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

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 2	0.22 35	0.17 121	0.35 46	0.14 19	0.27 2	0.25 4	0.19 32	0.21 45	0.14 14	0.15 26	0.27 31	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 215

2.75w_new	0.21 17	0.21 26	0.57 19	0.20 5	0.14 41	0.40 80	0.18 72	0.47 99	0.36 64	0.24 90	0.20 38	0.13 4	0.19 85	0.31 73	0.21 80	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

monsters	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.23 47	0.28 344	0.42 100	0.14 19	0.46 84	0.31 16	0.24 90	0.20 38	0.13 4	0.14 14	0.43 172	0.20 61	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 97	0.06 1	0.06 1

MatchStereo	0.24 51	0.38 230	1.37 145	0.20 5	0.10 2	0.22 4	0.14 19	0.41 48	0.40 102	0.14 3	0.25 83	0.15 30	0.15 26	0.25 13	0.18 22	0.09 84	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

BridgeDepth_RVC	0.20 6	0.20 14	0.74 54	0.17 1	0.12 9	0.32 29	0.12 4	0.33 10	0.46 165	0.15 5	0.15 15	0.16 36	0.19 85	0.23 6	0.18 22	0.10 183	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
MonSter++	0.18 1	0.19 8	0.65 39	0.20 5	0.12 9	0.30 18	0.14 19	0.29 4	0.28 12	0.16 11	0.13 11	0.18 55	0.15 26	0.25 13	0.21 80	0.07 23	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 31	0.20 5	0.13 25	0.36 54	0.13 9	0.35 15	0.31 16	0.16 11	0.14 14	0.17 45	0.15 26	0.25 13	0.23 114	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

LCMNet	0.20 6	0.21 26	0.61 25	0.20 5	0.13 25	0.39 73	0.14 19	0.34 14	0.34 36	0.16 11	0.16 20	0.16 36	0.15 26	0.27 31	0.22 101	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 23	0.20 5	0.11 3	0.39 73	0.15 32	0.35 15	0.27 8	0.18 26	0.15 15	0.17 45	0.16 36	0.26 24	0.21 80	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 63

BridgeDepth	0.19 3	0.30 154	0.55 14	0.23 47	0.09 1	0.38 69	0.15 32	0.32 8	0.33 30	0.16 11	0.12 8	0.23 87	0.19 85	0.27 31	0.15 2	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
MonStereo	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 121	0.33 33	0.15 32	0.46 84	0.32 21	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 114	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

Monster-pub-eth3d	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 121	0.33 33	0.15 32	0.46 84	0.32 21	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 114	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

asda	0.22 38	0.25 81	0.70 49	0.21 13	0.16 92	0.43 104	0.16 46	0.44 71	0.35 43	0.22 60	0.20 38	0.14 14	0.20 97	0.25 13	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.25w	0.21 17	0.22 42	0.51 2	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.42 55	0.34 36	0.23 81	0.27 101	0.14 14	0.18 64	0.33 94	0.24 139	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 56	0.41 48	0.35 43	0.22 60	0.21 45	0.14 14	0.18 64	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 56	0.41 48	0.35 43	0.22 60	0.21 45	0.14 14	0.18 64	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 56	0.41 48	0.35 43	0.22 60	0.21 45	0.14 14	0.18 64	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4w-stereo	0.20 6	0.21 26	0.57 19	0.21 13	0.15 65	0.39 73	0.13 9	0.39 34	0.33 30	0.22 60	0.21 45	0.13 4	0.20 97	0.29 57	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.5w	0.21 17	0.23 60	0.50 1	0.22 35	0.15 65	0.39 73	0.19 81	0.47 99	0.36 64	0.21 49	0.22 57	0.13 4	0.17 44	0.33 94	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

3.25w_new	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 63	0.35 43	0.23 81	0.21 45	0.16 36	0.18 64	0.27 31	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 63	0.35 43	0.23 81	0.21 45	0.16 36	0.18 64	0.27 31	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.75w	0.21 17	0.21 26	0.61 25	0.21 13	0.20 207	0.44 111	0.16 46	0.44 71	0.30 15	0.22 60	0.20 38	0.13 4	0.18 64	0.29 57	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.5w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.55 14	0.21 13	0.15 65	0.40 80	0.14 19	0.43 63	0.33 30	0.21 49	0.24 76	0.14 14	0.18 64	0.34 106	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

2w_stereo	0.21 17	0.19 8	0.51 2	0.22 35	0.13 25	0.41 87	0.20 101	0.50 121	0.34 36	0.25 109	0.23 66	0.13 4	0.23 134	0.24 8	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

FoundationStereo	0.20 6	0.30 154	0.81 62	0.21 13	0.22 248	0.21 3	0.16 46	0.25 1	0.38 77	0.15 5	0.11 4	0.18 55	0.17 44	0.23 6	0.16 6	0.09 84	0.13 354	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

MonSter	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 121	0.33 33	0.15 32	0.46 84	0.32 21	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 114	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

dual_stereo	0.23 45	0.25 81	0.66 46	0.21 13	0.15 65	0.27 9	0.15 32	0.62 212	0.40 102	0.15 5	0.13 11	0.18 55	0.14 14	0.37 136	0.19 38	0.09 84	0.31 532	0.07 1	0.10 170	0.07 4	0.07 9

Monster-pub-mixall	0.21 17	0.31 166	0.69 48	0.21 13	0.13 25	0.27 9	0.12 4	0.37 23	0.26 6	0.21 49	0.19 31	0.15 30	0.12 6	0.47 216	0.29 201	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 155

Replicate-Monster	0.23 45	0.40 246	0.94 80	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.13 9	0.40 38	0.36 64	0.22 60	0.15 15	0.15 30	0.15 26	0.40 155	0.15 2	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 253

asd	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.22 35	0.17 121	0.41 87	0.14 19	0.35 15	0.32 21	0.24 90	0.20 38	0.15 30	0.18 64	0.26 24	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

qwe	0.21 17	0.22 42	0.61 25	0.21 13	0.20 207	0.41 87	0.15 32	0.46 84	0.35 43	0.26 126	0.22 57	0.14 14	0.14 14	0.31 73	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5_new	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 65	0.40 80	0.17 56	0.40 38	0.35 43	0.25 109	0.22 57	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 65	0.40 80	0.17 56	0.40 38	0.35 43	0.25 109	0.22 57	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

3w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.59 22	0.22 35	0.12 9	0.37 58	0.22 151	0.50 121	0.38 77	0.22 60	0.21 45	0.12 2	0.22 117	0.26 24	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

1w_stereo	0.22 38	0.17 1	0.52 5	0.23 47	0.16 92	0.44 111	0.22 151	0.55 167	0.40 102	0.25 109	0.29 115	0.13 4	0.26 178	0.28 43	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

monsterstereo	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.25 86	0.27 330	0.39 73	0.14 19	0.51 129	0.33 30	0.25 109	0.27 101	0.13 4	0.13 12	0.38 144	0.21 80	0.07 23	0.07 46	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

LG-Stereo_L2	0.21 17	0.31 166	0.85 66	0.22 35	0.14 41	0.31 23	0.22 151	0.38 27	0.25 4	0.17 19	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 82	0.18 22	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 91

LG-Stereo_L1	0.21 17	0.31 166	0.85 66	0.22 35	0.14 41	0.28 11	0.21 124	0.38 27	0.26 6	0.16 11	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 136	0.18 22	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 91

GCAP-BAT	0.43 220	0.31 166	1.82 285	0.25 86	0.26 316	0.65 399	0.23 186	0.48 107	0.37 72	0.67 459	0.82 488	0.44 258	0.24 146	0.48 223	0.87 461	0.09 84	0.13 354	0.09 102	0.22 460	0.08 28	0.09 63

gcap-zeroshot	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.31 245	0.32 394	0.69 430	0.21 124	0.74 279	0.52 219	0.43 217	0.35 170	0.62 365	0.24 146	0.41 160	0.24 139	0.09 84	0.16 419	0.09 102	0.31 510	0.08 28	0.09 63

testlalala	0.36 144	0.30 154	1.77 246	0.28 166	0.33 407	0.60 315	0.22 151	0.55 167	0.51 211	0.55 344	0.35 170	0.31 171	0.20 97	0.26 24	0.22 101	0.10 183	0.13 354	0.09 102	0.24 466	0.08 28	0.07 9

DCANet-4	0.40 184	0.27 105	2.21 410	0.25 86	0.14 41	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.72 428	0.54 326	0.47 241	0.28 151	0.37 291	0.37 136	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

fff	0.43 220	0.77 422	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.75 460	0.54 326	0.47 241	0.31 171	0.65 474	0.36 125	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

CREStereo++_RVC	0.33 115	0.29 141	1.74 225	0.24 67	0.16 92	0.54 218	0.15 32	0.40 38	0.55 258	0.37 182	0.51 283	0.24 101	0.19 85	0.27 31	0.26 166	0.09 84	0.06 23	0.08 42	0.30 503	0.08 28	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
TANstereo	0.33 115	0.49 302	1.75 231	0.23 47	0.12 9	0.54 218	0.16 46	0.40 38	0.45 154	0.45 234	0.51 283	0.26 129	0.22 117	0.29 57	0.20 61	0.10 183	0.10 249	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 116

csc	0.43 220	0.77 422	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.75 460	0.54 326	0.47 241	0.31 171	0.65 474	0.36 125	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

cscssc	0.43 220	0.77 422	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.75 460	0.54 326	0.47 241	0.31 171	0.65 474	0.36 125	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

252Zero-FE	0.62 412	0.27 105	0.83 65	0.24 67	0.13 25	0.31 23	0.13 9	0.39 34	0.32 21	8.03 613	0.23 66	0.12 2	0.12 6	0.26 24	0.44 335	0.09 84	0.12 330	0.07 1	0.06 14	0.09 48	0.12 155

Zero-FE251	0.56 373	0.29 141	1.27 125	0.26 118	0.16 92	0.44 111	0.16 46	0.44 71	0.35 43	5.31 610	0.19 31	0.22 78	0.19 85	0.24 8	1.08 491	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.13 192

IGEV	0.22 38	0.28 130	0.88 70	0.21 13	0.24 281	0.42 100	0.17 56	0.35 15	0.37 72	0.20 40	0.22 57	0.14 14	0.12 6	0.24 8	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.07 9

MLG-Stereo_test3	0.21 17	0.35 207	0.65 39	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.37 23	0.40 102	0.21 49	0.12 8	0.17 45	0.12 6	0.25 13	0.16 6	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.10 91

MLG-Stereo_test2	0.21 17	0.36 216	0.68 47	0.21 13	0.17 121	0.45 117	0.12 4	0.35 15	0.42 124	0.15 5	0.11 4	0.22 78	0.10 1	0.28 43	0.16 6	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 63

MLG-Stereo_test1	0.21 17	0.33 183	0.61 25	0.23 47	0.21 221	0.45 117	0.13 9	0.33 10	0.46 165	0.13 1	0.09 1	0.18 55	0.12 6	0.32 82	0.15 2	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 63

MLG-Stereo	0.21 17	0.33 183	0.60 23	0.23 47	0.12 9	0.44 111	0.13 9	0.39 34	0.46 165	0.13 1	0.10 2	0.17 45	0.13 12	0.35 112	0.15 2	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 63

LG-G_1	0.23 45	0.37 219	0.71 51	0.23 47	0.11 3	0.51 182	0.12 4	0.44 71	0.39 89	0.19 32	0.15 15	0.19 62	0.15 26	0.36 125	0.16 6	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.11 116

LG-G	0.23 45	0.37 219	0.71 51	0.23 47	0.11 3	0.51 182	0.12 4	0.44 71	0.39 89	0.19 32	0.15 15	0.19 62	0.15 26	0.36 125	0.16 6	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.11 116

DEFOM-Stereo	0.22 38	0.22 42	0.91 75	0.23 47	0.13 25	0.49 161	0.18 72	0.30 5	0.28 12	0.19 32	0.17 21	0.14 14	0.14 14	0.41 160	0.16 6	0.08 40	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 48	0.09 63

RAFT-Stereo-weight	0.34 123	0.29 141	1.43 158	0.28 166	0.28 344	0.55 233	0.22 151	0.78 329	0.48 187	0.46 242	0.38 189	0.36 199	0.17 44	0.33 94	0.23 114	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.09 63

trnet	0.28 70	0.26 97	1.32 133	0.19 2	0.12 9	0.54 218	0.15 32	0.48 107	0.46 165	0.27 135	0.33 157	0.24 101	0.21 108	0.30 66	0.21 80	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.09 48	0.07 9

CAS	0.35 134	0.25 81	1.30 130	0.79 554	0.34 417	0.51 182	0.23 186	0.46 84	0.39 89	0.22 60	0.31 142	0.20 64	0.17 44	0.28 43	0.23 114	0.73 571	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 48	0.37 508

XX-TBD	0.34 123	0.77 422	1.75 231	0.34 328	0.13 25	0.51 182	0.17 56	0.43 63	0.50 203	0.37 182	0.49 270	0.23 87	0.18 64	0.28 43	0.24 139	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.07 9

R-Stereo Train	0.36 144	0.21 26	1.70 211	0.29 198	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.78 329	0.36 64	0.57 365	0.67 429	0.33 185	0.24 146	0.32 82	0.23 114	0.10 183	0.08 135	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.12 155

RAFT-Stereo	0.36 144	0.21 26	1.70 211	0.29 198	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.78 329	0.36 64	0.57 365	0.67 429	0.33 185	0.24 146	0.32 82	0.23 114	0.10 183	0.08 135	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.12 155
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLSM3	0.26 59	0.39 240	0.75 55	0.25 86	0.24 281	0.43 104	0.19 81	0.58 185	0.45 154	0.20 40	0.26 94	0.20 64	0.25 162	0.29 57	0.24 139	0.07 23	0.06 23	0.10 157	0.09 132	0.10 64	0.07 9

DA	0.32 106	0.26 97	0.89 72	0.29 198	0.25 299	0.63 372	0.22 151	0.60 204	0.39 89	0.23 81	0.30 129	0.24 101	0.26 178	0.60 282	0.18 22	0.10 183	0.12 330	0.09 102	0.07 66	0.10 64	0.52 542

GGEV	0.32 106	0.26 97	0.89 72	0.29 198	0.25 299	0.63 372	0.22 151	0.60 204	0.39 89	0.23 81	0.30 129	0.24 101	0.26 178	0.60 282	0.18 22	0.10 183	0.12 330	0.09 102	0.07 66	0.10 64	0.52 542

AdaDepth	0.24 51	0.18 5	1.03 85	0.25 86	0.21 221	0.46 135	0.16 46	0.30 5	0.27 8	0.17 19	0.19 31	0.14 14	0.18 64	0.35 112	0.17 20	0.07 23	0.07 46	0.08 42	0.25 473	0.10 64	0.10 91

S2M2_XL	0.20 6	0.32 174	1.10 95	0.19 2	0.13 25	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 5	0.19 31	0.15 30	0.14 14	0.19 1	0.21 80	0.11 258	0.09 206	0.10 157	0.08 97	0.10 64	0.08 40
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 51	0.17 1	0.88 70	0.24 67	0.14 41	0.37 58	0.17 56	0.43 63	0.32 21	0.26 126	0.35 170	0.26 129	0.24 146	0.22 3	0.25 154	0.09 84	0.09 206	0.09 102	0.08 97	0.10 64	0.10 91

depthmonostereo	0.26 59	0.23 60	0.65 39	0.41 431	0.13 25	0.41 87	0.19 81	0.51 129	0.40 102	0.25 109	0.29 115	0.26 129	0.28 216	0.44 181	0.23 114	0.09 84	0.10 249	0.09 102	0.07 66	0.10 64	0.08 40

LGtest1	0.21 17	0.37 219	0.70 49	0.22 35	0.12 9	0.31 23	0.11 2	0.36 20	0.39 89	0.17 19	0.13 11	0.16 36	0.14 14	0.25 13	0.27 176	0.10 183	0.09 206	0.08 42	0.06 14	0.10 64	0.10 91

SGD-Stereo	0.22 38	0.28 130	0.77 58	0.22 35	0.11 3	0.40 80	0.16 46	0.31 7	0.36 64	0.19 32	0.19 31	0.17 45	0.17 44	0.37 136	0.16 6	0.10 183	0.06 23	0.08 42	0.07 66	0.10 64	0.07 9

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 70	0.28 130	1.09 93	0.33 297	0.15 65	0.30 18	0.16 46	0.58 185	0.42 124	0.19 32	0.19 31	0.17 45	0.26 178	0.38 144	0.37 286	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.25 473	0.10 64	0.06 1

Pointernet	0.29 81	0.25 81	1.49 174	0.24 67	0.20 207	0.47 142	0.15 32	0.62 212	0.47 184	0.22 60	0.29 115	0.26 129	0.20 97	0.28 43	0.20 61	0.10 183	0.07 46	0.07 1	0.12 275	0.10 64	0.07 9

U	3.37 603	0.17 1	0.91 75	0.26 118	13.79 619	19.19 624	0.15 32	0.41 48	0.31 16	0.17 19	0.18 28	0.27 142	0.15 26	0.21 2	0.16 6	0.09 84	0.06 23	17.88 629	12.81 623	0.10 64	0.08 40

Any-RAFT	0.38 162	0.25 81	1.89 318	0.27 138	0.17 121	0.68 424	0.21 124	0.78 329	0.53 238	0.43 217	0.43 212	0.54 321	0.30 240	0.41 160	0.20 61	0.10 183	0.12 330	0.08 42	0.06 14	0.10 64	0.09 63

RAFT-Test	0.44 230	0.38 230	2.01 366	0.27 138	0.44 491	0.64 385	0.37 414	0.72 263	0.57 273	0.45 234	0.48 253	0.65 382	0.24 146	0.35 112	0.29 201	0.09 84	0.11 299	0.09 102	0.38 538	0.10 64	0.11 116

LoS_RVC	0.29 81	0.33 183	1.19 109	0.25 86	0.34 417	0.43 104	0.22 151	0.42 55	0.32 21	0.22 60	0.33 157	0.23 87	0.24 146	0.31 73	0.21 80	0.07 23	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.10 64	0.31 473

EGLCR-Stereo	0.29 81	0.27 105	0.97 82	0.30 218	0.19 192	0.56 250	0.17 56	0.68 244	0.36 64	0.30 151	0.18 28	0.27 142	0.17 44	0.38 144	0.19 38	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.10 64	0.35 493

anonymousa	0.48 282	0.46 287	2.44 458	0.29 198	0.34 417	0.61 335	0.25 243	0.66 231	0.54 251	0.53 313	0.77 478	0.73 434	0.46 386	0.33 94	0.31 233	0.10 183	0.09 206	0.12 288	0.29 493	0.10 64	0.19 338

ASMatch	0.60 399	0.43 265	2.58 489	0.91 563	0.36 439	0.56 250	0.25 243	0.52 143	0.61 313	0.47 244	1.21 542	0.47 288	0.66 479	1.34 403	0.94 466	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.10 64	0.16 283

DEmStereo	0.68 448	0.31 166	2.25 422	0.42 442	0.17 121	0.66 406	0.89 557	0.51 129	0.59 291	0.60 407	1.01 524	0.45 267	1.26 554	1.54 434	2.26 566	0.10 183	0.08 135	0.10 157	0.10 170	0.10 64	0.11 116

RAFT-RH_RVC	0.61 407	0.50 308	2.33 435	0.36 363	0.29 352	0.60 315	0.18 72	0.44 71	0.58 284	0.76 494	1.91 569	0.47 288	0.29 232	1.60 447	1.23 514	0.14 390	0.07 46	0.13 347	0.13 308	0.10 64	0.09 63

RAFT-345	0.53 347	0.30 154	2.34 437	0.38 403	0.34 417	0.58 286	0.42 439	0.47 99	0.61 313	0.51 294	1.00 523	0.43 247	0.28 216	1.57 440	0.82 456	0.10 183	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.10 64	0.08 40

CFNet-RSSM	0.41 191	0.32 174	2.20 409	0.27 138	0.44 491	0.52 201	0.19 81	0.76 303	0.48 187	0.43 217	0.36 176	0.54 321	0.26 178	0.33 94	0.25 154	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.38 538	0.10 64	0.09 63

CREStereo	0.28 70	0.30 154	1.33 135	0.19 2	0.13 25	0.55 233	0.17 56	0.48 107	0.46 165	0.27 135	0.33 157	0.24 101	0.21 108	0.31 73	0.21 80	0.11 258	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.10 64	0.07 9
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
UGAM-zero	0.63 419	0.39 240	2.49 470	0.30 218	0.49 511	0.67 412	0.19 81	0.91 437	0.45 154	0.77 498	0.45 227	1.16 553	0.82 512	2.05 521	0.29 201	0.09 84	0.15 401	0.09 102	0.44 551	0.11 87	0.22 381

MaDis-Stereo	0.29 81	0.54 323	1.44 160	0.24 67	0.29 352	0.29 15	0.16 46	0.45 81	0.37 72	0.19 32	0.21 45	0.28 151	0.22 117	0.30 66	0.29 201	0.10 183	0.09 206	0.10 157	0.08 97	0.11 87	0.11 116

DisPM	0.43 220	0.33 183	1.78 251	0.57 524	0.18 159	0.59 303	0.63 524	0.53 152	0.61 313	0.60 407	0.53 308	0.38 209	0.26 178	0.75 331	0.29 201	0.12 317	0.07 46	0.12 288	0.11 235	0.11 87	0.14 215

STrans-v2	0.67 441	0.56 334	2.64 498	0.27 138	0.23 268	0.57 268	0.33 385	0.96 482	0.69 399	0.92 529	0.85 496	0.89 500	0.93 529	1.83 487	1.21 512	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.09 132	0.11 87	0.12 155

TransformOpticalFlow	0.64 423	0.56 334	2.66 501	0.44 453	0.26 316	0.62 355	0.28 309	0.83 366	0.71 418	0.76 494	0.74 469	0.91 504	0.85 517	1.83 487	0.81 455	0.10 183	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.11 87	0.12 155

FTStereo	0.76 487	0.18 5	2.35 440	0.71 546	0.21 221	0.73 452	1.79 596	0.57 179	0.53 238	1.07 543	1.63 563	1.29 558	2.13 586	0.75 331	0.29 201	0.19 473	0.08 135	0.12 288	0.11 235	0.11 87	0.40 521

GrayStereo	0.66 437	0.19 8	1.76 237	0.90 562	0.23 268	0.62 355	1.42 593	0.62 212	0.60 296	0.72 482	0.78 479	0.56 336	3.07 597	0.60 282	0.26 166	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.21 449	0.11 87	0.18 321

cross-raft	0.40 184	0.27 105	2.22 414	0.30 218	0.17 121	0.49 161	0.35 398	0.71 258	0.39 89	0.43 217	0.45 227	0.64 377	0.25 162	0.32 82	0.25 154	0.08 40	0.08 135	0.09 102	0.23 464	0.11 87	0.14 215

test-1	0.44 230	0.48 299	1.69 207	0.30 218	0.27 330	0.50 172	0.28 309	0.80 349	0.43 135	0.40 198	0.54 320	0.41 229	0.24 146	0.31 73	1.16 504	0.09 84	0.20 474	0.10 157	0.17 400	0.11 87	0.26 436

Prome-Stereo	0.49 300	0.30 154	1.76 237	0.60 535	0.23 268	0.63 372	0.42 439	0.62 212	0.60 296	0.59 398	1.03 528	0.43 247	0.72 493	0.60 282	0.33 259	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.09 132	0.11 87	0.43 528

Gwc-CoAtRS	0.38 162	0.33 183	1.92 332	0.27 138	0.41 481	0.48 151	0.19 81	0.59 194	0.46 165	0.43 217	0.39 197	0.57 342	0.26 178	0.32 82	0.26 166	0.09 84	0.09 206	0.09 102	0.31 510	0.11 87	0.09 63

BStereo	0.28 70	0.33 183	1.34 138	0.23 47	0.29 352	0.33 33	0.20 101	0.46 84	0.35 43	0.22 60	0.17 21	0.20 64	0.14 14	0.28 43	0.25 154	0.07 23	0.07 46	0.16 431	0.21 449	0.12 98	0.11 116

Wave_Phase_stereo	0.31 99	0.33 183	1.34 138	0.23 47	0.29 352	0.98 527	0.20 101	0.49 114	0.35 43	0.22 60	0.17 21	0.20 64	0.14 14	0.28 43	0.25 154	0.07 23	0.07 46	0.16 431	0.21 449	0.12 98	0.11 116

DilatedVolume-Stereo	0.26 59	0.20 14	0.64 34	0.25 86	0.15 65	0.41 87	0.18 72	0.42 55	0.35 43	0.34 171	0.34 165	0.25 114	0.23 134	0.43 172	0.53 378	0.09 84	0.09 206	0.08 42	0.10 170	0.12 98	0.11 116

xyz-stereo-finetune2	0.35 134	0.45 284	1.04 87	0.21 13	0.12 9	0.58 286	0.23 186	0.50 121	0.45 154	0.31 156	0.46 235	0.30 168	0.41 331	0.81 346	0.51 371	0.08 40	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.09 63

Reg-Stereo(zero)	0.46 259	0.17 1	2.10 387	0.24 67	0.34 417	0.51 182	0.42 439	0.50 121	0.54 251	0.37 182	0.46 235	0.54 321	0.60 453	0.43 172	1.10 494	0.08 40	0.09 206	0.08 42	0.22 460	0.12 98	0.22 381

castereo	0.30 91	0.44 276	0.81 62	0.24 67	0.29 352	0.41 87	0.27 290	0.72 263	0.45 154	0.22 60	0.30 129	0.24 101	0.31 249	0.25 13	0.21 80	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.31 510	0.12 98	0.09 63

rvit_stereo_0083	0.25 56	0.19 8	0.58 21	0.28 166	0.18 159	0.28 11	0.22 151	0.38 27	0.54 251	0.23 81	0.30 129	0.27 142	0.26 178	0.37 136	0.24 139	0.14 390	0.12 330	0.13 347	0.10 170	0.12 98	0.10 91

rvit_stereo_0081	0.25 56	0.21 26	0.61 25	0.28 166	0.17 121	0.31 23	0.22 151	0.42 55	0.53 238	0.24 90	0.25 83	0.25 114	0.21 108	0.34 106	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.09 63

model_zeroshot	0.44 230	0.68 387	1.97 362	0.28 166	0.18 159	0.69 430	0.21 124	0.63 220	0.40 102	1.00 537	0.34 165	0.42 243	0.20 97	0.69 317	0.24 139	0.10 183	0.22 489	0.10 157	0.22 460	0.12 98	0.10 91

rvit_stereo_0082	0.25 56	0.21 26	0.61 25	0.28 166	0.17 121	0.31 23	0.22 151	0.42 55	0.53 238	0.24 90	0.25 83	0.25 114	0.21 108	0.34 106	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.09 63

RAStereo	0.28 70	0.48 299	1.52 180	0.26 118	0.18 159	0.25 7	0.19 81	0.42 55	0.35 43	0.20 40	0.25 83	0.20 64	0.16 36	0.24 8	0.24 139	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.12 98	0.08 40

test_sample1	0.40 184	0.18 5	1.19 109	0.31 245	0.18 159	0.48 151	0.23 186	0.78 329	0.49 193	0.44 223	0.44 223	0.45 267	0.41 331	1.39 408	0.33 259	0.11 258	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.12 98	0.13 192

testlalala2	0.44 230	0.28 130	2.59 491	0.64 539	0.56 528	0.57 268	0.20 101	0.78 329	0.52 219	0.40 198	0.39 197	0.45 267	0.21 108	0.27 31	0.22 101	0.09 84	0.10 249	0.08 42	0.29 493	0.12 98	0.10 91

ACVNet-DCA	0.42 211	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.76 303	0.52 219	0.31 156	0.38 189	0.24 101	0.38 298	0.69 317	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.14 215

xx1	0.46 259	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.74 279	1.01 532	0.31 156	0.38 189	0.46 280	0.36 278	0.69 317	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.12 288	0.12 275	0.12 98	0.14 215

1test111	0.44 230	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.76 303	0.52 219	0.31 156	0.38 189	0.24 101	0.38 298	0.96 361	0.30 221	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.14 215

1111x	0.74 481	0.21 26	1.93 335	0.31 245	0.17 121	0.63 372	0.32 377	1.03 533	0.74 447	0.52 303	0.62 386	0.57 342	0.47 394	2.38 546	4.25 599	0.12 317	0.14 375	0.11 228	0.12 275	0.12 98	0.14 215

qqq	0.38 162	0.21 26	1.34 138	0.28 166	0.15 65	0.45 117	0.26 266	0.76 303	0.52 219	0.39 196	0.41 206	0.46 280	0.36 278	0.96 361	0.30 221	0.11 258	0.14 375	0.12 288	0.12 275	0.12 98	0.14 215

x	0.35 134	0.20 14	1.36 142	0.33 297	0.17 121	0.47 142	0.24 222	0.75 290	0.54 251	0.40 198	0.40 202	0.42 243	0.34 270	0.45 196	0.32 246	0.11 258	0.14 375	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.14 215

BUS	0.41 191	0.27 105	1.13 97	0.30 218	0.21 221	0.91 518	0.23 186	1.00 515	0.61 313	0.63 436	0.53 308	0.66 389	0.30 240	0.43 172	0.32 246	0.13 347	0.10 249	0.14 382	0.12 275	0.12 98	0.11 116

BSDual-CNN	0.41 191	0.27 105	1.13 97	0.30 218	0.21 221	0.76 467	0.31 354	1.00 515	0.61 313	0.63 436	0.53 308	0.63 368	0.37 291	0.43 172	0.38 293	0.13 347	0.10 249	0.14 382	0.12 275	0.12 98	0.11 116

hknet	0.47 276	0.29 141	1.70 211	0.30 218	0.24 281	0.76 467	0.31 354	1.00 515	0.64 351	0.63 436	0.53 308	0.80 467	0.38 298	0.77 339	0.37 286	0.11 258	0.10 249	0.14 382	0.12 275	0.12 98	0.11 116

PFNet+	0.45 248	0.37 219	1.86 304	0.46 472	0.18 159	0.58 286	0.77 547	0.52 143	0.64 351	0.56 354	0.48 253	0.39 215	0.26 178	0.93 357	0.32 246	0.13 347	0.09 206	0.14 382	0.13 308	0.12 98	0.15 253

PSM-softLoss	0.48 282	0.27 105	1.85 296	0.51 496	0.17 121	0.61 335	0.40 429	0.61 208	0.57 273	0.52 303	0.48 253	0.39 215	0.25 162	1.46 420	0.77 447	0.12 317	0.08 135	0.13 347	0.12 275	0.12 98	0.14 215

KMStereo	0.48 282	0.27 105	1.85 296	0.51 496	0.17 121	0.61 335	0.40 429	0.61 208	0.57 273	0.52 303	0.48 253	0.39 215	0.25 162	1.46 420	0.77 447	0.12 317	0.08 135	0.13 347	0.12 275	0.12 98	0.14 215

KYRaft	0.48 282	0.29 141	1.75 231	0.33 297	0.21 221	0.75 463	0.44 457	0.58 185	0.57 273	0.64 446	0.93 512	0.53 315	0.72 493	0.60 282	0.24 139	0.10 183	0.07 46	0.12 288	0.14 336	0.12 98	0.54 544

Pruner-Stereo	0.51 328	0.27 105	1.78 251	1.79 595	0.19 192	0.62 355	0.45 464	0.57 179	0.60 296	0.61 416	0.48 253	0.41 229	0.24 146	0.46 205	1.00 478	0.12 317	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.12 98	0.13 192

AnonymousM	0.37 152	0.44 276	1.50 177	0.25 86	0.15 65	0.52 201	0.23 186	0.60 204	0.42 124	0.42 212	0.32 148	0.30 168	0.25 162	0.34 106	0.23 114	0.11 258	0.09 206	0.71 572	0.36 535	0.12 98	0.07 9

CroCo-Stereo	0.30 91	0.45 284	1.08 91	0.31 245	0.17 121	0.19 2	0.21 124	0.73 275	0.50 203	0.21 49	0.24 76	0.55 324	0.22 117	0.27 31	0.26 166	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.07 66	0.12 98	0.09 63
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
222	0.78 495	0.23 60	1.23 118	0.28 166	0.18 159	0.62 355	0.24 222	1.02 526	0.70 408	0.58 384	0.66 426	0.46 280	0.42 349	1.80 482	6.53 611	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.17 302

xxxx	0.70 457	0.21 26	1.33 135	0.28 166	0.18 159	0.63 372	0.24 222	1.02 526	0.69 399	0.50 281	0.62 386	0.58 349	0.38 298	1.47 427	5.21 605	0.13 347	0.12 330	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.15 253

HSM-Net_RVC	0.67 441	0.34 198	2.23 418	0.26 118	0.19 192	0.67 412	0.29 333	1.26 561	0.69 399	0.72 482	0.70 455	0.78 458	0.42 349	3.77 599	0.41 318	0.13 347	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.12 98	0.11 116
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FE-Mocha	0.41 191	0.31 166	1.44 160	0.28 166	0.33 407	0.41 87	0.17 56	0.69 247	0.45 154	0.44 223	0.50 278	0.41 229	0.45 371	0.36 125	1.17 506	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.21 449	0.13 130	0.13 192

xyz-stereo-finetune	0.31 99	0.46 287	0.79 60	0.21 13	0.12 9	0.53 210	0.25 243	0.52 143	0.54 251	0.28 140	0.32 148	0.29 161	0.23 134	0.59 276	0.55 385	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.13 130	0.08 40

xyz-stereo	3.02 599	0.29 141	30.64 636	0.23 47	0.12 9	15.52 619	0.24 222	0.51 129	0.47 184	0.59 398	7.99 612	0.64 377	0.47 394	1.39 408	0.50 366	0.09 84	0.07 46	0.34 540	0.07 66	0.13 130	0.08 40

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 152	0.37 219	1.21 115	0.26 118	0.18 159	0.73 452	0.18 72	0.53 152	0.41 113	0.35 173	0.30 129	0.58 349	0.22 117	0.33 94	0.95 468	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.35 526	0.13 130	0.15 253

castereo++	0.28 70	0.43 265	0.93 78	0.28 166	0.17 121	0.53 210	0.21 124	0.55 167	0.45 154	0.17 19	0.26 94	0.32 179	0.17 44	0.33 94	0.16 6	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.29 493	0.13 130	0.06 1

rvit_stereo_ft	0.31 99	0.61 347	1.18 107	0.32 274	0.21 221	0.28 11	0.27 290	0.55 167	0.48 187	0.23 81	0.27 101	0.28 151	0.26 178	0.32 82	0.25 154	0.13 347	0.09 206	0.11 228	0.11 235	0.13 130	0.14 215

CoDeX	0.52 341	0.43 265	2.25 422	0.29 198	0.26 316	0.61 335	0.32 377	0.99 507	0.68 390	0.48 262	0.55 330	0.52 313	0.40 320	1.60 447	0.35 276	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.10 170	0.13 130	0.12 155

11t1	0.33 115	0.19 8	1.41 153	0.33 297	0.16 92	0.48 151	0.21 124	0.67 240	0.48 187	0.40 198	0.34 165	0.32 179	0.33 262	0.42 168	0.27 176	0.11 258	0.12 330	0.10 157	0.08 97	0.13 130	0.14 215

knoymous	0.34 123	0.25 81	1.75 231	0.24 67	0.18 159	0.45 117	0.24 222	0.57 179	0.38 77	0.41 207	0.39 197	0.55 324	0.25 162	0.38 144	0.23 114	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.07 66	0.13 130	0.12 155

riskmin	0.37 152	0.22 42	1.74 225	0.32 274	0.20 207	0.48 151	0.20 101	0.66 231	0.46 165	0.36 178	0.34 165	0.69 412	0.45 371	0.39 150	0.27 176	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.08 97	0.13 130	0.16 283

ADStereo(finetuned)	0.45 248	0.77 422	2.12 391	0.25 86	0.14 41	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.72 428	0.54 326	0.48 253	0.31 171	0.76 504	0.37 136	0.38 293	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.07 66	0.13 130	0.23 405

psmg	0.41 191	0.27 105	1.13 97	0.27 138	0.21 221	0.75 463	0.36 405	0.90 425	0.61 313	0.59 398	0.59 359	0.63 368	0.37 291	0.43 172	0.38 293	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.13 130	0.11 116

GLC_STEREO	0.28 70	0.27 105	1.36 142	0.28 166	0.12 9	0.41 87	0.20 101	0.37 23	0.38 77	0.26 126	0.30 129	0.25 114	0.19 85	0.33 94	0.24 139	0.09 84	0.11 299	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.09 63

TRStereo	0.53 347	0.76 413	2.38 445	0.42 442	0.29 352	0.69 430	0.23 186	1.81 586	0.55 258	0.36 178	0.32 148	0.47 288	0.40 320	0.46 205	0.25 154	0.12 317	0.11 299	0.11 228	0.41 547	0.13 130	0.32 479

NF-Stereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.44 457	0.66 231	0.61 313	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.45 419	0.79 453	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.16 283

OCTAStereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.43 446	0.66 231	0.61 313	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.44 414	0.80 454	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.17 302

PSM-AAD	0.63 419	0.22 42	1.77 246	0.37 387	0.23 268	0.86 506	1.17 578	0.59 194	0.60 296	0.64 446	0.71 459	0.68 405	2.93 594	0.65 304	0.31 233	0.09 84	0.07 46	0.17 452	0.15 361	0.13 130	0.33 487

RE-Stereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.43 446	0.66 231	0.60 296	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.44 414	0.78 449	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.17 302

TVStereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.43 446	0.66 231	0.60 296	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.44 414	0.78 449	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.17 302

DCANet	0.42 211	0.77 422	1.95 348	0.25 86	0.14 41	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.72 428	0.54 326	0.48 253	0.31 171	0.41 331	0.36 125	0.39 304	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.07 66	0.13 130	0.23 405

test_xeample	0.72 469	0.21 26	1.36 142	0.27 138	0.17 121	0.59 303	0.28 309	1.01 523	0.70 408	0.55 344	0.67 429	0.44 258	0.39 312	1.88 503	5.17 604	0.12 317	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.13 130	0.15 253

EAI-Stereo	0.78 495	0.25 81	1.67 204	0.54 511	0.59 535	1.95 580	2.05 599	1.11 549	0.64 351	0.95 534	1.49 558	0.50 304	0.67 481	0.59 276	1.44 530	0.09 84	0.19 463	0.09 102	0.49 556	0.13 130	0.22 381

MMNet	0.50 311	0.48 299	1.93 335	0.33 297	0.27 330	0.79 484	0.28 309	0.81 353	0.74 447	0.60 407	0.56 342	0.59 352	0.55 430	0.79 344	0.59 404	0.10 183	0.09 206	0.12 288	0.11 235	0.13 130	0.14 215

FENet	0.44 230	0.30 154	2.42 452	0.32 274	0.17 121	0.58 286	0.22 151	0.77 314	0.59 291	0.47 244	0.42 210	0.55 324	0.38 298	0.49 234	0.47 350	0.12 317	0.09 206	0.12 288	0.11 235	0.13 130	0.16 283

VIP-Stereo	0.28 70	0.56 334	1.05 88	0.23 47	0.19 192	0.52 201	0.17 56	0.44 71	0.39 89	0.18 26	0.25 83	0.24 101	0.15 26	0.33 94	0.19 38	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.14 154	0.32 479

Select-FE	0.65 432	0.67 384	2.76 517	0.49 487	0.55 525	0.79 484	0.16 46	0.90 425	0.53 238	0.84 517	0.55 330	0.91 504	0.75 502	0.57 266	1.16 504	0.11 258	0.18 450	0.11 228	0.49 556	0.14 154	0.31 473

GASTEREO	0.35 134	0.72 400	1.15 101	0.56 520	0.20 207	0.52 201	0.22 151	0.56 174	0.40 102	0.30 151	0.31 142	0.16 36	0.31 249	0.35 112	0.26 166	0.09 84	0.14 375	0.08 42	0.28 489	0.14 154	0.20 354

PAM	0.70 457	0.35 207	2.72 509	0.56 520	0.62 546	1.08 545	0.53 491	0.85 384	0.44 139	0.93 531	0.92 508	1.24 556	0.68 484	0.64 293	1.01 482	0.10 183	0.19 463	0.10 157	0.48 554	0.14 154	0.38 511

rvit_0105_6	0.31 99	0.29 141	1.00 84	0.31 245	0.18 159	0.35 46	0.25 243	0.51 129	0.61 313	0.25 109	0.28 109	0.32 179	0.25 162	0.39 150	0.25 154	0.18 458	0.16 419	0.15 412	0.13 308	0.14 154	0.13 192

rvit_stereo_0081_aga	0.27 63	0.29 141	1.08 91	0.26 118	0.20 207	0.33 33	0.21 124	0.41 48	0.42 124	0.26 126	0.28 109	0.27 142	0.21 108	0.31 73	0.21 80	0.14 390	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.14 154	0.10 91

test_sample2	0.41 191	0.19 8	1.23 118	0.31 245	0.17 121	0.51 182	0.27 290	0.81 353	0.55 258	0.44 223	0.45 227	0.46 280	0.38 298	1.51 430	0.30 221	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.10 170	0.14 154	0.14 215

tta	0.50 311	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.49 361	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.14 154	0.11 116

qqq1	0.48 282	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.09 102	0.08 97	0.14 154	0.11 116

fff1	0.48 282	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.09 102	0.08 97	0.14 154	0.11 116

MSKI-zero shot	0.46 259	0.38 230	2.47 466	0.27 138	0.43 490	0.56 250	0.20 101	0.77 314	0.43 135	0.60 407	0.51 283	0.44 258	0.17 44	0.68 311	0.21 80	0.09 84	0.29 526	0.09 102	0.32 516	0.14 154	0.10 91

IER	0.43 220	0.38 230	1.69 207	0.26 118	0.25 299	0.66 406	0.26 266	0.71 258	0.55 258	0.54 326	0.59 359	0.60 359	0.53 422	0.52 248	0.39 304	0.11 258	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.14 154	0.11 116

GwcNet-ADL	0.50 311	0.74 410	2.90 536	0.31 245	0.20 207	0.58 286	0.29 333	0.87 404	0.64 351	0.47 244	0.47 241	0.56 336	0.33 262	0.46 205	0.46 341	0.13 347	0.12 330	0.09 102	0.09 132	0.14 154	0.21 366

AAGNet	0.88 517	0.33 183	1.79 272	0.54 511	0.98 570	0.62 355	0.46 467	0.50 121	0.60 296	0.58 384	0.53 308	0.50 304	0.73 496	1.23 394	7.48 612	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.14 154	0.09 63

GMM-Stereo	0.50 311	0.23 60	2.41 450	0.54 511	0.24 281	0.77 475	0.46 467	0.59 194	0.57 273	0.58 384	0.73 466	0.47 288	0.43 359	0.68 311	0.27 176	0.10 183	0.06 23	0.13 347	0.13 308	0.14 154	0.44 530

TestStereo	0.45 248	0.54 323	2.11 388	0.29 198	0.16 92	0.43 104	0.24 222	0.54 163	0.45 154	0.37 182	0.46 235	0.34 191	0.27 199	1.98 513	0.27 176	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.14 154	0.08 40

UNet	0.54 353	0.44 276	2.83 527	0.31 245	0.33 407	0.74 457	0.27 290	0.82 360	0.61 313	0.53 313	0.54 320	0.72 430	0.54 425	0.78 343	0.56 393	0.11 258	0.09 206	0.13 347	0.11 235	0.14 154	0.12 155

RASNet	0.61 407	0.68 387	2.03 373	0.35 344	0.46 506	0.65 399	0.28 309	0.78 329	0.70 408	0.48 262	0.64 415	0.93 510	0.61 462	2.21 535	0.73 441	0.12 317	0.09 206	0.09 102	0.10 170	0.14 154	0.11 116

HSM	0.62 412	0.76 413	1.72 218	0.30 218	0.29 352	0.64 385	0.28 309	0.94 463	0.62 331	0.58 384	0.57 350	1.40 564	0.64 472	2.59 568	0.42 320	0.11 258	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.14 154	0.11 116

DLCB_ROB	0.54 353	0.55 332	1.49 174	0.36 363	0.25 299	0.65 399	0.36 405	0.80 349	0.70 408	0.72 482	0.69 445	0.83 477	0.46 386	1.53 433	0.60 406	0.13 347	0.12 330	0.14 382	0.14 336	0.14 154	0.13 192

MSCF	0.35 134	0.72 400	1.15 101	0.58 526	0.21 221	0.50 172	0.22 151	0.56 174	0.38 77	0.29 146	0.29 115	0.17 45	0.30 240	0.35 112	0.26 166	0.09 84	0.12 330	0.08 42	0.29 493	0.15 174	0.21 366

S2M2_L	0.24 51	0.29 141	0.90 74	0.23 47	0.17 121	0.24 6	0.09 1	0.36 20	0.45 154	0.17 19	0.25 83	0.23 87	0.17 44	0.24 8	0.28 186	0.15 410	0.12 330	0.11 228	0.12 275	0.15 174	0.11 116
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.39 177	0.37 219	1.19 109	0.73 547	0.67 549	0.35 46	0.25 243	0.47 99	0.34 36	0.34 171	0.22 57	0.33 185	0.17 44	1.31 400	0.19 38	0.11 258	0.15 401	0.08 42	0.21 449	0.15 174	0.23 405

PAM_32	0.70 457	0.35 207	2.73 514	0.54 511	0.61 544	1.07 543	0.43 446	0.84 377	0.49 193	0.90 526	0.91 506	1.23 555	0.77 507	0.65 304	1.10 494	0.10 183	0.19 463	0.10 157	0.49 556	0.15 174	0.38 511

rvit_0105_5	0.36 144	0.39 240	1.48 171	0.30 218	0.18 159	0.41 87	0.30 341	0.64 223	0.62 331	0.30 151	0.33 157	0.37 201	0.29 232	0.41 160	0.28 186	0.18 458	0.16 419	0.15 412	0.15 361	0.15 174	0.14 215

rvit_0105_4	0.35 134	0.35 207	1.45 163	0.31 245	0.18 159	0.37 58	0.28 309	0.59 194	0.62 331	0.27 135	0.31 142	0.35 195	0.27 199	0.43 172	0.25 154	0.18 458	0.16 419	0.15 412	0.13 308	0.15 174	0.12 155

rvit_0105_3	0.39 177	0.47 296	1.46 164	0.33 297	0.19 192	0.45 117	0.35 398	0.69 247	0.65 364	0.37 182	0.37 179	0.40 223	0.31 249	0.44 181	0.30 221	0.18 458	0.17 439	0.17 452	0.18 413	0.15 174	0.15 253

rvit_stereo_0080	0.27 63	0.38 230	0.76 56	0.24 67	0.18 159	0.34 41	0.27 290	0.54 163	0.44 139	0.24 90	0.26 94	0.27 142	0.22 117	0.29 57	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.10 157	0.10 170	0.15 174	0.11 116

CAS++	0.31 99	0.33 183	1.43 158	0.25 86	0.17 121	0.31 23	0.20 101	0.78 329	0.41 113	0.30 151	0.30 129	0.21 75	0.16 36	0.33 94	0.18 22	0.15 410	0.12 330	0.13 347	0.10 170	0.15 174	0.11 116
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 311	0.33 183	0.93 78	0.26 118	0.22 248	0.46 135	0.20 101	1.10 545	1.34 561	3.16 605	0.32 148	0.22 78	0.20 97	0.30 66	0.22 101	0.10 183	0.09 206	0.11 228	0.09 132	0.15 174	0.19 338

SMFormer	0.50 311	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.49 361	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.15 174	0.16 283

mmm	0.38 162	0.21 26	1.18 107	0.35 344	0.17 121	0.49 161	0.26 266	0.78 329	0.52 219	0.50 281	0.57 350	0.41 229	0.37 291	0.71 324	0.31 233	0.11 258	0.13 354	0.14 382	0.13 308	0.15 174	0.14 215

mmx	0.72 469	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.99 507	0.76 469	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	2.52 563	3.43 591	0.13 347	0.10 249	0.15 412	0.13 308	0.15 174	0.15 253

whm_eth	0.27 63	0.38 230	0.76 56	0.24 67	0.18 159	0.34 41	0.27 290	0.54 163	0.44 139	0.24 90	0.26 94	0.27 142	0.22 117	0.29 57	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.10 157	0.10 170	0.15 174	0.11 116

xxx	0.72 469	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.99 507	0.76 469	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	2.52 563	3.43 591	0.13 347	0.10 249	0.15 412	0.13 308	0.15 174	0.15 253

LoS	0.31 99	0.30 154	1.52 180	0.23 47	0.13 25	0.54 218	0.20 101	0.48 107	0.49 193	0.25 109	0.28 109	0.37 201	0.24 146	0.38 144	0.23 114	0.10 183	0.08 135	0.08 42	0.05 1	0.15 174	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 91	0.27 105	1.09 93	0.23 47	0.50 512	0.40 80	0.20 101	0.46 84	0.44 139	0.22 60	0.28 109	0.26 129	0.19 85	0.33 94	0.21 80	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.15 174	0.49 538

gwcnet-sp	0.49 300	0.43 265	2.54 483	0.31 245	0.22 248	0.67 412	0.31 354	0.78 329	0.65 364	0.58 384	0.47 241	0.46 280	0.43 359	0.76 335	0.46 341	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.15 174	0.14 215

scenet	0.49 300	0.43 265	2.54 483	0.31 245	0.22 248	0.67 412	0.31 354	0.78 329	0.65 364	0.58 384	0.47 241	0.46 280	0.43 359	0.76 335	0.46 341	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.15 174	0.14 215

ssnet	0.49 300	0.43 265	2.54 483	0.31 245	0.22 248	0.67 412	0.31 354	0.78 329	0.65 364	0.58 384	0.47 241	0.46 280	0.43 359	0.76 335	0.46 341	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.15 174	0.14 215

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 380	0.87 459	2.11 388	0.32 274	0.30 367	0.84 500	0.40 429	0.88 413	0.72 428	0.65 453	0.73 466	0.66 389	0.57 440	0.93 357	0.71 434	0.13 347	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.15 174	0.14 215

PSMNet-ADL	0.51 328	0.38 230	1.65 198	0.35 344	0.21 221	0.67 412	0.26 266	0.74 279	0.55 258	0.42 212	0.52 297	0.70 422	0.45 371	1.91 506	0.57 397	0.15 410	0.13 354	0.11 228	0.13 308	0.15 174	0.20 354

IIG-Stereo	0.59 393	0.65 375	1.74 225	0.54 511	0.23 268	0.61 335	0.21 124	0.73 275	0.65 364	0.64 446	0.69 445	0.69 412	0.38 298	2.09 528	1.39 526	0.11 258	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.15 174	0.09 63

THIR-Stereo	0.86 514	0.62 353	2.13 393	0.25 86	0.16 92	0.58 286	2.74 607	0.59 194	0.51 211	0.62 427	1.62 562	0.97 520	1.80 582	1.69 459	2.25 565	0.10 183	0.08 135	0.14 382	0.11 235	0.15 174	0.11 116

DeepStereo_RVC	0.44 230	0.28 130	1.92 332	0.49 487	0.17 121	0.60 315	0.59 511	0.50 121	0.52 219	0.49 274	0.45 227	0.39 215	0.86 520	0.45 196	0.33 259	0.11 258	0.08 135	0.11 228	0.09 132	0.15 174	0.19 338

IRAFT_RVC	0.54 353	0.53 317	1.78 251	0.46 472	0.21 221	0.58 286	0.43 446	0.65 229	0.66 379	0.54 326	0.50 278	0.49 301	0.51 415	1.58 444	1.01 482	0.11 258	0.25 513	0.13 347	0.10 170	0.15 174	0.13 192

ICVP	0.46 259	0.29 141	2.41 450	0.33 297	0.22 248	0.59 303	0.55 498	0.75 290	0.50 203	0.44 223	0.60 374	0.49 301	0.35 272	0.53 254	0.37 286	0.16 431	0.16 419	0.14 382	0.11 235	0.15 174	0.15 253
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.33 115	0.32 174	1.89 318	0.34 328	0.27 330	0.30 18	0.22 151	0.48 107	0.44 139	0.22 60	0.33 157	0.25 114	0.25 162	0.32 82	0.24 139	0.14 390	0.16 419	0.12 288	0.12 275	0.15 174	0.13 192

GES	0.44 230	0.28 130	1.88 311	0.30 218	0.18 159	0.61 335	0.30 341	0.88 413	0.46 165	0.47 244	0.52 297	0.39 215	0.42 349	0.58 270	0.67 424	0.15 410	0.11 299	0.12 288	0.10 170	0.15 174	0.17 302

GMStereo	0.38 162	0.99 507	1.91 329	0.27 138	0.16 92	0.39 73	0.23 186	0.47 99	0.62 331	0.38 190	0.34 165	0.25 114	0.25 162	0.39 150	0.29 201	0.14 390	0.08 135	0.10 157	0.12 275	0.15 174	0.11 116
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 259	0.28 130	1.73 221	0.33 297	0.32 394	0.65 399	0.38 421	0.83 366	0.59 291	0.57 365	0.52 297	0.61 361	0.40 320	0.75 331	0.52 374	0.13 347	0.12 330	0.13 347	0.12 275	0.15 174	0.11 116

cf-r	0.53 347	0.81 439	2.15 399	0.33 297	0.28 344	0.60 315	0.28 309	0.78 329	0.64 351	0.51 294	0.60 374	0.75 446	0.40 320	1.32 401	0.43 329	0.13 347	0.09 206	0.11 228	0.12 275	0.15 174	0.14 215

PSMNet-RSSM	0.53 347	0.82 443	1.78 251	0.31 245	0.25 299	0.58 286	0.28 309	0.84 377	0.60 296	0.50 281	0.61 381	0.67 398	0.43 359	1.68 457	0.42 320	0.15 410	0.10 249	0.14 382	0.16 381	0.15 174	0.13 192

DMCA	0.41 191	0.52 312	1.26 123	0.31 245	0.24 281	0.59 303	0.26 266	0.77 314	0.63 343	0.58 384	0.48 253	0.57 342	0.35 272	0.40 155	0.50 366	0.14 390	0.10 249	0.14 382	0.10 170	0.15 174	0.15 253

DIP-Stereo	0.37 152	0.34 198	1.50 177	0.27 138	0.18 159	0.63 372	0.17 56	0.92 446	0.53 238	0.49 274	0.48 253	0.30 168	0.30 240	0.39 150	0.30 221	0.10 183	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.15 174	0.12 155
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 365	0.92 472	2.36 443	0.38 403	0.37 451	0.60 315	0.28 309	0.82 360	0.62 331	0.62 427	0.55 330	0.72 430	0.45 371	1.00 366	0.43 329	0.15 410	0.11 299	0.14 382	0.14 336	0.15 174	0.16 283
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DStereoRT	0.81 507	0.53 317	2.23 418	0.36 363	0.33 407	0.92 520	0.36 405	0.86 394	0.80 486	0.57 365	0.62 386	0.59 352	1.15 551	1.76 470	1.04 487	0.14 390	0.13 354	2.17 610	0.78 585	0.16 210	0.66 559

coex_refinement	0.58 385	0.94 480	1.87 309	0.38 403	0.25 299	0.64 385	0.34 390	0.83 366	0.65 364	0.60 407	0.63 399	0.81 470	0.48 403	1.85 494	0.56 393	0.13 347	0.09 206	0.10 157	0.10 170	0.16 210	0.16 283

test_sample3	0.50 311	0.41 253	1.88 311	0.32 274	0.19 192	0.57 268	0.25 243	0.92 446	0.64 351	0.52 303	0.49 270	0.47 288	0.35 272	1.79 478	0.37 286	0.13 347	0.10 249	0.12 288	0.11 235	0.16 210	0.16 283

DispNO	0.67 441	0.98 502	2.58 489	0.31 245	0.27 330	0.59 303	0.29 333	0.83 366	0.68 390	0.53 313	0.79 482	0.83 477	0.47 394	2.46 558	0.68 427	0.12 317	0.10 249	0.19 478	0.31 510	0.16 210	0.17 302

MyStereo07	0.34 123	0.40 246	1.46 164	0.29 198	0.23 268	0.60 315	0.31 354	0.53 152	0.42 124	0.25 109	0.25 83	0.20 64	0.26 178	0.57 266	0.19 38	0.09 84	0.18 450	0.12 288	0.11 235	0.16 210	0.19 338

MyStereo06	0.54 353	0.41 253	2.68 503	0.30 218	0.23 268	0.60 315	0.30 341	0.81 353	0.44 139	0.84 517	0.52 297	0.78 458	0.58 446	0.48 223	1.10 494	0.09 84	0.17 439	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.20 354

MyStereo05	0.49 300	0.41 253	2.72 509	0.30 218	0.23 268	0.60 315	0.30 341	0.82 360	0.77 474	0.52 303	0.37 179	0.51 307	0.42 349	0.52 248	0.38 293	0.09 84	0.17 439	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.20 354

MyStereo04	0.48 282	0.40 246	2.65 500	0.29 198	0.23 268	0.60 315	0.31 354	0.83 366	0.75 460	0.47 244	0.36 176	0.53 315	0.42 349	0.53 254	0.39 304	0.09 84	0.18 450	0.12 288	0.11 235	0.16 210	0.19 338

IGEVStereo-DCA	0.33 115	0.34 198	1.38 147	0.27 138	0.16 92	0.45 117	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.21 45	0.26 129	0.25 162	0.64 293	0.52 374	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.18 413	0.16 210	0.22 381

rrr	0.46 259	0.34 198	3.08 551	0.27 138	0.16 92	0.45 117	0.28 309	1.09 544	0.51 211	0.24 90	0.21 45	0.26 129	0.25 162	0.64 293	0.52 374	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.29 493	0.16 210	0.25 426

CASnet	0.28 70	0.31 166	1.20 113	0.28 166	0.11 3	0.47 142	0.19 81	0.44 71	0.44 139	0.38 190	0.31 142	0.23 87	0.17 44	0.29 57	0.19 38	0.10 183	0.06 23	0.15 412	0.12 275	0.16 210	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.49 300	0.49 302	2.78 522	0.50 491	0.41 481	0.38 69	0.23 186	0.72 263	0.38 77	0.63 436	0.48 253	0.87 494	0.41 331	0.64 293	0.21 80	0.09 84	0.17 439	0.10 157	0.09 132	0.16 210	0.12 155

HanStereo	0.49 300	0.49 302	2.78 522	0.50 491	0.41 481	0.38 69	0.23 186	0.72 263	0.38 77	0.63 436	0.48 253	0.87 494	0.41 331	0.64 293	0.21 80	0.09 84	0.17 439	0.10 157	0.09 132	0.16 210	0.12 155

Selective-IGEV	0.29 81	0.23 60	1.28 126	0.27 138	0.30 367	0.35 46	0.20 101	0.56 174	0.38 77	0.21 49	0.30 129	0.22 78	0.18 64	0.37 136	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.15 361	0.16 210	0.29 455

DCRE	0.50 311	0.63 364	2.13 393	0.30 218	0.23 268	0.45 117	0.24 222	0.59 194	0.53 238	0.50 281	2.10 573	0.42 243	0.26 178	0.35 112	0.23 114	0.09 84	0.14 375	0.10 157	0.32 516	0.16 210	0.15 253

NINENet	0.50 311	0.33 183	1.69 207	0.55 518	0.25 299	0.91 518	0.23 186	0.98 495	0.71 418	0.53 313	0.55 330	0.66 389	0.30 240	1.22 392	0.32 246	0.15 410	0.13 354	0.16 431	0.11 235	0.16 210	0.13 192

SST-Stereo	0.52 341	0.20 14	1.76 237	0.62 537	0.53 520	0.62 355	0.66 527	0.55 167	0.61 313	0.58 384	0.53 308	0.52 313	0.60 453	1.59 446	0.29 201	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.10 91

RAFT_R40	0.50 311	0.21 26	1.76 237	0.50 491	0.40 473	0.61 335	0.53 491	0.56 174	0.60 296	0.56 354	0.54 320	0.55 324	0.51 415	1.57 440	0.53 378	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.09 63

s12784h	0.36 144	0.28 130	1.58 188	0.23 47	0.11 3	0.62 355	0.24 222	0.79 345	0.64 351	0.44 223	0.52 297	0.28 151	0.26 178	0.50 240	0.24 139	0.11 258	0.06 23	0.09 102	0.06 14	0.16 210	0.06 1

SFCPSM	0.46 259	0.24 73	2.35 440	0.27 138	0.27 330	0.70 437	0.32 377	0.96 482	0.63 343	0.49 274	0.52 297	0.43 247	0.36 278	0.52 248	0.43 329	0.12 317	0.09 206	0.12 288	0.16 381	0.16 210	0.12 155

delet	0.52 341	0.54 323	1.62 196	0.31 245	0.35 430	0.74 457	0.46 467	0.85 384	0.74 447	0.55 344	0.60 374	0.67 398	0.50 413	1.12 382	0.57 397	0.11 258	0.11 299	0.13 347	0.14 336	0.16 210	0.12 155

DSFCA	0.54 353	0.35 207	1.41 153	0.28 166	0.28 344	0.79 484	0.88 556	0.76 303	0.70 408	0.72 482	0.66 426	0.67 398	0.57 440	1.17 388	0.63 413	0.16 431	0.14 375	0.13 347	0.14 336	0.16 210	0.13 192

STTStereo	0.51 328	0.69 391	2.14 398	0.36 363	0.30 367	0.61 335	0.32 377	0.77 314	0.60 296	0.60 407	0.54 320	0.67 398	0.43 359	0.86 352	0.42 320	0.16 431	0.15 401	0.17 452	0.20 443	0.16 210	0.15 253

FlowAnything_test	0.23 45	0.32 174	0.52 5	0.28 166	0.17 121	0.37 58	0.20 101	0.38 27	0.24 2	0.24 90	0.20 38	0.21 75	0.17 44	0.26 24	0.25 154	0.13 347	0.10 249	0.14 382	0.16 381	0.17 233	0.12 155

AIO-test2	0.49 300	1.15 538	1.96 357	0.42 442	0.37 451	0.50 172	0.23 186	0.79 345	0.70 408	0.33 169	0.53 308	0.27 142	0.22 117	0.67 308	0.29 201	0.73 571	0.08 135	0.13 347	0.17 400	0.17 233	0.18 321

GIP-stereo	0.26 59	0.22 42	0.78 59	0.29 198	0.20 207	0.42 100	0.17 56	0.64 223	0.39 89	0.18 26	0.24 76	0.23 87	0.18 64	0.25 13	0.47 350	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.17 233	0.08 40

IGEV-Stereo++	0.23 45	0.23 60	0.64 34	0.24 67	0.22 248	0.47 142	0.13 9	0.52 143	0.33 30	0.18 26	0.24 76	0.17 45	0.22 117	0.32 82	0.19 38	0.08 40	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.17 233	0.09 63

test_sample6	0.52 341	0.44 276	1.81 279	0.33 297	0.18 159	0.55 233	0.27 290	0.94 463	0.66 379	0.54 326	0.62 386	0.47 288	0.36 278	1.97 512	0.38 293	0.14 390	0.10 249	0.13 347	0.13 308	0.17 233	0.16 283

test_sample5	0.51 328	0.43 265	1.83 291	0.32 274	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.92 446	0.65 364	0.53 313	0.59 359	0.45 267	0.36 278	1.87 495	0.36 280	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.17 233	0.16 283

test_sample4	0.50 311	0.42 260	1.88 311	0.32 274	0.19 192	0.56 250	0.26 266	0.93 454	0.65 364	0.54 326	0.54 320	0.45 267	0.36 278	1.79 478	0.36 280	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.17 233	0.16 283

DualNet	0.51 328	0.43 265	1.83 291	0.32 274	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.92 446	0.65 364	0.54 326	0.62 386	0.45 267	0.36 278	1.87 495	0.36 280	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.17 233	0.16 283

LL-Strereo2	0.41 191	0.90 470	1.83 291	0.44 453	0.24 281	0.54 218	0.27 290	0.58 185	0.45 154	0.41 207	0.33 157	0.44 258	0.21 108	0.44 181	0.34 266	0.09 84	0.08 135	0.16 431	0.14 336	0.17 233	0.17 302

iRaft-Stereo_20w	0.58 385	0.39 240	1.96 357	0.45 467	0.32 394	0.92 520	0.57 507	1.14 550	0.56 269	0.81 509	0.40 202	0.55 324	0.69 486	0.65 304	1.04 487	0.09 84	0.16 419	0.09 102	0.36 535	0.17 233	0.25 426

Patchmatch Stereo++	0.39 177	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.16 92	0.61 335	0.27 290	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.54 258	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155
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
OMP-Stereo	0.59 393	0.65 375	1.74 225	0.56 520	0.37 451	0.60 315	0.26 266	0.70 255	0.65 364	0.66 455	0.60 374	0.69 412	0.32 257	2.09 528	1.20 510	0.10 183	0.07 46	0.12 288	0.09 132	0.17 233	0.10 91

PSM-adaLoss	0.38 162	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.60 315	0.29 333	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.47 216	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

ROB_FTStereo_v2	0.38 162	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.28 309	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.47 216	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

ROB_FTStereo	0.38 162	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.26 266	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.49 234	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

HUI-Stereo	0.38 162	0.27 105	1.79 272	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.28 309	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.45 196	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

iGMRVC	0.39 177	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.27 290	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.55 262	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

iRAFT	0.39 177	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.16 92	0.61 335	0.27 290	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.54 258	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

CRE-IMP	0.41 191	0.22 42	1.76 237	0.48 485	0.17 121	0.79 484	0.69 535	0.52 143	0.52 219	0.47 244	0.42 210	0.45 267	0.26 178	0.41 160	0.31 233	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.09 132	0.17 233	0.23 405

RAFT-IKP	0.38 162	0.27 105	1.79 272	0.44 453	0.16 92	0.60 315	0.28 309	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.50 240	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

rafts_anoy	0.43 220	0.89 466	1.96 357	0.32 274	0.30 367	0.48 151	0.24 222	0.62 212	0.49 193	0.37 182	0.38 189	0.33 185	0.30 240	0.51 244	0.34 266	0.10 183	0.39 555	0.13 347	0.15 361	0.17 233	0.15 253

Anonymous3	0.42 211	0.35 207	2.09 383	0.33 297	0.24 281	0.72 445	0.31 354	0.74 279	0.55 258	0.35 173	0.40 202	0.33 185	0.29 232	0.44 181	0.28 186	0.18 458	0.18 450	0.13 347	0.13 308	0.17 233	0.17 302

CFNet_pseudo	0.45 248	0.46 287	2.23 418	0.25 86	0.19 192	0.56 250	0.21 124	0.77 314	0.60 296	0.49 274	0.56 342	0.69 412	0.47 394	0.52 248	0.31 233	0.11 258	0.10 249	0.15 412	0.10 170	0.17 233	0.14 215

XX-Stereo	0.55 365	0.54 323	3.50 577	0.48 485	0.39 463	0.54 218	0.17 56	0.89 419	0.40 102	0.44 223	0.65 424	0.85 486	0.19 85	0.77 339	0.21 80	0.10 183	0.14 375	0.10 157	0.32 516	0.17 233	0.14 215

HCRNet	0.46 259	0.49 302	1.65 198	0.38 403	0.29 352	0.58 286	0.22 151	0.75 290	0.62 331	0.47 244	0.49 270	0.48 299	0.36 278	1.12 382	0.37 286	0.15 410	0.10 249	0.15 412	0.13 308	0.17 233	0.17 302

test_xeample3	0.46 259	0.34 198	2.99 545	0.37 387	0.16 92	0.49 161	0.33 385	1.06 539	0.44 139	0.25 109	0.23 66	0.24 101	0.25 162	0.49 234	0.56 393	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.40 544	0.17 233	0.26 436

ccs_rob	0.45 248	0.46 287	2.22 414	0.26 118	0.19 192	0.56 250	0.21 124	0.77 314	0.60 296	0.49 274	0.56 342	0.69 412	0.47 394	0.52 248	0.31 233	0.11 258	0.09 206	0.16 431	0.10 170	0.17 233	0.14 215

rvit_105_1	0.44 230	0.54 323	1.46 164	0.36 363	0.24 281	0.51 182	0.45 464	0.75 290	0.74 447	0.45 234	0.44 223	0.44 258	0.36 278	0.62 288	0.38 293	0.20 483	0.18 450	0.18 472	0.22 460	0.18 260	0.18 321

ITSA-stereo	0.48 282	0.33 183	1.20 113	0.33 297	0.18 159	0.60 315	0.29 333	0.94 463	0.80 486	0.50 281	0.49 270	0.53 315	0.59 449	1.25 398	0.64 418	0.15 410	0.12 330	0.17 452	0.16 381	0.18 260	0.23 405

rvit_stereo_0075_2	0.40 184	0.40 246	1.88 311	0.33 297	0.32 394	0.41 87	0.22 151	0.58 185	0.53 238	0.38 190	0.51 283	0.40 223	0.27 199	0.44 181	0.29 201	0.20 483	0.15 401	0.22 498	0.15 361	0.18 260	0.23 405

MoCha-V2	0.36 144	0.32 174	1.41 153	0.36 363	0.31 386	0.35 46	0.19 81	0.57 179	0.39 89	0.30 151	0.32 148	0.28 151	0.27 199	0.47 216	0.24 139	0.08 40	0.56 572	0.08 42	0.38 538	0.18 260	0.12 155

PCWNet_CMD	0.46 259	0.45 284	2.28 427	0.26 118	0.20 207	0.55 233	0.21 124	0.75 290	0.64 351	0.48 262	0.55 330	0.68 405	0.57 440	0.46 205	0.30 221	0.11 258	0.10 249	0.14 382	0.10 170	0.18 260	0.14 215

CBFPSM	0.56 373	0.91 471	1.82 285	0.28 166	0.23 268	0.71 439	0.37 414	0.72 263	0.64 351	0.50 281	0.49 270	1.03 532	0.83 513	0.62 288	1.35 523	0.10 183	0.12 330	0.10 157	0.10 170	0.18 260	0.19 338

CASS	0.39 177	0.30 154	1.61 195	0.32 274	0.17 121	0.53 210	0.24 222	0.70 255	0.49 193	0.59 398	0.54 320	0.40 223	0.40 320	0.41 160	0.30 221	0.17 446	0.10 249	0.14 382	0.11 235	0.18 260	0.17 302
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev	0.59 393	0.96 490	2.47 466	0.34 328	0.37 451	0.79 484	0.44 457	0.86 394	0.77 474	0.61 416	0.67 429	0.79 463	0.56 434	0.64 293	0.62 411	0.15 410	0.14 375	0.12 288	0.12 275	0.18 260	0.19 338

DAS	0.56 373	0.35 207	1.55 184	0.33 297	0.34 417	0.50 172	0.42 439	0.83 366	0.74 447	0.83 515	0.68 436	0.56 336	0.48 403	2.40 550	0.46 341	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.18 260	0.15 253

SepStereo	0.52 341	0.35 207	1.55 184	0.33 297	0.34 417	0.50 172	0.42 439	0.83 366	0.74 447	0.83 515	0.68 436	0.56 336	0.48 403	1.56 436	0.46 341	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.18 260	0.15 253

HHNet	0.60 399	0.65 375	2.60 494	0.36 363	0.25 299	0.64 385	0.61 517	0.64 223	0.62 331	0.55 344	1.13 539	0.32 179	0.60 453	0.42 168	1.79 546	0.15 410	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.18 260	0.15 253

DRaft	0.62 412	0.38 230	1.76 237	0.24 67	0.16 92	0.64 385	0.66 527	0.53 152	0.53 238	0.67 459	0.99 521	0.38 209	1.00 537	1.44 414	2.10 560	0.10 183	0.14 375	0.10 157	0.14 336	0.18 260	0.21 366

ac_64	0.55 365	0.46 287	1.92 332	0.36 363	0.34 417	0.63 372	0.31 354	0.82 360	0.61 313	0.55 344	0.51 283	0.89 500	0.48 403	1.83 487	0.55 385	0.14 390	0.11 299	0.12 288	0.12 275	0.18 260	0.12 155

CFNet-ft	0.51 328	0.76 413	1.79 272	0.28 166	0.30 367	0.63 372	0.28 309	0.66 231	0.55 258	0.45 234	0.57 350	0.74 440	0.41 331	1.46 420	0.42 320	0.14 390	0.10 249	0.28 524	0.13 308	0.18 260	0.14 215

PMTNet	0.31 99	0.35 207	1.30 130	0.20 5	0.14 41	0.57 268	0.25 243	0.46 84	0.42 124	0.27 135	0.32 148	0.27 142	0.24 146	0.39 150	0.23 114	0.43 550	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.18 260	0.07 9

MSMDNet	0.46 259	0.44 276	2.28 427	0.26 118	0.20 207	0.55 233	0.21 124	0.75 290	0.64 351	0.48 262	0.55 330	0.68 405	0.56 434	0.46 205	0.30 221	0.11 258	0.10 249	0.13 347	0.10 170	0.18 260	0.15 253

CFNet_RVC	0.51 328	0.76 413	1.79 272	0.28 166	0.30 367	0.63 372	0.28 309	0.66 231	0.55 258	0.45 234	0.57 350	0.74 440	0.41 331	1.46 420	0.42 320	0.14 390	0.10 249	0.28 524	0.13 308	0.18 260	0.14 215

UCFNet_RVC	0.48 282	0.82 443	1.85 296	0.30 218	0.27 330	0.64 385	0.26 266	0.74 279	0.55 258	0.48 262	0.53 308	0.63 368	0.41 331	0.88 356	0.38 293	0.15 410	0.10 249	0.17 452	0.17 400	0.18 260	0.15 253

AdaStereo	0.44 230	0.38 230	1.79 272	0.34 328	0.20 207	0.57 268	0.28 309	0.92 446	0.69 399	0.52 303	0.55 330	0.61 361	0.33 262	0.48 223	0.39 304	0.17 446	0.08 135	0.17 452	0.11 235	0.18 260	0.12 155
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.
DRN-Test	0.64 423	0.43 265	2.44 458	0.39 413	0.44 491	0.80 491	0.41 435	1.02 526	0.78 478	0.80 503	0.63 399	0.69 412	0.56 434	1.79 478	0.69 429	0.15 410	0.12 330	0.17 452	0.16 381	0.18 260	0.17 302

MDST_ROB	1.17 548	0.42 260	3.87 582	0.54 511	0.44 491	4.11 606	0.58 509	1.31 563	0.84 500	2.12 584	1.12 537	0.98 521	0.71 490	4.24 603	0.99 477	0.16 431	0.14 375	0.19 478	0.17 400	0.18 260	0.35 493

IGEV-FE	0.53 347	0.34 198	2.91 537	0.32 274	0.18 159	0.54 218	0.21 124	0.72 263	0.42 124	0.81 509	0.51 283	0.70 422	0.41 331	0.48 223	1.13 498	0.09 84	0.15 401	0.10 157	0.35 526	0.19 281	0.09 63

DDVS	0.62 412	0.40 246	1.40 152	2.21 602	0.35 430	0.87 510	1.00 566	0.69 247	0.50 203	0.53 313	0.56 342	0.90 502	0.37 291	1.22 392	0.47 350	0.15 410	0.14 375	0.14 382	0.12 275	0.19 281	0.22 381

AIO-Stereo	0.30 91	0.27 105	1.25 121	0.27 138	0.24 281	0.37 58	0.20 101	0.52 143	0.36 64	0.21 49	0.30 129	0.23 87	0.14 14	0.31 73	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.09 102	0.38 538	0.19 281	0.31 473

test_sample7	0.47 276	0.33 183	1.49 174	0.34 328	0.20 207	0.51 182	0.30 341	0.93 454	0.66 379	0.57 365	0.51 283	0.55 324	0.45 371	1.11 379	0.38 293	0.17 446	0.14 375	0.16 431	0.15 361	0.19 281	0.18 321

IGEV_Zeroshot_test	0.53 347	0.33 183	2.91 537	0.32 274	0.18 159	0.54 218	0.21 124	0.72 263	0.42 124	0.81 509	0.51 283	0.71 427	0.41 331	0.48 223	1.13 498	0.09 84	0.15 401	0.10 157	0.35 526	0.19 281	0.09 63

StereoVision	0.45 248	0.72 400	1.94 345	0.33 297	0.32 394	0.47 142	0.26 266	0.68 244	0.57 273	0.32 165	0.89 505	0.45 267	0.27 199	0.49 234	0.36 280	0.13 347	0.15 401	0.16 431	0.15 361	0.19 281	0.13 192

MIF-Stereo (partial)	0.34 123	0.41 253	1.93 335	0.26 118	0.24 281	0.32 29	0.17 56	0.53 152	0.42 124	0.25 109	0.37 179	0.25 114	0.26 178	0.44 181	0.31 233	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.19 281	0.14 215

CFNet_ucs	0.48 282	0.50 308	2.32 432	0.26 118	0.22 248	0.57 268	0.22 151	0.85 384	0.65 364	0.53 313	0.64 415	0.68 405	0.44 367	0.54 258	0.31 233	0.13 347	0.12 330	0.16 431	0.11 235	0.19 281	0.17 302

4D-IteraStereo	0.44 230	0.96 490	2.63 496	0.27 138	0.30 367	0.45 117	0.25 243	0.52 143	0.50 203	0.40 198	0.31 142	0.40 223	0.19 85	0.35 112	0.32 246	0.09 84	0.06 23	0.12 288	0.11 235	0.19 281	0.30 465

anonymousdsp2	0.34 123	0.24 73	1.16 104	0.28 166	0.15 65	0.57 268	0.23 186	0.79 345	0.47 184	0.38 190	0.37 179	0.40 223	0.25 162	0.47 216	0.21 80	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.13 308	0.19 281	0.27 443

Selective-RAFT	0.35 134	0.26 97	1.48 171	0.31 245	0.15 65	0.61 335	0.19 81	0.60 204	0.54 251	0.28 140	0.29 115	0.40 223	0.33 262	0.50 240	0.27 176	0.10 183	0.07 46	0.09 102	0.35 526	0.19 281	0.08 40

RCA-Stereo	0.34 123	0.32 174	1.30 130	0.26 118	0.14 41	0.58 286	0.23 186	0.78 329	0.62 331	0.40 198	0.44 223	0.28 151	0.35 272	0.29 57	0.20 61	0.09 84	0.10 249	0.09 102	0.07 66	0.19 281	0.08 40

CRFU-Net	0.56 373	0.38 230	1.86 304	0.46 472	0.26 316	0.82 495	0.36 405	0.90 425	0.49 193	0.62 427	0.59 359	0.78 458	1.35 562	1.00 366	0.48 356	0.15 410	0.14 375	0.17 452	0.10 170	0.19 281	0.14 215

IPLGR	0.54 353	0.56 334	2.68 503	0.36 363	0.18 159	0.62 355	0.54 495	1.02 526	0.64 351	0.73 486	0.46 235	0.47 288	0.45 371	1.12 382	0.29 201	0.09 84	0.08 135	0.11 228	0.09 132	0.19 281	0.12 155

HGLStereo	0.54 353	0.69 391	2.00 365	0.35 344	0.40 473	0.66 406	0.30 341	0.83 366	0.62 331	0.57 365	0.69 445	0.69 412	0.54 425	1.07 373	0.55 385	0.13 347	0.13 354	0.13 347	0.11 235	0.19 281	0.17 302

MLCV	0.48 282	0.89 466	1.85 296	0.29 198	0.14 41	0.59 303	0.23 186	0.72 263	0.59 291	0.66 455	0.66 426	0.55 324	0.36 278	1.03 370	0.49 361	0.09 84	0.06 23	0.09 102	0.07 66	0.19 281	0.11 116

WQFJA1	0.42 211	0.24 73	0.53 11	0.26 118	0.38 457	0.48 151	0.23 186	1.72 581	2.07 590	0.25 109	0.25 83	0.28 151	0.27 199	0.32 82	0.34 266	0.09 84	0.11 299	0.10 157	0.08 97	0.20 297	0.13 192

NLMM	0.42 211	0.24 73	0.53 11	0.26 118	0.38 457	0.48 151	0.23 186	1.72 581	2.06 589	0.25 109	0.25 83	0.28 151	0.27 199	0.32 82	0.34 266	0.09 84	0.11 299	0.10 157	0.08 97	0.20 297	0.13 192

G2L-ROB	0.51 328	0.95 487	1.96 357	0.29 198	0.22 248	0.59 303	0.28 309	0.76 303	0.57 273	0.55 344	0.45 227	0.70 422	0.32 257	1.38 407	0.47 350	0.11 258	0.07 46	0.09 102	0.08 97	0.20 297	0.13 192

HI	0.41 191	0.63 364	1.72 218	0.27 138	0.21 221	0.45 117	0.19 81	0.55 167	0.41 113	0.57 365	0.59 359	0.65 382	0.45 371	0.45 196	0.39 304	0.08 40	0.09 206	0.10 157	0.11 235	0.20 297	0.10 91

CoSv	0.41 191	0.63 364	1.72 218	0.27 138	0.21 221	0.45 117	0.19 81	0.55 167	0.41 113	0.57 365	0.59 359	0.65 382	0.45 371	0.45 196	0.39 304	0.08 40	0.09 206	0.10 157	0.11 235	0.20 297	0.10 91

SMoEStereo_RVC	0.29 81	0.26 97	1.03 85	0.25 86	0.14 41	0.46 135	0.22 151	0.36 20	0.38 77	0.23 81	0.23 66	0.21 75	0.18 64	0.45 196	0.60 406	0.07 23	0.06 23	0.10 157	0.08 97	0.20 297	0.20 354

DCVSM-stereo	0.49 300	0.29 141	2.49 470	0.29 198	0.22 248	0.53 210	0.52 487	0.58 185	0.49 193	0.69 468	0.46 235	0.79 463	0.48 403	0.53 254	0.42 320	0.13 347	0.14 375	0.15 412	0.12 275	0.20 297	0.20 354

ACV-stereo	0.66 437	0.76 413	2.86 528	0.32 274	0.25 299	1.01 532	0.60 513	0.59 194	0.52 219	0.41 207	0.45 227	1.55 570	0.94 532	1.40 411	0.69 429	0.14 390	0.13 354	0.12 288	0.11 235	0.20 297	0.19 338

EKT-Stereo	1.47 568	0.49 302	1.93 335	2.57 605	19.31 622	0.55 233	0.22 151	0.69 247	0.42 124	0.38 190	0.36 176	0.43 247	0.27 199	0.69 317	0.26 166	0.12 317	0.14 375	0.11 228	0.16 381	0.20 297	0.15 253

MC-Stereo	0.32 106	0.31 166	1.46 164	0.31 245	0.15 65	0.53 210	0.19 81	0.44 71	0.35 43	0.36 178	0.38 189	0.27 142	0.27 199	0.42 168	0.19 38	0.09 84	0.13 354	0.09 102	0.16 381	0.20 297	0.13 192

CSP-Net	0.50 311	0.39 240	1.25 121	0.29 198	0.23 268	0.77 475	0.35 398	0.86 394	0.57 273	0.59 398	0.59 359	0.65 382	0.40 320	1.77 473	0.44 335	0.16 431	0.11 299	0.10 157	0.10 170	0.20 297	0.14 215

raft+_RVC	0.44 230	0.67 384	1.85 296	0.34 328	0.71 554	0.51 182	0.25 243	0.64 223	0.51 211	0.35 173	0.45 227	0.32 179	0.28 216	0.43 172	0.32 246	0.09 84	0.19 463	0.10 157	0.09 132	0.20 297	0.40 521

DMCA-RVC	0.62 412	0.96 490	2.63 496	0.36 363	0.90 566	0.56 250	0.31 354	0.69 247	0.57 273	0.68 466	0.52 297	0.59 352	0.56 434	1.23 394	0.53 378	0.16 431	0.38 548	0.20 487	0.15 361	0.20 297	0.15 253

BEATNet_4x	0.47 276	0.73 407	1.91 329	0.33 297	0.15 65	0.56 250	0.25 243	0.85 384	0.58 284	0.54 326	0.51 283	0.57 342	0.42 349	0.57 266	0.61 409	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.20 297	0.16 283

StereoDRNet	0.64 423	0.88 463	2.35 440	0.41 431	0.45 500	0.73 452	0.47 475	0.94 463	0.74 447	0.75 491	0.54 320	0.74 440	0.47 394	1.70 460	0.72 438	0.15 410	0.14 375	0.15 412	0.14 336	0.20 297	0.19 338

XPNet_ROB	0.61 407	0.72 400	1.66 202	0.37 387	0.27 330	0.67 412	0.47 475	0.89 419	0.71 418	0.78 500	0.70 455	0.81 470	0.53 422	1.70 460	0.76 445	0.21 490	0.16 419	0.16 431	0.15 361	0.20 297	0.21 366

GREAT-IGEV	0.37 152	0.28 130	1.48 171	0.25 86	0.38 457	0.46 135	0.18 72	0.33 10	0.34 36	0.15 5	0.29 115	0.15 30	0.17 44	0.36 125	0.23 114	0.07 23	0.76 590	0.07 1	0.26 481	0.21 313	1.03 589

ISRNet	0.47 276	0.44 276	1.55 184	0.37 387	0.31 386	0.49 161	0.19 81	0.75 290	0.66 379	0.63 436	0.71 459	0.67 398	0.39 312	0.58 270	0.44 335	0.23 506	0.16 419	0.21 495	0.20 443	0.21 313	0.25 426

tt45	0.29 81	0.24 73	1.06 90	0.25 86	0.17 121	0.55 233	0.22 151	0.41 48	0.35 43	0.24 90	0.25 83	0.25 114	0.18 64	0.64 293	0.34 266	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.21 313	0.11 116

RSM	0.28 70	0.26 97	0.97 82	0.25 86	0.24 281	0.37 58	0.21 124	0.49 114	0.44 139	0.21 49	0.27 101	0.28 151	0.17 44	0.38 144	0.20 61	0.07 23	0.07 46	0.09 102	0.34 523	0.21 313	0.16 283

MyStereo8	0.54 353	0.80 434	2.76 517	0.32 274	0.33 407	0.71 439	0.20 101	0.87 404	0.57 273	0.51 294	0.59 359	0.50 304	0.33 262	0.68 311	0.55 385	0.10 183	0.29 526	0.10 157	0.13 308	0.21 313	0.34 491

GCAP-Stereo	0.34 123	0.89 466	1.76 237	0.26 118	0.12 9	0.52 201	0.14 19	0.49 114	0.38 77	0.29 146	0.30 129	0.29 161	0.22 117	0.30 66	0.20 61	0.09 84	0.17 439	0.09 102	0.07 66	0.21 313	0.11 116

CroCo-Stereo Lap2	0.33 115	0.61 347	1.47 168	0.32 274	0.38 457	0.23 5	0.22 151	0.58 185	0.46 165	0.22 60	0.27 101	0.29 161	0.23 134	0.32 82	0.26 166	0.09 84	0.09 206	0.10 157	0.08 97	0.21 313	0.14 215

dd	0.42 211	0.96 490	1.77 246	0.31 245	0.17 121	0.57 268	0.26 266	0.49 114	0.68 390	0.41 207	0.40 202	0.34 191	0.27 199	0.45 196	0.40 312	0.17 446	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.21 313	0.12 155

CrosDoStereo	0.94 525	0.37 219	2.53 477	0.25 86	0.32 394	0.54 218	3.76 611	0.72 263	0.60 296	0.70 474	1.40 555	0.53 315	1.49 570	1.78 474	3.09 580	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.21 313	0.11 116

NRIStereo	0.46 259	0.25 81	1.77 246	0.47 477	0.16 92	0.95 523	0.74 543	0.51 129	0.56 269	0.48 262	0.39 197	0.59 352	0.29 232	0.77 339	0.32 246	0.11 258	0.13 354	0.11 228	0.09 132	0.21 313	0.24 417

DeepStereo_LL	0.94 525	0.37 219	2.53 477	0.25 86	0.32 394	0.54 218	3.76 611	0.72 263	0.60 296	0.70 474	1.40 555	0.53 315	1.49 570	1.78 474	3.09 580	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.21 313	0.11 116

raftrobust	0.38 162	0.68 387	1.54 182	0.32 274	0.46 506	0.52 201	0.21 124	0.56 174	0.42 124	0.52 303	0.35 170	0.31 171	0.33 262	0.37 136	0.30 221	0.10 183	0.11 299	0.08 42	0.07 66	0.21 313	0.19 338

pcwnet_v2	0.64 423	0.49 302	4.41 592	0.32 274	0.27 330	0.60 315	0.25 243	0.97 491	0.88 510	0.59 398	0.70 455	0.63 368	0.55 430	0.66 307	0.37 286	0.17 446	0.15 401	0.15 412	0.14 336	0.21 313	0.23 405

GwcNet-RSSM	0.57 380	0.94 480	2.13 393	0.32 274	0.25 299	0.60 315	0.30 341	0.80 349	0.66 379	0.52 303	0.64 415	0.71 427	0.40 320	1.79 478	0.50 366	0.13 347	0.09 206	0.12 288	0.12 275	0.21 313	0.15 253

iResNet	0.51 328	0.76 413	2.59 491	0.41 431	0.17 121	0.64 385	0.27 290	0.82 360	0.70 408	0.57 365	0.64 415	0.43 247	0.36 278	0.70 322	0.52 374	0.10 183	0.07 46	0.09 102	0.08 97	0.21 313	0.13 192

iResNet_ROB	0.50 311	1.15 538	1.73 221	0.31 245	0.21 221	0.58 286	0.22 151	0.95 477	0.82 494	0.58 384	0.62 386	0.57 342	0.39 312	0.84 349	0.40 312	0.11 258	0.08 135	0.09 102	0.06 14	0.21 313	0.13 192

ETE_ROB	0.60 399	0.71 396	1.55 184	0.37 387	0.25 299	0.69 430	0.51 484	1.47 571	0.70 408	0.80 503	0.69 445	0.85 486	0.49 410	1.36 405	0.58 402	0.16 431	0.13 354	0.19 478	0.16 381	0.21 313	0.23 405

NLSM1	0.39 177	0.24 73	0.56 17	0.27 138	0.40 473	0.49 161	0.21 124	1.44 570	1.64 574	0.25 109	0.33 157	0.25 114	0.26 178	0.40 155	0.32 246	0.10 183	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.22 330	0.13 192

mms	0.27 63	0.26 97	0.91 75	0.25 86	0.18 159	0.32 29	0.23 186	0.37 23	0.31 16	0.21 49	0.30 129	0.23 87	0.17 44	0.46 205	0.21 80	0.08 40	0.10 249	0.10 157	0.08 97	0.22 330	0.47 534

ours_stereo	0.27 63	0.25 81	1.21 115	0.25 86	0.17 121	0.35 46	0.23 186	0.38 27	0.35 43	0.20 40	0.31 142	0.23 87	0.17 44	0.41 160	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.22 330	0.18 321

fffy	0.28 70	0.24 73	1.19 109	0.27 138	0.15 65	0.37 58	0.22 151	0.42 55	0.32 21	0.20 40	0.29 115	0.26 129	0.20 97	0.44 181	0.20 61	0.08 40	0.10 249	0.10 157	0.08 97	0.22 330	0.18 321

WCG-NET	0.30 91	0.42 260	1.26 123	0.24 67	0.12 9	0.43 104	0.24 222	0.40 38	0.56 269	0.35 173	0.37 179	0.26 129	0.24 146	0.29 57	0.19 38	0.08 40	0.12 330	0.08 42	0.07 66	0.22 330	0.10 91

WCG-NET（raft）	0.32 106	0.53 317	1.21 115	0.23 47	0.12 9	0.44 111	0.24 222	0.40 38	0.50 203	0.35 173	0.35 170	0.47 288	0.25 162	0.35 112	0.20 61	0.08 40	0.29 526	0.08 42	0.07 66	0.22 330	0.11 116

AE-Stereo	0.42 211	0.29 141	1.65 198	0.43 446	0.47 508	0.56 250	0.23 186	0.86 394	0.46 165	0.31 156	0.41 206	0.43 247	0.24 146	0.34 106	0.24 139	0.09 84	0.48 568	0.11 228	0.45 552	0.22 330	0.19 338

dad	0.51 328	1.01 513	1.74 225	0.29 198	0.19 192	0.60 315	0.26 266	0.52 143	0.75 460	0.63 436	0.63 399	0.63 368	0.33 262	0.85 351	0.47 350	0.27 528	0.15 401	0.40 550	0.18 413	0.22 330	0.14 215

GANet-ADL	0.44 230	0.41 253	2.31 431	0.33 297	0.20 207	0.57 268	0.25 243	0.75 290	0.54 251	0.42 212	0.59 359	0.56 336	0.30 240	0.40 155	0.38 293	0.14 390	0.11 299	0.09 102	0.08 97	0.22 330	0.17 302

FAT-Stereo	0.70 457	0.54 323	2.88 530	0.36 363	0.29 352	0.62 355	0.54 495	0.97 491	0.87 506	0.76 494	0.92 508	0.94 514	0.80 509	1.84 492	0.57 397	0.18 458	0.19 463	0.17 452	0.16 381	0.22 330	0.25 426

PA-Net	0.84 512	1.00 509	3.49 576	0.63 538	0.40 473	0.70 437	0.52 487	0.86 394	0.84 500	0.52 303	0.59 359	0.70 422	0.54 425	2.35 542	2.23 564	0.17 446	0.27 522	0.19 478	0.28 489	0.22 330	0.36 501
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.57 380	0.34 198	1.87 309	0.45 467	0.34 417	0.84 500	0.35 398	0.84 377	0.78 478	0.59 398	0.63 399	1.06 539	0.53 422	1.10 376	0.82 456	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.10 170	0.22 330	0.18 321

NCCL2	0.65 432	0.94 480	1.96 357	0.43 446	0.30 367	0.71 439	0.68 533	0.84 377	0.65 364	0.70 474	0.60 374	0.86 492	0.54 425	1.56 436	0.57 397	0.20 483	0.16 419	0.67 570	0.25 473	0.22 330	0.24 417

NaN_ROB	1.14 543	0.94 480	2.96 540	0.53 506	0.56 528	1.13 549	0.99 563	0.98 495	1.00 530	1.09 545	0.87 500	0.77 454	1.06 544	5.90 608	2.72 575	0.16 431	0.23 497	0.16 431	0.24 466	0.22 330	0.36 501

WQFJX1	0.45 248	0.28 130	0.56 17	0.27 138	0.35 430	0.48 151	0.25 243	1.98 594	2.08 591	0.26 126	0.26 94	0.29 161	0.28 216	0.50 240	0.31 233	0.10 183	0.11 299	0.10 157	0.08 97	0.23 344	0.14 215

NLMM1	0.46 259	0.27 105	0.53 11	0.27 138	0.38 457	0.49 161	0.24 222	1.97 593	2.38 594	0.28 140	0.27 101	0.26 129	0.25 162	0.47 216	0.31 233	0.10 183	0.11 299	0.10 157	0.09 132	0.23 344	0.15 253

ff7	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

ffff	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

11t	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

AEACV	0.33 115	0.24 73	1.44 160	0.28 166	0.35 430	0.47 142	0.21 124	0.43 63	0.28 12	0.26 126	0.25 83	0.22 78	0.38 298	0.30 66	0.18 22	0.09 84	0.35 540	0.09 102	0.36 535	0.23 344	0.25 426

ProNet	0.30 91	0.54 323	1.29 127	0.25 86	0.15 65	0.47 142	0.25 243	0.48 107	0.39 89	0.21 49	0.23 66	0.22 78	0.20 97	0.44 181	0.19 38	0.08 40	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.23 344	0.12 155

ccc-4	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

LMCR-Stereo	0.52 341	0.71 396	2.39 447	0.40 424	0.21 221	0.74 457	0.31 354	1.02 526	0.64 351	0.61 416	0.63 399	0.39 215	0.51 415	0.62 288	0.42 320	0.19 473	0.09 206	0.12 288	0.09 132	0.23 344	0.12 155

111	0.48 282	1.09 526	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.59 303	0.26 266	0.83 366	0.78 478	0.48 262	0.52 297	0.56 336	0.38 298	0.49 234	0.38 293	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.07 66	0.23 344	0.35 493

psm_up	0.57 380	0.61 347	1.83 291	0.35 344	0.30 367	0.64 385	0.37 414	0.90 425	0.68 390	0.59 398	0.55 330	0.68 405	0.54 425	1.91 506	0.46 341	0.16 431	0.15 401	0.16 431	0.15 361	0.23 344	0.13 192

Nwc_Net	0.68 448	0.83 447	2.53 477	0.41 431	0.39 463	0.77 475	0.38 421	1.01 523	0.70 408	0.60 407	0.99 521	0.98 521	0.68 484	1.41 412	0.63 413	0.23 506	0.15 401	0.23 505	0.25 473	0.23 344	0.18 321

AANet_RVC	0.68 448	1.00 509	2.09 383	0.33 297	0.25 299	0.58 286	0.32 377	0.81 353	0.80 486	0.61 416	0.94 513	0.80 467	0.41 331	2.46 558	1.02 484	0.36 547	0.14 375	0.10 157	0.09 132	0.23 344	0.22 381

HITNet	0.46 259	0.92 472	2.09 383	0.33 297	0.14 41	0.55 233	0.22 151	0.83 366	0.56 269	0.51 294	0.49 270	0.48 299	0.37 291	0.48 223	0.54 384	0.09 84	0.06 23	0.10 157	0.08 97	0.23 344	0.09 63
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
DeepPruner_ROB	0.50 311	0.70 394	1.94 345	0.29 198	0.26 316	0.63 372	0.31 354	0.80 349	0.48 187	0.61 416	0.55 330	0.66 389	0.38 298	0.98 363	0.40 312	0.19 473	0.14 375	0.14 382	0.14 336	0.23 344	0.17 302

LALA_ROB	0.60 399	0.76 413	1.69 207	0.36 363	0.29 352	0.79 484	0.55 498	0.94 463	0.77 474	0.81 509	0.67 429	0.94 514	0.49 410	0.99 364	0.73 441	0.21 490	0.15 401	0.20 487	0.18 413	0.23 344	0.21 366

SGM-Forest	1.04 538	0.42 260	3.59 579	0.41 431	0.32 394	1.05 537	1.32 584	0.94 463	0.83 497	1.16 550	2.23 579	1.03 532	1.39 566	2.49 561	2.35 568	0.21 490	0.21 483	0.20 487	0.19 433	0.23 344	0.32 479
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJX	0.42 211	0.25 81	0.55 14	0.26 118	0.39 463	0.47 142	0.23 186	1.76 583	1.82 584	0.26 126	0.26 94	0.28 151	0.28 216	0.42 168	0.32 246	0.10 183	0.10 249	0.09 102	0.08 97	0.24 361	0.16 283

z-ln-s-r	0.64 423	0.89 466	2.23 418	0.32 274	0.26 316	0.57 268	0.37 414	0.84 377	0.76 469	0.51 294	0.81 483	0.64 377	0.45 371	2.06 522	1.27 518	0.10 183	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.24 361	0.13 192

LG-Stereo	0.27 63	0.25 81	0.95 81	0.25 86	0.15 65	0.43 104	0.21 124	0.50 121	0.40 102	0.18 26	0.29 115	0.25 114	0.16 36	0.28 43	0.35 276	0.07 23	0.07 46	0.11 228	0.10 170	0.24 361	0.10 91

999	0.29 81	0.25 81	1.05 88	0.26 118	0.18 159	0.49 161	0.23 186	0.38 27	0.37 72	0.20 40	0.32 148	0.23 87	0.18 64	0.73 327	0.36 280	0.08 40	0.07 46	0.09 102	0.08 97	0.24 361	0.10 91

GMStereo_Zeroshot	0.41 191	0.36 216	1.54 182	0.41 431	0.19 192	0.52 201	0.19 81	0.59 194	0.52 219	0.57 365	0.59 359	0.63 368	0.29 232	0.58 270	0.33 259	0.15 410	0.09 206	0.16 431	0.09 132	0.24 361	0.12 155

anonymousdsp	0.34 123	0.53 317	1.47 168	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.49 114	0.40 102	0.25 109	0.24 76	0.22 78	0.24 146	0.55 262	0.19 38	0.09 84	0.11 299	0.10 157	0.18 413	0.24 361	0.29 455

ToySt	0.44 230	0.61 347	1.89 318	0.29 198	0.18 159	0.55 233	0.35 398	0.67 240	0.53 238	0.39 196	0.50 278	0.59 352	0.43 359	0.51 244	0.49 361	0.10 183	0.12 330	0.13 347	0.16 381	0.24 361	0.19 338

Wz-Net-MNSev	0.65 432	0.97 498	2.19 408	0.36 363	0.33 407	0.90 516	0.60 513	0.92 446	0.81 493	0.75 491	0.72 464	0.73 434	0.65 474	1.39 408	0.71 434	0.16 431	0.13 354	0.14 382	0.14 336	0.24 361	0.18 321

IGEV-Stereo	0.34 123	0.54 323	1.47 168	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.49 114	0.40 102	0.25 109	0.24 76	0.22 78	0.24 146	0.54 258	0.19 38	0.09 84	0.10 249	0.10 157	0.18 413	0.24 361	0.29 455
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmorigin	1.36 561	0.60 343	13.80 617	0.37 387	0.29 352	0.62 355	0.33 385	0.77 314	0.61 313	0.96 535	0.88 503	1.17 554	0.73 496	4.00 600	0.86 460	0.19 473	0.22 489	0.17 452	0.18 413	0.24 361	0.29 455

hitnet-ft	0.67 441	0.80 434	1.90 323	0.28 166	0.22 248	0.69 430	0.36 405	0.85 384	0.65 364	0.56 354	0.84 492	1.03 532	0.95 535	2.32 541	0.55 385	0.23 506	0.14 375	0.41 551	0.13 308	0.24 361	0.17 302

NCC-stereo	0.79 497	0.94 480	2.42 452	0.59 531	0.45 500	1.90 578	0.46 467	0.99 507	0.72 428	0.64 446	0.84 492	0.91 504	0.73 496	1.80 482	1.00 478	0.27 528	0.19 463	0.23 505	0.31 510	0.24 361	0.22 381

Abc-Net	0.79 497	0.94 480	2.42 452	0.59 531	0.45 500	1.90 578	0.46 467	0.99 507	0.72 428	0.64 446	0.84 492	0.91 504	0.73 496	1.80 482	1.00 478	0.27 528	0.19 463	0.23 505	0.31 510	0.24 361	0.22 381
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PSMNet_ROB	0.66 437	1.01 513	2.33 435	0.38 403	0.31 386	0.72 445	0.55 498	0.86 394	0.69 399	0.54 326	0.60 374	0.75 446	0.47 394	2.00 517	0.82 456	0.17 446	0.13 354	0.19 478	0.19 433	0.24 361	0.27 443

111111	0.24 51	0.21 26	0.82 64	0.24 67	0.21 221	0.43 104	0.13 9	0.45 81	0.35 43	0.22 60	0.27 101	0.18 55	0.16 36	0.35 112	0.18 22	0.09 84	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.25 375	0.08 40

AIO_rvc	0.41 191	0.64 368	1.29 127	0.58 526	0.39 463	0.37 58	0.24 222	0.50 121	0.43 135	0.28 140	0.23 66	0.25 114	0.16 36	0.99 364	0.19 38	0.10 183	0.16 419	0.08 42	0.11 235	0.25 375	0.85 573

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 152	1.34 563	1.24 120	0.23 47	0.12 9	0.33 33	0.20 101	0.40 38	0.33 30	0.25 109	0.21 45	0.16 36	0.14 14	0.27 31	0.63 413	0.55 561	0.06 23	0.11 228	0.13 308	0.25 375	0.49 538

DualNet (step1)	0.59 393	0.62 353	1.93 335	0.27 138	0.22 248	0.68 424	0.31 354	0.93 454	0.66 379	0.57 365	0.51 283	0.55 324	0.45 371	1.11 379	0.38 293	0.61 563	0.14 375	0.87 576	0.56 566	0.25 375	0.23 405

test_sample9	0.94 525	0.62 353	1.93 335	0.27 138	0.22 248	0.68 424	0.31 354	0.93 454	0.66 379	0.57 365	0.51 283	0.55 324	0.45 371	1.91 506	2.55 573	0.61 563	4.16 615	0.87 576	0.56 566	0.25 375	0.23 405

test_sample8	1.12 541	0.62 353	1.93 335	0.27 138	0.22 248	0.68 424	0.31 354	0.95 477	0.61 313	1.18 558	0.56 342	2.53 586	1.31 558	1.91 506	2.55 573	0.61 563	4.16 615	0.87 576	0.56 566	0.25 375	0.23 405

IGEV++	0.34 123	0.43 265	1.32 133	0.31 245	0.14 41	0.32 29	0.21 124	0.70 255	0.34 36	0.22 60	0.28 109	0.22 78	0.27 199	0.35 112	0.27 176	0.09 84	0.39 555	0.08 42	0.15 361	0.25 375	0.45 531

cc1	0.47 276	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.74 279	1.01 532	0.31 156	0.38 189	0.24 101	0.38 298	0.69 317	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.25 375	0.40 521

ffm	0.47 276	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.74 279	0.88 510	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	0.63 291	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.15 412	0.13 308	0.25 375	0.36 501

ff1	0.73 478	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.74 279	0.88 510	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	2.52 563	3.43 591	0.10 183	0.24 500	0.15 412	0.13 308	0.25 375	0.36 501

tt1	0.44 230	0.64 368	1.83 291	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.74 279	0.88 510	0.31 156	0.37 179	0.25 114	0.35 272	0.63 291	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.25 375	0.36 501

UniTT-Stereo	0.30 91	0.36 216	1.68 206	0.27 138	0.24 281	0.29 15	0.18 72	0.33 10	0.34 36	0.26 126	0.37 179	0.18 55	0.18 64	0.31 73	0.27 176	0.10 183	0.08 135	0.08 42	0.07 66	0.25 375	0.08 40

MIPNet	0.83 510	0.81 439	2.40 449	0.61 536	0.18 159	1.48 561	1.39 589	1.60 578	0.74 447	1.94 582	0.85 496	0.73 434	1.68 577	0.87 355	0.31 233	0.09 84	0.08 135	0.11 228	0.32 516	0.25 375	0.12 155

RALCasStereoNet	0.45 248	0.88 463	1.85 296	0.30 218	0.26 316	0.49 161	0.26 266	0.58 185	0.51 211	0.36 178	0.48 253	0.36 199	0.28 216	0.55 262	0.34 266	0.10 183	0.53 570	0.09 102	0.08 97	0.25 375	0.34 491

ADCRef	0.80 499	0.96 490	2.29 429	0.37 387	0.35 430	0.96 524	0.51 484	0.87 404	0.75 460	0.88 522	0.83 489	0.61 361	1.36 563	1.02 368	3.27 585	0.13 347	0.11 299	0.17 452	0.19 433	0.25 375	0.21 366

RYNet	0.70 457	0.56 334	2.25 422	0.35 344	0.41 481	0.86 506	0.43 446	0.94 463	0.82 494	0.62 427	0.53 308	0.91 504	0.60 453	2.70 575	1.00 478	0.14 390	0.11 299	0.16 431	0.14 336	0.25 375	0.27 443

NVstereo2D	0.58 385	0.40 246	2.03 373	0.35 344	0.35 430	0.69 430	0.39 426	0.91 437	0.80 486	0.47 244	0.53 308	0.67 398	0.46 386	1.99 516	0.48 356	0.19 473	0.11 299	0.17 452	0.13 308	0.25 375	0.25 426

StereoDRNet-Refined	0.50 311	0.41 253	1.50 177	0.33 297	0.21 221	0.68 424	0.26 266	0.81 353	0.68 390	0.67 459	0.68 436	0.73 434	0.42 349	1.10 376	0.59 404	0.11 258	0.08 135	0.14 382	0.14 336	0.25 375	0.21 366
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.76 487	0.42 260	2.68 503	0.33 297	0.22 248	0.74 457	0.47 475	0.96 482	0.76 469	1.04 542	0.96 516	0.88 498	0.93 529	2.06 522	1.19 509	0.22 503	0.24 500	0.27 521	0.25 473	0.25 375	0.28 449

CBMV	0.71 466	0.76 413	2.64 498	0.33 297	0.20 207	0.78 480	0.79 548	0.98 495	0.78 478	0.85 521	0.71 459	0.86 492	1.10 547	1.46 420	0.62 411	0.18 458	0.20 474	0.21 495	0.19 433	0.25 375	0.33 487
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-mn7	0.80 499	1.54 571	3.00 546	0.35 344	0.27 330	0.72 445	0.41 435	0.93 454	1.11 546	1.00 537	1.28 546	0.75 446	0.57 440	1.87 495	1.18 507	0.16 431	0.13 354	0.14 382	0.14 336	0.26 395	0.21 366

SCV_C0	0.33 115	0.43 265	1.42 157	0.25 86	0.16 92	0.35 46	0.20 101	0.68 244	0.44 139	0.24 90	0.27 101	0.29 161	0.20 97	0.58 270	0.18 22	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.30 503	0.26 395	0.17 302

RSM++	0.27 63	0.26 97	0.87 69	0.28 166	0.13 25	0.39 73	0.20 101	0.45 81	0.45 154	0.20 40	0.24 76	0.24 101	0.17 44	0.36 125	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.09 102	0.35 526	0.26 395	0.18 321

MIM_Stereo	0.41 191	0.60 343	1.88 311	0.31 245	0.21 221	0.50 172	0.19 81	0.64 223	0.44 139	0.43 217	0.53 308	0.43 247	0.27 199	0.51 244	0.28 186	0.08 40	0.14 375	0.11 228	0.10 170	0.26 395	0.26 436

raft_robust	0.55 365	0.84 449	1.73 221	0.28 166	0.54 522	0.53 210	0.25 243	0.88 413	0.75 460	0.48 262	0.46 235	0.76 452	0.75 502	1.46 420	0.27 176	0.09 84	0.10 249	0.10 157	0.30 503	0.26 395	0.16 283

PFNet	0.60 399	0.33 183	2.47 466	0.41 431	0.55 525	0.62 355	0.27 290	0.61 208	0.63 343	0.61 416	0.56 342	0.45 267	0.32 257	1.88 503	1.14 500	0.28 532	0.09 206	0.12 288	0.16 381	0.26 395	0.20 354

GEStereo_RVC	0.54 353	0.87 459	1.95 348	0.47 477	0.25 299	0.62 355	0.37 414	1.00 515	0.74 447	0.53 313	0.54 320	0.59 352	0.44 367	1.10 376	0.46 341	0.15 410	0.11 299	0.12 288	0.10 170	0.26 395	0.19 338

FINET	0.65 432	0.95 487	3.06 550	0.35 344	0.40 473	0.58 286	0.48 479	0.92 446	1.10 544	0.57 365	0.68 436	0.47 288	0.44 367	1.15 387	0.60 406	0.23 506	0.21 483	0.17 452	0.15 361	0.26 395	0.25 426

ADCP+	0.94 525	1.12 529	3.14 558	0.34 328	0.39 463	1.06 538	0.79 548	0.89 419	0.80 486	0.66 455	0.67 429	0.85 486	1.55 573	0.93 357	4.55 601	0.13 347	0.11 299	0.16 431	0.15 361	0.26 395	0.25 426

DANet	0.80 499	0.65 375	2.21 410	1.19 580	0.48 510	0.74 457	1.25 581	0.89 419	1.53 570	0.89 524	0.71 459	0.96 517	0.56 434	1.83 487	0.96 469	0.18 458	0.16 419	0.19 478	0.16 381	0.26 395	0.29 455
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDGNet	0.44 230	1.02 517	1.74 225	0.35 344	0.19 192	0.58 286	0.23 186	0.49 114	0.66 379	0.41 207	0.38 189	0.34 191	0.29 232	0.53 254	0.30 221	0.24 514	0.10 249	0.37 547	0.19 433	0.27 405	0.15 253

RALAANet	0.43 220	0.98 502	1.90 323	0.32 274	0.23 268	0.48 151	0.19 81	0.67 240	0.53 238	0.48 262	0.45 227	0.39 215	0.30 240	0.48 223	0.37 286	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.14 336	0.27 405	0.10 91

FADNet-RVC-Resample	0.67 441	1.16 543	3.16 560	0.37 387	0.29 352	0.62 355	0.38 421	0.86 394	0.63 343	0.51 294	0.50 278	0.57 342	0.45 371	1.57 440	0.49 361	0.24 514	0.32 538	0.23 505	0.19 433	0.27 405	0.62 554

PS-NSSS	0.63 419	1.00 509	1.81 279	0.30 218	0.31 386	0.63 372	0.34 390	0.98 495	0.69 399	0.54 326	0.74 469	0.51 307	0.41 331	2.43 555	0.48 356	0.24 514	0.17 439	0.27 521	0.18 413	0.27 405	0.21 366

FBW_ROB	0.83 510	0.77 422	1.77 246	0.44 453	0.30 367	0.87 510	0.46 467	1.10 545	0.91 517	0.81 509	0.75 472	1.01 528	0.61 462	3.66 598	1.23 514	0.26 523	0.23 497	0.36 543	0.25 473	0.27 405	0.62 554

NOSS_ROB	0.64 423	0.65 375	1.62 196	0.46 472	0.25 299	0.67 412	0.30 341	0.93 454	0.77 474	0.59 398	0.57 350	0.77 454	0.38 298	2.78 579	0.44 335	0.23 506	0.24 500	0.28 524	0.26 481	0.27 405	0.39 517

G2L-Stereo_test	0.55 365	0.97 498	1.89 318	0.33 297	0.24 281	0.75 463	0.38 421	0.79 345	0.60 296	0.60 407	0.54 320	0.74 440	0.39 312	1.56 436	0.43 329	0.10 183	0.08 135	0.08 42	0.08 97	0.28 411	0.13 192

fffft	0.29 81	0.21 26	1.10 95	0.24 67	0.15 65	0.42 100	0.24 222	0.42 55	0.38 77	0.21 49	0.18 28	0.20 64	0.16 36	0.44 181	0.70 431	0.07 23	0.06 23	0.10 157	0.08 97	0.28 411	0.20 354
1: 1. 1
HBP-ISP	0.76 487	1.30 556	3.19 564	0.35 344	0.26 316	0.85 504	0.54 495	1.03 533	0.72 428	0.80 503	0.69 445	0.68 405	0.83 513	2.04 520	0.44 335	0.23 506	0.24 500	0.29 531	0.25 473	0.28 411	0.24 417

test_4	0.40 184	0.37 219	2.01 366	0.29 198	0.21 221	0.50 172	0.28 309	0.47 99	0.39 89	0.42 212	0.76 475	0.38 209	0.22 117	0.52 248	0.33 259	0.08 40	0.07 46	0.11 228	0.15 361	0.28 411	0.07 9

WCMA_ROB	1.12 541	0.83 447	2.66 501	0.58 526	0.34 417	1.17 553	0.71 539	0.93 454	0.94 522	1.74 580	2.63 588	3.09 591	1.71 579	1.70 460	1.84 548	0.26 523	0.21 483	0.20 487	0.21 449	0.28 411	0.43 528

G2L-Stereo	0.55 365	0.85 453	2.18 406	0.31 245	0.27 330	0.59 303	0.27 290	0.77 314	0.55 258	0.54 326	0.52 297	0.71 427	0.36 278	1.75 469	0.50 366	0.13 347	0.11 299	0.13 347	0.11 235	0.29 416	0.15 253

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 407	0.61 347	3.35 574	0.33 297	0.58 533	0.66 406	0.20 101	0.98 495	0.55 258	0.73 486	0.52 297	0.99 524	0.65 474	0.58 270	0.29 201	0.10 183	0.16 419	0.10 157	0.41 547	0.29 416	0.20 354

RAFT+CT+SA	0.50 311	0.86 456	1.82 285	0.37 387	0.75 556	0.54 218	0.34 390	0.77 314	0.63 343	0.38 190	0.55 330	0.34 191	0.29 232	0.68 311	0.27 176	0.09 84	0.07 46	0.11 228	0.51 560	0.29 416	0.41 526

Sa-1000	0.51 328	0.72 400	1.90 323	0.31 245	0.60 540	0.60 315	0.31 354	0.94 463	0.71 418	0.52 303	0.83 489	0.42 243	0.33 262	0.68 311	0.28 186	0.10 183	0.09 206	0.13 347	0.29 493	0.29 416	0.10 91

test-3	0.43 220	0.20 14	1.70 211	0.34 328	0.32 394	0.45 117	0.23 186	0.71 258	0.46 165	0.51 294	0.29 115	0.45 267	0.21 108	0.59 276	0.98 472	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.35 526	0.29 416	0.28 449

test_1	0.43 220	0.20 14	1.70 211	0.34 328	0.32 394	0.45 117	0.23 186	0.71 258	0.46 165	0.50 281	0.29 115	0.45 267	0.21 108	0.59 276	0.98 472	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.35 526	0.29 416	0.29 455

test_3	0.44 230	0.20 14	1.70 211	0.36 363	0.32 394	0.47 142	0.30 341	0.73 275	0.49 193	0.50 281	0.30 129	0.45 267	0.22 117	0.59 276	0.98 472	0.08 40	0.10 249	0.11 228	0.35 526	0.29 416	0.28 449

ADLNet	0.60 399	0.71 396	1.95 348	0.35 344	0.34 417	0.67 412	0.34 390	0.90 425	0.74 447	0.68 466	0.62 386	0.80 467	0.45 371	1.78 474	0.64 418	0.14 390	0.11 299	0.14 382	0.14 336	0.29 416	0.21 366

Syn2CoEx	0.70 457	1.07 525	2.74 515	0.43 446	0.30 367	0.64 385	0.42 439	0.99 507	0.78 478	0.62 427	0.78 479	0.74 440	0.72 493	1.92 510	0.61 409	0.20 483	0.17 439	0.19 478	0.15 361	0.29 416	0.22 381

RGC	0.71 466	0.97 498	2.18 406	0.44 453	0.44 491	0.73 452	0.40 429	0.94 463	0.71 418	0.71 479	1.04 531	1.01 528	0.71 490	1.74 467	0.70 431	0.23 506	0.18 450	0.28 524	0.26 481	0.29 416	0.27 443

ADCPNet	0.99 530	0.99 507	3.93 586	0.37 387	0.68 551	1.36 557	0.62 522	0.87 404	0.76 469	0.78 500	0.81 483	1.08 541	1.18 552	1.14 385	2.49 572	0.21 490	0.69 585	0.21 495	0.95 593	0.29 416	0.37 508

AIO-test1	0.45 248	0.87 459	2.27 425	0.33 297	0.33 407	0.50 172	0.22 151	0.74 279	0.66 379	0.29 146	0.41 206	0.29 161	0.22 117	0.73 327	0.29 201	0.09 84	0.08 135	0.12 288	0.14 336	0.30 427	0.22 381

ssnet_v2	0.55 365	0.60 343	1.86 304	0.32 274	0.22 248	0.72 445	0.44 457	0.94 463	0.74 447	0.63 436	0.54 320	0.81 470	0.47 394	0.77 339	0.70 431	0.16 431	0.14 375	0.14 382	0.14 336	0.30 427	0.30 465

SA	0.50 311	0.75 412	1.95 348	0.31 245	0.61 544	0.57 268	0.31 354	0.91 437	0.73 443	0.42 212	0.62 386	0.38 209	0.47 394	0.68 311	0.29 201	0.09 84	0.09 206	0.13 347	0.32 516	0.30 427	0.10 91

S-Stereo	0.80 499	0.69 391	3.89 583	0.39 413	0.37 451	0.69 430	0.70 538	0.94 463	0.98 529	0.62 427	0.91 506	0.83 477	0.60 453	2.37 543	0.66 421	0.18 458	0.21 483	0.17 452	0.18 413	0.30 427	0.35 493

AF-Net	0.69 453	0.92 472	2.21 410	0.41 431	0.40 473	0.68 424	0.40 429	1.02 526	0.86 503	0.69 468	1.03 528	1.04 535	0.84 516	1.19 389	0.78 449	0.22 503	0.14 375	0.25 517	0.17 400	0.30 427	0.18 321

ADCL	0.99 530	0.79 432	2.43 456	0.39 413	0.32 394	1.50 563	1.90 597	0.92 446	0.97 526	1.26 564	1.27 545	1.00 526	1.42 568	1.14 385	3.31 587	0.17 446	0.14 375	0.22 498	0.21 449	0.30 427	0.22 381

CFNet	0.58 385	0.96 490	1.78 251	0.33 297	0.25 299	0.63 372	0.22 151	0.88 413	0.75 460	0.46 242	0.59 359	0.58 349	0.40 320	2.29 539	0.48 356	0.12 317	0.09 206	0.15 412	0.14 336	0.30 427	0.15 253

MSMD_ROB	1.34 559	0.96 490	2.38 445	0.39 413	0.32 394	1.96 581	0.62 522	0.91 437	1.43 565	2.94 603	2.60 586	4.77 605	1.95 584	2.43 555	1.33 522	0.29 534	0.26 515	0.32 537	0.32 516	0.30 427	0.30 465

FSD					0.29 352	0.35 46	0.33 385	0.44 71	0.46 165	0.32 165	0.32 148	0.37 201	0.32 257	0.35 112	0.32 246	0.28 532	0.27 522	0.31 533	0.30 503	0.31 435

w-ln-seven	0.74 481	1.05 520	2.54 483	0.37 387	0.34 417	1.03 535	0.47 475	1.00 515	1.08 541	0.90 526	0.85 496	0.85 486	0.57 440	1.37 406	1.26 517	0.14 390	0.13 354	0.16 431	0.15 361	0.31 435	0.20 354

HUF	0.59 393	0.65 375	2.46 461	0.45 467	0.77 560	0.34 41	0.24 222	0.46 84	0.39 89	0.31 156	0.28 109	0.25 114	0.19 85	0.67 308	0.18 22	0.12 317	2.03 610	0.08 42	0.06 14	0.31 435	1.59 603

Occ-G	0.30 91	0.30 154	1.33 135	0.23 47	0.15 65	0.36 54	0.25 243	0.43 63	0.31 16	0.26 126	0.35 170	0.46 280	0.22 117	0.30 66	0.25 154	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.16 381	0.31 435	0.08 40

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 457	0.65 375	3.45 575	0.50 491	0.60 540	0.75 463	0.23 186	0.96 482	0.60 296	0.76 494	1.30 549	0.81 470	0.60 453	0.57 266	0.82 456	0.10 183	0.16 419	0.11 228	0.43 550	0.31 435	0.22 381

GwcNet	0.69 453	0.71 396	3.12 557	0.36 363	0.45 500	0.81 492	0.44 457	0.86 394	0.84 500	0.60 407	0.74 469	0.82 475	0.49 410	1.65 453	0.66 421	0.16 431	0.15 401	0.15 412	0.15 361	0.31 435	0.24 417

RP	0.67 441	0.82 443	1.94 345	0.43 446	0.44 491	0.65 399	0.45 464	0.89 419	0.82 494	0.66 455	0.92 508	0.99 524	0.76 504	1.55 435	0.66 421	0.25 519	0.18 450	0.23 505	0.20 443	0.31 435	0.22 381

GANet	0.75 484	0.84 449	2.01 366	0.40 424	0.25 299	0.74 457	0.66 527	0.87 404	0.73 443	0.71 479	1.07 534	0.84 482	0.59 449	2.71 577	1.15 502	0.17 446	0.16 419	0.44 555	0.16 381	0.31 435	0.20 354

CSAN	1.25 554	1.12 529	3.04 548	0.51 496	0.37 451	1.06 538	1.15 577	1.22 555	1.08 541	1.17 556	1.91 569	1.04 535	1.31 558	5.96 609	2.43 571	0.26 523	0.22 489	0.24 512	0.24 466	0.31 435	0.30 465

z-mn7	0.80 499	1.52 570	2.62 495	0.36 363	0.28 344	1.01 532	0.48 479	0.90 425	1.29 559	0.69 468	1.35 554	0.85 486	0.59 449	2.03 518	1.09 493	0.14 390	0.12 330	0.14 382	0.12 275	0.32 444	0.20 354

FC-DCNN v2	1.54 572	0.58 339	2.80 524	0.44 453	0.39 463	2.05 587	0.66 527	1.90 589	1.84 585	2.79 601	2.97 595	4.41 603	3.07 597	2.65 571	2.30 567	0.29 534	0.26 515	0.31 533	0.30 503	0.32 444	0.38 511

H2IRNET	0.40 184	0.61 347	1.90 323	0.29 198	0.17 121	0.54 218	0.18 72	0.52 143	0.50 203	0.27 135	0.56 342	0.47 288	0.35 272	0.46 205	0.33 259	0.10 183	0.07 46	0.12 288	0.14 336	0.32 444	0.12 155

WZ-Net	0.92 523	1.31 557	3.76 580	0.41 431	0.36 439	0.86 506	0.71 539	1.00 515	1.06 539	0.82 514	0.92 508	1.06 539	1.05 542	2.16 532	1.61 537	0.19 473	0.13 354	0.15 412	0.16 381	0.32 444	0.28 449

IPLG	0.69 453	0.84 449	2.43 456	0.35 344	0.21 221	1.65 571	0.61 517	1.36 566	0.58 284	1.39 571	0.51 283	0.37 201	0.87 521	1.41 412	0.36 280	0.09 84	0.07 46	0.14 382	0.12 275	0.32 444	0.11 116

SHD	0.72 469	0.77 422	2.36 443	0.45 467	0.40 473	0.71 439	0.32 377	1.02 526	1.25 555	1.07 543	0.84 492	0.90 502	0.73 496	1.09 375	0.98 472	0.21 490	0.18 450	0.20 487	0.21 449	0.32 444	0.31 473

TDLM	0.67 441	0.92 472	1.76 237	0.37 387	0.24 281	0.66 406	0.56 503	0.82 360	0.74 447	1.16 550	0.62 386	0.61 361	0.48 403	2.70 575	0.50 366	0.20 483	0.11 299	0.35 541	0.14 336	0.32 444	0.16 283

FC-DCNN	1.49 570	0.59 341	2.88 530	0.44 453	0.39 463	1.97 583	0.66 527	1.67 580	1.70 577	2.72 600	2.89 592	4.22 599	2.97 596	2.55 566	2.19 562	0.29 534	0.26 515	0.31 533	0.30 503	0.32 444	0.39 517

SANet	1.20 549	1.21 546	3.33 573	0.38 403	0.27 330	1.73 575	0.85 554	1.10 545	2.49 597	1.16 550	1.83 567	1.72 573	1.50 572	2.37 543	2.84 578	0.18 458	0.16 419	0.16 431	0.15 361	0.32 444	0.32 479

GEAStereo	0.35 134	0.32 174	1.17 105	0.53 506	0.60 540	0.55 233	0.21 124	0.40 38	0.27 8	0.20 40	0.22 57	0.16 36	0.18 64	0.44 181	0.16 6	0.11 258	0.37 544	0.08 42	0.06 14	0.33 453	0.71 561

GSStereo	0.36 144	0.32 174	1.17 105	0.34 328	0.60 540	0.55 233	0.21 124	0.62 212	0.41 113	0.22 60	0.22 57	0.17 45	0.18 64	0.44 181	0.16 6	0.10 183	0.16 419	0.08 42	0.11 235	0.33 453	0.84 571

GS-Stereo							0.21 124	0.62 212	0.41 113	0.22 60	0.22 57	0.17 45	0.18 64	0.44 181	0.16 6	0.10 183	0.16 419	0.08 42	0.11 235	0.33 453	0.84 571

zero-FE	0.80 499	0.27 105	8.23 606	0.49 487	0.98 570	0.33 33	0.20 101	0.48 107	1.28 558	0.17 19	0.20 38	0.77 454	0.22 117	0.60 282	0.97 470	0.11 258	0.07 46	0.09 102	0.10 170	0.33 453	0.14 215

SDNR	1.22 553	0.80 434	2.71 507	0.33 297	1.48 595	1.98 585	0.23 186	1.93 590	2.44 595	0.89 524	2.52 583	1.36 562	0.51 415	3.65 597	1.93 549	0.30 537	0.31 532	0.22 498	0.16 381	0.33 453	0.36 501

TestStereo1	0.49 300	0.81 439	1.85 296	0.39 413	0.57 531	0.56 250	0.34 390	0.75 290	0.69 399	0.44 223	0.63 399	0.35 195	0.42 349	0.64 293	0.29 201	0.10 183	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.33 453	0.26 436

test_5	0.51 328	0.87 459	1.99 363	0.37 387	0.65 548	0.58 286	0.35 398	0.78 329	0.62 331	0.48 262	0.55 330	0.45 267	0.40 320	0.72 326	0.30 221	0.09 84	0.07 46	0.12 288	0.12 275	0.33 453	0.38 511

SA-5K	0.49 300	0.81 439	1.85 296	0.39 413	0.57 531	0.56 250	0.34 390	0.75 290	0.69 399	0.44 223	0.63 399	0.35 195	0.42 349	0.64 293	0.29 201	0.10 183	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.33 453	0.26 436

AACVNet	0.54 353	0.78 430	1.73 221	0.36 363	0.21 221	0.57 268	0.25 243	0.71 258	0.51 211	0.55 344	0.59 359	0.64 377	0.41 331	2.13 531	0.41 318	0.14 390	0.11 299	0.14 382	0.11 235	0.33 453	0.15 253

ADLNet2	0.68 448	0.84 449	3.19 564	0.33 297	0.36 439	0.64 385	0.37 414	0.89 419	0.79 483	0.54 326	0.65 424	0.93 510	0.48 403	2.07 524	0.56 393	0.13 347	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.33 453	0.18 321

APVNet	0.70 457	0.67 384	2.71 507	0.38 403	0.36 439	0.85 504	0.43 446	0.91 437	0.68 390	0.55 344	0.69 445	0.75 446	0.55 430	2.31 540	0.78 449	0.17 446	0.17 439	0.24 512	0.19 433	0.33 453	0.23 405

zh-sn7	0.89 519	1.73 585	3.09 553	0.39 413	0.30 367	0.82 495	0.63 524	0.96 482	0.87 506	0.79 502	1.12 537	0.84 482	0.87 521	2.42 552	1.63 538	0.16 431	0.17 439	0.16 431	0.16 381	0.34 464	0.29 455

HART	0.38 162	0.53 317	1.66 202	0.26 118	0.15 65	0.30 18	0.19 81	0.67 240	0.46 165	0.29 146	0.52 297	0.38 209	0.16 36	0.41 160	0.20 61	0.08 40	0.68 583	0.09 102	0.07 66	0.34 464	0.21 366

SCV	0.35 134	0.59 341	1.37 145	0.34 328	0.22 248	0.28 11	0.23 186	0.72 263	0.35 43	0.19 32	0.30 129	0.24 101	0.20 97	0.64 293	0.19 38	0.11 258	0.08 135	0.09 102	0.29 493	0.34 464	0.29 455

GMOStereo	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

error version	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

test-v	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

test-2	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

ccnet	0.71 466	0.41 253	1.59 189	0.40 424	0.45 500	1.06 538	0.55 498	0.98 495	0.71 418	0.88 522	0.97 518	0.82 475	0.88 525	1.68 457	0.94 466	0.32 540	0.26 515	0.32 537	0.27 486	0.34 464	0.30 465

ACVNet	0.45 248	0.44 276	1.79 272	0.28 166	0.21 221	0.59 303	0.36 405	0.66 231	0.68 390	0.45 234	0.59 359	0.69 412	0.40 320	0.44 181	0.55 385	0.11 258	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.34 464	0.10 91

GANet-RSSM	0.55 365	0.73 407	1.90 323	0.36 363	0.26 316	0.59 303	0.27 290	0.78 329	0.52 219	0.47 244	0.57 350	0.63 368	0.45 371	1.92 510	0.43 329	0.14 390	0.10 249	0.25 517	0.11 235	0.34 464	0.14 215

pmcnn	1.32 557	1.05 520	2.77 520	0.74 549	1.43 590	0.72 445	0.56 503	0.96 482	0.91 517	0.99 536	2.92 594	6.01 610	0.70 488	2.38 546	3.32 588	0.13 347	0.10 249	0.08 42	0.06 14	0.34 464	0.22 381

NLCSM	0.46 259	0.37 219	0.72 53	0.29 198	0.36 439	0.49 161	0.27 290	1.33 564	1.59 573	0.29 146	0.29 115	0.29 161	0.31 249	1.44 414	0.35 276	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.10 170	0.35 475	0.14 215

DDF-Stereo	0.37 152	0.27 105	0.79 60	0.39 413	0.29 352	0.38 69	0.21 124	0.47 99	0.51 211	0.32 165	0.17 21	0.79 463	0.23 134	0.64 293	1.04 487	0.11 258	0.07 46	0.09 102	0.12 275	0.35 475	0.15 253

w-ln-seven-2	0.68 448	1.13 532	2.46 461	0.36 363	0.27 330	0.65 399	0.44 457	0.87 404	0.83 497	0.69 468	0.75 472	0.72 430	0.63 470	1.56 436	1.15 502	0.13 347	0.13 354	0.15 412	0.14 336	0.35 475	0.19 338

CIPLG	0.56 373	1.19 544	2.46 461	0.80 555	0.31 386	0.61 335	0.57 507	0.76 303	0.57 273	0.56 354	0.63 399	0.41 229	0.30 240	0.45 196	0.40 312	0.11 258	0.20 474	0.13 347	0.13 308	0.35 475	0.19 338

IPLGR_C	0.58 385	1.25 551	2.72 509	0.80 555	0.31 386	0.60 315	0.61 517	0.76 303	0.58 284	0.56 354	0.62 386	0.41 229	0.31 249	0.43 172	0.40 312	0.11 258	0.22 489	0.13 347	0.15 361	0.35 475	0.19 338

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 211	0.86 456	1.78 251	0.28 166	0.17 121	0.52 201	0.20 101	0.62 212	0.61 313	0.50 281	0.61 381	0.39 215	0.32 257	0.35 112	0.30 221	0.07 23	0.10 249	0.09 102	0.09 132	0.35 475	0.10 91

FCDSN-DC	1.29 556	0.54 323	2.50 474	0.47 477	0.41 481	1.12 547	0.60 513	1.10 545	1.27 557	2.23 590	2.87 591	3.67 596	3.12 599	2.39 549	1.69 541	0.30 537	0.26 515	0.31 533	0.30 503	0.35 475	0.38 511
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MM-Stereo_test2	0.38 162	0.28 130	2.46 461	0.43 446	0.15 65	0.50 172	0.25 243	0.47 99	0.38 77	0.33 169	0.26 94	0.23 87	0.22 117	0.34 106	0.29 201	0.08 40	0.09 206	0.09 102	0.10 170	0.36 482	0.22 381

Wz-Net-SNSev	0.76 487	1.32 560	3.11 556	0.40 424	0.31 386	0.71 439	0.60 513	0.98 495	0.87 506	0.67 459	0.83 489	0.96 517	0.60 453	1.67 456	0.97 470	0.16 431	0.15 401	0.16 431	0.17 400	0.36 482	0.24 417

ACRE	0.56 373	1.14 534	2.77 520	0.76 551	0.28 344	0.60 315	0.56 503	0.76 303	0.58 284	0.55 344	0.62 386	0.41 229	0.29 232	0.44 181	0.39 304	0.11 258	0.19 463	0.13 347	0.14 336	0.36 482	0.18 321

stereogan	0.69 453	0.51 311	2.44 458	0.39 413	0.39 463	1.01 532	0.41 435	0.94 463	0.92 521	0.73 486	0.85 496	1.15 551	0.69 486	1.57 440	0.53 378	0.19 473	0.18 450	0.20 487	0.16 381	0.36 482	0.24 417

SAMSARA	0.91 521	0.97 498	2.22 414	0.80 555	0.58 533	1.32 555	1.31 583	1.01 523	0.94 522	1.36 567	0.87 500	1.38 563	0.90 527	1.72 464	1.02 484	0.24 514	0.30 530	0.22 498	0.25 473	0.36 482	0.35 493

ADCS	1.05 539	1.36 565	2.98 544	0.42 442	0.36 439	0.96 524	0.81 552	1.06 539	1.12 547	1.25 561	0.97 518	1.08 541	0.90 527	1.25 398	4.86 603	0.21 490	0.21 483	0.22 498	0.23 464	0.36 482	0.38 511

DeepPrunerF	0.86 514	0.86 456	2.91 537	0.45 467	0.50 512	0.64 385	0.48 479	1.14 550	2.64 599	0.63 436	0.61 381	0.65 382	0.62 467	2.21 535	1.31 520	0.23 506	0.19 463	0.30 532	0.28 489	0.36 482	0.25 426

DN-CSS_ROB	0.48 282	1.23 548	1.99 363	0.39 413	0.22 248	0.56 250	0.19 81	0.75 290	0.61 313	0.45 234	0.62 386	0.41 229	0.31 249	0.70 322	0.32 246	0.11 258	0.08 135	0.14 382	0.13 308	0.36 482	0.12 155

DFGA-Net	0.51 328	1.06 522	1.75 231	0.30 218	0.24 281	0.54 218	0.22 151	0.63 220	0.60 296	0.48 262	0.51 283	0.35 195	0.27 199	1.82 486	0.53 378	0.10 183	0.08 135	0.12 288	0.12 275	0.37 490	0.15 253

fast-acv-ft	0.63 419	0.88 463	3.10 554	0.38 403	0.30 367	0.79 484	0.48 479	0.69 247	0.72 428	0.58 384	0.78 479	0.76 452	0.60 453	0.67 308	0.73 441	0.15 410	0.15 401	0.18 472	0.17 400	0.37 490	0.16 283

ARAFT	0.60 399	1.23 548	3.10 554	0.28 166	0.16 92	0.64 385	0.36 405	0.90 425	0.67 388	0.61 416	0.49 270	0.55 324	0.31 249	1.24 397	0.32 246	0.10 183	0.08 135	0.14 382	0.13 308	0.37 490	0.21 366

AFF-stereo	0.44 230	0.96 490	1.78 251	0.31 245	0.15 65	0.50 172	0.21 124	0.64 223	0.63 343	0.47 244	0.64 415	0.49 301	0.34 270	0.46 205	0.31 233	0.08 40	0.09 206	0.10 157	0.10 170	0.37 490	0.10 91

G-Net	0.99 530	0.64 368	2.76 517	0.57 524	0.67 549	2.03 586	0.72 542	0.76 303	0.67 388	1.14 549	2.56 585	1.30 561	1.02 539	1.48 428	1.74 544	0.25 519	0.24 500	0.24 512	0.26 481	0.37 490	0.31 473

PVD	0.90 520	0.85 453	2.15 399	0.53 506	0.50 512	0.99 528	0.56 503	1.15 553	1.64 574	1.41 573	1.41 557	1.11 547	1.13 550	1.35 404	1.31 520	0.26 523	0.28 525	0.28 524	0.26 481	0.37 490	0.49 538

CVANet_RVC	0.65 432	0.80 434	2.13 393	0.36 363	0.26 316	0.62 355	0.42 439	0.84 377	0.72 428	0.69 468	0.68 436	0.68 405	0.52 420	2.64 570	0.42 320	0.19 473	0.12 330	0.22 498	0.17 400	0.37 490	0.15 253

gasm-f	0.36 144	0.34 198	1.13 97	0.53 506	0.44 491	0.54 218	0.27 290	0.40 38	0.27 8	0.20 40	0.33 157	0.16 36	0.22 117	0.36 125	0.25 154	0.11 258	0.37 544	0.08 42	0.06 14	0.38 497	0.71 561

TCMNet	0.66 437	0.85 453	2.55 488	0.50 491	0.52 519	0.72 445	0.39 426	0.87 404	0.72 428	0.58 384	0.68 436	0.63 368	0.46 386	1.70 460	0.63 413	0.18 458	0.18 450	0.23 505	0.18 413	0.38 497	0.27 443

coex-ft	5.95 610	1.67 579	60.57 637	0.34 328	0.30 367	0.77 475	0.69 535	0.74 279	4.41 605	19.22 626	2.15 575	1.62 572	7.97 613	1.81 485	8.96 614	0.44 551	2.08 611	0.18 472	0.19 433	0.38 497	4.62 615

SACVNet	0.60 399	0.74 410	1.90 323	0.37 387	0.28 344	0.64 385	0.37 414	0.86 394	0.61 313	0.65 453	0.62 386	0.69 412	0.44 367	2.08 526	0.42 320	0.18 458	0.14 375	0.16 431	0.15 361	0.38 497	0.24 417

sAnonymous2	0.38 162	0.62 353	2.15 399	0.31 245	0.24 281	0.34 41	0.27 290	0.53 152	0.46 165	0.24 90	0.29 115	0.23 87	0.28 216	0.28 43	0.22 101	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.13 308	0.38 497	0.35 493

CroCo_RVC	0.38 162	0.62 353	2.15 399	0.31 245	0.24 281	0.34 41	0.27 290	0.53 152	0.46 165	0.24 90	0.29 115	0.23 87	0.28 216	0.28 43	0.22 101	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.13 308	0.38 497	0.35 493

EDNetEfficient	1.27 555	0.70 394	4.05 588	0.64 539	0.98 570	0.94 522	1.40 590	0.85 384	1.75 579	2.34 593	1.33 552	1.05 537	2.21 588	1.58 444	4.15 597	0.15 410	0.19 463	0.14 382	0.27 486	0.38 497	0.32 479

edge stereo	0.81 507	0.73 407	3.30 570	0.37 387	1.21 587	0.62 355	0.39 426	0.93 454	0.79 483	0.80 503	0.88 503	1.14 550	0.71 490	2.18 533	0.71 434	0.21 490	0.20 474	0.26 520	0.18 413	0.38 497	0.26 436

AnyNet_C32	1.00 534	1.33 562	2.53 477	0.49 487	0.54 522	1.15 551	1.14 576	0.91 437	0.89 514	1.11 546	0.95 515	0.87 494	0.93 529	1.50 429	4.07 596	0.21 490	0.20 474	0.25 517	0.24 466	0.38 497	0.33 487

SGM-ForestM	2.98 598	1.70 583	3.52 578	0.67 544	0.47 508	5.18 609	3.36 609	3.30 608	2.86 602	4.44 608	3.79 604	9.80 616	5.50 609	6.29 610	6.52 610	0.27 528	0.36 542	0.24 512	0.27 486	0.38 497	0.58 550

MM-Stereo_test1	0.41 191	0.39 240	2.29 429	0.38 403	0.26 316	0.44 111	0.28 309	0.63 220	0.51 211	0.40 198	0.32 148	0.26 129	0.26 178	0.46 205	0.22 101	0.09 84	0.21 483	0.10 157	0.09 132	0.39 507	0.15 253

iRaft-Stereo_5w	0.54 353	1.01 513	2.08 382	0.27 138	0.21 221	0.49 161	0.28 309	0.73 275	0.58 284	0.40 198	0.61 381	0.62 365	0.46 386	1.78 474	0.47 350	0.09 84	0.07 46	0.11 228	0.10 170	0.39 507	0.12 155

EDNetEfficientorigin	8.18 613	0.98 502	145.96 639	0.51 496	0.89 565	0.72 445	0.48 479	0.85 384	1.56 572	2.12 584	1.49 558	1.29 558	1.31 558	1.83 487	2.13 561	0.13 347	0.12 330	0.17 452	0.18 413	0.39 507	0.45 531

GANetREF_RVC	0.75 484	1.15 538	2.46 461	0.47 477	0.26 316	0.83 498	0.61 517	0.97 491	0.89 514	0.62 427	0.61 381	0.72 430	0.59 449	2.42 552	0.55 385	0.32 540	0.25 513	0.36 543	0.24 466	0.39 507	0.31 473
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
LSM	3.31 602	1.11 528	5.29 598	9.40 616	30.65 631	0.84 500	1.12 575	0.91 437	1.22 553	1.36 567	2.19 576	0.93 510	0.83 513	1.66 454	0.90 462	0.21 490	0.31 532	0.24 512	0.28 489	0.39 507	6.33 617

MM-Stereo_test3	0.40 184	0.58 339	1.75 231	0.36 363	0.30 367	0.45 117	0.30 341	0.72 263	0.59 291	0.31 156	0.43 212	0.32 179	0.23 134	0.35 112	0.29 201	0.10 183	0.20 474	0.10 157	0.08 97	0.40 512	0.11 116

LL-Strereo	0.72 469	1.29 555	2.49 470	0.36 363	0.45 500	0.55 233	0.32 377	0.93 454	0.71 418	0.67 459	0.58 356	0.85 486	0.79 508	2.67 574	0.46 341	0.10 183	0.18 450	0.14 382	0.12 275	0.40 512	0.42 527

ADCMid	0.96 529	1.32 560	2.74 515	0.38 403	0.35 430	0.99 528	0.58 509	0.94 463	0.86 503	1.23 560	1.01 524	1.01 528	1.00 537	1.05 372	3.97 594	0.21 490	0.19 463	0.42 552	0.32 516	0.40 512	0.29 455

YMNet	0.62 412	0.72 400	1.93 335	0.41 431	0.41 481	0.87 510	0.43 446	0.87 404	0.71 418	0.74 489	0.81 483	0.83 477	0.46 386	0.86 352	0.93 464	0.19 473	0.22 489	0.20 487	0.17 400	0.41 515	0.21 366

YMNet_1	0.62 412	0.72 400	1.93 335	0.41 431	0.41 481	0.87 510	0.43 446	0.87 404	0.71 418	0.74 489	0.81 483	0.83 477	0.46 386	0.86 352	0.93 464	0.19 473	0.22 489	0.20 487	0.17 400	0.41 515	0.21 366

RAFT_CTSACE	0.46 259	0.76 413	2.07 377	0.35 344	0.30 367	0.54 218	0.30 341	0.61 208	0.48 187	0.49 274	0.76 475	0.55 324	0.36 278	0.58 270	0.22 101	0.08 40	0.13 354	0.11 228	0.10 170	0.41 515	0.08 40

iRaftStereo_RVC	0.37 152	0.53 317	1.41 153	0.28 166	0.15 65	0.52 201	0.20 101	0.54 163	0.46 165	0.37 182	0.43 212	0.41 229	0.23 134	0.36 125	0.26 166	0.09 84	0.15 401	0.12 288	0.11 235	0.41 515	0.37 508

acv_ft	0.48 282	0.44 276	1.76 237	0.32 274	0.41 481	0.63 372	0.28 309	0.81 353	0.68 390	0.61 416	0.59 359	0.69 412	0.45 371	0.44 181	0.63 413	0.11 258	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.41 515	0.10 91

XQC	0.73 478	0.98 502	2.39 447	0.46 472	0.35 430	0.81 492	0.46 467	1.00 515	1.00 530	0.80 503	0.69 445	0.88 498	0.74 501	1.32 401	1.20 510	0.24 514	0.16 419	0.23 505	0.20 443	0.41 515	0.33 487

UGAM	0.58 385	0.47 296	2.21 410	0.30 218	0.19 192	0.53 210	0.34 390	0.59 194	0.63 343	0.44 223	0.73 466	0.78 458	0.37 291	2.58 567	0.39 304	0.10 183	0.08 135	0.17 452	0.14 336	0.42 521	0.17 302

plain	0.37 152	0.47 296	2.15 399	0.27 138	0.19 192	0.33 33	0.20 101	0.58 185	0.46 165	0.23 81	0.37 179	0.23 87	0.25 162	0.45 196	0.28 186	0.11 258	0.08 135	0.13 347	0.09 132	0.42 521	0.12 155

tg	0.37 152	0.55 332	1.35 141	0.28 166	0.16 92	0.57 268	0.18 72	0.57 179	0.49 193	0.37 182	0.44 223	0.38 209	0.24 146	0.46 205	0.24 139	0.09 84	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.43 523	0.36 501

iinet-f	0.57 380	0.93 478	2.27 425	0.31 245	0.25 299	0.83 498	0.33 385	0.81 353	0.65 364	0.54 326	0.63 399	0.73 434	0.67 481	0.73 327	0.67 424	0.13 347	0.13 354	0.11 228	0.10 170	0.43 523	0.16 283

AASNet	0.56 373	1.03 518	2.34 437	0.37 387	0.33 407	0.65 399	0.29 333	0.96 482	0.73 443	0.54 326	0.60 374	0.55 324	0.38 298	0.59 276	0.58 402	0.14 390	0.12 330	0.13 347	0.10 170	0.43 523	0.24 417

RAFT + AFF	0.64 423	1.20 545	1.95 348	0.34 328	0.33 407	0.67 412	0.52 487	0.99 507	0.74 447	0.53 313	0.58 356	0.57 342	0.80 509	1.76 470	0.51 371	0.12 317	0.27 522	0.15 412	0.14 336	0.43 523	0.29 455

RTSC	0.72 469	1.00 509	2.22 414	0.40 424	0.29 352	0.82 495	0.31 354	0.96 482	1.10 544	0.92 529	0.81 483	0.78 458	0.58 446	1.23 394	1.55 535	0.18 458	0.17 439	0.14 382	0.17 400	0.43 523	0.30 465

RTS	1.21 550	1.31 557	6.39 603	0.52 500	0.51 517	1.61 567	0.79 548	1.03 533	1.37 563	1.13 547	1.30 549	1.10 545	0.85 517	2.65 571	2.08 557	0.21 490	0.24 500	0.18 472	0.18 413	0.43 523	0.32 479

RTSA	1.21 550	1.31 557	6.39 603	0.52 500	0.51 517	1.61 567	0.79 548	1.03 533	1.37 563	1.13 547	1.30 549	1.10 545	0.85 517	2.65 571	2.08 557	0.21 490	0.24 500	0.18 472	0.18 413	0.43 523	0.32 479

iResNetv2_ROB	0.59 393	1.43 566	2.96 540	0.40 424	0.22 248	0.58 286	0.28 309	0.91 437	0.73 443	0.57 365	0.63 399	0.60 359	0.41 331	0.74 330	0.35 276	0.11 258	0.08 135	0.10 157	0.07 66	0.43 523	0.17 302

Wz-Net-TNSev	0.91 521	1.73 585	3.08 551	0.36 363	0.31 386	1.00 531	0.71 539	1.06 539	0.97 526	0.71 479	0.72 464	1.09 543	0.87 521	2.42 552	1.59 536	0.20 483	0.20 474	0.16 431	0.20 443	0.44 531	0.35 493

PASM	0.72 469	0.68 387	1.91 329	0.47 477	0.44 491	0.60 315	0.51 484	0.76 303	0.80 486	0.77 498	0.67 429	0.87 494	0.61 462	2.40 550	0.67 424	0.32 540	0.35 540	0.36 543	0.41 547	0.45 532	0.39 517

IGEV-Stereo+	0.29 81	0.29 141	0.86 68	0.25 86	0.34 417	0.30 18	0.14 19	0.32 8	0.53 238	0.18 26	0.12 8	0.18 55	0.19 85	0.49 234	0.17 20	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.20 443	0.46 533	0.59 551

MGS-Stereo	0.32 106	0.34 198	1.70 211	0.25 86	0.14 41	0.40 80	0.22 151	0.38 27	0.43 135	0.24 90	0.51 283	0.25 114	0.18 64	0.31 73	0.20 61	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.08 97	0.47 534	0.08 40

PSMNet-RUCA	0.58 385	0.82 443	1.89 318	0.59 531	0.56 528	0.64 385	0.36 405	0.84 377	0.69 399	0.51 294	0.68 436	0.53 315	0.43 359	0.56 265	0.43 329	0.34 544	0.18 450	0.44 555	0.29 493	0.48 535	0.30 465

AnyNet_C01	1.14 543	1.49 569	4.23 591	0.54 511	0.53 520	1.51 564	1.37 587	1.04 537	1.07 540	1.17 556	1.33 552	1.15 551	1.08 545	1.61 450	2.74 576	0.25 519	0.22 489	0.28 524	0.24 466	0.48 535	0.40 521

DPSNet	0.86 514	0.60 343	2.34 437	0.58 526	0.36 439	1.07 543	0.75 544	1.30 562	1.05 536	0.70 474	0.68 436	0.94 514	1.29 555	2.08 526	1.82 547	0.26 523	0.23 497	0.16 431	0.17 400	0.48 535	0.40 521

ELAS_RVC	1.37 563	0.78 430	3.21 566	0.55 518	0.50 512	1.49 562	2.48 605	1.48 572	1.71 578	2.13 587	2.09 572	2.07 578	2.56 592	1.90 505	2.02 554	0.35 545	0.36 542	0.37 547	0.34 523	0.49 538	0.47 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 564	0.79 432	2.86 528	0.53 506	0.50 512	2.81 597	2.20 601	1.61 579	1.50 569	2.28 592	2.35 580	1.82 574	2.13 586	1.73 465	2.22 563	0.35 545	0.37 544	0.35 541	0.35 526	0.49 538	0.47 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	1.16 547	0.95 487	2.54 483	0.58 526	0.55 525	0.78 480	0.63 524	1.00 515	1.08 541	1.03 540	4.07 606	1.48 567	1.22 553	2.88 584	1.27 518	0.50 556	0.46 562	0.54 562	0.62 576	0.50 540	0.63 556
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MeshStereo	1.21 550	1.15 538	3.01 547	0.34 328	0.28 344	1.10 546	0.69 535	1.35 565	1.01 532	2.71 599	2.41 582	2.96 589	1.45 569	2.80 581	1.40 528	0.22 503	0.22 489	0.22 498	0.19 433	0.50 540	0.26 436
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
GASNet	0.73 478	1.47 568	3.04 548	0.47 477	0.33 407	0.57 268	0.34 390	0.91 437	0.75 460	0.58 384	0.58 356	0.74 440	0.55 430	2.03 518	0.65 420	0.21 490	0.15 401	0.19 478	0.17 400	0.51 542	0.28 449

RAFT	0.45 248	0.92 472	1.59 189	0.34 328	0.19 192	0.46 135	0.35 398	0.65 229	0.49 193	0.49 274	0.49 270	0.70 422	0.40 320	0.47 216	0.32 246	0.11 258	0.16 419	0.14 382	0.13 308	0.51 542	0.13 192

MANE	2.90 597	1.14 534	2.96 540	1.03 571	1.01 575	5.01 608	2.45 604	5.36 612	6.88 612	3.58 606	4.76 610	5.99 609	4.99 606	4.23 602	4.61 602	0.56 562	0.67 579	0.44 555	0.78 585	0.51 542	1.03 589

PWC_ROB	0.70 457	0.94 480	1.88 311	0.39 413	0.39 463	0.62 355	0.30 341	0.98 495	0.94 522	0.91 528	1.29 548	0.77 454	0.62 467	1.62 451	1.03 486	0.18 458	0.11 299	0.18 472	0.13 308	0.51 542	0.22 381

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 491	1.04 519	2.06 375	0.94 566	0.35 430	0.89 515	0.40 429	0.85 384	0.63 343	0.55 344	0.63 399	0.75 446	0.38 298	2.38 546	0.48 356	1.10 589	0.31 532	0.36 543	0.21 449	0.53 546	0.55 547

aanetorigin	0.77 491	0.80 434	2.59 491	0.43 446	0.44 491	0.58 286	1.01 568	0.57 179	0.68 390	1.53 577	1.23 543	0.81 470	1.08 545	1.07 373	1.07 490	0.18 458	0.15 401	0.17 452	0.21 449	0.54 547	0.30 465

CC-Net-ROB	0.85 513	1.15 538	2.13 393	0.88 561	0.38 457	0.88 514	0.44 457	1.06 539	0.79 483	0.58 384	0.69 445	0.65 382	0.50 413	2.74 578	0.51 371	0.93 578	0.39 555	0.87 576	0.29 493	0.54 547	0.54 544

PDISCO_ROB	0.75 484	1.06 522	2.11 388	0.64 539	0.59 535	1.13 549	0.43 446	1.14 550	1.05 536	0.64 446	0.71 459	0.96 517	0.61 462	1.21 390	0.76 445	0.37 548	0.18 450	0.27 521	0.24 466	0.56 549	0.32 479

FADNet-RVC	0.61 407	1.26 553	2.12 391	0.33 297	0.26 316	0.59 303	0.29 333	0.86 394	0.62 331	0.45 234	0.50 278	0.62 365	0.46 386	1.73 465	0.55 385	0.17 446	0.20 474	0.17 452	0.18 413	0.59 550	0.28 449

FADNet	0.64 423	1.22 547	2.06 375	0.32 274	0.30 367	0.66 406	0.29 333	0.88 413	0.72 428	0.44 223	0.48 253	0.66 389	0.57 440	1.84 492	0.45 340	0.46 555	0.20 474	0.17 452	0.19 433	0.59 550	0.24 417

MADNet+	1.36 561	1.93 598	5.95 600	0.81 558	0.59 535	1.57 566	1.09 572	1.39 569	1.22 553	0.84 517	1.01 524	1.25 557	1.12 549	3.19 590	2.36 569	0.45 553	0.47 565	0.38 549	0.34 523	0.59 550	0.57 548

anonymity	0.80 499	0.66 382	1.29 127	0.59 531	0.75 556	0.67 412	0.52 487	0.95 477	0.71 418	0.94 532	0.70 455	0.67 398	0.87 521	0.71 324	1.35 523	0.64 566	0.62 576	0.58 564	1.44 603	0.60 553	0.65 557

PWCDC_ROB	0.72 469	1.06 522	2.09 383	0.47 477	0.36 439	0.78 480	0.26 266	0.98 495	1.34 561	0.61 416	2.07 571	0.64 377	0.61 462	0.83 347	0.71 434	0.31 539	0.14 375	0.15 412	0.12 275	0.60 553	0.21 366

Consistency-Raft	0.88 517	0.93 478	3.23 568	0.99 570	0.64 547	0.77 475	0.55 498	0.98 495	0.97 526	0.61 416	1.03 528	0.65 382	1.05 542	0.79 344	1.38 525	0.44 551	0.46 562	0.51 561	0.58 572	0.65 555	0.47 534

SPS-STEREO	1.07 540	1.13 532	2.88 530	0.65 542	0.69 552	0.99 528	0.68 533	1.05 538	0.87 506	1.36 567	1.23 543	1.46 566	0.94 532	1.87 495	1.72 543	0.66 567	0.61 575	0.58 564	0.57 569	0.65 555	0.77 567
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	0.77 491	1.23 548	2.15 399	0.67 544	0.59 535	0.78 480	0.38 421	0.90 425	0.70 408	0.61 416	0.69 445	1.01 528	0.67 481	1.02 368	0.73 441	0.45 553	0.34 539	0.87 576	0.51 560	0.67 557	0.46 533

GCST	0.72 469	1.10 527	2.15 399	1.11 577	0.59 535	0.62 355	0.19 81	0.75 290	0.53 238	0.56 354	0.63 399	0.47 288	0.31 249	1.11 379	0.33 259	0.75 573	0.45 560	0.84 575	0.64 579	0.69 558	0.54 544

DStereoFS	2.23 585	2.10 601	2.47 466	1.61 591	1.88 602	3.81 602	2.06 600	1.95 591	3.33 603	2.38 594	3.31 599	2.37 583	4.92 605	2.45 557	3.27 585	1.03 585	1.27 603	0.55 563	1.04 596	0.70 559	2.05 608

FACV-RUCA	0.58 385	0.40 246	1.78 251	0.43 446	1.67 598	0.48 151	0.28 309	0.69 247	0.62 331	0.40 198	0.53 308	0.33 185	0.63 470	0.40 155	0.31 233	0.13 347	0.11 299	0.62 567	0.12 275	0.70 559	0.98 581

DDUNet	0.77 491	1.12 529	1.88 311	0.76 551	0.69 552	0.84 500	0.43 446	0.85 384	0.65 364	0.67 459	0.75 472	0.91 504	0.52 420	1.03 370	0.57 397	0.54 559	0.37 544	0.95 582	0.52 562	0.71 561	0.57 548

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 536	1.67 579	2.32 432	0.47 477	0.39 463	1.47 560	0.95 560	0.95 477	0.91 517	0.84 517	0.94 513	1.05 537	0.60 453	2.95 585	0.72 438	0.41 549	0.72 589	0.32 537	0.55 563	0.74 562	1.22 594

SGM_RVC	1.89 579	0.92 472	2.50 474	0.96 569	0.93 569	1.63 569	1.37 587	1.52 575	12.43 615	1.85 581	1.69 564	2.40 585	1.74 580	2.81 582	1.71 542	0.53 557	0.47 565	0.42 552	0.47 553	0.74 562	0.74 563
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LE_ROB	4.43 606	1.35 564	9.38 608	2.79 607	3.93 607	2.43 595	3.46 610	2.68 600	11.19 614	11.66 618	4.73 609	5.26 607	10.46 616	4.50 605	9.49 615	0.82 576	0.69 585	1.34 596	0.98 594	0.75 564	0.76 566

StereoAnything_RVC	0.35 134	1.25 551	1.82 285	0.20 5	0.12 9	0.26 8	0.15 32	0.43 63	0.37 72	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 85	0.46 205	0.14 1	0.11 258	0.09 206	0.08 42	0.05 1	0.76 565	0.18 321

MFMNet_re	0.92 523	1.28 554	2.53 477	0.82 559	0.76 559	0.90 516	0.75 544	0.98 495	1.04 535	1.03 540	1.05 532	0.84 482	0.94 532	0.83 347	0.72 438	0.68 568	0.60 574	0.63 568	0.60 575	0.77 566	0.74 563

SGM+DAISY	1.83 578	1.43 566	3.81 581	0.87 560	1.01 575	2.38 594	2.53 606	1.36 566	1.75 579	2.92 602	3.22 598	2.65 587	2.93 594	2.22 538	3.10 582	0.72 570	0.69 585	0.63 568	0.62 576	0.77 566	0.98 581

WAO-7	1.48 569	1.63 575	2.49 470	0.93 565	0.75 556	1.72 574	1.10 573	1.84 588	1.96 588	1.43 574	2.54 584	1.97 576	1.61 576	3.06 587	2.08 557	0.69 569	0.66 578	0.94 581	0.74 583	0.80 568	0.69 560

Anonymous_2	0.74 481	0.32 174	1.65 198	0.33 297	0.30 367	0.67 412	0.32 377	0.69 247	0.46 165	0.48 262	0.41 206	0.84 482	0.58 446	0.51 244	0.40 312	0.32 540	0.38 548	1.43 599	3.69 616	0.80 568	0.27 443

DStereoO	0.99 530	0.66 382	1.67 204	0.75 550	0.99 573	0.73 452	1.33 585	0.94 463	0.91 517	0.70 474	1.06 533	0.75 446	1.75 581	0.95 360	2.39 570	1.20 593	0.41 558	0.48 558	0.59 574	0.85 570	0.60 552

SQANet	0.80 499	1.58 573	2.53 477	0.76 551	0.83 561	0.76 467	0.36 405	0.83 366	0.64 351	0.63 436	0.69 445	0.73 434	0.51 415	1.21 390	0.53 378	0.77 575	0.29 526	0.59 566	0.29 493	0.86 571	0.61 553

FADNet_RVC	0.81 507	1.14 534	2.42 452	0.30 218	0.24 281	0.71 439	0.24 222	0.95 477	0.61 313	0.44 223	0.56 342	0.59 352	0.42 349	1.52 432	0.68 427	0.94 580	0.96 597	0.28 524	1.00 595	0.90 572	1.36 597

MSAF-DinoV2	3.10 600	1.86 593	10.68 610	3.61 610	0.30 367	3.34 600	0.82 553	2.81 602	1.79 581	0.80 503	0.87 500	1.56 571	1.10 547	26.49 636	1.96 550	0.17 446	0.13 354	0.19 478	1.63 607	0.92 573	0.99 586

MultiAttention	2.38 588	0.50 308	1.93 335	1.80 596	2.56 605	10.86 615	2.30 602	1.22 555	0.80 486	0.62 427	1.16 540	1.13 548	0.56 434	16.09 624	1.18 507	0.20 483	0.09 206	0.43 554	1.62 606	0.94 574	1.58 602

DStereoSA	2.12 584	0.98 502	2.80 524	1.25 583	2.23 603	1.97 583	4.62 613	1.22 555	2.54 598	1.16 550	3.84 605	1.00 526	4.05 603	2.07 524	5.29 606	0.93 578	1.48 604	0.48 558	1.51 605	0.95 575	1.95 607

LCNet	0.54 353	0.37 219	1.78 251	0.92 564	0.22 248	0.96 524	0.30 341	0.59 194	0.58 284	0.51 294	0.55 330	0.41 229	0.76 504	0.84 349	0.26 166	0.09 84	0.06 23	0.12 288	0.18 413	0.98 576	0.39 517

testlalala_base	0.46 259	0.30 154	1.82 285	0.34 328	0.27 330	0.55 233	0.21 124	0.85 384	0.32 21	0.32 165	0.39 197	0.31 171	0.23 134	0.30 66	0.28 186	0.95 581	0.30 530	0.09 102	0.21 449	1.03 577	0.18 321

WAO-6	1.58 574	1.54 571	2.32 432	1.14 579	1.00 574	2.30 592	1.03 569	1.82 587	2.85 601	1.25 561	2.61 587	2.20 580	1.56 574	2.47 560	1.99 553	0.95 581	0.67 579	1.19 592	0.83 588	1.08 578	0.88 578

MonStereo1	1.98 582	1.01 513	1.78 251	1.19 580	1.04 578	3.58 601	0.61 517	1.53 576	1.93 587	1.39 571	3.37 600	2.23 582	10.80 617	2.84 583	1.25 516	1.04 586	0.38 548	0.96 583	0.57 569	1.10 579	1.00 588

ACVNet_1	1.33 558	1.91 596	4.03 587	1.09 575	0.88 564	1.19 554	0.66 527	1.24 559	1.17 550	0.94 532	0.96 516	3.09 591	1.04 541	2.37 543	1.11 497	1.04 586	0.48 568	1.03 587	0.48 554	1.12 580	0.83 570

RainbowNet	1.15 545	1.78 587	2.72 509	1.12 578	0.91 567	1.06 538	0.76 546	1.16 554	1.13 549	0.75 491	0.97 518	1.09 543	0.80 509	1.60 447	1.21 512	1.17 591	1.26 601	1.01 586	0.57 569	1.13 581	0.88 578

DispFullNet	1.67 575	2.10 601	5.22 596	1.53 590	8.90 610	0.86 506	0.31 354	0.96 482	0.96 525	1.37 570	1.01 524	1.13 548	1.98 585	1.51 430	0.91 463	0.54 559	0.31 532	1.18 589	0.63 578	1.13 581	0.80 569

Ntro	1.00 534	1.68 581	2.80 524	0.95 567	0.85 562	1.06 538	0.53 491	0.98 495	0.90 516	0.62 427	0.76 475	0.93 510	0.66 479	1.66 454	0.98 472	0.99 584	0.45 560	0.75 574	0.40 544	1.19 583	0.75 565

WAO-8	2.80 594	2.14 605	2.89 533	1.91 600	1.04 578	3.98 604	0.96 561	3.26 606	6.17 608	2.15 588	3.37 600	3.31 593	2.41 590	11.84 616	2.03 555	2.05 606	1.86 607	1.54 601	0.92 591	1.22 584	0.87 576

Venus	2.80 594	2.14 605	2.89 533	1.91 600	1.04 578	3.98 604	0.96 561	3.26 606	6.17 608	2.15 588	3.37 600	3.31 593	2.41 590	11.84 616	2.03 555	2.05 606	1.86 607	1.54 601	0.92 591	1.22 584	0.87 576

LVE	1.96 581	2.17 608	3.14 558	1.68 592	1.80 600	1.63 569	1.03 569	2.34 597	2.81 600	1.25 561	2.89 592	4.24 601	1.29 555	2.79 580	1.44 530	2.85 610	0.91 596	1.18 589	1.46 604	1.23 586	1.10 591

otaku	1.03 537	1.68 581	2.72 509	0.95 567	0.73 555	1.03 535	0.59 511	0.99 507	0.86 503	0.69 468	1.61 561	0.98 521	0.64 472	1.46 420	1.14 500	0.95 581	0.46 562	0.72 573	0.40 544	1.24 587	0.78 568

Dean	1.79 577	1.83 589	3.92 584	1.29 584	1.07 581	1.55 565	1.00 566	1.95 591	2.33 593	1.47 576	4.19 607	4.26 602	1.33 561	2.21 535	1.48 532	1.14 590	0.68 583	1.18 589	0.74 583	1.24 587	0.98 581

JetBlue	1.78 576	1.63 575	3.92 584	0.73 547	1.21 587	4.38 607	3.35 608	1.59 577	1.20 552	1.26 564	1.52 560	2.37 583	1.88 583	3.23 591	3.00 579	0.53 557	0.47 565	0.48 558	0.49 556	1.29 589	0.97 580

IMH-64-1	1.39 564	1.64 577	1.86 304	1.36 585	1.11 582	1.39 558	1.19 579	1.76 583	1.45 567	1.16 550	2.21 577	1.53 568	1.38 564	1.98 513	1.52 533	1.29 594	0.67 579	1.27 593	0.69 580	1.29 589	0.98 581

IMH-64	1.39 564	1.64 577	1.86 304	1.36 585	1.11 582	1.39 558	1.19 579	1.76 583	1.45 567	1.16 550	2.21 577	1.53 568	1.38 564	1.98 513	1.52 533	1.29 594	0.67 579	1.27 593	0.69 580	1.29 589	0.98 581

IMH	2.02 583	2.15 607	2.69 506	1.68 592	1.12 584	1.66 572	0.92 559	2.10 595	1.92 586	1.32 566	2.66 589	2.21 581	1.69 578	5.78 607	1.68 540	5.54 614	0.96 597	1.31 595	0.71 582	1.32 592	0.99 586

PWCK	1.49 570	1.90 595	3.22 567	1.09 575	0.54 522	1.71 573	1.73 595	1.49 573	1.53 570	1.44 575	1.80 566	1.82 574	1.30 557	3.34 593	1.76 545	1.07 588	0.56 572	0.97 584	0.58 572	1.38 593	0.65 557

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 559	1.70 583	2.50 474	0.56 520	0.40 473	2.15 590	0.99 563	1.24 559	1.26 556	1.02 539	1.10 536	1.29 558	0.88 525	3.10 589	1.08 491	1.66 602	0.83 593	0.68 571	0.88 590	1.57 594	1.80 606

MFN_U_SF_RVC	1.55 573	2.39 609	3.16 560	0.65 542	0.41 481	1.12 547	0.46 467	1.23 558	1.33 560	1.61 578	1.20 541	1.43 565	0.98 536	1.76 470	1.97 551	1.90 605	1.80 605	1.98 608	2.15 610	1.63 595	1.77 605

KSHMR	4.10 604	1.97 599	5.27 597	1.71 594	1.47 594	1.96 581	1.28 582	3.19 604	17.33 626	2.12 584	15.91 621	9.18 615	1.57 575	8.42 613	1.98 552	1.52 600	1.26 601	1.67 605	1.19 600	1.67 596	1.40 598

test_for_model	0.64 423	1.60 574	1.82 285	1.23 582	1.02 577	0.53 210	0.23 186	0.75 290	0.50 203	0.57 365	0.29 115	0.25 114	0.20 97	0.26 24	0.22 101	0.76 574	0.31 532	0.08 42	0.07 66	1.68 597	0.50 541

UNDER WATER	2.74 592	1.85 591	4.54 593	1.81 598	1.44 592	2.34 593	1.40 590	3.24 605	6.60 610	2.60 597	2.76 590	5.75 608	5.24 608	3.02 586	4.01 595	1.45 598	0.81 592	1.59 604	1.06 597	1.80 598	1.51 600

UNDER WATER-64	2.47 589	1.89 594	4.86 594	1.82 599	1.44 592	3.18 599	1.57 594	2.62 598	5.64 607	2.05 583	2.13 574	4.13 598	3.76 601	2.62 569	3.42 590	1.47 599	0.85 594	1.57 603	1.07 598	1.82 599	1.49 599

ACVNet-4b	1.93 580	1.85 591	4.10 589	1.07 572	0.86 563	1.15 551	0.53 491	1.06 539	1.12 547	0.64 446	1.09 535	1.99 577	0.70 488	2.20 534	9.86 617	5.62 615	0.41 558	1.03 587	0.55 563	1.86 600	0.85 573

notaker	2.66 591	2.07 600	3.31 572	2.61 606	1.43 590	1.76 576	1.11 574	2.76 601	1.79 581	2.26 591	11.53 619	3.96 597	4.29 604	3.09 588	2.76 577	1.55 601	0.88 595	1.70 606	1.07 598	2.00 601	1.35 596

ACVNet_2	1.42 567	1.81 588	3.23 568	1.08 573	0.92 568	1.32 555	0.85 554	1.49 573	1.69 576	1.19 559	1.73 565	2.13 579	1.03 540	2.50 562	1.40 528	0.91 577	0.53 570	1.00 585	0.55 563	2.11 602	0.85 573

JetRed	3.29 601	4.93 611	10.17 609	1.45 587	1.72 599	7.44 611	5.05 614	3.06 603	2.12 592	2.41 595	2.39 581	2.99 590	2.37 589	3.51 596	6.44 609	1.32 597	1.90 609	1.37 597	1.23 602	2.21 603	1.76 604

MADNet++	2.79 593	2.11 604	2.97 543	2.49 604	2.28 604	2.95 598	2.31 603	2.67 599	2.47 596	3.03 604	3.13 597	2.70 588	2.92 593	4.10 601	4.48 600	2.68 609	2.24 613	3.04 615	2.44 612	2.37 604	2.34 609

IGEV-RUCA	2.28 586	0.30 154	1.15 101	0.40 424	1.86 601	2.06 588	1.90 597	1.36 566	1.80 583	3.70 607	3.76 603	5.02 606	8.19 614	2.12 530	1.63 538	0.25 519	0.76 590	2.72 612	1.91 608	2.39 605	2.36 610

TorneroNet	5.50 608	1.92 597	3.16 560	1.47 589	1.25 589	14.07 617	1.06 571	4.90 611	20.99 631	10.17 614	16.48 623	11.88 620	6.93 611	3.34 593	4.20 598	1.30 596	0.69 585	1.45 600	0.86 589	2.61 606	1.20 593

SuperB	1.15 545	1.14 534	5.43 599	0.36 363	0.26 316	0.81 492	0.89 557	0.88 413	1.17 550	0.67 459	0.68 436	0.63 368	1.39 566	1.74 467	3.37 589	0.15 410	0.12 330	0.17 452	0.16 381	2.80 607	0.25 426

ktn	4.35 605	2.10 601	2.89 533	1.80 596	1.49 596	2.13 589	1.41 592	2.26 596	12.72 616	11.41 617	16.43 622	11.15 618	3.75 600	4.36 604	3.18 584	1.82 604	0.98 599	1.73 607	1.21 601	2.97 608	1.27 595

TorneroNet-64	2.65 590	1.83 589	3.30 570	1.46 588	1.20 586	3.89 603	0.99 563	3.51 610	6.71 611	2.56 596	4.60 608	4.22 599	3.85 602	3.33 592	3.14 583	1.19 592	0.65 577	1.39 598	0.79 587	3.31 609	1.15 592

tt	4.93 607	0.27 105	4.20 590	2.29 603	1.58 597	10.20 614	16.97 621	9.42 619	5.02 606	1.67 579	1.28 546	4.68 604	5.03 607	3.37 595	5.92 607	6.16 616	9.47 624	2.82 613	3.18 614	3.60 610	1.53 601

BEATNet-Init1	12.10 616	11.19 616	27.29 634	2.99 608	3.51 606	21.84 630	11.10 617	14.34 624	13.83 621	20.34 627	20.33 628	26.35 637	20.03 625	19.06 628	14.80 624	1.74 603	1.81 606	2.05 609	2.49 613	3.69 611	3.12 612

DGTPSM_ROB	8.89 614	5.62 612	12.25 612	5.92 612	11.32 613	8.54 612	24.18 624	6.40 614	13.49 617	5.15 609	11.46 617	6.19 611	10.92 618	7.00 611	13.72 620	4.47 612	7.65 618	3.92 616	7.45 620	4.38 612	7.87 619

DGSMNet	2.89 596	0.63 364	3.18 563	3.43 609	4.17 609	2.57 596	6.98 616	0.97 491	0.83 497	0.56 354	1.86 568	0.79 463	0.62 467	1.64 452	1.39 526	4.61 613	5.01 617	5.17 618	4.71 617	4.44 613	4.19 614

USTest	8.10 612	7.17 615	8.96 607	9.25 615	9.05 611	15.27 618	23.78 623	9.96 620	9.47 613	5.94 612	6.75 611	7.80 613	7.48 612	8.83 615	11.21 619	2.21 608	3.56 614	2.86 614	3.20 615	5.02 614	4.16 613

DPSMNet_ROB	9.48 615	5.64 613	13.01 616	8.82 614	11.82 614	8.54 612	24.20 625	6.41 615	13.65 620	5.32 611	11.47 618	6.33 612	10.92 618	7.69 612	13.89 621	7.25 622	8.19 620	5.06 617	7.78 621	5.31 615	8.26 620

TCMNet-wrong-test	5.51 609	6.62 614	6.20 602	13.02 620	11.90 615	7.14 610	5.53 615	6.99 616	1.44 566	2.65 598	3.10 596	8.37 614	5.95 610	4.75 606	6.05 608	3.07 611	0.98 599	2.38 611	1.99 609	6.62 616	5.43 616

HanzoNet	7.64 611	2.86 610	5.05 595	7.01 613	3.97 608	2.18 591	1.34 586	3.37 609	4.05 604	13.17 619	10.58 613	10.73 617	16.52 623	8.45 614	10.51 618	10.48 623	9.72 625	5.59 619	13.46 624	6.84 617	6.83 618

DPSM_ROB	12.34 617	11.21 618	12.51 613	12.91 618	12.80 617	19.84 627	28.28 630	14.38 625	14.28 622	10.58 615	11.26 615	12.03 621	11.85 621	13.15 622	15.34 625	7.11 620	8.31 621	6.50 621	7.35 618	8.84 618	8.31 621

DPSM	12.34 617	11.21 618	12.51 613	12.91 618	12.80 617	19.84 627	28.28 630	14.38 625	14.28 622	10.58 615	11.26 615	12.03 621	11.85 621	13.15 622	15.34 625	7.11 620	8.31 621	6.50 621	7.35 618	8.84 618	8.31 621

PML	23.15 625	16.83 620	7.78 605	5.49 611	9.93 612	51.13 639	104.50 640	5.76 613	13.62 619	37.30 640	105.93 640	30.86 638	23.50 630	12.07 618	7.87 613	6.30 617	2.12 612	6.32 620	2.43 611	10.44 620	2.90 611

DPSimNet_ROB	17.97 622	20.20 628	24.98 629	17.62 621	15.92 620	21.53 629	21.00 622	13.70 622	15.61 624	23.89 637	14.69 620	22.87 628	24.58 637	12.70 621	14.56 622	18.48 630	12.91 626	20.21 630	12.05 622	17.76 621	14.17 624

FlowAnything	24.85 630	22.54 631	25.10 630	26.11 629	25.76 626	39.86 635	57.00 633	28.89 636	28.87 639	21.31 634	22.68 635	24.22 632	23.87 631	26.39 634	30.89 638	14.26 625	16.78 632	13.10 626	14.90 630	17.78 622	16.69 625

CasAABBNet	24.81 629	22.53 630	24.83 628	26.08 626	25.74 625	39.86 635	57.06 635	28.87 635	28.83 638	21.16 632	22.54 633	24.22 632	23.89 635	26.38 631	30.87 634	14.25 624	16.71 628	13.09 623	14.81 626	17.78 622	16.71 626

RAFT-FEzeroshot	24.80 627	22.55 632	24.73 626	26.10 627	25.76 626	39.84 633	57.07 636	28.84 633	28.79 636	21.14 629	22.48 631	24.18 630	23.88 632	26.38 631	30.87 634	14.26 625	16.71 628	13.09 623	14.82 627	17.79 624	16.72 627

RAFT-FE	24.80 627	22.55 632	24.73 626	26.10 627	25.76 626	39.84 633	57.07 636	28.84 633	28.79 636	21.14 629	22.48 631	24.18 630	23.88 632	26.38 631	30.87 634	14.26 625	16.71 628	13.09 623	14.82 627	17.79 624	16.72 627

Selective-RAFT-Error	24.87 631	22.59 634	25.14 631	26.13 630	25.82 629	39.93 637	57.03 634	28.97 637	28.95 640	21.21 633	22.65 634	24.25 634	23.98 636	26.43 635	30.83 633	14.27 628	16.71 628	13.10 626	14.82 627	17.82 626	16.76 629

LSM0	26.58 632	22.63 635	25.88 632	30.13 631	52.21 639	39.94 638	56.74 632	28.97 637	28.72 635	21.14 629	22.26 630	24.43 635	23.88 632	26.54 637	30.87 634	14.32 629	16.55 627	13.12 628	14.71 625	17.92 627	20.60 631

WQFJA1++	2.30 587	0.22 42	6.03 601	1.08 573	1.15 585	0.29 15	0.14 19	0.39 34	0.24 2	13.61 620	0.19 31	3.34 595	0.17 44	0.33 94	0.24 139	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.07 66	18.19 628	0.14 215

LRCNet_RVC	13.74 621	19.30 621	12.75 615	19.46 623	12.69 616	1.86 577	0.41 435	12.33 621	1.05 536	15.77 622	18.83 627	12.62 623	8.70 615	12.21 619	9.62 616	22.22 631	8.37 623	25.85 632	24.01 632	19.32 629	17.44 630

HaxPig	19.86 623	22.40 629	22.34 623	17.95 622	17.95 621	11.77 616	11.89 618	16.02 627	15.89 625	21.10 628	21.41 629	18.74 627	18.39 624	20.08 629	19.69 627	23.63 635	23.22 633	24.06 631	23.69 631	23.00 630	23.95 632

MEDIAN_ROB	23.96 626	27.05 636	26.39 633	22.16 624	22.13 623	16.12 620	13.97 619	20.24 628	20.05 627	25.50 638	25.31 636	22.96 629	22.63 629	24.39 630	23.24 631	28.20 636	27.23 637	28.62 633	27.75 635	27.50 631	27.76 635

xxxxx1	28.96 634	20.11 625	14.07 618	49.74 632	39.15 634	18.98 621	26.64 626	21.94 629	20.21 628	16.45 623	17.48 624	18.36 624	21.56 626	16.21 625	20.88 628	23.07 632	26.55 634	66.40 638	78.70 638	30.27 632	32.51 637

tt_ll	28.96 634	20.11 625	14.07 618	49.74 632	39.15 634	18.98 621	26.64 626	21.94 629	20.21 628	16.45 623	17.48 624	18.36 624	21.56 626	16.21 625	20.88 628	23.07 632	26.55 634	66.40 638	78.70 638	30.27 632	32.51 637

ff	28.96 634	20.11 625	14.07 618	49.74 632	39.15 634	18.98 621	26.64 626	21.94 629	20.21 628	16.45 623	17.48 624	18.36 624	21.56 626	16.21 625	20.88 628	23.07 632	26.55 634	66.40 638	78.70 638	30.27 632	32.51 637

AVERAGE_ROB	26.93 633	30.34 637	29.27 635	25.82 625	25.34 624	19.48 626	15.17 620	23.55 632	23.00 634	28.45 639	27.87 637	26.25 636	25.86 638	26.96 638	25.55 632	31.30 637	30.07 638	31.76 634	30.81 636	30.79 635	30.93 636

RSGM-EC	41.56 637	31.72 638	19.92 621	51.66 635	47.86 637	38.70 631	61.61 638	33.83 639	22.80 632	23.45 635	29.29 638	43.76 639	35.31 639	66.76 639	70.17 639	66.40 639	37.60 639	48.67 636	25.68 633	48.86 636	27.21 633

acva	41.56 637	31.72 638	19.92 621	51.66 635	47.86 637	38.70 631	61.61 638	33.83 639	22.80 632	23.45 635	29.29 638	43.76 639	35.31 639	66.76 639	70.17 639	66.40 639	37.60 639	48.67 636	25.68 633	48.86 636	27.21 633

DLNR_Zeroshot_test	13.43 619	19.94 623	23.55 625	121.61 638	35.03 633	0.46 135	0.15 32	8.02 617	0.35 43	0.28 140	0.37 179	0.26 129	0.17 44	0.76 335	0.29 201	6.42 618	0.26 515	0.09 102	0.38 538	50.13 638	0.18 321

DLNR-FE	13.43 619	20.01 624	23.53 624	121.73 639	33.87 632	0.46 135	0.15 32	8.09 618	0.35 43	0.28 140	0.37 179	0.26 129	0.17 44	0.75 331	0.29 201	6.68 619	0.26 515	0.09 102	0.38 538	50.82 639	0.18 321

Anonymous_1	22.91 624	11.20 617	12.13 611	12.75 617	26.28 630	19.43 625	27.92 629	14.08 623	13.61 618	14.96 621	10.58 613	11.26 619	11.19 620	12.55 620	14.57 623	38.28 638	7.88 619	34.96 635	63.99 637	89.57 640	10.94 623

test_example2	115.39 639	123.23 640	94.57 638	115.52 637	123.55 640	101.63 640	114.33 641	53.41 641	99.48 641	134.90 641	135.05 641	85.83 641	85.11 641	111.32 641	106.15 641	152.55 641	205.26 641	99.78 641	114.96 641	140.96 641	110.20 640

ccccc		297.21 641		374.70 640	380.44 641	203.92 641		216.32 642		203.37 642		215.01 642		312.78 642		412.57 642	356.13 642	256.09 642	227.69 642	428.88 642

ASD4		19.65 622

Low-res two-view benchmark