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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.75w_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

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

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

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

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

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

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

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	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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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_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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark