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

monsterstereo	0.34 53	0.20 18	0.44 54	0.45 115	0.35 262	0.27 10	0.29 78	0.53 12	0.51 97	0.44 90	0.61 126	0.26 19	0.25 17	1.19 267	0.27 34	0.13 22	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.10 1

BridgeDepth_RVC	0.26 3	0.19 11	0.37 7	0.33 1	0.19 3	0.47 90	0.19 7	0.54 16	0.27 11	0.30 21	0.29 20	0.26 19	0.32 57	0.43 12	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.13 1	0.11 10	0.15 51	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.26 3	0.18 2	0.37 7	0.39 39	0.21 12	0.40 43	0.21 19	0.53 12	0.29 15	0.30 21	0.28 16	0.31 44	0.29 35	0.47 27	0.25 12	0.15 48	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

MonStereo	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.28 16	0.23 4	0.21 4	0.57 62	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.28 16	0.23 4	0.21 4	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

LG-Stereo_L2	0.29 20	0.20 18	0.45 67	0.37 15	0.25 67	0.26 5	0.20 12	0.78 98	0.28 12	0.28 10	0.26 11	0.24 10	0.26 24	0.91 183	0.23 2	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 28	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 25	0.20 18	0.44 54	0.37 15	0.26 77	0.29 13	0.21 19	0.66 60	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 10	0.22 10	1.24 279	0.23 2	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 28	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 18	0.36 4	0.37 15	0.22 24	0.35 26	0.18 2	0.45 6	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 59	0.20 2	0.77 133	0.23 2	0.16 71	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

StereoAnything_RVC	0.45 131	1.43 579	0.48 83	0.35 5	0.20 6	0.26 5	0.21 19	0.43 4	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 89	1.27 286	0.22 1	0.21 282	0.11 31	0.14 5	0.10 2	2.37 586	0.11 2

MonSter	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.29 20	0.23 4	0.21 4	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

dual_stereo	0.27 8	0.19 11	0.35 2	0.39 39	0.21 12	0.25 4	0.22 26	0.48 7	0.31 22	0.32 30	0.26 11	0.37 69	0.24 14	0.83 156	0.29 51	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

CREStereo++_RVC	0.47 146	0.21 37	0.38 15	0.45 115	0.38 306	0.45 77	0.25 49	0.75 88	1.29 443	0.80 204	1.21 341	0.47 106	0.37 94	0.53 44	0.44 221	0.16 71	0.11 31	0.15 32	0.80 575	0.18 143	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	0.52 170	0.20 18	0.38 15	0.41 59	0.19 3	0.96 393	0.34 127	1.17 265	1.25 423	0.81 208	0.90 207	0.63 193	0.50 186	1.45 337	0.42 208	0.14 37	0.12 63	0.17 95	0.11 10	0.18 143	0.11 2

Pro-Stereo	0.31 35	0.16 1	0.34 1	0.39 39	0.29 147	0.63 220	0.21 19	0.35 2	0.28 12	0.34 38	0.25 7	0.23 4	0.13 1	1.58 364	0.26 23	0.13 22	0.11 31	0.18 133	0.17 199	0.13 5	0.12 14

MonSter++	0.26 3	0.19 11	0.37 7	0.37 15	0.24 46	0.34 23	0.20 12	0.49 9	0.31 22	0.29 16	0.26 11	0.40 80	0.26 24	0.45 17	0.27 34	0.13 22	0.12 63	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

VIP-Stereo	0.35 63	0.22 60	0.49 90	0.40 49	0.43 351	0.82 343	0.22 26	0.59 31	0.45 66	0.31 24	0.53 102	0.37 69	0.31 50	0.83 156	0.27 34	0.17 117	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.15 51	0.12 14

BridgeDepth	0.29 20	0.19 11	0.37 7	0.40 49	0.17 1	0.58 186	0.32 105	0.60 40	0.29 15	0.26 5	0.26 11	0.39 77	0.43 125	0.47 27	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 51	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.27 8	0.20 18	0.41 34	0.39 39	0.26 77	0.26 5	0.25 49	0.49 9	0.29 15	0.36 47	0.47 73	0.28 34	0.32 57	0.49 33	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

asda	0.30 25	0.24 99	0.42 43	0.38 30	0.23 30	0.43 66	0.34 127	0.58 29	0.37 43	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.52 41	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.12 14

asd	0.30 25	0.21 37	0.41 34	0.39 39	0.24 46	0.47 90	0.30 88	0.69 68	0.30 19	0.41 73	0.39 42	0.28 34	0.33 62	0.62 85	0.27 34	0.13 22	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.14 28	0.12 14

qwe	0.32 41	0.21 37	0.40 28	0.37 15	0.26 77	0.49 109	0.29 78	0.64 50	0.39 46	0.49 122	0.48 78	0.26 19	0.27 27	0.80 145	0.34 123	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 51	0.12 14

4.25_new	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.31 22	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4.5w_new	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.31 22	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4.5_new	0.29 20	0.25 127	0.41 34	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 151	0.56 23	0.34 35	0.45 98	0.42 49	0.27 25	0.25 17	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 76	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 20	0.25 127	0.41 34	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 151	0.56 23	0.34 35	0.45 98	0.42 49	0.27 25	0.25 17	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 76	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.32 27	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4w-stereo	0.30 25	0.24 99	0.44 54	0.37 15	0.23 30	0.46 83	0.27 67	0.63 48	0.31 22	0.41 73	0.44 62	0.27 25	0.36 89	0.59 66	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 51	0.13 5	0.12 14

2.5w	0.31 35	0.23 78	0.46 76	0.39 39	0.24 46	0.42 57	0.39 195	0.61 42	0.30 19	0.37 54	0.53 102	0.24 10	0.25 17	0.77 133	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 28	0.12 14

2.75w_new	0.31 35	0.23 78	0.43 49	0.35 5	0.23 30	0.42 57	0.42 228	0.54 16	0.35 39	0.47 108	0.43 58	0.24 10	0.30 43	0.66 101	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

3.25w_new	0.32 41	0.21 37	0.45 67	0.38 30	0.23 30	0.52 144	0.34 127	0.65 54	0.39 46	0.47 108	0.45 67	0.32 47	0.35 80	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 41	0.21 37	0.45 67	0.37 15	0.23 30	0.52 144	0.34 127	0.65 54	0.39 46	0.47 108	0.45 67	0.32 47	0.35 80	0.61 83	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.75w	0.32 41	0.23 78	0.44 54	0.37 15	0.29 147	0.62 216	0.36 151	0.59 31	0.32 27	0.41 73	0.47 73	0.25 16	0.34 72	0.64 89	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.12 14

1w_stereo	0.34 53	0.20 18	0.42 43	0.43 76	0.26 77	0.47 90	0.54 351	0.59 31	0.50 88	0.41 73	0.66 140	0.25 16	0.44 135	0.62 85	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.12 14

IGEV	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.37 15	0.31 197	0.45 77	0.21 19	0.59 31	0.40 50	0.31 24	0.43 58	0.26 19	0.21 4	0.43 12	0.25 12	0.13 22	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.12 1	0.12 14

xyz-stereo	7.16 607	0.22 60	69.90 639	0.42 67	0.21 12	32.92 630	0.49 318	0.87 134	0.76 194	1.38 453	27.04 626	1.19 387	1.16 468	4.69 526	0.97 436	0.16 71	0.12 63	0.20 201	0.14 113	0.16 76	0.12 14

MLG-Stereo_test1	0.27 8	0.19 11	0.38 15	0.40 49	0.24 46	0.38 36	0.20 12	0.59 31	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 55	0.27 27	0.90 182	0.25 12	0.14 37	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo	0.29 20	0.19 11	0.38 15	0.41 59	0.20 6	0.42 57	0.20 12	0.66 60	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 55	0.28 31	1.09 240	0.25 12	0.14 37	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LG-Stereo	0.34 53	0.25 127	0.78 312	0.47 140	0.26 77	0.37 33	0.30 88	0.71 77	0.52 104	0.36 47	0.57 118	0.29 36	0.21 4	0.50 36	0.36 144	0.13 22	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.18 143	0.12 14

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 92	0.67 518	0.42 43	0.64 417	0.29 147	0.48 97	0.25 49	0.85 131	0.44 64	0.38 62	0.36 34	0.30 41	0.70 287	1.15 255	0.29 51	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.18 143	0.12 14

FoundationStereo	0.24 1	0.21 37	0.36 4	0.38 30	0.22 24	0.32 21	0.22 26	0.39 3	0.23 6	0.30 21	0.25 7	0.30 41	0.33 62	0.34 3	0.26 23	0.16 71	0.12 63	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

AIO_test	0.35 63	0.22 60	0.44 54	0.43 76	0.27 102	0.57 183	0.44 261	0.79 103	0.41 54	0.32 30	0.47 73	0.46 99	0.30 43	0.69 106	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.15 51	0.12 14

castereo	0.41 100	0.22 60	0.46 76	0.44 101	0.30 171	0.61 207	0.56 377	0.97 183	0.80 207	0.38 62	0.69 152	0.45 95	0.69 282	0.51 38	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.12 14

Pointernet	0.37 72	0.20 18	0.57 157	0.43 76	0.28 127	0.51 140	0.27 67	0.93 162	0.61 131	0.47 108	0.63 132	0.49 121	0.38 101	0.49 33	0.33 106	0.17 117	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MatchStereo	0.28 13	0.21 37	0.39 21	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 54	0.48 80	0.27 8	0.47 73	0.25 16	0.24 14	0.49 33	0.31 83	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 44

NLSM3	0.36 65	0.21 37	0.43 49	0.45 115	0.36 273	0.43 66	0.32 105	0.69 68	0.58 120	0.41 73	0.68 147	0.39 77	0.43 125	0.60 78	0.35 133	0.14 37	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.16 76	0.13 44

HiDET	0.26 3	0.18 2	0.37 7	0.38 30	0.24 46	0.30 15	0.20 12	0.54 16	0.33 29	0.27 8	0.30 24	0.33 55	0.25 17	0.46 20	0.30 62	0.14 37	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LCMNet	0.28 13	0.18 2	0.36 4	0.37 15	0.24 46	0.31 18	0.20 12	0.57 27	0.57 118	0.28 10	0.32 27	0.33 55	0.29 35	0.54 47	0.30 62	0.14 37	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

252Zero-FE	0.27 8	0.22 60	0.40 28	0.41 59	0.24 46	0.29 13	0.19 7	0.59 31	0.46 73	0.31 24	0.33 28	0.22 2	0.25 17	0.40 8	0.29 51	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

Zero-FE251	0.34 53	0.23 78	0.51 106	0.45 115	0.29 147	0.58 186	0.24 44	0.82 121	0.34 35	0.49 122	0.38 38	0.52 139	0.42 117	0.47 27	0.27 34	0.18 160	0.14 190	0.17 95	0.12 51	0.14 28	0.13 44

Monster-pub-mixall	0.30 25	0.19 11	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.28 11	0.18 2	0.58 29	0.34 35	0.36 47	0.34 29	0.26 19	0.20 2	1.40 330	0.24 5	0.15 48	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 44

3.5w_stereo	0.33 49	0.25 127	0.45 67	0.37 15	0.24 46	0.54 161	0.35 135	0.66 60	0.36 40	0.43 86	0.44 62	0.29 36	0.34 72	0.77 133	0.39 178	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.13 44

2w_stereo	0.32 41	0.24 99	0.45 67	0.39 39	0.22 24	0.46 83	0.47 296	0.69 68	0.42 57	0.43 86	0.50 89	0.24 10	0.45 139	0.47 27	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.13 44

monsters	0.34 53	0.20 18	0.41 34	0.39 39	0.36 273	0.34 23	0.27 67	0.66 60	0.43 59	0.47 108	0.40 44	0.22 2	0.23 12	1.33 302	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

111111	0.34 53	0.20 18	0.41 34	0.45 115	0.42 340	0.37 33	0.22 26	0.95 174	0.38 45	0.31 24	0.31 25	0.40 80	0.27 27	0.96 199	0.26 23	0.17 117	0.12 63	0.15 32	0.11 10	0.15 51	0.13 44

MLG-Stereo_test3	0.28 13	0.18 2	0.42 43	0.40 49	0.23 30	0.47 90	0.19 7	0.61 42	0.29 15	0.35 42	0.21 2	0.35 62	0.21 4	0.60 78	0.25 12	0.15 48	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G_1	0.31 35	0.20 18	0.44 54	0.42 67	0.20 6	0.64 224	0.18 2	0.70 73	0.25 7	0.29 16	0.29 20	0.36 64	0.35 80	0.87 173	0.24 5	0.16 71	0.12 63	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G	0.31 35	0.20 18	0.44 54	0.42 67	0.20 6	0.64 224	0.18 2	0.70 73	0.25 7	0.29 16	0.29 20	0.36 64	0.35 80	0.87 173	0.24 5	0.16 71	0.12 63	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LGtest1	0.27 8	0.21 37	0.44 54	0.41 59	0.21 12	0.42 57	0.19 7	0.56 23	0.26 9	0.29 16	0.24 6	0.29 36	0.29 35	0.55 54	0.25 12	0.18 160	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.14 28	0.13 44

SGD-Stereo	0.32 41	0.20 18	0.40 28	0.38 30	0.19 3	0.43 66	0.22 26	0.64 50	0.33 29	0.42 80	0.34 29	0.27 25	0.35 80	1.15 255	0.30 62	0.20 248	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.17 108	0.13 44

AIO_rvc	0.36 65	0.23 78	0.49 90	0.43 76	0.27 102	0.59 193	0.38 180	0.94 169	0.45 66	0.33 35	0.46 71	0.49 121	0.22 10	0.84 161	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.15 51	0.13 44

WCG-NET	0.42 104	0.21 37	0.54 130	0.40 49	0.25 67	0.47 90	0.32 105	0.73 81	1.15 367	0.76 191	0.73 165	0.58 172	0.45 139	0.60 78	0.34 123	0.15 48	0.11 31	0.16 65	0.14 113	0.15 51	0.13 44

IGEV-Stereo++	0.30 25	0.20 18	0.40 28	0.46 126	0.30 171	0.33 22	0.22 26	0.75 88	0.45 66	0.32 30	0.41 47	0.32 47	0.48 170	0.38 4	0.27 34	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.13 44

RAStereo	0.34 53	0.21 37	0.66 209	0.47 140	0.27 102	0.26 5	0.29 78	0.69 68	0.63 136	0.32 30	0.42 49	0.45 95	0.31 50	0.45 17	0.34 123	0.17 117	0.15 251	0.19 159	0.15 132	0.18 143	0.13 44

U	9.45 611	0.21 37	0.58 163	0.47 140	53.11 634	61.27 639	0.24 44	0.70 73	0.52 104	0.36 47	0.28 16	0.29 36	0.35 80	0.33 2	0.26 23	0.19 207	0.11 31	60.50 637	8.88 621	0.17 108	0.13 44

AIO-Stereo	0.37 72	0.25 127	0.51 106	0.47 140	0.23 30	0.45 77	0.39 195	1.07 234	0.52 104	0.41 73	0.48 78	0.52 139	0.25 17	0.72 118	0.30 62	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.13 44

RSM++	0.38 78	0.24 99	0.51 106	0.47 140	0.26 77	0.50 123	0.41 224	0.79 103	0.45 66	0.37 54	0.45 67	0.60 181	0.35 80	1.02 221	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.17 95	0.14 113	0.18 143	0.13 44

RSM	0.39 83	0.24 99	0.49 90	0.46 126	0.26 77	0.47 90	0.40 208	0.92 153	0.44 64	0.41 73	0.42 49	0.65 199	0.33 62	1.07 235	0.29 51	0.15 48	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.13 44

trnet	0.39 83	0.21 37	0.37 7	0.36 7	0.20 6	0.53 153	0.29 78	0.78 98	1.12 340	0.59 161	0.71 159	0.53 145	0.42 117	0.54 47	0.34 123	0.18 160	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.14 28	0.13 44

4D-IteraStereo	0.48 152	0.24 99	0.76 297	0.50 200	0.44 360	0.66 249	0.31 95	0.87 134	1.02 290	1.03 274	0.72 163	0.78 238	0.32 57	0.64 89	0.37 156	0.17 117	0.11 31	0.23 309	0.19 245	0.19 187	0.13 44

Selective-IGEV	0.39 83	0.24 99	0.50 99	0.44 101	0.25 67	0.46 83	0.33 115	1.25 299	0.40 50	0.35 42	0.45 67	0.52 139	0.30 43	1.07 235	0.30 62	0.14 37	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.13 44

MC-Stereo	0.43 110	0.23 78	0.48 83	0.51 232	0.28 127	0.39 40	0.32 105	0.88 142	0.68 165	0.60 164	0.84 194	0.56 164	0.61 253	1.03 222	0.31 83	0.17 117	0.11 31	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.13 44

test-3	0.54 197	0.22 60	0.68 218	0.47 140	0.27 102	0.58 186	0.35 135	0.92 153	1.00 284	1.32 427	0.69 152	0.87 277	0.45 139	1.68 386	0.37 156	0.16 71	0.11 31	0.20 201	0.16 174	0.17 108	0.13 44

test_1	0.54 197	0.22 60	0.68 218	0.47 140	0.27 102	0.58 186	0.35 135	0.92 153	1.00 284	1.28 398	0.68 147	0.87 277	0.45 139	1.67 381	0.37 156	0.16 71	0.11 31	0.20 201	0.16 174	0.17 108	0.13 44

AnonymousM	0.59 243	1.11 563	0.41 34	0.44 101	0.32 219	0.43 66	0.47 296	1.05 219	0.64 141	0.98 253	0.63 132	0.67 206	0.43 125	0.59 66	0.41 197	0.20 248	0.15 251	1.84 588	0.84 577	0.14 28	0.13 44

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 197	0.25 127	0.68 218	0.43 76	0.24 46	0.40 43	0.34 127	1.04 211	1.09 327	1.32 427	1.60 471	0.80 244	0.68 279	0.67 104	0.39 178	0.13 22	0.10 9	0.18 133	0.17 199	0.17 108	0.13 44

PMTNet	0.46 139	0.21 37	0.38 15	0.37 15	0.23 30	0.71 279	0.27 67	0.74 85	1.04 299	0.64 171	0.70 156	0.55 155	0.47 156	0.86 170	0.35 133	1.00 572	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.15 51	0.13 44

WQFJA1++	1.55 523	0.22 60	0.45 67	0.38 30	0.28 127	0.38 36	0.20 12	0.62 45	0.28 12	0.38 62	0.39 42	0.34 59	0.39 103	0.64 89	0.27 34	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.12 51	25.04 626	0.14 77

GEAStereo	0.31 35	0.21 37	0.43 49	0.43 76	0.31 197	0.46 83	0.36 151	0.74 85	0.33 29	0.34 38	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.21 282	0.12 63	0.17 95	0.12 51	0.17 108	0.14 77

gasm-f	0.34 53	0.22 60	0.42 43	0.43 76	0.31 197	0.39 40	0.44 261	0.74 85	0.33 29	0.34 38	0.64 135	0.32 47	0.46 146	0.55 54	0.28 47	0.21 282	0.12 63	0.17 95	0.12 51	0.18 143	0.14 77

DA	0.43 110	0.23 78	0.49 90	0.50 200	0.25 67	1.08 420	0.44 261	1.18 270	0.58 120	0.46 103	0.64 135	0.54 150	0.47 156	0.46 20	0.32 89	0.19 207	0.13 135	0.19 159	0.13 83	0.18 143	0.14 77

GGEV	0.43 110	0.23 78	0.49 90	0.50 200	0.25 67	1.08 420	0.44 261	1.18 270	0.58 120	0.46 103	0.64 135	0.54 150	0.47 156	0.46 20	0.32 89	0.19 207	0.13 135	0.19 159	0.13 83	0.18 143	0.14 77

GASTEREO	0.40 92	0.25 127	0.51 106	0.48 168	0.25 67	0.65 240	0.36 151	0.81 116	0.49 83	0.51 138	0.82 191	0.30 41	0.66 277	0.62 85	0.28 47	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.14 113	0.16 76	0.14 77

MSCF	0.38 78	0.25 127	0.52 115	0.47 140	0.25 67	0.62 216	0.37 173	0.81 116	0.47 77	0.50 131	0.71 159	0.32 47	0.65 274	0.54 47	0.28 47	0.19 207	0.12 63	0.17 95	0.14 113	0.17 108	0.14 77

S2M2_XL	0.24 1	0.24 99	0.39 21	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 16	0.40 44	0.24 10	0.23 12	0.32 1	0.26 23	0.20 248	0.18 344	0.18 133	0.16 174	0.18 143	0.14 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DilatedVolume-Stereo	0.43 110	0.21 37	0.55 141	0.43 76	0.32 219	0.72 282	0.29 78	0.80 111	0.51 97	0.77 196	0.73 165	0.48 112	0.40 108	1.13 252	0.39 178	0.15 48	0.14 190	0.15 32	0.14 113	0.16 76	0.14 77

2.25w	0.32 41	0.24 99	0.48 83	0.37 15	0.24 46	0.45 77	0.25 49	0.62 45	0.40 50	0.45 98	0.58 121	0.27 25	0.32 57	0.74 129	0.35 133	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.14 77

MM-Stereo_test2	0.43 110	0.24 99	0.67 214	0.51 232	0.32 219	0.55 170	0.45 281	0.97 183	0.77 198	0.59 161	0.51 93	0.49 121	0.42 117	0.80 145	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.18 133	0.14 113	0.19 187	0.14 77

HART	0.45 131	0.22 60	0.54 130	0.50 200	0.26 77	0.41 49	0.29 78	1.03 205	0.50 88	0.58 153	1.45 430	0.61 185	0.35 80	1.08 239	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.14 113	0.19 187	0.14 77

GREAT-IGEV	0.32 41	0.20 18	0.42 43	0.37 15	0.29 147	0.36 31	0.28 73	0.56 23	0.58 120	0.28 10	0.50 89	0.29 36	0.29 35	0.84 161	0.27 34	0.14 37	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.17 108	0.14 77

SCV	0.46 139	0.26 153	0.55 141	0.47 140	0.25 67	0.39 40	0.38 180	1.98 501	0.60 130	0.35 42	0.48 78	0.55 155	0.36 89	1.28 288	0.32 89	0.24 355	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.14 77

HUF	0.36 65	0.23 78	0.52 115	0.40 49	0.22 24	0.54 161	0.47 296	0.82 121	0.43 59	0.36 47	0.43 58	0.50 127	0.42 117	0.64 89	0.29 51	0.17 117	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.15 51	0.14 77

castereo++	0.38 78	0.23 78	0.41 34	0.43 76	0.31 197	0.97 397	0.22 26	0.86 133	0.58 120	0.32 30	0.44 62	0.51 131	0.39 103	0.93 192	0.24 5	0.17 117	0.11 31	0.17 95	0.12 51	0.14 28	0.14 77

GIP-stereo	0.34 53	0.23 78	0.45 67	0.50 200	0.36 273	0.38 36	0.23 37	0.78 98	0.52 104	0.34 38	0.51 93	0.46 99	0.38 101	0.51 38	0.27 34	0.20 248	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.16 76	0.14 77

DEFOM-Stereo	0.33 49	0.20 18	0.40 28	0.42 67	0.28 127	0.80 332	0.23 37	0.48 7	0.37 43	0.37 54	0.31 25	0.23 4	0.24 14	1.20 269	0.27 34	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.14 77

ours_stereo	0.39 83	0.28 210	0.51 106	0.46 126	0.30 171	0.40 43	0.44 261	0.73 81	0.56 116	0.35 42	0.56 115	0.46 99	0.33 62	1.11 246	0.32 89	0.16 71	0.13 135	0.19 159	0.15 132	0.19 187	0.14 77

fffy	0.42 104	0.27 184	0.57 157	0.46 126	0.29 147	0.48 97	0.35 135	0.91 150	0.55 114	0.40 72	0.58 121	0.55 155	0.41 111	1.26 283	0.36 144	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.14 77

WCG-NET（raft）	0.45 131	0.21 37	0.55 141	0.40 49	0.24 46	0.50 123	0.36 151	0.73 81	1.09 327	0.71 183	0.76 173	0.92 301	0.51 192	0.84 161	0.34 123	0.16 71	0.12 63	0.15 32	0.14 113	0.14 28	0.14 77

MaDis-Stereo	0.36 65	0.25 127	0.58 163	0.44 101	0.34 258	0.30 15	0.30 88	0.72 78	0.50 88	0.37 54	0.36 34	0.58 172	0.49 180	0.52 41	0.36 144	0.19 207	0.16 291	0.19 159	0.15 132	0.18 143	0.14 77

MIM_Stereo	0.57 230	0.24 99	0.92 373	0.46 126	0.30 171	0.54 161	0.28 73	1.27 301	0.75 185	1.00 261	1.16 323	0.93 303	0.53 204	1.45 337	0.61 330	0.16 71	0.16 291	0.20 201	0.19 245	0.17 108	0.14 77

CASnet	0.41 100	0.25 127	0.48 83	0.50 200	0.20 6	0.50 123	0.36 151	0.81 116	0.80 207	0.83 214	0.68 147	0.48 112	0.31 50	0.54 47	0.32 89	0.18 160	0.12 63	0.27 403	0.22 353	0.23 320	0.14 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.37 72	0.24 99	0.52 115	0.47 140	0.51 410	0.37 33	0.38 180	0.65 54	0.53 110	0.42 80	0.56 115	0.46 99	0.60 244	0.53 44	0.30 62	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.14 77

GCAP-Stereo	0.40 92	0.28 210	0.68 218	0.47 140	0.25 67	0.53 153	0.32 105	0.82 121	0.58 120	0.65 173	0.69 152	0.58 172	0.42 117	0.47 27	0.29 51	0.17 117	0.14 190	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.14 77

LoS	0.40 92	0.21 37	0.44 54	0.37 15	0.22 24	0.50 123	0.40 208	1.00 193	0.94 253	0.48 116	0.66 140	0.48 112	0.40 108	0.60 78	0.37 156	0.18 160	0.14 190	0.16 65	0.11 10	0.14 28	0.14 77
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.50 166	0.23 78	0.58 163	0.48 168	0.33 240	0.55 170	0.45 281	0.97 183	1.38 485	0.68 178	1.05 266	0.63 193	0.80 329	0.59 66	0.32 89	0.17 117	0.12 63	0.17 95	0.14 113	0.16 76	0.14 77

RAFT_CTSACE	0.63 263	0.26 153	0.88 356	0.55 311	0.51 410	0.71 279	0.44 261	0.80 111	0.97 267	0.97 249	1.84 510	1.18 386	0.68 279	1.47 343	0.36 144	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.20 279	0.20 226	0.14 77

test_3	0.55 213	0.23 78	0.71 249	0.53 272	0.28 127	0.61 207	0.40 208	0.92 153	1.05 304	1.19 357	0.68 147	0.93 303	0.44 135	1.67 381	0.39 178	0.15 48	0.12 63	0.22 271	0.19 245	0.21 270	0.14 77

OMP-Stereo	0.94 424	0.33 340	0.72 255	0.90 548	0.31 197	0.49 109	0.36 151	1.16 263	1.06 308	1.58 505	1.12 301	1.46 452	0.69 282	6.94 578	0.49 269	0.19 207	0.14 190	0.24 329	0.18 220	0.20 226	0.14 77

IIG-Stereo	0.96 427	0.31 301	0.72 255	0.88 543	0.33 240	0.61 207	0.26 60	1.19 280	1.03 294	1.69 519	1.37 404	1.46 452	0.75 301	6.96 580	0.51 280	0.19 207	0.14 190	0.23 309	0.18 220	0.20 226	0.14 77

cross-raft	0.54 197	0.25 127	0.61 178	0.52 253	0.29 147	0.68 260	0.37 173	1.46 345	0.76 194	1.01 266	1.06 268	1.28 414	0.46 146	0.71 114	0.35 133	0.15 48	0.12 63	0.18 133	0.16 174	0.19 187	0.14 77

XX-TBD	0.46 139	0.70 526	0.35 2	0.79 510	0.25 67	0.58 186	0.26 60	0.69 68	1.27 434	0.76 191	1.00 237	0.45 95	0.33 62	0.47 27	0.37 156	0.19 207	0.15 251	0.15 32	0.11 10	0.17 108	0.14 77

XX-Stereo	0.63 263	0.26 153	1.90 536	0.81 516	0.67 483	0.43 66	0.23 37	1.03 205	0.58 120	0.65 173	1.56 462	1.41 440	0.39 103	1.28 288	0.35 133	0.20 248	0.14 190	0.20 201	0.19 245	0.18 143	0.14 77

AFF-stereo	0.58 237	0.25 127	0.64 194	0.46 126	0.29 147	0.34 23	0.38 180	1.15 261	1.14 355	1.17 348	1.60 471	1.10 368	0.71 292	0.97 207	0.43 218	0.13 22	0.11 31	0.19 159	0.19 245	0.17 108	0.14 77

CFNet-RSSM	0.54 197	0.24 99	0.70 237	0.48 168	0.28 127	0.60 201	0.27 67	1.49 351	1.14 355	1.06 279	0.93 214	1.08 356	0.54 209	0.70 110	0.35 133	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.14 77

CREStereo	0.39 83	0.21 37	0.38 15	0.34 3	0.22 24	0.53 153	0.29 78	0.77 94	1.11 336	0.58 153	0.71 159	0.51 131	0.41 111	0.54 47	0.34 123	0.18 160	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.14 28	0.14 77
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
NLMM1	0.56 222	0.27 184	0.60 174	0.47 140	0.74 504	0.68 260	0.43 247	1.83 459	1.04 299	0.59 161	0.62 129	0.51 131	0.47 156	1.33 302	0.57 311	0.18 160	0.21 406	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.15 115

NLSM1	0.49 160	0.25 127	0.55 141	0.48 168	1.08 558	0.83 349	0.31 95	0.83 126	0.66 159	0.51 138	0.76 173	0.47 106	0.48 170	0.98 208	0.55 304	0.18 160	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.15 115

GSStereo	0.33 49	0.21 37	0.43 49	0.45 115	0.31 197	0.46 83	0.36 151	0.92 153	0.47 77	0.37 54	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.19 207	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 108	0.15 115

GS-Stereo							0.36 151	0.92 153	0.47 77	0.37 54	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.19 207	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 108	0.15 115

FE-Mocha	0.49 160	0.30 266	0.87 348	0.48 168	0.36 273	0.45 77	0.22 26	1.58 382	0.49 83	1.00 261	1.09 282	0.74 224	0.41 111	0.55 54	0.30 62	0.18 160	0.12 63	0.21 238	0.20 279	0.17 108	0.15 115

AdaDepth	0.30 25	0.22 60	0.49 90	0.44 101	0.27 102	0.44 73	0.24 44	0.52 11	0.30 19	0.31 24	0.37 37	0.26 19	0.32 57	0.79 142	0.25 12	0.12 8	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.15 115

water-stereo	0.39 83	0.20 18	0.48 83	0.44 101	0.27 102	0.50 123	0.26 60	0.92 153	0.51 97	0.53 142	0.78 178	0.55 155	0.49 180	0.42 11	0.42 208	0.16 71	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.15 115

depthmonostereo	0.41 100	0.23 78	0.53 122	0.47 140	0.23 30	0.61 207	0.35 135	1.00 193	0.76 194	0.48 116	0.65 139	0.47 106	0.49 180	0.67 104	0.37 156	0.16 71	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.16 76	0.15 115

3w_stereo	0.33 49	0.25 127	0.52 115	0.40 49	0.21 12	0.53 153	0.54 351	0.65 54	0.46 73	0.44 90	0.48 78	0.23 4	0.45 139	0.46 20	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.15 115

xyz-stereo-finetune	0.48 152	0.25 127	0.54 130	0.42 67	0.23 30	0.80 332	0.42 228	0.80 111	0.80 207	0.61 165	0.62 129	0.54 150	0.43 125	1.70 388	0.58 315	0.15 48	0.15 251	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.15 115

MM-Stereo_test1	0.49 160	0.24 99	0.56 147	0.51 232	0.30 171	0.50 123	0.54 351	0.91 150	1.03 294	0.84 217	0.69 152	0.54 150	0.60 244	1.16 259	0.33 106	0.18 160	0.16 291	0.20 201	0.17 199	0.19 187	0.15 115

Reg-Stereo(zero)	0.44 123	0.22 60	0.45 67	0.43 76	0.23 30	0.38 36	0.25 49	0.76 91	1.08 319	0.90 229	0.78 178	0.90 290	0.47 156	0.70 110	0.36 144	0.15 48	0.12 63	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.15 115

SCV_C0	0.43 110	0.26 153	0.65 201	0.43 76	0.29 147	0.47 90	0.31 95	1.34 314	0.73 182	0.38 62	0.49 86	0.54 150	0.29 35	1.24 279	0.30 62	0.17 117	0.13 135	0.16 65	0.13 83	0.20 226	0.15 115

SMoEStereo_RVC	0.39 83	0.25 127	0.50 99	0.45 115	0.30 171	0.61 207	0.36 151	0.72 78	0.45 66	0.46 103	0.43 58	0.42 82	0.35 80	1.39 324	0.29 51	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.15 132	0.16 76	0.15 115

mms	0.40 92	0.27 184	0.52 115	0.46 126	0.32 219	0.43 66	0.46 288	0.70 73	0.46 73	0.35 42	0.58 121	0.44 87	0.30 43	1.36 313	0.33 106	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.19 187	0.15 115

tg	0.52 170	0.24 99	0.61 178	0.49 188	0.30 171	0.90 368	0.29 78	1.07 234	0.83 216	0.83 214	1.02 251	0.62 190	0.43 125	1.35 308	0.41 197	0.17 117	0.12 63	0.22 271	0.20 279	0.17 108	0.15 115

GCAP-BAT	0.49 160	0.31 301	0.64 194	0.41 59	0.46 379	0.70 274	0.35 135	0.77 94	0.64 141	0.86 224	1.00 237	0.77 234	0.37 94	1.18 265	0.36 144	0.18 160	0.14 190	0.18 133	0.13 83	0.17 108	0.15 115

RAFT-Stereo-weight	0.47 146	0.24 99	0.53 122	0.48 168	0.27 102	0.60 201	0.35 135	1.02 200	1.07 313	0.99 256	0.78 178	0.76 231	0.28 31	0.76 130	0.36 144	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.15 115

MoCha-V2	0.40 92	0.20 18	0.49 90	0.50 200	0.21 12	0.44 73	0.33 115	0.93 162	0.53 110	0.53 142	0.53 102	0.42 82	0.58 240	1.09 240	0.27 34	0.14 37	0.12 63	0.15 32	0.12 51	0.17 108	0.15 115

IGEV++	0.40 92	0.22 60	0.51 106	0.52 253	0.29 147	0.45 77	0.25 49	1.65 400	0.46 73	0.37 54	0.57 118	0.46 99	0.45 139	0.50 36	0.38 167	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.15 115

AE-Stereo	0.49 160	0.27 184	0.67 214	0.60 373	0.39 316	0.67 253	0.46 288	1.18 270	1.09 327	0.47 108	0.75 171	0.69 213	0.47 156	0.59 66	0.40 186	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.20 279	0.19 187	0.15 115

UniTT-Stereo	0.36 65	0.23 78	0.59 170	0.48 168	0.36 273	0.40 43	0.32 105	0.53 12	0.49 83	0.54 146	0.55 112	0.36 64	0.31 50	0.58 65	0.51 280	0.20 248	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.19 187	0.15 115

testlalala	0.45 131	0.28 210	0.59 170	0.42 67	0.39 316	0.71 279	0.39 195	1.08 240	0.45 66	1.24 383	0.80 189	0.61 185	0.36 89	0.54 47	0.33 106	0.20 248	0.13 135	0.18 133	0.12 51	0.15 51	0.15 115

EGLCR-Stereo	0.37 72	0.22 60	0.51 106	0.43 76	0.26 77	0.44 73	0.22 26	0.99 189	0.48 80	0.42 80	0.42 49	0.67 206	0.29 35	0.86 170	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.17 108	0.15 115

test_4	0.53 181	0.22 60	0.56 147	0.54 287	0.32 219	0.64 224	0.39 195	0.80 111	0.62 133	0.92 236	1.87 515	0.68 208	0.42 117	1.16 259	0.37 156	0.15 48	0.13 135	0.20 201	0.22 353	0.20 226	0.15 115

GMOStereo	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 462	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

error version	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 462	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

test-v	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 462	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

TRStereo	0.60 246	0.60 506	0.97 391	0.74 496	0.67 483	0.46 83	0.38 180	1.85 464	0.89 233	0.79 202	0.80 189	0.88 281	0.39 103	1.10 243	0.41 197	0.23 338	0.15 251	0.23 309	0.24 389	0.17 108	0.15 115

AAGNet	1.83 546	0.28 210	0.72 255	0.61 387	0.32 219	0.67 253	0.51 326	0.96 181	0.98 272	1.47 475	1.20 339	1.00 332	1.18 473	2.83 483	22.77 624	0.22 311	0.13 135	0.22 271	0.19 245	0.23 320	0.15 115

test-2	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 462	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

iRaftStereo_RVC	0.47 146	0.26 153	0.64 194	0.50 200	0.29 147	0.53 153	0.33 115	1.05 219	0.77 198	0.84 217	1.00 237	0.55 155	0.37 94	0.81 151	0.40 186	0.17 117	0.12 63	0.22 271	0.20 279	0.19 187	0.15 115

raft+_RVC	0.53 181	0.26 153	0.54 130	0.60 373	0.47 385	0.54 161	0.54 351	1.27 301	0.99 279	0.76 191	1.03 261	0.70 217	0.56 222	0.93 192	0.47 256	0.18 160	0.14 190	0.19 159	0.18 220	0.18 143	0.15 115

Gwc-CoAtRS	0.52 170	0.24 99	0.68 218	0.48 168	0.29 147	0.64 224	0.25 49	1.16 263	1.08 319	1.01 266	1.00 237	1.12 373	0.56 222	0.69 106	0.37 156	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.15 132	0.15 51	0.15 115

HITNet	0.65 283	0.40 420	0.77 304	0.48 168	0.24 46	1.05 414	0.49 318	1.76 433	1.02 290	1.18 353	1.18 328	0.89 289	0.80 329	0.85 166	0.79 393	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.17 199	0.29 404	0.15 115
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
BStereo	0.38 78	0.25 127	1.42 491	0.42 67	0.28 127	0.55 170	0.39 195	0.55 19	0.52 104	0.36 47	0.35 32	0.37 69	0.29 35	0.64 89	0.38 167	0.13 22	0.14 190	0.15 32	0.19 245	0.15 51	0.16 150

Wave_Phase_stereo	0.45 131	0.25 127	1.42 491	0.42 67	0.28 127	1.78 521	0.39 195	0.72 78	0.52 104	0.36 47	0.35 32	0.37 69	0.29 35	0.64 89	0.38 167	0.13 22	0.14 190	0.15 32	0.19 245	0.15 51	0.16 150

WQFJA1	0.48 152	0.27 184	0.53 122	0.46 126	0.85 536	0.79 322	0.39 195	1.11 251	0.75 185	0.50 131	0.52 96	0.53 145	0.50 186	0.71 114	0.65 342	0.17 117	0.21 406	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.16 150

NLMM	0.48 152	0.27 184	0.53 122	0.46 126	0.85 536	0.79 322	0.39 195	1.12 254	0.75 185	0.50 131	0.52 96	0.53 145	0.50 186	0.72 118	0.65 342	0.17 117	0.21 406	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.16 150

DLNR-FE	23.17 624	48.55 641	42.94 628	176.85 643	78.48 636	0.35 26	0.21 19	23.51 626	0.75 185	0.66 176	0.86 197	0.59 179	0.30 43	1.55 358	0.44 221	9.85 624	0.12 63	0.18 133	0.14 113	76.92 640	0.16 150

DDF-Stereo	0.37 72	0.22 60	0.47 79	0.48 168	0.42 340	0.31 18	0.24 44	0.53 12	0.33 29	0.33 35	0.40 44	0.37 69	0.48 170	0.91 183	0.32 89	0.23 338	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.86 558	0.16 150

zero-FE	0.36 65	0.22 60	0.47 79	0.45 115	0.43 351	0.30 15	0.24 44	0.61 42	0.33 29	0.33 35	0.41 47	0.37 69	0.50 186	0.64 89	0.32 89	0.22 311	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.83 556	0.16 150

fffft	0.38 78	0.23 78	0.51 106	0.44 101	0.32 219	0.43 66	0.48 308	0.76 91	0.36 40	0.44 90	0.34 29	0.38 76	0.31 50	1.31 294	0.32 89	0.14 37	0.11 31	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.16 150
1: 1. 1
UGAM	1.14 480	0.27 184	0.95 383	0.53 272	0.42 340	0.70 274	0.72 445	0.95 174	1.32 457	0.98 253	1.48 442	1.78 508	0.87 366	9.65 609	0.87 415	0.21 282	0.18 344	0.30 442	0.24 389	0.19 187	0.16 150

model_zeroshot	0.48 152	0.29 246	0.86 337	0.51 232	0.36 273	0.69 267	0.37 173	1.12 254	0.62 133	0.85 222	0.84 194	0.66 203	0.37 94	0.73 123	0.34 123	0.20 248	0.16 291	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.16 150

Occ-G	0.42 104	0.21 37	0.48 83	0.41 59	0.26 77	0.42 57	0.62 411	0.77 94	0.49 83	0.43 86	0.66 140	1.02 341	0.46 146	0.78 138	0.41 197	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.13 83	0.16 76	0.16 150

gcap-zeroshot	0.53 181	0.28 210	0.89 362	0.49 188	0.28 127	0.76 303	0.37 173	1.34 314	0.73 182	0.89 227	0.67 144	1.35 430	0.51 192	0.79 142	0.33 106	0.18 160	0.15 251	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.16 150

MGS-Stereo	0.42 104	0.26 153	0.58 163	0.44 101	0.28 127	0.50 123	0.34 127	0.57 27	0.83 216	0.46 103	1.31 379	0.52 139	0.33 62	0.65 99	0.36 144	0.19 207	0.16 291	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.16 150

rrr	0.46 139	0.28 210	0.73 267	0.43 76	0.33 240	0.49 109	0.38 180	0.76 91	0.50 88	0.47 108	0.48 78	0.48 112	0.46 146	2.03 428	0.30 62	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.16 150

plain	0.46 139	0.27 184	1.01 405	0.50 200	0.40 327	0.35 26	0.37 173	0.87 134	0.56 116	0.43 86	0.76 173	0.42 82	0.40 108	1.13 252	0.45 235	0.21 282	0.15 251	0.24 329	0.19 245	0.24 335	0.16 150

MSKI-zero shot	0.55 213	0.26 153	0.57 157	0.51 232	0.26 77	0.69 267	0.28 73	1.18 270	0.64 141	0.91 234	1.32 386	0.82 253	0.33 62	1.92 416	0.32 89	0.17 117	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.16 150

DLNR_Zeroshot_test	23.17 624	48.52 640	43.29 629	176.68 642	78.69 637	0.35 26	0.21 19	23.41 625	0.75 185	0.66 176	0.86 197	0.59 179	0.30 43	1.56 361	0.44 221	9.57 622	0.12 63	0.18 133	0.14 113	76.92 640	0.16 150

Any-RAFT	0.53 181	0.24 99	0.47 79	0.47 140	0.27 102	1.00 405	0.25 49	1.58 382	1.05 304	0.85 222	0.99 233	1.06 350	0.47 156	0.70 110	0.32 89	0.18 160	0.13 135	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.16 150

RAFT-Test	0.54 197	0.25 127	0.64 194	0.47 140	0.30 171	0.97 397	0.27 67	1.24 297	0.81 210	0.96 246	1.12 301	1.28 414	0.48 170	0.71 114	0.36 144	0.17 117	0.13 135	0.17 95	0.14 113	0.16 76	0.16 150

HH	0.63 263	0.30 266	0.77 304	0.50 200	0.32 219	0.49 109	0.46 288	1.65 400	0.64 141	0.69 179	1.09 282	1.63 485	0.85 353	1.90 414	0.37 156	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.16 150

HanStereo	0.63 263	0.30 266	0.77 304	0.50 200	0.32 219	0.49 109	0.46 288	1.65 400	0.64 141	0.69 179	1.09 282	1.63 485	0.85 353	1.90 414	0.37 156	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.16 150

LL-Strereo2	0.52 170	0.33 340	0.69 231	0.52 253	0.37 290	0.70 274	0.30 88	1.13 258	0.67 161	0.94 242	0.78 178	0.91 293	0.42 117	1.05 230	0.42 208	0.17 117	0.16 291	0.29 429	0.25 403	0.21 270	0.16 150

ProNet	0.43 110	0.28 210	0.58 163	0.43 76	0.30 171	0.56 178	0.52 337	1.00 193	0.58 120	0.44 90	0.49 86	0.43 85	0.43 125	1.28 288	0.36 144	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.16 150

raft_robust	0.68 303	0.30 266	0.64 194	0.52 253	0.26 77	0.54 161	0.35 135	1.33 309	1.24 420	1.16 339	1.07 272	0.60 181	0.54 209	3.58 509	0.37 156	0.18 160	0.14 190	0.20 201	0.22 353	0.20 226	0.16 150

Sa-1000	0.72 318	0.29 246	0.76 297	0.59 361	0.30 171	0.73 287	0.37 173	1.62 395	1.33 461	1.28 398	2.04 531	0.86 273	0.75 301	1.84 408	0.38 167	0.19 207	0.14 190	0.25 368	0.23 376	0.20 226	0.16 150

RAFT-345	0.84 395	0.25 127	0.66 209	0.50 200	0.27 102	0.54 161	0.42 228	0.83 126	1.11 336	1.32 427	2.34 545	0.86 273	0.54 209	5.72 553	0.47 256	0.18 160	0.13 135	0.22 271	0.17 199	0.17 108	0.16 150

CroCo-Stereo	0.40 92	0.31 301	0.73 267	0.58 348	0.27 102	0.26 5	0.33 115	0.95 174	0.81 210	0.42 80	0.47 73	0.65 199	0.47 156	0.39 6	0.34 123	0.18 160	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.19 187	0.16 150
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
TestStereo	0.64 275	0.39 413	0.71 249	0.51 232	0.27 102	0.56 178	0.42 228	1.03 205	0.91 242	0.80 204	1.00 237	0.68 208	0.52 198	3.25 499	0.45 235	0.22 311	0.15 251	0.24 329	0.18 220	0.27 374	0.16 150

raftrobust	0.52 170	0.25 127	0.56 147	0.65 431	0.52 422	0.49 109	0.34 127	0.98 187	0.91 242	1.30 413	0.87 201	0.63 193	0.81 333	0.78 138	0.41 197	0.19 207	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.15 51	0.16 150

test_xeample3	0.42 104	0.28 210	0.69 231	0.43 76	0.33 240	0.56 178	0.38 180	0.79 103	0.45 66	0.53 142	0.46 71	0.44 87	0.44 135	1.38 319	0.31 83	0.18 160	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.17 108	0.16 150

ARAFT	0.77 358	0.36 394	1.49 508	0.51 232	0.31 197	0.90 368	0.82 473	1.90 479	1.06 308	1.62 511	1.24 349	1.02 341	0.64 268	1.84 408	0.50 275	0.18 160	0.14 190	0.28 418	0.27 432	0.17 108	0.16 150

RASNet	1.12 475	0.30 266	0.91 369	0.66 438	0.77 517	0.97 397	0.57 388	1.37 320	1.35 473	1.02 270	1.34 395	2.11 541	1.43 510	7.09 582	1.39 497	0.19 207	0.17 321	0.17 95	0.19 245	0.18 143	0.16 150

IGEV-FE	0.53 181	0.30 266	0.99 395	0.56 325	0.35 262	0.41 49	0.32 105	1.37 320	0.63 136	1.00 261	1.09 282	0.94 306	0.41 111	0.83 156	0.39 178	0.18 160	0.12 63	0.19 159	0.18 220	0.19 187	0.17 182

xyz-stereo-finetune2	0.58 237	0.27 184	0.57 157	0.40 49	0.24 46	1.09 425	0.32 105	0.79 103	0.53 110	0.65 173	1.07 272	0.58 172	0.80 329	2.47 470	0.80 397	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.16 76	0.17 182

UGAM-zero	1.00 444	0.30 266	0.93 375	0.47 140	0.30 171	0.57 183	0.25 49	2.25 551	0.63 136	1.01 266	1.10 288	2.73 565	1.85 550	6.26 562	0.40 186	0.17 117	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.17 182

rvit_stereo_0083	0.47 146	0.33 340	0.81 321	0.56 325	0.36 273	0.50 123	0.44 261	0.68 67	0.95 255	0.49 122	0.57 118	0.55 155	0.49 180	0.88 175	0.46 249	0.25 382	0.25 457	0.24 329	0.20 279	0.24 335	0.17 182

rvit_stereo_0081	0.44 123	0.33 340	0.64 194	0.54 287	0.35 262	0.41 49	0.44 261	0.66 60	0.95 255	0.48 116	0.52 96	0.50 127	0.46 146	0.82 154	0.44 221	0.25 382	0.20 382	0.22 271	0.19 245	0.25 348	0.17 182

rvit_stereo_0082	0.44 123	0.33 340	0.64 194	0.54 287	0.35 262	0.41 49	0.44 261	0.66 60	0.95 255	0.48 116	0.52 96	0.50 127	0.46 146	0.82 154	0.44 221	0.25 382	0.20 382	0.22 271	0.19 245	0.25 348	0.17 182

rvit_stereo_ft	0.47 146	0.35 384	0.87 348	0.67 450	0.42 340	0.40 43	0.59 401	0.81 116	0.74 184	0.46 103	0.55 112	0.57 167	0.49 180	0.65 99	0.50 275	0.25 382	0.17 321	0.22 271	0.22 353	0.24 335	0.17 182

testlalala2	0.58 237	0.27 184	0.68 218	1.72 582	1.27 576	0.68 260	0.42 228	0.93 162	0.70 171	0.90 229	0.93 214	0.76 231	0.34 72	0.52 41	0.40 186	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.17 182

IGEV_Zeroshot_test	0.53 181	0.30 266	0.99 395	0.56 325	0.35 262	0.41 49	0.32 105	1.37 320	0.63 136	1.00 261	1.09 282	0.95 315	0.41 111	0.83 156	0.39 178	0.18 160	0.12 63	0.19 159	0.18 220	0.19 187	0.17 182

DCRE	0.82 384	0.26 153	0.70 237	0.58 348	0.44 360	0.54 161	0.48 308	0.95 174	0.78 202	0.78 199	7.33 600	0.86 273	0.52 198	0.76 130	0.41 197	0.16 71	0.16 291	0.19 159	0.17 199	0.18 143	0.17 182

Selective-RAFT	0.52 170	0.28 210	0.79 315	0.55 311	0.27 102	0.91 372	0.33 115	0.80 111	0.88 230	0.58 153	0.63 132	0.81 248	0.77 312	1.29 292	0.48 261	0.19 207	0.14 190	0.17 95	0.15 132	0.19 187	0.17 182

TestStereo1	0.63 263	0.28 210	0.75 287	0.76 503	0.31 197	0.48 97	0.43 247	1.30 307	1.21 405	0.97 249	1.31 379	0.64 196	0.77 312	1.75 396	0.42 208	0.20 248	0.15 251	0.22 271	0.18 220	0.21 270	0.17 182

SA-5K	0.63 263	0.28 210	0.75 287	0.76 503	0.31 197	0.48 97	0.43 247	1.30 307	1.21 405	0.97 249	1.31 379	0.64 196	0.77 312	1.75 396	0.42 208	0.20 248	0.15 251	0.22 271	0.18 220	0.21 270	0.17 182

SA	0.66 290	0.30 266	0.82 324	0.61 387	0.30 171	0.58 186	0.38 180	1.44 340	1.30 449	0.96 246	1.36 402	0.66 203	0.95 403	1.85 411	0.42 208	0.19 207	0.15 251	0.25 368	0.23 376	0.21 270	0.17 182

GLC_STEREO	0.39 83	0.25 127	0.41 34	0.54 287	0.23 30	0.48 97	0.30 88	0.73 81	0.58 120	0.52 141	0.73 165	0.51 131	0.31 50	0.64 89	0.42 208	0.17 117	0.20 382	0.23 309	0.19 245	0.21 270	0.17 182

IPLG	0.69 305	0.27 184	0.97 391	0.51 232	0.43 351	0.79 322	0.33 115	1.21 283	1.06 308	1.30 413	1.10 288	0.52 139	0.55 216	3.16 497	0.63 337	0.16 71	0.14 190	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.17 182

MIPNet	0.56 222	0.28 210	0.94 379	0.49 188	0.33 240	0.66 249	0.38 180	1.35 317	1.08 319	1.06 279	0.92 211	0.60 181	0.79 323	0.73 123	0.52 287	0.17 117	0.14 190	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.17 182

NRIStereo	0.60 246	0.29 246	0.69 231	0.53 272	0.28 127	0.63 220	0.33 115	1.08 240	0.87 226	1.14 323	0.87 201	0.91 293	0.59 241	2.24 449	0.49 269	0.20 248	0.14 190	0.21 238	0.19 245	0.21 270	0.17 182

PFNet	0.91 417	0.26 153	1.10 440	0.63 408	0.32 219	0.64 224	0.56 377	1.17 265	0.99 279	1.47 475	1.08 277	0.98 325	0.69 282	6.62 570	0.54 300	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.19 245	0.20 226	0.17 182

RAFT-RH_RVC	1.03 456	0.24 99	0.67 214	0.49 188	0.28 127	0.81 341	0.33 115	0.83 126	1.08 319	2.05 550	4.65 585	1.04 348	0.57 231	5.98 561	0.50 275	0.18 160	0.13 135	0.26 387	0.20 279	0.16 76	0.17 182

RAFT	0.64 275	0.30 266	0.73 267	0.59 361	0.33 240	0.68 260	0.58 392	1.04 211	0.76 194	1.08 283	1.19 335	1.65 491	0.93 393	1.06 231	0.56 308	0.21 282	0.18 344	0.27 403	0.24 389	0.22 294	0.17 182

RALAANet	0.60 246	0.33 340	0.87 348	0.62 398	0.50 397	0.69 267	0.31 95	1.21 283	1.06 308	1.09 289	1.16 323	0.88 281	0.46 146	1.22 272	0.42 208	0.19 207	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.27 374	0.17 182

EAI-Stereo	0.65 283	0.28 210	0.69 231	0.53 272	0.27 102	0.60 201	0.40 208	2.28 555	0.64 141	0.71 183	3.18 567	0.57 167	0.43 125	1.06 231	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.17 95	0.17 199	0.17 108	0.17 182

R-Stereo Train	0.57 230	0.26 153	0.63 187	0.54 287	0.36 273	0.69 267	0.54 351	1.22 291	0.72 178	1.61 507	1.50 447	0.75 227	0.53 204	0.64 89	0.44 221	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.17 182

RAFT-Stereo	0.57 230	0.26 153	0.63 187	0.54 287	0.36 273	0.69 267	0.54 351	1.22 291	0.72 178	1.61 507	1.50 447	0.75 227	0.53 204	0.64 89	0.44 221	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.17 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.72 318	0.34 364	1.10 440	0.51 232	0.23 30	0.91 372	0.39 195	1.33 309	1.23 414	1.46 474	1.55 458	1.01 339	0.64 268	1.95 421	0.80 397	0.18 160	0.12 63	0.18 133	0.14 113	0.19 187	0.17 182

WQFJX	0.51 168	0.27 184	0.52 115	0.46 126	0.87 542	0.75 296	0.39 195	1.29 306	0.77 198	0.53 142	0.52 96	0.55 155	0.55 216	0.95 198	0.60 326	0.17 117	0.19 362	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.18 208

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 65	0.23 78	0.54 130	0.50 200	0.28 127	0.36 31	0.22 26	1.02 200	0.39 46	0.42 80	0.64 135	0.36 64	0.51 192	0.39 6	0.29 51	0.18 160	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.18 208

MM-Stereo_test3	0.50 166	0.24 99	0.54 130	0.54 287	0.74 504	0.49 109	0.53 345	1.09 242	1.05 304	0.62 168	0.95 218	0.61 185	0.42 117	0.77 133	0.38 167	0.20 248	0.17 321	0.20 201	0.16 174	0.18 143	0.18 208

HI	0.64 275	0.32 317	0.68 218	0.47 140	0.51 410	0.41 49	0.36 151	1.04 211	0.75 185	1.31 423	1.43 422	1.62 480	1.12 461	0.94 195	0.88 416	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.20 279	0.20 226	0.18 208

CoSv	0.64 275	0.32 317	0.68 218	0.47 140	0.51 410	0.41 49	0.36 151	1.04 211	0.75 185	1.31 423	1.43 422	1.62 480	1.12 461	0.94 195	0.88 416	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.20 279	0.20 226	0.18 208

tt45	0.45 131	0.23 78	0.46 76	0.45 115	0.33 240	0.79 322	0.32 105	0.78 98	0.41 54	0.51 138	0.44 62	0.49 121	0.37 94	2.14 438	0.34 123	0.16 71	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.18 208

rvit_stereo_0081_aga	0.44 123	0.34 364	0.73 267	0.51 232	0.41 335	0.50 123	0.40 208	0.81 116	0.57 118	0.58 153	0.56 115	0.53 145	0.43 125	0.66 101	0.40 186	0.26 405	0.21 406	0.22 271	0.20 279	0.26 360	0.18 208

H2IRNET	0.56 222	0.26 153	0.66 209	0.47 140	0.35 262	0.41 49	0.26 60	0.92 153	1.17 379	0.61 165	1.28 369	1.08 356	0.86 361	0.99 213	0.63 337	0.19 207	0.16 291	0.22 271	0.25 403	0.21 270	0.18 208

tta	0.75 350	0.30 266	0.86 337	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.82 404	0.24 355	0.20 382	0.22 271	0.21 324	0.18 143	0.18 208

qqq1	0.72 318	0.30 266	0.86 337	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.44 221	0.24 355	0.20 382	0.18 133	0.15 132	0.18 143	0.18 208

fff1	0.72 318	0.30 266	0.86 337	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.44 221	0.24 355	0.20 382	0.18 133	0.15 132	0.18 143	0.18 208

CoDeX	0.73 336	0.29 246	0.93 375	0.54 287	0.36 273	1.14 431	0.61 408	2.34 561	1.17 379	1.16 339	1.25 353	0.91 293	0.87 366	1.33 302	0.64 341	0.20 248	0.16 291	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.18 208

ff7	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

IGEVStereo-DCA	0.46 139	0.28 210	0.56 147	0.43 76	0.33 240	0.49 109	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.47 108	0.48 78	0.48 112	0.46 146	2.03 428	0.30 62	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.18 208

ffff	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

11t	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

MIF-Stereo (partial)	0.45 131	0.25 127	0.70 237	0.50 200	0.52 422	0.35 26	0.26 60	0.91 150	0.59 129	0.45 98	0.71 159	0.51 131	0.51 192	1.11 246	0.45 235	0.20 248	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.24 335	0.18 208

anonymousdsp2	0.53 181	0.27 184	0.74 283	0.48 168	0.29 147	0.76 303	0.47 296	1.61 391	0.82 215	0.77 196	0.77 176	0.75 227	0.47 156	1.03 222	0.40 186	0.18 160	0.13 135	0.18 133	0.13 83	0.19 187	0.18 208

anonymousdsp	0.43 110	0.27 184	0.53 122	0.44 101	0.32 219	0.50 123	0.42 228	0.89 143	0.51 97	0.49 122	0.53 102	0.47 106	0.47 156	1.33 302	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

anonymousa	0.72 318	0.27 184	0.75 287	0.47 140	0.63 471	1.43 486	0.45 281	1.24 297	0.89 233	1.28 398	1.75 500	1.62 480	1.13 465	0.69 106	0.59 318	0.19 207	0.16 291	0.23 309	0.25 403	0.20 226	0.18 208

ccc-4	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

RAFT+CT+SA	0.58 237	0.29 246	0.60 174	0.66 438	0.37 290	0.42 57	0.55 369	1.27 301	1.03 294	0.70 181	1.22 343	0.60 181	0.70 287	1.64 375	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.22 271	0.22 353	0.21 270	0.18 208

IGEV-Stereo	0.43 110	0.27 184	0.54 130	0.45 115	0.32 219	0.50 123	0.42 228	0.90 149	0.51 97	0.49 122	0.53 102	0.47 106	0.47 156	1.32 298	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.65 283	0.31 301	1.00 401	0.47 140	0.34 258	0.73 287	0.30 88	2.96 581	0.70 171	1.15 329	1.14 310	0.76 231	0.65 274	1.11 246	0.38 167	0.17 117	0.13 135	0.18 133	0.16 174	0.19 187	0.18 208

IPLGR	0.58 237	0.27 184	1.14 450	0.48 168	0.28 127	0.65 240	0.33 115	1.22 291	1.13 352	1.18 353	1.05 266	0.69 213	0.66 277	0.96 199	0.52 287	0.17 117	0.15 251	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.18 208

Patchmatch Stereo++	0.55 213	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.29 78	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.37 315	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208
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
STrans-v2	1.04 459	0.28 210	0.96 389	0.49 188	0.32 219	0.68 260	0.79 462	2.47 572	1.12 340	1.12 305	1.46 436	1.40 437	1.46 515	6.70 575	0.43 218	0.18 160	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.18 143	0.18 208

PSM-adaLoss	0.54 197	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.41 224	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.82 253	0.61 253	1.06 231	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

ROB_FTStereo_v2	0.54 197	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.64 224	0.42 228	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.12 250	0.46 249	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

ROB_FTStereo	0.54 197	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.64 224	0.25 49	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.95 218	0.82 253	0.61 253	1.15 255	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

HUI-Stereo	0.52 170	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.30 88	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	0.79 142	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

SST-Stereo	0.83 390	0.28 210	0.72 255	0.59 361	0.31 197	0.72 282	0.26 60	1.09 242	0.86 222	1.47 475	1.10 288	1.00 332	0.87 366	5.73 554	0.45 235	0.22 311	0.13 135	0.23 309	0.19 245	0.23 320	0.18 208

RAFT_R40	0.83 390	0.28 210	0.73 267	0.59 361	0.31 197	0.69 267	0.44 261	1.10 245	0.95 255	1.47 475	1.10 288	1.00 332	0.85 353	5.53 548	0.46 249	0.22 311	0.13 135	0.23 309	0.20 279	0.23 320	0.18 208

iGMRVC	0.56 222	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.38 180	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.52 350	0.46 249	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

iRAFT	0.55 213	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.29 78	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.37 315	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

RAFT-IKP	0.54 197	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.59 193	0.36 151	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.61 253	1.22 272	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

rafts_anoy	0.52 170	0.29 246	0.59 170	0.59 361	0.50 397	0.53 153	0.40 208	1.11 251	1.03 294	0.84 217	0.83 192	0.68 208	0.54 209	0.72 118	0.51 280	0.19 207	0.14 190	0.24 329	0.26 421	0.21 270	0.18 208

UPFNet	0.80 373	0.32 317	0.90 366	0.59 361	0.74 504	1.26 457	0.80 468	1.52 364	1.10 334	1.30 413	1.12 301	1.30 418	0.84 350	1.67 381	1.09 453	0.24 355	0.24 448	0.24 329	0.23 376	0.25 348	0.18 208

ACVNet	0.63 263	0.31 301	0.54 130	0.54 287	0.36 273	0.80 332	0.46 288	1.37 320	1.07 313	0.93 237	1.30 373	1.08 356	0.85 353	0.80 145	0.94 427	0.21 282	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.22 294	0.18 208

acv_ft	0.75 350	0.31 301	0.95 383	0.70 472	0.86 540	1.24 454	0.53 345	1.44 340	1.07 313	1.24 383	1.30 373	1.08 356	0.92 384	0.80 145	1.34 488	0.21 282	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.21 270	0.18 208

pmcnn	2.37 569	0.42 432	2.71 567	0.63 408	0.43 351	1.54 496	1.19 539	2.01 508	1.53 518	2.64 572	7.60 601	18.07 622	1.45 514	3.44 506	2.78 556	0.18 160	0.15 251	0.15 32	0.12 51	0.20 226	0.18 208

FlowAnything_test	0.39 83	0.26 153	0.61 178	0.59 361	0.33 240	0.62 216	0.36 151	0.62 45	0.40 50	0.45 98	0.36 34	0.45 95	0.37 94	0.53 44	0.48 261	0.24 355	0.18 344	0.28 418	0.33 499	0.21 270	0.19 249

G2L-Stereo_test	0.73 336	0.27 184	0.74 283	0.49 188	0.40 327	0.90 368	0.81 471	1.53 370	1.14 355	1.28 398	1.27 363	1.52 466	0.72 295	1.62 371	0.94 427	0.19 207	0.14 190	0.16 65	0.15 132	0.18 143	0.19 249

AIO-test2	0.57 230	0.28 210	0.63 187	0.61 387	0.58 450	0.79 322	0.51 326	1.18 270	1.40 495	0.63 169	1.15 318	0.51 131	0.43 125	1.09 240	0.35 133	0.21 282	0.17 321	0.26 387	0.30 474	0.20 226	0.19 249

IGEV-RUCA	0.37 72	0.23 78	0.48 83	0.49 188	0.36 273	0.60 201	0.23 37	0.64 50	0.49 83	0.39 71	0.49 86	0.44 87	0.31 50	0.85 166	0.30 62	0.24 355	0.13 135	0.16 65	0.12 51	0.20 226	0.19 249

999	0.48 152	0.22 60	0.49 90	0.48 168	0.34 258	0.75 296	0.31 95	0.85 131	0.55 114	0.37 54	0.48 78	0.50 127	0.36 89	2.45 465	0.39 178	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.16 76	0.19 249

PAM_32	0.77 358	0.28 210	1.03 416	0.52 253	0.30 171	1.32 466	0.35 135	1.97 499	0.65 156	1.02 270	1.06 268	3.05 570	1.49 520	0.96 199	0.36 144	0.19 207	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.19 187	0.19 249

rvit_stereo_0080	0.44 123	0.32 317	0.71 249	0.47 140	0.36 273	0.42 57	0.55 369	0.82 121	0.68 165	0.50 131	0.60 124	0.55 155	0.47 156	0.59 66	0.44 221	0.26 405	0.21 406	0.20 201	0.20 279	0.31 423	0.19 249

CAS++	0.47 146	0.31 301	0.56 147	0.47 140	0.32 219	0.42 57	0.28 73	1.76 433	0.72 178	0.71 183	0.72 163	0.37 69	0.28 31	0.69 106	0.33 106	0.27 421	0.22 427	0.26 387	0.21 324	0.29 404	0.19 249
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 139	0.36 394	0.71 249	0.47 140	0.36 273	0.67 253	0.35 135	0.78 98	1.12 340	0.61 165	0.62 129	0.39 77	0.39 103	0.71 114	0.39 178	0.20 248	0.17 321	0.22 271	0.18 220	0.23 320	0.19 249

cc1	0.64 275	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	0.93 162	3.05 584	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.19 187	0.19 249

whm_eth	0.44 123	0.32 317	0.71 249	0.47 140	0.36 273	0.42 57	0.55 369	0.82 121	0.68 165	0.50 131	0.60 124	0.55 155	0.47 156	0.59 66	0.44 221	0.26 405	0.21 406	0.20 201	0.20 279	0.31 423	0.19 249

testlalala_base	0.77 358	0.40 420	0.70 237	0.65 431	0.50 397	0.79 322	0.28 73	1.50 355	0.51 97	0.73 189	0.90 207	0.69 213	0.54 209	0.66 101	0.40 186	2.82 596	0.14 190	0.17 95	0.12 51	2.68 591	0.19 249

DCANet-4	0.54 197	0.26 153	1.07 430	0.42 67	0.24 46	0.48 97	0.36 151	0.99 189	1.30 449	1.10 297	1.02 251	0.56 164	0.75 301	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

fff	0.53 181	0.24 99	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

ADStereo(finetuned)	0.57 230	0.24 99	1.06 425	0.43 76	0.24 46	0.49 109	0.35 135	1.05 219	1.30 449	1.12 305	1.03 261	0.58 172	1.20 479	0.84 161	0.51 280	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.19 249

IER	0.70 309	0.31 301	1.02 412	0.48 168	0.52 422	1.34 470	0.51 326	1.17 265	0.99 279	1.23 376	1.34 395	1.12 373	1.11 458	0.99 213	0.71 364	0.20 248	0.16 291	0.21 238	0.21 324	0.20 226	0.19 249

test_5	0.65 283	0.30 266	0.75 287	0.67 450	0.50 397	0.92 379	0.52 337	1.39 327	1.12 340	0.76 191	1.11 294	1.00 332	0.90 378	1.53 354	0.45 235	0.18 160	0.13 135	0.23 309	0.22 353	0.21 270	0.19 249

CrosDoStereo	1.58 526	0.24 99	0.72 255	0.48 168	0.29 147	0.67 253	12.49 616	1.10 245	0.98 272	1.34 439	1.75 500	1.00 332	1.89 552	6.65 571	0.81 399	0.19 207	0.15 251	0.20 201	0.22 353	0.18 143	0.19 249

TransformOpticalFlow	0.96 427	0.28 210	0.89 362	0.52 253	0.31 197	0.66 249	0.54 351	1.75 427	1.12 340	1.09 289	1.44 427	1.37 435	1.01 432	6.70 575	0.42 208	0.19 207	0.12 63	0.20 201	0.19 245	0.18 143	0.19 249

DeepStereo_LL	1.58 526	0.24 99	0.72 255	0.48 168	0.29 147	0.67 253	12.49 616	1.10 245	0.98 272	1.34 439	1.75 500	1.00 332	1.89 552	6.65 571	0.81 399	0.19 207	0.15 251	0.20 201	0.22 353	0.18 143	0.19 249

IRAFT_RVC	0.88 409	0.28 210	0.76 297	0.63 408	0.31 197	0.65 240	1.02 519	1.22 291	0.94 253	1.22 370	1.04 264	1.01 339	0.98 420	5.82 556	0.53 294	0.22 311	0.12 63	0.25 368	0.20 279	0.20 226	0.19 249

RALCasStereoNet	0.54 197	0.30 266	0.66 209	0.59 361	0.51 410	0.61 207	0.52 337	0.94 169	0.93 250	0.70 181	1.01 243	0.78 238	0.44 135	1.33 302	0.47 256	0.20 248	0.16 291	0.18 133	0.16 174	0.20 226	0.19 249

DCANet	0.54 197	0.24 99	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.49 109	0.36 151	1.05 219	1.30 449	1.12 305	1.03 261	0.58 172	0.92 384	0.81 151	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.19 249

csc	0.53 181	0.24 99	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

cscssc	0.53 181	0.24 99	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

111	0.60 246	0.23 78	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.72 282	0.42 228	1.18 270	1.41 500	0.80 204	1.38 409	1.10 368	0.79 323	0.96 199	0.58 315	0.18 160	0.13 135	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.19 249

SFCPSM	0.70 309	0.28 210	1.02 412	0.51 232	0.38 306	1.37 473	0.66 425	2.00 504	1.03 294	1.17 348	1.21 341	0.82 253	0.78 319	1.03 222	0.53 294	0.21 282	0.17 321	0.22 271	0.24 389	0.21 270	0.19 249

ac_64	0.82 384	0.29 246	0.81 321	0.71 480	0.60 461	1.05 414	0.54 351	1.99 503	0.92 248	1.18 353	1.06 268	1.99 532	1.08 453	1.94 420	0.97 436	0.27 421	0.22 427	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.19 249

cf-r	0.73 336	0.30 266	0.77 304	0.55 311	0.63 471	0.78 316	0.48 308	1.79 447	1.15 367	1.13 320	1.26 360	1.43 442	0.87 366	1.40 330	0.85 412	0.25 382	0.18 344	0.22 271	0.23 376	0.19 187	0.19 249

GwcNet-RSSM	0.77 358	0.32 317	1.01 405	0.62 398	0.54 429	0.78 316	0.51 326	1.73 419	1.20 399	1.09 289	1.37 404	1.46 452	0.85 353	1.53 354	1.09 453	0.25 382	0.18 344	0.23 309	0.24 389	0.20 226	0.19 249

DIP-Stereo	0.62 256	0.30 266	0.83 329	0.48 168	0.36 273	0.95 387	0.33 115	2.37 564	0.67 161	1.25 389	1.00 237	0.68 208	0.51 192	0.91 183	0.61 330	0.18 160	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.19 187	0.19 249
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.87 408	0.29 246	0.53 122	0.53 272	0.30 171	1.15 437	0.55 369	3.57 590	1.28 439	1.53 489	1.74 497	1.68 494	0.93 393	1.49 345	0.77 385	0.22 311	0.17 321	0.19 159	0.18 220	0.20 226	0.19 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.80 373	0.37 401	1.71 523	0.56 325	0.37 290	0.94 384	0.64 418	1.73 419	1.34 464	1.23 376	1.42 418	1.26 407	0.92 384	1.85 411	0.56 308	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.14 113	0.24 335	0.19 249

DStereoRT	1.36 505	0.32 317	1.41 489	0.67 450	0.50 397	2.07 544	0.60 405	1.44 340	0.91 242	1.37 447	1.44 427	0.73 223	1.30 498	6.39 566	0.90 422	0.23 338	0.17 321	4.29 616	1.94 606	0.24 335	0.20 282

WQFJX1	0.57 230	0.26 153	0.54 130	0.48 168	0.72 496	0.68 260	0.47 296	2.46 571	0.71 176	0.54 146	0.50 89	0.53 145	0.51 192	1.36 313	0.60 326	0.18 160	0.20 382	0.20 201	0.16 174	0.20 226	0.20 282

NLCSM	0.52 170	0.28 210	0.55 141	0.52 253	0.74 504	0.72 282	0.46 288	0.96 181	0.65 156	0.63 169	0.51 93	0.48 112	0.61 253	1.32 298	0.70 358	0.19 207	0.20 382	0.21 238	0.18 220	0.22 294	0.20 282

PAM	0.76 356	0.29 246	1.08 434	0.52 253	0.33 240	1.38 476	0.39 195	2.01 508	0.67 161	1.06 279	0.96 221	2.89 569	1.43 510	0.86 170	0.35 133	0.19 207	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.20 282

DispNO	0.93 422	0.30 266	1.34 481	0.55 311	0.55 435	0.89 365	0.49 318	1.48 349	1.21 405	1.17 348	1.27 363	1.19 387	0.90 378	5.23 538	0.74 371	0.22 311	0.17 321	0.24 329	0.21 324	0.19 187	0.20 282

MyStereo07	0.48 152	0.29 246	0.50 99	0.55 311	0.45 367	0.59 193	0.79 462	1.05 219	0.51 97	0.48 116	0.53 102	0.43 85	0.55 216	1.30 293	0.34 123	0.17 117	0.16 291	0.24 329	0.20 279	0.23 320	0.20 282

MyStereo06	0.61 252	0.28 210	0.95 383	0.56 325	0.46 379	0.61 207	0.73 446	1.78 441	0.67 161	1.03 274	1.12 301	1.13 378	0.56 222	0.78 138	0.41 197	0.17 117	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.20 282

MyStereo05	0.66 290	0.28 210	1.07 430	0.56 325	0.46 379	0.61 207	0.73 446	1.34 314	1.41 500	1.15 329	0.91 209	0.77 234	0.80 329	1.41 332	0.63 337	0.17 117	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.20 282

MyStereo04	0.67 299	0.29 246	1.07 430	0.55 311	0.45 367	0.59 193	0.79 462	1.50 355	1.40 495	0.91 234	0.91 209	0.74 224	0.86 361	1.52 350	0.62 333	0.17 117	0.16 291	0.24 329	0.20 279	0.23 320	0.20 282

ffm	0.72 318	0.33 340	0.85 331	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	0.95 174	2.47 571	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.31 448	0.27 432	0.19 187	0.20 282

ff1	1.37 507	0.33 340	0.85 331	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	0.95 174	2.47 571	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 592	0.20 248	0.12 63	0.31 448	0.27 432	0.19 187	0.20 282

tt1	0.62 256	0.32 317	0.51 106	0.54 287	0.26 77	1.16 439	0.48 308	0.95 174	2.47 571	0.57 151	0.77 176	0.49 121	0.81 333	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.15 132	0.19 187	0.20 282

StereoVision	0.65 283	0.34 364	0.86 337	0.59 361	0.40 327	0.50 123	0.41 224	1.09 242	0.93 250	0.71 183	2.50 554	0.82 253	0.57 231	1.03 222	0.49 269	0.25 382	0.28 478	0.29 429	0.28 453	0.36 455	0.20 282

CroCo-Stereo Lap2	0.44 123	0.34 364	0.77 304	0.61 387	0.79 522	0.28 11	0.35 135	0.75 88	0.71 176	0.38 62	0.50 89	0.72 221	0.55 216	0.57 62	0.47 256	0.17 117	0.18 344	0.19 159	0.16 174	0.21 270	0.20 282

x	0.54 197	0.31 301	0.61 178	0.47 140	0.30 171	0.67 253	0.47 296	1.53 370	0.79 206	0.81 208	0.83 192	0.78 238	0.70 287	0.70 110	0.62 333	0.21 282	0.19 362	0.22 271	0.19 245	0.21 270	0.20 282

iRaft-Stereo_5w	0.85 399	0.29 246	0.91 369	0.53 272	0.43 351	0.49 109	0.68 433	0.99 189	0.87 226	0.79 202	1.34 395	1.46 452	0.91 381	5.11 535	1.11 459	0.17 117	0.14 190	0.22 271	0.18 220	0.20 226	0.20 282

DEmStereo	0.97 433	0.23 78	0.79 315	0.47 140	0.32 219	1.04 413	0.56 377	0.93 162	0.89 233	1.39 459	2.14 537	1.02 341	2.07 563	5.64 552	0.77 385	0.17 117	0.15 251	0.20 201	0.20 279	0.18 143	0.20 282

THIR-Stereo	1.02 453	0.27 184	0.69 231	0.49 188	0.28 127	0.95 387	1.34 551	1.03 205	0.97 267	1.34 439	1.90 518	1.17 383	1.58 526	6.44 567	0.78 387	0.19 207	0.14 190	0.21 238	0.22 353	0.19 187	0.20 282

LMCR-Stereo	0.82 384	0.46 447	0.88 356	0.75 500	0.43 351	1.33 468	0.56 377	2.43 569	0.98 272	1.53 489	1.49 444	0.74 224	1.00 430	1.63 373	0.89 419	0.28 435	0.17 321	0.22 271	0.17 199	0.29 404	0.20 282

DN-CSS_ROB	0.64 275	0.32 317	1.05 421	0.55 311	0.40 327	0.54 161	0.45 281	1.21 283	0.93 250	1.03 274	1.47 437	0.69 213	0.63 264	1.76 401	0.49 269	0.18 160	0.14 190	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.20 282

z-ln-s-r	1.02 453	0.55 484	2.09 544	0.52 253	0.55 435	0.78 316	0.87 484	1.47 347	1.34 464	1.12 305	1.62 477	1.37 435	1.06 448	2.62 477	3.32 568	0.19 207	0.14 190	0.21 238	0.17 199	0.27 374	0.21 302

rvit_0105_6	0.53 181	0.37 401	0.98 394	0.65 431	0.38 306	0.51 140	0.51 326	0.77 94	1.20 399	0.54 146	0.55 112	0.65 199	0.53 204	0.94 195	0.44 221	0.32 465	0.32 507	0.28 418	0.24 389	0.28 393	0.21 302

test_sample1	0.61 252	0.29 246	0.75 287	0.50 200	0.31 197	0.76 303	0.48 308	1.59 384	0.84 220	0.90 229	0.94 217	0.88 281	0.95 403	1.16 259	0.67 350	0.22 311	0.18 344	0.20 201	0.19 245	0.21 270	0.21 302

ACVNet-DCA	0.56 222	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	1.42 333	0.78 202	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.22 294	0.21 302

xx1	0.67 299	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	0.93 162	3.05 584	0.58 153	0.79 184	0.95 315	0.77 312	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.21 302

1test111	0.54 197	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	1.42 333	0.78 202	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	0.88 175	0.59 318	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.22 294	0.21 302

11t1	0.52 170	0.28 210	0.68 218	0.51 232	0.28 127	0.83 349	0.39 195	1.22 291	0.63 136	0.84 217	0.74 169	0.68 208	0.68 279	0.91 183	0.57 311	0.21 282	0.18 344	0.19 159	0.16 174	0.20 226	0.21 302

qqq	0.57 230	0.34 364	0.71 249	0.47 140	0.27 102	0.64 224	0.62 411	1.42 333	0.78 202	0.80 204	0.92 211	0.95 315	0.77 312	0.88 175	0.59 318	0.21 282	0.20 382	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.21 302

CIPLG	0.62 256	0.33 340	0.96 389	0.58 348	0.50 397	0.75 296	0.48 308	1.05 219	0.96 260	1.40 460	1.57 466	0.64 196	0.48 170	0.89 180	0.70 358	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.21 302

IPLGR_C	0.62 256	0.33 340	0.99 395	0.58 348	0.49 390	0.76 303	0.48 308	1.10 245	0.96 260	1.40 460	1.56 462	0.62 190	0.48 170	0.80 145	0.71 364	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.21 302

ACRE	0.61 252	0.33 340	1.01 405	0.58 348	0.49 390	0.75 296	0.47 296	1.06 232	0.95 255	1.37 447	1.55 458	0.62 190	0.46 146	0.83 156	0.70 358	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.21 302

DRaft	0.80 373	0.24 99	0.70 237	0.45 115	0.30 171	0.97 397	0.53 345	1.05 219	0.97 267	1.78 526	2.02 529	0.80 244	1.74 540	2.73 481	0.72 367	0.17 117	0.14 190	0.20 201	0.20 279	0.18 143	0.21 302

MMNet	0.84 395	0.32 317	1.09 437	0.60 373	0.59 458	1.85 529	0.49 318	1.51 362	1.27 434	1.37 447	1.15 318	1.26 407	1.18 473	1.67 381	1.22 472	0.19 207	0.18 344	0.23 309	0.22 353	0.25 348	0.21 302

delet	0.85 399	0.32 317	0.95 383	0.65 431	0.66 479	1.64 506	0.84 475	1.75 427	1.35 473	1.32 427	1.30 373	1.30 418	0.88 371	1.68 386	1.10 456	0.21 282	0.21 406	0.24 329	0.24 389	0.21 270	0.21 302

GANet-RSSM	0.72 318	0.28 210	0.63 187	0.64 417	0.58 450	0.80 332	0.58 392	1.89 476	1.08 319	1.04 277	1.25 353	1.15 381	1.04 441	1.49 345	0.62 333	0.25 382	0.19 362	0.22 271	0.22 353	0.22 294	0.21 302

BEATNet_4x	0.73 336	0.49 459	1.17 454	0.53 272	0.26 77	1.03 411	0.55 369	1.82 454	1.06 308	1.21 365	1.22 343	0.96 321	0.91 381	1.01 218	1.06 447	0.21 282	0.14 190	0.24 329	0.19 245	0.37 459	0.21 302

CFNet	0.96 427	0.36 394	1.01 405	0.62 398	0.42 340	0.99 403	0.47 296	1.90 479	1.32 457	0.99 256	1.39 413	1.10 368	0.86 361	5.58 551	0.79 393	0.23 338	0.17 321	0.28 418	0.27 432	0.26 360	0.21 302

HSM	1.19 489	0.32 317	0.65 201	0.57 342	0.38 306	1.23 453	0.59 401	2.25 551	1.19 394	1.30 413	1.25 353	1.94 526	1.03 439	9.32 604	0.71 364	0.22 311	0.16 291	0.20 201	0.16 174	0.21 270	0.21 302

G2L-ROB	0.73 336	0.25 127	0.76 297	0.54 287	0.39 316	0.95 387	0.66 425	1.66 405	1.09 327	1.24 383	1.02 251	1.64 488	0.71 292	1.63 373	1.02 443	0.20 248	0.14 190	0.17 95	0.15 132	0.20 226	0.22 320

S2M2_L	0.34 53	0.28 210	0.45 67	0.40 49	0.30 171	0.31 18	0.16 1	0.60 40	0.64 141	0.31 24	0.48 78	0.47 106	0.34 72	0.38 4	0.32 89	0.25 382	0.22 427	0.20 201	0.22 353	0.25 348	0.22 320
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_sample2	0.62 256	0.29 246	0.74 283	0.50 200	0.28 127	0.80 332	0.61 408	1.61 391	1.00 284	0.88 226	0.99 233	0.94 306	0.83 346	1.16 259	0.51 280	0.23 338	0.18 344	0.22 271	0.21 324	0.23 320	0.22 320

1111x	1.70 539	0.29 246	0.86 337	0.51 232	0.27 102	1.01 406	0.68 433	2.22 548	1.28 439	1.13 320	1.40 415	1.21 390	1.10 457	5.53 548	15.20 614	0.22 311	0.21 406	0.22 271	0.22 353	0.24 335	0.22 320

GMStereo_Zeroshot	0.67 299	0.61 508	1.01 405	0.64 417	0.37 290	0.84 358	0.35 135	1.05 219	1.12 340	1.12 305	1.06 268	1.27 411	0.54 209	1.19 267	0.59 318	0.32 465	0.17 321	0.31 448	0.18 220	0.52 523	0.22 320

EKT-Stereo	0.53 181	0.30 266	0.73 267	0.58 348	0.60 461	0.51 140	0.48 308	0.94 169	0.90 237	0.71 183	0.88 203	0.77 234	0.43 125	1.07 235	0.40 186	0.22 311	0.16 291	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.22 320

gwcnet-sp	0.74 341	0.33 340	1.44 494	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 413	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

scenet	0.74 341	0.33 340	1.44 494	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 413	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

ssnet	0.74 341	0.33 340	1.44 494	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 413	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

BUS	0.74 341	0.32 317	0.68 218	0.54 287	0.44 360	2.34 557	0.42 228	2.16 535	0.98 272	1.20 361	1.11 294	1.03 345	0.62 259	0.91 183	0.70 358	0.24 355	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

BSDual-CNN	0.71 316	0.32 317	0.68 218	0.54 287	0.44 360	1.27 458	0.65 420	2.16 535	0.98 272	1.20 361	1.11 294	1.12 373	0.74 299	0.91 183	0.66 347	0.24 355	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

hknet	0.77 358	0.32 317	0.95 383	0.54 287	0.38 306	1.27 458	0.65 420	2.16 535	1.07 313	1.20 361	1.11 294	1.59 476	0.81 333	1.37 315	0.66 347	0.22 311	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

psmg	0.72 318	0.32 317	0.68 218	0.50 200	0.44 360	1.48 490	0.75 451	1.94 492	0.98 272	1.21 365	1.33 388	1.12 373	0.74 299	0.91 183	0.66 347	0.24 355	0.19 362	0.25 368	0.25 403	0.23 320	0.22 320

DAS	0.84 395	0.34 364	1.03 416	0.64 417	0.69 491	0.77 311	0.63 416	1.54 373	1.20 399	1.79 529	1.55 458	0.95 315	1.04 441	2.83 483	0.60 326	0.21 282	0.16 291	0.25 368	0.18 220	0.27 374	0.22 320

SepStereo	0.82 384	0.34 364	1.03 416	0.64 417	0.69 491	0.77 311	0.63 416	1.54 373	1.20 399	1.79 529	1.55 458	0.95 315	1.04 441	2.30 455	0.60 326	0.21 282	0.16 291	0.25 368	0.18 220	0.27 374	0.22 320

CRE-IMP	0.55 213	0.30 266	0.74 283	0.52 253	0.29 147	0.79 322	0.25 49	1.04 211	0.72 178	1.09 289	0.95 218	0.81 248	0.57 231	1.10 243	0.50 275	0.21 282	0.14 190	0.23 309	0.19 245	0.28 393	0.22 320

test_xeample	1.45 516	0.28 210	0.65 201	0.51 232	0.28 127	0.94 384	0.59 401	2.14 530	1.29 443	1.24 383	1.51 449	0.88 281	0.86 361	1.46 339	15.10 613	0.22 311	0.20 382	0.22 271	0.20 279	0.22 294	0.22 320

UNet	0.83 390	0.34 364	1.31 473	0.58 348	0.74 504	1.58 500	0.49 318	1.41 331	1.04 299	1.21 365	1.08 277	1.54 468	1.12 461	1.65 376	1.09 453	0.23 338	0.17 321	0.25 368	0.20 279	0.25 348	0.22 320

AdaStereo	0.70 309	0.43 435	0.75 287	0.73 492	0.37 290	0.92 379	0.53 345	1.85 464	1.18 386	1.12 305	1.23 347	1.07 355	0.65 274	0.96 199	0.63 337	0.31 458	0.15 251	0.32 463	0.21 324	0.29 404	0.22 320
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.
LE_ROB	8.05 608	0.37 401	23.53 617	0.74 496	0.33 240	2.77 572	2.87 605	3.71 592	27.24 629	25.39 629	8.87 609	8.46 608	26.71 628	6.65 571	21.99 620	0.21 282	0.19 362	0.20 201	0.21 324	0.25 348	0.22 320

AIO-test1	0.56 222	0.25 127	0.55 141	0.64 417	0.78 519	0.80 332	0.36 151	1.18 270	1.34 464	0.57 151	0.88 203	0.61 185	0.50 186	1.12 250	0.35 133	0.17 117	0.17 321	0.22 271	0.24 389	0.18 143	0.23 340

rvit_0105_4	0.56 222	0.38 408	1.06 425	0.66 438	0.38 306	0.53 153	0.53 345	0.84 130	1.17 379	0.56 150	0.61 126	0.72 221	0.59 241	0.98 208	0.45 235	0.32 465	0.33 512	0.29 429	0.25 403	0.29 404	0.23 340

mmm	0.63 263	0.35 384	0.72 255	0.51 232	0.30 171	0.86 362	0.54 351	1.59 384	0.86 222	1.07 282	1.38 409	0.79 242	0.75 301	0.91 183	0.58 315	0.22 311	0.18 344	0.29 429	0.25 403	0.25 348	0.23 340

ToySt	0.66 290	0.33 340	1.23 460	0.51 232	0.33 240	0.86 362	0.68 433	1.10 245	0.97 267	0.84 217	1.08 277	1.25 403	0.94 398	1.01 218	0.74 371	0.19 207	0.19 362	0.24 329	0.24 389	0.27 374	0.23 340

knoymous	0.51 168	0.29 246	0.47 79	0.43 76	0.30 171	0.55 170	0.55 369	1.02 200	0.77 198	0.98 253	0.85 196	0.94 306	0.56 222	0.85 166	0.45 235	0.20 248	0.14 190	0.26 387	0.14 113	0.23 320	0.23 340

Pruner-Stereo	0.62 256	0.29 246	0.70 237	0.61 387	0.31 197	0.63 220	0.43 247	1.17 265	0.99 279	1.53 489	1.08 277	0.95 315	0.55 216	1.35 308	0.51 280	0.23 338	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.21 270	0.23 340

test-1	0.52 170	0.26 153	1.04 420	0.56 325	0.32 219	0.61 207	0.38 180	1.10 245	0.91 242	0.78 199	1.01 243	0.77 234	0.52 198	0.60 78	0.42 208	0.17 117	0.14 190	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.23 340

HCRNet	0.70 309	0.39 413	0.73 267	0.60 373	0.59 458	0.76 303	0.35 135	1.22 291	1.13 352	1.02 270	0.99 233	1.02 341	0.76 309	2.19 446	0.70 358	0.28 435	0.19 362	0.28 418	0.23 376	0.25 348	0.23 340

222	1.61 531	0.29 246	0.67 214	0.56 325	0.29 147	1.06 417	0.42 228	2.17 541	1.31 453	1.31 423	1.52 450	0.92 301	0.94 398	1.76 401	17.65 617	0.24 355	0.20 382	0.21 238	0.19 245	0.22 294	0.23 340

xxxx	1.51 520	0.28 210	0.68 218	0.54 287	0.28 127	1.16 439	0.44 261	2.19 544	1.29 443	1.09 289	1.36 402	1.22 392	0.85 353	1.79 404	15.70 616	0.24 355	0.21 406	0.21 238	0.20 279	0.22 294	0.23 340

FENet	0.60 246	0.28 210	0.63 187	0.54 287	0.33 240	0.83 349	0.38 180	1.27 301	1.07 313	1.00 261	0.86 197	0.99 331	0.85 353	0.96 199	0.68 354	0.22 311	0.15 251	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.23 340

CFNet-ft	0.72 318	0.32 317	0.54 130	0.66 438	0.54 429	0.83 349	0.55 369	1.37 320	1.15 367	0.93 237	1.28 369	1.57 472	0.97 413	1.35 308	0.81 399	0.26 405	0.20 382	0.33 472	0.25 403	0.30 414	0.23 340

CFNet_RVC	0.72 318	0.32 317	0.54 130	0.66 438	0.54 429	0.83 349	0.55 369	1.37 320	1.15 367	0.93 237	1.28 369	1.57 472	0.97 413	1.35 308	0.81 399	0.26 405	0.20 382	0.33 472	0.25 403	0.30 414	0.23 340

iResNet	0.75 350	0.40 420	1.36 482	0.67 450	0.29 147	0.92 379	0.59 401	1.52 364	1.25 423	1.28 398	1.48 442	0.94 306	0.76 309	1.62 371	0.78 387	0.18 160	0.14 190	0.18 133	0.15 132	0.22 294	0.23 340

SMFormer	0.75 350	0.30 266	0.86 337	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.82 404	0.24 355	0.20 382	0.22 271	0.21 324	0.23 320	0.24 354

CRFU-Net	0.86 404	0.39 413	1.00 401	0.65 431	0.57 441	1.78 521	0.86 482	2.15 532	0.81 210	1.38 453	1.18 328	1.64 488	1.19 476	1.35 308	0.90 422	0.26 405	0.22 427	0.21 238	0.19 245	0.23 320	0.24 354

dd	0.59 243	0.48 456	0.97 391	0.55 311	0.32 219	0.64 224	0.47 296	1.02 200	1.34 464	0.78 199	0.86 197	0.58 172	0.54 209	1.01 218	0.86 414	0.28 435	0.18 344	0.26 387	0.19 245	0.32 432	0.24 354

AASNet	0.76 356	0.35 384	0.91 369	0.79 510	0.81 529	1.14 431	0.56 377	2.02 512	1.08 319	1.22 370	1.24 349	0.93 303	0.76 309	0.77 133	1.16 465	0.27 421	0.23 439	0.24 329	0.20 279	0.28 393	0.24 354

DeepStereo_RVC	0.55 213	0.29 246	0.72 255	0.51 232	0.30 171	0.59 193	0.33 115	1.03 205	0.70 171	1.16 339	0.93 214	0.83 260	0.94 398	0.96 199	0.54 300	0.21 282	0.14 190	0.21 238	0.19 245	0.24 335	0.24 354

GMStereo	0.55 213	0.45 445	0.94 379	0.50 200	0.32 219	0.64 224	0.43 247	1.00 193	1.40 495	0.82 212	0.73 165	0.51 131	0.45 139	0.85 166	0.55 304	0.24 355	0.15 251	0.20 201	0.21 324	0.31 423	0.24 354
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.72 318	0.30 266	0.61 178	0.63 408	0.42 340	0.73 287	0.56 377	1.92 486	1.10 334	1.09 289	1.37 404	1.22 392	0.98 420	1.28 288	0.72 367	0.27 421	0.19 362	0.27 403	0.29 465	0.24 335	0.24 354

DSFCA	0.93 422	0.34 364	1.06 425	0.52 253	0.65 476	1.55 497	0.93 501	1.49 351	1.19 394	1.56 499	1.15 318	1.50 461	0.96 410	3.07 492	1.02 443	0.30 451	0.26 463	0.25 368	0.25 403	0.28 393	0.24 354

DMCA-RVC	0.74 341	0.40 420	1.27 469	0.66 438	0.49 390	0.77 311	0.47 296	1.35 317	1.01 287	1.53 489	1.01 243	1.29 417	0.82 338	1.31 294	0.78 387	0.27 421	0.21 406	0.35 490	0.27 432	0.32 432	0.24 354

MSMDNet	0.66 290	0.32 317	0.87 348	0.49 188	0.37 290	0.79 322	0.40 208	1.43 339	1.31 453	1.15 329	1.31 379	1.24 399	0.63 264	0.88 175	0.57 311	0.21 282	0.16 291	0.26 387	0.19 245	0.39 472	0.24 354

TDLM	1.06 460	0.44 438	0.79 315	0.63 408	0.50 397	0.89 365	1.44 556	1.48 349	1.26 428	1.12 305	1.40 415	1.08 356	0.98 420	6.65 571	0.78 387	0.33 474	0.21 406	0.33 472	0.26 421	0.37 459	0.24 354

DLCB_ROB	0.86 404	0.40 420	0.78 312	0.68 462	0.54 429	1.11 426	0.84 475	1.49 351	1.23 414	1.64 515	1.65 484	1.70 497	0.91 381	1.70 388	1.05 445	0.25 382	0.24 448	0.26 387	0.27 432	0.27 374	0.24 354

DFGA-Net	0.72 318	0.40 420	1.40 484	0.52 253	0.45 367	0.83 349	0.44 261	1.28 305	1.08 319	0.99 256	1.19 335	0.70 217	0.55 216	2.14 438	1.16 465	0.18 160	0.16 291	0.24 329	0.23 376	0.27 374	0.25 366

coex_refinement	0.80 373	0.28 210	0.73 267	0.70 472	0.51 410	0.95 387	0.60 405	1.78 441	1.23 414	1.36 444	1.37 404	1.82 512	0.81 333	1.32 298	1.13 462	0.26 405	0.17 321	0.19 159	0.20 279	0.24 335	0.25 366

FACV-RUCA	0.63 263	0.34 364	0.82 324	0.62 398	0.65 476	0.81 341	0.41 224	1.44 340	1.07 313	0.86 224	1.14 310	0.61 185	0.69 282	0.80 145	0.53 294	0.28 435	0.19 362	0.47 532	0.21 324	0.35 448	0.25 366

rvit_0105_5	0.58 237	0.39 413	1.05 421	0.66 438	0.37 290	0.58 186	0.56 377	0.94 169	1.18 386	0.64 171	0.68 147	0.75 227	0.63 264	0.88 175	0.50 275	0.32 465	0.32 507	0.30 442	0.27 432	0.28 393	0.25 366

test_sample4	0.69 305	0.33 340	0.91 369	0.51 232	0.30 171	0.92 379	0.52 337	1.87 470	1.15 367	1.14 323	1.18 328	0.87 277	0.75 301	1.18 265	0.68 354	0.25 382	0.20 382	0.26 387	0.26 421	0.26 360	0.25 366

test_sample3	0.68 303	0.32 317	0.88 356	0.52 253	0.30 171	0.97 397	0.52 337	1.86 467	1.15 367	1.08 283	1.11 294	0.88 281	0.71 292	1.17 263	0.68 354	0.25 382	0.20 382	0.25 368	0.25 403	0.25 348	0.25 366

mmx	1.39 510	0.33 340	0.85 331	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	2.13 526	1.37 481	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 592	0.24 355	0.19 362	0.31 448	0.27 432	0.30 414	0.25 366

xxx	1.39 510	0.33 340	0.85 331	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	2.13 526	1.37 481	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 592	0.24 355	0.19 362	0.31 448	0.27 432	0.30 414	0.25 366

PCWNet_CMD	0.66 290	0.32 317	0.88 356	0.49 188	0.37 290	0.78 316	0.40 208	1.42 333	1.31 453	1.16 339	1.31 379	1.25 403	0.62 259	0.89 180	0.57 311	0.20 248	0.16 291	0.27 403	0.19 245	0.40 476	0.25 366

LL-Strereo	1.33 502	0.39 413	1.38 483	0.61 387	0.61 464	0.75 296	0.66 425	1.63 397	1.17 379	1.56 499	1.60 471	2.03 537	2.12 565	9.72 610	0.97 436	0.21 282	0.18 344	0.27 403	0.23 376	0.22 294	0.25 366

iinet-f	0.99 439	0.45 445	3.71 576	0.55 311	0.43 351	1.81 524	0.68 433	1.14 259	1.14 355	1.18 353	1.42 418	1.58 475	1.44 512	1.34 307	1.59 522	0.24 355	0.23 439	0.20 201	0.19 245	0.26 360	0.25 366

riskmin	0.56 222	0.27 184	0.60 174	0.43 76	0.31 197	0.83 349	0.42 228	1.14 259	1.04 299	0.73 189	0.75 171	1.11 372	1.01 432	0.81 151	0.51 280	0.20 248	0.14 190	0.24 329	0.15 132	0.24 335	0.25 366

DisPM	0.66 290	0.28 210	0.72 255	0.61 387	0.35 262	0.62 216	0.45 281	1.02 200	0.99 279	1.56 499	1.10 288	0.80 244	0.59 241	2.37 460	0.41 197	0.23 338	0.14 190	0.23 309	0.21 324	0.20 226	0.25 366

NINENet	0.77 358	0.37 401	0.78 312	0.62 398	0.51 410	2.34 557	0.42 228	1.83 459	1.04 299	1.14 323	1.23 347	1.03 345	0.62 259	1.24 279	0.70 358	0.28 435	0.23 439	0.31 448	0.21 324	0.26 360	0.25 366

CSP-Net	0.97 433	0.38 408	0.83 329	0.53 272	0.41 335	1.63 504	0.77 457	2.00 504	1.05 304	1.25 389	1.20 339	1.33 425	0.83 346	4.93 534	0.85 412	0.32 465	0.22 427	0.20 201	0.20 279	0.23 320	0.25 366

AACVNet	0.86 404	0.35 384	0.79 315	0.82 524	0.39 316	0.76 303	0.49 318	1.61 391	0.81 210	1.08 283	1.33 388	1.30 418	0.93 393	4.34 520	0.74 371	0.25 382	0.21 406	0.28 418	0.22 353	0.29 404	0.25 366

GANet-ADL	0.60 246	0.35 384	0.72 255	0.64 417	0.40 327	0.68 260	0.51 326	1.49 351	1.12 340	0.95 244	1.08 277	0.91 293	0.57 231	0.76 130	0.55 304	0.26 405	0.18 344	0.18 133	0.16 174	0.23 320	0.25 366

PFNet+	0.59 243	0.28 210	0.77 304	0.53 272	0.30 171	0.59 193	0.31 95	0.92 153	1.14 355	1.33 435	1.10 288	0.79 242	0.57 231	1.31 294	0.49 269	0.25 382	0.17 321	0.28 418	0.26 421	0.21 270	0.25 366

PSM-softLoss	0.78 366	0.31 301	0.77 304	0.58 348	0.32 219	0.56 178	0.40 208	1.18 270	0.70 171	1.24 383	1.07 272	0.83 260	0.52 198	5.36 541	0.53 294	0.24 355	0.15 251	0.25 368	0.22 353	0.20 226	0.25 366

KMStereo	0.78 366	0.31 301	0.77 304	0.58 348	0.32 219	0.56 178	0.40 208	1.18 270	0.70 171	1.24 383	1.07 272	0.83 260	0.52 198	5.36 541	0.53 294	0.24 355	0.15 251	0.25 368	0.22 353	0.20 226	0.25 366

CFNet_pseudo	0.66 290	0.32 317	0.86 337	0.48 168	0.39 316	0.70 274	0.40 208	1.33 309	1.22 411	1.16 339	1.34 395	1.24 399	0.64 268	0.98 208	0.59 318	0.21 282	0.16 291	0.33 472	0.19 245	0.36 455	0.25 366

sCroCo_RVC	0.49 160	0.40 420	1.02 412	0.65 431	0.60 461	0.52 144	0.40 208	0.83 126	0.61 131	0.44 90	0.74 169	0.49 121	0.50 186	0.63 88	0.48 261	0.26 405	0.27 471	0.23 309	0.22 353	0.29 404	0.25 366

psm_up	0.77 358	0.34 364	0.70 237	0.66 438	0.58 450	1.05 414	0.92 497	1.52 364	1.12 340	1.26 393	1.16 323	1.31 422	1.23 485	1.20 269	0.81 399	0.25 382	0.29 489	0.31 448	0.27 432	0.27 374	0.25 366

ccs_rob	0.66 290	0.33 340	0.86 337	0.48 168	0.39 316	0.70 274	0.40 208	1.33 309	1.22 411	1.16 339	1.34 395	1.23 397	0.64 268	0.98 208	0.59 318	0.21 282	0.16 291	0.35 490	0.20 279	0.37 459	0.25 366

G2L-Stereo	0.80 373	0.32 317	0.95 383	0.60 373	0.42 340	0.78 316	0.69 437	1.50 355	1.09 327	1.33 435	1.14 310	1.45 449	0.72 295	2.45 465	1.10 456	0.25 382	0.20 382	0.26 387	0.21 324	0.20 226	0.26 390

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 318	0.35 384	1.70 521	0.49 188	0.56 438	0.63 220	0.38 180	2.41 567	0.65 156	0.77 196	1.07 272	1.82 512	0.95 403	0.93 192	0.43 218	0.20 248	0.13 135	0.21 238	0.25 403	0.28 393	0.26 390

test_sample5	0.69 305	0.34 364	0.87 348	0.52 253	0.30 171	0.84 358	0.54 351	1.83 459	1.14 355	1.11 303	1.25 353	0.88 281	0.78 319	1.23 274	0.65 342	0.26 405	0.20 382	0.27 403	0.27 432	0.27 374	0.26 390

MyStereo8	0.65 283	0.29 246	1.00 401	0.58 348	0.49 390	0.91 372	0.35 135	1.18 270	1.31 453	1.16 339	1.27 363	0.90 290	0.64 268	0.72 118	0.95 431	0.18 160	0.14 190	0.20 201	0.18 220	0.22 294	0.26 390

DualNet	0.70 309	0.34 364	0.87 348	0.52 253	0.30 171	0.84 358	0.54 351	1.83 459	1.14 355	1.14 323	1.33 388	0.88 281	0.78 319	1.23 274	0.65 342	0.26 405	0.20 382	0.27 403	0.27 432	0.27 374	0.26 390

fast-acv-ft	0.94 424	0.44 438	1.40 484	0.58 348	0.51 410	1.77 519	0.69 437	1.36 319	1.42 503	1.29 404	1.86 513	1.74 502	1.25 489	1.52 350	1.38 494	0.26 405	0.28 478	0.28 418	0.28 453	0.27 374	0.26 390

ssnet_v2	0.88 409	0.36 394	1.02 412	0.62 398	0.38 306	1.32 466	0.97 509	2.07 521	1.34 464	1.37 447	1.18 328	1.54 468	0.92 384	1.10 243	1.65 523	0.30 451	0.27 471	0.30 442	0.28 453	0.27 374	0.26 390

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 439	0.40 420	1.82 532	0.66 438	0.62 470	2.05 543	0.78 459	1.91 483	1.29 443	1.54 495	1.42 418	1.51 463	1.23 485	1.99 424	1.33 486	0.23 338	0.14 190	0.20 201	0.15 132	0.27 374	0.26 390

TANstereo	0.44 123	0.21 37	0.44 54	0.41 59	0.21 12	0.65 240	0.26 60	0.79 103	0.83 216	0.93 237	0.98 231	0.51 131	0.46 146	0.54 47	0.35 133	0.18 160	0.24 448	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.26 390

AANet_RVC	1.16 486	0.52 473	1.49 508	0.65 431	0.45 367	0.75 296	0.69 437	1.42 333	1.55 521	1.34 439	1.87 515	1.53 467	0.78 319	7.43 588	1.38 494	0.25 382	0.17 321	0.19 159	0.16 174	0.22 294	0.26 390

test_sample6	0.71 316	0.34 364	0.87 348	0.52 253	0.30 171	0.82 343	0.58 392	1.79 447	1.15 367	1.14 323	1.33 388	0.91 293	0.79 323	1.31 294	0.74 371	0.27 421	0.21 406	0.27 403	0.29 465	0.28 393	0.27 400

ASMatch	0.88 409	0.26 153	0.69 231	0.51 232	0.35 262	0.48 97	0.37 173	1.12 254	0.92 248	1.10 297	3.28 568	0.96 321	0.98 420	4.90 532	0.49 269	0.19 207	0.16 291	0.22 271	0.19 245	0.19 187	0.27 400

ICVP	0.63 263	0.33 340	0.57 157	0.61 387	0.40 327	0.80 332	0.58 392	1.61 391	0.89 233	0.90 229	1.24 349	0.88 281	0.73 297	0.72 118	0.88 416	0.29 446	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.24 335	0.27 400
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.61 252	0.44 438	1.11 442	0.59 361	0.49 390	0.93 383	0.65 420	0.93 162	0.81 210	0.72 188	0.88 203	0.65 199	0.69 282	1.06 231	0.53 294	0.35 491	0.30 493	0.26 387	0.26 421	0.31 423	0.27 400

RAFT + AFF	1.00 444	0.42 432	1.09 437	0.67 450	0.50 397	1.22 452	1.24 542	2.24 550	1.19 394	1.30 413	1.56 462	1.17 383	1.49 520	3.44 506	0.83 406	0.21 282	0.25 457	0.30 442	0.26 421	0.27 374	0.27 400

HGLStereo	0.85 399	0.38 408	0.94 379	0.80 513	1.03 554	1.17 441	0.58 392	1.52 364	1.20 399	1.19 357	1.62 477	1.13 378	1.20 479	1.80 405	1.06 447	0.24 355	0.24 448	0.24 329	0.21 324	0.23 320	0.27 400

DMCA	0.67 299	0.34 364	0.90 366	0.51 232	0.44 360	0.86 362	0.47 296	1.42 333	1.02 290	1.17 348	1.12 301	1.23 397	0.75 301	0.78 138	0.95 431	0.25 382	0.19 362	0.27 403	0.19 245	0.24 335	0.27 400

CVANet_RVC	1.07 462	0.43 435	0.76 297	0.60 373	0.50 397	0.90 368	0.97 509	1.52 364	1.26 428	1.33 435	1.38 409	1.24 399	1.18 473	6.75 577	0.75 376	0.34 484	0.23 439	0.34 482	0.29 465	0.42 484	0.27 400

UCFNet_RVC	0.69 305	0.35 384	0.49 90	0.64 417	0.39 316	0.85 361	0.58 392	1.75 427	1.14 355	0.97 249	1.19 335	1.17 383	0.93 393	0.99 213	0.62 333	0.28 435	0.20 382	0.34 482	0.31 481	0.32 432	0.27 400

StereoDRNet	0.98 437	0.47 452	1.70 521	0.76 503	0.94 549	1.51 493	0.91 495	1.92 486	1.32 457	1.61 507	1.13 306	1.47 457	0.97 413	1.75 396	1.46 513	0.28 435	0.23 439	0.29 429	0.27 432	0.35 448	0.27 400

DISCO	1.03 456	0.34 364	1.11 442	0.69 466	0.45 367	2.07 544	0.84 475	2.13 526	1.50 513	1.15 329	1.33 388	2.40 553	1.07 452	2.60 475	1.51 518	0.23 338	0.18 344	0.22 271	0.20 279	0.31 423	0.27 400

iResNet_ROB	0.77 358	0.30 266	0.99 395	0.57 342	0.36 273	0.83 349	0.36 151	2.33 558	1.58 523	1.27 396	1.30 373	1.25 403	0.84 350	1.65 376	0.79 393	0.20 248	0.14 190	0.17 95	0.12 51	0.18 143	0.27 400

Replicate-Monster	0.41 100	0.26 153	2.03 541	0.36 7	0.21 12	0.46 83	0.23 37	0.67 66	0.48 80	0.42 80	0.27 15	0.31 44	0.30 43	0.98 208	0.24 5	0.14 37	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 412

w-ln-seven-2	1.18 488	0.61 508	4.25 578	0.68 462	0.61 464	1.20 448	0.93 501	1.63 397	1.35 473	1.66 516	1.53 451	1.47 457	1.37 506	3.00 491	1.74 527	0.25 382	0.24 448	0.29 429	0.26 421	0.33 441	0.28 412

rvit_0105_3	0.63 263	0.44 438	1.08 434	0.72 484	0.40 327	0.64 224	0.71 442	1.03 205	1.17 379	0.82 212	0.70 156	0.80 244	0.70 287	0.91 183	0.56 308	0.35 491	0.34 514	0.34 482	0.32 489	0.27 374	0.28 412

CFNet_ucs	0.70 309	0.33 340	0.88 356	0.50 200	0.43 351	0.74 291	0.44 261	1.60 388	1.29 443	1.22 370	1.54 456	1.09 366	0.63 264	0.99 213	0.59 318	0.25 382	0.20 382	0.37 501	0.21 324	0.40 476	0.28 412

StereoDRNet-Refined	0.80 373	0.41 428	0.88 356	0.62 398	0.42 340	1.33 468	0.48 308	1.52 364	1.17 379	1.45 472	1.44 427	1.44 447	0.90 378	1.26 283	1.24 474	0.20 248	0.16 291	0.27 403	0.24 389	0.25 348	0.28 412
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	1.00 444	0.44 438	1.13 446	0.70 472	0.81 529	1.62 503	0.79 462	2.14 530	1.44 506	1.78 526	1.33 388	1.43 442	1.05 445	2.18 444	1.53 519	0.27 421	0.21 406	0.31 448	0.30 474	0.32 432	0.28 412

YMNet	1.00 444	0.54 479	1.40 484	0.81 516	0.85 536	1.87 531	0.62 411	1.55 377	1.18 386	1.63 513	1.99 524	1.77 506	0.97 413	1.50 347	1.45 510	0.33 474	0.37 532	0.31 448	0.32 489	0.32 432	0.29 418

YMNet_1	1.00 444	0.54 479	1.40 484	0.81 516	0.85 536	1.87 531	0.62 411	1.55 377	1.18 386	1.63 513	1.99 524	1.77 506	0.97 413	1.50 347	1.45 510	0.33 474	0.37 532	0.31 448	0.32 489	0.32 432	0.29 418

test_sample7	0.74 341	0.37 401	0.76 297	0.52 253	0.35 262	0.91 372	0.67 429	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	1.23 274	0.67 350	0.31 458	0.28 478	0.32 463	0.31 481	0.33 441	0.29 418

dad	0.86 404	0.66 517	1.06 425	0.56 325	0.37 290	0.76 303	0.44 261	1.17 265	1.50 513	1.44 470	1.27 363	1.34 429	0.75 301	2.52 472	0.84 409	0.42 517	0.27 471	0.83 568	0.26 421	0.41 479	0.29 418

GwcNet-ADL	0.64 275	0.31 301	0.79 315	0.56 325	0.41 335	0.60 201	0.58 392	1.41 331	1.26 428	1.08 283	1.13 306	0.91 293	0.60 244	1.04 228	0.78 387	0.27 421	0.18 344	0.18 133	0.18 220	0.25 348	0.29 418

PSMNet-ADL	0.72 318	0.35 384	0.62 184	0.69 466	0.46 379	1.14 431	0.44 261	1.37 320	1.01 287	0.83 214	1.17 326	1.33 425	0.96 410	1.43 333	0.95 431	0.33 474	0.22 427	0.21 238	0.23 376	0.27 374	0.29 418

ADLNet2	0.88 409	0.34 364	1.17 454	0.77 506	0.64 474	1.12 429	0.76 454	1.74 424	1.24 420	1.21 365	1.65 484	1.71 498	1.05 445	1.67 381	1.17 468	0.24 355	0.21 406	0.21 238	0.22 353	0.26 360	0.29 418

GEStereo_RVC	0.90 414	0.37 401	0.99 395	0.64 417	0.50 397	0.95 387	0.79 462	2.42 568	1.17 379	1.16 339	1.11 294	1.26 407	0.92 384	3.24 498	0.90 422	0.29 446	0.19 362	0.23 309	0.20 279	0.27 374	0.29 418

ADCRef	1.35 504	0.55 484	2.37 558	0.72 484	0.77 517	1.94 536	0.78 459	1.91 483	1.27 434	1.57 503	1.59 470	1.36 432	1.41 508	1.54 356	7.53 591	0.23 338	0.20 382	0.32 463	0.30 474	0.29 404	0.29 418

ADCP+	1.99 558	0.48 456	7.73 594	0.66 438	0.91 545	2.30 555	1.05 523	1.82 454	1.34 464	1.54 495	1.32 386	1.74 502	1.61 530	2.17 441	13.37 609	0.24 355	0.21 406	0.32 463	0.28 453	0.37 459	0.29 418

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 370	0.43 435	1.05 421	0.64 417	0.58 450	0.95 387	0.53 345	1.53 370	1.18 386	1.37 447	1.15 318	1.43 442	0.88 371	1.61 370	0.84 409	0.25 382	0.22 427	0.27 403	0.27 432	0.29 404	0.29 418
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PSMNet_ROB	0.90 414	0.52 473	1.17 454	0.72 484	0.61 464	1.27 458	1.12 531	1.76 433	1.12 340	1.09 289	1.28 369	1.45 449	0.89 377	1.65 376	1.42 506	0.33 474	0.25 457	0.37 501	0.39 521	0.35 448	0.29 418

SGM_RVC	1.68 537	0.36 394	0.61 178	0.59 361	0.29 147	2.25 552	1.18 538	2.38 565	1.68 532	3.60 591	2.67 558	3.69 580	2.42 575	8.13 597	1.90 535	0.31 458	0.31 499	0.30 442	0.28 453	0.30 414	0.29 418
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
HHNet	0.62 256	0.26 153	0.63 187	0.43 76	0.45 367	0.50 123	0.58 392	1.07 234	1.01 287	1.25 389	2.23 540	0.70 217	0.61 253	1.07 235	0.47 256	0.20 248	0.13 135	0.23 309	0.19 245	0.19 187	0.30 431

NF-Stereo	0.80 373	0.30 266	0.75 287	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.02 251	0.82 253	0.57 231	5.40 546	0.48 261	0.23 338	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

OCTAStereo	0.80 373	0.30 266	0.75 287	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.82 253	0.57 231	5.35 540	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

RE-Stereo	0.80 373	0.30 266	0.75 287	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.81 248	0.57 231	5.37 543	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

TVStereo	0.80 373	0.30 266	0.75 287	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.81 248	0.57 231	5.37 543	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

ADLNet	0.85 399	0.36 394	0.89 362	0.85 533	0.72 496	1.24 454	0.76 454	1.82 454	1.36 477	1.52 487	1.35 401	1.27 411	0.99 428	1.23 274	1.15 464	0.27 421	0.20 382	0.26 387	0.25 403	0.28 393	0.30 431

GES	0.66 290	0.34 364	0.90 366	0.59 361	0.38 306	0.94 384	0.57 388	2.11 525	0.86 222	1.02 270	1.11 294	0.66 203	0.79 323	0.99 213	0.61 330	0.27 421	0.19 362	0.20 201	0.20 279	0.21 270	0.30 431

STTStereo	0.78 366	0.50 466	1.22 459	0.64 417	0.54 429	0.89 365	0.54 351	1.44 340	1.11 336	1.38 453	1.09 282	1.27 411	0.85 353	1.43 333	0.83 406	0.29 446	0.27 471	0.33 472	0.39 521	0.32 432	0.30 431

GANet	1.36 505	0.47 452	0.86 337	0.67 450	0.45 367	1.34 470	1.73 571	1.64 399	1.24 420	1.49 483	2.38 546	1.55 470	1.20 479	9.30 603	0.93 425	0.30 451	0.31 499	0.33 472	0.28 453	0.39 472	0.30 431

MDST_ROB	1.67 535	0.34 364	1.58 514	0.92 553	0.58 450	4.26 595	1.11 529	2.83 578	1.41 500	4.49 601	2.55 555	1.45 449	0.97 413	7.79 594	1.17 468	0.31 458	0.25 457	0.37 501	0.33 499	0.31 423	0.30 431

Select-FE	0.74 341	0.39 413	1.56 511	0.55 311	0.46 379	0.40 43	0.22 26	1.86 467	0.68 165	1.05 278	1.31 379	1.82 512	1.74 540	1.11 246	0.38 167	0.21 282	0.16 291	0.21 238	0.25 403	0.19 187	0.31 441

z-mn7	1.56 525	0.84 540	4.36 581	0.71 480	0.51 410	2.60 566	1.04 521	1.73 419	2.70 580	1.53 489	2.99 564	1.94 526	1.34 503	4.78 529	2.41 550	0.29 446	0.24 448	0.27 403	0.24 389	0.34 445	0.31 441

GASNet	0.99 439	0.97 551	1.72 524	0.98 557	0.68 489	0.83 349	0.67 429	1.60 388	1.28 439	1.31 423	1.22 343	1.22 392	1.21 482	2.41 463	1.41 502	0.43 522	0.26 463	0.36 498	0.34 505	0.55 529	0.31 441

Wz-Net-MNSev	1.11 473	0.58 495	2.23 554	0.66 438	0.71 494	1.95 537	1.46 557	1.98 501	1.45 507	1.79 529	1.43 422	1.49 460	1.33 502	1.97 423	1.42 506	0.27 421	0.23 439	0.28 418	0.28 453	0.34 445	0.31 441

UDGNet	0.72 318	1.17 569	0.80 320	0.77 506	0.41 335	0.77 311	0.38 180	0.97 183	1.34 464	0.81 208	0.88 203	0.71 220	0.60 244	1.21 271	0.54 300	0.52 542	0.19 362	1.02 578	0.26 421	0.71 552	0.31 441

hitnet-ft	0.79 370	0.35 384	0.57 157	0.58 348	0.42 340	0.96 393	0.46 288	1.47 347	1.33 461	1.19 357	1.22 343	1.81 509	0.98 420	1.66 380	0.94 427	0.33 474	0.28 478	0.34 482	0.27 432	0.35 448	0.31 441

DeepPruner_ROB	0.74 341	0.48 456	0.87 348	0.57 342	0.44 360	0.79 322	0.54 351	1.73 419	0.96 260	1.38 453	1.27 363	1.24 399	0.73 297	1.43 333	0.73 370	0.34 484	0.28 478	0.27 403	0.26 421	0.31 423	0.31 441

ACV-stereo	0.99 439	0.51 469	1.41 489	0.56 325	0.41 335	2.43 561	0.57 388	1.15 261	1.18 386	0.81 208	1.01 243	3.39 576	2.14 566	1.60 368	1.07 450	0.27 421	0.22 427	0.22 271	0.22 353	0.28 393	0.32 448

rvit_stereo_0075_2	0.64 275	0.46 447	1.05 421	0.66 438	0.66 479	0.53 153	0.48 308	1.20 282	1.12 340	0.76 191	0.92 211	0.78 238	0.53 204	1.03 222	0.59 318	0.37 499	0.28 478	0.40 515	0.31 481	0.37 459	0.32 448

Wz-Net-LNSev	1.03 456	0.67 518	2.71 567	0.64 417	0.84 533	1.75 514	1.00 516	1.80 450	1.32 457	1.28 398	1.25 353	1.65 491	1.22 483	1.39 324	1.40 498	0.28 435	0.26 463	0.24 329	0.23 376	0.33 441	0.32 448

AF-Net	1.13 478	0.52 473	1.33 478	0.86 535	0.91 545	1.38 476	0.71 442	2.16 535	1.62 525	1.56 499	2.40 548	1.99 532	1.65 533	1.81 407	1.48 515	0.48 536	0.28 478	0.49 536	0.33 499	0.39 472	0.32 448

SGM-Forest	1.24 491	0.38 408	0.60 174	0.52 253	0.37 290	1.56 498	1.30 548	1.65 400	1.36 477	2.11 553	1.79 504	1.63 485	0.93 393	7.48 590	0.95 431	0.36 495	0.37 532	0.39 510	0.34 505	0.37 459	0.32 448
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.95 426	0.44 438	0.66 209	0.53 272	0.35 262	1.53 495	1.63 569	1.69 410	1.42 503	2.00 549	1.60 471	1.43 442	1.17 469	1.59 367	0.99 440	0.34 484	0.34 514	0.39 510	0.33 499	0.33 441	0.32 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	1.38 509	0.70 526	3.91 577	0.75 500	0.72 496	2.69 570	0.95 506	2.02 512	1.99 555	1.99 546	1.73 495	1.82 512	1.17 469	2.45 465	2.84 557	0.28 435	0.25 457	0.31 448	0.30 474	0.41 479	0.33 454

DDVS	0.78 366	0.41 428	0.94 379	0.60 373	0.43 351	1.30 463	0.43 247	1.40 329	0.91 242	1.20 361	1.15 318	1.43 442	0.64 268	2.18 444	0.89 419	0.28 435	0.22 427	0.26 387	0.23 376	0.31 423	0.33 454

rvit_105_1	0.72 318	0.52 473	1.01 405	0.78 508	0.49 390	0.75 296	0.87 484	1.12 254	1.18 386	0.99 256	0.79 184	0.90 290	0.77 312	1.26 283	0.75 376	0.41 513	0.36 530	0.36 498	0.41 526	0.30 414	0.33 454

CBFPSM	0.92 419	0.33 340	1.86 535	0.49 188	0.38 306	1.75 514	0.84 475	1.39 327	1.12 340	1.09 289	0.99 233	2.37 551	1.66 537	1.32 298	1.42 506	0.19 207	0.18 344	0.20 201	0.20 279	0.21 270	0.33 454

NaN_ROB	1.13 478	0.55 484	1.15 451	0.64 417	0.48 386	1.61 502	2.03 587	1.72 418	1.48 510	2.09 552	1.27 363	1.40 437	1.08 453	3.94 512	1.30 483	0.28 435	0.34 514	0.28 418	0.28 453	0.30 414	0.33 454

Syn2CoEx	1.14 480	0.69 523	1.66 518	0.80 513	0.67 483	1.40 480	0.88 487	2.06 520	1.54 519	1.25 389	1.58 469	1.42 441	1.50 522	4.09 514	1.40 498	0.36 495	0.32 507	0.34 482	0.29 465	0.29 404	0.34 459

FADNet-RVC-Resample	0.84 395	0.47 452	2.10 545	0.61 387	0.45 367	1.07 419	0.61 408	1.59 384	1.20 399	1.08 283	0.98 231	1.03 345	0.98 420	2.17 441	0.72 367	0.23 338	0.22 427	0.30 442	0.32 489	0.35 448	0.34 459

SuperB	2.53 575	0.59 498	18.45 611	0.69 466	0.50 397	1.87 531	0.88 487	1.67 407	2.39 568	1.50 484	1.42 418	1.14 380	1.15 467	4.28 519	5.07 581	0.24 355	0.19 362	0.22 271	0.19 245	7.86 619	0.34 459

SGM-ForestM	6.52 604	0.38 408	1.26 466	0.63 408	0.35 262	13.59 615	5.32 612	6.32 612	6.70 608	11.14 619	9.18 610	22.51 630	13.93 618	16.89 621	20.07 619	0.36 495	0.37 532	0.36 498	0.35 510	0.36 455	0.34 459

XPNet_ROB	0.96 427	0.49 459	1.09 437	0.72 484	0.57 441	1.11 426	1.14 533	1.66 405	1.23 414	1.85 536	1.39 413	1.64 488	1.11 458	1.80 405	1.42 506	0.38 503	0.30 493	0.33 472	0.29 465	0.37 459	0.34 459

zh-mn7	1.70 539	1.21 570	8.30 598	0.69 466	0.53 425	1.45 488	0.84 475	1.70 415	2.09 561	2.41 566	2.67 558	1.68 494	1.23 485	4.49 521	2.87 558	0.30 451	0.26 463	0.27 403	0.27 432	0.31 423	0.35 464

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 437	0.39 413	3.21 571	0.50 200	0.63 471	0.64 224	0.39 195	2.36 562	0.75 185	0.95 244	4.63 583	1.81 509	0.56 222	0.96 199	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.21 238	0.26 421	0.32 432	0.35 464

pcwnet_v2	0.97 433	0.37 401	4.33 579	0.62 398	0.54 429	0.79 322	0.45 281	2.02 512	1.58 523	1.42 468	1.64 482	1.09 366	0.79 323	1.24 279	0.67 350	0.32 465	0.25 457	0.29 429	0.27 432	0.37 459	0.35 464

GwcNet	1.08 465	0.51 469	2.33 556	0.79 510	1.18 570	1.76 516	0.70 440	1.68 408	1.47 509	1.41 462	1.64 482	1.74 502	1.04 441	2.20 447	1.41 502	0.30 451	0.29 489	0.29 429	0.27 432	0.30 414	0.35 464

FADNet-RVC	0.88 409	0.67 518	1.93 538	0.60 373	0.48 386	0.91 372	0.60 405	1.71 417	1.18 386	0.90 229	0.96 221	1.36 432	0.92 384	2.25 451	1.17 468	0.30 451	0.29 489	0.32 463	0.32 489	0.41 479	0.35 464

ADCL	1.72 543	0.57 492	3.66 574	0.67 450	0.61 464	2.61 568	1.85 577	1.96 495	1.67 530	1.90 542	1.83 508	2.06 540	1.90 554	2.13 437	9.15 600	0.26 405	0.24 448	0.34 482	0.32 489	0.38 468	0.35 464

TCMNet	1.01 450	0.60 506	2.10 545	0.86 535	1.33 578	1.14 431	0.67 429	1.69 410	1.23 414	1.11 303	1.57 466	1.30 418	0.97 413	2.01 426	1.50 517	0.31 458	0.31 499	0.38 504	0.34 505	0.42 484	0.36 470

DCVSM-stereo	0.72 318	0.35 384	0.76 297	0.55 311	0.42 340	0.73 287	0.38 180	1.21 283	1.02 290	1.79 529	1.04 264	1.62 480	1.03 439	1.04 228	0.79 393	0.24 355	0.27 471	0.29 429	0.24 389	0.30 414	0.36 470

ITSA-stereo	0.82 384	0.36 394	0.82 324	0.54 287	0.31 197	0.80 332	0.47 296	2.17 541	1.67 530	1.13 320	1.13 306	0.94 306	0.86 361	2.46 468	1.00 441	0.26 405	0.23 439	0.28 418	0.27 432	0.28 393	0.36 470

Wz-Net-SNSev	1.49 517	1.23 571	6.27 590	0.68 462	0.67 483	1.37 473	1.41 554	2.00 504	1.39 490	1.48 481	1.61 475	2.29 546	1.32 501	3.93 511	2.14 545	0.31 458	0.28 478	0.31 448	0.33 499	0.42 484	0.36 470

CBMV_ROB	0.90 414	0.44 438	0.63 187	0.51 232	0.37 290	1.25 456	0.49 318	1.77 437	1.27 434	1.41 462	2.00 526	1.33 425	1.08 453	2.17 441	0.76 379	0.43 522	0.42 547	0.47 532	0.44 534	0.41 479	0.36 470

APVNet	1.06 460	0.53 478	1.42 491	0.84 528	0.79 522	1.92 534	0.82 473	1.90 479	1.08 319	1.08 283	1.43 422	1.56 471	1.13 465	3.07 492	1.58 520	0.31 458	0.34 514	0.42 520	0.36 514	0.36 455	0.37 475

Nwc_Net	1.09 468	0.49 459	1.33 478	0.89 547	0.80 527	1.49 492	0.66 425	2.19 544	1.27 434	1.32 427	2.26 541	1.96 529	1.54 523	1.92 416	1.34 488	0.40 509	0.30 493	0.43 522	0.45 536	0.38 468	0.37 475

RTSC	1.29 495	0.73 529	2.44 559	0.83 527	0.57 441	1.85 529	0.65 420	1.88 473	2.00 556	2.20 555	1.66 487	1.60 478	1.26 491	2.33 457	3.92 574	0.32 465	0.23 439	0.27 403	0.29 465	0.37 459	0.37 475

SANet	1.88 550	0.57 492	2.18 552	0.63 408	0.40 327	2.80 574	1.57 565	2.39 566	5.88 606	2.36 563	3.57 572	3.72 581	2.97 584	4.74 527	1.76 528	0.34 484	0.30 493	0.32 463	0.29 465	0.48 512	0.37 475

LALA_ROB	1.01 450	0.59 498	1.16 452	0.67 450	0.51 410	1.63 504	1.26 546	1.69 410	1.38 485	1.81 533	1.37 404	1.94 526	1.02 437	1.58 364	1.38 494	0.37 499	0.27 471	0.43 522	0.37 517	0.43 490	0.37 475

PWCDC_ROB	1.29 495	0.75 534	1.33 478	1.05 562	0.88 544	1.73 513	0.52 337	1.89 476	3.28 586	1.29 404	4.88 588	1.22 392	1.46 515	1.77 403	1.45 510	0.60 556	0.26 463	0.29 429	0.25 403	0.52 523	0.37 475

FINET	0.97 433	0.54 479	1.60 515	0.63 408	0.79 522	1.08 420	1.07 526	1.56 380	2.20 564	1.15 329	1.49 444	0.94 306	0.88 371	2.32 456	1.05 445	0.42 517	0.35 525	0.32 463	0.28 453	0.43 490	0.38 481

FADNet_RVC	0.83 390	0.51 469	1.83 534	0.54 287	0.42 340	1.19 446	0.46 288	1.51 362	1.09 327	0.89 227	1.24 349	0.91 293	0.87 366	2.11 436	1.11 459	0.27 421	0.22 427	0.31 448	0.28 453	0.43 490	0.38 481

PS-NSSS	0.99 439	0.58 495	0.93 375	0.58 348	0.57 441	0.91 372	0.80 468	1.81 453	1.14 355	1.14 323	1.67 489	1.00 332	0.83 346	4.62 525	0.78 387	0.37 499	0.31 499	0.52 541	0.32 489	0.45 500	0.38 481

GrayStereo	0.82 384	0.26 153	0.58 163	0.63 408	0.37 290	0.76 303	1.86 578	1.11 251	0.87 226	1.99 546	1.89 517	1.08 356	1.82 549	1.39 324	0.48 261	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.21 324	0.18 143	0.39 484

zh-sn7	1.76 545	1.38 573	6.58 591	0.74 496	0.72 496	1.78 521	1.31 549	1.88 473	1.56 522	1.86 538	2.47 553	1.81 509	2.08 564	5.12 536	3.80 573	0.32 465	0.32 507	0.32 463	0.32 489	0.44 496	0.40 485

HBP-ISP	0.96 427	0.58 495	0.72 255	0.61 387	0.46 379	1.64 506	0.76 454	1.86 467	1.28 439	1.30 413	1.53 451	0.86 273	0.94 398	3.27 500	0.69 357	0.45 528	0.44 551	0.54 547	0.48 543	0.47 507	0.40 485

FADNet	0.92 419	0.61 508	1.81 530	0.62 398	0.55 435	0.96 393	0.57 388	1.78 441	1.33 461	0.93 237	1.01 243	1.36 432	1.01 432	2.71 480	0.75 376	0.33 474	0.34 514	0.31 448	0.34 505	0.59 536	0.40 485

DeepPrunerF	1.60 529	0.73 529	5.81 588	0.88 543	1.19 571	0.91 372	0.95 506	2.19 544	5.24 604	1.17 348	1.30 373	1.19 387	1.30 498	4.90 532	1.66 525	0.42 517	0.34 514	0.52 541	0.47 541	0.41 479	0.40 485

NCCL2	1.00 444	0.56 488	1.06 425	0.75 500	0.57 441	1.31 465	1.72 570	1.77 437	1.36 477	1.50 484	1.17 326	1.91 521	1.17 469	1.54 356	1.29 482	0.35 491	0.31 499	0.45 527	0.44 534	0.40 476	0.40 485

CSAN	1.41 513	0.59 498	1.26 466	0.70 472	0.50 397	1.76 516	1.78 572	1.77 437	1.90 550	2.35 561	2.32 543	1.92 524	1.94 556	5.56 550	1.49 516	0.43 522	0.35 525	0.40 515	0.41 526	0.43 490	0.41 490

NOSS_ROB	1.26 494	0.46 447	0.62 184	0.56 325	0.38 306	1.06 417	0.78 459	1.73 419	1.40 495	1.01 266	1.43 422	1.10 368	0.75 301	10.62 615	0.65 342	0.45 528	0.43 548	0.48 534	0.45 536	0.44 496	0.41 490

ETE_ROB	0.96 427	0.64 515	1.16 452	0.69 466	0.48 386	1.14 431	1.13 532	1.77 437	1.19 394	1.91 543	1.45 430	1.73 500	1.05 445	1.60 368	1.14 463	0.32 465	0.26 463	0.38 504	0.34 505	0.39 472	0.41 490

PWC_ROB	1.24 491	0.76 535	2.46 560	0.72 484	0.78 519	1.15 437	0.49 318	1.75 427	1.92 551	2.31 558	3.07 565	1.59 476	1.40 507	2.46 468	2.10 544	0.33 474	0.22 427	0.35 490	0.24 389	0.38 468	0.41 490

DualNet (step1)	0.83 390	0.49 459	1.13 446	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	1.23 274	0.67 350	0.57 551	0.28 478	0.62 560	0.67 568	0.45 500	0.42 494

test_sample9	1.86 549	0.49 459	1.13 446	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	2.27 453	7.92 596	0.57 551	12.61 628	0.62 560	0.67 568	0.45 500	0.42 494

test_sample8	2.19 563	0.49 459	1.13 446	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.82 454	1.15 367	2.26 556	1.30 373	4.94 593	2.52 578	2.27 453	7.92 596	0.57 551	12.61 628	0.62 560	0.67 568	0.45 500	0.42 494

CASS	0.65 283	0.34 364	0.72 255	0.56 325	0.27 102	0.78 316	0.42 228	1.59 384	0.86 222	1.30 413	1.25 353	0.87 277	0.84 350	0.84 161	0.54 300	0.35 491	0.19 362	0.26 387	0.21 324	0.28 393	0.42 494
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	1.10 470	0.54 479	1.24 463	0.84 528	0.94 549	1.29 461	0.89 489	2.01 508	1.34 464	1.32 427	1.74 497	1.88 516	1.74 540	2.35 458	1.25 475	0.45 528	0.37 532	0.45 527	0.58 560	0.42 484	0.42 494

Abc-Net	1.10 470	0.54 479	1.24 463	0.84 528	0.94 549	1.29 461	0.89 489	2.01 508	1.34 464	1.32 427	1.74 497	1.88 516	1.74 540	2.35 458	1.25 475	0.45 528	0.37 532	0.45 527	0.58 560	0.42 484	0.42 494
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	2.26 565	0.56 488	0.92 373	0.61 387	0.49 390	2.60 566	1.02 519	3.18 584	2.05 559	7.40 616	4.98 589	7.58 604	2.98 585	6.37 565	1.96 538	0.43 522	0.43 548	0.45 527	0.39 521	0.43 490	0.42 494
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
MultiAttention	4.51 596	0.33 340	0.82 324	0.73 492	0.45 367	30.98 628	4.50 611	2.18 543	1.40 495	1.61 507	2.41 549	2.43 555	0.70 287	38.42 632	1.36 492	0.22 311	0.15 251	0.29 429	0.30 474	0.47 507	0.43 501

RP	1.09 468	0.50 466	1.12 444	0.90 548	1.04 555	1.11 426	0.84 475	1.80 450	1.62 525	1.55 498	2.00 526	1.90 520	1.78 544	1.84 408	1.25 475	0.52 542	0.36 530	0.48 534	0.36 514	0.45 500	0.43 501

FBW_ROB	1.71 542	0.62 512	1.45 499	0.67 450	0.61 464	1.81 524	1.08 527	2.52 573	1.70 533	1.77 525	1.73 495	1.98 531	1.25 489	12.57 618	1.84 531	0.34 484	0.37 532	0.56 555	0.38 519	0.45 500	0.43 501

SACVNet	0.85 399	0.46 447	0.85 331	0.81 516	0.56 438	0.80 332	0.79 462	1.68 408	1.12 340	1.34 439	1.33 388	1.25 403	0.94 398	2.39 462	0.76 379	0.34 484	0.26 463	0.31 448	0.29 465	0.35 448	0.44 504

ADCMid	1.89 553	0.73 529	5.06 583	0.72 484	0.67 483	2.00 541	1.14 533	1.97 499	1.48 510	2.86 579	1.81 507	2.37 551	2.05 562	2.24 449	10.39 605	0.33 474	0.31 499	0.39 510	0.43 532	0.50 516	0.44 504

aanetorigin	1.23 490	0.79 537	2.78 569	0.70 472	0.79 522	0.99 403	1.06 525	1.06 232	1.37 481	3.52 590	2.61 556	1.72 499	1.63 531	1.99 424	1.78 529	0.25 382	0.24 448	0.26 387	0.25 403	0.38 468	0.45 506

ADCPNet	1.85 548	0.69 523	8.07 595	0.71 480	0.58 450	2.79 573	1.22 541	1.94 492	1.54 519	1.88 539	1.69 491	2.46 557	2.04 560	2.37 460	6.48 586	0.38 503	0.37 532	0.38 504	0.43 532	0.47 507	0.45 506

DANet	1.08 465	0.61 508	1.32 476	0.85 533	0.72 496	1.37 473	0.51 326	1.54 373	1.15 367	1.78 526	1.54 456	2.01 534	1.11 458	2.90 486	2.00 540	0.33 474	0.30 493	0.40 515	0.30 474	0.44 496	0.45 506
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSAF-DinoV2	1.97 556	0.80 539	10.38 603	0.86 535	0.48 386	1.39 478	0.97 509	2.55 575	1.72 536	1.53 489	1.65 484	3.59 578	2.20 569	5.39 545	3.94 575	0.27 421	0.17 321	0.26 387	0.28 453	0.47 507	0.46 509

RGC	1.14 480	0.79 537	1.26 466	0.91 551	0.96 552	1.52 494	0.77 457	1.92 486	1.26 428	1.54 495	1.93 520	2.02 536	1.54 523	2.25 451	1.31 484	0.44 527	0.35 525	0.58 558	0.48 543	0.47 507	0.46 509

stereogan	1.15 484	0.42 432	1.40 484	0.86 535	0.84 533	2.38 559	0.71 442	1.88 473	1.73 537	1.72 521	1.94 522	2.31 548	1.29 494	2.07 432	1.08 451	0.36 495	0.35 525	0.39 510	0.31 481	0.51 521	0.46 509

edge stereo	1.11 473	0.50 466	1.30 472	0.71 480	0.65 476	1.14 431	0.75 451	1.93 490	1.37 481	1.71 520	1.83 508	2.54 558	1.44 512	2.43 464	1.23 473	0.42 517	0.41 545	0.54 547	0.35 510	0.42 484	0.46 509

WZ-Net	1.95 554	0.95 550	10.10 600	0.86 535	0.78 519	1.69 509	1.60 567	2.20 547	1.98 554	2.08 551	1.93 520	2.30 547	1.97 557	5.30 539	3.17 565	0.34 484	0.26 463	0.29 429	0.31 481	0.51 521	0.47 513

PA-Net	1.01 450	0.57 492	1.29 471	0.64 417	0.74 504	1.19 446	0.84 475	1.69 410	1.43 505	1.16 339	1.19 335	1.32 423	1.19 476	3.42 504	1.25 475	0.29 446	0.45 555	0.33 472	0.49 546	0.32 432	0.47 513
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WCMA_ROB	1.84 547	0.47 452	1.31 473	0.69 466	0.57 441	2.11 547	1.14 533	1.87 470	1.73 537	4.04 595	6.43 594	5.62 598	3.61 592	2.59 474	1.94 537	0.52 542	0.44 551	0.39 510	0.42 529	0.48 512	0.47 513

RTS	2.67 577	1.38 573	15.28 609	0.99 558	1.26 574	3.78 587	1.96 584	2.15 532	2.62 577	2.61 570	2.85 562	2.60 560	1.59 527	6.27 563	5.71 584	0.40 509	0.28 478	0.35 490	0.35 510	0.50 516	0.48 516

RTSA	2.67 577	1.38 573	15.28 609	0.99 558	1.26 574	3.78 587	1.96 584	2.15 532	2.62 577	2.61 570	2.85 562	2.60 560	1.59 527	6.27 563	5.71 584	0.40 509	0.28 478	0.35 490	0.35 510	0.50 516	0.48 516

CC-Net-ROB	1.49 517	1.26 572	1.27 469	0.88 543	0.79 522	1.76 516	1.00 516	1.79 447	1.26 428	1.10 297	1.61 475	1.21 390	0.99 428	8.13 597	0.84 409	1.09 579	0.41 545	2.20 590	0.46 539	1.20 575	0.48 516

DPSNet	1.69 538	0.59 498	4.33 579	0.70 472	0.57 441	2.02 542	1.62 568	3.35 587	1.78 541	1.48 481	1.38 409	2.17 542	2.84 582	4.77 528	3.66 571	0.48 536	0.31 499	0.29 429	0.25 403	0.64 543	0.48 516

FSD	0.54 197	0.52 473	0.65 201	0.62 398	0.50 397	0.54 161	0.58 392	0.65 54	0.53 110	0.54 146	0.52 96	0.56 164	0.52 198	0.57 62	0.55 304	0.51 541	0.47 560	0.50 537	0.49 546	0.50 516	0.49 520

ISRNet	0.80 373	0.33 340	1.07 430	0.81 516	0.66 479	0.60 201	0.34 127	1.19 280	1.13 352	1.59 506	1.53 451	1.35 430	0.77 312	1.27 286	0.94 427	0.39 506	0.34 514	0.43 522	0.38 519	0.34 445	0.49 520

Anonymous_2	1.30 497	0.55 484	0.82 324	0.52 253	0.58 450	1.01 406	0.64 418	1.25 299	0.97 267	0.96 246	0.78 178	1.33 425	1.29 494	1.03 222	0.74 371	0.62 558	0.64 580	1.06 579	9.63 622	1.16 572	0.49 520

coex-ft	8.13 609	2.13 601	98.04 641	0.67 450	0.53 425	1.71 510	1.56 562	1.65 400	11.11 613	18.17 628	3.75 574	3.88 582	7.61 611	2.98 490	6.49 587	0.30 451	0.30 493	0.32 463	0.31 481	0.66 547	0.50 523

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 544	0.87 545	3.56 573	0.80 513	0.75 513	3.72 586	2.44 600	1.82 454	1.82 545	1.74 522	1.91 519	1.92 524	1.26 491	7.69 593	1.28 481	0.45 528	0.47 560	0.52 541	0.77 573	0.50 516	0.50 523

SHD	1.31 499	0.71 528	2.34 557	0.86 535	0.75 513	1.77 519	0.65 420	2.22 548	2.50 574	2.40 565	1.71 493	1.91 521	1.60 529	1.93 419	2.37 549	0.38 503	0.31 499	0.38 504	0.40 525	0.48 512	0.50 523

MSMD_ROB	1.99 558	0.59 498	0.89 362	0.70 472	0.61 464	3.95 591	0.94 504	1.80 450	1.79 542	4.41 599	4.43 579	8.17 607	3.66 593	3.40 502	1.33 486	0.52 542	0.48 562	0.54 547	0.58 560	0.53 525	0.50 523

FC-DCNN v2	2.81 583	0.59 498	0.85 331	0.73 492	0.57 441	2.97 577	1.05 523	3.39 588	2.61 576	6.98 612	7.67 603	10.38 614	6.31 607	5.75 555	3.37 569	0.53 548	0.48 562	0.51 539	0.50 550	0.53 525	0.51 527

FC-DCNN	2.72 582	0.59 498	0.86 337	0.73 492	0.57 441	2.91 575	1.04 521	3.01 582	2.60 575	6.83 611	7.64 602	9.92 611	6.33 608	5.21 537	3.14 563	0.53 548	0.48 562	0.51 539	0.50 550	0.53 525	0.51 527

STTRV1_RVC	1.58 526	0.68 522	1.96 540	0.88 543	1.12 563	1.57 499	0.90 494	2.25 551	1.75 540	1.29 404	2.02 529	1.40 437	1.22 483	9.77 611	1.31 484	0.81 568	0.33 512	0.54 547	0.49 546	0.73 554	0.52 529

DStereoO	1.44 515	1.11 563	1.69 520	1.16 568	0.72 496	1.21 450	1.56 562	1.74 424	1.63 527	1.52 487	1.67 489	1.51 463	3.16 587	1.73 394	1.72 526	2.35 591	0.45 555	0.97 573	0.42 529	2.01 583	0.53 530

FAT-Stereo	1.07 462	0.41 428	1.32 476	0.72 484	0.58 450	1.08 420	0.89 489	1.96 495	1.65 528	1.75 523	1.98 523	2.03 537	1.48 518	2.02 427	1.18 471	0.42 517	0.35 525	0.34 482	0.29 465	0.35 448	0.53 530

ccnet	1.12 475	0.67 518	1.01 405	0.78 508	0.73 503	1.72 512	0.99 514	1.84 463	1.26 428	1.47 475	1.85 512	1.75 505	1.29 494	1.75 396	1.88 534	0.57 551	0.53 570	0.57 557	0.55 557	0.59 536	0.54 532

AnyNet_C32	1.96 555	1.10 560	5.17 584	0.90 548	1.11 561	2.12 548	2.37 598	1.85 464	1.48 510	2.45 567	1.70 492	2.05 539	1.64 532	2.50 471	10.28 604	0.37 499	0.34 514	0.35 490	0.41 526	0.49 515	0.54 532

MANE	6.19 602	0.59 498	1.03 416	0.93 554	1.22 573	13.38 614	2.69 601	12.81 619	17.94 625	8.21 617	10.82 615	14.72 618	11.68 612	11.39 617	11.90 608	0.59 555	0.50 567	0.52 541	1.76 603	0.55 529	0.54 532

RYNet	1.17 487	0.49 459	1.24 463	0.70 472	0.97 553	1.71 510	0.92 497	1.91 483	1.46 508	1.38 453	1.14 310	1.88 516	1.30 498	4.24 516	1.87 532	0.26 405	0.21 406	0.35 490	0.27 432	0.55 529	0.54 532

sAnonymous2	0.55 213	0.56 488	1.46 501	0.60 373	0.51 410	0.48 97	0.52 337	0.79 103	0.68 165	0.50 131	0.67 144	0.46 99	0.62 259	0.59 66	0.40 186	0.22 311	0.17 321	0.22 271	0.21 324	0.86 558	0.56 536

CroCo_RVC	0.55 213	0.56 488	1.46 501	0.60 373	0.51 410	0.48 97	0.52 337	0.79 103	0.68 165	0.50 131	0.67 144	0.46 99	0.62 259	0.59 66	0.40 186	0.22 311	0.17 321	0.22 271	0.21 324	0.86 558	0.56 536

psmorigin	1.52 521	0.69 523	10.52 604	0.68 462	0.59 458	1.13 430	0.70 440	1.57 381	1.19 394	1.99 546	1.79 504	2.26 545	1.47 517	2.09 434	1.36 492	0.39 506	0.40 543	0.34 482	0.33 499	0.43 490	0.56 536

ADCS	2.25 564	0.99 554	5.55 585	0.81 516	0.74 504	2.19 550	1.80 573	2.27 554	2.14 562	2.80 578	2.13 536	2.40 553	2.03 559	2.64 478	13.69 610	0.41 513	0.39 541	0.40 515	0.45 536	0.58 534	0.56 536

G-Net	1.66 534	0.63 513	1.56 511	1.11 567	0.74 504	2.98 578	0.91 495	1.55 377	1.22 411	2.76 576	8.18 607	2.32 549	2.53 579	1.92 416	1.87 532	0.48 536	0.44 551	0.45 527	0.31 481	0.60 540	0.57 540

Wz-Net-TNSev	1.88 550	2.08 600	7.66 593	0.67 450	0.64 474	2.42 560	1.83 576	2.33 558	1.74 539	1.57 503	1.56 462	2.58 559	1.90 554	4.86 530	3.12 562	0.39 506	0.37 532	0.33 472	0.37 517	0.53 525	0.58 541

FCDSN-DC	2.32 567	0.63 513	0.81 321	0.84 528	0.75 513	2.23 551	0.94 504	2.09 524	1.80 543	5.45 609	7.72 604	7.77 606	6.93 610	3.39 501	1.80 530	0.52 542	0.48 562	0.52 541	0.51 553	0.57 532	0.58 541
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BEATNet-Init1	26.87 626	13.43 621	70.68 640	0.91 551	0.68 489	57.02 638	21.06 621	32.82 634	32.67 631	52.12 643	53.61 639	66.05 641	49.56 640	48.79 642	34.71 632	0.49 540	0.44 551	0.53 546	0.53 555	0.63 541	0.59 543

SAMSARA	1.55 523	0.84 540	2.61 564	1.22 571	1.07 556	2.50 563	1.93 582	2.05 515	1.89 548	2.75 575	1.66 487	2.81 566	1.69 538	3.08 494	1.97 539	0.46 534	0.51 568	0.42 520	0.46 539	0.58 534	0.59 543

GANetREF_RVC	1.07 462	0.86 544	1.31 473	0.82 524	0.53 425	1.41 485	1.31 549	1.76 433	1.52 516	1.27 396	1.31 379	1.46 452	1.24 488	2.03 428	0.96 435	0.56 550	0.45 555	0.67 563	0.50 550	0.88 561	0.59 543
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
XQC	1.37 507	0.87 545	2.56 563	0.84 528	0.69 491	1.83 527	0.89 489	2.07 521	1.88 547	1.88 539	1.53 451	1.91 521	1.55 525	2.85 485	3.05 560	0.48 536	0.29 489	0.44 526	0.39 521	0.69 550	0.60 546

EDNetEfficient	2.37 569	1.10 560	8.08 596	0.74 496	0.71 494	0.98 402	1.56 562	1.46 345	4.06 595	4.90 604	2.82 561	2.25 544	3.48 591	2.95 487	9.97 601	0.26 405	0.24 448	0.26 387	0.30 474	0.68 549	0.61 547

MFN_U_SF_RVC	1.52 521	0.84 540	3.42 572	0.87 542	0.66 479	2.56 565	0.95 506	2.36 562	1.70 533	1.98 545	1.86 513	2.45 556	1.79 545	2.95 487	2.58 552	0.52 542	0.48 562	0.55 552	0.59 563	0.59 536	0.61 547

FTStereo	0.91 417	0.26 153	0.56 147	0.54 287	0.33 240	0.66 249	1.87 579	1.00 193	0.75 185	1.75 523	4.15 578	1.04 348	1.65 533	1.57 362	0.46 249	0.19 207	0.16 291	0.23 309	0.21 324	0.18 143	0.63 549

AnyNet_C01	2.26 565	1.78 589	10.22 602	0.93 554	0.74 504	2.92 576	2.20 593	2.29 556	1.80 543	2.53 569	2.41 549	2.71 564	1.73 539	3.41 503	6.72 588	0.41 513	0.39 541	0.40 515	0.42 529	0.67 548	0.63 549

NVstereo2D	0.92 419	0.41 428	1.48 506	0.72 484	0.72 496	1.20 448	0.87 484	1.75 427	1.38 485	0.99 256	1.13 306	1.26 407	0.98 420	2.21 448	0.89 419	0.43 522	0.20 382	0.38 504	0.24 389	0.57 532	0.63 549

ELAS_RVC	2.48 574	0.74 532	1.90 536	1.05 562	0.92 547	2.76 571	4.01 609	2.76 577	4.11 596	4.69 602	4.63 583	4.62 586	5.96 605	3.97 513	3.96 576	0.63 560	0.53 570	0.56 555	0.52 554	0.64 543	0.63 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	1.02 453	0.97 551	1.44 494	1.23 572	1.10 559	1.40 480	0.62 411	1.69 410	1.38 485	0.94 242	1.53 451	0.97 323	0.83 346	1.17 263	0.93 425	0.69 564	0.34 514	0.99 576	0.60 564	0.97 563	0.64 553

ELAS	2.37 569	0.74 532	1.54 510	0.99 558	0.92 547	4.78 598	2.33 597	3.33 586	3.37 588	5.05 607	4.77 587	3.67 579	4.53 600	3.42 504	4.50 578	0.62 558	0.53 570	0.55 552	0.53 555	0.63 541	0.64 553
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	1.62 532	0.51 469	2.17 550	0.53 272	0.56 438	3.80 589	0.45 281	1.54 373	1.29 443	1.33 435	2.41 549	1.08 356	0.96 410	11.18 616	1.16 465	0.66 562	0.63 579	0.43 522	0.32 489	0.64 543	0.67 555

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 560	1.15 567	3.10 570	1.05 562	0.76 516	5.03 601	2.40 599	2.16 535	2.62 577	1.89 541	2.28 542	2.69 563	1.65 533	9.35 605	2.04 541	0.64 561	0.51 568	0.68 564	0.71 571	1.09 571	0.67 555

PASM	1.34 503	0.92 548	2.62 565	0.86 535	0.87 542	1.03 411	1.08 527	1.50 355	1.51 515	1.82 534	1.41 417	1.68 494	1.26 491	4.87 531	1.34 488	0.61 557	0.65 582	0.68 564	0.78 574	0.69 550	0.68 557

PSM-AAD	0.79 370	0.27 184	0.53 122	0.55 311	0.28 127	0.77 311	1.24 542	0.99 189	0.91 242	1.66 516	1.57 466	0.81 248	2.19 568	1.65 376	0.44 221	0.19 207	0.14 190	0.38 504	0.32 489	0.21 270	0.70 558

DGSMNet	1.14 480	0.76 535	2.49 561	0.81 516	0.86 540	1.39 478	1.39 553	2.13 526	1.35 473	1.26 393	1.63 481	1.48 459	0.98 420	1.75 396	1.10 456	0.45 528	0.43 548	0.55 552	0.49 546	0.75 555	0.70 558

S-Stereo	1.15 484	0.46 447	2.17 550	0.81 516	0.80 527	1.21 450	1.19 539	1.93 490	2.02 557	1.47 475	2.11 534	1.57 472	1.17 469	2.05 431	1.41 502	0.40 509	0.40 543	0.35 490	0.31 481	0.44 496	0.70 558

LCNet	0.72 318	0.28 210	0.52 115	0.55 311	0.31 197	0.69 267	0.54 351	1.00 193	0.88 230	1.19 357	1.34 395	0.97 323	1.34 503	2.56 473	0.45 235	0.18 160	0.13 135	0.21 238	0.25 403	0.27 374	0.73 561

PDISCO_ROB	1.32 501	0.65 516	1.44 494	1.36 574	1.46 581	2.55 564	0.92 497	2.45 570	2.07 560	1.37 447	1.49 444	1.65 491	1.00 430	2.82 482	1.35 491	1.01 573	0.27 471	0.54 547	0.47 541	0.71 552	0.73 561

PVD	1.70 539	0.84 540	2.26 555	0.94 556	0.83 532	2.48 562	0.97 509	2.59 576	3.35 587	3.01 585	2.77 560	2.34 550	2.47 577	2.67 479	3.14 563	0.47 535	0.45 555	0.59 559	0.48 543	0.59 536	0.75 563

EDNetEfficientorigin	10.57 613	1.47 581	177.42 642	0.67 450	0.53 425	1.58 500	1.16 536	1.90 479	3.37 588	4.71 603	3.38 569	3.10 574	2.69 581	3.13 496	3.58 570	0.25 382	0.23 439	0.33 472	0.27 432	0.83 556	0.81 564

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 470	1.02 556	1.00 401	0.82 524	0.67 483	1.93 535	0.93 501	1.62 395	1.11 336	1.15 329	1.25 353	1.50 461	0.79 323	1.96 422	0.76 379	1.89 585	0.34 514	0.79 567	0.36 514	1.25 576	0.83 565

LoS_RVC	0.42 104	0.26 153	0.40 28	0.44 101	0.82 531	0.51 140	0.44 261	0.64 50	0.41 54	0.44 90	0.78 178	0.44 87	0.47 156	0.56 57	0.36 144	0.13 22	0.12 63	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 566

GMM-Stereo	0.74 341	0.25 127	0.59 170	0.54 287	0.34 258	0.72 282	0.99 514	1.01 199	0.87 226	1.36 444	1.78 503	1.12 373	0.81 333	2.09 434	0.46 249	0.18 160	0.12 63	0.25 368	0.25 403	0.20 226	0.85 567

GCST	1.08 465	1.47 581	0.93 375	1.73 583	1.14 567	1.30 463	0.31 95	1.33 309	1.16 376	1.29 404	0.97 230	0.98 325	0.49 180	2.08 433	0.46 249	1.19 582	0.70 584	1.30 583	0.85 579	1.02 567	0.89 568

Prome-Stereo	0.75 350	0.27 184	0.53 122	0.55 311	0.32 219	0.59 193	0.97 509	0.89 143	0.88 230	1.45 472	2.46 552	0.91 293	1.41 508	1.58 364	0.44 221	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.20 226	0.92 569

Consistency-Raft	1.25 493	0.99 554	1.93 538	1.02 561	1.21 572	0.96 393	1.01 518	1.75 427	1.92 551	1.36 444	2.12 535	1.44 447	1.01 432	1.14 254	1.40 498	0.72 565	0.82 587	0.89 571	0.98 587	1.31 578	0.95 570

MADNet+	2.69 579	3.22 611	11.53 605	1.44 579	1.12 563	3.19 580	1.81 574	2.85 579	2.37 567	1.68 518	2.07 533	2.85 568	2.18 567	7.41 587	5.23 582	0.79 567	0.76 585	0.69 566	0.65 567	0.98 564	0.95 570

anonymity	1.12 475	0.97 551	1.21 457	1.07 565	1.12 563	1.08 420	0.89 489	1.95 494	1.16 376	1.29 404	1.26 360	1.22 392	1.09 456	1.15 255	1.01 442	1.02 575	1.00 600	0.97 573	0.97 585	0.98 564	0.99 572

KYRaft	0.75 350	0.28 210	0.62 184	0.56 325	0.29 147	0.67 253	0.86 482	0.94 169	0.84 220	1.62 511	2.21 539	1.16 382	1.02 437	1.57 362	0.40 186	0.20 248	0.13 135	0.22 271	0.28 453	0.20 226	1.02 573

SPS-STEREO	1.67 535	1.04 557	1.23 460	1.21 570	1.13 566	1.82 526	1.11 529	2.16 535	1.52 516	3.07 587	2.32 543	2.82 567	1.80 546	4.11 515	2.04 541	1.03 576	0.99 599	0.97 573	0.94 583	1.03 569	1.02 573
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	1.41 513	2.65 606	0.99 395	1.44 579	1.64 583	1.34 470	0.80 468	1.60 388	1.23 414	1.23 376	1.71 493	2.01 534	1.34 503	1.47 343	1.41 502	0.90 570	0.54 573	2.29 592	0.75 572	1.84 581	1.04 575

SGM+DAISY	2.41 572	1.07 558	2.14 549	1.18 569	1.10 559	2.14 549	1.36 552	1.96 495	1.66 529	5.46 610	7.07 598	4.95 594	4.32 599	5.50 547	2.26 547	1.04 577	1.02 602	0.99 576	0.97 585	1.02 567	1.04 575

MFMNet_re	1.40 512	1.14 566	1.68 519	1.39 576	1.07 556	1.48 490	1.43 555	1.87 470	1.82 545	2.26 556	2.19 538	1.51 463	1.86 551	1.52 350	1.25 475	0.93 571	0.83 588	0.84 569	0.80 575	0.99 566	1.05 577

CAS	0.63 263	0.18 2	0.37 7	2.27 589	0.84 533	0.57 183	0.54 351	0.79 103	0.62 133	0.48 116	0.70 156	0.36 64	0.26 24	0.45 17	0.35 133	2.24 589	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 51	1.06 578

WAO-7	2.66 576	1.40 576	1.73 526	1.39 576	1.17 568	3.93 590	1.94 583	4.11 596	3.88 594	2.92 580	5.50 590	4.18 584	3.00 586	7.63 592	3.71 572	1.13 581	1.00 600	1.17 581	1.13 592	1.18 574	1.09 579

FADE		4.78 614		1.89 586	1.92 586			5.58 605	5.04 602	2.92 580		4.13 583		10.23 614		188.09 644	2.77 614	123.78 641	127.92 641	1.06 570	1.10 580

PWCK	2.88 585	2.05 598	5.72 587	2.08 587	1.11 561	3.55 584	3.90 608	2.86 580	3.54 592	3.03 586	3.63 573	3.10 574	2.31 572	8.15 599	3.09 561	2.12 588	0.91 597	1.75 586	0.98 587	2.57 590	1.18 581

NVStereoNet_ROB	1.88 550	1.07 558	1.45 499	1.07 565	1.17 568	1.47 489	1.48 559	1.89 476	1.93 553	1.94 544	4.67 586	3.08 573	1.80 546	6.51 568	1.65 523	1.06 578	0.86 594	1.08 580	1.32 593	0.93 562	1.26 582
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IGEV-BASED-STEREO-	0.70 309	3.18 610	2.55 562	0.39 39	0.23 30	0.44 73	0.23 37	0.63 48	0.42 57	0.44 90	0.44 62	0.34 59	0.28 31	0.56 57	0.29 51	1.35 583	0.10 9	0.22 271	0.19 245	0.46 506	1.31 583

DDUNet	1.50 519	2.69 607	1.12 444	1.77 584	1.88 585	1.84 528	0.92 497	1.70 415	1.16 376	1.38 453	1.79 504	1.60 478	1.12 461	1.37 315	1.08 451	1.10 580	0.76 585	2.37 594	0.94 583	2.00 582	1.37 584

CES	0.48 152	0.20 18	0.37 7	0.39 39	1.39 579	0.55 170	0.35 135	0.98 187	0.66 159	0.44 90	0.66 140	0.35 62	0.27 27	0.56 57	0.33 106	0.15 48	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.19 187	1.46 585

test_for_model	1.30 497	3.71 613	0.58 163	3.22 604	2.84 604	0.59 193	0.33 115	1.40 329	0.83 216	1.42 468	0.61 126	0.52 139	0.37 94	0.51 38	0.33 106	2.46 592	0.15 251	0.16 65	0.11 10	4.39 614	1.50 586

SQANet	1.31 499	0.88 547	1.08 434	1.83 585	1.44 580	1.44 487	0.75 451	1.74 424	1.09 327	1.32 427	1.26 360	1.28 414	1.01 432	1.50 347	0.83 406	2.50 593	0.34 514	1.47 584	0.55 557	2.32 585	1.57 587

WAO-8	4.40 593	1.82 592	1.79 528	2.34 590	2.20 588	9.19 607	1.53 560	6.09 609	16.46 619	3.94 593	7.84 605	7.32 601	3.72 595	9.41 607	3.31 566	2.00 586	1.07 603	2.44 599	1.37 597	2.50 588	1.68 588

Venus	4.40 593	1.82 592	1.79 528	2.34 590	2.20 588	9.19 607	1.53 560	6.09 609	16.46 619	3.94 593	7.84 605	7.32 601	3.72 595	9.41 607	3.31 566	2.00 586	1.07 603	2.44 599	1.37 597	2.50 588	1.68 588

IGEV-Stereo+	0.45 131	0.21 37	0.43 49	0.41 59	0.39 316	0.15 1	0.19 7	0.44 5	0.36 40	0.26 5	0.25 7	0.31 44	0.41 111	1.43 333	0.30 62	0.17 117	0.12 63	0.15 32	0.11 10	1.16 572	1.70 590

WAO-6	2.81 583	1.60 585	1.46 501	2.36 592	2.28 593	3.55 584	2.29 596	4.21 597	4.56 600	2.36 563	4.51 580	4.88 592	2.66 580	4.60 524	4.07 577	1.72 584	1.15 606	2.31 593	1.46 599	2.31 584	1.85 591

JetBlue	3.97 591	2.01 595	10.19 601	1.38 575	2.84 604	10.53 610	9.54 613	3.60 591	2.41 569	2.73 574	3.39 570	4.54 585	4.31 598	7.85 596	6.84 589	0.88 569	0.93 598	0.89 571	0.91 581	1.74 580	1.91 592

otaku	1.60 529	1.11 563	1.21 457	2.20 588	1.56 582	1.97 538	1.24 542	2.07 521	1.36 477	1.44 470	1.62 477	1.73 500	1.19 476	1.73 394	0.98 439	2.89 598	0.57 575	1.74 585	0.60 564	2.78 593	1.94 593

DStereoFS	3.67 590	1.49 583	2.18 552	1.32 573	1.32 577	4.41 596	1.26 546	3.75 593	9.27 610	3.36 589	6.80 595	4.81 591	13.54 617	6.95 579	4.76 580	0.73 566	0.69 583	1.17 581	2.40 612	1.27 577	1.95 594

Ntro	1.64 533	1.15 567	1.23 460	2.48 594	1.83 584	2.09 546	1.16 536	1.96 495	1.38 485	1.21 365	1.62 477	1.62 480	1.29 494	1.87 413	1.11 459	3.04 599	0.56 574	1.82 587	0.64 566	2.80 594	2.05 595

RainbowNet	1.97 556	1.76 588	1.57 513	2.81 597	2.21 590	1.98 540	1.81 574	2.54 574	1.89 548	1.50 484	1.84 510	1.96 529	1.65 533	2.14 438	1.25 475	3.33 605	0.85 592	2.39 597	0.98 587	2.82 596	2.22 596

DispFullNet	2.34 568	2.85 608	3.66 574	3.08 603	2.27 592	1.97 538	0.67 429	2.00 504	1.70 533	2.52 568	2.00 526	2.23 543	5.86 603	3.44 506	1.58 520	1.01 573	0.32 507	2.64 603	1.94 606	2.85 598	2.24 597

ACVNet_2	2.43 573	1.41 577	2.04 542	2.62 595	2.24 591	2.63 569	1.88 580	3.31 585	3.01 583	2.19 554	3.45 571	4.62 586	2.04 560	4.50 523	1.47 514	2.55 594	0.64 580	2.22 591	0.84 577	2.69 592	2.29 598

MonStereo1	3.14 587	1.66 586	1.81 530	2.43 593	2.32 595	5.80 604	1.58 566	3.52 589	4.70 601	3.09 588	8.22 608	4.76 590	3.36 589	6.52 569	2.29 548	2.33 590	0.61 578	1.91 589	1.05 591	2.44 587	2.34 599

ACVNet_1	2.18 562	1.45 580	1.72 524	2.85 598	2.33 596	2.28 553	1.46 557	3.08 583	2.22 565	1.82 534	2.05 532	3.56 577	1.98 558	3.09 495	1.40 498	3.17 600	0.60 577	2.40 598	0.92 582	2.91 600	2.37 600

ACVNet-4b	2.15 561	1.41 577	1.64 516	2.80 596	2.31 594	2.31 556	1.24 542	2.32 557	2.14 562	1.26 393	2.39 547	2.66 562	1.48 518	5.95 560	1.06 447	3.20 603	0.45 555	2.37 594	0.89 580	2.83 597	2.37 600

LVE	3.31 589	1.67 587	1.64 516	2.85 598	2.42 597	3.20 581	2.26 595	4.78 602	5.05 603	2.35 561	6.91 596	6.02 599	2.37 573	9.15 601	2.17 546	3.19 602	1.08 605	2.38 596	1.47 600	2.81 595	2.40 602

DStereoSA	4.44 595	0.92 548	6.79 592	1.58 581	2.54 599	2.29 554	14.04 618	2.33 558	2.31 566	1.85 536	10.58 614	1.32 423	13.05 615	7.07 581	11.18 607	0.67 563	1.97 612	0.88 570	3.29 613	1.69 579	2.44 603

Dean	2.91 586	1.53 584	2.07 543	2.96 602	2.51 598	3.15 579	2.14 591	4.75 601	4.41 599	2.76 576	6.10 593	5.53 597	2.37 573	2.97 489	1.92 536	3.18 601	0.85 592	2.51 601	1.04 590	2.88 599	2.47 604

tt	6.58 605	0.26 153	6.10 589	3.77 612	2.16 587	11.55 611	19.63 620	13.33 620	5.74 605	2.96 582	2.65 557	4.97 595	6.33 608	3.81 510	7.24 590	9.15 621	11.32 627	5.89 621	6.24 620	6.03 615	2.55 605

IMH	3.21 588	1.85 594	1.48 506	3.25 605	2.69 602	4.07 593	2.02 586	4.41 599	3.80 593	2.72 573	7.11 599	4.75 589	2.92 583	5.92 558	2.55 551	3.85 613	0.88 595	2.78 606	1.36 596	3.19 604	2.59 606

IMH-64-1	2.70 580	1.79 590	1.46 501	3.26 606	2.66 600	3.23 582	2.10 588	4.08 594	2.75 581	2.34 559	3.81 575	3.06 571	2.22 570	4.25 517	2.59 553	3.75 609	0.84 589	2.75 604	1.35 594	3.15 602	2.60 607

IMH-64	2.70 580	1.79 590	1.46 501	3.26 606	2.66 600	3.23 582	2.10 588	4.08 594	2.75 581	2.34 559	3.81 575	3.06 571	2.22 570	4.25 517	2.59 553	3.75 609	0.84 589	2.75 604	1.35 594	3.15 602	2.60 607

ktn	4.70 597	2.38 604	2.12 548	3.76 611	3.24 608	4.85 599	2.95 606	5.52 604	7.37 609	4.07 597	19.32 623	7.46 603	3.47 590	7.39 586	2.95 559	4.04 614	1.85 611	3.26 612	2.22 610	3.08 601	2.65 609

TorneroNet-64	5.30 601	2.03 596	1.74 527	3.43 608	2.81 603	10.09 609	2.12 590	9.10 616	17.12 624	4.96 606	9.27 611	10.72 616	3.70 594	9.20 602	4.55 579	3.31 604	0.84 589	2.88 607	1.55 601	3.49 605	3.04 610

TorneroNet	10.70 614	2.03 596	1.82 532	3.43 608	3.01 606	43.83 631	2.22 594	8.87 615	67.47 644	7.17 615	27.36 627	10.68 615	3.85 597	8.67 600	7.65 595	3.59 607	0.88 595	3.04 608	1.57 602	3.71 606	3.17 611

KSHMR	8.75 610	2.06 599	2.11 547	3.53 610	3.11 607	4.13 594	2.69 601	5.60 606	61.37 643	3.00 584	55.83 640	4.98 596	2.45 576	4.49 521	2.61 555	3.46 606	1.55 610	3.14 610	1.94 606	3.72 607	3.18 612

notaker	3.98 592	2.40 605	2.68 566	3.82 613	3.27 610	3.97 592	2.14 591	4.78 602	3.45 590	4.12 598	6.94 597	7.65 605	3.26 588	7.82 595	5.30 583	4.04 614	1.41 608	3.36 613	2.10 609	3.88 608	3.31 613

JetRed	6.91 606	8.80 618	25.96 621	2.85 598	3.25 609	13.98 617	11.87 615	6.25 611	4.28 598	4.45 600	4.56 581	6.69 600	5.46 602	7.46 589	14.05 611	2.59 595	3.31 615	2.59 602	2.29 611	4.20 611	3.36 614

UNDER WATER-64	5.27 600	2.32 602	8.78 599	3.93 614	3.54 612	7.61 605	3.03 607	5.84 608	14.19 615	4.04 595	4.04 577	9.39 610	6.26 606	5.93 559	8.48 598	3.60 608	1.51 609	3.13 609	1.88 604	4.29 612	3.61 615

UNDER WATER	5.08 599	2.33 603	5.55 585	3.94 615	3.51 611	5.20 602	2.72 603	5.61 607	16.52 621	3.84 592	4.60 582	9.21 609	5.89 604	5.90 557	8.66 599	3.75 609	1.34 607	3.18 611	1.88 604	4.33 613	3.61 615

HanzoNet	11.04 615	3.62 612	8.10 597	4.08 616	3.55 613	4.90 600	2.73 604	7.19 613	10.10 611	31.86 637	28.92 628	21.96 629	36.36 630	18.08 623	10.17 603	7.94 620	3.32 616	3.47 614	3.31 614	7.06 618	4.04 617

MADNet++	5.01 598	3.14 609	4.91 582	4.55 617	3.94 614	5.20 602	4.41 610	4.40 598	4.13 597	4.95 605	6.08 592	4.74 588	5.37 601	9.40 606	10.67 606	4.65 616	4.15 618	3.97 615	3.34 615	4.09 610	4.08 618

PML	51.67 637	36.25 630	13.28 607	7.46 618	20.81 621	108.69 642	232.22 644	8.72 614	27.82 630	87.01 644	269.67 644	69.67 642	61.95 641	24.76 631	14.20 612	9.74 623	3.40 617	9.62 623	4.70 617	18.74 625	4.72 619

DPSimNet_ROB	11.20 616	4.98 615	35.43 625	2.90 601	4.52 615	7.89 606	17.09 619	4.66 600	6.06 607	14.89 624	10.93 616	17.29 621	36.81 632	13.18 619	15.68 615	2.86 597	6.29 620	5.75 620	5.09 618	3.91 609	7.70 620

USTest	14.33 619	14.94 622	21.04 613	17.44 622	16.05 617	23.26 619	33.84 628	21.73 623	11.80 614	9.36 618	10.14 612	15.97 619	13.20 616	17.28 622	22.43 622	3.78 612	5.01 619	6.17 622	6.16 619	9.25 620	7.72 621

TCMNet-wrong-test	10.31 612	11.40 620	14.84 608	20.96 623	18.45 620	13.80 616	10.76 614	15.78 621	3.53 591	5.20 608	5.52 591	16.26 620	12.61 613	7.51 591	10.15 602	7.43 619	2.37 613	4.31 617	3.43 616	11.36 621	10.61 622

DPSMNet_ROB	13.02 618	8.23 616	21.91 615	9.53 620	18.11 619	11.56 612	32.02 627	10.64 618	16.23 618	7.05 614	19.49 625	10.16 613	16.66 620	9.85 613	22.43 622	4.77 618	8.68 621	5.38 619	10.26 624	6.17 617	11.36 623

DGTPSM_ROB	13.01 617	8.23 616	21.87 614	9.51 619	18.10 618	11.56 612	32.01 626	10.63 617	16.20 617	7.03 613	19.48 624	10.15 612	16.66 620	9.83 612	22.42 621	4.75 617	8.68 621	5.37 618	10.25 623	6.16 616	11.36 623

Anonymous_1	43.04 636	18.73 623	24.79 618	21.81 624	46.26 633	27.80 620	37.60 629	28.08 629	16.14 616	14.66 623	14.30 617	20.65 623	17.88 622	21.56 624	25.94 626	117.93 643	8.92 623	100.65 638	126.50 640	158.64 644	12.08 625

DPSM_ROB	19.08 621	19.14 624	25.17 619	22.15 625	20.85 622	28.17 621	37.82 630	26.56 627	16.85 622	14.14 621	14.84 618	21.70 624	18.75 623	21.87 625	26.55 627	10.16 625	9.30 624	10.47 624	10.42 625	14.03 622	12.61 626

DPSM	19.08 621	19.14 624	25.17 619	22.15 625	20.85 622	28.17 621	37.82 630	26.56 627	16.85 622	14.14 621	14.84 618	21.70 624	18.75 623	21.87 625	26.55 627	10.16 625	9.30 624	10.47 624	10.42 625	14.03 622	12.61 626

ASD4	15.85 620	10.99 619	19.63 612	10.21 621	11.70 616	19.24 618	31.10 625	19.35 622	10.68 612	11.14 619	10.18 613	12.59 617	12.64 614	14.74 620	24.83 625	12.93 627	9.94 626	26.83 632	19.40 627	16.23 624	12.70 628

LSM	6.33 603	1.10 560	13.19 606	1.41 578	68.17 635	1.64 506	1.90 581	1.92 486	2.46 570	2.99 583	3.11 566	1.88 516	1.80 546	2.61 476	2.06 543	0.41 513	0.58 576	0.50 537	0.57 559	0.64 543	17.66 629

FlowAnything	38.37 630	38.41 631	50.38 634	44.76 635	41.94 631	56.64 632	76.34 636	53.28 641	34.23 637	28.25 631	29.72 633	43.60 635	37.79 637	43.83 636	53.38 637	20.39 632	18.71 635	21.07 626	21.14 633	28.23 627	25.29 630

CasAABBNet	38.33 629	38.46 634	50.35 633	44.75 634	41.84 628	56.68 633	76.37 637	53.22 637	33.83 635	28.31 634	29.54 632	43.62 637	37.71 636	43.84 639	53.41 638	20.30 628	18.70 631	21.07 626	21.07 629	28.24 628	25.34 631

RAFT-FEzeroshot	38.32 627	38.45 632	50.28 631	44.74 632	41.87 629	56.68 633	76.38 638	53.24 638	33.76 633	28.29 632	29.37 630	43.69 638	37.66 634	43.83 636	53.41 638	20.32 629	18.70 631	21.07 626	21.07 629	28.25 629	25.35 632

RAFT-FE	38.32 627	38.45 632	50.28 631	44.74 632	41.87 629	56.68 633	76.38 638	53.24 638	33.76 633	28.29 632	29.37 630	43.69 638	37.66 634	43.83 636	53.41 638	20.32 629	18.70 631	21.07 626	21.07 629	28.25 629	25.35 632

Selective-RAFT-Error	38.39 631	38.47 635	50.44 635	44.73 631	41.97 632	56.68 633	76.38 638	53.24 638	33.92 636	28.34 635	29.85 634	43.60 635	38.20 638	43.75 635	53.34 636	20.38 631	18.70 631	21.09 630	21.05 628	28.30 631	25.43 634

LRCNet_RVC	22.74 623	32.10 629	21.97 616	29.84 627	26.23 624	4.42 597	0.81 471	22.66 624	2.02 557	26.93 630	29.26 629	23.06 631	15.59 619	23.84 627	18.88 618	31.75 634	19.90 636	34.65 633	32.13 634	30.54 633	28.32 635

LSM0	42.82 635	38.75 636	50.81 636	47.07 636	109.38 643	57.00 637	76.02 635	53.74 642	33.71 632	29.02 636	30.41 635	43.87 640	37.22 633	43.91 640	53.54 641	20.52 633	18.62 630	21.10 631	21.11 632	28.41 632	42.22 636

AVERAGE_ROB	40.43 633	42.37 638	42.73 627	36.96 630	35.58 627	30.50 624	27.61 623	36.71 636	38.39 639	44.91 639	44.36 637	37.45 634	36.70 631	41.88 634	40.35 633	45.43 639	46.81 640	47.11 635	46.35 635	42.51 635	43.87 637

HaxPig	38.92 632	41.40 637	41.64 626	29.95 628	32.27 625	28.90 623	27.60 622	29.73 630	37.71 638	43.82 638	43.87 636	33.17 632	35.56 629	41.53 633	40.37 634	43.94 638	47.51 641	45.82 634	47.08 636	42.38 634	44.15 638

MEDIAN_ROB	42.00 634	44.40 639	44.29 630	35.15 629	34.95 626	31.28 629	29.60 624	35.88 635	40.02 640	47.20 642	46.64 638	37.37 633	38.48 639	44.35 641	42.45 635	48.03 640	49.39 642	49.71 636	49.03 637	45.14 636	46.65 639

RSGM-EC	88.84 641	82.86 642	51.22 637	105.38 637	99.51 641	94.51 640	125.67 641	90.02 643	46.43 641	45.14 640	57.50 641	101.22 643	88.55 642	154.40 643	153.26 642	105.54 641	59.55 643	113.88 639	53.02 638	92.89 642	56.17 640

acva	88.84 641	82.86 642	51.22 637	105.38 637	99.51 641	94.51 640	125.67 641	90.02 643	46.43 641	45.14 640	57.50 641	101.22 643	88.55 642	154.40 643	153.26 642	105.54 641	59.55 643	113.88 639	53.02 638	92.89 642	56.17 640

xxxxx1	54.10 638	25.67 626	27.13 622	113.43 639	96.96 638	30.69 625	47.44 632	32.38 631	25.60 626	17.75 625	17.27 620	21.81 626	21.02 625	24.43 628	33.82 629	33.37 635	40.54 637	157.71 642	175.86 642	66.16 637	72.93 642

tt_ll	54.10 638	25.67 626	27.13 622	113.43 639	96.96 638	30.69 625	47.44 632	32.38 631	25.60 626	17.75 625	17.27 620	21.81 626	21.02 625	24.43 628	33.82 629	33.37 635	40.54 637	157.71 642	175.86 642	66.16 637	72.93 642

ff	54.10 638	25.67 626	27.13 622	113.43 639	96.96 638	30.69 625	47.44 632	32.38 631	25.60 626	17.75 625	17.27 620	21.81 626	21.02 625	24.43 628	33.82 629	33.37 635	40.54 637	157.71 642	175.86 642	66.16 637	72.93 642

test_example2	192.40 643	210.76 644	206.48 643	199.83 644	204.73 644	172.94 643	183.52 643	133.93 645	133.41 645	191.38 645	196.19 643	187.13 645	178.77 644	205.33 645	208.00 644	222.09 645	238.72 645	186.54 645	190.54 645	227.34 645	170.31 645

ccccc	497.63 644	492.34 645	595.97 644	530.87 645	530.37 645	478.08 644	442.62 645	491.76 646	343.70 646	448.18 646	520.80 645	476.12 646	550.57 645	541.64 646	605.32 645	663.49 646	459.54 646	353.94 646	309.79 646	586.66 646	530.90 646

Low-res two-view benchmark