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

BTL-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.22 2	0.32 49	0.20 90	0.16 3	0.22 65	0.20 1	0.22 17	0.14 1	0.18 12	0.15 1	0.14 2	0.25 2	0.22 39	0.10 13	0.09 25	0.14 107	0.13 169	0.10 6	0.10 40

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 3	0.25 17	0.31 29	0.16 14	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 4	0.17 11	0.22 41	0.14 2	0.32 27	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 16	0.25 17	0.30 13	0.16 14	0.23 29	0.20 33	0.22 4	0.15 4	0.18 5	0.16 8	0.20 29	0.19 36	0.26 3	0.21 24	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LACA1	0.18 4	0.15 39	0.26 25	0.29 8	0.14 1	0.25 57	0.23 83	0.25 6	0.19 9	0.20 10	0.16 8	0.19 22	0.18 26	0.30 16	0.21 24	0.14 118	0.10 63	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.21 1	0.32 49	0.23 184	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 17	0.24 40	0.18 12	0.17 5	0.11 1	0.35 53	0.20 15	0.11 29	0.09 25	0.15 151	0.14 202	0.10 6	0.10 40

LG-Stereo_L2	0.18 4	0.13 3	0.28 49	0.30 13	0.19 63	0.20 12	0.18 12	0.30 14	0.21 15	0.18 5	0.15 3	0.19 22	0.18 26	0.33 39	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.13 72	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.13 3	0.28 49	0.30 13	0.20 90	0.20 12	0.19 20	0.27 9	0.19 9	0.15 2	0.15 3	0.18 16	0.17 16	0.33 39	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.13 3	0.27 36	0.33 64	0.17 25	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 5	0.14 1	0.23 51	0.15 6	0.31 21	0.20 15	0.12 40	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.27 36	0.34 85	0.15 3	0.27 80	0.17 3	0.28 10	0.14 3	0.18 5	0.14 1	0.23 51	0.15 6	0.32 27	0.20 15	0.11 29	0.09 25	0.13 72	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MatchStereo	0.19 10	0.14 16	0.23 4	0.27 2	0.15 3	0.18 7	0.21 53	0.32 22	0.28 47	0.20 10	0.35 107	0.18 16	0.17 16	0.31 21	0.24 82	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.10 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 10	0.14 16	0.24 10	0.30 13	0.19 63	0.27 80	0.19 20	0.31 18	0.24 30	0.21 18	0.20 16	0.29 81	0.19 36	0.29 10	0.21 24	0.12 40	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 10	0.13 3	0.25 17	0.31 29	0.16 14	0.19 9	0.17 3	0.42 83	0.24 30	0.23 33	0.21 19	0.17 5	0.16 13	0.45 129	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 6	0.11 86

S2M2_XL	0.19 10	0.18 123	0.27 36	0.27 2	0.20 90	0.15 2	0.16 2	0.22 4	0.15 4	0.21 18	0.26 51	0.17 5	0.17 16	0.24 1	0.21 24	0.17 293	0.16 394	0.15 151	0.13 169	0.15 207	0.12 134
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 10	0.14 16	0.29 56	0.34 85	0.16 14	0.26 66	0.17 3	0.32 22	0.20 13	0.21 18	0.15 3	0.23 51	0.20 46	0.32 27	0.20 15	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.12 64	0.11 86

dual_stereo	0.19 10	0.14 16	0.24 10	0.31 29	0.16 14	0.16 3	0.20 33	0.29 12	0.20 13	0.23 33	0.20 16	0.22 41	0.14 2	0.52 192	0.24 82	0.13 74	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LACA2	0.20 16	0.15 39	0.26 25	0.30 13	0.15 3	0.29 110	0.29 170	0.30 14	0.22 17	0.21 18	0.23 31	0.28 78	0.20 46	0.34 45	0.19 5	0.13 74	0.10 63	0.10 1	0.09 10	0.12 64	0.09 4

Test_v1	0.20 16	0.14 16	0.22 2	0.28 5	0.18 42	0.24 41	0.21 53	0.39 60	0.31 66	0.21 18	0.22 28	0.17 5	0.17 16	0.34 45	0.19 5	0.13 74	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.10 6	0.09 4

BridgeDepth_RVC	0.20 16	0.14 16	0.24 10	0.26 1	0.15 3	0.35 189	0.17 3	0.40 71	0.22 17	0.21 18	0.21 19	0.20 29	0.24 91	0.33 39	0.25 107	0.13 74	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.12 64	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 16	0.13 3	0.26 25	0.30 13	0.19 63	0.23 29	0.18 12	0.36 42	0.26 39	0.20 10	0.23 31	0.27 72	0.16 13	0.30 16	0.23 68	0.12 40	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 16	0.14 16	0.23 4	0.30 13	0.17 25	0.29 110	0.20 33	0.39 60	0.22 17	0.22 29	0.21 19	0.26 65	0.20 46	0.30 16	0.20 15	0.13 74	0.12 225	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

252Zero-FE	0.20 16	0.15 39	0.26 25	0.33 64	0.19 63	0.23 29	0.18 12	0.41 78	0.34 92	0.22 29	0.21 19	0.19 22	0.18 26	0.28 8	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.10 6	0.10 40

MonStereo	0.20 16	0.14 16	0.25 17	0.31 29	0.15 3	0.22 21	0.22 65	0.39 60	0.33 86	0.20 10	0.25 47	0.17 5	0.15 6	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 16	0.13 3	0.27 36	0.33 64	0.18 42	0.17 6	0.21 53	0.32 22	0.23 25	0.25 46	0.34 101	0.22 41	0.24 91	0.27 6	0.21 24	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.14 16	0.25 17	0.31 29	0.15 3	0.22 21	0.22 65	0.39 60	0.33 86	0.20 10	0.25 47	0.17 5	0.15 6	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

IGEV	0.20 16	0.12 2	0.23 4	0.31 29	0.20 90	0.23 29	0.19 20	0.40 71	0.29 57	0.22 29	0.34 101	0.20 29	0.15 6	0.31 21	0.19 5	0.11 29	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.10 6	0.10 40

MLG-Stereo_test3	0.20 16	0.13 3	0.27 36	0.33 64	0.17 25	0.38 220	0.18 12	0.30 14	0.19 9	0.24 40	0.15 3	0.26 65	0.17 16	0.32 27	0.21 24	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.10 40

MonSter	0.20 16	0.14 16	0.25 17	0.31 29	0.15 3	0.22 21	0.22 65	0.39 60	0.33 86	0.20 10	0.25 47	0.17 5	0.15 6	0.38 74	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

LCMNet	0.21 28	0.14 16	0.25 17	0.30 13	0.20 90	0.26 66	0.19 20	0.38 55	0.43 164	0.21 18	0.21 19	0.27 72	0.17 16	0.36 56	0.23 68	0.12 40	0.11 165	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

BridgeDepth	0.21 28	0.14 16	0.26 25	0.34 85	0.14 1	0.40 231	0.27 139	0.28 10	0.22 17	0.18 5	0.19 14	0.28 78	0.29 164	0.32 27	0.20 15	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.10 40
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 28	0.19 162	0.29 56	0.31 29	0.17 25	0.25 57	0.23 83	0.36 42	0.28 47	0.27 67	0.24 39	0.18 16	0.21 57	0.40 87	0.21 24	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.10 40

asd	0.21 28	0.18 123	0.29 56	0.32 49	0.18 42	0.27 80	0.22 65	0.35 38	0.22 17	0.31 89	0.22 28	0.19 22	0.21 57	0.44 125	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

4.5_new	0.21 28	0.20 203	0.29 56	0.30 13	0.17 25	0.24 41	0.26 122	0.32 22	0.28 47	0.32 103	0.28 67	0.19 22	0.17 16	0.29 10	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 28	0.20 203	0.29 56	0.30 13	0.17 25	0.24 41	0.26 122	0.32 22	0.28 47	0.32 103	0.28 67	0.19 22	0.17 16	0.29 10	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.09 4

4w-stereo	0.21 28	0.19 162	0.31 81	0.31 29	0.17 25	0.29 110	0.19 20	0.31 18	0.21 15	0.31 89	0.24 39	0.20 29	0.24 91	0.41 97	0.22 39	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

2.5w	0.21 28	0.18 123	0.31 81	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.25 107	0.31 18	0.23 25	0.28 71	0.35 107	0.18 16	0.17 16	0.39 80	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

2.75w_new	0.21 28	0.18 123	0.28 49	0.29 8	0.17 25	0.23 29	0.34 264	0.36 42	0.28 47	0.34 112	0.26 51	0.17 5	0.22 69	0.36 56	0.23 68	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

111111	0.21 28	0.14 16	0.27 36	0.37 159	0.22 142	0.21 18	0.19 20	0.43 95	0.27 41	0.20 10	0.20 16	0.29 81	0.14 2	0.41 97	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.12 64	0.12 134

LG-G_1	0.21 28	0.13 3	0.30 68	0.34 85	0.16 14	0.52 300	0.17 3	0.34 35	0.18 7	0.21 18	0.21 19	0.26 65	0.19 36	0.37 65	0.20 15	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.11 23	0.10 40

LG-G	0.21 28	0.13 3	0.30 68	0.34 85	0.16 14	0.52 300	0.17 3	0.34 35	0.18 7	0.21 18	0.21 19	0.26 65	0.19 36	0.37 65	0.20 15	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.11 23	0.10 40

StereoAnything_RVC	0.21 28	0.68 562	0.39 201	0.28 5	0.15 3	0.23 29	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.22 69	0.30 16	0.18 1	0.16 247	0.09 25	0.12 34	0.08 1	0.16 252	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 28	0.15 39	0.27 36	0.37 159	0.19 63	0.22 21	0.18 12	0.42 83	0.35 105	0.22 29	0.28 67	0.24 58	0.18 26	0.27 6	0.22 39	0.12 40	0.09 25	0.12 34	0.10 61	0.12 64	0.10 40

AdaDepth	0.22 42	0.17 96	0.32 94	0.37 159	0.18 42	0.34 179	0.22 65	0.33 33	0.23 25	0.21 18	0.21 19	0.20 29	0.20 46	0.56 225	0.21 24	0.10 13	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.11 23	0.12 134

qwe	0.22 42	0.18 123	0.28 49	0.31 29	0.18 42	0.29 110	0.21 53	0.38 55	0.32 80	0.35 122	0.30 79	0.20 29	0.20 46	0.43 115	0.21 24	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 64	0.09 4

2.25w	0.22 42	0.18 123	0.31 81	0.31 29	0.18 42	0.31 142	0.18 12	0.32 22	0.31 66	0.31 89	0.37 118	0.20 29	0.22 69	0.45 129	0.24 82	0.10 13	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.10 40

4.25_new	0.22 42	0.21 241	0.32 94	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.27 139	0.32 22	0.24 30	0.29 79	0.27 57	0.20 29	0.23 81	0.34 45	0.23 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

4.5w_new	0.22 42	0.21 241	0.32 94	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.27 139	0.32 22	0.24 30	0.29 79	0.27 57	0.20 29	0.23 81	0.34 45	0.23 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 42	0.21 241	0.32 94	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.27 139	0.32 22	0.24 30	0.29 79	0.27 57	0.20 29	0.23 81	0.34 45	0.23 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

3.75w	0.22 42	0.17 96	0.30 68	0.31 29	0.19 63	0.43 256	0.24 99	0.35 38	0.24 30	0.31 89	0.27 57	0.17 5	0.22 69	0.37 65	0.20 15	0.10 13	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 42	0.18 123	0.29 56	0.30 13	0.18 42	0.27 80	0.23 83	0.37 46	0.28 47	0.31 89	0.26 51	0.22 41	0.26 120	0.50 177	0.24 82	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

2w_stereo	0.22 42	0.18 123	0.30 68	0.32 49	0.16 14	0.28 98	0.38 349	0.38 55	0.35 105	0.32 103	0.33 92	0.17 5	0.18 26	0.29 10	0.22 39	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.12 64	0.10 40

monsterstereo	0.22 42	0.14 16	0.26 25	0.34 85	0.18 42	0.21 18	0.20 33	0.37 46	0.35 105	0.33 109	0.40 129	0.19 22	0.18 26	0.45 129	0.21 24	0.11 29	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.13 105	0.08 1

monsters	0.22 42	0.14 16	0.26 25	0.31 29	0.19 63	0.23 29	0.19 20	0.44 101	0.33 86	0.36 127	0.30 79	0.16 3	0.18 26	0.43 115	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.10 40

SGD-Stereo	0.22 42	0.15 39	0.27 36	0.31 29	0.15 3	0.29 110	0.20 33	0.37 46	0.29 57	0.24 40	0.29 77	0.21 39	0.27 131	0.36 56	0.25 107	0.16 247	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.13 105	0.10 40

GREAT-IGEV	0.22 42	0.15 39	0.31 81	0.29 8	0.22 142	0.21 18	0.26 122	0.33 33	0.31 66	0.20 10	0.30 79	0.22 41	0.22 69	0.47 152	0.22 39	0.11 29	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.13 105	0.10 40
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 42	0.15 39	0.26 25	0.33 64	0.20 90	0.61 369	0.21 53	0.30 14	0.31 66	0.23 33	0.19 14	0.18 16	0.18 26	0.41 97	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.11 86

WQFJA1++	0.23 56	0.15 39	0.27 36	0.30 13	0.21 117	0.31 142	0.18 12	0.36 42	0.17 6	0.25 46	0.30 79	0.29 81	0.28 148	0.40 87	0.22 39	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.42 542	0.11 86

GEAStereo	0.23 56	0.16 64	0.30 68	0.33 64	0.25 245	0.36 200	0.30 188	0.42 83	0.28 47	0.26 52	0.28 67	0.24 58	0.21 57	0.32 27	0.22 39	0.18 328	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.14 151	0.12 134

GSStereo	0.23 56	0.16 64	0.30 68	0.33 64	0.25 245	0.36 200	0.30 188	0.42 83	0.27 41	0.30 86	0.28 67	0.23 51	0.21 57	0.32 27	0.22 39	0.16 247	0.09 25	0.12 34	0.10 61	0.14 151	0.12 134

Zero-FE251	0.23 56	0.16 64	0.30 68	0.33 64	0.20 90	0.44 264	0.19 20	0.37 46	0.25 37	0.27 67	0.29 77	0.38 148	0.24 91	0.32 27	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.11 23	0.10 40

3.25w_new	0.23 56	0.17 96	0.32 94	0.31 29	0.17 25	0.43 256	0.20 33	0.37 46	0.30 61	0.37 134	0.28 67	0.22 41	0.25 103	0.42 106	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 40

3.25w	0.23 56	0.17 96	0.32 94	0.31 29	0.17 25	0.43 256	0.20 33	0.37 46	0.30 61	0.37 134	0.28 67	0.22 41	0.25 103	0.42 106	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 40

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 56	0.16 64	0.32 94	0.39 218	0.21 117	0.18 7	0.21 53	0.34 35	0.26 39	0.28 71	0.51 177	0.28 78	0.29 164	0.26 3	0.24 82	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.14 151	0.12 134

AIO_rvc	0.23 56	0.16 64	0.32 94	0.34 85	0.19 63	0.26 66	0.33 249	0.40 71	0.22 17	0.26 52	0.24 39	0.34 115	0.15 6	0.51 185	0.24 82	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.12 64	0.10 40

AIO_test	0.23 56	0.16 64	0.28 49	0.34 85	0.20 90	0.30 124	0.39 371	0.38 55	0.25 37	0.25 46	0.28 67	0.32 99	0.22 69	0.38 74	0.25 107	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.12 64	0.09 4

IGEV-Stereo+	0.23 56	0.14 16	0.26 25	0.32 49	0.19 63	0.12 1	0.17 3	0.29 12	0.29 57	0.21 18	0.15 3	0.22 41	0.22 69	0.40 87	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.15 207	0.86 592

DispViT+	0.24 66	0.21 241	0.36 151	0.36 141	0.23 184	0.24 41	0.19 20	0.39 60	0.33 86	0.31 89	0.24 39	0.21 39	0.20 46	0.37 65	0.35 264	0.17 293	0.12 225	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134

VIP-Stereo	0.24 66	0.17 96	0.29 56	0.32 49	0.21 117	0.64 395	0.19 20	0.31 18	0.37 129	0.23 33	0.30 79	0.27 72	0.19 36	0.47 152	0.22 39	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.09 10	0.12 64	0.09 4

gasm-f	0.24 66	0.16 64	0.27 36	0.33 64	0.25 245	0.25 57	0.36 311	0.42 83	0.28 47	0.26 52	0.35 107	0.24 58	0.30 182	0.36 56	0.23 68	0.18 328	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.15 207	0.12 134

3w_stereo	0.24 66	0.20 203	0.37 169	0.33 64	0.16 14	0.32 160	0.42 407	0.41 78	0.38 136	0.31 89	0.27 57	0.16 3	0.26 120	0.34 45	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 64	0.11 86

1w_stereo	0.24 66	0.15 39	0.29 56	0.34 85	0.18 42	0.31 142	0.41 397	0.40 71	0.43 164	0.31 89	0.38 121	0.17 5	0.24 91	0.45 129	0.23 68	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

LG-Stereo	0.24 66	0.18 123	0.40 212	0.39 218	0.20 90	0.22 21	0.27 139	0.32 22	0.36 113	0.26 52	0.44 142	0.22 41	0.16 13	0.37 65	0.27 153	0.11 29	0.12 225	0.16 180	0.15 234	0.13 105	0.09 4

HUF	0.24 66	0.16 64	0.33 109	0.32 49	0.18 42	0.25 57	0.40 382	0.42 83	0.34 92	0.25 46	0.23 31	0.32 99	0.28 148	0.34 45	0.24 82	0.13 74	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.12 64	0.10 40

GIP-stereo	0.24 66	0.18 123	0.30 68	0.37 159	0.24 214	0.26 66	0.20 33	0.46 110	0.36 113	0.24 40	0.39 124	0.35 127	0.20 46	0.31 21	0.21 24	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.12 64	0.11 86

RAStereo	0.24 66	0.17 96	0.29 56	0.40 260	0.21 117	0.23 29	0.26 122	0.42 83	0.45 180	0.23 33	0.34 101	0.30 89	0.19 36	0.34 45	0.25 107	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.11 86

IGEV++	0.24 66	0.17 96	0.31 81	0.38 189	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.50 128	0.23 25	0.28 71	0.35 107	0.30 89	0.22 69	0.31 21	0.28 176	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.13 105	0.13 183

Selective-IGEV	0.24 66	0.18 123	0.35 143	0.35 121	0.19 63	0.27 80	0.25 107	0.55 156	0.23 25	0.27 67	0.25 47	0.34 115	0.19 36	0.58 258	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.12 64	0.10 40

zero-FE	0.25 77	0.15 39	0.30 68	0.35 121	0.29 379	0.19 9	0.20 33	0.35 38	0.31 66	0.26 52	0.27 57	0.29 81	0.29 164	0.33 39	0.24 82	0.17 293	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.64 578	0.12 134

GASTEREO	0.25 77	0.16 64	0.32 94	0.40 260	0.20 90	0.22 21	0.30 188	0.43 95	0.31 66	0.37 134	0.33 92	0.22 41	0.35 223	0.41 97	0.23 68	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.12 64	0.11 86

MSCF	0.25 77	0.16 64	0.33 109	0.39 218	0.20 90	0.20 12	0.31 216	0.43 95	0.31 66	0.36 127	0.33 92	0.23 51	0.35 223	0.36 56	0.23 68	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.13 105	0.11 86

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 77	0.31 441	0.24 10	0.51 484	0.19 63	0.29 110	0.22 65	0.40 71	0.37 129	0.26 52	0.24 39	0.24 58	0.31 190	0.44 125	0.22 39	0.14 118	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.14 151	0.10 40

IGEV-RUCA	0.25 77	0.16 64	0.34 128	0.39 218	0.27 325	0.33 168	0.20 33	0.38 55	0.36 113	0.26 52	0.31 90	0.25 64	0.21 57	0.48 163	0.24 82	0.20 383	0.11 165	0.13 72	0.10 61	0.17 289	0.15 259

fffft	0.25 77	0.17 96	0.37 169	0.36 141	0.22 142	0.28 98	0.36 311	0.42 83	0.24 30	0.36 127	0.23 31	0.27 72	0.22 69	0.52 192	0.27 153	0.12 40	0.09 25	0.16 180	0.12 132	0.12 64	0.12 134
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 77	0.18 123	0.34 128	0.37 159	0.18 42	0.28 98	0.30 188	0.48 117	0.27 41	0.29 79	0.30 79	0.32 99	0.17 16	0.52 192	0.23 68	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.10 40

RSM++	0.25 77	0.18 123	0.34 128	0.36 141	0.20 90	0.28 98	0.30 188	0.51 131	0.32 80	0.25 46	0.22 28	0.37 140	0.21 57	0.50 177	0.24 82	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.10 40

RSM	0.25 77	0.18 123	0.33 109	0.36 141	0.20 90	0.27 80	0.34 264	0.51 131	0.27 41	0.26 52	0.23 31	0.39 155	0.21 57	0.56 225	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.14 151	0.10 40

MoCha-V2	0.25 77	0.15 39	0.29 56	0.40 260	0.18 42	0.27 80	0.26 122	0.49 120	0.27 41	0.36 127	0.27 57	0.33 111	0.35 223	0.49 170	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.11 86

EGLCR-Stereo	0.25 77	0.16 64	0.33 109	0.34 85	0.20 90	0.35 189	0.20 33	0.52 141	0.36 113	0.28 71	0.27 57	0.41 173	0.18 26	0.45 129	0.26 135	0.14 118	0.10 63	0.16 180	0.14 202	0.13 105	0.11 86

NLSM3	0.26 88	0.16 64	0.30 68	0.38 189	0.21 117	0.34 179	0.27 139	0.57 166	0.47 188	0.28 71	0.35 107	0.29 81	0.24 91	0.42 106	0.27 153	0.12 40	0.10 63	0.16 180	0.15 234	0.12 64	0.10 40

DDF-Stereo	0.26 88	0.15 39	0.30 68	0.36 141	0.29 379	0.19 9	0.20 33	0.32 22	0.31 66	0.26 52	0.26 51	0.29 81	0.29 164	0.38 74	0.24 82	0.17 293	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.70 581	0.12 134

Replicate-Monster	0.26 88	0.15 39	1.07 533	0.30 13	0.17 25	0.38 220	0.19 20	0.43 95	0.39 146	0.23 33	0.21 19	0.23 51	0.21 57	0.45 129	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.09 1	0.14 229

S2M2_L	0.26 88	0.22 284	0.33 109	0.31 29	0.25 245	0.24 41	0.13 1	0.35 38	0.41 152	0.25 46	0.36 113	0.30 89	0.25 103	0.30 16	0.26 135	0.22 426	0.19 452	0.17 225	0.19 380	0.21 389	0.18 344
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 88	0.18 123	0.34 128	0.35 121	0.24 214	0.23 29	0.28 161	0.51 131	0.36 113	0.31 89	0.36 113	0.37 140	0.20 46	0.57 238	0.22 39	0.13 74	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134

SCV	0.26 88	0.19 162	0.33 109	0.35 121	0.21 117	0.27 80	0.34 264	0.56 159	0.28 47	0.24 40	0.28 67	0.37 140	0.23 81	0.49 170	0.22 39	0.18 328	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.15 207	0.11 86

castereo++	0.26 88	0.16 64	0.26 25	0.33 64	0.19 63	0.75 440	0.20 33	0.37 46	0.47 188	0.23 33	0.23 31	0.35 127	0.28 148	0.39 80	0.19 5	0.14 118	0.09 25	0.14 107	0.09 10	0.11 23	0.10 40

SMoEStereo_RVC	0.26 88	0.19 162	0.35 143	0.35 121	0.22 142	0.36 200	0.32 239	0.39 60	0.34 92	0.37 134	0.30 79	0.33 111	0.24 91	0.53 201	0.24 82	0.12 40	0.10 63	0.16 180	0.12 132	0.12 64	0.11 86

mms	0.26 88	0.21 241	0.33 109	0.37 159	0.25 245	0.30 124	0.33 249	0.40 71	0.32 80	0.28 71	0.34 101	0.34 115	0.20 46	0.45 129	0.26 135	0.12 40	0.11 165	0.16 180	0.12 132	0.14 151	0.11 86

ours_stereo	0.26 88	0.21 241	0.33 109	0.38 189	0.23 184	0.30 124	0.33 249	0.42 83	0.38 136	0.26 52	0.34 101	0.35 127	0.23 81	0.47 152	0.27 153	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.12 132	0.14 151	0.10 40

Occ-G	0.26 88	0.14 16	0.28 49	0.34 85	0.20 90	0.27 80	0.34 264	0.41 78	0.31 66	0.29 79	0.43 141	0.49 225	0.25 103	0.47 152	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.14 107	0.11 98	0.12 64	0.12 134

MaDis-Stereo	0.26 88	0.18 123	0.36 151	0.36 141	0.26 291	0.27 80	0.27 139	0.43 95	0.35 105	0.27 67	0.26 51	0.41 173	0.28 148	0.40 87	0.28 176	0.16 247	0.14 332	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.12 134

CroCo-Stereo	0.26 88	0.22 284	0.36 151	0.48 439	0.22 142	0.20 12	0.29 170	0.51 131	0.44 171	0.28 71	0.23 31	0.42 183	0.26 120	0.29 10	0.26 135	0.15 191	0.13 297	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134
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
BStereo	0.27 101	0.16 64	0.88 508	0.34 85	0.22 142	0.22 21	0.31 216	0.39 60	0.41 152	0.26 52	0.24 39	0.26 65	0.19 36	0.42 106	0.28 176	0.10 13	0.12 225	0.12 34	0.16 268	0.12 64	0.14 229

tt45	0.27 101	0.17 96	0.34 128	0.35 121	0.23 184	0.38 220	0.28 161	0.46 110	0.28 47	0.40 163	0.27 57	0.38 148	0.25 103	0.57 238	0.26 135	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.12 64	0.14 229

999	0.27 101	0.16 64	0.35 143	0.36 141	0.24 214	0.31 142	0.27 139	0.49 120	0.38 136	0.26 52	0.30 79	0.39 155	0.23 81	0.63 308	0.25 107	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.14 229

Pointernet	0.27 101	0.14 16	0.33 109	0.35 121	0.23 184	0.35 189	0.21 53	0.72 289	0.38 136	0.39 154	0.36 113	0.34 115	0.25 103	0.36 56	0.25 107	0.15 191	0.10 63	0.12 34	0.08 1	0.11 23	0.10 40

trnet	0.27 101	0.14 16	0.23 4	0.28 5	0.15 3	0.37 207	0.23 83	0.52 141	0.72 295	0.42 172	0.51 177	0.34 115	0.26 120	0.39 80	0.25 107	0.15 191	0.11 165	0.12 34	0.08 1	0.11 23	0.10 40

UniTT-Stereo	0.27 101	0.17 96	0.37 169	0.40 260	0.27 325	0.30 124	0.28 161	0.39 60	0.31 66	0.29 79	0.46 151	0.27 72	0.25 103	0.47 152	0.34 246	0.17 293	0.13 297	0.13 72	0.12 132	0.14 151	0.12 134

AEACV	0.27 101	0.17 96	0.31 81	0.34 85	0.45 525	0.26 66	0.28 161	0.37 46	0.32 80	0.30 86	0.46 151	0.31 96	0.37 245	0.36 56	0.24 82	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.12 132	0.13 105	0.11 86

LoS_RVC	0.27 101	0.16 64	0.27 36	0.32 49	0.30 398	0.44 264	0.34 264	0.41 78	0.33 86	0.31 89	0.51 177	0.29 81	0.32 196	0.36 56	0.28 176	0.11 29	0.10 63	0.11 2	0.08 1	0.11 23	0.19 376

VMStereo-Base	0.28 109	0.16 64	0.27 36	0.30 13	0.17 25	0.30 124	0.27 139	0.50 128	0.65 263	0.32 103	0.47 157	0.42 183	0.24 91	0.41 97	0.27 153	0.15 191	0.11 165	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.14 229

water-stereo	0.28 109	0.14 16	0.29 56	0.35 121	0.19 63	0.36 200	0.23 83	0.62 201	0.38 136	0.39 154	0.62 219	0.41 173	0.35 223	0.28 8	0.27 153	0.14 118	0.13 297	0.13 72	0.12 132	0.12 64	0.10 40

castereo	0.28 109	0.16 64	0.32 94	0.35 121	0.21 117	0.40 231	0.42 407	0.50 128	0.66 267	0.26 52	0.41 132	0.37 140	0.36 241	0.33 39	0.24 82	0.13 74	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.11 23	0.10 40

fffy	0.28 109	0.21 241	0.34 128	0.37 159	0.23 184	0.33 168	0.29 170	0.51 131	0.41 152	0.32 103	0.37 118	0.39 155	0.27 131	0.50 177	0.27 153	0.12 40	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.11 86

WCG-NET	0.28 109	0.15 39	0.33 109	0.33 64	0.19 63	0.33 168	0.27 139	0.39 60	0.80 350	0.46 188	0.49 164	0.39 155	0.25 103	0.40 87	0.25 107	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.11 98	0.12 64	0.10 40

test_for_model	0.28 109	0.15 39	0.38 181	0.33 64	0.20 90	0.32 160	0.26 122	0.58 173	0.63 249	0.35 122	0.50 167	0.35 127	0.24 91	0.46 144	0.24 82	0.12 40	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.11 23	0.10 40

GCAPDPT-zeroshot4090	0.28 109	0.15 39	0.42 242	0.33 64	0.21 117	0.25 57	0.25 107	0.45 105	0.54 215	0.34 112	0.42 135	0.43 192	0.27 131	0.48 163	0.24 82	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.11 23	0.12 134

MGS-Stereo	0.28 109	0.19 162	0.40 212	0.36 141	0.23 184	0.37 207	0.30 188	0.39 60	0.44 171	0.31 89	0.51 177	0.40 167	0.24 91	0.43 115	0.26 135	0.15 191	0.12 225	0.15 151	0.13 169	0.14 151	0.13 183

testlalala	0.28 109	0.15 39	0.42 242	0.33 64	0.21 117	0.25 57	0.25 107	0.45 105	0.54 215	0.34 112	0.42 135	0.43 192	0.27 131	0.48 163	0.24 82	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.11 23	0.12 134

GCAPDPT-zeroshot	0.28 109	0.15 39	0.42 242	0.33 64	0.21 117	0.25 57	0.25 107	0.45 105	0.54 215	0.34 112	0.42 135	0.43 192	0.27 131	0.48 163	0.24 82	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.11 23	0.12 134

GCAP-Stereo	0.28 109	0.19 162	0.40 212	0.38 189	0.19 63	0.38 220	0.23 83	0.57 166	0.41 152	0.45 182	0.49 164	0.39 155	0.27 131	0.33 39	0.23 68	0.14 118	0.12 225	0.14 107	0.11 98	0.12 64	0.11 86

CES	0.28 109	0.14 16	0.23 4	0.30 13	0.70 575	0.37 207	0.27 139	0.48 117	0.46 183	0.34 112	0.48 160	0.27 72	0.22 69	0.39 80	0.23 68	0.13 74	0.11 165	0.12 34	0.08 1	0.13 105	0.17 326

MC-Stereo	0.28 109	0.17 96	0.32 94	0.38 189	0.20 90	0.26 66	0.26 122	0.49 120	0.37 129	0.37 134	0.61 216	0.41 173	0.31 190	0.55 214	0.25 107	0.13 74	0.09 25	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.11 86

CroCo-Stereo Lap2	0.28 109	0.24 342	0.39 201	0.50 468	0.29 379	0.20 12	0.31 216	0.49 120	0.38 136	0.24 40	0.27 57	0.46 212	0.31 190	0.39 80	0.30 201	0.14 118	0.15 362	0.16 180	0.13 169	0.16 252	0.15 259

CREStereo	0.28 109	0.15 39	0.24 10	0.27 2	0.17 25	0.37 207	0.25 107	0.51 131	0.72 295	0.42 172	0.51 177	0.32 99	0.26 120	0.38 74	0.25 107	0.16 247	0.11 165	0.12 34	0.08 1	0.12 64	0.11 86
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
DA	0.29 124	0.17 96	0.31 81	0.40 260	0.20 90	0.74 434	0.33 249	0.47 113	0.44 171	0.34 112	0.39 124	0.39 155	0.32 196	0.32 27	0.24 82	0.15 191	0.11 165	0.16 180	0.11 98	0.15 207	0.10 40

GGEV	0.29 124	0.17 96	0.31 81	0.40 260	0.20 90	0.74 434	0.33 249	0.47 113	0.44 171	0.34 112	0.39 124	0.39 155	0.32 196	0.32 27	0.24 82	0.15 191	0.11 165	0.16 180	0.11 98	0.15 207	0.10 40

FlowAnything_test	0.29 124	0.19 162	0.39 201	0.47 431	0.26 291	0.46 276	0.25 107	0.43 95	0.31 66	0.29 79	0.26 51	0.35 127	0.26 120	0.40 87	0.37 297	0.21 400	0.15 362	0.22 405	0.26 500	0.16 252	0.16 305

depthmonostereo	0.29 124	0.14 16	0.31 81	0.35 121	0.17 25	0.46 276	0.27 139	0.69 261	0.57 231	0.35 122	0.42 135	0.31 96	0.35 223	0.35 53	0.27 153	0.14 118	0.12 225	0.13 72	0.12 132	0.11 23	0.10 40

HART	0.29 124	0.16 64	0.32 94	0.40 260	0.21 117	0.32 160	0.26 122	0.62 201	0.31 66	0.33 109	0.65 227	0.41 173	0.22 69	0.55 214	0.25 107	0.12 40	0.10 63	0.15 151	0.11 98	0.15 207	0.11 86

ff7	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

IGEVStereo-DCA	0.29 124	0.22 284	0.38 181	0.35 121	0.27 325	0.37 207	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.30 79	0.35 127	0.27 131	0.51 185	0.22 39	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.12 132	0.13 105	0.15 259

ffff	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

rrr	0.29 124	0.22 284	0.41 222	0.35 121	0.27 325	0.37 207	0.32 239	0.52 141	0.42 162	0.38 146	0.30 79	0.35 127	0.27 131	0.51 185	0.22 39	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.14 229

11t	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

anonymousdsp	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.37 159	0.25 245	0.30 124	0.35 289	0.63 209	0.35 105	0.39 154	0.33 92	0.33 111	0.28 148	0.59 274	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

LoS	0.29 124	0.15 39	0.30 68	0.29 8	0.18 42	0.33 168	0.29 170	0.51 131	0.72 295	0.34 112	0.52 186	0.41 173	0.28 148	0.47 152	0.28 176	0.15 191	0.11 165	0.13 72	0.09 10	0.11 23	0.11 86
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.35 121	0.24 214	0.32 160	0.43 414	0.57 166	0.37 129	0.33 109	0.30 79	0.32 99	0.28 148	0.57 238	0.26 135	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.13 183

ccc-4	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

IGEV-Stereo	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.37 159	0.25 245	0.30 124	0.35 289	0.63 209	0.35 105	0.39 154	0.33 92	0.33 111	0.28 148	0.59 274	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 124	0.19 162	0.27 36	0.44 378	0.19 63	0.31 142	0.26 122	0.47 113	0.43 164	0.37 134	0.47 157	0.41 173	0.23 81	0.50 177	0.34 246	0.14 118	0.18 434	0.19 318	0.16 268	0.16 252	0.13 183

test_xeample3	0.29 124	0.21 241	0.41 222	0.35 121	0.26 291	0.35 189	0.32 239	0.56 159	0.36 113	0.43 176	0.32 91	0.34 115	0.28 148	0.54 208	0.23 68	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.12 132	0.14 151	0.13 183

gcap_with_dpt	0.30 141	0.20 203	0.35 143	0.40 260	0.26 291	0.35 189	0.29 170	0.61 195	0.52 207	0.39 154	0.57 204	0.45 203	0.27 131	0.40 87	0.30 201	0.15 191	0.11 165	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.13 183

Wave_Phase_stereo	0.30 141	0.16 64	0.88 508	0.34 85	0.22 142	0.64 395	0.31 216	0.54 155	0.41 152	0.26 52	0.24 39	0.26 65	0.19 36	0.42 106	0.28 176	0.10 13	0.12 225	0.12 34	0.16 268	0.12 64	0.14 229

DilatedVolume-Stereo	0.30 141	0.15 39	0.34 128	0.33 64	0.20 90	0.53 308	0.25 107	0.56 159	0.43 164	0.56 222	0.50 167	0.35 127	0.29 164	0.49 170	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.12 34	0.11 98	0.11 23	0.10 40

MM-Stereo_test2	0.30 141	0.18 123	0.39 201	0.40 260	0.24 214	0.42 253	0.42 407	0.63 209	0.41 152	0.37 134	0.35 107	0.32 99	0.26 120	0.53 201	0.25 107	0.12 40	0.10 63	0.15 151	0.12 132	0.15 207	0.10 40

Reg-Stereo(zero)	0.30 141	0.16 64	0.28 49	0.34 85	0.18 42	0.32 160	0.20 33	0.63 209	0.68 275	0.50 202	0.52 186	0.51 232	0.30 182	0.45 129	0.25 107	0.13 74	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.12 64	0.11 86

GCAP-BAT	0.30 141	0.21 241	0.42 242	0.33 64	0.27 325	0.26 66	0.27 139	0.45 105	0.30 61	0.60 233	0.64 224	0.45 203	0.23 81	0.56 225	0.26 135	0.15 191	0.12 225	0.15 151	0.10 61	0.12 64	0.11 86

CASnet	0.30 141	0.20 203	0.33 109	0.41 295	0.16 14	0.26 66	0.24 99	0.52 141	0.53 211	0.52 210	0.54 193	0.39 155	0.24 91	0.40 87	0.26 135	0.14 118	0.10 63	0.22 405	0.18 350	0.18 314	0.11 86
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 141	0.15 39	0.31 81	0.30 13	0.17 25	0.55 321	0.23 83	0.44 101	0.55 223	0.59 229	0.68 241	0.37 140	0.26 120	0.35 53	0.27 153	0.15 191	0.16 394	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.14 229

rvit_stereo_0081_aga	0.31 149	0.28 415	0.44 267	0.42 337	0.29 379	0.34 179	0.31 216	0.44 101	0.40 148	0.39 154	0.44 142	0.40 167	0.32 196	0.42 106	0.29 195	0.23 443	0.17 414	0.19 318	0.16 268	0.20 365	0.15 259

rvit_stereo_0080	0.31 149	0.25 367	0.40 212	0.39 218	0.28 351	0.27 80	0.46 430	0.49 120	0.44 171	0.35 122	0.42 135	0.40 167	0.28 148	0.41 97	0.33 230	0.22 426	0.17 414	0.17 225	0.16 268	0.22 411	0.15 259

WCG-NET（raft）	0.31 149	0.15 39	0.36 151	0.32 49	0.19 63	0.35 189	0.27 139	0.51 131	0.78 339	0.45 182	0.55 199	0.48 219	0.27 131	0.54 208	0.26 135	0.13 74	0.10 63	0.12 34	0.11 98	0.12 64	0.11 86

whm_eth	0.31 149	0.25 367	0.40 212	0.39 218	0.28 351	0.27 80	0.46 430	0.49 120	0.44 171	0.35 122	0.42 135	0.40 167	0.28 148	0.41 97	0.33 230	0.22 426	0.17 414	0.17 225	0.16 268	0.22 411	0.15 259

plain	0.31 149	0.20 203	0.50 352	0.39 218	0.29 379	0.27 80	0.30 188	0.44 101	0.35 105	0.31 89	0.66 234	0.30 89	0.31 190	0.65 330	0.31 209	0.17 293	0.13 297	0.20 348	0.15 234	0.17 289	0.12 134

MIF-Stereo (partial)	0.31 149	0.18 123	0.37 169	0.41 295	0.31 420	0.28 98	0.23 83	0.47 113	0.42 162	0.31 89	0.63 220	0.36 138	0.35 223	0.57 238	0.31 209	0.17 293	0.13 297	0.19 318	0.17 323	0.18 314	0.14 229

WQFJA1	0.32 155	0.19 162	0.34 128	0.39 218	0.26 291	0.62 377	0.30 188	0.56 159	0.47 188	0.37 134	0.39 124	0.38 148	0.33 208	0.50 177	0.42 331	0.14 118	0.18 434	0.16 180	0.14 202	0.14 151	0.13 183

WQFJX	0.32 155	0.18 123	0.33 109	0.39 218	0.27 325	0.60 366	0.30 188	0.53 152	0.47 188	0.39 154	0.38 121	0.34 115	0.33 208	0.61 288	0.40 321	0.14 118	0.17 414	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.14 229

NLMM	0.32 155	0.19 162	0.34 128	0.39 218	0.26 291	0.62 377	0.30 188	0.56 159	0.47 188	0.37 134	0.39 124	0.38 148	0.33 208	0.49 170	0.42 331	0.14 118	0.18 434	0.16 180	0.14 202	0.14 151	0.13 183

NLSM1	0.32 155	0.18 123	0.34 128	0.39 218	0.25 245	0.66 406	0.27 139	0.57 166	0.50 200	0.37 134	0.53 190	0.29 81	0.28 148	0.54 208	0.32 217	0.16 247	0.17 414	0.18 275	0.15 234	0.14 151	0.12 134

FE-Mocha	0.32 155	0.19 162	0.50 352	0.38 189	0.27 325	0.30 124	0.20 33	0.71 284	0.36 113	0.65 272	0.56 202	0.54 245	0.25 103	0.38 74	0.22 39	0.15 191	0.10 63	0.17 225	0.16 268	0.13 105	0.12 134

rvit_stereo_0081	0.32 155	0.24 342	0.47 307	0.43 358	0.26 291	0.30 124	0.37 327	0.42 83	0.55 223	0.36 127	0.40 129	0.39 155	0.35 223	0.43 115	0.33 230	0.22 426	0.16 394	0.19 318	0.16 268	0.19 348	0.13 183

rvit_stereo_0082	0.32 155	0.24 342	0.47 307	0.43 358	0.26 291	0.30 124	0.37 327	0.42 83	0.55 223	0.36 127	0.40 129	0.39 155	0.35 223	0.43 115	0.33 230	0.22 426	0.16 394	0.19 318	0.16 268	0.19 348	0.13 183

RAFT-Stereo-weight	0.32 155	0.18 123	0.33 109	0.39 218	0.22 142	0.26 66	0.29 170	0.67 243	0.80 350	0.53 213	0.51 177	0.58 266	0.20 46	0.47 152	0.27 153	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.11 86

CAS++	0.32 155	0.24 342	0.36 151	0.37 159	0.26 291	0.28 98	0.23 83	0.87 360	0.50 200	0.47 194	0.45 146	0.26 65	0.21 57	0.49 170	0.24 82	0.23 443	0.19 452	0.22 405	0.17 323	0.21 389	0.16 305
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 155	0.22 284	0.34 128	0.42 337	0.28 351	0.40 231	0.50 456	0.72 289	0.37 129	0.37 134	0.34 101	0.32 99	0.31 190	0.59 274	0.27 153	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.16 305

MSKI-zero shot	0.32 155	0.17 96	0.34 128	0.39 218	0.21 117	0.32 160	0.22 65	0.61 195	0.43 164	0.52 210	0.64 224	0.61 293	0.20 46	0.74 396	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.12 64	0.12 134

iRaftStereo_RVC	0.32 155	0.19 162	0.37 169	0.39 218	0.22 142	0.31 142	0.29 170	0.68 253	0.51 204	0.49 199	0.66 234	0.37 140	0.23 81	0.45 129	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.18 275	0.17 323	0.15 207	0.12 134

CREStereo++_RVC	0.32 155	0.15 39	0.23 4	0.31 29	0.24 214	0.27 80	0.22 65	0.46 110	0.88 399	0.46 188	0.80 297	0.30 89	0.26 120	0.36 56	0.33 230	0.13 74	0.09 25	0.13 72	0.51 582	0.13 105	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
XX-TBD	0.32 155	0.53 541	0.26 25	0.51 484	0.20 90	0.37 207	0.24 99	0.40 71	0.73 302	0.54 217	0.69 242	0.31 96	0.25 103	0.32 27	0.27 153	0.16 247	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.13 105	0.11 86

PMTNet	0.32 155	0.16 64	0.24 10	0.29 8	0.18 42	0.45 272	0.22 65	0.56 159	0.63 249	0.46 188	0.54 193	0.39 155	0.34 219	0.48 163	0.24 82	0.75 588	0.10 63	0.12 34	0.08 1	0.12 64	0.11 86

WQFJX1	0.33 170	0.19 162	0.34 128	0.41 295	0.28 351	0.53 308	0.33 249	0.51 131	0.50 200	0.39 154	0.36 113	0.34 115	0.31 190	0.69 365	0.39 313	0.15 191	0.18 434	0.16 180	0.14 202	0.16 252	0.14 229

NLMM1	0.33 170	0.21 241	0.36 151	0.41 295	0.25 245	0.55 321	0.33 249	0.55 156	0.63 249	0.42 172	0.44 142	0.30 89	0.25 103	0.63 308	0.38 306	0.16 247	0.18 434	0.17 225	0.14 202	0.15 207	0.13 183

xyz-stereo-finetune	0.33 170	0.18 123	0.36 151	0.33 64	0.18 42	0.57 341	0.31 216	0.58 173	0.69 282	0.45 182	0.54 193	0.38 148	0.33 208	0.56 225	0.36 281	0.12 40	0.12 225	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.12 134

MM-Stereo_test1	0.33 170	0.19 162	0.36 151	0.41 295	0.23 184	0.36 200	0.45 426	0.58 173	0.54 215	0.60 233	0.50 167	0.38 148	0.37 245	0.60 280	0.26 135	0.15 191	0.13 297	0.17 225	0.14 202	0.15 207	0.12 134

tg	0.33 170	0.18 123	0.37 169	0.39 218	0.22 142	0.38 220	0.26 122	0.70 276	0.56 229	0.47 194	0.65 227	0.42 183	0.24 91	0.55 214	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.18 275	0.17 323	0.14 151	0.11 86

model_zeroshot	0.33 170	0.18 123	0.48 327	0.39 218	0.28 351	0.45 272	0.25 107	0.63 209	0.45 180	0.61 241	0.50 167	0.51 232	0.25 103	0.45 129	0.26 135	0.16 247	0.13 297	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.13 183

rvit_stereo_ft	0.33 170	0.25 367	0.47 307	0.52 497	0.32 436	0.33 168	0.47 437	0.49 120	0.50 200	0.34 112	0.41 132	0.41 173	0.32 196	0.48 163	0.34 246	0.22 426	0.14 332	0.19 318	0.18 350	0.19 348	0.14 229

4D-IteraStereo	0.33 170	0.18 123	0.40 212	0.40 260	0.24 214	0.32 160	0.27 139	0.58 173	0.72 295	0.65 272	0.54 193	0.42 183	0.23 81	0.45 129	0.28 176	0.14 118	0.09 25	0.19 318	0.16 268	0.16 252	0.11 86

NLCSM	0.34 178	0.21 241	0.34 128	0.44 378	0.29 379	0.54 315	0.36 311	0.52 141	0.47 188	0.46 188	0.37 118	0.34 115	0.34 219	0.71 377	0.41 326	0.16 247	0.17 414	0.17 225	0.16 268	0.17 289	0.16 305

IGEV-FE	0.34 178	0.18 123	0.67 445	0.39 218	0.28 351	0.30 124	0.25 107	0.74 302	0.31 66	0.62 243	0.57 204	0.54 245	0.25 103	0.53 201	0.27 153	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

MM-Stereo_test3	0.34 178	0.19 162	0.31 81	0.41 295	0.25 245	0.35 189	0.44 423	0.72 289	0.92 427	0.46 188	0.52 186	0.41 173	0.29 164	0.44 125	0.28 176	0.16 247	0.15 362	0.17 225	0.13 169	0.14 151	0.13 183

rvit_stereo_0083	0.34 178	0.24 342	0.50 352	0.44 378	0.27 325	0.34 179	0.35 289	0.45 105	0.62 238	0.37 134	0.47 157	0.42 183	0.35 223	0.40 87	0.36 281	0.22 426	0.20 464	0.20 348	0.17 323	0.20 365	0.14 229

gcap-zeroshot	0.34 178	0.18 123	0.52 371	0.38 189	0.22 142	0.49 289	0.27 139	0.52 141	0.34 92	0.64 262	0.50 167	0.83 403	0.34 219	0.48 163	0.24 82	0.13 74	0.11 165	0.15 151	0.12 132	0.13 105	0.12 134

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 178	0.27 401	0.45 279	0.36 141	0.25 245	0.48 284	0.30 188	0.58 173	0.90 415	0.42 172	0.36 113	0.30 89	0.29 164	0.49 170	0.30 201	0.16 247	0.14 332	0.18 275	0.15 234	0.18 314	0.15 259

AE-Stereo	0.34 178	0.21 241	0.42 242	0.48 439	0.31 420	0.48 284	0.35 289	0.61 195	0.62 238	0.32 103	0.55 199	0.52 237	0.27 131	0.47 152	0.29 195	0.13 74	0.13 297	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.12 134

IGEV_Zeroshot_test	0.34 178	0.18 123	0.67 445	0.39 218	0.28 351	0.30 124	0.25 107	0.74 302	0.31 66	0.62 243	0.57 204	0.54 245	0.25 103	0.53 201	0.27 153	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

RAFT-Test	0.34 178	0.18 123	0.37 169	0.38 189	0.23 184	0.50 292	0.23 83	0.69 261	0.40 148	0.60 233	0.85 329	0.61 293	0.28 148	0.46 144	0.27 153	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.12 134

CAS	0.34 178	0.13 3	0.25 17	1.28 596	0.30 398	0.46 276	0.38 349	0.48 117	0.47 188	0.34 112	0.52 186	0.24 58	0.19 36	0.29 10	0.27 153	0.69 586	0.08 2	0.12 34	0.08 1	0.12 64	0.15 259

test-3	0.34 178	0.16 64	0.43 257	0.39 218	0.21 117	0.43 256	0.22 65	0.63 209	0.78 339	0.71 314	0.45 146	0.64 308	0.27 131	0.43 115	0.31 209	0.12 40	0.09 25	0.17 225	0.13 169	0.12 64	0.10 40

test_1	0.34 178	0.16 64	0.43 257	0.39 218	0.21 117	0.43 256	0.23 83	0.63 209	0.78 339	0.68 294	0.45 146	0.64 308	0.27 131	0.43 115	0.31 209	0.12 40	0.09 25	0.17 225	0.13 169	0.12 64	0.10 40

cross-raft	0.34 178	0.20 203	0.37 169	0.44 378	0.23 184	0.32 160	0.35 289	0.74 302	0.40 148	0.60 233	0.77 273	0.57 258	0.27 131	0.43 115	0.28 176	0.12 40	0.10 63	0.15 151	0.13 169	0.15 207	0.11 86

raftrobust	0.34 178	0.19 162	0.36 151	0.41 295	0.27 325	0.30 124	0.25 107	0.71 284	0.63 249	0.58 227	0.55 199	0.45 203	0.46 300	0.51 185	0.29 195	0.16 247	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.13 183

EAI-Stereo	0.34 178	0.19 162	0.44 267	0.39 218	0.21 117	0.31 142	0.30 188	1.15 479	0.30 61	0.49 199	0.75 263	0.36 138	0.28 148	0.62 297	0.27 153	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.13 169	0.13 105	0.12 134

CFNet-RSSM	0.34 178	0.17 96	0.45 279	0.39 218	0.22 142	0.35 189	0.23 83	0.73 300	0.84 373	0.65 272	0.54 193	0.57 258	0.28 148	0.46 144	0.26 135	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.13 105	0.11 86

Gwc-CoAtRS	0.34 178	0.17 96	0.44 267	0.39 218	0.23 184	0.34 179	0.22 65	0.70 276	0.75 313	0.60 233	0.59 211	0.58 266	0.29 164	0.45 129	0.26 135	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.12 134

ACVNet-DCA	0.35 195	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.85 349	0.54 215	0.41 167	0.50 167	0.34 115	0.49 313	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.18 314	0.17 326

EKT-Stereo	0.35 195	0.23 305	0.39 201	0.43 358	0.29 379	0.38 220	0.31 216	0.69 261	0.64 258	0.45 182	0.63 220	0.49 225	0.27 131	0.56 225	0.33 230	0.18 328	0.14 332	0.18 275	0.15 234	0.16 252	0.16 305

Any-RAFT	0.35 195	0.16 64	0.30 68	0.34 85	0.21 117	0.52 300	0.22 65	0.88 365	0.73 302	0.53 213	0.73 252	0.64 308	0.28 148	0.46 144	0.24 82	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.13 105	0.12 134

HH	0.35 195	0.20 203	0.47 307	0.40 260	0.25 245	0.33 168	0.31 216	0.76 316	0.38 136	0.43 176	0.57 204	0.79 390	0.44 290	0.71 377	0.25 107	0.15 191	0.11 165	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

HanStereo	0.35 195	0.20 203	0.47 307	0.40 260	0.25 245	0.33 168	0.31 216	0.76 316	0.38 136	0.43 176	0.57 204	0.79 390	0.44 290	0.71 377	0.25 107	0.15 191	0.11 165	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

LL-Strereo2	0.35 195	0.24 342	0.48 327	0.41 295	0.26 291	0.35 189	0.24 99	0.67 243	0.44 171	0.54 217	0.51 177	0.66 326	0.25 103	0.66 338	0.30 201	0.14 118	0.12 225	0.23 426	0.20 405	0.18 314	0.13 183

anonymousdsp2	0.35 195	0.20 203	0.43 257	0.37 159	0.24 214	0.48 284	0.31 216	0.86 353	0.65 263	0.55 219	0.50 167	0.50 228	0.34 219	0.56 225	0.31 209	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.16 252	0.14 229

Selective-RAFT	0.35 195	0.23 305	0.51 366	0.44 378	0.21 117	0.64 395	0.27 139	0.59 179	0.63 249	0.40 163	0.38 121	0.55 250	0.40 266	0.57 238	0.35 264	0.13 74	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.16 252	0.13 183

RCA-Stereo	0.35 195	0.17 96	0.34 128	0.38 189	0.22 142	0.31 142	0.34 264	0.68 253	1.24 532	0.45 182	0.65 227	0.47 214	0.43 280	0.38 74	0.27 153	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.11 86

Patchmatch Stereo++	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.31 216	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.56 225	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

ROB_FTStereo_v2	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.31 216	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.57 258	0.38 249	0.57 238	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

ROB_FTStereo	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.25 57	0.21 53	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.57 238	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

HUI-Stereo	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.60 189	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.50 177	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

iGMRVC	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.30 188	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

iRAFT	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

RAFT-IKP	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.28 161	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.57 258	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

sCroCo_RVC	0.35 195	0.28 415	0.69 456	0.51 484	0.39 490	0.41 246	0.31 216	0.49 120	0.45 180	0.31 89	0.48 160	0.38 148	0.32 196	0.46 144	0.32 217	0.21 400	0.22 481	0.19 318	0.19 380	0.21 389	0.20 399

xyz-stereo-finetune2	0.36 213	0.19 162	0.38 181	0.32 49	0.19 63	0.82 470	0.29 170	0.52 141	0.32 80	0.51 205	0.78 284	0.43 192	0.45 295	0.69 365	0.44 354	0.13 74	0.12 225	0.17 225	0.13 169	0.12 64	0.13 183

1test111	0.36 213	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.85 349	0.54 215	0.41 167	0.50 167	0.34 115	0.49 313	0.55 214	0.45 363	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.18 314	0.17 326

11t1	0.36 213	0.21 241	0.42 242	0.35 121	0.22 142	0.62 377	0.29 170	0.69 261	0.43 164	0.60 233	0.53 190	0.53 241	0.48 309	0.56 225	0.40 321	0.18 328	0.14 332	0.16 180	0.13 169	0.17 289	0.17 326

tt1	0.36 213	0.24 342	0.32 94	0.41 295	0.22 142	0.54 315	0.38 349	0.68 253	1.04 484	0.41 167	0.46 151	0.35 127	0.45 295	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.16 252	0.16 305

knoymous	0.36 213	0.20 203	0.31 81	0.31 29	0.22 142	0.36 200	0.29 170	0.61 195	0.64 258	0.67 288	0.70 245	0.60 287	0.40 266	0.58 258	0.34 246	0.17 293	0.11 165	0.20 348	0.11 98	0.17 289	0.18 344

DCANet-4	0.36 213	0.20 203	0.48 327	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.66 233	0.92 427	0.69 301	0.78 284	0.40 167	0.47 304	0.45 129	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

test_4	0.36 213	0.18 123	0.31 81	0.44 378	0.25 245	0.20 12	0.34 264	0.56 159	0.41 152	0.59 229	1.45 532	0.43 192	0.25 103	0.63 308	0.28 176	0.12 40	0.10 63	0.17 225	0.19 380	0.15 207	0.11 86

test_3	0.36 213	0.19 162	0.44 267	0.44 378	0.23 184	0.48 284	0.36 311	0.66 233	0.82 363	0.64 262	0.45 146	0.68 334	0.25 103	0.41 97	0.31 209	0.12 40	0.10 63	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.11 86

NRIStereo	0.36 213	0.20 203	0.45 279	0.41 295	0.23 184	0.34 179	0.26 122	0.65 223	0.55 223	0.64 262	0.63 220	0.56 253	0.37 245	0.65 330	0.37 297	0.15 191	0.11 165	0.18 275	0.15 234	0.17 289	0.14 229

DeepStereo_RVC	0.36 213	0.21 241	0.47 307	0.40 260	0.24 214	0.26 66	0.22 65	0.60 189	0.38 136	0.69 301	0.67 239	0.57 258	0.51 328	0.56 225	0.39 313	0.16 247	0.12 225	0.18 275	0.15 234	0.19 348	0.18 344

CRE-IMP	0.36 213	0.23 305	0.49 339	0.42 337	0.24 214	0.41 246	0.21 53	0.57 166	0.41 152	0.65 272	0.72 248	0.53 241	0.37 245	0.61 288	0.38 306	0.17 293	0.11 165	0.19 318	0.15 234	0.21 389	0.18 344

test-1	0.36 213	0.19 162	0.71 465	0.46 423	0.26 291	0.44 264	0.36 311	0.60 189	0.59 234	0.48 197	0.67 239	0.53 241	0.36 241	0.40 87	0.29 195	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.14 202	0.15 207	0.16 305

s12784h	0.36 213	0.15 39	0.24 10	0.34 85	0.15 3	0.77 447	0.29 170	0.80 332	0.83 368	0.56 222	0.57 204	0.43 192	0.40 266	0.57 238	0.33 230	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.09 10	0.14 151	0.09 4

RALCasStereoNet	0.36 213	0.21 241	0.37 169	0.42 337	0.26 291	0.35 189	0.38 349	0.63 209	0.64 258	0.50 202	0.72 248	0.51 232	0.29 164	0.59 274	0.36 281	0.16 247	0.14 332	0.15 151	0.13 169	0.17 289	0.16 305

DCANet	0.36 213	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.30 124	0.30 188	0.68 253	0.91 422	0.70 307	0.77 273	0.43 192	0.57 361	0.45 129	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.12 134

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 213	0.17 96	0.41 222	0.35 121	0.19 63	0.33 168	0.29 170	0.65 223	0.73 302	0.68 294	1.01 404	0.56 253	0.40 266	0.42 106	0.30 201	0.11 29	0.09 25	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.10 40

H2IRNET	0.37 229	0.20 203	0.33 109	0.38 189	0.25 245	0.27 80	0.23 83	0.59 179	0.72 295	0.39 154	0.90 356	0.74 372	0.55 352	0.52 192	0.43 338	0.15 191	0.13 297	0.18 275	0.20 405	0.16 252	0.13 183

cc1	0.37 229	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.67 243	1.06 494	0.41 167	0.50 167	0.34 115	0.49 313	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.16 252	0.15 259

DCRE	0.37 229	0.18 123	0.46 295	0.45 402	0.32 436	0.42 253	0.37 327	0.63 209	0.51 204	0.47 194	0.94 367	0.56 253	0.36 241	0.52 192	0.32 217	0.14 118	0.13 297	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.13 183

fff	0.37 229	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.69 261	1.06 494	0.69 301	0.78 284	0.42 183	0.63 399	0.46 144	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

ADStereo(finetuned)	0.37 229	0.16 64	0.49 339	0.34 85	0.19 63	0.30 124	0.30 188	0.68 253	0.91 422	0.70 307	0.77 273	0.43 192	0.69 437	0.45 129	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.12 134

MIPNet	0.37 229	0.21 241	0.59 404	0.39 218	0.25 245	0.50 292	0.28 161	0.77 319	0.70 283	0.65 272	0.60 213	0.40 167	0.49 313	0.44 125	0.37 297	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.13 183

GMOStereo	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

error version	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

test-v	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

TRStereo	0.37 229	0.27 401	0.59 404	0.47 431	0.41 502	0.29 110	0.30 188	0.84 346	0.59 234	0.52 210	0.41 132	0.52 237	0.26 120	0.73 389	0.27 153	0.17 293	0.12 225	0.19 318	0.19 380	0.13 105	0.11 86

test-2	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

rafts_anoy	0.37 229	0.21 241	0.36 151	0.41 295	0.26 291	0.30 124	0.33 249	0.67 243	0.90 415	0.58 227	0.66 234	0.45 203	0.33 208	0.47 152	0.39 313	0.16 247	0.11 165	0.21 390	0.23 461	0.17 289	0.14 229

XX-Stereo	0.37 229	0.17 96	0.45 279	0.55 522	0.36 468	0.38 220	0.20 33	0.60 189	0.30 61	0.46 188	1.30 503	0.73 366	0.26 120	0.56 225	0.26 135	0.16 247	0.11 165	0.17 225	0.16 268	0.14 151	0.10 40

csc	0.37 229	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.69 261	1.06 494	0.69 301	0.78 284	0.42 183	0.63 399	0.46 144	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

cscssc	0.37 229	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.69 261	1.06 494	0.69 301	0.78 284	0.42 183	0.63 399	0.46 144	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

AIO-test1	0.38 244	0.18 123	0.38 181	0.50 468	0.24 214	0.46 276	0.30 188	0.70 276	1.19 523	0.40 163	0.71 247	0.45 203	0.29 164	0.53 201	0.27 153	0.15 191	0.13 297	0.19 318	0.21 427	0.13 105	0.17 326

rvit_0105_6	0.38 244	0.28 415	0.64 429	0.50 468	0.30 398	0.39 228	0.38 349	0.51 131	0.67 270	0.40 163	0.45 146	0.50 228	0.41 272	0.54 208	0.36 281	0.27 485	0.26 514	0.24 443	0.21 427	0.22 411	0.16 305

MyStereo06	0.38 244	0.21 241	0.61 411	0.41 295	0.28 351	0.41 246	0.50 456	0.95 393	0.35 105	0.62 243	0.54 193	0.76 380	0.27 131	0.50 177	0.29 195	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.15 259

MIM_Stereo	0.38 244	0.17 96	0.53 379	0.37 159	0.24 214	0.27 80	0.24 99	0.70 276	0.54 215	0.72 325	1.00 401	0.63 302	0.29 164	0.64 323	0.38 306	0.13 74	0.14 332	0.17 225	0.16 268	0.14 151	0.11 86

riskmin	0.38 244	0.20 203	0.39 201	0.32 49	0.23 184	0.53 308	0.30 188	0.63 209	0.80 350	0.49 199	0.56 202	0.73 366	0.58 370	0.55 214	0.36 281	0.17 293	0.11 165	0.19 318	0.13 169	0.19 348	0.20 399

NF-Stereo	0.38 244	0.20 203	0.45 279	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.57 258	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

OCTAStereo	0.38 244	0.20 203	0.46 295	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.58 266	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

PSM-softLoss	0.38 244	0.20 203	0.48 327	0.41 295	0.26 291	0.30 124	0.35 289	0.69 261	0.46 183	0.62 243	0.82 308	0.59 281	0.33 208	0.70 372	0.39 313	0.19 360	0.12 225	0.20 348	0.18 350	0.16 252	0.22 435

KMStereo	0.38 244	0.20 203	0.48 327	0.41 295	0.26 291	0.30 124	0.35 289	0.69 261	0.46 183	0.62 243	0.82 308	0.59 281	0.33 208	0.70 372	0.39 313	0.19 360	0.12 225	0.20 348	0.18 350	0.16 252	0.22 435

RE-Stereo	0.38 244	0.20 203	0.46 295	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.58 266	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

Pruner-Stereo	0.38 244	0.20 203	0.45 279	0.40 260	0.25 245	0.22 21	0.24 99	0.67 243	0.55 223	0.89 436	0.76 269	0.68 334	0.29 164	0.62 297	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.17 323	0.17 289	0.18 344

TVStereo	0.38 244	0.20 203	0.46 295	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.58 266	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

TestStereo	0.38 244	0.31 441	0.40 212	0.45 402	0.20 90	0.40 231	0.37 327	0.66 233	0.65 263	0.53 213	0.78 284	0.47 214	0.40 266	0.55 214	0.37 297	0.18 328	0.13 297	0.20 348	0.15 234	0.22 411	0.13 183

raft+_RVC	0.38 244	0.19 162	0.35 143	0.37 159	0.25 245	0.45 272	0.37 327	0.78 325	0.89 412	0.51 205	0.78 284	0.50 228	0.29 164	0.53 201	0.40 321	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.12 134

RALAANet	0.38 244	0.23 305	0.48 327	0.42 337	0.29 379	0.35 189	0.25 107	0.86 353	0.64 258	0.67 288	0.65 227	0.60 287	0.29 164	0.60 280	0.34 246	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.21 389	0.13 183

AFF-stereo	0.38 244	0.19 162	0.39 201	0.37 159	0.21 117	0.27 80	0.31 216	0.65 223	0.66 267	0.64 262	1.13 457	0.76 380	0.39 260	0.55 214	0.33 230	0.11 29	0.09 25	0.16 180	0.16 268	0.13 105	0.11 86

AIO-test2	0.39 260	0.21 241	0.41 222	0.47 431	0.25 245	0.45 272	0.35 289	0.77 319	1.27 542	0.36 127	0.87 340	0.37 140	0.30 182	0.47 152	0.27 153	0.15 191	0.13 297	0.21 390	0.23 461	0.15 207	0.13 183

xx1	0.39 260	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.67 243	1.06 494	0.41 167	0.50 167	0.65 321	0.53 334	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.20 348	0.19 380	0.18 314	0.17 326

x	0.39 260	0.24 342	0.41 222	0.34 85	0.23 184	0.52 300	0.32 239	0.86 353	0.52 207	0.57 225	0.70 245	0.59 281	0.50 323	0.49 170	0.46 373	0.17 293	0.15 362	0.17 225	0.15 234	0.17 289	0.16 305

DisPM	0.39 260	0.19 162	0.44 267	0.41 295	0.27 325	0.24 41	0.31 216	0.65 223	0.57 231	0.87 422	0.87 340	0.60 287	0.32 196	0.76 406	0.32 217	0.18 328	0.12 225	0.19 318	0.17 323	0.15 207	0.20 399

RAFT+CT+SA	0.39 260	0.23 305	0.36 151	0.51 484	0.27 325	0.29 110	0.46 430	0.75 309	0.80 350	0.51 205	0.89 352	0.41 173	0.40 266	0.78 418	0.32 217	0.14 118	0.11 165	0.18 275	0.18 350	0.15 207	0.14 229

iRaft-Stereo_20w	0.39 260	0.19 162	0.57 399	0.37 159	0.27 325	0.31 142	0.24 99	1.44 562	0.29 57	0.69 301	0.53 190	0.60 287	0.42 274	0.83 438	0.27 153	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.13 169	0.15 207	0.13 183

IPLG	0.39 260	0.20 203	0.59 404	0.40 260	0.24 214	0.54 315	0.27 139	0.75 309	0.63 249	0.84 403	0.81 304	0.32 99	0.32 196	0.60 280	0.45 363	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.12 134

IPLGR	0.39 260	0.21 241	0.63 424	0.39 218	0.22 142	0.49 289	0.29 170	0.76 316	0.74 309	0.78 355	0.77 273	0.44 202	0.42 274	0.47 152	0.38 306	0.13 74	0.12 225	0.16 180	0.14 202	0.15 207	0.13 183

GMStereo	0.39 260	0.37 476	0.54 384	0.40 260	0.26 291	0.42 253	0.36 311	0.59 179	1.04 484	0.55 219	0.51 177	0.37 140	0.35 223	0.54 208	0.41 326	0.19 360	0.13 297	0.16 180	0.17 323	0.24 441	0.18 344
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 260	0.21 241	0.50 352	0.41 295	0.28 351	0.62 377	0.27 139	0.77 319	0.40 148	0.64 262	0.86 332	0.52 237	0.33 208	0.66 338	0.42 331	0.15 191	0.13 297	0.17 225	0.14 202	0.15 207	0.15 259
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	0.39 260	0.18 123	0.42 242	0.42 337	0.26 291	0.40 231	0.32 239	0.72 289	0.34 92	0.89 436	1.28 496	0.57 258	0.35 223	0.42 106	0.32 217	0.15 191	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.13 183

RAFT-Stereo	0.39 260	0.18 123	0.42 242	0.42 337	0.26 291	0.40 231	0.32 239	0.72 289	0.34 92	0.89 436	1.28 496	0.57 258	0.35 223	0.42 106	0.32 217	0.15 191	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.13 183
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 272	0.20 203	0.54 384	0.41 295	0.29 379	0.53 308	0.29 170	0.65 223	0.49 197	0.71 314	0.98 394	0.58 266	0.43 280	0.50 177	0.51 399	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.14 202	0.19 348	0.19 376

qqq	0.40 272	0.26 384	0.44 267	0.36 141	0.22 142	0.46 276	0.36 311	0.85 349	0.54 215	0.56 222	0.69 242	0.65 321	0.53 334	0.55 214	0.45 363	0.17 293	0.16 394	0.20 348	0.19 380	0.18 314	0.17 326

IPLGR_C	0.40 272	0.21 241	0.64 429	0.45 402	0.33 447	0.52 300	0.34 264	0.66 233	0.62 238	0.82 384	0.92 363	0.45 203	0.32 196	0.52 192	0.46 373	0.17 293	0.12 225	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.14 229

ACRE	0.40 272	0.21 241	0.65 435	0.45 402	0.33 447	0.51 296	0.33 249	0.66 233	0.63 249	0.80 362	0.92 363	0.45 203	0.32 196	0.52 192	0.45 363	0.16 247	0.12 225	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.14 229

PFNet+	0.40 272	0.19 162	0.49 339	0.39 218	0.25 245	0.28 98	0.23 83	0.64 222	0.70 283	0.85 407	0.79 294	0.64 308	0.35 223	0.72 383	0.34 246	0.19 360	0.14 332	0.23 426	0.20 405	0.16 252	0.20 399

SST-Stereo	0.40 272	0.19 162	0.45 279	0.42 337	0.25 245	0.25 57	0.21 53	0.66 233	0.47 188	1.08 520	0.79 294	0.72 355	0.43 280	0.77 414	0.35 264	0.16 247	0.11 165	0.20 348	0.16 268	0.19 348	0.15 259

RAFT_R40	0.40 272	0.19 162	0.44 267	0.43 358	0.25 245	0.23 29	0.26 122	0.67 243	0.67 270	0.98 482	0.78 284	0.72 355	0.43 280	0.76 406	0.35 264	0.16 247	0.11 165	0.20 348	0.16 268	0.18 314	0.14 229

RAFT-345	0.40 272	0.18 123	0.40 212	0.38 189	0.22 142	0.33 168	0.26 122	0.61 195	0.51 204	0.74 336	1.79 557	0.45 203	0.33 208	0.66 338	0.36 281	0.14 118	0.11 165	0.18 275	0.14 202	0.13 105	0.13 183

sAnonymous2	0.40 272	0.39 493	0.85 501	0.48 439	0.37 475	0.40 231	0.46 430	0.57 166	0.52 207	0.38 146	0.46 151	0.35 127	0.42 274	0.43 115	0.30 201	0.19 360	0.14 332	0.18 275	0.17 323	0.57 571	0.44 556

CroCo_RVC	0.40 272	0.39 493	0.85 501	0.48 439	0.37 475	0.40 231	0.46 430	0.57 166	0.52 207	0.38 146	0.46 151	0.35 127	0.42 274	0.43 115	0.30 201	0.19 360	0.14 332	0.18 275	0.17 323	0.57 571	0.44 556

111	0.40 272	0.17 96	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.52 300	0.28 161	0.74 302	1.16 517	0.50 202	0.91 359	0.63 302	0.48 309	0.61 288	0.35 264	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.13 105	0.13 183

Hybrid-DGEV-2	0.41 283	0.21 241	0.42 242	0.47 431	0.29 379	0.59 359	0.23 83	0.82 338	0.99 459	0.64 262	0.63 220	0.60 287	0.65 416	0.58 258	0.33 230	0.14 118	0.12 225	0.18 275	0.16 268	0.14 151	0.12 134

rvit_0105_4	0.41 283	0.29 427	0.71 465	0.50 468	0.29 379	0.41 246	0.41 397	0.55 156	0.73 302	0.45 182	0.48 160	0.55 250	0.44 290	0.57 238	0.36 281	0.28 495	0.26 514	0.25 456	0.22 445	0.23 428	0.18 344

raft_robust	0.41 283	0.23 305	0.36 151	0.42 337	0.21 117	0.40 231	0.33 249	0.79 329	0.98 454	0.79 360	0.87 340	0.39 155	0.33 208	0.84 443	0.29 195	0.13 74	0.12 225	0.16 180	0.17 323	0.15 207	0.12 134

CIPLG	0.41 283	0.21 241	0.63 424	0.45 402	0.33 447	0.52 300	0.33 249	0.65 223	0.60 236	0.82 384	0.96 380	0.46 212	0.32 196	0.55 214	0.44 354	0.16 247	0.12 225	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.14 229

LCNet	0.41 283	0.20 203	0.32 94	0.44 378	0.24 214	0.47 281	0.29 170	0.67 243	0.53 211	0.72 325	1.03 417	0.66 326	0.60 381	0.58 258	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.19 318	0.19 380	0.21 389	0.36 527

HHNet	0.41 283	0.17 96	0.41 222	0.34 85	0.37 475	0.33 168	0.34 264	0.69 261	0.75 313	0.86 414	1.30 503	0.52 237	0.32 196	0.52 192	0.35 264	0.15 191	0.11 165	0.19 318	0.15 234	0.15 207	0.24 450

AnonymousM	0.41 283	0.81 573	0.29 56	0.34 85	0.22 142	0.28 98	0.38 349	0.53 152	0.41 152	0.70 307	0.49 164	0.47 214	0.27 131	0.41 97	0.31 209	0.15 191	0.12 225	1.51 597	0.26 500	0.12 64	0.10 40

HITNet	0.41 283	0.26 384	0.45 279	0.33 64	0.17 25	0.63 388	0.30 188	0.93 381	0.64 258	0.71 314	0.82 308	0.64 308	0.52 330	0.59 274	0.43 338	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.13 169	0.19 348	0.12 134
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
rvit_0105_5	0.42 291	0.31 441	0.73 474	0.50 468	0.29 379	0.44 264	0.42 407	0.61 195	0.74 309	0.51 205	0.51 177	0.60 287	0.47 304	0.57 238	0.38 306	0.27 485	0.25 507	0.25 456	0.23 461	0.22 411	0.18 344

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 291	0.20 203	0.74 479	0.38 189	0.43 514	0.39 228	0.26 122	0.94 386	0.49 197	0.53 213	0.77 273	0.93 444	0.45 295	0.63 308	0.24 82	0.16 247	0.10 63	0.17 225	0.18 350	0.20 365	0.20 399

test_sample2	0.42 291	0.22 284	0.43 257	0.33 64	0.21 117	0.58 347	0.39 371	0.95 393	0.67 270	0.63 252	0.77 273	0.69 338	0.57 361	0.61 288	0.38 306	0.19 360	0.14 332	0.18 275	0.16 268	0.19 348	0.18 344

test_sample1	0.42 291	0.22 284	0.46 295	0.34 85	0.23 184	0.58 347	0.35 289	0.99 405	0.49 197	0.62 243	0.75 263	0.69 338	0.61 387	0.58 258	0.44 354	0.18 328	0.14 332	0.17 225	0.15 234	0.17 289	0.17 326

StereoVision	0.42 291	0.28 415	0.45 279	0.49 454	0.28 351	0.38 220	0.38 349	0.72 289	0.62 238	0.44 179	1.14 462	0.54 245	0.39 260	0.56 225	0.34 246	0.21 400	0.24 499	0.25 456	0.24 477	0.26 457	0.16 305

GANet-ADL	0.42 291	0.25 367	0.45 279	0.43 358	0.29 379	0.54 315	0.35 289	0.89 367	0.86 386	0.63 252	0.72 248	0.68 334	0.42 274	0.52 192	0.41 326	0.21 400	0.14 332	0.15 151	0.13 169	0.18 314	0.19 376

OMP-Stereo	0.42 291	0.22 284	0.46 295	0.52 497	0.24 214	0.36 200	0.25 107	0.71 284	0.78 339	0.77 351	0.64 224	0.89 429	0.39 260	0.91 474	0.35 264	0.15 191	0.12 225	0.20 348	0.15 234	0.15 207	0.12 134

PFNet	0.42 291	0.18 123	0.58 403	0.43 358	0.24 214	0.43 256	0.32 239	0.74 302	0.78 339	1.00 490	0.74 261	0.68 334	0.39 260	0.72 383	0.37 297	0.16 247	0.10 63	0.20 348	0.15 234	0.16 252	0.13 183

IRAFT_RVC	0.42 291	0.20 203	0.48 327	0.44 378	0.24 214	0.27 80	0.54 483	0.74 302	0.77 329	0.76 345	0.80 297	0.73 366	0.51 328	0.70 372	0.36 281	0.17 293	0.10 63	0.21 390	0.16 268	0.16 252	0.14 229

FENet	0.42 291	0.22 284	0.38 181	0.39 218	0.24 214	0.55 321	0.32 239	0.79 329	0.70 283	0.71 314	0.72 248	0.63 302	0.57 361	0.62 297	0.44 354	0.19 360	0.13 297	0.19 318	0.17 323	0.18 314	0.19 376

FACV-RUCA	0.43 301	0.28 415	0.47 307	0.45 402	0.33 447	0.58 347	0.34 264	0.82 338	0.73 302	0.57 225	0.84 319	0.47 214	0.50 323	0.54 208	0.39 313	0.22 426	0.15 362	0.35 528	0.16 268	0.28 472	0.21 417

TestStereo1	0.43 301	0.23 305	0.41 222	0.51 484	0.24 214	0.34 179	0.40 382	0.77 319	0.90 415	0.68 294	0.96 380	0.48 219	0.46 300	0.91 474	0.32 217	0.16 247	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.14 151	0.13 183

test_5	0.43 301	0.24 342	0.43 257	0.52 497	0.28 351	0.28 98	0.42 407	0.72 289	0.82 363	0.62 243	0.91 359	0.72 355	0.55 352	0.79 423	0.35 264	0.14 118	0.11 165	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.16 305

SA-5K	0.43 301	0.23 305	0.41 222	0.51 484	0.24 214	0.34 179	0.40 382	0.77 319	0.90 415	0.68 294	0.96 380	0.48 219	0.46 300	0.91 474	0.32 217	0.16 247	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.14 151	0.13 183

dd	0.43 301	0.38 486	0.55 389	0.44 378	0.25 245	0.47 281	0.38 349	0.70 276	1.05 488	0.59 229	0.65 227	0.42 183	0.39 260	0.66 338	0.50 389	0.24 455	0.15 362	0.21 390	0.15 234	0.22 411	0.18 344

IIG-Stereo	0.43 301	0.21 241	0.44 267	0.50 468	0.25 245	0.44 264	0.21 53	0.71 284	0.76 321	0.83 396	0.95 376	0.83 403	0.43 280	0.90 467	0.35 264	0.15 191	0.12 225	0.19 318	0.14 202	0.15 207	0.11 86

DN-CSS_ROB	0.43 301	0.26 384	0.62 414	0.40 260	0.29 379	0.44 264	0.27 139	0.77 319	0.75 313	0.72 325	1.09 443	0.48 219	0.43 280	0.69 365	0.37 297	0.15 191	0.12 225	0.21 390	0.19 380	0.18 314	0.16 305

MyStereo05	0.44 308	0.21 241	0.45 279	0.41 295	0.28 351	0.41 246	0.50 456	0.93 381	1.09 505	0.76 345	0.61 216	0.51 232	0.57 361	0.73 389	0.42 331	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.15 259

MyStereo04	0.44 308	0.22 284	0.44 267	0.42 337	0.28 351	0.40 231	0.50 456	1.00 409	1.08 503	0.62 243	0.58 210	0.55 250	0.57 361	0.71 377	0.44 354	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.16 305

mmm	0.44 308	0.27 401	0.46 295	0.38 189	0.24 214	0.61 369	0.35 289	0.94 386	0.53 211	0.72 325	1.05 427	0.63 302	0.50 323	0.57 238	0.45 363	0.18 328	0.15 362	0.23 426	0.20 405	0.20 365	0.18 344

ffm	0.44 308	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	0.68 253	1.04 484	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.25 456	0.21 427	0.16 252	0.16 305

SA	0.44 308	0.25 367	0.46 295	0.46 423	0.24 214	0.43 256	0.36 311	0.75 309	0.96 447	0.59 229	1.03 417	0.48 219	0.52 330	0.94 490	0.32 217	0.16 247	0.12 225	0.21 390	0.19 380	0.15 207	0.13 183

GwcNet-ADL	0.44 308	0.22 284	0.48 327	0.45 402	0.30 398	0.40 231	0.37 327	0.92 379	0.97 450	0.71 314	0.78 284	0.61 293	0.42 274	0.62 297	0.50 389	0.19 360	0.14 332	0.15 151	0.14 202	0.18 314	0.18 344

TransformOpticalFlow	0.44 308	0.20 203	0.47 307	0.41 295	0.23 184	0.37 207	0.47 437	0.94 386	0.76 321	0.65 272	1.14 462	0.73 366	0.56 359	0.76 406	0.32 217	0.15 191	0.10 63	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.13 183

GMM-Stereo	0.44 308	0.19 162	0.36 151	0.42 337	0.25 245	0.51 296	0.47 437	0.71 284	0.53 211	0.76 345	1.37 513	0.76 380	0.38 249	0.60 280	0.33 230	0.15 191	0.10 63	0.20 348	0.19 380	0.16 252	0.27 473

GES	0.44 308	0.23 305	0.57 399	0.40 260	0.30 398	0.59 359	0.36 311	0.96 397	0.68 275	0.74 336	0.83 314	0.47 214	0.48 309	0.67 349	0.43 338	0.22 426	0.16 394	0.17 225	0.16 268	0.18 314	0.23 442

HCRNet	0.44 308	0.34 458	0.41 222	0.53 507	0.26 291	0.53 308	0.29 170	0.83 343	0.63 249	0.71 314	0.81 304	0.77 386	0.50 323	0.66 338	0.36 281	0.24 455	0.16 394	0.24 443	0.20 405	0.21 389	0.18 344

Hybrid-DGEV-03	0.45 318	0.19 162	0.33 109	0.43 358	0.27 325	0.56 335	0.26 122	0.65 223	0.74 309	0.94 463	1.92 564	0.61 293	0.30 182	0.55 214	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.18 275	0.16 268	0.14 151	0.11 86

DFGA-Net	0.45 318	0.29 427	0.80 497	0.42 337	0.32 436	0.53 308	0.35 289	0.78 325	0.89 412	0.66 285	0.75 263	0.48 219	0.39 260	0.74 396	0.60 431	0.15 191	0.13 297	0.19 318	0.18 350	0.20 365	0.17 326

HI	0.45 318	0.21 241	0.36 151	0.34 85	0.35 463	0.28 98	0.31 216	0.72 289	0.46 183	0.87 422	1.13 457	1.09 492	0.76 471	0.69 365	0.56 421	0.12 40	0.10 63	0.17 225	0.17 323	0.17 289	0.15 259

CoSv	0.45 318	0.21 241	0.36 151	0.34 85	0.35 463	0.28 98	0.31 216	0.72 289	0.46 183	0.87 422	1.13 457	1.09 492	0.76 471	0.69 365	0.56 421	0.12 40	0.10 63	0.17 225	0.17 323	0.17 289	0.15 259

U	0.45 318	0.16 64	0.32 94	0.40 260	0.71 576	3.55 611	0.20 33	0.41 78	0.38 136	0.26 52	0.23 31	0.24 58	0.22 69	0.26 3	0.22 39	0.15 191	0.09 25	0.88 588	0.13 169	0.13 105	0.11 86

CASS	0.45 318	0.27 401	0.42 242	0.48 439	0.22 142	0.61 369	0.34 264	0.97 400	0.62 238	0.71 314	0.85 329	0.61 293	0.55 352	0.57 238	0.41 326	0.29 502	0.16 394	0.22 405	0.18 350	0.22 411	0.28 480
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 318	0.25 367	0.43 257	0.45 402	0.28 351	0.70 420	0.34 264	0.94 386	0.76 321	0.75 338	0.80 297	0.65 321	0.49 313	0.64 323	0.51 399	0.20 383	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.18 314	0.18 344

RAFT_CTSACE	0.45 318	0.20 203	0.44 267	0.45 402	0.27 325	0.34 179	0.39 371	0.60 189	0.73 302	0.76 345	1.44 529	0.83 403	0.38 249	1.08 513	0.26 135	0.12 40	0.13 297	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.11 86

iRaft-Stereo_5w	0.45 318	0.21 241	0.48 327	0.42 337	0.28 351	0.31 142	0.54 483	0.63 209	0.62 238	0.62 243	0.89 352	1.01 466	0.69 437	0.75 402	0.66 449	0.13 74	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.15 259

RAFT	0.45 318	0.22 284	0.45 279	0.47 431	0.26 291	0.54 315	0.47 437	0.66 233	0.58 233	0.80 362	0.82 308	0.94 446	0.57 361	0.75 402	0.34 246	0.17 293	0.15 362	0.22 405	0.20 405	0.16 252	0.12 134

DMCA	0.45 318	0.26 384	0.50 352	0.38 189	0.28 351	0.51 296	0.34 264	0.93 381	0.68 275	0.75 338	0.83 314	0.79 390	0.53 334	0.51 185	0.54 414	0.21 400	0.16 394	0.21 390	0.16 268	0.19 348	0.21 417

Select-FE	0.46 329	0.24 342	0.88 508	0.42 337	0.35 463	0.33 168	0.19 20	0.90 372	0.37 129	0.60 233	1.01 404	0.97 453	0.80 489	0.72 383	0.28 176	0.16 247	0.12 225	0.17 225	0.20 405	0.15 207	0.24 450

PAM_32	0.46 329	0.19 162	0.67 445	0.39 218	0.24 214	0.75 440	0.27 139	0.95 393	0.34 92	0.68 294	0.44 142	1.91 575	0.65 416	0.62 297	0.26 135	0.15 191	0.10 63	0.16 180	0.15 234	0.14 151	0.13 183

PAM	0.46 329	0.19 162	0.70 460	0.40 260	0.26 291	0.75 440	0.33 249	0.85 349	0.34 92	0.70 307	0.46 151	1.83 570	0.63 399	0.61 288	0.26 135	0.15 191	0.10 63	0.16 180	0.14 202	0.14 151	0.13 183

UGAM-zero	0.46 329	0.19 162	0.62 414	0.37 159	0.23 184	0.34 179	0.21 53	1.15 479	0.39 146	0.66 285	0.61 216	1.70 567	0.91 514	0.75 402	0.25 107	0.14 118	0.11 165	0.15 151	0.12 132	0.13 105	0.13 183

test_sample3	0.46 329	0.25 367	0.50 352	0.35 121	0.23 184	0.69 415	0.37 327	1.15 479	0.81 358	0.75 338	0.79 294	0.66 326	0.49 313	0.63 308	0.46 373	0.21 400	0.15 362	0.20 348	0.19 380	0.21 389	0.19 376

IER	0.46 329	0.23 305	0.50 352	0.38 189	0.28 351	0.69 415	0.35 289	0.80 332	0.66 267	0.83 396	0.94 367	0.75 374	0.77 478	0.60 280	0.42 331	0.17 293	0.14 332	0.17 225	0.17 323	0.17 289	0.15 259

BSDual-CNN	0.46 329	0.25 367	0.43 257	0.45 402	0.28 351	0.77 447	0.40 382	0.94 386	0.76 321	0.75 338	0.80 297	0.76 380	0.54 346	0.64 323	0.43 338	0.20 383	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.18 314	0.18 344

STrans-v2	0.46 329	0.20 203	0.48 327	0.40 260	0.24 214	0.55 321	0.50 456	1.07 441	0.73 302	0.65 272	1.05 427	0.72 355	0.69 437	0.72 383	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.14 202	0.13 105	0.12 134

Prome-Stereo	0.46 329	0.19 162	0.35 143	0.44 378	0.26 291	0.40 231	0.45 426	0.68 253	0.44 171	0.96 472	1.84 560	0.59 281	0.67 427	0.61 288	0.32 217	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.14 202	0.16 252	0.29 487

ICVP	0.46 329	0.25 367	0.38 181	0.48 439	0.28 351	0.58 347	0.43 414	1.00 409	0.70 283	0.67 288	0.95 376	0.75 374	0.55 352	0.53 201	0.54 414	0.23 443	0.17 414	0.19 318	0.17 323	0.19 348	0.20 399
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 329	0.34 458	0.86 506	0.50 468	0.37 475	0.81 462	0.50 456	0.72 289	0.65 263	0.51 205	0.65 227	0.45 203	0.45 295	0.64 323	0.38 306	0.24 455	0.24 499	0.22 405	0.21 427	0.23 428	0.23 442

CFNet_pseudo	0.46 329	0.24 342	0.52 371	0.37 159	0.27 325	0.58 347	0.30 188	0.86 353	0.88 399	0.82 384	1.03 417	0.75 374	0.47 304	0.58 258	0.44 354	0.17 293	0.12 225	0.24 443	0.16 268	0.24 441	0.19 376

ACVNet	0.46 329	0.23 305	0.36 151	0.39 218	0.28 351	0.58 347	0.40 382	0.87 360	0.80 350	0.64 262	0.96 380	0.79 390	0.60 381	0.63 308	0.67 452	0.17 293	0.15 362	0.16 180	0.15 234	0.18 314	0.15 259

BEATNet_4x	0.46 329	0.32 445	0.56 395	0.37 159	0.19 63	0.63 388	0.35 289	1.01 418	0.72 295	0.77 351	0.83 314	0.70 342	0.59 377	0.68 359	0.53 409	0.16 247	0.12 225	0.16 180	0.14 202	0.24 441	0.16 305

ccs_rob	0.46 329	0.24 342	0.52 371	0.37 159	0.27 325	0.58 347	0.31 216	0.86 353	0.88 399	0.82 384	1.02 413	0.75 374	0.47 304	0.58 258	0.44 354	0.17 293	0.12 225	0.24 443	0.16 268	0.24 441	0.19 376

G2L-ROB	0.47 344	0.19 162	0.42 242	0.35 121	0.22 142	0.57 341	0.42 407	1.14 475	0.71 294	0.84 403	0.75 263	1.09 492	0.53 334	0.74 396	0.53 409	0.17 293	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.17 289	0.19 376

rvit_0105_3	0.47 344	0.34 458	0.77 493	0.54 514	0.31 420	0.49 289	0.47 437	0.63 209	0.79 348	0.65 272	0.59 211	0.64 308	0.50 323	0.65 330	0.39 313	0.29 502	0.27 523	0.29 504	0.28 513	0.21 389	0.20 399

rvit_stereo_0075_2	0.47 344	0.37 476	0.70 460	0.53 507	0.46 533	0.43 256	0.36 311	0.81 336	0.67 270	0.55 219	0.74 261	0.59 281	0.43 280	0.63 308	0.43 338	0.32 523	0.23 491	0.35 528	0.25 486	0.30 485	0.25 457

test_sample5	0.47 344	0.26 384	0.49 339	0.36 141	0.22 142	0.64 395	0.39 371	1.13 466	0.81 358	0.77 351	0.94 367	0.64 308	0.54 346	0.65 330	0.43 338	0.21 400	0.16 394	0.22 405	0.20 405	0.22 411	0.20 399

test_sample4	0.47 344	0.26 384	0.50 352	0.35 121	0.22 142	0.69 415	0.38 349	1.15 479	0.81 358	0.78 355	0.82 308	0.62 300	0.53 334	0.63 308	0.44 354	0.21 400	0.15 362	0.21 390	0.19 380	0.21 389	0.19 376

DispNO	0.47 344	0.23 305	0.71 465	0.39 218	0.31 420	0.60 366	0.38 349	0.89 367	0.77 329	0.75 338	0.84 319	0.72 355	0.54 346	0.73 389	0.46 373	0.19 360	0.14 332	0.20 348	0.18 350	0.16 252	0.17 326

CoDeX	0.47 344	0.20 203	0.49 339	0.42 337	0.25 245	0.75 440	0.36 311	1.27 530	0.80 350	0.82 384	0.96 380	0.62 300	0.57 361	0.60 280	0.36 281	0.17 293	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.16 252	0.14 229

ARAFT	0.47 344	0.24 342	0.79 495	0.42 337	0.25 245	0.55 321	0.55 487	0.75 309	0.81 358	0.89 436	0.75 263	0.73 366	0.47 304	0.88 459	0.37 297	0.15 191	0.12 225	0.23 426	0.22 445	0.14 151	0.13 183

SFCPSM	0.47 344	0.21 241	0.55 389	0.40 260	0.27 325	0.87 481	0.37 327	1.33 541	0.77 329	0.80 362	0.84 319	0.54 245	0.49 313	0.57 238	0.37 297	0.18 328	0.13 297	0.18 275	0.20 405	0.16 252	0.15 259

cf-r	0.47 344	0.23 305	0.41 222	0.39 218	0.23 184	0.59 359	0.37 327	0.88 365	0.85 381	0.72 325	1.05 427	0.94 446	0.62 393	0.56 225	0.54 414	0.21 400	0.14 332	0.17 225	0.19 380	0.15 207	0.15 259

GANet-RSSM	0.47 344	0.21 241	0.37 169	0.38 189	0.25 245	0.58 347	0.36 311	1.07 441	0.78 339	0.68 294	1.01 404	0.86 414	0.67 427	0.62 297	0.44 354	0.21 400	0.15 362	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.17 326

MLCV	0.47 344	0.24 342	0.61 411	0.37 159	0.17 25	0.61 369	0.33 249	0.80 332	0.87 395	0.94 463	1.13 457	0.72 355	0.43 280	0.89 465	0.51 399	0.13 74	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.14 151	0.12 134

FSD	0.48 356	0.47 518	0.53 379	0.54 514	0.46 533	0.48 284	0.52 474	0.53 152	0.48 196	0.48 197	0.48 160	0.49 225	0.48 309	0.51 185	0.49 387	0.45 563	0.42 577	0.47 560	0.46 566	0.46 551	0.45 560

G2L-Stereo_test	0.48 356	0.20 203	0.40 212	0.34 85	0.23 184	0.57 341	0.58 497	1.10 452	0.77 329	0.86 414	0.94 367	0.95 448	0.54 346	0.68 359	0.60 431	0.16 247	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.15 207	0.15 259

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 356	0.21 241	1.26 555	0.39 218	0.51 546	0.28 98	0.30 188	1.25 526	0.44 171	0.68 294	1.11 446	0.86 414	0.33 208	0.67 349	0.27 153	0.15 191	0.11 165	0.17 225	0.20 405	0.22 411	0.24 450

DualNet	0.48 356	0.26 384	0.49 339	0.36 141	0.22 142	0.64 395	0.39 371	1.13 466	0.81 358	0.80 362	1.03 417	0.64 308	0.54 346	0.65 330	0.43 338	0.21 400	0.16 394	0.22 405	0.20 405	0.22 411	0.20 399

PCWNet_CMD	0.48 356	0.24 342	0.52 371	0.39 218	0.27 325	0.63 388	0.30 188	0.95 393	0.96 447	0.86 414	1.07 437	0.79 390	0.44 290	0.57 238	0.43 338	0.17 293	0.12 225	0.21 390	0.16 268	0.24 441	0.19 376

gwcnet-sp	0.48 356	0.23 305	0.70 460	0.40 260	0.26 291	0.81 462	0.41 397	0.89 367	0.84 373	0.91 448	0.76 269	0.66 326	0.61 387	0.66 338	0.50 389	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.18 344

scenet	0.48 356	0.23 305	0.70 460	0.40 260	0.26 291	0.81 462	0.41 397	0.89 367	0.84 373	0.91 448	0.76 269	0.66 326	0.61 387	0.66 338	0.50 389	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.18 344

ssnet	0.48 356	0.23 305	0.70 460	0.40 260	0.26 291	0.81 462	0.41 397	0.89 367	0.84 373	0.91 448	0.76 269	0.66 326	0.61 387	0.66 338	0.50 389	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.18 344

Sa-1000	0.48 356	0.24 342	0.41 222	0.45 402	0.25 245	0.59 359	0.34 264	0.81 336	0.93 433	0.82 384	1.50 536	0.53 241	0.45 295	0.92 477	0.30 201	0.15 191	0.12 225	0.21 390	0.19 380	0.15 207	0.13 183

UDGNet	0.48 356	0.77 570	0.50 352	0.48 439	0.31 420	0.41 246	0.34 264	0.70 276	0.92 427	0.65 272	0.60 213	0.58 266	0.43 280	0.63 308	0.41 326	0.32 523	0.15 362	0.66 580	0.19 380	0.36 520	0.21 417

PSMNet-ADL	0.48 356	0.27 401	0.40 212	0.48 439	0.30 398	0.68 413	0.37 327	0.90 372	0.80 350	0.61 241	0.80 297	0.92 441	0.62 393	0.72 383	0.63 441	0.23 443	0.18 434	0.18 275	0.20 405	0.22 411	0.20 399

PSM-AAD	0.48 356	0.20 203	0.37 169	0.43 358	0.23 184	0.56 335	0.50 456	0.65 223	0.70 283	1.07 516	1.12 450	0.58 266	0.92 519	0.61 288	0.32 217	0.15 191	0.11 165	0.25 456	0.26 500	0.18 314	0.43 555

KYRaft	0.48 356	0.20 203	0.38 181	0.44 378	0.23 184	0.44 264	0.37 327	0.66 233	0.41 152	0.94 463	1.73 553	0.79 390	0.41 272	0.63 308	0.31 209	0.16 247	0.11 165	0.18 275	0.22 445	0.16 252	0.78 587

ASMatch	0.48 356	0.19 162	0.45 279	0.39 218	0.28 351	0.37 207	0.26 122	0.74 302	0.68 275	0.76 345	2.34 577	0.61 293	0.52 330	0.62 297	0.37 297	0.14 118	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.21 417

DEmStereo	0.48 356	0.17 96	0.50 352	0.38 189	0.25 245	0.59 359	0.34 264	0.63 209	0.74 309	0.89 436	1.66 549	0.58 266	1.06 542	0.60 280	0.42 331	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.16 268	0.14 151	0.15 259

PSMNet-RSSM	0.48 356	0.22 284	0.38 181	0.42 337	0.25 245	0.50 292	0.37 327	1.10 452	0.77 329	0.70 307	1.06 434	0.84 407	0.64 410	0.62 297	0.47 380	0.23 443	0.15 362	0.23 426	0.25 486	0.20 365	0.19 376

CFNet-ft	0.48 356	0.23 305	0.36 151	0.40 260	0.26 291	0.64 395	0.37 327	0.87 360	0.85 381	0.64 262	1.00 401	1.01 466	0.64 410	0.61 288	0.53 409	0.23 443	0.15 362	0.24 443	0.21 427	0.23 428	0.18 344

MSMDNet	0.48 356	0.24 342	0.52 371	0.39 218	0.27 325	0.63 388	0.30 188	0.96 397	0.96 447	0.86 414	1.07 437	0.79 390	0.44 290	0.57 238	0.43 338	0.17 293	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.23 428	0.19 376

CFNet_RVC	0.48 356	0.23 305	0.36 151	0.40 260	0.26 291	0.64 395	0.37 327	0.87 360	0.85 381	0.64 262	1.00 401	1.01 466	0.64 410	0.61 288	0.53 409	0.23 443	0.15 362	0.24 443	0.21 427	0.23 428	0.18 344

G2L-Stereo	0.49 375	0.23 305	0.48 327	0.43 358	0.26 291	0.47 281	0.42 407	0.93 381	0.78 339	0.84 403	0.86 332	0.91 436	0.52 330	0.78 418	0.70 459	0.20 383	0.17 414	0.22 405	0.18 350	0.17 289	0.21 417

DCVSM-stereo	0.49 375	0.27 401	0.53 379	0.39 218	0.29 379	0.51 296	0.26 122	0.75 309	0.75 313	1.11 526	0.75 263	1.05 479	0.72 458	0.60 280	0.47 380	0.20 383	0.19 452	0.24 443	0.20 405	0.25 450	0.30 496

test_sample6	0.49 375	0.26 384	0.50 352	0.37 159	0.22 142	0.63 388	0.40 382	1.12 464	0.83 368	0.80 362	1.03 417	0.66 326	0.55 352	0.67 349	0.46 373	0.22 426	0.16 394	0.22 405	0.22 445	0.23 428	0.21 417

qqq1	0.49 375	0.23 305	0.62 414	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.34 246	0.19 360	0.15 362	0.14 107	0.12 132	0.15 207	0.14 229

fff1	0.49 375	0.23 305	0.62 414	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.34 246	0.19 360	0.15 362	0.14 107	0.12 132	0.15 207	0.14 229

ff1	0.49 375	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	0.68 253	1.04 484	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	1.01 497	0.88 502	0.16 247	0.10 63	0.25 456	0.21 427	0.16 252	0.16 305

GMStereo_Zeroshot	0.49 375	0.44 511	0.74 479	0.49 454	0.27 325	0.56 335	0.29 170	0.73 300	0.76 321	0.86 414	0.94 367	0.91 436	0.36 241	0.74 396	0.43 338	0.26 475	0.14 332	0.26 475	0.15 234	0.36 520	0.18 344

ToySt	0.49 375	0.27 401	0.75 483	0.40 260	0.27 325	0.64 395	0.49 451	0.84 346	0.77 329	0.60 233	0.83 314	0.88 425	0.66 424	0.70 372	0.56 421	0.16 247	0.17 414	0.21 390	0.20 405	0.21 389	0.19 376

anonymousa	0.49 375	0.20 203	0.42 242	0.38 189	0.23 184	0.91 485	0.35 289	0.75 309	0.62 238	0.85 407	1.54 541	1.06 481	0.66 424	0.51 185	0.43 338	0.16 247	0.13 297	0.19 318	0.21 427	0.16 252	0.14 229

hknet	0.49 375	0.25 367	0.51 366	0.45 402	0.29 379	0.77 447	0.40 382	0.94 386	0.83 368	0.75 338	0.80 297	0.97 453	0.61 387	0.73 389	0.45 363	0.18 328	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.18 314	0.18 344

psmg	0.49 375	0.25 367	0.43 257	0.41 295	0.28 351	0.85 477	0.43 414	0.99 405	0.76 321	0.91 448	0.94 367	0.76 380	0.54 346	0.64 323	0.43 338	0.20 383	0.15 362	0.20 348	0.20 405	0.18 314	0.18 344

DRaft	0.49 375	0.17 96	0.47 307	0.37 159	0.25 245	0.58 347	0.40 382	0.65 223	0.85 381	1.02 498	1.75 556	0.50 228	0.82 494	0.63 308	0.40 321	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.16 268	0.14 151	0.15 259

GrayStereo	0.49 375	0.19 162	0.42 242	0.46 423	0.28 351	0.53 308	0.67 520	0.69 261	0.63 249	1.02 498	1.47 535	0.78 388	0.76 471	0.56 225	0.33 230	0.14 118	0.12 225	0.17 225	0.17 323	0.15 207	0.29 487

GwcNet-RSSM	0.49 375	0.24 342	0.42 242	0.40 260	0.23 184	0.55 321	0.38 349	0.93 381	0.93 433	0.71 314	1.16 473	0.86 414	0.60 381	0.62 297	0.66 449	0.21 400	0.14 332	0.19 318	0.20 405	0.16 252	0.15 259

UCFNet_RVC	0.49 375	0.26 384	0.35 143	0.39 218	0.26 291	0.64 395	0.36 311	1.15 479	0.84 373	0.67 288	0.88 348	0.88 425	0.59 377	0.58 258	0.45 363	0.24 455	0.17 414	0.27 488	0.27 507	0.25 450	0.23 442

iResNet	0.49 375	0.29 427	0.79 495	0.42 337	0.21 117	0.61 369	0.40 382	0.82 338	0.99 459	0.87 422	1.12 450	0.69 338	0.53 334	0.78 418	0.51 399	0.15 191	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.17 289	0.15 259

CFNet_ucs	0.50 391	0.24 342	0.55 389	0.38 189	0.31 420	0.58 347	0.33 249	0.98 403	0.93 433	0.88 432	1.19 481	0.80 398	0.49 313	0.63 308	0.43 338	0.21 400	0.15 362	0.26 475	0.18 350	0.26 457	0.22 435

NINENet	0.50 391	0.29 427	0.51 366	0.45 402	0.32 436	0.70 420	0.34 264	1.10 452	0.88 399	0.80 362	0.94 367	0.65 321	0.49 313	0.73 389	0.51 399	0.22 426	0.20 464	0.25 456	0.18 350	0.22 411	0.21 417

AACVNet	0.50 391	0.23 305	0.49 339	0.46 423	0.29 379	0.52 300	0.38 349	0.90 372	0.55 223	0.81 375	1.03 417	1.00 462	0.70 450	0.83 438	0.54 414	0.21 400	0.18 434	0.24 443	0.18 350	0.23 428	0.20 399

CrosDoStereo	0.50 391	0.18 123	0.45 279	0.38 189	0.24 214	0.40 231	1.18 586	0.67 243	0.86 386	0.94 463	1.37 513	0.63 302	0.77 478	0.65 330	0.45 363	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.18 350	0.14 151	0.14 229

DeepStereo_LL	0.50 391	0.18 123	0.45 279	0.38 189	0.24 214	0.40 231	1.18 586	0.67 243	0.86 386	0.94 463	1.37 513	0.63 302	0.77 478	0.65 330	0.45 363	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.18 350	0.14 151	0.14 229

THIR-Stereo	0.50 391	0.18 123	0.45 279	0.38 189	0.23 184	0.75 440	0.67 520	0.66 233	0.87 395	1.02 498	1.40 519	0.72 355	0.76 471	0.62 297	0.42 331	0.15 191	0.11 165	0.17 225	0.18 350	0.14 151	0.15 259

AdaStereo	0.50 391	0.32 445	0.47 307	0.48 439	0.25 245	0.67 411	0.32 239	1.17 491	0.88 399	0.75 338	0.99 399	0.75 374	0.49 313	0.67 349	0.46 373	0.27 485	0.12 225	0.28 496	0.18 350	0.23 428	0.18 344
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.
SMFormer	0.51 398	0.23 305	0.62 414	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.55 419	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.18 314	0.18 344

tta	0.51 398	0.23 305	0.62 414	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.55 419	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.14 229

DAS	0.51 398	0.25 367	0.60 409	0.48 439	0.31 420	0.58 347	0.41 397	0.83 343	0.97 450	0.89 436	1.12 450	0.70 342	0.75 468	0.82 430	0.43 338	0.17 293	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.20 365	0.18 344

SepStereo	0.51 398	0.25 367	0.60 409	0.48 439	0.31 420	0.58 347	0.41 397	0.83 343	0.97 450	0.89 436	1.12 450	0.70 342	0.75 468	0.93 483	0.43 338	0.17 293	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.20 365	0.18 344

acv_ft	0.51 398	0.23 305	0.56 395	0.44 378	0.28 351	0.86 480	0.39 371	0.91 377	0.80 350	0.97 477	0.96 380	0.79 390	0.59 377	0.63 308	0.87 498	0.17 293	0.15 362	0.16 180	0.15 234	0.17 289	0.15 259

DMCA-RVC	0.51 398	0.30 436	0.59 404	0.50 468	0.32 436	0.54 315	0.38 349	0.86 353	0.68 275	0.94 463	0.86 332	0.91 436	0.68 433	0.70 372	0.59 429	0.23 443	0.18 434	0.31 513	0.23 461	0.26 457	0.19 376

CFNet	0.51 398	0.29 427	0.46 295	0.41 295	0.27 325	0.70 420	0.32 239	1.13 466	1.00 466	0.72 325	1.07 437	0.85 409	0.60 381	0.76 406	0.52 406	0.19 360	0.14 332	0.23 426	0.23 461	0.21 389	0.16 305

HSM	0.51 398	0.24 342	0.41 222	0.39 218	0.24 214	0.75 440	0.40 382	1.22 510	0.75 313	0.81 375	0.91 359	1.21 513	0.69 437	0.87 456	0.46 373	0.17 293	0.13 297	0.17 225	0.14 202	0.17 289	0.17 326

DDVS	0.52 406	0.30 436	0.56 395	0.41 295	0.31 420	0.71 425	0.34 264	0.91 377	0.67 270	0.85 407	0.89 352	1.12 500	0.46 300	0.86 454	0.60 431	0.22 426	0.16 394	0.22 405	0.18 350	0.25 450	0.26 463

UGAM	0.52 406	0.22 284	0.46 295	0.45 402	0.25 245	0.41 246	0.52 474	0.62 201	1.16 517	0.76 345	1.13 457	1.32 531	0.57 361	1.00 496	0.53 409	0.17 293	0.14 332	0.25 456	0.21 427	0.15 207	0.13 183

test_sample7	0.52 406	0.29 427	0.50 352	0.36 141	0.27 325	0.62 377	0.41 397	1.06 437	0.88 399	0.92 456	0.86 332	0.85 409	0.69 437	0.68 359	0.50 389	0.26 475	0.20 464	0.27 488	0.26 500	0.27 468	0.24 450

ac_64	0.52 406	0.22 284	0.50 352	0.45 402	0.28 351	0.80 457	0.45 426	1.02 421	0.61 237	0.91 448	0.83 314	1.07 486	0.68 433	0.74 396	0.70 459	0.21 400	0.18 434	0.20 348	0.19 380	0.18 314	0.15 259

iResNetv2_ROB	0.52 406	0.27 401	0.69 456	0.38 189	0.25 245	0.62 377	0.35 289	1.17 491	1.01 470	0.99 485	1.06 434	0.88 425	0.67 427	0.66 338	0.39 313	0.19 360	0.13 297	0.15 151	0.11 98	0.18 314	0.16 305

iResNet_ROB	0.52 406	0.21 241	0.53 379	0.37 159	0.21 117	0.61 369	0.29 170	1.51 571	1.32 549	0.90 443	1.02 413	0.80 398	0.62 393	0.76 406	0.43 338	0.16 247	0.12 225	0.13 72	0.09 10	0.15 207	0.18 344

coex_refinement	0.53 412	0.21 241	0.39 201	0.44 378	0.30 398	0.76 446	0.39 371	1.09 449	0.90 415	0.85 407	1.12 450	1.00 462	0.56 359	0.63 308	0.81 482	0.21 400	0.13 297	0.16 180	0.16 268	0.20 365	0.21 417

ITSA-stereo	0.53 412	0.28 415	0.52 371	0.40 260	0.23 184	0.56 335	0.34 264	1.24 522	1.24 532	0.80 362	0.81 304	0.72 355	0.58 370	0.82 430	0.65 446	0.21 400	0.17 414	0.23 426	0.21 427	0.22 411	0.26 463

mmx	0.53 412	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	1.16 486	1.03 478	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	1.01 497	0.88 502	0.20 383	0.15 362	0.25 456	0.21 427	0.22 411	0.20 399

xxx	0.53 412	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	1.16 486	1.03 478	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	1.01 497	0.88 502	0.20 383	0.15 362	0.25 456	0.21 427	0.22 411	0.20 399

AASNet	0.53 412	0.25 367	0.52 371	0.49 454	0.32 436	0.74 434	0.40 382	1.50 568	0.86 386	0.86 414	0.92 363	0.64 308	0.59 377	0.59 274	0.79 477	0.23 443	0.19 452	0.20 348	0.16 268	0.21 389	0.19 376

LMCR-Stereo	0.53 412	0.30 436	0.53 379	0.58 533	0.30 398	0.83 473	0.36 311	1.19 495	0.76 321	0.88 432	1.04 423	0.56 253	0.62 393	0.82 430	0.67 452	0.19 360	0.15 362	0.19 318	0.14 202	0.23 428	0.17 326

RAFT + AFF	0.53 412	0.29 427	0.75 483	0.51 484	0.32 436	0.63 388	0.60 502	1.00 409	0.91 422	0.78 355	0.87 340	0.83 403	0.58 370	0.80 424	0.47 380	0.17 293	0.20 464	0.23 426	0.22 445	0.18 314	0.18 344

UPFNet	0.53 412	0.24 342	0.51 366	0.45 402	0.38 484	0.84 476	0.49 451	0.99 405	0.75 313	0.87 422	0.88 348	0.86 414	0.64 410	0.80 424	0.71 464	0.20 383	0.20 464	0.20 348	0.20 405	0.19 348	0.15 259

RASNet	0.53 412	0.22 284	0.52 371	0.38 189	0.22 142	0.68 413	0.38 349	0.97 400	0.88 399	0.73 331	1.04 423	1.03 473	0.92 519	0.90 467	0.86 492	0.16 247	0.14 332	0.14 107	0.17 323	0.15 207	0.13 183

HSM-Net_RVC	0.53 412	0.22 284	0.35 143	0.37 159	0.21 117	0.85 477	0.37 327	1.23 515	0.93 433	0.90 443	1.15 468	1.26 518	0.63 399	0.72 383	0.48 384	0.17 293	0.13 297	0.16 180	0.15 234	0.17 289	0.15 259
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 412	0.32 445	0.64 429	0.44 378	0.30 398	0.66 406	0.44 423	1.04 428	0.88 399	0.91 448	0.91 359	0.99 458	0.60 381	0.68 359	0.60 431	0.21 400	0.17 414	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.21 417
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 412	0.34 458	0.59 404	0.41 295	0.30 398	0.50 292	0.43 414	1.19 495	0.70 283	0.85 407	1.05 427	0.86 414	0.55 352	0.84 443	0.51 399	0.29 502	0.23 491	0.22 405	0.22 445	0.26 457	0.25 457

rvit_105_1	0.54 424	0.40 498	0.76 488	0.58 533	0.37 475	0.59 359	0.68 525	0.70 276	0.94 440	0.82 384	0.69 242	0.73 366	0.58 370	0.78 418	0.54 414	0.32 523	0.29 532	0.31 513	0.34 540	0.23 428	0.20 399

UNet	0.54 424	0.26 384	0.66 441	0.44 378	0.40 495	0.99 503	0.41 397	0.98 403	0.75 313	0.83 396	0.89 352	1.04 475	0.72 458	0.73 389	0.62 438	0.19 360	0.14 332	0.20 348	0.17 323	0.20 365	0.17 326

1111x	0.55 426	0.22 284	0.46 295	0.38 189	0.20 90	0.66 406	0.43 414	1.23 515	0.99 459	0.71 314	0.99 399	0.95 448	0.69 437	0.90 467	1.08 540	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.19 380	0.20 365	0.18 344

ADLNet2	0.55 426	0.25 367	0.65 435	0.47 431	0.30 398	0.83 473	0.50 456	1.05 433	0.95 446	0.80 362	0.98 394	0.99 458	0.69 437	0.77 414	0.73 467	0.20 383	0.16 394	0.17 225	0.18 350	0.21 389	0.21 417

GEStereo_RVC	0.55 426	0.29 427	0.63 424	0.49 454	0.31 420	0.70 420	0.54 483	1.22 510	0.92 427	0.82 384	0.85 329	0.85 409	0.63 399	0.90 467	0.65 446	0.24 455	0.16 394	0.19 318	0.16 268	0.21 389	0.22 435

ADLNet	0.55 426	0.27 401	0.51 366	0.44 378	0.35 463	0.78 451	0.46 430	1.08 445	0.86 386	0.99 485	0.98 394	0.92 441	0.63 399	0.69 365	0.81 482	0.22 426	0.16 394	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.21 417

MMNet	0.55 426	0.25 367	0.61 411	0.43 358	0.34 456	1.07 517	0.39 371	0.87 360	0.91 422	0.91 448	0.93 366	0.86 414	0.76 471	0.81 427	0.76 472	0.15 191	0.14 332	0.18 275	0.19 380	0.20 365	0.16 305

delet	0.55 426	0.24 342	0.55 389	0.44 378	0.33 447	1.07 517	0.50 456	1.00 409	0.86 386	0.85 407	0.96 380	0.90 434	0.63 399	0.83 438	0.74 470	0.18 328	0.18 434	0.20 348	0.21 427	0.16 252	0.15 259

psm_up	0.55 426	0.26 384	0.47 307	0.49 454	0.32 436	0.65 404	0.56 493	1.04 428	0.82 363	0.82 384	0.88 348	1.01 466	0.94 525	0.74 396	0.61 435	0.21 400	0.25 507	0.26 475	0.23 461	0.21 389	0.20 399

hitnet-ft	0.55 426	0.27 401	0.39 201	0.41 295	0.28 351	0.78 451	0.40 382	0.92 379	0.90 415	0.82 384	1.01 404	1.13 506	0.70 450	0.78 418	0.67 452	0.28 495	0.20 464	0.28 496	0.22 445	0.29 476	0.26 463

DSFCA	0.55 426	0.25 367	0.62 414	0.40 260	0.36 468	0.74 434	0.52 474	1.04 428	0.82 363	1.06 513	0.84 319	0.89 429	0.63 399	0.99 493	0.58 424	0.25 465	0.21 474	0.21 390	0.21 427	0.21 389	0.19 376

FADNet_RVC	0.55 426	0.37 476	1.17 546	0.44 378	0.31 420	0.56 335	0.34 264	1.06 437	0.88 399	0.67 288	0.90 356	0.61 293	0.65 416	0.93 483	0.70 459	0.21 400	0.18 434	0.26 475	0.23 461	0.31 491	0.28 480

STTStereo	0.55 426	0.37 476	0.76 488	0.44 378	0.31 420	0.60 366	0.44 423	0.96 397	0.86 386	0.99 485	0.90 356	0.96 451	0.58 370	0.71 377	0.61 435	0.25 465	0.23 491	0.26 475	0.32 535	0.24 441	0.23 442

ISRNet	0.56 437	0.24 342	0.66 441	0.56 525	0.36 468	0.44 264	0.25 107	0.82 338	0.84 373	1.07 516	1.25 491	0.91 436	0.60 381	0.66 338	0.58 424	0.35 541	0.26 514	0.36 533	0.33 538	0.30 485	0.42 549

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 437	3.08 625	2.43 596	0.31 29	0.18 42	0.29 110	0.20 33	0.37 46	0.32 80	0.28 71	0.24 39	0.18 16	0.18 26	0.31 21	0.22 39	1.09 600	0.08 2	0.17 225	0.16 268	0.14 151	0.97 601

CSP-Net	0.56 437	0.27 401	0.49 339	0.41 295	0.28 351	1.22 544	0.50 456	1.23 515	0.72 295	0.95 471	0.95 376	0.89 429	0.62 393	0.83 438	0.62 438	0.26 475	0.17 414	0.17 225	0.17 323	0.18 314	0.17 326

FTStereo	0.56 437	0.20 203	0.37 169	0.41 295	0.25 245	0.40 231	0.79 553	0.66 233	0.43 164	1.09 522	3.27 598	0.70 342	0.73 461	0.55 214	0.33 230	0.14 118	0.13 297	0.19 318	0.17 323	0.15 207	0.30 496

RAFT-RH_RVC	0.56 437	0.17 96	0.41 222	0.37 159	0.23 184	0.57 341	0.24 99	0.60 189	0.70 283	1.19 536	3.94 610	0.56 253	0.38 249	0.65 330	0.36 281	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.14 202	0.12 64	0.13 183

HGLStereo	0.56 437	0.28 415	0.57 399	0.50 468	0.37 475	0.80 457	0.45 426	1.02 421	0.78 339	0.86 414	1.14 462	0.89 429	0.82 494	0.76 406	0.73 467	0.21 400	0.20 464	0.19 318	0.18 350	0.19 348	0.21 417

FADNet-RVC-Resample	0.56 437	0.33 453	1.16 541	0.49 454	0.34 456	0.71 425	0.43 414	1.01 418	0.93 433	0.82 384	0.87 340	0.74 372	0.67 427	0.73 389	0.45 363	0.18 328	0.18 434	0.26 475	0.27 507	0.26 457	0.27 473

DualNet (step1)	0.57 444	0.36 469	0.72 470	0.38 189	0.30 398	0.71 425	0.43 414	1.06 437	0.88 399	0.92 456	0.86 332	0.85 409	0.69 437	0.68 359	0.50 389	0.41 556	0.20 464	0.40 546	0.41 560	0.36 520	0.33 513

LL-Strereo	0.57 444	0.27 401	0.68 450	0.48 439	0.34 456	0.39 228	0.48 445	0.94 386	0.97 450	0.83 396	0.78 284	1.10 496	1.18 554	1.33 548	0.49 387	0.17 293	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.16 252	0.17 326

CRFU-Net	0.57 444	0.27 401	0.57 399	0.46 423	0.30 398	1.20 542	0.52 474	1.10 452	0.56 229	1.00 490	0.98 394	1.06 481	0.79 485	0.81 427	0.71 464	0.21 400	0.19 452	0.18 275	0.16 268	0.18 314	0.19 376

TDLM	0.57 444	0.33 453	0.49 339	0.51 484	0.30 398	0.66 406	0.73 545	1.03 425	1.01 470	0.82 384	1.10 445	0.84 407	0.70 450	0.86 454	0.58 424	0.28 495	0.17 414	0.25 456	0.22 445	0.26 457	0.19 376

CVANet_RVC	0.57 444	0.33 453	0.44 267	0.47 431	0.32 436	0.67 411	0.61 507	1.05 433	0.93 433	0.85 407	1.04 423	1.01 466	0.73 461	0.83 438	0.52 406	0.29 502	0.19 452	0.27 488	0.25 486	0.31 491	0.21 417

AANet_RVC	0.57 444	0.32 445	0.54 384	0.45 402	0.27 325	0.57 341	0.48 445	1.00 409	1.28 544	0.86 414	1.33 507	0.87 420	0.58 370	1.07 510	0.75 471	0.18 328	0.12 225	0.15 151	0.13 169	0.18 314	0.18 344

NOSS_ROB	0.57 444	0.39 493	0.39 201	0.44 378	0.30 398	0.73 433	0.54 483	1.03 425	1.08 503	0.67 288	0.87 340	0.76 380	0.57 361	0.77 414	0.47 380	0.38 549	0.38 568	0.44 555	0.42 564	0.37 525	0.34 520

ssnet_v2	0.58 451	0.28 415	0.56 395	0.43 358	0.29 379	0.95 493	0.59 500	1.13 466	0.99 459	0.93 460	0.80 297	0.99 458	0.64 410	0.82 430	0.94 518	0.25 465	0.22 481	0.23 426	0.24 477	0.20 365	0.19 376

dad	0.58 451	0.50 527	0.64 429	0.43 358	0.30 398	0.59 359	0.36 311	0.78 325	1.25 538	1.01 495	1.17 475	1.15 510	0.53 334	0.68 359	0.50 389	0.35 541	0.23 491	0.37 538	0.21 427	0.29 476	0.20 399

SACVNet	0.58 451	0.34 458	0.55 389	0.55 522	0.36 468	0.63 388	0.48 445	1.13 466	0.77 329	1.02 498	1.06 434	1.02 471	0.74 464	0.90 467	0.51 399	0.27 485	0.21 474	0.25 456	0.24 477	0.29 476	0.36 527

pcwnet_v2	0.58 451	0.28 415	0.84 500	0.45 402	0.35 463	0.61 369	0.35 289	1.27 530	1.21 527	0.99 485	1.27 494	0.72 355	0.58 370	0.67 349	0.48 384	0.27 485	0.21 474	0.24 443	0.23 461	0.29 476	0.29 487

PS-NSSS	0.58 451	0.44 511	0.62 414	0.42 337	0.33 447	0.66 406	0.58 497	1.02 421	0.86 386	0.77 351	1.28 496	0.72 355	0.64 410	0.82 430	0.59 429	0.31 512	0.26 514	0.40 546	0.27 507	0.33 504	0.26 463

StereoDRNet-Refined	0.58 451	0.32 445	0.54 384	0.46 423	0.30 398	0.96 496	0.40 382	1.00 409	0.94 440	1.12 527	1.08 440	0.96 451	0.67 427	0.90 467	0.89 512	0.17 293	0.13 297	0.22 405	0.21 427	0.20 365	0.19 376
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 451	0.28 415	0.47 307	0.49 454	0.32 436	0.77 447	0.50 456	0.99 405	0.92 427	1.04 507	1.14 462	1.21 513	0.69 437	0.88 459	0.69 456	0.20 383	0.20 464	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.18 344

CBFPSM	0.59 458	0.22 284	1.31 560	0.38 189	0.27 325	1.12 530	0.65 515	0.79 329	0.82 363	0.80 362	0.81 304	1.35 540	0.87 507	0.67 349	0.76 472	0.16 247	0.15 362	0.15 151	0.16 268	0.17 289	0.22 435

HBP-ISP	0.59 458	0.45 515	0.43 257	0.45 402	0.33 447	0.70 420	0.28 161	1.11 458	1.00 466	0.83 396	1.18 477	0.65 321	0.68 433	0.88 459	0.52 406	0.35 541	0.38 568	0.47 560	0.41 560	0.38 529	0.31 504

CBMV_ROB	0.59 458	0.37 476	0.38 181	0.39 218	0.28 351	0.74 434	0.28 161	1.00 409	0.98 454	0.94 463	1.25 491	0.81 401	0.78 483	0.87 456	0.50 389	0.36 545	0.37 566	0.43 552	0.40 555	0.33 504	0.30 496

FADNet-RVC	0.60 461	0.53 541	1.14 540	0.46 423	0.39 490	0.61 369	0.39 371	1.12 464	0.87 395	0.70 307	0.84 319	1.04 475	0.55 352	0.94 490	0.69 456	0.26 475	0.25 507	0.28 496	0.28 513	0.31 491	0.31 504

NVstereo2D	0.60 461	0.30 436	0.75 483	0.48 439	0.43 514	0.89 482	0.48 445	1.05 433	1.15 516	0.66 285	0.86 332	0.88 425	0.70 450	0.99 493	0.65 446	0.32 523	0.15 362	0.28 496	0.20 405	0.40 532	0.36 527

FADNet	0.61 463	0.51 531	1.10 535	0.45 402	0.44 521	0.65 404	0.41 397	1.19 495	1.05 488	0.70 307	0.84 319	0.98 457	0.66 424	0.82 430	0.50 389	0.29 502	0.30 537	0.27 488	0.30 521	0.46 551	0.35 525

ACV-stereo	0.62 464	0.34 458	1.00 524	0.43 358	0.31 420	1.20 542	0.40 382	0.75 309	0.83 368	0.64 262	0.77 273	2.10 579	1.03 539	0.81 427	0.64 444	0.21 400	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.21 389	0.21 417

SGM-Forest	0.62 464	0.32 445	0.39 201	0.43 358	0.30 398	1.02 507	0.55 487	1.09 449	1.05 488	1.06 513	1.18 477	1.10 496	0.67 427	0.88 459	0.62 438	0.31 512	0.33 558	0.33 524	0.30 521	0.30 485	0.28 480
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 466	0.28 415	0.99 523	0.40 260	0.30 398	1.03 510	0.56 493	1.10 452	0.99 459	0.97 477	1.22 483	1.06 481	0.69 437	1.07 510	0.95 521	0.19 360	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.22 411	0.21 417

fast-acv-ft	0.64 467	0.30 436	0.73 474	0.45 402	0.34 456	1.17 538	0.49 451	0.86 353	0.98 454	1.02 498	1.36 510	1.29 523	0.85 502	0.76 406	0.81 482	0.21 400	0.23 491	0.23 426	0.23 461	0.21 389	0.20 399

StereoDRNet	0.64 467	0.33 453	0.68 450	0.51 484	0.43 514	1.03 510	0.53 479	1.47 564	0.99 459	1.10 524	0.87 340	1.07 486	0.71 454	0.82 430	0.88 502	0.23 443	0.19 452	0.25 456	0.23 461	0.27 468	0.19 376

PSMNet_ROB	0.64 467	0.37 476	0.65 435	0.56 525	0.42 508	0.97 498	0.83 556	1.21 502	0.92 427	0.79 360	1.02 413	1.08 488	0.63 399	0.82 430	0.91 516	0.29 502	0.20 464	0.31 513	0.31 529	0.26 457	0.23 442

CBMV	0.64 467	0.35 464	0.41 222	0.42 337	0.25 245	1.01 505	0.77 549	1.13 466	1.09 505	1.17 532	1.22 483	1.04 475	0.75 468	0.88 459	0.63 441	0.28 495	0.30 537	0.34 526	0.30 521	0.26 457	0.26 463
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 471	0.36 469	1.30 559	0.39 218	0.26 291	0.57 341	0.63 510	0.80 332	1.03 478	0.80 362	1.43 526	0.91 436	0.76 471	1.08 513	1.87 580	0.16 247	0.12 225	0.17 225	0.14 202	0.20 365	0.16 305

TCMNet	0.66 471	0.39 493	0.98 522	0.59 537	0.61 566	0.96 496	0.55 487	1.05 433	0.90 415	0.84 403	1.14 462	0.89 429	0.65 416	0.85 449	1.01 533	0.26 475	0.26 514	0.31 513	0.28 513	0.32 497	0.29 487

YMNet	0.66 471	0.38 486	0.90 513	0.52 497	0.46 533	1.08 521	0.49 451	1.00 409	0.77 329	1.18 534	1.29 500	1.12 500	0.74 464	0.85 449	0.86 492	0.27 485	0.31 546	0.25 456	0.25 486	0.24 441	0.23 442

YMNet_1	0.66 471	0.38 486	0.90 513	0.52 497	0.46 533	1.08 521	0.49 451	1.00 409	0.77 329	1.18 534	1.29 500	1.12 500	0.74 464	0.85 449	0.86 492	0.27 485	0.31 546	0.25 456	0.25 486	0.24 441	0.23 442

DRN-Test	0.66 471	0.32 445	0.66 441	0.50 468	0.39 490	1.15 534	0.61 507	1.49 567	1.01 470	1.12 527	1.08 440	1.06 481	0.69 437	0.77 414	0.94 518	0.23 443	0.17 414	0.26 475	0.25 486	0.25 450	0.21 417

iinet-f	0.67 476	0.26 384	2.15 591	0.39 218	0.31 420	1.19 541	0.56 493	0.84 346	0.84 373	0.80 362	1.17 475	1.05 479	0.84 501	0.71 377	1.21 551	0.20 383	0.18 434	0.17 225	0.15 234	0.20 365	0.20 399

GASNet	0.67 476	0.72 564	0.96 519	0.70 570	0.48 538	0.62 377	0.47 437	1.08 445	1.03 478	0.94 463	0.82 308	0.93 444	0.83 499	1.33 548	0.80 479	0.31 512	0.22 481	0.29 504	0.28 513	0.44 544	0.24 450

FINET	0.67 476	0.42 504	1.00 524	0.46 423	0.43 514	0.83 473	0.89 564	1.08 445	1.50 565	0.87 422	1.14 462	0.71 346	0.68 433	0.92 477	0.70 459	0.36 545	0.30 537	0.26 475	0.24 477	0.35 515	0.33 513

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 476	0.81 573	0.73 474	0.53 507	0.37 475	1.40 556	0.53 479	1.04 428	0.79 348	0.88 432	0.94 367	0.95 448	0.53 334	0.93 483	0.58 424	0.39 551	0.30 537	0.57 575	0.31 529	0.53 565	0.30 496

PA-Net	0.67 476	0.43 506	0.83 499	0.50 468	0.53 551	0.94 490	0.68 525	1.10 452	1.14 515	0.80 362	0.88 348	0.87 420	0.77 478	1.02 502	0.88 502	0.24 455	0.41 575	0.29 504	0.44 565	0.26 457	0.34 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 481	0.36 469	1.10 535	0.51 484	0.42 508	1.08 521	0.50 456	1.21 502	1.16 517	1.00 490	1.37 513	1.06 481	0.79 485	0.92 477	0.94 518	0.25 465	0.24 499	0.24 443	0.22 445	0.23 428	0.26 463

NaN_ROB	0.69 481	0.44 511	0.69 456	0.51 484	0.33 447	0.97 498	1.06 580	1.22 510	1.19 523	1.24 546	0.96 380	1.08 488	0.78 483	1.20 529	0.67 452	0.24 455	0.30 537	0.23 426	0.24 477	0.23 428	0.25 457

GANet	0.70 483	0.37 476	0.55 389	0.51 484	0.34 456	0.94 490	0.96 573	1.08 445	0.94 440	1.04 507	1.98 568	1.13 506	0.88 511	1.12 520	0.66 449	0.25 465	0.26 514	0.27 488	0.22 445	0.31 491	0.22 435

DISCO	0.70 483	0.26 384	0.68 450	0.44 378	0.31 420	1.14 532	0.51 471	1.23 515	1.23 530	0.81 375	1.05 427	1.50 555	0.85 502	1.82 579	1.03 534	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.24 441	0.23 442

XPNet_ROB	0.70 483	0.35 464	0.68 450	0.52 497	0.40 495	0.79 454	0.85 562	1.16 486	0.94 440	1.33 553	1.15 468	1.38 542	0.83 499	1.03 504	0.90 514	0.32 523	0.25 507	0.26 475	0.24 477	0.31 491	0.28 480

ETE_ROB	0.70 483	0.49 523	0.73 474	0.56 525	0.36 468	0.79 454	0.87 563	1.14 475	0.93 433	1.19 536	1.18 477	1.39 543	0.82 494	0.99 493	0.80 479	0.26 475	0.21 474	0.31 513	0.26 500	0.33 504	0.34 520

Wz-Net-LNSev	0.71 487	0.51 531	1.36 569	0.50 468	0.41 502	1.15 534	0.69 530	1.21 502	1.07 500	1.02 498	1.12 450	1.08 488	0.87 507	0.89 465	0.89 512	0.24 455	0.22 481	0.21 390	0.19 380	0.26 457	0.26 463

APVNet	0.71 487	0.37 476	0.89 512	0.56 525	0.45 525	1.18 540	0.68 525	1.41 558	0.85 381	0.81 375	1.15 468	1.04 475	0.81 490	1.10 517	1.17 548	0.26 475	0.28 527	0.32 519	0.31 529	0.29 476	0.30 496

Syn2CoEx	0.71 487	0.51 531	0.95 517	0.64 552	0.45 525	0.91 485	0.53 479	1.48 565	1.13 512	0.93 460	1.35 509	1.02 471	0.99 534	0.92 477	0.80 479	0.30 509	0.27 523	0.28 496	0.24 477	0.23 428	0.24 450

DANet	0.71 487	0.45 515	0.91 515	0.59 537	0.40 495	0.81 462	0.40 382	0.97 400	0.84 373	1.20 541	1.22 483	1.33 534	0.88 511	1.16 524	1.24 552	0.27 485	0.23 491	0.31 513	0.25 486	0.35 515	0.32 508
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 491	0.35 464	0.64 429	0.53 507	0.67 571	1.31 552	0.67 520	1.20 500	1.18 521	1.05 509	0.87 340	1.27 520	0.93 524	0.93 483	1.27 556	0.22 426	0.16 394	0.26 475	0.23 461	0.40 532	0.39 541

NCCL2	0.72 491	0.41 502	0.65 435	0.64 552	0.44 521	0.98 502	1.20 588	1.11 458	1.00 466	0.98 482	0.96 380	1.49 554	0.87 507	0.90 467	0.79 477	0.31 512	0.26 514	0.39 543	0.39 552	0.32 497	0.32 508

FAT-Stereo	0.73 493	0.33 453	0.75 483	0.49 454	0.37 475	0.71 425	0.59 500	1.36 550	1.30 547	1.03 506	1.40 519	1.59 564	1.15 550	0.87 456	0.86 492	0.28 495	0.28 527	0.28 496	0.23 461	0.28 472	0.38 538

DStereoRT	0.74 494	0.19 162	0.50 352	0.51 484	0.33 447	1.10 525	0.34 264	0.82 338	0.76 321	0.78 355	1.05 427	0.51 232	0.73 461	0.76 406	0.48 384	0.16 247	0.13 297	3.96 628	1.37 617	0.19 348	0.14 229

S-Stereo	0.74 494	0.35 464	0.96 519	0.56 525	0.45 525	0.82 470	0.60 502	1.24 522	1.60 576	0.96 472	1.41 521	1.12 500	0.94 525	0.80 424	1.04 537	0.26 475	0.31 546	0.28 496	0.25 486	0.32 497	0.47 567

LALA_ROB	0.74 494	0.43 506	0.69 456	0.54 514	0.40 495	1.01 505	0.95 572	1.21 502	1.07 500	1.22 543	1.12 450	1.56 561	0.79 485	1.04 506	0.86 492	0.33 531	0.22 481	0.35 528	0.30 521	0.35 515	0.31 504

w-ln-seven-2	0.76 497	0.43 506	2.32 593	0.52 497	0.38 484	0.90 484	0.65 515	1.11 458	1.12 511	1.19 536	1.28 496	1.09 492	0.99 534	1.07 510	0.87 498	0.20 383	0.19 452	0.23 426	0.22 445	0.26 457	0.22 435

PSMNet-RUCA	0.76 497	0.75 567	1.08 534	1.01 587	0.90 581	0.69 415	0.50 456	1.11 458	1.03 478	0.78 355	1.11 446	0.80 398	0.72 458	0.88 459	0.63 441	0.53 579	0.27 523	0.76 582	0.46 566	0.66 579	0.47 567

Wz-Net-MNSev	0.76 497	0.40 498	1.34 564	0.50 468	0.40 495	1.44 562	0.83 556	1.15 479	1.16 517	1.25 548	1.20 482	1.13 506	0.81 490	1.16 524	1.00 532	0.22 426	0.19 452	0.24 443	0.23 461	0.28 472	0.26 463

DGSMNet	0.76 497	0.55 543	1.29 558	0.58 533	0.62 567	0.94 490	0.70 535	1.26 528	1.11 507	0.83 396	1.24 489	1.00 462	0.71 454	1.03 504	0.81 482	0.34 537	0.29 532	0.41 550	0.40 555	0.57 571	0.55 579

RP	0.76 497	0.36 469	0.63 424	0.66 560	0.58 563	0.80 457	0.55 487	1.14 475	1.22 529	0.97 477	1.65 547	1.43 548	1.32 564	1.01 497	0.84 487	0.33 531	0.30 537	0.36 533	0.30 521	0.34 510	0.34 520

edge stereo	0.76 497	0.38 486	0.74 479	0.52 497	0.43 514	0.80 457	0.53 479	1.28 532	1.06 494	1.28 549	1.38 518	1.81 569	1.11 547	1.08 513	0.85 491	0.33 531	0.32 552	0.41 550	0.28 513	0.32 497	0.36 527

NCC-stereo	0.78 503	0.40 498	0.76 488	0.61 545	0.67 571	0.81 462	0.69 530	1.54 576	1.11 507	0.90 443	1.36 510	1.33 534	1.16 551	1.19 527	0.88 502	0.31 512	0.30 537	0.37 538	0.48 575	0.33 504	0.33 513

Nwc_Net	0.78 503	0.38 486	0.73 474	0.60 543	0.55 555	1.05 515	0.55 487	1.67 585	1.05 488	0.88 432	1.86 562	1.40 545	1.09 545	1.10 517	0.87 498	0.30 509	0.25 507	0.36 533	0.38 548	0.29 476	0.29 487

Abc-Net	0.78 503	0.40 498	0.76 488	0.61 545	0.67 571	0.81 462	0.69 530	1.54 576	1.11 507	0.90 443	1.36 510	1.33 534	1.16 551	1.19 527	0.88 502	0.31 512	0.30 537	0.37 538	0.48 575	0.33 504	0.33 513
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 506	0.59 548	0.71 465	0.65 557	0.65 570	0.92 489	0.58 497	1.29 533	1.05 488	1.07 516	1.45 532	1.47 552	1.03 539	1.21 533	0.88 502	0.32 523	0.30 537	0.48 565	0.40 555	0.37 525	0.37 532

stereogan	0.80 507	0.31 441	0.71 465	0.59 537	0.50 542	1.72 579	0.48 445	1.35 547	1.37 552	1.00 490	1.46 534	1.56 561	0.95 528	1.29 543	0.84 487	0.28 495	0.29 532	0.29 504	0.25 486	0.38 529	0.38 538

ADCRef	0.80 507	0.43 506	1.32 562	0.50 468	0.45 525	1.07 517	0.51 471	1.07 441	0.98 454	1.17 532	1.42 523	0.87 420	0.91 514	0.85 449	3.19 600	0.18 328	0.16 394	0.23 426	0.23 461	0.22 411	0.21 417

GANetREF_RVC	0.80 507	0.75 567	0.86 506	0.66 560	0.42 508	1.15 534	0.98 574	1.14 475	1.19 523	1.01 495	1.02 413	1.10 496	0.90 513	1.15 522	0.76 472	0.48 569	0.39 572	0.57 575	0.38 548	0.63 577	0.46 562
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
AF-Net	0.81 510	0.39 493	0.68 450	0.64 552	0.54 553	0.91 485	0.51 471	1.61 581	1.31 548	0.96 472	2.02 570	1.46 549	1.26 562	1.11 519	0.99 528	0.32 523	0.24 499	0.39 543	0.27 507	0.30 485	0.25 457

SQANet	0.82 511	0.74 566	0.67 445	1.13 591	0.98 589	1.11 526	0.47 437	1.07 441	0.83 368	0.91 448	1.05 427	1.03 473	0.74 464	1.01 497	0.64 444	0.61 583	0.24 499	1.03 592	0.35 543	1.18 596	0.58 580

Anonymous_2	0.82 511	0.44 511	0.63 424	0.40 260	0.43 514	0.80 457	0.52 474	0.72 289	0.77 329	0.71 314	0.60 213	0.87 420	0.76 471	0.75 402	0.58 424	0.52 575	0.54 590	0.54 573	4.82 630	0.56 569	0.40 544

ccnet	0.82 511	0.57 546	0.75 483	0.54 514	0.59 564	1.09 524	0.66 518	1.38 553	0.94 440	1.12 527	1.44 529	1.29 523	0.92 519	0.95 492	1.24 552	0.49 571	0.42 577	0.50 570	0.47 573	0.51 560	0.46 562

psmorigin	0.82 511	0.51 531	2.09 589	0.49 454	0.41 502	0.85 477	0.50 456	1.04 428	0.88 399	1.45 558	1.43 526	1.50 555	1.06 542	1.22 535	0.97 524	0.31 512	0.32 552	0.27 488	0.27 507	0.33 504	0.42 549

STTRV1_RVC	0.82 511	0.59 548	1.16 541	0.67 563	0.81 578	1.11 526	0.63 510	1.30 536	1.11 507	0.98 482	1.33 507	1.08 488	0.95 528	1.26 539	0.87 498	0.55 581	0.25 507	0.43 552	0.39 552	0.58 574	0.40 544

CC-Net-ROB	0.82 511	0.96 585	0.85 501	0.58 533	0.45 525	1.27 550	0.70 535	1.17 491	1.02 473	0.83 396	1.23 487	0.90 434	0.77 478	1.06 507	0.69 456	0.46 565	0.34 560	1.71 600	0.38 548	0.59 575	0.36 527

GCST	0.83 517	1.22 594	0.74 479	1.58 599	1.01 592	1.06 516	0.23 83	0.78 325	0.78 339	0.97 477	0.65 227	0.78 388	0.35 223	0.92 477	0.34 246	0.96 594	0.65 596	1.20 594	0.81 597	0.91 586	0.70 584

aanetorigin	0.83 517	0.56 544	1.87 586	0.49 454	0.38 484	0.56 335	0.66 518	0.70 276	1.00 466	2.42 599	2.02 570	1.31 526	1.18 554	0.93 483	1.13 547	0.20 383	0.18 434	0.20 348	0.19 380	0.27 468	0.30 496

CSAN	0.83 517	0.49 523	0.77 493	0.60 543	0.41 502	1.14 532	1.06 580	1.19 495	1.46 563	1.32 551	1.43 526	1.37 541	1.19 556	1.27 542	0.86 492	0.39 551	0.31 546	0.36 533	0.37 545	0.35 515	0.34 520

SDNR	0.86 520	0.37 476	1.47 575	0.40 260	0.38 484	3.38 610	0.33 249	0.90 372	0.98 454	0.99 485	2.09 573	0.59 281	0.71 454	1.29 543	0.70 459	0.51 574	0.56 592	0.36 533	0.26 500	0.43 543	0.46 562

RTSC	0.87 521	0.48 519	1.23 552	0.52 497	0.37 475	1.13 531	0.50 456	1.34 543	1.79 582	1.51 562	1.24 489	1.12 500	0.81 490	1.62 567	2.16 586	0.25 465	0.19 452	0.23 426	0.24 477	0.30 485	0.31 504

PWC_ROB	0.87 521	0.52 538	1.28 556	0.50 468	0.32 436	0.91 485	0.37 327	1.36 550	1.46 563	1.61 569	2.59 587	1.16 511	1.01 538	1.34 550	1.40 563	0.25 465	0.18 434	0.28 496	0.20 405	0.29 476	0.28 480

UDG	0.88 523	0.82 576	0.67 445	1.00 586	0.96 586	1.02 507	0.57 496	1.13 466	0.99 459	0.90 443	0.97 393	1.31 526	0.99 534	0.85 449	0.84 487	0.54 580	0.32 552	1.77 601	0.40 555	0.94 588	0.66 583

FBW_ROB	0.88 523	0.50 527	0.85 501	0.55 522	0.40 495	1.17 538	0.78 551	1.50 568	1.37 552	1.33 553	1.27 494	1.48 553	1.00 537	2.57 603	0.98 527	0.25 465	0.32 552	0.45 556	0.30 521	0.34 510	0.28 480

XQC	0.89 525	0.65 558	1.31 560	0.67 563	0.52 550	1.22 544	0.68 525	1.26 528	1.52 566	1.14 530	1.11 446	1.28 522	1.04 541	1.40 558	1.77 574	0.38 549	0.24 499	0.37 538	0.31 529	0.53 565	0.47 567

DeepPrunerF	0.89 525	0.52 538	3.43 603	0.68 567	0.81 578	0.72 432	0.72 543	1.22 510	1.99 588	0.93 460	1.01 404	0.87 420	0.86 504	1.08 513	0.95 521	0.34 537	0.28 527	0.43 552	0.39 552	0.30 485	0.32 508

PWCDC_ROB	0.89 525	0.49 523	0.80 497	0.74 574	0.40 495	1.03 510	0.39 371	1.33 541	2.35 598	1.02 498	3.77 605	0.81 401	0.92 519	1.20 529	0.90 514	0.34 537	0.22 481	0.24 443	0.20 405	0.34 510	0.29 487

PASM	0.90 528	0.64 557	1.69 580	0.69 569	0.69 574	0.78 451	0.84 559	1.03 425	1.26 541	1.19 536	1.15 468	1.31 526	0.98 533	1.24 537	1.03 534	0.52 575	0.56 592	0.59 578	0.66 590	0.56 569	0.54 578

Wz-Net-SNSev	0.91 529	0.73 565	2.13 590	0.56 525	0.45 525	0.95 493	1.13 585	1.34 543	1.24 532	1.02 498	1.30 503	1.46 549	0.86 504	1.81 578	1.50 564	0.25 465	0.23 491	0.25 456	0.26 500	0.32 497	0.29 487

MDST_ROB	0.91 529	0.27 401	0.85 501	0.63 551	0.41 502	2.53 593	0.71 541	1.60 579	1.13 512	2.83 606	1.73 553	0.97 453	0.69 437	1.61 566	0.73 467	0.25 465	0.22 481	0.32 519	0.28 513	0.25 450	0.24 450

PDISCO_ROB	0.91 529	0.48 519	1.06 530	0.99 584	0.97 587	1.67 577	0.63 510	1.64 583	1.59 573	1.06 513	1.18 477	1.31 526	0.79 485	1.55 561	0.97 524	0.49 571	0.22 481	0.45 556	0.40 555	0.45 548	0.37 532

SHD	0.93 532	0.50 527	1.18 547	0.59 537	0.46 533	0.97 498	0.48 445	1.70 587	2.15 590	1.58 566	1.37 513	1.42 546	1.19 556	1.31 546	1.60 567	0.31 512	0.26 514	0.32 519	0.33 538	0.40 532	0.42 549

G-Net	0.95 533	0.46 517	1.04 528	0.64 552	0.48 538	2.12 589	0.64 514	1.01 418	0.87 395	1.75 578	2.82 594	1.30 525	1.64 583	1.06 507	0.96 523	0.36 545	0.29 532	0.35 528	0.25 486	0.45 548	0.42 549

DStereoO	0.96 534	0.70 563	0.72 470	0.62 549	0.45 525	0.74 434	0.92 570	1.09 449	1.29 546	1.19 536	1.23 487	0.99 458	1.71 585	1.29 543	0.99 528	2.01 616	0.35 562	0.77 583	0.30 521	1.42 598	0.38 538

w-ln-seven	0.96 534	0.48 519	2.41 595	0.54 514	0.50 542	1.41 558	0.70 535	1.67 585	1.81 583	1.49 559	1.50 536	1.26 518	0.87 507	1.15 522	1.80 578	0.23 443	0.21 474	0.25 456	0.25 486	0.31 491	0.26 463

anonymity	0.97 536	0.89 580	1.05 529	0.92 582	1.03 593	0.97 498	0.81 555	1.29 533	0.91 422	1.07 516	0.98 394	1.00 462	0.95 528	1.02 502	0.92 517	0.96 594	0.95 616	0.90 589	0.91 604	0.92 587	0.94 595

SGM_RVC	0.97 536	0.28 415	0.41 222	0.39 218	0.22 142	1.55 568	0.73 545	1.51 571	1.25 538	2.25 596	1.92 564	2.58 590	1.56 577	2.02 588	1.19 550	0.27 485	0.27 523	0.27 488	0.25 486	0.25 450	0.25 457
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 538	0.42 504	1.88 587	0.53 507	0.41 502	1.59 571	1.26 594	2.21 598	1.43 558	1.10 524	1.11 446	1.46 549	1.95 594	1.34 550	1.26 554	0.34 537	0.25 507	0.25 456	0.21 427	0.46 551	0.37 532

z-mn7	1.00 539	0.50 527	1.70 582	0.53 507	0.36 468	1.75 580	0.71 541	1.22 510	2.28 594	0.96 472	2.54 583	1.42 546	0.95 528	2.19 595	1.54 565	0.22 426	0.19 452	0.21 390	0.20 405	0.27 468	0.25 457

Consistency-Raft	1.01 540	0.81 573	1.24 553	0.84 579	0.97 587	0.81 462	0.84 559	1.30 536	1.59 573	1.05 509	1.68 552	1.12 500	0.91 514	0.92 477	1.11 542	0.65 584	0.74 600	0.79 585	0.90 601	1.06 594	0.79 589

xxxx	1.01 540	0.22 284	0.43 257	0.36 141	0.21 117	0.82 470	0.36 311	1.32 539	0.88 399	0.71 314	0.94 367	0.97 453	0.63 399	0.64 323	10.58 624	0.20 383	0.16 394	0.18 275	0.17 323	0.19 348	0.19 376

test_xeample	1.01 540	0.21 241	0.42 242	0.35 121	0.21 117	0.71 425	0.39 371	1.23 515	0.86 386	0.81 375	1.04 423	0.69 338	0.61 387	0.69 365	10.93 625	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.17 323	0.18 314	0.17 326

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 543	0.57 546	1.51 577	0.67 563	0.50 542	2.57 594	1.66 610	1.20 500	1.43 558	1.38 555	1.57 543	1.33 534	0.92 519	1.64 570	0.88 502	0.37 548	0.39 572	0.46 559	0.60 587	0.41 538	0.40 544

ADCPNet	1.03 544	0.48 519	2.70 597	0.54 514	0.42 508	1.40 556	0.75 547	1.13 466	1.07 500	1.22 543	1.42 523	1.68 566	1.09 545	1.36 555	3.45 604	0.30 509	0.28 527	0.29 504	0.32 535	0.37 525	0.35 525

MSAF-DinoV2	1.04 545	0.38 486	1.32 562	0.54 514	0.29 379	0.89 482	0.72 543	1.52 574	1.24 532	1.05 509	1.41 521	2.98 594	1.49 573	2.74 604	2.83 598	0.22 426	0.14 332	0.20 348	0.22 445	0.32 497	0.32 508

otaku	1.04 545	0.93 582	0.88 508	1.33 597	1.05 595	1.66 575	0.70 535	1.40 557	1.18 521	1.08 520	1.32 506	1.33 534	0.91 514	1.23 536	0.76 472	0.72 587	0.46 587	1.24 595	0.50 580	1.40 597	0.75 585

SuperB	1.04 545	0.37 476	4.81 611	0.43 358	0.31 420	0.99 503	0.46 430	1.02 421	2.09 589	1.09 522	1.09 443	0.75 374	0.81 490	1.06 507	1.76 573	0.19 360	0.15 362	0.17 225	0.15 234	2.82 621	0.26 463

ADCL	1.04 545	0.38 486	1.35 565	0.50 468	0.39 490	1.61 572	0.89 564	1.29 533	1.39 555	1.29 550	1.50 536	1.24 516	1.24 559	1.37 556	4.87 613	0.21 400	0.19 452	0.25 456	0.25 486	0.29 476	0.27 473

test_sample9	1.05 549	0.36 469	0.72 470	0.38 189	0.30 398	0.71 425	0.43 414	1.06 437	0.88 399	0.92 456	0.86 332	0.85 409	0.69 437	1.20 529	1.36 559	0.41 556	8.41 631	0.40 546	0.41 560	0.36 520	0.33 513

DDUNet	1.06 550	2.56 622	0.68 450	1.21 593	1.26 598	1.03 510	0.69 530	1.11 458	0.94 440	0.96 472	1.22 483	1.27 520	0.82 494	0.93 483	0.72 466	0.84 591	0.38 568	1.99 604	0.60 587	1.10 595	0.85 591

ADCP+	1.06 550	0.35 464	1.51 577	0.49 454	0.51 546	1.45 563	0.55 487	1.25 526	1.03 478	1.16 531	1.15 468	1.10 496	1.07 544	1.56 563	6.75 620	0.19 360	0.16 394	0.23 426	0.21 427	0.28 472	0.21 417

SAMSARA	1.07 552	0.65 558	1.19 548	1.06 590	0.90 581	1.76 581	1.76 614	1.46 563	1.44 561	1.51 562	1.16 473	2.00 578	1.14 549	1.48 559	1.31 558	0.39 551	0.44 584	0.35 528	0.38 548	0.49 557	0.49 573

SANet	1.07 552	0.41 502	1.06 530	0.48 439	0.30 398	1.41 558	0.94 571	1.42 559	3.36 610	1.58 566	2.43 580	2.33 585	1.70 584	1.34 550	1.07 539	0.28 495	0.24 499	0.26 475	0.23 461	0.34 510	0.30 496

zh-mn7	1.08 554	0.65 558	4.00 607	0.52 497	0.38 484	1.16 537	0.62 509	1.15 479	1.77 581	1.74 577	2.31 574	1.17 512	0.91 514	2.10 590	1.77 574	0.24 455	0.21 474	0.22 405	0.22 445	0.25 450	0.28 480

zh-sn7	1.09 555	0.75 567	3.23 601	0.57 531	0.42 508	1.11 526	0.89 564	1.19 495	1.27 542	1.41 557	1.98 568	1.25 517	1.47 572	1.99 587	2.62 595	0.26 475	0.26 514	0.26 475	0.27 507	0.35 515	0.30 496

Ntro	1.09 555	0.97 588	0.91 515	1.44 598	1.19 597	1.69 578	0.80 554	1.35 547	1.25 538	1.00 490	1.29 500	1.31 526	0.97 532	1.26 539	0.84 487	0.84 591	0.43 582	1.36 596	0.50 580	1.56 599	0.78 587

MFN_U_SF_RVC	1.09 555	0.59 548	1.97 588	0.67 563	0.44 521	1.93 584	0.60 502	1.85 591	1.36 550	1.61 569	1.54 541	1.95 577	1.37 566	1.64 570	1.73 570	0.40 555	0.37 566	0.45 556	0.48 575	0.44 544	0.44 556

Wz-Net-TNSev	1.14 558	1.06 591	4.32 610	0.49 454	0.42 508	1.51 566	1.11 584	1.48 565	1.40 557	1.22 543	1.26 493	1.58 563	1.43 570	1.76 576	1.70 569	0.32 523	0.31 546	0.26 475	0.30 521	0.41 538	0.41 548

ADCMid	1.14 558	0.52 538	2.23 592	0.53 507	0.43 514	1.07 517	0.75 547	1.23 515	1.05 488	2.15 592	1.44 529	1.50 555	1.43 570	1.56 563	5.01 614	0.26 475	0.24 499	0.29 504	0.31 529	0.37 525	0.33 513

MFMNet_re	1.14 558	0.97 588	1.19 548	0.99 584	0.95 585	1.25 548	1.22 591	1.39 554	1.55 569	1.69 576	1.67 551	1.21 513	1.53 574	1.12 520	0.99 528	0.87 593	0.75 604	0.79 585	0.75 594	0.90 585	0.94 595

WCMA_ROB	1.14 558	0.36 469	0.76 488	0.49 454	0.44 521	1.23 546	0.67 520	1.11 458	1.23 530	2.84 607	3.95 611	3.28 601	1.83 590	1.25 538	0.99 528	0.44 561	0.34 560	0.34 526	0.37 545	0.41 538	0.40 544

AnyNet_C32	1.16 562	0.62 555	2.40 594	0.57 531	0.55 555	1.41 558	1.34 600	1.18 494	1.24 532	1.49 559	1.42 523	1.39 543	1.20 558	1.55 561	4.82 612	0.29 502	0.28 527	0.29 504	0.34 540	0.38 529	0.42 549

222	1.18 563	0.22 284	0.44 267	0.37 159	0.22 142	0.79 454	0.37 327	1.31 538	0.89 412	0.92 456	1.08 440	0.72 355	0.71 454	0.66 338	13.89 628	0.20 383	0.15 362	0.17 225	0.16 268	0.18 314	0.19 376

WZ-Net	1.19 564	0.59 548	4.07 608	0.62 549	0.51 546	1.34 553	1.31 599	1.32 539	1.74 580	1.53 565	1.65 547	1.74 568	1.28 563	2.25 597	2.01 583	0.27 485	0.21 474	0.23 426	0.25 486	0.40 532	0.39 541

MSMD_ROB	1.21 565	0.49 523	0.62 414	0.59 537	0.50 542	1.62 574	0.67 520	1.23 515	1.24 532	2.45 600	3.77 605	3.09 598	2.98 610	1.32 547	0.81 482	0.45 563	0.41 575	0.49 568	0.51 582	0.47 554	0.44 556

pmcnn	1.23 566	0.29 427	0.96 519	0.40 260	0.23 184	0.95 493	0.69 530	1.16 486	1.28 544	1.67 575	2.33 576	11.15 629	0.86 504	0.93 483	0.88 502	0.15 191	0.12 225	0.12 34	0.10 61	0.15 207	0.15 259

NVStereoNet_ROB	1.24 567	0.90 581	1.13 539	0.86 580	0.88 580	1.11 526	0.99 576	1.42 559	1.53 567	1.59 568	2.48 581	2.24 582	1.53 574	1.96 586	1.30 557	0.76 589	0.70 597	0.78 584	1.00 606	0.71 582	0.88 593
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 568	0.36 469	0.72 470	0.38 189	0.30 398	0.71 425	0.43 414	1.13 466	0.75 313	1.50 561	0.95 376	3.29 602	1.59 579	1.20 529	1.36 559	0.41 556	8.41 631	0.40 546	0.41 560	0.36 520	0.33 513

SPS-STEREO	1.25 568	0.93 582	1.06 530	1.04 589	1.03 593	1.41 558	0.91 568	1.51 571	1.19 523	2.09 590	1.83 559	1.94 576	1.39 567	1.62 567	1.39 562	0.97 596	0.94 615	0.90 589	0.89 600	0.96 590	0.96 598
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 570	0.67 561	1.28 556	0.74 574	0.62 567	1.50 565	0.84 559	1.99 594	2.96 604	2.18 593	2.36 579	1.85 573	1.95 594	1.92 583	1.94 581	0.39 551	0.36 565	0.49 568	0.37 545	0.51 560	0.64 581

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 571	0.87 579	1.76 584	0.86 580	0.56 558	4.29 615	1.79 615	1.50 568	1.98 587	1.61 569	1.85 561	1.84 571	1.41 568	1.89 581	1.36 559	0.48 569	0.40 574	0.56 574	0.57 585	0.69 580	0.48 570

MeshStereo	1.34 571	0.43 506	0.54 384	0.44 378	0.34 456	1.66 575	0.60 502	1.94 592	1.37 552	4.47 620	3.25 596	4.71 611	1.94 593	1.92 583	1.17 548	0.35 541	0.35 562	0.37 538	0.31 529	0.32 497	0.32 508
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
RainbowNet	1.35 573	1.49 602	1.19 548	1.88 606	1.45 599	1.48 564	1.07 582	1.61 581	1.55 569	1.20 541	1.59 544	1.54 559	1.13 548	1.34 550	0.97 524	1.36 608	0.70 597	1.82 602	0.79 596	1.71 601	1.07 604

ACVNet-4b	1.35 573	1.31 597	1.10 535	1.90 607	1.59 601	1.92 583	0.77 549	1.52 574	1.62 577	1.05 509	1.60 545	2.11 580	0.94 525	1.64 570	0.77 476	1.30 605	0.35 562	2.03 608	0.67 591	1.88 608	0.84 590

SGM+DAISY	1.35 573	0.94 584	1.25 554	0.96 583	1.00 591	1.52 567	1.02 579	1.34 543	1.21 527	2.64 602	2.65 589	2.44 587	1.56 577	1.64 570	1.26 554	0.97 596	0.95 616	0.90 589	0.90 601	0.94 588	0.96 598

FCDSN-DC	1.39 576	0.56 544	0.65 435	0.74 574	0.59 564	1.38 555	0.63 510	1.35 547	1.39 555	3.26 614	4.50 617	4.61 609	2.63 605	1.58 565	1.03 534	0.46 565	0.42 577	0.48 565	0.47 573	0.50 559	0.50 574
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 577	0.20 203	0.48 327	0.44 378	0.25 245	0.29 110	0.31 216	0.65 223	0.68 275	0.97 477	0.86 332	0.67 333	0.62 393	0.64 323	20.63 633	0.16 247	0.11 165	0.19 318	0.15 234	0.19 348	0.12 134

ACVNet_1	1.46 578	1.33 598	1.12 538	1.91 608	1.62 602	1.83 582	0.98 574	2.00 595	1.85 585	1.39 556	1.53 540	2.32 584	1.53 574	1.34 550	1.11 542	1.30 605	0.50 589	2.06 610	0.58 586	1.93 610	0.95 597

EDNetEfficient	1.46 578	0.80 572	6.12 613	0.47 431	0.39 490	0.69 415	0.83 556	0.90 372	2.77 603	3.50 616	1.96 567	1.66 565	2.03 596	1.26 539	4.18 610	0.21 400	0.18 434	0.21 390	0.20 405	0.41 538	0.39 541

ADCS	1.51 580	0.61 552	3.42 602	0.59 537	0.51 546	1.27 550	1.08 583	1.59 578	1.81 583	1.91 586	1.66 549	1.51 558	1.42 569	1.94 585	8.60 622	0.33 531	0.32 552	0.33 524	0.36 544	0.44 544	0.42 549

AnyNet_C01	1.56 581	1.05 590	7.45 615	0.64 552	0.54 553	1.99 585	1.38 602	1.43 561	1.36 550	1.63 572	1.92 564	1.84 571	1.33 565	2.40 599	4.03 607	0.33 531	0.32 552	0.32 519	0.34 540	0.44 544	0.45 560

FC-DCNN	1.59 582	0.51 531	0.66 441	0.61 545	0.49 540	1.56 569	0.70 535	1.66 584	1.53 567	4.64 621	4.62 618	5.85 618	3.34 614	1.84 580	1.11 542	0.46 565	0.42 577	0.47 560	0.46 566	0.48 555	0.46 562

DispFullNet	1.60 583	2.63 623	2.75 598	2.56 617	1.79 609	1.24 547	0.47 437	1.37 552	1.45 562	1.87 582	1.50 536	1.55 560	2.46 600	2.04 589	1.04 537	0.59 582	0.18 434	2.32 613	0.68 592	2.29 614	1.14 606

ELAS_RVC	1.60 583	0.61 552	1.01 526	0.70 570	0.56 558	2.00 586	1.89 617	1.96 593	2.65 601	3.33 615	3.26 597	3.03 595	3.41 615	2.49 601	2.09 585	0.52 575	0.45 585	0.50 570	0.48 575	0.54 567	0.52 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 585	0.61 552	0.95 517	0.68 567	0.55 555	3.01 608	1.55 608	2.39 600	2.33 597	3.64 617	3.89 609	2.75 592	2.90 609	2.15 593	2.27 592	0.52 575	0.45 585	0.50 570	0.48 575	0.54 567	0.52 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 586	0.51 531	0.65 435	0.61 545	0.49 540	1.61 572	0.70 535	1.75 590	1.56 572	4.74 624	4.91 620	6.46 622	3.31 612	1.91 582	1.11 542	0.46 565	0.42 577	0.47 560	0.46 566	0.48 555	0.46 562

ACVNet_2	1.65 586	1.27 596	1.41 572	1.75 602	1.62 602	2.22 590	1.20 588	2.30 599	2.62 600	1.78 580	2.56 584	3.03 595	1.61 580	1.54 560	1.12 546	1.06 599	0.58 594	1.82 602	0.70 593	1.82 604	0.96 598

DStereoSA	1.73 588	0.63 556	1.57 579	0.80 578	0.79 577	1.26 549	1.30 595	1.34 543	1.43 558	1.24 546	7.52 627	0.92 441	7.68 623	1.65 574	2.29 593	0.41 556	0.29 532	0.63 579	0.60 587	1.04 592	1.18 611

IMH-64-1	1.86 589	1.62 607	1.16 541	2.20 611	1.89 611	2.33 591	1.30 595	2.89 604	2.29 595	1.66 573	2.80 592	2.49 588	1.61 580	2.10 590	1.78 576	1.60 609	0.74 600	2.43 614	1.02 607	2.12 611	1.17 609

IMH-64	1.86 589	1.62 607	1.16 541	2.20 611	1.89 611	2.33 591	1.30 595	2.89 604	2.29 595	1.66 573	2.80 592	2.49 588	1.61 580	2.10 590	1.78 576	1.60 609	0.74 600	2.43 614	1.02 607	2.12 611	1.17 609

DStereoFS	1.87 591	0.85 578	1.03 527	0.75 577	0.62 567	2.04 587	0.65 515	1.74 589	1.55 569	1.52 564	1.90 563	2.36 586	12.92 629	3.85 614	1.74 571	0.44 561	0.31 546	0.82 587	0.46 566	0.84 584	1.10 605

WAO-7	1.90 592	1.20 593	1.35 565	1.27 595	1.06 596	2.84 601	1.56 609	3.23 609	3.06 608	2.23 595	3.33 601	3.17 599	2.28 599	3.12 605	2.21 587	1.02 598	0.91 611	1.06 593	1.03 609	1.04 592	0.97 601

PWCK	1.92 593	1.66 610	3.12 600	1.65 600	0.91 583	2.84 601	2.26 620	2.10 596	2.41 599	2.36 598	2.31 574	2.22 581	1.82 588	3.43 608	2.03 584	1.61 611	0.71 599	1.51 597	0.82 598	1.69 600	0.91 594

MonStereo1	1.98 594	1.48 601	1.43 574	1.81 605	1.69 607	2.88 604	0.78 551	2.47 601	3.47 611	2.20 594	4.36 616	3.39 604	2.50 602	2.18 594	1.58 566	1.19 601	0.54 590	1.65 599	0.87 599	1.78 603	1.29 615

Dean	1.98 594	1.36 599	1.36 569	2.12 610	1.81 610	2.74 596	1.36 601	3.37 613	3.80 615	2.08 589	3.32 600	3.21 600	1.82 588	1.71 575	1.67 568	1.27 602	0.77 606	1.99 604	0.90 601	1.86 605	1.03 603

RTS	1.98 594	0.96 585	11.36 620	0.65 557	0.57 561	2.77 599	1.40 603	1.39 554	2.26 592	1.89 583	2.56 584	1.32 531	1.25 560	5.20 618	4.05 608	0.31 512	0.22 481	0.29 504	0.29 519	0.40 532	0.37 532

RTSA	1.98 594	0.96 585	11.36 620	0.65 557	0.57 561	2.77 599	1.40 603	1.39 554	2.26 592	1.89 583	2.56 584	1.32 531	1.25 560	5.20 618	4.05 608	0.31 512	0.22 481	0.29 504	0.29 519	0.40 532	0.37 532

WAO-6	2.04 598	1.50 603	1.16 541	1.70 601	1.67 606	2.69 595	1.44 606	3.06 606	3.63 614	1.98 587	3.27 598	3.54 607	2.07 597	2.36 598	2.22 589	1.31 607	0.91 611	2.04 609	1.22 616	1.73 602	1.27 614

IMH	2.04 598	1.62 607	1.20 551	2.20 611	1.89 611	2.91 607	1.30 595	3.11 607	3.03 606	1.81 581	3.35 602	3.03 595	1.90 591	2.48 600	1.80 578	1.66 612	0.77 606	2.45 616	1.04 610	2.15 613	1.19 613

LVE	2.12 600	1.44 600	1.36 569	1.99 609	1.78 608	2.75 597	1.79 615	2.82 603	3.95 616	1.90 585	4.33 615	3.52 606	1.81 587	2.24 596	1.74 571	1.74 613	0.87 609	2.06 610	1.13 612	1.91 609	1.35 616

MADNet+	2.23 601	2.43 619	10.85 619	1.22 594	0.91 583	2.76 598	1.40 603	2.12 597	1.67 579	1.32 551	1.74 555	1.86 574	1.74 586	6.25 621	4.41 611	0.65 584	0.64 595	0.58 577	0.54 584	0.80 583	0.76 586

KSHMR	2.57 602	1.93 613	1.69 580	2.63 619	2.42 618	2.86 603	2.07 618	3.27 611	6.50 620	2.49 601	3.36 603	3.41 605	1.92 592	2.49 601	1.94 581	2.13 619	1.40 621	2.79 623	1.50 620	2.73 619	1.77 619

notaker	2.76 603	2.29 618	1.80 585	2.96 621	2.58 622	2.90 606	1.75 613	3.24 610	3.05 607	2.78 605	4.24 614	6.15 621	2.51 603	3.34 607	2.75 597	2.31 621	1.18 619	3.00 624	1.65 621	2.84 622	1.97 620

JetBlue	2.78 604	1.26 595	7.04 614	1.16 592	1.48 600	8.00 623	6.02 627	2.60 602	1.92 586	2.12 591	2.64 588	3.34 603	3.05 611	6.49 622	3.39 602	0.78 590	0.76 605	0.75 581	0.76 595	0.97 591	1.18 611

WAO-8	2.92 605	1.55 605	1.35 565	1.79 603	1.63 604	5.23 617	1.22 591	4.58 620	12.56 628	2.84 607	4.07 613	4.83 612	2.72 607	3.49 609	2.25 590	1.27 602	0.91 611	1.99 604	1.15 614	1.86 605	1.15 607

Venus	2.92 605	1.55 605	1.35 565	1.79 603	1.63 604	5.23 617	1.22 591	4.58 620	12.56 628	2.84 607	4.06 612	4.83 612	2.72 607	3.49 609	2.25 590	1.27 602	0.91 611	1.99 604	1.15 614	1.86 605	1.15 607

ktn	2.98 607	2.25 617	1.73 583	2.84 620	2.53 621	3.76 614	2.15 619	3.70 615	5.47 619	2.75 604	5.17 623	5.94 619	2.48 601	3.23 606	2.46 594	2.34 623	1.44 622	2.78 622	2.03 623	2.45 617	2.01 622

TorneroNet-64	3.44 608	1.86 611	1.42 573	2.58 618	2.28 616	6.87 620	1.68 611	4.70 622	12.03 625	2.31 597	5.59 624	8.25 624	2.55 604	3.97 615	2.73 596	1.81 614	0.74 600	2.57 618	1.07 611	2.35 615	1.44 617

UNDER WATER	3.46 609	2.07 616	3.64 605	3.09 622	2.48 619	3.75 613	2.42 622	3.31 612	13.77 630	2.90 611	2.95 595	5.84 617	3.69 616	3.69 611	3.48 605	2.07 618	1.11 618	2.70 621	1.40 618	2.84 622	1.98 621

UNDER WATER-64	3.53 610	2.01 614	3.94 606	3.22 624	2.49 620	5.41 619	2.60 623	3.43 614	12.41 627	3.03 612	2.68 590	6.07 620	4.04 617	3.79 613	3.33 601	2.02 617	1.24 620	2.63 619	1.46 619	2.78 620	2.08 623

MultiAttention	3.58 611	0.24 342	0.62 414	0.54 514	0.34 456	22.90 634	2.72 624	1.60 579	1.13 512	0.80 362	1.81 558	1.14 509	0.43 280	35.29 643	0.61 435	0.17 293	0.12 225	0.23 426	0.23 461	0.34 510	0.29 487

DPSimNet_ROB	3.58 611	2.45 620	8.57 616	2.53 615	2.37 617	2.88 604	3.77 626	3.14 608	3.23 609	4.71 623	3.86 608	4.68 610	4.87 620	4.07 616	5.62 615	2.33 622	2.33 625	2.47 617	2.52 624	2.51 618	2.64 625

MADNet++	4.03 613	2.70 624	3.44 604	3.72 626	3.44 625	4.44 616	3.52 625	3.95 618	3.61 613	4.46 619	4.98 621	4.10 608	4.58 619	7.00 624	5.89 616	3.74 625	3.67 628	3.27 626	2.71 626	3.70 626	3.66 628

SGM-ForestM	4.04 614	0.32 445	0.46 295	0.43 358	0.27 325	7.50 622	1.45 607	3.84 616	4.24 617	8.19 629	6.76 625	19.00 637	9.08 624	10.74 629	6.62 619	0.31 512	0.33 558	0.32 519	0.32 535	0.29 476	0.29 487

MANE	4.13 615	0.51 531	0.64 429	0.66 560	0.56 558	6.89 621	0.99 576	7.55 625	12.04 626	6.68 627	8.57 629	10.69 628	9.45 625	7.59 626	6.39 618	0.49 571	0.43 582	0.48 565	0.98 605	0.49 557	0.48 570

xyz-stereo	4.23 616	0.17 96	61.76 651	0.34 85	0.16 14	12.16 627	0.37 327	0.58 173	0.68 275	1.01 495	3.36 603	0.77 386	0.82 494	1.21 533	0.40 321	0.12 40	0.10 63	0.16 180	0.11 98	0.13 105	0.10 40

LE_ROB	4.42 617	0.24 342	2.75 598	0.42 337	0.23 184	1.57 570	0.90 567	1.71 588	17.88 637	16.56 639	4.88 619	5.17 616	18.85 639	1.63 569	14.62 629	0.17 293	0.14 332	0.16 180	0.16 268	0.19 348	0.17 326

TorneroNet	4.53 618	1.89 612	1.48 576	2.55 616	2.27 615	13.78 630	1.69 612	4.84 624	23.73 642	2.89 610	7.70 628	7.06 623	2.69 606	4.26 617	3.42 603	1.84 615	0.77 606	2.68 620	1.13 612	2.42 616	1.47 618

LSM	4.74 619	0.77 570	10.16 618	0.70 570	56.56 645	1.02 507	1.00 578	1.24 522	1.62 577	2.04 588	2.34 577	1.33 534	1.17 553	1.38 557	1.09 541	0.33 531	0.49 588	0.39 543	0.46 566	0.51 560	10.09 633

FADE	5.17 620	2.05 615	13.14 624	1.03 588	0.99 590	2.09 588	0.91 568	3.91 617	3.00 605	1.76 579	1.60 545	2.73 591	6.73 622	5.95 620	3.95 606	11.57 637	1.70 623	23.09 644	15.86 637	0.62 576	0.65 582

JetRed	5.27 621	5.84 626	12.81 623	2.36 614	2.83 623	12.23 628	10.50 630	4.46 619	3.60 612	3.86 618	3.83 607	4.85 614	4.18 618	6.78 623	11.96 626	2.17 620	2.96 627	2.18 612	1.97 622	3.38 625	2.68 626

tt	6.20 622	0.20 203	5.89 612	3.55 625	2.07 614	11.26 626	19.21 631	11.74 630	5.46 618	2.69 603	2.04 572	4.87 615	6.25 621	3.70 612	7.09 621	8.32 633	11.17 638	4.93 629	5.41 632	5.74 628	2.37 624

coex-ft	6.43 623	1.51 604	87.33 652	0.49 454	0.38 484	1.34 553	1.21 590	1.16 486	8.09 622	12.12 631	2.79 591	2.77 593	3.31 612	1.16 524	3.15 599	0.24 455	0.23 491	0.27 488	0.24 477	0.45 548	0.37 532

HanzoNet	6.76 624	2.45 620	4.22 609	3.19 623	2.94 624	3.62 612	2.28 621	4.79 623	7.20 621	14.00 635	13.19 634	17.49 635	22.30 640	13.25 631	6.19 617	4.20 627	1.93 624	3.10 625	2.56 625	3.35 624	2.88 627

TCMNet-wrong-test	8.97 625	10.42 630	8.74 617	19.56 632	17.61 631	12.53 629	9.01 629	13.59 632	2.18 591	4.64 621	5.11 622	14.63 631	11.09 628	7.19 625	9.73 623	5.56 632	0.89 610	3.77 627	3.11 627	10.34 632	9.80 632

EDNetEfficientorigin	9.93 626	1.15 592	175.16 653	0.48 439	0.36 468	1.04 514	0.68 525	1.24 522	2.69 602	3.17 613	2.50 582	2.30 583	2.07 597	1.76 576	2.21 587	0.20 383	0.18 434	0.24 443	0.19 380	0.51 560	0.50 574

ASD4	9.96 627	8.86 629	17.78 625	7.17 627	9.80 626	16.08 631	28.92 635	9.77 629	8.20 623	7.02 628	7.08 626	8.47 625	9.57 626	11.17 630	20.26 632	4.12 626	4.14 629	5.57 633	4.74 629	5.53 627	4.90 630

DGTPSM_ROB	12.07 628	8.00 627	20.99 627	8.93 629	16.78 629	10.67 624	30.87 636	9.01 627	15.16 632	6.50 625	15.41 638	9.04 626	14.85 631	9.25 627	21.67 635	4.57 628	8.57 633	5.08 630	9.28 633	5.90 629	10.95 634

DPSMNet_ROB	12.08 629	8.00 627	21.00 628	8.97 630	16.79 630	10.67 624	30.89 637	9.02 628	15.17 633	6.51 626	15.41 638	9.04 626	14.85 631	9.27 628	21.67 635	4.58 629	8.57 633	5.09 632	9.29 634	5.90 629	10.95 634

USTest	12.99 630	14.18 631	20.00 626	16.24 631	14.97 628	20.80 633	31.95 638	16.20 635	10.91 624	8.79 630	9.48 630	13.94 630	10.50 627	16.11 632	21.44 634	3.17 624	4.82 630	5.08 630	5.36 631	8.81 631	7.13 631

BEATNet-Init1	15.13 631	0.82 576	50.86 650	0.72 573	0.53 551	38.10 643	7.03 628	11.83 631	14.25 631	29.78 648	30.17 648	48.21 651	22.64 641	26.78 641	18.11 631	0.42 560	0.38 568	0.47 560	0.46 566	0.51 560	0.48 570

DPSM_ROB	17.78 632	18.63 633	24.31 634	20.90 634	19.47 632	25.97 636	36.21 640	21.23 641	16.24 635	13.38 633	14.06 636	19.18 638	16.30 634	20.78 634	25.67 638	9.38 635	9.23 636	9.49 635	9.82 635	13.51 634	11.91 637

DPSM	17.78 632	18.63 633	24.31 634	20.90 634	19.47 632	25.97 636	36.21 640	21.23 641	16.24 635	13.38 633	14.06 636	19.18 638	16.30 634	20.78 634	25.67 638	9.38 635	9.23 636	9.49 635	9.82 635	13.51 634	11.91 637

DLNR-FE	20.05 634	36.38 641	38.08 638	170.06 653	60.08 646	0.23 29	0.20 33	14.13 634	0.36 113	0.44 179	0.66 234	0.43 192	0.21 57	0.63 308	0.28 176	5.38 630	0.10 63	0.15 151	0.11 98	73.09 651	0.11 86

DLNR_Zeroshot_test	20.09 635	36.28 640	38.04 637	169.85 652	61.80 647	0.23 29	0.20 33	13.88 633	0.37 129	0.44 179	0.66 234	0.43 192	0.21 57	0.62 297	0.28 176	5.46 631	0.10 63	0.15 151	0.11 98	72.60 650	0.11 86

LRCNet_RVC	21.24 636	31.15 639	21.41 629	28.98 637	23.82 635	3.13 609	0.60 502	20.96 640	1.59 573	25.58 640	28.15 644	21.99 640	14.79 630	21.94 640	16.41 630	28.89 649	14.87 639	33.53 645	31.28 645	29.51 646	26.16 645

HaxPig	31.96 637	37.24 642	34.27 636	24.37 636	24.88 636	18.26 632	19.86 632	20.64 639	28.52 643	35.97 649	38.75 649	25.57 641	28.72 643	33.88 642	34.39 643	35.94 650	38.87 650	37.80 646	40.48 648	39.68 647	41.15 650

Anonymous_1	33.25 638	18.26 632	23.92 630	20.54 633	21.28 634	25.59 635	35.94 639	22.01 643	15.57 634	13.33 632	13.49 635	18.08 636	15.29 633	20.36 633	24.60 637	16.28 641	8.84 635	66.59 649	118.00 651	155.73 654	11.23 636

RAFT-FEzeroshot	35.73 639	37.45 644	48.67 644	42.23 642	39.22 641	52.25 645	73.13 649	42.62 648	32.59 645	26.71 642	27.70 640	38.57 645	32.57 644	41.68 649	51.67 650	18.75 643	18.58 646	19.15 638	19.78 640	27.21 639	23.98 641

RAFT-FE	35.73 639	37.45 644	48.67 644	42.23 642	39.22 641	52.25 645	73.13 649	42.62 648	32.59 645	26.71 642	27.70 640	38.57 645	32.57 644	41.68 649	51.67 650	18.75 643	18.58 646	19.15 638	19.78 640	27.21 639	23.98 641

CasAABBNet	35.74 641	37.43 643	48.72 646	42.22 641	39.20 639	52.24 644	73.12 648	42.61 647	32.62 648	26.78 645	27.95 642	38.58 647	32.60 646	41.67 647	51.65 649	18.74 642	18.57 645	19.15 638	19.77 639	27.20 637	23.98 641

Hybrid-DGEV	35.78 642	37.50 647	48.96 649	42.25 644	39.20 639	52.33 649	73.10 647	42.63 650	32.52 644	26.62 641	28.31 647	38.50 644	32.87 647	41.67 647	51.55 646	18.77 646	18.56 644	19.18 642	19.83 643	27.20 637	23.97 640

FlowAnything	35.81 643	37.53 648	48.80 647	42.20 640	39.22 641	52.25 645	73.16 651	42.56 646	32.89 650	26.76 644	28.30 645	38.69 649	33.09 649	41.63 646	51.62 648	18.76 645	18.59 649	19.21 643	19.92 644	27.16 636	23.91 639

Selective-RAFT-Error	35.84 644	37.49 646	48.83 648	42.26 645	39.24 644	52.30 648	73.09 646	42.66 651	32.61 647	26.80 646	28.30 645	38.84 650	33.51 650	41.68 649	51.59 647	18.82 647	18.58 646	19.17 641	19.80 642	27.28 641	24.05 644

xxxxx1	36.64 645	19.51 635	24.21 631	61.66 647	64.63 648	27.28 639	40.10 642	20.25 636	18.63 638	14.07 636	12.97 631	17.26 632	17.36 636	21.70 637	27.93 640	13.18 638	18.50 641	111.26 652	133.37 652	29.24 643	39.73 647

tt_ll	36.64 645	19.51 635	24.21 631	61.66 647	64.63 648	27.28 639	40.10 642	20.25 636	18.63 638	14.07 636	12.97 631	17.26 632	17.36 636	21.70 637	27.93 640	13.18 638	18.50 641	111.26 652	133.37 652	29.24 643	39.73 647

ff	36.64 645	19.51 635	24.21 631	61.66 647	64.63 648	27.28 639	40.10 642	20.25 636	18.63 638	14.07 636	12.97 631	17.26 632	17.36 636	21.70 637	27.93 640	13.18 638	18.50 641	111.26 652	133.37 652	29.24 643	39.73 647

MEDIAN_ROB	37.38 648	40.85 651	40.60 640	32.31 638	31.85 637	27.20 638	24.55 633	29.10 644	33.19 651	42.09 653	41.76 651	33.35 642	34.39 651	39.78 645	37.07 644	43.64 652	44.10 652	44.12 648	43.40 650	41.51 649	42.76 652

AVERAGE_ROB	37.58 649	40.13 650	40.15 639	34.81 639	33.82 638	28.55 642	25.10 634	32.02 645	34.06 652	41.28 652	40.66 650	34.46 643	34.81 652	39.18 644	37.57 645	42.78 651	43.44 651	43.82 647	43.03 649	40.47 648	41.51 651

LSM0	38.95 650	37.60 649	48.58 643	43.57 646	91.06 651	52.57 650	72.57 645	43.17 652	32.63 649	26.97 647	27.97 643	38.65 648	32.94 648	41.86 652	51.78 652	18.89 648	18.41 640	19.13 637	19.63 638	27.29 642	33.77 646

PML	40.80 651	29.24 638	11.87 622	7.20 628	14.47 627	92.13 653	213.69 655	7.63 626	23.35 641	74.72 654	190.14 655	50.17 652	26.15 642	21.39 636	12.70 627	8.76 634	2.92 626	8.45 634	3.25 628	13.26 633	4.42 629

RSGM-EC	74.81 652	63.03 652	41.60 641	97.74 650	92.11 652	74.93 651	114.81 652	53.77 653	38.96 653	39.88 650	48.98 652	90.73 653	64.81 653	139.63 653	128.53 653	93.27 653	53.96 653	95.12 650	38.31 646	81.45 652	44.63 653

acva	74.81 652	63.03 652	41.60 641	97.74 650	92.11 652	74.93 651	114.81 652	53.77 653	38.96 653	39.88 650	48.98 652	90.73 653	64.81 653	139.63 653	128.53 653	93.27 653	53.96 653	95.12 650	38.31 646	81.45 652	44.63 653

test_example2	176.61 654	205.14 654	198.86 654	188.60 654	190.98 654	152.67 654	170.61 654	94.86 655	123.55 655	178.88 655	179.48 654	158.94 655	141.34 655	192.61 655	198.96 655	203.76 655	236.37 655	164.13 655	173.55 655	218.58 655	160.41 655

ccccc	429.48 655	429.19 655	527.00 655	507.10 655	501.20 655	356.95 655	342.70 656	380.82 656	297.90 656	334.51 656	389.17 656	372.86 656	449.39 656	499.17 656	553.56 656	561.44 656	431.22 656	334.28 656	290.86 656	540.88 656	489.46 656

GS-Stereo							0.30 188	0.42 83	0.27 41	0.30 86	0.28 67	0.23 51	0.21 57	0.32 27	0.22 39	0.16 247	0.09 25	0.12 34	0.10 61	0.14 151	0.12 134

Low-res two-view benchmark