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

BPD-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.22 2	0.32 46	0.20 87	0.16 3	0.22 64	0.20 1	0.22 16	0.14 1	0.18 11	0.15 1	0.14 2	0.25 2	0.22 36	0.10 13	0.09 25	0.14 104	0.13 166	0.10 6	0.10 37

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 3	0.25 16	0.31 26	0.16 12	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 4	0.17 10	0.22 39	0.14 2	0.32 26	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 16	0.25 16	0.30 11	0.16 12	0.23 29	0.20 33	0.22 4	0.15 4	0.18 5	0.16 8	0.20 27	0.19 34	0.26 3	0.21 22	0.13 74	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.21 1	0.32 46	0.23 181	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 16	0.24 37	0.18 11	0.17 5	0.11 1	0.35 50	0.20 13	0.11 29	0.09 25	0.15 148	0.14 199	0.10 6	0.10 37

LG-Stereo_L2	0.18 4	0.13 3	0.28 46	0.30 11	0.19 60	0.20 12	0.18 12	0.30 13	0.21 14	0.18 5	0.15 3	0.19 21	0.18 25	0.33 38	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.13 69	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.13 3	0.28 46	0.30 11	0.20 87	0.20 12	0.19 20	0.27 8	0.19 9	0.15 2	0.15 3	0.18 15	0.17 16	0.33 38	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.13 3	0.27 33	0.33 61	0.17 23	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 5	0.14 1	0.23 49	0.15 6	0.31 20	0.20 13	0.12 40	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.27 33	0.34 82	0.15 2	0.27 78	0.17 3	0.28 9	0.14 3	0.18 5	0.14 1	0.23 49	0.15 6	0.32 26	0.20 13	0.11 29	0.09 25	0.13 69	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MatchStereo	0.19 9	0.14 16	0.23 3	0.27 2	0.15 2	0.18 7	0.21 53	0.32 20	0.28 45	0.20 10	0.35 104	0.18 15	0.17 16	0.31 20	0.24 79	0.14 116	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.10 37

MonSter++	0.19 9	0.14 16	0.24 9	0.30 11	0.19 60	0.27 78	0.19 20	0.31 16	0.24 28	0.21 17	0.20 15	0.29 78	0.19 34	0.29 10	0.21 22	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 9	0.13 3	0.25 16	0.31 26	0.16 12	0.19 9	0.17 3	0.42 80	0.24 28	0.23 30	0.21 18	0.17 5	0.16 13	0.45 126	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 83

S2M2_XL	0.19 9	0.18 120	0.27 33	0.27 2	0.20 87	0.15 2	0.16 2	0.22 4	0.15 4	0.21 17	0.26 48	0.17 5	0.17 16	0.24 1	0.21 22	0.17 290	0.16 391	0.15 148	0.13 166	0.15 204	0.12 131
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 9	0.14 16	0.29 53	0.34 82	0.16 12	0.26 64	0.17 3	0.32 20	0.20 12	0.21 17	0.15 3	0.23 49	0.20 44	0.32 26	0.20 13	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.09 10	0.12 62	0.11 83

dual_stereo	0.19 9	0.14 16	0.24 9	0.31 26	0.16 12	0.16 3	0.20 33	0.29 11	0.20 12	0.23 30	0.20 15	0.22 39	0.14 2	0.52 189	0.24 79	0.13 74	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

BridgeDepth_RVC	0.20 15	0.14 16	0.24 9	0.26 1	0.15 2	0.35 186	0.17 3	0.40 68	0.22 16	0.21 17	0.21 18	0.20 27	0.24 88	0.33 38	0.25 104	0.13 74	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.12 62	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 15	0.13 3	0.26 24	0.30 11	0.19 60	0.23 29	0.18 12	0.36 40	0.26 37	0.20 10	0.23 29	0.27 70	0.16 13	0.30 16	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 15	0.14 16	0.23 3	0.30 11	0.17 23	0.29 108	0.20 33	0.39 58	0.22 16	0.22 26	0.21 18	0.26 63	0.20 44	0.30 16	0.20 13	0.13 74	0.12 222	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

252Zero-FE	0.20 15	0.15 38	0.26 24	0.33 61	0.19 60	0.23 29	0.18 12	0.41 75	0.34 89	0.22 26	0.21 18	0.19 21	0.18 25	0.28 8	0.22 36	0.14 116	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

MonStereo	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 26	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 83	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 15	0.13 3	0.27 33	0.33 61	0.18 40	0.17 6	0.21 53	0.32 20	0.23 23	0.25 43	0.34 98	0.22 39	0.24 88	0.27 6	0.21 22	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 26	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 83	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

IGEV	0.20 15	0.12 2	0.23 3	0.31 26	0.20 87	0.23 29	0.19 20	0.40 68	0.29 55	0.22 26	0.34 98	0.20 27	0.15 6	0.31 20	0.19 5	0.11 29	0.10 63	0.12 32	0.10 60	0.10 6	0.10 37

MLG-Stereo_test3	0.20 15	0.13 3	0.27 33	0.33 61	0.17 23	0.38 217	0.18 12	0.30 13	0.19 9	0.24 37	0.15 3	0.26 63	0.17 16	0.32 26	0.21 22	0.13 74	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.10 37

MonSter	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 26	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 83	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.38 71	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

LCMNet	0.21 25	0.14 16	0.25 16	0.30 11	0.20 87	0.26 64	0.19 20	0.38 53	0.43 161	0.21 17	0.21 18	0.27 70	0.17 16	0.36 53	0.23 65	0.12 40	0.11 162	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

BridgeDepth	0.21 25	0.14 16	0.26 24	0.34 82	0.14 1	0.40 228	0.27 137	0.28 9	0.22 16	0.18 5	0.19 13	0.28 76	0.29 161	0.32 26	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.11 22	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 25	0.19 159	0.29 53	0.31 26	0.17 23	0.25 56	0.23 82	0.36 40	0.28 45	0.27 64	0.24 36	0.18 15	0.21 54	0.40 84	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.10 37

asd	0.21 25	0.18 120	0.29 53	0.32 46	0.18 40	0.27 78	0.22 64	0.35 36	0.22 16	0.31 86	0.22 27	0.19 21	0.21 54	0.44 122	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.11 22	0.09 4

4.5_new	0.21 25	0.20 200	0.29 53	0.30 11	0.17 23	0.24 41	0.26 120	0.32 20	0.28 45	0.32 100	0.28 64	0.19 21	0.17 16	0.29 10	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 25	0.20 200	0.29 53	0.30 11	0.17 23	0.24 41	0.26 120	0.32 20	0.28 45	0.32 100	0.28 64	0.19 21	0.17 16	0.29 10	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.09 4

4w-stereo	0.21 25	0.19 159	0.31 78	0.31 26	0.17 23	0.29 108	0.19 20	0.31 16	0.21 14	0.31 86	0.24 36	0.20 27	0.24 88	0.41 94	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.11 22	0.09 4

2.5w	0.21 25	0.18 120	0.31 78	0.32 46	0.18 40	0.31 139	0.25 105	0.31 16	0.23 23	0.28 68	0.35 104	0.18 15	0.17 16	0.39 77	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.11 22	0.09 4

2.75w_new	0.21 25	0.18 120	0.28 46	0.29 7	0.17 23	0.23 29	0.34 261	0.36 40	0.28 45	0.34 109	0.26 48	0.17 5	0.22 66	0.36 53	0.23 65	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

111111	0.21 25	0.14 16	0.27 33	0.37 156	0.22 139	0.21 18	0.19 20	0.43 92	0.27 39	0.20 10	0.20 15	0.29 78	0.14 2	0.41 94	0.22 36	0.14 116	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.12 62	0.12 131

LG-G_1	0.21 25	0.13 3	0.30 65	0.34 82	0.16 12	0.52 297	0.17 3	0.34 33	0.18 7	0.21 17	0.21 18	0.26 63	0.19 34	0.37 62	0.20 13	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.09 10	0.11 22	0.10 37

LG-G	0.21 25	0.13 3	0.30 65	0.34 82	0.16 12	0.52 297	0.17 3	0.34 33	0.18 7	0.21 17	0.21 18	0.26 63	0.19 34	0.37 62	0.20 13	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.09 10	0.11 22	0.10 37

StereoAnything_RVC	0.21 25	0.68 557	0.39 198	0.28 5	0.15 2	0.23 29	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.22 66	0.30 16	0.18 1	0.16 244	0.09 25	0.12 32	0.08 1	0.16 249	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 25	0.15 38	0.27 33	0.37 156	0.19 60	0.22 21	0.18 12	0.42 80	0.35 102	0.22 26	0.28 64	0.24 56	0.18 25	0.27 6	0.22 36	0.12 40	0.09 25	0.12 32	0.10 60	0.12 62	0.10 37

AdaDepth	0.22 39	0.17 93	0.32 91	0.37 156	0.18 40	0.34 176	0.22 64	0.33 31	0.23 23	0.21 17	0.21 18	0.20 27	0.20 44	0.56 222	0.21 22	0.10 13	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.11 22	0.12 131

qwe	0.22 39	0.18 120	0.28 46	0.31 26	0.18 40	0.29 108	0.21 53	0.38 53	0.32 77	0.35 119	0.30 76	0.20 27	0.20 44	0.43 112	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 62	0.09 4

2.25w	0.22 39	0.18 120	0.31 78	0.31 26	0.18 40	0.31 139	0.18 12	0.32 20	0.31 64	0.31 86	0.37 115	0.20 27	0.22 66	0.45 126	0.24 79	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

4.25_new	0.22 39	0.21 238	0.32 91	0.32 46	0.18 40	0.31 139	0.27 137	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 44	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

4.5w_new	0.22 39	0.21 238	0.32 91	0.32 46	0.18 40	0.31 139	0.27 137	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 44	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 39	0.21 238	0.32 91	0.32 46	0.18 40	0.31 139	0.27 137	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 44	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

3.75w	0.22 39	0.17 93	0.30 65	0.31 26	0.19 60	0.43 253	0.24 97	0.35 36	0.24 28	0.31 86	0.27 54	0.17 5	0.22 66	0.37 62	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 39	0.18 120	0.29 53	0.30 11	0.18 40	0.27 78	0.23 82	0.37 44	0.28 45	0.31 86	0.26 48	0.22 39	0.26 117	0.50 174	0.24 79	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

2w_stereo	0.22 39	0.18 120	0.30 65	0.32 46	0.16 12	0.28 96	0.38 346	0.38 53	0.35 102	0.32 100	0.33 89	0.17 5	0.18 25	0.29 10	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.12 62	0.10 37

monsterstereo	0.22 39	0.14 16	0.26 24	0.34 82	0.18 40	0.21 18	0.20 33	0.37 44	0.35 102	0.33 106	0.40 126	0.19 21	0.18 25	0.45 126	0.21 22	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 102	0.08 1

monsters	0.22 39	0.14 16	0.26 24	0.31 26	0.19 60	0.23 29	0.19 20	0.44 98	0.33 83	0.36 124	0.30 76	0.16 3	0.18 25	0.43 112	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

SGD-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.27 33	0.31 26	0.15 2	0.29 108	0.20 33	0.37 44	0.29 55	0.24 37	0.29 74	0.21 37	0.27 128	0.36 53	0.25 104	0.16 244	0.09 25	0.13 69	0.10 60	0.13 102	0.10 37

GREAT-IGEV	0.22 39	0.15 38	0.31 78	0.29 7	0.22 139	0.21 18	0.26 120	0.33 31	0.31 64	0.20 10	0.30 76	0.22 39	0.22 66	0.47 149	0.22 36	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 102	0.10 37
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.26 24	0.33 61	0.20 87	0.61 366	0.21 53	0.30 13	0.31 64	0.23 30	0.19 13	0.18 15	0.18 25	0.41 94	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.11 83

WQFJA1++	0.23 53	0.15 38	0.27 33	0.30 11	0.21 114	0.31 139	0.18 12	0.36 40	0.17 6	0.25 43	0.30 76	0.29 78	0.28 145	0.40 84	0.22 36	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.42 539	0.11 83

GEAStereo	0.23 53	0.16 61	0.30 65	0.33 61	0.25 242	0.36 197	0.30 185	0.42 80	0.28 45	0.26 49	0.28 64	0.24 56	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.18 325	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.14 148	0.12 131

GSStereo	0.23 53	0.16 61	0.30 65	0.33 61	0.25 242	0.36 197	0.30 185	0.42 80	0.27 39	0.30 83	0.28 64	0.23 49	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.16 244	0.09 25	0.12 32	0.10 60	0.14 148	0.12 131

Zero-FE251	0.23 53	0.16 61	0.30 65	0.33 61	0.20 87	0.44 261	0.19 20	0.37 44	0.25 35	0.27 64	0.29 74	0.38 145	0.24 88	0.32 26	0.22 36	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.11 22	0.10 37

3.25w_new	0.23 53	0.17 93	0.32 91	0.31 26	0.17 23	0.43 253	0.20 33	0.37 44	0.30 59	0.37 131	0.28 64	0.22 39	0.25 100	0.42 103	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 53	0.17 93	0.32 91	0.31 26	0.17 23	0.43 253	0.20 33	0.37 44	0.30 59	0.37 131	0.28 64	0.22 39	0.25 100	0.42 103	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 53	0.16 61	0.32 91	0.39 215	0.21 114	0.18 7	0.21 53	0.34 33	0.26 37	0.28 68	0.51 174	0.28 76	0.29 161	0.26 3	0.24 79	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.14 148	0.12 131

AIO_rvc	0.23 53	0.16 61	0.32 91	0.34 82	0.19 60	0.26 64	0.33 246	0.40 68	0.22 16	0.26 49	0.24 36	0.34 112	0.15 6	0.51 182	0.24 79	0.12 40	0.09 25	0.13 69	0.10 60	0.12 62	0.10 37

AIO_test	0.23 53	0.16 61	0.28 46	0.34 82	0.20 87	0.30 121	0.39 368	0.38 53	0.25 35	0.25 43	0.28 64	0.32 96	0.22 66	0.38 71	0.25 104	0.12 40	0.09 25	0.13 69	0.10 60	0.12 62	0.09 4

IGEV-Stereo+	0.23 53	0.14 16	0.26 24	0.32 46	0.19 60	0.12 1	0.17 3	0.29 11	0.29 55	0.21 17	0.15 3	0.22 39	0.22 66	0.40 84	0.22 36	0.14 116	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.15 204	0.86 586

DispViT+	0.24 63	0.21 238	0.36 148	0.36 138	0.23 181	0.24 41	0.19 20	0.39 58	0.33 83	0.31 86	0.24 36	0.21 37	0.20 44	0.37 62	0.35 261	0.17 290	0.12 222	0.13 69	0.11 95	0.16 249	0.12 131

VIP-Stereo	0.24 63	0.17 93	0.29 53	0.32 46	0.21 114	0.64 392	0.19 20	0.31 16	0.37 126	0.23 30	0.30 76	0.27 70	0.19 34	0.47 149	0.22 36	0.12 40	0.09 25	0.13 69	0.09 10	0.12 62	0.09 4

gasm-f	0.24 63	0.16 61	0.27 33	0.33 61	0.25 242	0.25 56	0.36 308	0.42 80	0.28 45	0.26 49	0.35 104	0.24 56	0.30 179	0.36 53	0.23 65	0.18 325	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.15 204	0.12 131

3w_stereo	0.24 63	0.20 200	0.37 166	0.33 61	0.16 12	0.32 157	0.42 404	0.41 75	0.38 133	0.31 86	0.27 54	0.16 3	0.26 117	0.34 44	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 62	0.11 83

1w_stereo	0.24 63	0.15 38	0.29 53	0.34 82	0.18 40	0.31 139	0.41 394	0.40 68	0.43 161	0.31 86	0.38 118	0.17 5	0.24 88	0.45 126	0.23 65	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

LG-Stereo	0.24 63	0.18 120	0.40 209	0.39 215	0.20 87	0.22 21	0.27 137	0.32 20	0.36 110	0.26 49	0.44 139	0.22 39	0.16 13	0.37 62	0.27 150	0.11 29	0.12 222	0.16 177	0.15 231	0.13 102	0.09 4

HUF	0.24 63	0.16 61	0.33 106	0.32 46	0.18 40	0.25 56	0.40 379	0.42 80	0.34 89	0.25 43	0.23 29	0.32 96	0.28 145	0.34 44	0.24 79	0.13 74	0.10 63	0.13 69	0.09 10	0.12 62	0.10 37

GIP-stereo	0.24 63	0.18 120	0.30 65	0.37 156	0.24 211	0.26 64	0.20 33	0.46 107	0.36 110	0.24 37	0.39 121	0.35 124	0.20 44	0.31 20	0.21 22	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.12 62	0.11 83

RAStereo	0.24 63	0.17 93	0.29 53	0.40 257	0.21 114	0.23 29	0.26 120	0.42 80	0.45 177	0.23 30	0.34 98	0.30 86	0.19 34	0.34 44	0.25 104	0.15 188	0.12 222	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.11 83

IGEV++	0.24 63	0.17 93	0.31 78	0.38 186	0.22 139	0.24 41	0.22 64	0.50 125	0.23 23	0.28 68	0.35 104	0.30 86	0.22 66	0.31 20	0.28 173	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.13 102	0.13 180

Selective-IGEV	0.24 63	0.18 120	0.35 140	0.35 118	0.19 60	0.27 78	0.25 105	0.55 153	0.23 23	0.27 64	0.25 44	0.34 112	0.19 34	0.58 255	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.12 62	0.10 37

zero-FE	0.25 74	0.15 38	0.30 65	0.35 118	0.29 376	0.19 9	0.20 33	0.35 36	0.31 64	0.26 49	0.27 54	0.29 78	0.29 161	0.33 38	0.24 79	0.17 290	0.10 63	0.14 104	0.10 60	0.64 573	0.12 131

GASTEREO	0.25 74	0.16 61	0.32 91	0.40 257	0.20 87	0.22 21	0.30 185	0.43 92	0.31 64	0.37 131	0.33 89	0.22 39	0.35 220	0.41 94	0.23 65	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.12 62	0.11 83

MSCF	0.25 74	0.16 61	0.33 106	0.39 215	0.20 87	0.20 12	0.31 213	0.43 92	0.31 64	0.36 124	0.33 89	0.23 49	0.35 220	0.36 53	0.23 65	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.13 102	0.11 83

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 74	0.31 438	0.24 9	0.51 481	0.19 60	0.29 108	0.22 64	0.40 68	0.37 126	0.26 49	0.24 36	0.24 56	0.31 187	0.44 122	0.22 36	0.14 116	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.14 148	0.10 37

IGEV-RUCA	0.25 74	0.16 61	0.34 125	0.39 215	0.27 322	0.33 165	0.20 33	0.38 53	0.36 110	0.26 49	0.31 87	0.25 62	0.21 54	0.48 160	0.24 79	0.20 380	0.11 162	0.13 69	0.10 60	0.17 286	0.15 256

fffft	0.25 74	0.17 93	0.37 166	0.36 138	0.22 139	0.28 96	0.36 308	0.42 80	0.24 28	0.36 124	0.23 29	0.27 70	0.22 66	0.52 189	0.27 150	0.12 40	0.09 25	0.16 177	0.12 129	0.12 62	0.12 131
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 74	0.18 120	0.34 125	0.37 156	0.18 40	0.28 96	0.30 185	0.48 114	0.27 39	0.29 76	0.30 76	0.32 96	0.17 16	0.52 189	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.10 37

RSM++	0.25 74	0.18 120	0.34 125	0.36 138	0.20 87	0.28 96	0.30 185	0.51 128	0.32 77	0.25 43	0.22 27	0.37 137	0.21 54	0.50 174	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.12 129	0.14 148	0.10 37

RSM	0.25 74	0.18 120	0.33 106	0.36 138	0.20 87	0.27 78	0.34 261	0.51 128	0.27 39	0.26 49	0.23 29	0.39 152	0.21 54	0.56 222	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.14 148	0.10 37

MoCha-V2	0.25 74	0.15 38	0.29 53	0.40 257	0.18 40	0.27 78	0.26 120	0.49 117	0.27 39	0.36 124	0.27 54	0.33 108	0.35 220	0.49 167	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.11 83

EGLCR-Stereo	0.25 74	0.16 61	0.33 106	0.34 82	0.20 87	0.35 186	0.20 33	0.52 138	0.36 110	0.28 68	0.27 54	0.41 170	0.18 25	0.45 126	0.26 132	0.14 116	0.10 63	0.16 177	0.14 199	0.13 102	0.11 83

NLSM3	0.26 85	0.16 61	0.30 65	0.38 186	0.21 114	0.34 176	0.27 137	0.57 163	0.47 185	0.28 68	0.35 104	0.29 78	0.24 88	0.42 103	0.27 150	0.12 40	0.10 63	0.16 177	0.15 231	0.12 62	0.10 37

DDF-Stereo	0.26 85	0.15 38	0.30 65	0.36 138	0.29 376	0.19 9	0.20 33	0.32 20	0.31 64	0.26 49	0.26 48	0.29 78	0.29 161	0.38 71	0.24 79	0.17 290	0.10 63	0.14 104	0.10 60	0.70 576	0.12 131

Replicate-Monster	0.26 85	0.15 38	1.07 529	0.30 11	0.17 23	0.38 217	0.19 20	0.43 92	0.39 143	0.23 30	0.21 18	0.23 49	0.21 54	0.45 126	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 226

S2M2_L	0.26 85	0.22 281	0.33 106	0.31 26	0.25 242	0.24 41	0.13 1	0.35 36	0.41 149	0.25 43	0.36 110	0.30 86	0.25 100	0.30 16	0.26 132	0.22 423	0.19 449	0.17 222	0.19 377	0.21 386	0.18 341
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 85	0.18 120	0.34 125	0.35 118	0.24 211	0.23 29	0.28 159	0.51 128	0.36 110	0.31 86	0.36 110	0.37 137	0.20 44	0.57 235	0.22 36	0.13 74	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.16 249	0.12 131

SCV	0.26 85	0.19 159	0.33 106	0.35 118	0.21 114	0.27 78	0.34 261	0.56 156	0.28 45	0.24 37	0.28 64	0.37 137	0.23 78	0.49 167	0.22 36	0.18 325	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.15 204	0.11 83

castereo++	0.26 85	0.16 61	0.26 24	0.33 61	0.19 60	0.75 437	0.20 33	0.37 44	0.47 185	0.23 30	0.23 29	0.35 124	0.28 145	0.39 77	0.19 5	0.14 116	0.09 25	0.14 104	0.09 10	0.11 22	0.10 37

SMoEStereo_RVC	0.26 85	0.19 159	0.35 140	0.35 118	0.22 139	0.36 197	0.32 236	0.39 58	0.34 89	0.37 131	0.30 76	0.33 108	0.24 88	0.53 198	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.16 177	0.12 129	0.12 62	0.11 83

mms	0.26 85	0.21 238	0.33 106	0.37 156	0.25 242	0.30 121	0.33 246	0.40 68	0.32 77	0.28 68	0.34 98	0.34 112	0.20 44	0.45 126	0.26 132	0.12 40	0.11 162	0.16 177	0.12 129	0.14 148	0.11 83

ours_stereo	0.26 85	0.21 238	0.33 106	0.38 186	0.23 181	0.30 121	0.33 246	0.42 80	0.38 133	0.26 49	0.34 98	0.35 124	0.23 78	0.47 149	0.27 150	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.12 129	0.14 148	0.10 37

Occ-G	0.26 85	0.14 16	0.28 46	0.34 82	0.20 87	0.27 78	0.34 261	0.41 75	0.31 64	0.29 76	0.43 138	0.49 222	0.25 100	0.47 149	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.14 104	0.11 95	0.12 62	0.12 131

MaDis-Stereo	0.26 85	0.18 120	0.36 148	0.36 138	0.26 288	0.27 78	0.27 137	0.43 92	0.35 102	0.27 64	0.26 48	0.41 170	0.28 145	0.40 84	0.28 173	0.16 244	0.14 329	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.12 131

CroCo-Stereo	0.26 85	0.22 281	0.36 148	0.48 436	0.22 139	0.20 12	0.29 168	0.51 128	0.44 168	0.28 68	0.23 29	0.42 180	0.26 117	0.29 10	0.26 132	0.15 188	0.13 294	0.13 69	0.11 95	0.16 249	0.12 131
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
BStereo	0.27 98	0.16 61	0.88 504	0.34 82	0.22 139	0.22 21	0.31 213	0.39 58	0.41 149	0.26 49	0.24 36	0.26 63	0.19 34	0.42 103	0.28 173	0.10 13	0.12 222	0.12 32	0.16 265	0.12 62	0.14 226

tt45	0.27 98	0.17 93	0.34 125	0.35 118	0.23 181	0.38 217	0.28 159	0.46 107	0.28 45	0.40 160	0.27 54	0.38 145	0.25 100	0.57 235	0.26 132	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.12 62	0.14 226

999	0.27 98	0.16 61	0.35 140	0.36 138	0.24 211	0.31 139	0.27 137	0.49 117	0.38 133	0.26 49	0.30 76	0.39 152	0.23 78	0.63 305	0.25 104	0.13 74	0.10 63	0.14 104	0.12 129	0.12 62	0.14 226

Pointernet	0.27 98	0.14 16	0.33 106	0.35 118	0.23 181	0.35 186	0.21 53	0.72 286	0.38 133	0.39 151	0.36 110	0.34 112	0.25 100	0.36 53	0.25 104	0.15 188	0.10 63	0.12 32	0.08 1	0.11 22	0.10 37

trnet	0.27 98	0.14 16	0.23 3	0.28 5	0.15 2	0.37 204	0.23 82	0.52 138	0.72 292	0.42 169	0.51 174	0.34 112	0.26 117	0.39 77	0.25 104	0.15 188	0.11 162	0.12 32	0.08 1	0.11 22	0.10 37

UniTT-Stereo	0.27 98	0.17 93	0.37 166	0.40 257	0.27 322	0.30 121	0.28 159	0.39 58	0.31 64	0.29 76	0.46 148	0.27 70	0.25 100	0.47 149	0.34 243	0.17 290	0.13 294	0.13 69	0.12 129	0.14 148	0.12 131

AEACV	0.27 98	0.17 93	0.31 78	0.34 82	0.45 522	0.26 64	0.28 159	0.37 44	0.32 77	0.30 83	0.46 148	0.31 93	0.37 242	0.36 53	0.24 79	0.14 116	0.10 63	0.15 148	0.12 129	0.13 102	0.11 83

LoS_RVC	0.27 98	0.16 61	0.27 33	0.32 46	0.30 395	0.44 261	0.34 261	0.41 75	0.33 83	0.31 86	0.51 174	0.29 78	0.32 193	0.36 53	0.28 173	0.11 29	0.10 63	0.11 1	0.08 1	0.11 22	0.19 373

VMBase	0.28 106	0.16 61	0.27 33	0.30 11	0.17 23	0.30 121	0.27 137	0.50 125	0.65 260	0.32 100	0.47 154	0.42 180	0.24 88	0.41 94	0.27 150	0.15 188	0.11 162	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.14 226

water-stereo	0.28 106	0.14 16	0.29 53	0.35 118	0.19 60	0.36 197	0.23 82	0.62 198	0.38 133	0.39 151	0.62 216	0.41 170	0.35 220	0.28 8	0.27 150	0.14 116	0.13 294	0.13 69	0.12 129	0.12 62	0.10 37

castereo	0.28 106	0.16 61	0.32 91	0.35 118	0.21 114	0.40 228	0.42 404	0.50 125	0.66 264	0.26 49	0.41 129	0.37 137	0.36 238	0.33 38	0.24 79	0.13 74	0.09 25	0.13 69	0.10 60	0.11 22	0.10 37

fffy	0.28 106	0.21 238	0.34 125	0.37 156	0.23 181	0.33 165	0.29 168	0.51 128	0.41 149	0.32 100	0.37 115	0.39 152	0.27 128	0.50 174	0.27 150	0.12 40	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.11 83

WCG-NET	0.28 106	0.15 38	0.33 106	0.33 61	0.19 60	0.33 165	0.27 137	0.39 58	0.80 347	0.46 185	0.49 161	0.39 152	0.25 100	0.40 84	0.25 104	0.12 40	0.09 25	0.13 69	0.11 95	0.12 62	0.10 37

test_for_model	0.28 106	0.15 38	0.38 178	0.33 61	0.20 87	0.32 157	0.26 120	0.58 170	0.63 246	0.35 119	0.50 164	0.35 124	0.24 88	0.46 141	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.11 22	0.10 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.28 106	0.15 38	0.42 239	0.33 61	0.21 114	0.25 56	0.25 105	0.45 102	0.54 212	0.34 109	0.42 132	0.43 189	0.27 128	0.48 160	0.24 79	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.11 22	0.12 131

MGS-Stereo	0.28 106	0.19 159	0.40 209	0.36 138	0.23 181	0.37 204	0.30 185	0.39 58	0.44 168	0.31 86	0.51 174	0.40 164	0.24 88	0.43 112	0.26 132	0.15 188	0.12 222	0.15 148	0.13 166	0.14 148	0.13 180

testlalala	0.28 106	0.15 38	0.42 239	0.33 61	0.21 114	0.25 56	0.25 105	0.45 102	0.54 212	0.34 109	0.42 132	0.43 189	0.27 128	0.48 160	0.24 79	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.11 22	0.12 131

GCAPDPT-zeroshot	0.28 106	0.15 38	0.42 239	0.33 61	0.21 114	0.25 56	0.25 105	0.45 102	0.54 212	0.34 109	0.42 132	0.43 189	0.27 128	0.48 160	0.24 79	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.11 22	0.12 131

GCAP-Stereo	0.28 106	0.19 159	0.40 209	0.38 186	0.19 60	0.38 217	0.23 82	0.57 163	0.41 149	0.45 179	0.49 161	0.39 152	0.27 128	0.33 38	0.23 65	0.14 116	0.12 222	0.14 104	0.11 95	0.12 62	0.11 83

CES	0.28 106	0.14 16	0.23 3	0.30 11	0.70 572	0.37 204	0.27 137	0.48 114	0.46 180	0.34 109	0.48 157	0.27 70	0.22 66	0.39 77	0.23 65	0.13 74	0.11 162	0.12 32	0.08 1	0.13 102	0.17 323

MC-Stereo	0.28 106	0.17 93	0.32 91	0.38 186	0.20 87	0.26 64	0.26 120	0.49 117	0.37 126	0.37 131	0.61 213	0.41 170	0.31 187	0.55 211	0.25 104	0.13 74	0.09 25	0.14 104	0.12 129	0.12 62	0.11 83

CroCo-Stereo Lap2	0.28 106	0.24 339	0.39 198	0.50 465	0.29 376	0.20 12	0.31 213	0.49 117	0.38 133	0.24 37	0.27 54	0.46 209	0.31 187	0.39 77	0.30 198	0.14 116	0.15 359	0.16 177	0.13 166	0.16 249	0.15 256

CREStereo	0.28 106	0.15 38	0.24 9	0.27 2	0.17 23	0.37 204	0.25 105	0.51 128	0.72 292	0.42 169	0.51 174	0.32 96	0.26 117	0.38 71	0.25 104	0.16 244	0.11 162	0.12 32	0.08 1	0.12 62	0.11 83
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
DA	0.29 121	0.17 93	0.31 78	0.40 257	0.20 87	0.74 431	0.33 246	0.47 110	0.44 168	0.34 109	0.39 121	0.39 152	0.32 193	0.32 26	0.24 79	0.15 188	0.11 162	0.16 177	0.11 95	0.15 204	0.10 37

GGEV	0.29 121	0.17 93	0.31 78	0.40 257	0.20 87	0.74 431	0.33 246	0.47 110	0.44 168	0.34 109	0.39 121	0.39 152	0.32 193	0.32 26	0.24 79	0.15 188	0.11 162	0.16 177	0.11 95	0.15 204	0.10 37

FlowAnything_test	0.29 121	0.19 159	0.39 198	0.47 428	0.26 288	0.46 273	0.25 105	0.43 92	0.31 64	0.29 76	0.26 48	0.35 124	0.26 117	0.40 84	0.37 294	0.21 397	0.15 359	0.22 402	0.26 497	0.16 249	0.16 302

depthmonostereo	0.29 121	0.14 16	0.31 78	0.35 118	0.17 23	0.46 273	0.27 137	0.69 258	0.57 228	0.35 119	0.42 132	0.31 93	0.35 220	0.35 50	0.27 150	0.14 116	0.12 222	0.13 69	0.12 129	0.11 22	0.10 37

HART	0.29 121	0.16 61	0.32 91	0.40 257	0.21 114	0.32 157	0.26 120	0.62 198	0.31 64	0.33 106	0.65 224	0.41 170	0.22 66	0.55 211	0.25 104	0.12 40	0.10 63	0.15 148	0.11 95	0.15 204	0.11 83

ff7	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.36 138	0.26 288	0.31 139	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.33 89	0.32 96	0.29 161	0.58 255	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

IGEVStereo-DCA	0.29 121	0.22 281	0.38 178	0.35 118	0.27 322	0.37 204	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.30 76	0.35 124	0.27 128	0.51 182	0.22 36	0.15 188	0.12 222	0.16 177	0.12 129	0.13 102	0.15 256

ffff	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.36 138	0.26 288	0.31 139	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.33 89	0.32 96	0.29 161	0.58 255	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

rrr	0.29 121	0.22 281	0.41 219	0.35 118	0.27 322	0.37 204	0.32 236	0.52 138	0.42 159	0.38 143	0.30 76	0.35 124	0.27 128	0.51 182	0.22 36	0.15 188	0.12 222	0.16 177	0.13 166	0.13 102	0.14 226

11t	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.36 138	0.26 288	0.31 139	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.33 89	0.32 96	0.29 161	0.58 255	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

anonymousdsp	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.37 156	0.25 242	0.30 121	0.35 286	0.63 206	0.35 102	0.39 151	0.33 89	0.33 108	0.28 145	0.59 271	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

LoS	0.29 121	0.15 38	0.30 65	0.29 7	0.18 40	0.33 165	0.29 168	0.51 128	0.72 292	0.34 109	0.52 183	0.41 170	0.28 145	0.47 149	0.28 173	0.15 188	0.11 162	0.13 69	0.09 10	0.11 22	0.11 83
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.35 118	0.24 211	0.32 157	0.43 411	0.57 163	0.37 126	0.33 106	0.30 76	0.32 96	0.28 145	0.57 235	0.26 132	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.13 102	0.13 180

ccc-4	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.36 138	0.26 288	0.31 139	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.33 89	0.32 96	0.29 161	0.58 255	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

IGEV-Stereo	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.37 156	0.25 242	0.30 121	0.35 286	0.63 206	0.35 102	0.39 151	0.33 89	0.33 108	0.28 145	0.59 271	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 121	0.19 159	0.27 33	0.44 375	0.19 60	0.31 139	0.26 120	0.47 110	0.43 161	0.37 131	0.47 154	0.41 170	0.23 78	0.50 174	0.34 243	0.14 116	0.18 431	0.19 315	0.16 265	0.16 249	0.13 180

test_xeample3	0.29 121	0.21 238	0.41 219	0.35 118	0.26 288	0.35 186	0.32 236	0.56 156	0.36 110	0.43 173	0.32 88	0.34 112	0.28 145	0.54 205	0.23 65	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.12 129	0.14 148	0.13 180

gcap_with_dpt	0.30 138	0.20 200	0.35 140	0.40 257	0.26 288	0.35 186	0.29 168	0.61 192	0.52 204	0.39 151	0.57 201	0.45 200	0.27 128	0.40 84	0.30 198	0.15 188	0.11 162	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.13 180

Wave_Phase_stereo	0.30 138	0.16 61	0.88 504	0.34 82	0.22 139	0.64 392	0.31 213	0.54 152	0.41 149	0.26 49	0.24 36	0.26 63	0.19 34	0.42 103	0.28 173	0.10 13	0.12 222	0.12 32	0.16 265	0.12 62	0.14 226

DilatedVolume-Stereo	0.30 138	0.15 38	0.34 125	0.33 61	0.20 87	0.53 305	0.25 105	0.56 156	0.43 161	0.56 219	0.50 164	0.35 124	0.29 161	0.49 167	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.12 32	0.11 95	0.11 22	0.10 37

MM-Stereo_test2	0.30 138	0.18 120	0.39 198	0.40 257	0.24 211	0.42 250	0.42 404	0.63 206	0.41 149	0.37 131	0.35 104	0.32 96	0.26 117	0.53 198	0.25 104	0.12 40	0.10 63	0.15 148	0.12 129	0.15 204	0.10 37

Reg-Stereo(zero)	0.30 138	0.16 61	0.28 46	0.34 82	0.18 40	0.32 157	0.20 33	0.63 206	0.68 272	0.50 199	0.52 183	0.51 229	0.30 179	0.45 126	0.25 104	0.13 74	0.10 63	0.12 32	0.10 60	0.12 62	0.11 83

GCAP-BAT	0.30 138	0.21 238	0.42 239	0.33 61	0.27 322	0.26 64	0.27 137	0.45 102	0.30 59	0.60 230	0.64 221	0.45 200	0.23 78	0.56 222	0.26 132	0.15 188	0.12 222	0.15 148	0.10 60	0.12 62	0.11 83

CASnet	0.30 138	0.20 200	0.33 106	0.41 292	0.16 12	0.26 64	0.24 97	0.52 138	0.53 208	0.52 207	0.54 190	0.39 152	0.24 88	0.40 84	0.26 132	0.14 116	0.10 63	0.22 402	0.18 347	0.18 311	0.11 83
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 138	0.15 38	0.31 78	0.30 11	0.17 23	0.55 318	0.23 82	0.44 98	0.55 220	0.59 226	0.68 238	0.37 137	0.26 117	0.35 50	0.27 150	0.15 188	0.16 391	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.14 226

rvit_stereo_0081_aga	0.31 146	0.28 412	0.44 264	0.42 334	0.29 376	0.34 176	0.31 213	0.44 98	0.40 145	0.39 151	0.44 139	0.40 164	0.32 193	0.42 103	0.29 192	0.23 440	0.17 411	0.19 315	0.16 265	0.20 362	0.15 256

rvit_stereo_0080	0.31 146	0.25 364	0.40 209	0.39 215	0.28 348	0.27 78	0.46 427	0.49 117	0.44 168	0.35 119	0.42 132	0.40 164	0.28 145	0.41 94	0.33 227	0.22 423	0.17 411	0.17 222	0.16 265	0.22 408	0.15 256

WCG-NET（raft）	0.31 146	0.15 38	0.36 148	0.32 46	0.19 60	0.35 186	0.27 137	0.51 128	0.78 336	0.45 179	0.55 196	0.48 216	0.27 128	0.54 205	0.26 132	0.13 74	0.10 63	0.12 32	0.11 95	0.12 62	0.11 83

whm_eth	0.31 146	0.25 364	0.40 209	0.39 215	0.28 348	0.27 78	0.46 427	0.49 117	0.44 168	0.35 119	0.42 132	0.40 164	0.28 145	0.41 94	0.33 227	0.22 423	0.17 411	0.17 222	0.16 265	0.22 408	0.15 256

plain	0.31 146	0.20 200	0.50 349	0.39 215	0.29 376	0.27 78	0.30 185	0.44 98	0.35 102	0.31 86	0.66 231	0.30 86	0.31 187	0.65 327	0.31 206	0.17 290	0.13 294	0.20 345	0.15 231	0.17 286	0.12 131

MIF-Stereo (partial)	0.31 146	0.18 120	0.37 166	0.41 292	0.31 417	0.28 96	0.23 82	0.47 110	0.42 159	0.31 86	0.63 217	0.36 135	0.35 220	0.57 235	0.31 206	0.17 290	0.13 294	0.19 315	0.17 320	0.18 311	0.14 226

WQFJA1	0.32 152	0.19 159	0.34 125	0.39 215	0.26 288	0.62 374	0.30 185	0.56 156	0.47 185	0.37 131	0.39 121	0.38 145	0.33 205	0.50 174	0.42 328	0.14 116	0.18 431	0.16 177	0.14 199	0.14 148	0.13 180

WQFJX	0.32 152	0.18 120	0.33 106	0.39 215	0.27 322	0.60 363	0.30 185	0.53 149	0.47 185	0.39 151	0.38 118	0.34 112	0.33 205	0.61 285	0.40 318	0.14 116	0.17 411	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.14 226

NLMM	0.32 152	0.19 159	0.34 125	0.39 215	0.26 288	0.62 374	0.30 185	0.56 156	0.47 185	0.37 131	0.39 121	0.38 145	0.33 205	0.49 167	0.42 328	0.14 116	0.18 431	0.16 177	0.14 199	0.14 148	0.13 180

NLSM1	0.32 152	0.18 120	0.34 125	0.39 215	0.25 242	0.66 403	0.27 137	0.57 163	0.50 197	0.37 131	0.53 187	0.29 78	0.28 145	0.54 205	0.32 214	0.16 244	0.17 411	0.18 272	0.15 231	0.14 148	0.12 131

FE-Mocha	0.32 152	0.19 159	0.50 349	0.38 186	0.27 322	0.30 121	0.20 33	0.71 281	0.36 110	0.65 269	0.56 199	0.54 242	0.25 100	0.38 71	0.22 36	0.15 188	0.10 63	0.17 222	0.16 265	0.13 102	0.12 131

rvit_stereo_0081	0.32 152	0.24 339	0.47 304	0.43 355	0.26 288	0.30 121	0.37 324	0.42 80	0.55 220	0.36 124	0.40 126	0.39 152	0.35 220	0.43 112	0.33 227	0.22 423	0.16 391	0.19 315	0.16 265	0.19 345	0.13 180

rvit_stereo_0082	0.32 152	0.24 339	0.47 304	0.43 355	0.26 288	0.30 121	0.37 324	0.42 80	0.55 220	0.36 124	0.40 126	0.39 152	0.35 220	0.43 112	0.33 227	0.22 423	0.16 391	0.19 315	0.16 265	0.19 345	0.13 180

RAFT-Stereo-weight	0.32 152	0.18 120	0.33 106	0.39 215	0.22 139	0.26 64	0.29 168	0.67 240	0.80 347	0.53 210	0.51 174	0.58 263	0.20 44	0.47 149	0.27 150	0.13 74	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.11 83

CAS++	0.32 152	0.24 339	0.36 148	0.37 156	0.26 288	0.28 96	0.23 82	0.87 357	0.50 197	0.47 191	0.45 143	0.26 63	0.21 54	0.49 167	0.24 79	0.23 440	0.19 449	0.22 402	0.17 320	0.21 386	0.16 302
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 152	0.22 281	0.34 125	0.42 334	0.28 348	0.40 228	0.50 453	0.72 286	0.37 126	0.37 131	0.34 98	0.32 96	0.31 187	0.59 271	0.27 150	0.14 116	0.13 294	0.18 272	0.17 320	0.17 286	0.16 302

MSKI-zero shot	0.32 152	0.17 93	0.34 125	0.39 215	0.21 114	0.32 157	0.22 64	0.61 192	0.43 161	0.52 207	0.64 221	0.61 290	0.20 44	0.74 393	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.10 60	0.12 62	0.12 131

iRaftStereo_RVC	0.32 152	0.19 159	0.37 166	0.39 215	0.22 139	0.31 139	0.29 168	0.68 250	0.51 201	0.49 196	0.66 231	0.37 137	0.23 78	0.45 126	0.33 227	0.14 116	0.10 63	0.18 272	0.17 320	0.15 204	0.12 131

CREStereo++_RVC	0.32 152	0.15 38	0.23 3	0.31 26	0.24 211	0.27 78	0.22 64	0.46 107	0.88 396	0.46 185	0.80 294	0.30 86	0.26 117	0.36 53	0.33 227	0.13 74	0.09 25	0.13 69	0.51 578	0.13 102	0.09 4
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
XX-TBD	0.32 152	0.53 537	0.26 24	0.51 481	0.20 87	0.37 204	0.24 97	0.40 68	0.73 299	0.54 214	0.69 239	0.31 93	0.25 100	0.32 26	0.27 150	0.16 244	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.13 102	0.11 83

PMTNet	0.32 152	0.16 61	0.24 9	0.29 7	0.18 40	0.45 269	0.22 64	0.56 156	0.63 246	0.46 185	0.54 190	0.39 152	0.34 216	0.48 160	0.24 79	0.75 584	0.10 63	0.12 32	0.08 1	0.12 62	0.11 83

WQFJX1	0.33 167	0.19 159	0.34 125	0.41 292	0.28 348	0.53 305	0.33 246	0.51 128	0.50 197	0.39 151	0.36 110	0.34 112	0.31 187	0.69 362	0.39 310	0.15 188	0.18 431	0.16 177	0.14 199	0.16 249	0.14 226

NLMM1	0.33 167	0.21 238	0.36 148	0.41 292	0.25 242	0.55 318	0.33 246	0.55 153	0.63 246	0.42 169	0.44 139	0.30 86	0.25 100	0.63 305	0.38 303	0.16 244	0.18 431	0.17 222	0.14 199	0.15 204	0.13 180

xyz-stereo-finetune	0.33 167	0.18 120	0.36 148	0.33 61	0.18 40	0.57 338	0.31 213	0.58 170	0.69 279	0.45 179	0.54 190	0.38 145	0.33 205	0.56 222	0.36 278	0.12 40	0.12 222	0.16 177	0.13 166	0.13 102	0.12 131

MM-Stereo_test1	0.33 167	0.19 159	0.36 148	0.41 292	0.23 181	0.36 197	0.45 423	0.58 170	0.54 212	0.60 230	0.50 164	0.38 145	0.37 242	0.60 277	0.26 132	0.15 188	0.13 294	0.17 222	0.14 199	0.15 204	0.12 131

tg	0.33 167	0.18 120	0.37 166	0.39 215	0.22 139	0.38 217	0.26 120	0.70 273	0.56 226	0.47 191	0.65 224	0.42 180	0.24 88	0.55 211	0.33 227	0.14 116	0.10 63	0.18 272	0.17 320	0.14 148	0.11 83

model_zeroshot	0.33 167	0.18 120	0.48 324	0.39 215	0.28 348	0.45 269	0.25 105	0.63 206	0.45 177	0.61 238	0.50 164	0.51 229	0.25 100	0.45 126	0.26 132	0.16 244	0.13 294	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.13 180

rvit_stereo_ft	0.33 167	0.25 364	0.47 304	0.52 494	0.32 433	0.33 165	0.47 434	0.49 117	0.50 197	0.34 109	0.41 129	0.41 170	0.32 193	0.48 160	0.34 243	0.22 423	0.14 329	0.19 315	0.18 347	0.19 345	0.14 226

4D-IteraStereo	0.33 167	0.18 120	0.40 209	0.40 257	0.24 211	0.32 157	0.27 137	0.58 170	0.72 292	0.65 269	0.54 190	0.42 180	0.23 78	0.45 126	0.28 173	0.14 116	0.09 25	0.19 315	0.16 265	0.16 249	0.11 83

NLCSM	0.34 175	0.21 238	0.34 125	0.44 375	0.29 376	0.54 312	0.36 308	0.52 138	0.47 185	0.46 185	0.37 115	0.34 112	0.34 216	0.71 374	0.41 323	0.16 244	0.17 411	0.17 222	0.16 265	0.17 286	0.16 302

IGEV-FE	0.34 175	0.18 120	0.67 441	0.39 215	0.28 348	0.30 121	0.25 105	0.74 299	0.31 64	0.62 240	0.57 201	0.54 242	0.25 100	0.53 198	0.27 150	0.14 116	0.10 63	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.12 131

MM-Stereo_test3	0.34 175	0.19 159	0.31 78	0.41 292	0.25 242	0.35 186	0.44 420	0.72 286	0.92 424	0.46 185	0.52 183	0.41 170	0.29 161	0.44 122	0.28 173	0.16 244	0.15 359	0.17 222	0.13 166	0.14 148	0.13 180

rvit_stereo_0083	0.34 175	0.24 339	0.50 349	0.44 375	0.27 322	0.34 176	0.35 286	0.45 102	0.62 235	0.37 131	0.47 154	0.42 180	0.35 220	0.40 84	0.36 278	0.22 423	0.20 461	0.20 345	0.17 320	0.20 362	0.14 226

gcap-zeroshot	0.34 175	0.18 120	0.52 368	0.38 186	0.22 139	0.49 286	0.27 137	0.52 138	0.34 89	0.64 259	0.50 164	0.83 400	0.34 216	0.48 160	0.24 79	0.13 74	0.11 162	0.15 148	0.12 129	0.13 102	0.12 131

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 175	0.27 398	0.45 276	0.36 138	0.25 242	0.48 281	0.30 185	0.58 170	0.90 412	0.42 169	0.36 110	0.30 86	0.29 161	0.49 167	0.30 198	0.16 244	0.14 329	0.18 272	0.15 231	0.18 311	0.15 256

AE-Stereo	0.34 175	0.21 238	0.42 239	0.48 436	0.31 417	0.48 281	0.35 286	0.61 192	0.62 235	0.32 100	0.55 196	0.52 234	0.27 128	0.47 149	0.29 192	0.13 74	0.13 294	0.18 272	0.16 265	0.15 204	0.12 131

IGEV_Zeroshot_test	0.34 175	0.18 120	0.67 441	0.39 215	0.28 348	0.30 121	0.25 105	0.74 299	0.31 64	0.62 240	0.57 201	0.54 242	0.25 100	0.53 198	0.27 150	0.14 116	0.10 63	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.12 131

RAFT-Test	0.34 175	0.18 120	0.37 166	0.38 186	0.23 181	0.50 289	0.23 82	0.69 258	0.40 145	0.60 230	0.85 326	0.61 290	0.28 145	0.46 141	0.27 150	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.12 131

CAS	0.34 175	0.13 3	0.25 16	1.28 590	0.30 395	0.46 273	0.38 346	0.48 114	0.47 185	0.34 109	0.52 183	0.24 56	0.19 34	0.29 10	0.27 150	0.69 582	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 62	0.15 256

test-3	0.34 175	0.16 61	0.43 254	0.39 215	0.21 114	0.43 253	0.22 64	0.63 206	0.78 336	0.71 311	0.45 143	0.64 305	0.27 128	0.43 112	0.31 206	0.12 40	0.09 25	0.17 222	0.13 166	0.12 62	0.10 37

test_1	0.34 175	0.16 61	0.43 254	0.39 215	0.21 114	0.43 253	0.23 82	0.63 206	0.78 336	0.68 291	0.45 143	0.64 305	0.27 128	0.43 112	0.31 206	0.12 40	0.09 25	0.17 222	0.13 166	0.12 62	0.10 37

cross-raft	0.34 175	0.20 200	0.37 166	0.44 375	0.23 181	0.32 157	0.35 286	0.74 299	0.40 145	0.60 230	0.77 270	0.57 255	0.27 128	0.43 112	0.28 173	0.12 40	0.10 63	0.15 148	0.13 166	0.15 204	0.11 83

raftrobust	0.34 175	0.19 159	0.36 148	0.41 292	0.27 322	0.30 121	0.25 105	0.71 281	0.63 246	0.58 224	0.55 196	0.45 200	0.46 297	0.51 182	0.29 192	0.16 244	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.12 62	0.13 180

EAI-Stereo	0.34 175	0.19 159	0.44 264	0.39 215	0.21 114	0.31 139	0.30 185	1.15 476	0.30 59	0.49 196	0.75 260	0.36 135	0.28 145	0.62 294	0.27 150	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.13 166	0.13 102	0.12 131

CFNet-RSSM	0.34 175	0.17 93	0.45 276	0.39 215	0.22 139	0.35 186	0.23 82	0.73 297	0.84 370	0.65 269	0.54 190	0.57 255	0.28 145	0.46 141	0.26 132	0.13 74	0.10 63	0.14 104	0.12 129	0.13 102	0.11 83

Gwc-CoAtRS	0.34 175	0.17 93	0.44 264	0.39 215	0.23 181	0.34 176	0.22 64	0.70 273	0.75 310	0.60 230	0.59 208	0.58 263	0.29 161	0.45 126	0.26 132	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.12 62	0.12 131

ACVNet-DCA	0.35 192	0.23 302	0.33 106	0.41 292	0.22 139	0.55 318	0.38 346	0.85 346	0.54 212	0.41 164	0.50 164	0.34 112	0.49 310	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.19 315	0.13 166	0.18 311	0.17 323

EKT-Stereo	0.35 192	0.23 302	0.39 198	0.43 355	0.29 376	0.38 217	0.31 213	0.69 258	0.64 255	0.45 179	0.63 217	0.49 222	0.27 128	0.56 222	0.33 227	0.18 325	0.14 329	0.18 272	0.15 231	0.16 249	0.16 302

Any-RAFT	0.35 192	0.16 61	0.30 65	0.34 82	0.21 114	0.52 297	0.22 64	0.88 362	0.73 299	0.53 210	0.73 249	0.64 305	0.28 145	0.46 141	0.24 79	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.13 102	0.12 131

HH	0.35 192	0.20 200	0.47 304	0.40 257	0.25 242	0.33 165	0.31 213	0.76 313	0.38 133	0.43 173	0.57 201	0.79 387	0.44 287	0.71 374	0.25 104	0.15 188	0.11 162	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.12 131

HanStereo	0.35 192	0.20 200	0.47 304	0.40 257	0.25 242	0.33 165	0.31 213	0.76 313	0.38 133	0.43 173	0.57 201	0.79 387	0.44 287	0.71 374	0.25 104	0.15 188	0.11 162	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.12 131

LL-Strereo2	0.35 192	0.24 339	0.48 324	0.41 292	0.26 288	0.35 186	0.24 97	0.67 240	0.44 168	0.54 214	0.51 174	0.66 323	0.25 100	0.66 335	0.30 198	0.14 116	0.12 222	0.23 423	0.20 402	0.18 311	0.13 180

anonymousdsp2	0.35 192	0.20 200	0.43 254	0.37 156	0.24 211	0.48 281	0.31 213	0.86 350	0.65 260	0.55 216	0.50 164	0.50 225	0.34 216	0.56 222	0.31 206	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.10 60	0.16 249	0.14 226

Selective-RAFT	0.35 192	0.23 302	0.51 363	0.44 375	0.21 114	0.64 392	0.27 137	0.59 176	0.63 246	0.40 160	0.38 118	0.55 247	0.40 263	0.57 235	0.35 261	0.13 74	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.16 249	0.13 180

RCA-Stereo	0.35 192	0.17 93	0.34 125	0.38 186	0.22 139	0.31 139	0.34 261	0.68 250	1.24 528	0.45 179	0.65 224	0.47 211	0.43 277	0.38 71	0.27 150	0.13 74	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.11 83

Patchmatch Stereo++	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.22 64	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.58 255	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.31 213	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.56 222	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

ROB_FTStereo_v2	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.31 213	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.57 255	0.38 246	0.57 235	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

ROB_FTStereo	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.25 56	0.21 53	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.57 235	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

HUI-Stereo	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.22 64	0.60 186	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.50 174	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

iGMRVC	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.30 185	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.58 255	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

iRAFT	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.22 64	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.58 255	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

RAFT-IKP	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.28 159	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.57 255	0.38 246	0.58 255	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

sCroCo_RVC	0.35 192	0.28 412	0.69 452	0.51 481	0.39 487	0.41 243	0.31 213	0.49 117	0.45 177	0.31 86	0.48 157	0.38 145	0.32 193	0.46 141	0.32 214	0.21 397	0.22 478	0.19 315	0.19 377	0.21 386	0.20 396

xyz-stereo-finetune2	0.36 210	0.19 159	0.38 178	0.32 46	0.19 60	0.82 467	0.29 168	0.52 138	0.32 77	0.51 202	0.78 281	0.43 189	0.45 292	0.69 362	0.44 351	0.13 74	0.12 222	0.17 222	0.13 166	0.12 62	0.13 180

1test111	0.36 210	0.23 302	0.33 106	0.41 292	0.22 139	0.55 318	0.38 346	0.85 346	0.54 212	0.41 164	0.50 164	0.34 112	0.49 310	0.55 211	0.45 360	0.16 244	0.10 63	0.19 315	0.13 166	0.18 311	0.17 323

11t1	0.36 210	0.21 238	0.42 239	0.35 118	0.22 139	0.62 374	0.29 168	0.69 258	0.43 161	0.60 230	0.53 187	0.53 238	0.48 306	0.56 222	0.40 318	0.18 325	0.14 329	0.16 177	0.13 166	0.17 286	0.17 323

tt1	0.36 210	0.24 339	0.32 91	0.41 292	0.22 139	0.54 312	0.38 346	0.68 250	1.04 481	0.41 164	0.46 148	0.35 124	0.45 292	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.19 315	0.13 166	0.16 249	0.16 302

knoymous	0.36 210	0.20 200	0.31 78	0.31 26	0.22 139	0.36 197	0.29 168	0.61 192	0.64 255	0.67 285	0.70 242	0.60 284	0.40 263	0.58 255	0.34 243	0.17 290	0.11 162	0.20 345	0.11 95	0.17 286	0.18 341

DCANet-4	0.36 210	0.20 200	0.48 324	0.34 82	0.19 60	0.29 108	0.30 185	0.66 230	0.92 424	0.69 298	0.78 281	0.40 164	0.47 301	0.45 126	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.13 180

test_4	0.36 210	0.18 120	0.31 78	0.44 375	0.25 242	0.20 12	0.34 261	0.56 156	0.41 149	0.59 226	1.45 528	0.43 189	0.25 100	0.63 305	0.28 173	0.12 40	0.10 63	0.17 222	0.19 377	0.15 204	0.11 83

test_3	0.36 210	0.19 159	0.44 264	0.44 375	0.23 181	0.48 281	0.36 308	0.66 230	0.82 360	0.64 259	0.45 143	0.68 331	0.25 100	0.41 94	0.31 206	0.12 40	0.10 63	0.18 272	0.16 265	0.15 204	0.11 83

NRIStereo	0.36 210	0.20 200	0.45 276	0.41 292	0.23 181	0.34 176	0.26 120	0.65 220	0.55 220	0.64 259	0.63 217	0.56 250	0.37 242	0.65 327	0.37 294	0.15 188	0.11 162	0.18 272	0.15 231	0.17 286	0.14 226

DeepStereo_RVC	0.36 210	0.21 238	0.47 304	0.40 257	0.24 211	0.26 64	0.22 64	0.60 186	0.38 133	0.69 298	0.67 236	0.57 255	0.51 325	0.56 222	0.39 310	0.16 244	0.12 222	0.18 272	0.15 231	0.19 345	0.18 341

CRE-IMP	0.36 210	0.23 302	0.49 336	0.42 334	0.24 211	0.41 243	0.21 53	0.57 163	0.41 149	0.65 269	0.72 245	0.53 238	0.37 242	0.61 285	0.38 303	0.17 290	0.11 162	0.19 315	0.15 231	0.21 386	0.18 341

test-1	0.36 210	0.19 159	0.71 461	0.46 420	0.26 288	0.44 261	0.36 308	0.60 186	0.59 231	0.48 194	0.67 236	0.53 238	0.36 238	0.40 84	0.29 192	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.14 199	0.15 204	0.16 302

s12784h	0.36 210	0.15 38	0.24 9	0.34 82	0.15 2	0.77 444	0.29 168	0.80 329	0.83 365	0.56 219	0.57 201	0.43 189	0.40 263	0.57 235	0.33 227	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.09 10	0.14 148	0.09 4

RALCasStereoNet	0.36 210	0.21 238	0.37 166	0.42 334	0.26 288	0.35 186	0.38 346	0.63 206	0.64 255	0.50 199	0.72 245	0.51 229	0.29 161	0.59 271	0.36 278	0.16 244	0.14 329	0.15 148	0.13 166	0.17 286	0.16 302

DCANet	0.36 210	0.16 61	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.30 121	0.30 185	0.68 250	0.91 419	0.70 304	0.77 270	0.43 189	0.57 358	0.45 126	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.12 131

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 210	0.17 93	0.41 219	0.35 118	0.19 60	0.33 165	0.29 168	0.65 220	0.73 299	0.68 291	1.01 401	0.56 250	0.40 263	0.42 103	0.30 198	0.11 29	0.09 25	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.10 37

H2IRNET	0.37 226	0.20 200	0.33 106	0.38 186	0.25 242	0.27 78	0.23 82	0.59 176	0.72 292	0.39 151	0.90 353	0.74 369	0.55 349	0.52 189	0.43 335	0.15 188	0.13 294	0.18 272	0.20 402	0.16 249	0.13 180

cc1	0.37 226	0.23 302	0.33 106	0.41 292	0.22 139	0.55 318	0.38 346	0.67 240	1.06 491	0.41 164	0.50 164	0.34 112	0.49 310	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.19 315	0.13 166	0.16 249	0.15 256

DCRE	0.37 226	0.18 120	0.46 292	0.45 399	0.32 433	0.42 250	0.37 324	0.63 206	0.51 201	0.47 191	0.94 364	0.56 250	0.36 238	0.52 189	0.32 214	0.14 116	0.13 294	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.13 180

fff	0.37 226	0.16 61	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.29 108	0.30 185	0.69 258	1.06 491	0.69 298	0.78 281	0.42 180	0.63 396	0.46 141	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.13 180

ADStereo(finetuned)	0.37 226	0.16 61	0.49 336	0.34 82	0.19 60	0.30 121	0.30 185	0.68 250	0.91 419	0.70 304	0.77 270	0.43 189	0.69 434	0.45 126	0.33 227	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.12 131

MIPNet	0.37 226	0.21 238	0.59 400	0.39 215	0.25 242	0.50 289	0.28 159	0.77 316	0.70 280	0.65 269	0.60 210	0.40 164	0.49 310	0.44 122	0.37 294	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.13 180

GMOStereo	0.37 226	0.19 159	0.38 178	0.43 355	0.24 211	0.37 204	0.38 346	0.52 138	0.62 235	0.87 419	0.84 316	0.64 305	0.35 220	0.37 62	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.18 347	0.15 204	0.11 83

error version	0.37 226	0.19 159	0.38 178	0.43 355	0.24 211	0.37 204	0.38 346	0.52 138	0.62 235	0.87 419	0.84 316	0.64 305	0.35 220	0.37 62	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.18 347	0.15 204	0.11 83

test-v	0.37 226	0.19 159	0.38 178	0.43 355	0.24 211	0.37 204	0.38 346	0.52 138	0.62 235	0.87 419	0.84 316	0.64 305	0.35 220	0.37 62	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.18 347	0.15 204	0.11 83

TRStereo	0.37 226	0.27 398	0.59 400	0.47 428	0.41 499	0.29 108	0.30 185	0.84 343	0.59 231	0.52 207	0.41 129	0.52 234	0.26 117	0.73 386	0.27 150	0.17 290	0.12 222	0.19 315	0.19 377	0.13 102	0.11 83

test-2	0.37 226	0.19 159	0.38 178	0.43 355	0.24 211	0.37 204	0.38 346	0.52 138	0.62 235	0.87 419	0.84 316	0.64 305	0.35 220	0.37 62	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.18 347	0.15 204	0.11 83

rafts_anoy	0.37 226	0.21 238	0.36 148	0.41 292	0.26 288	0.30 121	0.33 246	0.67 240	0.90 412	0.58 224	0.66 231	0.45 200	0.33 205	0.47 149	0.39 310	0.16 244	0.11 162	0.21 387	0.23 458	0.17 286	0.14 226

XX-Stereo	0.37 226	0.17 93	0.45 276	0.55 518	0.36 465	0.38 217	0.20 33	0.60 186	0.30 59	0.46 185	1.30 500	0.73 363	0.26 117	0.56 222	0.26 132	0.16 244	0.11 162	0.17 222	0.16 265	0.14 148	0.10 37

csc	0.37 226	0.16 61	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.29 108	0.30 185	0.69 258	1.06 491	0.69 298	0.78 281	0.42 180	0.63 396	0.46 141	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.13 180

cscssc	0.37 226	0.16 61	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.29 108	0.30 185	0.69 258	1.06 491	0.69 298	0.78 281	0.42 180	0.63 396	0.46 141	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.13 180

AIO-test1	0.38 241	0.18 120	0.38 178	0.50 465	0.24 211	0.46 273	0.30 185	0.70 273	1.19 519	0.40 160	0.71 244	0.45 200	0.29 161	0.53 198	0.27 150	0.15 188	0.13 294	0.19 315	0.21 424	0.13 102	0.17 323

rvit_0105_6	0.38 241	0.28 412	0.64 425	0.50 465	0.30 395	0.39 225	0.38 346	0.51 128	0.67 267	0.40 160	0.45 143	0.50 225	0.41 269	0.54 205	0.36 278	0.27 482	0.26 510	0.24 440	0.21 424	0.22 408	0.16 302

MyStereo06	0.38 241	0.21 238	0.61 407	0.41 292	0.28 348	0.41 243	0.50 453	0.95 390	0.35 102	0.62 240	0.54 190	0.76 377	0.27 128	0.50 174	0.29 192	0.14 116	0.13 294	0.18 272	0.17 320	0.17 286	0.15 256

MIM_Stereo	0.38 241	0.17 93	0.53 376	0.37 156	0.24 211	0.27 78	0.24 97	0.70 273	0.54 212	0.72 322	1.00 398	0.63 299	0.29 161	0.64 320	0.38 303	0.13 74	0.14 329	0.17 222	0.16 265	0.14 148	0.11 83

riskmin	0.38 241	0.20 200	0.39 198	0.32 46	0.23 181	0.53 305	0.30 185	0.63 206	0.80 347	0.49 196	0.56 199	0.73 363	0.58 367	0.55 211	0.36 278	0.17 290	0.11 162	0.19 315	0.13 166	0.19 345	0.20 396

NF-Stereo	0.38 241	0.20 200	0.45 276	0.41 292	0.25 242	0.26 64	0.31 213	0.69 258	0.70 280	0.65 269	0.77 270	0.57 255	0.30 179	0.67 346	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.16 249	0.27 470

OCTAStereo	0.38 241	0.20 200	0.46 292	0.41 292	0.25 242	0.26 64	0.31 213	0.69 258	0.70 280	0.65 269	0.77 270	0.58 263	0.30 179	0.67 346	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.16 249	0.27 470

PSM-softLoss	0.38 241	0.20 200	0.48 324	0.41 292	0.26 288	0.30 121	0.35 286	0.69 258	0.46 180	0.62 240	0.82 305	0.59 278	0.33 205	0.70 369	0.39 310	0.19 357	0.12 222	0.20 345	0.18 347	0.16 249	0.22 432

KMStereo	0.38 241	0.20 200	0.48 324	0.41 292	0.26 288	0.30 121	0.35 286	0.69 258	0.46 180	0.62 240	0.82 305	0.59 278	0.33 205	0.70 369	0.39 310	0.19 357	0.12 222	0.20 345	0.18 347	0.16 249	0.22 432

RE-Stereo	0.38 241	0.20 200	0.46 292	0.41 292	0.25 242	0.26 64	0.31 213	0.69 258	0.70 280	0.65 269	0.77 270	0.58 263	0.30 179	0.67 346	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.16 249	0.27 470

Pruner-Stereo	0.38 241	0.20 200	0.45 276	0.40 257	0.25 242	0.22 21	0.24 97	0.67 240	0.55 220	0.89 433	0.76 266	0.68 331	0.29 161	0.62 294	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.17 320	0.17 286	0.18 341

TVStereo	0.38 241	0.20 200	0.46 292	0.41 292	0.25 242	0.26 64	0.31 213	0.69 258	0.70 280	0.65 269	0.77 270	0.58 263	0.30 179	0.67 346	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.16 249	0.27 470

TestStereo	0.38 241	0.31 438	0.40 209	0.45 399	0.20 87	0.40 228	0.37 324	0.66 230	0.65 260	0.53 210	0.78 281	0.47 211	0.40 263	0.55 211	0.37 294	0.18 325	0.13 294	0.20 345	0.15 231	0.22 408	0.13 180

raft+_RVC	0.38 241	0.19 159	0.35 140	0.37 156	0.25 242	0.45 269	0.37 324	0.78 322	0.89 409	0.51 202	0.78 281	0.50 225	0.29 161	0.53 198	0.40 318	0.15 188	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.14 148	0.12 131

RALAANet	0.38 241	0.23 302	0.48 324	0.42 334	0.29 376	0.35 186	0.25 105	0.86 350	0.64 255	0.67 285	0.65 224	0.60 284	0.29 161	0.60 277	0.34 243	0.15 188	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.21 386	0.13 180

AFF-stereo	0.38 241	0.19 159	0.39 198	0.37 156	0.21 114	0.27 78	0.31 213	0.65 220	0.66 264	0.64 259	1.13 454	0.76 377	0.39 257	0.55 211	0.33 227	0.11 29	0.09 25	0.16 177	0.16 265	0.13 102	0.11 83

AIO-test2	0.39 257	0.21 238	0.41 219	0.47 428	0.25 242	0.45 269	0.35 286	0.77 316	1.27 538	0.36 124	0.87 337	0.37 137	0.30 179	0.47 149	0.27 150	0.15 188	0.13 294	0.21 387	0.23 458	0.15 204	0.13 180

xx1	0.39 257	0.23 302	0.33 106	0.41 292	0.22 139	0.55 318	0.38 346	0.67 240	1.06 491	0.41 164	0.50 164	0.65 318	0.53 331	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.20 345	0.19 377	0.18 311	0.17 323

x	0.39 257	0.24 339	0.41 219	0.34 82	0.23 181	0.52 297	0.32 236	0.86 350	0.52 204	0.57 222	0.70 242	0.59 278	0.50 320	0.49 167	0.46 370	0.17 290	0.15 359	0.17 222	0.15 231	0.17 286	0.16 302

DisPM	0.39 257	0.19 159	0.44 264	0.41 292	0.27 322	0.24 41	0.31 213	0.65 220	0.57 228	0.87 419	0.87 337	0.60 284	0.32 193	0.76 403	0.32 214	0.18 325	0.12 222	0.19 315	0.17 320	0.15 204	0.20 396

RAFT+CT+SA	0.39 257	0.23 302	0.36 148	0.51 481	0.27 322	0.29 108	0.46 427	0.75 306	0.80 347	0.51 202	0.89 349	0.41 170	0.40 263	0.78 415	0.32 214	0.14 116	0.11 162	0.18 272	0.18 347	0.15 204	0.14 226

iRaft-Stereo_20w	0.39 257	0.19 159	0.57 395	0.37 156	0.27 322	0.31 139	0.24 97	1.44 558	0.29 55	0.69 298	0.53 187	0.60 284	0.42 271	0.83 435	0.27 150	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.13 166	0.15 204	0.13 180

IPLG	0.39 257	0.20 200	0.59 400	0.40 257	0.24 211	0.54 312	0.27 137	0.75 306	0.63 246	0.84 400	0.81 301	0.32 96	0.32 193	0.60 277	0.45 360	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.13 102	0.12 131

IPLGR	0.39 257	0.21 238	0.63 420	0.39 215	0.22 139	0.49 286	0.29 168	0.76 313	0.74 306	0.78 352	0.77 270	0.44 199	0.42 271	0.47 149	0.38 303	0.13 74	0.12 222	0.16 177	0.14 199	0.15 204	0.13 180

GMStereo	0.39 257	0.37 473	0.54 380	0.40 257	0.26 288	0.42 250	0.36 308	0.59 176	1.04 481	0.55 216	0.51 174	0.37 137	0.35 220	0.54 205	0.41 323	0.19 357	0.13 294	0.16 177	0.17 320	0.24 438	0.18 341
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 257	0.21 238	0.50 349	0.41 292	0.28 348	0.62 374	0.27 137	0.77 316	0.40 145	0.64 259	0.86 329	0.52 234	0.33 205	0.66 335	0.42 328	0.15 188	0.13 294	0.17 222	0.14 199	0.15 204	0.15 256
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 257	0.18 120	0.42 239	0.42 334	0.26 288	0.40 228	0.32 236	0.72 286	0.34 89	0.89 433	1.28 493	0.57 255	0.35 220	0.42 103	0.32 214	0.15 188	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.14 148	0.13 180

RAFT-Stereo	0.39 257	0.18 120	0.42 239	0.42 334	0.26 288	0.40 228	0.32 236	0.72 286	0.34 89	0.89 433	1.28 493	0.57 255	0.35 220	0.42 103	0.32 214	0.15 188	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.14 148	0.13 180
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 269	0.20 200	0.54 380	0.41 292	0.29 376	0.53 305	0.29 168	0.65 220	0.49 194	0.71 311	0.98 391	0.58 263	0.43 277	0.50 174	0.51 396	0.15 188	0.12 222	0.16 177	0.14 199	0.19 345	0.19 373

qqq	0.40 269	0.26 381	0.44 264	0.36 138	0.22 139	0.46 273	0.36 308	0.85 346	0.54 212	0.56 219	0.69 239	0.65 318	0.53 331	0.55 211	0.45 360	0.17 290	0.16 391	0.20 345	0.19 377	0.18 311	0.17 323

IPLGR_C	0.40 269	0.21 238	0.64 425	0.45 399	0.33 444	0.52 297	0.34 261	0.66 230	0.62 235	0.82 381	0.92 360	0.45 200	0.32 193	0.52 189	0.46 370	0.17 290	0.12 222	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.14 226

ACRE	0.40 269	0.21 238	0.65 431	0.45 399	0.33 444	0.51 293	0.33 246	0.66 230	0.63 246	0.80 359	0.92 360	0.45 200	0.32 193	0.52 189	0.45 360	0.16 244	0.12 222	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.14 226

PFNet+	0.40 269	0.19 159	0.49 336	0.39 215	0.25 242	0.28 96	0.23 82	0.64 219	0.70 280	0.85 404	0.79 291	0.64 305	0.35 220	0.72 380	0.34 243	0.19 357	0.14 329	0.23 423	0.20 402	0.16 249	0.20 396

SST-Stereo	0.40 269	0.19 159	0.45 276	0.42 334	0.25 242	0.25 56	0.21 53	0.66 230	0.47 185	1.08 516	0.79 291	0.72 352	0.43 277	0.77 411	0.35 261	0.16 244	0.11 162	0.20 345	0.16 265	0.19 345	0.15 256

RAFT_R40	0.40 269	0.19 159	0.44 264	0.43 355	0.25 242	0.23 29	0.26 120	0.67 240	0.67 267	0.98 479	0.78 281	0.72 352	0.43 277	0.76 403	0.35 261	0.16 244	0.11 162	0.20 345	0.16 265	0.18 311	0.14 226

RAFT-345	0.40 269	0.18 120	0.40 209	0.38 186	0.22 139	0.33 165	0.26 120	0.61 192	0.51 201	0.74 333	1.79 552	0.45 200	0.33 205	0.66 335	0.36 278	0.14 116	0.11 162	0.18 272	0.14 199	0.13 102	0.13 180

sAnonymous2	0.40 269	0.39 490	0.85 497	0.48 436	0.37 472	0.40 228	0.46 427	0.57 163	0.52 204	0.38 143	0.46 148	0.35 124	0.42 271	0.43 112	0.30 198	0.19 357	0.14 329	0.18 272	0.17 320	0.57 568	0.44 552

CroCo_RVC	0.40 269	0.39 490	0.85 497	0.48 436	0.37 472	0.40 228	0.46 427	0.57 163	0.52 204	0.38 143	0.46 148	0.35 124	0.42 271	0.43 112	0.30 198	0.19 357	0.14 329	0.18 272	0.17 320	0.57 568	0.44 552

111	0.40 269	0.17 93	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.52 297	0.28 159	0.74 299	1.16 513	0.50 199	0.91 356	0.63 299	0.48 306	0.61 285	0.35 261	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.12 129	0.13 102	0.13 180

Hybrid-DGEV-2	0.41 280	0.21 238	0.42 239	0.47 428	0.29 376	0.59 356	0.23 82	0.82 335	0.99 456	0.64 259	0.63 217	0.60 284	0.65 413	0.58 255	0.33 227	0.14 116	0.12 222	0.18 272	0.16 265	0.14 148	0.12 131

rvit_0105_4	0.41 280	0.29 424	0.71 461	0.50 465	0.29 376	0.41 243	0.41 394	0.55 153	0.73 299	0.45 179	0.48 157	0.55 247	0.44 287	0.57 235	0.36 278	0.28 492	0.26 510	0.25 453	0.22 442	0.23 425	0.18 341

raft_robust	0.41 280	0.23 302	0.36 148	0.42 334	0.21 114	0.40 228	0.33 246	0.79 326	0.98 451	0.79 357	0.87 337	0.39 152	0.33 205	0.84 440	0.29 192	0.13 74	0.12 222	0.16 177	0.17 320	0.15 204	0.12 131

CIPLG	0.41 280	0.21 238	0.63 420	0.45 399	0.33 444	0.52 297	0.33 246	0.65 220	0.60 233	0.82 381	0.96 377	0.46 209	0.32 193	0.55 211	0.44 351	0.16 244	0.12 222	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.14 226

LCNet	0.41 280	0.20 200	0.32 91	0.44 375	0.24 211	0.47 278	0.29 168	0.67 240	0.53 208	0.72 322	1.03 414	0.66 323	0.60 378	0.58 255	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.19 315	0.19 377	0.21 386	0.36 524

HHNet	0.41 280	0.17 93	0.41 219	0.34 82	0.37 472	0.33 165	0.34 261	0.69 258	0.75 310	0.86 411	1.30 500	0.52 234	0.32 193	0.52 189	0.35 261	0.15 188	0.11 162	0.19 315	0.15 231	0.15 204	0.24 447

AnonymousM	0.41 280	0.81 568	0.29 53	0.34 82	0.22 139	0.28 96	0.38 346	0.53 149	0.41 149	0.70 304	0.49 161	0.47 211	0.27 128	0.41 94	0.31 206	0.15 188	0.12 222	1.51 593	0.26 497	0.12 62	0.10 37

HITNet	0.41 280	0.26 381	0.45 276	0.33 61	0.17 23	0.63 385	0.30 185	0.93 378	0.64 255	0.71 311	0.82 305	0.64 305	0.52 327	0.59 271	0.43 335	0.14 116	0.10 63	0.15 148	0.13 166	0.19 345	0.12 131
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
rvit_0105_5	0.42 288	0.31 438	0.73 470	0.50 465	0.29 376	0.44 261	0.42 404	0.61 192	0.74 306	0.51 202	0.51 174	0.60 284	0.47 301	0.57 235	0.38 303	0.27 482	0.25 504	0.25 453	0.23 458	0.22 408	0.18 341

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 288	0.20 200	0.74 475	0.38 186	0.43 511	0.39 225	0.26 120	0.94 383	0.49 194	0.53 210	0.77 270	0.93 441	0.45 292	0.63 305	0.24 79	0.16 244	0.10 63	0.17 222	0.18 347	0.20 362	0.20 396

test_sample2	0.42 288	0.22 281	0.43 254	0.33 61	0.21 114	0.58 344	0.39 368	0.95 390	0.67 267	0.63 249	0.77 270	0.69 335	0.57 358	0.61 285	0.38 303	0.19 357	0.14 329	0.18 272	0.16 265	0.19 345	0.18 341

test_sample1	0.42 288	0.22 281	0.46 292	0.34 82	0.23 181	0.58 344	0.35 286	0.99 402	0.49 194	0.62 240	0.75 260	0.69 335	0.61 384	0.58 255	0.44 351	0.18 325	0.14 329	0.17 222	0.15 231	0.17 286	0.17 323

StereoVision	0.42 288	0.28 412	0.45 276	0.49 451	0.28 348	0.38 217	0.38 346	0.72 286	0.62 235	0.44 176	1.14 459	0.54 242	0.39 257	0.56 222	0.34 243	0.21 397	0.24 496	0.25 453	0.24 474	0.26 454	0.16 302

GANet-ADL	0.42 288	0.25 364	0.45 276	0.43 355	0.29 376	0.54 312	0.35 286	0.89 364	0.86 383	0.63 249	0.72 245	0.68 331	0.42 271	0.52 189	0.41 323	0.21 397	0.14 329	0.15 148	0.13 166	0.18 311	0.19 373

OMP-Stereo	0.42 288	0.22 281	0.46 292	0.52 494	0.24 211	0.36 197	0.25 105	0.71 281	0.78 336	0.77 348	0.64 221	0.89 426	0.39 257	0.91 471	0.35 261	0.15 188	0.12 222	0.20 345	0.15 231	0.15 204	0.12 131

PFNet	0.42 288	0.18 120	0.58 399	0.43 355	0.24 211	0.43 253	0.32 236	0.74 299	0.78 336	1.00 486	0.74 258	0.68 331	0.39 257	0.72 380	0.37 294	0.16 244	0.10 63	0.20 345	0.15 231	0.16 249	0.13 180

IRAFT_RVC	0.42 288	0.20 200	0.48 324	0.44 375	0.24 211	0.27 78	0.54 480	0.74 299	0.77 326	0.76 342	0.80 294	0.73 363	0.51 325	0.70 369	0.36 278	0.17 290	0.10 63	0.21 387	0.16 265	0.16 249	0.14 226

FENet	0.42 288	0.22 281	0.38 178	0.39 215	0.24 211	0.55 318	0.32 236	0.79 326	0.70 280	0.71 311	0.72 245	0.63 299	0.57 358	0.62 294	0.44 351	0.19 357	0.13 294	0.19 315	0.17 320	0.18 311	0.19 373

FACV-RUCA	0.43 298	0.28 412	0.47 304	0.45 399	0.33 444	0.58 344	0.34 261	0.82 335	0.73 299	0.57 222	0.84 316	0.47 211	0.50 320	0.54 205	0.39 310	0.22 423	0.15 359	0.35 525	0.16 265	0.28 469	0.21 414

TestStereo1	0.43 298	0.23 302	0.41 219	0.51 481	0.24 211	0.34 176	0.40 379	0.77 316	0.90 412	0.68 291	0.96 377	0.48 216	0.46 297	0.91 471	0.32 214	0.16 244	0.13 294	0.18 272	0.15 231	0.14 148	0.13 180

test_5	0.43 298	0.24 339	0.43 254	0.52 494	0.28 348	0.28 96	0.42 404	0.72 286	0.82 360	0.62 240	0.91 356	0.72 352	0.55 349	0.79 420	0.35 261	0.14 116	0.11 162	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.16 302

SA-5K	0.43 298	0.23 302	0.41 219	0.51 481	0.24 211	0.34 176	0.40 379	0.77 316	0.90 412	0.68 291	0.96 377	0.48 216	0.46 297	0.91 471	0.32 214	0.16 244	0.13 294	0.18 272	0.15 231	0.14 148	0.13 180

dd	0.43 298	0.38 483	0.55 385	0.44 375	0.25 242	0.47 278	0.38 346	0.70 273	1.05 485	0.59 226	0.65 224	0.42 180	0.39 257	0.66 335	0.50 386	0.24 452	0.15 359	0.21 387	0.15 231	0.22 408	0.18 341

IIG-Stereo	0.43 298	0.21 238	0.44 264	0.50 465	0.25 242	0.44 261	0.21 53	0.71 281	0.76 318	0.83 393	0.95 373	0.83 400	0.43 277	0.90 464	0.35 261	0.15 188	0.12 222	0.19 315	0.14 199	0.15 204	0.11 83

DN-CSS_ROB	0.43 298	0.26 381	0.62 410	0.40 257	0.29 376	0.44 261	0.27 137	0.77 316	0.75 310	0.72 322	1.09 440	0.48 216	0.43 277	0.69 362	0.37 294	0.15 188	0.12 222	0.21 387	0.19 377	0.18 311	0.16 302

MyStereo05	0.44 305	0.21 238	0.45 276	0.41 292	0.28 348	0.41 243	0.50 453	0.93 378	1.09 502	0.76 342	0.61 213	0.51 229	0.57 358	0.73 386	0.42 328	0.14 116	0.13 294	0.18 272	0.17 320	0.17 286	0.15 256

MyStereo04	0.44 305	0.22 281	0.44 264	0.42 334	0.28 348	0.40 228	0.50 453	1.00 406	1.08 500	0.62 240	0.58 207	0.55 247	0.57 358	0.71 374	0.44 351	0.14 116	0.13 294	0.18 272	0.17 320	0.17 286	0.16 302

mmm	0.44 305	0.27 398	0.46 292	0.38 186	0.24 211	0.61 366	0.35 286	0.94 383	0.53 208	0.72 322	1.05 424	0.63 299	0.50 320	0.57 235	0.45 360	0.18 325	0.15 359	0.23 423	0.20 402	0.20 362	0.18 341

ffm	0.44 305	0.26 381	0.49 336	0.37 156	0.25 242	0.55 318	0.37 324	0.68 250	1.04 481	0.73 328	0.96 377	0.71 343	0.53 331	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.25 453	0.21 424	0.16 249	0.16 302

SA	0.44 305	0.25 364	0.46 292	0.46 420	0.24 211	0.43 253	0.36 308	0.75 306	0.96 444	0.59 226	1.03 414	0.48 216	0.52 327	0.94 487	0.32 214	0.16 244	0.12 222	0.21 387	0.19 377	0.15 204	0.13 180

GwcNet-ADL	0.44 305	0.22 281	0.48 324	0.45 399	0.30 395	0.40 228	0.37 324	0.92 376	0.97 447	0.71 311	0.78 281	0.61 290	0.42 271	0.62 294	0.50 386	0.19 357	0.14 329	0.15 148	0.14 199	0.18 311	0.18 341

TransformOpticalFlow	0.44 305	0.20 200	0.47 304	0.41 292	0.23 181	0.37 204	0.47 434	0.94 383	0.76 318	0.65 269	1.14 459	0.73 363	0.56 356	0.76 403	0.32 214	0.15 188	0.10 63	0.17 222	0.15 231	0.14 148	0.13 180

GMM-Stereo	0.44 305	0.19 159	0.36 148	0.42 334	0.25 242	0.51 293	0.47 434	0.71 281	0.53 208	0.76 342	1.37 509	0.76 377	0.38 246	0.60 277	0.33 227	0.15 188	0.10 63	0.20 345	0.19 377	0.16 249	0.27 470

GES	0.44 305	0.23 302	0.57 395	0.40 257	0.30 395	0.59 356	0.36 308	0.96 394	0.68 272	0.74 333	0.83 311	0.47 211	0.48 306	0.67 346	0.43 335	0.22 423	0.16 391	0.17 222	0.16 265	0.18 311	0.23 439

HCRNet	0.44 305	0.34 455	0.41 219	0.53 504	0.26 288	0.53 305	0.29 168	0.83 340	0.63 246	0.71 311	0.81 301	0.77 383	0.50 320	0.66 335	0.36 278	0.24 452	0.16 391	0.24 440	0.20 402	0.21 386	0.18 341

Hybrid-DGEV-03	0.45 315	0.19 159	0.33 106	0.43 355	0.27 322	0.56 332	0.26 120	0.65 220	0.74 306	0.94 460	1.92 559	0.61 290	0.30 179	0.55 211	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.18 272	0.16 265	0.14 148	0.11 83

DFGA-Net	0.45 315	0.29 424	0.80 493	0.42 334	0.32 433	0.53 305	0.35 286	0.78 322	0.89 409	0.66 282	0.75 260	0.48 216	0.39 257	0.74 393	0.60 428	0.15 188	0.13 294	0.19 315	0.18 347	0.20 362	0.17 323

HI	0.45 315	0.21 238	0.36 148	0.34 82	0.35 460	0.28 96	0.31 213	0.72 286	0.46 180	0.87 419	1.13 454	1.09 488	0.76 468	0.69 362	0.56 418	0.12 40	0.10 63	0.17 222	0.17 320	0.17 286	0.15 256

CoSv	0.45 315	0.21 238	0.36 148	0.34 82	0.35 460	0.28 96	0.31 213	0.72 286	0.46 180	0.87 419	1.13 454	1.09 488	0.76 468	0.69 362	0.56 418	0.12 40	0.10 63	0.17 222	0.17 320	0.17 286	0.15 256

U	0.45 315	0.16 61	0.32 91	0.40 257	0.71 573	3.55 606	0.20 33	0.41 75	0.38 133	0.26 49	0.23 29	0.24 56	0.22 66	0.26 3	0.22 36	0.15 188	0.09 25	0.88 584	0.13 166	0.13 102	0.11 83

CASS	0.45 315	0.27 398	0.42 239	0.48 436	0.22 139	0.61 366	0.34 261	0.97 397	0.62 235	0.71 311	0.85 326	0.61 290	0.55 349	0.57 235	0.41 323	0.29 499	0.16 391	0.22 402	0.18 347	0.22 408	0.28 477
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 315	0.25 364	0.43 254	0.45 399	0.28 348	0.70 417	0.34 261	0.94 383	0.76 318	0.75 335	0.80 294	0.65 318	0.49 310	0.64 320	0.51 396	0.20 380	0.14 329	0.22 402	0.19 377	0.18 311	0.18 341

RAFT_CTSACE	0.45 315	0.20 200	0.44 264	0.45 399	0.27 322	0.34 176	0.39 368	0.60 186	0.73 299	0.76 342	1.44 525	0.83 400	0.38 246	1.08 510	0.26 132	0.12 40	0.13 294	0.18 272	0.16 265	0.15 204	0.11 83

iRaft-Stereo_5w	0.45 315	0.21 238	0.48 324	0.42 334	0.28 348	0.31 139	0.54 480	0.63 206	0.62 235	0.62 240	0.89 349	1.01 463	0.69 434	0.75 399	0.66 446	0.13 74	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.14 148	0.15 256

RAFT	0.45 315	0.22 281	0.45 276	0.47 428	0.26 288	0.54 312	0.47 434	0.66 230	0.58 230	0.80 359	0.82 305	0.94 443	0.57 358	0.75 399	0.34 243	0.17 290	0.15 359	0.22 402	0.20 402	0.16 249	0.12 131

DMCA	0.45 315	0.26 381	0.50 349	0.38 186	0.28 348	0.51 293	0.34 261	0.93 378	0.68 272	0.75 335	0.83 311	0.79 387	0.53 331	0.51 182	0.54 411	0.21 397	0.16 391	0.21 387	0.16 265	0.19 345	0.21 414

Select-FE	0.46 326	0.24 339	0.88 504	0.42 334	0.35 460	0.33 165	0.19 20	0.90 369	0.37 126	0.60 230	1.01 401	0.97 450	0.80 486	0.72 380	0.28 173	0.16 244	0.12 222	0.17 222	0.20 402	0.15 204	0.24 447

PAM_32	0.46 326	0.19 159	0.67 441	0.39 215	0.24 211	0.75 437	0.27 137	0.95 390	0.34 89	0.68 291	0.44 139	1.91 571	0.65 413	0.62 294	0.26 132	0.15 188	0.10 63	0.16 177	0.15 231	0.14 148	0.13 180

PAM	0.46 326	0.19 159	0.70 456	0.40 257	0.26 288	0.75 437	0.33 246	0.85 346	0.34 89	0.70 304	0.46 148	1.83 566	0.63 396	0.61 285	0.26 132	0.15 188	0.10 63	0.16 177	0.14 199	0.14 148	0.13 180

UGAM-zero	0.46 326	0.19 159	0.62 410	0.37 156	0.23 181	0.34 176	0.21 53	1.15 476	0.39 143	0.66 282	0.61 213	1.70 563	0.91 511	0.75 399	0.25 104	0.14 116	0.11 162	0.15 148	0.12 129	0.13 102	0.13 180

test_sample3	0.46 326	0.25 364	0.50 349	0.35 118	0.23 181	0.69 412	0.37 324	1.15 476	0.81 355	0.75 335	0.79 291	0.66 323	0.49 310	0.63 305	0.46 370	0.21 397	0.15 359	0.20 345	0.19 377	0.21 386	0.19 373

IER	0.46 326	0.23 302	0.50 349	0.38 186	0.28 348	0.69 412	0.35 286	0.80 329	0.66 264	0.83 393	0.94 364	0.75 371	0.77 475	0.60 277	0.42 328	0.17 290	0.14 329	0.17 222	0.17 320	0.17 286	0.15 256

BSDual-CNN	0.46 326	0.25 364	0.43 254	0.45 399	0.28 348	0.77 444	0.40 379	0.94 383	0.76 318	0.75 335	0.80 294	0.76 377	0.54 343	0.64 320	0.43 335	0.20 380	0.14 329	0.22 402	0.19 377	0.18 311	0.18 341

STrans-v2	0.46 326	0.20 200	0.48 324	0.40 257	0.24 211	0.55 318	0.50 453	1.07 438	0.73 299	0.65 269	1.05 424	0.72 352	0.69 434	0.72 380	0.33 227	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.14 199	0.13 102	0.12 131

Prome-Stereo	0.46 326	0.19 159	0.35 140	0.44 375	0.26 288	0.40 228	0.45 423	0.68 250	0.44 168	0.96 469	1.84 555	0.59 278	0.67 424	0.61 285	0.32 214	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.14 199	0.16 249	0.29 484

ICVP	0.46 326	0.25 364	0.38 178	0.48 436	0.28 348	0.58 344	0.43 411	1.00 406	0.70 280	0.67 285	0.95 373	0.75 371	0.55 349	0.53 198	0.54 411	0.23 440	0.17 411	0.19 315	0.17 320	0.19 345	0.20 396
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 326	0.34 455	0.86 502	0.50 465	0.37 472	0.81 459	0.50 453	0.72 286	0.65 260	0.51 202	0.65 224	0.45 200	0.45 292	0.64 320	0.38 303	0.24 452	0.24 496	0.22 402	0.21 424	0.23 425	0.23 439

CFNet_pseudo	0.46 326	0.24 339	0.52 368	0.37 156	0.27 322	0.58 344	0.30 185	0.86 350	0.88 396	0.82 381	1.03 414	0.75 371	0.47 301	0.58 255	0.44 351	0.17 290	0.12 222	0.24 440	0.16 265	0.24 438	0.19 373

ACVNet	0.46 326	0.23 302	0.36 148	0.39 215	0.28 348	0.58 344	0.40 379	0.87 357	0.80 347	0.64 259	0.96 377	0.79 387	0.60 378	0.63 305	0.67 449	0.17 290	0.15 359	0.16 177	0.15 231	0.18 311	0.15 256

BEATNet_4x	0.46 326	0.32 442	0.56 391	0.37 156	0.19 60	0.63 385	0.35 286	1.01 415	0.72 292	0.77 348	0.83 311	0.70 339	0.59 374	0.68 356	0.53 406	0.16 244	0.12 222	0.16 177	0.14 199	0.24 438	0.16 302

ccs_rob	0.46 326	0.24 339	0.52 368	0.37 156	0.27 322	0.58 344	0.31 213	0.86 350	0.88 396	0.82 381	1.02 410	0.75 371	0.47 301	0.58 255	0.44 351	0.17 290	0.12 222	0.24 440	0.16 265	0.24 438	0.19 373

G2L-ROB	0.47 341	0.19 159	0.42 239	0.35 118	0.22 139	0.57 338	0.42 404	1.14 472	0.71 291	0.84 400	0.75 260	1.09 488	0.53 331	0.74 393	0.53 406	0.17 290	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.17 286	0.19 373

rvit_0105_3	0.47 341	0.34 455	0.77 489	0.54 511	0.31 417	0.49 286	0.47 434	0.63 206	0.79 345	0.65 269	0.59 208	0.64 305	0.50 320	0.65 327	0.39 310	0.29 499	0.27 519	0.29 501	0.28 510	0.21 386	0.20 396

rvit_stereo_0075_2	0.47 341	0.37 473	0.70 456	0.53 504	0.46 530	0.43 253	0.36 308	0.81 333	0.67 267	0.55 216	0.74 258	0.59 278	0.43 277	0.63 305	0.43 335	0.32 520	0.23 488	0.35 525	0.25 483	0.30 482	0.25 454

test_sample5	0.47 341	0.26 381	0.49 336	0.36 138	0.22 139	0.64 392	0.39 368	1.13 463	0.81 355	0.77 348	0.94 364	0.64 305	0.54 343	0.65 327	0.43 335	0.21 397	0.16 391	0.22 402	0.20 402	0.22 408	0.20 396

test_sample4	0.47 341	0.26 381	0.50 349	0.35 118	0.22 139	0.69 412	0.38 346	1.15 476	0.81 355	0.78 352	0.82 305	0.62 297	0.53 331	0.63 305	0.44 351	0.21 397	0.15 359	0.21 387	0.19 377	0.21 386	0.19 373

DispNO	0.47 341	0.23 302	0.71 461	0.39 215	0.31 417	0.60 363	0.38 346	0.89 364	0.77 326	0.75 335	0.84 316	0.72 352	0.54 343	0.73 386	0.46 370	0.19 357	0.14 329	0.20 345	0.18 347	0.16 249	0.17 323

CoDeX	0.47 341	0.20 200	0.49 336	0.42 334	0.25 242	0.75 437	0.36 308	1.27 527	0.80 347	0.82 381	0.96 377	0.62 297	0.57 358	0.60 277	0.36 278	0.17 290	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.16 249	0.14 226

ARAFT	0.47 341	0.24 339	0.79 491	0.42 334	0.25 242	0.55 318	0.55 484	0.75 306	0.81 355	0.89 433	0.75 260	0.73 363	0.47 301	0.88 456	0.37 294	0.15 188	0.12 222	0.23 423	0.22 442	0.14 148	0.13 180

SFCPSM	0.47 341	0.21 238	0.55 385	0.40 257	0.27 322	0.87 478	0.37 324	1.33 537	0.77 326	0.80 359	0.84 316	0.54 242	0.49 310	0.57 235	0.37 294	0.18 325	0.13 294	0.18 272	0.20 402	0.16 249	0.15 256

cf-r	0.47 341	0.23 302	0.41 219	0.39 215	0.23 181	0.59 356	0.37 324	0.88 362	0.85 378	0.72 322	1.05 424	0.94 443	0.62 390	0.56 222	0.54 411	0.21 397	0.14 329	0.17 222	0.19 377	0.15 204	0.15 256

GANet-RSSM	0.47 341	0.21 238	0.37 166	0.38 186	0.25 242	0.58 344	0.36 308	1.07 438	0.78 336	0.68 291	1.01 401	0.86 411	0.67 424	0.62 294	0.44 351	0.21 397	0.15 359	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.17 323

MLCV	0.47 341	0.24 339	0.61 407	0.37 156	0.17 23	0.61 366	0.33 246	0.80 329	0.87 392	0.94 460	1.13 454	0.72 352	0.43 277	0.89 462	0.51 396	0.13 74	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.14 148	0.12 131

G2L-Stereo_test	0.48 353	0.20 200	0.40 209	0.34 82	0.23 181	0.57 338	0.58 494	1.10 449	0.77 326	0.86 411	0.94 364	0.95 445	0.54 343	0.68 356	0.60 428	0.16 244	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.15 204	0.15 256

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 353	0.21 238	1.26 550	0.39 215	0.51 543	0.28 96	0.30 185	1.25 523	0.44 168	0.68 291	1.11 443	0.86 411	0.33 205	0.67 346	0.27 150	0.15 188	0.11 162	0.17 222	0.20 402	0.22 408	0.24 447

DualNet	0.48 353	0.26 381	0.49 336	0.36 138	0.22 139	0.64 392	0.39 368	1.13 463	0.81 355	0.80 359	1.03 414	0.64 305	0.54 343	0.65 327	0.43 335	0.21 397	0.16 391	0.22 402	0.20 402	0.22 408	0.20 396

PCWNet_CMD	0.48 353	0.24 339	0.52 368	0.39 215	0.27 322	0.63 385	0.30 185	0.95 390	0.96 444	0.86 411	1.07 434	0.79 387	0.44 287	0.57 235	0.43 335	0.17 290	0.12 222	0.21 387	0.16 265	0.24 438	0.19 373

gwcnet-sp	0.48 353	0.23 302	0.70 456	0.40 257	0.26 288	0.81 459	0.41 394	0.89 364	0.84 370	0.91 445	0.76 266	0.66 323	0.61 384	0.66 335	0.50 386	0.18 325	0.17 411	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.18 341

scenet	0.48 353	0.23 302	0.70 456	0.40 257	0.26 288	0.81 459	0.41 394	0.89 364	0.84 370	0.91 445	0.76 266	0.66 323	0.61 384	0.66 335	0.50 386	0.18 325	0.17 411	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.18 341

ssnet	0.48 353	0.23 302	0.70 456	0.40 257	0.26 288	0.81 459	0.41 394	0.89 364	0.84 370	0.91 445	0.76 266	0.66 323	0.61 384	0.66 335	0.50 386	0.18 325	0.17 411	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.18 341

Sa-1000	0.48 353	0.24 339	0.41 219	0.45 399	0.25 242	0.59 356	0.34 261	0.81 333	0.93 430	0.82 381	1.50 532	0.53 238	0.45 292	0.92 474	0.30 198	0.15 188	0.12 222	0.21 387	0.19 377	0.15 204	0.13 180

UDGNet	0.48 353	0.77 565	0.50 349	0.48 436	0.31 417	0.41 243	0.34 261	0.70 273	0.92 424	0.65 269	0.60 210	0.58 263	0.43 277	0.63 305	0.41 323	0.32 520	0.15 359	0.66 576	0.19 377	0.36 517	0.21 414

PSMNet-ADL	0.48 353	0.27 398	0.40 209	0.48 436	0.30 395	0.68 410	0.37 324	0.90 369	0.80 347	0.61 238	0.80 294	0.92 438	0.62 390	0.72 380	0.63 438	0.23 440	0.18 431	0.18 272	0.20 402	0.22 408	0.20 396

PSM-AAD	0.48 353	0.20 200	0.37 166	0.43 355	0.23 181	0.56 332	0.50 453	0.65 220	0.70 280	1.07 512	1.12 447	0.58 263	0.92 516	0.61 285	0.32 214	0.15 188	0.11 162	0.25 453	0.26 497	0.18 311	0.43 551

KYRaft	0.48 353	0.20 200	0.38 178	0.44 375	0.23 181	0.44 261	0.37 324	0.66 230	0.41 149	0.94 460	1.73 548	0.79 387	0.41 269	0.63 305	0.31 206	0.16 244	0.11 162	0.18 272	0.22 442	0.16 249	0.78 581

ASMatch	0.48 353	0.19 159	0.45 276	0.39 215	0.28 348	0.37 204	0.26 120	0.74 299	0.68 272	0.76 342	2.34 572	0.61 290	0.52 327	0.62 294	0.37 294	0.14 116	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.14 148	0.21 414

DEmStereo	0.48 353	0.17 93	0.50 349	0.38 186	0.25 242	0.59 356	0.34 261	0.63 206	0.74 306	0.89 433	1.66 544	0.58 263	1.06 538	0.60 277	0.42 328	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.16 265	0.14 148	0.15 256

PSMNet-RSSM	0.48 353	0.22 281	0.38 178	0.42 334	0.25 242	0.50 289	0.37 324	1.10 449	0.77 326	0.70 304	1.06 431	0.84 404	0.64 407	0.62 294	0.47 377	0.23 440	0.15 359	0.23 423	0.25 483	0.20 362	0.19 373

CFNet-ft	0.48 353	0.23 302	0.36 148	0.40 257	0.26 288	0.64 392	0.37 324	0.87 357	0.85 378	0.64 259	1.00 398	1.01 463	0.64 407	0.61 285	0.53 406	0.23 440	0.15 359	0.24 440	0.21 424	0.23 425	0.18 341

MSMDNet	0.48 353	0.24 339	0.52 368	0.39 215	0.27 322	0.63 385	0.30 185	0.96 394	0.96 444	0.86 411	1.07 434	0.79 387	0.44 287	0.57 235	0.43 335	0.17 290	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.23 425	0.19 373

CFNet_RVC	0.48 353	0.23 302	0.36 148	0.40 257	0.26 288	0.64 392	0.37 324	0.87 357	0.85 378	0.64 259	1.00 398	1.01 463	0.64 407	0.61 285	0.53 406	0.23 440	0.15 359	0.24 440	0.21 424	0.23 425	0.18 341

G2L-Stereo	0.49 371	0.23 302	0.48 324	0.43 355	0.26 288	0.47 278	0.42 404	0.93 378	0.78 336	0.84 400	0.86 329	0.91 433	0.52 327	0.78 415	0.70 456	0.20 380	0.17 411	0.22 402	0.18 347	0.17 286	0.21 414

DCVSM-stereo	0.49 371	0.27 398	0.53 376	0.39 215	0.29 376	0.51 293	0.26 120	0.75 306	0.75 310	1.11 522	0.75 260	1.05 476	0.72 455	0.60 277	0.47 377	0.20 380	0.19 449	0.24 440	0.20 402	0.25 447	0.30 493

test_sample6	0.49 371	0.26 381	0.50 349	0.37 156	0.22 139	0.63 385	0.40 379	1.12 461	0.83 365	0.80 359	1.03 414	0.66 323	0.55 349	0.67 346	0.46 370	0.22 423	0.16 391	0.22 402	0.22 442	0.23 425	0.21 414

qqq1	0.49 371	0.23 302	0.62 410	0.34 82	0.20 87	0.62 374	0.34 261	1.21 499	1.02 470	0.81 372	1.01 401	0.71 343	0.65 413	0.84 440	0.34 243	0.19 357	0.15 359	0.14 104	0.12 129	0.15 204	0.14 226

fff1	0.49 371	0.23 302	0.62 410	0.34 82	0.20 87	0.62 374	0.34 261	1.21 499	1.02 470	0.81 372	1.01 401	0.71 343	0.65 413	0.84 440	0.34 243	0.19 357	0.15 359	0.14 104	0.12 129	0.15 204	0.14 226

ff1	0.49 371	0.26 381	0.49 336	0.37 156	0.25 242	0.55 318	0.37 324	0.68 250	1.04 481	0.73 328	0.96 377	0.71 343	0.53 331	1.01 494	0.88 498	0.16 244	0.10 63	0.25 453	0.21 424	0.16 249	0.16 302

GMStereo_Zeroshot	0.49 371	0.44 508	0.74 475	0.49 451	0.27 322	0.56 332	0.29 168	0.73 297	0.76 318	0.86 411	0.94 364	0.91 433	0.36 238	0.74 393	0.43 335	0.26 472	0.14 329	0.26 472	0.15 231	0.36 517	0.18 341

ToySt	0.49 371	0.27 398	0.75 479	0.40 257	0.27 322	0.64 392	0.49 448	0.84 343	0.77 326	0.60 230	0.83 311	0.88 422	0.66 421	0.70 369	0.56 418	0.16 244	0.17 411	0.21 387	0.20 402	0.21 386	0.19 373

anonymousa	0.49 371	0.20 200	0.42 239	0.38 186	0.23 181	0.91 482	0.35 286	0.75 306	0.62 235	0.85 404	1.54 537	1.06 478	0.66 421	0.51 182	0.43 335	0.16 244	0.13 294	0.19 315	0.21 424	0.16 249	0.14 226

hknet	0.49 371	0.25 364	0.51 363	0.45 399	0.29 376	0.77 444	0.40 379	0.94 383	0.83 365	0.75 335	0.80 294	0.97 450	0.61 384	0.73 386	0.45 360	0.18 325	0.14 329	0.22 402	0.19 377	0.18 311	0.18 341

psmg	0.49 371	0.25 364	0.43 254	0.41 292	0.28 348	0.85 474	0.43 411	0.99 402	0.76 318	0.91 445	0.94 364	0.76 377	0.54 343	0.64 320	0.43 335	0.20 380	0.15 359	0.20 345	0.20 402	0.18 311	0.18 341

DRaft	0.49 371	0.17 93	0.47 304	0.37 156	0.25 242	0.58 344	0.40 379	0.65 220	0.85 378	1.02 494	1.75 551	0.50 225	0.82 491	0.63 305	0.40 318	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.16 265	0.14 148	0.15 256

GrayStereo	0.49 371	0.19 159	0.42 239	0.46 420	0.28 348	0.53 305	0.67 516	0.69 258	0.63 246	1.02 494	1.47 531	0.78 385	0.76 468	0.56 222	0.33 227	0.14 116	0.12 222	0.17 222	0.17 320	0.15 204	0.29 484

GwcNet-RSSM	0.49 371	0.24 339	0.42 239	0.40 257	0.23 181	0.55 318	0.38 346	0.93 378	0.93 430	0.71 311	1.16 470	0.86 411	0.60 378	0.62 294	0.66 446	0.21 397	0.14 329	0.19 315	0.20 402	0.16 249	0.15 256

UCFNet_RVC	0.49 371	0.26 381	0.35 140	0.39 215	0.26 288	0.64 392	0.36 308	1.15 476	0.84 370	0.67 285	0.88 345	0.88 422	0.59 374	0.58 255	0.45 360	0.24 452	0.17 411	0.27 485	0.27 504	0.25 447	0.23 439

iResNet	0.49 371	0.29 424	0.79 491	0.42 334	0.21 114	0.61 366	0.40 379	0.82 335	0.99 456	0.87 419	1.12 447	0.69 335	0.53 331	0.78 415	0.51 396	0.15 188	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.17 286	0.15 256

CFNet_ucs	0.50 387	0.24 339	0.55 385	0.38 186	0.31 417	0.58 344	0.33 246	0.98 400	0.93 430	0.88 429	1.19 478	0.80 395	0.49 310	0.63 305	0.43 335	0.21 397	0.15 359	0.26 472	0.18 347	0.26 454	0.22 432

NINENet	0.50 387	0.29 424	0.51 363	0.45 399	0.32 433	0.70 417	0.34 261	1.10 449	0.88 396	0.80 359	0.94 364	0.65 318	0.49 310	0.73 386	0.51 396	0.22 423	0.20 461	0.25 453	0.18 347	0.22 408	0.21 414

AACVNet	0.50 387	0.23 302	0.49 336	0.46 420	0.29 376	0.52 297	0.38 346	0.90 369	0.55 220	0.81 372	1.03 414	1.00 459	0.70 447	0.83 435	0.54 411	0.21 397	0.18 431	0.24 440	0.18 347	0.23 425	0.20 396

CrosDoStereo	0.50 387	0.18 120	0.45 276	0.38 186	0.24 211	0.40 228	1.18 581	0.67 240	0.86 383	0.94 460	1.37 509	0.63 299	0.77 475	0.65 327	0.45 360	0.15 188	0.12 222	0.17 222	0.18 347	0.14 148	0.14 226

DeepStereo_LL	0.50 387	0.18 120	0.45 276	0.38 186	0.24 211	0.40 228	1.18 581	0.67 240	0.86 383	0.94 460	1.37 509	0.63 299	0.77 475	0.65 327	0.45 360	0.15 188	0.12 222	0.17 222	0.18 347	0.14 148	0.14 226

THIR-Stereo	0.50 387	0.18 120	0.45 276	0.38 186	0.23 181	0.75 437	0.67 516	0.66 230	0.87 392	1.02 494	1.40 515	0.72 352	0.76 468	0.62 294	0.42 328	0.15 188	0.11 162	0.17 222	0.18 347	0.14 148	0.15 256

AdaStereo	0.50 387	0.32 442	0.47 304	0.48 436	0.25 242	0.67 408	0.32 236	1.17 488	0.88 396	0.75 335	0.99 396	0.75 371	0.49 310	0.67 346	0.46 370	0.27 482	0.12 222	0.28 493	0.18 347	0.23 425	0.18 341
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.
SMFormer	0.51 394	0.23 302	0.62 410	0.34 82	0.20 87	0.62 374	0.34 261	1.21 499	1.02 470	0.81 372	1.01 401	0.71 343	0.65 413	0.84 440	0.55 416	0.19 357	0.15 359	0.18 272	0.16 265	0.18 311	0.18 341

tta	0.51 394	0.23 302	0.62 410	0.34 82	0.20 87	0.62 374	0.34 261	1.21 499	1.02 470	0.81 372	1.01 401	0.71 343	0.65 413	0.84 440	0.55 416	0.19 357	0.15 359	0.18 272	0.16 265	0.15 204	0.14 226

DAS	0.51 394	0.25 364	0.60 405	0.48 436	0.31 417	0.58 344	0.41 394	0.83 340	0.97 447	0.89 433	1.12 447	0.70 339	0.75 465	0.82 427	0.43 335	0.17 290	0.13 294	0.18 272	0.15 231	0.20 362	0.18 341

SepStereo	0.51 394	0.25 364	0.60 405	0.48 436	0.31 417	0.58 344	0.41 394	0.83 340	0.97 447	0.89 433	1.12 447	0.70 339	0.75 465	0.93 480	0.43 335	0.17 290	0.13 294	0.18 272	0.15 231	0.20 362	0.18 341

acv_ft	0.51 394	0.23 302	0.56 391	0.44 375	0.28 348	0.86 477	0.39 368	0.91 374	0.80 347	0.97 474	0.96 377	0.79 387	0.59 374	0.63 305	0.87 495	0.17 290	0.15 359	0.16 177	0.15 231	0.17 286	0.15 256

DMCA-RVC	0.51 394	0.30 433	0.59 400	0.50 465	0.32 433	0.54 312	0.38 346	0.86 350	0.68 272	0.94 460	0.86 329	0.91 433	0.68 430	0.70 369	0.59 426	0.23 440	0.18 431	0.31 510	0.23 458	0.26 454	0.19 373

CFNet	0.51 394	0.29 424	0.46 292	0.41 292	0.27 322	0.70 417	0.32 236	1.13 463	1.00 463	0.72 322	1.07 434	0.85 406	0.60 378	0.76 403	0.52 403	0.19 357	0.14 329	0.23 423	0.23 458	0.21 386	0.16 302

HSM	0.51 394	0.24 339	0.41 219	0.39 215	0.24 211	0.75 437	0.40 379	1.22 507	0.75 310	0.81 372	0.91 356	1.21 509	0.69 434	0.87 453	0.46 370	0.17 290	0.13 294	0.17 222	0.14 199	0.17 286	0.17 323

DDVS	0.52 402	0.30 433	0.56 391	0.41 292	0.31 417	0.71 422	0.34 261	0.91 374	0.67 267	0.85 404	0.89 349	1.12 496	0.46 297	0.86 451	0.60 428	0.22 423	0.16 391	0.22 402	0.18 347	0.25 447	0.26 460

UGAM	0.52 402	0.22 281	0.46 292	0.45 399	0.25 242	0.41 243	0.52 471	0.62 198	1.16 513	0.76 342	1.13 454	1.32 527	0.57 358	1.00 493	0.53 406	0.17 290	0.14 329	0.25 453	0.21 424	0.15 204	0.13 180

test_sample7	0.52 402	0.29 424	0.50 349	0.36 138	0.27 322	0.62 374	0.41 394	1.06 434	0.88 396	0.92 453	0.86 329	0.85 406	0.69 434	0.68 356	0.50 386	0.26 472	0.20 461	0.27 485	0.26 497	0.27 465	0.24 447

ac_64	0.52 402	0.22 281	0.50 349	0.45 399	0.28 348	0.80 454	0.45 423	1.02 418	0.61 234	0.91 445	0.83 311	1.07 483	0.68 430	0.74 393	0.70 456	0.21 397	0.18 431	0.20 345	0.19 377	0.18 311	0.15 256

iResNetv2_ROB	0.52 402	0.27 398	0.69 452	0.38 186	0.25 242	0.62 374	0.35 286	1.17 488	1.01 467	0.99 481	1.06 431	0.88 422	0.67 424	0.66 335	0.39 310	0.19 357	0.13 294	0.15 148	0.11 95	0.18 311	0.16 302

iResNet_ROB	0.52 402	0.21 238	0.53 376	0.37 156	0.21 114	0.61 366	0.29 168	1.51 567	1.32 545	0.90 440	1.02 410	0.80 395	0.62 390	0.76 403	0.43 335	0.16 244	0.12 222	0.13 69	0.09 10	0.15 204	0.18 341

coex_refinement	0.53 408	0.21 238	0.39 198	0.44 375	0.30 395	0.76 443	0.39 368	1.09 446	0.90 412	0.85 404	1.12 447	1.00 459	0.56 356	0.63 305	0.81 479	0.21 397	0.13 294	0.16 177	0.16 265	0.20 362	0.21 414

ITSA-stereo	0.53 408	0.28 412	0.52 368	0.40 257	0.23 181	0.56 332	0.34 261	1.24 519	1.24 528	0.80 359	0.81 301	0.72 352	0.58 367	0.82 427	0.65 443	0.21 397	0.17 411	0.23 423	0.21 424	0.22 408	0.26 460

mmx	0.53 408	0.26 381	0.49 336	0.37 156	0.25 242	0.55 318	0.37 324	1.16 483	1.03 475	0.73 328	0.96 377	0.71 343	0.53 331	1.01 494	0.88 498	0.20 380	0.15 359	0.25 453	0.21 424	0.22 408	0.20 396

xxx	0.53 408	0.26 381	0.49 336	0.37 156	0.25 242	0.55 318	0.37 324	1.16 483	1.03 475	0.73 328	0.96 377	0.71 343	0.53 331	1.01 494	0.88 498	0.20 380	0.15 359	0.25 453	0.21 424	0.22 408	0.20 396

AASNet	0.53 408	0.25 364	0.52 368	0.49 451	0.32 433	0.74 431	0.40 379	1.50 564	0.86 383	0.86 411	0.92 360	0.64 305	0.59 374	0.59 271	0.79 474	0.23 440	0.19 449	0.20 345	0.16 265	0.21 386	0.19 373

LMCR-Stereo	0.53 408	0.30 433	0.53 376	0.58 529	0.30 395	0.83 470	0.36 308	1.19 492	0.76 318	0.88 429	1.04 420	0.56 250	0.62 390	0.82 427	0.67 449	0.19 357	0.15 359	0.19 315	0.14 199	0.23 425	0.17 323

RAFT + AFF	0.53 408	0.29 424	0.75 479	0.51 481	0.32 433	0.63 385	0.60 499	1.00 406	0.91 419	0.78 352	0.87 337	0.83 400	0.58 367	0.80 421	0.47 377	0.17 290	0.20 461	0.23 423	0.22 442	0.18 311	0.18 341

UPFNet	0.53 408	0.24 339	0.51 363	0.45 399	0.38 481	0.84 473	0.49 448	0.99 402	0.75 310	0.87 419	0.88 345	0.86 411	0.64 407	0.80 421	0.71 461	0.20 380	0.20 461	0.20 345	0.20 402	0.19 345	0.15 256

RASNet	0.53 408	0.22 281	0.52 368	0.38 186	0.22 139	0.68 410	0.38 346	0.97 397	0.88 396	0.73 328	1.04 420	1.03 470	0.92 516	0.90 464	0.86 489	0.16 244	0.14 329	0.14 104	0.17 320	0.15 204	0.13 180

HSM-Net_RVC	0.53 408	0.22 281	0.35 140	0.37 156	0.21 114	0.85 474	0.37 324	1.23 512	0.93 430	0.90 440	1.15 465	1.26 514	0.63 396	0.72 380	0.48 381	0.17 290	0.13 294	0.16 177	0.15 231	0.17 286	0.15 256
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 408	0.32 442	0.64 425	0.44 375	0.30 395	0.66 403	0.44 420	1.04 425	0.88 396	0.91 445	0.91 356	0.99 455	0.60 378	0.68 356	0.60 428	0.21 397	0.17 411	0.22 402	0.22 442	0.21 386	0.21 414
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 408	0.34 455	0.59 400	0.41 292	0.30 395	0.50 289	0.43 411	1.19 492	0.70 280	0.85 404	1.05 424	0.86 411	0.55 349	0.84 440	0.51 396	0.29 499	0.23 488	0.22 402	0.22 442	0.26 454	0.25 454

rvit_105_1	0.54 420	0.40 495	0.76 484	0.58 529	0.37 472	0.59 356	0.68 521	0.70 273	0.94 437	0.82 381	0.69 239	0.73 363	0.58 367	0.78 415	0.54 411	0.32 520	0.29 528	0.31 510	0.34 537	0.23 425	0.20 396

UNet	0.54 420	0.26 381	0.66 437	0.44 375	0.40 492	0.99 500	0.41 394	0.98 400	0.75 310	0.83 393	0.89 349	1.04 472	0.72 455	0.73 386	0.62 435	0.19 357	0.14 329	0.20 345	0.17 320	0.20 362	0.17 323

1111x	0.55 422	0.22 281	0.46 292	0.38 186	0.20 87	0.66 403	0.43 411	1.23 512	0.99 456	0.71 311	0.99 396	0.95 445	0.69 434	0.90 464	1.08 536	0.18 325	0.17 411	0.18 272	0.19 377	0.20 362	0.18 341

ADLNet2	0.55 422	0.25 364	0.65 431	0.47 428	0.30 395	0.83 470	0.50 453	1.05 430	0.95 443	0.80 359	0.98 391	0.99 455	0.69 434	0.77 411	0.73 464	0.20 380	0.16 391	0.17 222	0.18 347	0.21 386	0.21 414

GEStereo_RVC	0.55 422	0.29 424	0.63 420	0.49 451	0.31 417	0.70 417	0.54 480	1.22 507	0.92 424	0.82 381	0.85 326	0.85 406	0.63 396	0.90 464	0.65 443	0.24 452	0.16 391	0.19 315	0.16 265	0.21 386	0.22 432

ADLNet	0.55 422	0.27 398	0.51 363	0.44 375	0.35 460	0.78 448	0.46 427	1.08 442	0.86 383	0.99 481	0.98 391	0.92 438	0.63 396	0.69 362	0.81 479	0.22 423	0.16 391	0.22 402	0.22 442	0.21 386	0.21 414

MMNet	0.55 422	0.25 364	0.61 407	0.43 355	0.34 453	1.07 514	0.39 368	0.87 357	0.91 419	0.91 445	0.93 363	0.86 411	0.76 468	0.81 424	0.76 469	0.15 188	0.14 329	0.18 272	0.19 377	0.20 362	0.16 302

delet	0.55 422	0.24 339	0.55 385	0.44 375	0.33 444	1.07 514	0.50 453	1.00 406	0.86 383	0.85 404	0.96 377	0.90 431	0.63 396	0.83 435	0.74 467	0.18 325	0.18 431	0.20 345	0.21 424	0.16 249	0.15 256

psm_up	0.55 422	0.26 381	0.47 304	0.49 451	0.32 433	0.65 401	0.56 490	1.04 425	0.82 360	0.82 381	0.88 345	1.01 463	0.94 522	0.74 393	0.61 432	0.21 397	0.25 504	0.26 472	0.23 458	0.21 386	0.20 396

hitnet-ft	0.55 422	0.27 398	0.39 198	0.41 292	0.28 348	0.78 448	0.40 379	0.92 376	0.90 412	0.82 381	1.01 401	1.13 502	0.70 447	0.78 415	0.67 449	0.28 492	0.20 461	0.28 493	0.22 442	0.29 473	0.26 460

DSFCA	0.55 422	0.25 364	0.62 410	0.40 257	0.36 465	0.74 431	0.52 471	1.04 425	0.82 360	1.06 509	0.84 316	0.89 426	0.63 396	0.99 490	0.58 421	0.25 462	0.21 471	0.21 387	0.21 424	0.21 386	0.19 373

FADNet_RVC	0.55 422	0.37 473	1.17 541	0.44 375	0.31 417	0.56 332	0.34 261	1.06 434	0.88 396	0.67 285	0.90 353	0.61 290	0.65 413	0.93 480	0.70 456	0.21 397	0.18 431	0.26 472	0.23 458	0.31 488	0.28 477

STTStereo	0.55 422	0.37 473	0.76 484	0.44 375	0.31 417	0.60 363	0.44 420	0.96 394	0.86 383	0.99 481	0.90 353	0.96 448	0.58 367	0.71 374	0.61 432	0.25 462	0.23 488	0.26 472	0.32 532	0.24 438	0.23 439

ISRNet	0.56 433	0.24 339	0.66 437	0.56 521	0.36 465	0.44 261	0.25 105	0.82 335	0.84 370	1.07 512	1.25 488	0.91 433	0.60 378	0.66 335	0.58 421	0.35 538	0.26 510	0.36 530	0.33 535	0.30 482	0.42 545

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 433	3.08 619	2.43 591	0.31 26	0.18 40	0.29 108	0.20 33	0.37 44	0.32 77	0.28 68	0.24 36	0.18 15	0.18 25	0.31 20	0.22 36	1.09 596	0.08 2	0.17 222	0.16 265	0.14 148	0.97 595

CSP-Net	0.56 433	0.27 398	0.49 336	0.41 292	0.28 348	1.22 540	0.50 453	1.23 512	0.72 292	0.95 468	0.95 373	0.89 426	0.62 390	0.83 435	0.62 435	0.26 472	0.17 411	0.17 222	0.17 320	0.18 311	0.17 323

FTStereo	0.56 433	0.20 200	0.37 166	0.41 292	0.25 242	0.40 228	0.79 549	0.66 230	0.43 161	1.09 518	3.27 593	0.70 339	0.73 458	0.55 211	0.33 227	0.14 116	0.13 294	0.19 315	0.17 320	0.15 204	0.30 493

RAFT-RH_RVC	0.56 433	0.17 93	0.41 219	0.37 156	0.23 181	0.57 338	0.24 97	0.60 186	0.70 280	1.19 532	3.94 605	0.56 250	0.38 246	0.65 327	0.36 278	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.14 199	0.12 62	0.13 180

HGLStereo	0.56 433	0.28 412	0.57 395	0.50 465	0.37 472	0.80 454	0.45 423	1.02 418	0.78 336	0.86 411	1.14 459	0.89 426	0.82 491	0.76 403	0.73 464	0.21 397	0.20 461	0.19 315	0.18 347	0.19 345	0.21 414

FADNet-RVC-Resample	0.56 433	0.33 450	1.16 537	0.49 451	0.34 453	0.71 422	0.43 411	1.01 415	0.93 430	0.82 381	0.87 337	0.74 369	0.67 424	0.73 386	0.45 360	0.18 325	0.18 431	0.26 472	0.27 504	0.26 454	0.27 470

DualNet (step1)	0.57 440	0.36 466	0.72 466	0.38 186	0.30 395	0.71 422	0.43 411	1.06 434	0.88 396	0.92 453	0.86 329	0.85 406	0.69 434	0.68 356	0.50 386	0.41 553	0.20 461	0.40 543	0.41 556	0.36 517	0.33 510

LL-Strereo	0.57 440	0.27 398	0.68 446	0.48 436	0.34 453	0.39 225	0.48 442	0.94 383	0.97 447	0.83 393	0.78 281	1.10 492	1.18 550	1.33 544	0.49 384	0.17 290	0.14 329	0.22 402	0.19 377	0.16 249	0.17 323

CRFU-Net	0.57 440	0.27 398	0.57 395	0.46 420	0.30 395	1.20 538	0.52 471	1.10 449	0.56 226	1.00 486	0.98 391	1.06 478	0.79 482	0.81 424	0.71 461	0.21 397	0.19 449	0.18 272	0.16 265	0.18 311	0.19 373

TDLM	0.57 440	0.33 450	0.49 336	0.51 481	0.30 395	0.66 403	0.73 541	1.03 422	1.01 467	0.82 381	1.10 442	0.84 404	0.70 447	0.86 451	0.58 421	0.28 492	0.17 411	0.25 453	0.22 442	0.26 454	0.19 373

CVANet_RVC	0.57 440	0.33 450	0.44 264	0.47 428	0.32 433	0.67 408	0.61 504	1.05 430	0.93 430	0.85 404	1.04 420	1.01 463	0.73 458	0.83 435	0.52 403	0.29 499	0.19 449	0.27 485	0.25 483	0.31 488	0.21 414

AANet_RVC	0.57 440	0.32 442	0.54 380	0.45 399	0.27 322	0.57 338	0.48 442	1.00 406	1.28 540	0.86 411	1.33 504	0.87 417	0.58 367	1.07 507	0.75 468	0.18 325	0.12 222	0.15 148	0.13 166	0.18 311	0.18 341

NOSS_ROB	0.57 440	0.39 490	0.39 198	0.44 375	0.30 395	0.73 430	0.54 480	1.03 422	1.08 500	0.67 285	0.87 337	0.76 377	0.57 358	0.77 411	0.47 377	0.38 546	0.38 564	0.44 551	0.42 560	0.37 522	0.34 517

ssnet_v2	0.58 447	0.28 412	0.56 391	0.43 355	0.29 376	0.95 490	0.59 497	1.13 463	0.99 456	0.93 457	0.80 294	0.99 455	0.64 407	0.82 427	0.94 514	0.25 462	0.22 478	0.23 423	0.24 474	0.20 362	0.19 373

dad	0.58 447	0.50 523	0.64 425	0.43 355	0.30 395	0.59 356	0.36 308	0.78 322	1.25 534	1.01 491	1.17 472	1.15 506	0.53 331	0.68 356	0.50 386	0.35 538	0.23 488	0.37 535	0.21 424	0.29 473	0.20 396

SACVNet	0.58 447	0.34 455	0.55 385	0.55 518	0.36 465	0.63 385	0.48 442	1.13 463	0.77 326	1.02 494	1.06 431	1.02 468	0.74 461	0.90 464	0.51 396	0.27 482	0.21 471	0.25 453	0.24 474	0.29 473	0.36 524

pcwnet_v2	0.58 447	0.28 412	0.84 496	0.45 399	0.35 460	0.61 366	0.35 286	1.27 527	1.21 523	0.99 481	1.27 491	0.72 352	0.58 367	0.67 346	0.48 381	0.27 482	0.21 471	0.24 440	0.23 458	0.29 473	0.29 484

PS-NSSS	0.58 447	0.44 508	0.62 410	0.42 334	0.33 444	0.66 403	0.58 494	1.02 418	0.86 383	0.77 348	1.28 493	0.72 352	0.64 407	0.82 427	0.59 426	0.31 509	0.26 510	0.40 543	0.27 504	0.33 501	0.26 460

StereoDRNet-Refined	0.58 447	0.32 442	0.54 380	0.46 420	0.30 395	0.96 493	0.40 379	1.00 406	0.94 437	1.12 523	1.08 437	0.96 448	0.67 424	0.90 464	0.89 508	0.17 290	0.13 294	0.22 402	0.21 424	0.20 362	0.19 373
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 447	0.28 412	0.47 304	0.49 451	0.32 433	0.77 444	0.50 453	0.99 402	0.92 424	1.04 503	1.14 459	1.21 509	0.69 434	0.88 456	0.69 453	0.20 380	0.20 461	0.22 402	0.22 442	0.21 386	0.18 341

CBFPSM	0.59 454	0.22 281	1.31 555	0.38 186	0.27 322	1.12 526	0.65 511	0.79 326	0.82 360	0.80 359	0.81 301	1.35 536	0.87 504	0.67 346	0.76 469	0.16 244	0.15 359	0.15 148	0.16 265	0.17 286	0.22 432

HBP-ISP	0.59 454	0.45 512	0.43 254	0.45 399	0.33 444	0.70 417	0.28 159	1.11 455	1.00 463	0.83 393	1.18 474	0.65 318	0.68 430	0.88 456	0.52 403	0.35 538	0.38 564	0.47 556	0.41 556	0.38 526	0.31 501

CBMV_ROB	0.59 454	0.37 473	0.38 178	0.39 215	0.28 348	0.74 431	0.28 159	1.00 406	0.98 451	0.94 460	1.25 488	0.81 398	0.78 480	0.87 453	0.50 386	0.36 542	0.37 562	0.43 549	0.40 551	0.33 501	0.30 493

FADNet-RVC	0.60 457	0.53 537	1.14 536	0.46 420	0.39 487	0.61 366	0.39 368	1.12 461	0.87 392	0.70 304	0.84 316	1.04 472	0.55 349	0.94 487	0.69 453	0.26 472	0.25 504	0.28 493	0.28 510	0.31 488	0.31 501

NVstereo2D	0.60 457	0.30 433	0.75 479	0.48 436	0.43 511	0.89 479	0.48 442	1.05 430	1.15 512	0.66 282	0.86 329	0.88 422	0.70 447	0.99 490	0.65 443	0.32 520	0.15 359	0.28 493	0.20 402	0.40 529	0.36 524

FADNet	0.61 459	0.51 527	1.10 531	0.45 399	0.44 518	0.65 401	0.41 394	1.19 492	1.05 485	0.70 304	0.84 316	0.98 454	0.66 421	0.82 427	0.50 386	0.29 499	0.30 533	0.27 485	0.30 518	0.46 548	0.35 522

ACV-stereo	0.62 460	0.34 455	1.00 520	0.43 355	0.31 417	1.20 538	0.40 379	0.75 306	0.83 365	0.64 259	0.77 270	2.10 575	1.03 535	0.81 424	0.64 441	0.21 397	0.17 411	0.18 272	0.18 347	0.21 386	0.21 414

SGM-Forest	0.62 460	0.32 442	0.39 198	0.43 355	0.30 395	1.02 504	0.55 484	1.09 446	1.05 485	1.06 509	1.18 474	1.10 492	0.67 424	0.88 456	0.62 435	0.31 509	0.33 554	0.33 521	0.30 518	0.30 482	0.28 477
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 462	0.28 412	0.99 519	0.40 257	0.30 395	1.03 507	0.56 490	1.10 449	0.99 456	0.97 474	1.22 480	1.06 478	0.69 434	1.07 507	0.95 517	0.19 357	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.22 408	0.21 414

fast-acv-ft	0.64 463	0.30 433	0.73 470	0.45 399	0.34 453	1.17 534	0.49 448	0.86 350	0.98 451	1.02 494	1.36 506	1.29 519	0.85 499	0.76 403	0.81 479	0.21 397	0.23 488	0.23 423	0.23 458	0.21 386	0.20 396

StereoDRNet	0.64 463	0.33 450	0.68 446	0.51 481	0.43 511	1.03 507	0.53 476	1.47 560	0.99 456	1.10 520	0.87 337	1.07 483	0.71 451	0.82 427	0.88 498	0.23 440	0.19 449	0.25 453	0.23 458	0.27 465	0.19 373

PSMNet_ROB	0.64 463	0.37 473	0.65 431	0.56 521	0.42 505	0.97 495	0.83 552	1.21 499	0.92 424	0.79 357	1.02 410	1.08 485	0.63 396	0.82 427	0.91 512	0.29 499	0.20 461	0.31 510	0.31 526	0.26 454	0.23 439

CBMV	0.64 463	0.35 461	0.41 219	0.42 334	0.25 242	1.01 502	0.77 545	1.13 463	1.09 502	1.17 528	1.22 480	1.04 472	0.75 465	0.88 456	0.63 438	0.28 492	0.30 533	0.34 523	0.30 518	0.26 454	0.26 460
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 467	0.36 466	1.30 554	0.39 215	0.26 288	0.57 338	0.63 507	0.80 329	1.03 475	0.80 359	1.43 522	0.91 433	0.76 468	1.08 510	1.87 576	0.16 244	0.12 222	0.17 222	0.14 199	0.20 362	0.16 302

TCMNet	0.66 467	0.39 490	0.98 518	0.59 533	0.61 563	0.96 493	0.55 484	1.05 430	0.90 412	0.84 400	1.14 459	0.89 426	0.65 413	0.85 446	1.01 529	0.26 472	0.26 510	0.31 510	0.28 510	0.32 494	0.29 484

YMNet	0.66 467	0.38 483	0.90 509	0.52 494	0.46 530	1.08 518	0.49 448	1.00 406	0.77 326	1.18 530	1.29 497	1.12 496	0.74 461	0.85 446	0.86 489	0.27 482	0.31 542	0.25 453	0.25 483	0.24 438	0.23 439

YMNet_1	0.66 467	0.38 483	0.90 509	0.52 494	0.46 530	1.08 518	0.49 448	1.00 406	0.77 326	1.18 530	1.29 497	1.12 496	0.74 461	0.85 446	0.86 489	0.27 482	0.31 542	0.25 453	0.25 483	0.24 438	0.23 439

DRN-Test	0.66 467	0.32 442	0.66 437	0.50 465	0.39 487	1.15 530	0.61 504	1.49 563	1.01 467	1.12 523	1.08 437	1.06 478	0.69 434	0.77 411	0.94 514	0.23 440	0.17 411	0.26 472	0.25 483	0.25 447	0.21 414

iinet-f	0.67 472	0.26 381	2.15 586	0.39 215	0.31 417	1.19 537	0.56 490	0.84 343	0.84 370	0.80 359	1.17 472	1.05 476	0.84 498	0.71 374	1.21 547	0.20 380	0.18 431	0.17 222	0.15 231	0.20 362	0.20 396

GASNet	0.67 472	0.72 559	0.96 515	0.70 565	0.48 535	0.62 374	0.47 434	1.08 442	1.03 475	0.94 460	0.82 305	0.93 441	0.83 496	1.33 544	0.80 476	0.31 509	0.22 478	0.29 501	0.28 510	0.44 541	0.24 447

FINET	0.67 472	0.42 501	1.00 520	0.46 420	0.43 511	0.83 470	0.89 560	1.08 442	1.50 561	0.87 419	1.14 459	0.71 343	0.68 430	0.92 474	0.70 456	0.36 542	0.30 533	0.26 472	0.24 474	0.35 512	0.33 510

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 472	0.81 568	0.73 470	0.53 504	0.37 472	1.40 552	0.53 476	1.04 425	0.79 345	0.88 429	0.94 364	0.95 445	0.53 331	0.93 480	0.58 421	0.39 548	0.30 533	0.57 571	0.31 526	0.53 562	0.30 493

PA-Net	0.67 472	0.43 503	0.83 495	0.50 465	0.53 548	0.94 487	0.68 521	1.10 449	1.14 511	0.80 359	0.88 345	0.87 417	0.77 475	1.02 499	0.88 498	0.24 452	0.41 571	0.29 501	0.44 561	0.26 454	0.34 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 477	0.36 466	1.10 531	0.51 481	0.42 505	1.08 518	0.50 453	1.21 499	1.16 513	1.00 486	1.37 509	1.06 478	0.79 482	0.92 474	0.94 514	0.25 462	0.24 496	0.24 440	0.22 442	0.23 425	0.26 460

NaN_ROB	0.69 477	0.44 508	0.69 452	0.51 481	0.33 444	0.97 495	1.06 575	1.22 507	1.19 519	1.24 542	0.96 377	1.08 485	0.78 480	1.20 526	0.67 449	0.24 452	0.30 533	0.23 423	0.24 474	0.23 425	0.25 454

GANet	0.70 479	0.37 473	0.55 385	0.51 481	0.34 453	0.94 487	0.96 568	1.08 442	0.94 437	1.04 503	1.98 563	1.13 502	0.88 508	1.12 517	0.66 446	0.25 462	0.26 510	0.27 485	0.22 442	0.31 488	0.22 432

DISCO	0.70 479	0.26 381	0.68 446	0.44 375	0.31 417	1.14 528	0.51 468	1.23 512	1.23 526	0.81 372	1.05 424	1.50 551	0.85 499	1.82 575	1.03 530	0.19 357	0.15 359	0.18 272	0.16 265	0.24 438	0.23 439

XPNet_ROB	0.70 479	0.35 461	0.68 446	0.52 494	0.40 492	0.79 451	0.85 558	1.16 483	0.94 437	1.33 549	1.15 465	1.38 538	0.83 496	1.03 501	0.90 510	0.32 520	0.25 504	0.26 472	0.24 474	0.31 488	0.28 477

ETE_ROB	0.70 479	0.49 519	0.73 470	0.56 521	0.36 465	0.79 451	0.87 559	1.14 472	0.93 430	1.19 532	1.18 474	1.39 539	0.82 491	0.99 490	0.80 476	0.26 472	0.21 471	0.31 510	0.26 497	0.33 501	0.34 517

Wz-Net-LNSev	0.71 483	0.51 527	1.36 564	0.50 465	0.41 499	1.15 530	0.69 526	1.21 499	1.07 497	1.02 494	1.12 447	1.08 485	0.87 504	0.89 462	0.89 508	0.24 452	0.22 478	0.21 387	0.19 377	0.26 454	0.26 460

APVNet	0.71 483	0.37 473	0.89 508	0.56 521	0.45 522	1.18 536	0.68 521	1.41 554	0.85 378	0.81 372	1.15 465	1.04 472	0.81 487	1.10 514	1.17 544	0.26 472	0.28 523	0.32 516	0.31 526	0.29 473	0.30 493

Syn2CoEx	0.71 483	0.51 527	0.95 513	0.64 548	0.45 522	0.91 482	0.53 476	1.48 561	1.13 508	0.93 457	1.35 505	1.02 468	0.99 530	0.92 474	0.80 476	0.30 506	0.27 519	0.28 493	0.24 474	0.23 425	0.24 447

DANet	0.71 483	0.45 512	0.91 511	0.59 533	0.40 492	0.81 459	0.40 379	0.97 397	0.84 370	1.20 537	1.22 480	1.33 530	0.88 508	1.16 521	1.24 548	0.27 482	0.23 488	0.31 510	0.25 483	0.35 512	0.32 505
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 487	0.35 461	0.64 425	0.53 504	0.67 568	1.31 548	0.67 516	1.20 497	1.18 517	1.05 505	0.87 337	1.27 516	0.93 521	0.93 480	1.27 552	0.22 423	0.16 391	0.26 472	0.23 458	0.40 529	0.39 538

NCCL2	0.72 487	0.41 499	0.65 431	0.64 548	0.44 518	0.98 499	1.20 583	1.11 455	1.00 463	0.98 479	0.96 377	1.49 550	0.87 504	0.90 464	0.79 474	0.31 509	0.26 510	0.39 540	0.39 549	0.32 494	0.32 505

FAT-Stereo	0.73 489	0.33 450	0.75 479	0.49 451	0.37 472	0.71 422	0.59 497	1.36 546	1.30 543	1.03 502	1.40 515	1.59 560	1.15 546	0.87 453	0.86 489	0.28 492	0.28 523	0.28 493	0.23 458	0.28 469	0.38 535

DStereoRT	0.74 490	0.19 159	0.50 349	0.51 481	0.33 444	1.10 522	0.34 261	0.82 335	0.76 318	0.78 352	1.05 424	0.51 229	0.73 458	0.76 403	0.48 381	0.16 244	0.13 294	3.96 624	1.37 613	0.19 345	0.14 226

S-Stereo	0.74 490	0.35 461	0.96 515	0.56 521	0.45 522	0.82 467	0.60 499	1.24 519	1.60 572	0.96 469	1.41 517	1.12 496	0.94 522	0.80 421	1.04 533	0.26 472	0.31 542	0.28 493	0.25 483	0.32 494	0.47 562

LALA_ROB	0.74 490	0.43 503	0.69 452	0.54 511	0.40 492	1.01 502	0.95 567	1.21 499	1.07 497	1.22 539	1.12 447	1.56 557	0.79 482	1.04 503	0.86 489	0.33 528	0.22 478	0.35 525	0.30 518	0.35 512	0.31 501

w-ln-seven-2	0.76 493	0.43 503	2.32 588	0.52 494	0.38 481	0.90 481	0.65 511	1.11 455	1.12 507	1.19 532	1.28 493	1.09 488	0.99 530	1.07 507	0.87 495	0.20 380	0.19 449	0.23 423	0.22 442	0.26 454	0.22 432

PSMNet-RUCA	0.76 493	0.75 562	1.08 530	1.01 582	0.90 577	0.69 412	0.50 453	1.11 455	1.03 475	0.78 352	1.11 443	0.80 395	0.72 455	0.88 456	0.63 438	0.53 576	0.27 519	0.76 578	0.46 562	0.66 574	0.47 562

Wz-Net-MNSev	0.76 493	0.40 495	1.34 559	0.50 465	0.40 492	1.44 558	0.83 552	1.15 476	1.16 513	1.25 544	1.20 479	1.13 502	0.81 487	1.16 521	1.00 528	0.22 423	0.19 449	0.24 440	0.23 458	0.28 469	0.26 460

DGSMNet	0.76 493	0.55 539	1.29 553	0.58 529	0.62 564	0.94 487	0.70 531	1.26 525	1.11 504	0.83 393	1.24 486	1.00 459	0.71 451	1.03 501	0.81 479	0.34 534	0.29 528	0.41 547	0.40 551	0.57 568	0.55 574

RP	0.76 493	0.36 466	0.63 420	0.66 556	0.58 560	0.80 454	0.55 484	1.14 472	1.22 525	0.97 474	1.65 542	1.43 544	1.32 560	1.01 494	0.84 484	0.33 528	0.30 533	0.36 530	0.30 518	0.34 507	0.34 517

edge stereo	0.76 493	0.38 483	0.74 475	0.52 494	0.43 511	0.80 454	0.53 476	1.28 529	1.06 491	1.28 545	1.38 514	1.81 565	1.11 543	1.08 510	0.85 488	0.33 528	0.32 548	0.41 547	0.28 510	0.32 494	0.36 524

NCC-stereo	0.78 499	0.40 495	0.76 484	0.61 541	0.67 568	0.81 459	0.69 526	1.54 572	1.11 504	0.90 440	1.36 506	1.33 530	1.16 547	1.19 524	0.88 498	0.31 509	0.30 533	0.37 535	0.48 571	0.33 501	0.33 510

Nwc_Net	0.78 499	0.38 483	0.73 470	0.60 539	0.55 552	1.05 512	0.55 484	1.67 581	1.05 485	0.88 429	1.86 557	1.40 541	1.09 541	1.10 514	0.87 495	0.30 506	0.25 504	0.36 530	0.38 545	0.29 473	0.29 484

Abc-Net	0.78 499	0.40 495	0.76 484	0.61 541	0.67 568	0.81 459	0.69 526	1.54 572	1.11 504	0.90 440	1.36 506	1.33 530	1.16 547	1.19 524	0.88 498	0.31 509	0.30 533	0.37 535	0.48 571	0.33 501	0.33 510
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 502	0.59 544	0.71 461	0.65 553	0.65 567	0.92 486	0.58 494	1.29 530	1.05 485	1.07 512	1.45 528	1.47 548	1.03 535	1.21 530	0.88 498	0.32 520	0.30 533	0.48 561	0.40 551	0.37 522	0.37 529

stereogan	0.80 503	0.31 438	0.71 461	0.59 533	0.50 539	1.72 575	0.48 442	1.35 543	1.37 548	1.00 486	1.46 530	1.56 557	0.95 525	1.29 539	0.84 484	0.28 492	0.29 528	0.29 501	0.25 483	0.38 526	0.38 535

ADCRef	0.80 503	0.43 503	1.32 557	0.50 465	0.45 522	1.07 514	0.51 468	1.07 438	0.98 451	1.17 528	1.42 519	0.87 417	0.91 511	0.85 446	3.19 596	0.18 325	0.16 391	0.23 423	0.23 458	0.22 408	0.21 414

GANetREF_RVC	0.80 503	0.75 562	0.86 502	0.66 556	0.42 505	1.15 530	0.98 569	1.14 472	1.19 519	1.01 491	1.02 410	1.10 492	0.90 510	1.15 519	0.76 469	0.48 566	0.39 568	0.57 571	0.38 545	0.63 572	0.46 557
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
AF-Net	0.81 506	0.39 490	0.68 446	0.64 548	0.54 550	0.91 482	0.51 468	1.61 577	1.31 544	0.96 469	2.02 565	1.46 545	1.26 558	1.11 516	0.99 524	0.32 520	0.24 496	0.39 540	0.27 504	0.30 482	0.25 454

SQANet	0.82 507	0.74 561	0.67 441	1.13 585	0.98 585	1.11 523	0.47 434	1.07 438	0.83 365	0.91 445	1.05 424	1.03 470	0.74 461	1.01 494	0.64 441	0.61 579	0.24 496	1.03 588	0.35 540	1.18 591	0.58 575

Anonymous_2	0.82 507	0.44 508	0.63 420	0.40 257	0.43 511	0.80 454	0.52 471	0.72 286	0.77 326	0.71 311	0.60 210	0.87 417	0.76 468	0.75 399	0.58 421	0.52 572	0.54 586	0.54 569	4.82 625	0.56 566	0.40 541

ccnet	0.82 507	0.57 542	0.75 479	0.54 511	0.59 561	1.09 521	0.66 514	1.38 549	0.94 437	1.12 523	1.44 525	1.29 519	0.92 516	0.95 489	1.24 548	0.49 568	0.42 573	0.50 566	0.47 569	0.51 557	0.46 557

psmorigin	0.82 507	0.51 527	2.09 584	0.49 451	0.41 499	0.85 474	0.50 453	1.04 425	0.88 396	1.45 554	1.43 522	1.50 551	1.06 538	1.22 532	0.97 520	0.31 509	0.32 548	0.27 485	0.27 504	0.33 501	0.42 545

CC-Net-ROB	0.82 507	0.96 580	0.85 497	0.58 529	0.45 522	1.27 546	0.70 531	1.17 488	1.02 470	0.83 393	1.23 484	0.90 431	0.77 475	1.06 504	0.69 453	0.46 562	0.34 556	1.71 596	0.38 545	0.59 571	0.36 524

GCST	0.83 512	1.22 589	0.74 475	1.58 593	1.01 587	1.06 513	0.23 82	0.78 322	0.78 336	0.97 474	0.65 224	0.78 385	0.35 220	0.92 474	0.34 243	0.96 590	0.65 592	1.20 590	0.81 593	0.91 581	0.70 578

aanetorigin	0.83 512	0.56 540	1.87 581	0.49 451	0.38 481	0.56 332	0.66 514	0.70 273	1.00 463	2.42 594	2.02 565	1.31 522	1.18 550	0.93 480	1.13 543	0.20 380	0.18 431	0.20 345	0.19 377	0.27 465	0.30 493

CSAN	0.83 512	0.49 519	0.77 489	0.60 539	0.41 499	1.14 528	1.06 575	1.19 492	1.46 559	1.32 547	1.43 522	1.37 537	1.19 552	1.27 538	0.86 489	0.39 548	0.31 542	0.36 530	0.37 542	0.35 512	0.34 517

SDNR	0.86 515	0.37 473	1.47 570	0.40 257	0.38 481	3.38 605	0.33 246	0.90 369	0.98 451	0.99 481	2.09 568	0.59 278	0.71 451	1.29 539	0.70 456	0.51 571	0.56 588	0.36 530	0.26 497	0.43 540	0.46 557

RTSC	0.87 516	0.48 515	1.23 547	0.52 494	0.37 472	1.13 527	0.50 453	1.34 539	1.79 578	1.51 558	1.24 486	1.12 496	0.81 487	1.62 563	2.16 582	0.25 462	0.19 449	0.23 423	0.24 474	0.30 482	0.31 501

PWC_ROB	0.87 516	0.52 534	1.28 551	0.50 465	0.32 433	0.91 482	0.37 324	1.36 546	1.46 559	1.61 565	2.59 582	1.16 507	1.01 534	1.34 546	1.40 559	0.25 462	0.18 431	0.28 493	0.20 402	0.29 473	0.28 477

UDG	0.88 518	0.82 571	0.67 441	1.00 581	0.96 582	1.02 504	0.57 493	1.13 463	0.99 456	0.90 440	0.97 390	1.31 522	0.99 530	0.85 446	0.84 484	0.54 577	0.32 548	1.77 597	0.40 551	0.94 583	0.66 577

FBW_ROB	0.88 518	0.50 523	0.85 497	0.55 518	0.40 492	1.17 534	0.78 547	1.50 564	1.37 548	1.33 549	1.27 491	1.48 549	1.00 533	2.57 599	0.98 523	0.25 462	0.32 548	0.45 552	0.30 518	0.34 507	0.28 477

XQC	0.89 520	0.65 553	1.31 555	0.67 559	0.52 547	1.22 540	0.68 521	1.26 525	1.52 562	1.14 526	1.11 443	1.28 518	1.04 537	1.40 554	1.77 570	0.38 546	0.24 496	0.37 535	0.31 526	0.53 562	0.47 562

DeepPrunerF	0.89 520	0.52 534	3.43 598	0.68 562	0.81 575	0.72 429	0.72 539	1.22 507	1.99 584	0.93 457	1.01 401	0.87 417	0.86 501	1.08 510	0.95 517	0.34 534	0.28 523	0.43 549	0.39 549	0.30 482	0.32 505

PWCDC_ROB	0.89 520	0.49 519	0.80 493	0.74 569	0.40 492	1.03 507	0.39 368	1.33 537	2.35 594	1.02 494	3.77 600	0.81 398	0.92 516	1.20 526	0.90 510	0.34 534	0.22 478	0.24 440	0.20 402	0.34 507	0.29 484

PASM	0.90 523	0.64 552	1.69 575	0.69 564	0.69 571	0.78 448	0.84 555	1.03 422	1.26 537	1.19 532	1.15 465	1.31 522	0.98 529	1.24 534	1.03 530	0.52 572	0.56 588	0.59 574	0.66 586	0.56 566	0.54 573

Wz-Net-SNSev	0.91 524	0.73 560	2.13 585	0.56 521	0.45 522	0.95 490	1.13 580	1.34 539	1.24 528	1.02 494	1.30 500	1.46 545	0.86 501	1.81 574	1.50 560	0.25 462	0.23 488	0.25 453	0.26 497	0.32 494	0.29 484

MDST_ROB	0.91 524	0.27 398	0.85 497	0.63 547	0.41 499	2.53 588	0.71 537	1.60 575	1.13 508	2.83 601	1.73 548	0.97 450	0.69 434	1.61 562	0.73 464	0.25 462	0.22 478	0.32 516	0.28 510	0.25 447	0.24 447

PDISCO_ROB	0.91 524	0.48 515	1.06 526	0.99 579	0.97 583	1.67 573	0.63 507	1.64 579	1.59 569	1.06 509	1.18 474	1.31 522	0.79 482	1.55 557	0.97 520	0.49 568	0.22 478	0.45 552	0.40 551	0.45 545	0.37 529

SHD	0.93 527	0.50 523	1.18 542	0.59 533	0.46 530	0.97 495	0.48 442	1.70 583	2.15 586	1.58 562	1.37 509	1.42 542	1.19 552	1.31 542	1.60 563	0.31 509	0.26 510	0.32 516	0.33 535	0.40 529	0.42 545

G-Net	0.95 528	0.46 514	1.04 524	0.64 548	0.48 535	2.12 584	0.64 510	1.01 415	0.87 392	1.75 574	2.82 589	1.30 521	1.64 579	1.06 504	0.96 519	0.36 542	0.29 528	0.35 525	0.25 483	0.45 545	0.42 545

DStereoO	0.96 529	0.70 558	0.72 466	0.62 545	0.45 522	0.74 431	0.92 565	1.09 446	1.29 542	1.19 532	1.23 484	0.99 455	1.71 581	1.29 539	0.99 524	2.01 612	0.35 558	0.77 579	0.30 518	1.42 593	0.38 535

w-ln-seven	0.96 529	0.48 515	2.41 590	0.54 511	0.50 539	1.41 554	0.70 531	1.67 581	1.81 579	1.49 555	1.50 532	1.26 514	0.87 504	1.15 519	1.80 574	0.23 440	0.21 471	0.25 453	0.25 483	0.31 488	0.26 460

anonymity	0.97 531	0.89 575	1.05 525	0.92 577	1.03 588	0.97 495	0.81 551	1.29 530	0.91 419	1.07 512	0.98 391	1.00 459	0.95 525	1.02 499	0.92 513	0.96 590	0.95 612	0.90 585	0.91 600	0.92 582	0.94 589

SGM_RVC	0.97 531	0.28 412	0.41 219	0.39 215	0.22 139	1.55 564	0.73 541	1.51 567	1.25 534	2.25 591	1.92 559	2.58 586	1.56 573	2.02 584	1.19 546	0.27 482	0.27 519	0.27 485	0.25 483	0.25 447	0.25 454
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 533	0.42 501	1.88 582	0.53 504	0.41 499	1.59 567	1.26 589	2.21 594	1.43 554	1.10 520	1.11 443	1.46 545	1.95 590	1.34 546	1.26 550	0.34 534	0.25 504	0.25 453	0.21 424	0.46 548	0.37 529

z-mn7	1.00 534	0.50 523	1.70 577	0.53 504	0.36 465	1.75 576	0.71 537	1.22 507	2.28 590	0.96 469	2.54 578	1.42 542	0.95 525	2.19 591	1.54 561	0.22 423	0.19 449	0.21 387	0.20 402	0.27 465	0.25 454

Consistency-Raft	1.01 535	0.81 568	1.24 548	0.84 574	0.97 583	0.81 459	0.84 555	1.30 533	1.59 569	1.05 505	1.68 547	1.12 496	0.91 511	0.92 474	1.11 538	0.65 580	0.74 596	0.79 581	0.90 597	1.06 589	0.79 583

xxxx	1.01 535	0.22 281	0.43 254	0.36 138	0.21 114	0.82 467	0.36 308	1.32 535	0.88 396	0.71 311	0.94 364	0.97 450	0.63 396	0.64 320	10.58 619	0.20 380	0.16 391	0.18 272	0.17 320	0.19 345	0.19 373

test_xeample	1.01 535	0.21 238	0.42 239	0.35 118	0.21 114	0.71 422	0.39 368	1.23 512	0.86 383	0.81 372	1.04 420	0.69 335	0.61 384	0.69 362	10.93 620	0.19 357	0.15 359	0.18 272	0.17 320	0.18 311	0.17 323

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 538	0.57 542	1.51 572	0.67 559	0.50 539	2.57 589	1.66 605	1.20 497	1.43 554	1.38 551	1.57 539	1.33 530	0.92 516	1.64 566	0.88 498	0.37 545	0.39 568	0.46 555	0.60 583	0.41 535	0.40 541

ADCPNet	1.03 539	0.48 515	2.70 592	0.54 511	0.42 505	1.40 552	0.75 543	1.13 463	1.07 497	1.22 539	1.42 519	1.68 562	1.09 541	1.36 551	3.45 600	0.30 506	0.28 523	0.29 501	0.32 532	0.37 522	0.35 522

MSAF-DinoV2	1.04 540	0.38 483	1.32 557	0.54 511	0.29 376	0.89 479	0.72 539	1.52 570	1.24 528	1.05 505	1.41 517	2.98 589	1.49 569	2.74 600	2.83 594	0.22 423	0.14 329	0.20 345	0.22 442	0.32 494	0.32 505

otaku	1.04 540	0.93 577	0.88 504	1.33 591	1.05 590	1.66 571	0.70 531	1.40 553	1.18 517	1.08 516	1.32 503	1.33 530	0.91 511	1.23 533	0.76 469	0.72 583	0.46 583	1.24 591	0.50 576	1.40 592	0.75 579

SuperB	1.04 540	0.37 473	4.81 606	0.43 355	0.31 417	0.99 500	0.46 427	1.02 418	2.09 585	1.09 518	1.09 440	0.75 371	0.81 487	1.06 504	1.76 569	0.19 357	0.15 359	0.17 222	0.15 231	2.82 616	0.26 460

ADCL	1.04 540	0.38 483	1.35 560	0.50 465	0.39 487	1.61 568	0.89 560	1.29 530	1.39 551	1.29 546	1.50 532	1.24 512	1.24 555	1.37 552	4.87 608	0.21 397	0.19 449	0.25 453	0.25 483	0.29 473	0.27 470

test_sample9	1.05 544	0.36 466	0.72 466	0.38 186	0.30 395	0.71 422	0.43 411	1.06 434	0.88 396	0.92 453	0.86 329	0.85 406	0.69 434	1.20 526	1.36 555	0.41 553	8.41 625	0.40 543	0.41 556	0.36 517	0.33 510

DDUNet	1.06 545	2.56 616	0.68 446	1.21 587	1.26 593	1.03 507	0.69 526	1.11 455	0.94 437	0.96 469	1.22 480	1.27 516	0.82 491	0.93 480	0.72 463	0.84 587	0.38 564	1.99 600	0.60 583	1.10 590	0.85 585

ADCP+	1.06 545	0.35 461	1.51 572	0.49 451	0.51 543	1.45 559	0.55 484	1.25 523	1.03 475	1.16 527	1.15 465	1.10 492	1.07 540	1.56 559	6.75 615	0.19 357	0.16 391	0.23 423	0.21 424	0.28 469	0.21 414

SAMSARA	1.07 547	0.65 553	1.19 543	1.06 584	0.90 577	1.76 577	1.76 609	1.46 559	1.44 557	1.51 558	1.16 470	2.00 574	1.14 545	1.48 555	1.31 554	0.39 548	0.44 580	0.35 525	0.38 545	0.49 554	0.49 568

SANet	1.07 547	0.41 499	1.06 526	0.48 436	0.30 395	1.41 554	0.94 566	1.42 555	3.36 605	1.58 562	2.43 575	2.33 581	1.70 580	1.34 546	1.07 535	0.28 492	0.24 496	0.26 472	0.23 458	0.34 507	0.30 493

zh-mn7	1.08 549	0.65 553	4.00 602	0.52 494	0.38 481	1.16 533	0.62 506	1.15 476	1.77 577	1.74 573	2.31 569	1.17 508	0.91 511	2.10 586	1.77 570	0.24 452	0.21 471	0.22 402	0.22 442	0.25 447	0.28 477

zh-sn7	1.09 550	0.75 562	3.23 596	0.57 527	0.42 505	1.11 523	0.89 560	1.19 492	1.27 538	1.41 553	1.98 563	1.25 513	1.47 568	1.99 583	2.62 591	0.26 472	0.26 510	0.26 472	0.27 504	0.35 512	0.30 493

Ntro	1.09 550	0.97 583	0.91 511	1.44 592	1.19 592	1.69 574	0.80 550	1.35 543	1.25 534	1.00 486	1.29 497	1.31 522	0.97 528	1.26 536	0.84 484	0.84 587	0.43 578	1.36 592	0.50 576	1.56 594	0.78 581

MFN_U_SF_RVC	1.09 550	0.59 544	1.97 583	0.67 559	0.44 518	1.93 580	0.60 499	1.85 587	1.36 546	1.61 565	1.54 537	1.95 573	1.37 562	1.64 566	1.73 566	0.40 552	0.37 562	0.45 552	0.48 571	0.44 541	0.44 552

Wz-Net-TNSev	1.14 553	1.06 586	4.32 605	0.49 451	0.42 505	1.51 562	1.11 579	1.48 561	1.40 553	1.22 539	1.26 490	1.58 559	1.43 566	1.76 572	1.70 565	0.32 520	0.31 542	0.26 472	0.30 518	0.41 535	0.41 544

ADCMid	1.14 553	0.52 534	2.23 587	0.53 504	0.43 511	1.07 514	0.75 543	1.23 512	1.05 485	2.15 587	1.44 525	1.50 551	1.43 566	1.56 559	5.01 609	0.26 472	0.24 496	0.29 501	0.31 526	0.37 522	0.33 510

MFMNet_re	1.14 553	0.97 583	1.19 543	0.99 579	0.95 581	1.25 544	1.22 586	1.39 550	1.55 565	1.69 572	1.67 546	1.21 509	1.53 570	1.12 517	0.99 524	0.87 589	0.75 600	0.79 581	0.75 590	0.90 580	0.94 589

WCMA_ROB	1.14 553	0.36 466	0.76 484	0.49 451	0.44 518	1.23 542	0.67 516	1.11 455	1.23 526	2.84 602	3.95 606	3.28 596	1.83 586	1.25 535	0.99 524	0.44 558	0.34 556	0.34 523	0.37 542	0.41 535	0.40 541

AnyNet_C32	1.16 557	0.62 550	2.40 589	0.57 527	0.55 552	1.41 554	1.34 595	1.18 491	1.24 528	1.49 555	1.42 519	1.39 539	1.20 554	1.55 557	4.82 607	0.29 499	0.28 523	0.29 501	0.34 537	0.38 526	0.42 545

222	1.18 558	0.22 281	0.44 264	0.37 156	0.22 139	0.79 451	0.37 324	1.31 534	0.89 409	0.92 453	1.08 437	0.72 352	0.71 451	0.66 335	13.89 623	0.20 380	0.15 359	0.17 222	0.16 265	0.18 311	0.19 373

WZ-Net	1.19 559	0.59 544	4.07 603	0.62 545	0.51 543	1.34 549	1.31 594	1.32 535	1.74 576	1.53 561	1.65 542	1.74 564	1.28 559	2.25 593	2.01 579	0.27 482	0.21 471	0.23 423	0.25 483	0.40 529	0.39 538

MSMD_ROB	1.21 560	0.49 519	0.62 410	0.59 533	0.50 539	1.62 570	0.67 516	1.23 512	1.24 528	2.45 595	3.77 600	3.09 593	2.98 606	1.32 543	0.81 479	0.45 560	0.41 571	0.49 564	0.51 578	0.47 551	0.44 552

pmcnn	1.23 561	0.29 424	0.96 515	0.40 257	0.23 181	0.95 490	0.69 526	1.16 483	1.28 540	1.67 571	2.33 571	11.15 623	0.86 501	0.93 480	0.88 498	0.15 188	0.12 222	0.12 32	0.10 60	0.15 204	0.15 256

NVStereoNet_ROB	1.24 562	0.90 576	1.13 535	0.86 575	0.88 576	1.11 523	0.99 571	1.42 555	1.53 563	1.59 564	2.48 576	2.24 578	1.53 570	1.96 582	1.30 553	0.76 585	0.70 593	0.78 580	1.00 602	0.71 577	0.88 587
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 563	0.36 466	0.72 466	0.38 186	0.30 395	0.71 422	0.43 411	1.13 463	0.75 310	1.50 557	0.95 373	3.29 597	1.59 575	1.20 526	1.36 555	0.41 553	8.41 625	0.40 543	0.41 556	0.36 517	0.33 510

SPS-STEREO	1.25 563	0.93 577	1.06 526	1.04 583	1.03 588	1.41 554	0.91 564	1.51 567	1.19 519	2.09 585	1.83 554	1.94 572	1.39 563	1.62 563	1.39 558	0.97 592	0.94 611	0.90 585	0.89 596	0.96 585	0.96 592
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 565	0.67 556	1.28 551	0.74 569	0.62 564	1.50 561	0.84 555	1.99 590	2.96 600	2.18 588	2.36 574	1.85 569	1.95 590	1.92 579	1.94 577	0.39 548	0.36 561	0.49 564	0.37 542	0.51 557	0.64 576

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 566	0.87 574	1.76 579	0.86 575	0.56 555	4.29 610	1.79 610	1.50 564	1.98 583	1.61 565	1.85 556	1.84 567	1.41 564	1.89 577	1.36 555	0.48 566	0.40 570	0.56 570	0.57 581	0.69 575	0.48 565

MeshStereo	1.34 566	0.43 503	0.54 380	0.44 375	0.34 453	1.66 571	0.60 499	1.94 588	1.37 548	4.47 615	3.25 591	4.71 606	1.94 589	1.92 579	1.17 544	0.35 538	0.35 558	0.37 535	0.31 526	0.32 494	0.32 505
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
RainbowNet	1.35 568	1.49 597	1.19 543	1.88 600	1.45 594	1.48 560	1.07 577	1.61 577	1.55 565	1.20 537	1.59 540	1.54 555	1.13 544	1.34 546	0.97 520	1.36 604	0.70 593	1.82 598	0.79 592	1.71 596	1.07 598

ACVNet-4b	1.35 568	1.31 592	1.10 531	1.90 601	1.59 596	1.92 579	0.77 545	1.52 570	1.62 573	1.05 505	1.60 541	2.11 576	0.94 522	1.64 566	0.77 473	1.30 601	0.35 558	2.03 604	0.67 587	1.88 603	0.84 584

SGM+DAISY	1.35 568	0.94 579	1.25 549	0.96 578	1.00 586	1.52 563	1.02 574	1.34 539	1.21 523	2.64 597	2.65 584	2.44 583	1.56 573	1.64 566	1.26 550	0.97 592	0.95 612	0.90 585	0.90 597	0.94 583	0.96 592

FCDSN-DC	1.39 571	0.56 540	0.65 431	0.74 569	0.59 561	1.38 551	0.63 507	1.35 543	1.39 551	3.26 609	4.50 612	4.61 604	2.63 601	1.58 561	1.03 530	0.46 562	0.42 573	0.48 561	0.47 569	0.50 556	0.50 569
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 572	0.20 200	0.48 324	0.44 375	0.25 242	0.29 108	0.31 213	0.65 220	0.68 272	0.97 474	0.86 329	0.67 330	0.62 390	0.64 320	20.63 627	0.16 244	0.11 162	0.19 315	0.15 231	0.19 345	0.12 131

ACVNet_1	1.46 573	1.33 593	1.12 534	1.91 602	1.62 597	1.83 578	0.98 569	2.00 591	1.85 581	1.39 552	1.53 536	2.32 580	1.53 570	1.34 546	1.11 538	1.30 601	0.50 585	2.06 606	0.58 582	1.93 605	0.95 591

EDNetEfficient	1.46 573	0.80 567	6.12 608	0.47 428	0.39 487	0.69 412	0.83 552	0.90 369	2.77 599	3.50 611	1.96 562	1.66 561	2.03 592	1.26 536	4.18 605	0.21 397	0.18 431	0.21 387	0.20 402	0.41 535	0.39 538

ADCS	1.51 575	0.61 547	3.42 597	0.59 533	0.51 543	1.27 546	1.08 578	1.59 574	1.81 579	1.91 581	1.66 544	1.51 554	1.42 565	1.94 581	8.60 617	0.33 528	0.32 548	0.33 521	0.36 541	0.44 541	0.42 545

AnyNet_C01	1.56 576	1.05 585	7.45 610	0.64 548	0.54 550	1.99 581	1.38 597	1.43 557	1.36 546	1.63 568	1.92 559	1.84 567	1.33 561	2.40 595	4.03 602	0.33 528	0.32 548	0.32 516	0.34 537	0.44 541	0.45 556

FC-DCNN	1.59 577	0.51 527	0.66 437	0.61 541	0.49 537	1.56 565	0.70 531	1.66 580	1.53 563	4.64 616	4.62 613	5.85 613	3.34 610	1.84 576	1.11 538	0.46 562	0.42 573	0.47 556	0.46 562	0.48 552	0.46 557

DispFullNet	1.60 578	2.63 617	2.75 593	2.56 611	1.79 604	1.24 543	0.47 434	1.37 548	1.45 558	1.87 577	1.50 532	1.55 556	2.46 596	2.04 585	1.04 533	0.59 578	0.18 431	2.32 609	0.68 588	2.29 609	1.14 600

ELAS_RVC	1.60 578	0.61 547	1.01 522	0.70 565	0.56 555	2.00 582	1.89 612	1.96 589	2.65 597	3.33 610	3.26 592	3.03 590	3.41 611	2.49 597	2.09 581	0.52 572	0.45 581	0.50 566	0.48 571	0.54 564	0.52 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 580	0.61 547	0.95 513	0.68 562	0.55 552	3.01 603	1.55 603	2.39 596	2.33 593	3.64 612	3.89 604	2.75 587	2.90 605	2.15 589	2.27 588	0.52 572	0.45 581	0.50 566	0.48 571	0.54 564	0.52 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 581	0.51 527	0.65 431	0.61 541	0.49 537	1.61 568	0.70 531	1.75 586	1.56 568	4.74 619	4.91 615	6.46 617	3.31 608	1.91 578	1.11 538	0.46 562	0.42 573	0.47 556	0.46 562	0.48 552	0.46 557

ACVNet_2	1.65 581	1.27 591	1.41 567	1.75 596	1.62 597	2.22 585	1.20 583	2.30 595	2.62 596	1.78 575	2.56 579	3.03 590	1.61 576	1.54 556	1.12 542	1.06 595	0.58 590	1.82 598	0.70 589	1.82 599	0.96 592

DStereoSA	1.73 583	0.63 551	1.57 574	0.80 573	0.79 574	1.26 545	1.30 590	1.34 539	1.43 554	1.24 542	7.52 621	0.92 438	7.68 618	1.65 570	2.29 589	0.41 553	0.29 528	0.63 575	0.60 583	1.04 587	1.18 605

IMH-64-1	1.86 584	1.62 602	1.16 537	2.20 605	1.89 606	2.33 586	1.30 590	2.89 600	2.29 591	1.66 569	2.80 587	2.49 584	1.61 576	2.10 586	1.78 572	1.60 605	0.74 596	2.43 610	1.02 603	2.12 606	1.17 603

IMH-64	1.86 584	1.62 602	1.16 537	2.20 605	1.89 606	2.33 586	1.30 590	2.89 600	2.29 591	1.66 569	2.80 587	2.49 584	1.61 576	2.10 586	1.78 572	1.60 605	0.74 596	2.43 610	1.02 603	2.12 606	1.17 603

DStereoFS	1.87 586	0.85 573	1.03 523	0.75 572	0.62 564	2.04 583	0.65 511	1.74 585	1.55 565	1.52 560	1.90 558	2.36 582	12.92 623	3.85 610	1.74 567	0.44 558	0.31 542	0.82 583	0.46 562	0.84 579	1.10 599

WAO-7	1.90 587	1.20 588	1.35 560	1.27 589	1.06 591	2.84 596	1.56 604	3.23 605	3.06 603	2.23 590	3.33 596	3.17 594	2.28 595	3.12 601	2.21 583	1.02 594	0.91 607	1.06 589	1.03 605	1.04 587	0.97 595

PWCK	1.92 588	1.66 605	3.12 595	1.65 594	0.91 579	2.84 596	2.26 615	2.10 592	2.41 595	2.36 593	2.31 569	2.22 577	1.82 584	3.43 604	2.03 580	1.61 607	0.71 595	1.51 593	0.82 594	1.69 595	0.91 588

MonStereo1	1.98 589	1.48 596	1.43 569	1.81 599	1.69 602	2.88 599	0.78 547	2.47 597	3.47 606	2.20 589	4.36 611	3.39 599	2.50 598	2.18 590	1.58 562	1.19 597	0.54 586	1.65 595	0.87 595	1.78 598	1.29 609

Dean	1.98 589	1.36 594	1.36 564	2.12 604	1.81 605	2.74 591	1.36 596	3.37 609	3.80 610	2.08 584	3.32 595	3.21 595	1.82 584	1.71 571	1.67 564	1.27 598	0.77 602	1.99 600	0.90 597	1.86 600	1.03 597

RTS	1.98 589	0.96 580	11.36 615	0.65 553	0.57 558	2.77 594	1.40 598	1.39 550	2.26 588	1.89 578	2.56 579	1.32 527	1.25 556	5.20 614	4.05 603	0.31 509	0.22 478	0.29 501	0.29 516	0.40 529	0.37 529

RTSA	1.98 589	0.96 580	11.36 615	0.65 553	0.57 558	2.77 594	1.40 598	1.39 550	2.26 588	1.89 578	2.56 579	1.32 527	1.25 556	5.20 614	4.05 603	0.31 509	0.22 478	0.29 501	0.29 516	0.40 529	0.37 529

WAO-6	2.04 593	1.50 598	1.16 537	1.70 595	1.67 601	2.69 590	1.44 601	3.06 602	3.63 609	1.98 582	3.27 593	3.54 602	2.07 593	2.36 594	2.22 585	1.31 603	0.91 607	2.04 605	1.22 612	1.73 597	1.27 608

IMH	2.04 593	1.62 602	1.20 546	2.20 605	1.89 606	2.91 602	1.30 590	3.11 603	3.03 601	1.81 576	3.35 597	3.03 590	1.90 587	2.48 596	1.80 574	1.66 608	0.77 602	2.45 612	1.04 606	2.15 608	1.19 607

LVE	2.12 595	1.44 595	1.36 564	1.99 603	1.78 603	2.75 592	1.79 610	2.82 599	3.95 611	1.90 580	4.33 610	3.52 601	1.81 583	2.24 592	1.74 567	1.74 609	0.87 605	2.06 606	1.13 608	1.91 604	1.35 610

MADNet+	2.23 596	2.43 613	10.85 614	1.22 588	0.91 579	2.76 593	1.40 598	2.12 593	1.67 575	1.32 547	1.74 550	1.86 570	1.74 582	6.25 616	4.41 606	0.65 580	0.64 591	0.58 573	0.54 580	0.80 578	0.76 580

KSHMR	2.57 597	1.93 608	1.69 575	2.63 613	2.42 613	2.86 598	2.07 613	3.27 607	6.50 615	2.49 596	3.36 598	3.41 600	1.92 588	2.49 597	1.94 577	2.13 615	1.40 617	2.79 619	1.50 616	2.73 614	1.77 613

notaker	2.76 598	2.29 612	1.80 580	2.96 615	2.58 617	2.90 601	1.75 608	3.24 606	3.05 602	2.78 600	4.24 609	6.15 616	2.51 599	3.34 603	2.75 593	2.31 617	1.18 615	3.00 620	1.65 617	2.84 617	1.97 614

JetBlue	2.78 599	1.26 590	7.04 609	1.16 586	1.48 595	8.00 618	6.02 622	2.60 598	1.92 582	2.12 586	2.64 583	3.34 598	3.05 607	6.49 617	3.39 598	0.78 586	0.76 601	0.75 577	0.76 591	0.97 586	1.18 605

WAO-8	2.92 600	1.55 600	1.35 560	1.79 597	1.63 599	5.23 612	1.22 586	4.58 615	12.56 622	2.84 602	4.07 608	4.83 607	2.72 603	3.49 605	2.25 586	1.27 598	0.91 607	1.99 600	1.15 610	1.86 600	1.15 601

Venus	2.92 600	1.55 600	1.35 560	1.79 597	1.63 599	5.23 612	1.22 586	4.58 615	12.56 622	2.84 602	4.06 607	4.83 607	2.72 603	3.49 605	2.25 586	1.27 598	0.91 607	1.99 600	1.15 610	1.86 600	1.15 601

ktn	2.98 602	2.25 611	1.73 578	2.84 614	2.53 616	3.76 609	2.15 614	3.70 611	5.47 614	2.75 599	5.17 618	5.94 614	2.48 597	3.23 602	2.46 590	2.34 619	1.44 618	2.78 618	2.03 619	2.45 612	2.01 616

TorneroNet-64	3.44 603	1.86 606	1.42 568	2.58 612	2.28 611	6.87 615	1.68 606	4.70 617	12.03 619	2.31 592	5.59 619	8.25 619	2.55 600	3.97 611	2.73 592	1.81 610	0.74 596	2.57 614	1.07 607	2.35 610	1.44 611

UNDER WATER	3.46 604	2.07 610	3.64 600	3.09 616	2.48 614	3.75 608	2.42 617	3.31 608	13.77 624	2.90 606	2.95 590	5.84 612	3.69 612	3.69 607	3.48 601	2.07 614	1.11 614	2.70 617	1.40 614	2.84 617	1.98 615

UNDER WATER-64	3.53 605	2.01 609	3.94 601	3.22 618	2.49 615	5.41 614	2.60 618	3.43 610	12.41 621	3.03 607	2.68 585	6.07 615	4.04 613	3.79 609	3.33 597	2.02 613	1.24 616	2.63 615	1.46 615	2.78 615	2.08 617

MultiAttention	3.58 606	0.24 339	0.62 410	0.54 511	0.34 453	22.90 628	2.72 619	1.60 575	1.13 508	0.80 359	1.81 553	1.14 505	0.43 277	35.29 637	0.61 432	0.17 290	0.12 222	0.23 423	0.23 458	0.34 507	0.29 484

DPSimNet_ROB	3.58 606	2.45 614	8.57 611	2.53 609	2.37 612	2.88 599	3.77 621	3.14 604	3.23 604	4.71 618	3.86 603	4.68 605	4.87 616	4.07 612	5.62 610	2.33 618	2.33 620	2.47 613	2.52 620	2.51 613	2.64 619

MADNet++	4.03 608	2.70 618	3.44 599	3.72 620	3.44 620	4.44 611	3.52 620	3.95 613	3.61 608	4.46 614	4.98 616	4.10 603	4.58 615	7.00 619	5.89 611	3.74 621	3.67 623	3.27 622	2.71 622	3.70 621	3.66 622

SGM-ForestM	4.04 609	0.32 442	0.46 292	0.43 355	0.27 322	7.50 617	1.45 602	3.84 612	4.24 612	8.19 623	6.76 620	19.00 631	9.08 619	10.74 624	6.62 614	0.31 509	0.33 554	0.32 516	0.32 532	0.29 473	0.29 484

MANE	4.13 610	0.51 527	0.64 425	0.66 556	0.56 555	6.89 616	0.99 571	7.55 620	12.04 620	6.68 622	8.57 623	10.69 622	9.45 620	7.59 621	6.39 613	0.49 568	0.43 578	0.48 561	0.98 601	0.49 554	0.48 565

xyz-stereo	4.23 611	0.17 93	61.76 644	0.34 82	0.16 12	12.16 622	0.37 324	0.58 170	0.68 272	1.01 491	3.36 598	0.77 383	0.82 491	1.21 530	0.40 318	0.12 40	0.10 63	0.16 177	0.11 95	0.13 102	0.10 37

LE_ROB	4.42 612	0.24 339	2.75 593	0.42 334	0.23 181	1.57 566	0.90 563	1.71 584	17.88 631	16.56 633	4.88 614	5.17 611	18.85 633	1.63 565	14.62 624	0.17 290	0.14 329	0.16 177	0.16 265	0.19 345	0.17 323

TorneroNet	4.53 613	1.89 607	1.48 571	2.55 610	2.27 610	13.78 625	1.69 607	4.84 619	23.73 636	2.89 605	7.70 622	7.06 618	2.69 602	4.26 613	3.42 599	1.84 611	0.77 602	2.68 616	1.13 608	2.42 611	1.47 612

LSM	4.74 614	0.77 565	10.16 613	0.70 565	56.56 639	1.02 504	1.00 573	1.24 519	1.62 573	2.04 583	2.34 572	1.33 530	1.17 549	1.38 553	1.09 537	0.33 528	0.49 584	0.39 540	0.46 562	0.51 557	10.09 626

JetRed	5.27 615	5.84 620	12.81 618	2.36 608	2.83 618	12.23 623	10.50 625	4.46 614	3.60 607	3.86 613	3.83 602	4.85 609	4.18 614	6.78 618	11.96 621	2.17 616	2.96 622	2.18 608	1.97 618	3.38 620	2.68 620

tt	6.20 616	0.20 200	5.89 607	3.55 619	2.07 609	11.26 621	19.21 626	11.74 624	5.46 613	2.69 598	2.04 567	4.87 610	6.25 617	3.70 608	7.09 616	8.32 628	11.17 632	4.93 625	5.41 627	5.74 622	2.37 618

coex-ft	6.43 617	1.51 599	87.33 645	0.49 451	0.38 481	1.34 549	1.21 585	1.16 483	8.09 617	12.12 625	2.79 586	2.77 588	3.31 608	1.16 521	3.15 595	0.24 452	0.23 488	0.27 485	0.24 474	0.45 545	0.37 529

HanzoNet	6.76 618	2.45 614	4.22 604	3.19 617	2.94 619	3.62 607	2.28 616	4.79 618	7.20 616	14.00 629	13.19 628	17.49 629	22.30 634	13.25 625	6.19 612	4.20 622	1.93 619	3.10 621	2.56 621	3.35 619	2.88 621

TCMNet-wrong-test	8.97 619	10.42 624	8.74 612	19.56 625	17.61 625	12.53 624	9.01 624	13.59 626	2.18 587	4.64 616	5.11 617	14.63 625	11.09 622	7.19 620	9.73 618	5.56 627	0.89 606	3.77 623	3.11 623	10.34 626	9.80 625

EDNetEfficientorigin	9.93 620	1.15 587	175.16 646	0.48 436	0.36 465	1.04 511	0.68 521	1.24 519	2.69 598	3.17 608	2.50 577	2.30 579	2.07 593	1.76 572	2.21 583	0.20 380	0.18 431	0.24 440	0.19 377	0.51 557	0.50 569

DGTPSM_ROB	12.07 621	8.00 621	20.99 620	8.93 622	16.78 623	10.67 619	30.87 630	9.01 622	15.16 626	6.50 620	15.41 632	9.04 620	14.85 625	9.25 622	21.67 629	4.57 623	8.57 627	5.08 626	9.28 628	5.90 623	10.95 627

DPSMNet_ROB	12.08 622	8.00 621	21.00 621	8.97 623	16.79 624	10.67 619	30.89 631	9.02 623	15.17 627	6.51 621	15.41 632	9.04 620	14.85 625	9.27 623	21.67 629	4.58 624	8.57 627	5.09 628	9.29 629	5.90 623	10.95 627

USTest	12.99 623	14.18 625	20.00 619	16.24 624	14.97 622	20.80 627	31.95 632	16.20 629	10.91 618	8.79 624	9.48 624	13.94 624	10.50 621	16.11 626	21.44 628	3.17 620	4.82 624	5.08 626	5.36 626	8.81 625	7.13 624

BEATNet-Init1	15.13 624	0.82 571	50.86 643	0.72 568	0.53 548	38.10 637	7.03 623	11.83 625	14.25 625	29.78 642	30.17 642	48.21 645	22.64 635	26.78 635	18.11 626	0.42 557	0.38 564	0.47 556	0.46 562	0.51 557	0.48 565

DPSM_ROB	17.78 625	18.63 627	24.31 627	20.90 627	19.47 626	25.97 630	36.21 634	21.23 635	16.24 629	13.38 627	14.06 630	19.18 632	16.30 628	20.78 628	25.67 632	9.38 630	9.23 630	9.49 630	9.82 630	13.51 628	11.91 630

DPSM	17.78 625	18.63 627	24.31 627	20.90 627	19.47 626	25.97 630	36.21 634	21.23 635	16.24 629	13.38 627	14.06 630	19.18 632	16.30 628	20.78 628	25.67 632	9.38 630	9.23 630	9.49 630	9.82 630	13.51 628	11.91 630

DLNR-FE	20.05 627	36.38 635	38.08 631	170.06 646	60.08 640	0.23 29	0.20 33	14.13 628	0.36 110	0.44 176	0.66 231	0.43 189	0.21 54	0.63 305	0.28 173	5.38 625	0.10 63	0.15 148	0.11 95	73.09 645	0.11 83

DLNR_Zeroshot_test	20.09 628	36.28 634	38.04 630	169.85 645	61.80 641	0.23 29	0.20 33	13.88 627	0.37 126	0.44 176	0.66 231	0.43 189	0.21 54	0.62 294	0.28 173	5.46 626	0.10 63	0.15 148	0.11 95	72.60 644	0.11 83

LRCNet_RVC	21.24 629	31.15 633	21.41 622	28.98 630	23.82 629	3.13 604	0.60 499	20.96 634	1.59 569	25.58 634	28.15 638	21.99 634	14.79 624	21.94 634	16.41 625	28.89 643	14.87 633	33.53 639	31.28 639	29.51 640	26.16 638

HaxPig	31.96 630	37.24 636	34.27 629	24.37 629	24.88 630	18.26 626	19.86 627	20.64 633	28.52 637	35.97 643	38.75 643	25.57 635	28.72 637	33.88 636	34.39 637	35.94 644	38.87 644	37.80 640	40.48 642	39.68 641	41.15 643

Anonymous_1	33.25 631	18.26 626	23.92 623	20.54 626	21.28 628	25.59 629	35.94 633	22.01 637	15.57 628	13.33 626	13.49 629	18.08 630	15.29 627	20.36 627	24.60 631	16.28 635	8.84 629	66.59 643	118.00 645	155.73 648	11.23 629

RAFT-FEzeroshot	35.73 632	37.45 638	48.67 637	42.23 635	39.22 635	52.25 639	73.13 643	42.62 642	32.59 639	26.71 636	27.70 634	38.57 639	32.57 638	41.68 643	51.67 644	18.75 637	18.58 640	19.15 633	19.78 634	27.21 633	23.98 634

RAFT-FE	35.73 632	37.45 638	48.67 637	42.23 635	39.22 635	52.25 639	73.13 643	42.62 642	32.59 639	26.71 636	27.70 634	38.57 639	32.57 638	41.68 643	51.67 644	18.75 637	18.58 640	19.15 633	19.78 634	27.21 633	23.98 634

CasAABBNet	35.74 634	37.43 637	48.72 639	42.22 634	39.20 633	52.24 638	73.12 642	42.61 641	32.62 642	26.78 639	27.95 636	38.58 641	32.60 640	41.67 641	51.65 643	18.74 636	18.57 639	19.15 633	19.77 633	27.20 631	23.98 634

Hybrid-DGEV	35.78 635	37.50 641	48.96 642	42.25 637	39.20 633	52.33 643	73.10 641	42.63 644	32.52 638	26.62 635	28.31 641	38.50 638	32.87 641	41.67 641	51.55 640	18.77 640	18.56 638	19.18 637	19.83 637	27.20 631	23.97 633

FlowAnything	35.81 636	37.53 642	48.80 640	42.20 633	39.22 635	52.25 639	73.16 645	42.56 640	32.89 644	26.76 638	28.30 639	38.69 643	33.09 643	41.63 640	51.62 642	18.76 639	18.59 643	19.21 638	19.92 638	27.16 630	23.91 632

Selective-RAFT-Error	35.84 637	37.49 640	48.83 641	42.26 638	39.24 638	52.30 642	73.09 640	42.66 645	32.61 641	26.80 640	28.30 639	38.84 644	33.51 644	41.68 643	51.59 641	18.82 641	18.58 640	19.17 636	19.80 636	27.28 635	24.05 637

xxxxx1	36.64 638	19.51 629	24.21 624	61.66 640	64.63 642	27.28 633	40.10 636	20.25 630	18.63 632	14.07 630	12.97 625	17.26 626	17.36 630	21.70 631	27.93 634	13.18 632	18.50 635	111.26 646	133.37 646	29.24 637	39.73 640

tt_ll	36.64 638	19.51 629	24.21 624	61.66 640	64.63 642	27.28 633	40.10 636	20.25 630	18.63 632	14.07 630	12.97 625	17.26 626	17.36 630	21.70 631	27.93 634	13.18 632	18.50 635	111.26 646	133.37 646	29.24 637	39.73 640

ff	36.64 638	19.51 629	24.21 624	61.66 640	64.63 642	27.28 633	40.10 636	20.25 630	18.63 632	14.07 630	12.97 625	17.26 626	17.36 630	21.70 631	27.93 634	13.18 632	18.50 635	111.26 646	133.37 646	29.24 637	39.73 640

MEDIAN_ROB	37.38 641	40.85 645	40.60 633	32.31 631	31.85 631	27.20 632	24.55 628	29.10 638	33.19 645	42.09 647	41.76 645	33.35 636	34.39 645	39.78 639	37.07 638	43.64 646	44.10 646	44.12 642	43.40 644	41.51 643	42.76 645

AVERAGE_ROB	37.58 642	40.13 644	40.15 632	34.81 632	33.82 632	28.55 636	25.10 629	32.02 639	34.06 646	41.28 646	40.66 644	34.46 637	34.81 646	39.18 638	37.57 639	42.78 645	43.44 645	43.82 641	43.03 643	40.47 642	41.51 644

LSM0	38.95 643	37.60 643	48.58 636	43.57 639	91.06 645	52.57 644	72.57 639	43.17 646	32.63 643	26.97 641	27.97 637	38.65 642	32.94 642	41.86 646	51.78 646	18.89 642	18.41 634	19.13 632	19.63 632	27.29 636	33.77 639

PML	40.80 644	29.24 632	11.87 617	7.20 621	14.47 621	92.13 647	213.69 649	7.63 621	23.35 635	74.72 648	190.14 649	50.17 646	26.15 636	21.39 630	12.70 622	8.76 629	2.92 621	8.45 629	3.25 624	13.26 627	4.42 623

RSGM-EC	74.81 645	63.03 646	41.60 634	97.74 643	92.11 646	74.93 645	114.81 646	53.77 647	38.96 647	39.88 644	48.98 646	90.73 647	64.81 647	139.63 647	128.53 647	93.27 647	53.96 647	95.12 644	38.31 640	81.45 646	44.63 646

acva	74.81 645	63.03 646	41.60 634	97.74 643	92.11 646	74.93 645	114.81 646	53.77 647	38.96 647	39.88 644	48.98 646	90.73 647	64.81 647	139.63 647	128.53 647	93.27 647	53.96 647	95.12 644	38.31 640	81.45 646	44.63 646

test_example2	176.61 647	205.14 648	198.86 647	188.60 647	190.98 648	152.67 648	170.61 648	94.86 649	123.55 649	178.88 649	179.48 648	158.94 649	141.34 649	192.61 649	198.96 649	203.76 649	236.37 649	164.13 649	173.55 649	218.58 649	160.41 648

GS-Stereo							0.30 185	0.42 80	0.27 39	0.30 83	0.28 64	0.23 49	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.16 244	0.09 25	0.12 32	0.10 60	0.14 148	0.12 131

FSD					0.46 530	0.48 281	0.52 471	0.53 149	0.48 193	0.48 194	0.48 157	0.49 222	0.48 306	0.51 182	0.49 384	0.45 560	0.42 573	0.47 556	0.46 562	0.46 548

ccccc		429.19 649		507.10 648	501.20 649	356.95 649		380.82 650		334.51 650		372.86 650		499.17 650		561.44 650	431.22 650	334.28 650	290.86 650	540.88 650

ASD4		8.86 623

Low-res two-view benchmark