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

MatchStereo	0.24 52	0.38 231	1.37 147	0.20 5	0.10 2	0.22 4	0.14 19	0.41 49	0.40 103	0.14 3	0.25 84	0.15 31	0.15 27	0.25 13	0.18 22	0.09 85	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

MonSter++	0.18 1	0.19 8	0.65 39	0.20 5	0.12 9	0.30 18	0.14 19	0.29 5	0.28 12	0.16 11	0.13 11	0.18 56	0.15 27	0.25 13	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 31	0.20 5	0.13 25	0.36 54	0.13 9	0.35 16	0.31 16	0.16 11	0.14 15	0.17 46	0.15 27	0.25 13	0.23 115	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

LCMNet	0.20 6	0.21 26	0.61 25	0.20 5	0.13 25	0.39 73	0.14 19	0.34 15	0.34 36	0.16 11	0.16 21	0.16 37	0.15 27	0.27 31	0.22 102	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

Monster-pub-mixall	0.21 17	0.31 167	0.69 49	0.21 13	0.13 25	0.27 9	0.12 4	0.37 24	0.26 6	0.21 50	0.19 32	0.15 31	0.12 7	0.47 216	0.29 202	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 156

StereoAnything_RVC	0.35 135	1.25 554	1.82 287	0.20 5	0.12 9	0.26 8	0.15 32	0.43 64	0.37 73	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 86	0.46 205	0.14 1	0.11 259	0.09 207	0.08 42	0.05 1	0.76 567	0.18 322

trnet	0.28 71	0.26 98	1.32 135	0.19 2	0.12 9	0.54 219	0.15 32	0.48 108	0.46 166	0.27 136	0.33 158	0.24 102	0.21 109	0.30 66	0.21 81	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.09 49	0.07 9

LoS_RVC	0.29 82	0.33 184	1.19 111	0.25 87	0.34 418	0.43 104	0.22 152	0.42 56	0.32 21	0.22 61	0.33 158	0.23 88	0.24 147	0.31 73	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.10 65	0.31 476

CAS	0.35 135	0.25 81	1.30 132	0.79 557	0.34 418	0.51 183	0.23 187	0.46 85	0.39 90	0.22 61	0.31 143	0.20 65	0.17 45	0.28 43	0.23 115	0.73 573	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 49	0.37 511

LoS	0.31 100	0.30 155	1.52 182	0.23 48	0.13 25	0.54 219	0.20 102	0.48 108	0.49 194	0.25 110	0.28 110	0.37 202	0.24 147	0.38 144	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.05 1	0.15 175	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 92	0.27 106	1.09 95	0.23 48	0.50 514	0.40 80	0.20 102	0.46 85	0.44 140	0.22 61	0.28 110	0.26 130	0.19 86	0.33 94	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.15 175	0.49 541

CREStereo	0.28 71	0.30 155	1.33 137	0.19 2	0.13 25	0.55 234	0.17 57	0.48 108	0.46 166	0.27 136	0.33 158	0.24 102	0.21 109	0.31 73	0.21 81	0.11 259	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.10 65	0.07 9
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 100	0.35 208	1.30 132	0.20 5	0.14 41	0.57 269	0.25 244	0.46 85	0.42 125	0.27 136	0.32 149	0.27 143	0.24 147	0.39 150	0.23 115	0.43 551	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.18 261	0.07 9

BridgeDepth_RVC	0.20 6	0.20 14	0.74 55	0.17 1	0.12 9	0.32 29	0.12 4	0.33 11	0.46 166	0.15 5	0.15 16	0.16 37	0.19 86	0.23 6	0.18 22	0.10 184	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 23	0.20 5	0.11 3	0.39 73	0.15 32	0.35 16	0.27 8	0.18 27	0.15 16	0.17 46	0.16 37	0.26 24	0.21 81	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 63

VIP-Stereo	0.28 71	0.56 337	1.05 90	0.23 48	0.19 193	0.52 202	0.17 57	0.44 72	0.39 90	0.18 27	0.25 84	0.24 102	0.15 27	0.33 94	0.19 39	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.14 155	0.32 482

GEAStereo	0.35 135	0.32 175	1.17 107	0.53 509	0.60 542	0.55 234	0.21 125	0.40 39	0.27 8	0.20 41	0.22 58	0.16 37	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.11 259	0.37 545	0.08 42	0.06 14	0.33 454	0.71 564

BridgeDepth	0.19 3	0.30 155	0.55 14	0.23 48	0.09 1	0.38 69	0.15 32	0.32 9	0.33 30	0.16 11	0.12 8	0.23 88	0.19 86	0.27 31	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.36 145	0.34 199	1.13 99	0.53 509	0.44 492	0.54 219	0.27 291	0.40 39	0.27 8	0.20 41	0.33 158	0.16 37	0.22 118	0.36 125	0.25 155	0.11 259	0.37 545	0.08 42	0.06 14	0.38 499	0.71 564

252Zero-FE	0.62 414	0.27 106	0.83 66	0.24 68	0.13 25	0.31 23	0.13 9	0.39 35	0.32 21	8.03 616	0.23 67	0.12 2	0.12 7	0.26 24	0.44 336	0.09 85	0.12 331	0.07 1	0.06 14	0.09 49	0.12 156

Zero-FE251	0.56 375	0.29 142	1.27 127	0.26 119	0.16 93	0.44 111	0.16 47	0.44 72	0.35 43	5.31 613	0.19 32	0.22 79	0.19 86	0.24 8	1.08 493	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.13 193

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 2	0.22 35	0.17 122	0.35 46	0.14 19	0.27 3	0.25 4	0.19 33	0.21 46	0.14 14	0.15 27	0.27 31	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 216

Replicate-Monster	0.23 46	0.40 247	0.94 82	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.13 9	0.40 39	0.36 65	0.22 61	0.15 16	0.15 31	0.15 27	0.40 155	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 254

asda	0.22 38	0.25 81	0.70 50	0.21 13	0.16 93	0.43 104	0.16 47	0.44 72	0.35 43	0.22 61	0.20 39	0.14 14	0.20 98	0.25 13	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

asd	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.22 35	0.17 122	0.41 87	0.14 19	0.35 16	0.32 21	0.24 91	0.20 39	0.15 31	0.18 65	0.26 24	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

qwe	0.21 17	0.22 42	0.61 25	0.21 13	0.20 208	0.41 87	0.15 32	0.46 85	0.35 43	0.26 127	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.31 73	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

2.25w	0.21 17	0.22 42	0.51 2	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.42 56	0.34 36	0.23 82	0.27 102	0.14 14	0.18 65	0.33 94	0.24 140	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5_new	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 66	0.40 80	0.17 57	0.40 39	0.35 43	0.25 110	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 66	0.40 80	0.17 57	0.40 39	0.35 43	0.25 110	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4w-stereo	0.20 6	0.21 26	0.57 19	0.21 13	0.15 66	0.39 73	0.13 9	0.39 35	0.33 30	0.22 61	0.21 46	0.13 4	0.20 98	0.29 57	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.5w	0.21 17	0.23 60	0.50 1	0.22 35	0.15 66	0.39 73	0.19 82	0.47 100	0.36 65	0.21 50	0.22 58	0.13 4	0.17 45	0.33 94	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.75w_new	0.21 17	0.21 26	0.57 19	0.20 5	0.14 41	0.40 80	0.18 73	0.47 100	0.36 65	0.24 91	0.20 39	0.13 4	0.19 86	0.31 73	0.21 81	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

3.25w_new	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 64	0.35 43	0.23 82	0.21 46	0.16 37	0.18 65	0.27 31	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 64	0.35 43	0.23 82	0.21 46	0.16 37	0.18 65	0.27 31	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.75w	0.21 17	0.21 26	0.61 25	0.21 13	0.20 208	0.44 111	0.16 47	0.44 72	0.30 15	0.22 61	0.20 39	0.13 4	0.18 65	0.29 57	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.5w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.55 14	0.21 13	0.15 66	0.40 80	0.14 19	0.43 64	0.33 30	0.21 50	0.24 77	0.14 14	0.18 65	0.34 106	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.59 22	0.22 35	0.12 9	0.37 58	0.22 152	0.50 122	0.38 78	0.22 61	0.21 46	0.12 2	0.22 118	0.26 24	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

2w_stereo	0.21 17	0.19 8	0.51 2	0.22 35	0.13 25	0.41 87	0.20 102	0.50 122	0.34 36	0.25 110	0.23 67	0.13 4	0.23 135	0.24 8	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

1w_stereo	0.22 38	0.17 1	0.52 5	0.23 48	0.16 93	0.44 111	0.22 152	0.55 168	0.40 103	0.25 110	0.29 116	0.13 4	0.26 179	0.28 43	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

monsterstereo	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.25 87	0.27 331	0.39 73	0.14 19	0.51 130	0.33 30	0.25 110	0.27 102	0.13 4	0.13 13	0.38 144	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

IGEV	0.22 38	0.28 131	0.88 71	0.21 13	0.24 282	0.42 100	0.17 57	0.35 16	0.37 73	0.20 41	0.22 58	0.14 14	0.12 7	0.24 8	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.07 9

111111	0.24 52	0.21 26	0.82 65	0.24 68	0.21 222	0.43 104	0.13 9	0.45 82	0.35 43	0.22 61	0.27 102	0.18 56	0.16 37	0.35 112	0.18 22	0.09 85	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.25 376	0.08 40

LG-Stereo_L2	0.21 17	0.31 167	0.85 67	0.22 35	0.14 41	0.31 23	0.22 152	0.38 28	0.25 4	0.17 20	0.11 4	0.13 4	0.12 7	0.32 82	0.18 22	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

LG-Stereo_L1	0.21 17	0.31 167	0.85 67	0.22 35	0.14 41	0.28 11	0.21 125	0.38 28	0.26 6	0.16 11	0.11 4	0.13 4	0.11 3	0.37 136	0.18 22	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

MLG-Stereo_test3	0.21 17	0.35 208	0.65 39	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.37 24	0.40 103	0.21 50	0.12 8	0.17 46	0.12 7	0.25 13	0.16 6	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.10 92

MLG-Stereo_test2	0.21 17	0.36 217	0.68 48	0.21 13	0.17 122	0.45 117	0.12 4	0.35 16	0.42 125	0.15 5	0.11 4	0.22 79	0.10 2	0.28 43	0.16 6	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

MLG-Stereo_test1	0.21 17	0.33 184	0.61 25	0.23 48	0.21 222	0.45 117	0.13 9	0.33 11	0.46 166	0.13 1	0.09 1	0.18 56	0.12 7	0.32 82	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

MLG-Stereo	0.21 17	0.33 184	0.60 23	0.23 48	0.12 9	0.44 111	0.13 9	0.39 35	0.46 166	0.13 1	0.10 2	0.17 46	0.13 13	0.35 112	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

LG-G_1	0.23 46	0.37 220	0.71 52	0.23 48	0.11 3	0.51 183	0.12 4	0.44 72	0.39 90	0.19 33	0.15 16	0.19 63	0.15 27	0.36 125	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.11 117

LG-G	0.23 46	0.37 220	0.71 52	0.23 48	0.11 3	0.51 183	0.12 4	0.44 72	0.39 90	0.19 33	0.15 16	0.19 63	0.15 27	0.36 125	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.11 117

LGtest1	0.21 17	0.37 220	0.70 50	0.22 35	0.12 9	0.31 23	0.11 2	0.36 21	0.39 90	0.17 20	0.13 11	0.16 37	0.14 15	0.25 13	0.27 177	0.10 184	0.09 207	0.08 42	0.06 14	0.10 65	0.10 92

FoundationStereo	0.20 6	0.30 155	0.81 63	0.21 13	0.22 249	0.21 3	0.16 47	0.25 2	0.38 78	0.15 5	0.11 4	0.18 56	0.17 45	0.23 6	0.16 6	0.09 85	0.13 355	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

HUF	0.59 395	0.65 378	2.46 463	0.45 470	0.77 562	0.34 41	0.24 223	0.46 85	0.39 90	0.31 157	0.28 110	0.25 115	0.19 86	0.67 309	0.18 22	0.12 318	2.03 612	0.08 42	0.06 14	0.31 436	1.59 607

GIP-stereo	0.26 60	0.22 42	0.78 60	0.29 199	0.20 208	0.42 100	0.17 57	0.64 224	0.39 90	0.18 27	0.24 77	0.23 88	0.18 65	0.25 13	0.47 351	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.17 234	0.08 40

DEFOM-Stereo	0.22 38	0.22 42	0.91 76	0.23 48	0.13 25	0.49 161	0.18 73	0.30 6	0.28 12	0.19 33	0.17 22	0.14 14	0.14 15	0.41 160	0.16 6	0.08 40	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 49	0.09 63

IGEV-Stereo++	0.23 46	0.23 60	0.64 34	0.24 68	0.22 249	0.47 142	0.13 9	0.52 144	0.33 30	0.18 27	0.24 77	0.17 46	0.22 118	0.32 82	0.19 39	0.08 40	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.17 234	0.09 63

Any-RAFT	0.38 164	0.25 81	1.89 320	0.27 139	0.17 122	0.68 425	0.21 125	0.78 330	0.53 239	0.43 218	0.43 213	0.54 322	0.30 241	0.41 160	0.20 62	0.10 184	0.12 331	0.08 42	0.06 14	0.10 65	0.09 63

s12784h	0.36 145	0.28 131	1.58 190	0.23 48	0.11 3	0.62 356	0.24 223	0.79 346	0.64 352	0.44 224	0.52 298	0.28 152	0.26 179	0.50 241	0.24 140	0.11 259	0.06 23	0.09 102	0.06 14	0.16 211	0.06 1

TANstereo	0.33 116	0.49 304	1.75 233	0.23 48	0.12 9	0.54 219	0.16 47	0.40 39	0.45 155	0.45 235	0.51 284	0.26 130	0.22 118	0.29 57	0.20 62	0.10 184	0.10 250	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 117

XX-TBD	0.34 124	0.77 425	1.75 233	0.34 329	0.13 25	0.51 183	0.17 57	0.43 64	0.50 204	0.37 183	0.49 271	0.23 88	0.18 65	0.28 43	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.07 9

iResNet_ROB	0.50 313	1.15 541	1.73 223	0.31 246	0.21 222	0.58 287	0.22 152	0.95 478	0.82 495	0.58 385	0.62 387	0.57 343	0.39 313	0.84 350	0.40 313	0.11 259	0.08 136	0.09 102	0.06 14	0.21 314	0.13 193

pmcnn	1.32 560	1.05 523	2.77 522	0.74 552	1.43 592	0.72 446	0.56 505	0.96 483	0.91 519	0.99 538	2.92 597	6.01 613	0.70 490	2.38 547	3.32 590	0.13 348	0.10 250	0.08 42	0.06 14	0.34 465	0.22 382

WQFJA1++	2.30 590	0.22 42	6.03 604	1.08 576	1.15 587	0.29 15	0.14 19	0.39 35	0.24 2	13.61 623	0.19 32	3.34 598	0.17 45	0.33 94	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.07 66	18.19 631	0.14 216

MonStereo	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

DA	0.32 107	0.26 98	0.89 73	0.29 199	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.60 205	0.39 90	0.23 82	0.30 130	0.24 102	0.26 179	0.60 283	0.18 22	0.10 184	0.12 331	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.52 545

Monster-pub-eth3d	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

GGEV	0.32 107	0.26 98	0.89 73	0.29 199	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.60 205	0.39 90	0.23 82	0.30 130	0.24 102	0.26 179	0.60 283	0.18 22	0.10 184	0.12 331	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.52 545

depthmonostereo	0.26 60	0.23 60	0.65 39	0.41 433	0.13 25	0.41 87	0.19 82	0.51 130	0.40 103	0.25 110	0.29 116	0.26 130	0.28 217	0.44 181	0.23 115	0.09 85	0.10 250	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.08 40

xyz-stereo	3.02 602	0.29 142	30.64 641	0.23 48	0.12 9	15.52 622	0.24 223	0.51 130	0.47 185	0.59 399	7.99 615	0.64 378	0.47 395	1.39 409	0.50 367	0.09 85	0.07 47	0.34 542	0.07 66	0.13 131	0.08 40

SGD-Stereo	0.22 38	0.28 131	0.77 59	0.22 35	0.11 3	0.40 80	0.16 47	0.31 8	0.36 65	0.19 33	0.19 32	0.17 46	0.17 45	0.37 136	0.16 6	0.10 184	0.06 23	0.08 42	0.07 66	0.10 65	0.07 9

HART	0.38 164	0.53 319	1.66 204	0.26 119	0.15 66	0.30 18	0.19 82	0.67 241	0.46 166	0.29 147	0.52 298	0.38 210	0.16 37	0.41 160	0.20 62	0.08 40	0.68 585	0.09 102	0.07 66	0.34 465	0.21 367

MonSter	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

WCG-NET	0.30 92	0.42 262	1.26 125	0.24 68	0.12 9	0.43 104	0.24 223	0.40 39	0.56 270	0.35 174	0.37 180	0.26 130	0.24 147	0.29 57	0.19 39	0.08 40	0.12 331	0.08 42	0.07 66	0.22 331	0.10 92

WCG-NET（raft）	0.32 107	0.53 319	1.21 117	0.23 48	0.12 9	0.44 111	0.24 223	0.40 39	0.50 204	0.35 174	0.35 171	0.47 289	0.25 163	0.35 112	0.20 62	0.08 40	0.29 527	0.08 42	0.07 66	0.22 331	0.11 117

RAFT-Stereo-weight	0.34 124	0.29 142	1.43 160	0.28 167	0.28 345	0.55 234	0.22 152	0.78 330	0.48 188	0.46 243	0.38 190	0.36 200	0.17 45	0.33 94	0.23 115	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.09 63

test_for_model	0.64 425	1.60 577	1.82 287	1.23 585	1.02 579	0.53 211	0.23 187	0.75 291	0.50 204	0.57 366	0.29 116	0.25 115	0.20 98	0.26 24	0.22 102	0.76 576	0.31 533	0.08 42	0.07 66	1.68 600	0.50 544

UniTT-Stereo	0.30 92	0.36 217	1.68 208	0.27 139	0.24 282	0.29 15	0.18 73	0.33 11	0.34 36	0.26 127	0.37 180	0.18 56	0.18 65	0.31 73	0.27 177	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.07 66	0.25 376	0.08 40

GCAP-Stereo	0.34 124	0.89 469	1.76 239	0.26 119	0.12 9	0.52 202	0.14 19	0.49 115	0.38 78	0.29 147	0.30 130	0.29 162	0.22 118	0.30 66	0.20 62	0.09 85	0.17 440	0.09 102	0.07 66	0.21 314	0.11 117

knoymous	0.34 124	0.25 81	1.75 233	0.24 68	0.18 160	0.45 117	0.24 223	0.57 180	0.38 78	0.41 208	0.39 198	0.55 325	0.25 163	0.38 144	0.23 115	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.07 66	0.13 131	0.12 156

RCA-Stereo	0.34 124	0.32 175	1.30 132	0.26 119	0.14 41	0.58 287	0.23 187	0.78 330	0.62 332	0.40 199	0.44 224	0.28 152	0.35 273	0.29 57	0.20 62	0.09 85	0.10 250	0.09 102	0.07 66	0.19 282	0.08 40

DCANet-4	0.40 186	0.27 106	2.21 412	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.47 242	0.28 152	0.37 292	0.37 136	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

fff	0.43 222	0.77 425	1.95 350	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 476	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

ADStereo(finetuned)	0.45 250	0.77 425	2.12 393	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.48 254	0.31 172	0.76 506	0.37 136	0.38 294	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.13 131	0.23 406

CroCo-Stereo	0.30 92	0.45 286	1.08 93	0.31 246	0.17 122	0.19 2	0.21 125	0.73 276	0.50 204	0.21 50	0.24 77	0.55 325	0.22 118	0.27 31	0.26 167	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.07 66	0.12 99	0.09 63
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
raftrobust	0.38 164	0.68 390	1.54 184	0.32 275	0.46 507	0.52 202	0.21 125	0.56 175	0.42 125	0.52 304	0.35 171	0.31 172	0.33 263	0.37 136	0.30 222	0.10 184	0.11 300	0.08 42	0.07 66	0.21 314	0.19 339

DCANet	0.42 213	0.77 425	1.95 350	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.48 254	0.31 172	0.41 332	0.36 125	0.39 305	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.13 131	0.23 406

csc	0.43 222	0.77 425	1.95 350	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 476	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

cscssc	0.43 222	0.77 425	1.95 350	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 476	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

111	0.48 284	1.09 529	1.95 350	0.24 68	0.13 25	0.59 304	0.26 267	0.83 367	0.78 479	0.48 263	0.52 298	0.56 337	0.38 299	0.49 234	0.38 294	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.23 345	0.35 496

R-Stereo Train	0.36 145	0.21 26	1.70 213	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.78 330	0.36 65	0.57 366	0.67 430	0.33 186	0.24 147	0.32 82	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.12 156

RAFT-Stereo	0.36 145	0.21 26	1.70 213	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.78 330	0.36 65	0.57 366	0.67 430	0.33 186	0.24 147	0.32 82	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.12 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 395	1.43 569	2.96 543	0.40 426	0.22 249	0.58 287	0.28 310	0.91 438	0.73 444	0.57 366	0.63 400	0.60 360	0.41 332	0.74 331	0.35 277	0.11 259	0.08 136	0.10 158	0.07 66	0.43 525	0.17 303

MLCV	0.48 284	0.89 469	1.85 298	0.29 199	0.14 41	0.59 304	0.23 187	0.72 264	0.59 292	0.66 457	0.66 427	0.55 325	0.36 279	1.03 371	0.49 362	0.09 85	0.06 23	0.09 102	0.07 66	0.19 282	0.11 117

WQFJA1	0.42 213	0.24 73	0.53 11	0.26 119	0.38 458	0.48 151	0.23 187	1.72 583	2.07 592	0.25 110	0.25 84	0.28 152	0.27 200	0.32 82	0.34 267	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.13 193

WQFJX1	0.45 250	0.28 131	0.56 17	0.27 139	0.35 431	0.48 151	0.25 244	1.98 596	2.08 593	0.26 127	0.26 95	0.29 162	0.28 217	0.50 241	0.31 234	0.10 184	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.14 216

WQFJX	0.42 213	0.25 81	0.55 14	0.26 119	0.39 464	0.47 142	0.23 187	1.76 585	1.82 586	0.26 127	0.26 95	0.28 152	0.28 217	0.42 168	0.32 247	0.10 184	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.24 362	0.16 284

NLMM	0.42 213	0.24 73	0.53 11	0.26 119	0.38 458	0.48 151	0.23 187	1.72 583	2.06 591	0.25 110	0.25 84	0.28 152	0.27 200	0.32 82	0.34 267	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.13 193

S2M2_XL	0.20 6	0.32 175	1.10 97	0.19 2	0.13 25	0.16 1	0.11 2	0.27 3	0.17 1	0.15 5	0.19 32	0.15 31	0.14 15	0.19 1	0.21 81	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.10 65	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.24 52	0.17 1	0.88 71	0.24 68	0.14 41	0.37 58	0.17 57	0.43 64	0.32 21	0.26 127	0.35 171	0.26 130	0.24 147	0.22 3	0.25 155	0.09 85	0.09 207	0.09 102	0.08 97	0.10 65	0.10 92

monsters	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.23 48	0.28 345	0.42 100	0.14 19	0.46 85	0.31 16	0.24 91	0.20 39	0.13 4	0.14 15	0.43 172	0.20 62	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 97	0.06 1	0.06 1

G2L-ROB	0.51 330	0.95 490	1.96 359	0.29 199	0.22 249	0.59 304	0.28 310	0.76 304	0.57 274	0.55 345	0.45 228	0.70 423	0.32 258	1.38 408	0.47 351	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.20 298	0.13 193

xyz-stereo-finetune	0.31 100	0.46 289	0.79 61	0.21 13	0.12 9	0.53 211	0.25 244	0.52 144	0.54 252	0.28 141	0.32 149	0.29 162	0.23 135	0.59 277	0.55 386	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.13 131	0.08 40

G2L-Stereo_test	0.55 367	0.97 501	1.89 320	0.33 298	0.24 282	0.75 464	0.38 422	0.79 346	0.60 297	0.60 408	0.54 321	0.74 442	0.39 313	1.56 437	0.43 330	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.08 97	0.28 412	0.13 193

MM-Stereo_test3	0.40 186	0.58 342	1.75 233	0.36 365	0.30 368	0.45 117	0.30 342	0.72 264	0.59 292	0.31 157	0.43 213	0.32 180	0.23 135	0.35 112	0.29 202	0.10 184	0.20 475	0.10 158	0.08 97	0.40 514	0.11 117

fffft	0.29 82	0.21 26	1.10 97	0.24 68	0.15 66	0.42 100	0.24 223	0.42 56	0.38 78	0.21 50	0.18 29	0.20 65	0.16 37	0.44 181	0.70 433	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.28 412	0.20 355
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 82	0.26 98	1.03 87	0.25 87	0.14 41	0.46 135	0.22 152	0.36 21	0.38 78	0.23 82	0.23 67	0.21 76	0.18 65	0.45 196	0.60 407	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.20 355

tt45	0.29 82	0.24 73	1.06 92	0.25 87	0.17 122	0.55 234	0.22 152	0.41 49	0.35 43	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.18 65	0.64 294	0.34 267	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.21 314	0.11 117

999	0.29 82	0.25 81	1.05 90	0.26 119	0.18 160	0.49 161	0.23 187	0.38 28	0.37 73	0.20 41	0.32 149	0.23 88	0.18 65	0.73 328	0.36 281	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.24 362	0.10 92

mms	0.27 64	0.26 98	0.91 76	0.25 87	0.18 160	0.32 29	0.23 187	0.37 24	0.31 16	0.21 50	0.30 130	0.23 88	0.17 45	0.46 205	0.21 81	0.08 40	0.10 250	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.47 537

ours_stereo	0.27 64	0.25 81	1.21 117	0.25 87	0.17 122	0.35 46	0.23 187	0.38 28	0.35 43	0.20 41	0.31 143	0.23 88	0.17 45	0.41 160	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.18 322

fffy	0.28 71	0.24 73	1.19 111	0.27 139	0.15 66	0.37 58	0.22 152	0.42 56	0.32 21	0.20 41	0.29 116	0.26 130	0.20 98	0.44 181	0.20 62	0.08 40	0.10 250	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.18 322

RAStereo	0.28 71	0.48 301	1.52 182	0.26 119	0.18 160	0.25 7	0.19 82	0.42 56	0.35 43	0.20 41	0.25 84	0.20 65	0.16 37	0.24 8	0.24 140	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.12 99	0.08 40

MGS-Stereo	0.32 107	0.34 199	1.70 213	0.25 87	0.14 41	0.40 80	0.22 152	0.38 28	0.43 136	0.24 91	0.51 284	0.25 115	0.18 65	0.31 73	0.20 62	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.08 97	0.47 536	0.08 40

qqq1	0.48 284	0.46 289	1.60 193	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.14 155	0.11 117

fff1	0.48 284	0.46 289	1.60 193	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.14 155	0.11 117

11t1	0.33 116	0.19 8	1.41 155	0.33 298	0.16 93	0.48 151	0.21 125	0.67 241	0.48 188	0.40 199	0.34 166	0.32 180	0.33 263	0.42 168	0.27 177	0.11 259	0.12 331	0.10 158	0.08 97	0.13 131	0.14 216

MaDis-Stereo	0.29 82	0.54 325	1.44 162	0.24 68	0.29 353	0.29 15	0.16 47	0.45 82	0.37 73	0.19 33	0.21 46	0.28 152	0.22 118	0.30 66	0.29 202	0.10 184	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.11 88	0.11 117

EGLCR-Stereo	0.29 82	0.27 106	0.97 84	0.30 219	0.19 193	0.56 251	0.17 57	0.68 245	0.36 65	0.30 152	0.18 29	0.27 143	0.17 45	0.38 144	0.19 39	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.10 65	0.35 496

riskmin	0.37 154	0.22 42	1.74 227	0.32 275	0.20 208	0.48 151	0.20 102	0.66 232	0.46 166	0.36 179	0.34 166	0.69 413	0.45 372	0.39 150	0.27 177	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.08 97	0.13 131	0.16 284

ProNet	0.30 92	0.54 325	1.29 129	0.25 87	0.15 66	0.47 142	0.25 244	0.48 108	0.39 90	0.21 50	0.23 67	0.22 79	0.20 98	0.44 181	0.19 39	0.08 40	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.12 156

CroCo-Stereo Lap2	0.33 116	0.61 350	1.47 170	0.32 275	0.38 458	0.23 5	0.22 152	0.58 186	0.46 166	0.22 61	0.27 102	0.29 162	0.23 135	0.32 82	0.26 167	0.09 85	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.21 314	0.14 216

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 382	0.87 462	2.11 390	0.32 275	0.30 368	0.84 502	0.40 430	0.88 414	0.72 429	0.65 455	0.73 467	0.66 390	0.57 441	0.93 358	0.71 436	0.13 348	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.15 175	0.14 216

GANet-ADL	0.44 232	0.41 254	2.31 433	0.33 298	0.20 208	0.57 269	0.25 244	0.75 291	0.54 252	0.42 213	0.59 360	0.56 337	0.30 241	0.40 155	0.38 294	0.14 391	0.11 300	0.09 102	0.08 97	0.22 331	0.17 303

RALCasStereoNet	0.45 250	0.88 466	1.85 298	0.30 219	0.26 317	0.49 161	0.26 267	0.58 186	0.51 212	0.36 179	0.48 254	0.36 200	0.28 217	0.55 263	0.34 267	0.10 184	0.53 571	0.09 102	0.08 97	0.25 376	0.34 494

DIP-Stereo	0.37 154	0.34 199	1.50 179	0.27 139	0.18 160	0.63 373	0.17 57	0.92 447	0.53 239	0.49 275	0.48 254	0.30 169	0.30 241	0.39 150	0.30 222	0.10 184	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.15 175	0.12 156
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.46 261	0.92 475	2.09 385	0.33 298	0.14 41	0.55 234	0.22 152	0.83 367	0.56 270	0.51 295	0.49 271	0.48 300	0.37 292	0.48 223	0.54 385	0.09 85	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.09 63
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
HSM	0.62 414	0.76 416	1.72 220	0.30 219	0.29 353	0.64 386	0.28 310	0.94 464	0.62 332	0.58 385	0.57 351	1.40 566	0.64 474	2.59 569	0.42 321	0.11 259	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.14 155	0.11 117

iResNet	0.51 330	0.76 416	2.59 493	0.41 433	0.17 122	0.64 386	0.27 291	0.82 361	0.70 409	0.57 366	0.64 416	0.43 248	0.36 279	0.70 323	0.52 375	0.10 184	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.21 314	0.13 193

NLMM1	0.46 261	0.27 106	0.53 11	0.27 139	0.38 458	0.49 161	0.24 223	1.97 595	2.38 596	0.28 141	0.27 102	0.26 130	0.25 163	0.47 216	0.31 234	0.10 184	0.11 300	0.10 158	0.09 132	0.23 345	0.15 254

NLSM3	0.26 60	0.39 241	0.75 56	0.25 87	0.24 282	0.43 104	0.19 82	0.58 186	0.45 155	0.20 41	0.26 95	0.20 65	0.25 163	0.29 57	0.24 140	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.09 132	0.10 65	0.07 9

z-ln-s-r	0.64 425	0.89 469	2.23 420	0.32 275	0.26 317	0.57 269	0.37 415	0.84 378	0.76 470	0.51 295	0.81 484	0.64 378	0.45 372	2.06 523	1.27 520	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.24 362	0.13 193

xyz-stereo-finetune2	0.35 135	0.45 286	1.04 89	0.21 13	0.12 9	0.58 287	0.23 187	0.50 122	0.45 155	0.31 157	0.46 236	0.30 169	0.41 332	0.81 347	0.51 372	0.08 40	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.09 63

MM-Stereo_test1	0.41 193	0.39 241	2.29 431	0.38 405	0.26 317	0.44 111	0.28 310	0.63 221	0.51 212	0.40 199	0.32 149	0.26 130	0.26 179	0.46 205	0.22 102	0.09 85	0.21 484	0.10 158	0.09 132	0.39 509	0.15 254

test_sample1	0.40 186	0.18 5	1.19 111	0.31 246	0.18 160	0.48 151	0.23 187	0.78 330	0.49 194	0.44 224	0.44 224	0.45 268	0.41 332	1.39 409	0.33 260	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.12 99	0.13 193

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 313	0.33 184	0.93 80	0.26 119	0.22 249	0.46 135	0.20 102	1.10 546	1.34 563	3.16 608	0.32 149	0.22 79	0.20 98	0.30 66	0.22 102	0.10 184	0.09 207	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.19 339

ACVNet-DCA	0.42 213	0.64 371	2.07 379	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.76 304	0.52 220	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

1test111	0.44 232	0.64 371	2.07 379	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.76 304	0.52 220	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.96 362	0.30 222	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

cc1	0.47 278	0.64 371	2.07 379	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	1.01 534	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.25 376	0.40 524

tt1	0.44 232	0.64 371	1.83 293	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	0.88 512	0.31 157	0.37 180	0.25 115	0.35 273	0.63 292	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.25 376	0.36 504

GMStereo_Zeroshot	0.41 193	0.36 217	1.54 184	0.41 433	0.19 193	0.52 202	0.19 82	0.59 195	0.52 220	0.57 366	0.59 360	0.63 369	0.29 233	0.58 271	0.33 260	0.15 411	0.09 207	0.16 432	0.09 132	0.24 362	0.12 156

plain	0.37 154	0.47 298	2.15 401	0.27 139	0.19 193	0.33 33	0.20 102	0.58 186	0.46 166	0.23 82	0.37 180	0.23 88	0.25 163	0.45 196	0.28 187	0.11 259	0.08 136	0.13 348	0.09 132	0.42 523	0.12 156

HH	0.49 302	0.49 304	2.78 524	0.50 494	0.41 482	0.38 69	0.23 187	0.72 264	0.38 78	0.63 438	0.48 254	0.87 496	0.41 332	0.64 294	0.21 81	0.09 85	0.17 440	0.10 158	0.09 132	0.16 211	0.12 156

HanStereo	0.49 302	0.49 304	2.78 524	0.50 494	0.41 482	0.38 69	0.23 187	0.72 264	0.38 78	0.63 438	0.48 254	0.87 496	0.41 332	0.64 294	0.21 81	0.09 85	0.17 440	0.10 158	0.09 132	0.16 211	0.12 156

x	0.35 135	0.20 14	1.36 144	0.33 298	0.17 122	0.47 142	0.24 223	0.75 291	0.54 252	0.40 199	0.40 203	0.42 244	0.34 271	0.45 196	0.32 247	0.11 259	0.14 376	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

DAS	0.56 375	0.35 208	1.55 186	0.33 298	0.34 418	0.50 173	0.42 440	0.83 367	0.74 448	0.83 517	0.68 437	0.56 337	0.48 404	2.40 551	0.46 342	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.18 261	0.15 254

SepStereo	0.52 343	0.35 208	1.55 186	0.33 298	0.34 418	0.50 173	0.42 440	0.83 367	0.74 448	0.83 517	0.68 437	0.56 337	0.48 404	1.56 437	0.46 342	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.18 261	0.15 254

IPLGR	0.54 355	0.56 337	2.68 505	0.36 365	0.18 160	0.62 356	0.54 497	1.02 527	0.64 352	0.73 488	0.46 236	0.47 289	0.45 372	1.12 383	0.29 202	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.09 132	0.19 282	0.12 156

GwcNet-ADL	0.50 313	0.74 413	2.90 539	0.31 246	0.20 208	0.58 287	0.29 334	0.87 405	0.64 352	0.47 245	0.47 242	0.56 337	0.33 263	0.46 205	0.46 342	0.13 348	0.12 331	0.09 102	0.09 132	0.14 155	0.21 367

STrans-v2	0.67 443	0.56 337	2.64 500	0.27 139	0.23 269	0.57 269	0.33 386	0.96 483	0.69 400	0.92 531	0.85 497	0.89 502	0.93 531	1.83 488	1.21 514	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.09 132	0.11 88	0.12 156

TransformOpticalFlow	0.64 425	0.56 337	2.66 503	0.44 456	0.26 317	0.62 356	0.28 310	0.83 367	0.71 419	0.76 496	0.74 470	0.91 506	0.85 519	1.83 488	0.81 457	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.11 88	0.12 156

OMP-Stereo	0.59 395	0.65 378	1.74 227	0.56 523	0.37 452	0.60 316	0.26 267	0.70 256	0.65 365	0.66 457	0.60 375	0.69 413	0.32 258	2.09 529	1.20 512	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.09 132	0.17 234	0.10 92

IIG-Stereo	0.59 395	0.65 378	1.74 227	0.54 514	0.23 269	0.61 336	0.21 125	0.73 276	0.65 365	0.64 448	0.69 446	0.69 413	0.38 299	2.09 529	1.39 528	0.11 259	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.09 63

NRIStereo	0.46 261	0.25 81	1.77 248	0.47 480	0.16 93	0.95 525	0.74 545	0.51 130	0.56 270	0.48 263	0.39 198	0.59 353	0.29 233	0.77 340	0.32 247	0.11 259	0.13 355	0.11 229	0.09 132	0.21 314	0.24 418

DeepStereo_RVC	0.44 232	0.28 131	1.92 334	0.49 490	0.17 122	0.60 316	0.59 513	0.50 122	0.52 220	0.49 275	0.45 228	0.39 216	0.86 522	0.45 196	0.33 260	0.11 259	0.08 136	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.19 339

RAFT-345	0.53 349	0.30 155	2.34 439	0.38 405	0.34 418	0.58 287	0.42 440	0.47 100	0.61 314	0.51 295	1.00 525	0.43 248	0.28 217	1.57 441	0.82 458	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.10 65	0.08 40

CRE-IMP	0.41 193	0.22 42	1.76 239	0.48 488	0.17 122	0.79 485	0.69 537	0.52 144	0.52 220	0.47 245	0.42 211	0.45 268	0.26 179	0.41 160	0.31 234	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.09 132	0.17 234	0.23 406

Prome-Stereo	0.49 302	0.30 155	1.76 239	0.60 538	0.23 269	0.63 373	0.42 440	0.62 213	0.60 297	0.59 399	1.03 530	0.43 248	0.72 495	0.60 283	0.33 260	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.09 132	0.11 88	0.43 531

LMCR-Stereo	0.52 343	0.71 399	2.39 449	0.40 426	0.21 222	0.74 458	0.31 355	1.02 527	0.64 352	0.61 417	0.63 400	0.39 216	0.51 416	0.62 289	0.42 321	0.19 474	0.09 207	0.12 289	0.09 132	0.23 345	0.12 156

TestStereo	0.45 250	0.54 325	2.11 390	0.29 199	0.16 93	0.43 104	0.24 223	0.54 164	0.45 155	0.37 183	0.46 236	0.34 192	0.27 200	1.98 514	0.27 177	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.14 155	0.08 40

raft+_RVC	0.44 232	0.67 387	1.85 298	0.34 329	0.71 556	0.51 183	0.25 244	0.64 224	0.51 212	0.35 174	0.45 228	0.32 180	0.28 217	0.43 172	0.32 247	0.09 85	0.19 464	0.10 158	0.09 132	0.20 298	0.40 524

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 213	0.86 459	1.78 253	0.28 167	0.17 122	0.52 202	0.20 102	0.62 213	0.61 314	0.50 282	0.61 382	0.39 216	0.32 258	0.35 112	0.30 222	0.07 23	0.10 250	0.09 102	0.09 132	0.35 476	0.10 92

ACVNet	0.45 250	0.44 278	1.79 274	0.28 167	0.21 222	0.59 304	0.36 406	0.66 232	0.68 391	0.45 235	0.59 360	0.69 413	0.40 321	0.44 181	0.55 386	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.34 465	0.10 92

acv_ft	0.48 284	0.44 278	1.76 239	0.32 275	0.41 482	0.63 373	0.28 310	0.81 354	0.68 391	0.61 417	0.59 360	0.69 413	0.45 372	0.44 181	0.63 414	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.41 517	0.10 92

BEATNet_4x	0.47 278	0.73 410	1.91 331	0.33 298	0.15 66	0.56 251	0.25 244	0.85 385	0.58 285	0.54 327	0.51 284	0.57 343	0.42 350	0.57 267	0.61 410	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.20 298	0.16 284

HSM-Net_RVC	0.67 443	0.34 199	2.23 420	0.26 119	0.19 193	0.67 413	0.29 334	1.26 563	0.69 400	0.72 484	0.70 456	0.78 460	0.42 350	3.77 601	0.41 319	0.13 348	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.12 99	0.11 117
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 450	1.00 512	2.09 385	0.33 298	0.25 300	0.58 287	0.32 378	0.81 354	0.80 487	0.61 417	0.94 515	0.80 469	0.41 332	2.46 559	1.02 486	0.36 548	0.14 376	0.10 158	0.09 132	0.23 345	0.22 382

NLSM1	0.39 179	0.24 73	0.56 17	0.27 139	0.40 474	0.49 161	0.21 125	1.44 572	1.64 576	0.25 110	0.33 158	0.25 115	0.26 179	0.40 155	0.32 247	0.10 184	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.22 331	0.13 193

NLCSM	0.46 261	0.37 220	0.72 54	0.29 199	0.36 440	0.49 161	0.27 291	1.33 566	1.59 575	0.29 147	0.29 116	0.29 162	0.31 250	1.44 415	0.35 277	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.10 170	0.35 476	0.14 216

zero-FE	0.80 501	0.27 106	8.23 609	0.49 490	0.98 572	0.33 33	0.20 102	0.48 108	1.28 560	0.17 20	0.20 39	0.77 456	0.22 118	0.60 283	0.97 472	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.10 170	0.33 454	0.14 216

DilatedVolume-Stereo	0.26 60	0.20 14	0.64 34	0.25 87	0.15 66	0.41 87	0.18 73	0.42 56	0.35 43	0.34 172	0.34 166	0.25 115	0.23 135	0.43 172	0.53 379	0.09 85	0.09 207	0.08 42	0.10 170	0.12 99	0.11 117

coex_refinement	0.58 387	0.94 483	1.87 311	0.38 405	0.25 300	0.64 386	0.34 391	0.83 367	0.65 365	0.60 408	0.63 400	0.81 472	0.48 404	1.85 495	0.56 394	0.13 348	0.09 207	0.10 158	0.10 170	0.16 211	0.16 284

LG-Stereo	0.27 64	0.25 81	0.95 83	0.25 87	0.15 66	0.43 104	0.21 125	0.50 122	0.40 103	0.18 27	0.29 116	0.25 115	0.16 37	0.28 43	0.35 277	0.07 23	0.07 47	0.11 229	0.10 170	0.24 362	0.10 92

MM-Stereo_test2	0.38 164	0.28 131	2.46 463	0.43 449	0.15 66	0.50 173	0.25 244	0.47 100	0.38 78	0.33 170	0.26 95	0.23 88	0.22 118	0.34 106	0.29 202	0.08 40	0.09 207	0.09 102	0.10 170	0.36 484	0.22 382

dual_stereo	0.23 46	0.25 81	0.66 46	0.21 13	0.15 66	0.27 9	0.15 32	0.62 213	0.40 103	0.15 5	0.13 11	0.18 56	0.14 15	0.37 136	0.19 39	0.09 85	0.31 533	0.07 1	0.10 170	0.07 4	0.07 9

rvit_stereo_0083	0.25 57	0.19 8	0.58 21	0.28 167	0.18 160	0.28 11	0.22 152	0.38 28	0.54 252	0.23 82	0.30 130	0.27 143	0.26 179	0.37 136	0.24 140	0.14 391	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.12 99	0.10 92

rvit_stereo_0081_aga	0.27 64	0.29 142	1.08 93	0.26 119	0.20 208	0.33 33	0.21 125	0.41 49	0.42 125	0.26 127	0.28 110	0.27 143	0.21 109	0.31 73	0.21 81	0.14 391	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.10 92

rvit_stereo_0081	0.25 57	0.21 26	0.61 25	0.28 167	0.17 122	0.31 23	0.22 152	0.42 56	0.53 239	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.21 109	0.34 106	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.09 63

rvit_stereo_0082	0.25 57	0.21 26	0.61 25	0.28 167	0.17 122	0.31 23	0.22 152	0.42 56	0.53 239	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.21 109	0.34 106	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.09 63

rvit_stereo_0080	0.27 64	0.38 231	0.76 57	0.24 68	0.18 160	0.34 41	0.27 291	0.54 164	0.44 140	0.24 91	0.26 95	0.27 143	0.22 118	0.29 57	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.10 158	0.10 170	0.15 175	0.11 117

test_sample2	0.41 193	0.19 8	1.23 120	0.31 246	0.17 122	0.51 183	0.27 291	0.81 354	0.55 259	0.44 224	0.45 228	0.46 281	0.38 299	1.51 431	0.30 222	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.14 216

CAS++	0.31 100	0.33 184	1.43 160	0.25 87	0.17 122	0.31 23	0.20 102	0.78 330	0.41 114	0.30 152	0.30 130	0.21 76	0.16 37	0.33 94	0.18 22	0.15 411	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.15 175	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.50 313	0.46 289	1.60 193	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.49 362	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.15 175	0.16 284

tta	0.50 313	0.46 289	1.60 193	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.49 362	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.11 117

MyStereo06	0.54 355	0.41 254	2.68 505	0.30 219	0.23 269	0.60 316	0.30 342	0.81 354	0.44 140	0.84 519	0.52 298	0.78 460	0.58 447	0.48 223	1.10 496	0.09 85	0.17 440	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.20 355

MyStereo05	0.49 302	0.41 254	2.72 511	0.30 219	0.23 269	0.60 316	0.30 342	0.82 361	0.77 475	0.52 304	0.37 180	0.51 308	0.42 350	0.52 249	0.38 294	0.09 85	0.17 440	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.20 355

CoDeX	0.52 343	0.43 267	2.25 424	0.29 199	0.26 317	0.61 336	0.32 378	0.99 508	0.68 391	0.48 263	0.55 331	0.52 314	0.40 321	1.60 448	0.35 277	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.13 131	0.12 156

whm_eth	0.27 64	0.38 231	0.76 57	0.24 68	0.18 160	0.34 41	0.27 291	0.54 164	0.44 140	0.24 91	0.26 95	0.27 143	0.22 118	0.29 57	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.10 158	0.10 170	0.15 175	0.11 117

MIF-Stereo (partial)	0.34 124	0.41 254	1.93 337	0.26 119	0.24 282	0.32 29	0.17 57	0.53 153	0.42 125	0.25 110	0.37 180	0.25 115	0.26 179	0.44 181	0.31 234	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.19 282	0.14 216

MIM_Stereo	0.41 193	0.60 346	1.88 313	0.31 246	0.21 222	0.50 173	0.19 82	0.64 224	0.44 140	0.43 218	0.53 309	0.43 248	0.27 200	0.51 245	0.28 187	0.08 40	0.14 376	0.11 229	0.10 170	0.26 396	0.26 437

PCWNet_CMD	0.46 261	0.45 286	2.28 429	0.26 119	0.20 208	0.55 234	0.21 125	0.75 291	0.64 352	0.48 263	0.55 331	0.68 406	0.57 441	0.46 205	0.30 222	0.11 259	0.10 250	0.14 383	0.10 170	0.18 261	0.14 216

CBFPSM	0.56 375	0.91 474	1.82 287	0.28 167	0.23 269	0.71 440	0.37 415	0.72 264	0.64 352	0.50 282	0.49 271	1.03 534	0.83 515	0.62 289	1.35 525	0.10 184	0.12 331	0.10 158	0.10 170	0.18 261	0.19 339

iinet-f	0.57 382	0.93 481	2.27 427	0.31 246	0.25 300	0.83 500	0.33 386	0.81 354	0.65 365	0.54 327	0.63 400	0.73 436	0.67 483	0.73 328	0.67 426	0.13 348	0.13 355	0.11 229	0.10 170	0.43 525	0.16 284

TestStereo1	0.49 302	0.81 442	1.85 298	0.39 415	0.57 533	0.56 251	0.34 391	0.75 291	0.69 400	0.44 224	0.63 400	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 202	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.33 454	0.26 437

RAFT_CTSACE	0.46 261	0.76 416	2.07 379	0.35 346	0.30 368	0.54 219	0.30 342	0.61 209	0.48 188	0.49 275	0.76 476	0.55 325	0.36 279	0.58 271	0.22 102	0.08 40	0.13 355	0.11 229	0.10 170	0.41 517	0.08 40

CRFU-Net	0.56 375	0.38 231	1.86 306	0.46 475	0.26 317	0.82 497	0.36 406	0.90 426	0.49 194	0.62 428	0.59 360	0.78 460	1.35 564	1.00 367	0.48 357	0.15 411	0.14 376	0.17 453	0.10 170	0.19 282	0.14 216

SA-5K	0.49 302	0.81 442	1.85 298	0.39 415	0.57 533	0.56 251	0.34 391	0.75 291	0.69 400	0.44 224	0.63 400	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 202	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.33 454	0.26 437

iRaft-Stereo_5w	0.54 355	1.01 516	2.08 384	0.27 139	0.21 222	0.49 161	0.28 310	0.73 276	0.58 285	0.40 199	0.61 382	0.62 366	0.46 387	1.78 475	0.47 351	0.09 85	0.07 47	0.11 229	0.10 170	0.39 509	0.12 156

CSP-Net	0.50 313	0.39 241	1.25 123	0.29 199	0.23 269	0.77 476	0.35 399	0.86 395	0.57 274	0.59 399	0.59 360	0.65 383	0.40 321	1.77 474	0.44 336	0.16 432	0.11 300	0.10 158	0.10 170	0.20 298	0.14 216

GLC_STEREO	0.28 71	0.27 106	1.36 144	0.28 167	0.12 9	0.41 87	0.20 102	0.37 24	0.38 78	0.26 127	0.30 130	0.25 115	0.19 86	0.33 94	0.24 140	0.09 85	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.09 63

AASNet	0.56 375	1.03 521	2.34 439	0.37 389	0.33 408	0.65 400	0.29 334	0.96 483	0.73 444	0.54 327	0.60 375	0.55 325	0.38 299	0.59 277	0.58 403	0.14 391	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.43 525	0.24 418

HHNet	0.60 401	0.65 378	2.60 496	0.36 365	0.25 300	0.64 386	0.61 519	0.64 224	0.62 332	0.55 345	1.13 541	0.32 180	0.60 454	0.42 168	1.79 548	0.15 411	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.18 261	0.15 254

Patchmatch Stereo++	0.39 179	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.16 93	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.54 259	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156
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
AAGNet	0.88 520	0.33 184	1.79 274	0.54 514	0.98 572	0.62 356	0.46 469	0.50 122	0.60 297	0.58 385	0.53 309	0.50 305	0.73 498	1.23 395	7.48 615	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.14 155	0.09 63

NF-Stereo	0.48 284	0.25 81	1.81 281	0.52 503	0.16 93	0.61 336	0.44 458	0.66 232	0.61 314	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.45 420	0.79 455	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.16 284

OCTAStereo	0.48 284	0.25 81	1.81 281	0.52 503	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.61 314	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.80 456	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

PSM-adaLoss	0.38 164	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.17 122	0.60 316	0.29 334	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.47 216	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

ROB_FTStereo_v2	0.38 164	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.17 122	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.47 216	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

ROB_FTStereo	0.38 164	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.17 122	0.61 336	0.26 267	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.49 234	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

HUI-Stereo	0.38 164	0.27 106	1.79 274	0.44 456	0.17 122	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.45 196	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

DEmStereo	0.68 450	0.31 167	2.25 424	0.42 444	0.17 122	0.66 407	0.89 559	0.51 130	0.59 292	0.60 408	1.01 526	0.45 268	1.26 556	1.54 435	2.26 568	0.10 184	0.08 136	0.10 158	0.10 170	0.10 65	0.11 117

SST-Stereo	0.52 343	0.20 14	1.76 239	0.62 540	0.53 522	0.62 356	0.66 529	0.55 168	0.61 314	0.58 385	0.53 309	0.52 314	0.60 454	1.59 447	0.29 202	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.10 92

RAFT_R40	0.50 313	0.21 26	1.76 239	0.50 494	0.40 474	0.61 336	0.53 493	0.56 175	0.60 297	0.56 355	0.54 321	0.55 325	0.51 416	1.57 441	0.53 379	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.09 63

RE-Stereo	0.48 284	0.25 81	1.81 281	0.52 503	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.60 297	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.78 451	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

Pruner-Stereo	0.51 330	0.27 106	1.78 253	1.79 598	0.19 193	0.62 356	0.45 466	0.57 180	0.60 297	0.61 417	0.48 254	0.41 230	0.24 147	0.46 205	1.00 480	0.12 318	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.12 99	0.13 193

TVStereo	0.48 284	0.25 81	1.81 281	0.52 503	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.60 297	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.78 451	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

iGMRVC	0.39 179	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.17 122	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.55 263	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

IRAFT_RVC	0.54 355	0.53 319	1.78 253	0.46 475	0.21 222	0.58 287	0.43 447	0.65 230	0.66 380	0.54 327	0.50 279	0.49 302	0.51 416	1.58 445	1.01 484	0.11 259	0.25 514	0.13 348	0.10 170	0.15 175	0.13 193

iRAFT	0.39 179	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.16 93	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.54 259	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

RAFT-IKP	0.38 164	0.27 106	1.79 274	0.44 456	0.16 93	0.60 316	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.50 241	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

GEStereo_RVC	0.54 355	0.87 462	1.95 350	0.47 480	0.25 300	0.62 356	0.37 415	1.00 516	0.74 448	0.53 314	0.54 321	0.59 353	0.44 368	1.10 377	0.46 342	0.15 411	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.26 396	0.19 339

CFNet_pseudo	0.45 250	0.46 289	2.23 420	0.25 87	0.19 193	0.56 251	0.21 125	0.77 315	0.60 297	0.49 275	0.56 343	0.69 413	0.47 395	0.52 249	0.31 234	0.11 259	0.10 250	0.15 413	0.10 170	0.17 234	0.14 216

GES	0.44 232	0.28 131	1.88 313	0.30 219	0.18 160	0.61 336	0.30 342	0.88 414	0.46 166	0.47 245	0.52 298	0.39 216	0.42 350	0.58 271	0.67 426	0.15 411	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.15 175	0.17 303

222	0.78 497	0.23 60	1.23 120	0.28 167	0.18 160	0.62 356	0.24 223	1.02 527	0.70 409	0.58 385	0.66 427	0.46 281	0.42 350	1.80 483	6.53 614	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.17 303

xxxx	0.70 459	0.21 26	1.33 137	0.28 167	0.18 160	0.63 373	0.24 223	1.02 527	0.69 400	0.50 282	0.62 387	0.58 350	0.38 299	1.47 428	5.21 607	0.13 348	0.12 331	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.15 254

test_xeample	0.72 471	0.21 26	1.36 144	0.27 139	0.17 122	0.59 304	0.28 310	1.01 524	0.70 409	0.55 345	0.67 430	0.44 259	0.39 313	1.88 504	5.17 606	0.12 318	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.13 131	0.15 254

AFF-stereo	0.44 232	0.96 493	1.78 253	0.31 246	0.15 66	0.50 173	0.21 125	0.64 224	0.63 344	0.47 245	0.64 416	0.49 302	0.34 271	0.46 205	0.31 234	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.10 170	0.37 492	0.10 92

DMCA	0.41 193	0.52 314	1.26 125	0.31 246	0.24 282	0.59 304	0.26 267	0.77 315	0.63 344	0.58 385	0.48 254	0.57 343	0.35 273	0.40 155	0.50 367	0.14 391	0.10 250	0.14 383	0.10 170	0.15 175	0.15 254

RASNet	0.61 409	0.68 390	2.03 375	0.35 346	0.46 507	0.65 400	0.28 310	0.78 330	0.70 409	0.48 263	0.64 416	0.93 512	0.61 463	2.21 536	0.73 443	0.12 318	0.09 207	0.09 102	0.10 170	0.14 155	0.11 117

MSMDNet	0.46 261	0.44 278	2.28 429	0.26 119	0.20 208	0.55 234	0.21 125	0.75 291	0.64 352	0.48 263	0.55 331	0.68 406	0.56 435	0.46 205	0.30 222	0.11 259	0.10 250	0.13 348	0.10 170	0.18 261	0.15 254

ccs_rob	0.45 250	0.46 289	2.22 416	0.26 119	0.19 193	0.56 251	0.21 125	0.77 315	0.60 297	0.49 275	0.56 343	0.69 413	0.47 395	0.52 249	0.31 234	0.11 259	0.09 207	0.16 432	0.10 170	0.17 234	0.14 216

DISCO	0.57 382	0.34 199	1.87 311	0.45 470	0.34 418	0.84 502	0.35 399	0.84 378	0.78 479	0.59 399	0.63 400	1.06 541	0.53 423	1.10 377	0.82 458	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.22 331	0.18 322

GSStereo	0.36 145	0.32 175	1.17 107	0.34 329	0.60 542	0.55 234	0.21 125	0.62 213	0.41 114	0.22 61	0.22 58	0.17 46	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.33 454	0.84 574

GS-Stereo							0.21 125	0.62 213	0.41 114	0.22 61	0.22 58	0.17 46	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.33 454	0.84 574

G2L-Stereo	0.55 367	0.85 456	2.18 408	0.31 246	0.27 331	0.59 304	0.27 291	0.77 315	0.55 259	0.54 327	0.52 298	0.71 428	0.36 279	1.75 470	0.50 367	0.13 348	0.11 300	0.13 348	0.11 235	0.29 417	0.15 254

HI	0.41 193	0.63 367	1.72 220	0.27 139	0.21 222	0.45 117	0.19 82	0.55 168	0.41 114	0.57 366	0.59 360	0.65 383	0.45 372	0.45 196	0.39 305	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.11 235	0.20 298	0.10 92

CoSv	0.41 193	0.63 367	1.72 220	0.27 139	0.21 222	0.45 117	0.19 82	0.55 168	0.41 114	0.57 366	0.59 360	0.65 383	0.45 372	0.45 196	0.39 305	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.11 235	0.20 298	0.10 92

AIO_rvc	0.41 193	0.64 371	1.29 129	0.58 529	0.39 464	0.37 58	0.24 223	0.50 122	0.43 136	0.28 141	0.23 67	0.25 115	0.16 37	0.99 365	0.19 39	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.25 376	0.85 576

tg	0.37 154	0.55 334	1.35 143	0.28 167	0.16 93	0.57 269	0.18 73	0.57 180	0.49 194	0.37 183	0.44 224	0.38 210	0.24 147	0.46 205	0.24 140	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.43 525	0.36 504

ACV-stereo	0.66 439	0.76 416	2.86 530	0.32 275	0.25 300	1.01 534	0.60 515	0.59 195	0.52 220	0.41 208	0.45 228	1.55 572	0.94 534	1.40 412	0.69 431	0.14 391	0.13 355	0.12 289	0.11 235	0.20 298	0.19 339

rvit_stereo_ft	0.31 100	0.61 350	1.18 109	0.32 275	0.21 222	0.28 11	0.27 291	0.55 168	0.48 188	0.23 82	0.27 102	0.28 152	0.26 179	0.32 82	0.25 155	0.13 348	0.09 207	0.11 229	0.11 235	0.13 131	0.14 216

test_sample3	0.50 313	0.41 254	1.88 313	0.32 275	0.19 193	0.57 269	0.25 244	0.92 447	0.64 352	0.52 304	0.49 271	0.47 289	0.35 273	1.79 479	0.37 287	0.13 348	0.10 250	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.16 284

MyStereo07	0.34 124	0.40 247	1.46 166	0.29 199	0.23 269	0.60 316	0.31 355	0.53 153	0.42 125	0.25 110	0.25 84	0.20 65	0.26 179	0.57 267	0.19 39	0.09 85	0.18 451	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.19 339

MyStereo04	0.48 284	0.40 247	2.65 502	0.29 199	0.23 269	0.60 316	0.31 355	0.83 367	0.75 461	0.47 245	0.36 177	0.53 316	0.42 350	0.53 255	0.39 305	0.09 85	0.18 451	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.19 339

CFNet_ucs	0.48 284	0.50 310	2.32 434	0.26 119	0.22 249	0.57 269	0.22 152	0.85 385	0.65 365	0.53 314	0.64 416	0.68 406	0.44 368	0.54 259	0.31 234	0.13 348	0.12 331	0.16 432	0.11 235	0.19 282	0.17 303

4D-IteraStereo	0.44 232	0.96 493	2.63 498	0.27 139	0.30 368	0.45 117	0.25 244	0.52 144	0.50 204	0.40 199	0.31 143	0.40 224	0.19 86	0.35 112	0.32 247	0.09 85	0.06 23	0.12 289	0.11 235	0.19 282	0.30 468

gwcnet-sp	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

scenet	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

CASS	0.39 179	0.30 155	1.61 197	0.32 275	0.17 122	0.53 211	0.24 223	0.70 256	0.49 194	0.59 399	0.54 321	0.40 224	0.40 321	0.41 160	0.30 222	0.17 447	0.10 250	0.14 383	0.11 235	0.18 261	0.17 303
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

DisPM	0.43 222	0.33 184	1.78 253	0.57 527	0.18 160	0.59 304	0.63 526	0.53 153	0.61 314	0.60 408	0.53 309	0.38 210	0.26 179	0.75 332	0.29 202	0.12 318	0.07 47	0.12 289	0.11 235	0.11 88	0.14 216

IER	0.43 222	0.38 231	1.69 209	0.26 119	0.25 300	0.66 407	0.26 267	0.71 259	0.55 259	0.54 327	0.59 360	0.60 360	0.53 423	0.52 249	0.39 305	0.11 259	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.14 155	0.11 117

NINENet	0.50 313	0.33 184	1.69 209	0.55 521	0.25 300	0.91 520	0.23 187	0.98 496	0.71 419	0.53 314	0.55 331	0.66 390	0.30 241	1.22 393	0.32 247	0.15 411	0.13 355	0.16 432	0.11 235	0.16 211	0.13 193

GMOStereo	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

error version	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

test-v	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

AACVNet	0.54 355	0.78 433	1.73 223	0.36 365	0.21 222	0.57 269	0.25 244	0.71 259	0.51 212	0.55 345	0.59 360	0.64 378	0.41 332	2.13 532	0.41 319	0.14 391	0.11 300	0.14 383	0.11 235	0.33 454	0.15 254

ADLNet2	0.68 450	0.84 452	3.19 567	0.33 298	0.36 440	0.64 386	0.37 415	0.89 420	0.79 484	0.54 327	0.65 425	0.93 512	0.48 404	2.07 525	0.56 394	0.13 348	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.33 454	0.18 322

CrosDoStereo	0.94 528	0.37 220	2.53 479	0.25 87	0.32 395	0.54 219	3.76 614	0.72 264	0.60 297	0.70 476	1.40 558	0.53 316	1.49 572	1.78 475	3.09 582	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.21 314	0.11 117

FTStereo	0.76 489	0.18 5	2.35 442	0.71 549	0.21 222	0.73 453	1.79 599	0.57 180	0.53 239	1.07 545	1.63 566	1.29 560	2.13 588	0.75 332	0.29 202	0.19 474	0.08 136	0.12 289	0.11 235	0.11 88	0.40 524

ASMatch	0.60 401	0.43 267	2.58 491	0.91 566	0.36 440	0.56 251	0.25 244	0.52 144	0.61 314	0.47 245	1.21 545	0.47 289	0.66 481	1.34 404	0.94 468	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.10 65	0.16 284

DeepStereo_LL	0.94 528	0.37 220	2.53 479	0.25 87	0.32 395	0.54 219	3.76 614	0.72 264	0.60 297	0.70 476	1.40 558	0.53 316	1.49 572	1.78 475	3.09 582	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.21 314	0.11 117

THIR-Stereo	0.86 517	0.62 356	2.13 395	0.25 87	0.16 93	0.58 287	2.74 610	0.59 195	0.51 212	0.62 428	1.62 565	0.97 522	1.80 584	1.69 460	2.25 567	0.10 184	0.08 136	0.14 383	0.11 235	0.15 175	0.11 117

test-2	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

ICVP	0.46 261	0.29 142	2.41 452	0.33 298	0.22 249	0.59 304	0.55 500	0.75 291	0.50 204	0.44 224	0.60 375	0.49 302	0.35 273	0.53 255	0.37 287	0.16 432	0.16 420	0.14 383	0.11 235	0.15 175	0.15 254
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.37 154	0.53 319	1.41 155	0.28 167	0.15 66	0.52 202	0.20 102	0.54 164	0.46 166	0.37 183	0.43 213	0.41 230	0.23 135	0.36 125	0.26 167	0.09 85	0.15 402	0.12 289	0.11 235	0.41 517	0.37 511

MMNet	0.50 313	0.48 301	1.93 337	0.33 298	0.27 331	0.79 485	0.28 310	0.81 354	0.74 448	0.60 408	0.56 343	0.59 353	0.55 431	0.79 345	0.59 405	0.10 184	0.09 207	0.12 289	0.11 235	0.13 131	0.14 216

UNet	0.54 355	0.44 278	2.83 529	0.31 246	0.33 408	0.74 458	0.27 291	0.82 361	0.61 314	0.53 314	0.54 321	0.72 431	0.54 426	0.78 344	0.56 394	0.11 259	0.09 207	0.13 348	0.11 235	0.14 155	0.12 156

FENet	0.44 232	0.30 155	2.42 454	0.32 275	0.17 122	0.58 287	0.22 152	0.77 315	0.59 292	0.47 245	0.42 211	0.55 325	0.38 299	0.49 234	0.47 351	0.12 318	0.09 207	0.12 289	0.11 235	0.13 131	0.16 284

HGLStereo	0.54 355	0.69 394	2.00 367	0.35 346	0.40 474	0.66 407	0.30 342	0.83 367	0.62 332	0.57 366	0.69 446	0.69 413	0.54 426	1.07 374	0.55 386	0.13 348	0.13 355	0.13 348	0.11 235	0.19 282	0.17 303

GANet-RSSM	0.55 367	0.73 410	1.90 325	0.36 365	0.26 317	0.59 304	0.27 291	0.78 330	0.52 220	0.47 245	0.57 351	0.63 369	0.45 372	1.92 511	0.43 330	0.14 391	0.10 250	0.25 518	0.11 235	0.34 465	0.14 216

AdaStereo	0.44 232	0.38 231	1.79 274	0.34 329	0.20 208	0.57 269	0.28 310	0.92 447	0.69 400	0.52 304	0.55 331	0.61 362	0.33 263	0.48 223	0.39 305	0.17 447	0.08 136	0.17 453	0.11 235	0.18 261	0.12 156
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.
DDF-Stereo	0.37 154	0.27 106	0.79 61	0.39 415	0.29 353	0.38 69	0.21 125	0.47 100	0.51 212	0.32 166	0.17 22	0.79 465	0.23 135	0.64 294	1.04 489	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.12 275	0.35 476	0.15 254

z-mn7	0.80 501	1.52 573	2.62 497	0.36 365	0.28 345	1.01 534	0.48 481	0.90 426	1.29 561	0.69 470	1.35 557	0.85 488	0.59 450	2.03 519	1.09 495	0.14 391	0.12 331	0.14 383	0.12 275	0.32 445	0.20 355

DFGA-Net	0.51 330	1.06 525	1.75 233	0.30 219	0.24 282	0.54 219	0.22 152	0.63 221	0.60 297	0.48 263	0.51 284	0.35 196	0.27 200	1.82 487	0.53 379	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.12 275	0.37 492	0.15 254

S2M2_L	0.24 52	0.29 142	0.90 75	0.23 48	0.17 122	0.24 6	0.09 1	0.36 21	0.45 155	0.17 20	0.25 84	0.23 88	0.17 45	0.24 8	0.28 187	0.15 411	0.12 331	0.11 229	0.12 275	0.15 175	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.58 387	0.40 247	1.78 253	0.43 449	1.67 600	0.48 151	0.28 310	0.69 248	0.62 332	0.40 199	0.53 309	0.33 186	0.63 471	0.40 155	0.31 234	0.13 348	0.11 300	0.62 569	0.12 275	0.70 561	0.98 584

DDVS	0.62 414	0.40 247	1.40 154	2.21 606	0.35 431	0.87 512	1.00 569	0.69 248	0.50 204	0.53 314	0.56 343	0.90 504	0.37 292	1.22 393	0.47 351	0.15 411	0.14 376	0.14 383	0.12 275	0.19 282	0.22 382

DCVSM-stereo	0.49 302	0.29 142	2.49 472	0.29 199	0.22 249	0.53 211	0.52 489	0.58 186	0.49 194	0.69 470	0.46 236	0.79 465	0.48 404	0.53 255	0.42 321	0.13 348	0.14 376	0.15 413	0.12 275	0.20 298	0.20 355

Pointernet	0.29 82	0.25 81	1.49 176	0.24 68	0.20 208	0.47 142	0.15 32	0.62 213	0.47 185	0.22 61	0.29 116	0.26 130	0.20 98	0.28 43	0.20 62	0.10 184	0.07 47	0.07 1	0.12 275	0.10 65	0.07 9

test_sample5	0.51 330	0.43 267	1.83 293	0.32 275	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.92 447	0.65 365	0.53 314	0.59 360	0.45 268	0.36 279	1.87 496	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

test_sample4	0.50 313	0.42 262	1.88 313	0.32 275	0.19 193	0.56 251	0.26 267	0.93 455	0.65 365	0.54 327	0.54 321	0.45 268	0.36 279	1.79 479	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

xx1	0.46 261	0.64 371	2.07 379	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	1.01 534	0.31 157	0.38 190	0.46 281	0.36 279	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.12 289	0.12 275	0.12 99	0.14 216

DualNet	0.51 330	0.43 267	1.83 293	0.32 275	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.92 447	0.65 365	0.54 327	0.62 387	0.45 268	0.36 279	1.87 496	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

1111x	0.74 483	0.21 26	1.93 337	0.31 246	0.17 122	0.63 373	0.32 378	1.03 534	0.74 448	0.52 304	0.62 387	0.57 343	0.47 395	2.38 547	4.25 601	0.12 318	0.14 376	0.11 229	0.12 275	0.12 99	0.14 216

CASnet	0.28 71	0.31 167	1.20 115	0.28 167	0.11 3	0.47 142	0.19 82	0.44 72	0.44 140	0.38 191	0.31 143	0.23 88	0.17 45	0.29 57	0.19 39	0.10 184	0.06 23	0.15 413	0.12 275	0.16 211	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.72 471	1.29 558	2.49 472	0.36 365	0.45 501	0.55 234	0.32 378	0.93 455	0.71 419	0.67 461	0.58 357	0.85 488	0.79 510	2.67 575	0.46 342	0.10 184	0.18 451	0.14 383	0.12 275	0.40 514	0.42 530

qqq	0.38 164	0.21 26	1.34 140	0.28 167	0.15 66	0.45 117	0.26 267	0.76 304	0.52 220	0.39 197	0.41 207	0.46 281	0.36 279	0.96 362	0.30 222	0.11 259	0.14 376	0.12 289	0.12 275	0.12 99	0.14 216

BUS	0.41 193	0.27 106	1.13 99	0.30 219	0.21 222	0.91 520	0.23 187	1.00 516	0.61 314	0.63 438	0.53 309	0.66 390	0.30 241	0.43 172	0.32 247	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

Wz-Net-LNSev	0.59 395	0.96 493	2.47 468	0.34 329	0.37 452	0.79 485	0.44 458	0.86 395	0.77 475	0.61 417	0.67 430	0.79 465	0.56 435	0.64 294	0.62 412	0.15 411	0.14 376	0.12 289	0.12 275	0.18 261	0.19 339

test_5	0.51 330	0.87 462	1.99 365	0.37 389	0.65 550	0.58 287	0.35 399	0.78 330	0.62 332	0.48 263	0.55 331	0.45 268	0.40 321	0.72 327	0.30 222	0.09 85	0.07 47	0.12 289	0.12 275	0.33 454	0.38 514

BSDual-CNN	0.41 193	0.27 106	1.13 99	0.30 219	0.21 222	0.76 468	0.31 355	1.00 516	0.61 314	0.63 438	0.53 309	0.63 369	0.37 292	0.43 172	0.38 294	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

hknet	0.47 278	0.29 142	1.70 213	0.30 219	0.24 282	0.76 468	0.31 355	1.00 516	0.64 352	0.63 438	0.53 309	0.80 469	0.38 299	0.77 340	0.37 287	0.11 259	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

psmg	0.41 193	0.27 106	1.13 99	0.27 139	0.21 222	0.75 464	0.36 406	0.90 426	0.61 314	0.59 399	0.59 360	0.63 369	0.37 292	0.43 172	0.38 294	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.13 131	0.11 117

dd	0.42 213	0.96 493	1.77 248	0.31 246	0.17 122	0.57 269	0.26 267	0.49 115	0.68 391	0.41 208	0.40 203	0.34 192	0.27 200	0.45 196	0.40 313	0.17 447	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.21 314	0.12 156

IPLG	0.69 455	0.84 452	2.43 458	0.35 346	0.21 222	1.65 574	0.61 519	1.36 568	0.58 285	1.39 574	0.51 284	0.37 202	0.87 523	1.41 413	0.36 281	0.09 85	0.07 47	0.14 383	0.12 275	0.32 445	0.11 117

PSM-softLoss	0.48 284	0.27 106	1.85 298	0.51 499	0.17 122	0.61 336	0.40 430	0.61 209	0.57 274	0.52 304	0.48 254	0.39 216	0.25 163	1.46 421	0.77 449	0.12 318	0.08 136	0.13 348	0.12 275	0.12 99	0.14 216

KMStereo	0.48 284	0.27 106	1.85 298	0.51 499	0.17 122	0.61 336	0.40 430	0.61 209	0.57 274	0.52 304	0.48 254	0.39 216	0.25 163	1.46 421	0.77 449	0.12 318	0.08 136	0.13 348	0.12 275	0.12 99	0.14 216

sCroCo_RVC	0.33 116	0.32 175	1.89 320	0.34 329	0.27 331	0.30 18	0.22 152	0.48 108	0.44 140	0.22 61	0.33 158	0.25 115	0.25 163	0.32 82	0.24 140	0.14 391	0.16 420	0.12 289	0.12 275	0.15 175	0.13 193

GMStereo	0.38 164	0.99 510	1.91 331	0.27 139	0.16 93	0.39 73	0.23 187	0.47 100	0.62 332	0.38 191	0.34 166	0.25 115	0.25 163	0.39 150	0.29 202	0.14 391	0.08 136	0.10 158	0.12 275	0.15 175	0.11 117
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 261	0.28 131	1.73 223	0.33 298	0.32 395	0.65 400	0.38 422	0.83 367	0.59 292	0.57 366	0.52 298	0.61 362	0.40 321	0.75 332	0.52 375	0.13 348	0.12 331	0.13 348	0.12 275	0.15 175	0.11 117

ac_64	0.55 367	0.46 289	1.92 334	0.36 365	0.34 418	0.63 373	0.31 355	0.82 361	0.61 314	0.55 345	0.51 284	0.89 502	0.48 404	1.83 488	0.55 386	0.14 391	0.11 300	0.12 289	0.12 275	0.18 261	0.12 156

cf-r	0.53 349	0.81 442	2.15 401	0.33 298	0.28 345	0.60 316	0.28 310	0.78 330	0.64 352	0.51 295	0.60 375	0.75 448	0.40 321	1.32 402	0.43 330	0.13 348	0.09 207	0.11 229	0.12 275	0.15 175	0.14 216

GwcNet-RSSM	0.57 382	0.94 483	2.13 395	0.32 275	0.25 300	0.60 316	0.30 342	0.80 350	0.66 380	0.52 304	0.64 416	0.71 428	0.40 321	1.79 479	0.50 367	0.13 348	0.09 207	0.12 289	0.12 275	0.21 314	0.15 254

PWCDC_ROB	0.72 471	1.06 525	2.09 385	0.47 480	0.36 440	0.78 481	0.26 267	0.98 496	1.34 563	0.61 417	2.07 574	0.64 378	0.61 463	0.83 348	0.71 436	0.31 540	0.14 376	0.15 413	0.12 275	0.60 555	0.21 367

rvit_0105_6	0.31 100	0.29 142	1.00 86	0.31 246	0.18 160	0.35 46	0.25 244	0.51 130	0.61 314	0.25 110	0.28 110	0.32 180	0.25 163	0.39 150	0.25 155	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.13 308	0.14 155	0.13 193

rvit_0105_4	0.35 135	0.35 208	1.45 165	0.31 246	0.18 160	0.37 58	0.28 310	0.59 195	0.62 332	0.27 136	0.31 143	0.35 196	0.27 200	0.43 172	0.25 155	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.12 156

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 154	1.34 566	1.24 122	0.23 48	0.12 9	0.33 33	0.20 102	0.40 39	0.33 30	0.25 110	0.21 46	0.16 37	0.14 15	0.27 31	0.63 414	0.55 563	0.06 23	0.11 229	0.13 308	0.25 376	0.49 541

test_sample6	0.52 343	0.44 278	1.81 281	0.33 298	0.18 160	0.55 234	0.27 291	0.94 464	0.66 380	0.54 327	0.62 387	0.47 289	0.36 279	1.97 513	0.38 294	0.14 391	0.10 250	0.13 348	0.13 308	0.17 234	0.16 284

MyStereo8	0.54 355	0.80 437	2.76 519	0.32 275	0.33 408	0.71 440	0.20 102	0.87 405	0.57 274	0.51 295	0.59 360	0.50 305	0.33 263	0.68 312	0.55 386	0.10 184	0.29 527	0.10 158	0.13 308	0.21 314	0.34 494

mmm	0.38 164	0.21 26	1.18 109	0.35 346	0.17 122	0.49 161	0.26 267	0.78 330	0.52 220	0.50 282	0.57 351	0.41 230	0.37 292	0.71 325	0.31 234	0.11 259	0.13 355	0.14 383	0.13 308	0.15 175	0.14 216

ffm	0.47 278	0.23 60	2.01 368	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.74 280	0.88 512	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	0.63 292	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.15 413	0.13 308	0.25 376	0.36 504

ff1	0.73 480	0.23 60	2.01 368	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.74 280	0.88 512	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 593	0.10 184	0.24 501	0.15 413	0.13 308	0.25 376	0.36 504

mmx	0.72 471	0.23 60	2.01 368	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.99 508	0.76 470	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 593	0.13 348	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.15 254

xxx	0.72 471	0.23 60	2.01 368	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.99 508	0.76 470	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 593	0.13 348	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.15 254

anonymousdsp2	0.34 124	0.24 73	1.16 106	0.28 167	0.15 66	0.57 269	0.23 187	0.79 346	0.47 185	0.38 191	0.37 180	0.40 224	0.25 163	0.47 216	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.13 308	0.19 282	0.27 444

CIPLG	0.56 375	1.19 547	2.46 463	0.80 558	0.31 387	0.61 336	0.57 509	0.76 304	0.57 274	0.56 355	0.63 400	0.41 230	0.30 241	0.45 196	0.40 313	0.11 259	0.20 475	0.13 348	0.13 308	0.35 476	0.19 339

PSMNet-ADL	0.51 330	0.38 231	1.65 200	0.35 346	0.21 222	0.67 413	0.26 267	0.74 280	0.55 259	0.42 213	0.52 298	0.70 423	0.45 372	1.91 507	0.57 398	0.15 411	0.13 355	0.11 229	0.13 308	0.15 175	0.20 355

PFNet+	0.45 250	0.37 220	1.86 306	0.46 475	0.18 160	0.58 287	0.77 549	0.52 144	0.64 352	0.56 355	0.48 254	0.39 216	0.26 179	0.93 358	0.32 247	0.13 348	0.09 207	0.14 383	0.13 308	0.12 99	0.15 254

RAFT-RH_RVC	0.61 409	0.50 310	2.33 437	0.36 365	0.29 353	0.60 316	0.18 73	0.44 72	0.58 285	0.76 496	1.91 572	0.47 289	0.29 233	1.60 448	1.23 516	0.14 391	0.07 47	0.13 348	0.13 308	0.10 65	0.09 63

RAFT	0.45 250	0.92 475	1.59 191	0.34 329	0.19 193	0.46 135	0.35 399	0.65 230	0.49 194	0.49 275	0.49 271	0.70 423	0.40 321	0.47 216	0.32 247	0.11 259	0.16 420	0.14 383	0.13 308	0.51 544	0.13 193

GMM-Stereo	0.50 313	0.23 60	2.41 452	0.54 514	0.24 282	0.77 476	0.46 469	0.59 195	0.57 274	0.58 385	0.73 467	0.47 289	0.43 360	0.68 312	0.27 177	0.10 184	0.06 23	0.13 348	0.13 308	0.14 155	0.44 533

Anonymous3	0.42 213	0.35 208	2.09 385	0.33 298	0.24 282	0.72 446	0.31 355	0.74 280	0.55 259	0.35 174	0.40 203	0.33 186	0.29 233	0.44 181	0.28 187	0.18 459	0.18 451	0.13 348	0.13 308	0.17 234	0.17 303

sAnonymous2	0.38 164	0.62 356	2.15 401	0.31 246	0.24 282	0.34 41	0.27 291	0.53 153	0.46 166	0.24 91	0.29 116	0.23 88	0.28 217	0.28 43	0.22 102	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.13 308	0.38 499	0.35 496

CroCo_RVC	0.38 164	0.62 356	2.15 401	0.31 246	0.24 282	0.34 41	0.27 291	0.53 153	0.46 166	0.24 91	0.29 116	0.23 88	0.28 217	0.28 43	0.22 102	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.13 308	0.38 499	0.35 496

HCRNet	0.46 261	0.49 304	1.65 200	0.38 405	0.29 353	0.58 287	0.22 152	0.75 291	0.62 332	0.47 245	0.49 271	0.48 300	0.36 279	1.12 383	0.37 287	0.15 411	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.17 234	0.17 303

ARAFT	0.60 401	1.23 551	3.10 557	0.28 167	0.16 93	0.64 386	0.36 406	0.90 426	0.67 389	0.61 417	0.49 271	0.55 325	0.31 250	1.24 398	0.32 247	0.10 184	0.08 136	0.14 383	0.13 308	0.37 492	0.21 367

hitnet-ft	0.67 443	0.80 437	1.90 325	0.28 167	0.22 249	0.69 431	0.36 406	0.85 385	0.65 365	0.56 355	0.84 493	1.03 534	0.95 537	2.32 542	0.55 386	0.23 507	0.14 376	0.41 553	0.13 308	0.24 362	0.17 303

CFNet-ft	0.51 330	0.76 416	1.79 274	0.28 167	0.30 368	0.63 373	0.28 310	0.66 232	0.55 259	0.45 235	0.57 351	0.74 442	0.41 332	1.46 421	0.42 321	0.14 391	0.10 250	0.28 526	0.13 308	0.18 261	0.14 216

CFNet_RVC	0.51 330	0.76 416	1.79 274	0.28 167	0.30 368	0.63 373	0.28 310	0.66 232	0.55 259	0.45 235	0.57 351	0.74 442	0.41 332	1.46 421	0.42 321	0.14 391	0.10 250	0.28 526	0.13 308	0.18 261	0.14 216

NVstereo2D	0.58 387	0.40 247	2.03 375	0.35 346	0.35 431	0.69 431	0.39 427	0.91 438	0.80 487	0.47 245	0.53 309	0.67 399	0.46 387	1.99 517	0.48 357	0.19 474	0.11 300	0.17 453	0.13 308	0.25 376	0.25 427

DN-CSS_ROB	0.48 284	1.23 551	1.99 365	0.39 415	0.22 249	0.56 251	0.19 82	0.75 291	0.61 314	0.45 235	0.62 387	0.41 230	0.31 250	0.70 323	0.32 247	0.11 259	0.08 136	0.14 383	0.13 308	0.36 484	0.12 156

PWC_ROB	0.70 459	0.94 483	1.88 313	0.39 415	0.39 464	0.62 356	0.30 342	0.98 496	0.94 524	0.91 530	1.29 551	0.77 456	0.62 468	1.62 452	1.03 488	0.18 459	0.11 300	0.18 473	0.13 308	0.51 544	0.22 382

zh-mn7	0.80 501	1.54 574	3.00 549	0.35 346	0.27 331	0.72 446	0.41 436	0.93 455	1.11 548	1.00 539	1.28 549	0.75 448	0.57 441	1.87 496	1.18 509	0.16 432	0.13 355	0.14 383	0.14 336	0.26 396	0.21 367

w-ln-seven-2	0.68 450	1.13 535	2.46 463	0.36 365	0.27 331	0.65 400	0.44 458	0.87 405	0.83 499	0.69 470	0.75 473	0.72 431	0.63 471	1.56 437	1.15 504	0.13 348	0.13 355	0.15 413	0.14 336	0.35 476	0.19 339

AIO-test1	0.45 250	0.87 462	2.27 427	0.33 298	0.33 408	0.50 173	0.22 152	0.74 280	0.66 380	0.29 147	0.41 207	0.29 162	0.22 118	0.73 328	0.29 202	0.09 85	0.08 136	0.12 289	0.14 336	0.30 428	0.22 382

UGAM	0.58 387	0.47 298	2.21 412	0.30 219	0.19 193	0.53 211	0.34 391	0.59 195	0.63 344	0.44 224	0.73 467	0.78 460	0.37 292	2.58 568	0.39 305	0.10 184	0.08 136	0.17 453	0.14 336	0.42 523	0.17 303

H2IRNET	0.40 186	0.61 350	1.90 325	0.29 199	0.17 122	0.54 219	0.18 73	0.52 144	0.50 204	0.27 136	0.56 343	0.47 289	0.35 273	0.46 205	0.33 260	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.14 336	0.32 445	0.12 156

LL-Strereo2	0.41 193	0.90 473	1.83 293	0.44 456	0.24 282	0.54 219	0.27 291	0.58 186	0.45 155	0.41 208	0.33 158	0.44 259	0.21 109	0.44 181	0.34 267	0.09 85	0.08 136	0.16 432	0.14 336	0.17 234	0.17 303

ssnet_v2	0.55 367	0.60 346	1.86 306	0.32 275	0.22 249	0.72 446	0.44 458	0.94 464	0.74 448	0.63 438	0.54 321	0.81 472	0.47 395	0.77 340	0.70 433	0.16 432	0.14 376	0.14 383	0.14 336	0.30 428	0.30 468

Wz-Net-MNSev	0.65 434	0.97 501	2.19 410	0.36 365	0.33 408	0.90 518	0.60 515	0.92 447	0.81 494	0.75 493	0.72 465	0.73 436	0.65 476	1.39 409	0.71 436	0.16 432	0.13 355	0.14 383	0.14 336	0.24 362	0.18 322

ACRE	0.56 375	1.14 537	2.77 522	0.76 554	0.28 345	0.60 316	0.56 505	0.76 304	0.58 285	0.55 345	0.62 387	0.41 230	0.29 233	0.44 181	0.39 305	0.11 259	0.19 464	0.13 348	0.14 336	0.36 484	0.18 322

KYRaft	0.48 284	0.29 142	1.75 233	0.33 298	0.21 222	0.75 464	0.44 458	0.58 186	0.57 274	0.64 448	0.93 514	0.53 316	0.72 495	0.60 283	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.14 336	0.12 99	0.54 547

DRaft	0.62 414	0.38 231	1.76 239	0.24 68	0.16 93	0.64 386	0.66 529	0.53 153	0.53 239	0.67 461	0.99 523	0.38 210	1.00 539	1.44 415	2.10 562	0.10 184	0.14 376	0.10 158	0.14 336	0.18 261	0.21 367

pcwnet_v2	0.64 425	0.49 304	4.41 595	0.32 275	0.27 331	0.60 316	0.25 244	0.97 492	0.88 512	0.59 399	0.70 456	0.63 369	0.55 431	0.66 308	0.37 287	0.17 447	0.15 402	0.15 413	0.14 336	0.21 314	0.23 406

RALAANet	0.43 222	0.98 505	1.90 325	0.32 275	0.23 269	0.48 151	0.19 82	0.67 241	0.53 239	0.48 263	0.45 228	0.39 216	0.30 241	0.48 223	0.37 287	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.14 336	0.27 406	0.10 92

ADLNet	0.60 401	0.71 399	1.95 350	0.35 346	0.34 418	0.67 413	0.34 391	0.90 426	0.74 448	0.68 468	0.62 387	0.80 469	0.45 372	1.78 475	0.64 419	0.14 391	0.11 300	0.14 383	0.14 336	0.29 417	0.21 367

RAFT + AFF	0.64 425	1.20 548	1.95 350	0.34 329	0.33 408	0.67 413	0.52 489	0.99 508	0.74 448	0.53 314	0.58 357	0.57 343	0.80 511	1.76 471	0.51 372	0.12 318	0.27 523	0.15 413	0.14 336	0.43 525	0.29 457

delet	0.52 343	0.54 325	1.62 198	0.31 246	0.35 431	0.74 458	0.46 469	0.85 385	0.74 448	0.55 345	0.60 375	0.67 399	0.50 414	1.12 383	0.57 398	0.11 259	0.11 300	0.13 348	0.14 336	0.16 211	0.12 156

DSFCA	0.54 355	0.35 208	1.41 155	0.28 167	0.28 345	0.79 485	0.88 558	0.76 304	0.70 409	0.72 484	0.66 427	0.67 399	0.57 441	1.17 389	0.63 414	0.16 432	0.14 376	0.13 348	0.14 336	0.16 211	0.13 193

RYNet	0.70 459	0.56 337	2.25 424	0.35 346	0.41 482	0.86 508	0.43 447	0.94 464	0.82 495	0.62 428	0.53 309	0.91 506	0.60 454	2.70 577	1.00 480	0.14 391	0.11 300	0.16 432	0.14 336	0.25 376	0.27 444

TDLM	0.67 443	0.92 475	1.76 239	0.37 389	0.24 282	0.66 407	0.56 505	0.82 361	0.74 448	1.16 552	0.62 387	0.61 362	0.48 404	2.70 577	0.50 367	0.20 484	0.11 300	0.35 543	0.14 336	0.32 445	0.16 284

CFNet	0.58 387	0.96 493	1.78 253	0.33 298	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.88 414	0.75 461	0.46 243	0.59 360	0.58 350	0.40 321	2.29 540	0.48 357	0.12 318	0.09 207	0.15 413	0.14 336	0.30 428	0.15 254

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 367	0.92 475	2.36 445	0.38 405	0.37 452	0.60 316	0.28 310	0.82 361	0.62 332	0.62 428	0.55 331	0.72 431	0.45 372	1.00 367	0.43 330	0.15 411	0.11 300	0.14 383	0.14 336	0.15 175	0.16 284
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	0.50 313	0.70 397	1.94 347	0.29 199	0.26 317	0.63 373	0.31 355	0.80 350	0.48 188	0.61 417	0.55 331	0.66 390	0.38 299	0.98 364	0.40 313	0.19 474	0.14 376	0.14 383	0.14 336	0.23 345	0.17 303

StereoDRNet-Refined	0.50 313	0.41 254	1.50 179	0.33 298	0.21 222	0.68 425	0.26 267	0.81 354	0.68 391	0.67 461	0.68 437	0.73 436	0.42 350	1.10 377	0.59 405	0.11 259	0.08 136	0.14 383	0.14 336	0.25 376	0.21 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 425	0.88 466	2.35 442	0.41 433	0.45 501	0.73 453	0.47 477	0.94 464	0.74 448	0.75 493	0.54 321	0.74 442	0.47 395	1.70 461	0.72 440	0.15 411	0.14 376	0.15 413	0.14 336	0.20 298	0.19 339

DLCB_ROB	0.54 355	0.55 334	1.49 176	0.36 365	0.25 300	0.65 400	0.36 406	0.80 350	0.70 409	0.72 484	0.69 446	0.83 479	0.46 387	1.53 434	0.60 407	0.13 348	0.12 331	0.14 383	0.14 336	0.14 155	0.13 193

w-ln-seven	0.74 483	1.05 523	2.54 485	0.37 389	0.34 418	1.03 537	0.47 477	1.00 516	1.08 543	0.90 528	0.85 497	0.85 488	0.57 441	1.37 407	1.26 519	0.14 391	0.13 355	0.16 432	0.15 361	0.31 436	0.20 355

rvit_0105_5	0.36 145	0.39 241	1.48 173	0.30 219	0.18 160	0.41 87	0.30 342	0.64 224	0.62 332	0.30 152	0.33 158	0.37 202	0.29 233	0.41 160	0.28 187	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.15 361	0.15 175	0.14 216

rvit_stereo_0075_2	0.40 186	0.40 247	1.88 313	0.33 298	0.32 395	0.41 87	0.22 152	0.58 186	0.53 239	0.38 191	0.51 284	0.40 224	0.27 200	0.44 181	0.29 202	0.20 484	0.15 402	0.22 499	0.15 361	0.18 261	0.23 406

test_sample7	0.47 278	0.33 184	1.49 176	0.34 329	0.20 208	0.51 183	0.30 342	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.11 380	0.38 294	0.17 447	0.14 376	0.16 432	0.15 361	0.19 282	0.18 322

IGEV++	0.34 124	0.43 267	1.32 135	0.31 246	0.14 41	0.32 29	0.21 125	0.70 256	0.34 36	0.22 61	0.28 110	0.22 79	0.27 200	0.35 112	0.27 177	0.09 85	0.39 556	0.08 42	0.15 361	0.25 376	0.45 534

StereoVision	0.45 250	0.72 403	1.94 347	0.33 298	0.32 395	0.47 142	0.26 267	0.68 245	0.57 274	0.32 166	0.89 506	0.45 268	0.27 200	0.49 234	0.36 281	0.13 348	0.15 402	0.16 432	0.15 361	0.19 282	0.13 193

Selective-IGEV	0.29 82	0.23 60	1.28 128	0.27 139	0.30 368	0.35 46	0.20 102	0.56 175	0.38 78	0.21 50	0.30 130	0.22 79	0.18 65	0.37 136	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.15 361	0.16 211	0.29 457

test_4	0.40 186	0.37 220	2.01 368	0.29 199	0.21 222	0.50 173	0.28 310	0.47 100	0.39 90	0.42 213	0.76 476	0.38 210	0.22 118	0.52 249	0.33 260	0.08 40	0.07 47	0.11 229	0.15 361	0.28 412	0.07 9

IPLGR_C	0.58 387	1.25 554	2.72 511	0.80 558	0.31 387	0.60 316	0.61 519	0.76 304	0.58 285	0.56 355	0.62 387	0.41 230	0.31 250	0.43 172	0.40 313	0.11 259	0.22 490	0.13 348	0.15 361	0.35 476	0.19 339

SACVNet	0.60 401	0.74 413	1.90 325	0.37 389	0.28 345	0.64 386	0.37 415	0.86 395	0.61 314	0.65 455	0.62 387	0.69 413	0.44 368	2.08 527	0.42 321	0.18 459	0.14 376	0.16 432	0.15 361	0.38 499	0.24 418

PSM-AAD	0.63 421	0.22 42	1.77 248	0.37 389	0.23 269	0.86 508	1.17 581	0.59 195	0.60 297	0.64 448	0.71 460	0.68 406	2.93 596	0.65 305	0.31 234	0.09 85	0.07 47	0.17 453	0.15 361	0.13 131	0.33 490

rafts_anoy	0.43 222	0.89 469	1.96 359	0.32 275	0.30 368	0.48 151	0.24 223	0.62 213	0.49 194	0.37 183	0.38 190	0.33 186	0.30 241	0.51 245	0.34 267	0.10 184	0.39 556	0.13 348	0.15 361	0.17 234	0.15 254

FINET	0.65 434	0.95 490	3.06 553	0.35 346	0.40 474	0.58 287	0.48 481	0.92 447	1.10 546	0.57 366	0.68 437	0.47 289	0.44 368	1.15 388	0.60 407	0.23 507	0.21 484	0.17 453	0.15 361	0.26 396	0.25 427

Syn2CoEx	0.70 459	1.07 528	2.74 517	0.43 449	0.30 368	0.64 386	0.42 440	0.99 508	0.78 479	0.62 428	0.78 480	0.74 442	0.72 495	1.92 511	0.61 410	0.20 484	0.17 440	0.19 479	0.15 361	0.29 417	0.22 382

psm_up	0.57 382	0.61 350	1.83 293	0.35 346	0.30 368	0.64 386	0.37 415	0.90 426	0.68 391	0.59 399	0.55 331	0.68 406	0.54 426	1.91 507	0.46 342	0.16 432	0.15 402	0.16 432	0.15 361	0.23 345	0.13 193

GwcNet	0.69 455	0.71 399	3.12 560	0.36 365	0.45 501	0.81 494	0.44 458	0.86 395	0.84 502	0.60 408	0.74 470	0.82 477	0.49 411	1.65 454	0.66 423	0.16 432	0.15 402	0.15 413	0.15 361	0.31 436	0.24 418

DMCA-RVC	0.62 414	0.96 493	2.63 498	0.36 365	0.90 568	0.56 251	0.31 355	0.69 248	0.57 274	0.68 468	0.52 298	0.59 353	0.56 435	1.23 395	0.53 379	0.16 432	0.38 549	0.20 488	0.15 361	0.20 298	0.15 254

ADCP+	0.94 528	1.12 532	3.14 561	0.34 329	0.39 464	1.06 540	0.79 550	0.89 420	0.80 487	0.66 457	0.67 430	0.85 488	1.55 575	0.93 358	4.55 603	0.13 348	0.11 300	0.16 432	0.15 361	0.26 396	0.25 427

SANet	1.20 552	1.21 549	3.33 576	0.38 405	0.27 331	1.73 578	0.85 556	1.10 546	2.49 599	1.16 552	1.83 570	1.72 575	1.50 574	2.37 544	2.84 580	0.18 459	0.16 420	0.16 432	0.15 361	0.32 445	0.32 482

XPNet_ROB	0.61 409	0.72 403	1.66 204	0.37 389	0.27 331	0.67 413	0.47 477	0.89 420	0.71 419	0.78 502	0.70 456	0.81 472	0.53 423	1.70 461	0.76 447	0.21 491	0.16 420	0.16 432	0.15 361	0.20 298	0.21 367

FlowAnything_test	0.23 46	0.32 175	0.52 5	0.28 167	0.17 122	0.37 58	0.20 102	0.38 28	0.24 2	0.24 91	0.20 39	0.21 76	0.17 45	0.26 24	0.25 155	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.16 381	0.17 234	0.12 156

zh-sn7	0.89 522	1.73 588	3.09 556	0.39 415	0.30 368	0.82 497	0.63 526	0.96 483	0.87 508	0.79 504	1.12 539	0.84 484	0.87 523	2.42 553	1.63 540	0.16 432	0.17 440	0.16 432	0.16 381	0.34 465	0.29 457

ITSA-stereo	0.48 284	0.33 184	1.20 115	0.33 298	0.18 160	0.60 316	0.29 334	0.94 464	0.80 487	0.50 282	0.49 271	0.53 316	0.59 450	1.25 399	0.64 419	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	0.18 261	0.23 406

Occ-G	0.30 92	0.30 155	1.33 137	0.23 48	0.15 66	0.36 54	0.25 244	0.43 64	0.31 16	0.26 127	0.35 171	0.46 281	0.22 118	0.30 66	0.25 155	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.16 381	0.31 436	0.08 40

EKT-Stereo	1.47 571	0.49 304	1.93 337	2.57 609	19.31 626	0.55 234	0.22 152	0.69 248	0.42 125	0.38 191	0.36 177	0.43 248	0.27 200	0.69 318	0.26 167	0.12 318	0.14 376	0.11 229	0.16 381	0.20 298	0.15 254

SDNR	1.22 556	0.80 437	2.71 509	0.33 298	1.48 597	1.98 588	0.23 187	1.93 592	2.44 597	0.89 526	2.52 586	1.36 564	0.51 416	3.65 599	1.93 551	0.30 538	0.31 533	0.22 499	0.16 381	0.33 454	0.36 504

ToySt	0.44 232	0.61 350	1.89 320	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.35 399	0.67 241	0.53 239	0.39 197	0.50 279	0.59 353	0.43 360	0.51 245	0.49 362	0.10 184	0.12 331	0.13 348	0.16 381	0.24 362	0.19 339

MC-Stereo	0.32 107	0.31 167	1.46 166	0.31 246	0.15 66	0.53 211	0.19 82	0.44 72	0.35 43	0.36 179	0.38 190	0.27 143	0.27 200	0.42 168	0.19 39	0.09 85	0.13 355	0.09 102	0.16 381	0.20 298	0.13 193

WZ-Net	0.92 526	1.31 560	3.76 583	0.41 433	0.36 440	0.86 508	0.71 541	1.00 516	1.06 541	0.82 516	0.92 510	1.06 541	1.05 544	2.16 533	1.61 539	0.19 474	0.13 355	0.15 413	0.16 381	0.32 445	0.28 451

PFNet	0.60 401	0.33 184	2.47 468	0.41 433	0.55 527	0.62 356	0.27 291	0.61 209	0.63 344	0.61 417	0.56 343	0.45 268	0.32 258	1.88 504	1.14 502	0.28 533	0.09 207	0.12 289	0.16 381	0.26 396	0.20 355

SFCPSM	0.46 261	0.24 73	2.35 442	0.27 139	0.27 331	0.70 438	0.32 378	0.96 483	0.63 344	0.49 275	0.52 298	0.43 248	0.36 279	0.52 249	0.43 330	0.12 318	0.09 207	0.12 289	0.16 381	0.16 211	0.12 156

PSMNet-RSSM	0.53 349	0.82 446	1.78 253	0.31 246	0.25 300	0.58 287	0.28 310	0.84 378	0.60 297	0.50 282	0.61 382	0.67 399	0.43 360	1.68 458	0.42 321	0.15 411	0.10 250	0.14 383	0.16 381	0.15 175	0.13 193

FAT-Stereo	0.70 459	0.54 325	2.88 532	0.36 365	0.29 353	0.62 356	0.54 497	0.97 492	0.87 508	0.76 496	0.92 510	0.94 516	0.80 511	1.84 493	0.57 398	0.18 459	0.19 464	0.17 453	0.16 381	0.22 331	0.25 427

SuperB	1.15 548	1.14 537	5.43 602	0.36 365	0.26 317	0.81 494	0.89 559	0.88 414	1.17 552	0.67 461	0.68 437	0.63 369	1.39 568	1.74 468	3.37 591	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	2.80 610	0.25 427

stereogan	0.69 455	0.51 313	2.44 460	0.39 415	0.39 464	1.01 534	0.41 436	0.94 464	0.92 523	0.73 488	0.85 497	1.15 553	0.69 488	1.57 441	0.53 379	0.19 474	0.18 451	0.20 488	0.16 381	0.36 484	0.24 418

DANet	0.80 501	0.65 378	2.21 412	1.19 583	0.48 511	0.74 458	1.25 584	0.89 420	1.53 572	0.89 526	0.71 460	0.96 519	0.56 435	1.83 488	0.96 471	0.18 459	0.16 420	0.19 479	0.16 381	0.26 396	0.29 457
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 486	0.84 452	2.01 368	0.40 426	0.25 300	0.74 458	0.66 529	0.87 405	0.73 444	0.71 481	1.07 536	0.84 484	0.59 450	2.71 579	1.15 504	0.17 447	0.16 420	0.44 557	0.16 381	0.31 436	0.20 355

DRN-Test	0.64 425	0.43 267	2.44 460	0.39 415	0.44 492	0.80 493	0.41 436	1.02 527	0.78 479	0.80 505	0.63 400	0.69 413	0.56 435	1.79 479	0.69 431	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	0.18 261	0.17 303

ETE_ROB	0.60 401	0.71 399	1.55 186	0.37 389	0.25 300	0.69 431	0.51 486	1.47 573	0.70 409	0.80 505	0.69 446	0.85 488	0.49 411	1.36 406	0.58 403	0.16 432	0.13 355	0.19 479	0.16 381	0.21 314	0.23 406

YMNet	0.62 414	0.72 403	1.93 337	0.41 433	0.41 482	0.87 512	0.43 447	0.87 405	0.71 419	0.74 491	0.81 484	0.83 479	0.46 387	0.86 353	0.93 466	0.19 474	0.22 490	0.20 488	0.17 400	0.41 517	0.21 367

YMNet_1	0.62 414	0.72 403	1.93 337	0.41 433	0.41 482	0.87 512	0.43 447	0.87 405	0.71 419	0.74 491	0.81 484	0.83 479	0.46 387	0.86 353	0.93 466	0.19 474	0.22 490	0.20 488	0.17 400	0.41 517	0.21 367

AIO-test2	0.49 302	1.15 541	1.96 359	0.42 444	0.37 452	0.50 173	0.23 187	0.79 346	0.70 409	0.33 170	0.53 309	0.27 143	0.22 118	0.67 309	0.29 202	0.73 573	0.08 136	0.13 348	0.17 400	0.17 234	0.18 322

fast-acv-ft	0.63 421	0.88 466	3.10 557	0.38 405	0.30 368	0.79 485	0.48 481	0.69 248	0.72 429	0.58 385	0.78 480	0.76 454	0.60 454	0.67 309	0.73 443	0.15 411	0.15 402	0.18 473	0.17 400	0.37 492	0.16 284

GASNet	0.73 480	1.47 571	3.04 551	0.47 480	0.33 408	0.57 269	0.34 391	0.91 438	0.75 461	0.58 385	0.58 357	0.74 442	0.55 431	2.03 519	0.65 422	0.21 491	0.15 402	0.19 479	0.17 400	0.51 544	0.28 451

Wz-Net-SNSev	0.76 489	1.32 563	3.11 559	0.40 426	0.31 387	0.71 440	0.60 515	0.98 496	0.87 508	0.67 461	0.83 490	0.96 519	0.60 454	1.67 457	0.97 472	0.16 432	0.15 402	0.16 432	0.17 400	0.36 484	0.24 418

test-1	0.44 232	0.48 301	1.69 209	0.30 219	0.27 331	0.50 173	0.28 310	0.80 350	0.43 136	0.40 199	0.54 321	0.41 230	0.24 147	0.31 73	1.16 506	0.09 85	0.20 475	0.10 158	0.17 400	0.11 88	0.26 437

AF-Net	0.69 455	0.92 475	2.21 412	0.41 433	0.40 474	0.68 425	0.40 430	1.02 527	0.86 505	0.69 470	1.03 530	1.04 537	0.84 518	1.19 390	0.78 451	0.22 504	0.14 376	0.25 518	0.17 400	0.30 428	0.18 322

RTSC	0.72 471	1.00 512	2.22 416	0.40 426	0.29 353	0.82 497	0.31 355	0.96 483	1.10 546	0.92 531	0.81 484	0.78 460	0.58 447	1.23 395	1.55 537	0.18 459	0.17 440	0.14 383	0.17 400	0.43 525	0.30 468

CVANet_RVC	0.65 434	0.80 437	2.13 395	0.36 365	0.26 317	0.62 356	0.42 440	0.84 378	0.72 429	0.69 470	0.68 437	0.68 406	0.52 421	2.64 571	0.42 321	0.19 474	0.12 331	0.22 499	0.17 400	0.37 492	0.15 254

UCFNet_RVC	0.48 284	0.82 446	1.85 298	0.30 219	0.27 331	0.64 386	0.26 267	0.74 280	0.55 259	0.48 263	0.53 309	0.63 369	0.41 332	0.88 357	0.38 294	0.15 411	0.10 250	0.17 453	0.17 400	0.18 261	0.15 254

DPSNet	0.86 517	0.60 346	2.34 439	0.58 529	0.36 440	1.07 545	0.75 546	1.30 564	1.05 538	0.70 476	0.68 437	0.94 516	1.29 557	2.08 527	1.82 549	0.26 524	0.23 498	0.16 432	0.17 400	0.48 537	0.40 524

MDST_ROB	1.17 551	0.42 262	3.87 585	0.54 514	0.44 492	4.11 609	0.58 511	1.31 565	0.84 502	2.12 587	1.12 539	0.98 523	0.71 492	4.24 605	0.99 479	0.16 432	0.14 376	0.19 479	0.17 400	0.18 261	0.35 496

TCMNet	0.66 439	0.85 456	2.55 490	0.50 494	0.52 521	0.72 446	0.39 427	0.87 405	0.72 429	0.58 385	0.68 437	0.63 369	0.46 387	1.70 461	0.63 414	0.18 459	0.18 451	0.23 506	0.18 413	0.38 499	0.27 444

rvit_0105_3	0.39 179	0.47 298	1.46 166	0.33 298	0.19 193	0.45 117	0.35 399	0.69 248	0.65 365	0.37 183	0.37 180	0.40 224	0.31 250	0.44 181	0.30 222	0.18 459	0.17 440	0.17 453	0.18 413	0.15 175	0.15 254

ff7	0.32 107	0.52 314	1.38 149	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

IGEVStereo-DCA	0.33 116	0.34 199	1.38 149	0.27 139	0.16 93	0.45 117	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.21 46	0.26 130	0.25 163	0.64 294	0.52 375	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.18 413	0.16 211	0.22 382

ffff	0.32 107	0.52 314	1.38 149	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

11t	0.32 107	0.52 314	1.38 149	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

anonymousdsp	0.34 124	0.53 319	1.47 170	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.49 115	0.40 103	0.25 110	0.24 77	0.22 79	0.24 147	0.55 263	0.19 39	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.18 413	0.24 362	0.29 457

ccc-4	0.32 107	0.52 314	1.38 149	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

IGEV-Stereo	0.34 124	0.54 325	1.47 170	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.49 115	0.40 103	0.25 110	0.24 77	0.22 79	0.24 147	0.54 259	0.19 39	0.09 85	0.10 250	0.10 158	0.18 413	0.24 362	0.29 457
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.51 330	1.01 516	1.74 227	0.29 199	0.19 193	0.60 316	0.26 267	0.52 144	0.75 461	0.63 438	0.63 400	0.63 369	0.33 263	0.85 352	0.47 351	0.27 529	0.15 402	0.40 552	0.18 413	0.22 331	0.14 216

LCNet	0.54 355	0.37 220	1.78 253	0.92 567	0.22 249	0.96 526	0.30 342	0.59 195	0.58 285	0.51 295	0.55 331	0.41 230	0.76 506	0.84 350	0.26 167	0.09 85	0.06 23	0.12 289	0.18 413	0.98 578	0.39 520

psmorigin	1.36 564	0.60 346	13.80 621	0.37 389	0.29 353	0.62 356	0.33 386	0.77 315	0.61 314	0.96 537	0.88 504	1.17 556	0.73 498	4.00 602	0.86 462	0.19 474	0.22 490	0.17 453	0.18 413	0.24 362	0.29 457

EDNetEfficientorigin	8.18 616	0.98 505	145.96 644	0.51 499	0.89 567	0.72 446	0.48 481	0.85 385	1.56 574	2.12 587	1.49 561	1.29 560	1.31 560	1.83 488	2.13 563	0.13 348	0.12 331	0.17 453	0.18 413	0.39 509	0.45 534

FADNet-RVC	0.61 409	1.26 556	2.12 393	0.33 298	0.26 317	0.59 304	0.29 334	0.86 395	0.62 332	0.45 235	0.50 279	0.62 366	0.46 387	1.73 466	0.55 386	0.17 447	0.20 475	0.17 453	0.18 413	0.59 552	0.28 451

S-Stereo	0.80 501	0.69 394	3.89 586	0.39 415	0.37 452	0.69 431	0.70 540	0.94 464	0.98 531	0.62 428	0.91 508	0.83 479	0.60 454	2.37 544	0.66 423	0.18 459	0.21 484	0.17 453	0.18 413	0.30 428	0.35 496

edge stereo	0.81 510	0.73 410	3.30 573	0.37 389	1.21 589	0.62 356	0.39 427	0.93 455	0.79 484	0.80 505	0.88 504	1.14 552	0.71 492	2.18 534	0.71 436	0.21 491	0.20 475	0.26 521	0.18 413	0.38 499	0.26 437

RTS	1.21 553	1.31 560	6.39 606	0.52 503	0.51 519	1.61 570	0.79 550	1.03 534	1.37 565	1.13 549	1.30 552	1.10 547	0.85 519	2.65 572	2.08 559	0.21 491	0.24 501	0.18 473	0.18 413	0.43 525	0.32 482

RTSA	1.21 553	1.31 560	6.39 606	0.52 503	0.51 519	1.61 570	0.79 550	1.03 534	1.37 565	1.13 549	1.30 552	1.10 547	0.85 519	2.65 572	2.08 559	0.21 491	0.24 501	0.18 473	0.18 413	0.43 525	0.32 482

PS-NSSS	0.63 421	1.00 512	1.81 281	0.30 219	0.31 387	0.63 373	0.34 391	0.98 496	0.69 400	0.54 327	0.74 470	0.51 308	0.41 332	2.43 556	0.48 357	0.24 515	0.17 440	0.27 522	0.18 413	0.27 406	0.21 367

LALA_ROB	0.60 401	0.76 416	1.69 209	0.36 365	0.29 353	0.79 485	0.55 500	0.94 464	0.77 475	0.81 511	0.67 430	0.94 516	0.49 411	0.99 365	0.73 443	0.21 491	0.15 402	0.20 488	0.18 413	0.23 345	0.21 367

coex-ft	5.95 613	1.67 582	60.57 642	0.34 329	0.30 368	0.77 476	0.69 537	0.74 280	4.41 608	19.22 629	2.15 578	1.62 574	7.97 616	1.81 486	8.96 617	0.44 552	2.08 613	0.18 473	0.19 433	0.38 499	4.62 619

UDGNet	0.44 232	1.02 520	1.74 227	0.35 346	0.19 193	0.58 287	0.23 187	0.49 115	0.66 380	0.41 208	0.38 190	0.34 192	0.29 233	0.53 255	0.30 222	0.24 515	0.10 250	0.37 549	0.19 433	0.27 406	0.15 254

APVNet	0.70 459	0.67 387	2.71 509	0.38 405	0.36 440	0.85 506	0.43 447	0.91 438	0.68 391	0.55 345	0.69 446	0.75 448	0.55 431	2.31 541	0.78 451	0.17 447	0.17 440	0.24 513	0.19 433	0.33 454	0.23 406

FADNet-RVC-Resample	0.67 443	1.16 546	3.16 563	0.37 389	0.29 353	0.62 356	0.38 422	0.86 395	0.63 344	0.51 295	0.50 279	0.57 343	0.45 372	1.57 441	0.49 362	0.24 515	0.32 539	0.23 506	0.19 433	0.27 406	0.62 557

FADNet	0.64 425	1.22 550	2.06 377	0.32 275	0.30 368	0.66 407	0.29 334	0.88 414	0.72 429	0.44 224	0.48 254	0.66 390	0.57 441	1.84 493	0.45 341	0.46 556	0.20 475	0.17 453	0.19 433	0.59 552	0.24 418

ADCRef	0.80 501	0.96 493	2.29 431	0.37 389	0.35 431	0.96 526	0.51 486	0.87 405	0.75 461	0.88 524	0.83 490	0.61 362	1.36 565	1.02 369	3.27 587	0.13 348	0.11 300	0.17 453	0.19 433	0.25 376	0.21 367

PSMNet_ROB	0.66 439	1.01 516	2.33 437	0.38 405	0.31 387	0.72 446	0.55 500	0.86 395	0.69 400	0.54 327	0.60 375	0.75 448	0.47 395	2.00 518	0.82 458	0.17 447	0.13 355	0.19 479	0.19 433	0.24 362	0.27 444

SGM-Forest	1.04 541	0.42 262	3.59 582	0.41 433	0.32 395	1.05 539	1.32 587	0.94 464	0.83 499	1.16 552	2.23 582	1.03 534	1.39 568	2.49 562	2.35 570	0.21 491	0.21 484	0.20 488	0.19 433	0.23 345	0.32 482
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.71 468	0.76 416	2.64 500	0.33 298	0.20 208	0.78 481	0.79 550	0.98 496	0.78 479	0.85 523	0.71 460	0.86 494	1.10 549	1.46 421	0.62 412	0.18 459	0.20 475	0.21 496	0.19 433	0.25 376	0.33 490
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.21 553	1.15 541	3.01 550	0.34 329	0.28 345	1.10 548	0.69 537	1.35 567	1.01 534	2.71 602	2.41 585	2.96 591	1.45 571	2.80 583	1.40 530	0.22 504	0.22 490	0.22 499	0.19 433	0.50 542	0.26 437
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
ISRNet	0.47 278	0.44 278	1.55 186	0.37 389	0.31 387	0.49 161	0.19 82	0.75 291	0.66 380	0.63 438	0.71 460	0.67 399	0.39 313	0.58 271	0.44 336	0.23 507	0.16 420	0.21 496	0.20 443	0.21 314	0.25 427

IGEV-Stereo+	0.29 82	0.29 142	0.86 69	0.25 87	0.34 418	0.30 18	0.14 19	0.32 9	0.53 239	0.18 27	0.12 8	0.18 56	0.19 86	0.49 234	0.17 20	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.20 443	0.46 535	0.59 554

Wz-Net-TNSev	0.91 524	1.73 588	3.08 554	0.36 365	0.31 387	1.00 533	0.71 541	1.06 540	0.97 528	0.71 481	0.72 465	1.09 545	0.87 523	2.42 553	1.59 538	0.20 484	0.20 475	0.16 432	0.20 443	0.44 533	0.35 496

STTStereo	0.51 330	0.69 394	2.14 400	0.36 365	0.30 368	0.61 336	0.32 378	0.77 315	0.60 297	0.60 408	0.54 321	0.67 399	0.43 360	0.86 353	0.42 321	0.16 432	0.15 402	0.17 453	0.20 443	0.16 211	0.15 254

RP	0.67 443	0.82 446	1.94 347	0.43 449	0.44 492	0.65 400	0.45 466	0.89 420	0.82 495	0.66 457	0.92 510	0.99 526	0.76 506	1.55 436	0.66 423	0.25 520	0.18 451	0.23 506	0.20 443	0.31 436	0.22 382

XQC	0.73 480	0.98 505	2.39 449	0.46 475	0.35 431	0.81 494	0.46 469	1.00 516	1.00 532	0.80 505	0.69 446	0.88 500	0.74 503	1.32 402	1.20 512	0.24 515	0.16 420	0.23 506	0.20 443	0.41 517	0.33 490

BStereo	0.28 71	0.33 184	1.34 140	0.23 48	0.29 353	0.33 33	0.20 102	0.46 85	0.35 43	0.22 61	0.17 22	0.20 65	0.14 15	0.28 43	0.25 155	0.07 23	0.07 47	0.16 432	0.21 449	0.12 99	0.11 117

Wave_Phase_stereo	0.31 100	0.33 184	1.34 140	0.23 48	0.29 353	0.98 529	0.20 102	0.49 115	0.35 43	0.22 61	0.17 22	0.20 65	0.14 15	0.28 43	0.25 155	0.07 23	0.07 47	0.16 432	0.21 449	0.12 99	0.11 117

FE-Mocha	0.41 193	0.31 167	1.44 162	0.28 167	0.33 408	0.41 87	0.17 57	0.69 248	0.45 155	0.44 224	0.50 279	0.41 230	0.45 372	0.36 125	1.17 508	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.21 449	0.13 131	0.13 193

AIO_test	0.39 179	0.37 220	1.19 111	0.73 550	0.67 551	0.35 46	0.25 244	0.47 100	0.34 36	0.34 172	0.22 58	0.33 186	0.17 45	1.31 401	0.19 39	0.11 259	0.15 402	0.08 42	0.21 449	0.15 175	0.23 406

testlalala_base	0.46 261	0.30 155	1.82 287	0.34 329	0.27 331	0.55 234	0.21 125	0.85 385	0.32 21	0.32 166	0.39 198	0.31 172	0.23 135	0.30 66	0.28 187	0.95 583	0.30 531	0.09 102	0.21 449	1.03 579	0.18 322

GrayStereo	0.66 439	0.19 8	1.76 239	0.90 565	0.23 269	0.62 356	1.42 596	0.62 213	0.60 297	0.72 484	0.78 480	0.56 337	3.07 599	0.60 283	0.26 167	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.21 449	0.11 88	0.18 322

aanetorigin	0.77 493	0.80 437	2.59 493	0.43 449	0.44 492	0.58 287	1.01 571	0.57 180	0.68 391	1.53 580	1.23 546	0.81 472	1.08 547	1.07 374	1.07 492	0.18 459	0.15 402	0.17 453	0.21 449	0.54 549	0.30 468

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 493	1.04 522	2.06 377	0.94 569	0.35 431	0.89 517	0.40 430	0.85 385	0.63 344	0.55 345	0.63 400	0.75 448	0.38 299	2.38 547	0.48 357	1.10 591	0.31 533	0.36 545	0.21 449	0.53 548	0.55 550

SHD	0.72 471	0.77 425	2.36 445	0.45 470	0.40 474	0.71 440	0.32 378	1.02 527	1.25 557	1.07 545	0.84 493	0.90 504	0.73 498	1.09 376	0.98 474	0.21 491	0.18 451	0.20 488	0.21 449	0.32 445	0.31 476

ADCL	0.99 533	0.79 435	2.43 458	0.39 415	0.32 395	1.50 566	1.90 600	0.92 447	0.97 528	1.26 567	1.27 548	1.00 528	1.42 570	1.14 386	3.31 589	0.17 447	0.14 376	0.22 499	0.21 449	0.30 428	0.22 382

WCMA_ROB	1.12 544	0.83 450	2.66 503	0.58 529	0.34 418	1.17 555	0.71 541	0.93 455	0.94 524	1.74 583	2.63 591	3.09 594	1.71 581	1.70 461	1.84 550	0.26 524	0.21 484	0.20 488	0.21 449	0.28 412	0.43 531

Reg-Stereo(zero)	0.46 261	0.17 1	2.10 389	0.24 68	0.34 418	0.51 183	0.42 440	0.50 122	0.54 252	0.37 183	0.46 236	0.54 322	0.60 454	0.43 172	1.10 496	0.08 40	0.09 207	0.08 42	0.22 460	0.12 99	0.22 382

rvit_105_1	0.44 232	0.54 325	1.46 166	0.36 365	0.24 282	0.51 183	0.45 466	0.75 291	0.74 448	0.45 235	0.44 224	0.44 259	0.36 279	0.62 289	0.38 294	0.20 484	0.18 451	0.18 473	0.22 460	0.18 261	0.18 322

model_zeroshot	0.44 232	0.68 390	1.97 364	0.28 167	0.18 160	0.69 431	0.21 125	0.63 221	0.40 103	1.00 539	0.34 166	0.42 244	0.20 98	0.69 318	0.24 140	0.10 184	0.22 490	0.10 158	0.22 460	0.12 99	0.10 92

GCAP-BAT	0.43 222	0.31 167	1.82 287	0.25 87	0.26 317	0.65 400	0.23 187	0.48 108	0.37 73	0.67 461	0.82 489	0.44 259	0.24 147	0.48 223	0.87 463	0.09 85	0.13 355	0.09 102	0.22 460	0.08 28	0.09 63

cross-raft	0.40 186	0.27 106	2.22 416	0.30 219	0.17 122	0.49 161	0.35 399	0.71 259	0.39 90	0.43 218	0.45 228	0.64 378	0.25 163	0.32 82	0.25 155	0.08 40	0.08 136	0.09 102	0.23 464	0.11 88	0.14 216

ADCS	1.05 542	1.36 568	2.98 547	0.42 444	0.36 440	0.96 526	0.81 554	1.06 540	1.12 549	1.25 563	0.97 520	1.08 543	0.90 529	1.25 399	4.86 605	0.21 491	0.21 484	0.22 499	0.23 464	0.36 484	0.38 514

testlalala	0.36 145	0.30 155	1.77 248	0.28 167	0.33 408	0.60 316	0.22 152	0.55 168	0.51 212	0.55 345	0.35 171	0.31 172	0.20 98	0.26 24	0.22 102	0.10 184	0.13 355	0.09 102	0.24 466	0.08 28	0.07 9

AnyNet_C01	1.14 546	1.49 572	4.23 594	0.54 514	0.53 522	1.51 567	1.37 590	1.04 538	1.07 542	1.17 558	1.33 555	1.15 553	1.08 547	1.61 451	2.74 578	0.25 520	0.22 490	0.28 526	0.24 466	0.48 537	0.40 524

AnyNet_C32	1.00 537	1.33 565	2.53 479	0.49 490	0.54 524	1.15 553	1.14 579	0.91 438	0.89 516	1.11 548	0.95 517	0.87 496	0.93 531	1.50 430	4.07 598	0.21 491	0.20 475	0.25 518	0.24 466	0.38 499	0.33 490

STTRV1_RVC	0.80 501	0.55 334	2.89 535	0.42 444	0.49 512	0.79 485	0.44 458	1.15 554	0.82 495	0.62 428	0.89 506	0.72 431	0.63 471	2.69 576	0.64 419	0.48 557	0.64 578	0.27 522	0.24 466	0.35 476	0.27 444

GANetREF_RVC	0.75 486	1.15 541	2.46 463	0.47 480	0.26 317	0.83 500	0.61 519	0.97 492	0.89 516	0.62 428	0.61 382	0.72 431	0.59 450	2.42 553	0.55 386	0.32 541	0.25 514	0.36 545	0.24 466	0.39 509	0.31 476
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
NaN_ROB	1.14 546	0.94 483	2.96 543	0.53 509	0.56 530	1.13 551	0.99 566	0.98 496	1.00 532	1.09 547	0.87 501	0.77 456	1.06 546	5.90 610	2.72 577	0.16 432	0.23 498	0.16 432	0.24 466	0.22 331	0.36 504

CSAN	1.25 557	1.12 532	3.04 551	0.51 499	0.37 452	1.06 540	1.15 580	1.22 557	1.08 543	1.17 558	1.91 572	1.04 537	1.31 560	5.96 611	2.43 573	0.26 524	0.22 490	0.24 513	0.24 466	0.31 436	0.30 468

PDISCO_ROB	0.75 486	1.06 525	2.11 390	0.64 542	0.59 537	1.13 551	0.43 447	1.14 551	1.05 538	0.64 448	0.71 460	0.96 519	0.61 463	1.21 391	0.76 447	0.37 549	0.18 451	0.27 522	0.24 466	0.56 551	0.32 482

AdaDepth	0.24 52	0.18 5	1.03 87	0.25 87	0.21 222	0.46 135	0.16 47	0.30 6	0.27 8	0.17 20	0.19 32	0.14 14	0.18 65	0.35 112	0.17 20	0.07 23	0.07 47	0.08 42	0.25 474	0.10 65	0.10 92

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 71	0.28 131	1.09 95	0.33 298	0.15 66	0.30 18	0.16 47	0.58 186	0.42 125	0.19 33	0.19 32	0.17 46	0.26 179	0.38 144	0.37 287	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.25 474	0.10 65	0.06 1

HBP-ISP	0.76 489	1.30 559	3.19 567	0.35 346	0.26 317	0.85 506	0.54 497	1.03 534	0.72 429	0.80 505	0.69 446	0.68 406	0.83 515	2.04 521	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.29 533	0.25 474	0.28 412	0.24 418

Nwc_Net	0.68 450	0.83 450	2.53 479	0.41 433	0.39 464	0.77 476	0.38 422	1.01 524	0.70 409	0.60 408	0.99 523	0.98 523	0.68 486	1.41 413	0.63 414	0.23 507	0.15 402	0.23 506	0.25 474	0.23 345	0.18 322

SAMSARA	0.91 524	0.97 501	2.22 416	0.80 558	0.58 535	1.32 558	1.31 586	1.01 524	0.94 524	1.36 570	0.87 501	1.38 565	0.90 529	1.72 465	1.02 486	0.24 515	0.30 531	0.22 499	0.25 474	0.36 484	0.35 496

NCCL2	0.65 434	0.94 483	1.96 359	0.43 449	0.30 368	0.71 440	0.68 535	0.84 378	0.65 365	0.70 476	0.60 375	0.86 494	0.54 426	1.56 437	0.57 398	0.20 484	0.16 420	0.67 572	0.25 474	0.22 331	0.24 418

CBMV_ROB	0.76 489	0.42 262	2.68 505	0.33 298	0.22 249	0.74 458	0.47 477	0.96 483	0.76 470	1.04 544	0.96 518	0.88 500	0.93 531	2.06 523	1.19 511	0.22 504	0.24 501	0.27 522	0.25 474	0.25 376	0.28 451

FBW_ROB	0.83 513	0.77 425	1.77 248	0.44 456	0.30 368	0.87 512	0.46 469	1.10 546	0.91 519	0.81 511	0.75 473	1.01 530	0.61 463	3.66 600	1.23 516	0.26 524	0.23 498	0.36 545	0.25 474	0.27 406	0.62 557

GREAT-IGEV	0.37 154	0.28 131	1.48 173	0.25 87	0.38 458	0.46 135	0.18 73	0.33 11	0.34 36	0.15 5	0.29 116	0.15 31	0.17 45	0.36 125	0.23 115	0.07 23	0.76 592	0.07 1	0.26 482	0.21 314	1.03 592

RGC	0.71 468	0.97 501	2.18 408	0.44 456	0.44 492	0.73 453	0.40 430	0.94 464	0.71 419	0.71 481	1.04 533	1.01 530	0.71 492	1.74 468	0.70 433	0.23 507	0.18 451	0.28 526	0.26 482	0.29 417	0.27 444

G-Net	0.99 533	0.64 371	2.76 519	0.57 527	0.67 551	2.03 589	0.72 544	0.76 304	0.67 389	1.14 551	2.56 588	1.30 563	1.02 541	1.48 429	1.74 546	0.25 520	0.24 501	0.24 513	0.26 482	0.37 492	0.31 476

PVD	0.90 523	0.85 456	2.15 401	0.53 509	0.50 514	0.99 530	0.56 505	1.15 554	1.64 576	1.41 576	1.41 560	1.11 549	1.13 552	1.35 405	1.31 522	0.26 524	0.28 526	0.28 526	0.26 482	0.37 492	0.49 541

NOSS_ROB	0.64 425	0.65 378	1.62 198	0.46 475	0.25 300	0.67 413	0.30 342	0.93 455	0.77 475	0.59 399	0.57 351	0.77 456	0.38 299	2.78 581	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.28 526	0.26 482	0.27 406	0.39 520

ccnet	0.71 468	0.41 254	1.59 191	0.40 426	0.45 501	1.06 540	0.55 500	0.98 496	0.71 419	0.88 524	0.97 520	0.82 477	0.88 527	1.68 458	0.94 468	0.32 541	0.26 516	0.32 539	0.27 487	0.34 465	0.30 468

EDNetEfficient	1.27 558	0.70 397	4.05 591	0.64 542	0.98 572	0.94 524	1.40 593	0.85 385	1.75 581	2.34 596	1.33 555	1.05 539	2.21 590	1.58 445	4.15 599	0.15 411	0.19 464	0.14 383	0.27 487	0.38 499	0.32 482

SGM-ForestM	2.98 601	1.70 586	3.52 581	0.67 547	0.47 509	5.18 612	3.36 612	3.30 610	2.86 605	4.44 611	3.79 607	9.80 619	5.50 611	6.29 612	6.52 613	0.27 529	0.36 543	0.24 513	0.27 487	0.38 499	0.58 553

GASTEREO	0.35 135	0.72 403	1.15 103	0.56 523	0.20 208	0.52 202	0.22 152	0.56 175	0.40 103	0.30 152	0.31 143	0.16 37	0.31 250	0.35 112	0.26 167	0.09 85	0.14 376	0.08 42	0.28 490	0.14 155	0.20 355

DeepPrunerF	0.86 517	0.86 459	2.91 540	0.45 470	0.50 514	0.64 386	0.48 481	1.14 551	2.64 602	0.63 438	0.61 382	0.65 383	0.62 468	2.21 536	1.31 522	0.23 507	0.19 464	0.30 534	0.28 490	0.36 484	0.25 427

PA-Net	0.84 515	1.00 512	3.49 579	0.63 541	0.40 474	0.70 438	0.52 489	0.86 395	0.84 502	0.52 304	0.59 360	0.70 423	0.54 426	2.35 543	2.23 566	0.17 447	0.27 523	0.19 479	0.28 490	0.22 331	0.36 504
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LSM	3.31 605	1.11 531	5.29 601	9.40 620	30.65 635	0.84 502	1.12 578	0.91 438	1.22 555	1.36 570	2.19 579	0.93 512	0.83 515	1.66 455	0.90 464	0.21 491	0.31 533	0.24 513	0.28 490	0.39 509	6.33 621

MSCF	0.35 135	0.72 403	1.15 103	0.58 529	0.21 222	0.50 173	0.22 152	0.56 175	0.38 78	0.29 147	0.29 116	0.17 46	0.30 241	0.35 112	0.26 167	0.09 85	0.12 331	0.08 42	0.29 494	0.15 175	0.21 367

SCV	0.35 135	0.59 344	1.37 147	0.34 329	0.22 249	0.28 11	0.23 187	0.72 264	0.35 43	0.19 33	0.30 130	0.24 102	0.20 98	0.64 294	0.19 39	0.11 259	0.08 136	0.09 102	0.29 494	0.34 465	0.29 457

castereo++	0.28 71	0.43 267	0.93 80	0.28 167	0.17 122	0.53 211	0.21 125	0.55 168	0.45 155	0.17 20	0.26 95	0.32 180	0.17 45	0.33 94	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.29 494	0.13 131	0.06 1

PSMNet-RUCA	0.58 387	0.82 446	1.89 320	0.59 534	0.56 530	0.64 386	0.36 406	0.84 378	0.69 400	0.51 295	0.68 437	0.53 316	0.43 360	0.56 266	0.43 330	0.34 545	0.18 451	0.44 557	0.29 494	0.48 537	0.30 468

testlalala2	0.44 232	0.28 131	2.59 493	0.64 542	0.56 530	0.57 269	0.20 102	0.78 330	0.52 220	0.40 199	0.39 198	0.45 268	0.21 109	0.27 31	0.22 102	0.09 85	0.10 250	0.08 42	0.29 494	0.12 99	0.10 92

rrr	0.46 261	0.34 199	3.08 554	0.27 139	0.16 93	0.45 117	0.28 310	1.09 545	0.51 212	0.24 91	0.21 46	0.26 130	0.25 163	0.64 294	0.52 375	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.29 494	0.16 211	0.25 427

SQANet	0.80 501	1.58 576	2.53 479	0.76 554	0.83 563	0.76 468	0.36 406	0.83 367	0.64 352	0.63 438	0.69 446	0.73 436	0.51 416	1.21 391	0.53 379	0.77 577	0.29 527	0.59 568	0.29 494	0.86 573	0.61 556

anonymousa	0.48 284	0.46 289	2.44 460	0.29 199	0.34 418	0.61 336	0.25 244	0.66 232	0.54 252	0.53 314	0.77 479	0.73 436	0.46 387	0.33 94	0.31 234	0.10 184	0.09 207	0.12 289	0.29 494	0.10 65	0.19 339

Sa-1000	0.51 330	0.72 403	1.90 325	0.31 246	0.60 542	0.60 316	0.31 355	0.94 464	0.71 419	0.52 304	0.83 490	0.42 244	0.33 263	0.68 312	0.28 187	0.10 184	0.09 207	0.13 348	0.29 494	0.29 417	0.10 92

CC-Net-ROB	0.85 516	1.15 541	2.13 395	0.88 564	0.38 458	0.88 516	0.44 458	1.06 540	0.79 484	0.58 385	0.69 446	0.65 383	0.50 414	2.74 580	0.51 372	0.93 580	0.39 556	0.87 578	0.29 494	0.54 549	0.54 547

FSD	0.36 145	0.41 254	0.91 76	0.34 329	0.29 353	0.35 46	0.33 386	0.44 72	0.46 166	0.32 166	0.32 149	0.37 202	0.32 258	0.35 112	0.32 247	0.28 533	0.27 523	0.31 535	0.30 504	0.31 436	0.29 457

SCV_C0	0.33 116	0.43 267	1.42 159	0.25 87	0.16 93	0.35 46	0.20 102	0.68 245	0.44 140	0.24 91	0.27 102	0.29 162	0.20 98	0.58 271	0.18 22	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.30 504	0.26 396	0.17 303

FC-DCNN v2	1.54 575	0.58 342	2.80 526	0.44 456	0.39 464	2.05 590	0.66 529	1.90 591	1.84 587	2.79 604	2.97 598	4.41 606	3.07 599	2.65 572	2.30 569	0.29 535	0.26 516	0.31 535	0.30 504	0.32 445	0.38 514

raft_robust	0.55 367	0.84 452	1.73 223	0.28 167	0.54 524	0.53 211	0.25 244	0.88 414	0.75 461	0.48 263	0.46 236	0.76 454	0.75 504	1.46 421	0.27 177	0.09 85	0.10 250	0.10 158	0.30 504	0.26 396	0.16 284

CREStereo++_RVC	0.33 116	0.29 142	1.74 227	0.24 68	0.16 93	0.54 219	0.15 32	0.40 39	0.55 259	0.37 183	0.51 284	0.24 102	0.19 86	0.27 31	0.26 167	0.09 85	0.06 23	0.08 42	0.30 504	0.08 28	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FCDSN-DC	1.29 559	0.54 325	2.50 476	0.47 480	0.41 482	1.12 549	0.60 515	1.10 546	1.27 559	2.23 593	2.87 594	3.67 599	3.12 601	2.39 550	1.69 543	0.30 538	0.26 516	0.31 535	0.30 504	0.35 476	0.38 514
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 573	0.59 344	2.88 532	0.44 456	0.39 464	1.97 586	0.66 529	1.67 582	1.70 579	2.72 603	2.89 595	4.22 602	2.97 598	2.55 567	2.19 564	0.29 535	0.26 516	0.31 535	0.30 504	0.32 445	0.39 520

castereo	0.30 92	0.44 278	0.81 63	0.24 68	0.29 353	0.41 87	0.27 291	0.72 264	0.45 155	0.22 61	0.30 130	0.24 102	0.31 250	0.25 13	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.31 511	0.12 99	0.09 63

gcap-zeroshot	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.31 246	0.32 395	0.69 431	0.21 125	0.74 280	0.52 220	0.43 218	0.35 171	0.62 366	0.24 147	0.41 160	0.24 140	0.09 85	0.16 420	0.09 102	0.31 511	0.08 28	0.09 63

DispNO	0.67 443	0.98 505	2.58 491	0.31 246	0.27 331	0.59 304	0.29 334	0.83 367	0.68 391	0.53 314	0.79 483	0.83 479	0.47 395	2.46 559	0.68 429	0.12 318	0.10 250	0.19 479	0.31 511	0.16 211	0.17 303

Gwc-CoAtRS	0.38 164	0.33 184	1.92 334	0.27 139	0.41 482	0.48 151	0.19 82	0.59 195	0.46 166	0.43 218	0.39 198	0.57 343	0.26 179	0.32 82	0.26 167	0.09 85	0.09 207	0.09 102	0.31 511	0.11 88	0.09 63

NCC-stereo	0.79 499	0.94 483	2.42 454	0.59 534	0.45 501	1.90 581	0.46 469	0.99 508	0.72 429	0.64 448	0.84 493	0.91 506	0.73 498	1.80 483	1.00 480	0.27 529	0.19 464	0.23 506	0.31 511	0.24 362	0.22 382

Abc-Net	0.79 499	0.94 483	2.42 454	0.59 534	0.45 501	1.90 581	0.46 469	0.99 508	0.72 429	0.64 448	0.84 493	0.91 506	0.73 498	1.80 483	1.00 480	0.27 529	0.19 464	0.23 506	0.31 511	0.24 362	0.22 382
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSKI-zero shot	0.46 261	0.38 231	2.47 468	0.27 139	0.43 491	0.56 251	0.20 102	0.77 315	0.43 136	0.60 408	0.51 284	0.44 259	0.17 45	0.68 312	0.21 81	0.09 85	0.29 527	0.09 102	0.32 517	0.14 155	0.10 92

DCRE	0.50 313	0.63 367	2.13 395	0.30 219	0.23 269	0.45 117	0.24 223	0.59 195	0.53 239	0.50 282	2.10 576	0.42 244	0.26 179	0.35 112	0.23 115	0.09 85	0.14 376	0.10 158	0.32 517	0.16 211	0.15 254

SA	0.50 313	0.75 415	1.95 350	0.31 246	0.61 546	0.57 269	0.31 355	0.91 438	0.73 444	0.42 213	0.62 387	0.38 210	0.47 395	0.68 312	0.29 202	0.09 85	0.09 207	0.13 348	0.32 517	0.30 428	0.10 92

MIPNet	0.83 513	0.81 442	2.40 451	0.61 539	0.18 160	1.48 564	1.39 592	1.60 580	0.74 448	1.94 585	0.85 497	0.73 436	1.68 579	0.87 356	0.31 234	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.32 517	0.25 376	0.12 156

XX-Stereo	0.55 367	0.54 325	3.50 580	0.48 488	0.39 464	0.54 219	0.17 57	0.89 420	0.40 103	0.44 224	0.65 425	0.85 488	0.19 86	0.77 340	0.21 81	0.10 184	0.14 376	0.10 158	0.32 517	0.17 234	0.14 216

ADCMid	0.96 532	1.32 563	2.74 517	0.38 405	0.35 431	0.99 530	0.58 511	0.94 464	0.86 505	1.23 562	1.01 526	1.01 530	1.00 539	1.05 373	3.97 596	0.21 491	0.19 464	0.42 554	0.32 517	0.40 514	0.29 457

MSMD_ROB	1.34 562	0.96 493	2.38 447	0.39 415	0.32 395	1.96 584	0.62 524	0.91 438	1.43 567	2.94 606	2.60 589	4.77 608	1.95 586	2.43 556	1.33 524	0.29 535	0.26 516	0.32 539	0.32 517	0.30 428	0.30 468

RSM	0.28 71	0.26 98	0.97 84	0.25 87	0.24 282	0.37 58	0.21 125	0.49 115	0.44 140	0.21 50	0.27 102	0.28 152	0.17 45	0.38 144	0.20 62	0.07 23	0.07 47	0.09 102	0.34 524	0.21 314	0.16 284

MADNet+	1.36 564	1.93 601	5.95 603	0.81 561	0.59 537	1.57 569	1.09 575	1.39 571	1.22 555	0.84 519	1.01 526	1.25 559	1.12 551	3.19 592	2.36 571	0.45 554	0.47 566	0.38 551	0.34 524	0.59 552	0.57 551

ELAS_RVC	1.37 566	0.78 433	3.21 569	0.55 521	0.50 514	1.49 565	2.48 608	1.48 574	1.71 580	2.13 590	2.09 575	2.07 580	2.56 594	1.90 506	2.02 556	0.35 546	0.36 543	0.37 549	0.34 524	0.49 540	0.47 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-FE	0.53 349	0.34 199	2.91 540	0.32 275	0.18 160	0.54 219	0.21 125	0.72 264	0.42 125	0.81 511	0.51 284	0.70 423	0.41 332	0.48 223	1.13 500	0.09 85	0.15 402	0.10 158	0.35 527	0.19 282	0.09 63

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 154	0.37 220	1.21 117	0.26 119	0.18 160	0.73 453	0.18 73	0.53 153	0.41 114	0.35 174	0.30 130	0.58 350	0.22 118	0.33 94	0.95 470	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.35 527	0.13 131	0.15 254

RSM++	0.27 64	0.26 98	0.87 70	0.28 167	0.13 25	0.39 73	0.20 102	0.45 82	0.45 155	0.20 41	0.24 77	0.24 102	0.17 45	0.36 125	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.35 527	0.26 396	0.18 322

IGEV_Zeroshot_test	0.53 349	0.33 184	2.91 540	0.32 275	0.18 160	0.54 219	0.21 125	0.72 264	0.42 125	0.81 511	0.51 284	0.71 428	0.41 332	0.48 223	1.13 500	0.09 85	0.15 402	0.10 158	0.35 527	0.19 282	0.09 63

Selective-RAFT	0.35 135	0.26 98	1.48 173	0.31 246	0.15 66	0.61 336	0.19 82	0.60 205	0.54 252	0.28 141	0.29 116	0.40 224	0.33 263	0.50 241	0.27 177	0.10 184	0.07 47	0.09 102	0.35 527	0.19 282	0.08 40

test-3	0.43 222	0.20 14	1.70 213	0.34 329	0.32 395	0.45 117	0.23 187	0.71 259	0.46 166	0.51 295	0.29 116	0.45 268	0.21 109	0.59 277	0.98 474	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.35 527	0.29 417	0.28 451

test_1	0.43 222	0.20 14	1.70 213	0.34 329	0.32 395	0.45 117	0.23 187	0.71 259	0.46 166	0.50 282	0.29 116	0.45 268	0.21 109	0.59 277	0.98 474	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.35 527	0.29 417	0.29 457

test_3	0.44 232	0.20 14	1.70 213	0.36 365	0.32 395	0.47 142	0.30 342	0.73 276	0.49 194	0.50 282	0.30 130	0.45 268	0.22 118	0.59 277	0.98 474	0.08 40	0.10 250	0.11 229	0.35 527	0.29 417	0.28 451

ELAS	1.39 567	0.79 435	2.86 530	0.53 509	0.50 514	2.81 600	2.20 604	1.61 581	1.50 571	2.28 595	2.35 583	1.82 576	2.13 588	1.73 466	2.22 565	0.35 546	0.37 545	0.35 543	0.35 527	0.49 540	0.47 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AEACV	0.33 116	0.24 73	1.44 162	0.28 167	0.35 431	0.47 142	0.21 125	0.43 64	0.28 12	0.26 127	0.25 84	0.22 79	0.38 299	0.30 66	0.18 22	0.09 85	0.35 541	0.09 102	0.36 536	0.23 345	0.25 427

iRaft-Stereo_20w	0.58 387	0.39 241	1.96 359	0.45 470	0.32 395	0.92 522	0.57 509	1.14 551	0.56 270	0.81 511	0.40 203	0.55 325	0.69 488	0.65 305	1.04 489	0.09 85	0.16 420	0.09 102	0.36 536	0.17 234	0.25 427

AnonymousM	0.37 154	0.44 278	1.50 179	0.25 87	0.15 66	0.52 202	0.23 187	0.60 205	0.42 125	0.42 213	0.32 149	0.30 169	0.25 163	0.34 106	0.23 115	0.11 259	0.09 207	0.71 574	0.36 536	0.12 99	0.07 9

Pro-Stereo	0.22 38	0.25 81	0.66 46	0.22 35	0.14 41	0.49 161	0.15 32	0.23 1	0.35 43	0.16 11	0.13 11	0.14 14	0.09 1	0.49 234	0.18 22	0.08 40	0.06 23	0.09 102	0.37 539	0.08 28	0.09 63

DLNR-FE	13.43 622	20.01 628	23.53 629	121.73 644	33.87 636	0.46 135	0.15 32	8.09 621	0.35 43	0.28 141	0.37 180	0.26 130	0.17 45	0.75 332	0.29 202	6.68 621	0.26 516	0.09 102	0.38 540	50.82 643	0.18 322

AIO-Stereo	0.30 92	0.27 106	1.25 123	0.27 139	0.24 282	0.37 58	0.20 102	0.52 144	0.36 65	0.21 50	0.30 130	0.23 88	0.14 15	0.31 73	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.38 540	0.19 282	0.31 476

MoCha-V2	0.36 145	0.32 175	1.41 155	0.36 365	0.31 387	0.35 46	0.19 82	0.57 180	0.39 90	0.30 152	0.32 149	0.28 152	0.27 200	0.47 216	0.24 140	0.08 40	0.56 573	0.08 42	0.38 540	0.18 261	0.12 156

DLNR_Zeroshot_test	13.43 622	19.94 627	23.55 630	121.61 643	35.03 637	0.46 135	0.15 32	8.02 620	0.35 43	0.28 141	0.37 180	0.26 130	0.17 45	0.76 336	0.29 202	6.42 620	0.26 516	0.09 102	0.38 540	50.13 642	0.18 322

RAFT-Test	0.44 232	0.38 231	2.01 368	0.27 139	0.44 492	0.64 386	0.37 415	0.72 264	0.57 274	0.45 235	0.48 254	0.65 383	0.24 147	0.35 112	0.29 202	0.09 85	0.11 300	0.09 102	0.38 540	0.10 65	0.11 117

CFNet-RSSM	0.41 193	0.32 175	2.20 411	0.27 139	0.44 492	0.52 202	0.19 82	0.76 304	0.48 188	0.43 218	0.36 177	0.54 322	0.26 179	0.33 94	0.25 155	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.38 540	0.10 65	0.09 63

otaku	1.03 540	1.68 584	2.72 511	0.95 570	0.73 557	1.03 537	0.59 513	0.99 508	0.86 505	0.69 470	1.61 564	0.98 523	0.64 474	1.46 421	1.14 502	0.95 583	0.46 563	0.72 575	0.40 546	1.24 589	0.78 571

Ntro	1.00 537	1.68 584	2.80 526	0.95 570	0.85 564	1.06 540	0.53 493	0.98 496	0.90 518	0.62 428	0.76 476	0.93 512	0.66 481	1.66 455	0.98 474	0.99 586	0.45 561	0.75 576	0.40 546	1.19 585	0.75 568

test_xeample3	0.46 261	0.34 199	2.99 548	0.37 389	0.16 93	0.49 161	0.33 386	1.06 540	0.44 140	0.25 110	0.23 67	0.24 102	0.25 163	0.49 234	0.56 394	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.40 546	0.17 234	0.26 437

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 409	0.61 350	3.35 577	0.33 298	0.58 535	0.66 407	0.20 102	0.98 496	0.55 259	0.73 488	0.52 298	0.99 526	0.65 476	0.58 271	0.29 202	0.10 184	0.16 420	0.10 158	0.41 549	0.29 417	0.20 355

TRStereo	0.53 349	0.76 416	2.38 447	0.42 444	0.29 353	0.69 431	0.23 187	1.81 588	0.55 259	0.36 179	0.32 149	0.47 289	0.40 321	0.46 205	0.25 155	0.12 318	0.11 300	0.11 229	0.41 549	0.13 131	0.32 482

PASM	0.72 471	0.68 390	1.91 331	0.47 480	0.44 492	0.60 316	0.51 486	0.76 304	0.80 487	0.77 500	0.67 430	0.87 496	0.61 463	2.40 551	0.67 426	0.32 541	0.35 541	0.36 545	0.41 549	0.45 534	0.39 520

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 459	0.65 378	3.45 578	0.50 494	0.60 542	0.75 464	0.23 187	0.96 483	0.60 297	0.76 496	1.30 552	0.81 472	0.60 454	0.57 267	0.82 458	0.10 184	0.16 420	0.11 229	0.43 552	0.31 436	0.22 382

UGAM-zero	0.63 421	0.39 241	2.49 472	0.30 219	0.49 512	0.67 413	0.19 82	0.91 438	0.45 155	0.77 500	0.45 228	1.16 555	0.82 514	2.05 522	0.29 202	0.09 85	0.15 402	0.09 102	0.44 553	0.11 88	0.22 382

AE-Stereo	0.42 213	0.29 142	1.65 200	0.43 449	0.47 509	0.56 251	0.23 187	0.86 395	0.46 166	0.31 157	0.41 207	0.43 248	0.24 147	0.34 106	0.24 140	0.09 85	0.48 569	0.11 229	0.45 554	0.22 331	0.19 339

SGM_RVC	1.89 582	0.92 475	2.50 476	0.96 572	0.93 571	1.63 572	1.37 590	1.52 577	12.43 618	1.85 584	1.69 567	2.40 587	1.74 582	2.81 584	1.71 544	0.53 559	0.47 566	0.42 554	0.47 555	0.74 564	0.74 566
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PAM	0.70 459	0.35 208	2.72 511	0.56 523	0.62 548	1.08 547	0.53 493	0.85 385	0.44 140	0.93 533	0.92 510	1.24 558	0.68 486	0.64 294	1.01 484	0.10 184	0.19 464	0.10 158	0.48 556	0.14 155	0.38 514

ACVNet_1	1.33 561	1.91 599	4.03 590	1.09 578	0.88 566	1.19 556	0.66 529	1.24 561	1.17 552	0.94 534	0.96 518	3.09 594	1.04 543	2.37 544	1.11 499	1.04 588	0.48 569	1.03 589	0.48 556	1.12 582	0.83 573

Select-FE	0.65 434	0.67 387	2.76 519	0.49 490	0.55 527	0.79 485	0.16 47	0.90 426	0.53 239	0.84 519	0.55 331	0.91 506	0.75 504	0.57 267	1.16 506	0.11 259	0.18 451	0.11 229	0.49 558	0.14 155	0.31 476

PAM_32	0.70 459	0.35 208	2.73 516	0.54 514	0.61 546	1.07 545	0.43 447	0.84 378	0.49 194	0.90 528	0.91 508	1.23 557	0.77 509	0.65 305	1.10 496	0.10 184	0.19 464	0.10 158	0.49 558	0.15 175	0.38 514

JetBlue	1.78 579	1.63 578	3.92 587	0.73 550	1.21 589	4.38 610	3.35 611	1.59 579	1.20 554	1.26 567	1.52 563	2.37 585	1.88 585	3.23 593	3.00 581	0.53 559	0.47 566	0.48 560	0.49 558	1.29 591	0.97 583

EAI-Stereo	0.78 497	0.25 81	1.67 206	0.54 514	0.59 537	1.95 583	2.05 602	1.11 550	0.64 352	0.95 536	1.49 561	0.50 305	0.67 483	0.59 277	1.44 532	0.09 85	0.19 464	0.09 102	0.49 558	0.13 131	0.22 382

RAFT+CT+SA	0.50 313	0.86 459	1.82 287	0.37 389	0.75 558	0.54 219	0.34 391	0.77 315	0.63 344	0.38 191	0.55 331	0.34 192	0.29 233	0.68 312	0.27 177	0.09 85	0.07 47	0.11 229	0.51 562	0.29 417	0.41 529

UDG	0.77 493	1.23 551	2.15 401	0.67 547	0.59 537	0.78 481	0.38 422	0.90 426	0.70 409	0.61 417	0.69 446	1.01 530	0.67 483	1.02 369	0.73 443	0.45 554	0.34 540	0.87 578	0.51 562	0.67 559	0.46 536

DDUNet	0.77 493	1.12 532	1.88 313	0.76 554	0.69 554	0.84 502	0.43 447	0.85 385	0.65 365	0.67 461	0.75 473	0.91 506	0.52 421	1.03 371	0.57 398	0.54 561	0.37 545	0.95 584	0.52 564	0.71 563	0.57 551

ACVNet_2	1.42 570	1.81 591	3.23 571	1.08 576	0.92 570	1.32 558	0.85 556	1.49 575	1.69 578	1.19 561	1.73 568	2.13 581	1.03 542	2.50 563	1.40 530	0.91 579	0.53 571	1.00 587	0.55 565	2.11 605	0.85 576

ACVNet-4b	1.93 583	1.85 594	4.10 592	1.07 575	0.86 565	1.15 553	0.53 493	1.06 540	1.12 549	0.64 448	1.09 537	1.99 579	0.70 490	2.20 535	9.86 620	5.62 617	0.41 559	1.03 589	0.55 565	1.86 603	0.85 576

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 539	1.67 582	2.32 434	0.47 480	0.39 464	1.47 563	0.95 563	0.95 478	0.91 519	0.84 519	0.94 515	1.05 539	0.60 454	2.95 587	0.72 440	0.41 550	0.72 591	0.32 539	0.55 565	0.74 564	1.22 597

DualNet (step1)	0.59 395	0.62 356	1.93 337	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.11 380	0.38 294	0.61 565	0.14 376	0.87 578	0.56 568	0.25 376	0.23 406

test_sample9	0.94 528	0.62 356	1.93 337	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.91 507	2.55 575	0.61 565	4.16 617	0.87 578	0.56 568	0.25 376	0.23 406

test_sample8	1.12 544	0.62 356	1.93 337	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.95 478	0.61 314	1.18 560	0.56 343	2.53 588	1.31 560	1.91 507	2.55 575	0.61 565	4.16 617	0.87 578	0.56 568	0.25 376	0.23 406

MonStereo1	1.98 585	1.01 516	1.78 253	1.19 583	1.04 580	3.58 604	0.61 519	1.53 578	1.93 589	1.39 574	3.37 603	2.23 584	10.80 620	2.84 585	1.25 518	1.04 588	0.38 549	0.96 585	0.57 571	1.10 581	1.00 591

RainbowNet	1.15 548	1.78 590	2.72 511	1.12 581	0.91 569	1.06 540	0.76 548	1.16 556	1.13 551	0.75 493	0.97 520	1.09 545	0.80 511	1.60 448	1.21 514	1.17 593	1.26 603	1.01 588	0.57 571	1.13 583	0.88 581

SPS-STEREO	1.07 543	1.13 535	2.88 532	0.65 545	0.69 554	0.99 530	0.68 535	1.05 539	0.87 508	1.36 570	1.23 546	1.46 568	0.94 534	1.87 496	1.72 545	0.66 569	0.61 576	0.58 566	0.57 571	0.65 557	0.77 570
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.88 520	0.93 481	3.23 571	0.99 573	0.64 549	0.77 476	0.55 500	0.98 496	0.97 528	0.61 417	1.03 530	0.65 383	1.05 544	0.79 345	1.38 527	0.44 552	0.46 563	0.51 563	0.58 574	0.65 557	0.47 537

PWCK	1.49 573	1.90 598	3.22 570	1.09 578	0.54 524	1.71 576	1.73 598	1.49 575	1.53 572	1.44 578	1.80 569	1.82 576	1.30 559	3.34 595	1.76 547	1.07 590	0.56 573	0.97 586	0.58 574	1.38 595	0.65 560

DStereoO	0.99 533	0.66 385	1.67 206	0.75 553	0.99 575	0.73 453	1.33 588	0.94 464	0.91 519	0.70 476	1.06 535	0.75 448	1.75 583	0.95 361	2.39 572	1.20 595	0.41 559	0.48 560	0.59 576	0.85 572	0.60 555

MFMNet_re	0.92 526	1.28 557	2.53 479	0.82 562	0.76 561	0.90 518	0.75 546	0.98 496	1.04 537	1.03 542	1.05 534	0.84 484	0.94 534	0.83 348	0.72 440	0.68 570	0.60 575	0.63 570	0.60 577	0.77 568	0.74 566

NVStereoNet_ROB	1.16 550	0.95 490	2.54 485	0.58 529	0.55 527	0.78 481	0.63 526	1.00 516	1.08 543	1.03 542	4.07 609	1.48 569	1.22 555	2.88 586	1.27 520	0.50 558	0.46 563	0.54 564	0.62 578	0.50 542	0.63 559
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	1.83 581	1.43 569	3.81 584	0.87 563	1.01 577	2.38 597	2.53 609	1.36 568	1.75 581	2.92 605	3.22 601	2.65 589	2.93 596	2.22 539	3.10 584	0.72 572	0.69 587	0.63 570	0.62 578	0.77 568	0.98 584

DispFullNet	1.67 578	2.10 604	5.22 599	1.53 593	8.90 613	0.86 508	0.31 355	0.96 483	0.96 527	1.37 573	1.01 526	1.13 550	1.98 587	1.51 431	0.91 465	0.54 561	0.31 533	1.18 591	0.63 580	1.13 583	0.80 572

GCST	0.72 471	1.10 530	2.15 401	1.11 580	0.59 537	0.62 356	0.19 82	0.75 291	0.53 239	0.56 355	0.63 400	0.47 289	0.31 250	1.11 380	0.33 260	0.75 575	0.45 561	0.84 577	0.64 581	0.69 560	0.54 547

IMH-64-1	1.39 567	1.64 580	1.86 306	1.36 588	1.11 584	1.39 561	1.19 582	1.76 585	1.45 569	1.16 552	2.21 580	1.53 570	1.38 566	1.98 514	1.52 535	1.29 596	0.67 581	1.27 595	0.69 582	1.29 591	0.98 584

IMH-64	1.39 567	1.64 580	1.86 306	1.36 588	1.11 584	1.39 561	1.19 582	1.76 585	1.45 569	1.16 552	2.21 580	1.53 570	1.38 566	1.98 514	1.52 535	1.29 596	0.67 581	1.27 595	0.69 582	1.29 591	0.98 584

IMH	2.02 586	2.15 610	2.69 508	1.68 595	1.12 586	1.66 575	0.92 562	2.10 597	1.92 588	1.32 569	2.66 592	2.21 583	1.69 580	5.78 609	1.68 542	5.54 616	0.96 599	1.31 597	0.71 584	1.32 594	0.99 589

WAO-7	1.48 572	1.63 578	2.49 472	0.93 568	0.75 558	1.72 577	1.10 576	1.84 590	1.96 590	1.43 577	2.54 587	1.97 578	1.61 578	3.06 589	2.08 559	0.69 571	0.66 580	0.94 583	0.74 585	0.80 570	0.69 563

Dean	1.79 580	1.83 592	3.92 587	1.29 587	1.07 583	1.55 568	1.00 569	1.95 593	2.33 595	1.47 579	4.19 610	4.26 605	1.33 563	2.21 536	1.48 534	1.14 592	0.68 585	1.18 591	0.74 585	1.24 589	0.98 584

DStereoRT	0.81 510	0.53 319	2.23 420	0.36 365	0.33 408	0.92 522	0.36 406	0.86 395	0.80 487	0.57 366	0.62 387	0.59 353	1.15 553	1.76 471	1.04 489	0.14 391	0.13 355	2.17 612	0.78 587	0.16 211	0.66 562

MANE	2.90 600	1.14 537	2.96 543	1.03 574	1.01 577	5.01 611	2.45 607	5.36 615	6.88 615	3.58 609	4.76 613	5.99 612	4.99 608	4.23 604	4.61 604	0.56 564	0.67 581	0.44 557	0.78 587	0.51 544	1.03 592

TorneroNet-64	2.65 593	1.83 592	3.30 573	1.46 591	1.20 588	3.89 606	0.99 566	3.51 612	6.71 614	2.56 599	4.60 611	4.22 602	3.85 604	3.33 594	3.14 585	1.19 594	0.65 579	1.39 600	0.79 589	3.31 612	1.15 595

WAO-6	1.58 577	1.54 574	2.32 434	1.14 582	1.00 576	2.30 595	1.03 572	1.82 589	2.85 604	1.25 563	2.61 590	2.20 582	1.56 576	2.47 561	1.99 555	0.95 583	0.67 581	1.19 594	0.83 590	1.08 580	0.88 581

TorneroNet	5.50 611	1.92 600	3.16 563	1.47 592	1.25 591	14.07 620	1.06 574	4.90 613	20.99 635	10.17 617	16.48 627	11.88 623	6.93 613	3.34 595	4.20 600	1.30 598	0.69 587	1.45 602	0.86 591	2.61 609	1.20 596

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 562	1.70 586	2.50 476	0.56 523	0.40 474	2.15 593	0.99 566	1.24 561	1.26 558	1.02 541	1.10 538	1.29 560	0.88 527	3.10 591	1.08 493	1.66 604	0.83 595	0.68 573	0.88 592	1.57 596	1.80 610

WAO-8	2.80 597	2.14 608	2.89 535	1.91 603	1.04 580	3.98 607	0.96 564	3.26 608	6.17 611	2.15 591	3.37 603	3.31 596	2.41 592	11.84 619	2.03 557	2.05 608	1.86 609	1.54 603	0.92 593	1.22 586	0.87 579

Venus	2.80 597	2.14 608	2.89 535	1.91 603	1.04 580	3.98 607	0.96 564	3.26 608	6.17 611	2.15 591	3.37 603	3.31 596	2.41 592	11.84 619	2.03 557	2.05 608	1.86 609	1.54 603	0.92 593	1.22 586	0.87 579

ADCPNet	0.99 533	0.99 510	3.93 589	0.37 389	0.68 553	1.36 560	0.62 524	0.87 405	0.76 470	0.78 502	0.81 484	1.08 543	1.18 554	1.14 386	2.49 574	0.21 491	0.69 587	0.21 496	0.95 595	0.29 417	0.37 511

LE_ROB	4.43 609	1.35 567	9.38 612	2.79 611	3.93 610	2.43 598	3.46 613	2.68 602	11.19 617	11.66 621	4.73 612	5.26 610	10.46 619	4.50 607	9.49 618	0.82 578	0.69 587	1.34 598	0.98 596	0.75 566	0.76 569

FADNet_RVC	0.81 510	1.14 537	2.42 454	0.30 219	0.24 282	0.71 440	0.24 223	0.95 478	0.61 314	0.44 224	0.56 343	0.59 353	0.42 350	1.52 433	0.68 429	0.94 582	0.96 599	0.28 526	1.00 597	0.90 574	1.36 601

DStereoFS	2.23 588	2.10 604	2.47 468	1.61 594	1.88 604	3.81 605	2.06 603	1.95 593	3.33 606	2.38 597	3.31 602	2.37 585	4.92 607	2.45 558	3.27 587	1.03 587	1.27 605	0.55 565	1.04 598	0.70 561	2.05 612

UNDER WATER	2.74 595	1.85 594	4.54 596	1.81 601	1.44 594	2.34 596	1.40 593	3.24 607	6.60 613	2.60 600	2.76 593	5.75 611	5.24 610	3.02 588	4.01 597	1.45 600	0.81 594	1.59 606	1.06 599	1.80 601	1.51 604

UNDER WATER-64	2.47 592	1.89 597	4.86 597	1.82 602	1.44 594	3.18 602	1.57 597	2.62 600	5.64 610	2.05 586	2.13 577	4.13 601	3.76 603	2.62 570	3.42 592	1.47 601	0.85 596	1.57 605	1.07 600	1.82 602	1.49 603

notaker	2.66 594	2.07 603	3.31 575	2.61 610	1.43 592	1.76 579	1.11 577	2.76 603	1.79 583	2.26 594	11.53 622	3.96 600	4.29 606	3.09 590	2.76 579	1.55 603	0.88 597	1.70 608	1.07 600	2.00 604	1.35 600

KSHMR	4.10 607	1.97 602	5.27 600	1.71 597	1.47 596	1.96 584	1.28 585	3.19 606	17.33 629	2.12 587	15.91 625	9.18 618	1.57 577	8.42 616	1.98 554	1.52 602	1.26 603	1.67 607	1.19 602	1.67 599	1.40 602

ktn	4.35 608	2.10 604	2.89 535	1.80 599	1.49 598	2.13 592	1.41 595	2.26 598	12.72 619	11.41 620	16.43 626	11.15 621	3.75 602	4.36 606	3.18 586	1.82 606	0.98 601	1.73 609	1.21 603	2.97 611	1.27 598

JetRed	3.29 604	4.93 615	10.17 613	1.45 590	1.72 601	7.44 614	5.05 617	3.06 605	2.12 594	2.41 598	2.39 584	2.99 592	2.37 591	3.51 598	6.44 612	1.32 599	1.90 611	1.37 599	1.23 604	2.21 606	1.76 608

anonymity	0.80 501	0.66 385	1.29 129	0.59 534	0.75 558	0.67 413	0.52 489	0.95 478	0.71 419	0.94 534	0.70 456	0.67 399	0.87 523	0.71 325	1.35 525	0.64 568	0.62 577	0.58 566	1.44 605	0.60 555	0.65 560

LVE	1.96 584	2.17 611	3.14 561	1.68 595	1.80 602	1.63 572	1.03 572	2.34 599	2.81 603	1.25 563	2.89 595	4.24 604	1.29 557	2.79 582	1.44 532	2.85 612	0.91 598	1.18 591	1.46 606	1.23 588	1.10 594

DStereoSA	2.12 587	0.98 505	2.80 526	1.25 586	2.23 605	1.97 586	4.62 616	1.22 557	2.54 601	1.16 552	3.84 608	1.00 528	4.05 605	2.07 525	5.29 608	0.93 580	1.48 606	0.48 560	1.51 607	0.95 577	1.95 611

MultiAttention	2.38 591	0.50 310	1.93 337	1.80 599	2.56 607	10.86 618	2.30 605	1.22 557	0.80 487	0.62 428	1.16 542	1.13 550	0.56 435	16.09 627	1.18 509	0.20 484	0.09 207	0.43 556	1.62 608	0.94 576	1.58 606

MSAF-DinoV2	3.10 603	1.86 596	10.68 614	3.61 614	0.30 368	3.34 603	0.82 555	2.81 604	1.79 583	0.80 505	0.87 501	1.56 573	1.10 549	26.49 640	1.96 552	0.17 447	0.13 355	0.19 479	1.63 609	0.92 575	0.99 589

IGEV-RUCA	2.28 589	0.30 155	1.15 103	0.40 426	1.86 603	2.06 591	1.90 600	1.36 568	1.80 585	3.70 610	3.76 606	5.02 609	8.19 617	2.12 531	1.63 540	0.25 520	0.76 592	2.72 614	1.91 610	2.39 608	2.36 614

TCMNet-wrong-test	5.51 612	6.62 618	6.20 605	13.02 624	11.90 618	7.14 613	5.53 618	6.99 619	1.44 568	2.65 601	3.10 599	8.37 617	5.95 612	4.75 608	6.05 611	3.07 613	0.98 601	2.38 613	1.99 611	6.62 619	5.43 620

MFN_U_SF_RVC	1.55 576	2.39 612	3.16 563	0.65 545	0.41 482	1.12 549	0.46 469	1.23 560	1.33 562	1.61 581	1.20 544	1.43 567	0.98 538	1.76 471	1.97 553	1.90 607	1.80 607	1.98 610	2.15 612	1.63 597	1.77 609

PML	23.15 630	16.83 624	7.78 608	5.49 615	9.93 615	51.13 643	104.50 644	5.76 616	13.62 622	37.30 644	105.93 644	30.86 642	23.50 634	12.07 621	7.87 616	6.30 619	2.12 614	6.32 622	2.43 613	10.44 623	2.90 615

MADNet++	2.79 596	2.11 607	2.97 546	2.49 608	2.28 606	2.95 601	2.31 606	2.67 601	2.47 598	3.03 607	3.13 600	2.70 590	2.92 595	4.10 603	4.48 602	2.68 611	2.24 615	3.04 617	2.44 614	2.37 607	2.34 613

BEATNet-Init1	12.10 619	11.19 620	27.29 639	2.99 612	3.51 609	21.84 633	11.10 620	14.34 627	13.83 624	20.34 630	20.33 632	26.35 641	20.03 629	19.06 631	14.80 627	1.74 605	1.81 608	2.05 611	2.49 615	3.69 614	3.12 616

tt	4.93 610	0.27 106	4.20 593	2.29 607	1.58 599	10.20 617	16.97 624	9.42 622	5.02 609	1.67 582	1.28 549	4.68 607	5.03 609	3.37 597	5.92 610	6.16 618	9.47 626	2.82 615	3.18 616	3.60 613	1.53 605

USTest	8.10 615	7.17 619	8.96 611	9.25 619	9.05 614	15.27 621	23.78 626	9.96 623	9.47 616	5.94 615	6.75 614	7.80 616	7.48 615	8.83 618	11.21 622	2.21 610	3.56 616	2.86 616	3.20 617	5.02 617	4.16 617

Anonymous_2	0.74 483	0.32 175	1.65 200	0.33 298	0.30 368	0.67 413	0.32 378	0.69 248	0.46 166	0.48 263	0.41 207	0.84 484	0.58 447	0.51 245	0.40 313	0.32 541	0.38 549	1.43 601	3.69 618	0.80 570	0.27 444

DGSMNet	2.89 599	0.63 367	3.18 566	3.43 613	4.17 612	2.57 599	6.98 619	0.97 492	0.83 499	0.56 355	1.86 571	0.79 465	0.62 468	1.64 453	1.39 528	4.61 615	5.01 619	5.17 620	4.71 619	4.44 616	4.19 618

DPSM_ROB	12.34 620	11.21 622	12.51 617	12.91 622	12.80 620	19.84 630	28.28 633	14.38 628	14.28 625	10.58 618	11.26 618	12.03 624	11.85 624	13.15 625	15.34 628	7.11 622	8.31 623	6.50 623	7.35 620	8.84 621	8.31 625

DPSM	12.34 620	11.21 622	12.51 617	12.91 622	12.80 620	19.84 630	28.28 633	14.38 628	14.28 625	10.58 618	11.26 618	12.03 624	11.85 624	13.15 625	15.34 628	7.11 622	8.31 623	6.50 623	7.35 620	8.84 621	8.31 625

DGTPSM_ROB	8.89 617	5.62 616	12.25 616	5.92 616	11.32 616	8.54 615	24.18 627	6.40 617	13.49 620	5.15 612	11.46 620	6.19 614	10.92 621	7.00 613	13.72 623	4.47 614	7.65 620	3.92 618	7.45 622	4.38 615	7.87 623

DPSMNet_ROB	9.48 618	5.64 617	13.01 620	8.82 618	11.82 617	8.54 615	24.20 628	6.41 618	13.65 623	5.32 614	11.47 621	6.33 615	10.92 621	7.69 614	13.89 624	7.25 624	8.19 622	5.06 619	7.78 623	5.31 618	8.26 624

DPSimNet_ROB	17.97 626	20.20 632	24.98 634	17.62 625	15.92 623	21.53 632	21.00 625	13.70 625	15.61 627	23.89 640	14.69 624	22.87 632	24.58 641	12.70 624	14.56 625	18.48 632	12.91 628	20.21 632	12.05 624	17.76 624	14.17 628

U	3.37 606	0.17 1	0.91 76	0.26 119	13.79 622	19.19 627	0.15 32	0.41 49	0.31 16	0.17 20	0.18 29	0.27 143	0.15 27	0.21 2	0.16 6	0.09 85	0.06 23	17.88 631	12.81 625	0.10 65	0.08 40

HanzoNet	7.64 614	2.86 613	5.05 598	7.01 617	3.97 611	2.18 594	1.34 589	3.37 611	4.05 607	13.17 622	10.58 616	10.73 620	16.52 627	8.45 617	10.51 621	10.48 625	9.72 627	5.59 621	13.46 626	6.84 620	6.83 622

LSM0	26.58 637	22.63 639	25.88 637	30.13 636	52.21 643	39.94 642	56.74 636	28.97 640	28.72 639	21.14 632	22.26 634	24.43 639	23.88 636	26.54 641	30.87 638	14.32 631	16.55 629	13.12 630	14.71 627	17.92 630	20.60 636

CasAABBNet	24.81 634	22.53 634	24.83 633	26.08 631	25.74 629	39.86 639	57.06 639	28.87 638	28.83 642	21.16 635	22.54 637	24.22 636	23.89 639	26.38 635	30.87 638	14.25 626	16.71 630	13.09 625	14.81 628	17.78 625	16.71 630

RAFT-FEzeroshot	24.80 632	22.55 636	24.73 631	26.10 632	25.76 630	39.84 637	57.07 640	28.84 636	28.79 640	21.14 632	22.48 635	24.18 634	23.88 636	26.38 635	30.87 638	14.26 627	16.71 630	13.09 625	14.82 629	17.79 627	16.72 631

RAFT-FE	24.80 632	22.55 636	24.73 631	26.10 632	25.76 630	39.84 637	57.07 640	28.84 636	28.79 640	21.14 632	22.48 635	24.18 634	23.88 636	26.38 635	30.87 638	14.26 627	16.71 630	13.09 625	14.82 629	17.79 627	16.72 631

Selective-RAFT-Error	24.87 636	22.59 638	25.14 636	26.13 635	25.82 633	39.93 641	57.03 638	28.97 640	28.95 644	21.21 636	22.65 638	24.25 638	23.98 640	26.43 639	30.83 637	14.27 630	16.71 630	13.10 628	14.82 629	17.82 629	16.76 633

FlowAnything	24.85 635	22.54 635	25.10 635	26.11 634	25.76 630	39.86 639	57.00 637	28.89 639	28.87 643	21.31 637	22.68 639	24.22 636	23.87 635	26.39 638	30.89 642	14.26 627	16.78 634	13.10 628	14.90 632	17.78 625	16.69 629

ASD4	21.52 628	19.65 626	22.13 627	22.45 629	16.42 624	23.29 634	30.71 635	33.06 642	17.47 630	24.18 641	14.11 623	21.71 631	15.88 626	21.06 633	18.11 630	19.78 633	17.78 635	26.52 635	20.33 633	27.03 634	18.73 635

HaxPig	19.86 627	22.40 633	22.34 628	17.95 626	17.95 625	11.77 619	11.89 621	16.02 630	15.89 628	21.10 631	21.41 633	18.74 630	18.39 628	20.08 632	19.69 631	23.63 638	23.22 636	24.06 633	23.69 634	23.00 633	23.95 637

LRCNet_RVC	13.74 624	19.30 625	12.75 619	19.46 627	12.69 619	1.86 580	0.41 436	12.33 624	1.05 538	15.77 625	18.83 631	12.62 626	8.70 618	12.21 622	9.62 619	22.22 634	8.37 625	25.85 634	24.01 635	19.32 632	17.44 634

RSGM-EC	41.56 642	31.72 642	19.92 625	51.66 640	47.86 641	38.70 635	61.61 642	33.83 643	22.80 636	23.45 638	29.29 642	43.76 643	35.31 643	66.76 643	70.17 643	66.40 642	37.60 643	48.67 639	25.68 636	48.86 640	27.21 638

acva	41.56 642	31.72 642	19.92 625	51.66 640	47.86 641	38.70 635	61.61 642	33.83 643	22.80 636	23.45 638	29.29 642	43.76 643	35.31 643	66.76 643	70.17 643	66.40 642	37.60 643	48.67 639	25.68 636	48.86 640	27.21 638

MEDIAN_ROB	23.96 631	27.05 640	26.39 638	22.16 628	22.13 627	16.12 623	13.97 622	20.24 631	20.05 631	25.50 642	25.31 640	22.96 633	22.63 633	24.39 634	23.24 635	28.20 639	27.23 640	28.62 636	27.75 638	27.50 635	27.76 640

AVERAGE_ROB	26.93 638	30.34 641	29.27 640	25.82 630	25.34 628	19.48 629	15.17 623	23.55 635	23.00 638	28.45 643	27.87 641	26.25 640	25.86 642	26.96 642	25.55 636	31.30 640	30.07 641	31.76 637	30.81 639	30.79 639	30.93 641

Anonymous_1	22.91 629	11.20 621	12.13 615	12.75 621	26.28 634	19.43 628	27.92 632	14.08 626	13.61 621	14.96 624	10.58 616	11.26 622	11.19 623	12.55 623	14.57 626	38.28 641	7.88 621	34.96 638	63.99 640	89.57 644	10.94 627

FADE	15.89 625	3.00 614	8.70 610	2.11 605	2.94 608	1.19 556	0.91 561	5.00 614	2.49 599	1.25 563	1.19 543	3.05 593	7.02 614	8.02 615	5.31 609	94.83 644	35.90 642	65.83 641	66.18 641	1.66 598	1.30 599

xxxxx1	28.96 639	20.11 629	14.07 622	49.74 637	39.15 638	18.98 624	26.64 629	21.94 632	20.21 632	16.45 626	17.48 628	18.36 627	21.56 630	16.21 628	20.88 632	23.07 635	26.55 637	66.40 642	78.70 642	30.27 636	32.51 642

tt_ll	28.96 639	20.11 629	14.07 622	49.74 637	39.15 638	18.98 624	26.64 629	21.94 632	20.21 632	16.45 626	17.48 628	18.36 627	21.56 630	16.21 628	20.88 632	23.07 635	26.55 637	66.40 642	78.70 642	30.27 636	32.51 642

ff	28.96 639	20.11 629	14.07 622	49.74 637	39.15 638	18.98 624	26.64 629	21.94 632	20.21 632	16.45 626	17.48 628	18.36 627	21.56 630	16.21 628	20.88 632	23.07 635	26.55 637	66.40 642	78.70 642	30.27 636	32.51 642

test_example2	115.39 644	123.23 644	94.57 643	115.52 642	123.55 644	101.63 644	114.33 645	53.41 645	99.48 645	134.90 645	135.05 645	85.83 645	85.11 645	111.32 645	106.15 645	152.55 645	205.26 645	99.78 645	114.96 645	140.96 645	110.20 645

ccccc	291.34 645	297.21 645	347.09 645	374.70 645	380.44 645	203.92 645	213.88 646	216.32 646	172.72 646	203.37 646	218.57 646	215.01 646	258.31 646	312.78 646	341.56 646	412.57 646	356.13 646	256.09 646	227.69 646	428.88 646	389.64 646

Low-res two-view benchmark