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

BPD-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.22 2	0.32 46	0.20 87	0.16 3	0.22 64	0.20 1	0.22 16	0.14 1	0.18 11	0.15 1	0.14 2	0.25 2	0.22 36	0.10 13	0.09 25	0.14 104	0.13 166	0.10 6	0.10 37

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 3	0.25 16	0.31 26	0.16 12	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 4	0.17 10	0.22 39	0.14 2	0.32 26	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 16	0.25 16	0.30 11	0.16 12	0.23 29	0.20 33	0.22 4	0.15 4	0.18 5	0.16 8	0.20 27	0.19 34	0.26 3	0.21 22	0.13 74	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.21 1	0.32 46	0.23 181	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 16	0.24 37	0.18 11	0.17 5	0.11 1	0.35 50	0.20 13	0.11 29	0.09 25	0.15 148	0.14 199	0.10 6	0.10 37

LG-Stereo_L2	0.18 4	0.13 3	0.28 46	0.30 11	0.19 60	0.20 12	0.18 12	0.30 13	0.21 14	0.18 5	0.15 3	0.19 21	0.18 25	0.33 38	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.13 69	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.13 3	0.28 46	0.30 11	0.20 87	0.20 12	0.19 20	0.27 8	0.19 9	0.15 2	0.15 3	0.18 15	0.17 16	0.33 38	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.13 3	0.27 33	0.33 61	0.17 23	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 5	0.14 1	0.23 49	0.15 6	0.31 20	0.20 13	0.12 40	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.27 33	0.34 82	0.15 2	0.27 78	0.17 3	0.28 9	0.14 3	0.18 5	0.14 1	0.23 49	0.15 6	0.32 26	0.20 13	0.11 29	0.09 25	0.13 69	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MatchStereo	0.19 9	0.14 16	0.23 3	0.27 2	0.15 2	0.18 7	0.21 53	0.32 20	0.28 45	0.20 10	0.35 104	0.18 15	0.17 16	0.31 20	0.24 79	0.14 116	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.10 37

MonSter++	0.19 9	0.14 16	0.24 9	0.30 11	0.19 60	0.27 78	0.19 20	0.31 16	0.24 28	0.21 17	0.20 15	0.29 78	0.19 34	0.29 10	0.21 22	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 9	0.13 3	0.25 16	0.31 26	0.16 12	0.19 9	0.17 3	0.42 80	0.24 28	0.23 30	0.21 18	0.17 5	0.16 13	0.45 126	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 83

S2M2_XL	0.19 9	0.18 120	0.27 33	0.27 2	0.20 87	0.15 2	0.16 2	0.22 4	0.15 4	0.21 17	0.26 48	0.17 5	0.17 16	0.24 1	0.21 22	0.17 290	0.16 391	0.15 148	0.13 166	0.15 204	0.12 131
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 9	0.14 16	0.29 53	0.34 82	0.16 12	0.26 64	0.17 3	0.32 20	0.20 12	0.21 17	0.15 3	0.23 49	0.20 44	0.32 26	0.20 13	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.09 10	0.12 62	0.11 83

dual_stereo	0.19 9	0.14 16	0.24 9	0.31 26	0.16 12	0.16 3	0.20 33	0.29 11	0.20 12	0.23 30	0.20 15	0.22 39	0.14 2	0.52 189	0.24 79	0.13 74	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

BridgeDepth_RVC	0.20 15	0.14 16	0.24 9	0.26 1	0.15 2	0.35 186	0.17 3	0.40 68	0.22 16	0.21 17	0.21 18	0.20 27	0.24 88	0.33 38	0.25 104	0.13 74	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.12 62	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 15	0.13 3	0.26 24	0.30 11	0.19 60	0.23 29	0.18 12	0.36 40	0.26 37	0.20 10	0.23 29	0.27 70	0.16 13	0.30 16	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 15	0.14 16	0.23 3	0.30 11	0.17 23	0.29 108	0.20 33	0.39 58	0.22 16	0.22 26	0.21 18	0.26 63	0.20 44	0.30 16	0.20 13	0.13 74	0.12 222	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

252Zero-FE	0.20 15	0.15 38	0.26 24	0.33 61	0.19 60	0.23 29	0.18 12	0.41 75	0.34 89	0.22 26	0.21 18	0.19 21	0.18 25	0.28 8	0.22 36	0.14 116	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

MonStereo	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 26	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 83	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 15	0.13 3	0.27 33	0.33 61	0.18 40	0.17 6	0.21 53	0.32 20	0.23 23	0.25 43	0.34 98	0.22 39	0.24 88	0.27 6	0.21 22	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 26	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 83	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

IGEV	0.20 15	0.12 2	0.23 3	0.31 26	0.20 87	0.23 29	0.19 20	0.40 68	0.29 55	0.22 26	0.34 98	0.20 27	0.15 6	0.31 20	0.19 5	0.11 29	0.10 63	0.12 32	0.10 60	0.10 6	0.10 37

MLG-Stereo_test3	0.20 15	0.13 3	0.27 33	0.33 61	0.17 23	0.38 217	0.18 12	0.30 13	0.19 9	0.24 37	0.15 3	0.26 63	0.17 16	0.32 26	0.21 22	0.13 74	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.10 37

MonSter	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 26	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 83	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.38 71	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

LCMNet	0.21 25	0.14 16	0.25 16	0.30 11	0.20 87	0.26 64	0.19 20	0.38 53	0.43 161	0.21 17	0.21 18	0.27 70	0.17 16	0.36 53	0.23 65	0.12 40	0.11 162	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

BridgeDepth	0.21 25	0.14 16	0.26 24	0.34 82	0.14 1	0.40 228	0.27 137	0.28 9	0.22 16	0.18 5	0.19 13	0.28 76	0.29 161	0.32 26	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.11 22	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 25	0.19 159	0.29 53	0.31 26	0.17 23	0.25 56	0.23 82	0.36 40	0.28 45	0.27 64	0.24 36	0.18 15	0.21 54	0.40 84	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.10 37

asd	0.21 25	0.18 120	0.29 53	0.32 46	0.18 40	0.27 78	0.22 64	0.35 36	0.22 16	0.31 86	0.22 27	0.19 21	0.21 54	0.44 122	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.11 22	0.09 4

4.5_new	0.21 25	0.20 200	0.29 53	0.30 11	0.17 23	0.24 41	0.26 120	0.32 20	0.28 45	0.32 100	0.28 64	0.19 21	0.17 16	0.29 10	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 25	0.20 200	0.29 53	0.30 11	0.17 23	0.24 41	0.26 120	0.32 20	0.28 45	0.32 100	0.28 64	0.19 21	0.17 16	0.29 10	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.09 4

4w-stereo	0.21 25	0.19 159	0.31 78	0.31 26	0.17 23	0.29 108	0.19 20	0.31 16	0.21 14	0.31 86	0.24 36	0.20 27	0.24 88	0.41 94	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.11 22	0.09 4

2.5w	0.21 25	0.18 120	0.31 78	0.32 46	0.18 40	0.31 139	0.25 105	0.31 16	0.23 23	0.28 68	0.35 104	0.18 15	0.17 16	0.39 77	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.11 22	0.09 4

2.75w_new	0.21 25	0.18 120	0.28 46	0.29 7	0.17 23	0.23 29	0.34 261	0.36 40	0.28 45	0.34 109	0.26 48	0.17 5	0.22 66	0.36 53	0.23 65	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

111111	0.21 25	0.14 16	0.27 33	0.37 156	0.22 139	0.21 18	0.19 20	0.43 92	0.27 39	0.20 10	0.20 15	0.29 78	0.14 2	0.41 94	0.22 36	0.14 116	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.12 62	0.12 131

LG-G_1	0.21 25	0.13 3	0.30 65	0.34 82	0.16 12	0.52 297	0.17 3	0.34 33	0.18 7	0.21 17	0.21 18	0.26 63	0.19 34	0.37 62	0.20 13	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.09 10	0.11 22	0.10 37

LG-G	0.21 25	0.13 3	0.30 65	0.34 82	0.16 12	0.52 297	0.17 3	0.34 33	0.18 7	0.21 17	0.21 18	0.26 63	0.19 34	0.37 62	0.20 13	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.09 10	0.11 22	0.10 37

StereoAnything_RVC	0.21 25	0.68 559	0.39 198	0.28 5	0.15 2	0.23 29	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.22 66	0.30 16	0.18 1	0.16 244	0.09 25	0.12 32	0.08 1	0.16 249	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 25	0.15 38	0.27 33	0.37 156	0.19 60	0.22 21	0.18 12	0.42 80	0.35 102	0.22 26	0.28 64	0.24 56	0.18 25	0.27 6	0.22 36	0.12 40	0.09 25	0.12 32	0.10 60	0.12 62	0.10 37

AdaDepth	0.22 39	0.17 93	0.32 91	0.37 156	0.18 40	0.34 176	0.22 64	0.33 31	0.23 23	0.21 17	0.21 18	0.20 27	0.20 44	0.56 222	0.21 22	0.10 13	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.11 22	0.12 131

qwe	0.22 39	0.18 120	0.28 46	0.31 26	0.18 40	0.29 108	0.21 53	0.38 53	0.32 77	0.35 119	0.30 76	0.20 27	0.20 44	0.43 112	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 62	0.09 4

2.25w	0.22 39	0.18 120	0.31 78	0.31 26	0.18 40	0.31 139	0.18 12	0.32 20	0.31 64	0.31 86	0.37 115	0.20 27	0.22 66	0.45 126	0.24 79	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

4.25_new	0.22 39	0.21 238	0.32 91	0.32 46	0.18 40	0.31 139	0.27 137	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 44	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

4.5w_new	0.22 39	0.21 238	0.32 91	0.32 46	0.18 40	0.31 139	0.27 137	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 44	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 39	0.21 238	0.32 91	0.32 46	0.18 40	0.31 139	0.27 137	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 44	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

3.75w	0.22 39	0.17 93	0.30 65	0.31 26	0.19 60	0.43 253	0.24 97	0.35 36	0.24 28	0.31 86	0.27 54	0.17 5	0.22 66	0.37 62	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 39	0.18 120	0.29 53	0.30 11	0.18 40	0.27 78	0.23 82	0.37 44	0.28 45	0.31 86	0.26 48	0.22 39	0.26 117	0.50 174	0.24 79	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

2w_stereo	0.22 39	0.18 120	0.30 65	0.32 46	0.16 12	0.28 96	0.38 346	0.38 53	0.35 102	0.32 100	0.33 89	0.17 5	0.18 25	0.29 10	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.12 62	0.10 37

monsterstereo	0.22 39	0.14 16	0.26 24	0.34 82	0.18 40	0.21 18	0.20 33	0.37 44	0.35 102	0.33 106	0.40 126	0.19 21	0.18 25	0.45 126	0.21 22	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 102	0.08 1

monsters	0.22 39	0.14 16	0.26 24	0.31 26	0.19 60	0.23 29	0.19 20	0.44 98	0.33 83	0.36 124	0.30 76	0.16 3	0.18 25	0.43 112	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

SGD-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.27 33	0.31 26	0.15 2	0.29 108	0.20 33	0.37 44	0.29 55	0.24 37	0.29 74	0.21 37	0.27 128	0.36 53	0.25 104	0.16 244	0.09 25	0.13 69	0.10 60	0.13 102	0.10 37

GREAT-IGEV	0.22 39	0.15 38	0.31 78	0.29 7	0.22 139	0.21 18	0.26 120	0.33 31	0.31 64	0.20 10	0.30 76	0.22 39	0.22 66	0.47 149	0.22 36	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 102	0.10 37
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.26 24	0.33 61	0.20 87	0.61 366	0.21 53	0.30 13	0.31 64	0.23 30	0.19 13	0.18 15	0.18 25	0.41 94	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.11 83

WQFJA1++	0.23 53	0.15 38	0.27 33	0.30 11	0.21 114	0.31 139	0.18 12	0.36 40	0.17 6	0.25 43	0.30 76	0.29 78	0.28 145	0.40 84	0.22 36	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.42 539	0.11 83

GEAStereo	0.23 53	0.16 61	0.30 65	0.33 61	0.25 242	0.36 197	0.30 185	0.42 80	0.28 45	0.26 49	0.28 64	0.24 56	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.18 325	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.14 148	0.12 131

GSStereo	0.23 53	0.16 61	0.30 65	0.33 61	0.25 242	0.36 197	0.30 185	0.42 80	0.27 39	0.30 83	0.28 64	0.23 49	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.16 244	0.09 25	0.12 32	0.10 60	0.14 148	0.12 131

Zero-FE251	0.23 53	0.16 61	0.30 65	0.33 61	0.20 87	0.44 261	0.19 20	0.37 44	0.25 35	0.27 64	0.29 74	0.38 145	0.24 88	0.32 26	0.22 36	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.11 22	0.10 37

3.25w_new	0.23 53	0.17 93	0.32 91	0.31 26	0.17 23	0.43 253	0.20 33	0.37 44	0.30 59	0.37 131	0.28 64	0.22 39	0.25 100	0.42 103	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 53	0.17 93	0.32 91	0.31 26	0.17 23	0.43 253	0.20 33	0.37 44	0.30 59	0.37 131	0.28 64	0.22 39	0.25 100	0.42 103	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 53	0.16 61	0.32 91	0.39 215	0.21 114	0.18 7	0.21 53	0.34 33	0.26 37	0.28 68	0.51 174	0.28 76	0.29 161	0.26 3	0.24 79	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.14 148	0.12 131

AIO_rvc	0.23 53	0.16 61	0.32 91	0.34 82	0.19 60	0.26 64	0.33 246	0.40 68	0.22 16	0.26 49	0.24 36	0.34 112	0.15 6	0.51 182	0.24 79	0.12 40	0.09 25	0.13 69	0.10 60	0.12 62	0.10 37

AIO_test	0.23 53	0.16 61	0.28 46	0.34 82	0.20 87	0.30 121	0.39 368	0.38 53	0.25 35	0.25 43	0.28 64	0.32 96	0.22 66	0.38 71	0.25 104	0.12 40	0.09 25	0.13 69	0.10 60	0.12 62	0.09 4

IGEV-Stereo+	0.23 53	0.14 16	0.26 24	0.32 46	0.19 60	0.12 1	0.17 3	0.29 11	0.29 55	0.21 17	0.15 3	0.22 39	0.22 66	0.40 84	0.22 36	0.14 116	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.15 204	0.86 588

DispViT+	0.24 63	0.21 238	0.36 148	0.36 138	0.23 181	0.24 41	0.19 20	0.39 58	0.33 83	0.31 86	0.24 36	0.21 37	0.20 44	0.37 62	0.35 261	0.17 290	0.12 222	0.13 69	0.11 95	0.16 249	0.12 131

VIP-Stereo	0.24 63	0.17 93	0.29 53	0.32 46	0.21 114	0.64 392	0.19 20	0.31 16	0.37 126	0.23 30	0.30 76	0.27 70	0.19 34	0.47 149	0.22 36	0.12 40	0.09 25	0.13 69	0.09 10	0.12 62	0.09 4

gasm-f	0.24 63	0.16 61	0.27 33	0.33 61	0.25 242	0.25 56	0.36 308	0.42 80	0.28 45	0.26 49	0.35 104	0.24 56	0.30 179	0.36 53	0.23 65	0.18 325	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.15 204	0.12 131

3w_stereo	0.24 63	0.20 200	0.37 166	0.33 61	0.16 12	0.32 157	0.42 404	0.41 75	0.38 133	0.31 86	0.27 54	0.16 3	0.26 117	0.34 44	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 62	0.11 83

1w_stereo	0.24 63	0.15 38	0.29 53	0.34 82	0.18 40	0.31 139	0.41 394	0.40 68	0.43 161	0.31 86	0.38 118	0.17 5	0.24 88	0.45 126	0.23 65	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

LG-Stereo	0.24 63	0.18 120	0.40 209	0.39 215	0.20 87	0.22 21	0.27 137	0.32 20	0.36 110	0.26 49	0.44 139	0.22 39	0.16 13	0.37 62	0.27 150	0.11 29	0.12 222	0.16 177	0.15 231	0.13 102	0.09 4

HUF	0.24 63	0.16 61	0.33 106	0.32 46	0.18 40	0.25 56	0.40 379	0.42 80	0.34 89	0.25 43	0.23 29	0.32 96	0.28 145	0.34 44	0.24 79	0.13 74	0.10 63	0.13 69	0.09 10	0.12 62	0.10 37

GIP-stereo	0.24 63	0.18 120	0.30 65	0.37 156	0.24 211	0.26 64	0.20 33	0.46 107	0.36 110	0.24 37	0.39 121	0.35 124	0.20 44	0.31 20	0.21 22	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.12 62	0.11 83

RAStereo	0.24 63	0.17 93	0.29 53	0.40 257	0.21 114	0.23 29	0.26 120	0.42 80	0.45 177	0.23 30	0.34 98	0.30 86	0.19 34	0.34 44	0.25 104	0.15 188	0.12 222	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.11 83

IGEV++	0.24 63	0.17 93	0.31 78	0.38 186	0.22 139	0.24 41	0.22 64	0.50 125	0.23 23	0.28 68	0.35 104	0.30 86	0.22 66	0.31 20	0.28 173	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.13 102	0.13 180

Selective-IGEV	0.24 63	0.18 120	0.35 140	0.35 118	0.19 60	0.27 78	0.25 105	0.55 153	0.23 23	0.27 64	0.25 44	0.34 112	0.19 34	0.58 255	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.12 62	0.10 37

zero-FE	0.25 74	0.15 38	0.30 65	0.35 118	0.29 376	0.19 9	0.20 33	0.35 36	0.31 64	0.26 49	0.27 54	0.29 78	0.29 161	0.33 38	0.24 79	0.17 290	0.10 63	0.14 104	0.10 60	0.64 575	0.12 131

GASTEREO	0.25 74	0.16 61	0.32 91	0.40 257	0.20 87	0.22 21	0.30 185	0.43 92	0.31 64	0.37 131	0.33 89	0.22 39	0.35 220	0.41 94	0.23 65	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.12 62	0.11 83

MSCF	0.25 74	0.16 61	0.33 106	0.39 215	0.20 87	0.20 12	0.31 213	0.43 92	0.31 64	0.36 124	0.33 89	0.23 49	0.35 220	0.36 53	0.23 65	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.13 102	0.11 83

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 74	0.31 438	0.24 9	0.51 481	0.19 60	0.29 108	0.22 64	0.40 68	0.37 126	0.26 49	0.24 36	0.24 56	0.31 187	0.44 122	0.22 36	0.14 116	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.14 148	0.10 37

IGEV-RUCA	0.25 74	0.16 61	0.34 125	0.39 215	0.27 322	0.33 165	0.20 33	0.38 53	0.36 110	0.26 49	0.31 87	0.25 62	0.21 54	0.48 160	0.24 79	0.20 380	0.11 162	0.13 69	0.10 60	0.17 286	0.15 256

fffft	0.25 74	0.17 93	0.37 166	0.36 138	0.22 139	0.28 96	0.36 308	0.42 80	0.24 28	0.36 124	0.23 29	0.27 70	0.22 66	0.52 189	0.27 150	0.12 40	0.09 25	0.16 177	0.12 129	0.12 62	0.12 131
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 74	0.18 120	0.34 125	0.37 156	0.18 40	0.28 96	0.30 185	0.48 114	0.27 39	0.29 76	0.30 76	0.32 96	0.17 16	0.52 189	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.10 37

RSM++	0.25 74	0.18 120	0.34 125	0.36 138	0.20 87	0.28 96	0.30 185	0.51 128	0.32 77	0.25 43	0.22 27	0.37 137	0.21 54	0.50 174	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.12 129	0.14 148	0.10 37

RSM	0.25 74	0.18 120	0.33 106	0.36 138	0.20 87	0.27 78	0.34 261	0.51 128	0.27 39	0.26 49	0.23 29	0.39 152	0.21 54	0.56 222	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.14 148	0.10 37

MoCha-V2	0.25 74	0.15 38	0.29 53	0.40 257	0.18 40	0.27 78	0.26 120	0.49 117	0.27 39	0.36 124	0.27 54	0.33 108	0.35 220	0.49 167	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.11 83

EGLCR-Stereo	0.25 74	0.16 61	0.33 106	0.34 82	0.20 87	0.35 186	0.20 33	0.52 138	0.36 110	0.28 68	0.27 54	0.41 170	0.18 25	0.45 126	0.26 132	0.14 116	0.10 63	0.16 177	0.14 199	0.13 102	0.11 83

NLSM3	0.26 85	0.16 61	0.30 65	0.38 186	0.21 114	0.34 176	0.27 137	0.57 163	0.47 185	0.28 68	0.35 104	0.29 78	0.24 88	0.42 103	0.27 150	0.12 40	0.10 63	0.16 177	0.15 231	0.12 62	0.10 37

DDF-Stereo	0.26 85	0.15 38	0.30 65	0.36 138	0.29 376	0.19 9	0.20 33	0.32 20	0.31 64	0.26 49	0.26 48	0.29 78	0.29 161	0.38 71	0.24 79	0.17 290	0.10 63	0.14 104	0.10 60	0.70 578	0.12 131

Replicate-Monster	0.26 85	0.15 38	1.07 530	0.30 11	0.17 23	0.38 217	0.19 20	0.43 92	0.39 143	0.23 30	0.21 18	0.23 49	0.21 54	0.45 126	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 226

S2M2_L	0.26 85	0.22 281	0.33 106	0.31 26	0.25 242	0.24 41	0.13 1	0.35 36	0.41 149	0.25 43	0.36 110	0.30 86	0.25 100	0.30 16	0.26 132	0.22 423	0.19 449	0.17 222	0.19 377	0.21 386	0.18 341
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 85	0.18 120	0.34 125	0.35 118	0.24 211	0.23 29	0.28 159	0.51 128	0.36 110	0.31 86	0.36 110	0.37 137	0.20 44	0.57 235	0.22 36	0.13 74	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.16 249	0.12 131

SCV	0.26 85	0.19 159	0.33 106	0.35 118	0.21 114	0.27 78	0.34 261	0.56 156	0.28 45	0.24 37	0.28 64	0.37 137	0.23 78	0.49 167	0.22 36	0.18 325	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.15 204	0.11 83

castereo++	0.26 85	0.16 61	0.26 24	0.33 61	0.19 60	0.75 437	0.20 33	0.37 44	0.47 185	0.23 30	0.23 29	0.35 124	0.28 145	0.39 77	0.19 5	0.14 116	0.09 25	0.14 104	0.09 10	0.11 22	0.10 37

SMoEStereo_RVC	0.26 85	0.19 159	0.35 140	0.35 118	0.22 139	0.36 197	0.32 236	0.39 58	0.34 89	0.37 131	0.30 76	0.33 108	0.24 88	0.53 198	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.16 177	0.12 129	0.12 62	0.11 83

mms	0.26 85	0.21 238	0.33 106	0.37 156	0.25 242	0.30 121	0.33 246	0.40 68	0.32 77	0.28 68	0.34 98	0.34 112	0.20 44	0.45 126	0.26 132	0.12 40	0.11 162	0.16 177	0.12 129	0.14 148	0.11 83

ours_stereo	0.26 85	0.21 238	0.33 106	0.38 186	0.23 181	0.30 121	0.33 246	0.42 80	0.38 133	0.26 49	0.34 98	0.35 124	0.23 78	0.47 149	0.27 150	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.12 129	0.14 148	0.10 37

Occ-G	0.26 85	0.14 16	0.28 46	0.34 82	0.20 87	0.27 78	0.34 261	0.41 75	0.31 64	0.29 76	0.43 138	0.49 222	0.25 100	0.47 149	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.14 104	0.11 95	0.12 62	0.12 131

MaDis-Stereo	0.26 85	0.18 120	0.36 148	0.36 138	0.26 288	0.27 78	0.27 137	0.43 92	0.35 102	0.27 64	0.26 48	0.41 170	0.28 145	0.40 84	0.28 173	0.16 244	0.14 329	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.12 131

CroCo-Stereo	0.26 85	0.22 281	0.36 148	0.48 436	0.22 139	0.20 12	0.29 168	0.51 128	0.44 168	0.28 68	0.23 29	0.42 180	0.26 117	0.29 10	0.26 132	0.15 188	0.13 294	0.13 69	0.11 95	0.16 249	0.12 131
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
BStereo	0.27 98	0.16 61	0.88 505	0.34 82	0.22 139	0.22 21	0.31 213	0.39 58	0.41 149	0.26 49	0.24 36	0.26 63	0.19 34	0.42 103	0.28 173	0.10 13	0.12 222	0.12 32	0.16 265	0.12 62	0.14 226

tt45	0.27 98	0.17 93	0.34 125	0.35 118	0.23 181	0.38 217	0.28 159	0.46 107	0.28 45	0.40 160	0.27 54	0.38 145	0.25 100	0.57 235	0.26 132	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.12 62	0.14 226

999	0.27 98	0.16 61	0.35 140	0.36 138	0.24 211	0.31 139	0.27 137	0.49 117	0.38 133	0.26 49	0.30 76	0.39 152	0.23 78	0.63 305	0.25 104	0.13 74	0.10 63	0.14 104	0.12 129	0.12 62	0.14 226

Pointernet	0.27 98	0.14 16	0.33 106	0.35 118	0.23 181	0.35 186	0.21 53	0.72 286	0.38 133	0.39 151	0.36 110	0.34 112	0.25 100	0.36 53	0.25 104	0.15 188	0.10 63	0.12 32	0.08 1	0.11 22	0.10 37

trnet	0.27 98	0.14 16	0.23 3	0.28 5	0.15 2	0.37 204	0.23 82	0.52 138	0.72 292	0.42 169	0.51 174	0.34 112	0.26 117	0.39 77	0.25 104	0.15 188	0.11 162	0.12 32	0.08 1	0.11 22	0.10 37

UniTT-Stereo	0.27 98	0.17 93	0.37 166	0.40 257	0.27 322	0.30 121	0.28 159	0.39 58	0.31 64	0.29 76	0.46 148	0.27 70	0.25 100	0.47 149	0.34 243	0.17 290	0.13 294	0.13 69	0.12 129	0.14 148	0.12 131

AEACV	0.27 98	0.17 93	0.31 78	0.34 82	0.45 522	0.26 64	0.28 159	0.37 44	0.32 77	0.30 83	0.46 148	0.31 93	0.37 242	0.36 53	0.24 79	0.14 116	0.10 63	0.15 148	0.12 129	0.13 102	0.11 83

LoS_RVC	0.27 98	0.16 61	0.27 33	0.32 46	0.30 395	0.44 261	0.34 261	0.41 75	0.33 83	0.31 86	0.51 174	0.29 78	0.32 193	0.36 53	0.28 173	0.11 29	0.10 63	0.11 1	0.08 1	0.11 22	0.19 373

VMBase	0.28 106	0.16 61	0.27 33	0.30 11	0.17 23	0.30 121	0.27 137	0.50 125	0.65 260	0.32 100	0.47 154	0.42 180	0.24 88	0.41 94	0.27 150	0.15 188	0.11 162	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.14 226

water-stereo	0.28 106	0.14 16	0.29 53	0.35 118	0.19 60	0.36 197	0.23 82	0.62 198	0.38 133	0.39 151	0.62 216	0.41 170	0.35 220	0.28 8	0.27 150	0.14 116	0.13 294	0.13 69	0.12 129	0.12 62	0.10 37

castereo	0.28 106	0.16 61	0.32 91	0.35 118	0.21 114	0.40 228	0.42 404	0.50 125	0.66 264	0.26 49	0.41 129	0.37 137	0.36 238	0.33 38	0.24 79	0.13 74	0.09 25	0.13 69	0.10 60	0.11 22	0.10 37

fffy	0.28 106	0.21 238	0.34 125	0.37 156	0.23 181	0.33 165	0.29 168	0.51 128	0.41 149	0.32 100	0.37 115	0.39 152	0.27 128	0.50 174	0.27 150	0.12 40	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.11 83

WCG-NET	0.28 106	0.15 38	0.33 106	0.33 61	0.19 60	0.33 165	0.27 137	0.39 58	0.80 347	0.46 185	0.49 161	0.39 152	0.25 100	0.40 84	0.25 104	0.12 40	0.09 25	0.13 69	0.11 95	0.12 62	0.10 37

test_for_model	0.28 106	0.15 38	0.38 178	0.33 61	0.20 87	0.32 157	0.26 120	0.58 170	0.63 246	0.35 119	0.50 164	0.35 124	0.24 88	0.46 141	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.11 22	0.10 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.28 106	0.15 38	0.42 239	0.33 61	0.21 114	0.25 56	0.25 105	0.45 102	0.54 212	0.34 109	0.42 132	0.43 189	0.27 128	0.48 160	0.24 79	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.11 22	0.12 131

MGS-Stereo	0.28 106	0.19 159	0.40 209	0.36 138	0.23 181	0.37 204	0.30 185	0.39 58	0.44 168	0.31 86	0.51 174	0.40 164	0.24 88	0.43 112	0.26 132	0.15 188	0.12 222	0.15 148	0.13 166	0.14 148	0.13 180

testlalala	0.28 106	0.15 38	0.42 239	0.33 61	0.21 114	0.25 56	0.25 105	0.45 102	0.54 212	0.34 109	0.42 132	0.43 189	0.27 128	0.48 160	0.24 79	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.11 22	0.12 131

GCAPDPT-zeroshot	0.28 106	0.15 38	0.42 239	0.33 61	0.21 114	0.25 56	0.25 105	0.45 102	0.54 212	0.34 109	0.42 132	0.43 189	0.27 128	0.48 160	0.24 79	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.11 22	0.12 131

GCAP-Stereo	0.28 106	0.19 159	0.40 209	0.38 186	0.19 60	0.38 217	0.23 82	0.57 163	0.41 149	0.45 179	0.49 161	0.39 152	0.27 128	0.33 38	0.23 65	0.14 116	0.12 222	0.14 104	0.11 95	0.12 62	0.11 83

CES	0.28 106	0.14 16	0.23 3	0.30 11	0.70 572	0.37 204	0.27 137	0.48 114	0.46 180	0.34 109	0.48 157	0.27 70	0.22 66	0.39 77	0.23 65	0.13 74	0.11 162	0.12 32	0.08 1	0.13 102	0.17 323

MC-Stereo	0.28 106	0.17 93	0.32 91	0.38 186	0.20 87	0.26 64	0.26 120	0.49 117	0.37 126	0.37 131	0.61 213	0.41 170	0.31 187	0.55 211	0.25 104	0.13 74	0.09 25	0.14 104	0.12 129	0.12 62	0.11 83

CroCo-Stereo Lap2	0.28 106	0.24 339	0.39 198	0.50 465	0.29 376	0.20 12	0.31 213	0.49 117	0.38 133	0.24 37	0.27 54	0.46 209	0.31 187	0.39 77	0.30 198	0.14 116	0.15 359	0.16 177	0.13 166	0.16 249	0.15 256

CREStereo	0.28 106	0.15 38	0.24 9	0.27 2	0.17 23	0.37 204	0.25 105	0.51 128	0.72 292	0.42 169	0.51 174	0.32 96	0.26 117	0.38 71	0.25 104	0.16 244	0.11 162	0.12 32	0.08 1	0.12 62	0.11 83
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
DA	0.29 121	0.17 93	0.31 78	0.40 257	0.20 87	0.74 431	0.33 246	0.47 110	0.44 168	0.34 109	0.39 121	0.39 152	0.32 193	0.32 26	0.24 79	0.15 188	0.11 162	0.16 177	0.11 95	0.15 204	0.10 37

GGEV	0.29 121	0.17 93	0.31 78	0.40 257	0.20 87	0.74 431	0.33 246	0.47 110	0.44 168	0.34 109	0.39 121	0.39 152	0.32 193	0.32 26	0.24 79	0.15 188	0.11 162	0.16 177	0.11 95	0.15 204	0.10 37

FlowAnything_test	0.29 121	0.19 159	0.39 198	0.47 428	0.26 288	0.46 273	0.25 105	0.43 92	0.31 64	0.29 76	0.26 48	0.35 124	0.26 117	0.40 84	0.37 294	0.21 397	0.15 359	0.22 402	0.26 497	0.16 249	0.16 302

depthmonostereo	0.29 121	0.14 16	0.31 78	0.35 118	0.17 23	0.46 273	0.27 137	0.69 258	0.57 228	0.35 119	0.42 132	0.31 93	0.35 220	0.35 50	0.27 150	0.14 116	0.12 222	0.13 69	0.12 129	0.11 22	0.10 37

HART	0.29 121	0.16 61	0.32 91	0.40 257	0.21 114	0.32 157	0.26 120	0.62 198	0.31 64	0.33 106	0.65 224	0.41 170	0.22 66	0.55 211	0.25 104	0.12 40	0.10 63	0.15 148	0.11 95	0.15 204	0.11 83

ff7	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.36 138	0.26 288	0.31 139	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.33 89	0.32 96	0.29 161	0.58 255	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

IGEVStereo-DCA	0.29 121	0.22 281	0.38 178	0.35 118	0.27 322	0.37 204	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.30 76	0.35 124	0.27 128	0.51 182	0.22 36	0.15 188	0.12 222	0.16 177	0.12 129	0.13 102	0.15 256

ffff	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.36 138	0.26 288	0.31 139	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.33 89	0.32 96	0.29 161	0.58 255	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

rrr	0.29 121	0.22 281	0.41 219	0.35 118	0.27 322	0.37 204	0.32 236	0.52 138	0.42 159	0.38 143	0.30 76	0.35 124	0.27 128	0.51 182	0.22 36	0.15 188	0.12 222	0.16 177	0.13 166	0.13 102	0.14 226

11t	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.36 138	0.26 288	0.31 139	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.33 89	0.32 96	0.29 161	0.58 255	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

anonymousdsp	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.37 156	0.25 242	0.30 121	0.35 286	0.63 206	0.35 102	0.39 151	0.33 89	0.33 108	0.28 145	0.59 271	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

LoS	0.29 121	0.15 38	0.30 65	0.29 7	0.18 40	0.33 165	0.29 168	0.51 128	0.72 292	0.34 109	0.52 183	0.41 170	0.28 145	0.47 149	0.28 173	0.15 188	0.11 162	0.13 69	0.09 10	0.11 22	0.11 83
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.35 118	0.24 211	0.32 157	0.43 411	0.57 163	0.37 126	0.33 106	0.30 76	0.32 96	0.28 145	0.57 235	0.26 132	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.13 102	0.13 180

ccc-4	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.36 138	0.26 288	0.31 139	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.33 89	0.32 96	0.29 161	0.58 255	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

IGEV-Stereo	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.37 156	0.25 242	0.30 121	0.35 286	0.63 206	0.35 102	0.39 151	0.33 89	0.33 108	0.28 145	0.59 271	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 121	0.19 159	0.27 33	0.44 375	0.19 60	0.31 139	0.26 120	0.47 110	0.43 161	0.37 131	0.47 154	0.41 170	0.23 78	0.50 174	0.34 243	0.14 116	0.18 431	0.19 315	0.16 265	0.16 249	0.13 180

test_xeample3	0.29 121	0.21 238	0.41 219	0.35 118	0.26 288	0.35 186	0.32 236	0.56 156	0.36 110	0.43 173	0.32 88	0.34 112	0.28 145	0.54 205	0.23 65	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.12 129	0.14 148	0.13 180

gcap_with_dpt	0.30 138	0.20 200	0.35 140	0.40 257	0.26 288	0.35 186	0.29 168	0.61 192	0.52 204	0.39 151	0.57 201	0.45 200	0.27 128	0.40 84	0.30 198	0.15 188	0.11 162	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.13 180

Wave_Phase_stereo	0.30 138	0.16 61	0.88 505	0.34 82	0.22 139	0.64 392	0.31 213	0.54 152	0.41 149	0.26 49	0.24 36	0.26 63	0.19 34	0.42 103	0.28 173	0.10 13	0.12 222	0.12 32	0.16 265	0.12 62	0.14 226

DilatedVolume-Stereo	0.30 138	0.15 38	0.34 125	0.33 61	0.20 87	0.53 305	0.25 105	0.56 156	0.43 161	0.56 219	0.50 164	0.35 124	0.29 161	0.49 167	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.12 32	0.11 95	0.11 22	0.10 37

MM-Stereo_test2	0.30 138	0.18 120	0.39 198	0.40 257	0.24 211	0.42 250	0.42 404	0.63 206	0.41 149	0.37 131	0.35 104	0.32 96	0.26 117	0.53 198	0.25 104	0.12 40	0.10 63	0.15 148	0.12 129	0.15 204	0.10 37

Reg-Stereo(zero)	0.30 138	0.16 61	0.28 46	0.34 82	0.18 40	0.32 157	0.20 33	0.63 206	0.68 272	0.50 199	0.52 183	0.51 229	0.30 179	0.45 126	0.25 104	0.13 74	0.10 63	0.12 32	0.10 60	0.12 62	0.11 83

GCAP-BAT	0.30 138	0.21 238	0.42 239	0.33 61	0.27 322	0.26 64	0.27 137	0.45 102	0.30 59	0.60 230	0.64 221	0.45 200	0.23 78	0.56 222	0.26 132	0.15 188	0.12 222	0.15 148	0.10 60	0.12 62	0.11 83

CASnet	0.30 138	0.20 200	0.33 106	0.41 292	0.16 12	0.26 64	0.24 97	0.52 138	0.53 208	0.52 207	0.54 190	0.39 152	0.24 88	0.40 84	0.26 132	0.14 116	0.10 63	0.22 402	0.18 347	0.18 311	0.11 83
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 138	0.15 38	0.31 78	0.30 11	0.17 23	0.55 318	0.23 82	0.44 98	0.55 220	0.59 226	0.68 238	0.37 137	0.26 117	0.35 50	0.27 150	0.15 188	0.16 391	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.14 226

rvit_stereo_0081_aga	0.31 146	0.28 412	0.44 264	0.42 334	0.29 376	0.34 176	0.31 213	0.44 98	0.40 145	0.39 151	0.44 139	0.40 164	0.32 193	0.42 103	0.29 192	0.23 440	0.17 411	0.19 315	0.16 265	0.20 362	0.15 256

rvit_stereo_0080	0.31 146	0.25 364	0.40 209	0.39 215	0.28 348	0.27 78	0.46 427	0.49 117	0.44 168	0.35 119	0.42 132	0.40 164	0.28 145	0.41 94	0.33 227	0.22 423	0.17 411	0.17 222	0.16 265	0.22 408	0.15 256

WCG-NET（raft）	0.31 146	0.15 38	0.36 148	0.32 46	0.19 60	0.35 186	0.27 137	0.51 128	0.78 336	0.45 179	0.55 196	0.48 216	0.27 128	0.54 205	0.26 132	0.13 74	0.10 63	0.12 32	0.11 95	0.12 62	0.11 83

whm_eth	0.31 146	0.25 364	0.40 209	0.39 215	0.28 348	0.27 78	0.46 427	0.49 117	0.44 168	0.35 119	0.42 132	0.40 164	0.28 145	0.41 94	0.33 227	0.22 423	0.17 411	0.17 222	0.16 265	0.22 408	0.15 256

plain	0.31 146	0.20 200	0.50 349	0.39 215	0.29 376	0.27 78	0.30 185	0.44 98	0.35 102	0.31 86	0.66 231	0.30 86	0.31 187	0.65 327	0.31 206	0.17 290	0.13 294	0.20 345	0.15 231	0.17 286	0.12 131

MIF-Stereo (partial)	0.31 146	0.18 120	0.37 166	0.41 292	0.31 417	0.28 96	0.23 82	0.47 110	0.42 159	0.31 86	0.63 217	0.36 135	0.35 220	0.57 235	0.31 206	0.17 290	0.13 294	0.19 315	0.17 320	0.18 311	0.14 226

WQFJA1	0.32 152	0.19 159	0.34 125	0.39 215	0.26 288	0.62 374	0.30 185	0.56 156	0.47 185	0.37 131	0.39 121	0.38 145	0.33 205	0.50 174	0.42 328	0.14 116	0.18 431	0.16 177	0.14 199	0.14 148	0.13 180

WQFJX	0.32 152	0.18 120	0.33 106	0.39 215	0.27 322	0.60 363	0.30 185	0.53 149	0.47 185	0.39 151	0.38 118	0.34 112	0.33 205	0.61 285	0.40 318	0.14 116	0.17 411	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.14 226

NLMM	0.32 152	0.19 159	0.34 125	0.39 215	0.26 288	0.62 374	0.30 185	0.56 156	0.47 185	0.37 131	0.39 121	0.38 145	0.33 205	0.49 167	0.42 328	0.14 116	0.18 431	0.16 177	0.14 199	0.14 148	0.13 180

NLSM1	0.32 152	0.18 120	0.34 125	0.39 215	0.25 242	0.66 403	0.27 137	0.57 163	0.50 197	0.37 131	0.53 187	0.29 78	0.28 145	0.54 205	0.32 214	0.16 244	0.17 411	0.18 272	0.15 231	0.14 148	0.12 131

FE-Mocha	0.32 152	0.19 159	0.50 349	0.38 186	0.27 322	0.30 121	0.20 33	0.71 281	0.36 110	0.65 269	0.56 199	0.54 242	0.25 100	0.38 71	0.22 36	0.15 188	0.10 63	0.17 222	0.16 265	0.13 102	0.12 131

rvit_stereo_0081	0.32 152	0.24 339	0.47 304	0.43 355	0.26 288	0.30 121	0.37 324	0.42 80	0.55 220	0.36 124	0.40 126	0.39 152	0.35 220	0.43 112	0.33 227	0.22 423	0.16 391	0.19 315	0.16 265	0.19 345	0.13 180

rvit_stereo_0082	0.32 152	0.24 339	0.47 304	0.43 355	0.26 288	0.30 121	0.37 324	0.42 80	0.55 220	0.36 124	0.40 126	0.39 152	0.35 220	0.43 112	0.33 227	0.22 423	0.16 391	0.19 315	0.16 265	0.19 345	0.13 180

RAFT-Stereo-weight	0.32 152	0.18 120	0.33 106	0.39 215	0.22 139	0.26 64	0.29 168	0.67 240	0.80 347	0.53 210	0.51 174	0.58 263	0.20 44	0.47 149	0.27 150	0.13 74	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.11 83

CAS++	0.32 152	0.24 339	0.36 148	0.37 156	0.26 288	0.28 96	0.23 82	0.87 357	0.50 197	0.47 191	0.45 143	0.26 63	0.21 54	0.49 167	0.24 79	0.23 440	0.19 449	0.22 402	0.17 320	0.21 386	0.16 302
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 152	0.22 281	0.34 125	0.42 334	0.28 348	0.40 228	0.50 453	0.72 286	0.37 126	0.37 131	0.34 98	0.32 96	0.31 187	0.59 271	0.27 150	0.14 116	0.13 294	0.18 272	0.17 320	0.17 286	0.16 302

MSKI-zero shot	0.32 152	0.17 93	0.34 125	0.39 215	0.21 114	0.32 157	0.22 64	0.61 192	0.43 161	0.52 207	0.64 221	0.61 290	0.20 44	0.74 393	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.10 60	0.12 62	0.12 131

iRaftStereo_RVC	0.32 152	0.19 159	0.37 166	0.39 215	0.22 139	0.31 139	0.29 168	0.68 250	0.51 201	0.49 196	0.66 231	0.37 137	0.23 78	0.45 126	0.33 227	0.14 116	0.10 63	0.18 272	0.17 320	0.15 204	0.12 131

CREStereo++_RVC	0.32 152	0.15 38	0.23 3	0.31 26	0.24 211	0.27 78	0.22 64	0.46 107	0.88 396	0.46 185	0.80 294	0.30 86	0.26 117	0.36 53	0.33 227	0.13 74	0.09 25	0.13 69	0.51 579	0.13 102	0.09 4
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
XX-TBD	0.32 152	0.53 538	0.26 24	0.51 481	0.20 87	0.37 204	0.24 97	0.40 68	0.73 299	0.54 214	0.69 239	0.31 93	0.25 100	0.32 26	0.27 150	0.16 244	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.13 102	0.11 83

PMTNet	0.32 152	0.16 61	0.24 9	0.29 7	0.18 40	0.45 269	0.22 64	0.56 156	0.63 246	0.46 185	0.54 190	0.39 152	0.34 216	0.48 160	0.24 79	0.75 585	0.10 63	0.12 32	0.08 1	0.12 62	0.11 83

WQFJX1	0.33 167	0.19 159	0.34 125	0.41 292	0.28 348	0.53 305	0.33 246	0.51 128	0.50 197	0.39 151	0.36 110	0.34 112	0.31 187	0.69 362	0.39 310	0.15 188	0.18 431	0.16 177	0.14 199	0.16 249	0.14 226

NLMM1	0.33 167	0.21 238	0.36 148	0.41 292	0.25 242	0.55 318	0.33 246	0.55 153	0.63 246	0.42 169	0.44 139	0.30 86	0.25 100	0.63 305	0.38 303	0.16 244	0.18 431	0.17 222	0.14 199	0.15 204	0.13 180

xyz-stereo-finetune	0.33 167	0.18 120	0.36 148	0.33 61	0.18 40	0.57 338	0.31 213	0.58 170	0.69 279	0.45 179	0.54 190	0.38 145	0.33 205	0.56 222	0.36 278	0.12 40	0.12 222	0.16 177	0.13 166	0.13 102	0.12 131

MM-Stereo_test1	0.33 167	0.19 159	0.36 148	0.41 292	0.23 181	0.36 197	0.45 423	0.58 170	0.54 212	0.60 230	0.50 164	0.38 145	0.37 242	0.60 277	0.26 132	0.15 188	0.13 294	0.17 222	0.14 199	0.15 204	0.12 131

tg	0.33 167	0.18 120	0.37 166	0.39 215	0.22 139	0.38 217	0.26 120	0.70 273	0.56 226	0.47 191	0.65 224	0.42 180	0.24 88	0.55 211	0.33 227	0.14 116	0.10 63	0.18 272	0.17 320	0.14 148	0.11 83

model_zeroshot	0.33 167	0.18 120	0.48 324	0.39 215	0.28 348	0.45 269	0.25 105	0.63 206	0.45 177	0.61 238	0.50 164	0.51 229	0.25 100	0.45 126	0.26 132	0.16 244	0.13 294	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.13 180

rvit_stereo_ft	0.33 167	0.25 364	0.47 304	0.52 494	0.32 433	0.33 165	0.47 434	0.49 117	0.50 197	0.34 109	0.41 129	0.41 170	0.32 193	0.48 160	0.34 243	0.22 423	0.14 329	0.19 315	0.18 347	0.19 345	0.14 226

4D-IteraStereo	0.33 167	0.18 120	0.40 209	0.40 257	0.24 211	0.32 157	0.27 137	0.58 170	0.72 292	0.65 269	0.54 190	0.42 180	0.23 78	0.45 126	0.28 173	0.14 116	0.09 25	0.19 315	0.16 265	0.16 249	0.11 83

NLCSM	0.34 175	0.21 238	0.34 125	0.44 375	0.29 376	0.54 312	0.36 308	0.52 138	0.47 185	0.46 185	0.37 115	0.34 112	0.34 216	0.71 374	0.41 323	0.16 244	0.17 411	0.17 222	0.16 265	0.17 286	0.16 302

IGEV-FE	0.34 175	0.18 120	0.67 442	0.39 215	0.28 348	0.30 121	0.25 105	0.74 299	0.31 64	0.62 240	0.57 201	0.54 242	0.25 100	0.53 198	0.27 150	0.14 116	0.10 63	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.12 131

MM-Stereo_test3	0.34 175	0.19 159	0.31 78	0.41 292	0.25 242	0.35 186	0.44 420	0.72 286	0.92 424	0.46 185	0.52 183	0.41 170	0.29 161	0.44 122	0.28 173	0.16 244	0.15 359	0.17 222	0.13 166	0.14 148	0.13 180

rvit_stereo_0083	0.34 175	0.24 339	0.50 349	0.44 375	0.27 322	0.34 176	0.35 286	0.45 102	0.62 235	0.37 131	0.47 154	0.42 180	0.35 220	0.40 84	0.36 278	0.22 423	0.20 461	0.20 345	0.17 320	0.20 362	0.14 226

gcap-zeroshot	0.34 175	0.18 120	0.52 368	0.38 186	0.22 139	0.49 286	0.27 137	0.52 138	0.34 89	0.64 259	0.50 164	0.83 400	0.34 216	0.48 160	0.24 79	0.13 74	0.11 162	0.15 148	0.12 129	0.13 102	0.12 131

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 175	0.27 398	0.45 276	0.36 138	0.25 242	0.48 281	0.30 185	0.58 170	0.90 412	0.42 169	0.36 110	0.30 86	0.29 161	0.49 167	0.30 198	0.16 244	0.14 329	0.18 272	0.15 231	0.18 311	0.15 256

AE-Stereo	0.34 175	0.21 238	0.42 239	0.48 436	0.31 417	0.48 281	0.35 286	0.61 192	0.62 235	0.32 100	0.55 196	0.52 234	0.27 128	0.47 149	0.29 192	0.13 74	0.13 294	0.18 272	0.16 265	0.15 204	0.12 131

IGEV_Zeroshot_test	0.34 175	0.18 120	0.67 442	0.39 215	0.28 348	0.30 121	0.25 105	0.74 299	0.31 64	0.62 240	0.57 201	0.54 242	0.25 100	0.53 198	0.27 150	0.14 116	0.10 63	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.12 131

RAFT-Test	0.34 175	0.18 120	0.37 166	0.38 186	0.23 181	0.50 289	0.23 82	0.69 258	0.40 145	0.60 230	0.85 326	0.61 290	0.28 145	0.46 141	0.27 150	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.12 131

CAS	0.34 175	0.13 3	0.25 16	1.28 593	0.30 395	0.46 273	0.38 346	0.48 114	0.47 185	0.34 109	0.52 183	0.24 56	0.19 34	0.29 10	0.27 150	0.69 583	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 62	0.15 256

test-3	0.34 175	0.16 61	0.43 254	0.39 215	0.21 114	0.43 253	0.22 64	0.63 206	0.78 336	0.71 311	0.45 143	0.64 305	0.27 128	0.43 112	0.31 206	0.12 40	0.09 25	0.17 222	0.13 166	0.12 62	0.10 37

test_1	0.34 175	0.16 61	0.43 254	0.39 215	0.21 114	0.43 253	0.23 82	0.63 206	0.78 336	0.68 291	0.45 143	0.64 305	0.27 128	0.43 112	0.31 206	0.12 40	0.09 25	0.17 222	0.13 166	0.12 62	0.10 37

cross-raft	0.34 175	0.20 200	0.37 166	0.44 375	0.23 181	0.32 157	0.35 286	0.74 299	0.40 145	0.60 230	0.77 270	0.57 255	0.27 128	0.43 112	0.28 173	0.12 40	0.10 63	0.15 148	0.13 166	0.15 204	0.11 83

raftrobust	0.34 175	0.19 159	0.36 148	0.41 292	0.27 322	0.30 121	0.25 105	0.71 281	0.63 246	0.58 224	0.55 196	0.45 200	0.46 297	0.51 182	0.29 192	0.16 244	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.12 62	0.13 180

EAI-Stereo	0.34 175	0.19 159	0.44 264	0.39 215	0.21 114	0.31 139	0.30 185	1.15 476	0.30 59	0.49 196	0.75 260	0.36 135	0.28 145	0.62 294	0.27 150	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.13 166	0.13 102	0.12 131

CFNet-RSSM	0.34 175	0.17 93	0.45 276	0.39 215	0.22 139	0.35 186	0.23 82	0.73 297	0.84 370	0.65 269	0.54 190	0.57 255	0.28 145	0.46 141	0.26 132	0.13 74	0.10 63	0.14 104	0.12 129	0.13 102	0.11 83

Gwc-CoAtRS	0.34 175	0.17 93	0.44 264	0.39 215	0.23 181	0.34 176	0.22 64	0.70 273	0.75 310	0.60 230	0.59 208	0.58 263	0.29 161	0.45 126	0.26 132	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.12 62	0.12 131

ACVNet-DCA	0.35 192	0.23 302	0.33 106	0.41 292	0.22 139	0.55 318	0.38 346	0.85 346	0.54 212	0.41 164	0.50 164	0.34 112	0.49 310	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.19 315	0.13 166	0.18 311	0.17 323

EKT-Stereo	0.35 192	0.23 302	0.39 198	0.43 355	0.29 376	0.38 217	0.31 213	0.69 258	0.64 255	0.45 179	0.63 217	0.49 222	0.27 128	0.56 222	0.33 227	0.18 325	0.14 329	0.18 272	0.15 231	0.16 249	0.16 302

Any-RAFT	0.35 192	0.16 61	0.30 65	0.34 82	0.21 114	0.52 297	0.22 64	0.88 362	0.73 299	0.53 210	0.73 249	0.64 305	0.28 145	0.46 141	0.24 79	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.13 102	0.12 131

HH	0.35 192	0.20 200	0.47 304	0.40 257	0.25 242	0.33 165	0.31 213	0.76 313	0.38 133	0.43 173	0.57 201	0.79 387	0.44 287	0.71 374	0.25 104	0.15 188	0.11 162	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.12 131

HanStereo	0.35 192	0.20 200	0.47 304	0.40 257	0.25 242	0.33 165	0.31 213	0.76 313	0.38 133	0.43 173	0.57 201	0.79 387	0.44 287	0.71 374	0.25 104	0.15 188	0.11 162	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.12 131

LL-Strereo2	0.35 192	0.24 339	0.48 324	0.41 292	0.26 288	0.35 186	0.24 97	0.67 240	0.44 168	0.54 214	0.51 174	0.66 323	0.25 100	0.66 335	0.30 198	0.14 116	0.12 222	0.23 423	0.20 402	0.18 311	0.13 180

anonymousdsp2	0.35 192	0.20 200	0.43 254	0.37 156	0.24 211	0.48 281	0.31 213	0.86 350	0.65 260	0.55 216	0.50 164	0.50 225	0.34 216	0.56 222	0.31 206	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.10 60	0.16 249	0.14 226

Selective-RAFT	0.35 192	0.23 302	0.51 363	0.44 375	0.21 114	0.64 392	0.27 137	0.59 176	0.63 246	0.40 160	0.38 118	0.55 247	0.40 263	0.57 235	0.35 261	0.13 74	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.16 249	0.13 180

RCA-Stereo	0.35 192	0.17 93	0.34 125	0.38 186	0.22 139	0.31 139	0.34 261	0.68 250	1.24 529	0.45 179	0.65 224	0.47 211	0.43 277	0.38 71	0.27 150	0.13 74	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.11 83

Patchmatch Stereo++	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.22 64	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.58 255	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.31 213	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.56 222	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

ROB_FTStereo_v2	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.31 213	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.57 255	0.38 246	0.57 235	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

ROB_FTStereo	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.25 56	0.21 53	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.57 235	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

HUI-Stereo	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.22 64	0.60 186	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.50 174	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

iGMRVC	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.30 185	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.58 255	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

iRAFT	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.22 64	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.58 255	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

RAFT-IKP	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.28 159	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.57 255	0.38 246	0.58 255	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

sCroCo_RVC	0.35 192	0.28 412	0.69 453	0.51 481	0.39 487	0.41 243	0.31 213	0.49 117	0.45 177	0.31 86	0.48 157	0.38 145	0.32 193	0.46 141	0.32 214	0.21 397	0.22 478	0.19 315	0.19 377	0.21 386	0.20 396

xyz-stereo-finetune2	0.36 210	0.19 159	0.38 178	0.32 46	0.19 60	0.82 467	0.29 168	0.52 138	0.32 77	0.51 202	0.78 281	0.43 189	0.45 292	0.69 362	0.44 351	0.13 74	0.12 222	0.17 222	0.13 166	0.12 62	0.13 180

1test111	0.36 210	0.23 302	0.33 106	0.41 292	0.22 139	0.55 318	0.38 346	0.85 346	0.54 212	0.41 164	0.50 164	0.34 112	0.49 310	0.55 211	0.45 360	0.16 244	0.10 63	0.19 315	0.13 166	0.18 311	0.17 323

11t1	0.36 210	0.21 238	0.42 239	0.35 118	0.22 139	0.62 374	0.29 168	0.69 258	0.43 161	0.60 230	0.53 187	0.53 238	0.48 306	0.56 222	0.40 318	0.18 325	0.14 329	0.16 177	0.13 166	0.17 286	0.17 323

tt1	0.36 210	0.24 339	0.32 91	0.41 292	0.22 139	0.54 312	0.38 346	0.68 250	1.04 481	0.41 164	0.46 148	0.35 124	0.45 292	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.19 315	0.13 166	0.16 249	0.16 302

knoymous	0.36 210	0.20 200	0.31 78	0.31 26	0.22 139	0.36 197	0.29 168	0.61 192	0.64 255	0.67 285	0.70 242	0.60 284	0.40 263	0.58 255	0.34 243	0.17 290	0.11 162	0.20 345	0.11 95	0.17 286	0.18 341

DCANet-4	0.36 210	0.20 200	0.48 324	0.34 82	0.19 60	0.29 108	0.30 185	0.66 230	0.92 424	0.69 298	0.78 281	0.40 164	0.47 301	0.45 126	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.13 180

test_4	0.36 210	0.18 120	0.31 78	0.44 375	0.25 242	0.20 12	0.34 261	0.56 156	0.41 149	0.59 226	1.45 529	0.43 189	0.25 100	0.63 305	0.28 173	0.12 40	0.10 63	0.17 222	0.19 377	0.15 204	0.11 83

test_3	0.36 210	0.19 159	0.44 264	0.44 375	0.23 181	0.48 281	0.36 308	0.66 230	0.82 360	0.64 259	0.45 143	0.68 331	0.25 100	0.41 94	0.31 206	0.12 40	0.10 63	0.18 272	0.16 265	0.15 204	0.11 83

NRIStereo	0.36 210	0.20 200	0.45 276	0.41 292	0.23 181	0.34 176	0.26 120	0.65 220	0.55 220	0.64 259	0.63 217	0.56 250	0.37 242	0.65 327	0.37 294	0.15 188	0.11 162	0.18 272	0.15 231	0.17 286	0.14 226

DeepStereo_RVC	0.36 210	0.21 238	0.47 304	0.40 257	0.24 211	0.26 64	0.22 64	0.60 186	0.38 133	0.69 298	0.67 236	0.57 255	0.51 325	0.56 222	0.39 310	0.16 244	0.12 222	0.18 272	0.15 231	0.19 345	0.18 341

CRE-IMP	0.36 210	0.23 302	0.49 336	0.42 334	0.24 211	0.41 243	0.21 53	0.57 163	0.41 149	0.65 269	0.72 245	0.53 238	0.37 242	0.61 285	0.38 303	0.17 290	0.11 162	0.19 315	0.15 231	0.21 386	0.18 341

test-1	0.36 210	0.19 159	0.71 462	0.46 420	0.26 288	0.44 261	0.36 308	0.60 186	0.59 231	0.48 194	0.67 236	0.53 238	0.36 238	0.40 84	0.29 192	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.14 199	0.15 204	0.16 302

s12784h	0.36 210	0.15 38	0.24 9	0.34 82	0.15 2	0.77 444	0.29 168	0.80 329	0.83 365	0.56 219	0.57 201	0.43 189	0.40 263	0.57 235	0.33 227	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.09 10	0.14 148	0.09 4

RALCasStereoNet	0.36 210	0.21 238	0.37 166	0.42 334	0.26 288	0.35 186	0.38 346	0.63 206	0.64 255	0.50 199	0.72 245	0.51 229	0.29 161	0.59 271	0.36 278	0.16 244	0.14 329	0.15 148	0.13 166	0.17 286	0.16 302

DCANet	0.36 210	0.16 61	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.30 121	0.30 185	0.68 250	0.91 419	0.70 304	0.77 270	0.43 189	0.57 358	0.45 126	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.12 131

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 210	0.17 93	0.41 219	0.35 118	0.19 60	0.33 165	0.29 168	0.65 220	0.73 299	0.68 291	1.01 401	0.56 250	0.40 263	0.42 103	0.30 198	0.11 29	0.09 25	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.10 37

H2IRNET	0.37 226	0.20 200	0.33 106	0.38 186	0.25 242	0.27 78	0.23 82	0.59 176	0.72 292	0.39 151	0.90 353	0.74 369	0.55 349	0.52 189	0.43 335	0.15 188	0.13 294	0.18 272	0.20 402	0.16 249	0.13 180

cc1	0.37 226	0.23 302	0.33 106	0.41 292	0.22 139	0.55 318	0.38 346	0.67 240	1.06 491	0.41 164	0.50 164	0.34 112	0.49 310	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.19 315	0.13 166	0.16 249	0.15 256

DCRE	0.37 226	0.18 120	0.46 292	0.45 399	0.32 433	0.42 250	0.37 324	0.63 206	0.51 201	0.47 191	0.94 364	0.56 250	0.36 238	0.52 189	0.32 214	0.14 116	0.13 294	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.13 180

fff	0.37 226	0.16 61	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.29 108	0.30 185	0.69 258	1.06 491	0.69 298	0.78 281	0.42 180	0.63 396	0.46 141	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.13 180

ADStereo(finetuned)	0.37 226	0.16 61	0.49 336	0.34 82	0.19 60	0.30 121	0.30 185	0.68 250	0.91 419	0.70 304	0.77 270	0.43 189	0.69 434	0.45 126	0.33 227	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.12 131

MIPNet	0.37 226	0.21 238	0.59 401	0.39 215	0.25 242	0.50 289	0.28 159	0.77 316	0.70 280	0.65 269	0.60 210	0.40 164	0.49 310	0.44 122	0.37 294	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.13 180

GMOStereo	0.37 226	0.19 159	0.38 178	0.43 355	0.24 211	0.37 204	0.38 346	0.52 138	0.62 235	0.87 419	0.84 316	0.64 305	0.35 220	0.37 62	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.18 347	0.15 204	0.11 83

error version	0.37 226	0.19 159	0.38 178	0.43 355	0.24 211	0.37 204	0.38 346	0.52 138	0.62 235	0.87 419	0.84 316	0.64 305	0.35 220	0.37 62	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.18 347	0.15 204	0.11 83

test-v	0.37 226	0.19 159	0.38 178	0.43 355	0.24 211	0.37 204	0.38 346	0.52 138	0.62 235	0.87 419	0.84 316	0.64 305	0.35 220	0.37 62	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.18 347	0.15 204	0.11 83

TRStereo	0.37 226	0.27 398	0.59 401	0.47 428	0.41 499	0.29 108	0.30 185	0.84 343	0.59 231	0.52 207	0.41 129	0.52 234	0.26 117	0.73 386	0.27 150	0.17 290	0.12 222	0.19 315	0.19 377	0.13 102	0.11 83

test-2	0.37 226	0.19 159	0.38 178	0.43 355	0.24 211	0.37 204	0.38 346	0.52 138	0.62 235	0.87 419	0.84 316	0.64 305	0.35 220	0.37 62	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.18 347	0.15 204	0.11 83

rafts_anoy	0.37 226	0.21 238	0.36 148	0.41 292	0.26 288	0.30 121	0.33 246	0.67 240	0.90 412	0.58 224	0.66 231	0.45 200	0.33 205	0.47 149	0.39 310	0.16 244	0.11 162	0.21 387	0.23 458	0.17 286	0.14 226

XX-Stereo	0.37 226	0.17 93	0.45 276	0.55 519	0.36 465	0.38 217	0.20 33	0.60 186	0.30 59	0.46 185	1.30 500	0.73 363	0.26 117	0.56 222	0.26 132	0.16 244	0.11 162	0.17 222	0.16 265	0.14 148	0.10 37

csc	0.37 226	0.16 61	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.29 108	0.30 185	0.69 258	1.06 491	0.69 298	0.78 281	0.42 180	0.63 396	0.46 141	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.13 180

cscssc	0.37 226	0.16 61	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.29 108	0.30 185	0.69 258	1.06 491	0.69 298	0.78 281	0.42 180	0.63 396	0.46 141	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.13 180

AIO-test1	0.38 241	0.18 120	0.38 178	0.50 465	0.24 211	0.46 273	0.30 185	0.70 273	1.19 520	0.40 160	0.71 244	0.45 200	0.29 161	0.53 198	0.27 150	0.15 188	0.13 294	0.19 315	0.21 424	0.13 102	0.17 323

rvit_0105_6	0.38 241	0.28 412	0.64 426	0.50 465	0.30 395	0.39 225	0.38 346	0.51 128	0.67 267	0.40 160	0.45 143	0.50 225	0.41 269	0.54 205	0.36 278	0.27 482	0.26 511	0.24 440	0.21 424	0.22 408	0.16 302

MyStereo06	0.38 241	0.21 238	0.61 408	0.41 292	0.28 348	0.41 243	0.50 453	0.95 390	0.35 102	0.62 240	0.54 190	0.76 377	0.27 128	0.50 174	0.29 192	0.14 116	0.13 294	0.18 272	0.17 320	0.17 286	0.15 256

MIM_Stereo	0.38 241	0.17 93	0.53 376	0.37 156	0.24 211	0.27 78	0.24 97	0.70 273	0.54 212	0.72 322	1.00 398	0.63 299	0.29 161	0.64 320	0.38 303	0.13 74	0.14 329	0.17 222	0.16 265	0.14 148	0.11 83

riskmin	0.38 241	0.20 200	0.39 198	0.32 46	0.23 181	0.53 305	0.30 185	0.63 206	0.80 347	0.49 196	0.56 199	0.73 363	0.58 367	0.55 211	0.36 278	0.17 290	0.11 162	0.19 315	0.13 166	0.19 345	0.20 396

NF-Stereo	0.38 241	0.20 200	0.45 276	0.41 292	0.25 242	0.26 64	0.31 213	0.69 258	0.70 280	0.65 269	0.77 270	0.57 255	0.30 179	0.67 346	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.16 249	0.27 470

OCTAStereo	0.38 241	0.20 200	0.46 292	0.41 292	0.25 242	0.26 64	0.31 213	0.69 258	0.70 280	0.65 269	0.77 270	0.58 263	0.30 179	0.67 346	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.16 249	0.27 470

PSM-softLoss	0.38 241	0.20 200	0.48 324	0.41 292	0.26 288	0.30 121	0.35 286	0.69 258	0.46 180	0.62 240	0.82 305	0.59 278	0.33 205	0.70 369	0.39 310	0.19 357	0.12 222	0.20 345	0.18 347	0.16 249	0.22 432

KMStereo	0.38 241	0.20 200	0.48 324	0.41 292	0.26 288	0.30 121	0.35 286	0.69 258	0.46 180	0.62 240	0.82 305	0.59 278	0.33 205	0.70 369	0.39 310	0.19 357	0.12 222	0.20 345	0.18 347	0.16 249	0.22 432

RE-Stereo	0.38 241	0.20 200	0.46 292	0.41 292	0.25 242	0.26 64	0.31 213	0.69 258	0.70 280	0.65 269	0.77 270	0.58 263	0.30 179	0.67 346	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.16 249	0.27 470

Pruner-Stereo	0.38 241	0.20 200	0.45 276	0.40 257	0.25 242	0.22 21	0.24 97	0.67 240	0.55 220	0.89 433	0.76 266	0.68 331	0.29 161	0.62 294	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.17 320	0.17 286	0.18 341

TVStereo	0.38 241	0.20 200	0.46 292	0.41 292	0.25 242	0.26 64	0.31 213	0.69 258	0.70 280	0.65 269	0.77 270	0.58 263	0.30 179	0.67 346	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.16 249	0.27 470

TestStereo	0.38 241	0.31 438	0.40 209	0.45 399	0.20 87	0.40 228	0.37 324	0.66 230	0.65 260	0.53 210	0.78 281	0.47 211	0.40 263	0.55 211	0.37 294	0.18 325	0.13 294	0.20 345	0.15 231	0.22 408	0.13 180

raft+_RVC	0.38 241	0.19 159	0.35 140	0.37 156	0.25 242	0.45 269	0.37 324	0.78 322	0.89 409	0.51 202	0.78 281	0.50 225	0.29 161	0.53 198	0.40 318	0.15 188	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.14 148	0.12 131

RALAANet	0.38 241	0.23 302	0.48 324	0.42 334	0.29 376	0.35 186	0.25 105	0.86 350	0.64 255	0.67 285	0.65 224	0.60 284	0.29 161	0.60 277	0.34 243	0.15 188	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.21 386	0.13 180

AFF-stereo	0.38 241	0.19 159	0.39 198	0.37 156	0.21 114	0.27 78	0.31 213	0.65 220	0.66 264	0.64 259	1.13 454	0.76 377	0.39 257	0.55 211	0.33 227	0.11 29	0.09 25	0.16 177	0.16 265	0.13 102	0.11 83

AIO-test2	0.39 257	0.21 238	0.41 219	0.47 428	0.25 242	0.45 269	0.35 286	0.77 316	1.27 539	0.36 124	0.87 337	0.37 137	0.30 179	0.47 149	0.27 150	0.15 188	0.13 294	0.21 387	0.23 458	0.15 204	0.13 180

xx1	0.39 257	0.23 302	0.33 106	0.41 292	0.22 139	0.55 318	0.38 346	0.67 240	1.06 491	0.41 164	0.50 164	0.65 318	0.53 331	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.20 345	0.19 377	0.18 311	0.17 323

x	0.39 257	0.24 339	0.41 219	0.34 82	0.23 181	0.52 297	0.32 236	0.86 350	0.52 204	0.57 222	0.70 242	0.59 278	0.50 320	0.49 167	0.46 370	0.17 290	0.15 359	0.17 222	0.15 231	0.17 286	0.16 302

DisPM	0.39 257	0.19 159	0.44 264	0.41 292	0.27 322	0.24 41	0.31 213	0.65 220	0.57 228	0.87 419	0.87 337	0.60 284	0.32 193	0.76 403	0.32 214	0.18 325	0.12 222	0.19 315	0.17 320	0.15 204	0.20 396

RAFT+CT+SA	0.39 257	0.23 302	0.36 148	0.51 481	0.27 322	0.29 108	0.46 427	0.75 306	0.80 347	0.51 202	0.89 349	0.41 170	0.40 263	0.78 415	0.32 214	0.14 116	0.11 162	0.18 272	0.18 347	0.15 204	0.14 226

iRaft-Stereo_20w	0.39 257	0.19 159	0.57 396	0.37 156	0.27 322	0.31 139	0.24 97	1.44 559	0.29 55	0.69 298	0.53 187	0.60 284	0.42 271	0.83 435	0.27 150	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.13 166	0.15 204	0.13 180

IPLG	0.39 257	0.20 200	0.59 401	0.40 257	0.24 211	0.54 312	0.27 137	0.75 306	0.63 246	0.84 400	0.81 301	0.32 96	0.32 193	0.60 277	0.45 360	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.13 102	0.12 131

IPLGR	0.39 257	0.21 238	0.63 421	0.39 215	0.22 139	0.49 286	0.29 168	0.76 313	0.74 306	0.78 352	0.77 270	0.44 199	0.42 271	0.47 149	0.38 303	0.13 74	0.12 222	0.16 177	0.14 199	0.15 204	0.13 180

GMStereo	0.39 257	0.37 473	0.54 381	0.40 257	0.26 288	0.42 250	0.36 308	0.59 176	1.04 481	0.55 216	0.51 174	0.37 137	0.35 220	0.54 205	0.41 323	0.19 357	0.13 294	0.16 177	0.17 320	0.24 438	0.18 341
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 257	0.21 238	0.50 349	0.41 292	0.28 348	0.62 374	0.27 137	0.77 316	0.40 145	0.64 259	0.86 329	0.52 234	0.33 205	0.66 335	0.42 328	0.15 188	0.13 294	0.17 222	0.14 199	0.15 204	0.15 256
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 257	0.18 120	0.42 239	0.42 334	0.26 288	0.40 228	0.32 236	0.72 286	0.34 89	0.89 433	1.28 493	0.57 255	0.35 220	0.42 103	0.32 214	0.15 188	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.14 148	0.13 180

RAFT-Stereo	0.39 257	0.18 120	0.42 239	0.42 334	0.26 288	0.40 228	0.32 236	0.72 286	0.34 89	0.89 433	1.28 493	0.57 255	0.35 220	0.42 103	0.32 214	0.15 188	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.14 148	0.13 180
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 269	0.20 200	0.54 381	0.41 292	0.29 376	0.53 305	0.29 168	0.65 220	0.49 194	0.71 311	0.98 391	0.58 263	0.43 277	0.50 174	0.51 396	0.15 188	0.12 222	0.16 177	0.14 199	0.19 345	0.19 373

qqq	0.40 269	0.26 381	0.44 264	0.36 138	0.22 139	0.46 273	0.36 308	0.85 346	0.54 212	0.56 219	0.69 239	0.65 318	0.53 331	0.55 211	0.45 360	0.17 290	0.16 391	0.20 345	0.19 377	0.18 311	0.17 323

IPLGR_C	0.40 269	0.21 238	0.64 426	0.45 399	0.33 444	0.52 297	0.34 261	0.66 230	0.62 235	0.82 381	0.92 360	0.45 200	0.32 193	0.52 189	0.46 370	0.17 290	0.12 222	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.14 226

ACRE	0.40 269	0.21 238	0.65 432	0.45 399	0.33 444	0.51 293	0.33 246	0.66 230	0.63 246	0.80 359	0.92 360	0.45 200	0.32 193	0.52 189	0.45 360	0.16 244	0.12 222	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.14 226

PFNet+	0.40 269	0.19 159	0.49 336	0.39 215	0.25 242	0.28 96	0.23 82	0.64 219	0.70 280	0.85 404	0.79 291	0.64 305	0.35 220	0.72 380	0.34 243	0.19 357	0.14 329	0.23 423	0.20 402	0.16 249	0.20 396

SST-Stereo	0.40 269	0.19 159	0.45 276	0.42 334	0.25 242	0.25 56	0.21 53	0.66 230	0.47 185	1.08 517	0.79 291	0.72 352	0.43 277	0.77 411	0.35 261	0.16 244	0.11 162	0.20 345	0.16 265	0.19 345	0.15 256

RAFT_R40	0.40 269	0.19 159	0.44 264	0.43 355	0.25 242	0.23 29	0.26 120	0.67 240	0.67 267	0.98 479	0.78 281	0.72 352	0.43 277	0.76 403	0.35 261	0.16 244	0.11 162	0.20 345	0.16 265	0.18 311	0.14 226

RAFT-345	0.40 269	0.18 120	0.40 209	0.38 186	0.22 139	0.33 165	0.26 120	0.61 192	0.51 201	0.74 333	1.79 553	0.45 200	0.33 205	0.66 335	0.36 278	0.14 116	0.11 162	0.18 272	0.14 199	0.13 102	0.13 180

sAnonymous2	0.40 269	0.39 490	0.85 498	0.48 436	0.37 472	0.40 228	0.46 427	0.57 163	0.52 204	0.38 143	0.46 148	0.35 124	0.42 271	0.43 112	0.30 198	0.19 357	0.14 329	0.18 272	0.17 320	0.57 568	0.44 553

CroCo_RVC	0.40 269	0.39 490	0.85 498	0.48 436	0.37 472	0.40 228	0.46 427	0.57 163	0.52 204	0.38 143	0.46 148	0.35 124	0.42 271	0.43 112	0.30 198	0.19 357	0.14 329	0.18 272	0.17 320	0.57 568	0.44 553

111	0.40 269	0.17 93	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.52 297	0.28 159	0.74 299	1.16 514	0.50 199	0.91 356	0.63 299	0.48 306	0.61 285	0.35 261	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.12 129	0.13 102	0.13 180

Hybrid-DGEV-2	0.41 280	0.21 238	0.42 239	0.47 428	0.29 376	0.59 356	0.23 82	0.82 335	0.99 456	0.64 259	0.63 217	0.60 284	0.65 413	0.58 255	0.33 227	0.14 116	0.12 222	0.18 272	0.16 265	0.14 148	0.12 131

rvit_0105_4	0.41 280	0.29 424	0.71 462	0.50 465	0.29 376	0.41 243	0.41 394	0.55 153	0.73 299	0.45 179	0.48 157	0.55 247	0.44 287	0.57 235	0.36 278	0.28 492	0.26 511	0.25 453	0.22 442	0.23 425	0.18 341

raft_robust	0.41 280	0.23 302	0.36 148	0.42 334	0.21 114	0.40 228	0.33 246	0.79 326	0.98 451	0.79 357	0.87 337	0.39 152	0.33 205	0.84 440	0.29 192	0.13 74	0.12 222	0.16 177	0.17 320	0.15 204	0.12 131

CIPLG	0.41 280	0.21 238	0.63 421	0.45 399	0.33 444	0.52 297	0.33 246	0.65 220	0.60 233	0.82 381	0.96 377	0.46 209	0.32 193	0.55 211	0.44 351	0.16 244	0.12 222	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.14 226

LCNet	0.41 280	0.20 200	0.32 91	0.44 375	0.24 211	0.47 278	0.29 168	0.67 240	0.53 208	0.72 322	1.03 414	0.66 323	0.60 378	0.58 255	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.19 315	0.19 377	0.21 386	0.36 524

HHNet	0.41 280	0.17 93	0.41 219	0.34 82	0.37 472	0.33 165	0.34 261	0.69 258	0.75 310	0.86 411	1.30 500	0.52 234	0.32 193	0.52 189	0.35 261	0.15 188	0.11 162	0.19 315	0.15 231	0.15 204	0.24 447

AnonymousM	0.41 280	0.81 570	0.29 53	0.34 82	0.22 139	0.28 96	0.38 346	0.53 149	0.41 149	0.70 304	0.49 161	0.47 211	0.27 128	0.41 94	0.31 206	0.15 188	0.12 222	1.51 594	0.26 497	0.12 62	0.10 37

HITNet	0.41 280	0.26 381	0.45 276	0.33 61	0.17 23	0.63 385	0.30 185	0.93 378	0.64 255	0.71 311	0.82 305	0.64 305	0.52 327	0.59 271	0.43 335	0.14 116	0.10 63	0.15 148	0.13 166	0.19 345	0.12 131
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
rvit_0105_5	0.42 288	0.31 438	0.73 471	0.50 465	0.29 376	0.44 261	0.42 404	0.61 192	0.74 306	0.51 202	0.51 174	0.60 284	0.47 301	0.57 235	0.38 303	0.27 482	0.25 504	0.25 453	0.23 458	0.22 408	0.18 341

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 288	0.20 200	0.74 476	0.38 186	0.43 511	0.39 225	0.26 120	0.94 383	0.49 194	0.53 210	0.77 270	0.93 441	0.45 292	0.63 305	0.24 79	0.16 244	0.10 63	0.17 222	0.18 347	0.20 362	0.20 396

test_sample2	0.42 288	0.22 281	0.43 254	0.33 61	0.21 114	0.58 344	0.39 368	0.95 390	0.67 267	0.63 249	0.77 270	0.69 335	0.57 358	0.61 285	0.38 303	0.19 357	0.14 329	0.18 272	0.16 265	0.19 345	0.18 341

test_sample1	0.42 288	0.22 281	0.46 292	0.34 82	0.23 181	0.58 344	0.35 286	0.99 402	0.49 194	0.62 240	0.75 260	0.69 335	0.61 384	0.58 255	0.44 351	0.18 325	0.14 329	0.17 222	0.15 231	0.17 286	0.17 323

StereoVision	0.42 288	0.28 412	0.45 276	0.49 451	0.28 348	0.38 217	0.38 346	0.72 286	0.62 235	0.44 176	1.14 459	0.54 242	0.39 257	0.56 222	0.34 243	0.21 397	0.24 496	0.25 453	0.24 474	0.26 454	0.16 302

GANet-ADL	0.42 288	0.25 364	0.45 276	0.43 355	0.29 376	0.54 312	0.35 286	0.89 364	0.86 383	0.63 249	0.72 245	0.68 331	0.42 271	0.52 189	0.41 323	0.21 397	0.14 329	0.15 148	0.13 166	0.18 311	0.19 373

OMP-Stereo	0.42 288	0.22 281	0.46 292	0.52 494	0.24 211	0.36 197	0.25 105	0.71 281	0.78 336	0.77 348	0.64 221	0.89 426	0.39 257	0.91 471	0.35 261	0.15 188	0.12 222	0.20 345	0.15 231	0.15 204	0.12 131

PFNet	0.42 288	0.18 120	0.58 400	0.43 355	0.24 211	0.43 253	0.32 236	0.74 299	0.78 336	1.00 487	0.74 258	0.68 331	0.39 257	0.72 380	0.37 294	0.16 244	0.10 63	0.20 345	0.15 231	0.16 249	0.13 180

IRAFT_RVC	0.42 288	0.20 200	0.48 324	0.44 375	0.24 211	0.27 78	0.54 480	0.74 299	0.77 326	0.76 342	0.80 294	0.73 363	0.51 325	0.70 369	0.36 278	0.17 290	0.10 63	0.21 387	0.16 265	0.16 249	0.14 226

FENet	0.42 288	0.22 281	0.38 178	0.39 215	0.24 211	0.55 318	0.32 236	0.79 326	0.70 280	0.71 311	0.72 245	0.63 299	0.57 358	0.62 294	0.44 351	0.19 357	0.13 294	0.19 315	0.17 320	0.18 311	0.19 373

FACV-RUCA	0.43 298	0.28 412	0.47 304	0.45 399	0.33 444	0.58 344	0.34 261	0.82 335	0.73 299	0.57 222	0.84 316	0.47 211	0.50 320	0.54 205	0.39 310	0.22 423	0.15 359	0.35 525	0.16 265	0.28 469	0.21 414

TestStereo1	0.43 298	0.23 302	0.41 219	0.51 481	0.24 211	0.34 176	0.40 379	0.77 316	0.90 412	0.68 291	0.96 377	0.48 216	0.46 297	0.91 471	0.32 214	0.16 244	0.13 294	0.18 272	0.15 231	0.14 148	0.13 180

test_5	0.43 298	0.24 339	0.43 254	0.52 494	0.28 348	0.28 96	0.42 404	0.72 286	0.82 360	0.62 240	0.91 356	0.72 352	0.55 349	0.79 420	0.35 261	0.14 116	0.11 162	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.16 302

SA-5K	0.43 298	0.23 302	0.41 219	0.51 481	0.24 211	0.34 176	0.40 379	0.77 316	0.90 412	0.68 291	0.96 377	0.48 216	0.46 297	0.91 471	0.32 214	0.16 244	0.13 294	0.18 272	0.15 231	0.14 148	0.13 180

dd	0.43 298	0.38 483	0.55 386	0.44 375	0.25 242	0.47 278	0.38 346	0.70 273	1.05 485	0.59 226	0.65 224	0.42 180	0.39 257	0.66 335	0.50 386	0.24 452	0.15 359	0.21 387	0.15 231	0.22 408	0.18 341

IIG-Stereo	0.43 298	0.21 238	0.44 264	0.50 465	0.25 242	0.44 261	0.21 53	0.71 281	0.76 318	0.83 393	0.95 373	0.83 400	0.43 277	0.90 464	0.35 261	0.15 188	0.12 222	0.19 315	0.14 199	0.15 204	0.11 83

DN-CSS_ROB	0.43 298	0.26 381	0.62 411	0.40 257	0.29 376	0.44 261	0.27 137	0.77 316	0.75 310	0.72 322	1.09 440	0.48 216	0.43 277	0.69 362	0.37 294	0.15 188	0.12 222	0.21 387	0.19 377	0.18 311	0.16 302

MyStereo05	0.44 305	0.21 238	0.45 276	0.41 292	0.28 348	0.41 243	0.50 453	0.93 378	1.09 502	0.76 342	0.61 213	0.51 229	0.57 358	0.73 386	0.42 328	0.14 116	0.13 294	0.18 272	0.17 320	0.17 286	0.15 256

MyStereo04	0.44 305	0.22 281	0.44 264	0.42 334	0.28 348	0.40 228	0.50 453	1.00 406	1.08 500	0.62 240	0.58 207	0.55 247	0.57 358	0.71 374	0.44 351	0.14 116	0.13 294	0.18 272	0.17 320	0.17 286	0.16 302

mmm	0.44 305	0.27 398	0.46 292	0.38 186	0.24 211	0.61 366	0.35 286	0.94 383	0.53 208	0.72 322	1.05 424	0.63 299	0.50 320	0.57 235	0.45 360	0.18 325	0.15 359	0.23 423	0.20 402	0.20 362	0.18 341

ffm	0.44 305	0.26 381	0.49 336	0.37 156	0.25 242	0.55 318	0.37 324	0.68 250	1.04 481	0.73 328	0.96 377	0.71 343	0.53 331	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.25 453	0.21 424	0.16 249	0.16 302

SA	0.44 305	0.25 364	0.46 292	0.46 420	0.24 211	0.43 253	0.36 308	0.75 306	0.96 444	0.59 226	1.03 414	0.48 216	0.52 327	0.94 487	0.32 214	0.16 244	0.12 222	0.21 387	0.19 377	0.15 204	0.13 180

GwcNet-ADL	0.44 305	0.22 281	0.48 324	0.45 399	0.30 395	0.40 228	0.37 324	0.92 376	0.97 447	0.71 311	0.78 281	0.61 290	0.42 271	0.62 294	0.50 386	0.19 357	0.14 329	0.15 148	0.14 199	0.18 311	0.18 341

TransformOpticalFlow	0.44 305	0.20 200	0.47 304	0.41 292	0.23 181	0.37 204	0.47 434	0.94 383	0.76 318	0.65 269	1.14 459	0.73 363	0.56 356	0.76 403	0.32 214	0.15 188	0.10 63	0.17 222	0.15 231	0.14 148	0.13 180

GMM-Stereo	0.44 305	0.19 159	0.36 148	0.42 334	0.25 242	0.51 293	0.47 434	0.71 281	0.53 208	0.76 342	1.37 510	0.76 377	0.38 246	0.60 277	0.33 227	0.15 188	0.10 63	0.20 345	0.19 377	0.16 249	0.27 470

GES	0.44 305	0.23 302	0.57 396	0.40 257	0.30 395	0.59 356	0.36 308	0.96 394	0.68 272	0.74 333	0.83 311	0.47 211	0.48 306	0.67 346	0.43 335	0.22 423	0.16 391	0.17 222	0.16 265	0.18 311	0.23 439

HCRNet	0.44 305	0.34 455	0.41 219	0.53 504	0.26 288	0.53 305	0.29 168	0.83 340	0.63 246	0.71 311	0.81 301	0.77 383	0.50 320	0.66 335	0.36 278	0.24 452	0.16 391	0.24 440	0.20 402	0.21 386	0.18 341

Hybrid-DGEV-03	0.45 315	0.19 159	0.33 106	0.43 355	0.27 322	0.56 332	0.26 120	0.65 220	0.74 306	0.94 460	1.92 560	0.61 290	0.30 179	0.55 211	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.18 272	0.16 265	0.14 148	0.11 83

DFGA-Net	0.45 315	0.29 424	0.80 494	0.42 334	0.32 433	0.53 305	0.35 286	0.78 322	0.89 409	0.66 282	0.75 260	0.48 216	0.39 257	0.74 393	0.60 428	0.15 188	0.13 294	0.19 315	0.18 347	0.20 362	0.17 323

HI	0.45 315	0.21 238	0.36 148	0.34 82	0.35 460	0.28 96	0.31 213	0.72 286	0.46 180	0.87 419	1.13 454	1.09 489	0.76 468	0.69 362	0.56 418	0.12 40	0.10 63	0.17 222	0.17 320	0.17 286	0.15 256

CoSv	0.45 315	0.21 238	0.36 148	0.34 82	0.35 460	0.28 96	0.31 213	0.72 286	0.46 180	0.87 419	1.13 454	1.09 489	0.76 468	0.69 362	0.56 418	0.12 40	0.10 63	0.17 222	0.17 320	0.17 286	0.15 256

U	0.45 315	0.16 61	0.32 91	0.40 257	0.71 573	3.55 607	0.20 33	0.41 75	0.38 133	0.26 49	0.23 29	0.24 56	0.22 66	0.26 3	0.22 36	0.15 188	0.09 25	0.88 585	0.13 166	0.13 102	0.11 83

CASS	0.45 315	0.27 398	0.42 239	0.48 436	0.22 139	0.61 366	0.34 261	0.97 397	0.62 235	0.71 311	0.85 326	0.61 290	0.55 349	0.57 235	0.41 323	0.29 499	0.16 391	0.22 402	0.18 347	0.22 408	0.28 477
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 315	0.25 364	0.43 254	0.45 399	0.28 348	0.70 417	0.34 261	0.94 383	0.76 318	0.75 335	0.80 294	0.65 318	0.49 310	0.64 320	0.51 396	0.20 380	0.14 329	0.22 402	0.19 377	0.18 311	0.18 341

RAFT_CTSACE	0.45 315	0.20 200	0.44 264	0.45 399	0.27 322	0.34 176	0.39 368	0.60 186	0.73 299	0.76 342	1.44 526	0.83 400	0.38 246	1.08 510	0.26 132	0.12 40	0.13 294	0.18 272	0.16 265	0.15 204	0.11 83

iRaft-Stereo_5w	0.45 315	0.21 238	0.48 324	0.42 334	0.28 348	0.31 139	0.54 480	0.63 206	0.62 235	0.62 240	0.89 349	1.01 463	0.69 434	0.75 399	0.66 446	0.13 74	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.14 148	0.15 256

RAFT	0.45 315	0.22 281	0.45 276	0.47 428	0.26 288	0.54 312	0.47 434	0.66 230	0.58 230	0.80 359	0.82 305	0.94 443	0.57 358	0.75 399	0.34 243	0.17 290	0.15 359	0.22 402	0.20 402	0.16 249	0.12 131

DMCA	0.45 315	0.26 381	0.50 349	0.38 186	0.28 348	0.51 293	0.34 261	0.93 378	0.68 272	0.75 335	0.83 311	0.79 387	0.53 331	0.51 182	0.54 411	0.21 397	0.16 391	0.21 387	0.16 265	0.19 345	0.21 414

Select-FE	0.46 326	0.24 339	0.88 505	0.42 334	0.35 460	0.33 165	0.19 20	0.90 369	0.37 126	0.60 230	1.01 401	0.97 450	0.80 486	0.72 380	0.28 173	0.16 244	0.12 222	0.17 222	0.20 402	0.15 204	0.24 447

PAM_32	0.46 326	0.19 159	0.67 442	0.39 215	0.24 211	0.75 437	0.27 137	0.95 390	0.34 89	0.68 291	0.44 139	1.91 572	0.65 413	0.62 294	0.26 132	0.15 188	0.10 63	0.16 177	0.15 231	0.14 148	0.13 180

PAM	0.46 326	0.19 159	0.70 457	0.40 257	0.26 288	0.75 437	0.33 246	0.85 346	0.34 89	0.70 304	0.46 148	1.83 567	0.63 396	0.61 285	0.26 132	0.15 188	0.10 63	0.16 177	0.14 199	0.14 148	0.13 180

UGAM-zero	0.46 326	0.19 159	0.62 411	0.37 156	0.23 181	0.34 176	0.21 53	1.15 476	0.39 143	0.66 282	0.61 213	1.70 564	0.91 511	0.75 399	0.25 104	0.14 116	0.11 162	0.15 148	0.12 129	0.13 102	0.13 180

test_sample3	0.46 326	0.25 364	0.50 349	0.35 118	0.23 181	0.69 412	0.37 324	1.15 476	0.81 355	0.75 335	0.79 291	0.66 323	0.49 310	0.63 305	0.46 370	0.21 397	0.15 359	0.20 345	0.19 377	0.21 386	0.19 373

IER	0.46 326	0.23 302	0.50 349	0.38 186	0.28 348	0.69 412	0.35 286	0.80 329	0.66 264	0.83 393	0.94 364	0.75 371	0.77 475	0.60 277	0.42 328	0.17 290	0.14 329	0.17 222	0.17 320	0.17 286	0.15 256

BSDual-CNN	0.46 326	0.25 364	0.43 254	0.45 399	0.28 348	0.77 444	0.40 379	0.94 383	0.76 318	0.75 335	0.80 294	0.76 377	0.54 343	0.64 320	0.43 335	0.20 380	0.14 329	0.22 402	0.19 377	0.18 311	0.18 341

STrans-v2	0.46 326	0.20 200	0.48 324	0.40 257	0.24 211	0.55 318	0.50 453	1.07 438	0.73 299	0.65 269	1.05 424	0.72 352	0.69 434	0.72 380	0.33 227	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.14 199	0.13 102	0.12 131

Prome-Stereo	0.46 326	0.19 159	0.35 140	0.44 375	0.26 288	0.40 228	0.45 423	0.68 250	0.44 168	0.96 469	1.84 556	0.59 278	0.67 424	0.61 285	0.32 214	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.14 199	0.16 249	0.29 484

ICVP	0.46 326	0.25 364	0.38 178	0.48 436	0.28 348	0.58 344	0.43 411	1.00 406	0.70 280	0.67 285	0.95 373	0.75 371	0.55 349	0.53 198	0.54 411	0.23 440	0.17 411	0.19 315	0.17 320	0.19 345	0.20 396
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 326	0.34 455	0.86 503	0.50 465	0.37 472	0.81 459	0.50 453	0.72 286	0.65 260	0.51 202	0.65 224	0.45 200	0.45 292	0.64 320	0.38 303	0.24 452	0.24 496	0.22 402	0.21 424	0.23 425	0.23 439

CFNet_pseudo	0.46 326	0.24 339	0.52 368	0.37 156	0.27 322	0.58 344	0.30 185	0.86 350	0.88 396	0.82 381	1.03 414	0.75 371	0.47 301	0.58 255	0.44 351	0.17 290	0.12 222	0.24 440	0.16 265	0.24 438	0.19 373

ACVNet	0.46 326	0.23 302	0.36 148	0.39 215	0.28 348	0.58 344	0.40 379	0.87 357	0.80 347	0.64 259	0.96 377	0.79 387	0.60 378	0.63 305	0.67 449	0.17 290	0.15 359	0.16 177	0.15 231	0.18 311	0.15 256

BEATNet_4x	0.46 326	0.32 442	0.56 392	0.37 156	0.19 60	0.63 385	0.35 286	1.01 415	0.72 292	0.77 348	0.83 311	0.70 339	0.59 374	0.68 356	0.53 406	0.16 244	0.12 222	0.16 177	0.14 199	0.24 438	0.16 302

ccs_rob	0.46 326	0.24 339	0.52 368	0.37 156	0.27 322	0.58 344	0.31 213	0.86 350	0.88 396	0.82 381	1.02 410	0.75 371	0.47 301	0.58 255	0.44 351	0.17 290	0.12 222	0.24 440	0.16 265	0.24 438	0.19 373

G2L-ROB	0.47 341	0.19 159	0.42 239	0.35 118	0.22 139	0.57 338	0.42 404	1.14 472	0.71 291	0.84 400	0.75 260	1.09 489	0.53 331	0.74 393	0.53 406	0.17 290	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.17 286	0.19 373

rvit_0105_3	0.47 341	0.34 455	0.77 490	0.54 511	0.31 417	0.49 286	0.47 434	0.63 206	0.79 345	0.65 269	0.59 208	0.64 305	0.50 320	0.65 327	0.39 310	0.29 499	0.27 520	0.29 501	0.28 510	0.21 386	0.20 396

rvit_stereo_0075_2	0.47 341	0.37 473	0.70 457	0.53 504	0.46 530	0.43 253	0.36 308	0.81 333	0.67 267	0.55 216	0.74 258	0.59 278	0.43 277	0.63 305	0.43 335	0.32 520	0.23 488	0.35 525	0.25 483	0.30 482	0.25 454

test_sample5	0.47 341	0.26 381	0.49 336	0.36 138	0.22 139	0.64 392	0.39 368	1.13 463	0.81 355	0.77 348	0.94 364	0.64 305	0.54 343	0.65 327	0.43 335	0.21 397	0.16 391	0.22 402	0.20 402	0.22 408	0.20 396

test_sample4	0.47 341	0.26 381	0.50 349	0.35 118	0.22 139	0.69 412	0.38 346	1.15 476	0.81 355	0.78 352	0.82 305	0.62 297	0.53 331	0.63 305	0.44 351	0.21 397	0.15 359	0.21 387	0.19 377	0.21 386	0.19 373

DispNO	0.47 341	0.23 302	0.71 462	0.39 215	0.31 417	0.60 363	0.38 346	0.89 364	0.77 326	0.75 335	0.84 316	0.72 352	0.54 343	0.73 386	0.46 370	0.19 357	0.14 329	0.20 345	0.18 347	0.16 249	0.17 323

CoDeX	0.47 341	0.20 200	0.49 336	0.42 334	0.25 242	0.75 437	0.36 308	1.27 527	0.80 347	0.82 381	0.96 377	0.62 297	0.57 358	0.60 277	0.36 278	0.17 290	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.16 249	0.14 226

ARAFT	0.47 341	0.24 339	0.79 492	0.42 334	0.25 242	0.55 318	0.55 484	0.75 306	0.81 355	0.89 433	0.75 260	0.73 363	0.47 301	0.88 456	0.37 294	0.15 188	0.12 222	0.23 423	0.22 442	0.14 148	0.13 180

SFCPSM	0.47 341	0.21 238	0.55 386	0.40 257	0.27 322	0.87 478	0.37 324	1.33 538	0.77 326	0.80 359	0.84 316	0.54 242	0.49 310	0.57 235	0.37 294	0.18 325	0.13 294	0.18 272	0.20 402	0.16 249	0.15 256

cf-r	0.47 341	0.23 302	0.41 219	0.39 215	0.23 181	0.59 356	0.37 324	0.88 362	0.85 378	0.72 322	1.05 424	0.94 443	0.62 390	0.56 222	0.54 411	0.21 397	0.14 329	0.17 222	0.19 377	0.15 204	0.15 256

GANet-RSSM	0.47 341	0.21 238	0.37 166	0.38 186	0.25 242	0.58 344	0.36 308	1.07 438	0.78 336	0.68 291	1.01 401	0.86 411	0.67 424	0.62 294	0.44 351	0.21 397	0.15 359	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.17 323

MLCV	0.47 341	0.24 339	0.61 408	0.37 156	0.17 23	0.61 366	0.33 246	0.80 329	0.87 392	0.94 460	1.13 454	0.72 352	0.43 277	0.89 462	0.51 396	0.13 74	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.14 148	0.12 131

FSD	0.48 353	0.47 515	0.53 376	0.54 511	0.46 530	0.48 281	0.52 471	0.53 149	0.48 193	0.48 194	0.48 157	0.49 222	0.48 306	0.51 182	0.49 384	0.45 560	0.42 574	0.47 557	0.46 563	0.46 548	0.45 557

G2L-Stereo_test	0.48 353	0.20 200	0.40 209	0.34 82	0.23 181	0.57 338	0.58 494	1.10 449	0.77 326	0.86 411	0.94 364	0.95 445	0.54 343	0.68 356	0.60 428	0.16 244	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.15 204	0.15 256

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 353	0.21 238	1.26 552	0.39 215	0.51 543	0.28 96	0.30 185	1.25 523	0.44 168	0.68 291	1.11 443	0.86 411	0.33 205	0.67 346	0.27 150	0.15 188	0.11 162	0.17 222	0.20 402	0.22 408	0.24 447

DualNet	0.48 353	0.26 381	0.49 336	0.36 138	0.22 139	0.64 392	0.39 368	1.13 463	0.81 355	0.80 359	1.03 414	0.64 305	0.54 343	0.65 327	0.43 335	0.21 397	0.16 391	0.22 402	0.20 402	0.22 408	0.20 396

PCWNet_CMD	0.48 353	0.24 339	0.52 368	0.39 215	0.27 322	0.63 385	0.30 185	0.95 390	0.96 444	0.86 411	1.07 434	0.79 387	0.44 287	0.57 235	0.43 335	0.17 290	0.12 222	0.21 387	0.16 265	0.24 438	0.19 373

gwcnet-sp	0.48 353	0.23 302	0.70 457	0.40 257	0.26 288	0.81 459	0.41 394	0.89 364	0.84 370	0.91 445	0.76 266	0.66 323	0.61 384	0.66 335	0.50 386	0.18 325	0.17 411	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.18 341

scenet	0.48 353	0.23 302	0.70 457	0.40 257	0.26 288	0.81 459	0.41 394	0.89 364	0.84 370	0.91 445	0.76 266	0.66 323	0.61 384	0.66 335	0.50 386	0.18 325	0.17 411	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.18 341

ssnet	0.48 353	0.23 302	0.70 457	0.40 257	0.26 288	0.81 459	0.41 394	0.89 364	0.84 370	0.91 445	0.76 266	0.66 323	0.61 384	0.66 335	0.50 386	0.18 325	0.17 411	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.18 341

Sa-1000	0.48 353	0.24 339	0.41 219	0.45 399	0.25 242	0.59 356	0.34 261	0.81 333	0.93 430	0.82 381	1.50 533	0.53 238	0.45 292	0.92 474	0.30 198	0.15 188	0.12 222	0.21 387	0.19 377	0.15 204	0.13 180

UDGNet	0.48 353	0.77 567	0.50 349	0.48 436	0.31 417	0.41 243	0.34 261	0.70 273	0.92 424	0.65 269	0.60 210	0.58 263	0.43 277	0.63 305	0.41 323	0.32 520	0.15 359	0.66 577	0.19 377	0.36 517	0.21 414

PSMNet-ADL	0.48 353	0.27 398	0.40 209	0.48 436	0.30 395	0.68 410	0.37 324	0.90 369	0.80 347	0.61 238	0.80 294	0.92 438	0.62 390	0.72 380	0.63 438	0.23 440	0.18 431	0.18 272	0.20 402	0.22 408	0.20 396

PSM-AAD	0.48 353	0.20 200	0.37 166	0.43 355	0.23 181	0.56 332	0.50 453	0.65 220	0.70 280	1.07 513	1.12 447	0.58 263	0.92 516	0.61 285	0.32 214	0.15 188	0.11 162	0.25 453	0.26 497	0.18 311	0.43 552

KYRaft	0.48 353	0.20 200	0.38 178	0.44 375	0.23 181	0.44 261	0.37 324	0.66 230	0.41 149	0.94 460	1.73 549	0.79 387	0.41 269	0.63 305	0.31 206	0.16 244	0.11 162	0.18 272	0.22 442	0.16 249	0.78 583

ASMatch	0.48 353	0.19 159	0.45 276	0.39 215	0.28 348	0.37 204	0.26 120	0.74 299	0.68 272	0.76 342	2.34 573	0.61 290	0.52 327	0.62 294	0.37 294	0.14 116	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.14 148	0.21 414

DEmStereo	0.48 353	0.17 93	0.50 349	0.38 186	0.25 242	0.59 356	0.34 261	0.63 206	0.74 306	0.89 433	1.66 545	0.58 263	1.06 539	0.60 277	0.42 328	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.16 265	0.14 148	0.15 256

PSMNet-RSSM	0.48 353	0.22 281	0.38 178	0.42 334	0.25 242	0.50 289	0.37 324	1.10 449	0.77 326	0.70 304	1.06 431	0.84 404	0.64 407	0.62 294	0.47 377	0.23 440	0.15 359	0.23 423	0.25 483	0.20 362	0.19 373

CFNet-ft	0.48 353	0.23 302	0.36 148	0.40 257	0.26 288	0.64 392	0.37 324	0.87 357	0.85 378	0.64 259	1.00 398	1.01 463	0.64 407	0.61 285	0.53 406	0.23 440	0.15 359	0.24 440	0.21 424	0.23 425	0.18 341

MSMDNet	0.48 353	0.24 339	0.52 368	0.39 215	0.27 322	0.63 385	0.30 185	0.96 394	0.96 444	0.86 411	1.07 434	0.79 387	0.44 287	0.57 235	0.43 335	0.17 290	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.23 425	0.19 373

CFNet_RVC	0.48 353	0.23 302	0.36 148	0.40 257	0.26 288	0.64 392	0.37 324	0.87 357	0.85 378	0.64 259	1.00 398	1.01 463	0.64 407	0.61 285	0.53 406	0.23 440	0.15 359	0.24 440	0.21 424	0.23 425	0.18 341

G2L-Stereo	0.49 372	0.23 302	0.48 324	0.43 355	0.26 288	0.47 278	0.42 404	0.93 378	0.78 336	0.84 400	0.86 329	0.91 433	0.52 327	0.78 415	0.70 456	0.20 380	0.17 411	0.22 402	0.18 347	0.17 286	0.21 414

DCVSM-stereo	0.49 372	0.27 398	0.53 376	0.39 215	0.29 376	0.51 293	0.26 120	0.75 306	0.75 310	1.11 523	0.75 260	1.05 476	0.72 455	0.60 277	0.47 377	0.20 380	0.19 449	0.24 440	0.20 402	0.25 447	0.30 493

test_sample6	0.49 372	0.26 381	0.50 349	0.37 156	0.22 139	0.63 385	0.40 379	1.12 461	0.83 365	0.80 359	1.03 414	0.66 323	0.55 349	0.67 346	0.46 370	0.22 423	0.16 391	0.22 402	0.22 442	0.23 425	0.21 414

qqq1	0.49 372	0.23 302	0.62 411	0.34 82	0.20 87	0.62 374	0.34 261	1.21 499	1.02 470	0.81 372	1.01 401	0.71 343	0.65 413	0.84 440	0.34 243	0.19 357	0.15 359	0.14 104	0.12 129	0.15 204	0.14 226

fff1	0.49 372	0.23 302	0.62 411	0.34 82	0.20 87	0.62 374	0.34 261	1.21 499	1.02 470	0.81 372	1.01 401	0.71 343	0.65 413	0.84 440	0.34 243	0.19 357	0.15 359	0.14 104	0.12 129	0.15 204	0.14 226

ff1	0.49 372	0.26 381	0.49 336	0.37 156	0.25 242	0.55 318	0.37 324	0.68 250	1.04 481	0.73 328	0.96 377	0.71 343	0.53 331	1.01 494	0.88 499	0.16 244	0.10 63	0.25 453	0.21 424	0.16 249	0.16 302

GMStereo_Zeroshot	0.49 372	0.44 508	0.74 476	0.49 451	0.27 322	0.56 332	0.29 168	0.73 297	0.76 318	0.86 411	0.94 364	0.91 433	0.36 238	0.74 393	0.43 335	0.26 472	0.14 329	0.26 472	0.15 231	0.36 517	0.18 341

ToySt	0.49 372	0.27 398	0.75 480	0.40 257	0.27 322	0.64 392	0.49 448	0.84 343	0.77 326	0.60 230	0.83 311	0.88 422	0.66 421	0.70 369	0.56 418	0.16 244	0.17 411	0.21 387	0.20 402	0.21 386	0.19 373

anonymousa	0.49 372	0.20 200	0.42 239	0.38 186	0.23 181	0.91 482	0.35 286	0.75 306	0.62 235	0.85 404	1.54 538	1.06 478	0.66 421	0.51 182	0.43 335	0.16 244	0.13 294	0.19 315	0.21 424	0.16 249	0.14 226

hknet	0.49 372	0.25 364	0.51 363	0.45 399	0.29 376	0.77 444	0.40 379	0.94 383	0.83 365	0.75 335	0.80 294	0.97 450	0.61 384	0.73 386	0.45 360	0.18 325	0.14 329	0.22 402	0.19 377	0.18 311	0.18 341

psmg	0.49 372	0.25 364	0.43 254	0.41 292	0.28 348	0.85 474	0.43 411	0.99 402	0.76 318	0.91 445	0.94 364	0.76 377	0.54 343	0.64 320	0.43 335	0.20 380	0.15 359	0.20 345	0.20 402	0.18 311	0.18 341

DRaft	0.49 372	0.17 93	0.47 304	0.37 156	0.25 242	0.58 344	0.40 379	0.65 220	0.85 378	1.02 495	1.75 552	0.50 225	0.82 491	0.63 305	0.40 318	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.16 265	0.14 148	0.15 256

GrayStereo	0.49 372	0.19 159	0.42 239	0.46 420	0.28 348	0.53 305	0.67 517	0.69 258	0.63 246	1.02 495	1.47 532	0.78 385	0.76 468	0.56 222	0.33 227	0.14 116	0.12 222	0.17 222	0.17 320	0.15 204	0.29 484

GwcNet-RSSM	0.49 372	0.24 339	0.42 239	0.40 257	0.23 181	0.55 318	0.38 346	0.93 378	0.93 430	0.71 311	1.16 470	0.86 411	0.60 378	0.62 294	0.66 446	0.21 397	0.14 329	0.19 315	0.20 402	0.16 249	0.15 256

UCFNet_RVC	0.49 372	0.26 381	0.35 140	0.39 215	0.26 288	0.64 392	0.36 308	1.15 476	0.84 370	0.67 285	0.88 345	0.88 422	0.59 374	0.58 255	0.45 360	0.24 452	0.17 411	0.27 485	0.27 504	0.25 447	0.23 439

iResNet	0.49 372	0.29 424	0.79 492	0.42 334	0.21 114	0.61 366	0.40 379	0.82 335	0.99 456	0.87 419	1.12 447	0.69 335	0.53 331	0.78 415	0.51 396	0.15 188	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.17 286	0.15 256

CFNet_ucs	0.50 388	0.24 339	0.55 386	0.38 186	0.31 417	0.58 344	0.33 246	0.98 400	0.93 430	0.88 429	1.19 478	0.80 395	0.49 310	0.63 305	0.43 335	0.21 397	0.15 359	0.26 472	0.18 347	0.26 454	0.22 432

NINENet	0.50 388	0.29 424	0.51 363	0.45 399	0.32 433	0.70 417	0.34 261	1.10 449	0.88 396	0.80 359	0.94 364	0.65 318	0.49 310	0.73 386	0.51 396	0.22 423	0.20 461	0.25 453	0.18 347	0.22 408	0.21 414

AACVNet	0.50 388	0.23 302	0.49 336	0.46 420	0.29 376	0.52 297	0.38 346	0.90 369	0.55 220	0.81 372	1.03 414	1.00 459	0.70 447	0.83 435	0.54 411	0.21 397	0.18 431	0.24 440	0.18 347	0.23 425	0.20 396

CrosDoStereo	0.50 388	0.18 120	0.45 276	0.38 186	0.24 211	0.40 228	1.18 582	0.67 240	0.86 383	0.94 460	1.37 510	0.63 299	0.77 475	0.65 327	0.45 360	0.15 188	0.12 222	0.17 222	0.18 347	0.14 148	0.14 226

DeepStereo_LL	0.50 388	0.18 120	0.45 276	0.38 186	0.24 211	0.40 228	1.18 582	0.67 240	0.86 383	0.94 460	1.37 510	0.63 299	0.77 475	0.65 327	0.45 360	0.15 188	0.12 222	0.17 222	0.18 347	0.14 148	0.14 226

THIR-Stereo	0.50 388	0.18 120	0.45 276	0.38 186	0.23 181	0.75 437	0.67 517	0.66 230	0.87 392	1.02 495	1.40 516	0.72 352	0.76 468	0.62 294	0.42 328	0.15 188	0.11 162	0.17 222	0.18 347	0.14 148	0.15 256

AdaStereo	0.50 388	0.32 442	0.47 304	0.48 436	0.25 242	0.67 408	0.32 236	1.17 488	0.88 396	0.75 335	0.99 396	0.75 371	0.49 310	0.67 346	0.46 370	0.27 482	0.12 222	0.28 493	0.18 347	0.23 425	0.18 341
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.
SMFormer	0.51 395	0.23 302	0.62 411	0.34 82	0.20 87	0.62 374	0.34 261	1.21 499	1.02 470	0.81 372	1.01 401	0.71 343	0.65 413	0.84 440	0.55 416	0.19 357	0.15 359	0.18 272	0.16 265	0.18 311	0.18 341

tta	0.51 395	0.23 302	0.62 411	0.34 82	0.20 87	0.62 374	0.34 261	1.21 499	1.02 470	0.81 372	1.01 401	0.71 343	0.65 413	0.84 440	0.55 416	0.19 357	0.15 359	0.18 272	0.16 265	0.15 204	0.14 226

DAS	0.51 395	0.25 364	0.60 406	0.48 436	0.31 417	0.58 344	0.41 394	0.83 340	0.97 447	0.89 433	1.12 447	0.70 339	0.75 465	0.82 427	0.43 335	0.17 290	0.13 294	0.18 272	0.15 231	0.20 362	0.18 341

SepStereo	0.51 395	0.25 364	0.60 406	0.48 436	0.31 417	0.58 344	0.41 394	0.83 340	0.97 447	0.89 433	1.12 447	0.70 339	0.75 465	0.93 480	0.43 335	0.17 290	0.13 294	0.18 272	0.15 231	0.20 362	0.18 341

acv_ft	0.51 395	0.23 302	0.56 392	0.44 375	0.28 348	0.86 477	0.39 368	0.91 374	0.80 347	0.97 474	0.96 377	0.79 387	0.59 374	0.63 305	0.87 495	0.17 290	0.15 359	0.16 177	0.15 231	0.17 286	0.15 256

DMCA-RVC	0.51 395	0.30 433	0.59 401	0.50 465	0.32 433	0.54 312	0.38 346	0.86 350	0.68 272	0.94 460	0.86 329	0.91 433	0.68 430	0.70 369	0.59 426	0.23 440	0.18 431	0.31 510	0.23 458	0.26 454	0.19 373

CFNet	0.51 395	0.29 424	0.46 292	0.41 292	0.27 322	0.70 417	0.32 236	1.13 463	1.00 463	0.72 322	1.07 434	0.85 406	0.60 378	0.76 403	0.52 403	0.19 357	0.14 329	0.23 423	0.23 458	0.21 386	0.16 302

HSM	0.51 395	0.24 339	0.41 219	0.39 215	0.24 211	0.75 437	0.40 379	1.22 507	0.75 310	0.81 372	0.91 356	1.21 510	0.69 434	0.87 453	0.46 370	0.17 290	0.13 294	0.17 222	0.14 199	0.17 286	0.17 323

DDVS	0.52 403	0.30 433	0.56 392	0.41 292	0.31 417	0.71 422	0.34 261	0.91 374	0.67 267	0.85 404	0.89 349	1.12 497	0.46 297	0.86 451	0.60 428	0.22 423	0.16 391	0.22 402	0.18 347	0.25 447	0.26 460

UGAM	0.52 403	0.22 281	0.46 292	0.45 399	0.25 242	0.41 243	0.52 471	0.62 198	1.16 514	0.76 342	1.13 454	1.32 528	0.57 358	1.00 493	0.53 406	0.17 290	0.14 329	0.25 453	0.21 424	0.15 204	0.13 180

test_sample7	0.52 403	0.29 424	0.50 349	0.36 138	0.27 322	0.62 374	0.41 394	1.06 434	0.88 396	0.92 453	0.86 329	0.85 406	0.69 434	0.68 356	0.50 386	0.26 472	0.20 461	0.27 485	0.26 497	0.27 465	0.24 447

ac_64	0.52 403	0.22 281	0.50 349	0.45 399	0.28 348	0.80 454	0.45 423	1.02 418	0.61 234	0.91 445	0.83 311	1.07 483	0.68 430	0.74 393	0.70 456	0.21 397	0.18 431	0.20 345	0.19 377	0.18 311	0.15 256

iResNetv2_ROB	0.52 403	0.27 398	0.69 453	0.38 186	0.25 242	0.62 374	0.35 286	1.17 488	1.01 467	0.99 482	1.06 431	0.88 422	0.67 424	0.66 335	0.39 310	0.19 357	0.13 294	0.15 148	0.11 95	0.18 311	0.16 302

iResNet_ROB	0.52 403	0.21 238	0.53 376	0.37 156	0.21 114	0.61 366	0.29 168	1.51 568	1.32 546	0.90 440	1.02 410	0.80 395	0.62 390	0.76 403	0.43 335	0.16 244	0.12 222	0.13 69	0.09 10	0.15 204	0.18 341

coex_refinement	0.53 409	0.21 238	0.39 198	0.44 375	0.30 395	0.76 443	0.39 368	1.09 446	0.90 412	0.85 404	1.12 447	1.00 459	0.56 356	0.63 305	0.81 479	0.21 397	0.13 294	0.16 177	0.16 265	0.20 362	0.21 414

ITSA-stereo	0.53 409	0.28 412	0.52 368	0.40 257	0.23 181	0.56 332	0.34 261	1.24 519	1.24 529	0.80 359	0.81 301	0.72 352	0.58 367	0.82 427	0.65 443	0.21 397	0.17 411	0.23 423	0.21 424	0.22 408	0.26 460

mmx	0.53 409	0.26 381	0.49 336	0.37 156	0.25 242	0.55 318	0.37 324	1.16 483	1.03 475	0.73 328	0.96 377	0.71 343	0.53 331	1.01 494	0.88 499	0.20 380	0.15 359	0.25 453	0.21 424	0.22 408	0.20 396

xxx	0.53 409	0.26 381	0.49 336	0.37 156	0.25 242	0.55 318	0.37 324	1.16 483	1.03 475	0.73 328	0.96 377	0.71 343	0.53 331	1.01 494	0.88 499	0.20 380	0.15 359	0.25 453	0.21 424	0.22 408	0.20 396

AASNet	0.53 409	0.25 364	0.52 368	0.49 451	0.32 433	0.74 431	0.40 379	1.50 565	0.86 383	0.86 411	0.92 360	0.64 305	0.59 374	0.59 271	0.79 474	0.23 440	0.19 449	0.20 345	0.16 265	0.21 386	0.19 373

LMCR-Stereo	0.53 409	0.30 433	0.53 376	0.58 530	0.30 395	0.83 470	0.36 308	1.19 492	0.76 318	0.88 429	1.04 420	0.56 250	0.62 390	0.82 427	0.67 449	0.19 357	0.15 359	0.19 315	0.14 199	0.23 425	0.17 323

RAFT + AFF	0.53 409	0.29 424	0.75 480	0.51 481	0.32 433	0.63 385	0.60 499	1.00 406	0.91 419	0.78 352	0.87 337	0.83 400	0.58 367	0.80 421	0.47 377	0.17 290	0.20 461	0.23 423	0.22 442	0.18 311	0.18 341

UPFNet	0.53 409	0.24 339	0.51 363	0.45 399	0.38 481	0.84 473	0.49 448	0.99 402	0.75 310	0.87 419	0.88 345	0.86 411	0.64 407	0.80 421	0.71 461	0.20 380	0.20 461	0.20 345	0.20 402	0.19 345	0.15 256

RASNet	0.53 409	0.22 281	0.52 368	0.38 186	0.22 139	0.68 410	0.38 346	0.97 397	0.88 396	0.73 328	1.04 420	1.03 470	0.92 516	0.90 464	0.86 489	0.16 244	0.14 329	0.14 104	0.17 320	0.15 204	0.13 180

HSM-Net_RVC	0.53 409	0.22 281	0.35 140	0.37 156	0.21 114	0.85 474	0.37 324	1.23 512	0.93 430	0.90 440	1.15 465	1.26 515	0.63 396	0.72 380	0.48 381	0.17 290	0.13 294	0.16 177	0.15 231	0.17 286	0.15 256
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 409	0.32 442	0.64 426	0.44 375	0.30 395	0.66 403	0.44 420	1.04 425	0.88 396	0.91 445	0.91 356	0.99 455	0.60 378	0.68 356	0.60 428	0.21 397	0.17 411	0.22 402	0.22 442	0.21 386	0.21 414
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 409	0.34 455	0.59 401	0.41 292	0.30 395	0.50 289	0.43 411	1.19 492	0.70 280	0.85 404	1.05 424	0.86 411	0.55 349	0.84 440	0.51 396	0.29 499	0.23 488	0.22 402	0.22 442	0.26 454	0.25 454

rvit_105_1	0.54 421	0.40 495	0.76 485	0.58 530	0.37 472	0.59 356	0.68 522	0.70 273	0.94 437	0.82 381	0.69 239	0.73 363	0.58 367	0.78 415	0.54 411	0.32 520	0.29 529	0.31 510	0.34 537	0.23 425	0.20 396

UNet	0.54 421	0.26 381	0.66 438	0.44 375	0.40 492	0.99 500	0.41 394	0.98 400	0.75 310	0.83 393	0.89 349	1.04 472	0.72 455	0.73 386	0.62 435	0.19 357	0.14 329	0.20 345	0.17 320	0.20 362	0.17 323

1111x	0.55 423	0.22 281	0.46 292	0.38 186	0.20 87	0.66 403	0.43 411	1.23 512	0.99 456	0.71 311	0.99 396	0.95 445	0.69 434	0.90 464	1.08 537	0.18 325	0.17 411	0.18 272	0.19 377	0.20 362	0.18 341

ADLNet2	0.55 423	0.25 364	0.65 432	0.47 428	0.30 395	0.83 470	0.50 453	1.05 430	0.95 443	0.80 359	0.98 391	0.99 455	0.69 434	0.77 411	0.73 464	0.20 380	0.16 391	0.17 222	0.18 347	0.21 386	0.21 414

GEStereo_RVC	0.55 423	0.29 424	0.63 421	0.49 451	0.31 417	0.70 417	0.54 480	1.22 507	0.92 424	0.82 381	0.85 326	0.85 406	0.63 396	0.90 464	0.65 443	0.24 452	0.16 391	0.19 315	0.16 265	0.21 386	0.22 432

ADLNet	0.55 423	0.27 398	0.51 363	0.44 375	0.35 460	0.78 448	0.46 427	1.08 442	0.86 383	0.99 482	0.98 391	0.92 438	0.63 396	0.69 362	0.81 479	0.22 423	0.16 391	0.22 402	0.22 442	0.21 386	0.21 414

MMNet	0.55 423	0.25 364	0.61 408	0.43 355	0.34 453	1.07 514	0.39 368	0.87 357	0.91 419	0.91 445	0.93 363	0.86 411	0.76 468	0.81 424	0.76 469	0.15 188	0.14 329	0.18 272	0.19 377	0.20 362	0.16 302

delet	0.55 423	0.24 339	0.55 386	0.44 375	0.33 444	1.07 514	0.50 453	1.00 406	0.86 383	0.85 404	0.96 377	0.90 431	0.63 396	0.83 435	0.74 467	0.18 325	0.18 431	0.20 345	0.21 424	0.16 249	0.15 256

psm_up	0.55 423	0.26 381	0.47 304	0.49 451	0.32 433	0.65 401	0.56 490	1.04 425	0.82 360	0.82 381	0.88 345	1.01 463	0.94 522	0.74 393	0.61 432	0.21 397	0.25 504	0.26 472	0.23 458	0.21 386	0.20 396

hitnet-ft	0.55 423	0.27 398	0.39 198	0.41 292	0.28 348	0.78 448	0.40 379	0.92 376	0.90 412	0.82 381	1.01 401	1.13 503	0.70 447	0.78 415	0.67 449	0.28 492	0.20 461	0.28 493	0.22 442	0.29 473	0.26 460

DSFCA	0.55 423	0.25 364	0.62 411	0.40 257	0.36 465	0.74 431	0.52 471	1.04 425	0.82 360	1.06 510	0.84 316	0.89 426	0.63 396	0.99 490	0.58 421	0.25 462	0.21 471	0.21 387	0.21 424	0.21 386	0.19 373

FADNet_RVC	0.55 423	0.37 473	1.17 543	0.44 375	0.31 417	0.56 332	0.34 261	1.06 434	0.88 396	0.67 285	0.90 353	0.61 290	0.65 413	0.93 480	0.70 456	0.21 397	0.18 431	0.26 472	0.23 458	0.31 488	0.28 477

STTStereo	0.55 423	0.37 473	0.76 485	0.44 375	0.31 417	0.60 363	0.44 420	0.96 394	0.86 383	0.99 482	0.90 353	0.96 448	0.58 367	0.71 374	0.61 432	0.25 462	0.23 488	0.26 472	0.32 532	0.24 438	0.23 439

ISRNet	0.56 434	0.24 339	0.66 438	0.56 522	0.36 465	0.44 261	0.25 105	0.82 335	0.84 370	1.07 513	1.25 488	0.91 433	0.60 378	0.66 335	0.58 421	0.35 538	0.26 511	0.36 530	0.33 535	0.30 482	0.42 546

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 434	3.08 622	2.43 593	0.31 26	0.18 40	0.29 108	0.20 33	0.37 44	0.32 77	0.28 68	0.24 36	0.18 15	0.18 25	0.31 20	0.22 36	1.09 597	0.08 2	0.17 222	0.16 265	0.14 148	0.97 597

CSP-Net	0.56 434	0.27 398	0.49 336	0.41 292	0.28 348	1.22 541	0.50 453	1.23 512	0.72 292	0.95 468	0.95 373	0.89 426	0.62 390	0.83 435	0.62 435	0.26 472	0.17 411	0.17 222	0.17 320	0.18 311	0.17 323

FTStereo	0.56 434	0.20 200	0.37 166	0.41 292	0.25 242	0.40 228	0.79 550	0.66 230	0.43 161	1.09 519	3.27 594	0.70 339	0.73 458	0.55 211	0.33 227	0.14 116	0.13 294	0.19 315	0.17 320	0.15 204	0.30 493

RAFT-RH_RVC	0.56 434	0.17 93	0.41 219	0.37 156	0.23 181	0.57 338	0.24 97	0.60 186	0.70 280	1.19 533	3.94 606	0.56 250	0.38 246	0.65 327	0.36 278	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.14 199	0.12 62	0.13 180

HGLStereo	0.56 434	0.28 412	0.57 396	0.50 465	0.37 472	0.80 454	0.45 423	1.02 418	0.78 336	0.86 411	1.14 459	0.89 426	0.82 491	0.76 403	0.73 464	0.21 397	0.20 461	0.19 315	0.18 347	0.19 345	0.21 414

FADNet-RVC-Resample	0.56 434	0.33 450	1.16 538	0.49 451	0.34 453	0.71 422	0.43 411	1.01 415	0.93 430	0.82 381	0.87 337	0.74 369	0.67 424	0.73 386	0.45 360	0.18 325	0.18 431	0.26 472	0.27 504	0.26 454	0.27 470

DualNet (step1)	0.57 441	0.36 466	0.72 467	0.38 186	0.30 395	0.71 422	0.43 411	1.06 434	0.88 396	0.92 453	0.86 329	0.85 406	0.69 434	0.68 356	0.50 386	0.41 553	0.20 461	0.40 543	0.41 557	0.36 517	0.33 510

LL-Strereo	0.57 441	0.27 398	0.68 447	0.48 436	0.34 453	0.39 225	0.48 442	0.94 383	0.97 447	0.83 393	0.78 281	1.10 493	1.18 551	1.33 545	0.49 384	0.17 290	0.14 329	0.22 402	0.19 377	0.16 249	0.17 323

CRFU-Net	0.57 441	0.27 398	0.57 396	0.46 420	0.30 395	1.20 539	0.52 471	1.10 449	0.56 226	1.00 487	0.98 391	1.06 478	0.79 482	0.81 424	0.71 461	0.21 397	0.19 449	0.18 272	0.16 265	0.18 311	0.19 373

TDLM	0.57 441	0.33 450	0.49 336	0.51 481	0.30 395	0.66 403	0.73 542	1.03 422	1.01 467	0.82 381	1.10 442	0.84 404	0.70 447	0.86 451	0.58 421	0.28 492	0.17 411	0.25 453	0.22 442	0.26 454	0.19 373

CVANet_RVC	0.57 441	0.33 450	0.44 264	0.47 428	0.32 433	0.67 408	0.61 504	1.05 430	0.93 430	0.85 404	1.04 420	1.01 463	0.73 458	0.83 435	0.52 403	0.29 499	0.19 449	0.27 485	0.25 483	0.31 488	0.21 414

AANet_RVC	0.57 441	0.32 442	0.54 381	0.45 399	0.27 322	0.57 338	0.48 442	1.00 406	1.28 541	0.86 411	1.33 504	0.87 417	0.58 367	1.07 507	0.75 468	0.18 325	0.12 222	0.15 148	0.13 166	0.18 311	0.18 341

NOSS_ROB	0.57 441	0.39 490	0.39 198	0.44 375	0.30 395	0.73 430	0.54 480	1.03 422	1.08 500	0.67 285	0.87 337	0.76 377	0.57 358	0.77 411	0.47 377	0.38 546	0.38 565	0.44 552	0.42 561	0.37 522	0.34 517

ssnet_v2	0.58 448	0.28 412	0.56 392	0.43 355	0.29 376	0.95 490	0.59 497	1.13 463	0.99 456	0.93 457	0.80 294	0.99 455	0.64 407	0.82 427	0.94 515	0.25 462	0.22 478	0.23 423	0.24 474	0.20 362	0.19 373

dad	0.58 448	0.50 524	0.64 426	0.43 355	0.30 395	0.59 356	0.36 308	0.78 322	1.25 535	1.01 492	1.17 472	1.15 507	0.53 331	0.68 356	0.50 386	0.35 538	0.23 488	0.37 535	0.21 424	0.29 473	0.20 396

SACVNet	0.58 448	0.34 455	0.55 386	0.55 519	0.36 465	0.63 385	0.48 442	1.13 463	0.77 326	1.02 495	1.06 431	1.02 468	0.74 461	0.90 464	0.51 396	0.27 482	0.21 471	0.25 453	0.24 474	0.29 473	0.36 524

pcwnet_v2	0.58 448	0.28 412	0.84 497	0.45 399	0.35 460	0.61 366	0.35 286	1.27 527	1.21 524	0.99 482	1.27 491	0.72 352	0.58 367	0.67 346	0.48 381	0.27 482	0.21 471	0.24 440	0.23 458	0.29 473	0.29 484

PS-NSSS	0.58 448	0.44 508	0.62 411	0.42 334	0.33 444	0.66 403	0.58 494	1.02 418	0.86 383	0.77 348	1.28 493	0.72 352	0.64 407	0.82 427	0.59 426	0.31 509	0.26 511	0.40 543	0.27 504	0.33 501	0.26 460

StereoDRNet-Refined	0.58 448	0.32 442	0.54 381	0.46 420	0.30 395	0.96 493	0.40 379	1.00 406	0.94 437	1.12 524	1.08 437	0.96 448	0.67 424	0.90 464	0.89 509	0.17 290	0.13 294	0.22 402	0.21 424	0.20 362	0.19 373
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 448	0.28 412	0.47 304	0.49 451	0.32 433	0.77 444	0.50 453	0.99 402	0.92 424	1.04 504	1.14 459	1.21 510	0.69 434	0.88 456	0.69 453	0.20 380	0.20 461	0.22 402	0.22 442	0.21 386	0.18 341

CBFPSM	0.59 455	0.22 281	1.31 557	0.38 186	0.27 322	1.12 527	0.65 512	0.79 326	0.82 360	0.80 359	0.81 301	1.35 537	0.87 504	0.67 346	0.76 469	0.16 244	0.15 359	0.15 148	0.16 265	0.17 286	0.22 432

HBP-ISP	0.59 455	0.45 512	0.43 254	0.45 399	0.33 444	0.70 417	0.28 159	1.11 455	1.00 463	0.83 393	1.18 474	0.65 318	0.68 430	0.88 456	0.52 403	0.35 538	0.38 565	0.47 557	0.41 557	0.38 526	0.31 501

CBMV_ROB	0.59 455	0.37 473	0.38 178	0.39 215	0.28 348	0.74 431	0.28 159	1.00 406	0.98 451	0.94 460	1.25 488	0.81 398	0.78 480	0.87 453	0.50 386	0.36 542	0.37 563	0.43 549	0.40 552	0.33 501	0.30 493

FADNet-RVC	0.60 458	0.53 538	1.14 537	0.46 420	0.39 487	0.61 366	0.39 368	1.12 461	0.87 392	0.70 304	0.84 316	1.04 472	0.55 349	0.94 487	0.69 453	0.26 472	0.25 504	0.28 493	0.28 510	0.31 488	0.31 501

NVstereo2D	0.60 458	0.30 433	0.75 480	0.48 436	0.43 511	0.89 479	0.48 442	1.05 430	1.15 513	0.66 282	0.86 329	0.88 422	0.70 447	0.99 490	0.65 443	0.32 520	0.15 359	0.28 493	0.20 402	0.40 529	0.36 524

FADNet	0.61 460	0.51 528	1.10 532	0.45 399	0.44 518	0.65 401	0.41 394	1.19 492	1.05 485	0.70 304	0.84 316	0.98 454	0.66 421	0.82 427	0.50 386	0.29 499	0.30 534	0.27 485	0.30 518	0.46 548	0.35 522

ACV-stereo	0.62 461	0.34 455	1.00 521	0.43 355	0.31 417	1.20 539	0.40 379	0.75 306	0.83 365	0.64 259	0.77 270	2.10 576	1.03 536	0.81 424	0.64 441	0.21 397	0.17 411	0.18 272	0.18 347	0.21 386	0.21 414

SGM-Forest	0.62 461	0.32 442	0.39 198	0.43 355	0.30 395	1.02 504	0.55 484	1.09 446	1.05 485	1.06 510	1.18 474	1.10 493	0.67 424	0.88 456	0.62 435	0.31 509	0.33 555	0.33 521	0.30 518	0.30 482	0.28 477
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 463	0.28 412	0.99 520	0.40 257	0.30 395	1.03 507	0.56 490	1.10 449	0.99 456	0.97 474	1.22 480	1.06 478	0.69 434	1.07 507	0.95 518	0.19 357	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.22 408	0.21 414

fast-acv-ft	0.64 464	0.30 433	0.73 471	0.45 399	0.34 453	1.17 535	0.49 448	0.86 350	0.98 451	1.02 495	1.36 507	1.29 520	0.85 499	0.76 403	0.81 479	0.21 397	0.23 488	0.23 423	0.23 458	0.21 386	0.20 396

StereoDRNet	0.64 464	0.33 450	0.68 447	0.51 481	0.43 511	1.03 507	0.53 476	1.47 561	0.99 456	1.10 521	0.87 337	1.07 483	0.71 451	0.82 427	0.88 499	0.23 440	0.19 449	0.25 453	0.23 458	0.27 465	0.19 373

PSMNet_ROB	0.64 464	0.37 473	0.65 432	0.56 522	0.42 505	0.97 495	0.83 553	1.21 499	0.92 424	0.79 357	1.02 410	1.08 485	0.63 396	0.82 427	0.91 513	0.29 499	0.20 461	0.31 510	0.31 526	0.26 454	0.23 439

CBMV	0.64 464	0.35 461	0.41 219	0.42 334	0.25 242	1.01 502	0.77 546	1.13 463	1.09 502	1.17 529	1.22 480	1.04 472	0.75 465	0.88 456	0.63 438	0.28 492	0.30 534	0.34 523	0.30 518	0.26 454	0.26 460
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 468	0.36 466	1.30 556	0.39 215	0.26 288	0.57 338	0.63 507	0.80 329	1.03 475	0.80 359	1.43 523	0.91 433	0.76 468	1.08 510	1.87 577	0.16 244	0.12 222	0.17 222	0.14 199	0.20 362	0.16 302

TCMNet	0.66 468	0.39 490	0.98 519	0.59 534	0.61 563	0.96 493	0.55 484	1.05 430	0.90 412	0.84 400	1.14 459	0.89 426	0.65 413	0.85 446	1.01 530	0.26 472	0.26 511	0.31 510	0.28 510	0.32 494	0.29 484

YMNet	0.66 468	0.38 483	0.90 510	0.52 494	0.46 530	1.08 518	0.49 448	1.00 406	0.77 326	1.18 531	1.29 497	1.12 497	0.74 461	0.85 446	0.86 489	0.27 482	0.31 543	0.25 453	0.25 483	0.24 438	0.23 439

YMNet_1	0.66 468	0.38 483	0.90 510	0.52 494	0.46 530	1.08 518	0.49 448	1.00 406	0.77 326	1.18 531	1.29 497	1.12 497	0.74 461	0.85 446	0.86 489	0.27 482	0.31 543	0.25 453	0.25 483	0.24 438	0.23 439

DRN-Test	0.66 468	0.32 442	0.66 438	0.50 465	0.39 487	1.15 531	0.61 504	1.49 564	1.01 467	1.12 524	1.08 437	1.06 478	0.69 434	0.77 411	0.94 515	0.23 440	0.17 411	0.26 472	0.25 483	0.25 447	0.21 414

iinet-f	0.67 473	0.26 381	2.15 588	0.39 215	0.31 417	1.19 538	0.56 490	0.84 343	0.84 370	0.80 359	1.17 472	1.05 476	0.84 498	0.71 374	1.21 548	0.20 380	0.18 431	0.17 222	0.15 231	0.20 362	0.20 396

GASNet	0.67 473	0.72 561	0.96 516	0.70 567	0.48 535	0.62 374	0.47 434	1.08 442	1.03 475	0.94 460	0.82 305	0.93 441	0.83 496	1.33 545	0.80 476	0.31 509	0.22 478	0.29 501	0.28 510	0.44 541	0.24 447

FINET	0.67 473	0.42 501	1.00 521	0.46 420	0.43 511	0.83 470	0.89 561	1.08 442	1.50 562	0.87 419	1.14 459	0.71 343	0.68 430	0.92 474	0.70 456	0.36 542	0.30 534	0.26 472	0.24 474	0.35 512	0.33 510

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 473	0.81 570	0.73 471	0.53 504	0.37 472	1.40 553	0.53 476	1.04 425	0.79 345	0.88 429	0.94 364	0.95 445	0.53 331	0.93 480	0.58 421	0.39 548	0.30 534	0.57 572	0.31 526	0.53 562	0.30 493

PA-Net	0.67 473	0.43 503	0.83 496	0.50 465	0.53 548	0.94 487	0.68 522	1.10 449	1.14 512	0.80 359	0.88 345	0.87 417	0.77 475	1.02 499	0.88 499	0.24 452	0.41 572	0.29 501	0.44 562	0.26 454	0.34 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 478	0.36 466	1.10 532	0.51 481	0.42 505	1.08 518	0.50 453	1.21 499	1.16 514	1.00 487	1.37 510	1.06 478	0.79 482	0.92 474	0.94 515	0.25 462	0.24 496	0.24 440	0.22 442	0.23 425	0.26 460

NaN_ROB	0.69 478	0.44 508	0.69 453	0.51 481	0.33 444	0.97 495	1.06 576	1.22 507	1.19 520	1.24 543	0.96 377	1.08 485	0.78 480	1.20 526	0.67 449	0.24 452	0.30 534	0.23 423	0.24 474	0.23 425	0.25 454

GANet	0.70 480	0.37 473	0.55 386	0.51 481	0.34 453	0.94 487	0.96 569	1.08 442	0.94 437	1.04 504	1.98 564	1.13 503	0.88 508	1.12 517	0.66 446	0.25 462	0.26 511	0.27 485	0.22 442	0.31 488	0.22 432

DISCO	0.70 480	0.26 381	0.68 447	0.44 375	0.31 417	1.14 529	0.51 468	1.23 512	1.23 527	0.81 372	1.05 424	1.50 552	0.85 499	1.82 576	1.03 531	0.19 357	0.15 359	0.18 272	0.16 265	0.24 438	0.23 439

XPNet_ROB	0.70 480	0.35 461	0.68 447	0.52 494	0.40 492	0.79 451	0.85 559	1.16 483	0.94 437	1.33 550	1.15 465	1.38 539	0.83 496	1.03 501	0.90 511	0.32 520	0.25 504	0.26 472	0.24 474	0.31 488	0.28 477

ETE_ROB	0.70 480	0.49 520	0.73 471	0.56 522	0.36 465	0.79 451	0.87 560	1.14 472	0.93 430	1.19 533	1.18 474	1.39 540	0.82 491	0.99 490	0.80 476	0.26 472	0.21 471	0.31 510	0.26 497	0.33 501	0.34 517

Wz-Net-LNSev	0.71 484	0.51 528	1.36 566	0.50 465	0.41 499	1.15 531	0.69 527	1.21 499	1.07 497	1.02 495	1.12 447	1.08 485	0.87 504	0.89 462	0.89 509	0.24 452	0.22 478	0.21 387	0.19 377	0.26 454	0.26 460

APVNet	0.71 484	0.37 473	0.89 509	0.56 522	0.45 522	1.18 537	0.68 522	1.41 555	0.85 378	0.81 372	1.15 465	1.04 472	0.81 487	1.10 514	1.17 545	0.26 472	0.28 524	0.32 516	0.31 526	0.29 473	0.30 493

Syn2CoEx	0.71 484	0.51 528	0.95 514	0.64 549	0.45 522	0.91 482	0.53 476	1.48 562	1.13 509	0.93 457	1.35 506	1.02 468	0.99 531	0.92 474	0.80 476	0.30 506	0.27 520	0.28 493	0.24 474	0.23 425	0.24 447

DANet	0.71 484	0.45 512	0.91 512	0.59 534	0.40 492	0.81 459	0.40 379	0.97 397	0.84 370	1.20 538	1.22 480	1.33 531	0.88 508	1.16 521	1.24 549	0.27 482	0.23 488	0.31 510	0.25 483	0.35 512	0.32 505
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 488	0.35 461	0.64 426	0.53 504	0.67 568	1.31 549	0.67 517	1.20 497	1.18 518	1.05 506	0.87 337	1.27 517	0.93 521	0.93 480	1.27 553	0.22 423	0.16 391	0.26 472	0.23 458	0.40 529	0.39 538

NCCL2	0.72 488	0.41 499	0.65 432	0.64 549	0.44 518	0.98 499	1.20 584	1.11 455	1.00 463	0.98 479	0.96 377	1.49 551	0.87 504	0.90 464	0.79 474	0.31 509	0.26 511	0.39 540	0.39 549	0.32 494	0.32 505

FAT-Stereo	0.73 490	0.33 450	0.75 480	0.49 451	0.37 472	0.71 422	0.59 497	1.36 547	1.30 544	1.03 503	1.40 516	1.59 561	1.15 547	0.87 453	0.86 489	0.28 492	0.28 524	0.28 493	0.23 458	0.28 469	0.38 535

DStereoRT	0.74 491	0.19 159	0.50 349	0.51 481	0.33 444	1.10 522	0.34 261	0.82 335	0.76 318	0.78 352	1.05 424	0.51 229	0.73 458	0.76 403	0.48 381	0.16 244	0.13 294	3.96 625	1.37 614	0.19 345	0.14 226

S-Stereo	0.74 491	0.35 461	0.96 516	0.56 522	0.45 522	0.82 467	0.60 499	1.24 519	1.60 573	0.96 469	1.41 518	1.12 497	0.94 522	0.80 421	1.04 534	0.26 472	0.31 543	0.28 493	0.25 483	0.32 494	0.47 564

LALA_ROB	0.74 491	0.43 503	0.69 453	0.54 511	0.40 492	1.01 502	0.95 568	1.21 499	1.07 497	1.22 540	1.12 447	1.56 558	0.79 482	1.04 503	0.86 489	0.33 528	0.22 478	0.35 525	0.30 518	0.35 512	0.31 501

w-ln-seven-2	0.76 494	0.43 503	2.32 590	0.52 494	0.38 481	0.90 481	0.65 512	1.11 455	1.12 508	1.19 533	1.28 493	1.09 489	0.99 531	1.07 507	0.87 495	0.20 380	0.19 449	0.23 423	0.22 442	0.26 454	0.22 432

PSMNet-RUCA	0.76 494	0.75 564	1.08 531	1.01 584	0.90 578	0.69 412	0.50 453	1.11 455	1.03 475	0.78 352	1.11 443	0.80 395	0.72 455	0.88 456	0.63 438	0.53 576	0.27 520	0.76 579	0.46 563	0.66 576	0.47 564

Wz-Net-MNSev	0.76 494	0.40 495	1.34 561	0.50 465	0.40 492	1.44 559	0.83 553	1.15 476	1.16 514	1.25 545	1.20 479	1.13 503	0.81 487	1.16 521	1.00 529	0.22 423	0.19 449	0.24 440	0.23 458	0.28 469	0.26 460

DGSMNet	0.76 494	0.55 540	1.29 555	0.58 530	0.62 564	0.94 487	0.70 532	1.26 525	1.11 504	0.83 393	1.24 486	1.00 459	0.71 451	1.03 501	0.81 479	0.34 534	0.29 529	0.41 547	0.40 552	0.57 568	0.55 576

RP	0.76 494	0.36 466	0.63 421	0.66 557	0.58 560	0.80 454	0.55 484	1.14 472	1.22 526	0.97 474	1.65 543	1.43 545	1.32 561	1.01 494	0.84 484	0.33 528	0.30 534	0.36 530	0.30 518	0.34 507	0.34 517

edge stereo	0.76 494	0.38 483	0.74 476	0.52 494	0.43 511	0.80 454	0.53 476	1.28 529	1.06 491	1.28 546	1.38 515	1.81 566	1.11 544	1.08 510	0.85 488	0.33 528	0.32 549	0.41 547	0.28 510	0.32 494	0.36 524

NCC-stereo	0.78 500	0.40 495	0.76 485	0.61 542	0.67 568	0.81 459	0.69 527	1.54 573	1.11 504	0.90 440	1.36 507	1.33 531	1.16 548	1.19 524	0.88 499	0.31 509	0.30 534	0.37 535	0.48 572	0.33 501	0.33 510

Nwc_Net	0.78 500	0.38 483	0.73 471	0.60 540	0.55 552	1.05 512	0.55 484	1.67 582	1.05 485	0.88 429	1.86 558	1.40 542	1.09 542	1.10 514	0.87 495	0.30 506	0.25 504	0.36 530	0.38 545	0.29 473	0.29 484

Abc-Net	0.78 500	0.40 495	0.76 485	0.61 542	0.67 568	0.81 459	0.69 527	1.54 573	1.11 504	0.90 440	1.36 507	1.33 531	1.16 548	1.19 524	0.88 499	0.31 509	0.30 534	0.37 535	0.48 572	0.33 501	0.33 510
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 503	0.59 545	0.71 462	0.65 554	0.65 567	0.92 486	0.58 494	1.29 530	1.05 485	1.07 513	1.45 529	1.47 549	1.03 536	1.21 530	0.88 499	0.32 520	0.30 534	0.48 562	0.40 552	0.37 522	0.37 529

stereogan	0.80 504	0.31 438	0.71 462	0.59 534	0.50 539	1.72 576	0.48 442	1.35 544	1.37 549	1.00 487	1.46 531	1.56 558	0.95 525	1.29 540	0.84 484	0.28 492	0.29 529	0.29 501	0.25 483	0.38 526	0.38 535

ADCRef	0.80 504	0.43 503	1.32 559	0.50 465	0.45 522	1.07 514	0.51 468	1.07 438	0.98 451	1.17 529	1.42 520	0.87 417	0.91 511	0.85 446	3.19 597	0.18 325	0.16 391	0.23 423	0.23 458	0.22 408	0.21 414

GANetREF_RVC	0.80 504	0.75 564	0.86 503	0.66 557	0.42 505	1.15 531	0.98 570	1.14 472	1.19 520	1.01 492	1.02 410	1.10 493	0.90 510	1.15 519	0.76 469	0.48 566	0.39 569	0.57 572	0.38 545	0.63 574	0.46 559
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
AF-Net	0.81 507	0.39 490	0.68 447	0.64 549	0.54 550	0.91 482	0.51 468	1.61 578	1.31 545	0.96 469	2.02 566	1.46 546	1.26 559	1.11 516	0.99 525	0.32 520	0.24 496	0.39 540	0.27 504	0.30 482	0.25 454

SQANet	0.82 508	0.74 563	0.67 442	1.13 588	0.98 586	1.11 523	0.47 434	1.07 438	0.83 365	0.91 445	1.05 424	1.03 470	0.74 461	1.01 494	0.64 441	0.61 580	0.24 496	1.03 589	0.35 540	1.18 593	0.58 577

Anonymous_2	0.82 508	0.44 508	0.63 421	0.40 257	0.43 511	0.80 454	0.52 471	0.72 286	0.77 326	0.71 311	0.60 210	0.87 417	0.76 468	0.75 399	0.58 421	0.52 572	0.54 587	0.54 570	4.82 627	0.56 566	0.40 541

ccnet	0.82 508	0.57 543	0.75 480	0.54 511	0.59 561	1.09 521	0.66 515	1.38 550	0.94 437	1.12 524	1.44 526	1.29 520	0.92 516	0.95 489	1.24 549	0.49 568	0.42 574	0.50 567	0.47 570	0.51 557	0.46 559

psmorigin	0.82 508	0.51 528	2.09 586	0.49 451	0.41 499	0.85 474	0.50 453	1.04 425	0.88 396	1.45 555	1.43 523	1.50 552	1.06 539	1.22 532	0.97 521	0.31 509	0.32 549	0.27 485	0.27 504	0.33 501	0.42 546

STTRV1_RVC	0.82 508	0.59 545	1.16 538	0.67 560	0.81 575	1.11 523	0.63 507	1.30 533	1.11 504	0.98 479	1.33 504	1.08 485	0.95 525	1.26 536	0.87 495	0.55 578	0.25 504	0.43 549	0.39 549	0.58 571	0.40 541

CC-Net-ROB	0.82 508	0.96 582	0.85 498	0.58 530	0.45 522	1.27 547	0.70 532	1.17 488	1.02 470	0.83 393	1.23 484	0.90 431	0.77 475	1.06 504	0.69 453	0.46 562	0.34 557	1.71 597	0.38 545	0.59 572	0.36 524

GCST	0.83 514	1.22 591	0.74 476	1.58 596	1.01 589	1.06 513	0.23 82	0.78 322	0.78 336	0.97 474	0.65 224	0.78 385	0.35 220	0.92 474	0.34 243	0.96 591	0.65 593	1.20 591	0.81 594	0.91 583	0.70 580

aanetorigin	0.83 514	0.56 541	1.87 583	0.49 451	0.38 481	0.56 332	0.66 515	0.70 273	1.00 463	2.42 595	2.02 566	1.31 523	1.18 551	0.93 480	1.13 544	0.20 380	0.18 431	0.20 345	0.19 377	0.27 465	0.30 493

CSAN	0.83 514	0.49 520	0.77 490	0.60 540	0.41 499	1.14 529	1.06 576	1.19 492	1.46 560	1.32 548	1.43 523	1.37 538	1.19 553	1.27 539	0.86 489	0.39 548	0.31 543	0.36 530	0.37 542	0.35 512	0.34 517

SDNR	0.86 517	0.37 473	1.47 572	0.40 257	0.38 481	3.38 606	0.33 246	0.90 369	0.98 451	0.99 482	2.09 569	0.59 278	0.71 451	1.29 540	0.70 456	0.51 571	0.56 589	0.36 530	0.26 497	0.43 540	0.46 559

RTSC	0.87 518	0.48 516	1.23 549	0.52 494	0.37 472	1.13 528	0.50 453	1.34 540	1.79 579	1.51 559	1.24 486	1.12 497	0.81 487	1.62 564	2.16 583	0.25 462	0.19 449	0.23 423	0.24 474	0.30 482	0.31 501

PWC_ROB	0.87 518	0.52 535	1.28 553	0.50 465	0.32 433	0.91 482	0.37 324	1.36 547	1.46 560	1.61 566	2.59 583	1.16 508	1.01 535	1.34 547	1.40 560	0.25 462	0.18 431	0.28 493	0.20 402	0.29 473	0.28 477

UDG	0.88 520	0.82 573	0.67 442	1.00 583	0.96 583	1.02 504	0.57 493	1.13 463	0.99 456	0.90 440	0.97 390	1.31 523	0.99 531	0.85 446	0.84 484	0.54 577	0.32 549	1.77 598	0.40 552	0.94 585	0.66 579

FBW_ROB	0.88 520	0.50 524	0.85 498	0.55 519	0.40 492	1.17 535	0.78 548	1.50 565	1.37 549	1.33 550	1.27 491	1.48 550	1.00 534	2.57 600	0.98 524	0.25 462	0.32 549	0.45 553	0.30 518	0.34 507	0.28 477

XQC	0.89 522	0.65 555	1.31 557	0.67 560	0.52 547	1.22 541	0.68 522	1.26 525	1.52 563	1.14 527	1.11 443	1.28 519	1.04 538	1.40 555	1.77 571	0.38 546	0.24 496	0.37 535	0.31 526	0.53 562	0.47 564

DeepPrunerF	0.89 522	0.52 535	3.43 600	0.68 564	0.81 575	0.72 429	0.72 540	1.22 507	1.99 585	0.93 457	1.01 401	0.87 417	0.86 501	1.08 510	0.95 518	0.34 534	0.28 524	0.43 549	0.39 549	0.30 482	0.32 505

PWCDC_ROB	0.89 522	0.49 520	0.80 494	0.74 571	0.40 492	1.03 507	0.39 368	1.33 538	2.35 595	1.02 495	3.77 601	0.81 398	0.92 516	1.20 526	0.90 511	0.34 534	0.22 478	0.24 440	0.20 402	0.34 507	0.29 484

PASM	0.90 525	0.64 554	1.69 577	0.69 566	0.69 571	0.78 448	0.84 556	1.03 422	1.26 538	1.19 533	1.15 465	1.31 523	0.98 530	1.24 534	1.03 531	0.52 572	0.56 589	0.59 575	0.66 587	0.56 566	0.54 575

Wz-Net-SNSev	0.91 526	0.73 562	2.13 587	0.56 522	0.45 522	0.95 490	1.13 581	1.34 540	1.24 529	1.02 495	1.30 500	1.46 546	0.86 501	1.81 575	1.50 561	0.25 462	0.23 488	0.25 453	0.26 497	0.32 494	0.29 484

MDST_ROB	0.91 526	0.27 398	0.85 498	0.63 548	0.41 499	2.53 589	0.71 538	1.60 576	1.13 509	2.83 602	1.73 549	0.97 450	0.69 434	1.61 563	0.73 464	0.25 462	0.22 478	0.32 516	0.28 510	0.25 447	0.24 447

PDISCO_ROB	0.91 526	0.48 516	1.06 527	0.99 581	0.97 584	1.67 574	0.63 507	1.64 580	1.59 570	1.06 510	1.18 474	1.31 523	0.79 482	1.55 558	0.97 521	0.49 568	0.22 478	0.45 553	0.40 552	0.45 545	0.37 529

SHD	0.93 529	0.50 524	1.18 544	0.59 534	0.46 530	0.97 495	0.48 442	1.70 584	2.15 587	1.58 563	1.37 510	1.42 543	1.19 553	1.31 543	1.60 564	0.31 509	0.26 511	0.32 516	0.33 535	0.40 529	0.42 546

G-Net	0.95 530	0.46 514	1.04 525	0.64 549	0.48 535	2.12 585	0.64 511	1.01 415	0.87 392	1.75 575	2.82 590	1.30 522	1.64 580	1.06 504	0.96 520	0.36 542	0.29 529	0.35 525	0.25 483	0.45 545	0.42 546

DStereoO	0.96 531	0.70 560	0.72 467	0.62 546	0.45 522	0.74 431	0.92 566	1.09 446	1.29 543	1.19 533	1.23 484	0.99 455	1.71 582	1.29 540	0.99 525	2.01 613	0.35 559	0.77 580	0.30 518	1.42 595	0.38 535

w-ln-seven	0.96 531	0.48 516	2.41 592	0.54 511	0.50 539	1.41 555	0.70 532	1.67 582	1.81 580	1.49 556	1.50 533	1.26 515	0.87 504	1.15 519	1.80 575	0.23 440	0.21 471	0.25 453	0.25 483	0.31 488	0.26 460

anonymity	0.97 533	0.89 577	1.05 526	0.92 579	1.03 590	0.97 495	0.81 552	1.29 530	0.91 419	1.07 513	0.98 391	1.00 459	0.95 525	1.02 499	0.92 514	0.96 591	0.95 613	0.90 586	0.91 601	0.92 584	0.94 591

SGM_RVC	0.97 533	0.28 412	0.41 219	0.39 215	0.22 139	1.55 565	0.73 542	1.51 568	1.25 535	2.25 592	1.92 560	2.58 587	1.56 574	2.02 585	1.19 547	0.27 482	0.27 520	0.27 485	0.25 483	0.25 447	0.25 454
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 535	0.42 501	1.88 584	0.53 504	0.41 499	1.59 568	1.26 590	2.21 595	1.43 555	1.10 521	1.11 443	1.46 546	1.95 591	1.34 547	1.26 551	0.34 534	0.25 504	0.25 453	0.21 424	0.46 548	0.37 529

z-mn7	1.00 536	0.50 524	1.70 579	0.53 504	0.36 465	1.75 577	0.71 538	1.22 507	2.28 591	0.96 469	2.54 579	1.42 543	0.95 525	2.19 592	1.54 562	0.22 423	0.19 449	0.21 387	0.20 402	0.27 465	0.25 454

Consistency-Raft	1.01 537	0.81 570	1.24 550	0.84 576	0.97 584	0.81 459	0.84 556	1.30 533	1.59 570	1.05 506	1.68 548	1.12 497	0.91 511	0.92 474	1.11 539	0.65 581	0.74 597	0.79 582	0.90 598	1.06 591	0.79 585

xxxx	1.01 537	0.22 281	0.43 254	0.36 138	0.21 114	0.82 467	0.36 308	1.32 536	0.88 396	0.71 311	0.94 364	0.97 450	0.63 396	0.64 320	10.58 620	0.20 380	0.16 391	0.18 272	0.17 320	0.19 345	0.19 373

test_xeample	1.01 537	0.21 238	0.42 239	0.35 118	0.21 114	0.71 422	0.39 368	1.23 512	0.86 383	0.81 372	1.04 420	0.69 335	0.61 384	0.69 362	10.93 621	0.19 357	0.15 359	0.18 272	0.17 320	0.18 311	0.17 323

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 540	0.57 543	1.51 574	0.67 560	0.50 539	2.57 590	1.66 606	1.20 497	1.43 555	1.38 552	1.57 540	1.33 531	0.92 516	1.64 567	0.88 499	0.37 545	0.39 569	0.46 556	0.60 584	0.41 535	0.40 541

ADCPNet	1.03 541	0.48 516	2.70 594	0.54 511	0.42 505	1.40 553	0.75 544	1.13 463	1.07 497	1.22 540	1.42 520	1.68 563	1.09 542	1.36 552	3.45 601	0.30 506	0.28 524	0.29 501	0.32 532	0.37 522	0.35 522

MSAF-DinoV2	1.04 542	0.38 483	1.32 559	0.54 511	0.29 376	0.89 479	0.72 540	1.52 571	1.24 529	1.05 506	1.41 518	2.98 591	1.49 570	2.74 601	2.83 595	0.22 423	0.14 329	0.20 345	0.22 442	0.32 494	0.32 505

otaku	1.04 542	0.93 579	0.88 505	1.33 594	1.05 592	1.66 572	0.70 532	1.40 554	1.18 518	1.08 517	1.32 503	1.33 531	0.91 511	1.23 533	0.76 469	0.72 584	0.46 584	1.24 592	0.50 577	1.40 594	0.75 581

SuperB	1.04 542	0.37 473	4.81 608	0.43 355	0.31 417	0.99 500	0.46 427	1.02 418	2.09 586	1.09 519	1.09 440	0.75 371	0.81 487	1.06 504	1.76 570	0.19 357	0.15 359	0.17 222	0.15 231	2.82 618	0.26 460

ADCL	1.04 542	0.38 483	1.35 562	0.50 465	0.39 487	1.61 569	0.89 561	1.29 530	1.39 552	1.29 547	1.50 533	1.24 513	1.24 556	1.37 553	4.87 609	0.21 397	0.19 449	0.25 453	0.25 483	0.29 473	0.27 470

test_sample9	1.05 546	0.36 466	0.72 467	0.38 186	0.30 395	0.71 422	0.43 411	1.06 434	0.88 396	0.92 453	0.86 329	0.85 406	0.69 434	1.20 526	1.36 556	0.41 553	8.41 628	0.40 543	0.41 557	0.36 517	0.33 510

DDUNet	1.06 547	2.56 619	0.68 447	1.21 590	1.26 595	1.03 507	0.69 527	1.11 455	0.94 437	0.96 469	1.22 480	1.27 517	0.82 491	0.93 480	0.72 463	0.84 588	0.38 565	1.99 601	0.60 584	1.10 592	0.85 587

ADCP+	1.06 547	0.35 461	1.51 574	0.49 451	0.51 543	1.45 560	0.55 484	1.25 523	1.03 475	1.16 528	1.15 465	1.10 493	1.07 541	1.56 560	6.75 616	0.19 357	0.16 391	0.23 423	0.21 424	0.28 469	0.21 414

SAMSARA	1.07 549	0.65 555	1.19 545	1.06 587	0.90 578	1.76 578	1.76 610	1.46 560	1.44 558	1.51 559	1.16 470	2.00 575	1.14 546	1.48 556	1.31 555	0.39 548	0.44 581	0.35 525	0.38 545	0.49 554	0.49 570

SANet	1.07 549	0.41 499	1.06 527	0.48 436	0.30 395	1.41 555	0.94 567	1.42 556	3.36 606	1.58 563	2.43 576	2.33 582	1.70 581	1.34 547	1.07 536	0.28 492	0.24 496	0.26 472	0.23 458	0.34 507	0.30 493

zh-mn7	1.08 551	0.65 555	4.00 604	0.52 494	0.38 481	1.16 534	0.62 506	1.15 476	1.77 578	1.74 574	2.31 570	1.17 509	0.91 511	2.10 587	1.77 571	0.24 452	0.21 471	0.22 402	0.22 442	0.25 447	0.28 477

zh-sn7	1.09 552	0.75 564	3.23 598	0.57 528	0.42 505	1.11 523	0.89 561	1.19 492	1.27 539	1.41 554	1.98 564	1.25 514	1.47 569	1.99 584	2.62 592	0.26 472	0.26 511	0.26 472	0.27 504	0.35 512	0.30 493

Ntro	1.09 552	0.97 585	0.91 512	1.44 595	1.19 594	1.69 575	0.80 551	1.35 544	1.25 535	1.00 487	1.29 497	1.31 523	0.97 529	1.26 536	0.84 484	0.84 588	0.43 579	1.36 593	0.50 577	1.56 596	0.78 583

MFN_U_SF_RVC	1.09 552	0.59 545	1.97 585	0.67 560	0.44 518	1.93 581	0.60 499	1.85 588	1.36 547	1.61 566	1.54 538	1.95 574	1.37 563	1.64 567	1.73 567	0.40 552	0.37 563	0.45 553	0.48 572	0.44 541	0.44 553

Wz-Net-TNSev	1.14 555	1.06 588	4.32 607	0.49 451	0.42 505	1.51 563	1.11 580	1.48 562	1.40 554	1.22 540	1.26 490	1.58 560	1.43 567	1.76 573	1.70 566	0.32 520	0.31 543	0.26 472	0.30 518	0.41 535	0.41 545

ADCMid	1.14 555	0.52 535	2.23 589	0.53 504	0.43 511	1.07 514	0.75 544	1.23 512	1.05 485	2.15 588	1.44 526	1.50 552	1.43 567	1.56 560	5.01 610	0.26 472	0.24 496	0.29 501	0.31 526	0.37 522	0.33 510

MFMNet_re	1.14 555	0.97 585	1.19 545	0.99 581	0.95 582	1.25 545	1.22 587	1.39 551	1.55 566	1.69 573	1.67 547	1.21 510	1.53 571	1.12 517	0.99 525	0.87 590	0.75 601	0.79 582	0.75 591	0.90 582	0.94 591

WCMA_ROB	1.14 555	0.36 466	0.76 485	0.49 451	0.44 518	1.23 543	0.67 517	1.11 455	1.23 527	2.84 603	3.95 607	3.28 598	1.83 587	1.25 535	0.99 525	0.44 558	0.34 557	0.34 523	0.37 542	0.41 535	0.40 541

AnyNet_C32	1.16 559	0.62 552	2.40 591	0.57 528	0.55 552	1.41 555	1.34 596	1.18 491	1.24 529	1.49 556	1.42 520	1.39 540	1.20 555	1.55 558	4.82 608	0.29 499	0.28 524	0.29 501	0.34 537	0.38 526	0.42 546

222	1.18 560	0.22 281	0.44 264	0.37 156	0.22 139	0.79 451	0.37 324	1.31 535	0.89 409	0.92 453	1.08 437	0.72 352	0.71 451	0.66 335	13.89 624	0.20 380	0.15 359	0.17 222	0.16 265	0.18 311	0.19 373

WZ-Net	1.19 561	0.59 545	4.07 605	0.62 546	0.51 543	1.34 550	1.31 595	1.32 536	1.74 577	1.53 562	1.65 543	1.74 565	1.28 560	2.25 594	2.01 580	0.27 482	0.21 471	0.23 423	0.25 483	0.40 529	0.39 538

MSMD_ROB	1.21 562	0.49 520	0.62 411	0.59 534	0.50 539	1.62 571	0.67 517	1.23 512	1.24 529	2.45 596	3.77 601	3.09 595	2.98 607	1.32 544	0.81 479	0.45 560	0.41 572	0.49 565	0.51 579	0.47 551	0.44 553

pmcnn	1.23 563	0.29 424	0.96 516	0.40 257	0.23 181	0.95 490	0.69 527	1.16 483	1.28 541	1.67 572	2.33 572	11.15 626	0.86 501	0.93 480	0.88 499	0.15 188	0.12 222	0.12 32	0.10 60	0.15 204	0.15 256

NVStereoNet_ROB	1.24 564	0.90 578	1.13 536	0.86 577	0.88 577	1.11 523	0.99 572	1.42 556	1.53 564	1.59 565	2.48 577	2.24 579	1.53 571	1.96 583	1.30 554	0.76 586	0.70 594	0.78 581	1.00 603	0.71 579	0.88 589
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 565	0.36 466	0.72 467	0.38 186	0.30 395	0.71 422	0.43 411	1.13 463	0.75 310	1.50 558	0.95 373	3.29 599	1.59 576	1.20 526	1.36 556	0.41 553	8.41 628	0.40 543	0.41 557	0.36 517	0.33 510

SPS-STEREO	1.25 565	0.93 579	1.06 527	1.04 586	1.03 590	1.41 555	0.91 565	1.51 568	1.19 520	2.09 586	1.83 555	1.94 573	1.39 564	1.62 564	1.39 559	0.97 593	0.94 612	0.90 586	0.89 597	0.96 587	0.96 594
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 567	0.67 558	1.28 553	0.74 571	0.62 564	1.50 562	0.84 556	1.99 591	2.96 601	2.18 589	2.36 575	1.85 570	1.95 591	1.92 580	1.94 578	0.39 548	0.36 562	0.49 565	0.37 542	0.51 557	0.64 578

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 568	0.87 576	1.76 581	0.86 577	0.56 555	4.29 611	1.79 611	1.50 565	1.98 584	1.61 566	1.85 557	1.84 568	1.41 565	1.89 578	1.36 556	0.48 566	0.40 571	0.56 571	0.57 582	0.69 577	0.48 567

MeshStereo	1.34 568	0.43 503	0.54 381	0.44 375	0.34 453	1.66 572	0.60 499	1.94 589	1.37 549	4.47 616	3.25 592	4.71 608	1.94 590	1.92 580	1.17 545	0.35 538	0.35 559	0.37 535	0.31 526	0.32 494	0.32 505
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
RainbowNet	1.35 570	1.49 599	1.19 545	1.88 603	1.45 596	1.48 561	1.07 578	1.61 578	1.55 566	1.20 538	1.59 541	1.54 556	1.13 545	1.34 547	0.97 521	1.36 605	0.70 594	1.82 599	0.79 593	1.71 598	1.07 600

ACVNet-4b	1.35 570	1.31 594	1.10 532	1.90 604	1.59 598	1.92 580	0.77 546	1.52 571	1.62 574	1.05 506	1.60 542	2.11 577	0.94 522	1.64 567	0.77 473	1.30 602	0.35 559	2.03 605	0.67 588	1.88 605	0.84 586

SGM+DAISY	1.35 570	0.94 581	1.25 551	0.96 580	1.00 588	1.52 564	1.02 575	1.34 540	1.21 524	2.64 598	2.65 585	2.44 584	1.56 574	1.64 567	1.26 551	0.97 593	0.95 613	0.90 586	0.90 598	0.94 585	0.96 594

FCDSN-DC	1.39 573	0.56 541	0.65 432	0.74 571	0.59 561	1.38 552	0.63 507	1.35 544	1.39 552	3.26 610	4.50 613	4.61 606	2.63 602	1.58 562	1.03 531	0.46 562	0.42 574	0.48 562	0.47 570	0.50 556	0.50 571
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 574	0.20 200	0.48 324	0.44 375	0.25 242	0.29 108	0.31 213	0.65 220	0.68 272	0.97 474	0.86 329	0.67 330	0.62 390	0.64 320	20.63 629	0.16 244	0.11 162	0.19 315	0.15 231	0.19 345	0.12 131

ACVNet_1	1.46 575	1.33 595	1.12 535	1.91 605	1.62 599	1.83 579	0.98 570	2.00 592	1.85 582	1.39 553	1.53 537	2.32 581	1.53 571	1.34 547	1.11 539	1.30 602	0.50 586	2.06 607	0.58 583	1.93 607	0.95 593

EDNetEfficient	1.46 575	0.80 569	6.12 610	0.47 428	0.39 487	0.69 412	0.83 553	0.90 369	2.77 600	3.50 612	1.96 563	1.66 562	2.03 593	1.26 536	4.18 606	0.21 397	0.18 431	0.21 387	0.20 402	0.41 535	0.39 538

ADCS	1.51 577	0.61 549	3.42 599	0.59 534	0.51 543	1.27 547	1.08 579	1.59 575	1.81 580	1.91 582	1.66 545	1.51 555	1.42 566	1.94 582	8.60 618	0.33 528	0.32 549	0.33 521	0.36 541	0.44 541	0.42 546

AnyNet_C01	1.56 578	1.05 587	7.45 612	0.64 549	0.54 550	1.99 582	1.38 598	1.43 558	1.36 547	1.63 569	1.92 560	1.84 568	1.33 562	2.40 596	4.03 603	0.33 528	0.32 549	0.32 516	0.34 537	0.44 541	0.45 557

FC-DCNN	1.59 579	0.51 528	0.66 438	0.61 542	0.49 537	1.56 566	0.70 532	1.66 581	1.53 564	4.64 617	4.62 614	5.85 615	3.34 611	1.84 577	1.11 539	0.46 562	0.42 574	0.47 557	0.46 563	0.48 552	0.46 559

DispFullNet	1.60 580	2.63 620	2.75 595	2.56 614	1.79 606	1.24 544	0.47 434	1.37 549	1.45 559	1.87 578	1.50 533	1.55 557	2.46 597	2.04 586	1.04 534	0.59 579	0.18 431	2.32 610	0.68 589	2.29 611	1.14 602

ELAS_RVC	1.60 580	0.61 549	1.01 523	0.70 567	0.56 555	2.00 583	1.89 613	1.96 590	2.65 598	3.33 611	3.26 593	3.03 592	3.41 612	2.49 598	2.09 582	0.52 572	0.45 582	0.50 567	0.48 572	0.54 564	0.52 573
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 582	0.61 549	0.95 514	0.68 564	0.55 552	3.01 604	1.55 604	2.39 597	2.33 594	3.64 613	3.89 605	2.75 589	2.90 606	2.15 590	2.27 589	0.52 572	0.45 582	0.50 567	0.48 572	0.54 564	0.52 573
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 583	0.51 528	0.65 432	0.61 542	0.49 537	1.61 569	0.70 532	1.75 587	1.56 569	4.74 620	4.91 616	6.46 619	3.31 609	1.91 579	1.11 539	0.46 562	0.42 574	0.47 557	0.46 563	0.48 552	0.46 559

ACVNet_2	1.65 583	1.27 593	1.41 569	1.75 599	1.62 599	2.22 586	1.20 584	2.30 596	2.62 597	1.78 576	2.56 580	3.03 592	1.61 577	1.54 557	1.12 543	1.06 596	0.58 591	1.82 599	0.70 590	1.82 601	0.96 594

DStereoSA	1.73 585	0.63 553	1.57 576	0.80 575	0.79 574	1.26 546	1.30 591	1.34 540	1.43 555	1.24 543	7.52 623	0.92 438	7.68 619	1.65 571	2.29 590	0.41 553	0.29 529	0.63 576	0.60 584	1.04 589	1.18 607

IMH-64-1	1.86 586	1.62 604	1.16 538	2.20 608	1.89 608	2.33 587	1.30 591	2.89 601	2.29 592	1.66 570	2.80 588	2.49 585	1.61 577	2.10 587	1.78 573	1.60 606	0.74 597	2.43 611	1.02 604	2.12 608	1.17 605

IMH-64	1.86 586	1.62 604	1.16 538	2.20 608	1.89 608	2.33 587	1.30 591	2.89 601	2.29 592	1.66 570	2.80 588	2.49 585	1.61 577	2.10 587	1.78 573	1.60 606	0.74 597	2.43 611	1.02 604	2.12 608	1.17 605

DStereoFS	1.87 588	0.85 575	1.03 524	0.75 574	0.62 564	2.04 584	0.65 512	1.74 586	1.55 566	1.52 561	1.90 559	2.36 583	12.92 625	3.85 611	1.74 568	0.44 558	0.31 543	0.82 584	0.46 563	0.84 581	1.10 601

WAO-7	1.90 589	1.20 590	1.35 562	1.27 592	1.06 593	2.84 597	1.56 605	3.23 606	3.06 604	2.23 591	3.33 597	3.17 596	2.28 596	3.12 602	2.21 584	1.02 595	0.91 608	1.06 590	1.03 606	1.04 589	0.97 597

PWCK	1.92 590	1.66 607	3.12 597	1.65 597	0.91 580	2.84 597	2.26 616	2.10 593	2.41 596	2.36 594	2.31 570	2.22 578	1.82 585	3.43 605	2.03 581	1.61 608	0.71 596	1.51 594	0.82 595	1.69 597	0.91 590

MonStereo1	1.98 591	1.48 598	1.43 571	1.81 602	1.69 604	2.88 600	0.78 548	2.47 598	3.47 607	2.20 590	4.36 612	3.39 601	2.50 599	2.18 591	1.58 563	1.19 598	0.54 587	1.65 596	0.87 596	1.78 600	1.29 611

Dean	1.98 591	1.36 596	1.36 566	2.12 607	1.81 607	2.74 592	1.36 597	3.37 610	3.80 611	2.08 585	3.32 596	3.21 597	1.82 585	1.71 572	1.67 565	1.27 599	0.77 603	1.99 601	0.90 598	1.86 602	1.03 599

RTS	1.98 591	0.96 582	11.36 617	0.65 554	0.57 558	2.77 595	1.40 599	1.39 551	2.26 589	1.89 579	2.56 580	1.32 528	1.25 557	5.20 615	4.05 604	0.31 509	0.22 478	0.29 501	0.29 516	0.40 529	0.37 529

RTSA	1.98 591	0.96 582	11.36 617	0.65 554	0.57 558	2.77 595	1.40 599	1.39 551	2.26 589	1.89 579	2.56 580	1.32 528	1.25 557	5.20 615	4.05 604	0.31 509	0.22 478	0.29 501	0.29 516	0.40 529	0.37 529

WAO-6	2.04 595	1.50 600	1.16 538	1.70 598	1.67 603	2.69 591	1.44 602	3.06 603	3.63 610	1.98 583	3.27 594	3.54 604	2.07 594	2.36 595	2.22 586	1.31 604	0.91 608	2.04 606	1.22 613	1.73 599	1.27 610

IMH	2.04 595	1.62 604	1.20 548	2.20 608	1.89 608	2.91 603	1.30 591	3.11 604	3.03 602	1.81 577	3.35 598	3.03 592	1.90 588	2.48 597	1.80 575	1.66 609	0.77 603	2.45 613	1.04 607	2.15 610	1.19 609

LVE	2.12 597	1.44 597	1.36 566	1.99 606	1.78 605	2.75 593	1.79 611	2.82 600	3.95 612	1.90 581	4.33 611	3.52 603	1.81 584	2.24 593	1.74 568	1.74 610	0.87 606	2.06 607	1.13 609	1.91 606	1.35 612

MADNet+	2.23 598	2.43 616	10.85 616	1.22 591	0.91 580	2.76 594	1.40 599	2.12 594	1.67 576	1.32 548	1.74 551	1.86 571	1.74 583	6.25 617	4.41 607	0.65 581	0.64 592	0.58 574	0.54 581	0.80 580	0.76 582

KSHMR	2.57 599	1.93 610	1.69 577	2.63 616	2.42 615	2.86 599	2.07 614	3.27 608	6.50 616	2.49 597	3.36 599	3.41 602	1.92 589	2.49 598	1.94 578	2.13 616	1.40 618	2.79 620	1.50 617	2.73 616	1.77 615

notaker	2.76 600	2.29 615	1.80 582	2.96 618	2.58 619	2.90 602	1.75 609	3.24 607	3.05 603	2.78 601	4.24 610	6.15 618	2.51 600	3.34 604	2.75 594	2.31 618	1.18 616	3.00 621	1.65 618	2.84 619	1.97 616

JetBlue	2.78 601	1.26 592	7.04 611	1.16 589	1.48 597	8.00 619	6.02 623	2.60 599	1.92 583	2.12 587	2.64 584	3.34 600	3.05 608	6.49 618	3.39 599	0.78 587	0.76 602	0.75 578	0.76 592	0.97 588	1.18 607

WAO-8	2.92 602	1.55 602	1.35 562	1.79 600	1.63 601	5.23 613	1.22 587	4.58 616	12.56 624	2.84 603	4.07 609	4.83 609	2.72 604	3.49 606	2.25 587	1.27 599	0.91 608	1.99 601	1.15 611	1.86 602	1.15 603

Venus	2.92 602	1.55 602	1.35 562	1.79 600	1.63 601	5.23 613	1.22 587	4.58 616	12.56 624	2.84 603	4.06 608	4.83 609	2.72 604	3.49 606	2.25 587	1.27 599	0.91 608	1.99 601	1.15 611	1.86 602	1.15 603

ktn	2.98 604	2.25 614	1.73 580	2.84 617	2.53 618	3.76 610	2.15 615	3.70 612	5.47 615	2.75 600	5.17 619	5.94 616	2.48 598	3.23 603	2.46 591	2.34 620	1.44 619	2.78 619	2.03 620	2.45 614	2.01 618

TorneroNet-64	3.44 605	1.86 608	1.42 570	2.58 615	2.28 613	6.87 616	1.68 607	4.70 618	12.03 621	2.31 593	5.59 620	8.25 621	2.55 601	3.97 612	2.73 593	1.81 611	0.74 597	2.57 615	1.07 608	2.35 612	1.44 613

UNDER WATER	3.46 606	2.07 613	3.64 602	3.09 619	2.48 616	3.75 609	2.42 618	3.31 609	13.77 626	2.90 607	2.95 591	5.84 614	3.69 613	3.69 608	3.48 602	2.07 615	1.11 615	2.70 618	1.40 615	2.84 619	1.98 617

UNDER WATER-64	3.53 607	2.01 611	3.94 603	3.22 621	2.49 617	5.41 615	2.60 619	3.43 611	12.41 623	3.03 608	2.68 586	6.07 617	4.04 614	3.79 610	3.33 598	2.02 614	1.24 617	2.63 616	1.46 616	2.78 617	2.08 619

MultiAttention	3.58 608	0.24 339	0.62 411	0.54 511	0.34 453	22.90 630	2.72 620	1.60 576	1.13 509	0.80 359	1.81 554	1.14 506	0.43 277	35.29 639	0.61 432	0.17 290	0.12 222	0.23 423	0.23 458	0.34 507	0.29 484

DPSimNet_ROB	3.58 608	2.45 617	8.57 613	2.53 612	2.37 614	2.88 600	3.77 622	3.14 605	3.23 605	4.71 619	3.86 604	4.68 607	4.87 617	4.07 613	5.62 611	2.33 619	2.33 622	2.47 614	2.52 621	2.51 615	2.64 621

MADNet++	4.03 610	2.70 621	3.44 601	3.72 623	3.44 622	4.44 612	3.52 621	3.95 614	3.61 609	4.46 615	4.98 617	4.10 605	4.58 616	7.00 620	5.89 612	3.74 622	3.67 625	3.27 623	2.71 623	3.70 623	3.66 624

SGM-ForestM	4.04 611	0.32 442	0.46 292	0.43 355	0.27 322	7.50 618	1.45 603	3.84 613	4.24 613	8.19 625	6.76 621	19.00 634	9.08 620	10.74 625	6.62 615	0.31 509	0.33 555	0.32 516	0.32 532	0.29 473	0.29 484

MANE	4.13 612	0.51 528	0.64 426	0.66 557	0.56 555	6.89 617	0.99 572	7.55 621	12.04 622	6.68 623	8.57 625	10.69 625	9.45 621	7.59 622	6.39 614	0.49 568	0.43 579	0.48 562	0.98 602	0.49 554	0.48 567

xyz-stereo	4.23 613	0.17 93	61.76 647	0.34 82	0.16 12	12.16 623	0.37 324	0.58 170	0.68 272	1.01 492	3.36 599	0.77 383	0.82 491	1.21 530	0.40 318	0.12 40	0.10 63	0.16 177	0.11 95	0.13 102	0.10 37

LE_ROB	4.42 614	0.24 339	2.75 595	0.42 334	0.23 181	1.57 567	0.90 564	1.71 585	17.88 633	16.56 635	4.88 615	5.17 613	18.85 635	1.63 566	14.62 625	0.17 290	0.14 329	0.16 177	0.16 265	0.19 345	0.17 323

TorneroNet	4.53 615	1.89 609	1.48 573	2.55 613	2.27 612	13.78 626	1.69 608	4.84 620	23.73 638	2.89 606	7.70 624	7.06 620	2.69 603	4.26 614	3.42 600	1.84 612	0.77 603	2.68 617	1.13 609	2.42 613	1.47 614

LSM	4.74 616	0.77 567	10.16 615	0.70 567	56.56 642	1.02 504	1.00 574	1.24 519	1.62 574	2.04 584	2.34 573	1.33 531	1.17 550	1.38 554	1.09 538	0.33 528	0.49 585	0.39 540	0.46 563	0.51 557	10.09 629

JetRed	5.27 617	5.84 623	12.81 620	2.36 611	2.83 620	12.23 624	10.50 626	4.46 615	3.60 608	3.86 614	3.83 603	4.85 611	4.18 615	6.78 619	11.96 622	2.17 617	2.96 624	2.18 609	1.97 619	3.38 622	2.68 622

tt	6.20 618	0.20 200	5.89 609	3.55 622	2.07 611	11.26 622	19.21 627	11.74 626	5.46 614	2.69 599	2.04 568	4.87 612	6.25 618	3.70 609	7.09 617	8.32 630	11.17 635	4.93 626	5.41 629	5.74 625	2.37 620

coex-ft	6.43 619	1.51 601	87.33 648	0.49 451	0.38 481	1.34 550	1.21 586	1.16 483	8.09 618	12.12 627	2.79 587	2.77 590	3.31 609	1.16 521	3.15 596	0.24 452	0.23 488	0.27 485	0.24 474	0.45 545	0.37 529

HanzoNet	6.76 620	2.45 617	4.22 606	3.19 620	2.94 621	3.62 608	2.28 617	4.79 619	7.20 617	14.00 631	13.19 630	17.49 632	22.30 636	13.25 627	6.19 613	4.20 624	1.93 621	3.10 622	2.56 622	3.35 621	2.88 623

TCMNet-wrong-test	8.97 621	10.42 627	8.74 614	19.56 629	17.61 628	12.53 625	9.01 625	13.59 628	2.18 588	4.64 617	5.11 618	14.63 628	11.09 624	7.19 621	9.73 619	5.56 629	0.89 607	3.77 624	3.11 624	10.34 629	9.80 628

EDNetEfficientorigin	9.93 622	1.15 589	175.16 649	0.48 436	0.36 465	1.04 511	0.68 522	1.24 519	2.69 599	3.17 609	2.50 578	2.30 580	2.07 594	1.76 573	2.21 584	0.20 380	0.18 431	0.24 440	0.19 377	0.51 557	0.50 571

ASD4	9.96 623	8.86 626	17.78 621	7.17 624	9.80 623	16.08 627	28.92 631	9.77 625	8.20 619	7.02 624	7.08 622	8.47 622	9.57 622	11.17 626	20.26 628	4.12 623	4.14 626	5.57 630	4.74 626	5.53 624	4.90 626

DGTPSM_ROB	12.07 624	8.00 624	20.99 623	8.93 626	16.78 626	10.67 620	30.87 632	9.01 623	15.16 628	6.50 621	15.41 634	9.04 623	14.85 627	9.25 623	21.67 631	4.57 625	8.57 630	5.08 627	9.28 630	5.90 626	10.95 630

DPSMNet_ROB	12.08 625	8.00 624	21.00 624	8.97 627	16.79 627	10.67 620	30.89 633	9.02 624	15.17 629	6.51 622	15.41 634	9.04 623	14.85 627	9.27 624	21.67 631	4.58 626	8.57 630	5.09 629	9.29 631	5.90 626	10.95 630

USTest	12.99 626	14.18 628	20.00 622	16.24 628	14.97 625	20.80 629	31.95 634	16.20 631	10.91 620	8.79 626	9.48 626	13.94 627	10.50 623	16.11 628	21.44 630	3.17 621	4.82 627	5.08 627	5.36 628	8.81 628	7.13 627

BEATNet-Init1	15.13 627	0.82 573	50.86 646	0.72 570	0.53 548	38.10 639	7.03 624	11.83 627	14.25 627	29.78 644	30.17 644	48.21 648	22.64 637	26.78 637	18.11 627	0.42 557	0.38 565	0.47 557	0.46 563	0.51 557	0.48 567

DPSM_ROB	17.78 628	18.63 630	24.31 630	20.90 631	19.47 629	25.97 632	36.21 636	21.23 637	16.24 631	13.38 629	14.06 632	19.18 635	16.30 630	20.78 630	25.67 634	9.38 632	9.23 633	9.49 632	9.82 632	13.51 631	11.91 633

DPSM	17.78 628	18.63 630	24.31 630	20.90 631	19.47 629	25.97 632	36.21 636	21.23 637	16.24 631	13.38 629	14.06 632	19.18 635	16.30 630	20.78 630	25.67 634	9.38 632	9.23 633	9.49 632	9.82 632	13.51 631	11.91 633

DLNR-FE	20.05 630	36.38 638	38.08 634	170.06 650	60.08 643	0.23 29	0.20 33	14.13 630	0.36 110	0.44 176	0.66 231	0.43 189	0.21 54	0.63 305	0.28 173	5.38 627	0.10 63	0.15 148	0.11 95	73.09 648	0.11 83

DLNR_Zeroshot_test	20.09 631	36.28 637	38.04 633	169.85 649	61.80 644	0.23 29	0.20 33	13.88 629	0.37 126	0.44 176	0.66 231	0.43 189	0.21 54	0.62 294	0.28 173	5.46 628	0.10 63	0.15 148	0.11 95	72.60 647	0.11 83

LRCNet_RVC	21.24 632	31.15 636	21.41 625	28.98 634	23.82 632	3.13 605	0.60 499	20.96 636	1.59 570	25.58 636	28.15 640	21.99 637	14.79 626	21.94 636	16.41 626	28.89 646	14.87 636	33.53 642	31.28 642	29.51 643	26.16 641

HaxPig	31.96 633	37.24 639	34.27 632	24.37 633	24.88 633	18.26 628	19.86 628	20.64 635	28.52 639	35.97 645	38.75 645	25.57 638	28.72 639	33.88 638	34.39 639	35.94 647	38.87 647	37.80 643	40.48 645	39.68 644	41.15 646

Anonymous_1	33.25 634	18.26 629	23.92 626	20.54 630	21.28 631	25.59 631	35.94 635	22.01 639	15.57 630	13.33 628	13.49 631	18.08 633	15.29 629	20.36 629	24.60 633	16.28 638	8.84 632	66.59 646	118.00 648	155.73 651	11.23 632

RAFT-FEzeroshot	35.73 635	37.45 641	48.67 640	42.23 639	39.22 638	52.25 641	73.13 645	42.62 644	32.59 641	26.71 638	27.70 636	38.57 642	32.57 640	41.68 645	51.67 646	18.75 640	18.58 643	19.15 635	19.78 637	27.21 636	23.98 637

RAFT-FE	35.73 635	37.45 641	48.67 640	42.23 639	39.22 638	52.25 641	73.13 645	42.62 644	32.59 641	26.71 638	27.70 636	38.57 642	32.57 640	41.68 645	51.67 646	18.75 640	18.58 643	19.15 635	19.78 637	27.21 636	23.98 637

CasAABBNet	35.74 637	37.43 640	48.72 642	42.22 638	39.20 636	52.24 640	73.12 644	42.61 643	32.62 644	26.78 641	27.95 638	38.58 644	32.60 642	41.67 643	51.65 645	18.74 639	18.57 642	19.15 635	19.77 636	27.20 634	23.98 637

Hybrid-DGEV	35.78 638	37.50 644	48.96 645	42.25 641	39.20 636	52.33 645	73.10 643	42.63 646	32.52 640	26.62 637	28.31 643	38.50 641	32.87 643	41.67 643	51.55 642	18.77 643	18.56 641	19.18 639	19.83 640	27.20 634	23.97 636

FlowAnything	35.81 639	37.53 645	48.80 643	42.20 637	39.22 638	52.25 641	73.16 647	42.56 642	32.89 646	26.76 640	28.30 641	38.69 646	33.09 645	41.63 642	51.62 644	18.76 642	18.59 646	19.21 640	19.92 641	27.16 633	23.91 635

Selective-RAFT-Error	35.84 640	37.49 643	48.83 644	42.26 642	39.24 641	52.30 644	73.09 642	42.66 647	32.61 643	26.80 642	28.30 641	38.84 647	33.51 646	41.68 645	51.59 643	18.82 644	18.58 643	19.17 638	19.80 639	27.28 638	24.05 640

xxxxx1	36.64 641	19.51 632	24.21 627	61.66 644	64.63 645	27.28 635	40.10 638	20.25 632	18.63 634	14.07 632	12.97 627	17.26 629	17.36 632	21.70 633	27.93 636	13.18 635	18.50 638	111.26 649	133.37 649	29.24 640	39.73 643

tt_ll	36.64 641	19.51 632	24.21 627	61.66 644	64.63 645	27.28 635	40.10 638	20.25 632	18.63 634	14.07 632	12.97 627	17.26 629	17.36 632	21.70 633	27.93 636	13.18 635	18.50 638	111.26 649	133.37 649	29.24 640	39.73 643

ff	36.64 641	19.51 632	24.21 627	61.66 644	64.63 645	27.28 635	40.10 638	20.25 632	18.63 634	14.07 632	12.97 627	17.26 629	17.36 632	21.70 633	27.93 636	13.18 635	18.50 638	111.26 649	133.37 649	29.24 640	39.73 643

MEDIAN_ROB	37.38 644	40.85 648	40.60 636	32.31 635	31.85 634	27.20 634	24.55 629	29.10 640	33.19 647	42.09 649	41.76 647	33.35 639	34.39 647	39.78 641	37.07 640	43.64 649	44.10 649	44.12 645	43.40 647	41.51 646	42.76 648

AVERAGE_ROB	37.58 645	40.13 647	40.15 635	34.81 636	33.82 635	28.55 638	25.10 630	32.02 641	34.06 648	41.28 648	40.66 646	34.46 640	34.81 648	39.18 640	37.57 641	42.78 648	43.44 648	43.82 644	43.03 646	40.47 645	41.51 647

LSM0	38.95 646	37.60 646	48.58 639	43.57 643	91.06 648	52.57 646	72.57 641	43.17 648	32.63 645	26.97 643	27.97 639	38.65 645	32.94 644	41.86 648	51.78 648	18.89 645	18.41 637	19.13 634	19.63 635	27.29 639	33.77 642

PML	40.80 647	29.24 635	11.87 619	7.20 625	14.47 624	92.13 649	213.69 651	7.63 622	23.35 637	74.72 650	190.14 651	50.17 649	26.15 638	21.39 632	12.70 623	8.76 631	2.92 623	8.45 631	3.25 625	13.26 630	4.42 625

RSGM-EC	74.81 648	63.03 649	41.60 637	97.74 647	92.11 649	74.93 647	114.81 648	53.77 649	38.96 649	39.88 646	48.98 648	90.73 650	64.81 649	139.63 649	128.53 649	93.27 650	53.96 650	95.12 647	38.31 643	81.45 649	44.63 649

acva	74.81 648	63.03 649	41.60 637	97.74 647	92.11 649	74.93 647	114.81 648	53.77 649	38.96 649	39.88 646	48.98 648	90.73 650	64.81 649	139.63 649	128.53 649	93.27 650	53.96 650	95.12 647	38.31 643	81.45 649	44.63 649

test_example2	176.61 650	205.14 651	198.86 650	188.60 651	190.98 651	152.67 650	170.61 650	94.86 651	123.55 651	178.88 651	179.48 650	158.94 652	141.34 651	192.61 651	198.96 651	203.76 652	236.37 652	164.13 652	173.55 652	218.58 652	160.41 651

ccccc	429.48 651	429.19 652	527.00 651	507.10 652	501.20 652	356.95 651	342.70 652	380.82 652	297.90 652	334.51 652	389.17 652	372.86 653	449.39 652	499.17 652	553.56 652	561.44 653	431.22 653	334.28 653	290.86 653	540.88 653	489.46 652

GS-Stereo							0.30 185	0.42 80	0.27 39	0.30 83	0.28 64	0.23 49	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.16 244	0.09 25	0.12 32	0.10 60	0.14 148	0.12 131

FADE		2.05 612		1.03 585	0.99 587							2.73 588				11.57 634	1.70 620	23.09 641	15.86 634	0.62 573

Low-res two-view benchmark