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

2.5w	0.21 19	0.23 61	0.50 1	0.22 40	0.15 71	0.39 76	0.19 89	0.47 106	0.36 66	0.21 55	0.22 63	0.13 4	0.17 50	0.33 100	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 14	0.51 2	0.22 40	0.17 127	0.35 49	0.14 20	0.27 4	0.25 4	0.19 37	0.21 51	0.14 15	0.15 30	0.27 34	0.16 8	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 221

2.25w	0.21 19	0.22 43	0.51 2	0.21 17	0.14 45	0.36 57	0.13 9	0.42 61	0.34 36	0.23 88	0.27 110	0.14 15	0.18 74	0.33 100	0.24 148	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

2w_stereo	0.21 19	0.19 8	0.51 2	0.22 40	0.13 28	0.41 94	0.20 110	0.50 128	0.34 36	0.25 116	0.23 72	0.13 4	0.23 143	0.24 10	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

FlowAnything_test	0.23 49	0.32 180	0.52 5	0.28 174	0.17 127	0.37 61	0.20 110	0.38 33	0.24 2	0.24 97	0.20 44	0.21 81	0.17 50	0.26 29	0.25 163	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.16 393	0.17 243	0.12 161

3.25w_new	0.20 8	0.20 14	0.52 5	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.14 20	0.43 69	0.35 44	0.23 88	0.21 51	0.16 40	0.18 74	0.27 34	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

3.25w	0.20 8	0.20 14	0.52 5	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.14 20	0.43 69	0.35 44	0.23 88	0.21 51	0.16 40	0.18 74	0.27 34	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

1w_stereo	0.22 41	0.17 1	0.52 5	0.23 53	0.16 98	0.44 120	0.22 162	0.55 174	0.40 107	0.25 116	0.29 124	0.13 4	0.26 186	0.28 45	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

monsterstereo	0.22 41	0.22 43	0.52 5	0.25 93	0.27 340	0.39 76	0.14 20	0.51 136	0.33 30	0.25 116	0.27 110	0.13 4	0.13 14	0.38 150	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.06 1

monsters	0.22 41	0.22 43	0.52 5	0.23 53	0.28 353	0.42 107	0.14 20	0.46 90	0.31 17	0.24 97	0.20 44	0.13 4	0.14 17	0.43 179	0.20 70	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 106	0.06 1	0.06 1

WQFJA1	0.42 218	0.24 74	0.53 11	0.26 125	0.38 465	0.48 161	0.23 196	1.72 592	2.07 601	0.25 116	0.25 89	0.28 161	0.27 207	0.32 87	0.34 274	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.13 198

NLMM1	0.46 266	0.27 107	0.53 11	0.27 146	0.38 465	0.49 171	0.24 231	1.97 604	2.38 605	0.28 151	0.27 110	0.26 137	0.25 170	0.47 223	0.31 241	0.10 192	0.11 311	0.10 165	0.09 142	0.23 354	0.15 260

NLMM	0.42 218	0.24 74	0.53 11	0.26 125	0.38 465	0.48 161	0.23 196	1.72 592	2.06 600	0.25 116	0.25 89	0.28 161	0.27 207	0.32 87	0.34 274	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.13 198

WQFJX	0.42 218	0.25 82	0.55 14	0.26 125	0.39 471	0.47 151	0.23 196	1.76 594	1.82 595	0.26 134	0.26 100	0.28 161	0.28 224	0.42 175	0.32 254	0.10 192	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.24 371	0.16 290

BridgeDepth	0.19 4	0.30 158	0.55 14	0.23 53	0.09 1	0.38 72	0.15 33	0.32 11	0.33 30	0.16 14	0.12 9	0.23 93	0.19 95	0.27 34	0.15 3	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	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
3.5w_stereo	0.21 19	0.22 43	0.55 14	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.14 20	0.43 69	0.33 30	0.21 55	0.24 82	0.14 15	0.18 74	0.34 112	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

WQFJX1	0.45 254	0.28 134	0.56 17	0.27 146	0.35 438	0.48 161	0.25 253	1.98 605	2.08 602	0.26 134	0.26 100	0.29 171	0.28 224	0.50 248	0.31 241	0.10 192	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.14 221

NLSM1	0.39 184	0.24 74	0.56 17	0.27 146	0.40 481	0.49 171	0.21 135	1.44 581	1.64 585	0.25 116	0.33 167	0.25 123	0.26 186	0.40 161	0.32 254	0.10 192	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.22 340	0.13 198

4w-stereo	0.20 8	0.21 27	0.57 19	0.21 17	0.15 71	0.39 76	0.13 9	0.39 40	0.33 30	0.22 66	0.21 51	0.13 4	0.20 107	0.29 59	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

2.75w_new	0.21 19	0.21 27	0.57 19	0.20 6	0.14 45	0.40 87	0.18 79	0.47 106	0.36 66	0.24 97	0.20 44	0.13 4	0.19 95	0.31 75	0.21 90	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 10

rvit_stereo_0083	0.25 61	0.19 8	0.58 21	0.28 174	0.18 167	0.28 13	0.22 162	0.38 33	0.54 260	0.23 88	0.30 138	0.27 151	0.26 186	0.37 142	0.24 148	0.14 402	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.12 103	0.10 95

3w_stereo	0.21 19	0.22 43	0.59 22	0.22 40	0.12 11	0.37 61	0.22 162	0.50 128	0.38 81	0.22 66	0.21 51	0.12 2	0.22 126	0.26 29	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.08 41

LACA1	0.19 4	0.39 246	0.60 23	0.19 2	0.10 2	0.42 107	0.15 33	0.31 9	0.34 36	0.15 6	0.11 4	0.14 15	0.15 30	0.25 15	0.15 3	0.09 88	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

CSFM-Stereo	0.19 4	0.20 14	0.60 23	0.20 6	0.11 5	0.39 76	0.15 33	0.35 19	0.27 8	0.18 31	0.15 17	0.17 49	0.16 41	0.26 29	0.21 90	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 65

MLG-Stereo	0.21 19	0.33 189	0.60 23	0.23 53	0.12 11	0.44 120	0.13 9	0.39 40	0.46 175	0.13 2	0.10 2	0.17 49	0.13 14	0.35 118	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

BTL-Stereo	0.17 1	0.20 14	0.61 26	0.21 17	0.13 28	0.15 1	0.16 50	0.21 1	0.36 66	0.11 1	0.17 24	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 42	0.07 23	0.06 23	0.08 45	0.08 106	0.08 29	0.11 119

LCMNet	0.20 8	0.21 27	0.61 26	0.20 6	0.13 28	0.39 76	0.14 20	0.34 18	0.34 36	0.16 14	0.16 23	0.16 40	0.15 30	0.27 34	0.22 112	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 41

qwe	0.21 19	0.22 43	0.61 26	0.21 17	0.20 215	0.41 94	0.15 33	0.46 90	0.35 44	0.26 134	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.31 75	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

3.75w	0.21 19	0.21 27	0.61 26	0.21 17	0.20 215	0.44 120	0.16 50	0.44 77	0.30 16	0.22 66	0.20 44	0.13 4	0.18 74	0.29 59	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

MLG-Stereo_test1	0.21 19	0.33 189	0.61 26	0.23 53	0.21 229	0.45 126	0.13 9	0.33 14	0.46 175	0.13 2	0.09 1	0.18 60	0.12 8	0.32 87	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

rvit_stereo_0081	0.25 61	0.21 27	0.61 26	0.28 174	0.17 127	0.31 26	0.22 162	0.42 61	0.53 247	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.21 116	0.34 112	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.09 65

rvit_stereo_0082	0.25 61	0.21 27	0.61 26	0.28 174	0.17 127	0.31 26	0.22 162	0.42 61	0.53 247	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.21 116	0.34 112	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.09 65

HiDET	0.19 4	0.20 14	0.62 33	0.20 6	0.13 28	0.36 57	0.13 9	0.35 19	0.31 17	0.16 14	0.14 16	0.17 49	0.15 30	0.25 15	0.23 123	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10

4.5_new	0.21 19	0.22 43	0.63 34	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.17 61	0.40 44	0.35 44	0.25 116	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.22 4	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

4.5w-stereo	0.21 19	0.22 43	0.63 34	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.17 61	0.40 44	0.35 44	0.25 116	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.22 4	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

DilatedVolume-Stereo	0.26 65	0.20 14	0.64 36	0.25 93	0.15 71	0.41 94	0.18 79	0.42 61	0.35 44	0.34 182	0.34 176	0.25 123	0.23 143	0.43 179	0.53 387	0.09 88	0.09 219	0.08 45	0.10 181	0.12 103	0.11 119

4.25_new	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4.5w_new	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4.25w-stereo	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

IGEV-Stereo++	0.23 49	0.23 61	0.64 36	0.24 74	0.22 256	0.47 151	0.13 9	0.52 150	0.33 30	0.18 31	0.24 82	0.17 49	0.22 126	0.32 87	0.19 42	0.08 41	0.06 23	0.08 45	0.06 14	0.17 243	0.09 65

MonSter++	0.18 2	0.19 8	0.65 41	0.20 6	0.12 11	0.30 21	0.14 20	0.29 6	0.28 13	0.16 14	0.13 12	0.18 60	0.15 30	0.25 15	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10

MonStereo	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

asd	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.22 40	0.17 127	0.41 94	0.14 20	0.35 19	0.32 22	0.24 97	0.20 44	0.15 33	0.18 74	0.26 29	0.16 8	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.08 41

depthmonostereo	0.26 65	0.23 61	0.65 41	0.41 440	0.13 28	0.41 94	0.19 89	0.51 136	0.40 107	0.25 116	0.29 124	0.26 137	0.28 224	0.44 188	0.23 123	0.09 88	0.10 262	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.08 41

MLG-Stereo_test3	0.21 19	0.35 213	0.65 41	0.21 17	0.14 45	0.36 57	0.13 9	0.37 27	0.40 107	0.21 55	0.12 9	0.17 49	0.12 8	0.25 15	0.16 8	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.10 95

MonSter	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

Pro-Stereo	0.22 41	0.25 82	0.66 48	0.22 40	0.14 45	0.49 171	0.15 33	0.23 2	0.35 44	0.16 14	0.13 12	0.14 15	0.09 1	0.49 241	0.18 24	0.08 41	0.06 23	0.09 107	0.37 548	0.08 29	0.09 65

dual_stereo	0.23 49	0.25 82	0.66 48	0.21 17	0.15 71	0.27 10	0.15 33	0.62 221	0.40 107	0.15 6	0.13 12	0.18 60	0.14 17	0.37 142	0.19 42	0.09 88	0.31 543	0.07 1	0.10 181	0.07 4	0.07 10

MLG-Stereo_test2	0.21 19	0.36 222	0.68 50	0.21 17	0.17 127	0.45 126	0.12 4	0.35 19	0.42 133	0.15 6	0.11 4	0.22 84	0.10 2	0.28 45	0.16 8	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

DispViT+	0.24 55	0.57 348	0.69 51	0.23 53	0.23 276	0.27 10	0.13 9	0.46 90	0.47 194	0.20 45	0.17 24	0.17 49	0.17 50	0.25 15	0.22 112	0.11 269	0.18 461	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.08 41

Monster-pub-mixall	0.21 19	0.31 172	0.69 51	0.21 17	0.13 28	0.27 10	0.12 4	0.37 27	0.26 6	0.21 55	0.19 37	0.15 33	0.12 8	0.47 223	0.29 209	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.08 29	0.12 161

asda	0.22 41	0.25 82	0.70 53	0.21 17	0.16 98	0.43 113	0.16 50	0.44 77	0.35 44	0.22 66	0.20 44	0.14 15	0.20 107	0.25 15	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

LGtest1	0.21 19	0.37 225	0.70 53	0.22 40	0.12 11	0.31 26	0.11 2	0.36 24	0.39 94	0.17 24	0.13 12	0.16 40	0.14 17	0.25 15	0.27 185	0.10 192	0.09 219	0.08 45	0.06 14	0.10 69	0.10 95

LG-G_1	0.23 49	0.37 225	0.71 55	0.23 53	0.11 5	0.51 194	0.12 4	0.44 77	0.39 94	0.19 37	0.15 17	0.19 68	0.15 30	0.36 131	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.11 119

LG-G	0.23 49	0.37 225	0.71 55	0.23 53	0.11 5	0.51 194	0.12 4	0.44 77	0.39 94	0.19 37	0.15 17	0.19 68	0.15 30	0.36 131	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.11 119

NLCSM	0.46 266	0.37 225	0.72 57	0.29 205	0.36 447	0.49 171	0.27 300	1.33 575	1.59 584	0.29 157	0.29 124	0.29 171	0.31 258	1.44 424	0.35 285	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.10 181	0.35 487	0.14 221

BridgeDepth_RVC	0.20 8	0.20 14	0.74 58	0.17 1	0.12 11	0.32 32	0.12 4	0.33 14	0.46 175	0.15 6	0.15 17	0.16 40	0.19 95	0.23 8	0.18 24	0.10 192	0.06 23	0.07 1	0.06 14	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
NLSM3	0.26 65	0.39 246	0.75 59	0.25 93	0.24 290	0.43 113	0.19 89	0.58 191	0.45 164	0.20 45	0.26 100	0.20 70	0.25 170	0.29 59	0.24 148	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.09 142	0.10 69	0.07 10

rvit_stereo_0080	0.27 70	0.38 236	0.76 60	0.24 74	0.18 167	0.34 44	0.27 300	0.54 170	0.44 148	0.24 97	0.26 100	0.27 151	0.22 126	0.29 59	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.10 165	0.10 181	0.15 184	0.11 119

whm_eth	0.27 70	0.38 236	0.76 60	0.24 74	0.18 167	0.34 44	0.27 300	0.54 170	0.44 148	0.24 97	0.26 100	0.27 151	0.22 126	0.29 59	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.10 165	0.10 181	0.15 184	0.11 119

SGD-Stereo	0.22 41	0.28 134	0.77 62	0.22 40	0.11 5	0.40 87	0.16 50	0.31 9	0.36 66	0.19 37	0.19 37	0.17 49	0.17 50	0.37 142	0.16 8	0.10 192	0.06 23	0.08 45	0.07 70	0.10 69	0.07 10

GIP-stereo	0.26 65	0.22 43	0.78 63	0.29 205	0.20 215	0.42 107	0.17 61	0.64 233	0.39 94	0.18 31	0.24 82	0.23 93	0.18 74	0.25 15	0.47 359	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.17 243	0.08 41

DDF-Stereo	0.37 159	0.27 107	0.79 64	0.39 422	0.29 361	0.38 72	0.21 135	0.47 106	0.51 222	0.32 176	0.17 24	0.79 474	0.23 143	0.64 301	1.04 498	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.12 287	0.35 487	0.15 260

xyz-stereo-finetune	0.31 106	0.46 295	0.79 64	0.21 17	0.12 11	0.53 222	0.25 253	0.52 150	0.54 260	0.28 151	0.32 158	0.29 171	0.23 143	0.59 284	0.55 394	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.13 137	0.08 41

FoundationStereo	0.20 8	0.30 158	0.81 66	0.21 17	0.22 256	0.21 4	0.16 50	0.25 3	0.38 81	0.15 6	0.11 4	0.18 60	0.17 50	0.23 8	0.16 8	0.09 88	0.13 366	0.08 45	0.06 14	0.07 4	0.07 10

castereo	0.30 98	0.44 284	0.81 66	0.24 74	0.29 361	0.41 94	0.27 300	0.72 274	0.45 164	0.22 66	0.30 138	0.24 110	0.31 258	0.25 15	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.31 520	0.12 103	0.09 65

111111	0.24 55	0.21 27	0.82 68	0.24 74	0.21 229	0.43 113	0.13 9	0.45 87	0.35 44	0.22 66	0.27 110	0.18 60	0.16 41	0.35 118	0.18 24	0.09 88	0.06 23	0.08 45	0.06 14	0.25 385	0.08 41

252Zero-FE	0.62 419	0.27 107	0.83 69	0.24 74	0.13 28	0.31 26	0.13 9	0.39 40	0.32 22	8.03 625	0.23 72	0.12 2	0.12 8	0.26 29	0.44 344	0.09 88	0.12 342	0.07 1	0.06 14	0.09 52	0.12 161

LG-Stereo_L2	0.21 19	0.31 172	0.85 70	0.22 40	0.14 45	0.31 26	0.22 162	0.38 33	0.25 4	0.17 24	0.11 4	0.13 4	0.12 8	0.32 87	0.18 24	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.10 95

LG-Stereo_L1	0.21 19	0.31 172	0.85 70	0.22 40	0.14 45	0.28 13	0.21 135	0.38 33	0.26 6	0.16 14	0.11 4	0.13 4	0.11 4	0.37 142	0.18 24	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.10 95

IGEV-Stereo+	0.29 88	0.29 144	0.86 72	0.25 93	0.34 425	0.30 21	0.14 20	0.32 11	0.53 247	0.18 31	0.12 9	0.18 60	0.19 95	0.49 241	0.17 22	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.20 455	0.46 546	0.59 563

RSM++	0.27 70	0.26 99	0.87 73	0.28 174	0.13 28	0.39 76	0.20 110	0.45 87	0.45 164	0.20 45	0.24 82	0.24 110	0.17 50	0.36 131	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.35 536	0.26 406	0.18 329

water-stereo	0.24 55	0.17 1	0.88 74	0.24 74	0.14 45	0.37 61	0.17 61	0.43 69	0.32 22	0.26 134	0.35 181	0.26 137	0.24 154	0.22 4	0.25 163	0.09 88	0.09 219	0.09 107	0.08 106	0.10 69	0.10 95

IGEV	0.22 41	0.28 134	0.88 74	0.21 17	0.24 290	0.42 107	0.17 61	0.35 19	0.37 76	0.20 45	0.22 63	0.14 15	0.12 8	0.24 10	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.07 10

DA	0.32 113	0.26 99	0.89 76	0.29 205	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.60 213	0.39 94	0.23 88	0.30 138	0.24 110	0.26 186	0.60 290	0.18 24	0.10 192	0.12 342	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.52 554

GGEV	0.32 113	0.26 99	0.89 76	0.29 205	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.60 213	0.39 94	0.23 88	0.30 138	0.24 110	0.26 186	0.60 290	0.18 24	0.10 192	0.12 342	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.52 554

S2M2_L	0.24 55	0.29 144	0.90 78	0.23 53	0.17 127	0.24 7	0.09 1	0.36 24	0.45 164	0.17 24	0.25 89	0.23 93	0.17 50	0.24 10	0.28 195	0.15 422	0.12 342	0.11 236	0.12 287	0.15 184	0.11 119
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FSD	0.36 151	0.41 260	0.91 79	0.34 337	0.29 361	0.35 49	0.33 395	0.44 77	0.46 175	0.32 176	0.32 158	0.37 210	0.32 266	0.35 118	0.32 254	0.28 544	0.27 534	0.31 544	0.30 513	0.31 446	0.29 467

DEFOM-Stereo	0.22 41	0.22 43	0.91 79	0.23 53	0.13 28	0.49 171	0.18 79	0.30 7	0.28 13	0.19 37	0.17 24	0.14 15	0.14 17	0.41 166	0.16 8	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 52	0.09 65

mms	0.27 70	0.26 99	0.91 79	0.25 93	0.18 167	0.32 32	0.23 196	0.37 27	0.31 17	0.21 55	0.30 138	0.23 93	0.17 50	0.46 212	0.21 90	0.08 41	0.10 262	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.47 547

U	3.37 615	0.17 1	0.91 79	0.26 125	13.79 631	19.19 635	0.15 33	0.41 54	0.31 17	0.17 24	0.18 33	0.27 151	0.15 30	0.21 3	0.16 8	0.09 88	0.06 23	17.88 641	12.81 634	0.10 69	0.08 41

castereo++	0.28 77	0.43 273	0.93 83	0.28 174	0.17 127	0.53 222	0.21 135	0.55 174	0.45 164	0.17 24	0.26 100	0.32 188	0.17 50	0.33 100	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.29 504	0.13 137	0.06 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 317	0.33 189	0.93 83	0.26 125	0.22 256	0.46 144	0.20 110	1.10 555	1.34 572	3.16 617	0.32 158	0.22 84	0.20 107	0.30 69	0.22 112	0.10 192	0.09 219	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.19 345

Replicate-Monster	0.23 49	0.40 253	0.94 85	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.13 9	0.40 44	0.36 66	0.22 66	0.15 17	0.15 33	0.15 30	0.40 161	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.15 260

Test_v1	0.21 19	0.27 107	0.95 86	0.20 6	0.14 45	0.28 13	0.15 33	0.37 27	0.27 8	0.16 14	0.18 33	0.15 33	0.13 14	0.25 15	0.19 42	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.11 119

LG-Stereo	0.27 70	0.25 82	0.95 86	0.25 93	0.15 71	0.43 113	0.21 135	0.50 128	0.40 107	0.18 31	0.29 124	0.25 123	0.16 41	0.28 45	0.35 285	0.07 23	0.07 50	0.11 236	0.10 181	0.24 371	0.10 95

RSM	0.28 77	0.26 99	0.97 88	0.25 93	0.24 290	0.37 61	0.21 135	0.49 121	0.44 148	0.21 55	0.27 110	0.28 161	0.17 50	0.38 150	0.20 70	0.07 23	0.07 50	0.09 107	0.34 533	0.21 323	0.16 290

EGLCR-Stereo	0.29 88	0.27 107	0.97 88	0.30 226	0.19 200	0.56 260	0.17 61	0.68 255	0.36 66	0.30 162	0.18 33	0.27 151	0.17 50	0.38 150	0.19 42	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.10 69	0.35 506

rvit_0105_6	0.31 106	0.29 144	1.00 90	0.31 253	0.18 167	0.35 49	0.25 253	0.51 136	0.61 322	0.25 116	0.28 118	0.32 188	0.25 170	0.39 156	0.25 163	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.13 320	0.14 164	0.13 198

AdaDepth	0.24 55	0.18 5	1.03 91	0.25 93	0.21 229	0.46 144	0.16 50	0.30 7	0.27 8	0.17 24	0.19 37	0.14 15	0.18 74	0.35 118	0.17 22	0.07 23	0.07 50	0.08 45	0.25 484	0.10 69	0.10 95

SMoEStereo_RVC	0.29 88	0.26 99	1.03 91	0.25 93	0.14 45	0.46 144	0.22 162	0.36 24	0.38 81	0.23 88	0.23 72	0.21 81	0.18 74	0.45 203	0.60 415	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.20 363

xyz-stereo-finetune2	0.35 141	0.45 292	1.04 93	0.21 17	0.12 11	0.58 295	0.23 196	0.50 128	0.45 164	0.31 167	0.46 244	0.30 179	0.41 340	0.81 355	0.51 380	0.08 41	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.09 65

VIP-Stereo	0.28 77	0.56 343	1.05 94	0.23 53	0.19 200	0.52 213	0.17 61	0.44 77	0.39 94	0.18 31	0.25 89	0.24 110	0.15 30	0.33 100	0.19 42	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.14 164	0.32 492

999	0.29 88	0.25 82	1.05 94	0.26 125	0.18 167	0.49 171	0.23 196	0.38 33	0.37 76	0.20 45	0.32 158	0.23 93	0.18 74	0.73 336	0.36 289	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.24 371	0.10 95

tt45	0.29 88	0.24 74	1.06 96	0.25 93	0.17 127	0.55 244	0.22 162	0.41 54	0.35 44	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.18 74	0.64 301	0.34 274	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.21 323	0.11 119

rvit_stereo_0081_aga	0.27 70	0.29 144	1.08 97	0.26 125	0.20 215	0.33 36	0.21 135	0.41 54	0.42 133	0.26 134	0.28 118	0.27 151	0.21 116	0.31 75	0.21 90	0.14 402	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.10 95

CroCo-Stereo	0.30 98	0.45 292	1.08 97	0.31 253	0.17 127	0.19 3	0.21 135	0.73 286	0.50 215	0.21 55	0.24 82	0.55 334	0.22 126	0.27 34	0.26 175	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.09 65
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.28 77	0.28 134	1.09 99	0.33 306	0.15 71	0.30 21	0.16 50	0.58 191	0.42 133	0.19 37	0.19 37	0.17 49	0.26 186	0.38 150	0.37 295	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.25 484	0.10 69	0.06 1

CES	0.30 98	0.27 107	1.09 99	0.23 53	0.50 521	0.40 87	0.20 110	0.46 90	0.44 148	0.22 66	0.28 118	0.26 137	0.19 95	0.33 100	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.15 184	0.49 551

S2M2_XL	0.20 8	0.32 180	1.10 101	0.19 2	0.13 28	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 6	0.19 37	0.15 33	0.14 17	0.19 2	0.21 90	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.10 69	0.08 41
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
fffft	0.29 88	0.21 27	1.10 101	0.24 74	0.15 71	0.42 107	0.24 231	0.42 61	0.38 81	0.21 55	0.18 33	0.20 70	0.16 41	0.44 188	0.70 441	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.28 422	0.20 363
1: 1. 1
gasm-f	0.36 151	0.34 204	1.13 103	0.53 516	0.44 499	0.54 229	0.27 300	0.40 44	0.27 8	0.20 45	0.33 167	0.16 40	0.22 126	0.36 131	0.25 163	0.11 269	0.37 554	0.08 45	0.06 14	0.38 510	0.71 573

BUS	0.41 198	0.27 107	1.13 103	0.30 226	0.21 229	0.91 529	0.23 196	1.00 525	0.61 322	0.63 447	0.53 317	0.66 399	0.30 249	0.43 179	0.32 254	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

BSDual-CNN	0.41 198	0.27 107	1.13 103	0.30 226	0.21 229	0.76 477	0.31 364	1.00 525	0.61 322	0.63 447	0.53 317	0.63 378	0.37 300	0.43 179	0.38 302	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

psmg	0.41 198	0.27 107	1.13 103	0.27 146	0.21 229	0.75 473	0.36 415	0.90 435	0.61 322	0.59 407	0.59 368	0.63 378	0.37 300	0.43 179	0.38 302	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.13 137	0.11 119

GASTEREO	0.35 141	0.72 410	1.15 107	0.56 530	0.20 215	0.52 213	0.22 162	0.56 180	0.40 107	0.30 162	0.31 151	0.16 40	0.31 258	0.35 118	0.26 175	0.09 88	0.14 386	0.08 45	0.28 500	0.14 164	0.20 363

MSCF	0.35 141	0.72 410	1.15 107	0.58 536	0.21 229	0.50 183	0.22 162	0.56 180	0.38 81	0.29 157	0.29 124	0.17 49	0.30 249	0.35 118	0.26 175	0.09 88	0.12 342	0.08 45	0.29 504	0.15 184	0.21 375

IGEV-RUCA	2.28 598	0.30 158	1.15 107	0.40 433	1.86 608	2.06 599	1.90 608	1.36 577	1.80 594	3.70 619	3.76 614	5.02 618	8.19 625	2.12 540	1.63 549	0.25 531	0.76 601	2.72 623	1.91 619	2.39 617	2.36 623

anonymousdsp2	0.34 130	0.24 74	1.16 110	0.28 174	0.15 71	0.57 278	0.23 196	0.79 355	0.47 194	0.38 201	0.37 189	0.40 233	0.25 170	0.47 223	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.13 320	0.19 291	0.27 454

GEAStereo	0.35 141	0.32 180	1.17 111	0.53 516	0.60 548	0.55 244	0.21 135	0.40 44	0.27 8	0.20 45	0.22 63	0.16 40	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.11 269	0.37 554	0.08 45	0.06 14	0.33 464	0.71 573

GSStereo	0.36 151	0.32 180	1.17 111	0.34 337	0.60 548	0.55 244	0.21 135	0.62 221	0.41 119	0.22 66	0.22 63	0.17 49	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.33 464	0.84 583

rvit_stereo_ft	0.31 106	0.61 357	1.18 113	0.32 282	0.21 229	0.28 13	0.27 300	0.55 174	0.48 198	0.23 88	0.27 110	0.28 161	0.26 186	0.32 87	0.25 163	0.13 359	0.09 219	0.11 236	0.11 247	0.13 137	0.14 221

mmm	0.38 169	0.21 27	1.18 113	0.35 353	0.17 127	0.49 171	0.26 276	0.78 340	0.52 229	0.50 291	0.57 359	0.41 239	0.37 300	0.71 333	0.31 241	0.11 269	0.13 366	0.14 392	0.13 320	0.15 184	0.14 221

AIO_test	0.39 184	0.37 225	1.19 115	0.73 556	0.67 557	0.35 49	0.25 253	0.47 106	0.34 36	0.34 182	0.22 63	0.33 194	0.17 50	1.31 410	0.19 42	0.11 269	0.15 412	0.08 45	0.21 461	0.15 184	0.23 414

fffy	0.28 77	0.24 74	1.19 115	0.27 146	0.15 71	0.37 61	0.22 162	0.42 61	0.32 22	0.20 45	0.29 124	0.26 137	0.20 107	0.44 188	0.20 70	0.08 41	0.10 262	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.18 329

test_sample1	0.40 191	0.18 5	1.19 115	0.31 253	0.18 167	0.48 161	0.23 196	0.78 340	0.49 205	0.44 233	0.44 232	0.45 277	0.41 340	1.39 418	0.33 267	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.12 103	0.13 198

LoS_RVC	0.29 88	0.33 189	1.19 115	0.25 93	0.34 425	0.43 113	0.22 162	0.42 61	0.32 22	0.22 66	0.33 167	0.23 93	0.24 154	0.31 75	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.10 69	0.31 486

ITSA-stereo	0.48 288	0.33 189	1.20 119	0.33 306	0.18 167	0.60 325	0.29 343	0.94 473	0.80 496	0.50 291	0.49 279	0.53 324	0.59 459	1.25 408	0.64 427	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	0.18 270	0.23 414

CASnet	0.28 77	0.31 172	1.20 119	0.28 174	0.11 5	0.47 151	0.19 89	0.44 77	0.44 148	0.38 201	0.31 151	0.23 93	0.17 50	0.29 59	0.19 42	0.10 192	0.06 23	0.15 422	0.12 287	0.16 220	0.07 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 159	0.37 225	1.21 121	0.26 125	0.18 167	0.73 461	0.18 79	0.53 159	0.41 119	0.35 184	0.30 138	0.58 359	0.22 126	0.33 100	0.95 479	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.35 536	0.13 137	0.15 260

ours_stereo	0.27 70	0.25 82	1.21 121	0.25 93	0.17 127	0.35 49	0.23 196	0.38 33	0.35 44	0.20 45	0.31 151	0.23 93	0.17 50	0.41 166	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.18 329

WCG-NET（raft）	0.32 113	0.53 325	1.21 121	0.23 53	0.12 11	0.44 120	0.24 231	0.40 44	0.50 215	0.35 184	0.35 181	0.47 297	0.25 170	0.35 118	0.20 70	0.08 41	0.29 538	0.08 45	0.07 70	0.22 340	0.11 119

test_sample2	0.41 198	0.19 8	1.23 124	0.31 253	0.17 127	0.51 194	0.27 300	0.81 363	0.55 267	0.44 233	0.45 236	0.46 289	0.38 307	1.51 440	0.30 229	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.14 221

222	0.78 502	0.23 61	1.23 124	0.28 174	0.18 167	0.62 364	0.24 231	1.02 536	0.70 418	0.58 393	0.66 435	0.46 289	0.42 358	1.80 492	6.53 622	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.17 309

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 159	1.34 576	1.24 126	0.23 53	0.12 11	0.33 36	0.20 110	0.40 44	0.33 30	0.25 116	0.21 51	0.16 40	0.14 17	0.27 34	0.63 422	0.55 574	0.06 23	0.11 236	0.13 320	0.25 385	0.49 551

AIO-Stereo	0.30 98	0.27 107	1.25 127	0.27 146	0.24 290	0.37 61	0.20 110	0.52 150	0.36 66	0.21 55	0.30 138	0.23 93	0.14 17	0.31 75	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.38 549	0.19 291	0.31 486

CSP-Net	0.50 317	0.39 246	1.25 127	0.29 205	0.23 276	0.77 485	0.35 408	0.86 404	0.57 282	0.59 407	0.59 368	0.65 392	0.40 329	1.77 483	0.44 344	0.16 443	0.11 311	0.10 165	0.10 181	0.20 307	0.14 221

VMStereo-Base	0.26 65	0.27 107	1.26 129	0.20 6	0.12 11	0.42 107	0.17 61	0.37 27	0.40 107	0.22 66	0.31 151	0.29 171	0.21 116	0.32 87	0.20 70	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

WCG-NET	0.30 98	0.42 268	1.26 129	0.24 74	0.12 11	0.43 113	0.24 231	0.40 44	0.56 278	0.35 184	0.37 189	0.26 137	0.24 154	0.29 59	0.19 42	0.08 41	0.12 342	0.08 45	0.07 70	0.22 340	0.10 95

DMCA	0.41 198	0.52 320	1.26 129	0.31 253	0.24 290	0.59 313	0.26 276	0.77 325	0.63 352	0.58 393	0.48 262	0.57 352	0.35 281	0.40 161	0.50 375	0.14 402	0.10 262	0.14 392	0.10 181	0.15 184	0.15 260

Zero-FE251	0.56 380	0.29 144	1.27 132	0.26 125	0.16 98	0.44 120	0.16 50	0.44 77	0.35 44	5.31 622	0.19 37	0.22 84	0.19 95	0.24 10	1.08 502	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.13 198

Selective-IGEV	0.29 88	0.23 61	1.28 133	0.27 146	0.30 376	0.35 49	0.20 110	0.56 180	0.38 81	0.21 55	0.30 138	0.22 84	0.18 74	0.37 142	0.18 24	0.07 23	0.06 23	0.08 45	0.15 373	0.16 220	0.29 467

AIO_rvc	0.41 198	0.64 378	1.29 134	0.58 536	0.39 471	0.37 61	0.24 231	0.50 128	0.43 144	0.28 151	0.23 72	0.25 123	0.16 41	0.99 373	0.19 42	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.25 385	0.85 585

ProNet	0.30 98	0.54 331	1.29 134	0.25 93	0.15 71	0.47 151	0.25 253	0.48 114	0.39 94	0.21 55	0.23 72	0.22 84	0.20 107	0.44 188	0.19 42	0.08 41	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.12 161

anonymity	0.80 506	0.66 392	1.29 134	0.59 541	0.75 564	0.67 421	0.52 498	0.95 487	0.71 428	0.94 543	0.70 464	0.67 408	0.87 532	0.71 333	1.35 534	0.64 579	0.62 586	0.58 575	1.44 614	0.60 566	0.65 569

LACA2	0.25 61	0.74 420	1.30 137	0.20 6	0.10 2	0.39 76	0.17 61	0.32 11	0.36 66	0.15 6	0.15 17	0.18 60	0.14 17	0.22 4	0.14 1	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1

CAS	0.35 141	0.25 82	1.30 137	0.79 563	0.34 425	0.51 194	0.23 196	0.46 90	0.39 94	0.22 66	0.31 151	0.20 70	0.17 50	0.28 45	0.23 123	0.73 584	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 52	0.37 521

RCA-Stereo	0.34 130	0.32 180	1.30 137	0.26 125	0.14 45	0.58 295	0.23 196	0.78 340	0.62 340	0.40 209	0.44 232	0.28 161	0.35 281	0.29 59	0.20 70	0.09 88	0.10 262	0.09 107	0.07 70	0.19 291	0.08 41

PMTNet	0.31 106	0.35 213	1.30 137	0.20 6	0.14 45	0.57 278	0.25 253	0.46 90	0.42 133	0.27 146	0.32 158	0.27 151	0.24 154	0.39 156	0.23 123	0.43 562	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.18 270	0.07 10

trnet	0.28 77	0.26 99	1.32 141	0.19 2	0.12 11	0.54 229	0.15 33	0.48 114	0.46 175	0.27 146	0.33 167	0.24 110	0.21 116	0.30 69	0.21 90	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.09 52	0.07 10

IGEV++	0.34 130	0.43 273	1.32 141	0.31 253	0.14 45	0.32 32	0.21 135	0.70 266	0.34 36	0.22 66	0.28 118	0.22 84	0.27 207	0.35 118	0.27 185	0.09 88	0.39 565	0.08 45	0.15 373	0.25 385	0.45 544

Occ-G	0.30 98	0.30 158	1.33 143	0.23 53	0.15 71	0.36 57	0.25 253	0.43 69	0.31 17	0.26 134	0.35 181	0.46 289	0.22 126	0.30 69	0.25 163	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.16 393	0.31 446	0.08 41

xxxx	0.70 464	0.21 27	1.33 143	0.28 174	0.18 167	0.63 381	0.24 231	1.02 536	0.69 408	0.50 291	0.62 395	0.58 359	0.38 307	1.47 437	5.21 616	0.13 359	0.12 342	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.15 260

CREStereo	0.28 77	0.30 158	1.33 143	0.19 2	0.13 28	0.55 244	0.17 61	0.48 114	0.46 175	0.27 146	0.33 167	0.24 110	0.21 116	0.31 75	0.21 90	0.11 269	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.10 69	0.07 10
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
BStereo	0.28 77	0.33 189	1.34 146	0.23 53	0.29 361	0.33 36	0.20 110	0.46 90	0.35 44	0.22 66	0.17 24	0.20 70	0.14 17	0.28 45	0.25 163	0.07 23	0.07 50	0.16 441	0.21 461	0.12 103	0.11 119

Wave_Phase_stereo	0.31 106	0.33 189	1.34 146	0.23 53	0.29 361	0.98 538	0.20 110	0.49 121	0.35 44	0.22 66	0.17 24	0.20 70	0.14 17	0.28 45	0.25 163	0.07 23	0.07 50	0.16 441	0.21 461	0.12 103	0.11 119

qqq	0.38 169	0.21 27	1.34 146	0.28 174	0.15 71	0.45 126	0.26 276	0.76 314	0.52 229	0.39 207	0.41 215	0.46 289	0.36 287	0.96 370	0.30 229	0.11 269	0.14 386	0.12 297	0.12 287	0.12 103	0.14 221

tg	0.37 159	0.55 340	1.35 149	0.28 174	0.16 98	0.57 278	0.18 79	0.57 185	0.49 205	0.37 193	0.44 232	0.38 218	0.24 154	0.46 212	0.24 148	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.43 536	0.36 514

x	0.35 141	0.20 14	1.36 150	0.33 306	0.17 127	0.47 151	0.24 231	0.75 302	0.54 260	0.40 209	0.40 211	0.42 253	0.34 279	0.45 203	0.32 254	0.11 269	0.14 386	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

GLC_STEREO	0.28 77	0.27 107	1.36 150	0.28 174	0.12 11	0.41 94	0.20 110	0.37 27	0.38 81	0.26 134	0.30 138	0.25 123	0.19 95	0.33 100	0.24 148	0.09 88	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.09 65

test_xeample	0.72 476	0.21 27	1.36 150	0.27 146	0.17 127	0.59 313	0.28 319	1.01 533	0.70 418	0.55 355	0.67 438	0.44 268	0.39 321	1.88 513	5.17 615	0.12 329	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.13 137	0.15 260

MatchStereo	0.24 55	0.38 236	1.37 153	0.20 6	0.10 2	0.22 5	0.14 20	0.41 54	0.40 107	0.14 4	0.25 89	0.15 33	0.15 30	0.25 15	0.18 24	0.09 88	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
SCV	0.35 141	0.59 351	1.37 153	0.34 337	0.22 256	0.28 13	0.23 196	0.72 274	0.35 44	0.19 37	0.30 138	0.24 110	0.20 107	0.64 301	0.19 42	0.11 269	0.08 141	0.09 107	0.29 504	0.34 475	0.29 467

ff7	0.32 113	0.52 320	1.38 155	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

IGEVStereo-DCA	0.33 122	0.34 204	1.38 155	0.27 146	0.16 98	0.45 126	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.21 51	0.26 137	0.25 170	0.64 301	0.52 383	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.18 425	0.16 220	0.22 390

ffff	0.32 113	0.52 320	1.38 155	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

11t	0.32 113	0.52 320	1.38 155	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

ccc-4	0.32 113	0.52 320	1.38 155	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

DDVS	0.62 419	0.40 253	1.40 160	2.21 611	0.35 438	0.87 521	1.00 577	0.69 258	0.50 215	0.53 324	0.56 351	0.90 513	0.37 300	1.22 402	0.47 359	0.15 422	0.14 386	0.14 392	0.12 287	0.19 291	0.22 390

MoCha-V2	0.36 151	0.32 180	1.41 161	0.36 372	0.31 395	0.35 49	0.19 89	0.57 185	0.39 94	0.30 162	0.32 158	0.28 161	0.27 207	0.47 223	0.24 148	0.08 41	0.56 582	0.08 45	0.38 549	0.18 270	0.12 161

11t1	0.33 122	0.19 8	1.41 161	0.33 306	0.16 98	0.48 161	0.21 135	0.67 251	0.48 198	0.40 209	0.34 176	0.32 188	0.33 271	0.42 175	0.27 185	0.11 269	0.12 342	0.10 165	0.08 106	0.13 137	0.14 221

iRaftStereo_RVC	0.37 159	0.53 325	1.41 161	0.28 174	0.15 71	0.52 213	0.20 110	0.54 170	0.46 175	0.37 193	0.43 221	0.41 239	0.23 143	0.36 131	0.26 175	0.09 88	0.15 412	0.12 297	0.11 247	0.41 528	0.37 521

DSFCA	0.54 360	0.35 213	1.41 161	0.28 174	0.28 353	0.79 494	0.88 567	0.76 314	0.70 418	0.72 493	0.66 435	0.67 408	0.57 450	1.17 398	0.63 422	0.16 443	0.14 386	0.13 357	0.14 348	0.16 220	0.13 198

SCV_C0	0.33 122	0.43 273	1.42 165	0.25 93	0.16 98	0.35 49	0.20 110	0.68 255	0.44 148	0.24 97	0.27 110	0.29 171	0.20 107	0.58 278	0.18 24	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.30 513	0.26 406	0.17 309

RAFT-Stereo-weight	0.34 130	0.29 144	1.43 166	0.28 174	0.28 353	0.55 244	0.22 162	0.78 340	0.48 198	0.46 252	0.38 199	0.36 208	0.17 50	0.33 100	0.23 123	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.09 65

CAS++	0.31 106	0.33 189	1.43 166	0.25 93	0.17 127	0.31 26	0.20 110	0.78 340	0.41 119	0.30 162	0.30 138	0.21 81	0.16 41	0.33 100	0.18 24	0.15 422	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.15 184	0.11 119
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FE-Mocha	0.41 198	0.31 172	1.44 168	0.28 174	0.33 416	0.41 94	0.17 61	0.69 258	0.45 164	0.44 233	0.50 287	0.41 239	0.45 381	0.36 131	1.17 517	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.21 461	0.13 137	0.13 198

MaDis-Stereo	0.29 88	0.54 331	1.44 168	0.24 74	0.29 361	0.29 18	0.16 50	0.45 87	0.37 76	0.19 37	0.21 51	0.28 161	0.22 126	0.30 69	0.29 209	0.10 192	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.11 92	0.11 119

AEACV	0.33 122	0.24 74	1.44 168	0.28 174	0.35 438	0.47 151	0.21 135	0.43 69	0.28 13	0.26 134	0.25 89	0.22 84	0.38 307	0.30 69	0.18 24	0.09 88	0.35 550	0.09 107	0.36 545	0.23 354	0.25 437

rvit_0105_4	0.35 141	0.35 213	1.45 171	0.31 253	0.18 167	0.37 61	0.28 319	0.59 200	0.62 340	0.27 146	0.31 151	0.35 204	0.27 207	0.43 179	0.25 163	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.12 161

rvit_0105_3	0.39 184	0.47 304	1.46 172	0.33 306	0.19 200	0.45 126	0.35 408	0.69 258	0.65 373	0.37 193	0.37 189	0.40 233	0.31 258	0.44 188	0.30 229	0.18 470	0.17 450	0.17 462	0.18 425	0.15 184	0.15 260

rvit_105_1	0.44 237	0.54 331	1.46 172	0.36 372	0.24 290	0.51 194	0.45 475	0.75 302	0.74 457	0.45 244	0.44 232	0.44 268	0.36 287	0.62 296	0.38 302	0.20 495	0.18 461	0.18 482	0.22 471	0.18 270	0.18 329

MyStereo07	0.34 130	0.40 253	1.46 172	0.29 205	0.23 276	0.60 325	0.31 364	0.53 159	0.42 133	0.25 116	0.25 89	0.20 70	0.26 186	0.57 274	0.19 42	0.09 88	0.18 461	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.19 345

MC-Stereo	0.32 113	0.31 172	1.46 172	0.31 253	0.15 71	0.53 222	0.19 89	0.44 77	0.35 44	0.36 189	0.38 199	0.27 151	0.27 207	0.42 175	0.19 42	0.09 88	0.13 366	0.09 107	0.16 393	0.20 307	0.13 198

anonymousdsp	0.34 130	0.53 325	1.47 176	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.49 121	0.40 107	0.25 116	0.24 82	0.22 84	0.24 154	0.55 270	0.19 42	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.18 425	0.24 371	0.29 467

CroCo-Stereo Lap2	0.33 122	0.61 357	1.47 176	0.32 282	0.38 465	0.23 6	0.22 162	0.58 191	0.46 175	0.22 66	0.27 110	0.29 171	0.23 143	0.32 87	0.26 175	0.09 88	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.21 323	0.14 221

IGEV-Stereo	0.34 130	0.54 331	1.47 176	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.49 121	0.40 107	0.25 116	0.24 82	0.22 84	0.24 154	0.54 266	0.19 42	0.09 88	0.10 262	0.10 165	0.18 425	0.24 371	0.29 467
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GREAT-IGEV	0.37 159	0.28 134	1.48 179	0.25 93	0.38 465	0.46 144	0.18 79	0.33 14	0.34 36	0.15 6	0.29 124	0.15 33	0.17 50	0.36 131	0.23 123	0.07 23	0.76 601	0.07 1	0.26 492	0.21 323	1.03 601
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
rvit_0105_5	0.36 151	0.39 246	1.48 179	0.30 226	0.18 167	0.41 94	0.30 351	0.64 233	0.62 340	0.30 162	0.33 167	0.37 210	0.29 241	0.41 166	0.28 195	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.15 373	0.15 184	0.14 221

Selective-RAFT	0.35 141	0.26 99	1.48 179	0.31 253	0.15 71	0.61 344	0.19 89	0.60 213	0.54 260	0.28 151	0.29 124	0.40 233	0.33 271	0.50 248	0.27 185	0.10 192	0.07 50	0.09 107	0.35 536	0.19 291	0.08 41

Pointernet	0.29 88	0.25 82	1.49 182	0.24 74	0.20 215	0.47 151	0.15 33	0.62 221	0.47 194	0.22 66	0.29 124	0.26 137	0.20 107	0.28 45	0.20 70	0.10 192	0.07 50	0.07 1	0.12 287	0.10 69	0.07 10

test_sample7	0.47 282	0.33 189	1.49 182	0.34 337	0.20 215	0.51 194	0.30 351	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.11 389	0.38 302	0.17 458	0.14 386	0.16 441	0.15 373	0.19 291	0.18 329

DLCB_ROB	0.54 360	0.55 340	1.49 182	0.36 372	0.25 308	0.65 408	0.36 415	0.80 359	0.70 418	0.72 493	0.69 454	0.83 488	0.46 396	1.53 443	0.60 415	0.13 359	0.12 342	0.14 392	0.14 348	0.14 164	0.13 198

AnonymousM	0.37 159	0.44 284	1.50 185	0.25 93	0.15 71	0.52 213	0.23 196	0.60 213	0.42 133	0.42 222	0.32 158	0.30 179	0.25 170	0.34 112	0.23 123	0.11 269	0.09 219	0.71 583	0.36 545	0.12 103	0.07 10

DIP-Stereo	0.37 159	0.34 204	1.50 185	0.27 146	0.18 167	0.63 381	0.17 61	0.92 456	0.53 247	0.49 284	0.48 262	0.30 179	0.30 249	0.39 156	0.30 229	0.10 192	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.15 184	0.12 161
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.50 317	0.41 260	1.50 185	0.33 306	0.21 229	0.68 433	0.26 276	0.81 363	0.68 399	0.67 470	0.68 445	0.73 445	0.42 358	1.10 386	0.59 413	0.11 269	0.08 141	0.14 392	0.14 348	0.25 385	0.21 375
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAStereo	0.28 77	0.48 307	1.52 188	0.26 125	0.18 167	0.25 8	0.19 89	0.42 61	0.35 44	0.20 45	0.25 89	0.20 70	0.16 41	0.24 10	0.24 148	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.12 103	0.08 41

LoS	0.31 106	0.30 158	1.52 188	0.23 53	0.13 28	0.54 229	0.20 110	0.48 114	0.49 205	0.25 116	0.28 118	0.37 210	0.24 154	0.38 150	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.05 1	0.15 184	0.07 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMStereo_Zeroshot	0.41 198	0.36 222	1.54 190	0.41 440	0.19 200	0.52 213	0.19 89	0.59 200	0.52 229	0.57 375	0.59 368	0.63 378	0.29 241	0.58 278	0.33 267	0.15 422	0.09 219	0.16 441	0.09 142	0.24 371	0.12 161

raftrobust	0.38 169	0.68 397	1.54 190	0.32 282	0.46 514	0.52 213	0.21 135	0.56 180	0.42 133	0.52 313	0.35 181	0.31 182	0.33 271	0.37 142	0.30 229	0.10 192	0.11 311	0.08 45	0.07 70	0.21 323	0.19 345

ISRNet	0.47 282	0.44 284	1.55 192	0.37 396	0.31 395	0.49 171	0.19 89	0.75 302	0.66 388	0.63 447	0.71 468	0.67 408	0.39 321	0.58 278	0.44 344	0.23 518	0.16 430	0.21 505	0.20 455	0.21 323	0.25 437

DAS	0.56 380	0.35 213	1.55 192	0.33 306	0.34 425	0.50 183	0.42 449	0.83 376	0.74 457	0.83 526	0.68 445	0.56 346	0.48 413	2.40 560	0.46 350	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.18 270	0.15 260

SepStereo	0.52 348	0.35 213	1.55 192	0.33 306	0.34 425	0.50 183	0.42 449	0.83 376	0.74 457	0.83 526	0.68 445	0.56 346	0.48 413	1.56 446	0.46 350	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.18 270	0.15 260

ETE_ROB	0.60 406	0.71 406	1.55 192	0.37 396	0.25 308	0.69 439	0.51 495	1.47 582	0.70 418	0.80 514	0.69 454	0.85 497	0.49 420	1.36 415	0.58 411	0.16 443	0.13 366	0.19 488	0.16 393	0.21 323	0.23 414

s12784h	0.36 151	0.28 134	1.58 196	0.23 53	0.11 5	0.62 364	0.24 231	0.79 355	0.64 360	0.44 233	0.52 306	0.28 161	0.26 186	0.50 248	0.24 148	0.11 269	0.06 23	0.09 107	0.06 14	0.16 220	0.06 1

RAFT	0.45 254	0.92 485	1.59 197	0.34 337	0.19 200	0.46 144	0.35 408	0.65 239	0.49 205	0.49 284	0.49 279	0.70 432	0.40 329	0.47 223	0.32 254	0.11 269	0.16 430	0.14 392	0.13 320	0.51 555	0.13 198

ccnet	0.71 473	0.41 260	1.59 197	0.40 433	0.45 508	1.06 549	0.55 509	0.98 505	0.71 428	0.88 533	0.97 528	0.82 486	0.88 536	1.68 467	0.94 477	0.32 552	0.26 527	0.32 548	0.27 497	0.34 475	0.30 478

SMFormer	0.50 317	0.46 295	1.60 199	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.49 370	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.15 184	0.16 290

tta	0.50 317	0.46 295	1.60 199	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.49 370	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.11 119

qqq1	0.48 288	0.46 295	1.60 199	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.14 164	0.11 119

fff1	0.48 288	0.46 295	1.60 199	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.14 164	0.11 119

CASS	0.39 184	0.30 158	1.61 203	0.32 282	0.17 127	0.53 222	0.24 231	0.70 266	0.49 205	0.59 407	0.54 329	0.40 233	0.40 329	0.41 166	0.30 229	0.17 458	0.10 262	0.14 392	0.11 247	0.18 270	0.17 309
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
delet	0.52 348	0.54 331	1.62 204	0.31 253	0.35 438	0.74 467	0.46 478	0.85 395	0.74 457	0.55 355	0.60 383	0.67 408	0.50 423	1.12 392	0.57 406	0.11 269	0.11 311	0.13 357	0.14 348	0.16 220	0.12 161

NOSS_ROB	0.64 430	0.65 385	1.62 204	0.46 482	0.25 308	0.67 421	0.30 351	0.93 464	0.77 484	0.59 407	0.57 359	0.77 465	0.38 307	2.78 590	0.44 344	0.23 518	0.24 512	0.28 535	0.26 492	0.27 416	0.39 530

AE-Stereo	0.42 218	0.29 144	1.65 206	0.43 456	0.47 516	0.56 260	0.23 196	0.86 404	0.46 175	0.31 167	0.41 215	0.43 257	0.24 154	0.34 112	0.24 148	0.09 88	0.48 578	0.11 236	0.45 563	0.22 340	0.19 345

Anonymous_2	0.74 488	0.32 180	1.65 206	0.33 306	0.30 376	0.67 421	0.32 387	0.69 258	0.46 175	0.48 272	0.41 215	0.84 493	0.58 456	0.51 252	0.40 321	0.32 552	0.38 558	1.43 610	3.69 627	0.80 581	0.27 454

PSMNet-ADL	0.51 334	0.38 236	1.65 206	0.35 353	0.21 229	0.67 421	0.26 276	0.74 291	0.55 267	0.42 222	0.52 306	0.70 432	0.45 381	1.91 516	0.57 406	0.15 422	0.13 366	0.11 236	0.13 320	0.15 184	0.20 363

HCRNet	0.46 266	0.49 310	1.65 206	0.38 412	0.29 361	0.58 295	0.22 162	0.75 302	0.62 340	0.47 254	0.49 279	0.48 308	0.36 287	1.12 392	0.37 295	0.15 422	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.17 243	0.17 309

HART	0.38 169	0.53 325	1.66 210	0.26 125	0.15 71	0.30 21	0.19 89	0.67 251	0.46 175	0.29 157	0.52 306	0.38 218	0.16 41	0.41 166	0.20 70	0.08 41	0.68 594	0.09 107	0.07 70	0.34 475	0.21 375

XPNet_ROB	0.61 414	0.72 410	1.66 210	0.37 396	0.27 340	0.67 421	0.47 486	0.89 429	0.71 428	0.78 511	0.70 464	0.81 481	0.53 432	1.70 470	0.76 455	0.21 502	0.16 430	0.16 441	0.15 373	0.20 307	0.21 375

DStereoO	0.99 539	0.66 392	1.67 212	0.75 559	0.99 581	0.73 461	1.33 596	0.94 473	0.91 528	0.70 485	1.06 544	0.75 457	1.75 592	0.95 369	2.39 581	1.20 604	0.41 568	0.48 569	0.59 585	0.85 583	0.60 564

EAI-Stereo	0.78 502	0.25 82	1.67 212	0.54 521	0.59 543	1.95 591	2.05 610	1.11 559	0.64 360	0.95 545	1.49 569	0.50 313	0.67 492	0.59 284	1.44 541	0.09 88	0.19 475	0.09 107	0.49 567	0.13 137	0.22 390

UniTT-Stereo	0.30 98	0.36 222	1.68 214	0.27 146	0.24 290	0.29 18	0.18 79	0.33 14	0.34 36	0.26 134	0.37 189	0.18 60	0.18 74	0.31 75	0.27 185	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.25 385	0.08 41

IER	0.43 227	0.38 236	1.69 215	0.26 125	0.25 308	0.66 415	0.26 276	0.71 269	0.55 267	0.54 337	0.59 368	0.60 369	0.53 432	0.52 256	0.39 313	0.11 269	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.14 164	0.11 119

NINENet	0.50 317	0.33 189	1.69 215	0.55 528	0.25 308	0.91 529	0.23 196	0.98 505	0.71 428	0.53 324	0.55 339	0.66 399	0.30 249	1.22 402	0.32 254	0.15 422	0.13 366	0.16 441	0.11 247	0.16 220	0.13 198

test-1	0.44 237	0.48 307	1.69 215	0.30 226	0.27 340	0.50 183	0.28 319	0.80 359	0.43 144	0.40 209	0.54 329	0.41 239	0.24 154	0.31 75	1.16 515	0.09 88	0.20 486	0.10 165	0.17 412	0.11 92	0.26 447

LALA_ROB	0.60 406	0.76 424	1.69 215	0.36 372	0.29 361	0.79 494	0.55 509	0.94 473	0.77 484	0.81 520	0.67 438	0.94 525	0.49 420	0.99 373	0.73 451	0.21 502	0.15 412	0.20 497	0.18 425	0.23 354	0.21 375

MGS-Stereo	0.32 113	0.34 204	1.70 219	0.25 93	0.14 45	0.40 87	0.22 162	0.38 33	0.43 144	0.24 97	0.51 292	0.25 123	0.18 74	0.31 75	0.20 70	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.08 106	0.47 547	0.08 41

hknet	0.47 282	0.29 144	1.70 219	0.30 226	0.24 290	0.76 477	0.31 364	1.00 525	0.64 360	0.63 447	0.53 317	0.80 478	0.38 307	0.77 348	0.37 295	0.11 269	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

test-3	0.43 227	0.20 14	1.70 219	0.34 337	0.32 403	0.45 126	0.23 196	0.71 269	0.46 175	0.51 304	0.29 124	0.45 277	0.21 116	0.59 284	0.98 483	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.35 536	0.29 427	0.28 461

test_1	0.43 227	0.20 14	1.70 219	0.34 337	0.32 403	0.45 126	0.23 196	0.71 269	0.46 175	0.50 291	0.29 124	0.45 277	0.21 116	0.59 284	0.98 483	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.35 536	0.29 427	0.29 467

test_3	0.44 237	0.20 14	1.70 219	0.36 372	0.32 403	0.47 151	0.30 351	0.73 286	0.49 205	0.50 291	0.30 138	0.45 277	0.22 126	0.59 284	0.98 483	0.08 41	0.10 262	0.11 236	0.35 536	0.29 427	0.28 461

R-Stereo Train	0.36 151	0.21 27	1.70 219	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.78 340	0.36 66	0.57 375	0.67 438	0.33 194	0.24 154	0.32 87	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.12 161

RAFT-Stereo	0.36 151	0.21 27	1.70 219	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.78 340	0.36 66	0.57 375	0.67 438	0.33 194	0.24 154	0.32 87	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.12 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HI	0.41 198	0.63 374	1.72 226	0.27 146	0.21 229	0.45 126	0.19 89	0.55 174	0.41 119	0.57 375	0.59 368	0.65 392	0.45 381	0.45 203	0.39 313	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.11 247	0.20 307	0.10 95

CoSv	0.41 198	0.63 374	1.72 226	0.27 146	0.21 229	0.45 126	0.19 89	0.55 174	0.41 119	0.57 375	0.59 368	0.65 392	0.45 381	0.45 203	0.39 313	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.11 247	0.20 307	0.10 95

HSM	0.62 419	0.76 424	1.72 226	0.30 226	0.29 361	0.64 394	0.28 319	0.94 473	0.62 340	0.58 393	0.57 359	1.40 575	0.64 483	2.59 578	0.42 329	0.11 269	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.14 164	0.11 119

raft_robust	0.55 372	0.84 460	1.73 229	0.28 174	0.54 531	0.53 222	0.25 253	0.88 423	0.75 470	0.48 272	0.46 244	0.76 463	0.75 513	1.46 430	0.27 185	0.09 88	0.10 262	0.10 165	0.30 513	0.26 406	0.16 290

AACVNet	0.54 360	0.78 441	1.73 229	0.36 372	0.21 229	0.57 278	0.25 253	0.71 269	0.51 222	0.55 355	0.59 368	0.64 387	0.41 340	2.13 541	0.41 327	0.14 402	0.11 311	0.14 392	0.11 247	0.33 464	0.15 260

UPFNet	0.46 266	0.28 134	1.73 229	0.33 306	0.32 403	0.65 408	0.38 431	0.83 376	0.59 300	0.57 375	0.52 306	0.61 371	0.40 329	0.75 340	0.52 383	0.13 359	0.12 342	0.13 357	0.12 287	0.15 184	0.11 119

iResNet_ROB	0.50 317	1.15 551	1.73 229	0.31 253	0.21 229	0.58 295	0.22 162	0.95 487	0.82 504	0.58 393	0.62 395	0.57 352	0.39 321	0.84 358	0.40 321	0.11 269	0.08 141	0.09 107	0.06 14	0.21 323	0.13 198

riskmin	0.37 159	0.22 43	1.74 233	0.32 282	0.20 215	0.48 161	0.20 110	0.66 242	0.46 175	0.36 189	0.34 176	0.69 422	0.45 381	0.39 156	0.27 185	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.08 106	0.13 137	0.16 290

UDGNet	0.44 237	1.02 530	1.74 233	0.35 353	0.19 200	0.58 295	0.23 196	0.49 121	0.66 388	0.41 217	0.38 199	0.34 200	0.29 241	0.53 262	0.30 229	0.24 526	0.10 262	0.37 558	0.19 445	0.27 416	0.15 260

dad	0.51 334	1.01 526	1.74 233	0.29 205	0.19 200	0.60 325	0.26 276	0.52 150	0.75 470	0.63 447	0.63 408	0.63 378	0.33 271	0.85 360	0.47 359	0.27 540	0.15 412	0.40 561	0.18 425	0.22 340	0.14 221

OMP-Stereo	0.59 400	0.65 385	1.74 233	0.56 530	0.37 459	0.60 325	0.26 276	0.70 266	0.65 373	0.66 466	0.60 383	0.69 422	0.32 266	2.09 538	1.20 521	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.09 142	0.17 243	0.10 95

IIG-Stereo	0.59 400	0.65 385	1.74 233	0.54 521	0.23 276	0.61 344	0.21 135	0.73 286	0.65 373	0.64 457	0.69 454	0.69 422	0.38 307	2.09 538	1.39 537	0.11 269	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.09 65

CREStereo++_RVC	0.33 122	0.29 144	1.74 233	0.24 74	0.16 98	0.54 229	0.15 33	0.40 44	0.55 267	0.37 193	0.51 292	0.24 110	0.19 95	0.27 34	0.26 175	0.09 88	0.06 23	0.08 45	0.30 513	0.08 29	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
Hybrid-DGEV-03	0.45 254	0.88 475	1.75 239	0.29 205	0.17 127	0.58 295	0.24 231	0.65 239	0.48 198	0.59 407	1.01 534	0.39 224	0.28 224	0.41 166	0.34 274	0.09 88	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.34 475	0.24 427

Hybrid-DGEV-2	0.51 334	0.84 460	1.75 239	0.32 282	0.17 127	0.73 461	0.18 79	0.83 376	0.69 408	0.52 313	0.38 199	0.53 324	0.42 358	0.99 373	0.92 474	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.10 181	0.25 385	0.23 414

DFGA-Net	0.51 334	1.06 535	1.75 239	0.30 226	0.24 290	0.54 229	0.22 162	0.63 229	0.60 305	0.48 272	0.51 292	0.35 204	0.27 207	1.82 496	0.53 387	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.12 287	0.37 503	0.15 260

MM-Stereo_test3	0.40 191	0.58 349	1.75 239	0.36 372	0.30 376	0.45 126	0.30 351	0.72 274	0.59 300	0.31 167	0.43 221	0.32 188	0.23 143	0.35 118	0.29 209	0.10 192	0.20 486	0.10 165	0.08 106	0.40 525	0.11 119

knoymous	0.34 130	0.25 82	1.75 239	0.24 74	0.18 167	0.45 126	0.24 231	0.57 185	0.38 81	0.41 217	0.39 208	0.55 334	0.25 170	0.38 150	0.23 123	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.07 70	0.13 137	0.12 161

KYRaft	0.48 288	0.29 144	1.75 239	0.33 306	0.21 229	0.75 473	0.44 467	0.58 191	0.57 282	0.64 457	0.93 522	0.53 324	0.72 504	0.60 290	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.14 348	0.12 103	0.54 556

TANstereo	0.33 122	0.49 310	1.75 239	0.23 53	0.12 11	0.54 229	0.16 50	0.40 44	0.45 164	0.45 244	0.51 292	0.26 137	0.22 126	0.29 59	0.20 70	0.10 192	0.10 262	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.11 119

XX-TBD	0.34 130	0.77 433	1.75 239	0.34 337	0.13 28	0.51 194	0.17 61	0.43 69	0.50 215	0.37 193	0.49 279	0.23 93	0.18 74	0.28 45	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.07 10

GCAP-Stereo	0.34 130	0.89 479	1.76 247	0.26 125	0.12 11	0.52 213	0.14 20	0.49 121	0.38 81	0.29 157	0.30 138	0.29 171	0.22 126	0.30 69	0.20 70	0.09 88	0.17 450	0.09 107	0.07 70	0.21 323	0.11 119

SST-Stereo	0.52 348	0.20 14	1.76 247	0.62 547	0.53 529	0.62 364	0.66 538	0.55 174	0.61 322	0.58 393	0.53 317	0.52 322	0.60 463	1.59 456	0.29 209	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.10 95

RAFT_R40	0.50 317	0.21 27	1.76 247	0.50 501	0.40 481	0.61 344	0.53 502	0.56 180	0.60 305	0.56 364	0.54 329	0.55 334	0.51 425	1.57 450	0.53 387	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.09 65

DRaft	0.62 419	0.38 236	1.76 247	0.24 74	0.16 98	0.64 394	0.66 538	0.53 159	0.53 247	0.67 470	0.99 531	0.38 218	1.00 548	1.44 424	2.10 571	0.10 192	0.14 386	0.10 165	0.14 348	0.18 270	0.21 375

GrayStereo	0.66 443	0.19 8	1.76 247	0.90 571	0.23 276	0.62 364	1.42 604	0.62 221	0.60 305	0.72 493	0.78 488	0.56 346	3.07 608	0.60 290	0.26 175	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.21 461	0.11 92	0.18 329

CRE-IMP	0.41 198	0.22 43	1.76 247	0.48 495	0.17 127	0.79 494	0.69 546	0.52 150	0.52 229	0.47 254	0.42 219	0.45 277	0.26 186	0.41 166	0.31 241	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.09 142	0.17 243	0.23 414

Prome-Stereo	0.49 306	0.30 158	1.76 247	0.60 545	0.23 276	0.63 381	0.42 449	0.62 221	0.60 305	0.59 407	1.03 539	0.43 257	0.72 504	0.60 290	0.33 267	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.09 142	0.11 92	0.43 541

acv_ft	0.48 288	0.44 284	1.76 247	0.32 282	0.41 489	0.63 381	0.28 319	0.81 363	0.68 399	0.61 426	0.59 368	0.69 422	0.45 381	0.44 188	0.63 422	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.41 528	0.10 95

TDLM	0.67 447	0.92 485	1.76 247	0.37 396	0.24 290	0.66 415	0.56 514	0.82 370	0.74 457	1.16 561	0.62 395	0.61 371	0.48 413	2.70 586	0.50 375	0.20 495	0.11 311	0.35 552	0.14 348	0.32 455	0.16 290

dd	0.42 218	0.96 503	1.77 256	0.31 253	0.17 127	0.57 278	0.26 276	0.49 121	0.68 399	0.41 217	0.40 211	0.34 200	0.27 207	0.45 203	0.40 321	0.17 458	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.21 323	0.12 161

NRIStereo	0.46 266	0.25 82	1.77 256	0.47 487	0.16 98	0.95 534	0.74 554	0.51 136	0.56 278	0.48 272	0.39 208	0.59 362	0.29 241	0.77 348	0.32 254	0.11 269	0.13 366	0.11 236	0.09 142	0.21 323	0.24 427

PSM-AAD	0.63 426	0.22 43	1.77 256	0.37 396	0.23 276	0.86 517	1.17 589	0.59 200	0.60 305	0.64 457	0.71 468	0.68 415	2.93 605	0.65 312	0.31 241	0.09 88	0.07 50	0.17 462	0.15 373	0.13 137	0.33 500

FBW_ROB	0.83 518	0.77 433	1.77 256	0.44 463	0.30 376	0.87 521	0.46 478	1.10 555	0.91 528	0.81 520	0.75 481	1.01 539	0.61 472	3.66 609	1.23 525	0.26 535	0.23 509	0.36 554	0.25 484	0.27 416	0.62 566

MonStereo1	1.98 594	1.01 526	1.78 260	1.19 589	1.04 585	3.58 612	0.61 528	1.53 587	1.93 598	1.39 583	3.37 611	2.23 593	10.80 628	2.84 594	1.25 527	1.04 597	0.38 558	0.96 594	0.57 580	1.10 591	1.00 600

FACV-RUCA	0.58 392	0.40 253	1.78 260	0.43 456	1.67 605	0.48 161	0.28 319	0.69 258	0.62 340	0.40 209	0.53 317	0.33 194	0.63 480	0.40 161	0.31 241	0.13 359	0.11 311	0.62 578	0.12 287	0.70 572	0.98 593

gcap-zeroshot	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.31 253	0.32 403	0.69 439	0.21 135	0.74 291	0.52 229	0.43 227	0.35 181	0.62 375	0.24 154	0.41 166	0.24 148	0.09 88	0.16 430	0.09 107	0.31 520	0.08 29	0.09 65

DisPM	0.43 227	0.33 189	1.78 260	0.57 534	0.18 167	0.59 313	0.63 535	0.53 159	0.61 322	0.60 417	0.53 317	0.38 218	0.26 186	0.75 340	0.29 209	0.12 329	0.07 50	0.12 297	0.11 247	0.11 92	0.14 221

GMOStereo	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

error version	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

test-v	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

LCNet	0.54 360	0.37 225	1.78 260	0.92 573	0.22 256	0.96 535	0.30 351	0.59 200	0.58 293	0.51 304	0.55 339	0.41 239	0.76 515	0.84 358	0.26 175	0.09 88	0.06 23	0.12 297	0.18 425	0.98 589	0.39 530

Patchmatch Stereo++	0.39 184	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.16 98	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.54 266	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 169	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.17 127	0.60 325	0.29 343	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.47 223	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

ROB_FTStereo_v2	0.38 169	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.17 127	0.61 344	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.47 223	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

ROB_FTStereo	0.38 169	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.17 127	0.61 344	0.26 276	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.49 241	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

Pruner-Stereo	0.51 334	0.27 107	1.78 260	1.79 603	0.19 200	0.62 364	0.45 475	0.57 185	0.60 305	0.61 426	0.48 262	0.41 239	0.24 154	0.46 212	1.00 489	0.12 329	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.12 103	0.13 198

iGMRVC	0.39 184	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.17 127	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.55 270	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

IRAFT_RVC	0.54 360	0.53 325	1.78 260	0.46 482	0.21 229	0.58 295	0.43 456	0.65 239	0.66 388	0.54 337	0.50 287	0.49 310	0.51 425	1.58 454	1.01 493	0.11 269	0.25 525	0.13 357	0.10 181	0.15 184	0.13 198

iRAFT	0.39 184	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.16 98	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.54 266	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

test-2	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 218	0.86 468	1.78 260	0.28 174	0.17 127	0.52 213	0.20 110	0.62 221	0.61 322	0.50 291	0.61 390	0.39 224	0.32 266	0.35 118	0.30 229	0.07 23	0.10 262	0.09 107	0.09 142	0.35 487	0.10 95

AFF-stereo	0.44 237	0.96 503	1.78 260	0.31 253	0.15 71	0.50 183	0.21 135	0.64 233	0.63 352	0.47 254	0.64 424	0.49 310	0.34 279	0.46 212	0.31 241	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.10 181	0.37 503	0.10 95

PSMNet-RSSM	0.53 354	0.82 454	1.78 260	0.31 253	0.25 308	0.58 295	0.28 319	0.84 388	0.60 305	0.50 291	0.61 390	0.67 408	0.43 369	1.68 467	0.42 329	0.15 422	0.10 262	0.14 392	0.16 393	0.15 184	0.13 198

CFNet	0.58 392	0.96 503	1.78 260	0.33 306	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.88 423	0.75 470	0.46 252	0.59 368	0.58 359	0.40 329	2.29 549	0.48 365	0.12 329	0.09 219	0.15 422	0.14 348	0.30 438	0.15 260

AAGNet	0.88 525	0.33 189	1.79 281	0.54 521	0.98 578	0.62 364	0.46 478	0.50 128	0.60 305	0.58 393	0.53 317	0.50 313	0.73 507	1.23 404	7.48 623	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.14 164	0.09 65

HUI-Stereo	0.38 169	0.27 107	1.79 281	0.44 463	0.17 127	0.61 344	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.45 203	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

RAFT-IKP	0.38 169	0.27 107	1.79 281	0.44 463	0.16 98	0.60 325	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.50 248	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

ACVNet	0.45 254	0.44 284	1.79 281	0.28 174	0.21 229	0.59 313	0.36 415	0.66 242	0.68 399	0.45 244	0.59 368	0.69 422	0.40 329	0.44 188	0.55 394	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.34 475	0.10 95

CFNet-ft	0.51 334	0.76 424	1.79 281	0.28 174	0.30 376	0.63 381	0.28 319	0.66 242	0.55 267	0.45 244	0.57 359	0.74 451	0.41 340	1.46 430	0.42 329	0.14 402	0.10 262	0.28 535	0.13 320	0.18 270	0.14 221

CFNet_RVC	0.51 334	0.76 424	1.79 281	0.28 174	0.30 376	0.63 381	0.28 319	0.66 242	0.55 267	0.45 244	0.57 359	0.74 451	0.41 340	1.46 430	0.42 329	0.14 402	0.10 262	0.28 535	0.13 320	0.18 270	0.14 221

AdaStereo	0.44 237	0.38 236	1.79 281	0.34 337	0.20 215	0.57 278	0.28 319	0.92 456	0.69 408	0.52 313	0.55 339	0.61 371	0.33 271	0.48 230	0.39 313	0.17 458	0.08 141	0.17 462	0.11 247	0.18 270	0.12 161
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.
test_sample6	0.52 348	0.44 284	1.81 288	0.33 306	0.18 167	0.55 244	0.27 300	0.94 473	0.66 388	0.54 337	0.62 395	0.47 297	0.36 287	1.97 522	0.38 302	0.14 402	0.10 262	0.13 357	0.13 320	0.17 243	0.16 290

NF-Stereo	0.48 288	0.25 82	1.81 288	0.52 510	0.16 98	0.61 344	0.44 467	0.66 242	0.61 322	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.45 429	0.79 463	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.16 290

OCTAStereo	0.48 288	0.25 82	1.81 288	0.52 510	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.61 322	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.80 464	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

RE-Stereo	0.48 288	0.25 82	1.81 288	0.52 510	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.60 305	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.78 459	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

TVStereo	0.48 288	0.25 82	1.81 288	0.52 510	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.60 305	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.78 459	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

PS-NSSS	0.63 426	1.00 522	1.81 288	0.30 226	0.31 395	0.63 381	0.34 400	0.98 505	0.69 408	0.54 337	0.74 478	0.51 316	0.41 340	2.43 565	0.48 365	0.24 526	0.17 450	0.27 531	0.18 425	0.27 416	0.21 375

StereoAnything_RVC	0.35 141	1.25 564	1.82 294	0.20 6	0.12 11	0.26 9	0.15 33	0.43 69	0.37 76	0.14 4	0.10 2	0.11 1	0.19 95	0.46 212	0.14 1	0.11 269	0.09 219	0.08 45	0.05 1	0.76 578	0.18 329

GCAP-BAT	0.43 227	0.31 172	1.82 294	0.25 93	0.26 326	0.65 408	0.23 196	0.48 114	0.37 76	0.67 470	0.82 497	0.44 268	0.24 154	0.48 230	0.87 471	0.09 88	0.13 366	0.09 107	0.22 471	0.08 29	0.09 65

CBFPSM	0.56 380	0.91 484	1.82 294	0.28 174	0.23 276	0.71 448	0.37 424	0.72 274	0.64 360	0.50 291	0.49 279	1.03 543	0.83 524	0.62 296	1.35 534	0.10 192	0.12 342	0.10 165	0.10 181	0.18 270	0.19 345

RAFT+CT+SA	0.50 317	0.86 468	1.82 294	0.37 396	0.75 564	0.54 229	0.34 400	0.77 325	0.63 352	0.38 201	0.55 339	0.34 200	0.29 241	0.68 320	0.27 185	0.09 88	0.07 50	0.11 236	0.51 571	0.29 427	0.41 539

test_sample5	0.51 334	0.43 273	1.83 298	0.32 282	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.92 456	0.65 373	0.53 324	0.59 368	0.45 277	0.36 287	1.87 505	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

DualNet	0.51 334	0.43 273	1.83 298	0.32 282	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.92 456	0.65 373	0.54 337	0.62 395	0.45 277	0.36 287	1.87 505	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

tt1	0.44 237	0.64 378	1.83 298	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	0.88 521	0.31 167	0.37 189	0.25 123	0.35 281	0.63 299	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.25 385	0.36 514

LL-Strereo2	0.41 198	0.90 483	1.83 298	0.44 463	0.24 290	0.54 229	0.27 300	0.58 191	0.45 164	0.41 217	0.33 167	0.44 268	0.21 116	0.44 188	0.34 274	0.09 88	0.08 141	0.16 441	0.14 348	0.17 243	0.17 309

psm_up	0.57 387	0.61 357	1.83 298	0.35 353	0.30 376	0.64 394	0.37 424	0.90 435	0.68 399	0.59 407	0.55 339	0.68 415	0.54 435	1.91 516	0.46 350	0.16 443	0.15 412	0.16 441	0.15 373	0.23 354	0.13 198

TestStereo1	0.49 306	0.81 450	1.85 303	0.39 422	0.57 539	0.56 260	0.34 400	0.75 302	0.69 408	0.44 233	0.63 408	0.35 204	0.42 358	0.64 301	0.29 209	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.33 464	0.26 447

SA-5K	0.49 306	0.81 450	1.85 303	0.39 422	0.57 539	0.56 260	0.34 400	0.75 302	0.69 408	0.44 233	0.63 408	0.35 204	0.42 358	0.64 301	0.29 209	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.33 464	0.26 447

PSM-softLoss	0.48 288	0.27 107	1.85 303	0.51 506	0.17 127	0.61 344	0.40 439	0.61 217	0.57 282	0.52 313	0.48 262	0.39 224	0.25 170	1.46 430	0.77 457	0.12 329	0.08 141	0.13 357	0.12 287	0.12 103	0.14 221

KMStereo	0.48 288	0.27 107	1.85 303	0.51 506	0.17 127	0.61 344	0.40 439	0.61 217	0.57 282	0.52 313	0.48 262	0.39 224	0.25 170	1.46 430	0.77 457	0.12 329	0.08 141	0.13 357	0.12 287	0.12 103	0.14 221

raft+_RVC	0.44 237	0.67 394	1.85 303	0.34 337	0.71 562	0.51 194	0.25 253	0.64 233	0.51 222	0.35 184	0.45 236	0.32 188	0.28 224	0.43 179	0.32 254	0.09 88	0.19 475	0.10 165	0.09 142	0.20 307	0.40 534

RALCasStereoNet	0.45 254	0.88 475	1.85 303	0.30 226	0.26 326	0.49 171	0.26 276	0.58 191	0.51 222	0.36 189	0.48 262	0.36 208	0.28 224	0.55 270	0.34 274	0.10 192	0.53 580	0.09 107	0.08 106	0.25 385	0.34 504

UCFNet_RVC	0.48 288	0.82 454	1.85 303	0.30 226	0.27 340	0.64 394	0.26 276	0.74 291	0.55 267	0.48 272	0.53 317	0.63 378	0.41 340	0.88 365	0.38 302	0.15 422	0.10 262	0.17 462	0.17 412	0.18 270	0.15 260

MLCV	0.48 288	0.89 479	1.85 303	0.29 205	0.14 45	0.59 313	0.23 196	0.72 274	0.59 300	0.66 466	0.66 435	0.55 334	0.36 287	1.03 380	0.49 370	0.09 88	0.06 23	0.09 107	0.07 70	0.19 291	0.11 119

IMH-64-1	1.39 576	1.64 589	1.86 311	1.36 593	1.11 589	1.39 569	1.19 590	1.76 594	1.45 578	1.16 561	2.21 588	1.53 579	1.38 575	1.98 523	1.52 544	1.29 605	0.67 590	1.27 604	0.69 591	1.29 601	0.98 593

IMH-64	1.39 576	1.64 589	1.86 311	1.36 593	1.11 589	1.39 569	1.19 590	1.76 594	1.45 578	1.16 561	2.21 588	1.53 579	1.38 575	1.98 523	1.52 544	1.29 605	0.67 590	1.27 604	0.69 591	1.29 601	0.98 593

ssnet_v2	0.55 372	0.60 353	1.86 311	0.32 282	0.22 256	0.72 454	0.44 467	0.94 473	0.74 457	0.63 447	0.54 329	0.81 481	0.47 404	0.77 348	0.70 441	0.16 443	0.14 386	0.14 392	0.14 348	0.30 438	0.30 478

CRFU-Net	0.56 380	0.38 236	1.86 311	0.46 482	0.26 326	0.82 506	0.36 415	0.90 435	0.49 205	0.62 437	0.59 368	0.78 469	1.35 573	1.00 376	0.48 365	0.15 422	0.14 386	0.17 462	0.10 181	0.19 291	0.14 221

PFNet+	0.45 254	0.37 225	1.86 311	0.46 482	0.18 167	0.58 295	0.77 558	0.52 150	0.64 360	0.56 364	0.48 262	0.39 224	0.26 186	0.93 366	0.32 254	0.13 359	0.09 219	0.14 392	0.13 320	0.12 103	0.15 260

coex_refinement	0.58 392	0.94 493	1.87 316	0.38 412	0.25 308	0.64 394	0.34 400	0.83 376	0.65 373	0.60 417	0.63 408	0.81 481	0.48 413	1.85 504	0.56 402	0.13 359	0.09 219	0.10 165	0.10 181	0.16 220	0.16 290

DISCO	0.57 387	0.34 204	1.87 316	0.45 477	0.34 425	0.84 511	0.35 408	0.84 388	0.78 488	0.59 407	0.63 408	1.06 550	0.53 432	1.10 386	0.82 466	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.22 340	0.18 329

rvit_stereo_0075_2	0.40 191	0.40 253	1.88 318	0.33 306	0.32 403	0.41 94	0.22 162	0.58 191	0.53 247	0.38 201	0.51 292	0.40 233	0.27 207	0.44 188	0.29 209	0.20 495	0.15 412	0.22 508	0.15 373	0.18 270	0.23 414

test_sample4	0.50 317	0.42 268	1.88 318	0.32 282	0.19 200	0.56 260	0.26 276	0.93 464	0.65 373	0.54 337	0.54 329	0.45 277	0.36 287	1.79 488	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

test_sample3	0.50 317	0.41 260	1.88 318	0.32 282	0.19 200	0.57 278	0.25 253	0.92 456	0.64 360	0.52 313	0.49 279	0.47 297	0.35 281	1.79 488	0.37 295	0.13 359	0.10 262	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.16 290

MIM_Stereo	0.41 198	0.60 353	1.88 318	0.31 253	0.21 229	0.50 183	0.19 89	0.64 233	0.44 148	0.43 227	0.53 317	0.43 257	0.27 207	0.51 252	0.28 195	0.08 41	0.14 386	0.11 236	0.10 181	0.26 406	0.26 447

DDUNet	0.77 498	1.12 542	1.88 318	0.76 560	0.69 560	0.84 511	0.43 456	0.85 395	0.65 373	0.67 470	0.75 481	0.91 515	0.52 430	1.03 380	0.57 406	0.54 572	0.37 554	0.95 593	0.52 573	0.71 574	0.57 560

GES	0.44 237	0.28 134	1.88 318	0.30 226	0.18 167	0.61 344	0.30 351	0.88 423	0.46 175	0.47 254	0.52 306	0.39 224	0.42 358	0.58 278	0.67 434	0.15 422	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.15 184	0.17 309

PWC_ROB	0.70 464	0.94 493	1.88 318	0.39 422	0.39 471	0.62 364	0.30 351	0.98 505	0.94 533	0.91 539	1.29 559	0.77 465	0.62 477	1.62 461	1.03 497	0.18 470	0.11 311	0.18 482	0.13 320	0.51 555	0.22 390

G2L-Stereo_test	0.55 372	0.97 511	1.89 325	0.33 306	0.24 290	0.75 473	0.38 431	0.79 355	0.60 305	0.60 417	0.54 329	0.74 451	0.39 321	1.56 446	0.43 338	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.08 106	0.28 422	0.13 198

PSMNet-RUCA	0.58 392	0.82 454	1.89 325	0.59 541	0.56 537	0.64 394	0.36 415	0.84 388	0.69 408	0.51 304	0.68 445	0.53 324	0.43 369	0.56 273	0.43 338	0.34 556	0.18 461	0.44 566	0.29 504	0.48 548	0.30 478

Any-RAFT	0.38 169	0.25 82	1.89 325	0.27 146	0.17 127	0.68 433	0.21 135	0.78 340	0.53 247	0.43 227	0.43 221	0.54 331	0.30 249	0.41 166	0.20 70	0.10 192	0.12 342	0.08 45	0.06 14	0.10 69	0.09 65

ToySt	0.44 237	0.61 357	1.89 325	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.35 408	0.67 251	0.53 247	0.39 207	0.50 287	0.59 362	0.43 369	0.51 252	0.49 370	0.10 192	0.12 342	0.13 357	0.16 393	0.24 371	0.19 345

sCroCo_RVC	0.33 122	0.32 180	1.89 325	0.34 337	0.27 340	0.30 21	0.22 162	0.48 114	0.44 148	0.22 66	0.33 167	0.25 123	0.25 170	0.32 87	0.24 148	0.14 402	0.16 430	0.12 297	0.12 287	0.15 184	0.13 198

H2IRNET	0.40 191	0.61 357	1.90 330	0.29 205	0.17 127	0.54 229	0.18 79	0.52 150	0.50 215	0.27 146	0.56 351	0.47 297	0.35 281	0.46 212	0.33 267	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.14 348	0.32 455	0.12 161

Sa-1000	0.51 334	0.72 410	1.90 330	0.31 253	0.60 548	0.60 325	0.31 364	0.94 473	0.71 428	0.52 313	0.83 498	0.42 253	0.33 271	0.68 320	0.28 195	0.10 192	0.09 219	0.13 357	0.29 504	0.29 427	0.10 95

SACVNet	0.60 406	0.74 420	1.90 330	0.37 396	0.28 353	0.64 394	0.37 424	0.86 404	0.61 322	0.65 464	0.62 395	0.69 422	0.44 377	2.08 536	0.42 329	0.18 470	0.14 386	0.16 441	0.15 373	0.38 510	0.24 427

RALAANet	0.43 227	0.98 515	1.90 330	0.32 282	0.23 276	0.48 161	0.19 89	0.67 251	0.53 247	0.48 272	0.45 236	0.39 224	0.30 249	0.48 230	0.37 295	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.14 348	0.27 416	0.10 95

hitnet-ft	0.67 447	0.80 445	1.90 330	0.28 174	0.22 256	0.69 439	0.36 415	0.85 395	0.65 373	0.56 364	0.84 501	1.03 543	0.95 546	2.32 551	0.55 394	0.23 518	0.14 386	0.41 562	0.13 320	0.24 371	0.17 309

GANet-RSSM	0.55 372	0.73 417	1.90 330	0.36 372	0.26 326	0.59 313	0.27 300	0.78 340	0.52 229	0.47 254	0.57 359	0.63 378	0.45 381	1.92 520	0.43 338	0.14 402	0.10 262	0.25 527	0.11 247	0.34 475	0.14 221

GMStereo	0.38 169	0.99 520	1.91 336	0.27 146	0.16 98	0.39 76	0.23 196	0.47 106	0.62 340	0.38 201	0.34 176	0.25 123	0.25 170	0.39 156	0.29 209	0.14 402	0.08 141	0.10 165	0.12 287	0.15 184	0.11 119
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.47 282	0.73 417	1.91 336	0.33 306	0.15 71	0.56 260	0.25 253	0.85 395	0.58 293	0.54 337	0.51 292	0.57 352	0.42 358	0.57 274	0.61 418	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.20 307	0.16 290

PASM	0.72 476	0.68 397	1.91 336	0.47 487	0.44 499	0.60 325	0.51 495	0.76 314	0.80 496	0.77 509	0.67 438	0.87 505	0.61 472	2.40 560	0.67 434	0.32 552	0.35 550	0.36 554	0.41 558	0.45 545	0.39 530

DeepStereo_RVC	0.44 237	0.28 134	1.92 339	0.49 497	0.17 127	0.60 325	0.59 522	0.50 128	0.52 229	0.49 284	0.45 236	0.39 224	0.86 531	0.45 203	0.33 267	0.11 269	0.08 141	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.19 345

Gwc-CoAtRS	0.38 169	0.33 189	1.92 339	0.27 146	0.41 489	0.48 161	0.19 89	0.59 200	0.46 175	0.43 227	0.39 208	0.57 352	0.26 186	0.32 87	0.26 175	0.09 88	0.09 219	0.09 107	0.31 520	0.11 92	0.09 65

ac_64	0.55 372	0.46 295	1.92 339	0.36 372	0.34 425	0.63 381	0.31 364	0.82 370	0.61 322	0.55 355	0.51 292	0.89 511	0.48 413	1.83 497	0.55 394	0.14 402	0.11 311	0.12 297	0.12 287	0.18 270	0.12 161

MultiAttention	2.38 600	0.50 316	1.93 342	1.80 604	2.56 612	10.86 626	2.30 613	1.22 566	0.80 496	0.62 437	1.16 551	1.13 559	0.56 444	16.09 636	1.18 518	0.20 495	0.09 219	0.43 565	1.62 617	0.94 587	1.58 615

YMNet	0.62 419	0.72 410	1.93 342	0.41 440	0.41 489	0.87 521	0.43 456	0.87 414	0.71 428	0.74 500	0.81 492	0.83 488	0.46 396	0.86 361	0.93 475	0.19 485	0.22 501	0.20 497	0.17 412	0.41 528	0.21 375

YMNet_1	0.62 419	0.72 410	1.93 342	0.41 440	0.41 489	0.87 521	0.43 456	0.87 414	0.71 428	0.74 500	0.81 492	0.83 488	0.46 396	0.86 361	0.93 475	0.19 485	0.22 501	0.20 497	0.17 412	0.41 528	0.21 375

DualNet (step1)	0.59 400	0.62 363	1.93 342	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.11 389	0.38 302	0.61 576	0.14 386	0.87 587	0.56 577	0.25 385	0.23 414

test_sample9	0.94 534	0.62 363	1.93 342	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.91 516	2.55 584	0.61 576	4.16 626	0.87 587	0.56 577	0.25 385	0.23 414

test_sample8	1.12 552	0.62 363	1.93 342	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.95 487	0.61 322	1.18 569	0.56 351	2.53 597	1.31 569	1.91 516	2.55 584	0.61 576	4.16 626	0.87 587	0.56 577	0.25 385	0.23 414

1111x	0.74 488	0.21 27	1.93 342	0.31 253	0.17 127	0.63 381	0.32 387	1.03 543	0.74 457	0.52 313	0.62 395	0.57 352	0.47 404	2.38 556	4.25 610	0.12 329	0.14 386	0.11 236	0.12 287	0.12 103	0.14 221

MIF-Stereo (partial)	0.34 130	0.41 260	1.93 342	0.26 125	0.24 290	0.32 32	0.17 61	0.53 159	0.42 133	0.25 116	0.37 189	0.25 123	0.26 186	0.44 188	0.31 241	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.19 291	0.14 221

EKT-Stereo	1.47 580	0.49 310	1.93 342	2.57 614	19.31 635	0.55 244	0.22 162	0.69 258	0.42 133	0.38 201	0.36 186	0.43 257	0.27 207	0.69 326	0.26 175	0.12 329	0.14 386	0.11 236	0.16 393	0.20 307	0.15 260

MMNet	0.50 317	0.48 307	1.93 342	0.33 306	0.27 340	0.79 494	0.28 319	0.81 363	0.74 457	0.60 417	0.56 351	0.59 362	0.55 440	0.79 353	0.59 413	0.10 192	0.09 219	0.12 297	0.11 247	0.13 137	0.14 221

StereoVision	0.45 254	0.72 410	1.94 352	0.33 306	0.32 403	0.47 151	0.26 276	0.68 255	0.57 282	0.32 176	0.89 514	0.45 277	0.27 207	0.49 241	0.36 289	0.13 359	0.15 412	0.16 441	0.15 373	0.19 291	0.13 198

RP	0.67 447	0.82 454	1.94 352	0.43 456	0.44 499	0.65 408	0.45 475	0.89 429	0.82 504	0.66 466	0.92 518	0.99 535	0.76 515	1.55 445	0.66 431	0.25 531	0.18 461	0.23 515	0.20 455	0.31 446	0.22 390

DeepPruner_ROB	0.50 317	0.70 404	1.94 352	0.29 205	0.26 326	0.63 381	0.31 364	0.80 359	0.48 198	0.61 426	0.55 339	0.66 399	0.38 307	0.98 372	0.40 321	0.19 485	0.14 386	0.14 392	0.14 348	0.23 354	0.17 309

fff	0.43 227	0.77 433	1.95 355	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 485	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

SA	0.50 317	0.75 423	1.95 355	0.31 253	0.61 552	0.57 278	0.31 364	0.91 447	0.73 453	0.42 222	0.62 395	0.38 218	0.47 404	0.68 320	0.29 209	0.09 88	0.09 219	0.13 357	0.32 526	0.30 438	0.10 95

GEStereo_RVC	0.54 360	0.87 471	1.95 355	0.47 487	0.25 308	0.62 364	0.37 424	1.00 525	0.74 457	0.53 324	0.54 329	0.59 362	0.44 377	1.10 386	0.46 350	0.15 422	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.26 406	0.19 345

ADLNet	0.60 406	0.71 406	1.95 355	0.35 353	0.34 425	0.67 421	0.34 400	0.90 435	0.74 457	0.68 477	0.62 395	0.80 478	0.45 381	1.78 484	0.64 427	0.14 402	0.11 311	0.14 392	0.14 348	0.29 427	0.21 375

DCANet	0.42 218	0.77 433	1.95 355	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.48 262	0.31 182	0.41 340	0.36 131	0.39 313	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.23 414

csc	0.43 227	0.77 433	1.95 355	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 485	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

cscssc	0.43 227	0.77 433	1.95 355	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 485	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

111	0.48 288	1.09 539	1.95 355	0.24 74	0.13 28	0.59 313	0.26 276	0.83 376	0.78 488	0.48 272	0.52 306	0.56 346	0.38 307	0.49 241	0.38 302	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.23 354	0.35 506

RAFT + AFF	0.64 430	1.20 558	1.95 355	0.34 337	0.33 416	0.67 421	0.52 498	0.99 517	0.74 457	0.53 324	0.58 365	0.57 352	0.80 520	1.76 480	0.51 380	0.12 329	0.27 534	0.15 422	0.14 348	0.43 536	0.29 467

G2L-ROB	0.51 334	0.95 500	1.96 364	0.29 205	0.22 256	0.59 313	0.28 319	0.76 314	0.57 282	0.55 355	0.45 236	0.70 432	0.32 266	1.38 417	0.47 359	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.20 307	0.13 198

AIO-test2	0.49 306	1.15 551	1.96 364	0.42 451	0.37 459	0.50 183	0.23 196	0.79 355	0.70 418	0.33 180	0.53 317	0.27 151	0.22 126	0.67 317	0.29 209	0.73 584	0.08 141	0.13 357	0.17 412	0.17 243	0.18 329

iRaft-Stereo_20w	0.58 392	0.39 246	1.96 364	0.45 477	0.32 403	0.92 531	0.57 518	1.14 560	0.56 278	0.81 520	0.40 211	0.55 334	0.69 497	0.65 312	1.04 498	0.09 88	0.16 430	0.09 107	0.36 545	0.17 243	0.25 437

rafts_anoy	0.43 227	0.89 479	1.96 364	0.32 282	0.30 376	0.48 161	0.24 231	0.62 221	0.49 205	0.37 193	0.38 199	0.33 194	0.30 249	0.51 252	0.34 274	0.10 192	0.39 565	0.13 357	0.15 373	0.17 243	0.15 260

NCCL2	0.65 438	0.94 493	1.96 364	0.43 456	0.30 376	0.71 448	0.68 544	0.84 388	0.65 373	0.70 485	0.60 383	0.86 503	0.54 435	1.56 446	0.57 406	0.20 495	0.16 430	0.67 581	0.25 484	0.22 340	0.24 427

model_zeroshot	0.44 237	0.68 397	1.97 369	0.28 174	0.18 167	0.69 439	0.21 135	0.63 229	0.40 107	1.00 548	0.34 176	0.42 253	0.20 107	0.69 326	0.24 148	0.10 192	0.22 501	0.10 165	0.22 471	0.12 103	0.10 95

test_5	0.51 334	0.87 471	1.99 370	0.37 396	0.65 556	0.58 295	0.35 408	0.78 340	0.62 340	0.48 272	0.55 339	0.45 277	0.40 329	0.72 335	0.30 229	0.09 88	0.07 50	0.12 297	0.12 287	0.33 464	0.38 524

DN-CSS_ROB	0.48 288	1.23 561	1.99 370	0.39 422	0.22 256	0.56 260	0.19 89	0.75 302	0.61 322	0.45 244	0.62 395	0.41 239	0.31 258	0.70 331	0.32 254	0.11 269	0.08 141	0.14 392	0.13 320	0.36 495	0.12 161

HGLStereo	0.54 360	0.69 401	2.00 372	0.35 353	0.40 481	0.66 415	0.30 351	0.83 376	0.62 340	0.57 375	0.69 454	0.69 422	0.54 435	1.07 383	0.55 394	0.13 359	0.13 366	0.13 357	0.11 247	0.19 291	0.17 309

ffm	0.47 282	0.23 61	2.01 373	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.74 291	0.88 521	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	0.63 299	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.15 422	0.13 320	0.25 385	0.36 514

ff1	0.73 485	0.23 61	2.01 373	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.74 291	0.88 521	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 602	0.10 192	0.24 512	0.15 422	0.13 320	0.25 385	0.36 514

mmx	0.72 476	0.23 61	2.01 373	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.99 517	0.76 479	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 602	0.13 359	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.15 260

xxx	0.72 476	0.23 61	2.01 373	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.99 517	0.76 479	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 602	0.13 359	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.15 260

RAFT-Test	0.44 237	0.38 236	2.01 373	0.27 146	0.44 499	0.64 394	0.37 424	0.72 274	0.57 282	0.45 244	0.48 262	0.65 392	0.24 154	0.35 118	0.29 209	0.09 88	0.11 311	0.09 107	0.38 549	0.10 69	0.11 119

test_4	0.40 191	0.37 225	2.01 373	0.29 205	0.21 229	0.50 183	0.28 319	0.47 106	0.39 94	0.42 222	0.76 484	0.38 218	0.22 126	0.52 256	0.33 267	0.08 41	0.07 50	0.11 236	0.15 373	0.28 422	0.07 10

GANet	0.75 491	0.84 460	2.01 373	0.40 433	0.25 308	0.74 467	0.66 538	0.87 414	0.73 453	0.71 490	1.07 545	0.84 493	0.59 459	2.71 588	1.15 513	0.17 458	0.16 430	0.44 566	0.16 393	0.31 446	0.20 363

RASNet	0.61 414	0.68 397	2.03 380	0.35 353	0.46 514	0.65 408	0.28 319	0.78 340	0.70 418	0.48 272	0.64 424	0.93 521	0.61 472	2.21 545	0.73 451	0.12 329	0.09 219	0.09 107	0.10 181	0.14 164	0.11 119

NVstereo2D	0.58 392	0.40 253	2.03 380	0.35 353	0.35 438	0.69 439	0.39 436	0.91 447	0.80 496	0.47 254	0.53 317	0.67 408	0.46 396	1.99 526	0.48 365	0.19 485	0.11 311	0.17 462	0.13 320	0.25 385	0.25 437

FADNet	0.64 430	1.22 560	2.06 382	0.32 282	0.30 376	0.66 415	0.29 343	0.88 423	0.72 438	0.44 233	0.48 262	0.66 399	0.57 450	1.84 502	0.45 349	0.46 567	0.20 486	0.17 462	0.19 445	0.59 563	0.24 427

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 498	1.04 532	2.06 382	0.94 575	0.35 438	0.89 526	0.40 439	0.85 395	0.63 352	0.55 355	0.63 408	0.75 457	0.38 307	2.38 556	0.48 365	1.10 600	0.31 543	0.36 554	0.21 461	0.53 559	0.55 559

ACVNet-DCA	0.42 218	0.64 378	2.07 384	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.76 314	0.52 229	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

xx1	0.46 266	0.64 378	2.07 384	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	1.01 543	0.31 167	0.38 199	0.46 289	0.36 287	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.12 297	0.12 287	0.12 103	0.14 221

1test111	0.44 237	0.64 378	2.07 384	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.76 314	0.52 229	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.96 370	0.30 229	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

cc1	0.47 282	0.64 378	2.07 384	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	1.01 543	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.25 385	0.40 534

RAFT_CTSACE	0.46 266	0.76 424	2.07 384	0.35 353	0.30 376	0.54 229	0.30 351	0.61 217	0.48 198	0.49 284	0.76 484	0.55 334	0.36 287	0.58 278	0.22 112	0.08 41	0.13 366	0.11 236	0.10 181	0.41 528	0.08 41

iRaft-Stereo_5w	0.54 360	1.01 526	2.08 389	0.27 146	0.21 229	0.49 171	0.28 319	0.73 286	0.58 293	0.40 209	0.61 390	0.62 375	0.46 396	1.78 484	0.47 359	0.09 88	0.07 50	0.11 236	0.10 181	0.39 520	0.12 161

Anonymous3	0.42 218	0.35 213	2.09 390	0.33 306	0.24 290	0.72 454	0.31 364	0.74 291	0.55 267	0.35 184	0.40 211	0.33 194	0.29 241	0.44 188	0.28 195	0.18 470	0.18 461	0.13 357	0.13 320	0.17 243	0.17 309

AANet_RVC	0.68 455	1.00 522	2.09 390	0.33 306	0.25 308	0.58 295	0.32 387	0.81 363	0.80 496	0.61 426	0.94 523	0.80 478	0.41 340	2.46 568	1.02 495	0.36 559	0.14 386	0.10 165	0.09 142	0.23 354	0.22 390

HITNet	0.46 266	0.92 485	2.09 390	0.33 306	0.14 45	0.55 244	0.22 162	0.83 376	0.56 278	0.51 304	0.49 279	0.48 308	0.37 300	0.48 230	0.54 393	0.09 88	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.09 65
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
PWCDC_ROB	0.72 476	1.06 535	2.09 390	0.47 487	0.36 447	0.78 490	0.26 276	0.98 505	1.34 572	0.61 426	2.07 582	0.64 387	0.61 472	0.83 356	0.71 444	0.31 551	0.14 386	0.15 422	0.12 287	0.60 566	0.21 375

Reg-Stereo(zero)	0.46 266	0.17 1	2.10 394	0.24 74	0.34 425	0.51 194	0.42 449	0.50 128	0.54 260	0.37 193	0.46 244	0.54 331	0.60 463	0.43 179	1.10 505	0.08 41	0.09 219	0.08 45	0.22 471	0.12 103	0.22 390

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 387	0.87 471	2.11 395	0.32 282	0.30 376	0.84 511	0.40 439	0.88 423	0.72 438	0.65 464	0.73 475	0.66 399	0.57 450	0.93 366	0.71 444	0.13 359	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.15 184	0.14 221

TestStereo	0.45 254	0.54 331	2.11 395	0.29 205	0.16 98	0.43 113	0.24 231	0.54 170	0.45 164	0.37 193	0.46 244	0.34 200	0.27 207	1.98 523	0.27 185	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.14 164	0.08 41

PDISCO_ROB	0.75 491	1.06 535	2.11 395	0.64 549	0.59 543	1.13 560	0.43 456	1.14 560	1.05 547	0.64 457	0.71 468	0.96 528	0.61 472	1.21 400	0.76 455	0.37 560	0.18 461	0.27 531	0.24 477	0.56 562	0.32 492

ADStereo(finetuned)	0.45 254	0.77 433	2.12 398	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.48 262	0.31 182	0.76 515	0.37 142	0.38 302	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.23 414

FADNet-RVC	0.61 414	1.26 566	2.12 398	0.33 306	0.26 326	0.59 313	0.29 343	0.86 404	0.62 340	0.45 244	0.50 287	0.62 375	0.46 396	1.73 475	0.55 394	0.17 458	0.20 486	0.17 462	0.18 425	0.59 563	0.28 461

DCRE	0.50 317	0.63 374	2.13 400	0.30 226	0.23 276	0.45 126	0.24 231	0.59 200	0.53 247	0.50 291	2.10 584	0.42 253	0.26 186	0.35 118	0.23 123	0.09 88	0.14 386	0.10 165	0.32 526	0.16 220	0.15 260

THIR-Stereo	0.86 522	0.62 363	2.13 400	0.25 93	0.16 98	0.58 295	2.74 618	0.59 200	0.51 222	0.62 437	1.62 573	0.97 531	1.80 593	1.69 469	2.25 576	0.10 192	0.08 141	0.14 392	0.11 247	0.15 184	0.11 119

GwcNet-RSSM	0.57 387	0.94 493	2.13 400	0.32 282	0.25 308	0.60 325	0.30 351	0.80 359	0.66 388	0.52 313	0.64 424	0.71 437	0.40 329	1.79 488	0.50 375	0.13 359	0.09 219	0.12 297	0.12 287	0.21 323	0.15 260

CC-Net-ROB	0.85 521	1.15 551	2.13 400	0.88 570	0.38 465	0.88 525	0.44 467	1.06 549	0.79 493	0.58 393	0.69 454	0.65 392	0.50 423	2.74 589	0.51 380	0.93 590	0.39 565	0.87 587	0.29 504	0.54 560	0.54 556

CVANet_RVC	0.65 438	0.80 445	2.13 400	0.36 372	0.26 326	0.62 364	0.42 449	0.84 388	0.72 438	0.69 479	0.68 445	0.68 415	0.52 430	2.64 580	0.42 329	0.19 485	0.12 342	0.22 508	0.17 412	0.37 503	0.15 260

STTStereo	0.51 334	0.69 401	2.14 405	0.36 372	0.30 376	0.61 344	0.32 387	0.77 325	0.60 305	0.60 417	0.54 329	0.67 408	0.43 369	0.86 361	0.42 329	0.16 443	0.15 412	0.17 462	0.20 455	0.16 220	0.15 260

GCST	0.72 476	1.10 540	2.15 406	1.11 586	0.59 543	0.62 364	0.19 89	0.75 302	0.53 247	0.56 364	0.63 408	0.47 297	0.31 258	1.11 389	0.33 267	0.75 586	0.45 570	0.84 586	0.64 590	0.69 571	0.54 556

plain	0.37 159	0.47 304	2.15 406	0.27 146	0.19 200	0.33 36	0.20 110	0.58 191	0.46 175	0.23 88	0.37 189	0.23 93	0.25 170	0.45 203	0.28 195	0.11 269	0.08 141	0.13 357	0.09 142	0.42 534	0.12 161

UDG	0.77 498	1.23 561	2.15 406	0.67 553	0.59 543	0.78 490	0.38 431	0.90 435	0.70 418	0.61 426	0.69 454	1.01 539	0.67 492	1.02 378	0.73 451	0.45 565	0.34 549	0.87 587	0.51 571	0.67 570	0.46 546

sAnonymous2	0.38 169	0.62 363	2.15 406	0.31 253	0.24 290	0.34 44	0.27 300	0.53 159	0.46 175	0.24 97	0.29 124	0.23 93	0.28 224	0.28 45	0.22 112	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.13 320	0.38 510	0.35 506

CroCo_RVC	0.38 169	0.62 363	2.15 406	0.31 253	0.24 290	0.34 44	0.27 300	0.53 159	0.46 175	0.24 97	0.29 124	0.23 93	0.28 224	0.28 45	0.22 112	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.13 320	0.38 510	0.35 506

cf-r	0.53 354	0.81 450	2.15 406	0.33 306	0.28 353	0.60 325	0.28 319	0.78 340	0.64 360	0.51 304	0.60 383	0.75 457	0.40 329	1.32 411	0.43 338	0.13 359	0.09 219	0.11 236	0.12 287	0.15 184	0.14 221

PVD	0.90 528	0.85 465	2.15 406	0.53 516	0.50 521	0.99 539	0.56 514	1.15 563	1.64 585	1.41 585	1.41 568	1.11 558	1.13 561	1.35 414	1.31 531	0.26 535	0.28 537	0.28 535	0.26 492	0.37 503	0.49 551

G2L-Stereo	0.55 372	0.85 465	2.18 413	0.31 253	0.27 340	0.59 313	0.27 300	0.77 325	0.55 267	0.54 337	0.52 306	0.71 437	0.36 287	1.75 479	0.50 375	0.13 359	0.11 311	0.13 357	0.11 247	0.29 427	0.15 260

RGC	0.71 473	0.97 511	2.18 413	0.44 463	0.44 499	0.73 461	0.40 439	0.94 473	0.71 428	0.71 490	1.04 542	1.01 539	0.71 501	1.74 477	0.70 441	0.23 518	0.18 461	0.28 535	0.26 492	0.29 427	0.27 454

Wz-Net-MNSev	0.65 438	0.97 511	2.19 415	0.36 372	0.33 416	0.90 527	0.60 524	0.92 456	0.81 503	0.75 502	0.72 473	0.73 445	0.65 485	1.39 418	0.71 444	0.16 443	0.13 366	0.14 392	0.14 348	0.24 371	0.18 329

CFNet-RSSM	0.41 198	0.32 180	2.20 416	0.27 146	0.44 499	0.52 213	0.19 89	0.76 314	0.48 198	0.43 227	0.36 186	0.54 331	0.26 186	0.33 100	0.25 163	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.38 549	0.10 69	0.09 65

UGAM	0.58 392	0.47 304	2.21 417	0.30 226	0.19 200	0.53 222	0.34 400	0.59 200	0.63 352	0.44 233	0.73 475	0.78 469	0.37 300	2.58 577	0.39 313	0.10 192	0.08 141	0.17 462	0.14 348	0.42 534	0.17 309

DCANet-4	0.40 191	0.27 107	2.21 417	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.47 250	0.28 161	0.37 300	0.37 142	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

AF-Net	0.69 460	0.92 485	2.21 417	0.41 440	0.40 481	0.68 433	0.40 439	1.02 536	0.86 514	0.69 479	1.03 539	1.04 546	0.84 527	1.19 399	0.78 459	0.22 515	0.14 386	0.25 527	0.17 412	0.30 438	0.18 329

DANet	0.80 506	0.65 385	2.21 417	1.19 589	0.48 518	0.74 467	1.25 592	0.89 429	1.53 581	0.89 535	0.71 468	0.96 528	0.56 444	1.83 497	0.96 480	0.18 470	0.16 430	0.19 488	0.16 393	0.26 406	0.29 467
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
cross-raft	0.40 191	0.27 107	2.22 421	0.30 226	0.17 127	0.49 171	0.35 408	0.71 269	0.39 94	0.43 227	0.45 236	0.64 387	0.25 170	0.32 87	0.25 163	0.08 41	0.08 141	0.09 107	0.23 475	0.11 92	0.14 221

SAMSARA	0.91 530	0.97 511	2.22 421	0.80 564	0.58 541	1.32 566	1.31 594	1.01 533	0.94 533	1.36 579	0.87 509	1.38 574	0.90 538	1.72 474	1.02 495	0.24 526	0.30 542	0.22 508	0.25 484	0.36 495	0.35 506

RTSC	0.72 476	1.00 522	2.22 421	0.40 433	0.29 361	0.82 506	0.31 364	0.96 492	1.10 555	0.92 540	0.81 492	0.78 469	0.58 456	1.23 404	1.55 546	0.18 470	0.17 450	0.14 392	0.17 412	0.43 536	0.30 478

ccs_rob	0.45 254	0.46 295	2.22 421	0.26 125	0.19 200	0.56 260	0.21 135	0.77 325	0.60 305	0.49 284	0.56 351	0.69 422	0.47 404	0.52 256	0.31 241	0.11 269	0.09 219	0.16 441	0.10 181	0.17 243	0.14 221

DStereoRT	0.81 515	0.53 325	2.23 425	0.36 372	0.33 416	0.92 531	0.36 415	0.86 404	0.80 496	0.57 375	0.62 395	0.59 362	1.15 562	1.76 480	1.04 498	0.14 402	0.13 366	2.17 621	0.78 596	0.16 220	0.66 571

z-ln-s-r	0.64 430	0.89 479	2.23 425	0.32 282	0.26 326	0.57 278	0.37 424	0.84 388	0.76 479	0.51 304	0.81 492	0.64 387	0.45 381	2.06 532	1.27 529	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.24 371	0.13 198

CFNet_pseudo	0.45 254	0.46 295	2.23 425	0.25 93	0.19 200	0.56 260	0.21 135	0.77 325	0.60 305	0.49 284	0.56 351	0.69 422	0.47 404	0.52 256	0.31 241	0.11 269	0.10 262	0.15 422	0.10 181	0.17 243	0.14 221

HSM-Net_RVC	0.67 447	0.34 204	2.23 425	0.26 125	0.19 200	0.67 421	0.29 343	1.26 572	0.69 408	0.72 493	0.70 464	0.78 469	0.42 358	3.77 610	0.41 327	0.13 359	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.12 103	0.11 119
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	0.52 348	0.43 273	2.25 429	0.29 205	0.26 326	0.61 344	0.32 387	0.99 517	0.68 399	0.48 272	0.55 339	0.52 322	0.40 329	1.60 457	0.35 285	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.13 137	0.12 161

DEmStereo	0.68 455	0.31 172	2.25 429	0.42 451	0.17 127	0.66 415	0.89 568	0.51 136	0.59 300	0.60 417	1.01 534	0.45 277	1.26 565	1.54 444	2.26 577	0.10 192	0.08 141	0.10 165	0.10 181	0.10 69	0.11 119

RYNet	0.70 464	0.56 343	2.25 429	0.35 353	0.41 489	0.86 517	0.43 456	0.94 473	0.82 504	0.62 437	0.53 317	0.91 515	0.60 463	2.70 586	1.00 489	0.14 402	0.11 311	0.16 441	0.14 348	0.25 385	0.27 454

AIO-test1	0.45 254	0.87 471	2.27 432	0.33 306	0.33 416	0.50 183	0.22 162	0.74 291	0.66 388	0.29 157	0.41 215	0.29 171	0.22 126	0.73 336	0.29 209	0.09 88	0.08 141	0.12 297	0.14 348	0.30 438	0.22 390

iinet-f	0.57 387	0.93 491	2.27 432	0.31 253	0.25 308	0.83 509	0.33 395	0.81 363	0.65 373	0.54 337	0.63 408	0.73 445	0.67 492	0.73 336	0.67 434	0.13 359	0.13 366	0.11 236	0.10 181	0.43 536	0.16 290

PCWNet_CMD	0.46 266	0.45 292	2.28 434	0.26 125	0.20 215	0.55 244	0.21 135	0.75 302	0.64 360	0.48 272	0.55 339	0.68 415	0.57 450	0.46 212	0.30 229	0.11 269	0.10 262	0.14 392	0.10 181	0.18 270	0.14 221

MSMDNet	0.46 266	0.44 284	2.28 434	0.26 125	0.20 215	0.55 244	0.21 135	0.75 302	0.64 360	0.48 272	0.55 339	0.68 415	0.56 444	0.46 212	0.30 229	0.11 269	0.10 262	0.13 357	0.10 181	0.18 270	0.15 260

MM-Stereo_test1	0.41 198	0.39 246	2.29 436	0.38 412	0.26 326	0.44 120	0.28 319	0.63 229	0.51 222	0.40 209	0.32 158	0.26 137	0.26 186	0.46 212	0.22 112	0.09 88	0.21 495	0.10 165	0.09 142	0.39 520	0.15 260

ADCRef	0.80 506	0.96 503	2.29 436	0.37 396	0.35 438	0.96 535	0.51 495	0.87 414	0.75 470	0.88 533	0.83 498	0.61 371	1.36 574	1.02 378	3.27 596	0.13 359	0.11 311	0.17 462	0.19 445	0.25 385	0.21 375

GANet-ADL	0.44 237	0.41 260	2.31 438	0.33 306	0.20 215	0.57 278	0.25 253	0.75 302	0.54 260	0.42 222	0.59 368	0.56 346	0.30 249	0.40 161	0.38 302	0.14 402	0.11 311	0.09 107	0.08 106	0.22 340	0.17 309

WAO-6	1.58 586	1.54 584	2.32 439	1.14 588	1.00 582	2.30 603	1.03 580	1.82 598	2.85 613	1.25 572	2.61 598	2.20 591	1.56 585	2.47 570	1.99 564	0.95 593	0.67 590	1.19 603	0.83 599	1.08 590	0.88 590

CFNet_ucs	0.48 288	0.50 316	2.32 439	0.26 125	0.22 256	0.57 278	0.22 162	0.85 395	0.65 373	0.53 324	0.64 424	0.68 415	0.44 377	0.54 266	0.31 241	0.13 359	0.12 342	0.16 441	0.11 247	0.19 291	0.17 309

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 545	1.67 591	2.32 439	0.47 487	0.39 471	1.47 571	0.95 571	0.95 487	0.91 528	0.84 528	0.94 523	1.05 548	0.60 463	2.95 596	0.72 448	0.41 561	0.72 600	0.32 548	0.55 574	0.74 575	1.22 606

RAFT-RH_RVC	0.61 414	0.50 316	2.33 442	0.36 372	0.29 361	0.60 325	0.18 79	0.44 77	0.58 293	0.76 505	1.91 580	0.47 297	0.29 241	1.60 457	1.23 525	0.14 402	0.07 50	0.13 357	0.13 320	0.10 69	0.09 65

PSMNet_ROB	0.66 443	1.01 526	2.33 442	0.38 412	0.31 395	0.72 454	0.55 509	0.86 404	0.69 408	0.54 337	0.60 383	0.75 457	0.47 404	2.00 527	0.82 466	0.17 458	0.13 366	0.19 488	0.19 445	0.24 371	0.27 454

AASNet	0.56 380	1.03 531	2.34 444	0.37 396	0.33 416	0.65 408	0.29 343	0.96 492	0.73 453	0.54 337	0.60 383	0.55 334	0.38 307	0.59 284	0.58 411	0.14 402	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.43 536	0.24 427

RAFT-345	0.53 354	0.30 158	2.34 444	0.38 412	0.34 425	0.58 295	0.42 449	0.47 106	0.61 322	0.51 304	1.00 533	0.43 257	0.28 224	1.57 450	0.82 466	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.10 69	0.08 41

DPSNet	0.86 522	0.60 353	2.34 444	0.58 536	0.36 447	1.07 554	0.75 555	1.30 573	1.05 547	0.70 485	0.68 445	0.94 525	1.29 566	2.08 536	1.82 558	0.26 535	0.23 509	0.16 441	0.17 412	0.48 548	0.40 534

FTStereo	0.76 494	0.18 5	2.35 447	0.71 555	0.21 229	0.73 461	1.79 607	0.57 185	0.53 247	1.07 554	1.63 574	1.29 569	2.13 597	0.75 340	0.29 209	0.19 485	0.08 141	0.12 297	0.11 247	0.11 92	0.40 534

SFCPSM	0.46 266	0.24 74	2.35 447	0.27 146	0.27 340	0.70 446	0.32 387	0.96 492	0.63 352	0.49 284	0.52 306	0.43 257	0.36 287	0.52 256	0.43 338	0.12 329	0.09 219	0.12 297	0.16 393	0.16 220	0.12 161

StereoDRNet	0.64 430	0.88 475	2.35 447	0.41 440	0.45 508	0.73 461	0.47 486	0.94 473	0.74 457	0.75 502	0.54 329	0.74 451	0.47 404	1.70 470	0.72 448	0.15 422	0.14 386	0.15 422	0.14 348	0.20 307	0.19 345

SHD	0.72 476	0.77 433	2.36 450	0.45 477	0.40 481	0.71 448	0.32 387	1.02 536	1.25 566	1.07 554	0.84 501	0.90 513	0.73 507	1.09 385	0.98 483	0.21 502	0.18 461	0.20 497	0.21 461	0.32 455	0.31 486

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 372	0.92 485	2.36 450	0.38 412	0.37 459	0.60 325	0.28 319	0.82 370	0.62 340	0.62 437	0.55 339	0.72 440	0.45 381	1.00 376	0.43 338	0.15 422	0.11 311	0.14 392	0.14 348	0.15 184	0.16 290
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TRStereo	0.53 354	0.76 424	2.38 452	0.42 451	0.29 361	0.69 439	0.23 196	1.81 597	0.55 267	0.36 189	0.32 158	0.47 297	0.40 329	0.46 212	0.25 163	0.12 329	0.11 311	0.11 236	0.41 558	0.13 137	0.32 492

MSMD_ROB	1.34 571	0.96 503	2.38 452	0.39 422	0.32 403	1.96 592	0.62 533	0.91 447	1.43 576	2.94 615	2.60 597	4.77 617	1.95 595	2.43 565	1.33 533	0.29 546	0.26 527	0.32 548	0.32 526	0.30 438	0.30 478

LMCR-Stereo	0.52 348	0.71 406	2.39 454	0.40 433	0.21 229	0.74 467	0.31 364	1.02 536	0.64 360	0.61 426	0.63 408	0.39 224	0.51 425	0.62 296	0.42 329	0.19 485	0.09 219	0.12 297	0.09 142	0.23 354	0.12 161

XQC	0.73 485	0.98 515	2.39 454	0.46 482	0.35 438	0.81 503	0.46 478	1.00 525	1.00 541	0.80 514	0.69 454	0.88 509	0.74 512	1.32 411	1.20 521	0.24 526	0.16 430	0.23 515	0.20 455	0.41 528	0.33 500

MIPNet	0.83 518	0.81 450	2.40 456	0.61 546	0.18 167	1.48 572	1.39 600	1.60 589	0.74 457	1.94 594	0.85 505	0.73 445	1.68 588	0.87 364	0.31 241	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.32 526	0.25 385	0.12 161

GMM-Stereo	0.50 317	0.23 61	2.41 457	0.54 521	0.24 290	0.77 485	0.46 478	0.59 200	0.57 282	0.58 393	0.73 475	0.47 297	0.43 369	0.68 320	0.27 185	0.10 192	0.06 23	0.13 357	0.13 320	0.14 164	0.44 543

ICVP	0.46 266	0.29 144	2.41 457	0.33 306	0.22 256	0.59 313	0.55 509	0.75 302	0.50 215	0.44 233	0.60 383	0.49 310	0.35 281	0.53 262	0.37 295	0.16 443	0.16 430	0.14 392	0.11 247	0.15 184	0.15 260
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.44 237	0.30 158	2.42 459	0.32 282	0.17 127	0.58 295	0.22 162	0.77 325	0.59 300	0.47 254	0.42 219	0.55 334	0.38 307	0.49 241	0.47 359	0.12 329	0.09 219	0.12 297	0.11 247	0.13 137	0.16 290

FADNet_RVC	0.81 515	1.14 547	2.42 459	0.30 226	0.24 290	0.71 448	0.24 231	0.95 487	0.61 322	0.44 233	0.56 351	0.59 362	0.42 358	1.52 442	0.68 437	0.94 592	0.96 608	0.28 535	1.00 606	0.90 585	1.36 610

NCC-stereo	0.79 504	0.94 493	2.42 459	0.59 541	0.45 508	1.90 589	0.46 478	0.99 517	0.72 438	0.64 457	0.84 501	0.91 515	0.73 507	1.80 492	1.00 489	0.27 540	0.19 475	0.23 515	0.31 520	0.24 371	0.22 390

Abc-Net	0.79 504	0.94 493	2.42 459	0.59 541	0.45 508	1.90 589	0.46 478	0.99 517	0.72 438	0.64 457	0.84 501	0.91 515	0.73 507	1.80 492	1.00 489	0.27 540	0.19 475	0.23 515	0.31 520	0.24 371	0.22 390
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLG	0.69 460	0.84 460	2.43 463	0.35 353	0.21 229	1.65 582	0.61 528	1.36 577	0.58 293	1.39 583	0.51 292	0.37 210	0.87 532	1.41 422	0.36 289	0.09 88	0.07 50	0.14 392	0.12 287	0.32 455	0.11 119

ADCL	0.99 539	0.79 443	2.43 463	0.39 422	0.32 403	1.50 574	1.90 608	0.92 456	0.97 537	1.26 576	1.27 556	1.00 537	1.42 579	1.14 395	3.31 598	0.17 458	0.14 386	0.22 508	0.21 461	0.30 438	0.22 390

anonymousa	0.48 288	0.46 295	2.44 465	0.29 205	0.34 425	0.61 344	0.25 253	0.66 242	0.54 260	0.53 324	0.77 487	0.73 445	0.46 396	0.33 100	0.31 241	0.10 192	0.09 219	0.12 297	0.29 504	0.10 69	0.19 345

stereogan	0.69 460	0.51 319	2.44 465	0.39 422	0.39 471	1.01 543	0.41 445	0.94 473	0.92 532	0.73 497	0.85 505	1.15 562	0.69 497	1.57 450	0.53 387	0.19 485	0.18 461	0.20 497	0.16 393	0.36 495	0.24 427

DRN-Test	0.64 430	0.43 273	2.44 465	0.39 422	0.44 499	0.80 502	0.41 445	1.02 536	0.78 488	0.80 514	0.63 408	0.69 422	0.56 444	1.79 488	0.69 439	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	0.18 270	0.17 309

w-ln-seven-2	0.68 455	1.13 545	2.46 468	0.36 372	0.27 340	0.65 408	0.44 467	0.87 414	0.83 508	0.69 479	0.75 481	0.72 440	0.63 480	1.56 446	1.15 513	0.13 359	0.13 366	0.15 422	0.14 348	0.35 487	0.19 345

MM-Stereo_test2	0.38 169	0.28 134	2.46 468	0.43 456	0.15 71	0.50 183	0.25 253	0.47 106	0.38 81	0.33 180	0.26 100	0.23 93	0.22 126	0.34 112	0.29 209	0.08 41	0.09 219	0.09 107	0.10 181	0.36 495	0.22 390

HUF	0.59 400	0.65 385	2.46 468	0.45 477	0.77 568	0.34 44	0.24 231	0.46 90	0.39 94	0.31 167	0.28 118	0.25 123	0.19 95	0.67 317	0.18 24	0.12 329	2.03 621	0.08 45	0.06 14	0.31 446	1.59 616

CIPLG	0.56 380	1.19 557	2.46 468	0.80 564	0.31 395	0.61 344	0.57 518	0.76 314	0.57 282	0.56 364	0.63 408	0.41 239	0.30 249	0.45 203	0.40 321	0.11 269	0.20 486	0.13 357	0.13 320	0.35 487	0.19 345

GANetREF_RVC	0.75 491	1.15 551	2.46 468	0.47 487	0.26 326	0.83 509	0.61 528	0.97 501	0.89 525	0.62 437	0.61 390	0.72 440	0.59 459	2.42 562	0.55 394	0.32 552	0.25 525	0.36 554	0.24 477	0.39 520	0.31 486
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
DStereoFS	2.23 597	2.10 613	2.47 473	1.61 599	1.88 609	3.81 613	2.06 611	1.95 602	3.33 615	2.38 606	3.31 610	2.37 594	4.92 616	2.45 567	3.27 596	1.03 596	1.27 614	0.55 574	1.04 607	0.70 572	2.05 621

MSKI-zero shot	0.46 266	0.38 236	2.47 473	0.27 146	0.43 498	0.56 260	0.20 110	0.77 325	0.43 144	0.60 417	0.51 292	0.44 268	0.17 50	0.68 320	0.21 90	0.09 88	0.29 538	0.09 107	0.32 526	0.14 164	0.10 95

Wz-Net-LNSev	0.59 400	0.96 503	2.47 473	0.34 337	0.37 459	0.79 494	0.44 467	0.86 404	0.77 484	0.61 426	0.67 438	0.79 474	0.56 444	0.64 301	0.62 420	0.15 422	0.14 386	0.12 297	0.12 287	0.18 270	0.19 345

PFNet	0.60 406	0.33 189	2.47 473	0.41 440	0.55 534	0.62 364	0.27 300	0.61 217	0.63 352	0.61 426	0.56 351	0.45 277	0.32 266	1.88 513	1.14 511	0.28 544	0.09 219	0.12 297	0.16 393	0.26 406	0.20 363

UGAM-zero	0.63 426	0.39 246	2.49 477	0.30 226	0.49 519	0.67 421	0.19 89	0.91 447	0.45 164	0.77 509	0.45 236	1.16 564	0.82 523	2.05 531	0.29 209	0.09 88	0.15 412	0.09 107	0.44 562	0.11 92	0.22 390

DCVSM-stereo	0.49 306	0.29 144	2.49 477	0.29 205	0.22 256	0.53 222	0.52 498	0.58 191	0.49 205	0.69 479	0.46 244	0.79 474	0.48 413	0.53 262	0.42 329	0.13 359	0.14 386	0.15 422	0.12 287	0.20 307	0.20 363

WAO-7	1.48 581	1.63 587	2.49 477	0.93 574	0.75 564	1.72 585	1.10 584	1.84 599	1.96 599	1.43 586	2.54 595	1.97 587	1.61 587	3.06 598	2.08 568	0.69 582	0.66 589	0.94 592	0.74 594	0.80 581	0.69 572

LL-Strereo	0.72 476	1.29 568	2.49 477	0.36 372	0.45 508	0.55 244	0.32 387	0.93 464	0.71 428	0.67 470	0.58 365	0.85 497	0.79 519	2.67 584	0.46 350	0.10 192	0.18 461	0.14 392	0.12 287	0.40 525	0.42 540

FCDSN-DC	1.29 568	0.54 331	2.50 481	0.47 487	0.41 489	1.12 558	0.60 524	1.10 555	1.27 568	2.23 602	2.87 602	3.67 608	3.12 610	2.39 559	1.69 552	0.30 549	0.26 527	0.31 544	0.30 513	0.35 487	0.38 524
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 571	1.70 595	2.50 481	0.56 530	0.40 481	2.15 601	0.99 574	1.24 570	1.26 567	1.02 550	1.10 547	1.29 569	0.88 536	3.10 600	1.08 502	1.66 613	0.83 604	0.68 582	0.88 601	1.57 606	1.80 619

SGM_RVC	1.89 591	0.92 485	2.50 481	0.96 578	0.93 577	1.63 580	1.37 598	1.52 586	12.43 627	1.85 593	1.69 575	2.40 596	1.74 591	2.81 593	1.71 553	0.53 570	0.47 575	0.42 563	0.47 564	0.74 575	0.74 575
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SQANet	0.80 506	1.58 586	2.53 484	0.76 560	0.83 569	0.76 477	0.36 415	0.83 376	0.64 360	0.63 447	0.69 454	0.73 445	0.51 425	1.21 400	0.53 387	0.77 587	0.29 538	0.59 577	0.29 504	0.86 584	0.61 565

CrosDoStereo	0.94 534	0.37 225	2.53 484	0.25 93	0.32 403	0.54 229	3.76 622	0.72 274	0.60 305	0.70 485	1.40 566	0.53 324	1.49 581	1.78 484	3.09 591	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.21 323	0.11 119

DeepStereo_LL	0.94 534	0.37 225	2.53 484	0.25 93	0.32 403	0.54 229	3.76 622	0.72 274	0.60 305	0.70 485	1.40 566	0.53 324	1.49 581	1.78 484	3.09 591	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.21 323	0.11 119

Nwc_Net	0.68 455	0.83 458	2.53 484	0.41 440	0.39 471	0.77 485	0.38 431	1.01 533	0.70 418	0.60 417	0.99 531	0.98 532	0.68 495	1.41 422	0.63 422	0.23 518	0.15 412	0.23 515	0.25 484	0.23 354	0.18 329

AnyNet_C32	1.00 543	1.33 575	2.53 484	0.49 497	0.54 531	1.15 562	1.14 587	0.91 447	0.89 525	1.11 557	0.95 525	0.87 505	0.93 540	1.50 439	4.07 607	0.21 502	0.20 486	0.25 527	0.24 477	0.38 510	0.33 500

MFMNet_re	0.92 532	1.28 567	2.53 484	0.82 568	0.76 567	0.90 527	0.75 555	0.98 505	1.04 546	1.03 551	1.05 543	0.84 493	0.94 543	0.83 356	0.72 448	0.68 581	0.60 584	0.63 579	0.60 586	0.77 579	0.74 575

w-ln-seven	0.74 488	1.05 533	2.54 490	0.37 396	0.34 425	1.03 546	0.47 486	1.00 525	1.08 552	0.90 537	0.85 505	0.85 497	0.57 450	1.37 416	1.26 528	0.14 402	0.13 366	0.16 441	0.15 373	0.31 446	0.20 363

gwcnet-sp	0.49 306	0.43 273	2.54 490	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

scenet	0.49 306	0.43 273	2.54 490	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

ssnet	0.49 306	0.43 273	2.54 490	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

NVStereoNet_ROB	1.16 559	0.95 500	2.54 490	0.58 536	0.55 534	0.78 490	0.63 535	1.00 525	1.08 552	1.03 551	4.07 617	1.48 578	1.22 564	2.88 595	1.27 529	0.50 569	0.46 572	0.54 573	0.62 587	0.50 553	0.63 568
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TCMNet	0.66 443	0.85 465	2.55 495	0.50 501	0.52 528	0.72 454	0.39 436	0.87 414	0.72 438	0.58 393	0.68 445	0.63 378	0.46 396	1.70 470	0.63 422	0.18 470	0.18 461	0.23 515	0.18 425	0.38 510	0.27 454

DispNO	0.67 447	0.98 515	2.58 496	0.31 253	0.27 340	0.59 313	0.29 343	0.83 376	0.68 399	0.53 324	0.79 491	0.83 488	0.47 404	2.46 568	0.68 437	0.12 329	0.10 262	0.19 488	0.31 520	0.16 220	0.17 309

ASMatch	0.60 406	0.43 273	2.58 496	0.91 572	0.36 447	0.56 260	0.25 253	0.52 150	0.61 322	0.47 254	1.21 553	0.47 297	0.66 490	1.34 413	0.94 477	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.10 69	0.16 290

aanetorigin	0.77 498	0.80 445	2.59 498	0.43 456	0.44 499	0.58 295	1.01 579	0.57 185	0.68 399	1.53 589	1.23 554	0.81 481	1.08 556	1.07 383	1.07 501	0.18 470	0.15 412	0.17 462	0.21 461	0.54 560	0.30 478

iResNet	0.51 334	0.76 424	2.59 498	0.41 440	0.17 127	0.64 394	0.27 300	0.82 370	0.70 418	0.57 375	0.64 424	0.43 257	0.36 287	0.70 331	0.52 383	0.10 192	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.21 323	0.13 198

HHNet	0.60 406	0.65 385	2.60 500	0.36 372	0.25 308	0.64 394	0.61 528	0.64 233	0.62 340	0.55 355	1.13 550	0.32 188	0.60 463	0.42 175	1.79 557	0.15 422	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.18 270	0.15 260

z-mn7	0.80 506	1.52 583	2.62 501	0.36 372	0.28 353	1.01 543	0.48 490	0.90 435	1.29 570	0.69 479	1.35 565	0.85 497	0.59 459	2.03 528	1.09 504	0.14 402	0.12 342	0.14 392	0.12 287	0.32 455	0.20 363

4D-IteraStereo	0.44 237	0.96 503	2.63 502	0.27 146	0.30 376	0.45 126	0.25 253	0.52 150	0.50 215	0.40 209	0.31 151	0.40 233	0.19 95	0.35 118	0.32 254	0.09 88	0.06 23	0.12 297	0.11 247	0.19 291	0.30 478

DMCA-RVC	0.62 419	0.96 503	2.63 502	0.36 372	0.90 574	0.56 260	0.31 364	0.69 258	0.57 282	0.68 477	0.52 306	0.59 362	0.56 444	1.23 404	0.53 387	0.16 443	0.38 558	0.20 497	0.15 373	0.20 307	0.15 260

STrans-v2	0.67 447	0.56 343	2.64 504	0.27 146	0.23 276	0.57 278	0.33 395	0.96 492	0.69 408	0.92 540	0.85 505	0.89 511	0.93 540	1.83 497	1.21 523	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.09 142	0.11 92	0.12 161

CBMV	0.71 473	0.76 424	2.64 504	0.33 306	0.20 215	0.78 490	0.79 559	0.98 505	0.78 488	0.85 532	0.71 468	0.86 503	1.10 558	1.46 430	0.62 420	0.18 470	0.20 486	0.21 505	0.19 445	0.25 385	0.33 500
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.48 288	0.40 253	2.65 506	0.29 205	0.23 276	0.60 325	0.31 364	0.83 376	0.75 470	0.47 254	0.36 186	0.53 324	0.42 358	0.53 262	0.39 313	0.09 88	0.18 461	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.19 345

TransformOpticalFlow	0.64 430	0.56 343	2.66 507	0.44 463	0.26 326	0.62 364	0.28 319	0.83 376	0.71 428	0.76 505	0.74 478	0.91 515	0.85 528	1.83 497	0.81 465	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.11 92	0.12 161

WCMA_ROB	1.12 552	0.83 458	2.66 507	0.58 536	0.34 425	1.17 564	0.71 550	0.93 464	0.94 533	1.74 592	2.63 599	3.09 603	1.71 590	1.70 470	1.84 559	0.26 535	0.21 495	0.20 497	0.21 461	0.28 422	0.43 541

MyStereo06	0.54 360	0.41 260	2.68 509	0.30 226	0.23 276	0.60 325	0.30 351	0.81 363	0.44 148	0.84 528	0.52 306	0.78 469	0.58 456	0.48 230	1.10 505	0.09 88	0.17 450	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.20 363

IPLGR	0.54 360	0.56 343	2.68 509	0.36 372	0.18 167	0.62 364	0.54 506	1.02 536	0.64 360	0.73 497	0.46 244	0.47 297	0.45 381	1.12 392	0.29 209	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.09 142	0.19 291	0.12 161

CBMV_ROB	0.76 494	0.42 268	2.68 509	0.33 306	0.22 256	0.74 467	0.47 486	0.96 492	0.76 479	1.04 553	0.96 526	0.88 509	0.93 540	2.06 532	1.19 520	0.22 515	0.24 512	0.27 531	0.25 484	0.25 385	0.28 461

IMH	2.02 595	2.15 619	2.69 512	1.68 600	1.12 591	1.66 583	0.92 570	2.10 606	1.92 597	1.32 578	2.66 600	2.21 592	1.69 589	5.78 618	1.68 551	5.54 625	0.96 608	1.31 606	0.71 593	1.32 604	0.99 598

SDNR	1.22 565	0.80 445	2.71 513	0.33 306	1.48 602	1.98 596	0.23 196	1.93 601	2.44 606	0.89 535	2.52 594	1.36 573	0.51 425	3.65 608	1.93 560	0.30 549	0.31 543	0.22 508	0.16 393	0.33 464	0.36 514

APVNet	0.70 464	0.67 394	2.71 513	0.38 412	0.36 447	0.85 515	0.43 456	0.91 447	0.68 399	0.55 355	0.69 454	0.75 457	0.55 440	2.31 550	0.78 459	0.17 458	0.17 450	0.24 522	0.19 445	0.33 464	0.23 414

PAM	0.70 464	0.35 213	2.72 515	0.56 530	0.62 554	1.08 556	0.53 502	0.85 395	0.44 148	0.93 542	0.92 518	1.24 567	0.68 495	0.64 301	1.01 493	0.10 192	0.19 475	0.10 165	0.48 565	0.14 164	0.38 524

MyStereo05	0.49 306	0.41 260	2.72 515	0.30 226	0.23 276	0.60 325	0.30 351	0.82 370	0.77 484	0.52 313	0.37 189	0.51 316	0.42 358	0.52 256	0.38 302	0.09 88	0.17 450	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.20 363

otaku	1.03 546	1.68 593	2.72 515	0.95 576	0.73 563	1.03 546	0.59 522	0.99 517	0.86 514	0.69 479	1.61 572	0.98 532	0.64 483	1.46 430	1.14 511	0.95 593	0.46 572	0.72 584	0.40 555	1.24 599	0.78 580

RainbowNet	1.15 557	1.78 599	2.72 515	1.12 587	0.91 575	1.06 549	0.76 557	1.16 565	1.13 560	0.75 502	0.97 528	1.09 554	0.80 520	1.60 457	1.21 523	1.17 602	1.26 612	1.01 597	0.57 580	1.13 593	0.88 590

IPLGR_C	0.58 392	1.25 564	2.72 515	0.80 564	0.31 395	0.60 325	0.61 528	0.76 314	0.58 293	0.56 364	0.62 395	0.41 239	0.31 258	0.43 179	0.40 321	0.11 269	0.22 501	0.13 357	0.15 373	0.35 487	0.19 345

PAM_32	0.70 464	0.35 213	2.73 520	0.54 521	0.61 552	1.07 554	0.43 456	0.84 388	0.49 205	0.90 537	0.91 516	1.23 566	0.77 518	0.65 312	1.10 505	0.10 192	0.19 475	0.10 165	0.49 567	0.15 184	0.38 524

Syn2CoEx	0.70 464	1.07 538	2.74 521	0.43 456	0.30 376	0.64 394	0.42 449	0.99 517	0.78 488	0.62 437	0.78 488	0.74 451	0.72 504	1.92 520	0.61 418	0.20 495	0.17 450	0.19 488	0.15 373	0.29 427	0.22 390

ADCMid	0.96 538	1.32 573	2.74 521	0.38 412	0.35 438	0.99 539	0.58 520	0.94 473	0.86 514	1.23 571	1.01 534	1.01 539	1.00 548	1.05 382	3.97 605	0.21 502	0.19 475	0.42 563	0.32 526	0.40 525	0.29 467

Select-FE	0.65 438	0.67 394	2.76 523	0.49 497	0.55 534	0.79 494	0.16 50	0.90 435	0.53 247	0.84 528	0.55 339	0.91 515	0.75 513	0.57 274	1.16 515	0.11 269	0.18 461	0.11 236	0.49 567	0.14 164	0.31 486

MyStereo8	0.54 360	0.80 445	2.76 523	0.32 282	0.33 416	0.71 448	0.20 110	0.87 414	0.57 282	0.51 304	0.59 368	0.50 313	0.33 271	0.68 320	0.55 394	0.10 192	0.29 538	0.10 165	0.13 320	0.21 323	0.34 504

G-Net	0.99 539	0.64 378	2.76 523	0.57 534	0.67 557	2.03 597	0.72 553	0.76 314	0.67 397	1.14 560	2.56 596	1.30 572	1.02 550	1.48 438	1.74 555	0.25 531	0.24 512	0.24 522	0.26 492	0.37 503	0.31 486

ACRE	0.56 380	1.14 547	2.77 526	0.76 560	0.28 353	0.60 325	0.56 514	0.76 314	0.58 293	0.55 355	0.62 395	0.41 239	0.29 241	0.44 188	0.39 313	0.11 269	0.19 475	0.13 357	0.14 348	0.36 495	0.18 329

pmcnn	1.32 569	1.05 533	2.77 526	0.74 558	1.43 597	0.72 454	0.56 514	0.96 492	0.91 528	0.99 547	2.92 605	6.01 622	0.70 499	2.38 556	3.32 599	0.13 359	0.10 262	0.08 45	0.06 14	0.34 475	0.22 390

HH	0.49 306	0.49 310	2.78 528	0.50 501	0.41 489	0.38 72	0.23 196	0.72 274	0.38 81	0.63 447	0.48 262	0.87 505	0.41 340	0.64 301	0.21 90	0.09 88	0.17 450	0.10 165	0.09 142	0.16 220	0.12 161

HanStereo	0.49 306	0.49 310	2.78 528	0.50 501	0.41 489	0.38 72	0.23 196	0.72 274	0.38 81	0.63 447	0.48 262	0.87 505	0.41 340	0.64 301	0.21 90	0.09 88	0.17 450	0.10 165	0.09 142	0.16 220	0.12 161

DStereoSA	2.12 596	0.98 515	2.80 530	1.25 591	2.23 610	1.97 594	4.62 624	1.22 566	2.54 610	1.16 561	3.84 616	1.00 537	4.05 614	2.07 534	5.29 617	0.93 590	1.48 615	0.48 569	1.51 616	0.95 588	1.95 620

FC-DCNN v2	1.54 584	0.58 349	2.80 530	0.44 463	0.39 471	2.05 598	0.66 538	1.90 600	1.84 596	2.79 613	2.97 606	4.41 615	3.07 608	2.65 581	2.30 578	0.29 546	0.26 527	0.31 544	0.30 513	0.32 455	0.38 524

Ntro	1.00 543	1.68 593	2.80 530	0.95 576	0.85 570	1.06 549	0.53 502	0.98 505	0.90 527	0.62 437	0.76 484	0.93 521	0.66 490	1.66 464	0.98 483	0.99 595	0.45 570	0.75 585	0.40 555	1.19 595	0.75 577

UNet	0.54 360	0.44 284	2.83 533	0.31 253	0.33 416	0.74 467	0.27 300	0.82 370	0.61 322	0.53 324	0.54 329	0.72 440	0.54 435	0.78 352	0.56 402	0.11 269	0.09 219	0.13 357	0.11 247	0.14 164	0.12 161

ACV-stereo	0.66 443	0.76 424	2.86 534	0.32 282	0.25 308	1.01 543	0.60 524	0.59 200	0.52 229	0.41 217	0.45 236	1.55 581	0.94 543	1.40 421	0.69 439	0.14 402	0.13 366	0.12 297	0.11 247	0.20 307	0.19 345

ELAS	1.39 576	0.79 443	2.86 534	0.53 516	0.50 521	2.81 608	2.20 612	1.61 590	1.50 580	2.28 604	2.35 591	1.82 585	2.13 597	1.73 475	2.22 574	0.35 557	0.37 554	0.35 552	0.35 536	0.49 551	0.47 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FAT-Stereo	0.70 464	0.54 331	2.88 536	0.36 372	0.29 361	0.62 364	0.54 506	0.97 501	0.87 517	0.76 505	0.92 518	0.94 525	0.80 520	1.84 502	0.57 406	0.18 470	0.19 475	0.17 462	0.16 393	0.22 340	0.25 437

FC-DCNN	1.49 582	0.59 351	2.88 536	0.44 463	0.39 471	1.97 594	0.66 538	1.67 591	1.70 588	2.72 612	2.89 603	4.22 611	2.97 607	2.55 576	2.19 573	0.29 546	0.26 527	0.31 544	0.30 513	0.32 455	0.39 530

SPS-STEREO	1.07 549	1.13 545	2.88 536	0.65 551	0.69 560	0.99 539	0.68 544	1.05 548	0.87 517	1.36 579	1.23 554	1.46 577	0.94 543	1.87 505	1.72 554	0.66 580	0.61 585	0.58 575	0.57 580	0.65 568	0.77 579
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.80 606	2.14 617	2.89 539	1.91 608	1.04 585	3.98 615	0.96 572	3.26 617	6.17 620	2.15 600	3.37 611	3.31 605	2.41 601	11.84 628	2.03 566	2.05 617	1.86 618	1.54 612	0.92 602	1.22 596	0.87 588

ktn	4.35 617	2.10 613	2.89 539	1.80 604	1.49 603	2.13 600	1.41 603	2.26 607	12.72 628	11.41 629	16.43 634	11.15 630	3.75 611	4.36 615	3.18 595	1.82 615	0.98 610	1.73 618	1.21 612	2.97 620	1.27 607

Venus	2.80 606	2.14 617	2.89 539	1.91 608	1.04 585	3.98 615	0.96 572	3.26 617	6.17 620	2.15 600	3.37 611	3.31 605	2.41 601	11.84 628	2.03 566	2.05 617	1.86 618	1.54 612	0.92 602	1.22 596	0.87 588

STTRV1_RVC	0.80 506	0.55 340	2.89 539	0.42 451	0.49 519	0.79 494	0.44 467	1.15 563	0.82 504	0.62 437	0.89 514	0.72 440	0.63 480	2.69 585	0.64 427	0.48 568	0.64 587	0.27 531	0.24 477	0.35 487	0.27 454

GwcNet-ADL	0.50 317	0.74 420	2.90 543	0.31 253	0.20 215	0.58 295	0.29 343	0.87 414	0.64 360	0.47 254	0.47 250	0.56 346	0.33 271	0.46 212	0.46 350	0.13 359	0.12 342	0.09 107	0.09 142	0.14 164	0.21 375

IGEV-FE	0.53 354	0.34 204	2.91 544	0.32 282	0.18 167	0.54 229	0.21 135	0.72 274	0.42 133	0.81 520	0.51 292	0.70 432	0.41 340	0.48 230	1.13 509	0.09 88	0.15 412	0.10 165	0.35 536	0.19 291	0.09 65

IGEV_Zeroshot_test	0.53 354	0.33 189	2.91 544	0.32 282	0.18 167	0.54 229	0.21 135	0.72 274	0.42 133	0.81 520	0.51 292	0.71 437	0.41 340	0.48 230	1.13 509	0.09 88	0.15 412	0.10 165	0.35 536	0.19 291	0.09 65

DeepPrunerF	0.86 522	0.86 468	2.91 544	0.45 477	0.50 521	0.64 394	0.48 490	1.14 560	2.64 611	0.63 447	0.61 390	0.65 392	0.62 477	2.21 545	1.31 531	0.23 518	0.19 475	0.30 543	0.28 500	0.36 495	0.25 437

MANE	2.90 609	1.14 547	2.96 547	1.03 580	1.01 583	5.01 619	2.45 615	5.36 624	6.88 624	3.58 618	4.76 621	5.99 621	4.99 617	4.23 613	4.61 613	0.56 575	0.67 590	0.44 566	0.78 596	0.51 555	1.03 601

iResNetv2_ROB	0.59 400	1.43 579	2.96 547	0.40 433	0.22 256	0.58 295	0.28 319	0.91 447	0.73 453	0.57 375	0.63 408	0.60 369	0.41 340	0.74 339	0.35 285	0.11 269	0.08 141	0.10 165	0.07 70	0.43 536	0.17 309

NaN_ROB	1.14 555	0.94 493	2.96 547	0.53 516	0.56 537	1.13 560	0.99 574	0.98 505	1.00 541	1.09 556	0.87 509	0.77 465	1.06 555	5.90 619	2.72 586	0.16 443	0.23 509	0.16 441	0.24 477	0.22 340	0.36 514

MADNet++	2.79 605	2.11 616	2.97 550	2.49 613	2.28 611	2.95 609	2.31 614	2.67 610	2.47 607	3.03 616	3.13 608	2.70 599	2.92 604	4.10 612	4.48 611	2.68 620	2.24 624	3.04 626	2.44 623	2.37 616	2.34 622

ADCS	1.05 548	1.36 578	2.98 551	0.42 451	0.36 447	0.96 535	0.81 563	1.06 549	1.12 558	1.25 572	0.97 528	1.08 552	0.90 538	1.25 408	4.86 614	0.21 502	0.21 495	0.22 508	0.23 475	0.36 495	0.38 524

test_xeample3	0.46 266	0.34 204	2.99 552	0.37 396	0.16 98	0.49 171	0.33 395	1.06 549	0.44 148	0.25 116	0.23 72	0.24 110	0.25 170	0.49 241	0.56 402	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.40 555	0.17 243	0.26 447

zh-mn7	0.80 506	1.54 584	3.00 553	0.35 353	0.27 340	0.72 454	0.41 445	0.93 464	1.11 557	1.00 548	1.28 557	0.75 457	0.57 450	1.87 505	1.18 518	0.16 443	0.13 366	0.14 392	0.14 348	0.26 406	0.21 375

MeshStereo	1.21 562	1.15 551	3.01 554	0.34 337	0.28 353	1.10 557	0.69 546	1.35 576	1.01 543	2.71 611	2.41 593	2.96 600	1.45 580	2.80 592	1.40 539	0.22 515	0.22 501	0.22 508	0.19 445	0.50 553	0.26 447
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
GASNet	0.73 485	1.47 581	3.04 555	0.47 487	0.33 416	0.57 278	0.34 400	0.91 447	0.75 470	0.58 393	0.58 365	0.74 451	0.55 440	2.03 528	0.65 430	0.21 502	0.15 412	0.19 488	0.17 412	0.51 555	0.28 461

CSAN	1.25 566	1.12 542	3.04 555	0.51 506	0.37 459	1.06 549	1.15 588	1.22 566	1.08 552	1.17 567	1.91 580	1.04 546	1.31 569	5.96 620	2.43 582	0.26 535	0.22 501	0.24 522	0.24 477	0.31 446	0.30 478

FINET	0.65 438	0.95 500	3.06 557	0.35 353	0.40 481	0.58 295	0.48 490	0.92 456	1.10 555	0.57 375	0.68 445	0.47 297	0.44 377	1.15 397	0.60 415	0.23 518	0.21 495	0.17 462	0.15 373	0.26 406	0.25 437

rrr	0.46 266	0.34 204	3.08 558	0.27 146	0.16 98	0.45 126	0.28 319	1.09 554	0.51 222	0.24 97	0.21 51	0.26 137	0.25 170	0.64 301	0.52 383	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.29 504	0.16 220	0.25 437

Wz-Net-TNSev	0.91 530	1.73 597	3.08 558	0.36 372	0.31 395	1.00 542	0.71 550	1.06 549	0.97 537	0.71 490	0.72 473	1.09 554	0.87 532	2.42 562	1.59 547	0.20 495	0.20 486	0.16 441	0.20 455	0.44 544	0.35 506

zh-sn7	0.89 527	1.73 597	3.09 560	0.39 422	0.30 376	0.82 506	0.63 535	0.96 492	0.87 517	0.79 513	1.12 548	0.84 493	0.87 532	2.42 562	1.63 549	0.16 443	0.17 450	0.16 441	0.16 393	0.34 475	0.29 467

fast-acv-ft	0.63 426	0.88 475	3.10 561	0.38 412	0.30 376	0.79 494	0.48 490	0.69 258	0.72 438	0.58 393	0.78 488	0.76 463	0.60 463	0.67 317	0.73 451	0.15 422	0.15 412	0.18 482	0.17 412	0.37 503	0.16 290

ARAFT	0.60 406	1.23 561	3.10 561	0.28 174	0.16 98	0.64 394	0.36 415	0.90 435	0.67 397	0.61 426	0.49 279	0.55 334	0.31 258	1.24 407	0.32 254	0.10 192	0.08 141	0.14 392	0.13 320	0.37 503	0.21 375

Wz-Net-SNSev	0.76 494	1.32 573	3.11 563	0.40 433	0.31 395	0.71 448	0.60 524	0.98 505	0.87 517	0.67 470	0.83 498	0.96 528	0.60 463	1.67 466	0.97 481	0.16 443	0.15 412	0.16 441	0.17 412	0.36 495	0.24 427

GwcNet	0.69 460	0.71 406	3.12 564	0.36 372	0.45 508	0.81 503	0.44 467	0.86 404	0.84 511	0.60 417	0.74 478	0.82 486	0.49 420	1.65 463	0.66 431	0.16 443	0.15 412	0.15 422	0.15 373	0.31 446	0.24 427

LVE	1.96 593	2.17 620	3.14 565	1.68 600	1.80 607	1.63 580	1.03 580	2.34 608	2.81 612	1.25 572	2.89 603	4.24 613	1.29 566	2.79 591	1.44 541	2.85 621	0.91 607	1.18 600	1.46 615	1.23 598	1.10 603

ADCP+	0.94 534	1.12 542	3.14 565	0.34 337	0.39 471	1.06 549	0.79 559	0.89 429	0.80 496	0.66 466	0.67 438	0.85 497	1.55 584	0.93 366	4.55 612	0.13 359	0.11 311	0.16 441	0.15 373	0.26 406	0.25 437

TorneroNet	5.50 620	1.92 609	3.16 567	1.47 597	1.25 596	14.07 628	1.06 582	4.90 622	20.99 644	10.17 626	16.48 635	11.88 632	6.93 622	3.34 604	4.20 609	1.30 607	0.69 596	1.45 611	0.86 600	2.61 618	1.20 605

MFN_U_SF_RVC	1.55 585	2.39 621	3.16 567	0.65 551	0.41 489	1.12 558	0.46 478	1.23 569	1.33 571	1.61 590	1.20 552	1.43 576	0.98 547	1.76 480	1.97 562	1.90 616	1.80 616	1.98 619	2.15 621	1.63 607	1.77 618

FADNet-RVC-Resample	0.67 447	1.16 556	3.16 567	0.37 396	0.29 361	0.62 364	0.38 431	0.86 404	0.63 352	0.51 304	0.50 287	0.57 352	0.45 381	1.57 450	0.49 370	0.24 526	0.32 548	0.23 515	0.19 445	0.27 416	0.62 566

DGSMNet	2.89 608	0.63 374	3.18 570	3.43 621	4.17 618	2.57 607	6.98 627	0.97 501	0.83 508	0.56 364	1.86 579	0.79 474	0.62 477	1.64 462	1.39 537	4.61 624	5.01 628	5.17 629	4.71 628	4.44 625	4.19 627

HBP-ISP	0.76 494	1.30 569	3.19 571	0.35 353	0.26 326	0.85 515	0.54 506	1.03 543	0.72 438	0.80 514	0.69 454	0.68 415	0.83 524	2.04 530	0.44 344	0.23 518	0.24 512	0.29 542	0.25 484	0.28 422	0.24 427

ADLNet2	0.68 455	0.84 460	3.19 571	0.33 306	0.36 447	0.64 394	0.37 424	0.89 429	0.79 493	0.54 337	0.65 433	0.93 521	0.48 413	2.07 534	0.56 402	0.13 359	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.33 464	0.18 329

ELAS_RVC	1.37 575	0.78 441	3.21 573	0.55 528	0.50 521	1.49 573	2.48 616	1.48 583	1.71 589	2.13 599	2.09 583	2.07 589	2.56 603	1.90 515	2.02 565	0.35 557	0.36 552	0.37 558	0.34 533	0.49 551	0.47 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.49 582	1.90 607	3.22 574	1.09 584	0.54 531	1.71 584	1.73 606	1.49 584	1.53 581	1.44 587	1.80 577	1.82 585	1.30 568	3.34 604	1.76 556	1.07 599	0.56 582	0.97 595	0.58 583	1.38 605	0.65 569

ACVNet_2	1.42 579	1.81 600	3.23 575	1.08 582	0.92 576	1.32 566	0.85 565	1.49 584	1.69 587	1.19 570	1.73 576	2.13 590	1.03 551	2.50 572	1.40 539	0.91 589	0.53 580	1.00 596	0.55 574	2.11 614	0.85 585

Consistency-Raft	0.88 525	0.93 491	3.23 575	0.99 579	0.64 555	0.77 485	0.55 509	0.98 505	0.97 537	0.61 426	1.03 539	0.65 392	1.05 553	0.79 353	1.38 536	0.44 563	0.46 572	0.51 572	0.58 583	0.65 568	0.47 547

TorneroNet-64	2.65 602	1.83 601	3.30 577	1.46 596	1.20 593	3.89 614	0.99 574	3.51 621	6.71 623	2.56 608	4.60 619	4.22 611	3.85 613	3.33 603	3.14 594	1.19 603	0.65 588	1.39 609	0.79 598	3.31 621	1.15 604

edge stereo	0.81 515	0.73 417	3.30 577	0.37 396	1.21 594	0.62 364	0.39 436	0.93 464	0.79 493	0.80 514	0.88 512	1.14 561	0.71 501	2.18 543	0.71 444	0.21 502	0.20 486	0.26 530	0.18 425	0.38 510	0.26 447

notaker	2.66 603	2.07 612	3.31 579	2.61 615	1.43 597	1.76 587	1.11 585	2.76 612	1.79 592	2.26 603	11.53 630	3.96 609	4.29 615	3.09 599	2.76 588	1.55 612	0.88 606	1.70 617	1.07 609	2.00 613	1.35 609

SANet	1.20 561	1.21 559	3.33 580	0.38 412	0.27 340	1.73 586	0.85 565	1.10 555	2.49 608	1.16 561	1.83 578	1.72 584	1.50 583	2.37 553	2.84 589	0.18 470	0.16 430	0.16 441	0.15 373	0.32 455	0.32 492

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 414	0.61 357	3.35 581	0.33 306	0.58 541	0.66 415	0.20 110	0.98 505	0.55 267	0.73 497	0.52 306	0.99 535	0.65 485	0.58 278	0.29 209	0.10 192	0.16 430	0.10 165	0.41 558	0.29 427	0.20 363

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 464	0.65 385	3.45 582	0.50 501	0.60 548	0.75 473	0.23 196	0.96 492	0.60 305	0.76 505	1.30 560	0.81 481	0.60 463	0.57 274	0.82 466	0.10 192	0.16 430	0.11 236	0.43 561	0.31 446	0.22 390

PA-Net	0.84 520	1.00 522	3.49 583	0.63 548	0.40 481	0.70 446	0.52 498	0.86 404	0.84 511	0.52 313	0.59 368	0.70 432	0.54 435	2.35 552	2.23 575	0.17 458	0.27 534	0.19 488	0.28 500	0.22 340	0.36 514
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XX-Stereo	0.55 372	0.54 331	3.50 584	0.48 495	0.39 471	0.54 229	0.17 61	0.89 429	0.40 107	0.44 233	0.65 433	0.85 497	0.19 95	0.77 348	0.21 90	0.10 192	0.14 386	0.10 165	0.32 526	0.17 243	0.14 221

SGM-ForestM	2.98 610	1.70 595	3.52 585	0.67 553	0.47 516	5.18 620	3.36 620	3.30 619	2.86 614	4.44 620	3.79 615	9.80 628	5.50 620	6.29 621	6.52 621	0.27 540	0.36 552	0.24 522	0.27 497	0.38 510	0.58 562

SGM-Forest	1.04 547	0.42 268	3.59 586	0.41 440	0.32 403	1.05 548	1.32 595	0.94 473	0.83 508	1.16 561	2.23 590	1.03 543	1.39 577	2.49 571	2.35 579	0.21 502	0.21 495	0.20 497	0.19 445	0.23 354	0.32 492
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	0.92 532	1.31 570	3.76 587	0.41 440	0.36 447	0.86 517	0.71 550	1.00 525	1.06 550	0.82 525	0.92 518	1.06 550	1.05 553	2.16 542	1.61 548	0.19 485	0.13 366	0.15 422	0.16 393	0.32 455	0.28 461

SGM+DAISY	1.83 590	1.43 579	3.81 588	0.87 569	1.01 583	2.38 605	2.53 617	1.36 577	1.75 590	2.92 614	3.22 609	2.65 598	2.93 605	2.22 548	3.10 593	0.72 583	0.69 596	0.63 579	0.62 587	0.77 579	0.98 593

MDST_ROB	1.17 560	0.42 268	3.87 589	0.54 521	0.44 499	4.11 617	0.58 520	1.31 574	0.84 511	2.12 596	1.12 548	0.98 532	0.71 501	4.24 614	0.99 488	0.16 443	0.14 386	0.19 488	0.17 412	0.18 270	0.35 506

S-Stereo	0.80 506	0.69 401	3.89 590	0.39 422	0.37 459	0.69 439	0.70 549	0.94 473	0.98 540	0.62 437	0.91 516	0.83 488	0.60 463	2.37 553	0.66 431	0.18 470	0.21 495	0.17 462	0.18 425	0.30 438	0.35 506

JetBlue	1.78 588	1.63 587	3.92 591	0.73 556	1.21 594	4.38 618	3.35 619	1.59 588	1.20 563	1.26 576	1.52 571	2.37 594	1.88 594	3.23 602	3.00 590	0.53 570	0.47 575	0.48 569	0.49 567	1.29 601	0.97 592

Dean	1.79 589	1.83 601	3.92 591	1.29 592	1.07 588	1.55 576	1.00 577	1.95 602	2.33 604	1.47 588	4.19 618	4.26 614	1.33 572	2.21 545	1.48 543	1.14 601	0.68 594	1.18 600	0.74 594	1.24 599	0.98 593

ADCPNet	0.99 539	0.99 520	3.93 593	0.37 396	0.68 559	1.36 568	0.62 533	0.87 414	0.76 479	0.78 511	0.81 492	1.08 552	1.18 563	1.14 395	2.49 583	0.21 502	0.69 596	0.21 505	0.95 604	0.29 427	0.37 521

ACVNet_1	1.33 570	1.91 608	4.03 594	1.09 584	0.88 572	1.19 565	0.66 538	1.24 570	1.17 561	0.94 543	0.96 526	3.09 603	1.04 552	2.37 553	1.11 508	1.04 597	0.48 578	1.03 598	0.48 565	1.12 592	0.83 582

EDNetEfficient	1.27 567	0.70 404	4.05 595	0.64 549	0.98 578	0.94 533	1.40 601	0.85 395	1.75 590	2.34 605	1.33 563	1.05 548	2.21 599	1.58 454	4.15 608	0.15 422	0.19 475	0.14 392	0.27 497	0.38 510	0.32 492

ACVNet-4b	1.93 592	1.85 603	4.10 596	1.07 581	0.86 571	1.15 562	0.53 502	1.06 549	1.12 558	0.64 457	1.09 546	1.99 588	0.70 499	2.20 544	9.86 628	5.62 626	0.41 568	1.03 598	0.55 574	1.86 612	0.85 585

tt	4.93 619	0.27 107	4.20 597	2.29 612	1.58 604	10.20 625	16.97 632	9.42 631	5.02 618	1.67 591	1.28 557	4.68 616	5.03 618	3.37 606	5.92 618	6.16 627	9.47 635	2.82 624	3.18 625	3.60 622	1.53 614

AnyNet_C01	1.14 555	1.49 582	4.23 598	0.54 521	0.53 529	1.51 575	1.37 598	1.04 547	1.07 551	1.17 567	1.33 563	1.15 562	1.08 556	1.61 460	2.74 587	0.25 531	0.22 501	0.28 535	0.24 477	0.48 548	0.40 534

pcwnet_v2	0.64 430	0.49 310	4.41 599	0.32 282	0.27 340	0.60 325	0.25 253	0.97 501	0.88 521	0.59 407	0.70 464	0.63 378	0.55 440	0.66 315	0.37 295	0.17 458	0.15 412	0.15 422	0.14 348	0.21 323	0.23 414

UNDER WATER	2.74 604	1.85 603	4.54 600	1.81 606	1.44 599	2.34 604	1.40 601	3.24 616	6.60 622	2.60 609	2.76 601	5.75 620	5.24 619	3.02 597	4.01 606	1.45 609	0.81 603	1.59 615	1.06 608	1.80 610	1.51 613

UNDER WATER-64	2.47 601	1.89 606	4.86 601	1.82 607	1.44 599	3.18 610	1.57 605	2.62 609	5.64 619	2.05 595	2.13 585	4.13 610	3.76 612	2.62 579	3.42 601	1.47 610	0.85 605	1.57 614	1.07 609	1.82 611	1.49 612

HanzoNet	7.64 623	2.86 622	5.05 602	7.01 626	3.97 617	2.18 602	1.34 597	3.37 620	4.05 616	13.17 631	10.58 624	10.73 629	16.52 635	8.45 626	10.51 629	10.48 634	9.72 636	5.59 630	13.46 635	6.84 629	6.83 631

DispFullNet	1.67 587	2.10 613	5.22 603	1.53 598	8.90 622	0.86 517	0.31 364	0.96 492	0.96 536	1.37 582	1.01 534	1.13 559	1.98 596	1.51 440	0.91 473	0.54 572	0.31 543	1.18 600	0.63 589	1.13 593	0.80 581

KSHMR	4.10 616	1.97 611	5.27 604	1.71 602	1.47 601	1.96 592	1.28 593	3.19 615	17.33 638	2.12 596	15.91 633	9.18 627	1.57 586	8.42 625	1.98 563	1.52 611	1.26 612	1.67 616	1.19 611	1.67 609	1.40 611

LSM	3.31 614	1.11 541	5.29 605	9.40 629	30.65 645	0.84 511	1.12 586	0.91 447	1.22 564	1.36 579	2.19 587	0.93 521	0.83 524	1.66 464	0.90 472	0.21 502	0.31 543	0.24 522	0.28 500	0.39 520	6.33 630

SuperB	1.15 557	1.14 547	5.43 606	0.36 372	0.26 326	0.81 503	0.89 568	0.88 423	1.17 561	0.67 470	0.68 445	0.63 378	1.39 577	1.74 477	3.37 600	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	2.80 619	0.25 437

test_for_model	0.90 528	0.29 144	5.46 607	4.31 623	3.82 615	0.47 151	0.19 89	0.63 229	0.44 148	0.25 116	0.29 124	0.27 151	0.16 41	0.66 315	0.18 24	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.12 103	0.11 119

MADNet+	1.36 573	1.93 610	5.95 608	0.81 567	0.59 543	1.57 577	1.09 583	1.39 580	1.22 564	0.84 528	1.01 534	1.25 568	1.12 560	3.19 601	2.36 580	0.45 565	0.47 575	0.38 560	0.34 533	0.59 563	0.57 560

WQFJA1++	2.30 599	0.22 43	6.03 609	1.08 582	1.15 592	0.29 18	0.14 20	0.39 40	0.24 2	13.61 632	0.19 37	3.34 607	0.17 50	0.33 100	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.07 70	18.19 641	0.14 221

TCMNet-wrong-test	5.51 621	6.62 627	6.20 610	13.02 633	11.90 627	7.14 621	5.53 626	6.99 628	1.44 577	2.65 610	3.10 607	8.37 626	5.95 621	4.75 617	6.05 619	3.07 622	0.98 610	2.38 622	1.99 620	6.62 628	5.43 629

RTS	1.21 562	1.31 570	6.39 611	0.52 510	0.51 526	1.61 578	0.79 559	1.03 543	1.37 574	1.13 558	1.30 560	1.10 556	0.85 528	2.65 581	2.08 568	0.21 502	0.24 512	0.18 482	0.18 425	0.43 536	0.32 492

RTSA	1.21 562	1.31 570	6.39 611	0.52 510	0.51 526	1.61 578	0.79 559	1.03 543	1.37 574	1.13 558	1.30 560	1.10 556	0.85 528	2.65 581	2.08 568	0.21 502	0.24 512	0.18 482	0.18 425	0.43 536	0.32 492

PML	23.15 638	16.83 633	7.78 613	5.49 624	9.93 624	51.13 652	104.50 653	5.76 625	13.62 631	37.30 654	105.93 653	30.86 652	23.50 642	12.07 630	7.87 624	6.30 628	2.12 623	6.32 631	2.43 622	10.44 632	2.90 624

zero-FE	0.80 506	0.27 107	8.23 614	0.49 497	0.98 578	0.33 36	0.20 110	0.48 114	1.28 569	0.17 24	0.20 44	0.77 465	0.22 126	0.60 290	0.97 481	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.10 181	0.33 464	0.14 221

gcap_with_dpt	0.67 447	0.30 158	8.53 615	0.26 125	0.25 308	0.50 183	0.21 135	0.73 286	0.38 81	0.32 176	0.33 167	0.26 137	0.21 116	0.29 59	0.21 90	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.14 221

GCAPDPT-zeroshot	1.09 550	0.30 158	8.70 616	3.22 619	5.88 620	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.19 345

GCAPDPT-zeroshot4090	1.09 550	0.30 158	8.77 617	3.21 618	5.80 619	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.19 345

USTest	8.10 624	7.17 628	8.96 618	9.25 628	9.05 623	15.27 629	23.78 634	9.96 632	9.47 625	5.94 624	6.75 622	7.80 625	7.48 623	8.83 627	11.21 630	2.21 619	3.56 625	2.86 625	3.20 626	5.02 626	4.16 626

testlalala	1.12 552	0.30 158	9.21 619	3.22 619	5.94 621	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.17 309

LE_ROB	4.43 618	1.35 577	9.38 620	2.79 616	3.93 616	2.43 606	3.46 621	2.68 611	11.19 626	11.66 630	4.73 620	5.26 619	10.46 627	4.50 616	9.49 626	0.82 588	0.69 596	1.34 607	0.98 605	0.75 577	0.76 578

JetRed	3.29 613	4.93 624	10.17 621	1.45 595	1.72 606	7.44 622	5.05 625	3.06 614	2.12 603	2.41 607	2.39 592	2.99 601	2.37 600	3.51 607	6.44 620	1.32 608	1.90 620	1.37 608	1.23 613	2.21 615	1.76 617

MSAF-DinoV2	3.10 612	1.86 605	10.68 622	3.61 622	0.30 376	3.34 611	0.82 564	2.81 613	1.79 592	0.80 514	0.87 509	1.56 582	1.10 558	26.49 650	1.96 561	0.17 458	0.13 366	0.19 488	1.63 618	0.92 586	0.99 598

Anonymous_1	22.91 637	11.20 630	12.13 623	12.75 630	26.28 644	19.43 636	27.92 640	14.08 635	13.61 630	14.96 633	10.58 624	11.26 631	11.19 631	12.55 632	14.57 634	38.28 651	7.88 630	34.96 648	63.99 650	89.57 654	10.94 636

DGTPSM_ROB	8.89 626	5.62 625	12.25 624	5.92 625	11.32 625	8.54 623	24.18 635	6.40 626	13.49 629	5.15 621	11.46 628	6.19 623	10.92 629	7.00 622	13.72 631	4.47 623	7.65 629	3.92 627	7.45 631	4.38 624	7.87 632

DPSM_ROB	12.34 629	11.21 631	12.51 625	12.91 631	12.80 629	19.84 638	28.28 641	14.38 637	14.28 634	10.58 627	11.26 626	12.03 633	11.85 632	13.15 634	15.34 636	7.11 631	8.31 632	6.50 632	7.35 629	8.84 630	8.31 634

DPSM	12.34 629	11.21 631	12.51 625	12.91 631	12.80 629	19.84 638	28.28 641	14.38 637	14.28 634	10.58 627	11.26 626	12.03 633	11.85 632	13.15 634	15.34 636	7.11 631	8.31 632	6.50 632	7.35 629	8.84 630	8.31 634

LRCNet_RVC	13.74 633	19.30 634	12.75 627	19.46 636	12.69 628	1.86 588	0.41 445	12.33 633	1.05 547	15.77 634	18.83 639	12.62 635	8.70 626	12.21 631	9.62 627	22.22 644	8.37 634	25.85 644	24.01 645	19.32 642	17.44 644

DPSMNet_ROB	9.48 627	5.64 626	13.01 628	8.82 627	11.82 626	8.54 623	24.20 636	6.41 627	13.65 632	5.32 623	11.47 629	6.33 624	10.92 629	7.69 623	13.89 632	7.25 633	8.19 631	5.06 628	7.78 632	5.31 627	8.26 633

psmorigin	1.36 573	0.60 353	13.80 629	0.37 396	0.29 361	0.62 364	0.33 395	0.77 325	0.61 322	0.96 546	0.88 512	1.17 565	0.73 507	4.00 611	0.86 470	0.19 485	0.22 501	0.17 462	0.18 425	0.24 371	0.29 467

xxxxx1	28.96 648	20.11 638	14.07 630	49.74 647	39.15 648	18.98 632	26.64 637	21.94 641	20.21 641	16.45 635	17.48 636	18.36 636	21.56 638	16.21 637	20.88 640	23.07 645	26.55 647	66.40 652	78.70 652	30.27 646	32.51 652

tt_ll	28.96 648	20.11 638	14.07 630	49.74 647	39.15 648	18.98 632	26.64 637	21.94 641	20.21 641	16.45 635	17.48 636	18.36 636	21.56 638	16.21 637	20.88 640	23.07 645	26.55 647	66.40 652	78.70 652	30.27 646	32.51 652

ff	28.96 648	20.11 638	14.07 630	49.74 647	39.15 648	18.98 632	26.64 637	21.94 641	20.21 641	16.45 635	17.48 636	18.36 636	21.56 638	16.21 637	20.88 640	23.07 645	26.55 647	66.40 652	78.70 652	30.27 646	32.51 652

RSGM-EC	41.56 651	31.72 652	19.92 633	51.66 650	47.86 651	38.70 643	61.61 651	33.83 653	22.80 645	23.45 648	29.29 651	43.76 653	35.31 652	66.76 653	70.17 652	66.40 652	37.60 653	48.67 649	25.68 646	48.86 650	27.21 648

acva	41.56 651	31.72 652	19.92 633	51.66 650	47.86 651	38.70 643	61.61 651	33.83 653	22.80 645	23.45 648	29.29 651	43.76 653	35.31 652	66.76 653	70.17 652	66.40 652	37.60 653	48.67 649	25.68 646	48.86 650	27.21 648

ASD4	21.52 636	19.65 635	22.13 635	22.45 638	16.42 633	23.29 642	30.71 643	33.06 652	17.47 639	24.18 651	14.11 631	21.71 640	15.88 634	21.06 642	18.11 638	19.78 643	17.78 645	26.52 645	20.33 643	27.03 644	18.73 645

HaxPig	19.86 635	22.40 642	22.34 636	17.95 635	17.95 634	11.77 627	11.89 629	16.02 639	15.89 637	21.10 640	21.41 641	18.74 639	18.39 636	20.08 641	19.69 639	23.63 648	23.22 646	24.06 643	23.69 644	23.00 643	23.95 647

DLNR-FE	13.43 631	20.01 637	23.53 637	121.73 654	33.87 646	0.46 144	0.15 33	8.09 630	0.35 44	0.28 151	0.37 189	0.26 137	0.17 50	0.75 340	0.29 209	6.68 630	0.26 527	0.09 107	0.38 549	50.82 653	0.18 329

DLNR_Zeroshot_test	13.43 631	19.94 636	23.55 638	121.61 653	35.03 647	0.46 144	0.15 33	8.02 629	0.35 44	0.28 151	0.37 189	0.26 137	0.17 50	0.76 344	0.29 209	6.42 629	0.26 527	0.09 107	0.38 549	50.13 652	0.18 329

RAFT-FEzeroshot	24.80 640	22.55 645	24.73 639	26.10 641	25.76 639	39.84 645	57.07 649	28.84 645	28.79 649	21.14 642	22.48 643	24.18 644	23.88 644	26.38 644	30.87 647	14.26 636	16.71 640	13.09 634	14.82 638	17.79 637	16.72 641

RAFT-FE	24.80 640	22.55 645	24.73 639	26.10 641	25.76 639	39.84 645	57.07 649	28.84 645	28.79 649	21.14 642	22.48 643	24.18 644	23.88 644	26.38 644	30.87 647	14.26 636	16.71 640	13.09 634	14.82 638	17.79 637	16.72 641

CasAABBNet	24.81 642	22.53 643	24.83 641	26.08 640	25.74 638	39.86 647	57.06 647	28.87 647	28.83 651	21.16 645	22.54 645	24.22 646	23.89 647	26.38 644	30.87 647	14.25 635	16.71 640	13.09 634	14.81 637	17.78 634	16.71 639

DPSimNet_ROB	17.97 634	20.20 641	24.98 642	17.62 634	15.92 632	21.53 640	21.00 633	13.70 634	15.61 636	23.89 650	14.69 632	22.87 641	24.58 650	12.70 633	14.56 633	18.48 642	12.91 637	20.21 642	12.05 633	17.76 633	14.17 637

FlowAnything	24.85 643	22.54 644	25.10 643	26.11 643	25.76 639	39.86 647	57.00 645	28.89 648	28.87 652	21.31 647	22.68 648	24.22 646	23.87 643	26.39 647	30.89 651	14.26 636	16.78 644	13.10 638	14.90 642	17.78 634	16.69 638

Selective-RAFT-Error	24.87 645	22.59 648	25.14 644	26.13 645	25.82 643	39.93 650	57.03 646	28.97 649	28.95 653	21.21 646	22.65 647	24.25 648	23.98 649	26.43 648	30.83 646	14.27 639	16.71 640	13.10 638	14.82 638	17.82 639	16.76 643

Hybrid-DGEV	24.86 644	22.58 647	25.22 645	26.11 643	25.76 639	39.92 649	57.06 647	29.03 651	29.01 654	21.12 641	22.64 646	24.13 643	23.91 648	26.46 649	30.82 645	14.27 639	16.70 639	13.09 634	14.83 641	17.78 634	16.71 639

LSM0	26.58 646	22.63 649	25.88 646	30.13 646	52.21 653	39.94 651	56.74 644	28.97 649	28.72 648	21.14 642	22.26 642	24.43 649	23.88 644	26.54 651	30.87 647	14.32 641	16.55 638	13.12 640	14.71 636	17.92 640	20.60 646

MEDIAN_ROB	23.96 639	27.05 650	26.39 647	22.16 637	22.13 636	16.12 631	13.97 630	20.24 640	20.05 640	25.50 652	25.31 649	22.96 642	22.63 641	24.39 643	23.24 643	28.20 649	27.23 650	28.62 646	27.75 648	27.50 645	27.76 650

BEATNet-Init1	12.10 628	11.19 629	27.29 648	2.99 617	3.51 614	21.84 641	11.10 628	14.34 636	13.83 633	20.34 639	20.33 640	26.35 651	20.03 637	19.06 640	14.80 635	1.74 614	1.81 617	2.05 620	2.49 624	3.69 623	3.12 625

AVERAGE_ROB	26.93 647	30.34 651	29.27 649	25.82 639	25.34 637	19.48 637	15.17 631	23.55 644	23.00 647	28.45 653	27.87 650	26.25 650	25.86 651	26.96 652	25.55 644	31.30 650	30.07 651	31.76 647	30.81 649	30.79 649	30.93 651

xyz-stereo	3.02 611	0.29 144	30.64 650	0.23 53	0.12 11	15.52 630	0.24 231	0.51 136	0.47 194	0.59 407	7.99 623	0.64 387	0.47 404	1.39 418	0.50 375	0.09 88	0.07 50	0.34 551	0.07 70	0.13 137	0.08 41

coex-ft	5.95 622	1.67 591	60.57 651	0.34 337	0.30 376	0.77 485	0.69 546	0.74 291	4.41 617	19.22 638	2.15 586	1.62 583	7.97 624	1.81 495	8.96 625	0.44 563	2.08 622	0.18 482	0.19 445	0.38 510	4.62 628

test_example2	115.39 653	123.23 654	94.57 652	115.52 652	123.55 654	101.63 653	114.33 654	53.41 655	99.48 655	134.90 655	135.05 654	85.83 655	85.11 654	111.32 655	106.15 654	152.55 655	205.26 655	99.78 655	114.96 655	140.96 655	110.20 655

EDNetEfficientorigin	8.18 625	0.98 515	145.96 653	0.51 506	0.89 573	0.72 454	0.48 490	0.85 395	1.56 583	2.12 596	1.49 569	1.29 569	1.31 569	1.83 497	2.13 572	0.13 359	0.12 342	0.17 462	0.18 425	0.39 520	0.45 544

ccccc	291.34 654	297.21 655	347.09 654	374.70 655	380.44 655	203.92 654	213.88 655	216.32 656	172.72 656	203.37 656	218.57 655	215.01 656	258.31 655	312.78 656	341.56 655	412.57 656	356.13 656	256.09 656	227.69 656	428.88 656	389.64 656

GS-Stereo							0.21 135	0.62 221	0.41 119	0.22 66	0.22 63	0.17 49	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.33 464	0.84 583

FADE		3.00 623		2.11 610	2.94 613			5.00 623	2.49 608	1.25 572		3.05 602		8.02 624		94.83 654	35.90 652	65.83 651	66.18 651	1.66 608	1.30 608

Low-res two-view benchmark