Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HiDET	0.20 15	0.13 3	0.26 24	0.30 11	0.19 60	0.23 29	0.18 12	0.36 40	0.26 37	0.20 10	0.23 29	0.27 70	0.16 13	0.30 16	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.20 15	0.14 16	0.24 9	0.26 1	0.15 2	0.35 186	0.17 3	0.40 68	0.22 16	0.21 17	0.21 18	0.20 27	0.24 88	0.33 38	0.25 104	0.13 74	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.12 62	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 9	0.14 16	0.24 9	0.30 11	0.19 60	0.27 78	0.19 20	0.31 16	0.24 28	0.21 17	0.20 15	0.29 78	0.19 34	0.29 10	0.21 22	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

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

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

BridgeDepth	0.21 25	0.14 16	0.26 24	0.34 82	0.14 1	0.40 228	0.27 137	0.28 9	0.22 16	0.18 5	0.19 13	0.28 76	0.29 161	0.32 26	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.11 22	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 26	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 83	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

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

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

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

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

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

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

LGtest1	0.19 9	0.14 16	0.29 53	0.34 82	0.16 12	0.26 64	0.17 3	0.32 20	0.20 12	0.21 17	0.15 3	0.23 49	0.20 44	0.32 26	0.20 13	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.09 10	0.12 62	0.11 83

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.29 121	0.15 38	0.30 65	0.29 7	0.18 40	0.33 165	0.29 168	0.51 128	0.72 292	0.34 109	0.52 183	0.41 170	0.28 145	0.47 149	0.28 173	0.15 188	0.11 162	0.13 69	0.09 10	0.11 22	0.11 83
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 152	0.15 38	0.23 3	0.31 26	0.24 211	0.27 78	0.22 64	0.46 107	0.88 396	0.46 185	0.80 294	0.30 86	0.26 117	0.36 53	0.33 227	0.13 74	0.09 25	0.13 69	0.51 578	0.13 102	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.36 210	0.15 38	0.24 9	0.34 82	0.15 2	0.77 444	0.29 168	0.80 329	0.83 365	0.56 219	0.57 201	0.43 189	0.40 263	0.57 235	0.33 227	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.09 10	0.14 148	0.09 4

TANstereo	0.30 138	0.15 38	0.31 78	0.30 11	0.17 23	0.55 318	0.23 82	0.44 98	0.55 220	0.59 226	0.68 238	0.37 137	0.26 117	0.35 50	0.27 150	0.15 188	0.16 391	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.14 226

CREStereo	0.28 106	0.15 38	0.24 9	0.27 2	0.17 23	0.37 204	0.25 105	0.51 128	0.72 292	0.42 169	0.51 174	0.32 96	0.26 117	0.38 71	0.25 104	0.16 244	0.11 162	0.12 32	0.08 1	0.12 62	0.11 83
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
VMBase	0.28 106	0.16 61	0.27 33	0.30 11	0.17 23	0.30 121	0.27 137	0.50 125	0.65 260	0.32 100	0.47 154	0.42 180	0.24 88	0.41 94	0.27 150	0.15 188	0.11 162	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.14 226

BStereo	0.27 98	0.16 61	0.88 504	0.34 82	0.22 139	0.22 21	0.31 213	0.39 58	0.41 149	0.26 49	0.24 36	0.26 63	0.19 34	0.42 103	0.28 173	0.10 13	0.12 222	0.12 32	0.16 265	0.12 62	0.14 226

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.25 74	0.17 93	0.37 166	0.36 138	0.22 139	0.28 96	0.36 308	0.42 80	0.24 28	0.36 124	0.23 29	0.27 70	0.22 66	0.52 189	0.27 150	0.12 40	0.09 25	0.16 177	0.12 129	0.12 62	0.12 131
1: 1. 1
tt45	0.27 98	0.17 93	0.34 125	0.35 118	0.23 181	0.38 217	0.28 159	0.46 107	0.28 45	0.40 160	0.27 54	0.38 145	0.25 100	0.57 235	0.26 132	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.12 62	0.14 226

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.19 9	0.18 120	0.27 33	0.27 2	0.20 87	0.15 2	0.16 2	0.22 4	0.15 4	0.21 17	0.26 48	0.17 5	0.17 16	0.24 1	0.21 22	0.17 290	0.16 391	0.15 148	0.13 166	0.15 204	0.12 131
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.21 25	0.18 120	0.29 53	0.32 46	0.18 40	0.27 78	0.22 64	0.35 36	0.22 16	0.31 86	0.22 27	0.19 21	0.21 54	0.44 122	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.11 22	0.09 4

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SCV_C0	0.26 85	0.18 120	0.34 125	0.35 118	0.24 211	0.23 29	0.28 159	0.51 128	0.36 110	0.31 86	0.36 110	0.37 137	0.20 44	0.57 235	0.22 36	0.13 74	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.16 249	0.12 131

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

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

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

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

AIO-Stereo	0.25 74	0.18 120	0.34 125	0.37 156	0.18 40	0.28 96	0.30 185	0.48 114	0.27 39	0.29 76	0.30 76	0.32 96	0.17 16	0.52 189	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.10 37

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

R-Stereo Train	0.39 257	0.18 120	0.42 239	0.42 334	0.26 288	0.40 228	0.32 236	0.72 286	0.34 89	0.89 433	1.28 493	0.57 255	0.35 220	0.42 103	0.32 214	0.15 188	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.14 148	0.13 180

RAFT-Stereo	0.39 257	0.18 120	0.42 239	0.42 334	0.26 288	0.40 228	0.32 236	0.72 286	0.34 89	0.89 433	1.28 493	0.57 255	0.35 220	0.42 103	0.32 214	0.15 188	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.14 148	0.13 180
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Hybrid-DGEV-03	0.45 315	0.19 159	0.33 106	0.43 355	0.27 322	0.56 332	0.26 120	0.65 220	0.74 306	0.94 460	1.92 559	0.61 290	0.30 179	0.55 211	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.18 272	0.16 265	0.14 148	0.11 83

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

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

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

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

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

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

asda	0.21 25	0.19 159	0.29 53	0.31 26	0.17 23	0.25 56	0.23 82	0.36 40	0.28 45	0.27 64	0.24 36	0.18 15	0.21 54	0.40 84	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.10 37

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GLC_STEREO	0.29 121	0.19 159	0.27 33	0.44 375	0.19 60	0.31 139	0.26 120	0.47 110	0.43 161	0.37 131	0.47 154	0.41 170	0.23 78	0.50 174	0.34 243	0.14 116	0.18 431	0.19 315	0.16 265	0.16 249	0.13 180

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MyStereo8	0.40 269	0.20 200	0.54 380	0.41 292	0.29 376	0.53 305	0.29 168	0.65 220	0.49 194	0.71 311	0.98 391	0.58 263	0.43 277	0.50 174	0.51 396	0.15 188	0.12 222	0.16 177	0.14 199	0.19 345	0.19 373

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

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

CASnet	0.30 138	0.20 200	0.33 106	0.41 292	0.16 12	0.26 64	0.24 97	0.52 138	0.53 208	0.52 207	0.54 190	0.39 152	0.24 88	0.40 84	0.26 132	0.14 116	0.10 63	0.22 402	0.18 347	0.18 311	0.11 83
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 192	0.20 200	0.47 304	0.40 257	0.25 242	0.33 165	0.31 213	0.76 313	0.38 133	0.43 173	0.57 201	0.79 387	0.44 287	0.71 374	0.25 104	0.15 188	0.11 162	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.12 131

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AAGNet	1.43 572	0.20 200	0.48 324	0.44 375	0.25 242	0.29 108	0.31 213	0.65 220	0.68 272	0.97 474	0.86 329	0.67 330	0.62 390	0.64 320	20.63 627	0.16 244	0.11 162	0.19 315	0.15 231	0.19 345	0.12 131

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ProNet	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.35 118	0.24 211	0.32 157	0.43 411	0.57 163	0.37 126	0.33 106	0.30 76	0.32 96	0.28 145	0.57 235	0.26 132	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.13 102	0.13 180

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

IGEV-Stereo	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.37 156	0.25 242	0.30 121	0.35 286	0.63 206	0.35 102	0.39 151	0.33 89	0.33 108	0.28 145	0.59 271	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 315	0.21 238	0.48 324	0.42 334	0.28 348	0.31 139	0.54 480	0.63 206	0.62 235	0.62 240	0.89 349	1.01 463	0.69 434	0.75 399	0.66 446	0.13 74	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.14 148	0.15 256

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.39 257	0.21 238	0.50 349	0.41 292	0.28 348	0.62 374	0.27 137	0.77 316	0.40 145	0.64 259	0.86 329	0.52 234	0.33 205	0.66 335	0.42 328	0.15 188	0.13 294	0.17 222	0.14 199	0.15 204	0.15 256
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet_ROB	0.52 402	0.21 238	0.53 376	0.37 156	0.21 114	0.61 366	0.29 168	1.51 567	1.32 545	0.90 440	1.02 410	0.80 395	0.62 390	0.76 403	0.43 335	0.16 244	0.12 222	0.13 69	0.09 10	0.15 204	0.18 341

S2M2_L	0.26 85	0.22 281	0.33 106	0.31 26	0.25 242	0.24 41	0.13 1	0.35 36	0.41 149	0.25 43	0.36 110	0.30 86	0.25 100	0.30 16	0.26 132	0.22 423	0.19 449	0.17 222	0.19 377	0.21 386	0.18 341
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	0.52 402	0.22 281	0.46 292	0.45 399	0.25 242	0.41 243	0.52 471	0.62 198	1.16 513	0.76 342	1.13 454	1.32 527	0.57 358	1.00 493	0.53 406	0.17 290	0.14 329	0.25 453	0.21 424	0.15 204	0.13 180

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

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

MyStereo07	0.32 152	0.22 281	0.34 125	0.42 334	0.28 348	0.40 228	0.50 453	0.72 286	0.37 126	0.37 131	0.34 98	0.32 96	0.31 187	0.59 271	0.27 150	0.14 116	0.13 294	0.18 272	0.17 320	0.17 286	0.16 302

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.26 85	0.22 281	0.36 148	0.48 436	0.22 139	0.20 12	0.29 168	0.51 128	0.44 168	0.28 68	0.23 29	0.42 180	0.26 117	0.29 10	0.26 132	0.15 188	0.13 294	0.13 69	0.11 95	0.16 249	0.12 131
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.45 315	0.22 281	0.45 276	0.47 428	0.26 288	0.54 312	0.47 434	0.66 230	0.58 230	0.80 359	0.82 305	0.94 443	0.57 358	0.75 399	0.34 243	0.17 290	0.15 359	0.22 402	0.20 402	0.16 249	0.12 131

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.53 408	0.22 281	0.35 140	0.37 156	0.21 114	0.85 474	0.37 324	1.23 512	0.93 430	0.90 440	1.15 465	1.26 514	0.63 396	0.72 380	0.48 381	0.17 290	0.13 294	0.16 177	0.15 231	0.17 286	0.15 256
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo	0.49 371	0.23 302	0.48 324	0.43 355	0.26 288	0.47 278	0.42 404	0.93 378	0.78 336	0.84 400	0.86 329	0.91 433	0.52 327	0.78 415	0.70 456	0.20 380	0.17 411	0.22 402	0.18 347	0.17 286	0.21 414

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

SMFormer	0.51 394	0.23 302	0.62 410	0.34 82	0.20 87	0.62 374	0.34 261	1.21 499	1.02 470	0.81 372	1.01 401	0.71 343	0.65 413	0.84 440	0.55 416	0.19 357	0.15 359	0.18 272	0.16 265	0.18 311	0.18 341

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.32 152	0.24 339	0.36 148	0.37 156	0.26 288	0.28 96	0.23 82	0.87 357	0.50 197	0.47 191	0.45 143	0.26 63	0.21 54	0.49 167	0.24 79	0.23 440	0.19 449	0.22 402	0.17 320	0.21 386	0.16 302
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt1	0.36 210	0.24 339	0.32 91	0.41 292	0.22 139	0.54 312	0.38 346	0.68 250	1.04 481	0.41 164	0.46 148	0.35 124	0.45 292	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.19 315	0.13 166	0.16 249	0.16 302

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BUS	0.45 315	0.25 364	0.43 254	0.45 399	0.28 348	0.70 417	0.34 261	0.94 383	0.76 318	0.75 335	0.80 294	0.65 318	0.49 310	0.64 320	0.51 396	0.20 380	0.14 329	0.22 402	0.19 377	0.18 311	0.18 341

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.46 326	0.25 364	0.38 178	0.48 436	0.28 348	0.58 344	0.43 411	1.00 406	0.70 280	0.67 285	0.95 373	0.75 371	0.55 349	0.53 198	0.54 411	0.23 440	0.17 411	0.19 315	0.17 320	0.19 345	0.20 396
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 422	0.25 364	0.61 407	0.43 355	0.34 453	1.07 514	0.39 368	0.87 357	0.91 419	0.91 445	0.93 363	0.86 411	0.76 468	0.81 424	0.76 469	0.15 188	0.14 329	0.18 272	0.19 377	0.20 362	0.16 302

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.41 280	0.26 381	0.45 276	0.33 61	0.17 23	0.63 385	0.30 185	0.93 378	0.64 255	0.71 311	0.82 305	0.64 305	0.52 327	0.59 271	0.43 335	0.14 116	0.10 63	0.15 148	0.13 166	0.19 345	0.12 131
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DISCO	0.70 479	0.26 381	0.68 446	0.44 375	0.31 417	1.14 528	0.51 468	1.23 512	1.23 526	0.81 372	1.05 424	1.50 551	0.85 499	1.82 575	1.03 530	0.19 357	0.15 359	0.18 272	0.16 265	0.24 438	0.23 439

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

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

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

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

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

CASS	0.45 315	0.27 398	0.42 239	0.48 436	0.22 139	0.61 366	0.34 261	0.97 397	0.62 235	0.71 311	0.85 326	0.61 290	0.55 349	0.57 235	0.41 323	0.29 499	0.16 391	0.22 402	0.18 347	0.22 408	0.28 477
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 371	0.27 398	0.75 479	0.40 257	0.27 322	0.64 392	0.49 448	0.84 343	0.77 326	0.60 230	0.83 311	0.88 422	0.66 421	0.70 369	0.56 418	0.16 244	0.17 411	0.21 387	0.20 402	0.21 386	0.19 373

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 462	0.28 412	0.99 519	0.40 257	0.30 395	1.03 507	0.56 490	1.10 449	0.99 456	0.97 474	1.22 480	1.06 478	0.69 434	1.07 507	0.95 517	0.19 357	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.22 408	0.21 414

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

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

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

DLCB_ROB	0.58 447	0.28 412	0.47 304	0.49 451	0.32 433	0.77 444	0.50 453	0.99 402	0.92 424	1.04 503	1.14 459	1.21 509	0.69 434	0.88 456	0.69 453	0.20 380	0.20 461	0.22 402	0.22 442	0.21 386	0.18 341

SGM_RVC	0.97 531	0.28 412	0.41 219	0.39 215	0.22 139	1.55 564	0.73 541	1.51 567	1.25 534	2.25 591	1.92 559	2.58 586	1.56 573	2.02 584	1.19 546	0.27 482	0.27 519	0.27 485	0.25 483	0.25 447	0.25 454
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.45 315	0.29 424	0.80 493	0.42 334	0.32 433	0.53 305	0.35 286	0.78 322	0.89 409	0.66 282	0.75 260	0.48 216	0.39 257	0.74 393	0.60 428	0.15 188	0.13 294	0.19 315	0.18 347	0.20 362	0.17 323

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_0105_5	0.42 288	0.31 438	0.73 470	0.50 465	0.29 376	0.44 261	0.42 404	0.61 192	0.74 306	0.51 202	0.51 174	0.60 284	0.47 301	0.57 235	0.38 303	0.27 482	0.25 504	0.25 453	0.23 458	0.22 408	0.18 341

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 408	0.32 442	0.64 425	0.44 375	0.30 395	0.66 403	0.44 420	1.04 425	0.88 396	0.91 445	0.91 356	0.99 455	0.60 378	0.68 356	0.60 428	0.21 397	0.17 411	0.22 402	0.22 442	0.21 386	0.21 414
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.57 440	0.32 442	0.54 380	0.45 399	0.27 322	0.57 338	0.48 442	1.00 406	1.28 540	0.86 411	1.33 504	0.87 417	0.58 367	1.07 507	0.75 468	0.18 325	0.12 222	0.15 148	0.13 166	0.18 311	0.18 341

AdaStereo	0.50 387	0.32 442	0.47 304	0.48 436	0.25 242	0.67 408	0.32 236	1.17 488	0.88 396	0.75 335	0.99 396	0.75 371	0.49 310	0.67 346	0.46 370	0.27 482	0.12 222	0.28 493	0.18 347	0.23 425	0.18 341
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SGM-ForestM	4.04 609	0.32 442	0.46 292	0.43 355	0.27 322	7.50 617	1.45 602	3.84 612	4.24 612	8.19 623	6.76 620	19.00 631	9.08 619	10.74 624	6.62 614	0.31 509	0.33 554	0.32 516	0.32 532	0.29 473	0.29 484

StereoDRNet-Refined	0.58 447	0.32 442	0.54 380	0.46 420	0.30 395	0.96 493	0.40 379	1.00 406	0.94 437	1.12 523	1.08 437	0.96 448	0.67 424	0.90 464	0.89 508	0.17 290	0.13 294	0.22 402	0.21 424	0.20 362	0.19 373
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 467	0.32 442	0.66 437	0.50 465	0.39 487	1.15 530	0.61 504	1.49 563	1.01 467	1.12 523	1.08 437	1.06 478	0.69 434	0.77 411	0.94 514	0.23 440	0.17 411	0.26 472	0.25 483	0.25 447	0.21 414

SGM-Forest	0.62 460	0.32 442	0.39 198	0.43 355	0.30 395	1.02 504	0.55 484	1.09 446	1.05 485	1.06 509	1.18 474	1.10 492	0.67 424	0.88 456	0.62 435	0.31 509	0.33 554	0.33 521	0.30 518	0.30 482	0.28 477
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 489	0.33 450	0.75 479	0.49 451	0.37 472	0.71 422	0.59 497	1.36 546	1.30 543	1.03 502	1.40 515	1.59 560	1.15 546	0.87 453	0.86 489	0.28 492	0.28 523	0.28 493	0.23 458	0.28 469	0.38 535

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

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

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

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

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

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

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

Anonymous3	0.46 326	0.34 455	0.86 502	0.50 465	0.37 472	0.81 459	0.50 453	0.72 286	0.65 260	0.51 202	0.65 224	0.45 200	0.45 292	0.64 320	0.38 303	0.24 452	0.24 496	0.22 402	0.21 424	0.23 425	0.23 439

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

DeepPruner_ROB	0.53 408	0.34 455	0.59 400	0.41 292	0.30 395	0.50 289	0.43 411	1.19 492	0.70 280	0.85 404	1.05 424	0.86 411	0.55 349	0.84 440	0.51 396	0.29 499	0.23 488	0.22 402	0.22 442	0.26 454	0.25 454

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

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

RYNet	0.72 487	0.35 461	0.64 425	0.53 504	0.67 568	1.31 548	0.67 516	1.20 497	1.18 517	1.05 505	0.87 337	1.27 516	0.93 521	0.93 480	1.27 552	0.22 423	0.16 391	0.26 472	0.23 458	0.40 529	0.39 538

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

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

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

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

test_sample8	1.25 563	0.36 466	0.72 466	0.38 186	0.30 395	0.71 422	0.43 411	1.13 463	0.75 310	1.50 557	0.95 373	3.29 597	1.59 575	1.20 526	1.36 555	0.41 553	8.41 625	0.40 543	0.41 556	0.36 517	0.33 510

GwcNet	0.69 477	0.36 466	1.10 531	0.51 481	0.42 505	1.08 518	0.50 453	1.21 499	1.16 513	1.00 486	1.37 509	1.06 478	0.79 482	0.92 474	0.94 514	0.25 462	0.24 496	0.24 440	0.22 442	0.23 425	0.26 460

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

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

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

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

GMStereo	0.39 257	0.37 473	0.54 380	0.40 257	0.26 288	0.42 250	0.36 308	0.59 176	1.04 481	0.55 216	0.51 174	0.37 137	0.35 220	0.54 205	0.41 323	0.19 357	0.13 294	0.16 177	0.17 320	0.24 438	0.18 341
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 483	0.37 473	0.89 508	0.56 521	0.45 522	1.18 536	0.68 521	1.41 554	0.85 378	0.81 372	1.15 465	1.04 472	0.81 487	1.10 514	1.17 544	0.26 472	0.28 523	0.32 516	0.31 526	0.29 473	0.30 493

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AF-Net	0.81 506	0.39 490	0.68 446	0.64 548	0.54 550	0.91 482	0.51 468	1.61 577	1.31 544	0.96 469	2.02 565	1.46 545	1.26 558	1.11 516	0.99 524	0.32 520	0.24 496	0.39 540	0.27 504	0.30 482	0.25 454

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

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

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

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

Abc-Net	0.78 499	0.40 495	0.76 484	0.61 541	0.67 568	0.81 459	0.69 526	1.54 572	1.11 504	0.90 440	1.36 506	1.33 530	1.16 547	1.19 524	0.88 498	0.31 509	0.30 533	0.37 535	0.48 571	0.33 501	0.33 510
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 487	0.41 499	0.65 431	0.64 548	0.44 518	0.98 499	1.20 583	1.11 455	1.00 463	0.98 479	0.96 377	1.49 550	0.87 504	0.90 464	0.79 474	0.31 509	0.26 510	0.39 540	0.39 549	0.32 494	0.32 505

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

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

DPSNet	0.99 533	0.42 501	1.88 582	0.53 504	0.41 499	1.59 567	1.26 589	2.21 594	1.43 554	1.10 520	1.11 443	1.46 545	1.95 590	1.34 546	1.26 550	0.34 534	0.25 504	0.25 453	0.21 424	0.46 548	0.37 529

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

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

PA-Net	0.67 472	0.43 503	0.83 495	0.50 465	0.53 548	0.94 487	0.68 521	1.10 449	1.14 511	0.80 359	0.88 345	0.87 417	0.77 475	1.02 499	0.88 498	0.24 452	0.41 571	0.29 501	0.44 561	0.26 454	0.34 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 490	0.43 503	0.69 452	0.54 511	0.40 492	1.01 502	0.95 567	1.21 499	1.07 497	1.22 539	1.12 447	1.56 557	0.79 482	1.04 503	0.86 489	0.33 528	0.22 478	0.35 525	0.30 518	0.35 512	0.31 501

MeshStereo	1.34 566	0.43 503	0.54 380	0.44 375	0.34 453	1.66 571	0.60 499	1.94 588	1.37 548	4.47 615	3.25 591	4.71 606	1.94 589	1.92 579	1.17 544	0.35 538	0.35 558	0.37 535	0.31 526	0.32 494	0.32 505
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
GMStereo_Zeroshot	0.49 371	0.44 508	0.74 475	0.49 451	0.27 322	0.56 332	0.29 168	0.73 297	0.76 318	0.86 411	0.94 364	0.91 433	0.36 238	0.74 393	0.43 335	0.26 472	0.14 329	0.26 472	0.15 231	0.36 517	0.18 341

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

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

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

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

DANet	0.71 483	0.45 512	0.91 511	0.59 533	0.40 492	0.81 459	0.40 379	0.97 397	0.84 370	1.20 537	1.22 480	1.33 530	0.88 508	1.16 521	1.24 548	0.27 482	0.23 488	0.31 510	0.25 483	0.35 512	0.32 505
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 528	0.46 514	1.04 524	0.64 548	0.48 535	2.12 584	0.64 510	1.01 415	0.87 392	1.75 574	2.82 589	1.30 521	1.64 579	1.06 504	0.96 519	0.36 542	0.29 528	0.35 525	0.25 483	0.45 545	0.42 545

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FC-DCNN v2	1.65 581	0.51 527	0.65 431	0.61 541	0.49 537	1.61 568	0.70 531	1.75 586	1.56 568	4.74 619	4.91 615	6.46 617	3.31 608	1.91 578	1.11 538	0.46 562	0.42 573	0.47 556	0.46 562	0.48 552	0.46 557

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

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

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

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

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

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

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

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

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

XX-TBD	0.32 152	0.53 537	0.26 24	0.51 481	0.20 87	0.37 204	0.24 97	0.40 68	0.73 299	0.54 214	0.69 239	0.31 93	0.25 100	0.32 26	0.27 150	0.16 244	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.13 102	0.11 83

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

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

FCDSN-DC	1.39 571	0.56 540	0.65 431	0.74 569	0.59 561	1.38 551	0.63 507	1.35 543	1.39 551	3.26 609	4.50 612	4.61 604	2.63 601	1.58 561	1.03 530	0.46 562	0.42 573	0.48 561	0.47 569	0.50 556	0.50 569
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 512	0.56 540	1.87 581	0.49 451	0.38 481	0.56 332	0.66 514	0.70 273	1.00 463	2.42 594	2.02 565	1.31 522	1.18 550	0.93 480	1.13 543	0.20 380	0.18 431	0.20 345	0.19 377	0.27 465	0.30 493

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

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

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

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

RGC	0.79 502	0.59 544	0.71 461	0.65 553	0.65 567	0.92 486	0.58 494	1.29 530	1.05 485	1.07 512	1.45 528	1.47 548	1.03 535	1.21 530	0.88 498	0.32 520	0.30 533	0.48 561	0.40 551	0.37 522	0.37 529

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

ELAS_RVC	1.60 578	0.61 547	1.01 522	0.70 565	0.56 555	2.00 582	1.89 612	1.96 589	2.65 597	3.33 610	3.26 592	3.03 590	3.41 611	2.49 597	2.09 581	0.52 572	0.45 581	0.50 566	0.48 571	0.54 564	0.52 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 580	0.61 547	0.95 513	0.68 562	0.55 552	3.01 603	1.55 603	2.39 596	2.33 593	3.64 612	3.89 604	2.75 587	2.90 605	2.15 589	2.27 588	0.52 572	0.45 581	0.50 566	0.48 571	0.54 564	0.52 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 557	0.62 550	2.40 589	0.57 527	0.55 552	1.41 554	1.34 595	1.18 491	1.24 528	1.49 555	1.42 519	1.39 539	1.20 554	1.55 557	4.82 607	0.29 499	0.28 523	0.29 501	0.34 537	0.38 526	0.42 545

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

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

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

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

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

PVD	1.28 565	0.67 556	1.28 551	0.74 569	0.62 564	1.50 561	0.84 555	1.99 590	2.96 600	2.18 588	2.36 574	1.85 569	1.95 590	1.92 579	1.94 577	0.39 548	0.36 561	0.49 564	0.37 542	0.51 557	0.64 576

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.80 503	0.75 562	0.86 502	0.66 556	0.42 505	1.15 530	0.98 569	1.14 472	1.19 519	1.01 491	1.02 410	1.10 492	0.90 510	1.15 519	0.76 469	0.48 566	0.39 568	0.57 571	0.38 545	0.63 572	0.46 557
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
UDGNet	0.48 353	0.77 565	0.50 349	0.48 436	0.31 417	0.41 243	0.34 261	0.70 273	0.92 424	0.65 269	0.60 210	0.58 263	0.43 277	0.63 305	0.41 323	0.32 520	0.15 359	0.66 576	0.19 377	0.36 517	0.21 414

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.24 562	0.90 576	1.13 535	0.86 575	0.88 576	1.11 523	0.99 571	1.42 555	1.53 563	1.59 564	2.48 576	2.24 578	1.53 570	1.96 582	1.30 553	0.76 585	0.70 593	0.78 580	1.00 602	0.71 577	0.88 587
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	1.04 540	0.93 577	0.88 504	1.33 591	1.05 590	1.66 571	0.70 531	1.40 553	1.18 517	1.08 516	1.32 503	1.33 530	0.91 511	1.23 533	0.76 469	0.72 583	0.46 583	1.24 591	0.50 576	1.40 592	0.75 579

SPS-STEREO	1.25 563	0.93 577	1.06 526	1.04 583	1.03 588	1.41 554	0.91 564	1.51 567	1.19 519	2.09 585	1.83 554	1.94 572	1.39 563	1.62 563	1.39 558	0.97 592	0.94 611	0.90 585	0.89 596	0.96 585	0.96 592
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 568	0.94 579	1.25 549	0.96 578	1.00 586	1.52 563	1.02 574	1.34 539	1.21 523	2.64 597	2.65 584	2.44 583	1.56 573	1.64 566	1.26 550	0.97 592	0.95 612	0.90 585	0.90 597	0.94 583	0.96 592

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RainbowNet	1.35 568	1.49 597	1.19 543	1.88 600	1.45 594	1.48 560	1.07 577	1.61 577	1.55 565	1.20 537	1.59 540	1.54 555	1.13 544	1.34 546	0.97 520	1.36 604	0.70 593	1.82 598	0.79 592	1.71 596	1.07 598

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		8.86 623

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark