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

water-stereo	0.24 53	0.17 1	0.88 68	0.24 69	0.14 43	0.37 59	0.17 57	0.43 64	0.32 20	0.26 129	0.35 168	0.26 134	0.24 149	0.22 5	0.25 157	0.09 90	0.09 211	0.09 104	0.08 100	0.10 66	0.10 94

1w_stereo	0.22 40	0.17 1	0.52 6	0.23 49	0.16 94	0.44 114	0.22 155	0.55 169	0.40 103	0.25 115	0.29 115	0.13 4	0.26 181	0.28 45	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.07 9

Reg-Stereo(zero)	0.46 263	0.17 1	2.10 390	0.24 69	0.34 426	0.51 180	0.42 440	0.50 122	0.54 256	0.37 183	0.46 233	0.54 323	0.60 455	0.43 173	1.10 495	0.08 43	0.09 211	0.08 42	0.22 462	0.12 100	0.22 383

U	3.37 603	0.17 1	0.91 73	0.26 124	13.79 619	19.19 623	0.15 33	0.41 49	0.31 15	0.17 19	0.18 30	0.27 146	0.15 28	0.21 2	0.16 6	0.09 90	0.06 24	17.88 628	12.81 622	0.10 66	0.08 40

AdaDepth	0.24 53	0.18 5	1.03 84	0.25 88	0.21 223	0.46 140	0.16 47	0.30 7	0.27 7	0.17 19	0.19 33	0.14 14	0.18 65	0.35 113	0.17 22	0.07 23	0.07 52	0.08 42	0.25 476	0.10 66	0.10 94

test_sample1	0.40 190	0.18 5	1.19 109	0.31 244	0.18 161	0.48 155	0.23 190	0.78 336	0.49 196	0.44 224	0.44 221	0.45 269	0.41 332	1.39 408	0.33 262	0.11 260	0.09 211	0.10 161	0.09 133	0.12 100	0.13 198

FTStereo	0.76 491	0.18 5	2.35 442	0.71 550	0.21 223	0.73 454	1.79 597	0.57 181	0.53 243	1.07 545	1.63 564	1.29 559	2.13 587	0.75 332	0.29 206	0.19 474	0.08 140	0.12 286	0.11 234	0.11 89	0.40 525

MS-F	0.18 1	0.19 8	0.65 34	0.20 7	0.12 11	0.30 19	0.14 21	0.29 6	0.28 11	0.16 11	0.13 13	0.18 57	0.15 28	0.25 15	0.21 82	0.07 23	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

2w_stereo	0.21 19	0.19 8	0.51 3	0.22 37	0.13 27	0.41 89	0.20 105	0.50 122	0.34 35	0.25 115	0.23 67	0.13 4	0.23 136	0.24 10	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

rvit_stereo_0083	0.25 59	0.19 8	0.58 16	0.28 166	0.18 161	0.28 13	0.22 155	0.38 29	0.54 256	0.23 87	0.30 128	0.27 146	0.26 181	0.37 137	0.24 142	0.14 391	0.12 331	0.13 346	0.10 170	0.12 100	0.10 94

test_sample2	0.41 199	0.19 8	1.23 118	0.31 244	0.17 123	0.51 180	0.27 290	0.81 360	0.55 263	0.44 224	0.45 225	0.46 282	0.38 299	1.51 429	0.30 226	0.12 318	0.09 211	0.11 228	0.10 170	0.14 160	0.14 218

11t1	0.33 121	0.19 8	1.41 155	0.33 298	0.16 94	0.48 155	0.21 129	0.67 245	0.48 190	0.40 199	0.34 163	0.32 180	0.33 262	0.42 170	0.27 180	0.11 260	0.12 331	0.10 161	0.08 100	0.13 134	0.14 218

GrayStereo	0.66 440	0.19 8	1.76 239	0.90 565	0.23 271	0.62 357	1.42 594	0.62 216	0.60 301	0.72 484	0.78 480	0.56 339	3.07 598	0.60 283	0.26 170	0.09 90	0.08 140	0.10 161	0.21 451	0.11 89	0.18 321

BridgeDepth_RVC	0.20 8	0.20 14	0.74 50	0.17 1	0.12 11	0.32 30	0.12 6	0.33 12	0.46 167	0.15 5	0.15 17	0.16 36	0.19 86	0.23 8	0.18 24	0.10 187	0.06 24	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 26	0.20 7	0.13 27	0.36 55	0.13 11	0.35 17	0.31 15	0.16 11	0.14 16	0.17 45	0.15 28	0.25 15	0.23 117	0.08 43	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 18	0.20 7	0.11 5	0.39 74	0.15 33	0.35 17	0.27 7	0.18 28	0.15 17	0.17 45	0.16 38	0.26 26	0.21 82	0.08 43	0.07 52	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.09 64

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 3	0.22 37	0.17 123	0.35 47	0.14 21	0.27 2	0.25 3	0.19 34	0.21 46	0.14 14	0.15 28	0.27 33	0.16 6	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 16	0.06 1	0.14 218

DilatedVolume-Stereo	0.26 62	0.20 14	0.64 29	0.25 88	0.15 67	0.41 89	0.18 74	0.42 56	0.35 42	0.34 172	0.34 163	0.25 120	0.23 136	0.43 173	0.53 379	0.09 90	0.09 211	0.08 42	0.10 170	0.12 100	0.11 120

3.25w_new	0.20 8	0.20 14	0.52 6	0.21 15	0.14 43	0.37 59	0.14 21	0.43 64	0.35 42	0.23 87	0.21 46	0.16 36	0.18 65	0.27 33	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 8	0.20 14	0.52 6	0.21 15	0.14 43	0.37 59	0.14 21	0.43 64	0.35 42	0.23 87	0.21 46	0.16 36	0.18 65	0.27 33	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.08 40

x	0.35 140	0.20 14	1.36 144	0.33 298	0.17 123	0.47 147	0.24 223	0.75 297	0.54 256	0.40 199	0.40 200	0.42 245	0.34 270	0.45 197	0.32 251	0.11 260	0.14 376	0.11 228	0.09 133	0.12 100	0.14 218

test-3	0.43 225	0.20 14	1.70 213	0.34 329	0.32 404	0.45 120	0.23 190	0.71 263	0.46 167	0.51 296	0.29 115	0.45 269	0.21 109	0.59 277	0.98 474	0.08 43	0.07 52	0.10 161	0.35 529	0.29 419	0.28 452

test_1	0.43 225	0.20 14	1.70 213	0.34 329	0.32 404	0.45 120	0.23 190	0.71 263	0.46 167	0.50 283	0.29 115	0.45 269	0.21 109	0.59 277	0.98 474	0.08 43	0.07 52	0.10 161	0.35 529	0.29 419	0.29 458

test_3	0.44 235	0.20 14	1.70 213	0.36 366	0.32 404	0.47 147	0.30 342	0.73 280	0.49 196	0.50 283	0.30 128	0.45 269	0.22 119	0.59 277	0.98 474	0.08 43	0.10 255	0.11 228	0.35 529	0.29 419	0.28 452

SST-Stereo	0.52 343	0.20 14	1.76 239	0.62 541	0.53 523	0.62 357	0.66 529	0.55 169	0.61 318	0.58 386	0.53 306	0.52 315	0.60 455	1.59 445	0.29 206	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.16 217	0.10 94

LCMNet	0.20 8	0.21 26	0.61 20	0.20 7	0.13 27	0.39 74	0.14 21	0.34 16	0.34 35	0.16 11	0.16 22	0.16 36	0.15 28	0.27 33	0.22 103	0.08 43	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

4w-stereo	0.20 8	0.21 26	0.57 14	0.21 15	0.15 67	0.39 74	0.13 11	0.39 36	0.33 29	0.22 65	0.21 46	0.13 4	0.20 98	0.29 59	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

2.75w_new	0.21 19	0.21 26	0.57 14	0.20 7	0.14 43	0.40 81	0.18 74	0.47 100	0.36 63	0.24 96	0.20 39	0.13 4	0.19 86	0.31 75	0.21 82	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.06 1	0.07 9

3.75w	0.21 19	0.21 26	0.61 20	0.21 15	0.20 209	0.44 114	0.16 47	0.44 72	0.30 14	0.22 65	0.20 39	0.13 4	0.18 65	0.29 59	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.08 40

111111	0.24 53	0.21 26	0.82 60	0.24 69	0.21 223	0.43 107	0.13 11	0.45 82	0.35 42	0.22 65	0.27 100	0.18 57	0.16 38	0.35 113	0.18 24	0.09 90	0.06 24	0.08 42	0.06 16	0.25 378	0.08 40

fffft	0.29 86	0.21 26	1.10 95	0.24 69	0.15 67	0.42 102	0.24 223	0.42 56	0.38 78	0.21 54	0.18 30	0.20 67	0.16 38	0.44 182	0.70 433	0.07 23	0.06 24	0.10 161	0.08 100	0.28 414	0.20 356
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.25 59	0.21 26	0.61 20	0.28 166	0.17 123	0.31 24	0.22 155	0.42 56	0.53 243	0.24 96	0.25 84	0.25 120	0.21 109	0.34 106	0.23 117	0.13 348	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.12 100	0.09 64

rvit_stereo_0082	0.25 59	0.21 26	0.61 20	0.28 166	0.17 123	0.31 24	0.22 155	0.42 56	0.53 243	0.24 96	0.25 84	0.25 120	0.21 109	0.34 106	0.23 117	0.13 348	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.12 100	0.09 64

mmm	0.38 169	0.21 26	1.18 107	0.35 347	0.17 123	0.49 162	0.26 265	0.78 336	0.52 224	0.50 283	0.57 348	0.41 231	0.37 292	0.71 325	0.31 240	0.11 260	0.13 355	0.14 384	0.13 310	0.15 180	0.14 218

1111x	0.74 485	0.21 26	1.93 338	0.31 244	0.17 123	0.63 374	0.32 378	1.03 540	0.74 455	0.52 305	0.62 387	0.57 345	0.47 395	2.38 545	4.25 599	0.12 318	0.14 376	0.11 228	0.12 274	0.12 100	0.14 218

qqq	0.38 169	0.21 26	1.34 138	0.28 166	0.15 67	0.45 120	0.26 265	0.76 310	0.52 224	0.39 197	0.41 204	0.46 282	0.36 278	0.96 361	0.30 226	0.11 260	0.14 376	0.12 286	0.12 274	0.12 100	0.14 218

RAFT_R40	0.50 313	0.21 26	1.76 239	0.50 495	0.40 476	0.61 336	0.53 493	0.56 176	0.60 301	0.56 357	0.54 318	0.55 327	0.51 416	1.57 439	0.53 379	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.16 217	0.09 64

xxxx	0.70 461	0.21 26	1.33 135	0.28 166	0.18 161	0.63 374	0.24 223	1.02 533	0.69 407	0.50 283	0.62 387	0.58 352	0.38 299	1.47 426	5.21 605	0.13 348	0.12 331	0.11 228	0.10 170	0.12 100	0.15 253

test_xeample	0.72 473	0.21 26	1.36 144	0.27 141	0.17 123	0.59 303	0.28 310	1.01 530	0.70 416	0.55 346	0.67 429	0.44 260	0.39 313	1.88 502	5.17 604	0.12 318	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.13 134	0.15 253

R-Stereo Train	0.36 150	0.21 26	1.70 213	0.29 198	0.18 161	0.55 233	0.26 265	0.78 336	0.36 63	0.57 368	0.67 429	0.33 186	0.24 149	0.32 84	0.23 117	0.10 187	0.08 140	0.09 104	0.07 68	0.09 48	0.12 160

RAFT-Stereo	0.36 150	0.21 26	1.70 213	0.29 198	0.18 161	0.55 233	0.26 265	0.78 336	0.36 63	0.57 368	0.67 429	0.33 186	0.24 149	0.32 84	0.23 117	0.10 187	0.08 140	0.09 104	0.07 68	0.09 48	0.12 160
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MonStereo	0.20 8	0.22 42	0.65 34	0.21 15	0.17 123	0.33 34	0.15 33	0.46 85	0.32 20	0.16 11	0.17 23	0.14 14	0.11 2	0.27 33	0.23 117	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 68	0.07 4	0.09 64

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.22 42	0.65 34	0.21 15	0.17 123	0.33 34	0.15 33	0.46 85	0.32 20	0.16 11	0.17 23	0.14 14	0.11 2	0.27 33	0.23 117	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 68	0.07 4	0.09 64

asd	0.20 8	0.22 42	0.65 34	0.22 37	0.17 123	0.41 89	0.14 21	0.35 17	0.32 20	0.24 96	0.20 39	0.15 30	0.18 65	0.26 26	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.08 40

qwe	0.21 19	0.22 42	0.61 20	0.21 15	0.20 209	0.41 89	0.15 33	0.46 85	0.35 42	0.26 129	0.22 58	0.14 14	0.14 16	0.31 75	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.07 9

2.25w	0.21 19	0.22 42	0.51 3	0.21 15	0.14 43	0.36 55	0.13 11	0.42 56	0.34 35	0.23 87	0.27 100	0.14 14	0.18 65	0.33 95	0.24 142	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

4.5_new	0.21 19	0.22 42	0.63 27	0.21 15	0.15 67	0.40 81	0.17 57	0.40 39	0.35 42	0.25 115	0.22 58	0.14 14	0.14 16	0.22 5	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 19	0.22 42	0.63 27	0.21 15	0.15 67	0.40 81	0.17 57	0.40 39	0.35 42	0.25 115	0.22 58	0.14 14	0.14 16	0.22 5	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.07 9

3.5w_stereo	0.21 19	0.22 42	0.55 12	0.21 15	0.15 67	0.40 81	0.14 21	0.43 64	0.33 29	0.21 54	0.24 77	0.14 14	0.18 65	0.34 106	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.08 40

3w_stereo	0.21 19	0.22 42	0.59 17	0.22 37	0.12 11	0.37 59	0.22 155	0.50 122	0.38 78	0.22 65	0.21 46	0.12 2	0.22 119	0.26 26	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.08 40

monsterstereo	0.22 40	0.22 42	0.52 6	0.25 88	0.27 339	0.39 74	0.14 21	0.51 130	0.33 29	0.25 115	0.27 100	0.13 4	0.13 14	0.38 145	0.21 82	0.07 23	0.07 52	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.06 1

monsters	0.22 40	0.22 42	0.52 6	0.23 49	0.28 353	0.42 102	0.14 21	0.46 85	0.31 15	0.24 96	0.20 39	0.13 4	0.14 16	0.43 173	0.20 63	0.07 23	0.06 24	0.07 1	0.08 100	0.06 1	0.06 1

MonSter	0.20 8	0.22 42	0.65 34	0.21 15	0.17 123	0.33 34	0.15 33	0.46 85	0.32 20	0.16 11	0.17 23	0.14 14	0.11 2	0.27 33	0.23 117	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 68	0.07 4	0.09 64

GIP-stereo	0.26 62	0.22 42	0.78 55	0.29 198	0.20 209	0.42 102	0.17 57	0.64 227	0.39 90	0.18 28	0.24 77	0.23 92	0.18 65	0.25 15	0.47 351	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.17 239	0.08 40

DEFOM-Stereo	0.22 40	0.22 42	0.91 73	0.23 49	0.13 27	0.49 162	0.18 74	0.30 7	0.28 11	0.19 34	0.17 23	0.14 14	0.14 16	0.41 161	0.16 6	0.08 43	0.06 24	0.07 1	0.06 16	0.09 48	0.09 64

ttt	0.66 440	0.22 42	1.68 207	0.34 329	0.24 285	0.60 315	0.26 265	1.00 521	0.77 482	0.55 346	0.67 429	0.54 323	0.36 278	2.14 530	3.03 580	0.16 431	0.13 355	0.13 346	0.12 274	0.15 180	0.17 301

riskmin	0.37 159	0.22 42	1.74 227	0.32 273	0.20 209	0.48 155	0.20 105	0.66 236	0.46 167	0.36 179	0.34 163	0.69 414	0.45 372	0.39 151	0.27 180	0.11 260	0.08 140	0.12 286	0.08 100	0.13 134	0.16 282

PSM-AAD	0.63 422	0.22 42	1.77 248	0.37 389	0.23 271	0.86 508	1.17 580	0.59 196	0.60 301	0.64 449	0.71 460	0.68 407	2.93 595	0.65 305	0.31 240	0.09 90	0.07 52	0.17 454	0.15 363	0.13 134	0.33 491

CRE-IMP	0.41 199	0.22 42	1.76 239	0.48 489	0.17 123	0.79 485	0.69 537	0.52 144	0.52 224	0.47 246	0.42 208	0.45 269	0.26 181	0.41 161	0.31 240	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.09 133	0.17 239	0.23 407

depthmonostereo	0.26 62	0.23 60	0.65 34	0.41 434	0.13 27	0.41 89	0.19 84	0.51 130	0.40 103	0.25 115	0.29 115	0.26 134	0.28 216	0.44 182	0.23 117	0.09 90	0.10 255	0.09 104	0.07 68	0.10 66	0.08 40

4.25_new	0.21 19	0.23 60	0.64 29	0.22 37	0.18 161	0.41 89	0.17 57	0.41 49	0.35 42	0.22 65	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 19	0.23 60	0.64 29	0.22 37	0.18 161	0.41 89	0.17 57	0.41 49	0.35 42	0.22 65	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 19	0.23 60	0.64 29	0.22 37	0.18 161	0.41 89	0.17 57	0.41 49	0.35 42	0.22 65	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

2.5w	0.21 19	0.23 60	0.50 2	0.22 37	0.15 67	0.39 74	0.19 84	0.47 100	0.36 63	0.21 54	0.22 58	0.13 4	0.17 46	0.33 95	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

IGEV-Stereo++	0.23 47	0.23 60	0.64 29	0.24 69	0.22 250	0.47 147	0.13 11	0.52 144	0.33 29	0.18 28	0.24 77	0.17 45	0.22 119	0.32 84	0.19 40	0.08 43	0.06 24	0.08 42	0.06 16	0.17 239	0.09 64

ffm	0.47 278	0.23 60	2.01 369	0.30 217	0.21 223	0.57 268	0.26 265	0.74 286	0.88 519	0.53 315	0.63 399	0.66 391	0.39 313	0.63 292	0.19 40	0.10 187	0.24 501	0.15 414	0.13 310	0.25 378	0.36 505

ff1	0.73 482	0.23 60	2.01 369	0.30 217	0.21 223	0.57 268	0.26 265	0.74 286	0.88 519	0.53 315	0.63 399	0.66 391	0.39 313	2.52 561	3.43 591	0.10 187	0.24 501	0.15 414	0.13 310	0.25 378	0.36 505

mmx	0.72 473	0.23 60	2.01 369	0.30 217	0.21 223	0.57 268	0.26 265	0.99 513	0.76 477	0.53 315	0.63 399	0.66 391	0.39 313	2.52 561	3.43 591	0.13 348	0.10 255	0.15 414	0.13 310	0.15 180	0.15 253

xxx	0.72 473	0.23 60	2.01 369	0.30 217	0.21 223	0.57 268	0.26 265	0.99 513	0.76 477	0.53 315	0.63 399	0.66 391	0.39 313	2.52 561	3.43 591	0.13 348	0.10 255	0.15 414	0.13 310	0.15 180	0.15 253

Selective-IGEV	0.29 86	0.23 60	1.28 126	0.27 141	0.30 376	0.35 47	0.20 105	0.56 176	0.38 78	0.21 54	0.30 128	0.22 83	0.18 65	0.37 137	0.18 24	0.07 23	0.06 24	0.08 42	0.15 363	0.16 217	0.29 458

GMM-Stereo	0.50 313	0.23 60	2.41 452	0.54 515	0.24 285	0.77 476	0.46 469	0.59 196	0.57 278	0.58 386	0.73 467	0.47 290	0.43 360	0.68 312	0.27 180	0.10 187	0.06 24	0.13 346	0.13 310	0.14 160	0.44 534

222	0.78 499	0.23 60	1.23 118	0.28 166	0.18 161	0.62 357	0.24 223	1.02 533	0.70 416	0.58 386	0.66 426	0.46 282	0.42 350	1.80 481	6.53 610	0.13 348	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.12 100	0.17 301

tt45	0.29 86	0.24 73	1.06 90	0.25 88	0.17 123	0.55 233	0.22 155	0.41 49	0.35 42	0.24 96	0.25 84	0.25 120	0.18 65	0.64 294	0.34 269	0.08 43	0.07 52	0.10 161	0.08 100	0.21 319	0.11 120

fffy	0.28 75	0.24 73	1.19 109	0.27 141	0.15 67	0.37 59	0.22 155	0.42 56	0.32 20	0.20 42	0.29 115	0.26 134	0.20 98	0.44 182	0.20 63	0.08 43	0.10 255	0.10 161	0.08 100	0.22 336	0.18 321

AEACV	0.33 121	0.24 73	1.44 162	0.28 166	0.35 439	0.47 147	0.21 129	0.43 64	0.28 11	0.26 129	0.25 84	0.22 83	0.38 299	0.30 68	0.18 24	0.09 90	0.35 541	0.09 104	0.36 538	0.23 349	0.25 428

anonymousdsp2	0.34 129	0.24 73	1.16 104	0.28 166	0.15 67	0.57 268	0.23 190	0.79 352	0.47 186	0.38 191	0.37 177	0.40 225	0.25 165	0.47 219	0.21 82	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.13 310	0.19 289	0.27 445

SFCPSM	0.46 263	0.24 73	2.35 442	0.27 141	0.27 339	0.70 439	0.32 378	0.96 488	0.63 348	0.49 276	0.52 295	0.43 249	0.36 278	0.52 249	0.43 330	0.12 318	0.09 211	0.12 286	0.16 383	0.16 217	0.12 160

asda	0.22 40	0.25 78	0.70 45	0.21 15	0.16 94	0.43 107	0.16 47	0.44 72	0.35 42	0.22 65	0.20 39	0.14 14	0.20 98	0.25 15	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.07 9

LG-Stereo	0.27 67	0.25 78	0.95 80	0.25 88	0.15 67	0.43 107	0.21 129	0.50 122	0.40 103	0.18 28	0.29 115	0.25 120	0.16 38	0.28 45	0.35 277	0.07 23	0.07 52	0.11 228	0.10 170	0.24 364	0.10 94

999	0.29 86	0.25 78	1.05 88	0.26 124	0.18 161	0.49 162	0.23 190	0.38 29	0.37 73	0.20 42	0.32 147	0.23 92	0.18 65	0.73 328	0.36 280	0.08 43	0.07 52	0.09 104	0.08 100	0.24 364	0.10 94

ours_stereo	0.27 67	0.25 78	1.21 115	0.25 88	0.17 123	0.35 47	0.23 190	0.38 29	0.35 42	0.20 42	0.31 141	0.23 92	0.17 46	0.41 161	0.20 63	0.08 43	0.07 52	0.10 161	0.08 100	0.22 336	0.18 321

dual_stereo	0.23 47	0.25 78	0.66 41	0.21 15	0.15 67	0.27 11	0.15 33	0.62 216	0.40 103	0.15 5	0.13 13	0.18 57	0.14 16	0.37 137	0.19 40	0.09 90	0.31 533	0.07 1	0.10 170	0.07 4	0.07 9

Pointernet	0.29 86	0.25 78	1.49 176	0.24 69	0.20 209	0.47 147	0.15 33	0.62 216	0.47 186	0.22 65	0.29 115	0.26 134	0.20 98	0.28 45	0.20 63	0.10 187	0.07 52	0.07 1	0.12 274	0.10 66	0.07 9

Any-RAFT	0.38 169	0.25 78	1.89 321	0.27 141	0.17 123	0.68 426	0.21 129	0.78 336	0.53 243	0.43 218	0.43 210	0.54 323	0.30 241	0.41 161	0.20 63	0.10 187	0.12 331	0.08 42	0.06 16	0.10 66	0.09 64

CAS	0.35 140	0.25 78	1.30 130	0.79 557	0.34 426	0.51 180	0.23 190	0.46 85	0.39 90	0.22 65	0.31 141	0.20 67	0.17 46	0.28 45	0.23 117	0.73 573	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 48	0.37 512

knoymous	0.34 129	0.25 78	1.75 233	0.24 69	0.18 161	0.45 120	0.24 223	0.57 181	0.38 78	0.41 208	0.39 195	0.55 327	0.25 165	0.38 145	0.23 117	0.11 260	0.08 140	0.12 286	0.07 68	0.13 134	0.12 160

NF-Stereo	0.48 284	0.25 78	1.81 281	0.52 504	0.16 94	0.61 336	0.44 458	0.66 236	0.61 318	0.50 283	0.47 239	0.37 202	0.26 181	1.45 418	0.79 455	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.13 134	0.16 282

OCTAStereo	0.48 284	0.25 78	1.81 281	0.52 504	0.16 94	0.61 336	0.43 447	0.66 236	0.61 318	0.50 283	0.47 239	0.37 202	0.26 181	1.44 414	0.80 456	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.13 134	0.17 301

NRIStereo	0.46 263	0.25 78	1.77 248	0.47 481	0.16 94	0.95 524	0.74 545	0.51 130	0.56 274	0.48 264	0.39 195	0.59 355	0.29 231	0.77 340	0.32 251	0.11 260	0.13 355	0.11 228	0.09 133	0.21 319	0.24 419

RE-Stereo	0.48 284	0.25 78	1.81 281	0.52 504	0.16 94	0.61 336	0.43 447	0.66 236	0.60 301	0.50 283	0.47 239	0.37 202	0.26 181	1.44 414	0.78 451	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.13 134	0.17 301

TVStereo	0.48 284	0.25 78	1.81 281	0.52 504	0.16 94	0.61 336	0.43 447	0.66 236	0.60 301	0.50 283	0.47 239	0.37 202	0.26 181	1.44 414	0.78 451	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.13 134	0.17 301

EAI-Stereo	0.78 499	0.25 78	1.67 206	0.54 515	0.59 538	1.95 581	2.05 600	1.11 556	0.64 356	0.95 536	1.49 559	0.50 306	0.67 484	0.59 277	1.44 531	0.09 90	0.19 464	0.09 104	0.49 559	0.13 134	0.22 383

DA	0.32 112	0.26 93	0.89 70	0.29 198	0.25 304	0.63 374	0.22 155	0.60 207	0.39 90	0.23 87	0.30 128	0.24 106	0.26 181	0.60 283	0.18 24	0.10 187	0.12 331	0.09 104	0.07 68	0.10 66	0.52 546

GGEV	0.32 112	0.26 93	0.89 70	0.29 198	0.25 304	0.63 374	0.22 155	0.60 207	0.39 90	0.23 87	0.30 128	0.24 106	0.26 181	0.60 283	0.18 24	0.10 187	0.12 331	0.09 104	0.07 68	0.10 66	0.52 546

SMoEStereo_RVC	0.29 86	0.26 93	1.03 84	0.25 88	0.14 43	0.46 140	0.22 155	0.36 22	0.38 78	0.23 87	0.23 67	0.21 79	0.18 65	0.45 197	0.60 407	0.07 23	0.06 24	0.10 161	0.08 100	0.20 305	0.20 356

mms	0.27 67	0.26 93	0.91 73	0.25 88	0.18 161	0.32 30	0.23 190	0.37 25	0.31 15	0.21 54	0.30 128	0.23 92	0.17 46	0.46 208	0.21 82	0.08 43	0.10 255	0.10 161	0.08 100	0.22 336	0.47 538

RSM++	0.27 67	0.26 93	0.87 67	0.28 166	0.13 27	0.39 74	0.20 105	0.45 82	0.45 156	0.20 42	0.24 77	0.24 106	0.17 46	0.36 126	0.20 63	0.08 43	0.07 52	0.09 104	0.35 529	0.26 398	0.18 321

RSM	0.28 75	0.26 93	0.97 81	0.25 88	0.24 285	0.37 59	0.21 129	0.49 115	0.44 141	0.21 54	0.27 100	0.28 157	0.17 46	0.38 145	0.20 63	0.07 23	0.07 52	0.09 104	0.34 526	0.21 319	0.16 282

trnet	0.28 75	0.26 93	1.32 133	0.19 2	0.12 11	0.54 218	0.15 33	0.48 108	0.46 167	0.27 136	0.33 156	0.24 106	0.21 109	0.30 68	0.21 82	0.10 187	0.07 52	0.08 42	0.05 1	0.09 48	0.07 9

Selective-RAFT	0.35 140	0.26 93	1.48 173	0.31 244	0.15 67	0.61 336	0.19 84	0.60 207	0.54 256	0.28 141	0.29 115	0.40 225	0.33 262	0.50 242	0.27 180	0.10 187	0.07 52	0.09 104	0.35 529	0.19 289	0.08 40

DDF-Stereo	0.37 159	0.27 101	0.79 56	0.39 416	0.29 361	0.38 70	0.21 129	0.47 100	0.51 215	0.32 164	0.17 23	0.79 465	0.23 136	0.64 294	1.04 489	0.11 260	0.07 52	0.09 104	0.12 274	0.35 478	0.15 253

252Zero-FE	0.62 415	0.27 101	0.83 61	0.24 69	0.13 27	0.31 24	0.13 11	0.39 36	0.32 20	8.03 614	0.23 67	0.12 2	0.12 6	0.26 26	0.44 336	0.09 90	0.12 331	0.07 1	0.06 16	0.09 48	0.12 160

zero-FE	0.80 503	0.27 101	8.23 606	0.49 491	0.98 573	0.33 34	0.20 105	0.48 108	1.28 566	0.17 19	0.20 39	0.77 456	0.22 119	0.60 283	0.97 472	0.11 260	0.07 52	0.09 104	0.10 170	0.33 456	0.14 218

AIO-Stereo	0.30 96	0.27 101	1.25 121	0.27 141	0.24 285	0.37 59	0.20 105	0.52 144	0.36 63	0.21 54	0.30 128	0.23 92	0.14 16	0.31 75	0.20 63	0.08 43	0.07 52	0.09 104	0.38 541	0.19 289	0.31 477

CES	0.30 96	0.27 101	1.09 93	0.23 49	0.50 515	0.40 81	0.20 105	0.46 85	0.44 141	0.22 65	0.28 108	0.26 134	0.19 86	0.33 95	0.21 82	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.05 1	0.15 180	0.49 542

EGLCR-Stereo	0.29 86	0.27 101	0.97 81	0.30 217	0.19 194	0.56 250	0.17 57	0.68 249	0.36 63	0.30 150	0.18 30	0.27 146	0.17 46	0.38 145	0.19 40	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.08 100	0.10 66	0.35 497

DCANet-4	0.40 190	0.27 101	2.21 413	0.25 88	0.14 43	0.51 180	0.22 155	0.77 321	0.72 436	0.54 328	0.47 239	0.28 157	0.37 292	0.37 137	0.34 269	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.07 68	0.08 28	0.22 383

tt	4.93 607	0.27 101	4.20 591	2.29 604	1.58 598	10.20 613	16.97 620	9.42 619	5.02 606	1.67 581	1.28 547	4.68 604	5.03 606	3.37 594	5.92 606	6.16 615	9.47 623	2.82 612	3.18 613	3.60 611	1.53 604

BUS	0.41 199	0.27 101	1.13 97	0.30 217	0.21 223	0.91 520	0.23 190	1.00 521	0.61 318	0.63 439	0.53 306	0.66 391	0.30 241	0.43 173	0.32 251	0.13 348	0.10 255	0.14 384	0.12 274	0.12 100	0.11 120

BSDual-CNN	0.41 199	0.27 101	1.13 97	0.30 217	0.21 223	0.76 468	0.31 355	1.00 521	0.61 318	0.63 439	0.53 306	0.63 370	0.37 292	0.43 173	0.38 293	0.13 348	0.10 255	0.14 384	0.12 274	0.12 100	0.11 120

psmg	0.41 199	0.27 101	1.13 97	0.27 141	0.21 223	0.75 464	0.36 406	0.90 432	0.61 318	0.59 400	0.59 357	0.63 370	0.37 292	0.43 173	0.38 293	0.13 348	0.10 255	0.13 346	0.12 274	0.13 134	0.11 120

GLC_STEREO	0.28 75	0.27 101	1.36 144	0.28 166	0.12 11	0.41 89	0.20 105	0.37 25	0.38 78	0.26 129	0.30 128	0.25 120	0.19 86	0.33 95	0.24 142	0.09 90	0.11 303	0.12 286	0.10 170	0.13 134	0.09 64

Patchmatch Stereo++	0.39 184	0.27 101	1.78 253	0.44 457	0.16 94	0.61 336	0.27 290	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.43 249	0.28 216	0.54 259	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 284	0.27 101	1.85 299	0.51 500	0.17 123	0.61 336	0.40 429	0.61 212	0.57 278	0.52 305	0.48 251	0.39 216	0.25 165	1.46 419	0.77 449	0.12 318	0.08 140	0.13 346	0.12 274	0.12 100	0.14 218

KMStereo	0.48 284	0.27 101	1.85 299	0.51 500	0.17 123	0.61 336	0.40 429	0.61 212	0.57 278	0.52 305	0.48 251	0.39 216	0.25 165	1.46 419	0.77 449	0.12 318	0.08 140	0.13 346	0.12 274	0.12 100	0.14 218

PSM-adaLoss	0.38 169	0.27 101	1.78 253	0.44 457	0.17 123	0.60 315	0.29 334	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.44 260	0.28 216	0.47 219	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

ROB_FTStereo_v2	0.38 169	0.27 101	1.78 253	0.44 457	0.17 123	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.44 260	0.28 216	0.47 219	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

ROB_FTStereo	0.38 169	0.27 101	1.78 253	0.44 457	0.17 123	0.61 336	0.26 265	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.43 249	0.28 216	0.49 236	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

HUI-Stereo	0.38 169	0.27 101	1.79 274	0.44 457	0.17 123	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.44 260	0.28 216	0.45 197	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

Pruner-Stereo	0.51 330	0.27 101	1.78 253	1.79 595	0.19 194	0.62 357	0.45 466	0.57 181	0.60 301	0.61 418	0.48 251	0.41 231	0.24 149	0.46 208	1.00 480	0.12 318	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.12 100	0.13 198

iGMRVC	0.39 184	0.27 101	1.78 253	0.44 457	0.17 123	0.61 336	0.27 290	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.44 260	0.28 216	0.55 263	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

iRAFT	0.39 184	0.27 101	1.78 253	0.44 457	0.16 94	0.61 336	0.27 290	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.43 249	0.28 216	0.54 259	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

cross-raft	0.40 190	0.27 101	2.22 417	0.30 217	0.17 123	0.49 162	0.35 399	0.71 263	0.39 90	0.43 218	0.45 225	0.64 379	0.25 165	0.32 84	0.25 157	0.08 43	0.08 140	0.09 104	0.23 466	0.11 89	0.14 218

RAFT-IKP	0.38 169	0.27 101	1.79 274	0.44 457	0.16 94	0.60 315	0.28 310	0.51 130	0.52 224	0.47 246	0.43 210	0.43 249	0.28 216	0.50 242	0.28 190	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.17 239	0.12 160

NLSM1	0.24 53	0.28 125	0.49 1	0.25 88	0.26 321	0.40 81	0.19 84	0.54 164	0.40 103	0.22 65	0.26 93	0.18 57	0.28 216	0.41 161	0.22 103	0.07 23	0.06 24	0.09 104	0.07 68	0.09 48	0.08 40

IGEV	0.22 40	0.28 125	0.88 68	0.21 15	0.24 285	0.42 102	0.17 57	0.35 17	0.37 73	0.20 42	0.22 58	0.14 14	0.12 6	0.24 10	0.20 63	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.07 9

SGD-Stereo	0.22 40	0.28 125	0.77 54	0.22 37	0.11 5	0.40 81	0.16 47	0.31 9	0.36 63	0.19 34	0.19 33	0.17 45	0.17 46	0.37 137	0.16 6	0.10 187	0.06 24	0.08 42	0.07 68	0.10 66	0.07 9

MM-Stereo_test2	0.38 169	0.28 125	2.46 463	0.43 450	0.15 67	0.50 170	0.25 243	0.47 100	0.38 78	0.33 168	0.26 93	0.23 92	0.22 119	0.34 106	0.29 206	0.08 43	0.09 211	0.09 104	0.10 170	0.36 485	0.22 383

GREAT-IGEV	0.37 159	0.28 125	1.48 173	0.25 88	0.38 464	0.46 140	0.18 74	0.33 12	0.34 35	0.15 5	0.29 115	0.15 30	0.17 46	0.36 126	0.23 117	0.07 23	0.76 591	0.07 1	0.26 484	0.21 319	1.03 591

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 75	0.28 125	1.09 93	0.33 298	0.15 67	0.30 19	0.16 47	0.58 187	0.42 126	0.19 34	0.19 33	0.17 45	0.26 181	0.38 145	0.37 286	0.09 90	0.08 140	0.08 42	0.25 476	0.10 66	0.06 1

testlalala2	0.44 235	0.28 125	2.59 492	0.64 543	0.56 531	0.57 268	0.20 105	0.78 336	0.52 224	0.40 199	0.39 195	0.45 269	0.21 109	0.27 33	0.22 103	0.09 90	0.10 255	0.08 42	0.29 496	0.12 100	0.10 94

DeepStereo_RVC	0.44 235	0.28 125	1.92 335	0.49 491	0.17 123	0.60 315	0.59 513	0.50 122	0.52 224	0.49 276	0.45 225	0.39 216	0.86 523	0.45 197	0.33 262	0.11 260	0.08 140	0.11 228	0.09 133	0.15 180	0.19 338

s12784h	0.36 150	0.28 125	1.58 190	0.23 49	0.11 5	0.62 357	0.24 223	0.79 352	0.64 356	0.44 224	0.52 295	0.28 157	0.26 181	0.50 242	0.24 142	0.11 260	0.06 24	0.09 104	0.06 16	0.16 217	0.06 1

GES	0.44 235	0.28 125	1.88 314	0.30 217	0.18 161	0.61 336	0.30 342	0.88 420	0.46 167	0.47 246	0.52 295	0.39 216	0.42 350	0.58 271	0.67 426	0.15 410	0.11 303	0.12 286	0.10 170	0.15 180	0.17 301

UPFNet	0.46 263	0.28 125	1.73 223	0.33 298	0.32 404	0.65 401	0.38 421	0.83 373	0.59 296	0.57 368	0.52 295	0.61 363	0.40 321	0.75 332	0.52 375	0.13 348	0.12 331	0.13 346	0.12 274	0.15 180	0.11 120

FS-TRT-Baseline	0.19 3	0.29 136	0.84 62	0.19 2	0.10 2	0.16 1	0.07 1	0.28 4	0.36 63	0.17 19	0.10 2	0.17 45	0.12 6	0.21 2	0.16 6	0.08 43	0.06 24	0.08 42	0.05 1	0.13 134	0.09 64
1853532: FS-TRT-Baseline: No-Enhancement Baseline for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
FS-TRT-Harmonizegood	0.19 3	0.29 136	0.84 62	0.19 2	0.10 2	0.16 1	0.07 1	0.28 4	0.36 63	0.17 19	0.10 2	0.17 45	0.12 6	0.21 2	0.16 6	0.08 43	0.06 24	0.08 42	0.05 1	0.13 134	0.09 64
1853532: FS-TRT-Harmonize: Photometric Harmonization for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
Zero-FE251	0.56 376	0.29 136	1.27 125	0.26 124	0.16 94	0.44 114	0.16 47	0.44 72	0.35 42	5.31 611	0.19 33	0.22 83	0.19 86	0.24 10	1.08 492	0.10 187	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.13 198

xyz-stereo	3.02 599	0.29 136	30.64 637	0.23 49	0.12 11	15.52 618	0.24 223	0.51 130	0.47 186	0.59 400	7.99 611	0.64 379	0.47 395	1.39 408	0.50 367	0.09 90	0.07 52	0.34 543	0.07 68	0.13 134	0.08 40

S2M2_L	0.24 53	0.29 136	0.90 72	0.23 49	0.17 123	0.24 8	0.09 3	0.36 22	0.45 156	0.17 19	0.25 84	0.23 92	0.17 46	0.24 10	0.28 190	0.15 410	0.12 331	0.11 228	0.12 274	0.15 180	0.11 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_6	0.31 105	0.29 136	1.00 83	0.31 244	0.18 161	0.35 47	0.25 243	0.51 130	0.61 318	0.25 115	0.28 108	0.32 180	0.25 165	0.39 151	0.25 157	0.18 459	0.16 420	0.15 414	0.13 310	0.14 160	0.13 198

rvit_stereo_0081_aga	0.27 67	0.29 136	1.08 91	0.26 124	0.20 209	0.33 34	0.21 129	0.41 49	0.42 126	0.26 129	0.28 108	0.27 146	0.21 109	0.31 75	0.21 82	0.14 391	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.14 160	0.10 94

DCVSM-stereo	0.49 302	0.29 136	2.49 471	0.29 198	0.22 250	0.53 208	0.52 489	0.58 187	0.49 196	0.69 471	0.46 233	0.79 465	0.48 404	0.53 255	0.42 321	0.13 348	0.14 376	0.15 414	0.12 274	0.20 305	0.20 356

IGEV-Stereo+	0.29 86	0.29 136	0.86 66	0.25 88	0.34 426	0.30 19	0.14 21	0.32 10	0.53 243	0.18 28	0.12 10	0.18 57	0.19 86	0.49 236	0.17 22	0.09 90	0.08 140	0.08 42	0.20 445	0.46 536	0.59 555

RAFT-Stereo-weight	0.34 129	0.29 136	1.43 160	0.28 166	0.28 353	0.55 233	0.22 155	0.78 336	0.48 190	0.46 244	0.38 187	0.36 200	0.17 46	0.33 95	0.23 117	0.09 90	0.08 140	0.09 104	0.07 68	0.09 48	0.09 64

AE-Stereo	0.42 219	0.29 136	1.65 200	0.43 450	0.47 510	0.56 250	0.23 190	0.86 402	0.46 167	0.31 155	0.41 204	0.43 249	0.24 149	0.34 106	0.24 142	0.09 90	0.48 568	0.11 228	0.45 555	0.22 336	0.19 338

hknet	0.47 278	0.29 136	1.70 213	0.30 217	0.24 285	0.76 468	0.31 355	1.00 521	0.64 356	0.63 439	0.53 306	0.80 469	0.38 299	0.77 340	0.37 286	0.11 260	0.10 255	0.14 384	0.12 274	0.12 100	0.11 120

KYRaft	0.48 284	0.29 136	1.75 233	0.33 298	0.21 223	0.75 464	0.44 458	0.58 187	0.57 278	0.64 449	0.93 514	0.53 317	0.72 496	0.60 283	0.24 142	0.10 187	0.07 52	0.12 286	0.14 338	0.12 100	0.54 548

ICVP	0.46 263	0.29 136	2.41 452	0.33 298	0.22 250	0.59 303	0.55 500	0.75 297	0.50 207	0.44 224	0.60 372	0.49 303	0.35 272	0.53 255	0.37 286	0.16 431	0.16 420	0.14 384	0.11 234	0.15 180	0.15 253
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.33 121	0.29 136	1.74 227	0.24 69	0.16 94	0.54 218	0.15 33	0.40 39	0.55 263	0.37 183	0.51 281	0.24 106	0.19 86	0.27 33	0.26 170	0.09 90	0.06 24	0.08 42	0.30 506	0.08 28	0.06 1
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
BridgeDepth	0.19 3	0.30 151	0.55 12	0.23 49	0.09 1	0.38 70	0.15 33	0.32 10	0.33 29	0.16 11	0.12 10	0.23 92	0.19 86	0.27 33	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 16	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FoundationStereo	0.20 8	0.30 151	0.81 58	0.21 15	0.22 250	0.21 5	0.16 47	0.25 1	0.38 78	0.15 5	0.11 6	0.18 57	0.17 46	0.23 8	0.16 6	0.09 90	0.13 355	0.08 42	0.06 16	0.07 4	0.07 9

IGEV-RUCA	2.28 587	0.30 151	1.15 101	0.40 427	1.86 602	2.06 588	1.90 598	1.36 572	1.80 589	3.70 608	3.76 603	5.02 606	8.19 613	2.12 528	1.63 539	0.25 520	0.76 591	2.72 611	1.91 607	2.39 606	2.36 611

Occ-G	0.30 96	0.30 151	1.33 135	0.23 49	0.15 67	0.36 55	0.25 243	0.43 64	0.31 15	0.26 129	0.35 168	0.46 282	0.22 119	0.30 68	0.25 157	0.09 90	0.07 52	0.09 104	0.16 383	0.31 438	0.08 40

testlalala	0.36 150	0.30 151	1.77 248	0.28 166	0.33 417	0.60 315	0.22 155	0.55 169	0.51 215	0.55 346	0.35 168	0.31 172	0.20 98	0.26 26	0.22 103	0.10 187	0.13 355	0.09 104	0.24 468	0.08 28	0.07 9

testlalala_base	0.46 263	0.30 151	1.82 288	0.34 329	0.27 339	0.55 233	0.21 129	0.85 391	0.32 20	0.32 164	0.39 195	0.31 172	0.23 136	0.30 68	0.28 190	0.95 582	0.30 531	0.09 104	0.21 451	1.03 577	0.18 321

LoS	0.31 105	0.30 151	1.52 182	0.23 49	0.13 27	0.54 218	0.20 105	0.48 108	0.49 196	0.25 115	0.28 108	0.37 202	0.24 149	0.38 145	0.23 117	0.10 187	0.08 140	0.08 42	0.05 1	0.15 180	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.39 184	0.30 151	1.61 197	0.32 273	0.17 123	0.53 208	0.24 223	0.70 260	0.49 196	0.59 400	0.54 318	0.40 225	0.40 321	0.41 161	0.30 226	0.17 447	0.10 255	0.14 384	0.11 234	0.18 268	0.17 301
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 349	0.30 151	2.34 439	0.38 406	0.34 426	0.58 286	0.42 440	0.47 100	0.61 318	0.51 296	1.00 525	0.43 249	0.28 216	1.57 439	0.82 458	0.10 187	0.07 52	0.11 228	0.09 133	0.10 66	0.08 40

Prome-Stereo	0.49 302	0.30 151	1.76 239	0.60 539	0.23 271	0.63 374	0.42 440	0.62 216	0.60 301	0.59 400	1.03 530	0.43 249	0.72 496	0.60 283	0.33 262	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.09 133	0.11 89	0.43 532

CREStereo	0.28 75	0.30 151	1.33 135	0.19 2	0.13 27	0.55 233	0.17 57	0.48 108	0.46 167	0.27 136	0.33 156	0.24 106	0.21 109	0.31 75	0.21 82	0.11 260	0.07 52	0.08 42	0.05 1	0.10 66	0.07 9
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
FENet	0.44 235	0.30 151	2.42 454	0.32 273	0.17 123	0.58 286	0.22 155	0.77 321	0.59 296	0.47 246	0.42 208	0.55 327	0.38 299	0.49 236	0.47 351	0.12 318	0.09 211	0.12 286	0.11 234	0.13 134	0.16 282

NLMM	0.26 62	0.31 163	0.72 49	0.25 88	0.23 271	0.42 102	0.20 105	0.60 207	0.47 186	0.20 42	0.27 100	0.20 67	0.21 109	0.34 106	0.24 142	0.07 23	0.06 24	0.09 104	0.08 100	0.12 100	0.12 160

FE-Mocha	0.41 199	0.31 163	1.44 162	0.28 166	0.33 417	0.41 89	0.17 57	0.69 252	0.45 156	0.44 224	0.50 276	0.41 231	0.45 372	0.36 126	1.17 507	0.10 187	0.08 140	0.11 228	0.21 451	0.13 134	0.13 198

Monster-pub-mixall	0.21 19	0.31 163	0.69 43	0.21 15	0.13 27	0.27 11	0.12 6	0.37 25	0.26 5	0.21 54	0.19 33	0.15 30	0.12 6	0.47 219	0.29 206	0.08 43	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 160

LG-Stereo_L2	0.21 19	0.31 163	0.85 64	0.22 37	0.14 43	0.31 24	0.22 155	0.38 29	0.25 3	0.17 19	0.11 6	0.13 4	0.12 6	0.32 84	0.18 24	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.08 28	0.10 94

LG-Stereo_L1	0.21 19	0.31 163	0.85 64	0.22 37	0.14 43	0.28 13	0.21 129	0.38 29	0.26 5	0.16 11	0.11 6	0.13 4	0.11 2	0.37 137	0.18 24	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.08 28	0.10 94

GCAP-BAT	0.43 225	0.31 163	1.82 288	0.25 88	0.26 321	0.65 401	0.23 190	0.48 108	0.37 73	0.67 462	0.82 489	0.44 260	0.24 149	0.48 225	0.87 463	0.09 90	0.13 355	0.09 104	0.22 462	0.08 28	0.09 64

CASnet	0.28 75	0.31 163	1.20 113	0.28 166	0.11 5	0.47 147	0.19 84	0.44 72	0.44 141	0.38 191	0.31 141	0.23 92	0.17 46	0.29 59	0.19 40	0.10 187	0.06 24	0.15 414	0.12 274	0.16 217	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 112	0.31 163	1.46 166	0.31 244	0.15 67	0.53 208	0.19 84	0.44 72	0.35 42	0.36 179	0.38 187	0.27 146	0.27 201	0.42 170	0.19 40	0.09 90	0.13 355	0.09 104	0.16 383	0.20 305	0.13 198

DEmStereo	0.68 452	0.31 163	2.25 424	0.42 445	0.17 123	0.66 408	0.89 559	0.51 130	0.59 296	0.60 409	1.01 526	0.45 269	1.26 556	1.54 433	2.26 567	0.10 187	0.08 140	0.10 161	0.10 170	0.10 66	0.11 120

GEAStereo	0.35 140	0.32 172	1.17 105	0.53 510	0.60 543	0.55 233	0.21 129	0.40 39	0.27 7	0.20 42	0.22 58	0.16 36	0.18 65	0.44 182	0.16 6	0.11 260	0.37 545	0.08 42	0.06 16	0.33 456	0.71 563

GSStereo	0.36 150	0.32 172	1.17 105	0.34 329	0.60 543	0.55 233	0.21 129	0.62 216	0.41 115	0.22 65	0.22 58	0.17 45	0.18 65	0.44 182	0.16 6	0.10 187	0.16 420	0.08 42	0.11 234	0.33 456	0.84 573

FlowAnything_test	0.23 47	0.32 172	0.52 6	0.28 166	0.17 123	0.37 59	0.20 105	0.38 29	0.24 2	0.24 96	0.20 39	0.21 79	0.17 46	0.26 26	0.25 157	0.13 348	0.10 255	0.14 384	0.16 383	0.17 239	0.12 160

S2M2_XL	0.20 8	0.32 172	1.10 95	0.19 2	0.13 27	0.16 1	0.11 4	0.27 2	0.17 1	0.15 5	0.19 33	0.15 30	0.14 16	0.19 1	0.21 82	0.11 260	0.09 211	0.10 161	0.08 100	0.10 66	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MoCha-V2	0.36 150	0.32 172	1.41 155	0.36 366	0.31 396	0.35 47	0.19 84	0.57 181	0.39 90	0.30 150	0.32 147	0.28 157	0.27 201	0.47 219	0.24 142	0.08 43	0.56 572	0.08 42	0.38 541	0.18 268	0.12 160

Anonymous_2	0.74 485	0.32 172	1.65 200	0.33 298	0.30 376	0.67 414	0.32 378	0.69 252	0.46 167	0.48 264	0.41 204	0.84 484	0.58 448	0.51 245	0.40 312	0.32 541	0.38 549	1.43 599	3.69 615	0.80 570	0.27 445

RCA-Stereo	0.34 129	0.32 172	1.30 130	0.26 124	0.14 43	0.58 286	0.23 190	0.78 336	0.62 336	0.40 199	0.44 221	0.28 157	0.35 272	0.29 59	0.20 63	0.09 90	0.10 255	0.09 104	0.07 68	0.19 289	0.08 40

sCroCo_RVC	0.33 121	0.32 172	1.89 321	0.34 329	0.27 339	0.30 19	0.22 155	0.48 108	0.44 141	0.22 65	0.33 156	0.25 120	0.25 165	0.32 84	0.24 142	0.14 391	0.16 420	0.12 286	0.12 274	0.15 180	0.13 198

CFNet-RSSM	0.41 199	0.32 172	2.20 412	0.27 141	0.44 493	0.52 199	0.19 84	0.76 310	0.48 190	0.43 218	0.36 174	0.54 323	0.26 181	0.33 95	0.25 157	0.09 90	0.08 140	0.09 104	0.38 541	0.10 66	0.09 64

BStereo	0.28 75	0.33 181	1.34 138	0.23 49	0.29 361	0.33 34	0.20 105	0.46 85	0.35 42	0.22 65	0.17 23	0.20 67	0.14 16	0.28 45	0.25 157	0.07 23	0.07 52	0.16 433	0.21 451	0.12 100	0.11 120

Wave_Phase_stereo	0.31 105	0.33 181	1.34 138	0.23 49	0.29 361	0.98 528	0.20 105	0.49 115	0.35 42	0.22 65	0.17 23	0.20 67	0.14 16	0.28 45	0.25 157	0.07 23	0.07 52	0.16 433	0.21 451	0.12 100	0.11 120

MLG-Stereo_test1	0.21 19	0.33 181	0.61 20	0.23 49	0.21 223	0.45 120	0.13 11	0.33 12	0.46 167	0.13 1	0.09 1	0.18 57	0.12 6	0.32 84	0.15 2	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.09 64

MLG-Stereo	0.21 19	0.33 181	0.60 18	0.23 49	0.12 11	0.44 114	0.13 11	0.39 36	0.46 167	0.13 1	0.10 2	0.17 45	0.13 14	0.35 113	0.15 2	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.09 64

ITSA-stereo	0.48 284	0.33 181	1.20 113	0.33 298	0.18 161	0.60 315	0.29 334	0.94 470	0.80 495	0.50 283	0.49 268	0.53 317	0.59 451	1.25 398	0.64 419	0.15 410	0.12 331	0.17 454	0.16 383	0.18 268	0.23 407

test_sample7	0.47 278	0.33 181	1.49 176	0.34 329	0.20 209	0.51 180	0.30 342	0.93 461	0.66 384	0.57 368	0.51 281	0.55 327	0.45 372	1.11 379	0.38 293	0.17 447	0.14 376	0.16 433	0.15 363	0.19 289	0.18 321

CAS++	0.31 105	0.33 181	1.43 160	0.25 88	0.17 123	0.31 24	0.20 105	0.78 336	0.41 115	0.30 150	0.30 128	0.21 79	0.16 38	0.33 95	0.18 24	0.15 410	0.12 331	0.13 346	0.10 170	0.15 180	0.11 120
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 313	0.33 181	0.93 77	0.26 124	0.22 250	0.46 140	0.20 105	1.10 552	1.34 569	3.16 606	0.32 147	0.22 83	0.20 98	0.30 68	0.22 103	0.10 187	0.09 211	0.11 228	0.09 133	0.15 180	0.19 338

IGEV_Zeroshot_test	0.53 349	0.33 181	2.91 538	0.32 273	0.18 161	0.54 218	0.21 129	0.72 268	0.42 126	0.81 511	0.51 281	0.71 429	0.41 332	0.48 225	1.13 499	0.09 90	0.15 402	0.10 161	0.35 529	0.19 289	0.09 64

LoS_RVC	0.29 86	0.33 181	1.19 109	0.25 88	0.34 426	0.43 107	0.22 155	0.42 56	0.32 20	0.22 65	0.33 156	0.23 92	0.24 149	0.31 75	0.21 82	0.07 23	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.10 66	0.31 477

DisPM	0.43 225	0.33 181	1.78 253	0.57 528	0.18 161	0.59 303	0.63 526	0.53 153	0.61 318	0.60 409	0.53 306	0.38 210	0.26 181	0.75 332	0.29 206	0.12 318	0.07 52	0.12 286	0.11 234	0.11 89	0.14 218

NINENet	0.50 313	0.33 181	1.69 209	0.55 522	0.25 304	0.91 520	0.23 190	0.98 501	0.71 426	0.53 315	0.55 328	0.66 391	0.30 241	1.22 392	0.32 251	0.15 410	0.13 355	0.16 433	0.11 234	0.16 217	0.13 198

AAGNet	0.88 521	0.33 181	1.79 274	0.54 515	0.98 573	0.62 357	0.46 469	0.50 122	0.60 301	0.58 386	0.53 306	0.50 306	0.73 499	1.23 394	7.48 611	0.11 260	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.14 160	0.09 64

PFNet	0.60 402	0.33 181	2.47 468	0.41 434	0.55 528	0.62 357	0.27 290	0.61 212	0.63 348	0.61 418	0.56 340	0.45 269	0.32 257	1.88 502	1.14 501	0.28 533	0.09 211	0.12 286	0.16 383	0.26 398	0.20 356

Gwc-CoAtRS	0.38 169	0.33 181	1.92 335	0.27 141	0.41 483	0.48 155	0.19 84	0.59 196	0.46 167	0.43 218	0.39 195	0.57 345	0.26 181	0.32 84	0.26 170	0.09 90	0.09 211	0.09 104	0.31 513	0.11 89	0.09 64

gasm-f	0.36 150	0.34 196	1.13 97	0.53 510	0.44 493	0.54 218	0.27 290	0.40 39	0.27 7	0.20 42	0.33 156	0.16 36	0.22 119	0.36 126	0.25 157	0.11 260	0.37 545	0.08 42	0.06 16	0.38 500	0.71 563

IGEV-FE	0.53 349	0.34 196	2.91 538	0.32 273	0.18 161	0.54 218	0.21 129	0.72 268	0.42 126	0.81 511	0.51 281	0.70 424	0.41 332	0.48 225	1.13 499	0.09 90	0.15 402	0.10 161	0.35 529	0.19 289	0.09 64

MGS-Stereo	0.32 112	0.34 196	1.70 213	0.25 88	0.14 43	0.40 81	0.22 155	0.38 29	0.43 137	0.24 96	0.51 281	0.25 120	0.18 65	0.31 75	0.20 63	0.09 90	0.08 140	0.09 104	0.08 100	0.47 537	0.08 40

IGEVStereo-DCA	0.33 121	0.34 196	1.38 149	0.27 141	0.16 94	0.45 120	0.23 190	0.46 85	0.41 115	0.24 96	0.21 46	0.26 134	0.25 165	0.64 294	0.52 375	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.18 415	0.16 217	0.22 383

rrr	0.46 263	0.34 196	3.08 552	0.27 141	0.16 94	0.45 120	0.28 310	1.09 551	0.51 215	0.24 96	0.21 46	0.26 134	0.25 165	0.64 294	0.52 375	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.29 496	0.16 217	0.25 428

test_xeample3	0.46 263	0.34 196	2.99 546	0.37 389	0.16 94	0.49 162	0.33 386	1.06 546	0.44 141	0.25 115	0.23 67	0.24 106	0.25 165	0.49 236	0.56 394	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.40 547	0.17 239	0.26 438

DIP-Stereo	0.37 159	0.34 196	1.50 179	0.27 141	0.18 161	0.63 374	0.17 57	0.92 453	0.53 243	0.49 276	0.48 251	0.30 169	0.30 241	0.39 151	0.30 226	0.10 187	0.08 140	0.10 161	0.08 100	0.15 180	0.12 160
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	0.67 445	0.34 196	2.23 421	0.26 124	0.19 194	0.67 414	0.29 334	1.26 568	0.69 407	0.72 484	0.70 456	0.78 460	0.42 350	3.77 598	0.41 319	0.13 348	0.09 211	0.10 161	0.09 133	0.12 100	0.11 120
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.57 383	0.34 196	1.87 312	0.45 471	0.34 426	0.84 502	0.35 399	0.84 384	0.78 487	0.59 400	0.63 399	1.06 540	0.53 424	1.10 376	0.82 458	0.12 318	0.09 211	0.11 228	0.10 170	0.22 336	0.18 321

MLG-Stereo_test3	0.21 19	0.35 205	0.65 34	0.21 15	0.14 43	0.36 55	0.13 11	0.37 25	0.40 103	0.21 54	0.12 10	0.17 45	0.12 6	0.25 15	0.16 6	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.10 94

PAM_32	0.70 461	0.35 205	2.73 515	0.54 515	0.61 547	1.07 544	0.43 447	0.84 384	0.49 196	0.90 528	0.91 508	1.23 556	0.77 510	0.65 305	1.10 495	0.10 187	0.19 464	0.10 161	0.49 559	0.15 180	0.38 515

PAM	0.70 461	0.35 205	2.72 510	0.56 524	0.62 549	1.08 546	0.53 493	0.85 391	0.44 141	0.93 533	0.92 510	1.24 557	0.68 487	0.64 294	1.01 484	0.10 187	0.19 464	0.10 161	0.48 557	0.14 160	0.38 515

rvit_0105_4	0.35 140	0.35 205	1.45 165	0.31 244	0.18 161	0.37 59	0.28 310	0.59 196	0.62 336	0.27 136	0.31 141	0.35 196	0.27 201	0.43 173	0.25 157	0.18 459	0.16 420	0.15 414	0.13 310	0.15 180	0.12 160

DAS	0.56 376	0.35 205	1.55 186	0.33 298	0.34 426	0.50 170	0.42 440	0.83 373	0.74 455	0.83 517	0.68 437	0.56 339	0.48 404	2.40 549	0.46 342	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.09 133	0.18 268	0.15 253

SepStereo	0.52 343	0.35 205	1.55 186	0.33 298	0.34 426	0.50 170	0.42 440	0.83 373	0.74 455	0.83 517	0.68 437	0.56 339	0.48 404	1.56 435	0.46 342	0.12 318	0.08 140	0.12 286	0.09 133	0.18 268	0.15 253

Anonymous3	0.42 219	0.35 205	2.09 386	0.33 298	0.24 285	0.72 447	0.31 355	0.74 286	0.55 263	0.35 174	0.40 200	0.33 186	0.29 231	0.44 182	0.28 190	0.18 459	0.18 451	0.13 346	0.13 310	0.17 239	0.17 301

DSFCA	0.54 355	0.35 205	1.41 155	0.28 166	0.28 353	0.79 485	0.88 558	0.76 310	0.70 416	0.72 484	0.66 426	0.67 400	0.57 442	1.17 388	0.63 414	0.16 431	0.14 376	0.13 346	0.14 338	0.16 217	0.13 198

PMTNet	0.31 105	0.35 205	1.30 130	0.20 7	0.14 43	0.57 268	0.25 243	0.46 85	0.42 126	0.27 136	0.32 147	0.27 146	0.24 149	0.39 151	0.23 117	0.43 551	0.07 52	0.08 42	0.05 1	0.18 268	0.07 9

MLG-Stereo_test2	0.21 19	0.36 214	0.68 42	0.21 15	0.17 123	0.45 120	0.12 6	0.35 17	0.42 126	0.15 5	0.11 6	0.22 83	0.10 1	0.28 45	0.16 6	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.09 64

GMStereo_Zeroshot	0.41 199	0.36 214	1.54 184	0.41 434	0.19 194	0.52 199	0.19 84	0.59 196	0.52 224	0.57 368	0.59 357	0.63 370	0.29 231	0.58 271	0.33 262	0.15 410	0.09 211	0.16 433	0.09 133	0.24 364	0.12 160

UniTT-Stereo	0.30 96	0.36 214	1.68 207	0.27 141	0.24 285	0.29 17	0.18 74	0.33 12	0.34 35	0.26 129	0.37 177	0.18 57	0.18 65	0.31 75	0.27 180	0.10 187	0.08 140	0.08 42	0.07 68	0.25 378	0.08 40

LG-G_1	0.23 47	0.37 217	0.71 47	0.23 49	0.11 5	0.51 180	0.12 6	0.44 72	0.39 90	0.19 34	0.15 17	0.19 65	0.15 28	0.36 126	0.16 6	0.09 90	0.08 140	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.11 120

LG-G	0.23 47	0.37 217	0.71 47	0.23 49	0.11 5	0.51 180	0.12 6	0.44 72	0.39 90	0.19 34	0.15 17	0.19 65	0.15 28	0.36 126	0.16 6	0.09 90	0.08 140	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.11 120

LGtest1	0.21 19	0.37 217	0.70 45	0.22 37	0.12 11	0.31 24	0.11 4	0.36 22	0.39 90	0.17 19	0.13 13	0.16 36	0.14 16	0.25 15	0.27 180	0.10 187	0.09 211	0.08 42	0.06 16	0.10 66	0.10 94

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 159	0.37 217	1.21 115	0.26 124	0.18 161	0.73 454	0.18 74	0.53 153	0.41 115	0.35 174	0.30 128	0.58 352	0.22 119	0.33 95	0.95 470	0.09 90	0.07 52	0.09 104	0.35 529	0.13 134	0.15 253

AIO_test	0.39 184	0.37 217	1.19 109	0.73 551	0.67 552	0.35 47	0.25 243	0.47 100	0.34 35	0.34 172	0.22 58	0.33 186	0.17 46	1.31 400	0.19 40	0.11 260	0.15 402	0.08 42	0.21 451	0.15 180	0.23 407

test_4	0.40 190	0.37 217	2.01 369	0.29 198	0.21 223	0.50 170	0.28 310	0.47 100	0.39 90	0.42 213	0.76 476	0.38 210	0.22 119	0.52 249	0.33 262	0.08 43	0.07 52	0.11 228	0.15 363	0.28 414	0.07 9

CrosDoStereo	0.94 529	0.37 217	2.53 478	0.25 88	0.32 404	0.54 218	3.76 611	0.72 268	0.60 301	0.70 477	1.40 556	0.53 317	1.49 572	1.78 473	3.09 581	0.10 187	0.08 140	0.11 228	0.11 234	0.21 319	0.11 120

PFNet+	0.45 253	0.37 217	1.86 307	0.46 476	0.18 161	0.58 286	0.77 549	0.52 144	0.64 356	0.56 357	0.48 251	0.39 216	0.26 181	0.93 358	0.32 251	0.13 348	0.09 211	0.14 384	0.13 310	0.12 100	0.15 253

LCNet	0.54 355	0.37 217	1.78 253	0.92 567	0.22 250	0.96 525	0.30 342	0.59 196	0.58 289	0.51 296	0.55 328	0.41 231	0.76 507	0.84 350	0.26 170	0.09 90	0.06 24	0.12 286	0.18 415	0.98 576	0.39 521

DeepStereo_LL	0.94 529	0.37 217	2.53 478	0.25 88	0.32 404	0.54 218	3.76 611	0.72 268	0.60 301	0.70 477	1.40 556	0.53 317	1.49 572	1.78 473	3.09 581	0.10 187	0.08 140	0.11 228	0.11 234	0.21 319	0.11 120

MatchStereo	0.24 53	0.38 227	1.37 147	0.20 7	0.10 2	0.22 6	0.14 21	0.41 49	0.40 103	0.14 3	0.25 84	0.15 30	0.15 28	0.25 15	0.18 24	0.09 90	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

rvit_stereo_0080	0.27 67	0.38 227	0.76 52	0.24 69	0.18 161	0.34 42	0.27 290	0.54 164	0.44 141	0.24 96	0.26 93	0.27 146	0.22 119	0.29 59	0.23 117	0.13 348	0.10 255	0.10 161	0.10 170	0.15 180	0.11 120

whm_eth	0.27 67	0.38 227	0.76 52	0.24 69	0.18 161	0.34 42	0.27 290	0.54 164	0.44 141	0.24 96	0.26 93	0.27 146	0.22 119	0.29 59	0.23 117	0.13 348	0.10 255	0.10 161	0.10 170	0.15 180	0.11 120

MSKI-zero shot	0.46 263	0.38 227	2.47 468	0.27 141	0.43 492	0.56 250	0.20 105	0.77 321	0.43 137	0.60 409	0.51 281	0.44 260	0.17 46	0.68 312	0.21 82	0.09 90	0.29 527	0.09 104	0.32 519	0.14 160	0.10 94

RAFT-Test	0.44 235	0.38 227	2.01 369	0.27 141	0.44 493	0.64 387	0.37 414	0.72 268	0.57 278	0.45 236	0.48 251	0.65 384	0.24 149	0.35 113	0.29 206	0.09 90	0.11 303	0.09 104	0.38 541	0.10 66	0.11 120

IER	0.43 225	0.38 227	1.69 209	0.26 124	0.25 304	0.66 408	0.26 265	0.71 263	0.55 263	0.54 328	0.59 357	0.60 361	0.53 424	0.52 249	0.39 304	0.11 260	0.08 140	0.11 228	0.11 234	0.14 160	0.11 120

CRFU-Net	0.56 376	0.38 227	1.86 307	0.46 476	0.26 321	0.82 497	0.36 406	0.90 432	0.49 196	0.62 429	0.59 357	0.78 460	1.35 564	1.00 366	0.48 357	0.15 410	0.14 376	0.17 454	0.10 170	0.19 289	0.14 218

PSMNet-ADL	0.51 330	0.38 227	1.65 200	0.35 347	0.21 223	0.67 414	0.26 265	0.74 286	0.55 263	0.42 213	0.52 295	0.70 424	0.45 372	1.91 505	0.57 398	0.15 410	0.13 355	0.11 228	0.13 310	0.15 180	0.20 356

DRaft	0.62 415	0.38 227	1.76 239	0.24 69	0.16 94	0.64 387	0.66 529	0.53 153	0.53 243	0.67 462	0.99 523	0.38 210	1.00 540	1.44 414	2.10 561	0.10 187	0.14 376	0.10 161	0.14 338	0.18 268	0.21 368

AdaStereo	0.44 235	0.38 227	1.79 274	0.34 329	0.20 209	0.57 268	0.28 310	0.92 453	0.69 407	0.52 305	0.55 328	0.61 363	0.33 262	0.48 225	0.39 304	0.17 447	0.08 140	0.17 454	0.11 234	0.18 268	0.12 160
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.
NLSM3	0.26 62	0.39 237	0.75 51	0.25 88	0.24 285	0.43 107	0.19 84	0.58 187	0.45 156	0.20 42	0.26 93	0.20 67	0.25 165	0.29 59	0.24 142	0.07 23	0.06 24	0.10 161	0.09 133	0.10 66	0.07 9

MM-Stereo_test1	0.41 199	0.39 237	2.29 431	0.38 406	0.26 321	0.44 114	0.28 310	0.63 224	0.51 215	0.40 199	0.32 147	0.26 134	0.26 181	0.46 208	0.22 103	0.09 90	0.21 484	0.10 161	0.09 133	0.39 510	0.15 253

rvit_0105_5	0.36 150	0.39 237	1.48 173	0.30 217	0.18 161	0.41 89	0.30 342	0.64 227	0.62 336	0.30 150	0.33 156	0.37 202	0.29 231	0.41 161	0.28 190	0.18 459	0.16 420	0.15 414	0.15 363	0.15 180	0.14 218

UGAM-zero	0.63 422	0.39 237	2.49 471	0.30 217	0.49 513	0.67 414	0.19 84	0.91 444	0.45 156	0.77 500	0.45 225	1.16 554	0.82 515	2.05 520	0.29 206	0.09 90	0.15 402	0.09 104	0.44 554	0.11 89	0.22 383

CSP-Net	0.50 313	0.39 237	1.25 121	0.29 198	0.23 271	0.77 476	0.35 399	0.86 402	0.57 278	0.59 400	0.59 357	0.65 384	0.40 321	1.77 472	0.44 336	0.16 431	0.11 303	0.10 161	0.10 170	0.20 305	0.14 218

iRaft-Stereo_20w	0.58 388	0.39 237	1.96 360	0.45 471	0.32 404	0.92 522	0.57 509	1.14 557	0.56 274	0.81 511	0.40 200	0.55 327	0.69 489	0.65 305	1.04 489	0.09 90	0.16 420	0.09 104	0.36 538	0.17 239	0.25 428

Replicate-Monster	0.23 47	0.40 243	0.94 79	0.21 15	0.14 43	0.37 59	0.13 11	0.40 39	0.36 63	0.22 65	0.15 17	0.15 30	0.15 28	0.40 157	0.15 2	0.08 43	0.07 52	0.07 1	0.06 16	0.08 28	0.15 253

FACV-RUCA	0.58 388	0.40 243	1.78 253	0.43 450	1.67 599	0.48 155	0.28 310	0.69 252	0.62 336	0.40 199	0.53 306	0.33 186	0.63 472	0.40 157	0.31 240	0.13 348	0.11 303	0.62 567	0.12 274	0.70 562	0.98 583

DDVS	0.62 415	0.40 243	1.40 154	2.21 603	0.35 439	0.87 512	1.00 568	0.69 252	0.50 207	0.53 315	0.56 340	0.90 504	0.37 292	1.22 392	0.47 351	0.15 410	0.14 376	0.14 384	0.12 274	0.19 289	0.22 383

rvit_stereo_0075_2	0.40 190	0.40 243	1.88 314	0.33 298	0.32 404	0.41 89	0.22 155	0.58 187	0.53 243	0.38 191	0.51 281	0.40 225	0.27 201	0.44 182	0.29 206	0.20 484	0.15 402	0.22 500	0.15 363	0.18 268	0.23 407

MyStereo07	0.34 129	0.40 243	1.46 166	0.29 198	0.23 271	0.60 315	0.31 355	0.53 153	0.42 126	0.25 115	0.25 84	0.20 67	0.26 181	0.57 267	0.19 40	0.09 90	0.18 451	0.12 286	0.11 234	0.16 217	0.19 338

MyStereo04	0.48 284	0.40 243	2.65 501	0.29 198	0.23 271	0.60 315	0.31 355	0.83 373	0.75 468	0.47 246	0.36 174	0.53 317	0.42 350	0.53 255	0.39 304	0.09 90	0.18 451	0.12 286	0.11 234	0.16 217	0.19 338

NVstereo2D	0.58 388	0.40 243	2.03 376	0.35 347	0.35 439	0.69 432	0.39 426	0.91 444	0.80 495	0.47 246	0.53 306	0.67 400	0.46 387	1.99 515	0.48 357	0.19 474	0.11 303	0.17 454	0.13 310	0.25 378	0.25 428

FSD	0.36 150	0.41 250	0.91 73	0.34 329	0.29 361	0.35 47	0.33 386	0.44 72	0.46 167	0.32 164	0.32 147	0.37 202	0.32 257	0.35 113	0.32 251	0.28 533	0.27 523	0.31 536	0.30 506	0.31 438	0.29 458

test_sample3	0.50 313	0.41 250	1.88 314	0.32 273	0.19 194	0.57 268	0.25 243	0.92 453	0.64 356	0.52 305	0.49 268	0.47 290	0.35 272	1.79 477	0.37 286	0.13 348	0.10 255	0.12 286	0.11 234	0.16 217	0.16 282

MyStereo06	0.54 355	0.41 250	2.68 504	0.30 217	0.23 271	0.60 315	0.30 342	0.81 360	0.44 141	0.84 519	0.52 295	0.78 460	0.58 448	0.48 225	1.10 495	0.09 90	0.17 440	0.12 286	0.10 170	0.16 217	0.20 356

MyStereo05	0.49 302	0.41 250	2.72 510	0.30 217	0.23 271	0.60 315	0.30 342	0.82 367	0.77 482	0.52 305	0.37 177	0.51 309	0.42 350	0.52 249	0.38 293	0.09 90	0.17 440	0.12 286	0.10 170	0.16 217	0.20 356

MIF-Stereo (partial)	0.34 129	0.41 250	1.93 338	0.26 124	0.24 285	0.32 30	0.17 57	0.53 153	0.42 126	0.25 115	0.37 177	0.25 120	0.26 181	0.44 182	0.31 240	0.11 260	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.19 289	0.14 218

GANet-ADL	0.44 235	0.41 250	2.31 433	0.33 298	0.20 209	0.57 268	0.25 243	0.75 297	0.54 256	0.42 213	0.59 357	0.56 339	0.30 241	0.40 157	0.38 293	0.14 391	0.11 303	0.09 104	0.08 100	0.22 336	0.17 301

ccnet	0.71 470	0.41 250	1.59 191	0.40 427	0.45 502	1.06 539	0.55 500	0.98 501	0.71 426	0.88 524	0.97 520	0.82 477	0.88 528	1.68 457	0.94 468	0.32 541	0.26 516	0.32 540	0.27 489	0.34 467	0.30 469

StereoDRNet-Refined	0.50 313	0.41 250	1.50 179	0.33 298	0.21 223	0.68 426	0.26 265	0.81 360	0.68 397	0.67 462	0.68 437	0.73 437	0.42 350	1.10 376	0.59 405	0.11 260	0.08 140	0.14 384	0.14 338	0.25 378	0.21 368
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
WCG-NET	0.30 96	0.42 258	1.26 123	0.24 69	0.12 11	0.43 107	0.24 223	0.40 39	0.56 274	0.35 174	0.37 177	0.26 134	0.24 149	0.29 59	0.19 40	0.08 43	0.12 331	0.08 42	0.07 68	0.22 336	0.10 94

test_sample4	0.50 313	0.42 258	1.88 314	0.32 273	0.19 194	0.56 250	0.26 265	0.93 461	0.65 369	0.54 328	0.54 318	0.45 269	0.36 278	1.79 477	0.36 280	0.13 348	0.10 255	0.13 346	0.12 274	0.17 239	0.16 282

MDST_ROB	1.17 551	0.42 258	3.87 583	0.54 515	0.44 493	4.11 605	0.58 511	1.31 570	0.84 509	2.12 586	1.12 538	0.98 523	0.71 493	4.24 602	0.99 479	0.16 431	0.14 376	0.19 480	0.17 402	0.18 268	0.35 497

CBMV_ROB	0.76 491	0.42 258	2.68 504	0.33 298	0.22 250	0.74 458	0.47 477	0.96 488	0.76 477	1.04 544	0.96 518	0.88 500	0.93 532	2.06 521	1.19 510	0.22 504	0.24 501	0.27 523	0.25 476	0.25 378	0.28 452

SGM-Forest	1.04 541	0.42 258	3.59 580	0.41 434	0.32 404	1.05 538	1.32 586	0.94 470	0.83 506	1.16 552	2.23 580	1.03 533	1.39 568	2.49 559	2.35 569	0.21 491	0.21 484	0.20 489	0.19 435	0.23 349	0.32 483
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NLMM1	0.27 67	0.43 263	0.69 43	0.25 88	0.22 250	0.45 120	0.17 57	0.59 196	0.49 196	0.20 42	0.28 108	0.21 79	0.23 136	0.39 151	0.25 157	0.07 23	0.05 1	0.08 42	0.07 68	0.09 48	0.10 94

SCV_C0	0.33 121	0.43 263	1.42 159	0.25 88	0.16 94	0.35 47	0.20 105	0.68 249	0.44 141	0.24 96	0.27 100	0.29 164	0.20 98	0.58 271	0.18 24	0.09 90	0.08 140	0.08 42	0.30 506	0.26 398	0.17 301

castereo++	0.28 75	0.43 263	0.93 77	0.28 166	0.17 123	0.53 208	0.21 129	0.55 169	0.45 156	0.17 19	0.26 93	0.32 180	0.17 46	0.33 95	0.16 6	0.09 90	0.08 140	0.09 104	0.29 496	0.13 134	0.06 1

test_sample5	0.51 330	0.43 263	1.83 294	0.32 273	0.18 161	0.55 233	0.26 265	0.92 453	0.65 369	0.53 315	0.59 357	0.45 269	0.36 278	1.87 494	0.36 280	0.13 348	0.10 255	0.13 346	0.12 274	0.17 239	0.16 282

IGEV++	0.34 129	0.43 263	1.32 133	0.31 244	0.14 43	0.32 30	0.21 129	0.70 260	0.34 35	0.22 65	0.28 108	0.22 83	0.27 201	0.35 113	0.27 180	0.09 90	0.39 556	0.08 42	0.15 363	0.25 378	0.45 535

CoDeX	0.52 343	0.43 263	2.25 424	0.29 198	0.26 321	0.61 336	0.32 378	0.99 513	0.68 397	0.48 264	0.55 328	0.52 315	0.40 321	1.60 446	0.35 277	0.12 318	0.09 211	0.11 228	0.10 170	0.13 134	0.12 160

DualNet	0.51 330	0.43 263	1.83 294	0.32 273	0.18 161	0.55 233	0.26 265	0.92 453	0.65 369	0.54 328	0.62 387	0.45 269	0.36 278	1.87 494	0.36 280	0.13 348	0.10 255	0.13 346	0.12 274	0.17 239	0.16 282

gwcnet-sp	0.49 302	0.43 263	2.54 484	0.31 244	0.22 250	0.67 414	0.31 355	0.78 336	0.65 369	0.58 386	0.47 239	0.46 282	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 260	0.11 303	0.11 228	0.11 234	0.15 180	0.14 218

scenet	0.49 302	0.43 263	2.54 484	0.31 244	0.22 250	0.67 414	0.31 355	0.78 336	0.65 369	0.58 386	0.47 239	0.46 282	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 260	0.11 303	0.11 228	0.11 234	0.15 180	0.14 218

ssnet	0.49 302	0.43 263	2.54 484	0.31 244	0.22 250	0.67 414	0.31 355	0.78 336	0.65 369	0.58 386	0.47 239	0.46 282	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 260	0.11 303	0.11 228	0.11 234	0.15 180	0.14 218

ASMatch	0.60 402	0.43 263	2.58 490	0.91 566	0.36 447	0.56 250	0.25 243	0.52 144	0.61 318	0.47 246	1.21 543	0.47 290	0.66 482	1.34 403	0.94 468	0.10 187	0.08 140	0.11 228	0.11 234	0.10 66	0.16 282

DRN-Test	0.64 426	0.43 263	2.44 460	0.39 416	0.44 493	0.80 493	0.41 435	1.02 533	0.78 487	0.80 505	0.63 399	0.69 414	0.56 436	1.79 477	0.69 431	0.15 410	0.12 331	0.17 454	0.16 383	0.18 268	0.17 301

ISRNet	0.47 278	0.44 275	1.55 186	0.37 389	0.31 396	0.49 162	0.19 84	0.75 297	0.66 384	0.63 439	0.71 460	0.67 400	0.39 313	0.58 271	0.44 336	0.23 507	0.16 420	0.21 497	0.20 445	0.21 319	0.25 428

castereo	0.30 96	0.44 275	0.81 58	0.24 69	0.29 361	0.41 89	0.27 290	0.72 268	0.45 156	0.22 65	0.30 128	0.24 106	0.31 250	0.25 15	0.21 82	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.31 513	0.12 100	0.09 64

test_sample6	0.52 343	0.44 275	1.81 281	0.33 298	0.18 161	0.55 233	0.27 290	0.94 470	0.66 384	0.54 328	0.62 387	0.47 290	0.36 278	1.97 511	0.38 293	0.14 391	0.10 255	0.13 346	0.13 310	0.17 239	0.16 282

AnonymousM	0.37 159	0.44 275	1.50 179	0.25 88	0.15 67	0.52 199	0.23 190	0.60 207	0.42 126	0.42 213	0.32 147	0.30 169	0.25 165	0.34 106	0.23 117	0.11 260	0.09 211	0.71 572	0.36 538	0.12 100	0.07 9

UNet	0.54 355	0.44 275	2.83 527	0.31 244	0.33 417	0.74 458	0.27 290	0.82 367	0.61 318	0.53 315	0.54 318	0.72 432	0.54 427	0.78 344	0.56 394	0.11 260	0.09 211	0.13 346	0.11 234	0.14 160	0.12 160

ACVNet	0.45 253	0.44 275	1.79 274	0.28 166	0.21 223	0.59 303	0.36 406	0.66 236	0.68 397	0.45 236	0.59 357	0.69 414	0.40 321	0.44 182	0.55 386	0.11 260	0.09 211	0.10 161	0.09 133	0.34 467	0.10 94

acv_ft	0.48 284	0.44 275	1.76 239	0.32 273	0.41 483	0.63 374	0.28 310	0.81 360	0.68 397	0.61 418	0.59 357	0.69 414	0.45 372	0.44 182	0.63 414	0.11 260	0.09 211	0.10 161	0.09 133	0.41 518	0.10 94

MSMDNet	0.46 263	0.44 275	2.28 429	0.26 124	0.20 209	0.55 233	0.21 129	0.75 297	0.64 356	0.48 264	0.55 328	0.68 407	0.56 436	0.46 208	0.30 226	0.11 260	0.10 255	0.13 346	0.10 170	0.18 268	0.15 253

xyz-stereo-finetune2	0.35 140	0.45 283	1.04 86	0.21 15	0.12 11	0.58 286	0.23 190	0.50 122	0.45 156	0.31 155	0.46 233	0.30 169	0.41 332	0.81 347	0.51 372	0.08 43	0.07 52	0.11 228	0.09 133	0.12 100	0.09 64

PCWNet_CMD	0.46 263	0.45 283	2.28 429	0.26 124	0.20 209	0.55 233	0.21 129	0.75 297	0.64 356	0.48 264	0.55 328	0.68 407	0.57 442	0.46 208	0.30 226	0.11 260	0.10 255	0.14 384	0.10 170	0.18 268	0.14 218

CroCo-Stereo	0.30 96	0.45 283	1.08 91	0.31 244	0.17 123	0.19 4	0.21 129	0.73 280	0.50 207	0.21 54	0.24 77	0.55 327	0.22 119	0.27 33	0.26 170	0.09 90	0.08 140	0.08 42	0.07 68	0.12 100	0.09 64
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
xyz-stereo-finetune	0.31 105	0.46 286	0.79 56	0.21 15	0.12 11	0.53 208	0.25 243	0.52 144	0.54 256	0.28 141	0.32 147	0.29 164	0.23 136	0.59 277	0.55 386	0.08 43	0.07 52	0.10 161	0.08 100	0.13 134	0.08 40

SMFormer	0.50 313	0.46 286	1.60 193	0.30 217	0.15 67	0.45 120	0.24 223	0.90 432	0.72 436	0.56 357	0.64 415	0.51 309	0.41 332	1.87 494	0.49 362	0.13 348	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.15 180	0.16 282

tta	0.50 313	0.46 286	1.60 193	0.30 217	0.15 67	0.45 120	0.24 223	0.90 432	0.72 436	0.56 357	0.64 415	0.51 309	0.41 332	1.87 494	0.49 362	0.13 348	0.10 255	0.11 228	0.10 170	0.14 160	0.11 120

qqq1	0.48 284	0.46 286	1.60 193	0.30 217	0.15 67	0.45 120	0.24 223	0.90 432	0.72 436	0.56 357	0.64 415	0.51 309	0.41 332	1.87 494	0.23 117	0.13 348	0.10 255	0.09 104	0.08 100	0.14 160	0.11 120

fff1	0.48 284	0.46 286	1.60 193	0.30 217	0.15 67	0.45 120	0.24 223	0.90 432	0.72 436	0.56 357	0.64 415	0.51 309	0.41 332	1.87 494	0.23 117	0.13 348	0.10 255	0.09 104	0.08 100	0.14 160	0.11 120

anonymousa	0.48 284	0.46 286	2.44 460	0.29 198	0.34 426	0.61 336	0.25 243	0.66 236	0.54 256	0.53 315	0.77 479	0.73 437	0.46 387	0.33 95	0.31 240	0.10 187	0.09 211	0.12 286	0.29 496	0.10 66	0.19 338

CFNet_pseudo	0.45 253	0.46 286	2.23 421	0.25 88	0.19 194	0.56 250	0.21 129	0.77 321	0.60 301	0.49 276	0.56 340	0.69 414	0.47 395	0.52 249	0.31 240	0.11 260	0.10 255	0.15 414	0.10 170	0.17 239	0.14 218

ac_64	0.55 368	0.46 286	1.92 335	0.36 366	0.34 426	0.63 374	0.31 355	0.82 367	0.61 318	0.55 346	0.51 281	0.89 502	0.48 404	1.83 486	0.55 386	0.14 391	0.11 303	0.12 286	0.12 274	0.18 268	0.12 160

ccs_rob	0.45 253	0.46 286	2.22 417	0.26 124	0.19 194	0.56 250	0.21 129	0.77 321	0.60 301	0.49 276	0.56 340	0.69 414	0.47 395	0.52 249	0.31 240	0.11 260	0.09 211	0.16 433	0.10 170	0.17 239	0.14 218

rvit_0105_3	0.39 184	0.47 295	1.46 166	0.33 298	0.19 194	0.45 120	0.35 399	0.69 252	0.65 369	0.37 183	0.37 177	0.40 225	0.31 250	0.44 182	0.30 226	0.18 459	0.17 440	0.17 454	0.18 415	0.15 180	0.15 253

UGAM	0.58 388	0.47 295	2.21 413	0.30 217	0.19 194	0.53 208	0.34 391	0.59 196	0.63 348	0.44 224	0.73 467	0.78 460	0.37 292	2.58 565	0.39 304	0.10 187	0.08 140	0.17 454	0.14 338	0.42 524	0.17 301

plain	0.37 159	0.47 295	2.15 402	0.27 141	0.19 194	0.33 34	0.20 105	0.58 187	0.46 167	0.23 87	0.37 177	0.23 92	0.25 165	0.45 197	0.28 190	0.11 260	0.08 140	0.13 346	0.09 133	0.42 524	0.12 160

RAStereo	0.28 75	0.48 298	1.52 182	0.26 124	0.18 161	0.25 9	0.19 84	0.42 56	0.35 42	0.20 42	0.25 84	0.20 67	0.16 38	0.24 10	0.24 142	0.09 90	0.08 140	0.10 161	0.08 100	0.12 100	0.08 40

test-1	0.44 235	0.48 298	1.69 209	0.30 217	0.27 339	0.50 170	0.28 310	0.80 356	0.43 137	0.40 199	0.54 318	0.41 231	0.24 149	0.31 75	1.16 505	0.09 90	0.20 475	0.10 161	0.17 402	0.11 89	0.26 438

MMNet	0.50 313	0.48 298	1.93 338	0.33 298	0.27 339	0.79 485	0.28 310	0.81 360	0.74 455	0.60 409	0.56 340	0.59 355	0.55 432	0.79 345	0.59 405	0.10 187	0.09 211	0.12 286	0.11 234	0.13 134	0.14 218

EKT-Stereo	1.47 571	0.49 301	1.93 338	2.57 606	19.31 623	0.55 233	0.22 155	0.69 252	0.42 126	0.38 191	0.36 174	0.43 249	0.27 201	0.69 318	0.26 170	0.12 318	0.14 376	0.11 228	0.16 383	0.20 305	0.15 253

HH	0.49 302	0.49 301	2.78 523	0.50 495	0.41 483	0.38 70	0.23 190	0.72 268	0.38 78	0.63 439	0.48 251	0.87 496	0.41 332	0.64 294	0.21 82	0.09 90	0.17 440	0.10 161	0.09 133	0.16 217	0.12 160

HanStereo	0.49 302	0.49 301	2.78 523	0.50 495	0.41 483	0.38 70	0.23 190	0.72 268	0.38 78	0.63 439	0.48 251	0.87 496	0.41 332	0.64 294	0.21 82	0.09 90	0.17 440	0.10 161	0.09 133	0.16 217	0.12 160

TANstereo	0.33 121	0.49 301	1.75 233	0.23 49	0.12 11	0.54 218	0.16 47	0.40 39	0.45 156	0.45 236	0.51 281	0.26 134	0.22 119	0.29 59	0.20 63	0.10 187	0.10 255	0.08 42	0.06 16	0.08 28	0.11 120

pcwnet_v2	0.64 426	0.49 301	4.41 593	0.32 273	0.27 339	0.60 315	0.25 243	0.97 497	0.88 519	0.59 400	0.70 456	0.63 370	0.55 432	0.66 308	0.37 286	0.17 447	0.15 402	0.15 414	0.14 338	0.21 319	0.23 407

HCRNet	0.46 263	0.49 301	1.65 200	0.38 406	0.29 361	0.58 286	0.22 155	0.75 297	0.62 336	0.47 246	0.49 268	0.48 301	0.36 278	1.12 382	0.37 286	0.15 410	0.10 255	0.15 414	0.13 310	0.17 239	0.17 301

MultiAttention	2.38 588	0.50 307	1.93 338	1.80 596	2.56 604	10.86 614	2.30 602	1.22 563	0.80 495	0.62 429	1.16 541	1.13 549	0.56 436	16.09 624	1.18 508	0.20 484	0.09 211	0.43 557	1.62 605	0.94 575	1.58 605

CFNet_ucs	0.48 284	0.50 307	2.32 434	0.26 124	0.22 250	0.57 268	0.22 155	0.85 391	0.65 369	0.53 315	0.64 415	0.68 407	0.44 368	0.54 259	0.31 240	0.13 348	0.12 331	0.16 433	0.11 234	0.19 289	0.17 301

RAFT-RH_RVC	0.61 410	0.50 307	2.33 437	0.36 366	0.29 361	0.60 315	0.18 74	0.44 72	0.58 289	0.76 496	1.91 570	0.47 290	0.29 231	1.60 446	1.23 515	0.14 391	0.07 52	0.13 346	0.13 310	0.10 66	0.09 64

stereogan	0.69 457	0.51 310	2.44 460	0.39 416	0.39 467	1.01 533	0.41 435	0.94 470	0.92 529	0.73 488	0.85 497	1.15 552	0.69 489	1.57 439	0.53 379	0.19 474	0.18 451	0.20 489	0.16 383	0.36 485	0.24 419

ff7	0.32 112	0.52 311	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 250	0.23 190	0.46 85	0.41 115	0.24 96	0.23 67	0.20 67	0.23 136	0.48 225	0.19 40	0.09 90	0.08 140	0.10 161	0.18 415	0.23 349	0.22 383

ffff	0.32 112	0.52 311	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 250	0.23 190	0.46 85	0.41 115	0.24 96	0.23 67	0.20 67	0.23 136	0.48 225	0.19 40	0.09 90	0.08 140	0.10 161	0.18 415	0.23 349	0.22 383

11t	0.32 112	0.52 311	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 250	0.23 190	0.46 85	0.41 115	0.24 96	0.23 67	0.20 67	0.23 136	0.48 225	0.19 40	0.09 90	0.08 140	0.10 161	0.18 415	0.23 349	0.22 383

ccc-4	0.32 112	0.52 311	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 250	0.23 190	0.46 85	0.41 115	0.24 96	0.23 67	0.20 67	0.23 136	0.48 225	0.19 40	0.09 90	0.08 140	0.10 161	0.18 415	0.23 349	0.22 383

DMCA	0.41 199	0.52 311	1.26 123	0.31 244	0.24 285	0.59 303	0.26 265	0.77 321	0.63 348	0.58 386	0.48 251	0.57 345	0.35 272	0.40 157	0.50 367	0.14 391	0.10 255	0.14 384	0.10 170	0.15 180	0.15 253

HART	0.38 169	0.53 316	1.66 204	0.26 124	0.15 67	0.30 19	0.19 84	0.67 245	0.46 167	0.29 146	0.52 295	0.38 210	0.16 38	0.41 161	0.20 63	0.08 43	0.68 584	0.09 104	0.07 68	0.34 467	0.21 368

WCG-NET（raft）	0.32 112	0.53 316	1.21 115	0.23 49	0.12 11	0.44 114	0.24 223	0.40 39	0.50 207	0.35 174	0.35 168	0.47 290	0.25 165	0.35 113	0.20 63	0.08 43	0.29 527	0.08 42	0.07 68	0.22 336	0.11 120

anonymousdsp	0.34 129	0.53 316	1.47 170	0.25 88	0.16 94	0.56 250	0.23 190	0.49 115	0.40 103	0.25 115	0.24 77	0.22 83	0.24 149	0.55 263	0.19 40	0.09 90	0.11 303	0.10 161	0.18 415	0.24 364	0.29 458

IRAFT_RVC	0.54 355	0.53 316	1.78 253	0.46 476	0.21 223	0.58 286	0.43 447	0.65 233	0.66 384	0.54 328	0.50 276	0.49 303	0.51 416	1.58 443	1.01 484	0.11 260	0.25 514	0.13 346	0.10 170	0.15 180	0.13 198

iRaftStereo_RVC	0.37 159	0.53 316	1.41 155	0.28 166	0.15 67	0.52 199	0.20 105	0.54 164	0.46 167	0.37 183	0.43 210	0.41 231	0.23 136	0.36 126	0.26 170	0.09 90	0.15 402	0.12 286	0.11 234	0.41 518	0.37 512

rvit_105_1	0.44 235	0.54 321	1.46 166	0.36 366	0.24 285	0.51 180	0.45 466	0.75 297	0.74 455	0.45 236	0.44 221	0.44 260	0.36 278	0.62 289	0.38 293	0.20 484	0.18 451	0.18 474	0.22 462	0.18 268	0.18 321

MaDis-Stereo	0.29 86	0.54 321	1.44 162	0.24 69	0.29 361	0.29 17	0.16 47	0.45 82	0.37 73	0.19 34	0.21 46	0.28 157	0.22 119	0.30 68	0.29 206	0.10 187	0.09 211	0.10 161	0.08 100	0.11 89	0.11 120

ProNet	0.30 96	0.54 321	1.29 127	0.25 88	0.15 67	0.47 147	0.25 243	0.48 108	0.39 90	0.21 54	0.23 67	0.22 83	0.20 98	0.44 182	0.19 40	0.08 43	0.08 140	0.10 161	0.08 100	0.23 349	0.12 160

IGEV-Stereo	0.34 129	0.54 321	1.47 170	0.25 88	0.16 94	0.56 250	0.23 190	0.49 115	0.40 103	0.25 115	0.24 77	0.22 83	0.24 149	0.54 259	0.19 40	0.09 90	0.10 255	0.10 161	0.18 415	0.24 364	0.29 458
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 253	0.54 321	2.11 391	0.29 198	0.16 94	0.43 107	0.24 223	0.54 164	0.45 156	0.37 183	0.46 233	0.34 192	0.27 201	1.98 512	0.27 180	0.11 260	0.08 140	0.12 286	0.09 133	0.14 160	0.08 40

XX-Stereo	0.55 368	0.54 321	3.50 578	0.48 489	0.39 467	0.54 218	0.17 57	0.89 426	0.40 103	0.44 224	0.65 424	0.85 488	0.19 86	0.77 340	0.21 82	0.10 187	0.14 376	0.10 161	0.32 519	0.17 239	0.14 218

delet	0.52 343	0.54 321	1.62 198	0.31 244	0.35 439	0.74 458	0.46 469	0.85 391	0.74 455	0.55 346	0.60 372	0.67 400	0.50 414	1.12 382	0.57 398	0.11 260	0.11 303	0.13 346	0.14 338	0.16 217	0.12 160

FCDSN-DC	1.29 559	0.54 321	2.50 475	0.47 481	0.41 483	1.12 548	0.60 515	1.10 552	1.27 565	2.23 592	2.87 592	3.67 596	3.12 600	2.39 548	1.69 542	0.30 538	0.26 516	0.31 536	0.30 506	0.35 478	0.38 515
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 461	0.54 321	2.88 530	0.36 366	0.29 361	0.62 357	0.54 497	0.97 497	0.87 515	0.76 496	0.92 510	0.94 516	0.80 512	1.84 491	0.57 398	0.18 459	0.19 464	0.17 454	0.16 383	0.22 336	0.25 428

tg	0.37 159	0.55 330	1.35 143	0.28 166	0.16 94	0.57 268	0.18 74	0.57 181	0.49 196	0.37 183	0.44 221	0.38 210	0.24 149	0.46 208	0.24 142	0.09 90	0.08 140	0.11 228	0.11 234	0.43 526	0.36 505

STTRV1_RVC	0.80 503	0.55 330	2.89 533	0.42 445	0.49 513	0.79 485	0.44 458	1.15 560	0.82 502	0.62 429	0.89 506	0.72 432	0.63 472	2.69 573	0.64 419	0.48 557	0.64 577	0.27 523	0.24 468	0.35 478	0.27 445

DLCB_ROB	0.54 355	0.55 330	1.49 176	0.36 366	0.25 304	0.65 401	0.36 406	0.80 356	0.70 416	0.72 484	0.69 446	0.83 479	0.46 387	1.53 432	0.60 407	0.13 348	0.12 331	0.14 384	0.14 338	0.14 160	0.13 198

VIP-Stereo	0.28 75	0.56 333	1.05 88	0.23 49	0.19 194	0.52 199	0.17 57	0.44 72	0.39 90	0.18 28	0.25 84	0.24 106	0.15 28	0.33 95	0.19 40	0.08 43	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.14 160	0.32 483

IPLGR	0.54 355	0.56 333	2.68 504	0.36 366	0.18 161	0.62 357	0.54 497	1.02 533	0.64 356	0.73 488	0.46 233	0.47 290	0.45 372	1.12 382	0.29 206	0.09 90	0.08 140	0.11 228	0.09 133	0.19 289	0.12 160

STrans-v2	0.67 445	0.56 333	2.64 499	0.27 141	0.23 271	0.57 268	0.33 386	0.96 488	0.69 407	0.92 531	0.85 497	0.89 502	0.93 532	1.83 486	1.21 513	0.09 90	0.07 52	0.10 161	0.09 133	0.11 89	0.12 160

TransformOpticalFlow	0.64 426	0.56 333	2.66 502	0.44 457	0.26 321	0.62 357	0.28 310	0.83 373	0.71 426	0.76 496	0.74 470	0.91 506	0.85 520	1.83 486	0.81 457	0.10 187	0.07 52	0.11 228	0.09 133	0.11 89	0.12 160

RYNet	0.70 461	0.56 333	2.25 424	0.35 347	0.41 483	0.86 508	0.43 447	0.94 470	0.82 502	0.62 429	0.53 306	0.91 506	0.60 455	2.70 574	1.00 480	0.14 391	0.11 303	0.16 433	0.14 338	0.25 378	0.27 445

MM-Stereo_test3	0.40 190	0.58 338	1.75 233	0.36 366	0.30 376	0.45 120	0.30 342	0.72 268	0.59 296	0.31 155	0.43 210	0.32 180	0.23 136	0.35 113	0.29 206	0.10 187	0.20 475	0.10 161	0.08 100	0.40 515	0.11 120

FC-DCNN v2	1.54 575	0.58 338	2.80 525	0.44 457	0.39 467	2.05 587	0.66 529	1.90 591	1.84 590	2.79 602	2.97 596	4.41 603	3.07 598	2.65 569	2.30 568	0.29 535	0.26 516	0.31 536	0.30 506	0.32 447	0.38 515

SCV	0.35 140	0.59 340	1.37 147	0.34 329	0.22 250	0.28 13	0.23 190	0.72 268	0.35 42	0.19 34	0.30 128	0.24 106	0.20 98	0.64 294	0.19 40	0.11 260	0.08 140	0.09 104	0.29 496	0.34 467	0.29 458

FC-DCNN	1.49 573	0.59 340	2.88 530	0.44 457	0.39 467	1.97 584	0.66 529	1.67 585	1.70 583	2.72 601	2.89 593	4.22 599	2.97 597	2.55 564	2.19 563	0.29 535	0.26 516	0.31 536	0.30 506	0.32 447	0.39 521

NLCSM	0.30 96	0.60 342	1.04 86	0.25 88	0.26 321	0.45 120	0.18 74	0.65 233	0.51 215	0.20 42	0.26 93	0.24 106	0.25 165	0.32 84	0.28 190	0.08 43	0.06 24	0.09 104	0.08 100	0.12 100	0.11 120

MIM_Stereo	0.41 199	0.60 342	1.88 314	0.31 244	0.21 223	0.50 170	0.19 84	0.64 227	0.44 141	0.43 218	0.53 306	0.43 249	0.27 201	0.51 245	0.28 190	0.08 43	0.14 376	0.11 228	0.10 170	0.26 398	0.26 438

ssnet_v2	0.55 368	0.60 342	1.86 307	0.32 273	0.22 250	0.72 447	0.44 458	0.94 470	0.74 455	0.63 439	0.54 318	0.81 472	0.47 395	0.77 340	0.70 433	0.16 431	0.14 376	0.14 384	0.14 338	0.30 430	0.30 469

psmorigin	1.36 564	0.60 342	13.80 617	0.37 389	0.29 361	0.62 357	0.33 386	0.77 321	0.61 318	0.96 537	0.88 504	1.17 555	0.73 499	4.00 599	0.86 462	0.19 474	0.22 490	0.17 454	0.18 415	0.24 364	0.29 458

DPSNet	0.86 518	0.60 342	2.34 439	0.58 530	0.36 447	1.07 544	0.75 546	1.30 569	1.05 544	0.70 477	0.68 437	0.94 516	1.29 557	2.08 524	1.82 548	0.26 524	0.23 498	0.16 433	0.17 402	0.48 538	0.40 525

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 410	0.61 347	3.35 575	0.33 298	0.58 536	0.66 408	0.20 105	0.98 501	0.55 263	0.73 488	0.52 295	0.99 526	0.65 477	0.58 271	0.29 206	0.10 187	0.16 420	0.10 161	0.41 550	0.29 419	0.20 356

rvit_stereo_ft	0.31 105	0.61 347	1.18 107	0.32 273	0.21 223	0.28 13	0.27 290	0.55 169	0.48 190	0.23 87	0.27 100	0.28 157	0.26 181	0.32 84	0.25 157	0.13 348	0.09 211	0.11 228	0.11 234	0.13 134	0.14 218

H2IRNET	0.40 190	0.61 347	1.90 326	0.29 198	0.17 123	0.54 218	0.18 74	0.52 144	0.50 207	0.27 136	0.56 340	0.47 290	0.35 272	0.46 208	0.33 262	0.10 187	0.07 52	0.12 286	0.14 338	0.32 447	0.12 160

ToySt	0.44 235	0.61 347	1.89 321	0.29 198	0.18 161	0.55 233	0.35 399	0.67 245	0.53 243	0.39 197	0.50 276	0.59 355	0.43 360	0.51 245	0.49 362	0.10 187	0.12 331	0.13 346	0.16 383	0.24 364	0.19 338

CroCo-Stereo Lap2	0.33 121	0.61 347	1.47 170	0.32 273	0.38 464	0.23 7	0.22 155	0.58 187	0.46 167	0.22 65	0.27 100	0.29 164	0.23 136	0.32 84	0.26 170	0.09 90	0.09 211	0.10 161	0.08 100	0.21 319	0.14 218

psm_up	0.57 383	0.61 347	1.83 294	0.35 347	0.30 376	0.64 387	0.37 414	0.90 432	0.68 397	0.59 400	0.55 328	0.68 407	0.54 427	1.91 505	0.46 342	0.16 431	0.15 402	0.16 433	0.15 363	0.23 349	0.13 198

DualNet (step1)	0.59 396	0.62 353	1.93 338	0.27 141	0.22 250	0.68 426	0.31 355	0.93 461	0.66 384	0.57 368	0.51 281	0.55 327	0.45 372	1.11 379	0.38 293	0.61 565	0.14 376	0.87 576	0.56 569	0.25 378	0.23 407

test_sample9	0.94 529	0.62 353	1.93 338	0.27 141	0.22 250	0.68 426	0.31 355	0.93 461	0.66 384	0.57 368	0.51 281	0.55 327	0.45 372	1.91 505	2.55 573	0.61 565	4.16 614	0.87 576	0.56 569	0.25 378	0.23 407

test_sample8	1.12 544	0.62 353	1.93 338	0.27 141	0.22 250	0.68 426	0.31 355	0.95 483	0.61 318	1.18 559	0.56 340	2.53 586	1.31 560	1.91 505	2.55 573	0.61 565	4.16 614	0.87 576	0.56 569	0.25 378	0.23 407

gcap-zeroshot	0.41 199	0.62 353	1.78 253	0.31 244	0.32 404	0.69 432	0.21 129	0.74 286	0.52 224	0.43 218	0.35 168	0.62 367	0.24 149	0.41 161	0.24 142	0.09 90	0.16 420	0.09 104	0.31 513	0.08 28	0.09 64

GMOStereo	0.41 199	0.62 353	1.78 253	0.28 166	0.36 447	0.51 180	0.31 355	0.53 153	0.44 141	0.57 368	0.48 251	0.41 231	0.27 201	0.28 45	0.23 117	0.08 43	0.38 549	0.13 346	0.11 234	0.34 467	0.11 120

error version	0.41 199	0.62 353	1.78 253	0.28 166	0.36 447	0.51 180	0.31 355	0.53 153	0.44 141	0.57 368	0.48 251	0.41 231	0.27 201	0.28 45	0.23 117	0.08 43	0.38 549	0.13 346	0.11 234	0.34 467	0.11 120

test-v	0.41 199	0.62 353	1.78 253	0.28 166	0.36 447	0.51 180	0.31 355	0.53 153	0.44 141	0.57 368	0.48 251	0.41 231	0.27 201	0.28 45	0.23 117	0.08 43	0.38 549	0.13 346	0.11 234	0.34 467	0.11 120

THIR-Stereo	0.86 518	0.62 353	2.13 396	0.25 88	0.16 94	0.58 286	2.74 607	0.59 196	0.51 215	0.62 429	1.62 563	0.97 522	1.80 583	1.69 459	2.25 566	0.10 187	0.08 140	0.14 384	0.11 234	0.15 180	0.11 120

test-2	0.41 199	0.62 353	1.78 253	0.28 166	0.36 447	0.51 180	0.31 355	0.53 153	0.44 141	0.57 368	0.48 251	0.41 231	0.27 201	0.28 45	0.23 117	0.08 43	0.38 549	0.13 346	0.11 234	0.34 467	0.11 120

sAnonymous2	0.38 169	0.62 353	2.15 402	0.31 244	0.24 285	0.34 42	0.27 290	0.53 153	0.46 167	0.24 96	0.29 115	0.23 92	0.28 216	0.28 45	0.22 103	0.12 318	0.09 211	0.11 228	0.13 310	0.38 500	0.35 497

CroCo_RVC	0.38 169	0.62 353	2.15 402	0.31 244	0.24 285	0.34 42	0.27 290	0.53 153	0.46 167	0.24 96	0.29 115	0.23 92	0.28 216	0.28 45	0.22 103	0.12 318	0.09 211	0.11 228	0.13 310	0.38 500	0.35 497

HI	0.41 199	0.63 364	1.72 220	0.27 141	0.21 223	0.45 120	0.19 84	0.55 169	0.41 115	0.57 368	0.59 357	0.65 384	0.45 372	0.45 197	0.39 304	0.08 43	0.09 211	0.10 161	0.11 234	0.20 305	0.10 94

CoSv	0.41 199	0.63 364	1.72 220	0.27 141	0.21 223	0.45 120	0.19 84	0.55 169	0.41 115	0.57 368	0.59 357	0.65 384	0.45 372	0.45 197	0.39 304	0.08 43	0.09 211	0.10 161	0.11 234	0.20 305	0.10 94

DCRE	0.50 313	0.63 364	2.13 396	0.30 217	0.23 271	0.45 120	0.24 223	0.59 196	0.53 243	0.50 283	2.10 574	0.42 245	0.26 181	0.35 113	0.23 117	0.09 90	0.14 376	0.10 161	0.32 519	0.16 217	0.15 253

DGSMNet	2.89 596	0.63 364	3.18 564	3.43 610	4.17 609	2.57 596	6.98 615	0.97 497	0.83 506	0.56 357	1.86 569	0.79 465	0.62 469	1.64 451	1.39 527	4.61 612	5.01 616	5.17 617	4.71 616	4.44 614	4.19 615

AIO_rvc	0.41 199	0.64 368	1.29 127	0.58 530	0.39 467	0.37 59	0.24 223	0.50 122	0.43 137	0.28 141	0.23 67	0.25 120	0.16 38	0.99 364	0.19 40	0.10 187	0.16 420	0.08 42	0.11 234	0.25 378	0.85 575

ACVNet-DCA	0.42 219	0.64 368	2.07 380	0.35 347	0.14 43	0.76 468	0.25 243	0.76 310	0.52 224	0.31 155	0.38 187	0.24 106	0.38 299	0.69 318	0.19 40	0.10 187	0.24 501	0.11 228	0.09 133	0.12 100	0.14 218

xx1	0.46 263	0.64 368	2.07 380	0.35 347	0.14 43	0.76 468	0.25 243	0.74 286	1.01 540	0.31 155	0.38 187	0.46 282	0.36 278	0.69 318	0.19 40	0.10 187	0.24 501	0.12 286	0.12 274	0.12 100	0.14 218

1test111	0.44 235	0.64 368	2.07 380	0.35 347	0.14 43	0.76 468	0.25 243	0.76 310	0.52 224	0.31 155	0.38 187	0.24 106	0.38 299	0.96 361	0.30 226	0.10 187	0.24 501	0.11 228	0.09 133	0.12 100	0.14 218

cc1	0.47 278	0.64 368	2.07 380	0.35 347	0.14 43	0.76 468	0.25 243	0.74 286	1.01 540	0.31 155	0.38 187	0.24 106	0.38 299	0.69 318	0.19 40	0.10 187	0.24 501	0.11 228	0.09 133	0.25 378	0.40 525

tt1	0.44 235	0.64 368	1.83 294	0.35 347	0.14 43	0.76 468	0.25 243	0.74 286	0.88 519	0.31 155	0.37 177	0.25 120	0.35 272	0.63 292	0.19 40	0.10 187	0.24 501	0.11 228	0.09 133	0.25 378	0.36 505

G-Net	0.99 534	0.64 368	2.76 518	0.57 528	0.67 552	2.03 586	0.72 544	0.76 310	0.67 393	1.14 551	2.56 586	1.30 562	1.02 542	1.48 427	1.74 545	0.25 520	0.24 501	0.24 514	0.26 484	0.37 493	0.31 477

HUF	0.59 396	0.65 375	2.46 463	0.45 471	0.77 563	0.34 42	0.24 223	0.46 85	0.39 90	0.31 155	0.28 108	0.25 120	0.19 86	0.67 309	0.18 24	0.12 318	2.03 609	0.08 42	0.06 16	0.31 438	1.59 606

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 461	0.65 375	3.45 576	0.50 495	0.60 543	0.75 464	0.23 190	0.96 488	0.60 301	0.76 496	1.30 550	0.81 472	0.60 455	0.57 267	0.82 458	0.10 187	0.16 420	0.11 228	0.43 553	0.31 438	0.22 383

HHNet	0.60 402	0.65 375	2.60 495	0.36 366	0.25 304	0.64 387	0.61 519	0.64 227	0.62 336	0.55 346	1.13 540	0.32 180	0.60 455	0.42 170	1.79 547	0.15 410	0.07 52	0.12 286	0.10 170	0.18 268	0.15 253

OMP-Stereo	0.59 396	0.65 375	1.74 227	0.56 524	0.37 458	0.60 315	0.26 265	0.70 260	0.65 369	0.66 458	0.60 372	0.69 414	0.32 257	2.09 526	1.20 511	0.10 187	0.07 52	0.12 286	0.09 133	0.17 239	0.10 94

IIG-Stereo	0.59 396	0.65 375	1.74 227	0.54 515	0.23 271	0.61 336	0.21 129	0.73 280	0.65 369	0.64 449	0.69 446	0.69 414	0.38 299	2.09 526	1.39 527	0.11 260	0.07 52	0.11 228	0.09 133	0.15 180	0.09 64

DANet	0.80 503	0.65 375	2.21 413	1.19 582	0.48 512	0.74 458	1.25 583	0.89 426	1.53 578	0.89 526	0.71 460	0.96 519	0.56 436	1.83 486	0.96 471	0.18 459	0.16 420	0.19 480	0.16 383	0.26 398	0.29 458
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	0.64 426	0.65 375	1.62 198	0.46 476	0.25 304	0.67 414	0.30 342	0.93 461	0.77 482	0.59 400	0.57 348	0.77 456	0.38 299	2.78 578	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.28 527	0.26 484	0.27 408	0.39 521

anonymity	0.80 503	0.66 382	1.29 127	0.59 535	0.75 559	0.67 414	0.52 489	0.95 483	0.71 426	0.94 534	0.70 456	0.67 400	0.87 524	0.71 325	1.35 524	0.64 568	0.62 576	0.58 564	1.44 603	0.60 556	0.65 560

Select-FE	0.65 435	0.67 383	2.76 518	0.49 491	0.55 528	0.79 485	0.16 47	0.90 432	0.53 243	0.84 519	0.55 328	0.91 506	0.75 505	0.57 267	1.16 505	0.11 260	0.18 451	0.11 228	0.49 559	0.14 160	0.31 477

raft+_RVC	0.44 235	0.67 383	1.85 299	0.34 329	0.71 557	0.51 180	0.25 243	0.64 227	0.51 215	0.35 174	0.45 225	0.32 180	0.28 216	0.43 173	0.32 251	0.09 90	0.19 464	0.10 161	0.09 133	0.20 305	0.40 525

APVNet	0.70 461	0.67 383	2.71 508	0.38 406	0.36 447	0.85 506	0.43 447	0.91 444	0.68 397	0.55 346	0.69 446	0.75 449	0.55 432	2.31 539	0.78 451	0.17 447	0.17 440	0.24 514	0.19 435	0.33 456	0.23 407

model_zeroshot	0.44 235	0.68 386	1.97 365	0.28 166	0.18 161	0.69 432	0.21 129	0.63 224	0.40 103	1.00 539	0.34 163	0.42 245	0.20 98	0.69 318	0.24 142	0.10 187	0.22 490	0.10 161	0.22 462	0.12 100	0.10 94

raftrobust	0.38 169	0.68 386	1.54 184	0.32 273	0.46 508	0.52 199	0.21 129	0.56 176	0.42 126	0.52 305	0.35 168	0.31 172	0.33 262	0.37 137	0.30 226	0.10 187	0.11 303	0.08 42	0.07 68	0.21 319	0.19 338

RASNet	0.61 410	0.68 386	2.03 376	0.35 347	0.46 508	0.65 401	0.28 310	0.78 336	0.70 416	0.48 264	0.64 415	0.93 512	0.61 464	2.21 534	0.73 443	0.12 318	0.09 211	0.09 104	0.10 170	0.14 160	0.11 120

PASM	0.72 473	0.68 386	1.91 332	0.47 481	0.44 493	0.60 315	0.51 486	0.76 310	0.80 495	0.77 500	0.67 429	0.87 496	0.61 464	2.40 549	0.67 426	0.32 541	0.35 541	0.36 546	0.41 550	0.45 535	0.39 521

HGLStereo	0.54 355	0.69 390	2.00 368	0.35 347	0.40 476	0.66 408	0.30 342	0.83 373	0.62 336	0.57 368	0.69 446	0.69 414	0.54 427	1.07 373	0.55 386	0.13 348	0.13 355	0.13 346	0.11 234	0.19 289	0.17 301

S-Stereo	0.80 503	0.69 390	3.89 584	0.39 416	0.37 458	0.69 432	0.70 540	0.94 470	0.98 537	0.62 429	0.91 508	0.83 479	0.60 455	2.37 542	0.66 423	0.18 459	0.21 484	0.17 454	0.18 415	0.30 430	0.35 497

STTStereo	0.51 330	0.69 390	2.14 401	0.36 366	0.30 376	0.61 336	0.32 378	0.77 321	0.60 301	0.60 409	0.54 318	0.67 400	0.43 360	0.86 353	0.42 321	0.16 431	0.15 402	0.17 454	0.20 445	0.16 217	0.15 253

EDNetEfficient	1.27 558	0.70 393	4.05 589	0.64 543	0.98 573	0.94 523	1.40 591	0.85 391	1.75 585	2.34 595	1.33 553	1.05 538	2.21 589	1.58 443	4.15 597	0.15 410	0.19 464	0.14 384	0.27 489	0.38 500	0.32 483

DeepPruner_ROB	0.50 313	0.70 393	1.94 348	0.29 198	0.26 321	0.63 374	0.31 355	0.80 356	0.48 190	0.61 418	0.55 328	0.66 391	0.38 299	0.98 363	0.40 312	0.19 474	0.14 376	0.14 384	0.14 338	0.23 349	0.17 301

LMCR-Stereo	0.52 343	0.71 395	2.39 449	0.40 427	0.21 223	0.74 458	0.31 355	1.02 533	0.64 356	0.61 418	0.63 399	0.39 216	0.51 416	0.62 289	0.42 321	0.19 474	0.09 211	0.12 286	0.09 133	0.23 349	0.12 160

ADLNet	0.60 402	0.71 395	1.95 351	0.35 347	0.34 426	0.67 414	0.34 391	0.90 432	0.74 455	0.68 469	0.62 387	0.80 469	0.45 372	1.78 473	0.64 419	0.14 391	0.11 303	0.14 384	0.14 338	0.29 419	0.21 368

GwcNet	0.69 457	0.71 395	3.12 558	0.36 366	0.45 502	0.81 494	0.44 458	0.86 402	0.84 509	0.60 409	0.74 470	0.82 477	0.49 411	1.65 453	0.66 423	0.16 431	0.15 402	0.15 414	0.15 363	0.31 438	0.24 419

ETE_ROB	0.60 402	0.71 395	1.55 186	0.37 389	0.25 304	0.69 432	0.51 486	1.47 576	0.70 416	0.80 505	0.69 446	0.85 488	0.49 411	1.36 405	0.58 403	0.16 431	0.13 355	0.19 480	0.16 383	0.21 319	0.23 407

GASTEREO	0.35 140	0.72 399	1.15 101	0.56 524	0.20 209	0.52 199	0.22 155	0.56 176	0.40 103	0.30 150	0.31 141	0.16 36	0.31 250	0.35 113	0.26 170	0.09 90	0.14 376	0.08 42	0.28 492	0.14 160	0.20 356

MSCF	0.35 140	0.72 399	1.15 101	0.58 530	0.21 223	0.50 170	0.22 155	0.56 176	0.38 78	0.29 146	0.29 115	0.17 45	0.30 241	0.35 113	0.26 170	0.09 90	0.12 331	0.08 42	0.29 496	0.15 180	0.21 368

YMNet	0.62 415	0.72 399	1.93 338	0.41 434	0.41 483	0.87 512	0.43 447	0.87 411	0.71 426	0.74 491	0.81 484	0.83 479	0.46 387	0.86 353	0.93 466	0.19 474	0.22 490	0.20 489	0.17 402	0.41 518	0.21 368

YMNet_1	0.62 415	0.72 399	1.93 338	0.41 434	0.41 483	0.87 512	0.43 447	0.87 411	0.71 426	0.74 491	0.81 484	0.83 479	0.46 387	0.86 353	0.93 466	0.19 474	0.22 490	0.20 489	0.17 402	0.41 518	0.21 368

StereoVision	0.45 253	0.72 399	1.94 348	0.33 298	0.32 404	0.47 147	0.26 265	0.68 249	0.57 278	0.32 164	0.89 506	0.45 269	0.27 201	0.49 236	0.36 280	0.13 348	0.15 402	0.16 433	0.15 363	0.19 289	0.13 198

Sa-1000	0.51 330	0.72 399	1.90 326	0.31 244	0.60 543	0.60 315	0.31 355	0.94 470	0.71 426	0.52 305	0.83 490	0.42 245	0.33 262	0.68 312	0.28 190	0.10 187	0.09 211	0.13 346	0.29 496	0.29 419	0.10 94

XPNet_ROB	0.61 410	0.72 399	1.66 204	0.37 389	0.27 339	0.67 414	0.47 477	0.89 426	0.71 426	0.78 502	0.70 456	0.81 472	0.53 424	1.70 460	0.76 447	0.21 491	0.16 420	0.16 433	0.15 363	0.20 305	0.21 368

GANet-RSSM	0.55 368	0.73 406	1.90 326	0.36 366	0.26 321	0.59 303	0.27 290	0.78 336	0.52 224	0.47 246	0.57 348	0.63 370	0.45 372	1.92 509	0.43 330	0.14 391	0.10 255	0.25 519	0.11 234	0.34 467	0.14 218

BEATNet_4x	0.47 278	0.73 406	1.91 332	0.33 298	0.15 67	0.56 250	0.25 243	0.85 391	0.58 289	0.54 328	0.51 281	0.57 345	0.42 350	0.57 267	0.61 410	0.11 260	0.08 140	0.12 286	0.09 133	0.20 305	0.16 282

edge stereo	0.81 512	0.73 406	3.30 571	0.37 389	1.21 588	0.62 357	0.39 426	0.93 461	0.79 492	0.80 505	0.88 504	1.14 551	0.71 493	2.18 532	0.71 436	0.21 491	0.20 475	0.26 522	0.18 415	0.38 500	0.26 438

WQFJA1	0.40 190	0.74 409	1.34 138	0.32 273	0.26 321	0.53 208	0.27 290	0.73 280	0.67 393	0.33 168	0.60 372	0.27 146	0.29 231	0.45 197	0.30 226	0.10 187	0.11 303	0.13 346	0.12 274	0.17 239	0.19 338

WQFJX1	0.40 190	0.74 409	1.34 138	0.32 273	0.26 321	0.53 208	0.27 290	0.73 280	0.67 393	0.33 168	0.60 372	0.27 146	0.29 231	0.45 197	0.30 226	0.10 187	0.11 303	0.13 346	0.12 274	0.17 239	0.19 338

SACVNet	0.60 402	0.74 409	1.90 326	0.37 389	0.28 353	0.64 387	0.37 414	0.86 402	0.61 318	0.65 456	0.62 387	0.69 414	0.44 368	2.08 524	0.42 321	0.18 459	0.14 376	0.16 433	0.15 363	0.38 500	0.24 419

GwcNet-ADL	0.50 313	0.74 409	2.90 537	0.31 244	0.20 209	0.58 286	0.29 334	0.87 411	0.64 356	0.47 246	0.47 239	0.56 339	0.33 262	0.46 208	0.46 342	0.13 348	0.12 331	0.09 104	0.09 133	0.14 160	0.21 368

SA	0.50 313	0.75 413	1.95 351	0.31 244	0.61 547	0.57 268	0.31 355	0.91 444	0.73 451	0.42 213	0.62 387	0.38 210	0.47 395	0.68 312	0.29 206	0.09 90	0.09 211	0.13 346	0.32 519	0.30 430	0.10 94

ACV-stereo	0.66 440	0.76 414	2.86 528	0.32 273	0.25 304	1.01 533	0.60 515	0.59 196	0.52 224	0.41 208	0.45 225	1.55 571	0.94 535	1.40 411	0.69 431	0.14 391	0.13 355	0.12 286	0.11 234	0.20 305	0.19 338

RAFT_CTSACE	0.46 263	0.76 414	2.07 380	0.35 347	0.30 376	0.54 218	0.30 342	0.61 212	0.48 190	0.49 276	0.76 476	0.55 327	0.36 278	0.58 271	0.22 103	0.08 43	0.13 355	0.11 228	0.10 170	0.41 518	0.08 40

TRStereo	0.53 349	0.76 414	2.38 447	0.42 445	0.29 361	0.69 432	0.23 190	1.81 588	0.55 263	0.36 179	0.32 147	0.47 290	0.40 321	0.46 208	0.25 157	0.12 318	0.11 303	0.11 228	0.41 550	0.13 134	0.32 483

CFNet-ft	0.51 330	0.76 414	1.79 274	0.28 166	0.30 376	0.63 374	0.28 310	0.66 236	0.55 263	0.45 236	0.57 348	0.74 443	0.41 332	1.46 419	0.42 321	0.14 391	0.10 255	0.28 527	0.13 310	0.18 268	0.14 218

CFNet_RVC	0.51 330	0.76 414	1.79 274	0.28 166	0.30 376	0.63 374	0.28 310	0.66 236	0.55 263	0.45 236	0.57 348	0.74 443	0.41 332	1.46 419	0.42 321	0.14 391	0.10 255	0.28 527	0.13 310	0.18 268	0.14 218

HSM	0.62 415	0.76 414	1.72 220	0.30 217	0.29 361	0.64 387	0.28 310	0.94 470	0.62 336	0.58 386	0.57 348	1.40 565	0.64 475	2.59 566	0.42 321	0.11 260	0.08 140	0.10 161	0.08 100	0.14 160	0.11 120

iResNet	0.51 330	0.76 414	2.59 492	0.41 434	0.17 123	0.64 387	0.27 290	0.82 367	0.70 416	0.57 368	0.64 415	0.43 249	0.36 278	0.70 323	0.52 375	0.10 187	0.07 52	0.09 104	0.08 100	0.21 319	0.13 198

LALA_ROB	0.60 402	0.76 414	1.69 209	0.36 366	0.29 361	0.79 485	0.55 500	0.94 470	0.77 482	0.81 511	0.67 429	0.94 516	0.49 411	0.99 364	0.73 443	0.21 491	0.15 402	0.20 489	0.18 415	0.23 349	0.21 368

CBMV	0.71 470	0.76 414	2.64 499	0.33 298	0.20 209	0.78 481	0.79 550	0.98 501	0.78 487	0.85 523	0.71 460	0.86 494	1.10 550	1.46 419	0.62 412	0.18 459	0.20 475	0.21 497	0.19 435	0.25 378	0.33 491
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fff	0.43 225	0.77 423	1.95 351	0.24 69	0.13 27	0.51 180	0.22 155	0.77 321	0.75 468	0.54 328	0.47 239	0.31 172	0.65 477	0.36 126	0.34 269	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.07 68	0.08 28	0.22 383

ADStereo(finetuned)	0.45 253	0.77 423	2.12 394	0.25 88	0.14 43	0.51 180	0.22 155	0.77 321	0.72 436	0.54 328	0.48 251	0.31 172	0.76 507	0.37 137	0.38 293	0.09 90	0.07 52	0.09 104	0.07 68	0.13 134	0.23 407

XX-TBD	0.34 129	0.77 423	1.75 233	0.34 329	0.13 27	0.51 180	0.17 57	0.43 64	0.50 207	0.37 183	0.49 268	0.23 92	0.18 65	0.28 45	0.24 142	0.10 187	0.07 52	0.08 42	0.06 16	0.09 48	0.07 9

DCANet	0.42 219	0.77 423	1.95 351	0.25 88	0.14 43	0.51 180	0.22 155	0.77 321	0.72 436	0.54 328	0.48 251	0.31 172	0.41 332	0.36 126	0.39 304	0.09 90	0.07 52	0.09 104	0.07 68	0.13 134	0.23 407

csc	0.43 225	0.77 423	1.95 351	0.24 69	0.13 27	0.51 180	0.22 155	0.77 321	0.75 468	0.54 328	0.47 239	0.31 172	0.65 477	0.36 126	0.34 269	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.07 68	0.08 28	0.22 383

cscssc	0.43 225	0.77 423	1.95 351	0.24 69	0.13 27	0.51 180	0.22 155	0.77 321	0.75 468	0.54 328	0.47 239	0.31 172	0.65 477	0.36 126	0.34 269	0.09 90	0.07 52	0.08 42	0.07 68	0.08 28	0.22 383

SHD	0.72 473	0.77 423	2.36 445	0.45 471	0.40 476	0.71 441	0.32 378	1.02 533	1.25 563	1.07 545	0.84 493	0.90 504	0.73 499	1.09 375	0.98 474	0.21 491	0.18 451	0.20 489	0.21 451	0.32 447	0.31 477

FBW_ROB	0.83 514	0.77 423	1.77 248	0.44 457	0.30 376	0.87 512	0.46 469	1.10 552	0.91 526	0.81 511	0.75 473	1.01 529	0.61 464	3.66 597	1.23 515	0.26 524	0.23 498	0.36 546	0.25 476	0.27 408	0.62 557

AACVNet	0.54 355	0.78 431	1.73 223	0.36 366	0.21 223	0.57 268	0.25 243	0.71 263	0.51 215	0.55 346	0.59 357	0.64 379	0.41 332	2.13 529	0.41 319	0.14 391	0.11 303	0.14 384	0.11 234	0.33 456	0.15 253

ELAS_RVC	1.37 566	0.78 431	3.21 567	0.55 522	0.50 515	1.49 563	2.48 605	1.48 577	1.71 584	2.13 589	2.09 573	2.07 579	2.56 593	1.90 504	2.02 555	0.35 546	0.36 543	0.37 550	0.34 526	0.49 541	0.47 538
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 534	0.79 433	2.43 458	0.39 416	0.32 404	1.50 564	1.90 598	0.92 453	0.97 534	1.26 566	1.27 546	1.00 528	1.42 570	1.14 385	3.31 587	0.17 447	0.14 376	0.22 500	0.21 451	0.30 430	0.22 383

ELAS	1.39 567	0.79 433	2.86 528	0.53 510	0.50 515	2.81 597	2.20 601	1.61 584	1.50 577	2.28 594	2.35 581	1.82 575	2.13 587	1.73 465	2.22 564	0.35 546	0.37 545	0.35 544	0.35 529	0.49 541	0.47 538
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 355	0.80 435	2.76 518	0.32 273	0.33 417	0.71 441	0.20 105	0.87 411	0.57 278	0.51 296	0.59 357	0.50 306	0.33 262	0.68 312	0.55 386	0.10 187	0.29 527	0.10 161	0.13 310	0.21 319	0.34 495

SDNR	1.22 556	0.80 435	2.71 508	0.33 298	1.48 596	1.98 585	0.23 190	1.93 592	2.44 596	0.89 526	2.52 584	1.36 563	0.51 416	3.65 596	1.93 550	0.30 538	0.31 533	0.22 500	0.16 383	0.33 456	0.36 505

aanetorigin	0.77 495	0.80 435	2.59 492	0.43 450	0.44 493	0.58 286	1.01 570	0.57 181	0.68 397	1.53 579	1.23 544	0.81 472	1.08 548	1.07 373	1.07 491	0.18 459	0.15 402	0.17 454	0.21 451	0.54 550	0.30 469

hitnet-ft	0.67 445	0.80 435	1.90 326	0.28 166	0.22 250	0.69 432	0.36 406	0.85 391	0.65 369	0.56 357	0.84 493	1.03 533	0.95 538	2.32 540	0.55 386	0.23 507	0.14 376	0.41 554	0.13 310	0.24 364	0.17 301

CVANet_RVC	0.65 435	0.80 435	2.13 396	0.36 366	0.26 321	0.62 357	0.42 440	0.84 384	0.72 436	0.69 471	0.68 437	0.68 407	0.52 422	2.64 568	0.42 321	0.19 474	0.12 331	0.22 500	0.17 402	0.37 493	0.15 253

TestStereo1	0.49 302	0.81 440	1.85 299	0.39 416	0.57 534	0.56 250	0.34 391	0.75 297	0.69 407	0.44 224	0.63 399	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 206	0.10 187	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.33 456	0.26 438

SA-5K	0.49 302	0.81 440	1.85 299	0.39 416	0.57 534	0.56 250	0.34 391	0.75 297	0.69 407	0.44 224	0.63 399	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 206	0.10 187	0.08 140	0.12 286	0.10 170	0.33 456	0.26 438

MIPNet	0.83 514	0.81 440	2.40 451	0.61 540	0.18 161	1.48 562	1.39 590	1.60 583	0.74 455	1.94 584	0.85 497	0.73 437	1.68 579	0.87 356	0.31 240	0.09 90	0.08 140	0.11 228	0.32 519	0.25 378	0.12 160

cf-r	0.53 349	0.81 440	2.15 402	0.33 298	0.28 353	0.60 315	0.28 310	0.78 336	0.64 356	0.51 296	0.60 372	0.75 449	0.40 321	1.32 401	0.43 330	0.13 348	0.09 211	0.11 228	0.12 274	0.15 180	0.14 218

PSMNet-RUCA	0.58 388	0.82 444	1.89 321	0.59 535	0.56 531	0.64 387	0.36 406	0.84 384	0.69 407	0.51 296	0.68 437	0.53 317	0.43 360	0.56 266	0.43 330	0.34 545	0.18 451	0.44 558	0.29 496	0.48 538	0.30 469

PSMNet-RSSM	0.53 349	0.82 444	1.78 253	0.31 244	0.25 304	0.58 286	0.28 310	0.84 384	0.60 301	0.50 283	0.61 382	0.67 400	0.43 360	1.68 457	0.42 321	0.15 410	0.10 255	0.14 384	0.16 383	0.15 180	0.13 198

RP	0.67 445	0.82 444	1.94 348	0.43 450	0.44 493	0.65 401	0.45 466	0.89 426	0.82 502	0.66 458	0.92 510	0.99 526	0.76 507	1.55 434	0.66 423	0.25 520	0.18 451	0.23 507	0.20 445	0.31 438	0.22 383

UCFNet_RVC	0.48 284	0.82 444	1.85 299	0.30 217	0.27 339	0.64 387	0.26 265	0.74 286	0.55 263	0.48 264	0.53 306	0.63 370	0.41 332	0.88 357	0.38 293	0.15 410	0.10 255	0.17 454	0.17 402	0.18 268	0.15 253

Nwc_Net	0.68 452	0.83 448	2.53 478	0.41 434	0.39 467	0.77 476	0.38 421	1.01 530	0.70 416	0.60 409	0.99 523	0.98 523	0.68 487	1.41 412	0.63 414	0.23 507	0.15 402	0.23 507	0.25 476	0.23 349	0.18 321

WCMA_ROB	1.12 544	0.83 448	2.66 502	0.58 530	0.34 426	1.17 554	0.71 541	0.93 461	0.94 530	1.74 582	2.63 589	3.09 592	1.71 581	1.70 460	1.84 549	0.26 524	0.21 484	0.20 489	0.21 451	0.28 414	0.43 532

raft_robust	0.55 368	0.84 450	1.73 223	0.28 166	0.54 525	0.53 208	0.25 243	0.88 420	0.75 468	0.48 264	0.46 233	0.76 454	0.75 505	1.46 419	0.27 180	0.09 90	0.10 255	0.10 161	0.30 506	0.26 398	0.16 282

IPLG	0.69 457	0.84 450	2.43 458	0.35 347	0.21 223	1.65 572	0.61 519	1.36 572	0.58 289	1.39 573	0.51 281	0.37 202	0.87 524	1.41 412	0.36 280	0.09 90	0.07 52	0.14 384	0.12 274	0.32 447	0.11 120

ADLNet2	0.68 452	0.84 450	3.19 565	0.33 298	0.36 447	0.64 387	0.37 414	0.89 426	0.79 492	0.54 328	0.65 424	0.93 512	0.48 404	2.07 523	0.56 394	0.13 348	0.11 303	0.11 228	0.11 234	0.33 456	0.18 321

GANet	0.75 488	0.84 450	2.01 369	0.40 427	0.25 304	0.74 458	0.66 529	0.87 411	0.73 451	0.71 481	1.07 535	0.84 484	0.59 451	2.71 576	1.15 503	0.17 447	0.16 420	0.44 558	0.16 383	0.31 438	0.20 356

G2L-Stereo	0.55 368	0.85 454	2.18 409	0.31 244	0.27 339	0.59 303	0.27 290	0.77 321	0.55 263	0.54 328	0.52 295	0.71 429	0.36 278	1.75 469	0.50 367	0.13 348	0.11 303	0.13 346	0.11 234	0.29 419	0.15 253

TCMNet	0.66 440	0.85 454	2.55 489	0.50 495	0.52 522	0.72 447	0.39 426	0.87 411	0.72 436	0.58 386	0.68 437	0.63 370	0.46 387	1.70 460	0.63 414	0.18 459	0.18 451	0.23 507	0.18 415	0.38 500	0.27 445

PVD	0.90 524	0.85 454	2.15 402	0.53 510	0.50 515	0.99 529	0.56 505	1.15 560	1.64 581	1.41 575	1.41 558	1.11 548	1.13 553	1.35 404	1.31 521	0.26 524	0.28 526	0.28 527	0.26 484	0.37 493	0.49 542

RAFT+CT+SA	0.50 313	0.86 457	1.82 288	0.37 389	0.75 559	0.54 218	0.34 391	0.77 321	0.63 348	0.38 191	0.55 328	0.34 192	0.29 231	0.68 312	0.27 180	0.09 90	0.07 52	0.11 228	0.51 563	0.29 419	0.41 530

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 219	0.86 457	1.78 253	0.28 166	0.17 123	0.52 199	0.20 105	0.62 216	0.61 318	0.50 283	0.61 382	0.39 216	0.32 257	0.35 113	0.30 226	0.07 23	0.10 255	0.09 104	0.09 133	0.35 478	0.10 94

DeepPrunerF	0.86 518	0.86 457	2.91 538	0.45 471	0.50 515	0.64 387	0.48 481	1.14 557	2.64 600	0.63 439	0.61 382	0.65 384	0.62 469	2.21 534	1.31 521	0.23 507	0.19 464	0.30 535	0.28 492	0.36 485	0.25 428

AIO-test1	0.45 253	0.87 460	2.27 427	0.33 298	0.33 417	0.50 170	0.22 155	0.74 286	0.66 384	0.29 146	0.41 204	0.29 164	0.22 119	0.73 328	0.29 206	0.09 90	0.08 140	0.12 286	0.14 338	0.30 430	0.22 383

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 383	0.87 460	2.11 391	0.32 273	0.30 376	0.84 502	0.40 429	0.88 420	0.72 436	0.65 456	0.73 467	0.66 391	0.57 442	0.93 358	0.71 436	0.13 348	0.07 52	0.10 161	0.08 100	0.15 180	0.14 218

test_5	0.51 330	0.87 460	1.99 366	0.37 389	0.65 551	0.58 286	0.35 399	0.78 336	0.62 336	0.48 264	0.55 328	0.45 269	0.40 321	0.72 327	0.30 226	0.09 90	0.07 52	0.12 286	0.12 274	0.33 456	0.38 515

GEStereo_RVC	0.54 355	0.87 460	1.95 351	0.47 481	0.25 304	0.62 357	0.37 414	1.00 521	0.74 455	0.53 315	0.54 318	0.59 355	0.44 368	1.10 376	0.46 342	0.15 410	0.11 303	0.12 286	0.10 170	0.26 398	0.19 338

WQFJX	0.54 355	0.88 464	1.81 281	0.37 389	0.30 376	0.61 336	0.41 435	0.85 391	0.68 397	0.44 224	0.60 372	0.39 216	0.51 416	1.64 451	0.40 312	0.10 187	0.09 211	0.12 286	0.10 170	0.24 364	0.16 282

fast-acv-ft	0.63 422	0.88 464	3.10 555	0.38 406	0.30 376	0.79 485	0.48 481	0.69 252	0.72 436	0.58 386	0.78 480	0.76 454	0.60 455	0.67 309	0.73 443	0.15 410	0.15 402	0.18 474	0.17 402	0.37 493	0.16 282

RALCasStereoNet	0.45 253	0.88 464	1.85 299	0.30 217	0.26 321	0.49 162	0.26 265	0.58 187	0.51 215	0.36 179	0.48 251	0.36 200	0.28 216	0.55 263	0.34 269	0.10 187	0.53 570	0.09 104	0.08 100	0.25 378	0.34 495

StereoDRNet	0.64 426	0.88 464	2.35 442	0.41 434	0.45 502	0.73 454	0.47 477	0.94 470	0.74 455	0.75 493	0.54 318	0.74 443	0.47 395	1.70 460	0.72 440	0.15 410	0.14 376	0.15 414	0.14 338	0.20 305	0.19 338

z-ln-s-r	0.64 426	0.89 468	2.23 421	0.32 273	0.26 321	0.57 268	0.37 414	0.84 384	0.76 477	0.51 296	0.81 484	0.64 379	0.45 372	2.06 521	1.27 519	0.10 187	0.07 52	0.11 228	0.09 133	0.24 364	0.13 198

GCAP-Stereo	0.34 129	0.89 468	1.76 239	0.26 124	0.12 11	0.52 199	0.14 21	0.49 115	0.38 78	0.29 146	0.30 128	0.29 164	0.22 119	0.30 68	0.20 63	0.09 90	0.17 440	0.09 104	0.07 68	0.21 319	0.11 120

rafts_anoy	0.43 225	0.89 468	1.96 360	0.32 273	0.30 376	0.48 155	0.24 223	0.62 216	0.49 196	0.37 183	0.38 187	0.33 186	0.30 241	0.51 245	0.34 269	0.10 187	0.39 556	0.13 346	0.15 363	0.17 239	0.15 253

MLCV	0.48 284	0.89 468	1.85 299	0.29 198	0.14 43	0.59 303	0.23 190	0.72 268	0.59 296	0.66 458	0.66 426	0.55 327	0.36 278	1.03 370	0.49 362	0.09 90	0.06 24	0.09 104	0.07 68	0.19 289	0.11 120

LL-Strereo2	0.41 199	0.90 472	1.83 294	0.44 457	0.24 285	0.54 218	0.27 290	0.58 187	0.45 156	0.41 208	0.33 156	0.44 260	0.21 109	0.44 182	0.34 269	0.09 90	0.08 140	0.16 433	0.14 338	0.17 239	0.17 301

CBFPSM	0.56 376	0.91 473	1.82 288	0.28 166	0.23 271	0.71 441	0.37 414	0.72 268	0.64 356	0.50 283	0.49 268	1.03 533	0.83 516	0.62 289	1.35 524	0.10 187	0.12 331	0.10 161	0.10 170	0.18 268	0.19 338

RAFT	0.45 253	0.92 474	1.59 191	0.34 329	0.19 194	0.46 140	0.35 399	0.65 233	0.49 196	0.49 276	0.49 268	0.70 424	0.40 321	0.47 219	0.32 251	0.11 260	0.16 420	0.14 384	0.13 310	0.51 545	0.13 198

AF-Net	0.69 457	0.92 474	2.21 413	0.41 434	0.40 476	0.68 426	0.40 429	1.02 533	0.86 512	0.69 471	1.03 530	1.04 536	0.84 519	1.19 389	0.78 451	0.22 504	0.14 376	0.25 519	0.17 402	0.30 430	0.18 321

TDLM	0.67 445	0.92 474	1.76 239	0.37 389	0.24 285	0.66 408	0.56 505	0.82 367	0.74 455	1.16 552	0.62 387	0.61 363	0.48 404	2.70 574	0.50 367	0.20 484	0.11 303	0.35 544	0.14 338	0.32 447	0.16 282

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 368	0.92 474	2.36 445	0.38 406	0.37 458	0.60 315	0.28 310	0.82 367	0.62 336	0.62 429	0.55 328	0.72 432	0.45 372	1.00 366	0.43 330	0.15 410	0.11 303	0.14 384	0.14 338	0.15 180	0.16 282
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.46 263	0.92 474	2.09 386	0.33 298	0.14 43	0.55 233	0.22 155	0.83 373	0.56 274	0.51 296	0.49 268	0.48 301	0.37 292	0.48 225	0.54 385	0.09 90	0.06 24	0.10 161	0.08 100	0.23 349	0.09 64
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
SGM_RVC	1.89 582	0.92 474	2.50 475	0.96 572	0.93 572	1.63 570	1.37 588	1.52 580	12.43 615	1.85 583	1.69 565	2.40 585	1.74 582	2.81 581	1.71 543	0.53 559	0.47 565	0.42 555	0.47 556	0.74 564	0.74 565
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 383	0.93 480	2.27 427	0.31 244	0.25 304	0.83 500	0.33 386	0.81 360	0.65 369	0.54 328	0.63 399	0.73 437	0.67 484	0.73 328	0.67 426	0.13 348	0.13 355	0.11 228	0.10 170	0.43 526	0.16 282

Consistency-Raft	0.88 521	0.93 480	3.23 569	0.99 573	0.64 550	0.77 476	0.55 500	0.98 501	0.97 534	0.61 418	1.03 530	0.65 384	1.05 545	0.79 345	1.38 526	0.44 552	0.46 562	0.51 562	0.58 575	0.65 558	0.47 538

coex_refinement	0.58 388	0.94 482	1.87 312	0.38 406	0.25 304	0.64 387	0.34 391	0.83 373	0.65 369	0.60 409	0.63 399	0.81 472	0.48 404	1.85 493	0.56 394	0.13 348	0.09 211	0.10 161	0.10 170	0.16 217	0.16 282

GwcNet-RSSM	0.57 383	0.94 482	2.13 396	0.32 273	0.25 304	0.60 315	0.30 342	0.80 356	0.66 384	0.52 305	0.64 415	0.71 429	0.40 321	1.79 477	0.50 367	0.13 348	0.09 211	0.12 286	0.12 274	0.21 319	0.15 253

NCC-stereo	0.79 501	0.94 482	2.42 454	0.59 535	0.45 502	1.90 579	0.46 469	0.99 513	0.72 436	0.64 449	0.84 493	0.91 506	0.73 499	1.80 481	1.00 480	0.27 529	0.19 464	0.23 507	0.31 513	0.24 364	0.22 383

Abc-Net	0.79 501	0.94 482	2.42 454	0.59 535	0.45 502	1.90 579	0.46 469	0.99 513	0.72 436	0.64 449	0.84 493	0.91 506	0.73 499	1.80 481	1.00 480	0.27 529	0.19 464	0.23 507	0.31 513	0.24 364	0.22 383
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.65 435	0.94 482	1.96 360	0.43 450	0.30 376	0.71 441	0.68 535	0.84 384	0.65 369	0.70 477	0.60 372	0.86 494	0.54 427	1.56 435	0.57 398	0.20 484	0.16 420	0.67 570	0.25 476	0.22 336	0.24 419

NaN_ROB	1.14 546	0.94 482	2.96 541	0.53 510	0.56 531	1.13 550	0.99 565	0.98 501	1.00 538	1.09 547	0.87 501	0.77 456	1.06 547	5.90 607	2.72 575	0.16 431	0.23 498	0.16 433	0.24 468	0.22 336	0.36 505

PWC_ROB	0.70 461	0.94 482	1.88 314	0.39 416	0.39 467	0.62 357	0.30 342	0.98 501	0.94 530	0.91 530	1.29 549	0.77 456	0.62 469	1.62 450	1.03 488	0.18 459	0.11 303	0.18 474	0.13 310	0.51 545	0.22 383

G2L-ROB	0.51 330	0.95 489	1.96 360	0.29 198	0.22 250	0.59 303	0.28 310	0.76 310	0.57 278	0.55 346	0.45 225	0.70 424	0.32 257	1.38 407	0.47 351	0.11 260	0.07 52	0.09 104	0.08 100	0.20 305	0.13 198

FINET	0.65 435	0.95 489	3.06 551	0.35 347	0.40 476	0.58 286	0.48 481	0.92 453	1.10 552	0.57 368	0.68 437	0.47 290	0.44 368	1.15 387	0.60 407	0.23 507	0.21 484	0.17 454	0.15 363	0.26 398	0.25 428

NVStereoNet_ROB	1.16 550	0.95 489	2.54 484	0.58 530	0.55 528	0.78 481	0.63 526	1.00 521	1.08 549	1.03 542	4.07 605	1.48 568	1.22 555	2.88 583	1.27 519	0.50 558	0.46 562	0.54 563	0.62 578	0.50 543	0.63 559
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
4D-IteraStereo	0.44 235	0.96 492	2.63 497	0.27 141	0.30 376	0.45 120	0.25 243	0.52 144	0.50 207	0.40 199	0.31 141	0.40 225	0.19 86	0.35 113	0.32 251	0.09 90	0.06 24	0.12 286	0.11 234	0.19 289	0.30 469

Wz-Net-LNSev	0.59 396	0.96 492	2.47 468	0.34 329	0.37 458	0.79 485	0.44 458	0.86 402	0.77 482	0.61 418	0.67 429	0.79 465	0.56 436	0.64 294	0.62 412	0.15 410	0.14 376	0.12 286	0.12 274	0.18 268	0.19 338

dd	0.42 219	0.96 492	1.77 248	0.31 244	0.17 123	0.57 268	0.26 265	0.49 115	0.68 397	0.41 208	0.40 200	0.34 192	0.27 201	0.45 197	0.40 312	0.17 447	0.10 255	0.13 346	0.12 274	0.21 319	0.12 160

AFF-stereo	0.44 235	0.96 492	1.78 253	0.31 244	0.15 67	0.50 170	0.21 129	0.64 227	0.63 348	0.47 246	0.64 415	0.49 303	0.34 270	0.46 208	0.31 240	0.08 43	0.09 211	0.10 161	0.10 170	0.37 493	0.10 94

DMCA-RVC	0.62 415	0.96 492	2.63 497	0.36 366	0.90 569	0.56 250	0.31 355	0.69 252	0.57 278	0.68 469	0.52 295	0.59 355	0.56 436	1.23 394	0.53 379	0.16 431	0.38 549	0.20 489	0.15 363	0.20 305	0.15 253

ADCRef	0.80 503	0.96 492	2.29 431	0.37 389	0.35 439	0.96 525	0.51 486	0.87 411	0.75 468	0.88 524	0.83 490	0.61 363	1.36 565	1.02 368	3.27 586	0.13 348	0.11 303	0.17 454	0.19 435	0.25 378	0.21 368

CFNet	0.58 388	0.96 492	1.78 253	0.33 298	0.25 304	0.63 374	0.22 155	0.88 420	0.75 468	0.46 244	0.59 357	0.58 352	0.40 321	2.29 538	0.48 357	0.12 318	0.09 211	0.15 414	0.14 338	0.30 430	0.15 253

MSMD_ROB	1.34 562	0.96 492	2.38 447	0.39 416	0.32 404	1.96 582	0.62 524	0.91 444	1.43 573	2.94 604	2.60 587	4.77 605	1.95 585	2.43 554	1.33 523	0.29 535	0.26 516	0.32 540	0.32 519	0.30 430	0.30 469

G2L-Stereo_test	0.55 368	0.97 500	1.89 321	0.33 298	0.24 285	0.75 464	0.38 421	0.79 352	0.60 301	0.60 409	0.54 318	0.74 443	0.39 313	1.56 435	0.43 330	0.10 187	0.08 140	0.08 42	0.08 100	0.28 414	0.13 198

Wz-Net-MNSev	0.65 435	0.97 500	2.19 411	0.36 366	0.33 417	0.90 518	0.60 515	0.92 453	0.81 501	0.75 493	0.72 465	0.73 437	0.65 477	1.39 408	0.71 436	0.16 431	0.13 355	0.14 384	0.14 338	0.24 364	0.18 321

RGC	0.71 470	0.97 500	2.18 409	0.44 457	0.44 493	0.73 454	0.40 429	0.94 470	0.71 426	0.71 481	1.04 533	1.01 529	0.71 493	1.74 467	0.70 433	0.23 507	0.18 451	0.28 527	0.26 484	0.29 419	0.27 445

SAMSARA	0.91 525	0.97 500	2.22 417	0.80 558	0.58 536	1.32 556	1.31 585	1.01 530	0.94 530	1.36 569	0.87 501	1.38 564	0.90 530	1.72 464	1.02 486	0.24 515	0.30 531	0.22 500	0.25 476	0.36 485	0.35 497

DispNO	0.67 445	0.98 504	2.58 490	0.31 244	0.27 339	0.59 303	0.29 334	0.83 373	0.68 397	0.53 315	0.79 483	0.83 479	0.47 395	2.46 556	0.68 429	0.12 318	0.10 255	0.19 480	0.31 513	0.16 217	0.17 301

RALAANet	0.43 225	0.98 504	1.90 326	0.32 273	0.23 271	0.48 155	0.19 84	0.67 245	0.53 243	0.48 264	0.45 225	0.39 216	0.30 241	0.48 225	0.37 286	0.10 187	0.08 140	0.11 228	0.14 338	0.27 408	0.10 94

EDNetEfficientorigin	8.18 613	0.98 504	145.96 640	0.51 500	0.89 568	0.72 447	0.48 481	0.85 391	1.56 580	2.12 586	1.49 559	1.29 559	1.31 560	1.83 486	2.13 562	0.13 348	0.12 331	0.17 454	0.18 415	0.39 510	0.45 535

XQC	0.73 482	0.98 504	2.39 449	0.46 476	0.35 439	0.81 494	0.46 469	1.00 521	1.00 538	0.80 505	0.69 446	0.88 500	0.74 504	1.32 401	1.20 511	0.24 515	0.16 420	0.23 507	0.20 445	0.41 518	0.33 491

GMStereo	0.38 169	0.99 508	1.91 332	0.27 141	0.16 94	0.39 74	0.23 190	0.47 100	0.62 336	0.38 191	0.34 163	0.25 120	0.25 165	0.39 151	0.29 206	0.14 391	0.08 140	0.10 161	0.12 274	0.15 180	0.11 120
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCPNet	0.99 534	0.99 508	3.93 587	0.37 389	0.68 554	1.36 558	0.62 524	0.87 411	0.76 477	0.78 502	0.81 484	1.08 542	1.18 554	1.14 385	2.49 572	0.21 491	0.69 586	0.21 497	0.95 594	0.29 419	0.37 512

RTSC	0.72 473	1.00 510	2.22 417	0.40 427	0.29 361	0.82 497	0.31 355	0.96 488	1.10 552	0.92 531	0.81 484	0.78 460	0.58 448	1.23 394	1.55 536	0.18 459	0.17 440	0.14 384	0.17 402	0.43 526	0.30 469

PA-Net	0.84 516	1.00 510	3.49 577	0.63 542	0.40 476	0.70 439	0.52 489	0.86 402	0.84 509	0.52 305	0.59 357	0.70 424	0.54 427	2.35 541	2.23 565	0.17 447	0.27 523	0.19 480	0.28 492	0.22 336	0.36 505
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 452	1.00 510	2.09 386	0.33 298	0.25 304	0.58 286	0.32 378	0.81 360	0.80 495	0.61 418	0.94 515	0.80 469	0.41 332	2.46 556	1.02 486	0.36 548	0.14 376	0.10 161	0.09 133	0.23 349	0.22 383

PS-NSSS	0.63 422	1.00 510	1.81 281	0.30 217	0.31 396	0.63 374	0.34 391	0.98 501	0.69 407	0.54 328	0.74 470	0.51 309	0.41 332	2.43 554	0.48 357	0.24 515	0.17 440	0.27 523	0.18 415	0.27 408	0.21 368

MonStereo1	1.98 585	1.01 514	1.78 253	1.19 582	1.04 580	3.58 601	0.61 519	1.53 581	1.93 592	1.39 573	3.37 600	2.23 583	10.80 616	2.84 582	1.25 517	1.04 586	0.38 549	0.96 583	0.57 572	1.10 579	1.00 590

iRaft-Stereo_5w	0.54 355	1.01 514	2.08 385	0.27 141	0.21 223	0.49 162	0.28 310	0.73 280	0.58 289	0.40 199	0.61 382	0.62 367	0.46 387	1.78 473	0.47 351	0.09 90	0.07 52	0.11 228	0.10 170	0.39 510	0.12 160

dad	0.51 330	1.01 514	1.74 227	0.29 198	0.19 194	0.60 315	0.26 265	0.52 144	0.75 468	0.63 439	0.63 399	0.63 370	0.33 262	0.85 352	0.47 351	0.27 529	0.15 402	0.40 553	0.18 415	0.22 336	0.14 218

PSMNet_ROB	0.66 440	1.01 514	2.33 437	0.38 406	0.31 396	0.72 447	0.55 500	0.86 402	0.69 407	0.54 328	0.60 372	0.75 449	0.47 395	2.00 516	0.82 458	0.17 447	0.13 355	0.19 480	0.19 435	0.24 364	0.27 445

UDGNet	0.44 235	1.02 518	1.74 227	0.35 347	0.19 194	0.58 286	0.23 190	0.49 115	0.66 384	0.41 208	0.38 187	0.34 192	0.29 231	0.53 255	0.30 226	0.24 515	0.10 255	0.37 550	0.19 435	0.27 408	0.15 253

AASNet	0.56 376	1.03 519	2.34 439	0.37 389	0.33 417	0.65 401	0.29 334	0.96 488	0.73 451	0.54 328	0.60 372	0.55 327	0.38 299	0.59 277	0.58 403	0.14 391	0.12 331	0.13 346	0.10 170	0.43 526	0.24 419

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 495	1.04 520	2.06 378	0.94 569	0.35 439	0.89 517	0.40 429	0.85 391	0.63 348	0.55 346	0.63 399	0.75 449	0.38 299	2.38 545	0.48 357	1.10 589	0.31 533	0.36 546	0.21 451	0.53 549	0.55 551

w-ln-seven	0.74 485	1.05 521	2.54 484	0.37 389	0.34 426	1.03 536	0.47 477	1.00 521	1.08 549	0.90 528	0.85 497	0.85 488	0.57 442	1.37 406	1.26 518	0.14 391	0.13 355	0.16 433	0.15 363	0.31 438	0.20 356

pmcnn	1.32 560	1.05 521	2.77 521	0.74 553	1.43 591	0.72 447	0.56 505	0.96 488	0.91 526	0.99 538	2.92 595	6.01 610	0.70 491	2.38 545	3.32 588	0.13 348	0.10 255	0.08 42	0.06 16	0.34 467	0.22 383

DFGA-Net	0.51 330	1.06 523	1.75 233	0.30 217	0.24 285	0.54 218	0.22 155	0.63 224	0.60 301	0.48 264	0.51 281	0.35 196	0.27 201	1.82 485	0.53 379	0.10 187	0.08 140	0.12 286	0.12 274	0.37 493	0.15 253

PDISCO_ROB	0.75 488	1.06 523	2.11 391	0.64 543	0.59 538	1.13 550	0.43 447	1.14 557	1.05 544	0.64 449	0.71 460	0.96 519	0.61 464	1.21 390	0.76 447	0.37 549	0.18 451	0.27 523	0.24 468	0.56 552	0.32 483

PWCDC_ROB	0.72 473	1.06 523	2.09 386	0.47 481	0.36 447	0.78 481	0.26 265	0.98 501	1.34 569	0.61 418	2.07 572	0.64 379	0.61 464	0.83 348	0.71 436	0.31 540	0.14 376	0.15 414	0.12 274	0.60 556	0.21 368

Syn2CoEx	0.70 461	1.07 526	2.74 516	0.43 450	0.30 376	0.64 387	0.42 440	0.99 513	0.78 487	0.62 429	0.78 480	0.74 443	0.72 496	1.92 509	0.61 410	0.20 484	0.17 440	0.19 480	0.15 363	0.29 419	0.22 383

111	0.48 284	1.09 527	1.95 351	0.24 69	0.13 27	0.59 303	0.26 265	0.83 373	0.78 487	0.48 264	0.52 295	0.56 339	0.38 299	0.49 236	0.38 293	0.09 90	0.07 52	0.09 104	0.07 68	0.23 349	0.35 497

GCST	0.72 473	1.10 528	2.15 402	1.11 579	0.59 538	0.62 357	0.19 84	0.75 297	0.53 243	0.56 357	0.63 399	0.47 290	0.31 250	1.11 379	0.33 262	0.75 575	0.45 560	0.84 575	0.64 581	0.69 561	0.54 548

LSM	3.31 602	1.11 529	5.29 599	9.40 617	30.65 632	0.84 502	1.12 577	0.91 444	1.22 561	1.36 569	2.19 577	0.93 512	0.83 516	1.66 454	0.90 464	0.21 491	0.31 533	0.24 514	0.28 492	0.39 510	6.33 618

DDUNet	0.77 495	1.12 530	1.88 314	0.76 554	0.69 555	0.84 502	0.43 447	0.85 391	0.65 369	0.67 462	0.75 473	0.91 506	0.52 422	1.03 370	0.57 398	0.54 561	0.37 545	0.95 582	0.52 565	0.71 563	0.57 552

ADCP+	0.94 529	1.12 530	3.14 559	0.34 329	0.39 467	1.06 539	0.79 550	0.89 426	0.80 495	0.66 458	0.67 429	0.85 488	1.55 575	0.93 358	4.55 601	0.13 348	0.11 303	0.16 433	0.15 363	0.26 398	0.25 428

CSAN	1.25 557	1.12 530	3.04 549	0.51 500	0.37 458	1.06 539	1.15 579	1.22 563	1.08 549	1.17 557	1.91 570	1.04 536	1.31 560	5.96 608	2.43 571	0.26 524	0.22 490	0.24 514	0.24 468	0.31 438	0.30 469

w-ln-seven-2	0.68 452	1.13 533	2.46 463	0.36 366	0.27 339	0.65 401	0.44 458	0.87 411	0.83 506	0.69 471	0.75 473	0.72 432	0.63 472	1.56 435	1.15 503	0.13 348	0.13 355	0.15 414	0.14 338	0.35 478	0.19 338

SPS-STEREO	1.07 543	1.13 533	2.88 530	0.65 546	0.69 555	0.99 529	0.68 535	1.05 545	0.87 515	1.36 569	1.23 544	1.46 567	0.94 535	1.87 494	1.72 544	0.66 569	0.61 575	0.58 564	0.57 572	0.65 558	0.77 569
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 376	1.14 535	2.77 521	0.76 554	0.28 353	0.60 315	0.56 505	0.76 310	0.58 289	0.55 346	0.62 387	0.41 231	0.29 231	0.44 182	0.39 304	0.11 260	0.19 464	0.13 346	0.14 338	0.36 485	0.18 321

FADNet_RVC	0.81 512	1.14 535	2.42 454	0.30 217	0.24 285	0.71 441	0.24 223	0.95 483	0.61 318	0.44 224	0.56 340	0.59 355	0.42 350	1.52 431	0.68 429	0.94 581	0.96 598	0.28 527	1.00 596	0.90 573	1.36 600

SuperB	1.15 548	1.14 535	5.43 600	0.36 366	0.26 321	0.81 494	0.89 559	0.88 420	1.17 558	0.67 462	0.68 437	0.63 370	1.39 568	1.74 467	3.37 589	0.15 410	0.12 331	0.17 454	0.16 383	2.80 608	0.25 428

MANE	2.90 597	1.14 535	2.96 541	1.03 574	1.01 577	5.01 607	2.45 604	5.36 612	6.88 612	3.58 607	4.76 609	5.99 609	4.99 605	4.23 601	4.61 602	0.56 564	0.67 580	0.44 558	0.78 587	0.51 545	1.03 591

AIO-test2	0.49 302	1.15 539	1.96 360	0.42 445	0.37 458	0.50 170	0.23 190	0.79 352	0.70 416	0.33 168	0.53 306	0.27 146	0.22 119	0.67 309	0.29 206	0.73 573	0.08 140	0.13 346	0.17 402	0.17 239	0.18 321

CC-Net-ROB	0.85 517	1.15 539	2.13 396	0.88 564	0.38 464	0.88 516	0.44 458	1.06 546	0.79 492	0.58 386	0.69 446	0.65 384	0.50 414	2.74 577	0.51 372	0.93 580	0.39 556	0.87 576	0.29 496	0.54 550	0.54 548

GANetREF_RVC	0.75 488	1.15 539	2.46 463	0.47 481	0.26 321	0.83 500	0.61 519	0.97 497	0.89 523	0.62 429	0.61 382	0.72 432	0.59 451	2.42 551	0.55 386	0.32 541	0.25 514	0.36 546	0.24 468	0.39 510	0.31 477
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
iResNet_ROB	0.50 313	1.15 539	1.73 223	0.31 244	0.21 223	0.58 286	0.22 155	0.95 483	0.82 502	0.58 386	0.62 387	0.57 345	0.39 313	0.84 350	0.40 312	0.11 260	0.08 140	0.09 104	0.06 16	0.21 319	0.13 198

MeshStereo	1.21 553	1.15 539	3.01 548	0.34 329	0.28 353	1.10 547	0.69 537	1.35 571	1.01 540	2.71 600	2.41 583	2.96 589	1.45 571	2.80 580	1.40 529	0.22 504	0.22 490	0.22 500	0.19 435	0.50 543	0.26 438
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
FADNet-RVC-Resample	0.67 445	1.16 544	3.16 561	0.37 389	0.29 361	0.62 357	0.38 421	0.86 402	0.63 348	0.51 296	0.50 276	0.57 345	0.45 372	1.57 439	0.49 362	0.24 515	0.32 539	0.23 507	0.19 435	0.27 408	0.62 557

CIPLG	0.56 376	1.19 545	2.46 463	0.80 558	0.31 396	0.61 336	0.57 509	0.76 310	0.57 278	0.56 357	0.63 399	0.41 231	0.30 241	0.45 197	0.40 312	0.11 260	0.20 475	0.13 346	0.13 310	0.35 478	0.19 338

RAFT + AFF	0.64 426	1.20 546	1.95 351	0.34 329	0.33 417	0.67 414	0.52 489	0.99 513	0.74 455	0.53 315	0.58 354	0.57 345	0.80 512	1.76 470	0.51 372	0.12 318	0.27 523	0.15 414	0.14 338	0.43 526	0.29 458

SANet	1.20 552	1.21 547	3.33 574	0.38 406	0.27 339	1.73 576	0.85 556	1.10 552	2.49 598	1.16 552	1.83 568	1.72 574	1.50 574	2.37 542	2.84 578	0.18 459	0.16 420	0.16 433	0.15 363	0.32 447	0.32 483

FADNet	0.64 426	1.22 548	2.06 378	0.32 273	0.30 376	0.66 408	0.29 334	0.88 420	0.72 436	0.44 224	0.48 251	0.66 391	0.57 442	1.84 491	0.45 341	0.46 556	0.20 475	0.17 454	0.19 435	0.59 553	0.24 419

UDG	0.77 495	1.23 549	2.15 402	0.67 548	0.59 538	0.78 481	0.38 421	0.90 432	0.70 416	0.61 418	0.69 446	1.01 529	0.67 484	1.02 368	0.73 443	0.45 554	0.34 540	0.87 576	0.51 563	0.67 560	0.46 537

ARAFT	0.60 402	1.23 549	3.10 555	0.28 166	0.16 94	0.64 387	0.36 406	0.90 432	0.67 393	0.61 418	0.49 268	0.55 327	0.31 250	1.24 397	0.32 251	0.10 187	0.08 140	0.14 384	0.13 310	0.37 493	0.21 368

DN-CSS_ROB	0.48 284	1.23 549	1.99 366	0.39 416	0.22 250	0.56 250	0.19 84	0.75 297	0.61 318	0.45 236	0.62 387	0.41 231	0.31 250	0.70 323	0.32 251	0.11 260	0.08 140	0.14 384	0.13 310	0.36 485	0.12 160

StereoAnything_RVC	0.35 140	1.25 552	1.82 288	0.20 7	0.12 11	0.26 10	0.15 33	0.43 64	0.37 73	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 86	0.46 208	0.14 1	0.11 260	0.09 211	0.08 42	0.05 1	0.76 567	0.18 321

IPLGR_C	0.58 388	1.25 552	2.72 510	0.80 558	0.31 396	0.60 315	0.61 519	0.76 310	0.58 289	0.56 357	0.62 387	0.41 231	0.31 250	0.43 173	0.40 312	0.11 260	0.22 490	0.13 346	0.15 363	0.35 478	0.19 338

FADNet-RVC	0.61 410	1.26 554	2.12 394	0.33 298	0.26 321	0.59 303	0.29 334	0.86 402	0.62 336	0.45 236	0.50 276	0.62 367	0.46 387	1.73 465	0.55 386	0.17 447	0.20 475	0.17 454	0.18 415	0.59 553	0.28 452

MFMNet_re	0.92 527	1.28 555	2.53 478	0.82 562	0.76 562	0.90 518	0.75 546	0.98 501	1.04 543	1.03 542	1.05 534	0.84 484	0.94 535	0.83 348	0.72 440	0.68 570	0.60 574	0.63 568	0.60 577	0.77 568	0.74 565

LL-Strereo	0.72 473	1.29 556	2.49 471	0.36 366	0.45 502	0.55 233	0.32 378	0.93 461	0.71 426	0.67 462	0.58 354	0.85 488	0.79 511	2.67 572	0.46 342	0.10 187	0.18 451	0.14 384	0.12 274	0.40 515	0.42 531

HBP-ISP	0.76 491	1.30 557	3.19 565	0.35 347	0.26 321	0.85 506	0.54 497	1.03 540	0.72 436	0.80 505	0.69 446	0.68 407	0.83 516	2.04 519	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.29 534	0.25 476	0.28 414	0.24 419

WZ-Net	0.92 527	1.31 558	3.76 581	0.41 434	0.36 447	0.86 508	0.71 541	1.00 521	1.06 547	0.82 516	0.92 510	1.06 540	1.05 545	2.16 531	1.61 538	0.19 474	0.13 355	0.15 414	0.16 383	0.32 447	0.28 452

RTS	1.21 553	1.31 558	6.39 603	0.52 504	0.51 520	1.61 568	0.79 550	1.03 540	1.37 571	1.13 549	1.30 550	1.10 546	0.85 520	2.65 569	2.08 558	0.21 491	0.24 501	0.18 474	0.18 415	0.43 526	0.32 483

RTSA	1.21 553	1.31 558	6.39 603	0.52 504	0.51 520	1.61 568	0.79 550	1.03 540	1.37 571	1.13 549	1.30 550	1.10 546	0.85 520	2.65 569	2.08 558	0.21 491	0.24 501	0.18 474	0.18 415	0.43 526	0.32 483

Wz-Net-SNSev	0.76 491	1.32 561	3.11 557	0.40 427	0.31 396	0.71 441	0.60 515	0.98 501	0.87 515	0.67 462	0.83 490	0.96 519	0.60 455	1.67 456	0.97 472	0.16 431	0.15 402	0.16 433	0.17 402	0.36 485	0.24 419

ADCMid	0.96 533	1.32 561	2.74 516	0.38 406	0.35 439	0.99 529	0.58 511	0.94 470	0.86 512	1.23 561	1.01 526	1.01 529	1.00 540	1.05 372	3.97 594	0.21 491	0.19 464	0.42 555	0.32 519	0.40 515	0.29 458

AnyNet_C32	1.00 537	1.33 563	2.53 478	0.49 491	0.54 525	1.15 552	1.14 578	0.91 444	0.89 523	1.11 548	0.95 517	0.87 496	0.93 532	1.50 428	4.07 596	0.21 491	0.20 475	0.25 519	0.24 468	0.38 500	0.33 491

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 159	1.34 564	1.24 120	0.23 49	0.12 11	0.33 34	0.20 105	0.40 39	0.33 29	0.25 115	0.21 46	0.16 36	0.14 16	0.27 33	0.63 414	0.55 563	0.06 24	0.11 228	0.13 310	0.25 378	0.49 542

LE_ROB	4.43 606	1.35 565	9.38 608	2.79 608	3.93 607	2.43 595	3.46 610	2.68 599	11.19 614	11.66 619	4.73 608	5.26 607	10.46 615	4.50 604	9.49 614	0.82 578	0.69 586	1.34 596	0.98 595	0.75 566	0.76 568

ADCS	1.05 542	1.36 566	2.98 545	0.42 445	0.36 447	0.96 525	0.81 554	1.06 546	1.12 555	1.25 562	0.97 520	1.08 542	0.90 530	1.25 398	4.86 603	0.21 491	0.21 484	0.22 500	0.23 466	0.36 485	0.38 515

iResNetv2_ROB	0.59 396	1.43 567	2.96 541	0.40 427	0.22 250	0.58 286	0.28 310	0.91 444	0.73 451	0.57 368	0.63 399	0.60 361	0.41 332	0.74 331	0.35 277	0.11 260	0.08 140	0.10 161	0.07 68	0.43 526	0.17 301

SGM+DAISY	1.83 581	1.43 567	3.81 582	0.87 563	1.01 577	2.38 594	2.53 606	1.36 572	1.75 585	2.92 603	3.22 599	2.65 587	2.93 595	2.22 537	3.10 583	0.72 572	0.69 586	0.63 568	0.62 578	0.77 568	0.98 583

GASNet	0.73 482	1.47 569	3.04 549	0.47 481	0.33 417	0.57 268	0.34 391	0.91 444	0.75 468	0.58 386	0.58 354	0.74 443	0.55 432	2.03 517	0.65 422	0.21 491	0.15 402	0.19 480	0.17 402	0.51 545	0.28 452

AnyNet_C01	1.14 546	1.49 570	4.23 592	0.54 515	0.53 523	1.51 565	1.37 588	1.04 544	1.07 548	1.17 557	1.33 553	1.15 552	1.08 548	1.61 449	2.74 576	0.25 520	0.22 490	0.28 527	0.24 468	0.48 538	0.40 525

z-mn7	0.80 503	1.52 571	2.62 496	0.36 366	0.28 353	1.01 533	0.48 481	0.90 432	1.29 567	0.69 471	1.35 555	0.85 488	0.59 451	2.03 517	1.09 494	0.14 391	0.12 331	0.14 384	0.12 274	0.32 447	0.20 356

zh-mn7	0.80 503	1.54 572	3.00 547	0.35 347	0.27 339	0.72 447	0.41 435	0.93 461	1.11 554	1.00 539	1.28 547	0.75 449	0.57 442	1.87 494	1.18 508	0.16 431	0.13 355	0.14 384	0.14 338	0.26 398	0.21 368

WAO-6	1.58 577	1.54 572	2.32 434	1.14 581	1.00 576	2.30 592	1.03 571	1.82 589	2.85 602	1.25 562	2.61 588	2.20 581	1.56 576	2.47 558	1.99 554	0.95 582	0.67 580	1.19 592	0.83 589	1.08 578	0.88 580

SQANet	0.80 503	1.58 574	2.53 478	0.76 554	0.83 564	0.76 468	0.36 406	0.83 373	0.64 356	0.63 439	0.69 446	0.73 437	0.51 416	1.21 390	0.53 379	0.77 577	0.29 527	0.59 566	0.29 496	0.86 572	0.61 556

test_for_model	0.64 426	1.60 575	1.82 288	1.23 584	1.02 579	0.53 208	0.23 190	0.75 297	0.50 207	0.57 368	0.29 115	0.25 120	0.20 98	0.26 26	0.22 103	0.76 576	0.31 533	0.08 42	0.07 68	1.68 598	0.50 545

JetBlue	1.78 579	1.63 576	3.92 585	0.73 551	1.21 588	4.38 606	3.35 608	1.59 582	1.20 560	1.26 566	1.52 561	2.37 584	1.88 584	3.23 590	3.00 579	0.53 559	0.47 565	0.48 561	0.49 559	1.29 589	0.97 582

WAO-7	1.48 572	1.63 576	2.49 471	0.93 568	0.75 559	1.72 575	1.10 575	1.84 590	1.96 593	1.43 576	2.54 585	1.97 577	1.61 578	3.06 586	2.08 558	0.69 571	0.66 579	0.94 581	0.74 585	0.80 570	0.69 562

IMH-64-1	1.39 567	1.64 578	1.86 307	1.36 586	1.11 584	1.39 559	1.19 581	1.76 586	1.45 575	1.16 552	2.21 578	1.53 569	1.38 566	1.98 512	1.52 534	1.29 593	0.67 580	1.27 593	0.69 582	1.29 589	0.98 583

IMH-64	1.39 567	1.64 578	1.86 307	1.36 586	1.11 584	1.39 559	1.19 581	1.76 586	1.45 575	1.16 552	2.21 578	1.53 569	1.38 566	1.98 512	1.52 534	1.29 593	0.67 580	1.27 593	0.69 582	1.29 589	0.98 583

coex-ft	5.95 610	1.67 580	60.57 638	0.34 329	0.30 376	0.77 476	0.69 537	0.74 286	4.41 605	19.22 626	2.15 576	1.62 573	7.97 612	1.81 484	8.96 613	0.44 552	2.08 610	0.18 474	0.19 435	0.38 500	4.62 616

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 539	1.67 580	2.32 434	0.47 481	0.39 467	1.47 561	0.95 562	0.95 483	0.91 526	0.84 519	0.94 515	1.05 538	0.60 455	2.95 584	0.72 440	0.41 550	0.72 590	0.32 540	0.55 566	0.74 564	1.22 596

otaku	1.03 540	1.68 582	2.72 510	0.95 570	0.73 558	1.03 536	0.59 513	0.99 513	0.86 512	0.69 471	1.61 562	0.98 523	0.64 475	1.46 419	1.14 501	0.95 582	0.46 562	0.72 573	0.40 547	1.24 587	0.78 570

Ntro	1.00 537	1.68 582	2.80 525	0.95 570	0.85 565	1.06 539	0.53 493	0.98 501	0.90 525	0.62 429	0.76 476	0.93 512	0.66 482	1.66 454	0.98 474	0.99 585	0.45 560	0.75 574	0.40 547	1.19 583	0.75 567

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 562	1.70 584	2.50 475	0.56 524	0.40 476	2.15 590	0.99 565	1.24 566	1.26 564	1.02 541	1.10 537	1.29 559	0.88 528	3.10 588	1.08 492	1.66 601	0.83 594	0.68 571	0.88 591	1.57 594	1.80 609

SGM-ForestM	2.98 598	1.70 584	3.52 579	0.67 548	0.47 510	5.18 608	3.36 609	3.30 607	2.86 603	4.44 609	3.79 604	9.80 616	5.50 608	6.29 609	6.52 609	0.27 529	0.36 543	0.24 514	0.27 489	0.38 500	0.58 554

zh-sn7	0.89 523	1.73 586	3.09 554	0.39 416	0.30 376	0.82 497	0.63 526	0.96 488	0.87 515	0.79 504	1.12 538	0.84 484	0.87 524	2.42 551	1.63 539	0.16 431	0.17 440	0.16 433	0.16 383	0.34 467	0.29 458

Wz-Net-TNSev	0.91 525	1.73 586	3.08 552	0.36 366	0.31 396	1.00 532	0.71 541	1.06 546	0.97 534	0.71 481	0.72 465	1.09 544	0.87 524	2.42 551	1.59 537	0.20 484	0.20 475	0.16 433	0.20 445	0.44 534	0.35 497

RainbowNet	1.15 548	1.78 588	2.72 510	1.12 580	0.91 570	1.06 539	0.76 548	1.16 562	1.13 557	0.75 493	0.97 520	1.09 544	0.80 512	1.60 446	1.21 513	1.17 591	1.26 602	1.01 586	0.57 572	1.13 581	0.88 580

ACVNet_2	1.42 570	1.81 589	3.23 569	1.08 576	0.92 571	1.32 556	0.85 556	1.49 578	1.69 582	1.19 560	1.73 566	2.13 580	1.03 543	2.50 560	1.40 529	0.91 579	0.53 570	1.00 585	0.55 566	2.11 603	0.85 575

TorneroNet-64	2.65 590	1.83 590	3.30 571	1.46 589	1.20 587	3.89 602	0.99 565	3.51 609	6.71 611	2.56 597	4.60 607	4.22 599	3.85 603	3.33 591	3.14 584	1.19 592	0.65 578	1.39 598	0.79 588	3.31 610	1.15 594

Dean	1.79 580	1.83 590	3.92 585	1.29 585	1.07 583	1.55 566	1.00 568	1.95 593	2.33 595	1.47 578	4.19 606	4.26 602	1.33 563	2.21 534	1.48 533	1.14 590	0.68 584	1.18 589	0.74 585	1.24 587	0.98 583

UNDER WATER	2.74 592	1.85 592	4.54 594	1.81 598	1.44 593	2.34 593	1.40 591	3.24 604	6.60 610	2.60 598	2.76 591	5.75 608	5.24 607	3.02 585	4.01 595	1.45 597	0.81 593	1.59 604	1.06 597	1.80 599	1.51 603

ACVNet-4b	1.93 583	1.85 592	4.10 590	1.07 575	0.86 566	1.15 552	0.53 493	1.06 546	1.12 555	0.64 449	1.09 536	1.99 578	0.70 491	2.20 533	9.86 616	5.62 614	0.41 559	1.03 587	0.55 566	1.86 601	0.85 575

MSAF-DinoV2	3.10 600	1.86 594	10.68 610	3.61 611	0.30 376	3.34 600	0.82 555	2.81 601	1.79 587	0.80 505	0.87 501	1.56 572	1.10 550	26.49 637	1.96 551	0.17 447	0.13 355	0.19 480	1.63 606	0.92 574	0.99 588

UNDER WATER-64	2.47 589	1.89 595	4.86 595	1.82 599	1.44 593	3.18 599	1.57 595	2.62 597	5.64 607	2.05 585	2.13 575	4.13 598	3.76 602	2.62 567	3.42 590	1.47 598	0.85 595	1.57 603	1.07 598	1.82 600	1.49 602

PWCK	1.49 573	1.90 596	3.22 568	1.09 577	0.54 525	1.71 574	1.73 596	1.49 578	1.53 578	1.44 577	1.80 567	1.82 575	1.30 559	3.34 592	1.76 546	1.07 588	0.56 572	0.97 584	0.58 575	1.38 593	0.65 560

ACVNet_1	1.33 561	1.91 597	4.03 588	1.09 577	0.88 567	1.19 555	0.66 529	1.24 566	1.17 558	0.94 534	0.96 518	3.09 592	1.04 544	2.37 542	1.11 498	1.04 586	0.48 568	1.03 587	0.48 557	1.12 580	0.83 572

TorneroNet	5.50 608	1.92 598	3.16 561	1.47 590	1.25 590	14.07 616	1.06 573	4.90 610	20.99 632	10.17 615	16.48 623	11.88 620	6.93 610	3.34 592	4.20 598	1.30 595	0.69 586	1.45 600	0.86 590	2.61 607	1.20 595

MADNet+	1.36 564	1.93 599	5.95 601	0.81 561	0.59 538	1.57 567	1.09 574	1.39 575	1.22 561	0.84 519	1.01 526	1.25 558	1.12 552	3.19 589	2.36 570	0.45 554	0.47 565	0.38 552	0.34 526	0.59 553	0.57 552

KSHMR	4.10 604	1.97 600	5.27 598	1.71 594	1.47 595	1.96 582	1.28 584	3.19 603	17.33 626	2.12 586	15.91 621	9.18 615	1.57 577	8.42 613	1.98 553	1.52 599	1.26 602	1.67 605	1.19 600	1.67 597	1.40 601

notaker	2.66 591	2.07 601	3.31 573	2.61 607	1.43 591	1.76 577	1.11 576	2.76 600	1.79 587	2.26 593	11.53 618	3.96 597	4.29 604	3.09 587	2.76 577	1.55 600	0.88 596	1.70 606	1.07 598	2.00 602	1.35 599

ktn	4.35 605	2.10 602	2.89 533	1.80 596	1.49 597	2.13 589	1.41 593	2.26 595	12.72 616	11.41 618	16.43 622	11.15 618	3.75 601	4.36 603	3.18 585	1.82 603	0.98 600	1.73 607	1.21 601	2.97 609	1.27 597

DispFullNet	1.67 578	2.10 602	5.22 597	1.53 591	8.90 610	0.86 508	0.31 355	0.96 488	0.96 533	1.37 572	1.01 526	1.13 549	1.98 586	1.51 429	0.91 465	0.54 561	0.31 533	1.18 589	0.63 580	1.13 581	0.80 571

MADNet++	2.79 593	2.11 604	2.97 544	2.49 605	2.28 603	2.95 598	2.31 603	2.67 598	2.47 597	3.03 605	3.13 598	2.70 588	2.92 594	4.10 600	4.48 600	2.68 608	2.24 612	3.04 614	2.44 611	2.37 605	2.34 610

WAO-8	2.80 594	2.14 605	2.89 533	1.91 600	1.04 580	3.98 603	0.96 563	3.26 605	6.17 608	2.15 590	3.37 600	3.31 594	2.41 591	11.84 616	2.03 556	2.05 605	1.86 606	1.54 601	0.92 592	1.22 584	0.87 578

Venus	2.80 594	2.14 605	2.89 533	1.91 600	1.04 580	3.98 603	0.96 563	3.26 605	6.17 608	2.15 590	3.37 600	3.31 594	2.41 591	11.84 616	2.03 556	2.05 605	1.86 606	1.54 601	0.92 592	1.22 584	0.87 578

IMH	2.02 586	2.15 607	2.69 507	1.68 592	1.12 586	1.66 573	0.92 561	2.10 594	1.92 591	1.32 568	2.66 590	2.21 582	1.69 580	5.78 606	1.68 541	5.54 613	0.96 598	1.31 595	0.71 584	1.32 592	0.99 588

LVE	1.96 584	2.17 608	3.14 559	1.68 592	1.80 601	1.63 570	1.03 571	2.34 596	2.81 601	1.25 562	2.89 593	4.24 601	1.29 557	2.79 579	1.44 531	2.85 609	0.91 597	1.18 589	1.46 604	1.23 586	1.10 593

MFN_U_SF_RVC	1.55 576	2.39 609	3.16 561	0.65 546	0.41 483	1.12 548	0.46 469	1.23 565	1.33 568	1.61 580	1.20 542	1.43 566	0.98 539	1.76 470	1.97 552	1.90 604	1.80 604	1.98 608	2.15 609	1.63 595	1.77 608

HanzoNet	7.64 611	2.86 610	5.05 596	7.01 614	3.97 608	2.18 591	1.34 587	3.37 608	4.05 604	13.17 620	10.58 612	10.73 617	16.52 623	8.45 614	10.51 617	10.48 622	9.72 624	5.59 618	13.46 623	6.84 618	6.83 619

FADE		3.00 611		2.11 602	2.94 605			5.00 611	2.49 598	1.25 562		3.05 591		8.02 612		94.83 641	35.90 639	65.83 638	66.18 638	1.66 596	1.30 598

JetRed	3.29 601	4.93 612	10.17 609	1.45 588	1.72 600	7.44 610	5.05 613	3.06 602	2.12 594	2.41 596	2.39 582	2.99 590	2.37 590	3.51 595	6.44 608	1.32 596	1.90 608	1.37 597	1.23 602	2.21 604	1.76 607

DGTPSM_ROB	8.89 614	5.62 613	12.25 612	5.92 613	11.32 613	8.54 611	24.18 623	6.40 614	13.49 617	5.15 610	11.46 616	6.19 611	10.92 617	7.00 610	13.72 619	4.47 611	7.65 617	3.92 615	7.45 619	4.38 613	7.87 620

DPSMNet_ROB	9.48 615	5.64 614	13.01 616	8.82 615	11.82 614	8.54 611	24.20 624	6.41 615	13.65 620	5.32 612	11.47 617	6.33 612	10.92 617	7.69 611	13.89 620	7.25 621	8.19 619	5.06 616	7.78 620	5.31 616	8.26 621

TCMNet-wrong-test	5.51 609	6.62 615	6.20 602	13.02 621	11.90 615	7.14 609	5.53 614	6.99 616	1.44 574	2.65 599	3.10 597	8.37 614	5.95 609	4.75 605	6.05 607	3.07 610	0.98 600	2.38 610	1.99 608	6.62 617	5.43 617

USTest	8.10 612	7.17 616	8.96 607	9.25 616	9.05 611	15.27 617	23.78 622	9.96 620	9.47 613	5.94 613	6.75 610	7.80 613	7.48 611	8.83 615	11.21 618	2.21 607	3.56 613	2.86 613	3.20 614	5.02 615	4.16 614

BEATNet-Init1	12.10 616	11.19 617	27.29 635	2.99 609	3.51 606	21.84 629	11.10 616	14.34 624	13.83 621	20.34 627	20.33 628	26.35 638	20.03 625	19.06 628	14.80 623	1.74 602	1.81 605	2.05 609	2.49 612	3.69 612	3.12 613

Anonymous_1	22.91 625	11.20 618	12.13 611	12.75 618	26.28 631	19.43 624	27.92 628	14.08 623	13.61 618	14.96 621	10.58 612	11.26 619	11.19 619	12.55 620	14.57 622	38.28 638	7.88 618	34.96 635	63.99 637	89.57 641	10.94 624

DPSM_ROB	12.34 617	11.21 619	12.51 613	12.91 619	12.80 617	19.84 626	28.28 629	14.38 625	14.28 622	10.58 616	11.26 614	12.03 621	11.85 620	13.15 622	15.34 624	7.11 619	8.31 620	6.50 620	7.35 617	8.84 619	8.31 622

DPSM	12.34 617	11.21 619	12.51 613	12.91 619	12.80 617	19.84 626	28.28 629	14.38 625	14.28 622	10.58 616	11.26 614	12.03 621	11.85 620	13.15 622	15.34 624	7.11 619	8.31 620	6.50 620	7.35 617	8.84 619	8.31 622

PML	23.15 626	16.83 621	7.78 605	5.49 612	9.93 612	51.13 639	104.50 640	5.76 613	13.62 619	37.30 641	105.93 640	30.86 639	23.50 630	12.07 618	7.87 612	6.30 616	2.12 611	6.32 619	2.43 610	10.44 621	2.90 612

LRCNet_RVC	13.74 621	19.30 622	12.75 615	19.46 624	12.69 616	1.86 578	0.41 435	12.33 621	1.05 544	15.77 622	18.83 627	12.62 623	8.70 614	12.21 619	9.62 615	22.22 631	8.37 622	25.85 631	24.01 632	19.32 629	17.44 631

ASD4	21.52 624	19.65 623	22.13 623	22.45 626	16.42 621	23.29 630	30.71 631	33.06 639	17.47 627	24.18 638	14.11 619	21.71 628	15.88 622	21.06 630	18.11 626	19.78 630	17.78 632	26.52 632	20.33 630	27.03 631	18.73 632

DLNR_Zeroshot_test	13.43 619	19.94 624	23.55 626	121.61 640	35.03 634	0.46 140	0.15 33	8.02 617	0.35 42	0.28 141	0.37 177	0.26 134	0.17 46	0.76 336	0.29 206	6.42 617	0.26 516	0.09 104	0.38 541	50.13 639	0.18 321

DLNR-FE	13.43 619	20.01 625	23.53 625	121.73 641	33.87 633	0.46 140	0.15 33	8.09 618	0.35 42	0.28 141	0.37 177	0.26 134	0.17 46	0.75 332	0.29 206	6.68 618	0.26 516	0.09 104	0.38 541	50.82 640	0.18 321

xxxxx1	28.96 635	20.11 626	14.07 618	49.74 634	39.15 635	18.98 620	26.64 625	21.94 629	20.21 629	16.45 623	17.48 624	18.36 624	21.56 626	16.21 625	20.88 628	23.07 632	26.55 634	66.40 639	78.70 639	30.27 633	32.51 639

tt_ll	28.96 635	20.11 626	14.07 618	49.74 634	39.15 635	18.98 620	26.64 625	21.94 629	20.21 629	16.45 623	17.48 624	18.36 624	21.56 626	16.21 625	20.88 628	23.07 632	26.55 634	66.40 639	78.70 639	30.27 633	32.51 639

ff	28.96 635	20.11 626	14.07 618	49.74 634	39.15 635	18.98 620	26.64 625	21.94 629	20.21 629	16.45 623	17.48 624	18.36 624	21.56 626	16.21 625	20.88 628	23.07 632	26.55 634	66.40 639	78.70 639	30.27 633	32.51 639

DPSimNet_ROB	17.97 622	20.20 629	24.98 630	17.62 622	15.92 620	21.53 628	21.00 621	13.70 622	15.61 624	23.89 637	14.69 620	22.87 629	24.58 637	12.70 621	14.56 621	18.48 629	12.91 625	20.21 629	12.05 621	17.76 622	14.17 625

HaxPig	19.86 623	22.40 630	22.34 624	17.95 623	17.95 622	11.77 615	11.89 617	16.02 627	15.89 625	21.10 628	21.41 629	18.74 627	18.39 624	20.08 629	19.69 627	23.63 635	23.22 633	24.06 630	23.69 631	23.00 630	23.95 634

CasAABBNet	24.81 630	22.53 631	24.83 629	26.08 628	25.74 626	39.86 635	57.06 635	28.87 635	28.83 639	21.16 632	22.54 633	24.22 633	23.89 635	26.38 632	30.87 634	14.25 623	16.71 627	13.09 622	14.81 625	17.78 623	16.71 627

FlowAnything	24.85 631	22.54 632	25.10 631	26.11 631	25.76 627	39.86 635	57.00 633	28.89 636	28.87 640	21.31 634	22.68 635	24.22 633	23.87 631	26.39 635	30.89 638	14.26 624	16.78 631	13.10 625	14.90 629	17.78 623	16.69 626

RAFT-FEzeroshot	24.80 628	22.55 633	24.73 627	26.10 629	25.76 627	39.84 633	57.07 636	28.84 633	28.79 637	21.14 629	22.48 631	24.18 631	23.88 632	26.38 632	30.87 634	14.26 624	16.71 627	13.09 622	14.82 626	17.79 625	16.72 628

RAFT-FE	24.80 628	22.55 633	24.73 627	26.10 629	25.76 627	39.84 633	57.07 636	28.84 633	28.79 637	21.14 629	22.48 631	24.18 631	23.88 632	26.38 632	30.87 634	14.26 624	16.71 627	13.09 622	14.82 626	17.79 625	16.72 628

Selective-RAFT-Error	24.87 632	22.59 635	25.14 632	26.13 632	25.82 630	39.93 637	57.03 634	28.97 637	28.95 641	21.21 633	22.65 634	24.25 635	23.98 636	26.43 636	30.83 633	14.27 627	16.71 627	13.10 625	14.82 626	17.82 627	16.76 630

LSM0	26.58 633	22.63 636	25.88 633	30.13 633	52.21 640	39.94 638	56.74 632	28.97 637	28.72 636	21.14 629	22.26 630	24.43 636	23.88 632	26.54 638	30.87 634	14.32 628	16.55 626	13.12 627	14.71 624	17.92 628	20.60 633

MEDIAN_ROB	23.96 627	27.05 637	26.39 634	22.16 625	22.13 624	16.12 619	13.97 618	20.24 628	20.05 628	25.50 639	25.31 636	22.96 630	22.63 629	24.39 631	23.24 631	28.20 636	27.23 637	28.62 633	27.75 635	27.50 632	27.76 637

AVERAGE_ROB	26.93 634	30.34 638	29.27 636	25.82 627	25.34 625	19.48 625	15.17 619	23.55 632	23.00 635	28.45 640	27.87 637	26.25 637	25.86 638	26.96 639	25.55 632	31.30 637	30.07 638	31.76 634	30.81 636	30.79 636	30.93 638

RSGM-EC	41.56 638	31.72 639	19.92 621	51.66 637	47.86 638	38.70 631	61.61 638	33.83 640	22.80 633	23.45 635	29.29 638	43.76 640	35.31 639	66.76 640	70.17 639	66.40 639	37.60 640	48.67 636	25.68 633	48.86 637	27.21 635

acva	41.56 638	31.72 639	19.92 621	51.66 637	47.86 638	38.70 631	61.61 638	33.83 640	22.80 633	23.45 635	29.29 638	43.76 640	35.31 639	66.76 640	70.17 639	66.40 639	37.60 640	48.67 636	25.68 633	48.86 637	27.21 635

test_example2	115.39 640	123.23 641	94.57 639	115.52 639	123.55 641	101.63 640	114.33 641	53.41 642	99.48 642	134.90 642	135.05 641	85.83 642	85.11 641	111.32 642	106.15 641	152.55 642	205.26 642	99.78 642	114.96 642	140.96 642	110.20 642

ccccc	291.34 641	297.21 642	347.09 641	374.70 642	380.44 642	203.92 641	213.88 642	216.32 643	172.72 643	203.37 643	218.57 642	215.01 643	258.31 642	312.78 643	341.56 642	412.57 643	356.13 643	256.09 643	227.69 643	428.88 643	389.64 643

GS-Stereo							0.21 129	0.62 216	0.41 115	0.22 65	0.22 58	0.17 45	0.18 65	0.44 182	0.16 6	0.10 187	0.16 420	0.08 42	0.11 234	0.33 456	0.84 573

Low-res two-view benchmark