170	0.71 385	0.23 359	0.15 268	0.19 188	0.16 206	0.19 216	0.21 322

ACRE	0.61 273	0.33 360	1.01 428	0.58 369	0.49 419	0.75 322	0.47 318	1.06 258	0.95 276	1.37 468	1.55 478	0.62 211	0.46 173	0.83 181	0.70 380	0.23 359	0.15 268	0.19 188	0.16 206	0.18 172	0.21 322

OMP-Stereo	0.94 445	0.33 360	0.72 278	0.90 567	0.31 221	0.49 138	0.36 180	1.16 287	1.06 328	1.58 524	1.12 322	1.46 471	0.69 303	6.94 598	0.49 297	0.19 230	0.14 203	0.24 350	0.18 245	0.20 252	0.14 107

ICVP	0.63 284	0.33 360	0.57 181	0.61 408	0.40 356	0.80 355	0.58 414	1.61 413	0.89 255	0.90 250	1.24 370	0.88 301	0.73 318	0.72 142	0.88 437	0.29 466	0.21 429	0.22 292	0.21 345	0.24 357	0.27 420
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.60 267	0.33 360	0.87 371	0.62 420	0.50 426	0.69 294	0.31 126	1.21 307	1.06 328	1.09 310	1.16 344	0.88 301	0.46 173	1.22 296	0.42 236	0.19 230	0.15 268	0.21 261	0.17 227	0.27 395	0.17 206

ccs_rob	0.66 311	0.33 360	0.86 360	0.48 192	0.39 345	0.70 301	0.40 232	1.33 332	1.22 431	1.16 360	1.34 416	1.23 418	0.64 289	0.98 233	0.59 344	0.21 303	0.16 310	0.35 512	0.20 300	0.37 481	0.25 386

FACV-RUCA	0.63 284	0.34 384	0.82 347	0.62 420	0.65 504	0.81 364	0.41 248	1.44 363	1.07 333	0.86 245	1.14 331	0.61 206	0.69 303	0.80 170	0.53 322	0.28 455	0.19 387	0.47 554	0.21 345	0.35 470	0.25 386

rvit_stereo_0081_aga	0.44 153	0.34 384	0.73 290	0.51 254	0.41 364	0.50 152	0.40 232	0.81 144	0.57 148	0.58 176	0.56 138	0.53 169	0.43 153	0.66 123	0.40 214	0.26 425	0.21 429	0.22 292	0.20 300	0.26 381	0.18 232

test_sample6	0.71 337	0.34 384	0.87 371	0.52 275	0.30 195	0.82 366	0.58 414	1.79 468	1.15 387	1.14 344	1.33 409	0.91 313	0.79 345	1.31 318	0.74 392	0.27 441	0.21 429	0.27 425	0.29 487	0.28 414	0.27 420

test_sample5	0.69 326	0.34 384	0.87 371	0.52 275	0.30 195	0.84 380	0.54 373	1.83 480	1.14 375	1.11 324	1.25 374	0.88 301	0.78 341	1.23 298	0.65 366	0.26 425	0.20 407	0.27 425	0.27 454	0.27 395	0.26 410

DualNet	0.70 330	0.34 384	0.87 371	0.52 275	0.30 195	0.84 380	0.54 373	1.83 480	1.14 375	1.14 344	1.33 409	0.88 301	0.78 341	1.23 298	0.65 366	0.26 425	0.20 407	0.27 425	0.27 454	0.27 395	0.26 410

ttt	0.94 445	0.34 384	0.59 194	0.61 408	0.37 317	0.94 406	0.50 347	2.17 561	1.34 484	1.23 397	1.61 495	0.91 313	0.76 330	1.85 431	3.97 595	0.30 471	0.26 483	0.26 408	0.24 410	0.29 425	0.29 438

StereoVision	0.65 304	0.34 384	0.86 360	0.59 382	0.40 356	0.50 152	0.41 248	1.09 268	0.93 271	0.71 204	2.50 573	0.82 273	0.57 253	1.03 246	0.49 297	0.25 402	0.28 499	0.29 451	0.28 475	0.36 477	0.20 305

CASS	0.65 304	0.34 384	0.72 278	0.56 346	0.27 128	0.78 341	0.42 252	1.59 406	0.86 244	1.30 434	1.25 374	0.87 297	0.84 372	0.84 186	0.54 328	0.35 512	0.19 387	0.26 408	0.21 345	0.28 414	0.42 515
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.44 153	0.34 384	0.77 327	0.61 408	0.79 546	0.28 10	0.35 164	0.75 116	0.71 202	0.38 88	0.50 117	0.72 242	0.55 239	0.57 83	0.47 284	0.17 138	0.18 366	0.19 188	0.16 206	0.21 293	0.20 305

qqq	0.57 252	0.34 384	0.71 272	0.47 165	0.27 128	0.64 253	0.62 432	1.42 356	0.78 224	0.80 225	0.92 232	0.95 336	0.77 334	0.88 201	0.59 344	0.21 303	0.20 407	0.24 350	0.23 397	0.22 317	0.21 322

DAS	0.84 416	0.34 384	1.03 439	0.64 438	0.69 519	0.77 336	0.63 437	1.54 395	1.20 419	1.79 548	1.55 478	0.95 336	1.04 463	2.83 504	0.60 352	0.21 303	0.16 310	0.25 389	0.18 245	0.27 395	0.22 340

SepStereo	0.82 405	0.34 384	1.03 439	0.64 438	0.69 519	0.77 336	0.63 437	1.54 395	1.20 419	1.79 548	1.55 478	0.95 336	1.04 463	2.30 476	0.60 352	0.21 303	0.16 310	0.25 389	0.18 245	0.27 395	0.22 340

ADLNet2	0.88 430	0.34 384	1.17 477	0.77 526	0.64 502	1.12 452	0.76 475	1.74 446	1.24 440	1.21 386	1.65 505	1.71 516	1.05 467	1.67 402	1.17 488	0.24 375	0.21 429	0.21 261	0.22 374	0.26 381	0.29 438

GES	0.66 311	0.34 384	0.90 389	0.59 382	0.38 335	0.94 406	0.57 410	2.11 545	0.86 244	1.02 291	1.11 315	0.66 224	0.79 345	0.99 237	0.61 354	0.27 441	0.19 387	0.20 226	0.20 300	0.21 293	0.30 452

psm_up	0.77 379	0.34 384	0.70 260	0.66 459	0.58 478	1.05 437	0.92 517	1.52 386	1.12 360	1.26 415	1.16 344	1.31 443	1.23 506	1.20 293	0.81 420	0.25 402	0.29 510	0.31 470	0.27 454	0.27 395	0.25 386

UNet	0.83 411	0.34 384	1.31 496	0.58 369	0.74 530	1.58 521	0.49 339	1.41 354	1.04 320	1.21 386	1.08 298	1.54 486	1.12 483	1.65 397	1.09 473	0.23 359	0.17 341	0.25 389	0.20 300	0.25 369	0.22 340

DSFCA	0.93 443	0.34 384	1.06 448	0.52 275	0.65 504	1.55 519	0.93 521	1.49 373	1.19 414	1.56 518	1.15 339	1.50 480	0.96 432	3.07 513	1.02 463	0.30 471	0.26 483	0.25 389	0.25 425	0.28 414	0.24 374

DMCA	0.67 320	0.34 384	0.90 389	0.51 254	0.44 389	0.86 384	0.47 318	1.42 356	1.02 311	1.17 369	1.12 322	1.23 418	0.75 322	0.78 163	0.95 451	0.25 402	0.19 387	0.27 425	0.19 268	0.24 357	0.27 420

MLCV	0.72 339	0.34 384	1.10 463	0.51 254	0.23 31	0.91 394	0.39 224	1.33 332	1.23 434	1.46 494	1.55 478	1.01 360	0.64 289	1.95 442	0.80 418	0.18 184	0.12 69	0.18 163	0.14 145	0.19 216	0.17 206

DISCO	1.03 478	0.34 384	1.11 465	0.69 486	0.45 396	2.07 564	0.84 496	2.13 546	1.50 534	1.15 350	1.33 409	2.40 571	1.07 474	2.60 496	1.51 537	0.23 359	0.18 366	0.22 292	0.20 300	0.31 445	0.27 420

MDST_ROB	1.67 553	0.34 384	1.58 534	0.92 572	0.58 478	4.26 613	1.11 549	2.83 596	1.41 521	4.49 617	2.55 574	1.45 468	0.97 435	7.79 612	1.17 488	0.31 479	0.25 477	0.37 523	0.33 521	0.31 445	0.30 452

DCVSM-stereo	0.72 339	0.35 405	0.76 320	0.55 332	0.42 369	0.73 313	0.38 209	1.21 307	1.02 311	1.79 548	1.04 285	1.62 498	1.03 461	1.04 252	0.79 414	0.24 375	0.27 492	0.29 451	0.24 410	0.30 436	0.36 491

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 339	0.35 405	1.70 540	0.49 210	0.56 466	0.63 250	0.38 209	2.41 586	0.65 184	0.77 217	1.07 293	1.82 530	0.95 425	0.93 218	0.43 246	0.20 269	0.13 146	0.21 261	0.25 425	0.28 414	0.26 410

rvit_stereo_ft	0.47 175	0.35 405	0.87 371	0.67 471	0.42 369	0.40 67	0.59 423	0.81 144	0.74 209	0.46 130	0.55 135	0.57 188	0.49 206	0.65 121	0.50 303	0.25 402	0.17 341	0.22 292	0.22 374	0.24 357	0.17 206

mmm	0.63 284	0.35 405	0.72 278	0.51 254	0.30 195	0.86 384	0.54 373	1.59 406	0.86 244	1.07 303	1.38 430	0.79 262	0.75 322	0.91 209	0.58 341	0.22 332	0.18 366	0.29 451	0.25 425	0.25 369	0.23 360

AASNet	0.76 377	0.35 405	0.91 392	0.79 530	0.81 553	1.14 454	0.56 399	2.02 532	1.08 339	1.22 391	1.24 370	0.93 324	0.76 330	0.77 158	1.16 485	0.27 441	0.23 459	0.24 350	0.20 300	0.28 414	0.24 374

AACVNet	0.86 425	0.35 405	0.79 338	0.82 544	0.39 345	0.76 328	0.49 339	1.61 413	0.81 232	1.08 304	1.33 409	1.30 439	0.93 415	4.34 541	0.74 392	0.25 402	0.21 429	0.28 440	0.22 374	0.29 425	0.25 386

PSMNet-ADL	0.72 339	0.35 405	0.62 208	0.69 486	0.46 408	1.14 454	0.44 284	1.37 343	1.01 308	0.83 235	1.17 347	1.33 445	0.96 432	1.43 355	0.95 451	0.33 495	0.22 447	0.21 261	0.23 397	0.27 395	0.29 438

GANet-ADL	0.60 267	0.35 405	0.72 278	0.64 438	0.40 356	0.68 289	0.51 348	1.49 373	1.12 360	0.95 265	1.08 298	0.91 313	0.57 253	0.76 154	0.55 332	0.26 425	0.18 366	0.18 163	0.16 206	0.23 342	0.25 386

hitnet-ft	0.79 391	0.35 405	0.57 181	0.58 369	0.42 369	0.96 416	0.46 311	1.47 369	1.33 481	1.19 378	1.22 364	1.81 527	0.98 442	1.66 401	0.94 447	0.33 495	0.28 499	0.34 504	0.27 454	0.35 470	0.31 462

UCFNet_RVC	0.69 326	0.35 405	0.49 120	0.64 438	0.39 345	0.85 383	0.58 414	1.75 448	1.14 375	0.97 270	1.19 356	1.17 404	0.93 415	0.99 237	0.62 357	0.28 455	0.20 407	0.34 504	0.31 503	0.32 454	0.27 420

ITSA-stereo	0.82 405	0.36 415	0.82 347	0.54 308	0.31 221	0.80 355	0.47 318	2.17 561	1.67 550	1.13 341	1.13 327	0.94 327	0.86 383	2.46 489	1.00 461	0.26 425	0.23 459	0.28 440	0.27 454	0.28 414	0.36 491

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 168	0.36 415	0.71 272	0.47 165	0.36 301	0.67 282	0.35 164	0.78 126	1.12 360	0.61 187	0.62 153	0.39 97	0.39 132	0.71 139	0.39 206	0.20 269	0.17 341	0.22 292	0.18 245	0.23 342	0.19 272

ssnet_v2	0.88 430	0.36 415	1.02 435	0.62 420	0.38 335	1.32 488	0.97 529	2.07 541	1.34 484	1.37 468	1.18 349	1.54 486	0.92 406	1.10 267	1.65 542	0.30 471	0.27 492	0.30 464	0.28 475	0.27 395	0.26 410

ADLNet	0.85 420	0.36 415	0.89 385	0.85 553	0.72 524	1.24 476	0.76 475	1.82 475	1.36 498	1.52 507	1.35 422	1.27 432	0.99 450	1.23 298	1.15 484	0.27 441	0.20 407	0.26 408	0.25 425	0.28 414	0.30 452

ARAFT	0.77 379	0.36 415	1.49 528	0.51 254	0.31 221	0.90 390	0.82 494	1.90 499	1.06 328	1.62 530	1.24 370	1.02 362	0.64 289	1.84 428	0.50 303	0.18 184	0.14 203	0.28 440	0.27 454	0.17 137	0.16 178

CFNet	0.96 449	0.36 415	1.01 428	0.62 420	0.42 369	0.99 426	0.47 318	1.90 499	1.32 477	0.99 277	1.39 434	1.10 389	0.86 383	5.58 572	0.79 414	0.23 359	0.17 341	0.28 440	0.27 454	0.26 381	0.21 322

SGM_RVC	1.68 555	0.36 415	0.61 202	0.59 382	0.29 171	2.25 571	1.18 558	2.38 584	1.68 552	3.60 607	2.67 577	3.69 598	2.42 595	8.13 615	1.90 553	0.31 479	0.31 520	0.30 464	0.28 475	0.30 436	0.29 438
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_6	0.53 205	0.37 422	0.98 417	0.65 452	0.38 335	0.51 170	0.51 348	0.77 122	1.20 419	0.54 170	0.55 135	0.65 220	0.53 227	0.94 221	0.44 249	0.32 486	0.32 528	0.28 440	0.24 410	0.28 414	0.21 322

test_sample7	0.74 362	0.37 422	0.76 320	0.52 275	0.35 290	0.91 394	0.67 450	1.78 462	1.21 425	1.22 391	1.18 349	1.08 377	0.92 406	1.23 298	0.67 372	0.31 479	0.28 499	0.32 485	0.31 503	0.33 463	0.29 438

NINENet	0.77 379	0.37 422	0.78 335	0.62 420	0.51 438	2.34 575	0.42 252	1.83 480	1.04 320	1.14 344	1.23 368	1.03 366	0.62 280	1.24 303	0.70 380	0.28 455	0.23 459	0.31 470	0.21 345	0.26 381	0.25 386

GEStereo_RVC	0.90 435	0.37 422	0.99 418	0.64 438	0.50 426	0.95 410	0.79 483	2.42 587	1.17 399	1.16 360	1.11 315	1.26 428	0.92 406	3.24 519	0.90 443	0.29 466	0.19 387	0.23 330	0.20 300	0.27 395	0.29 438

pcwnet_v2	0.97 455	0.37 422	4.33 596	0.62 420	0.54 457	0.79 347	0.45 304	2.02 532	1.58 544	1.42 488	1.64 503	1.09 387	0.79 345	1.24 303	0.67 372	0.32 486	0.25 477	0.29 451	0.27 454	0.37 481	0.35 485

iResNetv2_ROB	0.80 394	0.37 422	1.71 542	0.56 346	0.37 317	0.94 406	0.64 439	1.73 441	1.34 484	1.23 397	1.42 439	1.26 428	0.92 406	1.85 431	0.56 335	0.23 359	0.15 268	0.19 188	0.14 145	0.24 357	0.19 272

LE_ROB	8.05 624	0.37 422	23.53 632	0.74 516	0.33 265	2.77 590	2.87 623	3.71 610	27.24 644	25.39 644	8.87 627	8.46 624	26.71 644	6.65 591	21.99 637	0.21 303	0.19 387	0.20 226	0.21 345	0.25 369	0.22 340

rvit_0105_4	0.56 245	0.38 429	1.06 448	0.66 459	0.38 335	0.53 183	0.53 367	0.84 157	1.17 399	0.56 173	0.61 150	0.72 242	0.59 263	0.98 233	0.45 263	0.32 486	0.33 533	0.29 451	0.25 425	0.29 425	0.23 360

CSP-Net	0.97 455	0.38 429	0.83 352	0.53 293	0.41 364	1.63 525	0.77 478	2.00 524	1.05 324	1.25 411	1.20 360	1.33 445	0.83 368	4.93 555	0.85 433	0.32 486	0.22 447	0.20 226	0.20 300	0.23 342	0.25 386

HGLStereo	0.85 420	0.38 429	0.94 402	0.80 533	1.03 575	1.17 464	0.58 414	1.52 386	1.20 419	1.19 378	1.62 498	1.13 399	1.20 501	1.80 425	1.06 467	0.24 375	0.24 468	0.24 350	0.21 345	0.23 342	0.27 420

SGM-ForestM	6.52 620	0.38 429	1.26 489	0.63 429	0.35 290	13.59 632	5.32 630	6.32 628	6.70 625	11.14 635	9.18 628	22.51 645	13.93 634	16.89 636	20.07 636	0.36 516	0.37 552	0.36 520	0.35 532	0.36 477	0.34 480

SGM-Forest	1.24 513	0.38 429	0.60 199	0.52 275	0.37 317	1.56 520	1.30 567	1.65 422	1.36 498	2.11 571	1.79 524	1.63 503	0.93 415	7.48 608	0.95 451	0.36 516	0.37 552	0.39 532	0.34 527	0.37 481	0.32 469
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Select-FE	0.74 362	0.39 434	1.56 531	0.55 332	0.46 408	0.40 67	0.22 48	1.86 487	0.68 191	1.05 299	1.31 400	1.82 530	1.74 560	1.11 270	0.38 197	0.21 303	0.16 310	0.21 261	0.25 425	0.19 216	0.31 462

rvit_0105_5	0.58 258	0.39 434	1.05 444	0.66 459	0.37 317	0.58 216	0.56 399	0.94 196	1.18 406	0.64 192	0.68 170	0.75 247	0.63 285	0.88 201	0.50 303	0.32 486	0.32 528	0.30 464	0.27 454	0.28 414	0.25 386

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 459	0.39 434	3.21 588	0.50 222	0.63 499	0.64 253	0.39 224	2.36 581	0.75 210	0.95 265	4.63 602	1.81 527	0.56 244	0.96 224	0.41 225	0.18 184	0.13 146	0.21 261	0.26 443	0.32 454	0.35 485

LL-Strereo	1.33 524	0.39 434	1.38 506	0.61 408	0.61 492	0.75 322	0.66 446	1.63 419	1.17 399	1.56 518	1.60 491	2.03 555	2.12 585	9.72 628	0.97 456	0.21 303	0.18 366	0.27 425	0.23 397	0.22 317	0.25 386

CRFU-Net	0.86 425	0.39 434	1.00 424	0.65 452	0.57 469	1.78 542	0.86 503	2.15 552	0.81 232	1.38 473	1.18 349	1.64 506	1.19 498	1.35 331	0.90 443	0.26 425	0.22 447	0.21 261	0.19 268	0.23 342	0.24 374

TestStereo	0.64 296	0.39 434	0.71 272	0.51 254	0.27 128	0.56 207	0.42 252	1.03 231	0.91 264	0.80 225	1.00 258	0.68 229	0.52 221	3.25 520	0.45 263	0.22 332	0.15 268	0.24 350	0.18 245	0.27 395	0.16 178

HCRNet	0.70 330	0.39 434	0.73 290	0.60 394	0.59 486	0.76 328	0.35 164	1.22 315	1.13 372	1.02 291	0.99 254	1.02 362	0.76 330	2.19 467	0.70 380	0.28 455	0.19 387	0.28 440	0.23 397	0.25 369	0.23 360

DFGA-Net	0.72 339	0.40 441	1.40 507	0.52 275	0.45 396	0.83 372	0.44 284	1.28 329	1.08 339	0.99 277	1.19 356	0.70 238	0.55 239	2.14 459	1.16 485	0.18 184	0.16 310	0.24 350	0.23 397	0.27 395	0.25 386

testlalala_base	0.77 379	0.40 441	0.70 260	0.65 452	0.50 426	0.79 347	0.28 102	1.50 377	0.51 129	0.73 210	0.90 228	0.69 234	0.54 232	0.66 123	0.40 214	2.82 613	0.14 203	0.17 125	0.12 81	2.68 608	0.19 272

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 461	0.40 441	1.82 551	0.66 459	0.62 498	2.05 563	0.78 480	1.91 503	1.29 463	1.54 514	1.42 439	1.51 482	1.23 506	1.99 445	1.33 505	0.23 359	0.14 203	0.20 226	0.15 164	0.27 395	0.26 410

sCroCo_RVC	0.49 187	0.40 441	1.02 435	0.65 452	0.60 489	0.52 174	0.40 232	0.83 154	0.61 159	0.44 117	0.74 191	0.49 145	0.50 212	0.63 113	0.48 289	0.26 425	0.27 492	0.23 330	0.22 374	0.29 425	0.25 386

DMCA-RVC	0.74 362	0.40 441	1.27 492	0.66 459	0.49 419	0.77 336	0.47 318	1.35 340	1.01 308	1.53 508	1.01 264	1.29 438	0.82 360	1.31 318	0.78 408	0.27 441	0.21 429	0.35 512	0.27 454	0.32 454	0.24 374

HITNet	0.65 304	0.40 441	0.77 327	0.48 192	0.24 55	1.05 437	0.49 339	1.76 454	1.02 311	1.18 374	1.18 349	0.89 309	0.80 351	0.85 191	0.79 414	0.17 138	0.12 69	0.21 261	0.17 227	0.29 425	0.15 145
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.75 371	0.40 441	1.36 505	0.67 471	0.29 171	0.92 401	0.59 423	1.52 386	1.25 443	1.28 420	1.48 462	0.94 327	0.76 330	1.62 392	0.78 408	0.18 184	0.14 203	0.18 163	0.15 164	0.22 317	0.23 360

DLCB_ROB	0.86 425	0.40 441	0.78 335	0.68 482	0.54 457	1.11 449	0.84 496	1.49 373	1.23 434	1.64 534	1.65 505	1.70 515	0.91 403	1.70 409	1.05 465	0.25 402	0.24 468	0.26 408	0.27 454	0.27 395	0.24 374

DDVS	0.78 387	0.41 449	0.94 402	0.60 394	0.43 380	1.30 485	0.43 271	1.40 352	0.91 264	1.20 382	1.15 339	1.43 461	0.64 289	2.18 465	0.89 440	0.28 455	0.22 447	0.26 408	0.23 397	0.31 445	0.33 475

FAT-Stereo	1.07 484	0.41 449	1.32 499	0.72 504	0.58 478	1.08 443	0.89 510	1.96 515	1.65 548	1.75 542	1.98 543	2.03 555	1.48 538	2.02 448	1.18 491	0.42 538	0.35 545	0.34 504	0.29 487	0.35 470	0.53 549

NVstereo2D	0.92 440	0.41 449	1.48 526	0.72 504	0.72 524	1.20 471	0.87 505	1.75 448	1.38 506	0.99 277	1.13 327	1.26 428	0.98 442	2.21 469	0.89 440	0.43 543	0.20 407	0.38 526	0.24 410	0.57 554	0.63 567

StereoDRNet-Refined	0.80 394	0.41 449	0.88 379	0.62 420	0.42 369	1.33 490	0.48 329	1.52 386	1.17 399	1.45 492	1.44 448	1.44 466	0.90 400	1.26 307	1.24 494	0.20 269	0.16 310	0.27 425	0.24 410	0.25 369	0.28 432
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT + AFF	1.00 466	0.42 453	1.09 460	0.67 471	0.50 426	1.22 474	1.24 562	2.24 571	1.19 414	1.30 434	1.56 482	1.17 404	1.49 540	3.44 527	0.83 427	0.21 303	0.25 477	0.30 464	0.26 443	0.27 395	0.27 420

stereogan	1.15 506	0.42 453	1.40 507	0.86 555	0.84 557	2.38 577	0.71 463	1.88 493	1.73 557	1.72 540	1.94 542	2.31 566	1.29 515	2.07 453	1.08 471	0.36 516	0.35 545	0.39 532	0.31 503	0.51 543	0.46 530

pmcnn	2.37 587	0.42 453	2.71 584	0.63 429	0.43 380	1.54 518	1.19 559	2.01 528	1.53 539	2.64 590	7.60 619	18.07 637	1.45 534	3.44 527	2.78 574	0.18 184	0.15 268	0.15 64	0.12 81	0.20 252	0.18 232

CVANet_RVC	1.07 484	0.43 456	0.76 320	0.60 394	0.50 426	0.90 390	0.97 529	1.52 386	1.26 448	1.33 456	1.38 430	1.24 420	1.18 495	6.75 597	0.75 397	0.34 505	0.23 459	0.34 504	0.29 487	0.42 506	0.27 420

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 391	0.43 456	1.05 444	0.64 438	0.58 478	0.95 410	0.53 367	1.53 392	1.18 406	1.37 468	1.15 339	1.43 461	0.88 393	1.61 391	0.84 430	0.25 402	0.22 447	0.27 425	0.27 454	0.29 425	0.29 438
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 330	0.43 456	0.75 310	0.73 512	0.37 317	0.92 401	0.53 367	1.85 484	1.18 406	1.12 326	1.23 368	1.07 376	0.65 295	0.96 224	0.63 361	0.31 479	0.15 268	0.32 485	0.21 345	0.29 425	0.22 340
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
rvit_0105_3	0.63 284	0.44 459	1.08 457	0.72 504	0.40 356	0.64 253	0.71 463	1.03 231	1.17 399	0.82 233	0.70 178	0.80 264	0.70 308	0.91 209	0.56 335	0.35 512	0.34 534	0.34 504	0.32 511	0.27 395	0.28 432

fast-acv-ft	0.94 445	0.44 459	1.40 507	0.58 369	0.51 438	1.77 540	0.69 458	1.36 342	1.42 524	1.29 426	1.86 533	1.74 520	1.25 510	1.52 372	1.38 513	0.26 425	0.28 499	0.28 440	0.28 475	0.27 395	0.26 410

Anonymous3	0.61 273	0.44 459	1.11 465	0.59 382	0.49 419	0.93 405	0.65 441	0.93 189	0.81 232	0.72 209	0.88 224	0.65 220	0.69 303	1.06 255	0.53 322	0.35 512	0.30 514	0.26 408	0.26 443	0.31 445	0.27 420

TDLM	1.06 482	0.44 459	0.79 338	0.63 429	0.50 426	0.89 387	1.44 575	1.48 371	1.26 448	1.12 326	1.40 436	1.08 377	0.98 442	6.65 591	0.78 408	0.33 495	0.21 429	0.33 494	0.26 443	0.37 481	0.24 374

DRN-Test	1.00 466	0.44 459	1.13 469	0.70 492	0.81 553	1.62 524	0.79 483	2.14 550	1.44 527	1.78 545	1.33 409	1.43 461	1.05 467	2.18 465	1.53 538	0.27 441	0.21 429	0.31 470	0.30 496	0.32 454	0.28 432

CBMV_ROB	0.90 435	0.44 459	0.63 211	0.51 254	0.37 317	1.25 478	0.49 339	1.77 458	1.27 454	1.41 482	2.00 546	1.33 445	1.08 475	2.17 462	0.76 400	0.43 543	0.42 567	0.47 554	0.44 555	0.41 501	0.36 491

CBMV	0.95 448	0.44 459	0.66 232	0.53 293	0.35 290	1.53 517	1.63 587	1.69 432	1.42 524	2.00 567	1.60 491	1.43 461	1.17 491	1.59 388	0.99 460	0.34 505	0.34 534	0.39 532	0.33 521	0.33 463	0.32 469
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.99 461	0.45 466	3.71 593	0.55 332	0.43 380	1.81 544	0.68 454	1.14 283	1.14 375	1.18 374	1.42 439	1.58 493	1.44 532	1.34 330	1.59 541	0.24 375	0.23 459	0.20 226	0.19 268	0.26 381	0.25 386

GMStereo	0.55 236	0.45 466	0.94 402	0.50 222	0.32 244	0.64 253	0.43 271	1.00 219	1.40 516	0.82 233	0.73 187	0.51 156	0.45 166	0.85 191	0.55 332	0.24 375	0.15 268	0.20 226	0.21 345	0.31 445	0.24 374
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0075_2	0.64 296	0.46 468	1.05 444	0.66 459	0.66 507	0.53 183	0.48 329	1.20 306	1.12 360	0.76 212	0.92 232	0.78 258	0.53 227	1.03 246	0.59 344	0.37 520	0.28 499	0.40 537	0.31 503	0.37 481	0.32 469

SACVNet	0.85 420	0.46 468	0.85 354	0.81 536	0.56 466	0.80 355	0.79 483	1.68 430	1.12 360	1.34 460	1.33 409	1.25 424	0.94 420	2.39 483	0.76 400	0.34 505	0.26 483	0.31 470	0.29 487	0.35 470	0.44 525

LMCR-Stereo	0.82 405	0.46 468	0.88 379	0.75 520	0.43 380	1.33 490	0.56 399	2.43 588	0.98 293	1.53 508	1.49 464	0.74 244	1.00 452	1.63 394	0.89 440	0.28 455	0.17 341	0.22 292	0.17 227	0.29 425	0.20 305

S-Stereo	1.15 506	0.46 468	2.17 568	0.81 536	0.80 551	1.21 473	1.19 559	1.93 510	2.02 576	1.47 495	2.11 553	1.57 490	1.17 491	2.05 452	1.41 521	0.40 530	0.40 563	0.35 512	0.31 503	0.44 518	0.70 576

NOSS_ROB	1.26 516	0.46 468	0.62 208	0.56 346	0.38 335	1.06 440	0.78 480	1.73 441	1.40 516	1.01 287	1.43 443	1.10 389	0.75 322	10.62 631	0.65 366	0.45 549	0.43 568	0.48 556	0.45 557	0.44 518	0.41 511

FADNet-RVC-Resample	0.84 416	0.47 473	2.10 563	0.61 408	0.45 396	1.07 442	0.61 429	1.59 406	1.20 419	1.08 304	0.98 252	1.03 366	0.98 442	2.17 462	0.72 388	0.23 359	0.22 447	0.30 464	0.32 511	0.35 470	0.34 480

GANet	1.36 527	0.47 473	0.86 360	0.67 471	0.45 396	1.34 492	1.73 589	1.64 421	1.24 440	1.49 503	2.38 565	1.55 488	1.20 501	9.30 621	0.93 445	0.30 471	0.31 520	0.33 494	0.28 475	0.39 494	0.30 452

StereoDRNet	0.98 459	0.47 473	1.70 540	0.76 523	0.94 570	1.51 515	0.91 515	1.92 506	1.32 477	1.61 526	1.13 327	1.47 476	0.97 435	1.75 416	1.46 532	0.28 455	0.23 459	0.29 451	0.27 454	0.35 470	0.27 420

WCMA_ROB	1.84 565	0.47 473	1.31 496	0.69 486	0.57 469	2.11 566	1.14 553	1.87 490	1.73 557	4.04 611	6.43 613	5.62 614	3.61 611	2.59 495	1.94 555	0.52 563	0.44 571	0.39 532	0.42 551	0.48 534	0.47 534

dd	0.59 264	0.48 477	0.97 414	0.55 332	0.32 244	0.64 253	0.47 318	1.02 226	1.34 484	0.78 220	0.86 218	0.58 193	0.54 232	1.01 242	0.86 435	0.28 455	0.18 366	0.26 408	0.19 268	0.32 454	0.24 374

ADCP+	1.99 576	0.48 477	7.73 610	0.66 459	0.91 566	2.30 573	1.05 543	1.82 475	1.34 484	1.54 514	1.32 407	1.74 520	1.61 550	2.17 462	13.37 626	0.24 375	0.21 429	0.32 485	0.28 475	0.37 481	0.29 438

DeepPruner_ROB	0.74 362	0.48 477	0.87 371	0.57 363	0.44 389	0.79 347	0.54 373	1.73 441	0.96 281	1.38 473	1.27 384	1.24 420	0.73 318	1.43 355	0.73 391	0.34 505	0.28 499	0.27 425	0.26 443	0.31 445	0.31 462

DualNet (step1)	0.83 411	0.49 480	1.13 469	0.56 346	0.39 345	1.02 431	0.73 467	1.78 462	1.21 425	1.22 391	1.18 349	1.08 377	0.92 406	1.23 298	0.67 372	0.57 572	0.28 499	0.62 581	0.67 588	0.45 522	0.42 515

test_sample9	1.86 567	0.49 480	1.13 469	0.56 346	0.39 345	1.02 431	0.73 467	1.78 462	1.21 425	1.22 391	1.18 349	1.08 377	0.92 406	2.27 474	7.92 614	0.57 572	12.61 643	0.62 581	0.67 588	0.45 522	0.42 515

test_sample8	2.19 581	0.49 480	1.13 469	0.56 346	0.39 345	1.02 431	0.73 467	1.82 475	1.15 387	2.26 574	1.30 394	4.94 609	2.52 598	2.27 474	7.92 614	0.57 572	12.61 643	0.62 581	0.67 588	0.45 522	0.42 515

BEATNet_4x	0.73 357	0.49 480	1.17 477	0.53 293	0.26 97	1.03 434	0.55 391	1.82 475	1.06 328	1.21 386	1.22 364	0.96 342	0.91 403	1.01 242	1.06 467	0.21 303	0.14 203	0.24 350	0.19 268	0.37 481	0.21 322

Nwc_Net	1.09 490	0.49 480	1.33 501	0.89 566	0.80 551	1.49 514	0.66 446	2.19 565	1.27 454	1.32 448	2.26 560	1.96 547	1.54 543	1.92 437	1.34 507	0.40 530	0.30 514	0.43 544	0.45 557	0.38 490	0.37 496

RYNet	1.17 509	0.49 480	1.24 486	0.70 492	0.97 574	1.71 531	0.92 517	1.91 503	1.46 529	1.38 473	1.14 331	1.88 534	1.30 519	4.24 537	1.87 550	0.26 425	0.21 429	0.35 512	0.27 454	0.55 551	0.54 550

XPNet_ROB	0.96 449	0.49 480	1.09 460	0.72 504	0.57 469	1.11 449	1.14 553	1.66 427	1.23 434	1.85 555	1.39 434	1.64 506	1.11 480	1.80 425	1.42 525	0.38 524	0.30 514	0.33 494	0.29 487	0.37 481	0.34 480

STTStereo	0.78 387	0.50 487	1.22 482	0.64 438	0.54 457	0.89 387	0.54 373	1.44 363	1.11 356	1.38 473	1.09 303	1.27 432	0.85 375	1.43 355	0.83 427	0.29 466	0.27 492	0.33 494	0.39 543	0.32 454	0.30 452

RP	1.09 490	0.50 487	1.12 467	0.90 567	1.04 576	1.11 449	0.84 496	1.80 471	1.62 546	1.55 517	2.00 546	1.90 538	1.78 564	1.84 428	1.25 495	0.52 563	0.36 550	0.48 556	0.36 536	0.45 522	0.43 522

edge stereo	1.11 495	0.50 487	1.30 495	0.71 500	0.65 504	1.14 454	0.75 472	1.93 510	1.37 502	1.71 539	1.83 528	2.54 576	1.44 532	2.43 485	1.23 493	0.42 538	0.41 565	0.54 569	0.35 532	0.42 506	0.46 530

ACV-stereo	0.99 461	0.51 490	1.41 512	0.56 346	0.41 364	2.43 579	0.57 410	1.15 285	1.18 406	0.81 229	1.01 264	3.39 594	2.14 586	1.60 389	1.07 470	0.27 441	0.22 447	0.22 292	0.22 374	0.28 414	0.32 469

SDNR	1.62 550	0.51 490	2.17 568	0.53 293	0.56 466	3.80 607	0.45 304	1.54 395	1.29 463	1.33 456	2.41 568	1.08 377	0.96 432	11.18 632	1.16 485	0.66 583	0.63 598	0.43 544	0.32 511	0.64 565	0.67 573

GwcNet	1.08 487	0.51 490	2.33 573	0.79 530	1.18 589	1.76 537	0.70 461	1.68 430	1.47 530	1.41 482	1.64 503	1.74 520	1.04 463	2.20 468	1.41 521	0.30 471	0.29 510	0.29 451	0.27 454	0.30 436	0.35 485

FADNet_RVC	0.83 411	0.51 490	1.83 553	0.54 308	0.42 369	1.19 469	0.46 311	1.51 384	1.09 347	0.89 248	1.24 370	0.91 313	0.87 388	2.11 457	1.11 479	0.27 441	0.22 447	0.31 470	0.28 475	0.43 512	0.38 502

rvit_105_1	0.72 339	0.52 494	1.01 428	0.78 528	0.49 419	0.75 322	0.87 505	1.12 279	1.18 406	0.99 277	0.79 205	0.90 310	0.77 334	1.26 307	0.75 397	0.41 534	0.36 550	0.36 520	0.41 548	0.30 436	0.33 475

AF-Net	1.13 500	0.52 494	1.33 501	0.86 555	0.91 566	1.38 498	0.71 463	2.16 555	1.62 546	1.56 518	2.40 567	1.99 550	1.65 553	1.81 427	1.48 534	0.48 557	0.28 499	0.49 558	0.33 521	0.39 494	0.32 469

AANet_RVC	1.16 508	0.52 494	1.49 528	0.65 452	0.45 396	0.75 322	0.69 458	1.42 356	1.55 542	1.34 460	1.87 535	1.53 485	0.78 341	7.43 606	1.38 513	0.25 402	0.17 341	0.19 188	0.16 206	0.22 317	0.26 410

PSMNet_ROB	0.90 435	0.52 494	1.17 477	0.72 504	0.61 492	1.27 480	1.12 551	1.76 454	1.12 360	1.09 310	1.28 390	1.45 468	0.89 399	1.65 397	1.42 525	0.33 495	0.25 477	0.37 523	0.39 543	0.35 470	0.29 438

APVNet	1.06 482	0.53 498	1.42 513	0.84 548	0.79 546	1.92 554	0.82 494	1.90 499	1.08 339	1.08 304	1.43 443	1.56 489	1.13 487	3.07 513	1.58 539	0.31 479	0.34 534	0.42 542	0.36 536	0.36 477	0.37 496

YMNet	1.00 466	0.54 499	1.40 507	0.81 536	0.85 560	1.87 551	0.62 432	1.55 399	1.18 406	1.63 532	1.99 544	1.77 524	0.97 435	1.50 369	1.45 529	0.33 495	0.37 552	0.31 470	0.32 511	0.32 454	0.29 438

YMNet_1	1.00 466	0.54 499	1.40 507	0.81 536	0.85 560	1.87 551	0.62 432	1.55 399	1.18 406	1.63 532	1.99 544	1.77 524	0.97 435	1.50 369	1.45 529	0.33 495	0.37 552	0.31 470	0.32 511	0.32 454	0.29 438

FINET	0.97 455	0.54 499	1.60 535	0.63 429	0.79 546	1.08 443	1.07 546	1.56 402	2.20 583	1.15 350	1.49 464	0.94 327	0.88 393	2.32 477	1.05 465	0.42 538	0.35 545	0.32 485	0.28 475	0.43 512	0.38 502

NCC-stereo	1.10 492	0.54 499	1.24 486	0.84 548	0.94 570	1.29 483	0.89 510	2.01 528	1.34 484	1.32 448	1.74 517	1.88 534	1.74 560	2.35 479	1.25 495	0.45 549	0.37 552	0.45 549	0.58 580	0.42 506	0.42 515

Abc-Net	1.10 492	0.54 499	1.24 486	0.84 548	0.94 570	1.29 483	0.89 510	2.01 528	1.34 484	1.32 448	1.74 517	1.88 534	1.74 560	2.35 479	1.25 495	0.45 549	0.37 552	0.45 549	0.58 580	0.42 506	0.42 515
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
z-ln-s-r	1.02 475	0.55 504	2.09 562	0.52 275	0.55 463	0.78 341	0.87 505	1.47 369	1.34 484	1.12 326	1.62 498	1.37 455	1.06 470	2.62 498	3.32 586	0.19 230	0.14 203	0.21 261	0.17 227	0.27 395	0.21 322

Anonymous_2	1.30 519	0.55 504	0.82 347	0.52 275	0.58 478	1.01 429	0.64 439	1.25 323	0.97 288	0.96 267	0.78 199	1.33 445	1.29 515	1.03 246	0.74 392	0.62 579	0.64 599	1.06 598	9.63 639	1.16 592	0.49 541

ADCRef	1.35 526	0.55 504	2.37 575	0.72 504	0.77 541	1.94 556	0.78 480	1.91 503	1.27 454	1.57 522	1.59 490	1.36 452	1.41 528	1.54 378	7.53 609	0.23 359	0.20 407	0.32 485	0.30 496	0.29 425	0.29 438

NaN_ROB	1.13 500	0.55 504	1.15 474	0.64 438	0.48 415	1.61 523	2.03 605	1.72 440	1.48 531	2.09 570	1.27 384	1.40 457	1.08 475	3.94 533	1.30 503	0.28 455	0.34 534	0.28 440	0.28 475	0.30 436	0.33 475

sAnonymous2	0.55 236	0.56 508	1.46 521	0.60 394	0.51 438	0.48 126	0.52 359	0.79 131	0.68 191	0.50 159	0.67 167	0.46 123	0.62 280	0.59 90	0.40 214	0.22 332	0.17 341	0.22 292	0.21 345	0.86 579	0.56 554

CroCo_RVC	0.55 236	0.56 508	1.46 521	0.60 394	0.51 438	0.48 126	0.52 359	0.79 131	0.68 191	0.50 159	0.67 167	0.46 123	0.62 280	0.59 90	0.40 214	0.22 332	0.17 341	0.22 292	0.21 345	0.86 579	0.56 554

NCCL2	1.00 466	0.56 508	1.06 448	0.75 520	0.57 469	1.31 487	1.72 588	1.77 458	1.36 498	1.50 504	1.17 347	1.91 539	1.17 491	1.54 378	1.29 502	0.35 512	0.31 520	0.45 549	0.44 555	0.40 498	0.40 506

MeshStereo	2.26 583	0.56 508	0.92 396	0.61 408	0.49 419	2.60 584	1.02 539	3.18 602	2.05 578	7.40 632	4.98 608	7.58 620	2.98 605	6.37 586	1.96 556	0.43 543	0.43 568	0.45 549	0.39 543	0.43 512	0.42 515
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ADCL	1.72 561	0.57 512	3.66 591	0.67 471	0.61 492	2.61 586	1.85 595	1.96 515	1.67 550	1.90 560	1.83 528	2.06 558	1.90 574	2.13 458	9.15 618	0.26 425	0.24 468	0.34 504	0.32 511	0.38 490	0.35 485

PA-Net	1.01 472	0.57 512	1.29 494	0.64 438	0.74 530	1.19 469	0.84 496	1.69 432	1.43 526	1.16 360	1.19 356	1.32 444	1.19 498	3.42 525	1.25 495	0.29 466	0.45 575	0.33 494	0.49 567	0.32 454	0.47 534
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	1.88 568	0.57 512	2.18 570	0.63 429	0.40 356	2.80 592	1.57 583	2.39 585	5.88 623	2.36 581	3.57 591	3.72 599	2.97 604	4.74 548	1.76 546	0.34 505	0.30 514	0.32 485	0.29 487	0.48 534	0.37 496

HBP-ISP	0.96 449	0.58 515	0.72 278	0.61 408	0.46 408	1.64 527	0.76 475	1.86 487	1.28 459	1.30 434	1.53 471	0.86 293	0.94 420	3.27 521	0.69 379	0.45 549	0.44 571	0.54 569	0.48 564	0.47 529	0.40 506

Wz-Net-MNSev	1.11 495	0.58 515	2.23 571	0.66 459	0.71 522	1.95 557	1.46 576	1.98 521	1.45 528	1.79 548	1.43 443	1.49 479	1.33 522	1.97 444	1.42 525	0.27 441	0.23 459	0.28 440	0.28 475	0.34 467	0.31 462

PS-NSSS	0.99 461	0.58 515	0.93 398	0.58 369	0.57 469	0.91 394	0.80 489	1.81 474	1.14 375	1.14 344	1.67 510	1.00 353	0.83 368	4.62 546	0.78 408	0.37 520	0.31 520	0.52 563	0.32 511	0.45 522	0.38 502

FC-DCNN v2	2.81 601	0.59 518	0.85 354	0.73 512	0.57 469	2.97 595	1.05 543	3.39 606	2.61 594	6.98 628	7.67 621	10.38 630	6.31 626	5.75 576	3.37 587	0.53 569	0.48 581	0.51 561	0.50 570	0.53 547	0.51 547

SuperB	2.53 593	0.59 518	18.45 627	0.69 486	0.50 426	1.87 551	0.88 508	1.67 429	2.39 586	1.50 504	1.42 439	1.14 401	1.15 489	4.28 540	5.07 599	0.24 375	0.19 387	0.22 292	0.19 268	7.86 636	0.34 480

MANE	6.19 618	0.59 518	1.03 439	0.93 573	1.22 592	13.38 631	2.69 619	12.81 635	17.94 640	8.21 633	10.82 631	14.72 633	11.68 631	11.39 633	11.90 625	0.59 576	0.50 586	0.52 563	1.76 623	0.55 551	0.54 550

FC-DCNN	2.72 600	0.59 518	0.86 360	0.73 512	0.57 469	2.91 593	1.04 541	3.01 600	2.60 593	6.83 627	7.64 620	9.92 627	6.33 627	5.21 558	3.14 581	0.53 569	0.48 581	0.51 561	0.50 570	0.53 547	0.51 547

DPSNet	1.69 556	0.59 518	4.33 596	0.70 492	0.57 469	2.02 562	1.62 586	3.35 605	1.78 560	1.48 501	1.38 430	2.17 560	2.84 602	4.77 549	3.66 589	0.48 557	0.31 520	0.29 451	0.25 425	0.64 565	0.48 537

CSAN	1.41 534	0.59 518	1.26 489	0.70 492	0.50 426	1.76 537	1.78 590	1.77 458	1.90 569	2.35 579	2.32 562	1.92 542	1.94 576	5.56 571	1.49 535	0.43 543	0.35 545	0.40 537	0.41 548	0.43 512	0.41 511

LALA_ROB	1.01 472	0.59 518	1.16 475	0.67 471	0.51 438	1.63 525	1.26 566	1.69 432	1.38 506	1.81 552	1.37 425	1.94 544	1.02 459	1.58 386	1.38 513	0.37 520	0.27 492	0.43 544	0.37 539	0.43 512	0.37 496

MSMD_ROB	1.99 576	0.59 518	0.89 385	0.70 492	0.61 492	3.95 609	0.94 524	1.80 471	1.79 561	4.41 615	4.43 598	8.17 623	3.66 612	3.40 523	1.33 505	0.52 563	0.48 581	0.54 569	0.58 580	0.53 547	0.50 543

TCMNet	1.01 472	0.60 526	2.10 563	0.86 555	1.33 596	1.14 454	0.67 450	1.69 432	1.23 434	1.11 324	1.57 486	1.30 439	0.97 435	2.01 447	1.50 536	0.31 479	0.31 520	0.38 526	0.34 527	0.42 506	0.36 491

TRStereo	0.60 267	0.60 526	0.97 414	0.74 516	0.67 511	0.46 113	0.38 209	1.85 484	0.89 255	0.79 223	0.80 210	0.88 301	0.39 132	1.10 267	0.41 225	0.23 359	0.15 268	0.23 330	0.24 410	0.17 137	0.15 145

w-ln-seven-2	1.18 510	0.61 528	4.25 595	0.68 482	0.61 492	1.20 471	0.93 521	1.63 419	1.35 494	1.66 535	1.53 471	1.47 476	1.37 526	3.00 512	1.74 545	0.25 402	0.24 468	0.29 451	0.26 443	0.33 463	0.28 432

GMStereo_Zeroshot	0.67 320	0.61 528	1.01 428	0.64 438	0.37 317	0.84 380	0.35 164	1.05 245	1.12 360	1.12 326	1.06 289	1.27 432	0.54 232	1.19 291	0.59 344	0.32 486	0.17 341	0.31 470	0.18 245	0.52 545	0.22 340

FADNet	0.92 440	0.61 528	1.81 549	0.62 420	0.55 463	0.96 416	0.57 410	1.78 462	1.33 481	0.93 258	1.01 264	1.36 452	1.01 454	2.71 501	0.75 397	0.33 495	0.34 534	0.31 470	0.34 527	0.59 558	0.40 506

DANet	1.08 487	0.61 528	1.32 499	0.85 553	0.72 524	1.37 495	0.51 348	1.54 395	1.15 387	1.78 545	1.54 476	2.01 552	1.11 480	2.90 507	2.00 558	0.33 495	0.30 514	0.40 537	0.30 496	0.44 518	0.45 527
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	1.71 560	0.62 532	1.45 519	0.67 471	0.61 492	1.81 544	1.08 547	2.52 591	1.70 553	1.77 544	1.73 515	1.98 549	1.25 510	12.57 634	1.84 549	0.34 505	0.37 552	0.56 576	0.38 541	0.45 522	0.43 522

FCDSN-DC	2.32 585	0.63 533	0.81 344	0.84 548	0.75 537	2.23 570	0.94 524	2.09 544	1.80 562	5.45 625	7.72 622	7.77 622	6.93 629	3.39 522	1.80 548	0.52 563	0.48 581	0.52 563	0.51 573	0.57 554	0.58 559
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.66 552	0.63 533	1.56 531	1.11 586	0.74 530	2.98 596	0.91 515	1.55 399	1.22 431	2.76 594	8.18 625	2.32 567	2.53 599	1.92 437	1.87 550	0.48 557	0.44 571	0.45 549	0.31 503	0.60 562	0.57 558

ETE_ROB	0.96 449	0.64 535	1.16 475	0.69 486	0.48 415	1.14 454	1.13 552	1.77 458	1.19 414	1.91 561	1.45 450	1.73 518	1.05 467	1.60 389	1.14 483	0.32 486	0.26 483	0.38 526	0.34 527	0.39 494	0.41 511

PDISCO_ROB	1.32 523	0.65 536	1.44 514	1.36 591	1.46 599	2.55 582	0.92 517	2.45 589	2.07 579	1.37 468	1.49 464	1.65 509	1.00 452	2.82 503	1.35 510	1.01 591	0.27 492	0.54 569	0.47 562	0.71 574	0.73 579

dad	0.86 425	0.66 537	1.06 448	0.56 346	0.37 317	0.76 328	0.44 284	1.17 289	1.50 534	1.44 490	1.27 384	1.34 449	0.75 322	2.52 493	0.84 430	0.42 538	0.27 492	0.83 589	0.26 443	0.41 501	0.29 438

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 122	0.67 538	0.42 74	0.64 438	0.29 171	0.48 126	0.25 75	0.85 158	0.44 97	0.38 88	0.36 58	0.30 41	0.70 308	1.15 279	0.29 82	0.16 90	0.11 31	0.16 96	0.11 9	0.18 172	0.12 26

Wz-Net-LNSev	1.03 478	0.67 538	2.71 584	0.64 438	0.84 557	1.75 535	1.00 536	1.80 471	1.32 477	1.28 420	1.25 374	1.65 509	1.22 505	1.39 346	1.40 517	0.28 455	0.26 483	0.24 350	0.23 397	0.33 463	0.32 469

ccnet	1.12 497	0.67 538	1.01 428	0.78 528	0.73 529	1.72 533	0.99 534	1.84 483	1.26 448	1.47 495	1.85 532	1.75 523	1.29 515	1.75 416	1.88 552	0.57 572	0.53 589	0.57 578	0.55 577	0.59 558	0.54 550

FADNet-RVC	0.88 430	0.67 538	1.93 557	0.60 394	0.48 415	0.91 394	0.60 427	1.71 439	1.18 406	0.90 250	0.96 242	1.36 452	0.92 406	2.25 472	1.17 488	0.30 471	0.29 510	0.32 485	0.32 511	0.41 501	0.35 485

Syn2CoEx	1.14 502	0.69 542	1.66 538	0.80 533	0.67 511	1.40 502	0.88 508	2.06 540	1.54 540	1.25 411	1.58 489	1.42 460	1.50 542	4.09 535	1.40 517	0.36 516	0.32 528	0.34 504	0.29 487	0.29 425	0.34 480

psmorigin	1.52 541	0.69 542	10.52 620	0.68 482	0.59 486	1.13 453	0.70 461	1.57 403	1.19 414	1.99 564	1.79 524	2.26 563	1.47 537	2.09 455	1.36 511	0.39 527	0.40 563	0.34 504	0.33 521	0.43 512	0.56 554

ADCPNet	1.85 566	0.69 542	8.07 611	0.71 500	0.58 478	2.79 591	1.22 561	1.94 512	1.54 540	1.88 557	1.69 511	2.46 575	2.04 580	2.37 481	6.48 604	0.38 524	0.37 552	0.38 526	0.43 553	0.47 529	0.45 527

w-ln-seven	1.38 530	0.70 545	3.91 594	0.75 520	0.72 524	2.69 588	0.95 526	2.02 532	1.99 574	1.99 564	1.73 515	1.82 530	1.17 491	2.45 486	2.84 575	0.28 455	0.25 477	0.31 470	0.30 496	0.41 501	0.33 475

XX-TBD	0.46 168	0.70 545	0.35 1	0.79 530	0.25 82	0.58 216	0.26 88	0.69 98	1.27 454	0.76 212	1.00 258	0.45 118	0.33 87	0.47 39	0.37 186	0.19 230	0.15 268	0.15 64	0.11 9	0.17 137	0.14 107

SHD	1.31 521	0.71 547	2.34 574	0.86 555	0.75 537	1.77 540	0.65 441	2.22 569	2.50 592	2.40 583	1.71 513	1.91 539	1.60 549	1.93 440	2.37 567	0.38 524	0.31 520	0.38 526	0.40 547	0.48 534	0.50 543

RTSC	1.29 517	0.73 548	2.44 576	0.83 547	0.57 469	1.85 549	0.65 441	1.88 493	2.00 575	2.20 573	1.66 508	1.60 496	1.26 512	2.33 478	3.92 592	0.32 486	0.23 459	0.27 425	0.29 487	0.37 481	0.37 496

ADCMid	1.89 571	0.73 548	5.06 600	0.72 504	0.67 511	2.00 561	1.14 553	1.97 519	1.48 531	2.86 597	1.81 527	2.37 569	2.05 582	2.24 470	10.39 623	0.33 495	0.31 520	0.39 532	0.43 553	0.50 538	0.44 525

DeepPrunerF	1.60 547	0.73 548	5.81 605	0.88 563	1.19 590	0.91 394	0.95 526	2.19 565	5.24 621	1.17 369	1.30 394	1.19 408	1.30 519	4.90 553	1.66 544	0.42 538	0.34 534	0.52 563	0.47 562	0.41 501	0.40 506

ELAS_RVC	2.48 592	0.74 551	1.90 555	1.05 581	0.92 568	2.76 589	4.01 627	2.76 595	4.11 614	4.69 618	4.63 602	4.62 603	5.96 624	3.97 534	3.96 594	0.63 581	0.53 589	0.56 576	0.52 574	0.64 565	0.63 567
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 587	0.74 551	1.54 530	0.99 577	0.92 568	4.78 615	2.33 615	3.33 604	3.37 606	5.05 623	4.77 606	3.67 597	4.53 619	3.42 525	4.50 597	0.62 579	0.53 589	0.55 573	0.53 575	0.63 563	0.64 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCDC_ROB	1.29 517	0.75 553	1.33 501	1.05 581	0.88 565	1.73 534	0.52 359	1.89 496	3.28 604	1.29 426	4.88 607	1.22 413	1.46 535	1.77 423	1.45 529	0.60 577	0.26 483	0.29 451	0.25 425	0.52 545	0.37 496

DGSMNet	1.14 502	0.76 554	2.49 578	0.81 536	0.86 562	1.39 500	1.39 572	2.13 546	1.35 494	1.26 415	1.63 502	1.48 478	0.98 442	1.75 416	1.10 476	0.45 549	0.43 568	0.55 573	0.49 567	0.75 576	0.70 576

PWC_ROB	1.24 513	0.76 554	2.46 577	0.72 504	0.78 543	1.15 460	0.49 339	1.75 448	1.92 570	2.31 576	3.07 584	1.59 494	1.40 527	2.46 489	2.10 562	0.33 495	0.22 447	0.35 512	0.24 410	0.38 490	0.41 511

aanetorigin	1.23 512	0.79 556	2.78 586	0.70 492	0.79 546	0.99 426	1.06 545	1.06 258	1.37 502	3.52 606	2.61 575	1.72 517	1.63 551	1.99 445	1.78 547	0.25 402	0.24 468	0.26 408	0.25 425	0.38 490	0.45 527

RGC	1.14 502	0.79 556	1.26 489	0.91 570	0.96 573	1.52 516	0.77 478	1.92 506	1.26 448	1.54 514	1.93 540	2.02 554	1.54 543	2.25 472	1.31 504	0.44 548	0.35 545	0.58 579	0.48 564	0.47 529	0.46 530

MSAF-DinoV2	1.97 574	0.80 558	10.38 619	0.86 555	0.48 415	1.39 500	0.97 529	2.55 593	1.72 556	1.53 508	1.65 505	3.59 596	2.20 589	5.39 566	3.94 593	0.27 441	0.17 341	0.26 408	0.28 475	0.47 529	0.46 530

z-mn7	1.56 544	0.84 559	4.36 598	0.71 500	0.51 438	2.60 584	1.04 541	1.73 441	2.70 598	1.53 508	2.99 583	1.94 544	1.34 523	4.78 550	2.41 568	0.29 466	0.24 468	0.27 425	0.24 410	0.34 467	0.31 462

MFN_U_SF_RVC	1.52 541	0.84 559	3.42 589	0.87 562	0.66 507	2.56 583	0.95 526	2.36 581	1.70 553	1.98 563	1.86 533	2.45 574	1.79 565	2.95 508	2.58 570	0.52 563	0.48 581	0.55 573	0.59 583	0.59 558	0.61 565

PVD	1.70 557	0.84 559	2.26 572	0.94 575	0.83 556	2.48 580	0.97 529	2.59 594	3.35 605	3.01 602	2.77 579	2.34 568	2.47 597	2.67 500	3.14 581	0.47 556	0.45 575	0.59 580	0.48 564	0.59 558	0.75 581

SAMSARA	1.55 543	0.84 559	2.61 581	1.22 589	1.07 577	2.50 581	1.93 600	2.05 535	1.89 567	2.75 593	1.66 508	2.81 584	1.69 558	3.08 515	1.97 557	0.46 555	0.51 587	0.42 542	0.46 560	0.58 556	0.59 561

GANetREF_RVC	1.07 484	0.86 563	1.31 496	0.82 544	0.53 453	1.41 507	1.31 568	1.76 454	1.52 537	1.27 418	1.31 400	1.46 471	1.24 509	2.03 449	0.96 455	0.56 571	0.45 575	0.67 584	0.50 570	0.88 582	0.59 561
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 562	0.87 564	3.56 590	0.80 533	0.75 537	3.72 604	2.44 618	1.82 475	1.82 564	1.74 541	1.91 539	1.92 542	1.26 512	7.69 611	1.28 501	0.45 549	0.47 579	0.52 563	0.77 593	0.50 538	0.50 543

XQC	1.37 528	0.87 564	2.56 580	0.84 548	0.69 519	1.83 547	0.89 510	2.07 541	1.88 566	1.88 557	1.53 471	1.91 539	1.55 545	2.85 506	3.05 578	0.48 557	0.29 510	0.44 548	0.39 543	0.69 572	0.60 564

SQANet	1.31 521	0.88 566	1.08 457	1.83 601	1.44 598	1.44 509	0.75 472	1.74 446	1.09 347	1.32 448	1.26 381	1.28 435	1.01 454	1.50 369	0.83 427	2.50 610	0.34 534	1.47 602	0.55 577	2.32 602	1.57 604

PASM	1.34 525	0.92 567	2.62 582	0.86 555	0.87 564	1.03 434	1.08 547	1.50 377	1.51 536	1.82 553	1.41 438	1.68 512	1.26 512	4.87 552	1.34 507	0.61 578	0.65 601	0.68 585	0.78 594	0.69 572	0.68 575

WZ-Net	1.95 572	0.95 568	10.10 616	0.86 555	0.78 543	1.69 530	1.60 585	2.20 568	1.98 573	2.08 569	1.93 540	2.30 565	1.97 577	5.30 560	3.17 583	0.34 505	0.26 483	0.29 451	0.31 503	0.51 543	0.47 534

PSMNet-RUCA	1.02 475	0.97 569	1.44 514	1.23 590	1.10 579	1.40 502	0.62 432	1.69 432	1.38 506	0.94 263	1.53 471	0.97 344	0.83 368	1.17 287	0.93 445	0.69 584	0.34 534	0.99 595	0.60 584	0.97 584	0.64 571

GASNet	0.99 461	0.97 569	1.72 543	0.98 576	0.68 517	0.83 372	0.67 450	1.60 410	1.28 459	1.31 444	1.22 364	1.22 413	1.21 504	2.41 484	1.41 521	0.43 543	0.26 483	0.36 520	0.34 527	0.55 551	0.31 462

anonymity	1.12 497	0.97 569	1.21 480	1.07 584	1.12 583	1.08 443	0.89 510	1.95 514	1.16 396	1.29 426	1.26 381	1.22 413	1.09 478	1.15 279	1.01 462	1.02 593	1.00 618	0.97 593	0.97 605	0.98 585	0.99 590

Consistency-Raft	1.25 515	0.99 572	1.93 557	1.02 580	1.21 591	0.96 416	1.01 538	1.75 448	1.92 570	1.36 465	2.12 554	1.44 466	1.01 454	1.14 278	1.40 517	0.72 585	0.82 605	0.89 591	0.98 607	1.31 597	0.95 588

ADCS	2.25 582	0.99 572	5.55 602	0.81 536	0.74 530	2.19 569	1.80 591	2.27 574	2.14 581	2.80 596	2.13 555	2.40 571	2.03 579	2.64 499	13.69 627	0.41 534	0.39 561	0.40 537	0.45 557	0.58 556	0.56 554

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 492	1.02 574	1.00 424	0.82 544	0.67 511	1.93 555	0.93 521	1.62 417	1.11 356	1.15 350	1.25 374	1.50 480	0.79 345	1.96 443	0.76 400	1.89 603	0.34 534	0.79 588	0.36 536	1.25 596	0.83 583

SPS-STEREO	1.67 553	1.04 575	1.23 483	1.21 588	1.13 585	1.82 546	1.11 549	2.16 555	1.52 537	3.07 604	2.32 562	2.82 585	1.80 566	4.11 536	2.04 559	1.03 594	0.99 617	0.97 593	0.94 603	1.03 590	1.02 591
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.88 568	1.07 576	1.45 519	1.07 584	1.17 587	1.47 511	1.48 578	1.89 496	1.93 572	1.94 562	4.67 605	3.08 591	1.80 566	6.51 588	1.65 542	1.06 596	0.86 612	1.08 599	1.32 613	0.93 583	1.26 599
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	2.41 590	1.07 576	2.14 567	1.18 587	1.10 579	2.14 568	1.36 571	1.96 515	1.66 549	5.46 626	7.07 616	4.95 610	4.32 618	5.50 568	2.26 565	1.04 595	1.02 620	0.99 595	0.97 605	1.02 588	1.04 593

EDNetEfficient	2.37 587	1.10 578	8.08 612	0.74 516	0.71 522	0.98 425	1.56 581	1.46 367	4.06 613	4.90 620	2.82 580	2.25 562	3.48 610	2.95 508	9.97 619	0.26 425	0.24 468	0.26 408	0.30 496	0.68 571	0.61 565

AnyNet_C32	1.96 573	1.10 578	5.17 601	0.90 567	1.11 581	2.12 567	2.37 616	1.85 484	1.48 531	2.45 585	1.70 512	2.05 557	1.64 552	2.50 492	10.28 622	0.37 520	0.34 534	0.35 512	0.41 548	0.49 537	0.54 550

LSM	6.33 619	1.10 578	13.19 622	1.41 595	68.17 650	1.64 527	1.90 599	1.92 506	2.46 588	2.99 600	3.11 585	1.88 534	1.80 566	2.61 497	2.06 561	0.41 534	0.58 595	0.50 559	0.57 579	0.64 565	17.66 643

otaku	1.60 547	1.11 581	1.21 480	2.20 603	1.56 600	1.97 558	1.24 562	2.07 541	1.36 498	1.44 490	1.62 498	1.73 518	1.19 498	1.73 415	0.98 459	2.89 615	0.57 594	1.74 603	0.60 584	2.78 610	1.94 610

AnonymousM	0.59 264	1.11 581	0.41 64	0.44 130	0.32 244	0.43 93	0.47 318	1.05 245	0.64 169	0.98 274	0.63 155	0.67 227	0.43 153	0.59 90	0.41 225	0.20 269	0.15 268	1.84 606	0.84 597	0.14 54	0.13 74

MFMNet_re	1.40 533	1.14 583	1.68 539	1.39 593	1.07 577	1.48 512	1.43 574	1.87 490	1.82 564	2.26 574	2.19 557	1.51 482	1.86 571	1.52 372	1.25 495	0.93 589	0.83 606	0.84 590	0.80 595	0.99 587	1.05 595

Ntro	1.64 551	1.15 584	1.23 483	2.48 609	1.83 602	2.09 565	1.16 556	1.96 515	1.38 506	1.21 386	1.62 498	1.62 498	1.29 515	1.87 434	1.11 479	3.04 616	0.56 593	1.82 605	0.64 586	2.80 611	2.05 611

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 578	1.15 584	3.10 587	1.05 581	0.76 540	5.03 618	2.40 617	2.16 555	2.62 595	1.89 559	2.28 561	2.69 581	1.65 553	9.35 623	2.04 559	0.64 582	0.51 587	0.68 585	0.71 591	1.09 591	0.67 573

UDGNet	0.72 339	1.17 586	0.80 343	0.77 526	0.41 364	0.77 336	0.38 209	0.97 209	1.34 484	0.81 229	0.88 224	0.71 241	0.60 266	1.21 295	0.54 328	0.52 563	0.19 387	1.02 597	0.26 443	0.71 574	0.31 462

zh-mn7	1.70 557	1.21 587	8.30 614	0.69 486	0.53 453	1.45 510	0.84 496	1.70 437	2.09 580	2.41 584	2.67 577	1.68 512	1.23 506	4.49 542	2.87 576	0.30 471	0.26 483	0.27 425	0.27 454	0.31 445	0.35 485

Wz-Net-SNSev	1.49 537	1.23 588	6.27 607	0.68 482	0.67 511	1.37 495	1.41 573	2.00 524	1.39 511	1.48 501	1.61 495	2.29 564	1.32 521	3.93 532	2.14 563	0.31 479	0.28 499	0.31 470	0.33 521	0.42 506	0.36 491

CC-Net-ROB	1.49 537	1.26 589	1.27 492	0.88 563	0.79 546	1.76 537	1.00 536	1.79 468	1.26 448	1.10 318	1.61 495	1.21 411	0.99 450	8.13 615	0.84 430	1.09 597	0.41 565	2.20 608	0.46 560	1.20 595	0.48 537

zh-sn7	1.76 563	1.38 590	6.58 608	0.74 516	0.72 524	1.78 542	1.31 568	1.88 493	1.56 543	1.86 556	2.47 572	1.81 527	2.08 584	5.12 557	3.80 591	0.32 486	0.32 528	0.32 485	0.32 511	0.44 518	0.40 506

RTS	2.67 595	1.38 590	15.28 625	0.99 577	1.26 593	3.78 605	1.96 602	2.15 552	2.62 595	2.61 588	2.85 581	2.60 578	1.59 547	6.27 584	5.71 602	0.40 530	0.28 499	0.35 512	0.35 532	0.50 538	0.48 537

RTSA	2.67 595	1.38 590	15.28 625	0.99 577	1.26 593	3.78 605	1.96 602	2.15 552	2.62 595	2.61 588	2.85 581	2.60 578	1.59 547	6.27 584	5.71 602	0.40 530	0.28 499	0.35 512	0.35 532	0.50 538	0.48 537

WAO-7	2.66 594	1.40 593	1.73 545	1.39 593	1.17 587	3.93 608	1.94 601	4.11 613	3.88 612	2.92 598	5.50 609	4.18 601	3.00 606	7.63 610	3.71 590	1.13 599	1.00 618	1.17 600	1.13 612	1.18 594	1.09 597

ACVNet_2	2.43 591	1.41 594	2.04 560	2.62 610	2.24 608	2.63 587	1.88 598	3.31 603	3.01 601	2.19 572	3.45 590	4.62 603	2.04 580	4.50 544	1.47 533	2.55 611	0.64 599	2.22 609	0.84 597	2.69 609	2.29 614

ACVNet-4b	2.15 579	1.41 594	1.64 536	2.80 611	2.31 611	2.31 574	1.24 562	2.32 577	2.14 581	1.26 415	2.39 566	2.66 580	1.48 538	5.95 581	1.06 467	3.20 620	0.45 575	2.37 612	0.89 600	2.83 614	2.37 616

StereoAnything_RVC	0.45 161	1.43 596	0.48 113	0.35 3	0.20 4	0.26 4	0.21 32	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 116	1.27 310	0.22 1	0.21 303	0.11 31	0.14 6	0.10 2	2.37 603	0.11 2

ACVNet_1	2.18 580	1.45 597	1.72 543	2.85 613	2.33 613	2.28 572	1.46 576	3.08 601	2.22 584	1.82 553	2.05 551	3.56 595	1.98 578	3.09 516	1.40 517	3.17 617	0.60 596	2.40 616	0.92 602	2.91 617	2.37 616

GCST	1.08 487	1.47 598	0.93 398	1.73 599	1.14 586	1.30 485	0.31 126	1.33 332	1.16 396	1.29 426	0.97 251	0.98 346	0.49 206	2.08 454	0.46 277	1.19 600	0.70 602	1.30 601	0.85 599	1.02 588	0.89 586

EDNetEfficientorigin	10.57 629	1.47 598	177.42 655	0.67 471	0.53 453	1.58 521	1.16 556	1.90 499	3.37 606	4.71 619	3.38 588	3.10 592	2.69 601	3.13 517	3.58 588	0.25 402	0.23 459	0.33 494	0.27 454	0.83 577	0.81 582

Dean	2.91 604	1.53 600	2.07 561	2.96 617	2.51 615	3.15 597	2.14 609	4.75 618	4.41 617	2.76 594	6.10 612	5.53 613	2.37 593	2.97 510	1.92 554	3.18 618	0.85 610	2.51 619	1.04 610	2.88 616	2.47 619

WAO-6	2.81 601	1.60 601	1.46 521	2.36 607	2.28 610	3.55 602	2.29 614	4.21 614	4.56 618	2.36 581	4.51 599	4.88 608	2.66 600	4.60 545	4.07 596	1.72 602	1.15 624	2.31 611	1.46 619	2.31 601	1.85 608

MonStereo1	3.14 605	1.66 602	1.81 549	2.43 608	2.32 612	5.80 621	1.58 584	3.52 607	4.70 619	3.09 605	8.22 626	4.76 607	3.36 608	6.52 589	2.29 566	2.33 608	0.61 597	1.91 607	1.05 611	2.44 604	2.34 615

LVE	3.31 607	1.67 603	1.64 536	2.85 613	2.42 614	3.20 599	2.26 613	4.78 619	5.05 620	2.35 579	6.91 614	6.02 615	2.37 593	9.15 619	2.17 564	3.19 619	1.08 623	2.38 614	1.47 620	2.81 612	2.40 618

RainbowNet	1.97 574	1.76 604	1.57 533	2.81 612	2.21 607	1.98 560	1.81 592	2.54 592	1.89 567	1.50 504	1.84 530	1.96 547	1.65 553	2.14 459	1.25 495	3.33 622	0.85 610	2.39 615	0.98 607	2.82 613	2.22 612

AnyNet_C01	2.26 583	1.78 605	10.22 618	0.93 573	0.74 530	2.92 594	2.20 611	2.29 576	1.80 562	2.53 587	2.41 568	2.71 582	1.73 559	3.41 524	6.72 606	0.41 534	0.39 561	0.40 537	0.42 551	0.67 570	0.63 567

IMH-64-1	2.70 598	1.79 606	1.46 521	3.26 621	2.66 616	3.23 600	2.10 606	4.08 611	2.75 599	2.34 577	3.81 594	3.06 589	2.22 590	4.25 538	2.59 571	3.75 626	0.84 607	2.75 622	1.35 614	3.15 619	2.60 622

IMH-64	2.70 598	1.79 606	1.46 521	3.26 621	2.66 616	3.23 600	2.10 606	4.08 611	2.75 599	2.34 577	3.81 594	3.06 589	2.22 590	4.25 538	2.59 571	3.75 626	0.84 607	2.75 622	1.35 614	3.15 619	2.60 622

WAO-8	4.40 610	1.82 608	1.79 547	2.34 605	2.20 605	9.19 624	1.53 579	6.09 625	16.46 634	3.94 609	7.84 623	7.32 617	3.72 614	9.41 625	3.31 584	2.00 604	1.07 621	2.44 617	1.37 617	2.50 605	1.68 605

Venus	4.40 610	1.82 608	1.79 547	2.34 605	2.20 605	9.19 624	1.53 579	6.09 625	16.46 634	3.94 609	7.84 623	7.32 617	3.72 614	9.41 625	3.31 584	2.00 604	1.07 621	2.44 617	1.37 617	2.50 605	1.68 605

IMH	3.21 606	1.85 610	1.48 526	3.25 620	2.69 618	4.07 611	2.02 604	4.41 616	3.80 611	2.72 591	7.11 617	4.75 606	2.92 603	5.92 579	2.55 569	3.85 630	0.88 613	2.78 624	1.36 616	3.19 621	2.59 621

JetBlue	3.97 608	2.01 611	10.19 617	1.38 592	2.84 620	10.53 627	9.54 631	3.60 609	2.41 587	2.73 592	3.39 589	4.54 602	4.31 617	7.85 614	6.84 607	0.88 587	0.93 616	0.89 591	0.91 601	1.74 598	1.91 609

TorneroNet-64	5.30 617	2.03 612	1.74 546	3.43 623	2.81 619	10.09 626	2.12 608	9.10 632	17.12 639	4.96 622	9.27 629	10.72 632	3.70 613	9.20 620	4.55 598	3.31 621	0.84 607	2.88 625	1.55 621	3.49 622	3.04 625

TorneroNet	10.70 630	2.03 612	1.82 551	3.43 623	3.01 622	43.83 647	2.22 612	8.87 631	67.47 657	7.17 631	27.36 643	10.68 631	3.85 616	8.67 618	7.65 613	3.59 624	0.88 613	3.04 626	1.57 622	3.71 623	3.17 626

PWCK	2.88 603	2.05 614	5.72 604	2.08 602	1.11 581	3.55 602	3.90 626	2.86 598	3.54 610	3.03 603	3.63 592	3.10 592	2.31 592	8.15 617	3.09 579	2.12 606	0.91 615	1.75 604	0.98 607	2.57 607	1.18 598

KSHMR	8.75 626	2.06 615	2.11 565	3.53 625	3.11 623	4.13 612	2.69 619	5.60 622	61.37 656	3.00 601	55.83 656	4.98 612	2.45 596	4.49 542	2.61 573	3.46 623	1.55 628	3.14 628	1.94 626	3.72 624	3.18 627

Wz-Net-TNSev	1.88 568	2.08 616	7.66 609	0.67 471	0.64 502	2.42 578	1.83 594	2.33 578	1.74 559	1.57 522	1.56 482	2.58 577	1.90 574	4.86 551	3.12 580	0.39 527	0.37 552	0.33 494	0.37 539	0.53 547	0.58 559

coex-ft	8.13 625	2.13 617	98.04 654	0.67 471	0.53 453	1.71 531	1.56 581	1.65 422	11.11 628	18.17 643	3.75 593	3.88 600	7.61 630	2.98 511	6.49 605	0.30 471	0.30 514	0.32 485	0.31 503	0.66 569	0.50 543

UNDER WATER-64	5.27 616	2.32 618	8.78 615	3.93 629	3.54 628	7.61 622	3.03 625	5.84 624	14.19 630	4.04 611	4.04 596	9.39 626	6.26 625	5.93 580	8.48 616	3.60 625	1.51 627	3.13 627	1.88 624	4.29 629	3.61 630

UNDER WATER	5.08 615	2.33 619	5.55 602	3.94 630	3.51 627	5.20 619	2.72 621	5.61 623	16.52 636	3.84 608	4.60 601	9.21 625	5.89 623	5.90 578	8.66 617	3.75 626	1.34 625	3.18 629	1.88 624	4.33 630	3.61 630

ktn	4.70 613	2.38 620	2.12 566	3.76 626	3.24 624	4.85 616	2.95 624	5.52 621	7.37 626	4.07 613	19.32 639	7.46 619	3.47 609	7.39 604	2.95 577	4.04 631	1.85 629	3.26 630	2.22 629	3.08 618	2.65 624

notaker	3.98 609	2.40 621	2.68 583	3.82 628	3.27 626	3.97 610	2.14 609	4.78 619	3.45 608	4.12 614	6.94 615	7.65 621	3.26 607	7.82 613	5.30 601	4.04 631	1.41 626	3.36 631	2.10 628	3.88 625	3.31 628

UDG	1.41 534	2.65 622	0.99 418	1.44 596	1.64 601	1.34 492	0.80 489	1.60 410	1.23 434	1.23 397	1.71 513	2.01 552	1.34 523	1.47 365	1.41 521	0.90 588	0.54 592	2.29 610	0.75 592	1.84 599	1.04 593

DDUNet	1.50 539	2.69 623	1.12 467	1.77 600	1.88 603	1.84 548	0.92 517	1.70 437	1.16 396	1.38 473	1.79 524	1.60 496	1.12 483	1.37 337	1.08 471	1.10 598	0.76 603	2.37 612	0.94 603	2.00 600	1.37 601

DispFullNet	2.34 586	2.85 624	3.66 591	3.08 618	2.27 609	1.97 558	0.67 450	2.00 524	1.70 553	2.52 586	2.00 546	2.23 561	5.86 622	3.44 527	1.58 539	1.01 591	0.32 528	2.64 621	1.94 626	2.85 615	2.24 613

MADNet++	5.01 614	3.14 625	4.91 599	4.55 632	3.94 630	5.20 619	4.41 628	4.40 615	4.13 615	4.95 621	6.08 611	4.74 605	5.37 620	9.40 624	10.67 624	4.65 633	4.15 634	3.97 633	3.34 632	4.09 627	4.08 633

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 330	3.18 626	2.55 579	0.39 67	0.23 31	0.44 101	0.23 62	0.63 79	0.42 90	0.44 117	0.44 89	0.34 61	0.28 53	0.56 78	0.29 82	1.35 601	0.10 9	0.22 292	0.19 268	0.46 528	1.31 600

MADNet+	2.69 597	3.22 627	11.53 621	1.44 596	1.12 583	3.19 598	1.81 592	2.85 597	2.37 585	1.68 537	2.07 552	2.85 586	2.18 587	7.41 605	5.23 600	0.79 586	0.76 603	0.69 587	0.65 587	0.98 585	0.95 588

HanzoNet	11.04 631	3.62 628	8.10 613	4.08 631	3.55 629	4.90 617	2.73 622	7.19 629	10.10 627	31.86 652	28.92 644	21.96 644	36.36 646	18.08 638	10.17 621	7.94 637	3.32 632	3.47 632	3.31 631	7.06 635	4.04 632

test_for_model	1.30 519	3.71 629	0.58 187	3.22 619	2.84 620	0.59 223	0.33 144	1.40 352	0.83 238	1.42 488	0.61 150	0.52 163	0.37 123	0.51 57	0.33 136	2.46 609	0.15 268	0.16 96	0.11 9	4.39 631	1.50 603

DPSimNet_ROB	11.20 632	4.98 630	35.43 640	2.90 616	4.52 631	7.89 623	17.09 636	4.66 617	6.06 624	14.89 639	10.93 632	17.29 636	36.81 648	13.18 635	15.68 632	2.86 614	6.29 636	5.75 637	5.09 635	3.91 626	7.70 635

DPSMNet_ROB	13.02 634	8.23 631	21.91 630	9.53 635	18.11 634	11.56 629	32.02 643	10.64 634	16.23 633	7.05 630	19.49 641	10.16 629	16.66 636	9.85 630	22.43 639	4.77 635	8.68 637	5.38 636	10.26 641	6.17 634	11.36 638

DGTPSM_ROB	13.01 633	8.23 631	21.87 629	9.51 634	18.10 633	11.56 629	32.01 642	10.63 633	16.20 632	7.03 629	19.48 640	10.15 628	16.66 636	9.83 629	22.42 638	4.75 634	8.68 637	5.37 635	10.25 640	6.16 633	11.36 638

JetRed	6.91 622	8.80 633	25.96 636	2.85 613	3.25 625	13.98 634	11.87 633	6.25 627	4.28 616	4.45 616	4.56 600	6.69 616	5.46 621	7.46 607	14.05 628	2.59 612	3.31 631	2.59 620	2.29 630	4.20 628	3.36 629

ASD4		10.99 634

TCMNet-wrong-test	10.31 628	11.40 635	14.84 624	20.96 637	18.45 635	13.80 633	10.76 632	15.78 637	3.53 609	5.20 624	5.52 610	16.26 635	12.61 632	7.51 609	10.15 620	7.43 636	2.37 630	4.31 634	3.43 633	11.36 638	10.61 637

BEATNet-Init1	26.87 641	13.43 636	70.68 653	0.91 570	0.68 517	57.02 654	21.06 638	32.82 649	32.67 646	52.12 656	53.61 655	66.05 656	49.56 656	48.79 657	34.71 648	0.49 561	0.44 571	0.53 568	0.53 575	0.63 563	0.59 561

USTest	14.33 635	14.94 637	21.04 628	17.44 636	16.05 632	23.26 635	33.84 644	21.73 638	11.80 629	9.36 634	10.14 630	15.97 634	13.20 633	17.28 637	22.43 639	3.78 629	5.01 635	6.17 639	6.16 636	9.25 637	7.72 636

Anonymous_1	43.04 651	18.73 638	24.79 633	21.81 638	46.26 648	27.80 636	37.60 645	28.08 644	16.14 631	14.66 638	14.30 633	20.65 638	17.88 638	21.56 639	25.94 642	117.93 657	8.92 639	100.65 654	126.50 654	158.64 657	12.08 640

DPSM_ROB	19.08 636	19.14 639	25.17 634	22.15 639	20.85 637	28.17 637	37.82 646	26.56 642	16.85 637	14.14 636	14.84 634	21.70 639	18.75 639	21.87 640	26.55 643	10.16 642	9.30 640	10.47 641	10.42 642	14.03 639	12.61 641

DPSM	19.08 636	19.14 639	25.17 634	22.15 639	20.85 637	28.17 637	37.82 646	26.56 642	16.85 637	14.14 636	14.84 634	21.70 639	18.75 639	21.87 640	26.55 643	10.16 642	9.30 640	10.47 641	10.42 642	14.03 639	12.61 641

xxxxx1	54.10 653	25.67 641	27.13 637	113.43 651	96.96 653	30.69 641	47.44 648	32.38 646	25.60 641	17.75 640	17.27 636	21.81 641	21.02 641	24.43 643	33.82 645	33.37 651	40.54 652	157.71 655	175.86 655	66.16 652	72.93 654

tt_ll	54.10 653	25.67 641	27.13 637	113.43 651	96.96 653	30.69 641	47.44 648	32.38 646	25.60 641	17.75 640	17.27 636	21.81 641	21.02 641	24.43 643	33.82 645	33.37 651	40.54 652	157.71 655	175.86 655	66.16 652	72.93 654

ff	54.10 653	25.67 641	27.13 637	113.43 651	96.96 653	30.69 641	47.44 648	32.38 646	25.60 641	17.75 640	17.27 636	21.81 641	21.02 641	24.43 643	33.82 645	33.37 651	40.54 652	157.71 655	175.86 655	66.16 652	72.93 654

LRCNet_RVC	22.74 638	32.10 644	21.97 631	29.84 641	26.23 639	4.42 614	0.81 492	22.66 639	2.02 576	26.93 645	29.26 645	23.06 646	15.59 635	23.84 642	18.88 635	31.75 650	19.90 651	34.65 649	32.13 650	30.54 648	28.32 649

PML	51.67 652	36.25 645	13.28 623	7.46 633	20.81 636	108.69 656	232.22 658	8.72 630	27.82 645	87.01 657	269.67 658	69.67 657	61.95 657	24.76 646	14.20 629	9.74 640	3.40 633	9.62 640	4.70 634	18.74 641	4.72 634

FlowAnything	38.37 645	38.41 646	50.38 649	44.76 649	41.94 646	56.64 648	76.34 652	53.28 656	34.23 652	28.25 646	29.72 649	43.60 650	37.79 653	43.83 651	53.38 653	20.39 648	18.71 650	21.07 643	21.14 649	28.23 642	25.29 644

RAFT-FEzeroshot	38.32 642	38.45 647	50.28 646	44.74 646	41.87 644	56.68 649	76.38 654	53.24 653	33.76 648	28.29 647	29.37 646	43.69 653	37.66 650	43.83 651	53.41 654	20.32 645	18.70 646	21.07 643	21.07 645	28.25 644	25.35 646

RAFT-FE	38.32 642	38.45 647	50.28 646	44.74 646	41.87 644	56.68 649	76.38 654	53.24 653	33.76 648	28.29 647	29.37 646	43.69 653	37.66 650	43.83 651	53.41 654	20.32 645	18.70 646	21.07 643	21.07 645	28.25 644	25.35 646

CasAABBNet	38.33 644	38.46 649	50.35 648	44.75 648	41.84 643	56.68 649	76.37 653	53.22 652	33.83 650	28.31 649	29.54 648	43.62 652	37.71 652	43.84 654	53.41 654	20.30 644	18.70 646	21.07 643	21.07 645	28.24 643	25.34 645

Selective-RAFT-Error	38.39 646	38.47 650	50.44 650	44.73 645	41.97 647	56.68 649	76.38 654	53.24 653	33.92 651	28.34 650	29.85 650	43.60 650	38.20 654	43.75 650	53.34 652	20.38 647	18.70 646	21.09 647	21.05 644	28.30 646	25.43 648

LSM0	42.82 650	38.75 651	50.81 651	47.07 650	109.38 656	57.00 653	76.02 651	53.74 657	33.71 647	29.02 651	30.41 651	43.87 655	37.22 649	43.91 655	53.54 657	20.52 649	18.62 645	21.10 648	21.11 648	28.41 647	42.22 650

HaxPig	38.92 647	41.40 652	41.64 641	29.95 642	32.27 640	28.90 639	27.60 639	29.73 645	37.71 653	43.82 653	43.87 652	33.17 647	35.56 645	41.53 648	40.37 650	43.94 654	47.51 656	45.82 650	47.08 652	42.38 649	44.15 652

AVERAGE_ROB	40.43 648	42.37 653	42.73 642	36.96 644	35.58 642	30.50 640	27.61 640	36.71 651	38.39 654	44.91 654	44.36 653	37.45 649	36.70 647	41.88 649	40.35 649	45.43 655	46.81 655	47.11 651	46.35 651	42.51 650	43.87 651

MEDIAN_ROB	42.00 649	44.40 654	44.29 645	35.15 643	34.95 641	31.28 645	29.60 641	35.88 650	40.02 655	47.20 655	46.64 654	37.37 648	38.48 655	44.35 656	42.45 651	48.03 656	49.39 657	49.71 652	49.03 653	45.14 651	46.65 653

DLNR_Zeroshot_test	23.17 639	48.52 655	43.29 644	176.68 654	78.69 652	0.35 34	0.21 32	23.41 640	0.75 210	0.66 197	0.86 218	0.59 200	0.30 64	1.56 383	0.44 249	9.57 639	0.12 69	0.18 163	0.14 145	76.92 655	0.16 178

DLNR-FE	23.17 639	48.55 656	42.94 643	176.85 655	78.48 651	0.35 34	0.21 32	23.51 641	0.75 210	0.66 197	0.86 218	0.59 200	0.30 64	1.55 380	0.44 249	9.85 641	0.12 69	0.18 163	0.14 145	76.92 655	0.16 178

test_example2	192.40 656	210.76 657	206.48 656	199.83 656	204.73 657	172.94 657	183.52 657	133.93 658	133.41 658	191.38 658	196.19 657	187.13 658	178.77 658	205.33 658	208.00 658	222.09 658	238.72 658	186.54 658	190.54 658	227.34 658	170.31 657

ccccc		492.34 658		530.87 657	530.37 658	478.08 658		491.76 659		448.18 659		476.12 659		541.64 659		663.49 659	459.54 659	353.94 659	309.79 659	586.66 659

GS-Stereo							0.36 180	0.92 180	0.47 110	0.37 80	0.38 63	0.32 48	0.33 87	0.43 13	0.26 24	0.19 230	0.11 31	0.16 96	0.12 81	0.17 137	0.15 145

FSD					0.50 426	0.54 191	0.58 414	0.65 85	0.53 140	0.54 170	0.52 122	0.56 185	0.52 221	0.57 83	0.55 332	0.51 562	0.47 579	0.50 559	0.49 567	0.50 538

Low-res two-view benchmark