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

IGEV	0.20 14	0.12 1	0.23 2	0.31 25	0.20 86	0.23 28	0.19 20	0.40 66	0.29 54	0.22 25	0.34 97	0.20 26	0.15 5	0.31 19	0.19 5	0.11 28	0.10 62	0.12 32	0.10 63	0.10 6	0.10 37

Pro-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.21 1	0.32 45	0.23 175	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 16	0.24 36	0.18 11	0.17 4	0.11 1	0.35 52	0.20 13	0.11 28	0.09 25	0.15 144	0.14 195	0.10 6	0.10 37

HiDET	0.20 14	0.13 2	0.26 23	0.30 11	0.19 59	0.23 28	0.18 12	0.36 39	0.26 36	0.20 9	0.23 28	0.27 68	0.16 12	0.30 15	0.23 64	0.12 39	0.10 62	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 14	0.13 2	0.27 32	0.33 59	0.18 39	0.17 5	0.21 52	0.32 19	0.23 22	0.25 42	0.34 97	0.22 37	0.24 86	0.27 5	0.21 22	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 8	0.13 2	0.25 15	0.31 25	0.16 12	0.19 8	0.17 3	0.42 78	0.24 27	0.23 29	0.21 17	0.17 4	0.16 12	0.45 126	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 81

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 44	0.30 11	0.19 59	0.20 11	0.18 12	0.30 12	0.21 14	0.18 4	0.15 3	0.19 20	0.18 24	0.33 38	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 44	0.30 11	0.20 86	0.20 11	0.19 20	0.27 7	0.19 9	0.15 1	0.15 3	0.18 14	0.17 15	0.33 38	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 14	0.13 2	0.27 32	0.33 59	0.17 23	0.38 209	0.18 12	0.30 12	0.19 9	0.24 36	0.15 3	0.26 61	0.17 15	0.32 25	0.21 22	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.10 37

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 15	0.31 25	0.16 12	0.24 40	0.17 3	0.25 5	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 37	0.14 2	0.32 25	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.09 4

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 32	0.33 59	0.17 23	0.24 40	0.17 3	0.25 5	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 47	0.15 5	0.31 19	0.20 13	0.12 39	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 32	0.34 76	0.15 2	0.27 73	0.17 3	0.28 8	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 47	0.15 5	0.32 25	0.20 13	0.11 28	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-G_1	0.21 24	0.13 2	0.30 63	0.34 76	0.16 12	0.52 292	0.17 3	0.34 32	0.18 7	0.21 16	0.21 17	0.26 61	0.19 33	0.37 64	0.20 13	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.10 37

LG-G	0.21 24	0.13 2	0.30 63	0.34 76	0.16 12	0.52 292	0.17 3	0.34 32	0.18 7	0.21 16	0.21 17	0.26 61	0.19 33	0.37 64	0.20 13	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.10 37

CAS	0.34 168	0.13 2	0.25 15	1.28 586	0.30 386	0.46 268	0.38 340	0.48 111	0.47 186	0.34 106	0.52 178	0.24 54	0.19 33	0.29 9	0.27 147	0.69 576	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 58	0.15 249

MatchStereo	0.19 8	0.14 15	0.23 2	0.27 2	0.15 2	0.18 6	0.21 52	0.32 19	0.28 44	0.20 9	0.35 103	0.18 14	0.17 15	0.31 19	0.24 78	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.10 37

BridgeDepth_RVC	0.20 14	0.14 15	0.24 8	0.26 1	0.15 2	0.35 179	0.17 3	0.40 66	0.22 16	0.21 16	0.21 17	0.20 26	0.24 86	0.33 38	0.25 99	0.13 72	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 8	0.14 15	0.24 8	0.30 11	0.19 59	0.27 73	0.19 20	0.31 15	0.24 27	0.21 16	0.20 14	0.29 76	0.19 33	0.29 9	0.21 22	0.12 39	0.10 62	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LCMNet	0.21 24	0.14 15	0.25 15	0.30 11	0.20 86	0.26 59	0.19 20	0.38 52	0.43 161	0.21 16	0.21 17	0.27 68	0.17 15	0.36 55	0.23 64	0.12 39	0.11 159	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 14	0.14 15	0.23 2	0.30 11	0.17 23	0.29 103	0.20 32	0.39 57	0.22 16	0.22 25	0.21 17	0.26 61	0.20 43	0.30 15	0.20 13	0.13 72	0.12 217	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

BridgeDepth	0.21 24	0.14 15	0.26 23	0.34 76	0.14 1	0.40 221	0.27 131	0.28 8	0.22 16	0.18 4	0.19 12	0.28 74	0.29 156	0.32 25	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.20 14	0.14 15	0.25 15	0.31 25	0.15 2	0.22 20	0.22 63	0.39 57	0.33 83	0.20 9	0.25 42	0.17 4	0.15 5	0.39 78	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 14	0.14 15	0.25 15	0.31 25	0.15 2	0.22 20	0.22 63	0.39 57	0.33 83	0.20 9	0.25 42	0.17 4	0.15 5	0.39 78	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

water-stereo	0.28 104	0.14 15	0.29 51	0.35 113	0.19 59	0.36 189	0.23 80	0.62 194	0.38 133	0.39 144	0.62 212	0.41 169	0.35 215	0.28 7	0.27 147	0.14 114	0.13 288	0.13 68	0.12 129	0.12 58	0.10 37

depthmonostereo	0.29 115	0.14 15	0.31 76	0.35 113	0.17 23	0.46 268	0.27 131	0.69 253	0.57 226	0.35 113	0.42 131	0.31 92	0.35 215	0.35 52	0.27 147	0.14 114	0.12 217	0.13 68	0.12 129	0.11 21	0.10 37

monsterstereo	0.22 38	0.14 15	0.26 23	0.34 76	0.18 39	0.21 17	0.20 32	0.37 43	0.35 102	0.33 103	0.40 125	0.19 20	0.18 24	0.45 126	0.21 22	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 98	0.08 1

monsters	0.22 38	0.14 15	0.26 23	0.31 25	0.19 59	0.23 28	0.19 20	0.44 98	0.33 83	0.36 117	0.30 74	0.16 2	0.18 24	0.43 111	0.19 5	0.11 28	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

111111	0.21 24	0.14 15	0.27 32	0.37 150	0.22 133	0.21 17	0.19 20	0.43 91	0.27 38	0.20 9	0.20 14	0.29 76	0.14 2	0.41 94	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.12 58	0.12 129

LGtest1	0.19 8	0.14 15	0.29 51	0.34 76	0.16 12	0.26 59	0.17 3	0.32 19	0.20 12	0.21 16	0.15 3	0.23 47	0.20 43	0.32 25	0.20 13	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.12 58	0.11 81

FoundationStereo	0.17 1	0.14 15	0.25 15	0.30 11	0.16 12	0.23 28	0.20 32	0.22 3	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 26	0.19 33	0.26 2	0.21 22	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MonSter	0.20 14	0.14 15	0.25 15	0.31 25	0.15 2	0.22 20	0.22 63	0.39 57	0.33 83	0.20 9	0.25 42	0.17 4	0.15 5	0.38 72	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

dual_stereo	0.19 8	0.14 15	0.24 8	0.31 25	0.16 12	0.16 3	0.20 32	0.29 10	0.20 12	0.23 29	0.20 14	0.22 37	0.14 2	0.52 185	0.24 78	0.13 72	0.10 62	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Occ-G	0.26 83	0.14 15	0.28 44	0.34 76	0.20 86	0.27 73	0.34 255	0.41 73	0.31 64	0.29 75	0.43 134	0.49 218	0.25 97	0.47 148	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.14 102	0.11 98	0.12 58	0.12 129

Pointernet	0.27 96	0.14 15	0.33 104	0.35 113	0.23 175	0.35 179	0.21 52	0.72 281	0.38 133	0.39 144	0.36 109	0.34 111	0.25 97	0.36 55	0.25 99	0.15 182	0.10 62	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.10 37

IGEV-Stereo+	0.23 52	0.14 15	0.26 23	0.32 45	0.19 59	0.12 1	0.17 3	0.29 10	0.29 54	0.21 16	0.15 3	0.22 37	0.22 64	0.40 85	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.15 197	0.86 583

trnet	0.27 96	0.14 15	0.23 2	0.28 5	0.15 2	0.37 196	0.23 80	0.52 134	0.72 288	0.42 161	0.51 169	0.34 111	0.26 115	0.39 78	0.25 99	0.15 182	0.11 159	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.10 37

CES	0.28 104	0.14 15	0.23 2	0.30 11	0.70 565	0.37 196	0.27 131	0.48 111	0.46 181	0.34 106	0.48 152	0.27 68	0.22 64	0.39 78	0.23 64	0.13 72	0.11 159	0.12 32	0.08 1	0.13 98	0.17 316

WQFJA1++	0.23 52	0.15 37	0.27 32	0.30 11	0.21 111	0.31 133	0.18 12	0.36 39	0.17 6	0.25 42	0.30 74	0.29 76	0.28 140	0.40 85	0.22 36	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.42 531	0.11 81

DDF-Stereo	0.26 83	0.15 37	0.30 63	0.36 133	0.29 368	0.19 8	0.20 32	0.32 19	0.31 64	0.26 48	0.26 46	0.29 76	0.29 156	0.38 72	0.24 78	0.17 283	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.70 570	0.12 129

252Zero-FE	0.20 14	0.15 37	0.26 23	0.33 59	0.19 59	0.23 28	0.18 12	0.41 73	0.34 88	0.22 25	0.21 17	0.19 20	0.18 24	0.28 7	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

Replicate-Monster	0.26 83	0.15 37	1.07 524	0.30 11	0.17 23	0.38 209	0.19 20	0.43 91	0.39 143	0.23 29	0.21 17	0.23 47	0.21 52	0.45 126	0.19 5	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 220

zero-FE	0.25 72	0.15 37	0.30 63	0.35 113	0.29 368	0.19 8	0.20 32	0.35 35	0.31 64	0.26 48	0.27 52	0.29 76	0.29 156	0.33 38	0.24 78	0.17 283	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.64 567	0.12 129

DilatedVolume-Stereo	0.30 132	0.15 37	0.34 122	0.33 59	0.20 86	0.53 300	0.25 102	0.56 152	0.43 161	0.56 212	0.50 160	0.35 123	0.29 156	0.49 163	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.12 32	0.11 98	0.11 21	0.10 37

1w_stereo	0.24 62	0.15 37	0.29 51	0.34 76	0.18 39	0.31 133	0.41 388	0.40 66	0.43 161	0.31 85	0.38 117	0.17 4	0.24 86	0.45 126	0.23 64	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 38	0.15 37	0.27 32	0.31 25	0.15 2	0.29 103	0.20 32	0.37 43	0.29 54	0.24 36	0.29 72	0.21 36	0.27 126	0.36 55	0.25 99	0.16 237	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.13 98	0.10 37

GREAT-IGEV	0.22 38	0.15 37	0.31 76	0.29 7	0.22 133	0.21 17	0.26 115	0.33 30	0.31 64	0.20 9	0.30 74	0.22 37	0.22 64	0.47 148	0.22 36	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 98	0.10 37

DEFOM-Stereo	0.22 38	0.15 37	0.26 23	0.33 59	0.20 86	0.61 360	0.21 52	0.30 12	0.31 64	0.23 29	0.19 12	0.18 14	0.18 24	0.41 94	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.11 81

WCG-NET	0.28 104	0.15 37	0.33 104	0.33 59	0.19 59	0.33 158	0.27 131	0.39 57	0.80 342	0.46 177	0.49 156	0.39 151	0.25 97	0.40 85	0.25 99	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.11 98	0.12 58	0.10 37

IGEV-Stereo++	0.21 24	0.15 37	0.27 32	0.37 150	0.19 59	0.22 20	0.18 12	0.42 78	0.35 102	0.22 25	0.28 62	0.24 54	0.18 24	0.27 5	0.22 36	0.12 39	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.12 58	0.10 37

WCG-NET（raft）	0.31 139	0.15 37	0.36 144	0.32 45	0.19 59	0.35 179	0.27 131	0.51 124	0.78 331	0.45 171	0.55 191	0.48 212	0.27 126	0.54 201	0.26 129	0.13 72	0.10 62	0.12 32	0.11 98	0.12 58	0.11 81

MoCha-V2	0.25 72	0.15 37	0.29 51	0.40 251	0.18 39	0.27 73	0.26 115	0.49 114	0.27 38	0.36 117	0.27 52	0.33 107	0.35 215	0.49 163	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.11 81

LoS	0.29 115	0.15 37	0.30 63	0.29 7	0.18 39	0.33 158	0.29 162	0.51 124	0.72 288	0.34 106	0.52 178	0.41 169	0.28 140	0.47 148	0.28 169	0.15 182	0.11 159	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.11 81
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 145	0.15 37	0.23 2	0.31 25	0.24 205	0.27 73	0.22 63	0.46 104	0.88 391	0.46 177	0.80 289	0.30 84	0.26 115	0.36 55	0.33 224	0.13 72	0.09 25	0.13 68	0.51 573	0.13 98	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
s12784h	0.36 203	0.15 37	0.24 8	0.34 76	0.15 2	0.77 438	0.29 162	0.80 324	0.83 360	0.56 212	0.57 198	0.43 187	0.40 258	0.57 230	0.33 224	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.09 10	0.14 143	0.09 4

TANstereo	0.30 132	0.15 37	0.31 76	0.30 11	0.17 23	0.55 313	0.23 80	0.44 98	0.55 218	0.59 219	0.68 233	0.37 136	0.26 115	0.35 52	0.27 147	0.15 182	0.16 385	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.14 220

CREStereo	0.28 104	0.15 37	0.24 8	0.27 2	0.17 23	0.37 196	0.25 102	0.51 124	0.72 288	0.42 161	0.51 169	0.32 95	0.26 115	0.38 72	0.25 99	0.16 237	0.11 159	0.12 32	0.08 1	0.12 58	0.11 81
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
BStereo	0.27 96	0.16 56	0.88 499	0.34 76	0.22 133	0.22 20	0.31 207	0.39 57	0.41 149	0.26 48	0.24 35	0.26 61	0.19 33	0.42 102	0.28 169	0.10 13	0.12 217	0.12 32	0.16 261	0.12 58	0.14 220

Wave_Phase_stereo	0.30 132	0.16 56	0.88 499	0.34 76	0.22 133	0.64 386	0.31 207	0.54 148	0.41 149	0.26 48	0.24 35	0.26 61	0.19 33	0.42 102	0.28 169	0.10 13	0.12 217	0.12 32	0.16 261	0.12 58	0.14 220

NLSM3	0.26 83	0.16 56	0.30 63	0.38 180	0.21 111	0.34 169	0.27 131	0.57 159	0.47 186	0.28 67	0.35 103	0.29 76	0.24 86	0.42 102	0.27 147	0.12 39	0.10 62	0.16 173	0.15 227	0.12 58	0.10 37

GEAStereo	0.23 52	0.16 56	0.30 63	0.33 59	0.25 236	0.36 189	0.30 178	0.42 78	0.28 44	0.26 48	0.28 62	0.24 54	0.21 52	0.32 25	0.22 36	0.18 317	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.14 143	0.12 129

GSStereo	0.23 52	0.16 56	0.30 63	0.33 59	0.25 236	0.36 189	0.30 178	0.42 78	0.27 38	0.30 82	0.28 62	0.23 47	0.21 52	0.32 25	0.22 36	0.16 237	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 143	0.12 129

gasm-f	0.24 62	0.16 56	0.27 32	0.33 59	0.25 236	0.25 54	0.36 302	0.42 78	0.28 44	0.26 48	0.35 103	0.24 54	0.30 174	0.36 55	0.23 64	0.18 317	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.15 197	0.12 129

Zero-FE251	0.23 52	0.16 56	0.30 63	0.33 59	0.20 86	0.44 254	0.19 20	0.37 43	0.25 34	0.27 63	0.29 72	0.38 144	0.24 86	0.32 25	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.10 37

GASTEREO	0.25 72	0.16 56	0.32 89	0.40 251	0.20 86	0.22 20	0.30 178	0.43 91	0.31 64	0.37 124	0.33 88	0.22 37	0.35 215	0.41 94	0.23 64	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.12 58	0.11 81

MSCF	0.25 72	0.16 56	0.33 104	0.39 209	0.20 86	0.20 11	0.31 207	0.43 91	0.31 64	0.36 117	0.33 88	0.23 47	0.35 215	0.36 55	0.23 64	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.13 98	0.11 81

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 52	0.16 56	0.32 89	0.39 209	0.21 111	0.18 6	0.21 52	0.34 32	0.26 36	0.28 67	0.51 169	0.28 74	0.29 156	0.26 2	0.24 78	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.14 143	0.12 129

HART	0.29 115	0.16 56	0.32 89	0.40 251	0.21 111	0.32 151	0.26 115	0.62 194	0.31 64	0.33 103	0.65 219	0.41 169	0.22 64	0.55 207	0.25 99	0.12 39	0.10 62	0.15 144	0.11 98	0.15 197	0.11 81

Reg-Stereo(zero)	0.30 132	0.16 56	0.28 44	0.34 76	0.18 39	0.32 151	0.20 32	0.63 202	0.68 268	0.50 191	0.52 178	0.51 225	0.30 174	0.45 126	0.25 99	0.13 72	0.10 62	0.12 32	0.10 63	0.12 58	0.11 81

AIO_rvc	0.23 52	0.16 56	0.32 89	0.34 76	0.19 59	0.26 59	0.33 240	0.40 66	0.22 16	0.26 48	0.24 35	0.34 111	0.15 5	0.51 178	0.24 78	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 58	0.10 37

HUF	0.24 62	0.16 56	0.33 104	0.32 45	0.18 39	0.25 54	0.40 373	0.42 78	0.34 88	0.25 42	0.23 28	0.32 95	0.28 140	0.34 44	0.24 78	0.13 72	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.12 58	0.10 37

AIO_test	0.23 52	0.16 56	0.28 44	0.34 76	0.20 86	0.30 116	0.39 362	0.38 52	0.25 34	0.25 42	0.28 62	0.32 95	0.22 64	0.38 72	0.25 99	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 58	0.09 4

castereo++	0.26 83	0.16 56	0.26 23	0.33 59	0.19 59	0.75 431	0.20 32	0.37 43	0.47 186	0.23 29	0.23 28	0.35 123	0.28 140	0.39 78	0.19 5	0.14 114	0.09 25	0.14 102	0.09 10	0.11 21	0.10 37

IGEV-RUCA	0.25 72	0.16 56	0.34 122	0.39 209	0.27 315	0.33 158	0.20 32	0.38 52	0.36 110	0.26 48	0.31 85	0.25 60	0.21 52	0.48 159	0.24 78	0.20 372	0.11 159	0.13 68	0.10 63	0.17 278	0.15 249

castereo	0.28 104	0.16 56	0.32 89	0.35 113	0.21 111	0.40 221	0.42 398	0.50 122	0.66 260	0.26 48	0.41 128	0.37 136	0.36 233	0.33 38	0.24 78	0.13 72	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.10 37

999	0.27 96	0.16 56	0.35 137	0.36 133	0.24 205	0.31 133	0.27 131	0.49 114	0.38 133	0.26 48	0.30 74	0.39 151	0.23 76	0.63 299	0.25 99	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.14 220

U	0.45 308	0.16 56	0.32 89	0.40 251	0.71 566	3.55 601	0.20 32	0.41 73	0.38 133	0.26 48	0.23 28	0.24 54	0.22 64	0.26 2	0.22 36	0.15 182	0.09 25	0.88 579	0.13 163	0.13 98	0.11 81

Any-RAFT	0.35 185	0.16 56	0.30 63	0.34 76	0.21 111	0.52 292	0.22 63	0.88 356	0.73 295	0.53 203	0.73 244	0.64 299	0.28 140	0.46 141	0.24 78	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.13 98	0.12 129

LoS_RVC	0.27 96	0.16 56	0.27 32	0.32 45	0.30 386	0.44 254	0.34 255	0.41 73	0.33 83	0.31 85	0.51 169	0.29 76	0.32 188	0.36 55	0.28 169	0.11 28	0.10 62	0.11 1	0.08 1	0.11 21	0.19 367

EGLCR-Stereo	0.25 72	0.16 56	0.33 104	0.34 76	0.20 86	0.35 179	0.20 32	0.52 134	0.36 110	0.28 67	0.27 52	0.41 169	0.18 24	0.45 126	0.26 129	0.14 114	0.10 62	0.16 173	0.14 195	0.13 98	0.11 81

fff	0.37 220	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.69 253	1.06 485	0.69 292	0.78 276	0.42 179	0.63 391	0.46 141	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

ADStereo(finetuned)	0.37 220	0.16 56	0.49 330	0.34 76	0.19 59	0.30 116	0.30 178	0.68 245	0.91 414	0.70 298	0.77 265	0.43 187	0.69 428	0.45 126	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.12 129

test-3	0.34 168	0.16 56	0.43 246	0.39 209	0.21 111	0.43 246	0.22 63	0.63 202	0.78 331	0.71 305	0.45 139	0.64 299	0.27 126	0.43 111	0.31 201	0.12 39	0.09 25	0.17 218	0.13 163	0.12 58	0.10 37

test_1	0.34 168	0.16 56	0.43 246	0.39 209	0.21 111	0.43 246	0.23 80	0.63 202	0.78 331	0.68 283	0.45 139	0.64 299	0.27 126	0.43 111	0.31 201	0.12 39	0.09 25	0.17 218	0.13 163	0.12 58	0.10 37

DCANet	0.36 203	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.30 116	0.30 178	0.68 245	0.91 414	0.70 298	0.77 265	0.43 187	0.57 353	0.45 126	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.12 129

csc	0.37 220	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.69 253	1.06 485	0.69 292	0.78 276	0.42 179	0.63 391	0.46 141	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

cscssc	0.37 220	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.69 253	1.06 485	0.69 292	0.78 276	0.42 179	0.63 391	0.46 141	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

PMTNet	0.32 145	0.16 56	0.24 8	0.29 7	0.18 39	0.45 263	0.22 63	0.56 152	0.63 244	0.46 177	0.54 185	0.39 151	0.34 211	0.48 159	0.24 78	0.75 578	0.10 62	0.12 32	0.08 1	0.12 58	0.11 81

VIP-Stereo	0.24 62	0.17 87	0.29 51	0.32 45	0.21 111	0.64 386	0.19 20	0.31 15	0.37 126	0.23 29	0.30 74	0.27 68	0.19 33	0.47 148	0.22 36	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.12 58	0.09 4

DA	0.29 115	0.17 87	0.31 76	0.40 251	0.20 86	0.74 425	0.33 240	0.47 107	0.44 168	0.34 106	0.39 120	0.39 151	0.32 188	0.32 25	0.24 78	0.15 182	0.11 159	0.16 173	0.11 98	0.15 197	0.10 37

GGEV	0.29 115	0.17 87	0.31 76	0.40 251	0.20 86	0.74 425	0.33 240	0.47 107	0.44 168	0.34 106	0.39 120	0.39 151	0.32 188	0.32 25	0.24 78	0.15 182	0.11 159	0.16 173	0.11 98	0.15 197	0.10 37

AdaDepth	0.22 38	0.17 87	0.32 89	0.37 150	0.18 39	0.34 169	0.22 63	0.33 30	0.23 22	0.21 16	0.21 17	0.20 26	0.20 43	0.56 217	0.21 22	0.10 13	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.12 129

3.25w_new	0.23 52	0.17 87	0.32 89	0.31 25	0.17 23	0.43 246	0.20 32	0.37 43	0.30 59	0.37 124	0.28 62	0.22 37	0.25 97	0.42 102	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 52	0.17 87	0.32 89	0.31 25	0.17 23	0.43 246	0.20 32	0.37 43	0.30 59	0.37 124	0.28 62	0.22 37	0.25 97	0.42 102	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.75w	0.22 38	0.17 87	0.30 63	0.31 25	0.19 59	0.43 246	0.24 94	0.35 35	0.24 27	0.31 85	0.27 52	0.17 4	0.22 64	0.37 64	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

xyz-stereo	4.23 607	0.17 87	61.76 640	0.34 76	0.16 12	12.16 617	0.37 318	0.58 167	0.68 268	1.01 486	3.36 593	0.77 377	0.82 485	1.21 524	0.40 312	0.12 39	0.10 62	0.16 173	0.11 98	0.13 98	0.10 37

fffft	0.25 72	0.17 87	0.37 161	0.36 133	0.22 133	0.28 91	0.36 302	0.42 78	0.24 27	0.36 117	0.23 28	0.27 68	0.22 64	0.52 185	0.27 147	0.12 39	0.09 25	0.16 173	0.12 129	0.12 58	0.12 129
1: 1. 1
tt45	0.27 96	0.17 87	0.34 122	0.35 113	0.23 175	0.38 209	0.28 152	0.46 104	0.28 44	0.40 152	0.27 52	0.38 144	0.25 97	0.57 230	0.26 129	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.12 58	0.14 220

RAStereo	0.24 62	0.17 87	0.29 51	0.40 251	0.21 111	0.23 28	0.26 115	0.42 78	0.45 177	0.23 29	0.34 97	0.30 84	0.19 33	0.34 44	0.25 99	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.11 81

IGEV++	0.24 62	0.17 87	0.31 76	0.38 180	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.50 122	0.23 22	0.28 67	0.35 103	0.30 84	0.22 64	0.31 19	0.28 169	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.13 98	0.13 173

MSKI-zero shot	0.32 145	0.17 87	0.34 122	0.39 209	0.21 111	0.32 151	0.22 63	0.61 188	0.43 161	0.52 200	0.64 216	0.61 285	0.20 43	0.74 387	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.12 58	0.12 129

UniTT-Stereo	0.27 96	0.17 87	0.37 161	0.40 251	0.27 315	0.30 116	0.28 152	0.39 57	0.31 64	0.29 75	0.46 144	0.27 68	0.25 97	0.47 148	0.34 239	0.17 283	0.13 288	0.13 68	0.12 129	0.14 143	0.12 129

MIM_Stereo	0.38 235	0.17 87	0.53 370	0.37 150	0.24 205	0.27 73	0.24 94	0.70 268	0.54 213	0.72 317	1.00 393	0.63 293	0.29 156	0.64 314	0.38 297	0.13 72	0.14 323	0.17 218	0.16 261	0.14 143	0.11 81

AEACV	0.27 96	0.17 87	0.31 76	0.34 76	0.45 514	0.26 59	0.28 152	0.37 43	0.32 77	0.30 82	0.46 144	0.31 92	0.37 237	0.36 55	0.24 78	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.12 129	0.13 98	0.11 81

MC-Stereo	0.28 104	0.17 87	0.32 89	0.38 180	0.20 86	0.26 59	0.26 115	0.49 114	0.37 126	0.37 124	0.61 209	0.41 169	0.31 182	0.55 207	0.25 99	0.13 72	0.09 25	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.11 81

RCA-Stereo	0.35 185	0.17 87	0.34 122	0.38 180	0.22 133	0.31 133	0.34 255	0.68 245	1.24 523	0.45 171	0.65 219	0.47 207	0.43 272	0.38 72	0.27 147	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.11 81

HHNet	0.41 274	0.17 87	0.41 214	0.34 76	0.37 464	0.33 158	0.34 255	0.69 253	0.75 305	0.86 406	1.30 495	0.52 230	0.32 188	0.52 185	0.35 256	0.15 182	0.11 159	0.19 309	0.15 227	0.15 197	0.24 441

DEmStereo	0.48 346	0.17 87	0.50 343	0.38 180	0.25 236	0.59 351	0.34 255	0.63 202	0.74 302	0.89 428	1.66 540	0.58 259	1.06 533	0.60 271	0.42 322	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.16 261	0.14 143	0.15 249

DRaft	0.49 365	0.17 87	0.47 298	0.37 150	0.25 236	0.58 338	0.40 373	0.65 216	0.85 373	1.02 489	1.75 547	0.50 221	0.82 485	0.63 299	0.40 312	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.16 261	0.14 143	0.15 249

RAFT-RH_RVC	0.56 427	0.17 87	0.41 214	0.37 150	0.23 175	0.57 332	0.24 94	0.60 182	0.70 276	1.19 527	3.94 600	0.56 246	0.38 241	0.65 321	0.36 272	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.14 195	0.12 58	0.13 173

XX-Stereo	0.37 220	0.17 87	0.45 269	0.55 511	0.36 457	0.38 209	0.20 32	0.60 182	0.30 59	0.46 177	1.30 495	0.73 357	0.26 115	0.56 217	0.26 129	0.16 237	0.11 159	0.17 218	0.16 261	0.14 143	0.10 37

111	0.40 263	0.17 87	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.52 292	0.28 152	0.74 294	1.16 508	0.50 191	0.91 351	0.63 293	0.48 301	0.61 279	0.35 256	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.13 98	0.13 173

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 203	0.17 87	0.41 214	0.35 113	0.19 59	0.33 158	0.29 162	0.65 216	0.73 295	0.68 283	1.01 396	0.56 246	0.40 258	0.42 102	0.30 194	0.11 28	0.09 25	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.10 37

CFNet-RSSM	0.34 168	0.17 87	0.45 269	0.39 209	0.22 133	0.35 179	0.23 80	0.73 292	0.84 365	0.65 261	0.54 185	0.57 251	0.28 140	0.46 141	0.26 129	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.13 98	0.11 81

Gwc-CoAtRS	0.34 168	0.17 87	0.44 257	0.39 209	0.23 175	0.34 169	0.22 63	0.70 268	0.75 305	0.60 223	0.59 204	0.58 259	0.29 156	0.45 126	0.26 129	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.12 129

WQFJX	0.32 145	0.18 114	0.33 104	0.39 209	0.27 315	0.60 357	0.30 178	0.53 145	0.47 186	0.39 144	0.38 117	0.34 111	0.33 200	0.61 279	0.40 312	0.14 114	0.17 405	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.14 220

NLSM1	0.32 145	0.18 114	0.34 122	0.39 209	0.25 236	0.66 397	0.27 131	0.57 159	0.50 199	0.37 124	0.53 182	0.29 76	0.28 140	0.54 201	0.32 211	0.16 237	0.17 405	0.18 268	0.15 227	0.14 143	0.12 129

IGEV-FE	0.34 168	0.18 114	0.67 436	0.39 209	0.28 340	0.30 116	0.25 102	0.74 294	0.31 64	0.62 233	0.57 198	0.54 238	0.25 97	0.53 194	0.27 147	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

S2M2_XL	0.19 8	0.18 114	0.27 32	0.27 2	0.20 86	0.15 2	0.16 2	0.22 3	0.15 4	0.21 16	0.26 46	0.17 4	0.17 15	0.24 1	0.21 22	0.17 283	0.16 385	0.15 144	0.13 163	0.15 197	0.12 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.21 24	0.18 114	0.29 51	0.32 45	0.18 39	0.27 73	0.22 63	0.35 35	0.22 16	0.31 85	0.22 26	0.19 20	0.21 52	0.44 122	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

qwe	0.22 38	0.18 114	0.28 44	0.31 25	0.18 39	0.29 103	0.21 52	0.38 52	0.32 77	0.35 113	0.30 74	0.20 26	0.20 43	0.43 111	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.09 4

2.25w	0.22 38	0.18 114	0.31 76	0.31 25	0.18 39	0.31 133	0.18 12	0.32 19	0.31 64	0.31 85	0.37 114	0.20 26	0.22 64	0.45 126	0.24 78	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

2.5w	0.21 24	0.18 114	0.31 76	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.25 102	0.31 15	0.23 22	0.28 67	0.35 103	0.18 14	0.17 15	0.39 78	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

2.75w_new	0.21 24	0.18 114	0.28 44	0.29 7	0.17 23	0.23 28	0.34 255	0.36 39	0.28 44	0.34 106	0.26 46	0.17 4	0.22 64	0.36 55	0.23 64	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 38	0.18 114	0.29 51	0.30 11	0.18 39	0.27 73	0.23 80	0.37 43	0.28 44	0.31 85	0.26 46	0.22 37	0.26 115	0.50 170	0.24 78	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

2w_stereo	0.22 38	0.18 114	0.30 63	0.32 45	0.16 12	0.28 91	0.38 340	0.38 52	0.35 102	0.32 98	0.33 88	0.17 4	0.18 24	0.29 9	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.12 58	0.10 37

xyz-stereo-finetune	0.33 160	0.18 114	0.36 144	0.33 59	0.18 39	0.57 332	0.31 207	0.58 167	0.69 275	0.45 171	0.54 185	0.38 144	0.33 200	0.56 217	0.36 272	0.12 39	0.12 217	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.12 129

LG-Stereo	0.24 62	0.18 114	0.40 204	0.39 209	0.20 86	0.22 20	0.27 131	0.32 19	0.36 110	0.26 48	0.44 135	0.22 37	0.16 12	0.37 64	0.27 147	0.11 28	0.12 217	0.16 173	0.15 227	0.13 98	0.09 4

MM-Stereo_test2	0.30 132	0.18 114	0.39 192	0.40 251	0.24 205	0.42 243	0.42 398	0.63 202	0.41 149	0.37 124	0.35 103	0.32 95	0.26 115	0.53 194	0.25 99	0.12 39	0.10 62	0.15 144	0.12 129	0.15 197	0.10 37

SCV_C0	0.26 83	0.18 114	0.34 122	0.35 113	0.24 205	0.23 28	0.28 152	0.51 124	0.36 110	0.31 85	0.36 109	0.37 136	0.20 43	0.57 230	0.22 36	0.13 72	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.16 242	0.12 129

AIO-test1	0.38 235	0.18 114	0.38 173	0.50 457	0.24 205	0.46 268	0.30 178	0.70 268	1.19 514	0.40 152	0.71 239	0.45 196	0.29 156	0.53 194	0.27 147	0.15 182	0.13 288	0.19 309	0.21 418	0.13 98	0.17 316

GIP-stereo	0.24 62	0.18 114	0.30 63	0.37 150	0.24 205	0.26 59	0.20 32	0.46 104	0.36 110	0.24 36	0.39 120	0.35 123	0.20 43	0.31 19	0.21 22	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.12 58	0.11 81

tg	0.33 160	0.18 114	0.37 161	0.39 209	0.22 133	0.38 209	0.26 115	0.70 268	0.56 224	0.47 183	0.65 219	0.42 179	0.24 86	0.55 207	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.18 268	0.17 314	0.14 143	0.11 81

model_zeroshot	0.33 160	0.18 114	0.48 318	0.39 209	0.28 340	0.45 263	0.25 102	0.63 202	0.45 177	0.61 231	0.50 160	0.51 225	0.25 97	0.45 126	0.26 129	0.16 237	0.13 288	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.13 173

AIO-Stereo	0.25 72	0.18 114	0.34 122	0.37 150	0.18 39	0.28 91	0.30 178	0.48 111	0.27 38	0.29 75	0.30 74	0.32 95	0.17 15	0.52 185	0.23 64	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.10 37

RSM++	0.25 72	0.18 114	0.34 122	0.36 133	0.20 86	0.28 91	0.30 178	0.51 124	0.32 77	0.25 42	0.22 26	0.37 136	0.21 52	0.50 170	0.24 78	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.14 143	0.10 37

RSM	0.25 72	0.18 114	0.33 104	0.36 133	0.20 86	0.27 73	0.34 255	0.51 124	0.27 38	0.26 48	0.23 28	0.39 151	0.21 52	0.56 217	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.14 143	0.10 37

RAFT-Stereo-weight	0.32 145	0.18 114	0.33 104	0.39 209	0.22 133	0.26 59	0.29 162	0.67 235	0.80 342	0.53 203	0.51 169	0.58 259	0.20 43	0.47 148	0.27 147	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.11 81

gcap-zeroshot	0.34 168	0.18 114	0.52 362	0.38 180	0.22 133	0.49 281	0.27 131	0.52 134	0.34 88	0.64 252	0.50 160	0.83 394	0.34 211	0.48 159	0.24 78	0.13 72	0.11 159	0.15 144	0.12 129	0.13 98	0.12 129

testlalala2	0.36 203	0.18 114	0.45 269	0.89 571	0.53 540	0.44 254	0.26 115	0.61 188	0.49 195	0.68 283	0.56 194	0.44 194	0.24 86	0.34 44	0.31 201	0.15 182	0.12 217	0.14 102	0.10 63	0.13 98	0.13 173

MaDis-Stereo	0.26 83	0.18 114	0.36 144	0.36 133	0.26 282	0.27 73	0.27 131	0.43 91	0.35 102	0.27 63	0.26 46	0.41 169	0.28 140	0.40 85	0.28 169	0.16 237	0.14 323	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.12 129

IGEV_Zeroshot_test	0.34 168	0.18 114	0.67 436	0.39 209	0.28 340	0.30 116	0.25 102	0.74 294	0.31 64	0.62 233	0.57 198	0.54 238	0.25 97	0.53 194	0.27 147	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

MIF-Stereo (partial)	0.31 139	0.18 114	0.37 161	0.41 285	0.31 408	0.28 91	0.23 80	0.47 107	0.42 159	0.31 85	0.63 213	0.36 134	0.35 215	0.57 230	0.31 201	0.17 283	0.13 288	0.19 309	0.17 314	0.18 303	0.14 220

RAFT-Test	0.34 168	0.18 114	0.37 161	0.38 180	0.23 175	0.50 284	0.23 80	0.69 253	0.40 145	0.60 223	0.85 321	0.61 285	0.28 140	0.46 141	0.27 147	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.12 129

4D-IteraStereo	0.33 160	0.18 114	0.40 204	0.40 251	0.24 205	0.32 151	0.27 131	0.58 167	0.72 288	0.65 261	0.54 185	0.42 179	0.23 76	0.45 126	0.28 169	0.14 114	0.09 25	0.19 309	0.16 261	0.16 242	0.11 81

Selective-IGEV	0.24 62	0.18 114	0.35 137	0.35 113	0.19 59	0.27 73	0.25 102	0.55 149	0.23 22	0.27 63	0.25 42	0.34 111	0.19 33	0.58 250	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.12 58	0.10 37

DCRE	0.37 220	0.18 114	0.46 286	0.45 391	0.32 424	0.42 243	0.37 318	0.63 202	0.51 203	0.47 183	0.94 359	0.56 246	0.36 233	0.52 185	0.32 211	0.14 114	0.13 288	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.13 173

test_4	0.36 203	0.18 114	0.31 76	0.44 367	0.25 236	0.20 11	0.34 255	0.56 152	0.41 149	0.59 219	1.45 524	0.43 187	0.25 97	0.63 299	0.28 169	0.12 39	0.10 62	0.17 218	0.19 371	0.15 197	0.11 81

CrosDoStereo	0.50 381	0.18 114	0.45 269	0.38 180	0.24 205	0.40 221	1.18 576	0.67 235	0.86 378	0.94 455	1.37 505	0.63 293	0.77 469	0.65 321	0.45 354	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.18 341	0.14 143	0.14 220

DeepStereo_LL	0.50 381	0.18 114	0.45 269	0.38 180	0.24 205	0.40 221	1.18 576	0.67 235	0.86 378	0.94 455	1.37 505	0.63 293	0.77 469	0.65 321	0.45 354	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.18 341	0.14 143	0.14 220

THIR-Stereo	0.50 381	0.18 114	0.45 269	0.38 180	0.23 175	0.75 431	0.67 511	0.66 225	0.87 387	1.02 489	1.40 511	0.72 346	0.76 462	0.62 288	0.42 322	0.15 182	0.11 159	0.17 218	0.18 341	0.14 143	0.15 249

PFNet	0.42 281	0.18 114	0.58 394	0.43 348	0.24 205	0.43 246	0.32 230	0.74 294	0.78 331	1.00 481	0.74 253	0.68 325	0.39 252	0.72 374	0.37 288	0.16 237	0.10 62	0.20 339	0.15 227	0.16 242	0.13 173

RAFT-345	0.40 263	0.18 114	0.40 204	0.38 180	0.22 133	0.33 158	0.26 115	0.61 188	0.51 203	0.74 328	1.79 548	0.45 196	0.33 200	0.66 329	0.36 272	0.14 114	0.11 159	0.18 268	0.14 195	0.13 98	0.13 173

R-Stereo Train	0.39 251	0.18 114	0.42 235	0.42 327	0.26 282	0.40 221	0.32 230	0.72 281	0.34 88	0.89 428	1.28 488	0.57 251	0.35 215	0.42 102	0.32 211	0.15 182	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.14 143	0.13 173

RAFT-Stereo	0.39 251	0.18 114	0.42 235	0.42 327	0.26 282	0.40 221	0.32 230	0.72 281	0.34 88	0.89 428	1.28 488	0.57 251	0.35 215	0.42 102	0.32 211	0.15 182	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.14 143	0.13 173
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DStereoRT	0.74 484	0.19 154	0.50 343	0.51 473	0.33 435	1.10 516	0.34 255	0.82 330	0.76 313	0.78 347	1.05 419	0.51 225	0.73 452	0.76 397	0.48 375	0.16 237	0.13 288	3.96 619	1.37 608	0.19 337	0.14 220

WQFJA1	0.32 145	0.19 154	0.34 122	0.39 209	0.26 282	0.62 368	0.30 178	0.56 152	0.47 186	0.37 124	0.39 120	0.38 144	0.33 200	0.50 170	0.42 322	0.14 114	0.18 425	0.16 173	0.14 195	0.14 143	0.13 173

WQFJX1	0.33 160	0.19 154	0.34 122	0.41 285	0.28 340	0.53 300	0.33 240	0.51 124	0.50 199	0.39 144	0.36 109	0.34 111	0.31 182	0.69 356	0.39 304	0.15 182	0.18 425	0.16 173	0.14 195	0.16 242	0.14 220

NLMM	0.32 145	0.19 154	0.34 122	0.39 209	0.26 282	0.62 368	0.30 178	0.56 152	0.47 186	0.37 124	0.39 120	0.38 144	0.33 200	0.49 163	0.42 322	0.14 114	0.18 425	0.16 173	0.14 195	0.14 143	0.13 173

FE-Mocha	0.32 145	0.19 154	0.50 343	0.38 180	0.27 315	0.30 116	0.20 32	0.71 276	0.36 110	0.65 261	0.56 194	0.54 238	0.25 97	0.38 72	0.22 36	0.15 182	0.10 62	0.17 218	0.16 261	0.13 98	0.12 129

FlowAnything_test	0.29 115	0.19 154	0.39 192	0.47 421	0.26 282	0.46 268	0.25 102	0.43 91	0.31 64	0.29 75	0.26 46	0.35 123	0.26 115	0.40 85	0.37 288	0.21 389	0.15 353	0.22 396	0.26 491	0.16 242	0.16 295

asda	0.21 24	0.19 154	0.29 51	0.31 25	0.17 23	0.25 54	0.23 80	0.36 39	0.28 44	0.27 63	0.24 35	0.18 14	0.21 52	0.40 85	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.10 37

4w-stereo	0.21 24	0.19 154	0.31 76	0.31 25	0.17 23	0.29 103	0.19 20	0.31 15	0.21 14	0.31 85	0.24 35	0.20 26	0.24 86	0.41 94	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

G2L-ROB	0.47 334	0.19 154	0.42 235	0.35 113	0.22 133	0.57 332	0.42 398	1.14 466	0.71 287	0.84 395	0.75 255	1.09 483	0.53 326	0.74 387	0.53 400	0.17 283	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.17 278	0.19 367

xyz-stereo-finetune2	0.36 203	0.19 154	0.38 173	0.32 45	0.19 59	0.82 461	0.29 162	0.52 134	0.32 77	0.51 194	0.78 276	0.43 187	0.45 287	0.69 356	0.44 345	0.13 72	0.12 217	0.17 218	0.13 163	0.12 58	0.13 173

MM-Stereo_test3	0.34 168	0.19 154	0.31 76	0.41 285	0.25 236	0.35 179	0.44 414	0.72 281	0.92 419	0.46 177	0.52 178	0.41 169	0.29 156	0.44 122	0.28 169	0.16 237	0.15 353	0.17 218	0.13 163	0.14 143	0.13 173

MM-Stereo_test1	0.33 160	0.19 154	0.36 144	0.41 285	0.23 175	0.36 189	0.45 417	0.58 167	0.54 213	0.60 223	0.50 160	0.38 144	0.37 237	0.60 271	0.26 129	0.15 182	0.13 288	0.17 218	0.14 195	0.15 197	0.12 129

SCV	0.26 83	0.19 154	0.33 104	0.35 113	0.21 111	0.27 73	0.34 255	0.56 152	0.28 44	0.24 36	0.28 62	0.37 136	0.23 76	0.49 163	0.22 36	0.18 317	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.15 197	0.11 81

SMoEStereo_RVC	0.26 83	0.19 154	0.35 137	0.35 113	0.22 133	0.36 189	0.32 230	0.39 57	0.34 88	0.37 124	0.30 74	0.33 107	0.24 86	0.53 194	0.24 78	0.12 39	0.10 62	0.16 173	0.12 129	0.12 58	0.11 81

PAM_32	0.46 318	0.19 154	0.67 436	0.39 209	0.24 205	0.75 431	0.27 131	0.95 384	0.34 88	0.68 283	0.44 135	1.91 566	0.65 408	0.62 288	0.26 129	0.15 182	0.10 62	0.16 173	0.15 227	0.14 143	0.13 173

PAM	0.46 318	0.19 154	0.70 451	0.40 251	0.26 282	0.75 431	0.33 240	0.85 340	0.34 88	0.70 298	0.46 144	1.83 561	0.63 391	0.61 279	0.26 129	0.15 182	0.10 62	0.16 173	0.14 195	0.14 143	0.13 173

UGAM-zero	0.46 318	0.19 154	0.62 405	0.37 150	0.23 175	0.34 169	0.21 52	1.15 470	0.39 143	0.66 274	0.61 209	1.70 558	0.91 505	0.75 393	0.25 99	0.14 114	0.11 159	0.15 144	0.12 129	0.13 98	0.13 173

MGS-Stereo	0.28 104	0.19 154	0.40 204	0.36 133	0.23 175	0.37 196	0.30 178	0.39 57	0.44 168	0.31 85	0.51 169	0.40 163	0.24 86	0.43 111	0.26 129	0.15 182	0.12 217	0.15 144	0.13 163	0.14 143	0.13 173

testlalala	0.28 104	0.19 154	0.43 246	0.34 76	0.23 175	0.45 263	0.30 178	0.43 91	0.29 54	0.68 283	0.49 156	0.35 123	0.25 97	0.32 25	0.25 99	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.09 10	0.11 21	0.11 81

GCAP-Stereo	0.28 104	0.19 154	0.40 204	0.38 180	0.19 59	0.38 209	0.23 80	0.57 159	0.41 149	0.45 171	0.49 156	0.39 151	0.27 126	0.33 38	0.23 64	0.14 114	0.12 217	0.14 102	0.11 98	0.12 58	0.11 81

DisPM	0.39 251	0.19 154	0.44 257	0.41 285	0.27 315	0.24 40	0.31 207	0.65 216	0.57 226	0.87 414	0.87 332	0.60 280	0.32 188	0.76 397	0.32 211	0.18 317	0.12 217	0.19 309	0.17 314	0.15 197	0.20 390

iRaft-Stereo_20w	0.39 251	0.19 154	0.57 390	0.37 150	0.27 315	0.31 133	0.24 94	1.44 553	0.29 54	0.69 292	0.53 182	0.60 280	0.42 266	0.83 429	0.27 147	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.13 163	0.15 197	0.13 173

GLC_STEREO	0.29 115	0.19 154	0.27 32	0.44 367	0.19 59	0.31 133	0.26 115	0.47 107	0.43 161	0.37 124	0.47 150	0.41 169	0.23 76	0.50 170	0.34 239	0.14 114	0.18 425	0.19 309	0.16 261	0.16 242	0.13 173

GMOStereo	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

error version	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

test-v	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

test_3	0.36 203	0.19 154	0.44 257	0.44 367	0.23 175	0.48 276	0.36 302	0.66 225	0.82 355	0.64 252	0.45 139	0.68 325	0.25 97	0.41 94	0.31 201	0.12 39	0.10 62	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.11 81

PFNet+	0.40 263	0.19 154	0.49 330	0.39 209	0.25 236	0.28 91	0.23 80	0.64 215	0.70 276	0.85 399	0.79 286	0.64 299	0.35 215	0.72 374	0.34 239	0.19 349	0.14 323	0.23 417	0.20 396	0.16 242	0.20 390

ASMatch	0.48 346	0.19 154	0.45 269	0.39 209	0.28 340	0.37 196	0.26 115	0.74 294	0.68 268	0.76 337	2.34 567	0.61 285	0.52 322	0.62 288	0.37 288	0.14 114	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.21 408

SST-Stereo	0.40 263	0.19 154	0.45 269	0.42 327	0.25 236	0.25 54	0.21 52	0.66 225	0.47 186	1.08 511	0.79 286	0.72 346	0.43 272	0.77 405	0.35 256	0.16 237	0.11 159	0.20 339	0.16 261	0.19 337	0.15 249

RAFT_R40	0.40 263	0.19 154	0.44 257	0.43 348	0.25 236	0.23 28	0.26 115	0.67 235	0.67 263	0.98 473	0.78 276	0.72 346	0.43 272	0.76 397	0.35 256	0.16 237	0.11 159	0.20 339	0.16 261	0.18 303	0.14 220

GrayStereo	0.49 365	0.19 154	0.42 235	0.46 412	0.28 340	0.53 300	0.67 511	0.69 253	0.63 244	1.02 489	1.47 527	0.78 379	0.76 462	0.56 217	0.33 224	0.14 114	0.12 217	0.17 218	0.17 314	0.15 197	0.29 478

test-2	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

test-1	0.36 203	0.19 154	0.71 456	0.46 412	0.26 282	0.44 254	0.36 302	0.60 182	0.59 229	0.48 186	0.67 231	0.53 234	0.36 233	0.40 85	0.29 188	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.14 195	0.15 197	0.16 295

GMM-Stereo	0.44 298	0.19 154	0.36 144	0.42 327	0.25 236	0.51 288	0.47 428	0.71 276	0.53 209	0.76 337	1.37 505	0.76 371	0.38 241	0.60 271	0.33 224	0.15 182	0.10 62	0.20 339	0.19 371	0.16 242	0.27 464

Prome-Stereo	0.46 318	0.19 154	0.35 137	0.44 367	0.26 282	0.40 221	0.45 417	0.68 245	0.44 168	0.96 463	1.84 551	0.59 274	0.67 418	0.61 279	0.32 211	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.14 195	0.16 242	0.29 478

iRaftStereo_RVC	0.32 145	0.19 154	0.37 161	0.39 209	0.22 133	0.31 133	0.29 162	0.68 245	0.51 203	0.49 188	0.66 226	0.37 136	0.23 76	0.45 126	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.18 268	0.17 314	0.15 197	0.12 129

raft+_RVC	0.38 235	0.19 154	0.35 137	0.37 150	0.25 236	0.45 263	0.37 318	0.78 317	0.89 404	0.51 194	0.78 276	0.50 221	0.29 156	0.53 194	0.40 312	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.12 129

raftrobust	0.34 168	0.19 154	0.36 144	0.41 285	0.27 315	0.30 116	0.25 102	0.71 276	0.63 244	0.58 217	0.55 191	0.45 196	0.46 292	0.51 178	0.29 188	0.16 237	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.13 173

AFF-stereo	0.38 235	0.19 154	0.39 192	0.37 150	0.21 111	0.27 73	0.31 207	0.65 216	0.66 260	0.64 252	1.13 449	0.76 371	0.39 252	0.55 207	0.33 224	0.11 28	0.09 25	0.16 173	0.16 261	0.13 98	0.11 81

EAI-Stereo	0.34 168	0.19 154	0.44 257	0.39 209	0.21 111	0.31 133	0.30 178	1.15 470	0.30 59	0.49 188	0.75 255	0.36 134	0.28 140	0.62 288	0.27 147	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.13 163	0.13 98	0.12 129

4.5_new	0.21 24	0.20 195	0.29 51	0.30 11	0.17 23	0.24 40	0.26 115	0.32 19	0.28 44	0.32 98	0.28 62	0.19 20	0.17 15	0.29 9	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 24	0.20 195	0.29 51	0.30 11	0.17 23	0.24 40	0.26 115	0.32 19	0.28 44	0.32 98	0.28 62	0.19 20	0.17 15	0.29 9	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.09 4

3w_stereo	0.24 62	0.20 195	0.37 161	0.33 59	0.16 12	0.32 151	0.42 398	0.41 73	0.38 133	0.31 85	0.27 52	0.16 2	0.26 115	0.34 44	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.11 81

G2L-Stereo_test	0.48 346	0.20 195	0.40 204	0.34 76	0.23 175	0.57 332	0.58 488	1.10 443	0.77 321	0.86 406	0.94 359	0.95 439	0.54 338	0.68 350	0.60 422	0.16 237	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.15 197	0.15 249

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 281	0.20 195	0.74 470	0.38 180	0.43 503	0.39 217	0.26 115	0.94 377	0.49 195	0.53 203	0.77 265	0.93 435	0.45 287	0.63 299	0.24 78	0.16 237	0.10 62	0.17 218	0.18 341	0.20 354	0.20 390

H2IRNET	0.37 220	0.20 195	0.33 104	0.38 180	0.25 236	0.27 73	0.23 80	0.59 172	0.72 288	0.39 144	0.90 348	0.74 363	0.55 344	0.52 185	0.43 329	0.15 182	0.13 288	0.18 268	0.20 396	0.16 242	0.13 173

MyStereo8	0.40 263	0.20 195	0.54 375	0.41 285	0.29 368	0.53 300	0.29 162	0.65 216	0.49 195	0.71 305	0.98 386	0.58 259	0.43 272	0.50 170	0.51 390	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.14 195	0.19 337	0.19 367

CoDeX	0.47 334	0.20 195	0.49 330	0.42 327	0.25 236	0.75 431	0.36 302	1.27 521	0.80 342	0.82 376	0.96 372	0.62 291	0.57 353	0.60 271	0.36 272	0.17 283	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.16 242	0.14 220

plain	0.31 139	0.20 195	0.50 343	0.39 209	0.29 368	0.27 73	0.30 178	0.44 98	0.35 102	0.31 85	0.66 226	0.30 84	0.31 182	0.65 321	0.31 201	0.17 283	0.13 288	0.20 339	0.15 227	0.17 278	0.12 129

CASnet	0.30 132	0.20 195	0.33 104	0.41 285	0.16 12	0.26 59	0.24 94	0.52 134	0.53 209	0.52 200	0.54 185	0.39 151	0.24 86	0.40 85	0.26 129	0.14 114	0.10 62	0.22 396	0.18 341	0.18 303	0.11 81
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 185	0.20 195	0.47 298	0.40 251	0.25 236	0.33 158	0.31 207	0.76 308	0.38 133	0.43 165	0.57 198	0.79 381	0.44 282	0.71 368	0.25 99	0.15 182	0.11 159	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

HanStereo	0.35 185	0.20 195	0.47 298	0.40 251	0.25 236	0.33 158	0.31 207	0.76 308	0.38 133	0.43 165	0.57 198	0.79 381	0.44 282	0.71 368	0.25 99	0.15 182	0.11 159	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

anonymousdsp2	0.35 185	0.20 195	0.43 246	0.37 150	0.24 205	0.48 276	0.31 207	0.86 344	0.65 257	0.55 209	0.50 160	0.50 221	0.34 211	0.56 217	0.31 201	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.16 242	0.14 220

knoymous	0.36 203	0.20 195	0.31 76	0.31 25	0.22 133	0.36 189	0.29 162	0.61 188	0.64 252	0.67 277	0.70 237	0.60 280	0.40 258	0.58 250	0.34 239	0.17 283	0.11 159	0.20 339	0.11 98	0.17 278	0.18 334

anonymousa	0.49 365	0.20 195	0.42 235	0.38 180	0.23 175	0.91 476	0.35 280	0.75 301	0.62 233	0.85 399	1.54 533	1.06 472	0.66 415	0.51 178	0.43 329	0.16 237	0.13 288	0.19 309	0.21 418	0.16 242	0.14 220

riskmin	0.38 235	0.20 195	0.39 192	0.32 45	0.23 175	0.53 300	0.30 178	0.63 202	0.80 342	0.49 188	0.56 194	0.73 357	0.58 362	0.55 207	0.36 272	0.17 283	0.11 159	0.19 309	0.13 163	0.19 337	0.20 390

DCANet-4	0.36 203	0.20 195	0.48 318	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.66 225	0.92 419	0.69 292	0.78 276	0.40 163	0.47 296	0.45 126	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

tt	6.20 612	0.20 195	5.89 603	3.55 616	2.07 604	11.26 616	19.21 621	11.74 621	5.46 609	2.69 594	2.04 562	4.87 606	6.25 612	3.70 603	7.09 611	8.32 624	11.17 629	4.93 620	5.41 623	5.74 619	2.37 615

RAFT_CTSACE	0.45 308	0.20 195	0.44 257	0.45 391	0.27 315	0.34 169	0.39 362	0.60 182	0.73 295	0.76 337	1.44 521	0.83 394	0.38 241	1.08 504	0.26 129	0.12 39	0.13 288	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.11 81

IPLG	0.39 251	0.20 195	0.59 395	0.40 251	0.24 205	0.54 307	0.27 131	0.75 301	0.63 244	0.84 395	0.81 296	0.32 95	0.32 188	0.60 271	0.45 354	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.12 129

LCNet	0.41 274	0.20 195	0.32 89	0.44 367	0.24 205	0.47 273	0.29 162	0.67 235	0.53 209	0.72 317	1.03 409	0.66 317	0.60 373	0.58 250	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.19 309	0.19 371	0.21 378	0.36 518

AAGNet	1.43 568	0.20 195	0.48 318	0.44 367	0.25 236	0.29 103	0.31 207	0.65 216	0.68 268	0.97 468	0.86 324	0.67 324	0.62 385	0.64 314	20.63 623	0.16 237	0.11 159	0.19 309	0.15 227	0.19 337	0.12 129

STrans-v2	0.46 318	0.20 195	0.48 318	0.40 251	0.24 205	0.55 313	0.50 447	1.07 432	0.73 295	0.65 261	1.05 419	0.72 346	0.69 428	0.72 374	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.14 195	0.13 98	0.12 129

TransformOpticalFlow	0.44 298	0.20 195	0.47 298	0.41 285	0.23 175	0.37 196	0.47 428	0.94 377	0.76 313	0.65 261	1.14 454	0.73 357	0.56 351	0.76 397	0.32 211	0.15 182	0.10 62	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.13 173

NF-Stereo	0.38 235	0.20 195	0.45 269	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.57 251	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

OCTAStereo	0.38 235	0.20 195	0.46 286	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.58 259	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

PSM-softLoss	0.38 235	0.20 195	0.48 318	0.41 285	0.26 282	0.30 116	0.35 280	0.69 253	0.46 181	0.62 233	0.82 300	0.59 274	0.33 200	0.70 363	0.39 304	0.19 349	0.12 217	0.20 339	0.18 341	0.16 242	0.22 426

KMStereo	0.38 235	0.20 195	0.48 318	0.41 285	0.26 282	0.30 116	0.35 280	0.69 253	0.46 181	0.62 233	0.82 300	0.59 274	0.33 200	0.70 363	0.39 304	0.19 349	0.12 217	0.20 339	0.18 341	0.16 242	0.22 426

NRIStereo	0.36 203	0.20 195	0.45 269	0.41 285	0.23 175	0.34 169	0.26 115	0.65 216	0.55 218	0.64 252	0.63 213	0.56 246	0.37 237	0.65 321	0.37 288	0.15 182	0.11 159	0.18 268	0.15 227	0.17 278	0.14 220

PSM-AAD	0.48 346	0.20 195	0.37 161	0.43 348	0.23 175	0.56 327	0.50 447	0.65 216	0.70 276	1.07 507	1.12 442	0.58 259	0.92 510	0.61 279	0.32 211	0.15 182	0.11 159	0.25 447	0.26 491	0.18 303	0.43 546

FTStereo	0.56 427	0.20 195	0.37 161	0.41 285	0.25 236	0.40 221	0.79 544	0.66 225	0.43 161	1.09 513	3.27 588	0.70 333	0.73 452	0.55 207	0.33 224	0.14 114	0.13 288	0.19 309	0.17 314	0.15 197	0.30 487

KYRaft	0.48 346	0.20 195	0.38 173	0.44 367	0.23 175	0.44 254	0.37 318	0.66 225	0.41 149	0.94 455	1.73 544	0.79 381	0.41 264	0.63 299	0.31 201	0.16 237	0.11 159	0.18 268	0.22 436	0.16 242	0.78 578

RE-Stereo	0.38 235	0.20 195	0.46 286	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.58 259	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

Pruner-Stereo	0.38 235	0.20 195	0.45 269	0.40 251	0.25 236	0.22 20	0.24 94	0.67 235	0.55 218	0.89 428	0.76 261	0.68 325	0.29 156	0.62 288	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.17 314	0.17 278	0.18 334

TVStereo	0.38 235	0.20 195	0.46 286	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.58 259	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

IRAFT_RVC	0.42 281	0.20 195	0.48 318	0.44 367	0.24 205	0.27 73	0.54 474	0.74 294	0.77 321	0.76 337	0.80 289	0.73 357	0.51 320	0.70 363	0.36 272	0.17 283	0.10 62	0.21 381	0.16 261	0.16 242	0.14 220

cross-raft	0.34 168	0.20 195	0.37 161	0.44 367	0.23 175	0.32 151	0.35 280	0.74 294	0.40 145	0.60 223	0.77 265	0.57 251	0.27 126	0.43 111	0.28 169	0.12 39	0.10 62	0.15 144	0.13 163	0.15 197	0.11 81

NLMM1	0.33 160	0.21 232	0.36 144	0.41 285	0.25 236	0.55 313	0.33 240	0.55 149	0.63 244	0.42 161	0.44 135	0.30 84	0.25 97	0.63 299	0.38 297	0.16 237	0.18 425	0.17 218	0.14 195	0.15 197	0.13 173

NLCSM	0.34 168	0.21 232	0.34 122	0.44 367	0.29 368	0.54 307	0.36 302	0.52 134	0.47 186	0.46 177	0.37 114	0.34 111	0.34 211	0.71 368	0.41 317	0.16 237	0.17 405	0.17 218	0.16 261	0.17 278	0.16 295

4.25_new	0.22 38	0.21 232	0.32 89	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.27 131	0.32 19	0.24 27	0.29 75	0.27 52	0.20 26	0.23 76	0.34 44	0.23 64	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.5w_new	0.22 38	0.21 232	0.32 89	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.27 131	0.32 19	0.24 27	0.29 75	0.27 52	0.20 26	0.23 76	0.34 44	0.23 64	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 38	0.21 232	0.32 89	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.27 131	0.32 19	0.24 27	0.29 75	0.27 52	0.20 26	0.23 76	0.34 44	0.23 64	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

coex_refinement	0.53 402	0.21 232	0.39 192	0.44 367	0.30 386	0.76 437	0.39 362	1.09 440	0.90 407	0.85 399	1.12 442	1.00 453	0.56 351	0.63 299	0.81 473	0.21 389	0.13 288	0.16 173	0.16 261	0.20 354	0.21 408

HI	0.45 308	0.21 232	0.36 144	0.34 76	0.35 452	0.28 91	0.31 207	0.72 281	0.46 181	0.87 414	1.13 449	1.09 483	0.76 462	0.69 356	0.56 412	0.12 39	0.10 62	0.17 218	0.17 314	0.17 278	0.15 249

CoSv	0.45 308	0.21 232	0.36 144	0.34 76	0.35 452	0.28 91	0.31 207	0.72 281	0.46 181	0.87 414	1.13 449	1.09 483	0.76 462	0.69 356	0.56 412	0.12 39	0.10 62	0.17 218	0.17 314	0.17 278	0.15 249

AIO-test2	0.39 251	0.21 232	0.41 214	0.47 421	0.25 236	0.45 263	0.35 280	0.77 311	1.27 533	0.36 117	0.87 332	0.37 136	0.30 174	0.47 148	0.27 147	0.15 182	0.13 288	0.21 381	0.23 452	0.15 197	0.13 173

mms	0.26 83	0.21 232	0.33 104	0.37 150	0.25 236	0.30 116	0.33 240	0.40 66	0.32 77	0.28 67	0.34 97	0.34 111	0.20 43	0.45 126	0.26 129	0.12 39	0.11 159	0.16 173	0.12 129	0.14 143	0.11 81

ours_stereo	0.26 83	0.21 232	0.33 104	0.38 180	0.23 175	0.30 116	0.33 240	0.42 78	0.38 133	0.26 48	0.34 97	0.35 123	0.23 76	0.47 148	0.27 147	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.12 129	0.14 143	0.10 37

fffy	0.28 104	0.21 232	0.34 122	0.37 150	0.23 175	0.33 158	0.29 162	0.51 124	0.41 149	0.32 98	0.37 114	0.39 151	0.27 126	0.50 170	0.27 147	0.12 39	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.11 81

GCAP-BAT	0.30 132	0.21 232	0.42 235	0.33 59	0.27 315	0.26 59	0.27 131	0.45 102	0.30 59	0.60 223	0.64 216	0.45 196	0.23 76	0.56 217	0.26 129	0.15 182	0.12 217	0.15 144	0.10 63	0.12 58	0.11 81

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 346	0.21 232	1.26 546	0.39 209	0.51 535	0.28 91	0.30 178	1.25 517	0.44 168	0.68 283	1.11 438	0.86 405	0.33 200	0.67 340	0.27 147	0.15 182	0.11 159	0.17 218	0.20 396	0.22 400	0.24 441

MyStereo06	0.38 235	0.21 232	0.61 402	0.41 285	0.28 340	0.41 236	0.50 447	0.95 384	0.35 102	0.62 233	0.54 185	0.76 371	0.27 126	0.50 170	0.29 188	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.15 249

MyStereo05	0.44 298	0.21 232	0.45 269	0.41 285	0.28 340	0.41 236	0.50 447	0.93 372	1.09 496	0.76 337	0.61 209	0.51 225	0.57 353	0.73 380	0.42 322	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.15 249

AE-Stereo	0.34 168	0.21 232	0.42 235	0.48 428	0.31 408	0.48 276	0.35 280	0.61 188	0.62 233	0.32 98	0.55 191	0.52 230	0.27 126	0.47 148	0.29 188	0.13 72	0.13 288	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.12 129

11t1	0.36 203	0.21 232	0.42 235	0.35 113	0.22 133	0.62 368	0.29 162	0.69 253	0.43 161	0.60 223	0.53 182	0.53 234	0.48 301	0.56 217	0.40 312	0.18 317	0.14 323	0.16 173	0.13 163	0.17 278	0.17 316

ff7	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

ffff	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

11t	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

anonymousdsp	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.37 150	0.25 236	0.30 116	0.35 280	0.63 202	0.35 102	0.39 144	0.33 88	0.33 107	0.28 140	0.59 265	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

ProNet	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.35 113	0.24 205	0.32 151	0.43 405	0.57 159	0.37 126	0.33 103	0.30 74	0.32 95	0.28 140	0.57 230	0.26 129	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.13 173

ccc-4	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

IGEV-Stereo	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.37 150	0.25 236	0.30 116	0.35 280	0.63 202	0.35 102	0.39 144	0.33 88	0.33 107	0.28 140	0.59 265	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 308	0.21 232	0.48 318	0.42 327	0.28 340	0.31 133	0.54 474	0.63 202	0.62 233	0.62 233	0.89 344	1.01 457	0.69 428	0.75 393	0.66 440	0.13 72	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.15 249

CIPLG	0.41 274	0.21 232	0.63 415	0.45 391	0.33 435	0.52 292	0.33 240	0.65 216	0.60 231	0.82 376	0.96 372	0.46 204	0.32 188	0.55 207	0.44 345	0.16 237	0.12 217	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.14 220

IPLGR_C	0.40 263	0.21 232	0.64 420	0.45 391	0.33 435	0.52 292	0.34 255	0.66 225	0.62 233	0.82 376	0.92 355	0.45 196	0.32 188	0.52 185	0.46 364	0.17 283	0.12 217	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.14 220

MIPNet	0.37 220	0.21 232	0.59 395	0.39 209	0.25 236	0.50 284	0.28 152	0.77 311	0.70 276	0.65 261	0.60 206	0.40 163	0.49 305	0.44 122	0.37 288	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.13 173

IPLGR	0.39 251	0.21 232	0.63 415	0.39 209	0.22 133	0.49 281	0.29 162	0.76 308	0.74 302	0.78 347	0.77 265	0.44 194	0.42 266	0.47 148	0.38 297	0.13 72	0.12 217	0.16 173	0.14 195	0.15 197	0.13 173

ACRE	0.40 263	0.21 232	0.65 426	0.45 391	0.33 435	0.51 288	0.33 240	0.66 225	0.63 244	0.80 354	0.92 355	0.45 196	0.32 188	0.52 185	0.45 354	0.16 237	0.12 217	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.14 220

IIG-Stereo	0.43 291	0.21 232	0.44 257	0.50 457	0.25 236	0.44 254	0.21 52	0.71 276	0.76 313	0.83 388	0.95 368	0.83 394	0.43 272	0.90 458	0.35 256	0.15 182	0.12 217	0.19 309	0.14 195	0.15 197	0.11 81

DeepStereo_RVC	0.36 203	0.21 232	0.47 298	0.40 251	0.24 205	0.26 59	0.22 63	0.60 182	0.38 133	0.69 292	0.67 231	0.57 251	0.51 320	0.56 217	0.39 304	0.16 237	0.12 217	0.18 268	0.15 227	0.19 337	0.18 334

rafts_anoy	0.37 220	0.21 232	0.36 144	0.41 285	0.26 282	0.30 116	0.33 240	0.67 235	0.90 407	0.58 217	0.66 226	0.45 196	0.33 200	0.47 148	0.39 304	0.16 237	0.11 159	0.21 381	0.23 452	0.17 278	0.14 220

RALCasStereoNet	0.36 203	0.21 232	0.37 161	0.42 327	0.26 282	0.35 179	0.38 340	0.63 202	0.64 252	0.50 191	0.72 240	0.51 225	0.29 156	0.59 265	0.36 272	0.16 237	0.14 323	0.15 144	0.13 163	0.17 278	0.16 295

test_xeample3	0.29 115	0.21 232	0.41 214	0.35 113	0.26 282	0.35 179	0.32 230	0.56 152	0.36 110	0.43 165	0.32 87	0.34 111	0.28 140	0.54 201	0.23 64	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.12 129	0.14 143	0.13 173

test_xeample	1.01 531	0.21 232	0.42 235	0.35 113	0.21 111	0.71 416	0.39 362	1.23 506	0.86 378	0.81 367	1.04 415	0.69 329	0.61 379	0.69 356	10.93 615	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.17 314	0.18 303	0.17 316

SFCPSM	0.47 334	0.21 232	0.55 380	0.40 251	0.27 315	0.87 472	0.37 318	1.33 532	0.77 321	0.80 354	0.84 311	0.54 238	0.49 305	0.57 230	0.37 288	0.18 317	0.13 288	0.18 268	0.20 396	0.16 242	0.15 249

GANet-RSSM	0.47 334	0.21 232	0.37 161	0.38 180	0.25 236	0.58 338	0.36 302	1.07 432	0.78 331	0.68 283	1.01 396	0.86 405	0.67 418	0.62 288	0.44 345	0.21 389	0.15 353	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.17 316

DIP-Stereo	0.39 251	0.21 232	0.50 343	0.41 285	0.28 340	0.62 368	0.27 131	0.77 311	0.40 145	0.64 252	0.86 324	0.52 230	0.33 200	0.66 329	0.42 322	0.15 182	0.13 288	0.17 218	0.14 195	0.15 197	0.15 249
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet_ROB	0.52 396	0.21 232	0.53 370	0.37 150	0.21 111	0.61 360	0.29 162	1.51 562	1.32 540	0.90 435	1.02 405	0.80 389	0.62 385	0.76 397	0.43 329	0.16 237	0.12 217	0.13 68	0.09 10	0.15 197	0.18 334

S2M2_L	0.26 83	0.22 273	0.33 104	0.31 25	0.25 236	0.24 40	0.13 1	0.35 35	0.41 149	0.25 42	0.36 109	0.30 84	0.25 97	0.30 15	0.26 129	0.22 415	0.19 443	0.17 218	0.19 371	0.21 378	0.18 334
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	0.52 396	0.22 273	0.46 286	0.45 391	0.25 236	0.41 236	0.52 465	0.62 194	1.16 508	0.76 337	1.13 449	1.32 522	0.57 353	1.00 487	0.53 400	0.17 283	0.14 323	0.25 447	0.21 418	0.15 197	0.13 173

test_sample2	0.42 281	0.22 273	0.43 246	0.33 59	0.21 111	0.58 338	0.39 362	0.95 384	0.67 263	0.63 242	0.77 265	0.69 329	0.57 353	0.61 279	0.38 297	0.19 349	0.14 323	0.18 268	0.16 261	0.19 337	0.18 334

test_sample1	0.42 281	0.22 273	0.46 286	0.34 76	0.23 175	0.58 338	0.35 280	0.99 396	0.49 195	0.62 233	0.75 255	0.69 329	0.61 379	0.58 250	0.44 345	0.18 317	0.14 323	0.17 218	0.15 227	0.17 278	0.17 316

MyStereo07	0.32 145	0.22 273	0.34 122	0.42 327	0.28 340	0.40 221	0.50 447	0.72 281	0.37 126	0.37 124	0.34 97	0.32 95	0.31 182	0.59 265	0.27 147	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.16 295

MyStereo04	0.44 298	0.22 273	0.44 257	0.42 327	0.28 340	0.40 221	0.50 447	1.00 400	1.08 494	0.62 233	0.58 203	0.55 243	0.57 353	0.71 368	0.44 345	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.16 295

IGEVStereo-DCA	0.29 115	0.22 273	0.38 173	0.35 113	0.27 315	0.37 196	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.30 74	0.35 123	0.27 126	0.51 178	0.22 36	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.12 129	0.13 98	0.15 249

rrr	0.29 115	0.22 273	0.41 214	0.35 113	0.27 315	0.37 196	0.32 230	0.52 134	0.42 159	0.38 136	0.30 74	0.35 123	0.27 126	0.51 178	0.22 36	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.14 220

1111x	0.55 416	0.22 273	0.46 286	0.38 180	0.20 86	0.66 397	0.43 405	1.23 506	0.99 451	0.71 305	0.99 391	0.95 439	0.69 428	0.90 458	1.08 531	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.19 371	0.20 354	0.18 334

CBFPSM	0.59 448	0.22 273	1.31 551	0.38 180	0.27 315	1.12 521	0.65 506	0.79 321	0.82 355	0.80 354	0.81 296	1.35 531	0.87 498	0.67 340	0.76 463	0.16 237	0.15 353	0.15 144	0.16 261	0.17 278	0.22 426

GwcNet-ADL	0.44 298	0.22 273	0.48 318	0.45 391	0.30 386	0.40 221	0.37 318	0.92 370	0.97 442	0.71 305	0.78 276	0.61 285	0.42 266	0.62 288	0.50 380	0.19 349	0.14 323	0.15 144	0.14 195	0.18 303	0.18 334

OMP-Stereo	0.42 281	0.22 273	0.46 286	0.52 486	0.24 205	0.36 189	0.25 102	0.71 276	0.78 331	0.77 343	0.64 216	0.89 420	0.39 252	0.91 465	0.35 256	0.15 182	0.12 217	0.20 339	0.15 227	0.15 197	0.12 129

CroCo-Stereo	0.26 83	0.22 273	0.36 144	0.48 428	0.22 133	0.20 11	0.29 162	0.51 124	0.44 168	0.28 67	0.23 28	0.42 179	0.26 115	0.29 9	0.26 129	0.15 182	0.13 288	0.13 68	0.11 98	0.16 242	0.12 129
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
RAFT	0.45 308	0.22 273	0.45 269	0.47 421	0.26 282	0.54 307	0.47 428	0.66 225	0.58 228	0.80 354	0.82 300	0.94 437	0.57 353	0.75 393	0.34 239	0.17 283	0.15 353	0.22 396	0.20 396	0.16 242	0.12 129

222	1.18 554	0.22 273	0.44 257	0.37 150	0.22 133	0.79 445	0.37 318	1.31 529	0.89 404	0.92 448	1.08 432	0.72 346	0.71 445	0.66 329	13.89 618	0.20 372	0.15 353	0.17 218	0.16 261	0.18 303	0.19 367

xxxx	1.01 531	0.22 273	0.43 246	0.36 133	0.21 111	0.82 461	0.36 302	1.32 530	0.88 391	0.71 305	0.94 359	0.97 444	0.63 391	0.64 314	10.58 614	0.20 372	0.16 385	0.18 268	0.17 314	0.19 337	0.19 367

FENet	0.42 281	0.22 273	0.38 173	0.39 209	0.24 205	0.55 313	0.32 230	0.79 321	0.70 276	0.71 305	0.72 240	0.63 293	0.57 353	0.62 288	0.44 345	0.19 349	0.13 288	0.19 309	0.17 314	0.18 303	0.19 367

ac_64	0.52 396	0.22 273	0.50 343	0.45 391	0.28 340	0.80 448	0.45 417	1.02 412	0.61 232	0.91 440	0.83 306	1.07 477	0.68 424	0.74 387	0.70 450	0.21 389	0.18 425	0.20 339	0.19 371	0.18 303	0.15 249

PSMNet-RSSM	0.48 346	0.22 273	0.38 173	0.42 327	0.25 236	0.50 284	0.37 318	1.10 443	0.77 321	0.70 298	1.06 426	0.84 398	0.64 402	0.62 288	0.47 371	0.23 432	0.15 353	0.23 417	0.25 477	0.20 354	0.19 367

RASNet	0.53 402	0.22 273	0.52 362	0.38 180	0.22 133	0.68 404	0.38 340	0.97 391	0.88 391	0.73 323	1.04 415	1.03 464	0.92 510	0.90 458	0.86 483	0.16 237	0.14 323	0.14 102	0.17 314	0.15 197	0.13 173

HSM-Net_RVC	0.53 402	0.22 273	0.35 137	0.37 150	0.21 111	0.85 468	0.37 318	1.23 506	0.93 425	0.90 435	1.15 460	1.26 509	0.63 391	0.72 374	0.48 375	0.17 283	0.13 288	0.16 173	0.15 227	0.17 278	0.15 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo	0.49 365	0.23 294	0.48 318	0.43 348	0.26 282	0.47 273	0.42 398	0.93 372	0.78 331	0.84 395	0.86 324	0.91 427	0.52 322	0.78 409	0.70 450	0.20 372	0.17 405	0.22 396	0.18 341	0.17 278	0.21 408

DispNO	0.47 334	0.23 294	0.71 456	0.39 209	0.31 408	0.60 357	0.38 340	0.89 358	0.77 321	0.75 330	0.84 311	0.72 346	0.54 338	0.73 380	0.46 364	0.19 349	0.14 323	0.20 339	0.18 341	0.16 242	0.17 316

SMFormer	0.51 388	0.23 294	0.62 405	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.55 410	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.16 261	0.18 303	0.18 334

tta	0.51 388	0.23 294	0.62 405	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.55 410	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.14 220

qqq1	0.49 365	0.23 294	0.62 405	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.34 239	0.19 349	0.15 353	0.14 102	0.12 129	0.15 197	0.14 220

fff1	0.49 365	0.23 294	0.62 405	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.34 239	0.19 349	0.15 353	0.14 102	0.12 129	0.15 197	0.14 220

ACVNet-DCA	0.35 185	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.85 340	0.54 213	0.41 156	0.50 160	0.34 111	0.49 305	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.18 303	0.17 316

xx1	0.39 251	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.67 235	1.06 485	0.41 156	0.50 160	0.65 312	0.53 326	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.20 339	0.19 371	0.18 303	0.17 316

1test111	0.36 203	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.85 340	0.54 213	0.41 156	0.50 160	0.34 111	0.49 305	0.55 207	0.45 354	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.18 303	0.17 316

cc1	0.37 220	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.67 235	1.06 485	0.41 156	0.50 160	0.34 111	0.49 305	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.16 242	0.15 249

EKT-Stereo	0.35 185	0.23 294	0.39 192	0.43 348	0.29 368	0.38 209	0.31 207	0.69 253	0.64 252	0.45 171	0.63 213	0.49 218	0.27 126	0.56 217	0.33 224	0.18 317	0.14 323	0.18 268	0.15 227	0.16 242	0.16 295

gwcnet-sp	0.48 346	0.23 294	0.70 451	0.40 251	0.26 282	0.81 453	0.41 388	0.89 358	0.84 365	0.91 440	0.76 261	0.66 317	0.61 379	0.66 329	0.50 380	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.18 334

scenet	0.48 346	0.23 294	0.70 451	0.40 251	0.26 282	0.81 453	0.41 388	0.89 358	0.84 365	0.91 440	0.76 261	0.66 317	0.61 379	0.66 329	0.50 380	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.18 334

Selective-RAFT	0.35 185	0.23 294	0.51 357	0.44 367	0.21 111	0.64 386	0.27 131	0.59 172	0.63 244	0.40 152	0.38 117	0.55 243	0.40 258	0.57 230	0.35 256	0.13 72	0.11 159	0.14 102	0.12 129	0.16 242	0.13 173

ssnet	0.48 346	0.23 294	0.70 451	0.40 251	0.26 282	0.81 453	0.41 388	0.89 358	0.84 365	0.91 440	0.76 261	0.66 317	0.61 379	0.66 329	0.50 380	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.18 334

TestStereo1	0.43 291	0.23 294	0.41 214	0.51 473	0.24 205	0.34 169	0.40 373	0.77 311	0.90 407	0.68 283	0.96 372	0.48 212	0.46 292	0.91 465	0.32 211	0.16 237	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.14 143	0.13 173

IER	0.46 318	0.23 294	0.50 343	0.38 180	0.28 340	0.69 406	0.35 280	0.80 324	0.66 260	0.83 388	0.94 359	0.75 365	0.77 469	0.60 271	0.42 322	0.17 283	0.14 323	0.17 218	0.17 314	0.17 278	0.15 249

raft_robust	0.41 274	0.23 294	0.36 144	0.42 327	0.21 111	0.40 221	0.33 240	0.79 321	0.98 446	0.79 352	0.87 332	0.39 151	0.33 200	0.84 434	0.29 188	0.13 72	0.12 217	0.16 173	0.17 314	0.15 197	0.12 129

RAFT+CT+SA	0.39 251	0.23 294	0.36 144	0.51 473	0.27 315	0.29 103	0.46 421	0.75 301	0.80 342	0.51 194	0.89 344	0.41 169	0.40 258	0.78 409	0.32 211	0.14 114	0.11 159	0.18 268	0.18 341	0.15 197	0.14 220

SA-5K	0.43 291	0.23 294	0.41 214	0.51 473	0.24 205	0.34 169	0.40 373	0.77 311	0.90 407	0.68 283	0.96 372	0.48 212	0.46 292	0.91 465	0.32 211	0.16 237	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.14 143	0.13 173

AACVNet	0.50 381	0.23 294	0.49 330	0.46 412	0.29 368	0.52 292	0.38 340	0.90 363	0.55 218	0.81 367	1.03 409	1.00 453	0.70 441	0.83 429	0.54 405	0.21 389	0.18 425	0.24 434	0.18 341	0.23 417	0.20 390

Patchmatch Stereo++	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.31 207	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.56 217	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

ROB_FTStereo_v2	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.31 207	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.57 251	0.38 241	0.57 230	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

ROB_FTStereo	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.25 54	0.21 52	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.57 230	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

HUI-Stereo	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.60 182	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.50 170	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

iGMRVC	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.30 178	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

iRAFT	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

CRE-IMP	0.36 203	0.23 294	0.49 330	0.42 327	0.24 205	0.41 236	0.21 52	0.57 159	0.41 149	0.65 261	0.72 240	0.53 234	0.37 237	0.61 279	0.38 297	0.17 283	0.11 159	0.19 309	0.15 227	0.21 378	0.18 334

RAFT-IKP	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.28 152	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.57 251	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

RALAANet	0.38 235	0.23 294	0.48 318	0.42 327	0.29 368	0.35 179	0.25 102	0.86 344	0.64 252	0.67 277	0.65 219	0.60 280	0.29 156	0.60 271	0.34 239	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.21 378	0.13 173

GES	0.44 298	0.23 294	0.57 390	0.40 251	0.30 386	0.59 351	0.36 302	0.96 388	0.68 268	0.74 328	0.83 306	0.47 207	0.48 301	0.67 340	0.43 329	0.22 415	0.16 385	0.17 218	0.16 261	0.18 303	0.23 433

ACVNet	0.46 318	0.23 294	0.36 144	0.39 209	0.28 340	0.58 338	0.40 373	0.87 351	0.80 342	0.64 252	0.96 372	0.79 381	0.60 373	0.63 299	0.67 443	0.17 283	0.15 353	0.16 173	0.15 227	0.18 303	0.15 249

acv_ft	0.51 388	0.23 294	0.56 386	0.44 367	0.28 340	0.86 471	0.39 362	0.91 368	0.80 342	0.97 468	0.96 372	0.79 381	0.59 369	0.63 299	0.87 489	0.17 283	0.15 353	0.16 173	0.15 227	0.17 278	0.15 249

cf-r	0.47 334	0.23 294	0.41 214	0.39 209	0.23 175	0.59 351	0.37 318	0.88 356	0.85 373	0.72 317	1.05 419	0.94 437	0.62 385	0.56 217	0.54 405	0.21 389	0.14 323	0.17 218	0.19 371	0.15 197	0.15 249

CFNet-ft	0.48 346	0.23 294	0.36 144	0.40 251	0.26 282	0.64 386	0.37 318	0.87 351	0.85 373	0.64 252	1.00 393	1.01 457	0.64 402	0.61 279	0.53 400	0.23 432	0.15 353	0.24 434	0.21 418	0.23 417	0.18 334

CFNet_RVC	0.48 346	0.23 294	0.36 144	0.40 251	0.26 282	0.64 386	0.37 318	0.87 351	0.85 373	0.64 252	1.00 393	1.01 457	0.64 402	0.61 279	0.53 400	0.23 432	0.15 353	0.24 434	0.21 418	0.23 417	0.18 334

Select-FE	0.46 318	0.24 331	0.88 499	0.42 327	0.35 452	0.33 158	0.19 20	0.90 363	0.37 126	0.60 223	1.01 396	0.97 444	0.80 480	0.72 374	0.28 169	0.16 237	0.12 217	0.17 218	0.20 396	0.15 197	0.24 441

MultiAttention	3.58 602	0.24 331	0.62 405	0.54 503	0.34 445	22.90 624	2.72 614	1.60 570	1.13 503	0.80 354	1.81 549	1.14 500	0.43 272	35.29 634	0.61 426	0.17 283	0.12 217	0.23 417	0.23 452	0.34 499	0.29 478

ISRNet	0.56 427	0.24 331	0.66 432	0.56 514	0.36 457	0.44 254	0.25 102	0.82 330	0.84 365	1.07 507	1.25 483	0.91 427	0.60 373	0.66 329	0.58 415	0.35 531	0.26 505	0.36 524	0.33 529	0.30 474	0.42 540

rvit_stereo_0083	0.34 168	0.24 331	0.50 343	0.44 367	0.27 315	0.34 169	0.35 280	0.45 102	0.62 233	0.37 124	0.47 150	0.42 179	0.35 215	0.40 85	0.36 272	0.22 415	0.20 455	0.20 339	0.17 314	0.20 354	0.14 220

rvit_stereo_0081	0.32 145	0.24 331	0.47 298	0.43 348	0.26 282	0.30 116	0.37 318	0.42 78	0.55 218	0.36 117	0.40 125	0.39 151	0.35 215	0.43 111	0.33 224	0.22 415	0.16 385	0.19 309	0.16 261	0.19 337	0.13 173

rvit_stereo_0082	0.32 145	0.24 331	0.47 298	0.43 348	0.26 282	0.30 116	0.37 318	0.42 78	0.55 218	0.36 117	0.40 125	0.39 151	0.35 215	0.43 111	0.33 224	0.22 415	0.16 385	0.19 309	0.16 261	0.19 337	0.13 173

CAS++	0.32 145	0.24 331	0.36 144	0.37 150	0.26 282	0.28 91	0.23 80	0.87 351	0.50 199	0.47 183	0.45 139	0.26 61	0.21 52	0.49 163	0.24 78	0.23 432	0.19 443	0.22 396	0.17 314	0.21 378	0.16 295
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt1	0.36 203	0.24 331	0.32 89	0.41 285	0.22 133	0.54 307	0.38 340	0.68 245	1.04 475	0.41 156	0.46 144	0.35 123	0.45 287	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.16 242	0.16 295

PCWNet_CMD	0.48 346	0.24 331	0.52 362	0.39 209	0.27 315	0.63 379	0.30 178	0.95 384	0.96 439	0.86 406	1.07 429	0.79 381	0.44 282	0.57 230	0.43 329	0.17 283	0.12 217	0.21 381	0.16 261	0.24 430	0.19 367

CFNet_ucs	0.50 381	0.24 331	0.55 380	0.38 180	0.31 408	0.58 338	0.33 240	0.98 394	0.93 425	0.88 424	1.19 473	0.80 389	0.49 305	0.63 299	0.43 329	0.21 389	0.15 353	0.26 466	0.18 341	0.26 446	0.22 426

LL-Strereo2	0.35 185	0.24 331	0.48 318	0.41 285	0.26 282	0.35 179	0.24 94	0.67 235	0.44 168	0.54 207	0.51 169	0.66 317	0.25 97	0.66 329	0.30 194	0.14 114	0.12 217	0.23 417	0.20 396	0.18 303	0.13 173

CroCo-Stereo Lap2	0.28 104	0.24 331	0.39 192	0.50 457	0.29 368	0.20 11	0.31 207	0.49 114	0.38 133	0.24 36	0.27 52	0.46 204	0.31 182	0.39 78	0.30 194	0.14 114	0.15 353	0.16 173	0.13 163	0.16 242	0.15 249

x	0.39 251	0.24 331	0.41 214	0.34 76	0.23 175	0.52 292	0.32 230	0.86 344	0.52 206	0.57 215	0.70 237	0.59 274	0.50 315	0.49 163	0.46 364	0.17 283	0.15 353	0.17 218	0.15 227	0.17 278	0.16 295

test_5	0.43 291	0.24 331	0.43 246	0.52 486	0.28 340	0.28 91	0.42 398	0.72 281	0.82 355	0.62 233	0.91 351	0.72 346	0.55 344	0.79 414	0.35 256	0.14 114	0.11 159	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.16 295

Sa-1000	0.48 346	0.24 331	0.41 214	0.45 391	0.25 236	0.59 351	0.34 255	0.81 328	0.93 425	0.82 376	1.50 528	0.53 234	0.45 287	0.92 468	0.30 194	0.15 182	0.12 217	0.21 381	0.19 371	0.15 197	0.13 173

CFNet_pseudo	0.46 318	0.24 331	0.52 362	0.37 150	0.27 315	0.58 338	0.30 178	0.86 344	0.88 391	0.82 376	1.03 409	0.75 365	0.47 296	0.58 250	0.44 345	0.17 283	0.12 217	0.24 434	0.16 261	0.24 430	0.19 367

ARAFT	0.47 334	0.24 331	0.79 486	0.42 327	0.25 236	0.55 313	0.55 478	0.75 301	0.81 350	0.89 428	0.75 255	0.73 357	0.47 296	0.88 450	0.37 288	0.15 182	0.12 217	0.23 417	0.22 436	0.14 143	0.13 173

delet	0.55 416	0.24 331	0.55 380	0.44 367	0.33 435	1.07 508	0.50 447	1.00 400	0.86 378	0.85 399	0.96 372	0.90 425	0.63 391	0.83 429	0.74 461	0.18 317	0.18 425	0.20 339	0.21 418	0.16 242	0.15 249

UPFNet	0.53 402	0.24 331	0.51 357	0.45 391	0.38 473	0.84 467	0.49 442	0.99 396	0.75 305	0.87 414	0.88 340	0.86 405	0.64 402	0.80 415	0.71 455	0.20 372	0.20 455	0.20 339	0.20 396	0.19 337	0.15 249

GwcNet-RSSM	0.49 365	0.24 331	0.42 235	0.40 251	0.23 175	0.55 313	0.38 340	0.93 372	0.93 425	0.71 305	1.16 465	0.86 405	0.60 373	0.62 288	0.66 440	0.21 389	0.14 323	0.19 309	0.20 396	0.16 242	0.15 249

MSMDNet	0.48 346	0.24 331	0.52 362	0.39 209	0.27 315	0.63 379	0.30 178	0.96 388	0.96 439	0.86 406	1.07 429	0.79 381	0.44 282	0.57 230	0.43 329	0.17 283	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.23 417	0.19 367

ccs_rob	0.46 318	0.24 331	0.52 362	0.37 150	0.27 315	0.58 338	0.31 207	0.86 344	0.88 391	0.82 376	1.02 405	0.75 365	0.47 296	0.58 250	0.44 345	0.17 283	0.12 217	0.24 434	0.16 261	0.24 430	0.19 367

MLCV	0.47 334	0.24 331	0.61 402	0.37 150	0.17 23	0.61 360	0.33 240	0.80 324	0.87 387	0.94 455	1.13 449	0.72 346	0.43 272	0.89 456	0.51 390	0.13 72	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.14 143	0.12 129

HSM	0.51 388	0.24 331	0.41 214	0.39 209	0.24 205	0.75 431	0.40 373	1.22 501	0.75 305	0.81 367	0.91 351	1.21 504	0.69 428	0.87 447	0.46 364	0.17 283	0.13 288	0.17 218	0.14 195	0.17 278	0.17 316

LE_ROB	4.42 608	0.24 331	2.75 589	0.42 327	0.23 175	1.57 561	0.90 558	1.71 579	17.88 628	16.56 630	4.88 609	5.17 607	18.85 629	1.63 560	14.62 619	0.17 283	0.14 323	0.16 173	0.16 261	0.19 337	0.17 316

rvit_stereo_0080	0.31 139	0.25 356	0.40 204	0.39 209	0.28 340	0.27 73	0.46 421	0.49 114	0.44 168	0.35 113	0.42 131	0.40 163	0.28 140	0.41 94	0.33 224	0.22 415	0.17 405	0.17 218	0.16 261	0.22 400	0.15 249

rvit_stereo_ft	0.33 160	0.25 356	0.47 298	0.52 486	0.32 424	0.33 158	0.47 428	0.49 114	0.50 199	0.34 106	0.41 128	0.41 169	0.32 188	0.48 159	0.34 239	0.22 415	0.14 323	0.19 309	0.18 341	0.19 337	0.14 220

test_sample3	0.46 318	0.25 356	0.50 343	0.35 113	0.23 175	0.69 406	0.37 318	1.15 470	0.81 350	0.75 330	0.79 286	0.66 317	0.49 305	0.63 299	0.46 364	0.21 389	0.15 353	0.20 339	0.19 371	0.21 378	0.19 367

whm_eth	0.31 139	0.25 356	0.40 204	0.39 209	0.28 340	0.27 73	0.46 421	0.49 114	0.44 168	0.35 113	0.42 131	0.40 163	0.28 140	0.41 94	0.33 224	0.22 415	0.17 405	0.17 218	0.16 261	0.22 400	0.15 249

testlalala_base	0.46 318	0.25 356	0.41 214	0.46 412	0.33 435	0.58 338	0.25 102	0.57 159	0.34 88	0.51 194	0.56 194	0.46 204	0.30 174	0.43 111	0.31 201	1.47 599	0.11 159	0.14 102	0.09 10	1.59 589	0.13 173

BUS	0.45 308	0.25 356	0.43 246	0.45 391	0.28 340	0.70 411	0.34 255	0.94 377	0.76 313	0.75 330	0.80 289	0.65 312	0.49 305	0.64 314	0.51 390	0.20 372	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.18 303	0.18 334

BSDual-CNN	0.46 318	0.25 356	0.43 246	0.45 391	0.28 340	0.77 438	0.40 373	0.94 377	0.76 313	0.75 330	0.80 289	0.76 371	0.54 338	0.64 314	0.43 329	0.20 372	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.18 303	0.18 334

hknet	0.49 365	0.25 356	0.51 357	0.45 391	0.29 368	0.77 438	0.40 373	0.94 377	0.83 360	0.75 330	0.80 289	0.97 444	0.61 379	0.73 380	0.45 354	0.18 317	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.18 303	0.18 334

SA	0.44 298	0.25 356	0.46 286	0.46 412	0.24 205	0.43 246	0.36 302	0.75 301	0.96 439	0.59 219	1.03 409	0.48 212	0.52 322	0.94 481	0.32 211	0.16 237	0.12 217	0.21 381	0.19 371	0.15 197	0.13 173

psmg	0.49 365	0.25 356	0.43 246	0.41 285	0.28 340	0.85 468	0.43 405	0.99 396	0.76 313	0.91 440	0.94 359	0.76 371	0.54 338	0.64 314	0.43 329	0.20 372	0.15 353	0.20 339	0.20 396	0.18 303	0.18 334

DAS	0.51 388	0.25 356	0.60 400	0.48 428	0.31 408	0.58 338	0.41 388	0.83 334	0.97 442	0.89 428	1.12 442	0.70 333	0.75 459	0.82 421	0.43 329	0.17 283	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.20 354	0.18 334

SepStereo	0.51 388	0.25 356	0.60 400	0.48 428	0.31 408	0.58 338	0.41 388	0.83 334	0.97 442	0.89 428	1.12 442	0.70 333	0.75 459	0.93 474	0.43 329	0.17 283	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.20 354	0.18 334

AASNet	0.53 402	0.25 356	0.52 362	0.49 443	0.32 424	0.74 425	0.40 373	1.50 559	0.86 378	0.86 406	0.92 355	0.64 299	0.59 369	0.59 265	0.79 468	0.23 432	0.19 443	0.20 339	0.16 261	0.21 378	0.19 367

GANet-ADL	0.42 281	0.25 356	0.45 269	0.43 348	0.29 368	0.54 307	0.35 280	0.89 358	0.86 378	0.63 242	0.72 240	0.68 325	0.42 266	0.52 185	0.41 317	0.21 389	0.14 323	0.15 144	0.13 163	0.18 303	0.19 367

ADLNet2	0.55 416	0.25 356	0.65 426	0.47 421	0.30 386	0.83 464	0.50 447	1.05 424	0.95 438	0.80 354	0.98 386	0.99 449	0.69 428	0.77 405	0.73 458	0.20 372	0.16 385	0.17 218	0.18 341	0.21 378	0.21 408

ICVP	0.46 318	0.25 356	0.38 173	0.48 428	0.28 340	0.58 338	0.43 405	1.00 400	0.70 276	0.67 277	0.95 368	0.75 365	0.55 344	0.53 194	0.54 405	0.23 432	0.17 405	0.19 309	0.17 314	0.19 337	0.20 390
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 416	0.25 356	0.61 402	0.43 348	0.34 445	1.07 508	0.39 362	0.87 351	0.91 414	0.91 440	0.93 358	0.86 405	0.76 462	0.81 418	0.76 463	0.15 182	0.14 323	0.18 268	0.19 371	0.20 354	0.16 295

DSFCA	0.55 416	0.25 356	0.62 405	0.40 251	0.36 457	0.74 425	0.52 465	1.04 419	0.82 355	1.06 504	0.84 311	0.89 420	0.63 391	0.99 484	0.58 415	0.25 454	0.21 465	0.21 381	0.21 418	0.21 378	0.19 367

test_sample6	0.49 365	0.26 374	0.50 343	0.37 150	0.22 133	0.63 379	0.40 373	1.12 455	0.83 360	0.80 354	1.03 409	0.66 317	0.55 344	0.67 340	0.46 364	0.22 415	0.16 385	0.22 396	0.22 436	0.23 417	0.21 408

test_sample5	0.47 334	0.26 374	0.49 330	0.36 133	0.22 133	0.64 386	0.39 362	1.13 457	0.81 350	0.77 343	0.94 359	0.64 299	0.54 338	0.65 321	0.43 329	0.21 389	0.16 385	0.22 396	0.20 396	0.22 400	0.20 390

test_sample4	0.47 334	0.26 374	0.50 343	0.35 113	0.22 133	0.69 406	0.38 340	1.15 470	0.81 350	0.78 347	0.82 300	0.62 291	0.53 326	0.63 299	0.44 345	0.21 389	0.15 353	0.21 381	0.19 371	0.21 378	0.19 367

DualNet	0.48 346	0.26 374	0.49 330	0.36 133	0.22 133	0.64 386	0.39 362	1.13 457	0.81 350	0.80 354	1.03 409	0.64 299	0.54 338	0.65 321	0.43 329	0.21 389	0.16 385	0.22 396	0.20 396	0.22 400	0.20 390

ffm	0.44 298	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	0.68 245	1.04 475	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.25 447	0.21 418	0.16 242	0.16 295

ff1	0.49 365	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	0.68 245	1.04 475	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	1.01 488	0.88 493	0.16 237	0.10 62	0.25 447	0.21 418	0.16 242	0.16 295

mmx	0.53 402	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	1.16 477	1.03 469	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	1.01 488	0.88 493	0.20 372	0.15 353	0.25 447	0.21 418	0.22 400	0.20 390

xxx	0.53 402	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	1.16 477	1.03 469	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	1.01 488	0.88 493	0.20 372	0.15 353	0.25 447	0.21 418	0.22 400	0.20 390

iinet-f	0.67 466	0.26 374	2.15 582	0.39 209	0.31 408	1.19 532	0.56 484	0.84 337	0.84 365	0.80 354	1.17 467	1.05 470	0.84 492	0.71 368	1.21 542	0.20 372	0.18 425	0.17 218	0.15 227	0.20 354	0.20 390

qqq	0.40 263	0.26 374	0.44 257	0.36 133	0.22 133	0.46 268	0.36 302	0.85 340	0.54 213	0.56 212	0.69 234	0.65 312	0.53 326	0.55 207	0.45 354	0.17 283	0.16 385	0.20 339	0.19 371	0.18 303	0.17 316

psm_up	0.55 416	0.26 374	0.47 298	0.49 443	0.32 424	0.65 395	0.56 484	1.04 419	0.82 355	0.82 376	0.88 340	1.01 457	0.94 516	0.74 387	0.61 426	0.21 389	0.25 498	0.26 466	0.23 452	0.21 378	0.20 390

UNet	0.54 414	0.26 374	0.66 432	0.44 367	0.40 484	0.99 494	0.41 388	0.98 394	0.75 305	0.83 388	0.89 344	1.04 466	0.72 449	0.73 380	0.62 429	0.19 349	0.14 323	0.20 339	0.17 314	0.20 354	0.17 316

DMCA	0.45 308	0.26 374	0.50 343	0.38 180	0.28 340	0.51 288	0.34 255	0.93 372	0.68 268	0.75 330	0.83 306	0.79 381	0.53 326	0.51 178	0.54 405	0.21 389	0.16 385	0.21 381	0.16 261	0.19 337	0.21 408

UCFNet_RVC	0.49 365	0.26 374	0.35 137	0.39 209	0.26 282	0.64 386	0.36 302	1.15 470	0.84 365	0.67 277	0.88 340	0.88 416	0.59 369	0.58 250	0.45 354	0.24 444	0.17 405	0.27 479	0.27 498	0.25 439	0.23 433

HITNet	0.41 274	0.26 374	0.45 269	0.33 59	0.17 23	0.63 379	0.30 178	0.93 372	0.64 252	0.71 305	0.82 300	0.64 299	0.52 322	0.59 265	0.43 329	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.13 163	0.19 337	0.12 129
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
DISCO	0.70 473	0.26 374	0.68 441	0.44 367	0.31 408	1.14 523	0.51 462	1.23 506	1.23 521	0.81 367	1.05 419	1.50 546	0.85 493	1.82 570	1.03 525	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.16 261	0.24 430	0.23 433

DN-CSS_ROB	0.43 291	0.26 374	0.62 405	0.40 251	0.29 368	0.44 254	0.27 131	0.77 311	0.75 305	0.72 317	1.09 435	0.48 212	0.43 272	0.69 356	0.37 288	0.15 182	0.12 217	0.21 381	0.19 371	0.18 303	0.16 295

DCVSM-stereo	0.49 365	0.27 391	0.53 370	0.39 209	0.29 368	0.51 288	0.26 115	0.75 301	0.75 305	1.11 517	0.75 255	1.05 470	0.72 449	0.60 271	0.47 371	0.20 372	0.19 443	0.24 434	0.20 396	0.25 439	0.30 487

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 168	0.27 391	0.45 269	0.36 133	0.25 236	0.48 276	0.30 178	0.58 167	0.90 407	0.42 161	0.36 109	0.30 84	0.29 156	0.49 163	0.30 194	0.16 237	0.14 323	0.18 268	0.15 227	0.18 303	0.15 249

mmm	0.44 298	0.27 391	0.46 286	0.38 180	0.24 205	0.61 360	0.35 280	0.94 377	0.53 209	0.72 317	1.05 419	0.63 293	0.50 315	0.57 230	0.45 354	0.18 317	0.15 353	0.23 417	0.20 396	0.20 354	0.18 334

LL-Strereo	0.57 434	0.27 391	0.68 441	0.48 428	0.34 445	0.39 217	0.48 436	0.94 377	0.97 442	0.83 388	0.78 276	1.10 487	1.18 545	1.33 539	0.49 378	0.17 283	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.16 242	0.17 316

CASS	0.45 308	0.27 391	0.42 235	0.48 428	0.22 133	0.61 360	0.34 255	0.97 391	0.62 233	0.71 305	0.85 321	0.61 285	0.55 344	0.57 230	0.41 317	0.29 491	0.16 385	0.22 396	0.18 341	0.22 400	0.28 471
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 365	0.27 391	0.75 474	0.40 251	0.27 315	0.64 386	0.49 442	0.84 337	0.77 321	0.60 223	0.83 306	0.88 416	0.66 415	0.70 363	0.56 412	0.16 237	0.17 405	0.21 381	0.20 396	0.21 378	0.19 367

CRFU-Net	0.57 434	0.27 391	0.57 390	0.46 412	0.30 386	1.20 533	0.52 465	1.10 443	0.56 224	1.00 481	0.98 386	1.06 472	0.79 476	0.81 418	0.71 455	0.21 389	0.19 443	0.18 268	0.16 261	0.18 303	0.19 367

CSP-Net	0.56 427	0.27 391	0.49 330	0.41 285	0.28 340	1.22 535	0.50 447	1.23 506	0.72 288	0.95 462	0.95 368	0.89 420	0.62 385	0.83 429	0.62 429	0.26 464	0.17 405	0.17 218	0.17 314	0.18 303	0.17 316

PSMNet-ADL	0.48 346	0.27 391	0.40 204	0.48 428	0.30 386	0.68 404	0.37 318	0.90 363	0.80 342	0.61 231	0.80 289	0.92 432	0.62 385	0.72 374	0.63 432	0.23 432	0.18 425	0.18 268	0.20 396	0.22 400	0.20 390

TRStereo	0.37 220	0.27 391	0.59 395	0.47 421	0.41 491	0.29 103	0.30 178	0.84 337	0.59 229	0.52 200	0.41 128	0.52 230	0.26 115	0.73 380	0.27 147	0.17 283	0.12 217	0.19 309	0.19 371	0.13 98	0.11 81

ADLNet	0.55 416	0.27 391	0.51 357	0.44 367	0.35 452	0.78 442	0.46 421	1.08 436	0.86 378	0.99 476	0.98 386	0.92 432	0.63 391	0.69 356	0.81 473	0.22 415	0.16 385	0.22 396	0.22 436	0.21 378	0.21 408

hitnet-ft	0.55 416	0.27 391	0.39 192	0.41 285	0.28 340	0.78 442	0.40 373	0.92 370	0.90 407	0.82 376	1.01 396	1.13 497	0.70 441	0.78 409	0.67 443	0.28 484	0.20 455	0.28 487	0.22 436	0.29 465	0.26 454

iResNetv2_ROB	0.52 396	0.27 391	0.69 447	0.38 180	0.25 236	0.62 368	0.35 280	1.17 482	1.01 461	0.99 476	1.06 426	0.88 416	0.67 418	0.66 329	0.39 304	0.19 349	0.13 288	0.15 144	0.11 98	0.18 303	0.16 295

MDST_ROB	0.91 520	0.27 391	0.85 492	0.63 540	0.41 491	2.53 583	0.71 532	1.60 570	1.13 503	2.83 597	1.73 544	0.97 444	0.69 428	1.61 557	0.73 458	0.25 454	0.22 472	0.32 510	0.28 504	0.25 439	0.24 441

FACV-RUCA	0.43 291	0.28 405	0.47 298	0.45 391	0.33 435	0.58 338	0.34 255	0.82 330	0.73 295	0.57 215	0.84 311	0.47 207	0.50 315	0.54 201	0.39 304	0.22 415	0.15 353	0.35 519	0.16 261	0.28 461	0.21 408

rvit_0105_6	0.38 235	0.28 405	0.64 420	0.50 457	0.30 386	0.39 217	0.38 340	0.51 124	0.67 263	0.40 152	0.45 139	0.50 221	0.41 264	0.54 201	0.36 272	0.27 474	0.26 505	0.24 434	0.21 418	0.22 400	0.16 295

rvit_stereo_0081_aga	0.31 139	0.28 405	0.44 257	0.42 327	0.29 368	0.34 169	0.31 207	0.44 98	0.40 145	0.39 144	0.44 135	0.40 163	0.32 188	0.42 102	0.29 188	0.23 432	0.17 405	0.19 309	0.16 261	0.20 354	0.15 249

ITSA-stereo	0.53 402	0.28 405	0.52 362	0.40 251	0.23 175	0.56 327	0.34 255	1.24 513	1.24 523	0.80 354	0.81 296	0.72 346	0.58 362	0.82 421	0.65 437	0.21 389	0.17 405	0.23 417	0.21 418	0.22 400	0.26 454

StereoVision	0.42 281	0.28 405	0.45 269	0.49 443	0.28 340	0.38 209	0.38 340	0.72 281	0.62 233	0.44 168	1.14 454	0.54 238	0.39 252	0.56 217	0.34 239	0.21 389	0.24 490	0.25 447	0.24 468	0.26 446	0.16 295

ssnet_v2	0.58 441	0.28 405	0.56 386	0.43 348	0.29 368	0.95 484	0.59 491	1.13 457	0.99 451	0.93 452	0.80 289	0.99 449	0.64 402	0.82 421	0.94 509	0.25 454	0.22 472	0.23 417	0.24 468	0.20 354	0.19 367

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 456	0.28 405	0.99 514	0.40 251	0.30 386	1.03 501	0.56 484	1.10 443	0.99 451	0.97 468	1.22 475	1.06 472	0.69 428	1.07 501	0.95 512	0.19 349	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.22 400	0.21 408

pcwnet_v2	0.58 441	0.28 405	0.84 491	0.45 391	0.35 452	0.61 360	0.35 280	1.27 521	1.21 518	0.99 476	1.27 486	0.72 346	0.58 362	0.67 340	0.48 375	0.27 474	0.21 465	0.24 434	0.23 452	0.29 465	0.29 478

sCroCo_RVC	0.35 185	0.28 405	0.69 447	0.51 473	0.39 479	0.41 236	0.31 207	0.49 114	0.45 177	0.31 85	0.48 152	0.38 144	0.32 188	0.46 141	0.32 211	0.21 389	0.22 472	0.19 309	0.19 371	0.21 378	0.20 390

HGLStereo	0.56 427	0.28 405	0.57 390	0.50 457	0.37 464	0.80 448	0.45 417	1.02 412	0.78 331	0.86 406	1.14 454	0.89 420	0.82 485	0.76 397	0.73 458	0.21 389	0.20 455	0.19 309	0.18 341	0.19 337	0.21 408

DLCB_ROB	0.58 441	0.28 405	0.47 298	0.49 443	0.32 424	0.77 438	0.50 447	0.99 396	0.92 419	1.04 498	1.14 454	1.21 504	0.69 428	0.88 450	0.69 447	0.20 372	0.20 455	0.22 396	0.22 436	0.21 378	0.18 334

SGM_RVC	0.97 527	0.28 405	0.41 214	0.39 209	0.22 133	1.55 559	0.73 536	1.51 562	1.25 529	2.25 587	1.92 555	2.58 581	1.56 568	2.02 579	1.19 541	0.27 474	0.27 514	0.27 479	0.25 477	0.25 439	0.25 448
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.45 308	0.29 417	0.80 488	0.42 327	0.32 424	0.53 300	0.35 280	0.78 317	0.89 404	0.66 274	0.75 255	0.48 212	0.39 252	0.74 387	0.60 422	0.15 182	0.13 288	0.19 309	0.18 341	0.20 354	0.17 316

rvit_0105_4	0.41 274	0.29 417	0.71 456	0.50 457	0.29 368	0.41 236	0.41 388	0.55 149	0.73 295	0.45 171	0.48 152	0.55 243	0.44 282	0.57 230	0.36 272	0.28 484	0.26 505	0.25 447	0.22 436	0.23 417	0.18 334

test_sample7	0.52 396	0.29 417	0.50 343	0.36 133	0.27 315	0.62 368	0.41 388	1.06 428	0.88 391	0.92 448	0.86 324	0.85 400	0.69 428	0.68 350	0.50 380	0.26 464	0.20 455	0.27 479	0.26 491	0.27 457	0.24 441

NINENet	0.50 381	0.29 417	0.51 357	0.45 391	0.32 424	0.70 411	0.34 255	1.10 443	0.88 391	0.80 354	0.94 359	0.65 312	0.49 305	0.73 380	0.51 390	0.22 415	0.20 455	0.25 447	0.18 341	0.22 400	0.21 408

GEStereo_RVC	0.55 416	0.29 417	0.63 415	0.49 443	0.31 408	0.70 411	0.54 474	1.22 501	0.92 419	0.82 376	0.85 321	0.85 400	0.63 391	0.90 458	0.65 437	0.24 444	0.16 385	0.19 309	0.16 261	0.21 378	0.22 426

RAFT + AFF	0.53 402	0.29 417	0.75 474	0.51 473	0.32 424	0.63 379	0.60 493	1.00 400	0.91 414	0.78 347	0.87 332	0.83 394	0.58 362	0.80 415	0.47 371	0.17 283	0.20 455	0.23 417	0.22 436	0.18 303	0.18 334

CFNet	0.51 388	0.29 417	0.46 286	0.41 285	0.27 315	0.70 411	0.32 230	1.13 457	1.00 457	0.72 317	1.07 429	0.85 400	0.60 373	0.76 397	0.52 397	0.19 349	0.14 323	0.23 417	0.23 452	0.21 378	0.16 295

iResNet	0.49 365	0.29 417	0.79 486	0.42 327	0.21 111	0.61 360	0.40 373	0.82 330	0.99 451	0.87 414	1.12 442	0.69 329	0.53 326	0.78 409	0.51 390	0.15 182	0.11 159	0.14 102	0.12 129	0.17 278	0.15 249

pmcnn	1.23 557	0.29 417	0.96 510	0.40 251	0.23 175	0.95 484	0.69 521	1.16 477	1.28 535	1.67 566	2.33 566	11.15 620	0.86 495	0.93 474	0.88 493	0.15 182	0.12 217	0.12 32	0.10 63	0.15 197	0.15 249

DDVS	0.52 396	0.30 426	0.56 386	0.41 285	0.31 408	0.71 416	0.34 255	0.91 368	0.67 263	0.85 399	0.89 344	1.12 491	0.46 292	0.86 445	0.60 422	0.22 415	0.16 385	0.22 396	0.18 341	0.25 439	0.26 454

fast-acv-ft	0.64 457	0.30 426	0.73 465	0.45 391	0.34 445	1.17 529	0.49 442	0.86 344	0.98 446	1.02 489	1.36 502	1.29 514	0.85 493	0.76 397	0.81 473	0.21 389	0.23 482	0.23 417	0.23 452	0.21 378	0.20 390

LMCR-Stereo	0.53 402	0.30 426	0.53 370	0.58 522	0.30 386	0.83 464	0.36 302	1.19 486	0.76 313	0.88 424	1.04 415	0.56 246	0.62 385	0.82 421	0.67 443	0.19 349	0.15 353	0.19 309	0.14 195	0.23 417	0.17 316

DMCA-RVC	0.51 388	0.30 426	0.59 395	0.50 457	0.32 424	0.54 307	0.38 340	0.86 344	0.68 268	0.94 455	0.86 324	0.91 427	0.68 424	0.70 363	0.59 420	0.23 432	0.18 425	0.31 504	0.23 452	0.26 446	0.19 367

NVstereo2D	0.60 451	0.30 426	0.75 474	0.48 428	0.43 503	0.89 473	0.48 436	1.05 424	1.15 507	0.66 274	0.86 324	0.88 416	0.70 441	0.99 484	0.65 437	0.32 512	0.15 353	0.28 487	0.20 396	0.40 521	0.36 518

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 72	0.31 431	0.24 8	0.51 473	0.19 59	0.29 103	0.22 63	0.40 66	0.37 126	0.26 48	0.24 35	0.24 54	0.31 182	0.44 122	0.22 36	0.14 114	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.14 143	0.10 37

rvit_0105_5	0.42 281	0.31 431	0.73 465	0.50 457	0.29 368	0.44 254	0.42 398	0.61 188	0.74 302	0.51 194	0.51 169	0.60 280	0.47 296	0.57 230	0.38 297	0.27 474	0.25 498	0.25 447	0.23 452	0.22 400	0.18 334

TestStereo	0.38 235	0.31 431	0.40 204	0.45 391	0.20 86	0.40 221	0.37 318	0.66 225	0.65 257	0.53 203	0.78 276	0.47 207	0.40 258	0.55 207	0.37 288	0.18 317	0.13 288	0.20 339	0.15 227	0.22 400	0.13 173

stereogan	0.80 497	0.31 431	0.71 456	0.59 526	0.50 531	1.72 570	0.48 436	1.35 538	1.37 543	1.00 481	1.46 526	1.56 552	0.95 519	1.29 534	0.84 478	0.28 484	0.29 523	0.29 495	0.25 477	0.38 518	0.38 529

BEATNet_4x	0.46 318	0.32 435	0.56 386	0.37 150	0.19 59	0.63 379	0.35 280	1.01 409	0.72 288	0.77 343	0.83 306	0.70 333	0.59 369	0.68 350	0.53 400	0.16 237	0.12 217	0.16 173	0.14 195	0.24 430	0.16 295

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 402	0.32 435	0.64 420	0.44 367	0.30 386	0.66 397	0.44 414	1.04 419	0.88 391	0.91 440	0.91 351	0.99 449	0.60 373	0.68 350	0.60 422	0.21 389	0.17 405	0.22 396	0.22 436	0.21 378	0.21 408
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.57 434	0.32 435	0.54 375	0.45 391	0.27 315	0.57 332	0.48 436	1.00 400	1.28 535	0.86 406	1.33 499	0.87 411	0.58 362	1.07 501	0.75 462	0.18 317	0.12 217	0.15 144	0.13 163	0.18 303	0.18 334

AdaStereo	0.50 381	0.32 435	0.47 298	0.48 428	0.25 236	0.67 402	0.32 230	1.17 482	0.88 391	0.75 330	0.99 391	0.75 365	0.49 305	0.67 340	0.46 364	0.27 474	0.12 217	0.28 487	0.18 341	0.23 417	0.18 334
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.
SGM-ForestM	4.04 605	0.32 435	0.46 286	0.43 348	0.27 315	7.50 612	1.45 597	3.84 607	4.24 608	8.19 620	6.76 615	19.00 628	9.08 614	10.74 620	6.62 609	0.31 501	0.33 549	0.32 510	0.32 526	0.29 465	0.29 478

StereoDRNet-Refined	0.58 441	0.32 435	0.54 375	0.46 412	0.30 386	0.96 487	0.40 373	1.00 400	0.94 432	1.12 518	1.08 432	0.96 442	0.67 418	0.90 458	0.89 503	0.17 283	0.13 288	0.22 396	0.21 418	0.20 354	0.19 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 461	0.32 435	0.66 432	0.50 457	0.39 479	1.15 525	0.61 498	1.49 558	1.01 461	1.12 518	1.08 432	1.06 472	0.69 428	0.77 405	0.94 509	0.23 432	0.17 405	0.26 466	0.25 477	0.25 439	0.21 408

SGM-Forest	0.62 454	0.32 435	0.39 192	0.43 348	0.30 386	1.02 498	0.55 478	1.09 440	1.05 479	1.06 504	1.18 469	1.10 487	0.67 418	0.88 450	0.62 429	0.31 501	0.33 549	0.33 515	0.30 512	0.30 474	0.28 471
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 483	0.33 443	0.75 474	0.49 443	0.37 464	0.71 416	0.59 491	1.36 541	1.30 538	1.03 497	1.40 511	1.59 555	1.15 541	0.87 447	0.86 483	0.28 484	0.28 518	0.28 487	0.23 452	0.28 461	0.38 529

FADNet-RVC-Resample	0.56 427	0.33 443	1.16 532	0.49 443	0.34 445	0.71 416	0.43 405	1.01 409	0.93 425	0.82 376	0.87 332	0.74 363	0.67 418	0.73 380	0.45 354	0.18 317	0.18 425	0.26 466	0.27 498	0.26 446	0.27 464

TDLM	0.57 434	0.33 443	0.49 330	0.51 473	0.30 386	0.66 397	0.73 536	1.03 416	1.01 461	0.82 376	1.10 437	0.84 398	0.70 441	0.86 445	0.58 415	0.28 484	0.17 405	0.25 447	0.22 436	0.26 446	0.19 367

CVANet_RVC	0.57 434	0.33 443	0.44 257	0.47 421	0.32 424	0.67 402	0.61 498	1.05 424	0.93 425	0.85 399	1.04 415	1.01 457	0.73 452	0.83 429	0.52 397	0.29 491	0.19 443	0.27 479	0.25 477	0.31 480	0.21 408

StereoDRNet	0.64 457	0.33 443	0.68 441	0.51 473	0.43 503	1.03 501	0.53 470	1.47 555	0.99 451	1.10 515	0.87 332	1.07 477	0.71 445	0.82 421	0.88 493	0.23 432	0.19 443	0.25 447	0.23 452	0.27 457	0.19 367

rvit_0105_3	0.47 334	0.34 448	0.77 484	0.54 503	0.31 408	0.49 281	0.47 428	0.63 202	0.79 340	0.65 261	0.59 204	0.64 299	0.50 315	0.65 321	0.39 304	0.29 491	0.27 514	0.29 495	0.28 504	0.21 378	0.20 390

ACV-stereo	0.62 454	0.34 448	1.00 515	0.43 348	0.31 408	1.20 533	0.40 373	0.75 301	0.83 360	0.64 252	0.77 265	2.10 570	1.03 530	0.81 418	0.64 435	0.21 389	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.21 378	0.21 408

SACVNet	0.58 441	0.34 448	0.55 380	0.55 511	0.36 457	0.63 379	0.48 436	1.13 457	0.77 321	1.02 489	1.06 426	1.02 462	0.74 455	0.90 458	0.51 390	0.27 474	0.21 465	0.25 447	0.24 468	0.29 465	0.36 518

Anonymous3	0.46 318	0.34 448	0.86 497	0.50 457	0.37 464	0.81 453	0.50 447	0.72 281	0.65 257	0.51 194	0.65 219	0.45 196	0.45 287	0.64 314	0.38 297	0.24 444	0.24 490	0.22 396	0.21 418	0.23 417	0.23 433

HCRNet	0.44 298	0.34 448	0.41 214	0.53 496	0.26 282	0.53 300	0.29 162	0.83 334	0.63 244	0.71 305	0.81 296	0.77 377	0.50 315	0.66 329	0.36 272	0.24 444	0.16 385	0.24 434	0.20 396	0.21 378	0.18 334

DeepPruner_ROB	0.53 402	0.34 448	0.59 395	0.41 285	0.30 386	0.50 284	0.43 405	1.19 486	0.70 276	0.85 399	1.05 419	0.86 405	0.55 344	0.84 434	0.51 390	0.29 491	0.23 482	0.22 396	0.22 436	0.26 446	0.25 448

S-Stereo	0.74 484	0.35 454	0.96 510	0.56 514	0.45 514	0.82 461	0.60 493	1.24 513	1.60 567	0.96 463	1.41 513	1.12 491	0.94 516	0.80 415	1.04 528	0.26 464	0.31 537	0.28 487	0.25 477	0.32 486	0.47 558

ADCP+	1.06 541	0.35 454	1.51 568	0.49 443	0.51 535	1.45 554	0.55 478	1.25 517	1.03 469	1.16 522	1.15 460	1.10 487	1.07 535	1.56 554	6.75 610	0.19 349	0.16 385	0.23 417	0.21 418	0.28 461	0.21 408

RYNet	0.72 481	0.35 454	0.64 420	0.53 496	0.67 561	1.31 543	0.67 511	1.20 491	1.18 512	1.05 500	0.87 332	1.27 511	0.93 515	0.93 474	1.27 547	0.22 415	0.16 385	0.26 466	0.23 452	0.40 521	0.39 532

XPNet_ROB	0.70 473	0.35 454	0.68 441	0.52 486	0.40 484	0.79 445	0.85 553	1.16 477	0.94 432	1.33 544	1.15 460	1.38 533	0.83 490	1.03 495	0.90 505	0.32 512	0.25 498	0.26 466	0.24 468	0.31 480	0.28 471

CBMV	0.64 457	0.35 454	0.41 214	0.42 327	0.25 236	1.01 496	0.77 540	1.13 457	1.09 496	1.17 523	1.22 475	1.04 466	0.75 459	0.88 450	0.63 432	0.28 484	0.30 528	0.34 517	0.30 512	0.26 446	0.26 454
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	0.66 461	0.36 459	1.30 550	0.39 209	0.26 282	0.57 332	0.63 501	0.80 324	1.03 469	0.80 354	1.43 518	0.91 427	0.76 462	1.08 504	1.87 571	0.16 237	0.12 217	0.17 218	0.14 195	0.20 354	0.16 295

DualNet (step1)	0.57 434	0.36 459	0.72 461	0.38 180	0.30 386	0.71 416	0.43 405	1.06 428	0.88 391	0.92 448	0.86 324	0.85 400	0.69 428	0.68 350	0.50 380	0.41 546	0.20 455	0.40 537	0.41 551	0.36 509	0.33 504

test_sample9	1.05 540	0.36 459	0.72 461	0.38 180	0.30 386	0.71 416	0.43 405	1.06 428	0.88 391	0.92 448	0.86 324	0.85 400	0.69 428	1.20 520	1.36 550	0.41 546	8.41 622	0.40 537	0.41 551	0.36 509	0.33 504

test_sample8	1.25 559	0.36 459	0.72 461	0.38 180	0.30 386	0.71 416	0.43 405	1.13 457	0.75 305	1.50 552	0.95 368	3.29 593	1.59 570	1.20 520	1.36 550	0.41 546	8.41 622	0.40 537	0.41 551	0.36 509	0.33 504

GwcNet	0.69 471	0.36 459	1.10 526	0.51 473	0.42 497	1.08 512	0.50 447	1.21 493	1.16 508	1.00 481	1.37 505	1.06 472	0.79 476	0.92 468	0.94 509	0.25 454	0.24 490	0.24 434	0.22 436	0.23 417	0.26 454

RP	0.76 487	0.36 459	0.63 415	0.66 549	0.58 553	0.80 448	0.55 478	1.14 466	1.22 520	0.97 468	1.65 538	1.43 539	1.32 555	1.01 488	0.84 478	0.33 520	0.30 528	0.36 524	0.30 512	0.34 499	0.34 511

WCMA_ROB	1.14 549	0.36 459	0.76 479	0.49 443	0.44 510	1.23 537	0.67 511	1.11 449	1.23 521	2.84 598	3.95 601	3.28 592	1.83 581	1.25 529	0.99 519	0.44 551	0.34 551	0.34 517	0.37 536	0.41 527	0.40 535

rvit_stereo_0075_2	0.47 334	0.37 466	0.70 451	0.53 496	0.46 522	0.43 246	0.36 302	0.81 328	0.67 263	0.55 209	0.74 253	0.59 274	0.43 272	0.63 299	0.43 329	0.32 512	0.23 482	0.35 519	0.25 477	0.30 474	0.25 448

SDNR	0.86 511	0.37 466	1.47 566	0.40 251	0.38 473	3.38 600	0.33 240	0.90 363	0.98 446	0.99 476	2.09 563	0.59 274	0.71 445	1.29 534	0.70 450	0.51 564	0.56 583	0.36 524	0.26 491	0.43 532	0.46 553

GMStereo	0.39 251	0.37 466	0.54 375	0.40 251	0.26 282	0.42 243	0.36 302	0.59 172	1.04 475	0.55 209	0.51 169	0.37 136	0.35 215	0.54 201	0.41 317	0.19 349	0.13 288	0.16 173	0.17 314	0.24 430	0.18 334
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 477	0.37 466	0.89 503	0.56 514	0.45 514	1.18 531	0.68 516	1.41 549	0.85 373	0.81 367	1.15 460	1.04 466	0.81 481	1.10 508	1.17 539	0.26 464	0.28 518	0.32 510	0.31 520	0.29 465	0.30 487

FADNet_RVC	0.55 416	0.37 466	1.17 537	0.44 367	0.31 408	0.56 327	0.34 255	1.06 428	0.88 391	0.67 277	0.90 348	0.61 285	0.65 408	0.93 474	0.70 450	0.21 389	0.18 425	0.26 466	0.23 452	0.31 480	0.28 471

STTStereo	0.55 416	0.37 466	0.76 479	0.44 367	0.31 408	0.60 357	0.44 414	0.96 388	0.86 378	0.99 476	0.90 348	0.96 442	0.58 362	0.71 368	0.61 426	0.25 454	0.23 482	0.26 466	0.32 526	0.24 430	0.23 433

SuperB	1.04 536	0.37 466	4.81 602	0.43 348	0.31 408	0.99 494	0.46 421	1.02 412	2.09 580	1.09 513	1.09 435	0.75 365	0.81 481	1.06 498	1.76 564	0.19 349	0.15 353	0.17 218	0.15 227	2.82 611	0.26 454

GANet	0.70 473	0.37 466	0.55 380	0.51 473	0.34 445	0.94 481	0.96 563	1.08 436	0.94 432	1.04 498	1.98 558	1.13 497	0.88 502	1.12 511	0.66 440	0.25 454	0.26 505	0.27 479	0.22 436	0.31 480	0.22 426

CBMV_ROB	0.59 448	0.37 466	0.38 173	0.39 209	0.28 340	0.74 425	0.28 152	1.00 400	0.98 446	0.94 455	1.25 483	0.81 392	0.78 474	0.87 447	0.50 380	0.36 535	0.37 557	0.43 543	0.40 546	0.33 493	0.30 487

PSMNet_ROB	0.64 457	0.37 466	0.65 426	0.56 514	0.42 497	0.97 489	0.83 547	1.21 493	0.92 419	0.79 352	1.02 405	1.08 479	0.63 391	0.82 421	0.91 507	0.29 491	0.20 455	0.31 504	0.31 520	0.26 446	0.23 433

MSAF-DinoV2	1.04 536	0.38 476	1.32 553	0.54 503	0.29 368	0.89 473	0.72 534	1.52 565	1.24 523	1.05 500	1.41 513	2.98 585	1.49 564	2.74 595	2.83 589	0.22 415	0.14 323	0.20 339	0.22 436	0.32 486	0.32 499

YMNet	0.66 461	0.38 476	0.90 504	0.52 486	0.46 522	1.08 512	0.49 442	1.00 400	0.77 321	1.18 525	1.29 492	1.12 491	0.74 455	0.85 440	0.86 483	0.27 474	0.31 537	0.25 447	0.25 477	0.24 430	0.23 433

YMNet_1	0.66 461	0.38 476	0.90 504	0.52 486	0.46 522	1.08 512	0.49 442	1.00 400	0.77 321	1.18 525	1.29 492	1.12 491	0.74 455	0.85 440	0.86 483	0.27 474	0.31 537	0.25 447	0.25 477	0.24 430	0.23 433

dd	0.43 291	0.38 476	0.55 380	0.44 367	0.25 236	0.47 273	0.38 340	0.70 268	1.05 479	0.59 219	0.65 219	0.42 179	0.39 252	0.66 329	0.50 380	0.24 444	0.15 353	0.21 381	0.15 227	0.22 400	0.18 334

edge stereo	0.76 487	0.38 476	0.74 470	0.52 486	0.43 503	0.80 448	0.53 470	1.28 523	1.06 485	1.28 540	1.38 510	1.81 560	1.11 538	1.08 504	0.85 482	0.33 520	0.32 543	0.41 541	0.28 504	0.32 486	0.36 518

Nwc_Net	0.78 493	0.38 476	0.73 465	0.60 532	0.55 545	1.05 506	0.55 478	1.67 576	1.05 479	0.88 424	1.86 553	1.40 536	1.09 536	1.10 508	0.87 489	0.30 498	0.25 498	0.36 524	0.38 539	0.29 465	0.29 478

ADCL	1.04 536	0.38 476	1.35 556	0.50 457	0.39 479	1.61 563	0.89 555	1.29 524	1.39 546	1.29 541	1.50 528	1.24 507	1.24 550	1.37 547	4.87 603	0.21 389	0.19 443	0.25 447	0.25 477	0.29 465	0.27 464

TCMNet	0.66 461	0.39 483	0.98 513	0.59 526	0.61 556	0.96 487	0.55 478	1.05 424	0.90 407	0.84 395	1.14 454	0.89 420	0.65 408	0.85 440	1.01 524	0.26 464	0.26 505	0.31 504	0.28 504	0.32 486	0.29 478

sAnonymous2	0.40 263	0.39 483	0.85 492	0.48 428	0.37 464	0.40 221	0.46 421	0.57 159	0.52 206	0.38 136	0.46 144	0.35 123	0.42 266	0.43 111	0.30 194	0.19 349	0.14 323	0.18 268	0.17 314	0.57 560	0.44 547

CroCo_RVC	0.40 263	0.39 483	0.85 492	0.48 428	0.37 464	0.40 221	0.46 421	0.57 159	0.52 206	0.38 136	0.46 144	0.35 123	0.42 266	0.43 111	0.30 194	0.19 349	0.14 323	0.18 268	0.17 314	0.57 560	0.44 547

AF-Net	0.81 500	0.39 483	0.68 441	0.64 541	0.54 543	0.91 476	0.51 462	1.61 572	1.31 539	0.96 463	2.02 560	1.46 540	1.26 553	1.11 510	0.99 519	0.32 512	0.24 490	0.39 534	0.27 498	0.30 474	0.25 448

NOSS_ROB	0.57 434	0.39 483	0.39 192	0.44 367	0.30 386	0.73 424	0.54 474	1.03 416	1.08 494	0.67 277	0.87 332	0.76 371	0.57 353	0.77 405	0.47 371	0.38 539	0.38 559	0.44 546	0.42 555	0.37 514	0.34 511

rvit_105_1	0.54 414	0.40 488	0.76 479	0.58 522	0.37 464	0.59 351	0.68 516	0.70 268	0.94 432	0.82 376	0.69 234	0.73 357	0.58 362	0.78 409	0.54 405	0.32 512	0.29 523	0.31 504	0.34 531	0.23 417	0.20 390

Wz-Net-MNSev	0.76 487	0.40 488	1.34 555	0.50 457	0.40 484	1.44 553	0.83 547	1.15 470	1.16 508	1.25 539	1.20 474	1.13 497	0.81 481	1.16 515	1.00 523	0.22 415	0.19 443	0.24 434	0.23 452	0.28 461	0.26 454

NCC-stereo	0.78 493	0.40 488	0.76 479	0.61 534	0.67 561	0.81 453	0.69 521	1.54 567	1.11 498	0.90 435	1.36 502	1.33 525	1.16 542	1.19 518	0.88 493	0.31 501	0.30 528	0.37 529	0.48 566	0.33 493	0.33 504

Abc-Net	0.78 493	0.40 488	0.76 479	0.61 534	0.67 561	0.81 453	0.69 521	1.54 567	1.11 498	0.90 435	1.36 502	1.33 525	1.16 542	1.19 518	0.88 493	0.31 501	0.30 528	0.37 529	0.48 566	0.33 493	0.33 504
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 481	0.41 492	0.65 426	0.64 541	0.44 510	0.98 493	1.20 578	1.11 449	1.00 457	0.98 473	0.96 372	1.49 545	0.87 498	0.90 458	0.79 468	0.31 501	0.26 505	0.39 534	0.39 543	0.32 486	0.32 499

SANet	1.07 543	0.41 492	1.06 521	0.48 428	0.30 386	1.41 549	0.94 561	1.42 550	3.36 601	1.58 557	2.43 570	2.33 576	1.70 575	1.34 541	1.07 530	0.28 484	0.24 490	0.26 466	0.23 452	0.34 499	0.30 487

FINET	0.67 466	0.42 494	1.00 515	0.46 412	0.43 503	0.83 464	0.89 555	1.08 436	1.50 556	0.87 414	1.14 454	0.71 337	0.68 424	0.92 468	0.70 450	0.36 535	0.30 528	0.26 466	0.24 468	0.35 504	0.33 504

DPSNet	0.99 529	0.42 494	1.88 578	0.53 496	0.41 491	1.59 562	1.26 584	2.21 589	1.43 549	1.10 515	1.11 438	1.46 540	1.95 585	1.34 541	1.26 545	0.34 526	0.25 498	0.25 447	0.21 418	0.46 540	0.37 523

w-ln-seven-2	0.76 487	0.43 496	2.32 584	0.52 486	0.38 473	0.90 475	0.65 506	1.11 449	1.12 502	1.19 527	1.28 488	1.09 483	0.99 525	1.07 501	0.87 489	0.20 372	0.19 443	0.23 417	0.22 436	0.26 446	0.22 426

ADCRef	0.80 497	0.43 496	1.32 553	0.50 457	0.45 514	1.07 508	0.51 462	1.07 432	0.98 446	1.17 523	1.42 515	0.87 411	0.91 505	0.85 440	3.19 591	0.18 317	0.16 385	0.23 417	0.23 452	0.22 400	0.21 408

PA-Net	0.67 466	0.43 496	0.83 490	0.50 457	0.53 540	0.94 481	0.68 516	1.10 443	1.14 506	0.80 354	0.88 340	0.87 411	0.77 469	1.02 493	0.88 493	0.24 444	0.41 566	0.29 495	0.44 556	0.26 446	0.34 511
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 484	0.43 496	0.69 447	0.54 503	0.40 484	1.01 496	0.95 562	1.21 493	1.07 491	1.22 534	1.12 442	1.56 552	0.79 476	1.04 497	0.86 483	0.33 520	0.22 472	0.35 519	0.30 512	0.35 504	0.31 495

MeshStereo	1.34 562	0.43 496	0.54 375	0.44 367	0.34 445	1.66 566	0.60 493	1.94 583	1.37 543	4.47 611	3.25 586	4.71 602	1.94 584	1.92 574	1.17 539	0.35 531	0.35 553	0.37 529	0.31 520	0.32 486	0.32 499
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
GMStereo_Zeroshot	0.49 365	0.44 501	0.74 470	0.49 443	0.27 315	0.56 327	0.29 162	0.73 292	0.76 313	0.86 406	0.94 359	0.91 427	0.36 233	0.74 387	0.43 329	0.26 464	0.14 323	0.26 466	0.15 227	0.36 509	0.18 334

Anonymous_2	0.82 501	0.44 501	0.63 415	0.40 251	0.43 503	0.80 448	0.52 465	0.72 281	0.77 321	0.71 305	0.60 206	0.87 411	0.76 462	0.75 393	0.58 415	0.52 565	0.54 581	0.54 564	4.82 621	0.56 558	0.40 535

PS-NSSS	0.58 441	0.44 501	0.62 405	0.42 327	0.33 435	0.66 397	0.58 488	1.02 412	0.86 378	0.77 343	1.28 488	0.72 346	0.64 402	0.82 421	0.59 420	0.31 501	0.26 505	0.40 537	0.27 498	0.33 493	0.26 454

NaN_ROB	0.69 471	0.44 501	0.69 447	0.51 473	0.33 435	0.97 489	1.06 570	1.22 501	1.19 514	1.24 537	0.96 372	1.08 479	0.78 474	1.20 520	0.67 443	0.24 444	0.30 528	0.23 417	0.24 468	0.23 417	0.25 448

HBP-ISP	0.59 448	0.45 505	0.43 246	0.45 391	0.33 435	0.70 411	0.28 152	1.11 449	1.00 457	0.83 388	1.18 469	0.65 312	0.68 424	0.88 450	0.52 397	0.35 531	0.38 559	0.47 551	0.41 551	0.38 518	0.31 495

DANet	0.71 477	0.45 505	0.91 506	0.59 526	0.40 484	0.81 453	0.40 373	0.97 391	0.84 365	1.20 532	1.22 475	1.33 525	0.88 502	1.16 515	1.24 543	0.27 474	0.23 482	0.31 504	0.25 477	0.35 504	0.32 499
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 524	0.46 507	1.04 519	0.64 541	0.48 527	2.12 579	0.64 505	1.01 409	0.87 387	1.75 569	2.82 584	1.30 516	1.64 574	1.06 498	0.96 514	0.36 535	0.29 523	0.35 519	0.25 477	0.45 537	0.42 540

FSD	0.48 346	0.47 508	0.53 370	0.54 503	0.46 522	0.48 276	0.52 465	0.53 145	0.48 194	0.48 186	0.48 152	0.49 218	0.48 301	0.51 178	0.49 378	0.45 553	0.42 568	0.47 551	0.46 557	0.46 540	0.45 551

w-ln-seven	0.96 525	0.48 509	2.41 586	0.54 503	0.50 531	1.41 549	0.70 526	1.67 576	1.81 574	1.49 550	1.50 528	1.26 509	0.87 498	1.15 513	1.80 569	0.23 432	0.21 465	0.25 447	0.25 477	0.31 480	0.26 454

RTSC	0.87 512	0.48 509	1.23 543	0.52 486	0.37 464	1.13 522	0.50 447	1.34 534	1.79 573	1.51 553	1.24 481	1.12 491	0.81 481	1.62 558	2.16 577	0.25 454	0.19 443	0.23 417	0.24 468	0.30 474	0.31 495

ADCPNet	1.03 535	0.48 509	2.70 588	0.54 503	0.42 497	1.40 547	0.75 538	1.13 457	1.07 491	1.22 534	1.42 515	1.68 557	1.09 536	1.36 546	3.45 595	0.30 498	0.28 518	0.29 495	0.32 526	0.37 514	0.35 516

PDISCO_ROB	0.91 520	0.48 509	1.06 521	0.99 574	0.97 577	1.67 568	0.63 501	1.64 574	1.59 564	1.06 504	1.18 469	1.31 517	0.79 476	1.55 552	0.97 515	0.49 561	0.22 472	0.45 547	0.40 546	0.45 537	0.37 523

CSAN	0.83 508	0.49 513	0.77 484	0.60 532	0.41 491	1.14 523	1.06 570	1.19 486	1.46 554	1.32 542	1.43 518	1.37 532	1.19 547	1.27 533	0.86 483	0.39 541	0.31 537	0.36 524	0.37 536	0.35 504	0.34 511

ETE_ROB	0.70 473	0.49 513	0.73 465	0.56 514	0.36 457	0.79 445	0.87 554	1.14 466	0.93 425	1.19 527	1.18 469	1.39 534	0.82 485	0.99 484	0.80 470	0.26 464	0.21 465	0.31 504	0.26 491	0.33 493	0.34 511

MSMD_ROB	1.21 556	0.49 513	0.62 405	0.59 526	0.50 531	1.62 565	0.67 511	1.23 506	1.24 523	2.45 591	3.77 595	3.09 589	2.98 601	1.32 538	0.81 473	0.45 553	0.41 566	0.49 559	0.51 573	0.47 543	0.44 547

PWCDC_ROB	0.89 516	0.49 513	0.80 488	0.74 563	0.40 484	1.03 501	0.39 362	1.33 532	2.35 589	1.02 489	3.77 595	0.81 392	0.92 510	1.20 520	0.90 505	0.34 526	0.22 472	0.24 434	0.20 396	0.34 499	0.29 478

z-mn7	1.00 530	0.50 517	1.70 573	0.53 496	0.36 457	1.75 571	0.71 532	1.22 501	2.28 585	0.96 463	2.54 573	1.42 537	0.95 519	2.19 586	1.54 556	0.22 415	0.19 443	0.21 381	0.20 396	0.27 457	0.25 448

dad	0.58 441	0.50 517	0.64 420	0.43 348	0.30 386	0.59 351	0.36 302	0.78 317	1.25 529	1.01 486	1.17 467	1.15 501	0.53 326	0.68 350	0.50 380	0.35 531	0.23 482	0.37 529	0.21 418	0.29 465	0.20 390

SHD	0.93 523	0.50 517	1.18 538	0.59 526	0.46 522	0.97 489	0.48 436	1.70 578	2.15 581	1.58 557	1.37 505	1.42 537	1.19 547	1.31 537	1.60 558	0.31 501	0.26 505	0.32 510	0.33 529	0.40 521	0.42 540

FBW_ROB	0.88 514	0.50 517	0.85 492	0.55 511	0.40 484	1.17 529	0.78 542	1.50 559	1.37 543	1.33 544	1.27 486	1.48 544	1.00 528	2.57 594	0.98 518	0.25 454	0.32 543	0.45 547	0.30 512	0.34 499	0.28 471

FC-DCNN v2	1.65 577	0.51 521	0.65 426	0.61 534	0.49 529	1.61 563	0.70 526	1.75 581	1.56 563	4.74 615	4.91 610	6.46 613	3.31 603	1.91 573	1.11 533	0.46 555	0.42 568	0.47 551	0.46 557	0.48 544	0.46 553

Wz-Net-LNSev	0.71 477	0.51 521	1.36 560	0.50 457	0.41 491	1.15 525	0.69 521	1.21 493	1.07 491	1.02 489	1.12 442	1.08 479	0.87 498	0.89 456	0.89 503	0.24 444	0.22 472	0.21 381	0.19 371	0.26 446	0.26 454

Syn2CoEx	0.71 477	0.51 521	0.95 508	0.64 541	0.45 514	0.91 476	0.53 470	1.48 556	1.13 503	0.93 452	1.35 501	1.02 462	0.99 525	0.92 468	0.80 470	0.30 498	0.27 514	0.28 487	0.24 468	0.23 417	0.24 441

psmorigin	0.82 501	0.51 521	2.09 580	0.49 443	0.41 491	0.85 468	0.50 447	1.04 419	0.88 391	1.45 549	1.43 518	1.50 546	1.06 533	1.22 526	0.97 515	0.31 501	0.32 543	0.27 479	0.27 498	0.33 493	0.42 540

FADNet	0.61 453	0.51 521	1.10 526	0.45 391	0.44 510	0.65 395	0.41 388	1.19 486	1.05 479	0.70 298	0.84 311	0.98 448	0.66 415	0.82 421	0.50 380	0.29 491	0.30 528	0.27 479	0.30 512	0.46 540	0.35 516

MANE	4.13 606	0.51 521	0.64 420	0.66 549	0.56 548	6.89 611	0.99 566	7.55 616	12.04 617	6.68 618	8.57 619	10.69 619	9.45 615	7.59 617	6.39 608	0.49 561	0.43 573	0.48 556	0.98 596	0.49 546	0.48 561

FC-DCNN	1.59 573	0.51 521	0.66 432	0.61 534	0.49 529	1.56 560	0.70 526	1.66 575	1.53 558	4.64 612	4.62 608	5.85 609	3.34 605	1.84 571	1.11 533	0.46 555	0.42 568	0.47 551	0.46 557	0.48 544	0.46 553

ADCMid	1.14 549	0.52 528	2.23 583	0.53 496	0.43 503	1.07 508	0.75 538	1.23 506	1.05 479	2.15 583	1.44 521	1.50 546	1.43 561	1.56 554	5.01 604	0.26 464	0.24 490	0.29 495	0.31 520	0.37 514	0.33 504

DeepPrunerF	0.89 516	0.52 528	3.43 594	0.68 556	0.81 568	0.72 423	0.72 534	1.22 501	1.99 579	0.93 452	1.01 396	0.87 411	0.86 495	1.08 504	0.95 512	0.34 526	0.28 518	0.43 543	0.39 543	0.30 474	0.32 499

PWC_ROB	0.87 512	0.52 528	1.28 547	0.50 457	0.32 424	0.91 476	0.37 318	1.36 541	1.46 554	1.61 560	2.59 577	1.16 502	1.01 529	1.34 541	1.40 554	0.25 454	0.18 425	0.28 487	0.20 396	0.29 465	0.28 471

XX-TBD	0.32 145	0.53 531	0.26 23	0.51 473	0.20 86	0.37 196	0.24 94	0.40 66	0.73 295	0.54 207	0.69 234	0.31 92	0.25 97	0.32 25	0.27 147	0.16 237	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.13 98	0.11 81

FADNet-RVC	0.60 451	0.53 531	1.14 531	0.46 412	0.39 479	0.61 360	0.39 362	1.12 455	0.87 387	0.70 298	0.84 311	1.04 466	0.55 344	0.94 481	0.69 447	0.26 464	0.25 498	0.28 487	0.28 504	0.31 480	0.31 495

DGSMNet	0.76 487	0.55 533	1.29 549	0.58 522	0.62 557	0.94 481	0.70 526	1.26 519	1.11 498	0.83 388	1.24 481	1.00 453	0.71 445	1.03 495	0.81 473	0.34 526	0.29 523	0.41 541	0.40 546	0.57 560	0.55 570

FCDSN-DC	1.39 567	0.56 534	0.65 426	0.74 563	0.59 554	1.38 546	0.63 501	1.35 538	1.39 546	3.26 605	4.50 607	4.61 600	2.63 596	1.58 556	1.03 525	0.46 555	0.42 568	0.48 556	0.47 564	0.50 548	0.50 565
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 508	0.56 534	1.87 577	0.49 443	0.38 473	0.56 327	0.66 509	0.70 268	1.00 457	2.42 590	2.02 560	1.31 517	1.18 545	0.93 474	1.13 538	0.20 372	0.18 425	0.20 339	0.19 371	0.27 457	0.30 487

ccnet	0.82 501	0.57 536	0.75 474	0.54 503	0.59 554	1.09 515	0.66 509	1.38 544	0.94 432	1.12 518	1.44 521	1.29 514	0.92 510	0.95 483	1.24 543	0.49 561	0.42 568	0.50 561	0.47 564	0.51 549	0.46 553

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 534	0.57 536	1.51 568	0.67 552	0.50 531	2.57 584	1.66 600	1.20 491	1.43 549	1.38 546	1.57 535	1.33 525	0.92 510	1.64 561	0.88 493	0.37 538	0.39 563	0.46 550	0.60 578	0.41 527	0.40 535

WZ-Net	1.19 555	0.59 538	4.07 599	0.62 538	0.51 535	1.34 544	1.31 589	1.32 530	1.74 571	1.53 556	1.65 538	1.74 559	1.28 554	2.25 588	2.01 574	0.27 474	0.21 465	0.23 417	0.25 477	0.40 521	0.39 532

MFN_U_SF_RVC	1.09 546	0.59 538	1.97 579	0.67 552	0.44 510	1.93 575	0.60 493	1.85 582	1.36 541	1.61 560	1.54 533	1.95 568	1.37 557	1.64 561	1.73 561	0.40 545	0.37 557	0.45 547	0.48 566	0.44 533	0.44 547

RGC	0.79 496	0.59 538	0.71 456	0.65 546	0.65 560	0.92 480	0.58 488	1.29 524	1.05 479	1.07 507	1.45 524	1.47 543	1.03 530	1.21 524	0.88 493	0.32 512	0.30 528	0.48 556	0.40 546	0.37 514	0.37 523

STTRV1_RVC	0.82 501	0.59 538	1.16 532	0.67 552	0.81 568	1.11 517	0.63 501	1.30 527	1.11 498	0.98 473	1.33 499	1.08 479	0.95 519	1.26 530	0.87 489	0.55 571	0.25 498	0.43 543	0.39 543	0.58 563	0.40 535

ADCS	1.51 571	0.61 542	3.42 593	0.59 526	0.51 535	1.27 541	1.08 573	1.59 569	1.81 574	1.91 577	1.66 540	1.51 549	1.42 560	1.94 576	8.60 612	0.33 520	0.32 543	0.33 515	0.36 535	0.44 533	0.42 540

ELAS_RVC	1.60 574	0.61 542	1.01 517	0.70 559	0.56 548	2.00 577	1.89 607	1.96 584	2.65 592	3.33 606	3.26 587	3.03 586	3.41 606	2.49 592	2.09 576	0.52 565	0.45 576	0.50 561	0.48 566	0.54 556	0.52 567
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 576	0.61 542	0.95 508	0.68 556	0.55 545	3.01 598	1.55 598	2.39 591	2.33 588	3.64 608	3.89 599	2.75 583	2.90 600	2.15 584	2.27 583	0.52 565	0.45 576	0.50 561	0.48 566	0.54 556	0.52 567
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 553	0.62 545	2.40 585	0.57 520	0.55 545	1.41 549	1.34 590	1.18 485	1.24 523	1.49 550	1.42 515	1.39 534	1.20 549	1.55 552	4.82 602	0.29 491	0.28 518	0.29 495	0.34 531	0.38 518	0.42 540

DStereoSA	1.73 579	0.63 546	1.57 570	0.80 567	0.79 567	1.26 540	1.30 585	1.34 534	1.43 549	1.24 537	7.52 617	0.92 432	7.68 613	1.65 565	2.29 584	0.41 546	0.29 523	0.63 570	0.60 578	1.04 581	1.18 602

PASM	0.90 519	0.64 547	1.69 571	0.69 558	0.69 564	0.78 442	0.84 550	1.03 416	1.26 532	1.19 527	1.15 460	1.31 517	0.98 524	1.24 528	1.03 525	0.52 565	0.56 583	0.59 569	0.66 581	0.56 558	0.54 569

zh-mn7	1.08 545	0.65 548	4.00 598	0.52 486	0.38 473	1.16 528	0.62 500	1.15 470	1.77 572	1.74 568	2.31 564	1.17 503	0.91 505	2.10 581	1.77 565	0.24 444	0.21 465	0.22 396	0.22 436	0.25 439	0.28 471

SAMSARA	1.07 543	0.65 548	1.19 539	1.06 580	0.90 571	1.76 572	1.76 604	1.46 554	1.44 552	1.51 553	1.16 465	2.00 569	1.14 540	1.48 550	1.31 549	0.39 541	0.44 575	0.35 519	0.38 539	0.49 546	0.49 564

XQC	0.89 516	0.65 548	1.31 551	0.67 552	0.52 539	1.22 535	0.68 516	1.26 519	1.52 557	1.14 521	1.11 438	1.28 513	1.04 532	1.40 549	1.77 565	0.38 539	0.24 490	0.37 529	0.31 520	0.53 554	0.47 558

PVD	1.28 561	0.67 551	1.28 547	0.74 563	0.62 557	1.50 556	0.84 550	1.99 585	2.96 595	2.18 584	2.36 569	1.85 564	1.95 585	1.92 574	1.94 572	0.39 541	0.36 556	0.49 559	0.37 536	0.51 549	0.64 572

StereoAnything_RVC	0.21 24	0.68 552	0.39 192	0.28 5	0.15 2	0.23 28	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 64	0.30 15	0.18 1	0.16 237	0.09 25	0.12 32	0.08 1	0.16 242	0.09 4

DStereoO	0.96 525	0.70 553	0.72 461	0.62 538	0.45 514	0.74 425	0.92 560	1.09 440	1.29 537	1.19 527	1.23 479	0.99 449	1.71 576	1.29 534	0.99 519	2.01 607	0.35 553	0.77 574	0.30 512	1.42 587	0.38 529

GASNet	0.67 466	0.72 554	0.96 510	0.70 559	0.48 527	0.62 368	0.47 428	1.08 436	1.03 469	0.94 455	0.82 300	0.93 435	0.83 490	1.33 539	0.80 470	0.31 501	0.22 472	0.29 495	0.28 504	0.44 533	0.24 441

Wz-Net-SNSev	0.91 520	0.73 555	2.13 581	0.56 514	0.45 514	0.95 484	1.13 575	1.34 534	1.24 523	1.02 489	1.30 495	1.46 540	0.86 495	1.81 569	1.50 555	0.25 454	0.23 482	0.25 447	0.26 491	0.32 486	0.29 478

SQANet	0.82 501	0.74 556	0.67 436	1.13 581	0.98 579	1.11 517	0.47 428	1.07 432	0.83 360	0.91 440	1.05 419	1.03 464	0.74 455	1.01 488	0.64 435	0.61 573	0.24 490	1.03 583	0.35 534	1.18 585	0.58 571

zh-sn7	1.09 546	0.75 557	3.23 592	0.57 520	0.42 497	1.11 517	0.89 555	1.19 486	1.27 533	1.41 548	1.98 558	1.25 508	1.47 563	1.99 578	2.62 586	0.26 464	0.26 505	0.26 466	0.27 498	0.35 504	0.30 487

PSMNet-RUCA	0.76 487	0.75 557	1.08 525	1.01 577	0.90 571	0.69 406	0.50 447	1.11 449	1.03 469	0.78 347	1.11 438	0.80 389	0.72 449	0.88 450	0.63 432	0.53 569	0.27 514	0.76 573	0.46 557	0.66 568	0.47 558

GANetREF_RVC	0.80 497	0.75 557	0.86 497	0.66 549	0.42 497	1.15 525	0.98 564	1.14 466	1.19 514	1.01 486	1.02 405	1.10 487	0.90 504	1.15 513	0.76 463	0.48 559	0.39 563	0.57 566	0.38 539	0.63 566	0.46 553
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
UDGNet	0.48 346	0.77 560	0.50 343	0.48 428	0.31 408	0.41 236	0.34 255	0.70 268	0.92 419	0.65 261	0.60 206	0.58 259	0.43 272	0.63 299	0.41 317	0.32 512	0.15 353	0.66 571	0.19 371	0.36 509	0.21 408

LSM	4.74 610	0.77 560	10.16 609	0.70 559	56.56 635	1.02 498	1.00 568	1.24 513	1.62 568	2.04 579	2.34 567	1.33 525	1.17 544	1.38 548	1.09 532	0.33 520	0.49 579	0.39 534	0.46 557	0.51 549	10.09 624

EDNetEfficient	1.46 569	0.80 562	6.12 604	0.47 421	0.39 479	0.69 406	0.83 547	0.90 363	2.77 594	3.50 607	1.96 557	1.66 556	2.03 587	1.26 530	4.18 600	0.21 389	0.18 425	0.21 381	0.20 396	0.41 527	0.39 532

Consistency-Raft	1.01 531	0.81 563	1.24 544	0.84 568	0.97 577	0.81 453	0.84 550	1.30 527	1.59 564	1.05 500	1.68 543	1.12 491	0.91 505	0.92 468	1.11 533	0.65 574	0.74 591	0.79 576	0.90 592	1.06 583	0.79 580

AnonymousM	0.41 274	0.81 563	0.29 51	0.34 76	0.22 133	0.28 91	0.38 340	0.53 145	0.41 149	0.70 298	0.49 156	0.47 207	0.27 126	0.41 94	0.31 201	0.15 182	0.12 217	1.51 588	0.26 491	0.12 58	0.10 37

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 466	0.81 563	0.73 465	0.53 496	0.37 464	1.40 547	0.53 470	1.04 419	0.79 340	0.88 424	0.94 359	0.95 439	0.53 326	0.93 474	0.58 415	0.39 541	0.30 528	0.57 566	0.31 520	0.53 554	0.30 487

UDG	0.88 514	0.82 566	0.67 436	1.00 576	0.96 576	1.02 498	0.57 487	1.13 457	0.99 451	0.90 435	0.97 385	1.31 517	0.99 525	0.85 440	0.84 478	0.54 570	0.32 543	1.77 592	0.40 546	0.94 577	0.66 574

BEATNet-Init1	15.13 621	0.82 566	50.86 639	0.72 562	0.53 540	38.10 633	7.03 618	11.83 622	14.25 622	29.78 638	30.17 637	48.21 641	22.64 631	26.78 632	18.11 621	0.42 550	0.38 559	0.47 551	0.46 557	0.51 549	0.48 561

DStereoFS	1.87 582	0.85 568	1.03 518	0.75 566	0.62 557	2.04 578	0.65 506	1.74 580	1.55 560	1.52 555	1.90 554	2.36 577	12.92 619	3.85 605	1.74 562	0.44 551	0.31 537	0.82 578	0.46 557	0.84 573	1.10 596

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 562	0.87 569	1.76 575	0.86 569	0.56 548	4.29 605	1.79 605	1.50 559	1.98 578	1.61 560	1.85 552	1.84 562	1.41 559	1.89 572	1.36 550	0.48 559	0.40 565	0.56 565	0.57 576	0.69 569	0.48 561

anonymity	0.97 527	0.89 570	1.05 520	0.92 572	1.03 583	0.97 489	0.81 546	1.29 524	0.91 414	1.07 507	0.98 386	1.00 453	0.95 519	1.02 493	0.92 508	0.96 584	0.95 607	0.90 580	0.91 595	0.92 576	0.94 586

NVStereoNet_ROB	1.24 558	0.90 571	1.13 530	0.86 569	0.88 570	1.11 517	0.99 566	1.42 550	1.53 558	1.59 559	2.48 571	2.24 573	1.53 565	1.96 577	1.30 548	0.76 579	0.70 588	0.78 575	1.00 597	0.71 571	0.88 584
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	1.04 536	0.93 572	0.88 499	1.33 587	1.05 585	1.66 566	0.70 526	1.40 548	1.18 512	1.08 511	1.32 498	1.33 525	0.91 505	1.23 527	0.76 463	0.72 577	0.46 578	1.24 586	0.50 571	1.40 586	0.75 576

SPS-STEREO	1.25 559	0.93 572	1.06 521	1.04 579	1.03 583	1.41 549	0.91 559	1.51 562	1.19 514	2.09 581	1.83 550	1.94 567	1.39 558	1.62 558	1.39 553	0.97 586	0.94 606	0.90 580	0.89 591	0.96 579	0.96 589
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 564	0.94 574	1.25 545	0.96 573	1.00 581	1.52 558	1.02 569	1.34 534	1.21 518	2.64 593	2.65 579	2.44 578	1.56 568	1.64 561	1.26 545	0.97 586	0.95 607	0.90 580	0.90 592	0.94 577	0.96 589

RTS	1.98 585	0.96 575	11.36 611	0.65 546	0.57 551	2.77 589	1.40 593	1.39 545	2.26 583	1.89 574	2.56 574	1.32 522	1.25 551	5.20 609	4.05 598	0.31 501	0.22 472	0.29 495	0.29 510	0.40 521	0.37 523

RTSA	1.98 585	0.96 575	11.36 611	0.65 546	0.57 551	2.77 589	1.40 593	1.39 545	2.26 583	1.89 574	2.56 574	1.32 522	1.25 551	5.20 609	4.05 598	0.31 501	0.22 472	0.29 495	0.29 510	0.40 521	0.37 523

CC-Net-ROB	0.82 501	0.96 575	0.85 492	0.58 522	0.45 514	1.27 541	0.70 526	1.17 482	1.02 464	0.83 388	1.23 479	0.90 425	0.77 469	1.06 498	0.69 447	0.46 555	0.34 551	1.71 591	0.38 539	0.59 564	0.36 518

Ntro	1.09 546	0.97 578	0.91 506	1.44 588	1.19 587	1.69 569	0.80 545	1.35 538	1.25 529	1.00 481	1.29 492	1.31 517	0.97 523	1.26 530	0.84 478	0.84 581	0.43 573	1.36 587	0.50 571	1.56 588	0.78 578

MFMNet_re	1.14 549	0.97 578	1.19 539	0.99 574	0.95 575	1.25 539	1.22 581	1.39 545	1.55 560	1.69 567	1.67 542	1.21 504	1.53 565	1.12 511	0.99 519	0.87 583	0.75 595	0.79 576	0.75 585	0.90 574	0.94 586

AnyNet_C01	1.56 572	1.05 580	7.45 606	0.64 541	0.54 543	1.99 576	1.38 592	1.43 552	1.36 541	1.63 563	1.92 555	1.84 562	1.33 556	2.40 590	4.03 597	0.33 520	0.32 543	0.32 510	0.34 531	0.44 533	0.45 551

Wz-Net-TNSev	1.14 549	1.06 581	4.32 601	0.49 443	0.42 497	1.51 557	1.11 574	1.48 556	1.40 548	1.22 534	1.26 485	1.58 554	1.43 561	1.76 567	1.70 560	0.32 512	0.31 537	0.26 466	0.30 512	0.41 527	0.41 539

EDNetEfficientorigin	9.93 616	1.15 582	175.16 642	0.48 428	0.36 457	1.04 505	0.68 516	1.24 513	2.69 593	3.17 604	2.50 572	2.30 574	2.07 588	1.76 567	2.21 578	0.20 372	0.18 425	0.24 434	0.19 371	0.51 549	0.50 565

WAO-7	1.90 583	1.20 583	1.35 556	1.27 585	1.06 586	2.84 591	1.56 599	3.23 600	3.06 599	2.23 586	3.33 591	3.17 590	2.28 590	3.12 596	2.21 578	1.02 588	0.91 602	1.06 584	1.03 600	1.04 581	0.97 592

GCST	0.83 508	1.22 584	0.74 470	1.58 589	1.01 582	1.06 507	0.23 80	0.78 317	0.78 331	0.97 468	0.65 219	0.78 379	0.35 215	0.92 468	0.34 239	0.96 584	0.65 587	1.20 585	0.81 588	0.91 575	0.70 575

JetBlue	2.78 595	1.26 585	7.04 605	1.16 582	1.48 590	8.00 613	6.02 617	2.60 593	1.92 577	2.12 582	2.64 578	3.34 594	3.05 602	6.49 613	3.39 593	0.78 580	0.76 596	0.75 572	0.76 586	0.97 580	1.18 602

ACVNet_2	1.65 577	1.27 586	1.41 563	1.75 592	1.62 592	2.22 580	1.20 578	2.30 590	2.62 591	1.78 571	2.56 574	3.03 586	1.61 571	1.54 551	1.12 537	1.06 589	0.58 585	1.82 593	0.70 584	1.82 594	0.96 589

ACVNet-4b	1.35 564	1.31 587	1.10 526	1.90 597	1.59 591	1.92 574	0.77 540	1.52 565	1.62 568	1.05 500	1.60 537	2.11 571	0.94 516	1.64 561	0.77 467	1.30 595	0.35 553	2.03 599	0.67 582	1.88 598	0.84 581

ACVNet_1	1.46 569	1.33 588	1.12 529	1.91 598	1.62 592	1.83 573	0.98 564	2.00 586	1.85 576	1.39 547	1.53 532	2.32 575	1.53 565	1.34 541	1.11 533	1.30 595	0.50 580	2.06 601	0.58 577	1.93 600	0.95 588

Dean	1.98 585	1.36 589	1.36 560	2.12 600	1.81 600	2.74 586	1.36 591	3.37 604	3.80 606	2.08 580	3.32 590	3.21 591	1.82 579	1.71 566	1.67 559	1.27 592	0.77 597	1.99 595	0.90 592	1.86 595	1.03 594

LVE	2.12 591	1.44 590	1.36 560	1.99 599	1.78 598	2.75 587	1.79 605	2.82 594	3.95 607	1.90 576	4.33 605	3.52 597	1.81 578	2.24 587	1.74 562	1.74 604	0.87 600	2.06 601	1.13 603	1.91 599	1.35 607

MonStereo1	1.98 585	1.48 591	1.43 565	1.81 595	1.69 597	2.88 594	0.78 542	2.47 592	3.47 602	2.20 585	4.36 606	3.39 595	2.50 593	2.18 585	1.58 557	1.19 591	0.54 581	1.65 590	0.87 590	1.78 593	1.29 606

RainbowNet	1.35 564	1.49 592	1.19 539	1.88 596	1.45 589	1.48 555	1.07 572	1.61 572	1.55 560	1.20 532	1.59 536	1.54 550	1.13 539	1.34 541	0.97 515	1.36 598	0.70 588	1.82 593	0.79 587	1.71 591	1.07 595

WAO-6	2.04 589	1.50 593	1.16 532	1.70 591	1.67 596	2.69 585	1.44 596	3.06 597	3.63 605	1.98 578	3.27 588	3.54 598	2.07 588	2.36 589	2.22 580	1.31 597	0.91 602	2.04 600	1.22 607	1.73 592	1.27 605

coex-ft	6.43 613	1.51 594	87.33 641	0.49 443	0.38 473	1.34 544	1.21 580	1.16 477	8.09 613	12.12 622	2.79 581	2.77 584	3.31 603	1.16 515	3.15 590	0.24 444	0.23 482	0.27 479	0.24 468	0.45 537	0.37 523

WAO-8	2.92 596	1.55 595	1.35 556	1.79 593	1.63 594	5.23 607	1.22 581	4.58 611	12.56 619	2.84 598	4.07 603	4.83 603	2.72 598	3.49 600	2.25 581	1.27 592	0.91 602	1.99 595	1.15 605	1.86 595	1.15 598

Venus	2.92 596	1.55 595	1.35 556	1.79 593	1.63 594	5.23 607	1.22 581	4.58 611	12.56 619	2.84 598	4.06 602	4.83 603	2.72 598	3.49 600	2.25 581	1.27 592	0.91 602	1.99 595	1.15 605	1.86 595	1.15 598

IMH-64-1	1.86 580	1.62 597	1.16 532	2.20 601	1.89 601	2.33 581	1.30 585	2.89 595	2.29 586	1.66 564	2.80 582	2.49 579	1.61 571	2.10 581	1.78 567	1.60 600	0.74 591	2.43 605	1.02 598	2.12 601	1.17 600

IMH-64	1.86 580	1.62 597	1.16 532	2.20 601	1.89 601	2.33 581	1.30 585	2.89 595	2.29 586	1.66 564	2.80 582	2.49 579	1.61 571	2.10 581	1.78 567	1.60 600	0.74 591	2.43 605	1.02 598	2.12 601	1.17 600

IMH	2.04 589	1.62 597	1.20 542	2.20 601	1.89 601	2.91 597	1.30 585	3.11 598	3.03 597	1.81 572	3.35 592	3.03 586	1.90 582	2.48 591	1.80 569	1.66 603	0.77 597	2.45 607	1.04 601	2.15 603	1.19 604

PWCK	1.92 584	1.66 600	3.12 591	1.65 590	0.91 573	2.84 591	2.26 610	2.10 587	2.41 590	2.36 589	2.31 564	2.22 572	1.82 579	3.43 599	2.03 575	1.61 602	0.71 590	1.51 588	0.82 589	1.69 590	0.91 585

TorneroNet-64	3.44 599	1.86 601	1.42 564	2.58 609	2.28 607	6.87 610	1.68 601	4.70 613	12.03 616	2.31 588	5.59 614	8.25 615	2.55 595	3.97 606	2.73 587	1.81 605	0.74 591	2.57 609	1.07 602	2.35 605	1.44 608

TorneroNet	4.53 609	1.89 602	1.48 567	2.55 607	2.27 606	13.78 620	1.69 602	4.84 615	23.73 633	2.89 601	7.70 618	7.06 614	2.69 597	4.26 608	3.42 594	1.84 606	0.77 597	2.68 611	1.13 603	2.42 606	1.47 609

KSHMR	2.57 593	1.93 603	1.69 571	2.63 610	2.42 609	2.86 593	2.07 608	3.27 602	6.50 611	2.49 592	3.36 593	3.41 596	1.92 583	2.49 592	1.94 572	2.13 610	1.40 612	2.79 614	1.50 611	2.73 609	1.77 610

UNDER WATER-64	3.53 601	2.01 604	3.94 597	3.22 615	2.49 611	5.41 609	2.60 613	3.43 605	12.41 618	3.03 603	2.68 580	6.07 611	4.04 608	3.79 604	3.33 592	2.02 608	1.24 611	2.63 610	1.46 610	2.78 610	2.08 614

FADE		2.05 605		1.03 578	0.99 580			3.91 608	3.00 596	1.76 570		2.73 582		5.95 611		11.57 628	1.70 614	23.09 634	15.86 628	0.62 565	0.65 573

UNDER WATER	3.46 600	2.07 606	3.64 596	3.09 613	2.48 610	3.75 603	2.42 612	3.31 603	13.77 621	2.90 602	2.95 585	5.84 608	3.69 607	3.69 602	3.48 596	2.07 609	1.11 609	2.70 612	1.40 609	2.84 612	1.98 612

ktn	2.98 598	2.25 607	1.73 574	2.84 611	2.53 612	3.76 604	2.15 609	3.70 606	5.47 610	2.75 595	5.17 613	5.94 610	2.48 592	3.23 597	2.46 585	2.34 614	1.44 613	2.78 613	2.03 614	2.45 607	2.01 613

notaker	2.76 594	2.29 608	1.80 576	2.96 612	2.58 613	2.90 596	1.75 603	3.24 601	3.05 598	2.78 596	4.24 604	6.15 612	2.51 594	3.34 598	2.75 588	2.31 612	1.18 610	3.00 615	1.65 612	2.84 612	1.97 611

MADNet+	2.23 592	2.43 609	10.85 610	1.22 584	0.91 573	2.76 588	1.40 593	2.12 588	1.67 570	1.32 542	1.74 546	1.86 565	1.74 577	6.25 612	4.41 601	0.65 574	0.64 586	0.58 568	0.54 575	0.80 572	0.76 577

HanzoNet	6.76 614	2.45 610	4.22 600	3.19 614	2.94 615	3.62 602	2.28 611	4.79 614	7.20 612	14.00 626	13.19 624	17.49 626	22.30 630	13.25 622	6.19 607	4.20 618	1.93 615	3.10 616	2.56 616	3.35 614	2.88 618

DPSimNet_ROB	3.58 602	2.45 610	8.57 607	2.53 606	2.37 608	2.88 594	3.77 616	3.14 599	3.23 600	4.71 614	3.86 598	4.68 601	4.87 611	4.07 607	5.62 605	2.33 613	2.33 616	2.47 608	2.52 615	2.51 608	2.64 616

DDUNet	1.06 541	2.56 612	0.68 441	1.21 583	1.26 588	1.03 501	0.69 521	1.11 449	0.94 432	0.96 463	1.22 475	1.27 511	0.82 485	0.93 474	0.72 457	0.84 581	0.38 559	1.99 595	0.60 578	1.10 584	0.85 582

DispFullNet	1.60 574	2.63 613	2.75 589	2.56 608	1.79 599	1.24 538	0.47 428	1.37 543	1.45 553	1.87 573	1.50 528	1.55 551	2.46 591	2.04 580	1.04 528	0.59 572	0.18 425	2.32 604	0.68 583	2.29 604	1.14 597

MADNet++	4.03 604	2.70 614	3.44 595	3.72 617	3.44 616	4.44 606	3.52 615	3.95 609	3.61 604	4.46 610	4.98 611	4.10 599	4.58 610	7.00 615	5.89 606	3.74 616	3.67 619	3.27 617	2.71 617	3.70 617	3.66 619

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 427	3.08 615	2.43 587	0.31 25	0.18 39	0.29 103	0.20 32	0.37 43	0.32 77	0.28 67	0.24 35	0.18 14	0.18 24	0.31 19	0.22 36	1.09 590	0.08 2	0.17 218	0.16 261	0.14 143	0.97 592

test_for_model	0.82 501	3.60 616	0.39 192	2.35 604	2.07 604	0.39 217	0.28 152	0.42 78	0.45 177	0.71 305	0.31 85	0.30 84	0.27 126	0.34 44	0.25 99	0.34 526	0.11 159	0.13 68	0.09 10	3.49 616	0.18 334

JetRed	5.27 611	5.84 617	12.81 614	2.36 605	2.83 614	12.23 618	10.50 620	4.46 610	3.60 603	3.86 609	3.83 597	4.85 605	4.18 609	6.78 614	11.96 616	2.17 611	2.96 618	2.18 603	1.97 613	3.38 615	2.68 617

DPSMNet_ROB	12.08 619	8.00 618	21.00 618	8.97 621	16.79 621	10.67 614	30.89 627	9.02 619	15.17 624	6.51 617	15.41 628	9.04 617	14.85 621	9.27 619	21.67 625	4.58 620	8.57 624	5.09 623	9.29 625	5.90 620	10.95 625

DGTPSM_ROB	12.07 618	8.00 618	20.99 617	8.93 620	16.78 620	10.67 614	30.87 626	9.01 618	15.16 623	6.50 616	15.41 628	9.04 617	14.85 621	9.25 618	21.67 625	4.57 619	8.57 624	5.08 621	9.28 624	5.90 620	10.95 625

ASD4	9.96 617	8.86 620	17.78 615	7.17 618	9.80 617	16.08 621	28.92 625	9.77 620	8.20 614	7.02 619	7.08 616	8.47 616	9.57 616	11.17 621	20.26 622	4.12 617	4.14 620	5.57 624	4.74 620	5.53 618	4.90 621

TCMNet-wrong-test	8.97 615	10.42 621	8.74 608	19.56 623	17.61 622	12.53 619	9.01 619	13.59 623	2.18 582	4.64 612	5.11 612	14.63 622	11.09 618	7.19 616	9.73 613	5.56 623	0.89 601	3.77 618	3.11 618	10.34 623	9.80 623

USTest	12.99 620	14.18 622	20.00 616	16.24 622	14.97 619	20.80 623	31.95 628	16.20 626	10.91 615	8.79 621	9.48 620	13.94 621	10.50 617	16.11 623	21.44 624	3.17 615	4.82 621	5.08 621	5.36 622	8.81 622	7.13 622

Anonymous_1	33.25 628	18.26 623	23.92 620	20.54 624	21.28 625	25.59 625	35.94 629	22.01 634	15.57 625	13.33 623	13.49 625	18.08 627	15.29 623	20.36 624	24.60 627	16.28 632	8.84 626	66.59 639	118.00 641	155.73 644	11.23 627

DPSM_ROB	17.78 622	18.63 624	24.31 624	20.90 625	19.47 623	25.97 626	36.21 630	21.23 632	16.24 626	13.38 624	14.06 626	19.18 629	16.30 624	20.78 625	25.67 628	9.38 626	9.23 627	9.49 626	9.82 626	13.51 625	11.91 628

DPSM	17.78 622	18.63 624	24.31 624	20.90 625	19.47 623	25.97 626	36.21 630	21.23 632	16.24 626	13.38 624	14.06 626	19.18 629	16.30 624	20.78 625	25.67 628	9.38 626	9.23 627	9.49 626	9.82 626	13.51 625	11.91 628

xxxxx1	36.64 634	19.51 626	24.21 621	61.66 637	64.63 638	27.28 629	40.10 632	20.25 627	18.63 629	14.07 627	12.97 621	17.26 623	17.36 626	21.70 628	27.93 630	13.18 629	18.50 632	111.26 642	133.37 642	29.24 633	39.73 637

tt_ll	36.64 634	19.51 626	24.21 621	61.66 637	64.63 638	27.28 629	40.10 632	20.25 627	18.63 629	14.07 627	12.97 621	17.26 623	17.36 626	21.70 628	27.93 630	13.18 629	18.50 632	111.26 642	133.37 642	29.24 633	39.73 637

ff	36.64 634	19.51 626	24.21 621	61.66 637	64.63 638	27.28 629	40.10 632	20.25 627	18.63 629	14.07 627	12.97 621	17.26 623	17.36 626	21.70 628	27.93 630	13.18 629	18.50 632	111.26 642	133.37 642	29.24 633	39.73 637

PML	40.80 640	29.24 629	11.87 613	7.20 619	14.47 618	92.13 642	213.69 644	7.63 617	23.35 632	74.72 644	190.14 644	50.17 642	26.15 632	21.39 627	12.70 617	8.76 625	2.92 617	8.45 625	3.25 619	13.26 624	4.42 620

LRCNet_RVC	21.24 626	31.15 630	21.41 619	28.98 628	23.82 626	3.13 599	0.60 493	20.96 631	1.59 564	25.58 631	28.15 634	21.99 631	14.79 620	21.94 631	16.41 620	28.89 639	14.87 630	33.53 635	31.28 635	29.51 636	26.16 635

DLNR_Zeroshot_test	20.09 625	36.28 631	38.04 627	169.85 642	61.80 637	0.23 28	0.20 32	13.88 624	0.37 126	0.44 168	0.66 226	0.43 187	0.21 52	0.62 288	0.28 169	5.46 622	0.10 62	0.15 144	0.11 98	72.60 640	0.11 81

DLNR-FE	20.05 624	36.38 632	38.08 628	170.06 643	60.08 636	0.23 28	0.20 32	14.13 625	0.36 110	0.44 168	0.66 226	0.43 187	0.21 52	0.63 299	0.28 169	5.38 621	0.10 62	0.15 144	0.11 98	73.09 641	0.11 81

HaxPig	31.96 627	37.24 633	34.27 626	24.37 627	24.88 627	18.26 622	19.86 622	20.64 630	28.52 634	35.97 639	38.75 638	25.57 632	28.72 633	33.88 633	34.39 633	35.94 640	38.87 640	37.80 636	40.48 638	39.68 637	41.15 640

CasAABBNet	35.74 631	37.43 634	48.72 636	42.22 632	39.20 630	52.24 634	73.12 637	42.61 638	32.62 638	26.78 635	27.95 632	38.58 637	32.60 636	41.67 638	51.65 638	18.74 633	18.57 635	19.15 629	19.77 630	27.20 628	23.98 631

RAFT-FEzeroshot	35.73 629	37.45 635	48.67 634	42.23 633	39.22 631	52.25 635	73.13 638	42.62 639	32.59 635	26.71 632	27.70 630	38.57 635	32.57 634	41.68 639	51.67 639	18.75 634	18.58 636	19.15 629	19.78 631	27.21 629	23.98 631

RAFT-FE	35.73 629	37.45 635	48.67 634	42.23 633	39.22 631	52.25 635	73.13 638	42.62 639	32.59 635	26.71 632	27.70 630	38.57 635	32.57 634	41.68 639	51.67 639	18.75 634	18.58 636	19.15 629	19.78 631	27.21 629	23.98 631

Selective-RAFT-Error	35.84 633	37.49 637	48.83 638	42.26 635	39.24 634	52.30 638	73.09 636	42.66 641	32.61 637	26.80 636	28.30 635	38.84 640	33.51 639	41.68 639	51.59 636	18.82 637	18.58 636	19.17 632	19.80 633	27.28 631	24.05 634

FlowAnything	35.81 632	37.53 638	48.80 637	42.20 631	39.22 631	52.25 635	73.16 640	42.56 637	32.89 640	26.76 634	28.30 635	38.69 639	33.09 638	41.63 637	51.62 637	18.76 636	18.59 639	19.21 633	19.92 634	27.16 627	23.91 630

LSM0	38.95 639	37.60 639	48.58 633	43.57 636	91.06 641	52.57 639	72.57 635	43.17 642	32.63 639	26.97 637	27.97 633	38.65 638	32.94 637	41.86 642	51.78 641	18.89 638	18.41 631	19.13 628	19.63 629	27.29 632	33.77 636

AVERAGE_ROB	37.58 638	40.13 640	40.15 629	34.81 630	33.82 629	28.55 632	25.10 624	32.02 636	34.06 642	41.28 642	40.66 639	34.46 634	34.81 641	39.18 635	37.57 635	42.78 641	43.44 641	43.82 637	43.03 639	40.47 638	41.51 641

MEDIAN_ROB	37.38 637	40.85 641	40.60 630	32.31 629	31.85 628	27.20 628	24.55 623	29.10 635	33.19 641	42.09 643	41.76 640	33.35 633	34.39 640	39.78 636	37.07 634	43.64 642	44.10 642	44.12 638	43.40 640	41.51 639	42.76 642

RSGM-EC	74.81 641	63.03 642	41.60 631	97.74 640	92.11 642	74.93 640	114.81 641	53.77 643	38.96 643	39.88 640	48.98 641	90.73 643	64.81 642	139.63 643	128.53 642	93.27 643	53.96 643	95.12 640	38.31 636	81.45 642	44.63 643

acva	74.81 641	63.03 642	41.60 631	97.74 640	92.11 642	74.93 640	114.81 641	53.77 643	38.96 643	39.88 640	48.98 641	90.73 643	64.81 642	139.63 643	128.53 642	93.27 643	53.96 643	95.12 640	38.31 636	81.45 642	44.63 643

test_example2	176.61 643	205.14 644	198.86 643	188.60 644	190.98 644	152.67 643	170.61 643	94.86 645	123.55 645	178.88 645	179.48 643	158.94 645	141.34 644	192.61 645	198.96 644	203.76 645	236.37 645	164.13 645	173.55 645	218.58 645	160.41 645

ccccc	429.48 644	429.19 645	527.00 644	507.10 645	501.20 645	356.95 644	342.70 645	380.82 646	297.90 646	334.51 646	389.17 645	372.86 646	449.39 645	499.17 646	553.56 645	561.44 646	431.22 646	334.28 646	290.86 646	540.88 646	489.46 646

GS-Stereo							0.30 178	0.42 78	0.27 38	0.30 82	0.28 62	0.23 47	0.21 52	0.32 25	0.22 36	0.16 237	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 143	0.12 129

Low-res two-view benchmark