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

monsterstereo	0.34 52	0.20 17	0.44 53	0.45 114	0.35 261	0.27 10	0.29 77	0.53 11	0.51 96	0.44 89	0.61 125	0.26 18	0.25 16	1.19 267	0.27 33	0.13 22	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.10 1

BridgeDepth_RVC	0.26 3	0.19 10	0.37 6	0.33 1	0.19 3	0.47 90	0.19 7	0.54 15	0.27 11	0.30 21	0.29 19	0.26 18	0.32 56	0.43 12	0.30 61	0.16 70	0.11 31	0.13 1	0.11 10	0.15 50	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.26 3	0.18 1	0.37 6	0.39 39	0.21 12	0.40 43	0.21 19	0.53 11	0.29 14	0.30 21	0.28 15	0.31 43	0.29 34	0.47 27	0.25 12	0.15 47	0.13 134	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

MonStereo	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 94	0.55 18	0.43 58	0.28 10	0.28 15	0.23 4	0.21 3	0.57 62	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 94	0.55 18	0.43 58	0.28 10	0.28 15	0.23 4	0.21 3	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

LG-Stereo_L2	0.29 20	0.20 17	0.45 66	0.37 15	0.25 67	0.26 5	0.20 12	0.78 97	0.28 12	0.28 10	0.26 10	0.24 9	0.26 23	0.91 183	0.23 2	0.15 47	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 27	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 25	0.20 17	0.44 53	0.37 15	0.26 77	0.29 13	0.21 19	0.66 59	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 9	0.22 9	1.24 279	0.23 2	0.15 47	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 27	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 17	0.36 3	0.37 15	0.22 24	0.35 26	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 58	0.20 1	0.77 133	0.23 2	0.16 70	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

StereoAnything_RVC	0.45 130	1.43 576	0.48 82	0.35 5	0.20 6	0.26 5	0.21 19	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 88	1.27 286	0.22 1	0.21 281	0.11 31	0.14 5	0.10 2	2.37 583	0.11 2

MonSter	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 94	0.55 18	0.43 58	0.28 10	0.29 19	0.23 4	0.21 3	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

dual_stereo	0.27 8	0.19 10	0.35 1	0.39 39	0.21 12	0.25 4	0.22 25	0.48 6	0.31 21	0.32 30	0.26 10	0.37 68	0.24 13	0.83 156	0.29 50	0.16 70	0.12 62	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.11 2

CREStereo++_RVC	0.47 145	0.21 36	0.38 14	0.45 114	0.38 305	0.45 77	0.25 48	0.75 87	1.29 442	0.80 203	1.21 340	0.47 105	0.37 93	0.53 44	0.44 220	0.16 70	0.11 31	0.15 32	0.80 573	0.18 142	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	0.52 169	0.20 17	0.38 14	0.41 58	0.19 3	0.96 392	0.34 126	1.17 264	1.25 422	0.81 207	0.90 206	0.63 192	0.50 185	1.45 337	0.42 207	0.14 36	0.12 62	0.17 95	0.11 10	0.18 142	0.11 2

MonSter++	0.26 3	0.19 10	0.37 6	0.37 15	0.24 46	0.34 23	0.20 12	0.49 8	0.31 21	0.29 16	0.26 10	0.40 79	0.26 23	0.45 17	0.27 33	0.13 22	0.12 62	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

VIP-Stereo	0.35 62	0.22 59	0.49 89	0.40 48	0.43 350	0.82 342	0.22 25	0.59 30	0.45 65	0.31 24	0.53 101	0.37 68	0.31 49	0.83 156	0.27 33	0.17 116	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.15 50	0.12 14

BridgeDepth	0.29 20	0.19 10	0.37 6	0.40 48	0.17 1	0.58 186	0.32 104	0.60 39	0.29 14	0.26 5	0.26 10	0.39 76	0.43 124	0.47 27	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 50	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.27 8	0.20 17	0.41 33	0.39 39	0.26 77	0.26 5	0.25 48	0.49 8	0.29 14	0.36 46	0.47 72	0.28 33	0.32 56	0.49 33	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

asda	0.30 25	0.24 98	0.42 42	0.38 30	0.23 30	0.43 66	0.34 126	0.58 28	0.37 42	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.52 41	0.30 61	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.12 14

asd	0.30 25	0.21 36	0.41 33	0.39 39	0.24 46	0.47 90	0.30 87	0.69 67	0.30 18	0.41 72	0.39 41	0.28 33	0.33 61	0.62 85	0.27 33	0.13 22	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.14 27	0.12 14

qwe	0.32 40	0.21 36	0.40 27	0.37 15	0.26 77	0.49 109	0.29 77	0.64 49	0.39 45	0.49 121	0.48 77	0.26 18	0.27 26	0.80 145	0.34 122	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 50	0.12 14

4.25_new	0.30 25	0.26 152	0.44 53	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 207	0.59 30	0.31 21	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.46 20	0.31 82	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 14

4.5w_new	0.30 25	0.26 152	0.44 53	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 207	0.59 30	0.31 21	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.46 20	0.31 82	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 14

4.5_new	0.29 20	0.25 126	0.41 33	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 150	0.56 22	0.34 34	0.45 97	0.42 48	0.27 24	0.25 16	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 75	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 20	0.25 126	0.41 33	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 150	0.56 22	0.34 34	0.45 97	0.42 48	0.27 24	0.25 16	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 75	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 25	0.26 152	0.44 53	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 207	0.59 30	0.32 26	0.38 61	0.42 48	0.27 24	0.34 71	0.46 20	0.31 82	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.12 14

4w-stereo	0.30 25	0.24 98	0.44 53	0.37 15	0.23 30	0.46 83	0.27 66	0.63 47	0.31 21	0.41 72	0.44 61	0.27 24	0.36 88	0.59 66	0.30 61	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 51	0.13 5	0.12 14

2.5w	0.31 35	0.23 77	0.46 75	0.39 39	0.24 46	0.42 57	0.39 194	0.61 41	0.30 18	0.37 53	0.53 101	0.24 9	0.25 16	0.77 133	0.28 46	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 27	0.12 14

2.75w_new	0.31 35	0.23 77	0.43 48	0.35 5	0.23 30	0.42 57	0.42 227	0.54 15	0.35 38	0.47 107	0.43 57	0.24 9	0.30 42	0.66 101	0.33 105	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

3.25w_new	0.32 40	0.21 36	0.45 66	0.38 30	0.23 30	0.52 144	0.34 126	0.65 53	0.39 45	0.47 107	0.45 66	0.32 46	0.35 79	0.61 83	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 40	0.21 36	0.45 66	0.37 15	0.23 30	0.52 144	0.34 126	0.65 53	0.39 45	0.47 107	0.45 66	0.32 46	0.35 79	0.61 83	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.75w	0.32 40	0.23 77	0.44 53	0.37 15	0.29 147	0.62 216	0.36 150	0.59 30	0.32 26	0.41 72	0.47 72	0.25 15	0.34 71	0.64 89	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.12 14

1w_stereo	0.34 52	0.20 17	0.42 42	0.43 75	0.26 77	0.47 90	0.54 350	0.59 30	0.50 87	0.41 72	0.66 139	0.25 15	0.44 134	0.62 85	0.33 105	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.12 14

IGEV	0.28 13	0.18 1	0.39 20	0.37 15	0.31 196	0.45 77	0.21 19	0.59 30	0.40 49	0.31 24	0.43 57	0.26 18	0.21 3	0.43 12	0.25 12	0.13 22	0.12 62	0.16 65	0.13 83	0.12 1	0.12 14

xyz-stereo	7.16 604	0.22 59	69.90 635	0.42 66	0.21 12	32.92 627	0.49 317	0.87 133	0.76 193	1.38 451	27.04 623	1.19 386	1.16 467	4.69 525	0.97 435	0.16 70	0.12 62	0.20 200	0.14 113	0.16 75	0.12 14

MLG-Stereo_test1	0.27 8	0.19 10	0.38 14	0.40 48	0.24 46	0.38 36	0.20 12	0.59 30	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 54	0.27 26	0.90 182	0.25 12	0.14 36	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo	0.29 20	0.19 10	0.38 14	0.41 58	0.20 6	0.42 57	0.20 12	0.66 59	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 54	0.28 30	1.09 240	0.25 12	0.14 36	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LG-Stereo	0.34 52	0.25 126	0.78 310	0.47 139	0.26 77	0.37 33	0.30 87	0.71 76	0.52 103	0.36 46	0.57 117	0.29 35	0.21 3	0.50 36	0.36 143	0.13 22	0.13 134	0.20 200	0.18 219	0.18 142	0.12 14

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 91	0.67 516	0.42 42	0.64 415	0.29 147	0.48 97	0.25 48	0.85 130	0.44 63	0.38 61	0.36 33	0.30 40	0.70 286	1.15 255	0.29 50	0.16 70	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.18 142	0.12 14

FoundationStereo	0.24 1	0.21 36	0.36 3	0.38 30	0.22 24	0.32 21	0.22 25	0.39 2	0.23 6	0.30 21	0.25 7	0.30 40	0.33 61	0.34 3	0.26 23	0.16 70	0.12 62	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

AIO_test	0.35 62	0.22 59	0.44 53	0.43 75	0.27 102	0.57 183	0.44 260	0.79 102	0.41 53	0.32 30	0.47 72	0.46 98	0.30 42	0.69 106	0.30 61	0.16 70	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.15 50	0.12 14

castereo	0.41 99	0.22 59	0.46 75	0.44 100	0.30 170	0.61 207	0.56 376	0.97 182	0.80 206	0.38 61	0.69 151	0.45 94	0.69 281	0.51 38	0.30 61	0.16 70	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.16 75	0.12 14

Pointernet	0.37 71	0.20 17	0.57 156	0.43 75	0.28 127	0.51 140	0.27 66	0.93 161	0.61 130	0.47 107	0.63 131	0.49 120	0.38 100	0.49 33	0.33 105	0.17 116	0.13 134	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MatchStereo	0.28 13	0.21 36	0.39 20	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 36	0.65 53	0.48 79	0.27 8	0.47 72	0.25 15	0.24 13	0.49 33	0.31 82	0.16 70	0.12 62	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 43

NLSM3	0.36 64	0.21 36	0.43 48	0.45 114	0.36 272	0.43 66	0.32 104	0.69 67	0.58 119	0.41 72	0.68 146	0.39 76	0.43 124	0.60 78	0.35 132	0.14 36	0.12 62	0.19 158	0.17 199	0.16 75	0.13 43

HiDET	0.26 3	0.18 1	0.37 6	0.38 30	0.24 46	0.30 15	0.20 12	0.54 15	0.33 28	0.27 8	0.30 23	0.33 54	0.25 16	0.46 20	0.30 61	0.14 36	0.12 62	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

LCMNet	0.28 13	0.18 1	0.36 3	0.37 15	0.24 46	0.31 18	0.20 12	0.57 26	0.57 117	0.28 10	0.32 26	0.33 54	0.29 34	0.54 47	0.30 61	0.14 36	0.13 134	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

252Zero-FE	0.27 8	0.22 59	0.40 27	0.41 58	0.24 46	0.29 13	0.19 7	0.59 30	0.46 72	0.31 24	0.33 27	0.22 2	0.25 16	0.40 8	0.29 50	0.16 70	0.12 62	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

Zero-FE251	0.34 52	0.23 77	0.51 105	0.45 114	0.29 147	0.58 186	0.24 43	0.82 120	0.34 34	0.49 121	0.38 37	0.52 138	0.42 116	0.47 27	0.27 33	0.18 159	0.14 189	0.17 95	0.12 51	0.14 27	0.13 43

Monster-pub-mixall	0.30 25	0.19 10	0.39 20	0.36 7	0.21 12	0.28 11	0.18 2	0.58 28	0.34 34	0.36 46	0.34 28	0.26 18	0.20 1	1.40 330	0.24 5	0.15 47	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 43

3.5w_stereo	0.33 48	0.25 126	0.45 66	0.37 15	0.24 46	0.54 161	0.35 134	0.66 59	0.36 39	0.43 85	0.44 61	0.29 35	0.34 71	0.77 133	0.39 177	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 27	0.13 43

2w_stereo	0.32 40	0.24 98	0.45 66	0.39 39	0.22 24	0.46 83	0.47 295	0.69 67	0.42 56	0.43 85	0.50 88	0.24 9	0.45 138	0.47 27	0.29 50	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.13 43

monsters	0.34 52	0.20 17	0.41 33	0.39 39	0.36 272	0.34 23	0.27 66	0.66 59	0.43 58	0.47 107	0.40 43	0.22 2	0.23 11	1.33 302	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 43

111111	0.34 52	0.20 17	0.41 33	0.45 114	0.42 339	0.37 33	0.22 25	0.95 173	0.38 44	0.31 24	0.31 24	0.40 79	0.27 26	0.96 199	0.26 23	0.17 116	0.12 62	0.15 32	0.11 10	0.15 50	0.13 43

MLG-Stereo_test3	0.28 13	0.18 1	0.42 42	0.40 48	0.23 30	0.47 90	0.19 7	0.61 41	0.29 14	0.35 41	0.21 2	0.35 61	0.21 3	0.60 78	0.25 12	0.15 47	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 43

LG-G_1	0.31 35	0.20 17	0.44 53	0.42 66	0.20 6	0.64 223	0.18 2	0.70 72	0.25 7	0.29 16	0.29 19	0.36 63	0.35 79	0.87 173	0.24 5	0.16 70	0.12 62	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 43

LG-G	0.31 35	0.20 17	0.44 53	0.42 66	0.20 6	0.64 223	0.18 2	0.70 72	0.25 7	0.29 16	0.29 19	0.36 63	0.35 79	0.87 173	0.24 5	0.16 70	0.12 62	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 43

LGtest1	0.27 8	0.21 36	0.44 53	0.41 58	0.21 12	0.42 57	0.19 7	0.56 22	0.26 9	0.29 16	0.24 6	0.29 35	0.29 34	0.55 54	0.25 12	0.18 159	0.12 62	0.16 65	0.12 51	0.14 27	0.13 43

SGD-Stereo	0.32 40	0.20 17	0.40 27	0.38 30	0.19 3	0.43 66	0.22 25	0.64 49	0.33 28	0.42 79	0.34 28	0.27 24	0.35 79	1.15 255	0.30 61	0.20 247	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.17 107	0.13 43

AIO_rvc	0.36 64	0.23 77	0.49 89	0.43 75	0.27 102	0.59 193	0.38 179	0.94 168	0.45 65	0.33 35	0.46 70	0.49 120	0.22 9	0.84 161	0.30 61	0.16 70	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.15 50	0.13 43

WCG-NET	0.42 103	0.21 36	0.54 129	0.40 48	0.25 67	0.47 90	0.32 104	0.73 80	1.15 366	0.76 190	0.73 164	0.58 171	0.45 138	0.60 78	0.34 122	0.15 47	0.11 31	0.16 65	0.14 113	0.15 50	0.13 43

IGEV-Stereo++	0.30 25	0.20 17	0.40 27	0.46 125	0.30 170	0.33 22	0.22 25	0.75 87	0.45 65	0.32 30	0.41 46	0.32 46	0.48 169	0.38 4	0.27 33	0.15 47	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.13 43

RAStereo	0.34 52	0.21 36	0.66 207	0.47 139	0.27 102	0.26 5	0.29 77	0.69 67	0.63 135	0.32 30	0.42 48	0.45 94	0.31 49	0.45 17	0.34 122	0.17 116	0.15 250	0.19 158	0.15 132	0.18 142	0.13 43

U	9.45 608	0.21 36	0.58 162	0.47 139	53.11 630	61.27 636	0.24 43	0.70 72	0.52 103	0.36 46	0.28 15	0.29 35	0.35 79	0.33 2	0.26 23	0.19 206	0.11 31	60.50 634	8.88 619	0.17 107	0.13 43

AIO-Stereo	0.37 71	0.25 126	0.51 105	0.47 139	0.23 30	0.45 77	0.39 194	1.07 233	0.52 103	0.41 72	0.48 77	0.52 138	0.25 16	0.72 118	0.30 61	0.16 70	0.12 62	0.17 95	0.13 83	0.16 75	0.13 43

RSM++	0.38 77	0.24 98	0.51 105	0.47 139	0.26 77	0.50 123	0.41 223	0.79 102	0.45 65	0.37 53	0.45 66	0.60 180	0.35 79	1.02 221	0.30 61	0.15 47	0.13 134	0.17 95	0.14 113	0.18 142	0.13 43

RSM	0.39 82	0.24 98	0.49 89	0.46 125	0.26 77	0.47 90	0.40 207	0.92 152	0.44 63	0.41 72	0.42 48	0.65 198	0.33 61	1.07 235	0.29 50	0.15 47	0.12 62	0.17 95	0.13 83	0.17 107	0.13 43

trnet	0.39 82	0.21 36	0.37 6	0.36 7	0.20 6	0.53 153	0.29 77	0.78 97	1.12 339	0.59 160	0.71 158	0.53 144	0.42 116	0.54 47	0.34 122	0.18 159	0.13 134	0.15 32	0.10 2	0.14 27	0.13 43

4D-IteraStereo	0.48 151	0.24 98	0.76 295	0.50 199	0.44 359	0.66 248	0.31 94	0.87 133	1.02 289	1.03 273	0.72 162	0.78 237	0.32 56	0.64 89	0.37 155	0.17 116	0.11 31	0.23 308	0.19 244	0.19 186	0.13 43

Selective-IGEV	0.39 82	0.24 98	0.50 98	0.44 100	0.25 67	0.46 83	0.33 114	1.25 298	0.40 49	0.35 41	0.45 66	0.52 138	0.30 42	1.07 235	0.30 61	0.14 36	0.12 62	0.17 95	0.13 83	0.16 75	0.13 43

MC-Stereo	0.43 109	0.23 77	0.48 82	0.51 231	0.28 127	0.39 40	0.32 104	0.88 141	0.68 164	0.60 163	0.84 193	0.56 163	0.61 252	1.03 222	0.31 82	0.17 116	0.11 31	0.17 95	0.15 132	0.16 75	0.13 43

test-3	0.54 196	0.22 59	0.68 216	0.47 139	0.27 102	0.58 186	0.35 134	0.92 152	1.00 283	1.32 425	0.69 151	0.87 276	0.45 138	1.68 385	0.37 155	0.16 70	0.11 31	0.20 200	0.16 174	0.17 107	0.13 43

test_1	0.54 196	0.22 59	0.68 216	0.47 139	0.27 102	0.58 186	0.35 134	0.92 152	1.00 283	1.28 397	0.68 146	0.87 276	0.45 138	1.67 380	0.37 155	0.16 70	0.11 31	0.20 200	0.16 174	0.17 107	0.13 43

AnonymousM	0.59 241	1.11 560	0.41 33	0.44 100	0.32 218	0.43 66	0.47 295	1.05 218	0.64 140	0.98 252	0.63 131	0.67 205	0.43 124	0.59 66	0.41 196	0.20 247	0.15 250	1.84 586	0.84 575	0.14 27	0.13 43

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 196	0.25 126	0.68 216	0.43 75	0.24 46	0.40 43	0.34 126	1.04 210	1.09 326	1.32 425	1.60 470	0.80 243	0.68 278	0.67 104	0.39 177	0.13 22	0.10 9	0.18 133	0.17 199	0.17 107	0.13 43

PMTNet	0.46 138	0.21 36	0.38 14	0.37 15	0.23 30	0.71 278	0.27 66	0.74 84	1.04 298	0.64 170	0.70 155	0.55 154	0.47 155	0.86 170	0.35 132	1.00 570	0.13 134	0.15 32	0.10 2	0.15 50	0.13 43

WQFJA1++	1.55 521	0.22 59	0.45 66	0.38 30	0.28 127	0.38 36	0.20 12	0.62 44	0.28 12	0.38 61	0.39 41	0.34 58	0.39 102	0.64 89	0.27 33	0.19 206	0.12 62	0.16 65	0.12 51	25.04 622	0.14 76

GEAStereo	0.31 35	0.21 36	0.43 48	0.43 75	0.31 196	0.46 83	0.36 150	0.74 84	0.33 28	0.34 38	0.38 37	0.32 46	0.33 61	0.43 12	0.26 23	0.21 281	0.12 62	0.17 95	0.12 51	0.17 107	0.14 76

gasm-f	0.34 52	0.22 59	0.42 42	0.43 75	0.31 196	0.39 40	0.44 260	0.74 84	0.33 28	0.34 38	0.64 134	0.32 46	0.46 145	0.55 54	0.28 46	0.21 281	0.12 62	0.17 95	0.12 51	0.18 142	0.14 76

DA	0.43 109	0.23 77	0.49 89	0.50 199	0.25 67	1.08 419	0.44 260	1.18 269	0.58 119	0.46 102	0.64 134	0.54 149	0.47 155	0.46 20	0.32 88	0.19 206	0.13 134	0.19 158	0.13 83	0.18 142	0.14 76

GGEV	0.43 109	0.23 77	0.49 89	0.50 199	0.25 67	1.08 419	0.44 260	1.18 269	0.58 119	0.46 102	0.64 134	0.54 149	0.47 155	0.46 20	0.32 88	0.19 206	0.13 134	0.19 158	0.13 83	0.18 142	0.14 76

GASTEREO	0.40 91	0.25 126	0.51 105	0.48 167	0.25 67	0.65 239	0.36 150	0.81 115	0.49 82	0.51 137	0.82 190	0.30 40	0.66 276	0.62 85	0.28 46	0.19 206	0.12 62	0.16 65	0.14 113	0.16 75	0.14 76

MSCF	0.38 77	0.25 126	0.52 114	0.47 139	0.25 67	0.62 216	0.37 172	0.81 115	0.47 76	0.50 130	0.71 158	0.32 46	0.65 273	0.54 47	0.28 46	0.19 206	0.12 62	0.17 95	0.14 113	0.17 107	0.14 76

S2M2_XL	0.24 1	0.24 98	0.39 20	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 16	0.40 43	0.24 9	0.23 11	0.32 1	0.26 23	0.20 247	0.18 343	0.18 133	0.16 174	0.18 142	0.14 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DilatedVolume-Stereo	0.43 109	0.21 36	0.55 140	0.43 75	0.32 218	0.72 281	0.29 77	0.80 110	0.51 96	0.77 195	0.73 164	0.48 111	0.40 107	1.13 252	0.39 177	0.15 47	0.14 189	0.15 32	0.14 113	0.16 75	0.14 76

2.25w	0.32 40	0.24 98	0.48 82	0.37 15	0.24 46	0.45 77	0.25 48	0.62 44	0.40 49	0.45 97	0.58 120	0.27 24	0.32 56	0.74 129	0.35 132	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.14 76

MM-Stereo_test2	0.43 109	0.24 98	0.67 212	0.51 231	0.32 218	0.55 170	0.45 280	0.97 182	0.77 197	0.59 160	0.51 92	0.49 120	0.42 116	0.80 145	0.30 61	0.15 47	0.13 134	0.18 133	0.14 113	0.19 186	0.14 76

HART	0.45 130	0.22 59	0.54 129	0.50 199	0.26 77	0.41 49	0.29 77	1.03 204	0.50 87	0.58 152	1.45 429	0.61 184	0.35 79	1.08 239	0.30 61	0.15 47	0.13 134	0.19 158	0.14 113	0.19 186	0.14 76

GREAT-IGEV	0.32 40	0.20 17	0.42 42	0.37 15	0.29 147	0.36 31	0.28 72	0.56 22	0.58 119	0.28 10	0.50 88	0.29 35	0.29 34	0.84 161	0.27 33	0.14 36	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.17 107	0.14 76

SCV	0.46 138	0.26 152	0.55 140	0.47 139	0.25 67	0.39 40	0.38 179	1.98 500	0.60 129	0.35 41	0.48 77	0.55 154	0.36 88	1.28 288	0.32 88	0.24 354	0.12 62	0.17 95	0.13 83	0.18 142	0.14 76

HUF	0.36 64	0.23 77	0.52 114	0.40 48	0.22 24	0.54 161	0.47 295	0.82 120	0.43 58	0.36 46	0.43 57	0.50 126	0.42 116	0.64 89	0.29 50	0.17 116	0.12 62	0.16 65	0.12 51	0.15 50	0.14 76

castereo++	0.38 77	0.23 77	0.41 33	0.43 75	0.31 196	0.97 396	0.22 25	0.86 132	0.58 119	0.32 30	0.44 61	0.51 130	0.39 102	0.93 192	0.24 5	0.17 116	0.11 31	0.17 95	0.12 51	0.14 27	0.14 76

GIP-stereo	0.34 52	0.23 77	0.45 66	0.50 199	0.36 272	0.38 36	0.23 36	0.78 97	0.52 103	0.34 38	0.51 92	0.46 98	0.38 100	0.51 38	0.27 33	0.20 247	0.12 62	0.16 65	0.12 51	0.16 75	0.14 76

DEFOM-Stereo	0.33 48	0.20 17	0.40 27	0.42 66	0.28 127	0.80 331	0.23 36	0.48 6	0.37 42	0.37 53	0.31 24	0.23 4	0.24 13	1.20 269	0.27 33	0.16 70	0.12 62	0.14 5	0.11 10	0.14 27	0.14 76

ours_stereo	0.39 82	0.28 209	0.51 105	0.46 125	0.30 170	0.40 43	0.44 260	0.73 80	0.56 115	0.35 41	0.56 114	0.46 98	0.33 61	1.11 246	0.32 88	0.16 70	0.13 134	0.19 158	0.15 132	0.19 186	0.14 76

fffy	0.42 103	0.27 183	0.57 156	0.46 125	0.29 147	0.48 97	0.35 134	0.91 149	0.55 113	0.40 71	0.58 120	0.55 154	0.41 110	1.26 283	0.36 143	0.15 47	0.13 134	0.19 158	0.16 174	0.18 142	0.14 76

WCG-NET（raft）	0.45 130	0.21 36	0.55 140	0.40 48	0.24 46	0.50 123	0.36 150	0.73 80	1.09 326	0.71 182	0.76 172	0.92 300	0.51 191	0.84 161	0.34 122	0.16 70	0.12 62	0.15 32	0.14 113	0.14 27	0.14 76

MaDis-Stereo	0.36 64	0.25 126	0.58 162	0.44 100	0.34 257	0.30 15	0.30 87	0.72 77	0.50 87	0.37 53	0.36 33	0.58 171	0.49 179	0.52 41	0.36 143	0.19 206	0.16 290	0.19 158	0.15 132	0.18 142	0.14 76

MIM_Stereo	0.57 228	0.24 98	0.92 371	0.46 125	0.30 170	0.54 161	0.28 72	1.27 300	0.75 184	1.00 260	1.16 322	0.93 302	0.53 203	1.45 337	0.61 329	0.16 70	0.16 290	0.20 200	0.19 244	0.17 107	0.14 76

CASnet	0.41 99	0.25 126	0.48 82	0.50 199	0.20 6	0.50 123	0.36 150	0.81 115	0.80 206	0.83 213	0.68 146	0.48 111	0.31 49	0.54 47	0.32 88	0.18 159	0.12 62	0.27 402	0.22 352	0.23 319	0.14 76
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.37 71	0.24 98	0.52 114	0.47 139	0.51 409	0.37 33	0.38 179	0.65 53	0.53 109	0.42 79	0.56 114	0.46 98	0.60 243	0.53 44	0.30 61	0.16 70	0.13 134	0.18 133	0.15 132	0.17 107	0.14 76

GCAP-Stereo	0.40 91	0.28 209	0.68 216	0.47 139	0.25 67	0.53 153	0.32 104	0.82 120	0.58 119	0.65 172	0.69 151	0.58 171	0.42 116	0.47 27	0.29 50	0.17 116	0.14 189	0.17 95	0.13 83	0.17 107	0.14 76

LoS	0.40 91	0.21 36	0.44 53	0.37 15	0.22 24	0.50 123	0.40 207	1.00 192	0.94 252	0.48 115	0.66 139	0.48 111	0.40 107	0.60 78	0.37 155	0.18 159	0.14 189	0.16 65	0.11 10	0.14 27	0.14 76
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.50 165	0.23 77	0.58 162	0.48 167	0.33 239	0.55 170	0.45 280	0.97 182	1.38 484	0.68 177	1.05 265	0.63 192	0.80 328	0.59 66	0.32 88	0.17 116	0.12 62	0.17 95	0.14 113	0.16 75	0.14 76

RAFT_CTSACE	0.63 261	0.26 152	0.88 354	0.55 310	0.51 409	0.71 278	0.44 260	0.80 110	0.97 266	0.97 248	1.84 509	1.18 385	0.68 278	1.47 343	0.36 143	0.16 70	0.15 250	0.21 237	0.20 278	0.20 225	0.14 76

test_3	0.55 211	0.23 77	0.71 247	0.53 271	0.28 127	0.61 207	0.40 207	0.92 152	1.05 303	1.19 356	0.68 146	0.93 302	0.44 134	1.67 380	0.39 177	0.15 47	0.12 62	0.22 270	0.19 244	0.21 269	0.14 76

OMP-Stereo	0.94 422	0.33 339	0.72 253	0.90 545	0.31 196	0.49 109	0.36 150	1.16 262	1.06 307	1.58 503	1.12 300	1.46 450	0.69 281	6.94 577	0.49 268	0.19 206	0.14 189	0.24 328	0.18 219	0.20 225	0.14 76

IIG-Stereo	0.96 425	0.31 300	0.72 253	0.88 541	0.33 239	0.61 207	0.26 59	1.19 279	1.03 293	1.69 517	1.37 403	1.46 450	0.75 300	6.96 579	0.51 279	0.19 206	0.14 189	0.23 308	0.18 219	0.20 225	0.14 76

cross-raft	0.54 196	0.25 126	0.61 177	0.52 252	0.29 147	0.68 259	0.37 172	1.46 344	0.76 193	1.01 265	1.06 267	1.28 413	0.46 145	0.71 114	0.35 132	0.15 47	0.12 62	0.18 133	0.16 174	0.19 186	0.14 76

XX-TBD	0.46 138	0.70 523	0.35 1	0.79 508	0.25 67	0.58 186	0.26 59	0.69 67	1.27 433	0.76 190	1.00 236	0.45 94	0.33 61	0.47 27	0.37 155	0.19 206	0.15 250	0.15 32	0.11 10	0.17 107	0.14 76

XX-Stereo	0.63 261	0.26 152	1.90 534	0.81 514	0.67 482	0.43 66	0.23 36	1.03 204	0.58 119	0.65 172	1.56 461	1.41 438	0.39 102	1.28 288	0.35 132	0.20 247	0.14 189	0.20 200	0.19 244	0.18 142	0.14 76

AFF-stereo	0.58 235	0.25 126	0.64 193	0.46 125	0.29 147	0.34 23	0.38 179	1.15 260	1.14 354	1.17 347	1.60 470	1.10 367	0.71 291	0.97 207	0.43 217	0.13 22	0.11 31	0.19 158	0.19 244	0.17 107	0.14 76

CFNet-RSSM	0.54 196	0.24 98	0.70 235	0.48 167	0.28 127	0.60 201	0.27 66	1.49 350	1.14 354	1.06 278	0.93 213	1.08 355	0.54 208	0.70 110	0.35 132	0.16 70	0.12 62	0.17 95	0.15 132	0.16 75	0.14 76

CREStereo	0.39 82	0.21 36	0.38 14	0.34 3	0.22 24	0.53 153	0.29 77	0.77 93	1.11 335	0.58 152	0.71 158	0.51 130	0.41 110	0.54 47	0.34 122	0.18 159	0.13 134	0.15 32	0.10 2	0.14 27	0.14 76
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
NLMM1	0.56 220	0.27 183	0.60 173	0.47 139	0.74 503	0.68 259	0.43 246	1.83 458	1.04 298	0.59 160	0.62 128	0.51 130	0.47 155	1.33 302	0.57 310	0.18 159	0.21 405	0.20 200	0.17 199	0.20 225	0.15 114

NLSM1	0.49 159	0.25 126	0.55 140	0.48 167	1.08 557	0.83 348	0.31 94	0.83 125	0.66 158	0.51 137	0.76 172	0.47 105	0.48 169	0.98 208	0.55 303	0.18 159	0.19 361	0.21 237	0.18 219	0.20 225	0.15 114

GSStereo	0.33 48	0.21 36	0.43 48	0.45 114	0.31 196	0.46 83	0.36 150	0.92 152	0.47 76	0.37 53	0.38 37	0.32 46	0.33 61	0.43 12	0.26 23	0.19 206	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 107	0.15 114

GS-Stereo							0.36 150	0.92 152	0.47 76	0.37 53	0.38 37	0.32 46	0.33 61	0.43 12	0.26 23	0.19 206	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 107	0.15 114

FE-Mocha	0.49 159	0.30 265	0.87 346	0.48 167	0.36 272	0.45 77	0.22 25	1.58 381	0.49 82	1.00 260	1.09 281	0.74 223	0.41 110	0.55 54	0.30 61	0.18 159	0.12 62	0.21 237	0.20 278	0.17 107	0.15 114

AdaDepth	0.30 25	0.22 59	0.49 89	0.44 100	0.27 102	0.44 73	0.24 43	0.52 10	0.30 18	0.31 24	0.37 36	0.26 18	0.32 56	0.79 142	0.25 12	0.12 8	0.12 62	0.16 65	0.13 83	0.16 75	0.15 114

water-stereo	0.39 82	0.20 17	0.48 82	0.44 100	0.27 102	0.50 123	0.26 59	0.92 152	0.51 96	0.53 141	0.78 177	0.55 154	0.49 179	0.42 11	0.42 207	0.16 70	0.15 250	0.17 95	0.15 132	0.16 75	0.15 114

depthmonostereo	0.41 99	0.23 77	0.53 121	0.47 139	0.23 30	0.61 207	0.35 134	1.00 192	0.76 193	0.48 115	0.65 138	0.47 105	0.49 179	0.67 104	0.37 155	0.16 70	0.15 250	0.16 65	0.14 113	0.16 75	0.15 114

3w_stereo	0.33 48	0.25 126	0.52 114	0.40 48	0.21 12	0.53 153	0.54 350	0.65 53	0.46 72	0.44 89	0.48 77	0.23 4	0.45 138	0.46 20	0.29 50	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.15 114

xyz-stereo-finetune	0.48 151	0.25 126	0.54 129	0.42 66	0.23 30	0.80 331	0.42 227	0.80 110	0.80 206	0.61 164	0.62 128	0.54 149	0.43 124	1.70 387	0.58 314	0.15 47	0.15 250	0.19 158	0.15 132	0.16 75	0.15 114

MM-Stereo_test1	0.49 159	0.24 98	0.56 146	0.51 231	0.30 170	0.50 123	0.54 350	0.91 149	1.03 293	0.84 216	0.69 151	0.54 149	0.60 243	1.16 259	0.33 105	0.18 159	0.16 290	0.20 200	0.17 199	0.19 186	0.15 114

Reg-Stereo(zero)	0.44 122	0.22 59	0.45 66	0.43 75	0.23 30	0.38 36	0.25 48	0.76 90	1.08 318	0.90 228	0.78 177	0.90 289	0.47 155	0.70 110	0.36 143	0.15 47	0.12 62	0.15 32	0.12 51	0.15 50	0.15 114

SCV_C0	0.43 109	0.26 152	0.65 200	0.43 75	0.29 147	0.47 90	0.31 94	1.34 313	0.73 181	0.38 61	0.49 85	0.54 149	0.29 34	1.24 279	0.30 61	0.17 116	0.13 134	0.16 65	0.13 83	0.20 225	0.15 114

SMoEStereo_RVC	0.39 82	0.25 126	0.50 98	0.45 114	0.30 170	0.61 207	0.36 150	0.72 77	0.45 65	0.46 102	0.43 57	0.42 81	0.35 79	1.39 324	0.29 50	0.15 47	0.12 62	0.20 200	0.15 132	0.16 75	0.15 114

mms	0.40 91	0.27 183	0.52 114	0.46 125	0.32 218	0.43 66	0.46 287	0.70 72	0.46 72	0.35 41	0.58 120	0.44 86	0.30 42	1.36 313	0.33 105	0.16 70	0.13 134	0.18 133	0.15 132	0.19 186	0.15 114

tg	0.52 169	0.24 98	0.61 177	0.49 187	0.30 170	0.90 367	0.29 77	1.07 233	0.83 215	0.83 213	1.02 250	0.62 189	0.43 124	1.35 308	0.41 196	0.17 116	0.12 62	0.22 270	0.20 278	0.17 107	0.15 114

GCAP-BAT	0.49 159	0.31 300	0.64 193	0.41 58	0.46 378	0.70 273	0.35 134	0.77 93	0.64 140	0.86 223	1.00 236	0.77 233	0.37 93	1.18 265	0.36 143	0.18 159	0.14 189	0.18 133	0.13 83	0.17 107	0.15 114

RAFT-Stereo-weight	0.47 145	0.24 98	0.53 121	0.48 167	0.27 102	0.60 201	0.35 134	1.02 199	1.07 312	0.99 255	0.78 177	0.76 230	0.28 30	0.76 130	0.36 143	0.16 70	0.12 62	0.17 95	0.15 132	0.16 75	0.15 114

MoCha-V2	0.40 91	0.20 17	0.49 89	0.50 199	0.21 12	0.44 73	0.33 114	0.93 161	0.53 109	0.53 141	0.53 101	0.42 81	0.58 239	1.09 240	0.27 33	0.14 36	0.12 62	0.15 32	0.12 51	0.17 107	0.15 114

IGEV++	0.40 91	0.22 59	0.51 105	0.52 252	0.29 147	0.45 77	0.25 48	1.65 399	0.46 72	0.37 53	0.57 117	0.46 98	0.45 138	0.50 36	0.38 166	0.19 206	0.12 62	0.16 65	0.13 83	0.16 75	0.15 114

AE-Stereo	0.49 159	0.27 183	0.67 212	0.60 372	0.39 315	0.67 252	0.46 287	1.18 269	1.09 326	0.47 107	0.75 170	0.69 212	0.47 155	0.59 66	0.40 185	0.16 70	0.15 250	0.21 237	0.20 278	0.19 186	0.15 114

UniTT-Stereo	0.36 64	0.23 77	0.59 169	0.48 167	0.36 272	0.40 43	0.32 104	0.53 11	0.49 82	0.54 145	0.55 111	0.36 63	0.31 49	0.58 65	0.51 279	0.20 247	0.15 250	0.17 95	0.15 132	0.19 186	0.15 114

testlalala	0.45 130	0.28 209	0.59 169	0.42 66	0.39 315	0.71 278	0.39 194	1.08 239	0.45 65	1.24 382	0.80 188	0.61 184	0.36 88	0.54 47	0.33 105	0.20 247	0.13 134	0.18 133	0.12 51	0.15 50	0.15 114

EGLCR-Stereo	0.37 71	0.22 59	0.51 105	0.43 75	0.26 77	0.44 73	0.22 25	0.99 188	0.48 79	0.42 79	0.42 48	0.67 205	0.29 34	0.86 170	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.19 158	0.17 199	0.17 107	0.15 114

test_4	0.53 180	0.22 59	0.56 146	0.54 286	0.32 218	0.64 223	0.39 194	0.80 110	0.62 132	0.92 235	1.87 514	0.68 207	0.42 116	1.16 259	0.37 155	0.15 47	0.13 134	0.20 200	0.22 352	0.20 225	0.15 114

GMOStereo	0.53 180	0.26 152	0.65 200	0.50 199	0.29 147	0.52 144	0.43 246	0.89 142	0.96 259	1.41 460	1.14 309	0.85 268	0.56 221	0.59 66	0.38 166	0.16 70	0.14 189	0.24 328	0.21 323	0.20 225	0.15 114

error version	0.53 180	0.26 152	0.65 200	0.50 199	0.29 147	0.52 144	0.43 246	0.89 142	0.96 259	1.41 460	1.14 309	0.85 268	0.56 221	0.59 66	0.38 166	0.16 70	0.14 189	0.24 328	0.21 323	0.20 225	0.15 114

test-v	0.53 180	0.26 152	0.65 200	0.50 199	0.29 147	0.52 144	0.43 246	0.89 142	0.96 259	1.41 460	1.14 309	0.85 268	0.56 221	0.59 66	0.38 166	0.16 70	0.14 189	0.24 328	0.21 323	0.20 225	0.15 114

TRStereo	0.60 244	0.60 504	0.97 389	0.74 494	0.67 482	0.46 83	0.38 179	1.85 463	0.89 232	0.79 201	0.80 188	0.88 280	0.39 102	1.10 243	0.41 196	0.23 337	0.15 250	0.23 308	0.24 388	0.17 107	0.15 114

AAGNet	1.83 543	0.28 209	0.72 253	0.61 386	0.32 218	0.67 252	0.51 325	0.96 180	0.98 271	1.47 473	1.20 338	1.00 331	1.18 472	2.83 482	22.77 622	0.22 310	0.13 134	0.22 270	0.19 244	0.23 319	0.15 114

test-2	0.53 180	0.26 152	0.65 200	0.50 199	0.29 147	0.52 144	0.43 246	0.89 142	0.96 259	1.41 460	1.14 309	0.85 268	0.56 221	0.59 66	0.38 166	0.16 70	0.14 189	0.24 328	0.21 323	0.20 225	0.15 114

iRaftStereo_RVC	0.47 145	0.26 152	0.64 193	0.50 199	0.29 147	0.53 153	0.33 114	1.05 218	0.77 197	0.84 216	1.00 236	0.55 154	0.37 93	0.81 151	0.40 185	0.17 116	0.12 62	0.22 270	0.20 278	0.19 186	0.15 114

raft+_RVC	0.53 180	0.26 152	0.54 129	0.60 372	0.47 384	0.54 161	0.54 350	1.27 300	0.99 278	0.76 190	1.03 260	0.70 216	0.56 221	0.93 192	0.47 255	0.18 159	0.14 189	0.19 158	0.18 219	0.18 142	0.15 114

Gwc-CoAtRS	0.52 169	0.24 98	0.68 216	0.48 167	0.29 147	0.64 223	0.25 48	1.16 262	1.08 318	1.01 265	1.00 236	1.12 372	0.56 221	0.69 106	0.37 155	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.15 132	0.15 50	0.15 114

HITNet	0.65 281	0.40 419	0.77 302	0.48 167	0.24 46	1.05 413	0.49 317	1.76 432	1.02 289	1.18 352	1.18 327	0.89 288	0.80 328	0.85 166	0.79 392	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.17 199	0.29 403	0.15 114
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
BStereo	0.38 77	0.25 126	1.42 489	0.42 66	0.28 127	0.55 170	0.39 194	0.55 18	0.52 103	0.36 46	0.35 31	0.37 68	0.29 34	0.64 89	0.38 166	0.13 22	0.14 189	0.15 32	0.19 244	0.15 50	0.16 149

Wave_Phase_stereo	0.45 130	0.25 126	1.42 489	0.42 66	0.28 127	1.78 519	0.39 194	0.72 77	0.52 103	0.36 46	0.35 31	0.37 68	0.29 34	0.64 89	0.38 166	0.13 22	0.14 189	0.15 32	0.19 244	0.15 50	0.16 149

WQFJA1	0.48 151	0.27 183	0.53 121	0.46 125	0.85 535	0.79 321	0.39 194	1.11 250	0.75 184	0.50 130	0.52 95	0.53 144	0.50 185	0.71 114	0.65 341	0.17 116	0.21 405	0.19 158	0.16 174	0.19 186	0.16 149

NLMM	0.48 151	0.27 183	0.53 121	0.46 125	0.85 535	0.79 321	0.39 194	1.12 253	0.75 184	0.50 130	0.52 95	0.53 144	0.50 185	0.72 118	0.65 341	0.17 116	0.21 405	0.19 158	0.16 174	0.19 186	0.16 149

DLNR-FE	23.17 620	48.55 637	42.94 624	176.85 638	78.48 632	0.35 26	0.21 19	23.51 622	0.75 184	0.66 175	0.86 196	0.59 178	0.30 42	1.55 358	0.44 220	9.85 622	0.12 62	0.18 133	0.14 113	76.92 636	0.16 149

DDF-Stereo	0.37 71	0.22 59	0.47 78	0.48 167	0.42 339	0.31 18	0.24 43	0.53 11	0.33 28	0.33 35	0.40 43	0.37 68	0.48 169	0.91 183	0.32 88	0.23 337	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.86 556	0.16 149

zero-FE	0.36 64	0.22 59	0.47 78	0.45 114	0.43 350	0.30 15	0.24 43	0.61 41	0.33 28	0.33 35	0.41 46	0.37 68	0.50 185	0.64 89	0.32 88	0.22 310	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.83 554	0.16 149

fffft	0.38 77	0.23 77	0.51 105	0.44 100	0.32 218	0.43 66	0.48 307	0.76 90	0.36 39	0.44 89	0.34 28	0.38 75	0.31 49	1.31 294	0.32 88	0.14 36	0.11 31	0.19 158	0.15 132	0.16 75	0.16 149
1: 1. 1
UGAM	1.14 478	0.27 183	0.95 381	0.53 271	0.42 339	0.70 273	0.72 444	0.95 173	1.32 456	0.98 252	1.48 441	1.78 506	0.87 365	9.65 608	0.87 414	0.21 281	0.18 343	0.30 441	0.24 388	0.19 186	0.16 149

model_zeroshot	0.48 151	0.29 245	0.86 335	0.51 231	0.36 272	0.69 266	0.37 172	1.12 253	0.62 132	0.85 221	0.84 193	0.66 202	0.37 93	0.73 123	0.34 122	0.20 247	0.16 290	0.19 158	0.16 174	0.17 107	0.16 149

Occ-G	0.42 103	0.21 36	0.48 82	0.41 58	0.26 77	0.42 57	0.62 410	0.77 93	0.49 82	0.43 85	0.66 139	1.02 340	0.46 145	0.78 138	0.41 196	0.16 70	0.13 134	0.18 133	0.13 83	0.16 75	0.16 149

gcap-zeroshot	0.53 180	0.28 209	0.89 360	0.49 187	0.28 127	0.76 302	0.37 172	1.34 313	0.73 181	0.89 226	0.67 143	1.35 429	0.51 191	0.79 142	0.33 105	0.18 159	0.15 250	0.18 133	0.15 132	0.17 107	0.16 149

MGS-Stereo	0.42 103	0.26 152	0.58 162	0.44 100	0.28 127	0.50 123	0.34 126	0.57 26	0.83 215	0.46 102	1.31 378	0.52 138	0.33 61	0.65 99	0.36 143	0.19 206	0.16 290	0.18 133	0.15 132	0.17 107	0.16 149

rrr	0.46 138	0.28 209	0.73 265	0.43 75	0.33 239	0.49 109	0.38 179	0.76 90	0.50 87	0.47 107	0.48 77	0.48 111	0.46 145	2.03 427	0.30 61	0.19 206	0.14 189	0.19 158	0.15 132	0.16 75	0.16 149

plain	0.46 138	0.27 183	1.01 403	0.50 199	0.40 326	0.35 26	0.37 172	0.87 133	0.56 115	0.43 85	0.76 172	0.42 81	0.40 107	1.13 252	0.45 234	0.21 281	0.15 250	0.24 328	0.19 244	0.24 334	0.16 149

MSKI-zero shot	0.55 211	0.26 152	0.57 156	0.51 231	0.26 77	0.69 266	0.28 72	1.18 269	0.64 140	0.91 233	1.32 385	0.82 252	0.33 61	1.92 415	0.32 88	0.17 116	0.12 62	0.17 95	0.13 83	0.16 75	0.16 149

DLNR_Zeroshot_test	23.17 620	48.52 636	43.29 625	176.68 637	78.69 633	0.35 26	0.21 19	23.41 621	0.75 184	0.66 175	0.86 196	0.59 178	0.30 42	1.56 361	0.44 220	9.57 620	0.12 62	0.18 133	0.14 113	76.92 636	0.16 149

Any-RAFT	0.53 180	0.24 98	0.47 78	0.47 139	0.27 102	1.00 404	0.25 48	1.58 381	1.05 303	0.85 221	0.99 232	1.06 349	0.47 155	0.70 110	0.32 88	0.18 159	0.13 134	0.16 65	0.13 83	0.16 75	0.16 149

RAFT-Test	0.54 196	0.25 126	0.64 193	0.47 139	0.30 170	0.97 396	0.27 66	1.24 296	0.81 209	0.96 245	1.12 300	1.28 413	0.48 169	0.71 114	0.36 143	0.17 116	0.13 134	0.17 95	0.14 113	0.16 75	0.16 149

HH	0.63 261	0.30 265	0.77 302	0.50 199	0.32 218	0.49 109	0.46 287	1.65 399	0.64 140	0.69 178	1.09 281	1.63 483	0.85 352	1.90 413	0.37 155	0.18 159	0.13 134	0.19 158	0.17 199	0.19 186	0.16 149

HanStereo	0.63 261	0.30 265	0.77 302	0.50 199	0.32 218	0.49 109	0.46 287	1.65 399	0.64 140	0.69 178	1.09 281	1.63 483	0.85 352	1.90 413	0.37 155	0.18 159	0.13 134	0.19 158	0.17 199	0.19 186	0.16 149

LL-Strereo2	0.52 169	0.33 339	0.69 229	0.52 252	0.37 289	0.70 273	0.30 87	1.13 257	0.67 160	0.94 241	0.78 177	0.91 292	0.42 116	1.05 230	0.42 207	0.17 116	0.16 290	0.29 428	0.25 402	0.21 269	0.16 149

ProNet	0.43 109	0.28 209	0.58 162	0.43 75	0.30 170	0.56 178	0.52 336	1.00 192	0.58 119	0.44 89	0.49 85	0.43 84	0.43 124	1.28 288	0.36 143	0.15 47	0.13 134	0.19 158	0.16 174	0.17 107	0.16 149

raft_robust	0.68 301	0.30 265	0.64 193	0.52 252	0.26 77	0.54 161	0.35 134	1.33 308	1.24 419	1.16 338	1.07 271	0.60 180	0.54 208	3.58 508	0.37 155	0.18 159	0.14 189	0.20 200	0.22 352	0.20 225	0.16 149

Sa-1000	0.72 316	0.29 245	0.76 295	0.59 360	0.30 170	0.73 286	0.37 172	1.62 394	1.33 460	1.28 397	2.04 529	0.86 272	0.75 300	1.84 407	0.38 166	0.19 206	0.14 189	0.25 367	0.23 375	0.20 225	0.16 149

RAFT-345	0.84 393	0.25 126	0.66 207	0.50 199	0.27 102	0.54 161	0.42 227	0.83 125	1.11 335	1.32 425	2.34 543	0.86 272	0.54 208	5.72 552	0.47 255	0.18 159	0.13 134	0.22 270	0.17 199	0.17 107	0.16 149

CroCo-Stereo	0.40 91	0.31 300	0.73 265	0.58 347	0.27 102	0.26 5	0.33 114	0.95 173	0.81 209	0.42 79	0.47 72	0.65 198	0.47 155	0.39 6	0.34 122	0.18 159	0.15 250	0.16 65	0.14 113	0.19 186	0.16 149
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
TestStereo	0.64 273	0.39 412	0.71 247	0.51 231	0.27 102	0.56 178	0.42 227	1.03 204	0.91 241	0.80 203	1.00 236	0.68 207	0.52 197	3.25 498	0.45 234	0.22 310	0.15 250	0.24 328	0.18 219	0.27 373	0.16 149

raftrobust	0.52 169	0.25 126	0.56 146	0.65 429	0.52 421	0.49 109	0.34 126	0.98 186	0.91 241	1.30 411	0.87 200	0.63 192	0.81 332	0.78 138	0.41 196	0.19 206	0.15 250	0.16 65	0.14 113	0.15 50	0.16 149

test_xeample3	0.42 103	0.28 209	0.69 229	0.43 75	0.33 239	0.56 178	0.38 179	0.79 102	0.45 65	0.53 141	0.46 70	0.44 86	0.44 134	1.38 319	0.31 82	0.18 159	0.14 189	0.19 158	0.15 132	0.17 107	0.16 149

ARAFT	0.77 356	0.36 393	1.49 506	0.51 231	0.31 196	0.90 367	0.82 472	1.90 478	1.06 307	1.62 509	1.24 348	1.02 340	0.64 267	1.84 407	0.50 274	0.18 159	0.14 189	0.28 417	0.27 431	0.17 107	0.16 149

RASNet	1.12 473	0.30 265	0.91 367	0.66 436	0.77 516	0.97 396	0.57 387	1.37 319	1.35 472	1.02 269	1.34 394	2.11 539	1.43 508	7.09 581	1.39 495	0.19 206	0.17 320	0.17 95	0.19 244	0.18 142	0.16 149

IGEV-FE	0.53 180	0.30 265	0.99 393	0.56 324	0.35 261	0.41 49	0.32 104	1.37 319	0.63 135	1.00 260	1.09 281	0.94 305	0.41 110	0.83 156	0.39 177	0.18 159	0.12 62	0.19 158	0.18 219	0.19 186	0.17 181

xyz-stereo-finetune2	0.58 235	0.27 183	0.57 156	0.40 48	0.24 46	1.09 424	0.32 104	0.79 102	0.53 109	0.65 172	1.07 271	0.58 171	0.80 328	2.47 469	0.80 396	0.16 70	0.15 250	0.21 237	0.17 199	0.16 75	0.17 181

UGAM-zero	1.00 442	0.30 265	0.93 373	0.47 139	0.30 170	0.57 183	0.25 48	2.25 550	0.63 135	1.01 265	1.10 287	2.73 563	1.85 548	6.26 561	0.40 185	0.17 116	0.14 189	0.19 158	0.15 132	0.16 75	0.17 181

rvit_stereo_0083	0.47 145	0.33 339	0.81 319	0.56 324	0.36 272	0.50 123	0.44 260	0.68 66	0.95 254	0.49 121	0.57 117	0.55 154	0.49 179	0.88 175	0.46 248	0.25 381	0.25 456	0.24 328	0.20 278	0.24 334	0.17 181

rvit_stereo_0081	0.44 122	0.33 339	0.64 193	0.54 286	0.35 261	0.41 49	0.44 260	0.66 59	0.95 254	0.48 115	0.52 95	0.50 126	0.46 145	0.82 154	0.44 220	0.25 381	0.20 381	0.22 270	0.19 244	0.25 347	0.17 181

rvit_stereo_0082	0.44 122	0.33 339	0.64 193	0.54 286	0.35 261	0.41 49	0.44 260	0.66 59	0.95 254	0.48 115	0.52 95	0.50 126	0.46 145	0.82 154	0.44 220	0.25 381	0.20 381	0.22 270	0.19 244	0.25 347	0.17 181

rvit_stereo_ft	0.47 145	0.35 383	0.87 346	0.67 448	0.42 339	0.40 43	0.59 400	0.81 115	0.74 183	0.46 102	0.55 111	0.57 166	0.49 179	0.65 99	0.50 274	0.25 381	0.17 320	0.22 270	0.22 352	0.24 334	0.17 181

testlalala2	0.58 235	0.27 183	0.68 216	1.72 579	1.27 574	0.68 259	0.42 227	0.93 161	0.70 170	0.90 228	0.93 213	0.76 230	0.34 71	0.52 41	0.40 185	0.18 159	0.15 250	0.17 95	0.13 83	0.17 107	0.17 181

IGEV_Zeroshot_test	0.53 180	0.30 265	0.99 393	0.56 324	0.35 261	0.41 49	0.32 104	1.37 319	0.63 135	1.00 260	1.09 281	0.95 314	0.41 110	0.83 156	0.39 177	0.18 159	0.12 62	0.19 158	0.18 219	0.19 186	0.17 181

DCRE	0.82 382	0.26 152	0.70 235	0.58 347	0.44 359	0.54 161	0.48 307	0.95 173	0.78 201	0.78 198	7.33 598	0.86 272	0.52 197	0.76 130	0.41 196	0.16 70	0.16 290	0.19 158	0.17 199	0.18 142	0.17 181

Selective-RAFT	0.52 169	0.28 209	0.79 313	0.55 310	0.27 102	0.91 371	0.33 114	0.80 110	0.88 229	0.58 152	0.63 131	0.81 247	0.77 311	1.29 292	0.48 260	0.19 206	0.14 189	0.17 95	0.15 132	0.19 186	0.17 181

TestStereo1	0.63 261	0.28 209	0.75 285	0.76 501	0.31 196	0.48 97	0.43 246	1.30 306	1.21 404	0.97 248	1.31 378	0.64 195	0.77 311	1.75 395	0.42 207	0.20 247	0.15 250	0.22 270	0.18 219	0.21 269	0.17 181

SA-5K	0.63 261	0.28 209	0.75 285	0.76 501	0.31 196	0.48 97	0.43 246	1.30 306	1.21 404	0.97 248	1.31 378	0.64 195	0.77 311	1.75 395	0.42 207	0.20 247	0.15 250	0.22 270	0.18 219	0.21 269	0.17 181

SA	0.66 288	0.30 265	0.82 322	0.61 386	0.30 170	0.58 186	0.38 179	1.44 339	1.30 448	0.96 245	1.36 401	0.66 202	0.95 402	1.85 410	0.42 207	0.19 206	0.15 250	0.25 367	0.23 375	0.21 269	0.17 181

GLC_STEREO	0.39 82	0.25 126	0.41 33	0.54 286	0.23 30	0.48 97	0.30 87	0.73 80	0.58 119	0.52 140	0.73 164	0.51 130	0.31 49	0.64 89	0.42 207	0.17 116	0.20 381	0.23 308	0.19 244	0.21 269	0.17 181

IPLG	0.69 303	0.27 183	0.97 389	0.51 231	0.43 350	0.79 321	0.33 114	1.21 282	1.06 307	1.30 411	1.10 287	0.52 138	0.55 215	3.16 496	0.63 336	0.16 70	0.14 189	0.19 158	0.16 174	0.18 142	0.17 181

MIPNet	0.56 220	0.28 209	0.94 377	0.49 187	0.33 239	0.66 248	0.38 179	1.35 316	1.08 318	1.06 278	0.92 210	0.60 180	0.79 322	0.73 123	0.52 286	0.17 116	0.14 189	0.19 158	0.16 174	0.18 142	0.17 181

NRIStereo	0.60 244	0.29 245	0.69 229	0.53 271	0.28 127	0.63 220	0.33 114	1.08 239	0.87 225	1.14 322	0.87 200	0.91 292	0.59 240	2.24 448	0.49 268	0.20 247	0.14 189	0.21 237	0.19 244	0.21 269	0.17 181

PFNet	0.91 415	0.26 152	1.10 438	0.63 406	0.32 218	0.64 223	0.56 376	1.17 264	0.99 278	1.47 473	1.08 276	0.98 324	0.69 281	6.62 569	0.54 299	0.20 247	0.12 62	0.24 328	0.19 244	0.20 225	0.17 181

RAFT-RH_RVC	1.03 454	0.24 98	0.67 212	0.49 187	0.28 127	0.81 340	0.33 114	0.83 125	1.08 318	2.05 548	4.65 583	1.04 347	0.57 230	5.98 560	0.50 274	0.18 159	0.13 134	0.26 386	0.20 278	0.16 75	0.17 181

RAFT	0.64 273	0.30 265	0.73 265	0.59 360	0.33 239	0.68 259	0.58 391	1.04 210	0.76 193	1.08 282	1.19 334	1.65 489	0.93 392	1.06 231	0.56 307	0.21 281	0.18 343	0.27 402	0.24 388	0.22 293	0.17 181

RALAANet	0.60 244	0.33 339	0.87 346	0.62 397	0.50 396	0.69 266	0.31 94	1.21 282	1.06 307	1.09 288	1.16 322	0.88 280	0.46 145	1.22 272	0.42 207	0.19 206	0.15 250	0.21 237	0.17 199	0.27 373	0.17 181

EAI-Stereo	0.65 281	0.28 209	0.69 229	0.53 271	0.27 102	0.60 201	0.40 207	2.28 553	0.64 140	0.71 182	3.18 565	0.57 166	0.43 124	1.06 231	0.41 196	0.18 159	0.13 134	0.17 95	0.17 199	0.17 107	0.17 181

R-Stereo Train	0.57 228	0.26 152	0.63 186	0.54 286	0.36 272	0.69 266	0.54 350	1.22 290	0.72 177	1.61 505	1.50 446	0.75 226	0.53 203	0.64 89	0.44 220	0.18 159	0.15 250	0.17 95	0.15 132	0.17 107	0.17 181

RAFT-Stereo	0.57 228	0.26 152	0.63 186	0.54 286	0.36 272	0.69 266	0.54 350	1.22 290	0.72 177	1.61 505	1.50 446	0.75 226	0.53 203	0.64 89	0.44 220	0.18 159	0.15 250	0.17 95	0.15 132	0.17 107	0.17 181
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.72 316	0.34 363	1.10 438	0.51 231	0.23 30	0.91 371	0.39 194	1.33 308	1.23 413	1.46 472	1.55 457	1.01 338	0.64 267	1.95 420	0.80 396	0.18 159	0.12 62	0.18 133	0.14 113	0.19 186	0.17 181

WQFJX	0.51 167	0.27 183	0.52 114	0.46 125	0.87 541	0.75 295	0.39 194	1.29 305	0.77 197	0.53 141	0.52 95	0.55 154	0.55 215	0.95 198	0.60 325	0.17 116	0.19 361	0.19 158	0.16 174	0.19 186	0.18 207

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 64	0.23 77	0.54 129	0.50 199	0.28 127	0.36 31	0.22 25	1.02 199	0.39 45	0.42 79	0.64 134	0.36 63	0.51 191	0.39 6	0.29 50	0.18 159	0.12 62	0.17 95	0.13 83	0.18 142	0.18 207

MM-Stereo_test3	0.50 165	0.24 98	0.54 129	0.54 286	0.74 503	0.49 109	0.53 344	1.09 241	1.05 303	0.62 167	0.95 217	0.61 184	0.42 116	0.77 133	0.38 166	0.20 247	0.17 320	0.20 200	0.16 174	0.18 142	0.18 207

HI	0.64 273	0.32 316	0.68 216	0.47 139	0.51 409	0.41 49	0.36 150	1.04 210	0.75 184	1.31 421	1.43 421	1.62 478	1.12 460	0.94 195	0.88 415	0.15 47	0.12 62	0.20 200	0.20 278	0.20 225	0.18 207

CoSv	0.64 273	0.32 316	0.68 216	0.47 139	0.51 409	0.41 49	0.36 150	1.04 210	0.75 184	1.31 421	1.43 421	1.62 478	1.12 460	0.94 195	0.88 415	0.15 47	0.12 62	0.20 200	0.20 278	0.20 225	0.18 207

tt45	0.45 130	0.23 77	0.46 75	0.45 114	0.33 239	0.79 321	0.32 104	0.78 97	0.41 53	0.51 137	0.44 61	0.49 120	0.37 93	2.14 437	0.34 122	0.16 70	0.13 134	0.19 158	0.16 174	0.17 107	0.18 207

rvit_stereo_0081_aga	0.44 122	0.34 363	0.73 265	0.51 231	0.41 334	0.50 123	0.40 207	0.81 115	0.57 117	0.58 152	0.56 114	0.53 144	0.43 124	0.66 101	0.40 185	0.26 404	0.21 405	0.22 270	0.20 278	0.26 359	0.18 207

H2IRNET	0.56 220	0.26 152	0.66 207	0.47 139	0.35 261	0.41 49	0.26 59	0.92 152	1.17 378	0.61 164	1.28 368	1.08 355	0.86 360	0.99 213	0.63 336	0.19 206	0.16 290	0.22 270	0.25 402	0.21 269	0.18 207

tta	0.75 348	0.30 265	0.86 335	0.46 125	0.26 77	0.82 342	0.43 246	2.05 514	1.39 489	1.23 375	1.47 436	0.98 324	0.95 402	1.71 389	0.82 403	0.24 354	0.20 381	0.22 270	0.21 323	0.18 142	0.18 207

qqq1	0.72 316	0.30 265	0.86 335	0.46 125	0.26 77	0.82 342	0.43 246	2.05 514	1.39 489	1.23 375	1.47 436	0.98 324	0.95 402	1.71 389	0.44 220	0.24 354	0.20 381	0.18 133	0.15 132	0.18 142	0.18 207

fff1	0.72 316	0.30 265	0.86 335	0.46 125	0.26 77	0.82 342	0.43 246	2.05 514	1.39 489	1.23 375	1.47 436	0.98 324	0.95 402	1.71 389	0.44 220	0.24 354	0.20 381	0.18 133	0.15 132	0.18 142	0.18 207

CoDeX	0.73 334	0.29 245	0.93 373	0.54 286	0.36 272	1.14 430	0.61 407	2.34 559	1.17 378	1.16 338	1.25 352	0.91 292	0.87 365	1.33 302	0.64 340	0.20 247	0.16 290	0.21 237	0.18 219	0.20 225	0.18 207

ff7	0.43 109	0.27 183	0.56 146	0.44 100	0.33 239	0.50 123	0.42 227	0.87 133	0.50 87	0.49 121	0.53 101	0.44 86	0.48 169	1.38 319	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.15 132	0.18 142	0.18 207

IGEVStereo-DCA	0.46 138	0.28 209	0.56 146	0.43 75	0.33 239	0.49 109	0.42 227	0.87 133	0.50 87	0.47 107	0.48 77	0.48 111	0.46 145	2.03 427	0.30 61	0.19 206	0.14 189	0.19 158	0.15 132	0.16 75	0.18 207

ffff	0.43 109	0.27 183	0.56 146	0.44 100	0.33 239	0.50 123	0.42 227	0.87 133	0.50 87	0.49 121	0.53 101	0.44 86	0.48 169	1.38 319	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.15 132	0.18 142	0.18 207

11t	0.43 109	0.27 183	0.56 146	0.44 100	0.33 239	0.50 123	0.42 227	0.87 133	0.50 87	0.49 121	0.53 101	0.44 86	0.48 169	1.38 319	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.15 132	0.18 142	0.18 207

MIF-Stereo (partial)	0.45 130	0.25 126	0.70 235	0.50 199	0.52 421	0.35 26	0.26 59	0.91 149	0.59 128	0.45 97	0.71 158	0.51 130	0.51 191	1.11 246	0.45 234	0.20 247	0.16 290	0.23 308	0.20 278	0.24 334	0.18 207

anonymousdsp2	0.53 180	0.27 183	0.74 281	0.48 167	0.29 147	0.76 302	0.47 295	1.61 390	0.82 214	0.77 195	0.77 175	0.75 226	0.47 155	1.03 222	0.40 185	0.18 159	0.13 134	0.18 133	0.13 83	0.19 186	0.18 207

anonymousdsp	0.43 109	0.27 183	0.53 121	0.44 100	0.32 218	0.50 123	0.42 227	0.89 142	0.51 96	0.49 121	0.53 101	0.47 105	0.47 155	1.33 302	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.15 132	0.18 142	0.18 207

anonymousa	0.72 316	0.27 183	0.75 285	0.47 139	0.63 470	1.43 485	0.45 280	1.24 296	0.89 232	1.28 397	1.75 499	1.62 478	1.13 464	0.69 106	0.59 317	0.19 206	0.16 290	0.23 308	0.25 402	0.20 225	0.18 207

ccc-4	0.43 109	0.27 183	0.56 146	0.44 100	0.33 239	0.50 123	0.42 227	0.87 133	0.50 87	0.49 121	0.53 101	0.44 86	0.48 169	1.38 319	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.15 132	0.18 142	0.18 207

RAFT+CT+SA	0.58 235	0.29 245	0.60 173	0.66 436	0.37 289	0.42 57	0.55 368	1.27 300	1.03 293	0.70 180	1.22 342	0.60 180	0.70 286	1.64 374	0.41 196	0.18 159	0.13 134	0.22 270	0.22 352	0.21 269	0.18 207

IGEV-Stereo	0.43 109	0.27 183	0.54 129	0.45 114	0.32 218	0.50 123	0.42 227	0.90 148	0.51 96	0.49 121	0.53 101	0.47 105	0.47 155	1.32 298	0.33 105	0.17 116	0.12 62	0.21 237	0.15 132	0.18 142	0.18 207
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.65 281	0.31 300	1.00 399	0.47 139	0.34 257	0.73 286	0.30 87	2.96 579	0.70 170	1.15 328	1.14 309	0.76 230	0.65 273	1.11 246	0.38 166	0.17 116	0.13 134	0.18 133	0.16 174	0.19 186	0.18 207

IPLGR	0.58 235	0.27 183	1.14 448	0.48 167	0.28 127	0.65 239	0.33 114	1.22 290	1.13 351	1.18 352	1.05 265	0.69 212	0.66 276	0.96 199	0.52 286	0.17 116	0.15 250	0.20 200	0.17 199	0.20 225	0.18 207

Patchmatch Stereo++	0.55 211	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.65 239	0.29 77	1.05 218	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.37 315	0.45 234	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207
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
STrans-v2	1.04 457	0.28 209	0.96 387	0.49 187	0.32 218	0.68 259	0.79 461	2.47 570	1.12 339	1.12 304	1.46 435	1.40 436	1.46 513	6.70 574	0.43 217	0.18 159	0.13 134	0.20 200	0.18 219	0.18 142	0.18 207

PSM-adaLoss	0.54 196	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.65 239	0.41 223	1.04 210	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.82 252	0.61 252	1.06 231	0.45 234	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

ROB_FTStereo_v2	0.54 196	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.64 223	0.42 227	1.05 218	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.12 250	0.46 248	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

ROB_FTStereo	0.54 196	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.64 223	0.25 48	1.05 218	0.64 140	1.12 304	0.95 217	0.82 252	0.61 252	1.15 255	0.45 234	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

HUI-Stereo	0.52 169	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.65 239	0.30 87	1.04 210	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.83 259	0.60 243	0.79 142	0.45 234	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

SST-Stereo	0.83 388	0.28 209	0.72 253	0.59 360	0.31 196	0.72 281	0.26 59	1.09 241	0.86 221	1.47 473	1.10 287	1.00 331	0.87 365	5.73 553	0.45 234	0.22 310	0.13 134	0.23 308	0.19 244	0.23 319	0.18 207

RAFT_R40	0.83 388	0.28 209	0.73 265	0.59 360	0.31 196	0.69 266	0.44 260	1.10 244	0.95 254	1.47 473	1.10 287	1.00 331	0.85 352	5.53 547	0.46 248	0.22 310	0.13 134	0.23 308	0.20 278	0.23 319	0.18 207

iGMRVC	0.56 220	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.65 239	0.38 179	1.05 218	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.52 350	0.46 248	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

iRAFT	0.55 211	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.65 239	0.29 77	1.05 218	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.83 259	0.60 243	1.37 315	0.45 234	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

RAFT-IKP	0.54 196	0.30 265	0.73 265	0.50 199	0.27 102	0.59 193	0.36 150	1.04 210	0.64 140	1.12 304	0.96 220	0.83 259	0.61 252	1.22 272	0.45 234	0.22 310	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.26 359	0.18 207

rafts_anoy	0.52 169	0.29 245	0.59 169	0.59 360	0.50 396	0.53 153	0.40 207	1.11 250	1.03 293	0.84 216	0.83 191	0.68 207	0.54 208	0.72 118	0.51 279	0.19 206	0.14 189	0.24 328	0.26 420	0.21 269	0.18 207

UPFNet	0.80 371	0.32 316	0.90 364	0.59 360	0.74 503	1.26 456	0.80 467	1.52 363	1.10 333	1.30 411	1.12 300	1.30 417	0.84 349	1.67 380	1.09 452	0.24 354	0.24 447	0.24 328	0.23 375	0.25 347	0.18 207

ACVNet	0.63 261	0.31 300	0.54 129	0.54 286	0.36 272	0.80 331	0.46 287	1.37 319	1.07 312	0.93 236	1.30 372	1.08 355	0.85 352	0.80 145	0.94 426	0.21 281	0.19 361	0.21 237	0.18 219	0.22 293	0.18 207

acv_ft	0.75 348	0.31 300	0.95 381	0.70 470	0.86 539	1.24 453	0.53 344	1.44 339	1.07 312	1.24 382	1.30 372	1.08 355	0.92 383	0.80 145	1.34 486	0.21 281	0.19 361	0.21 237	0.18 219	0.21 269	0.18 207

pmcnn	2.37 566	0.42 431	2.71 564	0.63 406	0.43 350	1.54 495	1.19 537	2.01 507	1.53 517	2.64 570	7.60 599	18.07 618	1.45 512	3.44 505	2.78 554	0.18 159	0.15 250	0.15 32	0.12 51	0.20 225	0.18 207

FlowAnything_test	0.39 82	0.26 152	0.61 177	0.59 360	0.33 239	0.62 216	0.36 150	0.62 44	0.40 49	0.45 97	0.36 33	0.45 94	0.37 93	0.53 44	0.48 260	0.24 354	0.18 343	0.28 417	0.33 498	0.21 269	0.19 248

G2L-Stereo_test	0.73 334	0.27 183	0.74 281	0.49 187	0.40 326	0.90 367	0.81 470	1.53 369	1.14 354	1.28 397	1.27 362	1.52 464	0.72 294	1.62 370	0.94 426	0.19 206	0.14 189	0.16 65	0.15 132	0.18 142	0.19 248

AIO-test2	0.57 228	0.28 209	0.63 186	0.61 386	0.58 449	0.79 321	0.51 325	1.18 269	1.40 494	0.63 168	1.15 317	0.51 130	0.43 124	1.09 240	0.35 132	0.21 281	0.17 320	0.26 386	0.30 473	0.20 225	0.19 248

IGEV-RUCA	0.37 71	0.23 77	0.48 82	0.49 187	0.36 272	0.60 201	0.23 36	0.64 49	0.49 82	0.39 70	0.49 85	0.44 86	0.31 49	0.85 166	0.30 61	0.24 354	0.13 134	0.16 65	0.12 51	0.20 225	0.19 248

999	0.48 151	0.22 59	0.49 89	0.48 167	0.34 257	0.75 295	0.31 94	0.85 130	0.55 113	0.37 53	0.48 77	0.50 126	0.36 88	2.45 464	0.39 177	0.16 70	0.13 134	0.18 133	0.15 132	0.16 75	0.19 248

PAM_32	0.77 356	0.28 209	1.03 414	0.52 252	0.30 170	1.32 465	0.35 134	1.97 498	0.65 155	1.02 269	1.06 267	3.05 568	1.49 518	0.96 199	0.36 143	0.19 206	0.13 134	0.20 200	0.18 219	0.19 186	0.19 248

rvit_stereo_0080	0.44 122	0.32 316	0.71 247	0.47 139	0.36 272	0.42 57	0.55 368	0.82 120	0.68 164	0.50 130	0.60 123	0.55 154	0.47 155	0.59 66	0.44 220	0.26 404	0.21 405	0.20 200	0.20 278	0.31 422	0.19 248

CAS++	0.47 145	0.31 300	0.56 146	0.47 139	0.32 218	0.42 57	0.28 72	1.76 432	0.72 177	0.71 182	0.72 162	0.37 68	0.28 30	0.69 106	0.33 105	0.27 420	0.22 426	0.26 386	0.21 323	0.29 403	0.19 248
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 138	0.36 393	0.71 247	0.47 139	0.36 272	0.67 252	0.35 134	0.78 97	1.12 339	0.61 164	0.62 128	0.39 76	0.39 102	0.71 114	0.39 177	0.20 247	0.17 320	0.22 270	0.18 219	0.23 319	0.19 248

cc1	0.64 273	0.31 300	0.50 98	0.54 286	0.26 77	1.18 441	0.51 325	0.93 161	3.05 582	0.58 152	0.79 183	0.48 111	0.88 370	1.46 339	0.32 88	0.20 247	0.12 62	0.25 367	0.15 132	0.19 186	0.19 248

whm_eth	0.44 122	0.32 316	0.71 247	0.47 139	0.36 272	0.42 57	0.55 368	0.82 120	0.68 164	0.50 130	0.60 123	0.55 154	0.47 155	0.59 66	0.44 220	0.26 404	0.21 405	0.20 200	0.20 278	0.31 422	0.19 248

testlalala_base	0.77 356	0.40 419	0.70 235	0.65 429	0.50 396	0.79 321	0.28 72	1.50 354	0.51 96	0.73 188	0.90 206	0.69 212	0.54 208	0.66 101	0.40 185	2.82 594	0.14 189	0.17 95	0.12 51	2.68 588	0.19 248

DCANet-4	0.54 196	0.26 152	1.07 428	0.42 66	0.24 46	0.48 97	0.36 150	0.99 188	1.30 448	1.10 296	1.02 250	0.56 163	0.75 300	0.73 123	0.52 286	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.13 83	0.15 50	0.19 248

fff	0.53 180	0.24 98	0.70 235	0.43 75	0.24 46	0.48 97	0.36 150	1.07 233	1.25 422	1.10 296	1.02 250	0.57 166	1.06 447	0.73 123	0.52 286	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.13 83	0.15 50	0.19 248

ADStereo(finetuned)	0.57 228	0.24 98	1.06 423	0.43 75	0.24 46	0.49 109	0.35 134	1.05 218	1.30 448	1.12 304	1.03 260	0.58 171	1.20 478	0.84 161	0.51 279	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.13 83	0.18 142	0.19 248

IER	0.70 307	0.31 300	1.02 410	0.48 167	0.52 421	1.34 469	0.51 325	1.17 264	0.99 278	1.23 375	1.34 394	1.12 372	1.11 457	0.99 213	0.71 363	0.20 247	0.16 290	0.21 237	0.21 323	0.20 225	0.19 248

test_5	0.65 281	0.30 265	0.75 285	0.67 448	0.50 396	0.92 378	0.52 336	1.39 326	1.12 339	0.76 190	1.11 293	1.00 331	0.90 377	1.53 354	0.45 234	0.18 159	0.13 134	0.23 308	0.22 352	0.21 269	0.19 248

CrosDoStereo	1.58 524	0.24 98	0.72 253	0.48 167	0.29 147	0.67 252	12.49 614	1.10 244	0.98 271	1.34 437	1.75 499	1.00 331	1.89 550	6.65 570	0.81 398	0.19 206	0.15 250	0.20 200	0.22 352	0.18 142	0.19 248

TransformOpticalFlow	0.96 425	0.28 209	0.89 360	0.52 252	0.31 196	0.66 248	0.54 350	1.75 426	1.12 339	1.09 288	1.44 426	1.37 434	1.01 431	6.70 574	0.42 207	0.19 206	0.12 62	0.20 200	0.19 244	0.18 142	0.19 248

DeepStereo_LL	1.58 524	0.24 98	0.72 253	0.48 167	0.29 147	0.67 252	12.49 614	1.10 244	0.98 271	1.34 437	1.75 499	1.00 331	1.89 550	6.65 570	0.81 398	0.19 206	0.15 250	0.20 200	0.22 352	0.18 142	0.19 248

IRAFT_RVC	0.88 407	0.28 209	0.76 295	0.63 406	0.31 196	0.65 239	1.02 517	1.22 290	0.94 252	1.22 369	1.04 263	1.01 338	0.98 419	5.82 555	0.53 293	0.22 310	0.12 62	0.25 367	0.20 278	0.20 225	0.19 248

RALCasStereoNet	0.54 196	0.30 265	0.66 207	0.59 360	0.51 409	0.61 207	0.52 336	0.94 168	0.93 249	0.70 180	1.01 242	0.78 237	0.44 134	1.33 302	0.47 255	0.20 247	0.16 290	0.18 133	0.16 174	0.20 225	0.19 248

DCANet	0.54 196	0.24 98	0.70 235	0.43 75	0.24 46	0.49 109	0.36 150	1.05 218	1.30 448	1.12 304	1.03 260	0.58 171	0.92 383	0.81 151	0.52 286	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.13 83	0.18 142	0.19 248

csc	0.53 180	0.24 98	0.70 235	0.43 75	0.24 46	0.48 97	0.36 150	1.07 233	1.25 422	1.10 296	1.02 250	0.57 166	1.06 447	0.73 123	0.52 286	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.13 83	0.15 50	0.19 248

cscssc	0.53 180	0.24 98	0.70 235	0.43 75	0.24 46	0.48 97	0.36 150	1.07 233	1.25 422	1.10 296	1.02 250	0.57 166	1.06 447	0.73 123	0.52 286	0.16 70	0.13 134	0.17 95	0.13 83	0.15 50	0.19 248

111	0.60 244	0.23 77	0.70 235	0.43 75	0.24 46	0.72 281	0.42 227	1.18 269	1.41 499	0.80 203	1.38 408	1.10 367	0.79 322	0.96 199	0.58 314	0.18 159	0.13 134	0.17 95	0.15 132	0.17 107	0.19 248

SFCPSM	0.70 307	0.28 209	1.02 410	0.51 231	0.38 305	1.37 472	0.66 424	2.00 503	1.03 293	1.17 347	1.21 340	0.82 252	0.78 318	1.03 222	0.53 293	0.21 281	0.17 320	0.22 270	0.24 388	0.21 269	0.19 248

ac_64	0.82 382	0.29 245	0.81 319	0.71 478	0.60 460	1.05 413	0.54 350	1.99 502	0.92 247	1.18 352	1.06 267	1.99 530	1.08 452	1.94 419	0.97 435	0.27 420	0.22 426	0.24 328	0.23 375	0.22 293	0.19 248

cf-r	0.73 334	0.30 265	0.77 302	0.55 310	0.63 470	0.78 315	0.48 307	1.79 446	1.15 366	1.13 319	1.26 359	1.43 440	0.87 365	1.40 330	0.85 411	0.25 381	0.18 343	0.22 270	0.23 375	0.19 186	0.19 248

GwcNet-RSSM	0.77 356	0.32 316	1.01 403	0.62 397	0.54 428	0.78 315	0.51 325	1.73 418	1.20 398	1.09 288	1.37 403	1.46 450	0.85 352	1.53 354	1.09 452	0.25 381	0.18 343	0.23 308	0.24 388	0.20 225	0.19 248

DIP-Stereo	0.62 254	0.30 265	0.83 327	0.48 167	0.36 272	0.95 386	0.33 114	2.37 562	0.67 160	1.25 388	1.00 236	0.68 207	0.51 191	0.91 183	0.61 329	0.18 159	0.15 250	0.21 237	0.17 199	0.19 186	0.19 248
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.87 406	0.29 245	0.53 121	0.53 271	0.30 170	1.15 436	0.55 368	3.57 588	1.28 438	1.53 487	1.74 496	1.68 492	0.93 392	1.49 345	0.77 384	0.22 310	0.17 320	0.19 158	0.18 219	0.20 225	0.19 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.80 371	0.37 400	1.71 521	0.56 324	0.37 289	0.94 383	0.64 417	1.73 418	1.34 463	1.23 375	1.42 417	1.26 406	0.92 383	1.85 410	0.56 307	0.23 337	0.15 250	0.19 158	0.14 113	0.24 334	0.19 248

DStereoRT	1.36 503	0.32 316	1.41 487	0.67 448	0.50 396	2.07 542	0.60 404	1.44 339	0.91 241	1.37 445	1.44 426	0.73 222	1.30 496	6.39 565	0.90 421	0.23 337	0.17 320	4.29 614	1.94 604	0.24 334	0.20 281

WQFJX1	0.57 228	0.26 152	0.54 129	0.48 167	0.72 495	0.68 259	0.47 295	2.46 569	0.71 175	0.54 145	0.50 88	0.53 144	0.51 191	1.36 313	0.60 325	0.18 159	0.20 381	0.20 200	0.16 174	0.20 225	0.20 281

NLCSM	0.52 169	0.28 209	0.55 140	0.52 252	0.74 503	0.72 281	0.46 287	0.96 180	0.65 155	0.63 168	0.51 92	0.48 111	0.61 252	1.32 298	0.70 357	0.19 206	0.20 381	0.21 237	0.18 219	0.22 293	0.20 281

PAM	0.76 354	0.29 245	1.08 432	0.52 252	0.33 239	1.38 475	0.39 194	2.01 507	0.67 160	1.06 278	0.96 220	2.89 567	1.43 508	0.86 170	0.35 132	0.19 206	0.12 62	0.19 158	0.17 199	0.19 186	0.20 281

DispNO	0.93 420	0.30 265	1.34 479	0.55 310	0.55 434	0.89 364	0.49 317	1.48 348	1.21 404	1.17 347	1.27 362	1.19 386	0.90 377	5.23 537	0.74 370	0.22 310	0.17 320	0.24 328	0.21 323	0.19 186	0.20 281

MyStereo07	0.48 151	0.29 245	0.50 98	0.55 310	0.45 366	0.59 193	0.79 461	1.05 218	0.51 96	0.48 115	0.53 101	0.43 84	0.55 215	1.30 293	0.34 122	0.17 116	0.16 290	0.24 328	0.20 278	0.23 319	0.20 281

MyStereo06	0.61 250	0.28 209	0.95 381	0.56 324	0.46 378	0.61 207	0.73 445	1.78 440	0.67 160	1.03 273	1.12 300	1.13 377	0.56 221	0.78 138	0.41 196	0.17 116	0.16 290	0.23 308	0.20 278	0.22 293	0.20 281

MyStereo05	0.66 288	0.28 209	1.07 428	0.56 324	0.46 378	0.61 207	0.73 445	1.34 313	1.41 499	1.15 328	0.91 208	0.77 233	0.80 328	1.41 332	0.63 336	0.17 116	0.16 290	0.23 308	0.20 278	0.22 293	0.20 281

MyStereo04	0.67 297	0.29 245	1.07 428	0.55 310	0.45 366	0.59 193	0.79 461	1.50 354	1.40 494	0.91 233	0.91 208	0.74 223	0.86 360	1.52 350	0.62 332	0.17 116	0.16 290	0.24 328	0.20 278	0.23 319	0.20 281

ffm	0.72 316	0.33 339	0.85 329	0.53 271	0.37 289	0.74 290	0.56 376	0.95 173	2.47 569	1.15 328	1.45 429	1.06 349	0.82 337	1.55 358	0.32 88	0.20 247	0.12 62	0.31 447	0.27 431	0.19 186	0.20 281

ff1	1.37 505	0.33 339	0.85 329	0.53 271	0.37 289	0.74 290	0.56 376	0.95 173	2.47 569	1.15 328	1.45 429	1.06 349	0.82 337	7.22 582	7.61 590	0.20 247	0.12 62	0.31 447	0.27 431	0.19 186	0.20 281

tt1	0.62 254	0.32 316	0.51 105	0.54 286	0.26 77	1.16 438	0.48 307	0.95 173	2.47 569	0.57 150	0.77 175	0.49 120	0.81 332	1.55 358	0.32 88	0.20 247	0.12 62	0.24 328	0.15 132	0.19 186	0.20 281

StereoVision	0.65 281	0.34 363	0.86 335	0.59 360	0.40 326	0.50 123	0.41 223	1.09 241	0.93 249	0.71 182	2.50 552	0.82 252	0.57 230	1.03 222	0.49 268	0.25 381	0.28 477	0.29 428	0.28 452	0.36 454	0.20 281

CroCo-Stereo Lap2	0.44 122	0.34 363	0.77 302	0.61 386	0.79 521	0.28 11	0.35 134	0.75 87	0.71 175	0.38 61	0.50 88	0.72 220	0.55 215	0.57 62	0.47 255	0.17 116	0.18 343	0.19 158	0.16 174	0.21 269	0.20 281

x	0.54 196	0.31 300	0.61 177	0.47 139	0.30 170	0.67 252	0.47 295	1.53 369	0.79 205	0.81 207	0.83 191	0.78 237	0.70 286	0.70 110	0.62 332	0.21 281	0.19 361	0.22 270	0.19 244	0.21 269	0.20 281

iRaft-Stereo_5w	0.85 397	0.29 245	0.91 367	0.53 271	0.43 350	0.49 109	0.68 432	0.99 188	0.87 225	0.79 201	1.34 394	1.46 450	0.91 380	5.11 534	1.11 458	0.17 116	0.14 189	0.22 270	0.18 219	0.20 225	0.20 281

DEmStereo	0.97 431	0.23 77	0.79 313	0.47 139	0.32 218	1.04 412	0.56 376	0.93 161	0.89 232	1.39 457	2.14 535	1.02 340	2.07 561	5.64 551	0.77 384	0.17 116	0.15 250	0.20 200	0.20 278	0.18 142	0.20 281

THIR-Stereo	1.02 451	0.27 183	0.69 229	0.49 187	0.28 127	0.95 386	1.34 549	1.03 204	0.97 266	1.34 437	1.90 517	1.17 382	1.58 524	6.44 566	0.78 386	0.19 206	0.14 189	0.21 237	0.22 352	0.19 186	0.20 281

LMCR-Stereo	0.82 382	0.46 446	0.88 354	0.75 498	0.43 350	1.33 467	0.56 376	2.43 567	0.98 271	1.53 487	1.49 443	0.74 223	1.00 429	1.63 372	0.89 418	0.28 434	0.17 320	0.22 270	0.17 199	0.29 403	0.20 281

DN-CSS_ROB	0.64 273	0.32 316	1.05 419	0.55 310	0.40 326	0.54 161	0.45 280	1.21 282	0.93 249	1.03 273	1.47 436	0.69 212	0.63 263	1.76 400	0.49 268	0.18 159	0.14 189	0.25 367	0.22 352	0.22 293	0.20 281

z-ln-s-r	1.02 451	0.55 482	2.09 541	0.52 252	0.55 434	0.78 315	0.87 483	1.47 346	1.34 463	1.12 304	1.62 476	1.37 434	1.06 447	2.62 476	3.32 566	0.19 206	0.14 189	0.21 237	0.17 199	0.27 373	0.21 301

rvit_0105_6	0.53 180	0.37 400	0.98 392	0.65 429	0.38 305	0.51 140	0.51 325	0.77 93	1.20 398	0.54 145	0.55 111	0.65 198	0.53 203	0.94 195	0.44 220	0.32 464	0.32 506	0.28 417	0.24 388	0.28 392	0.21 301

test_sample1	0.61 250	0.29 245	0.75 285	0.50 199	0.31 196	0.76 302	0.48 307	1.59 383	0.84 219	0.90 228	0.94 216	0.88 280	0.95 402	1.16 259	0.67 349	0.22 310	0.18 343	0.20 200	0.19 244	0.21 269	0.21 301

ACVNet-DCA	0.56 220	0.31 300	0.50 98	0.54 286	0.26 77	1.18 441	0.51 325	1.42 332	0.78 201	0.58 152	0.79 183	0.48 111	0.88 370	1.46 339	0.32 88	0.20 247	0.12 62	0.25 367	0.15 132	0.22 293	0.21 301

xx1	0.67 297	0.31 300	0.50 98	0.54 286	0.26 77	1.18 441	0.51 325	0.93 161	3.05 582	0.58 152	0.79 183	0.95 314	0.77 311	1.46 339	0.32 88	0.20 247	0.12 62	0.24 328	0.23 375	0.22 293	0.21 301

1test111	0.54 196	0.31 300	0.50 98	0.54 286	0.26 77	1.18 441	0.51 325	1.42 332	0.78 201	0.58 152	0.79 183	0.48 111	0.88 370	0.88 175	0.59 317	0.20 247	0.12 62	0.25 367	0.15 132	0.22 293	0.21 301

11t1	0.52 169	0.28 209	0.68 216	0.51 231	0.28 127	0.83 348	0.39 194	1.22 290	0.63 135	0.84 216	0.74 168	0.68 207	0.68 278	0.91 183	0.57 310	0.21 281	0.18 343	0.19 158	0.16 174	0.20 225	0.21 301

qqq	0.57 228	0.34 363	0.71 247	0.47 139	0.27 102	0.64 223	0.62 410	1.42 332	0.78 201	0.80 203	0.92 210	0.95 314	0.77 311	0.88 175	0.59 317	0.21 281	0.20 381	0.24 328	0.23 375	0.22 293	0.21 301

CIPLG	0.62 254	0.33 339	0.96 387	0.58 347	0.50 396	0.75 295	0.48 307	1.05 218	0.96 259	1.40 458	1.57 465	0.64 195	0.48 169	0.89 180	0.70 357	0.23 337	0.15 250	0.19 158	0.16 174	0.19 186	0.21 301

IPLGR_C	0.62 254	0.33 339	0.99 393	0.58 347	0.49 389	0.76 302	0.48 307	1.10 244	0.96 259	1.40 458	1.56 461	0.62 189	0.48 169	0.80 145	0.71 363	0.23 337	0.15 250	0.19 158	0.16 174	0.19 186	0.21 301

ACRE	0.61 250	0.33 339	1.01 403	0.58 347	0.49 389	0.75 295	0.47 295	1.06 231	0.95 254	1.37 445	1.55 457	0.62 189	0.46 145	0.83 156	0.70 357	0.23 337	0.15 250	0.19 158	0.16 174	0.18 142	0.21 301

DRaft	0.80 371	0.24 98	0.70 235	0.45 114	0.30 170	0.97 396	0.53 344	1.05 218	0.97 266	1.78 524	2.02 528	0.80 243	1.74 538	2.73 480	0.72 366	0.17 116	0.14 189	0.20 200	0.20 278	0.18 142	0.21 301

MMNet	0.84 393	0.32 316	1.09 435	0.60 372	0.59 457	1.85 527	0.49 317	1.51 361	1.27 433	1.37 445	1.15 317	1.26 406	1.18 472	1.67 380	1.22 471	0.19 206	0.18 343	0.23 308	0.22 352	0.25 347	0.21 301

delet	0.85 397	0.32 316	0.95 381	0.65 429	0.66 478	1.64 504	0.84 474	1.75 426	1.35 472	1.32 425	1.30 372	1.30 417	0.88 370	1.68 385	1.10 455	0.21 281	0.21 405	0.24 328	0.24 388	0.21 269	0.21 301

GANet-RSSM	0.72 316	0.28 209	0.63 186	0.64 415	0.58 449	0.80 331	0.58 391	1.89 475	1.08 318	1.04 276	1.25 352	1.15 380	1.04 440	1.49 345	0.62 332	0.25 381	0.19 361	0.22 270	0.22 352	0.22 293	0.21 301

BEATNet_4x	0.73 334	0.49 458	1.17 452	0.53 271	0.26 77	1.03 410	0.55 368	1.82 453	1.06 307	1.21 364	1.22 342	0.96 320	0.91 380	1.01 218	1.06 446	0.21 281	0.14 189	0.24 328	0.19 244	0.37 458	0.21 301

CFNet	0.96 425	0.36 393	1.01 403	0.62 397	0.42 339	0.99 402	0.47 295	1.90 478	1.32 456	0.99 255	1.39 412	1.10 367	0.86 360	5.58 550	0.79 392	0.23 337	0.17 320	0.28 417	0.27 431	0.26 359	0.21 301

HSM	1.19 487	0.32 316	0.65 200	0.57 341	0.38 305	1.23 452	0.59 400	2.25 550	1.19 393	1.30 411	1.25 352	1.94 524	1.03 438	9.32 603	0.71 363	0.22 310	0.16 290	0.20 200	0.16 174	0.21 269	0.21 301

G2L-ROB	0.73 334	0.25 126	0.76 295	0.54 286	0.39 315	0.95 386	0.66 424	1.66 404	1.09 326	1.24 382	1.02 250	1.64 486	0.71 291	1.63 372	1.02 442	0.20 247	0.14 189	0.17 95	0.15 132	0.20 225	0.22 319

S2M2_L	0.34 52	0.28 209	0.45 66	0.40 48	0.30 170	0.31 18	0.16 1	0.60 39	0.64 140	0.31 24	0.48 77	0.47 105	0.34 71	0.38 4	0.32 88	0.25 381	0.22 426	0.20 200	0.22 352	0.25 347	0.22 319
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_sample2	0.62 254	0.29 245	0.74 281	0.50 199	0.28 127	0.80 331	0.61 407	1.61 390	1.00 283	0.88 225	0.99 232	0.94 305	0.83 345	1.16 259	0.51 279	0.23 337	0.18 343	0.22 270	0.21 323	0.23 319	0.22 319

1111x	1.70 536	0.29 245	0.86 335	0.51 231	0.27 102	1.01 405	0.68 432	2.22 547	1.28 438	1.13 319	1.40 414	1.21 389	1.10 456	5.53 547	15.20 612	0.22 310	0.21 405	0.22 270	0.22 352	0.24 334	0.22 319

GMStereo_Zeroshot	0.67 297	0.61 506	1.01 403	0.64 415	0.37 289	0.84 357	0.35 134	1.05 218	1.12 339	1.12 304	1.06 267	1.27 410	0.54 208	1.19 267	0.59 317	0.32 464	0.17 320	0.31 447	0.18 219	0.52 522	0.22 319

EKT-Stereo	0.53 180	0.30 265	0.73 265	0.58 347	0.60 460	0.51 140	0.48 307	0.94 168	0.90 236	0.71 182	0.88 202	0.77 233	0.43 124	1.07 235	0.40 185	0.22 310	0.16 290	0.21 237	0.18 219	0.20 225	0.22 319

gwcnet-sp	0.74 339	0.33 339	1.44 492	0.57 341	0.45 366	1.40 479	0.54 350	1.50 354	1.14 354	1.30 411	1.02 250	0.94 305	0.82 337	1.39 324	0.76 378	0.21 281	0.21 405	0.22 270	0.21 323	0.22 293	0.22 319

scenet	0.74 339	0.33 339	1.44 492	0.57 341	0.45 366	1.40 479	0.54 350	1.50 354	1.14 354	1.30 411	1.02 250	0.94 305	0.82 337	1.39 324	0.76 378	0.21 281	0.21 405	0.22 270	0.21 323	0.22 293	0.22 319

ssnet	0.74 339	0.33 339	1.44 492	0.57 341	0.45 366	1.40 479	0.54 350	1.50 354	1.14 354	1.30 411	1.02 250	0.94 305	0.82 337	1.39 324	0.76 378	0.21 281	0.21 405	0.22 270	0.21 323	0.22 293	0.22 319

BUS	0.74 339	0.32 316	0.68 216	0.54 286	0.44 359	2.34 555	0.42 227	2.16 534	0.98 271	1.20 360	1.11 293	1.03 344	0.62 258	0.91 183	0.70 357	0.24 354	0.17 320	0.25 367	0.22 352	0.22 293	0.22 319

BSDual-CNN	0.71 314	0.32 316	0.68 216	0.54 286	0.44 359	1.27 457	0.65 419	2.16 534	0.98 271	1.20 360	1.11 293	1.12 372	0.74 298	0.91 183	0.66 346	0.24 354	0.17 320	0.25 367	0.22 352	0.22 293	0.22 319

hknet	0.77 356	0.32 316	0.95 381	0.54 286	0.38 305	1.27 457	0.65 419	2.16 534	1.07 312	1.20 360	1.11 293	1.59 474	0.81 332	1.37 315	0.66 346	0.22 310	0.17 320	0.25 367	0.22 352	0.22 293	0.22 319

psmg	0.72 316	0.32 316	0.68 216	0.50 199	0.44 359	1.48 489	0.75 450	1.94 491	0.98 271	1.21 364	1.33 387	1.12 372	0.74 298	0.91 183	0.66 346	0.24 354	0.19 361	0.25 367	0.25 402	0.23 319	0.22 319

DAS	0.84 393	0.34 363	1.03 414	0.64 415	0.69 490	0.77 310	0.63 415	1.54 372	1.20 398	1.79 527	1.55 457	0.95 314	1.04 440	2.83 482	0.60 325	0.21 281	0.16 290	0.25 367	0.18 219	0.27 373	0.22 319

SepStereo	0.82 382	0.34 363	1.03 414	0.64 415	0.69 490	0.77 310	0.63 415	1.54 372	1.20 398	1.79 527	1.55 457	0.95 314	1.04 440	2.30 454	0.60 325	0.21 281	0.16 290	0.25 367	0.18 219	0.27 373	0.22 319

CRE-IMP	0.55 211	0.30 265	0.74 281	0.52 252	0.29 147	0.79 321	0.25 48	1.04 210	0.72 177	1.09 288	0.95 217	0.81 247	0.57 230	1.10 243	0.50 274	0.21 281	0.14 189	0.23 308	0.19 244	0.28 392	0.22 319

test_xeample	1.45 514	0.28 209	0.65 200	0.51 231	0.28 127	0.94 383	0.59 400	2.14 529	1.29 442	1.24 382	1.51 448	0.88 280	0.86 360	1.46 339	15.10 611	0.22 310	0.20 381	0.22 270	0.20 278	0.22 293	0.22 319

UNet	0.83 388	0.34 363	1.31 471	0.58 347	0.74 503	1.58 498	0.49 317	1.41 330	1.04 298	1.21 364	1.08 276	1.54 466	1.12 460	1.65 375	1.09 452	0.23 337	0.17 320	0.25 367	0.20 278	0.25 347	0.22 319

AdaStereo	0.70 307	0.43 434	0.75 285	0.73 490	0.37 289	0.92 378	0.53 344	1.85 463	1.18 385	1.12 304	1.23 346	1.07 354	0.65 273	0.96 199	0.63 336	0.31 457	0.15 250	0.32 462	0.21 323	0.29 403	0.22 319
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.
LE_ROB	8.05 605	0.37 400	23.53 613	0.74 494	0.33 239	2.77 570	2.87 603	3.71 590	27.24 625	25.39 625	8.87 607	8.46 605	26.71 625	6.65 570	21.99 618	0.21 281	0.19 361	0.20 200	0.21 323	0.25 347	0.22 319

AIO-test1	0.56 220	0.25 126	0.55 140	0.64 415	0.78 518	0.80 331	0.36 150	1.18 269	1.34 463	0.57 150	0.88 202	0.61 184	0.50 185	1.12 250	0.35 132	0.17 116	0.17 320	0.22 270	0.24 388	0.18 142	0.23 339

rvit_0105_4	0.56 220	0.38 407	1.06 423	0.66 436	0.38 305	0.53 153	0.53 344	0.84 129	1.17 378	0.56 149	0.61 125	0.72 220	0.59 240	0.98 208	0.45 234	0.32 464	0.33 511	0.29 428	0.25 402	0.29 403	0.23 339

mmm	0.63 261	0.35 383	0.72 253	0.51 231	0.30 170	0.86 361	0.54 350	1.59 383	0.86 221	1.07 281	1.38 408	0.79 241	0.75 300	0.91 183	0.58 314	0.22 310	0.18 343	0.29 428	0.25 402	0.25 347	0.23 339

ToySt	0.66 288	0.33 339	1.23 458	0.51 231	0.33 239	0.86 361	0.68 432	1.10 244	0.97 266	0.84 216	1.08 276	1.25 402	0.94 397	1.01 218	0.74 370	0.19 206	0.19 361	0.24 328	0.24 388	0.27 373	0.23 339

knoymous	0.51 167	0.29 245	0.47 78	0.43 75	0.30 170	0.55 170	0.55 368	1.02 199	0.77 197	0.98 252	0.85 195	0.94 305	0.56 221	0.85 166	0.45 234	0.20 247	0.14 189	0.26 386	0.14 113	0.23 319	0.23 339

Pruner-Stereo	0.62 254	0.29 245	0.70 235	0.61 386	0.31 196	0.63 220	0.43 246	1.17 264	0.99 278	1.53 487	1.08 276	0.95 314	0.55 215	1.35 308	0.51 279	0.23 337	0.14 189	0.24 328	0.21 323	0.21 269	0.23 339

test-1	0.52 169	0.26 152	1.04 418	0.56 324	0.32 218	0.61 207	0.38 179	1.10 244	0.91 241	0.78 198	1.01 242	0.77 233	0.52 197	0.60 78	0.42 207	0.17 116	0.14 189	0.20 200	0.17 199	0.20 225	0.23 339

HCRNet	0.70 307	0.39 412	0.73 265	0.60 372	0.59 457	0.76 302	0.35 134	1.22 290	1.13 351	1.02 269	0.99 232	1.02 340	0.76 308	2.19 445	0.70 357	0.28 434	0.19 361	0.28 417	0.23 375	0.25 347	0.23 339

222	1.61 528	0.29 245	0.67 212	0.56 324	0.29 147	1.06 416	0.42 227	2.17 540	1.31 452	1.31 421	1.52 449	0.92 300	0.94 397	1.76 400	17.65 615	0.24 354	0.20 381	0.21 237	0.19 244	0.22 293	0.23 339

xxxx	1.51 518	0.28 209	0.68 216	0.54 286	0.28 127	1.16 438	0.44 260	2.19 543	1.29 442	1.09 288	1.36 401	1.22 391	0.85 352	1.79 403	15.70 614	0.24 354	0.21 405	0.21 237	0.20 278	0.22 293	0.23 339

FENet	0.60 244	0.28 209	0.63 186	0.54 286	0.33 239	0.83 348	0.38 179	1.27 300	1.07 312	1.00 260	0.86 196	0.99 330	0.85 352	0.96 199	0.68 353	0.22 310	0.15 250	0.23 308	0.20 278	0.22 293	0.23 339

CFNet-ft	0.72 316	0.32 316	0.54 129	0.66 436	0.54 428	0.83 348	0.55 368	1.37 319	1.15 366	0.93 236	1.28 368	1.57 470	0.97 412	1.35 308	0.81 398	0.26 404	0.20 381	0.33 471	0.25 402	0.30 413	0.23 339

CFNet_RVC	0.72 316	0.32 316	0.54 129	0.66 436	0.54 428	0.83 348	0.55 368	1.37 319	1.15 366	0.93 236	1.28 368	1.57 470	0.97 412	1.35 308	0.81 398	0.26 404	0.20 381	0.33 471	0.25 402	0.30 413	0.23 339

iResNet	0.75 348	0.40 419	1.36 480	0.67 448	0.29 147	0.92 378	0.59 400	1.52 363	1.25 422	1.28 397	1.48 441	0.94 305	0.76 308	1.62 370	0.78 386	0.18 159	0.14 189	0.18 133	0.15 132	0.22 293	0.23 339

SMFormer	0.75 348	0.30 265	0.86 335	0.46 125	0.26 77	0.82 342	0.43 246	2.05 514	1.39 489	1.23 375	1.47 436	0.98 324	0.95 402	1.71 389	0.82 403	0.24 354	0.20 381	0.22 270	0.21 323	0.23 319	0.24 353

CRFU-Net	0.86 402	0.39 412	1.00 399	0.65 429	0.57 440	1.78 519	0.86 481	2.15 531	0.81 209	1.38 451	1.18 327	1.64 486	1.19 475	1.35 308	0.90 421	0.26 404	0.22 426	0.21 237	0.19 244	0.23 319	0.24 353

dd	0.59 241	0.48 455	0.97 389	0.55 310	0.32 218	0.64 223	0.47 295	1.02 199	1.34 463	0.78 198	0.86 196	0.58 171	0.54 208	1.01 218	0.86 413	0.28 434	0.18 343	0.26 386	0.19 244	0.32 431	0.24 353

AASNet	0.76 354	0.35 383	0.91 367	0.79 508	0.81 528	1.14 430	0.56 376	2.02 511	1.08 318	1.22 369	1.24 348	0.93 302	0.76 308	0.77 133	1.16 464	0.27 420	0.23 438	0.24 328	0.20 278	0.28 392	0.24 353

DeepStereo_RVC	0.55 211	0.29 245	0.72 253	0.51 231	0.30 170	0.59 193	0.33 114	1.03 204	0.70 170	1.16 338	0.93 213	0.83 259	0.94 397	0.96 199	0.54 299	0.21 281	0.14 189	0.21 237	0.19 244	0.24 334	0.24 353

GMStereo	0.55 211	0.45 444	0.94 377	0.50 199	0.32 218	0.64 223	0.43 246	1.00 192	1.40 494	0.82 211	0.73 164	0.51 130	0.45 138	0.85 166	0.55 303	0.24 354	0.15 250	0.20 200	0.21 323	0.31 422	0.24 353
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.72 316	0.30 265	0.61 177	0.63 406	0.42 339	0.73 286	0.56 376	1.92 485	1.10 333	1.09 288	1.37 403	1.22 391	0.98 419	1.28 288	0.72 366	0.27 420	0.19 361	0.27 402	0.29 464	0.24 334	0.24 353

DSFCA	0.93 420	0.34 363	1.06 423	0.52 252	0.65 475	1.55 496	0.93 499	1.49 350	1.19 393	1.56 497	1.15 317	1.50 459	0.96 409	3.07 491	1.02 442	0.30 450	0.26 462	0.25 367	0.25 402	0.28 392	0.24 353

DMCA-RVC	0.74 339	0.40 419	1.27 467	0.66 436	0.49 389	0.77 310	0.47 295	1.35 316	1.01 286	1.53 487	1.01 242	1.29 416	0.82 337	1.31 294	0.78 386	0.27 420	0.21 405	0.35 489	0.27 431	0.32 431	0.24 353

MSMDNet	0.66 288	0.32 316	0.87 346	0.49 187	0.37 289	0.79 321	0.40 207	1.43 338	1.31 452	1.15 328	1.31 378	1.24 398	0.63 263	0.88 175	0.57 310	0.21 281	0.16 290	0.26 386	0.19 244	0.39 471	0.24 353

TDLM	1.06 458	0.44 437	0.79 313	0.63 406	0.50 396	0.89 364	1.44 554	1.48 348	1.26 427	1.12 304	1.40 414	1.08 355	0.98 419	6.65 570	0.78 386	0.33 473	0.21 405	0.33 471	0.26 420	0.37 458	0.24 353

DLCB_ROB	0.86 402	0.40 419	0.78 310	0.68 460	0.54 428	1.11 425	0.84 474	1.49 350	1.23 413	1.64 513	1.65 483	1.70 495	0.91 380	1.70 387	1.05 444	0.25 381	0.24 447	0.26 386	0.27 431	0.27 373	0.24 353

DFGA-Net	0.72 316	0.40 419	1.40 482	0.52 252	0.45 366	0.83 348	0.44 260	1.28 304	1.08 318	0.99 255	1.19 334	0.70 216	0.55 215	2.14 437	1.16 464	0.18 159	0.16 290	0.24 328	0.23 375	0.27 373	0.25 365

coex_refinement	0.80 371	0.28 209	0.73 265	0.70 470	0.51 409	0.95 386	0.60 404	1.78 440	1.23 413	1.36 442	1.37 403	1.82 510	0.81 332	1.32 298	1.13 461	0.26 404	0.17 320	0.19 158	0.20 278	0.24 334	0.25 365

FACV-RUCA	0.63 261	0.34 363	0.82 322	0.62 397	0.65 475	0.81 340	0.41 223	1.44 339	1.07 312	0.86 223	1.14 309	0.61 184	0.69 281	0.80 145	0.53 293	0.28 434	0.19 361	0.47 531	0.21 323	0.35 447	0.25 365

rvit_0105_5	0.58 235	0.39 412	1.05 419	0.66 436	0.37 289	0.58 186	0.56 376	0.94 168	1.18 385	0.64 170	0.68 146	0.75 226	0.63 263	0.88 175	0.50 274	0.32 464	0.32 506	0.30 441	0.27 431	0.28 392	0.25 365

test_sample4	0.69 303	0.33 339	0.91 367	0.51 231	0.30 170	0.92 378	0.52 336	1.87 469	1.15 366	1.14 322	1.18 327	0.87 276	0.75 300	1.18 265	0.68 353	0.25 381	0.20 381	0.26 386	0.26 420	0.26 359	0.25 365

test_sample3	0.68 301	0.32 316	0.88 354	0.52 252	0.30 170	0.97 396	0.52 336	1.86 466	1.15 366	1.08 282	1.11 293	0.88 280	0.71 291	1.17 263	0.68 353	0.25 381	0.20 381	0.25 367	0.25 402	0.25 347	0.25 365

mmx	1.39 508	0.33 339	0.85 329	0.53 271	0.37 289	0.74 290	0.56 376	2.13 525	1.37 480	1.15 328	1.45 429	1.06 349	0.82 337	7.22 582	7.61 590	0.24 354	0.19 361	0.31 447	0.27 431	0.30 413	0.25 365

xxx	1.39 508	0.33 339	0.85 329	0.53 271	0.37 289	0.74 290	0.56 376	2.13 525	1.37 480	1.15 328	1.45 429	1.06 349	0.82 337	7.22 582	7.61 590	0.24 354	0.19 361	0.31 447	0.27 431	0.30 413	0.25 365

PCWNet_CMD	0.66 288	0.32 316	0.88 354	0.49 187	0.37 289	0.78 315	0.40 207	1.42 332	1.31 452	1.16 338	1.31 378	1.25 402	0.62 258	0.89 180	0.57 310	0.20 247	0.16 290	0.27 402	0.19 244	0.40 475	0.25 365

LL-Strereo	1.33 500	0.39 412	1.38 481	0.61 386	0.61 463	0.75 295	0.66 424	1.63 396	1.17 378	1.56 497	1.60 470	2.03 535	2.12 563	9.72 609	0.97 435	0.21 281	0.18 343	0.27 402	0.23 375	0.22 293	0.25 365

iinet-f	0.99 437	0.45 444	3.71 573	0.55 310	0.43 350	1.81 522	0.68 432	1.14 258	1.14 354	1.18 352	1.42 417	1.58 473	1.44 510	1.34 307	1.59 520	0.24 354	0.23 438	0.20 200	0.19 244	0.26 359	0.25 365

riskmin	0.56 220	0.27 183	0.60 173	0.43 75	0.31 196	0.83 348	0.42 227	1.14 258	1.04 298	0.73 188	0.75 170	1.11 371	1.01 431	0.81 151	0.51 279	0.20 247	0.14 189	0.24 328	0.15 132	0.24 334	0.25 365

DisPM	0.66 288	0.28 209	0.72 253	0.61 386	0.35 261	0.62 216	0.45 280	1.02 199	0.99 278	1.56 497	1.10 287	0.80 243	0.59 240	2.37 459	0.41 196	0.23 337	0.14 189	0.23 308	0.21 323	0.20 225	0.25 365

NINENet	0.77 356	0.37 400	0.78 310	0.62 397	0.51 409	2.34 555	0.42 227	1.83 458	1.04 298	1.14 322	1.23 346	1.03 344	0.62 258	1.24 279	0.70 357	0.28 434	0.23 438	0.31 447	0.21 323	0.26 359	0.25 365

CSP-Net	0.97 431	0.38 407	0.83 327	0.53 271	0.41 334	1.63 502	0.77 456	2.00 503	1.05 303	1.25 388	1.20 338	1.33 424	0.83 345	4.93 533	0.85 411	0.32 464	0.22 426	0.20 200	0.20 278	0.23 319	0.25 365

AACVNet	0.86 402	0.35 383	0.79 313	0.82 522	0.39 315	0.76 302	0.49 317	1.61 390	0.81 209	1.08 282	1.33 387	1.30 417	0.93 392	4.34 519	0.74 370	0.25 381	0.21 405	0.28 417	0.22 352	0.29 403	0.25 365

GANet-ADL	0.60 244	0.35 383	0.72 253	0.64 415	0.40 326	0.68 259	0.51 325	1.49 350	1.12 339	0.95 243	1.08 276	0.91 292	0.57 230	0.76 130	0.55 303	0.26 404	0.18 343	0.18 133	0.16 174	0.23 319	0.25 365

PFNet+	0.59 241	0.28 209	0.77 302	0.53 271	0.30 170	0.59 193	0.31 94	0.92 152	1.14 354	1.33 433	1.10 287	0.79 241	0.57 230	1.31 294	0.49 268	0.25 381	0.17 320	0.28 417	0.26 420	0.21 269	0.25 365

PSM-softLoss	0.78 364	0.31 300	0.77 302	0.58 347	0.32 218	0.56 178	0.40 207	1.18 269	0.70 170	1.24 382	1.07 271	0.83 259	0.52 197	5.36 540	0.53 293	0.24 354	0.15 250	0.25 367	0.22 352	0.20 225	0.25 365

KMStereo	0.78 364	0.31 300	0.77 302	0.58 347	0.32 218	0.56 178	0.40 207	1.18 269	0.70 170	1.24 382	1.07 271	0.83 259	0.52 197	5.36 540	0.53 293	0.24 354	0.15 250	0.25 367	0.22 352	0.20 225	0.25 365

CFNet_pseudo	0.66 288	0.32 316	0.86 335	0.48 167	0.39 315	0.70 273	0.40 207	1.33 308	1.22 410	1.16 338	1.34 394	1.24 398	0.64 267	0.98 208	0.59 317	0.21 281	0.16 290	0.33 471	0.19 244	0.36 454	0.25 365

sCroCo_RVC	0.49 159	0.40 419	1.02 410	0.65 429	0.60 460	0.52 144	0.40 207	0.83 125	0.61 130	0.44 89	0.74 168	0.49 120	0.50 185	0.63 88	0.48 260	0.26 404	0.27 470	0.23 308	0.22 352	0.29 403	0.25 365

psm_up	0.77 356	0.34 363	0.70 235	0.66 436	0.58 449	1.05 413	0.92 495	1.52 363	1.12 339	1.26 392	1.16 322	1.31 421	1.23 483	1.20 269	0.81 398	0.25 381	0.29 488	0.31 447	0.27 431	0.27 373	0.25 365

ccs_rob	0.66 288	0.33 339	0.86 335	0.48 167	0.39 315	0.70 273	0.40 207	1.33 308	1.22 410	1.16 338	1.34 394	1.23 396	0.64 267	0.98 208	0.59 317	0.21 281	0.16 290	0.35 489	0.20 278	0.37 458	0.25 365

G2L-Stereo	0.80 371	0.32 316	0.95 381	0.60 372	0.42 339	0.78 315	0.69 436	1.50 354	1.09 326	1.33 433	1.14 309	1.45 447	0.72 294	2.45 464	1.10 455	0.25 381	0.20 381	0.26 386	0.21 323	0.20 225	0.26 389

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 316	0.35 383	1.70 519	0.49 187	0.56 437	0.63 220	0.38 179	2.41 565	0.65 155	0.77 195	1.07 271	1.82 510	0.95 402	0.93 192	0.43 217	0.20 247	0.13 134	0.21 237	0.25 402	0.28 392	0.26 389

test_sample5	0.69 303	0.34 363	0.87 346	0.52 252	0.30 170	0.84 357	0.54 350	1.83 458	1.14 354	1.11 302	1.25 352	0.88 280	0.78 318	1.23 274	0.65 341	0.26 404	0.20 381	0.27 402	0.27 431	0.27 373	0.26 389

MyStereo8	0.65 281	0.29 245	1.00 399	0.58 347	0.49 389	0.91 371	0.35 134	1.18 269	1.31 452	1.16 338	1.27 362	0.90 289	0.64 267	0.72 118	0.95 430	0.18 159	0.14 189	0.20 200	0.18 219	0.22 293	0.26 389

DualNet	0.70 307	0.34 363	0.87 346	0.52 252	0.30 170	0.84 357	0.54 350	1.83 458	1.14 354	1.14 322	1.33 387	0.88 280	0.78 318	1.23 274	0.65 341	0.26 404	0.20 381	0.27 402	0.27 431	0.27 373	0.26 389

fast-acv-ft	0.94 422	0.44 437	1.40 482	0.58 347	0.51 409	1.77 517	0.69 436	1.36 318	1.42 502	1.29 403	1.86 512	1.74 500	1.25 487	1.52 350	1.38 492	0.26 404	0.28 477	0.28 417	0.28 452	0.27 373	0.26 389

ssnet_v2	0.88 407	0.36 393	1.02 410	0.62 397	0.38 305	1.32 465	0.97 507	2.07 520	1.34 463	1.37 445	1.18 327	1.54 466	0.92 383	1.10 243	1.65 521	0.30 450	0.27 470	0.30 441	0.28 452	0.27 373	0.26 389

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 437	0.40 419	1.82 530	0.66 436	0.62 469	2.05 541	0.78 458	1.91 482	1.29 442	1.54 493	1.42 417	1.51 461	1.23 483	1.99 423	1.33 484	0.23 337	0.14 189	0.20 200	0.15 132	0.27 373	0.26 389

TANstereo	0.44 122	0.21 36	0.44 53	0.41 58	0.21 12	0.65 239	0.26 59	0.79 102	0.83 215	0.93 236	0.98 230	0.51 130	0.46 145	0.54 47	0.35 132	0.18 159	0.24 447	0.16 65	0.13 83	0.16 75	0.26 389

AANet_RVC	1.16 484	0.52 472	1.49 506	0.65 429	0.45 366	0.75 295	0.69 436	1.42 332	1.55 520	1.34 437	1.87 514	1.53 465	0.78 318	7.43 587	1.38 492	0.25 381	0.17 320	0.19 158	0.16 174	0.22 293	0.26 389

test_sample6	0.71 314	0.34 363	0.87 346	0.52 252	0.30 170	0.82 342	0.58 391	1.79 446	1.15 366	1.14 322	1.33 387	0.91 292	0.79 322	1.31 294	0.74 370	0.27 420	0.21 405	0.27 402	0.29 464	0.28 392	0.27 399

ASMatch	0.88 407	0.26 152	0.69 229	0.51 231	0.35 261	0.48 97	0.37 172	1.12 253	0.92 247	1.10 296	3.28 566	0.96 320	0.98 419	4.90 531	0.49 268	0.19 206	0.16 290	0.22 270	0.19 244	0.19 186	0.27 399

ICVP	0.63 261	0.33 339	0.57 156	0.61 386	0.40 326	0.80 331	0.58 391	1.61 390	0.89 232	0.90 228	1.24 348	0.88 280	0.73 296	0.72 118	0.88 415	0.29 445	0.21 405	0.22 270	0.21 323	0.24 334	0.27 399
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.61 250	0.44 437	1.11 440	0.59 360	0.49 389	0.93 382	0.65 419	0.93 161	0.81 209	0.72 187	0.88 202	0.65 198	0.69 281	1.06 231	0.53 293	0.35 490	0.30 492	0.26 386	0.26 420	0.31 422	0.27 399

RAFT + AFF	1.00 442	0.42 431	1.09 435	0.67 448	0.50 396	1.22 451	1.24 540	2.24 549	1.19 393	1.30 411	1.56 461	1.17 382	1.49 518	3.44 505	0.83 405	0.21 281	0.25 456	0.30 441	0.26 420	0.27 373	0.27 399

HGLStereo	0.85 397	0.38 407	0.94 377	0.80 511	1.03 553	1.17 440	0.58 391	1.52 363	1.20 398	1.19 356	1.62 476	1.13 377	1.20 478	1.80 404	1.06 446	0.24 354	0.24 447	0.24 328	0.21 323	0.23 319	0.27 399

DMCA	0.67 297	0.34 363	0.90 364	0.51 231	0.44 359	0.86 361	0.47 295	1.42 332	1.02 289	1.17 347	1.12 300	1.23 396	0.75 300	0.78 138	0.95 430	0.25 381	0.19 361	0.27 402	0.19 244	0.24 334	0.27 399

CVANet_RVC	1.07 460	0.43 434	0.76 295	0.60 372	0.50 396	0.90 367	0.97 507	1.52 363	1.26 427	1.33 433	1.38 408	1.24 398	1.18 472	6.75 576	0.75 375	0.34 483	0.23 438	0.34 481	0.29 464	0.42 483	0.27 399

UCFNet_RVC	0.69 303	0.35 383	0.49 89	0.64 415	0.39 315	0.85 360	0.58 391	1.75 426	1.14 354	0.97 248	1.19 334	1.17 382	0.93 392	0.99 213	0.62 332	0.28 434	0.20 381	0.34 481	0.31 480	0.32 431	0.27 399

StereoDRNet	0.98 435	0.47 451	1.70 519	0.76 501	0.94 548	1.51 492	0.91 493	1.92 485	1.32 456	1.61 505	1.13 305	1.47 455	0.97 412	1.75 395	1.46 511	0.28 434	0.23 438	0.29 428	0.27 431	0.35 447	0.27 399

DISCO	1.03 454	0.34 363	1.11 440	0.69 464	0.45 366	2.07 542	0.84 474	2.13 525	1.50 512	1.15 328	1.33 387	2.40 551	1.07 451	2.60 474	1.51 516	0.23 337	0.18 343	0.22 270	0.20 278	0.31 422	0.27 399

iResNet_ROB	0.77 356	0.30 265	0.99 393	0.57 341	0.36 272	0.83 348	0.36 150	2.33 556	1.58 522	1.27 395	1.30 372	1.25 402	0.84 349	1.65 375	0.79 392	0.20 247	0.14 189	0.17 95	0.12 51	0.18 142	0.27 399

Replicate-Monster	0.41 99	0.26 152	2.03 538	0.36 7	0.21 12	0.46 83	0.23 36	0.67 65	0.48 79	0.42 79	0.27 14	0.31 43	0.30 42	0.98 208	0.24 5	0.14 36	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 411

w-ln-seven-2	1.18 486	0.61 506	4.25 575	0.68 460	0.61 463	1.20 447	0.93 499	1.63 396	1.35 472	1.66 514	1.53 450	1.47 455	1.37 504	3.00 490	1.74 525	0.25 381	0.24 447	0.29 428	0.26 420	0.33 440	0.28 411

rvit_0105_3	0.63 261	0.44 437	1.08 432	0.72 482	0.40 326	0.64 223	0.71 441	1.03 204	1.17 378	0.82 211	0.70 155	0.80 243	0.70 286	0.91 183	0.56 307	0.35 490	0.34 512	0.34 481	0.32 488	0.27 373	0.28 411

CFNet_ucs	0.70 307	0.33 339	0.88 354	0.50 199	0.43 350	0.74 290	0.44 260	1.60 387	1.29 442	1.22 369	1.54 455	1.09 365	0.63 263	0.99 213	0.59 317	0.25 381	0.20 381	0.37 500	0.21 323	0.40 475	0.28 411

StereoDRNet-Refined	0.80 371	0.41 427	0.88 354	0.62 397	0.42 339	1.33 467	0.48 307	1.52 363	1.17 378	1.45 470	1.44 426	1.44 445	0.90 377	1.26 283	1.24 473	0.20 247	0.16 290	0.27 402	0.24 388	0.25 347	0.28 411
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	1.00 442	0.44 437	1.13 444	0.70 470	0.81 528	1.62 501	0.79 461	2.14 529	1.44 505	1.78 524	1.33 387	1.43 440	1.05 444	2.18 443	1.53 517	0.27 420	0.21 405	0.31 447	0.30 473	0.32 431	0.28 411

YMNet	1.00 442	0.54 477	1.40 482	0.81 514	0.85 535	1.87 529	0.62 410	1.55 376	1.18 385	1.63 511	1.99 523	1.77 504	0.97 412	1.50 347	1.45 508	0.33 473	0.37 530	0.31 447	0.32 488	0.32 431	0.29 417

YMNet_1	1.00 442	0.54 477	1.40 482	0.81 514	0.85 535	1.87 529	0.62 410	1.55 376	1.18 385	1.63 511	1.99 523	1.77 504	0.97 412	1.50 347	1.45 508	0.33 473	0.37 530	0.31 447	0.32 488	0.32 431	0.29 417

test_sample7	0.74 339	0.37 400	0.76 295	0.52 252	0.35 261	0.91 371	0.67 428	1.78 440	1.21 404	1.22 369	1.18 327	1.08 355	0.92 383	1.23 274	0.67 349	0.31 457	0.28 477	0.32 462	0.31 480	0.33 440	0.29 417

dad	0.86 402	0.66 515	1.06 423	0.56 324	0.37 289	0.76 302	0.44 260	1.17 264	1.50 512	1.44 468	1.27 362	1.34 428	0.75 300	2.52 471	0.84 408	0.42 516	0.27 470	0.83 566	0.26 420	0.41 478	0.29 417

GwcNet-ADL	0.64 273	0.31 300	0.79 313	0.56 324	0.41 334	0.60 201	0.58 391	1.41 330	1.26 427	1.08 282	1.13 305	0.91 292	0.60 243	1.04 228	0.78 386	0.27 420	0.18 343	0.18 133	0.18 219	0.25 347	0.29 417

PSMNet-ADL	0.72 316	0.35 383	0.62 183	0.69 464	0.46 378	1.14 430	0.44 260	1.37 319	1.01 286	0.83 213	1.17 325	1.33 424	0.96 409	1.43 333	0.95 430	0.33 473	0.22 426	0.21 237	0.23 375	0.27 373	0.29 417

ADLNet2	0.88 407	0.34 363	1.17 452	0.77 504	0.64 473	1.12 428	0.76 453	1.74 423	1.24 419	1.21 364	1.65 483	1.71 496	1.05 444	1.67 380	1.17 467	0.24 354	0.21 405	0.21 237	0.22 352	0.26 359	0.29 417

GEStereo_RVC	0.90 412	0.37 400	0.99 393	0.64 415	0.50 396	0.95 386	0.79 461	2.42 566	1.17 378	1.16 338	1.11 293	1.26 406	0.92 383	3.24 497	0.90 421	0.29 445	0.19 361	0.23 308	0.20 278	0.27 373	0.29 417

ADCRef	1.35 502	0.55 482	2.37 555	0.72 482	0.77 516	1.94 534	0.78 458	1.91 482	1.27 433	1.57 501	1.59 469	1.36 431	1.41 506	1.54 356	7.53 589	0.23 337	0.20 381	0.32 462	0.30 473	0.29 403	0.29 417

ADCP+	1.99 555	0.48 455	7.73 591	0.66 436	0.91 544	2.30 553	1.05 521	1.82 453	1.34 463	1.54 493	1.32 385	1.74 500	1.61 528	2.17 440	13.37 607	0.24 354	0.21 405	0.32 462	0.28 452	0.37 458	0.29 417

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 368	0.43 434	1.05 419	0.64 415	0.58 449	0.95 386	0.53 344	1.53 369	1.18 385	1.37 445	1.15 317	1.43 440	0.88 370	1.61 369	0.84 408	0.25 381	0.22 426	0.27 402	0.27 431	0.29 403	0.29 417
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PSMNet_ROB	0.90 412	0.52 472	1.17 452	0.72 482	0.61 463	1.27 457	1.12 529	1.76 432	1.12 339	1.09 288	1.28 368	1.45 447	0.89 376	1.65 375	1.42 504	0.33 473	0.25 456	0.37 500	0.39 520	0.35 447	0.29 417

SGM_RVC	1.68 534	0.36 393	0.61 177	0.59 360	0.29 147	2.25 550	1.18 536	2.38 563	1.68 531	3.60 588	2.67 556	3.69 578	2.42 573	8.13 596	1.90 533	0.31 457	0.31 498	0.30 441	0.28 452	0.30 413	0.29 417
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
HHNet	0.62 254	0.26 152	0.63 186	0.43 75	0.45 366	0.50 123	0.58 391	1.07 233	1.01 286	1.25 388	2.23 538	0.70 216	0.61 252	1.07 235	0.47 255	0.20 247	0.13 134	0.23 308	0.19 244	0.19 186	0.30 430

NF-Stereo	0.80 371	0.30 265	0.75 285	0.60 372	0.31 196	0.64 223	0.44 260	1.21 282	0.90 236	1.29 403	1.02 250	0.82 252	0.57 230	5.40 545	0.48 260	0.23 337	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.20 225	0.30 430

OCTAStereo	0.80 371	0.30 265	0.75 285	0.60 372	0.31 196	0.64 223	0.44 260	1.21 282	0.90 236	1.29 403	1.01 242	0.82 252	0.57 230	5.35 539	0.48 260	0.24 354	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.20 225	0.30 430

RE-Stereo	0.80 371	0.30 265	0.75 285	0.60 372	0.31 196	0.64 223	0.44 260	1.21 282	0.90 236	1.29 403	1.01 242	0.81 247	0.57 230	5.37 542	0.48 260	0.24 354	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.20 225	0.30 430

TVStereo	0.80 371	0.30 265	0.75 285	0.60 372	0.31 196	0.64 223	0.44 260	1.21 282	0.90 236	1.29 403	1.01 242	0.81 247	0.57 230	5.37 542	0.48 260	0.24 354	0.14 189	0.24 328	0.20 278	0.20 225	0.30 430

ADLNet	0.85 397	0.36 393	0.89 360	0.85 531	0.72 495	1.24 453	0.76 453	1.82 453	1.36 476	1.52 485	1.35 400	1.27 410	0.99 427	1.23 274	1.15 463	0.27 420	0.20 381	0.26 386	0.25 402	0.28 392	0.30 430

GES	0.66 288	0.34 363	0.90 364	0.59 360	0.38 305	0.94 383	0.57 387	2.11 524	0.86 221	1.02 269	1.11 293	0.66 202	0.79 322	0.99 213	0.61 329	0.27 420	0.19 361	0.20 200	0.20 278	0.21 269	0.30 430

STTStereo	0.78 364	0.50 465	1.22 457	0.64 415	0.54 428	0.89 364	0.54 350	1.44 339	1.11 335	1.38 451	1.09 281	1.27 410	0.85 352	1.43 333	0.83 405	0.29 445	0.27 470	0.33 471	0.39 520	0.32 431	0.30 430

GANet	1.36 503	0.47 451	0.86 335	0.67 448	0.45 366	1.34 469	1.73 569	1.64 398	1.24 419	1.49 481	2.38 544	1.55 468	1.20 478	9.30 602	0.93 424	0.30 450	0.31 498	0.33 471	0.28 452	0.39 471	0.30 430

MDST_ROB	1.67 532	0.34 363	1.58 512	0.92 550	0.58 449	4.26 593	1.11 527	2.83 576	1.41 499	4.49 598	2.55 553	1.45 447	0.97 412	7.79 593	1.17 467	0.31 457	0.25 456	0.37 500	0.33 498	0.31 422	0.30 430

Select-FE	0.74 339	0.39 412	1.56 509	0.55 310	0.46 378	0.40 43	0.22 25	1.86 466	0.68 164	1.05 277	1.31 378	1.82 510	1.74 538	1.11 246	0.38 166	0.21 281	0.16 290	0.21 237	0.25 402	0.19 186	0.31 440

z-mn7	1.56 523	0.84 537	4.36 578	0.71 478	0.51 409	2.60 564	1.04 519	1.73 418	2.70 578	1.53 487	2.99 562	1.94 524	1.34 501	4.78 528	2.41 548	0.29 445	0.24 447	0.27 402	0.24 388	0.34 444	0.31 440

GASNet	0.99 437	0.97 548	1.72 522	0.98 554	0.68 488	0.83 348	0.67 428	1.60 387	1.28 438	1.31 421	1.22 342	1.22 391	1.21 481	2.41 462	1.41 500	0.43 521	0.26 462	0.36 497	0.34 504	0.55 528	0.31 440

Wz-Net-MNSev	1.11 471	0.58 493	2.23 551	0.66 436	0.71 493	1.95 535	1.46 555	1.98 500	1.45 506	1.79 527	1.43 421	1.49 458	1.33 500	1.97 422	1.42 504	0.27 420	0.23 438	0.28 417	0.28 452	0.34 444	0.31 440

UDGNet	0.72 316	1.17 566	0.80 318	0.77 504	0.41 334	0.77 310	0.38 179	0.97 182	1.34 463	0.81 207	0.88 202	0.71 219	0.60 243	1.21 271	0.54 299	0.52 541	0.19 361	1.02 576	0.26 420	0.71 551	0.31 440

hitnet-ft	0.79 368	0.35 383	0.57 156	0.58 347	0.42 339	0.96 392	0.46 287	1.47 346	1.33 460	1.19 356	1.22 342	1.81 507	0.98 419	1.66 379	0.94 426	0.33 473	0.28 477	0.34 481	0.27 431	0.35 447	0.31 440

DeepPruner_ROB	0.74 339	0.48 455	0.87 346	0.57 341	0.44 359	0.79 321	0.54 350	1.73 418	0.96 259	1.38 451	1.27 362	1.24 398	0.73 296	1.43 333	0.73 369	0.34 483	0.28 477	0.27 402	0.26 420	0.31 422	0.31 440

ACV-stereo	0.99 437	0.51 468	1.41 487	0.56 324	0.41 334	2.43 559	0.57 387	1.15 260	1.18 385	0.81 207	1.01 242	3.39 574	2.14 564	1.60 367	1.07 449	0.27 420	0.22 426	0.22 270	0.22 352	0.28 392	0.32 447

rvit_stereo_0075_2	0.64 273	0.46 446	1.05 419	0.66 436	0.66 478	0.53 153	0.48 307	1.20 281	1.12 339	0.76 190	0.92 210	0.78 237	0.53 203	1.03 222	0.59 317	0.37 498	0.28 477	0.40 514	0.31 480	0.37 458	0.32 447

Wz-Net-LNSev	1.03 454	0.67 516	2.71 564	0.64 415	0.84 532	1.75 512	1.00 514	1.80 449	1.32 456	1.28 397	1.25 352	1.65 489	1.22 482	1.39 324	1.40 496	0.28 434	0.26 462	0.24 328	0.23 375	0.33 440	0.32 447

AF-Net	1.13 476	0.52 472	1.33 476	0.86 533	0.91 544	1.38 475	0.71 441	2.16 534	1.62 524	1.56 497	2.40 546	1.99 530	1.65 531	1.81 406	1.48 513	0.48 535	0.28 477	0.49 535	0.33 498	0.39 471	0.32 447

SGM-Forest	1.24 489	0.38 407	0.60 173	0.52 252	0.37 289	1.56 497	1.30 546	1.65 399	1.36 476	2.11 551	1.79 503	1.63 483	0.93 392	7.48 589	0.95 430	0.36 494	0.37 530	0.39 509	0.34 504	0.37 458	0.32 447
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.95 424	0.44 437	0.66 207	0.53 271	0.35 261	1.53 494	1.63 567	1.69 409	1.42 502	2.00 547	1.60 470	1.43 440	1.17 468	1.59 366	0.99 439	0.34 483	0.34 512	0.39 509	0.33 498	0.33 440	0.32 447
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	1.38 507	0.70 523	3.91 574	0.75 498	0.72 495	2.69 568	0.95 504	2.02 511	1.99 553	1.99 544	1.73 494	1.82 510	1.17 468	2.45 464	2.84 555	0.28 434	0.25 456	0.31 447	0.30 473	0.41 478	0.33 453

DDVS	0.78 364	0.41 427	0.94 377	0.60 372	0.43 350	1.30 462	0.43 246	1.40 328	0.91 241	1.20 360	1.15 317	1.43 440	0.64 267	2.18 443	0.89 418	0.28 434	0.22 426	0.26 386	0.23 375	0.31 422	0.33 453

rvit_105_1	0.72 316	0.52 472	1.01 403	0.78 506	0.49 389	0.75 295	0.87 483	1.12 253	1.18 385	0.99 255	0.79 183	0.90 289	0.77 311	1.26 283	0.75 375	0.41 512	0.36 528	0.36 497	0.41 525	0.30 413	0.33 453

CBFPSM	0.92 417	0.33 339	1.86 533	0.49 187	0.38 305	1.75 512	0.84 474	1.39 326	1.12 339	1.09 288	0.99 232	2.37 549	1.66 535	1.32 298	1.42 504	0.19 206	0.18 343	0.20 200	0.20 278	0.21 269	0.33 453

NaN_ROB	1.13 476	0.55 482	1.15 449	0.64 415	0.48 385	1.61 500	2.03 585	1.72 417	1.48 509	2.09 550	1.27 362	1.40 436	1.08 452	3.94 511	1.30 482	0.28 434	0.34 512	0.28 417	0.28 452	0.30 413	0.33 453

Syn2CoEx	1.14 478	0.69 520	1.66 516	0.80 511	0.67 482	1.40 479	0.88 486	2.06 519	1.54 518	1.25 388	1.58 468	1.42 439	1.50 520	4.09 513	1.40 496	0.36 494	0.32 506	0.34 481	0.29 464	0.29 403	0.34 458

FADNet-RVC-Resample	0.84 393	0.47 451	2.10 542	0.61 386	0.45 366	1.07 418	0.61 407	1.59 383	1.20 398	1.08 282	0.98 230	1.03 344	0.98 419	2.17 440	0.72 366	0.23 337	0.22 426	0.30 441	0.32 488	0.35 447	0.34 458

SuperB	2.53 572	0.59 496	18.45 608	0.69 464	0.50 396	1.87 529	0.88 486	1.67 406	2.39 566	1.50 482	1.42 417	1.14 379	1.15 466	4.28 518	5.07 579	0.24 354	0.19 361	0.22 270	0.19 244	7.86 616	0.34 458

SGM-ForestM	6.52 601	0.38 407	1.26 464	0.63 406	0.35 261	13.59 613	5.32 610	6.32 609	6.70 605	11.14 616	9.18 608	22.51 626	13.93 615	16.89 617	20.07 617	0.36 494	0.37 530	0.36 497	0.35 509	0.36 454	0.34 458

XPNet_ROB	0.96 425	0.49 458	1.09 435	0.72 482	0.57 440	1.11 425	1.14 531	1.66 404	1.23 413	1.85 534	1.39 412	1.64 486	1.11 457	1.80 404	1.42 504	0.38 502	0.30 492	0.33 471	0.29 464	0.37 458	0.34 458

zh-mn7	1.70 536	1.21 567	8.30 595	0.69 464	0.53 424	1.45 487	0.84 474	1.70 414	2.09 559	2.41 564	2.67 556	1.68 492	1.23 483	4.49 520	2.87 556	0.30 450	0.26 462	0.27 402	0.27 431	0.31 422	0.35 463

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 435	0.39 412	3.21 568	0.50 199	0.63 470	0.64 223	0.39 194	2.36 560	0.75 184	0.95 243	4.63 581	1.81 507	0.56 221	0.96 199	0.41 196	0.18 159	0.13 134	0.21 237	0.26 420	0.32 431	0.35 463

pcwnet_v2	0.97 431	0.37 400	4.33 576	0.62 397	0.54 428	0.79 321	0.45 280	2.02 511	1.58 522	1.42 466	1.64 481	1.09 365	0.79 322	1.24 279	0.67 349	0.32 464	0.25 456	0.29 428	0.27 431	0.37 458	0.35 463

GwcNet	1.08 463	0.51 468	2.33 553	0.79 508	1.18 568	1.76 514	0.70 439	1.68 407	1.47 508	1.41 460	1.64 481	1.74 500	1.04 440	2.20 446	1.41 500	0.30 450	0.29 488	0.29 428	0.27 431	0.30 413	0.35 463

FADNet-RVC	0.88 407	0.67 516	1.93 536	0.60 372	0.48 385	0.91 371	0.60 404	1.71 416	1.18 385	0.90 228	0.96 220	1.36 431	0.92 383	2.25 450	1.17 467	0.30 450	0.29 488	0.32 462	0.32 488	0.41 478	0.35 463

ADCL	1.72 540	0.57 490	3.66 571	0.67 448	0.61 463	2.61 566	1.85 575	1.96 494	1.67 529	1.90 540	1.83 507	2.06 538	1.90 552	2.13 436	9.15 598	0.26 404	0.24 447	0.34 481	0.32 488	0.38 467	0.35 463

TCMNet	1.01 448	0.60 504	2.10 542	0.86 533	1.33 576	1.14 430	0.67 428	1.69 409	1.23 413	1.11 302	1.57 465	1.30 417	0.97 412	2.01 425	1.50 515	0.31 457	0.31 498	0.38 503	0.34 504	0.42 483	0.36 469

DCVSM-stereo	0.72 316	0.35 383	0.76 295	0.55 310	0.42 339	0.73 286	0.38 179	1.21 282	1.02 289	1.79 527	1.04 263	1.62 478	1.03 438	1.04 228	0.79 392	0.24 354	0.27 470	0.29 428	0.24 388	0.30 413	0.36 469

ITSA-stereo	0.82 382	0.36 393	0.82 322	0.54 286	0.31 196	0.80 331	0.47 295	2.17 540	1.67 529	1.13 319	1.13 305	0.94 305	0.86 360	2.46 467	1.00 440	0.26 404	0.23 438	0.28 417	0.27 431	0.28 392	0.36 469

Wz-Net-SNSev	1.49 515	1.23 568	6.27 587	0.68 460	0.67 482	1.37 472	1.41 552	2.00 503	1.39 489	1.48 479	1.61 474	2.29 544	1.32 499	3.93 510	2.14 543	0.31 457	0.28 477	0.31 447	0.33 498	0.42 483	0.36 469

CBMV_ROB	0.90 412	0.44 437	0.63 186	0.51 231	0.37 289	1.25 455	0.49 317	1.77 436	1.27 433	1.41 460	2.00 525	1.33 424	1.08 452	2.17 440	0.76 378	0.43 521	0.42 545	0.47 531	0.44 533	0.41 478	0.36 469

APVNet	1.06 458	0.53 476	1.42 489	0.84 526	0.79 521	1.92 532	0.82 472	1.90 478	1.08 318	1.08 282	1.43 421	1.56 469	1.13 464	3.07 491	1.58 518	0.31 457	0.34 512	0.42 519	0.36 513	0.36 454	0.37 474

Nwc_Net	1.09 466	0.49 458	1.33 476	0.89 544	0.80 526	1.49 491	0.66 424	2.19 543	1.27 433	1.32 425	2.26 539	1.96 527	1.54 521	1.92 415	1.34 486	0.40 508	0.30 492	0.43 521	0.45 535	0.38 467	0.37 474

RTSC	1.29 493	0.73 526	2.44 556	0.83 525	0.57 440	1.85 527	0.65 419	1.88 472	2.00 554	2.20 553	1.66 486	1.60 476	1.26 489	2.33 456	3.92 572	0.32 464	0.23 438	0.27 402	0.29 464	0.37 458	0.37 474

SANet	1.88 547	0.57 490	2.18 549	0.63 406	0.40 326	2.80 572	1.57 563	2.39 564	5.88 603	2.36 561	3.57 570	3.72 579	2.97 582	4.74 526	1.76 526	0.34 483	0.30 492	0.32 462	0.29 464	0.48 511	0.37 474

LALA_ROB	1.01 448	0.59 496	1.16 450	0.67 448	0.51 409	1.63 502	1.26 544	1.69 409	1.38 484	1.81 531	1.37 403	1.94 524	1.02 436	1.58 364	1.38 492	0.37 498	0.27 470	0.43 521	0.37 516	0.43 489	0.37 474

PWCDC_ROB	1.29 493	0.75 531	1.33 476	1.05 559	0.88 543	1.73 511	0.52 336	1.89 475	3.28 584	1.29 403	4.88 586	1.22 391	1.46 513	1.77 402	1.45 508	0.60 555	0.26 462	0.29 428	0.25 402	0.52 522	0.37 474

FINET	0.97 431	0.54 477	1.60 513	0.63 406	0.79 521	1.08 419	1.07 524	1.56 379	2.20 562	1.15 328	1.49 443	0.94 305	0.88 370	2.32 455	1.05 444	0.42 516	0.35 523	0.32 462	0.28 452	0.43 489	0.38 480

FADNet_RVC	0.83 388	0.51 468	1.83 532	0.54 286	0.42 339	1.19 445	0.46 287	1.51 361	1.09 326	0.89 226	1.24 348	0.91 292	0.87 365	2.11 435	1.11 458	0.27 420	0.22 426	0.31 447	0.28 452	0.43 489	0.38 480

PS-NSSS	0.99 437	0.58 493	0.93 373	0.58 347	0.57 440	0.91 371	0.80 467	1.81 452	1.14 354	1.14 322	1.67 488	1.00 331	0.83 345	4.62 524	0.78 386	0.37 498	0.31 498	0.52 540	0.32 488	0.45 499	0.38 480

GrayStereo	0.82 382	0.26 152	0.58 162	0.63 406	0.37 289	0.76 302	1.86 576	1.11 250	0.87 225	1.99 544	1.89 516	1.08 355	1.82 547	1.39 324	0.48 260	0.19 206	0.14 189	0.19 158	0.21 323	0.18 142	0.39 483

zh-sn7	1.76 542	1.38 570	6.58 588	0.74 494	0.72 495	1.78 519	1.31 547	1.88 472	1.56 521	1.86 536	2.47 551	1.81 507	2.08 562	5.12 535	3.80 571	0.32 464	0.32 506	0.32 462	0.32 488	0.44 495	0.40 484

HBP-ISP	0.96 425	0.58 493	0.72 253	0.61 386	0.46 378	1.64 504	0.76 453	1.86 466	1.28 438	1.30 411	1.53 450	0.86 272	0.94 397	3.27 499	0.69 356	0.45 527	0.44 549	0.54 546	0.48 542	0.47 506	0.40 484

FADNet	0.92 417	0.61 506	1.81 528	0.62 397	0.55 434	0.96 392	0.57 387	1.78 440	1.33 460	0.93 236	1.01 242	1.36 431	1.01 431	2.71 479	0.75 375	0.33 473	0.34 512	0.31 447	0.34 504	0.59 535	0.40 484

DeepPrunerF	1.60 526	0.73 526	5.81 585	0.88 541	1.19 569	0.91 371	0.95 504	2.19 543	5.24 601	1.17 347	1.30 372	1.19 386	1.30 496	4.90 531	1.66 523	0.42 516	0.34 512	0.52 540	0.47 540	0.41 478	0.40 484

NCCL2	1.00 442	0.56 486	1.06 423	0.75 498	0.57 440	1.31 464	1.72 568	1.77 436	1.36 476	1.50 482	1.17 325	1.91 519	1.17 468	1.54 356	1.29 481	0.35 490	0.31 498	0.45 526	0.44 533	0.40 475	0.40 484

CSAN	1.41 511	0.59 496	1.26 464	0.70 470	0.50 396	1.76 514	1.78 570	1.77 436	1.90 548	2.35 559	2.32 541	1.92 522	1.94 554	5.56 549	1.49 514	0.43 521	0.35 523	0.40 514	0.41 525	0.43 489	0.41 489

NOSS_ROB	1.26 492	0.46 446	0.62 183	0.56 324	0.38 305	1.06 416	0.78 458	1.73 418	1.40 494	1.01 265	1.43 421	1.10 367	0.75 300	10.62 612	0.65 341	0.45 527	0.43 546	0.48 533	0.45 535	0.44 495	0.41 489

ETE_ROB	0.96 425	0.64 513	1.16 450	0.69 464	0.48 385	1.14 430	1.13 530	1.77 436	1.19 393	1.91 541	1.45 429	1.73 498	1.05 444	1.60 367	1.14 462	0.32 464	0.26 462	0.38 503	0.34 504	0.39 471	0.41 489

PWC_ROB	1.24 489	0.76 532	2.46 557	0.72 482	0.78 518	1.15 436	0.49 317	1.75 426	1.92 549	2.31 556	3.07 563	1.59 474	1.40 505	2.46 467	2.10 542	0.33 473	0.22 426	0.35 489	0.24 388	0.38 467	0.41 489

DualNet (step1)	0.83 388	0.49 458	1.13 444	0.56 324	0.39 315	1.02 407	0.73 445	1.78 440	1.21 404	1.22 369	1.18 327	1.08 355	0.92 383	1.23 274	0.67 349	0.57 550	0.28 477	0.62 558	0.67 566	0.45 499	0.42 493

test_sample9	1.86 546	0.49 458	1.13 444	0.56 324	0.39 315	1.02 407	0.73 445	1.78 440	1.21 404	1.22 369	1.18 327	1.08 355	0.92 383	2.27 452	7.92 594	0.57 550	12.61 624	0.62 558	0.67 566	0.45 499	0.42 493

test_sample8	2.19 560	0.49 458	1.13 444	0.56 324	0.39 315	1.02 407	0.73 445	1.82 453	1.15 366	2.26 554	1.30 372	4.94 590	2.52 576	2.27 452	7.92 594	0.57 550	12.61 624	0.62 558	0.67 566	0.45 499	0.42 493

CASS	0.65 281	0.34 363	0.72 253	0.56 324	0.27 102	0.78 315	0.42 227	1.59 383	0.86 221	1.30 411	1.25 352	0.87 276	0.84 349	0.84 161	0.54 299	0.35 490	0.19 361	0.26 386	0.21 323	0.28 392	0.42 493
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	1.10 468	0.54 477	1.24 461	0.84 526	0.94 548	1.29 460	0.89 488	2.01 507	1.34 463	1.32 425	1.74 496	1.88 514	1.74 538	2.35 457	1.25 474	0.45 527	0.37 530	0.45 526	0.58 558	0.42 483	0.42 493

Abc-Net	1.10 468	0.54 477	1.24 461	0.84 526	0.94 548	1.29 460	0.89 488	2.01 507	1.34 463	1.32 425	1.74 496	1.88 514	1.74 538	2.35 457	1.25 474	0.45 527	0.37 530	0.45 526	0.58 558	0.42 483	0.42 493
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	2.26 562	0.56 486	0.92 371	0.61 386	0.49 389	2.60 564	1.02 517	3.18 582	2.05 557	7.40 613	4.98 587	7.58 601	2.98 583	6.37 564	1.96 536	0.43 521	0.43 546	0.45 526	0.39 520	0.43 489	0.42 493
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
MultiAttention	4.51 593	0.33 339	0.82 322	0.73 490	0.45 366	30.98 625	4.50 609	2.18 542	1.40 494	1.61 505	2.41 547	2.43 553	0.70 286	38.42 628	1.36 490	0.22 310	0.15 250	0.29 428	0.30 473	0.47 506	0.43 500

RP	1.09 466	0.50 465	1.12 442	0.90 545	1.04 554	1.11 425	0.84 474	1.80 449	1.62 524	1.55 496	2.00 525	1.90 518	1.78 542	1.84 407	1.25 474	0.52 541	0.36 528	0.48 533	0.36 513	0.45 499	0.43 500

FBW_ROB	1.71 539	0.62 510	1.45 497	0.67 448	0.61 463	1.81 522	1.08 525	2.52 571	1.70 532	1.77 523	1.73 494	1.98 529	1.25 487	12.57 615	1.84 529	0.34 483	0.37 530	0.56 553	0.38 518	0.45 499	0.43 500

SACVNet	0.85 397	0.46 446	0.85 329	0.81 514	0.56 437	0.80 331	0.79 461	1.68 407	1.12 339	1.34 437	1.33 387	1.25 402	0.94 397	2.39 461	0.76 378	0.34 483	0.26 462	0.31 447	0.29 464	0.35 447	0.44 503

ADCMid	1.89 550	0.73 526	5.06 580	0.72 482	0.67 482	2.00 539	1.14 531	1.97 498	1.48 509	2.86 577	1.81 506	2.37 549	2.05 560	2.24 448	10.39 603	0.33 473	0.31 498	0.39 509	0.43 531	0.50 515	0.44 503

aanetorigin	1.23 488	0.79 534	2.78 566	0.70 470	0.79 521	0.99 402	1.06 523	1.06 231	1.37 480	3.52 587	2.61 554	1.72 497	1.63 529	1.99 423	1.78 527	0.25 381	0.24 447	0.26 386	0.25 402	0.38 467	0.45 505

ADCPNet	1.85 545	0.69 520	8.07 592	0.71 478	0.58 449	2.79 571	1.22 539	1.94 491	1.54 518	1.88 537	1.69 490	2.46 555	2.04 558	2.37 459	6.48 584	0.38 502	0.37 530	0.38 503	0.43 531	0.47 506	0.45 505

DANet	1.08 463	0.61 506	1.32 474	0.85 531	0.72 495	1.37 472	0.51 325	1.54 372	1.15 366	1.78 524	1.54 455	2.01 532	1.11 457	2.90 485	2.00 538	0.33 473	0.30 492	0.40 514	0.30 473	0.44 495	0.45 505
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSAF-DinoV2	1.97 553	0.80 536	10.38 600	0.86 533	0.48 385	1.39 477	0.97 507	2.55 573	1.72 535	1.53 487	1.65 483	3.59 576	2.20 567	5.39 544	3.94 573	0.27 420	0.17 320	0.26 386	0.28 452	0.47 506	0.46 508

RGC	1.14 478	0.79 534	1.26 464	0.91 548	0.96 551	1.52 493	0.77 456	1.92 485	1.26 427	1.54 493	1.93 519	2.02 534	1.54 521	2.25 450	1.31 483	0.44 526	0.35 523	0.58 556	0.48 542	0.47 506	0.46 508

stereogan	1.15 482	0.42 431	1.40 482	0.86 533	0.84 532	2.38 557	0.71 441	1.88 472	1.73 536	1.72 519	1.94 521	2.31 546	1.29 492	2.07 431	1.08 450	0.36 494	0.35 523	0.39 509	0.31 480	0.51 520	0.46 508

edge stereo	1.11 471	0.50 465	1.30 470	0.71 478	0.65 475	1.14 430	0.75 450	1.93 489	1.37 480	1.71 518	1.83 507	2.54 556	1.44 510	2.43 463	1.23 472	0.42 516	0.41 543	0.54 546	0.35 509	0.42 483	0.46 508

WZ-Net	1.95 551	0.95 547	10.10 597	0.86 533	0.78 518	1.69 507	1.60 565	2.20 546	1.98 552	2.08 549	1.93 519	2.30 545	1.97 555	5.30 538	3.17 563	0.34 483	0.26 462	0.29 428	0.31 480	0.51 520	0.47 512

PA-Net	1.01 448	0.57 490	1.29 469	0.64 415	0.74 503	1.19 445	0.84 474	1.69 409	1.43 504	1.16 338	1.19 334	1.32 422	1.19 475	3.42 503	1.25 474	0.29 445	0.45 553	0.33 471	0.49 545	0.32 431	0.47 512
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WCMA_ROB	1.84 544	0.47 451	1.31 471	0.69 464	0.57 440	2.11 545	1.14 531	1.87 469	1.73 536	4.04 592	6.43 592	5.62 595	3.61 590	2.59 473	1.94 535	0.52 541	0.44 549	0.39 509	0.42 528	0.48 511	0.47 512

RTS	2.67 574	1.38 570	15.28 606	0.99 555	1.26 572	3.78 585	1.96 582	2.15 531	2.62 575	2.61 568	2.85 560	2.60 558	1.59 525	6.27 562	5.71 582	0.40 508	0.28 477	0.35 489	0.35 509	0.50 515	0.48 515

RTSA	2.67 574	1.38 570	15.28 606	0.99 555	1.26 572	3.78 585	1.96 582	2.15 531	2.62 575	2.61 568	2.85 560	2.60 558	1.59 525	6.27 562	5.71 582	0.40 508	0.28 477	0.35 489	0.35 509	0.50 515	0.48 515

CC-Net-ROB	1.49 515	1.26 569	1.27 467	0.88 541	0.79 521	1.76 514	1.00 514	1.79 446	1.26 427	1.10 296	1.61 474	1.21 389	0.99 427	8.13 596	0.84 408	1.09 577	0.41 543	2.20 588	0.46 538	1.20 572	0.48 515

DPSNet	1.69 535	0.59 496	4.33 576	0.70 470	0.57 440	2.02 540	1.62 566	3.35 585	1.78 539	1.48 479	1.38 408	2.17 540	2.84 580	4.77 527	3.66 569	0.48 535	0.31 498	0.29 428	0.25 402	0.64 542	0.48 515

ISRNet	0.80 371	0.33 339	1.07 428	0.81 514	0.66 478	0.60 201	0.34 126	1.19 279	1.13 351	1.59 504	1.53 450	1.35 429	0.77 311	1.27 286	0.94 426	0.39 505	0.34 512	0.43 521	0.38 518	0.34 444	0.49 519

Anonymous_2	1.30 495	0.55 482	0.82 322	0.52 252	0.58 449	1.01 405	0.64 417	1.25 298	0.97 266	0.96 245	0.78 177	1.33 424	1.29 492	1.03 222	0.74 370	0.62 557	0.64 578	1.06 577	9.63 620	1.16 569	0.49 519

coex-ft	8.13 606	2.13 598	98.04 637	0.67 448	0.53 424	1.71 508	1.56 560	1.65 399	11.11 609	18.17 624	3.75 572	3.88 580	7.61 609	2.98 489	6.49 585	0.30 450	0.30 492	0.32 462	0.31 480	0.66 546	0.50 521

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 541	0.87 542	3.56 570	0.80 511	0.75 512	3.72 584	2.44 598	1.82 453	1.82 543	1.74 520	1.91 518	1.92 522	1.26 489	7.69 592	1.28 480	0.45 527	0.47 558	0.52 540	0.77 571	0.50 515	0.50 521

SHD	1.31 497	0.71 525	2.34 554	0.86 533	0.75 512	1.77 517	0.65 419	2.22 547	2.50 572	2.40 563	1.71 492	1.91 519	1.60 527	1.93 418	2.37 547	0.38 502	0.31 498	0.38 503	0.40 524	0.48 511	0.50 521

MSMD_ROB	1.99 555	0.59 496	0.89 360	0.70 470	0.61 463	3.95 589	0.94 502	1.80 449	1.79 540	4.41 596	4.43 577	8.17 604	3.66 591	3.40 501	1.33 484	0.52 541	0.48 560	0.54 546	0.58 558	0.53 524	0.50 521

FC-DCNN v2	2.81 580	0.59 496	0.85 329	0.73 490	0.57 440	2.97 575	1.05 521	3.39 586	2.61 574	6.98 609	7.67 601	10.38 611	6.31 605	5.75 554	3.37 567	0.53 547	0.48 560	0.51 538	0.50 548	0.53 524	0.51 525

FC-DCNN	2.72 579	0.59 496	0.86 335	0.73 490	0.57 440	2.91 573	1.04 519	3.01 580	2.60 573	6.83 608	7.64 600	9.92 608	6.33 606	5.21 536	3.14 561	0.53 547	0.48 560	0.51 538	0.50 548	0.53 524	0.51 525

DStereoO	1.44 513	1.11 560	1.69 518	1.16 565	0.72 495	1.21 449	1.56 560	1.74 423	1.63 526	1.52 485	1.67 488	1.51 461	3.16 585	1.73 393	1.72 524	2.35 589	0.45 553	0.97 571	0.42 528	2.01 580	0.53 527

FAT-Stereo	1.07 460	0.41 427	1.32 474	0.72 482	0.58 449	1.08 419	0.89 488	1.96 494	1.65 527	1.75 521	1.98 522	2.03 535	1.48 516	2.02 426	1.18 470	0.42 516	0.35 523	0.34 481	0.29 464	0.35 447	0.53 527

ccnet	1.12 473	0.67 516	1.01 403	0.78 506	0.73 502	1.72 510	0.99 512	1.84 462	1.26 427	1.47 473	1.85 511	1.75 503	1.29 492	1.75 395	1.88 532	0.57 550	0.53 568	0.57 555	0.55 555	0.59 535	0.54 529

AnyNet_C32	1.96 552	1.10 557	5.17 581	0.90 545	1.11 560	2.12 546	2.37 596	1.85 463	1.48 509	2.45 565	1.70 491	2.05 537	1.64 530	2.50 470	10.28 602	0.37 498	0.34 512	0.35 489	0.41 525	0.49 514	0.54 529

MANE	6.19 599	0.59 496	1.03 414	0.93 551	1.22 571	13.38 612	2.69 599	12.81 616	17.94 621	8.21 614	10.82 612	14.72 614	11.68 610	11.39 614	11.90 606	0.59 554	0.50 565	0.52 540	1.76 601	0.55 528	0.54 529

RYNet	1.17 485	0.49 458	1.24 461	0.70 470	0.97 552	1.71 508	0.92 495	1.91 482	1.46 507	1.38 451	1.14 309	1.88 514	1.30 496	4.24 515	1.87 530	0.26 404	0.21 405	0.35 489	0.27 431	0.55 528	0.54 529

sAnonymous2	0.55 211	0.56 486	1.46 499	0.60 372	0.51 409	0.48 97	0.52 336	0.79 102	0.68 164	0.50 130	0.67 143	0.46 98	0.62 258	0.59 66	0.40 185	0.22 310	0.17 320	0.22 270	0.21 323	0.86 556	0.56 533

CroCo_RVC	0.55 211	0.56 486	1.46 499	0.60 372	0.51 409	0.48 97	0.52 336	0.79 102	0.68 164	0.50 130	0.67 143	0.46 98	0.62 258	0.59 66	0.40 185	0.22 310	0.17 320	0.22 270	0.21 323	0.86 556	0.56 533

psmorigin	1.52 519	0.69 520	10.52 601	0.68 460	0.59 457	1.13 429	0.70 439	1.57 380	1.19 393	1.99 544	1.79 503	2.26 543	1.47 515	2.09 433	1.36 490	0.39 505	0.40 541	0.34 481	0.33 498	0.43 489	0.56 533

ADCS	2.25 561	0.99 551	5.55 582	0.81 514	0.74 503	2.19 548	1.80 571	2.27 552	2.14 560	2.80 576	2.13 534	2.40 551	2.03 557	2.64 477	13.69 608	0.41 512	0.39 539	0.40 514	0.45 535	0.58 533	0.56 533

G-Net	1.66 531	0.63 511	1.56 509	1.11 564	0.74 503	2.98 576	0.91 493	1.55 376	1.22 410	2.76 574	8.18 605	2.32 547	2.53 577	1.92 415	1.87 530	0.48 535	0.44 549	0.45 526	0.31 480	0.60 539	0.57 537

Wz-Net-TNSev	1.88 547	2.08 597	7.66 590	0.67 448	0.64 473	2.42 558	1.83 574	2.33 556	1.74 538	1.57 501	1.56 461	2.58 557	1.90 552	4.86 529	3.12 560	0.39 505	0.37 530	0.33 471	0.37 516	0.53 524	0.58 538

FCDSN-DC	2.32 564	0.63 511	0.81 319	0.84 526	0.75 512	2.23 549	0.94 502	2.09 523	1.80 541	5.45 606	7.72 602	7.77 603	6.93 608	3.39 500	1.80 528	0.52 541	0.48 560	0.52 540	0.51 551	0.57 531	0.58 538
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BEATNet-Init1	26.87 622	13.43 617	70.68 636	0.91 548	0.68 488	57.02 635	21.06 619	32.82 630	32.67 627	52.12 639	53.61 636	66.05 637	49.56 637	48.79 638	34.71 629	0.49 539	0.44 549	0.53 545	0.53 553	0.63 540	0.59 540

SAMSARA	1.55 521	0.84 537	2.61 561	1.22 568	1.07 555	2.50 561	1.93 580	2.05 514	1.89 546	2.75 573	1.66 486	2.81 564	1.69 536	3.08 493	1.97 537	0.46 533	0.51 566	0.42 519	0.46 538	0.58 533	0.59 540

GANetREF_RVC	1.07 460	0.86 541	1.31 471	0.82 522	0.53 424	1.41 484	1.31 547	1.76 432	1.52 515	1.27 395	1.31 378	1.46 450	1.24 486	2.03 427	0.96 434	0.56 549	0.45 553	0.67 561	0.50 548	0.88 559	0.59 540
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
XQC	1.37 505	0.87 542	2.56 560	0.84 526	0.69 490	1.83 525	0.89 488	2.07 520	1.88 545	1.88 537	1.53 450	1.91 519	1.55 523	2.85 484	3.05 558	0.48 535	0.29 488	0.44 525	0.39 520	0.69 549	0.60 543

EDNetEfficient	2.37 566	1.10 557	8.08 593	0.74 494	0.71 493	0.98 401	1.56 560	1.46 344	4.06 593	4.90 601	2.82 559	2.25 542	3.48 589	2.95 486	9.97 599	0.26 404	0.24 447	0.26 386	0.30 473	0.68 548	0.61 544

MFN_U_SF_RVC	1.52 519	0.84 537	3.42 569	0.87 540	0.66 478	2.56 563	0.95 504	2.36 560	1.70 532	1.98 543	1.86 512	2.45 554	1.79 543	2.95 486	2.58 550	0.52 541	0.48 560	0.55 550	0.59 561	0.59 535	0.61 544

FTStereo	0.91 415	0.26 152	0.56 146	0.54 286	0.33 239	0.66 248	1.87 577	1.00 192	0.75 184	1.75 521	4.15 576	1.04 347	1.65 531	1.57 362	0.46 248	0.19 206	0.16 290	0.23 308	0.21 323	0.18 142	0.63 546

AnyNet_C01	2.26 562	1.78 586	10.22 599	0.93 551	0.74 503	2.92 574	2.20 591	2.29 554	1.80 541	2.53 567	2.41 547	2.71 562	1.73 537	3.41 502	6.72 586	0.41 512	0.39 539	0.40 514	0.42 528	0.67 547	0.63 546

NVstereo2D	0.92 417	0.41 427	1.48 504	0.72 482	0.72 495	1.20 447	0.87 483	1.75 426	1.38 484	0.99 255	1.13 305	1.26 406	0.98 419	2.21 447	0.89 418	0.43 521	0.20 381	0.38 503	0.24 388	0.57 531	0.63 546

ELAS_RVC	2.48 571	0.74 529	1.90 534	1.05 559	0.92 546	2.76 569	4.01 607	2.76 575	4.11 594	4.69 599	4.63 581	4.62 583	5.96 603	3.97 512	3.96 574	0.63 559	0.53 568	0.56 553	0.52 552	0.64 542	0.63 546
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	1.02 451	0.97 548	1.44 492	1.23 569	1.10 558	1.40 479	0.62 410	1.69 409	1.38 484	0.94 241	1.53 450	0.97 322	0.83 345	1.17 263	0.93 424	0.69 563	0.34 512	0.99 574	0.60 562	0.97 561	0.64 550

ELAS	2.37 566	0.74 529	1.54 508	0.99 555	0.92 546	4.78 596	2.33 595	3.33 584	3.37 586	5.05 604	4.77 585	3.67 577	4.53 598	3.42 503	4.50 576	0.62 557	0.53 568	0.55 550	0.53 553	0.63 540	0.64 550
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	1.62 529	0.51 468	2.17 547	0.53 271	0.56 437	3.80 587	0.45 280	1.54 372	1.29 442	1.33 433	2.41 547	1.08 355	0.96 409	11.18 613	1.16 464	0.66 561	0.63 577	0.43 521	0.32 488	0.64 542	0.67 552

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 557	1.15 564	3.10 567	1.05 559	0.76 515	5.03 599	2.40 597	2.16 534	2.62 575	1.89 539	2.28 540	2.69 561	1.65 531	9.35 604	2.04 539	0.64 560	0.51 566	0.68 562	0.71 569	1.09 568	0.67 552

PASM	1.34 501	0.92 545	2.62 562	0.86 533	0.87 541	1.03 410	1.08 525	1.50 354	1.51 514	1.82 532	1.41 416	1.68 492	1.26 489	4.87 530	1.34 486	0.61 556	0.65 580	0.68 562	0.78 572	0.69 549	0.68 554

PSM-AAD	0.79 368	0.27 183	0.53 121	0.55 310	0.28 127	0.77 310	1.24 540	0.99 188	0.91 241	1.66 514	1.57 465	0.81 247	2.19 566	1.65 375	0.44 220	0.19 206	0.14 189	0.38 503	0.32 488	0.21 269	0.70 555

DGSMNet	1.14 478	0.76 532	2.49 558	0.81 514	0.86 539	1.39 477	1.39 551	2.13 525	1.35 472	1.26 392	1.63 480	1.48 457	0.98 419	1.75 395	1.10 455	0.45 527	0.43 546	0.55 550	0.49 545	0.75 553	0.70 555

S-Stereo	1.15 482	0.46 446	2.17 547	0.81 514	0.80 526	1.21 449	1.19 537	1.93 489	2.02 555	1.47 473	2.11 532	1.57 470	1.17 468	2.05 430	1.41 500	0.40 508	0.40 541	0.35 489	0.31 480	0.44 495	0.70 555

LCNet	0.72 316	0.28 209	0.52 114	0.55 310	0.31 196	0.69 266	0.54 350	1.00 192	0.88 229	1.19 356	1.34 394	0.97 322	1.34 501	2.56 472	0.45 234	0.18 159	0.13 134	0.21 237	0.25 402	0.27 373	0.73 558

PDISCO_ROB	1.32 499	0.65 514	1.44 492	1.36 571	1.46 579	2.55 562	0.92 495	2.45 568	2.07 558	1.37 445	1.49 443	1.65 489	1.00 429	2.82 481	1.35 489	1.01 571	0.27 470	0.54 546	0.47 540	0.71 551	0.73 558

PVD	1.70 536	0.84 537	2.26 552	0.94 553	0.83 531	2.48 560	0.97 507	2.59 574	3.35 585	3.01 582	2.77 558	2.34 548	2.47 575	2.67 478	3.14 561	0.47 534	0.45 553	0.59 557	0.48 542	0.59 535	0.75 560

EDNetEfficientorigin	10.57 610	1.47 578	177.42 638	0.67 448	0.53 424	1.58 498	1.16 534	1.90 478	3.37 586	4.71 600	3.38 567	3.10 572	2.69 579	3.13 495	3.58 568	0.25 381	0.23 438	0.33 471	0.27 431	0.83 554	0.81 561

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 468	1.02 553	1.00 399	0.82 522	0.67 482	1.93 533	0.93 499	1.62 394	1.11 335	1.15 328	1.25 352	1.50 459	0.79 322	1.96 421	0.76 378	1.89 583	0.34 512	0.79 565	0.36 513	1.25 573	0.83 562

LoS_RVC	0.42 103	0.26 152	0.40 27	0.44 100	0.82 530	0.51 140	0.44 260	0.64 49	0.41 53	0.44 89	0.78 177	0.44 86	0.47 155	0.56 57	0.36 143	0.13 22	0.12 62	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 563

GMM-Stereo	0.74 339	0.25 126	0.59 169	0.54 286	0.34 257	0.72 281	0.99 512	1.01 198	0.87 225	1.36 442	1.78 502	1.12 372	0.81 332	2.09 433	0.46 248	0.18 159	0.12 62	0.25 367	0.25 402	0.20 225	0.85 564

GCST	1.08 463	1.47 578	0.93 373	1.73 580	1.14 565	1.30 462	0.31 94	1.33 308	1.16 375	1.29 403	0.97 229	0.98 324	0.49 179	2.08 432	0.46 248	1.19 580	0.70 582	1.30 581	0.85 577	1.02 565	0.89 565

Prome-Stereo	0.75 348	0.27 183	0.53 121	0.55 310	0.32 218	0.59 193	0.97 507	0.89 142	0.88 229	1.45 470	2.46 550	0.91 292	1.41 506	1.58 364	0.44 220	0.18 159	0.13 134	0.19 158	0.17 199	0.20 225	0.92 566

Consistency-Raft	1.25 491	0.99 551	1.93 536	1.02 558	1.21 570	0.96 392	1.01 516	1.75 426	1.92 549	1.36 442	2.12 533	1.44 445	1.01 431	1.14 254	1.40 496	0.72 564	0.82 585	0.89 569	0.98 585	1.31 575	0.95 567

MADNet+	2.69 576	3.22 608	11.53 602	1.44 576	1.12 562	3.19 578	1.81 572	2.85 577	2.37 565	1.68 516	2.07 531	2.85 566	2.18 565	7.41 586	5.23 580	0.79 566	0.76 583	0.69 564	0.65 565	0.98 562	0.95 567

anonymity	1.12 473	0.97 548	1.21 455	1.07 562	1.12 562	1.08 419	0.89 488	1.95 493	1.16 375	1.29 403	1.26 359	1.22 391	1.09 455	1.15 255	1.01 441	1.02 573	1.00 598	0.97 571	0.97 583	0.98 562	0.99 569

KYRaft	0.75 348	0.28 209	0.62 183	0.56 324	0.29 147	0.67 252	0.86 481	0.94 168	0.84 219	1.62 509	2.21 537	1.16 381	1.02 436	1.57 362	0.40 185	0.20 247	0.13 134	0.22 270	0.28 452	0.20 225	1.02 570

SPS-STEREO	1.67 532	1.04 554	1.23 458	1.21 567	1.13 564	1.82 524	1.11 527	2.16 534	1.52 515	3.07 584	2.32 541	2.82 565	1.80 544	4.11 514	2.04 539	1.03 574	0.99 597	0.97 571	0.94 581	1.03 567	1.02 570
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	1.41 511	2.65 603	0.99 393	1.44 576	1.64 581	1.34 469	0.80 467	1.60 387	1.23 413	1.23 375	1.71 492	2.01 532	1.34 501	1.47 343	1.41 500	0.90 568	0.54 571	2.29 590	0.75 570	1.84 578	1.04 572

SGM+DAISY	2.41 569	1.07 555	2.14 546	1.18 566	1.10 558	2.14 547	1.36 550	1.96 494	1.66 528	5.46 607	7.07 596	4.95 591	4.32 597	5.50 546	2.26 545	1.04 575	1.02 600	0.99 574	0.97 583	1.02 565	1.04 572

MFMNet_re	1.40 510	1.14 563	1.68 517	1.39 573	1.07 555	1.48 489	1.43 553	1.87 469	1.82 543	2.26 554	2.19 536	1.51 461	1.86 549	1.52 350	1.25 474	0.93 569	0.83 586	0.84 567	0.80 573	0.99 564	1.05 574

CAS	0.63 261	0.18 1	0.37 6	2.27 585	0.84 532	0.57 183	0.54 350	0.79 102	0.62 132	0.48 115	0.70 155	0.36 63	0.26 23	0.45 17	0.35 132	2.24 587	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 50	1.06 575

WAO-7	2.66 573	1.40 573	1.73 524	1.39 573	1.17 566	3.93 588	1.94 581	4.11 594	3.88 592	2.92 578	5.50 588	4.18 581	3.00 584	7.63 591	3.71 570	1.13 579	1.00 598	1.17 579	1.13 590	1.18 571	1.09 576

PWCK	2.88 582	2.05 595	5.72 584	2.08 583	1.11 560	3.55 582	3.90 606	2.86 578	3.54 590	3.03 583	3.63 571	3.10 572	2.31 570	8.15 598	3.09 559	2.12 586	0.91 595	1.75 584	0.98 585	2.57 587	1.18 577

NVStereoNet_ROB	1.88 547	1.07 555	1.45 497	1.07 562	1.17 566	1.47 488	1.48 557	1.89 475	1.93 551	1.94 542	4.67 584	3.08 571	1.80 544	6.51 567	1.65 521	1.06 576	0.86 592	1.08 578	1.32 591	0.93 560	1.26 578
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IGEV-BASED-STEREO-	0.70 307	3.18 607	2.55 559	0.39 39	0.23 30	0.44 73	0.23 36	0.63 47	0.42 56	0.44 89	0.44 61	0.34 58	0.28 30	0.56 57	0.29 50	1.35 581	0.10 9	0.22 270	0.19 244	0.46 505	1.31 579

DDUNet	1.50 517	2.69 604	1.12 442	1.77 581	1.88 583	1.84 526	0.92 495	1.70 414	1.16 375	1.38 451	1.79 503	1.60 476	1.12 460	1.37 315	1.08 450	1.10 578	0.76 583	2.37 592	0.94 581	2.00 579	1.37 580

CES	0.48 151	0.20 17	0.37 6	0.39 39	1.39 577	0.55 170	0.35 134	0.98 186	0.66 158	0.44 89	0.66 139	0.35 61	0.27 26	0.56 57	0.33 105	0.15 47	0.13 134	0.15 32	0.10 2	0.19 186	1.46 581

test_for_model	1.30 495	3.71 610	0.58 162	3.22 600	2.84 601	0.59 193	0.33 114	1.40 328	0.83 215	1.42 466	0.61 125	0.52 138	0.37 93	0.51 38	0.33 105	2.46 590	0.15 250	0.16 65	0.11 10	4.39 611	1.50 582

SQANet	1.31 497	0.88 544	1.08 432	1.83 582	1.44 578	1.44 486	0.75 450	1.74 423	1.09 326	1.32 425	1.26 359	1.28 413	1.01 431	1.50 347	0.83 405	2.50 591	0.34 512	1.47 582	0.55 555	2.32 582	1.57 583

WAO-8	4.40 590	1.82 589	1.79 526	2.34 586	2.20 585	9.19 605	1.53 558	6.09 606	16.46 615	3.94 590	7.84 603	7.32 598	3.72 593	9.41 606	3.31 564	2.00 584	1.07 601	2.44 597	1.37 595	2.50 585	1.68 584

Venus	4.40 590	1.82 589	1.79 526	2.34 586	2.20 585	9.19 605	1.53 558	6.09 606	16.46 615	3.94 590	7.84 603	7.32 598	3.72 593	9.41 606	3.31 564	2.00 584	1.07 601	2.44 597	1.37 595	2.50 585	1.68 584

IGEV-Stereo+	0.45 130	0.21 36	0.43 48	0.41 58	0.39 315	0.15 1	0.19 7	0.44 4	0.36 39	0.26 5	0.25 7	0.31 43	0.41 110	1.43 333	0.30 61	0.17 116	0.12 62	0.15 32	0.11 10	1.16 569	1.70 586

WAO-6	2.81 580	1.60 582	1.46 499	2.36 588	2.28 590	3.55 582	2.29 594	4.21 595	4.56 598	2.36 561	4.51 578	4.88 589	2.66 578	4.60 523	4.07 575	1.72 582	1.15 604	2.31 591	1.46 597	2.31 581	1.85 587

JetBlue	3.97 588	2.01 592	10.19 598	1.38 572	2.84 601	10.53 608	9.54 611	3.60 589	2.41 567	2.73 572	3.39 568	4.54 582	4.31 596	7.85 595	6.84 587	0.88 567	0.93 596	0.89 569	0.91 579	1.74 577	1.91 588

otaku	1.60 526	1.11 560	1.21 455	2.20 584	1.56 580	1.97 536	1.24 540	2.07 520	1.36 476	1.44 468	1.62 476	1.73 498	1.19 475	1.73 393	0.98 438	2.89 596	0.57 573	1.74 583	0.60 562	2.78 590	1.94 589

DStereoFS	3.67 587	1.49 580	2.18 549	1.32 570	1.32 575	4.41 594	1.26 544	3.75 591	9.27 607	3.36 586	6.80 593	4.81 588	13.54 614	6.95 578	4.76 578	0.73 565	0.69 581	1.17 579	2.40 610	1.27 574	1.95 590

Ntro	1.64 530	1.15 564	1.23 458	2.48 590	1.83 582	2.09 544	1.16 534	1.96 494	1.38 484	1.21 364	1.62 476	1.62 478	1.29 492	1.87 412	1.11 458	3.04 597	0.56 572	1.82 585	0.64 564	2.80 591	2.05 591

RainbowNet	1.97 553	1.76 585	1.57 511	2.81 593	2.21 587	1.98 538	1.81 572	2.54 572	1.89 546	1.50 482	1.84 509	1.96 527	1.65 531	2.14 437	1.25 474	3.33 603	0.85 590	2.39 595	0.98 585	2.82 593	2.22 592

DispFullNet	2.34 565	2.85 605	3.66 571	3.08 599	2.27 589	1.97 536	0.67 428	2.00 503	1.70 532	2.52 566	2.00 525	2.23 541	5.86 601	3.44 505	1.58 518	1.01 571	0.32 506	2.64 601	1.94 604	2.85 595	2.24 593

ACVNet_2	2.43 570	1.41 574	2.04 539	2.62 591	2.24 588	2.63 567	1.88 578	3.31 583	3.01 581	2.19 552	3.45 569	4.62 583	2.04 558	4.50 522	1.47 512	2.55 592	0.64 578	2.22 589	0.84 575	2.69 589	2.29 594

MonStereo1	3.14 584	1.66 583	1.81 528	2.43 589	2.32 592	5.80 602	1.58 564	3.52 587	4.70 599	3.09 585	8.22 606	4.76 587	3.36 587	6.52 568	2.29 546	2.33 588	0.61 576	1.91 587	1.05 589	2.44 584	2.34 595

ACVNet_1	2.18 559	1.45 577	1.72 522	2.85 594	2.33 593	2.28 551	1.46 555	3.08 581	2.22 563	1.82 532	2.05 530	3.56 575	1.98 556	3.09 494	1.40 496	3.17 598	0.60 575	2.40 596	0.92 580	2.91 597	2.37 596

ACVNet-4b	2.15 558	1.41 574	1.64 514	2.80 592	2.31 591	2.31 554	1.24 540	2.32 555	2.14 560	1.26 392	2.39 545	2.66 560	1.48 516	5.95 559	1.06 446	3.20 601	0.45 553	2.37 592	0.89 578	2.83 594	2.37 596

LVE	3.31 586	1.67 584	1.64 514	2.85 594	2.42 594	3.20 579	2.26 593	4.78 600	5.05 600	2.35 559	6.91 594	6.02 596	2.37 571	9.15 600	2.17 544	3.19 600	1.08 603	2.38 594	1.47 598	2.81 592	2.40 598

DStereoSA	4.44 592	0.92 545	6.79 589	1.58 578	2.54 596	2.29 552	14.04 616	2.33 556	2.31 564	1.85 534	10.58 611	1.32 422	13.05 612	7.07 580	11.18 605	0.67 562	1.97 610	0.88 568	3.29 611	1.69 576	2.44 599

Dean	2.91 583	1.53 581	2.07 540	2.96 598	2.51 595	3.15 577	2.14 589	4.75 599	4.41 597	2.76 574	6.10 591	5.53 594	2.37 571	2.97 488	1.92 534	3.18 599	0.85 590	2.51 599	1.04 588	2.88 596	2.47 600

tt	6.58 602	0.26 152	6.10 586	3.77 608	2.16 584	11.55 609	19.63 618	13.33 617	5.74 602	2.96 579	2.65 555	4.97 592	6.33 606	3.81 509	7.24 588	9.15 619	11.32 623	5.89 619	6.24 618	6.03 612	2.55 601

IMH	3.21 585	1.85 591	1.48 504	3.25 601	2.69 599	4.07 591	2.02 584	4.41 597	3.80 591	2.72 571	7.11 597	4.75 586	2.92 581	5.92 557	2.55 549	3.85 611	0.88 593	2.78 604	1.36 594	3.19 601	2.59 602

IMH-64-1	2.70 577	1.79 587	1.46 499	3.26 602	2.66 597	3.23 580	2.10 586	4.08 592	2.75 579	2.34 557	3.81 573	3.06 569	2.22 568	4.25 516	2.59 551	3.75 607	0.84 587	2.75 602	1.35 592	3.15 599	2.60 603

IMH-64	2.70 577	1.79 587	1.46 499	3.26 602	2.66 597	3.23 580	2.10 586	4.08 592	2.75 579	2.34 557	3.81 573	3.06 569	2.22 568	4.25 516	2.59 551	3.75 607	0.84 587	2.75 602	1.35 592	3.15 599	2.60 603

ktn	4.70 594	2.38 601	2.12 545	3.76 607	3.24 605	4.85 597	2.95 604	5.52 602	7.37 606	4.07 594	19.32 620	7.46 600	3.47 588	7.39 585	2.95 557	4.04 612	1.85 609	3.26 610	2.22 608	3.08 598	2.65 605

TorneroNet-64	5.30 598	2.03 593	1.74 525	3.43 604	2.81 600	10.09 607	2.12 588	9.10 613	17.12 620	4.96 603	9.27 609	10.72 613	3.70 592	9.20 601	4.55 577	3.31 602	0.84 587	2.88 605	1.55 599	3.49 602	3.04 606

TorneroNet	10.70 611	2.03 593	1.82 530	3.43 604	3.01 603	43.83 628	2.22 592	8.87 612	67.47 640	7.17 612	27.36 624	10.68 612	3.85 595	8.67 599	7.65 593	3.59 605	0.88 593	3.04 606	1.57 600	3.71 603	3.17 607

KSHMR	8.75 607	2.06 596	2.11 544	3.53 606	3.11 604	4.13 592	2.69 599	5.60 603	61.37 639	3.00 581	55.83 637	4.98 593	2.45 574	4.49 520	2.61 553	3.46 604	1.55 608	3.14 608	1.94 604	3.72 604	3.18 608

notaker	3.98 589	2.40 602	2.68 563	3.82 609	3.27 607	3.97 590	2.14 589	4.78 600	3.45 588	4.12 595	6.94 595	7.65 602	3.26 586	7.82 594	5.30 581	4.04 612	1.41 606	3.36 611	2.10 607	3.88 605	3.31 609

JetRed	6.91 603	8.80 614	25.96 617	2.85 594	3.25 606	13.98 615	11.87 613	6.25 608	4.28 596	4.45 597	4.56 579	6.69 597	5.46 600	7.46 588	14.05 609	2.59 593	3.31 612	2.59 600	2.29 609	4.20 608	3.36 610

UNDER WATER-64	5.27 597	2.32 599	8.78 596	3.93 610	3.54 609	7.61 603	3.03 605	5.84 605	14.19 611	4.04 592	4.04 575	9.39 607	6.26 604	5.93 558	8.48 596	3.60 606	1.51 607	3.13 607	1.88 602	4.29 609	3.61 611

UNDER WATER	5.08 596	2.33 600	5.55 582	3.94 611	3.51 608	5.20 600	2.72 601	5.61 604	16.52 617	3.84 589	4.60 580	9.21 606	5.89 602	5.90 556	8.66 597	3.75 607	1.34 605	3.18 609	1.88 602	4.33 610	3.61 611

HanzoNet	11.04 612	3.62 609	8.10 594	4.08 612	3.55 610	4.90 598	2.73 602	7.19 610	10.10 608	31.86 633	28.92 625	21.96 625	36.36 627	18.08 619	10.17 601	7.94 618	3.32 613	3.47 612	3.31 612	7.06 615	4.04 613

MADNet++	5.01 595	3.14 606	4.91 579	4.55 613	3.94 611	5.20 600	4.41 608	4.40 596	4.13 595	4.95 602	6.08 590	4.74 585	5.37 599	9.40 605	10.67 604	4.65 614	4.15 615	3.97 613	3.34 613	4.09 607	4.08 614

PML	51.67 633	36.25 626	13.28 604	7.46 614	20.81 617	108.69 639	232.22 641	8.72 611	27.82 626	87.01 640	269.67 641	69.67 638	61.95 638	24.76 627	14.20 610	9.74 621	3.40 614	9.62 621	4.70 615	18.74 621	4.72 615

DPSimNet_ROB	11.20 613	4.98 611	35.43 621	2.90 597	4.52 612	7.89 604	17.09 617	4.66 598	6.06 604	14.89 620	10.93 613	17.29 617	36.81 629	13.18 616	15.68 613	2.86 595	6.29 617	5.75 618	5.09 616	3.91 606	7.70 616

USTest	14.33 616	14.94 618	21.04 609	17.44 617	16.05 613	23.26 616	33.84 625	21.73 619	11.80 610	9.36 615	10.14 610	15.97 615	13.20 613	17.28 618	22.43 620	3.78 610	5.01 616	6.17 620	6.16 617	9.25 617	7.72 617

TCMNet-wrong-test	10.31 609	11.40 616	14.84 605	20.96 618	18.45 616	13.80 614	10.76 612	15.78 618	3.53 589	5.20 605	5.52 589	16.26 616	12.61 611	7.51 590	10.15 600	7.43 617	2.37 611	4.31 615	3.43 614	11.36 618	10.61 618

DPSMNet_ROB	13.02 615	8.23 612	21.91 611	9.53 616	18.11 615	11.56 610	32.02 624	10.64 615	16.23 614	7.05 611	19.49 622	10.16 610	16.66 617	9.85 611	22.43 620	4.77 616	8.68 618	5.38 617	10.26 622	6.17 614	11.36 619

DGTPSM_ROB	13.01 614	8.23 612	21.87 610	9.51 615	18.10 614	11.56 610	32.01 623	10.63 614	16.20 613	7.03 610	19.48 621	10.15 609	16.66 617	9.83 610	22.42 619	4.75 615	8.68 618	5.37 616	10.25 621	6.16 613	11.36 619

Anonymous_1	43.04 632	18.73 619	24.79 614	21.81 619	46.26 629	27.80 617	37.60 626	28.08 625	16.14 612	14.66 619	14.30 614	20.65 619	17.88 619	21.56 620	25.94 623	117.93 640	8.92 620	100.65 635	126.50 637	158.64 640	12.08 621

DPSM_ROB	19.08 617	19.14 620	25.17 615	22.15 620	20.85 618	28.17 618	37.82 627	26.56 623	16.85 618	14.14 617	14.84 615	21.70 620	18.75 620	21.87 621	26.55 624	10.16 623	9.30 621	10.47 622	10.42 623	14.03 619	12.61 622

DPSM	19.08 617	19.14 620	25.17 615	22.15 620	20.85 618	28.17 618	37.82 627	26.56 623	16.85 618	14.14 617	14.84 615	21.70 620	18.75 620	21.87 621	26.55 624	10.16 623	9.30 621	10.47 622	10.42 623	14.03 619	12.61 622

LSM	6.33 600	1.10 557	13.19 603	1.41 575	68.17 631	1.64 504	1.90 579	1.92 485	2.46 568	2.99 580	3.11 564	1.88 514	1.80 544	2.61 475	2.06 541	0.41 512	0.58 574	0.50 536	0.57 557	0.64 542	17.66 624

FlowAnything	38.37 626	38.41 627	50.38 630	44.76 630	41.94 627	56.64 629	76.34 633	53.28 637	34.23 633	28.25 627	29.72 630	43.60 631	37.79 634	43.83 632	53.38 634	20.39 629	18.71 631	21.07 624	21.14 630	28.23 623	25.29 625

CasAABBNet	38.33 625	38.46 630	50.35 629	44.75 629	41.84 624	56.68 630	76.37 634	53.22 633	33.83 631	28.31 630	29.54 629	43.62 633	37.71 633	43.84 635	53.41 635	20.30 625	18.70 627	21.07 624	21.07 626	28.24 624	25.34 626

RAFT-FEzeroshot	38.32 623	38.45 628	50.28 627	44.74 627	41.87 625	56.68 630	76.38 635	53.24 634	33.76 629	28.29 628	29.37 627	43.69 634	37.66 631	43.83 632	53.41 635	20.32 626	18.70 627	21.07 624	21.07 626	28.25 625	25.35 627

RAFT-FE	38.32 623	38.45 628	50.28 627	44.74 627	41.87 625	56.68 630	76.38 635	53.24 634	33.76 629	28.29 628	29.37 627	43.69 634	37.66 631	43.83 632	53.41 635	20.32 626	18.70 627	21.07 624	21.07 626	28.25 625	25.35 627

Selective-RAFT-Error	38.39 627	38.47 631	50.44 631	44.73 626	41.97 628	56.68 630	76.38 635	53.24 634	33.92 632	28.34 631	29.85 631	43.60 631	38.20 635	43.75 631	53.34 633	20.38 628	18.70 627	21.09 628	21.05 625	28.30 627	25.43 629

LRCNet_RVC	22.74 619	32.10 625	21.97 612	29.84 622	26.23 620	4.42 595	0.81 470	22.66 620	2.02 555	26.93 626	29.26 626	23.06 627	15.59 616	23.84 623	18.88 616	31.75 631	19.90 632	34.65 630	32.13 631	30.54 629	28.32 630

LSM0	42.82 631	38.75 632	50.81 632	47.07 631	109.38 639	57.00 634	76.02 632	53.74 638	33.71 628	29.02 632	30.41 632	43.87 636	37.22 630	43.91 636	53.54 638	20.52 630	18.62 626	21.10 629	21.11 629	28.41 628	42.22 631

AVERAGE_ROB	40.43 629	42.37 634	42.73 623	36.96 625	35.58 623	30.50 621	27.61 621	36.71 632	38.39 635	44.91 635	44.36 634	37.45 630	36.70 628	41.88 630	40.35 630	45.43 636	46.81 636	47.11 632	46.35 632	42.51 631	43.87 632

HaxPig	38.92 628	41.40 633	41.64 622	29.95 623	32.27 621	28.90 620	27.60 620	29.73 626	37.71 634	43.82 634	43.87 633	33.17 628	35.56 626	41.53 629	40.37 631	43.94 635	47.51 637	45.82 631	47.08 633	42.38 630	44.15 633

MEDIAN_ROB	42.00 630	44.40 635	44.29 626	35.15 624	34.95 622	31.28 626	29.60 622	35.88 631	40.02 636	47.20 638	46.64 635	37.37 629	38.48 636	44.35 637	42.45 632	48.03 637	49.39 638	49.71 633	49.03 634	45.14 632	46.65 634

RSGM-EC	88.84 637	82.86 638	51.22 633	105.38 632	99.51 637	94.51 637	125.67 638	90.02 639	46.43 637	45.14 636	57.50 638	101.22 639	88.55 639	154.40 639	153.26 639	105.54 638	59.55 639	113.88 636	53.02 635	92.89 638	56.17 635

acva	88.84 637	82.86 638	51.22 633	105.38 632	99.51 637	94.51 637	125.67 638	90.02 639	46.43 637	45.14 636	57.50 638	101.22 639	88.55 639	154.40 639	153.26 639	105.54 638	59.55 639	113.88 636	53.02 635	92.89 638	56.17 635

xxxxx1	54.10 634	25.67 622	27.13 618	113.43 634	96.96 634	30.69 622	47.44 629	32.38 627	25.60 622	17.75 621	17.27 617	21.81 622	21.02 622	24.43 624	33.82 626	33.37 632	40.54 633	157.71 638	175.86 638	66.16 633	72.93 637

tt_ll	54.10 634	25.67 622	27.13 618	113.43 634	96.96 634	30.69 622	47.44 629	32.38 627	25.60 622	17.75 621	17.27 617	21.81 622	21.02 622	24.43 624	33.82 626	33.37 632	40.54 633	157.71 638	175.86 638	66.16 633	72.93 637

ff	54.10 634	25.67 622	27.13 618	113.43 634	96.96 634	30.69 622	47.44 629	32.38 627	25.60 622	17.75 621	17.27 617	21.81 622	21.02 622	24.43 624	33.82 626	33.37 632	40.54 633	157.71 638	175.86 638	66.16 633	72.93 637

test_example2	192.40 639	210.76 640	206.48 639	199.83 639	204.73 640	172.94 640	183.52 640	133.93 641	133.41 641	191.38 641	196.19 640	187.13 641	178.77 641	205.33 641	208.00 641	222.09 641	238.72 641	186.54 641	190.54 641	227.34 641	170.31 640

FSD					0.50 396	0.54 161	0.58 391	0.65 53	0.53 109	0.54 145	0.52 95	0.56 163	0.52 197	0.57 62	0.55 303	0.51 540	0.47 558	0.50 536	0.49 545	0.50 515

ccccc		492.34 641		530.87 640	530.37 641	478.08 641		491.76 642		448.18 642		476.12 642		541.64 642		663.49 642	459.54 642	353.94 642	309.79 642	586.66 642

ASD4		10.99 615

Low-res two-view benchmark