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

IGEV	0.20 13	0.12 1	0.23 1	0.31 24	0.20 86	0.23 27	0.19 19	0.40 64	0.29 52	0.22 25	0.34 96	0.20 25	0.15 4	0.31 19	0.19 5	0.11 28	0.10 64	0.12 32	0.10 63	0.10 6	0.10 37

HiDET	0.20 13	0.13 2	0.26 22	0.30 11	0.19 59	0.23 27	0.18 12	0.36 38	0.26 34	0.20 9	0.23 27	0.27 69	0.16 11	0.30 15	0.23 62	0.12 40	0.10 64	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 13	0.13 2	0.27 31	0.33 57	0.18 39	0.17 4	0.21 50	0.32 18	0.23 20	0.25 41	0.34 96	0.22 36	0.24 85	0.27 5	0.21 21	0.09 1	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 14	0.31 24	0.16 12	0.19 7	0.17 3	0.42 76	0.24 25	0.23 29	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.45 126	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 82

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 42	0.30 11	0.19 59	0.20 10	0.18 12	0.30 11	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 19	0.18 23	0.33 38	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 42	0.30 11	0.20 86	0.20 10	0.19 19	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 14	0.33 38	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 13	0.13 2	0.27 31	0.33 57	0.17 23	0.38 211	0.18 12	0.30 11	0.19 8	0.24 36	0.15 3	0.26 60	0.17 14	0.32 25	0.21 21	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.10 37

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 14	0.31 24	0.16 12	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 36	0.14 1	0.32 25	0.19 5	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.09 4

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 31	0.33 57	0.17 23	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 46	0.15 4	0.31 19	0.20 13	0.12 40	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 31	0.34 74	0.15 2	0.27 73	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 46	0.15 4	0.32 25	0.20 13	0.11 28	0.09 26	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-G_1	0.21 23	0.13 2	0.30 62	0.34 74	0.16 12	0.52 294	0.17 3	0.34 31	0.18 6	0.21 16	0.21 16	0.26 60	0.19 32	0.37 63	0.20 13	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.10 37

LG-G	0.21 23	0.13 2	0.30 62	0.34 74	0.16 12	0.52 294	0.17 3	0.34 31	0.18 6	0.21 16	0.21 16	0.26 60	0.19 32	0.37 63	0.20 13	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.10 37

CAS	0.34 164	0.13 2	0.25 14	1.28 578	0.30 382	0.46 270	0.38 334	0.48 109	0.47 185	0.34 108	0.52 174	0.24 53	0.19 32	0.29 9	0.27 145	0.69 571	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.15 245

MatchStereo	0.19 7	0.14 14	0.23 1	0.27 2	0.15 2	0.18 5	0.21 50	0.32 18	0.28 42	0.20 9	0.35 102	0.18 13	0.17 14	0.31 19	0.24 76	0.14 117	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.10 37

BridgeDepth_RVC	0.20 13	0.14 14	0.24 7	0.26 1	0.15 2	0.35 180	0.17 3	0.40 64	0.22 15	0.21 16	0.21 16	0.20 25	0.24 85	0.33 38	0.25 97	0.13 75	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MS-F	0.19 7	0.14 14	0.24 7	0.30 11	0.19 59	0.27 73	0.19 19	0.31 14	0.24 25	0.21 16	0.20 13	0.29 78	0.19 32	0.29 9	0.21 21	0.12 40	0.10 64	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LCMNet	0.21 23	0.14 14	0.25 14	0.30 11	0.20 86	0.26 59	0.19 19	0.38 50	0.43 160	0.21 16	0.21 16	0.27 69	0.17 14	0.36 54	0.23 62	0.12 40	0.11 161	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 13	0.14 14	0.23 1	0.30 11	0.17 23	0.29 103	0.20 30	0.39 55	0.22 15	0.22 25	0.21 16	0.26 60	0.20 42	0.30 15	0.20 13	0.13 75	0.12 219	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

BridgeDepth	0.21 23	0.14 14	0.26 22	0.34 74	0.14 1	0.40 223	0.27 132	0.28 7	0.22 15	0.18 4	0.19 11	0.28 76	0.29 155	0.32 25	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 24	0.15 2	0.22 19	0.22 61	0.39 55	0.33 81	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 24	0.15 2	0.22 19	0.22 61	0.39 55	0.33 81	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

water-stereo	0.28 105	0.14 14	0.29 49	0.35 111	0.19 59	0.36 191	0.23 78	0.62 188	0.38 131	0.39 143	0.62 207	0.41 164	0.35 210	0.28 7	0.27 145	0.14 117	0.13 290	0.13 68	0.12 128	0.12 59	0.10 37

depthmonostereo	0.29 117	0.14 14	0.31 76	0.35 111	0.17 23	0.46 270	0.27 132	0.69 248	0.57 221	0.35 115	0.42 128	0.31 92	0.35 210	0.35 52	0.27 145	0.14 117	0.12 219	0.13 68	0.12 128	0.11 21	0.10 37

monsterstereo	0.22 37	0.14 14	0.26 22	0.34 74	0.18 39	0.21 16	0.20 30	0.37 41	0.35 100	0.33 105	0.40 121	0.19 19	0.18 23	0.45 126	0.21 21	0.11 28	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.13 101	0.08 1

monsters	0.22 37	0.14 14	0.26 22	0.31 24	0.19 59	0.23 27	0.19 19	0.44 96	0.33 81	0.36 119	0.30 74	0.16 2	0.18 23	0.43 111	0.19 5	0.11 28	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

111111	0.21 23	0.14 14	0.27 31	0.37 148	0.22 132	0.21 16	0.19 19	0.43 89	0.27 36	0.20 9	0.20 13	0.29 78	0.14 1	0.41 93	0.22 35	0.14 117	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.12 59	0.12 130

LGtest1	0.19 7	0.14 14	0.29 49	0.34 74	0.16 12	0.26 59	0.17 3	0.32 18	0.20 11	0.21 16	0.15 3	0.23 46	0.20 42	0.32 25	0.20 13	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.11 82

FoundationStereo	0.17 1	0.14 14	0.25 14	0.30 11	0.16 12	0.23 27	0.20 30	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 25	0.19 32	0.26 2	0.21 21	0.13 75	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MonSter	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 24	0.15 2	0.22 19	0.22 61	0.39 55	0.33 81	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.38 71	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

dual_stereo	0.19 7	0.14 14	0.24 7	0.31 24	0.16 12	0.16 3	0.20 30	0.29 9	0.20 11	0.23 29	0.20 13	0.22 36	0.14 1	0.52 184	0.24 76	0.13 75	0.10 64	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Occ-G	0.26 81	0.14 14	0.28 42	0.34 74	0.20 86	0.27 73	0.34 251	0.41 71	0.31 62	0.29 73	0.43 131	0.49 216	0.25 97	0.47 148	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.14 101	0.11 97	0.12 59	0.12 130

Pointernet	0.27 95	0.14 14	0.33 106	0.35 111	0.23 174	0.35 180	0.21 50	0.72 276	0.38 131	0.39 143	0.36 108	0.34 111	0.25 97	0.36 54	0.25 97	0.15 182	0.10 64	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.10 37

IGEV-Stereo+	0.23 51	0.14 14	0.26 22	0.32 44	0.19 59	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 52	0.21 16	0.15 3	0.22 36	0.22 63	0.40 84	0.22 35	0.14 117	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.15 196	0.86 577

trnet	0.27 95	0.14 14	0.23 1	0.28 5	0.15 2	0.37 198	0.23 78	0.52 131	0.72 283	0.42 158	0.51 165	0.34 111	0.26 115	0.39 77	0.25 97	0.15 182	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.10 37

CES	0.28 105	0.14 14	0.23 1	0.30 11	0.70 561	0.37 198	0.27 132	0.48 109	0.46 180	0.34 108	0.48 148	0.27 69	0.22 63	0.39 77	0.23 62	0.13 75	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.13 101	0.17 313

NLMM1	0.28 105	0.15 36	0.32 89	0.38 179	0.24 203	0.35 180	0.23 78	0.65 210	0.58 223	0.30 82	0.37 113	0.27 69	0.24 85	0.59 263	0.28 167	0.12 40	0.08 2	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.11 82

DDF-Stereo	0.26 81	0.15 36	0.30 62	0.36 131	0.29 365	0.19 7	0.20 30	0.32 18	0.31 62	0.26 46	0.26 45	0.29 78	0.29 155	0.38 71	0.24 76	0.17 280	0.10 64	0.14 101	0.10 63	0.70 566	0.12 130

252Zero-FE	0.20 13	0.15 36	0.26 22	0.33 57	0.19 59	0.23 27	0.18 12	0.41 71	0.34 86	0.22 25	0.21 16	0.19 19	0.18 23	0.28 7	0.22 35	0.14 117	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

Replicate-Monster	0.26 81	0.15 36	1.07 519	0.30 11	0.17 23	0.38 211	0.19 19	0.43 89	0.39 141	0.23 29	0.21 16	0.23 46	0.21 51	0.45 126	0.19 5	0.11 28	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 218

zero-FE	0.25 70	0.15 36	0.30 62	0.35 111	0.29 365	0.19 7	0.20 30	0.35 34	0.31 62	0.26 46	0.27 52	0.29 78	0.29 155	0.33 38	0.24 76	0.17 280	0.10 64	0.14 101	0.10 63	0.64 563	0.12 130

DilatedVolume-Stereo	0.30 134	0.15 36	0.34 123	0.33 57	0.20 86	0.53 302	0.25 101	0.56 149	0.43 160	0.56 209	0.50 156	0.35 120	0.29 155	0.49 163	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.12 32	0.11 97	0.11 21	0.10 37

1w_stereo	0.24 60	0.15 36	0.29 49	0.34 74	0.18 39	0.31 133	0.41 383	0.40 64	0.43 160	0.31 86	0.38 116	0.17 4	0.24 85	0.45 126	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 37	0.15 36	0.27 31	0.31 24	0.15 2	0.29 103	0.20 30	0.37 41	0.29 52	0.24 36	0.29 72	0.21 35	0.27 126	0.36 54	0.25 97	0.16 235	0.09 26	0.13 68	0.10 63	0.13 101	0.10 37

GREAT-IGEV	0.22 37	0.15 36	0.31 76	0.29 7	0.22 132	0.21 16	0.26 115	0.33 29	0.31 62	0.20 9	0.30 74	0.22 36	0.22 63	0.47 148	0.22 35	0.11 28	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.13 101	0.10 37

DEFOM-Stereo	0.22 37	0.15 36	0.26 22	0.33 57	0.20 86	0.61 360	0.21 50	0.30 11	0.31 62	0.23 29	0.19 11	0.18 13	0.18 23	0.41 93	0.22 35	0.12 40	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.11 82

WCG-NET	0.28 105	0.15 36	0.33 106	0.33 57	0.19 59	0.33 159	0.27 132	0.39 55	0.80 336	0.46 173	0.49 152	0.39 146	0.25 97	0.40 84	0.25 97	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.11 97	0.12 59	0.10 37

IGEV-Stereo++	0.21 23	0.15 36	0.27 31	0.37 148	0.19 59	0.22 19	0.18 12	0.42 76	0.35 100	0.22 25	0.28 62	0.24 53	0.18 23	0.27 5	0.22 35	0.12 40	0.09 26	0.12 32	0.10 63	0.12 59	0.10 37

WCG-NET（raft）	0.31 141	0.15 36	0.36 140	0.32 44	0.19 59	0.35 180	0.27 132	0.51 122	0.78 325	0.45 167	0.55 186	0.48 210	0.27 126	0.54 200	0.26 127	0.13 75	0.10 64	0.12 32	0.11 97	0.12 59	0.11 82

MoCha-V2	0.25 70	0.15 36	0.29 49	0.40 250	0.18 39	0.27 73	0.26 115	0.49 112	0.27 36	0.36 119	0.27 52	0.33 107	0.35 210	0.49 163	0.22 35	0.12 40	0.10 64	0.12 32	0.10 63	0.13 101	0.11 82

LoS	0.29 117	0.15 36	0.30 62	0.29 7	0.18 39	0.33 159	0.29 163	0.51 122	0.72 283	0.34 108	0.52 174	0.41 164	0.28 141	0.47 148	0.28 167	0.15 182	0.11 161	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.11 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 147	0.15 36	0.23 1	0.31 24	0.24 203	0.27 73	0.22 61	0.46 102	0.88 386	0.46 173	0.80 286	0.30 84	0.26 115	0.36 54	0.33 225	0.13 75	0.09 26	0.13 68	0.51 569	0.13 101	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
s12784h	0.36 198	0.15 36	0.24 7	0.34 74	0.15 2	0.77 436	0.29 163	0.80 321	0.83 354	0.56 209	0.57 193	0.43 184	0.40 254	0.57 228	0.33 225	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.09 10	0.14 146	0.09 4

TANstereo	0.30 134	0.15 36	0.31 76	0.30 11	0.17 23	0.55 313	0.23 78	0.44 96	0.55 212	0.59 216	0.68 228	0.37 133	0.26 115	0.35 52	0.27 145	0.15 182	0.16 389	0.12 32	0.10 63	0.13 101	0.14 218

CREStereo	0.28 105	0.15 36	0.24 7	0.27 2	0.17 23	0.37 198	0.25 101	0.51 122	0.72 283	0.42 158	0.51 165	0.32 95	0.26 115	0.38 71	0.25 97	0.16 235	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.11 82
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
BStereo	0.27 95	0.16 55	0.88 495	0.34 74	0.22 132	0.22 19	0.31 205	0.39 55	0.41 148	0.26 46	0.24 34	0.26 60	0.19 32	0.42 101	0.28 167	0.10 13	0.12 219	0.12 32	0.16 257	0.12 59	0.14 218

Wave_Phase_stereo	0.30 134	0.16 55	0.88 495	0.34 74	0.22 132	0.64 384	0.31 205	0.54 145	0.41 148	0.26 46	0.24 34	0.26 60	0.19 32	0.42 101	0.28 167	0.10 13	0.12 219	0.12 32	0.16 257	0.12 59	0.14 218

NLMM	0.26 81	0.16 55	0.30 62	0.38 179	0.24 203	0.25 53	0.27 132	0.52 131	0.49 190	0.29 73	0.36 108	0.26 60	0.25 97	0.42 101	0.28 167	0.11 28	0.10 64	0.15 144	0.12 128	0.10 6	0.10 37

NLSM3	0.26 81	0.16 55	0.30 62	0.38 179	0.21 111	0.34 170	0.27 132	0.57 154	0.47 185	0.28 65	0.35 102	0.29 78	0.24 85	0.42 101	0.27 145	0.12 40	0.10 64	0.16 175	0.15 224	0.12 59	0.10 37

GEAStereo	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 57	0.25 238	0.36 191	0.30 179	0.42 76	0.28 42	0.26 46	0.28 62	0.24 53	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.18 314	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.14 146	0.12 130

GSStereo	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 57	0.25 238	0.36 191	0.30 179	0.42 76	0.27 36	0.30 82	0.28 62	0.23 46	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.16 235	0.09 26	0.12 32	0.10 63	0.14 146	0.12 130

gasm-f	0.24 60	0.16 55	0.27 31	0.33 57	0.25 238	0.25 53	0.36 297	0.42 76	0.28 42	0.26 46	0.35 102	0.24 53	0.30 173	0.36 54	0.23 62	0.18 314	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.15 196	0.12 130

Zero-FE251	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 57	0.20 86	0.44 256	0.19 19	0.37 41	0.25 32	0.27 61	0.29 72	0.38 141	0.24 85	0.32 25	0.22 35	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.10 37

GASTEREO	0.25 70	0.16 55	0.32 89	0.40 250	0.20 86	0.22 19	0.30 179	0.43 89	0.31 62	0.37 126	0.33 87	0.22 36	0.35 210	0.41 93	0.23 62	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.11 97	0.12 59	0.11 82

MSCF	0.25 70	0.16 55	0.33 106	0.39 212	0.20 86	0.20 10	0.31 205	0.43 89	0.31 62	0.36 119	0.33 87	0.23 46	0.35 210	0.36 54	0.23 62	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.11 97	0.13 101	0.11 82

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 51	0.16 55	0.32 89	0.39 212	0.21 111	0.18 5	0.21 50	0.34 31	0.26 34	0.28 65	0.51 165	0.28 76	0.29 155	0.26 2	0.24 76	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.14 146	0.12 130

HART	0.29 117	0.16 55	0.32 89	0.40 250	0.21 111	0.32 151	0.26 115	0.62 188	0.31 62	0.33 105	0.65 214	0.41 164	0.22 63	0.55 205	0.25 97	0.12 40	0.10 64	0.15 144	0.11 97	0.15 196	0.11 82

Reg-Stereo(zero)	0.30 134	0.16 55	0.28 42	0.34 74	0.18 39	0.32 151	0.20 30	0.63 196	0.68 263	0.50 186	0.52 174	0.51 223	0.30 173	0.45 126	0.25 97	0.13 75	0.10 64	0.12 32	0.10 63	0.12 59	0.11 82

AIO_rvc	0.23 51	0.16 55	0.32 89	0.34 74	0.19 59	0.26 59	0.33 238	0.40 64	0.22 15	0.26 46	0.24 34	0.34 111	0.15 4	0.51 177	0.24 76	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.10 37

HUF	0.24 60	0.16 55	0.33 106	0.32 44	0.18 39	0.25 53	0.40 368	0.42 76	0.34 86	0.25 41	0.23 27	0.32 95	0.28 141	0.34 44	0.24 76	0.13 75	0.10 64	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.10 37

AIO_test	0.23 51	0.16 55	0.28 42	0.34 74	0.20 86	0.30 116	0.39 357	0.38 50	0.25 32	0.25 41	0.28 62	0.32 95	0.22 63	0.38 71	0.25 97	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.09 4

castereo++	0.26 81	0.16 55	0.26 22	0.33 57	0.19 59	0.75 429	0.20 30	0.37 41	0.47 185	0.23 29	0.23 27	0.35 120	0.28 141	0.39 77	0.19 5	0.14 117	0.09 26	0.14 101	0.09 10	0.11 21	0.10 37

IGEV-RUCA	0.25 70	0.16 55	0.34 123	0.39 212	0.27 314	0.33 159	0.20 30	0.38 50	0.36 108	0.26 46	0.31 84	0.25 59	0.21 51	0.48 159	0.24 76	0.20 369	0.11 161	0.13 68	0.10 63	0.17 278	0.15 245

castereo	0.28 105	0.16 55	0.32 89	0.35 111	0.21 111	0.40 223	0.42 393	0.50 120	0.66 255	0.26 46	0.41 124	0.37 133	0.36 228	0.33 38	0.24 76	0.13 75	0.09 26	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.10 37

999	0.27 95	0.16 55	0.35 133	0.36 131	0.24 203	0.31 133	0.27 132	0.49 112	0.38 131	0.26 46	0.30 74	0.39 146	0.23 75	0.63 297	0.25 97	0.13 75	0.10 64	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.14 218

U	0.45 305	0.16 55	0.32 89	0.40 250	0.71 562	3.55 595	0.20 30	0.41 71	0.38 131	0.26 46	0.23 27	0.24 53	0.22 63	0.26 2	0.22 35	0.15 182	0.09 26	0.88 574	0.13 166	0.13 101	0.11 82

Any-RAFT	0.35 180	0.16 55	0.30 62	0.34 74	0.21 111	0.52 294	0.22 61	0.88 352	0.73 290	0.53 200	0.73 241	0.64 297	0.28 141	0.46 141	0.24 76	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.13 101	0.12 130

LoS_RVC	0.27 95	0.16 55	0.27 31	0.32 44	0.30 382	0.44 256	0.34 251	0.41 71	0.33 81	0.31 86	0.51 165	0.29 78	0.32 187	0.36 54	0.28 167	0.11 28	0.10 64	0.11 1	0.08 1	0.11 21	0.19 364

EGLCR-Stereo	0.25 70	0.16 55	0.33 106	0.34 74	0.20 86	0.35 180	0.20 30	0.52 131	0.36 108	0.28 65	0.27 52	0.41 164	0.18 23	0.45 126	0.26 127	0.14 117	0.10 64	0.16 175	0.14 197	0.13 101	0.11 82

fff	0.37 215	0.16 55	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.29 103	0.30 179	0.69 248	1.06 483	0.69 289	0.78 273	0.42 176	0.63 390	0.46 141	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.13 174

ADStereo(finetuned)	0.37 215	0.16 55	0.49 328	0.34 74	0.19 59	0.30 116	0.30 179	0.68 240	0.91 409	0.70 295	0.77 262	0.43 184	0.69 427	0.45 126	0.33 225	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.12 130

test-3	0.34 164	0.16 55	0.43 241	0.39 212	0.21 111	0.43 248	0.22 61	0.63 196	0.78 325	0.71 302	0.45 135	0.64 297	0.27 126	0.43 111	0.31 203	0.12 40	0.09 26	0.17 216	0.13 166	0.12 59	0.10 37

test_1	0.34 164	0.16 55	0.43 241	0.39 212	0.21 111	0.43 248	0.23 78	0.63 196	0.78 325	0.68 280	0.45 135	0.64 297	0.27 126	0.43 111	0.31 203	0.12 40	0.09 26	0.17 216	0.13 166	0.12 59	0.10 37

DCANet	0.36 198	0.16 55	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.30 116	0.30 179	0.68 240	0.91 409	0.70 295	0.77 262	0.43 184	0.57 352	0.45 126	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.12 130

csc	0.37 215	0.16 55	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.29 103	0.30 179	0.69 248	1.06 483	0.69 289	0.78 273	0.42 176	0.63 390	0.46 141	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.13 174

cscssc	0.37 215	0.16 55	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.29 103	0.30 179	0.69 248	1.06 483	0.69 289	0.78 273	0.42 176	0.63 390	0.46 141	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.13 174

PMTNet	0.32 147	0.16 55	0.24 7	0.29 7	0.18 39	0.45 265	0.22 61	0.56 149	0.63 240	0.46 173	0.54 180	0.39 146	0.34 207	0.48 159	0.24 76	0.75 573	0.10 64	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.11 82

NLSM1	0.27 95	0.17 87	0.29 49	0.37 148	0.24 203	0.31 133	0.26 115	0.52 131	0.40 143	0.32 99	0.41 124	0.26 60	0.27 126	0.49 163	0.29 189	0.11 28	0.09 26	0.15 144	0.12 128	0.12 59	0.12 130

VIP-Stereo	0.24 60	0.17 87	0.29 49	0.32 44	0.21 111	0.64 384	0.19 19	0.31 14	0.37 124	0.23 29	0.30 74	0.27 69	0.19 32	0.47 148	0.22 35	0.12 40	0.09 26	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.09 4

DA	0.29 117	0.17 87	0.31 76	0.40 250	0.20 86	0.74 424	0.33 238	0.47 105	0.44 167	0.34 108	0.39 118	0.39 146	0.32 187	0.32 25	0.24 76	0.15 182	0.11 161	0.16 175	0.11 97	0.15 196	0.10 37

GGEV	0.29 117	0.17 87	0.31 76	0.40 250	0.20 86	0.74 424	0.33 238	0.47 105	0.44 167	0.34 108	0.39 118	0.39 146	0.32 187	0.32 25	0.24 76	0.15 182	0.11 161	0.16 175	0.11 97	0.15 196	0.10 37

AdaDepth	0.22 37	0.17 87	0.32 89	0.37 148	0.18 39	0.34 170	0.22 61	0.33 29	0.23 20	0.21 16	0.21 16	0.20 25	0.20 42	0.56 215	0.21 21	0.10 13	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.12 130

3.25w_new	0.23 51	0.17 87	0.32 89	0.31 24	0.17 23	0.43 248	0.20 30	0.37 41	0.30 57	0.37 126	0.28 62	0.22 36	0.25 97	0.42 101	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 51	0.17 87	0.32 89	0.31 24	0.17 23	0.43 248	0.20 30	0.37 41	0.30 57	0.37 126	0.28 62	0.22 36	0.25 97	0.42 101	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.75w	0.22 37	0.17 87	0.30 62	0.31 24	0.19 59	0.43 248	0.24 93	0.35 34	0.24 25	0.31 86	0.27 52	0.17 4	0.22 63	0.37 63	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

xyz-stereo	4.23 600	0.17 87	61.76 632	0.34 74	0.16 12	12.16 611	0.37 312	0.58 161	0.68 263	1.01 483	3.36 588	0.77 375	0.82 483	1.21 522	0.40 313	0.12 40	0.10 64	0.16 175	0.11 97	0.13 101	0.10 37

fffft	0.25 70	0.17 87	0.37 156	0.36 131	0.22 132	0.28 91	0.36 297	0.42 76	0.24 25	0.36 119	0.23 27	0.27 69	0.22 63	0.52 184	0.27 145	0.12 40	0.09 26	0.16 175	0.12 128	0.12 59	0.12 130
1: 1. 1
tt45	0.27 95	0.17 87	0.34 123	0.35 111	0.23 174	0.38 211	0.28 153	0.46 102	0.28 42	0.40 149	0.27 52	0.38 141	0.25 97	0.57 228	0.26 127	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.12 59	0.14 218

RAStereo	0.24 60	0.17 87	0.29 49	0.40 250	0.21 111	0.23 27	0.26 115	0.42 76	0.45 176	0.23 29	0.34 96	0.30 84	0.19 32	0.34 44	0.25 97	0.15 182	0.12 219	0.16 175	0.13 166	0.14 146	0.11 82

IGEV++	0.24 60	0.17 87	0.31 76	0.38 179	0.22 132	0.24 39	0.22 61	0.50 120	0.23 20	0.28 65	0.35 102	0.30 84	0.22 63	0.31 19	0.28 167	0.14 117	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.13 101	0.13 174

MSKI-zero shot	0.32 147	0.17 87	0.34 123	0.39 212	0.21 111	0.32 151	0.22 61	0.61 182	0.43 160	0.52 197	0.64 211	0.61 282	0.20 42	0.74 382	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.10 63	0.12 59	0.12 130

UniTT-Stereo	0.27 95	0.17 87	0.37 156	0.40 250	0.27 314	0.30 116	0.28 153	0.39 55	0.31 62	0.29 73	0.46 140	0.27 69	0.25 97	0.47 148	0.34 240	0.17 280	0.13 290	0.13 68	0.12 128	0.14 146	0.12 130

MIM_Stereo	0.38 230	0.17 87	0.53 367	0.37 148	0.24 203	0.27 73	0.24 93	0.70 263	0.54 207	0.72 315	1.00 391	0.63 290	0.29 155	0.64 311	0.38 298	0.13 75	0.14 324	0.17 216	0.16 257	0.14 146	0.11 82

AEACV	0.27 95	0.17 87	0.31 76	0.34 74	0.45 512	0.26 59	0.28 153	0.37 41	0.32 75	0.30 82	0.46 140	0.31 92	0.37 233	0.36 54	0.24 76	0.14 117	0.10 64	0.15 144	0.12 128	0.13 101	0.11 82

MC-Stereo	0.28 105	0.17 87	0.32 89	0.38 179	0.20 86	0.26 59	0.26 115	0.49 112	0.37 124	0.37 126	0.61 204	0.41 164	0.31 182	0.55 205	0.25 97	0.13 75	0.09 26	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.11 82

RCA-Stereo	0.35 180	0.17 87	0.34 123	0.38 179	0.22 132	0.31 133	0.34 251	0.68 240	1.24 520	0.45 167	0.65 214	0.47 205	0.43 270	0.38 71	0.27 145	0.13 75	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.11 82

HHNet	0.41 269	0.17 87	0.41 209	0.34 74	0.37 461	0.33 159	0.34 251	0.69 248	0.75 300	0.86 404	1.30 492	0.52 227	0.32 187	0.52 184	0.35 257	0.15 182	0.11 161	0.19 304	0.15 224	0.15 196	0.24 438

DEmStereo	0.48 343	0.17 87	0.50 341	0.38 179	0.25 238	0.59 352	0.34 251	0.63 196	0.74 297	0.89 426	1.66 536	0.58 256	1.06 530	0.60 270	0.42 321	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.16 257	0.14 146	0.15 245

DRaft	0.49 361	0.17 87	0.47 294	0.37 148	0.25 238	0.58 339	0.40 368	0.65 210	0.85 368	1.02 486	1.75 543	0.50 219	0.82 483	0.63 297	0.40 313	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.16 257	0.14 146	0.15 245

RAFT-RH_RVC	0.56 425	0.17 87	0.41 209	0.37 148	0.23 174	0.57 333	0.24 93	0.60 176	0.70 271	1.19 524	3.94 595	0.56 243	0.38 237	0.65 318	0.36 273	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.14 197	0.12 59	0.13 174

XX-Stereo	0.37 215	0.17 87	0.45 265	0.55 507	0.36 454	0.38 211	0.20 30	0.60 176	0.30 57	0.46 173	1.30 492	0.73 355	0.26 115	0.56 215	0.26 127	0.16 235	0.11 161	0.17 216	0.16 257	0.14 146	0.10 37

111	0.40 258	0.17 87	0.41 209	0.34 74	0.19 59	0.52 294	0.28 153	0.74 289	1.16 505	0.50 186	0.91 348	0.63 290	0.48 299	0.61 278	0.35 257	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.12 128	0.13 101	0.13 174

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 198	0.17 87	0.41 209	0.35 111	0.19 59	0.33 159	0.29 163	0.65 210	0.73 290	0.68 280	1.01 394	0.56 243	0.40 254	0.42 101	0.30 196	0.11 28	0.09 26	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.10 37

CFNet-RSSM	0.34 164	0.17 87	0.45 265	0.39 212	0.22 132	0.35 180	0.23 78	0.73 287	0.84 359	0.65 258	0.54 180	0.57 248	0.28 141	0.46 141	0.26 127	0.13 75	0.10 64	0.14 101	0.12 128	0.13 101	0.11 82

Gwc-CoAtRS	0.34 164	0.17 87	0.44 253	0.39 212	0.23 174	0.34 170	0.22 61	0.70 263	0.75 300	0.60 220	0.59 199	0.58 256	0.29 155	0.45 126	0.26 127	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.12 130

NLCSM	0.27 95	0.18 115	0.32 89	0.38 179	0.25 238	0.32 151	0.25 101	0.55 146	0.55 212	0.29 73	0.26 45	0.30 84	0.30 173	0.40 84	0.28 167	0.12 40	0.09 26	0.15 144	0.12 128	0.11 21	0.10 37

IGEV-FE	0.34 164	0.18 115	0.67 433	0.39 212	0.28 338	0.30 116	0.25 101	0.74 289	0.31 62	0.62 230	0.57 193	0.54 235	0.25 97	0.53 193	0.27 145	0.14 117	0.10 64	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.12 130

S2M2_XL	0.19 7	0.18 115	0.27 31	0.27 2	0.20 86	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 16	0.26 45	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 21	0.17 280	0.16 389	0.15 144	0.13 166	0.15 196	0.12 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.21 23	0.18 115	0.29 49	0.32 44	0.18 39	0.27 73	0.22 61	0.35 34	0.22 15	0.31 86	0.22 25	0.19 19	0.21 51	0.44 122	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

qwe	0.22 37	0.18 115	0.28 42	0.31 24	0.18 39	0.29 103	0.21 50	0.38 50	0.32 75	0.35 115	0.30 74	0.20 25	0.20 42	0.43 111	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.09 4

2.25w	0.22 37	0.18 115	0.31 76	0.31 24	0.18 39	0.31 133	0.18 12	0.32 18	0.31 62	0.31 86	0.37 113	0.20 25	0.22 63	0.45 126	0.24 76	0.10 13	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

2.5w	0.21 23	0.18 115	0.31 76	0.32 44	0.18 39	0.31 133	0.25 101	0.31 14	0.23 20	0.28 65	0.35 102	0.18 13	0.17 14	0.39 77	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

2.75w_new	0.21 23	0.18 115	0.28 42	0.29 7	0.17 23	0.23 27	0.34 251	0.36 38	0.28 42	0.34 108	0.26 45	0.17 4	0.22 63	0.36 54	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 37	0.18 115	0.29 49	0.30 11	0.18 39	0.27 73	0.23 78	0.37 41	0.28 42	0.31 86	0.26 45	0.22 36	0.26 115	0.50 170	0.24 76	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

2w_stereo	0.22 37	0.18 115	0.30 62	0.32 44	0.16 12	0.28 91	0.38 334	0.38 50	0.35 100	0.32 99	0.33 87	0.17 4	0.18 23	0.29 9	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.12 59	0.10 37

xyz-stereo-finetune	0.33 158	0.18 115	0.36 140	0.33 57	0.18 39	0.57 333	0.31 205	0.58 161	0.69 270	0.45 167	0.54 180	0.38 141	0.33 199	0.56 215	0.36 273	0.12 40	0.12 219	0.16 175	0.13 166	0.13 101	0.12 130

LG-Stereo	0.24 60	0.18 115	0.40 199	0.39 212	0.20 86	0.22 19	0.27 132	0.32 18	0.36 108	0.26 46	0.44 132	0.22 36	0.16 11	0.37 63	0.27 145	0.11 28	0.12 219	0.16 175	0.15 224	0.13 101	0.09 4

MM-Stereo_test2	0.30 134	0.18 115	0.39 187	0.40 250	0.24 203	0.42 245	0.42 393	0.63 196	0.41 148	0.37 126	0.35 102	0.32 95	0.26 115	0.53 193	0.25 97	0.12 40	0.10 64	0.15 144	0.12 128	0.15 196	0.10 37

SCV_C0	0.26 81	0.18 115	0.34 123	0.35 111	0.24 203	0.23 27	0.28 153	0.51 122	0.36 108	0.31 86	0.36 108	0.37 133	0.20 42	0.57 228	0.22 35	0.13 75	0.10 64	0.13 68	0.11 97	0.16 240	0.12 130

AIO-test1	0.38 230	0.18 115	0.38 168	0.50 455	0.24 203	0.46 270	0.30 179	0.70 263	1.19 511	0.40 149	0.71 234	0.45 193	0.29 155	0.53 193	0.27 145	0.15 182	0.13 290	0.19 304	0.21 417	0.13 101	0.17 313

GIP-stereo	0.24 60	0.18 115	0.30 62	0.37 148	0.24 203	0.26 59	0.20 30	0.46 102	0.36 108	0.24 36	0.39 118	0.35 120	0.20 42	0.31 19	0.21 21	0.15 182	0.10 64	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.11 82

tg	0.33 158	0.18 115	0.37 156	0.39 212	0.22 132	0.38 211	0.26 115	0.70 263	0.56 219	0.47 178	0.65 214	0.42 176	0.24 85	0.55 205	0.33 225	0.14 117	0.10 64	0.18 264	0.17 310	0.14 146	0.11 82

model_zeroshot	0.33 158	0.18 115	0.48 316	0.39 212	0.28 338	0.45 265	0.25 101	0.63 196	0.45 176	0.61 228	0.50 156	0.51 223	0.25 97	0.45 126	0.26 127	0.16 235	0.13 290	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.13 174

AIO-Stereo	0.25 70	0.18 115	0.34 123	0.37 148	0.18 39	0.28 91	0.30 179	0.48 109	0.27 36	0.29 73	0.30 74	0.32 95	0.17 14	0.52 184	0.23 62	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.10 37

RSM++	0.25 70	0.18 115	0.34 123	0.36 131	0.20 86	0.28 91	0.30 179	0.51 122	0.32 75	0.25 41	0.22 25	0.37 133	0.21 51	0.50 170	0.24 76	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.12 128	0.14 146	0.10 37

RSM	0.25 70	0.18 115	0.33 106	0.36 131	0.20 86	0.27 73	0.34 251	0.51 122	0.27 36	0.26 46	0.23 27	0.39 146	0.21 51	0.56 215	0.22 35	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.14 146	0.10 37

RAFT-Stereo-weight	0.32 147	0.18 115	0.33 106	0.39 212	0.22 132	0.26 59	0.29 163	0.67 230	0.80 336	0.53 200	0.51 165	0.58 256	0.20 42	0.47 148	0.27 145	0.13 75	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.11 82

gcap-zeroshot	0.34 164	0.18 115	0.52 359	0.38 179	0.22 132	0.49 283	0.27 132	0.52 131	0.34 86	0.64 249	0.50 156	0.83 392	0.34 207	0.48 159	0.24 76	0.13 75	0.11 161	0.15 144	0.12 128	0.13 101	0.12 130

testlalala2	0.36 198	0.18 115	0.45 265	0.89 564	0.53 537	0.44 256	0.26 115	0.61 182	0.49 190	0.68 280	0.56 189	0.44 191	0.24 85	0.34 44	0.31 203	0.15 182	0.12 219	0.14 101	0.10 63	0.13 101	0.13 174

MaDis-Stereo	0.26 81	0.18 115	0.36 140	0.36 131	0.26 283	0.27 73	0.27 132	0.43 89	0.35 100	0.27 61	0.26 45	0.41 164	0.28 141	0.40 84	0.28 167	0.16 235	0.14 324	0.16 175	0.13 166	0.14 146	0.12 130

IGEV_Zeroshot_test	0.34 164	0.18 115	0.67 433	0.39 212	0.28 338	0.30 116	0.25 101	0.74 289	0.31 62	0.62 230	0.57 193	0.54 235	0.25 97	0.53 193	0.27 145	0.14 117	0.10 64	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.12 130

MIF-Stereo (partial)	0.31 141	0.18 115	0.37 156	0.41 284	0.31 404	0.28 91	0.23 78	0.47 105	0.42 158	0.31 86	0.63 208	0.36 131	0.35 210	0.57 228	0.31 203	0.17 280	0.13 290	0.19 304	0.17 310	0.18 302	0.14 218

RAFT-Test	0.34 164	0.18 115	0.37 156	0.38 179	0.23 174	0.50 286	0.23 78	0.69 248	0.40 143	0.60 220	0.85 318	0.61 282	0.28 141	0.46 141	0.27 145	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.11 97	0.13 101	0.12 130

4D-IteraStereo	0.33 158	0.18 115	0.40 199	0.40 250	0.24 203	0.32 151	0.27 132	0.58 161	0.72 283	0.65 258	0.54 180	0.42 176	0.23 75	0.45 126	0.28 167	0.14 117	0.09 26	0.19 304	0.16 257	0.16 240	0.11 82

Selective-IGEV	0.24 60	0.18 115	0.35 133	0.35 111	0.19 59	0.27 73	0.25 101	0.55 146	0.23 20	0.27 61	0.25 41	0.34 111	0.19 32	0.58 248	0.22 35	0.12 40	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.12 59	0.10 37

DCRE	0.37 215	0.18 115	0.46 282	0.45 387	0.32 420	0.42 245	0.37 312	0.63 196	0.51 197	0.47 178	0.94 357	0.56 243	0.36 228	0.52 184	0.32 213	0.14 117	0.13 290	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.13 174

test_4	0.36 198	0.18 115	0.31 76	0.44 364	0.25 238	0.20 10	0.34 251	0.56 149	0.41 148	0.59 216	1.45 520	0.43 184	0.25 97	0.63 297	0.28 167	0.12 40	0.10 64	0.17 216	0.19 369	0.15 196	0.11 82

CrosDoStereo	0.50 377	0.18 115	0.45 265	0.38 179	0.24 203	0.40 223	1.18 571	0.67 230	0.86 373	0.94 453	1.37 501	0.63 290	0.77 467	0.65 318	0.45 351	0.15 182	0.12 219	0.17 216	0.18 337	0.14 146	0.14 218

DeepStereo_LL	0.50 377	0.18 115	0.45 265	0.38 179	0.24 203	0.40 223	1.18 571	0.67 230	0.86 373	0.94 453	1.37 501	0.63 290	0.77 467	0.65 318	0.45 351	0.15 182	0.12 219	0.17 216	0.18 337	0.14 146	0.14 218

THIR-Stereo	0.50 377	0.18 115	0.45 265	0.38 179	0.23 174	0.75 429	0.67 506	0.66 220	0.87 382	1.02 486	1.40 507	0.72 344	0.76 460	0.62 286	0.42 321	0.15 182	0.11 161	0.17 216	0.18 337	0.14 146	0.15 245

PFNet	0.42 276	0.18 115	0.58 390	0.43 345	0.24 203	0.43 248	0.32 228	0.74 289	0.78 325	1.00 478	0.74 250	0.68 323	0.39 248	0.72 369	0.37 289	0.16 235	0.10 64	0.20 335	0.15 224	0.16 240	0.13 174

RAFT-345	0.40 258	0.18 115	0.40 199	0.38 179	0.22 132	0.33 159	0.26 115	0.61 182	0.51 197	0.74 327	1.79 544	0.45 193	0.33 199	0.66 326	0.36 273	0.14 117	0.11 161	0.18 264	0.14 197	0.13 101	0.13 174

R-Stereo Train	0.39 246	0.18 115	0.42 230	0.42 324	0.26 283	0.40 223	0.32 228	0.72 276	0.34 86	0.89 426	1.28 485	0.57 248	0.35 210	0.42 101	0.32 213	0.15 182	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.14 146	0.13 174

RAFT-Stereo	0.39 246	0.18 115	0.42 230	0.42 324	0.26 283	0.40 223	0.32 228	0.72 276	0.34 86	0.89 426	1.28 485	0.57 248	0.35 210	0.42 101	0.32 213	0.15 182	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.14 146	0.13 174
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FE-Mocha	0.32 147	0.19 154	0.50 341	0.38 179	0.27 314	0.30 116	0.20 30	0.71 271	0.36 108	0.65 258	0.56 189	0.54 235	0.25 97	0.38 71	0.22 35	0.15 182	0.10 64	0.17 216	0.16 257	0.13 101	0.12 130

FlowAnything_test	0.29 117	0.19 154	0.39 187	0.47 417	0.26 283	0.46 270	0.25 101	0.43 89	0.31 62	0.29 73	0.26 45	0.35 120	0.26 115	0.40 84	0.37 289	0.21 386	0.15 355	0.22 394	0.26 490	0.16 240	0.16 291

asda	0.21 23	0.19 154	0.29 49	0.31 24	0.17 23	0.25 53	0.23 78	0.36 38	0.28 42	0.27 61	0.24 34	0.18 13	0.21 51	0.40 84	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.10 37

4w-stereo	0.21 23	0.19 154	0.31 76	0.31 24	0.17 23	0.29 103	0.19 19	0.31 14	0.21 13	0.31 86	0.24 34	0.20 25	0.24 85	0.41 93	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

G2L-ROB	0.47 331	0.19 154	0.42 230	0.35 111	0.22 132	0.57 333	0.42 393	1.14 462	0.71 282	0.84 393	0.75 252	1.09 478	0.53 325	0.74 382	0.53 397	0.17 280	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.17 278	0.19 364

xyz-stereo-finetune2	0.36 198	0.19 154	0.38 168	0.32 44	0.19 59	0.82 459	0.29 163	0.52 131	0.32 75	0.51 189	0.78 273	0.43 184	0.45 285	0.69 353	0.44 342	0.13 75	0.12 219	0.17 216	0.13 166	0.12 59	0.13 174

MM-Stereo_test3	0.34 164	0.19 154	0.31 76	0.41 284	0.25 238	0.35 180	0.44 409	0.72 276	0.92 416	0.46 173	0.52 174	0.41 164	0.29 155	0.44 122	0.28 167	0.16 235	0.15 355	0.17 216	0.13 166	0.14 146	0.13 174

MM-Stereo_test1	0.33 158	0.19 154	0.36 140	0.41 284	0.23 174	0.36 191	0.45 412	0.58 161	0.54 207	0.60 220	0.50 156	0.38 141	0.37 233	0.60 270	0.26 127	0.15 182	0.13 290	0.17 216	0.14 197	0.15 196	0.12 130

SCV	0.26 81	0.19 154	0.33 106	0.35 111	0.21 111	0.27 73	0.34 251	0.56 149	0.28 42	0.24 36	0.28 62	0.37 133	0.23 75	0.49 163	0.22 35	0.18 314	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.15 196	0.11 82

SMoEStereo_RVC	0.26 81	0.19 154	0.35 133	0.35 111	0.22 132	0.36 191	0.32 228	0.39 55	0.34 86	0.37 126	0.30 74	0.33 107	0.24 85	0.53 193	0.24 76	0.12 40	0.10 64	0.16 175	0.12 128	0.12 59	0.11 82

PAM_32	0.46 315	0.19 154	0.67 433	0.39 212	0.24 203	0.75 429	0.27 132	0.95 380	0.34 86	0.68 280	0.44 132	1.91 561	0.65 407	0.62 286	0.26 127	0.15 182	0.10 64	0.16 175	0.15 224	0.14 146	0.13 174

PAM	0.46 315	0.19 154	0.70 448	0.40 250	0.26 283	0.75 429	0.33 238	0.85 336	0.34 86	0.70 295	0.46 140	1.83 556	0.63 390	0.61 278	0.26 127	0.15 182	0.10 64	0.16 175	0.14 197	0.14 146	0.13 174

UGAM-zero	0.46 315	0.19 154	0.62 401	0.37 148	0.23 174	0.34 170	0.21 50	1.15 466	0.39 141	0.66 271	0.61 204	1.70 553	0.91 503	0.75 388	0.25 97	0.14 117	0.11 161	0.15 144	0.12 128	0.13 101	0.13 174

MGS-Stereo	0.28 105	0.19 154	0.40 199	0.36 131	0.23 174	0.37 198	0.30 179	0.39 55	0.44 167	0.31 86	0.51 165	0.40 158	0.24 85	0.43 111	0.26 127	0.15 182	0.12 219	0.15 144	0.13 166	0.14 146	0.13 174

testlalala	0.28 105	0.19 154	0.43 241	0.34 74	0.23 174	0.45 265	0.30 179	0.43 89	0.29 52	0.68 280	0.49 152	0.35 120	0.25 97	0.32 25	0.25 97	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.09 10	0.11 21	0.11 82

GCAP-Stereo	0.28 105	0.19 154	0.40 199	0.38 179	0.19 59	0.38 211	0.23 78	0.57 154	0.41 148	0.45 167	0.49 152	0.39 146	0.27 126	0.33 38	0.23 62	0.14 117	0.12 219	0.14 101	0.11 97	0.12 59	0.11 82

DisPM	0.39 246	0.19 154	0.44 253	0.41 284	0.27 314	0.24 39	0.31 205	0.65 210	0.57 221	0.87 412	0.87 329	0.60 277	0.32 187	0.76 392	0.32 213	0.18 314	0.12 219	0.19 304	0.17 310	0.15 196	0.20 387

iRaft-Stereo_20w	0.39 246	0.19 154	0.57 386	0.37 148	0.27 314	0.31 133	0.24 93	1.44 548	0.29 52	0.69 289	0.53 178	0.60 277	0.42 264	0.83 425	0.27 145	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.13 166	0.15 196	0.13 174

GLC_STEREO	0.29 117	0.19 154	0.27 31	0.44 364	0.19 59	0.31 133	0.26 115	0.47 105	0.43 160	0.37 126	0.47 146	0.41 164	0.23 75	0.50 170	0.34 240	0.14 117	0.18 426	0.19 304	0.16 257	0.16 240	0.13 174

GMOStereo	0.37 215	0.19 154	0.38 168	0.43 345	0.24 203	0.37 198	0.38 334	0.52 131	0.62 229	0.87 412	0.84 308	0.64 297	0.35 210	0.37 63	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.18 337	0.15 196	0.11 82

error version	0.37 215	0.19 154	0.38 168	0.43 345	0.24 203	0.37 198	0.38 334	0.52 131	0.62 229	0.87 412	0.84 308	0.64 297	0.35 210	0.37 63	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.18 337	0.15 196	0.11 82

test-v	0.37 215	0.19 154	0.38 168	0.43 345	0.24 203	0.37 198	0.38 334	0.52 131	0.62 229	0.87 412	0.84 308	0.64 297	0.35 210	0.37 63	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.18 337	0.15 196	0.11 82

test_3	0.36 198	0.19 154	0.44 253	0.44 364	0.23 174	0.48 278	0.36 297	0.66 220	0.82 349	0.64 249	0.45 135	0.68 323	0.25 97	0.41 93	0.31 203	0.12 40	0.10 64	0.18 264	0.16 257	0.15 196	0.11 82

PFNet+	0.40 258	0.19 154	0.49 328	0.39 212	0.25 238	0.28 91	0.23 78	0.64 209	0.70 271	0.85 397	0.79 283	0.64 297	0.35 210	0.72 369	0.34 240	0.19 346	0.14 324	0.23 416	0.20 394	0.16 240	0.20 387

ASMatch	0.48 343	0.19 154	0.45 265	0.39 212	0.28 338	0.37 198	0.26 115	0.74 289	0.68 263	0.76 336	2.34 562	0.61 282	0.52 321	0.62 286	0.37 289	0.14 117	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.14 146	0.21 405

SST-Stereo	0.40 258	0.19 154	0.45 265	0.42 324	0.25 238	0.25 53	0.21 50	0.66 220	0.47 185	1.08 508	0.79 283	0.72 344	0.43 270	0.77 399	0.35 257	0.16 235	0.11 161	0.20 335	0.16 257	0.19 336	0.15 245

RAFT_R40	0.40 258	0.19 154	0.44 253	0.43 345	0.25 238	0.23 27	0.26 115	0.67 230	0.67 258	0.98 471	0.78 273	0.72 344	0.43 270	0.76 392	0.35 257	0.16 235	0.11 161	0.20 335	0.16 257	0.18 302	0.14 218

GrayStereo	0.49 361	0.19 154	0.42 230	0.46 408	0.28 338	0.53 302	0.67 506	0.69 248	0.63 240	1.02 486	1.47 523	0.78 377	0.76 460	0.56 215	0.33 225	0.14 117	0.12 219	0.17 216	0.17 310	0.15 196	0.29 476

test-2	0.37 215	0.19 154	0.38 168	0.43 345	0.24 203	0.37 198	0.38 334	0.52 131	0.62 229	0.87 412	0.84 308	0.64 297	0.35 210	0.37 63	0.28 167	0.13 75	0.11 161	0.20 335	0.18 337	0.15 196	0.11 82

test-1	0.36 198	0.19 154	0.71 453	0.46 408	0.26 283	0.44 256	0.36 297	0.60 176	0.59 225	0.48 181	0.67 226	0.53 231	0.36 228	0.40 84	0.29 189	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.14 197	0.15 196	0.16 291

GMM-Stereo	0.44 295	0.19 154	0.36 140	0.42 324	0.25 238	0.51 290	0.47 423	0.71 271	0.53 203	0.76 336	1.37 501	0.76 369	0.38 237	0.60 270	0.33 225	0.15 182	0.10 64	0.20 335	0.19 369	0.16 240	0.27 462

Prome-Stereo	0.46 315	0.19 154	0.35 133	0.44 364	0.26 283	0.40 223	0.45 412	0.68 240	0.44 167	0.96 461	1.84 547	0.59 271	0.67 417	0.61 278	0.32 213	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.14 197	0.16 240	0.29 476

iRaftStereo_RVC	0.32 147	0.19 154	0.37 156	0.39 212	0.22 132	0.31 133	0.29 163	0.68 240	0.51 197	0.49 183	0.66 221	0.37 133	0.23 75	0.45 126	0.33 225	0.14 117	0.10 64	0.18 264	0.17 310	0.15 196	0.12 130

raft+_RVC	0.38 230	0.19 154	0.35 133	0.37 148	0.25 238	0.45 265	0.37 312	0.78 314	0.89 399	0.51 189	0.78 273	0.50 219	0.29 155	0.53 193	0.40 313	0.15 182	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.14 146	0.12 130

raftrobust	0.34 164	0.19 154	0.36 140	0.41 284	0.27 314	0.30 116	0.25 101	0.71 271	0.63 240	0.58 214	0.55 186	0.45 193	0.46 290	0.51 177	0.29 189	0.16 235	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.12 59	0.13 174

AFF-stereo	0.38 230	0.19 154	0.39 187	0.37 148	0.21 111	0.27 73	0.31 205	0.65 210	0.66 255	0.64 249	1.13 447	0.76 369	0.39 248	0.55 205	0.33 225	0.11 28	0.09 26	0.16 175	0.16 257	0.13 101	0.11 82

EAI-Stereo	0.34 164	0.19 154	0.44 253	0.39 212	0.21 111	0.31 133	0.30 179	1.15 466	0.30 57	0.49 183	0.75 252	0.36 131	0.28 141	0.62 286	0.27 145	0.14 117	0.11 161	0.14 101	0.13 166	0.13 101	0.12 130

4.5_new	0.21 23	0.20 191	0.29 49	0.30 11	0.17 23	0.24 39	0.26 115	0.32 18	0.28 42	0.32 99	0.28 62	0.19 19	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 101	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 23	0.20 191	0.29 49	0.30 11	0.17 23	0.24 39	0.26 115	0.32 18	0.28 42	0.32 99	0.28 62	0.19 19	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 101	0.09 4

3w_stereo	0.24 60	0.20 191	0.37 156	0.33 57	0.16 12	0.32 151	0.42 393	0.41 71	0.38 131	0.31 86	0.27 52	0.16 2	0.26 115	0.34 44	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.11 82

G2L-Stereo_test	0.48 343	0.20 191	0.40 199	0.34 74	0.23 174	0.57 333	0.58 485	1.10 439	0.77 315	0.86 404	0.94 357	0.95 436	0.54 337	0.68 347	0.60 420	0.16 235	0.12 219	0.14 101	0.12 128	0.15 196	0.15 245

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 276	0.20 191	0.74 466	0.38 179	0.43 501	0.39 219	0.26 115	0.94 373	0.49 190	0.53 200	0.77 262	0.93 432	0.45 285	0.63 297	0.24 76	0.16 235	0.10 64	0.17 216	0.18 337	0.20 352	0.20 387

H2IRNET	0.37 215	0.20 191	0.33 106	0.38 179	0.25 238	0.27 73	0.23 78	0.59 166	0.72 283	0.39 143	0.90 345	0.74 361	0.55 343	0.52 184	0.43 326	0.15 182	0.13 290	0.18 264	0.20 394	0.16 240	0.13 174

MyStereo8	0.40 258	0.20 191	0.54 371	0.41 284	0.29 365	0.53 302	0.29 163	0.65 210	0.49 190	0.71 302	0.98 384	0.58 256	0.43 270	0.50 170	0.51 386	0.15 182	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.19 336	0.19 364

CoDeX	0.47 331	0.20 191	0.49 328	0.42 324	0.25 238	0.75 429	0.36 297	1.27 518	0.80 336	0.82 374	0.96 370	0.62 288	0.57 352	0.60 270	0.36 273	0.17 280	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.16 240	0.14 218

plain	0.31 141	0.20 191	0.50 341	0.39 212	0.29 365	0.27 73	0.30 179	0.44 96	0.35 100	0.31 86	0.66 221	0.30 84	0.31 182	0.65 318	0.31 203	0.17 280	0.13 290	0.20 335	0.15 224	0.17 278	0.12 130

CASnet	0.30 134	0.20 191	0.33 106	0.41 284	0.16 12	0.26 59	0.24 93	0.52 131	0.53 203	0.52 197	0.54 180	0.39 146	0.24 85	0.40 84	0.26 127	0.14 117	0.10 64	0.22 394	0.18 337	0.18 302	0.11 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 180	0.20 191	0.47 294	0.40 250	0.25 238	0.33 159	0.31 205	0.76 303	0.38 131	0.43 161	0.57 193	0.79 379	0.44 280	0.71 364	0.25 97	0.15 182	0.11 161	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.12 130

HanStereo	0.35 180	0.20 191	0.47 294	0.40 250	0.25 238	0.33 159	0.31 205	0.76 303	0.38 131	0.43 161	0.57 193	0.79 379	0.44 280	0.71 364	0.25 97	0.15 182	0.11 161	0.15 144	0.14 197	0.14 146	0.12 130

anonymousdsp2	0.35 180	0.20 191	0.43 241	0.37 148	0.24 203	0.48 278	0.31 205	0.86 340	0.65 252	0.55 206	0.50 156	0.50 219	0.34 207	0.56 215	0.31 203	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.10 63	0.16 240	0.14 218

knoymous	0.36 198	0.20 191	0.31 76	0.31 24	0.22 132	0.36 191	0.29 163	0.61 182	0.64 247	0.67 274	0.70 232	0.60 277	0.40 254	0.58 248	0.34 240	0.17 280	0.11 161	0.20 335	0.11 97	0.17 278	0.18 331

anonymousa	0.49 361	0.20 191	0.42 230	0.38 179	0.23 174	0.91 474	0.35 275	0.75 296	0.62 229	0.85 397	1.54 529	1.06 468	0.66 414	0.51 177	0.43 326	0.16 235	0.13 290	0.19 304	0.21 417	0.16 240	0.14 218

riskmin	0.38 230	0.20 191	0.39 187	0.32 44	0.23 174	0.53 302	0.30 179	0.63 196	0.80 336	0.49 183	0.56 189	0.73 355	0.58 361	0.55 205	0.36 273	0.17 280	0.11 161	0.19 304	0.13 166	0.19 336	0.20 387

DCANet-4	0.36 198	0.20 191	0.48 316	0.34 74	0.19 59	0.29 103	0.30 179	0.66 220	0.92 416	0.69 289	0.78 273	0.40 158	0.47 294	0.45 126	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.14 101	0.11 97	0.11 21	0.13 174

tt	6.20 605	0.20 191	5.89 596	3.55 608	2.07 597	11.26 610	19.21 615	11.74 613	5.46 602	2.69 587	2.04 557	4.87 599	6.25 608	3.70 598	7.09 605	8.32 617	11.17 621	4.93 614	5.41 616	5.74 611	2.37 607

RAFT_CTSACE	0.45 305	0.20 191	0.44 253	0.45 387	0.27 314	0.34 170	0.39 357	0.60 176	0.73 290	0.76 336	1.44 517	0.83 392	0.38 237	1.08 502	0.26 127	0.12 40	0.13 290	0.18 264	0.16 257	0.15 196	0.11 82

IPLG	0.39 246	0.20 191	0.59 391	0.40 250	0.24 203	0.54 308	0.27 132	0.75 296	0.63 240	0.84 393	0.81 293	0.32 95	0.32 187	0.60 270	0.45 351	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.13 101	0.12 130

LCNet	0.41 269	0.20 191	0.32 89	0.44 364	0.24 203	0.47 275	0.29 163	0.67 230	0.53 203	0.72 315	1.03 407	0.66 315	0.60 372	0.58 248	0.34 240	0.14 117	0.10 64	0.19 304	0.19 369	0.21 376	0.36 516

AAGNet	1.43 563	0.20 191	0.48 316	0.44 364	0.25 238	0.29 103	0.31 205	0.65 210	0.68 263	0.97 466	0.86 321	0.67 322	0.62 384	0.64 311	20.63 616	0.16 235	0.11 161	0.19 304	0.15 224	0.19 336	0.12 130

STrans-v2	0.46 315	0.20 191	0.48 316	0.40 250	0.24 203	0.55 313	0.50 444	1.07 429	0.73 290	0.65 258	1.05 417	0.72 344	0.69 427	0.72 369	0.33 225	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.14 197	0.13 101	0.12 130

TransformOpticalFlow	0.44 295	0.20 191	0.47 294	0.41 284	0.23 174	0.37 198	0.47 423	0.94 373	0.76 308	0.65 258	1.14 452	0.73 355	0.56 350	0.76 392	0.32 213	0.15 182	0.10 64	0.17 216	0.15 224	0.14 146	0.13 174

NF-Stereo	0.38 230	0.20 191	0.45 265	0.41 284	0.25 238	0.26 59	0.31 205	0.69 248	0.70 271	0.65 258	0.77 262	0.57 248	0.30 173	0.67 337	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.16 240	0.27 462

OCTAStereo	0.38 230	0.20 191	0.46 282	0.41 284	0.25 238	0.26 59	0.31 205	0.69 248	0.70 271	0.65 258	0.77 262	0.58 256	0.30 173	0.67 337	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.16 240	0.27 462

PSM-softLoss	0.38 230	0.20 191	0.48 316	0.41 284	0.26 283	0.30 116	0.35 275	0.69 248	0.46 180	0.62 230	0.82 297	0.59 271	0.33 199	0.70 359	0.39 304	0.19 346	0.12 219	0.20 335	0.18 337	0.16 240	0.22 423

KMStereo	0.38 230	0.20 191	0.48 316	0.41 284	0.26 283	0.30 116	0.35 275	0.69 248	0.46 180	0.62 230	0.82 297	0.59 271	0.33 199	0.70 359	0.39 304	0.19 346	0.12 219	0.20 335	0.18 337	0.16 240	0.22 423

NRIStereo	0.36 198	0.20 191	0.45 265	0.41 284	0.23 174	0.34 170	0.26 115	0.65 210	0.55 212	0.64 249	0.63 208	0.56 243	0.37 233	0.65 318	0.37 289	0.15 182	0.11 161	0.18 264	0.15 224	0.17 278	0.14 218

PSM-AAD	0.48 343	0.20 191	0.37 156	0.43 345	0.23 174	0.56 328	0.50 444	0.65 210	0.70 271	1.07 504	1.12 440	0.58 256	0.92 508	0.61 278	0.32 213	0.15 182	0.11 161	0.25 446	0.26 490	0.18 302	0.43 542

FTStereo	0.56 425	0.20 191	0.37 156	0.41 284	0.25 238	0.40 223	0.79 540	0.66 220	0.43 160	1.09 510	3.27 583	0.70 331	0.73 451	0.55 205	0.33 225	0.14 117	0.13 290	0.19 304	0.17 310	0.15 196	0.30 485

KYRaft	0.48 343	0.20 191	0.38 168	0.44 364	0.23 174	0.44 256	0.37 312	0.66 220	0.41 148	0.94 453	1.73 540	0.79 379	0.41 262	0.63 297	0.31 203	0.16 235	0.11 161	0.18 264	0.22 435	0.16 240	0.78 572

RE-Stereo	0.38 230	0.20 191	0.46 282	0.41 284	0.25 238	0.26 59	0.31 205	0.69 248	0.70 271	0.65 258	0.77 262	0.58 256	0.30 173	0.67 337	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.16 240	0.27 462

Pruner-Stereo	0.38 230	0.20 191	0.45 265	0.40 250	0.25 238	0.22 19	0.24 93	0.67 230	0.55 212	0.89 426	0.76 258	0.68 323	0.29 155	0.62 286	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.17 310	0.17 278	0.18 331

TVStereo	0.38 230	0.20 191	0.46 282	0.41 284	0.25 238	0.26 59	0.31 205	0.69 248	0.70 271	0.65 258	0.77 262	0.58 256	0.30 173	0.67 337	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.16 240	0.27 462

IRAFT_RVC	0.42 276	0.20 191	0.48 316	0.44 364	0.24 203	0.27 73	0.54 471	0.74 289	0.77 315	0.76 336	0.80 286	0.73 355	0.51 319	0.70 359	0.36 273	0.17 280	0.10 64	0.21 377	0.16 257	0.16 240	0.14 218

cross-raft	0.34 164	0.20 191	0.37 156	0.44 364	0.23 174	0.32 151	0.35 275	0.74 289	0.40 143	0.60 220	0.77 262	0.57 248	0.27 126	0.43 111	0.28 167	0.12 40	0.10 64	0.15 144	0.13 166	0.15 196	0.11 82

4.25_new	0.22 37	0.21 228	0.32 89	0.32 44	0.18 39	0.31 133	0.27 132	0.32 18	0.24 25	0.29 73	0.27 52	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.5w_new	0.22 37	0.21 228	0.32 89	0.32 44	0.18 39	0.31 133	0.27 132	0.32 18	0.24 25	0.29 73	0.27 52	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 37	0.21 228	0.32 89	0.32 44	0.18 39	0.31 133	0.27 132	0.32 18	0.24 25	0.29 73	0.27 52	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

coex_refinement	0.53 400	0.21 228	0.39 187	0.44 364	0.30 382	0.76 435	0.39 357	1.09 437	0.90 402	0.85 397	1.12 440	1.00 449	0.56 350	0.63 297	0.81 471	0.21 386	0.13 290	0.16 175	0.16 257	0.20 352	0.21 405

HI	0.45 305	0.21 228	0.36 140	0.34 74	0.35 449	0.28 91	0.31 205	0.72 276	0.46 180	0.87 412	1.13 447	1.09 478	0.76 460	0.69 353	0.56 409	0.12 40	0.10 64	0.17 216	0.17 310	0.17 278	0.15 245

CoSv	0.45 305	0.21 228	0.36 140	0.34 74	0.35 449	0.28 91	0.31 205	0.72 276	0.46 180	0.87 412	1.13 447	1.09 478	0.76 460	0.69 353	0.56 409	0.12 40	0.10 64	0.17 216	0.17 310	0.17 278	0.15 245

AIO-test2	0.39 246	0.21 228	0.41 209	0.47 417	0.25 238	0.45 265	0.35 275	0.77 308	1.27 530	0.36 119	0.87 329	0.37 133	0.30 173	0.47 148	0.27 145	0.15 182	0.13 290	0.21 377	0.23 451	0.15 196	0.13 174

mms	0.26 81	0.21 228	0.33 106	0.37 148	0.25 238	0.30 116	0.33 238	0.40 64	0.32 75	0.28 65	0.34 96	0.34 111	0.20 42	0.45 126	0.26 127	0.12 40	0.11 161	0.16 175	0.12 128	0.14 146	0.11 82

ours_stereo	0.26 81	0.21 228	0.33 106	0.38 179	0.23 174	0.30 116	0.33 238	0.42 76	0.38 131	0.26 46	0.34 96	0.35 120	0.23 75	0.47 148	0.27 145	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.12 128	0.14 146	0.10 37

fffy	0.28 105	0.21 228	0.34 123	0.37 148	0.23 174	0.33 159	0.29 163	0.51 122	0.41 148	0.32 99	0.37 113	0.39 146	0.27 126	0.50 170	0.27 145	0.12 40	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.14 146	0.11 82

GCAP-BAT	0.30 134	0.21 228	0.42 230	0.33 57	0.27 314	0.26 59	0.27 132	0.45 100	0.30 57	0.60 220	0.64 211	0.45 193	0.23 75	0.56 215	0.26 127	0.15 182	0.12 219	0.15 144	0.10 63	0.12 59	0.11 82

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 343	0.21 228	1.26 540	0.39 212	0.51 532	0.28 91	0.30 179	1.25 514	0.44 167	0.68 280	1.11 436	0.86 403	0.33 199	0.67 337	0.27 145	0.15 182	0.11 161	0.17 216	0.20 394	0.22 398	0.24 438

MyStereo06	0.38 230	0.21 228	0.61 398	0.41 284	0.28 338	0.41 238	0.50 444	0.95 380	0.35 100	0.62 230	0.54 180	0.76 369	0.27 126	0.50 170	0.29 189	0.14 117	0.13 290	0.18 264	0.17 310	0.17 278	0.15 245

MyStereo05	0.44 295	0.21 228	0.45 265	0.41 284	0.28 338	0.41 238	0.50 444	0.93 368	1.09 494	0.76 336	0.61 204	0.51 223	0.57 352	0.73 375	0.42 321	0.14 117	0.13 290	0.18 264	0.17 310	0.17 278	0.15 245

AE-Stereo	0.34 164	0.21 228	0.42 230	0.48 424	0.31 404	0.48 278	0.35 275	0.61 182	0.62 229	0.32 99	0.55 186	0.52 227	0.27 126	0.47 148	0.29 189	0.13 75	0.13 290	0.18 264	0.16 257	0.15 196	0.12 130

11t1	0.36 198	0.21 228	0.42 230	0.35 111	0.22 132	0.62 368	0.29 163	0.69 248	0.43 160	0.60 220	0.53 178	0.53 231	0.48 299	0.56 215	0.40 313	0.18 314	0.14 324	0.16 175	0.13 166	0.17 278	0.17 313

ff7	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.36 131	0.26 283	0.31 133	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.33 87	0.32 95	0.29 155	0.58 248	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

ffff	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.36 131	0.26 283	0.31 133	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.33 87	0.32 95	0.29 155	0.58 248	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

11t	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.36 131	0.26 283	0.31 133	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.33 87	0.32 95	0.29 155	0.58 248	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

anonymousdsp	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.37 148	0.25 238	0.30 116	0.35 275	0.63 196	0.35 100	0.39 143	0.33 87	0.33 107	0.28 141	0.59 263	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

ProNet	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.35 111	0.24 203	0.32 151	0.43 400	0.57 154	0.37 124	0.33 105	0.30 74	0.32 95	0.28 141	0.57 228	0.26 127	0.13 75	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.13 101	0.13 174

ccc-4	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.36 131	0.26 283	0.31 133	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.33 87	0.32 95	0.29 155	0.58 248	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245

IGEV-Stereo	0.29 117	0.21 228	0.38 168	0.37 148	0.25 238	0.30 116	0.35 275	0.63 196	0.35 100	0.39 143	0.33 87	0.33 107	0.28 141	0.59 263	0.25 97	0.14 117	0.10 64	0.17 216	0.12 128	0.14 146	0.15 245
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 305	0.21 228	0.48 316	0.42 324	0.28 338	0.31 133	0.54 471	0.63 196	0.62 229	0.62 230	0.89 341	1.01 453	0.69 427	0.75 388	0.66 438	0.13 75	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.14 146	0.15 245

CIPLG	0.41 269	0.21 228	0.63 411	0.45 387	0.33 433	0.52 294	0.33 238	0.65 210	0.60 227	0.82 374	0.96 370	0.46 201	0.32 187	0.55 205	0.44 342	0.16 235	0.12 219	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.14 218

IPLGR_C	0.40 258	0.21 228	0.64 416	0.45 387	0.33 433	0.52 294	0.34 251	0.66 220	0.62 229	0.82 374	0.92 352	0.45 193	0.32 187	0.52 184	0.46 361	0.17 280	0.12 219	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.14 218

MIPNet	0.37 215	0.21 228	0.59 391	0.39 212	0.25 238	0.50 286	0.28 153	0.77 308	0.70 271	0.65 258	0.60 201	0.40 158	0.49 303	0.44 122	0.37 289	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.14 146	0.13 174

IPLGR	0.39 246	0.21 228	0.63 411	0.39 212	0.22 132	0.49 283	0.29 163	0.76 303	0.74 297	0.78 346	0.77 262	0.44 191	0.42 264	0.47 148	0.38 298	0.13 75	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.15 196	0.13 174

ACRE	0.40 258	0.21 228	0.65 422	0.45 387	0.33 433	0.51 290	0.33 238	0.66 220	0.63 240	0.80 352	0.92 352	0.45 193	0.32 187	0.52 184	0.45 351	0.16 235	0.12 219	0.15 144	0.14 197	0.13 101	0.14 218

IIG-Stereo	0.43 288	0.21 228	0.44 253	0.50 455	0.25 238	0.44 256	0.21 50	0.71 271	0.76 308	0.83 386	0.95 366	0.83 392	0.43 270	0.90 455	0.35 257	0.15 182	0.12 219	0.19 304	0.14 197	0.15 196	0.11 82

DeepStereo_RVC	0.36 198	0.21 228	0.47 294	0.40 250	0.24 203	0.26 59	0.22 61	0.60 176	0.38 131	0.69 289	0.67 226	0.57 248	0.51 319	0.56 215	0.39 304	0.16 235	0.12 219	0.18 264	0.15 224	0.19 336	0.18 331

rafts_anoy	0.37 215	0.21 228	0.36 140	0.41 284	0.26 283	0.30 116	0.33 238	0.67 230	0.90 402	0.58 214	0.66 221	0.45 193	0.33 199	0.47 148	0.39 304	0.16 235	0.11 161	0.21 377	0.23 451	0.17 278	0.14 218

RALCasStereoNet	0.36 198	0.21 228	0.37 156	0.42 324	0.26 283	0.35 180	0.38 334	0.63 196	0.64 247	0.50 186	0.72 237	0.51 223	0.29 155	0.59 263	0.36 273	0.16 235	0.14 324	0.15 144	0.13 166	0.17 278	0.16 291

test_xeample3	0.29 117	0.21 228	0.41 209	0.35 111	0.26 283	0.35 180	0.32 228	0.56 149	0.36 108	0.43 161	0.32 86	0.34 111	0.28 141	0.54 200	0.23 62	0.14 117	0.11 161	0.16 175	0.12 128	0.14 146	0.13 174

test_xeample	1.01 526	0.21 228	0.42 230	0.35 111	0.21 111	0.71 414	0.39 357	1.23 503	0.86 373	0.81 365	1.04 413	0.69 327	0.61 378	0.69 353	10.93 609	0.19 346	0.15 355	0.18 264	0.17 310	0.18 302	0.17 313

SFCPSM	0.47 331	0.21 228	0.55 376	0.40 250	0.27 314	0.87 470	0.37 312	1.33 528	0.77 315	0.80 352	0.84 308	0.54 235	0.49 303	0.57 228	0.37 289	0.18 314	0.13 290	0.18 264	0.20 394	0.16 240	0.15 245

GANet-RSSM	0.47 331	0.21 228	0.37 156	0.38 179	0.25 238	0.58 339	0.36 297	1.07 429	0.78 325	0.68 280	1.01 394	0.86 403	0.67 417	0.62 286	0.44 342	0.21 386	0.15 355	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.17 313

DIP-Stereo	0.39 246	0.21 228	0.50 341	0.41 284	0.28 338	0.62 368	0.27 132	0.77 308	0.40 143	0.64 249	0.86 321	0.52 227	0.33 199	0.66 326	0.42 321	0.15 182	0.13 290	0.17 216	0.14 197	0.15 196	0.15 245
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet_ROB	0.52 394	0.21 228	0.53 367	0.37 148	0.21 111	0.61 360	0.29 163	1.51 557	1.32 536	0.90 433	1.02 403	0.80 387	0.62 384	0.76 392	0.43 326	0.16 235	0.12 219	0.13 68	0.09 10	0.15 196	0.18 331

S2M2_L	0.26 81	0.22 267	0.33 106	0.31 24	0.25 238	0.24 39	0.13 1	0.35 34	0.41 148	0.25 41	0.36 108	0.30 84	0.25 97	0.30 15	0.26 127	0.22 412	0.19 440	0.17 216	0.19 369	0.21 376	0.18 331
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	0.52 394	0.22 267	0.46 282	0.45 387	0.25 238	0.41 238	0.52 462	0.62 188	1.16 505	0.76 336	1.13 447	1.32 517	0.57 352	1.00 485	0.53 397	0.17 280	0.14 324	0.25 446	0.21 417	0.15 196	0.13 174

test_sample2	0.42 276	0.22 267	0.43 241	0.33 57	0.21 111	0.58 339	0.39 357	0.95 380	0.67 258	0.63 239	0.77 262	0.69 327	0.57 352	0.61 278	0.38 298	0.19 346	0.14 324	0.18 264	0.16 257	0.19 336	0.18 331

test_sample1	0.42 276	0.22 267	0.46 282	0.34 74	0.23 174	0.58 339	0.35 275	0.99 392	0.49 190	0.62 230	0.75 252	0.69 327	0.61 378	0.58 248	0.44 342	0.18 314	0.14 324	0.17 216	0.15 224	0.17 278	0.17 313

MyStereo07	0.32 147	0.22 267	0.34 123	0.42 324	0.28 338	0.40 223	0.50 444	0.72 276	0.37 124	0.37 126	0.34 96	0.32 95	0.31 182	0.59 263	0.27 145	0.14 117	0.13 290	0.18 264	0.17 310	0.17 278	0.16 291

MyStereo04	0.44 295	0.22 267	0.44 253	0.42 324	0.28 338	0.40 223	0.50 444	1.00 396	1.08 492	0.62 230	0.58 198	0.55 240	0.57 352	0.71 364	0.44 342	0.14 117	0.13 290	0.18 264	0.17 310	0.17 278	0.16 291

IGEVStereo-DCA	0.29 117	0.22 267	0.38 168	0.35 111	0.27 314	0.37 198	0.35 275	0.62 188	0.34 86	0.38 135	0.30 74	0.35 120	0.27 126	0.51 177	0.22 35	0.15 182	0.12 219	0.16 175	0.12 128	0.13 101	0.15 245

rrr	0.29 117	0.22 267	0.41 209	0.35 111	0.27 314	0.37 198	0.32 228	0.52 131	0.42 158	0.38 135	0.30 74	0.35 120	0.27 126	0.51 177	0.22 35	0.15 182	0.12 219	0.16 175	0.13 166	0.13 101	0.14 218

1111x	0.55 414	0.22 267	0.46 282	0.38 179	0.20 86	0.66 396	0.43 400	1.23 503	0.99 448	0.71 302	0.99 389	0.95 436	0.69 427	0.90 455	1.08 527	0.18 314	0.17 409	0.18 264	0.19 369	0.20 352	0.18 331

CBFPSM	0.59 446	0.22 267	1.31 545	0.38 179	0.27 314	1.12 517	0.65 502	0.79 318	0.82 349	0.80 352	0.81 293	1.35 526	0.87 496	0.67 337	0.76 461	0.16 235	0.15 355	0.15 144	0.16 257	0.17 278	0.22 423

GwcNet-ADL	0.44 295	0.22 267	0.48 316	0.45 387	0.30 382	0.40 223	0.37 312	0.92 366	0.97 439	0.71 302	0.78 273	0.61 282	0.42 264	0.62 286	0.50 376	0.19 346	0.14 324	0.15 144	0.14 197	0.18 302	0.18 331

OMP-Stereo	0.42 276	0.22 267	0.46 282	0.52 483	0.24 203	0.36 191	0.25 101	0.71 271	0.78 325	0.77 342	0.64 211	0.89 418	0.39 248	0.91 462	0.35 257	0.15 182	0.12 219	0.20 335	0.15 224	0.15 196	0.12 130

CroCo-Stereo	0.26 81	0.22 267	0.36 140	0.48 424	0.22 132	0.20 10	0.29 163	0.51 122	0.44 167	0.28 65	0.23 27	0.42 176	0.26 115	0.29 9	0.26 127	0.15 182	0.13 290	0.13 68	0.11 97	0.16 240	0.12 130
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.45 305	0.22 267	0.45 265	0.47 417	0.26 283	0.54 308	0.47 423	0.66 220	0.58 223	0.80 352	0.82 297	0.94 434	0.57 352	0.75 388	0.34 240	0.17 280	0.15 355	0.22 394	0.20 394	0.16 240	0.12 130

222	1.18 549	0.22 267	0.44 253	0.37 148	0.22 132	0.79 443	0.37 312	1.31 525	0.89 399	0.92 446	1.08 429	0.72 344	0.71 444	0.66 326	13.89 612	0.20 369	0.15 355	0.17 216	0.16 257	0.18 302	0.19 364

xxxx	1.01 526	0.22 267	0.43 241	0.36 131	0.21 111	0.82 459	0.36 297	1.32 526	0.88 386	0.71 302	0.94 357	0.97 441	0.63 390	0.64 311	10.58 608	0.20 369	0.16 389	0.18 264	0.17 310	0.19 336	0.19 364

FENet	0.42 276	0.22 267	0.38 168	0.39 212	0.24 203	0.55 313	0.32 228	0.79 318	0.70 271	0.71 302	0.72 237	0.63 290	0.57 352	0.62 286	0.44 342	0.19 346	0.13 290	0.19 304	0.17 310	0.18 302	0.19 364

ac_64	0.52 394	0.22 267	0.50 341	0.45 387	0.28 338	0.80 446	0.45 412	1.02 409	0.61 228	0.91 438	0.83 303	1.07 473	0.68 423	0.74 382	0.70 448	0.21 386	0.18 426	0.20 335	0.19 369	0.18 302	0.15 245

PSMNet-RSSM	0.48 343	0.22 267	0.38 168	0.42 324	0.25 238	0.50 286	0.37 312	1.10 439	0.77 315	0.70 295	1.06 423	0.84 396	0.64 401	0.62 286	0.47 368	0.23 429	0.15 355	0.23 416	0.25 476	0.20 352	0.19 364

RASNet	0.53 400	0.22 267	0.52 359	0.38 179	0.22 132	0.68 402	0.38 334	0.97 387	0.88 386	0.73 322	1.04 413	1.03 460	0.92 508	0.90 455	0.86 481	0.16 235	0.14 324	0.14 101	0.17 310	0.15 196	0.13 174

HSM-Net_RVC	0.53 400	0.22 267	0.35 133	0.37 148	0.21 111	0.85 466	0.37 312	1.23 503	0.93 422	0.90 433	1.15 458	1.26 504	0.63 390	0.72 369	0.48 372	0.17 280	0.13 290	0.16 175	0.15 224	0.17 278	0.15 245
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo	0.49 361	0.23 288	0.48 316	0.43 345	0.26 283	0.47 275	0.42 393	0.93 368	0.78 325	0.84 393	0.86 321	0.91 425	0.52 321	0.78 403	0.70 448	0.20 369	0.17 409	0.22 394	0.18 337	0.17 278	0.21 405

DispNO	0.47 331	0.23 288	0.71 453	0.39 212	0.31 404	0.60 358	0.38 334	0.89 354	0.77 315	0.75 329	0.84 308	0.72 344	0.54 337	0.73 375	0.46 361	0.19 346	0.14 324	0.20 335	0.18 337	0.16 240	0.17 313

SMFormer	0.51 384	0.23 288	0.62 401	0.34 74	0.20 86	0.62 368	0.34 251	1.21 490	1.02 461	0.81 365	1.01 394	0.71 335	0.65 407	0.84 430	0.55 407	0.19 346	0.15 355	0.18 264	0.16 257	0.18 302	0.18 331

tta	0.51 384	0.23 288	0.62 401	0.34 74	0.20 86	0.62 368	0.34 251	1.21 490	1.02 461	0.81 365	1.01 394	0.71 335	0.65 407	0.84 430	0.55 407	0.19 346	0.15 355	0.18 264	0.16 257	0.15 196	0.14 218

qqq1	0.49 361	0.23 288	0.62 401	0.34 74	0.20 86	0.62 368	0.34 251	1.21 490	1.02 461	0.81 365	1.01 394	0.71 335	0.65 407	0.84 430	0.34 240	0.19 346	0.15 355	0.14 101	0.12 128	0.15 196	0.14 218

fff1	0.49 361	0.23 288	0.62 401	0.34 74	0.20 86	0.62 368	0.34 251	1.21 490	1.02 461	0.81 365	1.01 394	0.71 335	0.65 407	0.84 430	0.34 240	0.19 346	0.15 355	0.14 101	0.12 128	0.15 196	0.14 218

ACVNet-DCA	0.35 180	0.23 288	0.33 106	0.41 284	0.22 132	0.55 313	0.38 334	0.85 336	0.54 207	0.41 153	0.50 156	0.34 111	0.49 303	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.19 304	0.13 166	0.18 302	0.17 313

xx1	0.39 246	0.23 288	0.33 106	0.41 284	0.22 132	0.55 313	0.38 334	0.67 230	1.06 483	0.41 153	0.50 156	0.65 310	0.53 325	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.20 335	0.19 369	0.18 302	0.17 313

1test111	0.36 198	0.23 288	0.33 106	0.41 284	0.22 132	0.55 313	0.38 334	0.85 336	0.54 207	0.41 153	0.50 156	0.34 111	0.49 303	0.55 205	0.45 351	0.16 235	0.10 64	0.19 304	0.13 166	0.18 302	0.17 313

cc1	0.37 215	0.23 288	0.33 106	0.41 284	0.22 132	0.55 313	0.38 334	0.67 230	1.06 483	0.41 153	0.50 156	0.34 111	0.49 303	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.19 304	0.13 166	0.16 240	0.15 245

EKT-Stereo	0.35 180	0.23 288	0.39 187	0.43 345	0.29 365	0.38 211	0.31 205	0.69 248	0.64 247	0.45 167	0.63 208	0.49 216	0.27 126	0.56 215	0.33 225	0.18 314	0.14 324	0.18 264	0.15 224	0.16 240	0.16 291

gwcnet-sp	0.48 343	0.23 288	0.70 448	0.40 250	0.26 283	0.81 451	0.41 383	0.89 354	0.84 359	0.91 438	0.76 258	0.66 315	0.61 378	0.66 326	0.50 376	0.18 314	0.17 409	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.18 331

scenet	0.48 343	0.23 288	0.70 448	0.40 250	0.26 283	0.81 451	0.41 383	0.89 354	0.84 359	0.91 438	0.76 258	0.66 315	0.61 378	0.66 326	0.50 376	0.18 314	0.17 409	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.18 331

Selective-RAFT	0.35 180	0.23 288	0.51 354	0.44 364	0.21 111	0.64 384	0.27 132	0.59 166	0.63 240	0.40 149	0.38 116	0.55 240	0.40 254	0.57 228	0.35 257	0.13 75	0.11 161	0.14 101	0.12 128	0.16 240	0.13 174

ssnet	0.48 343	0.23 288	0.70 448	0.40 250	0.26 283	0.81 451	0.41 383	0.89 354	0.84 359	0.91 438	0.76 258	0.66 315	0.61 378	0.66 326	0.50 376	0.18 314	0.17 409	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.18 331

TestStereo1	0.43 288	0.23 288	0.41 209	0.51 471	0.24 203	0.34 170	0.40 368	0.77 308	0.90 402	0.68 280	0.96 370	0.48 210	0.46 290	0.91 462	0.32 213	0.16 235	0.13 290	0.18 264	0.15 224	0.14 146	0.13 174

IER	0.46 315	0.23 288	0.50 341	0.38 179	0.28 338	0.69 404	0.35 275	0.80 321	0.66 255	0.83 386	0.94 357	0.75 363	0.77 467	0.60 270	0.42 321	0.17 280	0.14 324	0.17 216	0.17 310	0.17 278	0.15 245

raft_robust	0.41 269	0.23 288	0.36 140	0.42 324	0.21 111	0.40 223	0.33 238	0.79 318	0.98 443	0.79 350	0.87 329	0.39 146	0.33 199	0.84 430	0.29 189	0.13 75	0.12 219	0.16 175	0.17 310	0.15 196	0.12 130

RAFT+CT+SA	0.39 246	0.23 288	0.36 140	0.51 471	0.27 314	0.29 103	0.46 416	0.75 296	0.80 336	0.51 189	0.89 341	0.41 164	0.40 254	0.78 403	0.32 213	0.14 117	0.11 161	0.18 264	0.18 337	0.15 196	0.14 218

SA-5K	0.43 288	0.23 288	0.41 209	0.51 471	0.24 203	0.34 170	0.40 368	0.77 308	0.90 402	0.68 280	0.96 370	0.48 210	0.46 290	0.91 462	0.32 213	0.16 235	0.13 290	0.18 264	0.15 224	0.14 146	0.13 174

AACVNet	0.50 377	0.23 288	0.49 328	0.46 408	0.29 365	0.52 294	0.38 334	0.90 359	0.55 212	0.81 365	1.03 407	1.00 449	0.70 440	0.83 425	0.54 402	0.21 386	0.18 426	0.24 433	0.18 337	0.23 415	0.20 387

Patchmatch Stereo++	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.22 61	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.58 248	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245
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	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.31 205	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.56 215	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

ROB_FTStereo_v2	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.31 205	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.57 248	0.38 237	0.57 228	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

ROB_FTStereo	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.25 53	0.21 50	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.57 228	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

HUI-Stereo	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.22 61	0.60 176	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.50 170	0.35 257	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

iGMRVC	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.30 179	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.58 248	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

iRAFT	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.22 61	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.58 256	0.38 237	0.58 248	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

CRE-IMP	0.36 198	0.23 288	0.49 328	0.42 324	0.24 203	0.41 238	0.21 50	0.57 154	0.41 148	0.65 258	0.72 237	0.53 231	0.37 233	0.61 278	0.38 298	0.17 280	0.11 161	0.19 304	0.15 224	0.21 376	0.18 331

RAFT-IKP	0.35 180	0.23 288	0.47 294	0.41 284	0.22 132	0.24 39	0.28 153	0.59 166	0.36 108	0.63 239	0.73 241	0.57 248	0.38 237	0.58 248	0.36 273	0.18 314	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.20 352	0.15 245

RALAANet	0.38 230	0.23 288	0.48 316	0.42 324	0.29 365	0.35 180	0.25 101	0.86 340	0.64 247	0.67 274	0.65 214	0.60 277	0.29 155	0.60 270	0.34 240	0.15 182	0.12 219	0.17 216	0.15 224	0.21 376	0.13 174

GES	0.44 295	0.23 288	0.57 386	0.40 250	0.30 382	0.59 352	0.36 297	0.96 384	0.68 263	0.74 327	0.83 303	0.47 205	0.48 299	0.67 337	0.43 326	0.22 412	0.16 389	0.17 216	0.16 257	0.18 302	0.23 430

ACVNet	0.46 315	0.23 288	0.36 140	0.39 212	0.28 338	0.58 339	0.40 368	0.87 347	0.80 336	0.64 249	0.96 370	0.79 379	0.60 372	0.63 297	0.67 441	0.17 280	0.15 355	0.16 175	0.15 224	0.18 302	0.15 245

acv_ft	0.51 384	0.23 288	0.56 382	0.44 364	0.28 338	0.86 469	0.39 357	0.91 364	0.80 336	0.97 466	0.96 370	0.79 379	0.59 368	0.63 297	0.87 487	0.17 280	0.15 355	0.16 175	0.15 224	0.17 278	0.15 245

cf-r	0.47 331	0.23 288	0.41 209	0.39 212	0.23 174	0.59 352	0.37 312	0.88 352	0.85 368	0.72 315	1.05 417	0.94 434	0.62 384	0.56 215	0.54 402	0.21 386	0.14 324	0.17 216	0.19 369	0.15 196	0.15 245

CFNet-ft	0.48 343	0.23 288	0.36 140	0.40 250	0.26 283	0.64 384	0.37 312	0.87 347	0.85 368	0.64 249	1.00 391	1.01 453	0.64 401	0.61 278	0.53 397	0.23 429	0.15 355	0.24 433	0.21 417	0.23 415	0.18 331

CFNet_RVC	0.48 343	0.23 288	0.36 140	0.40 250	0.26 283	0.64 384	0.37 312	0.87 347	0.85 368	0.64 249	1.00 391	1.01 453	0.64 401	0.61 278	0.53 397	0.23 429	0.15 355	0.24 433	0.21 417	0.23 415	0.18 331

Select-FE	0.46 315	0.24 325	0.88 495	0.42 324	0.35 449	0.33 159	0.19 19	0.90 359	0.37 124	0.60 220	1.01 394	0.97 441	0.80 478	0.72 369	0.28 167	0.16 235	0.12 219	0.17 216	0.20 394	0.15 196	0.24 438

MultiAttention	3.58 595	0.24 325	0.62 401	0.54 500	0.34 442	22.90 617	2.72 608	1.60 565	1.13 500	0.80 352	1.81 545	1.14 495	0.43 270	35.29 626	0.61 424	0.17 280	0.12 219	0.23 416	0.23 451	0.34 498	0.29 476

ISRNet	0.56 425	0.24 325	0.66 429	0.56 510	0.36 454	0.44 256	0.25 101	0.82 327	0.84 359	1.07 504	1.25 480	0.91 425	0.60 372	0.66 326	0.58 412	0.35 529	0.26 502	0.36 523	0.33 527	0.30 473	0.42 536

rvit_stereo_0083	0.34 164	0.24 325	0.50 341	0.44 364	0.27 314	0.34 170	0.35 275	0.45 100	0.62 229	0.37 126	0.47 146	0.42 176	0.35 210	0.40 84	0.36 273	0.22 412	0.20 452	0.20 335	0.17 310	0.20 352	0.14 218

rvit_stereo_0081	0.32 147	0.24 325	0.47 294	0.43 345	0.26 283	0.30 116	0.37 312	0.42 76	0.55 212	0.36 119	0.40 121	0.39 146	0.35 210	0.43 111	0.33 225	0.22 412	0.16 389	0.19 304	0.16 257	0.19 336	0.13 174

rvit_stereo_0082	0.32 147	0.24 325	0.47 294	0.43 345	0.26 283	0.30 116	0.37 312	0.42 76	0.55 212	0.36 119	0.40 121	0.39 146	0.35 210	0.43 111	0.33 225	0.22 412	0.16 389	0.19 304	0.16 257	0.19 336	0.13 174

CAS++	0.32 147	0.24 325	0.36 140	0.37 148	0.26 283	0.28 91	0.23 78	0.87 347	0.50 195	0.47 178	0.45 135	0.26 60	0.21 51	0.49 163	0.24 76	0.23 429	0.19 440	0.22 394	0.17 310	0.21 376	0.16 291
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt1	0.36 198	0.24 325	0.32 89	0.41 284	0.22 132	0.54 308	0.38 334	0.68 240	1.04 472	0.41 153	0.46 140	0.35 120	0.45 285	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.19 304	0.13 166	0.16 240	0.16 291

PCWNet_CMD	0.48 343	0.24 325	0.52 359	0.39 212	0.27 314	0.63 377	0.30 179	0.95 380	0.96 436	0.86 404	1.07 426	0.79 379	0.44 280	0.57 228	0.43 326	0.17 280	0.12 219	0.21 377	0.16 257	0.24 428	0.19 364

CFNet_ucs	0.50 377	0.24 325	0.55 376	0.38 179	0.31 404	0.58 339	0.33 238	0.98 390	0.93 422	0.88 422	1.19 471	0.80 387	0.49 303	0.63 297	0.43 326	0.21 386	0.15 355	0.26 465	0.18 337	0.26 445	0.22 423

LL-Strereo2	0.35 180	0.24 325	0.48 316	0.41 284	0.26 283	0.35 180	0.24 93	0.67 230	0.44 167	0.54 204	0.51 165	0.66 315	0.25 97	0.66 326	0.30 196	0.14 117	0.12 219	0.23 416	0.20 394	0.18 302	0.13 174

CroCo-Stereo Lap2	0.28 105	0.24 325	0.39 187	0.50 455	0.29 365	0.20 10	0.31 205	0.49 112	0.38 131	0.24 36	0.27 52	0.46 201	0.31 182	0.39 77	0.30 196	0.14 117	0.15 355	0.16 175	0.13 166	0.16 240	0.15 245

x	0.39 246	0.24 325	0.41 209	0.34 74	0.23 174	0.52 294	0.32 228	0.86 340	0.52 200	0.57 212	0.70 232	0.59 271	0.50 314	0.49 163	0.46 361	0.17 280	0.15 355	0.17 216	0.15 224	0.17 278	0.16 291

test_5	0.43 288	0.24 325	0.43 241	0.52 483	0.28 338	0.28 91	0.42 393	0.72 276	0.82 349	0.62 230	0.91 348	0.72 344	0.55 343	0.79 408	0.35 257	0.14 117	0.11 161	0.18 264	0.18 337	0.18 302	0.16 291

Sa-1000	0.48 343	0.24 325	0.41 209	0.45 387	0.25 238	0.59 352	0.34 251	0.81 325	0.93 422	0.82 374	1.50 524	0.53 231	0.45 285	0.92 465	0.30 196	0.15 182	0.12 219	0.21 377	0.19 369	0.15 196	0.13 174

CFNet_pseudo	0.46 315	0.24 325	0.52 359	0.37 148	0.27 314	0.58 339	0.30 179	0.86 340	0.88 386	0.82 374	1.03 407	0.75 363	0.47 294	0.58 248	0.44 342	0.17 280	0.12 219	0.24 433	0.16 257	0.24 428	0.19 364

ARAFT	0.47 331	0.24 325	0.79 482	0.42 324	0.25 238	0.55 313	0.55 475	0.75 296	0.81 344	0.89 426	0.75 252	0.73 355	0.47 294	0.88 447	0.37 289	0.15 182	0.12 219	0.23 416	0.22 435	0.14 146	0.13 174

delet	0.55 414	0.24 325	0.55 376	0.44 364	0.33 433	1.07 506	0.50 444	1.00 396	0.86 373	0.85 397	0.96 370	0.90 423	0.63 390	0.83 425	0.74 459	0.18 314	0.18 426	0.20 335	0.21 417	0.16 240	0.15 245

UPFNet	0.53 400	0.24 325	0.51 354	0.45 387	0.38 470	0.84 465	0.49 439	0.99 392	0.75 300	0.87 412	0.88 337	0.86 403	0.64 401	0.80 411	0.71 453	0.20 369	0.20 452	0.20 335	0.20 394	0.19 336	0.15 245

GwcNet-RSSM	0.49 361	0.24 325	0.42 230	0.40 250	0.23 174	0.55 313	0.38 334	0.93 368	0.93 422	0.71 302	1.16 463	0.86 403	0.60 372	0.62 286	0.66 438	0.21 386	0.14 324	0.19 304	0.20 394	0.16 240	0.15 245

MSMDNet	0.48 343	0.24 325	0.52 359	0.39 212	0.27 314	0.63 377	0.30 179	0.96 384	0.96 436	0.86 404	1.07 426	0.79 379	0.44 280	0.57 228	0.43 326	0.17 280	0.12 219	0.20 335	0.16 257	0.23 415	0.19 364

ccs_rob	0.46 315	0.24 325	0.52 359	0.37 148	0.27 314	0.58 339	0.31 205	0.86 340	0.88 386	0.82 374	1.02 403	0.75 363	0.47 294	0.58 248	0.44 342	0.17 280	0.12 219	0.24 433	0.16 257	0.24 428	0.19 364

MLCV	0.47 331	0.24 325	0.61 398	0.37 148	0.17 23	0.61 360	0.33 238	0.80 321	0.87 382	0.94 453	1.13 447	0.72 344	0.43 270	0.89 453	0.51 386	0.13 75	0.10 64	0.13 68	0.11 97	0.14 146	0.12 130

HSM	0.51 384	0.24 325	0.41 209	0.39 212	0.24 203	0.75 429	0.40 368	1.22 498	0.75 300	0.81 365	0.91 348	1.21 499	0.69 427	0.87 444	0.46 361	0.17 280	0.13 290	0.17 216	0.14 197	0.17 278	0.17 313

LE_ROB	4.42 601	0.24 325	2.75 582	0.42 324	0.23 174	1.57 556	0.90 554	1.71 574	17.88 620	16.56 622	4.88 604	5.17 600	18.85 622	1.63 556	14.62 613	0.17 280	0.14 324	0.16 175	0.16 257	0.19 336	0.17 313

rvit_stereo_0080	0.31 141	0.25 350	0.40 199	0.39 212	0.28 338	0.27 73	0.46 416	0.49 112	0.44 167	0.35 115	0.42 128	0.40 158	0.28 141	0.41 93	0.33 225	0.22 412	0.17 409	0.17 216	0.16 257	0.22 398	0.15 245

rvit_stereo_ft	0.33 158	0.25 350	0.47 294	0.52 483	0.32 420	0.33 159	0.47 423	0.49 112	0.50 195	0.34 108	0.41 124	0.41 164	0.32 187	0.48 159	0.34 240	0.22 412	0.14 324	0.19 304	0.18 337	0.19 336	0.14 218

test_sample3	0.46 315	0.25 350	0.50 341	0.35 111	0.23 174	0.69 404	0.37 312	1.15 466	0.81 344	0.75 329	0.79 283	0.66 315	0.49 303	0.63 297	0.46 361	0.21 386	0.15 355	0.20 335	0.19 369	0.21 376	0.19 364

ttt	0.51 384	0.25 350	0.43 241	0.38 179	0.24 203	0.65 393	0.38 334	1.18 481	1.05 476	0.72 315	1.08 429	0.63 290	0.49 303	0.84 430	0.59 417	0.24 441	0.21 462	0.22 394	0.20 394	0.24 428	0.24 438

whm_eth	0.31 141	0.25 350	0.40 199	0.39 212	0.28 338	0.27 73	0.46 416	0.49 112	0.44 167	0.35 115	0.42 128	0.40 158	0.28 141	0.41 93	0.33 225	0.22 412	0.17 409	0.17 216	0.16 257	0.22 398	0.15 245

testlalala_base	0.46 315	0.25 350	0.41 209	0.46 408	0.33 433	0.58 339	0.25 101	0.57 154	0.34 86	0.51 189	0.56 189	0.46 201	0.30 173	0.43 111	0.31 203	1.47 594	0.11 161	0.14 101	0.09 10	1.59 582	0.13 174

BUS	0.45 305	0.25 350	0.43 241	0.45 387	0.28 338	0.70 409	0.34 251	0.94 373	0.76 308	0.75 329	0.80 286	0.65 310	0.49 303	0.64 311	0.51 386	0.20 369	0.14 324	0.22 394	0.19 369	0.18 302	0.18 331

BSDual-CNN	0.46 315	0.25 350	0.43 241	0.45 387	0.28 338	0.77 436	0.40 368	0.94 373	0.76 308	0.75 329	0.80 286	0.76 369	0.54 337	0.64 311	0.43 326	0.20 369	0.14 324	0.22 394	0.19 369	0.18 302	0.18 331

hknet	0.49 361	0.25 350	0.51 354	0.45 387	0.29 365	0.77 436	0.40 368	0.94 373	0.83 354	0.75 329	0.80 286	0.97 441	0.61 378	0.73 375	0.45 351	0.18 314	0.14 324	0.22 394	0.19 369	0.18 302	0.18 331

SA	0.44 295	0.25 350	0.46 282	0.46 408	0.24 203	0.43 248	0.36 297	0.75 296	0.96 436	0.59 216	1.03 407	0.48 210	0.52 321	0.94 479	0.32 213	0.16 235	0.12 219	0.21 377	0.19 369	0.15 196	0.13 174

psmg	0.49 361	0.25 350	0.43 241	0.41 284	0.28 338	0.85 466	0.43 400	0.99 392	0.76 308	0.91 438	0.94 357	0.76 369	0.54 337	0.64 311	0.43 326	0.20 369	0.15 355	0.20 335	0.20 394	0.18 302	0.18 331

DAS	0.51 384	0.25 350	0.60 396	0.48 424	0.31 404	0.58 339	0.41 383	0.83 330	0.97 439	0.89 426	1.12 440	0.70 331	0.75 457	0.82 417	0.43 326	0.17 280	0.13 290	0.18 264	0.15 224	0.20 352	0.18 331

SepStereo	0.51 384	0.25 350	0.60 396	0.48 424	0.31 404	0.58 339	0.41 383	0.83 330	0.97 439	0.89 426	1.12 440	0.70 331	0.75 457	0.93 472	0.43 326	0.17 280	0.13 290	0.18 264	0.15 224	0.20 352	0.18 331

AASNet	0.53 400	0.25 350	0.52 359	0.49 441	0.32 420	0.74 424	0.40 368	1.50 554	0.86 373	0.86 404	0.92 352	0.64 297	0.59 368	0.59 263	0.79 466	0.23 429	0.19 440	0.20 335	0.16 257	0.21 376	0.19 364

GANet-ADL	0.42 276	0.25 350	0.45 265	0.43 345	0.29 365	0.54 308	0.35 275	0.89 354	0.86 373	0.63 239	0.72 237	0.68 323	0.42 264	0.52 184	0.41 317	0.21 386	0.14 324	0.15 144	0.13 166	0.18 302	0.19 364

ADLNet2	0.55 414	0.25 350	0.65 422	0.47 417	0.30 382	0.83 462	0.50 444	1.05 421	0.95 435	0.80 352	0.98 384	0.99 446	0.69 427	0.77 399	0.73 456	0.20 369	0.16 389	0.17 216	0.18 337	0.21 376	0.21 405

ICVP	0.46 315	0.25 350	0.38 168	0.48 424	0.28 338	0.58 339	0.43 400	1.00 396	0.70 271	0.67 274	0.95 366	0.75 363	0.55 343	0.53 193	0.54 402	0.23 429	0.17 409	0.19 304	0.17 310	0.19 336	0.20 387
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 414	0.25 350	0.61 398	0.43 345	0.34 442	1.07 506	0.39 357	0.87 347	0.91 409	0.91 438	0.93 356	0.86 403	0.76 460	0.81 414	0.76 461	0.15 182	0.14 324	0.18 264	0.19 369	0.20 352	0.16 291

DSFCA	0.55 414	0.25 350	0.62 401	0.40 250	0.36 454	0.74 424	0.52 462	1.04 416	0.82 349	1.06 501	0.84 308	0.89 418	0.63 390	0.99 482	0.58 412	0.25 452	0.21 462	0.21 377	0.21 417	0.21 376	0.19 364

test_sample6	0.49 361	0.26 369	0.50 341	0.37 148	0.22 132	0.63 377	0.40 368	1.12 451	0.83 354	0.80 352	1.03 407	0.66 315	0.55 343	0.67 337	0.46 361	0.22 412	0.16 389	0.22 394	0.22 435	0.23 415	0.21 405

test_sample5	0.47 331	0.26 369	0.49 328	0.36 131	0.22 132	0.64 384	0.39 357	1.13 453	0.81 344	0.77 342	0.94 357	0.64 297	0.54 337	0.65 318	0.43 326	0.21 386	0.16 389	0.22 394	0.20 394	0.22 398	0.20 387

test_sample4	0.47 331	0.26 369	0.50 341	0.35 111	0.22 132	0.69 404	0.38 334	1.15 466	0.81 344	0.78 346	0.82 297	0.62 288	0.53 325	0.63 297	0.44 342	0.21 386	0.15 355	0.21 377	0.19 369	0.21 376	0.19 364

DualNet	0.48 343	0.26 369	0.49 328	0.36 131	0.22 132	0.64 384	0.39 357	1.13 453	0.81 344	0.80 352	1.03 407	0.64 297	0.54 337	0.65 318	0.43 326	0.21 386	0.16 389	0.22 394	0.20 394	0.22 398	0.20 387

ffm	0.44 295	0.26 369	0.49 328	0.37 148	0.25 238	0.55 313	0.37 312	0.68 240	1.04 472	0.73 322	0.96 370	0.71 335	0.53 325	0.57 228	0.25 97	0.16 235	0.10 64	0.25 446	0.21 417	0.16 240	0.16 291

ff1	0.49 361	0.26 369	0.49 328	0.37 148	0.25 238	0.55 313	0.37 312	0.68 240	1.04 472	0.73 322	0.96 370	0.71 335	0.53 325	1.01 486	0.88 490	0.16 235	0.10 64	0.25 446	0.21 417	0.16 240	0.16 291

mmx	0.53 400	0.26 369	0.49 328	0.37 148	0.25 238	0.55 313	0.37 312	1.16 473	1.03 466	0.73 322	0.96 370	0.71 335	0.53 325	1.01 486	0.88 490	0.20 369	0.15 355	0.25 446	0.21 417	0.22 398	0.20 387

xxx	0.53 400	0.26 369	0.49 328	0.37 148	0.25 238	0.55 313	0.37 312	1.16 473	1.03 466	0.73 322	0.96 370	0.71 335	0.53 325	1.01 486	0.88 490	0.20 369	0.15 355	0.25 446	0.21 417	0.22 398	0.20 387

iinet-f	0.67 464	0.26 369	2.15 575	0.39 212	0.31 404	1.19 528	0.56 481	0.84 333	0.84 359	0.80 352	1.17 465	1.05 466	0.84 490	0.71 364	1.21 538	0.20 369	0.18 426	0.17 216	0.15 224	0.20 352	0.20 387

qqq	0.40 258	0.26 369	0.44 253	0.36 131	0.22 132	0.46 270	0.36 297	0.85 336	0.54 207	0.56 209	0.69 229	0.65 310	0.53 325	0.55 205	0.45 351	0.17 280	0.16 389	0.20 335	0.19 369	0.18 302	0.17 313

psm_up	0.55 414	0.26 369	0.47 294	0.49 441	0.32 420	0.65 393	0.56 481	1.04 416	0.82 349	0.82 374	0.88 337	1.01 453	0.94 514	0.74 382	0.61 424	0.21 386	0.25 496	0.26 465	0.23 451	0.21 376	0.20 387

UNet	0.54 412	0.26 369	0.66 429	0.44 364	0.40 481	0.99 492	0.41 383	0.98 390	0.75 300	0.83 386	0.89 341	1.04 462	0.72 448	0.73 375	0.62 427	0.19 346	0.14 324	0.20 335	0.17 310	0.20 352	0.17 313

DMCA	0.45 305	0.26 369	0.50 341	0.38 179	0.28 338	0.51 290	0.34 251	0.93 368	0.68 263	0.75 329	0.83 303	0.79 379	0.53 325	0.51 177	0.54 402	0.21 386	0.16 389	0.21 377	0.16 257	0.19 336	0.21 405

UCFNet_RVC	0.49 361	0.26 369	0.35 133	0.39 212	0.26 283	0.64 384	0.36 297	1.15 466	0.84 359	0.67 274	0.88 337	0.88 414	0.59 368	0.58 248	0.45 351	0.24 441	0.17 409	0.27 478	0.27 497	0.25 438	0.23 430

HITNet	0.41 269	0.26 369	0.45 265	0.33 57	0.17 23	0.63 377	0.30 179	0.93 368	0.64 247	0.71 302	0.82 297	0.64 297	0.52 321	0.59 263	0.43 326	0.14 117	0.10 64	0.15 144	0.13 166	0.19 336	0.12 130
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DISCO	0.70 471	0.26 369	0.68 438	0.44 364	0.31 404	1.14 519	0.51 459	1.23 503	1.23 518	0.81 365	1.05 417	1.50 541	0.85 491	1.82 565	1.03 521	0.19 346	0.15 355	0.18 264	0.16 257	0.24 428	0.23 430

DN-CSS_ROB	0.43 288	0.26 369	0.62 401	0.40 250	0.29 365	0.44 256	0.27 132	0.77 308	0.75 300	0.72 315	1.09 433	0.48 210	0.43 270	0.69 353	0.37 289	0.15 182	0.12 219	0.21 377	0.19 369	0.18 302	0.16 291

WQFJA1	0.42 276	0.27 386	0.47 294	0.48 424	0.32 420	0.55 313	0.48 431	0.76 303	0.91 409	0.51 189	0.71 234	0.41 164	0.40 254	0.79 408	0.39 304	0.16 235	0.15 355	0.21 377	0.18 337	0.16 240	0.16 291

WQFJX1	0.42 276	0.27 386	0.47 294	0.48 424	0.32 420	0.55 313	0.48 431	0.76 303	0.91 409	0.51 189	0.71 234	0.41 164	0.40 254	0.79 408	0.39 304	0.16 235	0.15 355	0.21 377	0.18 337	0.16 240	0.16 291

DCVSM-stereo	0.49 361	0.27 386	0.53 367	0.39 212	0.29 365	0.51 290	0.26 115	0.75 296	0.75 300	1.11 514	0.75 252	1.05 466	0.72 448	0.60 270	0.47 368	0.20 369	0.19 440	0.24 433	0.20 394	0.25 438	0.30 485

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 164	0.27 386	0.45 265	0.36 131	0.25 238	0.48 278	0.30 179	0.58 161	0.90 402	0.42 158	0.36 108	0.30 84	0.29 155	0.49 163	0.30 196	0.16 235	0.14 324	0.18 264	0.15 224	0.18 302	0.15 245

mmm	0.44 295	0.27 386	0.46 282	0.38 179	0.24 203	0.61 360	0.35 275	0.94 373	0.53 203	0.72 315	1.05 417	0.63 290	0.50 314	0.57 228	0.45 351	0.18 314	0.15 355	0.23 416	0.20 394	0.20 352	0.18 331

LL-Strereo	0.57 432	0.27 386	0.68 438	0.48 424	0.34 442	0.39 219	0.48 431	0.94 373	0.97 439	0.83 386	0.78 273	1.10 482	1.18 542	1.33 535	0.49 374	0.17 280	0.14 324	0.22 394	0.19 369	0.16 240	0.17 313

CASS	0.45 305	0.27 386	0.42 230	0.48 424	0.22 132	0.61 360	0.34 251	0.97 387	0.62 229	0.71 302	0.85 318	0.61 282	0.55 343	0.57 228	0.41 317	0.29 489	0.16 389	0.22 394	0.18 337	0.22 398	0.28 469
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 361	0.27 386	0.75 470	0.40 250	0.27 314	0.64 384	0.49 439	0.84 333	0.77 315	0.60 220	0.83 303	0.88 414	0.66 414	0.70 359	0.56 409	0.16 235	0.17 409	0.21 377	0.20 394	0.21 376	0.19 364

CRFU-Net	0.57 432	0.27 386	0.57 386	0.46 408	0.30 382	1.20 529	0.52 462	1.10 439	0.56 219	1.00 478	0.98 384	1.06 468	0.79 474	0.81 414	0.71 453	0.21 386	0.19 440	0.18 264	0.16 257	0.18 302	0.19 364

CSP-Net	0.56 425	0.27 386	0.49 328	0.41 284	0.28 338	1.22 531	0.50 444	1.23 503	0.72 283	0.95 460	0.95 366	0.89 418	0.62 384	0.83 425	0.62 427	0.26 462	0.17 409	0.17 216	0.17 310	0.18 302	0.17 313

PSMNet-ADL	0.48 343	0.27 386	0.40 199	0.48 424	0.30 382	0.68 402	0.37 312	0.90 359	0.80 336	0.61 228	0.80 286	0.92 430	0.62 384	0.72 369	0.63 430	0.23 429	0.18 426	0.18 264	0.20 394	0.22 398	0.20 387

TRStereo	0.37 215	0.27 386	0.59 391	0.47 417	0.41 488	0.29 103	0.30 179	0.84 333	0.59 225	0.52 197	0.41 124	0.52 227	0.26 115	0.73 375	0.27 145	0.17 280	0.12 219	0.19 304	0.19 369	0.13 101	0.11 82

ADLNet	0.55 414	0.27 386	0.51 354	0.44 364	0.35 449	0.78 440	0.46 416	1.08 433	0.86 373	0.99 473	0.98 384	0.92 430	0.63 390	0.69 353	0.81 471	0.22 412	0.16 389	0.22 394	0.22 435	0.21 376	0.21 405

hitnet-ft	0.55 414	0.27 386	0.39 187	0.41 284	0.28 338	0.78 440	0.40 368	0.92 366	0.90 402	0.82 374	1.01 394	1.13 492	0.70 440	0.78 403	0.67 441	0.28 482	0.20 452	0.28 486	0.22 435	0.29 464	0.26 452

iResNetv2_ROB	0.52 394	0.27 386	0.69 444	0.38 179	0.25 238	0.62 368	0.35 275	1.17 478	1.01 458	0.99 473	1.06 423	0.88 414	0.67 417	0.66 326	0.39 304	0.19 346	0.13 290	0.15 144	0.11 97	0.18 302	0.16 291

MDST_ROB	0.91 516	0.27 386	0.85 488	0.63 536	0.41 488	2.53 577	0.71 527	1.60 565	1.13 500	2.83 590	1.73 540	0.97 441	0.69 427	1.61 553	0.73 456	0.25 452	0.22 470	0.32 509	0.28 503	0.25 438	0.24 438

FACV-RUCA	0.43 288	0.28 402	0.47 294	0.45 387	0.33 433	0.58 339	0.34 251	0.82 327	0.73 290	0.57 212	0.84 308	0.47 205	0.50 314	0.54 200	0.39 304	0.22 412	0.15 355	0.35 518	0.16 257	0.28 460	0.21 405

rvit_0105_6	0.38 230	0.28 402	0.64 416	0.50 455	0.30 382	0.39 219	0.38 334	0.51 122	0.67 258	0.40 149	0.45 135	0.50 219	0.41 262	0.54 200	0.36 273	0.27 472	0.26 502	0.24 433	0.21 417	0.22 398	0.16 291

rvit_stereo_0081_aga	0.31 141	0.28 402	0.44 253	0.42 324	0.29 365	0.34 170	0.31 205	0.44 96	0.40 143	0.39 143	0.44 132	0.40 158	0.32 187	0.42 101	0.29 189	0.23 429	0.17 409	0.19 304	0.16 257	0.20 352	0.15 245

ITSA-stereo	0.53 400	0.28 402	0.52 359	0.40 250	0.23 174	0.56 328	0.34 251	1.24 510	1.24 520	0.80 352	0.81 293	0.72 344	0.58 361	0.82 417	0.65 435	0.21 386	0.17 409	0.23 416	0.21 417	0.22 398	0.26 452

StereoVision	0.42 276	0.28 402	0.45 265	0.49 441	0.28 338	0.38 211	0.38 334	0.72 276	0.62 229	0.44 164	1.14 452	0.54 235	0.39 248	0.56 215	0.34 240	0.21 386	0.24 488	0.25 446	0.24 467	0.26 445	0.16 291

ssnet_v2	0.58 439	0.28 402	0.56 382	0.43 345	0.29 365	0.95 482	0.59 488	1.13 453	0.99 448	0.93 450	0.80 286	0.99 446	0.64 401	0.82 417	0.94 506	0.25 452	0.22 470	0.23 416	0.24 467	0.20 352	0.19 364

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 454	0.28 402	0.99 510	0.40 250	0.30 382	1.03 499	0.56 481	1.10 439	0.99 448	0.97 466	1.22 473	1.06 468	0.69 427	1.07 499	0.95 509	0.19 346	0.11 161	0.16 175	0.13 166	0.22 398	0.21 405

pcwnet_v2	0.58 439	0.28 402	0.84 487	0.45 387	0.35 449	0.61 360	0.35 275	1.27 518	1.21 515	0.99 473	1.27 483	0.72 344	0.58 361	0.67 337	0.48 372	0.27 472	0.21 462	0.24 433	0.23 451	0.29 464	0.29 476

sCroCo_RVC	0.35 180	0.28 402	0.69 444	0.51 471	0.39 476	0.41 238	0.31 205	0.49 112	0.45 176	0.31 86	0.48 148	0.38 141	0.32 187	0.46 141	0.32 213	0.21 386	0.22 470	0.19 304	0.19 369	0.21 376	0.20 387

HGLStereo	0.56 425	0.28 402	0.57 386	0.50 455	0.37 461	0.80 446	0.45 412	1.02 409	0.78 325	0.86 404	1.14 452	0.89 418	0.82 483	0.76 392	0.73 456	0.21 386	0.20 452	0.19 304	0.18 337	0.19 336	0.21 405

DLCB_ROB	0.58 439	0.28 402	0.47 294	0.49 441	0.32 420	0.77 436	0.50 444	0.99 392	0.92 416	1.04 495	1.14 452	1.21 499	0.69 427	0.88 447	0.69 445	0.20 369	0.20 452	0.22 394	0.22 435	0.21 376	0.18 331

SGM_RVC	0.97 522	0.28 402	0.41 209	0.39 212	0.22 132	1.55 554	0.73 531	1.51 557	1.25 526	2.25 580	1.92 550	2.58 575	1.56 565	2.02 574	1.19 537	0.27 472	0.27 511	0.27 478	0.25 476	0.25 438	0.25 446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.45 305	0.29 414	0.80 484	0.42 324	0.32 420	0.53 302	0.35 275	0.78 314	0.89 399	0.66 271	0.75 252	0.48 210	0.39 248	0.74 382	0.60 420	0.15 182	0.13 290	0.19 304	0.18 337	0.20 352	0.17 313

rvit_0105_4	0.41 269	0.29 414	0.71 453	0.50 455	0.29 365	0.41 238	0.41 383	0.55 146	0.73 290	0.45 167	0.48 148	0.55 240	0.44 280	0.57 228	0.36 273	0.28 482	0.26 502	0.25 446	0.22 435	0.23 415	0.18 331

test_sample7	0.52 394	0.29 414	0.50 341	0.36 131	0.27 314	0.62 368	0.41 383	1.06 425	0.88 386	0.92 446	0.86 321	0.85 398	0.69 427	0.68 347	0.50 376	0.26 462	0.20 452	0.27 478	0.26 490	0.27 456	0.24 438

NINENet	0.50 377	0.29 414	0.51 354	0.45 387	0.32 420	0.70 409	0.34 251	1.10 439	0.88 386	0.80 352	0.94 357	0.65 310	0.49 303	0.73 375	0.51 386	0.22 412	0.20 452	0.25 446	0.18 337	0.22 398	0.21 405

GEStereo_RVC	0.55 414	0.29 414	0.63 411	0.49 441	0.31 404	0.70 409	0.54 471	1.22 498	0.92 416	0.82 374	0.85 318	0.85 398	0.63 390	0.90 455	0.65 435	0.24 441	0.16 389	0.19 304	0.16 257	0.21 376	0.22 423

RAFT + AFF	0.53 400	0.29 414	0.75 470	0.51 471	0.32 420	0.63 377	0.60 490	1.00 396	0.91 409	0.78 346	0.87 329	0.83 392	0.58 361	0.80 411	0.47 368	0.17 280	0.20 452	0.23 416	0.22 435	0.18 302	0.18 331

CFNet	0.51 384	0.29 414	0.46 282	0.41 284	0.27 314	0.70 409	0.32 228	1.13 453	1.00 454	0.72 315	1.07 426	0.85 398	0.60 372	0.76 392	0.52 394	0.19 346	0.14 324	0.23 416	0.23 451	0.21 376	0.16 291

iResNet	0.49 361	0.29 414	0.79 482	0.42 324	0.21 111	0.61 360	0.40 368	0.82 327	0.99 448	0.87 412	1.12 440	0.69 327	0.53 325	0.78 403	0.51 386	0.15 182	0.11 161	0.14 101	0.12 128	0.17 278	0.15 245

pmcnn	1.23 552	0.29 414	0.96 506	0.40 250	0.23 174	0.95 482	0.69 516	1.16 473	1.28 532	1.67 560	2.33 561	11.15 612	0.86 493	0.93 472	0.88 490	0.15 182	0.12 219	0.12 32	0.10 63	0.15 196	0.15 245

WQFJX	0.51 384	0.30 423	0.65 422	0.59 522	0.42 494	0.71 414	0.77 535	1.01 405	0.84 359	0.71 302	0.92 352	0.46 201	0.36 228	0.92 465	0.51 386	0.16 235	0.14 324	0.19 304	0.16 257	0.16 240	0.14 218

DDVS	0.52 394	0.30 423	0.56 382	0.41 284	0.31 404	0.71 414	0.34 251	0.91 364	0.67 258	0.85 397	0.89 341	1.12 486	0.46 290	0.86 442	0.60 420	0.22 412	0.16 389	0.22 394	0.18 337	0.25 438	0.26 452

fast-acv-ft	0.64 455	0.30 423	0.73 461	0.45 387	0.34 442	1.17 525	0.49 439	0.86 340	0.98 443	1.02 486	1.36 498	1.29 509	0.85 491	0.76 392	0.81 471	0.21 386	0.23 480	0.23 416	0.23 451	0.21 376	0.20 387

LMCR-Stereo	0.53 400	0.30 423	0.53 367	0.58 518	0.30 382	0.83 462	0.36 297	1.19 483	0.76 308	0.88 422	1.04 413	0.56 243	0.62 384	0.82 417	0.67 441	0.19 346	0.15 355	0.19 304	0.14 197	0.23 415	0.17 313

DMCA-RVC	0.51 384	0.30 423	0.59 391	0.50 455	0.32 420	0.54 308	0.38 334	0.86 340	0.68 263	0.94 453	0.86 321	0.91 425	0.68 423	0.70 359	0.59 417	0.23 429	0.18 426	0.31 503	0.23 451	0.26 445	0.19 364

NVstereo2D	0.60 449	0.30 423	0.75 470	0.48 424	0.43 501	0.89 471	0.48 431	1.05 421	1.15 504	0.66 271	0.86 321	0.88 414	0.70 440	0.99 482	0.65 435	0.32 510	0.15 355	0.28 486	0.20 394	0.40 520	0.36 516

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 70	0.31 429	0.24 7	0.51 471	0.19 59	0.29 103	0.22 61	0.40 64	0.37 124	0.26 46	0.24 34	0.24 53	0.31 182	0.44 122	0.22 35	0.14 117	0.09 26	0.12 32	0.09 10	0.14 146	0.10 37

rvit_0105_5	0.42 276	0.31 429	0.73 461	0.50 455	0.29 365	0.44 256	0.42 393	0.61 182	0.74 297	0.51 189	0.51 165	0.60 277	0.47 294	0.57 228	0.38 298	0.27 472	0.25 496	0.25 446	0.23 451	0.22 398	0.18 331

TestStereo	0.38 230	0.31 429	0.40 199	0.45 387	0.20 86	0.40 223	0.37 312	0.66 220	0.65 252	0.53 200	0.78 273	0.47 205	0.40 254	0.55 205	0.37 289	0.18 314	0.13 290	0.20 335	0.15 224	0.22 398	0.13 174

stereogan	0.80 494	0.31 429	0.71 453	0.59 522	0.50 528	1.72 565	0.48 431	1.35 533	1.37 539	1.00 478	1.46 522	1.56 547	0.95 517	1.29 531	0.84 476	0.28 482	0.29 520	0.29 494	0.25 476	0.38 517	0.38 527

BEATNet_4x	0.46 315	0.32 433	0.56 382	0.37 148	0.19 59	0.63 377	0.35 275	1.01 405	0.72 283	0.77 342	0.83 303	0.70 331	0.59 368	0.68 347	0.53 397	0.16 235	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.24 428	0.16 291

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 400	0.32 433	0.64 416	0.44 364	0.30 382	0.66 396	0.44 409	1.04 416	0.88 386	0.91 438	0.91 348	0.99 446	0.60 372	0.68 347	0.60 420	0.21 386	0.17 409	0.22 394	0.22 435	0.21 376	0.21 405
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.57 432	0.32 433	0.54 371	0.45 387	0.27 314	0.57 333	0.48 431	1.00 396	1.28 532	0.86 404	1.33 496	0.87 409	0.58 361	1.07 499	0.75 460	0.18 314	0.12 219	0.15 144	0.13 166	0.18 302	0.18 331

AdaStereo	0.50 377	0.32 433	0.47 294	0.48 424	0.25 238	0.67 400	0.32 228	1.17 478	0.88 386	0.75 329	0.99 389	0.75 363	0.49 303	0.67 337	0.46 361	0.27 472	0.12 219	0.28 486	0.18 337	0.23 415	0.18 331
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SGM-ForestM	4.04 598	0.32 433	0.46 282	0.43 345	0.27 314	7.50 606	1.45 591	3.84 601	4.24 601	8.19 612	6.76 610	19.00 620	9.08 609	10.74 613	6.62 603	0.31 499	0.33 544	0.32 509	0.32 524	0.29 464	0.29 476

StereoDRNet-Refined	0.58 439	0.32 433	0.54 371	0.46 408	0.30 382	0.96 485	0.40 368	1.00 396	0.94 429	1.12 515	1.08 429	0.96 439	0.67 417	0.90 455	0.89 500	0.17 280	0.13 290	0.22 394	0.21 417	0.20 352	0.19 364
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 459	0.32 433	0.66 429	0.50 455	0.39 476	1.15 521	0.61 495	1.49 553	1.01 458	1.12 515	1.08 429	1.06 468	0.69 427	0.77 399	0.94 506	0.23 429	0.17 409	0.26 465	0.25 476	0.25 438	0.21 405

SGM-Forest	0.62 452	0.32 433	0.39 187	0.43 345	0.30 382	1.02 496	0.55 475	1.09 437	1.05 476	1.06 501	1.18 467	1.10 482	0.67 417	0.88 447	0.62 427	0.31 499	0.33 544	0.33 514	0.30 511	0.30 473	0.28 469
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 481	0.33 441	0.75 470	0.49 441	0.37 461	0.71 414	0.59 488	1.36 536	1.30 534	1.03 494	1.40 507	1.59 550	1.15 538	0.87 444	0.86 481	0.28 482	0.28 515	0.28 486	0.23 451	0.28 460	0.38 527

FADNet-RVC-Resample	0.56 425	0.33 441	1.16 527	0.49 441	0.34 442	0.71 414	0.43 400	1.01 405	0.93 422	0.82 374	0.87 329	0.74 361	0.67 417	0.73 375	0.45 351	0.18 314	0.18 426	0.26 465	0.27 497	0.26 445	0.27 462

TDLM	0.57 432	0.33 441	0.49 328	0.51 471	0.30 382	0.66 396	0.73 531	1.03 413	1.01 458	0.82 374	1.10 435	0.84 396	0.70 440	0.86 442	0.58 412	0.28 482	0.17 409	0.25 446	0.22 435	0.26 445	0.19 364

CVANet_RVC	0.57 432	0.33 441	0.44 253	0.47 417	0.32 420	0.67 400	0.61 495	1.05 421	0.93 422	0.85 397	1.04 413	1.01 453	0.73 451	0.83 425	0.52 394	0.29 489	0.19 440	0.27 478	0.25 476	0.31 479	0.21 405

StereoDRNet	0.64 455	0.33 441	0.68 438	0.51 471	0.43 501	1.03 499	0.53 467	1.47 550	0.99 448	1.10 512	0.87 329	1.07 473	0.71 444	0.82 417	0.88 490	0.23 429	0.19 440	0.25 446	0.23 451	0.27 456	0.19 364

rvit_0105_3	0.47 331	0.34 446	0.77 480	0.54 500	0.31 404	0.49 283	0.47 423	0.63 196	0.79 334	0.65 258	0.59 199	0.64 297	0.50 314	0.65 318	0.39 304	0.29 489	0.27 511	0.29 494	0.28 503	0.21 376	0.20 387

ACV-stereo	0.62 452	0.34 446	1.00 511	0.43 345	0.31 404	1.20 529	0.40 368	0.75 296	0.83 354	0.64 249	0.77 262	2.10 565	1.03 527	0.81 414	0.64 433	0.21 386	0.17 409	0.18 264	0.18 337	0.21 376	0.21 405

SACVNet	0.58 439	0.34 446	0.55 376	0.55 507	0.36 454	0.63 377	0.48 431	1.13 453	0.77 315	1.02 486	1.06 423	1.02 458	0.74 453	0.90 455	0.51 386	0.27 472	0.21 462	0.25 446	0.24 467	0.29 464	0.36 516

Anonymous3	0.46 315	0.34 446	0.86 493	0.50 455	0.37 461	0.81 451	0.50 444	0.72 276	0.65 252	0.51 189	0.65 214	0.45 193	0.45 285	0.64 311	0.38 298	0.24 441	0.24 488	0.22 394	0.21 417	0.23 415	0.23 430

HCRNet	0.44 295	0.34 446	0.41 209	0.53 493	0.26 283	0.53 302	0.29 163	0.83 330	0.63 240	0.71 302	0.81 293	0.77 375	0.50 314	0.66 326	0.36 273	0.24 441	0.16 389	0.24 433	0.20 394	0.21 376	0.18 331

DeepPruner_ROB	0.53 400	0.34 446	0.59 391	0.41 284	0.30 382	0.50 286	0.43 400	1.19 483	0.70 271	0.85 397	1.05 417	0.86 403	0.55 343	0.84 430	0.51 386	0.29 489	0.23 480	0.22 394	0.22 435	0.26 445	0.25 446

S-Stereo	0.74 482	0.35 452	0.96 506	0.56 510	0.45 512	0.82 459	0.60 490	1.24 510	1.60 561	0.96 461	1.41 509	1.12 486	0.94 514	0.80 411	1.04 524	0.26 462	0.31 533	0.28 486	0.25 476	0.32 485	0.47 553

ADCP+	1.06 536	0.35 452	1.51 562	0.49 441	0.51 532	1.45 549	0.55 475	1.25 514	1.03 466	1.16 519	1.15 458	1.10 482	1.07 532	1.56 550	6.75 604	0.19 346	0.16 389	0.23 416	0.21 417	0.28 460	0.21 405

RYNet	0.72 479	0.35 452	0.64 416	0.53 493	0.67 557	1.31 538	0.67 506	1.20 488	1.18 509	1.05 497	0.87 329	1.27 506	0.93 513	0.93 472	1.27 543	0.22 412	0.16 389	0.26 465	0.23 451	0.40 520	0.39 529

XPNet_ROB	0.70 471	0.35 452	0.68 438	0.52 483	0.40 481	0.79 443	0.85 549	1.16 473	0.94 429	1.33 539	1.15 458	1.38 528	0.83 488	1.03 493	0.90 502	0.32 510	0.25 496	0.26 465	0.24 467	0.31 479	0.28 469

CBMV	0.64 455	0.35 452	0.41 209	0.42 324	0.25 238	1.01 494	0.77 535	1.13 453	1.09 494	1.17 520	1.22 473	1.04 462	0.75 457	0.88 447	0.63 430	0.28 482	0.30 524	0.34 516	0.30 511	0.26 445	0.26 452
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	0.66 459	0.36 457	1.30 544	0.39 212	0.26 283	0.57 333	0.63 498	0.80 321	1.03 466	0.80 352	1.43 514	0.91 425	0.76 460	1.08 502	1.87 566	0.16 235	0.12 219	0.17 216	0.14 197	0.20 352	0.16 291

DualNet (step1)	0.57 432	0.36 457	0.72 458	0.38 179	0.30 382	0.71 414	0.43 400	1.06 425	0.88 386	0.92 446	0.86 321	0.85 398	0.69 427	0.68 347	0.50 376	0.41 544	0.20 452	0.40 536	0.41 548	0.36 508	0.33 502

test_sample9	1.05 535	0.36 457	0.72 458	0.38 179	0.30 382	0.71 414	0.43 400	1.06 425	0.88 386	0.92 446	0.86 321	0.85 398	0.69 427	1.20 518	1.36 546	0.41 544	8.41 614	0.40 536	0.41 548	0.36 508	0.33 502

test_sample8	1.25 554	0.36 457	0.72 458	0.38 179	0.30 382	0.71 414	0.43 400	1.13 453	0.75 300	1.50 547	0.95 366	3.29 586	1.59 567	1.20 518	1.36 546	0.41 544	8.41 614	0.40 536	0.41 548	0.36 508	0.33 502

GwcNet	0.69 469	0.36 457	1.10 521	0.51 471	0.42 494	1.08 510	0.50 444	1.21 490	1.16 505	1.00 478	1.37 501	1.06 468	0.79 474	0.92 465	0.94 506	0.25 452	0.24 488	0.24 433	0.22 435	0.23 415	0.26 452

RP	0.76 484	0.36 457	0.63 411	0.66 545	0.58 550	0.80 446	0.55 475	1.14 462	1.22 517	0.97 466	1.65 534	1.43 534	1.32 552	1.01 486	0.84 476	0.33 518	0.30 524	0.36 523	0.30 511	0.34 498	0.34 509

WCMA_ROB	1.14 544	0.36 457	0.76 475	0.49 441	0.44 508	1.23 533	0.67 506	1.11 445	1.23 518	2.84 591	3.95 596	3.28 585	1.83 577	1.25 527	0.99 516	0.44 548	0.34 546	0.34 516	0.37 534	0.41 526	0.40 532

rvit_stereo_0075_2	0.47 331	0.37 464	0.70 448	0.53 493	0.46 519	0.43 248	0.36 297	0.81 325	0.67 258	0.55 206	0.74 250	0.59 271	0.43 270	0.63 297	0.43 326	0.32 510	0.23 480	0.35 518	0.25 476	0.30 473	0.25 446

SDNR	0.86 507	0.37 464	1.47 560	0.40 250	0.38 470	3.38 594	0.33 238	0.90 359	0.98 443	0.99 473	2.09 558	0.59 271	0.71 444	1.29 531	0.70 448	0.51 560	0.56 577	0.36 523	0.26 490	0.43 530	0.46 548

GMStereo	0.39 246	0.37 464	0.54 371	0.40 250	0.26 283	0.42 245	0.36 297	0.59 166	1.04 472	0.55 206	0.51 165	0.37 133	0.35 210	0.54 200	0.41 317	0.19 346	0.13 290	0.16 175	0.17 310	0.24 428	0.18 331
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 475	0.37 464	0.89 499	0.56 510	0.45 512	1.18 527	0.68 511	1.41 544	0.85 368	0.81 365	1.15 458	1.04 462	0.81 479	1.10 506	1.17 535	0.26 462	0.28 515	0.32 509	0.31 518	0.29 464	0.30 485

FADNet_RVC	0.55 414	0.37 464	1.17 531	0.44 364	0.31 404	0.56 328	0.34 251	1.06 425	0.88 386	0.67 274	0.90 345	0.61 282	0.65 407	0.93 472	0.70 448	0.21 386	0.18 426	0.26 465	0.23 451	0.31 479	0.28 469

STTStereo	0.55 414	0.37 464	0.76 475	0.44 364	0.31 404	0.60 358	0.44 409	0.96 384	0.86 373	0.99 473	0.90 345	0.96 439	0.58 361	0.71 364	0.61 424	0.25 452	0.23 480	0.26 465	0.32 524	0.24 428	0.23 430

SuperB	1.04 531	0.37 464	4.81 595	0.43 345	0.31 404	0.99 492	0.46 416	1.02 409	2.09 574	1.09 510	1.09 433	0.75 363	0.81 479	1.06 496	1.76 559	0.19 346	0.15 355	0.17 216	0.15 224	2.82 604	0.26 452

GANet	0.70 471	0.37 464	0.55 376	0.51 471	0.34 442	0.94 479	0.96 558	1.08 433	0.94 429	1.04 495	1.98 553	1.13 492	0.88 500	1.12 509	0.66 438	0.25 452	0.26 502	0.27 478	0.22 435	0.31 479	0.22 423

CBMV_ROB	0.59 446	0.37 464	0.38 168	0.39 212	0.28 338	0.74 424	0.28 153	1.00 396	0.98 443	0.94 453	1.25 480	0.81 390	0.78 472	0.87 444	0.50 376	0.36 533	0.37 551	0.43 542	0.40 543	0.33 492	0.30 485

PSMNet_ROB	0.64 455	0.37 464	0.65 422	0.56 510	0.42 494	0.97 487	0.83 543	1.21 490	0.92 416	0.79 350	1.02 403	1.08 475	0.63 390	0.82 417	0.91 504	0.29 489	0.20 452	0.31 503	0.31 518	0.26 445	0.23 430

MSAF-DinoV2	1.04 531	0.38 474	1.32 547	0.54 500	0.29 365	0.89 471	0.72 529	1.52 560	1.24 520	1.05 497	1.41 509	2.98 578	1.49 561	2.74 590	2.83 583	0.22 412	0.14 324	0.20 335	0.22 435	0.32 485	0.32 497

YMNet	0.66 459	0.38 474	0.90 500	0.52 483	0.46 519	1.08 510	0.49 439	1.00 396	0.77 315	1.18 522	1.29 489	1.12 486	0.74 453	0.85 437	0.86 481	0.27 472	0.31 533	0.25 446	0.25 476	0.24 428	0.23 430

YMNet_1	0.66 459	0.38 474	0.90 500	0.52 483	0.46 519	1.08 510	0.49 439	1.00 396	0.77 315	1.18 522	1.29 489	1.12 486	0.74 453	0.85 437	0.86 481	0.27 472	0.31 533	0.25 446	0.25 476	0.24 428	0.23 430

dd	0.43 288	0.38 474	0.55 376	0.44 364	0.25 238	0.47 275	0.38 334	0.70 263	1.05 476	0.59 216	0.65 214	0.42 176	0.39 248	0.66 326	0.50 376	0.24 441	0.15 355	0.21 377	0.15 224	0.22 398	0.18 331

edge stereo	0.76 484	0.38 474	0.74 466	0.52 483	0.43 501	0.80 446	0.53 467	1.28 520	1.06 483	1.28 535	1.38 506	1.81 555	1.11 535	1.08 502	0.85 480	0.33 518	0.32 538	0.41 540	0.28 503	0.32 485	0.36 516

Nwc_Net	0.78 490	0.38 474	0.73 461	0.60 529	0.55 542	1.05 504	0.55 475	1.67 571	1.05 476	0.88 422	1.86 549	1.40 531	1.09 533	1.10 506	0.87 487	0.30 496	0.25 496	0.36 523	0.38 537	0.29 464	0.29 476

ADCL	1.04 531	0.38 474	1.35 550	0.50 455	0.39 476	1.61 558	0.89 551	1.29 521	1.39 542	1.29 536	1.50 524	1.24 502	1.24 547	1.37 543	4.87 597	0.21 386	0.19 440	0.25 446	0.25 476	0.29 464	0.27 462

TCMNet	0.66 459	0.39 481	0.98 509	0.59 522	0.61 553	0.96 485	0.55 475	1.05 421	0.90 402	0.84 393	1.14 452	0.89 418	0.65 407	0.85 437	1.01 520	0.26 462	0.26 502	0.31 503	0.28 503	0.32 485	0.29 476

sAnonymous2	0.40 258	0.39 481	0.85 488	0.48 424	0.37 461	0.40 223	0.46 416	0.57 154	0.52 200	0.38 135	0.46 140	0.35 120	0.42 264	0.43 111	0.30 196	0.19 346	0.14 324	0.18 264	0.17 310	0.57 558	0.44 543

CroCo_RVC	0.40 258	0.39 481	0.85 488	0.48 424	0.37 461	0.40 223	0.46 416	0.57 154	0.52 200	0.38 135	0.46 140	0.35 120	0.42 264	0.43 111	0.30 196	0.19 346	0.14 324	0.18 264	0.17 310	0.57 558	0.44 543

AF-Net	0.81 497	0.39 481	0.68 438	0.64 537	0.54 540	0.91 474	0.51 459	1.61 567	1.31 535	0.96 461	2.02 555	1.46 535	1.26 550	1.11 508	0.99 516	0.32 510	0.24 488	0.39 533	0.27 497	0.30 473	0.25 446

NOSS_ROB	0.57 432	0.39 481	0.39 187	0.44 364	0.30 382	0.73 423	0.54 471	1.03 413	1.08 492	0.67 274	0.87 329	0.76 369	0.57 352	0.77 399	0.47 368	0.38 537	0.38 553	0.44 544	0.42 552	0.37 513	0.34 509

rvit_105_1	0.54 412	0.40 486	0.76 475	0.58 518	0.37 461	0.59 352	0.68 511	0.70 263	0.94 429	0.82 374	0.69 229	0.73 355	0.58 361	0.78 403	0.54 402	0.32 510	0.29 520	0.31 503	0.34 529	0.23 415	0.20 387

Wz-Net-MNSev	0.76 484	0.40 486	1.34 549	0.50 455	0.40 481	1.44 548	0.83 543	1.15 466	1.16 505	1.25 534	1.20 472	1.13 492	0.81 479	1.16 513	1.00 519	0.22 412	0.19 440	0.24 433	0.23 451	0.28 460	0.26 452

NCC-stereo	0.78 490	0.40 486	0.76 475	0.61 531	0.67 557	0.81 451	0.69 516	1.54 562	1.11 496	0.90 433	1.36 498	1.33 520	1.16 539	1.19 516	0.88 490	0.31 499	0.30 524	0.37 528	0.48 562	0.33 492	0.33 502

Abc-Net	0.78 490	0.40 486	0.76 475	0.61 531	0.67 557	0.81 451	0.69 516	1.54 562	1.11 496	0.90 433	1.36 498	1.33 520	1.16 539	1.19 516	0.88 490	0.31 499	0.30 524	0.37 528	0.48 562	0.33 492	0.33 502
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 479	0.41 490	0.65 422	0.64 537	0.44 508	0.98 491	1.20 573	1.11 445	1.00 454	0.98 471	0.96 370	1.49 540	0.87 496	0.90 455	0.79 466	0.31 499	0.26 502	0.39 533	0.39 541	0.32 485	0.32 497

SANet	1.07 538	0.41 490	1.06 516	0.48 424	0.30 382	1.41 544	0.94 556	1.42 545	3.36 594	1.58 551	2.43 565	2.33 571	1.70 572	1.34 537	1.07 526	0.28 482	0.24 488	0.26 465	0.23 451	0.34 498	0.30 485

FINET	0.67 464	0.42 492	1.00 511	0.46 408	0.43 501	0.83 462	0.89 551	1.08 433	1.50 551	0.87 412	1.14 452	0.71 335	0.68 423	0.92 465	0.70 448	0.36 533	0.30 524	0.26 465	0.24 467	0.35 503	0.33 502

DPSNet	0.99 524	0.42 492	1.88 571	0.53 493	0.41 488	1.59 557	1.26 579	2.21 583	1.43 545	1.10 512	1.11 436	1.46 535	1.95 581	1.34 537	1.26 541	0.34 524	0.25 496	0.25 446	0.21 417	0.46 538	0.37 521

w-ln-seven-2	0.76 484	0.43 494	2.32 577	0.52 483	0.38 470	0.90 473	0.65 502	1.11 445	1.12 499	1.19 524	1.28 485	1.09 478	0.99 522	1.07 499	0.87 487	0.20 369	0.19 440	0.23 416	0.22 435	0.26 445	0.22 423

ADCRef	0.80 494	0.43 494	1.32 547	0.50 455	0.45 512	1.07 506	0.51 459	1.07 429	0.98 443	1.17 520	1.42 511	0.87 409	0.91 503	0.85 437	3.19 585	0.18 314	0.16 389	0.23 416	0.23 451	0.22 398	0.21 405

PA-Net	0.67 464	0.43 494	0.83 486	0.50 455	0.53 537	0.94 479	0.68 511	1.10 439	1.14 503	0.80 352	0.88 337	0.87 409	0.77 467	1.02 491	0.88 490	0.24 441	0.41 560	0.29 494	0.44 553	0.26 445	0.34 509
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 482	0.43 494	0.69 444	0.54 500	0.40 481	1.01 494	0.95 557	1.21 490	1.07 489	1.22 530	1.12 440	1.56 547	0.79 474	1.04 495	0.86 481	0.33 518	0.22 470	0.35 518	0.30 511	0.35 503	0.31 493

MeshStereo	1.34 557	0.43 494	0.54 371	0.44 364	0.34 442	1.66 561	0.60 490	1.94 577	1.37 539	4.47 604	3.25 581	4.71 595	1.94 580	1.92 569	1.17 535	0.35 529	0.35 548	0.37 528	0.31 518	0.32 485	0.32 497
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
GMStereo_Zeroshot	0.49 361	0.44 499	0.74 466	0.49 441	0.27 314	0.56 328	0.29 163	0.73 287	0.76 308	0.86 404	0.94 357	0.91 425	0.36 228	0.74 382	0.43 326	0.26 462	0.14 324	0.26 465	0.15 224	0.36 508	0.18 331

Anonymous_2	0.82 498	0.44 499	0.63 411	0.40 250	0.43 501	0.80 446	0.52 462	0.72 276	0.77 315	0.71 302	0.60 201	0.87 409	0.76 460	0.75 388	0.58 412	0.52 561	0.54 575	0.54 562	4.82 614	0.56 556	0.40 532

PS-NSSS	0.58 439	0.44 499	0.62 401	0.42 324	0.33 433	0.66 396	0.58 485	1.02 409	0.86 373	0.77 342	1.28 485	0.72 344	0.64 401	0.82 417	0.59 417	0.31 499	0.26 502	0.40 536	0.27 497	0.33 492	0.26 452

NaN_ROB	0.69 469	0.44 499	0.69 444	0.51 471	0.33 433	0.97 487	1.06 565	1.22 498	1.19 511	1.24 533	0.96 370	1.08 475	0.78 472	1.20 518	0.67 441	0.24 441	0.30 524	0.23 416	0.24 467	0.23 415	0.25 446

HBP-ISP	0.59 446	0.45 503	0.43 241	0.45 387	0.33 433	0.70 409	0.28 153	1.11 445	1.00 454	0.83 386	1.18 467	0.65 310	0.68 423	0.88 447	0.52 394	0.35 529	0.38 553	0.47 549	0.41 548	0.38 517	0.31 493

DANet	0.71 475	0.45 503	0.91 502	0.59 522	0.40 481	0.81 451	0.40 368	0.97 387	0.84 359	1.20 528	1.22 473	1.33 520	0.88 500	1.16 513	1.24 539	0.27 472	0.23 480	0.31 503	0.25 476	0.35 503	0.32 497
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 520	0.46 505	1.04 514	0.64 537	0.48 524	2.12 573	0.64 501	1.01 405	0.87 382	1.75 563	2.82 579	1.30 511	1.64 571	1.06 496	0.96 511	0.36 533	0.29 520	0.35 518	0.25 476	0.45 535	0.42 536

w-ln-seven	0.96 521	0.48 506	2.41 579	0.54 500	0.50 528	1.41 544	0.70 521	1.67 571	1.81 568	1.49 545	1.50 524	1.26 504	0.87 496	1.15 511	1.80 564	0.23 429	0.21 462	0.25 446	0.25 476	0.31 479	0.26 452

RTSC	0.87 508	0.48 506	1.23 537	0.52 483	0.37 461	1.13 518	0.50 444	1.34 530	1.79 567	1.51 548	1.24 478	1.12 486	0.81 479	1.62 554	2.16 572	0.25 452	0.19 440	0.23 416	0.24 467	0.30 473	0.31 493

ADCPNet	1.03 530	0.48 506	2.70 581	0.54 500	0.42 494	1.40 542	0.75 533	1.13 453	1.07 489	1.22 530	1.42 511	1.68 552	1.09 533	1.36 542	3.45 589	0.30 496	0.28 515	0.29 494	0.32 524	0.37 513	0.35 514

PDISCO_ROB	0.91 516	0.48 506	1.06 516	0.99 567	0.97 571	1.67 563	0.63 498	1.64 569	1.59 558	1.06 501	1.18 467	1.31 512	0.79 474	1.55 548	0.97 512	0.49 557	0.22 470	0.45 545	0.40 543	0.45 535	0.37 521

CSAN	0.83 504	0.49 510	0.77 480	0.60 529	0.41 488	1.14 519	1.06 565	1.19 483	1.46 549	1.32 537	1.43 514	1.37 527	1.19 544	1.27 530	0.86 481	0.39 539	0.31 533	0.36 523	0.37 534	0.35 503	0.34 509

ETE_ROB	0.70 471	0.49 510	0.73 461	0.56 510	0.36 454	0.79 443	0.87 550	1.14 462	0.93 422	1.19 524	1.18 467	1.39 529	0.82 483	0.99 482	0.80 468	0.26 462	0.21 462	0.31 503	0.26 490	0.33 492	0.34 509

MSMD_ROB	1.21 551	0.49 510	0.62 401	0.59 522	0.50 528	1.62 560	0.67 506	1.23 503	1.24 520	2.45 584	3.77 590	3.09 582	2.98 597	1.32 534	0.81 471	0.45 549	0.41 560	0.49 557	0.51 569	0.47 541	0.44 543

PWCDC_ROB	0.89 512	0.49 510	0.80 484	0.74 558	0.40 481	1.03 499	0.39 357	1.33 528	2.35 583	1.02 486	3.77 590	0.81 390	0.92 508	1.20 518	0.90 502	0.34 524	0.22 470	0.24 433	0.20 394	0.34 498	0.29 476

z-mn7	1.00 525	0.50 514	1.70 566	0.53 493	0.36 454	1.75 566	0.71 527	1.22 498	2.28 579	0.96 461	2.54 568	1.42 532	0.95 517	2.19 581	1.54 552	0.22 412	0.19 440	0.21 377	0.20 394	0.27 456	0.25 446

dad	0.58 439	0.50 514	0.64 416	0.43 345	0.30 382	0.59 352	0.36 297	0.78 314	1.25 526	1.01 483	1.17 465	1.15 496	0.53 325	0.68 347	0.50 376	0.35 529	0.23 480	0.37 528	0.21 417	0.29 464	0.20 387

SHD	0.93 519	0.50 514	1.18 532	0.59 522	0.46 519	0.97 487	0.48 431	1.70 573	2.15 575	1.58 551	1.37 501	1.42 532	1.19 544	1.31 533	1.60 554	0.31 499	0.26 502	0.32 509	0.33 527	0.40 520	0.42 536

FBW_ROB	0.88 510	0.50 514	0.85 488	0.55 507	0.40 481	1.17 525	0.78 538	1.50 554	1.37 539	1.33 539	1.27 483	1.48 539	1.00 525	2.57 589	0.98 515	0.25 452	0.32 538	0.45 545	0.30 511	0.34 498	0.28 469

FC-DCNN v2	1.65 572	0.51 518	0.65 422	0.61 531	0.49 526	1.61 558	0.70 521	1.75 575	1.56 557	4.74 608	4.91 605	6.46 606	3.31 599	1.91 568	1.11 529	0.46 551	0.42 562	0.47 549	0.46 554	0.48 542	0.46 548

Wz-Net-LNSev	0.71 475	0.51 518	1.36 554	0.50 455	0.41 488	1.15 521	0.69 516	1.21 490	1.07 489	1.02 486	1.12 440	1.08 475	0.87 496	0.89 453	0.89 500	0.24 441	0.22 470	0.21 377	0.19 369	0.26 445	0.26 452

Syn2CoEx	0.71 475	0.51 518	0.95 504	0.64 537	0.45 512	0.91 474	0.53 467	1.48 551	1.13 500	0.93 450	1.35 497	1.02 458	0.99 522	0.92 465	0.80 468	0.30 496	0.27 511	0.28 486	0.24 467	0.23 415	0.24 438

psmorigin	0.82 498	0.51 518	2.09 573	0.49 441	0.41 488	0.85 466	0.50 444	1.04 416	0.88 386	1.45 544	1.43 514	1.50 541	1.06 530	1.22 524	0.97 512	0.31 499	0.32 538	0.27 478	0.27 497	0.33 492	0.42 536

FADNet	0.61 451	0.51 518	1.10 521	0.45 387	0.44 508	0.65 393	0.41 383	1.19 483	1.05 476	0.70 295	0.84 308	0.98 445	0.66 414	0.82 417	0.50 376	0.29 489	0.30 524	0.27 478	0.30 511	0.46 538	0.35 514

MANE	4.13 599	0.51 518	0.64 416	0.66 545	0.56 545	6.89 605	0.99 561	7.55 609	12.04 609	6.68 611	8.57 612	10.69 611	9.45 610	7.59 610	6.39 602	0.49 557	0.43 567	0.48 554	0.98 591	0.49 544	0.48 556

FC-DCNN	1.59 568	0.51 518	0.66 429	0.61 531	0.49 526	1.56 555	0.70 521	1.66 570	1.53 553	4.64 605	4.62 603	5.85 602	3.34 601	1.84 566	1.11 529	0.46 551	0.42 562	0.47 549	0.46 554	0.48 542	0.46 548

ADCMid	1.14 544	0.52 525	2.23 576	0.53 493	0.43 501	1.07 506	0.75 533	1.23 503	1.05 476	2.15 576	1.44 517	1.50 541	1.43 558	1.56 550	5.01 598	0.26 462	0.24 488	0.29 494	0.31 518	0.37 513	0.33 502

DeepPrunerF	0.89 512	0.52 525	3.43 587	0.68 551	0.81 563	0.72 422	0.72 529	1.22 498	1.99 573	0.93 450	1.01 394	0.87 409	0.86 493	1.08 502	0.95 509	0.34 524	0.28 515	0.43 542	0.39 541	0.30 473	0.32 497

PWC_ROB	0.87 508	0.52 525	1.28 541	0.50 455	0.32 420	0.91 474	0.37 312	1.36 536	1.46 549	1.61 554	2.59 572	1.16 497	1.01 526	1.34 537	1.40 550	0.25 452	0.18 426	0.28 486	0.20 394	0.29 464	0.28 469

XX-TBD	0.32 147	0.53 528	0.26 22	0.51 471	0.20 86	0.37 198	0.24 93	0.40 64	0.73 290	0.54 204	0.69 229	0.31 92	0.25 97	0.32 25	0.27 145	0.16 235	0.10 64	0.12 32	0.09 10	0.13 101	0.11 82

FADNet-RVC	0.60 449	0.53 528	1.14 526	0.46 408	0.39 476	0.61 360	0.39 357	1.12 451	0.87 382	0.70 295	0.84 308	1.04 462	0.55 343	0.94 479	0.69 445	0.26 462	0.25 496	0.28 486	0.28 503	0.31 479	0.31 493

DGSMNet	0.76 484	0.55 530	1.29 543	0.58 518	0.62 554	0.94 479	0.70 521	1.26 516	1.11 496	0.83 386	1.24 478	1.00 449	0.71 444	1.03 493	0.81 471	0.34 524	0.29 520	0.41 540	0.40 543	0.57 558	0.55 565

FCDSN-DC	1.39 562	0.56 531	0.65 422	0.74 558	0.59 551	1.38 541	0.63 498	1.35 533	1.39 542	3.26 598	4.50 602	4.61 593	2.63 592	1.58 552	1.03 521	0.46 551	0.42 562	0.48 554	0.47 560	0.50 546	0.50 560
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 504	0.56 531	1.87 570	0.49 441	0.38 470	0.56 328	0.66 504	0.70 263	1.00 454	2.42 583	2.02 555	1.31 512	1.18 542	0.93 472	1.13 534	0.20 369	0.18 426	0.20 335	0.19 369	0.27 456	0.30 485

ccnet	0.82 498	0.57 533	0.75 470	0.54 500	0.59 551	1.09 513	0.66 504	1.38 539	0.94 429	1.12 515	1.44 517	1.29 509	0.92 508	0.95 481	1.24 539	0.49 557	0.42 562	0.50 559	0.47 560	0.51 547	0.46 548

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 529	0.57 533	1.51 562	0.67 548	0.50 528	2.57 578	1.66 594	1.20 488	1.43 545	1.38 541	1.57 531	1.33 520	0.92 508	1.64 557	0.88 490	0.37 536	0.39 557	0.46 548	0.60 574	0.41 526	0.40 532

WZ-Net	1.19 550	0.59 535	4.07 592	0.62 535	0.51 532	1.34 539	1.31 583	1.32 526	1.74 565	1.53 550	1.65 534	1.74 554	1.28 551	2.25 583	2.01 569	0.27 472	0.21 462	0.23 416	0.25 476	0.40 520	0.39 529

MFN_U_SF_RVC	1.09 541	0.59 535	1.97 572	0.67 548	0.44 508	1.93 570	0.60 490	1.85 576	1.36 537	1.61 554	1.54 529	1.95 563	1.37 554	1.64 557	1.73 557	0.40 543	0.37 551	0.45 545	0.48 562	0.44 531	0.44 543

RGC	0.79 493	0.59 535	0.71 453	0.65 542	0.65 556	0.92 478	0.58 485	1.29 521	1.05 476	1.07 504	1.45 520	1.47 538	1.03 527	1.21 522	0.88 490	0.32 510	0.30 524	0.48 554	0.40 543	0.37 513	0.37 521

ADCS	1.51 566	0.61 538	3.42 586	0.59 522	0.51 532	1.27 536	1.08 568	1.59 564	1.81 568	1.91 570	1.66 536	1.51 544	1.42 557	1.94 571	8.60 606	0.33 518	0.32 538	0.33 514	0.36 533	0.44 531	0.42 536

ELAS_RVC	1.60 569	0.61 538	1.01 513	0.70 554	0.56 545	2.00 572	1.89 601	1.96 578	2.65 586	3.33 599	3.26 582	3.03 579	3.41 602	2.49 587	2.09 571	0.52 561	0.45 570	0.50 559	0.48 562	0.54 554	0.52 562
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 571	0.61 538	0.95 504	0.68 551	0.55 542	3.01 592	1.55 592	2.39 585	2.33 582	3.64 601	3.89 594	2.75 576	2.90 596	2.15 579	2.27 578	0.52 561	0.45 570	0.50 559	0.48 562	0.54 554	0.52 562
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 548	0.62 541	2.40 578	0.57 516	0.55 542	1.41 544	1.34 584	1.18 481	1.24 520	1.49 545	1.42 511	1.39 529	1.20 546	1.55 548	4.82 596	0.29 489	0.28 515	0.29 494	0.34 529	0.38 517	0.42 536

PASM	0.90 515	0.64 542	1.69 564	0.69 553	0.69 560	0.78 440	0.84 546	1.03 413	1.26 529	1.19 524	1.15 458	1.31 512	0.98 521	1.24 526	1.03 521	0.52 561	0.56 577	0.59 567	0.66 576	0.56 556	0.54 564

zh-mn7	1.08 540	0.65 543	4.00 591	0.52 483	0.38 470	1.16 524	0.62 497	1.15 466	1.77 566	1.74 562	2.31 559	1.17 498	0.91 503	2.10 576	1.77 560	0.24 441	0.21 462	0.22 394	0.22 435	0.25 438	0.28 469

SAMSARA	1.07 538	0.65 543	1.19 533	1.06 572	0.90 565	1.76 567	1.76 598	1.46 549	1.44 547	1.51 548	1.16 463	2.00 564	1.14 537	1.48 546	1.31 545	0.39 539	0.44 569	0.35 518	0.38 537	0.49 544	0.49 559

XQC	0.89 512	0.65 543	1.31 545	0.67 548	0.52 536	1.22 531	0.68 511	1.26 516	1.52 552	1.14 518	1.11 436	1.28 508	1.04 529	1.40 545	1.77 560	0.38 537	0.24 488	0.37 528	0.31 518	0.53 552	0.47 553

PVD	1.28 556	0.67 546	1.28 541	0.74 558	0.62 554	1.50 551	0.84 546	1.99 579	2.96 589	2.18 577	2.36 564	1.85 559	1.95 581	1.92 569	1.94 567	0.39 539	0.36 550	0.49 557	0.37 534	0.51 547	0.64 567

StereoAnything_RVC	0.21 23	0.68 547	0.39 187	0.28 5	0.15 2	0.23 27	0.18 12	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 63	0.30 15	0.18 1	0.16 235	0.09 26	0.12 32	0.08 1	0.16 240	0.09 4

GASNet	0.67 464	0.72 548	0.96 506	0.70 554	0.48 524	0.62 368	0.47 423	1.08 433	1.03 466	0.94 453	0.82 297	0.93 432	0.83 488	1.33 535	0.80 468	0.31 499	0.22 470	0.29 494	0.28 503	0.44 531	0.24 438

Wz-Net-SNSev	0.91 516	0.73 549	2.13 574	0.56 510	0.45 512	0.95 482	1.13 570	1.34 530	1.24 520	1.02 486	1.30 492	1.46 535	0.86 493	1.81 564	1.50 551	0.25 452	0.23 480	0.25 446	0.26 490	0.32 485	0.29 476

SQANet	0.82 498	0.74 550	0.67 433	1.13 573	0.98 573	1.11 514	0.47 423	1.07 429	0.83 354	0.91 438	1.05 417	1.03 460	0.74 453	1.01 486	0.64 433	0.61 568	0.24 488	1.03 578	0.35 532	1.18 579	0.58 566

zh-sn7	1.09 541	0.75 551	3.23 585	0.57 516	0.42 494	1.11 514	0.89 551	1.19 483	1.27 530	1.41 543	1.98 553	1.25 503	1.47 560	1.99 573	2.62 580	0.26 462	0.26 502	0.26 465	0.27 497	0.35 503	0.30 485

PSMNet-RUCA	0.76 484	0.75 551	1.08 520	1.01 570	0.90 565	0.69 404	0.50 444	1.11 445	1.03 466	0.78 346	1.11 436	0.80 387	0.72 448	0.88 447	0.63 430	0.53 565	0.27 511	0.76 570	0.46 554	0.66 564	0.47 553

GANetREF_RVC	0.80 494	0.75 551	0.86 493	0.66 545	0.42 494	1.15 521	0.98 559	1.14 462	1.19 511	1.01 483	1.02 403	1.10 482	0.90 502	1.15 511	0.76 461	0.48 555	0.39 557	0.57 564	0.38 537	0.63 562	0.46 548
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
UDGNet	0.48 343	0.77 554	0.50 341	0.48 424	0.31 404	0.41 238	0.34 251	0.70 263	0.92 416	0.65 258	0.60 201	0.58 256	0.43 270	0.63 297	0.41 317	0.32 510	0.15 355	0.66 568	0.19 369	0.36 508	0.21 405

LSM	4.74 603	0.77 554	10.16 602	0.70 554	56.56 627	1.02 496	1.00 563	1.24 510	1.62 562	2.04 572	2.34 562	1.33 520	1.17 541	1.38 544	1.09 528	0.33 518	0.49 573	0.39 533	0.46 554	0.51 547	10.09 615

EDNetEfficient	1.46 564	0.80 556	6.12 597	0.47 417	0.39 476	0.69 404	0.83 543	0.90 359	2.77 588	3.50 600	1.96 552	1.66 551	2.03 583	1.26 528	4.18 594	0.21 386	0.18 426	0.21 377	0.20 394	0.41 526	0.39 529

Consistency-Raft	1.01 526	0.81 557	1.24 538	0.84 561	0.97 571	0.81 451	0.84 546	1.30 524	1.59 558	1.05 497	1.68 539	1.12 486	0.91 503	0.92 465	1.11 529	0.65 569	0.74 585	0.79 572	0.90 587	1.06 577	0.79 574

AnonymousM	0.41 269	0.81 557	0.29 49	0.34 74	0.22 132	0.28 91	0.38 334	0.53 143	0.41 148	0.70 295	0.49 152	0.47 205	0.27 126	0.41 93	0.31 203	0.15 182	0.12 219	1.51 583	0.26 490	0.12 59	0.10 37

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 464	0.81 557	0.73 461	0.53 493	0.37 461	1.40 542	0.53 467	1.04 416	0.79 334	0.88 422	0.94 357	0.95 436	0.53 325	0.93 472	0.58 412	0.39 539	0.30 524	0.57 564	0.31 518	0.53 552	0.30 485

UDG	0.88 510	0.82 560	0.67 433	1.00 569	0.96 570	1.02 496	0.57 484	1.13 453	0.99 448	0.90 433	0.97 383	1.31 512	0.99 522	0.85 437	0.84 476	0.54 566	0.32 538	1.77 587	0.40 543	0.94 572	0.66 568

BEATNet-Init1	15.13 613	0.82 560	50.86 631	0.72 557	0.53 537	38.10 626	7.03 612	11.83 614	14.25 614	29.78 630	30.17 630	48.21 633	22.64 624	26.78 624	18.11 615	0.42 547	0.38 553	0.47 549	0.46 554	0.51 547	0.48 556

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 557	0.87 562	1.76 568	0.86 562	0.56 545	4.29 599	1.79 599	1.50 554	1.98 572	1.61 554	1.85 548	1.84 557	1.41 556	1.89 567	1.36 546	0.48 555	0.40 559	0.56 563	0.57 572	0.69 565	0.48 556

anonymity	0.97 522	0.89 563	1.05 515	0.92 565	1.03 576	0.97 487	0.81 542	1.29 521	0.91 409	1.07 504	0.98 384	1.00 449	0.95 517	1.02 491	0.92 505	0.96 579	0.95 601	0.90 575	0.91 590	0.92 571	0.94 580

NVStereoNet_ROB	1.24 553	0.90 564	1.13 525	0.86 562	0.88 564	1.11 514	0.99 561	1.42 545	1.53 553	1.59 553	2.48 566	2.24 568	1.53 562	1.96 572	1.30 544	0.76 574	0.70 582	0.78 571	1.00 592	0.71 567	0.88 578
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	1.04 531	0.93 565	0.88 495	1.33 579	1.05 578	1.66 561	0.70 521	1.40 543	1.18 509	1.08 508	1.32 495	1.33 520	0.91 503	1.23 525	0.76 461	0.72 572	0.46 572	1.24 581	0.50 567	1.40 580	0.75 570

SPS-STEREO	1.25 554	0.93 565	1.06 516	1.04 571	1.03 576	1.41 544	0.91 555	1.51 557	1.19 511	2.09 574	1.83 546	1.94 562	1.39 555	1.62 554	1.39 549	0.97 581	0.94 600	0.90 575	0.89 586	0.96 574	0.96 583
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 559	0.94 567	1.25 539	0.96 566	1.00 574	1.52 553	1.02 564	1.34 530	1.21 515	2.64 586	2.65 574	2.44 572	1.56 565	1.64 557	1.26 541	0.97 581	0.95 601	0.90 575	0.90 587	0.94 572	0.96 583

RTS	1.98 578	0.96 568	11.36 604	0.65 542	0.57 548	2.77 583	1.40 587	1.39 540	2.26 577	1.89 567	2.56 569	1.32 517	1.25 548	5.20 603	4.05 592	0.31 499	0.22 470	0.29 494	0.29 509	0.40 520	0.37 521

RTSA	1.98 578	0.96 568	11.36 604	0.65 542	0.57 548	2.77 583	1.40 587	1.39 540	2.26 577	1.89 567	2.56 569	1.32 517	1.25 548	5.20 603	4.05 592	0.31 499	0.22 470	0.29 494	0.29 509	0.40 520	0.37 521

CC-Net-ROB	0.82 498	0.96 568	0.85 488	0.58 518	0.45 512	1.27 536	0.70 521	1.17 478	1.02 461	0.83 386	1.23 477	0.90 423	0.77 467	1.06 496	0.69 445	0.46 551	0.34 546	1.71 586	0.38 537	0.59 561	0.36 516

Ntro	1.09 541	0.97 571	0.91 502	1.44 580	1.19 580	1.69 564	0.80 541	1.35 533	1.25 526	1.00 478	1.29 489	1.31 512	0.97 520	1.26 528	0.84 476	0.84 576	0.43 567	1.36 582	0.50 567	1.56 581	0.78 572

MFMNet_re	1.14 544	0.97 571	1.19 533	0.99 567	0.95 569	1.25 535	1.22 576	1.39 540	1.55 555	1.69 561	1.67 538	1.21 499	1.53 562	1.12 509	0.99 516	0.87 578	0.75 589	0.79 572	0.75 580	0.90 569	0.94 580

AnyNet_C01	1.56 567	1.05 573	7.45 599	0.64 537	0.54 540	1.99 571	1.38 586	1.43 547	1.36 537	1.63 557	1.92 550	1.84 557	1.33 553	2.40 585	4.03 591	0.33 518	0.32 538	0.32 509	0.34 529	0.44 531	0.45 547

Wz-Net-TNSev	1.14 544	1.06 574	4.32 594	0.49 441	0.42 494	1.51 552	1.11 569	1.48 551	1.40 544	1.22 530	1.26 482	1.58 549	1.43 558	1.76 562	1.70 556	0.32 510	0.31 533	0.26 465	0.30 511	0.41 526	0.41 535

EDNetEfficientorigin	9.93 609	1.15 575	175.16 634	0.48 424	0.36 454	1.04 503	0.68 511	1.24 510	2.69 587	3.17 597	2.50 567	2.30 569	2.07 584	1.76 562	2.21 573	0.20 369	0.18 426	0.24 433	0.19 369	0.51 547	0.50 560

WAO-7	1.90 576	1.20 576	1.35 550	1.27 577	1.06 579	2.84 585	1.56 593	3.23 594	3.06 592	2.23 579	3.33 586	3.17 583	2.28 586	3.12 591	2.21 573	1.02 583	0.91 596	1.06 579	1.03 595	1.04 576	0.97 586

GCST	0.83 504	1.22 577	0.74 466	1.58 581	1.01 575	1.06 505	0.23 78	0.78 314	0.78 325	0.97 466	0.65 214	0.78 377	0.35 210	0.92 465	0.34 240	0.96 579	0.65 581	1.20 580	0.81 583	0.91 570	0.70 569

JetBlue	2.78 588	1.26 578	7.04 598	1.16 574	1.48 583	8.00 607	6.02 611	2.60 587	1.92 571	2.12 575	2.64 573	3.34 587	3.05 598	6.49 606	3.39 587	0.78 575	0.76 590	0.75 569	0.76 581	0.97 575	1.18 595

ACVNet_2	1.65 572	1.27 579	1.41 557	1.75 584	1.62 585	2.22 574	1.20 573	2.30 584	2.62 585	1.78 564	2.56 569	3.03 579	1.61 568	1.54 547	1.12 533	1.06 584	0.58 579	1.82 588	0.70 579	1.82 587	0.96 583

ACVNet-4b	1.35 559	1.31 580	1.10 521	1.90 589	1.59 584	1.92 569	0.77 535	1.52 560	1.62 562	1.05 497	1.60 533	2.11 566	0.94 514	1.64 557	0.77 465	1.30 590	0.35 548	2.03 594	0.67 577	1.88 591	0.84 575

ACVNet_1	1.46 564	1.33 581	1.12 524	1.91 590	1.62 585	1.83 568	0.98 559	2.00 580	1.85 570	1.39 542	1.53 528	2.32 570	1.53 562	1.34 537	1.11 529	1.30 590	0.50 574	2.06 596	0.58 573	1.93 593	0.95 582

Dean	1.98 578	1.36 582	1.36 554	2.12 592	1.81 593	2.74 580	1.36 585	3.37 598	3.80 599	2.08 573	3.32 585	3.21 584	1.82 575	1.71 561	1.67 555	1.27 587	0.77 591	1.99 590	0.90 587	1.86 588	1.03 588

LVE	2.12 584	1.44 583	1.36 554	1.99 591	1.78 591	2.75 581	1.79 599	2.82 588	3.95 600	1.90 569	4.33 600	3.52 590	1.81 574	2.24 582	1.74 558	1.74 599	0.87 594	2.06 596	1.13 598	1.91 592	1.35 599

MonStereo1	1.98 578	1.48 584	1.43 559	1.81 587	1.69 590	2.88 588	0.78 538	2.47 586	3.47 595	2.20 578	4.36 601	3.39 588	2.50 589	2.18 580	1.58 553	1.19 586	0.54 575	1.65 585	0.87 585	1.78 586	1.29 598

RainbowNet	1.35 559	1.49 585	1.19 533	1.88 588	1.45 582	1.48 550	1.07 567	1.61 567	1.55 555	1.20 528	1.59 532	1.54 545	1.13 536	1.34 537	0.97 512	1.36 593	0.70 582	1.82 588	0.79 582	1.71 584	1.07 589

WAO-6	2.04 582	1.50 586	1.16 527	1.70 583	1.67 589	2.69 579	1.44 590	3.06 591	3.63 598	1.98 571	3.27 583	3.54 591	2.07 584	2.36 584	2.22 575	1.31 592	0.91 596	2.04 595	1.22 602	1.73 585	1.27 597

coex-ft	6.43 606	1.51 587	87.33 633	0.49 441	0.38 470	1.34 539	1.21 575	1.16 473	8.09 606	12.12 614	2.79 576	2.77 577	3.31 599	1.16 513	3.15 584	0.24 441	0.23 480	0.27 478	0.24 467	0.45 535	0.37 521

WAO-8	2.92 589	1.55 588	1.35 550	1.79 585	1.63 587	5.23 601	1.22 576	4.58 604	12.56 611	2.84 591	4.07 598	4.83 596	2.72 594	3.49 595	2.25 576	1.27 587	0.91 596	1.99 590	1.15 600	1.86 588	1.15 591

Venus	2.92 589	1.55 588	1.35 550	1.79 585	1.63 587	5.23 601	1.22 576	4.58 604	12.56 611	2.84 591	4.06 597	4.83 596	2.72 594	3.49 595	2.25 576	1.27 587	0.91 596	1.99 590	1.15 600	1.86 588	1.15 591

IMH-64-1	1.86 574	1.62 590	1.16 527	2.20 593	1.89 594	2.33 575	1.30 580	2.89 589	2.29 580	1.66 558	2.80 577	2.49 573	1.61 568	2.10 576	1.78 562	1.60 595	0.74 585	2.43 600	1.02 593	2.12 594	1.17 593

IMH-64	1.86 574	1.62 590	1.16 527	2.20 593	1.89 594	2.33 575	1.30 580	2.89 589	2.29 580	1.66 558	2.80 577	2.49 573	1.61 568	2.10 576	1.78 562	1.60 595	0.74 585	2.43 600	1.02 593	2.12 594	1.17 593

IMH	2.04 582	1.62 590	1.20 536	2.20 593	1.89 594	2.91 591	1.30 580	3.11 592	3.03 590	1.81 565	3.35 587	3.03 579	1.90 578	2.48 586	1.80 564	1.66 598	0.77 591	2.45 602	1.04 596	2.15 596	1.19 596

PWCK	1.92 577	1.66 593	3.12 584	1.65 582	0.91 567	2.84 585	2.26 604	2.10 581	2.41 584	2.36 582	2.31 559	2.22 567	1.82 575	3.43 594	2.03 570	1.61 597	0.71 584	1.51 583	0.82 584	1.69 583	0.91 579

TorneroNet-64	3.44 592	1.86 594	1.42 558	2.58 601	2.28 600	6.87 604	1.68 595	4.70 606	12.03 608	2.31 581	5.59 609	8.25 608	2.55 591	3.97 600	2.73 581	1.81 600	0.74 585	2.57 604	1.07 597	2.35 598	1.44 600

TorneroNet	4.53 602	1.89 595	1.48 561	2.55 599	2.27 599	13.78 614	1.69 596	4.84 608	23.73 625	2.89 594	7.70 611	7.06 607	2.69 593	4.26 602	3.42 588	1.84 601	0.77 591	2.68 606	1.13 598	2.42 599	1.47 601

KSHMR	2.57 586	1.93 596	1.69 564	2.63 602	2.42 602	2.86 587	2.07 602	3.27 596	6.50 604	2.49 585	3.36 588	3.41 589	1.92 579	2.49 587	1.94 567	2.13 604	1.40 606	2.79 609	1.50 605	2.73 602	1.77 602

UNDER WATER-64	3.53 594	2.01 597	3.94 590	3.22 607	2.49 604	5.41 603	2.60 607	3.43 599	12.41 610	3.03 596	2.68 575	6.07 604	4.04 604	3.79 599	3.33 586	2.02 602	1.24 605	2.63 605	1.46 604	2.78 603	2.08 606

UNDER WATER	3.46 593	2.07 598	3.64 589	3.09 605	2.48 603	3.75 597	2.42 606	3.31 597	13.77 613	2.90 595	2.95 580	5.84 601	3.69 603	3.69 597	3.48 590	2.07 603	1.11 603	2.70 607	1.40 603	2.84 605	1.98 604

ktn	2.98 591	2.25 599	1.73 567	2.84 603	2.53 605	3.76 598	2.15 603	3.70 600	5.47 603	2.75 588	5.17 608	5.94 603	2.48 588	3.23 592	2.46 579	2.34 608	1.44 607	2.78 608	2.03 608	2.45 600	2.01 605

notaker	2.76 587	2.29 600	1.80 569	2.96 604	2.58 606	2.90 590	1.75 597	3.24 595	3.05 591	2.78 589	4.24 599	6.15 605	2.51 590	3.34 593	2.75 582	2.31 606	1.18 604	3.00 610	1.65 606	2.84 605	1.97 603

MADNet+	2.23 585	2.43 601	10.85 603	1.22 576	0.91 567	2.76 582	1.40 587	2.12 582	1.67 564	1.32 537	1.74 542	1.86 560	1.74 573	6.25 605	4.41 595	0.65 569	0.64 580	0.58 566	0.54 571	0.80 568	0.76 571

HanzoNet	6.76 607	2.45 602	4.22 593	3.19 606	2.94 608	3.62 596	2.28 605	4.79 607	7.20 605	14.00 618	13.19 617	17.49 618	22.30 623	13.25 614	6.19 601	4.20 611	1.93 608	3.10 611	2.56 610	3.35 607	2.88 610

DPSimNet_ROB	3.58 595	2.45 602	8.57 600	2.53 598	2.37 601	2.88 588	3.77 610	3.14 593	3.23 593	4.71 607	3.86 593	4.68 594	4.87 607	4.07 601	5.62 599	2.33 607	2.33 609	2.47 603	2.52 609	2.51 601	2.64 608

DDUNet	1.06 536	2.56 604	0.68 438	1.21 575	1.26 581	1.03 499	0.69 516	1.11 445	0.94 429	0.96 461	1.22 473	1.27 506	0.82 483	0.93 472	0.72 455	0.84 576	0.38 553	1.99 590	0.60 574	1.10 578	0.85 576

DispFullNet	1.60 569	2.63 605	2.75 582	2.56 600	1.79 592	1.24 534	0.47 423	1.37 538	1.45 548	1.87 566	1.50 524	1.55 546	2.46 587	2.04 575	1.04 524	0.59 567	0.18 426	2.32 599	0.68 578	2.29 597	1.14 590

MADNet++	4.03 597	2.70 606	3.44 588	3.72 609	3.44 609	4.44 600	3.52 609	3.95 602	3.61 597	4.46 603	4.98 606	4.10 592	4.58 606	7.00 608	5.89 600	3.74 610	3.67 612	3.27 612	2.71 611	3.70 610	3.66 611

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 425	3.08 607	2.43 580	0.31 24	0.18 39	0.29 103	0.20 30	0.37 41	0.32 75	0.28 65	0.24 34	0.18 13	0.18 23	0.31 19	0.22 35	1.09 585	0.08 2	0.17 216	0.16 257	0.14 146	0.97 586

test_for_model	0.82 498	3.60 608	0.39 187	2.35 596	2.07 597	0.39 219	0.28 153	0.42 76	0.45 176	0.71 302	0.31 84	0.30 84	0.27 126	0.34 44	0.25 97	0.34 524	0.11 161	0.13 68	0.09 10	3.49 609	0.18 331

JetRed	5.27 604	5.84 609	12.81 607	2.36 597	2.83 607	12.23 612	10.50 614	4.46 603	3.60 596	3.86 602	3.83 592	4.85 598	4.18 605	6.78 607	11.96 610	2.17 605	2.96 611	2.18 598	1.97 607	3.38 608	2.68 609

DPSMNet_ROB	12.08 611	8.00 610	21.00 610	8.97 612	16.79 613	10.67 608	30.89 620	9.02 612	15.17 616	6.51 610	15.41 621	9.04 609	14.85 614	9.27 612	21.67 618	4.58 613	8.57 616	5.09 617	9.29 618	5.90 612	10.95 616

DGTPSM_ROB	12.07 610	8.00 610	20.99 609	8.93 611	16.78 612	10.67 608	30.87 619	9.01 611	15.16 615	6.50 609	15.41 621	9.04 609	14.85 614	9.25 611	21.67 618	4.57 612	8.57 616	5.08 615	9.28 617	5.90 612	10.95 616

ASD4		8.86 612

TCMNet-wrong-test	8.97 608	10.42 613	8.74 601	19.56 614	17.61 614	12.53 613	9.01 613	13.59 615	2.18 576	4.64 605	5.11 607	14.63 614	11.09 612	7.19 609	9.73 607	5.56 616	0.89 595	3.77 613	3.11 612	10.34 615	9.80 614

USTest	12.99 612	14.18 614	20.00 608	16.24 613	14.97 611	20.80 616	31.95 621	16.20 618	10.91 607	8.79 613	9.48 613	13.94 613	10.50 611	16.11 615	21.44 617	3.17 609	4.82 613	5.08 615	5.36 615	8.81 614	7.13 613

Anonymous_1	33.25 620	18.26 615	23.92 612	20.54 615	21.28 617	25.59 618	35.94 622	22.01 626	15.57 617	13.33 615	13.49 618	18.08 619	15.29 616	20.36 616	24.60 620	16.28 624	8.84 618	66.59 631	118.00 633	155.73 636	11.23 618

DPSM_ROB	17.78 614	18.63 616	24.31 616	20.90 616	19.47 615	25.97 619	36.21 623	21.23 624	16.24 618	13.38 616	14.06 619	19.18 621	16.30 617	20.78 617	25.67 621	9.38 619	9.23 619	9.49 619	9.82 619	13.51 617	11.91 619

DPSM	17.78 614	18.63 616	24.31 616	20.90 616	19.47 615	25.97 619	36.21 623	21.23 624	16.24 618	13.38 616	14.06 619	19.18 621	16.30 617	20.78 617	25.67 621	9.38 619	9.23 619	9.49 619	9.82 619	13.51 617	11.91 619

xxxxx1	36.64 626	19.51 618	24.21 613	61.66 628	64.63 630	27.28 622	40.10 625	20.25 619	18.63 621	14.07 619	12.97 614	17.26 615	17.36 619	21.70 620	27.93 623	13.18 621	18.50 624	111.26 634	133.37 634	29.24 625	39.73 628

tt_ll	36.64 626	19.51 618	24.21 613	61.66 628	64.63 630	27.28 622	40.10 625	20.25 619	18.63 621	14.07 619	12.97 614	17.26 615	17.36 619	21.70 620	27.93 623	13.18 621	18.50 624	111.26 634	133.37 634	29.24 625	39.73 628

ff	36.64 626	19.51 618	24.21 613	61.66 628	64.63 630	27.28 622	40.10 625	20.25 619	18.63 621	14.07 619	12.97 614	17.26 615	17.36 619	21.70 620	27.93 623	13.18 621	18.50 624	111.26 634	133.37 634	29.24 625	39.73 628

PML	40.80 632	29.24 621	11.87 606	7.20 610	14.47 610	92.13 635	213.69 637	7.63 610	23.35 624	74.72 636	190.14 637	50.17 634	26.15 625	21.39 619	12.70 611	8.76 618	2.92 610	8.45 618	3.25 613	13.26 616	4.42 612

LRCNet_RVC	21.24 618	31.15 622	21.41 611	28.98 619	23.82 618	3.13 593	0.60 490	20.96 623	1.59 558	25.58 623	28.15 627	21.99 623	14.79 613	21.94 623	16.41 614	28.89 631	14.87 622	33.53 627	31.28 627	29.51 628	26.16 626

DLNR_Zeroshot_test	20.09 617	36.28 623	38.04 619	169.85 633	61.80 629	0.23 27	0.20 30	13.88 616	0.37 124	0.44 164	0.66 221	0.43 184	0.21 51	0.62 286	0.28 167	5.46 615	0.10 64	0.15 144	0.11 97	72.60 632	0.11 82

DLNR-FE	20.05 616	36.38 624	38.08 620	170.06 634	60.08 628	0.23 27	0.20 30	14.13 617	0.36 108	0.44 164	0.66 221	0.43 184	0.21 51	0.63 297	0.28 167	5.38 614	0.10 64	0.15 144	0.11 97	73.09 633	0.11 82

HaxPig	31.96 619	37.24 625	34.27 618	24.37 618	24.88 619	18.26 615	19.86 616	20.64 622	28.52 626	35.97 631	38.75 631	25.57 624	28.72 626	33.88 625	34.39 626	35.94 632	38.87 632	37.80 628	40.48 630	39.68 629	41.15 631

CasAABBNet	35.74 623	37.43 626	48.72 628	42.22 623	39.20 622	52.24 627	73.12 630	42.61 630	32.62 630	26.78 627	27.95 625	38.58 629	32.60 629	41.67 630	51.65 631	18.74 625	18.57 627	19.15 622	19.77 622	27.20 620	23.98 622

RAFT-FEzeroshot	35.73 621	37.45 627	48.67 626	42.23 624	39.22 623	52.25 628	73.13 631	42.62 631	32.59 627	26.71 624	27.70 623	38.57 627	32.57 627	41.68 631	51.67 632	18.75 626	18.58 628	19.15 622	19.78 623	27.21 621	23.98 622

RAFT-FE	35.73 621	37.45 627	48.67 626	42.23 624	39.22 623	52.25 628	73.13 631	42.62 631	32.59 627	26.71 624	27.70 623	38.57 627	32.57 627	41.68 631	51.67 632	18.75 626	18.58 628	19.15 622	19.78 623	27.21 621	23.98 622

Selective-RAFT-Error	35.84 625	37.49 629	48.83 630	42.26 626	39.24 626	52.30 631	73.09 629	42.66 633	32.61 629	26.80 628	28.30 628	38.84 632	33.51 632	41.68 631	51.59 629	18.82 629	18.58 628	19.17 625	19.80 625	27.28 623	24.05 625

FlowAnything	35.81 624	37.53 630	48.80 629	42.20 622	39.22 623	52.25 628	73.16 633	42.56 629	32.89 632	26.76 626	28.30 628	38.69 631	33.09 631	41.63 629	51.62 630	18.76 628	18.59 631	19.21 626	19.92 626	27.16 619	23.91 621

LSM0	38.95 631	37.60 631	48.58 625	43.57 627	91.06 633	52.57 632	72.57 628	43.17 634	32.63 631	26.97 629	27.97 626	38.65 630	32.94 630	41.86 634	51.78 634	18.89 630	18.41 623	19.13 621	19.63 621	27.29 624	33.77 627

AVERAGE_ROB	37.58 630	40.13 632	40.15 621	34.81 621	33.82 621	28.55 625	25.10 618	32.02 628	34.06 634	41.28 634	40.66 632	34.46 626	34.81 634	39.18 627	37.57 628	42.78 633	43.44 633	43.82 629	43.03 631	40.47 630	41.51 632

MEDIAN_ROB	37.38 629	40.85 633	40.60 622	32.31 620	31.85 620	27.20 621	24.55 617	29.10 627	33.19 633	42.09 635	41.76 633	33.35 625	34.39 633	39.78 628	37.07 627	43.64 634	44.10 634	44.12 630	43.40 632	41.51 631	42.76 633

RSGM-EC	74.81 633	63.03 634	41.60 623	97.74 631	92.11 634	74.93 633	114.81 634	53.77 635	38.96 635	39.88 632	48.98 634	90.73 635	64.81 635	139.63 635	128.53 635	93.27 635	53.96 635	95.12 632	38.31 628	81.45 634	44.63 634

acva	74.81 633	63.03 634	41.60 623	97.74 631	92.11 634	74.93 633	114.81 634	53.77 635	38.96 635	39.88 632	48.98 634	90.73 635	64.81 635	139.63 635	128.53 635	93.27 635	53.96 635	95.12 632	38.31 628	81.45 634	44.63 634

test_example2	176.61 635	205.14 636	198.86 635	188.60 635	190.98 636	152.67 636	170.61 636	94.86 637	123.55 637	178.88 637	179.48 636	158.94 637	141.34 637	192.61 637	198.96 637	203.76 637	236.37 637	164.13 637	173.55 637	218.58 637	160.41 636

ccccc		429.19 637		507.10 636	501.20 637	356.95 637		380.82 638		334.51 638		372.86 638		499.17 638		561.44 638	431.22 638	334.28 638	290.86 638	540.88 638

GS-Stereo							0.30 179	0.42 76	0.27 36	0.30 82	0.28 62	0.23 46	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.16 235	0.09 26	0.12 32	0.10 63	0.14 146	0.12 130

FSD					0.46 519	0.48 278	0.52 462	0.53 143	0.48 189	0.48 181	0.48 148	0.49 216	0.48 299	0.51 177	0.49 374	0.45 549	0.42 562	0.47 549	0.46 554	0.46 538

Low-res two-view benchmark