Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

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

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

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

HiDET	0.20 16	0.13 3	0.26 25	0.30 13	0.19 63	0.23 29	0.18 12	0.36 42	0.26 39	0.20 10	0.23 31	0.27 72	0.16 13	0.30 16	0.23 68	0.12 40	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.19 10	0.14 16	0.23 4	0.27 2	0.15 3	0.18 7	0.21 53	0.32 22	0.28 47	0.20 10	0.35 107	0.18 16	0.17 16	0.31 21	0.24 82	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.10 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 16	0.14 16	0.24 10	0.26 1	0.15 3	0.35 189	0.17 3	0.40 71	0.22 17	0.21 18	0.21 19	0.20 29	0.24 91	0.33 39	0.25 107	0.13 74	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.12 64	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 10	0.14 16	0.24 10	0.30 13	0.19 63	0.27 80	0.19 20	0.31 18	0.24 30	0.21 18	0.20 16	0.29 81	0.19 36	0.29 10	0.21 24	0.12 40	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

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

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

BridgeDepth	0.21 28	0.14 16	0.26 25	0.34 85	0.14 1	0.40 231	0.27 139	0.28 10	0.22 17	0.18 5	0.19 14	0.28 78	0.29 164	0.32 27	0.20 15	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.10 40
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.20 16	0.14 16	0.25 17	0.31 29	0.15 3	0.22 21	0.22 65	0.39 60	0.33 86	0.20 10	0.25 47	0.17 5	0.15 6	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

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

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

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

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

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

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

LGtest1	0.19 10	0.14 16	0.29 56	0.34 85	0.16 14	0.26 66	0.17 3	0.32 22	0.20 13	0.21 18	0.15 3	0.23 51	0.20 46	0.32 27	0.20 15	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.12 64	0.11 86

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.29 124	0.15 39	0.30 68	0.29 8	0.18 42	0.33 168	0.29 170	0.51 131	0.72 295	0.34 112	0.52 186	0.41 173	0.28 148	0.47 152	0.28 176	0.15 191	0.11 165	0.13 72	0.09 10	0.11 23	0.11 86
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 155	0.15 39	0.23 4	0.31 29	0.24 214	0.27 80	0.22 65	0.46 110	0.88 399	0.46 188	0.80 297	0.30 89	0.26 120	0.36 56	0.33 230	0.13 74	0.09 25	0.13 72	0.51 582	0.13 105	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.36 213	0.15 39	0.24 10	0.34 85	0.15 3	0.77 447	0.29 170	0.80 332	0.83 368	0.56 222	0.57 204	0.43 192	0.40 266	0.57 238	0.33 230	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.09 10	0.14 151	0.09 4

TANstereo	0.30 141	0.15 39	0.31 81	0.30 13	0.17 25	0.55 321	0.23 83	0.44 101	0.55 223	0.59 229	0.68 241	0.37 140	0.26 120	0.35 53	0.27 153	0.15 191	0.16 394	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.14 229

CREStereo	0.28 109	0.15 39	0.24 10	0.27 2	0.17 25	0.37 207	0.25 107	0.51 131	0.72 295	0.42 172	0.51 177	0.32 99	0.26 120	0.38 74	0.25 107	0.16 247	0.11 165	0.12 34	0.08 1	0.12 64	0.11 86
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
VMStereo-Base	0.28 109	0.16 64	0.27 36	0.30 13	0.17 25	0.30 124	0.27 139	0.50 128	0.65 263	0.32 103	0.47 157	0.42 183	0.24 91	0.41 97	0.27 153	0.15 191	0.11 165	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.14 229

BStereo	0.27 101	0.16 64	0.88 508	0.34 85	0.22 142	0.22 21	0.31 216	0.39 60	0.41 152	0.26 52	0.24 39	0.26 65	0.19 36	0.42 106	0.28 176	0.10 13	0.12 225	0.12 34	0.16 268	0.12 64	0.14 229

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.25 77	0.17 96	0.37 169	0.36 141	0.22 142	0.28 98	0.36 311	0.42 83	0.24 30	0.36 127	0.23 31	0.27 72	0.22 69	0.52 192	0.27 153	0.12 40	0.09 25	0.16 180	0.12 132	0.12 64	0.12 134
1: 1. 1
tt45	0.27 101	0.17 96	0.34 128	0.35 121	0.23 184	0.38 220	0.28 161	0.46 110	0.28 47	0.40 163	0.27 57	0.38 148	0.25 103	0.57 238	0.26 135	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.12 64	0.14 229

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.19 10	0.18 123	0.27 36	0.27 2	0.20 90	0.15 2	0.16 2	0.22 4	0.15 4	0.21 18	0.26 51	0.17 5	0.17 16	0.24 1	0.21 24	0.17 293	0.16 394	0.15 151	0.13 169	0.15 207	0.12 134
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.21 28	0.18 123	0.29 56	0.32 49	0.18 42	0.27 80	0.22 65	0.35 38	0.22 17	0.31 89	0.22 28	0.19 22	0.21 57	0.44 125	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SCV_C0	0.26 88	0.18 123	0.34 128	0.35 121	0.24 214	0.23 29	0.28 161	0.51 131	0.36 113	0.31 89	0.36 113	0.37 140	0.20 46	0.57 238	0.22 39	0.13 74	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134

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

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

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

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

AIO-Stereo	0.25 77	0.18 123	0.34 128	0.37 159	0.18 42	0.28 98	0.30 188	0.48 117	0.27 41	0.29 79	0.30 79	0.32 99	0.17 16	0.52 192	0.23 68	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.10 40

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

R-Stereo Train	0.39 260	0.18 123	0.42 242	0.42 337	0.26 291	0.40 231	0.32 239	0.72 289	0.34 92	0.89 436	1.28 496	0.57 258	0.35 223	0.42 106	0.32 217	0.15 191	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.13 183

RAFT-Stereo	0.39 260	0.18 123	0.42 242	0.42 337	0.26 291	0.40 231	0.32 239	0.72 289	0.34 92	0.89 436	1.28 496	0.57 258	0.35 223	0.42 106	0.32 217	0.15 191	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.13 183
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Hybrid-DGEV-03	0.45 318	0.19 162	0.33 109	0.43 358	0.27 325	0.56 335	0.26 122	0.65 223	0.74 309	0.94 463	1.92 564	0.61 293	0.30 182	0.55 214	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.18 275	0.16 268	0.14 151	0.11 86

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

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

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

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

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

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

asda	0.21 28	0.19 162	0.29 56	0.31 29	0.17 25	0.25 57	0.23 83	0.36 42	0.28 47	0.27 67	0.24 39	0.18 16	0.21 57	0.40 87	0.21 24	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.10 40

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GLC_STEREO	0.29 124	0.19 162	0.27 36	0.44 378	0.19 63	0.31 142	0.26 122	0.47 113	0.43 164	0.37 134	0.47 157	0.41 173	0.23 81	0.50 177	0.34 246	0.14 118	0.18 434	0.19 318	0.16 268	0.16 252	0.13 183

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MyStereo8	0.40 272	0.20 203	0.54 384	0.41 295	0.29 379	0.53 308	0.29 170	0.65 223	0.49 197	0.71 314	0.98 394	0.58 266	0.43 280	0.50 177	0.51 399	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.14 202	0.19 348	0.19 376

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

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

CASnet	0.30 141	0.20 203	0.33 109	0.41 295	0.16 14	0.26 66	0.24 99	0.52 141	0.53 211	0.52 210	0.54 193	0.39 155	0.24 91	0.40 87	0.26 135	0.14 118	0.10 63	0.22 405	0.18 350	0.18 314	0.11 86
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 195	0.20 203	0.47 307	0.40 260	0.25 245	0.33 168	0.31 216	0.76 316	0.38 136	0.43 176	0.57 204	0.79 390	0.44 290	0.71 377	0.25 107	0.15 191	0.11 165	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AAGNet	1.43 577	0.20 203	0.48 327	0.44 378	0.25 245	0.29 110	0.31 216	0.65 223	0.68 275	0.97 477	0.86 332	0.67 333	0.62 393	0.64 323	20.63 633	0.16 247	0.11 165	0.19 318	0.15 234	0.19 348	0.12 134

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ProNet	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.35 121	0.24 214	0.32 160	0.43 414	0.57 166	0.37 129	0.33 109	0.30 79	0.32 99	0.28 148	0.57 238	0.26 135	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.13 183

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

IGEV-Stereo	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.37 159	0.25 245	0.30 124	0.35 289	0.63 209	0.35 105	0.39 154	0.33 92	0.33 111	0.28 148	0.59 274	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 318	0.21 241	0.48 327	0.42 337	0.28 351	0.31 142	0.54 483	0.63 209	0.62 238	0.62 243	0.89 352	1.01 466	0.69 437	0.75 402	0.66 449	0.13 74	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.15 259

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.39 260	0.21 241	0.50 352	0.41 295	0.28 351	0.62 377	0.27 139	0.77 319	0.40 148	0.64 262	0.86 332	0.52 237	0.33 208	0.66 338	0.42 331	0.15 191	0.13 297	0.17 225	0.14 202	0.15 207	0.15 259
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet_ROB	0.52 406	0.21 241	0.53 379	0.37 159	0.21 117	0.61 369	0.29 170	1.51 571	1.32 549	0.90 443	1.02 413	0.80 398	0.62 393	0.76 406	0.43 338	0.16 247	0.12 225	0.13 72	0.09 10	0.15 207	0.18 344

S2M2_L	0.26 88	0.22 284	0.33 109	0.31 29	0.25 245	0.24 41	0.13 1	0.35 38	0.41 152	0.25 46	0.36 113	0.30 89	0.25 103	0.30 16	0.26 135	0.22 426	0.19 452	0.17 225	0.19 380	0.21 389	0.18 344
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	0.52 406	0.22 284	0.46 295	0.45 402	0.25 245	0.41 246	0.52 474	0.62 201	1.16 517	0.76 345	1.13 457	1.32 531	0.57 361	1.00 496	0.53 409	0.17 293	0.14 332	0.25 456	0.21 427	0.15 207	0.13 183

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

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

MyStereo07	0.32 155	0.22 284	0.34 128	0.42 337	0.28 351	0.40 231	0.50 456	0.72 289	0.37 129	0.37 134	0.34 101	0.32 99	0.31 190	0.59 274	0.27 153	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.16 305

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.26 88	0.22 284	0.36 151	0.48 439	0.22 142	0.20 12	0.29 170	0.51 131	0.44 171	0.28 71	0.23 31	0.42 183	0.26 120	0.29 10	0.26 135	0.15 191	0.13 297	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.45 318	0.22 284	0.45 279	0.47 431	0.26 291	0.54 315	0.47 437	0.66 233	0.58 233	0.80 362	0.82 308	0.94 446	0.57 361	0.75 402	0.34 246	0.17 293	0.15 362	0.22 405	0.20 405	0.16 252	0.12 134

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.53 412	0.22 284	0.35 143	0.37 159	0.21 117	0.85 477	0.37 327	1.23 515	0.93 433	0.90 443	1.15 468	1.26 518	0.63 399	0.72 383	0.48 384	0.17 293	0.13 297	0.16 180	0.15 234	0.17 289	0.15 259
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo	0.49 375	0.23 305	0.48 327	0.43 358	0.26 291	0.47 281	0.42 407	0.93 381	0.78 339	0.84 403	0.86 332	0.91 436	0.52 330	0.78 418	0.70 459	0.20 383	0.17 414	0.22 405	0.18 350	0.17 289	0.21 417

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

SMFormer	0.51 398	0.23 305	0.62 414	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.55 419	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.18 314	0.18 344

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.32 155	0.24 342	0.36 151	0.37 159	0.26 291	0.28 98	0.23 83	0.87 360	0.50 200	0.47 194	0.45 146	0.26 65	0.21 57	0.49 170	0.24 82	0.23 443	0.19 452	0.22 405	0.17 323	0.21 389	0.16 305
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt1	0.36 213	0.24 342	0.32 94	0.41 295	0.22 142	0.54 315	0.38 349	0.68 253	1.04 484	0.41 167	0.46 151	0.35 127	0.45 295	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.16 252	0.16 305

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BUS	0.45 318	0.25 367	0.43 257	0.45 402	0.28 351	0.70 420	0.34 264	0.94 386	0.76 321	0.75 338	0.80 297	0.65 321	0.49 313	0.64 323	0.51 399	0.20 383	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.18 314	0.18 344

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.46 329	0.25 367	0.38 181	0.48 439	0.28 351	0.58 347	0.43 414	1.00 409	0.70 283	0.67 288	0.95 376	0.75 374	0.55 352	0.53 201	0.54 414	0.23 443	0.17 414	0.19 318	0.17 323	0.19 348	0.20 399
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 426	0.25 367	0.61 411	0.43 358	0.34 456	1.07 517	0.39 371	0.87 360	0.91 422	0.91 448	0.93 366	0.86 414	0.76 471	0.81 427	0.76 472	0.15 191	0.14 332	0.18 275	0.19 380	0.20 365	0.16 305

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.41 283	0.26 384	0.45 279	0.33 64	0.17 25	0.63 388	0.30 188	0.93 381	0.64 258	0.71 314	0.82 308	0.64 308	0.52 330	0.59 274	0.43 338	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.13 169	0.19 348	0.12 134
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DISCO	0.70 483	0.26 384	0.68 450	0.44 378	0.31 420	1.14 532	0.51 471	1.23 515	1.23 530	0.81 375	1.05 427	1.50 555	0.85 502	1.82 579	1.03 534	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.24 441	0.23 442

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

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

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

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

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

CASS	0.45 318	0.27 401	0.42 242	0.48 439	0.22 142	0.61 369	0.34 264	0.97 400	0.62 238	0.71 314	0.85 329	0.61 293	0.55 352	0.57 238	0.41 326	0.29 502	0.16 394	0.22 405	0.18 350	0.22 411	0.28 480
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 375	0.27 401	0.75 483	0.40 260	0.27 325	0.64 395	0.49 451	0.84 346	0.77 329	0.60 233	0.83 314	0.88 425	0.66 424	0.70 372	0.56 421	0.16 247	0.17 414	0.21 390	0.20 405	0.21 389	0.19 376

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 466	0.28 415	0.99 523	0.40 260	0.30 398	1.03 510	0.56 493	1.10 452	0.99 459	0.97 477	1.22 483	1.06 481	0.69 437	1.07 510	0.95 521	0.19 360	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.22 411	0.21 417

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

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

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

DLCB_ROB	0.58 451	0.28 415	0.47 307	0.49 454	0.32 436	0.77 447	0.50 456	0.99 405	0.92 427	1.04 507	1.14 462	1.21 513	0.69 437	0.88 459	0.69 456	0.20 383	0.20 464	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.18 344

SGM_RVC	0.97 536	0.28 415	0.41 222	0.39 218	0.22 142	1.55 568	0.73 545	1.51 571	1.25 538	2.25 596	1.92 564	2.58 590	1.56 577	2.02 588	1.19 550	0.27 485	0.27 523	0.27 488	0.25 486	0.25 450	0.25 457
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.45 318	0.29 427	0.80 497	0.42 337	0.32 436	0.53 308	0.35 289	0.78 325	0.89 412	0.66 285	0.75 263	0.48 219	0.39 260	0.74 396	0.60 431	0.15 191	0.13 297	0.19 318	0.18 350	0.20 365	0.17 326

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_0105_5	0.42 291	0.31 441	0.73 474	0.50 468	0.29 379	0.44 264	0.42 407	0.61 195	0.74 309	0.51 205	0.51 177	0.60 287	0.47 304	0.57 238	0.38 306	0.27 485	0.25 507	0.25 456	0.23 461	0.22 411	0.18 344

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 412	0.32 445	0.64 429	0.44 378	0.30 398	0.66 406	0.44 423	1.04 428	0.88 399	0.91 448	0.91 359	0.99 458	0.60 381	0.68 359	0.60 431	0.21 400	0.17 414	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.21 417
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.57 444	0.32 445	0.54 384	0.45 402	0.27 325	0.57 341	0.48 445	1.00 409	1.28 544	0.86 414	1.33 507	0.87 420	0.58 370	1.07 510	0.75 471	0.18 328	0.12 225	0.15 151	0.13 169	0.18 314	0.18 344

AdaStereo	0.50 391	0.32 445	0.47 307	0.48 439	0.25 245	0.67 411	0.32 239	1.17 491	0.88 399	0.75 338	0.99 399	0.75 374	0.49 313	0.67 349	0.46 373	0.27 485	0.12 225	0.28 496	0.18 350	0.23 428	0.18 344
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SGM-ForestM	4.04 614	0.32 445	0.46 295	0.43 358	0.27 325	7.50 622	1.45 607	3.84 616	4.24 617	8.19 629	6.76 625	19.00 637	9.08 624	10.74 629	6.62 619	0.31 512	0.33 558	0.32 519	0.32 535	0.29 476	0.29 487

StereoDRNet-Refined	0.58 451	0.32 445	0.54 384	0.46 423	0.30 398	0.96 496	0.40 382	1.00 409	0.94 440	1.12 527	1.08 440	0.96 451	0.67 427	0.90 467	0.89 512	0.17 293	0.13 297	0.22 405	0.21 427	0.20 365	0.19 376
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 471	0.32 445	0.66 441	0.50 468	0.39 490	1.15 534	0.61 507	1.49 567	1.01 470	1.12 527	1.08 440	1.06 481	0.69 437	0.77 414	0.94 518	0.23 443	0.17 414	0.26 475	0.25 486	0.25 450	0.21 417

SGM-Forest	0.62 464	0.32 445	0.39 201	0.43 358	0.30 398	1.02 507	0.55 487	1.09 449	1.05 488	1.06 513	1.18 477	1.10 496	0.67 427	0.88 459	0.62 438	0.31 512	0.33 558	0.33 524	0.30 521	0.30 485	0.28 480
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 493	0.33 453	0.75 483	0.49 454	0.37 475	0.71 425	0.59 500	1.36 550	1.30 547	1.03 506	1.40 519	1.59 564	1.15 550	0.87 456	0.86 492	0.28 495	0.28 527	0.28 496	0.23 461	0.28 472	0.38 538

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

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

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

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

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

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

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

Anonymous3	0.46 329	0.34 458	0.86 506	0.50 468	0.37 475	0.81 462	0.50 456	0.72 289	0.65 263	0.51 205	0.65 227	0.45 203	0.45 295	0.64 323	0.38 306	0.24 455	0.24 499	0.22 405	0.21 427	0.23 428	0.23 442

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

DeepPruner_ROB	0.53 412	0.34 458	0.59 404	0.41 295	0.30 398	0.50 292	0.43 414	1.19 495	0.70 283	0.85 407	1.05 427	0.86 414	0.55 352	0.84 443	0.51 399	0.29 502	0.23 491	0.22 405	0.22 445	0.26 457	0.25 457

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

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

RYNet	0.72 491	0.35 464	0.64 429	0.53 507	0.67 571	1.31 552	0.67 520	1.20 500	1.18 521	1.05 509	0.87 340	1.27 520	0.93 524	0.93 483	1.27 556	0.22 426	0.16 394	0.26 475	0.23 461	0.40 532	0.39 541

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

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

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

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

test_sample8	1.25 568	0.36 469	0.72 470	0.38 189	0.30 398	0.71 425	0.43 414	1.13 466	0.75 313	1.50 561	0.95 376	3.29 602	1.59 579	1.20 529	1.36 559	0.41 556	8.41 631	0.40 546	0.41 560	0.36 520	0.33 513

GwcNet	0.69 481	0.36 469	1.10 535	0.51 484	0.42 508	1.08 521	0.50 456	1.21 502	1.16 517	1.00 490	1.37 513	1.06 481	0.79 485	0.92 477	0.94 518	0.25 465	0.24 499	0.24 443	0.22 445	0.23 428	0.26 463

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

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

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

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

GMStereo	0.39 260	0.37 476	0.54 384	0.40 260	0.26 291	0.42 253	0.36 311	0.59 179	1.04 484	0.55 219	0.51 177	0.37 140	0.35 223	0.54 208	0.41 326	0.19 360	0.13 297	0.16 180	0.17 323	0.24 441	0.18 344
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 487	0.37 476	0.89 512	0.56 525	0.45 525	1.18 540	0.68 525	1.41 558	0.85 381	0.81 375	1.15 468	1.04 475	0.81 490	1.10 517	1.17 548	0.26 475	0.28 527	0.32 519	0.31 529	0.29 476	0.30 496

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AF-Net	0.81 510	0.39 493	0.68 450	0.64 552	0.54 553	0.91 485	0.51 471	1.61 581	1.31 548	0.96 472	2.02 570	1.46 549	1.26 562	1.11 519	0.99 528	0.32 523	0.24 499	0.39 543	0.27 507	0.30 485	0.25 457

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

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

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

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

Abc-Net	0.78 503	0.40 498	0.76 488	0.61 545	0.67 571	0.81 462	0.69 530	1.54 576	1.11 507	0.90 443	1.36 510	1.33 534	1.16 551	1.19 527	0.88 502	0.31 512	0.30 537	0.37 538	0.48 575	0.33 504	0.33 513
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 491	0.41 502	0.65 435	0.64 552	0.44 521	0.98 502	1.20 588	1.11 458	1.00 466	0.98 482	0.96 380	1.49 554	0.87 507	0.90 467	0.79 477	0.31 512	0.26 514	0.39 543	0.39 552	0.32 497	0.32 508

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

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

DPSNet	0.99 538	0.42 504	1.88 587	0.53 507	0.41 502	1.59 571	1.26 594	2.21 598	1.43 558	1.10 524	1.11 446	1.46 549	1.95 594	1.34 550	1.26 554	0.34 537	0.25 507	0.25 456	0.21 427	0.46 551	0.37 532

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

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

PA-Net	0.67 476	0.43 506	0.83 499	0.50 468	0.53 551	0.94 490	0.68 525	1.10 452	1.14 515	0.80 362	0.88 348	0.87 420	0.77 478	1.02 502	0.88 502	0.24 455	0.41 575	0.29 504	0.44 565	0.26 457	0.34 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 494	0.43 506	0.69 456	0.54 514	0.40 495	1.01 505	0.95 572	1.21 502	1.07 500	1.22 543	1.12 450	1.56 561	0.79 485	1.04 506	0.86 492	0.33 531	0.22 481	0.35 528	0.30 521	0.35 515	0.31 504

MeshStereo	1.34 571	0.43 506	0.54 384	0.44 378	0.34 456	1.66 575	0.60 502	1.94 592	1.37 552	4.47 620	3.25 596	4.71 611	1.94 593	1.92 583	1.17 548	0.35 541	0.35 562	0.37 538	0.31 529	0.32 497	0.32 508
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
GMStereo_Zeroshot	0.49 375	0.44 511	0.74 479	0.49 454	0.27 325	0.56 335	0.29 170	0.73 300	0.76 321	0.86 414	0.94 367	0.91 436	0.36 241	0.74 396	0.43 338	0.26 475	0.14 332	0.26 475	0.15 234	0.36 520	0.18 344

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

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

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

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

DANet	0.71 487	0.45 515	0.91 515	0.59 537	0.40 495	0.81 462	0.40 382	0.97 400	0.84 373	1.20 541	1.22 483	1.33 534	0.88 511	1.16 524	1.24 552	0.27 485	0.23 491	0.31 513	0.25 486	0.35 515	0.32 508
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 533	0.46 517	1.04 528	0.64 552	0.48 538	2.12 589	0.64 514	1.01 418	0.87 395	1.75 578	2.82 594	1.30 525	1.64 583	1.06 507	0.96 523	0.36 545	0.29 532	0.35 528	0.25 486	0.45 548	0.42 549

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FC-DCNN v2	1.65 586	0.51 531	0.65 435	0.61 545	0.49 540	1.61 572	0.70 535	1.75 590	1.56 572	4.74 624	4.91 620	6.46 622	3.31 612	1.91 582	1.11 542	0.46 565	0.42 577	0.47 560	0.46 566	0.48 555	0.46 562

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

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

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

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

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

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

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

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

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

XX-TBD	0.32 155	0.53 541	0.26 25	0.51 484	0.20 90	0.37 207	0.24 99	0.40 71	0.73 302	0.54 217	0.69 242	0.31 96	0.25 103	0.32 27	0.27 153	0.16 247	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.13 105	0.11 86

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

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

FCDSN-DC	1.39 576	0.56 544	0.65 435	0.74 574	0.59 564	1.38 555	0.63 510	1.35 547	1.39 555	3.26 614	4.50 617	4.61 609	2.63 605	1.58 565	1.03 534	0.46 565	0.42 577	0.48 565	0.47 573	0.50 559	0.50 574
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 517	0.56 544	1.87 586	0.49 454	0.38 484	0.56 335	0.66 518	0.70 276	1.00 466	2.42 599	2.02 570	1.31 526	1.18 554	0.93 483	1.13 547	0.20 383	0.18 434	0.20 348	0.19 380	0.27 468	0.30 496

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

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

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

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

RGC	0.79 506	0.59 548	0.71 465	0.65 557	0.65 570	0.92 489	0.58 497	1.29 533	1.05 488	1.07 516	1.45 532	1.47 552	1.03 539	1.21 533	0.88 502	0.32 523	0.30 537	0.48 565	0.40 555	0.37 525	0.37 532

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

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

ELAS_RVC	1.60 583	0.61 552	1.01 526	0.70 570	0.56 558	2.00 586	1.89 617	1.96 593	2.65 601	3.33 615	3.26 597	3.03 595	3.41 615	2.49 601	2.09 585	0.52 575	0.45 585	0.50 570	0.48 575	0.54 567	0.52 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 585	0.61 552	0.95 517	0.68 567	0.55 555	3.01 608	1.55 608	2.39 600	2.33 597	3.64 617	3.89 609	2.75 592	2.90 609	2.15 593	2.27 592	0.52 575	0.45 585	0.50 570	0.48 575	0.54 567	0.52 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 562	0.62 555	2.40 594	0.57 531	0.55 555	1.41 558	1.34 600	1.18 494	1.24 532	1.49 559	1.42 523	1.39 543	1.20 558	1.55 561	4.82 612	0.29 502	0.28 527	0.29 504	0.34 540	0.38 529	0.42 549

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

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

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

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

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

PVD	1.28 570	0.67 561	1.28 556	0.74 574	0.62 567	1.50 565	0.84 559	1.99 594	2.96 604	2.18 593	2.36 579	1.85 573	1.95 594	1.92 583	1.94 581	0.39 551	0.36 565	0.49 568	0.37 545	0.51 560	0.64 581

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.80 507	0.75 567	0.86 506	0.66 560	0.42 508	1.15 534	0.98 574	1.14 475	1.19 523	1.01 495	1.02 413	1.10 496	0.90 513	1.15 522	0.76 472	0.48 569	0.39 572	0.57 575	0.38 548	0.63 577	0.46 562
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
UDGNet	0.48 356	0.77 570	0.50 352	0.48 439	0.31 420	0.41 246	0.34 264	0.70 276	0.92 427	0.65 272	0.60 213	0.58 266	0.43 280	0.63 308	0.41 326	0.32 523	0.15 362	0.66 580	0.19 380	0.36 520	0.21 417

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.24 567	0.90 581	1.13 539	0.86 580	0.88 580	1.11 526	0.99 576	1.42 559	1.53 567	1.59 568	2.48 581	2.24 582	1.53 574	1.96 586	1.30 557	0.76 589	0.70 597	0.78 584	1.00 606	0.71 582	0.88 593
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	1.04 545	0.93 582	0.88 508	1.33 597	1.05 595	1.66 575	0.70 535	1.40 557	1.18 521	1.08 520	1.32 506	1.33 534	0.91 514	1.23 536	0.76 472	0.72 587	0.46 587	1.24 595	0.50 580	1.40 597	0.75 585

SPS-STEREO	1.25 568	0.93 582	1.06 530	1.04 589	1.03 593	1.41 558	0.91 568	1.51 571	1.19 523	2.09 590	1.83 559	1.94 576	1.39 567	1.62 567	1.39 562	0.97 596	0.94 615	0.90 589	0.89 600	0.96 590	0.96 598
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 573	0.94 584	1.25 554	0.96 583	1.00 591	1.52 567	1.02 579	1.34 543	1.21 527	2.64 602	2.65 589	2.44 587	1.56 577	1.64 570	1.26 554	0.97 596	0.95 616	0.90 589	0.90 601	0.94 588	0.96 598

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RainbowNet	1.35 573	1.49 602	1.19 548	1.88 606	1.45 599	1.48 564	1.07 582	1.61 581	1.55 569	1.20 541	1.59 544	1.54 559	1.13 548	1.34 550	0.97 524	1.36 608	0.70 597	1.82 602	0.79 596	1.71 601	1.07 604

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark