Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.13 1	0.07 1	0.16 58	0.10 8	0.20 35	0.14 24	0.09 6	0.10 18	0.09 22	0.12 108	0.13 5	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.05 1	0.05 51	0.06 57	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 2	0.09 52	0.21 82	0.14 2	0.10 78	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 15	0.11 26	0.09 22	0.09 22	0.12 2	0.11 15	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.06 89
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoAnything_RVC	0.13 66	0.37 543	0.36 240	0.14 2	0.07 1	0.11 5	0.12 26	0.17 12	0.12 10	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 53	0.20 125	0.10 1	0.09 309	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.24 538	0.05 26

CREStereo	0.13 66	0.08 17	0.21 82	0.14 2	0.08 12	0.22 221	0.15 103	0.25 102	0.24 177	0.16 129	0.21 168	0.14 111	0.13 141	0.18 85	0.13 102	0.09 309	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 126	0.06 89
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
HiDET	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.15 5	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.19 24	0.15 33	0.10 15	0.09 11	0.11 59	0.09 22	0.15 25	0.13 102	0.06 31	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LCMNet	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.15 5	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.18 18	0.19 85	0.10 15	0.10 18	0.11 59	0.10 53	0.15 25	0.13 102	0.06 31	0.06 168	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

IGEV	0.11 25	0.06 1	0.17 44	0.15 5	0.11 125	0.16 58	0.13 52	0.21 48	0.16 39	0.11 31	0.15 87	0.09 22	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

trnet	0.13 66	0.08 17	0.21 82	0.15 5	0.07 1	0.21 193	0.12 26	0.24 93	0.24 177	0.16 129	0.21 168	0.15 131	0.13 141	0.18 85	0.13 102	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.05 26

PMTNet	0.15 126	0.08 17	0.23 98	0.15 5	0.09 34	0.23 243	0.16 136	0.25 102	0.23 162	0.17 144	0.21 168	0.16 150	0.14 164	0.22 163	0.13 102	0.29 565	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 126	0.06 89

MatchStereo	0.11 25	0.08 17	0.23 98	0.16 10	0.07 1	0.09 1	0.12 26	0.20 35	0.17 56	0.10 15	0.15 87	0.08 3	0.08 9	0.14 11	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MonSter++	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.17 12	0.13 17	0.09 6	0.09 11	0.11 59	0.10 53	0.14 11	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

CSFM-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.16 10	0.08 12	0.16 58	0.13 52	0.21 48	0.11 4	0.11 31	0.11 26	0.10 39	0.10 53	0.14 11	0.11 15	0.07 80	0.06 168	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 33	0.16 10	0.08 12	0.11 5	0.09 2	0.20 35	0.12 10	0.11 31	0.11 26	0.08 3	0.08 9	0.23 173	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 89

Replicate-Monster	0.12 51	0.10 94	0.32 185	0.16 10	0.08 12	0.17 80	0.10 8	0.22 60	0.19 85	0.11 31	0.10 18	0.10 39	0.09 22	0.19 108	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 249

2.75w_new	0.11 25	0.09 52	0.14 6	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.25 102	0.16 39	0.14 91	0.13 54	0.08 3	0.10 53	0.16 43	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

xyz-stereo-finetune2	0.17 159	0.11 168	0.26 128	0.16 10	0.09 34	0.27 317	0.19 268	0.27 125	0.20 111	0.22 190	0.28 230	0.21 205	0.22 300	0.37 345	0.22 341	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.06 57	0.07 178

xyz-stereo-finetune	0.16 140	0.12 210	0.23 98	0.16 10	0.08 12	0.23 243	0.20 319	0.29 158	0.31 270	0.19 168	0.22 179	0.19 184	0.15 183	0.29 286	0.20 296	0.06 31	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.06 57	0.06 89

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 17	0.19 62	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 52	0.18 18	0.13 17	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 9	0.16 43	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 17	0.19 62	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 52	0.17 12	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.17 62	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

S2M2_L	0.13 66	0.11 168	0.20 73	0.16 10	0.12 184	0.12 9	0.07 1	0.18 18	0.20 111	0.12 49	0.15 87	0.14 111	0.12 108	0.15 25	0.14 139	0.13 454	0.09 415	0.09 267	0.10 377	0.11 384	0.09 311
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.12 51	0.09 52	0.25 120	0.16 10	0.11 125	0.14 20	0.16 136	0.17 12	0.17 56	0.10 15	0.15 87	0.09 22	0.09 22	0.18 85	0.10 1	0.06 31	0.07 294	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.10 367

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 33	0.16 10	0.08 12	0.12 9	0.13 52	0.11 1	0.12 10	0.09 6	0.07 3	0.10 39	0.09 22	0.11 1	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LoS	0.14 93	0.08 17	0.27 137	0.16 10	0.09 34	0.22 221	0.14 77	0.26 111	0.26 200	0.15 105	0.18 130	0.18 170	0.13 141	0.22 163	0.14 139	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.15 126	0.09 52	0.28 148	0.16 10	0.08 12	0.25 283	0.14 77	0.23 79	0.28 226	0.24 210	0.30 256	0.16 150	0.12 108	0.17 62	0.13 102	0.08 220	0.07 294	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.07 178

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.13 52	0.11 1	0.13 17	0.10 15	0.09 11	0.08 3	0.06 1	0.22 163	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.08 241	0.05 5	0.05 26

GSStereo	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.17 25	0.12 184	0.19 130	0.16 136	0.26 111	0.18 68	0.13 66	0.15 87	0.10 39	0.09 22	0.16 43	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.08 196	0.08 249

252Zero-FE	0.14 93	0.07 2	0.17 44	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.21 48	0.19 85	0.77 566	0.11 26	0.08 3	0.08 9	0.13 5	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

Zero-FE251	0.14 93	0.09 52	0.24 107	0.17 25	0.09 34	0.20 165	0.13 52	0.20 35	0.14 24	0.61 546	0.13 54	0.13 84	0.11 82	0.14 11	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

MonStereo	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 26	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 26	0.08 3	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.12 26	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 26	0.08 3	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

asda	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.24 93	0.16 39	0.11 31	0.11 26	0.08 3	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

asd	0.10 2	0.10 94	0.15 15	0.17 25	0.10 78	0.16 58	0.10 8	0.19 24	0.13 17	0.12 49	0.11 26	0.09 22	0.10 53	0.16 43	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 25	0.10 94	0.14 6	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.12 26	0.25 102	0.17 56	0.14 91	0.13 54	0.09 22	0.09 22	0.18 85	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 24	0.18 68	0.14 91	0.17 115	0.09 22	0.10 53	0.18 85	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

4.25_new	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 48	0.14 24	0.12 49	0.13 54	0.09 22	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 48	0.14 24	0.12 49	0.13 54	0.09 22	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 25	0.11 168	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.21 48	0.16 39	0.13 66	0.13 54	0.08 3	0.09 22	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 57	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 25	0.11 168	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.21 48	0.16 39	0.13 66	0.13 54	0.08 3	0.09 22	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 57	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 48	0.14 24	0.12 49	0.13 54	0.09 22	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 94	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 24	0.13 17	0.12 49	0.12 41	0.08 3	0.11 82	0.16 43	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

3.25w_new	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.19 130	0.10 8	0.22 60	0.17 56	0.14 91	0.12 41	0.10 39	0.11 82	0.17 62	0.12 56	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.19 130	0.10 8	0.22 60	0.17 56	0.14 91	0.12 41	0.10 39	0.11 82	0.17 62	0.12 56	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.75w	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.11 125	0.18 102	0.12 26	0.23 79	0.14 24	0.13 66	0.11 26	0.08 3	0.10 53	0.16 43	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 25	0.10 94	0.14 6	0.17 25	0.09 34	0.17 80	0.09 2	0.22 60	0.16 39	0.13 66	0.13 54	0.09 22	0.11 82	0.19 108	0.13 102	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 25	0.09 52	0.13 1	0.17 25	0.12 184	0.15 31	0.11 17	0.23 79	0.15 33	0.14 91	0.12 41	0.08 3	0.09 22	0.21 146	0.10 1	0.06 31	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 17	0.16 33	0.17 25	0.08 12	0.16 58	0.12 26	0.17 12	0.12 10	0.10 15	0.07 3	0.10 39	0.08 9	0.14 11	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 17	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 6	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 39	0.06 1	0.15 25	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.05 26

LGtest1	0.10 2	0.08 17	0.17 44	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.09 2	0.16 6	0.12 10	0.09 6	0.07 3	0.09 22	0.09 22	0.15 25	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.06 89

SGD-Stereo	0.11 25	0.08 17	0.17 44	0.17 25	0.07 1	0.17 80	0.13 52	0.18 18	0.16 39	0.11 31	0.13 54	0.11 59	0.12 108	0.18 85	0.11 15	0.08 220	0.04 2	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.04 1

HUF	0.15 126	0.11 168	0.38 271	0.17 25	0.11 125	0.16 58	0.17 178	0.22 60	0.20 111	0.11 31	0.13 54	0.14 111	0.11 82	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.20 553	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.14 463

MonSter	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 26	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 26	0.08 3	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 25	0.08 17	0.17 44	0.17 25	0.09 34	0.22 221	0.14 77	0.14 4	0.16 39	0.11 31	0.10 18	0.09 22	0.08 9	0.21 146	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 25	0.08 12	0.09 1	0.13 52	0.24 93	0.13 17	0.10 15	0.09 11	0.09 22	0.08 9	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.06 168	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

Occ-G	0.13 66	0.08 17	0.21 82	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.19 268	0.22 60	0.19 85	0.13 66	0.19 139	0.21 205	0.11 82	0.17 62	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.06 89

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 244	0.72 582	0.70 492	0.17 25	0.08 12	0.15 31	0.15 103	0.18 18	0.16 39	0.13 66	0.12 41	0.09 22	0.08 9	0.16 43	0.13 102	0.35 573	0.04 2	0.08 182	0.07 161	0.11 384	0.23 548

WCG-NET（raft）	0.14 93	0.09 52	0.23 98	0.17 25	0.08 12	0.19 130	0.16 136	0.23 79	0.26 200	0.18 162	0.19 139	0.20 193	0.12 108	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

CES	0.14 93	0.08 17	0.19 62	0.17 25	0.22 502	0.18 102	0.16 136	0.23 79	0.19 85	0.14 91	0.17 115	0.14 111	0.10 53	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.08 196	0.18 509

knoymous	0.17 159	0.09 52	0.32 185	0.17 25	0.11 125	0.21 193	0.17 178	0.32 200	0.23 162	0.23 196	0.28 230	0.27 289	0.16 201	0.23 173	0.16 191	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.06 104	0.09 269	0.09 311

CREStereo++_RVC	0.15 126	0.08 17	0.26 128	0.17 25	0.11 125	0.18 102	0.13 52	0.22 60	0.30 258	0.21 184	0.30 256	0.13 84	0.11 82	0.16 43	0.15 165	0.07 80	0.04 2	0.06 32	0.15 504	0.06 57	0.05 26
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
WQFJA1++	0.44 520	0.07 2	0.63 465	0.18 60	0.13 262	0.15 31	0.11 17	0.20 35	0.11 4	2.05 609	0.12 41	0.23 237	0.11 82	0.17 62	0.12 56	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	4.20 618	0.07 178

BStereo	0.13 66	0.10 94	0.42 327	0.18 60	0.11 125	0.13 15	0.14 77	0.24 93	0.22 141	0.12 49	0.11 26	0.12 70	0.09 22	0.16 43	0.14 139	0.05 9	0.06 168	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 89

Wave_Phase_stereo	0.14 93	0.10 94	0.42 327	0.18 60	0.11 125	0.36 445	0.14 77	0.28 144	0.22 141	0.12 49	0.11 26	0.12 70	0.09 22	0.16 43	0.14 139	0.05 9	0.06 168	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 89

VIP-Stereo	0.12 51	0.12 210	0.21 82	0.18 60	0.11 125	0.24 265	0.12 26	0.19 24	0.18 68	0.10 15	0.13 54	0.11 59	0.09 22	0.19 108	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GEAStereo	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.18 60	0.12 184	0.19 130	0.16 136	0.20 35	0.14 24	0.12 49	0.15 87	0.10 39	0.09 22	0.16 43	0.10 1	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.08 196	0.08 249

gasm-f	0.12 51	0.09 52	0.19 62	0.18 60	0.12 184	0.18 102	0.18 222	0.20 35	0.14 24	0.12 49	0.19 139	0.10 39	0.11 82	0.16 43	0.11 15	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.09 269	0.08 249

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.18 60	0.10 78	0.13 15	0.12 26	0.15 5	0.12 10	0.10 15	0.13 54	0.10 39	0.10 53	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DilatedVolume-Stereo	0.14 93	0.08 17	0.18 54	0.18 60	0.09 34	0.21 193	0.14 77	0.24 93	0.21 128	0.21 184	0.21 168	0.15 131	0.14 164	0.23 173	0.15 165	0.07 80	0.06 168	0.06 32	0.06 104	0.05 5	0.05 26

2.5w	0.11 25	0.10 94	0.15 15	0.18 60	0.09 34	0.15 31	0.15 103	0.20 35	0.15 33	0.12 49	0.13 54	0.10 39	0.09 22	0.17 62	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 51	0.11 168	0.18 54	0.18 60	0.08 12	0.16 58	0.15 103	0.27 125	0.19 85	0.12 49	0.12 41	0.07 1	0.12 108	0.15 25	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

2w_stereo	0.11 25	0.10 94	0.15 15	0.18 60	0.08 12	0.16 58	0.14 77	0.27 125	0.20 111	0.14 91	0.14 84	0.08 3	0.11 82	0.13 5	0.12 56	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 51	0.08 17	0.14 6	0.18 60	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.25 102	0.21 128	0.13 66	0.16 102	0.08 3	0.12 108	0.16 43	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

xyz-stereo	1.40 594	0.10 94	17.09 626	0.18 60	0.07 1	4.78 612	0.18 222	0.29 158	0.34 301	0.36 416	2.81 611	0.40 425	0.29 413	0.56 429	0.24 371	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.06 104	0.06 57	0.05 26

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 17	0.15 15	0.18 60	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 6	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 39	0.07 3	0.17 62	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 17	0.15 15	0.18 60	0.07 1	0.15 31	0.11 17	0.17 12	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 39	0.08 9	0.18 85	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LG-G_1	0.11 25	0.08 17	0.18 54	0.18 60	0.07 1	0.21 193	0.09 2	0.19 24	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 59	0.10 53	0.19 108	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

LG-G	0.11 25	0.08 17	0.18 54	0.18 60	0.07 1	0.21 193	0.09 2	0.19 24	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 59	0.10 53	0.19 108	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

HI	0.20 244	0.13 274	0.33 201	0.18 60	0.15 356	0.17 80	0.16 136	0.34 222	0.21 128	0.37 423	0.39 367	0.36 384	0.24 332	0.29 286	0.21 321	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.09 335	0.09 269	0.07 178

CoSv	0.20 244	0.13 274	0.33 201	0.18 60	0.15 356	0.17 80	0.16 136	0.34 222	0.21 128	0.37 423	0.39 367	0.36 384	0.24 332	0.29 286	0.21 321	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.09 335	0.09 269	0.07 178

castereo++	0.13 66	0.10 94	0.18 54	0.18 60	0.10 78	0.27 317	0.13 52	0.23 79	0.23 162	0.11 31	0.13 54	0.16 150	0.10 53	0.18 85	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 93	0.10 94	0.19 62	0.18 60	0.10 78	0.20 165	0.19 268	0.30 177	0.27 211	0.13 66	0.18 130	0.16 150	0.16 201	0.15 25	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.06 57	0.05 26

WCG-NET	0.14 93	0.09 52	0.23 98	0.18 60	0.08 12	0.18 102	0.17 178	0.21 48	0.28 226	0.18 162	0.21 168	0.15 131	0.12 108	0.18 85	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

GCAP-BAT	0.16 140	0.11 168	0.36 240	0.18 60	0.13 262	0.21 193	0.16 136	0.23 79	0.18 68	0.26 231	0.28 230	0.20 193	0.11 82	0.24 187	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.06 89

IGEV-Stereo+	0.12 51	0.08 17	0.17 44	0.18 60	0.13 262	0.09 1	0.11 17	0.16 6	0.15 33	0.10 15	0.08 10	0.10 39	0.10 53	0.21 146	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.16 475	0.24 553

DualNet (step1)	0.28 414	0.19 426	0.50 401	0.18 60	0.16 388	0.34 425	0.20 319	0.51 429	0.38 355	0.37 423	0.34 310	0.37 390	0.30 427	0.39 352	0.23 360	0.23 543	0.09 415	0.28 557	0.24 552	0.18 506	0.16 484

test_sample9	0.42 509	0.19 426	0.50 401	0.18 60	0.16 388	0.34 425	0.20 319	0.51 429	0.38 355	0.37 423	0.34 310	0.37 390	0.30 427	0.66 483	0.91 562	0.23 543	1.82 614	0.28 557	0.24 552	0.18 506	0.16 484

test_sample8	0.49 534	0.19 426	0.50 401	0.18 60	0.16 388	0.34 425	0.20 319	0.55 477	0.34 301	0.62 547	0.38 354	1.15 580	0.67 561	0.66 483	0.91 562	0.23 543	1.82 614	0.28 557	0.24 552	0.18 506	0.16 484

CAS++	0.16 140	0.12 210	0.27 137	0.18 60	0.12 184	0.17 80	0.15 103	0.42 331	0.24 177	0.19 168	0.18 130	0.13 84	0.10 53	0.21 146	0.12 56	0.12 435	0.10 446	0.11 398	0.08 241	0.10 336	0.09 311
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	0.13 66	0.09 52	0.23 98	0.18 60	0.19 460	0.19 130	0.16 136	0.23 79	0.14 24	0.13 66	0.17 115	0.13 84	0.16 201	0.16 43	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.08 241	0.07 126	0.06 89

LoS_RVC	0.13 66	0.10 94	0.19 62	0.18 60	0.16 388	0.20 165	0.18 222	0.20 35	0.17 56	0.13 66	0.19 139	0.12 70	0.15 183	0.17 62	0.13 102	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 425

EGLCR-Stereo	0.13 66	0.08 17	0.20 73	0.18 60	0.09 34	0.21 193	0.13 52	0.27 125	0.21 128	0.13 66	0.10 18	0.15 131	0.09 22	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

riskmin	0.18 184	0.09 52	0.34 211	0.18 60	0.12 184	0.24 265	0.16 136	0.34 222	0.28 226	0.21 184	0.23 184	0.33 358	0.24 332	0.23 173	0.17 222	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.06 104	0.10 336	0.10 367

fff	0.19 227	0.13 274	0.40 294	0.18 60	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.35 247	0.43 408	0.29 280	0.30 256	0.18 170	0.28 398	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

CrosDoStereo	0.31 440	0.10 94	0.49 390	0.18 60	0.12 184	0.22 221	1.11 607	0.34 222	0.37 341	0.38 438	0.61 519	0.28 305	0.46 521	0.61 456	0.57 521	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.07 178

HHNet	0.22 294	0.12 210	0.52 418	0.18 60	0.18 433	0.20 165	0.20 319	0.34 222	0.31 270	0.32 351	0.59 507	0.20 193	0.21 287	0.24 187	0.31 432	0.08 220	0.05 32	0.09 267	0.07 161	0.08 196	0.11 402

DeepStereo_LL	0.31 440	0.10 94	0.49 390	0.18 60	0.12 184	0.22 221	1.11 607	0.34 222	0.37 341	0.38 438	0.61 519	0.28 305	0.46 521	0.61 456	0.57 521	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.07 178

DRaft	0.24 342	0.10 94	0.34 211	0.18 60	0.12 184	0.28 337	0.23 402	0.33 214	0.39 365	0.38 438	0.61 519	0.21 205	0.41 498	0.48 383	0.42 488	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.08 249

AnonymousM	0.17 159	0.19 426	0.24 107	0.18 60	0.10 78	0.18 102	0.17 178	0.30 177	0.23 162	0.26 231	0.20 156	0.18 170	0.14 164	0.19 108	0.14 139	0.09 309	0.06 168	0.38 571	0.15 504	0.06 57	0.05 26

s12784h	0.17 159	0.09 52	0.26 128	0.18 60	0.07 1	0.32 401	0.19 268	0.37 276	0.32 279	0.23 196	0.25 207	0.18 170	0.17 231	0.25 218	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.05 26

csc	0.19 227	0.13 274	0.40 294	0.18 60	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.35 247	0.43 408	0.29 280	0.30 256	0.18 170	0.28 398	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

cscssc	0.19 227	0.13 274	0.40 294	0.18 60	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.35 247	0.43 408	0.29 280	0.30 256	0.18 170	0.28 398	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

111	0.20 244	0.17 396	0.40 294	0.18 60	0.09 34	0.24 265	0.17 178	0.41 317	0.45 434	0.23 196	0.29 243	0.29 316	0.21 287	0.24 187	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.08 249

ACVNet	0.23 311	0.13 274	0.35 220	0.18 60	0.15 356	0.27 317	0.23 402	0.39 294	0.44 423	0.28 251	0.41 386	0.38 398	0.26 362	0.27 255	0.32 437	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.07 178

CFNet-ft	0.24 342	0.15 352	0.35 220	0.18 60	0.15 356	0.30 376	0.21 350	0.39 294	0.36 330	0.28 251	0.40 378	0.43 445	0.25 353	0.47 380	0.24 371	0.12 435	0.07 294	0.12 436	0.11 415	0.12 420	0.09 311

CFNet_RVC	0.24 342	0.15 352	0.35 220	0.18 60	0.15 356	0.30 376	0.21 350	0.39 294	0.36 330	0.28 251	0.40 378	0.43 445	0.25 353	0.47 380	0.24 371	0.12 435	0.07 294	0.12 436	0.11 415	0.12 420	0.09 311

UCFNet_RVC	0.24 342	0.16 377	0.34 211	0.18 60	0.15 356	0.33 412	0.16 136	0.46 372	0.35 317	0.29 280	0.35 321	0.39 410	0.25 353	0.34 328	0.22 341	0.13 454	0.08 380	0.13 457	0.14 495	0.13 435	0.12 425

BridgeDepth	0.10 2	0.09 52	0.14 6	0.19 106	0.07 1	0.16 58	0.12 26	0.16 6	0.12 10	0.08 1	0.09 11	0.14 111	0.13 141	0.14 11	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FE-Mocha	0.16 140	0.10 94	0.33 201	0.19 106	0.13 262	0.19 130	0.15 103	0.35 247	0.22 141	0.24 210	0.24 198	0.20 193	0.14 164	0.17 62	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.06 89

DDF-Stereo	0.13 66	0.08 17	0.19 62	0.19 106	0.16 388	0.12 9	0.15 103	0.18 18	0.18 68	0.11 31	0.10 18	0.13 84	0.12 108	0.23 173	0.19 278	0.08 220	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.21 525	0.06 89

zero-FE	0.16 140	0.08 17	0.81 516	0.19 106	0.18 433	0.12 9	0.15 103	0.19 24	0.19 85	0.10 15	0.10 18	0.13 84	0.12 108	0.21 146	0.19 278	0.08 220	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.19 513	0.06 89

water-stereo	0.13 66	0.08 17	0.20 73	0.19 106	0.10 78	0.17 80	0.14 77	0.25 102	0.19 85	0.17 144	0.23 184	0.15 131	0.15 183	0.12 2	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.05 26

depthmonostereo	0.14 93	0.09 52	0.19 62	0.19 106	0.08 12	0.20 165	0.15 103	0.27 125	0.23 162	0.16 129	0.18 130	0.14 111	0.17 231	0.19 108	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.05 26

monsterstereo	0.11 25	0.09 52	0.14 6	0.19 106	0.12 184	0.14 20	0.12 26	0.25 102	0.17 56	0.13 66	0.16 102	0.08 3	0.09 22	0.19 108	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.04 1

G2L-ROB	0.23 311	0.15 352	0.41 317	0.19 106	0.12 184	0.27 317	0.21 350	0.47 380	0.33 291	0.34 383	0.31 270	0.41 432	0.22 300	0.49 388	0.26 394	0.09 309	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.10 367

111111	0.11 25	0.07 2	0.17 44	0.19 106	0.11 125	0.13 15	0.11 17	0.22 60	0.15 33	0.11 31	0.12 41	0.12 70	0.08 9	0.18 85	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.08 196	0.06 89

G2L-Stereo_test	0.24 342	0.16 377	0.38 271	0.19 106	0.13 262	0.27 317	0.24 424	0.49 402	0.38 355	0.37 423	0.37 340	0.40 425	0.24 332	0.52 403	0.28 404	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.06 104	0.09 269	0.08 249

Reg-Stereo(zero)	0.16 140	0.07 2	0.36 240	0.19 106	0.10 78	0.19 130	0.14 77	0.28 144	0.24 177	0.22 190	0.20 156	0.24 250	0.18 256	0.21 146	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.06 57	0.06 89

SCV_C0	0.14 93	0.11 168	0.25 120	0.19 106	0.12 184	0.15 31	0.16 136	0.30 177	0.22 141	0.13 66	0.15 87	0.13 84	0.09 22	0.24 187	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.09 269	0.06 89

AIO_rvc	0.12 51	0.11 168	0.22 92	0.19 106	0.10 78	0.15 31	0.17 178	0.20 35	0.16 39	0.11 31	0.13 54	0.13 84	0.08 9	0.22 163	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.07 178

AIO_test	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.19 106	0.11 125	0.15 31	0.17 178	0.19 24	0.16 39	0.11 31	0.13 54	0.14 111	0.09 22	0.20 125	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

IGEV-RUCA	0.21 264	0.08 17	0.23 98	0.19 106	0.19 460	0.28 337	0.24 424	0.23 79	0.21 128	0.20 173	0.23 184	0.28 305	0.49 531	0.26 235	0.18 245	0.09 309	0.08 380	0.18 523	0.13 481	0.17 492	0.17 496

GIP-stereo	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.19 106	0.11 125	0.16 58	0.14 77	0.29 158	0.18 68	0.11 31	0.16 102	0.13 84	0.09 22	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

fffft	0.13 66	0.09 52	0.24 107	0.19 106	0.10 78	0.17 80	0.19 268	0.22 60	0.16 39	0.14 91	0.11 26	0.13 84	0.10 53	0.24 187	0.18 245	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.06 89
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 66	0.10 94	0.22 92	0.19 106	0.10 78	0.19 130	0.17 178	0.19 24	0.19 85	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.11 82	0.24 187	0.16 191	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89

tt45	0.14 93	0.09 52	0.22 92	0.19 106	0.11 125	0.23 243	0.18 222	0.22 60	0.17 56	0.15 105	0.13 54	0.14 111	0.10 53	0.30 301	0.14 139	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.07 178

999	0.14 93	0.08 17	0.24 107	0.19 106	0.11 125	0.20 165	0.17 178	0.24 93	0.18 68	0.13 66	0.16 102	0.14 111	0.11 82	0.36 342	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.07 178

mms	0.13 66	0.11 168	0.19 62	0.19 106	0.12 184	0.16 58	0.17 178	0.20 35	0.17 56	0.13 66	0.17 115	0.14 111	0.09 22	0.24 187	0.14 139	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.07 178

UGAM-zero	0.23 311	0.10 94	0.54 425	0.19 106	0.13 262	0.21 193	0.14 77	0.44 351	0.22 141	0.28 251	0.28 230	0.51 494	0.33 453	0.65 479	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.08 241	0.06 57	0.07 178

IGEV-Stereo++	0.11 25	0.08 17	0.15 15	0.19 106	0.11 125	0.14 20	0.10 8	0.22 60	0.18 68	0.10 15	0.13 54	0.10 39	0.11 82	0.14 11	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

Pointernet	0.13 66	0.07 2	0.27 137	0.19 106	0.11 125	0.20 165	0.12 26	0.31 189	0.24 177	0.15 105	0.15 87	0.13 84	0.11 82	0.17 62	0.13 102	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

rvit_stereo_0080	0.15 126	0.13 274	0.25 120	0.19 106	0.13 262	0.15 31	0.20 319	0.28 144	0.24 177	0.15 105	0.17 115	0.19 184	0.13 141	0.19 108	0.15 165	0.11 397	0.08 380	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.07 178

test_sample3	0.23 311	0.12 210	0.43 340	0.19 106	0.12 184	0.32 401	0.20 319	0.50 412	0.34 301	0.31 329	0.33 300	0.29 316	0.22 300	0.53 410	0.22 341	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.10 336	0.10 367

test_sample2	0.21 264	0.10 94	0.28 148	0.19 106	0.11 125	0.27 317	0.21 350	0.43 344	0.29 245	0.26 231	0.31 270	0.30 332	0.24 332	0.45 373	0.18 245	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.09 311

test_sample1	0.20 244	0.10 94	0.28 148	0.19 106	0.12 184	0.28 337	0.19 268	0.41 317	0.25 191	0.26 231	0.31 270	0.29 316	0.26 362	0.44 370	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.09 311

MGS-Stereo	0.14 93	0.11 168	0.32 185	0.19 106	0.11 125	0.18 102	0.17 178	0.20 35	0.22 141	0.14 91	0.24 198	0.15 131	0.10 53	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.10 336	0.06 89

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 159	0.13 274	0.24 107	0.19 106	0.13 262	0.24 265	0.17 178	0.30 177	0.37 341	0.43 488	0.17 115	0.13 84	0.12 108	0.19 108	0.15 165	0.08 220	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.08 249

SMFormer	0.25 370	0.12 210	0.40 294	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.28 404	0.10 358	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.09 269	0.09 311

tta	0.24 342	0.12 210	0.40 294	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.28 404	0.10 358	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.08 196	0.07 178

qqq1	0.24 342	0.12 210	0.40 294	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.16 191	0.10 358	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

fff1	0.24 342	0.12 210	0.40 294	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.16 191	0.10 358	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

ff7	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

IGEVStereo-DCA	0.14 93	0.11 168	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.12 41	0.14 111	0.12 108	0.28 269	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

ffff	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

rrr	0.17 159	0.11 168	0.57 438	0.19 106	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.35 247	0.22 141	0.15 105	0.12 41	0.14 111	0.12 108	0.28 269	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

11t	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

whm_eth	0.15 126	0.13 274	0.25 120	0.19 106	0.13 262	0.15 31	0.20 319	0.28 144	0.24 177	0.15 105	0.17 115	0.19 184	0.13 141	0.19 108	0.15 165	0.11 397	0.08 380	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.07 178

MaDis-Stereo	0.14 93	0.13 274	0.26 128	0.19 106	0.14 306	0.16 58	0.13 52	0.25 102	0.21 128	0.13 66	0.14 84	0.14 111	0.11 82	0.17 62	0.17 222	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.06 89

testlalala	0.15 126	0.10 94	0.36 240	0.19 106	0.12 184	0.23 243	0.16 136	0.26 111	0.19 85	0.24 210	0.19 139	0.14 111	0.11 82	0.16 43	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.05 26

Any-RAFT	0.17 159	0.08 17	0.31 179	0.19 106	0.10 78	0.29 358	0.16 136	0.42 331	0.30 258	0.24 210	0.27 224	0.27 289	0.16 201	0.21 146	0.12 56	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.06 89

RAFT-Test	0.17 159	0.10 94	0.38 271	0.19 106	0.12 184	0.25 283	0.17 178	0.33 214	0.23 162	0.23 196	0.29 243	0.27 289	0.14 164	0.20 125	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

anonymousdsp	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.28 144	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.07 178

Selective-IGEV	0.12 51	0.09 52	0.22 92	0.19 106	0.10 78	0.15 31	0.14 77	0.27 125	0.15 33	0.13 66	0.14 84	0.13 84	0.08 9	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.05 26

ProNet	0.14 93	0.12 210	0.25 120	0.19 106	0.11 125	0.19 130	0.19 268	0.27 125	0.20 111	0.14 91	0.13 54	0.13 84	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.07 178

DCANet-4	0.19 227	0.10 94	0.52 418	0.19 106	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.36 266	0.39 365	0.29 280	0.30 256	0.17 160	0.22 300	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

ccc-4	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

ADStereo(finetuned)	0.19 227	0.13 274	0.49 390	0.19 106	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.34 222	0.39 365	0.29 280	0.31 270	0.18 170	0.31 443	0.21 146	0.19 278	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.07 178

IGEV-Stereo	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.28 144	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.07 178
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 227	0.10 94	0.46 368	0.19 106	0.13 262	0.25 283	0.19 268	0.52 448	0.19 85	0.29 280	0.21 168	0.22 217	0.20 280	0.28 269	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.08 241	0.08 196	0.08 249

DEmStereo	0.26 386	0.09 52	0.47 376	0.19 106	0.12 184	0.30 376	0.25 441	0.28 144	0.36 330	0.36 416	0.58 505	0.25 259	0.48 530	0.53 410	0.44 494	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.06 57	0.07 178

THIR-Stereo	0.29 425	0.12 210	0.41 317	0.19 106	0.11 125	0.28 337	0.72 585	0.32 200	0.35 317	0.37 423	0.65 528	0.34 365	0.50 533	0.57 433	0.45 497	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.09 335	0.07 126	0.07 178

CFNet_pseudo	0.23 311	0.13 274	0.47 376	0.19 106	0.13 262	0.26 307	0.16 136	0.44 351	0.44 423	0.29 280	0.37 340	0.38 398	0.23 314	0.29 286	0.21 321	0.09 309	0.06 168	0.11 398	0.08 241	0.11 384	0.09 311

DCANet	0.18 184	0.13 274	0.40 294	0.19 106	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.34 222	0.39 365	0.29 280	0.31 270	0.18 170	0.23 314	0.20 125	0.19 278	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.07 178

222	0.41 506	0.10 94	0.29 158	0.19 106	0.11 125	0.36 445	0.20 319	0.57 502	0.39 365	0.35 400	0.44 426	0.30 332	0.27 381	0.55 418	3.56 613	0.11 397	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.09 269	0.09 311

test_xeample3	0.16 140	0.11 168	0.56 435	0.19 106	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.35 247	0.20 111	0.16 129	0.12 41	0.13 84	0.12 108	0.24 187	0.15 165	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.08 241	0.07 126	0.07 178

xxxx	0.34 466	0.10 94	0.29 158	0.19 106	0.11 125	0.37 451	0.20 319	0.58 511	0.38 355	0.29 280	0.42 402	0.38 398	0.24 332	0.46 376	2.20 606	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.09 311

test_xeample	0.34 466	0.10 94	0.29 158	0.19 106	0.11 125	0.33 412	0.23 402	0.55 477	0.38 355	0.32 351	0.45 437	0.29 316	0.26 362	0.57 433	2.24 608	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.09 311

hitnet-ft	0.29 425	0.17 396	0.40 294	0.19 106	0.14 306	0.39 468	0.23 402	0.44 351	0.41 394	0.36 416	0.46 447	0.53 505	0.34 462	0.76 517	0.32 437	0.14 479	0.10 446	0.13 457	0.10 377	0.15 467	0.13 442

HSM-Net_RVC	0.27 394	0.11 168	0.42 327	0.19 106	0.11 125	0.34 425	0.20 319	0.62 538	0.43 408	0.40 463	0.43 415	0.50 490	0.26 362	0.76 517	0.22 341	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HITNet	0.20 244	0.17 396	0.43 340	0.19 106	0.08 12	0.27 317	0.14 77	0.42 331	0.30 258	0.29 280	0.32 279	0.27 289	0.21 287	0.28 269	0.25 381	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.06 89
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
IGEV-FE	0.18 184	0.10 94	0.65 474	0.20 169	0.12 184	0.19 130	0.15 103	0.34 222	0.19 85	0.28 251	0.22 179	0.27 289	0.13 141	0.23 173	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.06 89

AdaDepth	0.11 25	0.09 52	0.20 73	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.13 52	0.16 6	0.13 17	0.10 15	0.10 18	0.09 22	0.09 22	0.19 108	0.12 56	0.05 9	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.05 5	0.05 26

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 66	0.09 52	0.24 107	0.20 169	0.10 78	0.15 31	0.14 77	0.22 60	0.16 39	0.12 49	0.19 139	0.15 131	0.11 82	0.13 5	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.07 126	0.06 89

LG-Stereo	0.13 66	0.10 94	0.24 107	0.20 169	0.09 34	0.16 58	0.18 222	0.21 48	0.18 68	0.11 31	0.17 115	0.09 22	0.09 22	0.15 25	0.14 139	0.05 9	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.05 26

ours_stereo	0.13 66	0.11 168	0.23 98	0.20 169	0.11 125	0.17 80	0.18 222	0.20 35	0.19 85	0.13 66	0.18 130	0.14 111	0.10 53	0.23 173	0.14 139	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.06 57	0.05 26

fffy	0.14 93	0.11 168	0.24 107	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.18 222	0.22 60	0.19 85	0.13 66	0.16 102	0.15 131	0.13 141	0.25 218	0.14 139	0.06 31	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.06 89

model_zeroshot	0.17 159	0.11 168	0.39 286	0.20 169	0.12 184	0.24 265	0.15 103	0.34 222	0.22 141	0.30 311	0.20 156	0.22 217	0.12 108	0.24 187	0.14 139	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.07 178

DCVSM-stereo	0.24 342	0.13 274	0.52 418	0.20 169	0.14 306	0.26 307	0.13 52	0.34 222	0.34 301	0.41 472	0.33 300	0.47 470	0.29 413	0.30 301	0.22 341	0.10 358	0.10 446	0.11 398	0.10 377	0.12 420	0.15 475

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 311	0.13 274	0.83 523	0.20 169	0.21 486	0.23 243	0.17 178	0.48 393	0.27 211	0.23 196	0.29 243	0.39 410	0.23 314	0.25 218	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.11 415	0.11 384	0.10 367

AIO-Stereo	0.13 66	0.10 94	0.22 92	0.20 169	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.27 125	0.16 39	0.13 66	0.15 87	0.13 84	0.08 9	0.18 85	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

RSM++	0.12 51	0.09 52	0.19 62	0.20 169	0.09 34	0.17 80	0.15 103	0.21 48	0.19 85	0.12 49	0.12 41	0.14 111	0.09 22	0.20 125	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.05 26

RSM	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.20 169	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.23 79	0.18 68	0.13 66	0.13 54	0.15 131	0.09 22	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

RAFT-Stereo-weight	0.15 126	0.09 52	0.26 128	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.17 178	0.36 266	0.29 245	0.24 210	0.20 156	0.19 184	0.10 53	0.18 85	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.05 26

test_sample7	0.25 370	0.15 352	0.35 220	0.20 169	0.14 306	0.28 337	0.21 350	0.51 429	0.38 355	0.37 423	0.34 310	0.37 390	0.30 427	0.39 352	0.23 360	0.14 479	0.09 415	0.13 457	0.12 454	0.13 435	0.12 425

test_sample4	0.24 342	0.13 274	0.43 340	0.20 169	0.12 184	0.32 401	0.21 350	0.51 429	0.34 301	0.31 329	0.37 340	0.28 305	0.23 314	0.53 410	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.11 384	0.10 367

gcap-zeroshot	0.17 159	0.11 168	0.36 240	0.20 169	0.12 184	0.26 307	0.16 136	0.30 177	0.22 141	0.26 231	0.20 156	0.30 332	0.14 164	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

11t1	0.18 184	0.10 94	0.30 165	0.20 169	0.11 125	0.27 317	0.17 178	0.35 247	0.23 162	0.25 219	0.23 184	0.23 237	0.23 314	0.25 218	0.18 245	0.09 309	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.09 311

ffm	0.22 294	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.35 247	0.44 423	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.27 255	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.11 398	0.10 377	0.08 196	0.08 249

ff1	0.29 425	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.35 247	0.44 423	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.81 534	1.08 572	0.08 220	0.05 32	0.11 398	0.10 377	0.08 196	0.08 249

mmx	0.31 440	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.55 477	0.45 434	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.81 534	1.08 572	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.10 367

xxx	0.31 440	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.55 477	0.45 434	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.81 534	1.08 572	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.10 367

IGEV_Zeroshot_test	0.18 184	0.10 94	0.65 474	0.20 169	0.12 184	0.19 130	0.15 103	0.34 222	0.19 85	0.28 251	0.22 179	0.27 289	0.13 141	0.23 173	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.06 89

MSKI-zero shot	0.17 159	0.09 52	0.43 340	0.20 169	0.11 125	0.21 193	0.15 103	0.32 200	0.21 128	0.23 196	0.24 198	0.23 237	0.10 53	0.31 308	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89

MIM_Stereo	0.18 184	0.12 210	0.38 271	0.20 169	0.11 125	0.17 80	0.14 77	0.35 247	0.25 191	0.27 241	0.35 321	0.23 237	0.13 141	0.27 255	0.16 191	0.06 31	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.08 196	0.06 89

PCWNet_CMD	0.23 311	0.13 274	0.48 385	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.16 136	0.46 372	0.46 452	0.29 280	0.36 331	0.37 390	0.24 332	0.28 269	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.11 384	0.09 311

CFNet_ucs	0.24 342	0.13 274	0.50 401	0.20 169	0.15 356	0.28 337	0.17 178	0.49 402	0.45 434	0.32 351	0.42 402	0.39 410	0.22 300	0.31 308	0.21 321	0.11 397	0.08 380	0.12 436	0.09 335	0.12 420	0.11 402

GCAP-Stereo	0.14 93	0.14 318	0.33 201	0.20 169	0.09 34	0.21 193	0.10 8	0.26 111	0.20 111	0.18 162	0.19 139	0.15 131	0.13 141	0.17 62	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.06 89

anonymousdsp2	0.17 159	0.10 94	0.28 148	0.20 169	0.11 125	0.25 283	0.17 178	0.41 317	0.31 270	0.23 196	0.23 184	0.22 217	0.15 183	0.25 218	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.08 196	0.07 178

CBFPSM	0.27 394	0.16 377	0.67 480	0.20 169	0.14 306	0.38 459	0.25 441	0.40 305	0.36 330	0.33 363	0.36 331	0.56 515	0.38 483	0.32 315	0.38 462	0.08 220	0.08 380	0.07 97	0.08 241	0.09 269	0.11 402

iinet-f	0.30 433	0.18 410	1.03 557	0.20 169	0.15 356	0.44 495	0.22 377	0.45 361	0.37 341	0.35 400	0.44 426	0.41 432	0.34 462	0.34 328	0.40 477	0.10 358	0.09 415	0.08 182	0.08 241	0.13 435	0.11 402

Anonymous_2	0.37 486	0.21 452	0.47 376	0.20 169	0.21 486	0.42 484	0.26 453	0.38 282	0.29 245	0.33 363	0.30 256	0.44 456	0.38 483	0.36 342	0.29 416	0.26 554	0.29 574	0.44 576	1.41 613	0.34 564	0.21 536

RCA-Stereo	0.16 140	0.09 52	0.25 120	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.17 178	0.36 266	0.35 317	0.20 173	0.25 207	0.17 160	0.17 231	0.18 85	0.14 139	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.05 26

qqq	0.20 244	0.12 210	0.31 179	0.20 169	0.11 125	0.23 243	0.19 268	0.41 317	0.27 211	0.24 210	0.28 230	0.28 305	0.24 332	0.34 328	0.22 341	0.08 220	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.09 269	0.09 311

x	0.19 227	0.11 168	0.29 158	0.20 169	0.11 125	0.26 307	0.18 222	0.41 317	0.29 245	0.25 219	0.29 243	0.28 305	0.24 332	0.26 235	0.23 360	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.08 249

IER	0.23 311	0.12 210	0.39 286	0.20 169	0.14 306	0.31 392	0.19 268	0.42 331	0.36 330	0.33 363	0.40 378	0.32 351	0.33 453	0.29 286	0.22 341	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.09 269	0.08 249

GES	0.22 294	0.12 210	0.42 327	0.20 169	0.14 306	0.27 317	0.19 268	0.49 402	0.33 291	0.30 311	0.36 331	0.25 259	0.23 314	0.29 286	0.22 341	0.10 358	0.08 380	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.11 402

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 159	0.14 318	0.32 185	0.20 169	0.09 34	0.19 130	0.17 178	0.32 200	0.30 258	0.25 219	0.33 300	0.20 193	0.17 231	0.19 108	0.15 165	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.05 26

CFNet-RSSM	0.17 159	0.10 94	0.40 294	0.20 169	0.11 125	0.20 165	0.15 103	0.36 266	0.30 258	0.23 196	0.21 168	0.26 280	0.15 183	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

Gwc-CoAtRS	0.17 159	0.10 94	0.37 252	0.20 169	0.12 184	0.19 130	0.15 103	0.32 200	0.28 226	0.23 196	0.23 184	0.27 289	0.15 183	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

DSFCA	0.27 394	0.13 274	0.36 240	0.20 169	0.17 411	0.38 459	0.31 497	0.47 380	0.43 408	0.43 488	0.37 340	0.39 410	0.29 413	0.52 403	0.32 437	0.12 435	0.10 446	0.10 342	0.11 415	0.11 384	0.10 367

DIP-Stereo	0.18 184	0.12 210	0.33 201	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.12 26	0.42 331	0.25 191	0.27 241	0.32 279	0.21 205	0.17 231	0.25 218	0.20 296	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.08 249
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 311	0.13 274	0.48 385	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.16 136	0.46 372	0.46 452	0.29 280	0.36 331	0.37 390	0.24 332	0.28 269	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.11 384	0.09 311

ccs_rob	0.23 311	0.13 274	0.47 376	0.20 169	0.13 262	0.26 307	0.17 178	0.44 351	0.44 423	0.29 280	0.37 340	0.38 398	0.23 314	0.29 286	0.21 321	0.09 309	0.06 168	0.11 398	0.08 241	0.11 384	0.09 311

HSM	0.28 414	0.16 377	0.35 220	0.20 169	0.15 356	0.33 412	0.19 268	0.53 459	0.37 341	0.36 416	0.38 354	0.67 550	0.31 443	0.89 548	0.23 360	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.08 249

iResNet_ROB	0.25 370	0.19 426	0.40 294	0.20 169	0.12 184	0.30 376	0.16 136	0.55 477	0.53 501	0.38 438	0.43 415	0.37 390	0.26 362	0.38 350	0.22 341	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.04 1	0.09 269	0.09 311

NLSM3	0.13 66	0.10 94	0.17 44	0.21 214	0.13 262	0.18 102	0.16 136	0.30 177	0.24 177	0.11 31	0.15 87	0.12 70	0.13 141	0.17 62	0.15 165	0.05 9	0.05 32	0.08 182	0.08 241	0.05 5	0.05 26

NLSM1	0.17 159	0.10 94	0.17 44	0.21 214	0.18 433	0.25 283	0.17 178	0.47 380	0.40 382	0.16 129	0.21 168	0.13 84	0.15 183	0.21 146	0.18 245	0.08 220	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.06 89

DA	0.14 93	0.10 94	0.18 54	0.21 214	0.10 78	0.29 358	0.16 136	0.28 144	0.20 111	0.14 91	0.17 115	0.16 150	0.14 164	0.17 62	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.07 178

GGEV	0.14 93	0.10 94	0.18 54	0.21 214	0.10 78	0.29 358	0.16 136	0.28 144	0.20 111	0.14 91	0.17 115	0.16 150	0.14 164	0.17 62	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.07 178

FlowAnything_test	0.14 93	0.11 168	0.21 82	0.21 214	0.12 184	0.17 80	0.16 136	0.25 102	0.16 39	0.15 105	0.13 54	0.15 131	0.14 164	0.18 85	0.16 191	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.12 454	0.08 196	0.09 311

HART	0.15 126	0.11 168	0.30 165	0.21 214	0.09 34	0.17 80	0.16 136	0.30 177	0.19 85	0.15 105	0.25 207	0.17 160	0.09 22	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.07 294	0.07 97	0.05 51	0.08 196	0.06 89

SCV	0.14 93	0.14 318	0.24 107	0.21 214	0.11 125	0.15 31	0.16 136	0.31 189	0.18 68	0.11 31	0.15 87	0.13 84	0.10 53	0.23 173	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.06 89

tg	0.16 140	0.11 168	0.25 120	0.21 214	0.11 125	0.23 243	0.15 103	0.34 222	0.24 177	0.20 173	0.25 207	0.19 184	0.12 108	0.24 187	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.08 196	0.07 178

PAM_32	0.23 311	0.10 94	0.63 465	0.21 214	0.14 306	0.33 412	0.19 268	0.36 266	0.23 162	0.29 280	0.28 230	0.56 515	0.28 398	0.27 255	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.09 335	0.07 126	0.09 311

rvit_stereo_0083	0.16 140	0.12 210	0.26 128	0.21 214	0.13 262	0.17 80	0.17 178	0.22 60	0.34 301	0.16 129	0.21 168	0.19 184	0.16 201	0.21 146	0.16 191	0.11 397	0.10 446	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.07 178

rvit_stereo_0081_aga	0.16 140	0.14 318	0.28 148	0.21 214	0.13 262	0.19 130	0.17 178	0.23 79	0.24 177	0.17 144	0.21 168	0.19 184	0.13 141	0.19 108	0.14 139	0.11 397	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

rvit_stereo_0081	0.16 140	0.11 168	0.24 107	0.21 214	0.12 184	0.16 58	0.17 178	0.22 60	0.33 291	0.16 129	0.18 130	0.18 170	0.14 164	0.20 125	0.16 191	0.11 397	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

rvit_stereo_0082	0.16 140	0.11 168	0.24 107	0.21 214	0.12 184	0.16 58	0.17 178	0.22 60	0.33 291	0.16 129	0.18 130	0.18 170	0.14 164	0.20 125	0.16 191	0.11 397	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 370	0.14 318	0.95 546	0.21 214	0.27 538	0.20 165	0.19 268	0.48 393	0.25 191	0.26 231	0.55 493	0.34 365	0.18 256	0.25 218	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.12 454	0.12 420	0.12 425

U	1.00 583	0.09 52	0.21 82	0.21 214	3.68 612	6.12 617	0.14 77	0.21 48	0.21 128	0.11 31	0.11 26	0.10 39	0.09 22	0.12 2	0.11 15	0.07 80	0.05 32	5.42 622	2.90 620	0.07 126	0.06 89

test_sample6	0.25 370	0.13 274	0.41 317	0.21 214	0.11 125	0.30 376	0.22 377	0.51 429	0.35 317	0.33 363	0.43 415	0.30 332	0.24 332	0.57 433	0.22 341	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.10 377	0.11 384	0.10 367

test_sample5	0.24 342	0.13 274	0.42 327	0.21 214	0.12 184	0.30 376	0.21 350	0.50 412	0.34 301	0.32 351	0.41 386	0.29 316	0.23 314	0.55 418	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.11 384	0.10 367

H2IRNET	0.18 184	0.13 274	0.35 220	0.21 214	0.12 184	0.20 165	0.15 103	0.27 125	0.30 258	0.17 144	0.31 270	0.25 259	0.20 280	0.24 187	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.10 377	0.09 269	0.06 89

IGEV++	0.13 66	0.10 94	0.23 98	0.21 214	0.10 78	0.15 31	0.15 103	0.29 158	0.16 39	0.12 49	0.15 87	0.12 70	0.12 108	0.17 62	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.07 178

MyStereo8	0.22 294	0.15 352	0.63 465	0.21 214	0.17 411	0.31 392	0.16 136	0.36 266	0.32 279	0.28 251	0.36 331	0.25 259	0.18 256	0.25 218	0.28 404	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.12 425

MyStereo06	0.20 244	0.12 210	0.57 438	0.21 214	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.40 305	0.21 128	0.30 311	0.24 198	0.31 342	0.18 256	0.22 163	0.18 245	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

MyStereo05	0.23 311	0.12 210	0.57 438	0.21 214	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.48 393	0.52 496	0.31 329	0.23 184	0.25 259	0.22 300	0.30 301	0.21 321	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

CoDeX	0.23 311	0.12 210	0.46 368	0.21 214	0.14 306	0.29 358	0.21 350	0.53 459	0.41 394	0.29 280	0.35 321	0.29 316	0.22 300	0.48 383	0.19 278	0.09 309	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.07 178

DualNet	0.24 342	0.13 274	0.42 327	0.21 214	0.12 184	0.30 376	0.21 350	0.50 412	0.34 301	0.33 363	0.43 415	0.29 316	0.23 314	0.55 418	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.11 384	0.10 367

plain	0.17 159	0.13 274	0.43 340	0.21 214	0.13 262	0.16 58	0.17 178	0.27 125	0.22 141	0.16 129	0.26 217	0.13 84	0.16 201	0.27 255	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.07 161	0.10 336	0.07 178

MIF-Stereo (partial)	0.16 140	0.10 94	0.34 211	0.21 214	0.15 356	0.15 31	0.13 52	0.28 144	0.25 191	0.17 144	0.26 217	0.15 131	0.16 201	0.25 218	0.17 222	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.08 249

UniTT-Stereo	0.14 93	0.10 94	0.30 165	0.21 214	0.13 262	0.17 80	0.13 52	0.19 24	0.18 68	0.15 105	0.20 156	0.10 39	0.11 82	0.18 85	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.06 89

SDNR	0.42 509	0.21 452	0.82 520	0.21 214	0.18 433	1.27 592	0.17 178	0.50 412	0.49 475	0.42 482	0.81 552	0.38 398	0.27 381	1.19 578	0.38 462	0.23 543	0.24 566	0.17 515	0.13 481	0.17 492	0.20 527

4D-IteraStereo	0.17 159	0.16 377	0.50 401	0.21 214	0.14 306	0.19 130	0.17 178	0.28 144	0.28 226	0.23 196	0.20 156	0.20 193	0.11 82	0.19 108	0.14 139	0.06 31	0.04 2	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.06 89

ToySt	0.24 342	0.16 377	0.48 385	0.21 214	0.13 262	0.29 358	0.29 481	0.39 294	0.39 365	0.27 241	0.35 321	0.39 410	0.31 443	0.31 308	0.29 416	0.08 220	0.09 415	0.10 342	0.11 415	0.11 384	0.10 367

DCRE	0.20 244	0.13 274	0.40 294	0.21 214	0.15 356	0.20 165	0.19 268	0.30 177	0.27 211	0.22 190	0.80 551	0.23 237	0.16 201	0.23 173	0.15 165	0.07 80	0.07 294	0.07 97	0.08 241	0.07 126	0.06 89

anonymousa	0.23 311	0.11 168	0.50 401	0.21 214	0.16 388	0.31 392	0.20 319	0.36 266	0.35 317	0.32 351	0.50 465	0.39 410	0.26 362	0.22 163	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.11 415	0.07 126	0.08 249

MC-Stereo	0.14 93	0.09 52	0.25 120	0.21 214	0.09 34	0.18 102	0.16 136	0.23 79	0.19 85	0.18 162	0.23 184	0.16 150	0.13 141	0.22 163	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 433	0.20 438	0.70 492	0.21 214	0.17 411	0.46 503	0.27 459	0.50 412	0.49 475	0.42 482	0.55 493	0.43 445	0.30 427	0.46 376	0.38 462	0.09 309	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.11 384	0.10 367

psmg	0.23 311	0.12 210	0.28 148	0.21 214	0.14 306	0.35 440	0.23 402	0.51 429	0.34 301	0.35 400	0.38 354	0.38 398	0.24 332	0.26 235	0.21 321	0.10 358	0.08 380	0.10 342	0.10 377	0.09 269	0.08 249

CSP-Net	0.27 394	0.15 352	0.30 165	0.21 214	0.14 306	0.44 495	0.24 424	0.50 412	0.40 382	0.41 472	0.43 415	0.42 441	0.26 362	0.66 483	0.28 404	0.12 435	0.08 380	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.09 311

dad	0.28 414	0.31 525	0.44 349	0.21 214	0.14 306	0.30 376	0.20 319	0.33 214	0.49 475	0.44 495	0.44 426	0.45 460	0.21 287	0.41 361	0.26 394	0.20 538	0.11 469	0.20 535	0.11 415	0.14 453	0.10 367

GLC_STEREO	0.15 126	0.10 94	0.24 107	0.21 214	0.09 34	0.17 80	0.15 103	0.23 79	0.27 211	0.17 144	0.20 156	0.17 160	0.11 82	0.23 173	0.16 191	0.07 80	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.06 89

IPLG	0.21 264	0.15 352	0.53 422	0.21 214	0.12 184	0.28 337	0.17 178	0.42 331	0.30 258	0.33 363	0.32 279	0.15 131	0.17 231	0.50 392	0.21 321	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

MIPNet	0.21 264	0.15 352	0.52 418	0.21 214	0.12 184	0.27 317	0.20 319	0.45 361	0.37 341	0.30 311	0.23 184	0.19 184	0.24 332	0.27 255	0.19 278	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

IPLGR	0.21 264	0.13 274	0.61 454	0.21 214	0.11 125	0.25 283	0.18 222	0.41 317	0.37 341	0.28 251	0.27 224	0.21 205	0.19 271	0.37 345	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

test-3	0.16 140	0.09 52	0.31 179	0.21 214	0.11 125	0.18 102	0.16 136	0.30 177	0.27 211	0.26 231	0.16 102	0.22 217	0.12 108	0.26 235	0.18 245	0.06 31	0.04 2	0.08 182	0.08 241	0.06 57	0.06 89

test_1	0.16 140	0.09 52	0.31 179	0.21 214	0.11 125	0.18 102	0.16 136	0.30 177	0.27 211	0.25 219	0.16 102	0.22 217	0.12 108	0.26 235	0.18 245	0.06 31	0.04 2	0.08 182	0.08 241	0.06 57	0.06 89

PFNet+	0.20 244	0.10 94	0.37 252	0.21 214	0.12 184	0.17 80	0.19 268	0.29 158	0.34 301	0.33 363	0.32 279	0.24 250	0.16 201	0.32 315	0.17 222	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.08 196	0.12 425

STrans-v2	0.24 342	0.13 274	0.54 425	0.21 214	0.12 184	0.23 243	0.21 350	0.47 380	0.28 226	0.31 329	0.42 402	0.36 384	0.35 466	0.62 464	0.23 360	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.06 89

DeepStereo_RVC	0.18 184	0.11 168	0.40 294	0.21 214	0.11 125	0.19 130	0.16 136	0.28 144	0.22 141	0.27 241	0.27 224	0.23 237	0.28 398	0.24 187	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.10 367

RAFT-RH_RVC	0.25 370	0.11 168	0.45 360	0.21 214	0.12 184	0.25 283	0.14 77	0.27 125	0.27 211	0.38 438	1.15 575	0.23 237	0.17 231	0.57 433	0.24 371	0.07 80	0.05 32	0.10 342	0.07 161	0.06 57	0.07 178

iRaftStereo_RVC	0.16 140	0.12 210	0.26 128	0.21 214	0.11 125	0.20 165	0.17 178	0.32 200	0.23 162	0.20 173	0.25 207	0.18 170	0.12 108	0.20 125	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.08 196	0.07 178

raft+_RVC	0.18 184	0.14 318	0.32 185	0.21 214	0.15 356	0.21 193	0.16 136	0.38 282	0.34 301	0.21 184	0.28 230	0.20 193	0.15 183	0.24 187	0.19 278	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.08 249

RALCasStereoNet	0.18 184	0.15 352	0.33 201	0.21 214	0.14 306	0.21 193	0.18 222	0.31 189	0.25 191	0.21 184	0.29 243	0.22 217	0.15 183	0.27 255	0.17 222	0.08 220	0.10 446	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.09 311

AFF-stereo	0.18 184	0.15 352	0.32 185	0.21 214	0.10 78	0.18 102	0.18 222	0.33 214	0.27 211	0.25 219	0.37 340	0.25 259	0.17 231	0.24 187	0.15 165	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.05 26

GMStereo	0.19 227	0.25 483	0.40 294	0.21 214	0.12 184	0.22 221	0.19 268	0.29 158	0.40 382	0.25 219	0.23 184	0.16 150	0.15 183	0.25 218	0.19 278	0.09 309	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.08 249
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.33 201	0.21 214	0.12 184	0.30 376	0.46 557	0.46 372	0.20 111	0.25 219	0.50 465	0.17 160	0.16 201	0.24 187	0.23 360	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.10 377	0.06 57	0.07 178

SFCPSM	0.22 294	0.10 94	0.51 412	0.21 214	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.55 477	0.39 365	0.29 280	0.32 279	0.23 237	0.21 287	0.27 255	0.19 278	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.08 249

FENet	0.21 264	0.11 168	0.45 360	0.21 214	0.12 184	0.26 307	0.17 178	0.41 317	0.35 317	0.30 311	0.31 270	0.29 316	0.23 314	0.26 235	0.23 360	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

cf-r	0.24 342	0.15 352	0.44 349	0.21 214	0.14 306	0.27 317	0.22 377	0.42 331	0.40 382	0.30 311	0.42 402	0.42 441	0.26 362	0.43 366	0.25 381	0.11 397	0.06 168	0.08 182	0.10 377	0.08 196	0.08 249

GANet-RSSM	0.24 342	0.14 318	0.36 240	0.21 214	0.14 306	0.27 317	0.21 350	0.45 361	0.33 291	0.29 280	0.39 367	0.39 410	0.28 398	0.58 440	0.23 360	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.09 311

PSMNet-RSSM	0.24 342	0.15 352	0.36 240	0.21 214	0.14 306	0.25 283	0.20 319	0.48 393	0.37 341	0.30 311	0.44 426	0.38 398	0.26 362	0.52 403	0.22 341	0.12 435	0.07 294	0.11 398	0.13 481	0.10 336	0.09 311

GwcNet-RSSM	0.26 386	0.17 396	0.46 368	0.21 214	0.13 262	0.28 337	0.23 402	0.44 351	0.42 401	0.31 329	0.45 437	0.40 425	0.26 362	0.55 418	0.28 404	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.10 377	0.09 269	0.08 249

DeepPruner_ROB	0.26 386	0.19 426	0.44 349	0.21 214	0.16 388	0.30 376	0.21 350	0.52 448	0.32 279	0.35 400	0.38 354	0.39 410	0.26 362	0.42 364	0.24 371	0.15 492	0.11 469	0.11 398	0.11 415	0.14 453	0.13 442

MLCV	0.22 294	0.16 377	0.44 349	0.21 214	0.08 12	0.29 358	0.19 268	0.38 282	0.37 341	0.38 438	0.44 426	0.31 342	0.21 287	0.41 361	0.24 371	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.06 89

CBMV_ROB	0.33 458	0.18 410	0.53 422	0.21 214	0.14 306	0.33 412	0.20 319	0.51 429	0.45 434	0.51 522	0.55 493	0.45 460	0.42 507	0.71 496	0.32 437	0.18 529	0.19 548	0.23 544	0.21 540	0.14 453	0.15 475

WQFJA1	0.18 184	0.10 94	0.16 33	0.22 276	0.18 433	0.25 283	0.19 268	0.51 429	0.51 487	0.15 105	0.17 115	0.15 131	0.16 201	0.20 125	0.20 296	0.07 80	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

WQFJX	0.18 184	0.10 94	0.17 44	0.22 276	0.18 433	0.25 283	0.18 222	0.53 459	0.45 434	0.17 144	0.16 102	0.14 111	0.16 201	0.23 173	0.18 245	0.07 80	0.08 380	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

NLMM	0.18 184	0.10 94	0.16 33	0.22 276	0.18 433	0.25 283	0.19 268	0.51 429	0.51 487	0.15 105	0.17 115	0.15 131	0.16 201	0.20 125	0.20 296	0.07 80	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

Select-FE	0.23 311	0.14 318	0.78 503	0.22 276	0.18 433	0.22 221	0.13 52	0.43 344	0.26 200	0.28 251	0.33 300	0.39 410	0.29 413	0.27 255	0.19 278	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.13 481	0.08 196	0.12 425

MSCF	0.13 66	0.12 210	0.21 82	0.22 276	0.10 78	0.16 58	0.15 103	0.26 111	0.18 68	0.17 144	0.16 102	0.11 59	0.13 141	0.18 85	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.07 161	0.06 57	0.06 89

DFGA-Net	0.23 311	0.24 478	0.49 390	0.22 276	0.15 356	0.25 283	0.17 178	0.39 294	0.39 365	0.29 280	0.31 270	0.21 205	0.17 231	0.59 446	0.28 404	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.08 249

G2L-Stereo	0.25 370	0.16 377	0.47 376	0.22 276	0.14 306	0.25 283	0.18 222	0.46 372	0.35 317	0.33 363	0.37 340	0.40 425	0.22 300	0.60 449	0.30 424	0.10 358	0.09 415	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.09 311

PAM	0.23 311	0.10 94	0.63 465	0.22 276	0.15 356	0.34 425	0.21 350	0.37 276	0.22 141	0.31 329	0.27 224	0.55 511	0.26 362	0.26 235	0.17 222	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.09 335	0.07 126	0.09 311

RAStereo	0.13 66	0.12 210	0.27 137	0.22 276	0.11 125	0.15 31	0.18 222	0.23 79	0.23 162	0.13 66	0.17 115	0.11 59	0.09 22	0.15 25	0.13 102	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.05 26

MyStereo07	0.16 140	0.12 210	0.26 128	0.22 276	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.29 158	0.21 128	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.13 141	0.25 218	0.13 102	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

MyStereo04	0.23 311	0.12 210	0.55 431	0.22 276	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.49 402	0.52 496	0.28 251	0.23 184	0.27 289	0.23 314	0.30 301	0.22 341	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

mmm	0.21 264	0.12 210	0.31 179	0.22 276	0.12 184	0.28 337	0.21 350	0.41 317	0.27 211	0.29 280	0.38 354	0.29 316	0.24 332	0.29 286	0.22 341	0.09 309	0.07 294	0.11 398	0.09 335	0.10 336	0.09 311

1111x	0.32 449	0.11 168	0.40 294	0.22 276	0.11 125	0.32 401	0.26 453	0.59 517	0.43 408	0.31 329	0.41 386	0.39 410	0.28 398	0.76 517	1.37 589	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.10 377	0.09 269	0.08 249

CASnet	0.14 93	0.12 210	0.22 92	0.22 276	0.08 12	0.16 58	0.15 103	0.27 125	0.25 191	0.22 190	0.20 156	0.15 131	0.11 82	0.17 62	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.11 398	0.09 335	0.08 196	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 184	0.12 210	0.55 431	0.22 276	0.12 184	0.18 102	0.18 222	0.34 222	0.19 85	0.20 173	0.24 198	0.34 365	0.18 256	0.29 286	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.06 89

HanStereo	0.18 184	0.12 210	0.55 431	0.22 276	0.12 184	0.18 102	0.18 222	0.34 222	0.19 85	0.20 173	0.24 198	0.34 365	0.18 256	0.29 286	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.06 89

LL-Strereo2	0.18 184	0.18 410	0.39 286	0.22 276	0.12 184	0.24 265	0.13 52	0.31 189	0.23 162	0.24 210	0.20 156	0.24 250	0.12 108	0.26 235	0.15 165	0.06 31	0.06 168	0.12 436	0.09 335	0.08 196	0.07 178

gwcnet-sp	0.24 342	0.13 274	0.63 465	0.22 276	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.44 351	0.39 365	0.35 400	0.34 310	0.27 289	0.27 381	0.35 337	0.25 381	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

scenet	0.24 342	0.13 274	0.63 465	0.22 276	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.44 351	0.39 365	0.35 400	0.34 310	0.27 289	0.27 381	0.35 337	0.25 381	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

ssnet_v2	0.28 414	0.16 377	0.44 349	0.22 276	0.15 356	0.40 473	0.30 492	0.57 502	0.46 452	0.38 438	0.36 331	0.47 470	0.29 413	0.38 350	0.39 470	0.13 454	0.11 469	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.11 402

ssnet	0.24 342	0.13 274	0.63 465	0.22 276	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.44 351	0.39 365	0.35 400	0.34 310	0.27 289	0.27 381	0.35 337	0.25 381	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

HBP-ISP	0.33 458	0.30 518	0.72 496	0.22 276	0.16 388	0.32 401	0.22 377	0.54 467	0.44 423	0.41 472	0.49 462	0.33 358	0.38 483	0.73 503	0.25 381	0.18 529	0.19 548	0.24 546	0.20 537	0.16 475	0.13 442

raft_robust	0.22 294	0.17 396	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.23 243	0.22 377	0.49 402	0.48 466	0.32 351	0.32 279	0.26 280	0.23 314	0.53 410	0.15 165	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.10 377	0.08 196	0.06 89

iRaft-Stereo_5w	0.23 311	0.18 410	0.44 349	0.22 276	0.13 262	0.19 130	0.19 268	0.37 276	0.32 279	0.28 251	0.37 340	0.34 365	0.23 314	0.65 479	0.27 400	0.06 31	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.08 249

dd	0.22 294	0.26 494	0.40 294	0.22 276	0.12 184	0.25 283	0.21 350	0.32 200	0.44 423	0.29 280	0.28 230	0.25 259	0.16 201	0.30 301	0.25 381	0.12 435	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.11 384	0.09 311

GMOStereo	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

error version	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

test-v	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

AACVNet	0.26 386	0.16 377	0.37 252	0.22 276	0.14 306	0.29 358	0.19 268	0.41 317	0.31 270	0.38 438	0.42 402	0.43 445	0.28 398	0.73 503	0.25 381	0.11 397	0.08 380	0.11 398	0.09 335	0.13 435	0.11 402

Patchmatch Stereo++	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.26 235	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.16 136	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.18 256	0.24 187	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

ROB_FTStereo_v2	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.16 136	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.24 187	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

ROB_FTStereo	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.28 230	0.25 259	0.17 231	0.24 187	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

HUI-Stereo	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.28 230	0.25 259	0.17 231	0.22 163	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

iGMRVC	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.15 103	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.27 255	0.17 222	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

RAFT-345	0.21 264	0.10 94	0.46 368	0.22 276	0.11 125	0.20 165	0.16 136	0.26 111	0.25 191	0.27 241	0.66 530	0.21 205	0.16 201	0.55 418	0.21 321	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.06 89

iRAFT	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.26 235	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

CRE-IMP	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.11 125	0.24 265	0.17 178	0.29 158	0.21 128	0.27 241	0.26 217	0.24 250	0.17 231	0.23 173	0.18 245	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.07 161	0.10 336	0.10 367

test-2	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

RAFT-IKP	0.18 184	0.12 210	0.37 252	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.15 103	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.18 256	0.25 218	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

rafts_anoy	0.18 184	0.15 352	0.35 220	0.22 276	0.14 306	0.19 130	0.17 178	0.32 200	0.30 258	0.23 196	0.25 207	0.20 193	0.16 201	0.22 163	0.19 278	0.08 220	0.07 294	0.10 342	0.12 454	0.09 269	0.08 249

XX-TBD	0.15 126	0.18 410	0.28 148	0.22 276	0.10 78	0.22 221	0.15 103	0.22 60	0.27 211	0.22 190	0.26 217	0.14 111	0.12 108	0.16 43	0.13 102	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 126	0.06 89

raftrobust	0.16 140	0.13 274	0.29 158	0.22 276	0.15 356	0.19 130	0.13 52	0.32 200	0.26 200	0.26 231	0.20 156	0.19 184	0.17 231	0.21 146	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.07 178

ARAFT	0.24 342	0.21 452	0.78 503	0.22 276	0.12 184	0.29 358	0.24 424	0.43 344	0.32 279	0.33 363	0.28 230	0.28 305	0.19 271	0.49 388	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.12 436	0.11 415	0.09 269	0.06 89

DMCA	0.22 294	0.14 318	0.36 240	0.22 276	0.14 306	0.27 317	0.20 319	0.43 344	0.38 355	0.31 329	0.32 279	0.33 358	0.24 332	0.24 187	0.28 404	0.11 397	0.08 380	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.11 402

BEATNet_4x	0.22 294	0.18 410	0.47 376	0.22 276	0.10 78	0.28 337	0.14 77	0.46 372	0.32 279	0.31 329	0.34 310	0.31 342	0.25 353	0.31 308	0.29 416	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.10 336	0.08 249

R-Stereo Train	0.18 184	0.09 52	0.32 185	0.22 276	0.12 184	0.22 221	0.19 268	0.42 331	0.19 85	0.31 329	0.45 437	0.20 193	0.14 164	0.18 85	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89

RAFT-Stereo	0.18 184	0.09 52	0.32 185	0.22 276	0.12 184	0.22 221	0.19 268	0.42 331	0.19 85	0.31 329	0.45 437	0.20 193	0.14 164	0.18 85	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 414	0.14 318	0.44 349	0.22 276	0.18 433	0.32 401	0.19 268	0.48 393	0.38 355	0.29 280	0.43 415	0.47 470	0.37 479	0.79 527	0.36 459	0.09 309	0.07 294	0.07 97	0.09 335	0.07 126	0.07 178

CFNet	0.27 394	0.20 438	0.44 349	0.22 276	0.14 306	0.33 412	0.14 77	0.51 429	0.45 434	0.30 311	0.40 378	0.38 398	0.27 381	0.76 517	0.25 381	0.09 309	0.07 294	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.08 249

MeshStereo	0.58 552	0.27 501	0.67 480	0.22 276	0.17 411	0.66 553	0.37 528	0.78 573	0.61 528	1.47 605	1.30 580	1.65 592	0.79 570	1.12 575	0.59 527	0.17 518	0.17 537	0.17 515	0.14 495	0.17 492	0.14 463
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
WQFJX1	0.18 184	0.10 94	0.16 33	0.23 327	0.17 411	0.24 265	0.19 268	0.58 511	0.52 496	0.16 129	0.16 102	0.14 111	0.15 183	0.26 235	0.17 222	0.08 220	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.06 89

NLMM1	0.19 227	0.12 210	0.16 33	0.23 327	0.18 433	0.24 265	0.20 319	0.59 517	0.65 536	0.18 162	0.17 115	0.13 84	0.14 164	0.25 218	0.18 245	0.08 220	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

GASTEREO	0.13 66	0.12 210	0.21 82	0.23 327	0.10 78	0.18 102	0.15 103	0.26 111	0.18 68	0.17 144	0.16 102	0.11 59	0.13 141	0.19 108	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.07 161	0.06 57	0.06 89

z-ln-s-r	0.32 449	0.21 452	0.82 520	0.23 327	0.14 306	0.30 376	0.26 453	0.43 344	0.50 483	0.32 351	0.60 512	0.39 410	0.29 413	0.73 503	0.66 541	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.08 249

coex_refinement	0.26 386	0.16 377	0.36 240	0.23 327	0.15 356	0.31 392	0.20 319	0.49 402	0.42 401	0.35 400	0.42 402	0.45 460	0.27 381	0.55 418	0.33 444	0.10 358	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.10 336	0.10 367

MM-Stereo_test3	0.17 159	0.12 210	0.29 158	0.23 327	0.14 306	0.19 130	0.22 377	0.39 294	0.36 330	0.16 129	0.24 198	0.17 160	0.12 108	0.19 108	0.14 139	0.07 80	0.07 294	0.08 182	0.06 104	0.09 269	0.06 89

MM-Stereo_test2	0.15 126	0.10 94	0.44 349	0.23 327	0.11 125	0.21 193	0.21 350	0.27 125	0.22 141	0.15 105	0.16 102	0.13 84	0.11 82	0.20 125	0.13 102	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.05 26

MM-Stereo_test1	0.17 159	0.10 94	0.39 286	0.23 327	0.11 125	0.20 165	0.22 377	0.33 214	0.29 245	0.22 190	0.21 168	0.15 131	0.14 164	0.23 173	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.06 89

FACV-RUCA	0.21 264	0.15 352	0.32 185	0.23 327	0.23 515	0.26 307	0.19 268	0.39 294	0.34 301	0.25 219	0.32 279	0.21 205	0.24 332	0.24 187	0.19 278	0.10 358	0.07 294	0.15 498	0.08 241	0.16 475	0.13 442

rvit_0105_6	0.19 227	0.14 318	0.34 211	0.23 327	0.14 306	0.18 102	0.20 319	0.29 158	0.37 341	0.18 162	0.22 179	0.23 237	0.17 231	0.26 235	0.17 222	0.15 492	0.13 498	0.13 457	0.11 415	0.11 384	0.08 249

rvit_0105_5	0.21 264	0.15 352	0.38 271	0.23 327	0.13 262	0.22 221	0.24 424	0.36 266	0.39 365	0.21 184	0.23 184	0.26 280	0.19 271	0.26 235	0.19 278	0.15 492	0.13 498	0.12 436	0.12 454	0.10 336	0.09 311

rvit_0105_4	0.20 244	0.15 352	0.38 271	0.23 327	0.14 306	0.20 165	0.22 377	0.33 214	0.39 365	0.19 168	0.24 198	0.25 259	0.19 271	0.27 255	0.17 222	0.16 507	0.13 498	0.13 457	0.11 415	0.11 384	0.08 249

ACV-stereo	0.29 425	0.18 410	0.79 510	0.23 327	0.16 388	0.47 509	0.19 268	0.36 266	0.34 301	0.29 280	0.33 300	0.67 550	0.42 507	0.54 416	0.30 424	0.10 358	0.09 415	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.11 402

ITSA-stereo	0.25 370	0.15 352	0.33 201	0.23 327	0.11 125	0.27 317	0.18 222	0.56 493	0.59 520	0.31 329	0.32 279	0.33 358	0.28 398	0.49 388	0.30 424	0.11 397	0.08 380	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.13 442

MoCha-V2	0.13 66	0.08 17	0.26 128	0.23 327	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.26 111	0.16 39	0.15 105	0.15 87	0.13 84	0.14 164	0.20 125	0.11 15	0.06 31	0.07 294	0.06 32	0.06 104	0.06 57	0.05 26

DispNO	0.27 394	0.18 410	0.62 462	0.23 327	0.17 411	0.25 283	0.22 377	0.45 361	0.41 394	0.32 351	0.39 367	0.38 398	0.27 381	0.77 523	0.27 400	0.09 309	0.07 294	0.10 342	0.10 377	0.08 196	0.08 249

ACVNet-DCA	0.18 184	0.14 318	0.38 271	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.41 317	0.27 211	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.18 256	0.28 269	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.09 269	0.09 311

xx1	0.20 244	0.14 318	0.38 271	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.35 247	0.47 457	0.17 144	0.19 139	0.28 305	0.24 332	0.28 269	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.09 335	0.09 269	0.09 311

1test111	0.19 227	0.14 318	0.38 271	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.41 317	0.27 211	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.18 256	0.34 328	0.22 341	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.09 269	0.09 311

cc1	0.18 184	0.14 318	0.38 271	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.35 247	0.47 457	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.18 256	0.28 269	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.08 196	0.08 249

tt1	0.18 184	0.14 318	0.35 220	0.23 327	0.11 125	0.30 376	0.19 268	0.35 247	0.44 423	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.16 201	0.27 255	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.08 196	0.08 249

DisPM	0.19 227	0.10 94	0.35 220	0.23 327	0.13 262	0.18 102	0.20 319	0.29 158	0.29 245	0.33 363	0.34 310	0.23 237	0.16 201	0.33 322	0.16 191	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.11 402

NINENet	0.25 370	0.15 352	0.37 252	0.23 327	0.16 388	0.43 493	0.17 178	0.60 526	0.46 452	0.32 351	0.37 340	0.32 351	0.20 280	0.42 364	0.21 321	0.10 358	0.10 446	0.12 436	0.08 241	0.11 384	0.10 367

Sa-1000	0.22 294	0.15 352	0.35 220	0.23 327	0.13 262	0.28 337	0.23 402	0.47 380	0.39 365	0.30 311	0.50 465	0.26 280	0.19 271	0.33 322	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.08 196	0.06 89

SA	0.22 294	0.16 377	0.36 240	0.23 327	0.13 262	0.24 265	0.23 402	0.45 361	0.40 382	0.27 241	0.44 426	0.23 237	0.23 314	0.33 322	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.08 196	0.06 89

test_4	0.18 184	0.12 210	0.34 211	0.23 327	0.12 184	0.18 102	0.22 377	0.26 111	0.24 177	0.24 210	0.47 454	0.22 217	0.13 141	0.24 187	0.16 191	0.06 31	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.07 126	0.05 26

CIPLG	0.21 264	0.21 452	0.55 431	0.23 327	0.15 356	0.25 283	0.20 319	0.35 247	0.29 245	0.31 329	0.33 300	0.22 217	0.15 183	0.26 235	0.20 296	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249

IPLGR_C	0.21 264	0.22 465	0.60 451	0.23 327	0.15 356	0.24 265	0.20 319	0.35 247	0.29 245	0.31 329	0.32 279	0.22 217	0.15 183	0.25 218	0.20 296	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249

ACRE	0.21 264	0.20 438	0.62 462	0.23 327	0.15 356	0.24 265	0.20 319	0.35 247	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.22 217	0.15 183	0.25 218	0.20 296	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249

GANet-ADL	0.21 264	0.12 210	0.45 360	0.23 327	0.14 306	0.29 358	0.19 268	0.46 372	0.35 317	0.25 219	0.32 279	0.32 351	0.19 271	0.24 187	0.20 296	0.10 358	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.10 367

ADLNet2	0.30 433	0.17 396	0.72 496	0.23 327	0.17 411	0.36 445	0.24 424	0.52 448	0.51 487	0.32 351	0.38 354	0.45 460	0.30 427	0.69 490	0.35 453	0.10 358	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.12 420	0.10 367

TRStereo	0.19 227	0.17 396	0.47 376	0.23 327	0.19 460	0.19 130	0.16 136	0.52 448	0.28 226	0.20 173	0.19 139	0.21 205	0.13 141	0.24 187	0.13 102	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.11 415	0.06 57	0.06 89

TransformOpticalFlow	0.24 342	0.13 274	0.56 435	0.23 327	0.11 125	0.21 193	0.19 268	0.40 305	0.32 279	0.30 311	0.43 415	0.36 384	0.31 443	0.61 456	0.20 296	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.07 178

NRIStereo	0.18 184	0.11 168	0.35 220	0.23 327	0.11 125	0.24 265	0.20 319	0.29 158	0.26 200	0.26 231	0.25 207	0.25 259	0.18 256	0.34 328	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.08 249

FTStereo	0.28 414	0.10 94	0.43 340	0.23 327	0.13 262	0.21 193	0.53 571	0.34 222	0.26 200	0.38 438	0.95 564	0.30 332	0.56 543	0.32 315	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.19 517

KYRaft	0.22 294	0.10 94	0.30 165	0.23 327	0.12 184	0.23 243	0.23 402	0.35 247	0.24 177	0.35 400	0.54 489	0.34 365	0.26 362	0.29 286	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.10 377	0.08 196	0.31 566

cross-raft	0.17 159	0.12 210	0.41 317	0.23 327	0.10 78	0.20 165	0.24 424	0.33 214	0.23 162	0.23 196	0.28 230	0.29 316	0.15 183	0.17 62	0.15 165	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

test-1	0.17 159	0.11 168	0.40 294	0.23 327	0.13 262	0.22 221	0.23 402	0.34 222	0.26 200	0.20 173	0.24 198	0.22 217	0.14 164	0.16 43	0.20 296	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.08 249

GMM-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.43 340	0.23 327	0.13 262	0.24 265	0.25 441	0.37 276	0.27 211	0.30 311	0.45 437	0.27 289	0.21 287	0.31 308	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.10 342	0.09 335	0.08 196	0.19 517

pcwnet_v2	0.32 449	0.15 352	1.26 575	0.23 327	0.18 433	0.32 401	0.18 222	0.59 517	0.60 524	0.36 416	0.45 437	0.35 379	0.29 413	0.36 342	0.25 381	0.14 479	0.11 469	0.12 436	0.11 415	0.14 453	0.15 475

RALAANet	0.19 227	0.18 410	0.37 252	0.23 327	0.14 306	0.23 243	0.13 52	0.37 276	0.29 245	0.28 251	0.26 217	0.25 259	0.15 183	0.26 235	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.06 89

ADLNet	0.28 414	0.15 352	0.42 327	0.23 327	0.19 460	0.34 425	0.23 402	0.53 459	0.43 408	0.42 482	0.41 386	0.44 456	0.27 381	0.55 418	0.35 453	0.11 397	0.08 380	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.12 425

delet	0.27 394	0.14 318	0.40 294	0.23 327	0.19 460	0.41 477	0.29 481	0.49 402	0.48 466	0.33 363	0.41 386	0.37 390	0.30 427	0.48 383	0.34 449	0.09 309	0.09 415	0.11 398	0.12 454	0.08 196	0.08 249

UNet	0.28 414	0.14 318	0.69 486	0.23 327	0.20 478	0.44 495	0.22 377	0.50 412	0.40 382	0.34 383	0.39 367	0.43 445	0.33 453	0.40 359	0.31 432	0.09 309	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

acv_ft	0.25 370	0.13 274	0.40 294	0.23 327	0.19 460	0.34 425	0.21 350	0.45 361	0.44 423	0.38 438	0.41 386	0.38 398	0.27 381	0.27 255	0.35 453	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.11 384	0.07 178

FADNet_RVC	0.30 433	0.28 504	0.83 523	0.23 327	0.15 356	0.30 376	0.17 178	0.49 402	0.37 341	0.30 311	0.38 354	0.30 332	0.27 381	0.52 403	0.31 432	0.14 479	0.14 508	0.14 483	0.16 516	0.21 525	0.23 548

FADNet	0.32 449	0.36 538	0.74 501	0.23 327	0.22 502	0.37 451	0.19 268	0.53 459	0.48 466	0.32 351	0.36 331	0.43 445	0.32 450	0.64 472	0.25 381	0.16 507	0.16 530	0.14 483	0.16 516	0.24 538	0.19 517

SuperB	0.49 534	0.28 504	2.23 595	0.23 327	0.15 356	0.41 477	0.32 503	0.47 380	0.82 563	0.43 488	0.50 465	0.33 358	0.45 515	0.68 488	1.08 572	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.98 603	0.14 463

AANet_RVC	0.31 440	0.22 465	0.50 401	0.23 327	0.14 306	0.30 376	0.24 424	0.47 380	0.54 505	0.38 438	0.60 512	0.43 445	0.29 413	0.87 543	0.40 477	0.11 397	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.09 269	0.09 311

PS-NSSS	0.32 449	0.30 518	0.46 368	0.23 327	0.17 411	0.33 412	0.24 424	0.57 502	0.41 394	0.37 423	0.52 479	0.35 379	0.30 427	0.80 531	0.30 424	0.17 518	0.14 508	0.21 537	0.15 504	0.15 467	0.13 442

iResNetv2_ROB	0.27 394	0.26 494	0.72 496	0.23 327	0.13 262	0.29 358	0.18 222	0.52 448	0.49 475	0.37 423	0.45 437	0.39 410	0.25 353	0.34 328	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.12 420	0.09 311

SGM-Forest	0.36 476	0.17 396	0.47 376	0.23 327	0.16 388	0.45 501	0.41 545	0.55 477	0.48 466	0.52 528	0.60 512	0.52 500	0.41 498	0.85 540	0.50 514	0.17 518	0.17 537	0.17 515	0.15 504	0.15 467	0.15 475
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 458	0.21 452	0.54 425	0.23 327	0.13 262	0.42 484	0.33 513	0.53 459	0.48 466	0.52 528	0.49 462	0.50 490	0.41 498	0.56 429	0.31 432	0.15 492	0.16 530	0.18 523	0.16 516	0.13 435	0.13 442
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NLCSM	0.19 227	0.12 210	0.18 54	0.24 380	0.19 460	0.24 265	0.21 350	0.42 331	0.40 382	0.19 168	0.18 130	0.14 111	0.16 201	0.47 380	0.19 278	0.08 220	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

DDVS	0.25 370	0.15 352	0.39 286	0.24 380	0.17 411	0.34 425	0.21 350	0.41 317	0.30 258	0.33 363	0.41 386	0.48 476	0.21 287	0.52 403	0.27 400	0.11 397	0.09 415	0.11 398	0.09 335	0.13 435	0.14 463

AE-Stereo	0.17 159	0.11 168	0.31 179	0.24 380	0.14 306	0.23 243	0.18 222	0.34 222	0.29 245	0.15 105	0.25 207	0.21 205	0.13 141	0.20 125	0.14 139	0.07 80	0.08 380	0.09 267	0.10 377	0.07 126	0.06 89

coex-ft	3.44 610	0.73 583	48.55 638	0.24 380	0.19 460	0.50 523	0.43 550	0.47 380	2.40 606	7.03 620	1.20 576	0.97 573	2.23 608	0.73 503	1.92 603	0.12 435	0.15 523	0.14 483	0.12 454	0.21 525	0.43 577

fast-acv-ft	0.31 440	0.20 438	0.81 516	0.24 380	0.18 433	0.46 503	0.27 459	0.41 317	0.49 475	0.39 453	0.55 493	0.49 482	0.35 466	0.37 345	0.38 462	0.11 397	0.11 469	0.11 398	0.12 454	0.12 420	0.09 311

Selective-RAFT	0.17 159	0.12 210	0.30 165	0.24 380	0.10 78	0.29 358	0.15 103	0.32 200	0.31 270	0.17 144	0.17 115	0.21 205	0.18 256	0.28 269	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.06 89

UDGNet	0.23 311	0.31 525	0.38 271	0.24 380	0.14 306	0.24 265	0.18 222	0.32 200	0.43 408	0.29 280	0.28 230	0.24 250	0.19 271	0.29 286	0.20 296	0.15 492	0.07 294	0.21 537	0.11 415	0.14 453	0.10 367

DAS	0.27 394	0.12 210	0.42 327	0.24 380	0.18 433	0.29 358	0.24 424	0.45 361	0.45 434	0.41 472	0.44 426	0.34 365	0.29 413	0.75 512	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.09 311

SepStereo	0.26 386	0.12 210	0.42 327	0.24 380	0.18 433	0.29 358	0.24 424	0.45 361	0.45 434	0.41 472	0.44 426	0.34 365	0.29 413	0.64 472	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.09 311

test_3	0.18 184	0.11 168	0.32 185	0.24 380	0.11 125	0.22 221	0.25 441	0.31 189	0.31 270	0.25 219	0.18 130	0.23 237	0.13 141	0.25 218	0.19 278	0.06 31	0.05 32	0.09 267	0.10 377	0.07 126	0.06 89

GwcNet-ADL	0.22 294	0.14 318	0.58 443	0.24 380	0.13 262	0.22 221	0.23 402	0.49 402	0.40 382	0.27 241	0.29 243	0.30 332	0.20 280	0.26 235	0.23 360	0.09 309	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.09 269	0.09 311

NF-Stereo	0.20 244	0.10 94	0.35 220	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

OCTAStereo	0.20 244	0.10 94	0.35 220	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

PSM-softLoss	0.21 264	0.10 94	0.39 286	0.24 380	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.38 282	0.26 200	0.29 280	0.32 279	0.24 250	0.16 201	0.52 403	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.09 335	0.08 196	0.12 425

KMStereo	0.21 264	0.10 94	0.39 286	0.24 380	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.38 282	0.26 200	0.29 280	0.32 279	0.24 250	0.16 201	0.52 403	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.09 335	0.08 196	0.12 425

PSM-AAD	0.25 370	0.10 94	0.30 165	0.24 380	0.12 184	0.26 307	0.38 534	0.34 222	0.28 226	0.35 400	0.39 367	0.28 305	0.79 570	0.30 301	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.12 436	0.11 415	0.08 196	0.21 536

ASMatch	0.23 311	0.11 168	0.51 412	0.24 380	0.14 306	0.19 130	0.17 178	0.31 189	0.28 226	0.28 251	0.68 534	0.27 289	0.26 362	0.50 392	0.22 341	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.11 402

SST-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.37 252	0.24 380	0.13 262	0.19 130	0.17 178	0.31 189	0.24 177	0.34 383	0.33 300	0.29 316	0.25 353	0.56 429	0.17 222	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.07 178

RAFT_R40	0.21 264	0.10 94	0.37 252	0.24 380	0.13 262	0.18 102	0.18 222	0.31 189	0.29 245	0.33 363	0.33 300	0.30 332	0.24 332	0.55 418	0.18 245	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.07 178

PFNet	0.23 311	0.10 94	0.57 438	0.24 380	0.14 306	0.22 221	0.19 268	0.39 294	0.33 291	0.35 400	0.32 279	0.27 289	0.19 271	0.64 472	0.22 341	0.09 309	0.05 32	0.09 267	0.07 161	0.08 196	0.07 178

RE-Stereo	0.20 244	0.10 94	0.35 220	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

TVStereo	0.20 244	0.10 94	0.35 220	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

RAFT	0.21 264	0.17 396	0.32 185	0.24 380	0.12 184	0.25 283	0.27 459	0.35 247	0.28 226	0.33 363	0.33 300	0.38 398	0.22 300	0.29 286	0.17 222	0.08 220	0.08 380	0.11 398	0.10 377	0.10 336	0.06 89

Prome-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.30 165	0.24 380	0.12 184	0.23 243	0.23 402	0.36 266	0.25 191	0.33 363	0.59 507	0.24 250	0.28 398	0.29 286	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.20 527

sAnonymous2	0.20 244	0.21 452	0.58 443	0.24 380	0.17 411	0.22 221	0.19 268	0.34 222	0.28 226	0.17 144	0.19 139	0.17 160	0.16 201	0.17 62	0.14 139	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.23 535	0.17 496

CroCo_RVC	0.20 244	0.21 452	0.58 443	0.24 380	0.17 411	0.22 221	0.19 268	0.34 222	0.28 226	0.17 144	0.19 139	0.17 160	0.16 201	0.17 62	0.14 139	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.23 535	0.17 496

FINET	0.34 466	0.27 501	0.80 513	0.24 380	0.24 523	0.36 445	0.34 515	0.54 467	0.72 551	0.39 453	0.47 454	0.32 351	0.30 427	0.51 397	0.32 437	0.19 535	0.17 537	0.13 457	0.12 454	0.18 506	0.16 484

MMNet	0.27 394	0.14 318	0.49 390	0.24 380	0.17 411	0.47 509	0.22 377	0.45 361	0.51 487	0.39 453	0.41 386	0.36 384	0.33 453	0.39 352	0.34 449	0.08 220	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.08 249

UPFNet	0.25 370	0.12 210	0.38 271	0.24 380	0.19 460	0.37 451	0.28 475	0.48 393	0.38 355	0.34 383	0.37 340	0.37 390	0.28 398	0.39 352	0.33 444	0.10 358	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.10 336	0.08 249

psmorigin	0.50 537	0.25 483	3.03 604	0.24 380	0.19 460	0.38 459	0.22 377	0.50 412	0.44 423	0.64 551	0.68 534	0.71 559	0.51 536	0.85 540	0.45 497	0.14 479	0.17 537	0.13 457	0.14 495	0.16 475	0.21 536

aanetorigin	0.39 498	0.29 511	1.09 562	0.24 380	0.19 460	0.28 337	0.37 528	0.33 214	0.47 457	0.94 576	0.82 554	0.52 500	0.54 539	0.49 388	0.50 514	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.16 475	0.15 475

ac_64	0.27 394	0.13 274	0.41 317	0.24 380	0.17 411	0.36 445	0.22 377	0.46 372	0.33 291	0.35 400	0.36 331	0.52 500	0.30 427	0.62 464	0.32 437	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.09 269	0.08 249

HGLStereo	0.27 394	0.14 318	0.46 368	0.24 380	0.21 486	0.33 412	0.23 402	0.50 412	0.42 401	0.35 400	0.48 460	0.41 432	0.33 453	0.45 373	0.33 444	0.11 397	0.10 446	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.12 425

AdaStereo	0.24 342	0.16 377	0.37 252	0.24 380	0.12 184	0.32 401	0.17 178	0.54 467	0.42 401	0.33 363	0.38 354	0.35 379	0.21 287	0.30 301	0.22 341	0.14 479	0.06 168	0.13 457	0.08 241	0.11 384	0.08 249
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.
NVstereo2D	0.31 440	0.16 377	0.54 425	0.24 380	0.22 502	0.42 484	0.28 475	0.58 511	0.56 514	0.28 251	0.38 354	0.40 425	0.30 427	0.71 496	0.28 404	0.13 454	0.08 380	0.13 457	0.10 377	0.19 513	0.16 484

NOSS_ROB	0.31 440	0.20 438	0.35 220	0.24 380	0.16 388	0.32 401	0.19 268	0.52 448	0.48 466	0.33 363	0.36 331	0.42 441	0.28 398	0.93 555	0.24 371	0.19 535	0.20 553	0.24 546	0.22 548	0.17 492	0.17 496

DN-CSS_ROB	0.22 294	0.25 483	0.47 376	0.24 380	0.14 306	0.25 283	0.12 26	0.40 305	0.33 291	0.29 280	0.42 402	0.22 217	0.20 280	0.33 322	0.19 278	0.07 80	0.06 168	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.07 178

pmcnn	0.50 537	0.20 438	0.78 503	0.24 380	0.26 536	0.39 468	0.30 492	0.51 429	0.50 483	0.54 536	1.23 578	2.52 606	0.37 479	0.77 523	0.95 565	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.10 336	0.08 249

DStereoRT	0.35 471	0.13 274	0.51 412	0.25 418	0.16 388	0.42 484	0.19 268	0.48 393	0.39 365	0.30 311	0.39 367	0.24 250	0.39 489	0.64 472	0.30 424	0.08 220	0.07 294	1.54 613	0.41 580	0.08 196	0.11 402

zh-mn7	0.46 525	0.45 556	1.48 584	0.25 418	0.19 460	0.44 495	0.29 481	0.56 493	0.82 563	0.65 553	0.96 565	0.49 482	0.38 483	0.88 546	0.63 536	0.12 435	0.10 446	0.11 398	0.11 415	0.13 435	0.14 463

z-mn7	0.44 520	0.40 549	1.09 562	0.25 418	0.18 433	0.61 547	0.34 515	0.56 493	0.93 578	0.43 488	0.96 565	0.53 505	0.39 489	0.94 557	0.59 527	0.10 358	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.14 453	0.13 442

rvit_0105_3	0.23 311	0.17 396	0.40 294	0.25 418	0.15 356	0.24 265	0.28 475	0.38 282	0.41 394	0.25 219	0.25 207	0.28 305	0.21 287	0.28 269	0.20 296	0.15 492	0.13 498	0.14 483	0.15 504	0.10 336	0.09 311

UGAM	0.26 386	0.14 318	0.45 360	0.25 418	0.12 184	0.23 243	0.25 441	0.32 200	0.41 394	0.31 329	0.42 402	0.41 432	0.22 300	0.92 553	0.22 341	0.08 220	0.06 168	0.14 483	0.12 454	0.10 336	0.07 178

rvit_stereo_ft	0.17 159	0.14 318	0.30 165	0.25 418	0.14 306	0.17 80	0.21 350	0.28 144	0.26 200	0.16 129	0.19 139	0.20 193	0.16 201	0.22 163	0.17 222	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.07 178

testlalala_base	0.20 244	0.13 274	0.35 220	0.25 418	0.15 356	0.25 283	0.16 136	0.34 222	0.17 56	0.19 168	0.26 217	0.17 160	0.14 164	0.18 85	0.16 191	0.39 578	0.09 415	0.07 97	0.05 51	0.45 572	0.08 249

LL-Strereo	0.29 425	0.25 483	0.58 443	0.25 418	0.21 486	0.23 243	0.24 424	0.55 477	0.42 401	0.34 383	0.32 279	0.41 432	0.40 494	0.94 557	0.23 360	0.08 220	0.07 294	0.11 398	0.09 335	0.09 269	0.09 311

Wz-Net-TNSev	0.51 541	0.58 573	1.61 590	0.25 418	0.21 486	0.65 551	0.45 554	0.63 545	0.69 546	0.51 522	0.54 489	0.71 559	0.60 550	1.00 566	0.77 550	0.15 492	0.15 523	0.13 457	0.15 504	0.21 525	0.20 527

CroCo-Stereo Lap2	0.15 126	0.15 352	0.28 148	0.25 418	0.18 433	0.11 5	0.19 268	0.28 144	0.21 128	0.13 66	0.16 102	0.15 131	0.12 108	0.17 62	0.14 139	0.07 80	0.07 294	0.08 182	0.06 104	0.08 196	0.07 178

BUS	0.23 311	0.12 210	0.28 148	0.25 418	0.14 306	0.43 493	0.17 178	0.56 493	0.34 301	0.34 383	0.35 321	0.32 351	0.20 280	0.26 235	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.09 269	0.09 311

RAFT_CTSACE	0.21 264	0.16 377	0.41 317	0.25 418	0.15 356	0.22 221	0.24 424	0.32 200	0.28 226	0.33 363	0.51 471	0.29 316	0.17 231	0.32 315	0.13 102	0.06 31	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.06 89

CRFU-Net	0.28 414	0.14 318	0.45 360	0.25 418	0.15 356	0.45 501	0.23 402	0.50 412	0.30 258	0.43 488	0.41 386	0.48 476	0.46 521	0.43 366	0.29 416	0.11 397	0.10 446	0.09 267	0.08 241	0.10 336	0.10 367

RAFT+CT+SA	0.21 264	0.18 410	0.33 201	0.25 418	0.18 433	0.23 243	0.29 481	0.40 305	0.36 330	0.24 210	0.38 354	0.18 170	0.16 201	0.32 315	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.12 454	0.09 269	0.09 311

BSDual-CNN	0.23 311	0.12 210	0.28 148	0.25 418	0.14 306	0.35 440	0.21 350	0.56 493	0.34 301	0.34 383	0.35 321	0.38 398	0.24 332	0.26 235	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.09 269	0.09 311

hknet	0.25 370	0.14 318	0.40 294	0.25 418	0.15 356	0.35 440	0.21 350	0.56 493	0.37 341	0.34 383	0.35 321	0.43 445	0.27 381	0.37 345	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.09 269	0.09 311

SACVNet	0.30 433	0.20 438	0.41 317	0.25 418	0.18 433	0.34 425	0.25 441	0.52 448	0.40 382	0.41 472	0.44 426	0.46 468	0.32 450	0.71 496	0.25 381	0.13 454	0.10 446	0.12 436	0.12 454	0.16 475	0.17 496

LCNet	0.21 264	0.11 168	0.29 158	0.25 418	0.12 184	0.23 243	0.19 268	0.34 222	0.26 200	0.28 251	0.35 321	0.26 280	0.30 427	0.35 337	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.10 377	0.13 435	0.22 541

AAGNet	0.33 458	0.11 168	0.37 252	0.25 418	0.16 388	0.20 165	0.19 268	0.30 177	0.27 211	0.35 400	0.35 321	0.27 289	0.30 427	0.44 370	2.66 610	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.07 161	0.08 196	0.06 89

CroCo-Stereo	0.14 93	0.13 274	0.24 107	0.25 418	0.11 125	0.11 5	0.18 222	0.32 200	0.23 162	0.12 49	0.12 41	0.18 170	0.12 108	0.14 11	0.13 102	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.06 89
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	0.21 264	0.19 426	0.40 294	0.25 418	0.10 78	0.22 221	0.21 350	0.31 189	0.31 270	0.23 196	0.34 310	0.22 217	0.18 256	0.62 464	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.07 161	0.11 384	0.06 89

RAFT + AFF	0.27 394	0.23 474	0.50 401	0.25 418	0.17 411	0.30 376	0.33 513	0.52 448	0.40 382	0.28 251	0.30 256	0.30 332	0.31 443	0.62 464	0.24 371	0.09 309	0.10 446	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.11 402

EDNetEfficientorigin	7.51 616	0.52 570	140.47 640	0.25 418	0.17 411	0.42 484	0.29 481	0.47 380	1.03 582	1.28 591	1.02 569	0.83 565	0.84 576	0.75 512	0.99 567	0.10 358	0.09 415	0.12 436	0.10 377	0.21 525	0.22 541

GwcNet	0.35 471	0.23 474	0.88 535	0.25 418	0.24 523	0.48 515	0.27 459	0.55 477	0.57 517	0.38 438	0.52 479	0.51 494	0.32 450	0.60 449	0.41 485	0.13 454	0.11 469	0.12 436	0.11 415	0.13 435	0.14 463

FADNet-RVC	0.31 440	0.35 535	0.78 503	0.25 418	0.20 478	0.33 412	0.20 319	0.49 402	0.40 382	0.34 383	0.39 367	0.41 432	0.29 413	0.63 470	0.31 432	0.13 454	0.14 508	0.14 483	0.15 504	0.19 513	0.19 517

STTStereo	0.28 414	0.20 438	0.61 454	0.25 418	0.17 411	0.29 358	0.24 424	0.47 380	0.39 365	0.39 453	0.41 386	0.44 456	0.28 398	0.40 359	0.28 404	0.13 454	0.12 486	0.13 457	0.16 516	0.12 420	0.11 402

ADCP+	0.45 523	0.24 478	1.15 568	0.25 418	0.22 502	0.56 536	0.39 539	0.54 467	0.51 487	0.44 495	0.51 471	0.46 468	0.52 538	0.56 429	1.89 602	0.10 358	0.08 380	0.11 398	0.10 377	0.14 453	0.13 442

RYNet	0.37 486	0.18 410	0.59 449	0.25 418	0.28 543	0.61 547	0.32 503	0.59 517	0.59 520	0.41 472	0.38 354	0.57 520	0.39 489	0.87 543	0.53 519	0.11 397	0.08 380	0.12 436	0.11 415	0.18 506	0.18 509

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 394	0.21 452	0.59 449	0.25 418	0.18 433	0.29 358	0.22 377	0.50 412	0.40 382	0.38 438	0.41 386	0.43 445	0.27 381	0.43 366	0.29 416	0.11 397	0.08 380	0.10 342	0.10 377	0.10 336	0.11 402
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 394	0.17 396	0.35 220	0.25 418	0.14 306	0.37 451	0.21 350	0.47 380	0.41 394	0.44 495	0.51 471	0.41 432	0.28 398	0.45 373	0.37 460	0.09 309	0.06 168	0.11 398	0.11 415	0.10 336	0.10 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.24 342	0.18 410	0.61 454	0.25 418	0.11 125	0.29 358	0.21 350	0.42 331	0.43 408	0.33 363	0.43 415	0.27 289	0.22 300	0.34 328	0.26 394	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

DISCO	0.32 449	0.13 274	0.51 412	0.25 418	0.16 388	0.48 515	0.25 441	0.50 412	0.57 517	0.37 423	0.45 437	0.62 534	0.36 470	0.64 472	0.49 508	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.12 420	0.11 402

PWC_ROB	0.38 493	0.29 511	0.69 486	0.25 418	0.20 478	0.38 459	0.19 268	0.58 511	0.67 541	0.57 541	0.85 557	0.51 494	0.40 494	0.71 496	0.52 517	0.13 454	0.09 415	0.14 483	0.10 377	0.17 492	0.14 463

WCMA_ROB	0.51 541	0.21 452	0.65 474	0.25 418	0.21 486	0.58 540	0.32 503	0.54 467	0.55 511	0.95 578	1.40 584	1.28 584	0.81 573	0.73 503	0.62 533	0.18 529	0.15 523	0.15 498	0.15 504	0.19 513	0.19 517

SGM_RVC	0.50 537	0.19 426	0.50 401	0.25 418	0.15 356	0.69 556	0.39 539	0.68 561	0.82 563	0.95 578	0.84 556	1.13 577	0.76 568	1.16 577	0.60 530	0.16 507	0.16 530	0.16 509	0.16 516	0.16 475	0.17 496
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.42 509	0.30 518	1.18 569	0.26 453	0.22 502	0.58 540	0.31 497	0.62 538	0.81 562	0.58 542	0.61 519	0.53 505	0.36 470	0.57 433	0.65 540	0.11 397	0.10 446	0.13 457	0.12 454	0.15 467	0.13 442

ISRNet	0.27 394	0.13 274	0.45 360	0.26 453	0.19 460	0.24 265	0.14 77	0.45 361	0.43 408	0.39 453	0.48 460	0.42 441	0.27 381	0.32 315	0.29 416	0.20 538	0.12 486	0.17 515	0.16 516	0.16 475	0.20 527

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 66	0.14 318	0.19 62	0.26 453	0.09 34	0.15 31	0.13 52	0.22 60	0.18 68	0.12 49	0.11 26	0.10 39	0.13 141	0.21 146	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.05 26

AIO-test2	0.20 244	0.20 438	0.36 240	0.26 453	0.15 356	0.22 221	0.16 136	0.42 331	0.42 401	0.16 129	0.29 243	0.15 131	0.11 82	0.26 235	0.13 102	0.18 529	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.07 126	0.07 178

rvit_stereo_0075_2	0.24 342	0.17 396	0.50 401	0.26 453	0.22 502	0.22 221	0.15 103	0.40 305	0.35 317	0.27 241	0.37 340	0.29 316	0.20 280	0.28 269	0.19 278	0.17 518	0.12 486	0.19 531	0.12 454	0.13 435	0.13 442

GMStereo_Zeroshot	0.24 342	0.21 452	0.45 360	0.26 453	0.13 262	0.28 337	0.15 103	0.39 294	0.35 317	0.37 423	0.43 415	0.40 425	0.17 231	0.34 328	0.20 296	0.12 435	0.07 294	0.13 457	0.07 161	0.16 475	0.09 311

CASS	0.21 264	0.15 352	0.32 185	0.26 453	0.11 125	0.28 337	0.19 268	0.39 294	0.30 258	0.32 351	0.34 310	0.25 259	0.24 332	0.25 218	0.20 296	0.13 454	0.08 380	0.11 398	0.09 335	0.11 384	0.11 402
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 264	0.16 377	0.32 185	0.26 453	0.13 262	0.26 307	0.27 459	0.40 305	0.36 330	0.29 280	0.39 367	0.22 217	0.21 287	0.33 322	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.07 178

Wz-Net-LNSev	0.34 466	0.29 511	0.91 539	0.26 453	0.21 486	0.47 509	0.31 497	0.54 467	0.54 505	0.44 495	0.52 479	0.50 490	0.35 466	0.39 352	0.39 470	0.11 397	0.11 469	0.10 342	0.09 335	0.14 453	0.13 442

Wz-Net-MNSev	0.36 476	0.26 494	0.79 510	0.26 453	0.21 486	0.59 543	0.38 534	0.55 477	0.56 514	0.48 514	0.54 489	0.53 505	0.36 470	0.60 449	0.44 494	0.11 397	0.09 415	0.11 398	0.11 415	0.15 467	0.13 442

test_5	0.23 311	0.19 426	0.38 271	0.26 453	0.18 433	0.25 283	0.29 481	0.40 305	0.37 341	0.29 280	0.40 378	0.25 259	0.22 300	0.34 328	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.10 367

SA-5K	0.21 264	0.16 377	0.32 185	0.26 453	0.13 262	0.26 307	0.27 459	0.40 305	0.36 330	0.29 280	0.39 367	0.22 217	0.21 287	0.33 322	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.07 178

AASNet	0.27 394	0.19 426	0.49 390	0.26 453	0.17 411	0.34 425	0.20 319	0.62 538	0.48 466	0.35 400	0.40 378	0.32 351	0.25 353	0.28 269	0.34 449	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.08 241	0.13 435	0.11 402

PSMNet-ADL	0.25 370	0.15 352	0.32 185	0.26 453	0.14 306	0.31 392	0.22 377	0.44 351	0.36 330	0.27 241	0.33 300	0.41 432	0.28 398	0.61 456	0.29 416	0.11 397	0.09 415	0.09 267	0.11 415	0.10 336	0.10 367

GrayStereo	0.25 370	0.09 52	0.32 185	0.26 453	0.13 262	0.23 243	0.47 561	0.34 222	0.30 258	0.39 453	0.47 454	0.30 332	0.79 570	0.29 286	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.09 335	0.07 126	0.13 442

IRAFT_RVC	0.22 294	0.12 210	0.39 286	0.26 453	0.11 125	0.18 102	0.24 424	0.40 305	0.37 341	0.31 329	0.30 256	0.29 316	0.24 332	0.55 418	0.22 341	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.07 178

ICVP	0.23 311	0.13 274	0.44 349	0.26 453	0.14 306	0.29 358	0.25 441	0.45 361	0.33 291	0.29 280	0.43 415	0.35 379	0.25 353	0.26 235	0.23 360	0.12 435	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.10 367
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.83 523	0.26 453	0.17 411	0.23 243	0.13 52	0.40 305	0.18 68	0.20 173	0.41 386	0.31 342	0.10 53	0.32 315	0.12 56	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.05 26

APVNet	0.36 476	0.20 438	0.70 492	0.26 453	0.22 502	0.52 533	0.35 519	0.61 530	0.44 423	0.38 438	0.52 479	0.48 476	0.38 483	0.84 539	0.46 503	0.13 454	0.14 508	0.15 498	0.16 516	0.16 475	0.15 475

psm_up	0.29 425	0.16 377	0.41 317	0.26 453	0.17 411	0.32 401	0.26 453	0.55 477	0.43 408	0.36 416	0.40 378	0.45 460	0.37 479	0.58 440	0.30 424	0.11 397	0.12 486	0.13 457	0.12 454	0.10 336	0.10 367

EDNetEfficient	0.63 558	0.37 543	2.40 599	0.26 453	0.25 531	0.38 459	0.49 567	0.41 317	1.06 585	1.38 594	0.87 561	0.62 534	0.95 581	0.65 479	1.65 594	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.11 415	0.19 513	0.17 496

FAT-Stereo	0.36 476	0.18 410	0.73 500	0.26 453	0.18 433	0.33 412	0.29 481	0.60 526	0.59 520	0.46 503	0.60 512	0.60 528	0.50 533	0.61 456	0.34 449	0.13 454	0.14 508	0.13 457	0.12 454	0.14 453	0.18 509

FADNet-RVC-Resample	0.29 425	0.25 483	0.93 543	0.26 453	0.16 388	0.32 401	0.21 350	0.47 380	0.39 365	0.35 400	0.38 354	0.33 358	0.27 381	0.53 410	0.24 371	0.10 358	0.10 446	0.14 483	0.13 481	0.13 435	0.16 484

ADCMid	0.49 534	0.34 533	1.13 567	0.26 453	0.21 486	0.51 524	0.37 528	0.57 502	0.54 505	0.75 564	0.66 530	0.62 534	0.64 560	0.64 472	1.68 595	0.13 454	0.12 486	0.17 515	0.17 525	0.20 522	0.17 496

ADCRef	0.38 493	0.24 478	0.88 535	0.26 453	0.21 486	0.49 520	0.27 459	0.52 448	0.48 466	0.50 517	0.58 505	0.35 379	0.47 524	0.48 383	1.29 588	0.09 309	0.08 380	0.12 436	0.12 454	0.11 384	0.11 402

CVANet_RVC	0.30 433	0.19 426	0.41 317	0.26 453	0.16 388	0.33 412	0.26 453	0.52 448	0.47 457	0.40 463	0.46 447	0.43 445	0.31 443	0.89 548	0.26 394	0.14 479	0.09 415	0.14 483	0.13 481	0.14 453	0.10 367

SGM-ForestM	1.36 593	0.28 504	0.79 510	0.26 453	0.16 388	2.26 607	1.00 602	1.42 598	1.46 599	2.38 611	2.05 604	5.95 619	2.66 612	2.95 609	2.46 609	0.17 518	0.18 543	0.18 523	0.18 531	0.15 467	0.18 509

SANet	0.53 546	0.28 504	0.96 548	0.26 453	0.15 356	0.69 556	0.44 553	0.67 558	1.34 595	0.67 555	0.98 568	0.94 570	0.71 565	0.89 548	0.76 547	0.14 479	0.12 486	0.12 436	0.11 415	0.17 492	0.16 484

w-ln-seven-2	0.36 476	0.29 511	1.06 559	0.27 481	0.18 433	0.37 451	0.30 492	0.50 412	0.54 505	0.45 499	0.55 493	0.45 460	0.41 498	0.62 464	0.49 508	0.10 358	0.10 446	0.12 436	0.11 415	0.14 453	0.11 402

YMNet	0.32 449	0.22 465	0.58 443	0.27 481	0.23 515	0.48 515	0.27 459	0.51 429	0.45 434	0.48 514	0.56 500	0.51 494	0.30 427	0.39 352	0.40 477	0.13 454	0.16 530	0.13 457	0.12 454	0.13 435	0.12 425

YMNet_1	0.32 449	0.22 465	0.58 443	0.27 481	0.23 515	0.48 515	0.27 459	0.51 429	0.45 434	0.48 514	0.56 500	0.51 494	0.30 427	0.39 352	0.40 477	0.13 454	0.16 530	0.13 457	0.12 454	0.13 435	0.12 425

AIO-test1	0.19 227	0.14 318	0.41 317	0.27 481	0.15 356	0.21 193	0.16 136	0.39 294	0.36 330	0.17 144	0.26 217	0.18 170	0.13 141	0.28 269	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.06 57	0.09 311

rvit_105_1	0.27 394	0.19 426	0.46 368	0.27 481	0.19 460	0.30 376	0.35 519	0.44 351	0.51 487	0.31 329	0.31 270	0.31 342	0.26 362	0.35 337	0.25 381	0.15 492	0.14 508	0.15 498	0.17 525	0.11 384	0.10 367

StereoVision	0.22 294	0.18 410	0.37 252	0.27 481	0.17 411	0.23 243	0.22 377	0.38 282	0.31 270	0.20 173	0.51 471	0.22 217	0.16 201	0.28 269	0.18 245	0.11 397	0.12 486	0.13 457	0.13 481	0.10 336	0.07 178

GEStereo_RVC	0.27 394	0.20 438	0.44 349	0.27 481	0.16 388	0.33 412	0.25 441	0.56 493	0.54 505	0.34 383	0.38 354	0.34 365	0.25 353	0.51 397	0.28 404	0.12 435	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.11 384	0.11 402

Anonymous3	0.23 311	0.18 410	0.63 465	0.27 481	0.18 433	0.41 477	0.23 402	0.43 344	0.35 317	0.23 196	0.27 224	0.20 193	0.18 256	0.27 255	0.18 245	0.12 435	0.11 469	0.10 342	0.10 377	0.11 384	0.12 425

sCroCo_RVC	0.18 184	0.14 318	0.49 390	0.27 481	0.18 433	0.22 221	0.17 178	0.27 125	0.23 162	0.14 91	0.22 179	0.17 160	0.14 164	0.21 146	0.15 165	0.10 358	0.11 469	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

ccnet	0.42 509	0.31 525	0.48 385	0.27 481	0.32 556	0.60 546	0.32 503	0.65 547	0.46 452	0.53 534	0.66 530	0.56 515	0.45 515	0.72 501	0.61 531	0.26 554	0.19 548	0.24 546	0.21 540	0.26 547	0.22 541

S-Stereo	0.38 493	0.20 438	1.05 558	0.27 481	0.22 502	0.38 459	0.32 503	0.55 477	0.66 538	0.39 453	0.59 507	0.49 482	0.41 498	0.75 512	0.40 477	0.12 435	0.15 523	0.13 457	0.13 481	0.16 475	0.21 536

stereogan	0.37 486	0.17 396	0.65 474	0.27 481	0.22 502	0.62 549	0.26 453	0.59 517	0.63 534	0.43 488	0.60 512	0.67 550	0.42 507	0.68 488	0.35 453	0.13 454	0.14 508	0.14 483	0.12 454	0.19 513	0.17 496

edge stereo	0.39 498	0.22 465	0.81 516	0.27 481	0.22 502	0.37 451	0.24 424	0.56 493	0.54 505	0.53 534	0.60 512	0.71 559	0.50 533	0.78 525	0.40 477	0.16 507	0.14 508	0.19 531	0.14 495	0.16 475	0.17 496

RTSC	0.39 498	0.28 504	0.78 503	0.27 481	0.18 433	0.49 520	0.22 377	0.59 517	0.84 570	0.55 538	0.53 486	0.49 482	0.36 470	0.67 487	0.82 555	0.13 454	0.10 446	0.11 398	0.12 454	0.17 492	0.17 496

ADCL	0.47 528	0.22 465	1.00 552	0.27 481	0.19 460	0.74 561	0.64 580	0.54 467	0.69 546	0.56 539	0.71 539	0.55 511	0.60 550	0.60 449	1.43 590	0.11 397	0.09 415	0.13 457	0.13 481	0.14 453	0.14 463

ADCPNet	0.48 531	0.29 511	1.60 588	0.27 481	0.23 515	0.70 559	0.38 534	0.53 459	0.51 487	0.51 522	0.59 507	0.67 550	0.56 543	0.60 449	1.14 577	0.15 492	0.18 543	0.14 483	0.23 550	0.19 513	0.19 517

DPSNet	0.47 528	0.24 478	0.93 543	0.27 481	0.20 478	0.75 563	0.57 574	0.84 582	0.79 560	0.47 510	0.51 471	0.60 528	0.69 563	0.87 543	0.71 545	0.16 507	0.13 498	0.12 436	0.10 377	0.25 540	0.21 536

DRN-Test	0.33 458	0.17 396	0.61 454	0.27 481	0.19 460	0.46 503	0.29 481	0.65 547	0.51 487	0.47 510	0.46 447	0.44 456	0.34 462	0.62 464	0.41 485	0.12 435	0.08 380	0.13 457	0.12 454	0.12 420	0.10 367

StereoDRNet	0.32 449	0.22 465	0.61 454	0.27 481	0.21 486	0.42 484	0.30 492	0.61 530	0.48 466	0.46 503	0.39 367	0.48 476	0.30 427	0.57 433	0.40 477	0.11 397	0.09 415	0.12 436	0.11 415	0.12 420	0.10 367

DLCB_ROB	0.28 414	0.16 377	0.34 211	0.27 481	0.16 388	0.38 459	0.25 441	0.48 393	0.43 408	0.46 503	0.46 447	0.51 494	0.33 453	0.53 410	0.33 444	0.10 358	0.10 446	0.11 398	0.11 415	0.10 336	0.09 311

XPNet_ROB	0.33 458	0.20 438	0.43 340	0.27 481	0.18 433	0.37 451	0.31 497	0.55 477	0.50 483	0.51 522	0.53 486	0.58 523	0.37 479	0.63 470	0.45 497	0.17 518	0.12 486	0.13 457	0.12 454	0.15 467	0.14 463

LMCR-Stereo	0.26 386	0.18 410	0.49 390	0.28 502	0.14 306	0.36 445	0.23 402	0.54 467	0.34 301	0.39 453	0.40 378	0.29 316	0.29 413	0.37 345	0.27 400	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.13 435	0.09 311

DMCA-RVC	0.27 394	0.21 452	0.61 454	0.28 502	0.17 411	0.29 358	0.21 350	0.42 331	0.35 317	0.40 463	0.37 340	0.39 410	0.36 470	0.43 366	0.30 424	0.13 454	0.10 446	0.15 498	0.11 415	0.13 435	0.10 367

TDLM	0.30 433	0.21 452	0.38 271	0.28 502	0.15 356	0.33 412	0.32 503	0.52 448	0.47 457	0.38 438	0.43 415	0.39 410	0.29 413	0.91 552	0.28 404	0.14 479	0.08 380	0.13 457	0.11 415	0.12 420	0.10 367

zh-sn7	0.48 531	0.51 568	1.43 583	0.29 505	0.20 478	0.47 509	0.39 539	0.57 502	0.62 530	0.52 528	0.81 552	0.52 500	0.56 543	1.05 570	0.87 559	0.12 435	0.13 498	0.13 457	0.13 481	0.17 492	0.16 484

TCMNet	0.33 458	0.23 474	0.72 496	0.29 505	0.30 552	0.40 473	0.28 475	0.50 412	0.47 457	0.37 423	0.45 437	0.40 425	0.29 413	0.60 449	0.39 470	0.14 479	0.13 498	0.15 498	0.14 495	0.17 492	0.15 475

OMP-Stereo	0.23 311	0.14 318	0.35 220	0.29 505	0.13 262	0.21 193	0.16 136	0.37 276	0.33 291	0.34 383	0.30 256	0.34 365	0.19 271	0.70 493	0.24 371	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.07 126	0.06 89

IIG-Stereo	0.23 311	0.13 274	0.35 220	0.29 505	0.12 184	0.23 243	0.14 77	0.38 282	0.31 270	0.34 383	0.37 340	0.33 358	0.21 287	0.70 493	0.26 394	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.07 126	0.06 89

Pruner-Stereo	0.19 227	0.11 168	0.34 211	0.29 505	0.12 184	0.19 130	0.17 178	0.31 189	0.29 245	0.33 363	0.32 279	0.25 259	0.15 183	0.24 187	0.21 321	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.09 311

ADCS	0.58 552	0.40 549	1.35 581	0.29 505	0.24 523	0.55 535	0.45 554	0.67 558	0.83 567	0.76 565	0.71 539	0.68 554	0.60 550	0.76 517	2.23 607	0.16 507	0.16 530	0.16 509	0.17 525	0.22 532	0.22 541

AnyNet_C32	0.51 541	0.40 549	1.10 566	0.29 505	0.28 543	0.59 543	0.58 575	0.54 467	0.60 524	0.62 547	0.66 530	0.54 509	0.54 539	0.78 525	1.74 599	0.15 492	0.14 508	0.15 498	0.17 525	0.20 522	0.20 527

GANet	0.36 476	0.22 465	0.49 390	0.29 505	0.17 411	0.41 477	0.38 534	0.57 502	0.45 434	0.46 503	0.75 545	0.55 511	0.40 494	0.94 557	0.41 485	0.13 454	0.13 498	0.13 457	0.11 415	0.14 453	0.11 402

ETE_ROB	0.34 466	0.26 494	0.45 360	0.29 505	0.18 433	0.40 473	0.37 528	0.57 502	0.47 457	0.50 517	0.50 465	0.62 534	0.36 470	0.55 418	0.38 462	0.13 454	0.10 446	0.14 483	0.12 454	0.16 475	0.16 484

Wz-Net-SNSev	0.43 514	0.41 553	1.27 576	0.30 514	0.21 486	0.44 495	0.41 545	0.61 530	0.65 536	0.46 503	0.65 528	0.62 534	0.39 489	0.74 511	0.59 527	0.12 435	0.11 469	0.12 436	0.13 481	0.16 475	0.14 463

WZ-Net	0.52 545	0.38 547	1.90 592	0.30 514	0.24 523	0.57 539	0.48 565	0.62 538	0.78 559	0.50 517	0.71 539	0.68 554	0.54 539	0.98 565	0.84 556	0.13 454	0.10 446	0.11 398	0.12 454	0.19 513	0.20 527

NaN_ROB	0.41 506	0.28 504	0.62 462	0.30 514	0.19 460	0.51 524	0.47 561	0.58 511	0.59 520	0.56 539	0.47 454	0.49 482	0.41 498	1.21 581	0.64 538	0.12 435	0.18 543	0.12 436	0.13 481	0.11 384	0.14 463

MDST_ROB	0.48 531	0.14 318	0.95 546	0.30 514	0.21 486	1.33 595	0.32 503	0.77 572	0.56 514	1.06 584	0.71 539	0.49 482	0.35 466	1.26 584	0.38 462	0.13 454	0.11 469	0.16 509	0.13 481	0.12 420	0.12 425

LALA_ROB	0.36 476	0.25 483	0.46 368	0.30 514	0.21 486	0.47 509	0.39 539	0.61 530	0.51 487	0.52 528	0.51 471	0.69 556	0.36 470	0.50 392	0.43 489	0.17 518	0.11 469	0.16 509	0.14 495	0.17 492	0.15 475

MSMD_ROB	0.60 556	0.33 532	0.61 454	0.30 514	0.25 531	0.86 573	0.35 519	0.55 477	0.67 541	1.10 586	1.49 589	1.76 595	0.97 584	0.88 546	0.49 508	0.23 543	0.21 555	0.27 549	0.27 565	0.25 540	0.24 553

RP	0.35 471	0.22 465	0.51 412	0.31 520	0.24 523	0.37 451	0.28 475	0.50 412	0.58 519	0.40 463	0.63 525	0.61 532	0.47 524	0.61 456	0.39 470	0.16 507	0.15 523	0.17 515	0.15 504	0.17 492	0.17 496

Nwc_Net	0.37 486	0.25 483	0.68 485	0.31 520	0.24 523	0.44 495	0.30 492	0.65 547	0.50 483	0.37 423	0.69 538	0.58 523	0.45 515	0.60 449	0.40 477	0.15 492	0.12 486	0.19 531	0.21 540	0.14 453	0.13 442

SHD	0.42 509	0.27 501	0.81 516	0.31 520	0.25 531	0.42 484	0.22 377	0.66 553	0.94 580	0.63 549	0.60 512	0.59 525	0.47 524	0.59 446	0.58 526	0.15 492	0.13 498	0.16 509	0.16 516	0.20 522	0.22 541

PA-Net	0.37 486	0.28 504	0.83 523	0.31 520	0.28 543	0.39 468	0.42 548	0.51 429	0.55 511	0.34 383	0.42 402	0.41 432	0.36 470	0.79 527	0.49 508	0.12 435	0.23 564	0.16 509	0.23 550	0.12 420	0.18 509
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FBW_ROB	0.43 514	0.26 494	0.54 425	0.31 520	0.20 478	0.51 524	0.32 503	0.70 564	0.60 524	0.59 543	0.55 493	0.65 545	0.41 498	1.40 591	0.51 516	0.13 454	0.17 537	0.21 537	0.16 516	0.17 492	0.18 509

PSMNet_ROB	0.33 458	0.24 478	0.54 425	0.31 520	0.21 486	0.42 484	0.43 550	0.59 517	0.47 457	0.37 423	0.44 426	0.49 482	0.31 443	0.64 472	0.43 489	0.14 479	0.10 446	0.15 498	0.14 495	0.13 435	0.11 402

FC-DCNN v2	0.71 566	0.30 518	0.67 480	0.32 526	0.27 538	0.84 571	0.39 539	0.84 582	0.85 571	1.44 601	1.64 595	2.09 599	1.28 595	1.06 571	0.80 554	0.24 550	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.26 547	0.25 555

AF-Net	0.37 486	0.26 494	0.56 435	0.32 526	0.23 515	0.41 477	0.29 481	0.61 530	0.64 535	0.42 482	0.68 534	0.65 545	0.49 531	0.57 433	0.44 494	0.15 492	0.11 469	0.19 531	0.14 495	0.15 467	0.13 442

NCC-stereo	0.39 498	0.25 483	0.69 486	0.32 526	0.28 543	0.46 503	0.36 524	0.65 547	0.52 496	0.40 463	0.57 503	0.56 515	0.47 524	0.73 503	0.45 497	0.17 518	0.14 508	0.18 523	0.25 557	0.16 475	0.16 484

Abc-Net	0.39 498	0.25 483	0.69 486	0.32 526	0.28 543	0.46 503	0.36 524	0.65 547	0.52 496	0.40 463	0.57 503	0.56 515	0.47 524	0.73 503	0.45 497	0.17 518	0.14 508	0.18 523	0.25 557	0.16 475	0.16 484
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C01	0.65 560	0.58 573	2.60 602	0.32 526	0.26 536	0.88 574	0.61 578	0.63 545	0.62 530	0.68 556	0.96 565	0.76 562	0.60 550	0.96 561	1.43 590	0.16 507	0.16 530	0.17 515	0.17 525	0.23 535	0.23 548

FC-DCNN	0.70 565	0.30 518	0.69 486	0.32 526	0.27 538	0.81 570	0.39 539	0.79 576	0.82 563	1.41 597	1.58 594	1.98 597	1.26 593	1.02 568	0.77 550	0.24 550	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.26 547	0.26 557

DeepPrunerF	0.44 520	0.29 511	1.29 578	0.33 532	0.30 552	0.35 440	0.36 524	0.62 538	1.15 591	0.40 463	0.44 426	0.39 410	0.41 498	0.80 531	0.52 517	0.18 529	0.14 508	0.23 544	0.21 540	0.17 492	0.17 496

PWCDC_ROB	0.38 493	0.30 518	0.60 451	0.33 532	0.20 478	0.42 484	0.19 268	0.58 511	0.89 572	0.42 482	1.26 579	0.36 384	0.34 462	0.50 392	0.38 462	0.18 529	0.11 469	0.11 398	0.09 335	0.19 513	0.13 442

GASNet	0.36 476	0.46 557	0.88 535	0.34 534	0.23 515	0.35 440	0.22 377	0.60 526	0.53 501	0.40 463	0.37 340	0.45 460	0.30 427	0.79 527	0.35 453	0.15 492	0.10 446	0.14 483	0.14 495	0.22 532	0.12 425

HCRNet	0.24 342	0.25 483	0.33 201	0.34 534	0.16 388	0.27 317	0.18 222	0.43 344	0.35 317	0.30 311	0.35 321	0.32 351	0.22 300	0.44 370	0.20 296	0.13 454	0.08 380	0.13 457	0.11 415	0.10 336	0.09 311

Syn2CoEx	0.36 476	0.31 525	0.78 503	0.34 534	0.21 486	0.41 477	0.28 475	0.61 530	0.49 475	0.42 482	0.56 500	0.45 460	0.44 512	0.69 490	0.38 462	0.17 518	0.14 508	0.15 498	0.12 454	0.13 435	0.12 425

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 476	0.36 538	0.53 422	0.34 534	0.19 460	0.51 524	0.24 424	0.55 477	0.38 355	0.41 472	0.47 454	0.47 470	0.27 381	0.73 503	0.30 424	0.36 574	0.19 548	0.27 549	0.17 525	0.26 547	0.23 548

RGC	0.39 498	0.32 530	0.64 473	0.34 534	0.27 538	0.40 473	0.29 481	0.57 502	0.53 501	0.45 499	0.64 527	0.62 534	0.45 515	0.72 501	0.39 470	0.15 492	0.15 523	0.21 537	0.20 537	0.18 506	0.19 517

G-Net	0.46 525	0.25 483	0.86 532	0.34 534	0.28 543	0.90 576	0.35 519	0.47 380	0.45 434	0.68 556	1.22 577	0.64 544	0.60 550	0.61 456	0.57 521	0.16 507	0.14 508	0.17 515	0.13 481	0.22 532	0.19 517

XQC	0.43 514	0.37 543	0.96 548	0.34 534	0.25 531	0.53 534	0.34 515	0.60 526	0.73 554	0.51 522	0.46 447	0.57 520	0.47 524	0.70 493	0.72 546	0.17 518	0.12 486	0.18 523	0.15 504	0.25 540	0.23 548

RTS	0.78 574	0.48 561	4.68 607	0.34 534	0.28 543	1.12 584	0.46 557	0.62 538	1.03 582	0.73 560	0.89 562	0.60 528	0.59 548	1.61 594	1.16 581	0.14 479	0.11 469	0.15 498	0.15 504	0.21 525	0.19 517

RTSA	0.78 574	0.48 561	4.68 607	0.34 534	0.28 543	1.12 584	0.46 557	0.62 538	1.03 582	0.73 560	0.89 562	0.60 528	0.59 548	1.61 594	1.16 581	0.14 479	0.11 469	0.15 498	0.15 504	0.21 525	0.19 517

MultiAttention	1.02 587	0.13 274	0.43 340	0.35 543	0.43 568	5.36 613	1.71 613	0.69 562	0.53 501	0.36 416	0.63 525	0.55 511	0.22 300	7.60 621	0.43 489	0.09 309	0.06 168	0.14 483	0.24 552	0.26 547	0.30 563

PASM	0.45 523	0.35 535	0.90 538	0.35 543	0.33 557	0.39 468	0.38 534	0.50 412	0.61 528	0.52 528	0.51 471	0.62 534	0.45 515	0.93 555	0.48 506	0.26 554	0.29 574	0.29 561	0.33 570	0.29 558	0.26 557

DStereoO	0.46 525	0.32 530	0.51 412	0.36 545	0.29 551	0.38 459	0.45 554	0.55 477	0.60 524	0.47 510	0.49 462	0.48 476	0.73 567	0.59 446	0.69 544	0.81 598	0.18 543	0.38 571	0.19 535	0.46 574	0.20 527

testlalala2	0.18 184	0.10 94	0.50 401	0.36 545	0.25 531	0.23 243	0.14 77	0.34 222	0.24 177	0.25 219	0.25 207	0.21 205	0.12 108	0.16 43	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

FCDSN-DC	0.63 558	0.31 525	0.61 454	0.36 545	0.30 552	0.65 551	0.37 528	0.66 553	0.68 544	1.14 588	1.54 592	1.71 594	1.26 593	0.92 553	0.64 538	0.24 550	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.27 552	0.27 561
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DANet	0.35 471	0.23 474	0.60 451	0.36 545	0.22 502	0.39 468	0.25 441	0.48 393	0.43 408	0.52 528	0.50 465	0.59 525	0.41 498	0.76 517	0.49 508	0.13 454	0.11 469	0.14 483	0.12 454	0.17 492	0.15 475
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 471	0.26 494	0.49 390	0.36 545	0.22 502	0.41 477	0.41 545	0.53 459	0.42 401	0.47 510	0.46 447	0.61 532	0.39 489	0.55 418	0.37 460	0.16 507	0.13 498	0.21 537	0.21 540	0.16 475	0.16 484

CSAN	0.50 537	0.35 535	0.78 503	0.36 545	0.23 515	0.56 536	0.59 577	0.61 530	0.70 548	0.64 551	0.78 549	0.65 545	0.60 550	1.38 590	0.62 533	0.21 540	0.17 537	0.20 535	0.20 537	0.18 506	0.18 509

ELAS	0.74 571	0.36 538	0.85 531	0.36 545	0.33 557	1.36 596	0.77 590	0.93 586	0.92 576	1.41 597	1.53 591	1.16 581	1.17 589	0.95 560	1.03 569	0.26 554	0.25 568	0.28 557	0.28 568	0.31 560	0.30 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.43 514	0.47 559	0.65 474	0.37 552	0.23 515	0.51 524	0.29 481	0.66 553	0.49 475	0.46 503	0.51 471	0.48 476	0.38 483	0.96 561	0.35 453	0.34 572	0.23 564	0.55 582	0.25 557	0.31 560	0.20 527

ELAS_RVC	0.74 571	0.36 538	1.00 552	0.37 552	0.33 557	0.88 574	0.93 599	0.83 581	1.08 587	1.35 593	1.33 583	1.24 582	1.33 597	1.06 571	0.95 565	0.27 559	0.25 568	0.29 561	0.27 565	0.30 559	0.30 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 548	0.51 568	1.19 570	0.38 554	0.22 502	0.69 556	0.27 459	0.80 577	0.67 541	0.73 560	0.74 544	0.87 566	0.61 559	0.81 534	0.76 547	0.29 565	0.27 570	0.32 566	0.37 576	0.32 563	0.31 566

GANetREF_RVC	0.43 514	0.47 559	0.69 486	0.38 554	0.20 478	0.51 524	0.48 565	0.66 553	0.66 538	0.46 503	0.46 447	0.50 490	0.44 512	0.90 551	0.39 470	0.27 559	0.21 555	0.32 566	0.18 531	0.27 552	0.22 541
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 541	0.50 566	0.86 532	0.39 556	0.24 523	0.84 571	0.55 572	0.56 493	0.62 530	0.60 544	0.68 534	0.62 534	0.42 507	1.13 576	0.43 489	0.23 543	0.27 570	0.27 549	0.35 572	0.25 540	0.29 562

PVD	0.58 552	0.34 533	0.84 528	0.39 556	0.31 555	0.59 543	0.47 561	0.80 577	1.25 592	0.92 574	1.09 571	0.79 563	0.82 574	0.85 540	0.76 547	0.21 540	0.18 543	0.22 543	0.18 531	0.27 552	0.35 571

UDG	0.40 504	0.46 557	0.49 390	0.40 558	0.35 560	0.47 509	0.27 459	0.54 467	0.47 457	0.39 453	0.45 437	0.59 525	0.44 512	0.46 376	0.39 470	0.26 554	0.19 548	0.48 578	0.22 548	0.34 564	0.26 557

CAS	0.15 126	0.07 2	0.21 82	0.41 559	0.16 388	0.20 165	0.18 222	0.22 60	0.19 85	0.15 105	0.19 139	0.11 59	0.09 22	0.14 11	0.13 102	0.29 565	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.14 463

EKT-Stereo	0.38 493	0.12 210	0.38 271	0.42 560	3.88 614	0.21 193	0.17 178	0.35 247	0.28 226	0.20 173	0.20 156	0.23 237	0.15 183	0.28 269	0.16 191	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.09 311

MANE	1.41 595	0.36 538	0.74 501	0.43 561	0.41 565	2.16 606	0.80 592	2.39 613	3.38 609	2.22 610	3.06 612	3.54 612	2.73 613	2.15 606	1.94 604	0.28 562	0.27 570	0.30 563	0.46 582	0.28 557	0.34 570

PDISCO_ROB	0.43 514	0.30 518	0.67 480	0.43 561	0.36 561	0.67 554	0.32 503	0.72 567	0.76 556	0.43 488	0.53 486	0.63 542	0.40 494	0.66 483	0.47 505	0.21 540	0.12 486	0.21 537	0.19 535	0.25 540	0.20 527

DDUNet	0.41 506	0.50 566	0.48 385	0.44 563	0.39 562	0.46 503	0.32 503	0.50 412	0.43 408	0.45 499	0.52 479	0.57 520	0.36 470	0.48 383	0.33 444	0.33 571	0.21 555	0.55 582	0.25 557	0.37 568	0.32 569

Consistency-Raft	0.55 547	0.48 561	1.02 555	0.45 564	0.49 573	0.49 520	0.47 561	0.72 567	0.72 551	0.45 499	0.82 554	0.47 470	0.60 550	0.50 392	0.63 536	0.39 578	0.39 584	0.44 576	0.51 588	0.52 576	0.37 572

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 563	0.64 578	1.06 559	0.45 564	0.27 538	1.40 599	0.58 575	0.78 573	0.92 576	0.84 569	0.86 558	0.88 568	0.68 562	1.33 589	0.68 543	0.37 576	0.29 574	0.34 569	0.36 575	0.43 570	0.37 572

PSMNet-RUCA	0.37 486	0.41 553	0.66 479	0.46 566	0.41 565	0.34 425	0.25 441	0.57 502	0.45 434	0.39 453	0.52 479	0.43 445	0.33 453	0.41 361	0.29 416	0.25 553	0.14 508	0.33 568	0.21 540	0.31 560	0.22 541

anonymity	0.56 548	0.54 571	0.70 492	0.47 567	0.61 584	0.56 536	0.43 550	0.69 562	0.49 475	0.63 549	0.55 493	0.54 509	0.60 550	0.61 456	0.57 521	0.55 584	0.53 595	0.50 579	0.54 592	0.51 575	0.56 586

SQANet	0.40 504	0.48 561	0.67 480	0.48 568	0.39 562	0.48 515	0.22 377	0.51 429	0.43 408	0.40 463	0.47 454	0.47 470	0.33 453	0.54 416	0.32 437	0.36 574	0.15 523	0.40 574	0.21 540	0.45 572	0.31 566

NVStereoNet_ROB	0.67 562	0.49 565	0.83 523	0.48 568	0.40 564	0.51 524	0.46 557	0.70 564	0.77 558	0.84 569	1.72 597	1.02 575	0.83 575	1.23 582	0.79 553	0.32 570	0.38 583	0.40 574	0.46 582	0.36 567	0.41 576
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LE_ROB	1.76 603	0.20 438	2.68 603	0.48 568	0.52 578	0.78 567	0.96 600	0.84 582	6.61 619	7.40 621	2.08 605	2.08 598	4.83 615	1.27 585	3.79 614	0.10 358	0.08 380	0.12 436	0.11 415	0.11 384	0.10 367

MSAF-DinoV2	0.76 573	0.44 555	1.98 593	0.49 571	0.16 388	0.58 540	0.31 497	0.81 579	0.83 567	0.41 472	0.52 479	0.98 574	0.58 547	4.97 617	1.03 569	0.11 397	0.07 294	0.10 342	0.24 552	0.27 552	0.26 557

DStereoSA	0.81 576	0.37 543	1.08 561	0.51 572	0.65 587	0.67 554	1.44 612	0.74 569	1.06 585	0.54 536	1.67 596	0.49 482	1.78 603	0.96 561	1.69 597	0.28 562	0.43 587	0.27 549	0.51 588	0.40 569	0.58 589

DGSMNet	0.61 557	0.29 511	0.91 539	0.51 572	0.70 589	0.62 549	1.38 611	0.59 517	0.55 511	0.37 423	0.61 519	0.52 500	0.33 453	0.65 479	0.43 489	0.53 581	0.60 602	0.67 587	0.61 597	0.63 583	0.61 596

SGM+DAISY	0.87 578	0.66 580	1.30 579	0.51 572	0.60 583	1.03 581	0.84 596	0.76 571	0.73 554	1.39 595	1.51 590	1.31 585	1.22 591	1.11 573	1.08 572	0.57 586	0.53 595	0.51 581	0.51 588	0.54 577	0.61 596

SPS-STEREO	0.69 564	0.61 576	0.98 550	0.52 575	0.57 581	0.74 561	0.50 568	0.78 573	0.62 530	0.95 578	0.86 558	0.94 570	0.70 564	1.01 567	0.87 559	0.58 587	0.51 592	0.50 579	0.50 587	0.55 578	0.58 589
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DStereoFS	0.84 577	0.66 580	0.80 513	0.53 576	0.50 575	1.23 590	0.55 572	0.94 587	1.32 594	0.89 571	1.32 581	1.04 576	2.32 610	1.29 587	1.14 577	0.31 569	0.35 581	0.30 563	0.39 579	0.34 564	0.60 592

BEATNet-Init1	4.73 614	2.61 612	13.29 625	0.58 577	0.53 579	10.12 621	3.33 617	4.83 618	5.01 617	8.75 622	8.51 620	14.08 629	7.60 621	7.70 622	5.34 618	0.28 562	0.28 573	0.34 569	0.37 576	0.57 579	0.45 578

JetBlue	1.14 591	0.76 584	2.36 597	0.59 578	0.75 591	3.04 610	1.78 614	1.11 591	0.90 574	0.94 576	1.10 572	1.66 593	1.28 595	2.09 604	1.72 598	0.43 580	0.36 582	0.38 571	0.38 578	0.58 580	0.56 586

SAMSARA	0.56 548	0.39 548	0.80 513	0.60 579	0.46 570	1.00 580	1.23 610	0.67 558	0.68 544	0.71 559	0.54 489	0.89 569	0.57 546	0.81 534	0.62 533	0.19 535	0.22 559	0.18 523	0.18 531	0.27 552	0.25 555

MFMNet_re	0.72 567	0.76 584	0.99 551	0.62 580	0.70 589	0.77 564	0.67 581	0.75 570	0.83 567	0.78 567	0.86 558	0.69 556	0.78 569	0.71 496	0.61 531	0.66 590	0.59 601	0.61 586	0.58 596	0.68 589	0.71 600

otaku	0.57 551	0.62 577	0.87 534	0.63 581	0.44 569	0.73 560	0.37 528	0.65 547	0.66 538	0.51 522	0.75 545	0.66 549	0.45 515	0.69 490	0.46 503	0.53 581	0.34 580	0.55 582	0.35 572	0.60 581	0.45 578

Ntro	0.58 552	0.64 578	0.92 541	0.66 582	0.50 575	0.77 564	0.36 524	0.66 553	0.70 548	0.50 517	0.59 507	0.65 545	0.51 536	0.75 512	0.45 497	0.56 585	0.32 578	0.56 585	0.34 571	0.63 583	0.46 581

MonStereo1	0.93 582	0.56 572	0.82 520	0.69 583	0.58 582	1.37 597	0.35 519	0.94 587	1.25 592	0.93 575	1.90 600	1.52 590	2.10 607	1.27 585	0.77 550	0.69 591	0.33 579	0.75 591	0.47 584	0.70 590	0.57 588

test_for_model	0.29 425	0.89 591	0.34 211	0.69 583	0.49 573	0.20 165	0.16 136	0.30 177	0.23 162	0.28 251	0.15 87	0.13 84	0.11 82	0.17 62	0.13 102	0.29 565	0.10 446	0.06 32	0.04 1	0.86 596	0.18 509

MADNet+	1.01 585	1.16 603	4.72 609	0.70 585	0.47 571	1.24 591	0.96 600	0.97 589	0.89 572	0.65 553	0.77 548	0.87 566	0.85 578	2.09 604	1.68 595	0.38 577	0.39 584	0.31 565	0.27 565	0.43 570	0.39 574

ACVNet_1	0.72 567	0.81 586	1.37 582	0.72 586	0.53 579	0.77 564	0.42 548	0.85 585	0.90 574	0.74 563	0.75 545	1.32 586	0.72 566	1.02 568	0.55 520	0.54 583	0.31 577	0.71 589	0.35 572	0.64 585	0.45 578

ACVNet-4b	0.72 567	0.81 586	1.33 580	0.72 586	0.50 575	0.80 569	0.31 497	0.71 566	0.80 561	0.50 517	0.72 543	0.95 572	0.43 511	0.96 561	1.20 585	1.13 610	0.21 555	0.76 592	0.45 581	0.65 586	0.46 581

DispFullNet	0.66 561	0.89 591	1.59 587	0.77 588	1.21 606	0.51 524	0.23 402	0.59 517	0.72 551	0.69 558	0.61 519	0.69 556	0.91 580	0.79 527	0.48 506	0.27 559	0.12 486	0.73 590	0.30 569	0.65 586	0.40 575

RainbowNet	0.72 567	0.89 591	1.02 555	0.82 589	0.63 586	0.78 567	0.52 569	0.81 579	0.93 578	0.60 544	0.79 550	0.80 564	0.60 550	0.80 531	0.57 521	0.78 596	0.55 598	0.78 593	0.49 585	0.76 592	0.58 589

ACVNet_2	0.89 579	0.87 590	1.25 574	0.82 589	0.62 585	0.97 579	0.62 579	1.14 592	1.42 597	1.00 581	1.40 584	1.47 589	0.84 576	1.11 573	0.66 541	0.61 588	0.43 587	0.78 593	0.49 585	0.75 591	0.52 584

WAO-7	1.01 585	0.89 591	0.93 543	0.83 591	0.66 588	1.18 586	0.81 594	1.40 597	1.57 600	1.11 587	1.76 599	1.45 588	1.19 590	1.50 593	1.14 577	0.61 588	0.62 605	0.70 588	0.68 600	0.66 588	0.60 592

PWCK	1.00 583	1.17 604	1.70 591	0.91 592	0.41 565	1.19 588	0.92 598	1.10 590	1.14 590	1.16 589	1.14 574	1.25 583	0.88 579	1.75 600	1.04 571	0.87 601	0.50 590	0.87 596	0.53 591	0.96 602	0.52 584

WAO-6	1.07 589	0.93 595	0.92 541	0.96 593	0.78 594	1.28 593	0.75 587	1.34 595	2.00 604	1.02 583	1.54 592	1.59 591	1.22 591	1.31 588	1.14 577	0.78 596	0.55 598	1.02 602	0.75 604	0.83 593	0.69 599

IMH-64-1	0.91 580	0.86 588	0.84 528	0.97 594	0.75 591	0.92 577	0.71 583	1.27 593	1.10 588	0.89 571	1.45 586	1.14 578	0.96 582	1.19 578	0.84 556	0.74 593	0.51 592	0.97 598	0.55 593	0.84 594	0.60 592

IMH-64	0.91 580	0.86 588	0.84 528	0.97 594	0.75 591	0.92 577	0.71 583	1.27 593	1.10 588	0.89 571	1.45 586	1.14 578	0.96 582	1.19 578	0.84 556	0.74 593	0.51 592	0.97 598	0.55 593	0.84 594	0.60 592

IMH	1.05 588	0.95 596	1.00 552	1.01 596	0.78 594	1.11 583	0.68 582	1.38 596	1.43 598	1.00 581	1.72 597	1.43 587	1.14 586	1.73 599	0.89 561	1.09 607	0.55 598	0.99 600	0.57 595	0.87 597	0.62 598

LVE	1.13 590	1.02 597	1.28 577	1.01 596	0.80 597	1.29 594	0.81 594	1.47 600	1.96 602	1.07 585	1.90 600	1.90 596	1.01 585	1.48 592	0.91 562	0.93 604	0.61 604	0.94 597	0.69 601	0.87 597	0.75 604

Dean	1.17 592	1.04 599	1.49 586	1.03 598	0.78 594	1.20 589	0.77 590	1.48 601	1.96 602	1.28 591	1.99 603	2.15 600	1.14 586	1.25 583	1.00 568	0.81 598	0.60 602	1.01 601	0.69 601	0.92 601	0.74 603

GCST	0.47 528	0.60 575	0.57 438	1.04 599	0.48 572	0.38 459	0.11 17	0.40 305	0.32 279	0.41 472	0.34 310	0.29 316	0.17 231	0.46 376	0.19 278	0.69 591	0.42 586	0.79 595	0.62 598	0.62 582	0.46 581

WAO-8	1.46 598	1.10 601	1.09 562	1.10 600	0.84 598	2.06 603	0.75 587	1.84 606	3.83 612	1.44 601	2.21 606	2.15 600	1.43 599	3.17 610	1.19 583	0.91 602	0.65 607	1.09 603	0.79 605	0.90 599	0.71 600

TorneroNet-64	1.43 596	1.03 598	1.20 571	1.10 600	0.86 600	2.26 607	0.73 586	1.84 606	3.84 614	1.25 590	2.25 608	2.69 608	1.42 598	1.76 601	1.43 590	0.76 595	0.50 590	1.09 603	0.66 599	1.23 606	0.76 605

Venus	1.46 598	1.10 601	1.09 562	1.10 600	0.84 598	2.06 603	0.75 587	1.84 606	3.83 612	1.44 601	2.21 606	2.15 600	1.43 599	3.17 610	1.19 583	0.91 602	0.65 607	1.09 603	0.79 605	0.90 599	0.71 600

JetRed	2.30 608	2.64 613	6.12 611	1.12 603	1.38 609	5.85 616	3.29 616	1.99 609	1.67 601	1.98 608	1.95 602	2.16 603	1.60 602	2.48 608	4.10 615	1.05 605	1.60 613	1.09 603	1.01 611	1.67 611	1.28 612

TorneroNet	2.22 606	1.08 600	1.24 573	1.14 604	0.90 601	5.58 614	0.80 592	2.12 611	8.69 620	2.58 612	5.42 617	3.88 613	1.97 605	1.78 603	1.87 601	0.86 600	0.54 597	1.15 607	0.74 603	1.23 606	0.85 606

UNDER WATER-64	1.55 600	1.19 605	2.52 600	1.31 605	0.95 602	2.12 605	1.21 609	1.45 599	3.19 608	1.43 600	1.32 581	2.64 607	2.04 606	1.63 596	1.83 600	1.11 608	0.67 609	1.28 608	0.92 608	1.19 604	1.02 609

UNDER WATER	1.59 601	1.22 606	2.36 597	1.38 606	1.03 603	1.67 602	1.10 606	1.54 604	3.63 610	1.44 601	1.47 588	2.85 609	2.25 609	1.67 597	1.94 604	1.06 606	0.62 605	1.31 609	0.93 609	1.21 605	1.02 609

notaker	1.45 597	1.34 607	1.48 584	1.40 607	1.07 604	1.18 586	0.85 597	1.48 601	1.40 596	1.51 606	3.46 613	2.40 605	1.81 604	1.76 601	1.45 593	1.11 608	0.69 610	1.38 610	0.87 607	1.31 608	0.97 608

ktn	1.77 604	1.36 608	1.22 572	1.43 608	1.14 605	1.52 600	1.08 605	1.51 603	3.96 615	2.77 614	4.69 615	3.35 611	1.46 601	1.69 598	1.25 587	1.43 612	0.77 611	1.45 611	0.99 610	1.32 609	0.96 607

KSHMR	1.89 605	1.36 608	1.60 588	1.47 609	1.22 607	1.38 598	1.06 604	1.79 605	5.97 618	1.42 599	5.65 618	2.98 610	1.14 586	2.23 607	1.20 585	1.27 611	1.12 612	1.46 612	1.10 612	1.32 609	1.15 611

HanzoNet	2.97 609	1.69 610	2.29 596	1.74 610	1.33 608	1.53 601	1.03 603	1.99 609	2.64 607	5.51 618	5.16 616	5.90 618	6.82 620	4.32 616	3.29 612	3.16 618	2.02 618	1.92 614	2.87 619	2.24 613	1.89 614

LSM	1.64 602	0.40 549	2.56 601	2.02 611	17.61 625	0.51 524	0.52 569	0.61 530	0.76 556	0.82 568	1.11 573	0.63 542	0.54 539	0.75 512	0.49 508	0.16 507	0.24 566	0.18 523	0.21 540	0.25 540	2.42 616

tt	4.71 613	0.10 94	3.94 605	2.06 612	1.53 610	10.14 622	16.88 623	9.27 624	4.98 616	1.39 595	1.02 569	4.68 614	4.90 616	3.35 613	5.86 619	5.76 622	9.15 627	2.24 618	2.53 617	3.10 614	1.32 613

MADNet++	2.26 607	1.80 611	2.06 594	2.13 613	1.97 611	2.61 609	1.79 615	2.38 612	2.16 605	2.75 613	2.65 610	2.38 604	2.43 611	3.17 610	3.21 611	2.17 615	1.95 616	1.94 615	1.63 614	2.06 612	2.01 615

DPSimNet_ROB	4.34 612	4.23 614	6.89 613	3.67 614	3.68 612	4.75 611	5.21 619	2.67 614	3.68 611	5.82 619	3.95 614	5.57 615	6.72 619	3.46 614	4.48 616	4.05 621	2.88 619	4.68 621	3.12 621	3.69 615	3.62 619

PML	16.10 627	12.82 628	6.78 612	5.23 615	7.76 616	33.92 634	66.56 641	5.30 619	10.28 622	26.12 640	68.59 641	20.51 631	13.49 630	10.06 624	6.78 621	5.96 623	2.00 617	6.04 625	2.18 616	8.96 623	2.60 617

DGTPSM_ROB	8.34 617	5.10 615	10.37 623	5.31 616	10.18 618	8.33 618	23.60 628	6.06 620	13.41 627	4.90 615	10.87 625	5.65 616	10.44 622	6.17 618	12.59 623	3.74 619	7.55 622	3.69 619	7.26 624	4.14 617	7.46 621

DPSMNet_ROB	8.40 618	5.11 616	10.49 624	5.58 617	10.25 619	8.34 619	23.62 629	6.07 621	13.45 628	4.93 616	10.88 626	5.66 617	10.44 622	6.24 619	12.64 624	3.98 620	7.61 623	3.76 620	7.30 625	4.20 618	7.51 622

USTest	6.88 615	5.23 617	5.63 610	7.22 618	7.29 615	14.34 624	22.76 624	8.48 622	9.32 621	5.42 617	6.39 619	6.29 621	6.64 618	6.92 620	8.62 622	1.94 613	3.29 620	2.16 617	2.55 618	3.85 616	3.29 618

Anonymous_1	16.62 628	9.35 620	9.84 615	10.66 619	14.64 623	18.66 629	27.12 630	12.64 628	13.51 629	10.76 628	10.30 624	10.13 623	10.60 624	11.06 628	12.74 625	15.87 635	7.74 624	16.92 632	43.48 638	58.66 641	7.68 623

DPSM_ROB	11.49 622	9.87 624	10.35 621	11.13 620	11.31 621	19.11 630	27.51 631	13.37 629	14.21 630	10.31 626	11.06 627	10.96 627	11.27 628	11.96 629	13.59 626	6.78 624	8.19 625	6.03 623	7.09 622	7.93 621	7.73 624

DPSM	11.49 622	9.87 624	10.35 621	11.13 620	11.31 621	19.11 630	27.51 631	13.37 629	14.21 630	10.31 626	11.06 627	10.96 627	11.27 628	11.96 629	13.59 626	6.78 624	8.19 625	6.03 623	7.09 622	7.93 621	7.73 624

TCMNet-wrong-test	4.29 611	5.57 618	4.65 606	11.33 622	10.39 620	5.73 615	4.48 618	4.13 617	1.02 581	1.91 607	2.39 609	6.16 620	3.62 614	3.84 615	4.50 617	1.99 614	0.47 589	1.97 616	1.69 615	5.69 620	4.31 620

LRCNet_RVC	10.90 621	14.34 629	9.35 614	15.35 623	8.04 617	1.08 582	0.34 515	8.78 623	0.70 548	12.63 629	16.05 629	9.85 622	6.54 617	8.57 623	6.34 620	20.27 636	5.40 621	23.70 634	21.88 635	14.87 627	13.83 629

HaxPig	17.72 629	20.22 638	19.73 627	16.53 624	16.51 624	9.27 620	9.33 620	14.34 631	13.27 626	18.65 630	18.70 630	17.35 630	16.77 631	17.04 631	16.45 631	22.05 637	20.89 637	22.27 633	21.53 634	21.29 634	22.13 638

MEDIAN_ROB	21.21 630	24.62 639	23.47 636	19.58 625	19.65 629	13.22 623	10.96 621	17.88 632	17.00 632	22.14 639	22.02 632	20.86 632	20.36 632	21.06 632	19.71 632	25.63 638	24.13 638	26.21 635	25.20 636	25.17 635	25.38 639

xxxxx1	15.27 624	9.54 621	10.31 618	20.13 626	18.88 626	17.08 625	23.03 625	10.36 625	10.99 623	9.21 623	9.62 621	10.74 624	10.61 625	10.72 625	13.89 628	7.97 626	9.20 628	31.85 637	44.72 639	12.84 624	13.69 626

tt_ll	15.27 624	9.54 621	10.31 618	20.13 626	18.88 626	17.08 625	23.03 625	10.36 625	10.99 623	9.21 623	9.62 621	10.74 624	10.61 625	10.72 625	13.89 628	7.97 626	9.20 628	31.85 637	44.72 639	12.84 624	13.69 626

ff	15.27 624	9.54 621	10.31 618	20.13 626	18.88 626	17.08 625	23.03 625	10.36 625	10.99 623	9.21 623	9.62 621	10.74 624	10.61 625	10.72 625	13.89 628	7.97 626	9.20 628	31.85 637	44.72 639	12.84 624	13.69 626

CasAABBNet	23.10 631	19.86 632	20.64 632	22.47 629	22.73 630	38.41 638	55.50 638	26.89 638	28.70 639	20.61 636	22.15 635	22.08 636	22.75 636	23.99 633	27.36 635	13.59 629	16.48 632	12.14 626	14.27 627	15.95 628	15.53 631

RAFT-FEzeroshot	23.10 631	19.88 634	20.56 630	22.49 630	22.75 632	38.38 635	55.50 638	26.84 636	28.66 637	20.60 634	22.10 633	22.05 633	22.74 634	24.00 635	27.37 637	13.59 629	16.48 632	12.14 626	14.28 628	15.96 629	15.54 632

RAFT-FE	23.10 631	19.88 634	20.56 630	22.49 630	22.75 632	38.38 635	55.50 638	26.84 636	28.66 637	20.60 634	22.10 633	22.05 633	22.74 634	24.00 635	27.37 637	13.59 629	16.48 632	12.14 626	14.28 628	15.96 629	15.54 632

FlowAnything	23.14 634	19.87 633	20.79 633	22.50 632	22.74 631	38.39 637	55.46 636	26.89 638	28.72 640	20.77 638	22.29 637	22.07 635	22.72 633	23.99 633	27.41 639	13.60 632	16.55 636	12.15 629	14.36 631	15.97 631	15.52 630

Selective-RAFT-Error	23.16 635	19.93 636	20.87 634	22.54 633	22.81 634	38.52 640	55.47 637	27.01 641	28.83 641	20.66 637	22.25 636	22.09 637	22.80 638	24.09 637	27.36 635	13.61 633	16.48 632	12.15 629	14.28 628	15.99 632	15.57 634

LSM0	24.24 636	19.98 637	22.32 635	24.22 634	40.14 640	38.48 639	55.20 635	26.95 640	28.57 636	20.49 633	21.83 631	22.26 638	22.75 636	24.22 638	27.30 634	13.66 634	16.32 631	12.19 631	14.15 626	16.10 633	17.66 635

AVERAGE_ROB	25.43 637	29.06 640	27.24 637	24.63 635	24.20 637	17.73 628	12.61 622	22.29 635	21.39 635	26.79 641	26.16 640	25.20 639	24.64 641	25.07 639	23.53 633	29.96 639	28.40 639	30.60 636	29.58 637	29.72 636	29.84 640

RSGM-EC	29.65 638	17.75 630	10.04 616	35.31 636	33.15 638	26.42 632	46.65 633	19.89 633	17.74 633	18.92 631	23.36 638	30.14 640	23.59 639	41.87 640	45.99 640	59.56 640	34.38 640	33.25 640	20.37 632	34.97 637	19.60 636

acva	29.65 638	17.75 630	10.04 616	35.31 636	33.15 638	26.42 632	46.65 633	19.89 633	17.74 633	18.92 631	23.36 638	30.14 640	23.59 639	41.87 640	45.99 640	59.56 640	34.38 640	33.25 640	20.37 632	34.97 637	19.60 636

test_example2	101.33 640	108.28 641	68.15 639	98.43 638	106.93 641	89.75 641	102.43 642	36.80 642	97.65 642	129.04 642	130.15 642	65.26 642	66.62 642	92.11 642	80.24 642	144.10 642	199.48 642	81.81 642	103.01 642	125.01 642	101.27 641

DLNR_Zeroshot_test	10.44 619	12.10 626	19.93 628	106.08 639	23.66 636	0.14 20	0.13 52	3.22 615	0.17 56	0.16 129	0.23 184	0.16 150	0.10 53	0.31 308	0.15 165	2.36 616	0.06 168	0.07 97	0.07 161	39.70 639	0.06 89

DLNR-FE	10.45 620	12.13 627	19.94 629	106.10 640	23.12 635	0.14 20	0.13 52	3.28 616	0.17 56	0.16 129	0.23 184	0.16 150	0.10 53	0.31 308	0.15 165	2.41 617	0.06 168	0.07 97	0.07 161	40.22 640	0.06 89

ccccc		256.29 642		354.40 641	364.36 642	149.10 642		152.89 643		153.93 643		164.00 643		268.02 643		390.55 643	349.22 643	244.59 643	219.82 643	412.30 643

GS-Stereo							0.16 136	0.26 111	0.18 68	0.13 66	0.15 87	0.10 39	0.09 22	0.16 43	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.08 196	0.08 249

FSD					0.24 523	0.27 317	0.27 459	0.31 189	0.29 245	0.26 231	0.27 224	0.28 305	0.27 381	0.28 269	0.26 394	0.23 543	0.22 559	0.27 549	0.26 561	0.25 540

ASD4		6.65 619

Low-res two-view benchmark