Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

BPD-Stereo	0.23 1	0.14 1	0.34 1	0.39 40	0.26 78	0.24 4	0.24 44	0.33 2	0.26 9	0.21 1	0.27 15	0.21 2	0.20 2	0.34 3	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.16 66	0.16 177	0.13 5	0.13 44

Pro-Stereo	0.31 36	0.16 2	0.34 1	0.39 40	0.29 149	0.63 227	0.21 19	0.35 3	0.28 13	0.34 39	0.25 7	0.23 5	0.13 1	1.58 369	0.26 23	0.13 23	0.11 32	0.18 134	0.17 203	0.13 5	0.12 14

dual_stereo	0.27 9	0.19 12	0.35 3	0.39 40	0.21 12	0.25 5	0.22 26	0.48 8	0.31 23	0.32 31	0.26 11	0.37 71	0.24 15	0.83 159	0.29 52	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

XX-TBD	0.46 145	0.70 533	0.35 3	0.79 518	0.25 68	0.58 194	0.26 62	0.69 70	1.27 439	0.76 198	1.00 242	0.45 98	0.33 64	0.47 28	0.37 160	0.19 215	0.15 257	0.15 32	0.11 10	0.17 112	0.14 79

LCMNet	0.28 14	0.18 3	0.36 5	0.37 16	0.24 47	0.31 19	0.20 12	0.57 28	0.57 118	0.28 11	0.32 29	0.33 57	0.29 37	0.54 47	0.30 63	0.14 38	0.13 138	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 19	0.36 5	0.37 16	0.22 24	0.35 30	0.18 2	0.45 7	0.21 2	0.26 6	0.23 5	0.34 61	0.20 2	0.77 136	0.23 2	0.16 72	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

FoundationStereo	0.24 2	0.21 38	0.36 5	0.38 31	0.22 24	0.32 22	0.22 26	0.39 4	0.23 6	0.30 22	0.25 7	0.30 43	0.33 64	0.34 3	0.26 23	0.16 72	0.12 64	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

BridgeDepth_RVC	0.26 4	0.19 12	0.37 8	0.33 1	0.19 3	0.47 97	0.19 7	0.54 17	0.27 12	0.30 22	0.29 21	0.26 20	0.32 59	0.43 13	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.13 1	0.11 10	0.15 52	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 4	0.19 12	0.37 8	0.37 16	0.24 47	0.34 24	0.20 12	0.49 10	0.31 23	0.29 17	0.26 11	0.40 82	0.26 25	0.45 18	0.27 34	0.13 23	0.12 64	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

HiDET	0.26 4	0.18 3	0.37 8	0.38 31	0.24 47	0.30 16	0.20 12	0.54 17	0.33 30	0.27 9	0.30 25	0.33 57	0.25 18	0.46 21	0.30 63	0.14 38	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

CSFM-Stereo	0.26 4	0.18 3	0.37 8	0.39 40	0.21 12	0.40 48	0.21 19	0.53 13	0.29 16	0.30 22	0.28 17	0.31 46	0.29 37	0.47 28	0.25 12	0.15 49	0.13 138	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

BridgeDepth	0.29 21	0.19 12	0.37 8	0.40 51	0.17 1	0.58 194	0.32 107	0.60 41	0.29 16	0.26 6	0.26 11	0.39 79	0.43 129	0.47 28	0.26 23	0.13 23	0.10 9	0.13 1	0.12 50	0.15 52	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
trnet	0.39 86	0.21 38	0.37 8	0.36 7	0.20 6	0.53 161	0.29 80	0.78 101	1.12 344	0.59 168	0.71 165	0.53 147	0.42 121	0.54 47	0.34 126	0.18 166	0.13 138	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.13 44

CAS	0.63 269	0.18 3	0.37 8	2.27 596	0.84 541	0.57 191	0.54 357	0.79 106	0.62 133	0.48 119	0.70 162	0.36 66	0.26 25	0.45 18	0.35 136	2.24 597	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 52	1.06 585

CES	0.48 159	0.20 19	0.37 8	0.39 40	1.39 586	0.55 178	0.35 138	0.98 193	0.66 160	0.44 93	0.66 145	0.35 64	0.27 29	0.56 56	0.33 111	0.15 49	0.13 138	0.15 32	0.10 2	0.19 194	1.46 592

MLG-Stereo_test1	0.27 9	0.19 12	0.38 16	0.40 51	0.24 47	0.38 40	0.20 12	0.59 32	0.19 1	0.24 3	0.17 1	0.33 57	0.27 29	0.90 185	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 66	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo	0.29 21	0.19 12	0.38 16	0.41 62	0.20 6	0.42 62	0.20 12	0.66 62	0.21 2	0.25 4	0.22 4	0.33 57	0.28 33	1.09 245	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 66	0.11 10	0.13 5	0.12 14

CREStereo++_RVC	0.47 153	0.21 38	0.38 16	0.45 121	0.38 315	0.45 84	0.25 50	0.75 91	1.29 448	0.80 211	1.21 346	0.47 109	0.37 96	0.53 43	0.44 225	0.16 72	0.11 32	0.15 32	0.80 581	0.18 150	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.52 177	0.20 19	0.38 16	0.41 62	0.19 3	0.96 398	0.34 129	1.17 272	1.25 428	0.81 215	0.90 214	0.63 199	0.50 191	1.45 342	0.42 212	0.14 38	0.12 64	0.17 97	0.11 10	0.18 150	0.11 2

CREStereo	0.39 86	0.21 38	0.38 16	0.34 3	0.22 24	0.53 161	0.29 80	0.77 97	1.11 340	0.58 160	0.71 165	0.51 134	0.41 115	0.54 47	0.34 126	0.18 166	0.13 138	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.14 79
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	0.46 145	0.21 38	0.38 16	0.37 16	0.23 31	0.71 285	0.27 69	0.74 88	1.04 303	0.64 178	0.70 162	0.55 157	0.47 160	0.86 173	0.35 136	1.00 580	0.13 138	0.15 32	0.10 2	0.15 52	0.13 44

MatchStereo	0.28 14	0.21 38	0.39 22	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 56	0.48 80	0.27 9	0.47 75	0.25 17	0.24 15	0.49 34	0.31 85	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 44

MonStereo	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 178	0.31 97	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.57 62	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 178	0.31 97	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.56 56	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

Monster-pub-mixall	0.30 26	0.19 12	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.28 12	0.18 2	0.58 30	0.34 36	0.36 48	0.34 31	0.26 20	0.20 2	1.40 335	0.24 5	0.15 49	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 44

S2M2_XL	0.24 2	0.24 105	0.39 22	0.34 3	0.24 47	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 17	0.40 46	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.26 23	0.20 256	0.18 350	0.18 134	0.16 177	0.18 150	0.14 79
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.37 16	0.31 200	0.45 84	0.21 19	0.59 32	0.40 51	0.31 25	0.43 60	0.26 20	0.21 5	0.43 13	0.25 12	0.13 23	0.12 64	0.16 66	0.13 81	0.12 1	0.12 14

MonSter	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 178	0.31 97	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.29 21	0.23 5	0.21 5	0.56 56	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

252Zero-FE	0.27 9	0.22 61	0.40 29	0.41 62	0.24 47	0.29 14	0.19 7	0.59 32	0.46 73	0.31 25	0.33 30	0.22 3	0.25 18	0.40 9	0.29 52	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

qwe	0.32 42	0.21 38	0.40 29	0.37 16	0.26 78	0.49 117	0.29 80	0.64 51	0.39 47	0.49 128	0.48 80	0.26 20	0.27 29	0.80 148	0.34 126	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 52	0.12 14

SGD-Stereo	0.32 42	0.20 19	0.40 29	0.38 31	0.19 3	0.43 73	0.22 26	0.64 51	0.33 30	0.42 82	0.34 31	0.27 26	0.35 82	1.15 260	0.30 63	0.20 256	0.10 9	0.15 32	0.13 81	0.17 112	0.13 44

DEFOM-Stereo	0.33 50	0.20 19	0.40 29	0.42 70	0.28 129	0.80 337	0.23 37	0.48 8	0.37 44	0.37 56	0.31 26	0.23 5	0.24 15	1.20 274	0.27 34	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.14 79

IGEV-Stereo++	0.30 26	0.20 19	0.40 29	0.46 132	0.30 174	0.33 23	0.22 26	0.75 91	0.45 67	0.32 31	0.41 49	0.32 49	0.48 174	0.38 5	0.27 34	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.13 44

LoS_RVC	0.42 110	0.26 159	0.40 29	0.44 107	0.82 539	0.51 148	0.44 267	0.64 51	0.41 55	0.44 93	0.78 184	0.44 90	0.47 160	0.56 56	0.36 148	0.13 23	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 573

Wavelet-MonSter	0.27 9	0.20 19	0.41 35	0.39 40	0.26 78	0.26 6	0.25 50	0.49 10	0.29 16	0.36 48	0.47 75	0.28 35	0.32 59	0.49 34	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

asd	0.30 26	0.21 38	0.41 35	0.39 40	0.24 47	0.47 97	0.30 90	0.69 70	0.30 20	0.41 75	0.39 44	0.28 35	0.33 64	0.62 85	0.27 34	0.13 23	0.09 1	0.14 5	0.12 50	0.14 29	0.12 14

4.5_new	0.29 21	0.25 133	0.41 35	0.36 7	0.23 31	0.52 152	0.36 154	0.56 24	0.34 36	0.45 101	0.42 51	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 81	0.16 80	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 21	0.25 133	0.41 35	0.36 7	0.23 31	0.52 152	0.36 154	0.56 24	0.34 36	0.45 101	0.42 51	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 81	0.16 80	0.12 14

monsters	0.34 55	0.20 19	0.41 35	0.39 40	0.36 279	0.34 24	0.27 69	0.66 62	0.43 60	0.47 111	0.40 46	0.22 3	0.23 13	1.33 307	0.25 12	0.13 23	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

111111	0.34 55	0.20 19	0.41 35	0.45 121	0.42 348	0.37 37	0.22 26	0.95 180	0.38 46	0.31 25	0.31 26	0.40 82	0.27 29	0.96 202	0.26 23	0.17 119	0.12 64	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.13 44

castereo++	0.38 80	0.23 83	0.41 35	0.43 78	0.31 200	0.97 402	0.22 26	0.86 139	0.58 120	0.32 31	0.44 64	0.51 134	0.39 107	0.93 195	0.24 5	0.17 119	0.11 32	0.17 97	0.12 50	0.14 29	0.14 79

GLC_STEREO	0.39 86	0.25 133	0.41 35	0.54 295	0.23 31	0.48 105	0.30 90	0.73 84	0.58 120	0.52 148	0.73 171	0.51 134	0.31 52	0.64 89	0.42 212	0.17 119	0.20 388	0.23 315	0.19 249	0.21 278	0.17 190

AnonymousM	0.59 249	1.11 570	0.41 35	0.44 107	0.32 222	0.43 73	0.47 302	1.05 225	0.64 142	0.98 259	0.63 137	0.67 212	0.43 129	0.59 66	0.41 199	0.20 256	0.15 257	1.84 594	0.84 583	0.14 29	0.13 44

gasm-f	0.34 55	0.22 61	0.42 44	0.43 78	0.31 200	0.39 44	0.44 267	0.74 88	0.33 30	0.34 39	0.64 140	0.32 49	0.46 150	0.55 53	0.28 47	0.21 289	0.12 64	0.17 97	0.12 50	0.18 150	0.14 79

asda	0.30 26	0.24 105	0.42 44	0.38 31	0.23 31	0.43 73	0.34 129	0.58 30	0.37 44	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 75	0.52 41	0.30 63	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.12 14

1w_stereo	0.34 55	0.20 19	0.42 44	0.43 78	0.26 78	0.47 97	0.54 357	0.59 32	0.50 88	0.41 75	0.66 145	0.25 17	0.44 139	0.62 85	0.33 111	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.12 14

MLG-Stereo_test3	0.28 14	0.18 3	0.42 44	0.40 51	0.23 31	0.47 97	0.19 7	0.61 43	0.29 16	0.35 43	0.21 2	0.35 64	0.21 5	0.60 78	0.25 12	0.15 49	0.11 32	0.16 66	0.11 10	0.13 5	0.13 44

GREAT-IGEV	0.32 42	0.20 19	0.42 44	0.37 16	0.29 149	0.36 35	0.28 75	0.56 24	0.58 120	0.28 11	0.50 91	0.29 37	0.29 37	0.84 164	0.27 34	0.14 38	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.17 112	0.14 79
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.40 98	0.67 525	0.42 44	0.64 426	0.29 149	0.48 105	0.25 50	0.85 137	0.44 65	0.38 64	0.36 36	0.30 43	0.70 292	1.15 260	0.29 52	0.16 72	0.11 32	0.16 66	0.11 10	0.18 150	0.12 14

NLSM3	0.36 67	0.21 38	0.43 50	0.45 121	0.36 279	0.43 73	0.32 107	0.69 70	0.58 120	0.41 75	0.68 152	0.39 79	0.43 129	0.60 78	0.35 136	0.14 38	0.12 64	0.19 163	0.17 203	0.16 80	0.13 44

GEAStereo	0.31 36	0.21 38	0.43 50	0.43 78	0.31 200	0.46 90	0.36 154	0.74 88	0.33 30	0.34 39	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.21 289	0.12 64	0.17 97	0.12 50	0.17 112	0.14 79

GSStereo	0.33 50	0.21 38	0.43 50	0.45 121	0.31 200	0.46 90	0.36 154	0.92 160	0.47 77	0.37 56	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.19 215	0.11 32	0.16 66	0.12 50	0.17 112	0.15 119

2.75w_new	0.31 36	0.23 83	0.43 50	0.35 5	0.23 31	0.42 62	0.42 235	0.54 17	0.35 40	0.47 111	0.43 60	0.24 11	0.30 45	0.66 101	0.33 111	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

IGEV-Stereo+	0.45 138	0.21 38	0.43 50	0.41 62	0.39 325	0.15 1	0.19 7	0.44 6	0.36 41	0.26 6	0.25 7	0.31 46	0.41 115	1.43 338	0.30 63	0.17 119	0.12 64	0.15 32	0.11 10	1.16 580	1.70 596

VMBase	0.38 80	0.23 83	0.44 55	0.36 7	0.22 24	0.39 44	0.34 129	0.70 75	0.86 225	0.43 88	0.69 157	0.60 187	0.33 64	0.73 122	0.35 136	0.17 119	0.14 196	0.15 32	0.12 50	0.17 112	0.17 190

4.25_new	0.30 26	0.26 159	0.44 55	0.38 31	0.26 78	0.49 117	0.40 214	0.59 32	0.31 23	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 75	0.46 21	0.31 85	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4.5w_new	0.30 26	0.26 159	0.44 55	0.38 31	0.26 78	0.49 117	0.40 214	0.59 32	0.31 23	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 75	0.46 21	0.31 85	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 26	0.26 159	0.44 55	0.38 31	0.26 78	0.49 117	0.40 214	0.59 32	0.32 28	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 75	0.46 21	0.31 85	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4w-stereo	0.30 26	0.24 105	0.44 55	0.37 16	0.23 31	0.46 90	0.27 69	0.63 49	0.31 23	0.41 75	0.44 64	0.27 26	0.36 92	0.59 66	0.30 63	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 50	0.13 5	0.12 14

3.75w	0.32 42	0.23 83	0.44 55	0.37 16	0.29 149	0.62 223	0.36 154	0.59 32	0.32 28	0.41 75	0.47 75	0.25 17	0.34 75	0.64 89	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 50	0.13 5	0.12 14

monsterstereo	0.34 55	0.20 19	0.44 55	0.45 121	0.35 265	0.27 11	0.29 80	0.53 13	0.51 97	0.44 93	0.61 132	0.26 20	0.25 18	1.19 272	0.27 34	0.13 23	0.11 32	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.10 1

LG-Stereo_L1	0.30 26	0.20 19	0.44 55	0.37 16	0.26 78	0.29 14	0.21 19	0.66 62	0.26 9	0.25 4	0.25 7	0.24 11	0.22 11	1.24 284	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 50	0.14 29	0.11 2

LG-G_1	0.31 36	0.20 19	0.44 55	0.42 70	0.20 6	0.64 231	0.18 2	0.70 75	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 66	0.35 82	0.87 176	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 66	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G	0.31 36	0.20 19	0.44 55	0.42 70	0.20 6	0.64 231	0.18 2	0.70 75	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 66	0.35 82	0.87 176	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 66	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LGtest1	0.27 9	0.21 38	0.44 55	0.41 62	0.21 12	0.42 62	0.19 7	0.56 24	0.26 9	0.29 17	0.24 6	0.29 37	0.29 37	0.55 53	0.25 12	0.18 166	0.12 64	0.16 66	0.12 50	0.14 29	0.13 44

AIO_test	0.35 65	0.22 61	0.44 55	0.43 78	0.27 104	0.57 191	0.44 267	0.79 106	0.41 55	0.32 31	0.47 75	0.46 102	0.30 45	0.69 105	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 66	0.13 81	0.15 52	0.12 14

LoS	0.40 98	0.21 38	0.44 55	0.37 16	0.22 24	0.50 131	0.40 214	1.00 199	0.94 257	0.48 119	0.66 145	0.48 115	0.40 112	0.60 78	0.37 160	0.18 166	0.14 196	0.16 66	0.11 10	0.14 29	0.14 79
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.44 129	0.21 38	0.44 55	0.41 62	0.21 12	0.65 247	0.26 62	0.79 106	0.83 220	0.93 243	0.98 236	0.51 134	0.46 150	0.54 47	0.35 136	0.18 166	0.24 454	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.26 397

WQFJA1++	1.55 529	0.22 61	0.45 69	0.38 31	0.28 129	0.38 40	0.20 12	0.62 46	0.28 13	0.38 64	0.39 44	0.34 61	0.39 107	0.64 89	0.27 34	0.19 215	0.12 64	0.16 66	0.12 50	25.04 632	0.14 79

3.25w_new	0.32 42	0.21 38	0.45 69	0.38 31	0.23 31	0.52 152	0.34 129	0.65 56	0.39 47	0.47 111	0.45 69	0.32 49	0.35 82	0.61 83	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 42	0.21 38	0.45 69	0.37 16	0.23 31	0.52 152	0.34 129	0.65 56	0.39 47	0.47 111	0.45 69	0.32 49	0.35 82	0.61 83	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.5w_stereo	0.33 50	0.25 133	0.45 69	0.37 16	0.24 47	0.54 169	0.35 138	0.66 62	0.36 41	0.43 88	0.44 64	0.29 37	0.34 75	0.77 136	0.39 182	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.13 44

2w_stereo	0.32 42	0.24 105	0.45 69	0.39 40	0.22 24	0.46 90	0.47 302	0.69 70	0.42 58	0.43 88	0.50 91	0.24 11	0.45 143	0.47 28	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.13 44

LG-Stereo_L2	0.29 21	0.20 19	0.45 69	0.37 16	0.25 68	0.26 6	0.20 12	0.78 101	0.28 13	0.28 11	0.26 11	0.24 11	0.26 25	0.91 186	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 50	0.14 29	0.11 2

S2M2_L	0.34 55	0.28 217	0.45 69	0.40 51	0.30 174	0.31 19	0.16 1	0.60 41	0.64 142	0.31 25	0.48 80	0.47 109	0.34 75	0.38 5	0.32 94	0.25 390	0.22 433	0.20 205	0.22 359	0.25 356	0.22 327
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.44 129	0.22 61	0.45 69	0.43 78	0.23 31	0.38 40	0.25 50	0.76 94	1.08 323	0.90 236	0.78 184	0.90 295	0.47 160	0.70 109	0.36 148	0.15 49	0.12 64	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.15 119

GIP-stereo	0.34 55	0.23 83	0.45 69	0.50 206	0.36 279	0.38 40	0.23 37	0.78 101	0.52 103	0.34 39	0.51 95	0.46 102	0.38 102	0.51 39	0.27 34	0.20 256	0.12 64	0.16 66	0.12 50	0.16 80	0.14 79

2.5w	0.31 36	0.23 83	0.46 78	0.39 40	0.24 47	0.42 62	0.39 201	0.61 43	0.30 20	0.37 56	0.53 104	0.24 11	0.25 18	0.77 136	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 50	0.14 29	0.12 14

castereo	0.41 106	0.22 61	0.46 78	0.44 107	0.30 174	0.61 214	0.56 383	0.97 189	0.80 211	0.38 64	0.69 157	0.45 98	0.69 287	0.51 39	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.12 14

tt45	0.45 138	0.23 83	0.46 78	0.45 121	0.33 243	0.79 328	0.32 107	0.78 101	0.41 55	0.51 145	0.44 64	0.49 124	0.37 96	2.14 444	0.34 126	0.16 72	0.13 138	0.19 163	0.16 177	0.17 112	0.18 216

DDF-Stereo	0.37 74	0.22 61	0.47 81	0.48 174	0.42 348	0.31 19	0.24 44	0.53 13	0.33 30	0.33 36	0.40 46	0.37 71	0.48 174	0.91 186	0.32 94	0.23 345	0.11 32	0.18 134	0.12 50	0.86 566	0.16 157

zero-FE	0.36 67	0.22 61	0.47 81	0.45 121	0.43 359	0.30 16	0.24 44	0.61 43	0.33 30	0.33 36	0.41 49	0.37 71	0.50 191	0.64 89	0.32 94	0.22 318	0.11 32	0.18 134	0.12 50	0.83 564	0.16 157

Any-RAFT	0.53 188	0.24 105	0.47 81	0.47 146	0.27 104	1.00 410	0.25 50	1.58 388	1.05 308	0.85 229	0.99 238	1.06 356	0.47 160	0.70 109	0.32 94	0.18 166	0.13 138	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.16 157

knoymous	0.51 175	0.29 252	0.47 81	0.43 78	0.30 174	0.55 178	0.55 375	1.02 206	0.77 202	0.98 259	0.85 202	0.94 311	0.56 226	0.85 169	0.45 240	0.20 256	0.14 196	0.26 393	0.14 111	0.23 328	0.23 347

water-stereo	0.39 86	0.20 19	0.48 85	0.44 107	0.27 104	0.50 131	0.26 62	0.92 160	0.51 97	0.53 149	0.78 184	0.55 157	0.49 185	0.42 12	0.42 212	0.16 72	0.15 257	0.17 97	0.15 135	0.16 80	0.15 119

2.25w	0.32 42	0.24 105	0.48 85	0.37 16	0.24 47	0.45 84	0.25 50	0.62 46	0.40 51	0.45 101	0.58 126	0.27 26	0.32 59	0.74 129	0.35 136	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 50	0.13 5	0.14 79

StereoAnything_RVC	0.45 138	1.43 586	0.48 85	0.35 5	0.20 6	0.26 6	0.21 19	0.43 5	0.22 4	0.22 2	0.21 2	0.19 1	0.36 92	1.27 291	0.22 1	0.21 289	0.11 32	0.14 5	0.10 2	2.37 594	0.11 2

IGEV-RUCA	0.37 74	0.23 83	0.48 85	0.49 194	0.36 279	0.60 208	0.23 37	0.64 51	0.49 83	0.39 73	0.49 88	0.44 90	0.31 52	0.85 169	0.30 63	0.24 362	0.13 138	0.16 66	0.12 50	0.20 233	0.19 257

Occ-G	0.42 110	0.21 38	0.48 85	0.41 62	0.26 78	0.42 62	0.62 417	0.77 97	0.49 83	0.43 88	0.66 145	1.02 346	0.46 150	0.78 141	0.41 199	0.16 72	0.13 138	0.18 134	0.13 81	0.16 80	0.16 157

CASnet	0.41 106	0.25 133	0.48 85	0.50 206	0.20 6	0.50 131	0.36 154	0.81 119	0.80 211	0.83 221	0.68 152	0.48 115	0.31 52	0.54 47	0.32 94	0.18 166	0.12 64	0.27 409	0.22 359	0.23 328	0.14 79
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.43 116	0.23 83	0.48 85	0.51 239	0.28 129	0.39 44	0.32 107	0.88 148	0.68 169	0.60 171	0.84 200	0.56 169	0.61 258	1.03 226	0.31 85	0.17 119	0.11 32	0.17 97	0.15 135	0.16 80	0.13 44

VIP-Stereo	0.35 65	0.22 61	0.49 92	0.40 51	0.43 359	0.82 348	0.22 26	0.59 32	0.45 67	0.31 25	0.53 104	0.37 71	0.31 52	0.83 159	0.27 34	0.17 119	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.12 14

DA	0.43 116	0.23 83	0.49 92	0.50 206	0.25 68	1.08 425	0.44 267	1.18 277	0.58 120	0.46 106	0.64 140	0.54 152	0.47 160	0.46 21	0.32 94	0.19 215	0.13 138	0.19 163	0.13 81	0.18 150	0.14 79

GGEV	0.43 116	0.23 83	0.49 92	0.50 206	0.25 68	1.08 425	0.44 267	1.18 277	0.58 120	0.46 106	0.64 140	0.54 152	0.47 160	0.46 21	0.32 94	0.19 215	0.13 138	0.19 163	0.13 81	0.18 150	0.14 79

AdaDepth	0.30 26	0.22 61	0.49 92	0.44 107	0.27 104	0.44 80	0.24 44	0.52 12	0.30 20	0.31 25	0.37 39	0.26 20	0.32 59	0.79 145	0.25 12	0.12 8	0.12 64	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.15 119

AIO_rvc	0.36 67	0.23 83	0.49 92	0.43 78	0.27 104	0.59 201	0.38 186	0.94 175	0.45 67	0.33 36	0.46 73	0.49 124	0.22 11	0.84 164	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 66	0.12 50	0.15 52	0.13 44

999	0.48 159	0.22 61	0.49 92	0.48 174	0.34 261	0.75 302	0.31 97	0.85 137	0.55 113	0.37 56	0.48 80	0.50 130	0.36 92	2.45 471	0.39 182	0.16 72	0.13 138	0.18 134	0.15 135	0.16 80	0.19 257

RSM	0.39 86	0.24 105	0.49 92	0.46 132	0.26 78	0.47 97	0.40 214	0.92 160	0.44 65	0.41 75	0.42 51	0.65 205	0.33 64	1.07 240	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.17 112	0.13 44

MoCha-V2	0.40 98	0.20 19	0.49 92	0.50 206	0.21 12	0.44 80	0.33 118	0.93 169	0.53 109	0.53 149	0.53 104	0.42 84	0.58 245	1.09 245	0.27 34	0.14 38	0.12 64	0.15 32	0.12 50	0.17 112	0.15 119

UCFNet_RVC	0.69 313	0.35 392	0.49 92	0.64 426	0.39 325	0.85 366	0.58 398	1.75 433	1.14 359	0.97 255	1.19 340	1.17 389	0.93 398	0.99 217	0.62 339	0.28 443	0.20 388	0.34 488	0.31 487	0.32 440	0.27 407

SMoEStereo_RVC	0.39 86	0.25 133	0.50 101	0.45 121	0.30 174	0.61 214	0.36 154	0.72 81	0.45 67	0.46 106	0.43 60	0.42 84	0.35 82	1.39 329	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.20 205	0.15 135	0.16 80	0.15 119

MyStereo07	0.48 159	0.29 252	0.50 101	0.55 319	0.45 376	0.59 201	0.79 468	1.05 225	0.51 97	0.48 119	0.53 104	0.43 87	0.55 220	1.30 298	0.34 126	0.17 119	0.16 296	0.24 335	0.20 285	0.23 328	0.20 289

ACVNet-DCA	0.56 229	0.31 308	0.50 101	0.54 295	0.26 78	1.18 448	0.51 332	1.42 339	0.78 206	0.58 160	0.79 190	0.48 115	0.88 376	1.46 344	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.25 374	0.15 135	0.22 302	0.21 309

xx1	0.67 307	0.31 308	0.50 101	0.54 295	0.26 78	1.18 448	0.51 332	0.93 169	3.05 590	0.58 160	0.79 190	0.95 320	0.77 317	1.46 344	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.24 335	0.23 382	0.22 302	0.21 309

1test111	0.54 204	0.31 308	0.50 101	0.54 295	0.26 78	1.18 448	0.51 332	1.42 339	0.78 206	0.58 160	0.79 190	0.48 115	0.88 376	0.88 178	0.59 324	0.20 256	0.12 64	0.25 374	0.15 135	0.22 302	0.21 309

cc1	0.64 281	0.31 308	0.50 101	0.54 295	0.26 78	1.18 448	0.51 332	0.93 169	3.05 590	0.58 160	0.79 190	0.48 115	0.88 376	1.46 344	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.25 374	0.15 135	0.19 194	0.19 257

Selective-IGEV	0.39 86	0.24 105	0.50 101	0.44 107	0.25 68	0.46 90	0.33 118	1.25 306	0.40 51	0.35 43	0.45 69	0.52 142	0.30 45	1.07 240	0.30 63	0.14 38	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.16 80	0.13 44

Zero-FE251	0.34 55	0.23 83	0.51 108	0.45 121	0.29 149	0.58 194	0.24 44	0.82 124	0.34 36	0.49 128	0.38 40	0.52 142	0.42 121	0.47 28	0.27 34	0.18 166	0.14 196	0.17 97	0.12 50	0.14 29	0.13 44

GASTEREO	0.40 98	0.25 133	0.51 108	0.48 174	0.25 68	0.65 247	0.36 154	0.81 119	0.49 83	0.51 145	0.82 197	0.30 43	0.66 282	0.62 85	0.28 47	0.19 215	0.12 64	0.16 66	0.14 111	0.16 80	0.14 79

fffft	0.38 80	0.23 83	0.51 108	0.44 107	0.32 222	0.43 73	0.48 314	0.76 94	0.36 41	0.44 93	0.34 31	0.38 78	0.31 52	1.31 299	0.32 94	0.14 38	0.11 32	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.16 157
1: 1. 1
ours_stereo	0.39 86	0.28 217	0.51 108	0.46 132	0.30 174	0.40 48	0.44 267	0.73 84	0.56 116	0.35 43	0.56 117	0.46 102	0.33 64	1.11 251	0.32 94	0.16 72	0.13 138	0.19 163	0.15 135	0.19 194	0.14 79

AIO-Stereo	0.37 74	0.25 133	0.51 108	0.47 146	0.23 31	0.45 84	0.39 201	1.07 240	0.52 103	0.41 75	0.48 80	0.52 142	0.25 18	0.72 117	0.30 63	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.16 80	0.13 44

RSM++	0.38 80	0.24 105	0.51 108	0.47 146	0.26 78	0.50 131	0.41 231	0.79 106	0.45 67	0.37 56	0.45 69	0.60 187	0.35 82	1.02 225	0.30 63	0.15 49	0.13 138	0.17 97	0.14 111	0.18 150	0.13 44

IGEV++	0.40 98	0.22 61	0.51 108	0.52 260	0.29 149	0.45 84	0.25 50	1.65 406	0.46 73	0.37 56	0.57 123	0.46 102	0.45 143	0.50 37	0.38 171	0.19 215	0.12 64	0.16 66	0.13 81	0.16 80	0.15 119

tt1	0.62 262	0.32 325	0.51 108	0.54 295	0.26 78	1.16 445	0.48 314	0.95 180	2.47 577	0.57 158	0.77 182	0.49 124	0.81 338	1.55 363	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.24 335	0.15 135	0.19 194	0.20 289

EGLCR-Stereo	0.37 74	0.22 61	0.51 108	0.43 78	0.26 78	0.44 80	0.22 26	0.99 195	0.48 80	0.42 82	0.42 51	0.67 212	0.29 37	0.86 173	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.19 163	0.17 203	0.17 112	0.15 119

WQFJX	0.51 175	0.27 192	0.52 117	0.46 132	0.87 550	0.75 302	0.39 201	1.29 313	0.77 202	0.53 149	0.52 98	0.55 157	0.55 220	0.95 201	0.60 332	0.17 119	0.19 368	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.18 216

MSCF	0.38 80	0.25 133	0.52 117	0.47 146	0.25 68	0.62 223	0.37 176	0.81 119	0.47 77	0.50 137	0.71 165	0.32 49	0.65 279	0.54 47	0.28 47	0.19 215	0.12 64	0.17 97	0.14 111	0.17 112	0.14 79

3w_stereo	0.33 50	0.25 133	0.52 117	0.40 51	0.21 12	0.53 161	0.54 357	0.65 56	0.46 73	0.44 93	0.48 80	0.23 5	0.45 143	0.46 21	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 50	0.15 52	0.15 119

HUF	0.36 67	0.23 83	0.52 117	0.40 51	0.22 24	0.54 169	0.47 302	0.82 124	0.43 60	0.36 48	0.43 60	0.50 130	0.42 121	0.64 89	0.29 52	0.17 119	0.12 64	0.16 66	0.12 50	0.15 52	0.14 79

mms	0.40 98	0.27 192	0.52 117	0.46 132	0.32 222	0.43 73	0.46 294	0.70 75	0.46 73	0.35 43	0.58 126	0.44 90	0.30 45	1.36 318	0.33 111	0.16 72	0.13 138	0.18 134	0.15 135	0.19 194	0.15 119

AEACV	0.37 74	0.24 105	0.52 117	0.47 146	0.51 418	0.37 37	0.38 186	0.65 56	0.53 109	0.42 82	0.56 117	0.46 102	0.60 249	0.53 43	0.30 63	0.16 72	0.13 138	0.18 134	0.15 135	0.17 112	0.14 79

LCNet	0.72 326	0.28 217	0.52 117	0.55 319	0.31 200	0.69 273	0.54 357	1.00 199	0.88 234	1.19 363	1.34 400	0.97 328	1.34 509	2.56 479	0.45 240	0.18 166	0.13 138	0.21 242	0.25 409	0.27 382	0.73 568

WQFJA1	0.48 159	0.27 192	0.53 124	0.46 132	0.85 544	0.79 328	0.39 201	1.11 257	0.75 188	0.50 137	0.52 98	0.53 147	0.50 191	0.71 113	0.65 348	0.17 119	0.21 412	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.16 157

NLMM	0.48 159	0.27 192	0.53 124	0.46 132	0.85 544	0.79 328	0.39 201	1.12 260	0.75 188	0.50 137	0.52 98	0.53 147	0.50 191	0.72 117	0.65 348	0.17 119	0.21 412	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.16 157

depthmonostereo	0.41 106	0.23 83	0.53 124	0.47 146	0.23 31	0.61 214	0.35 138	1.00 199	0.76 197	0.48 119	0.65 144	0.47 109	0.49 185	0.67 103	0.37 160	0.16 72	0.15 257	0.16 66	0.14 111	0.16 80	0.15 119

RAFT-Stereo-weight	0.47 153	0.24 105	0.53 124	0.48 174	0.27 104	0.60 208	0.35 138	1.02 206	1.07 317	0.99 262	0.78 184	0.76 236	0.28 33	0.76 133	0.36 148	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.15 135	0.16 80	0.15 119

anonymousdsp	0.43 116	0.27 192	0.53 124	0.44 107	0.32 222	0.50 131	0.42 235	0.89 149	0.51 97	0.49 128	0.53 104	0.47 109	0.47 160	1.33 307	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

PSM-AAD	0.79 377	0.27 192	0.53 124	0.55 319	0.28 129	0.77 317	1.24 548	0.99 195	0.91 246	1.66 521	1.57 471	0.81 252	2.19 574	1.65 381	0.44 225	0.19 215	0.14 196	0.38 510	0.32 495	0.21 278	0.70 565

Prome-Stereo	0.75 358	0.27 192	0.53 124	0.55 319	0.32 222	0.59 201	0.97 515	0.89 149	0.88 234	1.45 477	2.46 557	0.91 298	1.41 514	1.58 369	0.44 225	0.18 166	0.13 138	0.19 163	0.17 203	0.20 233	0.92 576

HSM-Net_RVC	0.87 415	0.29 252	0.53 124	0.53 279	0.30 174	1.15 443	0.55 375	3.57 596	1.28 444	1.53 494	1.74 502	1.68 500	0.93 398	1.49 350	0.77 391	0.22 318	0.17 327	0.19 163	0.18 224	0.20 233	0.19 257
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
WQFJX1	0.57 237	0.26 159	0.54 132	0.48 174	0.72 504	0.68 267	0.47 302	2.46 577	0.71 179	0.54 153	0.50 91	0.53 147	0.51 197	1.36 318	0.60 332	0.18 166	0.20 388	0.20 205	0.16 177	0.20 233	0.20 289

xyz-stereo-finetune	0.48 159	0.25 133	0.54 132	0.42 70	0.23 31	0.80 337	0.42 235	0.80 114	0.80 211	0.61 172	0.62 134	0.54 152	0.43 129	1.70 393	0.58 321	0.15 49	0.15 257	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.15 119

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 67	0.23 83	0.54 132	0.50 206	0.28 129	0.36 35	0.22 26	1.02 206	0.39 47	0.42 82	0.64 140	0.36 66	0.51 197	0.39 7	0.29 52	0.18 166	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.18 150	0.18 216

MM-Stereo_test3	0.50 173	0.24 105	0.54 132	0.54 295	0.74 512	0.49 117	0.53 351	1.09 248	1.05 308	0.62 175	0.95 223	0.61 192	0.42 121	0.77 136	0.38 171	0.20 256	0.17 327	0.20 205	0.16 177	0.18 150	0.18 216

HART	0.45 138	0.22 61	0.54 132	0.50 206	0.26 78	0.41 54	0.29 80	1.03 211	0.50 88	0.58 160	1.45 435	0.61 192	0.35 82	1.08 244	0.30 63	0.15 49	0.13 138	0.19 163	0.14 111	0.19 194	0.14 79

WCG-NET	0.42 110	0.21 38	0.54 132	0.40 51	0.25 68	0.47 97	0.32 107	0.73 84	1.15 371	0.76 198	0.73 171	0.58 178	0.45 143	0.60 78	0.34 126	0.15 49	0.11 32	0.16 66	0.14 111	0.15 52	0.13 44

IGEV-Stereo	0.43 116	0.27 192	0.54 132	0.45 121	0.32 222	0.50 131	0.42 235	0.90 156	0.51 97	0.49 128	0.53 104	0.47 109	0.47 160	1.32 303	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raft+_RVC	0.53 188	0.26 159	0.54 132	0.60 381	0.47 394	0.54 169	0.54 357	1.27 308	0.99 283	0.76 198	1.03 266	0.70 222	0.56 226	0.93 195	0.47 261	0.18 166	0.14 196	0.19 163	0.18 224	0.18 150	0.15 119

ACVNet	0.63 269	0.31 308	0.54 132	0.54 295	0.36 279	0.80 337	0.46 294	1.37 327	1.07 317	0.93 243	1.30 378	1.08 362	0.85 358	0.80 148	0.94 433	0.21 289	0.19 368	0.21 242	0.18 224	0.22 302	0.18 216

CFNet-ft	0.72 326	0.32 325	0.54 132	0.66 446	0.54 437	0.83 354	0.55 375	1.37 327	1.15 371	0.93 243	1.28 374	1.57 478	0.97 418	1.35 313	0.81 405	0.26 413	0.20 388	0.33 478	0.25 409	0.30 422	0.23 347

CFNet_RVC	0.72 326	0.32 325	0.54 132	0.66 446	0.54 437	0.83 354	0.55 375	1.37 327	1.15 371	0.93 243	1.28 374	1.57 478	0.97 418	1.35 313	0.81 405	0.26 413	0.20 388	0.33 478	0.25 409	0.30 422	0.23 347

DispViT+	0.33 50	0.30 272	0.55 143	0.43 78	0.36 279	0.42 62	0.25 50	0.64 51	0.55 113	0.36 48	0.31 26	0.29 37	0.26 25	0.53 43	0.41 199	0.24 362	0.16 296	0.16 66	0.13 81	0.20 233	0.14 79

NLSM1	0.49 167	0.25 133	0.55 143	0.48 174	1.08 566	0.83 354	0.31 97	0.83 129	0.66 160	0.51 145	0.76 179	0.47 109	0.48 174	0.98 212	0.55 310	0.18 166	0.19 368	0.21 242	0.18 224	0.20 233	0.15 119

NLCSM	0.52 177	0.28 217	0.55 143	0.52 260	0.74 512	0.72 287	0.46 294	0.96 187	0.65 157	0.63 176	0.51 95	0.48 115	0.61 258	1.32 303	0.70 364	0.19 215	0.20 388	0.21 242	0.18 224	0.22 302	0.20 289

DilatedVolume-Stereo	0.43 116	0.21 38	0.55 143	0.43 78	0.32 222	0.72 287	0.29 80	0.80 114	0.51 97	0.77 203	0.73 171	0.48 115	0.40 112	1.13 257	0.39 182	0.15 49	0.14 196	0.15 32	0.14 111	0.16 80	0.14 79

SCV	0.46 145	0.26 159	0.55 143	0.47 146	0.25 68	0.39 44	0.38 186	1.98 507	0.60 130	0.35 43	0.48 80	0.55 157	0.36 92	1.28 293	0.32 94	0.24 362	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.18 150	0.14 79

AIO-test1	0.56 229	0.25 133	0.55 143	0.64 426	0.78 527	0.80 337	0.36 154	1.18 277	1.34 469	0.57 158	0.88 210	0.61 192	0.50 191	1.12 255	0.35 136	0.17 119	0.17 327	0.22 275	0.24 395	0.18 150	0.23 347

WCG-NET（raft）	0.45 138	0.21 38	0.55 143	0.40 51	0.24 47	0.50 131	0.36 154	0.73 84	1.09 331	0.71 191	0.76 179	0.92 306	0.51 197	0.84 164	0.34 126	0.16 72	0.12 64	0.15 32	0.14 111	0.14 29	0.14 79

Hybrid-DGEV-03	0.65 289	0.26 159	0.56 150	0.53 279	0.36 279	0.73 292	0.39 201	0.89 149	1.15 371	1.73 527	2.52 560	0.84 273	0.56 226	0.97 210	0.44 225	0.18 166	0.12 64	0.22 275	0.19 249	0.17 112	0.14 79

MM-Stereo_test1	0.49 167	0.24 105	0.56 150	0.51 239	0.30 174	0.50 131	0.54 357	0.91 157	1.03 298	0.84 224	0.69 157	0.54 152	0.60 249	1.16 264	0.33 111	0.18 166	0.16 296	0.20 205	0.17 203	0.19 194	0.15 119

CAS++	0.47 153	0.31 308	0.56 150	0.47 146	0.32 222	0.42 62	0.28 75	1.76 439	0.72 181	0.71 191	0.72 169	0.37 71	0.28 33	0.69 105	0.33 111	0.27 429	0.22 433	0.26 393	0.21 330	0.29 412	0.19 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.43 116	0.27 192	0.56 150	0.44 107	0.33 243	0.50 131	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.49 128	0.53 104	0.44 90	0.48 174	1.38 324	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

IGEVStereo-DCA	0.46 145	0.28 217	0.56 150	0.43 78	0.33 243	0.49 117	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.47 111	0.48 80	0.48 115	0.46 150	2.03 433	0.30 63	0.19 215	0.14 196	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.18 216

ffff	0.43 116	0.27 192	0.56 150	0.44 107	0.33 243	0.50 131	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.49 128	0.53 104	0.44 90	0.48 174	1.38 324	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

11t	0.43 116	0.27 192	0.56 150	0.44 107	0.33 243	0.50 131	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.49 128	0.53 104	0.44 90	0.48 174	1.38 324	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

ccc-4	0.43 116	0.27 192	0.56 150	0.44 107	0.33 243	0.50 131	0.42 235	0.87 140	0.50 88	0.49 128	0.53 104	0.44 90	0.48 174	1.38 324	0.33 111	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.15 135	0.18 150	0.18 216

test_4	0.53 188	0.22 61	0.56 150	0.54 295	0.32 222	0.64 231	0.39 201	0.80 114	0.62 133	0.92 242	1.87 520	0.68 214	0.42 121	1.16 264	0.37 160	0.15 49	0.13 138	0.20 205	0.22 359	0.20 233	0.15 119

FTStereo	0.91 424	0.26 159	0.56 150	0.54 295	0.33 243	0.66 256	1.87 585	1.00 199	0.75 188	1.75 529	4.15 584	1.04 354	1.65 539	1.57 367	0.46 254	0.19 215	0.16 296	0.23 315	0.21 330	0.18 150	0.63 556

raftrobust	0.52 177	0.25 133	0.56 150	0.65 440	0.52 430	0.49 117	0.34 129	0.98 193	0.91 246	1.30 418	0.87 208	0.63 199	0.81 338	0.78 141	0.41 199	0.19 215	0.15 257	0.16 66	0.14 111	0.15 52	0.16 157

xyz-stereo-finetune2	0.58 244	0.27 192	0.57 161	0.40 51	0.24 47	1.09 431	0.32 107	0.79 106	0.53 109	0.65 180	1.07 277	0.58 178	0.80 334	2.47 476	0.80 403	0.16 72	0.15 257	0.21 242	0.17 203	0.16 80	0.17 190

fffy	0.42 110	0.27 192	0.57 161	0.46 132	0.29 149	0.48 105	0.35 138	0.91 157	0.55 113	0.40 74	0.58 126	0.55 157	0.41 115	1.26 288	0.36 148	0.15 49	0.13 138	0.19 163	0.16 177	0.18 150	0.14 79

Pointernet	0.37 74	0.20 19	0.57 161	0.43 78	0.28 129	0.51 148	0.27 69	0.93 169	0.61 131	0.47 111	0.63 137	0.49 124	0.38 102	0.49 34	0.33 111	0.17 119	0.13 138	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MSKI-zero shot	0.55 220	0.26 159	0.57 161	0.51 239	0.26 78	0.69 273	0.28 75	1.18 277	0.64 142	0.91 240	1.32 391	0.82 257	0.33 64	1.92 421	0.32 94	0.17 119	0.12 64	0.17 97	0.13 81	0.16 80	0.16 157

ICVP	0.63 269	0.33 348	0.57 161	0.61 396	0.40 335	0.80 337	0.58 398	1.61 397	0.89 237	0.90 236	1.24 354	0.88 286	0.73 302	0.72 117	0.88 422	0.29 454	0.21 412	0.22 275	0.21 330	0.24 343	0.27 407
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.79 377	0.35 392	0.57 161	0.58 356	0.42 348	0.96 398	0.46 294	1.47 354	1.33 466	1.19 363	1.22 348	1.81 515	0.98 425	1.66 385	0.94 433	0.33 482	0.28 484	0.34 488	0.27 438	0.35 456	0.31 448

gcap_with_dpt	0.44 129	0.26 159	0.58 167	0.50 206	0.44 368	0.47 97	0.40 214	1.14 265	0.62 133	0.65 180	0.80 195	0.57 172	0.48 174	0.56 56	0.41 199	0.18 166	0.13 138	0.17 97	0.14 111	0.17 112	0.16 157

U	9.45 617	0.21 38	0.58 167	0.47 146	53.11 641	61.27 646	0.24 44	0.70 75	0.52 103	0.36 48	0.28 17	0.29 37	0.35 82	0.33 2	0.26 23	0.19 215	0.11 32	60.50 644	8.88 627	0.17 112	0.13 44

MGS-Stereo	0.42 110	0.26 159	0.58 167	0.44 107	0.28 129	0.50 131	0.34 129	0.57 28	0.83 220	0.46 106	1.31 384	0.52 142	0.33 64	0.65 99	0.36 148	0.19 215	0.16 296	0.18 134	0.15 135	0.17 112	0.16 157

MaDis-Stereo	0.36 67	0.25 133	0.58 167	0.44 107	0.34 261	0.30 16	0.30 90	0.72 81	0.50 88	0.37 56	0.36 36	0.58 178	0.49 185	0.52 41	0.36 148	0.19 215	0.16 296	0.19 163	0.15 135	0.18 150	0.14 79

ProNet	0.43 116	0.28 217	0.58 167	0.43 78	0.30 174	0.56 186	0.52 343	1.00 199	0.58 120	0.44 93	0.49 88	0.43 87	0.43 129	1.28 293	0.36 148	0.15 49	0.13 138	0.19 163	0.16 177	0.17 112	0.16 157

RCA-Stereo	0.50 173	0.23 83	0.58 167	0.48 174	0.33 243	0.55 178	0.45 287	0.97 189	1.38 490	0.68 186	1.05 271	0.63 199	0.80 334	0.59 66	0.32 94	0.17 119	0.12 64	0.17 97	0.14 111	0.16 80	0.14 79

GrayStereo	0.82 391	0.26 159	0.58 167	0.63 417	0.37 298	0.76 309	1.86 584	1.11 257	0.87 230	1.99 552	1.89 522	1.08 362	1.82 555	1.39 329	0.48 266	0.19 215	0.14 196	0.19 163	0.21 330	0.18 150	0.39 491

test_for_model	0.46 145	0.22 61	0.59 174	0.40 51	0.29 149	0.42 62	0.32 107	1.08 246	0.76 197	0.50 137	0.58 126	0.43 87	0.35 82	2.09 439	0.30 63	0.16 72	0.12 64	0.18 134	0.14 111	0.15 52	0.13 44

UniTT-Stereo	0.36 67	0.23 83	0.59 174	0.48 174	0.36 279	0.40 48	0.32 107	0.53 13	0.49 83	0.54 153	0.55 114	0.36 66	0.31 52	0.58 65	0.51 286	0.20 256	0.15 257	0.17 97	0.15 135	0.19 194	0.15 119

GMM-Stereo	0.74 349	0.25 133	0.59 174	0.54 295	0.34 261	0.72 287	0.99 520	1.01 205	0.87 230	1.36 450	1.78 508	1.12 379	0.81 338	2.09 439	0.46 254	0.18 166	0.12 64	0.25 374	0.25 409	0.20 233	0.85 574

rafts_anoy	0.52 177	0.29 252	0.59 174	0.59 369	0.50 406	0.53 161	0.40 214	1.11 257	1.03 298	0.84 224	0.83 198	0.68 214	0.54 214	0.72 117	0.51 286	0.19 215	0.14 196	0.24 335	0.26 427	0.21 278	0.18 216

NLMM1	0.56 229	0.27 192	0.60 178	0.47 146	0.74 512	0.68 267	0.43 253	1.83 465	1.04 303	0.59 168	0.62 134	0.51 134	0.47 160	1.33 307	0.57 317	0.18 166	0.21 412	0.20 205	0.17 203	0.20 233	0.15 119

riskmin	0.56 229	0.27 192	0.60 178	0.43 78	0.31 200	0.83 354	0.42 235	1.14 265	1.04 303	0.73 197	0.75 177	1.11 378	1.01 437	0.81 154	0.51 286	0.20 256	0.14 196	0.24 335	0.15 135	0.24 343	0.25 373

RAFT+CT+SA	0.58 244	0.29 252	0.60 178	0.66 446	0.37 298	0.42 62	0.55 375	1.27 308	1.03 298	0.70 189	1.22 348	0.60 187	0.70 292	1.64 380	0.41 199	0.18 166	0.13 138	0.22 275	0.22 359	0.21 278	0.18 216

SGM-Forest	1.24 498	0.38 416	0.60 178	0.52 260	0.37 298	1.56 504	1.30 554	1.65 406	1.36 482	2.11 559	1.79 509	1.63 491	0.93 398	7.48 596	0.95 437	0.36 503	0.37 538	0.39 516	0.34 511	0.37 467	0.32 455
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FlowAnything_test	0.39 86	0.26 159	0.61 182	0.59 369	0.33 243	0.62 223	0.36 154	0.62 46	0.40 51	0.45 101	0.36 36	0.45 98	0.37 96	0.53 43	0.48 266	0.24 362	0.18 350	0.28 424	0.33 505	0.21 278	0.19 257

tg	0.52 177	0.24 105	0.61 182	0.49 194	0.30 174	0.90 373	0.29 80	1.07 240	0.83 220	0.83 221	1.02 256	0.62 196	0.43 129	1.35 313	0.41 199	0.17 119	0.12 64	0.22 275	0.20 285	0.17 112	0.15 119

x	0.54 204	0.31 308	0.61 182	0.47 146	0.30 174	0.67 260	0.47 302	1.53 376	0.79 210	0.81 215	0.83 198	0.78 242	0.70 292	0.70 109	0.62 339	0.21 289	0.19 368	0.22 275	0.19 249	0.21 278	0.20 289

cross-raft	0.54 204	0.25 133	0.61 182	0.52 260	0.29 149	0.68 267	0.37 176	1.46 352	0.76 197	1.01 272	1.06 273	1.28 420	0.46 150	0.71 113	0.35 136	0.15 49	0.12 64	0.18 134	0.16 177	0.19 194	0.14 79

PSMNet-RSSM	0.72 326	0.30 272	0.61 182	0.63 417	0.42 348	0.73 292	0.56 383	1.92 492	1.10 338	1.09 295	1.37 409	1.22 398	0.98 425	1.28 293	0.72 373	0.27 429	0.19 368	0.27 409	0.29 471	0.24 343	0.24 361

SGM_RVC	1.68 543	0.36 402	0.61 182	0.59 369	0.29 149	2.25 558	1.18 544	2.38 571	1.68 538	3.60 597	2.67 564	3.69 586	2.42 581	8.13 603	1.90 541	0.31 466	0.31 505	0.30 448	0.28 459	0.30 422	0.29 425
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PSMNet-ADL	0.72 326	0.35 392	0.62 188	0.69 474	0.46 388	1.14 437	0.44 267	1.37 327	1.01 291	0.83 221	1.17 331	1.33 431	0.96 415	1.43 338	0.95 437	0.33 482	0.22 433	0.21 242	0.23 382	0.27 382	0.29 425

KYRaft	0.75 358	0.28 217	0.62 188	0.56 333	0.29 149	0.67 260	0.86 488	0.94 175	0.84 223	1.62 516	2.21 544	1.16 388	1.02 443	1.57 367	0.40 190	0.20 256	0.13 138	0.22 275	0.28 459	0.20 233	1.02 580

NOSS_ROB	1.26 501	0.46 454	0.62 188	0.56 333	0.38 315	1.06 422	0.78 465	1.73 425	1.40 500	1.01 272	1.43 427	1.10 374	0.75 306	10.62 621	0.65 348	0.45 536	0.43 554	0.48 540	0.45 542	0.44 504	0.41 497

AIO-test2	0.57 237	0.28 217	0.63 191	0.61 396	0.58 458	0.79 328	0.51 332	1.18 277	1.40 500	0.63 176	1.15 323	0.51 134	0.43 129	1.09 245	0.35 136	0.21 289	0.17 327	0.26 393	0.30 480	0.20 233	0.19 257

HHNet	0.62 262	0.26 159	0.63 191	0.43 78	0.45 376	0.50 131	0.58 398	1.07 240	1.01 291	1.25 394	2.23 545	0.70 222	0.61 258	1.07 240	0.47 261	0.20 256	0.13 138	0.23 315	0.19 249	0.19 194	0.30 438

FENet	0.60 252	0.28 217	0.63 191	0.54 295	0.33 243	0.83 354	0.38 186	1.27 308	1.07 317	1.00 267	0.86 204	0.99 336	0.85 358	0.96 202	0.68 360	0.22 318	0.15 257	0.23 315	0.20 285	0.22 302	0.23 347

GANet-RSSM	0.72 326	0.28 217	0.63 191	0.64 426	0.58 458	0.80 337	0.58 398	1.89 482	1.08 323	1.04 283	1.25 358	1.15 387	1.04 447	1.49 350	0.62 339	0.25 390	0.19 368	0.22 275	0.22 359	0.22 302	0.21 309

R-Stereo Train	0.57 237	0.26 159	0.63 191	0.54 295	0.36 279	0.69 273	0.54 357	1.22 298	0.72 181	1.61 512	1.50 452	0.75 232	0.53 209	0.64 89	0.44 225	0.18 166	0.15 257	0.17 97	0.15 135	0.17 112	0.17 190

RAFT-Stereo	0.57 237	0.26 159	0.63 191	0.54 295	0.36 279	0.69 273	0.54 357	1.22 298	0.72 181	1.61 512	1.50 452	0.75 232	0.53 209	0.64 89	0.44 225	0.18 166	0.15 257	0.17 97	0.15 135	0.17 112	0.17 190
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CBMV_ROB	0.90 421	0.44 445	0.63 191	0.51 239	0.37 298	1.25 462	0.49 324	1.77 443	1.27 439	1.41 468	2.00 531	1.33 431	1.08 459	2.17 447	0.76 385	0.43 530	0.42 553	0.47 538	0.44 540	0.41 487	0.36 477

rvit_stereo_0081	0.44 129	0.33 348	0.64 198	0.54 295	0.35 265	0.41 54	0.44 267	0.66 62	0.95 259	0.48 119	0.52 98	0.50 130	0.46 150	0.82 157	0.44 225	0.25 390	0.20 388	0.22 275	0.19 249	0.25 356	0.17 190

GCAP-BAT	0.49 167	0.31 308	0.64 198	0.41 62	0.46 388	0.70 280	0.35 138	0.77 97	0.64 142	0.86 231	1.00 242	0.77 238	0.37 96	1.18 270	0.36 148	0.18 166	0.14 196	0.18 134	0.13 81	0.17 112	0.15 119

rvit_stereo_0082	0.44 129	0.33 348	0.64 198	0.54 295	0.35 265	0.41 54	0.44 267	0.66 62	0.95 259	0.48 119	0.52 98	0.50 130	0.46 150	0.82 157	0.44 225	0.25 390	0.20 388	0.22 275	0.19 249	0.25 356	0.17 190

RAFT-Test	0.54 204	0.25 133	0.64 198	0.47 146	0.30 174	0.97 402	0.27 69	1.24 304	0.81 214	0.96 252	1.12 306	1.28 420	0.48 174	0.71 113	0.36 148	0.17 119	0.13 138	0.17 97	0.14 111	0.16 80	0.16 157

raft_robust	0.68 311	0.30 272	0.64 198	0.52 260	0.26 78	0.54 169	0.35 138	1.33 316	1.24 425	1.16 345	1.07 277	0.60 187	0.54 214	3.58 515	0.37 160	0.18 166	0.14 196	0.20 205	0.22 359	0.20 233	0.16 157

iRaftStereo_RVC	0.47 153	0.26 159	0.64 198	0.50 206	0.29 149	0.53 161	0.33 118	1.05 225	0.77 202	0.84 224	1.00 242	0.55 157	0.37 96	0.81 154	0.40 190	0.17 119	0.12 64	0.22 275	0.20 285	0.19 194	0.15 119

AFF-stereo	0.58 244	0.25 133	0.64 198	0.46 132	0.29 149	0.34 24	0.38 186	1.15 268	1.14 359	1.17 354	1.60 476	1.10 374	0.71 297	0.97 210	0.43 222	0.13 23	0.11 32	0.19 163	0.19 249	0.17 112	0.14 79

FSD	0.54 204	0.52 480	0.65 205	0.62 407	0.50 406	0.54 169	0.58 398	0.65 56	0.53 109	0.54 153	0.52 98	0.56 169	0.52 203	0.57 62	0.55 310	0.51 549	0.47 566	0.50 543	0.49 552	0.50 524	0.49 527

SCV_C0	0.43 116	0.26 159	0.65 205	0.43 78	0.29 149	0.47 97	0.31 97	1.34 321	0.73 185	0.38 64	0.49 88	0.54 152	0.29 37	1.24 284	0.30 63	0.17 119	0.13 138	0.16 66	0.13 81	0.20 233	0.15 119

GCAPDPT-zeroshot4090	0.39 86	0.22 61	0.65 205	0.43 78	0.35 265	0.34 24	0.37 176	0.83 129	0.67 162	0.48 119	0.56 117	0.55 157	0.38 102	0.74 129	0.31 85	0.17 119	0.13 138	0.18 134	0.14 111	0.15 52	0.15 119

testlalala	0.39 86	0.22 61	0.65 205	0.43 78	0.35 265	0.34 24	0.37 176	0.83 129	0.67 162	0.48 119	0.56 117	0.55 157	0.38 102	0.74 129	0.31 85	0.17 119	0.13 138	0.18 134	0.14 111	0.15 52	0.15 119

GCAPDPT-zeroshot	0.39 86	0.22 61	0.65 205	0.43 78	0.35 265	0.34 24	0.37 176	0.83 129	0.67 162	0.48 119	0.56 117	0.55 157	0.38 102	0.74 129	0.31 85	0.17 119	0.13 138	0.18 134	0.14 111	0.15 52	0.15 119

GMOStereo	0.53 188	0.26 159	0.65 205	0.50 206	0.29 149	0.52 152	0.43 253	0.89 149	0.96 264	1.41 468	1.14 315	0.85 274	0.56 226	0.59 66	0.38 171	0.16 72	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.20 233	0.15 119

error version	0.53 188	0.26 159	0.65 205	0.50 206	0.29 149	0.52 152	0.43 253	0.89 149	0.96 264	1.41 468	1.14 315	0.85 274	0.56 226	0.59 66	0.38 171	0.16 72	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.20 233	0.15 119

test-v	0.53 188	0.26 159	0.65 205	0.50 206	0.29 149	0.52 152	0.43 253	0.89 149	0.96 264	1.41 468	1.14 315	0.85 274	0.56 226	0.59 66	0.38 171	0.16 72	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.20 233	0.15 119

test-2	0.53 188	0.26 159	0.65 205	0.50 206	0.29 149	0.52 152	0.43 253	0.89 149	0.96 264	1.41 468	1.14 315	0.85 274	0.56 226	0.59 66	0.38 171	0.16 72	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.20 233	0.15 119

test_xeample	1.45 522	0.28 217	0.65 205	0.51 239	0.28 129	0.94 389	0.59 407	2.14 536	1.29 448	1.24 389	1.51 454	0.88 286	0.86 366	1.46 344	15.10 619	0.22 318	0.20 388	0.22 275	0.20 285	0.22 302	0.22 327

HSM	1.19 496	0.32 325	0.65 205	0.57 350	0.38 315	1.23 459	0.59 407	2.25 557	1.19 399	1.30 418	1.25 358	1.94 532	1.03 445	9.32 610	0.71 370	0.22 318	0.16 296	0.20 205	0.16 177	0.21 278	0.21 309

RAStereo	0.34 55	0.21 38	0.66 216	0.47 146	0.27 104	0.26 6	0.29 80	0.69 70	0.63 137	0.32 31	0.42 51	0.45 98	0.31 52	0.45 18	0.34 126	0.17 119	0.15 257	0.19 163	0.15 135	0.18 150	0.13 44

H2IRNET	0.56 229	0.26 159	0.66 216	0.47 146	0.35 265	0.41 54	0.26 62	0.92 160	1.17 384	0.61 172	1.28 374	1.08 362	0.86 366	0.99 217	0.63 343	0.19 215	0.16 296	0.22 275	0.25 409	0.21 278	0.18 216

RAFT-345	0.84 402	0.25 133	0.66 216	0.50 206	0.27 104	0.54 169	0.42 235	0.83 129	1.11 340	1.32 432	2.34 550	0.86 278	0.54 214	5.72 559	0.47 261	0.18 166	0.13 138	0.22 275	0.17 203	0.17 112	0.16 157

RALCasStereoNet	0.54 204	0.30 272	0.66 216	0.59 369	0.51 418	0.61 214	0.52 343	0.94 175	0.93 254	0.70 189	1.01 248	0.78 242	0.44 139	1.33 307	0.47 261	0.20 256	0.16 296	0.18 134	0.16 177	0.20 233	0.19 257

CBMV	0.95 433	0.44 445	0.66 216	0.53 279	0.35 265	1.53 501	1.63 575	1.69 416	1.42 509	2.00 555	1.60 476	1.43 448	1.17 475	1.59 372	0.99 446	0.34 492	0.34 520	0.39 516	0.33 505	0.33 449	0.32 455
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MM-Stereo_test2	0.43 116	0.24 105	0.67 221	0.51 239	0.32 222	0.55 178	0.45 287	0.97 189	0.77 202	0.59 168	0.51 95	0.49 124	0.42 121	0.80 148	0.30 63	0.15 49	0.13 138	0.18 134	0.14 111	0.19 194	0.14 79

AE-Stereo	0.49 167	0.27 192	0.67 221	0.60 381	0.39 325	0.67 260	0.46 294	1.18 277	1.09 331	0.47 111	0.75 177	0.69 219	0.47 160	0.59 66	0.40 190	0.16 72	0.15 257	0.21 242	0.20 285	0.19 194	0.15 119

RAFT-RH_RVC	1.03 463	0.24 105	0.67 221	0.49 194	0.28 129	0.81 346	0.33 118	0.83 129	1.08 323	2.05 556	4.65 591	1.04 354	0.57 236	5.98 567	0.50 281	0.18 166	0.13 138	0.26 393	0.20 285	0.16 80	0.17 190

222	1.61 537	0.29 252	0.67 221	0.56 333	0.29 149	1.06 422	0.42 235	2.17 547	1.31 458	1.31 428	1.52 455	0.92 306	0.94 403	1.76 406	17.65 623	0.24 362	0.20 388	0.21 242	0.19 249	0.22 302	0.23 347

HI	0.64 281	0.32 325	0.68 225	0.47 146	0.51 418	0.41 54	0.36 154	1.04 217	0.75 188	1.31 428	1.43 427	1.62 486	1.12 467	0.94 198	0.88 422	0.15 49	0.12 64	0.20 205	0.20 285	0.20 233	0.18 216

CoSv	0.64 281	0.32 325	0.68 225	0.47 146	0.51 418	0.41 54	0.36 154	1.04 217	0.75 188	1.31 428	1.43 427	1.62 486	1.12 467	0.94 198	0.88 422	0.15 49	0.12 64	0.20 205	0.20 285	0.20 233	0.18 216

11t1	0.52 177	0.28 217	0.68 225	0.51 239	0.28 129	0.83 354	0.39 201	1.22 298	0.63 137	0.84 224	0.74 175	0.68 214	0.68 284	0.91 186	0.57 317	0.21 289	0.18 350	0.19 163	0.16 177	0.20 233	0.21 309

GCAP-Stereo	0.40 98	0.28 217	0.68 225	0.47 146	0.25 68	0.53 161	0.32 107	0.82 124	0.58 120	0.65 180	0.69 157	0.58 178	0.42 121	0.47 28	0.29 52	0.17 119	0.14 196	0.17 97	0.13 81	0.17 112	0.14 79

BUS	0.74 349	0.32 325	0.68 225	0.54 295	0.44 368	2.34 563	0.42 235	2.16 541	0.98 276	1.20 367	1.11 299	1.03 350	0.62 264	0.91 186	0.70 364	0.24 362	0.17 327	0.25 374	0.22 359	0.22 302	0.22 327

BSDual-CNN	0.71 324	0.32 325	0.68 225	0.54 295	0.44 368	1.27 464	0.65 426	2.16 541	0.98 276	1.20 367	1.11 299	1.12 379	0.74 304	0.91 186	0.66 353	0.24 362	0.17 327	0.25 374	0.22 359	0.22 302	0.22 327

psmg	0.72 326	0.32 325	0.68 225	0.50 206	0.44 368	1.48 496	0.75 457	1.94 498	0.98 276	1.21 371	1.33 393	1.12 379	0.74 304	0.91 186	0.66 353	0.24 362	0.19 368	0.25 374	0.25 409	0.23 328	0.22 327

test-3	0.54 204	0.22 61	0.68 225	0.47 146	0.27 104	0.58 194	0.35 138	0.92 160	1.00 288	1.32 432	0.69 157	0.87 282	0.45 143	1.68 391	0.37 160	0.16 72	0.11 32	0.20 205	0.16 177	0.17 112	0.13 44

test_1	0.54 204	0.22 61	0.68 225	0.47 146	0.27 104	0.58 194	0.35 138	0.92 160	1.00 288	1.28 403	0.68 152	0.87 282	0.45 143	1.67 386	0.37 160	0.16 72	0.11 32	0.20 205	0.16 177	0.17 112	0.13 44

xxxx	1.51 526	0.28 217	0.68 225	0.54 295	0.28 129	1.16 445	0.44 267	2.19 550	1.29 448	1.09 295	1.36 407	1.22 398	0.85 358	1.79 409	15.70 622	0.24 362	0.21 412	0.21 242	0.20 285	0.22 302	0.23 347

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 204	0.25 133	0.68 225	0.43 78	0.24 47	0.40 48	0.34 129	1.04 217	1.09 331	1.32 432	1.60 476	0.80 248	0.68 284	0.67 103	0.39 182	0.13 23	0.10 9	0.18 134	0.17 203	0.17 112	0.13 44

Gwc-CoAtRS	0.52 177	0.24 105	0.68 225	0.48 174	0.29 149	0.64 231	0.25 50	1.16 270	1.08 323	1.01 272	1.00 242	1.12 379	0.56 226	0.69 105	0.37 160	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.15 135	0.15 52	0.15 119

LL-Strereo2	0.52 177	0.33 348	0.69 237	0.52 260	0.37 298	0.70 280	0.30 90	1.13 264	0.67 162	0.94 248	0.78 184	0.91 298	0.42 121	1.05 234	0.42 212	0.17 119	0.16 296	0.29 435	0.25 409	0.21 278	0.16 157

NRIStereo	0.60 252	0.29 252	0.69 237	0.53 279	0.28 129	0.63 227	0.33 118	1.08 246	0.87 230	1.14 329	0.87 208	0.91 298	0.59 246	2.24 455	0.49 275	0.20 256	0.14 196	0.21 242	0.19 249	0.21 278	0.17 190

ASMatch	0.88 416	0.26 159	0.69 237	0.51 239	0.35 265	0.48 105	0.37 176	1.12 260	0.92 252	1.10 303	3.28 574	0.96 326	0.98 425	4.90 538	0.49 275	0.19 215	0.16 296	0.22 275	0.19 249	0.19 194	0.27 407

THIR-Stereo	1.02 460	0.27 192	0.69 237	0.49 194	0.28 129	0.95 392	1.34 557	1.03 211	0.97 271	1.34 445	1.90 523	1.17 389	1.58 532	6.44 573	0.78 393	0.19 215	0.14 196	0.21 242	0.22 359	0.19 194	0.20 289

test_xeample3	0.42 110	0.28 217	0.69 237	0.43 78	0.33 243	0.56 186	0.38 186	0.79 106	0.45 67	0.53 149	0.46 73	0.44 90	0.44 139	1.38 324	0.31 85	0.18 166	0.14 196	0.19 163	0.15 135	0.17 112	0.16 157

EAI-Stereo	0.65 289	0.28 217	0.69 237	0.53 279	0.27 104	0.60 208	0.40 214	2.28 561	0.64 142	0.71 191	3.18 573	0.57 172	0.43 129	1.06 236	0.41 199	0.18 166	0.13 138	0.17 97	0.17 203	0.17 112	0.17 190

MIF-Stereo (partial)	0.45 138	0.25 133	0.70 243	0.50 206	0.52 430	0.35 30	0.26 62	0.91 157	0.59 129	0.45 101	0.71 165	0.51 134	0.51 197	1.11 251	0.45 240	0.20 256	0.16 296	0.23 315	0.20 285	0.24 343	0.18 216

DCRE	0.82 391	0.26 159	0.70 243	0.58 356	0.44 368	0.54 169	0.48 314	0.95 180	0.78 206	0.78 206	7.33 606	0.86 278	0.52 203	0.76 133	0.41 199	0.16 72	0.16 296	0.19 163	0.17 203	0.18 150	0.17 190

fff	0.53 188	0.24 105	0.70 243	0.43 78	0.24 47	0.48 105	0.36 154	1.07 240	1.25 428	1.10 303	1.02 256	0.57 172	1.06 454	0.73 122	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.15 52	0.19 257

DRaft	0.80 380	0.24 105	0.70 243	0.45 121	0.30 174	0.97 402	0.53 351	1.05 225	0.97 271	1.78 532	2.02 534	0.80 248	1.74 546	2.73 487	0.72 373	0.17 119	0.14 196	0.20 205	0.20 285	0.18 150	0.21 309

Pruner-Stereo	0.62 262	0.29 252	0.70 243	0.61 396	0.31 200	0.63 227	0.43 253	1.17 272	0.99 283	1.53 494	1.08 282	0.95 320	0.55 220	1.35 313	0.51 286	0.23 345	0.14 196	0.24 335	0.21 330	0.21 278	0.23 347

DCANet	0.54 204	0.24 105	0.70 243	0.43 78	0.24 47	0.49 117	0.36 154	1.05 225	1.30 454	1.12 311	1.03 266	0.58 178	0.92 389	0.81 154	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.18 150	0.19 257

csc	0.53 188	0.24 105	0.70 243	0.43 78	0.24 47	0.48 105	0.36 154	1.07 240	1.25 428	1.10 303	1.02 256	0.57 172	1.06 454	0.73 122	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.15 52	0.19 257

cscssc	0.53 188	0.24 105	0.70 243	0.43 78	0.24 47	0.48 105	0.36 154	1.07 240	1.25 428	1.10 303	1.02 256	0.57 172	1.06 454	0.73 122	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.15 52	0.19 257

111	0.60 252	0.23 83	0.70 243	0.43 78	0.24 47	0.72 287	0.42 235	1.18 277	1.41 506	0.80 211	1.38 414	1.10 374	0.79 328	0.96 202	0.58 321	0.18 166	0.13 138	0.17 97	0.15 135	0.17 112	0.19 257

CFNet-RSSM	0.54 204	0.24 105	0.70 243	0.48 174	0.28 129	0.60 208	0.27 69	1.49 358	1.14 359	1.06 285	0.93 220	1.08 362	0.54 214	0.70 109	0.35 136	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.15 135	0.16 80	0.14 79

psm_up	0.77 366	0.34 372	0.70 243	0.66 446	0.58 458	1.05 419	0.92 503	1.52 370	1.12 344	1.26 398	1.16 328	1.31 428	1.23 491	1.20 274	0.81 405	0.25 390	0.29 495	0.31 454	0.27 438	0.27 382	0.25 373

rvit_stereo_0080	0.44 129	0.32 325	0.71 254	0.47 146	0.36 279	0.42 62	0.55 375	0.82 124	0.68 169	0.50 137	0.60 130	0.55 157	0.47 160	0.59 66	0.44 225	0.26 413	0.21 412	0.20 205	0.20 285	0.31 431	0.19 257

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 145	0.36 402	0.71 254	0.47 146	0.36 279	0.67 260	0.35 138	0.78 101	1.12 344	0.61 172	0.62 134	0.39 79	0.39 107	0.71 113	0.39 182	0.20 256	0.17 327	0.22 275	0.18 224	0.23 328	0.19 257

whm_eth	0.44 129	0.32 325	0.71 254	0.47 146	0.36 279	0.42 62	0.55 375	0.82 124	0.68 169	0.50 137	0.60 130	0.55 157	0.47 160	0.59 66	0.44 225	0.26 413	0.21 412	0.20 205	0.20 285	0.31 431	0.19 257

qqq	0.57 237	0.34 372	0.71 254	0.47 146	0.27 104	0.64 231	0.62 417	1.42 339	0.78 206	0.80 211	0.92 217	0.95 320	0.77 317	0.88 178	0.59 324	0.21 289	0.20 388	0.24 335	0.23 382	0.22 302	0.21 309

test_3	0.55 220	0.23 83	0.71 254	0.53 279	0.28 129	0.61 214	0.40 214	0.92 160	1.05 308	1.19 363	0.68 152	0.93 308	0.44 139	1.67 386	0.39 182	0.15 49	0.12 64	0.22 275	0.19 249	0.21 278	0.14 79

TestStereo	0.64 281	0.39 421	0.71 254	0.51 239	0.27 104	0.56 186	0.42 235	1.03 211	0.91 246	0.80 211	1.00 242	0.68 214	0.52 203	3.25 505	0.45 240	0.22 318	0.15 257	0.24 335	0.18 224	0.27 382	0.16 157

mmm	0.63 269	0.35 392	0.72 260	0.51 239	0.30 174	0.86 367	0.54 357	1.59 390	0.86 225	1.07 288	1.38 414	0.79 246	0.75 306	0.91 186	0.58 321	0.22 318	0.18 350	0.29 435	0.25 409	0.25 356	0.23 347

CASS	0.65 289	0.34 372	0.72 260	0.56 333	0.27 104	0.78 322	0.42 235	1.59 390	0.86 225	1.30 418	1.25 358	0.87 282	0.84 355	0.84 164	0.54 306	0.35 499	0.19 368	0.26 393	0.21 330	0.28 401	0.42 501
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HBP-ISP	0.96 434	0.58 502	0.72 260	0.61 396	0.46 388	1.64 512	0.76 460	1.86 473	1.28 444	1.30 418	1.53 456	0.86 278	0.94 403	3.27 506	0.69 363	0.45 536	0.44 557	0.54 553	0.48 549	0.47 515	0.40 492

DisPM	0.66 298	0.28 217	0.72 260	0.61 396	0.35 265	0.62 223	0.45 287	1.02 206	0.99 283	1.56 504	1.10 293	0.80 248	0.59 246	2.37 466	0.41 199	0.23 345	0.14 196	0.23 315	0.21 330	0.20 233	0.25 373

GANet-ADL	0.60 252	0.35 392	0.72 260	0.64 426	0.40 335	0.68 267	0.51 332	1.49 358	1.12 344	0.95 250	1.08 282	0.91 298	0.57 236	0.76 133	0.55 310	0.26 413	0.18 350	0.18 134	0.16 177	0.23 328	0.25 373

CrosDoStereo	1.58 532	0.24 105	0.72 260	0.48 174	0.29 149	0.67 260	12.49 622	1.10 251	0.98 276	1.34 445	1.75 505	1.00 337	1.89 558	6.65 577	0.81 405	0.19 215	0.15 257	0.20 205	0.22 359	0.18 150	0.19 257

AAGNet	1.83 552	0.28 217	0.72 260	0.61 396	0.32 222	0.67 260	0.51 332	0.96 187	0.98 276	1.47 480	1.20 344	1.00 337	1.18 479	2.83 489	22.77 630	0.22 318	0.13 138	0.22 275	0.19 249	0.23 328	0.15 119

OMP-Stereo	0.94 431	0.33 348	0.72 260	0.90 556	0.31 200	0.49 117	0.36 154	1.16 270	1.06 312	1.58 510	1.12 306	1.46 458	0.69 287	6.94 584	0.49 275	0.19 215	0.14 196	0.24 335	0.18 224	0.20 233	0.14 79

IIG-Stereo	0.96 434	0.31 308	0.72 260	0.88 551	0.33 243	0.61 214	0.26 62	1.19 287	1.03 298	1.69 524	1.37 409	1.46 458	0.75 306	6.96 586	0.51 286	0.19 215	0.14 196	0.23 315	0.18 224	0.20 233	0.14 79

DeepStereo_LL	1.58 532	0.24 105	0.72 260	0.48 174	0.29 149	0.67 260	12.49 622	1.10 251	0.98 276	1.34 445	1.75 505	1.00 337	1.89 558	6.65 577	0.81 405	0.19 215	0.15 257	0.20 205	0.22 359	0.18 150	0.19 257

SST-Stereo	0.83 397	0.28 217	0.72 260	0.59 369	0.31 200	0.72 287	0.26 62	1.09 248	0.86 225	1.47 480	1.10 293	1.00 337	0.87 371	5.73 560	0.45 240	0.22 318	0.13 138	0.23 315	0.19 249	0.23 328	0.18 216

DeepStereo_RVC	0.55 220	0.29 252	0.72 260	0.51 239	0.30 174	0.59 201	0.33 118	1.03 211	0.70 175	1.16 345	0.93 220	0.83 264	0.94 403	0.96 202	0.54 306	0.21 289	0.14 196	0.21 242	0.19 249	0.24 343	0.24 361

Hybrid-DGEV-2	0.65 289	0.31 308	0.73 272	0.60 381	0.37 298	1.08 425	0.28 75	1.45 351	1.40 500	1.32 432	0.85 202	1.03 350	1.01 437	1.05 234	0.48 266	0.18 166	0.15 257	0.22 275	0.19 249	0.17 112	0.15 119

coex_refinement	0.80 380	0.28 217	0.73 272	0.70 480	0.51 418	0.95 392	0.60 411	1.78 447	1.23 419	1.36 450	1.37 409	1.82 518	0.81 338	1.32 303	1.13 468	0.26 413	0.17 327	0.19 163	0.20 285	0.24 343	0.25 373

rvit_stereo_0081_aga	0.44 129	0.34 372	0.73 272	0.51 239	0.41 343	0.50 131	0.40 214	0.81 119	0.57 118	0.58 160	0.56 117	0.53 147	0.43 129	0.66 101	0.40 190	0.26 413	0.21 412	0.22 275	0.20 285	0.26 368	0.18 216

rrr	0.46 145	0.28 217	0.73 272	0.43 78	0.33 243	0.49 117	0.38 186	0.76 94	0.50 88	0.47 111	0.48 80	0.48 115	0.46 150	2.03 433	0.30 63	0.19 215	0.14 196	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.16 157

EKT-Stereo	0.53 188	0.30 272	0.73 272	0.58 356	0.60 469	0.51 148	0.48 314	0.94 175	0.90 241	0.71 191	0.88 210	0.77 238	0.43 129	1.07 240	0.40 190	0.22 318	0.16 296	0.21 242	0.18 224	0.20 233	0.22 327

Patchmatch Stereo++	0.55 220	0.30 272	0.73 272	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.29 80	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	1.37 320	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216
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	0.54 204	0.30 272	0.73 272	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.41 231	1.04 217	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.82 257	0.61 258	1.06 236	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

ROB_FTStereo_v2	0.54 204	0.30 272	0.73 272	0.50 206	0.27 104	0.64 231	0.42 235	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	1.12 255	0.46 254	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

ROB_FTStereo	0.54 204	0.30 272	0.73 272	0.50 206	0.27 104	0.64 231	0.25 50	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.95 223	0.82 257	0.61 258	1.15 260	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

HUI-Stereo	0.52 177	0.30 272	0.73 272	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.30 90	1.04 217	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	0.79 145	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

RAFT_R40	0.83 397	0.28 217	0.73 272	0.59 369	0.31 200	0.69 273	0.44 267	1.10 251	0.95 259	1.47 480	1.10 293	1.00 337	0.85 358	5.53 554	0.46 254	0.22 318	0.13 138	0.23 315	0.20 285	0.23 328	0.18 216

iGMRVC	0.56 229	0.30 272	0.73 272	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.38 186	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	1.52 355	0.46 254	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

iRAFT	0.55 220	0.30 272	0.73 272	0.50 206	0.27 104	0.65 247	0.29 80	1.05 225	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.60 249	1.37 320	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

CroCo-Stereo	0.40 98	0.31 308	0.73 272	0.58 356	0.27 104	0.26 6	0.33 118	0.95 180	0.81 214	0.42 82	0.47 75	0.65 205	0.47 160	0.39 7	0.34 126	0.18 166	0.15 257	0.16 66	0.14 111	0.19 194	0.16 157
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	0.64 281	0.30 272	0.73 272	0.59 369	0.33 243	0.68 267	0.58 398	1.04 217	0.76 197	1.08 289	1.19 340	1.65 497	0.93 398	1.06 236	0.56 314	0.21 289	0.18 350	0.27 409	0.24 395	0.22 302	0.17 190

RAFT-IKP	0.54 204	0.30 272	0.73 272	0.50 206	0.27 104	0.59 201	0.36 154	1.04 217	0.64 142	1.12 311	0.96 226	0.83 264	0.61 258	1.22 277	0.45 240	0.22 318	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.26 368	0.18 216

HCRNet	0.70 317	0.39 421	0.73 272	0.60 381	0.59 466	0.76 309	0.35 138	1.22 298	1.13 356	1.02 276	0.99 238	1.02 346	0.76 314	2.19 452	0.70 364	0.28 443	0.19 368	0.28 424	0.23 382	0.25 356	0.23 347

G2L-Stereo_test	0.73 344	0.27 192	0.74 289	0.49 194	0.40 335	0.90 373	0.81 477	1.53 376	1.14 359	1.28 403	1.27 368	1.52 472	0.72 300	1.62 376	0.94 433	0.19 215	0.14 196	0.16 66	0.15 135	0.18 150	0.19 257

test_sample2	0.62 262	0.29 252	0.74 289	0.50 206	0.28 129	0.80 337	0.61 414	1.61 397	1.00 288	0.88 233	0.99 238	0.94 311	0.83 351	1.16 264	0.51 286	0.23 345	0.18 350	0.22 275	0.21 330	0.23 328	0.22 327

anonymousdsp2	0.53 188	0.27 192	0.74 289	0.48 174	0.29 149	0.76 309	0.47 302	1.61 397	0.82 219	0.77 203	0.77 182	0.75 232	0.47 160	1.03 226	0.40 190	0.18 166	0.13 138	0.18 134	0.13 81	0.19 194	0.18 216

CRE-IMP	0.55 220	0.30 272	0.74 289	0.52 260	0.29 149	0.79 328	0.25 50	1.04 217	0.72 181	1.09 295	0.95 223	0.81 252	0.57 236	1.10 248	0.50 281	0.21 289	0.14 196	0.23 315	0.19 249	0.28 401	0.22 327

test_sample1	0.61 258	0.29 252	0.75 293	0.50 206	0.31 200	0.76 309	0.48 314	1.59 390	0.84 223	0.90 236	0.94 222	0.88 286	0.95 408	1.16 264	0.67 356	0.22 318	0.18 350	0.20 205	0.19 249	0.21 278	0.21 309

anonymousa	0.72 326	0.27 192	0.75 293	0.47 146	0.63 479	1.43 492	0.45 287	1.24 304	0.89 237	1.28 403	1.75 505	1.62 486	1.13 471	0.69 105	0.59 324	0.19 215	0.16 296	0.23 315	0.25 409	0.20 233	0.18 216

TestStereo1	0.63 269	0.28 217	0.75 293	0.76 511	0.31 200	0.48 105	0.43 253	1.30 314	1.21 410	0.97 255	1.31 384	0.64 202	0.77 317	1.75 401	0.42 212	0.20 256	0.15 257	0.22 275	0.18 224	0.21 278	0.17 190

test_5	0.65 289	0.30 272	0.75 293	0.67 458	0.50 406	0.92 384	0.52 343	1.39 334	1.12 344	0.76 198	1.11 299	1.00 337	0.90 383	1.53 359	0.45 240	0.18 166	0.13 138	0.23 315	0.22 359	0.21 278	0.19 257

SA-5K	0.63 269	0.28 217	0.75 293	0.76 511	0.31 200	0.48 105	0.43 253	1.30 314	1.21 410	0.97 255	1.31 384	0.64 202	0.77 317	1.75 401	0.42 212	0.20 256	0.15 257	0.22 275	0.18 224	0.21 278	0.17 190

NF-Stereo	0.80 380	0.30 272	0.75 293	0.60 381	0.31 200	0.64 231	0.44 267	1.21 290	0.90 241	1.29 409	1.02 256	0.82 257	0.57 236	5.40 552	0.48 266	0.23 345	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.20 233	0.30 438

OCTAStereo	0.80 380	0.30 272	0.75 293	0.60 381	0.31 200	0.64 231	0.44 267	1.21 290	0.90 241	1.29 409	1.01 248	0.82 257	0.57 236	5.35 546	0.48 266	0.24 362	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.20 233	0.30 438

RE-Stereo	0.80 380	0.30 272	0.75 293	0.60 381	0.31 200	0.64 231	0.44 267	1.21 290	0.90 241	1.29 409	1.01 248	0.81 252	0.57 236	5.37 549	0.48 266	0.24 362	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.20 233	0.30 438

TVStereo	0.80 380	0.30 272	0.75 293	0.60 381	0.31 200	0.64 231	0.44 267	1.21 290	0.90 241	1.29 409	1.01 248	0.81 252	0.57 236	5.37 549	0.48 266	0.24 362	0.14 196	0.24 335	0.20 285	0.20 233	0.30 438

AdaStereo	0.70 317	0.43 442	0.75 293	0.73 500	0.37 298	0.92 384	0.53 351	1.85 470	1.18 391	1.12 311	1.23 352	1.07 361	0.65 279	0.96 202	0.63 343	0.31 466	0.15 257	0.32 469	0.21 330	0.29 412	0.22 327
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.
G2L-ROB	0.73 344	0.25 133	0.76 303	0.54 295	0.39 325	0.95 392	0.66 431	1.66 411	1.09 331	1.24 389	1.02 256	1.64 494	0.71 297	1.63 378	1.02 449	0.20 256	0.14 196	0.17 97	0.15 135	0.20 233	0.22 327

DCVSM-stereo	0.72 326	0.35 392	0.76 303	0.55 319	0.42 348	0.73 292	0.38 186	1.21 290	1.02 294	1.79 535	1.04 269	1.62 486	1.03 445	1.04 232	0.79 399	0.24 362	0.27 477	0.29 435	0.24 395	0.30 422	0.36 477

test_sample7	0.74 349	0.37 409	0.76 303	0.52 260	0.35 265	0.91 377	0.67 435	1.78 447	1.21 410	1.22 376	1.18 333	1.08 362	0.92 389	1.23 279	0.67 356	0.31 466	0.28 484	0.32 469	0.31 487	0.33 449	0.29 425

4D-IteraStereo	0.48 159	0.24 105	0.76 303	0.50 206	0.44 368	0.66 256	0.31 97	0.87 140	1.02 294	1.03 280	0.72 169	0.78 242	0.32 59	0.64 89	0.37 160	0.17 119	0.11 32	0.23 315	0.19 249	0.19 194	0.13 44

Sa-1000	0.72 326	0.29 252	0.76 303	0.59 369	0.30 174	0.73 292	0.37 176	1.62 401	1.33 466	1.28 403	2.04 536	0.86 278	0.75 306	1.84 413	0.38 171	0.19 215	0.14 196	0.25 374	0.23 382	0.20 233	0.16 157

IRAFT_RVC	0.88 416	0.28 217	0.76 303	0.63 417	0.31 200	0.65 247	1.02 525	1.22 298	0.94 257	1.22 376	1.04 269	1.01 344	0.98 425	5.82 562	0.53 300	0.22 318	0.12 64	0.25 374	0.20 285	0.20 233	0.19 257

CVANet_RVC	1.07 469	0.43 442	0.76 303	0.60 381	0.50 406	0.90 373	0.97 515	1.52 370	1.26 433	1.33 441	1.38 414	1.24 405	1.18 479	6.75 583	0.75 382	0.34 492	0.23 445	0.34 488	0.29 471	0.42 492	0.27 407

HH	0.63 269	0.30 272	0.77 310	0.50 206	0.32 222	0.49 117	0.46 294	1.65 406	0.64 142	0.69 187	1.09 287	1.63 491	0.85 358	1.90 419	0.37 160	0.18 166	0.13 138	0.19 163	0.17 203	0.19 194	0.16 157

HanStereo	0.63 269	0.30 272	0.77 310	0.50 206	0.32 222	0.49 117	0.46 294	1.65 406	0.64 142	0.69 187	1.09 287	1.63 491	0.85 358	1.90 419	0.37 160	0.18 166	0.13 138	0.19 163	0.17 203	0.19 194	0.16 157

CroCo-Stereo Lap2	0.44 129	0.34 372	0.77 310	0.61 396	0.79 530	0.28 12	0.35 138	0.75 91	0.71 179	0.38 64	0.50 91	0.72 226	0.55 220	0.57 62	0.47 261	0.17 119	0.18 350	0.19 163	0.16 177	0.21 278	0.20 289

PFNet+	0.59 249	0.28 217	0.77 310	0.53 279	0.30 174	0.59 201	0.31 97	0.92 160	1.14 359	1.33 441	1.10 293	0.79 246	0.57 236	1.31 299	0.49 275	0.25 390	0.17 327	0.28 424	0.26 427	0.21 278	0.25 373

PSM-softLoss	0.78 373	0.31 308	0.77 310	0.58 356	0.32 222	0.56 186	0.40 214	1.18 277	0.70 175	1.24 389	1.07 277	0.83 264	0.52 203	5.36 547	0.53 300	0.24 362	0.15 257	0.25 374	0.22 359	0.20 233	0.25 373

KMStereo	0.78 373	0.31 308	0.77 310	0.58 356	0.32 222	0.56 186	0.40 214	1.18 277	0.70 175	1.24 389	1.07 277	0.83 264	0.52 203	5.36 547	0.53 300	0.24 362	0.15 257	0.25 374	0.22 359	0.20 233	0.25 373

cf-r	0.73 344	0.30 272	0.77 310	0.55 319	0.63 479	0.78 322	0.48 314	1.79 453	1.15 371	1.13 326	1.26 365	1.43 448	0.87 371	1.40 335	0.85 418	0.25 390	0.18 350	0.22 275	0.23 382	0.19 194	0.19 257

HITNet	0.65 289	0.40 428	0.77 310	0.48 174	0.24 47	1.05 419	0.49 324	1.76 439	1.02 294	1.18 359	1.18 333	0.89 294	0.80 334	0.85 169	0.79 399	0.17 119	0.12 64	0.21 242	0.17 203	0.29 412	0.15 119
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
LG-Stereo	0.34 55	0.25 133	0.78 318	0.47 146	0.26 78	0.37 37	0.30 90	0.71 80	0.52 103	0.36 48	0.57 123	0.29 37	0.21 5	0.50 37	0.36 148	0.13 23	0.13 138	0.20 205	0.18 224	0.18 150	0.12 14

NINENet	0.77 366	0.37 409	0.78 318	0.62 407	0.51 418	2.34 563	0.42 235	1.83 465	1.04 303	1.14 329	1.23 352	1.03 350	0.62 264	1.24 284	0.70 364	0.28 443	0.23 445	0.31 454	0.21 330	0.26 368	0.25 373

DLCB_ROB	0.86 411	0.40 428	0.78 318	0.68 470	0.54 437	1.11 432	0.84 481	1.49 358	1.23 419	1.64 520	1.65 489	1.70 503	0.91 386	1.70 393	1.05 451	0.25 390	0.24 454	0.26 393	0.27 438	0.27 382	0.24 361

Selective-RAFT	0.52 177	0.28 217	0.79 321	0.55 319	0.27 104	0.91 377	0.33 118	0.80 114	0.88 234	0.58 160	0.63 137	0.81 252	0.77 317	1.29 297	0.48 266	0.19 215	0.14 196	0.17 97	0.15 135	0.19 194	0.17 190

AACVNet	0.86 411	0.35 392	0.79 321	0.82 532	0.39 325	0.76 309	0.49 324	1.61 397	0.81 214	1.08 289	1.33 393	1.30 424	0.93 398	4.34 526	0.74 377	0.25 390	0.21 412	0.28 424	0.22 359	0.29 412	0.25 373

GwcNet-ADL	0.64 281	0.31 308	0.79 321	0.56 333	0.41 343	0.60 208	0.58 398	1.41 337	1.26 433	1.08 289	1.13 311	0.91 298	0.60 249	1.04 232	0.78 393	0.27 429	0.18 350	0.18 134	0.18 224	0.25 356	0.29 425

DEmStereo	0.97 440	0.23 83	0.79 321	0.47 146	0.32 222	1.04 418	0.56 383	0.93 169	0.89 237	1.39 465	2.14 542	1.02 346	2.07 569	5.64 558	0.77 391	0.17 119	0.15 257	0.20 205	0.20 285	0.18 150	0.20 289

TDLM	1.06 467	0.44 445	0.79 321	0.63 417	0.50 406	0.89 370	1.44 562	1.48 356	1.26 433	1.12 311	1.40 420	1.08 362	0.98 425	6.65 577	0.78 393	0.33 482	0.21 412	0.33 478	0.26 427	0.37 467	0.24 361

UDGNet	0.72 326	1.17 576	0.80 326	0.77 514	0.41 343	0.77 317	0.38 186	0.97 189	1.34 469	0.81 215	0.88 210	0.71 225	0.60 249	1.21 276	0.54 306	0.52 550	0.19 368	1.02 584	0.26 427	0.71 560	0.31 448

rvit_stereo_0083	0.47 153	0.33 348	0.81 327	0.56 333	0.36 279	0.50 131	0.44 267	0.68 69	0.95 259	0.49 128	0.57 123	0.55 157	0.49 185	0.88 178	0.46 254	0.25 390	0.25 463	0.24 335	0.20 285	0.24 343	0.17 190

FCDSN-DC	2.32 573	0.63 520	0.81 327	0.84 536	0.75 521	2.23 557	0.94 510	2.09 530	1.80 549	5.45 615	7.72 610	7.77 612	6.93 616	3.39 507	1.80 536	0.52 550	0.48 568	0.52 547	0.51 559	0.57 540	0.58 548
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ac_64	0.82 391	0.29 252	0.81 327	0.71 488	0.60 469	1.05 419	0.54 357	1.99 509	0.92 252	1.18 359	1.06 273	1.99 538	1.08 459	1.94 425	0.97 442	0.27 429	0.22 433	0.24 335	0.23 382	0.22 302	0.19 257

MultiAttention	4.51 602	0.33 348	0.82 330	0.73 500	0.45 376	30.98 634	4.50 617	2.18 549	1.40 500	1.61 512	2.41 554	2.43 561	0.70 292	38.42 638	1.36 498	0.22 318	0.15 257	0.29 435	0.30 480	0.47 515	0.43 508

FACV-RUCA	0.63 269	0.34 372	0.82 330	0.62 407	0.65 484	0.81 346	0.41 231	1.44 346	1.07 317	0.86 231	1.14 315	0.61 192	0.69 287	0.80 148	0.53 300	0.28 443	0.19 368	0.47 538	0.21 330	0.35 456	0.25 373

ITSA-stereo	0.82 391	0.36 402	0.82 330	0.54 295	0.31 200	0.80 337	0.47 302	2.17 547	1.67 536	1.13 326	1.13 311	0.94 311	0.86 366	2.46 474	1.00 447	0.26 413	0.23 445	0.28 424	0.27 438	0.28 401	0.36 477

Anonymous_2	1.30 504	0.55 491	0.82 330	0.52 260	0.58 458	1.01 411	0.64 424	1.25 306	0.97 271	0.96 252	0.78 184	1.33 431	1.29 500	1.03 226	0.74 377	0.62 566	0.64 586	1.06 585	9.63 628	1.16 580	0.49 527

SA	0.66 298	0.30 272	0.82 330	0.61 396	0.30 174	0.58 194	0.38 186	1.44 346	1.30 454	0.96 252	1.36 407	0.66 209	0.95 408	1.85 416	0.42 212	0.19 215	0.15 257	0.25 374	0.23 382	0.21 278	0.17 190

CSP-Net	0.97 440	0.38 416	0.83 335	0.53 279	0.41 343	1.63 510	0.77 463	2.00 510	1.05 308	1.25 394	1.20 344	1.33 431	0.83 351	4.93 540	0.85 418	0.32 473	0.22 433	0.20 205	0.20 285	0.23 328	0.25 373

DIP-Stereo	0.62 262	0.30 272	0.83 335	0.48 174	0.36 279	0.95 392	0.33 118	2.37 570	0.67 162	1.25 394	1.00 242	0.68 214	0.51 197	0.91 186	0.61 336	0.18 166	0.15 257	0.21 242	0.17 203	0.19 194	0.19 257
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FC-DCNN v2	2.81 589	0.59 505	0.85 337	0.73 500	0.57 449	2.97 583	1.05 529	3.39 594	2.61 582	6.98 618	7.67 609	10.38 620	6.31 613	5.75 561	3.37 575	0.53 556	0.48 568	0.51 545	0.50 556	0.53 533	0.51 534

ffm	0.72 326	0.33 348	0.85 337	0.53 279	0.37 298	0.74 297	0.56 383	0.95 180	2.47 577	1.15 335	1.45 435	1.06 356	0.82 343	1.55 363	0.32 94	0.20 256	0.12 64	0.31 454	0.27 438	0.19 194	0.20 289

ff1	1.37 513	0.33 348	0.85 337	0.53 279	0.37 298	0.74 297	0.56 383	0.95 180	2.47 577	1.15 335	1.45 435	1.06 356	0.82 343	7.22 589	7.61 598	0.20 256	0.12 64	0.31 454	0.27 438	0.19 194	0.20 289

mmx	1.39 516	0.33 348	0.85 337	0.53 279	0.37 298	0.74 297	0.56 383	2.13 532	1.37 486	1.15 335	1.45 435	1.06 356	0.82 343	7.22 589	7.61 598	0.24 362	0.19 368	0.31 454	0.27 438	0.30 422	0.25 373

xxx	1.39 516	0.33 348	0.85 337	0.53 279	0.37 298	0.74 297	0.56 383	2.13 532	1.37 486	1.15 335	1.45 435	1.06 356	0.82 343	7.22 589	7.61 598	0.24 362	0.19 368	0.31 454	0.27 438	0.30 422	0.25 373

SACVNet	0.85 406	0.46 454	0.85 337	0.81 524	0.56 446	0.80 337	0.79 468	1.68 414	1.12 344	1.34 445	1.33 393	1.25 409	0.94 403	2.39 468	0.76 385	0.34 492	0.26 469	0.31 454	0.29 471	0.35 456	0.44 511

model_zeroshot	0.48 159	0.29 252	0.86 343	0.51 239	0.36 279	0.69 273	0.37 176	1.12 260	0.62 133	0.85 229	0.84 200	0.66 209	0.37 96	0.73 122	0.34 126	0.20 256	0.16 296	0.19 163	0.16 177	0.17 112	0.16 157

SMFormer	0.75 358	0.30 272	0.86 343	0.46 132	0.26 78	0.82 348	0.43 253	2.05 521	1.39 495	1.23 382	1.47 442	0.98 330	0.95 408	1.71 395	0.82 410	0.24 362	0.20 388	0.22 275	0.21 330	0.23 328	0.24 361

tta	0.75 358	0.30 272	0.86 343	0.46 132	0.26 78	0.82 348	0.43 253	2.05 521	1.39 495	1.23 382	1.47 442	0.98 330	0.95 408	1.71 395	0.82 410	0.24 362	0.20 388	0.22 275	0.21 330	0.18 150	0.18 216

qqq1	0.72 326	0.30 272	0.86 343	0.46 132	0.26 78	0.82 348	0.43 253	2.05 521	1.39 495	1.23 382	1.47 442	0.98 330	0.95 408	1.71 395	0.44 225	0.24 362	0.20 388	0.18 134	0.15 135	0.18 150	0.18 216

fff1	0.72 326	0.30 272	0.86 343	0.46 132	0.26 78	0.82 348	0.43 253	2.05 521	1.39 495	1.23 382	1.47 442	0.98 330	0.95 408	1.71 395	0.44 225	0.24 362	0.20 388	0.18 134	0.15 135	0.18 150	0.18 216

1111x	1.70 545	0.29 252	0.86 343	0.51 239	0.27 104	1.01 411	0.68 439	2.22 554	1.28 444	1.13 326	1.40 420	1.21 396	1.10 463	5.53 554	15.20 620	0.22 318	0.21 412	0.22 275	0.22 359	0.24 343	0.22 327

StereoVision	0.65 289	0.34 372	0.86 343	0.59 369	0.40 335	0.50 131	0.41 231	1.09 248	0.93 254	0.71 191	2.50 559	0.82 257	0.57 236	1.03 226	0.49 275	0.25 390	0.28 484	0.29 435	0.28 459	0.36 463	0.20 289

CFNet_pseudo	0.66 298	0.32 325	0.86 343	0.48 174	0.39 325	0.70 280	0.40 214	1.33 316	1.22 416	1.16 345	1.34 400	1.24 405	0.64 273	0.98 212	0.59 324	0.21 289	0.16 296	0.33 478	0.19 249	0.36 463	0.25 373

GANet	1.36 511	0.47 459	0.86 343	0.67 458	0.45 376	1.34 476	1.73 577	1.64 405	1.24 425	1.49 488	2.38 551	1.55 476	1.20 485	9.30 609	0.93 431	0.30 459	0.31 505	0.33 478	0.28 459	0.39 480	0.30 438

ccs_rob	0.66 298	0.33 348	0.86 343	0.48 174	0.39 325	0.70 280	0.40 214	1.33 316	1.22 416	1.16 345	1.34 400	1.23 403	0.64 273	0.98 212	0.59 324	0.21 289	0.16 296	0.35 496	0.20 285	0.37 467	0.25 373

FC-DCNN	2.72 588	0.59 505	0.86 343	0.73 500	0.57 449	2.91 581	1.04 527	3.01 588	2.60 581	6.83 617	7.64 608	9.92 617	6.33 614	5.21 543	3.14 569	0.53 556	0.48 568	0.51 545	0.50 556	0.53 533	0.51 534

FE-Mocha	0.49 167	0.30 272	0.87 354	0.48 174	0.36 279	0.45 84	0.22 26	1.58 388	0.49 83	1.00 267	1.09 287	0.74 229	0.41 115	0.55 53	0.30 63	0.18 166	0.12 64	0.21 242	0.20 285	0.17 112	0.15 119

rvit_stereo_ft	0.47 153	0.35 392	0.87 354	0.67 458	0.42 348	0.40 48	0.59 407	0.81 119	0.74 187	0.46 106	0.55 114	0.57 172	0.49 185	0.65 99	0.50 281	0.25 390	0.17 327	0.22 275	0.22 359	0.24 343	0.17 190

test_sample6	0.71 324	0.34 372	0.87 354	0.52 260	0.30 174	0.82 348	0.58 398	1.79 453	1.15 371	1.14 329	1.33 393	0.91 298	0.79 328	1.31 299	0.74 377	0.27 429	0.21 412	0.27 409	0.29 471	0.28 401	0.27 407

test_sample5	0.69 313	0.34 372	0.87 354	0.52 260	0.30 174	0.84 363	0.54 357	1.83 465	1.14 359	1.11 309	1.25 358	0.88 286	0.78 324	1.23 279	0.65 348	0.26 413	0.20 388	0.27 409	0.27 438	0.27 382	0.26 397

DualNet	0.70 317	0.34 372	0.87 354	0.52 260	0.30 174	0.84 363	0.54 357	1.83 465	1.14 359	1.14 329	1.33 393	0.88 286	0.78 324	1.23 279	0.65 348	0.26 413	0.20 388	0.27 409	0.27 438	0.27 382	0.26 397

RALAANet	0.60 252	0.33 348	0.87 354	0.62 407	0.50 406	0.69 273	0.31 97	1.21 290	1.06 312	1.09 295	1.16 328	0.88 286	0.46 150	1.22 277	0.42 212	0.19 215	0.15 257	0.21 242	0.17 203	0.27 382	0.17 190

MSMDNet	0.66 298	0.32 325	0.87 354	0.49 194	0.37 298	0.79 328	0.40 214	1.43 345	1.31 458	1.15 335	1.31 384	1.24 405	0.63 269	0.88 178	0.57 317	0.21 289	0.16 296	0.26 393	0.19 249	0.39 480	0.24 361

DeepPruner_ROB	0.74 349	0.48 463	0.87 354	0.57 350	0.44 368	0.79 328	0.54 357	1.73 425	0.96 264	1.38 459	1.27 368	1.24 405	0.73 302	1.43 338	0.73 376	0.34 492	0.28 484	0.27 409	0.26 427	0.31 431	0.31 448

test_sample3	0.68 311	0.32 325	0.88 362	0.52 260	0.30 174	0.97 402	0.52 343	1.86 473	1.15 371	1.08 289	1.11 299	0.88 286	0.71 297	1.17 268	0.68 360	0.25 390	0.20 388	0.25 374	0.25 409	0.25 356	0.25 373

PCWNet_CMD	0.66 298	0.32 325	0.88 362	0.49 194	0.37 298	0.78 322	0.40 214	1.42 339	1.31 458	1.16 345	1.31 384	1.25 409	0.62 264	0.89 183	0.57 317	0.20 256	0.16 296	0.27 409	0.19 249	0.40 484	0.25 373

CFNet_ucs	0.70 317	0.33 348	0.88 362	0.50 206	0.43 359	0.74 297	0.44 267	1.60 394	1.29 448	1.22 376	1.54 461	1.09 372	0.63 269	0.99 217	0.59 324	0.25 390	0.20 388	0.37 507	0.21 330	0.40 484	0.28 419

RAFT_CTSACE	0.63 269	0.26 159	0.88 362	0.55 319	0.51 418	0.71 285	0.44 267	0.80 114	0.97 271	0.97 255	1.84 515	1.18 392	0.68 284	1.47 348	0.36 148	0.16 72	0.15 257	0.21 242	0.20 285	0.20 233	0.14 79

LMCR-Stereo	0.82 391	0.46 454	0.88 362	0.75 508	0.43 359	1.33 474	0.56 383	2.43 575	0.98 276	1.53 494	1.49 449	0.74 229	1.00 435	1.63 378	0.89 425	0.28 443	0.17 327	0.22 275	0.17 203	0.29 412	0.20 289

StereoDRNet-Refined	0.80 380	0.41 435	0.88 362	0.62 407	0.42 348	1.33 474	0.48 314	1.52 370	1.17 384	1.45 477	1.44 432	1.44 453	0.90 383	1.26 288	1.24 480	0.20 256	0.16 296	0.27 409	0.24 395	0.25 356	0.28 419
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
gcap-zeroshot	0.53 188	0.28 217	0.89 368	0.49 194	0.28 129	0.76 309	0.37 176	1.34 321	0.73 185	0.89 234	0.67 149	1.35 436	0.51 197	0.79 145	0.33 111	0.18 166	0.15 257	0.18 134	0.15 135	0.17 112	0.16 157

TransformOpticalFlow	0.96 434	0.28 217	0.89 368	0.52 260	0.31 200	0.66 256	0.54 357	1.75 433	1.12 344	1.09 295	1.44 432	1.37 441	1.01 437	6.70 581	0.42 212	0.19 215	0.12 64	0.20 205	0.19 249	0.18 150	0.19 257

ADLNet	0.85 406	0.36 402	0.89 368	0.85 541	0.72 504	1.24 460	0.76 460	1.82 460	1.36 482	1.52 492	1.35 406	1.27 417	0.99 433	1.23 279	1.15 470	0.27 429	0.20 388	0.26 393	0.25 409	0.28 401	0.30 438

MSMD_ROB	1.99 564	0.59 505	0.89 368	0.70 480	0.61 472	3.95 597	0.94 510	1.80 456	1.79 548	4.41 605	4.43 585	8.17 613	3.66 599	3.40 508	1.33 492	0.52 550	0.48 568	0.54 553	0.58 566	0.53 533	0.50 530

GES	0.66 298	0.34 372	0.90 372	0.59 369	0.38 315	0.94 389	0.57 394	2.11 531	0.86 225	1.02 276	1.11 299	0.66 209	0.79 328	0.99 217	0.61 336	0.27 429	0.19 368	0.20 205	0.20 285	0.21 278	0.30 438

UPFNet	0.80 380	0.32 325	0.90 372	0.59 369	0.74 512	1.26 463	0.80 474	1.52 370	1.10 338	1.30 418	1.12 306	1.30 424	0.84 355	1.67 386	1.09 459	0.24 362	0.24 454	0.24 335	0.23 382	0.25 356	0.18 216

DMCA	0.67 307	0.34 372	0.90 372	0.51 239	0.44 368	0.86 367	0.47 302	1.42 339	1.02 294	1.17 354	1.12 306	1.23 403	0.75 306	0.78 141	0.95 437	0.25 390	0.19 368	0.27 409	0.19 249	0.24 343	0.27 407

test_sample4	0.69 313	0.33 348	0.91 375	0.51 239	0.30 174	0.92 384	0.52 343	1.87 476	1.15 371	1.14 329	1.18 333	0.87 282	0.75 306	1.18 270	0.68 360	0.25 390	0.20 388	0.26 393	0.26 427	0.26 368	0.25 373

iRaft-Stereo_5w	0.85 406	0.29 252	0.91 375	0.53 279	0.43 359	0.49 117	0.68 439	0.99 195	0.87 230	0.79 209	1.34 400	1.46 458	0.91 386	5.11 541	1.11 465	0.17 119	0.14 196	0.22 275	0.18 224	0.20 233	0.20 289

AASNet	0.76 364	0.35 392	0.91 375	0.79 518	0.81 537	1.14 437	0.56 383	2.02 518	1.08 323	1.22 376	1.24 354	0.93 308	0.76 314	0.77 136	1.16 471	0.27 429	0.23 445	0.24 335	0.20 285	0.28 401	0.24 361

RASNet	1.12 482	0.30 272	0.91 375	0.66 446	0.77 525	0.97 402	0.57 394	1.37 327	1.35 478	1.02 276	1.34 400	2.11 547	1.43 516	7.09 588	1.39 503	0.19 215	0.17 327	0.17 97	0.19 249	0.18 150	0.16 157

MIM_Stereo	0.57 237	0.24 105	0.92 379	0.46 132	0.30 174	0.54 169	0.28 75	1.27 308	0.75 188	1.00 267	1.16 328	0.93 308	0.53 209	1.45 342	0.61 336	0.16 72	0.16 296	0.20 205	0.19 249	0.17 112	0.14 79

MeshStereo	2.26 571	0.56 495	0.92 379	0.61 396	0.49 399	2.60 572	1.02 525	3.18 590	2.05 565	7.40 622	4.98 595	7.58 610	2.98 591	6.37 571	1.96 544	0.43 530	0.43 554	0.45 533	0.39 527	0.43 498	0.42 501
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
UGAM-zero	1.00 451	0.30 272	0.93 381	0.47 146	0.30 174	0.57 191	0.25 50	2.25 557	0.63 137	1.01 272	1.10 293	2.73 571	1.85 556	6.26 568	0.40 190	0.17 119	0.14 196	0.19 163	0.15 135	0.16 80	0.17 190

GCST	1.08 472	1.47 588	0.93 381	1.73 590	1.14 575	1.30 469	0.31 97	1.33 316	1.16 381	1.29 409	0.97 235	0.98 330	0.49 185	2.08 438	0.46 254	1.19 590	0.70 590	1.30 589	0.85 585	1.02 575	0.89 575

CoDeX	0.73 344	0.29 252	0.93 381	0.54 295	0.36 279	1.14 437	0.61 414	2.34 567	1.17 384	1.16 345	1.25 358	0.91 298	0.87 371	1.33 307	0.64 347	0.20 256	0.16 296	0.21 242	0.18 224	0.20 233	0.18 216

PS-NSSS	0.99 446	0.58 502	0.93 381	0.58 356	0.57 449	0.91 377	0.80 474	1.81 459	1.14 359	1.14 329	1.67 494	1.00 337	0.83 351	4.62 531	0.78 393	0.37 507	0.31 505	0.52 547	0.32 495	0.45 508	0.38 488

DDVS	0.78 373	0.41 435	0.94 385	0.60 381	0.43 359	1.30 469	0.43 253	1.40 336	0.91 246	1.20 367	1.15 323	1.43 448	0.64 273	2.18 450	0.89 425	0.28 443	0.22 433	0.26 393	0.23 382	0.31 431	0.33 461

MIPNet	0.56 229	0.28 217	0.94 385	0.49 194	0.33 243	0.66 256	0.38 186	1.35 324	1.08 323	1.06 285	0.92 217	0.60 187	0.79 328	0.73 122	0.52 293	0.17 119	0.14 196	0.19 163	0.16 177	0.18 150	0.17 190

GMStereo	0.55 220	0.45 452	0.94 385	0.50 206	0.32 222	0.64 231	0.43 253	1.00 199	1.40 500	0.82 219	0.73 171	0.51 134	0.45 143	0.85 169	0.55 310	0.24 362	0.15 257	0.20 205	0.21 330	0.31 431	0.24 361
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.85 406	0.38 416	0.94 385	0.80 521	1.03 562	1.17 447	0.58 398	1.52 370	1.20 404	1.19 363	1.62 482	1.13 384	1.20 485	1.80 410	1.06 453	0.24 362	0.24 454	0.24 335	0.21 330	0.23 328	0.27 407

G2L-Stereo	0.80 380	0.32 325	0.95 389	0.60 381	0.42 348	0.78 322	0.69 443	1.50 362	1.09 331	1.33 441	1.14 315	1.45 455	0.72 300	2.45 471	1.10 462	0.25 390	0.20 388	0.26 393	0.21 330	0.20 233	0.26 397

UGAM	1.14 487	0.27 192	0.95 389	0.53 279	0.42 348	0.70 280	0.72 451	0.95 180	1.32 462	0.98 259	1.48 447	1.78 514	0.87 371	9.65 615	0.87 421	0.21 289	0.18 350	0.30 448	0.24 395	0.19 194	0.16 157

MyStereo06	0.61 258	0.28 217	0.95 389	0.56 333	0.46 388	0.61 214	0.73 452	1.78 447	0.67 162	1.03 280	1.12 306	1.13 384	0.56 226	0.78 141	0.41 199	0.17 119	0.16 296	0.23 315	0.20 285	0.22 302	0.20 289

hknet	0.77 366	0.32 325	0.95 389	0.54 295	0.38 315	1.27 464	0.65 426	2.16 541	1.07 317	1.20 367	1.11 299	1.59 482	0.81 338	1.37 320	0.66 353	0.22 318	0.17 327	0.25 374	0.22 359	0.22 302	0.22 327

delet	0.85 406	0.32 325	0.95 389	0.65 440	0.66 487	1.64 512	0.84 481	1.75 433	1.35 478	1.32 432	1.30 378	1.30 424	0.88 376	1.68 391	1.10 462	0.21 289	0.21 412	0.24 335	0.24 395	0.21 278	0.21 309

acv_ft	0.75 358	0.31 308	0.95 389	0.70 480	0.86 548	1.24 460	0.53 351	1.44 346	1.07 317	1.24 389	1.30 378	1.08 362	0.92 389	0.80 148	1.34 494	0.21 289	0.19 368	0.21 242	0.18 224	0.21 278	0.18 216

CIPLG	0.62 262	0.33 348	0.96 395	0.58 356	0.50 406	0.75 302	0.48 314	1.05 225	0.96 264	1.40 466	1.57 471	0.64 202	0.48 174	0.89 183	0.70 364	0.23 345	0.15 257	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.21 309

STrans-v2	1.04 466	0.28 217	0.96 395	0.49 194	0.32 222	0.68 267	0.79 468	2.47 578	1.12 344	1.12 311	1.46 441	1.40 443	1.46 521	6.70 581	0.43 222	0.18 166	0.13 138	0.20 205	0.18 224	0.18 150	0.18 216

dd	0.59 249	0.48 463	0.97 397	0.55 319	0.32 222	0.64 231	0.47 302	1.02 206	1.34 469	0.78 206	0.86 204	0.58 178	0.54 214	1.01 222	0.86 420	0.28 443	0.18 350	0.26 393	0.19 249	0.32 440	0.24 361

IPLG	0.69 313	0.27 192	0.97 397	0.51 239	0.43 359	0.79 328	0.33 118	1.21 290	1.06 312	1.30 418	1.10 293	0.52 142	0.55 220	3.16 503	0.63 343	0.16 72	0.14 196	0.19 163	0.16 177	0.18 150	0.17 190

TRStereo	0.60 252	0.60 513	0.97 397	0.74 504	0.67 491	0.46 90	0.38 186	1.85 470	0.89 237	0.79 209	0.80 195	0.88 286	0.39 107	1.10 248	0.41 199	0.23 345	0.15 257	0.23 315	0.24 395	0.17 112	0.15 119

rvit_0105_6	0.53 188	0.37 409	0.98 400	0.65 440	0.38 315	0.51 148	0.51 332	0.77 97	1.20 404	0.54 153	0.55 114	0.65 205	0.53 209	0.94 198	0.44 225	0.32 473	0.32 513	0.28 424	0.24 395	0.28 401	0.21 309

IGEV-FE	0.53 188	0.30 272	0.99 401	0.56 333	0.35 265	0.41 54	0.32 107	1.37 327	0.63 137	1.00 267	1.09 287	0.94 311	0.41 115	0.83 159	0.39 182	0.18 166	0.12 64	0.19 163	0.18 224	0.19 194	0.17 190

IGEV_Zeroshot_test	0.53 188	0.30 272	0.99 401	0.56 333	0.35 265	0.41 54	0.32 107	1.37 327	0.63 137	1.00 267	1.09 287	0.95 320	0.41 115	0.83 159	0.39 182	0.18 166	0.12 64	0.19 163	0.18 224	0.19 194	0.17 190

UDG	1.41 519	2.65 613	0.99 401	1.44 587	1.64 590	1.34 476	0.80 474	1.60 394	1.23 419	1.23 382	1.71 498	2.01 540	1.34 509	1.47 348	1.41 508	0.90 578	0.54 579	2.29 598	0.75 578	1.84 589	1.04 582

IPLGR_C	0.62 262	0.33 348	0.99 401	0.58 356	0.49 399	0.76 309	0.48 314	1.10 251	0.96 264	1.40 466	1.56 467	0.62 196	0.48 174	0.80 148	0.71 370	0.23 345	0.15 257	0.19 163	0.16 177	0.19 194	0.21 309

GEStereo_RVC	0.90 421	0.37 409	0.99 401	0.64 426	0.50 406	0.95 392	0.79 468	2.42 574	1.17 384	1.16 345	1.11 299	1.26 413	0.92 389	3.24 504	0.90 428	0.29 454	0.19 368	0.23 315	0.20 285	0.27 382	0.29 425

iResNet_ROB	0.77 366	0.30 272	0.99 401	0.57 350	0.36 279	0.83 354	0.36 154	2.33 564	1.58 529	1.27 401	1.30 378	1.25 409	0.84 355	1.65 381	0.79 399	0.20 256	0.14 196	0.17 97	0.12 50	0.18 150	0.27 407

MyStereo8	0.65 289	0.29 252	1.00 407	0.58 356	0.49 399	0.91 377	0.35 138	1.18 277	1.31 458	1.16 345	1.27 368	0.90 295	0.64 273	0.72 117	0.95 437	0.18 166	0.14 196	0.20 205	0.18 224	0.22 302	0.26 397

CRFU-Net	0.86 411	0.39 421	1.00 407	0.65 440	0.57 449	1.78 527	0.86 488	2.15 538	0.81 214	1.38 459	1.18 333	1.64 494	1.19 482	1.35 313	0.90 428	0.26 413	0.22 433	0.21 242	0.19 249	0.23 328	0.24 361

iRaft-Stereo_20w	0.65 289	0.31 308	1.00 407	0.47 146	0.34 261	0.73 292	0.30 90	2.96 587	0.70 175	1.15 335	1.14 315	0.76 236	0.65 279	1.11 251	0.38 171	0.17 119	0.13 138	0.18 134	0.16 177	0.19 194	0.18 216

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 477	1.02 563	1.00 407	0.82 532	0.67 491	1.93 541	0.93 507	1.62 401	1.11 340	1.15 335	1.25 358	1.50 467	0.79 328	1.96 427	0.76 385	1.89 593	0.34 520	0.79 573	0.36 520	1.25 584	0.83 572

rvit_105_1	0.72 326	0.52 480	1.01 411	0.78 516	0.49 399	0.75 302	0.87 490	1.12 260	1.18 391	0.99 262	0.79 190	0.90 295	0.77 317	1.26 288	0.75 382	0.41 521	0.36 536	0.36 504	0.41 532	0.30 422	0.33 461

GMStereo_Zeroshot	0.67 307	0.61 515	1.01 411	0.64 426	0.37 298	0.84 363	0.35 138	1.05 225	1.12 344	1.12 311	1.06 273	1.27 417	0.54 214	1.19 272	0.59 324	0.32 473	0.17 327	0.31 454	0.18 224	0.52 531	0.22 327

plain	0.46 145	0.27 192	1.01 411	0.50 206	0.40 335	0.35 30	0.37 176	0.87 140	0.56 116	0.43 88	0.76 179	0.42 84	0.40 112	1.13 257	0.45 240	0.21 289	0.15 257	0.24 335	0.19 249	0.24 343	0.16 157

ACRE	0.61 258	0.33 348	1.01 411	0.58 356	0.49 399	0.75 302	0.47 302	1.06 238	0.95 259	1.37 453	1.55 463	0.62 196	0.46 150	0.83 159	0.70 364	0.23 345	0.15 257	0.19 163	0.16 177	0.18 150	0.21 309

ccnet	1.12 482	0.67 525	1.01 411	0.78 516	0.73 511	1.72 518	0.99 520	1.84 469	1.26 433	1.47 480	1.85 517	1.75 511	1.29 500	1.75 401	1.88 540	0.57 559	0.53 576	0.57 563	0.55 563	0.59 544	0.54 539

GwcNet-RSSM	0.77 366	0.32 325	1.01 411	0.62 407	0.54 437	0.78 322	0.51 332	1.73 425	1.20 404	1.09 295	1.37 409	1.46 458	0.85 358	1.53 359	1.09 459	0.25 390	0.18 350	0.23 315	0.24 395	0.20 233	0.19 257

CFNet	0.96 434	0.36 402	1.01 411	0.62 407	0.42 348	0.99 408	0.47 302	1.90 485	1.32 462	0.99 262	1.39 418	1.10 374	0.86 366	5.58 557	0.79 399	0.23 345	0.17 327	0.28 424	0.27 438	0.26 368	0.21 309

ssnet_v2	0.88 416	0.36 402	1.02 418	0.62 407	0.38 315	1.32 472	0.97 515	2.07 527	1.34 469	1.37 453	1.18 333	1.54 474	0.92 389	1.10 248	1.65 529	0.30 459	0.27 477	0.30 448	0.28 459	0.27 382	0.26 397

IER	0.70 317	0.31 308	1.02 418	0.48 174	0.52 430	1.34 476	0.51 332	1.17 272	0.99 283	1.23 382	1.34 400	1.12 379	1.11 464	0.99 217	0.71 370	0.20 256	0.16 296	0.21 242	0.21 330	0.20 233	0.19 257

sCroCo_RVC	0.49 167	0.40 428	1.02 418	0.65 440	0.60 469	0.52 152	0.40 214	0.83 129	0.61 131	0.44 93	0.74 175	0.49 124	0.50 191	0.63 88	0.48 266	0.26 413	0.27 477	0.23 315	0.22 359	0.29 412	0.25 373

SFCPSM	0.70 317	0.28 217	1.02 418	0.51 239	0.38 315	1.37 479	0.66 431	2.00 510	1.03 298	1.17 354	1.21 346	0.82 257	0.78 324	1.03 226	0.53 300	0.21 289	0.17 327	0.22 275	0.24 395	0.21 278	0.19 257

PAM_32	0.77 366	0.28 217	1.03 422	0.52 260	0.30 174	1.32 472	0.35 138	1.97 505	0.65 157	1.02 276	1.06 273	3.05 576	1.49 526	0.96 202	0.36 148	0.19 215	0.13 138	0.20 205	0.18 224	0.19 194	0.19 257

DAS	0.84 402	0.34 372	1.03 422	0.64 426	0.69 499	0.77 317	0.63 422	1.54 379	1.20 404	1.79 535	1.55 463	0.95 320	1.04 447	2.83 489	0.60 332	0.21 289	0.16 296	0.25 374	0.18 224	0.27 382	0.22 327

SepStereo	0.82 391	0.34 372	1.03 422	0.64 426	0.69 499	0.77 317	0.63 422	1.54 379	1.20 404	1.79 535	1.55 463	0.95 320	1.04 447	2.30 461	0.60 332	0.21 289	0.16 296	0.25 374	0.18 224	0.27 382	0.22 327

MANE	6.19 608	0.59 505	1.03 422	0.93 562	1.22 581	13.38 620	2.69 607	12.81 625	17.94 631	8.21 623	10.82 621	14.72 624	11.68 618	11.39 623	11.90 614	0.59 563	0.50 573	0.52 547	1.76 609	0.55 537	0.54 539

test-1	0.52 177	0.26 159	1.04 426	0.56 333	0.32 222	0.61 214	0.38 186	1.10 251	0.91 246	0.78 206	1.01 248	0.77 238	0.52 203	0.60 78	0.42 212	0.17 119	0.14 196	0.20 205	0.17 203	0.20 233	0.23 347

rvit_0105_5	0.58 244	0.39 421	1.05 427	0.66 446	0.37 298	0.58 194	0.56 383	0.94 175	1.18 391	0.64 178	0.68 152	0.75 232	0.63 269	0.88 178	0.50 281	0.32 473	0.32 513	0.30 448	0.27 438	0.28 401	0.25 373

rvit_stereo_0075_2	0.64 281	0.46 454	1.05 427	0.66 446	0.66 487	0.53 161	0.48 314	1.20 289	1.12 344	0.76 198	0.92 217	0.78 242	0.53 209	1.03 226	0.59 324	0.37 507	0.28 484	0.40 521	0.31 487	0.37 467	0.32 455

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 377	0.43 442	1.05 427	0.64 426	0.58 458	0.95 392	0.53 351	1.53 376	1.18 391	1.37 453	1.15 323	1.43 448	0.88 376	1.61 375	0.84 415	0.25 390	0.22 433	0.27 409	0.27 438	0.29 412	0.29 425
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.64 281	0.32 325	1.05 427	0.55 319	0.40 335	0.54 169	0.45 287	1.21 290	0.93 254	1.03 280	1.47 442	0.69 219	0.63 269	1.76 406	0.49 275	0.18 166	0.14 196	0.25 374	0.22 359	0.22 302	0.20 289

rvit_0105_4	0.56 229	0.38 416	1.06 431	0.66 446	0.38 315	0.53 161	0.53 351	0.84 136	1.17 384	0.56 157	0.61 132	0.72 226	0.59 246	0.98 212	0.45 240	0.32 473	0.33 518	0.29 435	0.25 409	0.29 412	0.23 347

ADStereo(finetuned)	0.57 237	0.24 105	1.06 431	0.43 78	0.24 47	0.49 117	0.35 138	1.05 225	1.30 454	1.12 311	1.03 266	0.58 178	1.20 485	0.84 164	0.51 286	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.18 150	0.19 257

dad	0.86 411	0.66 524	1.06 431	0.56 333	0.37 298	0.76 309	0.44 267	1.17 272	1.50 519	1.44 475	1.27 368	1.34 435	0.75 306	2.52 478	0.84 415	0.42 525	0.27 477	0.83 574	0.26 427	0.41 487	0.29 425

DSFCA	0.93 429	0.34 372	1.06 431	0.52 260	0.65 484	1.55 503	0.93 507	1.49 358	1.19 399	1.56 504	1.15 323	1.50 467	0.96 415	3.07 498	1.02 449	0.30 459	0.26 469	0.25 374	0.25 409	0.28 401	0.24 361

NCCL2	1.00 451	0.56 495	1.06 431	0.75 508	0.57 449	1.31 471	1.72 576	1.77 443	1.36 482	1.50 489	1.17 331	1.91 527	1.17 475	1.54 361	1.29 488	0.35 499	0.31 505	0.45 533	0.44 540	0.40 484	0.40 492

ISRNet	0.80 380	0.33 348	1.07 436	0.81 524	0.66 487	0.60 208	0.34 129	1.19 287	1.13 356	1.59 511	1.53 456	1.35 436	0.77 317	1.27 291	0.94 433	0.39 514	0.34 520	0.43 528	0.38 525	0.34 453	0.49 527

MyStereo05	0.66 298	0.28 217	1.07 436	0.56 333	0.46 388	0.61 214	0.73 452	1.34 321	1.41 506	1.15 335	0.91 215	0.77 238	0.80 334	1.41 337	0.63 343	0.17 119	0.16 296	0.23 315	0.20 285	0.22 302	0.20 289

MyStereo04	0.67 307	0.29 252	1.07 436	0.55 319	0.45 376	0.59 201	0.79 468	1.50 362	1.40 500	0.91 240	0.91 215	0.74 229	0.86 366	1.52 355	0.62 339	0.17 119	0.16 296	0.24 335	0.20 285	0.23 328	0.20 289

DCANet-4	0.54 204	0.26 159	1.07 436	0.42 70	0.24 47	0.48 105	0.36 154	0.99 195	1.30 454	1.10 303	1.02 256	0.56 169	0.75 306	0.73 122	0.52 293	0.16 72	0.13 138	0.17 97	0.13 81	0.15 52	0.19 257

PAM	0.76 364	0.29 252	1.08 440	0.52 260	0.33 243	1.38 482	0.39 201	2.01 514	0.67 162	1.06 285	0.96 226	2.89 575	1.43 516	0.86 173	0.35 136	0.19 215	0.12 64	0.19 163	0.17 203	0.19 194	0.20 289

rvit_0105_3	0.63 269	0.44 445	1.08 440	0.72 492	0.40 335	0.64 231	0.71 448	1.03 211	1.17 384	0.82 219	0.70 162	0.80 248	0.70 292	0.91 186	0.56 314	0.35 499	0.34 520	0.34 488	0.32 495	0.27 382	0.28 419

SQANet	1.31 505	0.88 554	1.08 440	1.83 592	1.44 587	1.44 493	0.75 457	1.74 430	1.09 331	1.32 432	1.26 365	1.28 420	1.01 437	1.50 352	0.83 412	2.50 600	0.34 520	1.47 590	0.55 563	2.32 593	1.57 593

RAFT + AFF	1.00 451	0.42 439	1.09 443	0.67 458	0.50 406	1.22 458	1.24 548	2.24 556	1.19 399	1.30 418	1.56 467	1.17 389	1.49 526	3.44 512	0.83 412	0.21 289	0.25 463	0.30 448	0.26 427	0.27 382	0.27 407

MMNet	0.84 402	0.32 325	1.09 443	0.60 381	0.59 466	1.85 535	0.49 324	1.51 368	1.27 439	1.37 453	1.15 323	1.26 413	1.18 479	1.67 386	1.22 478	0.19 215	0.18 350	0.23 315	0.22 359	0.25 356	0.21 309

XPNet_ROB	0.96 434	0.49 466	1.09 443	0.72 492	0.57 449	1.11 432	1.14 539	1.66 411	1.23 419	1.85 542	1.39 418	1.64 494	1.11 464	1.80 410	1.42 512	0.38 511	0.30 499	0.33 478	0.29 471	0.37 467	0.34 466

PFNet	0.91 424	0.26 159	1.10 446	0.63 417	0.32 222	0.64 231	0.56 383	1.17 272	0.99 283	1.47 480	1.08 282	0.98 330	0.69 287	6.62 576	0.54 306	0.20 256	0.12 64	0.24 335	0.19 249	0.20 233	0.17 190

MLCV	0.72 326	0.34 372	1.10 446	0.51 239	0.23 31	0.91 377	0.39 201	1.33 316	1.23 419	1.46 479	1.55 463	1.01 344	0.64 273	1.95 426	0.80 403	0.18 166	0.12 64	0.18 134	0.14 111	0.19 194	0.17 190

Anonymous3	0.61 258	0.44 445	1.11 448	0.59 369	0.49 399	0.93 388	0.65 426	0.93 169	0.81 214	0.72 196	0.88 210	0.65 205	0.69 287	1.06 236	0.53 300	0.35 499	0.30 499	0.26 393	0.26 427	0.31 431	0.27 407

DISCO	1.03 463	0.34 372	1.11 448	0.69 474	0.45 376	2.07 550	0.84 481	2.13 532	1.50 519	1.15 335	1.33 393	2.40 559	1.07 458	2.60 481	1.51 524	0.23 345	0.18 350	0.22 275	0.20 285	0.31 431	0.27 407

DDUNet	1.50 525	2.69 614	1.12 450	1.77 591	1.88 592	1.84 534	0.92 503	1.70 421	1.16 381	1.38 459	1.79 509	1.60 484	1.12 467	1.37 320	1.08 457	1.10 588	0.76 591	2.37 600	0.94 589	2.00 590	1.37 591

RP	1.09 475	0.50 473	1.12 450	0.90 556	1.04 563	1.11 432	0.84 481	1.80 456	1.62 531	1.55 503	2.00 531	1.90 526	1.78 550	1.84 413	1.25 481	0.52 550	0.36 536	0.48 540	0.36 520	0.45 508	0.43 508

DualNet (step1)	0.83 397	0.49 466	1.13 452	0.56 333	0.39 325	1.02 413	0.73 452	1.78 447	1.21 410	1.22 376	1.18 333	1.08 362	0.92 389	1.23 279	0.67 356	0.57 559	0.28 484	0.62 566	0.67 574	0.45 508	0.42 501

test_sample9	1.86 555	0.49 466	1.13 452	0.56 333	0.39 325	1.02 413	0.73 452	1.78 447	1.21 410	1.22 376	1.18 333	1.08 362	0.92 389	2.27 459	7.92 602	0.57 559	12.61 634	0.62 566	0.67 574	0.45 508	0.42 501

test_sample8	2.19 569	0.49 466	1.13 452	0.56 333	0.39 325	1.02 413	0.73 452	1.82 460	1.15 371	2.26 562	1.30 378	4.94 599	2.52 584	2.27 459	7.92 602	0.57 559	12.61 634	0.62 566	0.67 574	0.45 508	0.42 501

DRN-Test	1.00 451	0.44 445	1.13 452	0.70 480	0.81 537	1.62 509	0.79 468	2.14 536	1.44 512	1.78 532	1.33 393	1.43 448	1.05 451	2.18 450	1.53 525	0.27 429	0.21 412	0.31 454	0.30 480	0.32 440	0.28 419

IPLGR	0.58 244	0.27 192	1.14 456	0.48 174	0.28 129	0.65 247	0.33 118	1.22 298	1.13 356	1.18 359	1.05 271	0.69 219	0.66 282	0.96 202	0.52 293	0.17 119	0.15 257	0.20 205	0.17 203	0.20 233	0.18 216

NaN_ROB	1.13 485	0.55 491	1.15 457	0.64 426	0.48 395	1.61 508	2.03 593	1.72 424	1.48 516	2.09 558	1.27 368	1.40 443	1.08 459	3.94 518	1.30 489	0.28 443	0.34 520	0.28 424	0.28 459	0.30 422	0.33 461

ETE_ROB	0.96 434	0.64 522	1.16 458	0.69 474	0.48 395	1.14 437	1.13 538	1.77 443	1.19 399	1.91 549	1.45 435	1.73 506	1.05 451	1.60 373	1.14 469	0.32 473	0.26 469	0.38 510	0.34 511	0.39 480	0.41 497

LALA_ROB	1.01 457	0.59 505	1.16 458	0.67 458	0.51 418	1.63 510	1.26 552	1.69 416	1.38 490	1.81 539	1.37 409	1.94 532	1.02 443	1.58 369	1.38 500	0.37 507	0.27 477	0.43 528	0.37 523	0.43 498	0.37 482

ADLNet2	0.88 416	0.34 372	1.17 460	0.77 514	0.64 482	1.12 435	0.76 460	1.74 430	1.24 425	1.21 371	1.65 489	1.71 504	1.05 451	1.67 386	1.17 474	0.24 362	0.21 412	0.21 242	0.22 359	0.26 368	0.29 425

BEATNet_4x	0.73 344	0.49 466	1.17 460	0.53 279	0.26 78	1.03 416	0.55 375	1.82 460	1.06 312	1.21 371	1.22 348	0.96 326	0.91 386	1.01 222	1.06 453	0.21 289	0.14 196	0.24 335	0.19 249	0.37 467	0.21 309

PSMNet_ROB	0.90 421	0.52 480	1.17 460	0.72 492	0.61 472	1.27 464	1.12 537	1.76 439	1.12 344	1.09 295	1.28 374	1.45 455	0.89 382	1.65 381	1.42 512	0.33 482	0.25 463	0.37 507	0.39 527	0.35 456	0.29 425

otaku	1.60 535	1.11 570	1.21 463	2.20 595	1.56 589	1.97 544	1.24 548	2.07 527	1.36 482	1.44 475	1.62 482	1.73 506	1.19 482	1.73 399	0.98 445	2.89 604	0.57 581	1.74 591	0.60 570	2.78 600	1.94 599

anonymity	1.12 482	0.97 558	1.21 463	1.07 573	1.12 571	1.08 425	0.89 495	1.95 500	1.16 381	1.29 409	1.26 365	1.22 398	1.09 462	1.15 260	1.01 448	1.02 583	1.00 606	0.97 579	0.97 591	0.98 572	0.99 579

STTStereo	0.78 373	0.50 473	1.22 465	0.64 426	0.54 437	0.89 370	0.54 357	1.44 346	1.11 340	1.38 459	1.09 287	1.27 417	0.85 358	1.43 338	0.83 412	0.29 454	0.27 477	0.33 478	0.39 527	0.32 440	0.30 438

Ntro	1.64 539	1.15 574	1.23 466	2.48 601	1.83 591	2.09 552	1.16 542	1.96 501	1.38 490	1.21 371	1.62 482	1.62 486	1.29 500	1.87 418	1.11 465	3.04 605	0.56 580	1.82 593	0.64 572	2.80 601	2.05 601

ToySt	0.66 298	0.33 348	1.23 466	0.51 239	0.33 243	0.86 367	0.68 439	1.10 251	0.97 271	0.84 224	1.08 282	1.25 409	0.94 403	1.01 222	0.74 377	0.19 215	0.19 368	0.24 335	0.24 395	0.27 382	0.23 347

SPS-STEREO	1.67 541	1.04 564	1.23 466	1.21 578	1.13 574	1.82 532	1.11 535	2.16 541	1.52 522	3.07 593	2.32 548	2.82 573	1.80 552	4.11 521	2.04 547	1.03 584	0.99 605	0.97 579	0.94 589	1.03 577	1.02 580
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NCC-stereo	1.10 477	0.54 486	1.24 469	0.84 536	0.94 557	1.29 467	0.89 495	2.01 514	1.34 469	1.32 432	1.74 502	1.88 522	1.74 546	2.35 464	1.25 481	0.45 536	0.37 538	0.45 533	0.58 566	0.42 492	0.42 501

Abc-Net	1.10 477	0.54 486	1.24 469	0.84 536	0.94 557	1.29 467	0.89 495	2.01 514	1.34 469	1.32 432	1.74 502	1.88 522	1.74 546	2.35 464	1.25 481	0.45 536	0.37 538	0.45 533	0.58 566	0.42 492	0.42 501
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	1.17 494	0.49 466	1.24 469	0.70 480	0.97 561	1.71 516	0.92 503	1.91 489	1.46 514	1.38 459	1.14 315	1.88 522	1.30 504	4.24 522	1.87 538	0.26 413	0.21 412	0.35 496	0.27 438	0.55 537	0.54 539

RGC	1.14 487	0.79 544	1.26 472	0.91 559	0.96 560	1.52 500	0.77 463	1.92 492	1.26 433	1.54 500	1.93 525	2.02 542	1.54 529	2.25 457	1.31 490	0.44 535	0.35 531	0.58 564	0.48 549	0.47 515	0.46 516

SGM-ForestM	6.52 610	0.38 416	1.26 472	0.63 417	0.35 265	13.59 621	5.32 618	6.32 618	6.70 614	11.14 625	9.18 616	22.51 636	13.93 624	16.89 627	20.07 625	0.36 503	0.37 538	0.36 504	0.35 516	0.36 463	0.34 466

CSAN	1.41 519	0.59 505	1.26 472	0.70 480	0.50 406	1.76 522	1.78 578	1.77 443	1.90 556	2.35 567	2.32 548	1.92 530	1.94 562	5.56 556	1.49 522	0.43 530	0.35 531	0.40 521	0.41 532	0.43 498	0.41 497

DMCA-RVC	0.74 349	0.40 428	1.27 475	0.66 446	0.49 399	0.77 317	0.47 302	1.35 324	1.01 291	1.53 494	1.01 248	1.29 423	0.82 343	1.31 299	0.78 393	0.27 429	0.21 412	0.35 496	0.27 438	0.32 440	0.24 361

CC-Net-ROB	1.49 523	1.26 579	1.27 475	0.88 551	0.79 530	1.76 522	1.00 522	1.79 453	1.26 433	1.10 303	1.61 480	1.21 396	0.99 433	8.13 603	0.84 415	1.09 587	0.41 551	2.20 596	0.46 545	1.20 583	0.48 523

PA-Net	1.01 457	0.57 499	1.29 477	0.64 426	0.74 512	1.19 452	0.84 481	1.69 416	1.43 511	1.16 345	1.19 340	1.32 429	1.19 482	3.42 510	1.25 481	0.29 454	0.45 561	0.33 478	0.49 552	0.32 440	0.47 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.11 480	0.50 473	1.30 478	0.71 488	0.65 484	1.14 437	0.75 457	1.93 496	1.37 486	1.71 525	1.83 513	2.54 564	1.44 518	2.43 470	1.23 479	0.42 525	0.41 551	0.54 553	0.35 516	0.42 492	0.46 516

UNet	0.83 397	0.34 372	1.31 479	0.58 356	0.74 512	1.58 506	0.49 324	1.41 337	1.04 303	1.21 371	1.08 282	1.54 474	1.12 467	1.65 381	1.09 459	0.23 345	0.17 327	0.25 374	0.20 285	0.25 356	0.22 327

GANetREF_RVC	1.07 469	0.86 551	1.31 479	0.82 532	0.53 433	1.41 491	1.31 555	1.76 439	1.52 522	1.27 401	1.31 384	1.46 458	1.24 494	2.03 433	0.96 441	0.56 558	0.45 561	0.67 569	0.50 556	0.88 569	0.59 550
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
WCMA_ROB	1.84 553	0.47 459	1.31 479	0.69 474	0.57 449	2.11 553	1.14 539	1.87 476	1.73 543	4.04 601	6.43 600	5.62 604	3.61 598	2.59 480	1.94 543	0.52 550	0.44 557	0.39 516	0.42 535	0.48 520	0.47 520

FAT-Stereo	1.07 469	0.41 435	1.32 482	0.72 492	0.58 458	1.08 425	0.89 495	1.96 501	1.65 534	1.75 529	1.98 528	2.03 543	1.48 524	2.02 432	1.18 477	0.42 525	0.35 531	0.34 488	0.29 471	0.35 456	0.53 537

DANet	1.08 472	0.61 515	1.32 482	0.85 541	0.72 504	1.37 479	0.51 332	1.54 379	1.15 371	1.78 532	1.54 461	2.01 540	1.11 464	2.90 492	2.00 546	0.33 482	0.30 499	0.40 521	0.30 480	0.44 504	0.45 513
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AF-Net	1.13 485	0.52 480	1.33 484	0.86 543	0.91 553	1.38 482	0.71 448	2.16 541	1.62 531	1.56 504	2.40 553	1.99 538	1.65 539	1.81 412	1.48 521	0.48 544	0.28 484	0.49 542	0.33 505	0.39 480	0.32 455

Nwc_Net	1.09 475	0.49 466	1.33 484	0.89 555	0.80 535	1.49 498	0.66 431	2.19 550	1.27 439	1.32 432	2.26 546	1.96 535	1.54 529	1.92 421	1.34 494	0.40 517	0.30 499	0.43 528	0.45 542	0.38 476	0.37 482

PWCDC_ROB	1.29 502	0.75 541	1.33 484	1.05 570	0.88 552	1.73 519	0.52 343	1.89 482	3.28 592	1.29 409	4.88 594	1.22 398	1.46 521	1.77 408	1.45 516	0.60 564	0.26 469	0.29 435	0.25 409	0.52 531	0.37 482

DispNO	0.93 429	0.30 272	1.34 487	0.55 319	0.55 443	0.89 370	0.49 324	1.48 356	1.21 410	1.17 354	1.27 368	1.19 393	0.90 383	5.23 544	0.74 377	0.22 318	0.17 327	0.24 335	0.21 330	0.19 194	0.20 289

iResNet	0.75 358	0.40 428	1.36 488	0.67 458	0.29 149	0.92 384	0.59 407	1.52 370	1.25 428	1.28 403	1.48 447	0.94 311	0.76 314	1.62 376	0.78 393	0.18 166	0.14 196	0.18 134	0.15 135	0.22 302	0.23 347

LL-Strereo	1.33 508	0.39 421	1.38 489	0.61 396	0.61 472	0.75 302	0.66 431	1.63 403	1.17 384	1.56 504	1.60 476	2.03 543	2.12 571	9.72 616	0.97 442	0.21 289	0.18 350	0.27 409	0.23 382	0.22 302	0.25 373

DFGA-Net	0.72 326	0.40 428	1.40 490	0.52 260	0.45 376	0.83 354	0.44 267	1.28 312	1.08 323	0.99 262	1.19 340	0.70 222	0.55 220	2.14 444	1.16 471	0.18 166	0.16 296	0.24 335	0.23 382	0.27 382	0.25 373

YMNet	1.00 451	0.54 486	1.40 490	0.81 524	0.85 544	1.87 537	0.62 417	1.55 383	1.18 391	1.63 518	1.99 529	1.77 512	0.97 418	1.50 352	1.45 516	0.33 482	0.37 538	0.31 454	0.32 495	0.32 440	0.29 425

YMNet_1	1.00 451	0.54 486	1.40 490	0.81 524	0.85 544	1.87 537	0.62 417	1.55 383	1.18 391	1.63 518	1.99 529	1.77 512	0.97 418	1.50 352	1.45 516	0.33 482	0.37 538	0.31 454	0.32 495	0.32 440	0.29 425

fast-acv-ft	0.94 431	0.44 445	1.40 490	0.58 356	0.51 418	1.77 525	0.69 443	1.36 326	1.42 509	1.29 409	1.86 518	1.74 508	1.25 495	1.52 355	1.38 500	0.26 413	0.28 484	0.28 424	0.28 459	0.27 382	0.26 397

stereogan	1.15 491	0.42 439	1.40 490	0.86 543	0.84 541	2.38 565	0.71 448	1.88 479	1.73 543	1.72 526	1.94 527	2.31 554	1.29 500	2.07 437	1.08 457	0.36 503	0.35 531	0.39 516	0.31 487	0.51 529	0.46 516

DStereoRT	1.36 511	0.32 325	1.41 495	0.67 458	0.50 406	2.07 550	0.60 411	1.44 346	0.91 246	1.37 453	1.44 432	0.73 228	1.30 504	6.39 572	0.90 428	0.23 345	0.17 327	4.29 622	1.94 612	0.24 343	0.20 289

ACV-stereo	0.99 446	0.51 476	1.41 495	0.56 333	0.41 343	2.43 567	0.57 394	1.15 268	1.18 391	0.81 215	1.01 248	3.39 582	2.14 572	1.60 373	1.07 456	0.27 429	0.22 433	0.22 275	0.22 359	0.28 401	0.32 455

BStereo	0.38 80	0.25 133	1.42 497	0.42 70	0.28 129	0.55 178	0.39 201	0.55 20	0.52 103	0.36 48	0.35 34	0.37 71	0.29 37	0.64 89	0.38 171	0.13 23	0.14 196	0.15 32	0.19 249	0.15 52	0.16 157

Wave_Phase_stereo	0.45 138	0.25 133	1.42 497	0.42 70	0.28 129	1.78 527	0.39 201	0.72 81	0.52 103	0.36 48	0.35 34	0.37 71	0.29 37	0.64 89	0.38 171	0.13 23	0.14 196	0.15 32	0.19 249	0.15 52	0.16 157

APVNet	1.06 467	0.53 485	1.42 497	0.84 536	0.79 530	1.92 540	0.82 479	1.90 485	1.08 323	1.08 289	1.43 427	1.56 477	1.13 471	3.07 498	1.58 526	0.31 466	0.34 520	0.42 526	0.36 520	0.36 463	0.37 482

PSMNet-RUCA	1.02 460	0.97 558	1.44 500	1.23 580	1.10 567	1.40 486	0.62 417	1.69 416	1.38 490	0.94 248	1.53 456	0.97 328	0.83 351	1.17 268	0.93 431	0.69 572	0.34 520	0.99 582	0.60 570	0.97 571	0.64 560

gwcnet-sp	0.74 349	0.33 348	1.44 500	0.57 350	0.45 376	1.40 486	0.54 357	1.50 362	1.14 359	1.30 418	1.02 256	0.94 311	0.82 343	1.39 329	0.76 385	0.21 289	0.21 412	0.22 275	0.21 330	0.22 302	0.22 327

scenet	0.74 349	0.33 348	1.44 500	0.57 350	0.45 376	1.40 486	0.54 357	1.50 362	1.14 359	1.30 418	1.02 256	0.94 311	0.82 343	1.39 329	0.76 385	0.21 289	0.21 412	0.22 275	0.21 330	0.22 302	0.22 327

ssnet	0.74 349	0.33 348	1.44 500	0.57 350	0.45 376	1.40 486	0.54 357	1.50 362	1.14 359	1.30 418	1.02 256	0.94 311	0.82 343	1.39 329	0.76 385	0.21 289	0.21 412	0.22 275	0.21 330	0.22 302	0.22 327

PDISCO_ROB	1.32 507	0.65 523	1.44 500	1.36 582	1.46 588	2.55 570	0.92 503	2.45 576	2.07 566	1.37 453	1.49 449	1.65 497	1.00 435	2.82 488	1.35 497	1.01 581	0.27 477	0.54 553	0.47 547	0.71 560	0.73 568

NVStereoNet_ROB	1.88 556	1.07 565	1.45 505	1.07 573	1.17 576	1.47 495	1.48 565	1.89 482	1.93 559	1.94 550	4.67 592	3.08 579	1.80 552	6.51 574	1.65 529	1.06 586	0.86 600	1.08 586	1.32 599	0.93 570	1.26 589
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	1.71 548	0.62 519	1.45 505	0.67 458	0.61 472	1.81 530	1.08 533	2.52 579	1.70 539	1.77 531	1.73 500	1.98 537	1.25 495	12.57 624	1.84 537	0.34 492	0.37 538	0.56 561	0.38 525	0.45 508	0.43 508

WAO-6	2.81 589	1.60 592	1.46 507	2.36 599	2.28 600	3.55 590	2.29 602	4.21 603	4.56 606	2.36 569	4.51 586	4.88 598	2.66 586	4.60 530	4.07 583	1.72 592	1.15 612	2.31 599	1.46 605	2.31 592	1.85 597

IMH-64-1	2.70 586	1.79 597	1.46 507	3.26 612	2.66 607	3.23 588	2.10 594	4.08 600	2.75 587	2.34 565	3.81 581	3.06 577	2.22 576	4.25 523	2.59 559	3.75 615	0.84 595	2.75 610	1.35 600	3.15 609	2.60 613

IMH-64	2.70 586	1.79 597	1.46 507	3.26 612	2.66 607	3.23 588	2.10 594	4.08 600	2.75 587	2.34 565	3.81 581	3.06 577	2.22 576	4.25 523	2.59 559	3.75 615	0.84 595	2.75 610	1.35 600	3.15 609	2.60 613

sAnonymous2	0.55 220	0.56 495	1.46 507	0.60 381	0.51 418	0.48 105	0.52 343	0.79 106	0.68 169	0.50 137	0.67 149	0.46 102	0.62 264	0.59 66	0.40 190	0.22 318	0.17 327	0.22 275	0.21 330	0.86 566	0.56 543

CroCo_RVC	0.55 220	0.56 495	1.46 507	0.60 381	0.51 418	0.48 105	0.52 343	0.79 106	0.68 169	0.50 137	0.67 149	0.46 102	0.62 264	0.59 66	0.40 190	0.22 318	0.17 327	0.22 275	0.21 330	0.86 566	0.56 543

IMH	3.21 594	1.85 601	1.48 512	3.25 611	2.69 609	4.07 599	2.02 592	4.41 605	3.80 599	2.72 579	7.11 605	4.75 595	2.92 589	5.92 564	2.55 557	3.85 619	0.88 601	2.78 612	1.36 602	3.19 611	2.59 612

NVstereo2D	0.92 426	0.41 435	1.48 512	0.72 492	0.72 504	1.20 454	0.87 490	1.75 433	1.38 490	0.99 262	1.13 311	1.26 413	0.98 425	2.21 454	0.89 425	0.43 530	0.20 388	0.38 510	0.24 395	0.57 540	0.63 556

ARAFT	0.77 366	0.36 402	1.49 514	0.51 239	0.31 200	0.90 373	0.82 479	1.90 485	1.06 312	1.62 516	1.24 354	1.02 346	0.64 273	1.84 413	0.50 281	0.18 166	0.14 196	0.28 424	0.27 438	0.17 112	0.16 157

AANet_RVC	1.16 493	0.52 480	1.49 514	0.65 440	0.45 376	0.75 302	0.69 443	1.42 339	1.55 527	1.34 445	1.87 520	1.53 473	0.78 324	7.43 594	1.38 500	0.25 390	0.17 327	0.19 163	0.16 177	0.22 302	0.26 397

ELAS	2.37 575	0.74 539	1.54 516	0.99 566	0.92 555	4.78 604	2.33 603	3.33 592	3.37 594	5.05 613	4.77 593	3.67 585	4.53 606	3.42 510	4.50 584	0.62 566	0.53 576	0.55 558	0.53 561	0.63 549	0.64 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Select-FE	0.74 349	0.39 421	1.56 517	0.55 319	0.46 388	0.40 48	0.22 26	1.86 473	0.68 169	1.05 284	1.31 384	1.82 518	1.74 546	1.11 251	0.38 171	0.21 289	0.16 296	0.21 242	0.25 409	0.19 194	0.31 448

G-Net	1.66 540	0.63 520	1.56 517	1.11 575	0.74 512	2.98 584	0.91 501	1.55 383	1.22 416	2.76 582	8.18 613	2.32 555	2.53 585	1.92 421	1.87 538	0.48 544	0.44 557	0.45 533	0.31 487	0.60 548	0.57 547

RainbowNet	1.97 562	1.76 595	1.57 519	2.81 604	2.21 597	1.98 546	1.81 580	2.54 580	1.89 554	1.50 489	1.84 515	1.96 535	1.65 539	2.14 444	1.25 481	3.33 611	0.85 598	2.39 603	0.98 593	2.82 603	2.22 602

MDST_ROB	1.67 541	0.34 372	1.58 520	0.92 561	0.58 458	4.26 601	1.11 535	2.83 584	1.41 506	4.49 607	2.55 561	1.45 455	0.97 418	7.79 600	1.17 474	0.31 466	0.25 463	0.37 507	0.33 505	0.31 431	0.30 438

FINET	0.97 440	0.54 486	1.60 521	0.63 417	0.79 530	1.08 425	1.07 532	1.56 386	2.20 570	1.15 335	1.49 449	0.94 311	0.88 376	2.32 462	1.05 451	0.42 525	0.35 531	0.32 469	0.28 459	0.43 498	0.38 488

LVE	3.31 595	1.67 594	1.64 522	2.85 605	2.42 604	3.20 587	2.26 601	4.78 608	5.05 609	2.35 567	6.91 602	6.02 605	2.37 579	9.15 607	2.17 552	3.19 608	1.08 611	2.38 602	1.47 606	2.81 602	2.40 608

ACVNet-4b	2.15 567	1.41 584	1.64 522	2.80 603	2.31 601	2.31 562	1.24 548	2.32 563	2.14 568	1.26 398	2.39 552	2.66 568	1.48 524	5.95 566	1.06 453	3.20 609	0.45 561	2.37 600	0.89 586	2.83 604	2.37 606

Syn2CoEx	1.14 487	0.69 530	1.66 524	0.80 521	0.67 491	1.40 486	0.88 493	2.06 526	1.54 525	1.25 394	1.58 474	1.42 447	1.50 528	4.09 520	1.40 504	0.36 503	0.32 513	0.34 488	0.29 471	0.29 412	0.34 466

MFMNet_re	1.40 518	1.14 573	1.68 525	1.39 584	1.07 564	1.48 496	1.43 561	1.87 476	1.82 551	2.26 562	2.19 543	1.51 469	1.86 557	1.52 355	1.25 481	0.93 579	0.83 594	0.84 575	0.80 581	0.99 574	1.05 584

DStereoO	1.44 521	1.11 570	1.69 526	1.16 576	0.72 504	1.21 456	1.56 568	1.74 430	1.63 533	1.52 492	1.67 494	1.51 469	3.16 593	1.73 399	1.72 532	2.35 599	0.45 561	0.97 579	0.42 535	2.01 591	0.53 537

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 326	0.35 392	1.70 527	0.49 194	0.56 446	0.63 227	0.38 186	2.41 573	0.65 157	0.77 203	1.07 277	1.82 518	0.95 408	0.93 195	0.43 222	0.20 256	0.13 138	0.21 242	0.25 409	0.28 401	0.26 397

StereoDRNet	0.98 444	0.47 459	1.70 527	0.76 511	0.94 557	1.51 499	0.91 501	1.92 492	1.32 462	1.61 512	1.13 311	1.47 463	0.97 418	1.75 401	1.46 519	0.28 443	0.23 445	0.29 435	0.27 438	0.35 456	0.27 407

iResNetv2_ROB	0.80 380	0.37 409	1.71 529	0.56 333	0.37 298	0.94 389	0.64 424	1.73 425	1.34 469	1.23 382	1.42 423	1.26 413	0.92 389	1.85 416	0.56 314	0.23 345	0.15 257	0.19 163	0.14 111	0.24 343	0.19 257

ACVNet_1	2.18 568	1.45 587	1.72 530	2.85 605	2.33 603	2.28 559	1.46 563	3.08 589	2.22 571	1.82 540	2.05 537	3.56 583	1.98 564	3.09 501	1.40 504	3.17 606	0.60 583	2.40 604	0.92 588	2.91 607	2.37 606

GASNet	0.99 446	0.97 558	1.72 530	0.98 565	0.68 497	0.83 354	0.67 435	1.60 394	1.28 444	1.31 428	1.22 348	1.22 398	1.21 488	2.41 469	1.41 508	0.43 530	0.26 469	0.36 504	0.34 511	0.55 537	0.31 448

WAO-7	2.66 582	1.40 583	1.73 532	1.39 584	1.17 576	3.93 596	1.94 589	4.11 602	3.88 600	2.92 586	5.50 596	4.18 590	3.00 592	7.63 598	3.71 578	1.13 589	1.00 606	1.17 587	1.13 598	1.18 582	1.09 586

TorneroNet-64	5.30 607	2.03 603	1.74 533	3.43 614	2.81 610	10.09 615	2.12 596	9.10 622	17.12 630	4.96 612	9.27 617	10.72 622	3.70 600	9.20 608	4.55 585	3.31 610	0.84 595	2.88 613	1.55 607	3.49 612	3.04 616

WAO-8	4.40 599	1.82 599	1.79 534	2.34 597	2.20 595	9.19 613	1.53 566	6.09 615	16.46 625	3.94 599	7.84 611	7.32 607	3.72 601	9.41 613	3.31 572	2.00 594	1.07 609	2.44 605	1.37 603	2.50 596	1.68 594

Venus	4.40 599	1.82 599	1.79 534	2.34 597	2.20 595	9.19 613	1.53 566	6.09 615	16.46 625	3.94 599	7.84 611	7.32 607	3.72 601	9.41 613	3.31 572	2.00 594	1.07 609	2.44 605	1.37 603	2.50 596	1.68 594

MonStereo1	3.14 593	1.66 593	1.81 536	2.43 600	2.32 602	5.80 610	1.58 572	3.52 595	4.70 607	3.09 594	8.22 614	4.76 596	3.36 595	6.52 575	2.29 554	2.33 598	0.61 584	1.91 595	1.05 597	2.44 595	2.34 605

FADNet	0.92 426	0.61 515	1.81 536	0.62 407	0.55 443	0.96 398	0.57 394	1.78 447	1.33 466	0.93 243	1.01 248	1.36 438	1.01 437	2.71 486	0.75 382	0.33 482	0.34 520	0.31 454	0.34 511	0.59 544	0.40 492

TorneroNet	10.70 620	2.03 603	1.82 538	3.43 614	3.01 612	43.83 637	2.22 600	8.87 621	67.47 651	7.17 621	27.36 633	10.68 621	3.85 603	8.67 606	7.65 601	3.59 613	0.88 601	3.04 614	1.57 608	3.71 613	3.17 617

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 446	0.40 428	1.82 538	0.66 446	0.62 478	2.05 549	0.78 465	1.91 489	1.29 448	1.54 500	1.42 423	1.51 469	1.23 491	1.99 429	1.33 492	0.23 345	0.14 196	0.20 205	0.15 135	0.27 382	0.26 397

FADNet_RVC	0.83 397	0.51 476	1.83 540	0.54 295	0.42 348	1.19 452	0.46 294	1.51 368	1.09 331	0.89 234	1.24 354	0.91 298	0.87 371	2.11 442	1.11 465	0.27 429	0.22 433	0.31 454	0.28 459	0.43 498	0.38 488

CBFPSM	0.92 426	0.33 348	1.86 541	0.49 194	0.38 315	1.75 520	0.84 481	1.39 334	1.12 344	1.09 295	0.99 238	2.37 557	1.66 543	1.32 303	1.42 512	0.19 215	0.18 350	0.20 205	0.20 285	0.21 278	0.33 461

XX-Stereo	0.63 269	0.26 159	1.90 542	0.81 524	0.67 491	0.43 73	0.23 37	1.03 211	0.58 120	0.65 180	1.56 467	1.41 446	0.39 107	1.28 293	0.35 136	0.20 256	0.14 196	0.20 205	0.19 249	0.18 150	0.14 79

ELAS_RVC	2.48 580	0.74 539	1.90 542	1.05 570	0.92 555	2.76 577	4.01 615	2.76 583	4.11 602	4.69 608	4.63 589	4.62 592	5.96 611	3.97 519	3.96 582	0.63 568	0.53 576	0.56 561	0.52 560	0.64 551	0.63 556
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	1.25 500	0.99 561	1.93 544	1.02 569	1.21 580	0.96 398	1.01 524	1.75 433	1.92 557	1.36 450	2.12 540	1.44 453	1.01 437	1.14 259	1.40 504	0.72 573	0.82 593	0.89 577	0.98 593	1.31 586	0.95 577

FADNet-RVC	0.88 416	0.67 525	1.93 544	0.60 381	0.48 395	0.91 377	0.60 411	1.71 423	1.18 391	0.90 236	0.96 226	1.36 438	0.92 389	2.25 457	1.17 474	0.30 459	0.29 495	0.32 469	0.32 495	0.41 487	0.35 471

STTRV1_RVC	1.58 532	0.68 529	1.96 546	0.88 551	1.12 571	1.57 505	0.90 500	2.25 557	1.75 546	1.29 409	2.02 534	1.40 443	1.22 489	9.77 617	1.31 490	0.81 576	0.33 518	0.54 553	0.49 552	0.73 562	0.52 536

Replicate-Monster	0.41 106	0.26 159	2.03 547	0.36 7	0.21 12	0.46 90	0.23 37	0.67 68	0.48 80	0.42 82	0.27 15	0.31 46	0.30 45	0.98 212	0.24 5	0.14 38	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 419

ACVNet_2	2.43 579	1.41 584	2.04 548	2.62 602	2.24 598	2.63 575	1.88 586	3.31 591	3.01 589	2.19 560	3.45 577	4.62 592	2.04 566	4.50 529	1.47 520	2.55 601	0.64 586	2.22 597	0.84 583	2.69 599	2.29 604

Dean	2.91 592	1.53 591	2.07 549	2.96 609	2.51 605	3.15 585	2.14 597	4.75 607	4.41 605	2.76 582	6.10 599	5.53 603	2.37 579	2.97 495	1.92 542	3.18 607	0.85 598	2.51 607	1.04 596	2.88 606	2.47 610

z-ln-s-r	1.02 460	0.55 491	2.09 550	0.52 260	0.55 443	0.78 322	0.87 490	1.47 354	1.34 469	1.12 311	1.62 482	1.37 441	1.06 454	2.62 483	3.32 574	0.19 215	0.14 196	0.21 242	0.17 203	0.27 382	0.21 309

TCMNet	1.01 457	0.60 513	2.10 551	0.86 543	1.33 585	1.14 437	0.67 435	1.69 416	1.23 419	1.11 309	1.57 471	1.30 424	0.97 418	2.01 431	1.50 523	0.31 466	0.31 505	0.38 510	0.34 511	0.42 492	0.36 477

FADNet-RVC-Resample	0.84 402	0.47 459	2.10 551	0.61 396	0.45 376	1.07 424	0.61 414	1.59 390	1.20 404	1.08 289	0.98 236	1.03 350	0.98 425	2.17 447	0.72 373	0.23 345	0.22 433	0.30 448	0.32 495	0.35 456	0.34 466

KSHMR	8.75 616	2.06 606	2.11 553	3.53 616	3.11 613	4.13 600	2.69 607	5.60 612	61.37 650	3.00 590	55.83 647	4.98 602	2.45 582	4.49 527	2.61 561	3.46 612	1.55 616	3.14 616	1.94 612	3.72 614	3.18 618

ktn	4.70 603	2.38 611	2.12 554	3.76 617	3.24 614	4.85 605	2.95 612	5.52 610	7.37 615	4.07 603	19.32 629	7.46 609	3.47 596	7.39 592	2.95 565	4.04 620	1.85 617	3.26 618	2.22 616	3.08 608	2.65 615

SGM+DAISY	2.41 578	1.07 565	2.14 555	1.18 577	1.10 567	2.14 555	1.36 558	1.96 501	1.66 535	5.46 616	7.07 604	4.95 600	4.32 605	5.50 553	2.26 553	1.04 585	1.02 608	0.99 582	0.97 591	1.02 575	1.04 582

SDNR	1.62 538	0.51 476	2.17 556	0.53 279	0.56 446	3.80 595	0.45 287	1.54 379	1.29 448	1.33 441	2.41 554	1.08 362	0.96 415	11.18 622	1.16 471	0.66 570	0.63 585	0.43 528	0.32 495	0.64 551	0.67 562

S-Stereo	1.15 491	0.46 454	2.17 556	0.81 524	0.80 535	1.21 456	1.19 545	1.93 496	2.02 563	1.47 480	2.11 539	1.57 478	1.17 475	2.05 436	1.41 508	0.40 517	0.40 549	0.35 496	0.31 487	0.44 504	0.70 565

DStereoFS	3.67 596	1.49 590	2.18 558	1.32 581	1.32 584	4.41 602	1.26 552	3.75 599	9.27 616	3.36 595	6.80 601	4.81 597	13.54 623	6.95 585	4.76 586	0.73 574	0.69 589	1.17 587	2.40 618	1.27 585	1.95 600

SANet	1.88 556	0.57 499	2.18 558	0.63 417	0.40 335	2.80 580	1.57 571	2.39 572	5.88 612	2.36 569	3.57 578	3.72 587	2.97 590	4.74 533	1.76 534	0.34 492	0.30 499	0.32 469	0.29 471	0.48 520	0.37 482

Wz-Net-MNSev	1.11 480	0.58 502	2.23 560	0.66 446	0.71 502	1.95 543	1.46 563	1.98 507	1.45 513	1.79 535	1.43 427	1.49 466	1.33 508	1.97 428	1.42 512	0.27 429	0.23 445	0.28 424	0.28 459	0.34 453	0.31 448

PVD	1.70 545	0.84 547	2.26 561	0.94 564	0.83 540	2.48 568	0.97 515	2.59 582	3.35 593	3.01 591	2.77 566	2.34 556	2.47 583	2.67 485	3.14 569	0.47 543	0.45 561	0.59 565	0.48 549	0.59 544	0.75 570

GwcNet	1.08 472	0.51 476	2.33 562	0.79 518	1.18 578	1.76 522	0.70 446	1.68 414	1.47 515	1.41 468	1.64 487	1.74 508	1.04 447	2.20 453	1.41 508	0.30 459	0.29 495	0.29 435	0.27 438	0.30 422	0.35 471

SHD	1.31 505	0.71 535	2.34 563	0.86 543	0.75 521	1.77 525	0.65 426	2.22 554	2.50 580	2.40 571	1.71 498	1.91 527	1.60 535	1.93 424	2.37 555	0.38 511	0.31 505	0.38 510	0.40 531	0.48 520	0.50 530

ADCRef	1.35 510	0.55 491	2.37 564	0.72 492	0.77 525	1.94 542	0.78 465	1.91 489	1.27 439	1.57 508	1.59 475	1.36 438	1.41 514	1.54 361	7.53 597	0.23 345	0.20 388	0.32 469	0.30 480	0.29 412	0.29 425

RTSC	1.29 502	0.73 536	2.44 565	0.83 535	0.57 449	1.85 535	0.65 426	1.88 479	2.00 562	2.20 561	1.66 492	1.60 484	1.26 497	2.33 463	3.92 580	0.32 473	0.23 445	0.27 409	0.29 471	0.37 467	0.37 482

PWC_ROB	1.24 498	0.76 542	2.46 566	0.72 492	0.78 527	1.15 443	0.49 324	1.75 433	1.92 557	2.31 564	3.07 571	1.59 482	1.40 513	2.46 474	2.10 550	0.33 482	0.22 433	0.35 496	0.24 395	0.38 476	0.41 497

DGSMNet	1.14 487	0.76 542	2.49 567	0.81 524	0.86 548	1.39 484	1.39 559	2.13 532	1.35 478	1.26 398	1.63 486	1.48 465	0.98 425	1.75 401	1.10 462	0.45 536	0.43 554	0.55 558	0.49 552	0.75 563	0.70 565

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 317	3.18 617	2.55 568	0.39 40	0.23 31	0.44 80	0.23 37	0.63 49	0.42 58	0.44 93	0.44 64	0.34 61	0.28 33	0.56 56	0.29 52	1.35 591	0.10 9	0.22 275	0.19 249	0.46 514	1.31 590

XQC	1.37 513	0.87 552	2.56 569	0.84 536	0.69 499	1.83 533	0.89 495	2.07 527	1.88 553	1.88 545	1.53 456	1.91 527	1.55 531	2.85 491	3.05 566	0.48 544	0.29 495	0.44 532	0.39 527	0.69 558	0.60 553

SAMSARA	1.55 529	0.84 547	2.61 570	1.22 579	1.07 564	2.50 569	1.93 588	2.05 521	1.89 554	2.75 581	1.66 492	2.81 572	1.69 544	3.08 500	1.97 545	0.46 542	0.51 574	0.42 526	0.46 545	0.58 542	0.59 550

PASM	1.34 509	0.92 555	2.62 571	0.86 543	0.87 550	1.03 416	1.08 533	1.50 362	1.51 521	1.82 540	1.41 422	1.68 500	1.26 497	4.87 537	1.34 494	0.61 565	0.65 588	0.68 570	0.78 580	0.69 558	0.68 564

notaker	3.98 598	2.40 612	2.68 572	3.82 619	3.27 616	3.97 598	2.14 597	4.78 608	3.45 596	4.12 604	6.94 603	7.65 611	3.26 594	7.82 601	5.30 589	4.04 620	1.41 614	3.36 619	2.10 615	3.88 615	3.31 619

Wz-Net-LNSev	1.03 463	0.67 525	2.71 573	0.64 426	0.84 541	1.75 520	1.00 522	1.80 456	1.32 462	1.28 403	1.25 358	1.65 497	1.22 489	1.39 329	1.40 504	0.28 443	0.26 469	0.24 335	0.23 382	0.33 449	0.32 455

pmcnn	2.37 575	0.42 439	2.71 573	0.63 417	0.43 359	1.54 502	1.19 545	2.01 514	1.53 524	2.64 578	7.60 607	18.07 628	1.45 520	3.44 512	2.78 562	0.18 166	0.15 257	0.15 32	0.12 50	0.20 233	0.18 216

aanetorigin	1.23 497	0.79 544	2.78 575	0.70 480	0.79 530	0.99 408	1.06 531	1.06 238	1.37 486	3.52 596	2.61 562	1.72 505	1.63 537	1.99 429	1.78 535	0.25 390	0.24 454	0.26 393	0.25 409	0.38 476	0.45 513

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 566	1.15 574	3.10 576	1.05 570	0.76 524	5.03 607	2.40 605	2.16 541	2.62 583	1.89 547	2.28 547	2.69 569	1.65 539	9.35 611	2.04 547	0.64 569	0.51 574	0.68 570	0.71 577	1.09 579	0.67 562

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 444	0.39 421	3.21 577	0.50 206	0.63 479	0.64 231	0.39 201	2.36 568	0.75 188	0.95 250	4.63 589	1.81 515	0.56 226	0.96 202	0.41 199	0.18 166	0.13 138	0.21 242	0.26 427	0.32 440	0.35 471

MFN_U_SF_RVC	1.52 527	0.84 547	3.42 578	0.87 550	0.66 487	2.56 571	0.95 512	2.36 568	1.70 539	1.98 551	1.86 518	2.45 562	1.79 551	2.95 493	2.58 558	0.52 550	0.48 568	0.55 558	0.59 569	0.59 544	0.61 554

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 550	0.87 552	3.56 579	0.80 521	0.75 521	3.72 592	2.44 606	1.82 460	1.82 551	1.74 528	1.91 524	1.92 530	1.26 497	7.69 599	1.28 487	0.45 536	0.47 566	0.52 547	0.77 579	0.50 524	0.50 530

ADCL	1.72 549	0.57 499	3.66 580	0.67 458	0.61 472	2.61 574	1.85 583	1.96 501	1.67 536	1.90 548	1.83 513	2.06 546	1.90 560	2.13 443	9.15 606	0.26 413	0.24 454	0.34 488	0.32 495	0.38 476	0.35 471

DispFullNet	2.34 574	2.85 615	3.66 580	3.08 610	2.27 599	1.97 544	0.67 435	2.00 510	1.70 539	2.52 574	2.00 531	2.23 549	5.86 609	3.44 512	1.58 526	1.01 581	0.32 513	2.64 609	1.94 612	2.85 605	2.24 603

iinet-f	0.99 446	0.45 452	3.71 582	0.55 319	0.43 359	1.81 530	0.68 439	1.14 265	1.14 359	1.18 359	1.42 423	1.58 481	1.44 518	1.34 312	1.59 528	0.24 362	0.23 445	0.20 205	0.19 249	0.26 368	0.25 373

w-ln-seven	1.38 515	0.70 533	3.91 583	0.75 508	0.72 504	2.69 576	0.95 512	2.02 518	1.99 561	1.99 552	1.73 500	1.82 518	1.17 475	2.45 471	2.84 563	0.28 443	0.25 463	0.31 454	0.30 480	0.41 487	0.33 461

w-ln-seven-2	1.18 495	0.61 515	4.25 584	0.68 470	0.61 472	1.20 454	0.93 507	1.63 403	1.35 478	1.66 521	1.53 456	1.47 463	1.37 512	3.00 497	1.74 533	0.25 390	0.24 454	0.29 435	0.26 427	0.33 449	0.28 419

pcwnet_v2	0.97 440	0.37 409	4.33 585	0.62 407	0.54 437	0.79 328	0.45 287	2.02 518	1.58 529	1.42 474	1.64 487	1.09 372	0.79 328	1.24 284	0.67 356	0.32 473	0.25 463	0.29 435	0.27 438	0.37 467	0.35 471

DPSNet	1.69 544	0.59 505	4.33 585	0.70 480	0.57 449	2.02 548	1.62 574	3.35 593	1.78 547	1.48 486	1.38 414	2.17 548	2.84 588	4.77 534	3.66 577	0.48 544	0.31 505	0.29 435	0.25 409	0.64 551	0.48 523

z-mn7	1.56 531	0.84 547	4.36 587	0.71 488	0.51 418	2.60 572	1.04 527	1.73 425	2.70 586	1.53 494	2.99 570	1.94 532	1.34 509	4.78 535	2.41 556	0.29 454	0.24 454	0.27 409	0.24 395	0.34 453	0.31 448

MADNet++	5.01 604	3.14 616	4.91 588	4.55 623	3.94 620	5.20 608	4.41 616	4.40 604	4.13 603	4.95 611	6.08 598	4.74 594	5.37 607	9.40 612	10.67 612	4.65 622	4.15 624	3.97 621	3.34 621	4.09 617	4.08 624

ADCMid	1.89 559	0.73 536	5.06 589	0.72 492	0.67 491	2.00 547	1.14 539	1.97 505	1.48 516	2.86 585	1.81 512	2.37 557	2.05 568	2.24 455	10.39 611	0.33 482	0.31 505	0.39 516	0.43 538	0.50 524	0.44 511

AnyNet_C32	1.96 561	1.10 567	5.17 590	0.90 556	1.11 569	2.12 554	2.37 604	1.85 470	1.48 516	2.45 573	1.70 497	2.05 545	1.64 538	2.50 477	10.28 610	0.37 507	0.34 520	0.35 496	0.41 532	0.49 523	0.54 539

UNDER WATER	5.08 605	2.33 610	5.55 591	3.94 621	3.51 617	5.20 608	2.72 609	5.61 613	16.52 627	3.84 598	4.60 588	9.21 615	5.89 610	5.90 563	8.66 605	3.75 615	1.34 613	3.18 617	1.88 610	4.33 620	3.61 621

ADCS	2.25 570	0.99 561	5.55 591	0.81 524	0.74 512	2.19 556	1.80 579	2.27 560	2.14 568	2.80 584	2.13 541	2.40 559	2.03 565	2.64 484	13.69 616	0.41 521	0.39 547	0.40 521	0.45 542	0.58 542	0.56 543

PWCK	2.88 591	2.05 605	5.72 593	2.08 594	1.11 569	3.55 590	3.90 614	2.86 586	3.54 598	3.03 592	3.63 579	3.10 580	2.31 578	8.15 605	3.09 567	2.12 596	0.91 603	1.75 592	0.98 593	2.57 598	1.18 588

DeepPrunerF	1.60 535	0.73 536	5.81 594	0.88 551	1.19 579	0.91 377	0.95 512	2.19 550	5.24 610	1.17 354	1.30 378	1.19 393	1.30 504	4.90 538	1.66 531	0.42 525	0.34 520	0.52 547	0.47 547	0.41 487	0.40 492

tt	6.58 611	0.26 159	6.10 595	3.77 618	2.16 594	11.55 617	19.63 626	13.33 626	5.74 611	2.96 588	2.65 563	4.97 601	6.33 614	3.81 516	7.24 596	9.15 627	11.32 633	5.89 627	6.24 626	6.03 621	2.55 611

Wz-Net-SNSev	1.49 523	1.23 578	6.27 596	0.68 470	0.67 491	1.37 479	1.41 560	2.00 510	1.39 495	1.48 486	1.61 480	2.29 552	1.32 507	3.93 517	2.14 551	0.31 466	0.28 484	0.31 454	0.33 505	0.42 492	0.36 477

zh-sn7	1.76 551	1.38 580	6.58 597	0.74 504	0.72 504	1.78 527	1.31 555	1.88 479	1.56 528	1.86 544	2.47 558	1.81 515	2.08 570	5.12 542	3.80 579	0.32 473	0.32 513	0.32 469	0.32 495	0.44 504	0.40 492

DStereoSA	4.44 601	0.92 555	6.79 598	1.58 589	2.54 606	2.29 560	14.04 624	2.33 564	2.31 572	1.85 542	10.58 620	1.32 429	13.05 621	7.07 587	11.18 613	0.67 571	1.97 618	0.88 576	3.29 619	1.69 587	2.44 609

Wz-Net-TNSev	1.88 556	2.08 607	7.66 599	0.67 458	0.64 482	2.42 566	1.83 582	2.33 564	1.74 545	1.57 508	1.56 467	2.58 565	1.90 560	4.86 536	3.12 568	0.39 514	0.37 538	0.33 478	0.37 523	0.53 533	0.58 548

ADCP+	1.99 564	0.48 463	7.73 600	0.66 446	0.91 553	2.30 561	1.05 529	1.82 460	1.34 469	1.54 500	1.32 391	1.74 508	1.61 536	2.17 447	13.37 615	0.24 362	0.21 412	0.32 469	0.28 459	0.37 467	0.29 425

ADCPNet	1.85 554	0.69 530	8.07 601	0.71 488	0.58 458	2.79 579	1.22 547	1.94 498	1.54 525	1.88 545	1.69 496	2.46 563	2.04 566	2.37 466	6.48 592	0.38 511	0.37 538	0.38 510	0.43 538	0.47 515	0.45 513

EDNetEfficient	2.37 575	1.10 567	8.08 602	0.74 504	0.71 502	0.98 407	1.56 568	1.46 352	4.06 601	4.90 610	2.82 567	2.25 550	3.48 597	2.95 493	9.97 607	0.26 413	0.24 454	0.26 393	0.30 480	0.68 557	0.61 554

HanzoNet	11.04 621	3.62 619	8.10 603	4.08 622	3.55 619	4.90 606	2.73 610	7.19 619	10.10 617	31.86 644	28.92 634	21.96 635	36.36 636	18.08 629	10.17 609	7.94 626	3.32 622	3.47 620	3.31 620	7.06 624	4.04 623

zh-mn7	1.70 545	1.21 577	8.30 604	0.69 474	0.53 433	1.45 494	0.84 481	1.70 421	2.09 567	2.41 572	2.67 564	1.68 500	1.23 491	4.49 527	2.87 564	0.30 459	0.26 469	0.27 409	0.27 438	0.31 431	0.35 471

UNDER WATER-64	5.27 606	2.32 609	8.78 605	3.93 620	3.54 618	7.61 611	3.03 613	5.84 614	14.19 621	4.04 601	4.04 583	9.39 616	6.26 612	5.93 565	8.48 604	3.60 614	1.51 615	3.13 615	1.88 610	4.29 619	3.61 621

WZ-Net	1.95 560	0.95 557	10.10 606	0.86 543	0.78 527	1.69 515	1.60 573	2.20 553	1.98 560	2.08 557	1.93 525	2.30 553	1.97 563	5.30 545	3.17 571	0.34 492	0.26 469	0.29 435	0.31 487	0.51 529	0.47 520

JetBlue	3.97 597	2.01 602	10.19 607	1.38 583	2.84 611	10.53 616	9.54 619	3.60 597	2.41 575	2.73 580	3.39 576	4.54 591	4.31 604	7.85 602	6.84 595	0.88 577	0.93 604	0.89 577	0.91 587	1.74 588	1.91 598

AnyNet_C01	2.26 571	1.78 596	10.22 608	0.93 562	0.74 512	2.92 582	2.20 599	2.29 562	1.80 549	2.53 575	2.41 554	2.71 570	1.73 545	3.41 509	6.72 594	0.41 521	0.39 547	0.40 521	0.42 535	0.67 556	0.63 556

MSAF-DinoV2	1.97 562	0.80 546	10.38 609	0.86 543	0.48 395	1.39 484	0.97 515	2.55 581	1.72 542	1.53 494	1.65 489	3.59 584	2.20 575	5.39 551	3.94 581	0.27 429	0.17 327	0.26 393	0.28 459	0.47 515	0.46 516

psmorigin	1.52 527	0.69 530	10.52 610	0.68 470	0.59 466	1.13 436	0.70 446	1.57 387	1.19 399	1.99 552	1.79 509	2.26 551	1.47 523	2.09 439	1.36 498	0.39 514	0.40 549	0.34 488	0.33 505	0.43 498	0.56 543

MADNet+	2.69 585	3.22 618	11.53 611	1.44 587	1.12 571	3.19 586	1.81 580	2.85 585	2.37 573	1.68 523	2.07 538	2.85 574	2.18 573	7.41 593	5.23 588	0.79 575	0.76 591	0.69 572	0.65 573	0.98 572	0.95 577

LSM	6.33 609	1.10 567	13.19 612	1.41 586	68.17 642	1.64 512	1.90 587	1.92 492	2.46 576	2.99 589	3.11 572	1.88 522	1.80 552	2.61 482	2.06 549	0.41 521	0.58 582	0.50 543	0.57 565	0.64 551	17.66 635

PML	51.67 644	36.25 636	13.28 613	7.46 624	20.81 627	108.69 649	232.22 651	8.72 620	27.82 636	87.01 651	269.67 651	69.67 649	61.95 648	24.76 637	14.20 618	9.74 629	3.40 623	9.62 629	4.70 623	18.74 631	4.72 625

TCMNet-wrong-test	10.31 618	11.40 626	14.84 614	20.96 629	18.45 626	13.80 622	10.76 620	15.78 627	3.53 597	5.20 614	5.52 597	16.26 626	12.61 619	7.51 597	10.15 608	7.43 625	2.37 619	4.31 623	3.43 622	11.36 627	10.61 628

RTS	2.67 583	1.38 580	15.28 615	0.99 566	1.26 582	3.78 593	1.96 590	2.15 538	2.62 583	2.61 576	2.85 568	2.60 566	1.59 533	6.27 569	5.71 590	0.40 517	0.28 484	0.35 496	0.35 516	0.50 524	0.48 523

RTSA	2.67 583	1.38 580	15.28 615	0.99 566	1.26 582	3.78 593	1.96 590	2.15 538	2.62 583	2.61 576	2.85 568	2.60 566	1.59 533	6.27 569	5.71 590	0.40 517	0.28 484	0.35 496	0.35 516	0.50 524	0.48 523

SuperB	2.53 581	0.59 505	18.45 617	0.69 474	0.50 406	1.87 537	0.88 493	1.67 413	2.39 574	1.50 489	1.42 423	1.14 386	1.15 473	4.28 525	5.07 587	0.24 362	0.19 368	0.22 275	0.19 249	7.86 625	0.34 466

ASD4	15.85 626	10.99 625	19.63 618	10.21 627	11.70 622	19.24 624	31.10 631	19.35 628	10.68 618	11.14 625	10.18 619	12.59 623	12.64 620	14.74 626	24.83 631	12.93 633	9.94 632	26.83 639	19.40 633	16.23 630	12.70 634

USTest	14.33 625	14.94 628	21.04 619	17.44 628	16.05 623	23.26 625	33.84 634	21.73 629	11.80 620	9.36 624	10.14 618	15.97 625	13.20 622	17.28 628	22.43 628	3.78 618	5.01 625	6.17 628	6.16 625	9.25 626	7.72 627

DGTPSM_ROB	13.01 623	8.23 622	21.87 620	9.51 625	18.10 624	11.56 618	32.01 632	10.63 623	16.20 623	7.03 619	19.48 630	10.15 618	16.66 626	9.83 618	22.42 627	4.75 623	8.68 627	5.37 624	10.25 629	6.16 622	11.36 629

DPSMNet_ROB	13.02 624	8.23 622	21.91 621	9.53 626	18.11 625	11.56 618	32.02 633	10.64 624	16.23 624	7.05 620	19.49 631	10.16 619	16.66 626	9.85 619	22.43 628	4.77 624	8.68 627	5.38 625	10.26 630	6.17 623	11.36 629

LRCNet_RVC	22.74 629	32.10 635	21.97 622	29.84 633	26.23 630	4.42 603	0.81 477	22.66 630	2.02 563	26.93 636	29.26 635	23.06 637	15.59 625	23.84 633	18.88 624	31.75 641	19.90 643	34.65 640	32.13 641	30.54 640	28.32 642

LE_ROB	8.05 614	0.37 409	23.53 623	0.74 504	0.33 243	2.77 578	2.87 611	3.71 598	27.24 635	25.39 635	8.87 615	8.46 614	26.71 634	6.65 577	21.99 626	0.21 289	0.19 368	0.20 205	0.21 330	0.25 356	0.22 327

Anonymous_1	43.04 643	18.73 629	24.79 624	21.81 630	46.26 640	27.80 626	37.60 635	28.08 635	16.14 622	14.66 629	14.30 623	20.65 629	17.88 628	21.56 630	25.94 632	117.93 650	8.92 629	100.65 645	126.50 647	158.64 651	12.08 631

DPSM_ROB	19.08 627	19.14 630	25.17 625	22.15 631	20.85 628	28.17 627	37.82 636	26.56 633	16.85 628	14.14 627	14.84 624	21.70 630	18.75 629	21.87 631	26.55 633	10.16 631	9.30 630	10.47 630	10.42 631	14.03 628	12.61 632

DPSM	19.08 627	19.14 630	25.17 625	22.15 631	20.85 628	28.17 627	37.82 636	26.56 633	16.85 628	14.14 627	14.84 624	21.70 630	18.75 629	21.87 631	26.55 633	10.16 631	9.30 630	10.47 630	10.42 631	14.03 628	12.61 632

JetRed	6.91 612	8.80 624	25.96 627	2.85 605	3.25 615	13.98 623	11.87 621	6.25 617	4.28 604	4.45 606	4.56 587	6.69 606	5.46 608	7.46 595	14.05 617	2.59 602	3.31 621	2.59 608	2.29 617	4.20 618	3.36 620

xxxxx1	54.10 645	25.67 632	27.13 628	113.43 646	96.96 645	30.69 631	47.44 638	32.38 637	25.60 632	17.75 631	17.27 626	21.81 632	21.02 631	24.43 634	33.82 635	33.37 642	40.54 644	157.71 649	175.86 649	66.16 644	72.93 649

tt_ll	54.10 645	25.67 632	27.13 628	113.43 646	96.96 645	30.69 631	47.44 638	32.38 637	25.60 632	17.75 631	17.27 626	21.81 632	21.02 631	24.43 634	33.82 635	33.37 642	40.54 644	157.71 649	175.86 649	66.16 644	72.93 649

ff	54.10 645	25.67 632	27.13 628	113.43 646	96.96 645	30.69 631	47.44 638	32.38 637	25.60 632	17.75 631	17.27 626	21.81 632	21.02 631	24.43 634	33.82 635	33.37 642	40.54 644	157.71 649	175.86 649	66.16 644	72.93 649

DPSimNet_ROB	11.20 622	4.98 621	35.43 631	2.90 608	4.52 621	7.89 612	17.09 625	4.66 606	6.06 613	14.89 630	10.93 622	17.29 627	36.81 638	13.18 625	15.68 621	2.86 603	6.29 626	5.75 626	5.09 624	3.91 616	7.70 626

HaxPig	38.92 639	41.40 644	41.64 632	29.95 634	32.27 631	28.90 629	27.60 628	29.73 636	37.71 645	43.82 645	43.87 643	33.17 638	35.56 635	41.53 639	40.37 640	43.94 645	47.51 648	45.82 641	47.08 643	42.38 641	44.15 645

AVERAGE_ROB	40.43 640	42.37 645	42.73 633	36.96 636	35.58 633	30.50 630	27.61 629	36.71 642	38.39 646	44.91 646	44.36 644	37.45 640	36.70 637	41.88 640	40.35 639	45.43 646	46.81 647	47.11 642	46.35 642	42.51 642	43.87 644

DLNR-FE	23.17 630	48.55 648	42.94 634	176.85 650	78.48 643	0.35 30	0.21 19	23.51 632	0.75 188	0.66 184	0.86 204	0.59 185	0.30 45	1.55 363	0.44 225	9.85 630	0.12 64	0.18 134	0.14 111	76.92 647	0.16 157

DLNR_Zeroshot_test	23.17 630	48.52 647	43.29 635	176.68 649	78.69 644	0.35 30	0.21 19	23.41 631	0.75 188	0.66 184	0.86 204	0.59 185	0.30 45	1.56 366	0.44 225	9.57 628	0.12 64	0.18 134	0.14 111	76.92 647	0.16 157

MEDIAN_ROB	42.00 641	44.40 646	44.29 636	35.15 635	34.95 632	31.28 635	29.60 630	35.88 641	40.02 647	47.20 649	46.64 645	37.37 639	38.48 646	44.35 648	42.45 641	48.03 647	49.39 649	49.71 643	49.03 644	45.14 643	46.65 646

Hybrid-DGEV	38.35 636	38.46 640	50.28 637	44.82 642	41.90 637	56.66 639	76.35 643	53.24 644	33.80 641	28.29 638	29.84 640	43.58 641	37.86 644	43.84 645	53.39 644	20.34 637	18.69 637	21.06 632	21.00 634	28.25 635	25.34 637

RAFT-FEzeroshot	38.32 633	38.45 638	50.28 637	44.74 638	41.87 635	56.68 640	76.38 645	53.24 644	33.76 639	28.29 638	29.37 636	43.69 645	37.66 640	43.83 642	53.41 645	20.32 635	18.70 638	21.07 633	21.07 636	28.25 635	25.35 639

RAFT-FE	38.32 633	38.45 638	50.28 637	44.74 638	41.87 635	56.68 640	76.38 645	53.24 644	33.76 639	28.29 638	29.37 636	43.69 645	37.66 640	43.83 642	53.41 645	20.32 635	18.70 638	21.07 633	21.07 636	28.25 635	25.35 639

CasAABBNet	38.33 635	38.46 640	50.35 640	44.75 640	41.84 634	56.68 640	76.37 644	53.22 643	33.83 642	28.31 641	29.54 638	43.62 644	37.71 642	43.84 645	53.41 645	20.30 634	18.70 638	21.07 633	21.07 636	28.24 634	25.34 637

FlowAnything	38.37 637	38.41 637	50.38 641	44.76 641	41.94 638	56.64 638	76.34 642	53.28 648	34.23 644	28.25 637	29.72 639	43.60 642	37.79 643	43.83 642	53.38 643	20.39 639	18.71 642	21.07 633	21.14 640	28.23 633	25.29 636

Selective-RAFT-Error	38.39 638	38.47 642	50.44 642	44.73 637	41.97 639	56.68 640	76.38 645	53.24 644	33.92 643	28.34 642	29.85 641	43.60 642	38.20 645	43.75 641	53.34 642	20.38 638	18.70 638	21.09 637	21.05 635	28.30 638	25.43 641

LSM0	42.82 642	38.75 643	50.81 643	47.07 643	109.38 650	57.00 644	76.02 641	53.74 649	33.71 638	29.02 643	30.41 642	43.87 647	37.22 639	43.91 647	53.54 648	20.52 640	18.62 636	21.10 638	21.11 639	28.41 639	42.22 643

RSGM-EC	88.84 648	82.86 649	51.22 644	105.38 644	99.51 648	94.51 647	125.67 648	90.02 650	46.43 648	45.14 647	57.50 648	101.22 650	88.55 649	154.40 650	153.26 649	105.54 648	59.55 650	113.88 646	53.02 645	92.89 649	56.17 647

acva	88.84 648	82.86 649	51.22 644	105.38 644	99.51 648	94.51 647	125.67 648	90.02 650	46.43 648	45.14 647	57.50 648	101.22 650	88.55 649	154.40 650	153.26 649	105.54 648	59.55 650	113.88 646	53.02 645	92.89 649	56.17 647

xyz-stereo	7.16 613	0.22 61	69.90 646	0.42 70	0.21 12	32.92 636	0.49 324	0.87 140	0.76 197	1.38 459	27.04 632	1.19 393	1.16 474	4.69 532	0.97 442	0.16 72	0.12 64	0.20 205	0.14 111	0.16 80	0.12 14

BEATNet-Init1	26.87 632	13.43 627	70.68 647	0.91 559	0.68 497	57.02 645	21.06 627	32.82 640	32.67 637	52.12 650	53.61 646	66.05 648	49.56 647	48.79 649	34.71 638	0.49 548	0.44 557	0.53 552	0.53 561	0.63 549	0.59 550

coex-ft	8.13 615	2.13 608	98.04 648	0.67 458	0.53 433	1.71 516	1.56 568	1.65 406	11.11 619	18.17 634	3.75 580	3.88 588	7.61 617	2.98 496	6.49 593	0.30 459	0.30 499	0.32 469	0.31 487	0.66 555	0.50 530

EDNetEfficientorigin	10.57 619	1.47 588	177.42 649	0.67 458	0.53 433	1.58 506	1.16 542	1.90 485	3.37 594	4.71 609	3.38 575	3.10 580	2.69 587	3.13 502	3.58 576	0.25 390	0.23 445	0.33 478	0.27 438	0.83 564	0.81 571

test_example2	192.40 650	210.76 651	206.48 650	199.83 651	204.73 651	172.94 650	183.52 650	133.93 652	133.41 652	191.38 652	196.19 650	187.13 652	178.77 651	205.33 652	208.00 651	222.09 652	238.72 652	186.54 652	190.54 652	227.34 652	170.31 652

ccccc	497.63 651	492.34 652	595.97 651	530.87 652	530.37 652	478.08 651	442.62 652	491.76 653	343.70 653	448.18 653	520.80 652	476.12 653	550.57 652	541.64 653	605.32 652	663.49 653	459.54 653	353.94 653	309.79 653	586.66 653	530.90 653

GS-Stereo							0.36 154	0.92 160	0.47 77	0.37 56	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.19 215	0.11 32	0.16 66	0.12 50	0.17 112	0.15 119

FADE		4.78 620		1.89 593	1.92 593			5.58 611	5.04 608	2.92 586		4.13 589		10.23 620		188.09 651	2.77 620	123.78 648	127.92 648	1.06 578	1.10 587

Low-res two-view benchmark