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

MatchStereo	0.24 55	0.38 236	1.37 152	0.20 6	0.10 2	0.22 5	0.14 20	0.41 54	0.40 107	0.14 4	0.25 89	0.15 33	0.15 30	0.25 15	0.18 24	0.09 88	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.18 2	0.19 8	0.65 41	0.20 6	0.12 11	0.30 21	0.14 20	0.29 6	0.28 13	0.16 14	0.13 12	0.18 60	0.15 30	0.25 15	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10

HiDET	0.19 4	0.20 14	0.62 33	0.20 6	0.13 28	0.36 57	0.13 9	0.35 19	0.31 17	0.16 14	0.14 16	0.17 49	0.15 30	0.25 15	0.23 123	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10

LCMNet	0.20 8	0.21 27	0.61 26	0.20 6	0.13 28	0.39 76	0.14 20	0.34 18	0.34 36	0.16 14	0.16 23	0.16 40	0.15 30	0.27 34	0.22 112	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 41

Monster-pub-mixall	0.21 19	0.31 172	0.69 51	0.21 17	0.13 28	0.27 10	0.12 4	0.37 27	0.26 6	0.21 55	0.19 37	0.15 33	0.12 8	0.47 223	0.29 209	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.08 29	0.12 161

StereoAnything_RVC	0.35 141	1.25 562	1.82 293	0.20 6	0.12 11	0.26 9	0.15 33	0.43 69	0.37 76	0.14 4	0.10 2	0.11 1	0.19 95	0.46 212	0.14 1	0.11 269	0.09 219	0.08 45	0.05 1	0.76 577	0.18 329

trnet	0.28 77	0.26 99	1.32 140	0.19 2	0.12 11	0.54 229	0.15 33	0.48 114	0.46 175	0.27 146	0.33 167	0.24 110	0.21 116	0.30 69	0.21 90	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.09 52	0.07 10

LoS_RVC	0.29 88	0.33 189	1.19 114	0.25 93	0.34 425	0.43 113	0.22 162	0.42 61	0.32 22	0.22 66	0.33 167	0.23 93	0.24 154	0.31 75	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.10 69	0.31 484

CAS	0.35 141	0.25 82	1.30 136	0.79 561	0.34 425	0.51 194	0.23 196	0.46 90	0.39 94	0.22 66	0.31 151	0.20 70	0.17 50	0.28 45	0.23 123	0.73 583	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 52	0.37 519

LoS	0.31 106	0.30 158	1.52 187	0.23 53	0.13 28	0.54 229	0.20 110	0.48 114	0.49 205	0.25 116	0.28 118	0.37 210	0.24 154	0.38 150	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.05 1	0.15 184	0.07 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 98	0.27 107	1.09 98	0.23 53	0.50 520	0.40 87	0.20 110	0.46 90	0.44 148	0.22 66	0.28 118	0.26 137	0.19 95	0.33 100	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.15 184	0.49 549

CREStereo	0.28 77	0.30 158	1.33 142	0.19 2	0.13 28	0.55 244	0.17 61	0.48 114	0.46 175	0.27 146	0.33 167	0.24 110	0.21 116	0.31 75	0.21 90	0.11 269	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.10 69	0.07 10
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 106	0.35 213	1.30 136	0.20 6	0.14 45	0.57 278	0.25 253	0.46 90	0.42 133	0.27 146	0.32 158	0.27 151	0.24 154	0.39 156	0.23 123	0.43 562	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.18 270	0.07 10

LACA2	0.25 61	0.74 418	1.30 136	0.20 6	0.10 2	0.39 76	0.17 61	0.32 11	0.36 66	0.15 6	0.15 17	0.18 60	0.14 17	0.22 4	0.14 1	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1

LACA1	0.19 4	0.39 246	0.60 23	0.19 2	0.10 2	0.42 107	0.15 33	0.31 9	0.34 36	0.15 6	0.11 4	0.14 15	0.15 30	0.25 15	0.15 3	0.09 88	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

Test_v1	0.21 19	0.27 107	0.95 85	0.20 6	0.14 45	0.28 13	0.15 33	0.37 27	0.27 8	0.16 14	0.18 33	0.15 33	0.13 14	0.25 15	0.19 42	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.11 119

VMStereo-Base	0.26 65	0.27 107	1.26 128	0.20 6	0.12 11	0.42 107	0.17 61	0.37 27	0.40 107	0.22 66	0.31 151	0.29 171	0.21 116	0.32 87	0.20 70	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

BridgeDepth_RVC	0.20 8	0.20 14	0.74 58	0.17 1	0.12 11	0.32 32	0.12 4	0.33 14	0.46 175	0.15 6	0.15 17	0.16 40	0.19 95	0.23 8	0.18 24	0.10 192	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.19 4	0.20 14	0.60 23	0.20 6	0.11 5	0.39 76	0.15 33	0.35 19	0.27 8	0.18 31	0.15 17	0.17 49	0.16 41	0.26 29	0.21 90	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 65

VIP-Stereo	0.28 77	0.56 341	1.05 93	0.23 53	0.19 200	0.52 213	0.17 61	0.44 77	0.39 94	0.18 31	0.25 89	0.24 110	0.15 30	0.33 100	0.19 42	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.14 164	0.32 490

GEAStereo	0.35 141	0.32 180	1.17 110	0.53 514	0.60 547	0.55 244	0.21 135	0.40 44	0.27 8	0.20 45	0.22 63	0.16 40	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.11 269	0.37 554	0.08 45	0.06 14	0.33 464	0.71 571

BridgeDepth	0.19 4	0.30 158	0.55 14	0.23 53	0.09 1	0.38 72	0.15 33	0.32 11	0.33 30	0.16 14	0.12 9	0.23 93	0.19 95	0.27 34	0.15 3	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.36 151	0.34 204	1.13 102	0.53 514	0.44 499	0.54 229	0.27 300	0.40 44	0.27 8	0.20 45	0.33 167	0.16 40	0.22 126	0.36 131	0.25 163	0.11 269	0.37 554	0.08 45	0.06 14	0.38 509	0.71 571

252Zero-FE	0.62 418	0.27 107	0.83 69	0.24 74	0.13 28	0.31 26	0.13 9	0.39 40	0.32 22	8.03 623	0.23 72	0.12 2	0.12 8	0.26 29	0.44 344	0.09 88	0.12 342	0.07 1	0.06 14	0.09 52	0.12 161

Zero-FE251	0.56 379	0.29 144	1.27 131	0.26 125	0.16 98	0.44 120	0.16 50	0.44 77	0.35 44	5.31 620	0.19 37	0.22 84	0.19 95	0.24 10	1.08 501	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.13 198

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 14	0.51 2	0.22 40	0.17 127	0.35 49	0.14 20	0.27 4	0.25 4	0.19 37	0.21 51	0.14 15	0.15 30	0.27 34	0.16 8	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 221

Replicate-Monster	0.23 49	0.40 253	0.94 84	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.13 9	0.40 44	0.36 66	0.22 66	0.15 17	0.15 33	0.15 30	0.40 161	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.15 260

asda	0.22 41	0.25 82	0.70 53	0.21 17	0.16 98	0.43 113	0.16 50	0.44 77	0.35 44	0.22 66	0.20 44	0.14 15	0.20 107	0.25 15	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

asd	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.22 40	0.17 127	0.41 94	0.14 20	0.35 19	0.32 22	0.24 97	0.20 44	0.15 33	0.18 74	0.26 29	0.16 8	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.08 41

qwe	0.21 19	0.22 43	0.61 26	0.21 17	0.20 215	0.41 94	0.15 33	0.46 90	0.35 44	0.26 134	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.31 75	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

2.25w	0.21 19	0.22 43	0.51 2	0.21 17	0.14 45	0.36 57	0.13 9	0.42 61	0.34 36	0.23 88	0.27 110	0.14 15	0.18 74	0.33 100	0.24 148	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4.25_new	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4.5w_new	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4.5_new	0.21 19	0.22 43	0.63 34	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.17 61	0.40 44	0.35 44	0.25 116	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.22 4	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

4.5w-stereo	0.21 19	0.22 43	0.63 34	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.17 61	0.40 44	0.35 44	0.25 116	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.22 4	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

4.25w-stereo	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4w-stereo	0.20 8	0.21 27	0.57 19	0.21 17	0.15 71	0.39 76	0.13 9	0.39 40	0.33 30	0.22 66	0.21 51	0.13 4	0.20 107	0.29 59	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

2.5w	0.21 19	0.23 61	0.50 1	0.22 40	0.15 71	0.39 76	0.19 89	0.47 106	0.36 66	0.21 55	0.22 63	0.13 4	0.17 50	0.33 100	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

2.75w_new	0.21 19	0.21 27	0.57 19	0.20 6	0.14 45	0.40 87	0.18 79	0.47 106	0.36 66	0.24 97	0.20 44	0.13 4	0.19 95	0.31 75	0.21 90	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 10

3.25w_new	0.20 8	0.20 14	0.52 5	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.14 20	0.43 69	0.35 44	0.23 88	0.21 51	0.16 40	0.18 74	0.27 34	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

3.25w	0.20 8	0.20 14	0.52 5	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.14 20	0.43 69	0.35 44	0.23 88	0.21 51	0.16 40	0.18 74	0.27 34	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

3.75w	0.21 19	0.21 27	0.61 26	0.21 17	0.20 215	0.44 120	0.16 50	0.44 77	0.30 16	0.22 66	0.20 44	0.13 4	0.18 74	0.29 59	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

3.5w_stereo	0.21 19	0.22 43	0.55 14	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.14 20	0.43 69	0.33 30	0.21 55	0.24 82	0.14 15	0.18 74	0.34 112	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

3w_stereo	0.21 19	0.22 43	0.59 22	0.22 40	0.12 11	0.37 61	0.22 162	0.50 128	0.38 81	0.22 66	0.21 51	0.12 2	0.22 126	0.26 29	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.08 41

2w_stereo	0.21 19	0.19 8	0.51 2	0.22 40	0.13 28	0.41 94	0.20 110	0.50 128	0.34 36	0.25 116	0.23 72	0.13 4	0.23 143	0.24 10	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

1w_stereo	0.22 41	0.17 1	0.52 5	0.23 53	0.16 98	0.44 120	0.22 162	0.55 174	0.40 107	0.25 116	0.29 124	0.13 4	0.26 186	0.28 45	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

monsterstereo	0.22 41	0.22 43	0.52 5	0.25 93	0.27 340	0.39 76	0.14 20	0.51 136	0.33 30	0.25 116	0.27 110	0.13 4	0.13 14	0.38 150	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.06 1

IGEV	0.22 41	0.28 134	0.88 74	0.21 17	0.24 290	0.42 107	0.17 61	0.35 19	0.37 76	0.20 45	0.22 63	0.14 15	0.12 8	0.24 10	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.07 10

111111	0.24 55	0.21 27	0.82 68	0.24 74	0.21 229	0.43 113	0.13 9	0.45 87	0.35 44	0.22 66	0.27 110	0.18 60	0.16 41	0.35 118	0.18 24	0.09 88	0.06 23	0.08 45	0.06 14	0.25 385	0.08 41

LG-Stereo_L2	0.21 19	0.31 172	0.85 70	0.22 40	0.14 45	0.31 26	0.22 162	0.38 33	0.25 4	0.17 24	0.11 4	0.13 4	0.12 8	0.32 87	0.18 24	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.10 95

LG-Stereo_L1	0.21 19	0.31 172	0.85 70	0.22 40	0.14 45	0.28 13	0.21 135	0.38 33	0.26 6	0.16 14	0.11 4	0.13 4	0.11 4	0.37 142	0.18 24	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.10 95

MLG-Stereo_test3	0.21 19	0.35 213	0.65 41	0.21 17	0.14 45	0.36 57	0.13 9	0.37 27	0.40 107	0.21 55	0.12 9	0.17 49	0.12 8	0.25 15	0.16 8	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.10 95

MLG-Stereo_test2	0.21 19	0.36 222	0.68 50	0.21 17	0.17 127	0.45 126	0.12 4	0.35 19	0.42 133	0.15 6	0.11 4	0.22 84	0.10 2	0.28 45	0.16 8	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

MLG-Stereo_test1	0.21 19	0.33 189	0.61 26	0.23 53	0.21 229	0.45 126	0.13 9	0.33 14	0.46 175	0.13 2	0.09 1	0.18 60	0.12 8	0.32 87	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

MLG-Stereo	0.21 19	0.33 189	0.60 23	0.23 53	0.12 11	0.44 120	0.13 9	0.39 40	0.46 175	0.13 2	0.10 2	0.17 49	0.13 14	0.35 118	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

LG-G_1	0.23 49	0.37 225	0.71 55	0.23 53	0.11 5	0.51 194	0.12 4	0.44 77	0.39 94	0.19 37	0.15 17	0.19 68	0.15 30	0.36 131	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.11 119

LG-G	0.23 49	0.37 225	0.71 55	0.23 53	0.11 5	0.51 194	0.12 4	0.44 77	0.39 94	0.19 37	0.15 17	0.19 68	0.15 30	0.36 131	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.11 119

LGtest1	0.21 19	0.37 225	0.70 53	0.22 40	0.12 11	0.31 26	0.11 2	0.36 24	0.39 94	0.17 24	0.13 12	0.16 40	0.14 17	0.25 15	0.27 185	0.10 192	0.09 219	0.08 45	0.06 14	0.10 69	0.10 95

FoundationStereo	0.20 8	0.30 158	0.81 66	0.21 17	0.22 256	0.21 4	0.16 50	0.25 3	0.38 81	0.15 6	0.11 4	0.18 60	0.17 50	0.23 8	0.16 8	0.09 88	0.13 366	0.08 45	0.06 14	0.07 4	0.07 10

HUF	0.59 399	0.65 383	2.46 467	0.45 475	0.77 567	0.34 44	0.24 231	0.46 90	0.39 94	0.31 167	0.28 118	0.25 123	0.19 95	0.67 317	0.18 24	0.12 329	2.03 620	0.08 45	0.06 14	0.31 446	1.59 613

GIP-stereo	0.26 65	0.22 43	0.78 63	0.29 205	0.20 215	0.42 107	0.17 61	0.64 233	0.39 94	0.18 31	0.24 82	0.23 93	0.18 74	0.25 15	0.47 359	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.17 243	0.08 41

DEFOM-Stereo	0.22 41	0.22 43	0.91 79	0.23 53	0.13 28	0.49 171	0.18 79	0.30 7	0.28 13	0.19 37	0.17 24	0.14 15	0.14 17	0.41 166	0.16 8	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 52	0.09 65

IGEV-Stereo++	0.23 49	0.23 61	0.64 36	0.24 74	0.22 256	0.47 151	0.13 9	0.52 150	0.33 30	0.18 31	0.24 82	0.17 49	0.22 126	0.32 87	0.19 42	0.08 41	0.06 23	0.08 45	0.06 14	0.17 243	0.09 65

Any-RAFT	0.38 168	0.25 82	1.89 324	0.27 146	0.17 127	0.68 433	0.21 135	0.78 340	0.53 247	0.43 227	0.43 221	0.54 331	0.30 249	0.41 166	0.20 70	0.10 192	0.12 342	0.08 45	0.06 14	0.10 69	0.09 65

s12784h	0.36 151	0.28 134	1.58 195	0.23 53	0.11 5	0.62 364	0.24 231	0.79 355	0.64 360	0.44 233	0.52 306	0.28 161	0.26 186	0.50 248	0.24 148	0.11 269	0.06 23	0.09 107	0.06 14	0.16 220	0.06 1

TANstereo	0.33 122	0.49 309	1.75 238	0.23 53	0.12 11	0.54 229	0.16 50	0.40 44	0.45 164	0.45 244	0.51 292	0.26 137	0.22 126	0.29 59	0.20 70	0.10 192	0.10 262	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.11 119

XX-TBD	0.34 130	0.77 431	1.75 238	0.34 337	0.13 28	0.51 194	0.17 61	0.43 69	0.50 215	0.37 193	0.49 279	0.23 93	0.18 74	0.28 45	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.07 10

iResNet_ROB	0.50 316	1.15 549	1.73 228	0.31 253	0.21 229	0.58 295	0.22 162	0.95 487	0.82 504	0.58 393	0.62 395	0.57 352	0.39 321	0.84 358	0.40 321	0.11 269	0.08 141	0.09 107	0.06 14	0.21 323	0.13 198

pmcnn	1.32 567	1.05 531	2.77 525	0.74 556	1.43 596	0.72 454	0.56 513	0.96 492	0.91 527	0.99 546	2.92 604	6.01 620	0.70 498	2.38 556	3.32 598	0.13 359	0.10 262	0.08 45	0.06 14	0.34 475	0.22 390

gcap_with_dpt	0.67 446	0.30 158	8.53 613	0.26 125	0.25 308	0.50 183	0.21 135	0.73 286	0.38 81	0.32 176	0.33 167	0.26 137	0.21 116	0.29 59	0.21 90	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.14 221

DispViT+	0.24 55	0.57 346	0.69 51	0.23 53	0.23 276	0.27 10	0.13 9	0.46 90	0.47 194	0.20 45	0.17 24	0.17 49	0.17 50	0.25 15	0.22 112	0.11 269	0.18 461	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.08 41

WQFJA1++	2.30 597	0.22 43	6.03 607	1.08 580	1.15 591	0.29 18	0.14 20	0.39 40	0.24 2	13.61 630	0.19 37	3.34 605	0.17 50	0.33 100	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.07 70	18.19 639	0.14 221

MonStereo	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

DA	0.32 113	0.26 99	0.89 76	0.29 205	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.60 213	0.39 94	0.23 88	0.30 138	0.24 110	0.26 186	0.60 290	0.18 24	0.10 192	0.12 342	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.52 552

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

GGEV	0.32 113	0.26 99	0.89 76	0.29 205	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.60 213	0.39 94	0.23 88	0.30 138	0.24 110	0.26 186	0.60 290	0.18 24	0.10 192	0.12 342	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.52 552

depthmonostereo	0.26 65	0.23 61	0.65 41	0.41 439	0.13 28	0.41 94	0.19 89	0.51 136	0.40 107	0.25 116	0.29 124	0.26 137	0.28 224	0.44 188	0.23 123	0.09 88	0.10 262	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.08 41

xyz-stereo	3.02 609	0.29 144	30.64 647	0.23 53	0.12 11	15.52 629	0.24 231	0.51 136	0.47 194	0.59 407	7.99 622	0.64 387	0.47 404	1.39 418	0.50 375	0.09 88	0.07 50	0.34 550	0.07 70	0.13 137	0.08 41

SGD-Stereo	0.22 41	0.28 134	0.77 62	0.22 40	0.11 5	0.40 87	0.16 50	0.31 9	0.36 66	0.19 37	0.19 37	0.17 49	0.17 50	0.37 142	0.16 8	0.10 192	0.06 23	0.08 45	0.07 70	0.10 69	0.07 10

HART	0.38 168	0.53 324	1.66 209	0.26 125	0.15 71	0.30 21	0.19 89	0.67 251	0.46 175	0.29 157	0.52 306	0.38 218	0.16 41	0.41 166	0.20 70	0.08 41	0.68 593	0.09 107	0.07 70	0.34 475	0.21 375

MonSter	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

WCG-NET	0.30 98	0.42 267	1.26 128	0.24 74	0.12 11	0.43 113	0.24 231	0.40 44	0.56 278	0.35 184	0.37 189	0.26 137	0.24 154	0.29 59	0.19 42	0.08 41	0.12 342	0.08 45	0.07 70	0.22 340	0.10 95

WCG-NET（raft）	0.32 113	0.53 324	1.21 120	0.23 53	0.12 11	0.44 120	0.24 231	0.40 44	0.50 215	0.35 184	0.35 181	0.47 297	0.25 170	0.35 118	0.20 70	0.08 41	0.29 538	0.08 45	0.07 70	0.22 340	0.11 119

RAFT-Stereo-weight	0.34 130	0.29 144	1.43 165	0.28 174	0.28 353	0.55 244	0.22 162	0.78 340	0.48 198	0.46 252	0.38 199	0.36 208	0.17 50	0.33 100	0.23 123	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.09 65

test_for_model	0.90 526	0.29 144	5.46 605	4.31 620	3.82 613	0.47 151	0.19 89	0.63 229	0.44 148	0.25 116	0.29 124	0.27 151	0.16 41	0.66 315	0.18 24	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.12 103	0.11 119

GCAPDPT-zeroshot4090	1.09 548	0.30 158	8.77 615	3.21 615	5.80 617	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.19 345

UniTT-Stereo	0.30 98	0.36 222	1.68 213	0.27 146	0.24 290	0.29 18	0.18 79	0.33 14	0.34 36	0.26 134	0.37 189	0.18 60	0.18 74	0.31 75	0.27 185	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.25 385	0.08 41

testlalala	1.12 550	0.30 158	9.21 617	3.22 616	5.94 619	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.17 309

GCAPDPT-zeroshot	1.09 548	0.30 158	8.70 614	3.22 616	5.88 618	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.19 345

GCAP-Stereo	0.34 130	0.89 477	1.76 246	0.26 125	0.12 11	0.52 213	0.14 20	0.49 121	0.38 81	0.29 157	0.30 138	0.29 171	0.22 126	0.30 69	0.20 70	0.09 88	0.17 450	0.09 107	0.07 70	0.21 323	0.11 119

knoymous	0.34 130	0.25 82	1.75 238	0.24 74	0.18 167	0.45 126	0.24 231	0.57 185	0.38 81	0.41 217	0.39 208	0.55 334	0.25 170	0.38 150	0.23 123	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.07 70	0.13 137	0.12 161

RCA-Stereo	0.34 130	0.32 180	1.30 136	0.26 125	0.14 45	0.58 295	0.23 196	0.78 340	0.62 340	0.40 209	0.44 232	0.28 161	0.35 281	0.29 59	0.20 70	0.09 88	0.10 262	0.09 107	0.07 70	0.19 291	0.08 41

DCANet-4	0.40 190	0.27 107	2.21 416	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.47 250	0.28 161	0.37 300	0.37 142	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

fff	0.43 226	0.77 431	1.95 354	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 484	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

ADStereo(finetuned)	0.45 253	0.77 431	2.12 397	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.48 262	0.31 182	0.76 514	0.37 142	0.38 302	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.23 414

CroCo-Stereo	0.30 98	0.45 291	1.08 96	0.31 253	0.17 127	0.19 3	0.21 135	0.73 286	0.50 215	0.21 55	0.24 82	0.55 334	0.22 126	0.27 34	0.26 175	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.09 65
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
raftrobust	0.38 168	0.68 395	1.54 189	0.32 282	0.46 514	0.52 213	0.21 135	0.56 180	0.42 133	0.52 313	0.35 181	0.31 182	0.33 271	0.37 142	0.30 229	0.10 192	0.11 311	0.08 45	0.07 70	0.21 323	0.19 345

DCANet	0.42 217	0.77 431	1.95 354	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.48 262	0.31 182	0.41 340	0.36 131	0.39 313	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.23 414

csc	0.43 226	0.77 431	1.95 354	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 484	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

cscssc	0.43 226	0.77 431	1.95 354	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 484	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

111	0.48 287	1.09 537	1.95 354	0.24 74	0.13 28	0.59 313	0.26 276	0.83 376	0.78 488	0.48 272	0.52 306	0.56 346	0.38 307	0.49 241	0.38 302	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.23 354	0.35 504

R-Stereo Train	0.36 151	0.21 27	1.70 218	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.78 340	0.36 66	0.57 375	0.67 438	0.33 194	0.24 154	0.32 87	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.12 161

RAFT-Stereo	0.36 151	0.21 27	1.70 218	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.78 340	0.36 66	0.57 375	0.67 438	0.33 194	0.24 154	0.32 87	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.12 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 399	1.43 577	2.96 545	0.40 432	0.22 256	0.58 295	0.28 319	0.91 447	0.73 453	0.57 375	0.63 408	0.60 369	0.41 340	0.74 339	0.35 285	0.11 269	0.08 141	0.10 165	0.07 70	0.43 535	0.17 309

MLCV	0.48 287	0.89 477	1.85 302	0.29 205	0.14 45	0.59 313	0.23 196	0.72 274	0.59 300	0.66 465	0.66 435	0.55 334	0.36 287	1.03 380	0.49 370	0.09 88	0.06 23	0.09 107	0.07 70	0.19 291	0.11 119

BTL-Stereo	0.17 1	0.20 14	0.61 26	0.21 17	0.13 28	0.15 1	0.16 50	0.21 1	0.36 66	0.11 1	0.17 24	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 42	0.07 23	0.06 23	0.08 45	0.08 106	0.08 29	0.11 119

WQFJA1	0.42 217	0.24 74	0.53 11	0.26 125	0.38 465	0.48 161	0.23 196	1.72 591	2.07 600	0.25 116	0.25 89	0.28 161	0.27 207	0.32 87	0.34 274	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.13 198

WQFJX1	0.45 253	0.28 134	0.56 17	0.27 146	0.35 438	0.48 161	0.25 253	1.98 604	2.08 601	0.26 134	0.26 100	0.29 171	0.28 224	0.50 248	0.31 241	0.10 192	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.14 221

WQFJX	0.42 217	0.25 82	0.55 14	0.26 125	0.39 471	0.47 151	0.23 196	1.76 593	1.82 594	0.26 134	0.26 100	0.28 161	0.28 224	0.42 175	0.32 254	0.10 192	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.24 371	0.16 290

NLMM	0.42 217	0.24 74	0.53 11	0.26 125	0.38 465	0.48 161	0.23 196	1.72 591	2.06 599	0.25 116	0.25 89	0.28 161	0.27 207	0.32 87	0.34 274	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.13 198

S2M2_XL	0.20 8	0.32 180	1.10 100	0.19 2	0.13 28	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 6	0.19 37	0.15 33	0.14 17	0.19 2	0.21 90	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.10 69	0.08 41
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.24 55	0.17 1	0.88 74	0.24 74	0.14 45	0.37 61	0.17 61	0.43 69	0.32 22	0.26 134	0.35 181	0.26 137	0.24 154	0.22 4	0.25 163	0.09 88	0.09 219	0.09 107	0.08 106	0.10 69	0.10 95

monsters	0.22 41	0.22 43	0.52 5	0.23 53	0.28 353	0.42 107	0.14 20	0.46 90	0.31 17	0.24 97	0.20 44	0.13 4	0.14 17	0.43 179	0.20 70	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 106	0.06 1	0.06 1

G2L-ROB	0.51 333	0.95 498	1.96 363	0.29 205	0.22 256	0.59 313	0.28 319	0.76 314	0.57 282	0.55 355	0.45 236	0.70 432	0.32 266	1.38 417	0.47 359	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.20 307	0.13 198

xyz-stereo-finetune	0.31 106	0.46 294	0.79 64	0.21 17	0.12 11	0.53 222	0.25 253	0.52 150	0.54 260	0.28 151	0.32 158	0.29 171	0.23 143	0.59 284	0.55 394	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.13 137	0.08 41

G2L-Stereo_test	0.55 371	0.97 509	1.89 324	0.33 306	0.24 290	0.75 473	0.38 431	0.79 355	0.60 305	0.60 417	0.54 329	0.74 450	0.39 321	1.56 446	0.43 338	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.08 106	0.28 422	0.13 198

MM-Stereo_test3	0.40 190	0.58 347	1.75 238	0.36 371	0.30 376	0.45 126	0.30 351	0.72 274	0.59 300	0.31 167	0.43 221	0.32 188	0.23 143	0.35 118	0.29 209	0.10 192	0.20 486	0.10 165	0.08 106	0.40 524	0.11 119

fffft	0.29 88	0.21 27	1.10 100	0.24 74	0.15 71	0.42 107	0.24 231	0.42 61	0.38 81	0.21 55	0.18 33	0.20 70	0.16 41	0.44 188	0.70 440	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.28 422	0.20 363
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 88	0.26 99	1.03 90	0.25 93	0.14 45	0.46 144	0.22 162	0.36 24	0.38 81	0.23 88	0.23 72	0.21 81	0.18 74	0.45 203	0.60 415	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.20 363

tt45	0.29 88	0.24 74	1.06 95	0.25 93	0.17 127	0.55 244	0.22 162	0.41 54	0.35 44	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.18 74	0.64 301	0.34 274	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.21 323	0.11 119

999	0.29 88	0.25 82	1.05 93	0.26 125	0.18 167	0.49 171	0.23 196	0.38 33	0.37 76	0.20 45	0.32 158	0.23 93	0.18 74	0.73 336	0.36 289	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.24 371	0.10 95

mms	0.27 70	0.26 99	0.91 79	0.25 93	0.18 167	0.32 32	0.23 196	0.37 27	0.31 17	0.21 55	0.30 138	0.23 93	0.17 50	0.46 212	0.21 90	0.08 41	0.10 262	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.47 545

ours_stereo	0.27 70	0.25 82	1.21 120	0.25 93	0.17 127	0.35 49	0.23 196	0.38 33	0.35 44	0.20 45	0.31 151	0.23 93	0.17 50	0.41 166	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.18 329

fffy	0.28 77	0.24 74	1.19 114	0.27 146	0.15 71	0.37 61	0.22 162	0.42 61	0.32 22	0.20 45	0.29 124	0.26 137	0.20 107	0.44 188	0.20 70	0.08 41	0.10 262	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.18 329

RAStereo	0.28 77	0.48 306	1.52 187	0.26 125	0.18 167	0.25 8	0.19 89	0.42 61	0.35 44	0.20 45	0.25 89	0.20 70	0.16 41	0.24 10	0.24 148	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.12 103	0.08 41

MGS-Stereo	0.32 113	0.34 204	1.70 218	0.25 93	0.14 45	0.40 87	0.22 162	0.38 33	0.43 144	0.24 97	0.51 292	0.25 123	0.18 74	0.31 75	0.20 70	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.08 106	0.47 546	0.08 41

qqq1	0.48 287	0.46 294	1.60 198	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.14 164	0.11 119

fff1	0.48 287	0.46 294	1.60 198	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.14 164	0.11 119

11t1	0.33 122	0.19 8	1.41 160	0.33 306	0.16 98	0.48 161	0.21 135	0.67 251	0.48 198	0.40 209	0.34 176	0.32 188	0.33 271	0.42 175	0.27 185	0.11 269	0.12 342	0.10 165	0.08 106	0.13 137	0.14 221

MaDis-Stereo	0.29 88	0.54 330	1.44 167	0.24 74	0.29 361	0.29 18	0.16 50	0.45 87	0.37 76	0.19 37	0.21 51	0.28 161	0.22 126	0.30 69	0.29 209	0.10 192	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.11 92	0.11 119

EGLCR-Stereo	0.29 88	0.27 107	0.97 87	0.30 226	0.19 200	0.56 260	0.17 61	0.68 255	0.36 66	0.30 162	0.18 33	0.27 151	0.17 50	0.38 150	0.19 42	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.10 69	0.35 504

riskmin	0.37 158	0.22 43	1.74 232	0.32 282	0.20 215	0.48 161	0.20 110	0.66 242	0.46 175	0.36 189	0.34 176	0.69 422	0.45 381	0.39 156	0.27 185	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.08 106	0.13 137	0.16 290

ProNet	0.30 98	0.54 330	1.29 133	0.25 93	0.15 71	0.47 151	0.25 253	0.48 114	0.39 94	0.21 55	0.23 72	0.22 84	0.20 107	0.44 188	0.19 42	0.08 41	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.12 161

CroCo-Stereo Lap2	0.33 122	0.61 355	1.47 175	0.32 282	0.38 465	0.23 6	0.22 162	0.58 191	0.46 175	0.22 66	0.27 110	0.29 171	0.23 143	0.32 87	0.26 175	0.09 88	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.21 323	0.14 221

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 386	0.87 469	2.11 394	0.32 282	0.30 376	0.84 510	0.40 439	0.88 423	0.72 438	0.65 463	0.73 475	0.66 399	0.57 450	0.93 366	0.71 443	0.13 359	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.15 184	0.14 221

GANet-ADL	0.44 236	0.41 260	2.31 437	0.33 306	0.20 215	0.57 278	0.25 253	0.75 302	0.54 260	0.42 222	0.59 368	0.56 346	0.30 249	0.40 161	0.38 302	0.14 402	0.11 311	0.09 107	0.08 106	0.22 340	0.17 309

RALCasStereoNet	0.45 253	0.88 473	1.85 302	0.30 226	0.26 326	0.49 171	0.26 276	0.58 191	0.51 222	0.36 189	0.48 262	0.36 208	0.28 224	0.55 270	0.34 274	0.10 192	0.53 580	0.09 107	0.08 106	0.25 385	0.34 502

DIP-Stereo	0.37 158	0.34 204	1.50 184	0.27 146	0.18 167	0.63 381	0.17 61	0.92 456	0.53 247	0.49 284	0.48 262	0.30 179	0.30 249	0.39 156	0.30 229	0.10 192	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.15 184	0.12 161
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.46 265	0.92 483	2.09 389	0.33 306	0.14 45	0.55 244	0.22 162	0.83 376	0.56 278	0.51 304	0.49 279	0.48 308	0.37 300	0.48 230	0.54 393	0.09 88	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.09 65
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
HSM	0.62 418	0.76 422	1.72 225	0.30 226	0.29 361	0.64 394	0.28 319	0.94 473	0.62 340	0.58 393	0.57 359	1.40 574	0.64 482	2.59 578	0.42 329	0.11 269	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.14 164	0.11 119

iResNet	0.51 333	0.76 422	2.59 497	0.41 439	0.17 127	0.64 394	0.27 300	0.82 370	0.70 418	0.57 375	0.64 424	0.43 257	0.36 287	0.70 331	0.52 383	0.10 192	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.21 323	0.13 198

Hybrid-DGEV-03	0.45 253	0.88 473	1.75 238	0.29 205	0.17 127	0.58 295	0.24 231	0.65 239	0.48 198	0.59 407	1.01 533	0.39 224	0.28 224	0.41 166	0.34 274	0.09 88	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.34 475	0.24 427

NLMM1	0.46 265	0.27 107	0.53 11	0.27 146	0.38 465	0.49 171	0.24 231	1.97 603	2.38 604	0.28 151	0.27 110	0.26 137	0.25 170	0.47 223	0.31 241	0.10 192	0.11 311	0.10 165	0.09 142	0.23 354	0.15 260

NLSM3	0.26 65	0.39 246	0.75 59	0.25 93	0.24 290	0.43 113	0.19 89	0.58 191	0.45 164	0.20 45	0.26 100	0.20 70	0.25 170	0.29 59	0.24 148	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.09 142	0.10 69	0.07 10

z-ln-s-r	0.64 429	0.89 477	2.23 424	0.32 282	0.26 326	0.57 278	0.37 424	0.84 388	0.76 479	0.51 304	0.81 492	0.64 387	0.45 381	2.06 532	1.27 528	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.24 371	0.13 198

xyz-stereo-finetune2	0.35 141	0.45 291	1.04 92	0.21 17	0.12 11	0.58 295	0.23 196	0.50 128	0.45 164	0.31 167	0.46 244	0.30 179	0.41 340	0.81 355	0.51 380	0.08 41	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.09 65

MM-Stereo_test1	0.41 197	0.39 246	2.29 435	0.38 411	0.26 326	0.44 120	0.28 319	0.63 229	0.51 222	0.40 209	0.32 158	0.26 137	0.26 186	0.46 212	0.22 112	0.09 88	0.21 495	0.10 165	0.09 142	0.39 519	0.15 260

test_sample1	0.40 190	0.18 5	1.19 114	0.31 253	0.18 167	0.48 161	0.23 196	0.78 340	0.49 205	0.44 233	0.44 232	0.45 277	0.41 340	1.39 418	0.33 267	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.12 103	0.13 198

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 316	0.33 189	0.93 82	0.26 125	0.22 256	0.46 144	0.20 110	1.10 555	1.34 571	3.16 615	0.32 158	0.22 84	0.20 107	0.30 69	0.22 112	0.10 192	0.09 219	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.19 345

ACVNet-DCA	0.42 217	0.64 376	2.07 383	0.35 352	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.76 314	0.52 229	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

1test111	0.44 236	0.64 376	2.07 383	0.35 352	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.76 314	0.52 229	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.96 370	0.30 229	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

cc1	0.47 281	0.64 376	2.07 383	0.35 352	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	1.01 542	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.25 385	0.40 532

tt1	0.44 236	0.64 376	1.83 297	0.35 352	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	0.88 520	0.31 167	0.37 189	0.25 123	0.35 281	0.63 299	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.25 385	0.36 512

GMStereo_Zeroshot	0.41 197	0.36 222	1.54 189	0.41 439	0.19 200	0.52 213	0.19 89	0.59 200	0.52 229	0.57 375	0.59 368	0.63 378	0.29 241	0.58 278	0.33 267	0.15 422	0.09 219	0.16 441	0.09 142	0.24 371	0.12 161

plain	0.37 158	0.47 303	2.15 405	0.27 146	0.19 200	0.33 36	0.20 110	0.58 191	0.46 175	0.23 88	0.37 189	0.23 93	0.25 170	0.45 203	0.28 195	0.11 269	0.08 141	0.13 357	0.09 142	0.42 533	0.12 161

HH	0.49 305	0.49 309	2.78 527	0.50 499	0.41 489	0.38 72	0.23 196	0.72 274	0.38 81	0.63 446	0.48 262	0.87 504	0.41 340	0.64 301	0.21 90	0.09 88	0.17 450	0.10 165	0.09 142	0.16 220	0.12 161

HanStereo	0.49 305	0.49 309	2.78 527	0.50 499	0.41 489	0.38 72	0.23 196	0.72 274	0.38 81	0.63 446	0.48 262	0.87 504	0.41 340	0.64 301	0.21 90	0.09 88	0.17 450	0.10 165	0.09 142	0.16 220	0.12 161

x	0.35 141	0.20 14	1.36 149	0.33 306	0.17 127	0.47 151	0.24 231	0.75 302	0.54 260	0.40 209	0.40 211	0.42 253	0.34 279	0.45 203	0.32 254	0.11 269	0.14 386	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

DAS	0.56 379	0.35 213	1.55 191	0.33 306	0.34 425	0.50 183	0.42 449	0.83 376	0.74 457	0.83 525	0.68 445	0.56 346	0.48 413	2.40 560	0.46 350	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.18 270	0.15 260

SepStereo	0.52 347	0.35 213	1.55 191	0.33 306	0.34 425	0.50 183	0.42 449	0.83 376	0.74 457	0.83 525	0.68 445	0.56 346	0.48 413	1.56 446	0.46 350	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.18 270	0.15 260

IPLGR	0.54 359	0.56 341	2.68 508	0.36 371	0.18 167	0.62 364	0.54 505	1.02 536	0.64 360	0.73 496	0.46 244	0.47 297	0.45 381	1.12 392	0.29 209	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.09 142	0.19 291	0.12 161

GwcNet-ADL	0.50 316	0.74 418	2.90 541	0.31 253	0.20 215	0.58 295	0.29 343	0.87 414	0.64 360	0.47 254	0.47 250	0.56 346	0.33 271	0.46 212	0.46 350	0.13 359	0.12 342	0.09 107	0.09 142	0.14 164	0.21 375

STrans-v2	0.67 446	0.56 341	2.64 503	0.27 146	0.23 276	0.57 278	0.33 395	0.96 492	0.69 408	0.92 539	0.85 505	0.89 510	0.93 539	1.83 497	1.21 522	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.09 142	0.11 92	0.12 161

TransformOpticalFlow	0.64 429	0.56 341	2.66 506	0.44 461	0.26 326	0.62 364	0.28 319	0.83 376	0.71 428	0.76 504	0.74 478	0.91 514	0.85 527	1.83 497	0.81 464	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.11 92	0.12 161

OMP-Stereo	0.59 399	0.65 383	1.74 232	0.56 528	0.37 459	0.60 325	0.26 276	0.70 266	0.65 373	0.66 465	0.60 383	0.69 422	0.32 266	2.09 538	1.20 520	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.09 142	0.17 243	0.10 95

IIG-Stereo	0.59 399	0.65 383	1.74 232	0.54 519	0.23 276	0.61 344	0.21 135	0.73 286	0.65 373	0.64 456	0.69 454	0.69 422	0.38 307	2.09 538	1.39 536	0.11 269	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.09 65

NRIStereo	0.46 265	0.25 82	1.77 255	0.47 485	0.16 98	0.95 533	0.74 553	0.51 136	0.56 278	0.48 272	0.39 208	0.59 362	0.29 241	0.77 348	0.32 254	0.11 269	0.13 366	0.11 236	0.09 142	0.21 323	0.24 427

DeepStereo_RVC	0.44 236	0.28 134	1.92 338	0.49 495	0.17 127	0.60 325	0.59 521	0.50 128	0.52 229	0.49 284	0.45 236	0.39 224	0.86 530	0.45 203	0.33 267	0.11 269	0.08 141	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.19 345

RAFT-345	0.53 353	0.30 158	2.34 443	0.38 411	0.34 425	0.58 295	0.42 449	0.47 106	0.61 322	0.51 304	1.00 532	0.43 257	0.28 224	1.57 450	0.82 465	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.10 69	0.08 41

CRE-IMP	0.41 197	0.22 43	1.76 246	0.48 493	0.17 127	0.79 494	0.69 545	0.52 150	0.52 229	0.47 254	0.42 219	0.45 277	0.26 186	0.41 166	0.31 241	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.09 142	0.17 243	0.23 414

Prome-Stereo	0.49 305	0.30 158	1.76 246	0.60 543	0.23 276	0.63 381	0.42 449	0.62 221	0.60 305	0.59 407	1.03 538	0.43 257	0.72 503	0.60 290	0.33 267	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.09 142	0.11 92	0.43 539

LMCR-Stereo	0.52 347	0.71 404	2.39 453	0.40 432	0.21 229	0.74 467	0.31 364	1.02 536	0.64 360	0.61 426	0.63 408	0.39 224	0.51 425	0.62 296	0.42 329	0.19 485	0.09 219	0.12 297	0.09 142	0.23 354	0.12 161

TestStereo	0.45 253	0.54 330	2.11 394	0.29 205	0.16 98	0.43 113	0.24 231	0.54 170	0.45 164	0.37 193	0.46 244	0.34 200	0.27 207	1.98 523	0.27 185	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.14 164	0.08 41

raft+_RVC	0.44 236	0.67 392	1.85 302	0.34 337	0.71 561	0.51 194	0.25 253	0.64 233	0.51 222	0.35 184	0.45 236	0.32 188	0.28 224	0.43 179	0.32 254	0.09 88	0.19 475	0.10 165	0.09 142	0.20 307	0.40 532

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 217	0.86 466	1.78 259	0.28 174	0.17 127	0.52 213	0.20 110	0.62 221	0.61 322	0.50 291	0.61 390	0.39 224	0.32 266	0.35 118	0.30 229	0.07 23	0.10 262	0.09 107	0.09 142	0.35 487	0.10 95

ACVNet	0.45 253	0.44 283	1.79 280	0.28 174	0.21 229	0.59 313	0.36 415	0.66 242	0.68 399	0.45 244	0.59 368	0.69 422	0.40 329	0.44 188	0.55 394	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.34 475	0.10 95

acv_ft	0.48 287	0.44 283	1.76 246	0.32 282	0.41 489	0.63 381	0.28 319	0.81 363	0.68 399	0.61 426	0.59 368	0.69 422	0.45 381	0.44 188	0.63 422	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.41 527	0.10 95

BEATNet_4x	0.47 281	0.73 415	1.91 335	0.33 306	0.15 71	0.56 260	0.25 253	0.85 395	0.58 293	0.54 337	0.51 292	0.57 352	0.42 358	0.57 274	0.61 418	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.20 307	0.16 290

HSM-Net_RVC	0.67 446	0.34 204	2.23 424	0.26 125	0.19 200	0.67 421	0.29 343	1.26 571	0.69 408	0.72 492	0.70 464	0.78 468	0.42 358	3.77 609	0.41 327	0.13 359	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.12 103	0.11 119
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 454	1.00 520	2.09 389	0.33 306	0.25 308	0.58 295	0.32 387	0.81 363	0.80 496	0.61 426	0.94 522	0.80 477	0.41 340	2.46 568	1.02 494	0.36 559	0.14 386	0.10 165	0.09 142	0.23 354	0.22 390

Hybrid-DGEV-2	0.51 333	0.84 458	1.75 238	0.32 282	0.17 127	0.73 461	0.18 79	0.83 376	0.69 408	0.52 313	0.38 199	0.53 324	0.42 358	0.99 373	0.92 473	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.10 181	0.25 385	0.23 414

NLSM1	0.39 183	0.24 74	0.56 17	0.27 146	0.40 481	0.49 171	0.21 135	1.44 580	1.64 584	0.25 116	0.33 167	0.25 123	0.26 186	0.40 161	0.32 254	0.10 192	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.22 340	0.13 198

NLCSM	0.46 265	0.37 225	0.72 57	0.29 205	0.36 447	0.49 171	0.27 300	1.33 574	1.59 583	0.29 157	0.29 124	0.29 171	0.31 258	1.44 424	0.35 285	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.10 181	0.35 487	0.14 221

zero-FE	0.80 505	0.27 107	8.23 612	0.49 495	0.98 577	0.33 36	0.20 110	0.48 114	1.28 568	0.17 24	0.20 44	0.77 464	0.22 126	0.60 290	0.97 480	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.10 181	0.33 464	0.14 221

DilatedVolume-Stereo	0.26 65	0.20 14	0.64 36	0.25 93	0.15 71	0.41 94	0.18 79	0.42 61	0.35 44	0.34 182	0.34 176	0.25 123	0.23 143	0.43 179	0.53 387	0.09 88	0.09 219	0.08 45	0.10 181	0.12 103	0.11 119

coex_refinement	0.58 391	0.94 491	1.87 315	0.38 411	0.25 308	0.64 394	0.34 400	0.83 376	0.65 373	0.60 417	0.63 408	0.81 480	0.48 413	1.85 504	0.56 402	0.13 359	0.09 219	0.10 165	0.10 181	0.16 220	0.16 290

LG-Stereo	0.27 70	0.25 82	0.95 85	0.25 93	0.15 71	0.43 113	0.21 135	0.50 128	0.40 107	0.18 31	0.29 124	0.25 123	0.16 41	0.28 45	0.35 285	0.07 23	0.07 50	0.11 236	0.10 181	0.24 371	0.10 95

MM-Stereo_test2	0.38 168	0.28 134	2.46 467	0.43 454	0.15 71	0.50 183	0.25 253	0.47 106	0.38 81	0.33 180	0.26 100	0.23 93	0.22 126	0.34 112	0.29 209	0.08 41	0.09 219	0.09 107	0.10 181	0.36 494	0.22 390

dual_stereo	0.23 49	0.25 82	0.66 48	0.21 17	0.15 71	0.27 10	0.15 33	0.62 221	0.40 107	0.15 6	0.13 12	0.18 60	0.14 17	0.37 142	0.19 42	0.09 88	0.31 543	0.07 1	0.10 181	0.07 4	0.07 10

rvit_stereo_0083	0.25 61	0.19 8	0.58 21	0.28 174	0.18 167	0.28 13	0.22 162	0.38 33	0.54 260	0.23 88	0.30 138	0.27 151	0.26 186	0.37 142	0.24 148	0.14 402	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.12 103	0.10 95

rvit_stereo_0081_aga	0.27 70	0.29 144	1.08 96	0.26 125	0.20 215	0.33 36	0.21 135	0.41 54	0.42 133	0.26 134	0.28 118	0.27 151	0.21 116	0.31 75	0.21 90	0.14 402	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.10 95

rvit_stereo_0081	0.25 61	0.21 27	0.61 26	0.28 174	0.17 127	0.31 26	0.22 162	0.42 61	0.53 247	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.21 116	0.34 112	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.09 65

rvit_stereo_0082	0.25 61	0.21 27	0.61 26	0.28 174	0.17 127	0.31 26	0.22 162	0.42 61	0.53 247	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.21 116	0.34 112	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.09 65

rvit_stereo_0080	0.27 70	0.38 236	0.76 60	0.24 74	0.18 167	0.34 44	0.27 300	0.54 170	0.44 148	0.24 97	0.26 100	0.27 151	0.22 126	0.29 59	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.10 165	0.10 181	0.15 184	0.11 119

test_sample2	0.41 197	0.19 8	1.23 123	0.31 253	0.17 127	0.51 194	0.27 300	0.81 363	0.55 267	0.44 233	0.45 236	0.46 289	0.38 307	1.51 440	0.30 229	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.14 221

CAS++	0.31 106	0.33 189	1.43 165	0.25 93	0.17 127	0.31 26	0.20 110	0.78 340	0.41 119	0.30 162	0.30 138	0.21 81	0.16 41	0.33 100	0.18 24	0.15 422	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.15 184	0.11 119
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.50 316	0.46 294	1.60 198	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.49 370	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.15 184	0.16 290

tta	0.50 316	0.46 294	1.60 198	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.49 370	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.11 119

MyStereo06	0.54 359	0.41 260	2.68 508	0.30 226	0.23 276	0.60 325	0.30 351	0.81 363	0.44 148	0.84 527	0.52 306	0.78 468	0.58 456	0.48 230	1.10 504	0.09 88	0.17 450	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.20 363

MyStereo05	0.49 305	0.41 260	2.72 514	0.30 226	0.23 276	0.60 325	0.30 351	0.82 370	0.77 484	0.52 313	0.37 189	0.51 316	0.42 358	0.52 256	0.38 302	0.09 88	0.17 450	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.20 363

CoDeX	0.52 347	0.43 272	2.25 428	0.29 205	0.26 326	0.61 344	0.32 387	0.99 517	0.68 399	0.48 272	0.55 339	0.52 322	0.40 329	1.60 457	0.35 285	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.13 137	0.12 161

whm_eth	0.27 70	0.38 236	0.76 60	0.24 74	0.18 167	0.34 44	0.27 300	0.54 170	0.44 148	0.24 97	0.26 100	0.27 151	0.22 126	0.29 59	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.10 165	0.10 181	0.15 184	0.11 119

MIF-Stereo (partial)	0.34 130	0.41 260	1.93 341	0.26 125	0.24 290	0.32 32	0.17 61	0.53 159	0.42 133	0.25 116	0.37 189	0.25 123	0.26 186	0.44 188	0.31 241	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.19 291	0.14 221

MIM_Stereo	0.41 197	0.60 351	1.88 317	0.31 253	0.21 229	0.50 183	0.19 89	0.64 233	0.44 148	0.43 227	0.53 317	0.43 257	0.27 207	0.51 252	0.28 195	0.08 41	0.14 386	0.11 236	0.10 181	0.26 406	0.26 447

PCWNet_CMD	0.46 265	0.45 291	2.28 433	0.26 125	0.20 215	0.55 244	0.21 135	0.75 302	0.64 360	0.48 272	0.55 339	0.68 415	0.57 450	0.46 212	0.30 229	0.11 269	0.10 262	0.14 392	0.10 181	0.18 270	0.14 221

CBFPSM	0.56 379	0.91 482	1.82 293	0.28 174	0.23 276	0.71 448	0.37 424	0.72 274	0.64 360	0.50 291	0.49 279	1.03 542	0.83 523	0.62 296	1.35 533	0.10 192	0.12 342	0.10 165	0.10 181	0.18 270	0.19 345

iinet-f	0.57 386	0.93 489	2.27 431	0.31 253	0.25 308	0.83 508	0.33 395	0.81 363	0.65 373	0.54 337	0.63 408	0.73 444	0.67 491	0.73 336	0.67 433	0.13 359	0.13 366	0.11 236	0.10 181	0.43 535	0.16 290

TestStereo1	0.49 305	0.81 448	1.85 302	0.39 421	0.57 538	0.56 260	0.34 400	0.75 302	0.69 408	0.44 233	0.63 408	0.35 204	0.42 358	0.64 301	0.29 209	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.33 464	0.26 447

RAFT_CTSACE	0.46 265	0.76 422	2.07 383	0.35 352	0.30 376	0.54 229	0.30 351	0.61 217	0.48 198	0.49 284	0.76 484	0.55 334	0.36 287	0.58 278	0.22 112	0.08 41	0.13 366	0.11 236	0.10 181	0.41 527	0.08 41

CRFU-Net	0.56 379	0.38 236	1.86 310	0.46 480	0.26 326	0.82 505	0.36 415	0.90 435	0.49 205	0.62 437	0.59 368	0.78 468	1.35 572	1.00 376	0.48 365	0.15 422	0.14 386	0.17 462	0.10 181	0.19 291	0.14 221

SA-5K	0.49 305	0.81 448	1.85 302	0.39 421	0.57 538	0.56 260	0.34 400	0.75 302	0.69 408	0.44 233	0.63 408	0.35 204	0.42 358	0.64 301	0.29 209	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.33 464	0.26 447

iRaft-Stereo_5w	0.54 359	1.01 524	2.08 388	0.27 146	0.21 229	0.49 171	0.28 319	0.73 286	0.58 293	0.40 209	0.61 390	0.62 375	0.46 396	1.78 484	0.47 359	0.09 88	0.07 50	0.11 236	0.10 181	0.39 519	0.12 161

CSP-Net	0.50 316	0.39 246	1.25 126	0.29 205	0.23 276	0.77 485	0.35 408	0.86 404	0.57 282	0.59 407	0.59 368	0.65 392	0.40 329	1.77 483	0.44 344	0.16 443	0.11 311	0.10 165	0.10 181	0.20 307	0.14 221

GLC_STEREO	0.28 77	0.27 107	1.36 149	0.28 174	0.12 11	0.41 94	0.20 110	0.37 27	0.38 81	0.26 134	0.30 138	0.25 123	0.19 95	0.33 100	0.24 148	0.09 88	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.09 65

AASNet	0.56 379	1.03 529	2.34 443	0.37 395	0.33 416	0.65 408	0.29 343	0.96 492	0.73 453	0.54 337	0.60 383	0.55 334	0.38 307	0.59 284	0.58 411	0.14 402	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.43 535	0.24 427

HHNet	0.60 405	0.65 383	2.60 499	0.36 371	0.25 308	0.64 394	0.61 527	0.64 233	0.62 340	0.55 355	1.13 549	0.32 188	0.60 463	0.42 175	1.79 556	0.15 422	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.18 270	0.15 260

Patchmatch Stereo++	0.39 183	0.27 107	1.78 259	0.44 461	0.16 98	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.54 266	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161
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
AAGNet	0.88 523	0.33 189	1.79 280	0.54 519	0.98 577	0.62 364	0.46 477	0.50 128	0.60 305	0.58 393	0.53 317	0.50 313	0.73 506	1.23 404	7.48 622	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.14 164	0.09 65

NF-Stereo	0.48 287	0.25 82	1.81 287	0.52 508	0.16 98	0.61 344	0.44 467	0.66 242	0.61 322	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.45 429	0.79 462	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.16 290

OCTAStereo	0.48 287	0.25 82	1.81 287	0.52 508	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.61 322	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.80 463	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

PSM-adaLoss	0.38 168	0.27 107	1.78 259	0.44 461	0.17 127	0.60 325	0.29 343	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.47 223	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

ROB_FTStereo_v2	0.38 168	0.27 107	1.78 259	0.44 461	0.17 127	0.61 344	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.47 223	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

ROB_FTStereo	0.38 168	0.27 107	1.78 259	0.44 461	0.17 127	0.61 344	0.26 276	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.49 241	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

HUI-Stereo	0.38 168	0.27 107	1.79 280	0.44 461	0.17 127	0.61 344	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.45 203	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

DEmStereo	0.68 454	0.31 172	2.25 428	0.42 450	0.17 127	0.66 415	0.89 567	0.51 136	0.59 300	0.60 417	1.01 533	0.45 277	1.26 564	1.54 444	2.26 576	0.10 192	0.08 141	0.10 165	0.10 181	0.10 69	0.11 119

SST-Stereo	0.52 347	0.20 14	1.76 246	0.62 545	0.53 528	0.62 364	0.66 537	0.55 174	0.61 322	0.58 393	0.53 317	0.52 322	0.60 463	1.59 456	0.29 209	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.10 95

RAFT_R40	0.50 316	0.21 27	1.76 246	0.50 499	0.40 481	0.61 344	0.53 501	0.56 180	0.60 305	0.56 364	0.54 329	0.55 334	0.51 425	1.57 450	0.53 387	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.09 65

RE-Stereo	0.48 287	0.25 82	1.81 287	0.52 508	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.60 305	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.78 458	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

Pruner-Stereo	0.51 333	0.27 107	1.78 259	1.79 601	0.19 200	0.62 364	0.45 474	0.57 185	0.60 305	0.61 426	0.48 262	0.41 239	0.24 154	0.46 212	1.00 488	0.12 329	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.12 103	0.13 198

TVStereo	0.48 287	0.25 82	1.81 287	0.52 508	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.60 305	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.78 458	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

iGMRVC	0.39 183	0.27 107	1.78 259	0.44 461	0.17 127	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.55 270	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

IRAFT_RVC	0.54 359	0.53 324	1.78 259	0.46 480	0.21 229	0.58 295	0.43 456	0.65 239	0.66 388	0.54 337	0.50 287	0.49 310	0.51 425	1.58 454	1.01 492	0.11 269	0.25 525	0.13 357	0.10 181	0.15 184	0.13 198

iRAFT	0.39 183	0.27 107	1.78 259	0.44 461	0.16 98	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.54 266	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

RAFT-IKP	0.38 168	0.27 107	1.79 280	0.44 461	0.16 98	0.60 325	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.50 248	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

GEStereo_RVC	0.54 359	0.87 469	1.95 354	0.47 485	0.25 308	0.62 364	0.37 424	1.00 525	0.74 457	0.53 324	0.54 329	0.59 362	0.44 377	1.10 386	0.46 350	0.15 422	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.26 406	0.19 345

CFNet_pseudo	0.45 253	0.46 294	2.23 424	0.25 93	0.19 200	0.56 260	0.21 135	0.77 325	0.60 305	0.49 284	0.56 351	0.69 422	0.47 404	0.52 256	0.31 241	0.11 269	0.10 262	0.15 422	0.10 181	0.17 243	0.14 221

GES	0.44 236	0.28 134	1.88 317	0.30 226	0.18 167	0.61 344	0.30 351	0.88 423	0.46 175	0.47 254	0.52 306	0.39 224	0.42 358	0.58 278	0.67 433	0.15 422	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.15 184	0.17 309

222	0.78 501	0.23 61	1.23 123	0.28 174	0.18 167	0.62 364	0.24 231	1.02 536	0.70 418	0.58 393	0.66 435	0.46 289	0.42 358	1.80 492	6.53 621	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.17 309

xxxx	0.70 463	0.21 27	1.33 142	0.28 174	0.18 167	0.63 381	0.24 231	1.02 536	0.69 408	0.50 291	0.62 395	0.58 359	0.38 307	1.47 437	5.21 615	0.13 359	0.12 342	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.15 260

test_xeample	0.72 475	0.21 27	1.36 149	0.27 146	0.17 127	0.59 313	0.28 319	1.01 533	0.70 418	0.55 355	0.67 438	0.44 268	0.39 321	1.88 513	5.17 614	0.12 329	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.13 137	0.15 260

AFF-stereo	0.44 236	0.96 501	1.78 259	0.31 253	0.15 71	0.50 183	0.21 135	0.64 233	0.63 352	0.47 254	0.64 424	0.49 310	0.34 279	0.46 212	0.31 241	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.10 181	0.37 502	0.10 95

DMCA	0.41 197	0.52 319	1.26 128	0.31 253	0.24 290	0.59 313	0.26 276	0.77 325	0.63 352	0.58 393	0.48 262	0.57 352	0.35 281	0.40 161	0.50 375	0.14 402	0.10 262	0.14 392	0.10 181	0.15 184	0.15 260

RASNet	0.61 413	0.68 395	2.03 379	0.35 352	0.46 514	0.65 408	0.28 319	0.78 340	0.70 418	0.48 272	0.64 424	0.93 520	0.61 472	2.21 545	0.73 450	0.12 329	0.09 219	0.09 107	0.10 181	0.14 164	0.11 119

MSMDNet	0.46 265	0.44 283	2.28 433	0.26 125	0.20 215	0.55 244	0.21 135	0.75 302	0.64 360	0.48 272	0.55 339	0.68 415	0.56 444	0.46 212	0.30 229	0.11 269	0.10 262	0.13 357	0.10 181	0.18 270	0.15 260

ccs_rob	0.45 253	0.46 294	2.22 420	0.26 125	0.19 200	0.56 260	0.21 135	0.77 325	0.60 305	0.49 284	0.56 351	0.69 422	0.47 404	0.52 256	0.31 241	0.11 269	0.09 219	0.16 441	0.10 181	0.17 243	0.14 221

DISCO	0.57 386	0.34 204	1.87 315	0.45 475	0.34 425	0.84 510	0.35 408	0.84 388	0.78 488	0.59 407	0.63 408	1.06 549	0.53 432	1.10 386	0.82 465	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.22 340	0.18 329

GSStereo	0.36 151	0.32 180	1.17 110	0.34 337	0.60 547	0.55 244	0.21 135	0.62 221	0.41 119	0.22 66	0.22 63	0.17 49	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.33 464	0.84 581

GS-Stereo							0.21 135	0.62 221	0.41 119	0.22 66	0.22 63	0.17 49	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.33 464	0.84 581

G2L-Stereo	0.55 371	0.85 463	2.18 412	0.31 253	0.27 340	0.59 313	0.27 300	0.77 325	0.55 267	0.54 337	0.52 306	0.71 437	0.36 287	1.75 479	0.50 375	0.13 359	0.11 311	0.13 357	0.11 247	0.29 427	0.15 260

HI	0.41 197	0.63 372	1.72 225	0.27 146	0.21 229	0.45 126	0.19 89	0.55 174	0.41 119	0.57 375	0.59 368	0.65 392	0.45 381	0.45 203	0.39 313	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.11 247	0.20 307	0.10 95

CoSv	0.41 197	0.63 372	1.72 225	0.27 146	0.21 229	0.45 126	0.19 89	0.55 174	0.41 119	0.57 375	0.59 368	0.65 392	0.45 381	0.45 203	0.39 313	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.11 247	0.20 307	0.10 95

AIO_rvc	0.41 197	0.64 376	1.29 133	0.58 534	0.39 471	0.37 61	0.24 231	0.50 128	0.43 144	0.28 151	0.23 72	0.25 123	0.16 41	0.99 373	0.19 42	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.25 385	0.85 583

tg	0.37 158	0.55 339	1.35 148	0.28 174	0.16 98	0.57 278	0.18 79	0.57 185	0.49 205	0.37 193	0.44 232	0.38 218	0.24 154	0.46 212	0.24 148	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.43 535	0.36 512

ACV-stereo	0.66 442	0.76 422	2.86 533	0.32 282	0.25 308	1.01 542	0.60 523	0.59 200	0.52 229	0.41 217	0.45 236	1.55 580	0.94 542	1.40 421	0.69 438	0.14 402	0.13 366	0.12 297	0.11 247	0.20 307	0.19 345

rvit_stereo_ft	0.31 106	0.61 355	1.18 112	0.32 282	0.21 229	0.28 13	0.27 300	0.55 174	0.48 198	0.23 88	0.27 110	0.28 161	0.26 186	0.32 87	0.25 163	0.13 359	0.09 219	0.11 236	0.11 247	0.13 137	0.14 221

test_sample3	0.50 316	0.41 260	1.88 317	0.32 282	0.19 200	0.57 278	0.25 253	0.92 456	0.64 360	0.52 313	0.49 279	0.47 297	0.35 281	1.79 488	0.37 295	0.13 359	0.10 262	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.16 290

MyStereo07	0.34 130	0.40 253	1.46 171	0.29 205	0.23 276	0.60 325	0.31 364	0.53 159	0.42 133	0.25 116	0.25 89	0.20 70	0.26 186	0.57 274	0.19 42	0.09 88	0.18 461	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.19 345

MyStereo04	0.48 287	0.40 253	2.65 505	0.29 205	0.23 276	0.60 325	0.31 364	0.83 376	0.75 470	0.47 254	0.36 186	0.53 324	0.42 358	0.53 262	0.39 313	0.09 88	0.18 461	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.19 345

CFNet_ucs	0.48 287	0.50 315	2.32 438	0.26 125	0.22 256	0.57 278	0.22 162	0.85 395	0.65 373	0.53 324	0.64 424	0.68 415	0.44 377	0.54 266	0.31 241	0.13 359	0.12 342	0.16 441	0.11 247	0.19 291	0.17 309

4D-IteraStereo	0.44 236	0.96 501	2.63 501	0.27 146	0.30 376	0.45 126	0.25 253	0.52 150	0.50 215	0.40 209	0.31 151	0.40 233	0.19 95	0.35 118	0.32 254	0.09 88	0.06 23	0.12 297	0.11 247	0.19 291	0.30 476

gwcnet-sp	0.49 305	0.43 272	2.54 489	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

scenet	0.49 305	0.43 272	2.54 489	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

CASS	0.39 183	0.30 158	1.61 202	0.32 282	0.17 127	0.53 222	0.24 231	0.70 266	0.49 205	0.59 407	0.54 329	0.40 233	0.40 329	0.41 166	0.30 229	0.17 458	0.10 262	0.14 392	0.11 247	0.18 270	0.17 309
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.49 305	0.43 272	2.54 489	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

DisPM	0.43 226	0.33 189	1.78 259	0.57 532	0.18 167	0.59 313	0.63 534	0.53 159	0.61 322	0.60 417	0.53 317	0.38 218	0.26 186	0.75 340	0.29 209	0.12 329	0.07 50	0.12 297	0.11 247	0.11 92	0.14 221

IER	0.43 226	0.38 236	1.69 214	0.26 125	0.25 308	0.66 415	0.26 276	0.71 269	0.55 267	0.54 337	0.59 368	0.60 369	0.53 432	0.52 256	0.39 313	0.11 269	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.14 164	0.11 119

NINENet	0.50 316	0.33 189	1.69 214	0.55 526	0.25 308	0.91 528	0.23 196	0.98 505	0.71 428	0.53 324	0.55 339	0.66 399	0.30 249	1.22 402	0.32 254	0.15 422	0.13 366	0.16 441	0.11 247	0.16 220	0.13 198

GMOStereo	0.41 197	0.62 361	1.78 259	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

error version	0.41 197	0.62 361	1.78 259	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

test-v	0.41 197	0.62 361	1.78 259	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

AACVNet	0.54 359	0.78 439	1.73 228	0.36 371	0.21 229	0.57 278	0.25 253	0.71 269	0.51 222	0.55 355	0.59 368	0.64 387	0.41 340	2.13 541	0.41 327	0.14 402	0.11 311	0.14 392	0.11 247	0.33 464	0.15 260

ADLNet2	0.68 454	0.84 458	3.19 569	0.33 306	0.36 447	0.64 394	0.37 424	0.89 429	0.79 493	0.54 337	0.65 433	0.93 520	0.48 413	2.07 534	0.56 402	0.13 359	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.33 464	0.18 329

CrosDoStereo	0.94 532	0.37 225	2.53 483	0.25 93	0.32 403	0.54 229	3.76 621	0.72 274	0.60 305	0.70 484	1.40 565	0.53 324	1.49 580	1.78 484	3.09 590	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.21 323	0.11 119

FTStereo	0.76 493	0.18 5	2.35 446	0.71 553	0.21 229	0.73 461	1.79 606	0.57 185	0.53 247	1.07 553	1.63 573	1.29 568	2.13 596	0.75 340	0.29 209	0.19 485	0.08 141	0.12 297	0.11 247	0.11 92	0.40 532

ASMatch	0.60 405	0.43 272	2.58 495	0.91 570	0.36 447	0.56 260	0.25 253	0.52 150	0.61 322	0.47 254	1.21 552	0.47 297	0.66 489	1.34 413	0.94 476	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.10 69	0.16 290

DeepStereo_LL	0.94 532	0.37 225	2.53 483	0.25 93	0.32 403	0.54 229	3.76 621	0.72 274	0.60 305	0.70 484	1.40 565	0.53 324	1.49 580	1.78 484	3.09 590	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.21 323	0.11 119

THIR-Stereo	0.86 520	0.62 361	2.13 399	0.25 93	0.16 98	0.58 295	2.74 617	0.59 200	0.51 222	0.62 437	1.62 572	0.97 530	1.80 592	1.69 469	2.25 575	0.10 192	0.08 141	0.14 392	0.11 247	0.15 184	0.11 119

test-2	0.41 197	0.62 361	1.78 259	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

ICVP	0.46 265	0.29 144	2.41 456	0.33 306	0.22 256	0.59 313	0.55 508	0.75 302	0.50 215	0.44 233	0.60 383	0.49 310	0.35 281	0.53 262	0.37 295	0.16 443	0.16 430	0.14 392	0.11 247	0.15 184	0.15 260
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.37 158	0.53 324	1.41 160	0.28 174	0.15 71	0.52 213	0.20 110	0.54 170	0.46 175	0.37 193	0.43 221	0.41 239	0.23 143	0.36 131	0.26 175	0.09 88	0.15 412	0.12 297	0.11 247	0.41 527	0.37 519

MMNet	0.50 316	0.48 306	1.93 341	0.33 306	0.27 340	0.79 494	0.28 319	0.81 363	0.74 457	0.60 417	0.56 351	0.59 362	0.55 440	0.79 353	0.59 413	0.10 192	0.09 219	0.12 297	0.11 247	0.13 137	0.14 221

UNet	0.54 359	0.44 283	2.83 532	0.31 253	0.33 416	0.74 467	0.27 300	0.82 370	0.61 322	0.53 324	0.54 329	0.72 440	0.54 435	0.78 352	0.56 402	0.11 269	0.09 219	0.13 357	0.11 247	0.14 164	0.12 161

FENet	0.44 236	0.30 158	2.42 458	0.32 282	0.17 127	0.58 295	0.22 162	0.77 325	0.59 300	0.47 254	0.42 219	0.55 334	0.38 307	0.49 241	0.47 359	0.12 329	0.09 219	0.12 297	0.11 247	0.13 137	0.16 290

HGLStereo	0.54 359	0.69 399	2.00 371	0.35 352	0.40 481	0.66 415	0.30 351	0.83 376	0.62 340	0.57 375	0.69 454	0.69 422	0.54 435	1.07 383	0.55 394	0.13 359	0.13 366	0.13 357	0.11 247	0.19 291	0.17 309

GANet-RSSM	0.55 371	0.73 415	1.90 329	0.36 371	0.26 326	0.59 313	0.27 300	0.78 340	0.52 229	0.47 254	0.57 359	0.63 378	0.45 381	1.92 520	0.43 338	0.14 402	0.10 262	0.25 527	0.11 247	0.34 475	0.14 221

AdaStereo	0.44 236	0.38 236	1.79 280	0.34 337	0.20 215	0.57 278	0.28 319	0.92 456	0.69 408	0.52 313	0.55 339	0.61 371	0.33 271	0.48 230	0.39 313	0.17 458	0.08 141	0.17 462	0.11 247	0.18 270	0.12 161
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.
DDF-Stereo	0.37 158	0.27 107	0.79 64	0.39 421	0.29 361	0.38 72	0.21 135	0.47 106	0.51 222	0.32 176	0.17 24	0.79 473	0.23 143	0.64 301	1.04 497	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.12 287	0.35 487	0.15 260

z-mn7	0.80 505	1.52 581	2.62 500	0.36 371	0.28 353	1.01 542	0.48 489	0.90 435	1.29 569	0.69 478	1.35 564	0.85 496	0.59 459	2.03 528	1.09 503	0.14 402	0.12 342	0.14 392	0.12 287	0.32 455	0.20 363

DFGA-Net	0.51 333	1.06 533	1.75 238	0.30 226	0.24 290	0.54 229	0.22 162	0.63 229	0.60 305	0.48 272	0.51 292	0.35 204	0.27 207	1.82 496	0.53 387	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.12 287	0.37 502	0.15 260

S2M2_L	0.24 55	0.29 144	0.90 78	0.23 53	0.17 127	0.24 7	0.09 1	0.36 24	0.45 164	0.17 24	0.25 89	0.23 93	0.17 50	0.24 10	0.28 195	0.15 422	0.12 342	0.11 236	0.12 287	0.15 184	0.11 119
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.58 391	0.40 253	1.78 259	0.43 454	1.67 604	0.48 161	0.28 319	0.69 258	0.62 340	0.40 209	0.53 317	0.33 194	0.63 480	0.40 161	0.31 241	0.13 359	0.11 311	0.62 577	0.12 287	0.70 571	0.98 591

DDVS	0.62 418	0.40 253	1.40 159	2.21 608	0.35 438	0.87 520	1.00 576	0.69 258	0.50 215	0.53 324	0.56 351	0.90 512	0.37 300	1.22 402	0.47 359	0.15 422	0.14 386	0.14 392	0.12 287	0.19 291	0.22 390

DCVSM-stereo	0.49 305	0.29 144	2.49 476	0.29 205	0.22 256	0.53 222	0.52 497	0.58 191	0.49 205	0.69 478	0.46 244	0.79 473	0.48 413	0.53 262	0.42 329	0.13 359	0.14 386	0.15 422	0.12 287	0.20 307	0.20 363

Pointernet	0.29 88	0.25 82	1.49 181	0.24 74	0.20 215	0.47 151	0.15 33	0.62 221	0.47 194	0.22 66	0.29 124	0.26 137	0.20 107	0.28 45	0.20 70	0.10 192	0.07 50	0.07 1	0.12 287	0.10 69	0.07 10

test_sample5	0.51 333	0.43 272	1.83 297	0.32 282	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.92 456	0.65 373	0.53 324	0.59 368	0.45 277	0.36 287	1.87 505	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

test_sample4	0.50 316	0.42 267	1.88 317	0.32 282	0.19 200	0.56 260	0.26 276	0.93 464	0.65 373	0.54 337	0.54 329	0.45 277	0.36 287	1.79 488	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

xx1	0.46 265	0.64 376	2.07 383	0.35 352	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	1.01 542	0.31 167	0.38 199	0.46 289	0.36 287	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.12 297	0.12 287	0.12 103	0.14 221

DualNet	0.51 333	0.43 272	1.83 297	0.32 282	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.92 456	0.65 373	0.54 337	0.62 395	0.45 277	0.36 287	1.87 505	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

1111x	0.74 487	0.21 27	1.93 341	0.31 253	0.17 127	0.63 381	0.32 387	1.03 543	0.74 457	0.52 313	0.62 395	0.57 352	0.47 404	2.38 556	4.25 609	0.12 329	0.14 386	0.11 236	0.12 287	0.12 103	0.14 221

CASnet	0.28 77	0.31 172	1.20 118	0.28 174	0.11 5	0.47 151	0.19 89	0.44 77	0.44 148	0.38 201	0.31 151	0.23 93	0.17 50	0.29 59	0.19 42	0.10 192	0.06 23	0.15 422	0.12 287	0.16 220	0.07 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.72 475	1.29 566	2.49 476	0.36 371	0.45 508	0.55 244	0.32 387	0.93 464	0.71 428	0.67 469	0.58 365	0.85 496	0.79 518	2.67 584	0.46 350	0.10 192	0.18 461	0.14 392	0.12 287	0.40 524	0.42 538

qqq	0.38 168	0.21 27	1.34 145	0.28 174	0.15 71	0.45 126	0.26 276	0.76 314	0.52 229	0.39 207	0.41 215	0.46 289	0.36 287	0.96 370	0.30 229	0.11 269	0.14 386	0.12 297	0.12 287	0.12 103	0.14 221

BUS	0.41 197	0.27 107	1.13 102	0.30 226	0.21 229	0.91 528	0.23 196	1.00 525	0.61 322	0.63 446	0.53 317	0.66 399	0.30 249	0.43 179	0.32 254	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

Wz-Net-LNSev	0.59 399	0.96 501	2.47 472	0.34 337	0.37 459	0.79 494	0.44 467	0.86 404	0.77 484	0.61 426	0.67 438	0.79 473	0.56 444	0.64 301	0.62 420	0.15 422	0.14 386	0.12 297	0.12 287	0.18 270	0.19 345

test_5	0.51 333	0.87 469	1.99 369	0.37 395	0.65 555	0.58 295	0.35 408	0.78 340	0.62 340	0.48 272	0.55 339	0.45 277	0.40 329	0.72 335	0.30 229	0.09 88	0.07 50	0.12 297	0.12 287	0.33 464	0.38 522

BSDual-CNN	0.41 197	0.27 107	1.13 102	0.30 226	0.21 229	0.76 477	0.31 364	1.00 525	0.61 322	0.63 446	0.53 317	0.63 378	0.37 300	0.43 179	0.38 302	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

hknet	0.47 281	0.29 144	1.70 218	0.30 226	0.24 290	0.76 477	0.31 364	1.00 525	0.64 360	0.63 446	0.53 317	0.80 477	0.38 307	0.77 348	0.37 295	0.11 269	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

psmg	0.41 197	0.27 107	1.13 102	0.27 146	0.21 229	0.75 473	0.36 415	0.90 435	0.61 322	0.59 407	0.59 368	0.63 378	0.37 300	0.43 179	0.38 302	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.13 137	0.11 119

dd	0.42 217	0.96 501	1.77 255	0.31 253	0.17 127	0.57 278	0.26 276	0.49 121	0.68 399	0.41 217	0.40 211	0.34 200	0.27 207	0.45 203	0.40 321	0.17 458	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.21 323	0.12 161

IPLG	0.69 459	0.84 458	2.43 462	0.35 352	0.21 229	1.65 581	0.61 527	1.36 576	0.58 293	1.39 581	0.51 292	0.37 210	0.87 531	1.41 422	0.36 289	0.09 88	0.07 50	0.14 392	0.12 287	0.32 455	0.11 119

PSM-softLoss	0.48 287	0.27 107	1.85 302	0.51 504	0.17 127	0.61 344	0.40 439	0.61 217	0.57 282	0.52 313	0.48 262	0.39 224	0.25 170	1.46 430	0.77 456	0.12 329	0.08 141	0.13 357	0.12 287	0.12 103	0.14 221

KMStereo	0.48 287	0.27 107	1.85 302	0.51 504	0.17 127	0.61 344	0.40 439	0.61 217	0.57 282	0.52 313	0.48 262	0.39 224	0.25 170	1.46 430	0.77 456	0.12 329	0.08 141	0.13 357	0.12 287	0.12 103	0.14 221

sCroCo_RVC	0.33 122	0.32 180	1.89 324	0.34 337	0.27 340	0.30 21	0.22 162	0.48 114	0.44 148	0.22 66	0.33 167	0.25 123	0.25 170	0.32 87	0.24 148	0.14 402	0.16 430	0.12 297	0.12 287	0.15 184	0.13 198

GMStereo	0.38 168	0.99 518	1.91 335	0.27 146	0.16 98	0.39 76	0.23 196	0.47 106	0.62 340	0.38 201	0.34 176	0.25 123	0.25 170	0.39 156	0.29 209	0.14 402	0.08 141	0.10 165	0.12 287	0.15 184	0.11 119
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 265	0.28 134	1.73 228	0.33 306	0.32 403	0.65 408	0.38 431	0.83 376	0.59 300	0.57 375	0.52 306	0.61 371	0.40 329	0.75 340	0.52 383	0.13 359	0.12 342	0.13 357	0.12 287	0.15 184	0.11 119

ac_64	0.55 371	0.46 294	1.92 338	0.36 371	0.34 425	0.63 381	0.31 364	0.82 370	0.61 322	0.55 355	0.51 292	0.89 510	0.48 413	1.83 497	0.55 394	0.14 402	0.11 311	0.12 297	0.12 287	0.18 270	0.12 161

cf-r	0.53 353	0.81 448	2.15 405	0.33 306	0.28 353	0.60 325	0.28 319	0.78 340	0.64 360	0.51 304	0.60 383	0.75 456	0.40 329	1.32 411	0.43 338	0.13 359	0.09 219	0.11 236	0.12 287	0.15 184	0.14 221

GwcNet-RSSM	0.57 386	0.94 491	2.13 399	0.32 282	0.25 308	0.60 325	0.30 351	0.80 359	0.66 388	0.52 313	0.64 424	0.71 437	0.40 329	1.79 488	0.50 375	0.13 359	0.09 219	0.12 297	0.12 287	0.21 323	0.15 260

PWCDC_ROB	0.72 475	1.06 533	2.09 389	0.47 485	0.36 447	0.78 490	0.26 276	0.98 505	1.34 571	0.61 426	2.07 581	0.64 387	0.61 472	0.83 356	0.71 443	0.31 551	0.14 386	0.15 422	0.12 287	0.60 565	0.21 375

rvit_0105_6	0.31 106	0.29 144	1.00 89	0.31 253	0.18 167	0.35 49	0.25 253	0.51 136	0.61 322	0.25 116	0.28 118	0.32 188	0.25 170	0.39 156	0.25 163	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.13 320	0.14 164	0.13 198

rvit_0105_4	0.35 141	0.35 213	1.45 170	0.31 253	0.18 167	0.37 61	0.28 319	0.59 200	0.62 340	0.27 146	0.31 151	0.35 204	0.27 207	0.43 179	0.25 163	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.12 161

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 158	1.34 574	1.24 125	0.23 53	0.12 11	0.33 36	0.20 110	0.40 44	0.33 30	0.25 116	0.21 51	0.16 40	0.14 17	0.27 34	0.63 422	0.55 573	0.06 23	0.11 236	0.13 320	0.25 385	0.49 549

test_sample6	0.52 347	0.44 283	1.81 287	0.33 306	0.18 167	0.55 244	0.27 300	0.94 473	0.66 388	0.54 337	0.62 395	0.47 297	0.36 287	1.97 522	0.38 302	0.14 402	0.10 262	0.13 357	0.13 320	0.17 243	0.16 290

MyStereo8	0.54 359	0.80 443	2.76 522	0.32 282	0.33 416	0.71 448	0.20 110	0.87 414	0.57 282	0.51 304	0.59 368	0.50 313	0.33 271	0.68 320	0.55 394	0.10 192	0.29 538	0.10 165	0.13 320	0.21 323	0.34 502

mmm	0.38 168	0.21 27	1.18 112	0.35 352	0.17 127	0.49 171	0.26 276	0.78 340	0.52 229	0.50 291	0.57 359	0.41 239	0.37 300	0.71 333	0.31 241	0.11 269	0.13 366	0.14 392	0.13 320	0.15 184	0.14 221

ffm	0.47 281	0.23 61	2.01 372	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.74 291	0.88 520	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	0.63 299	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.15 422	0.13 320	0.25 385	0.36 512

ff1	0.73 484	0.23 61	2.01 372	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.74 291	0.88 520	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 601	0.10 192	0.24 512	0.15 422	0.13 320	0.25 385	0.36 512

mmx	0.72 475	0.23 61	2.01 372	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.99 517	0.76 479	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 601	0.13 359	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.15 260

xxx	0.72 475	0.23 61	2.01 372	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.99 517	0.76 479	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 601	0.13 359	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.15 260

anonymousdsp2	0.34 130	0.24 74	1.16 109	0.28 174	0.15 71	0.57 278	0.23 196	0.79 355	0.47 194	0.38 201	0.37 189	0.40 233	0.25 170	0.47 223	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.13 320	0.19 291	0.27 454

CIPLG	0.56 379	1.19 555	2.46 467	0.80 562	0.31 395	0.61 344	0.57 517	0.76 314	0.57 282	0.56 364	0.63 408	0.41 239	0.30 249	0.45 203	0.40 321	0.11 269	0.20 486	0.13 357	0.13 320	0.35 487	0.19 345

PSMNet-ADL	0.51 333	0.38 236	1.65 205	0.35 352	0.21 229	0.67 421	0.26 276	0.74 291	0.55 267	0.42 222	0.52 306	0.70 432	0.45 381	1.91 516	0.57 406	0.15 422	0.13 366	0.11 236	0.13 320	0.15 184	0.20 363

PFNet+	0.45 253	0.37 225	1.86 310	0.46 480	0.18 167	0.58 295	0.77 557	0.52 150	0.64 360	0.56 364	0.48 262	0.39 224	0.26 186	0.93 366	0.32 254	0.13 359	0.09 219	0.14 392	0.13 320	0.12 103	0.15 260

RAFT-RH_RVC	0.61 413	0.50 315	2.33 441	0.36 371	0.29 361	0.60 325	0.18 79	0.44 77	0.58 293	0.76 504	1.91 579	0.47 297	0.29 241	1.60 457	1.23 524	0.14 402	0.07 50	0.13 357	0.13 320	0.10 69	0.09 65

RAFT	0.45 253	0.92 483	1.59 196	0.34 337	0.19 200	0.46 144	0.35 408	0.65 239	0.49 205	0.49 284	0.49 279	0.70 432	0.40 329	0.47 223	0.32 254	0.11 269	0.16 430	0.14 392	0.13 320	0.51 554	0.13 198

GMM-Stereo	0.50 316	0.23 61	2.41 456	0.54 519	0.24 290	0.77 485	0.46 477	0.59 200	0.57 282	0.58 393	0.73 475	0.47 297	0.43 369	0.68 320	0.27 185	0.10 192	0.06 23	0.13 357	0.13 320	0.14 164	0.44 541

Anonymous3	0.42 217	0.35 213	2.09 389	0.33 306	0.24 290	0.72 454	0.31 364	0.74 291	0.55 267	0.35 184	0.40 211	0.33 194	0.29 241	0.44 188	0.28 195	0.18 470	0.18 461	0.13 357	0.13 320	0.17 243	0.17 309

sAnonymous2	0.38 168	0.62 361	2.15 405	0.31 253	0.24 290	0.34 44	0.27 300	0.53 159	0.46 175	0.24 97	0.29 124	0.23 93	0.28 224	0.28 45	0.22 112	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.13 320	0.38 509	0.35 504

CroCo_RVC	0.38 168	0.62 361	2.15 405	0.31 253	0.24 290	0.34 44	0.27 300	0.53 159	0.46 175	0.24 97	0.29 124	0.23 93	0.28 224	0.28 45	0.22 112	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.13 320	0.38 509	0.35 504

HCRNet	0.46 265	0.49 309	1.65 205	0.38 411	0.29 361	0.58 295	0.22 162	0.75 302	0.62 340	0.47 254	0.49 279	0.48 308	0.36 287	1.12 392	0.37 295	0.15 422	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.17 243	0.17 309

ARAFT	0.60 405	1.23 559	3.10 559	0.28 174	0.16 98	0.64 394	0.36 415	0.90 435	0.67 397	0.61 426	0.49 279	0.55 334	0.31 258	1.24 407	0.32 254	0.10 192	0.08 141	0.14 392	0.13 320	0.37 502	0.21 375

hitnet-ft	0.67 446	0.80 443	1.90 329	0.28 174	0.22 256	0.69 439	0.36 415	0.85 395	0.65 373	0.56 364	0.84 501	1.03 542	0.95 545	2.32 551	0.55 394	0.23 518	0.14 386	0.41 561	0.13 320	0.24 371	0.17 309

CFNet-ft	0.51 333	0.76 422	1.79 280	0.28 174	0.30 376	0.63 381	0.28 319	0.66 242	0.55 267	0.45 244	0.57 359	0.74 450	0.41 340	1.46 430	0.42 329	0.14 402	0.10 262	0.28 534	0.13 320	0.18 270	0.14 221

CFNet_RVC	0.51 333	0.76 422	1.79 280	0.28 174	0.30 376	0.63 381	0.28 319	0.66 242	0.55 267	0.45 244	0.57 359	0.74 450	0.41 340	1.46 430	0.42 329	0.14 402	0.10 262	0.28 534	0.13 320	0.18 270	0.14 221

NVstereo2D	0.58 391	0.40 253	2.03 379	0.35 352	0.35 438	0.69 439	0.39 436	0.91 447	0.80 496	0.47 254	0.53 317	0.67 408	0.46 396	1.99 526	0.48 365	0.19 485	0.11 311	0.17 462	0.13 320	0.25 385	0.25 437

DN-CSS_ROB	0.48 287	1.23 559	1.99 369	0.39 421	0.22 256	0.56 260	0.19 89	0.75 302	0.61 322	0.45 244	0.62 395	0.41 239	0.31 258	0.70 331	0.32 254	0.11 269	0.08 141	0.14 392	0.13 320	0.36 494	0.12 161

PWC_ROB	0.70 463	0.94 491	1.88 317	0.39 421	0.39 471	0.62 364	0.30 351	0.98 505	0.94 532	0.91 538	1.29 558	0.77 464	0.62 477	1.62 461	1.03 496	0.18 470	0.11 311	0.18 482	0.13 320	0.51 554	0.22 390

zh-mn7	0.80 505	1.54 582	3.00 551	0.35 352	0.27 340	0.72 454	0.41 445	0.93 464	1.11 556	1.00 547	1.28 556	0.75 456	0.57 450	1.87 505	1.18 517	0.16 443	0.13 366	0.14 392	0.14 348	0.26 406	0.21 375

w-ln-seven-2	0.68 454	1.13 543	2.46 467	0.36 371	0.27 340	0.65 408	0.44 467	0.87 414	0.83 507	0.69 478	0.75 481	0.72 440	0.63 480	1.56 446	1.15 512	0.13 359	0.13 366	0.15 422	0.14 348	0.35 487	0.19 345

AIO-test1	0.45 253	0.87 469	2.27 431	0.33 306	0.33 416	0.50 183	0.22 162	0.74 291	0.66 388	0.29 157	0.41 215	0.29 171	0.22 126	0.73 336	0.29 209	0.09 88	0.08 141	0.12 297	0.14 348	0.30 438	0.22 390

UGAM	0.58 391	0.47 303	2.21 416	0.30 226	0.19 200	0.53 222	0.34 400	0.59 200	0.63 352	0.44 233	0.73 475	0.78 468	0.37 300	2.58 577	0.39 313	0.10 192	0.08 141	0.17 462	0.14 348	0.42 533	0.17 309

H2IRNET	0.40 190	0.61 355	1.90 329	0.29 205	0.17 127	0.54 229	0.18 79	0.52 150	0.50 215	0.27 146	0.56 351	0.47 297	0.35 281	0.46 212	0.33 267	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.14 348	0.32 455	0.12 161

LL-Strereo2	0.41 197	0.90 481	1.83 297	0.44 461	0.24 290	0.54 229	0.27 300	0.58 191	0.45 164	0.41 217	0.33 167	0.44 268	0.21 116	0.44 188	0.34 274	0.09 88	0.08 141	0.16 441	0.14 348	0.17 243	0.17 309

ssnet_v2	0.55 371	0.60 351	1.86 310	0.32 282	0.22 256	0.72 454	0.44 467	0.94 473	0.74 457	0.63 446	0.54 329	0.81 480	0.47 404	0.77 348	0.70 440	0.16 443	0.14 386	0.14 392	0.14 348	0.30 438	0.30 476

Wz-Net-MNSev	0.65 437	0.97 509	2.19 414	0.36 371	0.33 416	0.90 526	0.60 523	0.92 456	0.81 503	0.75 501	0.72 473	0.73 444	0.65 484	1.39 418	0.71 443	0.16 443	0.13 366	0.14 392	0.14 348	0.24 371	0.18 329

ACRE	0.56 379	1.14 545	2.77 525	0.76 558	0.28 353	0.60 325	0.56 513	0.76 314	0.58 293	0.55 355	0.62 395	0.41 239	0.29 241	0.44 188	0.39 313	0.11 269	0.19 475	0.13 357	0.14 348	0.36 494	0.18 329

KYRaft	0.48 287	0.29 144	1.75 238	0.33 306	0.21 229	0.75 473	0.44 467	0.58 191	0.57 282	0.64 456	0.93 521	0.53 324	0.72 503	0.60 290	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.14 348	0.12 103	0.54 554

DRaft	0.62 418	0.38 236	1.76 246	0.24 74	0.16 98	0.64 394	0.66 537	0.53 159	0.53 247	0.67 469	0.99 530	0.38 218	1.00 547	1.44 424	2.10 570	0.10 192	0.14 386	0.10 165	0.14 348	0.18 270	0.21 375

pcwnet_v2	0.64 429	0.49 309	4.41 597	0.32 282	0.27 340	0.60 325	0.25 253	0.97 501	0.88 520	0.59 407	0.70 464	0.63 378	0.55 440	0.66 315	0.37 295	0.17 458	0.15 412	0.15 422	0.14 348	0.21 323	0.23 414

RALAANet	0.43 226	0.98 513	1.90 329	0.32 282	0.23 276	0.48 161	0.19 89	0.67 251	0.53 247	0.48 272	0.45 236	0.39 224	0.30 249	0.48 230	0.37 295	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.14 348	0.27 416	0.10 95

ADLNet	0.60 405	0.71 404	1.95 354	0.35 352	0.34 425	0.67 421	0.34 400	0.90 435	0.74 457	0.68 476	0.62 395	0.80 477	0.45 381	1.78 484	0.64 427	0.14 402	0.11 311	0.14 392	0.14 348	0.29 427	0.21 375

RAFT + AFF	0.64 429	1.20 556	1.95 354	0.34 337	0.33 416	0.67 421	0.52 497	0.99 517	0.74 457	0.53 324	0.58 365	0.57 352	0.80 519	1.76 480	0.51 380	0.12 329	0.27 534	0.15 422	0.14 348	0.43 535	0.29 466

delet	0.52 347	0.54 330	1.62 203	0.31 253	0.35 438	0.74 467	0.46 477	0.85 395	0.74 457	0.55 355	0.60 383	0.67 408	0.50 423	1.12 392	0.57 406	0.11 269	0.11 311	0.13 357	0.14 348	0.16 220	0.12 161

DSFCA	0.54 359	0.35 213	1.41 160	0.28 174	0.28 353	0.79 494	0.88 566	0.76 314	0.70 418	0.72 492	0.66 435	0.67 408	0.57 450	1.17 398	0.63 422	0.16 443	0.14 386	0.13 357	0.14 348	0.16 220	0.13 198

RYNet	0.70 463	0.56 341	2.25 428	0.35 352	0.41 489	0.86 516	0.43 456	0.94 473	0.82 504	0.62 437	0.53 317	0.91 514	0.60 463	2.70 585	1.00 488	0.14 402	0.11 311	0.16 441	0.14 348	0.25 385	0.27 454

TDLM	0.67 446	0.92 483	1.76 246	0.37 395	0.24 290	0.66 415	0.56 513	0.82 370	0.74 457	1.16 560	0.62 395	0.61 371	0.48 413	2.70 585	0.50 375	0.20 495	0.11 311	0.35 551	0.14 348	0.32 455	0.16 290

CFNet	0.58 391	0.96 501	1.78 259	0.33 306	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.88 423	0.75 470	0.46 252	0.59 368	0.58 359	0.40 329	2.29 549	0.48 365	0.12 329	0.09 219	0.15 422	0.14 348	0.30 438	0.15 260

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 371	0.92 483	2.36 449	0.38 411	0.37 459	0.60 325	0.28 319	0.82 370	0.62 340	0.62 437	0.55 339	0.72 440	0.45 381	1.00 376	0.43 338	0.15 422	0.11 311	0.14 392	0.14 348	0.15 184	0.16 290
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.50 316	0.70 402	1.94 351	0.29 205	0.26 326	0.63 381	0.31 364	0.80 359	0.48 198	0.61 426	0.55 339	0.66 399	0.38 307	0.98 372	0.40 321	0.19 485	0.14 386	0.14 392	0.14 348	0.23 354	0.17 309

StereoDRNet-Refined	0.50 316	0.41 260	1.50 184	0.33 306	0.21 229	0.68 433	0.26 276	0.81 363	0.68 399	0.67 469	0.68 445	0.73 444	0.42 358	1.10 386	0.59 413	0.11 269	0.08 141	0.14 392	0.14 348	0.25 385	0.21 375
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 429	0.88 473	2.35 446	0.41 439	0.45 508	0.73 461	0.47 485	0.94 473	0.74 457	0.75 501	0.54 329	0.74 450	0.47 404	1.70 470	0.72 447	0.15 422	0.14 386	0.15 422	0.14 348	0.20 307	0.19 345

DLCB_ROB	0.54 359	0.55 339	1.49 181	0.36 371	0.25 308	0.65 408	0.36 415	0.80 359	0.70 418	0.72 492	0.69 454	0.83 487	0.46 396	1.53 443	0.60 415	0.13 359	0.12 342	0.14 392	0.14 348	0.14 164	0.13 198

w-ln-seven	0.74 487	1.05 531	2.54 489	0.37 395	0.34 425	1.03 545	0.47 485	1.00 525	1.08 551	0.90 536	0.85 505	0.85 496	0.57 450	1.37 416	1.26 527	0.14 402	0.13 366	0.16 441	0.15 373	0.31 446	0.20 363

rvit_0105_5	0.36 151	0.39 246	1.48 178	0.30 226	0.18 167	0.41 94	0.30 351	0.64 233	0.62 340	0.30 162	0.33 167	0.37 210	0.29 241	0.41 166	0.28 195	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.15 373	0.15 184	0.14 221

rvit_stereo_0075_2	0.40 190	0.40 253	1.88 317	0.33 306	0.32 403	0.41 94	0.22 162	0.58 191	0.53 247	0.38 201	0.51 292	0.40 233	0.27 207	0.44 188	0.29 209	0.20 495	0.15 412	0.22 508	0.15 373	0.18 270	0.23 414

test_sample7	0.47 281	0.33 189	1.49 181	0.34 337	0.20 215	0.51 194	0.30 351	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.11 389	0.38 302	0.17 458	0.14 386	0.16 441	0.15 373	0.19 291	0.18 329

IGEV++	0.34 130	0.43 272	1.32 140	0.31 253	0.14 45	0.32 32	0.21 135	0.70 266	0.34 36	0.22 66	0.28 118	0.22 84	0.27 207	0.35 118	0.27 185	0.09 88	0.39 565	0.08 45	0.15 373	0.25 385	0.45 542

StereoVision	0.45 253	0.72 408	1.94 351	0.33 306	0.32 403	0.47 151	0.26 276	0.68 255	0.57 282	0.32 176	0.89 514	0.45 277	0.27 207	0.49 241	0.36 289	0.13 359	0.15 412	0.16 441	0.15 373	0.19 291	0.13 198

Selective-IGEV	0.29 88	0.23 61	1.28 132	0.27 146	0.30 376	0.35 49	0.20 110	0.56 180	0.38 81	0.21 55	0.30 138	0.22 84	0.18 74	0.37 142	0.18 24	0.07 23	0.06 23	0.08 45	0.15 373	0.16 220	0.29 466

test_4	0.40 190	0.37 225	2.01 372	0.29 205	0.21 229	0.50 183	0.28 319	0.47 106	0.39 94	0.42 222	0.76 484	0.38 218	0.22 126	0.52 256	0.33 267	0.08 41	0.07 50	0.11 236	0.15 373	0.28 422	0.07 10

IPLGR_C	0.58 391	1.25 562	2.72 514	0.80 562	0.31 395	0.60 325	0.61 527	0.76 314	0.58 293	0.56 364	0.62 395	0.41 239	0.31 258	0.43 179	0.40 321	0.11 269	0.22 501	0.13 357	0.15 373	0.35 487	0.19 345

SACVNet	0.60 405	0.74 418	1.90 329	0.37 395	0.28 353	0.64 394	0.37 424	0.86 404	0.61 322	0.65 463	0.62 395	0.69 422	0.44 377	2.08 536	0.42 329	0.18 470	0.14 386	0.16 441	0.15 373	0.38 509	0.24 427

PSM-AAD	0.63 425	0.22 43	1.77 255	0.37 395	0.23 276	0.86 516	1.17 588	0.59 200	0.60 305	0.64 456	0.71 468	0.68 415	2.93 604	0.65 312	0.31 241	0.09 88	0.07 50	0.17 462	0.15 373	0.13 137	0.33 498

rafts_anoy	0.43 226	0.89 477	1.96 363	0.32 282	0.30 376	0.48 161	0.24 231	0.62 221	0.49 205	0.37 193	0.38 199	0.33 194	0.30 249	0.51 252	0.34 274	0.10 192	0.39 565	0.13 357	0.15 373	0.17 243	0.15 260

FINET	0.65 437	0.95 498	3.06 555	0.35 352	0.40 481	0.58 295	0.48 489	0.92 456	1.10 554	0.57 375	0.68 445	0.47 297	0.44 377	1.15 397	0.60 415	0.23 518	0.21 495	0.17 462	0.15 373	0.26 406	0.25 437

Syn2CoEx	0.70 463	1.07 536	2.74 520	0.43 454	0.30 376	0.64 394	0.42 449	0.99 517	0.78 488	0.62 437	0.78 488	0.74 450	0.72 503	1.92 520	0.61 418	0.20 495	0.17 450	0.19 488	0.15 373	0.29 427	0.22 390

psm_up	0.57 386	0.61 355	1.83 297	0.35 352	0.30 376	0.64 394	0.37 424	0.90 435	0.68 399	0.59 407	0.55 339	0.68 415	0.54 435	1.91 516	0.46 350	0.16 443	0.15 412	0.16 441	0.15 373	0.23 354	0.13 198

GwcNet	0.69 459	0.71 404	3.12 562	0.36 371	0.45 508	0.81 502	0.44 467	0.86 404	0.84 510	0.60 417	0.74 478	0.82 485	0.49 420	1.65 463	0.66 430	0.16 443	0.15 412	0.15 422	0.15 373	0.31 446	0.24 427

DMCA-RVC	0.62 418	0.96 501	2.63 501	0.36 371	0.90 573	0.56 260	0.31 364	0.69 258	0.57 282	0.68 476	0.52 306	0.59 362	0.56 444	1.23 404	0.53 387	0.16 443	0.38 558	0.20 497	0.15 373	0.20 307	0.15 260

ADCP+	0.94 532	1.12 540	3.14 563	0.34 337	0.39 471	1.06 548	0.79 558	0.89 429	0.80 496	0.66 465	0.67 438	0.85 496	1.55 583	0.93 366	4.55 611	0.13 359	0.11 311	0.16 441	0.15 373	0.26 406	0.25 437

SANet	1.20 559	1.21 557	3.33 578	0.38 411	0.27 340	1.73 585	0.85 564	1.10 555	2.49 607	1.16 560	1.83 577	1.72 583	1.50 582	2.37 553	2.84 588	0.18 470	0.16 430	0.16 441	0.15 373	0.32 455	0.32 490

XPNet_ROB	0.61 413	0.72 408	1.66 209	0.37 395	0.27 340	0.67 421	0.47 485	0.89 429	0.71 428	0.78 510	0.70 464	0.81 480	0.53 432	1.70 470	0.76 454	0.21 502	0.16 430	0.16 441	0.15 373	0.20 307	0.21 375

FlowAnything_test	0.23 49	0.32 180	0.52 5	0.28 174	0.17 127	0.37 61	0.20 110	0.38 33	0.24 2	0.24 97	0.20 44	0.21 81	0.17 50	0.26 29	0.25 163	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.16 393	0.17 243	0.12 161

zh-sn7	0.89 525	1.73 595	3.09 558	0.39 421	0.30 376	0.82 505	0.63 534	0.96 492	0.87 516	0.79 512	1.12 547	0.84 492	0.87 531	2.42 562	1.63 548	0.16 443	0.17 450	0.16 441	0.16 393	0.34 475	0.29 466

ITSA-stereo	0.48 287	0.33 189	1.20 118	0.33 306	0.18 167	0.60 325	0.29 343	0.94 473	0.80 496	0.50 291	0.49 279	0.53 324	0.59 459	1.25 408	0.64 427	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	0.18 270	0.23 414

Occ-G	0.30 98	0.30 158	1.33 142	0.23 53	0.15 71	0.36 57	0.25 253	0.43 69	0.31 17	0.26 134	0.35 181	0.46 289	0.22 126	0.30 69	0.25 163	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.16 393	0.31 446	0.08 41

EKT-Stereo	1.47 578	0.49 309	1.93 341	2.57 611	19.31 632	0.55 244	0.22 162	0.69 258	0.42 133	0.38 201	0.36 186	0.43 257	0.27 207	0.69 326	0.26 175	0.12 329	0.14 386	0.11 236	0.16 393	0.20 307	0.15 260

SDNR	1.22 563	0.80 443	2.71 512	0.33 306	1.48 601	1.98 595	0.23 196	1.93 600	2.44 605	0.89 534	2.52 593	1.36 572	0.51 425	3.65 607	1.93 559	0.30 549	0.31 543	0.22 508	0.16 393	0.33 464	0.36 512

ToySt	0.44 236	0.61 355	1.89 324	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.35 408	0.67 251	0.53 247	0.39 207	0.50 287	0.59 362	0.43 369	0.51 252	0.49 370	0.10 192	0.12 342	0.13 357	0.16 393	0.24 371	0.19 345

MC-Stereo	0.32 113	0.31 172	1.46 171	0.31 253	0.15 71	0.53 222	0.19 89	0.44 77	0.35 44	0.36 189	0.38 199	0.27 151	0.27 207	0.42 175	0.19 42	0.09 88	0.13 366	0.09 107	0.16 393	0.20 307	0.13 198

WZ-Net	0.92 530	1.31 568	3.76 585	0.41 439	0.36 447	0.86 516	0.71 549	1.00 525	1.06 549	0.82 524	0.92 517	1.06 549	1.05 552	2.16 542	1.61 547	0.19 485	0.13 366	0.15 422	0.16 393	0.32 455	0.28 460

PFNet	0.60 405	0.33 189	2.47 472	0.41 439	0.55 533	0.62 364	0.27 300	0.61 217	0.63 352	0.61 426	0.56 351	0.45 277	0.32 266	1.88 513	1.14 510	0.28 544	0.09 219	0.12 297	0.16 393	0.26 406	0.20 363

SFCPSM	0.46 265	0.24 74	2.35 446	0.27 146	0.27 340	0.70 446	0.32 387	0.96 492	0.63 352	0.49 284	0.52 306	0.43 257	0.36 287	0.52 256	0.43 338	0.12 329	0.09 219	0.12 297	0.16 393	0.16 220	0.12 161

PSMNet-RSSM	0.53 353	0.82 452	1.78 259	0.31 253	0.25 308	0.58 295	0.28 319	0.84 388	0.60 305	0.50 291	0.61 390	0.67 408	0.43 369	1.68 467	0.42 329	0.15 422	0.10 262	0.14 392	0.16 393	0.15 184	0.13 198

FAT-Stereo	0.70 463	0.54 330	2.88 535	0.36 371	0.29 361	0.62 364	0.54 505	0.97 501	0.87 516	0.76 504	0.92 517	0.94 524	0.80 519	1.84 502	0.57 406	0.18 470	0.19 475	0.17 462	0.16 393	0.22 340	0.25 437

SuperB	1.15 555	1.14 545	5.43 604	0.36 371	0.26 326	0.81 502	0.89 567	0.88 423	1.17 560	0.67 469	0.68 445	0.63 378	1.39 576	1.74 477	3.37 599	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	2.80 617	0.25 437

stereogan	0.69 459	0.51 318	2.44 464	0.39 421	0.39 471	1.01 542	0.41 445	0.94 473	0.92 531	0.73 496	0.85 505	1.15 561	0.69 496	1.57 450	0.53 387	0.19 485	0.18 461	0.20 497	0.16 393	0.36 494	0.24 427

DANet	0.80 505	0.65 383	2.21 416	1.19 587	0.48 518	0.74 467	1.25 591	0.89 429	1.53 580	0.89 534	0.71 468	0.96 527	0.56 444	1.83 497	0.96 479	0.18 470	0.16 430	0.19 488	0.16 393	0.26 406	0.29 466
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 490	0.84 458	2.01 372	0.40 432	0.25 308	0.74 467	0.66 537	0.87 414	0.73 453	0.71 489	1.07 544	0.84 492	0.59 459	2.71 587	1.15 512	0.17 458	0.16 430	0.44 565	0.16 393	0.31 446	0.20 363

DRN-Test	0.64 429	0.43 272	2.44 464	0.39 421	0.44 499	0.80 501	0.41 445	1.02 536	0.78 488	0.80 513	0.63 408	0.69 422	0.56 444	1.79 488	0.69 438	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	0.18 270	0.17 309

ETE_ROB	0.60 405	0.71 404	1.55 191	0.37 395	0.25 308	0.69 439	0.51 494	1.47 581	0.70 418	0.80 513	0.69 454	0.85 496	0.49 420	1.36 415	0.58 411	0.16 443	0.13 366	0.19 488	0.16 393	0.21 323	0.23 414

YMNet	0.62 418	0.72 408	1.93 341	0.41 439	0.41 489	0.87 520	0.43 456	0.87 414	0.71 428	0.74 499	0.81 492	0.83 487	0.46 396	0.86 361	0.93 474	0.19 485	0.22 501	0.20 497	0.17 412	0.41 527	0.21 375

YMNet_1	0.62 418	0.72 408	1.93 341	0.41 439	0.41 489	0.87 520	0.43 456	0.87 414	0.71 428	0.74 499	0.81 492	0.83 487	0.46 396	0.86 361	0.93 474	0.19 485	0.22 501	0.20 497	0.17 412	0.41 527	0.21 375

AIO-test2	0.49 305	1.15 549	1.96 363	0.42 450	0.37 459	0.50 183	0.23 196	0.79 355	0.70 418	0.33 180	0.53 317	0.27 151	0.22 126	0.67 317	0.29 209	0.73 583	0.08 141	0.13 357	0.17 412	0.17 243	0.18 329

fast-acv-ft	0.63 425	0.88 473	3.10 559	0.38 411	0.30 376	0.79 494	0.48 489	0.69 258	0.72 438	0.58 393	0.78 488	0.76 462	0.60 463	0.67 317	0.73 450	0.15 422	0.15 412	0.18 482	0.17 412	0.37 502	0.16 290

GASNet	0.73 484	1.47 579	3.04 553	0.47 485	0.33 416	0.57 278	0.34 400	0.91 447	0.75 470	0.58 393	0.58 365	0.74 450	0.55 440	2.03 528	0.65 429	0.21 502	0.15 412	0.19 488	0.17 412	0.51 554	0.28 460

Wz-Net-SNSev	0.76 493	1.32 571	3.11 561	0.40 432	0.31 395	0.71 448	0.60 523	0.98 505	0.87 516	0.67 469	0.83 498	0.96 527	0.60 463	1.67 466	0.97 480	0.16 443	0.15 412	0.16 441	0.17 412	0.36 494	0.24 427

test-1	0.44 236	0.48 306	1.69 214	0.30 226	0.27 340	0.50 183	0.28 319	0.80 359	0.43 144	0.40 209	0.54 329	0.41 239	0.24 154	0.31 75	1.16 514	0.09 88	0.20 486	0.10 165	0.17 412	0.11 92	0.26 447

AF-Net	0.69 459	0.92 483	2.21 416	0.41 439	0.40 481	0.68 433	0.40 439	1.02 536	0.86 513	0.69 478	1.03 538	1.04 545	0.84 526	1.19 399	0.78 458	0.22 515	0.14 386	0.25 527	0.17 412	0.30 438	0.18 329

RTSC	0.72 475	1.00 520	2.22 420	0.40 432	0.29 361	0.82 505	0.31 364	0.96 492	1.10 554	0.92 539	0.81 492	0.78 468	0.58 456	1.23 404	1.55 545	0.18 470	0.17 450	0.14 392	0.17 412	0.43 535	0.30 476

CVANet_RVC	0.65 437	0.80 443	2.13 399	0.36 371	0.26 326	0.62 364	0.42 449	0.84 388	0.72 438	0.69 478	0.68 445	0.68 415	0.52 430	2.64 580	0.42 329	0.19 485	0.12 342	0.22 508	0.17 412	0.37 502	0.15 260

UCFNet_RVC	0.48 287	0.82 452	1.85 302	0.30 226	0.27 340	0.64 394	0.26 276	0.74 291	0.55 267	0.48 272	0.53 317	0.63 378	0.41 340	0.88 365	0.38 302	0.15 422	0.10 262	0.17 462	0.17 412	0.18 270	0.15 260

DPSNet	0.86 520	0.60 351	2.34 443	0.58 534	0.36 447	1.07 553	0.75 554	1.30 572	1.05 546	0.70 484	0.68 445	0.94 524	1.29 565	2.08 536	1.82 557	0.26 535	0.23 509	0.16 441	0.17 412	0.48 547	0.40 532

MDST_ROB	1.17 558	0.42 267	3.87 587	0.54 519	0.44 499	4.11 616	0.58 519	1.31 573	0.84 510	2.12 594	1.12 547	0.98 531	0.71 500	4.24 613	0.99 487	0.16 443	0.14 386	0.19 488	0.17 412	0.18 270	0.35 504

TCMNet	0.66 442	0.85 463	2.55 494	0.50 499	0.52 527	0.72 454	0.39 436	0.87 414	0.72 438	0.58 393	0.68 445	0.63 378	0.46 396	1.70 470	0.63 422	0.18 470	0.18 461	0.23 515	0.18 425	0.38 509	0.27 454

rvit_0105_3	0.39 183	0.47 303	1.46 171	0.33 306	0.19 200	0.45 126	0.35 408	0.69 258	0.65 373	0.37 193	0.37 189	0.40 233	0.31 258	0.44 188	0.30 229	0.18 470	0.17 450	0.17 462	0.18 425	0.15 184	0.15 260

ff7	0.32 113	0.52 319	1.38 154	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

IGEVStereo-DCA	0.33 122	0.34 204	1.38 154	0.27 146	0.16 98	0.45 126	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.21 51	0.26 137	0.25 170	0.64 301	0.52 383	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.18 425	0.16 220	0.22 390

ffff	0.32 113	0.52 319	1.38 154	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

11t	0.32 113	0.52 319	1.38 154	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

anonymousdsp	0.34 130	0.53 324	1.47 175	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.49 121	0.40 107	0.25 116	0.24 82	0.22 84	0.24 154	0.55 270	0.19 42	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.18 425	0.24 371	0.29 466

ccc-4	0.32 113	0.52 319	1.38 154	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

IGEV-Stereo	0.34 130	0.54 330	1.47 175	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.49 121	0.40 107	0.25 116	0.24 82	0.22 84	0.24 154	0.54 266	0.19 42	0.09 88	0.10 262	0.10 165	0.18 425	0.24 371	0.29 466
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.51 333	1.01 524	1.74 232	0.29 205	0.19 200	0.60 325	0.26 276	0.52 150	0.75 470	0.63 446	0.63 408	0.63 378	0.33 271	0.85 360	0.47 359	0.27 540	0.15 412	0.40 560	0.18 425	0.22 340	0.14 221

LCNet	0.54 359	0.37 225	1.78 259	0.92 571	0.22 256	0.96 534	0.30 351	0.59 200	0.58 293	0.51 304	0.55 339	0.41 239	0.76 514	0.84 358	0.26 175	0.09 88	0.06 23	0.12 297	0.18 425	0.98 588	0.39 528

psmorigin	1.36 571	0.60 351	13.80 627	0.37 395	0.29 361	0.62 364	0.33 395	0.77 325	0.61 322	0.96 545	0.88 512	1.17 564	0.73 506	4.00 610	0.86 469	0.19 485	0.22 501	0.17 462	0.18 425	0.24 371	0.29 466

EDNetEfficientorigin	8.18 623	0.98 513	145.96 650	0.51 504	0.89 572	0.72 454	0.48 489	0.85 395	1.56 582	2.12 594	1.49 568	1.29 568	1.31 568	1.83 497	2.13 571	0.13 359	0.12 342	0.17 462	0.18 425	0.39 519	0.45 542

FADNet-RVC	0.61 413	1.26 564	2.12 397	0.33 306	0.26 326	0.59 313	0.29 343	0.86 404	0.62 340	0.45 244	0.50 287	0.62 375	0.46 396	1.73 475	0.55 394	0.17 458	0.20 486	0.17 462	0.18 425	0.59 562	0.28 460

S-Stereo	0.80 505	0.69 399	3.89 588	0.39 421	0.37 459	0.69 439	0.70 548	0.94 473	0.98 539	0.62 437	0.91 515	0.83 487	0.60 463	2.37 553	0.66 430	0.18 470	0.21 495	0.17 462	0.18 425	0.30 438	0.35 504

edge stereo	0.81 513	0.73 415	3.30 575	0.37 395	1.21 593	0.62 364	0.39 436	0.93 464	0.79 493	0.80 513	0.88 512	1.14 560	0.71 500	2.18 543	0.71 443	0.21 502	0.20 486	0.26 530	0.18 425	0.38 509	0.26 447

RTS	1.21 560	1.31 568	6.39 609	0.52 508	0.51 525	1.61 577	0.79 558	1.03 543	1.37 573	1.13 557	1.30 559	1.10 555	0.85 527	2.65 581	2.08 567	0.21 502	0.24 512	0.18 482	0.18 425	0.43 535	0.32 490

RTSA	1.21 560	1.31 568	6.39 609	0.52 508	0.51 525	1.61 577	0.79 558	1.03 543	1.37 573	1.13 557	1.30 559	1.10 555	0.85 527	2.65 581	2.08 567	0.21 502	0.24 512	0.18 482	0.18 425	0.43 535	0.32 490

PS-NSSS	0.63 425	1.00 520	1.81 287	0.30 226	0.31 395	0.63 381	0.34 400	0.98 505	0.69 408	0.54 337	0.74 478	0.51 316	0.41 340	2.43 565	0.48 365	0.24 526	0.17 450	0.27 531	0.18 425	0.27 416	0.21 375

LALA_ROB	0.60 405	0.76 422	1.69 214	0.36 371	0.29 361	0.79 494	0.55 508	0.94 473	0.77 484	0.81 519	0.67 438	0.94 524	0.49 420	0.99 373	0.73 450	0.21 502	0.15 412	0.20 497	0.18 425	0.23 354	0.21 375

coex-ft	5.95 620	1.67 589	60.57 648	0.34 337	0.30 376	0.77 485	0.69 545	0.74 291	4.41 615	19.22 636	2.15 585	1.62 582	7.97 623	1.81 495	8.96 624	0.44 563	2.08 621	0.18 482	0.19 445	0.38 509	4.62 625

UDGNet	0.44 236	1.02 528	1.74 232	0.35 352	0.19 200	0.58 295	0.23 196	0.49 121	0.66 388	0.41 217	0.38 199	0.34 200	0.29 241	0.53 262	0.30 229	0.24 526	0.10 262	0.37 557	0.19 445	0.27 416	0.15 260

APVNet	0.70 463	0.67 392	2.71 512	0.38 411	0.36 447	0.85 514	0.43 456	0.91 447	0.68 399	0.55 355	0.69 454	0.75 456	0.55 440	2.31 550	0.78 458	0.17 458	0.17 450	0.24 522	0.19 445	0.33 464	0.23 414

FADNet-RVC-Resample	0.67 446	1.16 554	3.16 565	0.37 395	0.29 361	0.62 364	0.38 431	0.86 404	0.63 352	0.51 304	0.50 287	0.57 352	0.45 381	1.57 450	0.49 370	0.24 526	0.32 548	0.23 515	0.19 445	0.27 416	0.62 564

FADNet	0.64 429	1.22 558	2.06 381	0.32 282	0.30 376	0.66 415	0.29 343	0.88 423	0.72 438	0.44 233	0.48 262	0.66 399	0.57 450	1.84 502	0.45 349	0.46 567	0.20 486	0.17 462	0.19 445	0.59 562	0.24 427

ADCRef	0.80 505	0.96 501	2.29 435	0.37 395	0.35 438	0.96 534	0.51 494	0.87 414	0.75 470	0.88 532	0.83 498	0.61 371	1.36 573	1.02 378	3.27 595	0.13 359	0.11 311	0.17 462	0.19 445	0.25 385	0.21 375

PSMNet_ROB	0.66 442	1.01 524	2.33 441	0.38 411	0.31 395	0.72 454	0.55 508	0.86 404	0.69 408	0.54 337	0.60 383	0.75 456	0.47 404	2.00 527	0.82 465	0.17 458	0.13 366	0.19 488	0.19 445	0.24 371	0.27 454

SGM-Forest	1.04 545	0.42 267	3.59 584	0.41 439	0.32 403	1.05 547	1.32 594	0.94 473	0.83 507	1.16 560	2.23 589	1.03 542	1.39 576	2.49 571	2.35 578	0.21 502	0.21 495	0.20 497	0.19 445	0.23 354	0.32 490
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.71 472	0.76 422	2.64 503	0.33 306	0.20 215	0.78 490	0.79 558	0.98 505	0.78 488	0.85 531	0.71 468	0.86 502	1.10 557	1.46 430	0.62 420	0.18 470	0.20 486	0.21 505	0.19 445	0.25 385	0.33 498
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.21 560	1.15 549	3.01 552	0.34 337	0.28 353	1.10 556	0.69 545	1.35 575	1.01 542	2.71 609	2.41 592	2.96 599	1.45 579	2.80 591	1.40 538	0.22 515	0.22 501	0.22 508	0.19 445	0.50 552	0.26 447
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
ISRNet	0.47 281	0.44 283	1.55 191	0.37 395	0.31 395	0.49 171	0.19 89	0.75 302	0.66 388	0.63 446	0.71 468	0.67 408	0.39 321	0.58 278	0.44 344	0.23 518	0.16 430	0.21 505	0.20 455	0.21 323	0.25 437

IGEV-Stereo+	0.29 88	0.29 144	0.86 72	0.25 93	0.34 425	0.30 21	0.14 20	0.32 11	0.53 247	0.18 31	0.12 9	0.18 60	0.19 95	0.49 241	0.17 22	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.20 455	0.46 545	0.59 561

Wz-Net-TNSev	0.91 528	1.73 595	3.08 556	0.36 371	0.31 395	1.00 541	0.71 549	1.06 549	0.97 536	0.71 489	0.72 473	1.09 553	0.87 531	2.42 562	1.59 546	0.20 495	0.20 486	0.16 441	0.20 455	0.44 543	0.35 504

STTStereo	0.51 333	0.69 399	2.14 404	0.36 371	0.30 376	0.61 344	0.32 387	0.77 325	0.60 305	0.60 417	0.54 329	0.67 408	0.43 369	0.86 361	0.42 329	0.16 443	0.15 412	0.17 462	0.20 455	0.16 220	0.15 260

RP	0.67 446	0.82 452	1.94 351	0.43 454	0.44 499	0.65 408	0.45 474	0.89 429	0.82 504	0.66 465	0.92 517	0.99 534	0.76 514	1.55 445	0.66 430	0.25 531	0.18 461	0.23 515	0.20 455	0.31 446	0.22 390

XQC	0.73 484	0.98 513	2.39 453	0.46 480	0.35 438	0.81 502	0.46 477	1.00 525	1.00 540	0.80 513	0.69 454	0.88 508	0.74 511	1.32 411	1.20 520	0.24 526	0.16 430	0.23 515	0.20 455	0.41 527	0.33 498

BStereo	0.28 77	0.33 189	1.34 145	0.23 53	0.29 361	0.33 36	0.20 110	0.46 90	0.35 44	0.22 66	0.17 24	0.20 70	0.14 17	0.28 45	0.25 163	0.07 23	0.07 50	0.16 441	0.21 461	0.12 103	0.11 119

Wave_Phase_stereo	0.31 106	0.33 189	1.34 145	0.23 53	0.29 361	0.98 537	0.20 110	0.49 121	0.35 44	0.22 66	0.17 24	0.20 70	0.14 17	0.28 45	0.25 163	0.07 23	0.07 50	0.16 441	0.21 461	0.12 103	0.11 119

FE-Mocha	0.41 197	0.31 172	1.44 167	0.28 174	0.33 416	0.41 94	0.17 61	0.69 258	0.45 164	0.44 233	0.50 287	0.41 239	0.45 381	0.36 131	1.17 516	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.21 461	0.13 137	0.13 198

AIO_test	0.39 183	0.37 225	1.19 114	0.73 554	0.67 556	0.35 49	0.25 253	0.47 106	0.34 36	0.34 182	0.22 63	0.33 194	0.17 50	1.31 410	0.19 42	0.11 269	0.15 412	0.08 45	0.21 461	0.15 184	0.23 414

GrayStereo	0.66 442	0.19 8	1.76 246	0.90 569	0.23 276	0.62 364	1.42 603	0.62 221	0.60 305	0.72 492	0.78 488	0.56 346	3.07 607	0.60 290	0.26 175	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.21 461	0.11 92	0.18 329

aanetorigin	0.77 497	0.80 443	2.59 497	0.43 454	0.44 499	0.58 295	1.01 578	0.57 185	0.68 399	1.53 587	1.23 553	0.81 480	1.08 555	1.07 383	1.07 500	0.18 470	0.15 412	0.17 462	0.21 461	0.54 559	0.30 476

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 497	1.04 530	2.06 381	0.94 573	0.35 438	0.89 525	0.40 439	0.85 395	0.63 352	0.55 355	0.63 408	0.75 456	0.38 307	2.38 556	0.48 365	1.10 599	0.31 543	0.36 553	0.21 461	0.53 558	0.55 557

SHD	0.72 475	0.77 431	2.36 449	0.45 475	0.40 481	0.71 448	0.32 387	1.02 536	1.25 565	1.07 553	0.84 501	0.90 512	0.73 506	1.09 385	0.98 482	0.21 502	0.18 461	0.20 497	0.21 461	0.32 455	0.31 484

ADCL	0.99 537	0.79 441	2.43 462	0.39 421	0.32 403	1.50 573	1.90 607	0.92 456	0.97 536	1.26 574	1.27 555	1.00 536	1.42 578	1.14 395	3.31 597	0.17 458	0.14 386	0.22 508	0.21 461	0.30 438	0.22 390

WCMA_ROB	1.12 550	0.83 456	2.66 506	0.58 534	0.34 425	1.17 563	0.71 549	0.93 464	0.94 532	1.74 590	2.63 598	3.09 601	1.71 589	1.70 470	1.84 558	0.26 535	0.21 495	0.20 497	0.21 461	0.28 422	0.43 539

Reg-Stereo(zero)	0.46 265	0.17 1	2.10 393	0.24 74	0.34 425	0.51 194	0.42 449	0.50 128	0.54 260	0.37 193	0.46 244	0.54 331	0.60 463	0.43 179	1.10 504	0.08 41	0.09 219	0.08 45	0.22 471	0.12 103	0.22 390

rvit_105_1	0.44 236	0.54 330	1.46 171	0.36 371	0.24 290	0.51 194	0.45 474	0.75 302	0.74 457	0.45 244	0.44 232	0.44 268	0.36 287	0.62 296	0.38 302	0.20 495	0.18 461	0.18 482	0.22 471	0.18 270	0.18 329

model_zeroshot	0.44 236	0.68 395	1.97 368	0.28 174	0.18 167	0.69 439	0.21 135	0.63 229	0.40 107	1.00 547	0.34 176	0.42 253	0.20 107	0.69 326	0.24 148	0.10 192	0.22 501	0.10 165	0.22 471	0.12 103	0.10 95

GCAP-BAT	0.43 226	0.31 172	1.82 293	0.25 93	0.26 326	0.65 408	0.23 196	0.48 114	0.37 76	0.67 469	0.82 497	0.44 268	0.24 154	0.48 230	0.87 470	0.09 88	0.13 366	0.09 107	0.22 471	0.08 29	0.09 65

cross-raft	0.40 190	0.27 107	2.22 420	0.30 226	0.17 127	0.49 171	0.35 408	0.71 269	0.39 94	0.43 227	0.45 236	0.64 387	0.25 170	0.32 87	0.25 163	0.08 41	0.08 141	0.09 107	0.23 475	0.11 92	0.14 221

ADCS	1.05 546	1.36 576	2.98 549	0.42 450	0.36 447	0.96 534	0.81 562	1.06 549	1.12 557	1.25 571	0.97 527	1.08 551	0.90 537	1.25 408	4.86 613	0.21 502	0.21 495	0.22 508	0.23 475	0.36 494	0.38 522

AnyNet_C01	1.14 553	1.49 580	4.23 596	0.54 519	0.53 528	1.51 574	1.37 597	1.04 547	1.07 550	1.17 566	1.33 562	1.15 561	1.08 555	1.61 460	2.74 586	0.25 531	0.22 501	0.28 534	0.24 477	0.48 547	0.40 532

AnyNet_C32	1.00 541	1.33 573	2.53 483	0.49 495	0.54 530	1.15 561	1.14 586	0.91 447	0.89 524	1.11 556	0.95 524	0.87 504	0.93 539	1.50 439	4.07 606	0.21 502	0.20 486	0.25 527	0.24 477	0.38 509	0.33 498

GANetREF_RVC	0.75 490	1.15 549	2.46 467	0.47 485	0.26 326	0.83 508	0.61 527	0.97 501	0.89 524	0.62 437	0.61 390	0.72 440	0.59 459	2.42 562	0.55 394	0.32 552	0.25 525	0.36 553	0.24 477	0.39 519	0.31 484
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
NaN_ROB	1.14 553	0.94 491	2.96 545	0.53 514	0.56 536	1.13 559	0.99 573	0.98 505	1.00 540	1.09 555	0.87 509	0.77 464	1.06 554	5.90 618	2.72 585	0.16 443	0.23 509	0.16 441	0.24 477	0.22 340	0.36 512

CSAN	1.25 564	1.12 540	3.04 553	0.51 504	0.37 459	1.06 548	1.15 587	1.22 565	1.08 551	1.17 566	1.91 579	1.04 545	1.31 568	5.96 619	2.43 581	0.26 535	0.22 501	0.24 522	0.24 477	0.31 446	0.30 476

PDISCO_ROB	0.75 490	1.06 533	2.11 394	0.64 547	0.59 542	1.13 559	0.43 456	1.14 560	1.05 546	0.64 456	0.71 468	0.96 527	0.61 472	1.21 400	0.76 454	0.37 560	0.18 461	0.27 531	0.24 477	0.56 561	0.32 490

AdaDepth	0.24 55	0.18 5	1.03 90	0.25 93	0.21 229	0.46 144	0.16 50	0.30 7	0.27 8	0.17 24	0.19 37	0.14 15	0.18 74	0.35 118	0.17 22	0.07 23	0.07 50	0.08 45	0.25 483	0.10 69	0.10 95

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 77	0.28 134	1.09 98	0.33 306	0.15 71	0.30 21	0.16 50	0.58 191	0.42 133	0.19 37	0.19 37	0.17 49	0.26 186	0.38 150	0.37 295	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.25 483	0.10 69	0.06 1

HBP-ISP	0.76 493	1.30 567	3.19 569	0.35 352	0.26 326	0.85 514	0.54 505	1.03 543	0.72 438	0.80 513	0.69 454	0.68 415	0.83 523	2.04 530	0.44 344	0.23 518	0.24 512	0.29 541	0.25 483	0.28 422	0.24 427

Nwc_Net	0.68 454	0.83 456	2.53 483	0.41 439	0.39 471	0.77 485	0.38 431	1.01 533	0.70 418	0.60 417	0.99 530	0.98 531	0.68 494	1.41 422	0.63 422	0.23 518	0.15 412	0.23 515	0.25 483	0.23 354	0.18 329

SAMSARA	0.91 528	0.97 509	2.22 420	0.80 562	0.58 540	1.32 565	1.31 593	1.01 533	0.94 532	1.36 577	0.87 509	1.38 573	0.90 537	1.72 474	1.02 494	0.24 526	0.30 542	0.22 508	0.25 483	0.36 494	0.35 504

NCCL2	0.65 437	0.94 491	1.96 363	0.43 454	0.30 376	0.71 448	0.68 543	0.84 388	0.65 373	0.70 484	0.60 383	0.86 502	0.54 435	1.56 446	0.57 406	0.20 495	0.16 430	0.67 580	0.25 483	0.22 340	0.24 427

CBMV_ROB	0.76 493	0.42 267	2.68 508	0.33 306	0.22 256	0.74 467	0.47 485	0.96 492	0.76 479	1.04 552	0.96 525	0.88 508	0.93 539	2.06 532	1.19 519	0.22 515	0.24 512	0.27 531	0.25 483	0.25 385	0.28 460

FBW_ROB	0.83 516	0.77 431	1.77 255	0.44 461	0.30 376	0.87 520	0.46 477	1.10 555	0.91 527	0.81 519	0.75 481	1.01 538	0.61 472	3.66 608	1.23 524	0.26 535	0.23 509	0.36 553	0.25 483	0.27 416	0.62 564

GREAT-IGEV	0.37 158	0.28 134	1.48 178	0.25 93	0.38 465	0.46 144	0.18 79	0.33 14	0.34 36	0.15 6	0.29 124	0.15 33	0.17 50	0.36 131	0.23 123	0.07 23	0.76 600	0.07 1	0.26 491	0.21 323	1.03 599
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RGC	0.71 472	0.97 509	2.18 412	0.44 461	0.44 499	0.73 461	0.40 439	0.94 473	0.71 428	0.71 489	1.04 541	1.01 538	0.71 500	1.74 477	0.70 440	0.23 518	0.18 461	0.28 534	0.26 491	0.29 427	0.27 454

G-Net	0.99 537	0.64 376	2.76 522	0.57 532	0.67 556	2.03 596	0.72 552	0.76 314	0.67 397	1.14 559	2.56 595	1.30 571	1.02 549	1.48 438	1.74 554	0.25 531	0.24 512	0.24 522	0.26 491	0.37 502	0.31 484

PVD	0.90 526	0.85 463	2.15 405	0.53 514	0.50 520	0.99 538	0.56 513	1.15 563	1.64 584	1.41 583	1.41 567	1.11 557	1.13 560	1.35 414	1.31 530	0.26 535	0.28 537	0.28 534	0.26 491	0.37 502	0.49 549

NOSS_ROB	0.64 429	0.65 383	1.62 203	0.46 480	0.25 308	0.67 421	0.30 351	0.93 464	0.77 484	0.59 407	0.57 359	0.77 464	0.38 307	2.78 589	0.44 344	0.23 518	0.24 512	0.28 534	0.26 491	0.27 416	0.39 528

ccnet	0.71 472	0.41 260	1.59 196	0.40 432	0.45 508	1.06 548	0.55 508	0.98 505	0.71 428	0.88 532	0.97 527	0.82 485	0.88 535	1.68 467	0.94 476	0.32 552	0.26 527	0.32 547	0.27 496	0.34 475	0.30 476

EDNetEfficient	1.27 565	0.70 402	4.05 593	0.64 547	0.98 577	0.94 532	1.40 600	0.85 395	1.75 589	2.34 603	1.33 562	1.05 547	2.21 598	1.58 454	4.15 607	0.15 422	0.19 475	0.14 392	0.27 496	0.38 509	0.32 490

SGM-ForestM	2.98 608	1.70 593	3.52 583	0.67 551	0.47 516	5.18 619	3.36 619	3.30 618	2.86 612	4.44 618	3.79 614	9.80 626	5.50 619	6.29 620	6.52 620	0.27 540	0.36 552	0.24 522	0.27 496	0.38 509	0.58 560

GASTEREO	0.35 141	0.72 408	1.15 106	0.56 528	0.20 215	0.52 213	0.22 162	0.56 180	0.40 107	0.30 162	0.31 151	0.16 40	0.31 258	0.35 118	0.26 175	0.09 88	0.14 386	0.08 45	0.28 499	0.14 164	0.20 363

DeepPrunerF	0.86 520	0.86 466	2.91 542	0.45 475	0.50 520	0.64 394	0.48 489	1.14 560	2.64 609	0.63 446	0.61 390	0.65 392	0.62 477	2.21 545	1.31 530	0.23 518	0.19 475	0.30 542	0.28 499	0.36 494	0.25 437

PA-Net	0.84 518	1.00 520	3.49 581	0.63 546	0.40 481	0.70 446	0.52 497	0.86 404	0.84 510	0.52 313	0.59 368	0.70 432	0.54 435	2.35 552	2.23 574	0.17 458	0.27 534	0.19 488	0.28 499	0.22 340	0.36 512
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LSM	3.31 612	1.11 539	5.29 603	9.40 626	30.65 642	0.84 510	1.12 585	0.91 447	1.22 563	1.36 577	2.19 586	0.93 520	0.83 523	1.66 464	0.90 471	0.21 502	0.31 543	0.24 522	0.28 499	0.39 519	6.33 627

MSCF	0.35 141	0.72 408	1.15 106	0.58 534	0.21 229	0.50 183	0.22 162	0.56 180	0.38 81	0.29 157	0.29 124	0.17 49	0.30 249	0.35 118	0.26 175	0.09 88	0.12 342	0.08 45	0.29 503	0.15 184	0.21 375

SCV	0.35 141	0.59 349	1.37 152	0.34 337	0.22 256	0.28 13	0.23 196	0.72 274	0.35 44	0.19 37	0.30 138	0.24 110	0.20 107	0.64 301	0.19 42	0.11 269	0.08 141	0.09 107	0.29 503	0.34 475	0.29 466

castereo++	0.28 77	0.43 272	0.93 82	0.28 174	0.17 127	0.53 222	0.21 135	0.55 174	0.45 164	0.17 24	0.26 100	0.32 188	0.17 50	0.33 100	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.29 503	0.13 137	0.06 1

PSMNet-RUCA	0.58 391	0.82 452	1.89 324	0.59 539	0.56 536	0.64 394	0.36 415	0.84 388	0.69 408	0.51 304	0.68 445	0.53 324	0.43 369	0.56 273	0.43 338	0.34 556	0.18 461	0.44 565	0.29 503	0.48 547	0.30 476

rrr	0.46 265	0.34 204	3.08 556	0.27 146	0.16 98	0.45 126	0.28 319	1.09 554	0.51 222	0.24 97	0.21 51	0.26 137	0.25 170	0.64 301	0.52 383	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.29 503	0.16 220	0.25 437

SQANet	0.80 505	1.58 584	2.53 483	0.76 558	0.83 568	0.76 477	0.36 415	0.83 376	0.64 360	0.63 446	0.69 454	0.73 444	0.51 425	1.21 400	0.53 387	0.77 586	0.29 538	0.59 576	0.29 503	0.86 583	0.61 563

anonymousa	0.48 287	0.46 294	2.44 464	0.29 205	0.34 425	0.61 344	0.25 253	0.66 242	0.54 260	0.53 324	0.77 487	0.73 444	0.46 396	0.33 100	0.31 241	0.10 192	0.09 219	0.12 297	0.29 503	0.10 69	0.19 345

Sa-1000	0.51 333	0.72 408	1.90 329	0.31 253	0.60 547	0.60 325	0.31 364	0.94 473	0.71 428	0.52 313	0.83 498	0.42 253	0.33 271	0.68 320	0.28 195	0.10 192	0.09 219	0.13 357	0.29 503	0.29 427	0.10 95

CC-Net-ROB	0.85 519	1.15 549	2.13 399	0.88 568	0.38 465	0.88 524	0.44 467	1.06 549	0.79 493	0.58 393	0.69 454	0.65 392	0.50 423	2.74 588	0.51 380	0.93 589	0.39 565	0.87 586	0.29 503	0.54 559	0.54 554

FSD					0.29 361	0.35 49	0.33 395	0.44 77	0.46 175	0.32 176	0.32 158	0.37 210	0.32 266	0.35 118	0.32 254	0.28 544	0.27 534	0.31 543	0.30 512	0.31 446

SCV_C0	0.33 122	0.43 272	1.42 164	0.25 93	0.16 98	0.35 49	0.20 110	0.68 255	0.44 148	0.24 97	0.27 110	0.29 171	0.20 107	0.58 278	0.18 24	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.30 512	0.26 406	0.17 309

FC-DCNN v2	1.54 582	0.58 347	2.80 529	0.44 461	0.39 471	2.05 597	0.66 537	1.90 599	1.84 595	2.79 611	2.97 605	4.41 613	3.07 607	2.65 581	2.30 577	0.29 546	0.26 527	0.31 543	0.30 512	0.32 455	0.38 522

raft_robust	0.55 371	0.84 458	1.73 228	0.28 174	0.54 530	0.53 222	0.25 253	0.88 423	0.75 470	0.48 272	0.46 244	0.76 462	0.75 512	1.46 430	0.27 185	0.09 88	0.10 262	0.10 165	0.30 512	0.26 406	0.16 290

CREStereo++_RVC	0.33 122	0.29 144	1.74 232	0.24 74	0.16 98	0.54 229	0.15 33	0.40 44	0.55 267	0.37 193	0.51 292	0.24 110	0.19 95	0.27 34	0.26 175	0.09 88	0.06 23	0.08 45	0.30 512	0.08 29	0.06 1
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
FCDSN-DC	1.29 566	0.54 330	2.50 480	0.47 485	0.41 489	1.12 557	0.60 523	1.10 555	1.27 567	2.23 600	2.87 601	3.67 606	3.12 609	2.39 559	1.69 551	0.30 549	0.26 527	0.31 543	0.30 512	0.35 487	0.38 522
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 580	0.59 349	2.88 535	0.44 461	0.39 471	1.97 593	0.66 537	1.67 590	1.70 587	2.72 610	2.89 602	4.22 609	2.97 606	2.55 576	2.19 572	0.29 546	0.26 527	0.31 543	0.30 512	0.32 455	0.39 528

castereo	0.30 98	0.44 283	0.81 66	0.24 74	0.29 361	0.41 94	0.27 300	0.72 274	0.45 164	0.22 66	0.30 138	0.24 110	0.31 258	0.25 15	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.31 519	0.12 103	0.09 65

gcap-zeroshot	0.41 197	0.62 361	1.78 259	0.31 253	0.32 403	0.69 439	0.21 135	0.74 291	0.52 229	0.43 227	0.35 181	0.62 375	0.24 154	0.41 166	0.24 148	0.09 88	0.16 430	0.09 107	0.31 519	0.08 29	0.09 65

DispNO	0.67 446	0.98 513	2.58 495	0.31 253	0.27 340	0.59 313	0.29 343	0.83 376	0.68 399	0.53 324	0.79 491	0.83 487	0.47 404	2.46 568	0.68 436	0.12 329	0.10 262	0.19 488	0.31 519	0.16 220	0.17 309

Gwc-CoAtRS	0.38 168	0.33 189	1.92 338	0.27 146	0.41 489	0.48 161	0.19 89	0.59 200	0.46 175	0.43 227	0.39 208	0.57 352	0.26 186	0.32 87	0.26 175	0.09 88	0.09 219	0.09 107	0.31 519	0.11 92	0.09 65

NCC-stereo	0.79 503	0.94 491	2.42 458	0.59 539	0.45 508	1.90 588	0.46 477	0.99 517	0.72 438	0.64 456	0.84 501	0.91 514	0.73 506	1.80 492	1.00 488	0.27 540	0.19 475	0.23 515	0.31 519	0.24 371	0.22 390

Abc-Net	0.79 503	0.94 491	2.42 458	0.59 539	0.45 508	1.90 588	0.46 477	0.99 517	0.72 438	0.64 456	0.84 501	0.91 514	0.73 506	1.80 492	1.00 488	0.27 540	0.19 475	0.23 515	0.31 519	0.24 371	0.22 390
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSKI-zero shot	0.46 265	0.38 236	2.47 472	0.27 146	0.43 498	0.56 260	0.20 110	0.77 325	0.43 144	0.60 417	0.51 292	0.44 268	0.17 50	0.68 320	0.21 90	0.09 88	0.29 538	0.09 107	0.32 525	0.14 164	0.10 95

DCRE	0.50 316	0.63 372	2.13 399	0.30 226	0.23 276	0.45 126	0.24 231	0.59 200	0.53 247	0.50 291	2.10 583	0.42 253	0.26 186	0.35 118	0.23 123	0.09 88	0.14 386	0.10 165	0.32 525	0.16 220	0.15 260

SA	0.50 316	0.75 421	1.95 354	0.31 253	0.61 551	0.57 278	0.31 364	0.91 447	0.73 453	0.42 222	0.62 395	0.38 218	0.47 404	0.68 320	0.29 209	0.09 88	0.09 219	0.13 357	0.32 525	0.30 438	0.10 95

MIPNet	0.83 516	0.81 448	2.40 455	0.61 544	0.18 167	1.48 571	1.39 599	1.60 588	0.74 457	1.94 592	0.85 505	0.73 444	1.68 587	0.87 364	0.31 241	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.32 525	0.25 385	0.12 161

XX-Stereo	0.55 371	0.54 330	3.50 582	0.48 493	0.39 471	0.54 229	0.17 61	0.89 429	0.40 107	0.44 233	0.65 433	0.85 496	0.19 95	0.77 348	0.21 90	0.10 192	0.14 386	0.10 165	0.32 525	0.17 243	0.14 221

ADCMid	0.96 536	1.32 571	2.74 520	0.38 411	0.35 438	0.99 538	0.58 519	0.94 473	0.86 513	1.23 570	1.01 533	1.01 538	1.00 547	1.05 382	3.97 604	0.21 502	0.19 475	0.42 562	0.32 525	0.40 524	0.29 466

MSMD_ROB	1.34 569	0.96 501	2.38 451	0.39 421	0.32 403	1.96 591	0.62 532	0.91 447	1.43 575	2.94 613	2.60 596	4.77 615	1.95 594	2.43 565	1.33 532	0.29 546	0.26 527	0.32 547	0.32 525	0.30 438	0.30 476

RSM	0.28 77	0.26 99	0.97 87	0.25 93	0.24 290	0.37 61	0.21 135	0.49 121	0.44 148	0.21 55	0.27 110	0.28 161	0.17 50	0.38 150	0.20 70	0.07 23	0.07 50	0.09 107	0.34 532	0.21 323	0.16 290

MADNet+	1.36 571	1.93 608	5.95 606	0.81 565	0.59 542	1.57 576	1.09 582	1.39 579	1.22 563	0.84 527	1.01 533	1.25 567	1.12 559	3.19 600	2.36 579	0.45 565	0.47 575	0.38 559	0.34 532	0.59 562	0.57 558

ELAS_RVC	1.37 573	0.78 439	3.21 571	0.55 526	0.50 520	1.49 572	2.48 615	1.48 582	1.71 588	2.13 597	2.09 582	2.07 588	2.56 602	1.90 515	2.02 564	0.35 557	0.36 552	0.37 557	0.34 532	0.49 550	0.47 545
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-FE	0.53 353	0.34 204	2.91 542	0.32 282	0.18 167	0.54 229	0.21 135	0.72 274	0.42 133	0.81 519	0.51 292	0.70 432	0.41 340	0.48 230	1.13 508	0.09 88	0.15 412	0.10 165	0.35 535	0.19 291	0.09 65

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 158	0.37 225	1.21 120	0.26 125	0.18 167	0.73 461	0.18 79	0.53 159	0.41 119	0.35 184	0.30 138	0.58 359	0.22 126	0.33 100	0.95 478	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.35 535	0.13 137	0.15 260

RSM++	0.27 70	0.26 99	0.87 73	0.28 174	0.13 28	0.39 76	0.20 110	0.45 87	0.45 164	0.20 45	0.24 82	0.24 110	0.17 50	0.36 131	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.35 535	0.26 406	0.18 329

IGEV_Zeroshot_test	0.53 353	0.33 189	2.91 542	0.32 282	0.18 167	0.54 229	0.21 135	0.72 274	0.42 133	0.81 519	0.51 292	0.71 437	0.41 340	0.48 230	1.13 508	0.09 88	0.15 412	0.10 165	0.35 535	0.19 291	0.09 65

Selective-RAFT	0.35 141	0.26 99	1.48 178	0.31 253	0.15 71	0.61 344	0.19 89	0.60 213	0.54 260	0.28 151	0.29 124	0.40 233	0.33 271	0.50 248	0.27 185	0.10 192	0.07 50	0.09 107	0.35 535	0.19 291	0.08 41

test-3	0.43 226	0.20 14	1.70 218	0.34 337	0.32 403	0.45 126	0.23 196	0.71 269	0.46 175	0.51 304	0.29 124	0.45 277	0.21 116	0.59 284	0.98 482	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.35 535	0.29 427	0.28 460

test_1	0.43 226	0.20 14	1.70 218	0.34 337	0.32 403	0.45 126	0.23 196	0.71 269	0.46 175	0.50 291	0.29 124	0.45 277	0.21 116	0.59 284	0.98 482	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.35 535	0.29 427	0.29 466

test_3	0.44 236	0.20 14	1.70 218	0.36 371	0.32 403	0.47 151	0.30 351	0.73 286	0.49 205	0.50 291	0.30 138	0.45 277	0.22 126	0.59 284	0.98 482	0.08 41	0.10 262	0.11 236	0.35 535	0.29 427	0.28 460

ELAS	1.39 574	0.79 441	2.86 533	0.53 514	0.50 520	2.81 607	2.20 611	1.61 589	1.50 579	2.28 602	2.35 590	1.82 584	2.13 596	1.73 475	2.22 573	0.35 557	0.37 554	0.35 551	0.35 535	0.49 550	0.47 545
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AEACV	0.33 122	0.24 74	1.44 167	0.28 174	0.35 438	0.47 151	0.21 135	0.43 69	0.28 13	0.26 134	0.25 89	0.22 84	0.38 307	0.30 69	0.18 24	0.09 88	0.35 550	0.09 107	0.36 544	0.23 354	0.25 437

iRaft-Stereo_20w	0.58 391	0.39 246	1.96 363	0.45 475	0.32 403	0.92 530	0.57 517	1.14 560	0.56 278	0.81 519	0.40 211	0.55 334	0.69 496	0.65 312	1.04 497	0.09 88	0.16 430	0.09 107	0.36 544	0.17 243	0.25 437

AnonymousM	0.37 158	0.44 283	1.50 184	0.25 93	0.15 71	0.52 213	0.23 196	0.60 213	0.42 133	0.42 222	0.32 158	0.30 179	0.25 170	0.34 112	0.23 123	0.11 269	0.09 219	0.71 582	0.36 544	0.12 103	0.07 10

Pro-Stereo	0.22 41	0.25 82	0.66 48	0.22 40	0.14 45	0.49 171	0.15 33	0.23 2	0.35 44	0.16 14	0.13 12	0.14 15	0.09 1	0.49 241	0.18 24	0.08 41	0.06 23	0.09 107	0.37 547	0.08 29	0.09 65

DLNR-FE	13.43 629	20.01 634	23.53 634	121.73 650	33.87 643	0.46 144	0.15 33	8.09 628	0.35 44	0.28 151	0.37 189	0.26 137	0.17 50	0.75 340	0.29 209	6.68 629	0.26 527	0.09 107	0.38 548	50.82 650	0.18 329

AIO-Stereo	0.30 98	0.27 107	1.25 126	0.27 146	0.24 290	0.37 61	0.20 110	0.52 150	0.36 66	0.21 55	0.30 138	0.23 93	0.14 17	0.31 75	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.38 548	0.19 291	0.31 484

MoCha-V2	0.36 151	0.32 180	1.41 160	0.36 371	0.31 395	0.35 49	0.19 89	0.57 185	0.39 94	0.30 162	0.32 158	0.28 161	0.27 207	0.47 223	0.24 148	0.08 41	0.56 582	0.08 45	0.38 548	0.18 270	0.12 161

DLNR_Zeroshot_test	13.43 629	19.94 633	23.55 635	121.61 649	35.03 644	0.46 144	0.15 33	8.02 627	0.35 44	0.28 151	0.37 189	0.26 137	0.17 50	0.76 344	0.29 209	6.42 628	0.26 527	0.09 107	0.38 548	50.13 649	0.18 329

RAFT-Test	0.44 236	0.38 236	2.01 372	0.27 146	0.44 499	0.64 394	0.37 424	0.72 274	0.57 282	0.45 244	0.48 262	0.65 392	0.24 154	0.35 118	0.29 209	0.09 88	0.11 311	0.09 107	0.38 548	0.10 69	0.11 119

CFNet-RSSM	0.41 197	0.32 180	2.20 415	0.27 146	0.44 499	0.52 213	0.19 89	0.76 314	0.48 198	0.43 227	0.36 186	0.54 331	0.26 186	0.33 100	0.25 163	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.38 548	0.10 69	0.09 65

otaku	1.03 544	1.68 591	2.72 514	0.95 574	0.73 562	1.03 545	0.59 521	0.99 517	0.86 513	0.69 478	1.61 571	0.98 531	0.64 482	1.46 430	1.14 510	0.95 592	0.46 572	0.72 583	0.40 554	1.24 598	0.78 578

Ntro	1.00 541	1.68 591	2.80 529	0.95 574	0.85 569	1.06 548	0.53 501	0.98 505	0.90 526	0.62 437	0.76 484	0.93 520	0.66 489	1.66 464	0.98 482	0.99 594	0.45 570	0.75 584	0.40 554	1.19 594	0.75 575

test_xeample3	0.46 265	0.34 204	2.99 550	0.37 395	0.16 98	0.49 171	0.33 395	1.06 549	0.44 148	0.25 116	0.23 72	0.24 110	0.25 170	0.49 241	0.56 402	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.40 554	0.17 243	0.26 447

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 413	0.61 355	3.35 579	0.33 306	0.58 540	0.66 415	0.20 110	0.98 505	0.55 267	0.73 496	0.52 306	0.99 534	0.65 484	0.58 278	0.29 209	0.10 192	0.16 430	0.10 165	0.41 557	0.29 427	0.20 363

TRStereo	0.53 353	0.76 422	2.38 451	0.42 450	0.29 361	0.69 439	0.23 196	1.81 596	0.55 267	0.36 189	0.32 158	0.47 297	0.40 329	0.46 212	0.25 163	0.12 329	0.11 311	0.11 236	0.41 557	0.13 137	0.32 490

PASM	0.72 475	0.68 395	1.91 335	0.47 485	0.44 499	0.60 325	0.51 494	0.76 314	0.80 496	0.77 508	0.67 438	0.87 504	0.61 472	2.40 560	0.67 433	0.32 552	0.35 550	0.36 553	0.41 557	0.45 544	0.39 528

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 463	0.65 383	3.45 580	0.50 499	0.60 547	0.75 473	0.23 196	0.96 492	0.60 305	0.76 504	1.30 559	0.81 480	0.60 463	0.57 274	0.82 465	0.10 192	0.16 430	0.11 236	0.43 560	0.31 446	0.22 390

UGAM-zero	0.63 425	0.39 246	2.49 476	0.30 226	0.49 519	0.67 421	0.19 89	0.91 447	0.45 164	0.77 508	0.45 236	1.16 563	0.82 522	2.05 531	0.29 209	0.09 88	0.15 412	0.09 107	0.44 561	0.11 92	0.22 390

AE-Stereo	0.42 217	0.29 144	1.65 205	0.43 454	0.47 516	0.56 260	0.23 196	0.86 404	0.46 175	0.31 167	0.41 215	0.43 257	0.24 154	0.34 112	0.24 148	0.09 88	0.48 578	0.11 236	0.45 562	0.22 340	0.19 345

SGM_RVC	1.89 589	0.92 483	2.50 480	0.96 576	0.93 576	1.63 579	1.37 597	1.52 585	12.43 625	1.85 591	1.69 574	2.40 595	1.74 590	2.81 592	1.71 552	0.53 569	0.47 575	0.42 562	0.47 563	0.74 574	0.74 573
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PAM	0.70 463	0.35 213	2.72 514	0.56 528	0.62 553	1.08 555	0.53 501	0.85 395	0.44 148	0.93 541	0.92 517	1.24 566	0.68 494	0.64 301	1.01 492	0.10 192	0.19 475	0.10 165	0.48 564	0.14 164	0.38 522

ACVNet_1	1.33 568	1.91 606	4.03 592	1.09 582	0.88 571	1.19 564	0.66 537	1.24 569	1.17 560	0.94 542	0.96 525	3.09 601	1.04 551	2.37 553	1.11 507	1.04 596	0.48 578	1.03 597	0.48 564	1.12 591	0.83 580

Select-FE	0.65 437	0.67 392	2.76 522	0.49 495	0.55 533	0.79 494	0.16 50	0.90 435	0.53 247	0.84 527	0.55 339	0.91 514	0.75 512	0.57 274	1.16 514	0.11 269	0.18 461	0.11 236	0.49 566	0.14 164	0.31 484

PAM_32	0.70 463	0.35 213	2.73 519	0.54 519	0.61 551	1.07 553	0.43 456	0.84 388	0.49 205	0.90 536	0.91 515	1.23 565	0.77 517	0.65 312	1.10 504	0.10 192	0.19 475	0.10 165	0.49 566	0.15 184	0.38 522

JetBlue	1.78 586	1.63 585	3.92 589	0.73 554	1.21 593	4.38 617	3.35 618	1.59 587	1.20 562	1.26 574	1.52 570	2.37 593	1.88 593	3.23 601	3.00 589	0.53 569	0.47 575	0.48 568	0.49 566	1.29 600	0.97 590

EAI-Stereo	0.78 501	0.25 82	1.67 211	0.54 519	0.59 542	1.95 590	2.05 609	1.11 559	0.64 360	0.95 544	1.49 568	0.50 313	0.67 491	0.59 284	1.44 540	0.09 88	0.19 475	0.09 107	0.49 566	0.13 137	0.22 390

RAFT+CT+SA	0.50 316	0.86 466	1.82 293	0.37 395	0.75 563	0.54 229	0.34 400	0.77 325	0.63 352	0.38 201	0.55 339	0.34 200	0.29 241	0.68 320	0.27 185	0.09 88	0.07 50	0.11 236	0.51 570	0.29 427	0.41 537

UDG	0.77 497	1.23 559	2.15 405	0.67 551	0.59 542	0.78 490	0.38 431	0.90 435	0.70 418	0.61 426	0.69 454	1.01 538	0.67 491	1.02 378	0.73 450	0.45 565	0.34 549	0.87 586	0.51 570	0.67 569	0.46 544

DDUNet	0.77 497	1.12 540	1.88 317	0.76 558	0.69 559	0.84 510	0.43 456	0.85 395	0.65 373	0.67 469	0.75 481	0.91 514	0.52 430	1.03 380	0.57 406	0.54 571	0.37 554	0.95 592	0.52 572	0.71 573	0.57 558

ACVNet_2	1.42 577	1.81 598	3.23 573	1.08 580	0.92 575	1.32 565	0.85 564	1.49 583	1.69 586	1.19 569	1.73 575	2.13 589	1.03 550	2.50 572	1.40 538	0.91 588	0.53 580	1.00 595	0.55 573	2.11 612	0.85 583

ACVNet-4b	1.93 590	1.85 601	4.10 594	1.07 579	0.86 570	1.15 561	0.53 501	1.06 549	1.12 557	0.64 456	1.09 545	1.99 587	0.70 498	2.20 544	9.86 627	5.62 625	0.41 568	1.03 597	0.55 573	1.86 610	0.85 583

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 543	1.67 589	2.32 438	0.47 485	0.39 471	1.47 570	0.95 570	0.95 487	0.91 527	0.84 527	0.94 522	1.05 547	0.60 463	2.95 595	0.72 447	0.41 561	0.72 599	0.32 547	0.55 573	0.74 574	1.22 604

DualNet (step1)	0.59 399	0.62 361	1.93 341	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.11 389	0.38 302	0.61 575	0.14 386	0.87 586	0.56 576	0.25 385	0.23 414

test_sample9	0.94 532	0.62 361	1.93 341	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.91 516	2.55 583	0.61 575	4.16 625	0.87 586	0.56 576	0.25 385	0.23 414

test_sample8	1.12 550	0.62 361	1.93 341	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.95 487	0.61 322	1.18 568	0.56 351	2.53 596	1.31 568	1.91 516	2.55 583	0.61 575	4.16 625	0.87 586	0.56 576	0.25 385	0.23 414

MonStereo1	1.98 592	1.01 524	1.78 259	1.19 587	1.04 584	3.58 611	0.61 527	1.53 586	1.93 597	1.39 581	3.37 610	2.23 592	10.80 627	2.84 593	1.25 526	1.04 596	0.38 558	0.96 593	0.57 579	1.10 590	1.00 598

RainbowNet	1.15 555	1.78 597	2.72 514	1.12 585	0.91 574	1.06 548	0.76 556	1.16 564	1.13 559	0.75 501	0.97 527	1.09 553	0.80 519	1.60 457	1.21 522	1.17 601	1.26 611	1.01 596	0.57 579	1.13 592	0.88 588

SPS-STEREO	1.07 547	1.13 543	2.88 535	0.65 549	0.69 559	0.99 538	0.68 543	1.05 548	0.87 516	1.36 577	1.23 553	1.46 576	0.94 542	1.87 505	1.72 553	0.66 579	0.61 585	0.58 574	0.57 579	0.65 567	0.77 577
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.88 523	0.93 489	3.23 573	0.99 577	0.64 554	0.77 485	0.55 508	0.98 505	0.97 536	0.61 426	1.03 538	0.65 392	1.05 552	0.79 353	1.38 535	0.44 563	0.46 572	0.51 571	0.58 582	0.65 567	0.47 545

PWCK	1.49 580	1.90 605	3.22 572	1.09 582	0.54 530	1.71 583	1.73 605	1.49 583	1.53 580	1.44 585	1.80 576	1.82 584	1.30 567	3.34 603	1.76 555	1.07 598	0.56 582	0.97 594	0.58 582	1.38 604	0.65 567

DStereoO	0.99 537	0.66 390	1.67 211	0.75 557	0.99 580	0.73 461	1.33 595	0.94 473	0.91 527	0.70 484	1.06 543	0.75 456	1.75 591	0.95 369	2.39 580	1.20 603	0.41 568	0.48 568	0.59 584	0.85 582	0.60 562

MFMNet_re	0.92 530	1.28 565	2.53 483	0.82 566	0.76 566	0.90 526	0.75 554	0.98 505	1.04 545	1.03 550	1.05 542	0.84 492	0.94 542	0.83 356	0.72 447	0.68 580	0.60 584	0.63 578	0.60 585	0.77 578	0.74 573

NVStereoNet_ROB	1.16 557	0.95 498	2.54 489	0.58 534	0.55 533	0.78 490	0.63 534	1.00 525	1.08 551	1.03 550	4.07 616	1.48 577	1.22 563	2.88 594	1.27 528	0.50 568	0.46 572	0.54 572	0.62 586	0.50 552	0.63 566
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	1.83 588	1.43 577	3.81 586	0.87 567	1.01 582	2.38 604	2.53 616	1.36 576	1.75 589	2.92 612	3.22 608	2.65 597	2.93 604	2.22 548	3.10 592	0.72 582	0.69 595	0.63 578	0.62 586	0.77 578	0.98 591

DispFullNet	1.67 585	2.10 611	5.22 601	1.53 596	8.90 620	0.86 516	0.31 364	0.96 492	0.96 535	1.37 580	1.01 533	1.13 558	1.98 595	1.51 440	0.91 472	0.54 571	0.31 543	1.18 599	0.63 588	1.13 592	0.80 579

GCST	0.72 475	1.10 538	2.15 405	1.11 584	0.59 542	0.62 364	0.19 89	0.75 302	0.53 247	0.56 364	0.63 408	0.47 297	0.31 258	1.11 389	0.33 267	0.75 585	0.45 570	0.84 585	0.64 589	0.69 570	0.54 554

IMH-64-1	1.39 574	1.64 587	1.86 310	1.36 591	1.11 588	1.39 568	1.19 589	1.76 593	1.45 577	1.16 560	2.21 587	1.53 578	1.38 574	1.98 523	1.52 543	1.29 604	0.67 589	1.27 603	0.69 590	1.29 600	0.98 591

IMH-64	1.39 574	1.64 587	1.86 310	1.36 591	1.11 588	1.39 568	1.19 589	1.76 593	1.45 577	1.16 560	2.21 587	1.53 578	1.38 574	1.98 523	1.52 543	1.29 604	0.67 589	1.27 603	0.69 590	1.29 600	0.98 591

IMH	2.02 593	2.15 617	2.69 511	1.68 598	1.12 590	1.66 582	0.92 569	2.10 605	1.92 596	1.32 576	2.66 599	2.21 591	1.69 588	5.78 617	1.68 550	5.54 624	0.96 607	1.31 605	0.71 592	1.32 603	0.99 596

WAO-7	1.48 579	1.63 585	2.49 476	0.93 572	0.75 563	1.72 584	1.10 583	1.84 598	1.96 598	1.43 584	2.54 594	1.97 586	1.61 586	3.06 597	2.08 567	0.69 581	0.66 588	0.94 591	0.74 593	0.80 580	0.69 570

Dean	1.79 587	1.83 599	3.92 589	1.29 590	1.07 587	1.55 575	1.00 576	1.95 601	2.33 603	1.47 586	4.19 617	4.26 612	1.33 571	2.21 545	1.48 542	1.14 600	0.68 593	1.18 599	0.74 593	1.24 598	0.98 591

DStereoRT	0.81 513	0.53 324	2.23 424	0.36 371	0.33 416	0.92 530	0.36 415	0.86 404	0.80 496	0.57 375	0.62 395	0.59 362	1.15 561	1.76 480	1.04 497	0.14 402	0.13 366	2.17 620	0.78 595	0.16 220	0.66 569

MANE	2.90 607	1.14 545	2.96 545	1.03 578	1.01 582	5.01 618	2.45 614	5.36 622	6.88 622	3.58 616	4.76 620	5.99 619	4.99 616	4.23 612	4.61 612	0.56 574	0.67 589	0.44 565	0.78 595	0.51 554	1.03 599

TorneroNet-64	2.65 600	1.83 599	3.30 575	1.46 594	1.20 592	3.89 613	0.99 573	3.51 620	6.71 621	2.56 606	4.60 618	4.22 609	3.85 612	3.33 602	3.14 593	1.19 602	0.65 587	1.39 608	0.79 597	3.31 619	1.15 602

WAO-6	1.58 584	1.54 582	2.32 438	1.14 586	1.00 581	2.30 602	1.03 579	1.82 597	2.85 611	1.25 571	2.61 597	2.20 590	1.56 584	2.47 570	1.99 563	0.95 592	0.67 589	1.19 602	0.83 598	1.08 589	0.88 588

TorneroNet	5.50 618	1.92 607	3.16 565	1.47 595	1.25 595	14.07 627	1.06 581	4.90 621	20.99 641	10.17 624	16.48 633	11.88 630	6.93 621	3.34 603	4.20 608	1.30 606	0.69 595	1.45 610	0.86 599	2.61 616	1.20 603

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 569	1.70 593	2.50 480	0.56 528	0.40 481	2.15 600	0.99 573	1.24 569	1.26 566	1.02 549	1.10 546	1.29 568	0.88 535	3.10 599	1.08 501	1.66 612	0.83 603	0.68 581	0.88 600	1.57 605	1.80 616

WAO-8	2.80 604	2.14 615	2.89 538	1.91 606	1.04 584	3.98 614	0.96 571	3.26 616	6.17 618	2.15 598	3.37 610	3.31 603	2.41 600	11.84 626	2.03 565	2.05 616	1.86 617	1.54 611	0.92 601	1.22 595	0.87 586

Venus	2.80 604	2.14 615	2.89 538	1.91 606	1.04 584	3.98 614	0.96 571	3.26 616	6.17 618	2.15 598	3.37 610	3.31 603	2.41 600	11.84 626	2.03 565	2.05 616	1.86 617	1.54 611	0.92 601	1.22 595	0.87 586

ADCPNet	0.99 537	0.99 518	3.93 591	0.37 395	0.68 558	1.36 567	0.62 532	0.87 414	0.76 479	0.78 510	0.81 492	1.08 551	1.18 562	1.14 395	2.49 582	0.21 502	0.69 595	0.21 505	0.95 603	0.29 427	0.37 519

LE_ROB	4.43 616	1.35 575	9.38 618	2.79 613	3.93 614	2.43 605	3.46 620	2.68 610	11.19 624	11.66 628	4.73 619	5.26 617	10.46 626	4.50 615	9.49 625	0.82 587	0.69 595	1.34 606	0.98 604	0.75 576	0.76 576

FADNet_RVC	0.81 513	1.14 545	2.42 458	0.30 226	0.24 290	0.71 448	0.24 231	0.95 487	0.61 322	0.44 233	0.56 351	0.59 362	0.42 358	1.52 442	0.68 436	0.94 591	0.96 607	0.28 534	1.00 605	0.90 584	1.36 607

DStereoFS	2.23 595	2.10 611	2.47 472	1.61 597	1.88 608	3.81 612	2.06 610	1.95 601	3.33 613	2.38 604	3.31 609	2.37 593	4.92 615	2.45 567	3.27 595	1.03 595	1.27 613	0.55 573	1.04 606	0.70 571	2.05 618

UNDER WATER	2.74 602	1.85 601	4.54 598	1.81 604	1.44 598	2.34 603	1.40 600	3.24 615	6.60 620	2.60 607	2.76 600	5.75 618	5.24 618	3.02 596	4.01 605	1.45 608	0.81 602	1.59 614	1.06 607	1.80 608	1.51 610

UNDER WATER-64	2.47 599	1.89 604	4.86 599	1.82 605	1.44 598	3.18 609	1.57 604	2.62 608	5.64 617	2.05 593	2.13 584	4.13 608	3.76 611	2.62 579	3.42 600	1.47 609	0.85 604	1.57 613	1.07 608	1.82 609	1.49 609

notaker	2.66 601	2.07 610	3.31 577	2.61 612	1.43 596	1.76 586	1.11 584	2.76 611	1.79 591	2.26 601	11.53 629	3.96 607	4.29 614	3.09 598	2.76 587	1.55 611	0.88 605	1.70 616	1.07 608	2.00 611	1.35 606

KSHMR	4.10 614	1.97 609	5.27 602	1.71 600	1.47 600	1.96 591	1.28 592	3.19 614	17.33 636	2.12 594	15.91 631	9.18 625	1.57 585	8.42 623	1.98 562	1.52 610	1.26 611	1.67 615	1.19 610	1.67 607	1.40 608

ktn	4.35 615	2.10 611	2.89 538	1.80 602	1.49 602	2.13 599	1.41 602	2.26 606	12.72 626	11.41 627	16.43 632	11.15 628	3.75 610	4.36 614	3.18 594	1.82 614	0.98 609	1.73 617	1.21 611	2.97 618	1.27 605

JetRed	3.29 611	4.93 621	10.17 619	1.45 593	1.72 605	7.44 621	5.05 624	3.06 613	2.12 602	2.41 605	2.39 591	2.99 600	2.37 599	3.51 606	6.44 619	1.32 607	1.90 619	1.37 607	1.23 612	2.21 613	1.76 614

anonymity	0.80 505	0.66 390	1.29 133	0.59 539	0.75 563	0.67 421	0.52 497	0.95 487	0.71 428	0.94 542	0.70 464	0.67 408	0.87 531	0.71 333	1.35 533	0.64 578	0.62 586	0.58 574	1.44 613	0.60 565	0.65 567

LVE	1.96 591	2.17 618	3.14 563	1.68 598	1.80 606	1.63 579	1.03 579	2.34 607	2.81 610	1.25 571	2.89 602	4.24 611	1.29 565	2.79 590	1.44 540	2.85 620	0.91 606	1.18 599	1.46 614	1.23 597	1.10 601

DStereoSA	2.12 594	0.98 513	2.80 529	1.25 589	2.23 609	1.97 593	4.62 623	1.22 565	2.54 608	1.16 560	3.84 615	1.00 536	4.05 613	2.07 534	5.29 616	0.93 589	1.48 614	0.48 568	1.51 615	0.95 587	1.95 617

MultiAttention	2.38 598	0.50 315	1.93 341	1.80 602	2.56 611	10.86 625	2.30 612	1.22 565	0.80 496	0.62 437	1.16 550	1.13 558	0.56 444	16.09 634	1.18 517	0.20 495	0.09 219	0.43 564	1.62 616	0.94 586	1.58 612

MSAF-DinoV2	3.10 610	1.86 603	10.68 620	3.61 619	0.30 376	3.34 610	0.82 563	2.81 612	1.79 591	0.80 513	0.87 509	1.56 581	1.10 557	26.49 647	1.96 560	0.17 458	0.13 366	0.19 488	1.63 617	0.92 585	0.99 596

IGEV-RUCA	2.28 596	0.30 158	1.15 106	0.40 432	1.86 607	2.06 598	1.90 607	1.36 576	1.80 593	3.70 617	3.76 613	5.02 616	8.19 624	2.12 540	1.63 548	0.25 531	0.76 600	2.72 622	1.91 618	2.39 615	2.36 620

TCMNet-wrong-test	5.51 619	6.62 624	6.20 608	13.02 630	11.90 625	7.14 620	5.53 625	6.99 626	1.44 576	2.65 608	3.10 606	8.37 624	5.95 620	4.75 616	6.05 618	3.07 621	0.98 609	2.38 621	1.99 619	6.62 626	5.43 626

MFN_U_SF_RVC	1.55 583	2.39 619	3.16 565	0.65 549	0.41 489	1.12 557	0.46 477	1.23 568	1.33 570	1.61 588	1.20 551	1.43 575	0.98 546	1.76 480	1.97 561	1.90 615	1.80 615	1.98 618	2.15 620	1.63 606	1.77 615

PML	23.15 635	16.83 630	7.78 611	5.49 621	9.93 622	51.13 650	104.50 651	5.76 623	13.62 629	37.30 651	105.93 651	30.86 649	23.50 640	12.07 628	7.87 623	6.30 627	2.12 622	6.32 630	2.43 621	10.44 630	2.90 621

MADNet++	2.79 603	2.11 614	2.97 548	2.49 610	2.28 610	2.95 608	2.31 613	2.67 609	2.47 606	3.03 614	3.13 607	2.70 598	2.92 603	4.10 611	4.48 610	2.68 619	2.24 623	3.04 625	2.44 622	2.37 614	2.34 619

BEATNet-Init1	12.10 626	11.19 626	27.29 645	2.99 614	3.51 612	21.84 640	11.10 627	14.34 634	13.83 631	20.34 637	20.33 638	26.35 648	20.03 635	19.06 638	14.80 634	1.74 613	1.81 616	2.05 619	2.49 623	3.69 621	3.12 622

tt	4.93 617	0.27 107	4.20 595	2.29 609	1.58 603	10.20 624	16.97 631	9.42 629	5.02 616	1.67 589	1.28 556	4.68 614	5.03 617	3.37 605	5.92 617	6.16 626	9.47 634	2.82 623	3.18 624	3.60 620	1.53 611

USTest	8.10 622	7.17 625	8.96 616	9.25 625	9.05 621	15.27 628	23.78 633	9.96 630	9.47 623	5.94 622	6.75 621	7.80 623	7.48 622	8.83 625	11.21 629	2.21 618	3.56 624	2.86 624	3.20 625	5.02 624	4.16 623

Anonymous_2	0.74 487	0.32 180	1.65 205	0.33 306	0.30 376	0.67 421	0.32 387	0.69 258	0.46 175	0.48 272	0.41 215	0.84 492	0.58 456	0.51 252	0.40 321	0.32 552	0.38 558	1.43 609	3.69 626	0.80 580	0.27 454

DGSMNet	2.89 606	0.63 372	3.18 568	3.43 618	4.17 616	2.57 606	6.98 626	0.97 501	0.83 507	0.56 364	1.86 578	0.79 473	0.62 477	1.64 462	1.39 536	4.61 623	5.01 627	5.17 628	4.71 627	4.44 623	4.19 624

DPSM_ROB	12.34 627	11.21 628	12.51 623	12.91 628	12.80 627	19.84 637	28.28 640	14.38 635	14.28 632	10.58 625	11.26 625	12.03 631	11.85 631	13.15 632	15.34 635	7.11 630	8.31 631	6.50 631	7.35 628	8.84 628	8.31 631

DPSM	12.34 627	11.21 628	12.51 623	12.91 628	12.80 627	19.84 637	28.28 640	14.38 635	14.28 632	10.58 625	11.26 625	12.03 631	11.85 631	13.15 632	15.34 635	7.11 630	8.31 631	6.50 631	7.35 628	8.84 628	8.31 631

DGTPSM_ROB	8.89 624	5.62 622	12.25 622	5.92 622	11.32 623	8.54 622	24.18 634	6.40 624	13.49 627	5.15 619	11.46 627	6.19 621	10.92 628	7.00 621	13.72 630	4.47 622	7.65 628	3.92 626	7.45 630	4.38 622	7.87 629

DPSMNet_ROB	9.48 625	5.64 623	13.01 626	8.82 624	11.82 624	8.54 622	24.20 635	6.41 625	13.65 630	5.32 621	11.47 628	6.33 622	10.92 628	7.69 622	13.89 631	7.25 632	8.19 630	5.06 627	7.78 631	5.31 625	8.26 630

DPSimNet_ROB	17.97 632	20.20 638	24.98 639	17.62 631	15.92 630	21.53 639	21.00 632	13.70 632	15.61 634	23.89 648	14.69 630	22.87 638	24.58 648	12.70 631	14.56 632	18.48 641	12.91 636	20.21 641	12.05 632	17.76 631	14.17 634

U	3.37 613	0.17 1	0.91 79	0.26 125	13.79 629	19.19 634	0.15 33	0.41 54	0.31 17	0.17 24	0.18 33	0.27 151	0.15 30	0.21 3	0.16 8	0.09 88	0.06 23	17.88 640	12.81 633	0.10 69	0.08 41

HanzoNet	7.64 621	2.86 620	5.05 600	7.01 623	3.97 615	2.18 601	1.34 596	3.37 619	4.05 614	13.17 629	10.58 623	10.73 627	16.52 633	8.45 624	10.51 628	10.48 633	9.72 635	5.59 629	13.46 634	6.84 627	6.83 628

LSM0	26.58 643	22.63 646	25.88 643	30.13 642	52.21 650	39.94 649	56.74 642	28.97 647	28.72 645	21.14 640	22.26 640	24.43 646	23.88 642	26.54 648	30.87 645	14.32 640	16.55 637	13.12 639	14.71 635	17.92 638	20.60 642

CasAABBNet	24.81 639	22.53 640	24.83 638	26.08 636	25.74 635	39.86 645	57.06 645	28.87 645	28.83 648	21.16 643	22.54 643	24.22 643	23.89 645	26.38 641	30.87 645	14.25 634	16.71 639	13.09 633	14.81 636	17.78 632	16.71 636

RAFT-FEzeroshot	24.80 637	22.55 642	24.73 636	26.10 637	25.76 636	39.84 643	57.07 647	28.84 643	28.79 646	21.14 640	22.48 641	24.18 641	23.88 642	26.38 641	30.87 645	14.26 635	16.71 639	13.09 633	14.82 637	17.79 635	16.72 638

RAFT-FE	24.80 637	22.55 642	24.73 636	26.10 637	25.76 636	39.84 643	57.07 647	28.84 643	28.79 646	21.14 640	22.48 641	24.18 641	23.88 642	26.38 641	30.87 645	14.26 635	16.71 639	13.09 633	14.82 637	17.79 635	16.72 638

Selective-RAFT-Error	24.87 642	22.59 645	25.14 641	26.13 641	25.82 640	39.93 648	57.03 644	28.97 647	28.95 650	21.21 644	22.65 645	24.25 645	23.98 647	26.43 645	30.83 644	14.27 638	16.71 639	13.10 637	14.82 637	17.82 637	16.76 640

Hybrid-DGEV	24.86 641	22.58 644	25.22 642	26.11 639	25.76 636	39.92 647	57.06 645	29.03 649	29.01 651	21.12 639	22.64 644	24.13 640	23.91 646	26.46 646	30.82 643	14.27 638	16.70 638	13.09 633	14.83 640	17.78 632	16.71 636

FlowAnything	24.85 640	22.54 641	25.10 640	26.11 639	25.76 636	39.86 645	57.00 643	28.89 646	28.87 649	21.31 645	22.68 646	24.22 643	23.87 641	26.39 644	30.89 649	14.26 635	16.78 643	13.10 637	14.90 641	17.78 632	16.69 635

HaxPig	19.86 633	22.40 639	22.34 633	17.95 632	17.95 631	11.77 626	11.89 628	16.02 637	15.89 635	21.10 638	21.41 639	18.74 637	18.39 634	20.08 639	19.69 637	23.63 646	23.22 644	24.06 642	23.69 642	23.00 641	23.95 643

LRCNet_RVC	13.74 631	19.30 631	12.75 625	19.46 633	12.69 626	1.86 587	0.41 445	12.33 631	1.05 546	15.77 632	18.83 637	12.62 633	8.70 625	12.21 629	9.62 626	22.22 642	8.37 633	25.85 643	24.01 643	19.32 640	17.44 641

RSGM-EC	41.56 648	31.72 649	19.92 631	51.66 646	47.86 648	38.70 641	61.61 649	33.83 650	22.80 642	23.45 646	29.29 649	43.76 650	35.31 650	66.76 650	70.17 650	66.40 650	37.60 650	48.67 647	25.68 644	48.86 647	27.21 644

acva	41.56 648	31.72 649	19.92 631	51.66 646	47.86 648	38.70 641	61.61 649	33.83 650	22.80 642	23.45 646	29.29 649	43.76 650	35.31 650	66.76 650	70.17 650	66.40 650	37.60 650	48.67 647	25.68 644	48.86 647	27.21 644

MEDIAN_ROB	23.96 636	27.05 647	26.39 644	22.16 634	22.13 633	16.12 630	13.97 629	20.24 638	20.05 637	25.50 649	25.31 647	22.96 639	22.63 639	24.39 640	23.24 641	28.20 647	27.23 648	28.62 644	27.75 646	27.50 642	27.76 646

AVERAGE_ROB	26.93 644	30.34 648	29.27 646	25.82 635	25.34 634	19.48 636	15.17 630	23.55 642	23.00 644	28.45 650	27.87 648	26.25 647	25.86 649	26.96 649	25.55 642	31.30 648	30.07 649	31.76 645	30.81 647	30.79 646	30.93 647

Anonymous_1	22.91 634	11.20 627	12.13 621	12.75 627	26.28 641	19.43 635	27.92 639	14.08 633	13.61 628	14.96 631	10.58 623	11.26 629	11.19 630	12.55 630	14.57 633	38.28 649	7.88 629	34.96 646	63.99 648	89.57 651	10.94 633

xxxxx1	28.96 645	20.11 635	14.07 628	49.74 643	39.15 645	18.98 631	26.64 636	21.94 639	20.21 638	16.45 633	17.48 634	18.36 634	21.56 636	16.21 635	20.88 638	23.07 643	26.55 645	66.40 649	78.70 649	30.27 643	32.51 648

tt_ll	28.96 645	20.11 635	14.07 628	49.74 643	39.15 645	18.98 631	26.64 636	21.94 639	20.21 638	16.45 633	17.48 634	18.36 634	21.56 636	16.21 635	20.88 638	23.07 643	26.55 645	66.40 649	78.70 649	30.27 643	32.51 648

ff	28.96 645	20.11 635	14.07 628	49.74 643	39.15 645	18.98 631	26.64 636	21.94 639	20.21 638	16.45 633	17.48 634	18.36 634	21.56 636	16.21 635	20.88 638	23.07 643	26.55 645	66.40 649	78.70 649	30.27 643	32.51 648

test_example2	115.39 650	123.23 651	94.57 649	115.52 648	123.55 651	101.63 651	114.33 652	53.41 652	99.48 652	134.90 652	135.05 652	85.83 652	85.11 652	111.32 652	106.15 652	152.55 652	205.26 652	99.78 652	114.96 652	140.96 652	110.20 651

ccccc		297.21 652		374.70 651	380.44 652	203.92 652		216.32 653		203.37 653		215.01 653		312.78 653		412.57 653	356.13 653	256.09 653	227.69 653	428.88 653

ASD4		19.65 632

Low-res two-view benchmark