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

BTL-Stereo	0.23 1	0.14 1	0.34 1	0.39 43	0.26 81	0.24 4	0.24 44	0.33 2	0.26 10	0.21 1	0.27 16	0.21 2	0.20 2	0.34 3	0.28 50	0.12 8	0.10 9	0.16 69	0.16 180	0.13 5	0.13 47

Pro-Stereo	0.31 39	0.16 2	0.34 1	0.39 43	0.29 152	0.63 230	0.21 19	0.35 3	0.28 15	0.34 42	0.25 8	0.23 5	0.13 1	1.58 372	0.26 26	0.13 23	0.11 32	0.18 137	0.17 206	0.13 5	0.12 16

dual_stereo	0.27 10	0.19 12	0.35 3	0.39 43	0.21 14	0.25 5	0.22 26	0.48 9	0.31 25	0.32 34	0.26 12	0.37 74	0.24 15	0.83 162	0.29 55	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

XX-TBD	0.46 148	0.70 534	0.35 3	0.79 520	0.25 70	0.58 197	0.26 62	0.69 73	1.27 442	0.76 201	1.00 245	0.45 101	0.33 67	0.47 30	0.37 163	0.19 218	0.15 260	0.15 35	0.11 10	0.17 115	0.14 82

LCMNet	0.28 17	0.18 3	0.36 5	0.37 19	0.24 49	0.31 19	0.20 12	0.57 30	0.57 121	0.28 11	0.32 30	0.33 59	0.29 39	0.54 50	0.30 66	0.14 38	0.13 141	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

MLG-Stereo_test2	0.26 5	0.20 19	0.36 5	0.37 19	0.22 26	0.35 32	0.18 2	0.45 7	0.21 2	0.26 6	0.23 6	0.34 63	0.20 2	0.77 139	0.23 3	0.16 74	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.13 5	0.11 2

FoundationStereo	0.24 2	0.21 40	0.36 5	0.38 34	0.22 26	0.32 24	0.22 26	0.39 4	0.23 6	0.30 24	0.25 8	0.30 45	0.33 67	0.34 3	0.26 26	0.16 74	0.12 65	0.15 35	0.11 10	0.13 5	0.12 16

Test_v1	0.27 10	0.20 19	0.37 8	0.34 3	0.25 70	0.31 19	0.30 91	0.59 34	0.37 46	0.29 17	0.33 31	0.25 17	0.25 18	0.48 36	0.24 6	0.15 49	0.11 32	0.14 6	0.12 51	0.13 5	0.11 2

BridgeDepth_RVC	0.26 5	0.19 12	0.37 8	0.33 1	0.19 5	0.47 100	0.19 7	0.54 18	0.27 13	0.30 24	0.29 22	0.26 22	0.32 61	0.43 13	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.13 1	0.11 10	0.15 53	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 5	0.19 12	0.37 8	0.37 19	0.24 49	0.34 26	0.20 12	0.49 11	0.31 25	0.29 17	0.26 12	0.40 85	0.26 26	0.45 18	0.27 37	0.13 23	0.12 65	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 16

HiDET	0.26 5	0.18 3	0.37 8	0.38 34	0.24 49	0.30 16	0.20 12	0.54 18	0.33 32	0.27 9	0.30 26	0.33 59	0.25 18	0.46 22	0.30 66	0.14 38	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

CSFM-Stereo	0.26 5	0.18 3	0.37 8	0.39 43	0.21 14	0.40 51	0.21 19	0.53 14	0.29 18	0.30 24	0.28 18	0.31 48	0.29 39	0.47 30	0.25 14	0.15 49	0.13 141	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.11 2

BridgeDepth	0.29 24	0.19 12	0.37 8	0.40 54	0.17 1	0.58 197	0.32 109	0.60 44	0.29 18	0.26 6	0.26 12	0.39 82	0.43 132	0.47 30	0.26 26	0.13 23	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 53	0.12 16
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
trnet	0.39 89	0.21 40	0.37 8	0.36 10	0.20 8	0.53 164	0.29 81	0.78 104	1.12 347	0.59 171	0.71 168	0.53 150	0.42 124	0.54 50	0.34 129	0.18 169	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.14 30	0.13 47

CAS	0.63 271	0.18 3	0.37 8	2.27 596	0.84 544	0.57 194	0.54 360	0.79 109	0.62 136	0.48 122	0.70 165	0.36 68	0.26 26	0.45 18	0.35 139	2.24 599	0.10 9	0.14 6	0.09 1	0.15 53	1.06 586

CES	0.48 162	0.20 19	0.37 8	0.39 43	1.39 588	0.55 181	0.35 140	0.98 196	0.66 163	0.44 96	0.66 148	0.35 66	0.27 31	0.56 59	0.33 114	0.15 49	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.19 197	1.46 592

LACA1	0.25 4	0.20 19	0.38 17	0.34 3	0.18 2	0.31 19	0.27 69	0.45 7	0.25 7	0.30 24	0.22 4	0.25 17	0.32 61	0.46 22	0.25 14	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.12 51	0.15 53	0.12 16

MLG-Stereo_test1	0.27 10	0.19 12	0.38 17	0.40 54	0.24 49	0.38 42	0.20 12	0.59 34	0.19 1	0.24 3	0.17 1	0.33 59	0.27 31	0.90 188	0.25 14	0.14 38	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.12 16

MLG-Stereo	0.29 24	0.19 12	0.38 17	0.41 65	0.20 8	0.42 65	0.20 12	0.66 65	0.21 2	0.25 4	0.22 4	0.33 59	0.28 35	1.09 248	0.25 14	0.14 38	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.12 16

CREStereo++_RVC	0.47 156	0.21 40	0.38 17	0.45 124	0.38 318	0.45 87	0.25 50	0.75 94	1.29 451	0.80 214	1.21 349	0.47 112	0.37 99	0.53 46	0.44 228	0.16 74	0.11 32	0.15 35	0.80 583	0.18 153	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.52 180	0.20 19	0.38 17	0.41 65	0.19 5	0.96 401	0.34 131	1.17 275	1.25 431	0.81 218	0.90 217	0.63 202	0.50 194	1.45 345	0.42 215	0.14 38	0.12 65	0.17 100	0.11 10	0.18 153	0.11 2

CREStereo	0.39 89	0.21 40	0.38 17	0.34 3	0.22 26	0.53 164	0.29 81	0.77 100	1.11 343	0.58 163	0.71 168	0.51 137	0.41 118	0.54 50	0.34 129	0.18 169	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.14 30	0.14 82
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 148	0.21 40	0.38 17	0.37 19	0.23 33	0.71 288	0.27 69	0.74 91	1.04 306	0.64 181	0.70 165	0.55 160	0.47 163	0.86 176	0.35 139	1.00 582	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.15 53	0.13 47

MatchStereo	0.28 17	0.21 40	0.39 24	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 59	0.48 83	0.27 9	0.47 78	0.25 17	0.24 15	0.49 37	0.31 88	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.10 2	0.13 5	0.13 47
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.55 181	0.31 99	0.55 21	0.43 63	0.28 11	0.28 18	0.23 5	0.21 5	0.57 65	0.25 14	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.55 181	0.31 99	0.55 21	0.43 63	0.28 11	0.28 18	0.23 5	0.21 5	0.56 59	0.25 14	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

Monster-pub-mixall	0.30 29	0.19 12	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.28 12	0.18 2	0.58 32	0.34 38	0.36 51	0.34 34	0.26 22	0.20 2	1.40 338	0.24 6	0.15 49	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 47

S2M2_XL	0.24 2	0.24 108	0.39 24	0.34 3	0.24 49	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 17	0.40 49	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.26 26	0.20 259	0.18 353	0.18 137	0.16 180	0.18 153	0.14 82
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.37 19	0.31 203	0.45 87	0.21 19	0.59 34	0.40 54	0.31 28	0.43 63	0.26 22	0.21 5	0.43 13	0.25 14	0.13 23	0.12 65	0.16 69	0.13 84	0.12 1	0.12 16

MonSter	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.55 181	0.31 99	0.55 21	0.43 63	0.28 11	0.29 22	0.23 5	0.21 5	0.56 59	0.25 14	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

252Zero-FE	0.27 10	0.22 64	0.40 31	0.41 65	0.24 49	0.29 14	0.19 7	0.59 34	0.46 76	0.31 28	0.33 31	0.22 3	0.25 18	0.40 9	0.29 55	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

qwe	0.32 45	0.21 40	0.40 31	0.37 19	0.26 81	0.49 120	0.29 81	0.64 54	0.39 50	0.49 131	0.48 83	0.26 22	0.27 31	0.80 151	0.34 129	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.15 53	0.12 16

SGD-Stereo	0.32 45	0.20 19	0.40 31	0.38 34	0.19 5	0.43 76	0.22 26	0.64 54	0.33 32	0.42 85	0.34 34	0.27 28	0.35 85	1.15 263	0.30 66	0.20 259	0.10 9	0.15 35	0.13 84	0.17 115	0.13 47

DEFOM-Stereo	0.33 53	0.20 19	0.40 31	0.42 73	0.28 132	0.80 340	0.23 37	0.48 9	0.37 46	0.37 59	0.31 27	0.23 5	0.24 15	1.20 277	0.27 37	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.14 82

IGEV-Stereo++	0.30 29	0.20 19	0.40 31	0.46 135	0.30 177	0.33 25	0.22 26	0.75 94	0.45 70	0.32 34	0.41 52	0.32 51	0.48 177	0.38 5	0.27 37	0.15 49	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.13 47

LoS_RVC	0.42 113	0.26 162	0.40 31	0.44 110	0.82 542	0.51 151	0.44 270	0.64 54	0.41 58	0.44 96	0.78 187	0.44 93	0.47 163	0.56 59	0.36 151	0.13 23	0.12 65	0.14 6	0.10 2	0.13 5	0.84 574

Wavelet-MonSter	0.27 10	0.20 19	0.41 37	0.39 43	0.26 81	0.26 6	0.25 50	0.49 11	0.29 18	0.36 51	0.47 78	0.28 37	0.32 61	0.49 37	0.26 26	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.12 16

asd	0.30 29	0.21 40	0.41 37	0.39 43	0.24 49	0.47 100	0.30 91	0.69 73	0.30 22	0.41 78	0.39 47	0.28 37	0.33 67	0.62 88	0.27 37	0.13 23	0.09 1	0.14 6	0.12 51	0.14 30	0.12 16

4.5_new	0.29 24	0.25 136	0.41 37	0.36 10	0.23 33	0.52 155	0.36 156	0.56 25	0.34 38	0.45 104	0.42 54	0.27 28	0.25 18	0.40 9	0.24 6	0.13 23	0.10 9	0.15 35	0.13 84	0.16 82	0.12 16

4.5w-stereo	0.29 24	0.25 136	0.41 37	0.36 10	0.23 33	0.52 155	0.36 156	0.56 25	0.34 38	0.45 104	0.42 54	0.27 28	0.25 18	0.40 9	0.24 6	0.13 23	0.10 9	0.15 35	0.13 84	0.16 82	0.12 16

monsters	0.34 58	0.20 19	0.41 37	0.39 43	0.36 282	0.34 26	0.27 69	0.66 65	0.43 63	0.47 114	0.40 49	0.22 3	0.23 13	1.33 310	0.25 14	0.13 23	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

111111	0.34 58	0.20 19	0.41 37	0.45 124	0.42 351	0.37 39	0.22 26	0.95 183	0.38 49	0.31 28	0.31 27	0.40 85	0.27 31	0.96 205	0.26 26	0.17 122	0.12 65	0.15 35	0.11 10	0.15 53	0.13 47

castereo++	0.38 83	0.23 86	0.41 37	0.43 81	0.31 203	0.97 405	0.22 26	0.86 142	0.58 123	0.32 34	0.44 67	0.51 137	0.39 110	0.93 198	0.24 6	0.17 122	0.11 32	0.17 100	0.12 51	0.14 30	0.14 82

GLC_STEREO	0.39 89	0.25 136	0.41 37	0.54 298	0.23 33	0.48 108	0.30 91	0.73 87	0.58 123	0.52 151	0.73 174	0.51 137	0.31 54	0.64 92	0.42 215	0.17 122	0.20 391	0.23 318	0.19 252	0.21 281	0.17 193

AnonymousM	0.59 251	1.11 571	0.41 37	0.44 110	0.32 225	0.43 76	0.47 305	1.05 228	0.64 145	0.98 262	0.63 140	0.67 215	0.43 132	0.59 69	0.41 202	0.20 259	0.15 260	1.84 596	0.84 585	0.14 30	0.13 47

gasm-f	0.34 58	0.22 64	0.42 46	0.43 81	0.31 203	0.39 46	0.44 270	0.74 91	0.33 32	0.34 42	0.64 143	0.32 51	0.46 153	0.55 56	0.28 50	0.21 292	0.12 65	0.17 100	0.12 51	0.18 153	0.14 82

asda	0.30 29	0.24 108	0.42 46	0.38 34	0.23 33	0.43 76	0.34 131	0.58 32	0.37 46	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.52 44	0.30 66	0.11 1	0.09 1	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.12 16

1w_stereo	0.34 58	0.20 19	0.42 46	0.43 81	0.26 81	0.47 100	0.54 360	0.59 34	0.50 91	0.41 78	0.66 148	0.25 17	0.44 142	0.62 88	0.33 114	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.12 16

MLG-Stereo_test3	0.28 17	0.18 3	0.42 46	0.40 54	0.23 33	0.47 100	0.19 7	0.61 46	0.29 18	0.35 46	0.21 2	0.35 66	0.21 5	0.60 81	0.25 14	0.15 49	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.13 47

GREAT-IGEV	0.32 45	0.20 19	0.42 46	0.37 19	0.29 152	0.36 37	0.28 76	0.56 25	0.58 123	0.28 11	0.50 94	0.29 39	0.29 39	0.84 167	0.27 37	0.14 38	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.17 115	0.14 82
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_RVC	0.40 101	0.67 527	0.42 46	0.64 428	0.29 152	0.48 108	0.25 50	0.85 140	0.44 68	0.38 67	0.36 39	0.30 45	0.70 295	1.15 263	0.29 55	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.18 153	0.12 16

NLSM3	0.36 70	0.21 40	0.43 52	0.45 124	0.36 282	0.43 76	0.32 109	0.69 73	0.58 123	0.41 78	0.68 155	0.39 82	0.43 132	0.60 81	0.35 139	0.14 38	0.12 65	0.19 166	0.17 206	0.16 82	0.13 47

GEAStereo	0.31 39	0.21 40	0.43 52	0.43 81	0.31 203	0.46 93	0.36 156	0.74 91	0.33 32	0.34 42	0.38 43	0.32 51	0.33 67	0.43 13	0.26 26	0.21 292	0.12 65	0.17 100	0.12 51	0.17 115	0.14 82

GSStereo	0.33 53	0.21 40	0.43 52	0.45 124	0.31 203	0.46 93	0.36 156	0.92 163	0.47 80	0.37 59	0.38 43	0.32 51	0.33 67	0.43 13	0.26 26	0.19 218	0.11 32	0.16 69	0.12 51	0.17 115	0.15 122

2.75w_new	0.31 39	0.23 86	0.43 52	0.35 7	0.23 33	0.42 65	0.42 238	0.54 18	0.35 42	0.47 114	0.43 63	0.24 11	0.30 47	0.66 104	0.33 114	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.12 16

IGEV-Stereo+	0.45 141	0.21 40	0.43 52	0.41 65	0.39 328	0.15 1	0.19 7	0.44 6	0.36 43	0.26 6	0.25 8	0.31 48	0.41 118	1.43 341	0.30 66	0.17 122	0.12 65	0.15 35	0.11 10	1.16 581	1.70 596

LACA2	0.27 10	0.21 40	0.44 57	0.35 7	0.18 2	0.39 46	0.39 203	0.56 25	0.27 13	0.29 17	0.33 31	0.36 68	0.26 26	0.45 18	0.22 1	0.15 49	0.12 65	0.13 1	0.11 10	0.16 82	0.11 2

VMStereo-Base	0.38 83	0.23 86	0.44 57	0.36 10	0.22 26	0.39 46	0.34 131	0.70 78	0.86 228	0.43 91	0.69 160	0.60 190	0.33 67	0.73 125	0.35 139	0.17 122	0.14 199	0.15 35	0.12 51	0.17 115	0.17 193

4.25_new	0.30 29	0.26 162	0.44 57	0.38 34	0.26 81	0.49 120	0.40 217	0.59 34	0.31 25	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.46 22	0.31 88	0.12 8	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.12 16

4.5w_new	0.30 29	0.26 162	0.44 57	0.38 34	0.26 81	0.49 120	0.40 217	0.59 34	0.31 25	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.46 22	0.31 88	0.12 8	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.12 16

4.25w-stereo	0.30 29	0.26 162	0.44 57	0.38 34	0.26 81	0.49 120	0.40 217	0.59 34	0.32 30	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.46 22	0.31 88	0.12 8	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.12 16

4w-stereo	0.30 29	0.24 108	0.44 57	0.37 19	0.23 33	0.46 93	0.27 69	0.63 52	0.31 25	0.41 78	0.44 67	0.27 28	0.36 95	0.59 69	0.30 66	0.11 1	0.09 1	0.15 35	0.12 51	0.13 5	0.12 16

3.75w	0.32 45	0.23 86	0.44 57	0.37 19	0.29 152	0.62 226	0.36 156	0.59 34	0.32 30	0.41 78	0.47 78	0.25 17	0.34 78	0.64 92	0.26 26	0.12 8	0.09 1	0.14 6	0.12 51	0.13 5	0.12 16

monsterstereo	0.34 58	0.20 19	0.44 57	0.45 124	0.35 268	0.27 11	0.29 81	0.53 14	0.51 100	0.44 96	0.61 135	0.26 22	0.25 18	1.19 275	0.27 37	0.13 23	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.10 1

LG-Stereo_L1	0.30 29	0.20 19	0.44 57	0.37 19	0.26 81	0.29 14	0.21 19	0.66 65	0.26 10	0.25 4	0.25 8	0.24 11	0.22 11	1.24 287	0.23 3	0.15 49	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.14 30	0.11 2

LG-G_1	0.31 39	0.20 19	0.44 57	0.42 73	0.20 8	0.64 234	0.18 2	0.70 78	0.25 7	0.29 17	0.29 22	0.36 68	0.35 85	0.87 179	0.24 6	0.16 74	0.12 65	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.13 47

LG-G	0.31 39	0.20 19	0.44 57	0.42 73	0.20 8	0.64 234	0.18 2	0.70 78	0.25 7	0.29 17	0.29 22	0.36 68	0.35 85	0.87 179	0.24 6	0.16 74	0.12 65	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.13 47

LGtest1	0.27 10	0.21 40	0.44 57	0.41 65	0.21 14	0.42 65	0.19 7	0.56 25	0.26 10	0.29 17	0.24 7	0.29 39	0.29 39	0.55 56	0.25 14	0.18 169	0.12 65	0.16 69	0.12 51	0.14 30	0.13 47

AIO_test	0.35 68	0.22 64	0.44 57	0.43 81	0.27 107	0.57 194	0.44 270	0.79 109	0.41 58	0.32 34	0.47 78	0.46 105	0.30 47	0.69 108	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.13 84	0.15 53	0.12 16

LoS	0.40 101	0.21 40	0.44 57	0.37 19	0.22 26	0.50 134	0.40 217	1.00 202	0.94 260	0.48 122	0.66 148	0.48 118	0.40 115	0.60 81	0.37 163	0.18 169	0.14 199	0.16 69	0.11 10	0.14 30	0.14 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.44 132	0.21 40	0.44 57	0.41 65	0.21 14	0.65 250	0.26 62	0.79 109	0.83 223	0.93 246	0.98 239	0.51 137	0.46 153	0.54 50	0.35 139	0.18 169	0.24 457	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.26 400

WQFJA1++	1.55 531	0.22 64	0.45 72	0.38 34	0.28 132	0.38 42	0.20 12	0.62 49	0.28 15	0.38 67	0.39 47	0.34 63	0.39 110	0.64 92	0.27 37	0.19 218	0.12 65	0.16 69	0.12 51	25.04 632	0.14 82

3.25w_new	0.32 45	0.21 40	0.45 72	0.38 34	0.23 33	0.52 155	0.34 131	0.65 59	0.39 50	0.47 114	0.45 72	0.32 51	0.35 85	0.61 86	0.27 37	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.12 1	0.12 16

3.25w	0.32 45	0.21 40	0.45 72	0.37 19	0.23 33	0.52 155	0.34 131	0.65 59	0.39 50	0.47 114	0.45 72	0.32 51	0.35 85	0.61 86	0.27 37	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.12 1	0.12 16

3.5w_stereo	0.33 53	0.25 136	0.45 72	0.37 19	0.24 49	0.54 172	0.35 140	0.66 65	0.36 43	0.43 91	0.44 67	0.29 39	0.34 78	0.77 139	0.39 185	0.11 1	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.13 47

2w_stereo	0.32 45	0.24 108	0.45 72	0.39 43	0.22 26	0.46 93	0.47 305	0.69 73	0.42 61	0.43 91	0.50 94	0.24 11	0.45 146	0.47 30	0.29 55	0.12 8	0.10 9	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.13 47

LG-Stereo_L2	0.29 24	0.20 19	0.45 72	0.37 19	0.25 70	0.26 6	0.20 12	0.78 104	0.28 15	0.28 11	0.26 12	0.24 11	0.26 26	0.91 189	0.23 3	0.15 49	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.14 30	0.11 2

S2M2_L	0.34 58	0.28 220	0.45 72	0.40 54	0.30 177	0.31 19	0.16 1	0.60 44	0.64 145	0.31 28	0.48 83	0.47 112	0.34 78	0.38 5	0.32 97	0.25 393	0.22 436	0.20 208	0.22 362	0.25 359	0.22 330
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.44 132	0.22 64	0.45 72	0.43 81	0.23 33	0.38 42	0.25 50	0.76 97	1.08 326	0.90 239	0.78 187	0.90 298	0.47 163	0.70 112	0.36 151	0.15 49	0.12 65	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.15 122

GIP-stereo	0.34 58	0.23 86	0.45 72	0.50 209	0.36 282	0.38 42	0.23 37	0.78 104	0.52 106	0.34 42	0.51 98	0.46 105	0.38 105	0.51 42	0.27 37	0.20 259	0.12 65	0.16 69	0.12 51	0.16 82	0.14 82

2.5w	0.31 39	0.23 86	0.46 81	0.39 43	0.24 49	0.42 65	0.39 203	0.61 46	0.30 22	0.37 59	0.53 107	0.24 11	0.25 18	0.77 139	0.28 50	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.12 51	0.14 30	0.12 16

castereo	0.41 109	0.22 64	0.46 81	0.44 110	0.30 177	0.61 217	0.56 386	0.97 192	0.80 214	0.38 67	0.69 160	0.45 101	0.69 290	0.51 42	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.12 16

tt45	0.45 141	0.23 86	0.46 81	0.45 124	0.33 246	0.79 331	0.32 109	0.78 104	0.41 58	0.51 148	0.44 67	0.49 127	0.37 99	2.14 447	0.34 129	0.16 74	0.13 141	0.19 166	0.16 180	0.17 115	0.18 219

DDF-Stereo	0.37 77	0.22 64	0.47 84	0.48 177	0.42 351	0.31 19	0.24 44	0.53 14	0.33 32	0.33 39	0.40 49	0.37 74	0.48 177	0.91 189	0.32 97	0.23 348	0.11 32	0.18 137	0.12 51	0.86 568	0.16 160

zero-FE	0.36 70	0.22 64	0.47 84	0.45 124	0.43 362	0.30 16	0.24 44	0.61 46	0.33 32	0.33 39	0.41 52	0.37 74	0.50 194	0.64 92	0.32 97	0.22 321	0.11 32	0.18 137	0.12 51	0.83 566	0.16 160

Any-RAFT	0.53 191	0.24 108	0.47 84	0.47 149	0.27 107	1.00 413	0.25 50	1.58 391	1.05 311	0.85 232	0.99 241	1.06 359	0.47 163	0.70 112	0.32 97	0.18 169	0.13 141	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.16 160

knoymous	0.51 178	0.29 255	0.47 84	0.43 81	0.30 177	0.55 181	0.55 378	1.02 209	0.77 205	0.98 262	0.85 205	0.94 314	0.56 229	0.85 172	0.45 243	0.20 259	0.14 199	0.26 396	0.14 114	0.23 331	0.23 350

water-stereo	0.39 89	0.20 19	0.48 88	0.44 110	0.27 107	0.50 134	0.26 62	0.92 163	0.51 100	0.53 152	0.78 187	0.55 160	0.49 188	0.42 12	0.42 215	0.16 74	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.15 122

2.25w	0.32 45	0.24 108	0.48 88	0.37 19	0.24 49	0.45 87	0.25 50	0.62 49	0.40 54	0.45 104	0.58 129	0.27 28	0.32 61	0.74 132	0.35 139	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.12 51	0.13 5	0.14 82

StereoAnything_RVC	0.45 141	1.43 587	0.48 88	0.35 7	0.20 8	0.26 6	0.21 19	0.43 5	0.22 4	0.22 2	0.21 2	0.19 1	0.36 95	1.27 294	0.22 1	0.21 292	0.11 32	0.14 6	0.10 2	2.37 595	0.11 2

IGEV-RUCA	0.37 77	0.23 86	0.48 88	0.49 197	0.36 282	0.60 211	0.23 37	0.64 54	0.49 86	0.39 76	0.49 91	0.44 93	0.31 54	0.85 172	0.30 66	0.24 365	0.13 141	0.16 69	0.12 51	0.20 236	0.19 260

Occ-G	0.42 113	0.21 40	0.48 88	0.41 65	0.26 81	0.42 65	0.62 420	0.77 100	0.49 86	0.43 91	0.66 148	1.02 349	0.46 153	0.78 144	0.41 202	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.13 84	0.16 82	0.16 160

CASnet	0.41 109	0.25 136	0.48 88	0.50 209	0.20 8	0.50 134	0.36 156	0.81 122	0.80 214	0.83 224	0.68 155	0.48 118	0.31 54	0.54 50	0.32 97	0.18 169	0.12 65	0.27 412	0.22 362	0.23 331	0.14 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.43 119	0.23 86	0.48 88	0.51 242	0.28 132	0.39 46	0.32 109	0.88 151	0.68 172	0.60 174	0.84 203	0.56 172	0.61 261	1.03 229	0.31 88	0.17 122	0.11 32	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.13 47

VIP-Stereo	0.35 68	0.22 64	0.49 95	0.40 54	0.43 362	0.82 351	0.22 26	0.59 34	0.45 70	0.31 28	0.53 107	0.37 74	0.31 54	0.83 162	0.27 37	0.17 122	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.15 53	0.12 16

DA	0.43 119	0.23 86	0.49 95	0.50 209	0.25 70	1.08 428	0.44 270	1.18 280	0.58 123	0.46 109	0.64 143	0.54 155	0.47 163	0.46 22	0.32 97	0.19 218	0.13 141	0.19 166	0.13 84	0.18 153	0.14 82

GGEV	0.43 119	0.23 86	0.49 95	0.50 209	0.25 70	1.08 428	0.44 270	1.18 280	0.58 123	0.46 109	0.64 143	0.54 155	0.47 163	0.46 22	0.32 97	0.19 218	0.13 141	0.19 166	0.13 84	0.18 153	0.14 82

AdaDepth	0.30 29	0.22 64	0.49 95	0.44 110	0.27 107	0.44 83	0.24 44	0.52 13	0.30 22	0.31 28	0.37 42	0.26 22	0.32 61	0.79 148	0.25 14	0.12 8	0.12 65	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.15 122

AIO_rvc	0.36 70	0.23 86	0.49 95	0.43 81	0.27 107	0.59 204	0.38 188	0.94 178	0.45 70	0.33 39	0.46 76	0.49 127	0.22 11	0.84 167	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.12 51	0.15 53	0.13 47

999	0.48 162	0.22 64	0.49 95	0.48 177	0.34 264	0.75 305	0.31 99	0.85 140	0.55 116	0.37 59	0.48 83	0.50 133	0.36 95	2.45 474	0.39 185	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.15 138	0.16 82	0.19 260

RSM	0.39 89	0.24 108	0.49 95	0.46 135	0.26 81	0.47 100	0.40 217	0.92 163	0.44 68	0.41 78	0.42 54	0.65 208	0.33 67	1.07 243	0.29 55	0.15 49	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.17 115	0.13 47

MoCha-V2	0.40 101	0.20 19	0.49 95	0.50 209	0.21 14	0.44 83	0.33 120	0.93 172	0.53 112	0.53 152	0.53 107	0.42 87	0.58 248	1.09 248	0.27 37	0.14 38	0.12 65	0.15 35	0.12 51	0.17 115	0.15 122

UCFNet_RVC	0.69 315	0.35 395	0.49 95	0.64 428	0.39 328	0.85 369	0.58 401	1.75 436	1.14 362	0.97 258	1.19 343	1.17 392	0.93 401	0.99 220	0.62 342	0.28 446	0.20 391	0.34 491	0.31 490	0.32 443	0.27 410

SMoEStereo_RVC	0.39 89	0.25 136	0.50 104	0.45 124	0.30 177	0.61 217	0.36 156	0.72 84	0.45 70	0.46 109	0.43 63	0.42 87	0.35 85	1.39 332	0.29 55	0.15 49	0.12 65	0.20 208	0.15 138	0.16 82	0.15 122

MyStereo07	0.48 162	0.29 255	0.50 104	0.55 322	0.45 379	0.59 204	0.79 471	1.05 228	0.51 100	0.48 122	0.53 107	0.43 90	0.55 223	1.30 301	0.34 129	0.17 122	0.16 299	0.24 338	0.20 288	0.23 331	0.20 292

ACVNet-DCA	0.56 231	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	1.42 342	0.78 209	0.58 163	0.79 193	0.48 118	0.88 379	1.46 347	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.25 377	0.15 138	0.22 305	0.21 312

xx1	0.67 309	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	0.93 172	3.05 592	0.58 163	0.79 193	0.95 323	0.77 320	1.46 347	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.24 338	0.23 385	0.22 305	0.21 312

1test111	0.54 207	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	1.42 342	0.78 209	0.58 163	0.79 193	0.48 118	0.88 379	0.88 181	0.59 327	0.20 259	0.12 65	0.25 377	0.15 138	0.22 305	0.21 312

cc1	0.64 283	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	0.93 172	3.05 592	0.58 163	0.79 193	0.48 118	0.88 379	1.46 347	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.25 377	0.15 138	0.19 197	0.19 260

Selective-IGEV	0.39 89	0.24 108	0.50 104	0.44 110	0.25 70	0.46 93	0.33 120	1.25 309	0.40 54	0.35 46	0.45 72	0.52 145	0.30 47	1.07 243	0.30 66	0.14 38	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.16 82	0.13 47

Zero-FE251	0.34 58	0.23 86	0.51 111	0.45 124	0.29 152	0.58 197	0.24 44	0.82 127	0.34 38	0.49 131	0.38 43	0.52 145	0.42 124	0.47 30	0.27 37	0.18 169	0.14 199	0.17 100	0.12 51	0.14 30	0.13 47

GASTEREO	0.40 101	0.25 136	0.51 111	0.48 177	0.25 70	0.65 250	0.36 156	0.81 122	0.49 86	0.51 148	0.82 200	0.30 45	0.66 285	0.62 88	0.28 50	0.19 218	0.12 65	0.16 69	0.14 114	0.16 82	0.14 82

fffft	0.38 83	0.23 86	0.51 111	0.44 110	0.32 225	0.43 76	0.48 317	0.76 97	0.36 43	0.44 96	0.34 34	0.38 81	0.31 54	1.31 302	0.32 97	0.14 38	0.11 32	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.16 160
1: 1. 1
ours_stereo	0.39 89	0.28 220	0.51 111	0.46 135	0.30 177	0.40 51	0.44 270	0.73 87	0.56 119	0.35 46	0.56 120	0.46 105	0.33 67	1.11 254	0.32 97	0.16 74	0.13 141	0.19 166	0.15 138	0.19 197	0.14 82

AIO-Stereo	0.37 77	0.25 136	0.51 111	0.47 149	0.23 33	0.45 87	0.39 203	1.07 243	0.52 106	0.41 78	0.48 83	0.52 145	0.25 18	0.72 120	0.30 66	0.16 74	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.16 82	0.13 47

RSM++	0.38 83	0.24 108	0.51 111	0.47 149	0.26 81	0.50 134	0.41 234	0.79 109	0.45 70	0.37 59	0.45 72	0.60 190	0.35 85	1.02 228	0.30 66	0.15 49	0.13 141	0.17 100	0.14 114	0.18 153	0.13 47

IGEV++	0.40 101	0.22 64	0.51 111	0.52 263	0.29 152	0.45 87	0.25 50	1.65 409	0.46 76	0.37 59	0.57 126	0.46 105	0.45 146	0.50 40	0.38 174	0.19 218	0.12 65	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.15 122

tt1	0.62 264	0.32 328	0.51 111	0.54 298	0.26 81	1.16 448	0.48 317	0.95 183	2.47 579	0.57 161	0.77 185	0.49 127	0.81 341	1.55 366	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.24 338	0.15 138	0.19 197	0.20 292

EGLCR-Stereo	0.37 77	0.22 64	0.51 111	0.43 81	0.26 81	0.44 83	0.22 26	0.99 198	0.48 83	0.42 85	0.42 54	0.67 215	0.29 39	0.86 176	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.19 166	0.17 206	0.17 115	0.15 122

WQFJX	0.51 178	0.27 195	0.52 120	0.46 135	0.87 553	0.75 305	0.39 203	1.29 316	0.77 205	0.53 152	0.52 101	0.55 160	0.55 223	0.95 204	0.60 335	0.17 122	0.19 371	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.18 219

MSCF	0.38 83	0.25 136	0.52 120	0.47 149	0.25 70	0.62 226	0.37 178	0.81 122	0.47 80	0.50 140	0.71 168	0.32 51	0.65 282	0.54 50	0.28 50	0.19 218	0.12 65	0.17 100	0.14 114	0.17 115	0.14 82

3w_stereo	0.33 53	0.25 136	0.52 120	0.40 54	0.21 14	0.53 164	0.54 360	0.65 59	0.46 76	0.44 96	0.48 83	0.23 5	0.45 146	0.46 22	0.29 55	0.12 8	0.10 9	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.15 122

HUF	0.36 70	0.23 86	0.52 120	0.40 54	0.22 26	0.54 172	0.47 305	0.82 127	0.43 63	0.36 51	0.43 63	0.50 133	0.42 124	0.64 92	0.29 55	0.17 122	0.12 65	0.16 69	0.12 51	0.15 53	0.14 82

mms	0.40 101	0.27 195	0.52 120	0.46 135	0.32 225	0.43 76	0.46 297	0.70 78	0.46 76	0.35 46	0.58 129	0.44 93	0.30 47	1.36 321	0.33 114	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.15 138	0.19 197	0.15 122

AEACV	0.37 77	0.24 108	0.52 120	0.47 149	0.51 421	0.37 39	0.38 188	0.65 59	0.53 112	0.42 85	0.56 120	0.46 105	0.60 252	0.53 46	0.30 66	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.15 138	0.17 115	0.14 82

LCNet	0.72 328	0.28 220	0.52 120	0.55 322	0.31 203	0.69 276	0.54 360	1.00 202	0.88 237	1.19 366	1.34 403	0.97 331	1.34 511	2.56 482	0.45 243	0.18 169	0.13 141	0.21 245	0.25 412	0.27 385	0.73 569

WQFJA1	0.48 162	0.27 195	0.53 127	0.46 135	0.85 547	0.79 331	0.39 203	1.11 260	0.75 191	0.50 140	0.52 101	0.53 150	0.50 194	0.71 116	0.65 351	0.17 122	0.21 415	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.16 160

NLMM	0.48 162	0.27 195	0.53 127	0.46 135	0.85 547	0.79 331	0.39 203	1.12 263	0.75 191	0.50 140	0.52 101	0.53 150	0.50 194	0.72 120	0.65 351	0.17 122	0.21 415	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.16 160

depthmonostereo	0.41 109	0.23 86	0.53 127	0.47 149	0.23 33	0.61 217	0.35 140	1.00 202	0.76 200	0.48 122	0.65 147	0.47 112	0.49 188	0.67 106	0.37 163	0.16 74	0.15 260	0.16 69	0.14 114	0.16 82	0.15 122

RAFT-Stereo-weight	0.47 156	0.24 108	0.53 127	0.48 177	0.27 107	0.60 211	0.35 140	1.02 209	1.07 320	0.99 265	0.78 187	0.76 239	0.28 35	0.76 136	0.36 151	0.16 74	0.12 65	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.15 122

anonymousdsp	0.43 119	0.27 195	0.53 127	0.44 110	0.32 225	0.50 134	0.42 238	0.89 152	0.51 100	0.49 131	0.53 107	0.47 112	0.47 163	1.33 310	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

PSM-AAD	0.79 379	0.27 195	0.53 127	0.55 322	0.28 132	0.77 320	1.24 550	0.99 198	0.91 249	1.66 523	1.57 474	0.81 255	2.19 576	1.65 384	0.44 228	0.19 218	0.14 199	0.38 513	0.32 498	0.21 281	0.70 566

Prome-Stereo	0.75 360	0.27 195	0.53 127	0.55 322	0.32 225	0.59 204	0.97 517	0.89 152	0.88 237	1.45 479	2.46 559	0.91 301	1.41 516	1.58 372	0.44 228	0.18 169	0.13 141	0.19 166	0.17 206	0.20 236	0.92 577

HSM-Net_RVC	0.87 417	0.29 255	0.53 127	0.53 282	0.30 177	1.15 446	0.55 378	3.57 598	1.28 447	1.53 496	1.74 505	1.68 502	0.93 401	1.49 353	0.77 394	0.22 321	0.17 330	0.19 166	0.18 227	0.20 236	0.19 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
WQFJX1	0.57 239	0.26 162	0.54 135	0.48 177	0.72 507	0.68 270	0.47 305	2.46 579	0.71 182	0.54 156	0.50 94	0.53 150	0.51 200	1.36 321	0.60 335	0.18 169	0.20 391	0.20 208	0.16 180	0.20 236	0.20 292

xyz-stereo-finetune	0.48 162	0.25 136	0.54 135	0.42 73	0.23 33	0.80 340	0.42 238	0.80 117	0.80 214	0.61 175	0.62 137	0.54 155	0.43 132	1.70 396	0.58 324	0.15 49	0.15 260	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.15 122

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 70	0.23 86	0.54 135	0.50 209	0.28 132	0.36 37	0.22 26	1.02 209	0.39 50	0.42 85	0.64 143	0.36 68	0.51 200	0.39 7	0.29 55	0.18 169	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.18 219

MM-Stereo_test3	0.50 176	0.24 108	0.54 135	0.54 298	0.74 515	0.49 120	0.53 354	1.09 251	1.05 311	0.62 178	0.95 226	0.61 195	0.42 124	0.77 139	0.38 174	0.20 259	0.17 330	0.20 208	0.16 180	0.18 153	0.18 219

HART	0.45 141	0.22 64	0.54 135	0.50 209	0.26 81	0.41 57	0.29 81	1.03 214	0.50 91	0.58 163	1.45 438	0.61 195	0.35 85	1.08 247	0.30 66	0.15 49	0.13 141	0.19 166	0.14 114	0.19 197	0.14 82

WCG-NET	0.42 113	0.21 40	0.54 135	0.40 54	0.25 70	0.47 100	0.32 109	0.73 87	1.15 374	0.76 201	0.73 174	0.58 181	0.45 146	0.60 81	0.34 129	0.15 49	0.11 32	0.16 69	0.14 114	0.15 53	0.13 47

IGEV-Stereo	0.43 119	0.27 195	0.54 135	0.45 124	0.32 225	0.50 134	0.42 238	0.90 159	0.51 100	0.49 131	0.53 107	0.47 112	0.47 163	1.32 306	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raft+_RVC	0.53 191	0.26 162	0.54 135	0.60 384	0.47 397	0.54 172	0.54 360	1.27 311	0.99 286	0.76 201	1.03 269	0.70 225	0.56 229	0.93 198	0.47 264	0.18 169	0.14 199	0.19 166	0.18 227	0.18 153	0.15 122

ACVNet	0.63 271	0.31 311	0.54 135	0.54 298	0.36 282	0.80 340	0.46 297	1.37 330	1.07 320	0.93 246	1.30 381	1.08 365	0.85 361	0.80 151	0.94 436	0.21 292	0.19 371	0.21 245	0.18 227	0.22 305	0.18 219

CFNet-ft	0.72 328	0.32 328	0.54 135	0.66 448	0.54 440	0.83 357	0.55 378	1.37 330	1.15 374	0.93 246	1.28 377	1.57 480	0.97 421	1.35 316	0.81 408	0.26 416	0.20 391	0.33 481	0.25 412	0.30 425	0.23 350

CFNet_RVC	0.72 328	0.32 328	0.54 135	0.66 448	0.54 440	0.83 357	0.55 378	1.37 330	1.15 374	0.93 246	1.28 377	1.57 480	0.97 421	1.35 316	0.81 408	0.26 416	0.20 391	0.33 481	0.25 412	0.30 425	0.23 350

DispViT+	0.33 53	0.30 275	0.55 146	0.43 81	0.36 282	0.42 65	0.25 50	0.64 54	0.55 116	0.36 51	0.31 27	0.29 39	0.26 26	0.53 46	0.41 202	0.24 365	0.16 299	0.16 69	0.13 84	0.20 236	0.14 82

NLSM1	0.49 170	0.25 136	0.55 146	0.48 177	1.08 569	0.83 357	0.31 99	0.83 132	0.66 163	0.51 148	0.76 182	0.47 112	0.48 177	0.98 215	0.55 313	0.18 169	0.19 371	0.21 245	0.18 227	0.20 236	0.15 122

NLCSM	0.52 180	0.28 220	0.55 146	0.52 263	0.74 515	0.72 290	0.46 297	0.96 190	0.65 160	0.63 179	0.51 98	0.48 118	0.61 261	1.32 306	0.70 367	0.19 218	0.20 391	0.21 245	0.18 227	0.22 305	0.20 292

DilatedVolume-Stereo	0.43 119	0.21 40	0.55 146	0.43 81	0.32 225	0.72 290	0.29 81	0.80 117	0.51 100	0.77 206	0.73 174	0.48 118	0.40 115	1.13 260	0.39 185	0.15 49	0.14 199	0.15 35	0.14 114	0.16 82	0.14 82

SCV	0.46 148	0.26 162	0.55 146	0.47 149	0.25 70	0.39 46	0.38 188	1.98 510	0.60 133	0.35 46	0.48 83	0.55 160	0.36 95	1.28 296	0.32 97	0.24 365	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.14 82

AIO-test1	0.56 231	0.25 136	0.55 146	0.64 428	0.78 530	0.80 340	0.36 156	1.18 280	1.34 472	0.57 161	0.88 213	0.61 195	0.50 194	1.12 258	0.35 139	0.17 122	0.17 330	0.22 278	0.24 398	0.18 153	0.23 350

WCG-NET（raft）	0.45 141	0.21 40	0.55 146	0.40 54	0.24 49	0.50 134	0.36 156	0.73 87	1.09 334	0.71 194	0.76 182	0.92 309	0.51 200	0.84 167	0.34 129	0.16 74	0.12 65	0.15 35	0.14 114	0.14 30	0.14 82

Hybrid-DGEV-03	0.65 291	0.26 162	0.56 153	0.53 282	0.36 282	0.73 295	0.39 203	0.89 152	1.15 374	1.73 529	2.52 562	0.84 276	0.56 229	0.97 213	0.44 228	0.18 169	0.12 65	0.22 278	0.19 252	0.17 115	0.14 82

MM-Stereo_test1	0.49 170	0.24 108	0.56 153	0.51 242	0.30 177	0.50 134	0.54 360	0.91 160	1.03 301	0.84 227	0.69 160	0.54 155	0.60 252	1.16 267	0.33 114	0.18 169	0.16 299	0.20 208	0.17 206	0.19 197	0.15 122

CAS++	0.47 156	0.31 311	0.56 153	0.47 149	0.32 225	0.42 65	0.28 76	1.76 442	0.72 184	0.71 194	0.72 172	0.37 74	0.28 35	0.69 108	0.33 114	0.27 432	0.22 436	0.26 396	0.21 333	0.29 415	0.19 260
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

IGEVStereo-DCA	0.46 148	0.28 220	0.56 153	0.43 81	0.33 246	0.49 120	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.47 114	0.48 83	0.48 118	0.46 153	2.03 436	0.30 66	0.19 218	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.18 219

ffff	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

11t	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

ccc-4	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

test_4	0.53 191	0.22 64	0.56 153	0.54 298	0.32 225	0.64 234	0.39 203	0.80 117	0.62 136	0.92 245	1.87 523	0.68 217	0.42 124	1.16 267	0.37 163	0.15 49	0.13 141	0.20 208	0.22 362	0.20 236	0.15 122

FTStereo	0.91 426	0.26 162	0.56 153	0.54 298	0.33 246	0.66 259	1.87 587	1.00 202	0.75 191	1.75 531	4.15 586	1.04 357	1.65 541	1.57 370	0.46 257	0.19 218	0.16 299	0.23 318	0.21 333	0.18 153	0.63 557

raftrobust	0.52 180	0.25 136	0.56 153	0.65 442	0.52 433	0.49 120	0.34 131	0.98 196	0.91 249	1.30 420	0.87 211	0.63 202	0.81 341	0.78 144	0.41 202	0.19 218	0.15 260	0.16 69	0.14 114	0.15 53	0.16 160

xyz-stereo-finetune2	0.58 246	0.27 195	0.57 164	0.40 54	0.24 49	1.09 434	0.32 109	0.79 109	0.53 112	0.65 183	1.07 280	0.58 181	0.80 337	2.47 479	0.80 406	0.16 74	0.15 260	0.21 245	0.17 206	0.16 82	0.17 193

fffy	0.42 113	0.27 195	0.57 164	0.46 135	0.29 152	0.48 108	0.35 140	0.91 160	0.55 116	0.40 77	0.58 129	0.55 160	0.41 118	1.26 291	0.36 151	0.15 49	0.13 141	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.14 82

Pointernet	0.37 77	0.20 19	0.57 164	0.43 81	0.28 132	0.51 151	0.27 69	0.93 172	0.61 134	0.47 114	0.63 140	0.49 127	0.38 105	0.49 37	0.33 114	0.17 122	0.13 141	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.12 16

MSKI-zero shot	0.55 222	0.26 162	0.57 164	0.51 242	0.26 81	0.69 276	0.28 76	1.18 280	0.64 145	0.91 243	1.32 394	0.82 260	0.33 67	1.92 424	0.32 97	0.17 122	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.16 82	0.16 160

ICVP	0.63 271	0.33 351	0.57 164	0.61 399	0.40 338	0.80 340	0.58 401	1.61 400	0.89 240	0.90 239	1.24 357	0.88 289	0.73 305	0.72 120	0.88 425	0.29 457	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.24 346	0.27 410
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.79 379	0.35 395	0.57 164	0.58 359	0.42 351	0.96 401	0.46 297	1.47 357	1.33 469	1.19 366	1.22 351	1.81 517	0.98 428	1.66 388	0.94 436	0.33 485	0.28 487	0.34 491	0.27 441	0.35 459	0.31 451

gcap_with_dpt	0.44 132	0.26 162	0.58 170	0.50 209	0.44 371	0.47 100	0.40 217	1.14 268	0.62 136	0.65 183	0.80 198	0.57 175	0.48 177	0.56 59	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.17 100	0.14 114	0.17 115	0.16 160

U	9.45 618	0.21 40	0.58 170	0.47 149	53.11 641	61.27 647	0.24 44	0.70 78	0.52 106	0.36 51	0.28 18	0.29 39	0.35 85	0.33 2	0.26 26	0.19 218	0.11 32	60.50 645	8.88 629	0.17 115	0.13 47

MGS-Stereo	0.42 113	0.26 162	0.58 170	0.44 110	0.28 132	0.50 134	0.34 131	0.57 30	0.83 223	0.46 109	1.31 387	0.52 145	0.33 67	0.65 102	0.36 151	0.19 218	0.16 299	0.18 137	0.15 138	0.17 115	0.16 160

MaDis-Stereo	0.36 70	0.25 136	0.58 170	0.44 110	0.34 264	0.30 16	0.30 91	0.72 84	0.50 91	0.37 59	0.36 39	0.58 181	0.49 188	0.52 44	0.36 151	0.19 218	0.16 299	0.19 166	0.15 138	0.18 153	0.14 82

ProNet	0.43 119	0.28 220	0.58 170	0.43 81	0.30 177	0.56 189	0.52 346	1.00 202	0.58 123	0.44 96	0.49 91	0.43 90	0.43 132	1.28 296	0.36 151	0.15 49	0.13 141	0.19 166	0.16 180	0.17 115	0.16 160

RCA-Stereo	0.50 176	0.23 86	0.58 170	0.48 177	0.33 246	0.55 181	0.45 290	0.97 192	1.38 493	0.68 189	1.05 274	0.63 202	0.80 337	0.59 69	0.32 97	0.17 122	0.12 65	0.17 100	0.14 114	0.16 82	0.14 82

GrayStereo	0.82 393	0.26 162	0.58 170	0.63 419	0.37 301	0.76 312	1.86 586	1.11 260	0.87 233	1.99 554	1.89 525	1.08 365	1.82 557	1.39 332	0.48 269	0.19 218	0.14 199	0.19 166	0.21 333	0.18 153	0.39 494

test_for_model	0.46 148	0.22 64	0.59 177	0.40 54	0.29 152	0.42 65	0.32 109	1.08 249	0.76 200	0.50 140	0.58 129	0.43 90	0.35 85	2.09 442	0.30 66	0.16 74	0.12 65	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.13 47

UniTT-Stereo	0.36 70	0.23 86	0.59 177	0.48 177	0.36 282	0.40 51	0.32 109	0.53 14	0.49 86	0.54 156	0.55 117	0.36 68	0.31 54	0.58 68	0.51 289	0.20 259	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.19 197	0.15 122

GMM-Stereo	0.74 351	0.25 136	0.59 177	0.54 298	0.34 264	0.72 290	0.99 522	1.01 208	0.87 233	1.36 452	1.78 511	1.12 382	0.81 341	2.09 442	0.46 257	0.18 169	0.12 65	0.25 377	0.25 412	0.20 236	0.85 575

rafts_anoy	0.52 180	0.29 255	0.59 177	0.59 372	0.50 409	0.53 164	0.40 217	1.11 260	1.03 301	0.84 227	0.83 201	0.68 217	0.54 217	0.72 120	0.51 289	0.19 218	0.14 199	0.24 338	0.26 430	0.21 281	0.18 219

NLMM1	0.56 231	0.27 195	0.60 181	0.47 149	0.74 515	0.68 270	0.43 256	1.83 468	1.04 306	0.59 171	0.62 137	0.51 137	0.47 163	1.33 310	0.57 320	0.18 169	0.21 415	0.20 208	0.17 206	0.20 236	0.15 122

riskmin	0.56 231	0.27 195	0.60 181	0.43 81	0.31 203	0.83 357	0.42 238	1.14 268	1.04 306	0.73 200	0.75 180	1.11 381	1.01 440	0.81 157	0.51 289	0.20 259	0.14 199	0.24 338	0.15 138	0.24 346	0.25 376

RAFT+CT+SA	0.58 246	0.29 255	0.60 181	0.66 448	0.37 301	0.42 65	0.55 378	1.27 311	1.03 301	0.70 192	1.22 351	0.60 190	0.70 295	1.64 383	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.22 278	0.22 362	0.21 281	0.18 219

SGM-Forest	1.24 500	0.38 419	0.60 181	0.52 263	0.37 301	1.56 507	1.30 556	1.65 409	1.36 485	2.11 561	1.79 512	1.63 493	0.93 401	7.48 599	0.95 440	0.36 506	0.37 540	0.39 519	0.34 514	0.37 470	0.32 458
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FlowAnything_test	0.39 89	0.26 162	0.61 185	0.59 372	0.33 246	0.62 226	0.36 156	0.62 49	0.40 54	0.45 104	0.36 39	0.45 101	0.37 99	0.53 46	0.48 269	0.24 365	0.18 353	0.28 427	0.33 508	0.21 281	0.19 260

tg	0.52 180	0.24 108	0.61 185	0.49 197	0.30 177	0.90 376	0.29 81	1.07 243	0.83 223	0.83 224	1.02 259	0.62 199	0.43 132	1.35 316	0.41 202	0.17 122	0.12 65	0.22 278	0.20 288	0.17 115	0.15 122

x	0.54 207	0.31 311	0.61 185	0.47 149	0.30 177	0.67 263	0.47 305	1.53 379	0.79 213	0.81 218	0.83 201	0.78 245	0.70 295	0.70 112	0.62 342	0.21 292	0.19 371	0.22 278	0.19 252	0.21 281	0.20 292

cross-raft	0.54 207	0.25 136	0.61 185	0.52 263	0.29 152	0.68 270	0.37 178	1.46 355	0.76 200	1.01 275	1.06 276	1.28 423	0.46 153	0.71 116	0.35 139	0.15 49	0.12 65	0.18 137	0.16 180	0.19 197	0.14 82

PSMNet-RSSM	0.72 328	0.30 275	0.61 185	0.63 419	0.42 351	0.73 295	0.56 386	1.92 495	1.10 341	1.09 298	1.37 412	1.22 401	0.98 428	1.28 296	0.72 376	0.27 432	0.19 371	0.27 412	0.29 474	0.24 346	0.24 364

SGM_RVC	1.68 544	0.36 405	0.61 185	0.59 372	0.29 152	2.25 560	1.18 546	2.38 573	1.68 541	3.60 598	2.67 566	3.69 588	2.42 583	8.13 606	1.90 543	0.31 469	0.31 508	0.30 451	0.28 462	0.30 425	0.29 428
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PSMNet-ADL	0.72 328	0.35 395	0.62 191	0.69 476	0.46 391	1.14 440	0.44 270	1.37 330	1.01 294	0.83 224	1.17 334	1.33 434	0.96 418	1.43 341	0.95 440	0.33 485	0.22 436	0.21 245	0.23 385	0.27 385	0.29 428

KYRaft	0.75 360	0.28 220	0.62 191	0.56 336	0.29 152	0.67 263	0.86 491	0.94 178	0.84 226	1.62 518	2.21 546	1.16 391	1.02 446	1.57 370	0.40 193	0.20 259	0.13 141	0.22 278	0.28 462	0.20 236	1.02 581

NOSS_ROB	1.26 503	0.46 457	0.62 191	0.56 336	0.38 318	1.06 425	0.78 468	1.73 428	1.40 503	1.01 275	1.43 430	1.10 377	0.75 309	10.62 622	0.65 351	0.45 539	0.43 556	0.48 543	0.45 545	0.44 507	0.41 500

AIO-test2	0.57 239	0.28 220	0.63 194	0.61 399	0.58 461	0.79 331	0.51 335	1.18 280	1.40 503	0.63 179	1.15 326	0.51 137	0.43 132	1.09 248	0.35 139	0.21 292	0.17 330	0.26 396	0.30 483	0.20 236	0.19 260

HHNet	0.62 264	0.26 162	0.63 194	0.43 81	0.45 379	0.50 134	0.58 401	1.07 243	1.01 294	1.25 397	2.23 547	0.70 225	0.61 261	1.07 243	0.47 264	0.20 259	0.13 141	0.23 318	0.19 252	0.19 197	0.30 441

FENet	0.60 254	0.28 220	0.63 194	0.54 298	0.33 246	0.83 357	0.38 188	1.27 311	1.07 320	1.00 270	0.86 207	0.99 339	0.85 361	0.96 205	0.68 363	0.22 321	0.15 260	0.23 318	0.20 288	0.22 305	0.23 350

GANet-RSSM	0.72 328	0.28 220	0.63 194	0.64 428	0.58 461	0.80 340	0.58 401	1.89 485	1.08 326	1.04 286	1.25 361	1.15 390	1.04 450	1.49 353	0.62 342	0.25 393	0.19 371	0.22 278	0.22 362	0.22 305	0.21 312

R-Stereo Train	0.57 239	0.26 162	0.63 194	0.54 298	0.36 282	0.69 276	0.54 360	1.22 301	0.72 184	1.61 514	1.50 455	0.75 235	0.53 212	0.64 92	0.44 228	0.18 169	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.17 115	0.17 193

RAFT-Stereo	0.57 239	0.26 162	0.63 194	0.54 298	0.36 282	0.69 276	0.54 360	1.22 301	0.72 184	1.61 514	1.50 455	0.75 235	0.53 212	0.64 92	0.44 228	0.18 169	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.17 115	0.17 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CBMV_ROB	0.90 423	0.44 448	0.63 194	0.51 242	0.37 301	1.25 465	0.49 327	1.77 446	1.27 442	1.41 470	2.00 534	1.33 434	1.08 462	2.17 450	0.76 388	0.43 533	0.42 555	0.47 541	0.44 543	0.41 490	0.36 480

rvit_stereo_0081	0.44 132	0.33 351	0.64 201	0.54 298	0.35 268	0.41 57	0.44 270	0.66 65	0.95 262	0.48 122	0.52 101	0.50 133	0.46 153	0.82 160	0.44 228	0.25 393	0.20 391	0.22 278	0.19 252	0.25 359	0.17 193

GCAP-BAT	0.49 170	0.31 311	0.64 201	0.41 65	0.46 391	0.70 283	0.35 140	0.77 100	0.64 145	0.86 234	1.00 245	0.77 241	0.37 99	1.18 273	0.36 151	0.18 169	0.14 199	0.18 137	0.13 84	0.17 115	0.15 122

rvit_stereo_0082	0.44 132	0.33 351	0.64 201	0.54 298	0.35 268	0.41 57	0.44 270	0.66 65	0.95 262	0.48 122	0.52 101	0.50 133	0.46 153	0.82 160	0.44 228	0.25 393	0.20 391	0.22 278	0.19 252	0.25 359	0.17 193

RAFT-Test	0.54 207	0.25 136	0.64 201	0.47 149	0.30 177	0.97 405	0.27 69	1.24 307	0.81 217	0.96 255	1.12 309	1.28 423	0.48 177	0.71 116	0.36 151	0.17 122	0.13 141	0.17 100	0.14 114	0.16 82	0.16 160

raft_robust	0.68 313	0.30 275	0.64 201	0.52 263	0.26 81	0.54 172	0.35 140	1.33 319	1.24 428	1.16 348	1.07 280	0.60 190	0.54 217	3.58 518	0.37 163	0.18 169	0.14 199	0.20 208	0.22 362	0.20 236	0.16 160

iRaftStereo_RVC	0.47 156	0.26 162	0.64 201	0.50 209	0.29 152	0.53 164	0.33 120	1.05 228	0.77 205	0.84 227	1.00 245	0.55 160	0.37 99	0.81 157	0.40 193	0.17 122	0.12 65	0.22 278	0.20 288	0.19 197	0.15 122

AFF-stereo	0.58 246	0.25 136	0.64 201	0.46 135	0.29 152	0.34 26	0.38 188	1.15 271	1.14 362	1.17 357	1.60 479	1.10 377	0.71 300	0.97 213	0.43 225	0.13 23	0.11 32	0.19 166	0.19 252	0.17 115	0.14 82

SCV_C0	0.43 119	0.26 162	0.65 208	0.43 81	0.29 152	0.47 100	0.31 99	1.34 324	0.73 188	0.38 67	0.49 91	0.54 155	0.29 39	1.24 287	0.30 66	0.17 122	0.13 141	0.16 69	0.13 84	0.20 236	0.15 122

GCAPDPT-zeroshot4090	0.39 89	0.22 64	0.65 208	0.43 81	0.35 268	0.34 26	0.37 178	0.83 132	0.67 165	0.48 122	0.56 120	0.55 160	0.38 105	0.74 132	0.31 88	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.15 122

testlalala	0.39 89	0.22 64	0.65 208	0.43 81	0.35 268	0.34 26	0.37 178	0.83 132	0.67 165	0.48 122	0.56 120	0.55 160	0.38 105	0.74 132	0.31 88	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.15 122

GCAPDPT-zeroshot	0.39 89	0.22 64	0.65 208	0.43 81	0.35 268	0.34 26	0.37 178	0.83 132	0.67 165	0.48 122	0.56 120	0.55 160	0.38 105	0.74 132	0.31 88	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.15 122

GMOStereo	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 470	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

error version	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 470	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

test-v	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 470	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

test-2	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 470	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

test_xeample	1.45 524	0.28 220	0.65 208	0.51 242	0.28 132	0.94 392	0.59 410	2.14 539	1.29 451	1.24 392	1.51 457	0.88 289	0.86 369	1.46 347	15.10 621	0.22 321	0.20 391	0.22 278	0.20 288	0.22 305	0.22 330

HSM	1.19 498	0.32 328	0.65 208	0.57 353	0.38 318	1.23 462	0.59 410	2.25 560	1.19 402	1.30 420	1.25 361	1.94 534	1.03 448	9.32 613	0.71 373	0.22 321	0.16 299	0.20 208	0.16 180	0.21 281	0.21 312

RAStereo	0.34 58	0.21 40	0.66 218	0.47 149	0.27 107	0.26 6	0.29 81	0.69 73	0.63 140	0.32 34	0.42 54	0.45 101	0.31 54	0.45 18	0.34 129	0.17 122	0.15 260	0.19 166	0.15 138	0.18 153	0.13 47

H2IRNET	0.56 231	0.26 162	0.66 218	0.47 149	0.35 268	0.41 57	0.26 62	0.92 163	1.17 387	0.61 175	1.28 377	1.08 365	0.86 369	0.99 220	0.63 346	0.19 218	0.16 299	0.22 278	0.25 412	0.21 281	0.18 219

RAFT-345	0.84 404	0.25 136	0.66 218	0.50 209	0.27 107	0.54 172	0.42 238	0.83 132	1.11 343	1.32 434	2.34 552	0.86 281	0.54 217	5.72 562	0.47 264	0.18 169	0.13 141	0.22 278	0.17 206	0.17 115	0.16 160

RALCasStereoNet	0.54 207	0.30 275	0.66 218	0.59 372	0.51 421	0.61 217	0.52 346	0.94 178	0.93 257	0.70 192	1.01 251	0.78 245	0.44 142	1.33 310	0.47 264	0.20 259	0.16 299	0.18 137	0.16 180	0.20 236	0.19 260

CBMV	0.95 435	0.44 448	0.66 218	0.53 282	0.35 268	1.53 504	1.63 577	1.69 419	1.42 512	2.00 557	1.60 479	1.43 450	1.17 478	1.59 375	0.99 449	0.34 495	0.34 522	0.39 519	0.33 508	0.33 452	0.32 458
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MM-Stereo_test2	0.43 119	0.24 108	0.67 223	0.51 242	0.32 225	0.55 181	0.45 290	0.97 192	0.77 205	0.59 171	0.51 98	0.49 127	0.42 124	0.80 151	0.30 66	0.15 49	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.19 197	0.14 82

AE-Stereo	0.49 170	0.27 195	0.67 223	0.60 384	0.39 328	0.67 263	0.46 297	1.18 280	1.09 334	0.47 114	0.75 180	0.69 222	0.47 163	0.59 69	0.40 193	0.16 74	0.15 260	0.21 245	0.20 288	0.19 197	0.15 122

RAFT-RH_RVC	1.03 465	0.24 108	0.67 223	0.49 197	0.28 132	0.81 349	0.33 120	0.83 132	1.08 326	2.05 558	4.65 593	1.04 357	0.57 239	5.98 570	0.50 284	0.18 169	0.13 141	0.26 396	0.20 288	0.16 82	0.17 193

222	1.61 538	0.29 255	0.67 223	0.56 336	0.29 152	1.06 425	0.42 238	2.17 550	1.31 461	1.31 430	1.52 458	0.92 309	0.94 406	1.76 409	17.65 625	0.24 365	0.20 391	0.21 245	0.19 252	0.22 305	0.23 350

HI	0.64 283	0.32 328	0.68 227	0.47 149	0.51 421	0.41 57	0.36 156	1.04 220	0.75 191	1.31 430	1.43 430	1.62 488	1.12 470	0.94 201	0.88 425	0.15 49	0.12 65	0.20 208	0.20 288	0.20 236	0.18 219

CoSv	0.64 283	0.32 328	0.68 227	0.47 149	0.51 421	0.41 57	0.36 156	1.04 220	0.75 191	1.31 430	1.43 430	1.62 488	1.12 470	0.94 201	0.88 425	0.15 49	0.12 65	0.20 208	0.20 288	0.20 236	0.18 219

11t1	0.52 180	0.28 220	0.68 227	0.51 242	0.28 132	0.83 357	0.39 203	1.22 301	0.63 140	0.84 227	0.74 178	0.68 217	0.68 287	0.91 189	0.57 320	0.21 292	0.18 353	0.19 166	0.16 180	0.20 236	0.21 312

GCAP-Stereo	0.40 101	0.28 220	0.68 227	0.47 149	0.25 70	0.53 164	0.32 109	0.82 127	0.58 123	0.65 183	0.69 160	0.58 181	0.42 124	0.47 30	0.29 55	0.17 122	0.14 199	0.17 100	0.13 84	0.17 115	0.14 82

BUS	0.74 351	0.32 328	0.68 227	0.54 298	0.44 371	2.34 565	0.42 238	2.16 544	0.98 279	1.20 370	1.11 302	1.03 353	0.62 267	0.91 189	0.70 367	0.24 365	0.17 330	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.22 330

BSDual-CNN	0.71 326	0.32 328	0.68 227	0.54 298	0.44 371	1.27 467	0.65 429	2.16 544	0.98 279	1.20 370	1.11 302	1.12 382	0.74 307	0.91 189	0.66 356	0.24 365	0.17 330	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.22 330

psmg	0.72 328	0.32 328	0.68 227	0.50 209	0.44 371	1.48 499	0.75 460	1.94 501	0.98 279	1.21 374	1.33 396	1.12 382	0.74 307	0.91 189	0.66 356	0.24 365	0.19 371	0.25 377	0.25 412	0.23 331	0.22 330

test-3	0.54 207	0.22 64	0.68 227	0.47 149	0.27 107	0.58 197	0.35 140	0.92 163	1.00 291	1.32 434	0.69 160	0.87 285	0.45 146	1.68 394	0.37 163	0.16 74	0.11 32	0.20 208	0.16 180	0.17 115	0.13 47

test_1	0.54 207	0.22 64	0.68 227	0.47 149	0.27 107	0.58 197	0.35 140	0.92 163	1.00 291	1.28 406	0.68 155	0.87 285	0.45 146	1.67 389	0.37 163	0.16 74	0.11 32	0.20 208	0.16 180	0.17 115	0.13 47

xxxx	1.51 528	0.28 220	0.68 227	0.54 298	0.28 132	1.16 448	0.44 270	2.19 553	1.29 451	1.09 298	1.36 410	1.22 401	0.85 361	1.79 412	15.70 624	0.24 365	0.21 415	0.21 245	0.20 288	0.22 305	0.23 350

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 207	0.25 136	0.68 227	0.43 81	0.24 49	0.40 51	0.34 131	1.04 220	1.09 334	1.32 434	1.60 479	0.80 251	0.68 287	0.67 106	0.39 185	0.13 23	0.10 9	0.18 137	0.17 206	0.17 115	0.13 47

Gwc-CoAtRS	0.52 180	0.24 108	0.68 227	0.48 177	0.29 152	0.64 234	0.25 50	1.16 273	1.08 326	1.01 275	1.00 245	1.12 382	0.56 229	0.69 108	0.37 163	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.15 138	0.15 53	0.15 122

LL-Strereo2	0.52 180	0.33 351	0.69 239	0.52 263	0.37 301	0.70 283	0.30 91	1.13 267	0.67 165	0.94 251	0.78 187	0.91 301	0.42 124	1.05 237	0.42 215	0.17 122	0.16 299	0.29 438	0.25 412	0.21 281	0.16 160

NRIStereo	0.60 254	0.29 255	0.69 239	0.53 282	0.28 132	0.63 230	0.33 120	1.08 249	0.87 233	1.14 332	0.87 211	0.91 301	0.59 249	2.24 458	0.49 278	0.20 259	0.14 199	0.21 245	0.19 252	0.21 281	0.17 193

ASMatch	0.88 418	0.26 162	0.69 239	0.51 242	0.35 268	0.48 108	0.37 178	1.12 263	0.92 255	1.10 306	3.28 576	0.96 329	0.98 428	4.90 541	0.49 278	0.19 218	0.16 299	0.22 278	0.19 252	0.19 197	0.27 410

THIR-Stereo	1.02 462	0.27 195	0.69 239	0.49 197	0.28 132	0.95 395	1.34 559	1.03 214	0.97 274	1.34 447	1.90 526	1.17 392	1.58 534	6.44 576	0.78 396	0.19 218	0.14 199	0.21 245	0.22 362	0.19 197	0.20 292

test_xeample3	0.42 113	0.28 220	0.69 239	0.43 81	0.33 246	0.56 189	0.38 188	0.79 109	0.45 70	0.53 152	0.46 76	0.44 93	0.44 142	1.38 327	0.31 88	0.18 169	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.17 115	0.16 160

EAI-Stereo	0.65 291	0.28 220	0.69 239	0.53 282	0.27 107	0.60 211	0.40 217	2.28 563	0.64 145	0.71 194	3.18 575	0.57 175	0.43 132	1.06 239	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.17 100	0.17 206	0.17 115	0.17 193

MIF-Stereo (partial)	0.45 141	0.25 136	0.70 245	0.50 209	0.52 433	0.35 32	0.26 62	0.91 160	0.59 132	0.45 104	0.71 168	0.51 137	0.51 200	1.11 254	0.45 243	0.20 259	0.16 299	0.23 318	0.20 288	0.24 346	0.18 219

DCRE	0.82 393	0.26 162	0.70 245	0.58 359	0.44 371	0.54 172	0.48 317	0.95 183	0.78 209	0.78 209	7.33 608	0.86 281	0.52 206	0.76 136	0.41 202	0.16 74	0.16 299	0.19 166	0.17 206	0.18 153	0.17 193

fff	0.53 191	0.24 108	0.70 245	0.43 81	0.24 49	0.48 108	0.36 156	1.07 243	1.25 431	1.10 306	1.02 259	0.57 175	1.06 457	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

DRaft	0.80 382	0.24 108	0.70 245	0.45 124	0.30 177	0.97 405	0.53 354	1.05 228	0.97 274	1.78 534	2.02 537	0.80 251	1.74 548	2.73 490	0.72 376	0.17 122	0.14 199	0.20 208	0.20 288	0.18 153	0.21 312

Pruner-Stereo	0.62 264	0.29 255	0.70 245	0.61 399	0.31 203	0.63 230	0.43 256	1.17 275	0.99 286	1.53 496	1.08 285	0.95 323	0.55 223	1.35 316	0.51 289	0.23 348	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.21 281	0.23 350

DCANet	0.54 207	0.24 108	0.70 245	0.43 81	0.24 49	0.49 120	0.36 156	1.05 228	1.30 457	1.12 314	1.03 269	0.58 181	0.92 392	0.81 157	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.19 260

csc	0.53 191	0.24 108	0.70 245	0.43 81	0.24 49	0.48 108	0.36 156	1.07 243	1.25 431	1.10 306	1.02 259	0.57 175	1.06 457	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

cscssc	0.53 191	0.24 108	0.70 245	0.43 81	0.24 49	0.48 108	0.36 156	1.07 243	1.25 431	1.10 306	1.02 259	0.57 175	1.06 457	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

111	0.60 254	0.23 86	0.70 245	0.43 81	0.24 49	0.72 290	0.42 238	1.18 280	1.41 509	0.80 214	1.38 417	1.10 377	0.79 331	0.96 205	0.58 324	0.18 169	0.13 141	0.17 100	0.15 138	0.17 115	0.19 260

CFNet-RSSM	0.54 207	0.24 108	0.70 245	0.48 177	0.28 132	0.60 211	0.27 69	1.49 361	1.14 362	1.06 288	0.93 223	1.08 365	0.54 217	0.70 112	0.35 139	0.16 74	0.12 65	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.14 82

psm_up	0.77 368	0.34 375	0.70 245	0.66 448	0.58 461	1.05 422	0.92 505	1.52 373	1.12 347	1.26 401	1.16 331	1.31 431	1.23 493	1.20 277	0.81 408	0.25 393	0.29 498	0.31 457	0.27 441	0.27 385	0.25 376

rvit_stereo_0080	0.44 132	0.32 328	0.71 256	0.47 149	0.36 282	0.42 65	0.55 378	0.82 127	0.68 172	0.50 140	0.60 133	0.55 160	0.47 163	0.59 69	0.44 228	0.26 416	0.21 415	0.20 208	0.20 288	0.31 434	0.19 260

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 148	0.36 405	0.71 256	0.47 149	0.36 282	0.67 263	0.35 140	0.78 104	1.12 347	0.61 175	0.62 137	0.39 82	0.39 110	0.71 116	0.39 185	0.20 259	0.17 330	0.22 278	0.18 227	0.23 331	0.19 260

whm_eth	0.44 132	0.32 328	0.71 256	0.47 149	0.36 282	0.42 65	0.55 378	0.82 127	0.68 172	0.50 140	0.60 133	0.55 160	0.47 163	0.59 69	0.44 228	0.26 416	0.21 415	0.20 208	0.20 288	0.31 434	0.19 260

qqq	0.57 239	0.34 375	0.71 256	0.47 149	0.27 107	0.64 234	0.62 420	1.42 342	0.78 209	0.80 214	0.92 220	0.95 323	0.77 320	0.88 181	0.59 327	0.21 292	0.20 391	0.24 338	0.23 385	0.22 305	0.21 312

test_3	0.55 222	0.23 86	0.71 256	0.53 282	0.28 132	0.61 217	0.40 217	0.92 163	1.05 311	1.19 366	0.68 155	0.93 311	0.44 142	1.67 389	0.39 185	0.15 49	0.12 65	0.22 278	0.19 252	0.21 281	0.14 82

TestStereo	0.64 283	0.39 424	0.71 256	0.51 242	0.27 107	0.56 189	0.42 238	1.03 214	0.91 249	0.80 214	1.00 245	0.68 217	0.52 206	3.25 508	0.45 243	0.22 321	0.15 260	0.24 338	0.18 227	0.27 385	0.16 160

mmm	0.63 271	0.35 395	0.72 262	0.51 242	0.30 177	0.86 370	0.54 360	1.59 393	0.86 228	1.07 291	1.38 417	0.79 249	0.75 309	0.91 189	0.58 324	0.22 321	0.18 353	0.29 438	0.25 412	0.25 359	0.23 350

CASS	0.65 291	0.34 375	0.72 262	0.56 336	0.27 107	0.78 325	0.42 238	1.59 393	0.86 228	1.30 420	1.25 361	0.87 285	0.84 358	0.84 167	0.54 309	0.35 502	0.19 371	0.26 396	0.21 333	0.28 404	0.42 504
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HBP-ISP	0.96 436	0.58 504	0.72 262	0.61 399	0.46 391	1.64 514	0.76 463	1.86 476	1.28 447	1.30 420	1.53 459	0.86 281	0.94 406	3.27 509	0.69 366	0.45 539	0.44 559	0.54 556	0.48 552	0.47 518	0.40 495

DisPM	0.66 300	0.28 220	0.72 262	0.61 399	0.35 268	0.62 226	0.45 290	1.02 209	0.99 286	1.56 506	1.10 296	0.80 251	0.59 249	2.37 469	0.41 202	0.23 348	0.14 199	0.23 318	0.21 333	0.20 236	0.25 376

GANet-ADL	0.60 254	0.35 395	0.72 262	0.64 428	0.40 338	0.68 270	0.51 335	1.49 361	1.12 347	0.95 253	1.08 285	0.91 301	0.57 239	0.76 136	0.55 313	0.26 416	0.18 353	0.18 137	0.16 180	0.23 331	0.25 376

CrosDoStereo	1.58 534	0.24 108	0.72 262	0.48 177	0.29 152	0.67 263	12.49 624	1.10 254	0.98 279	1.34 447	1.75 508	1.00 340	1.89 560	6.65 580	0.81 408	0.19 218	0.15 260	0.20 208	0.22 362	0.18 153	0.19 260

AAGNet	1.83 553	0.28 220	0.72 262	0.61 399	0.32 225	0.67 263	0.51 335	0.96 190	0.98 279	1.47 482	1.20 347	1.00 340	1.18 482	2.83 492	22.77 632	0.22 321	0.13 141	0.22 278	0.19 252	0.23 331	0.15 122

OMP-Stereo	0.94 433	0.33 351	0.72 262	0.90 557	0.31 203	0.49 120	0.36 156	1.16 273	1.06 315	1.58 512	1.12 309	1.46 460	0.69 290	6.94 587	0.49 278	0.19 218	0.14 199	0.24 338	0.18 227	0.20 236	0.14 82

IIG-Stereo	0.96 436	0.31 311	0.72 262	0.88 553	0.33 246	0.61 217	0.26 62	1.19 290	1.03 301	1.69 526	1.37 412	1.46 460	0.75 309	6.96 589	0.51 289	0.19 218	0.14 199	0.23 318	0.18 227	0.20 236	0.14 82

DeepStereo_LL	1.58 534	0.24 108	0.72 262	0.48 177	0.29 152	0.67 263	12.49 624	1.10 254	0.98 279	1.34 447	1.75 508	1.00 340	1.89 560	6.65 580	0.81 408	0.19 218	0.15 260	0.20 208	0.22 362	0.18 153	0.19 260

SST-Stereo	0.83 399	0.28 220	0.72 262	0.59 372	0.31 203	0.72 290	0.26 62	1.09 251	0.86 228	1.47 482	1.10 296	1.00 340	0.87 374	5.73 563	0.45 243	0.22 321	0.13 141	0.23 318	0.19 252	0.23 331	0.18 219

DeepStereo_RVC	0.55 222	0.29 255	0.72 262	0.51 242	0.30 177	0.59 204	0.33 120	1.03 214	0.70 178	1.16 348	0.93 223	0.83 267	0.94 406	0.96 205	0.54 309	0.21 292	0.14 199	0.21 245	0.19 252	0.24 346	0.24 364

Hybrid-DGEV-2	0.65 291	0.31 311	0.73 274	0.60 384	0.37 301	1.08 428	0.28 76	1.45 354	1.40 503	1.32 434	0.85 205	1.03 353	1.01 440	1.05 237	0.48 269	0.18 169	0.15 260	0.22 278	0.19 252	0.17 115	0.15 122

coex_refinement	0.80 382	0.28 220	0.73 274	0.70 482	0.51 421	0.95 395	0.60 414	1.78 450	1.23 422	1.36 452	1.37 412	1.82 520	0.81 341	1.32 306	1.13 471	0.26 416	0.17 330	0.19 166	0.20 288	0.24 346	0.25 376

rvit_stereo_0081_aga	0.44 132	0.34 375	0.73 274	0.51 242	0.41 346	0.50 134	0.40 217	0.81 122	0.57 121	0.58 163	0.56 120	0.53 150	0.43 132	0.66 104	0.40 193	0.26 416	0.21 415	0.22 278	0.20 288	0.26 371	0.18 219

rrr	0.46 148	0.28 220	0.73 274	0.43 81	0.33 246	0.49 120	0.38 188	0.76 97	0.50 91	0.47 114	0.48 83	0.48 118	0.46 153	2.03 436	0.30 66	0.19 218	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.16 160

EKT-Stereo	0.53 191	0.30 275	0.73 274	0.58 359	0.60 472	0.51 151	0.48 317	0.94 178	0.90 244	0.71 194	0.88 213	0.77 241	0.43 132	1.07 243	0.40 193	0.22 321	0.16 299	0.21 245	0.18 227	0.20 236	0.22 330

Patchmatch Stereo++	0.55 222	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.29 81	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.37 323	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219
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	0.54 207	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.41 234	1.04 220	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.82 260	0.61 261	1.06 239	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

ROB_FTStereo_v2	0.54 207	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.64 234	0.42 238	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.12 258	0.46 257	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

ROB_FTStereo	0.54 207	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.64 234	0.25 50	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.95 226	0.82 260	0.61 261	1.15 263	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

HUI-Stereo	0.52 180	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.30 91	1.04 220	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	0.79 148	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

RAFT_R40	0.83 399	0.28 220	0.73 274	0.59 372	0.31 203	0.69 276	0.44 270	1.10 254	0.95 262	1.47 482	1.10 296	1.00 340	0.85 361	5.53 557	0.46 257	0.22 321	0.13 141	0.23 318	0.20 288	0.23 331	0.18 219

iGMRVC	0.56 231	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.38 188	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.52 358	0.46 257	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

iRAFT	0.55 222	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.29 81	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.37 323	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

CroCo-Stereo	0.40 101	0.31 311	0.73 274	0.58 359	0.27 107	0.26 6	0.33 120	0.95 183	0.81 217	0.42 85	0.47 78	0.65 208	0.47 163	0.39 7	0.34 129	0.18 169	0.15 260	0.16 69	0.14 114	0.19 197	0.16 160
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	0.64 283	0.30 275	0.73 274	0.59 372	0.33 246	0.68 270	0.58 401	1.04 220	0.76 200	1.08 292	1.19 343	1.65 499	0.93 401	1.06 239	0.56 317	0.21 292	0.18 353	0.27 412	0.24 398	0.22 305	0.17 193

RAFT-IKP	0.54 207	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.59 204	0.36 156	1.04 220	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.61 261	1.22 280	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

HCRNet	0.70 319	0.39 424	0.73 274	0.60 384	0.59 469	0.76 312	0.35 140	1.22 301	1.13 359	1.02 279	0.99 241	1.02 349	0.76 317	2.19 455	0.70 367	0.28 446	0.19 371	0.28 427	0.23 385	0.25 359	0.23 350

G2L-Stereo_test	0.73 346	0.27 195	0.74 291	0.49 197	0.40 338	0.90 376	0.81 480	1.53 379	1.14 362	1.28 406	1.27 371	1.52 474	0.72 303	1.62 379	0.94 436	0.19 218	0.14 199	0.16 69	0.15 138	0.18 153	0.19 260

test_sample2	0.62 264	0.29 255	0.74 291	0.50 209	0.28 132	0.80 340	0.61 417	1.61 400	1.00 291	0.88 236	0.99 241	0.94 314	0.83 354	1.16 267	0.51 289	0.23 348	0.18 353	0.22 278	0.21 333	0.23 331	0.22 330

anonymousdsp2	0.53 191	0.27 195	0.74 291	0.48 177	0.29 152	0.76 312	0.47 305	1.61 400	0.82 222	0.77 206	0.77 185	0.75 235	0.47 163	1.03 229	0.40 193	0.18 169	0.13 141	0.18 137	0.13 84	0.19 197	0.18 219

CRE-IMP	0.55 222	0.30 275	0.74 291	0.52 263	0.29 152	0.79 331	0.25 50	1.04 220	0.72 184	1.09 298	0.95 226	0.81 255	0.57 239	1.10 251	0.50 284	0.21 292	0.14 199	0.23 318	0.19 252	0.28 404	0.22 330

test_sample1	0.61 260	0.29 255	0.75 295	0.50 209	0.31 203	0.76 312	0.48 317	1.59 393	0.84 226	0.90 239	0.94 225	0.88 289	0.95 411	1.16 267	0.67 359	0.22 321	0.18 353	0.20 208	0.19 252	0.21 281	0.21 312

anonymousa	0.72 328	0.27 195	0.75 295	0.47 149	0.63 482	1.43 495	0.45 290	1.24 307	0.89 240	1.28 406	1.75 508	1.62 488	1.13 474	0.69 108	0.59 327	0.19 218	0.16 299	0.23 318	0.25 412	0.20 236	0.18 219

TestStereo1	0.63 271	0.28 220	0.75 295	0.76 513	0.31 203	0.48 108	0.43 256	1.30 317	1.21 413	0.97 258	1.31 387	0.64 205	0.77 320	1.75 404	0.42 215	0.20 259	0.15 260	0.22 278	0.18 227	0.21 281	0.17 193

test_5	0.65 291	0.30 275	0.75 295	0.67 460	0.50 409	0.92 387	0.52 346	1.39 337	1.12 347	0.76 201	1.11 302	1.00 340	0.90 386	1.53 362	0.45 243	0.18 169	0.13 141	0.23 318	0.22 362	0.21 281	0.19 260

SA-5K	0.63 271	0.28 220	0.75 295	0.76 513	0.31 203	0.48 108	0.43 256	1.30 317	1.21 413	0.97 258	1.31 387	0.64 205	0.77 320	1.75 404	0.42 215	0.20 259	0.15 260	0.22 278	0.18 227	0.21 281	0.17 193

NF-Stereo	0.80 382	0.30 275	0.75 295	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.02 259	0.82 260	0.57 239	5.40 555	0.48 269	0.23 348	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

OCTAStereo	0.80 382	0.30 275	0.75 295	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.01 251	0.82 260	0.57 239	5.35 549	0.48 269	0.24 365	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

RE-Stereo	0.80 382	0.30 275	0.75 295	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.01 251	0.81 255	0.57 239	5.37 552	0.48 269	0.24 365	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

TVStereo	0.80 382	0.30 275	0.75 295	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.01 251	0.81 255	0.57 239	5.37 552	0.48 269	0.24 365	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

AdaStereo	0.70 319	0.43 445	0.75 295	0.73 502	0.37 301	0.92 387	0.53 354	1.85 473	1.18 394	1.12 314	1.23 355	1.07 364	0.65 282	0.96 205	0.63 346	0.31 469	0.15 260	0.32 472	0.21 333	0.29 415	0.22 330
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.
G2L-ROB	0.73 346	0.25 136	0.76 305	0.54 298	0.39 328	0.95 395	0.66 434	1.66 414	1.09 334	1.24 392	1.02 259	1.64 496	0.71 300	1.63 381	1.02 452	0.20 259	0.14 199	0.17 100	0.15 138	0.20 236	0.22 330

DCVSM-stereo	0.72 328	0.35 395	0.76 305	0.55 322	0.42 351	0.73 295	0.38 188	1.21 293	1.02 297	1.79 537	1.04 272	1.62 488	1.03 448	1.04 235	0.79 402	0.24 365	0.27 480	0.29 438	0.24 398	0.30 425	0.36 480

test_sample7	0.74 351	0.37 412	0.76 305	0.52 263	0.35 268	0.91 380	0.67 438	1.78 450	1.21 413	1.22 379	1.18 336	1.08 365	0.92 392	1.23 282	0.67 359	0.31 469	0.28 487	0.32 472	0.31 490	0.33 452	0.29 428

4D-IteraStereo	0.48 162	0.24 108	0.76 305	0.50 209	0.44 371	0.66 259	0.31 99	0.87 143	1.02 297	1.03 283	0.72 172	0.78 245	0.32 61	0.64 92	0.37 163	0.17 122	0.11 32	0.23 318	0.19 252	0.19 197	0.13 47

Sa-1000	0.72 328	0.29 255	0.76 305	0.59 372	0.30 177	0.73 295	0.37 178	1.62 404	1.33 469	1.28 406	2.04 538	0.86 281	0.75 309	1.84 416	0.38 174	0.19 218	0.14 199	0.25 377	0.23 385	0.20 236	0.16 160

IRAFT_RVC	0.88 418	0.28 220	0.76 305	0.63 419	0.31 203	0.65 250	1.02 527	1.22 301	0.94 260	1.22 379	1.04 272	1.01 347	0.98 428	5.82 565	0.53 303	0.22 321	0.12 65	0.25 377	0.20 288	0.20 236	0.19 260

CVANet_RVC	1.07 471	0.43 445	0.76 305	0.60 384	0.50 409	0.90 376	0.97 517	1.52 373	1.26 436	1.33 443	1.38 417	1.24 408	1.18 482	6.75 586	0.75 385	0.34 495	0.23 448	0.34 491	0.29 474	0.42 495	0.27 410

HH	0.63 271	0.30 275	0.77 312	0.50 209	0.32 225	0.49 120	0.46 297	1.65 409	0.64 145	0.69 190	1.09 290	1.63 493	0.85 361	1.90 422	0.37 163	0.18 169	0.13 141	0.19 166	0.17 206	0.19 197	0.16 160

HanStereo	0.63 271	0.30 275	0.77 312	0.50 209	0.32 225	0.49 120	0.46 297	1.65 409	0.64 145	0.69 190	1.09 290	1.63 493	0.85 361	1.90 422	0.37 163	0.18 169	0.13 141	0.19 166	0.17 206	0.19 197	0.16 160

CroCo-Stereo Lap2	0.44 132	0.34 375	0.77 312	0.61 399	0.79 533	0.28 12	0.35 140	0.75 94	0.71 182	0.38 67	0.50 94	0.72 229	0.55 223	0.57 65	0.47 264	0.17 122	0.18 353	0.19 166	0.16 180	0.21 281	0.20 292

PFNet+	0.59 251	0.28 220	0.77 312	0.53 282	0.30 177	0.59 204	0.31 99	0.92 163	1.14 362	1.33 443	1.10 296	0.79 249	0.57 239	1.31 302	0.49 278	0.25 393	0.17 330	0.28 427	0.26 430	0.21 281	0.25 376

PSM-softLoss	0.78 375	0.31 311	0.77 312	0.58 359	0.32 225	0.56 189	0.40 217	1.18 280	0.70 178	1.24 392	1.07 280	0.83 267	0.52 206	5.36 550	0.53 303	0.24 365	0.15 260	0.25 377	0.22 362	0.20 236	0.25 376

KMStereo	0.78 375	0.31 311	0.77 312	0.58 359	0.32 225	0.56 189	0.40 217	1.18 280	0.70 178	1.24 392	1.07 280	0.83 267	0.52 206	5.36 550	0.53 303	0.24 365	0.15 260	0.25 377	0.22 362	0.20 236	0.25 376

cf-r	0.73 346	0.30 275	0.77 312	0.55 322	0.63 482	0.78 325	0.48 317	1.79 456	1.15 374	1.13 329	1.26 368	1.43 450	0.87 374	1.40 338	0.85 421	0.25 393	0.18 353	0.22 278	0.23 385	0.19 197	0.19 260

HITNet	0.65 291	0.40 431	0.77 312	0.48 177	0.24 49	1.05 422	0.49 327	1.76 442	1.02 297	1.18 362	1.18 336	0.89 297	0.80 337	0.85 172	0.79 402	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.17 206	0.29 415	0.15 122
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
LG-Stereo	0.34 58	0.25 136	0.78 320	0.47 149	0.26 81	0.37 39	0.30 91	0.71 83	0.52 106	0.36 51	0.57 126	0.29 39	0.21 5	0.50 40	0.36 151	0.13 23	0.13 141	0.20 208	0.18 227	0.18 153	0.12 16

NINENet	0.77 368	0.37 412	0.78 320	0.62 410	0.51 421	2.34 565	0.42 238	1.83 468	1.04 306	1.14 332	1.23 355	1.03 353	0.62 267	1.24 287	0.70 367	0.28 446	0.23 448	0.31 457	0.21 333	0.26 371	0.25 376

DLCB_ROB	0.86 413	0.40 431	0.78 320	0.68 472	0.54 440	1.11 435	0.84 484	1.49 361	1.23 422	1.64 522	1.65 492	1.70 505	0.91 389	1.70 396	1.05 454	0.25 393	0.24 457	0.26 396	0.27 441	0.27 385	0.24 364

Selective-RAFT	0.52 180	0.28 220	0.79 323	0.55 322	0.27 107	0.91 380	0.33 120	0.80 117	0.88 237	0.58 163	0.63 140	0.81 255	0.77 320	1.29 300	0.48 269	0.19 218	0.14 199	0.17 100	0.15 138	0.19 197	0.17 193

AACVNet	0.86 413	0.35 395	0.79 323	0.82 534	0.39 328	0.76 312	0.49 327	1.61 400	0.81 217	1.08 292	1.33 396	1.30 427	0.93 401	4.34 529	0.74 380	0.25 393	0.21 415	0.28 427	0.22 362	0.29 415	0.25 376

GwcNet-ADL	0.64 283	0.31 311	0.79 323	0.56 336	0.41 346	0.60 211	0.58 401	1.41 340	1.26 436	1.08 292	1.13 314	0.91 301	0.60 252	1.04 235	0.78 396	0.27 432	0.18 353	0.18 137	0.18 227	0.25 359	0.29 428

DEmStereo	0.97 442	0.23 86	0.79 323	0.47 149	0.32 225	1.04 421	0.56 386	0.93 172	0.89 240	1.39 467	2.14 544	1.02 349	2.07 571	5.64 561	0.77 394	0.17 122	0.15 260	0.20 208	0.20 288	0.18 153	0.20 292

TDLM	1.06 469	0.44 448	0.79 323	0.63 419	0.50 409	0.89 373	1.44 564	1.48 359	1.26 436	1.12 314	1.40 423	1.08 365	0.98 428	6.65 580	0.78 396	0.33 485	0.21 415	0.33 481	0.26 430	0.37 470	0.24 364

UDGNet	0.72 328	1.17 577	0.80 328	0.77 516	0.41 346	0.77 320	0.38 188	0.97 192	1.34 472	0.81 218	0.88 213	0.71 228	0.60 252	1.21 279	0.54 309	0.52 553	0.19 371	1.02 586	0.26 430	0.71 563	0.31 451

rvit_stereo_0083	0.47 156	0.33 351	0.81 329	0.56 336	0.36 282	0.50 134	0.44 270	0.68 72	0.95 262	0.49 131	0.57 126	0.55 160	0.49 188	0.88 181	0.46 257	0.25 393	0.25 466	0.24 338	0.20 288	0.24 346	0.17 193

FCDSN-DC	2.32 574	0.63 522	0.81 329	0.84 538	0.75 524	2.23 559	0.94 512	2.09 533	1.80 551	5.45 616	7.72 612	7.77 613	6.93 618	3.39 510	1.80 538	0.52 553	0.48 570	0.52 550	0.51 561	0.57 543	0.58 549
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ac_64	0.82 393	0.29 255	0.81 329	0.71 490	0.60 472	1.05 422	0.54 360	1.99 512	0.92 255	1.18 362	1.06 276	1.99 540	1.08 462	1.94 428	0.97 445	0.27 432	0.22 436	0.24 338	0.23 385	0.22 305	0.19 260

MultiAttention	4.51 603	0.33 351	0.82 332	0.73 502	0.45 379	30.98 635	4.50 619	2.18 552	1.40 503	1.61 514	2.41 556	2.43 563	0.70 295	38.42 638	1.36 500	0.22 321	0.15 260	0.29 438	0.30 483	0.47 518	0.43 511

FACV-RUCA	0.63 271	0.34 375	0.82 332	0.62 410	0.65 487	0.81 349	0.41 234	1.44 349	1.07 320	0.86 234	1.14 318	0.61 195	0.69 290	0.80 151	0.53 303	0.28 446	0.19 371	0.47 541	0.21 333	0.35 459	0.25 376

ITSA-stereo	0.82 393	0.36 405	0.82 332	0.54 298	0.31 203	0.80 340	0.47 305	2.17 550	1.67 539	1.13 329	1.13 314	0.94 314	0.86 369	2.46 477	1.00 450	0.26 416	0.23 448	0.28 427	0.27 441	0.28 404	0.36 480

Anonymous_2	1.30 506	0.55 493	0.82 332	0.52 263	0.58 461	1.01 414	0.64 427	1.25 309	0.97 274	0.96 255	0.78 187	1.33 434	1.29 502	1.03 229	0.74 380	0.62 569	0.64 588	1.06 587	9.63 630	1.16 581	0.49 530

SA	0.66 300	0.30 275	0.82 332	0.61 399	0.30 177	0.58 197	0.38 188	1.44 349	1.30 457	0.96 255	1.36 410	0.66 212	0.95 411	1.85 419	0.42 215	0.19 218	0.15 260	0.25 377	0.23 385	0.21 281	0.17 193

CSP-Net	0.97 442	0.38 419	0.83 337	0.53 282	0.41 346	1.63 512	0.77 466	2.00 513	1.05 311	1.25 397	1.20 347	1.33 434	0.83 354	4.93 543	0.85 421	0.32 476	0.22 436	0.20 208	0.20 288	0.23 331	0.25 376

DIP-Stereo	0.62 264	0.30 275	0.83 337	0.48 177	0.36 282	0.95 395	0.33 120	2.37 572	0.67 165	1.25 397	1.00 245	0.68 217	0.51 200	0.91 189	0.61 339	0.18 169	0.15 260	0.21 245	0.17 206	0.19 197	0.19 260
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FC-DCNN v2	2.81 590	0.59 507	0.85 339	0.73 502	0.57 452	2.97 585	1.05 531	3.39 596	2.61 584	6.98 619	7.67 611	10.38 621	6.31 615	5.75 564	3.37 577	0.53 559	0.48 570	0.51 548	0.50 558	0.53 536	0.51 536

ffm	0.72 328	0.33 351	0.85 339	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	0.95 183	2.47 579	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	1.55 366	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.31 457	0.27 441	0.19 197	0.20 292

ff1	1.37 515	0.33 351	0.85 339	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	0.95 183	2.47 579	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	7.22 592	7.61 600	0.20 259	0.12 65	0.31 457	0.27 441	0.19 197	0.20 292

mmx	1.39 518	0.33 351	0.85 339	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	2.13 535	1.37 489	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	7.22 592	7.61 600	0.24 365	0.19 371	0.31 457	0.27 441	0.30 425	0.25 376

xxx	1.39 518	0.33 351	0.85 339	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	2.13 535	1.37 489	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	7.22 592	7.61 600	0.24 365	0.19 371	0.31 457	0.27 441	0.30 425	0.25 376

SACVNet	0.85 408	0.46 457	0.85 339	0.81 526	0.56 449	0.80 340	0.79 471	1.68 417	1.12 347	1.34 447	1.33 396	1.25 412	0.94 406	2.39 471	0.76 388	0.34 495	0.26 472	0.31 457	0.29 474	0.35 459	0.44 514

model_zeroshot	0.48 162	0.29 255	0.86 345	0.51 242	0.36 282	0.69 276	0.37 178	1.12 263	0.62 136	0.85 232	0.84 203	0.66 212	0.37 99	0.73 125	0.34 129	0.20 259	0.16 299	0.19 166	0.16 180	0.17 115	0.16 160

SMFormer	0.75 360	0.30 275	0.86 345	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.82 413	0.24 365	0.20 391	0.22 278	0.21 333	0.23 331	0.24 364

tta	0.75 360	0.30 275	0.86 345	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.82 413	0.24 365	0.20 391	0.22 278	0.21 333	0.18 153	0.18 219

qqq1	0.72 328	0.30 275	0.86 345	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.44 228	0.24 365	0.20 391	0.18 137	0.15 138	0.18 153	0.18 219

fff1	0.72 328	0.30 275	0.86 345	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.44 228	0.24 365	0.20 391	0.18 137	0.15 138	0.18 153	0.18 219

1111x	1.70 546	0.29 255	0.86 345	0.51 242	0.27 107	1.01 414	0.68 442	2.22 557	1.28 447	1.13 329	1.40 423	1.21 399	1.10 466	5.53 557	15.20 622	0.22 321	0.21 415	0.22 278	0.22 362	0.24 346	0.22 330

StereoVision	0.65 291	0.34 375	0.86 345	0.59 372	0.40 338	0.50 134	0.41 234	1.09 251	0.93 257	0.71 194	2.50 561	0.82 260	0.57 239	1.03 229	0.49 278	0.25 393	0.28 487	0.29 438	0.28 462	0.36 466	0.20 292

CFNet_pseudo	0.66 300	0.32 328	0.86 345	0.48 177	0.39 328	0.70 283	0.40 217	1.33 319	1.22 419	1.16 348	1.34 403	1.24 408	0.64 276	0.98 215	0.59 327	0.21 292	0.16 299	0.33 481	0.19 252	0.36 466	0.25 376

GANet	1.36 513	0.47 462	0.86 345	0.67 460	0.45 379	1.34 479	1.73 579	1.64 408	1.24 428	1.49 490	2.38 553	1.55 478	1.20 488	9.30 612	0.93 434	0.30 462	0.31 508	0.33 481	0.28 462	0.39 483	0.30 441

ccs_rob	0.66 300	0.33 351	0.86 345	0.48 177	0.39 328	0.70 283	0.40 217	1.33 319	1.22 419	1.16 348	1.34 403	1.23 406	0.64 276	0.98 215	0.59 327	0.21 292	0.16 299	0.35 499	0.20 288	0.37 470	0.25 376

FC-DCNN	2.72 589	0.59 507	0.86 345	0.73 502	0.57 452	2.91 583	1.04 529	3.01 590	2.60 583	6.83 618	7.64 610	9.92 618	6.33 616	5.21 546	3.14 571	0.53 559	0.48 570	0.51 548	0.50 558	0.53 536	0.51 536

FE-Mocha	0.49 170	0.30 275	0.87 356	0.48 177	0.36 282	0.45 87	0.22 26	1.58 391	0.49 86	1.00 270	1.09 290	0.74 232	0.41 118	0.55 56	0.30 66	0.18 169	0.12 65	0.21 245	0.20 288	0.17 115	0.15 122

rvit_stereo_ft	0.47 156	0.35 395	0.87 356	0.67 460	0.42 351	0.40 51	0.59 410	0.81 122	0.74 190	0.46 109	0.55 117	0.57 175	0.49 188	0.65 102	0.50 284	0.25 393	0.17 330	0.22 278	0.22 362	0.24 346	0.17 193

test_sample6	0.71 326	0.34 375	0.87 356	0.52 263	0.30 177	0.82 351	0.58 401	1.79 456	1.15 374	1.14 332	1.33 396	0.91 301	0.79 331	1.31 302	0.74 380	0.27 432	0.21 415	0.27 412	0.29 474	0.28 404	0.27 410

test_sample5	0.69 315	0.34 375	0.87 356	0.52 263	0.30 177	0.84 366	0.54 360	1.83 468	1.14 362	1.11 312	1.25 361	0.88 289	0.78 327	1.23 282	0.65 351	0.26 416	0.20 391	0.27 412	0.27 441	0.27 385	0.26 400

DualNet	0.70 319	0.34 375	0.87 356	0.52 263	0.30 177	0.84 366	0.54 360	1.83 468	1.14 362	1.14 332	1.33 396	0.88 289	0.78 327	1.23 282	0.65 351	0.26 416	0.20 391	0.27 412	0.27 441	0.27 385	0.26 400

RALAANet	0.60 254	0.33 351	0.87 356	0.62 410	0.50 409	0.69 276	0.31 99	1.21 293	1.06 315	1.09 298	1.16 331	0.88 289	0.46 153	1.22 280	0.42 215	0.19 218	0.15 260	0.21 245	0.17 206	0.27 385	0.17 193

MSMDNet	0.66 300	0.32 328	0.87 356	0.49 197	0.37 301	0.79 331	0.40 217	1.43 348	1.31 461	1.15 338	1.31 387	1.24 408	0.63 272	0.88 181	0.57 320	0.21 292	0.16 299	0.26 396	0.19 252	0.39 483	0.24 364

DeepPruner_ROB	0.74 351	0.48 466	0.87 356	0.57 353	0.44 371	0.79 331	0.54 360	1.73 428	0.96 267	1.38 461	1.27 371	1.24 408	0.73 305	1.43 341	0.73 379	0.34 495	0.28 487	0.27 412	0.26 430	0.31 434	0.31 451

test_sample3	0.68 313	0.32 328	0.88 364	0.52 263	0.30 177	0.97 405	0.52 346	1.86 476	1.15 374	1.08 292	1.11 302	0.88 289	0.71 300	1.17 271	0.68 363	0.25 393	0.20 391	0.25 377	0.25 412	0.25 359	0.25 376

PCWNet_CMD	0.66 300	0.32 328	0.88 364	0.49 197	0.37 301	0.78 325	0.40 217	1.42 342	1.31 461	1.16 348	1.31 387	1.25 412	0.62 267	0.89 186	0.57 320	0.20 259	0.16 299	0.27 412	0.19 252	0.40 487	0.25 376

CFNet_ucs	0.70 319	0.33 351	0.88 364	0.50 209	0.43 362	0.74 300	0.44 270	1.60 397	1.29 451	1.22 379	1.54 464	1.09 375	0.63 272	0.99 220	0.59 327	0.25 393	0.20 391	0.37 510	0.21 333	0.40 487	0.28 422

RAFT_CTSACE	0.63 271	0.26 162	0.88 364	0.55 322	0.51 421	0.71 288	0.44 270	0.80 117	0.97 274	0.97 258	1.84 518	1.18 395	0.68 287	1.47 351	0.36 151	0.16 74	0.15 260	0.21 245	0.20 288	0.20 236	0.14 82

LMCR-Stereo	0.82 393	0.46 457	0.88 364	0.75 510	0.43 362	1.33 477	0.56 386	2.43 577	0.98 279	1.53 496	1.49 452	0.74 232	1.00 438	1.63 381	0.89 428	0.28 446	0.17 330	0.22 278	0.17 206	0.29 415	0.20 292

StereoDRNet-Refined	0.80 382	0.41 438	0.88 364	0.62 410	0.42 351	1.33 477	0.48 317	1.52 373	1.17 387	1.45 479	1.44 435	1.44 455	0.90 386	1.26 291	1.24 483	0.20 259	0.16 299	0.27 412	0.24 398	0.25 359	0.28 422
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
gcap-zeroshot	0.53 191	0.28 220	0.89 370	0.49 197	0.28 132	0.76 312	0.37 178	1.34 324	0.73 188	0.89 237	0.67 152	1.35 439	0.51 200	0.79 148	0.33 114	0.18 169	0.15 260	0.18 137	0.15 138	0.17 115	0.16 160

TransformOpticalFlow	0.96 436	0.28 220	0.89 370	0.52 263	0.31 203	0.66 259	0.54 360	1.75 436	1.12 347	1.09 298	1.44 435	1.37 444	1.01 440	6.70 584	0.42 215	0.19 218	0.12 65	0.20 208	0.19 252	0.18 153	0.19 260

ADLNet	0.85 408	0.36 405	0.89 370	0.85 543	0.72 507	1.24 463	0.76 463	1.82 463	1.36 485	1.52 494	1.35 409	1.27 420	0.99 436	1.23 282	1.15 473	0.27 432	0.20 391	0.26 396	0.25 412	0.28 404	0.30 441

MSMD_ROB	1.99 565	0.59 507	0.89 370	0.70 482	0.61 475	3.95 599	0.94 512	1.80 459	1.79 550	4.41 606	4.43 587	8.17 614	3.66 601	3.40 511	1.33 494	0.52 553	0.48 570	0.54 556	0.58 568	0.53 536	0.50 532

GES	0.66 300	0.34 375	0.90 374	0.59 372	0.38 318	0.94 392	0.57 397	2.11 534	0.86 228	1.02 279	1.11 302	0.66 212	0.79 331	0.99 220	0.61 339	0.27 432	0.19 371	0.20 208	0.20 288	0.21 281	0.30 441

UPFNet	0.80 382	0.32 328	0.90 374	0.59 372	0.74 515	1.26 466	0.80 477	1.52 373	1.10 341	1.30 420	1.12 309	1.30 427	0.84 358	1.67 389	1.09 462	0.24 365	0.24 457	0.24 338	0.23 385	0.25 359	0.18 219

DMCA	0.67 309	0.34 375	0.90 374	0.51 242	0.44 371	0.86 370	0.47 305	1.42 342	1.02 297	1.17 357	1.12 309	1.23 406	0.75 309	0.78 144	0.95 440	0.25 393	0.19 371	0.27 412	0.19 252	0.24 346	0.27 410

test_sample4	0.69 315	0.33 351	0.91 377	0.51 242	0.30 177	0.92 387	0.52 346	1.87 479	1.15 374	1.14 332	1.18 336	0.87 285	0.75 309	1.18 273	0.68 363	0.25 393	0.20 391	0.26 396	0.26 430	0.26 371	0.25 376

iRaft-Stereo_5w	0.85 408	0.29 255	0.91 377	0.53 282	0.43 362	0.49 120	0.68 442	0.99 198	0.87 233	0.79 212	1.34 403	1.46 460	0.91 389	5.11 544	1.11 468	0.17 122	0.14 199	0.22 278	0.18 227	0.20 236	0.20 292

AASNet	0.76 366	0.35 395	0.91 377	0.79 520	0.81 540	1.14 440	0.56 386	2.02 521	1.08 326	1.22 379	1.24 357	0.93 311	0.76 317	0.77 139	1.16 474	0.27 432	0.23 448	0.24 338	0.20 288	0.28 404	0.24 364

RASNet	1.12 484	0.30 275	0.91 377	0.66 448	0.77 528	0.97 405	0.57 397	1.37 330	1.35 481	1.02 279	1.34 403	2.11 549	1.43 518	7.09 591	1.39 505	0.19 218	0.17 330	0.17 100	0.19 252	0.18 153	0.16 160

MIM_Stereo	0.57 239	0.24 108	0.92 381	0.46 135	0.30 177	0.54 172	0.28 76	1.27 311	0.75 191	1.00 270	1.16 331	0.93 311	0.53 212	1.45 345	0.61 339	0.16 74	0.16 299	0.20 208	0.19 252	0.17 115	0.14 82

MeshStereo	2.26 572	0.56 497	0.92 381	0.61 399	0.49 402	2.60 574	1.02 527	3.18 592	2.05 567	7.40 623	4.98 597	7.58 611	2.98 593	6.37 574	1.96 546	0.43 533	0.43 556	0.45 536	0.39 530	0.43 501	0.42 504
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
UGAM-zero	1.00 453	0.30 275	0.93 383	0.47 149	0.30 177	0.57 194	0.25 50	2.25 560	0.63 140	1.01 275	1.10 296	2.73 573	1.85 558	6.26 571	0.40 193	0.17 122	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.17 193

GCST	1.08 474	1.47 589	0.93 383	1.73 591	1.14 577	1.30 472	0.31 99	1.33 319	1.16 384	1.29 412	0.97 238	0.98 333	0.49 188	2.08 441	0.46 257	1.19 592	0.70 592	1.30 591	0.85 587	1.02 577	0.89 576

CoDeX	0.73 346	0.29 255	0.93 383	0.54 298	0.36 282	1.14 440	0.61 417	2.34 569	1.17 387	1.16 348	1.25 361	0.91 301	0.87 374	1.33 310	0.64 350	0.20 259	0.16 299	0.21 245	0.18 227	0.20 236	0.18 219

PS-NSSS	0.99 448	0.58 504	0.93 383	0.58 359	0.57 452	0.91 380	0.80 477	1.81 462	1.14 362	1.14 332	1.67 497	1.00 340	0.83 354	4.62 534	0.78 396	0.37 510	0.31 508	0.52 550	0.32 498	0.45 511	0.38 491

DDVS	0.78 375	0.41 438	0.94 387	0.60 384	0.43 362	1.30 472	0.43 256	1.40 339	0.91 249	1.20 370	1.15 326	1.43 450	0.64 276	2.18 453	0.89 428	0.28 446	0.22 436	0.26 396	0.23 385	0.31 434	0.33 464

MIPNet	0.56 231	0.28 220	0.94 387	0.49 197	0.33 246	0.66 259	0.38 188	1.35 327	1.08 326	1.06 288	0.92 220	0.60 190	0.79 331	0.73 125	0.52 296	0.17 122	0.14 199	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.17 193

GMStereo	0.55 222	0.45 455	0.94 387	0.50 209	0.32 225	0.64 234	0.43 256	1.00 202	1.40 503	0.82 222	0.73 174	0.51 137	0.45 146	0.85 172	0.55 313	0.24 365	0.15 260	0.20 208	0.21 333	0.31 434	0.24 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.85 408	0.38 419	0.94 387	0.80 523	1.03 565	1.17 450	0.58 401	1.52 373	1.20 407	1.19 366	1.62 485	1.13 387	1.20 488	1.80 413	1.06 456	0.24 365	0.24 457	0.24 338	0.21 333	0.23 331	0.27 410

G2L-Stereo	0.80 382	0.32 328	0.95 391	0.60 384	0.42 351	0.78 325	0.69 446	1.50 365	1.09 334	1.33 443	1.14 318	1.45 457	0.72 303	2.45 474	1.10 465	0.25 393	0.20 391	0.26 396	0.21 333	0.20 236	0.26 400

UGAM	1.14 489	0.27 195	0.95 391	0.53 282	0.42 351	0.70 283	0.72 454	0.95 183	1.32 465	0.98 262	1.48 450	1.78 516	0.87 374	9.65 618	0.87 424	0.21 292	0.18 353	0.30 451	0.24 398	0.19 197	0.16 160

MyStereo06	0.61 260	0.28 220	0.95 391	0.56 336	0.46 391	0.61 217	0.73 455	1.78 450	0.67 165	1.03 283	1.12 309	1.13 387	0.56 229	0.78 144	0.41 202	0.17 122	0.16 299	0.23 318	0.20 288	0.22 305	0.20 292

hknet	0.77 368	0.32 328	0.95 391	0.54 298	0.38 318	1.27 467	0.65 429	2.16 544	1.07 320	1.20 370	1.11 302	1.59 484	0.81 341	1.37 323	0.66 356	0.22 321	0.17 330	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.22 330

delet	0.85 408	0.32 328	0.95 391	0.65 442	0.66 490	1.64 514	0.84 484	1.75 436	1.35 481	1.32 434	1.30 381	1.30 427	0.88 379	1.68 394	1.10 465	0.21 292	0.21 415	0.24 338	0.24 398	0.21 281	0.21 312

acv_ft	0.75 360	0.31 311	0.95 391	0.70 482	0.86 551	1.24 463	0.53 354	1.44 349	1.07 320	1.24 392	1.30 381	1.08 365	0.92 392	0.80 151	1.34 496	0.21 292	0.19 371	0.21 245	0.18 227	0.21 281	0.18 219

CIPLG	0.62 264	0.33 351	0.96 397	0.58 359	0.50 409	0.75 305	0.48 317	1.05 228	0.96 267	1.40 468	1.57 474	0.64 205	0.48 177	0.89 186	0.70 367	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.21 312

STrans-v2	1.04 468	0.28 220	0.96 397	0.49 197	0.32 225	0.68 270	0.79 471	2.47 580	1.12 347	1.12 314	1.46 444	1.40 446	1.46 523	6.70 584	0.43 225	0.18 169	0.13 141	0.20 208	0.18 227	0.18 153	0.18 219

dd	0.59 251	0.48 466	0.97 399	0.55 322	0.32 225	0.64 234	0.47 305	1.02 209	1.34 472	0.78 209	0.86 207	0.58 181	0.54 217	1.01 225	0.86 423	0.28 446	0.18 353	0.26 396	0.19 252	0.32 443	0.24 364

IPLG	0.69 315	0.27 195	0.97 399	0.51 242	0.43 362	0.79 331	0.33 120	1.21 293	1.06 315	1.30 420	1.10 296	0.52 145	0.55 223	3.16 506	0.63 346	0.16 74	0.14 199	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.17 193

TRStereo	0.60 254	0.60 515	0.97 399	0.74 506	0.67 494	0.46 93	0.38 188	1.85 473	0.89 240	0.79 212	0.80 198	0.88 289	0.39 110	1.10 251	0.41 202	0.23 348	0.15 260	0.23 318	0.24 398	0.17 115	0.15 122

rvit_0105_6	0.53 191	0.37 412	0.98 402	0.65 442	0.38 318	0.51 151	0.51 335	0.77 100	1.20 407	0.54 156	0.55 117	0.65 208	0.53 212	0.94 201	0.44 228	0.32 476	0.32 516	0.28 427	0.24 398	0.28 404	0.21 312

IGEV-FE	0.53 191	0.30 275	0.99 403	0.56 336	0.35 268	0.41 57	0.32 109	1.37 330	0.63 140	1.00 270	1.09 290	0.94 314	0.41 118	0.83 162	0.39 185	0.18 169	0.12 65	0.19 166	0.18 227	0.19 197	0.17 193

IGEV_Zeroshot_test	0.53 191	0.30 275	0.99 403	0.56 336	0.35 268	0.41 57	0.32 109	1.37 330	0.63 140	1.00 270	1.09 290	0.95 323	0.41 118	0.83 162	0.39 185	0.18 169	0.12 65	0.19 166	0.18 227	0.19 197	0.17 193

UDG	1.41 521	2.65 614	0.99 403	1.44 588	1.64 592	1.34 479	0.80 477	1.60 397	1.23 422	1.23 385	1.71 501	2.01 542	1.34 511	1.47 351	1.41 510	0.90 580	0.54 581	2.29 600	0.75 580	1.84 590	1.04 583

IPLGR_C	0.62 264	0.33 351	0.99 403	0.58 359	0.49 402	0.76 312	0.48 317	1.10 254	0.96 267	1.40 468	1.56 470	0.62 199	0.48 177	0.80 151	0.71 373	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.21 312

GEStereo_RVC	0.90 423	0.37 412	0.99 403	0.64 428	0.50 409	0.95 395	0.79 471	2.42 576	1.17 387	1.16 348	1.11 302	1.26 416	0.92 392	3.24 507	0.90 431	0.29 457	0.19 371	0.23 318	0.20 288	0.27 385	0.29 428

iResNet_ROB	0.77 368	0.30 275	0.99 403	0.57 353	0.36 282	0.83 357	0.36 156	2.33 566	1.58 532	1.27 404	1.30 381	1.25 412	0.84 358	1.65 384	0.79 402	0.20 259	0.14 199	0.17 100	0.12 51	0.18 153	0.27 410

MyStereo8	0.65 291	0.29 255	1.00 409	0.58 359	0.49 402	0.91 380	0.35 140	1.18 280	1.31 461	1.16 348	1.27 371	0.90 298	0.64 276	0.72 120	0.95 440	0.18 169	0.14 199	0.20 208	0.18 227	0.22 305	0.26 400

CRFU-Net	0.86 413	0.39 424	1.00 409	0.65 442	0.57 452	1.78 529	0.86 491	2.15 541	0.81 217	1.38 461	1.18 336	1.64 496	1.19 485	1.35 316	0.90 431	0.26 416	0.22 436	0.21 245	0.19 252	0.23 331	0.24 364

iRaft-Stereo_20w	0.65 291	0.31 311	1.00 409	0.47 149	0.34 264	0.73 295	0.30 91	2.96 589	0.70 178	1.15 338	1.14 318	0.76 239	0.65 282	1.11 254	0.38 174	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.16 180	0.19 197	0.18 219

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 479	1.02 564	1.00 409	0.82 534	0.67 494	1.93 543	0.93 509	1.62 404	1.11 343	1.15 338	1.25 361	1.50 469	0.79 331	1.96 430	0.76 388	1.89 595	0.34 522	0.79 575	0.36 523	1.25 585	0.83 573

rvit_105_1	0.72 328	0.52 483	1.01 413	0.78 518	0.49 402	0.75 305	0.87 493	1.12 263	1.18 394	0.99 265	0.79 193	0.90 298	0.77 320	1.26 291	0.75 385	0.41 524	0.36 538	0.36 507	0.41 535	0.30 425	0.33 464

GMStereo_Zeroshot	0.67 309	0.61 517	1.01 413	0.64 428	0.37 301	0.84 366	0.35 140	1.05 228	1.12 347	1.12 314	1.06 276	1.27 420	0.54 217	1.19 275	0.59 327	0.32 476	0.17 330	0.31 457	0.18 227	0.52 534	0.22 330

plain	0.46 148	0.27 195	1.01 413	0.50 209	0.40 338	0.35 32	0.37 178	0.87 143	0.56 119	0.43 91	0.76 182	0.42 87	0.40 115	1.13 260	0.45 243	0.21 292	0.15 260	0.24 338	0.19 252	0.24 346	0.16 160

ACRE	0.61 260	0.33 351	1.01 413	0.58 359	0.49 402	0.75 305	0.47 305	1.06 241	0.95 262	1.37 455	1.55 466	0.62 199	0.46 153	0.83 162	0.70 367	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.21 312

ccnet	1.12 484	0.67 527	1.01 413	0.78 518	0.73 514	1.72 520	0.99 522	1.84 472	1.26 436	1.47 482	1.85 520	1.75 513	1.29 502	1.75 404	1.88 542	0.57 562	0.53 578	0.57 565	0.55 565	0.59 547	0.54 540

GwcNet-RSSM	0.77 368	0.32 328	1.01 413	0.62 410	0.54 440	0.78 325	0.51 335	1.73 428	1.20 407	1.09 298	1.37 412	1.46 460	0.85 361	1.53 362	1.09 462	0.25 393	0.18 353	0.23 318	0.24 398	0.20 236	0.19 260

CFNet	0.96 436	0.36 405	1.01 413	0.62 410	0.42 351	0.99 411	0.47 305	1.90 488	1.32 465	0.99 265	1.39 421	1.10 377	0.86 369	5.58 560	0.79 402	0.23 348	0.17 330	0.28 427	0.27 441	0.26 371	0.21 312

ssnet_v2	0.88 418	0.36 405	1.02 420	0.62 410	0.38 318	1.32 475	0.97 517	2.07 530	1.34 472	1.37 455	1.18 336	1.54 476	0.92 392	1.10 251	1.65 531	0.30 462	0.27 480	0.30 451	0.28 462	0.27 385	0.26 400

IER	0.70 319	0.31 311	1.02 420	0.48 177	0.52 433	1.34 479	0.51 335	1.17 275	0.99 286	1.23 385	1.34 403	1.12 382	1.11 467	0.99 220	0.71 373	0.20 259	0.16 299	0.21 245	0.21 333	0.20 236	0.19 260

sCroCo_RVC	0.49 170	0.40 431	1.02 420	0.65 442	0.60 472	0.52 155	0.40 217	0.83 132	0.61 134	0.44 96	0.74 178	0.49 127	0.50 194	0.63 91	0.48 269	0.26 416	0.27 480	0.23 318	0.22 362	0.29 415	0.25 376

SFCPSM	0.70 319	0.28 220	1.02 420	0.51 242	0.38 318	1.37 482	0.66 434	2.00 513	1.03 301	1.17 357	1.21 349	0.82 260	0.78 327	1.03 229	0.53 303	0.21 292	0.17 330	0.22 278	0.24 398	0.21 281	0.19 260

PAM_32	0.77 368	0.28 220	1.03 424	0.52 263	0.30 177	1.32 475	0.35 140	1.97 508	0.65 160	1.02 279	1.06 276	3.05 578	1.49 528	0.96 205	0.36 151	0.19 218	0.13 141	0.20 208	0.18 227	0.19 197	0.19 260

DAS	0.84 404	0.34 375	1.03 424	0.64 428	0.69 502	0.77 320	0.63 425	1.54 382	1.20 407	1.79 537	1.55 466	0.95 323	1.04 450	2.83 492	0.60 335	0.21 292	0.16 299	0.25 377	0.18 227	0.27 385	0.22 330

SepStereo	0.82 393	0.34 375	1.03 424	0.64 428	0.69 502	0.77 320	0.63 425	1.54 382	1.20 407	1.79 537	1.55 466	0.95 323	1.04 450	2.30 464	0.60 335	0.21 292	0.16 299	0.25 377	0.18 227	0.27 385	0.22 330

MANE	6.19 609	0.59 507	1.03 424	0.93 563	1.22 583	13.38 622	2.69 609	12.81 626	17.94 631	8.21 624	10.82 622	14.72 624	11.68 620	11.39 624	11.90 616	0.59 566	0.50 575	0.52 550	1.76 611	0.55 540	0.54 540

test-1	0.52 180	0.26 162	1.04 428	0.56 336	0.32 225	0.61 217	0.38 188	1.10 254	0.91 249	0.78 209	1.01 251	0.77 241	0.52 206	0.60 81	0.42 215	0.17 122	0.14 199	0.20 208	0.17 206	0.20 236	0.23 350

rvit_0105_5	0.58 246	0.39 424	1.05 429	0.66 448	0.37 301	0.58 197	0.56 386	0.94 178	1.18 394	0.64 181	0.68 155	0.75 235	0.63 272	0.88 181	0.50 284	0.32 476	0.32 516	0.30 451	0.27 441	0.28 404	0.25 376

rvit_stereo_0075_2	0.64 283	0.46 457	1.05 429	0.66 448	0.66 490	0.53 164	0.48 317	1.20 292	1.12 347	0.76 201	0.92 220	0.78 245	0.53 212	1.03 229	0.59 327	0.37 510	0.28 487	0.40 524	0.31 490	0.37 470	0.32 458

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 379	0.43 445	1.05 429	0.64 428	0.58 461	0.95 395	0.53 354	1.53 379	1.18 394	1.37 455	1.15 326	1.43 450	0.88 379	1.61 378	0.84 418	0.25 393	0.22 436	0.27 412	0.27 441	0.29 415	0.29 428
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.64 283	0.32 328	1.05 429	0.55 322	0.40 338	0.54 172	0.45 290	1.21 293	0.93 257	1.03 283	1.47 445	0.69 222	0.63 272	1.76 409	0.49 278	0.18 169	0.14 199	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.20 292

rvit_0105_4	0.56 231	0.38 419	1.06 433	0.66 448	0.38 318	0.53 164	0.53 354	0.84 139	1.17 387	0.56 160	0.61 135	0.72 229	0.59 249	0.98 215	0.45 243	0.32 476	0.33 521	0.29 438	0.25 412	0.29 415	0.23 350

ADStereo(finetuned)	0.57 239	0.24 108	1.06 433	0.43 81	0.24 49	0.49 120	0.35 140	1.05 228	1.30 457	1.12 314	1.03 269	0.58 181	1.20 488	0.84 167	0.51 289	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.19 260

dad	0.86 413	0.66 526	1.06 433	0.56 336	0.37 301	0.76 312	0.44 270	1.17 275	1.50 522	1.44 477	1.27 371	1.34 438	0.75 309	2.52 481	0.84 418	0.42 528	0.27 480	0.83 576	0.26 430	0.41 490	0.29 428

DSFCA	0.93 431	0.34 375	1.06 433	0.52 263	0.65 487	1.55 506	0.93 509	1.49 361	1.19 402	1.56 506	1.15 326	1.50 469	0.96 418	3.07 501	1.02 452	0.30 462	0.26 472	0.25 377	0.25 412	0.28 404	0.24 364

NCCL2	1.00 453	0.56 497	1.06 433	0.75 510	0.57 452	1.31 474	1.72 578	1.77 446	1.36 485	1.50 491	1.17 334	1.91 529	1.17 478	1.54 364	1.29 491	0.35 502	0.31 508	0.45 536	0.44 543	0.40 487	0.40 495

ISRNet	0.80 382	0.33 351	1.07 438	0.81 526	0.66 490	0.60 211	0.34 131	1.19 290	1.13 359	1.59 513	1.53 459	1.35 439	0.77 320	1.27 294	0.94 436	0.39 517	0.34 522	0.43 531	0.38 528	0.34 456	0.49 530

MyStereo05	0.66 300	0.28 220	1.07 438	0.56 336	0.46 391	0.61 217	0.73 455	1.34 324	1.41 509	1.15 338	0.91 218	0.77 241	0.80 337	1.41 340	0.63 346	0.17 122	0.16 299	0.23 318	0.20 288	0.22 305	0.20 292

MyStereo04	0.67 309	0.29 255	1.07 438	0.55 322	0.45 379	0.59 204	0.79 471	1.50 365	1.40 503	0.91 243	0.91 218	0.74 232	0.86 369	1.52 358	0.62 342	0.17 122	0.16 299	0.24 338	0.20 288	0.23 331	0.20 292

DCANet-4	0.54 207	0.26 162	1.07 438	0.42 73	0.24 49	0.48 108	0.36 156	0.99 198	1.30 457	1.10 306	1.02 259	0.56 172	0.75 309	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

PAM	0.76 366	0.29 255	1.08 442	0.52 263	0.33 246	1.38 485	0.39 203	2.01 517	0.67 165	1.06 288	0.96 229	2.89 577	1.43 518	0.86 176	0.35 139	0.19 218	0.12 65	0.19 166	0.17 206	0.19 197	0.20 292

rvit_0105_3	0.63 271	0.44 448	1.08 442	0.72 494	0.40 338	0.64 234	0.71 451	1.03 214	1.17 387	0.82 222	0.70 165	0.80 251	0.70 295	0.91 189	0.56 317	0.35 502	0.34 522	0.34 491	0.32 498	0.27 385	0.28 422

SQANet	1.31 507	0.88 555	1.08 442	1.83 593	1.44 589	1.44 496	0.75 460	1.74 433	1.09 334	1.32 434	1.26 368	1.28 423	1.01 440	1.50 355	0.83 415	2.50 602	0.34 522	1.47 592	0.55 565	2.32 594	1.57 593

RAFT + AFF	1.00 453	0.42 442	1.09 445	0.67 460	0.50 409	1.22 461	1.24 550	2.24 559	1.19 402	1.30 420	1.56 470	1.17 392	1.49 528	3.44 515	0.83 415	0.21 292	0.25 466	0.30 451	0.26 430	0.27 385	0.27 410

MMNet	0.84 404	0.32 328	1.09 445	0.60 384	0.59 469	1.85 537	0.49 327	1.51 371	1.27 442	1.37 455	1.15 326	1.26 416	1.18 482	1.67 389	1.22 481	0.19 218	0.18 353	0.23 318	0.22 362	0.25 359	0.21 312

XPNet_ROB	0.96 436	0.49 469	1.09 445	0.72 494	0.57 452	1.11 435	1.14 541	1.66 414	1.23 422	1.85 544	1.39 421	1.64 496	1.11 467	1.80 413	1.42 514	0.38 514	0.30 502	0.33 481	0.29 474	0.37 470	0.34 469

PFNet	0.91 426	0.26 162	1.10 448	0.63 419	0.32 225	0.64 234	0.56 386	1.17 275	0.99 286	1.47 482	1.08 285	0.98 333	0.69 290	6.62 579	0.54 309	0.20 259	0.12 65	0.24 338	0.19 252	0.20 236	0.17 193

MLCV	0.72 328	0.34 375	1.10 448	0.51 242	0.23 33	0.91 380	0.39 203	1.33 319	1.23 422	1.46 481	1.55 466	1.01 347	0.64 276	1.95 429	0.80 406	0.18 169	0.12 65	0.18 137	0.14 114	0.19 197	0.17 193

Anonymous3	0.61 260	0.44 448	1.11 450	0.59 372	0.49 402	0.93 391	0.65 429	0.93 172	0.81 217	0.72 199	0.88 213	0.65 208	0.69 290	1.06 239	0.53 303	0.35 502	0.30 502	0.26 396	0.26 430	0.31 434	0.27 410

DISCO	1.03 465	0.34 375	1.11 450	0.69 476	0.45 379	2.07 552	0.84 484	2.13 535	1.50 522	1.15 338	1.33 396	2.40 561	1.07 461	2.60 484	1.51 526	0.23 348	0.18 353	0.22 278	0.20 288	0.31 434	0.27 410

DDUNet	1.50 527	2.69 615	1.12 452	1.77 592	1.88 594	1.84 536	0.92 505	1.70 424	1.16 384	1.38 461	1.79 512	1.60 486	1.12 470	1.37 323	1.08 460	1.10 590	0.76 593	2.37 602	0.94 591	2.00 591	1.37 591

RP	1.09 477	0.50 476	1.12 452	0.90 557	1.04 566	1.11 435	0.84 484	1.80 459	1.62 534	1.55 505	2.00 534	1.90 528	1.78 552	1.84 416	1.25 484	0.52 553	0.36 538	0.48 543	0.36 523	0.45 511	0.43 511

DualNet (step1)	0.83 399	0.49 469	1.13 454	0.56 336	0.39 328	1.02 416	0.73 455	1.78 450	1.21 413	1.22 379	1.18 336	1.08 365	0.92 392	1.23 282	0.67 359	0.57 562	0.28 487	0.62 568	0.67 576	0.45 511	0.42 504

test_sample9	1.86 556	0.49 469	1.13 454	0.56 336	0.39 328	1.02 416	0.73 455	1.78 450	1.21 413	1.22 379	1.18 336	1.08 365	0.92 392	2.27 462	7.92 604	0.57 562	12.61 634	0.62 568	0.67 576	0.45 511	0.42 504

test_sample8	2.19 570	0.49 469	1.13 454	0.56 336	0.39 328	1.02 416	0.73 455	1.82 463	1.15 374	2.26 564	1.30 381	4.94 600	2.52 586	2.27 462	7.92 604	0.57 562	12.61 634	0.62 568	0.67 576	0.45 511	0.42 504

DRN-Test	1.00 453	0.44 448	1.13 454	0.70 482	0.81 540	1.62 511	0.79 471	2.14 539	1.44 515	1.78 534	1.33 396	1.43 450	1.05 454	2.18 453	1.53 527	0.27 432	0.21 415	0.31 457	0.30 483	0.32 443	0.28 422

IPLGR	0.58 246	0.27 195	1.14 458	0.48 177	0.28 132	0.65 250	0.33 120	1.22 301	1.13 359	1.18 362	1.05 274	0.69 222	0.66 285	0.96 205	0.52 296	0.17 122	0.15 260	0.20 208	0.17 206	0.20 236	0.18 219

NaN_ROB	1.13 487	0.55 493	1.15 459	0.64 428	0.48 398	1.61 510	2.03 595	1.72 427	1.48 519	2.09 560	1.27 371	1.40 446	1.08 462	3.94 521	1.30 492	0.28 446	0.34 522	0.28 427	0.28 462	0.30 425	0.33 464

ETE_ROB	0.96 436	0.64 524	1.16 460	0.69 476	0.48 398	1.14 440	1.13 540	1.77 446	1.19 402	1.91 551	1.45 438	1.73 508	1.05 454	1.60 376	1.14 472	0.32 476	0.26 472	0.38 513	0.34 514	0.39 483	0.41 500

LALA_ROB	1.01 459	0.59 507	1.16 460	0.67 460	0.51 421	1.63 512	1.26 554	1.69 419	1.38 493	1.81 541	1.37 412	1.94 534	1.02 446	1.58 372	1.38 502	0.37 510	0.27 480	0.43 531	0.37 526	0.43 501	0.37 485

ADLNet2	0.88 418	0.34 375	1.17 462	0.77 516	0.64 485	1.12 438	0.76 463	1.74 433	1.24 428	1.21 374	1.65 492	1.71 506	1.05 454	1.67 389	1.17 477	0.24 365	0.21 415	0.21 245	0.22 362	0.26 371	0.29 428

BEATNet_4x	0.73 346	0.49 469	1.17 462	0.53 282	0.26 81	1.03 419	0.55 378	1.82 463	1.06 315	1.21 374	1.22 351	0.96 329	0.91 389	1.01 225	1.06 456	0.21 292	0.14 199	0.24 338	0.19 252	0.37 470	0.21 312

PSMNet_ROB	0.90 423	0.52 483	1.17 462	0.72 494	0.61 475	1.27 467	1.12 539	1.76 442	1.12 347	1.09 298	1.28 377	1.45 457	0.89 385	1.65 384	1.42 514	0.33 485	0.25 466	0.37 510	0.39 530	0.35 459	0.29 428

otaku	1.60 536	1.11 571	1.21 465	2.20 595	1.56 591	1.97 546	1.24 550	2.07 530	1.36 485	1.44 477	1.62 485	1.73 508	1.19 485	1.73 402	0.98 448	2.89 606	0.57 583	1.74 593	0.60 572	2.78 601	1.94 599

anonymity	1.12 484	0.97 559	1.21 465	1.07 574	1.12 574	1.08 428	0.89 498	1.95 503	1.16 384	1.29 412	1.26 368	1.22 401	1.09 465	1.15 263	1.01 451	1.02 585	1.00 608	0.97 581	0.97 593	0.98 574	0.99 580

STTStereo	0.78 375	0.50 476	1.22 467	0.64 428	0.54 440	0.89 373	0.54 360	1.44 349	1.11 343	1.38 461	1.09 290	1.27 420	0.85 361	1.43 341	0.83 415	0.29 457	0.27 480	0.33 481	0.39 530	0.32 443	0.30 441

Ntro	1.64 540	1.15 575	1.23 468	2.48 601	1.83 593	2.09 554	1.16 544	1.96 504	1.38 493	1.21 374	1.62 485	1.62 488	1.29 502	1.87 421	1.11 468	3.04 607	0.56 582	1.82 595	0.64 574	2.80 602	2.05 601

ToySt	0.66 300	0.33 351	1.23 468	0.51 242	0.33 246	0.86 370	0.68 442	1.10 254	0.97 274	0.84 227	1.08 285	1.25 412	0.94 406	1.01 225	0.74 380	0.19 218	0.19 371	0.24 338	0.24 398	0.27 385	0.23 350

SPS-STEREO	1.67 542	1.04 565	1.23 468	1.21 579	1.13 576	1.82 534	1.11 537	2.16 544	1.52 525	3.07 594	2.32 550	2.82 575	1.80 554	4.11 524	2.04 549	1.03 586	0.99 607	0.97 581	0.94 591	1.03 579	1.02 581
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NCC-stereo	1.10 479	0.54 488	1.24 471	0.84 538	0.94 560	1.29 470	0.89 498	2.01 517	1.34 472	1.32 434	1.74 505	1.88 524	1.74 548	2.35 467	1.25 484	0.45 539	0.37 540	0.45 536	0.58 568	0.42 495	0.42 504

Abc-Net	1.10 479	0.54 488	1.24 471	0.84 538	0.94 560	1.29 470	0.89 498	2.01 517	1.34 472	1.32 434	1.74 505	1.88 524	1.74 548	2.35 467	1.25 484	0.45 539	0.37 540	0.45 536	0.58 568	0.42 495	0.42 504
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	1.17 496	0.49 469	1.24 471	0.70 482	0.97 564	1.71 518	0.92 505	1.91 492	1.46 517	1.38 461	1.14 318	1.88 524	1.30 506	4.24 525	1.87 540	0.26 416	0.21 415	0.35 499	0.27 441	0.55 540	0.54 540

RGC	1.14 489	0.79 545	1.26 474	0.91 560	0.96 563	1.52 503	0.77 466	1.92 495	1.26 436	1.54 502	1.93 528	2.02 544	1.54 531	2.25 460	1.31 493	0.44 538	0.35 533	0.58 566	0.48 552	0.47 518	0.46 519

SGM-ForestM	6.52 611	0.38 419	1.26 474	0.63 419	0.35 268	13.59 623	5.32 620	6.32 619	6.70 615	11.14 626	9.18 618	22.51 636	13.93 625	16.89 627	20.07 627	0.36 506	0.37 540	0.36 507	0.35 519	0.36 466	0.34 469

CSAN	1.41 521	0.59 507	1.26 474	0.70 482	0.50 409	1.76 524	1.78 580	1.77 446	1.90 558	2.35 569	2.32 550	1.92 532	1.94 564	5.56 559	1.49 524	0.43 533	0.35 533	0.40 524	0.41 535	0.43 501	0.41 500

DMCA-RVC	0.74 351	0.40 431	1.27 477	0.66 448	0.49 402	0.77 320	0.47 305	1.35 327	1.01 294	1.53 496	1.01 251	1.29 426	0.82 346	1.31 302	0.78 396	0.27 432	0.21 415	0.35 499	0.27 441	0.32 443	0.24 364

CC-Net-ROB	1.49 525	1.26 580	1.27 477	0.88 553	0.79 533	1.76 524	1.00 524	1.79 456	1.26 436	1.10 306	1.61 483	1.21 399	0.99 436	8.13 606	0.84 418	1.09 589	0.41 553	2.20 598	0.46 548	1.20 584	0.48 526

PA-Net	1.01 459	0.57 501	1.29 479	0.64 428	0.74 515	1.19 455	0.84 484	1.69 419	1.43 514	1.16 348	1.19 343	1.32 432	1.19 485	3.42 513	1.25 484	0.29 457	0.45 563	0.33 481	0.49 555	0.32 443	0.47 523
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.11 482	0.50 476	1.30 480	0.71 490	0.65 487	1.14 440	0.75 460	1.93 499	1.37 489	1.71 527	1.83 516	2.54 566	1.44 520	2.43 473	1.23 482	0.42 528	0.41 553	0.54 556	0.35 519	0.42 495	0.46 519

UNet	0.83 399	0.34 375	1.31 481	0.58 359	0.74 515	1.58 508	0.49 327	1.41 340	1.04 306	1.21 374	1.08 285	1.54 476	1.12 470	1.65 384	1.09 462	0.23 348	0.17 330	0.25 377	0.20 288	0.25 359	0.22 330

GANetREF_RVC	1.07 471	0.86 552	1.31 481	0.82 534	0.53 436	1.41 494	1.31 557	1.76 442	1.52 525	1.27 404	1.31 387	1.46 460	1.24 496	2.03 436	0.96 444	0.56 561	0.45 563	0.67 571	0.50 558	0.88 571	0.59 551
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
WCMA_ROB	1.84 554	0.47 462	1.31 481	0.69 476	0.57 452	2.11 555	1.14 541	1.87 479	1.73 546	4.04 602	6.43 602	5.62 605	3.61 600	2.59 483	1.94 545	0.52 553	0.44 559	0.39 519	0.42 538	0.48 523	0.47 523

FAT-Stereo	1.07 471	0.41 438	1.32 484	0.72 494	0.58 461	1.08 428	0.89 498	1.96 504	1.65 537	1.75 531	1.98 531	2.03 545	1.48 526	2.02 435	1.18 480	0.42 528	0.35 533	0.34 491	0.29 474	0.35 459	0.53 538

DANet	1.08 474	0.61 517	1.32 484	0.85 543	0.72 507	1.37 482	0.51 335	1.54 382	1.15 374	1.78 534	1.54 464	2.01 542	1.11 467	2.90 495	2.00 548	0.33 485	0.30 502	0.40 524	0.30 483	0.44 507	0.45 516
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AF-Net	1.13 487	0.52 483	1.33 486	0.86 545	0.91 556	1.38 485	0.71 451	2.16 544	1.62 534	1.56 506	2.40 555	1.99 540	1.65 541	1.81 415	1.48 523	0.48 547	0.28 487	0.49 545	0.33 508	0.39 483	0.32 458

Nwc_Net	1.09 477	0.49 469	1.33 486	0.89 556	0.80 538	1.49 501	0.66 434	2.19 553	1.27 442	1.32 434	2.26 548	1.96 537	1.54 531	1.92 424	1.34 496	0.40 520	0.30 502	0.43 531	0.45 545	0.38 479	0.37 485

PWCDC_ROB	1.29 504	0.75 542	1.33 486	1.05 571	0.88 555	1.73 521	0.52 346	1.89 485	3.28 594	1.29 412	4.88 596	1.22 401	1.46 523	1.77 411	1.45 518	0.60 567	0.26 472	0.29 438	0.25 412	0.52 534	0.37 485

DispNO	0.93 431	0.30 275	1.34 489	0.55 322	0.55 446	0.89 373	0.49 327	1.48 359	1.21 413	1.17 357	1.27 371	1.19 396	0.90 386	5.23 547	0.74 380	0.22 321	0.17 330	0.24 338	0.21 333	0.19 197	0.20 292

iResNet	0.75 360	0.40 431	1.36 490	0.67 460	0.29 152	0.92 387	0.59 410	1.52 373	1.25 431	1.28 406	1.48 450	0.94 314	0.76 317	1.62 379	0.78 396	0.18 169	0.14 199	0.18 137	0.15 138	0.22 305	0.23 350

LL-Strereo	1.33 510	0.39 424	1.38 491	0.61 399	0.61 475	0.75 305	0.66 434	1.63 406	1.17 387	1.56 506	1.60 479	2.03 545	2.12 573	9.72 619	0.97 445	0.21 292	0.18 353	0.27 412	0.23 385	0.22 305	0.25 376

DFGA-Net	0.72 328	0.40 431	1.40 492	0.52 263	0.45 379	0.83 357	0.44 270	1.28 315	1.08 326	0.99 265	1.19 343	0.70 225	0.55 223	2.14 447	1.16 474	0.18 169	0.16 299	0.24 338	0.23 385	0.27 385	0.25 376

YMNet	1.00 453	0.54 488	1.40 492	0.81 526	0.85 547	1.87 539	0.62 420	1.55 386	1.18 394	1.63 520	1.99 532	1.77 514	0.97 421	1.50 355	1.45 518	0.33 485	0.37 540	0.31 457	0.32 498	0.32 443	0.29 428

YMNet_1	1.00 453	0.54 488	1.40 492	0.81 526	0.85 547	1.87 539	0.62 420	1.55 386	1.18 394	1.63 520	1.99 532	1.77 514	0.97 421	1.50 355	1.45 518	0.33 485	0.37 540	0.31 457	0.32 498	0.32 443	0.29 428

fast-acv-ft	0.94 433	0.44 448	1.40 492	0.58 359	0.51 421	1.77 527	0.69 446	1.36 329	1.42 512	1.29 412	1.86 521	1.74 510	1.25 497	1.52 358	1.38 502	0.26 416	0.28 487	0.28 427	0.28 462	0.27 385	0.26 400

stereogan	1.15 493	0.42 442	1.40 492	0.86 545	0.84 544	2.38 567	0.71 451	1.88 482	1.73 546	1.72 528	1.94 530	2.31 556	1.29 502	2.07 440	1.08 460	0.36 506	0.35 533	0.39 519	0.31 490	0.51 532	0.46 519

DStereoRT	1.36 513	0.32 328	1.41 497	0.67 460	0.50 409	2.07 552	0.60 414	1.44 349	0.91 249	1.37 455	1.44 435	0.73 231	1.30 506	6.39 575	0.90 431	0.23 348	0.17 330	4.29 624	1.94 614	0.24 346	0.20 292

ACV-stereo	0.99 448	0.51 479	1.41 497	0.56 336	0.41 346	2.43 569	0.57 397	1.15 271	1.18 394	0.81 218	1.01 251	3.39 584	2.14 574	1.60 376	1.07 459	0.27 432	0.22 436	0.22 278	0.22 362	0.28 404	0.32 458

BStereo	0.38 83	0.25 136	1.42 499	0.42 73	0.28 132	0.55 181	0.39 203	0.55 21	0.52 106	0.36 51	0.35 37	0.37 74	0.29 39	0.64 92	0.38 174	0.13 23	0.14 199	0.15 35	0.19 252	0.15 53	0.16 160

Wave_Phase_stereo	0.45 141	0.25 136	1.42 499	0.42 73	0.28 132	1.78 529	0.39 203	0.72 84	0.52 106	0.36 51	0.35 37	0.37 74	0.29 39	0.64 92	0.38 174	0.13 23	0.14 199	0.15 35	0.19 252	0.15 53	0.16 160

APVNet	1.06 469	0.53 487	1.42 499	0.84 538	0.79 533	1.92 542	0.82 482	1.90 488	1.08 326	1.08 292	1.43 430	1.56 479	1.13 474	3.07 501	1.58 528	0.31 469	0.34 522	0.42 529	0.36 523	0.36 466	0.37 485

PSMNet-RUCA	1.02 462	0.97 559	1.44 502	1.23 581	1.10 570	1.40 489	0.62 420	1.69 419	1.38 493	0.94 251	1.53 459	0.97 331	0.83 354	1.17 271	0.93 434	0.69 575	0.34 522	0.99 584	0.60 572	0.97 573	0.64 561

gwcnet-sp	0.74 351	0.33 351	1.44 502	0.57 353	0.45 379	1.40 489	0.54 360	1.50 365	1.14 362	1.30 420	1.02 259	0.94 314	0.82 346	1.39 332	0.76 388	0.21 292	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.22 305	0.22 330

scenet	0.74 351	0.33 351	1.44 502	0.57 353	0.45 379	1.40 489	0.54 360	1.50 365	1.14 362	1.30 420	1.02 259	0.94 314	0.82 346	1.39 332	0.76 388	0.21 292	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.22 305	0.22 330

ssnet	0.74 351	0.33 351	1.44 502	0.57 353	0.45 379	1.40 489	0.54 360	1.50 365	1.14 362	1.30 420	1.02 259	0.94 314	0.82 346	1.39 332	0.76 388	0.21 292	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.22 305	0.22 330

PDISCO_ROB	1.32 509	0.65 525	1.44 502	1.36 583	1.46 590	2.55 572	0.92 505	2.45 578	2.07 568	1.37 455	1.49 452	1.65 499	1.00 438	2.82 491	1.35 499	1.01 583	0.27 480	0.54 556	0.47 550	0.71 563	0.73 569

NVStereoNet_ROB	1.88 557	1.07 566	1.45 507	1.07 574	1.17 578	1.47 498	1.48 567	1.89 485	1.93 561	1.94 552	4.67 594	3.08 581	1.80 554	6.51 577	1.65 531	1.06 588	0.86 602	1.08 588	1.32 601	0.93 572	1.26 589
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	1.71 549	0.62 521	1.45 507	0.67 460	0.61 475	1.81 532	1.08 535	2.52 581	1.70 542	1.77 533	1.73 503	1.98 539	1.25 497	12.57 625	1.84 539	0.34 495	0.37 540	0.56 563	0.38 528	0.45 511	0.43 511

WAO-6	2.81 590	1.60 593	1.46 509	2.36 599	2.28 601	3.55 592	2.29 604	4.21 605	4.56 608	2.36 571	4.51 588	4.88 599	2.66 588	4.60 533	4.07 585	1.72 594	1.15 614	2.31 601	1.46 607	2.31 593	1.85 597

IMH-64-1	2.70 587	1.79 598	1.46 509	3.26 612	2.66 608	3.23 590	2.10 596	4.08 602	2.75 589	2.34 567	3.81 583	3.06 579	2.22 578	4.25 526	2.59 561	3.75 617	0.84 597	2.75 612	1.35 602	3.15 610	2.60 613

IMH-64	2.70 587	1.79 598	1.46 509	3.26 612	2.66 608	3.23 590	2.10 596	4.08 602	2.75 589	2.34 567	3.81 583	3.06 579	2.22 578	4.25 526	2.59 561	3.75 617	0.84 597	2.75 612	1.35 602	3.15 610	2.60 613

sAnonymous2	0.55 222	0.56 497	1.46 509	0.60 384	0.51 421	0.48 108	0.52 346	0.79 109	0.68 172	0.50 140	0.67 152	0.46 105	0.62 267	0.59 69	0.40 193	0.22 321	0.17 330	0.22 278	0.21 333	0.86 568	0.56 544

CroCo_RVC	0.55 222	0.56 497	1.46 509	0.60 384	0.51 421	0.48 108	0.52 346	0.79 109	0.68 172	0.50 140	0.67 152	0.46 105	0.62 267	0.59 69	0.40 193	0.22 321	0.17 330	0.22 278	0.21 333	0.86 568	0.56 544

IMH	3.21 595	1.85 602	1.48 514	3.25 611	2.69 610	4.07 601	2.02 594	4.41 607	3.80 601	2.72 581	7.11 607	4.75 596	2.92 591	5.92 567	2.55 559	3.85 621	0.88 603	2.78 614	1.36 604	3.19 612	2.59 612

NVstereo2D	0.92 428	0.41 438	1.48 514	0.72 494	0.72 507	1.20 457	0.87 493	1.75 436	1.38 493	0.99 265	1.13 314	1.26 416	0.98 428	2.21 457	0.89 428	0.43 533	0.20 391	0.38 513	0.24 398	0.57 543	0.63 557

ARAFT	0.77 368	0.36 405	1.49 516	0.51 242	0.31 203	0.90 376	0.82 482	1.90 488	1.06 315	1.62 518	1.24 357	1.02 349	0.64 276	1.84 416	0.50 284	0.18 169	0.14 199	0.28 427	0.27 441	0.17 115	0.16 160

AANet_RVC	1.16 495	0.52 483	1.49 516	0.65 442	0.45 379	0.75 305	0.69 446	1.42 342	1.55 530	1.34 447	1.87 523	1.53 475	0.78 327	7.43 597	1.38 502	0.25 393	0.17 330	0.19 166	0.16 180	0.22 305	0.26 400

ELAS	2.37 576	0.74 540	1.54 518	0.99 567	0.92 558	4.78 606	2.33 605	3.33 594	3.37 596	5.05 614	4.77 595	3.67 587	4.53 608	3.42 513	4.50 586	0.62 569	0.53 578	0.55 560	0.53 563	0.63 552	0.64 561
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Select-FE	0.74 351	0.39 424	1.56 519	0.55 322	0.46 391	0.40 51	0.22 26	1.86 476	0.68 172	1.05 287	1.31 387	1.82 520	1.74 548	1.11 254	0.38 174	0.21 292	0.16 299	0.21 245	0.25 412	0.19 197	0.31 451

G-Net	1.66 541	0.63 522	1.56 519	1.11 576	0.74 515	2.98 586	0.91 503	1.55 386	1.22 419	2.76 584	8.18 615	2.32 557	2.53 587	1.92 424	1.87 540	0.48 547	0.44 559	0.45 536	0.31 490	0.60 551	0.57 548

RainbowNet	1.97 563	1.76 596	1.57 521	2.81 604	2.21 598	1.98 548	1.81 582	2.54 582	1.89 556	1.50 491	1.84 518	1.96 537	1.65 541	2.14 447	1.25 484	3.33 613	0.85 600	2.39 605	0.98 595	2.82 604	2.22 602

MDST_ROB	1.67 542	0.34 375	1.58 522	0.92 562	0.58 461	4.26 603	1.11 537	2.83 586	1.41 509	4.49 608	2.55 563	1.45 457	0.97 421	7.79 603	1.17 477	0.31 469	0.25 466	0.37 510	0.33 508	0.31 434	0.30 441

FINET	0.97 442	0.54 488	1.60 523	0.63 419	0.79 533	1.08 428	1.07 534	1.56 389	2.20 572	1.15 338	1.49 452	0.94 314	0.88 379	2.32 465	1.05 454	0.42 528	0.35 533	0.32 472	0.28 462	0.43 501	0.38 491

LVE	3.31 596	1.67 595	1.64 524	2.85 605	2.42 605	3.20 589	2.26 603	4.78 610	5.05 610	2.35 569	6.91 604	6.02 606	2.37 581	9.15 610	2.17 554	3.19 610	1.08 613	2.38 604	1.47 608	2.81 603	2.40 608

ACVNet-4b	2.15 568	1.41 585	1.64 524	2.80 603	2.31 602	2.31 564	1.24 550	2.32 565	2.14 570	1.26 401	2.39 554	2.66 570	1.48 526	5.95 569	1.06 456	3.20 611	0.45 563	2.37 602	0.89 588	2.83 605	2.37 606

Syn2CoEx	1.14 489	0.69 531	1.66 526	0.80 523	0.67 494	1.40 489	0.88 496	2.06 529	1.54 528	1.25 397	1.58 477	1.42 449	1.50 530	4.09 523	1.40 506	0.36 506	0.32 516	0.34 491	0.29 474	0.29 415	0.34 469

MFMNet_re	1.40 520	1.14 574	1.68 527	1.39 585	1.07 567	1.48 499	1.43 563	1.87 479	1.82 553	2.26 564	2.19 545	1.51 471	1.86 559	1.52 358	1.25 484	0.93 581	0.83 596	0.84 577	0.80 583	0.99 576	1.05 585

DStereoO	1.44 523	1.11 571	1.69 528	1.16 577	0.72 507	1.21 459	1.56 570	1.74 433	1.63 536	1.52 494	1.67 497	1.51 471	3.16 595	1.73 402	1.72 534	2.35 601	0.45 563	0.97 581	0.42 538	2.01 592	0.53 538

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 328	0.35 395	1.70 529	0.49 197	0.56 449	0.63 230	0.38 188	2.41 575	0.65 160	0.77 206	1.07 280	1.82 520	0.95 411	0.93 198	0.43 225	0.20 259	0.13 141	0.21 245	0.25 412	0.28 404	0.26 400

StereoDRNet	0.98 446	0.47 462	1.70 529	0.76 513	0.94 560	1.51 502	0.91 503	1.92 495	1.32 465	1.61 514	1.13 314	1.47 465	0.97 421	1.75 404	1.46 521	0.28 446	0.23 448	0.29 438	0.27 441	0.35 459	0.27 410

iResNetv2_ROB	0.80 382	0.37 412	1.71 531	0.56 336	0.37 301	0.94 392	0.64 427	1.73 428	1.34 472	1.23 385	1.42 426	1.26 416	0.92 392	1.85 419	0.56 317	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.14 114	0.24 346	0.19 260

ACVNet_1	2.18 569	1.45 588	1.72 532	2.85 605	2.33 604	2.28 561	1.46 565	3.08 591	2.22 573	1.82 542	2.05 539	3.56 585	1.98 566	3.09 504	1.40 506	3.17 608	0.60 585	2.40 606	0.92 590	2.91 608	2.37 606

GASNet	0.99 448	0.97 559	1.72 532	0.98 566	0.68 500	0.83 357	0.67 438	1.60 397	1.28 447	1.31 430	1.22 351	1.22 401	1.21 491	2.41 472	1.41 510	0.43 533	0.26 472	0.36 507	0.34 514	0.55 540	0.31 451

WAO-7	2.66 583	1.40 584	1.73 534	1.39 585	1.17 578	3.93 598	1.94 591	4.11 604	3.88 602	2.92 588	5.50 598	4.18 591	3.00 594	7.63 601	3.71 580	1.13 591	1.00 608	1.17 589	1.13 600	1.18 583	1.09 587

TorneroNet-64	5.30 608	2.03 604	1.74 535	3.43 614	2.81 611	10.09 617	2.12 598	9.10 623	17.12 630	4.96 613	9.27 619	10.72 623	3.70 602	9.20 611	4.55 587	3.31 612	0.84 597	2.88 615	1.55 609	3.49 613	3.04 616

WAO-8	4.40 600	1.82 600	1.79 536	2.34 597	2.20 596	9.19 615	1.53 568	6.09 616	16.46 625	3.94 600	7.84 613	7.32 608	3.72 603	9.41 616	3.31 574	2.00 596	1.07 611	2.44 607	1.37 605	2.50 597	1.68 594

Venus	4.40 600	1.82 600	1.79 536	2.34 597	2.20 596	9.19 615	1.53 568	6.09 616	16.46 625	3.94 600	7.84 613	7.32 608	3.72 603	9.41 616	3.31 574	2.00 596	1.07 611	2.44 607	1.37 605	2.50 597	1.68 594

MonStereo1	3.14 594	1.66 594	1.81 538	2.43 600	2.32 603	5.80 612	1.58 574	3.52 597	4.70 609	3.09 595	8.22 616	4.76 597	3.36 597	6.52 578	2.29 556	2.33 600	0.61 586	1.91 597	1.05 599	2.44 596	2.34 605

FADNet	0.92 428	0.61 517	1.81 538	0.62 410	0.55 446	0.96 401	0.57 397	1.78 450	1.33 469	0.93 246	1.01 251	1.36 441	1.01 440	2.71 489	0.75 385	0.33 485	0.34 522	0.31 457	0.34 514	0.59 547	0.40 495

TorneroNet	10.70 621	2.03 604	1.82 540	3.43 614	3.01 613	43.83 638	2.22 602	8.87 622	67.47 651	7.17 622	27.36 634	10.68 622	3.85 605	8.67 609	7.65 603	3.59 615	0.88 603	3.04 616	1.57 610	3.71 614	3.17 617

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 448	0.40 431	1.82 540	0.66 448	0.62 481	2.05 551	0.78 468	1.91 492	1.29 451	1.54 502	1.42 426	1.51 471	1.23 493	1.99 432	1.33 494	0.23 348	0.14 199	0.20 208	0.15 138	0.27 385	0.26 400

FADNet_RVC	0.83 399	0.51 479	1.83 542	0.54 298	0.42 351	1.19 455	0.46 297	1.51 371	1.09 334	0.89 237	1.24 357	0.91 301	0.87 374	2.11 445	1.11 468	0.27 432	0.22 436	0.31 457	0.28 462	0.43 501	0.38 491

CBFPSM	0.92 428	0.33 351	1.86 543	0.49 197	0.38 318	1.75 522	0.84 484	1.39 337	1.12 347	1.09 298	0.99 241	2.37 559	1.66 545	1.32 306	1.42 514	0.19 218	0.18 353	0.20 208	0.20 288	0.21 281	0.33 464

XX-Stereo	0.63 271	0.26 162	1.90 544	0.81 526	0.67 494	0.43 76	0.23 37	1.03 214	0.58 123	0.65 183	1.56 470	1.41 448	0.39 110	1.28 296	0.35 139	0.20 259	0.14 199	0.20 208	0.19 252	0.18 153	0.14 82

ELAS_RVC	2.48 581	0.74 540	1.90 544	1.05 571	0.92 558	2.76 579	4.01 617	2.76 585	4.11 604	4.69 609	4.63 591	4.62 593	5.96 613	3.97 522	3.96 584	0.63 571	0.53 578	0.56 563	0.52 562	0.64 554	0.63 557
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	1.25 502	0.99 562	1.93 546	1.02 570	1.21 582	0.96 401	1.01 526	1.75 436	1.92 559	1.36 452	2.12 542	1.44 455	1.01 440	1.14 262	1.40 506	0.72 576	0.82 595	0.89 579	0.98 595	1.31 587	0.95 578

FADNet-RVC	0.88 418	0.67 527	1.93 546	0.60 384	0.48 398	0.91 380	0.60 414	1.71 426	1.18 394	0.90 239	0.96 229	1.36 441	0.92 392	2.25 460	1.17 477	0.30 462	0.29 498	0.32 472	0.32 498	0.41 490	0.35 474

Replicate-Monster	0.41 109	0.26 162	2.03 548	0.36 10	0.21 14	0.46 93	0.23 37	0.67 71	0.48 83	0.42 85	0.27 16	0.31 48	0.30 47	0.98 215	0.24 6	0.14 38	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.28 422

ACVNet_2	2.43 580	1.41 585	2.04 549	2.62 602	2.24 599	2.63 577	1.88 588	3.31 593	3.01 591	2.19 562	3.45 579	4.62 593	2.04 568	4.50 532	1.47 522	2.55 603	0.64 588	2.22 599	0.84 585	2.69 600	2.29 604

Dean	2.91 593	1.53 592	2.07 550	2.96 609	2.51 606	3.15 587	2.14 599	4.75 609	4.41 607	2.76 584	6.10 601	5.53 604	2.37 581	2.97 498	1.92 544	3.18 609	0.85 600	2.51 609	1.04 598	2.88 607	2.47 610

z-ln-s-r	1.02 462	0.55 493	2.09 551	0.52 263	0.55 446	0.78 325	0.87 493	1.47 357	1.34 472	1.12 314	1.62 485	1.37 444	1.06 457	2.62 486	3.32 576	0.19 218	0.14 199	0.21 245	0.17 206	0.27 385	0.21 312

TCMNet	1.01 459	0.60 515	2.10 552	0.86 545	1.33 587	1.14 440	0.67 438	1.69 419	1.23 422	1.11 312	1.57 474	1.30 427	0.97 421	2.01 434	1.50 525	0.31 469	0.31 508	0.38 513	0.34 514	0.42 495	0.36 480

FADNet-RVC-Resample	0.84 404	0.47 462	2.10 552	0.61 399	0.45 379	1.07 427	0.61 417	1.59 393	1.20 407	1.08 292	0.98 239	1.03 353	0.98 428	2.17 450	0.72 376	0.23 348	0.22 436	0.30 451	0.32 498	0.35 459	0.34 469

KSHMR	8.75 617	2.06 607	2.11 554	3.53 616	3.11 614	4.13 602	2.69 609	5.60 613	61.37 650	3.00 591	55.83 648	4.98 603	2.45 584	4.49 530	2.61 563	3.46 614	1.55 618	3.14 618	1.94 614	3.72 615	3.18 618

ktn	4.70 604	2.38 612	2.12 555	3.76 617	3.24 615	4.85 607	2.95 614	5.52 612	7.37 616	4.07 604	19.32 630	7.46 610	3.47 598	7.39 595	2.95 567	4.04 622	1.85 619	3.26 620	2.22 618	3.08 609	2.65 615

SGM+DAISY	2.41 579	1.07 566	2.14 556	1.18 578	1.10 570	2.14 557	1.36 560	1.96 504	1.66 538	5.46 617	7.07 606	4.95 601	4.32 607	5.50 556	2.26 555	1.04 587	1.02 610	0.99 584	0.97 593	1.02 577	1.04 583

SDNR	1.62 539	0.51 479	2.17 557	0.53 282	0.56 449	3.80 597	0.45 290	1.54 382	1.29 451	1.33 443	2.41 556	1.08 365	0.96 418	11.18 623	1.16 474	0.66 573	0.63 587	0.43 531	0.32 498	0.64 554	0.67 563

S-Stereo	1.15 493	0.46 457	2.17 557	0.81 526	0.80 538	1.21 459	1.19 547	1.93 499	2.02 565	1.47 482	2.11 541	1.57 480	1.17 478	2.05 439	1.41 510	0.40 520	0.40 551	0.35 499	0.31 490	0.44 507	0.70 566

DStereoFS	3.67 597	1.49 591	2.18 559	1.32 582	1.32 586	4.41 604	1.26 554	3.75 601	9.27 617	3.36 596	6.80 603	4.81 598	13.54 624	6.95 588	4.76 588	0.73 577	0.69 591	1.17 589	2.40 620	1.27 586	1.95 600

SANet	1.88 557	0.57 501	2.18 559	0.63 419	0.40 338	2.80 582	1.57 573	2.39 574	5.88 613	2.36 571	3.57 580	3.72 589	2.97 592	4.74 536	1.76 536	0.34 495	0.30 502	0.32 472	0.29 474	0.48 523	0.37 485

Wz-Net-MNSev	1.11 482	0.58 504	2.23 561	0.66 448	0.71 505	1.95 545	1.46 565	1.98 510	1.45 516	1.79 537	1.43 430	1.49 468	1.33 510	1.97 431	1.42 514	0.27 432	0.23 448	0.28 427	0.28 462	0.34 456	0.31 451

PVD	1.70 546	0.84 548	2.26 562	0.94 565	0.83 543	2.48 570	0.97 517	2.59 584	3.35 595	3.01 592	2.77 568	2.34 558	2.47 585	2.67 488	3.14 571	0.47 546	0.45 563	0.59 567	0.48 552	0.59 547	0.75 571

GwcNet	1.08 474	0.51 479	2.33 563	0.79 520	1.18 580	1.76 524	0.70 449	1.68 417	1.47 518	1.41 470	1.64 490	1.74 510	1.04 450	2.20 456	1.41 510	0.30 462	0.29 498	0.29 438	0.27 441	0.30 425	0.35 474

SHD	1.31 507	0.71 536	2.34 564	0.86 545	0.75 524	1.77 527	0.65 429	2.22 557	2.50 582	2.40 573	1.71 501	1.91 529	1.60 537	1.93 427	2.37 557	0.38 514	0.31 508	0.38 513	0.40 534	0.48 523	0.50 532

ADCRef	1.35 512	0.55 493	2.37 565	0.72 494	0.77 528	1.94 544	0.78 468	1.91 492	1.27 442	1.57 510	1.59 478	1.36 441	1.41 516	1.54 364	7.53 599	0.23 348	0.20 391	0.32 472	0.30 483	0.29 415	0.29 428

RTSC	1.29 504	0.73 537	2.44 566	0.83 537	0.57 452	1.85 537	0.65 429	1.88 482	2.00 564	2.20 563	1.66 495	1.60 486	1.26 499	2.33 466	3.92 582	0.32 476	0.23 448	0.27 412	0.29 474	0.37 470	0.37 485

PWC_ROB	1.24 500	0.76 543	2.46 567	0.72 494	0.78 530	1.15 446	0.49 327	1.75 436	1.92 559	2.31 566	3.07 573	1.59 484	1.40 515	2.46 477	2.10 552	0.33 485	0.22 436	0.35 499	0.24 398	0.38 479	0.41 500

DGSMNet	1.14 489	0.76 543	2.49 568	0.81 526	0.86 551	1.39 487	1.39 561	2.13 535	1.35 481	1.26 401	1.63 489	1.48 467	0.98 428	1.75 404	1.10 465	0.45 539	0.43 556	0.55 560	0.49 555	0.75 565	0.70 566

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 319	3.18 618	2.55 569	0.39 43	0.23 33	0.44 83	0.23 37	0.63 52	0.42 61	0.44 96	0.44 67	0.34 63	0.28 35	0.56 59	0.29 55	1.35 593	0.10 9	0.22 278	0.19 252	0.46 517	1.31 590

XQC	1.37 515	0.87 553	2.56 570	0.84 538	0.69 502	1.83 535	0.89 498	2.07 530	1.88 555	1.88 547	1.53 459	1.91 529	1.55 533	2.85 494	3.05 568	0.48 547	0.29 498	0.44 535	0.39 530	0.69 561	0.60 554

SAMSARA	1.55 531	0.84 548	2.61 571	1.22 580	1.07 567	2.50 571	1.93 590	2.05 524	1.89 556	2.75 583	1.66 495	2.81 574	1.69 546	3.08 503	1.97 547	0.46 545	0.51 576	0.42 529	0.46 548	0.58 545	0.59 551

PASM	1.34 511	0.92 556	2.62 572	0.86 545	0.87 553	1.03 419	1.08 535	1.50 365	1.51 524	1.82 542	1.41 425	1.68 502	1.26 499	4.87 540	1.34 496	0.61 568	0.65 590	0.68 572	0.78 582	0.69 561	0.68 565

notaker	3.98 599	2.40 613	2.68 573	3.82 619	3.27 617	3.97 600	2.14 599	4.78 610	3.45 598	4.12 605	6.94 605	7.65 612	3.26 596	7.82 604	5.30 591	4.04 622	1.41 616	3.36 621	2.10 617	3.88 616	3.31 619

Wz-Net-LNSev	1.03 465	0.67 527	2.71 574	0.64 428	0.84 544	1.75 522	1.00 524	1.80 459	1.32 465	1.28 406	1.25 361	1.65 499	1.22 492	1.39 332	1.40 506	0.28 446	0.26 472	0.24 338	0.23 385	0.33 452	0.32 458

pmcnn	2.37 576	0.42 442	2.71 574	0.63 419	0.43 362	1.54 505	1.19 547	2.01 517	1.53 527	2.64 580	7.60 609	18.07 628	1.45 522	3.44 515	2.78 564	0.18 169	0.15 260	0.15 35	0.12 51	0.20 236	0.18 219

aanetorigin	1.23 499	0.79 545	2.78 576	0.70 482	0.79 533	0.99 411	1.06 533	1.06 241	1.37 489	3.52 597	2.61 564	1.72 507	1.63 539	1.99 432	1.78 537	0.25 393	0.24 457	0.26 396	0.25 412	0.38 479	0.45 516

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 567	1.15 575	3.10 577	1.05 571	0.76 527	5.03 609	2.40 607	2.16 544	2.62 585	1.89 549	2.28 549	2.69 571	1.65 541	9.35 614	2.04 549	0.64 572	0.51 576	0.68 572	0.71 579	1.09 580	0.67 563

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 446	0.39 424	3.21 578	0.50 209	0.63 482	0.64 234	0.39 203	2.36 570	0.75 191	0.95 253	4.63 591	1.81 517	0.56 229	0.96 205	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.21 245	0.26 430	0.32 443	0.35 474

MFN_U_SF_RVC	1.52 529	0.84 548	3.42 579	0.87 552	0.66 490	2.56 573	0.95 514	2.36 570	1.70 542	1.98 553	1.86 521	2.45 564	1.79 553	2.95 496	2.58 560	0.52 553	0.48 570	0.55 560	0.59 571	0.59 547	0.61 555

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 551	0.87 553	3.56 580	0.80 523	0.75 524	3.72 594	2.44 608	1.82 463	1.82 553	1.74 530	1.91 527	1.92 532	1.26 499	7.69 602	1.28 490	0.45 539	0.47 568	0.52 550	0.77 581	0.50 527	0.50 532

ADCL	1.72 550	0.57 501	3.66 581	0.67 460	0.61 475	2.61 576	1.85 585	1.96 504	1.67 539	1.90 550	1.83 516	2.06 548	1.90 562	2.13 446	9.15 608	0.26 416	0.24 457	0.34 491	0.32 498	0.38 479	0.35 474

DispFullNet	2.34 575	2.85 616	3.66 581	3.08 610	2.27 600	1.97 546	0.67 438	2.00 513	1.70 542	2.52 576	2.00 534	2.23 551	5.86 611	3.44 515	1.58 528	1.01 583	0.32 516	2.64 611	1.94 614	2.85 606	2.24 603

iinet-f	0.99 448	0.45 455	3.71 583	0.55 322	0.43 362	1.81 532	0.68 442	1.14 268	1.14 362	1.18 362	1.42 426	1.58 483	1.44 520	1.34 315	1.59 530	0.24 365	0.23 448	0.20 208	0.19 252	0.26 371	0.25 376

w-ln-seven	1.38 517	0.70 534	3.91 584	0.75 510	0.72 507	2.69 578	0.95 514	2.02 521	1.99 563	1.99 554	1.73 503	1.82 520	1.17 478	2.45 474	2.84 565	0.28 446	0.25 466	0.31 457	0.30 483	0.41 490	0.33 464

w-ln-seven-2	1.18 497	0.61 517	4.25 585	0.68 472	0.61 475	1.20 457	0.93 509	1.63 406	1.35 481	1.66 523	1.53 459	1.47 465	1.37 514	3.00 500	1.74 535	0.25 393	0.24 457	0.29 438	0.26 430	0.33 452	0.28 422

pcwnet_v2	0.97 442	0.37 412	4.33 586	0.62 410	0.54 440	0.79 331	0.45 290	2.02 521	1.58 532	1.42 476	1.64 490	1.09 375	0.79 331	1.24 287	0.67 359	0.32 476	0.25 466	0.29 438	0.27 441	0.37 470	0.35 474

DPSNet	1.69 545	0.59 507	4.33 586	0.70 482	0.57 452	2.02 550	1.62 576	3.35 595	1.78 549	1.48 488	1.38 417	2.17 550	2.84 590	4.77 537	3.66 579	0.48 547	0.31 508	0.29 438	0.25 412	0.64 554	0.48 526

z-mn7	1.56 533	0.84 548	4.36 588	0.71 490	0.51 421	2.60 574	1.04 529	1.73 428	2.70 588	1.53 496	2.99 572	1.94 534	1.34 511	4.78 538	2.41 558	0.29 457	0.24 457	0.27 412	0.24 398	0.34 456	0.31 451

MADNet++	5.01 605	3.14 617	4.91 589	4.55 623	3.94 621	5.20 610	4.41 618	4.40 606	4.13 605	4.95 612	6.08 600	4.74 595	5.37 609	9.40 615	10.67 614	4.65 624	4.15 625	3.97 623	3.34 623	4.09 618	4.08 624

ADCMid	1.89 560	0.73 537	5.06 590	0.72 494	0.67 494	2.00 549	1.14 541	1.97 508	1.48 519	2.86 587	1.81 515	2.37 559	2.05 570	2.24 458	10.39 613	0.33 485	0.31 508	0.39 519	0.43 541	0.50 527	0.44 514

AnyNet_C32	1.96 562	1.10 568	5.17 591	0.90 557	1.11 572	2.12 556	2.37 606	1.85 473	1.48 519	2.45 575	1.70 500	2.05 547	1.64 540	2.50 480	10.28 612	0.37 510	0.34 522	0.35 499	0.41 535	0.49 526	0.54 540

UNDER WATER	5.08 606	2.33 611	5.55 592	3.94 621	3.51 618	5.20 610	2.72 611	5.61 614	16.52 627	3.84 599	4.60 590	9.21 616	5.89 612	5.90 566	8.66 607	3.75 617	1.34 615	3.18 619	1.88 612	4.33 621	3.61 621

ADCS	2.25 571	0.99 562	5.55 592	0.81 526	0.74 515	2.19 558	1.80 581	2.27 562	2.14 570	2.80 586	2.13 543	2.40 561	2.03 567	2.64 487	13.69 618	0.41 524	0.39 549	0.40 524	0.45 545	0.58 545	0.56 544

PWCK	2.88 592	2.05 606	5.72 594	2.08 594	1.11 572	3.55 592	3.90 616	2.86 588	3.54 600	3.03 593	3.63 581	3.10 582	2.31 580	8.15 608	3.09 569	2.12 598	0.91 605	1.75 594	0.98 595	2.57 599	1.18 588

DeepPrunerF	1.60 536	0.73 537	5.81 595	0.88 553	1.19 581	0.91 380	0.95 514	2.19 553	5.24 611	1.17 357	1.30 381	1.19 396	1.30 506	4.90 541	1.66 533	0.42 528	0.34 522	0.52 550	0.47 550	0.41 490	0.40 495

tt	6.58 612	0.26 162	6.10 596	3.77 618	2.16 595	11.55 619	19.63 628	13.33 627	5.74 612	2.96 589	2.65 565	4.97 602	6.33 616	3.81 519	7.24 598	9.15 629	11.32 633	5.89 629	6.24 628	6.03 622	2.55 611

Wz-Net-SNSev	1.49 525	1.23 579	6.27 597	0.68 472	0.67 494	1.37 482	1.41 562	2.00 513	1.39 498	1.48 488	1.61 483	2.29 554	1.32 509	3.93 520	2.14 553	0.31 469	0.28 487	0.31 457	0.33 508	0.42 495	0.36 480

zh-sn7	1.76 552	1.38 581	6.58 598	0.74 506	0.72 507	1.78 529	1.31 557	1.88 482	1.56 531	1.86 546	2.47 560	1.81 517	2.08 572	5.12 545	3.80 581	0.32 476	0.32 516	0.32 472	0.32 498	0.44 507	0.40 495

DStereoSA	4.44 602	0.92 556	6.79 599	1.58 590	2.54 607	2.29 562	14.04 626	2.33 566	2.31 574	1.85 544	10.58 621	1.32 432	13.05 622	7.07 590	11.18 615	0.67 574	1.97 620	0.88 578	3.29 621	1.69 588	2.44 609

Wz-Net-TNSev	1.88 557	2.08 608	7.66 600	0.67 460	0.64 485	2.42 568	1.83 584	2.33 566	1.74 548	1.57 510	1.56 470	2.58 567	1.90 562	4.86 539	3.12 570	0.39 517	0.37 540	0.33 481	0.37 526	0.53 536	0.58 549

ADCP+	1.99 565	0.48 466	7.73 601	0.66 448	0.91 556	2.30 563	1.05 531	1.82 463	1.34 472	1.54 502	1.32 394	1.74 510	1.61 538	2.17 450	13.37 617	0.24 365	0.21 415	0.32 472	0.28 462	0.37 470	0.29 428

ADCPNet	1.85 555	0.69 531	8.07 602	0.71 490	0.58 461	2.79 581	1.22 549	1.94 501	1.54 528	1.88 547	1.69 499	2.46 565	2.04 568	2.37 469	6.48 594	0.38 514	0.37 540	0.38 513	0.43 541	0.47 518	0.45 516

EDNetEfficient	2.37 576	1.10 568	8.08 603	0.74 506	0.71 505	0.98 410	1.56 570	1.46 355	4.06 603	4.90 611	2.82 569	2.25 552	3.48 599	2.95 496	9.97 609	0.26 416	0.24 457	0.26 396	0.30 483	0.68 560	0.61 555

HanzoNet	11.04 622	3.62 620	8.10 604	4.08 622	3.55 620	4.90 608	2.73 612	7.19 620	10.10 618	31.86 644	28.92 635	21.96 635	36.36 637	18.08 629	10.17 611	7.94 628	3.32 623	3.47 622	3.31 622	7.06 625	4.04 623

zh-mn7	1.70 546	1.21 578	8.30 605	0.69 476	0.53 436	1.45 497	0.84 484	1.70 424	2.09 569	2.41 574	2.67 566	1.68 502	1.23 493	4.49 530	2.87 566	0.30 462	0.26 472	0.27 412	0.27 441	0.31 434	0.35 474

UNDER WATER-64	5.27 607	2.32 610	8.78 606	3.93 620	3.54 619	7.61 613	3.03 615	5.84 615	14.19 621	4.04 602	4.04 585	9.39 617	6.26 614	5.93 568	8.48 606	3.60 616	1.51 617	3.13 617	1.88 612	4.29 620	3.61 621

WZ-Net	1.95 561	0.95 558	10.10 607	0.86 545	0.78 530	1.69 517	1.60 575	2.20 556	1.98 562	2.08 559	1.93 528	2.30 555	1.97 565	5.30 548	3.17 573	0.34 495	0.26 472	0.29 438	0.31 490	0.51 532	0.47 523

JetBlue	3.97 598	2.01 603	10.19 608	1.38 584	2.84 612	10.53 618	9.54 621	3.60 599	2.41 577	2.73 582	3.39 578	4.54 592	4.31 606	7.85 605	6.84 597	0.88 579	0.93 606	0.89 579	0.91 589	1.74 589	1.91 598

AnyNet_C01	2.26 572	1.78 597	10.22 609	0.93 563	0.74 515	2.92 584	2.20 601	2.29 564	1.80 551	2.53 577	2.41 556	2.71 572	1.73 547	3.41 512	6.72 596	0.41 524	0.39 549	0.40 524	0.42 538	0.67 559	0.63 557

MSAF-DinoV2	1.97 563	0.80 547	10.38 610	0.86 545	0.48 398	1.39 487	0.97 517	2.55 583	1.72 545	1.53 496	1.65 492	3.59 586	2.20 577	5.39 554	3.94 583	0.27 432	0.17 330	0.26 396	0.28 462	0.47 518	0.46 519

psmorigin	1.52 529	0.69 531	10.52 611	0.68 472	0.59 469	1.13 439	0.70 449	1.57 390	1.19 402	1.99 554	1.79 512	2.26 553	1.47 525	2.09 442	1.36 500	0.39 517	0.40 551	0.34 491	0.33 508	0.43 501	0.56 544

MADNet+	2.69 586	3.22 619	11.53 612	1.44 588	1.12 574	3.19 588	1.81 582	2.85 587	2.37 575	1.68 525	2.07 540	2.85 576	2.18 575	7.41 596	5.23 590	0.79 578	0.76 593	0.69 574	0.65 575	0.98 574	0.95 578

LSM	6.33 610	1.10 568	13.19 613	1.41 587	68.17 642	1.64 514	1.90 589	1.92 495	2.46 578	2.99 590	3.11 574	1.88 524	1.80 554	2.61 485	2.06 551	0.41 524	0.58 584	0.50 546	0.57 567	0.64 554	17.66 634

PML	51.67 644	36.25 636	13.28 614	7.46 624	20.81 627	108.69 650	232.22 652	8.72 621	27.82 636	87.01 651	269.67 652	69.67 649	61.95 649	24.76 637	14.20 620	9.74 631	3.40 624	9.62 631	4.70 625	18.74 631	4.72 625

TCMNet-wrong-test	10.31 619	11.40 626	14.84 615	20.96 628	18.45 626	13.80 624	10.76 622	15.78 628	3.53 599	5.20 615	5.52 599	16.26 626	12.61 621	7.51 600	10.15 610	7.43 627	2.37 621	4.31 625	3.43 624	11.36 628	10.61 628

RTS	2.67 584	1.38 581	15.28 616	0.99 567	1.26 584	3.78 595	1.96 592	2.15 541	2.62 585	2.61 578	2.85 570	2.60 568	1.59 535	6.27 572	5.71 592	0.40 520	0.28 487	0.35 499	0.35 519	0.50 527	0.48 526

RTSA	2.67 584	1.38 581	15.28 616	0.99 567	1.26 584	3.78 595	1.96 592	2.15 541	2.62 585	2.61 578	2.85 570	2.60 568	1.59 535	6.27 572	5.71 592	0.40 520	0.28 487	0.35 499	0.35 519	0.50 527	0.48 526

SuperB	2.53 582	0.59 507	18.45 618	0.69 476	0.50 409	1.87 539	0.88 496	1.67 416	2.39 576	1.50 491	1.42 426	1.14 389	1.15 476	4.28 528	5.07 589	0.24 365	0.19 371	0.22 278	0.19 252	7.86 626	0.34 469

USTest	14.33 626	14.94 628	21.04 619	17.44 627	16.05 623	23.26 626	33.84 635	21.73 629	11.80 620	9.36 625	10.14 620	15.97 625	13.20 623	17.28 628	22.43 630	3.78 620	5.01 626	6.17 630	6.16 627	9.25 627	7.72 627

DGTPSM_ROB	13.01 624	8.23 622	21.87 620	9.51 625	18.10 624	11.56 620	32.01 633	10.63 624	16.20 623	7.03 620	19.48 631	10.15 619	16.66 627	9.83 620	22.42 629	4.75 625	8.68 628	5.37 626	10.25 631	6.16 623	11.36 629

DPSMNet_ROB	13.02 625	8.23 622	21.91 621	9.53 626	18.11 625	11.56 620	32.02 634	10.64 625	16.23 624	7.05 621	19.49 632	10.16 620	16.66 627	9.85 621	22.43 630	4.77 626	8.68 628	5.38 627	10.26 632	6.17 624	11.36 629

LRCNet_RVC	22.74 629	32.10 635	21.97 622	29.84 632	26.23 630	4.42 605	0.81 480	22.66 630	2.02 565	26.93 636	29.26 636	23.06 637	15.59 626	23.84 633	18.88 626	31.75 642	19.90 643	34.65 641	32.13 642	30.54 640	28.32 641

LE_ROB	8.05 615	0.37 412	23.53 623	0.74 506	0.33 246	2.77 580	2.87 613	3.71 600	27.24 635	25.39 635	8.87 617	8.46 615	26.71 635	6.65 580	21.99 628	0.21 292	0.19 371	0.20 208	0.21 333	0.25 359	0.22 330

Anonymous_1	43.04 643	18.73 629	24.79 624	21.81 629	46.26 640	27.80 627	37.60 636	28.08 635	16.14 622	14.66 629	14.30 624	20.65 629	17.88 629	21.56 630	25.94 633	117.93 651	8.92 630	100.65 646	126.50 648	158.64 651	12.08 631

DPSM_ROB	19.08 627	19.14 630	25.17 625	22.15 630	20.85 628	28.17 628	37.82 637	26.56 633	16.85 628	14.14 627	14.84 625	21.70 630	18.75 630	21.87 631	26.55 634	10.16 633	9.30 631	10.47 632	10.42 633	14.03 629	12.61 632

DPSM	19.08 627	19.14 630	25.17 625	22.15 630	20.85 628	28.17 628	37.82 637	26.56 633	16.85 628	14.14 627	14.84 625	21.70 630	18.75 630	21.87 631	26.55 634	10.16 633	9.30 631	10.47 632	10.42 633	14.03 629	12.61 632

JetRed	6.91 613	8.80 624	25.96 627	2.85 605	3.25 616	13.98 625	11.87 623	6.25 618	4.28 606	4.45 607	4.56 589	6.69 607	5.46 610	7.46 598	14.05 619	2.59 604	3.31 622	2.59 610	2.29 619	4.20 619	3.36 620

xxxxx1	54.10 645	25.67 632	27.13 628	113.43 645	96.96 645	30.69 632	47.44 639	32.38 637	25.60 632	17.75 631	17.27 627	21.81 632	21.02 632	24.43 634	33.82 636	33.37 643	40.54 644	157.71 649	175.86 649	66.16 644	72.93 648

tt_ll	54.10 645	25.67 632	27.13 628	113.43 645	96.96 645	30.69 632	47.44 639	32.38 637	25.60 632	17.75 631	17.27 627	21.81 632	21.02 632	24.43 634	33.82 636	33.37 643	40.54 644	157.71 649	175.86 649	66.16 644	72.93 648

ff	54.10 645	25.67 632	27.13 628	113.43 645	96.96 645	30.69 632	47.44 639	32.38 637	25.60 632	17.75 631	17.27 627	21.81 632	21.02 632	24.43 634	33.82 636	33.37 643	40.54 644	157.71 649	175.86 649	66.16 644	72.93 648

DPSimNet_ROB	11.20 623	4.98 621	35.43 631	2.90 608	4.52 622	7.89 614	17.09 627	4.66 608	6.06 614	14.89 630	10.93 623	17.29 627	36.81 639	13.18 626	15.68 623	2.86 605	6.29 627	5.75 628	5.09 626	3.91 617	7.70 626

HaxPig	38.92 639	41.40 644	41.64 632	29.95 633	32.27 631	28.90 630	27.60 630	29.73 636	37.71 645	43.82 645	43.87 644	33.17 638	35.56 636	41.53 639	40.37 641	43.94 646	47.51 648	45.82 642	47.08 644	42.38 641	44.15 644

AVERAGE_ROB	40.43 640	42.37 645	42.73 633	36.96 635	35.58 633	30.50 631	27.61 631	36.71 642	38.39 646	44.91 646	44.36 645	37.45 640	36.70 638	41.88 640	40.35 640	45.43 647	46.81 647	47.11 643	46.35 643	42.51 642	43.87 643

DLNR-FE	23.17 630	48.55 648	42.94 634	176.85 649	78.48 643	0.35 32	0.21 19	23.51 632	0.75 191	0.66 187	0.86 207	0.59 188	0.30 47	1.55 366	0.44 228	9.85 632	0.12 65	0.18 137	0.14 114	76.92 647	0.16 160

DLNR_Zeroshot_test	23.17 630	48.52 647	43.29 635	176.68 648	78.69 644	0.35 32	0.21 19	23.41 631	0.75 191	0.66 187	0.86 207	0.59 188	0.30 47	1.56 369	0.44 228	9.57 630	0.12 65	0.18 137	0.14 114	76.92 647	0.16 160

MEDIAN_ROB	42.00 641	44.40 646	44.29 636	35.15 634	34.95 632	31.28 636	29.60 632	35.88 641	40.02 647	47.20 649	46.64 646	37.37 639	38.48 647	44.35 648	42.45 642	48.03 648	49.39 649	49.71 644	49.03 645	45.14 643	46.65 645

Hybrid-DGEV	38.35 636	38.46 640	50.28 637	44.82 641	41.90 637	56.66 640	76.35 644	53.24 644	33.80 641	28.29 638	29.84 641	43.58 641	37.86 645	43.84 645	53.39 645	20.34 638	18.69 637	21.06 634	21.00 635	28.25 635	25.34 636

RAFT-FEzeroshot	38.32 633	38.45 638	50.28 637	44.74 637	41.87 635	56.68 641	76.38 646	53.24 644	33.76 639	28.29 638	29.37 637	43.69 645	37.66 641	43.83 642	53.41 646	20.32 636	18.70 638	21.07 635	21.07 637	28.25 635	25.35 638

RAFT-FE	38.32 633	38.45 638	50.28 637	44.74 637	41.87 635	56.68 641	76.38 646	53.24 644	33.76 639	28.29 638	29.37 637	43.69 645	37.66 641	43.83 642	53.41 646	20.32 636	18.70 638	21.07 635	21.07 637	28.25 635	25.35 638

CasAABBNet	38.33 635	38.46 640	50.35 640	44.75 639	41.84 634	56.68 641	76.37 645	53.22 643	33.83 642	28.31 641	29.54 639	43.62 644	37.71 643	43.84 645	53.41 646	20.30 635	18.70 638	21.07 635	21.07 637	28.24 634	25.34 636

FlowAnything	38.37 637	38.41 637	50.38 641	44.76 640	41.94 638	56.64 639	76.34 643	53.28 648	34.23 644	28.25 637	29.72 640	43.60 642	37.79 644	43.83 642	53.38 644	20.39 640	18.71 642	21.07 635	21.14 641	28.23 633	25.29 635

Selective-RAFT-Error	38.39 638	38.47 642	50.44 642	44.73 636	41.97 639	56.68 641	76.38 646	53.24 644	33.92 643	28.34 642	29.85 642	43.60 642	38.20 646	43.75 641	53.34 643	20.38 639	18.70 638	21.09 639	21.05 636	28.30 638	25.43 640

LSM0	42.82 642	38.75 643	50.81 643	47.07 642	109.38 650	57.00 645	76.02 642	53.74 649	33.71 638	29.02 643	30.41 643	43.87 647	37.22 640	43.91 647	53.54 649	20.52 641	18.62 636	21.10 640	21.11 640	28.41 639	42.22 642

RSGM-EC	88.84 648	82.86 649	51.22 644	105.38 643	99.51 648	94.51 648	125.67 649	90.02 650	46.43 648	45.14 647	57.50 649	101.22 650	88.55 650	154.40 650	153.26 650	105.54 649	59.55 650	113.88 647	53.02 646	92.89 649	56.17 646

acva	88.84 648	82.86 649	51.22 644	105.38 643	99.51 648	94.51 648	125.67 649	90.02 650	46.43 648	45.14 647	57.50 649	101.22 650	88.55 650	154.40 650	153.26 650	105.54 649	59.55 650	113.88 647	53.02 646	92.89 649	56.17 646

xyz-stereo	7.16 614	0.22 64	69.90 646	0.42 73	0.21 14	32.92 637	0.49 327	0.87 143	0.76 200	1.38 461	27.04 633	1.19 396	1.16 477	4.69 535	0.97 445	0.16 74	0.12 65	0.20 208	0.14 114	0.16 82	0.12 16

BEATNet-Init1	26.87 632	13.43 627	70.68 647	0.91 560	0.68 500	57.02 646	21.06 629	32.82 640	32.67 637	52.12 650	53.61 647	66.05 648	49.56 648	48.79 649	34.71 639	0.49 551	0.44 559	0.53 555	0.53 563	0.63 552	0.59 551

coex-ft	8.13 616	2.13 609	98.04 648	0.67 460	0.53 436	1.71 518	1.56 570	1.65 409	11.11 619	18.17 634	3.75 582	3.88 590	7.61 619	2.98 499	6.49 595	0.30 462	0.30 502	0.32 472	0.31 490	0.66 558	0.50 532

EDNetEfficientorigin	10.57 620	1.47 589	177.42 649	0.67 460	0.53 436	1.58 508	1.16 544	1.90 488	3.37 596	4.71 610	3.38 577	3.10 582	2.69 589	3.13 505	3.58 578	0.25 393	0.23 448	0.33 481	0.27 441	0.83 566	0.81 572

test_example2	192.40 650	210.76 651	206.48 650	199.83 650	204.73 651	172.94 651	183.52 651	133.93 652	133.41 652	191.38 652	196.19 651	187.13 652	178.77 652	205.33 652	208.00 652	222.09 652	238.72 652	186.54 652	190.54 652	227.34 652	170.31 651

GS-Stereo							0.36 156	0.92 163	0.47 80	0.37 59	0.38 43	0.32 51	0.33 67	0.43 13	0.26 26	0.19 218	0.11 32	0.16 69	0.12 51	0.17 115	0.15 122

FSD					0.50 409	0.54 172	0.58 401	0.65 59	0.53 112	0.54 156	0.52 101	0.56 172	0.52 206	0.57 65	0.55 313	0.51 552	0.47 568	0.50 546	0.49 555	0.50 527

ccccc		492.34 652		530.87 651	530.37 652	478.08 652		491.76 653		448.18 653		476.12 653		541.64 653		663.49 653	459.54 653	353.94 653	309.79 653	586.66 653

ASD4		10.99 625

Low-res two-view benchmark