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

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

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

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

IGEV	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.37 19	0.31 203	0.45 87	0.21 19	0.59 34	0.40 54	0.31 28	0.43 63	0.26 22	0.21 5	0.43 13	0.25 14	0.13 23	0.12 65	0.16 69	0.13 84	0.12 1	0.12 16

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

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

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

MatchStereo	0.28 17	0.21 40	0.39 24	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 59	0.48 83	0.27 9	0.47 78	0.25 17	0.24 15	0.49 37	0.31 88	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.10 2	0.13 5	0.13 47
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.26 5	0.19 12	0.37 8	0.37 19	0.24 49	0.34 26	0.20 12	0.49 11	0.31 25	0.29 17	0.26 12	0.40 85	0.26 26	0.45 18	0.27 37	0.13 23	0.12 65	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 16

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MonStereo	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.55 181	0.31 99	0.55 21	0.43 63	0.28 11	0.28 18	0.23 5	0.21 5	0.57 65	0.25 14	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

trnet	0.39 89	0.21 40	0.37 8	0.36 10	0.20 8	0.53 164	0.29 81	0.78 104	1.12 347	0.59 171	0.71 168	0.53 150	0.42 124	0.54 50	0.34 129	0.18 169	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.14 30	0.13 47

LoS	0.40 101	0.21 40	0.44 57	0.37 19	0.22 26	0.50 134	0.40 217	1.00 202	0.94 260	0.48 122	0.66 148	0.48 118	0.40 115	0.60 81	0.37 163	0.18 169	0.14 199	0.16 69	0.11 10	0.14 30	0.14 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AnonymousM	0.59 251	1.11 571	0.41 37	0.44 110	0.32 225	0.43 76	0.47 305	1.05 228	0.64 145	0.98 262	0.63 140	0.67 215	0.43 132	0.59 69	0.41 202	0.20 259	0.15 260	1.84 596	0.84 585	0.14 30	0.13 47

CREStereo	0.39 89	0.21 40	0.38 17	0.34 3	0.22 26	0.53 164	0.29 81	0.77 100	1.11 343	0.58 163	0.71 168	0.51 137	0.41 118	0.54 50	0.34 129	0.18 169	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.14 30	0.14 82
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
LACA1	0.25 4	0.20 19	0.38 17	0.34 3	0.18 2	0.31 19	0.27 69	0.45 7	0.25 7	0.30 24	0.22 4	0.25 17	0.32 61	0.46 22	0.25 14	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.12 51	0.15 53	0.12 16

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

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

BridgeDepth_RVC	0.26 5	0.19 12	0.37 8	0.33 1	0.19 5	0.47 100	0.19 7	0.54 18	0.27 13	0.30 24	0.29 22	0.26 22	0.32 61	0.43 13	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.13 1	0.11 10	0.15 53	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.35 68	0.22 64	0.49 95	0.40 54	0.43 362	0.82 351	0.22 26	0.59 34	0.45 70	0.31 28	0.53 107	0.37 74	0.31 54	0.83 162	0.27 37	0.17 122	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.15 53	0.12 16

BridgeDepth	0.29 24	0.19 12	0.37 8	0.40 54	0.17 1	0.58 197	0.32 109	0.60 44	0.29 18	0.26 6	0.26 12	0.39 82	0.43 132	0.47 30	0.26 26	0.13 23	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 53	0.12 16
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
qwe	0.32 45	0.21 40	0.40 31	0.37 19	0.26 81	0.49 120	0.29 81	0.64 54	0.39 50	0.49 131	0.48 83	0.26 22	0.27 31	0.80 151	0.34 129	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.15 53	0.12 16

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

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

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

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

Reg-Stereo(zero)	0.44 132	0.22 64	0.45 72	0.43 81	0.23 33	0.38 42	0.25 50	0.76 97	1.08 326	0.90 239	0.78 187	0.90 298	0.47 163	0.70 112	0.36 151	0.15 49	0.12 65	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.15 122

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PMTNet	0.46 148	0.21 40	0.38 17	0.37 19	0.23 33	0.71 288	0.27 69	0.74 91	1.04 306	0.64 181	0.70 165	0.55 160	0.47 163	0.86 176	0.35 139	1.00 582	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.15 53	0.13 47

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.38 83	0.23 86	0.51 111	0.44 110	0.32 225	0.43 76	0.48 317	0.76 97	0.36 43	0.44 96	0.34 34	0.38 81	0.31 54	1.31 302	0.32 97	0.14 38	0.11 32	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.16 160
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.39 89	0.25 136	0.50 104	0.45 124	0.30 177	0.61 217	0.36 156	0.72 84	0.45 70	0.46 109	0.43 63	0.42 87	0.35 85	1.39 332	0.29 55	0.15 49	0.12 65	0.20 208	0.15 138	0.16 82	0.15 122

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

UGAM-zero	1.00 453	0.30 275	0.93 383	0.47 149	0.30 177	0.57 194	0.25 50	2.25 560	0.63 140	1.01 275	1.10 296	2.73 573	1.85 558	6.26 571	0.40 193	0.17 122	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.17 193

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MC-Stereo	0.43 119	0.23 86	0.48 88	0.51 242	0.28 132	0.39 46	0.32 109	0.88 151	0.68 172	0.60 174	0.84 203	0.56 172	0.61 261	1.03 229	0.31 88	0.17 122	0.11 32	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.13 47

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

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

TANstereo	0.44 132	0.21 40	0.44 57	0.41 65	0.21 14	0.65 250	0.26 62	0.79 109	0.83 223	0.93 246	0.98 239	0.51 137	0.46 153	0.54 50	0.35 139	0.18 169	0.24 457	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.26 400

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.32 45	0.20 19	0.42 46	0.37 19	0.29 152	0.36 37	0.28 76	0.56 25	0.58 123	0.28 11	0.50 94	0.29 39	0.29 39	0.84 167	0.27 37	0.14 38	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.17 115	0.14 82
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tt45	0.45 141	0.23 86	0.46 81	0.45 124	0.33 246	0.79 331	0.32 109	0.78 104	0.41 58	0.51 148	0.44 67	0.49 127	0.37 99	2.14 447	0.34 129	0.16 74	0.13 141	0.19 166	0.16 180	0.17 115	0.18 219

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

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

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

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

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

gcap-zeroshot	0.53 191	0.28 220	0.89 370	0.49 197	0.28 132	0.76 312	0.37 178	1.34 324	0.73 188	0.89 237	0.67 152	1.35 439	0.51 200	0.79 148	0.33 114	0.18 169	0.15 260	0.18 137	0.15 138	0.17 115	0.16 160

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.57 239	0.26 162	0.63 194	0.54 298	0.36 282	0.69 276	0.54 360	1.22 301	0.72 184	1.61 514	1.50 455	0.75 235	0.53 212	0.64 92	0.44 228	0.18 169	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.17 115	0.17 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gasm-f	0.34 58	0.22 64	0.42 46	0.43 81	0.31 203	0.39 46	0.44 270	0.74 91	0.33 32	0.34 42	0.64 143	0.32 51	0.46 153	0.55 56	0.28 50	0.21 292	0.12 65	0.17 100	0.12 51	0.18 153	0.14 82

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

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

S2M2_XL	0.24 2	0.24 108	0.39 24	0.34 3	0.24 49	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 17	0.40 49	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.26 26	0.20 259	0.18 353	0.18 137	0.16 180	0.18 153	0.14 82
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo_test	0.73 346	0.27 195	0.74 291	0.49 197	0.40 338	0.90 376	0.81 480	1.53 379	1.14 362	1.28 406	1.27 371	1.52 474	0.72 303	1.62 379	0.94 436	0.19 218	0.14 199	0.16 69	0.15 138	0.18 153	0.19 260

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

LG-Stereo	0.34 58	0.25 136	0.78 320	0.47 149	0.26 81	0.37 39	0.30 91	0.71 83	0.52 106	0.36 51	0.57 126	0.29 39	0.21 5	0.50 40	0.36 151	0.13 23	0.13 141	0.20 208	0.18 227	0.18 153	0.12 16

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

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 101	0.67 527	0.42 46	0.64 428	0.29 152	0.48 108	0.25 50	0.85 140	0.44 68	0.38 67	0.36 39	0.30 45	0.70 295	1.15 263	0.29 55	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.18 153	0.12 16

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

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

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

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

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

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

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

ff7	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.43 119	0.27 195	0.54 135	0.45 124	0.32 225	0.50 134	0.42 238	0.90 159	0.51 100	0.49 131	0.53 107	0.47 112	0.47 163	1.32 306	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.69 315	0.27 195	0.97 399	0.51 242	0.43 362	0.79 331	0.33 120	1.21 293	1.06 315	1.30 420	1.10 296	0.52 145	0.55 223	3.16 506	0.63 346	0.16 74	0.14 199	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.17 193

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

raft+_RVC	0.53 191	0.26 162	0.54 135	0.60 384	0.47 397	0.54 172	0.54 360	1.27 311	0.99 286	0.76 201	1.03 269	0.70 225	0.56 229	0.93 198	0.47 264	0.18 169	0.14 199	0.19 166	0.18 227	0.18 153	0.15 122

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

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

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

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

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

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

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

Select-FE	0.74 351	0.39 424	1.56 519	0.55 322	0.46 391	0.40 51	0.22 26	1.86 476	0.68 172	1.05 287	1.31 387	1.82 520	1.74 548	1.11 254	0.38 174	0.21 292	0.16 299	0.21 245	0.25 412	0.19 197	0.31 451

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

MM-Stereo_test2	0.43 119	0.24 108	0.67 223	0.51 242	0.32 225	0.55 181	0.45 290	0.97 192	0.77 205	0.59 171	0.51 98	0.49 127	0.42 124	0.80 151	0.30 66	0.15 49	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.19 197	0.14 82

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

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

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

ours_stereo	0.39 89	0.28 220	0.51 111	0.46 135	0.30 177	0.40 51	0.44 270	0.73 87	0.56 119	0.35 46	0.56 120	0.46 105	0.33 67	1.11 254	0.32 97	0.16 74	0.13 141	0.19 166	0.15 138	0.19 197	0.14 82

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.40 101	0.31 311	0.73 274	0.58 359	0.27 107	0.26 6	0.33 120	0.95 183	0.81 217	0.42 85	0.47 78	0.65 208	0.47 163	0.39 7	0.34 129	0.18 169	0.15 260	0.16 69	0.14 114	0.19 197	0.16 160
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.54 207	0.25 136	0.61 185	0.52 263	0.29 152	0.68 270	0.37 178	1.46 355	0.76 200	1.01 275	1.06 276	1.28 423	0.46 153	0.71 116	0.35 139	0.15 49	0.12 65	0.18 137	0.16 180	0.19 197	0.14 82

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

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

DIP-Stereo	0.62 264	0.30 275	0.83 337	0.48 177	0.36 282	0.95 395	0.33 120	2.37 572	0.67 165	1.25 397	1.00 245	0.68 217	0.51 200	0.91 189	0.61 339	0.18 169	0.15 260	0.21 245	0.17 206	0.19 197	0.19 260
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MLCV	0.72 328	0.34 375	1.10 448	0.51 242	0.23 33	0.91 380	0.39 203	1.33 319	1.23 422	1.46 481	1.55 466	1.01 347	0.64 276	1.95 429	0.80 406	0.18 169	0.12 65	0.18 137	0.14 114	0.19 197	0.17 193

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

WQFJX1	0.57 239	0.26 162	0.54 135	0.48 177	0.72 507	0.68 270	0.47 305	2.46 579	0.71 182	0.54 156	0.50 94	0.53 150	0.51 200	1.36 321	0.60 335	0.18 169	0.20 391	0.20 208	0.16 180	0.20 236	0.20 292

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

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

G2L-ROB	0.73 346	0.25 136	0.76 305	0.54 298	0.39 328	0.95 395	0.66 434	1.66 414	1.09 334	1.24 392	1.02 259	1.64 496	0.71 300	1.63 381	1.02 452	0.20 259	0.14 199	0.17 100	0.15 138	0.20 236	0.22 330

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.87 417	0.29 255	0.53 127	0.53 282	0.30 177	1.15 446	0.55 378	3.57 598	1.28 447	1.53 496	1.74 505	1.68 502	0.93 401	1.49 353	0.77 394	0.22 321	0.17 330	0.19 166	0.18 227	0.20 236	0.19 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
pmcnn	2.37 576	0.42 442	2.71 574	0.63 419	0.43 362	1.54 505	1.19 547	2.01 517	1.53 527	2.64 580	7.60 609	18.07 628	1.45 522	3.44 515	2.78 564	0.18 169	0.15 260	0.15 35	0.12 51	0.20 236	0.18 219

FlowAnything_test	0.39 89	0.26 162	0.61 185	0.59 372	0.33 246	0.62 226	0.36 156	0.62 49	0.40 54	0.45 104	0.36 39	0.45 101	0.37 99	0.53 46	0.48 269	0.24 365	0.18 353	0.28 427	0.33 508	0.21 281	0.19 260

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT	0.64 283	0.30 275	0.73 274	0.59 372	0.33 246	0.68 270	0.58 401	1.04 220	0.76 200	1.08 292	1.19 343	1.65 499	0.93 401	1.06 239	0.56 317	0.21 292	0.18 353	0.27 412	0.24 398	0.22 305	0.17 193

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

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

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

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

ac_64	0.82 393	0.29 255	0.81 329	0.71 490	0.60 472	1.05 422	0.54 360	1.99 512	0.92 255	1.18 362	1.06 276	1.99 540	1.08 462	1.94 428	0.97 445	0.27 432	0.22 436	0.24 338	0.23 385	0.22 305	0.19 260

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

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

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

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

DN-CSS_ROB	0.64 283	0.32 328	1.05 429	0.55 322	0.40 338	0.54 172	0.45 290	1.21 293	0.93 257	1.03 283	1.47 445	0.69 222	0.63 272	1.76 409	0.49 278	0.18 169	0.14 199	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.20 292

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

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

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

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

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

CASnet	0.41 109	0.25 136	0.48 88	0.50 209	0.20 8	0.50 134	0.36 156	0.81 122	0.80 214	0.83 224	0.68 155	0.48 118	0.31 54	0.54 50	0.32 97	0.18 169	0.12 65	0.27 412	0.22 362	0.23 331	0.14 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
knoymous	0.51 178	0.29 255	0.47 84	0.43 81	0.30 177	0.55 181	0.55 378	1.02 209	0.77 205	0.98 262	0.85 205	0.94 314	0.56 229	0.85 172	0.45 243	0.20 259	0.14 199	0.26 396	0.14 114	0.23 331	0.23 350

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

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

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

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

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

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

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

HGLStereo	0.85 408	0.38 419	0.94 387	0.80 523	1.03 565	1.17 450	0.58 401	1.52 373	1.20 407	1.19 366	1.62 485	1.13 387	1.20 488	1.80 413	1.06 456	0.24 365	0.24 457	0.24 338	0.21 333	0.23 331	0.27 410

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.63 271	0.33 351	0.57 164	0.61 399	0.40 338	0.80 340	0.58 401	1.61 400	0.89 240	0.90 239	1.24 357	0.88 289	0.73 305	0.72 120	0.88 425	0.29 457	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.24 346	0.27 410
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	0.72 328	0.30 275	0.61 185	0.63 419	0.42 351	0.73 295	0.56 386	1.92 495	1.10 341	1.09 298	1.37 412	1.22 401	0.98 428	1.28 296	0.72 376	0.27 432	0.19 371	0.27 412	0.29 474	0.24 346	0.24 364

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

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

S2M2_L	0.34 58	0.28 220	0.45 72	0.40 54	0.30 177	0.31 19	0.16 1	0.60 44	0.64 145	0.31 28	0.48 83	0.47 112	0.34 78	0.38 5	0.32 97	0.25 393	0.22 436	0.20 208	0.22 362	0.25 359	0.22 330
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0081	0.44 132	0.33 351	0.64 201	0.54 298	0.35 268	0.41 57	0.44 270	0.66 65	0.95 262	0.48 122	0.52 101	0.50 133	0.46 153	0.82 160	0.44 228	0.25 393	0.20 391	0.22 278	0.19 252	0.25 359	0.17 193

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.80 382	0.41 438	0.88 364	0.62 410	0.42 351	1.33 477	0.48 317	1.52 373	1.17 387	1.45 479	1.44 435	1.44 455	0.90 386	1.26 291	1.24 483	0.20 259	0.16 299	0.27 412	0.24 398	0.25 359	0.28 422
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LE_ROB	8.05 615	0.37 412	23.53 623	0.74 506	0.33 246	2.77 580	2.87 613	3.71 600	27.24 635	25.39 635	8.87 617	8.46 615	26.71 635	6.65 580	21.99 628	0.21 292	0.19 371	0.20 208	0.21 333	0.25 359	0.22 330

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.55 222	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.29 81	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.37 323	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 207	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.41 234	1.04 220	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.82 260	0.61 261	1.06 239	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSMNet-ADL	0.72 328	0.35 395	0.62 191	0.69 476	0.46 391	1.14 440	0.44 270	1.37 330	1.01 294	0.83 224	1.17 334	1.33 434	0.96 418	1.43 341	0.95 440	0.33 485	0.22 436	0.21 245	0.23 385	0.27 385	0.29 428

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.65 291	0.34 375	0.72 262	0.56 336	0.27 107	0.78 325	0.42 238	1.59 393	0.86 228	1.30 420	1.25 361	0.87 285	0.84 358	0.84 167	0.54 309	0.35 502	0.19 371	0.26 396	0.21 333	0.28 404	0.42 504
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AASNet	0.76 366	0.35 395	0.91 377	0.79 520	0.81 540	1.14 440	0.56 386	2.02 521	1.08 326	1.22 379	1.24 357	0.93 311	0.76 317	0.77 139	1.16 474	0.27 432	0.23 448	0.24 338	0.20 288	0.28 404	0.24 364

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

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

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

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

CAS++	0.47 156	0.31 311	0.56 153	0.47 149	0.32 225	0.42 65	0.28 76	1.76 442	0.72 184	0.71 194	0.72 172	0.37 74	0.28 35	0.69 108	0.33 114	0.27 432	0.22 436	0.26 396	0.21 333	0.29 415	0.19 260
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AACVNet	0.86 413	0.35 395	0.79 323	0.82 534	0.39 328	0.76 312	0.49 327	1.61 400	0.81 217	1.08 292	1.33 396	1.30 427	0.93 401	4.34 529	0.74 380	0.25 393	0.21 415	0.28 427	0.22 362	0.29 415	0.25 376

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 379	0.43 445	1.05 429	0.64 428	0.58 461	0.95 395	0.53 354	1.53 379	1.18 394	1.37 455	1.15 326	1.43 450	0.88 379	1.61 378	0.84 418	0.25 393	0.22 436	0.27 412	0.27 441	0.29 415	0.29 428
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.65 291	0.40 431	0.77 312	0.48 177	0.24 49	1.05 422	0.49 327	1.76 442	1.02 297	1.18 362	1.18 336	0.89 297	0.80 337	0.85 172	0.79 402	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.17 206	0.29 415	0.15 122
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	0.70 319	0.43 445	0.75 295	0.73 502	0.37 301	0.92 387	0.53 354	1.85 473	1.18 394	1.12 314	1.23 355	1.07 364	0.65 282	0.96 205	0.63 346	0.31 469	0.15 260	0.32 472	0.21 333	0.29 415	0.22 330
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
rvit_105_1	0.72 328	0.52 483	1.01 413	0.78 518	0.49 402	0.75 305	0.87 493	1.12 263	1.18 394	0.99 265	0.79 193	0.90 298	0.77 320	1.26 291	0.75 385	0.41 524	0.36 538	0.36 507	0.41 535	0.30 425	0.33 464

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	1.68 544	0.36 405	0.61 185	0.59 372	0.29 152	2.25 560	1.18 546	2.38 573	1.68 541	3.60 598	2.67 566	3.69 588	2.42 583	8.13 606	1.90 543	0.31 469	0.31 508	0.30 451	0.28 462	0.30 425	0.29 428
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-mn7	1.70 546	1.21 578	8.30 605	0.69 476	0.53 436	1.45 497	0.84 484	1.70 424	2.09 569	2.41 574	2.67 566	1.68 502	1.23 493	4.49 530	2.87 566	0.30 462	0.26 472	0.27 412	0.27 441	0.31 434	0.35 474

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

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

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

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

GMStereo	0.55 222	0.45 455	0.94 387	0.50 209	0.32 225	0.64 234	0.43 256	1.00 202	1.40 503	0.82 222	0.73 174	0.51 137	0.45 146	0.85 172	0.55 313	0.24 365	0.15 260	0.20 208	0.21 333	0.31 434	0.24 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DeepPruner_ROB	0.74 351	0.48 466	0.87 356	0.57 353	0.44 371	0.79 331	0.54 360	1.73 428	0.96 267	1.38 461	1.27 371	1.24 408	0.73 305	1.43 341	0.73 379	0.34 495	0.28 487	0.27 412	0.26 430	0.31 434	0.31 451

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	1.01 459	0.57 501	1.29 479	0.64 428	0.74 515	1.19 455	0.84 484	1.69 419	1.43 514	1.16 348	1.19 343	1.32 432	1.19 485	3.42 513	1.25 484	0.29 457	0.45 563	0.33 481	0.49 555	0.32 443	0.47 523
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.69 315	0.35 395	0.49 95	0.64 428	0.39 328	0.85 369	0.58 401	1.75 436	1.14 362	0.97 258	1.19 343	1.17 392	0.93 401	0.99 220	0.62 342	0.28 446	0.20 391	0.34 491	0.31 490	0.32 443	0.27 410

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

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

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

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

CBMV	0.95 435	0.44 448	0.66 218	0.53 282	0.35 268	1.53 504	1.63 577	1.69 419	1.42 512	2.00 557	1.60 479	1.43 450	1.17 478	1.59 375	0.99 449	0.34 495	0.34 522	0.39 519	0.33 508	0.33 452	0.32 458
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	1.56 533	0.84 548	4.36 588	0.71 490	0.51 421	2.60 574	1.04 529	1.73 428	2.70 588	1.53 496	2.99 572	1.94 534	1.34 511	4.78 538	2.41 558	0.29 457	0.24 457	0.27 412	0.24 398	0.34 456	0.31 451

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

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

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

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

hitnet-ft	0.79 379	0.35 395	0.57 164	0.58 359	0.42 351	0.96 401	0.46 297	1.47 357	1.33 469	1.19 366	1.22 351	1.81 517	0.98 428	1.66 388	0.94 436	0.33 485	0.28 487	0.34 491	0.27 441	0.35 459	0.31 451

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.24 500	0.38 419	0.60 181	0.52 263	0.37 301	1.56 507	1.30 556	1.65 409	1.36 485	2.11 561	1.79 512	1.63 493	0.93 401	7.48 599	0.95 440	0.36 506	0.37 540	0.39 519	0.34 514	0.37 470	0.32 458
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
aanetorigin	1.23 499	0.79 545	2.78 576	0.70 482	0.79 533	0.99 411	1.06 533	1.06 241	1.37 489	3.52 597	2.61 564	1.72 507	1.63 539	1.99 432	1.78 537	0.25 393	0.24 457	0.26 396	0.25 412	0.38 479	0.45 516

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

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

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

AF-Net	1.13 487	0.52 483	1.33 486	0.86 545	0.91 556	1.38 485	0.71 451	2.16 544	1.62 534	1.56 506	2.40 555	1.99 540	1.65 541	1.81 415	1.48 523	0.48 547	0.28 487	0.49 545	0.33 508	0.39 483	0.32 458

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV_ROB	0.90 423	0.44 448	0.63 194	0.51 242	0.37 301	1.25 465	0.49 327	1.77 446	1.27 442	1.41 470	2.00 534	1.33 434	1.08 462	2.17 450	0.76 388	0.43 533	0.42 555	0.47 541	0.44 543	0.41 490	0.36 480

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

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

NCC-stereo	1.10 479	0.54 488	1.24 471	0.84 538	0.94 560	1.29 470	0.89 498	2.01 517	1.34 472	1.32 434	1.74 505	1.88 524	1.74 548	2.35 467	1.25 484	0.45 539	0.37 540	0.45 536	0.58 568	0.42 495	0.42 504

edge stereo	1.11 482	0.50 476	1.30 480	0.71 490	0.65 487	1.14 440	0.75 460	1.93 499	1.37 489	1.71 527	1.83 516	2.54 566	1.44 520	2.43 473	1.23 482	0.42 528	0.41 553	0.54 556	0.35 519	0.42 495	0.46 519

Abc-Net	1.10 479	0.54 488	1.24 471	0.84 538	0.94 560	1.29 470	0.89 498	2.01 517	1.34 472	1.32 434	1.74 505	1.88 524	1.74 548	2.35 467	1.25 484	0.45 539	0.37 540	0.45 536	0.58 568	0.42 495	0.42 504
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CVANet_RVC	1.07 471	0.43 445	0.76 305	0.60 384	0.50 409	0.90 376	0.97 517	1.52 373	1.26 436	1.33 443	1.38 417	1.24 408	1.18 482	6.75 586	0.75 385	0.34 495	0.23 448	0.34 491	0.29 474	0.42 495	0.27 410

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

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

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

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

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

MeshStereo	2.26 572	0.56 497	0.92 381	0.61 399	0.49 402	2.60 574	1.02 527	3.18 592	2.05 567	7.40 623	4.98 597	7.58 611	2.98 593	6.37 574	1.96 546	0.43 533	0.43 556	0.45 536	0.39 530	0.43 501	0.42 504
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
zh-sn7	1.76 552	1.38 581	6.58 598	0.74 506	0.72 507	1.78 529	1.31 557	1.88 482	1.56 531	1.86 546	2.47 560	1.81 517	2.08 572	5.12 545	3.80 581	0.32 476	0.32 516	0.32 472	0.32 498	0.44 507	0.40 495

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

DANet	1.08 474	0.61 517	1.32 484	0.85 543	0.72 507	1.37 482	0.51 335	1.54 382	1.15 374	1.78 534	1.54 464	2.01 542	1.11 467	2.90 495	2.00 548	0.33 485	0.30 502	0.40 524	0.30 483	0.44 507	0.45 516
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	1.26 503	0.46 457	0.62 191	0.56 336	0.38 318	1.06 425	0.78 468	1.73 428	1.40 503	1.01 275	1.43 430	1.10 377	0.75 309	10.62 622	0.65 351	0.45 539	0.43 556	0.48 543	0.45 545	0.44 507	0.41 500

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

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

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

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

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

FBW_ROB	1.71 549	0.62 521	1.45 507	0.67 460	0.61 475	1.81 532	1.08 535	2.52 581	1.70 542	1.77 533	1.73 503	1.98 539	1.25 497	12.57 625	1.84 539	0.34 495	0.37 540	0.56 563	0.38 528	0.45 511	0.43 511

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

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

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

HBP-ISP	0.96 436	0.58 504	0.72 262	0.61 399	0.46 391	1.64 514	0.76 463	1.86 476	1.28 447	1.30 420	1.53 459	0.86 281	0.94 406	3.27 509	0.69 366	0.45 539	0.44 559	0.54 556	0.48 552	0.47 518	0.40 495

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

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

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

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

WCMA_ROB	1.84 554	0.47 462	1.31 481	0.69 476	0.57 452	2.11 555	1.14 541	1.87 479	1.73 546	4.04 602	6.43 602	5.62 605	3.61 600	2.59 483	1.94 545	0.52 553	0.44 559	0.39 519	0.42 538	0.48 523	0.47 523

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FC-DCNN v2	2.81 590	0.59 507	0.85 339	0.73 502	0.57 452	2.97 585	1.05 531	3.39 596	2.61 584	6.98 619	7.67 611	10.38 621	6.31 615	5.75 564	3.37 577	0.53 559	0.48 570	0.51 548	0.50 558	0.53 536	0.51 536

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

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

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

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

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

RYNet	1.17 496	0.49 469	1.24 471	0.70 482	0.97 564	1.71 518	0.92 505	1.91 492	1.46 517	1.38 461	1.14 318	1.88 524	1.30 506	4.24 525	1.87 540	0.26 416	0.21 415	0.35 499	0.27 441	0.55 540	0.54 540

FCDSN-DC	2.32 574	0.63 522	0.81 329	0.84 538	0.75 524	2.23 559	0.94 512	2.09 533	1.80 551	5.45 616	7.72 612	7.77 613	6.93 618	3.39 510	1.80 538	0.52 553	0.48 570	0.52 550	0.51 561	0.57 543	0.58 549
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVstereo2D	0.92 428	0.41 438	1.48 514	0.72 494	0.72 507	1.20 457	0.87 493	1.75 436	1.38 493	0.99 265	1.13 314	1.26 416	0.98 428	2.21 457	0.89 428	0.43 533	0.20 391	0.38 513	0.24 398	0.57 543	0.63 557

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS	2.37 576	0.74 540	1.54 518	0.99 567	0.92 558	4.78 606	2.33 605	3.33 594	3.37 596	5.05 614	4.77 595	3.67 587	4.53 608	3.42 513	4.50 586	0.62 569	0.53 578	0.55 560	0.53 563	0.63 552	0.64 561
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	1.62 539	0.51 479	2.17 557	0.53 282	0.56 449	3.80 597	0.45 290	1.54 382	1.29 451	1.33 443	2.41 556	1.08 365	0.96 418	11.18 623	1.16 474	0.66 573	0.63 587	0.43 531	0.32 498	0.64 554	0.67 563

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

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

ELAS_RVC	2.48 581	0.74 540	1.90 544	1.05 571	0.92 558	2.76 579	4.01 617	2.76 585	4.11 604	4.69 609	4.63 591	4.62 593	5.96 613	3.97 522	3.96 584	0.63 571	0.53 578	0.56 563	0.52 562	0.64 554	0.63 557
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	8.13 616	2.13 609	98.04 648	0.67 460	0.53 436	1.71 518	1.56 570	1.65 409	11.11 619	18.17 634	3.75 582	3.88 590	7.61 619	2.98 499	6.49 595	0.30 462	0.30 502	0.32 472	0.31 490	0.66 558	0.50 532

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	1.07 471	0.86 552	1.31 481	0.82 534	0.53 436	1.41 494	1.31 557	1.76 442	1.52 525	1.27 404	1.31 387	1.46 460	1.24 496	2.03 436	0.96 444	0.56 561	0.45 563	0.67 571	0.50 558	0.88 571	0.59 551
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NVStereoNet_ROB	1.88 557	1.07 566	1.45 507	1.07 574	1.17 578	1.47 498	1.48 567	1.89 485	1.93 561	1.94 552	4.67 594	3.08 581	1.80 554	6.51 577	1.65 531	1.06 588	0.86 602	1.08 588	1.32 601	0.93 572	1.26 589
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	1.02 462	0.97 559	1.44 502	1.23 581	1.10 570	1.40 489	0.62 420	1.69 419	1.38 493	0.94 251	1.53 459	0.97 331	0.83 354	1.17 271	0.93 434	0.69 575	0.34 522	0.99 584	0.60 572	0.97 573	0.64 561

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.67 542	1.04 565	1.23 468	1.21 579	1.13 576	1.82 534	1.11 537	2.16 544	1.52 525	3.07 594	2.32 550	2.82 575	1.80 554	4.11 524	2.04 549	1.03 586	0.99 607	0.97 581	0.94 591	1.03 579	1.02 581
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 567	1.15 575	3.10 577	1.05 571	0.76 527	5.03 609	2.40 607	2.16 544	2.62 585	1.89 549	2.28 549	2.69 571	1.65 541	9.35 614	2.04 549	0.64 572	0.51 576	0.68 572	0.71 579	1.09 580	0.67 563

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

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

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

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

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

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

Consistency-Raft	1.25 502	0.99 562	1.93 546	1.02 570	1.21 582	0.96 401	1.01 526	1.75 436	1.92 559	1.36 452	2.12 542	1.44 455	1.01 440	1.14 262	1.40 506	0.72 576	0.82 595	0.89 579	0.98 595	1.31 587	0.95 578

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		10.99 625

Low-res two-view benchmark