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

BridgeDepth	0.29 20	0.19 11	0.37 7	0.40 49	0.17 1	0.58 186	0.32 105	0.60 40	0.29 15	0.26 5	0.26 11	0.39 77	0.43 125	0.47 27	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 51	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MatchStereo	0.28 13	0.21 37	0.39 21	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 54	0.48 80	0.27 8	0.47 73	0.25 16	0.24 14	0.49 33	0.31 83	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 44

BridgeDepth_RVC	0.26 3	0.19 11	0.37 7	0.33 1	0.19 3	0.47 90	0.19 7	0.54 16	0.27 11	0.30 21	0.29 20	0.26 19	0.32 57	0.43 12	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.13 1	0.11 10	0.15 51	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.32 41	0.20 18	0.40 28	0.38 30	0.19 3	0.43 66	0.22 26	0.64 50	0.33 29	0.42 80	0.34 29	0.27 25	0.35 80	1.15 255	0.30 62	0.20 248	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.17 108	0.13 44

s12784h	0.52 170	0.20 18	0.38 15	0.41 59	0.19 3	0.96 393	0.34 127	1.17 265	1.25 423	0.81 208	0.90 207	0.63 193	0.50 186	1.45 337	0.42 208	0.14 37	0.12 63	0.17 95	0.11 10	0.18 143	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 20	0.19 11	0.38 15	0.41 59	0.20 6	0.42 57	0.20 12	0.66 60	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 55	0.28 31	1.09 240	0.25 12	0.14 37	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LG-G_1	0.31 35	0.20 18	0.44 54	0.42 67	0.20 6	0.64 224	0.18 2	0.70 73	0.25 7	0.29 16	0.29 20	0.36 64	0.35 80	0.87 173	0.24 5	0.16 71	0.12 63	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G	0.31 35	0.20 18	0.44 54	0.42 67	0.20 6	0.64 224	0.18 2	0.70 73	0.25 7	0.29 16	0.29 20	0.36 64	0.35 80	0.87 173	0.24 5	0.16 71	0.12 63	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

StereoAnything_RVC	0.45 131	1.43 577	0.48 83	0.35 5	0.20 6	0.26 5	0.21 19	0.43 4	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 89	1.27 286	0.22 1	0.21 282	0.11 31	0.14 5	0.10 2	2.37 584	0.11 2

trnet	0.39 83	0.21 37	0.37 7	0.36 7	0.20 6	0.53 153	0.29 78	0.78 98	1.12 340	0.59 161	0.71 159	0.53 145	0.42 117	0.54 47	0.34 123	0.18 160	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.14 28	0.13 44

CASnet	0.41 100	0.25 127	0.48 83	0.50 200	0.20 6	0.50 123	0.36 151	0.81 116	0.80 207	0.83 214	0.68 147	0.48 112	0.31 50	0.54 47	0.32 89	0.18 160	0.12 63	0.27 403	0.22 353	0.23 320	0.14 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CSFM-Stereo	0.26 3	0.18 2	0.37 7	0.39 39	0.21 12	0.40 43	0.21 19	0.53 12	0.29 15	0.30 21	0.28 16	0.31 44	0.29 35	0.47 27	0.25 12	0.15 48	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

MonStereo	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.28 16	0.23 4	0.21 4	0.57 62	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.28 16	0.23 4	0.21 4	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

Monster-pub-mixall	0.30 25	0.19 11	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.28 11	0.18 2	0.58 29	0.34 35	0.36 47	0.34 29	0.26 19	0.20 2	1.40 330	0.24 5	0.15 48	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 44

Replicate-Monster	0.41 100	0.26 153	2.03 539	0.36 7	0.21 12	0.46 83	0.23 37	0.67 66	0.48 80	0.42 80	0.27 15	0.31 44	0.30 43	0.98 208	0.24 5	0.14 37	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 412

3w_stereo	0.33 49	0.25 127	0.52 115	0.40 49	0.21 12	0.53 153	0.54 351	0.65 54	0.46 73	0.44 90	0.48 78	0.23 4	0.45 139	0.46 20	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.15 115

xyz-stereo	7.16 605	0.22 60	69.90 636	0.42 67	0.21 12	32.92 628	0.49 318	0.87 134	0.76 194	1.38 452	27.04 624	1.19 387	1.16 468	4.69 526	0.97 436	0.16 71	0.12 63	0.20 201	0.14 113	0.16 76	0.12 14

LGtest1	0.27 8	0.21 37	0.44 54	0.41 59	0.21 12	0.42 57	0.19 7	0.56 23	0.26 9	0.29 16	0.24 6	0.29 36	0.29 35	0.55 54	0.25 12	0.18 160	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.14 28	0.13 44

MonSter	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.29 20	0.23 4	0.21 4	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

dual_stereo	0.27 8	0.19 11	0.35 2	0.39 39	0.21 12	0.25 4	0.22 26	0.48 7	0.31 22	0.32 30	0.26 11	0.37 69	0.24 14	0.83 156	0.29 51	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

MoCha-V2	0.40 92	0.20 18	0.49 90	0.50 200	0.21 12	0.44 73	0.33 115	0.93 162	0.53 110	0.53 142	0.53 102	0.42 82	0.58 240	1.09 240	0.27 34	0.14 37	0.12 63	0.15 32	0.12 51	0.17 108	0.15 115

TANstereo	0.44 123	0.21 37	0.44 54	0.41 59	0.21 12	0.65 240	0.26 60	0.79 103	0.83 216	0.93 237	0.98 231	0.51 131	0.46 146	0.54 47	0.35 133	0.18 160	0.24 448	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.26 390

2w_stereo	0.32 41	0.24 99	0.45 67	0.39 39	0.22 24	0.46 83	0.47 296	0.69 68	0.42 57	0.43 86	0.50 89	0.24 10	0.45 139	0.47 27	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.13 44

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 18	0.36 4	0.37 15	0.22 24	0.35 26	0.18 2	0.45 6	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 59	0.20 2	0.77 133	0.23 2	0.16 71	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

FoundationStereo	0.24 1	0.21 37	0.36 4	0.38 30	0.22 24	0.32 21	0.22 26	0.39 3	0.23 6	0.30 21	0.25 7	0.30 41	0.33 62	0.34 3	0.26 23	0.16 71	0.12 63	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

HUF	0.36 65	0.23 78	0.52 115	0.40 49	0.22 24	0.54 161	0.47 296	0.82 121	0.43 59	0.36 47	0.43 58	0.50 127	0.42 117	0.64 89	0.29 51	0.17 117	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.15 51	0.14 77

LoS	0.40 92	0.21 37	0.44 54	0.37 15	0.22 24	0.50 123	0.40 208	1.00 193	0.94 253	0.48 116	0.66 140	0.48 112	0.40 108	0.60 78	0.37 156	0.18 160	0.14 190	0.16 65	0.11 10	0.14 28	0.14 77
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo	0.39 83	0.21 37	0.38 15	0.34 3	0.22 24	0.53 153	0.29 78	0.77 94	1.11 336	0.58 153	0.71 159	0.51 131	0.41 111	0.54 47	0.34 123	0.18 160	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.14 28	0.14 77
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
asda	0.30 25	0.24 99	0.42 43	0.38 30	0.23 30	0.43 66	0.34 127	0.58 29	0.37 43	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.52 41	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.12 14

depthmonostereo	0.41 100	0.23 78	0.53 122	0.47 140	0.23 30	0.61 207	0.35 135	1.00 193	0.76 194	0.48 116	0.65 139	0.47 106	0.49 180	0.67 104	0.37 156	0.16 71	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.16 76	0.15 115

4.5_new	0.29 20	0.25 127	0.41 34	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 151	0.56 23	0.34 35	0.45 98	0.42 49	0.27 25	0.25 17	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 76	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 20	0.25 127	0.41 34	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 151	0.56 23	0.34 35	0.45 98	0.42 49	0.27 25	0.25 17	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 76	0.12 14

4w-stereo	0.30 25	0.24 99	0.44 54	0.37 15	0.23 30	0.46 83	0.27 67	0.63 48	0.31 22	0.41 73	0.44 62	0.27 25	0.36 89	0.59 66	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 51	0.13 5	0.12 14

2.75w_new	0.31 35	0.23 78	0.43 49	0.35 5	0.23 30	0.42 57	0.42 228	0.54 16	0.35 39	0.47 108	0.43 58	0.24 10	0.30 43	0.66 101	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

3.25w_new	0.32 41	0.21 37	0.45 67	0.38 30	0.23 30	0.52 144	0.34 127	0.65 54	0.39 46	0.47 108	0.45 67	0.32 47	0.35 80	0.61 83	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 41	0.21 37	0.45 67	0.37 15	0.23 30	0.52 144	0.34 127	0.65 54	0.39 46	0.47 108	0.45 67	0.32 47	0.35 80	0.61 83	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

xyz-stereo-finetune	0.48 152	0.25 127	0.54 130	0.42 67	0.23 30	0.80 332	0.42 228	0.80 111	0.80 207	0.61 165	0.62 129	0.54 150	0.43 125	1.70 388	0.58 315	0.15 48	0.15 251	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.15 115

MLG-Stereo_test3	0.28 13	0.18 2	0.42 43	0.40 49	0.23 30	0.47 90	0.19 7	0.61 42	0.29 15	0.35 42	0.21 2	0.35 62	0.21 4	0.60 78	0.25 12	0.15 48	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

Reg-Stereo(zero)	0.44 123	0.22 60	0.45 67	0.43 76	0.23 30	0.38 36	0.25 49	0.76 91	1.08 319	0.90 229	0.78 178	0.90 290	0.47 156	0.70 110	0.36 144	0.15 48	0.12 63	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.15 115

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 308	3.18 608	2.55 560	0.39 39	0.23 30	0.44 73	0.23 37	0.63 48	0.42 57	0.44 90	0.44 62	0.34 59	0.28 31	0.56 57	0.29 51	1.35 582	0.10 9	0.22 271	0.19 245	0.46 506	1.31 580

AIO-Stereo	0.37 72	0.25 127	0.51 106	0.47 140	0.23 30	0.45 77	0.39 195	1.07 234	0.52 104	0.41 73	0.48 78	0.52 139	0.25 17	0.72 118	0.30 62	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.13 44

GLC_STEREO	0.39 83	0.25 127	0.41 34	0.54 287	0.23 30	0.48 97	0.30 88	0.73 81	0.58 120	0.52 141	0.73 165	0.51 131	0.31 50	0.64 89	0.42 208	0.17 117	0.20 382	0.23 309	0.19 245	0.21 270	0.17 182

PMTNet	0.46 139	0.21 37	0.38 15	0.37 15	0.23 30	0.71 279	0.27 67	0.74 85	1.04 299	0.64 171	0.70 156	0.55 155	0.47 156	0.86 170	0.35 133	1.00 571	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.15 51	0.13 44

MLCV	0.72 317	0.34 364	1.10 439	0.51 232	0.23 30	0.91 372	0.39 195	1.33 309	1.23 414	1.46 473	1.55 458	1.01 339	0.64 268	1.95 421	0.80 397	0.18 160	0.12 63	0.18 133	0.14 113	0.19 187	0.17 182

MonSter++	0.26 3	0.19 11	0.37 7	0.37 15	0.24 46	0.34 23	0.20 12	0.49 9	0.31 22	0.29 16	0.26 11	0.40 80	0.26 24	0.45 17	0.27 34	0.13 22	0.12 63	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

HiDET	0.26 3	0.18 2	0.37 7	0.38 30	0.24 46	0.30 15	0.20 12	0.54 16	0.33 29	0.27 8	0.30 24	0.33 55	0.25 17	0.46 20	0.30 62	0.14 37	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LCMNet	0.28 13	0.18 2	0.36 4	0.37 15	0.24 46	0.31 18	0.20 12	0.57 27	0.57 118	0.28 10	0.32 27	0.33 55	0.29 35	0.54 47	0.30 62	0.14 37	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

252Zero-FE	0.27 8	0.22 60	0.40 28	0.41 59	0.24 46	0.29 13	0.19 7	0.59 31	0.46 73	0.31 24	0.33 28	0.22 2	0.25 17	0.40 8	0.29 51	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

S2M2_XL	0.24 1	0.24 99	0.39 21	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 16	0.40 44	0.24 10	0.23 12	0.32 1	0.26 23	0.20 248	0.18 344	0.18 133	0.16 174	0.18 143	0.14 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.30 25	0.21 37	0.41 34	0.39 39	0.24 46	0.47 90	0.30 88	0.69 68	0.30 19	0.41 73	0.39 42	0.28 34	0.33 62	0.62 85	0.27 34	0.13 22	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.14 28	0.12 14

2.25w	0.32 41	0.24 99	0.48 83	0.37 15	0.24 46	0.45 77	0.25 49	0.62 45	0.40 50	0.45 98	0.58 121	0.27 25	0.32 57	0.74 129	0.35 133	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.14 77

2.5w	0.31 35	0.23 78	0.46 76	0.39 39	0.24 46	0.42 57	0.39 195	0.61 42	0.30 19	0.37 54	0.53 102	0.24 10	0.25 17	0.77 133	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 28	0.12 14

3.5w_stereo	0.33 49	0.25 127	0.45 67	0.37 15	0.24 46	0.54 161	0.35 135	0.66 60	0.36 40	0.43 86	0.44 62	0.29 36	0.34 72	0.77 133	0.39 178	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.13 44

xyz-stereo-finetune2	0.58 236	0.27 184	0.57 157	0.40 49	0.24 46	1.09 425	0.32 105	0.79 103	0.53 110	0.65 173	1.07 272	0.58 172	0.80 329	2.47 470	0.80 397	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.16 76	0.17 182

MLG-Stereo_test1	0.27 8	0.19 11	0.38 15	0.40 49	0.24 46	0.38 36	0.20 12	0.59 31	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 55	0.27 27	0.90 182	0.25 12	0.14 37	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

WCG-NET（raft）	0.45 131	0.21 37	0.55 141	0.40 49	0.24 46	0.50 123	0.36 151	0.73 81	1.09 327	0.71 183	0.76 173	0.92 301	0.51 192	0.84 161	0.34 123	0.16 71	0.12 63	0.15 32	0.14 113	0.14 28	0.14 77

DCANet-4	0.54 197	0.26 153	1.07 429	0.42 67	0.24 46	0.48 97	0.36 151	0.99 189	1.30 449	1.10 297	1.02 251	0.56 164	0.75 301	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

fff	0.53 181	0.24 99	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

ADStereo(finetuned)	0.57 229	0.24 99	1.06 424	0.43 76	0.24 46	0.49 109	0.35 135	1.05 219	1.30 449	1.12 305	1.03 261	0.58 172	1.20 479	0.84 161	0.51 280	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.19 249

DCANet	0.54 197	0.24 99	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.49 109	0.36 151	1.05 219	1.30 449	1.12 305	1.03 261	0.58 172	0.92 384	0.81 151	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.19 249

csc	0.53 181	0.24 99	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

cscssc	0.53 181	0.24 99	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

111	0.60 245	0.23 78	0.70 236	0.43 76	0.24 46	0.72 282	0.42 228	1.18 270	1.41 500	0.80 204	1.38 409	1.10 368	0.79 323	0.96 199	0.58 315	0.18 160	0.13 135	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.19 249

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 197	0.25 127	0.68 217	0.43 76	0.24 46	0.40 43	0.34 127	1.04 211	1.09 327	1.32 426	1.60 471	0.80 244	0.68 279	0.67 104	0.39 178	0.13 22	0.10 9	0.18 133	0.17 199	0.17 108	0.13 44

HITNet	0.65 282	0.40 420	0.77 303	0.48 168	0.24 46	1.05 414	0.49 318	1.76 433	1.02 290	1.18 353	1.18 328	0.89 289	0.80 329	0.85 166	0.79 393	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.17 199	0.29 404	0.15 115
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
DA	0.43 110	0.23 78	0.49 90	0.50 200	0.25 67	1.08 420	0.44 261	1.18 270	0.58 120	0.46 103	0.64 135	0.54 150	0.47 156	0.46 20	0.32 89	0.19 207	0.13 135	0.19 159	0.13 83	0.18 143	0.14 77

GGEV	0.43 110	0.23 78	0.49 90	0.50 200	0.25 67	1.08 420	0.44 261	1.18 270	0.58 120	0.46 103	0.64 135	0.54 150	0.47 156	0.46 20	0.32 89	0.19 207	0.13 135	0.19 159	0.13 83	0.18 143	0.14 77

GASTEREO	0.40 92	0.25 127	0.51 106	0.48 168	0.25 67	0.65 240	0.36 151	0.81 116	0.49 83	0.51 138	0.82 191	0.30 41	0.66 277	0.62 85	0.28 47	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.14 113	0.16 76	0.14 77

MSCF	0.38 78	0.25 127	0.52 115	0.47 140	0.25 67	0.62 216	0.37 173	0.81 116	0.47 77	0.50 131	0.71 159	0.32 47	0.65 274	0.54 47	0.28 47	0.19 207	0.12 63	0.17 95	0.14 113	0.17 108	0.14 77

LG-Stereo_L2	0.29 20	0.20 18	0.45 67	0.37 15	0.25 67	0.26 5	0.20 12	0.78 98	0.28 12	0.28 10	0.26 11	0.24 10	0.26 24	0.91 183	0.23 2	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 28	0.11 2

SCV	0.46 139	0.26 153	0.55 141	0.47 140	0.25 67	0.39 40	0.38 180	1.98 501	0.60 130	0.35 42	0.48 78	0.55 155	0.36 89	1.28 288	0.32 89	0.24 355	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.14 77

WCG-NET	0.42 104	0.21 37	0.54 130	0.40 49	0.25 67	0.47 90	0.32 105	0.73 81	1.15 367	0.76 191	0.73 165	0.58 172	0.45 139	0.60 78	0.34 123	0.15 48	0.11 31	0.16 65	0.14 113	0.15 51	0.13 44

GCAP-Stereo	0.40 92	0.28 210	0.68 217	0.47 140	0.25 67	0.53 153	0.32 105	0.82 121	0.58 120	0.65 173	0.69 152	0.58 172	0.42 117	0.47 27	0.29 51	0.17 117	0.14 190	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.14 77

Selective-IGEV	0.39 83	0.24 99	0.50 99	0.44 101	0.25 67	0.46 83	0.33 115	1.25 299	0.40 50	0.35 42	0.45 67	0.52 139	0.30 43	1.07 235	0.30 62	0.14 37	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.13 44

XX-TBD	0.46 139	0.70 524	0.35 2	0.79 509	0.25 67	0.58 186	0.26 60	0.69 68	1.27 434	0.76 191	1.00 237	0.45 95	0.33 62	0.47 27	0.37 156	0.19 207	0.15 251	0.15 32	0.11 10	0.17 108	0.14 77

Wavelet-MonSter	0.27 8	0.20 18	0.41 34	0.39 39	0.26 77	0.26 5	0.25 49	0.49 9	0.29 15	0.36 47	0.47 73	0.28 34	0.32 57	0.49 33	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

qwe	0.32 41	0.21 37	0.40 28	0.37 15	0.26 77	0.49 109	0.29 78	0.64 50	0.39 46	0.49 122	0.48 78	0.26 19	0.27 27	0.80 145	0.34 123	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 51	0.12 14

4.25_new	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.31 22	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4.5w_new	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.31 22	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.32 27	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

1w_stereo	0.34 53	0.20 18	0.42 43	0.43 76	0.26 77	0.47 90	0.54 351	0.59 31	0.50 88	0.41 73	0.66 140	0.25 16	0.44 135	0.62 85	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.12 14

LG-Stereo_L1	0.30 25	0.20 18	0.44 54	0.37 15	0.26 77	0.29 13	0.21 19	0.66 60	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 10	0.22 10	1.24 279	0.23 2	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 28	0.11 2

LG-Stereo	0.34 53	0.25 127	0.78 311	0.47 140	0.26 77	0.37 33	0.30 88	0.71 77	0.52 104	0.36 47	0.57 118	0.29 36	0.21 4	0.50 36	0.36 144	0.13 22	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.18 143	0.12 14

HART	0.45 131	0.22 60	0.54 130	0.50 200	0.26 77	0.41 49	0.29 78	1.03 205	0.50 88	0.58 153	1.45 430	0.61 185	0.35 80	1.08 239	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.14 113	0.19 187	0.14 77

Occ-G	0.42 104	0.21 37	0.48 83	0.41 59	0.26 77	0.42 57	0.62 411	0.77 94	0.49 83	0.43 86	0.66 140	1.02 341	0.46 146	0.78 138	0.41 197	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.13 83	0.16 76	0.16 150

RSM++	0.38 78	0.24 99	0.51 106	0.47 140	0.26 77	0.50 123	0.41 224	0.79 103	0.45 66	0.37 54	0.45 67	0.60 181	0.35 80	1.02 221	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.17 95	0.14 113	0.18 143	0.13 44

RSM	0.39 83	0.24 99	0.49 90	0.46 126	0.26 77	0.47 90	0.40 208	0.92 153	0.44 64	0.41 73	0.42 49	0.65 199	0.33 62	1.07 235	0.29 51	0.15 48	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.13 44

SMFormer	0.75 349	0.30 266	0.86 336	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.82 404	0.24 355	0.20 382	0.22 271	0.21 324	0.23 320	0.24 354

tta	0.75 349	0.30 266	0.86 336	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.82 404	0.24 355	0.20 382	0.22 271	0.21 324	0.18 143	0.18 208

qqq1	0.72 317	0.30 266	0.86 336	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.44 221	0.24 355	0.20 382	0.18 133	0.15 132	0.18 143	0.18 208

fff1	0.72 317	0.30 266	0.86 336	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.44 221	0.24 355	0.20 382	0.18 133	0.15 132	0.18 143	0.18 208

ACVNet-DCA	0.56 221	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	1.42 333	0.78 202	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.22 294	0.21 302

xx1	0.67 298	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	0.93 162	3.05 583	0.58 153	0.79 184	0.95 315	0.77 312	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.21 302

1test111	0.54 197	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	1.42 333	0.78 202	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	0.88 175	0.59 318	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.22 294	0.21 302

cc1	0.64 274	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	0.93 162	3.05 583	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.19 187	0.19 249

tt1	0.62 255	0.32 317	0.51 106	0.54 287	0.26 77	1.16 439	0.48 308	0.95 174	2.47 570	0.57 151	0.77 176	0.49 121	0.81 333	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.15 132	0.19 187	0.20 282

MSKI-zero shot	0.55 212	0.26 153	0.57 157	0.51 232	0.26 77	0.69 267	0.28 73	1.18 270	0.64 141	0.91 234	1.32 386	0.82 253	0.33 62	1.92 416	0.32 89	0.17 117	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.16 150

EGLCR-Stereo	0.37 72	0.22 60	0.51 106	0.43 76	0.26 77	0.44 73	0.22 26	0.99 189	0.48 80	0.42 80	0.42 49	0.67 206	0.29 35	0.86 170	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.17 108	0.15 115

raft_robust	0.68 302	0.30 266	0.64 194	0.52 253	0.26 77	0.54 161	0.35 135	1.33 309	1.24 420	1.16 339	1.07 272	0.60 181	0.54 209	3.58 509	0.37 156	0.18 160	0.14 190	0.20 201	0.22 353	0.20 226	0.16 150

BEATNet_4x	0.73 335	0.49 459	1.17 453	0.53 272	0.26 77	1.03 411	0.55 369	1.82 454	1.06 308	1.21 365	1.22 343	0.96 321	0.91 381	1.01 218	1.06 447	0.21 282	0.14 190	0.24 329	0.19 245	0.37 459	0.21 302

AdaDepth	0.30 25	0.22 60	0.49 90	0.44 101	0.27 102	0.44 73	0.24 44	0.52 11	0.30 19	0.31 24	0.37 37	0.26 19	0.32 57	0.79 142	0.25 12	0.12 8	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.15 115

water-stereo	0.39 83	0.20 18	0.48 83	0.44 101	0.27 102	0.50 123	0.26 60	0.92 153	0.51 97	0.53 142	0.78 178	0.55 155	0.49 180	0.42 11	0.42 208	0.16 71	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.15 115

AIO_rvc	0.36 65	0.23 78	0.49 90	0.43 76	0.27 102	0.59 193	0.38 180	0.94 169	0.45 66	0.33 35	0.46 71	0.49 121	0.22 10	0.84 161	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.15 51	0.13 44

AIO_test	0.35 63	0.22 60	0.44 54	0.43 76	0.27 102	0.57 183	0.44 261	0.79 103	0.41 54	0.32 30	0.47 73	0.46 99	0.30 43	0.69 106	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.15 51	0.12 14

RAStereo	0.34 53	0.21 37	0.66 208	0.47 140	0.27 102	0.26 5	0.29 78	0.69 68	0.63 136	0.32 30	0.42 49	0.45 95	0.31 50	0.45 17	0.34 123	0.17 117	0.15 251	0.19 159	0.15 132	0.18 143	0.13 44

RAFT-Stereo-weight	0.47 146	0.24 99	0.53 122	0.48 168	0.27 102	0.60 201	0.35 135	1.02 200	1.07 313	0.99 256	0.78 178	0.76 231	0.28 31	0.76 130	0.36 144	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.15 115

1111x	1.70 537	0.29 246	0.86 336	0.51 232	0.27 102	1.01 406	0.68 433	2.22 548	1.28 439	1.13 320	1.40 415	1.21 390	1.10 457	5.53 548	15.20 613	0.22 311	0.21 406	0.22 271	0.22 353	0.24 335	0.22 320

Any-RAFT	0.53 181	0.24 99	0.47 79	0.47 140	0.27 102	1.00 405	0.25 49	1.58 382	1.05 304	0.85 222	0.99 233	1.06 350	0.47 156	0.70 110	0.32 89	0.18 160	0.13 135	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.16 150

CASS	0.65 282	0.34 364	0.72 254	0.56 325	0.27 102	0.78 316	0.42 228	1.59 384	0.86 222	1.30 412	1.25 353	0.87 277	0.84 350	0.84 161	0.54 300	0.35 491	0.19 362	0.26 387	0.21 324	0.28 393	0.42 494
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.52 170	0.28 210	0.79 314	0.55 311	0.27 102	0.91 372	0.33 115	0.80 111	0.88 230	0.58 153	0.63 132	0.81 248	0.77 312	1.29 292	0.48 261	0.19 207	0.14 190	0.17 95	0.15 132	0.19 187	0.17 182

qqq	0.57 229	0.34 364	0.71 248	0.47 140	0.27 102	0.64 224	0.62 411	1.42 333	0.78 202	0.80 204	0.92 211	0.95 315	0.77 312	0.88 175	0.59 318	0.21 282	0.20 382	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.21 302

test-3	0.54 197	0.22 60	0.68 217	0.47 140	0.27 102	0.58 186	0.35 135	0.92 153	1.00 284	1.32 426	0.69 152	0.87 277	0.45 139	1.68 386	0.37 156	0.16 71	0.11 31	0.20 201	0.16 174	0.17 108	0.13 44

test_1	0.54 197	0.22 60	0.68 217	0.47 140	0.27 102	0.58 186	0.35 135	0.92 153	1.00 284	1.28 398	0.68 147	0.87 277	0.45 139	1.67 381	0.37 156	0.16 71	0.11 31	0.20 201	0.16 174	0.17 108	0.13 44

Patchmatch Stereo++	0.55 212	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.29 78	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.37 315	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208
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	0.54 197	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.41 224	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.82 253	0.61 253	1.06 231	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

ROB_FTStereo_v2	0.54 197	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.64 224	0.42 228	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.12 250	0.46 249	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

ROB_FTStereo	0.54 197	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.64 224	0.25 49	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.95 218	0.82 253	0.61 253	1.15 255	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

HUI-Stereo	0.52 170	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.30 88	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	0.79 142	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

iGMRVC	0.56 221	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.38 180	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.52 350	0.46 249	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

RAFT-345	0.84 394	0.25 127	0.66 208	0.50 200	0.27 102	0.54 161	0.42 228	0.83 126	1.11 336	1.32 426	2.34 544	0.86 273	0.54 209	5.72 553	0.47 256	0.18 160	0.13 135	0.22 271	0.17 199	0.17 108	0.16 150

iRAFT	0.55 212	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.29 78	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.37 315	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

CroCo-Stereo	0.40 92	0.31 301	0.73 266	0.58 348	0.27 102	0.26 5	0.33 115	0.95 174	0.81 210	0.42 80	0.47 73	0.65 199	0.47 156	0.39 6	0.34 123	0.18 160	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.19 187	0.16 150
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-IKP	0.54 197	0.30 266	0.73 266	0.50 200	0.27 102	0.59 193	0.36 151	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.61 253	1.22 272	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

TestStereo	0.64 274	0.39 413	0.71 248	0.51 232	0.27 102	0.56 178	0.42 228	1.03 205	0.91 242	0.80 204	1.00 237	0.68 208	0.52 198	3.25 499	0.45 235	0.22 311	0.15 251	0.24 329	0.18 220	0.27 374	0.16 150

EAI-Stereo	0.65 282	0.28 210	0.69 230	0.53 272	0.27 102	0.60 201	0.40 208	2.28 554	0.64 141	0.71 183	3.18 566	0.57 167	0.43 125	1.06 231	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.17 95	0.17 199	0.17 108	0.17 182

WQFJA1++	1.55 522	0.22 60	0.45 67	0.38 30	0.28 127	0.38 36	0.20 12	0.62 45	0.28 12	0.38 62	0.39 42	0.34 59	0.39 103	0.64 89	0.27 34	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.12 51	25.04 623	0.14 77

BStereo	0.38 78	0.25 127	1.42 490	0.42 67	0.28 127	0.55 170	0.39 195	0.55 19	0.52 104	0.36 47	0.35 32	0.37 69	0.29 35	0.64 89	0.38 167	0.13 22	0.14 190	0.15 32	0.19 245	0.15 51	0.16 150

Wave_Phase_stereo	0.45 131	0.25 127	1.42 490	0.42 67	0.28 127	1.78 520	0.39 195	0.72 78	0.52 104	0.36 47	0.35 32	0.37 69	0.29 35	0.64 89	0.38 167	0.13 22	0.14 190	0.15 32	0.19 245	0.15 51	0.16 150

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 65	0.23 78	0.54 130	0.50 200	0.28 127	0.36 31	0.22 26	1.02 200	0.39 46	0.42 80	0.64 135	0.36 64	0.51 192	0.39 6	0.29 51	0.18 160	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.18 208

DEFOM-Stereo	0.33 49	0.20 18	0.40 28	0.42 67	0.28 127	0.80 332	0.23 37	0.48 7	0.37 43	0.37 54	0.31 25	0.23 4	0.24 14	1.20 269	0.27 34	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.14 77

Pointernet	0.37 72	0.20 18	0.57 157	0.43 76	0.28 127	0.51 140	0.27 67	0.93 162	0.61 131	0.47 108	0.63 132	0.49 121	0.38 101	0.49 33	0.33 106	0.17 117	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

test_sample2	0.62 255	0.29 246	0.74 282	0.50 200	0.28 127	0.80 332	0.61 408	1.61 391	1.00 284	0.88 226	0.99 233	0.94 306	0.83 346	1.16 259	0.51 280	0.23 338	0.18 344	0.22 271	0.21 324	0.23 320	0.22 320

gcap-zeroshot	0.53 181	0.28 210	0.89 361	0.49 188	0.28 127	0.76 303	0.37 173	1.34 314	0.73 182	0.89 227	0.67 144	1.35 430	0.51 192	0.79 142	0.33 106	0.18 160	0.15 251	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.16 150

MGS-Stereo	0.42 104	0.26 153	0.58 163	0.44 101	0.28 127	0.50 123	0.34 127	0.57 27	0.83 216	0.46 103	1.31 379	0.52 139	0.33 62	0.65 99	0.36 144	0.19 207	0.16 291	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.16 150

11t1	0.52 170	0.28 210	0.68 217	0.51 232	0.28 127	0.83 349	0.39 195	1.22 291	0.63 136	0.84 217	0.74 169	0.68 208	0.68 279	0.91 183	0.57 311	0.21 282	0.18 344	0.19 159	0.16 174	0.20 226	0.21 302

MC-Stereo	0.43 110	0.23 78	0.48 83	0.51 232	0.28 127	0.39 40	0.32 105	0.88 142	0.68 165	0.60 164	0.84 194	0.56 164	0.61 253	1.03 222	0.31 83	0.17 117	0.11 31	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.13 44

IPLGR	0.58 236	0.27 184	1.14 449	0.48 168	0.28 127	0.65 240	0.33 115	1.22 291	1.13 352	1.18 353	1.05 266	0.69 213	0.66 277	0.96 199	0.52 287	0.17 117	0.15 251	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.18 208

test_3	0.55 212	0.23 78	0.71 248	0.53 272	0.28 127	0.61 207	0.40 208	0.92 153	1.05 304	1.19 357	0.68 147	0.93 303	0.44 135	1.67 381	0.39 178	0.15 48	0.12 63	0.22 271	0.19 245	0.21 270	0.14 77

NRIStereo	0.60 245	0.29 246	0.69 230	0.53 272	0.28 127	0.63 220	0.33 115	1.08 240	0.87 226	1.14 323	0.87 201	0.91 293	0.59 241	2.24 449	0.49 269	0.20 248	0.14 190	0.21 238	0.19 245	0.21 270	0.17 182

PSM-AAD	0.79 369	0.27 184	0.53 122	0.55 311	0.28 127	0.77 311	1.24 541	0.99 189	0.91 242	1.66 515	1.57 466	0.81 248	2.19 567	1.65 376	0.44 221	0.19 207	0.14 190	0.38 504	0.32 489	0.21 270	0.70 556

THIR-Stereo	1.02 452	0.27 184	0.69 230	0.49 188	0.28 127	0.95 387	1.34 550	1.03 205	0.97 267	1.34 438	1.90 518	1.17 383	1.58 525	6.44 567	0.78 387	0.19 207	0.14 190	0.21 238	0.22 353	0.19 187	0.20 282

RAFT-RH_RVC	1.03 455	0.24 99	0.67 213	0.49 188	0.28 127	0.81 341	0.33 115	0.83 126	1.08 319	2.05 549	4.65 584	1.04 348	0.57 231	5.98 561	0.50 275	0.18 160	0.13 135	0.26 387	0.20 279	0.16 76	0.17 182

xxxx	1.51 519	0.28 210	0.68 217	0.54 287	0.28 127	1.16 439	0.44 261	2.19 544	1.29 443	1.09 289	1.36 402	1.22 392	0.85 353	1.79 404	15.70 615	0.24 355	0.21 406	0.21 238	0.20 279	0.22 294	0.23 340

test_xeample	1.45 515	0.28 210	0.65 201	0.51 232	0.28 127	0.94 384	0.59 401	2.14 530	1.29 443	1.24 383	1.51 449	0.88 281	0.86 361	1.46 339	15.10 612	0.22 311	0.20 382	0.22 271	0.20 279	0.22 294	0.22 320

CFNet-RSSM	0.54 197	0.24 99	0.70 236	0.48 168	0.28 127	0.60 201	0.27 67	1.49 351	1.14 355	1.06 279	0.93 214	1.08 356	0.54 209	0.70 110	0.35 133	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.14 77

Pro-Stereo	0.31 35	0.16 1	0.34 1	0.39 39	0.29 147	0.63 220	0.21 19	0.35 2	0.28 12	0.34 38	0.25 7	0.23 4	0.13 1	1.58 364	0.26 23	0.13 22	0.11 31	0.18 133	0.17 199	0.13 5	0.12 14

Zero-FE251	0.34 53	0.23 78	0.51 106	0.45 115	0.29 147	0.58 186	0.24 44	0.82 121	0.34 35	0.49 122	0.38 38	0.52 139	0.42 117	0.47 27	0.27 34	0.18 160	0.14 190	0.17 95	0.12 51	0.14 28	0.13 44

3.75w	0.32 41	0.23 78	0.44 54	0.37 15	0.29 147	0.62 216	0.36 151	0.59 31	0.32 27	0.41 73	0.47 73	0.25 16	0.34 72	0.64 89	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.12 14

GREAT-IGEV	0.32 41	0.20 18	0.42 43	0.37 15	0.29 147	0.36 31	0.28 73	0.56 23	0.58 120	0.28 10	0.50 89	0.29 36	0.29 35	0.84 161	0.27 34	0.14 37	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.17 108	0.14 77

SCV_C0	0.43 110	0.26 153	0.65 201	0.43 76	0.29 147	0.47 90	0.31 95	1.34 314	0.73 182	0.38 62	0.49 86	0.54 150	0.29 35	1.24 279	0.30 62	0.17 117	0.13 135	0.16 65	0.13 83	0.20 226	0.15 115

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 92	0.67 517	0.42 43	0.64 416	0.29 147	0.48 97	0.25 49	0.85 131	0.44 64	0.38 62	0.36 34	0.30 41	0.70 287	1.15 255	0.29 51	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.18 143	0.12 14

fffy	0.42 104	0.27 184	0.57 157	0.46 126	0.29 147	0.48 97	0.35 135	0.91 150	0.55 114	0.40 72	0.58 121	0.55 155	0.41 111	1.26 283	0.36 144	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.14 77

IGEV++	0.40 92	0.22 60	0.51 106	0.52 253	0.29 147	0.45 77	0.25 49	1.65 400	0.46 73	0.37 54	0.57 118	0.46 99	0.45 139	0.50 36	0.38 167	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.15 115

anonymousdsp2	0.53 181	0.27 184	0.74 282	0.48 168	0.29 147	0.76 303	0.47 296	1.61 391	0.82 215	0.77 196	0.77 176	0.75 227	0.47 156	1.03 222	0.40 186	0.18 160	0.13 135	0.18 133	0.13 83	0.19 187	0.18 208

GMOStereo	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 461	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

error version	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 461	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

test-v	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 461	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

CrosDoStereo	1.58 525	0.24 99	0.72 254	0.48 168	0.29 147	0.67 253	12.49 615	1.10 245	0.98 272	1.34 438	1.75 500	1.00 332	1.89 551	6.65 571	0.81 399	0.19 207	0.15 251	0.20 201	0.22 353	0.18 143	0.19 249

KYRaft	0.75 349	0.28 210	0.62 184	0.56 325	0.29 147	0.67 253	0.86 482	0.94 169	0.84 220	1.62 510	2.21 538	1.16 382	1.02 437	1.57 362	0.40 186	0.20 248	0.13 135	0.22 271	0.28 453	0.20 226	1.02 571

DeepStereo_LL	1.58 525	0.24 99	0.72 254	0.48 168	0.29 147	0.67 253	12.49 615	1.10 245	0.98 272	1.34 438	1.75 500	1.00 332	1.89 551	6.65 571	0.81 399	0.19 207	0.15 251	0.20 201	0.22 353	0.18 143	0.19 249

CRE-IMP	0.55 212	0.30 266	0.74 282	0.52 253	0.29 147	0.79 322	0.25 49	1.04 211	0.72 178	1.09 289	0.95 218	0.81 248	0.57 231	1.10 243	0.50 275	0.21 282	0.14 190	0.23 309	0.19 245	0.28 393	0.22 320

test-2	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 461	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

cross-raft	0.54 197	0.25 127	0.61 178	0.52 253	0.29 147	0.68 260	0.37 173	1.46 345	0.76 194	1.01 266	1.06 268	1.28 414	0.46 146	0.71 114	0.35 133	0.15 48	0.12 63	0.18 133	0.16 174	0.19 187	0.14 77

iRaftStereo_RVC	0.47 146	0.26 153	0.64 194	0.50 200	0.29 147	0.53 153	0.33 115	1.05 219	0.77 198	0.84 217	1.00 237	0.55 155	0.37 94	0.81 151	0.40 186	0.17 117	0.12 63	0.22 271	0.20 279	0.19 187	0.15 115

222	1.61 529	0.29 246	0.67 213	0.56 325	0.29 147	1.06 417	0.42 228	2.17 541	1.31 453	1.31 422	1.52 450	0.92 301	0.94 398	1.76 401	17.65 616	0.24 355	0.20 382	0.21 238	0.19 245	0.22 294	0.23 340

AFF-stereo	0.58 236	0.25 127	0.64 194	0.46 126	0.29 147	0.34 23	0.38 180	1.15 261	1.14 355	1.17 348	1.60 471	1.10 368	0.71 292	0.97 207	0.43 218	0.13 22	0.11 31	0.19 159	0.19 245	0.17 108	0.14 77

Gwc-CoAtRS	0.52 170	0.24 99	0.68 217	0.48 168	0.29 147	0.64 224	0.25 49	1.16 263	1.08 319	1.01 266	1.00 237	1.12 373	0.56 222	0.69 106	0.37 156	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.15 132	0.15 51	0.15 115

iResNet	0.75 349	0.40 420	1.36 481	0.67 449	0.29 147	0.92 379	0.59 401	1.52 364	1.25 423	1.28 398	1.48 442	0.94 306	0.76 309	1.62 371	0.78 387	0.18 160	0.14 190	0.18 133	0.15 132	0.22 294	0.23 340

SGM_RVC	1.68 535	0.36 394	0.61 178	0.59 361	0.29 147	2.25 551	1.18 537	2.38 564	1.68 532	3.60 589	2.67 557	3.69 579	2.42 574	8.13 597	1.90 534	0.31 458	0.31 499	0.30 442	0.28 453	0.30 414	0.29 418
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S2M2_L	0.34 53	0.28 210	0.45 67	0.40 49	0.30 171	0.31 18	0.16 1	0.60 40	0.64 141	0.31 24	0.48 78	0.47 106	0.34 72	0.38 4	0.32 89	0.25 382	0.22 427	0.20 201	0.22 353	0.25 348	0.22 320
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test1	0.49 160	0.24 99	0.56 147	0.51 232	0.30 171	0.50 123	0.54 351	0.91 150	1.03 294	0.84 217	0.69 152	0.54 150	0.60 244	1.16 259	0.33 106	0.18 160	0.16 291	0.20 201	0.17 199	0.19 187	0.15 115

castereo	0.41 100	0.22 60	0.46 76	0.44 101	0.30 171	0.61 207	0.56 377	0.97 183	0.80 207	0.38 62	0.69 152	0.45 95	0.69 282	0.51 38	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.12 14

SMoEStereo_RVC	0.39 83	0.25 127	0.50 99	0.45 115	0.30 171	0.61 207	0.36 151	0.72 78	0.45 66	0.46 103	0.43 58	0.42 82	0.35 80	1.39 324	0.29 51	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.15 132	0.16 76	0.15 115

ours_stereo	0.39 83	0.28 210	0.51 106	0.46 126	0.30 171	0.40 43	0.44 261	0.73 81	0.56 116	0.35 42	0.56 115	0.46 99	0.33 62	1.11 246	0.32 89	0.16 71	0.13 135	0.19 159	0.15 132	0.19 187	0.14 77

tg	0.52 170	0.24 99	0.61 178	0.49 188	0.30 171	0.90 368	0.29 78	1.07 234	0.83 216	0.83 214	1.02 251	0.62 190	0.43 125	1.35 308	0.41 197	0.17 117	0.12 63	0.22 271	0.20 279	0.17 108	0.15 115

PAM_32	0.77 357	0.28 210	1.03 415	0.52 253	0.30 171	1.32 466	0.35 135	1.97 499	0.65 156	1.02 270	1.06 268	3.05 569	1.49 519	0.96 199	0.36 144	0.19 207	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.19 187	0.19 249

UGAM-zero	1.00 443	0.30 266	0.93 374	0.47 140	0.30 171	0.57 183	0.25 49	2.25 551	0.63 136	1.01 266	1.10 288	2.73 564	1.85 549	6.26 562	0.40 186	0.17 117	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.17 182

IGEV-Stereo++	0.30 25	0.20 18	0.40 28	0.46 126	0.30 171	0.33 22	0.22 26	0.75 88	0.45 66	0.32 30	0.41 47	0.32 47	0.48 170	0.38 4	0.27 34	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.13 44

test_sample6	0.71 315	0.34 364	0.87 347	0.52 253	0.30 171	0.82 343	0.58 392	1.79 447	1.15 367	1.14 323	1.33 388	0.91 293	0.79 323	1.31 294	0.74 371	0.27 421	0.21 406	0.27 403	0.29 465	0.28 393	0.27 400

test_sample5	0.69 304	0.34 364	0.87 347	0.52 253	0.30 171	0.84 358	0.54 351	1.83 459	1.14 355	1.11 303	1.25 353	0.88 281	0.78 319	1.23 274	0.65 342	0.26 405	0.20 382	0.27 403	0.27 432	0.27 374	0.26 390

test_sample4	0.69 304	0.33 340	0.91 368	0.51 232	0.30 171	0.92 379	0.52 337	1.87 470	1.15 367	1.14 323	1.18 328	0.87 277	0.75 301	1.18 265	0.68 354	0.25 382	0.20 382	0.26 387	0.26 421	0.26 360	0.25 366

test_sample3	0.68 302	0.32 317	0.88 355	0.52 253	0.30 171	0.97 397	0.52 337	1.86 467	1.15 367	1.08 283	1.11 294	0.88 281	0.71 292	1.17 263	0.68 354	0.25 382	0.20 382	0.25 368	0.25 403	0.25 348	0.25 366

mmm	0.63 262	0.35 384	0.72 254	0.51 232	0.30 171	0.86 362	0.54 351	1.59 384	0.86 222	1.07 282	1.38 409	0.79 242	0.75 301	0.91 183	0.58 315	0.22 311	0.18 344	0.29 429	0.25 403	0.25 348	0.23 340

DualNet	0.70 308	0.34 364	0.87 347	0.52 253	0.30 171	0.84 358	0.54 351	1.83 459	1.14 355	1.14 323	1.33 388	0.88 281	0.78 319	1.23 274	0.65 342	0.26 405	0.20 382	0.27 403	0.27 432	0.27 374	0.26 390

MIM_Stereo	0.57 229	0.24 99	0.92 372	0.46 126	0.30 171	0.54 161	0.28 73	1.27 301	0.75 185	1.00 261	1.16 323	0.93 303	0.53 204	1.45 337	0.61 330	0.16 71	0.16 291	0.20 201	0.19 245	0.17 108	0.14 77

RAFT-Test	0.54 197	0.25 127	0.64 194	0.47 140	0.30 171	0.97 397	0.27 67	1.24 297	0.81 210	0.96 246	1.12 301	1.28 414	0.48 170	0.71 114	0.36 144	0.17 117	0.13 135	0.17 95	0.14 113	0.16 76	0.16 150

knoymous	0.51 168	0.29 246	0.47 79	0.43 76	0.30 171	0.55 170	0.55 369	1.02 200	0.77 198	0.98 253	0.85 196	0.94 306	0.56 222	0.85 166	0.45 235	0.20 248	0.14 190	0.26 387	0.14 113	0.23 320	0.23 340

ProNet	0.43 110	0.28 210	0.58 163	0.43 76	0.30 171	0.56 178	0.52 337	1.00 193	0.58 120	0.44 90	0.49 86	0.43 85	0.43 125	1.28 288	0.36 144	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.16 150

x	0.54 197	0.31 301	0.61 178	0.47 140	0.30 171	0.67 253	0.47 296	1.53 370	0.79 206	0.81 208	0.83 192	0.78 238	0.70 287	0.70 110	0.62 333	0.21 282	0.19 362	0.22 271	0.19 245	0.21 270	0.20 282

Sa-1000	0.72 317	0.29 246	0.76 296	0.59 361	0.30 171	0.73 287	0.37 173	1.62 395	1.33 461	1.28 398	2.04 530	0.86 273	0.75 301	1.84 408	0.38 167	0.19 207	0.14 190	0.25 368	0.23 376	0.20 226	0.16 150

SA	0.66 289	0.30 266	0.82 323	0.61 387	0.30 171	0.58 186	0.38 180	1.44 340	1.30 449	0.96 246	1.36 402	0.66 203	0.95 403	1.85 411	0.42 208	0.19 207	0.15 251	0.25 368	0.23 376	0.21 270	0.17 182

PFNet+	0.59 242	0.28 210	0.77 303	0.53 272	0.30 171	0.59 193	0.31 95	0.92 153	1.14 355	1.33 434	1.10 288	0.79 242	0.57 231	1.31 294	0.49 269	0.25 382	0.17 321	0.28 418	0.26 421	0.21 270	0.25 366

DRaft	0.80 372	0.24 99	0.70 236	0.45 115	0.30 171	0.97 397	0.53 345	1.05 219	0.97 267	1.78 525	2.02 529	0.80 244	1.74 539	2.73 481	0.72 367	0.17 117	0.14 190	0.20 201	0.20 279	0.18 143	0.21 302

DeepStereo_RVC	0.55 212	0.29 246	0.72 254	0.51 232	0.30 171	0.59 193	0.33 115	1.03 205	0.70 171	1.16 339	0.93 214	0.83 260	0.94 398	0.96 199	0.54 300	0.21 282	0.14 190	0.21 238	0.19 245	0.24 335	0.24 354

HSM-Net_RVC	0.87 407	0.29 246	0.53 122	0.53 272	0.30 171	1.15 437	0.55 369	3.57 589	1.28 439	1.53 488	1.74 497	1.68 493	0.93 393	1.49 345	0.77 385	0.22 311	0.17 321	0.19 159	0.18 220	0.20 226	0.19 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GEAStereo	0.31 35	0.21 37	0.43 49	0.43 76	0.31 197	0.46 83	0.36 151	0.74 85	0.33 29	0.34 38	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.21 282	0.12 63	0.17 95	0.12 51	0.17 108	0.14 77

GSStereo	0.33 49	0.21 37	0.43 49	0.45 115	0.31 197	0.46 83	0.36 151	0.92 153	0.47 77	0.37 54	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.19 207	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 108	0.15 115

gasm-f	0.34 53	0.22 60	0.42 43	0.43 76	0.31 197	0.39 40	0.44 261	0.74 85	0.33 29	0.34 38	0.64 135	0.32 47	0.46 146	0.55 54	0.28 47	0.21 282	0.12 63	0.17 95	0.12 51	0.18 143	0.14 77

IGEV	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.37 15	0.31 197	0.45 77	0.21 19	0.59 31	0.40 50	0.31 24	0.43 58	0.26 19	0.21 4	0.43 12	0.25 12	0.13 22	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.12 1	0.12 14

castereo++	0.38 78	0.23 78	0.41 34	0.43 76	0.31 197	0.97 397	0.22 26	0.86 133	0.58 120	0.32 30	0.44 62	0.51 131	0.39 103	0.93 192	0.24 5	0.17 117	0.11 31	0.17 95	0.12 51	0.14 28	0.14 77

ITSA-stereo	0.82 383	0.36 394	0.82 323	0.54 287	0.31 197	0.80 332	0.47 296	2.17 541	1.67 530	1.13 320	1.13 306	0.94 306	0.86 361	2.46 468	1.00 441	0.26 405	0.23 439	0.28 418	0.27 432	0.28 393	0.36 470

test_sample1	0.61 251	0.29 246	0.75 286	0.50 200	0.31 197	0.76 303	0.48 308	1.59 384	0.84 220	0.90 229	0.94 217	0.88 281	0.95 403	1.16 259	0.67 350	0.22 311	0.18 344	0.20 201	0.19 245	0.21 270	0.21 302

riskmin	0.56 221	0.27 184	0.60 174	0.43 76	0.31 197	0.83 349	0.42 228	1.14 259	1.04 299	0.73 189	0.75 171	1.11 372	1.01 432	0.81 151	0.51 280	0.20 248	0.14 190	0.24 329	0.15 132	0.24 335	0.25 366

TestStereo1	0.63 262	0.28 210	0.75 286	0.76 502	0.31 197	0.48 97	0.43 247	1.30 307	1.21 405	0.97 249	1.31 379	0.64 196	0.77 312	1.75 396	0.42 208	0.20 248	0.15 251	0.22 271	0.18 220	0.21 270	0.17 182

SA-5K	0.63 262	0.28 210	0.75 286	0.76 502	0.31 197	0.48 97	0.43 247	1.30 307	1.21 405	0.97 249	1.31 379	0.64 196	0.77 312	1.75 396	0.42 208	0.20 248	0.15 251	0.22 271	0.18 220	0.21 270	0.17 182

LCNet	0.72 317	0.28 210	0.52 115	0.55 311	0.31 197	0.69 267	0.54 351	1.00 193	0.88 230	1.19 357	1.34 395	0.97 323	1.34 502	2.56 473	0.45 235	0.18 160	0.13 135	0.21 238	0.25 403	0.27 374	0.73 559

TransformOpticalFlow	0.96 426	0.28 210	0.89 361	0.52 253	0.31 197	0.66 249	0.54 351	1.75 427	1.12 340	1.09 289	1.44 427	1.37 435	1.01 432	6.70 575	0.42 208	0.19 207	0.12 63	0.20 201	0.19 245	0.18 143	0.19 249

OMP-Stereo	0.94 423	0.33 340	0.72 254	0.90 546	0.31 197	0.49 109	0.36 151	1.16 263	1.06 308	1.58 504	1.12 301	1.46 451	0.69 282	6.94 578	0.49 269	0.19 207	0.14 190	0.24 329	0.18 220	0.20 226	0.14 77

NF-Stereo	0.80 372	0.30 266	0.75 286	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.02 251	0.82 253	0.57 231	5.40 546	0.48 261	0.23 338	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

OCTAStereo	0.80 372	0.30 266	0.75 286	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.82 253	0.57 231	5.35 540	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

SST-Stereo	0.83 389	0.28 210	0.72 254	0.59 361	0.31 197	0.72 282	0.26 60	1.09 242	0.86 222	1.47 474	1.10 288	1.00 332	0.87 366	5.73 554	0.45 235	0.22 311	0.13 135	0.23 309	0.19 245	0.23 320	0.18 208

RAFT_R40	0.83 389	0.28 210	0.73 266	0.59 361	0.31 197	0.69 267	0.44 261	1.10 245	0.95 255	1.47 474	1.10 288	1.00 332	0.85 353	5.53 548	0.46 249	0.22 311	0.13 135	0.23 309	0.20 279	0.23 320	0.18 208

RE-Stereo	0.80 372	0.30 266	0.75 286	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.81 248	0.57 231	5.37 543	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

Pruner-Stereo	0.62 255	0.29 246	0.70 236	0.61 387	0.31 197	0.63 220	0.43 247	1.17 265	0.99 279	1.53 488	1.08 277	0.95 315	0.55 216	1.35 308	0.51 280	0.23 338	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.21 270	0.23 340

TVStereo	0.80 372	0.30 266	0.75 286	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.81 248	0.57 231	5.37 543	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

IRAFT_RVC	0.88 408	0.28 210	0.76 296	0.63 407	0.31 197	0.65 240	1.02 518	1.22 291	0.94 253	1.22 370	1.04 264	1.01 339	0.98 420	5.82 556	0.53 294	0.22 311	0.12 63	0.25 368	0.20 279	0.20 226	0.19 249

ARAFT	0.77 357	0.36 394	1.49 507	0.51 232	0.31 197	0.90 368	0.82 473	1.90 479	1.06 308	1.62 510	1.24 349	1.02 341	0.64 268	1.84 408	0.50 275	0.18 160	0.14 190	0.28 418	0.27 432	0.17 108	0.16 150

DilatedVolume-Stereo	0.43 110	0.21 37	0.55 141	0.43 76	0.32 219	0.72 282	0.29 78	0.80 111	0.51 97	0.77 196	0.73 165	0.48 112	0.40 108	1.13 252	0.39 178	0.15 48	0.14 190	0.15 32	0.14 113	0.16 76	0.14 77

MM-Stereo_test2	0.43 110	0.24 99	0.67 213	0.51 232	0.32 219	0.55 170	0.45 281	0.97 183	0.77 198	0.59 161	0.51 93	0.49 121	0.42 117	0.80 145	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.18 133	0.14 113	0.19 187	0.14 77

fffft	0.38 78	0.23 78	0.51 106	0.44 101	0.32 219	0.43 66	0.48 308	0.76 91	0.36 40	0.44 90	0.34 29	0.38 76	0.31 50	1.31 294	0.32 89	0.14 37	0.11 31	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.16 150
1: 1. 1
mms	0.40 92	0.27 184	0.52 115	0.46 126	0.32 219	0.43 66	0.46 288	0.70 73	0.46 73	0.35 42	0.58 121	0.44 87	0.30 43	1.36 313	0.33 106	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.19 187	0.15 115

CAS++	0.47 146	0.31 301	0.56 147	0.47 140	0.32 219	0.42 57	0.28 73	1.76 433	0.72 178	0.71 183	0.72 163	0.37 69	0.28 31	0.69 106	0.33 106	0.27 421	0.22 427	0.26 387	0.21 324	0.29 404	0.19 249
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
HH	0.63 262	0.30 266	0.77 303	0.50 200	0.32 219	0.49 109	0.46 288	1.65 400	0.64 141	0.69 179	1.09 282	1.63 484	0.85 353	1.90 414	0.37 156	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.16 150

HanStereo	0.63 262	0.30 266	0.77 303	0.50 200	0.32 219	0.49 109	0.46 288	1.65 400	0.64 141	0.69 179	1.09 282	1.63 484	0.85 353	1.90 414	0.37 156	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.16 150

anonymousdsp	0.43 110	0.27 184	0.53 122	0.44 101	0.32 219	0.50 123	0.42 228	0.89 143	0.51 97	0.49 122	0.53 102	0.47 106	0.47 156	1.33 302	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

test_4	0.53 181	0.22 60	0.56 147	0.54 287	0.32 219	0.64 224	0.39 195	0.80 111	0.62 133	0.92 236	1.87 515	0.68 208	0.42 117	1.16 259	0.37 156	0.15 48	0.13 135	0.20 201	0.22 353	0.20 226	0.15 115

IGEV-Stereo	0.43 110	0.27 184	0.54 130	0.45 115	0.32 219	0.50 123	0.42 228	0.90 149	0.51 97	0.49 122	0.53 102	0.47 106	0.47 156	1.32 298	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.59 242	0.48 456	0.97 390	0.55 311	0.32 219	0.64 224	0.47 296	1.02 200	1.34 464	0.78 199	0.86 197	0.58 172	0.54 209	1.01 218	0.86 414	0.28 435	0.18 344	0.26 387	0.19 245	0.32 432	0.24 354

AAGNet	1.83 544	0.28 210	0.72 254	0.61 387	0.32 219	0.67 253	0.51 326	0.96 181	0.98 272	1.47 474	1.20 339	1.00 332	1.18 473	2.83 483	22.77 623	0.22 311	0.13 135	0.22 271	0.19 245	0.23 320	0.15 115

STrans-v2	1.04 458	0.28 210	0.96 388	0.49 188	0.32 219	0.68 260	0.79 462	2.47 571	1.12 340	1.12 305	1.46 436	1.40 437	1.46 514	6.70 575	0.43 218	0.18 160	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.18 143	0.18 208

PSM-softLoss	0.78 365	0.31 301	0.77 303	0.58 348	0.32 219	0.56 178	0.40 208	1.18 270	0.70 171	1.24 383	1.07 272	0.83 260	0.52 198	5.36 541	0.53 294	0.24 355	0.15 251	0.25 368	0.22 353	0.20 226	0.25 366

KMStereo	0.78 365	0.31 301	0.77 303	0.58 348	0.32 219	0.56 178	0.40 208	1.18 270	0.70 171	1.24 383	1.07 272	0.83 260	0.52 198	5.36 541	0.53 294	0.24 355	0.15 251	0.25 368	0.22 353	0.20 226	0.25 366

DEmStereo	0.97 432	0.23 78	0.79 314	0.47 140	0.32 219	1.04 413	0.56 377	0.93 162	0.89 233	1.39 458	2.14 536	1.02 341	2.07 562	5.64 552	0.77 385	0.17 117	0.15 251	0.20 201	0.20 279	0.18 143	0.20 282

PFNet	0.91 416	0.26 153	1.10 439	0.63 407	0.32 219	0.64 224	0.56 377	1.17 265	0.99 279	1.47 474	1.08 277	0.98 325	0.69 282	6.62 570	0.54 300	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.19 245	0.20 226	0.17 182

AnonymousM	0.59 242	1.11 561	0.41 34	0.44 101	0.32 219	0.43 66	0.47 296	1.05 219	0.64 141	0.98 253	0.63 132	0.67 206	0.43 125	0.59 66	0.41 197	0.20 248	0.15 251	1.84 587	0.84 576	0.14 28	0.13 44

test-1	0.52 170	0.26 153	1.04 419	0.56 325	0.32 219	0.61 207	0.38 180	1.10 245	0.91 242	0.78 199	1.01 243	0.77 234	0.52 198	0.60 78	0.42 208	0.17 117	0.14 190	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.23 340

Prome-Stereo	0.75 349	0.27 184	0.53 122	0.55 311	0.32 219	0.59 193	0.97 508	0.89 143	0.88 230	1.45 471	2.46 551	0.91 293	1.41 507	1.58 364	0.44 221	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.20 226	0.92 567

GMStereo	0.55 212	0.45 445	0.94 378	0.50 200	0.32 219	0.64 224	0.43 247	1.00 193	1.40 495	0.82 212	0.73 165	0.51 131	0.45 139	0.85 166	0.55 304	0.24 355	0.15 251	0.20 201	0.21 324	0.31 423	0.24 354
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FlowAnything_test	0.39 83	0.26 153	0.61 178	0.59 361	0.33 240	0.62 216	0.36 151	0.62 45	0.40 50	0.45 98	0.36 34	0.45 95	0.37 94	0.53 44	0.48 261	0.24 355	0.18 344	0.28 418	0.33 499	0.21 270	0.19 249

tt45	0.45 131	0.23 78	0.46 76	0.45 115	0.33 240	0.79 322	0.32 105	0.78 98	0.41 54	0.51 138	0.44 62	0.49 121	0.37 94	2.14 438	0.34 123	0.16 71	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.18 208

PAM	0.76 355	0.29 246	1.08 433	0.52 253	0.33 240	1.38 476	0.39 195	2.01 508	0.67 161	1.06 279	0.96 221	2.89 568	1.43 509	0.86 170	0.35 133	0.19 207	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.20 282

ff7	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

IGEVStereo-DCA	0.46 139	0.28 210	0.56 147	0.43 76	0.33 240	0.49 109	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.47 108	0.48 78	0.48 112	0.46 146	2.03 428	0.30 62	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.18 208

ffff	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

rrr	0.46 139	0.28 210	0.73 266	0.43 76	0.33 240	0.49 109	0.38 180	0.76 91	0.50 88	0.47 108	0.48 78	0.48 112	0.46 146	2.03 428	0.30 62	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.16 150

11t	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

ToySt	0.66 289	0.33 340	1.23 459	0.51 232	0.33 240	0.86 362	0.68 433	1.10 245	0.97 267	0.84 217	1.08 277	1.25 403	0.94 398	1.01 218	0.74 371	0.19 207	0.19 362	0.24 329	0.24 389	0.27 374	0.23 340

RCA-Stereo	0.50 166	0.23 78	0.58 163	0.48 168	0.33 240	0.55 170	0.45 281	0.97 183	1.38 485	0.68 178	1.05 266	0.63 193	0.80 329	0.59 66	0.32 89	0.17 117	0.12 63	0.17 95	0.14 113	0.16 76	0.14 77

ccc-4	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

MIPNet	0.56 221	0.28 210	0.94 378	0.49 188	0.33 240	0.66 249	0.38 180	1.35 317	1.08 319	1.06 279	0.92 211	0.60 181	0.79 323	0.73 123	0.52 287	0.17 117	0.14 190	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.17 182

IIG-Stereo	0.96 426	0.31 301	0.72 254	0.88 542	0.33 240	0.61 207	0.26 60	1.19 280	1.03 294	1.69 518	1.37 404	1.46 451	0.75 301	6.96 580	0.51 280	0.19 207	0.14 190	0.23 309	0.18 220	0.20 226	0.14 77

FTStereo	0.91 416	0.26 153	0.56 147	0.54 287	0.33 240	0.66 249	1.87 578	1.00 193	0.75 185	1.75 522	4.15 577	1.04 348	1.65 532	1.57 362	0.46 249	0.19 207	0.16 291	0.23 309	0.21 324	0.18 143	0.63 547

RAFT	0.64 274	0.30 266	0.73 266	0.59 361	0.33 240	0.68 260	0.58 392	1.04 211	0.76 194	1.08 283	1.19 335	1.65 490	0.93 393	1.06 231	0.56 308	0.21 282	0.18 344	0.27 403	0.24 389	0.22 294	0.17 182

test_xeample3	0.42 104	0.28 210	0.69 230	0.43 76	0.33 240	0.56 178	0.38 180	0.79 103	0.45 66	0.53 142	0.46 71	0.44 87	0.44 135	1.38 319	0.31 83	0.18 160	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.17 108	0.16 150

FENet	0.60 245	0.28 210	0.63 187	0.54 287	0.33 240	0.83 349	0.38 180	1.27 301	1.07 313	1.00 261	0.86 197	0.99 331	0.85 353	0.96 199	0.68 354	0.22 311	0.15 251	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.23 340

LE_ROB	8.05 606	0.37 401	23.53 614	0.74 495	0.33 240	2.77 571	2.87 604	3.71 591	27.24 626	25.39 626	8.87 608	8.46 606	26.71 626	6.65 571	21.99 619	0.21 282	0.19 362	0.20 201	0.21 324	0.25 348	0.22 320

999	0.48 152	0.22 60	0.49 90	0.48 168	0.34 258	0.75 296	0.31 95	0.85 131	0.55 114	0.37 54	0.48 78	0.50 127	0.36 89	2.45 465	0.39 178	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.16 76	0.19 249

MaDis-Stereo	0.36 65	0.25 127	0.58 163	0.44 101	0.34 258	0.30 15	0.30 88	0.72 78	0.50 88	0.37 54	0.36 34	0.58 172	0.49 180	0.52 41	0.36 144	0.19 207	0.16 291	0.19 159	0.15 132	0.18 143	0.14 77

iRaft-Stereo_20w	0.65 282	0.31 301	1.00 400	0.47 140	0.34 258	0.73 287	0.30 88	2.96 580	0.70 171	1.15 329	1.14 310	0.76 231	0.65 274	1.11 246	0.38 167	0.17 117	0.13 135	0.18 133	0.16 174	0.19 187	0.18 208

GMM-Stereo	0.74 340	0.25 127	0.59 170	0.54 287	0.34 258	0.72 282	0.99 513	1.01 199	0.87 226	1.36 443	1.78 503	1.12 373	0.81 333	2.09 434	0.46 249	0.18 160	0.12 63	0.25 368	0.25 403	0.20 226	0.85 565

IGEV-FE	0.53 181	0.30 266	0.99 394	0.56 325	0.35 262	0.41 49	0.32 105	1.37 320	0.63 136	1.00 261	1.09 282	0.94 306	0.41 111	0.83 156	0.39 178	0.18 160	0.12 63	0.19 159	0.18 220	0.19 187	0.17 182

monsterstereo	0.34 53	0.20 18	0.44 54	0.45 115	0.35 262	0.27 10	0.29 78	0.53 12	0.51 97	0.44 90	0.61 126	0.26 19	0.25 17	1.19 267	0.27 34	0.13 22	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.10 1

rvit_stereo_0081	0.44 123	0.33 340	0.64 194	0.54 287	0.35 262	0.41 49	0.44 261	0.66 60	0.95 255	0.48 116	0.52 96	0.50 127	0.46 146	0.82 154	0.44 221	0.25 382	0.20 382	0.22 271	0.19 245	0.25 348	0.17 182

rvit_stereo_0082	0.44 123	0.33 340	0.64 194	0.54 287	0.35 262	0.41 49	0.44 261	0.66 60	0.95 255	0.48 116	0.52 96	0.50 127	0.46 146	0.82 154	0.44 221	0.25 382	0.20 382	0.22 271	0.19 245	0.25 348	0.17 182

test_sample7	0.74 340	0.37 401	0.76 296	0.52 253	0.35 262	0.91 372	0.67 429	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	1.23 274	0.67 350	0.31 458	0.28 478	0.32 463	0.31 481	0.33 441	0.29 418

H2IRNET	0.56 221	0.26 153	0.66 208	0.47 140	0.35 262	0.41 49	0.26 60	0.92 153	1.17 379	0.61 165	1.28 369	1.08 356	0.86 361	0.99 213	0.63 337	0.19 207	0.16 291	0.22 271	0.25 403	0.21 270	0.18 208

IGEV_Zeroshot_test	0.53 181	0.30 266	0.99 394	0.56 325	0.35 262	0.41 49	0.32 105	1.37 320	0.63 136	1.00 261	1.09 282	0.95 315	0.41 111	0.83 156	0.39 178	0.18 160	0.12 63	0.19 159	0.18 220	0.19 187	0.17 182

DisPM	0.66 289	0.28 210	0.72 254	0.61 387	0.35 262	0.62 216	0.45 281	1.02 200	0.99 279	1.56 498	1.10 288	0.80 244	0.59 241	2.37 460	0.41 197	0.23 338	0.14 190	0.23 309	0.21 324	0.20 226	0.25 366

ASMatch	0.88 408	0.26 153	0.69 230	0.51 232	0.35 262	0.48 97	0.37 173	1.12 254	0.92 248	1.10 297	3.28 567	0.96 321	0.98 420	4.90 532	0.49 269	0.19 207	0.16 291	0.22 271	0.19 245	0.19 187	0.27 400

SGM-ForestM	6.52 602	0.38 408	1.26 465	0.63 407	0.35 262	13.59 614	5.32 611	6.32 610	6.70 606	11.14 617	9.18 609	22.51 627	13.93 616	16.89 618	20.07 618	0.36 495	0.37 531	0.36 498	0.35 510	0.36 455	0.34 459

CBMV	0.95 425	0.44 438	0.66 208	0.53 272	0.35 262	1.53 495	1.63 568	1.69 410	1.42 503	2.00 548	1.60 471	1.43 441	1.17 469	1.59 367	0.99 440	0.34 484	0.34 513	0.39 510	0.33 499	0.33 441	0.32 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NLSM3	0.36 65	0.21 37	0.43 49	0.45 115	0.36 273	0.43 66	0.32 105	0.69 68	0.58 120	0.41 73	0.68 147	0.39 77	0.43 125	0.60 78	0.35 133	0.14 37	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.16 76	0.13 44

FE-Mocha	0.49 160	0.30 266	0.87 347	0.48 168	0.36 273	0.45 77	0.22 26	1.58 382	0.49 83	1.00 261	1.09 282	0.74 224	0.41 111	0.55 54	0.30 62	0.18 160	0.12 63	0.21 238	0.20 279	0.17 108	0.15 115

monsters	0.34 53	0.20 18	0.41 34	0.39 39	0.36 273	0.34 23	0.27 67	0.66 60	0.43 59	0.47 108	0.40 44	0.22 2	0.23 12	1.33 302	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

IGEV-RUCA	0.37 72	0.23 78	0.48 83	0.49 188	0.36 273	0.60 201	0.23 37	0.64 50	0.49 83	0.39 71	0.49 86	0.44 87	0.31 50	0.85 166	0.30 62	0.24 355	0.13 135	0.16 65	0.12 51	0.20 226	0.19 249

GIP-stereo	0.34 53	0.23 78	0.45 67	0.50 200	0.36 273	0.38 36	0.23 37	0.78 98	0.52 104	0.34 38	0.51 93	0.46 99	0.38 101	0.51 38	0.27 34	0.20 248	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.16 76	0.14 77

rvit_stereo_0083	0.47 146	0.33 340	0.81 320	0.56 325	0.36 273	0.50 123	0.44 261	0.68 67	0.95 255	0.49 122	0.57 118	0.55 155	0.49 180	0.88 175	0.46 249	0.25 382	0.25 457	0.24 329	0.20 279	0.24 335	0.17 182

model_zeroshot	0.48 152	0.29 246	0.86 336	0.51 232	0.36 273	0.69 267	0.37 173	1.12 254	0.62 133	0.85 222	0.84 194	0.66 203	0.37 94	0.73 123	0.34 123	0.20 248	0.16 291	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.16 150

rvit_stereo_0080	0.44 123	0.32 317	0.71 248	0.47 140	0.36 273	0.42 57	0.55 369	0.82 121	0.68 165	0.50 131	0.60 124	0.55 155	0.47 156	0.59 66	0.44 221	0.26 405	0.21 406	0.20 201	0.20 279	0.31 423	0.19 249

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 139	0.36 394	0.71 248	0.47 140	0.36 273	0.67 253	0.35 135	0.78 98	1.12 340	0.61 165	0.62 129	0.39 77	0.39 103	0.71 114	0.39 178	0.20 248	0.17 321	0.22 271	0.18 220	0.23 320	0.19 249

CoDeX	0.73 335	0.29 246	0.93 374	0.54 287	0.36 273	1.14 431	0.61 408	2.34 560	1.17 379	1.16 339	1.25 353	0.91 293	0.87 366	1.33 302	0.64 341	0.20 248	0.16 291	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.18 208

whm_eth	0.44 123	0.32 317	0.71 248	0.47 140	0.36 273	0.42 57	0.55 369	0.82 121	0.68 165	0.50 131	0.60 124	0.55 155	0.47 156	0.59 66	0.44 221	0.26 405	0.21 406	0.20 201	0.20 279	0.31 423	0.19 249

UniTT-Stereo	0.36 65	0.23 78	0.59 170	0.48 168	0.36 273	0.40 43	0.32 105	0.53 12	0.49 83	0.54 146	0.55 112	0.36 64	0.31 50	0.58 65	0.51 280	0.20 248	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.19 187	0.15 115

ACVNet	0.63 262	0.31 301	0.54 130	0.54 287	0.36 273	0.80 332	0.46 288	1.37 320	1.07 313	0.93 237	1.30 373	1.08 356	0.85 353	0.80 145	0.94 427	0.21 282	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.22 294	0.18 208

DIP-Stereo	0.62 255	0.30 266	0.83 328	0.48 168	0.36 273	0.95 387	0.33 115	2.37 563	0.67 161	1.25 389	1.00 237	0.68 208	0.51 192	0.91 183	0.61 330	0.18 160	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.19 187	0.19 249
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.57 229	0.26 153	0.63 187	0.54 287	0.36 273	0.69 267	0.54 351	1.22 291	0.72 178	1.61 506	1.50 447	0.75 227	0.53 204	0.64 89	0.44 221	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.17 182

RAFT-Stereo	0.57 229	0.26 153	0.63 187	0.54 287	0.36 273	0.69 267	0.54 351	1.22 291	0.72 178	1.61 506	1.50 447	0.75 227	0.53 204	0.64 89	0.44 221	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.17 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet_ROB	0.77 357	0.30 266	0.99 394	0.57 342	0.36 273	0.83 349	0.36 151	2.33 557	1.58 523	1.27 396	1.30 373	1.25 403	0.84 350	1.65 376	0.79 393	0.20 248	0.14 190	0.17 95	0.12 51	0.18 143	0.27 400

rvit_0105_5	0.58 236	0.39 413	1.05 420	0.66 437	0.37 290	0.58 186	0.56 377	0.94 169	1.18 386	0.64 171	0.68 147	0.75 227	0.63 264	0.88 175	0.50 275	0.32 465	0.32 507	0.30 442	0.27 432	0.28 393	0.25 366

ffm	0.72 317	0.33 340	0.85 330	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	0.95 174	2.47 570	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.31 448	0.27 432	0.19 187	0.20 282

ff1	1.37 506	0.33 340	0.85 330	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	0.95 174	2.47 570	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 591	0.20 248	0.12 63	0.31 448	0.27 432	0.19 187	0.20 282

mmx	1.39 509	0.33 340	0.85 330	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	2.13 526	1.37 481	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 591	0.24 355	0.19 362	0.31 448	0.27 432	0.30 414	0.25 366

xxx	1.39 509	0.33 340	0.85 330	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	2.13 526	1.37 481	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 591	0.24 355	0.19 362	0.31 448	0.27 432	0.30 414	0.25 366

GMStereo_Zeroshot	0.67 298	0.61 507	1.01 404	0.64 416	0.37 290	0.84 358	0.35 135	1.05 219	1.12 340	1.12 305	1.06 268	1.27 411	0.54 209	1.19 267	0.59 318	0.32 465	0.17 321	0.31 448	0.18 220	0.52 523	0.22 320

PCWNet_CMD	0.66 289	0.32 317	0.88 355	0.49 188	0.37 290	0.78 316	0.40 208	1.42 333	1.31 453	1.16 339	1.31 379	1.25 403	0.62 259	0.89 180	0.57 311	0.20 248	0.16 291	0.27 403	0.19 245	0.40 476	0.25 366

LL-Strereo2	0.52 170	0.33 340	0.69 230	0.52 253	0.37 290	0.70 274	0.30 88	1.13 258	0.67 161	0.94 242	0.78 178	0.91 293	0.42 117	1.05 230	0.42 208	0.17 117	0.16 291	0.29 429	0.25 403	0.21 270	0.16 150

RAFT+CT+SA	0.58 236	0.29 246	0.60 174	0.66 437	0.37 290	0.42 57	0.55 369	1.27 301	1.03 294	0.70 181	1.22 343	0.60 181	0.70 287	1.64 375	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.22 271	0.22 353	0.21 270	0.18 208

dad	0.86 403	0.66 516	1.06 424	0.56 325	0.37 290	0.76 303	0.44 261	1.17 265	1.50 513	1.44 469	1.27 363	1.34 429	0.75 301	2.52 472	0.84 409	0.42 517	0.27 471	0.83 567	0.26 421	0.41 479	0.29 418

GrayStereo	0.82 383	0.26 153	0.58 163	0.63 407	0.37 290	0.76 303	1.86 577	1.11 251	0.87 226	1.99 545	1.89 517	1.08 356	1.82 548	1.39 324	0.48 261	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.21 324	0.18 143	0.39 484

MSMDNet	0.66 289	0.32 317	0.87 347	0.49 188	0.37 290	0.79 322	0.40 208	1.43 339	1.31 453	1.15 329	1.31 379	1.24 399	0.63 264	0.88 175	0.57 311	0.21 282	0.16 291	0.26 387	0.19 245	0.39 472	0.24 354

AdaStereo	0.70 308	0.43 435	0.75 286	0.73 491	0.37 290	0.92 379	0.53 345	1.85 464	1.18 386	1.12 305	1.23 347	1.07 355	0.65 274	0.96 199	0.63 337	0.31 458	0.15 251	0.32 463	0.21 324	0.29 404	0.22 320
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.
iResNetv2_ROB	0.80 372	0.37 401	1.71 522	0.56 325	0.37 290	0.94 384	0.64 418	1.73 419	1.34 464	1.23 376	1.42 418	1.26 407	0.92 384	1.85 411	0.56 308	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.14 113	0.24 335	0.19 249

CBMV_ROB	0.90 413	0.44 438	0.63 187	0.51 232	0.37 290	1.25 456	0.49 318	1.77 437	1.27 434	1.41 461	2.00 526	1.33 425	1.08 453	2.17 441	0.76 379	0.43 522	0.42 546	0.47 532	0.44 534	0.41 479	0.36 470

SGM-Forest	1.24 490	0.38 408	0.60 174	0.52 253	0.37 290	1.56 498	1.30 547	1.65 400	1.36 477	2.11 552	1.79 504	1.63 484	0.93 393	7.48 590	0.95 431	0.36 495	0.37 531	0.39 510	0.34 505	0.37 459	0.32 448
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_0105_6	0.53 181	0.37 401	0.98 393	0.65 430	0.38 306	0.51 140	0.51 326	0.77 94	1.20 399	0.54 146	0.55 112	0.65 199	0.53 204	0.94 195	0.44 221	0.32 465	0.32 507	0.28 418	0.24 389	0.28 393	0.21 302

rvit_0105_4	0.56 221	0.38 408	1.06 424	0.66 437	0.38 306	0.53 153	0.53 345	0.84 130	1.17 379	0.56 150	0.61 126	0.72 221	0.59 241	0.98 208	0.45 235	0.32 465	0.33 512	0.29 429	0.25 403	0.29 404	0.23 340

CBFPSM	0.92 418	0.33 340	1.86 534	0.49 188	0.38 306	1.75 513	0.84 475	1.39 327	1.12 340	1.09 289	0.99 233	2.37 550	1.66 536	1.32 298	1.42 505	0.19 207	0.18 344	0.20 201	0.20 279	0.21 270	0.33 454

ssnet_v2	0.88 408	0.36 394	1.02 411	0.62 398	0.38 306	1.32 466	0.97 508	2.07 521	1.34 464	1.37 446	1.18 328	1.54 467	0.92 384	1.10 243	1.65 522	0.30 451	0.27 471	0.30 442	0.28 453	0.27 374	0.26 390

hknet	0.77 357	0.32 317	0.95 382	0.54 287	0.38 306	1.27 458	0.65 420	2.16 535	1.07 313	1.20 361	1.11 294	1.59 475	0.81 333	1.37 315	0.66 347	0.22 311	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

CREStereo++_RVC	0.47 146	0.21 37	0.38 15	0.45 115	0.38 306	0.45 77	0.25 49	0.75 88	1.29 443	0.80 204	1.21 341	0.47 106	0.37 94	0.53 44	0.44 221	0.16 71	0.11 31	0.15 32	0.80 574	0.18 143	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
GES	0.66 289	0.34 364	0.90 365	0.59 361	0.38 306	0.94 384	0.57 388	2.11 525	0.86 222	1.02 270	1.11 294	0.66 203	0.79 323	0.99 213	0.61 330	0.27 421	0.19 362	0.20 201	0.20 279	0.21 270	0.30 431

SFCPSM	0.70 308	0.28 210	1.02 411	0.51 232	0.38 306	1.37 473	0.66 425	2.00 504	1.03 294	1.17 348	1.21 341	0.82 253	0.78 319	1.03 222	0.53 294	0.21 282	0.17 321	0.22 271	0.24 389	0.21 270	0.19 249

HSM	1.19 488	0.32 317	0.65 201	0.57 342	0.38 306	1.23 453	0.59 401	2.25 551	1.19 394	1.30 412	1.25 353	1.94 525	1.03 439	9.32 604	0.71 364	0.22 311	0.16 291	0.20 201	0.16 174	0.21 270	0.21 302

NOSS_ROB	1.26 493	0.46 447	0.62 184	0.56 325	0.38 306	1.06 417	0.78 459	1.73 419	1.40 495	1.01 266	1.43 422	1.10 368	0.75 301	10.62 613	0.65 342	0.45 528	0.43 547	0.48 534	0.45 536	0.44 496	0.41 490

G2L-ROB	0.73 335	0.25 127	0.76 296	0.54 287	0.39 316	0.95 387	0.66 425	1.66 405	1.09 327	1.24 383	1.02 251	1.64 487	0.71 292	1.63 373	1.02 443	0.20 248	0.14 190	0.17 95	0.15 132	0.20 226	0.22 320

IGEV-Stereo+	0.45 131	0.21 37	0.43 49	0.41 59	0.39 316	0.15 1	0.19 7	0.44 5	0.36 40	0.26 5	0.25 7	0.31 44	0.41 111	1.43 333	0.30 62	0.17 117	0.12 63	0.15 32	0.11 10	1.16 570	1.70 587

DualNet (step1)	0.83 389	0.49 459	1.13 445	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	1.23 274	0.67 350	0.57 551	0.28 478	0.62 559	0.67 567	0.45 500	0.42 494

test_sample9	1.86 547	0.49 459	1.13 445	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	2.27 453	7.92 595	0.57 551	12.61 625	0.62 559	0.67 567	0.45 500	0.42 494

test_sample8	2.19 561	0.49 459	1.13 445	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.82 454	1.15 367	2.26 555	1.30 373	4.94 591	2.52 577	2.27 453	7.92 595	0.57 551	12.61 625	0.62 559	0.67 567	0.45 500	0.42 494

AE-Stereo	0.49 160	0.27 184	0.67 213	0.60 373	0.39 316	0.67 253	0.46 288	1.18 270	1.09 327	0.47 108	0.75 171	0.69 213	0.47 156	0.59 66	0.40 186	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.20 279	0.19 187	0.15 115

testlalala	0.45 131	0.28 210	0.59 170	0.42 67	0.39 316	0.71 279	0.39 195	1.08 240	0.45 66	1.24 383	0.80 189	0.61 185	0.36 89	0.54 47	0.33 106	0.20 248	0.13 135	0.18 133	0.12 51	0.15 51	0.15 115

AACVNet	0.86 403	0.35 384	0.79 314	0.82 523	0.39 316	0.76 303	0.49 318	1.61 391	0.81 210	1.08 283	1.33 388	1.30 418	0.93 393	4.34 520	0.74 371	0.25 382	0.21 406	0.28 418	0.22 353	0.29 404	0.25 366

CFNet_pseudo	0.66 289	0.32 317	0.86 336	0.48 168	0.39 316	0.70 274	0.40 208	1.33 309	1.22 411	1.16 339	1.34 395	1.24 399	0.64 268	0.98 208	0.59 318	0.21 282	0.16 291	0.33 472	0.19 245	0.36 455	0.25 366

ccs_rob	0.66 289	0.33 340	0.86 336	0.48 168	0.39 316	0.70 274	0.40 208	1.33 309	1.22 411	1.16 339	1.34 395	1.23 397	0.64 268	0.98 208	0.59 318	0.21 282	0.16 291	0.35 490	0.20 279	0.37 459	0.25 366

UCFNet_RVC	0.69 304	0.35 384	0.49 90	0.64 416	0.39 316	0.85 361	0.58 392	1.75 427	1.14 355	0.97 249	1.19 335	1.17 383	0.93 393	0.99 213	0.62 333	0.28 435	0.20 382	0.34 482	0.31 481	0.32 432	0.27 400

G2L-Stereo_test	0.73 335	0.27 184	0.74 282	0.49 188	0.40 327	0.90 368	0.81 471	1.53 370	1.14 355	1.28 398	1.27 363	1.52 465	0.72 295	1.62 371	0.94 427	0.19 207	0.14 190	0.16 65	0.15 132	0.18 143	0.19 249

rvit_0105_3	0.63 262	0.44 438	1.08 433	0.72 483	0.40 327	0.64 224	0.71 442	1.03 205	1.17 379	0.82 212	0.70 156	0.80 244	0.70 287	0.91 183	0.56 308	0.35 491	0.34 513	0.34 482	0.32 489	0.27 374	0.28 412

plain	0.46 139	0.27 184	1.01 404	0.50 200	0.40 327	0.35 26	0.37 173	0.87 134	0.56 116	0.43 86	0.76 173	0.42 82	0.40 108	1.13 252	0.45 235	0.21 282	0.15 251	0.24 329	0.19 245	0.24 335	0.16 150

StereoVision	0.65 282	0.34 364	0.86 336	0.59 361	0.40 327	0.50 123	0.41 224	1.09 242	0.93 250	0.71 183	2.50 553	0.82 253	0.57 231	1.03 222	0.49 269	0.25 382	0.28 478	0.29 429	0.28 453	0.36 455	0.20 282

GANet-ADL	0.60 245	0.35 384	0.72 254	0.64 416	0.40 327	0.68 260	0.51 326	1.49 351	1.12 340	0.95 244	1.08 277	0.91 293	0.57 231	0.76 130	0.55 304	0.26 405	0.18 344	0.18 133	0.16 174	0.23 320	0.25 366

ICVP	0.63 262	0.33 340	0.57 157	0.61 387	0.40 327	0.80 332	0.58 392	1.61 391	0.89 233	0.90 229	1.24 349	0.88 281	0.73 297	0.72 118	0.88 416	0.29 446	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.24 335	0.27 400
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SANet	1.88 548	0.57 491	2.18 550	0.63 407	0.40 327	2.80 573	1.57 564	2.39 565	5.88 604	2.36 562	3.57 571	3.72 580	2.97 583	4.74 527	1.76 527	0.34 484	0.30 493	0.32 463	0.29 465	0.48 512	0.37 475

DN-CSS_ROB	0.64 274	0.32 317	1.05 420	0.55 311	0.40 327	0.54 161	0.45 281	1.21 283	0.93 250	1.03 274	1.47 437	0.69 213	0.63 264	1.76 401	0.49 269	0.18 160	0.14 190	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.20 282

rvit_stereo_0081_aga	0.44 123	0.34 364	0.73 266	0.51 232	0.41 335	0.50 123	0.40 208	0.81 116	0.57 118	0.58 153	0.56 115	0.53 145	0.43 125	0.66 101	0.40 186	0.26 405	0.21 406	0.22 271	0.20 279	0.26 360	0.18 208

ACV-stereo	0.99 438	0.51 469	1.41 488	0.56 325	0.41 335	2.43 560	0.57 388	1.15 261	1.18 386	0.81 208	1.01 243	3.39 575	2.14 565	1.60 368	1.07 450	0.27 421	0.22 427	0.22 271	0.22 353	0.28 393	0.32 448

CSP-Net	0.97 432	0.38 408	0.83 328	0.53 272	0.41 335	1.63 503	0.77 457	2.00 504	1.05 304	1.25 389	1.20 339	1.33 425	0.83 346	4.93 534	0.85 412	0.32 465	0.22 427	0.20 201	0.20 279	0.23 320	0.25 366

UDGNet	0.72 317	1.17 567	0.80 319	0.77 505	0.41 335	0.77 311	0.38 180	0.97 183	1.34 464	0.81 208	0.88 203	0.71 220	0.60 244	1.21 271	0.54 300	0.52 542	0.19 362	1.02 577	0.26 421	0.71 552	0.31 441

GwcNet-ADL	0.64 274	0.31 301	0.79 314	0.56 325	0.41 335	0.60 201	0.58 392	1.41 331	1.26 428	1.08 283	1.13 306	0.91 293	0.60 244	1.04 228	0.78 387	0.27 421	0.18 344	0.18 133	0.18 220	0.25 348	0.29 418

DDF-Stereo	0.37 72	0.22 60	0.47 79	0.48 168	0.42 340	0.31 18	0.24 44	0.53 12	0.33 29	0.33 35	0.40 44	0.37 69	0.48 170	0.91 183	0.32 89	0.23 338	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.86 557	0.16 150

111111	0.34 53	0.20 18	0.41 34	0.45 115	0.42 340	0.37 33	0.22 26	0.95 174	0.38 45	0.31 24	0.31 25	0.40 80	0.27 27	0.96 199	0.26 23	0.17 117	0.12 63	0.15 32	0.11 10	0.15 51	0.13 44

G2L-Stereo	0.80 372	0.32 317	0.95 382	0.60 373	0.42 340	0.78 316	0.69 437	1.50 355	1.09 327	1.33 434	1.14 310	1.45 448	0.72 295	2.45 465	1.10 456	0.25 382	0.20 382	0.26 387	0.21 324	0.20 226	0.26 390

UGAM	1.14 479	0.27 184	0.95 382	0.53 272	0.42 340	0.70 274	0.72 445	0.95 174	1.32 457	0.98 253	1.48 442	1.78 507	0.87 366	9.65 609	0.87 415	0.21 282	0.18 344	0.30 442	0.24 389	0.19 187	0.16 150

DCVSM-stereo	0.72 317	0.35 384	0.76 296	0.55 311	0.42 340	0.73 287	0.38 180	1.21 283	1.02 290	1.79 528	1.04 264	1.62 479	1.03 439	1.04 228	0.79 393	0.24 355	0.27 471	0.29 429	0.24 389	0.30 414	0.36 470

rvit_stereo_ft	0.47 146	0.35 384	0.87 347	0.67 449	0.42 340	0.40 43	0.59 401	0.81 116	0.74 184	0.46 103	0.55 112	0.57 167	0.49 180	0.65 99	0.50 275	0.25 382	0.17 321	0.22 271	0.22 353	0.24 335	0.17 182

hitnet-ft	0.79 369	0.35 384	0.57 157	0.58 348	0.42 340	0.96 393	0.46 288	1.47 347	1.33 461	1.19 357	1.22 343	1.81 508	0.98 420	1.66 380	0.94 427	0.33 474	0.28 478	0.34 482	0.27 432	0.35 448	0.31 441

PSMNet-RSSM	0.72 317	0.30 266	0.61 178	0.63 407	0.42 340	0.73 287	0.56 377	1.92 486	1.10 334	1.09 289	1.37 404	1.22 392	0.98 420	1.28 288	0.72 367	0.27 421	0.19 362	0.27 403	0.29 465	0.24 335	0.24 354

FADNet_RVC	0.83 389	0.51 469	1.83 533	0.54 287	0.42 340	1.19 446	0.46 288	1.51 362	1.09 327	0.89 227	1.24 349	0.91 293	0.87 366	2.11 436	1.11 459	0.27 421	0.22 427	0.31 448	0.28 453	0.43 490	0.38 481

CFNet	0.96 426	0.36 394	1.01 404	0.62 398	0.42 340	0.99 403	0.47 296	1.90 479	1.32 457	0.99 256	1.39 413	1.10 368	0.86 361	5.58 551	0.79 393	0.23 338	0.17 321	0.28 418	0.27 432	0.26 360	0.21 302

StereoDRNet-Refined	0.80 372	0.41 428	0.88 355	0.62 398	0.42 340	1.33 468	0.48 308	1.52 364	1.17 379	1.45 471	1.44 427	1.44 446	0.90 378	1.26 283	1.24 474	0.20 248	0.16 291	0.27 403	0.24 389	0.25 348	0.28 412
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
VIP-Stereo	0.35 63	0.22 60	0.49 90	0.40 49	0.43 351	0.82 343	0.22 26	0.59 31	0.45 66	0.31 24	0.53 102	0.37 69	0.31 50	0.83 156	0.27 34	0.17 117	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.15 51	0.12 14

zero-FE	0.36 65	0.22 60	0.47 79	0.45 115	0.43 351	0.30 15	0.24 44	0.61 42	0.33 29	0.33 35	0.41 47	0.37 69	0.50 186	0.64 89	0.32 89	0.22 311	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.83 555	0.16 150

DDVS	0.78 365	0.41 428	0.94 378	0.60 373	0.43 351	1.30 463	0.43 247	1.40 329	0.91 242	1.20 361	1.15 318	1.43 441	0.64 268	2.18 444	0.89 419	0.28 435	0.22 427	0.26 387	0.23 376	0.31 423	0.33 454

CFNet_ucs	0.70 308	0.33 340	0.88 355	0.50 200	0.43 351	0.74 291	0.44 261	1.60 388	1.29 443	1.22 370	1.54 456	1.09 366	0.63 264	0.99 213	0.59 318	0.25 382	0.20 382	0.37 501	0.21 324	0.40 476	0.28 412

iinet-f	0.99 438	0.45 445	3.71 574	0.55 311	0.43 351	1.81 523	0.68 433	1.14 259	1.14 355	1.18 353	1.42 418	1.58 474	1.44 511	1.34 307	1.59 521	0.24 355	0.23 439	0.20 201	0.19 245	0.26 360	0.25 366

iRaft-Stereo_5w	0.85 398	0.29 246	0.91 368	0.53 272	0.43 351	0.49 109	0.68 433	0.99 189	0.87 226	0.79 202	1.34 395	1.46 451	0.91 381	5.11 535	1.11 459	0.17 117	0.14 190	0.22 271	0.18 220	0.20 226	0.20 282

IPLG	0.69 304	0.27 184	0.97 390	0.51 232	0.43 351	0.79 322	0.33 115	1.21 283	1.06 308	1.30 412	1.10 288	0.52 139	0.55 216	3.16 497	0.63 337	0.16 71	0.14 190	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.17 182

LMCR-Stereo	0.82 383	0.46 447	0.88 355	0.75 499	0.43 351	1.33 468	0.56 377	2.43 568	0.98 272	1.53 488	1.49 444	0.74 224	1.00 430	1.63 373	0.89 419	0.28 435	0.17 321	0.22 271	0.17 199	0.29 404	0.20 282

pmcnn	2.37 567	0.42 432	2.71 565	0.63 407	0.43 351	1.54 496	1.19 538	2.01 508	1.53 518	2.64 571	7.60 600	18.07 619	1.45 513	3.44 506	2.78 555	0.18 160	0.15 251	0.15 32	0.12 51	0.20 226	0.18 208

4D-IteraStereo	0.48 152	0.24 99	0.76 296	0.50 200	0.44 360	0.66 249	0.31 95	0.87 134	1.02 290	1.03 274	0.72 163	0.78 238	0.32 57	0.64 89	0.37 156	0.17 117	0.11 31	0.23 309	0.19 245	0.19 187	0.13 44

DCRE	0.82 383	0.26 153	0.70 236	0.58 348	0.44 360	0.54 161	0.48 308	0.95 174	0.78 202	0.78 199	7.33 599	0.86 273	0.52 198	0.76 130	0.41 197	0.16 71	0.16 291	0.19 159	0.17 199	0.18 143	0.17 182

BUS	0.74 340	0.32 317	0.68 217	0.54 287	0.44 360	2.34 556	0.42 228	2.16 535	0.98 272	1.20 361	1.11 294	1.03 345	0.62 259	0.91 183	0.70 358	0.24 355	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

BSDual-CNN	0.71 315	0.32 317	0.68 217	0.54 287	0.44 360	1.27 458	0.65 420	2.16 535	0.98 272	1.20 361	1.11 294	1.12 373	0.74 299	0.91 183	0.66 347	0.24 355	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

psmg	0.72 317	0.32 317	0.68 217	0.50 200	0.44 360	1.48 490	0.75 451	1.94 492	0.98 272	1.21 365	1.33 388	1.12 373	0.74 299	0.91 183	0.66 347	0.24 355	0.19 362	0.25 368	0.25 403	0.23 320	0.22 320

DMCA	0.67 298	0.34 364	0.90 365	0.51 232	0.44 360	0.86 362	0.47 296	1.42 333	1.02 290	1.17 348	1.12 301	1.23 397	0.75 301	0.78 138	0.95 431	0.25 382	0.19 362	0.27 403	0.19 245	0.24 335	0.27 400

DeepPruner_ROB	0.74 340	0.48 456	0.87 347	0.57 342	0.44 360	0.79 322	0.54 351	1.73 419	0.96 260	1.38 452	1.27 363	1.24 399	0.73 297	1.43 333	0.73 370	0.34 484	0.28 478	0.27 403	0.26 421	0.31 423	0.31 441

MultiAttention	4.51 594	0.33 340	0.82 323	0.73 491	0.45 367	30.98 626	4.50 610	2.18 543	1.40 495	1.61 506	2.41 548	2.43 554	0.70 287	38.42 629	1.36 491	0.22 311	0.15 251	0.29 429	0.30 474	0.47 507	0.43 501

DFGA-Net	0.72 317	0.40 420	1.40 483	0.52 253	0.45 367	0.83 349	0.44 261	1.28 305	1.08 319	0.99 256	1.19 335	0.70 217	0.55 216	2.14 438	1.16 465	0.18 160	0.16 291	0.24 329	0.23 376	0.27 374	0.25 366

MyStereo07	0.48 152	0.29 246	0.50 99	0.55 311	0.45 367	0.59 193	0.79 462	1.05 219	0.51 97	0.48 116	0.53 102	0.43 85	0.55 216	1.30 293	0.34 123	0.17 117	0.16 291	0.24 329	0.20 279	0.23 320	0.20 282

MyStereo04	0.67 298	0.29 246	1.07 429	0.55 311	0.45 367	0.59 193	0.79 462	1.50 355	1.40 495	0.91 234	0.91 209	0.74 224	0.86 361	1.52 350	0.62 333	0.17 117	0.16 291	0.24 329	0.20 279	0.23 320	0.20 282

gwcnet-sp	0.74 340	0.33 340	1.44 493	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 412	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

scenet	0.74 340	0.33 340	1.44 493	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 412	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

ssnet	0.74 340	0.33 340	1.44 493	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 412	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

HHNet	0.62 255	0.26 153	0.63 187	0.43 76	0.45 367	0.50 123	0.58 392	1.07 234	1.01 287	1.25 389	2.23 539	0.70 217	0.61 253	1.07 235	0.47 256	0.20 248	0.13 135	0.23 309	0.19 245	0.19 187	0.30 431

FADNet-RVC-Resample	0.84 394	0.47 452	2.10 543	0.61 387	0.45 367	1.07 419	0.61 408	1.59 384	1.20 399	1.08 283	0.98 231	1.03 345	0.98 420	2.17 441	0.72 367	0.23 338	0.22 427	0.30 442	0.32 489	0.35 448	0.34 459

GANet	1.36 504	0.47 452	0.86 336	0.67 449	0.45 367	1.34 470	1.73 570	1.64 399	1.24 420	1.49 482	2.38 545	1.55 469	1.20 479	9.30 603	0.93 425	0.30 451	0.31 499	0.33 472	0.28 453	0.39 472	0.30 431

AANet_RVC	1.16 485	0.52 473	1.49 507	0.65 430	0.45 367	0.75 296	0.69 437	1.42 333	1.55 521	1.34 438	1.87 515	1.53 466	0.78 319	7.43 588	1.38 493	0.25 382	0.17 321	0.19 159	0.16 174	0.22 294	0.26 390

DISCO	1.03 455	0.34 364	1.11 441	0.69 465	0.45 367	2.07 543	0.84 475	2.13 526	1.50 513	1.15 329	1.33 388	2.40 552	1.07 452	2.60 475	1.51 517	0.23 338	0.18 344	0.22 271	0.20 279	0.31 423	0.27 400

Select-FE	0.74 340	0.39 413	1.56 510	0.55 311	0.46 379	0.40 43	0.22 26	1.86 467	0.68 165	1.05 278	1.31 379	1.82 511	1.74 539	1.11 246	0.38 167	0.21 282	0.16 291	0.21 238	0.25 403	0.19 187	0.31 441

GCAP-BAT	0.49 160	0.31 301	0.64 194	0.41 59	0.46 379	0.70 274	0.35 135	0.77 94	0.64 141	0.86 224	1.00 237	0.77 234	0.37 94	1.18 265	0.36 144	0.18 160	0.14 190	0.18 133	0.13 83	0.17 108	0.15 115

MyStereo06	0.61 251	0.28 210	0.95 382	0.56 325	0.46 379	0.61 207	0.73 446	1.78 441	0.67 161	1.03 274	1.12 301	1.13 378	0.56 222	0.78 138	0.41 197	0.17 117	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.20 282

MyStereo05	0.66 289	0.28 210	1.07 429	0.56 325	0.46 379	0.61 207	0.73 446	1.34 314	1.41 500	1.15 329	0.91 209	0.77 234	0.80 329	1.41 332	0.63 337	0.17 117	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.20 282

HBP-ISP	0.96 426	0.58 494	0.72 254	0.61 387	0.46 379	1.64 505	0.76 454	1.86 467	1.28 439	1.30 412	1.53 451	0.86 273	0.94 398	3.27 500	0.69 357	0.45 528	0.44 550	0.54 547	0.48 543	0.47 507	0.40 485

PSMNet-ADL	0.72 317	0.35 384	0.62 184	0.69 465	0.46 379	1.14 431	0.44 261	1.37 320	1.01 287	0.83 214	1.17 326	1.33 425	0.96 410	1.43 333	0.95 431	0.33 474	0.22 427	0.21 238	0.23 376	0.27 374	0.29 418

raft+_RVC	0.53 181	0.26 153	0.54 130	0.60 373	0.47 385	0.54 161	0.54 351	1.27 301	0.99 279	0.76 191	1.03 261	0.70 217	0.56 222	0.93 192	0.47 256	0.18 160	0.14 190	0.19 159	0.18 220	0.18 143	0.15 115

MSAF-DinoV2	1.97 554	0.80 537	10.38 601	0.86 534	0.48 386	1.39 478	0.97 508	2.55 574	1.72 536	1.53 488	1.65 484	3.59 577	2.20 568	5.39 545	3.94 574	0.27 421	0.17 321	0.26 387	0.28 453	0.47 507	0.46 509

FADNet-RVC	0.88 408	0.67 517	1.93 537	0.60 373	0.48 386	0.91 372	0.60 405	1.71 417	1.18 386	0.90 229	0.96 221	1.36 432	0.92 384	2.25 451	1.17 468	0.30 451	0.29 489	0.32 463	0.32 489	0.41 479	0.35 464

NaN_ROB	1.13 477	0.55 483	1.15 450	0.64 416	0.48 386	1.61 501	2.03 586	1.72 418	1.48 510	2.09 551	1.27 363	1.40 437	1.08 453	3.94 512	1.30 483	0.28 435	0.34 513	0.28 418	0.28 453	0.30 414	0.33 454

ETE_ROB	0.96 426	0.64 514	1.16 451	0.69 465	0.48 386	1.14 431	1.13 531	1.77 437	1.19 394	1.91 542	1.45 430	1.73 499	1.05 445	1.60 368	1.14 463	0.32 465	0.26 463	0.38 504	0.34 505	0.39 472	0.41 490

rvit_105_1	0.72 317	0.52 473	1.01 404	0.78 507	0.49 390	0.75 296	0.87 484	1.12 254	1.18 386	0.99 256	0.79 184	0.90 290	0.77 312	1.26 283	0.75 376	0.41 513	0.36 529	0.36 498	0.41 526	0.30 414	0.33 454

MyStereo8	0.65 282	0.29 246	1.00 400	0.58 348	0.49 390	0.91 372	0.35 135	1.18 270	1.31 453	1.16 339	1.27 363	0.90 290	0.64 268	0.72 118	0.95 431	0.18 160	0.14 190	0.20 201	0.18 220	0.22 294	0.26 390

IPLGR_C	0.62 255	0.33 340	0.99 394	0.58 348	0.49 390	0.76 303	0.48 308	1.10 245	0.96 260	1.40 459	1.56 462	0.62 190	0.48 170	0.80 145	0.71 364	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.21 302

ACRE	0.61 251	0.33 340	1.01 404	0.58 348	0.49 390	0.75 296	0.47 296	1.06 232	0.95 255	1.37 446	1.55 458	0.62 190	0.46 146	0.83 156	0.70 358	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.21 302

Anonymous3	0.61 251	0.44 438	1.11 441	0.59 361	0.49 390	0.93 383	0.65 420	0.93 162	0.81 210	0.72 188	0.88 203	0.65 199	0.69 282	1.06 231	0.53 294	0.35 491	0.30 493	0.26 387	0.26 421	0.31 423	0.27 400

DMCA-RVC	0.74 340	0.40 420	1.27 468	0.66 437	0.49 390	0.77 311	0.47 296	1.35 317	1.01 287	1.53 488	1.01 243	1.29 417	0.82 338	1.31 294	0.78 387	0.27 421	0.21 406	0.35 490	0.27 432	0.32 432	0.24 354

MeshStereo	2.26 563	0.56 487	0.92 372	0.61 387	0.49 390	2.60 565	1.02 518	3.18 583	2.05 558	7.40 614	4.98 588	7.58 602	2.98 584	6.37 565	1.96 537	0.43 522	0.43 547	0.45 527	0.39 521	0.43 490	0.42 494
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
DStereoRT	1.36 504	0.32 317	1.41 488	0.67 449	0.50 397	2.07 543	0.60 405	1.44 340	0.91 242	1.37 446	1.44 427	0.73 223	1.30 497	6.39 566	0.90 422	0.23 338	0.17 321	4.29 615	1.94 605	0.24 335	0.20 282

FSD					0.50 397	0.54 161	0.58 392	0.65 54	0.53 110	0.54 146	0.52 96	0.56 164	0.52 198	0.57 62	0.55 304	0.51 541	0.47 559	0.50 537	0.49 546	0.50 516

testlalala_base	0.77 357	0.40 420	0.70 236	0.65 430	0.50 397	0.79 322	0.28 73	1.50 355	0.51 97	0.73 189	0.90 207	0.69 213	0.54 209	0.66 101	0.40 186	2.82 595	0.14 190	0.17 95	0.12 51	2.68 589	0.19 249

test_5	0.65 282	0.30 266	0.75 286	0.67 449	0.50 397	0.92 379	0.52 337	1.39 327	1.12 340	0.76 191	1.11 294	1.00 332	0.90 378	1.53 354	0.45 235	0.18 160	0.13 135	0.23 309	0.22 353	0.21 270	0.19 249

CIPLG	0.62 255	0.33 340	0.96 388	0.58 348	0.50 397	0.75 296	0.48 308	1.05 219	0.96 260	1.40 459	1.57 466	0.64 196	0.48 170	0.89 180	0.70 358	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.21 302

rafts_anoy	0.52 170	0.29 246	0.59 170	0.59 361	0.50 397	0.53 153	0.40 208	1.11 251	1.03 294	0.84 217	0.83 192	0.68 208	0.54 209	0.72 118	0.51 280	0.19 207	0.14 190	0.24 329	0.26 421	0.21 270	0.18 208

GEStereo_RVC	0.90 413	0.37 401	0.99 394	0.64 416	0.50 397	0.95 387	0.79 462	2.42 567	1.17 379	1.16 339	1.11 294	1.26 407	0.92 384	3.24 498	0.90 422	0.29 446	0.19 362	0.23 309	0.20 279	0.27 374	0.29 418

RALAANet	0.60 245	0.33 340	0.87 347	0.62 398	0.50 397	0.69 267	0.31 95	1.21 283	1.06 308	1.09 289	1.16 323	0.88 281	0.46 146	1.22 272	0.42 208	0.19 207	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.27 374	0.17 182

RAFT + AFF	1.00 443	0.42 432	1.09 436	0.67 449	0.50 397	1.22 452	1.24 541	2.24 550	1.19 394	1.30 412	1.56 462	1.17 383	1.49 519	3.44 506	0.83 406	0.21 282	0.25 457	0.30 442	0.26 421	0.27 374	0.27 400

SuperB	2.53 573	0.59 497	18.45 609	0.69 465	0.50 397	1.87 530	0.88 487	1.67 407	2.39 567	1.50 483	1.42 418	1.14 380	1.15 467	4.28 519	5.07 580	0.24 355	0.19 362	0.22 271	0.19 245	7.86 617	0.34 459

TDLM	1.06 459	0.44 438	0.79 314	0.63 407	0.50 397	0.89 365	1.44 555	1.48 349	1.26 428	1.12 305	1.40 415	1.08 356	0.98 420	6.65 571	0.78 387	0.33 474	0.21 406	0.33 472	0.26 421	0.37 459	0.24 354

CVANet_RVC	1.07 461	0.43 435	0.76 296	0.60 373	0.50 397	0.90 368	0.97 508	1.52 364	1.26 428	1.33 434	1.38 409	1.24 399	1.18 473	6.75 577	0.75 376	0.34 484	0.23 439	0.34 482	0.29 465	0.42 484	0.27 400

CSAN	1.41 512	0.59 497	1.26 465	0.70 471	0.50 397	1.76 515	1.78 571	1.77 437	1.90 549	2.35 560	2.32 542	1.92 523	1.94 555	5.56 550	1.49 515	0.43 522	0.35 524	0.40 515	0.41 526	0.43 490	0.41 490

z-mn7	1.56 524	0.84 538	4.36 579	0.71 479	0.51 410	2.60 565	1.04 520	1.73 419	2.70 579	1.53 488	2.99 563	1.94 525	1.34 502	4.78 529	2.41 549	0.29 446	0.24 448	0.27 403	0.24 389	0.34 445	0.31 441

coex_refinement	0.80 372	0.28 210	0.73 266	0.70 471	0.51 410	0.95 387	0.60 405	1.78 441	1.23 414	1.36 443	1.37 404	1.82 511	0.81 333	1.32 298	1.13 462	0.26 405	0.17 321	0.19 159	0.20 279	0.24 335	0.25 366

HI	0.64 274	0.32 317	0.68 217	0.47 140	0.51 410	0.41 49	0.36 151	1.04 211	0.75 185	1.31 422	1.43 422	1.62 479	1.12 461	0.94 195	0.88 416	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.20 279	0.20 226	0.18 208

CoSv	0.64 274	0.32 317	0.68 217	0.47 140	0.51 410	0.41 49	0.36 151	1.04 211	0.75 185	1.31 422	1.43 422	1.62 479	1.12 461	0.94 195	0.88 416	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.20 279	0.20 226	0.18 208

AEACV	0.37 72	0.24 99	0.52 115	0.47 140	0.51 410	0.37 33	0.38 180	0.65 54	0.53 110	0.42 80	0.56 115	0.46 99	0.60 244	0.53 44	0.30 62	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.14 77

fast-acv-ft	0.94 423	0.44 438	1.40 483	0.58 348	0.51 410	1.77 518	0.69 437	1.36 319	1.42 503	1.29 404	1.86 513	1.74 501	1.25 488	1.52 350	1.38 493	0.26 405	0.28 478	0.28 418	0.28 453	0.27 374	0.26 390

RAFT_CTSACE	0.63 262	0.26 153	0.88 355	0.55 311	0.51 410	0.71 279	0.44 261	0.80 111	0.97 267	0.97 249	1.84 510	1.18 386	0.68 279	1.47 343	0.36 144	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.20 279	0.20 226	0.14 77

NINENet	0.77 357	0.37 401	0.78 311	0.62 398	0.51 410	2.34 556	0.42 228	1.83 459	1.04 299	1.14 323	1.23 347	1.03 345	0.62 259	1.24 279	0.70 358	0.28 435	0.23 439	0.31 448	0.21 324	0.26 360	0.25 366

sAnonymous2	0.55 212	0.56 487	1.46 500	0.60 373	0.51 410	0.48 97	0.52 337	0.79 103	0.68 165	0.50 131	0.67 144	0.46 99	0.62 259	0.59 66	0.40 186	0.22 311	0.17 321	0.22 271	0.21 324	0.86 557	0.56 534

CroCo_RVC	0.55 212	0.56 487	1.46 500	0.60 373	0.51 410	0.48 97	0.52 337	0.79 103	0.68 165	0.50 131	0.67 144	0.46 99	0.62 259	0.59 66	0.40 186	0.22 311	0.17 321	0.22 271	0.21 324	0.86 557	0.56 534

RALCasStereoNet	0.54 197	0.30 266	0.66 208	0.59 361	0.51 410	0.61 207	0.52 337	0.94 169	0.93 250	0.70 181	1.01 243	0.78 238	0.44 135	1.33 302	0.47 256	0.20 248	0.16 291	0.18 133	0.16 174	0.20 226	0.19 249

LALA_ROB	1.01 449	0.59 497	1.16 451	0.67 449	0.51 410	1.63 503	1.26 545	1.69 410	1.38 485	1.81 532	1.37 404	1.94 525	1.02 437	1.58 364	1.38 493	0.37 499	0.27 471	0.43 522	0.37 517	0.43 490	0.37 475

MIF-Stereo (partial)	0.45 131	0.25 127	0.70 236	0.50 200	0.52 422	0.35 26	0.26 60	0.91 150	0.59 129	0.45 98	0.71 159	0.51 131	0.51 192	1.11 246	0.45 235	0.20 248	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.24 335	0.18 208

IER	0.70 308	0.31 301	1.02 411	0.48 168	0.52 422	1.34 470	0.51 326	1.17 265	0.99 279	1.23 376	1.34 395	1.12 373	1.11 458	0.99 213	0.71 364	0.20 248	0.16 291	0.21 238	0.21 324	0.20 226	0.19 249

raftrobust	0.52 170	0.25 127	0.56 147	0.65 430	0.52 422	0.49 109	0.34 127	0.98 187	0.91 242	1.30 412	0.87 201	0.63 193	0.81 333	0.78 138	0.41 197	0.19 207	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.15 51	0.16 150

zh-mn7	1.70 537	1.21 568	8.30 596	0.69 465	0.53 425	1.45 488	0.84 475	1.70 415	2.09 560	2.41 565	2.67 557	1.68 493	1.23 484	4.49 521	2.87 557	0.30 451	0.26 463	0.27 403	0.27 432	0.31 423	0.35 464

coex-ft	8.13 607	2.13 599	98.04 638	0.67 449	0.53 425	1.71 509	1.56 561	1.65 400	11.11 610	18.17 625	3.75 573	3.88 581	7.61 610	2.98 490	6.49 586	0.30 451	0.30 493	0.32 463	0.31 481	0.66 547	0.50 522

EDNetEfficientorigin	10.57 611	1.47 579	177.42 639	0.67 449	0.53 425	1.58 499	1.16 535	1.90 479	3.37 587	4.71 601	3.38 568	3.10 573	2.69 580	3.13 496	3.58 569	0.25 382	0.23 439	0.33 472	0.27 432	0.83 555	0.81 562

GANetREF_RVC	1.07 461	0.86 542	1.31 472	0.82 523	0.53 425	1.41 485	1.31 548	1.76 433	1.52 516	1.27 396	1.31 379	1.46 451	1.24 487	2.03 428	0.96 435	0.56 550	0.45 554	0.67 562	0.50 549	0.88 560	0.59 541
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
pcwnet_v2	0.97 432	0.37 401	4.33 577	0.62 398	0.54 429	0.79 322	0.45 281	2.02 512	1.58 523	1.42 467	1.64 482	1.09 366	0.79 323	1.24 279	0.67 350	0.32 465	0.25 457	0.29 429	0.27 432	0.37 459	0.35 464

GwcNet-RSSM	0.77 357	0.32 317	1.01 404	0.62 398	0.54 429	0.78 316	0.51 326	1.73 419	1.20 399	1.09 289	1.37 404	1.46 451	0.85 353	1.53 354	1.09 453	0.25 382	0.18 344	0.23 309	0.24 389	0.20 226	0.19 249

CFNet-ft	0.72 317	0.32 317	0.54 130	0.66 437	0.54 429	0.83 349	0.55 369	1.37 320	1.15 367	0.93 237	1.28 369	1.57 471	0.97 413	1.35 308	0.81 399	0.26 405	0.20 382	0.33 472	0.25 403	0.30 414	0.23 340

STTStereo	0.78 365	0.50 466	1.22 458	0.64 416	0.54 429	0.89 365	0.54 351	1.44 340	1.11 336	1.38 452	1.09 282	1.27 411	0.85 353	1.43 333	0.83 406	0.29 446	0.27 471	0.33 472	0.39 521	0.32 432	0.30 431

CFNet_RVC	0.72 317	0.32 317	0.54 130	0.66 437	0.54 429	0.83 349	0.55 369	1.37 320	1.15 367	0.93 237	1.28 369	1.57 471	0.97 413	1.35 308	0.81 399	0.26 405	0.20 382	0.33 472	0.25 403	0.30 414	0.23 340

DLCB_ROB	0.86 403	0.40 420	0.78 311	0.68 461	0.54 429	1.11 426	0.84 475	1.49 351	1.23 414	1.64 514	1.65 484	1.70 496	0.91 381	1.70 388	1.05 445	0.25 382	0.24 448	0.26 387	0.27 432	0.27 374	0.24 354

z-ln-s-r	1.02 452	0.55 483	2.09 542	0.52 253	0.55 435	0.78 316	0.87 484	1.47 347	1.34 464	1.12 305	1.62 477	1.37 435	1.06 448	2.62 477	3.32 567	0.19 207	0.14 190	0.21 238	0.17 199	0.27 374	0.21 302

DispNO	0.93 421	0.30 266	1.34 480	0.55 311	0.55 435	0.89 365	0.49 318	1.48 349	1.21 405	1.17 348	1.27 363	1.19 387	0.90 378	5.23 538	0.74 371	0.22 311	0.17 321	0.24 329	0.21 324	0.19 187	0.20 282

FADNet	0.92 418	0.61 507	1.81 529	0.62 398	0.55 435	0.96 393	0.57 388	1.78 441	1.33 461	0.93 237	1.01 243	1.36 432	1.01 432	2.71 480	0.75 376	0.33 474	0.34 513	0.31 448	0.34 505	0.59 536	0.40 485

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 317	0.35 384	1.70 520	0.49 188	0.56 438	0.63 220	0.38 180	2.41 566	0.65 156	0.77 196	1.07 272	1.82 511	0.95 403	0.93 192	0.43 218	0.20 248	0.13 135	0.21 238	0.25 403	0.28 393	0.26 390

SDNR	1.62 530	0.51 469	2.17 548	0.53 272	0.56 438	3.80 588	0.45 281	1.54 373	1.29 443	1.33 434	2.41 548	1.08 356	0.96 410	11.18 614	1.16 465	0.66 562	0.63 578	0.43 522	0.32 489	0.64 543	0.67 553

SACVNet	0.85 398	0.46 447	0.85 330	0.81 515	0.56 438	0.80 332	0.79 462	1.68 408	1.12 340	1.34 438	1.33 388	1.25 403	0.94 398	2.39 462	0.76 379	0.34 484	0.26 463	0.31 448	0.29 465	0.35 448	0.44 504

FC-DCNN v2	2.81 581	0.59 497	0.85 330	0.73 491	0.57 441	2.97 576	1.05 522	3.39 587	2.61 575	6.98 610	7.67 602	10.38 612	6.31 606	5.75 555	3.37 568	0.53 548	0.48 561	0.51 539	0.50 549	0.53 525	0.51 526

CRFU-Net	0.86 403	0.39 413	1.00 400	0.65 430	0.57 441	1.78 520	0.86 482	2.15 532	0.81 210	1.38 452	1.18 328	1.64 487	1.19 476	1.35 308	0.90 422	0.26 405	0.22 427	0.21 238	0.19 245	0.23 320	0.24 354

RTSC	1.29 494	0.73 527	2.44 557	0.83 526	0.57 441	1.85 528	0.65 420	1.88 473	2.00 555	2.20 554	1.66 487	1.60 477	1.26 490	2.33 457	3.92 573	0.32 465	0.23 439	0.27 403	0.29 465	0.37 459	0.37 475

FC-DCNN	2.72 580	0.59 497	0.86 336	0.73 491	0.57 441	2.91 574	1.04 520	3.01 581	2.60 574	6.83 609	7.64 601	9.92 609	6.33 607	5.21 537	3.14 562	0.53 548	0.48 561	0.51 539	0.50 549	0.53 525	0.51 526

PS-NSSS	0.99 438	0.58 494	0.93 374	0.58 348	0.57 441	0.91 372	0.80 468	1.81 453	1.14 355	1.14 323	1.67 489	1.00 332	0.83 346	4.62 525	0.78 387	0.37 499	0.31 499	0.52 541	0.32 489	0.45 500	0.38 481

DPSNet	1.69 536	0.59 497	4.33 577	0.70 471	0.57 441	2.02 541	1.62 567	3.35 586	1.78 540	1.48 480	1.38 409	2.17 541	2.84 581	4.77 528	3.66 570	0.48 536	0.31 499	0.29 429	0.25 403	0.64 543	0.48 516

NCCL2	1.00 443	0.56 487	1.06 424	0.75 499	0.57 441	1.31 465	1.72 569	1.77 437	1.36 477	1.50 483	1.17 326	1.91 520	1.17 469	1.54 356	1.29 482	0.35 491	0.31 499	0.45 527	0.44 534	0.40 476	0.40 485

XPNet_ROB	0.96 426	0.49 459	1.09 436	0.72 483	0.57 441	1.11 426	1.14 532	1.66 405	1.23 414	1.85 535	1.39 413	1.64 487	1.11 458	1.80 405	1.42 505	0.38 503	0.30 493	0.33 472	0.29 465	0.37 459	0.34 459

WCMA_ROB	1.84 545	0.47 452	1.31 472	0.69 465	0.57 441	2.11 546	1.14 532	1.87 470	1.73 537	4.04 593	6.43 593	5.62 596	3.61 591	2.59 474	1.94 536	0.52 542	0.44 550	0.39 510	0.42 529	0.48 512	0.47 513

AIO-test2	0.57 229	0.28 210	0.63 187	0.61 387	0.58 450	0.79 322	0.51 326	1.18 270	1.40 495	0.63 169	1.15 318	0.51 131	0.43 125	1.09 240	0.35 133	0.21 282	0.17 321	0.26 387	0.30 474	0.20 226	0.19 249

Anonymous_2	1.30 496	0.55 483	0.82 323	0.52 253	0.58 450	1.01 406	0.64 418	1.25 299	0.97 267	0.96 246	0.78 178	1.33 425	1.29 493	1.03 222	0.74 371	0.62 558	0.64 579	1.06 578	9.63 621	1.16 570	0.49 520

psm_up	0.77 357	0.34 364	0.70 236	0.66 437	0.58 450	1.05 414	0.92 496	1.52 364	1.12 340	1.26 393	1.16 323	1.31 422	1.23 484	1.20 269	0.81 399	0.25 382	0.29 489	0.31 448	0.27 432	0.27 374	0.25 366

GANet-RSSM	0.72 317	0.28 210	0.63 187	0.64 416	0.58 450	0.80 332	0.58 392	1.89 476	1.08 319	1.04 277	1.25 353	1.15 381	1.04 441	1.49 345	0.62 333	0.25 382	0.19 362	0.22 271	0.22 353	0.22 294	0.21 302

FAT-Stereo	1.07 461	0.41 428	1.32 475	0.72 483	0.58 450	1.08 420	0.89 489	1.96 495	1.65 528	1.75 522	1.98 523	2.03 536	1.48 517	2.02 427	1.18 471	0.42 517	0.35 524	0.34 482	0.29 465	0.35 448	0.53 528

ADCPNet	1.85 546	0.69 521	8.07 593	0.71 479	0.58 450	2.79 572	1.22 540	1.94 492	1.54 519	1.88 538	1.69 491	2.46 556	2.04 559	2.37 460	6.48 585	0.38 503	0.37 531	0.38 504	0.43 532	0.47 507	0.45 506

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 369	0.43 435	1.05 420	0.64 416	0.58 450	0.95 387	0.53 345	1.53 370	1.18 386	1.37 446	1.15 318	1.43 441	0.88 371	1.61 370	0.84 409	0.25 382	0.22 427	0.27 403	0.27 432	0.29 404	0.29 418
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MDST_ROB	1.67 533	0.34 364	1.58 513	0.92 551	0.58 450	4.26 594	1.11 528	2.83 577	1.41 500	4.49 599	2.55 554	1.45 448	0.97 413	7.79 594	1.17 468	0.31 458	0.25 457	0.37 501	0.33 499	0.31 423	0.30 431

HCRNet	0.70 308	0.39 413	0.73 266	0.60 373	0.59 458	0.76 303	0.35 135	1.22 291	1.13 352	1.02 270	0.99 233	1.02 341	0.76 309	2.19 446	0.70 358	0.28 435	0.19 362	0.28 418	0.23 376	0.25 348	0.23 340

MMNet	0.84 394	0.32 317	1.09 436	0.60 373	0.59 458	1.85 528	0.49 318	1.51 362	1.27 434	1.37 446	1.15 318	1.26 407	1.18 473	1.67 381	1.22 472	0.19 207	0.18 344	0.23 309	0.22 353	0.25 348	0.21 302

psmorigin	1.52 520	0.69 521	10.52 602	0.68 461	0.59 458	1.13 430	0.70 440	1.57 381	1.19 394	1.99 545	1.79 504	2.26 544	1.47 516	2.09 434	1.36 491	0.39 506	0.40 542	0.34 482	0.33 499	0.43 490	0.56 534

EKT-Stereo	0.53 181	0.30 266	0.73 266	0.58 348	0.60 461	0.51 140	0.48 308	0.94 169	0.90 237	0.71 183	0.88 203	0.77 234	0.43 125	1.07 235	0.40 186	0.22 311	0.16 291	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.22 320

sCroCo_RVC	0.49 160	0.40 420	1.02 411	0.65 430	0.60 461	0.52 144	0.40 208	0.83 126	0.61 131	0.44 90	0.74 169	0.49 121	0.50 186	0.63 88	0.48 261	0.26 405	0.27 471	0.23 309	0.22 353	0.29 404	0.25 366

ac_64	0.82 383	0.29 246	0.81 320	0.71 479	0.60 461	1.05 414	0.54 351	1.99 503	0.92 248	1.18 353	1.06 268	1.99 531	1.08 453	1.94 420	0.97 436	0.27 421	0.22 427	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.19 249

w-ln-seven-2	1.18 487	0.61 507	4.25 576	0.68 461	0.61 464	1.20 448	0.93 500	1.63 397	1.35 473	1.66 515	1.53 451	1.47 456	1.37 505	3.00 491	1.74 526	0.25 382	0.24 448	0.29 429	0.26 421	0.33 441	0.28 412

LL-Strereo	1.33 501	0.39 413	1.38 482	0.61 387	0.61 464	0.75 296	0.66 425	1.63 397	1.17 379	1.56 498	1.60 471	2.03 536	2.12 564	9.72 610	0.97 436	0.21 282	0.18 344	0.27 403	0.23 376	0.22 294	0.25 366

ADCL	1.72 541	0.57 491	3.66 572	0.67 449	0.61 464	2.61 567	1.85 576	1.96 495	1.67 530	1.90 541	1.83 508	2.06 539	1.90 553	2.13 437	9.15 599	0.26 405	0.24 448	0.34 482	0.32 489	0.38 468	0.35 464

FBW_ROB	1.71 540	0.62 511	1.45 498	0.67 449	0.61 464	1.81 523	1.08 526	2.52 572	1.70 533	1.77 524	1.73 495	1.98 530	1.25 488	12.57 616	1.84 530	0.34 484	0.37 531	0.56 554	0.38 519	0.45 500	0.43 501

MSMD_ROB	1.99 556	0.59 497	0.89 361	0.70 471	0.61 464	3.95 590	0.94 503	1.80 450	1.79 541	4.41 597	4.43 578	8.17 605	3.66 592	3.40 502	1.33 485	0.52 542	0.48 561	0.54 547	0.58 559	0.53 525	0.50 522

PSMNet_ROB	0.90 413	0.52 473	1.17 453	0.72 483	0.61 464	1.27 458	1.12 530	1.76 433	1.12 340	1.09 289	1.28 369	1.45 448	0.89 377	1.65 376	1.42 505	0.33 474	0.25 457	0.37 501	0.39 521	0.35 448	0.29 418

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 438	0.40 420	1.82 531	0.66 437	0.62 470	2.05 542	0.78 459	1.91 483	1.29 443	1.54 494	1.42 418	1.51 462	1.23 484	1.99 424	1.33 485	0.23 338	0.14 190	0.20 201	0.15 132	0.27 374	0.26 390

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 436	0.39 413	3.21 569	0.50 200	0.63 471	0.64 224	0.39 195	2.36 561	0.75 185	0.95 244	4.63 582	1.81 508	0.56 222	0.96 199	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.21 238	0.26 421	0.32 432	0.35 464

anonymousa	0.72 317	0.27 184	0.75 286	0.47 140	0.63 471	1.43 486	0.45 281	1.24 297	0.89 233	1.28 398	1.75 500	1.62 479	1.13 465	0.69 106	0.59 318	0.19 207	0.16 291	0.23 309	0.25 403	0.20 226	0.18 208

cf-r	0.73 335	0.30 266	0.77 303	0.55 311	0.63 471	0.78 316	0.48 308	1.79 447	1.15 367	1.13 320	1.26 360	1.43 441	0.87 366	1.40 330	0.85 412	0.25 382	0.18 344	0.22 271	0.23 376	0.19 187	0.19 249

Wz-Net-TNSev	1.88 548	2.08 598	7.66 591	0.67 449	0.64 474	2.42 559	1.83 575	2.33 557	1.74 539	1.57 502	1.56 462	2.58 558	1.90 553	4.86 530	3.12 561	0.39 506	0.37 531	0.33 472	0.37 517	0.53 525	0.58 539

ADLNet2	0.88 408	0.34 364	1.17 453	0.77 505	0.64 474	1.12 429	0.76 454	1.74 424	1.24 420	1.21 365	1.65 484	1.71 497	1.05 445	1.67 381	1.17 468	0.24 355	0.21 406	0.21 238	0.22 353	0.26 360	0.29 418

FACV-RUCA	0.63 262	0.34 364	0.82 323	0.62 398	0.65 476	0.81 341	0.41 224	1.44 340	1.07 313	0.86 224	1.14 310	0.61 185	0.69 282	0.80 145	0.53 294	0.28 435	0.19 362	0.47 532	0.21 324	0.35 448	0.25 366

DSFCA	0.93 421	0.34 364	1.06 424	0.52 253	0.65 476	1.55 497	0.93 500	1.49 351	1.19 394	1.56 498	1.15 318	1.50 460	0.96 410	3.07 492	1.02 443	0.30 451	0.26 463	0.25 368	0.25 403	0.28 393	0.24 354

edge stereo	1.11 472	0.50 466	1.30 471	0.71 479	0.65 476	1.14 431	0.75 451	1.93 490	1.37 481	1.71 519	1.83 508	2.54 557	1.44 511	2.43 464	1.23 473	0.42 517	0.41 544	0.54 547	0.35 510	0.42 484	0.46 509

ISRNet	0.80 372	0.33 340	1.07 429	0.81 515	0.66 479	0.60 201	0.34 127	1.19 280	1.13 352	1.59 505	1.53 451	1.35 430	0.77 312	1.27 286	0.94 427	0.39 506	0.34 513	0.43 522	0.38 519	0.34 445	0.49 520

rvit_stereo_0075_2	0.64 274	0.46 447	1.05 420	0.66 437	0.66 479	0.53 153	0.48 308	1.20 282	1.12 340	0.76 191	0.92 211	0.78 238	0.53 204	1.03 222	0.59 318	0.37 499	0.28 478	0.40 515	0.31 481	0.37 459	0.32 448

delet	0.85 398	0.32 317	0.95 382	0.65 430	0.66 479	1.64 505	0.84 475	1.75 427	1.35 473	1.32 426	1.30 373	1.30 418	0.88 371	1.68 386	1.10 456	0.21 282	0.21 406	0.24 329	0.24 389	0.21 270	0.21 302

MFN_U_SF_RVC	1.52 520	0.84 538	3.42 570	0.87 541	0.66 479	2.56 564	0.95 505	2.36 561	1.70 533	1.98 544	1.86 513	2.45 555	1.79 544	2.95 487	2.58 551	0.52 542	0.48 561	0.55 551	0.59 562	0.59 536	0.61 545

Wz-Net-SNSev	1.49 516	1.23 569	6.27 588	0.68 461	0.67 483	1.37 473	1.41 553	2.00 504	1.39 490	1.48 480	1.61 475	2.29 545	1.32 500	3.93 511	2.14 544	0.31 458	0.28 478	0.31 448	0.33 499	0.42 484	0.36 470

TRStereo	0.60 245	0.60 505	0.97 390	0.74 495	0.67 483	0.46 83	0.38 180	1.85 464	0.89 233	0.79 202	0.80 189	0.88 281	0.39 103	1.10 243	0.41 197	0.23 338	0.15 251	0.23 309	0.24 389	0.17 108	0.15 115

XX-Stereo	0.63 262	0.26 153	1.90 535	0.81 515	0.67 483	0.43 66	0.23 37	1.03 205	0.58 120	0.65 173	1.56 462	1.41 439	0.39 103	1.28 288	0.35 133	0.20 248	0.14 190	0.20 201	0.19 245	0.18 143	0.14 77

Syn2CoEx	1.14 479	0.69 521	1.66 517	0.80 512	0.67 483	1.40 480	0.88 487	2.06 520	1.54 519	1.25 389	1.58 469	1.42 440	1.50 521	4.09 514	1.40 497	0.36 495	0.32 507	0.34 482	0.29 465	0.29 404	0.34 459

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 469	1.02 554	1.00 400	0.82 523	0.67 483	1.93 534	0.93 500	1.62 395	1.11 336	1.15 329	1.25 353	1.50 460	0.79 323	1.96 422	0.76 379	1.89 584	0.34 513	0.79 566	0.36 514	1.25 574	0.83 563

ADCMid	1.89 551	0.73 527	5.06 581	0.72 483	0.67 483	2.00 540	1.14 532	1.97 499	1.48 510	2.86 578	1.81 507	2.37 550	2.05 561	2.24 449	10.39 604	0.33 474	0.31 499	0.39 510	0.43 532	0.50 516	0.44 504

GASNet	0.99 438	0.97 549	1.72 523	0.98 555	0.68 489	0.83 349	0.67 429	1.60 388	1.28 439	1.31 422	1.22 343	1.22 392	1.21 482	2.41 463	1.41 501	0.43 522	0.26 463	0.36 498	0.34 505	0.55 529	0.31 441

BEATNet-Init1	26.87 623	13.43 618	70.68 637	0.91 549	0.68 489	57.02 636	21.06 620	32.82 631	32.67 628	52.12 640	53.61 637	66.05 638	49.56 638	48.79 639	34.71 630	0.49 540	0.44 550	0.53 546	0.53 554	0.63 541	0.59 541

DAS	0.84 394	0.34 364	1.03 415	0.64 416	0.69 491	0.77 311	0.63 416	1.54 373	1.20 399	1.79 528	1.55 458	0.95 315	1.04 441	2.83 483	0.60 326	0.21 282	0.16 291	0.25 368	0.18 220	0.27 374	0.22 320

SepStereo	0.82 383	0.34 364	1.03 415	0.64 416	0.69 491	0.77 311	0.63 416	1.54 373	1.20 399	1.79 528	1.55 458	0.95 315	1.04 441	2.30 455	0.60 326	0.21 282	0.16 291	0.25 368	0.18 220	0.27 374	0.22 320

XQC	1.37 506	0.87 543	2.56 561	0.84 527	0.69 491	1.83 526	0.89 489	2.07 521	1.88 546	1.88 538	1.53 451	1.91 520	1.55 524	2.85 485	3.05 559	0.48 536	0.29 489	0.44 526	0.39 521	0.69 550	0.60 544

Wz-Net-MNSev	1.11 472	0.58 494	2.23 552	0.66 437	0.71 494	1.95 536	1.46 556	1.98 501	1.45 507	1.79 528	1.43 422	1.49 459	1.33 501	1.97 423	1.42 505	0.27 421	0.23 439	0.28 418	0.28 453	0.34 445	0.31 441

EDNetEfficient	2.37 567	1.10 558	8.08 594	0.74 495	0.71 494	0.98 402	1.56 561	1.46 345	4.06 594	4.90 602	2.82 560	2.25 543	3.48 590	2.95 487	9.97 600	0.26 405	0.24 448	0.26 387	0.30 474	0.68 549	0.61 545

DStereoO	1.44 514	1.11 561	1.69 519	1.16 566	0.72 496	1.21 450	1.56 561	1.74 424	1.63 527	1.52 486	1.67 489	1.51 462	3.16 586	1.73 394	1.72 525	2.35 590	0.45 554	0.97 572	0.42 529	2.01 581	0.53 528

WQFJX1	0.57 229	0.26 153	0.54 130	0.48 168	0.72 496	0.68 260	0.47 296	2.46 570	0.71 176	0.54 146	0.50 89	0.53 145	0.51 192	1.36 313	0.60 326	0.18 160	0.20 382	0.20 201	0.16 174	0.20 226	0.20 282

zh-sn7	1.76 543	1.38 571	6.58 589	0.74 495	0.72 496	1.78 520	1.31 548	1.88 473	1.56 522	1.86 537	2.47 552	1.81 508	2.08 563	5.12 536	3.80 572	0.32 465	0.32 507	0.32 463	0.32 489	0.44 496	0.40 485

w-ln-seven	1.38 508	0.70 524	3.91 575	0.75 499	0.72 496	2.69 569	0.95 505	2.02 512	1.99 554	1.99 545	1.73 495	1.82 511	1.17 469	2.45 465	2.84 556	0.28 435	0.25 457	0.31 448	0.30 474	0.41 479	0.33 454

ADLNet	0.85 398	0.36 394	0.89 361	0.85 532	0.72 496	1.24 454	0.76 454	1.82 454	1.36 477	1.52 486	1.35 401	1.27 411	0.99 428	1.23 274	1.15 464	0.27 421	0.20 382	0.26 387	0.25 403	0.28 393	0.30 431

DANet	1.08 464	0.61 507	1.32 475	0.85 532	0.72 496	1.37 473	0.51 326	1.54 373	1.15 367	1.78 525	1.54 456	2.01 533	1.11 458	2.90 486	2.00 539	0.33 474	0.30 493	0.40 515	0.30 474	0.44 496	0.45 506
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.92 418	0.41 428	1.48 505	0.72 483	0.72 496	1.20 448	0.87 484	1.75 427	1.38 485	0.99 256	1.13 306	1.26 407	0.98 420	2.21 448	0.89 419	0.43 522	0.20 382	0.38 504	0.24 389	0.57 532	0.63 547

ccnet	1.12 474	0.67 517	1.01 404	0.78 507	0.73 503	1.72 511	0.99 513	1.84 463	1.26 428	1.47 474	1.85 512	1.75 504	1.29 493	1.75 396	1.88 533	0.57 551	0.53 569	0.57 556	0.55 556	0.59 536	0.54 530

NLMM1	0.56 221	0.27 184	0.60 174	0.47 140	0.74 504	0.68 260	0.43 247	1.83 459	1.04 299	0.59 161	0.62 129	0.51 131	0.47 156	1.33 302	0.57 311	0.18 160	0.21 406	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.15 115

NLCSM	0.52 170	0.28 210	0.55 141	0.52 253	0.74 504	0.72 282	0.46 288	0.96 181	0.65 156	0.63 169	0.51 93	0.48 112	0.61 253	1.32 298	0.70 358	0.19 207	0.20 382	0.21 238	0.18 220	0.22 294	0.20 282

MM-Stereo_test3	0.50 166	0.24 99	0.54 130	0.54 287	0.74 504	0.49 109	0.53 345	1.09 242	1.05 304	0.62 168	0.95 218	0.61 185	0.42 117	0.77 133	0.38 167	0.20 248	0.17 321	0.20 201	0.16 174	0.18 143	0.18 208

UNet	0.83 389	0.34 364	1.31 472	0.58 348	0.74 504	1.58 499	0.49 318	1.41 331	1.04 299	1.21 365	1.08 277	1.54 467	1.12 461	1.65 376	1.09 453	0.23 338	0.17 321	0.25 368	0.20 279	0.25 348	0.22 320

UPFNet	0.80 372	0.32 317	0.90 365	0.59 361	0.74 504	1.26 457	0.80 468	1.52 364	1.10 334	1.30 412	1.12 301	1.30 418	0.84 350	1.67 381	1.09 453	0.24 355	0.24 448	0.24 329	0.23 376	0.25 348	0.18 208

G-Net	1.66 532	0.63 512	1.56 510	1.11 565	0.74 504	2.98 577	0.91 494	1.55 377	1.22 411	2.76 575	8.18 606	2.32 548	2.53 578	1.92 416	1.87 531	0.48 536	0.44 550	0.45 527	0.31 481	0.60 540	0.57 538

ADCS	2.25 562	0.99 552	5.55 583	0.81 515	0.74 504	2.19 549	1.80 572	2.27 553	2.14 561	2.80 577	2.13 535	2.40 552	2.03 558	2.64 478	13.69 609	0.41 513	0.39 540	0.40 515	0.45 536	0.58 534	0.56 534

AnyNet_C01	2.26 563	1.78 587	10.22 600	0.93 552	0.74 504	2.92 575	2.20 592	2.29 555	1.80 542	2.53 568	2.41 548	2.71 563	1.73 538	3.41 503	6.72 587	0.41 513	0.39 540	0.40 515	0.42 529	0.67 548	0.63 547

PA-Net	1.01 449	0.57 491	1.29 470	0.64 416	0.74 504	1.19 446	0.84 475	1.69 410	1.43 505	1.16 339	1.19 335	1.32 423	1.19 476	3.42 504	1.25 475	0.29 446	0.45 554	0.33 472	0.49 546	0.32 432	0.47 513
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FCDSN-DC	2.32 565	0.63 512	0.81 320	0.84 527	0.75 513	2.23 550	0.94 503	2.09 524	1.80 542	5.45 607	7.72 603	7.77 604	6.93 609	3.39 501	1.80 529	0.52 542	0.48 561	0.52 541	0.51 552	0.57 532	0.58 539
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 542	0.87 543	3.56 571	0.80 512	0.75 513	3.72 585	2.44 599	1.82 454	1.82 544	1.74 521	1.91 519	1.92 523	1.26 490	7.69 593	1.28 481	0.45 528	0.47 559	0.52 541	0.77 572	0.50 516	0.50 522

SHD	1.31 498	0.71 526	2.34 555	0.86 534	0.75 513	1.77 518	0.65 420	2.22 548	2.50 573	2.40 564	1.71 493	1.91 520	1.60 528	1.93 419	2.37 548	0.38 503	0.31 499	0.38 504	0.40 525	0.48 512	0.50 522

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 558	1.15 565	3.10 568	1.05 560	0.76 516	5.03 600	2.40 598	2.16 535	2.62 576	1.89 540	2.28 541	2.69 562	1.65 532	9.35 605	2.04 540	0.64 561	0.51 567	0.68 563	0.71 570	1.09 569	0.67 553

ADCRef	1.35 503	0.55 483	2.37 556	0.72 483	0.77 517	1.94 535	0.78 459	1.91 483	1.27 434	1.57 502	1.59 470	1.36 432	1.41 507	1.54 356	7.53 590	0.23 338	0.20 382	0.32 463	0.30 474	0.29 404	0.29 418

RASNet	1.12 474	0.30 266	0.91 368	0.66 437	0.77 517	0.97 397	0.57 388	1.37 320	1.35 473	1.02 270	1.34 395	2.11 540	1.43 509	7.09 582	1.39 496	0.19 207	0.17 321	0.17 95	0.19 245	0.18 143	0.16 150

AIO-test1	0.56 221	0.25 127	0.55 141	0.64 416	0.78 519	0.80 332	0.36 151	1.18 270	1.34 464	0.57 151	0.88 203	0.61 185	0.50 186	1.12 250	0.35 133	0.17 117	0.17 321	0.22 271	0.24 389	0.18 143	0.23 340

WZ-Net	1.95 552	0.95 548	10.10 598	0.86 534	0.78 519	1.69 508	1.60 566	2.20 547	1.98 553	2.08 550	1.93 520	2.30 546	1.97 556	5.30 539	3.17 564	0.34 484	0.26 463	0.29 429	0.31 481	0.51 521	0.47 513

PWC_ROB	1.24 490	0.76 533	2.46 558	0.72 483	0.78 519	1.15 437	0.49 318	1.75 427	1.92 550	2.31 557	3.07 564	1.59 475	1.40 506	2.46 468	2.10 543	0.33 474	0.22 427	0.35 490	0.24 389	0.38 468	0.41 490

CroCo-Stereo Lap2	0.44 123	0.34 364	0.77 303	0.61 387	0.79 522	0.28 11	0.35 135	0.75 88	0.71 176	0.38 62	0.50 89	0.72 221	0.55 216	0.57 62	0.47 256	0.17 117	0.18 344	0.19 159	0.16 174	0.21 270	0.20 282

FINET	0.97 432	0.54 478	1.60 514	0.63 407	0.79 522	1.08 420	1.07 525	1.56 380	2.20 563	1.15 329	1.49 444	0.94 306	0.88 371	2.32 456	1.05 445	0.42 517	0.35 524	0.32 463	0.28 453	0.43 490	0.38 481

APVNet	1.06 459	0.53 477	1.42 490	0.84 527	0.79 522	1.92 533	0.82 473	1.90 479	1.08 319	1.08 283	1.43 422	1.56 470	1.13 465	3.07 492	1.58 519	0.31 458	0.34 513	0.42 520	0.36 514	0.36 455	0.37 475

aanetorigin	1.23 489	0.79 535	2.78 567	0.70 471	0.79 522	0.99 403	1.06 524	1.06 232	1.37 481	3.52 588	2.61 555	1.72 498	1.63 530	1.99 424	1.78 528	0.25 382	0.24 448	0.26 387	0.25 403	0.38 468	0.45 506

CC-Net-ROB	1.49 516	1.26 570	1.27 468	0.88 542	0.79 522	1.76 515	1.00 515	1.79 447	1.26 428	1.10 297	1.61 475	1.21 390	0.99 428	8.13 597	0.84 409	1.09 578	0.41 544	2.20 589	0.46 539	1.20 573	0.48 516

S-Stereo	1.15 483	0.46 447	2.17 548	0.81 515	0.80 527	1.21 450	1.19 538	1.93 490	2.02 556	1.47 474	2.11 533	1.57 471	1.17 469	2.05 431	1.41 501	0.40 509	0.40 542	0.35 490	0.31 481	0.44 496	0.70 556

Nwc_Net	1.09 467	0.49 459	1.33 477	0.89 545	0.80 527	1.49 492	0.66 425	2.19 544	1.27 434	1.32 426	2.26 540	1.96 528	1.54 522	1.92 416	1.34 487	0.40 509	0.30 493	0.43 522	0.45 536	0.38 468	0.37 475

AASNet	0.76 355	0.35 384	0.91 368	0.79 509	0.81 529	1.14 431	0.56 377	2.02 512	1.08 319	1.22 370	1.24 349	0.93 303	0.76 309	0.77 133	1.16 465	0.27 421	0.23 439	0.24 329	0.20 279	0.28 393	0.24 354

DRN-Test	1.00 443	0.44 438	1.13 445	0.70 471	0.81 529	1.62 502	0.79 462	2.14 530	1.44 506	1.78 525	1.33 388	1.43 441	1.05 445	2.18 444	1.53 518	0.27 421	0.21 406	0.31 448	0.30 474	0.32 432	0.28 412

LoS_RVC	0.42 104	0.26 153	0.40 28	0.44 101	0.82 531	0.51 140	0.44 261	0.64 50	0.41 54	0.44 90	0.78 178	0.44 87	0.47 156	0.56 57	0.36 144	0.13 22	0.12 63	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 564

PVD	1.70 537	0.84 538	2.26 553	0.94 554	0.83 532	2.48 561	0.97 508	2.59 575	3.35 586	3.01 583	2.77 559	2.34 549	2.47 576	2.67 479	3.14 562	0.47 535	0.45 554	0.59 558	0.48 543	0.59 536	0.75 561

CAS	0.63 262	0.18 2	0.37 7	2.27 586	0.84 533	0.57 183	0.54 351	0.79 103	0.62 133	0.48 116	0.70 156	0.36 64	0.26 24	0.45 17	0.35 133	2.24 588	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 51	1.06 576

Wz-Net-LNSev	1.03 455	0.67 517	2.71 565	0.64 416	0.84 533	1.75 513	1.00 515	1.80 450	1.32 457	1.28 398	1.25 353	1.65 490	1.22 483	1.39 324	1.40 497	0.28 435	0.26 463	0.24 329	0.23 376	0.33 441	0.32 448

stereogan	1.15 483	0.42 432	1.40 483	0.86 534	0.84 533	2.38 558	0.71 442	1.88 473	1.73 537	1.72 520	1.94 522	2.31 547	1.29 493	2.07 432	1.08 451	0.36 495	0.35 524	0.39 510	0.31 481	0.51 521	0.46 509

WQFJA1	0.48 152	0.27 184	0.53 122	0.46 126	0.85 536	0.79 322	0.39 195	1.11 251	0.75 185	0.50 131	0.52 96	0.53 145	0.50 186	0.71 114	0.65 342	0.17 117	0.21 406	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.16 150

NLMM	0.48 152	0.27 184	0.53 122	0.46 126	0.85 536	0.79 322	0.39 195	1.12 254	0.75 185	0.50 131	0.52 96	0.53 145	0.50 186	0.72 118	0.65 342	0.17 117	0.21 406	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.16 150

YMNet	1.00 443	0.54 478	1.40 483	0.81 515	0.85 536	1.87 530	0.62 411	1.55 377	1.18 386	1.63 512	1.99 524	1.77 505	0.97 413	1.50 347	1.45 509	0.33 474	0.37 531	0.31 448	0.32 489	0.32 432	0.29 418

YMNet_1	1.00 443	0.54 478	1.40 483	0.81 515	0.85 536	1.87 530	0.62 411	1.55 377	1.18 386	1.63 512	1.99 524	1.77 505	0.97 413	1.50 347	1.45 509	0.33 474	0.37 531	0.31 448	0.32 489	0.32 432	0.29 418

DGSMNet	1.14 479	0.76 533	2.49 559	0.81 515	0.86 540	1.39 478	1.39 552	2.13 526	1.35 473	1.26 393	1.63 481	1.48 458	0.98 420	1.75 396	1.10 456	0.45 528	0.43 547	0.55 551	0.49 546	0.75 554	0.70 556

acv_ft	0.75 349	0.31 301	0.95 382	0.70 471	0.86 540	1.24 454	0.53 345	1.44 340	1.07 313	1.24 383	1.30 373	1.08 356	0.92 384	0.80 145	1.34 487	0.21 282	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.21 270	0.18 208

WQFJX	0.51 168	0.27 184	0.52 115	0.46 126	0.87 542	0.75 296	0.39 195	1.29 306	0.77 198	0.53 142	0.52 96	0.55 155	0.55 216	0.95 198	0.60 326	0.17 117	0.19 362	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.18 208

PASM	1.34 502	0.92 546	2.62 563	0.86 534	0.87 542	1.03 411	1.08 526	1.50 355	1.51 515	1.82 533	1.41 417	1.68 493	1.26 490	4.87 531	1.34 487	0.61 557	0.65 581	0.68 563	0.78 573	0.69 550	0.68 555

PWCDC_ROB	1.29 494	0.75 532	1.33 477	1.05 560	0.88 544	1.73 512	0.52 337	1.89 476	3.28 585	1.29 404	4.88 587	1.22 392	1.46 514	1.77 403	1.45 509	0.60 556	0.26 463	0.29 429	0.25 403	0.52 523	0.37 475

AF-Net	1.13 477	0.52 473	1.33 477	0.86 534	0.91 545	1.38 476	0.71 442	2.16 535	1.62 525	1.56 498	2.40 547	1.99 531	1.65 532	1.81 407	1.48 514	0.48 536	0.28 478	0.49 536	0.33 499	0.39 472	0.32 448

ADCP+	1.99 556	0.48 456	7.73 592	0.66 437	0.91 545	2.30 554	1.05 522	1.82 454	1.34 464	1.54 494	1.32 386	1.74 501	1.61 529	2.17 441	13.37 608	0.24 355	0.21 406	0.32 463	0.28 453	0.37 459	0.29 418

ELAS_RVC	2.48 572	0.74 530	1.90 535	1.05 560	0.92 547	2.76 570	4.01 608	2.76 576	4.11 595	4.69 600	4.63 582	4.62 584	5.96 604	3.97 513	3.96 575	0.63 560	0.53 569	0.56 554	0.52 553	0.64 543	0.63 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 567	0.74 530	1.54 509	0.99 556	0.92 547	4.78 597	2.33 596	3.33 585	3.37 587	5.05 605	4.77 586	3.67 578	4.53 599	3.42 504	4.50 577	0.62 558	0.53 569	0.55 551	0.53 554	0.63 541	0.64 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NCC-stereo	1.10 469	0.54 478	1.24 462	0.84 527	0.94 549	1.29 461	0.89 489	2.01 508	1.34 464	1.32 426	1.74 497	1.88 515	1.74 539	2.35 458	1.25 475	0.45 528	0.37 531	0.45 527	0.58 559	0.42 484	0.42 494

Abc-Net	1.10 469	0.54 478	1.24 462	0.84 527	0.94 549	1.29 461	0.89 489	2.01 508	1.34 464	1.32 426	1.74 497	1.88 515	1.74 539	2.35 458	1.25 475	0.45 528	0.37 531	0.45 527	0.58 559	0.42 484	0.42 494
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.98 436	0.47 452	1.70 520	0.76 502	0.94 549	1.51 493	0.91 494	1.92 486	1.32 457	1.61 506	1.13 306	1.47 456	0.97 413	1.75 396	1.46 512	0.28 435	0.23 439	0.29 429	0.27 432	0.35 448	0.27 400

RGC	1.14 479	0.79 535	1.26 465	0.91 549	0.96 552	1.52 494	0.77 457	1.92 486	1.26 428	1.54 494	1.93 520	2.02 535	1.54 522	2.25 451	1.31 484	0.44 527	0.35 524	0.58 557	0.48 543	0.47 507	0.46 509

RYNet	1.17 486	0.49 459	1.24 462	0.70 471	0.97 553	1.71 509	0.92 496	1.91 483	1.46 508	1.38 452	1.14 310	1.88 515	1.30 497	4.24 516	1.87 531	0.26 405	0.21 406	0.35 490	0.27 432	0.55 529	0.54 530

HGLStereo	0.85 398	0.38 408	0.94 378	0.80 512	1.03 554	1.17 441	0.58 392	1.52 364	1.20 399	1.19 357	1.62 477	1.13 378	1.20 479	1.80 405	1.06 447	0.24 355	0.24 448	0.24 329	0.21 324	0.23 320	0.27 400

RP	1.09 467	0.50 466	1.12 443	0.90 546	1.04 555	1.11 426	0.84 475	1.80 450	1.62 525	1.55 497	2.00 526	1.90 519	1.78 543	1.84 408	1.25 475	0.52 542	0.36 529	0.48 534	0.36 514	0.45 500	0.43 501

SAMSARA	1.55 522	0.84 538	2.61 562	1.22 569	1.07 556	2.50 562	1.93 581	2.05 515	1.89 547	2.75 574	1.66 487	2.81 565	1.69 537	3.08 494	1.97 538	0.46 534	0.51 567	0.42 520	0.46 539	0.58 534	0.59 541

MFMNet_re	1.40 511	1.14 564	1.68 518	1.39 574	1.07 556	1.48 490	1.43 554	1.87 470	1.82 544	2.26 555	2.19 537	1.51 462	1.86 550	1.52 350	1.25 475	0.93 570	0.83 587	0.84 568	0.80 574	0.99 565	1.05 575

NLSM1	0.49 160	0.25 127	0.55 141	0.48 168	1.08 558	0.83 349	0.31 95	0.83 126	0.66 159	0.51 138	0.76 173	0.47 106	0.48 170	0.98 208	0.55 304	0.18 160	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.15 115

PSMNet-RUCA	1.02 452	0.97 549	1.44 493	1.23 570	1.10 559	1.40 480	0.62 411	1.69 410	1.38 485	0.94 242	1.53 451	0.97 323	0.83 346	1.17 263	0.93 425	0.69 564	0.34 513	0.99 575	0.60 563	0.97 562	0.64 551

SGM+DAISY	2.41 570	1.07 556	2.14 547	1.18 567	1.10 559	2.14 548	1.36 551	1.96 495	1.66 529	5.46 608	7.07 597	4.95 592	4.32 598	5.50 547	2.26 546	1.04 576	1.02 601	0.99 575	0.97 584	1.02 566	1.04 573

AnyNet_C32	1.96 553	1.10 558	5.17 582	0.90 546	1.11 561	2.12 547	2.37 597	1.85 464	1.48 510	2.45 566	1.70 492	2.05 538	1.64 531	2.50 471	10.28 603	0.37 499	0.34 513	0.35 490	0.41 526	0.49 515	0.54 530

PWCK	2.88 583	2.05 596	5.72 585	2.08 584	1.11 561	3.55 583	3.90 607	2.86 579	3.54 591	3.03 584	3.63 572	3.10 573	2.31 571	8.15 599	3.09 560	2.12 587	0.91 596	1.75 585	0.98 586	2.57 588	1.18 578

anonymity	1.12 474	0.97 549	1.21 456	1.07 563	1.12 563	1.08 420	0.89 489	1.95 494	1.16 376	1.29 404	1.26 360	1.22 392	1.09 456	1.15 255	1.01 442	1.02 574	1.00 599	0.97 572	0.97 584	0.98 563	0.99 570

MADNet+	2.69 577	3.22 609	11.53 603	1.44 577	1.12 563	3.19 579	1.81 573	2.85 578	2.37 566	1.68 517	2.07 532	2.85 567	2.18 566	7.41 587	5.23 581	0.79 567	0.76 584	0.69 565	0.65 566	0.98 563	0.95 568

SPS-STEREO	1.67 533	1.04 555	1.23 459	1.21 568	1.13 565	1.82 525	1.11 528	2.16 535	1.52 516	3.07 585	2.32 542	2.82 566	1.80 545	4.11 515	2.04 540	1.03 575	0.99 598	0.97 572	0.94 582	1.03 568	1.02 571
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCST	1.08 464	1.47 579	0.93 374	1.73 581	1.14 566	1.30 463	0.31 95	1.33 309	1.16 376	1.29 404	0.97 230	0.98 325	0.49 180	2.08 433	0.46 249	1.19 581	0.70 583	1.30 582	0.85 578	1.02 566	0.89 566

WAO-7	2.66 574	1.40 574	1.73 525	1.39 574	1.17 567	3.93 589	1.94 582	4.11 595	3.88 593	2.92 579	5.50 589	4.18 582	3.00 585	7.63 592	3.71 571	1.13 580	1.00 599	1.17 580	1.13 591	1.18 572	1.09 577

NVStereoNet_ROB	1.88 548	1.07 556	1.45 498	1.07 563	1.17 567	1.47 489	1.48 558	1.89 476	1.93 552	1.94 543	4.67 585	3.08 572	1.80 545	6.51 568	1.65 522	1.06 577	0.86 593	1.08 579	1.32 592	0.93 561	1.26 579
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GwcNet	1.08 464	0.51 469	2.33 554	0.79 509	1.18 569	1.76 515	0.70 440	1.68 408	1.47 509	1.41 461	1.64 482	1.74 501	1.04 441	2.20 447	1.41 501	0.30 451	0.29 489	0.29 429	0.27 432	0.30 414	0.35 464

DeepPrunerF	1.60 527	0.73 527	5.81 586	0.88 542	1.19 570	0.91 372	0.95 505	2.19 544	5.24 602	1.17 348	1.30 373	1.19 387	1.30 497	4.90 532	1.66 524	0.42 517	0.34 513	0.52 541	0.47 541	0.41 479	0.40 485

Consistency-Raft	1.25 492	0.99 552	1.93 537	1.02 559	1.21 571	0.96 393	1.01 517	1.75 427	1.92 550	1.36 443	2.12 534	1.44 446	1.01 432	1.14 254	1.40 497	0.72 565	0.82 586	0.89 570	0.98 586	1.31 576	0.95 568

MANE	6.19 600	0.59 497	1.03 415	0.93 552	1.22 572	13.38 613	2.69 600	12.81 617	17.94 622	8.21 615	10.82 613	14.72 615	11.68 611	11.39 615	11.90 607	0.59 555	0.50 566	0.52 541	1.76 602	0.55 529	0.54 530

RTS	2.67 575	1.38 571	15.28 607	0.99 556	1.26 573	3.78 586	1.96 583	2.15 532	2.62 576	2.61 569	2.85 561	2.60 559	1.59 526	6.27 563	5.71 583	0.40 509	0.28 478	0.35 490	0.35 510	0.50 516	0.48 516

RTSA	2.67 575	1.38 571	15.28 607	0.99 556	1.26 573	3.78 586	1.96 583	2.15 532	2.62 576	2.61 569	2.85 561	2.60 559	1.59 526	6.27 563	5.71 583	0.40 509	0.28 478	0.35 490	0.35 510	0.50 516	0.48 516

testlalala2	0.58 236	0.27 184	0.68 217	1.72 580	1.27 575	0.68 260	0.42 228	0.93 162	0.70 171	0.90 229	0.93 214	0.76 231	0.34 72	0.52 41	0.40 186	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.17 182

DStereoFS	3.67 588	1.49 581	2.18 550	1.32 571	1.32 576	4.41 595	1.26 545	3.75 592	9.27 608	3.36 587	6.80 594	4.81 589	13.54 615	6.95 579	4.76 579	0.73 566	0.69 582	1.17 580	2.40 611	1.27 575	1.95 591

TCMNet	1.01 449	0.60 505	2.10 543	0.86 534	1.33 577	1.14 431	0.67 429	1.69 410	1.23 414	1.11 303	1.57 466	1.30 418	0.97 413	2.01 426	1.50 516	0.31 458	0.31 499	0.38 504	0.34 505	0.42 484	0.36 470

CES	0.48 152	0.20 18	0.37 7	0.39 39	1.39 578	0.55 170	0.35 135	0.98 187	0.66 159	0.44 90	0.66 140	0.35 62	0.27 27	0.56 57	0.33 106	0.15 48	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.19 187	1.46 582

SQANet	1.31 498	0.88 545	1.08 433	1.83 583	1.44 579	1.44 487	0.75 451	1.74 424	1.09 327	1.32 426	1.26 360	1.28 414	1.01 432	1.50 347	0.83 406	2.50 592	0.34 513	1.47 583	0.55 556	2.32 583	1.57 584

PDISCO_ROB	1.32 500	0.65 515	1.44 493	1.36 572	1.46 580	2.55 563	0.92 496	2.45 569	2.07 559	1.37 446	1.49 444	1.65 490	1.00 430	2.82 482	1.35 490	1.01 572	0.27 471	0.54 547	0.47 541	0.71 552	0.73 559

otaku	1.60 527	1.11 561	1.21 456	2.20 585	1.56 581	1.97 537	1.24 541	2.07 521	1.36 477	1.44 469	1.62 477	1.73 499	1.19 476	1.73 394	0.98 439	2.89 597	0.57 574	1.74 584	0.60 563	2.78 591	1.94 590

UDG	1.41 512	2.65 604	0.99 394	1.44 577	1.64 582	1.34 470	0.80 468	1.60 388	1.23 414	1.23 376	1.71 493	2.01 533	1.34 502	1.47 343	1.41 501	0.90 569	0.54 572	2.29 591	0.75 571	1.84 579	1.04 573

Ntro	1.64 531	1.15 565	1.23 459	2.48 591	1.83 583	2.09 545	1.16 535	1.96 495	1.38 485	1.21 365	1.62 477	1.62 479	1.29 493	1.87 413	1.11 459	3.04 598	0.56 573	1.82 586	0.64 565	2.80 592	2.05 592

DDUNet	1.50 518	2.69 605	1.12 443	1.77 582	1.88 584	1.84 527	0.92 496	1.70 415	1.16 376	1.38 452	1.79 504	1.60 477	1.12 461	1.37 315	1.08 451	1.10 579	0.76 584	2.37 593	0.94 582	2.00 580	1.37 581

tt	6.58 603	0.26 153	6.10 587	3.77 609	2.16 585	11.55 610	19.63 619	13.33 618	5.74 603	2.96 580	2.65 556	4.97 593	6.33 607	3.81 510	7.24 589	9.15 620	11.32 624	5.89 620	6.24 619	6.03 613	2.55 602

WAO-8	4.40 591	1.82 590	1.79 527	2.34 587	2.20 586	9.19 606	1.53 559	6.09 607	16.46 616	3.94 591	7.84 604	7.32 599	3.72 594	9.41 607	3.31 565	2.00 585	1.07 602	2.44 598	1.37 596	2.50 586	1.68 585

Venus	4.40 591	1.82 590	1.79 527	2.34 587	2.20 586	9.19 606	1.53 559	6.09 607	16.46 616	3.94 591	7.84 604	7.32 599	3.72 594	9.41 607	3.31 565	2.00 585	1.07 602	2.44 598	1.37 596	2.50 586	1.68 585

RainbowNet	1.97 554	1.76 586	1.57 512	2.81 594	2.21 588	1.98 539	1.81 573	2.54 573	1.89 547	1.50 483	1.84 510	1.96 528	1.65 532	2.14 438	1.25 475	3.33 604	0.85 591	2.39 596	0.98 586	2.82 594	2.22 593

ACVNet_2	2.43 571	1.41 575	2.04 540	2.62 592	2.24 589	2.63 568	1.88 579	3.31 584	3.01 582	2.19 553	3.45 570	4.62 584	2.04 559	4.50 523	1.47 513	2.55 593	0.64 579	2.22 590	0.84 576	2.69 590	2.29 595

DispFullNet	2.34 566	2.85 606	3.66 572	3.08 600	2.27 590	1.97 537	0.67 429	2.00 504	1.70 533	2.52 567	2.00 526	2.23 542	5.86 602	3.44 506	1.58 519	1.01 572	0.32 507	2.64 602	1.94 605	2.85 596	2.24 594

WAO-6	2.81 581	1.60 583	1.46 500	2.36 589	2.28 591	3.55 583	2.29 595	4.21 596	4.56 599	2.36 562	4.51 579	4.88 590	2.66 579	4.60 524	4.07 576	1.72 583	1.15 605	2.31 592	1.46 598	2.31 582	1.85 588

ACVNet-4b	2.15 559	1.41 575	1.64 515	2.80 593	2.31 592	2.31 555	1.24 541	2.32 556	2.14 561	1.26 393	2.39 546	2.66 561	1.48 517	5.95 560	1.06 447	3.20 602	0.45 554	2.37 593	0.89 579	2.83 595	2.37 597

MonStereo1	3.14 585	1.66 584	1.81 529	2.43 590	2.32 593	5.80 603	1.58 565	3.52 588	4.70 600	3.09 586	8.22 607	4.76 588	3.36 588	6.52 569	2.29 547	2.33 589	0.61 577	1.91 588	1.05 590	2.44 585	2.34 596

ACVNet_1	2.18 560	1.45 578	1.72 523	2.85 595	2.33 594	2.28 552	1.46 556	3.08 582	2.22 564	1.82 533	2.05 531	3.56 576	1.98 557	3.09 495	1.40 497	3.17 599	0.60 576	2.40 597	0.92 581	2.91 598	2.37 597

LVE	3.31 587	1.67 585	1.64 515	2.85 595	2.42 595	3.20 580	2.26 594	4.78 601	5.05 601	2.35 560	6.91 595	6.02 597	2.37 572	9.15 601	2.17 545	3.19 601	1.08 604	2.38 595	1.47 599	2.81 593	2.40 599

Dean	2.91 584	1.53 582	2.07 541	2.96 599	2.51 596	3.15 578	2.14 590	4.75 600	4.41 598	2.76 575	6.10 592	5.53 595	2.37 572	2.97 489	1.92 535	3.18 600	0.85 591	2.51 600	1.04 589	2.88 597	2.47 601

DStereoSA	4.44 593	0.92 546	6.79 590	1.58 579	2.54 597	2.29 553	14.04 617	2.33 557	2.31 565	1.85 535	10.58 612	1.32 423	13.05 613	7.07 581	11.18 606	0.67 563	1.97 611	0.88 569	3.29 612	1.69 577	2.44 600

IMH-64-1	2.70 578	1.79 588	1.46 500	3.26 603	2.66 598	3.23 581	2.10 587	4.08 593	2.75 580	2.34 558	3.81 574	3.06 570	2.22 569	4.25 517	2.59 552	3.75 608	0.84 588	2.75 603	1.35 593	3.15 600	2.60 604

IMH-64	2.70 578	1.79 588	1.46 500	3.26 603	2.66 598	3.23 581	2.10 587	4.08 593	2.75 580	2.34 558	3.81 574	3.06 570	2.22 569	4.25 517	2.59 552	3.75 608	0.84 588	2.75 603	1.35 593	3.15 600	2.60 604

IMH	3.21 586	1.85 592	1.48 505	3.25 602	2.69 600	4.07 592	2.02 585	4.41 598	3.80 592	2.72 572	7.11 598	4.75 587	2.92 582	5.92 558	2.55 550	3.85 612	0.88 594	2.78 605	1.36 595	3.19 602	2.59 603

TorneroNet-64	5.30 599	2.03 594	1.74 526	3.43 605	2.81 601	10.09 608	2.12 589	9.10 614	17.12 621	4.96 604	9.27 610	10.72 614	3.70 593	9.20 602	4.55 578	3.31 603	0.84 588	2.88 606	1.55 600	3.49 603	3.04 607

test_for_model	1.30 496	3.71 611	0.58 163	3.22 601	2.84 602	0.59 193	0.33 115	1.40 329	0.83 216	1.42 467	0.61 126	0.52 139	0.37 94	0.51 38	0.33 106	2.46 591	0.15 251	0.16 65	0.11 10	4.39 612	1.50 583

JetBlue	3.97 589	2.01 593	10.19 599	1.38 573	2.84 602	10.53 609	9.54 612	3.60 590	2.41 568	2.73 573	3.39 569	4.54 583	4.31 597	7.85 596	6.84 588	0.88 568	0.93 597	0.89 570	0.91 580	1.74 578	1.91 589

TorneroNet	10.70 612	2.03 594	1.82 531	3.43 605	3.01 604	43.83 629	2.22 593	8.87 613	67.47 641	7.17 613	27.36 625	10.68 613	3.85 596	8.67 600	7.65 594	3.59 606	0.88 594	3.04 607	1.57 601	3.71 604	3.17 608

KSHMR	8.75 608	2.06 597	2.11 545	3.53 607	3.11 605	4.13 593	2.69 600	5.60 604	61.37 640	3.00 582	55.83 638	4.98 594	2.45 575	4.49 521	2.61 554	3.46 605	1.55 609	3.14 609	1.94 605	3.72 605	3.18 609

ktn	4.70 595	2.38 602	2.12 546	3.76 608	3.24 606	4.85 598	2.95 605	5.52 603	7.37 607	4.07 595	19.32 621	7.46 601	3.47 589	7.39 586	2.95 558	4.04 613	1.85 610	3.26 611	2.22 609	3.08 599	2.65 606

JetRed	6.91 604	8.80 615	25.96 618	2.85 595	3.25 607	13.98 616	11.87 614	6.25 609	4.28 597	4.45 598	4.56 580	6.69 598	5.46 601	7.46 589	14.05 610	2.59 594	3.31 613	2.59 601	2.29 610	4.20 609	3.36 611

notaker	3.98 590	2.40 603	2.68 564	3.82 610	3.27 608	3.97 591	2.14 590	4.78 601	3.45 589	4.12 596	6.94 596	7.65 603	3.26 587	7.82 595	5.30 582	4.04 613	1.41 607	3.36 612	2.10 608	3.88 606	3.31 610

UNDER WATER	5.08 597	2.33 601	5.55 583	3.94 612	3.51 609	5.20 601	2.72 602	5.61 605	16.52 618	3.84 590	4.60 581	9.21 607	5.89 603	5.90 557	8.66 598	3.75 608	1.34 606	3.18 610	1.88 603	4.33 611	3.61 612

UNDER WATER-64	5.27 598	2.32 600	8.78 597	3.93 611	3.54 610	7.61 604	3.03 606	5.84 606	14.19 612	4.04 593	4.04 576	9.39 608	6.26 605	5.93 559	8.48 597	3.60 607	1.51 608	3.13 608	1.88 603	4.29 610	3.61 612

HanzoNet	11.04 613	3.62 610	8.10 595	4.08 613	3.55 611	4.90 599	2.73 603	7.19 611	10.10 609	31.86 634	28.92 626	21.96 626	36.36 628	18.08 620	10.17 602	7.94 619	3.32 614	3.47 613	3.31 613	7.06 616	4.04 614

MADNet++	5.01 596	3.14 607	4.91 580	4.55 614	3.94 612	5.20 601	4.41 609	4.40 597	4.13 596	4.95 603	6.08 591	4.74 586	5.37 600	9.40 606	10.67 605	4.65 615	4.15 616	3.97 614	3.34 614	4.09 608	4.08 615

DPSimNet_ROB	11.20 614	4.98 612	35.43 622	2.90 598	4.52 613	7.89 605	17.09 618	4.66 599	6.06 605	14.89 621	10.93 614	17.29 618	36.81 630	13.18 617	15.68 614	2.86 596	6.29 618	5.75 619	5.09 617	3.91 607	7.70 617

USTest	14.33 617	14.94 619	21.04 610	17.44 618	16.05 614	23.26 617	33.84 626	21.73 620	11.80 611	9.36 616	10.14 611	15.97 616	13.20 614	17.28 619	22.43 621	3.78 611	5.01 617	6.17 621	6.16 618	9.25 618	7.72 618

DGTPSM_ROB	13.01 615	8.23 613	21.87 611	9.51 616	18.10 615	11.56 611	32.01 624	10.63 615	16.20 614	7.03 611	19.48 622	10.15 610	16.66 618	9.83 611	22.42 620	4.75 616	8.68 619	5.37 617	10.25 622	6.16 614	11.36 620

DPSMNet_ROB	13.02 616	8.23 613	21.91 612	9.53 617	18.11 616	11.56 611	32.02 625	10.64 616	16.23 615	7.05 612	19.49 623	10.16 611	16.66 618	9.85 612	22.43 621	4.77 617	8.68 619	5.38 618	10.26 623	6.17 615	11.36 620

TCMNet-wrong-test	10.31 610	11.40 617	14.84 606	20.96 619	18.45 617	13.80 615	10.76 613	15.78 619	3.53 590	5.20 606	5.52 590	16.26 617	12.61 612	7.51 591	10.15 601	7.43 618	2.37 612	4.31 616	3.43 615	11.36 619	10.61 619

PML	51.67 634	36.25 627	13.28 605	7.46 615	20.81 618	108.69 640	232.22 642	8.72 612	27.82 627	87.01 641	269.67 642	69.67 639	61.95 639	24.76 628	14.20 611	9.74 622	3.40 615	9.62 622	4.70 616	18.74 622	4.72 616

DPSM_ROB	19.08 618	19.14 621	25.17 616	22.15 621	20.85 619	28.17 619	37.82 628	26.56 624	16.85 619	14.14 618	14.84 616	21.70 621	18.75 621	21.87 622	26.55 625	10.16 624	9.30 622	10.47 623	10.42 624	14.03 620	12.61 623

DPSM	19.08 618	19.14 621	25.17 616	22.15 621	20.85 619	28.17 619	37.82 628	26.56 624	16.85 619	14.14 618	14.84 616	21.70 621	18.75 621	21.87 622	26.55 625	10.16 624	9.30 622	10.47 623	10.42 624	14.03 620	12.61 623

LRCNet_RVC	22.74 620	32.10 626	21.97 613	29.84 623	26.23 621	4.42 596	0.81 471	22.66 621	2.02 556	26.93 627	29.26 627	23.06 628	15.59 617	23.84 624	18.88 617	31.75 632	19.90 633	34.65 631	32.13 632	30.54 630	28.32 631

HaxPig	38.92 629	41.40 634	41.64 623	29.95 624	32.27 622	28.90 621	27.60 621	29.73 627	37.71 635	43.82 635	43.87 634	33.17 629	35.56 627	41.53 630	40.37 632	43.94 636	47.51 638	45.82 632	47.08 634	42.38 631	44.15 634

MEDIAN_ROB	42.00 631	44.40 636	44.29 627	35.15 625	34.95 623	31.28 627	29.60 623	35.88 632	40.02 637	47.20 639	46.64 636	37.37 630	38.48 637	44.35 638	42.45 633	48.03 638	49.39 639	49.71 634	49.03 635	45.14 633	46.65 635

AVERAGE_ROB	40.43 630	42.37 635	42.73 624	36.96 626	35.58 624	30.50 622	27.61 622	36.71 633	38.39 636	44.91 636	44.36 635	37.45 631	36.70 629	41.88 631	40.35 631	45.43 637	46.81 637	47.11 633	46.35 633	42.51 632	43.87 633

CasAABBNet	38.33 626	38.46 631	50.35 630	44.75 630	41.84 625	56.68 631	76.37 635	53.22 634	33.83 632	28.31 631	29.54 630	43.62 634	37.71 634	43.84 636	53.41 636	20.30 626	18.70 628	21.07 625	21.07 627	28.24 625	25.34 627

RAFT-FEzeroshot	38.32 624	38.45 629	50.28 628	44.74 628	41.87 626	56.68 631	76.38 636	53.24 635	33.76 630	28.29 629	29.37 628	43.69 635	37.66 632	43.83 633	53.41 636	20.32 627	18.70 628	21.07 625	21.07 627	28.25 626	25.35 628

RAFT-FE	38.32 624	38.45 629	50.28 628	44.74 628	41.87 626	56.68 631	76.38 636	53.24 635	33.76 630	28.29 629	29.37 628	43.69 635	37.66 632	43.83 633	53.41 636	20.32 627	18.70 628	21.07 625	21.07 627	28.25 626	25.35 628

FlowAnything	38.37 627	38.41 628	50.38 631	44.76 631	41.94 628	56.64 630	76.34 634	53.28 638	34.23 634	28.25 628	29.72 631	43.60 632	37.79 635	43.83 633	53.38 635	20.39 630	18.71 632	21.07 625	21.14 631	28.23 624	25.29 626

Selective-RAFT-Error	38.39 628	38.47 632	50.44 632	44.73 627	41.97 629	56.68 631	76.38 636	53.24 635	33.92 633	28.34 632	29.85 632	43.60 632	38.20 636	43.75 632	53.34 634	20.38 629	18.70 628	21.09 629	21.05 626	28.30 628	25.43 630

Anonymous_1	43.04 633	18.73 620	24.79 615	21.81 620	46.26 630	27.80 618	37.60 627	28.08 626	16.14 613	14.66 620	14.30 615	20.65 620	17.88 620	21.56 621	25.94 624	117.93 641	8.92 621	100.65 636	126.50 638	158.64 641	12.08 622

U	9.45 609	0.21 37	0.58 163	0.47 140	53.11 631	61.27 637	0.24 44	0.70 73	0.52 104	0.36 47	0.28 16	0.29 36	0.35 80	0.33 2	0.26 23	0.19 207	0.11 31	60.50 635	8.88 620	0.17 108	0.13 44

LSM	6.33 601	1.10 558	13.19 604	1.41 576	68.17 632	1.64 505	1.90 580	1.92 486	2.46 569	2.99 581	3.11 565	1.88 515	1.80 545	2.61 476	2.06 542	0.41 513	0.58 575	0.50 537	0.57 558	0.64 543	17.66 625

DLNR-FE	23.17 621	48.55 638	42.94 625	176.85 639	78.48 633	0.35 26	0.21 19	23.51 623	0.75 185	0.66 176	0.86 197	0.59 179	0.30 43	1.55 358	0.44 221	9.85 623	0.12 63	0.18 133	0.14 113	76.92 637	0.16 150

DLNR_Zeroshot_test	23.17 621	48.52 637	43.29 626	176.68 638	78.69 634	0.35 26	0.21 19	23.41 622	0.75 185	0.66 176	0.86 197	0.59 179	0.30 43	1.56 361	0.44 221	9.57 621	0.12 63	0.18 133	0.14 113	76.92 637	0.16 150

xxxxx1	54.10 635	25.67 623	27.13 619	113.43 635	96.96 635	30.69 623	47.44 630	32.38 628	25.60 623	17.75 622	17.27 618	21.81 623	21.02 623	24.43 625	33.82 627	33.37 633	40.54 634	157.71 639	175.86 639	66.16 634	72.93 638

tt_ll	54.10 635	25.67 623	27.13 619	113.43 635	96.96 635	30.69 623	47.44 630	32.38 628	25.60 623	17.75 622	17.27 618	21.81 623	21.02 623	24.43 625	33.82 627	33.37 633	40.54 634	157.71 639	175.86 639	66.16 634	72.93 638

ff	54.10 635	25.67 623	27.13 619	113.43 635	96.96 635	30.69 623	47.44 630	32.38 628	25.60 623	17.75 622	17.27 618	21.81 623	21.02 623	24.43 625	33.82 627	33.37 633	40.54 634	157.71 639	175.86 639	66.16 634	72.93 638

RSGM-EC	88.84 638	82.86 639	51.22 634	105.38 633	99.51 638	94.51 638	125.67 639	90.02 640	46.43 638	45.14 637	57.50 639	101.22 640	88.55 640	154.40 640	153.26 640	105.54 639	59.55 640	113.88 637	53.02 636	92.89 639	56.17 636

acva	88.84 638	82.86 639	51.22 634	105.38 633	99.51 638	94.51 638	125.67 639	90.02 640	46.43 638	45.14 637	57.50 639	101.22 640	88.55 640	154.40 640	153.26 640	105.54 639	59.55 640	113.88 637	53.02 636	92.89 639	56.17 636

LSM0	42.82 632	38.75 633	50.81 633	47.07 632	109.38 640	57.00 635	76.02 633	53.74 639	33.71 629	29.02 633	30.41 633	43.87 637	37.22 631	43.91 637	53.54 639	20.52 631	18.62 627	21.10 630	21.11 630	28.41 629	42.22 632

test_example2	192.40 640	210.76 641	206.48 640	199.83 640	204.73 641	172.94 641	183.52 641	133.93 642	133.41 642	191.38 642	196.19 641	187.13 642	178.77 642	205.33 642	208.00 642	222.09 642	238.72 642	186.54 642	190.54 642	227.34 642	170.31 641

ccccc		492.34 642		530.87 641	530.37 642	478.08 642		491.76 643		448.18 643		476.12 643		541.64 643		663.49 643	459.54 643	353.94 643	309.79 643	586.66 643

GS-Stereo							0.36 151	0.92 153	0.47 77	0.37 54	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.19 207	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 108	0.15 115

ASD4		10.99 616

Low-res two-view benchmark