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

MonStereo	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 25	0.15 2	0.22 19	0.22 62	0.39 56	0.33 82	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 13	0.13 2	0.27 31	0.33 58	0.18 39	0.17 4	0.21 51	0.32 18	0.23 21	0.25 41	0.34 96	0.22 36	0.24 85	0.27 5	0.21 21	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 25	0.15 2	0.22 19	0.22 62	0.39 56	0.33 82	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

asda	0.21 23	0.19 153	0.29 50	0.31 25	0.17 23	0.25 53	0.23 79	0.36 38	0.28 43	0.27 62	0.24 34	0.18 13	0.21 51	0.40 84	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.10 37

qwe	0.22 37	0.18 113	0.28 43	0.31 25	0.18 39	0.29 102	0.21 51	0.38 51	0.32 76	0.35 112	0.30 73	0.20 25	0.20 42	0.43 110	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 57	0.09 4

4.25_new	0.22 37	0.21 231	0.32 88	0.32 45	0.18 39	0.31 132	0.27 130	0.32 18	0.24 26	0.29 74	0.27 51	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 63	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

4.5w_new	0.22 37	0.21 231	0.32 88	0.32 45	0.18 39	0.31 132	0.27 130	0.32 18	0.24 26	0.29 74	0.27 51	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 63	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 37	0.21 231	0.32 88	0.32 45	0.18 39	0.31 132	0.27 130	0.32 18	0.24 26	0.29 74	0.27 51	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 63	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

4w-stereo	0.21 23	0.19 153	0.31 75	0.31 25	0.17 23	0.29 102	0.19 20	0.31 14	0.21 14	0.31 84	0.24 34	0.20 25	0.24 85	0.41 93	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 20	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 37	0.18 113	0.29 50	0.30 11	0.18 39	0.27 72	0.23 79	0.37 42	0.28 43	0.31 84	0.26 45	0.22 36	0.26 114	0.50 169	0.24 77	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

2w_stereo	0.22 37	0.18 113	0.30 62	0.32 45	0.16 12	0.28 90	0.38 339	0.38 51	0.35 101	0.32 97	0.33 87	0.17 4	0.18 23	0.29 9	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.12 57	0.10 37

MonSter	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 25	0.15 2	0.22 19	0.22 62	0.39 56	0.33 82	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.38 71	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

BStereo	0.27 95	0.16 55	0.88 498	0.34 75	0.22 133	0.22 19	0.31 206	0.39 56	0.41 148	0.26 47	0.24 34	0.26 60	0.19 32	0.42 101	0.28 168	0.10 13	0.12 216	0.12 32	0.16 260	0.12 57	0.14 219

Wave_Phase_stereo	0.30 131	0.16 55	0.88 498	0.34 75	0.22 133	0.64 385	0.31 206	0.54 147	0.41 148	0.26 47	0.24 34	0.26 60	0.19 32	0.42 101	0.28 168	0.10 13	0.12 216	0.12 32	0.16 260	0.12 57	0.14 219

BridgeDepth	0.21 23	0.14 14	0.26 22	0.34 75	0.14 1	0.40 220	0.27 130	0.28 7	0.22 16	0.18 4	0.19 11	0.28 73	0.29 155	0.32 25	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 20	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.22 37	0.17 86	0.32 88	0.37 149	0.18 39	0.34 168	0.22 62	0.33 29	0.23 21	0.21 16	0.21 16	0.20 25	0.20 42	0.56 216	0.21 21	0.10 13	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.11 20	0.12 128

asd	0.21 23	0.18 113	0.29 50	0.32 45	0.18 39	0.27 72	0.22 62	0.35 34	0.22 16	0.31 84	0.22 25	0.19 19	0.21 51	0.44 121	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 20	0.09 4

2.25w	0.22 37	0.18 113	0.31 75	0.31 25	0.18 39	0.31 132	0.18 12	0.32 18	0.31 63	0.31 84	0.37 113	0.20 25	0.22 63	0.45 125	0.24 77	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

4.5_new	0.21 23	0.20 194	0.29 50	0.30 11	0.17 23	0.24 39	0.26 114	0.32 18	0.28 43	0.32 97	0.28 61	0.19 19	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 97	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 23	0.20 194	0.29 50	0.30 11	0.17 23	0.24 39	0.26 114	0.32 18	0.28 43	0.32 97	0.28 61	0.19 19	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 97	0.09 4

2.5w	0.21 23	0.18 113	0.31 75	0.32 45	0.18 39	0.31 132	0.25 101	0.31 14	0.23 21	0.28 66	0.35 102	0.18 13	0.17 14	0.39 77	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 20	0.09 4

2.75w_new	0.21 23	0.18 113	0.28 43	0.29 7	0.17 23	0.23 27	0.34 254	0.36 38	0.28 43	0.34 105	0.26 45	0.17 4	0.22 63	0.36 54	0.23 63	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

3.25w_new	0.23 51	0.17 86	0.32 88	0.31 25	0.17 23	0.43 245	0.20 31	0.37 42	0.30 58	0.37 123	0.28 61	0.22 36	0.25 96	0.42 101	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 51	0.17 86	0.32 88	0.31 25	0.17 23	0.43 245	0.20 31	0.37 42	0.30 58	0.37 123	0.28 61	0.22 36	0.25 96	0.42 101	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.75w	0.22 37	0.17 86	0.30 62	0.31 25	0.19 59	0.43 245	0.24 93	0.35 34	0.24 26	0.31 84	0.27 51	0.17 4	0.22 63	0.37 63	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

3w_stereo	0.24 61	0.20 194	0.37 160	0.33 58	0.16 12	0.32 150	0.42 397	0.41 72	0.38 132	0.31 84	0.27 51	0.16 2	0.26 114	0.34 44	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 57	0.11 80

1w_stereo	0.24 61	0.15 36	0.29 50	0.34 75	0.18 39	0.31 132	0.41 387	0.40 65	0.43 160	0.31 84	0.38 116	0.17 4	0.24 85	0.45 125	0.23 63	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

Replicate-Monster	0.26 82	0.15 36	1.07 523	0.30 11	0.17 23	0.38 208	0.19 20	0.43 90	0.39 142	0.23 29	0.21 16	0.23 46	0.21 51	0.45 125	0.19 5	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 219

monsterstereo	0.22 37	0.14 14	0.26 22	0.34 75	0.18 39	0.21 16	0.20 31	0.37 42	0.35 101	0.33 102	0.40 124	0.19 19	0.18 23	0.45 125	0.21 21	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 97	0.08 1

monsters	0.22 37	0.14 14	0.26 22	0.31 25	0.19 59	0.23 27	0.19 20	0.44 97	0.33 82	0.36 116	0.30 73	0.16 2	0.18 23	0.43 110	0.19 5	0.11 28	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

IGEV	0.20 13	0.12 1	0.23 1	0.31 25	0.20 86	0.23 27	0.19 20	0.40 65	0.29 53	0.22 25	0.34 96	0.20 25	0.15 4	0.31 19	0.19 5	0.11 28	0.10 61	0.12 32	0.10 63	0.10 6	0.10 37

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 31	0.34 75	0.15 2	0.27 72	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 46	0.15 4	0.32 25	0.20 13	0.11 28	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-Stereo	0.24 61	0.18 113	0.40 203	0.39 208	0.20 86	0.22 19	0.27 130	0.32 18	0.36 109	0.26 47	0.44 134	0.22 36	0.16 11	0.37 63	0.27 146	0.11 28	0.12 216	0.16 172	0.15 226	0.13 97	0.09 4

GREAT-IGEV	0.22 37	0.15 36	0.31 75	0.29 7	0.22 133	0.21 16	0.26 114	0.33 29	0.31 63	0.20 9	0.30 73	0.22 36	0.22 63	0.47 147	0.22 35	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 97	0.10 37

LoS_RVC	0.27 95	0.16 55	0.27 31	0.32 45	0.30 385	0.44 253	0.34 254	0.41 72	0.33 82	0.31 84	0.51 168	0.29 75	0.32 187	0.36 54	0.28 168	0.11 28	0.10 61	0.11 1	0.08 1	0.11 20	0.19 366

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 202	0.17 86	0.41 213	0.35 112	0.19 59	0.33 157	0.29 161	0.65 215	0.73 294	0.68 282	1.01 395	0.56 245	0.40 257	0.42 101	0.30 193	0.11 28	0.09 25	0.15 144	0.14 195	0.13 97	0.10 37

AFF-stereo	0.38 234	0.19 153	0.39 191	0.37 149	0.21 111	0.27 72	0.31 206	0.65 215	0.66 259	0.64 251	1.13 448	0.76 370	0.39 251	0.55 206	0.33 223	0.11 28	0.09 25	0.16 172	0.16 260	0.13 97	0.11 80

NLSM3	0.26 82	0.16 55	0.30 62	0.38 179	0.21 111	0.34 168	0.27 130	0.57 158	0.47 185	0.28 66	0.35 102	0.29 75	0.24 85	0.42 101	0.27 146	0.12 38	0.10 61	0.16 172	0.15 226	0.12 57	0.10 37

MonSter++	0.19 7	0.14 14	0.24 7	0.30 11	0.19 59	0.27 72	0.19 20	0.31 14	0.24 26	0.21 16	0.20 13	0.29 75	0.19 32	0.29 9	0.21 21	0.12 38	0.10 61	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

HiDET	0.20 13	0.13 2	0.26 22	0.30 11	0.19 59	0.23 27	0.18 12	0.36 38	0.26 35	0.20 9	0.23 27	0.27 67	0.16 11	0.30 15	0.23 63	0.12 38	0.10 61	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

LCMNet	0.21 23	0.14 14	0.25 14	0.30 11	0.20 86	0.26 58	0.19 20	0.38 51	0.43 160	0.21 16	0.21 16	0.27 67	0.17 14	0.36 54	0.23 63	0.12 38	0.11 158	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

VIP-Stereo	0.24 61	0.17 86	0.29 50	0.32 45	0.21 111	0.64 385	0.19 20	0.31 14	0.37 125	0.23 29	0.30 73	0.27 67	0.19 32	0.47 147	0.22 35	0.12 38	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.12 57	0.09 4

xyz-stereo-finetune	0.33 159	0.18 113	0.36 143	0.33 58	0.18 39	0.57 331	0.31 206	0.58 166	0.69 274	0.45 170	0.54 184	0.38 143	0.33 199	0.56 216	0.36 271	0.12 38	0.12 216	0.16 172	0.13 163	0.13 97	0.12 128

xyz-stereo	4.23 606	0.17 86	61.76 640	0.34 75	0.16 12	12.16 617	0.37 317	0.58 166	0.68 267	1.01 485	3.36 593	0.77 376	0.82 484	1.21 523	0.40 311	0.12 38	0.10 61	0.16 172	0.11 98	0.13 97	0.10 37

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 31	0.33 58	0.17 23	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 46	0.15 4	0.31 19	0.20 13	0.12 38	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MM-Stereo_test2	0.30 131	0.18 113	0.39 191	0.40 250	0.24 204	0.42 242	0.42 397	0.63 201	0.41 148	0.37 123	0.35 102	0.32 94	0.26 114	0.53 193	0.25 98	0.12 38	0.10 61	0.15 144	0.12 129	0.15 196	0.10 37

HART	0.29 114	0.16 55	0.32 88	0.40 250	0.21 111	0.32 150	0.26 114	0.62 193	0.31 63	0.33 102	0.65 218	0.41 168	0.22 63	0.55 206	0.25 98	0.12 38	0.10 61	0.15 144	0.11 98	0.15 196	0.11 80

HI	0.45 307	0.21 231	0.36 143	0.34 75	0.35 451	0.28 90	0.31 206	0.72 280	0.46 180	0.87 413	1.13 448	1.09 482	0.76 461	0.69 355	0.56 411	0.12 38	0.10 61	0.17 217	0.17 313	0.17 277	0.15 248

CoSv	0.45 307	0.21 231	0.36 143	0.34 75	0.35 451	0.28 90	0.31 206	0.72 280	0.46 180	0.87 413	1.13 448	1.09 482	0.76 461	0.69 355	0.56 411	0.12 38	0.10 61	0.17 217	0.17 313	0.17 277	0.15 248

AIO_rvc	0.23 51	0.16 55	0.32 88	0.34 75	0.19 59	0.26 58	0.33 239	0.40 65	0.22 16	0.26 47	0.24 34	0.34 110	0.15 4	0.51 177	0.24 77	0.12 38	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 57	0.10 37

AIO_test	0.23 51	0.16 55	0.28 43	0.34 75	0.20 86	0.30 115	0.39 361	0.38 51	0.25 33	0.25 41	0.28 61	0.32 94	0.22 63	0.38 71	0.25 98	0.12 38	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 57	0.09 4

fffft	0.25 71	0.17 86	0.37 160	0.36 132	0.22 133	0.28 90	0.36 301	0.42 77	0.24 26	0.36 116	0.23 27	0.27 67	0.22 63	0.52 184	0.27 146	0.12 38	0.09 25	0.16 172	0.12 129	0.12 57	0.12 128
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.22 37	0.15 36	0.26 22	0.33 58	0.20 86	0.61 359	0.21 51	0.30 11	0.31 63	0.23 29	0.19 11	0.18 13	0.18 23	0.41 93	0.22 35	0.12 38	0.10 61	0.12 32	0.09 10	0.11 20	0.11 80

SMoEStereo_RVC	0.26 82	0.19 153	0.35 136	0.35 112	0.22 133	0.36 188	0.32 229	0.39 56	0.34 87	0.37 123	0.30 73	0.33 106	0.24 85	0.53 193	0.24 77	0.12 38	0.10 61	0.16 172	0.12 129	0.12 57	0.11 80

mms	0.26 82	0.21 231	0.33 103	0.37 149	0.25 235	0.30 115	0.33 239	0.40 65	0.32 76	0.28 66	0.34 96	0.34 110	0.20 42	0.45 125	0.26 128	0.12 38	0.11 158	0.16 172	0.12 129	0.14 142	0.11 80

fffy	0.28 103	0.21 231	0.34 121	0.37 149	0.23 175	0.33 157	0.29 161	0.51 123	0.41 148	0.32 97	0.37 113	0.39 150	0.27 125	0.50 169	0.27 146	0.12 38	0.11 158	0.16 172	0.13 163	0.14 142	0.11 80

WCG-NET	0.28 103	0.15 36	0.33 103	0.33 58	0.19 59	0.33 157	0.27 130	0.39 56	0.80 341	0.46 176	0.49 155	0.39 150	0.25 96	0.40 84	0.25 98	0.12 38	0.09 25	0.13 68	0.11 98	0.12 57	0.10 37

IGEV-Stereo++	0.21 23	0.15 36	0.27 31	0.37 149	0.19 59	0.22 19	0.18 12	0.42 77	0.35 101	0.22 25	0.28 61	0.24 53	0.18 23	0.27 5	0.22 35	0.12 38	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.12 57	0.10 37

AIO-Stereo	0.25 71	0.18 113	0.34 121	0.37 149	0.18 39	0.28 90	0.30 177	0.48 110	0.27 37	0.29 74	0.30 73	0.32 94	0.17 14	0.52 184	0.23 63	0.12 38	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.13 97	0.10 37

RSM++	0.25 71	0.18 113	0.34 121	0.36 132	0.20 86	0.28 90	0.30 177	0.51 123	0.32 76	0.25 41	0.22 25	0.37 135	0.21 51	0.50 169	0.24 77	0.12 38	0.10 61	0.14 102	0.12 129	0.14 142	0.10 37

RSM	0.25 71	0.18 113	0.33 103	0.36 132	0.20 86	0.27 72	0.34 254	0.51 123	0.27 37	0.26 47	0.23 27	0.39 150	0.21 51	0.56 216	0.22 35	0.12 38	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.14 142	0.10 37

MoCha-V2	0.25 71	0.15 36	0.29 50	0.40 250	0.18 39	0.27 72	0.26 114	0.49 113	0.27 37	0.36 116	0.27 51	0.33 106	0.35 214	0.49 162	0.22 35	0.12 38	0.10 61	0.12 32	0.10 63	0.13 97	0.11 80

Selective-IGEV	0.24 61	0.18 113	0.35 136	0.35 112	0.19 59	0.27 72	0.25 101	0.55 148	0.23 21	0.27 62	0.25 41	0.34 110	0.19 32	0.58 249	0.22 35	0.12 38	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.12 57	0.10 37

RAFT_CTSACE	0.45 307	0.20 194	0.44 256	0.45 390	0.27 314	0.34 168	0.39 361	0.60 181	0.73 294	0.76 336	1.44 520	0.83 393	0.38 240	1.08 503	0.26 128	0.12 38	0.13 287	0.18 267	0.16 260	0.15 196	0.11 80

test_4	0.36 202	0.18 113	0.31 75	0.44 366	0.25 235	0.20 10	0.34 254	0.56 151	0.41 148	0.59 218	1.45 523	0.43 186	0.25 96	0.63 298	0.28 168	0.12 38	0.10 61	0.17 217	0.19 370	0.15 196	0.11 80

test-3	0.34 167	0.16 55	0.43 245	0.39 208	0.21 111	0.43 245	0.22 62	0.63 201	0.78 330	0.71 304	0.45 138	0.64 298	0.27 125	0.43 110	0.31 200	0.12 38	0.09 25	0.17 217	0.13 163	0.12 57	0.10 37

test_1	0.34 167	0.16 55	0.43 245	0.39 208	0.21 111	0.43 245	0.23 79	0.63 201	0.78 330	0.68 282	0.45 138	0.64 298	0.27 125	0.43 110	0.31 200	0.12 38	0.09 25	0.17 217	0.13 163	0.12 57	0.10 37

test_3	0.36 202	0.19 153	0.44 256	0.44 366	0.23 175	0.48 275	0.36 301	0.66 224	0.82 354	0.64 251	0.45 138	0.68 324	0.25 96	0.41 93	0.31 200	0.12 38	0.10 61	0.18 267	0.16 260	0.15 196	0.11 80

cross-raft	0.34 167	0.20 194	0.37 160	0.44 366	0.23 175	0.32 150	0.35 279	0.74 293	0.40 144	0.60 222	0.77 264	0.57 250	0.27 125	0.43 110	0.28 168	0.12 38	0.10 61	0.15 144	0.13 163	0.15 196	0.11 80

s12784h	0.36 202	0.15 36	0.24 7	0.34 75	0.15 2	0.77 437	0.29 161	0.80 323	0.83 359	0.56 211	0.57 197	0.43 186	0.40 257	0.57 229	0.33 223	0.12 38	0.10 61	0.14 102	0.09 10	0.14 142	0.09 4

BridgeDepth_RVC	0.20 13	0.14 14	0.24 7	0.26 1	0.15 2	0.35 178	0.17 3	0.40 65	0.22 16	0.21 16	0.21 16	0.20 25	0.24 85	0.33 38	0.25 98	0.13 71	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.12 57	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.20 13	0.14 14	0.23 1	0.30 11	0.17 23	0.29 102	0.20 31	0.39 56	0.22 16	0.22 25	0.21 16	0.26 60	0.20 42	0.30 15	0.20 13	0.13 71	0.12 216	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 14	0.31 25	0.16 12	0.19 7	0.17 3	0.42 77	0.24 26	0.23 29	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.45 125	0.19 5	0.13 71	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 80

DilatedVolume-Stereo	0.30 131	0.15 36	0.34 121	0.33 58	0.20 86	0.53 299	0.25 101	0.56 151	0.43 160	0.56 211	0.50 159	0.35 122	0.29 155	0.49 162	0.28 168	0.13 71	0.11 158	0.12 32	0.11 98	0.11 20	0.10 37

xyz-stereo-finetune2	0.36 202	0.19 153	0.38 172	0.32 45	0.19 59	0.82 460	0.29 161	0.52 133	0.32 76	0.51 193	0.78 275	0.43 186	0.45 286	0.69 355	0.44 344	0.13 71	0.12 216	0.17 217	0.13 163	0.12 57	0.13 172

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 43	0.30 11	0.19 59	0.20 10	0.18 12	0.30 11	0.21 14	0.18 4	0.15 3	0.19 19	0.18 23	0.33 38	0.19 5	0.13 71	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 43	0.30 11	0.20 86	0.20 10	0.19 20	0.27 6	0.19 9	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 14	0.33 38	0.19 5	0.13 71	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 20	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 13	0.13 2	0.27 31	0.33 58	0.17 23	0.38 208	0.18 12	0.30 11	0.19 9	0.24 36	0.15 3	0.26 60	0.17 14	0.32 25	0.21 21	0.13 71	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 20	0.10 37

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 14	0.31 25	0.16 12	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 36	0.14 1	0.32 25	0.19 5	0.13 71	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 20	0.09 4

Reg-Stereo(zero)	0.30 131	0.16 55	0.28 43	0.34 75	0.18 39	0.32 150	0.20 31	0.63 201	0.68 267	0.50 190	0.52 177	0.51 224	0.30 173	0.45 125	0.25 98	0.13 71	0.10 61	0.12 32	0.10 63	0.12 57	0.11 80

SCV_C0	0.26 82	0.18 113	0.34 121	0.35 112	0.24 204	0.23 27	0.28 151	0.51 123	0.36 109	0.31 84	0.36 108	0.37 135	0.20 42	0.57 229	0.22 35	0.13 71	0.10 61	0.13 68	0.11 98	0.16 241	0.12 128

FoundationStereo	0.17 1	0.14 14	0.25 14	0.30 11	0.16 12	0.23 27	0.20 31	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 25	0.19 32	0.26 2	0.21 21	0.13 71	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

HUF	0.24 61	0.16 55	0.33 103	0.32 45	0.18 39	0.25 53	0.40 372	0.42 77	0.34 87	0.25 41	0.23 27	0.32 94	0.28 139	0.34 44	0.24 77	0.13 71	0.10 61	0.13 68	0.09 10	0.12 57	0.10 37

castereo	0.28 103	0.16 55	0.32 88	0.35 112	0.21 111	0.40 220	0.42 397	0.50 121	0.66 259	0.26 47	0.41 127	0.37 135	0.36 232	0.33 38	0.24 77	0.13 71	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.11 20	0.10 37

tt45	0.27 95	0.17 86	0.34 121	0.35 112	0.23 175	0.38 208	0.28 151	0.46 103	0.28 43	0.40 151	0.27 51	0.38 143	0.25 96	0.57 229	0.26 128	0.13 71	0.11 158	0.16 172	0.13 163	0.12 57	0.14 219

999	0.27 95	0.16 55	0.35 136	0.36 132	0.24 204	0.31 132	0.27 130	0.49 113	0.38 132	0.26 47	0.30 73	0.39 150	0.23 75	0.63 298	0.25 98	0.13 71	0.10 61	0.14 102	0.12 129	0.12 57	0.14 219

ours_stereo	0.26 82	0.21 231	0.33 103	0.38 179	0.23 175	0.30 115	0.33 239	0.42 77	0.38 132	0.26 47	0.34 96	0.35 122	0.23 75	0.47 147	0.27 146	0.13 71	0.11 158	0.16 172	0.12 129	0.14 142	0.10 37

dual_stereo	0.19 7	0.14 14	0.24 7	0.31 25	0.16 12	0.16 3	0.20 31	0.29 9	0.20 12	0.23 29	0.20 13	0.22 36	0.14 1	0.52 184	0.24 77	0.13 71	0.10 61	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Occ-G	0.26 82	0.14 14	0.28 43	0.34 75	0.20 86	0.27 72	0.34 254	0.41 72	0.31 63	0.29 74	0.43 133	0.49 217	0.25 96	0.47 147	0.28 168	0.13 71	0.11 158	0.14 102	0.11 98	0.12 57	0.12 128

WCG-NET（raft）	0.31 138	0.15 36	0.36 143	0.32 45	0.19 59	0.35 178	0.27 130	0.51 123	0.78 330	0.45 170	0.55 190	0.48 211	0.27 125	0.54 200	0.26 128	0.13 71	0.10 61	0.12 32	0.11 98	0.12 57	0.11 80

RAFT-Stereo-weight	0.32 144	0.18 113	0.33 103	0.39 208	0.22 133	0.26 58	0.29 161	0.67 234	0.80 341	0.53 202	0.51 168	0.58 258	0.20 42	0.47 147	0.27 146	0.13 71	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.13 97	0.11 80

gcap-zeroshot	0.34 167	0.18 113	0.52 361	0.38 179	0.22 133	0.49 280	0.27 130	0.52 133	0.34 87	0.64 251	0.50 159	0.83 393	0.34 210	0.48 158	0.24 77	0.13 71	0.11 158	0.15 144	0.12 129	0.13 97	0.12 128

AE-Stereo	0.34 167	0.21 231	0.42 234	0.48 427	0.31 407	0.48 275	0.35 279	0.61 187	0.62 232	0.32 97	0.55 190	0.52 229	0.27 125	0.47 147	0.29 187	0.13 71	0.13 287	0.18 267	0.16 260	0.15 196	0.12 128

MIM_Stereo	0.38 234	0.17 86	0.53 369	0.37 149	0.24 204	0.27 72	0.24 93	0.70 267	0.54 212	0.72 316	1.00 392	0.63 292	0.29 155	0.64 313	0.38 296	0.13 71	0.14 322	0.17 217	0.16 260	0.14 142	0.11 80

CES	0.28 103	0.14 14	0.23 1	0.30 11	0.70 564	0.37 195	0.27 130	0.48 110	0.46 180	0.34 105	0.48 151	0.27 67	0.22 63	0.39 77	0.23 63	0.13 71	0.11 158	0.12 32	0.08 1	0.13 97	0.17 315

Selective-RAFT	0.35 184	0.23 293	0.51 356	0.44 366	0.21 111	0.64 385	0.27 130	0.59 171	0.63 243	0.40 151	0.38 116	0.55 242	0.40 257	0.57 229	0.35 255	0.13 71	0.11 158	0.14 102	0.12 129	0.16 241	0.13 172

ProNet	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.35 112	0.24 204	0.32 150	0.43 404	0.57 158	0.37 125	0.33 102	0.30 73	0.32 94	0.28 139	0.57 229	0.26 128	0.13 71	0.11 158	0.16 172	0.13 163	0.13 97	0.13 172

MC-Stereo	0.28 103	0.17 86	0.32 88	0.38 179	0.20 86	0.26 58	0.26 114	0.49 113	0.37 125	0.37 123	0.61 208	0.41 168	0.31 181	0.55 206	0.25 98	0.13 71	0.09 25	0.14 102	0.12 129	0.12 57	0.11 80

RCA-Stereo	0.35 184	0.17 86	0.34 121	0.38 179	0.22 133	0.31 132	0.34 254	0.68 244	1.24 522	0.45 170	0.65 218	0.47 206	0.43 271	0.38 71	0.27 146	0.13 71	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.11 20	0.11 80

raft_robust	0.41 273	0.23 293	0.36 143	0.42 326	0.21 111	0.40 220	0.33 239	0.79 320	0.98 445	0.79 351	0.87 331	0.39 150	0.33 199	0.84 433	0.29 187	0.13 71	0.12 216	0.16 172	0.17 313	0.15 196	0.12 128

iRaft-Stereo_5w	0.45 307	0.21 231	0.48 317	0.42 326	0.28 339	0.31 132	0.54 473	0.63 201	0.62 232	0.62 232	0.89 343	1.01 456	0.69 427	0.75 392	0.66 439	0.13 71	0.12 216	0.17 217	0.15 226	0.14 142	0.15 248

IPLG	0.39 250	0.20 194	0.59 394	0.40 250	0.24 204	0.54 306	0.27 130	0.75 300	0.63 243	0.84 394	0.81 295	0.32 94	0.32 187	0.60 270	0.45 353	0.13 71	0.11 158	0.16 172	0.13 163	0.13 97	0.12 128

IPLGR	0.39 250	0.21 231	0.63 414	0.39 208	0.22 133	0.49 280	0.29 161	0.76 307	0.74 301	0.78 346	0.77 264	0.44 193	0.42 265	0.47 147	0.38 296	0.13 71	0.12 216	0.16 172	0.14 195	0.15 196	0.13 172

GMOStereo	0.37 219	0.19 153	0.38 172	0.43 347	0.24 204	0.37 195	0.38 339	0.52 133	0.62 232	0.87 413	0.84 310	0.64 298	0.35 214	0.37 63	0.28 168	0.13 71	0.11 158	0.20 338	0.18 340	0.15 196	0.11 80

error version	0.37 219	0.19 153	0.38 172	0.43 347	0.24 204	0.37 195	0.38 339	0.52 133	0.62 232	0.87 413	0.84 310	0.64 298	0.35 214	0.37 63	0.28 168	0.13 71	0.11 158	0.20 338	0.18 340	0.15 196	0.11 80

test-v	0.37 219	0.19 153	0.38 172	0.43 347	0.24 204	0.37 195	0.38 339	0.52 133	0.62 232	0.87 413	0.84 310	0.64 298	0.35 214	0.37 63	0.28 168	0.13 71	0.11 158	0.20 338	0.18 340	0.15 196	0.11 80

DRaft	0.49 364	0.17 86	0.47 297	0.37 149	0.25 235	0.58 337	0.40 372	0.65 215	0.85 372	1.02 488	1.75 547	0.50 220	0.82 484	0.63 298	0.40 311	0.13 71	0.11 158	0.16 172	0.16 260	0.14 142	0.15 248

RAFT-RH_RVC	0.56 426	0.17 86	0.41 213	0.37 149	0.23 175	0.57 331	0.24 93	0.60 181	0.70 275	1.19 526	3.94 600	0.56 245	0.38 240	0.65 320	0.36 271	0.13 71	0.11 158	0.20 338	0.14 195	0.12 57	0.13 172

test-2	0.37 219	0.19 153	0.38 172	0.43 347	0.24 204	0.37 195	0.38 339	0.52 133	0.62 232	0.87 413	0.84 310	0.64 298	0.35 214	0.37 63	0.28 168	0.13 71	0.11 158	0.20 338	0.18 340	0.15 196	0.11 80

CREStereo++_RVC	0.32 144	0.15 36	0.23 1	0.31 25	0.24 204	0.27 72	0.22 62	0.46 103	0.88 390	0.46 176	0.80 288	0.30 83	0.26 114	0.36 54	0.33 223	0.13 71	0.09 25	0.13 68	0.51 572	0.13 97	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CFNet-RSSM	0.34 167	0.17 86	0.45 268	0.39 208	0.22 133	0.35 178	0.23 79	0.73 291	0.84 364	0.65 260	0.54 184	0.57 250	0.28 139	0.46 140	0.26 128	0.13 71	0.10 61	0.14 102	0.12 129	0.13 97	0.11 80

MLCV	0.47 333	0.24 330	0.61 401	0.37 149	0.17 23	0.61 359	0.33 239	0.80 323	0.87 386	0.94 454	1.13 448	0.72 345	0.43 271	0.89 455	0.51 389	0.13 71	0.10 61	0.13 68	0.11 98	0.14 142	0.12 128

MatchStereo	0.19 7	0.14 14	0.23 1	0.27 2	0.15 2	0.18 5	0.21 51	0.32 18	0.28 43	0.20 9	0.35 102	0.18 13	0.17 14	0.31 19	0.24 77	0.14 113	0.10 61	0.12 32	0.09 10	0.11 20	0.10 37

WQFJA1	0.32 144	0.19 153	0.34 121	0.39 208	0.26 281	0.62 367	0.30 177	0.56 151	0.47 185	0.37 123	0.39 119	0.38 143	0.33 199	0.50 169	0.42 321	0.14 113	0.18 424	0.16 172	0.14 195	0.14 142	0.13 172

WQFJX	0.32 144	0.18 113	0.33 103	0.39 208	0.27 314	0.60 356	0.30 177	0.53 144	0.47 185	0.39 143	0.38 116	0.34 110	0.33 199	0.61 278	0.40 311	0.14 113	0.17 404	0.16 172	0.13 163	0.14 142	0.14 219

NLMM	0.32 144	0.19 153	0.34 121	0.39 208	0.26 281	0.62 367	0.30 177	0.56 151	0.47 185	0.37 123	0.39 119	0.38 143	0.33 199	0.49 162	0.42 321	0.14 113	0.18 424	0.16 172	0.14 195	0.14 142	0.13 172

IGEV-FE	0.34 167	0.18 113	0.67 435	0.39 208	0.28 339	0.30 115	0.25 101	0.74 293	0.31 63	0.62 232	0.57 197	0.54 237	0.25 96	0.53 193	0.27 146	0.14 113	0.10 61	0.15 144	0.14 195	0.14 142	0.12 128

252Zero-FE	0.20 13	0.15 36	0.26 22	0.33 58	0.19 59	0.23 27	0.18 12	0.41 72	0.34 87	0.22 25	0.21 16	0.19 19	0.18 23	0.28 7	0.22 35	0.14 113	0.10 61	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

Zero-FE251	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 58	0.20 86	0.44 253	0.19 20	0.37 42	0.25 33	0.27 62	0.29 71	0.38 143	0.24 85	0.32 25	0.22 35	0.14 113	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.11 20	0.10 37

water-stereo	0.28 103	0.14 14	0.29 50	0.35 112	0.19 59	0.36 188	0.23 79	0.62 193	0.38 132	0.39 143	0.62 211	0.41 168	0.35 214	0.28 7	0.27 146	0.14 113	0.13 287	0.13 68	0.12 129	0.12 57	0.10 37

depthmonostereo	0.29 114	0.14 14	0.31 75	0.35 112	0.17 23	0.46 267	0.27 130	0.69 252	0.57 225	0.35 112	0.42 130	0.31 91	0.35 214	0.35 52	0.27 146	0.14 113	0.12 216	0.13 68	0.12 129	0.11 20	0.10 37

111111	0.21 23	0.14 14	0.27 31	0.37 149	0.22 133	0.21 16	0.19 20	0.43 90	0.27 37	0.20 9	0.20 13	0.29 75	0.14 1	0.41 93	0.22 35	0.14 113	0.10 61	0.12 32	0.09 10	0.12 57	0.12 128

LG-G_1	0.21 23	0.13 2	0.30 62	0.34 75	0.16 12	0.52 291	0.17 3	0.34 31	0.18 7	0.21 16	0.21 16	0.26 60	0.19 32	0.37 63	0.20 13	0.14 113	0.10 61	0.13 68	0.09 10	0.11 20	0.10 37

LG-G	0.21 23	0.13 2	0.30 62	0.34 75	0.16 12	0.52 291	0.17 3	0.34 31	0.18 7	0.21 16	0.21 16	0.26 60	0.19 32	0.37 63	0.20 13	0.14 113	0.10 61	0.13 68	0.09 10	0.11 20	0.10 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 51	0.16 55	0.32 88	0.39 208	0.21 111	0.18 5	0.21 51	0.34 31	0.26 35	0.28 66	0.51 168	0.28 73	0.29 155	0.26 2	0.24 77	0.14 113	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.14 142	0.12 128

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 71	0.31 430	0.24 7	0.51 472	0.19 59	0.29 102	0.22 62	0.40 65	0.37 125	0.26 47	0.24 34	0.24 53	0.31 181	0.44 121	0.22 35	0.14 113	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.14 142	0.10 37

castereo++	0.26 82	0.16 55	0.26 22	0.33 58	0.19 59	0.75 430	0.20 31	0.37 42	0.47 185	0.23 29	0.23 27	0.35 122	0.28 139	0.39 77	0.19 5	0.14 113	0.09 25	0.14 102	0.09 10	0.11 20	0.10 37

tg	0.33 159	0.18 113	0.37 160	0.39 208	0.22 133	0.38 208	0.26 114	0.70 267	0.56 223	0.47 182	0.65 218	0.42 178	0.24 85	0.55 206	0.33 223	0.14 113	0.10 61	0.18 267	0.17 313	0.14 142	0.11 80

UGAM-zero	0.46 317	0.19 153	0.62 404	0.37 149	0.23 175	0.34 168	0.21 51	1.15 469	0.39 142	0.66 273	0.61 208	1.70 557	0.91 504	0.75 392	0.25 98	0.14 113	0.11 158	0.15 144	0.12 129	0.13 97	0.13 172

IGEV-Stereo+	0.23 51	0.14 14	0.26 22	0.32 45	0.19 59	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 53	0.21 16	0.15 3	0.22 36	0.22 63	0.40 84	0.22 35	0.14 113	0.10 61	0.12 32	0.09 10	0.15 196	0.86 582

IGEV++	0.24 61	0.17 86	0.31 75	0.38 179	0.22 133	0.24 39	0.22 62	0.50 121	0.23 21	0.28 66	0.35 102	0.30 83	0.22 63	0.31 19	0.28 168	0.14 113	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.13 97	0.13 172

MyStereo07	0.32 144	0.22 272	0.34 121	0.42 326	0.28 339	0.40 220	0.50 446	0.72 280	0.37 125	0.37 123	0.34 96	0.32 94	0.31 181	0.59 264	0.27 146	0.14 113	0.13 287	0.18 267	0.17 313	0.17 277	0.16 294

MyStereo06	0.38 234	0.21 231	0.61 401	0.41 284	0.28 339	0.41 235	0.50 446	0.95 383	0.35 101	0.62 232	0.54 184	0.76 370	0.27 125	0.50 169	0.29 187	0.14 113	0.13 287	0.18 267	0.17 313	0.17 277	0.15 248

MyStereo05	0.44 297	0.21 231	0.45 268	0.41 284	0.28 339	0.41 235	0.50 446	0.93 371	1.09 495	0.76 336	0.61 208	0.51 224	0.57 352	0.73 379	0.42 321	0.14 113	0.13 287	0.18 267	0.17 313	0.17 277	0.15 248

MyStereo04	0.44 297	0.22 272	0.44 256	0.42 326	0.28 339	0.40 220	0.50 446	1.00 399	1.08 493	0.62 232	0.58 202	0.55 242	0.57 352	0.71 367	0.44 344	0.14 113	0.13 287	0.18 267	0.17 313	0.17 277	0.16 294

ff7	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.36 132	0.26 281	0.31 132	0.35 279	0.62 193	0.34 87	0.38 135	0.33 87	0.32 94	0.29 155	0.58 249	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.12 129	0.14 142	0.15 248

ffff	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.36 132	0.26 281	0.31 132	0.35 279	0.62 193	0.34 87	0.38 135	0.33 87	0.32 94	0.29 155	0.58 249	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.12 129	0.14 142	0.15 248

11t	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.36 132	0.26 281	0.31 132	0.35 279	0.62 193	0.34 87	0.38 135	0.33 87	0.32 94	0.29 155	0.58 249	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.12 129	0.14 142	0.15 248

IGEV_Zeroshot_test	0.34 167	0.18 113	0.67 435	0.39 208	0.28 339	0.30 115	0.25 101	0.74 293	0.31 63	0.62 232	0.57 197	0.54 237	0.25 96	0.53 193	0.27 146	0.14 113	0.10 61	0.15 144	0.14 195	0.14 142	0.12 128

MSKI-zero shot	0.32 144	0.17 86	0.34 121	0.39 208	0.21 111	0.32 150	0.22 62	0.61 187	0.43 160	0.52 199	0.64 215	0.61 284	0.20 42	0.74 386	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.10 63	0.12 57	0.12 128

CASnet	0.30 131	0.20 194	0.33 103	0.41 284	0.16 12	0.26 58	0.24 93	0.52 133	0.53 208	0.52 199	0.54 184	0.39 150	0.24 85	0.40 84	0.26 128	0.14 113	0.10 61	0.22 395	0.18 340	0.18 302	0.11 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.28 103	0.19 153	0.43 245	0.34 75	0.23 175	0.45 262	0.30 177	0.43 90	0.29 53	0.68 282	0.49 155	0.35 122	0.25 96	0.32 25	0.25 98	0.14 113	0.11 158	0.14 102	0.09 10	0.11 20	0.11 80

AEACV	0.27 95	0.17 86	0.31 75	0.34 75	0.45 513	0.26 58	0.28 151	0.37 42	0.32 76	0.30 81	0.46 143	0.31 91	0.37 236	0.36 54	0.24 77	0.14 113	0.10 61	0.15 144	0.12 129	0.13 97	0.11 80

GCAP-Stereo	0.28 103	0.19 153	0.40 203	0.38 179	0.19 59	0.38 208	0.23 79	0.57 158	0.41 148	0.45 170	0.49 155	0.39 150	0.27 125	0.33 38	0.23 63	0.14 113	0.12 216	0.14 102	0.11 98	0.12 57	0.11 80

RAFT-Test	0.34 167	0.18 113	0.37 160	0.38 179	0.23 175	0.50 283	0.23 79	0.69 252	0.40 144	0.60 222	0.85 320	0.61 284	0.28 139	0.46 140	0.27 146	0.14 113	0.11 158	0.14 102	0.11 98	0.13 97	0.12 128

LL-Strereo2	0.35 184	0.24 330	0.48 317	0.41 284	0.26 281	0.35 178	0.24 93	0.67 234	0.44 167	0.54 206	0.51 168	0.66 316	0.25 96	0.66 328	0.30 193	0.14 113	0.12 216	0.23 416	0.20 395	0.18 302	0.13 172

4D-IteraStereo	0.33 159	0.18 113	0.40 203	0.40 250	0.24 204	0.32 150	0.27 130	0.58 166	0.72 287	0.65 260	0.54 184	0.42 178	0.23 75	0.45 125	0.28 168	0.14 113	0.09 25	0.19 308	0.16 260	0.16 241	0.11 80

anonymousdsp2	0.35 184	0.20 194	0.43 245	0.37 149	0.24 204	0.48 275	0.31 206	0.86 343	0.65 256	0.55 208	0.50 159	0.50 220	0.34 210	0.56 216	0.31 200	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.10 63	0.16 241	0.14 219

anonymousdsp	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.37 149	0.25 235	0.30 115	0.35 279	0.63 201	0.35 101	0.39 143	0.33 87	0.33 106	0.28 139	0.59 264	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.12 129	0.14 142	0.15 248

EGLCR-Stereo	0.25 71	0.16 55	0.33 103	0.34 75	0.20 86	0.35 178	0.20 31	0.52 133	0.36 109	0.28 66	0.27 51	0.41 168	0.18 23	0.45 125	0.26 128	0.14 113	0.10 61	0.16 172	0.14 195	0.13 97	0.11 80

DCRE	0.37 219	0.18 113	0.46 285	0.45 390	0.32 423	0.42 242	0.37 317	0.63 201	0.51 202	0.47 182	0.94 358	0.56 245	0.36 232	0.52 184	0.32 210	0.14 113	0.13 287	0.15 144	0.14 195	0.14 142	0.13 172

CroCo-Stereo Lap2	0.28 103	0.24 330	0.39 191	0.50 456	0.29 367	0.20 10	0.31 206	0.49 113	0.38 132	0.24 36	0.27 51	0.46 203	0.31 181	0.39 77	0.30 193	0.14 113	0.15 352	0.16 172	0.13 163	0.16 241	0.15 248

DCANet-4	0.36 202	0.20 194	0.48 317	0.34 75	0.19 59	0.29 102	0.30 177	0.66 224	0.92 418	0.69 291	0.78 275	0.40 162	0.47 295	0.45 125	0.34 238	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.11 20	0.13 172

ccc-4	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.36 132	0.26 281	0.31 132	0.35 279	0.62 193	0.34 87	0.38 135	0.33 87	0.32 94	0.29 155	0.58 249	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.12 129	0.14 142	0.15 248

fff	0.37 219	0.16 55	0.41 213	0.34 75	0.19 59	0.29 102	0.30 177	0.69 252	1.06 484	0.69 291	0.78 275	0.42 178	0.63 390	0.46 140	0.34 238	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.11 20	0.13 172

ADStereo(finetuned)	0.37 219	0.16 55	0.49 329	0.34 75	0.19 59	0.30 115	0.30 177	0.68 244	0.91 413	0.70 297	0.77 264	0.43 186	0.69 427	0.45 125	0.33 223	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.13 97	0.12 128

RAFT+CT+SA	0.39 250	0.23 293	0.36 143	0.51 472	0.27 314	0.29 102	0.46 420	0.75 300	0.80 341	0.51 193	0.89 343	0.41 168	0.40 257	0.78 408	0.32 210	0.14 113	0.11 158	0.18 267	0.18 340	0.15 196	0.14 219

test_5	0.43 290	0.24 330	0.43 245	0.52 485	0.28 339	0.28 90	0.42 397	0.72 280	0.82 354	0.62 232	0.91 350	0.72 345	0.55 343	0.79 413	0.35 255	0.14 113	0.11 158	0.18 267	0.18 340	0.18 302	0.16 294

IGEV-Stereo	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.37 149	0.25 235	0.30 115	0.35 279	0.63 201	0.35 101	0.39 143	0.33 87	0.33 106	0.28 139	0.59 264	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.12 129	0.14 142	0.15 248
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 250	0.19 153	0.57 389	0.37 149	0.27 314	0.31 132	0.24 93	1.44 552	0.29 53	0.69 291	0.53 181	0.60 279	0.42 265	0.83 428	0.27 146	0.14 113	0.11 158	0.14 102	0.13 163	0.15 196	0.13 172

GLC_STEREO	0.29 114	0.19 153	0.27 31	0.44 366	0.19 59	0.31 132	0.26 114	0.47 106	0.43 160	0.37 123	0.47 149	0.41 168	0.23 75	0.50 169	0.34 238	0.14 113	0.18 424	0.19 308	0.16 260	0.16 241	0.13 172

MIPNet	0.37 219	0.21 231	0.59 394	0.39 208	0.25 235	0.50 283	0.28 151	0.77 310	0.70 275	0.65 260	0.60 205	0.40 162	0.49 304	0.44 121	0.37 287	0.14 113	0.11 158	0.16 172	0.13 163	0.14 142	0.13 172

LCNet	0.41 273	0.20 194	0.32 88	0.44 366	0.24 204	0.47 272	0.29 161	0.67 234	0.53 208	0.72 316	1.03 408	0.66 316	0.60 372	0.58 249	0.34 238	0.14 113	0.10 61	0.19 308	0.19 370	0.21 377	0.36 517

STrans-v2	0.46 317	0.20 194	0.48 317	0.40 250	0.24 204	0.55 312	0.50 446	1.07 431	0.73 294	0.65 260	1.05 418	0.72 345	0.69 427	0.72 373	0.33 223	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.14 195	0.13 97	0.12 128

FTStereo	0.56 426	0.20 194	0.37 160	0.41 284	0.25 235	0.40 220	0.79 543	0.66 224	0.43 160	1.09 512	3.27 588	0.70 332	0.73 451	0.55 206	0.33 223	0.14 113	0.13 287	0.19 308	0.17 313	0.15 196	0.30 486

ASMatch	0.48 345	0.19 153	0.45 268	0.39 208	0.28 339	0.37 195	0.26 114	0.74 293	0.68 267	0.76 336	2.34 567	0.61 284	0.52 321	0.62 287	0.37 287	0.14 113	0.12 216	0.17 217	0.15 226	0.14 142	0.21 407

DEmStereo	0.48 345	0.17 86	0.50 342	0.38 179	0.25 235	0.59 350	0.34 254	0.63 201	0.74 301	0.89 427	1.66 540	0.58 258	1.06 532	0.60 270	0.42 321	0.14 113	0.11 158	0.16 172	0.16 260	0.14 142	0.15 248

GrayStereo	0.49 364	0.19 153	0.42 234	0.46 411	0.28 339	0.53 299	0.67 510	0.69 252	0.63 243	1.02 488	1.47 526	0.78 378	0.76 461	0.56 216	0.33 223	0.14 113	0.12 216	0.17 217	0.17 313	0.15 196	0.29 477

RAFT-345	0.40 262	0.18 113	0.40 203	0.38 179	0.22 133	0.33 157	0.26 114	0.61 187	0.51 202	0.74 327	1.79 548	0.45 195	0.33 199	0.66 328	0.36 271	0.14 113	0.11 158	0.18 267	0.14 195	0.13 97	0.13 172

test-1	0.36 202	0.19 153	0.71 455	0.46 411	0.26 281	0.44 253	0.36 301	0.60 181	0.59 228	0.48 185	0.67 230	0.53 233	0.36 232	0.40 84	0.29 187	0.14 113	0.11 158	0.16 172	0.14 195	0.15 196	0.16 294

Prome-Stereo	0.46 317	0.19 153	0.35 136	0.44 366	0.26 281	0.40 220	0.45 416	0.68 244	0.44 167	0.96 462	1.84 551	0.59 273	0.67 417	0.61 278	0.32 210	0.14 113	0.11 158	0.16 172	0.14 195	0.16 241	0.29 477

iRaftStereo_RVC	0.32 144	0.19 153	0.37 160	0.39 208	0.22 133	0.31 132	0.29 161	0.68 244	0.51 202	0.49 187	0.66 225	0.37 135	0.23 75	0.45 125	0.33 223	0.14 113	0.10 61	0.18 267	0.17 313	0.15 196	0.12 128

DCANet	0.36 202	0.16 55	0.41 213	0.34 75	0.19 59	0.30 115	0.30 177	0.68 244	0.91 413	0.70 297	0.77 264	0.43 186	0.57 352	0.45 125	0.34 238	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.13 97	0.12 128

csc	0.37 219	0.16 55	0.41 213	0.34 75	0.19 59	0.29 102	0.30 177	0.69 252	1.06 484	0.69 291	0.78 275	0.42 178	0.63 390	0.46 140	0.34 238	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.11 20	0.13 172

cscssc	0.37 219	0.16 55	0.41 213	0.34 75	0.19 59	0.29 102	0.30 177	0.69 252	1.06 484	0.69 291	0.78 275	0.42 178	0.63 390	0.46 140	0.34 238	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.11 20	0.13 172

111	0.40 262	0.17 86	0.41 213	0.34 75	0.19 59	0.52 291	0.28 151	0.74 293	1.16 507	0.50 190	0.91 350	0.63 292	0.48 300	0.61 278	0.35 255	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.12 129	0.13 97	0.13 172

test_xeample3	0.29 114	0.21 231	0.41 213	0.35 112	0.26 281	0.35 178	0.32 229	0.56 151	0.36 109	0.43 164	0.32 86	0.34 110	0.28 139	0.54 200	0.23 63	0.14 113	0.11 158	0.16 172	0.12 129	0.14 142	0.13 172

EAI-Stereo	0.34 167	0.19 153	0.44 256	0.39 208	0.21 111	0.31 132	0.30 177	1.15 469	0.30 58	0.49 187	0.75 254	0.36 133	0.28 139	0.62 287	0.27 146	0.14 113	0.11 158	0.14 102	0.13 163	0.13 97	0.12 128

Gwc-CoAtRS	0.34 167	0.17 86	0.44 256	0.39 208	0.23 175	0.34 168	0.22 62	0.70 267	0.75 304	0.60 222	0.59 203	0.58 258	0.29 155	0.45 125	0.26 128	0.14 113	0.11 158	0.14 102	0.12 129	0.12 57	0.12 128

HITNet	0.41 273	0.26 373	0.45 268	0.33 58	0.17 23	0.63 378	0.30 177	0.93 371	0.64 251	0.71 304	0.82 299	0.64 298	0.52 321	0.59 264	0.43 328	0.14 113	0.10 61	0.15 144	0.13 163	0.19 336	0.12 128
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
WQFJA1++	0.23 51	0.15 36	0.27 31	0.30 11	0.21 111	0.31 132	0.18 12	0.36 38	0.17 6	0.25 41	0.30 73	0.29 75	0.28 139	0.40 84	0.22 35	0.15 181	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.42 530	0.11 80

WQFJX1	0.33 159	0.19 153	0.34 121	0.41 284	0.28 339	0.53 299	0.33 239	0.51 123	0.50 198	0.39 143	0.36 108	0.34 110	0.31 181	0.69 355	0.39 303	0.15 181	0.18 424	0.16 172	0.14 195	0.16 241	0.14 219

FE-Mocha	0.32 144	0.19 153	0.50 342	0.38 179	0.27 314	0.30 115	0.20 31	0.71 275	0.36 109	0.65 260	0.56 193	0.54 237	0.25 96	0.38 71	0.22 35	0.15 181	0.10 61	0.17 217	0.16 260	0.13 97	0.12 128

DA	0.29 114	0.17 86	0.31 75	0.40 250	0.20 86	0.74 424	0.33 239	0.47 106	0.44 167	0.34 105	0.39 119	0.39 150	0.32 187	0.32 25	0.24 77	0.15 181	0.11 158	0.16 172	0.11 98	0.15 196	0.10 37

GGEV	0.29 114	0.17 86	0.31 75	0.40 250	0.20 86	0.74 424	0.33 239	0.47 106	0.44 167	0.34 105	0.39 119	0.39 150	0.32 187	0.32 25	0.24 77	0.15 181	0.11 158	0.16 172	0.11 98	0.15 196	0.10 37

GASTEREO	0.25 71	0.16 55	0.32 88	0.40 250	0.20 86	0.22 19	0.30 177	0.43 90	0.31 63	0.37 123	0.33 87	0.22 36	0.35 214	0.41 93	0.23 63	0.15 181	0.10 61	0.13 68	0.11 98	0.12 57	0.11 80

MSCF	0.25 71	0.16 55	0.33 103	0.39 208	0.20 86	0.20 10	0.31 206	0.43 90	0.31 63	0.36 116	0.33 87	0.23 46	0.35 214	0.36 54	0.23 63	0.15 181	0.10 61	0.13 68	0.11 98	0.13 97	0.11 80

DFGA-Net	0.45 307	0.29 416	0.80 487	0.42 326	0.32 423	0.53 299	0.35 279	0.78 316	0.89 403	0.66 273	0.75 254	0.48 211	0.39 251	0.74 386	0.60 421	0.15 181	0.13 287	0.19 308	0.18 340	0.20 353	0.17 315

LGtest1	0.19 7	0.14 14	0.29 50	0.34 75	0.16 12	0.26 58	0.17 3	0.32 18	0.20 12	0.21 16	0.15 3	0.23 46	0.20 42	0.32 25	0.20 13	0.15 181	0.10 61	0.13 68	0.09 10	0.12 57	0.11 80

MM-Stereo_test1	0.33 159	0.19 153	0.36 143	0.41 284	0.23 175	0.36 188	0.45 416	0.58 166	0.54 212	0.60 222	0.50 159	0.38 143	0.37 236	0.60 270	0.26 128	0.15 181	0.13 287	0.17 217	0.14 195	0.15 196	0.12 128

AIO-test2	0.39 250	0.21 231	0.41 213	0.47 420	0.25 235	0.45 262	0.35 279	0.77 310	1.27 532	0.36 116	0.87 331	0.37 135	0.30 173	0.47 147	0.27 146	0.15 181	0.13 287	0.21 380	0.23 451	0.15 196	0.13 172

AIO-test1	0.38 234	0.18 113	0.38 172	0.50 456	0.24 204	0.46 267	0.30 177	0.70 267	1.19 513	0.40 151	0.71 238	0.45 195	0.29 155	0.53 193	0.27 146	0.15 181	0.13 287	0.19 308	0.21 417	0.13 97	0.17 315

GIP-stereo	0.24 61	0.18 113	0.30 62	0.37 149	0.24 204	0.26 58	0.20 31	0.46 103	0.36 109	0.24 36	0.39 119	0.35 122	0.20 42	0.31 19	0.21 21	0.15 181	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.12 57	0.11 80

PAM_32	0.46 317	0.19 153	0.67 435	0.39 208	0.24 204	0.75 430	0.27 130	0.95 383	0.34 87	0.68 282	0.44 134	1.91 565	0.65 407	0.62 287	0.26 128	0.15 181	0.10 61	0.16 172	0.15 226	0.14 142	0.13 172

PAM	0.46 317	0.19 153	0.70 450	0.40 250	0.26 281	0.75 430	0.33 239	0.85 339	0.34 87	0.70 297	0.46 143	1.83 560	0.63 390	0.61 278	0.26 128	0.15 181	0.10 61	0.16 172	0.14 195	0.14 142	0.13 172

GCAP-BAT	0.30 131	0.21 231	0.42 234	0.33 58	0.27 314	0.26 58	0.27 130	0.45 101	0.30 58	0.60 222	0.64 215	0.45 195	0.23 75	0.56 216	0.26 128	0.15 181	0.12 216	0.15 144	0.10 63	0.12 57	0.11 80

RAStereo	0.24 61	0.17 86	0.29 50	0.40 250	0.21 111	0.23 27	0.26 114	0.42 77	0.45 176	0.23 29	0.34 96	0.30 83	0.19 32	0.34 44	0.25 98	0.15 181	0.12 216	0.16 172	0.13 163	0.14 142	0.11 80

Pointernet	0.27 95	0.14 14	0.33 103	0.35 112	0.23 175	0.35 178	0.21 51	0.72 280	0.38 132	0.39 143	0.36 108	0.34 110	0.25 96	0.36 54	0.25 98	0.15 181	0.10 61	0.12 32	0.08 1	0.11 20	0.10 37

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 345	0.21 231	1.26 545	0.39 208	0.51 534	0.28 90	0.30 177	1.25 516	0.44 167	0.68 282	1.11 437	0.86 404	0.33 199	0.67 339	0.27 146	0.15 181	0.11 158	0.17 217	0.20 395	0.22 399	0.24 440

U	0.45 307	0.16 55	0.32 88	0.40 250	0.71 565	3.55 601	0.20 31	0.41 72	0.38 132	0.26 47	0.23 27	0.24 53	0.22 63	0.26 2	0.22 35	0.15 181	0.09 25	0.88 578	0.13 163	0.13 97	0.11 80

trnet	0.27 95	0.14 14	0.23 1	0.28 5	0.15 2	0.37 195	0.23 79	0.52 133	0.72 287	0.42 160	0.51 168	0.34 110	0.26 114	0.39 77	0.25 98	0.15 181	0.11 158	0.12 32	0.08 1	0.11 20	0.10 37

testlalala2	0.36 202	0.18 113	0.45 268	0.89 570	0.53 539	0.44 253	0.26 114	0.61 187	0.49 194	0.68 282	0.56 193	0.44 193	0.24 85	0.34 44	0.31 200	0.15 181	0.12 216	0.14 102	0.10 63	0.13 97	0.13 172

H2IRNET	0.37 219	0.20 194	0.33 103	0.38 179	0.25 235	0.27 72	0.23 79	0.59 171	0.72 287	0.39 143	0.90 347	0.74 362	0.55 343	0.52 184	0.43 328	0.15 181	0.13 287	0.18 267	0.20 395	0.16 241	0.13 172

MGS-Stereo	0.28 103	0.19 153	0.40 203	0.36 132	0.23 175	0.37 195	0.30 177	0.39 56	0.44 167	0.31 84	0.51 168	0.40 162	0.24 85	0.43 110	0.26 128	0.15 181	0.12 216	0.15 144	0.13 163	0.14 142	0.13 172

MyStereo8	0.40 262	0.20 194	0.54 374	0.41 284	0.29 367	0.53 299	0.29 161	0.65 215	0.49 194	0.71 304	0.98 385	0.58 258	0.43 271	0.50 169	0.51 389	0.15 181	0.12 216	0.16 172	0.14 195	0.19 336	0.19 366

IGEVStereo-DCA	0.29 114	0.22 272	0.38 172	0.35 112	0.27 314	0.37 195	0.35 279	0.62 193	0.34 87	0.38 135	0.30 73	0.35 122	0.27 125	0.51 177	0.22 35	0.15 181	0.12 216	0.16 172	0.12 129	0.13 97	0.15 248

rrr	0.29 114	0.22 272	0.41 213	0.35 112	0.27 314	0.37 195	0.32 229	0.52 133	0.42 158	0.38 135	0.30 73	0.35 122	0.27 125	0.51 177	0.22 35	0.15 181	0.12 216	0.16 172	0.13 163	0.13 97	0.14 219

Any-RAFT	0.35 184	0.16 55	0.30 62	0.34 75	0.21 111	0.52 291	0.22 62	0.88 355	0.73 294	0.53 202	0.73 243	0.64 298	0.28 139	0.46 140	0.24 77	0.15 181	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.13 97	0.12 128

HH	0.35 184	0.20 194	0.47 297	0.40 250	0.25 235	0.33 157	0.31 206	0.76 307	0.38 132	0.43 164	0.57 197	0.79 380	0.44 281	0.71 367	0.25 98	0.15 181	0.11 158	0.15 144	0.14 195	0.14 142	0.12 128

HanStereo	0.35 184	0.20 194	0.47 297	0.40 250	0.25 235	0.33 157	0.31 206	0.76 307	0.38 132	0.43 164	0.57 197	0.79 380	0.44 281	0.71 367	0.25 98	0.15 181	0.11 158	0.15 144	0.14 195	0.14 142	0.12 128

LoS	0.29 114	0.15 36	0.30 62	0.29 7	0.18 39	0.33 157	0.29 161	0.51 123	0.72 287	0.34 105	0.52 177	0.41 168	0.28 139	0.47 147	0.28 168	0.15 181	0.11 158	0.13 68	0.09 10	0.11 20	0.11 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Sa-1000	0.48 345	0.24 330	0.41 213	0.45 390	0.25 235	0.59 350	0.34 254	0.81 327	0.93 424	0.82 375	1.50 527	0.53 233	0.45 286	0.92 467	0.30 193	0.15 181	0.12 216	0.21 380	0.19 370	0.15 196	0.13 172

CrosDoStereo	0.50 380	0.18 113	0.45 268	0.38 179	0.24 204	0.40 220	1.18 576	0.67 234	0.86 377	0.94 454	1.37 504	0.63 292	0.77 468	0.65 320	0.45 353	0.15 181	0.12 216	0.17 217	0.18 340	0.14 142	0.14 219

HHNet	0.41 273	0.17 86	0.41 213	0.34 75	0.37 463	0.33 157	0.34 254	0.69 252	0.75 304	0.86 405	1.30 494	0.52 229	0.32 187	0.52 184	0.35 255	0.15 181	0.11 158	0.19 308	0.15 226	0.15 196	0.24 440

TransformOpticalFlow	0.44 297	0.20 194	0.47 297	0.41 284	0.23 175	0.37 195	0.47 427	0.94 376	0.76 312	0.65 260	1.14 453	0.73 356	0.56 350	0.76 396	0.32 210	0.15 181	0.10 61	0.17 217	0.15 226	0.14 142	0.13 172

OMP-Stereo	0.42 280	0.22 272	0.46 285	0.52 485	0.24 204	0.36 188	0.25 101	0.71 275	0.78 330	0.77 342	0.64 215	0.89 419	0.39 251	0.91 464	0.35 255	0.15 181	0.12 216	0.20 338	0.15 226	0.15 196	0.12 128

IIG-Stereo	0.43 290	0.21 231	0.44 256	0.50 456	0.25 235	0.44 253	0.21 51	0.71 275	0.76 312	0.83 387	0.95 367	0.83 393	0.43 271	0.90 457	0.35 255	0.15 181	0.12 216	0.19 308	0.14 195	0.15 196	0.11 80

NRIStereo	0.36 202	0.20 194	0.45 268	0.41 284	0.23 175	0.34 168	0.26 114	0.65 215	0.55 217	0.64 251	0.63 212	0.56 245	0.37 236	0.65 320	0.37 287	0.15 181	0.11 158	0.18 267	0.15 226	0.17 277	0.14 219

PSM-AAD	0.48 345	0.20 194	0.37 160	0.43 347	0.23 175	0.56 326	0.50 446	0.65 215	0.70 275	1.07 506	1.12 441	0.58 258	0.92 509	0.61 278	0.32 210	0.15 181	0.11 158	0.25 446	0.26 490	0.18 302	0.43 545

DeepStereo_LL	0.50 380	0.18 113	0.45 268	0.38 179	0.24 204	0.40 220	1.18 576	0.67 234	0.86 377	0.94 454	1.37 504	0.63 292	0.77 468	0.65 320	0.45 353	0.15 181	0.12 216	0.17 217	0.18 340	0.14 142	0.14 219

THIR-Stereo	0.50 380	0.18 113	0.45 268	0.38 179	0.23 175	0.75 430	0.67 510	0.66 224	0.87 386	1.02 488	1.40 510	0.72 345	0.76 461	0.62 287	0.42 321	0.15 181	0.11 158	0.17 217	0.18 340	0.14 142	0.15 248

AnonymousM	0.41 273	0.81 562	0.29 50	0.34 75	0.22 133	0.28 90	0.38 339	0.53 144	0.41 148	0.70 297	0.49 155	0.47 206	0.27 125	0.41 93	0.31 200	0.15 181	0.12 216	1.51 587	0.26 490	0.12 57	0.10 37

CroCo-Stereo	0.26 82	0.22 272	0.36 143	0.48 427	0.22 133	0.20 10	0.29 161	0.51 123	0.44 167	0.28 66	0.23 27	0.42 178	0.26 114	0.29 9	0.26 128	0.15 181	0.13 287	0.13 68	0.11 98	0.16 241	0.12 128
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
GMM-Stereo	0.44 297	0.19 153	0.36 143	0.42 326	0.25 235	0.51 287	0.47 427	0.71 275	0.53 208	0.76 336	1.37 504	0.76 370	0.38 240	0.60 270	0.33 223	0.15 181	0.10 61	0.20 338	0.19 370	0.16 241	0.27 463

raft+_RVC	0.38 234	0.19 153	0.35 136	0.37 149	0.25 235	0.45 262	0.37 317	0.78 316	0.89 403	0.51 193	0.78 275	0.50 220	0.29 155	0.53 193	0.40 311	0.15 181	0.12 216	0.17 217	0.15 226	0.14 142	0.12 128

TANstereo	0.30 131	0.15 36	0.31 75	0.30 11	0.17 23	0.55 312	0.23 79	0.44 97	0.55 217	0.59 218	0.68 232	0.37 135	0.26 114	0.35 52	0.27 146	0.15 181	0.16 384	0.12 32	0.10 63	0.13 97	0.14 219

RALAANet	0.38 234	0.23 293	0.48 317	0.42 326	0.29 367	0.35 178	0.25 101	0.86 343	0.64 251	0.67 276	0.65 218	0.60 279	0.29 155	0.60 270	0.34 238	0.15 181	0.12 216	0.17 217	0.15 226	0.21 377	0.13 172

ARAFT	0.47 333	0.24 330	0.79 485	0.42 326	0.25 235	0.55 312	0.55 477	0.75 300	0.81 349	0.89 427	0.75 254	0.73 356	0.47 295	0.88 449	0.37 287	0.15 181	0.12 216	0.23 416	0.22 435	0.14 142	0.13 172

MMNet	0.55 415	0.25 355	0.61 401	0.43 347	0.34 444	1.07 507	0.39 361	0.87 350	0.91 413	0.91 439	0.93 357	0.86 404	0.76 461	0.81 417	0.76 462	0.15 181	0.14 322	0.18 267	0.19 370	0.20 353	0.16 294

DIP-Stereo	0.39 250	0.21 231	0.50 342	0.41 284	0.28 339	0.62 367	0.27 130	0.77 310	0.40 144	0.64 251	0.86 323	0.52 229	0.33 199	0.66 328	0.42 321	0.15 181	0.13 287	0.17 217	0.14 195	0.15 196	0.15 248
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 250	0.18 113	0.42 234	0.42 326	0.26 281	0.40 220	0.32 229	0.72 280	0.34 87	0.89 427	1.28 487	0.57 250	0.35 214	0.42 101	0.32 210	0.15 181	0.12 216	0.14 102	0.12 129	0.14 142	0.13 172

RAFT-Stereo	0.39 250	0.18 113	0.42 234	0.42 326	0.26 281	0.40 220	0.32 229	0.72 280	0.34 87	0.89 427	1.28 487	0.57 250	0.35 214	0.42 101	0.32 210	0.15 181	0.12 216	0.14 102	0.12 129	0.14 142	0.13 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.49 364	0.29 416	0.79 485	0.42 326	0.21 111	0.61 359	0.40 372	0.82 329	0.99 450	0.87 413	1.12 441	0.69 328	0.53 325	0.78 408	0.51 389	0.15 181	0.11 158	0.14 102	0.12 129	0.17 277	0.15 248

DN-CSS_ROB	0.43 290	0.26 373	0.62 404	0.40 250	0.29 367	0.44 253	0.27 130	0.77 310	0.75 304	0.72 316	1.09 434	0.48 211	0.43 271	0.69 355	0.37 287	0.15 181	0.12 216	0.21 380	0.19 370	0.18 302	0.16 294

pmcnn	1.23 556	0.29 416	0.96 509	0.40 250	0.23 175	0.95 483	0.69 520	1.16 476	1.28 534	1.67 565	2.33 566	11.15 619	0.86 494	0.93 473	0.88 492	0.15 181	0.12 216	0.12 32	0.10 63	0.15 196	0.15 248

DStereoRT	0.74 483	0.19 153	0.50 342	0.51 472	0.33 434	1.10 515	0.34 254	0.82 329	0.76 312	0.78 346	1.05 418	0.51 224	0.73 451	0.76 396	0.48 374	0.16 236	0.13 287	3.96 618	1.37 607	0.19 336	0.14 219

NLMM1	0.33 159	0.21 231	0.36 143	0.41 284	0.25 235	0.55 312	0.33 239	0.55 148	0.63 243	0.42 160	0.44 134	0.30 83	0.25 96	0.63 298	0.38 296	0.16 236	0.18 424	0.17 217	0.14 195	0.15 196	0.13 172

NLSM1	0.32 144	0.18 113	0.34 121	0.39 208	0.25 235	0.66 396	0.27 130	0.57 158	0.50 198	0.37 123	0.53 181	0.29 75	0.28 139	0.54 200	0.32 210	0.16 236	0.17 404	0.18 267	0.15 226	0.14 142	0.12 128

NLCSM	0.34 167	0.21 231	0.34 121	0.44 366	0.29 367	0.54 306	0.36 301	0.52 133	0.47 185	0.46 176	0.37 113	0.34 110	0.34 210	0.71 367	0.41 316	0.16 236	0.17 404	0.17 217	0.16 260	0.17 277	0.16 294

GSStereo	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 58	0.25 235	0.36 188	0.30 177	0.42 77	0.27 37	0.30 81	0.28 61	0.23 46	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.16 236	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 142	0.12 128

GS-Stereo							0.30 177	0.42 77	0.27 37	0.30 81	0.28 61	0.23 46	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.16 236	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 142	0.12 128

Select-FE	0.46 317	0.24 330	0.88 498	0.42 326	0.35 451	0.33 157	0.19 20	0.90 362	0.37 125	0.60 222	1.01 395	0.97 443	0.80 479	0.72 373	0.28 168	0.16 236	0.12 216	0.17 217	0.20 395	0.15 196	0.24 440

z-ln-s-r	0.66 460	0.36 458	1.30 549	0.39 208	0.26 281	0.57 331	0.63 500	0.80 323	1.03 468	0.80 353	1.43 517	0.91 426	0.76 461	1.08 503	1.87 570	0.16 236	0.12 216	0.17 217	0.14 195	0.20 353	0.16 294

G2L-Stereo_test	0.48 345	0.20 194	0.40 203	0.34 75	0.23 175	0.57 331	0.58 487	1.10 442	0.77 320	0.86 405	0.94 358	0.95 438	0.54 337	0.68 349	0.60 421	0.16 236	0.12 216	0.14 102	0.12 129	0.15 196	0.15 248

SGD-Stereo	0.22 37	0.15 36	0.27 31	0.31 25	0.15 2	0.29 102	0.20 31	0.37 42	0.29 53	0.24 36	0.29 71	0.21 35	0.27 125	0.36 54	0.25 98	0.16 236	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.13 97	0.10 37

MM-Stereo_test3	0.34 167	0.19 153	0.31 75	0.41 284	0.25 235	0.35 178	0.44 413	0.72 280	0.92 418	0.46 176	0.52 177	0.41 168	0.29 155	0.44 121	0.28 168	0.16 236	0.15 352	0.17 217	0.13 163	0.14 142	0.13 172

StereoAnything_RVC	0.21 23	0.68 551	0.39 191	0.28 5	0.15 2	0.23 27	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 63	0.30 15	0.18 1	0.16 236	0.09 25	0.12 32	0.08 1	0.16 241	0.09 4

model_zeroshot	0.33 159	0.18 113	0.48 317	0.39 208	0.28 339	0.45 262	0.25 101	0.63 201	0.45 176	0.61 230	0.50 159	0.51 224	0.25 96	0.45 125	0.26 128	0.16 236	0.13 287	0.15 144	0.14 195	0.13 97	0.13 172

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 280	0.20 194	0.74 469	0.38 179	0.43 502	0.39 216	0.26 114	0.94 376	0.49 194	0.53 202	0.77 264	0.93 434	0.45 286	0.63 298	0.24 77	0.16 236	0.10 61	0.17 217	0.18 340	0.20 353	0.20 389

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 167	0.27 390	0.45 268	0.36 132	0.25 235	0.48 275	0.30 177	0.58 166	0.90 406	0.42 160	0.36 108	0.30 83	0.29 155	0.49 162	0.30 193	0.16 236	0.14 322	0.18 267	0.15 226	0.18 302	0.15 248

ACVNet-DCA	0.35 184	0.23 293	0.33 103	0.41 284	0.22 133	0.55 312	0.38 339	0.85 339	0.54 212	0.41 155	0.50 159	0.34 110	0.49 304	0.57 229	0.25 98	0.16 236	0.10 61	0.19 308	0.13 163	0.18 302	0.17 315

xx1	0.39 250	0.23 293	0.33 103	0.41 284	0.22 133	0.55 312	0.38 339	0.67 234	1.06 484	0.41 155	0.50 159	0.65 311	0.53 325	0.57 229	0.25 98	0.16 236	0.10 61	0.20 338	0.19 370	0.18 302	0.17 315

1test111	0.36 202	0.23 293	0.33 103	0.41 284	0.22 133	0.55 312	0.38 339	0.85 339	0.54 212	0.41 155	0.50 159	0.34 110	0.49 304	0.55 206	0.45 353	0.16 236	0.10 61	0.19 308	0.13 163	0.18 302	0.17 315

cc1	0.37 219	0.23 293	0.33 103	0.41 284	0.22 133	0.55 312	0.38 339	0.67 234	1.06 484	0.41 155	0.50 159	0.34 110	0.49 304	0.57 229	0.25 98	0.16 236	0.10 61	0.19 308	0.13 163	0.16 241	0.15 248

ffm	0.44 297	0.26 373	0.49 329	0.37 149	0.25 235	0.55 312	0.37 317	0.68 244	1.04 474	0.73 322	0.96 371	0.71 336	0.53 325	0.57 229	0.25 98	0.16 236	0.10 61	0.25 446	0.21 417	0.16 241	0.16 294

ff1	0.49 364	0.26 373	0.49 329	0.37 149	0.25 235	0.55 312	0.37 317	0.68 244	1.04 474	0.73 322	0.96 371	0.71 336	0.53 325	1.01 487	0.88 492	0.16 236	0.10 61	0.25 446	0.21 417	0.16 241	0.16 294

tt1	0.36 202	0.24 330	0.32 88	0.41 284	0.22 133	0.54 306	0.38 339	0.68 244	1.04 474	0.41 155	0.46 143	0.35 122	0.45 286	0.57 229	0.25 98	0.16 236	0.10 61	0.19 308	0.13 163	0.16 241	0.16 294

MaDis-Stereo	0.26 82	0.18 113	0.36 143	0.36 132	0.26 281	0.27 72	0.27 130	0.43 90	0.35 101	0.27 62	0.26 45	0.41 168	0.28 139	0.40 84	0.28 168	0.16 236	0.14 322	0.16 172	0.13 163	0.14 142	0.12 128

CBFPSM	0.59 447	0.22 272	1.31 550	0.38 179	0.27 314	1.12 520	0.65 505	0.79 320	0.82 354	0.80 353	0.81 295	1.35 530	0.87 497	0.67 339	0.76 462	0.16 236	0.15 352	0.15 144	0.16 260	0.17 277	0.22 425

ToySt	0.49 364	0.27 390	0.75 473	0.40 250	0.27 314	0.64 385	0.49 441	0.84 336	0.77 320	0.60 222	0.83 305	0.88 415	0.66 414	0.70 362	0.56 411	0.16 236	0.17 404	0.21 380	0.20 395	0.21 377	0.19 366

anonymousa	0.49 364	0.20 194	0.42 234	0.38 179	0.23 175	0.91 475	0.35 279	0.75 300	0.62 232	0.85 398	1.54 532	1.06 471	0.66 414	0.51 177	0.43 328	0.16 236	0.13 287	0.19 308	0.21 417	0.16 241	0.14 219

TestStereo1	0.43 290	0.23 293	0.41 213	0.51 472	0.24 204	0.34 168	0.40 372	0.77 310	0.90 406	0.68 282	0.96 371	0.48 211	0.46 291	0.91 464	0.32 210	0.16 236	0.13 287	0.18 267	0.15 226	0.14 142	0.13 172

SA-5K	0.43 290	0.23 293	0.41 213	0.51 472	0.24 204	0.34 168	0.40 372	0.77 310	0.90 406	0.68 282	0.96 371	0.48 211	0.46 291	0.91 464	0.32 210	0.16 236	0.13 287	0.18 267	0.15 226	0.14 142	0.13 172

SA	0.44 297	0.25 355	0.46 285	0.46 411	0.24 204	0.43 245	0.36 301	0.75 300	0.96 438	0.59 218	1.03 408	0.48 211	0.52 321	0.94 480	0.32 210	0.16 236	0.12 216	0.21 380	0.19 370	0.15 196	0.13 172

CIPLG	0.41 273	0.21 231	0.63 414	0.45 390	0.33 434	0.52 291	0.33 239	0.65 215	0.60 230	0.82 375	0.96 371	0.46 203	0.32 187	0.55 206	0.44 344	0.16 236	0.12 216	0.15 144	0.14 195	0.13 97	0.14 219

ACRE	0.40 262	0.21 231	0.65 425	0.45 390	0.33 434	0.51 287	0.33 239	0.66 224	0.63 243	0.80 353	0.92 354	0.45 195	0.32 187	0.52 184	0.45 353	0.16 236	0.12 216	0.15 144	0.14 195	0.13 97	0.14 219

AAGNet	1.43 567	0.20 194	0.48 317	0.44 366	0.25 235	0.29 102	0.31 206	0.65 215	0.68 267	0.97 467	0.86 323	0.67 323	0.62 384	0.64 313	20.63 623	0.16 236	0.11 158	0.19 308	0.15 226	0.19 336	0.12 128

KYRaft	0.48 345	0.20 194	0.38 172	0.44 366	0.23 175	0.44 253	0.37 317	0.66 224	0.41 148	0.94 454	1.73 544	0.79 380	0.41 263	0.63 298	0.31 200	0.16 236	0.11 158	0.18 267	0.22 435	0.16 241	0.78 577

SST-Stereo	0.40 262	0.19 153	0.45 268	0.42 326	0.25 235	0.25 53	0.21 51	0.66 224	0.47 185	1.08 510	0.79 285	0.72 345	0.43 271	0.77 404	0.35 255	0.16 236	0.11 158	0.20 338	0.16 260	0.19 336	0.15 248

RAFT_R40	0.40 262	0.19 153	0.44 256	0.43 347	0.25 235	0.23 27	0.26 114	0.67 234	0.67 262	0.98 472	0.78 275	0.72 345	0.43 271	0.76 396	0.35 255	0.16 236	0.11 158	0.20 338	0.16 260	0.18 302	0.14 219

PFNet	0.42 280	0.18 113	0.58 393	0.43 347	0.24 204	0.43 245	0.32 229	0.74 293	0.78 330	1.00 480	0.74 252	0.68 324	0.39 251	0.72 373	0.37 287	0.16 236	0.10 61	0.20 338	0.15 226	0.16 241	0.13 172

DeepStereo_RVC	0.36 202	0.21 231	0.47 297	0.40 250	0.24 204	0.26 58	0.22 62	0.60 181	0.38 132	0.69 291	0.67 230	0.57 250	0.51 319	0.56 216	0.39 303	0.16 236	0.12 216	0.18 267	0.15 226	0.19 336	0.18 333

rafts_anoy	0.37 219	0.21 231	0.36 143	0.41 284	0.26 281	0.30 115	0.33 239	0.67 234	0.90 406	0.58 216	0.66 225	0.45 195	0.33 199	0.47 147	0.39 303	0.16 236	0.11 158	0.21 380	0.23 451	0.17 277	0.14 219

XX-TBD	0.32 144	0.53 530	0.26 22	0.51 472	0.20 86	0.37 195	0.24 93	0.40 65	0.73 294	0.54 206	0.69 233	0.31 91	0.25 96	0.32 25	0.27 146	0.16 236	0.10 61	0.12 32	0.09 10	0.13 97	0.11 80

raftrobust	0.34 167	0.19 153	0.36 143	0.41 284	0.27 314	0.30 115	0.25 101	0.71 275	0.63 243	0.58 216	0.55 190	0.45 195	0.46 291	0.51 177	0.29 187	0.16 236	0.12 216	0.14 102	0.12 129	0.12 57	0.13 172

RALCasStereoNet	0.36 202	0.21 231	0.37 160	0.42 326	0.26 281	0.35 178	0.38 339	0.63 201	0.64 251	0.50 190	0.72 239	0.51 224	0.29 155	0.59 264	0.36 271	0.16 236	0.14 322	0.15 144	0.13 163	0.17 277	0.16 294

XX-Stereo	0.37 219	0.17 86	0.45 268	0.55 510	0.36 456	0.38 208	0.20 31	0.60 181	0.30 58	0.46 176	1.30 494	0.73 356	0.26 114	0.56 216	0.26 128	0.16 236	0.11 158	0.17 217	0.16 260	0.14 142	0.10 37

CREStereo	0.28 103	0.15 36	0.24 7	0.27 2	0.17 23	0.37 195	0.25 101	0.51 123	0.72 287	0.42 160	0.51 168	0.32 94	0.26 114	0.38 71	0.25 98	0.16 236	0.11 158	0.12 32	0.08 1	0.12 57	0.11 80
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
BEATNet_4x	0.46 317	0.32 434	0.56 385	0.37 149	0.19 59	0.63 378	0.35 279	1.01 408	0.72 287	0.77 342	0.83 305	0.70 332	0.59 368	0.68 349	0.53 399	0.16 236	0.12 216	0.16 172	0.14 195	0.24 429	0.16 294

RASNet	0.53 401	0.22 272	0.52 361	0.38 179	0.22 133	0.68 403	0.38 339	0.97 390	0.88 390	0.73 322	1.04 414	1.03 463	0.92 509	0.90 457	0.86 482	0.16 236	0.14 322	0.14 102	0.17 313	0.15 196	0.13 172

iResNet_ROB	0.52 395	0.21 231	0.53 369	0.37 149	0.21 111	0.61 359	0.29 161	1.51 561	1.32 539	0.90 434	1.02 404	0.80 388	0.62 384	0.76 396	0.43 328	0.16 236	0.12 216	0.13 68	0.09 10	0.15 196	0.18 333

DDF-Stereo	0.26 82	0.15 36	0.30 62	0.36 132	0.29 367	0.19 7	0.20 31	0.32 18	0.31 63	0.26 47	0.26 45	0.29 75	0.29 155	0.38 71	0.24 77	0.17 282	0.10 61	0.14 102	0.10 63	0.70 569	0.12 128

zero-FE	0.25 71	0.15 36	0.30 62	0.35 112	0.29 367	0.19 7	0.20 31	0.35 34	0.31 63	0.26 47	0.27 51	0.29 75	0.29 155	0.33 38	0.24 77	0.17 282	0.10 61	0.14 102	0.10 63	0.64 566	0.12 128

MultiAttention	3.58 601	0.24 330	0.62 404	0.54 502	0.34 444	22.90 624	2.72 614	1.60 569	1.13 502	0.80 353	1.81 549	1.14 499	0.43 271	35.29 633	0.61 425	0.17 282	0.12 216	0.23 416	0.23 451	0.34 498	0.29 477

S2M2_XL	0.19 7	0.18 113	0.27 31	0.27 2	0.20 86	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 16	0.26 45	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 21	0.17 282	0.16 384	0.15 144	0.13 163	0.15 196	0.12 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.47 333	0.19 153	0.42 234	0.35 112	0.22 133	0.57 331	0.42 397	1.14 465	0.71 286	0.84 394	0.75 254	1.09 482	0.53 325	0.74 386	0.53 399	0.17 282	0.12 216	0.14 102	0.12 129	0.17 277	0.19 366

UGAM	0.52 395	0.22 272	0.46 285	0.45 390	0.25 235	0.41 235	0.52 464	0.62 193	1.16 507	0.76 336	1.13 448	1.32 521	0.57 352	1.00 486	0.53 399	0.17 282	0.14 322	0.25 446	0.21 417	0.15 196	0.13 172

CoDeX	0.47 333	0.20 194	0.49 329	0.42 326	0.25 235	0.75 430	0.36 301	1.27 520	0.80 341	0.82 375	0.96 371	0.62 290	0.57 352	0.60 270	0.36 271	0.17 282	0.12 216	0.17 217	0.15 226	0.16 241	0.14 219

plain	0.31 138	0.20 194	0.50 342	0.39 208	0.29 367	0.27 72	0.30 177	0.44 97	0.35 101	0.31 84	0.66 225	0.30 83	0.31 181	0.65 320	0.31 200	0.17 282	0.13 287	0.20 338	0.15 226	0.17 277	0.12 128

MIF-Stereo (partial)	0.31 138	0.18 113	0.37 160	0.41 284	0.31 407	0.28 90	0.23 79	0.47 106	0.42 158	0.31 84	0.63 212	0.36 133	0.35 214	0.57 229	0.31 200	0.17 282	0.13 287	0.19 308	0.17 313	0.18 302	0.14 219

UniTT-Stereo	0.27 95	0.17 86	0.37 160	0.40 250	0.27 314	0.30 115	0.28 151	0.39 56	0.31 63	0.29 74	0.46 143	0.27 67	0.25 96	0.47 147	0.34 238	0.17 282	0.13 287	0.13 68	0.12 129	0.14 142	0.12 128

PCWNet_CMD	0.48 345	0.24 330	0.52 361	0.39 208	0.27 314	0.63 378	0.30 177	0.95 383	0.96 438	0.86 405	1.07 428	0.79 380	0.44 281	0.57 229	0.43 328	0.17 282	0.12 216	0.21 380	0.16 260	0.24 429	0.19 366

LL-Strereo	0.57 433	0.27 390	0.68 440	0.48 427	0.34 444	0.39 216	0.48 435	0.94 376	0.97 441	0.83 387	0.78 275	1.10 486	1.18 544	1.33 538	0.49 377	0.17 282	0.14 322	0.22 395	0.19 370	0.16 241	0.17 315

knoymous	0.36 202	0.20 194	0.31 75	0.31 25	0.22 133	0.36 188	0.29 161	0.61 187	0.64 251	0.67 276	0.70 236	0.60 279	0.40 257	0.58 249	0.34 238	0.17 282	0.11 158	0.20 338	0.11 98	0.17 277	0.18 333

riskmin	0.38 234	0.20 194	0.39 191	0.32 45	0.23 175	0.53 299	0.30 177	0.63 201	0.80 341	0.49 187	0.56 193	0.73 356	0.58 361	0.55 206	0.36 271	0.17 282	0.11 158	0.19 308	0.13 163	0.19 336	0.20 389

qqq	0.40 262	0.26 373	0.44 256	0.36 132	0.22 133	0.46 267	0.36 301	0.85 339	0.54 212	0.56 211	0.69 233	0.65 311	0.53 325	0.55 206	0.45 353	0.17 282	0.16 384	0.20 338	0.19 370	0.18 302	0.17 315

x	0.39 250	0.24 330	0.41 213	0.34 75	0.23 175	0.52 291	0.32 229	0.86 343	0.52 205	0.57 214	0.70 236	0.59 273	0.50 314	0.49 162	0.46 363	0.17 282	0.15 352	0.17 217	0.15 226	0.17 277	0.16 294

IER	0.46 317	0.23 293	0.50 342	0.38 179	0.28 339	0.69 405	0.35 279	0.80 323	0.66 259	0.83 387	0.94 358	0.75 364	0.77 468	0.60 270	0.42 321	0.17 282	0.14 322	0.17 217	0.17 313	0.17 277	0.15 248

DAS	0.51 387	0.25 355	0.60 399	0.48 427	0.31 407	0.58 337	0.41 387	0.83 333	0.97 441	0.89 427	1.12 441	0.70 332	0.75 458	0.82 420	0.43 328	0.17 282	0.13 287	0.18 267	0.15 226	0.20 353	0.18 333

SepStereo	0.51 387	0.25 355	0.60 399	0.48 427	0.31 407	0.58 337	0.41 387	0.83 333	0.97 441	0.89 427	1.12 441	0.70 332	0.75 458	0.93 473	0.43 328	0.17 282	0.13 287	0.18 267	0.15 226	0.20 353	0.18 333

IPLGR_C	0.40 262	0.21 231	0.64 419	0.45 390	0.33 434	0.52 291	0.34 254	0.66 224	0.62 232	0.82 375	0.92 354	0.45 195	0.32 187	0.52 184	0.46 363	0.17 282	0.12 216	0.15 144	0.14 195	0.13 97	0.14 219

TRStereo	0.37 219	0.27 390	0.59 394	0.47 420	0.41 490	0.29 102	0.30 177	0.84 336	0.59 228	0.52 199	0.41 127	0.52 229	0.26 114	0.73 379	0.27 146	0.17 282	0.12 216	0.19 308	0.19 370	0.13 97	0.11 80

IRAFT_RVC	0.42 280	0.20 194	0.48 317	0.44 366	0.24 204	0.27 72	0.54 473	0.74 293	0.77 320	0.76 336	0.80 288	0.73 356	0.51 319	0.70 362	0.36 271	0.17 282	0.10 61	0.21 380	0.16 260	0.16 241	0.14 219

CRE-IMP	0.36 202	0.23 293	0.49 329	0.42 326	0.24 204	0.41 235	0.21 51	0.57 158	0.41 148	0.65 260	0.72 239	0.53 233	0.37 236	0.61 278	0.38 296	0.17 282	0.11 158	0.19 308	0.15 226	0.21 377	0.18 333

RAFT	0.45 307	0.22 272	0.45 268	0.47 420	0.26 281	0.54 306	0.47 427	0.66 224	0.58 227	0.80 353	0.82 299	0.94 436	0.57 352	0.75 392	0.34 238	0.17 282	0.15 352	0.22 395	0.20 395	0.16 241	0.12 128

CFNet_pseudo	0.46 317	0.24 330	0.52 361	0.37 149	0.27 314	0.58 337	0.30 177	0.86 343	0.88 390	0.82 375	1.03 408	0.75 364	0.47 295	0.58 249	0.44 344	0.17 282	0.12 216	0.24 433	0.16 260	0.24 429	0.19 366

RAFT + AFF	0.53 401	0.29 416	0.75 473	0.51 472	0.32 423	0.63 378	0.60 492	1.00 399	0.91 413	0.78 346	0.87 331	0.83 393	0.58 361	0.80 414	0.47 370	0.17 282	0.20 454	0.23 416	0.22 435	0.18 302	0.18 333

ACVNet	0.46 317	0.23 293	0.36 143	0.39 208	0.28 339	0.58 337	0.40 372	0.87 350	0.80 341	0.64 251	0.96 371	0.79 380	0.60 372	0.63 298	0.67 442	0.17 282	0.15 352	0.16 172	0.15 226	0.18 302	0.15 248

acv_ft	0.51 387	0.23 293	0.56 385	0.44 366	0.28 339	0.86 470	0.39 361	0.91 367	0.80 341	0.97 467	0.96 371	0.79 380	0.59 368	0.63 298	0.87 488	0.17 282	0.15 352	0.16 172	0.15 226	0.17 277	0.15 248

MSMDNet	0.48 345	0.24 330	0.52 361	0.39 208	0.27 314	0.63 378	0.30 177	0.96 387	0.96 438	0.86 405	1.07 428	0.79 380	0.44 281	0.57 229	0.43 328	0.17 282	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.23 416	0.19 366

HSM-Net_RVC	0.53 401	0.22 272	0.35 136	0.37 149	0.21 111	0.85 467	0.37 317	1.23 505	0.93 424	0.90 434	1.15 459	1.26 508	0.63 390	0.72 373	0.48 374	0.17 282	0.13 287	0.16 172	0.15 226	0.17 277	0.15 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 317	0.24 330	0.52 361	0.37 149	0.27 314	0.58 337	0.31 206	0.86 343	0.88 390	0.82 375	1.02 404	0.75 364	0.47 295	0.58 249	0.44 344	0.17 282	0.12 216	0.24 433	0.16 260	0.24 429	0.19 366

HSM	0.51 387	0.24 330	0.41 213	0.39 208	0.24 204	0.75 430	0.40 372	1.22 500	0.75 304	0.81 366	0.91 350	1.21 503	0.69 427	0.87 446	0.46 363	0.17 282	0.13 287	0.17 217	0.14 195	0.17 277	0.17 315

StereoDRNet-Refined	0.58 440	0.32 434	0.54 374	0.46 411	0.30 385	0.96 486	0.40 372	1.00 399	0.94 431	1.12 517	1.08 431	0.96 441	0.67 417	0.90 457	0.89 502	0.17 282	0.13 287	0.22 395	0.21 417	0.20 353	0.19 366
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LE_ROB	4.42 607	0.24 330	2.75 588	0.42 326	0.23 175	1.57 560	0.90 557	1.71 578	17.88 627	16.56 629	4.88 609	5.17 606	18.85 629	1.63 559	14.62 619	0.17 282	0.14 322	0.16 172	0.16 260	0.19 336	0.17 315

GEAStereo	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 58	0.25 235	0.36 188	0.30 177	0.42 77	0.28 43	0.26 47	0.28 61	0.24 53	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.18 316	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.14 142	0.12 128

gasm-f	0.24 61	0.16 55	0.27 31	0.33 58	0.25 235	0.25 53	0.36 301	0.42 77	0.28 43	0.26 47	0.35 102	0.24 53	0.30 173	0.36 54	0.23 63	0.18 316	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.15 196	0.12 128

SCV	0.26 82	0.19 153	0.33 103	0.35 112	0.21 111	0.27 72	0.34 254	0.56 151	0.28 43	0.24 36	0.28 61	0.37 135	0.23 75	0.49 162	0.22 35	0.18 316	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.15 196	0.11 80

test_sample1	0.42 280	0.22 272	0.46 285	0.34 75	0.23 175	0.58 337	0.35 279	0.99 395	0.49 194	0.62 232	0.75 254	0.69 328	0.61 378	0.58 249	0.44 344	0.18 316	0.14 322	0.17 217	0.15 226	0.17 277	0.17 315

mmm	0.44 297	0.27 390	0.46 285	0.38 179	0.24 204	0.61 359	0.35 279	0.94 376	0.53 208	0.72 316	1.05 418	0.63 292	0.50 314	0.57 229	0.45 353	0.18 316	0.15 352	0.23 416	0.20 395	0.20 353	0.18 333

11t1	0.36 202	0.21 231	0.42 234	0.35 112	0.22 133	0.62 367	0.29 161	0.69 252	0.43 160	0.60 222	0.53 181	0.53 233	0.48 300	0.56 216	0.40 311	0.18 316	0.14 322	0.16 172	0.13 163	0.17 277	0.17 315

1111x	0.55 415	0.22 272	0.46 285	0.38 179	0.20 86	0.66 396	0.43 404	1.23 505	0.99 450	0.71 304	0.99 390	0.95 438	0.69 427	0.90 457	1.08 530	0.18 316	0.17 404	0.18 267	0.19 370	0.20 353	0.18 333

EKT-Stereo	0.35 184	0.23 293	0.39 191	0.43 347	0.29 367	0.38 208	0.31 206	0.69 252	0.64 251	0.45 170	0.63 212	0.49 217	0.27 125	0.56 216	0.33 223	0.18 316	0.14 322	0.18 267	0.15 226	0.16 241	0.16 294

gwcnet-sp	0.48 345	0.23 293	0.70 450	0.40 250	0.26 281	0.81 452	0.41 387	0.89 357	0.84 364	0.91 439	0.76 260	0.66 316	0.61 378	0.66 328	0.50 379	0.18 316	0.17 404	0.18 267	0.18 340	0.18 302	0.18 333

scenet	0.48 345	0.23 293	0.70 450	0.40 250	0.26 281	0.81 452	0.41 387	0.89 357	0.84 364	0.91 439	0.76 260	0.66 316	0.61 378	0.66 328	0.50 379	0.18 316	0.17 404	0.18 267	0.18 340	0.18 302	0.18 333

ssnet	0.48 345	0.23 293	0.70 450	0.40 250	0.26 281	0.81 452	0.41 387	0.89 357	0.84 364	0.91 439	0.76 260	0.66 316	0.61 378	0.66 328	0.50 379	0.18 316	0.17 404	0.18 267	0.18 340	0.18 302	0.18 333

DisPM	0.39 250	0.19 153	0.44 256	0.41 284	0.27 314	0.24 39	0.31 206	0.65 215	0.57 225	0.87 413	0.87 331	0.60 279	0.32 187	0.76 396	0.32 210	0.18 316	0.12 216	0.19 308	0.17 313	0.15 196	0.20 389

hknet	0.49 364	0.25 355	0.51 356	0.45 390	0.29 367	0.77 437	0.40 372	0.94 376	0.83 359	0.75 329	0.80 288	0.97 443	0.61 378	0.73 379	0.45 353	0.18 316	0.14 322	0.22 395	0.19 370	0.18 302	0.18 333

Patchmatch Stereo++	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.22 62	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 240	0.58 249	0.36 271	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248
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
NF-Stereo	0.38 234	0.20 194	0.45 268	0.41 284	0.25 235	0.26 58	0.31 206	0.69 252	0.70 275	0.65 260	0.77 264	0.57 250	0.30 173	0.67 339	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.16 241	0.27 463

OCTAStereo	0.38 234	0.20 194	0.46 285	0.41 284	0.25 235	0.26 58	0.31 206	0.69 252	0.70 275	0.65 260	0.77 264	0.58 258	0.30 173	0.67 339	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.16 241	0.27 463

PSM-adaLoss	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.31 206	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 240	0.56 216	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

ROB_FTStereo_v2	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.31 206	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.57 250	0.38 240	0.57 229	0.36 271	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

ROB_FTStereo	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.25 53	0.21 51	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 240	0.57 229	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

HUI-Stereo	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.22 62	0.60 181	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 240	0.50 169	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

RE-Stereo	0.38 234	0.20 194	0.46 285	0.41 284	0.25 235	0.26 58	0.31 206	0.69 252	0.70 275	0.65 260	0.77 264	0.58 258	0.30 173	0.67 339	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.16 241	0.27 463

Pruner-Stereo	0.38 234	0.20 194	0.45 268	0.40 250	0.25 235	0.22 19	0.24 93	0.67 234	0.55 217	0.89 427	0.76 260	0.68 324	0.29 155	0.62 287	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.17 313	0.17 277	0.18 333

TVStereo	0.38 234	0.20 194	0.46 285	0.41 284	0.25 235	0.26 58	0.31 206	0.69 252	0.70 275	0.65 260	0.77 264	0.58 258	0.30 173	0.67 339	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.16 241	0.27 463

iGMRVC	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.30 177	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 240	0.58 249	0.36 271	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

iRAFT	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.22 62	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 240	0.58 249	0.36 271	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

RAFT-IKP	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.28 151	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.57 250	0.38 240	0.58 249	0.36 271	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

TestStereo	0.38 234	0.31 430	0.40 203	0.45 390	0.20 86	0.40 220	0.37 317	0.66 224	0.65 256	0.53 202	0.78 275	0.47 206	0.40 257	0.55 206	0.37 287	0.18 316	0.13 287	0.20 338	0.15 226	0.22 399	0.13 172

SFCPSM	0.47 333	0.21 231	0.55 379	0.40 250	0.27 314	0.87 471	0.37 317	1.33 531	0.77 320	0.80 353	0.84 310	0.54 237	0.49 304	0.57 229	0.37 287	0.18 316	0.13 287	0.18 267	0.20 395	0.16 241	0.15 248

delet	0.55 415	0.24 330	0.55 379	0.44 366	0.33 434	1.07 507	0.50 446	1.00 399	0.86 377	0.85 398	0.96 371	0.90 424	0.63 390	0.83 428	0.74 460	0.18 316	0.18 424	0.20 338	0.21 417	0.16 241	0.15 248

FADNet-RVC-Resample	0.56 426	0.33 442	1.16 531	0.49 442	0.34 444	0.71 415	0.43 404	1.01 408	0.93 424	0.82 375	0.87 331	0.74 362	0.67 417	0.73 379	0.45 353	0.18 316	0.18 424	0.26 465	0.27 497	0.26 445	0.27 463

ADCRef	0.80 496	0.43 495	1.32 552	0.50 456	0.45 513	1.07 507	0.51 461	1.07 431	0.98 445	1.17 522	1.42 514	0.87 410	0.91 504	0.85 439	3.19 590	0.18 316	0.16 384	0.23 416	0.23 451	0.22 399	0.21 407

AANet_RVC	0.57 433	0.32 434	0.54 374	0.45 390	0.27 314	0.57 331	0.48 435	1.00 399	1.28 534	0.86 405	1.33 498	0.87 410	0.58 361	1.07 500	0.75 461	0.18 316	0.12 216	0.15 144	0.13 163	0.18 302	0.18 333

test_sample2	0.42 280	0.22 272	0.43 245	0.33 58	0.21 111	0.58 337	0.39 361	0.95 383	0.67 262	0.63 241	0.77 264	0.69 328	0.57 352	0.61 278	0.38 296	0.19 348	0.14 322	0.18 267	0.16 260	0.19 336	0.18 333

DispNO	0.47 333	0.23 293	0.71 455	0.39 208	0.31 407	0.60 356	0.38 339	0.89 357	0.77 320	0.75 329	0.84 310	0.72 345	0.54 337	0.73 379	0.46 363	0.19 348	0.14 322	0.20 338	0.18 340	0.16 241	0.17 315

SMFormer	0.51 387	0.23 293	0.62 404	0.34 75	0.20 86	0.62 367	0.34 254	1.21 492	1.02 463	0.81 366	1.01 395	0.71 336	0.65 407	0.84 433	0.55 409	0.19 348	0.15 352	0.18 267	0.16 260	0.18 302	0.18 333

tta	0.51 387	0.23 293	0.62 404	0.34 75	0.20 86	0.62 367	0.34 254	1.21 492	1.02 463	0.81 366	1.01 395	0.71 336	0.65 407	0.84 433	0.55 409	0.19 348	0.15 352	0.18 267	0.16 260	0.15 196	0.14 219

qqq1	0.49 364	0.23 293	0.62 404	0.34 75	0.20 86	0.62 367	0.34 254	1.21 492	1.02 463	0.81 366	1.01 395	0.71 336	0.65 407	0.84 433	0.34 238	0.19 348	0.15 352	0.14 102	0.12 129	0.15 196	0.14 219

fff1	0.49 364	0.23 293	0.62 404	0.34 75	0.20 86	0.62 367	0.34 254	1.21 492	1.02 463	0.81 366	1.01 395	0.71 336	0.65 407	0.84 433	0.34 238	0.19 348	0.15 352	0.14 102	0.12 129	0.15 196	0.14 219

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 455	0.28 404	0.99 513	0.40 250	0.30 385	1.03 500	0.56 483	1.10 442	0.99 450	0.97 467	1.22 474	1.06 471	0.69 427	1.07 500	0.95 511	0.19 348	0.11 158	0.16 172	0.13 163	0.22 399	0.21 407

GwcNet-ADL	0.44 297	0.22 272	0.48 317	0.45 390	0.30 385	0.40 220	0.37 317	0.92 369	0.97 441	0.71 304	0.78 275	0.61 284	0.42 265	0.62 287	0.50 379	0.19 348	0.14 322	0.15 144	0.14 195	0.18 302	0.18 333

PFNet+	0.40 262	0.19 153	0.49 329	0.39 208	0.25 235	0.28 90	0.23 79	0.64 214	0.70 275	0.85 398	0.79 285	0.64 298	0.35 214	0.72 373	0.34 238	0.19 348	0.14 322	0.23 416	0.20 395	0.16 241	0.20 389

PSM-softLoss	0.38 234	0.20 194	0.48 317	0.41 284	0.26 281	0.30 115	0.35 279	0.69 252	0.46 180	0.62 232	0.82 299	0.59 273	0.33 199	0.70 362	0.39 303	0.19 348	0.12 216	0.20 338	0.18 340	0.16 241	0.22 425

KMStereo	0.38 234	0.20 194	0.48 317	0.41 284	0.26 281	0.30 115	0.35 279	0.69 252	0.46 180	0.62 232	0.82 299	0.59 273	0.33 199	0.70 362	0.39 303	0.19 348	0.12 216	0.20 338	0.18 340	0.16 241	0.22 425

LMCR-Stereo	0.53 401	0.30 425	0.53 369	0.58 521	0.30 385	0.83 463	0.36 301	1.19 485	0.76 312	0.88 423	1.04 414	0.56 245	0.62 384	0.82 420	0.67 442	0.19 348	0.15 352	0.19 308	0.14 195	0.23 416	0.17 315

sAnonymous2	0.40 262	0.39 482	0.85 491	0.48 427	0.37 463	0.40 220	0.46 420	0.57 158	0.52 205	0.38 135	0.46 143	0.35 122	0.42 265	0.43 110	0.30 193	0.19 348	0.14 322	0.18 267	0.17 313	0.57 559	0.44 546

CroCo_RVC	0.40 262	0.39 482	0.85 491	0.48 427	0.37 463	0.40 220	0.46 420	0.57 158	0.52 205	0.38 135	0.46 143	0.35 122	0.42 265	0.43 110	0.30 193	0.19 348	0.14 322	0.18 267	0.17 313	0.57 559	0.44 546

test_xeample	1.01 530	0.21 231	0.42 234	0.35 112	0.21 111	0.71 415	0.39 361	1.23 505	0.86 377	0.81 366	1.04 414	0.69 328	0.61 378	0.69 355	10.93 615	0.19 348	0.15 352	0.18 267	0.17 313	0.18 302	0.17 315

GMStereo	0.39 250	0.37 465	0.54 374	0.40 250	0.26 281	0.42 242	0.36 301	0.59 171	1.04 474	0.55 208	0.51 168	0.37 135	0.35 214	0.54 200	0.41 316	0.19 348	0.13 287	0.16 172	0.17 313	0.24 429	0.18 333
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.54 413	0.26 373	0.66 431	0.44 366	0.40 483	0.99 493	0.41 387	0.98 393	0.75 304	0.83 387	0.89 343	1.04 465	0.72 448	0.73 379	0.62 428	0.19 348	0.14 322	0.20 338	0.17 313	0.20 353	0.17 315

FENet	0.42 280	0.22 272	0.38 172	0.39 208	0.24 204	0.55 312	0.32 229	0.79 320	0.70 275	0.71 304	0.72 239	0.63 292	0.57 352	0.62 287	0.44 344	0.19 348	0.13 287	0.19 308	0.17 313	0.18 302	0.19 366

SuperB	1.04 535	0.37 465	4.81 601	0.43 347	0.31 407	0.99 493	0.46 420	1.02 411	2.09 579	1.09 512	1.09 434	0.75 364	0.81 480	1.06 497	1.76 563	0.19 348	0.15 352	0.17 217	0.15 226	2.82 610	0.26 453

ADCP+	1.06 540	0.35 453	1.51 567	0.49 442	0.51 534	1.45 553	0.55 477	1.25 516	1.03 468	1.16 521	1.15 459	1.10 486	1.07 534	1.56 553	6.75 610	0.19 348	0.16 384	0.23 416	0.21 417	0.28 460	0.21 407

CFNet	0.51 387	0.29 416	0.46 285	0.41 284	0.27 314	0.70 410	0.32 229	1.13 456	1.00 456	0.72 316	1.07 428	0.85 399	0.60 372	0.76 396	0.52 396	0.19 348	0.14 322	0.23 416	0.23 451	0.21 377	0.16 294

iResNetv2_ROB	0.52 395	0.27 390	0.69 446	0.38 179	0.25 235	0.62 367	0.35 279	1.17 481	1.01 460	0.99 475	1.06 425	0.88 415	0.67 417	0.66 328	0.39 303	0.19 348	0.13 287	0.15 144	0.11 98	0.18 302	0.16 294

DISCO	0.70 472	0.26 373	0.68 440	0.44 366	0.31 407	1.14 522	0.51 461	1.23 505	1.23 520	0.81 366	1.05 418	1.50 545	0.85 492	1.82 569	1.03 524	0.19 348	0.15 352	0.18 267	0.16 260	0.24 429	0.23 432

w-ln-seven-2	0.76 486	0.43 495	2.32 583	0.52 485	0.38 472	0.90 474	0.65 505	1.11 448	1.12 501	1.19 526	1.28 487	1.09 482	0.99 524	1.07 500	0.87 488	0.20 371	0.19 442	0.23 416	0.22 435	0.26 445	0.22 425

G2L-Stereo	0.49 364	0.23 293	0.48 317	0.43 347	0.26 281	0.47 272	0.42 397	0.93 371	0.78 330	0.84 394	0.86 323	0.91 426	0.52 321	0.78 408	0.70 449	0.20 371	0.17 404	0.22 395	0.18 340	0.17 277	0.21 407

IGEV-RUCA	0.25 71	0.16 55	0.34 121	0.39 208	0.27 314	0.33 157	0.20 31	0.38 51	0.36 109	0.26 47	0.31 84	0.25 59	0.21 51	0.48 158	0.24 77	0.20 371	0.11 158	0.13 68	0.10 63	0.17 277	0.15 248

DCVSM-stereo	0.49 364	0.27 390	0.53 369	0.39 208	0.29 367	0.51 287	0.26 114	0.75 300	0.75 304	1.11 516	0.75 254	1.05 469	0.72 448	0.60 270	0.47 370	0.20 371	0.19 442	0.24 433	0.20 395	0.25 438	0.30 486

mmx	0.53 401	0.26 373	0.49 329	0.37 149	0.25 235	0.55 312	0.37 317	1.16 476	1.03 468	0.73 322	0.96 371	0.71 336	0.53 325	1.01 487	0.88 492	0.20 371	0.15 352	0.25 446	0.21 417	0.22 399	0.20 389

xxx	0.53 401	0.26 373	0.49 329	0.37 149	0.25 235	0.55 312	0.37 317	1.16 476	1.03 468	0.73 322	0.96 371	0.71 336	0.53 325	1.01 487	0.88 492	0.20 371	0.15 352	0.25 446	0.21 417	0.22 399	0.20 389

iinet-f	0.67 465	0.26 373	2.15 581	0.39 208	0.31 407	1.19 531	0.56 483	0.84 336	0.84 364	0.80 353	1.17 466	1.05 469	0.84 491	0.71 367	1.21 541	0.20 371	0.18 424	0.17 217	0.15 226	0.20 353	0.20 389

BUS	0.45 307	0.25 355	0.43 245	0.45 390	0.28 339	0.70 410	0.34 254	0.94 376	0.76 312	0.75 329	0.80 288	0.65 311	0.49 304	0.64 313	0.51 389	0.20 371	0.14 322	0.22 395	0.19 370	0.18 302	0.18 333

BSDual-CNN	0.46 317	0.25 355	0.43 245	0.45 390	0.28 339	0.77 437	0.40 372	0.94 376	0.76 312	0.75 329	0.80 288	0.76 370	0.54 337	0.64 313	0.43 328	0.20 371	0.14 322	0.22 395	0.19 370	0.18 302	0.18 333

psmg	0.49 364	0.25 355	0.43 245	0.41 284	0.28 339	0.85 467	0.43 404	0.99 395	0.76 312	0.91 439	0.94 358	0.76 370	0.54 337	0.64 313	0.43 328	0.20 371	0.15 352	0.20 338	0.20 395	0.18 302	0.18 333

ADLNet2	0.55 415	0.25 355	0.65 425	0.47 420	0.30 385	0.83 463	0.50 446	1.05 423	0.95 437	0.80 353	0.98 385	0.99 448	0.69 427	0.77 404	0.73 457	0.20 371	0.16 384	0.17 217	0.18 340	0.21 377	0.21 407

222	1.18 553	0.22 272	0.44 256	0.37 149	0.22 133	0.79 444	0.37 317	1.31 528	0.89 403	0.92 447	1.08 431	0.72 345	0.71 444	0.66 328	13.89 618	0.20 371	0.15 352	0.17 217	0.16 260	0.18 302	0.19 366

xxxx	1.01 530	0.22 272	0.43 245	0.36 132	0.21 111	0.82 460	0.36 301	1.32 529	0.88 390	0.71 304	0.94 358	0.97 443	0.63 390	0.64 313	10.58 614	0.20 371	0.16 384	0.18 267	0.17 313	0.19 336	0.19 366

UPFNet	0.53 401	0.24 330	0.51 356	0.45 390	0.38 472	0.84 466	0.49 441	0.99 395	0.75 304	0.87 413	0.88 339	0.86 404	0.64 401	0.80 414	0.71 454	0.20 371	0.20 454	0.20 338	0.20 395	0.19 336	0.15 248

aanetorigin	0.83 507	0.56 533	1.87 576	0.49 442	0.38 472	0.56 326	0.66 508	0.70 267	1.00 456	2.42 589	2.02 560	1.31 516	1.18 544	0.93 473	1.13 537	0.20 371	0.18 424	0.20 338	0.19 370	0.27 456	0.30 486

EDNetEfficientorigin	9.93 616	1.15 581	175.16 642	0.48 427	0.36 456	1.04 504	0.68 515	1.24 512	2.69 592	3.17 603	2.50 572	2.30 573	2.07 587	1.76 566	2.21 577	0.20 371	0.18 424	0.24 433	0.19 370	0.51 548	0.50 564

DLCB_ROB	0.58 440	0.28 404	0.47 297	0.49 442	0.32 423	0.77 437	0.50 446	0.99 395	0.92 418	1.04 497	1.14 453	1.21 503	0.69 427	0.88 449	0.69 446	0.20 371	0.20 454	0.22 395	0.22 435	0.21 377	0.18 333

FlowAnything_test	0.29 114	0.19 153	0.39 191	0.47 420	0.26 281	0.46 267	0.25 101	0.43 90	0.31 63	0.29 74	0.26 45	0.35 122	0.26 114	0.40 84	0.37 287	0.21 388	0.15 352	0.22 395	0.26 490	0.16 241	0.16 294

coex_refinement	0.53 401	0.21 231	0.39 191	0.44 366	0.30 385	0.76 436	0.39 361	1.09 439	0.90 406	0.85 398	1.12 441	1.00 452	0.56 350	0.63 298	0.81 472	0.21 388	0.13 287	0.16 172	0.16 260	0.20 353	0.21 407

ACV-stereo	0.62 453	0.34 447	1.00 514	0.43 347	0.31 407	1.20 532	0.40 372	0.75 300	0.83 359	0.64 251	0.77 264	2.10 569	1.03 529	0.81 417	0.64 434	0.21 388	0.17 404	0.18 267	0.18 340	0.21 377	0.21 407

ITSA-stereo	0.53 401	0.28 404	0.52 361	0.40 250	0.23 175	0.56 326	0.34 254	1.24 512	1.24 522	0.80 353	0.81 295	0.72 345	0.58 361	0.82 420	0.65 436	0.21 388	0.17 404	0.23 416	0.21 417	0.22 399	0.26 453

test_sample5	0.47 333	0.26 373	0.49 329	0.36 132	0.22 133	0.64 385	0.39 361	1.13 456	0.81 349	0.77 342	0.94 358	0.64 298	0.54 337	0.65 320	0.43 328	0.21 388	0.16 384	0.22 395	0.20 395	0.22 399	0.20 389

test_sample4	0.47 333	0.26 373	0.50 342	0.35 112	0.22 133	0.69 405	0.38 339	1.15 469	0.81 349	0.78 346	0.82 299	0.62 290	0.53 325	0.63 298	0.44 344	0.21 388	0.15 352	0.21 380	0.19 370	0.21 377	0.19 366

test_sample3	0.46 317	0.25 355	0.50 342	0.35 112	0.23 175	0.69 405	0.37 317	1.15 469	0.81 349	0.75 329	0.79 285	0.66 316	0.49 304	0.63 298	0.46 363	0.21 388	0.15 352	0.20 338	0.19 370	0.21 377	0.19 366

DualNet	0.48 345	0.26 373	0.49 329	0.36 132	0.22 133	0.64 385	0.39 361	1.13 456	0.81 349	0.80 353	1.03 408	0.64 298	0.54 337	0.65 320	0.43 328	0.21 388	0.16 384	0.22 395	0.20 395	0.22 399	0.20 389

StereoVision	0.42 280	0.28 404	0.45 268	0.49 442	0.28 339	0.38 208	0.38 339	0.72 280	0.62 232	0.44 167	1.14 453	0.54 237	0.39 251	0.56 216	0.34 238	0.21 388	0.24 489	0.25 446	0.24 467	0.26 445	0.16 294

CFNet_ucs	0.50 380	0.24 330	0.55 379	0.38 179	0.31 407	0.58 337	0.33 239	0.98 393	0.93 424	0.88 423	1.19 472	0.80 388	0.49 304	0.63 298	0.43 328	0.21 388	0.15 352	0.26 465	0.18 340	0.26 445	0.22 425

fast-acv-ft	0.64 456	0.30 425	0.73 464	0.45 390	0.34 444	1.17 528	0.49 441	0.86 343	0.98 445	1.02 488	1.36 501	1.29 513	0.85 492	0.76 396	0.81 472	0.21 388	0.23 481	0.23 416	0.23 451	0.21 377	0.20 389

CRFU-Net	0.57 433	0.27 390	0.57 389	0.46 411	0.30 385	1.20 532	0.52 464	1.10 442	0.56 223	1.00 480	0.98 385	1.06 471	0.79 475	0.81 417	0.71 454	0.21 388	0.19 442	0.18 267	0.16 260	0.18 302	0.19 366

AACVNet	0.50 380	0.23 293	0.49 329	0.46 411	0.29 367	0.52 291	0.38 339	0.90 362	0.55 217	0.81 366	1.03 408	1.00 452	0.70 440	0.83 428	0.54 404	0.21 388	0.18 424	0.24 433	0.18 340	0.23 416	0.20 389

GANet-ADL	0.42 280	0.25 355	0.45 268	0.43 347	0.29 367	0.54 306	0.35 279	0.89 357	0.86 377	0.63 241	0.72 239	0.68 324	0.42 265	0.52 184	0.41 316	0.21 388	0.14 322	0.15 144	0.13 163	0.18 302	0.19 366

sCroCo_RVC	0.35 184	0.28 404	0.69 446	0.51 472	0.39 478	0.41 235	0.31 206	0.49 113	0.45 176	0.31 84	0.48 151	0.38 143	0.32 187	0.46 140	0.32 210	0.21 388	0.22 471	0.19 308	0.19 370	0.21 377	0.20 389

psm_up	0.55 415	0.26 373	0.47 297	0.49 442	0.32 423	0.65 394	0.56 483	1.04 418	0.82 354	0.82 375	0.88 339	1.01 456	0.94 515	0.74 386	0.61 425	0.21 388	0.25 497	0.26 465	0.23 451	0.21 377	0.20 389

EDNetEfficient	1.46 568	0.80 561	6.12 603	0.47 420	0.39 478	0.69 405	0.83 546	0.90 362	2.77 593	3.50 606	1.96 557	1.66 555	2.03 586	1.26 529	4.18 600	0.21 388	0.18 424	0.21 380	0.20 395	0.41 526	0.39 531

ac_64	0.52 395	0.22 272	0.50 342	0.45 390	0.28 339	0.80 447	0.45 416	1.02 411	0.61 231	0.91 439	0.83 305	1.07 476	0.68 423	0.74 386	0.70 449	0.21 388	0.18 424	0.20 338	0.19 370	0.18 302	0.15 248

HGLStereo	0.56 426	0.28 404	0.57 389	0.50 456	0.37 463	0.80 447	0.45 416	1.02 411	0.78 330	0.86 405	1.14 453	0.89 419	0.82 484	0.76 396	0.73 457	0.21 388	0.20 454	0.19 308	0.18 340	0.19 336	0.21 407

cf-r	0.47 333	0.23 293	0.41 213	0.39 208	0.23 175	0.59 350	0.37 317	0.88 355	0.85 372	0.72 316	1.05 418	0.94 436	0.62 384	0.56 216	0.54 404	0.21 388	0.14 322	0.17 217	0.19 370	0.15 196	0.15 248

GANet-RSSM	0.47 333	0.21 231	0.37 160	0.38 179	0.25 235	0.58 337	0.36 301	1.07 431	0.78 330	0.68 282	1.01 395	0.86 404	0.67 417	0.62 287	0.44 344	0.21 388	0.15 352	0.18 267	0.18 340	0.18 302	0.17 315

GwcNet-RSSM	0.49 364	0.24 330	0.42 234	0.40 250	0.23 175	0.55 312	0.38 339	0.93 371	0.93 424	0.71 304	1.16 464	0.86 404	0.60 372	0.62 287	0.66 439	0.21 388	0.14 322	0.19 308	0.20 395	0.16 241	0.15 248

DMCA	0.45 307	0.26 373	0.50 342	0.38 179	0.28 339	0.51 287	0.34 254	0.93 371	0.68 267	0.75 329	0.83 305	0.79 380	0.53 325	0.51 177	0.54 404	0.21 388	0.16 384	0.21 380	0.16 260	0.19 336	0.21 407

FADNet_RVC	0.55 415	0.37 465	1.17 536	0.44 366	0.31 407	0.56 326	0.34 254	1.06 427	0.88 390	0.67 276	0.90 347	0.61 284	0.65 407	0.93 473	0.70 449	0.21 388	0.18 424	0.26 465	0.23 451	0.31 479	0.28 470

ADCL	1.04 535	0.38 475	1.35 555	0.50 456	0.39 478	1.61 562	0.89 554	1.29 523	1.39 545	1.29 540	1.50 527	1.24 506	1.24 549	1.37 546	4.87 603	0.21 388	0.19 442	0.25 446	0.25 476	0.29 464	0.27 463

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 401	0.32 434	0.64 419	0.44 366	0.30 385	0.66 396	0.44 413	1.04 418	0.88 390	0.91 439	0.91 350	0.99 448	0.60 372	0.68 349	0.60 421	0.21 388	0.17 404	0.22 395	0.22 435	0.21 377	0.21 407
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MSAF-DinoV2	1.04 535	0.38 475	1.32 552	0.54 502	0.29 367	0.89 472	0.72 533	1.52 564	1.24 522	1.05 499	1.41 512	2.98 584	1.49 563	2.74 594	2.83 588	0.22 414	0.14 322	0.20 338	0.22 435	0.32 485	0.32 498

z-mn7	1.00 529	0.50 516	1.70 572	0.53 495	0.36 456	1.75 570	0.71 531	1.22 500	2.28 584	0.96 462	2.54 573	1.42 536	0.95 518	2.19 585	1.54 555	0.22 414	0.19 442	0.21 380	0.20 395	0.27 456	0.25 447

S2M2_L	0.26 82	0.22 272	0.33 103	0.31 25	0.25 235	0.24 39	0.13 1	0.35 34	0.41 148	0.25 41	0.36 108	0.30 83	0.25 96	0.30 15	0.26 128	0.22 414	0.19 442	0.17 217	0.19 370	0.21 377	0.18 333
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.43 290	0.28 404	0.47 297	0.45 390	0.33 434	0.58 337	0.34 254	0.82 329	0.73 294	0.57 214	0.84 310	0.47 206	0.50 314	0.54 200	0.39 303	0.22 414	0.15 352	0.35 518	0.16 260	0.28 460	0.21 407

DDVS	0.52 395	0.30 425	0.56 385	0.41 284	0.31 407	0.71 415	0.34 254	0.91 367	0.67 262	0.85 398	0.89 343	1.12 490	0.46 291	0.86 444	0.60 421	0.22 414	0.16 384	0.22 395	0.18 340	0.25 438	0.26 453

rvit_stereo_0083	0.34 167	0.24 330	0.50 342	0.44 366	0.27 314	0.34 168	0.35 279	0.45 101	0.62 232	0.37 123	0.47 149	0.42 178	0.35 214	0.40 84	0.36 271	0.22 414	0.20 454	0.20 338	0.17 313	0.20 353	0.14 219

rvit_stereo_0081	0.32 144	0.24 330	0.47 297	0.43 347	0.26 281	0.30 115	0.37 317	0.42 77	0.55 217	0.36 116	0.40 124	0.39 150	0.35 214	0.43 110	0.33 223	0.22 414	0.16 384	0.19 308	0.16 260	0.19 336	0.13 172

rvit_stereo_0082	0.32 144	0.24 330	0.47 297	0.43 347	0.26 281	0.30 115	0.37 317	0.42 77	0.55 217	0.36 116	0.40 124	0.39 150	0.35 214	0.43 110	0.33 223	0.22 414	0.16 384	0.19 308	0.16 260	0.19 336	0.13 172

rvit_stereo_0080	0.31 138	0.25 355	0.40 203	0.39 208	0.28 339	0.27 72	0.46 420	0.49 113	0.44 167	0.35 112	0.42 130	0.40 162	0.28 139	0.41 93	0.33 223	0.22 414	0.17 404	0.17 217	0.16 260	0.22 399	0.15 248

rvit_stereo_ft	0.33 159	0.25 355	0.47 297	0.52 485	0.32 423	0.33 157	0.47 427	0.49 113	0.50 198	0.34 105	0.41 127	0.41 168	0.32 187	0.48 158	0.34 238	0.22 414	0.14 322	0.19 308	0.18 340	0.19 336	0.14 219

test_sample6	0.49 364	0.26 373	0.50 342	0.37 149	0.22 133	0.63 378	0.40 372	1.12 454	0.83 359	0.80 353	1.03 408	0.66 316	0.55 343	0.67 339	0.46 363	0.22 414	0.16 384	0.22 395	0.22 435	0.23 416	0.21 407

whm_eth	0.31 138	0.25 355	0.40 203	0.39 208	0.28 339	0.27 72	0.46 420	0.49 113	0.44 167	0.35 112	0.42 130	0.40 162	0.28 139	0.41 93	0.33 223	0.22 414	0.17 404	0.17 217	0.16 260	0.22 399	0.15 248

Wz-Net-MNSev	0.76 486	0.40 487	1.34 554	0.50 456	0.40 483	1.44 552	0.83 546	1.15 469	1.16 507	1.25 538	1.20 473	1.13 496	0.81 480	1.16 514	1.00 522	0.22 414	0.19 442	0.24 433	0.23 451	0.28 460	0.26 453

NINENet	0.50 380	0.29 416	0.51 356	0.45 390	0.32 423	0.70 410	0.34 254	1.10 442	0.88 390	0.80 353	0.94 358	0.65 311	0.49 304	0.73 379	0.51 389	0.22 414	0.20 454	0.25 446	0.18 340	0.22 399	0.21 407

ADLNet	0.55 415	0.27 390	0.51 356	0.44 366	0.35 451	0.78 441	0.46 420	1.08 435	0.86 377	0.99 475	0.98 385	0.92 431	0.63 390	0.69 355	0.81 472	0.22 414	0.16 384	0.22 395	0.22 435	0.21 377	0.21 407

GES	0.44 297	0.23 293	0.57 389	0.40 250	0.30 385	0.59 350	0.36 301	0.96 387	0.68 267	0.74 327	0.83 305	0.47 206	0.48 300	0.67 339	0.43 328	0.22 414	0.16 384	0.17 217	0.16 260	0.18 302	0.23 432

RYNet	0.72 480	0.35 453	0.64 419	0.53 495	0.67 560	1.31 542	0.67 510	1.20 490	1.18 511	1.05 499	0.87 331	1.27 510	0.93 514	0.93 473	1.27 546	0.22 414	0.16 384	0.26 465	0.23 451	0.40 520	0.39 531

w-ln-seven	0.96 524	0.48 508	2.41 585	0.54 502	0.50 530	1.41 548	0.70 525	1.67 575	1.81 573	1.49 549	1.50 527	1.26 508	0.87 497	1.15 512	1.80 568	0.23 431	0.21 464	0.25 446	0.25 476	0.31 479	0.26 453

rvit_stereo_0081_aga	0.31 138	0.28 404	0.44 256	0.42 326	0.29 367	0.34 168	0.31 206	0.44 97	0.40 144	0.39 143	0.44 134	0.40 162	0.32 187	0.42 101	0.29 187	0.23 431	0.17 404	0.19 308	0.16 260	0.20 353	0.15 248

CAS++	0.32 144	0.24 330	0.36 143	0.37 149	0.26 281	0.28 90	0.23 79	0.87 350	0.50 198	0.47 182	0.45 138	0.26 60	0.21 51	0.49 162	0.24 77	0.23 431	0.19 442	0.22 395	0.17 313	0.21 377	0.16 294
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AASNet	0.53 401	0.25 355	0.52 361	0.49 442	0.32 423	0.74 424	0.40 372	1.50 558	0.86 377	0.86 405	0.92 354	0.64 298	0.59 368	0.59 264	0.79 467	0.23 431	0.19 442	0.20 338	0.16 260	0.21 377	0.19 366

PSMNet-ADL	0.48 345	0.27 390	0.40 203	0.48 427	0.30 385	0.68 403	0.37 317	0.90 362	0.80 341	0.61 230	0.80 288	0.92 431	0.62 384	0.72 373	0.63 431	0.23 431	0.18 424	0.18 267	0.20 395	0.22 399	0.20 389

ICVP	0.46 317	0.25 355	0.38 172	0.48 427	0.28 339	0.58 337	0.43 404	1.00 399	0.70 275	0.67 276	0.95 367	0.75 364	0.55 343	0.53 193	0.54 404	0.23 431	0.17 404	0.19 308	0.17 313	0.19 336	0.20 389
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	0.48 345	0.22 272	0.38 172	0.42 326	0.25 235	0.50 283	0.37 317	1.10 442	0.77 320	0.70 297	1.06 425	0.84 397	0.64 401	0.62 287	0.47 370	0.23 431	0.15 352	0.23 416	0.25 476	0.20 353	0.19 366

CFNet-ft	0.48 345	0.23 293	0.36 143	0.40 250	0.26 281	0.64 385	0.37 317	0.87 350	0.85 372	0.64 251	1.00 392	1.01 456	0.64 401	0.61 278	0.53 399	0.23 431	0.15 352	0.24 433	0.21 417	0.23 416	0.18 333

DMCA-RVC	0.51 387	0.30 425	0.59 394	0.50 456	0.32 423	0.54 306	0.38 339	0.86 343	0.68 267	0.94 454	0.86 323	0.91 426	0.68 423	0.70 362	0.59 419	0.23 431	0.18 424	0.31 503	0.23 451	0.26 445	0.19 366

CFNet_RVC	0.48 345	0.23 293	0.36 143	0.40 250	0.26 281	0.64 385	0.37 317	0.87 350	0.85 372	0.64 251	1.00 392	1.01 456	0.64 401	0.61 278	0.53 399	0.23 431	0.15 352	0.24 433	0.21 417	0.23 416	0.18 333

DRN-Test	0.66 460	0.32 434	0.66 431	0.50 456	0.39 478	1.15 524	0.61 497	1.49 557	1.01 460	1.12 517	1.08 431	1.06 471	0.69 427	0.77 404	0.94 508	0.23 431	0.17 404	0.26 465	0.25 476	0.25 438	0.21 407

StereoDRNet	0.64 456	0.33 442	0.68 440	0.51 472	0.43 502	1.03 500	0.53 469	1.47 554	0.99 450	1.10 514	0.87 331	1.07 476	0.71 444	0.82 420	0.88 492	0.23 431	0.19 442	0.25 446	0.23 451	0.27 456	0.19 366

zh-mn7	1.08 544	0.65 547	4.00 597	0.52 485	0.38 472	1.16 527	0.62 499	1.15 469	1.77 571	1.74 567	2.31 564	1.17 502	0.91 504	2.10 580	1.77 564	0.24 443	0.21 464	0.22 395	0.22 435	0.25 438	0.28 470

coex-ft	6.43 613	1.51 593	87.33 641	0.49 442	0.38 472	1.34 543	1.21 580	1.16 476	8.09 612	12.12 621	2.79 581	2.77 583	3.31 602	1.16 514	3.15 589	0.24 443	0.23 481	0.27 478	0.24 467	0.45 536	0.37 522

Wz-Net-LNSev	0.71 476	0.51 520	1.36 559	0.50 456	0.41 490	1.15 524	0.69 520	1.21 492	1.07 490	1.02 488	1.12 441	1.08 478	0.87 497	0.89 455	0.89 502	0.24 443	0.22 471	0.21 380	0.19 370	0.26 445	0.26 453

dd	0.43 290	0.38 475	0.55 379	0.44 366	0.25 235	0.47 272	0.38 339	0.70 267	1.05 478	0.59 218	0.65 218	0.42 178	0.39 251	0.66 328	0.50 379	0.24 443	0.15 352	0.21 380	0.15 226	0.22 399	0.18 333

GEStereo_RVC	0.55 415	0.29 416	0.63 414	0.49 442	0.31 407	0.70 410	0.54 473	1.22 500	0.92 418	0.82 375	0.85 320	0.85 399	0.63 390	0.90 457	0.65 436	0.24 443	0.16 384	0.19 308	0.16 260	0.21 377	0.22 425

Anonymous3	0.46 317	0.34 447	0.86 496	0.50 456	0.37 463	0.81 452	0.50 446	0.72 280	0.65 256	0.51 193	0.65 218	0.45 195	0.45 286	0.64 313	0.38 296	0.24 443	0.24 489	0.22 395	0.21 417	0.23 416	0.23 432

HCRNet	0.44 297	0.34 447	0.41 213	0.53 495	0.26 281	0.53 299	0.29 161	0.83 333	0.63 243	0.71 304	0.81 295	0.77 376	0.50 314	0.66 328	0.36 271	0.24 443	0.16 384	0.24 433	0.20 395	0.21 377	0.18 333

PA-Net	0.67 465	0.43 495	0.83 489	0.50 456	0.53 539	0.94 480	0.68 515	1.10 442	1.14 505	0.80 353	0.88 339	0.87 410	0.77 468	1.02 492	0.88 492	0.24 443	0.41 565	0.29 494	0.44 555	0.26 445	0.34 510
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.49 364	0.26 373	0.35 136	0.39 208	0.26 281	0.64 385	0.36 301	1.15 469	0.84 364	0.67 276	0.88 339	0.88 415	0.59 368	0.58 249	0.45 353	0.24 443	0.17 404	0.27 478	0.27 497	0.25 438	0.23 432

NaN_ROB	0.69 470	0.44 500	0.69 446	0.51 472	0.33 434	0.97 488	1.06 570	1.22 500	1.19 513	1.24 536	0.96 371	1.08 478	0.78 473	1.20 519	0.67 442	0.24 443	0.30 527	0.23 416	0.24 467	0.23 416	0.25 447

ssnet_v2	0.58 440	0.28 404	0.56 385	0.43 347	0.29 367	0.95 483	0.59 490	1.13 456	0.99 450	0.93 451	0.80 288	0.99 448	0.64 401	0.82 420	0.94 508	0.25 453	0.22 471	0.23 416	0.24 467	0.20 353	0.19 366

Wz-Net-SNSev	0.91 519	0.73 554	2.13 580	0.56 513	0.45 513	0.95 483	1.13 575	1.34 533	1.24 522	1.02 488	1.30 494	1.46 539	0.86 494	1.81 568	1.50 554	0.25 453	0.23 481	0.25 446	0.26 490	0.32 485	0.29 477

GwcNet	0.69 470	0.36 458	1.10 525	0.51 472	0.42 496	1.08 511	0.50 446	1.21 492	1.16 507	1.00 480	1.37 504	1.06 471	0.79 475	0.92 467	0.94 508	0.25 453	0.24 489	0.24 433	0.22 435	0.23 416	0.26 453

DSFCA	0.55 415	0.25 355	0.62 404	0.40 250	0.36 456	0.74 424	0.52 464	1.04 418	0.82 354	1.06 503	0.84 310	0.89 419	0.63 390	0.99 483	0.58 414	0.25 453	0.21 464	0.21 380	0.21 417	0.21 377	0.19 366

STTStereo	0.55 415	0.37 465	0.76 478	0.44 366	0.31 407	0.60 356	0.44 413	0.96 387	0.86 377	0.99 475	0.90 347	0.96 441	0.58 361	0.71 367	0.61 425	0.25 453	0.23 481	0.26 465	0.32 525	0.24 429	0.23 432

RTSC	0.87 511	0.48 508	1.23 542	0.52 485	0.37 463	1.13 521	0.50 446	1.34 533	1.79 572	1.51 552	1.24 480	1.12 490	0.81 480	1.62 557	2.16 576	0.25 453	0.19 442	0.23 416	0.24 467	0.30 473	0.31 494

GANet	0.70 472	0.37 465	0.55 379	0.51 472	0.34 444	0.94 480	0.96 563	1.08 435	0.94 431	1.04 497	1.98 558	1.13 496	0.88 501	1.12 510	0.66 439	0.25 453	0.26 504	0.27 478	0.22 435	0.31 479	0.22 425

MDST_ROB	0.91 519	0.27 390	0.85 491	0.63 539	0.41 490	2.53 583	0.71 531	1.60 569	1.13 502	2.83 596	1.73 544	0.97 443	0.69 427	1.61 556	0.73 457	0.25 453	0.22 471	0.32 509	0.28 503	0.25 438	0.24 440

FBW_ROB	0.88 513	0.50 516	0.85 491	0.55 510	0.40 483	1.17 528	0.78 541	1.50 558	1.37 542	1.33 543	1.27 485	1.48 543	1.00 527	2.57 593	0.98 517	0.25 453	0.32 542	0.45 546	0.30 511	0.34 498	0.28 470

PWC_ROB	0.87 511	0.52 527	1.28 546	0.50 456	0.32 423	0.91 475	0.37 317	1.36 540	1.46 553	1.61 559	2.59 577	1.16 501	1.01 528	1.34 540	1.40 553	0.25 453	0.18 424	0.28 486	0.20 395	0.29 464	0.28 470

zh-sn7	1.09 545	0.75 556	3.23 591	0.57 519	0.42 496	1.11 516	0.89 554	1.19 485	1.27 532	1.41 547	1.98 558	1.25 507	1.47 562	1.99 577	2.62 585	0.26 463	0.26 504	0.26 465	0.27 497	0.35 503	0.30 486

TCMNet	0.66 460	0.39 482	0.98 512	0.59 525	0.61 555	0.96 486	0.55 477	1.05 423	0.90 406	0.84 394	1.14 453	0.89 419	0.65 407	0.85 439	1.01 523	0.26 463	0.26 504	0.31 503	0.28 503	0.32 485	0.29 477

test_sample7	0.52 395	0.29 416	0.50 342	0.36 132	0.27 314	0.62 367	0.41 387	1.06 427	0.88 390	0.92 447	0.86 323	0.85 399	0.69 427	0.68 349	0.50 379	0.26 463	0.20 454	0.27 478	0.26 490	0.27 456	0.24 440

GMStereo_Zeroshot	0.49 364	0.44 500	0.74 469	0.49 442	0.27 314	0.56 326	0.29 161	0.73 291	0.76 312	0.86 405	0.94 358	0.91 426	0.36 232	0.74 386	0.43 328	0.26 463	0.14 322	0.26 465	0.15 226	0.36 508	0.18 333

CSP-Net	0.56 426	0.27 390	0.49 329	0.41 284	0.28 339	1.22 534	0.50 446	1.23 505	0.72 287	0.95 461	0.95 367	0.89 419	0.62 384	0.83 428	0.62 428	0.26 463	0.17 404	0.17 217	0.17 313	0.18 302	0.17 315

APVNet	0.71 476	0.37 465	0.89 502	0.56 513	0.45 513	1.18 530	0.68 515	1.41 548	0.85 372	0.81 366	1.15 459	1.04 465	0.81 480	1.10 507	1.17 538	0.26 463	0.28 517	0.32 509	0.31 519	0.29 464	0.30 486

FADNet-RVC	0.60 450	0.53 530	1.14 530	0.46 411	0.39 478	0.61 359	0.39 361	1.12 454	0.87 386	0.70 297	0.84 310	1.04 465	0.55 343	0.94 480	0.69 446	0.26 463	0.25 497	0.28 486	0.28 503	0.31 479	0.31 494

S-Stereo	0.74 483	0.35 453	0.96 509	0.56 513	0.45 513	0.82 460	0.60 492	1.24 512	1.60 566	0.96 462	1.41 512	1.12 490	0.94 515	0.80 414	1.04 527	0.26 463	0.31 536	0.28 486	0.25 476	0.32 485	0.47 557

ADCMid	1.14 548	0.52 527	2.23 582	0.53 495	0.43 502	1.07 507	0.75 537	1.23 505	1.05 478	2.15 582	1.44 520	1.50 545	1.43 560	1.56 553	5.01 604	0.26 463	0.24 489	0.29 494	0.31 519	0.37 513	0.33 503

ETE_ROB	0.70 472	0.49 512	0.73 464	0.56 513	0.36 456	0.79 444	0.87 553	1.14 465	0.93 424	1.19 526	1.18 468	1.39 533	0.82 484	0.99 483	0.80 469	0.26 463	0.21 464	0.31 503	0.26 490	0.33 492	0.34 510

YMNet	0.66 460	0.38 475	0.90 503	0.52 485	0.46 521	1.08 511	0.49 441	1.00 399	0.77 320	1.18 524	1.29 491	1.12 490	0.74 454	0.85 439	0.86 482	0.27 473	0.31 536	0.25 446	0.25 476	0.24 429	0.23 432

YMNet_1	0.66 460	0.38 475	0.90 503	0.52 485	0.46 521	1.08 511	0.49 441	1.00 399	0.77 320	1.18 524	1.29 491	1.12 490	0.74 454	0.85 439	0.86 482	0.27 473	0.31 536	0.25 446	0.25 476	0.24 429	0.23 432

rvit_0105_6	0.38 234	0.28 404	0.64 419	0.50 456	0.30 385	0.39 216	0.38 339	0.51 123	0.67 262	0.40 151	0.45 138	0.50 220	0.41 263	0.54 200	0.36 271	0.27 473	0.26 504	0.24 433	0.21 417	0.22 399	0.16 294

rvit_0105_5	0.42 280	0.31 430	0.73 464	0.50 456	0.29 367	0.44 253	0.42 397	0.61 187	0.74 301	0.51 193	0.51 168	0.60 279	0.47 295	0.57 229	0.38 296	0.27 473	0.25 497	0.25 446	0.23 451	0.22 399	0.18 333

WZ-Net	1.19 554	0.59 537	4.07 598	0.62 537	0.51 534	1.34 543	1.31 589	1.32 529	1.74 570	1.53 555	1.65 538	1.74 558	1.28 553	2.25 587	2.01 573	0.27 473	0.21 464	0.23 416	0.25 476	0.40 520	0.39 531

SACVNet	0.58 440	0.34 447	0.55 379	0.55 510	0.36 456	0.63 378	0.48 435	1.13 456	0.77 320	1.02 488	1.06 425	1.02 461	0.74 454	0.90 457	0.51 389	0.27 473	0.21 464	0.25 446	0.24 467	0.29 464	0.36 517

pcwnet_v2	0.58 440	0.28 404	0.84 490	0.45 390	0.35 451	0.61 359	0.35 279	1.27 520	1.21 517	0.99 475	1.27 485	0.72 345	0.58 361	0.67 339	0.48 374	0.27 473	0.21 464	0.24 433	0.23 451	0.29 464	0.29 477

DANet	0.71 476	0.45 504	0.91 505	0.59 525	0.40 483	0.81 452	0.40 372	0.97 390	0.84 364	1.20 531	1.22 474	1.33 524	0.88 501	1.16 514	1.24 542	0.27 473	0.23 481	0.31 503	0.25 476	0.35 503	0.32 498
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AdaStereo	0.50 380	0.32 434	0.47 297	0.48 427	0.25 235	0.67 401	0.32 229	1.17 481	0.88 390	0.75 329	0.99 390	0.75 364	0.49 304	0.67 339	0.46 363	0.27 473	0.12 216	0.28 486	0.18 340	0.23 416	0.18 333
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.
SGM_RVC	0.97 526	0.28 404	0.41 213	0.39 208	0.22 133	1.55 558	0.73 535	1.51 561	1.25 528	2.25 586	1.92 555	2.58 580	1.56 567	2.02 578	1.19 540	0.27 473	0.27 513	0.27 478	0.25 476	0.25 438	0.25 447
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_4	0.41 273	0.29 416	0.71 455	0.50 456	0.29 367	0.41 235	0.41 387	0.55 148	0.73 294	0.45 170	0.48 151	0.55 242	0.44 281	0.57 229	0.36 271	0.28 483	0.26 504	0.25 446	0.22 435	0.23 416	0.18 333

hitnet-ft	0.55 415	0.27 390	0.39 191	0.41 284	0.28 339	0.78 441	0.40 372	0.92 369	0.90 406	0.82 375	1.01 395	1.13 496	0.70 440	0.78 408	0.67 442	0.28 483	0.20 454	0.28 486	0.22 435	0.29 464	0.26 453

FAT-Stereo	0.73 482	0.33 442	0.75 473	0.49 442	0.37 463	0.71 415	0.59 490	1.36 540	1.30 537	1.03 496	1.40 510	1.59 554	1.15 540	0.87 446	0.86 482	0.28 483	0.28 517	0.28 486	0.23 451	0.28 460	0.38 528

stereogan	0.80 496	0.31 430	0.71 455	0.59 525	0.50 530	1.72 569	0.48 435	1.35 537	1.37 542	1.00 480	1.46 525	1.56 551	0.95 518	1.29 533	0.84 477	0.28 483	0.29 522	0.29 494	0.25 476	0.38 517	0.38 528

TDLM	0.57 433	0.33 442	0.49 329	0.51 472	0.30 385	0.66 396	0.73 535	1.03 415	1.01 460	0.82 375	1.10 436	0.84 397	0.70 440	0.86 444	0.58 414	0.28 483	0.17 404	0.25 446	0.22 435	0.26 445	0.19 366

SANet	1.07 542	0.41 491	1.06 520	0.48 427	0.30 385	1.41 548	0.94 561	1.42 549	3.36 600	1.58 556	2.43 570	2.33 575	1.70 574	1.34 540	1.07 529	0.28 483	0.24 489	0.26 465	0.23 451	0.34 498	0.30 486

CBMV	0.64 456	0.35 453	0.41 213	0.42 326	0.25 235	1.01 495	0.77 539	1.13 456	1.09 495	1.17 522	1.22 474	1.04 465	0.75 458	0.88 449	0.63 431	0.28 483	0.30 527	0.34 516	0.30 511	0.26 445	0.26 453
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	0.47 333	0.34 447	0.77 483	0.54 502	0.31 407	0.49 280	0.47 427	0.63 201	0.79 339	0.65 260	0.59 203	0.64 298	0.50 314	0.65 320	0.39 303	0.29 490	0.27 513	0.29 494	0.28 503	0.21 377	0.20 389

CASS	0.45 307	0.27 390	0.42 234	0.48 427	0.22 133	0.61 359	0.34 254	0.97 390	0.62 232	0.71 304	0.85 320	0.61 284	0.55 343	0.57 229	0.41 316	0.29 490	0.16 384	0.22 395	0.18 340	0.22 399	0.28 470
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.61 452	0.51 520	1.10 525	0.45 390	0.44 509	0.65 394	0.41 387	1.19 485	1.05 478	0.70 297	0.84 310	0.98 447	0.66 414	0.82 420	0.50 379	0.29 490	0.30 527	0.27 478	0.30 511	0.46 539	0.35 515

AnyNet_C32	1.16 552	0.62 544	2.40 584	0.57 519	0.55 544	1.41 548	1.34 590	1.18 484	1.24 522	1.49 549	1.42 514	1.39 533	1.20 548	1.55 551	4.82 602	0.29 490	0.28 517	0.29 494	0.34 530	0.38 517	0.42 539

CVANet_RVC	0.57 433	0.33 442	0.44 256	0.47 420	0.32 423	0.67 401	0.61 497	1.05 423	0.93 424	0.85 398	1.04 414	1.01 456	0.73 451	0.83 428	0.52 396	0.29 490	0.19 442	0.27 478	0.25 476	0.31 479	0.21 407

DeepPruner_ROB	0.53 401	0.34 447	0.59 394	0.41 284	0.30 385	0.50 283	0.43 404	1.19 485	0.70 275	0.85 398	1.05 418	0.86 404	0.55 343	0.84 433	0.51 389	0.29 490	0.23 481	0.22 395	0.22 435	0.26 445	0.25 447

PSMNet_ROB	0.64 456	0.37 465	0.65 425	0.56 513	0.42 496	0.97 488	0.83 546	1.21 492	0.92 418	0.79 351	1.02 404	1.08 478	0.63 390	0.82 420	0.91 506	0.29 490	0.20 454	0.31 503	0.31 519	0.26 445	0.23 432

Syn2CoEx	0.71 476	0.51 520	0.95 507	0.64 540	0.45 513	0.91 475	0.53 469	1.48 555	1.13 502	0.93 451	1.35 500	1.02 461	0.99 524	0.92 467	0.80 469	0.30 497	0.27 513	0.28 486	0.24 467	0.23 416	0.24 440

Nwc_Net	0.78 492	0.38 475	0.73 464	0.60 531	0.55 544	1.05 505	0.55 477	1.67 575	1.05 478	0.88 423	1.86 553	1.40 535	1.09 535	1.10 507	0.87 488	0.30 497	0.25 497	0.36 523	0.38 538	0.29 464	0.29 477

ADCPNet	1.03 534	0.48 508	2.70 587	0.54 502	0.42 496	1.40 546	0.75 537	1.13 456	1.07 490	1.22 533	1.42 514	1.68 556	1.09 535	1.36 545	3.45 594	0.30 497	0.28 517	0.29 494	0.32 525	0.37 513	0.35 515

GASNet	0.67 465	0.72 553	0.96 509	0.70 558	0.48 526	0.62 367	0.47 427	1.08 435	1.03 468	0.94 454	0.82 299	0.93 434	0.83 489	1.33 538	0.80 469	0.31 500	0.22 471	0.29 494	0.28 503	0.44 532	0.24 440

psmorigin	0.82 500	0.51 520	2.09 579	0.49 442	0.41 490	0.85 467	0.50 446	1.04 418	0.88 390	1.45 548	1.43 517	1.50 545	1.06 532	1.22 525	0.97 514	0.31 500	0.32 542	0.27 478	0.27 497	0.33 492	0.42 539

NCC-stereo	0.78 492	0.40 487	0.76 478	0.61 533	0.67 560	0.81 452	0.69 520	1.54 566	1.11 497	0.90 434	1.36 501	1.33 524	1.16 541	1.19 517	0.88 492	0.31 500	0.30 527	0.37 528	0.48 565	0.33 492	0.33 503

Abc-Net	0.78 492	0.40 487	0.76 478	0.61 533	0.67 560	0.81 452	0.69 520	1.54 566	1.11 497	0.90 434	1.36 501	1.33 524	1.16 541	1.19 517	0.88 492	0.31 500	0.30 527	0.37 528	0.48 565	0.33 492	0.33 503
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.93 522	0.50 516	1.18 537	0.59 525	0.46 521	0.97 488	0.48 435	1.70 577	2.15 580	1.58 556	1.37 504	1.42 536	1.19 546	1.31 536	1.60 557	0.31 500	0.26 504	0.32 509	0.33 528	0.40 520	0.42 539

RTS	1.98 584	0.96 574	11.36 610	0.65 545	0.57 550	2.77 589	1.40 593	1.39 544	2.26 582	1.89 573	2.56 574	1.32 521	1.25 550	5.20 608	4.05 598	0.31 500	0.22 471	0.29 494	0.29 509	0.40 520	0.37 522

RTSA	1.98 584	0.96 574	11.36 610	0.65 545	0.57 550	2.77 589	1.40 593	1.39 544	2.26 582	1.89 573	2.56 574	1.32 521	1.25 550	5.20 608	4.05 598	0.31 500	0.22 471	0.29 494	0.29 509	0.40 520	0.37 522

SGM-ForestM	4.04 604	0.32 434	0.46 285	0.43 347	0.27 314	7.50 612	1.45 597	3.84 606	4.24 607	8.19 619	6.76 615	19.00 627	9.08 614	10.74 619	6.62 609	0.31 500	0.33 548	0.32 509	0.32 525	0.29 464	0.29 477

PS-NSSS	0.58 440	0.44 500	0.62 404	0.42 326	0.33 434	0.66 396	0.58 487	1.02 411	0.86 377	0.77 342	1.28 487	0.72 345	0.64 401	0.82 420	0.59 419	0.31 500	0.26 504	0.40 536	0.27 497	0.33 492	0.26 453

NCCL2	0.72 480	0.41 491	0.65 425	0.64 540	0.44 509	0.98 492	1.20 578	1.11 448	1.00 456	0.98 472	0.96 371	1.49 544	0.87 497	0.90 457	0.79 467	0.31 500	0.26 504	0.39 533	0.39 542	0.32 485	0.32 498

SGM-Forest	0.62 453	0.32 434	0.39 191	0.43 347	0.30 385	1.02 497	0.55 477	1.09 439	1.05 478	1.06 503	1.18 468	1.10 486	0.67 417	0.88 449	0.62 428	0.31 500	0.33 548	0.33 514	0.30 511	0.30 473	0.28 470
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_105_1	0.54 413	0.40 487	0.76 478	0.58 521	0.37 463	0.59 350	0.68 515	0.70 267	0.94 431	0.82 375	0.69 233	0.73 356	0.58 361	0.78 408	0.54 404	0.32 511	0.29 522	0.31 503	0.34 530	0.23 416	0.20 389

rvit_stereo_0075_2	0.47 333	0.37 465	0.70 450	0.53 495	0.46 521	0.43 245	0.36 301	0.81 327	0.67 262	0.55 208	0.74 252	0.59 273	0.43 271	0.63 298	0.43 328	0.32 511	0.23 481	0.35 518	0.25 476	0.30 473	0.25 447

Wz-Net-TNSev	1.14 548	1.06 580	4.32 600	0.49 442	0.42 496	1.51 556	1.11 574	1.48 555	1.40 547	1.22 533	1.26 484	1.58 553	1.43 560	1.76 566	1.70 559	0.32 511	0.31 536	0.26 465	0.30 511	0.41 526	0.41 538

UDGNet	0.48 345	0.77 559	0.50 342	0.48 427	0.31 407	0.41 235	0.34 254	0.70 267	0.92 418	0.65 260	0.60 205	0.58 258	0.43 271	0.63 298	0.41 316	0.32 511	0.15 352	0.66 570	0.19 370	0.36 508	0.21 407

AF-Net	0.81 499	0.39 482	0.68 440	0.64 540	0.54 542	0.91 475	0.51 461	1.61 571	1.31 538	0.96 462	2.02 560	1.46 539	1.26 552	1.11 509	0.99 518	0.32 511	0.24 489	0.39 533	0.27 497	0.30 473	0.25 447

RGC	0.79 495	0.59 537	0.71 455	0.65 545	0.65 559	0.92 479	0.58 487	1.29 523	1.05 478	1.07 506	1.45 523	1.47 542	1.03 529	1.21 523	0.88 492	0.32 511	0.30 527	0.48 555	0.40 545	0.37 513	0.37 522

NVstereo2D	0.60 450	0.30 425	0.75 473	0.48 427	0.43 502	0.89 472	0.48 435	1.05 423	1.15 506	0.66 273	0.86 323	0.88 415	0.70 440	0.99 483	0.65 436	0.32 511	0.15 352	0.28 486	0.20 395	0.40 520	0.36 517

XPNet_ROB	0.70 472	0.35 453	0.68 440	0.52 485	0.40 483	0.79 444	0.85 552	1.16 476	0.94 431	1.33 543	1.15 459	1.38 532	0.83 489	1.03 494	0.90 504	0.32 511	0.25 497	0.26 465	0.24 467	0.31 479	0.28 470

RP	0.76 486	0.36 458	0.63 414	0.66 548	0.58 552	0.80 447	0.55 477	1.14 465	1.22 519	0.97 467	1.65 538	1.43 538	1.32 554	1.01 487	0.84 477	0.33 519	0.30 527	0.36 523	0.30 511	0.34 498	0.34 510

edge stereo	0.76 486	0.38 475	0.74 469	0.52 485	0.43 502	0.80 447	0.53 469	1.28 522	1.06 484	1.28 539	1.38 509	1.81 559	1.11 537	1.08 503	0.85 481	0.33 519	0.32 542	0.41 540	0.28 503	0.32 485	0.36 517

ADCS	1.51 570	0.61 541	3.42 592	0.59 525	0.51 534	1.27 540	1.08 573	1.59 568	1.81 573	1.91 576	1.66 540	1.51 548	1.42 559	1.94 575	8.60 612	0.33 519	0.32 542	0.33 514	0.36 534	0.44 532	0.42 539

AnyNet_C01	1.56 571	1.05 579	7.45 605	0.64 540	0.54 542	1.99 575	1.38 592	1.43 551	1.36 540	1.63 562	1.92 555	1.84 561	1.33 555	2.40 589	4.03 597	0.33 519	0.32 542	0.32 509	0.34 530	0.44 532	0.45 550

LSM	4.74 609	0.77 559	10.16 608	0.70 558	56.56 634	1.02 497	1.00 568	1.24 512	1.62 567	2.04 578	2.34 567	1.33 524	1.17 543	1.38 547	1.09 531	0.33 519	0.49 578	0.39 533	0.46 556	0.51 548	10.09 623

LALA_ROB	0.74 483	0.43 495	0.69 446	0.54 502	0.40 483	1.01 495	0.95 562	1.21 492	1.07 490	1.22 533	1.12 441	1.56 551	0.79 475	1.04 496	0.86 482	0.33 519	0.22 471	0.35 518	0.30 511	0.35 503	0.31 494

test_for_model	0.82 500	3.60 615	0.39 191	2.35 603	2.07 603	0.39 216	0.28 151	0.42 77	0.45 176	0.71 304	0.31 84	0.30 83	0.27 125	0.34 44	0.25 98	0.34 525	0.11 158	0.13 68	0.09 10	3.49 615	0.18 333

DGSMNet	0.76 486	0.55 532	1.29 548	0.58 521	0.62 556	0.94 480	0.70 525	1.26 518	1.11 497	0.83 387	1.24 480	1.00 452	0.71 444	1.03 494	0.81 472	0.34 525	0.29 522	0.41 540	0.40 545	0.57 559	0.55 569

DeepPrunerF	0.89 515	0.52 527	3.43 593	0.68 555	0.81 567	0.72 422	0.72 533	1.22 500	1.99 578	0.93 451	1.01 395	0.87 410	0.86 494	1.08 503	0.95 511	0.34 525	0.28 517	0.43 542	0.39 542	0.30 473	0.32 498

DPSNet	0.99 528	0.42 493	1.88 577	0.53 495	0.41 490	1.59 561	1.26 584	2.21 588	1.43 548	1.10 514	1.11 437	1.46 539	1.95 584	1.34 540	1.26 544	0.34 525	0.25 497	0.25 446	0.21 417	0.46 539	0.37 522

PWCDC_ROB	0.89 515	0.49 512	0.80 487	0.74 562	0.40 483	1.03 500	0.39 361	1.33 531	2.35 588	1.02 488	3.77 595	0.81 391	0.92 509	1.20 519	0.90 504	0.34 525	0.22 471	0.24 433	0.20 395	0.34 498	0.29 477

ISRNet	0.56 426	0.24 330	0.66 431	0.56 513	0.36 456	0.44 253	0.25 101	0.82 329	0.84 364	1.07 506	1.25 482	0.91 426	0.60 372	0.66 328	0.58 414	0.35 530	0.26 504	0.36 523	0.33 528	0.30 473	0.42 539

HBP-ISP	0.59 447	0.45 504	0.43 245	0.45 390	0.33 434	0.70 410	0.28 151	1.11 448	1.00 456	0.83 387	1.18 468	0.65 311	0.68 423	0.88 449	0.52 396	0.35 530	0.38 558	0.47 550	0.41 550	0.38 517	0.31 494

dad	0.58 440	0.50 516	0.64 419	0.43 347	0.30 385	0.59 350	0.36 301	0.78 316	1.25 528	1.01 485	1.17 466	1.15 500	0.53 325	0.68 349	0.50 379	0.35 530	0.23 481	0.37 528	0.21 417	0.29 464	0.20 389

MeshStereo	1.34 561	0.43 495	0.54 374	0.44 366	0.34 444	1.66 565	0.60 492	1.94 582	1.37 542	4.47 610	3.25 586	4.71 601	1.94 583	1.92 573	1.17 538	0.35 530	0.35 552	0.37 528	0.31 519	0.32 485	0.32 498
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
FINET	0.67 465	0.42 493	1.00 514	0.46 411	0.43 502	0.83 463	0.89 554	1.08 435	1.50 555	0.87 413	1.14 453	0.71 336	0.68 423	0.92 467	0.70 449	0.36 534	0.30 527	0.26 465	0.24 467	0.35 503	0.33 503

G-Net	0.95 523	0.46 506	1.04 518	0.64 540	0.48 526	2.12 579	0.64 504	1.01 408	0.87 386	1.75 568	2.82 584	1.30 515	1.64 573	1.06 497	0.96 513	0.36 534	0.29 522	0.35 518	0.25 476	0.45 536	0.42 539

CBMV_ROB	0.59 447	0.37 465	0.38 172	0.39 208	0.28 339	0.74 424	0.28 151	1.00 399	0.98 445	0.94 454	1.25 482	0.81 391	0.78 473	0.87 446	0.50 379	0.36 534	0.37 556	0.43 542	0.40 545	0.33 492	0.30 486

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 533	0.57 535	1.51 567	0.67 551	0.50 530	2.57 584	1.66 600	1.20 490	1.43 548	1.38 545	1.57 534	1.33 524	0.92 509	1.64 560	0.88 492	0.37 537	0.39 562	0.46 549	0.60 577	0.41 526	0.40 534

XQC	0.89 515	0.65 547	1.31 550	0.67 551	0.52 538	1.22 534	0.68 515	1.26 518	1.52 556	1.14 520	1.11 437	1.28 512	1.04 531	1.40 548	1.77 564	0.38 538	0.24 489	0.37 528	0.31 519	0.53 553	0.47 557

NOSS_ROB	0.57 433	0.39 482	0.39 191	0.44 366	0.30 385	0.73 423	0.54 473	1.03 415	1.08 493	0.67 276	0.87 331	0.76 370	0.57 352	0.77 404	0.47 370	0.38 538	0.38 558	0.44 545	0.42 554	0.37 513	0.34 510

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 465	0.81 562	0.73 464	0.53 495	0.37 463	1.40 546	0.53 469	1.04 418	0.79 339	0.88 423	0.94 358	0.95 438	0.53 325	0.93 473	0.58 414	0.39 540	0.30 527	0.57 565	0.31 519	0.53 553	0.30 486

PVD	1.28 560	0.67 550	1.28 546	0.74 562	0.62 556	1.50 555	0.84 549	1.99 584	2.96 594	2.18 583	2.36 569	1.85 563	1.95 584	1.92 573	1.94 571	0.39 540	0.36 555	0.49 558	0.37 535	0.51 548	0.64 571

SAMSARA	1.07 542	0.65 547	1.19 538	1.06 579	0.90 570	1.76 571	1.76 604	1.46 553	1.44 551	1.51 552	1.16 464	2.00 568	1.14 539	1.48 549	1.31 548	0.39 540	0.44 574	0.35 518	0.38 538	0.49 545	0.49 563

CSAN	0.83 507	0.49 512	0.77 483	0.60 531	0.41 490	1.14 522	1.06 570	1.19 485	1.46 553	1.32 541	1.43 517	1.37 531	1.19 546	1.27 532	0.86 482	0.39 540	0.31 536	0.36 523	0.37 535	0.35 503	0.34 510

MFN_U_SF_RVC	1.09 545	0.59 537	1.97 578	0.67 551	0.44 509	1.93 574	0.60 492	1.85 581	1.36 540	1.61 559	1.54 532	1.95 567	1.37 556	1.64 560	1.73 560	0.40 544	0.37 556	0.45 546	0.48 565	0.44 532	0.44 546

DStereoSA	1.73 578	0.63 545	1.57 569	0.80 566	0.79 566	1.26 539	1.30 585	1.34 533	1.43 548	1.24 536	7.52 617	0.92 431	7.68 613	1.65 564	2.29 583	0.41 545	0.29 522	0.63 569	0.60 577	1.04 580	1.18 601

DualNet (step1)	0.57 433	0.36 458	0.72 460	0.38 179	0.30 385	0.71 415	0.43 404	1.06 427	0.88 390	0.92 447	0.86 323	0.85 399	0.69 427	0.68 349	0.50 379	0.41 545	0.20 454	0.40 536	0.41 550	0.36 508	0.33 503

test_sample9	1.05 539	0.36 458	0.72 460	0.38 179	0.30 385	0.71 415	0.43 404	1.06 427	0.88 390	0.92 447	0.86 323	0.85 399	0.69 427	1.20 519	1.36 549	0.41 545	8.41 621	0.40 536	0.41 550	0.36 508	0.33 503

test_sample8	1.25 558	0.36 458	0.72 460	0.38 179	0.30 385	0.71 415	0.43 404	1.13 456	0.75 304	1.50 551	0.95 367	3.29 592	1.59 569	1.20 519	1.36 549	0.41 545	8.41 621	0.40 536	0.41 550	0.36 508	0.33 503

BEATNet-Init1	15.13 621	0.82 565	50.86 639	0.72 561	0.53 539	38.10 633	7.03 618	11.83 621	14.25 621	29.78 637	30.17 637	48.21 640	22.64 631	26.78 631	18.11 621	0.42 549	0.38 558	0.47 550	0.46 556	0.51 548	0.48 560

DStereoFS	1.87 581	0.85 567	1.03 517	0.75 565	0.62 556	2.04 577	0.65 505	1.74 579	1.55 559	1.52 554	1.90 554	2.36 576	12.92 619	3.85 604	1.74 561	0.44 550	0.31 536	0.82 577	0.46 556	0.84 572	1.10 595

WCMA_ROB	1.14 548	0.36 458	0.76 478	0.49 442	0.44 509	1.23 536	0.67 510	1.11 448	1.23 520	2.84 597	3.95 601	3.28 591	1.83 580	1.25 528	0.99 518	0.44 550	0.34 550	0.34 516	0.37 535	0.41 526	0.40 534

FSD	0.48 345	0.47 507	0.53 369	0.54 502	0.46 521	0.48 275	0.52 464	0.53 144	0.48 193	0.48 185	0.48 151	0.49 217	0.48 300	0.51 177	0.49 377	0.45 552	0.42 567	0.47 550	0.46 556	0.46 539	0.45 550

MSMD_ROB	1.21 555	0.49 512	0.62 404	0.59 525	0.50 530	1.62 564	0.67 510	1.23 505	1.24 522	2.45 590	3.77 595	3.09 588	2.98 600	1.32 537	0.81 472	0.45 552	0.41 565	0.49 558	0.51 572	0.47 542	0.44 546

FC-DCNN v2	1.65 576	0.51 520	0.65 425	0.61 533	0.49 528	1.61 562	0.70 525	1.75 580	1.56 562	4.74 614	4.91 610	6.46 612	3.31 602	1.91 572	1.11 532	0.46 554	0.42 567	0.47 550	0.46 556	0.48 543	0.46 552

FCDSN-DC	1.39 566	0.56 533	0.65 425	0.74 562	0.59 553	1.38 545	0.63 500	1.35 537	1.39 545	3.26 604	4.50 607	4.61 599	2.63 595	1.58 555	1.03 524	0.46 554	0.42 567	0.48 555	0.47 563	0.50 547	0.50 564
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CC-Net-ROB	0.82 500	0.96 574	0.85 491	0.58 521	0.45 513	1.27 540	0.70 525	1.17 481	1.02 463	0.83 387	1.23 478	0.90 424	0.77 468	1.06 497	0.69 446	0.46 554	0.34 550	1.71 590	0.38 538	0.59 563	0.36 517

FC-DCNN	1.59 572	0.51 520	0.66 431	0.61 533	0.49 528	1.56 559	0.70 525	1.66 574	1.53 557	4.64 611	4.62 608	5.85 608	3.34 604	1.84 570	1.11 532	0.46 554	0.42 567	0.47 550	0.46 556	0.48 543	0.46 552

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 561	0.87 568	1.76 574	0.86 568	0.56 547	4.29 605	1.79 605	1.50 558	1.98 577	1.61 559	1.85 552	1.84 561	1.41 558	1.89 571	1.36 549	0.48 558	0.40 564	0.56 564	0.57 575	0.69 568	0.48 560

GANetREF_RVC	0.80 496	0.75 556	0.86 496	0.66 548	0.42 496	1.15 524	0.98 564	1.14 465	1.19 513	1.01 485	1.02 404	1.10 486	0.90 503	1.15 512	0.76 462	0.48 558	0.39 562	0.57 565	0.38 538	0.63 565	0.46 552
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
ccnet	0.82 500	0.57 535	0.75 473	0.54 502	0.59 553	1.09 514	0.66 508	1.38 543	0.94 431	1.12 517	1.44 520	1.29 513	0.92 509	0.95 482	1.24 542	0.49 560	0.42 567	0.50 560	0.47 563	0.51 548	0.46 552

MANE	4.13 605	0.51 520	0.64 419	0.66 548	0.56 547	6.89 611	0.99 566	7.55 615	12.04 616	6.68 617	8.57 619	10.69 618	9.45 615	7.59 616	6.39 608	0.49 560	0.43 572	0.48 555	0.98 595	0.49 545	0.48 560

PDISCO_ROB	0.91 519	0.48 508	1.06 520	0.99 573	0.97 576	1.67 567	0.63 500	1.64 573	1.59 563	1.06 503	1.18 468	1.31 516	0.79 475	1.55 551	0.97 514	0.49 560	0.22 471	0.45 546	0.40 545	0.45 536	0.37 522

SDNR	0.86 510	0.37 465	1.47 565	0.40 250	0.38 472	3.38 600	0.33 239	0.90 362	0.98 445	0.99 475	2.09 563	0.59 273	0.71 444	1.29 533	0.70 449	0.51 563	0.56 582	0.36 523	0.26 490	0.43 531	0.46 552

Anonymous_2	0.82 500	0.44 500	0.63 414	0.40 250	0.43 502	0.80 447	0.52 464	0.72 280	0.77 320	0.71 304	0.60 205	0.87 410	0.76 461	0.75 392	0.58 414	0.52 564	0.54 580	0.54 563	4.82 620	0.56 557	0.40 534

PASM	0.90 518	0.64 546	1.69 570	0.69 557	0.69 563	0.78 441	0.84 549	1.03 415	1.26 531	1.19 526	1.15 459	1.31 516	0.98 523	1.24 527	1.03 524	0.52 564	0.56 582	0.59 568	0.66 580	0.56 557	0.54 568

ELAS_RVC	1.60 573	0.61 541	1.01 516	0.70 558	0.56 547	2.00 576	1.89 607	1.96 583	2.65 591	3.33 605	3.26 587	3.03 585	3.41 605	2.49 591	2.09 575	0.52 564	0.45 575	0.50 560	0.48 565	0.54 555	0.52 566
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 575	0.61 541	0.95 507	0.68 555	0.55 544	3.01 598	1.55 598	2.39 590	2.33 587	3.64 607	3.89 599	2.75 582	2.90 599	2.15 583	2.27 582	0.52 564	0.45 575	0.50 560	0.48 565	0.54 555	0.52 566
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.76 486	0.75 556	1.08 524	1.01 576	0.90 570	0.69 405	0.50 446	1.11 448	1.03 468	0.78 346	1.11 437	0.80 388	0.72 448	0.88 449	0.63 431	0.53 568	0.27 513	0.76 572	0.46 556	0.66 567	0.47 557

UDG	0.88 513	0.82 565	0.67 435	1.00 575	0.96 575	1.02 497	0.57 486	1.13 456	0.99 450	0.90 434	0.97 384	1.31 516	0.99 524	0.85 439	0.84 477	0.54 569	0.32 542	1.77 591	0.40 545	0.94 576	0.66 573

STTRV1_RVC	0.82 500	0.59 537	1.16 531	0.67 551	0.81 567	1.11 516	0.63 500	1.30 526	1.11 497	0.98 472	1.33 498	1.08 478	0.95 518	1.26 529	0.87 488	0.55 570	0.25 497	0.43 542	0.39 542	0.58 562	0.40 534

DispFullNet	1.60 573	2.63 612	2.75 588	2.56 607	1.79 598	1.24 537	0.47 427	1.37 542	1.45 552	1.87 572	1.50 527	1.55 550	2.46 590	2.04 579	1.04 527	0.59 571	0.18 424	2.32 603	0.68 582	2.29 603	1.14 596

SQANet	0.82 500	0.74 555	0.67 435	1.13 580	0.98 578	1.11 516	0.47 427	1.07 431	0.83 359	0.91 439	1.05 418	1.03 463	0.74 454	1.01 487	0.64 434	0.61 572	0.24 489	1.03 582	0.35 533	1.18 584	0.58 570

Consistency-Raft	1.01 530	0.81 562	1.24 543	0.84 567	0.97 576	0.81 452	0.84 549	1.30 526	1.59 563	1.05 499	1.68 543	1.12 490	0.91 504	0.92 467	1.11 532	0.65 573	0.74 590	0.79 575	0.90 591	1.06 582	0.79 579

MADNet+	2.23 591	2.43 608	10.85 609	1.22 583	0.91 572	2.76 588	1.40 593	2.12 587	1.67 569	1.32 541	1.74 546	1.86 564	1.74 576	6.25 611	4.41 601	0.65 573	0.64 585	0.58 567	0.54 574	0.80 571	0.76 576

CAS	0.34 167	0.13 2	0.25 14	1.28 585	0.30 385	0.46 267	0.38 339	0.48 110	0.47 185	0.34 105	0.52 177	0.24 53	0.19 32	0.29 9	0.27 146	0.69 575	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 57	0.15 248

otaku	1.04 535	0.93 571	0.88 498	1.33 586	1.05 584	1.66 565	0.70 525	1.40 547	1.18 511	1.08 510	1.32 497	1.33 524	0.91 504	1.23 526	0.76 462	0.72 576	0.46 577	1.24 585	0.50 570	1.40 585	0.75 575

PMTNet	0.32 144	0.16 55	0.24 7	0.29 7	0.18 39	0.45 262	0.22 62	0.56 151	0.63 243	0.46 176	0.54 184	0.39 150	0.34 210	0.48 158	0.24 77	0.75 577	0.10 61	0.12 32	0.08 1	0.12 57	0.11 80

NVStereoNet_ROB	1.24 557	0.90 570	1.13 529	0.86 568	0.88 569	1.11 516	0.99 566	1.42 549	1.53 557	1.59 558	2.48 571	2.24 572	1.53 564	1.96 576	1.30 547	0.76 578	0.70 587	0.78 574	1.00 596	0.71 570	0.88 583
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	2.78 594	1.26 584	7.04 604	1.16 581	1.48 589	8.00 613	6.02 617	2.60 592	1.92 576	2.12 581	2.64 578	3.34 593	3.05 601	6.49 612	3.39 592	0.78 579	0.76 595	0.75 571	0.76 585	0.97 579	1.18 601

Ntro	1.09 545	0.97 577	0.91 505	1.44 587	1.19 586	1.69 568	0.80 544	1.35 537	1.25 528	1.00 480	1.29 491	1.31 516	0.97 522	1.26 529	0.84 477	0.84 580	0.43 572	1.36 586	0.50 570	1.56 587	0.78 577

DDUNet	1.06 540	2.56 611	0.68 440	1.21 582	1.26 587	1.03 500	0.69 520	1.11 448	0.94 431	0.96 462	1.22 474	1.27 510	0.82 484	0.93 473	0.72 456	0.84 580	0.38 558	1.99 594	0.60 577	1.10 583	0.85 581

MFMNet_re	1.14 548	0.97 577	1.19 538	0.99 573	0.95 574	1.25 538	1.22 581	1.39 544	1.55 559	1.69 566	1.67 542	1.21 503	1.53 564	1.12 510	0.99 518	0.87 582	0.75 594	0.79 575	0.75 584	0.90 573	0.94 585

GCST	0.83 507	1.22 583	0.74 469	1.58 588	1.01 581	1.06 506	0.23 79	0.78 316	0.78 330	0.97 467	0.65 218	0.78 378	0.35 214	0.92 467	0.34 238	0.96 583	0.65 586	1.20 584	0.81 587	0.91 574	0.70 574

anonymity	0.97 526	0.89 569	1.05 519	0.92 571	1.03 582	0.97 488	0.81 545	1.29 523	0.91 413	1.07 506	0.98 385	1.00 452	0.95 518	1.02 492	0.92 507	0.96 583	0.95 606	0.90 579	0.91 594	0.92 575	0.94 585

SPS-STEREO	1.25 558	0.93 571	1.06 520	1.04 578	1.03 582	1.41 548	0.91 558	1.51 561	1.19 513	2.09 580	1.83 550	1.94 566	1.39 557	1.62 557	1.39 552	0.97 585	0.94 605	0.90 579	0.89 590	0.96 578	0.96 588
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 563	0.94 573	1.25 544	0.96 572	1.00 580	1.52 557	1.02 569	1.34 533	1.21 517	2.64 592	2.65 579	2.44 577	1.56 567	1.64 560	1.26 544	0.97 585	0.95 606	0.90 579	0.90 591	0.94 576	0.96 588

WAO-7	1.90 582	1.20 582	1.35 555	1.27 584	1.06 585	2.84 591	1.56 599	3.23 599	3.06 598	2.23 585	3.33 591	3.17 589	2.28 589	3.12 595	2.21 577	1.02 587	0.91 601	1.06 583	1.03 599	1.04 580	0.97 591

ACVNet_2	1.65 576	1.27 585	1.41 562	1.75 591	1.62 591	2.22 580	1.20 578	2.30 589	2.62 590	1.78 570	2.56 574	3.03 585	1.61 570	1.54 550	1.12 536	1.06 588	0.58 584	1.82 592	0.70 583	1.82 593	0.96 588

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 426	3.08 614	2.43 586	0.31 25	0.18 39	0.29 102	0.20 31	0.37 42	0.32 76	0.28 66	0.24 34	0.18 13	0.18 23	0.31 19	0.22 35	1.09 589	0.08 2	0.17 217	0.16 260	0.14 142	0.97 591

MonStereo1	1.98 584	1.48 590	1.43 564	1.81 594	1.69 596	2.88 594	0.78 541	2.47 591	3.47 601	2.20 584	4.36 606	3.39 594	2.50 592	2.18 584	1.58 556	1.19 590	0.54 580	1.65 589	0.87 589	1.78 592	1.29 605

WAO-8	2.92 595	1.55 594	1.35 555	1.79 592	1.63 593	5.23 607	1.22 581	4.58 610	12.56 618	2.84 597	4.07 603	4.83 602	2.72 597	3.49 599	2.25 580	1.27 591	0.91 601	1.99 594	1.15 604	1.86 594	1.15 597

Venus	2.92 595	1.55 594	1.35 555	1.79 592	1.63 593	5.23 607	1.22 581	4.58 610	12.56 618	2.84 597	4.06 602	4.83 602	2.72 597	3.49 599	2.25 580	1.27 591	0.91 601	1.99 594	1.15 604	1.86 594	1.15 597

Dean	1.98 584	1.36 588	1.36 559	2.12 599	1.81 599	2.74 586	1.36 591	3.37 603	3.80 605	2.08 579	3.32 590	3.21 590	1.82 578	1.71 565	1.67 558	1.27 591	0.77 596	1.99 594	0.90 591	1.86 594	1.03 593

ACVNet_1	1.46 568	1.33 587	1.12 528	1.91 597	1.62 591	1.83 572	0.98 564	2.00 585	1.85 575	1.39 546	1.53 531	2.32 574	1.53 564	1.34 540	1.11 532	1.30 594	0.50 579	2.06 600	0.58 576	1.93 599	0.95 587

ACVNet-4b	1.35 563	1.31 586	1.10 525	1.90 596	1.59 590	1.92 573	0.77 539	1.52 564	1.62 567	1.05 499	1.60 536	2.11 570	0.94 515	1.64 560	0.77 466	1.30 594	0.35 552	2.03 598	0.67 581	1.88 597	0.84 580

WAO-6	2.04 588	1.50 592	1.16 531	1.70 590	1.67 595	2.69 585	1.44 596	3.06 596	3.63 604	1.98 577	3.27 588	3.54 597	2.07 587	2.36 588	2.22 579	1.31 596	0.91 601	2.04 599	1.22 606	1.73 591	1.27 604

RainbowNet	1.35 563	1.49 591	1.19 538	1.88 595	1.45 588	1.48 554	1.07 572	1.61 571	1.55 559	1.20 531	1.59 535	1.54 549	1.13 538	1.34 540	0.97 514	1.36 597	0.70 587	1.82 592	0.79 586	1.71 590	1.07 594

testlalala_base	0.46 317	0.25 355	0.41 213	0.46 411	0.33 434	0.58 337	0.25 101	0.57 158	0.34 87	0.51 193	0.56 193	0.46 203	0.30 173	0.43 110	0.31 200	1.47 598	0.11 158	0.14 102	0.09 10	1.59 588	0.13 172

IMH-64-1	1.86 579	1.62 596	1.16 531	2.20 600	1.89 600	2.33 581	1.30 585	2.89 594	2.29 585	1.66 563	2.80 582	2.49 578	1.61 570	2.10 580	1.78 566	1.60 599	0.74 590	2.43 604	1.02 597	2.12 600	1.17 599

IMH-64	1.86 579	1.62 596	1.16 531	2.20 600	1.89 600	2.33 581	1.30 585	2.89 594	2.29 585	1.66 563	2.80 582	2.49 578	1.61 570	2.10 580	1.78 566	1.60 599	0.74 590	2.43 604	1.02 597	2.12 600	1.17 599

PWCK	1.92 583	1.66 599	3.12 590	1.65 589	0.91 572	2.84 591	2.26 610	2.10 586	2.41 589	2.36 588	2.31 564	2.22 571	1.82 578	3.43 598	2.03 574	1.61 601	0.71 589	1.51 587	0.82 588	1.69 589	0.91 584

IMH	2.04 588	1.62 596	1.20 541	2.20 600	1.89 600	2.91 597	1.30 585	3.11 597	3.03 596	1.81 571	3.35 592	3.03 585	1.90 581	2.48 590	1.80 568	1.66 602	0.77 596	2.45 606	1.04 600	2.15 602	1.19 603

LVE	2.12 590	1.44 589	1.36 559	1.99 598	1.78 597	2.75 587	1.79 605	2.82 593	3.95 606	1.90 575	4.33 605	3.52 596	1.81 577	2.24 586	1.74 561	1.74 603	0.87 599	2.06 600	1.13 602	1.91 598	1.35 606

TorneroNet-64	3.44 598	1.86 600	1.42 563	2.58 608	2.28 606	6.87 610	1.68 601	4.70 612	12.03 615	2.31 587	5.59 614	8.25 614	2.55 594	3.97 605	2.73 586	1.81 604	0.74 590	2.57 608	1.07 601	2.35 604	1.44 607

TorneroNet	4.53 608	1.89 601	1.48 566	2.55 606	2.27 605	13.78 620	1.69 602	4.84 614	23.73 632	2.89 600	7.70 618	7.06 613	2.69 596	4.26 607	3.42 593	1.84 605	0.77 596	2.68 610	1.13 602	2.42 605	1.47 608

DStereoO	0.96 524	0.70 552	0.72 460	0.62 537	0.45 513	0.74 424	0.92 560	1.09 439	1.29 536	1.19 526	1.23 478	0.99 448	1.71 575	1.29 533	0.99 518	2.01 606	0.35 552	0.77 573	0.30 511	1.42 586	0.38 528

UNDER WATER-64	3.53 600	2.01 603	3.94 596	3.22 614	2.49 610	5.41 609	2.60 613	3.43 604	12.41 617	3.03 602	2.68 580	6.07 610	4.04 607	3.79 603	3.33 591	2.02 607	1.24 610	2.63 609	1.46 609	2.78 609	2.08 613

UNDER WATER	3.46 599	2.07 605	3.64 595	3.09 612	2.48 609	3.75 603	2.42 612	3.31 602	13.77 620	2.90 601	2.95 585	5.84 607	3.69 606	3.69 601	3.48 595	2.07 608	1.11 608	2.70 611	1.40 608	2.84 611	1.98 611

KSHMR	2.57 592	1.93 602	1.69 570	2.63 609	2.42 608	2.86 593	2.07 608	3.27 601	6.50 610	2.49 591	3.36 593	3.41 595	1.92 582	2.49 591	1.94 571	2.13 609	1.40 611	2.79 613	1.50 610	2.73 608	1.77 609

JetRed	5.27 611	5.84 616	12.81 613	2.36 604	2.83 613	12.23 618	10.50 620	4.46 609	3.60 602	3.86 608	3.83 597	4.85 604	4.18 608	6.78 613	11.96 616	2.17 610	2.96 617	2.18 602	1.97 612	3.38 614	2.68 616

notaker	2.76 593	2.29 607	1.80 575	2.96 611	2.58 612	2.90 596	1.75 603	3.24 600	3.05 597	2.78 595	4.24 604	6.15 611	2.51 593	3.34 597	2.75 587	2.31 611	1.18 609	3.00 614	1.65 611	2.84 611	1.97 610

DPSimNet_ROB	3.58 601	2.45 609	8.57 606	2.53 605	2.37 607	2.88 594	3.77 616	3.14 598	3.23 599	4.71 613	3.86 598	4.68 600	4.87 610	4.07 606	5.62 605	2.33 612	2.33 615	2.47 607	2.52 614	2.51 607	2.64 615

ktn	2.98 597	2.25 606	1.73 573	2.84 610	2.53 611	3.76 604	2.15 609	3.70 605	5.47 609	2.75 594	5.17 613	5.94 609	2.48 591	3.23 596	2.46 584	2.34 613	1.44 612	2.78 612	2.03 613	2.45 606	2.01 612

USTest	12.99 620	14.18 621	20.00 616	16.24 621	14.97 618	20.80 623	31.95 628	16.20 625	10.91 614	8.79 620	9.48 620	13.94 620	10.50 617	16.11 622	21.44 624	3.17 614	4.82 620	5.08 620	5.36 621	8.81 621	7.13 621

MADNet++	4.03 603	2.70 613	3.44 594	3.72 616	3.44 615	4.44 606	3.52 615	3.95 608	3.61 603	4.46 609	4.98 611	4.10 598	4.58 609	7.00 614	5.89 606	3.74 615	3.67 618	3.27 616	2.71 616	3.70 616	3.66 618

ASD4	9.96 617	8.86 619	17.78 615	7.17 617	9.80 616	16.08 621	28.92 625	9.77 619	8.20 613	7.02 618	7.08 616	8.47 615	9.57 616	11.17 620	20.26 622	4.12 616	4.14 619	5.57 623	4.74 619	5.53 617	4.90 620

HanzoNet	6.76 614	2.45 609	4.22 599	3.19 613	2.94 614	3.62 602	2.28 611	4.79 613	7.20 611	14.00 625	13.19 624	17.49 625	22.30 630	13.25 621	6.19 607	4.20 617	1.93 614	3.10 615	2.56 615	3.35 613	2.88 617

DGTPSM_ROB	12.07 618	8.00 617	20.99 617	8.93 619	16.78 619	10.67 614	30.87 626	9.01 617	15.16 622	6.50 615	15.41 628	9.04 616	14.85 621	9.25 617	21.67 625	4.57 618	8.57 623	5.08 620	9.28 623	5.90 619	10.95 624

DPSMNet_ROB	12.08 619	8.00 617	21.00 618	8.97 620	16.79 620	10.67 614	30.89 627	9.02 618	15.17 623	6.51 616	15.41 628	9.04 616	14.85 621	9.27 618	21.67 625	4.58 619	8.57 623	5.09 622	9.29 624	5.90 619	10.95 624

DLNR-FE	20.05 624	36.38 631	38.08 628	170.06 642	60.08 635	0.23 27	0.20 31	14.13 624	0.36 109	0.44 167	0.66 225	0.43 186	0.21 51	0.63 298	0.28 168	5.38 620	0.10 61	0.15 144	0.11 98	73.09 640	0.11 80

DLNR_Zeroshot_test	20.09 625	36.28 630	38.04 627	169.85 641	61.80 636	0.23 27	0.20 31	13.88 623	0.37 125	0.44 167	0.66 225	0.43 186	0.21 51	0.62 287	0.28 168	5.46 621	0.10 61	0.15 144	0.11 98	72.60 639	0.11 80

TCMNet-wrong-test	8.97 615	10.42 620	8.74 607	19.56 622	17.61 621	12.53 619	9.01 619	13.59 622	2.18 581	4.64 611	5.11 612	14.63 621	11.09 618	7.19 615	9.73 613	5.56 622	0.89 600	3.77 617	3.11 617	10.34 622	9.80 622

tt	6.20 612	0.20 194	5.89 602	3.55 615	2.07 603	11.26 616	19.21 621	11.74 620	5.46 608	2.69 593	2.04 562	4.87 605	6.25 611	3.70 602	7.09 611	8.32 623	11.17 628	4.93 619	5.41 622	5.74 618	2.37 614

PML	40.80 640	29.24 628	11.87 612	7.20 618	14.47 617	92.13 642	213.69 644	7.63 616	23.35 631	74.72 643	190.14 644	50.17 641	26.15 632	21.39 626	12.70 617	8.76 624	2.92 616	8.45 624	3.25 618	13.26 623	4.42 619

DPSM_ROB	17.78 622	18.63 623	24.31 624	20.90 624	19.47 622	25.97 626	36.21 630	21.23 631	16.24 625	13.38 623	14.06 626	19.18 628	16.30 624	20.78 624	25.67 628	9.38 625	9.23 626	9.49 625	9.82 625	13.51 624	11.91 627

DPSM	17.78 622	18.63 623	24.31 624	20.90 624	19.47 622	25.97 626	36.21 630	21.23 631	16.24 625	13.38 623	14.06 626	19.18 628	16.30 624	20.78 624	25.67 628	9.38 625	9.23 626	9.49 625	9.82 625	13.51 624	11.91 627

FADE	5.17 610	2.05 604	13.14 614	1.03 577	0.99 579	2.09 578	0.91 558	3.91 607	3.00 595	1.76 569	1.60 536	2.73 581	6.73 612	5.95 610	3.95 596	11.57 627	1.70 613	23.09 633	15.86 627	0.62 564	0.65 572

xxxxx1	36.64 634	19.51 625	24.21 621	61.66 636	64.63 637	27.28 629	40.10 632	20.25 626	18.63 628	14.07 626	12.97 621	17.26 622	17.36 626	21.70 627	27.93 630	13.18 628	18.50 631	111.26 641	133.37 641	29.24 632	39.73 636

tt_ll	36.64 634	19.51 625	24.21 621	61.66 636	64.63 637	27.28 629	40.10 632	20.25 626	18.63 628	14.07 626	12.97 621	17.26 622	17.36 626	21.70 627	27.93 630	13.18 628	18.50 631	111.26 641	133.37 641	29.24 632	39.73 636

ff	36.64 634	19.51 625	24.21 621	61.66 636	64.63 637	27.28 629	40.10 632	20.25 626	18.63 628	14.07 626	12.97 621	17.26 622	17.36 626	21.70 627	27.93 630	13.18 628	18.50 631	111.26 641	133.37 641	29.24 632	39.73 636

Anonymous_1	33.25 628	18.26 622	23.92 620	20.54 623	21.28 624	25.59 625	35.94 629	22.01 633	15.57 624	13.33 622	13.49 625	18.08 626	15.29 623	20.36 623	24.60 627	16.28 631	8.84 625	66.59 638	118.00 640	155.73 643	11.23 626

CasAABBNet	35.74 631	37.43 633	48.72 636	42.22 631	39.20 629	52.24 634	73.12 637	42.61 637	32.62 637	26.78 634	27.95 632	38.58 636	32.60 636	41.67 637	51.65 638	18.74 632	18.57 634	19.15 628	19.77 629	27.20 627	23.98 630

RAFT-FEzeroshot	35.73 629	37.45 634	48.67 634	42.23 632	39.22 630	52.25 635	73.13 638	42.62 638	32.59 634	26.71 631	27.70 630	38.57 634	32.57 634	41.68 638	51.67 639	18.75 633	18.58 635	19.15 628	19.78 630	27.21 628	23.98 630

RAFT-FE	35.73 629	37.45 634	48.67 634	42.23 632	39.22 630	52.25 635	73.13 638	42.62 638	32.59 634	26.71 631	27.70 630	38.57 634	32.57 634	41.68 638	51.67 639	18.75 633	18.58 635	19.15 628	19.78 630	27.21 628	23.98 630

FlowAnything	35.81 632	37.53 637	48.80 637	42.20 630	39.22 630	52.25 635	73.16 640	42.56 636	32.89 639	26.76 633	28.30 635	38.69 638	33.09 638	41.63 636	51.62 637	18.76 635	18.59 638	19.21 632	19.92 633	27.16 626	23.91 629

Selective-RAFT-Error	35.84 633	37.49 636	48.83 638	42.26 634	39.24 633	52.30 638	73.09 636	42.66 640	32.61 636	26.80 635	28.30 635	38.84 639	33.51 639	41.68 638	51.59 636	18.82 636	18.58 635	19.17 631	19.80 632	27.28 630	24.05 633

LSM0	38.95 639	37.60 638	48.58 633	43.57 635	91.06 640	52.57 639	72.57 635	43.17 641	32.63 638	26.97 636	27.97 633	38.65 637	32.94 637	41.86 641	51.78 641	18.89 637	18.41 630	19.13 627	19.63 628	27.29 631	33.77 635

LRCNet_RVC	21.24 626	31.15 629	21.41 619	28.98 627	23.82 625	3.13 599	0.60 492	20.96 630	1.59 563	25.58 630	28.15 634	21.99 630	14.79 620	21.94 630	16.41 620	28.89 638	14.87 629	33.53 634	31.28 634	29.51 635	26.16 634

HaxPig	31.96 627	37.24 632	34.27 626	24.37 626	24.88 626	18.26 622	19.86 622	20.64 629	28.52 633	35.97 638	38.75 638	25.57 631	28.72 633	33.88 632	34.39 633	35.94 639	38.87 639	37.80 635	40.48 637	39.68 636	41.15 639

AVERAGE_ROB	37.58 638	40.13 639	40.15 629	34.81 629	33.82 628	28.55 632	25.10 624	32.02 635	34.06 641	41.28 641	40.66 639	34.46 633	34.81 641	39.18 634	37.57 635	42.78 640	43.44 640	43.82 636	43.03 638	40.47 637	41.51 640

MEDIAN_ROB	37.38 637	40.85 640	40.60 630	32.31 628	31.85 627	27.20 628	24.55 623	29.10 634	33.19 640	42.09 642	41.76 640	33.35 632	34.39 640	39.78 635	37.07 634	43.64 641	44.10 641	44.12 637	43.40 639	41.51 638	42.76 641

RSGM-EC	74.81 641	63.03 641	41.60 631	97.74 639	92.11 641	74.93 640	114.81 641	53.77 642	38.96 642	39.88 639	48.98 641	90.73 642	64.81 642	139.63 642	128.53 642	93.27 642	53.96 642	95.12 639	38.31 635	81.45 641	44.63 642

acva	74.81 641	63.03 641	41.60 631	97.74 639	92.11 641	74.93 640	114.81 641	53.77 642	38.96 642	39.88 639	48.98 641	90.73 642	64.81 642	139.63 642	128.53 642	93.27 642	53.96 642	95.12 639	38.31 635	81.45 641	44.63 642

test_example2	176.61 643	205.14 643	198.86 643	188.60 643	190.98 643	152.67 643	170.61 643	94.86 644	123.55 644	178.88 644	179.48 643	158.94 644	141.34 644	192.61 644	198.96 644	203.76 644	236.37 644	164.13 644	173.55 644	218.58 644	160.41 644

ccccc	429.48 644	429.19 644	527.00 644	507.10 644	501.20 644	356.95 644	342.70 645	380.82 645	297.90 645	334.51 645	389.17 645	372.86 645	449.39 645	499.17 645	553.56 645	561.44 645	431.22 645	334.28 645	290.86 645	540.88 645	489.46 645

Low-res two-view benchmark