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

IGEV	0.11 25	0.06 1	0.17 44	0.15 5	0.11 125	0.16 58	0.13 52	0.21 48	0.16 39	0.11 31	0.15 87	0.09 22	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.13 52	0.11 1	0.13 17	0.10 15	0.09 11	0.08 3	0.06 1	0.22 163	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.08 241	0.05 5	0.05 26

WQFJA1++	0.44 522	0.07 2	0.63 466	0.18 60	0.13 262	0.15 31	0.11 17	0.20 35	0.11 4	2.05 611	0.12 41	0.23 237	0.11 82	0.17 62	0.12 56	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	4.20 620	0.07 178

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.13 1	0.07 1	0.16 58	0.10 8	0.20 35	0.14 24	0.09 6	0.10 18	0.09 22	0.12 108	0.13 5	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.05 1	0.05 51	0.06 57	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.17 12	0.13 17	0.09 6	0.09 11	0.11 59	0.10 53	0.14 11	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

HiDET	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.15 5	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.19 24	0.15 33	0.10 15	0.09 11	0.11 59	0.09 22	0.15 25	0.13 102	0.06 31	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LCMNet	0.10 2	0.07 2	0.15 15	0.15 5	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.18 18	0.19 85	0.10 15	0.10 18	0.11 59	0.10 53	0.15 25	0.13 102	0.06 31	0.06 168	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

CSFM-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.16 10	0.08 12	0.16 58	0.13 52	0.21 48	0.11 4	0.11 31	0.11 26	0.10 39	0.10 53	0.14 11	0.11 15	0.07 80	0.06 168	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

252Zero-FE	0.14 93	0.07 2	0.17 44	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.21 48	0.19 85	0.77 568	0.11 26	0.08 3	0.08 9	0.13 5	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 2	0.16 33	0.16 10	0.08 12	0.11 5	0.09 2	0.20 35	0.12 10	0.11 31	0.11 26	0.08 3	0.08 9	0.23 173	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 89

111111	0.11 25	0.07 2	0.17 44	0.19 106	0.11 125	0.13 15	0.11 17	0.22 60	0.15 33	0.11 31	0.12 41	0.12 70	0.08 9	0.18 85	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.08 196	0.06 89

Reg-Stereo(zero)	0.16 140	0.07 2	0.36 241	0.19 106	0.10 78	0.19 130	0.14 77	0.28 144	0.24 177	0.22 190	0.20 156	0.24 250	0.18 256	0.21 146	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.06 57	0.06 89

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 33	0.16 10	0.08 12	0.12 9	0.13 52	0.11 1	0.12 10	0.09 6	0.07 3	0.10 39	0.09 22	0.11 1	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 6	0.17 25	0.08 12	0.09 1	0.13 52	0.24 93	0.13 17	0.10 15	0.09 11	0.09 22	0.08 9	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.06 168	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

Pointernet	0.13 66	0.07 2	0.27 137	0.19 106	0.11 125	0.20 165	0.12 26	0.31 189	0.24 177	0.15 105	0.15 87	0.13 84	0.11 82	0.17 62	0.13 102	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

CAS	0.15 126	0.07 2	0.21 82	0.41 561	0.16 388	0.20 165	0.18 222	0.22 60	0.19 85	0.15 105	0.19 139	0.11 59	0.09 22	0.14 11	0.13 102	0.29 566	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.14 463

MatchStereo	0.11 25	0.08 17	0.23 98	0.16 10	0.07 1	0.09 1	0.12 26	0.20 35	0.17 56	0.10 15	0.15 87	0.08 3	0.08 9	0.14 11	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

DDF-Stereo	0.13 66	0.08 17	0.19 62	0.19 106	0.16 388	0.12 9	0.15 103	0.18 18	0.18 68	0.11 31	0.10 18	0.13 84	0.12 108	0.23 173	0.19 278	0.08 220	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.21 525	0.06 89

MonStereo	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 26	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 26	0.08 3	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.18 60	0.10 78	0.13 15	0.12 26	0.15 5	0.12 10	0.10 15	0.13 54	0.10 39	0.10 53	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.12 26	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 26	0.08 3	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

zero-FE	0.16 140	0.08 17	0.81 517	0.19 106	0.18 433	0.12 9	0.15 103	0.19 24	0.19 85	0.10 15	0.10 18	0.13 84	0.12 108	0.21 146	0.19 278	0.08 220	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.19 513	0.06 89

water-stereo	0.13 66	0.08 17	0.20 73	0.19 106	0.10 78	0.17 80	0.14 77	0.25 102	0.19 85	0.17 144	0.23 184	0.15 131	0.15 183	0.12 2	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.05 26

DilatedVolume-Stereo	0.14 93	0.08 17	0.18 54	0.18 60	0.09 34	0.21 193	0.14 77	0.24 93	0.21 128	0.21 184	0.21 168	0.15 131	0.14 164	0.23 173	0.15 165	0.07 80	0.06 168	0.06 32	0.06 104	0.05 5	0.05 26

1w_stereo	0.12 51	0.08 17	0.14 6	0.18 60	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.25 102	0.21 128	0.13 66	0.16 102	0.08 3	0.12 108	0.16 43	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 17	0.19 62	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 52	0.18 18	0.13 17	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 9	0.16 43	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 17	0.19 62	0.16 10	0.09 34	0.12 9	0.13 52	0.17 12	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.17 62	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 17	0.16 33	0.17 25	0.08 12	0.16 58	0.12 26	0.17 12	0.12 10	0.10 15	0.07 3	0.10 39	0.08 9	0.14 11	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 17	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 6	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 39	0.06 1	0.15 25	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.05 26

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 17	0.15 15	0.18 60	0.09 34	0.15 31	0.11 17	0.16 6	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 39	0.07 3	0.17 62	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 17	0.15 15	0.18 60	0.07 1	0.15 31	0.11 17	0.17 12	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 39	0.08 9	0.18 85	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LG-G_1	0.11 25	0.08 17	0.18 54	0.18 60	0.07 1	0.21 193	0.09 2	0.19 24	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 59	0.10 53	0.19 108	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

LG-G	0.11 25	0.08 17	0.18 54	0.18 60	0.07 1	0.21 193	0.09 2	0.19 24	0.11 4	0.10 15	0.09 11	0.11 59	0.10 53	0.19 108	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89

LGtest1	0.10 2	0.08 17	0.17 44	0.17 25	0.08 12	0.13 15	0.09 2	0.16 6	0.12 10	0.09 6	0.07 3	0.09 22	0.09 22	0.15 25	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.06 89

SGD-Stereo	0.11 25	0.08 17	0.17 44	0.17 25	0.07 1	0.17 80	0.13 52	0.18 18	0.16 39	0.11 31	0.13 54	0.11 59	0.12 108	0.18 85	0.11 15	0.08 220	0.04 2	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 264	0.08 17	0.23 98	0.19 106	0.19 460	0.28 337	0.24 424	0.23 79	0.21 128	0.20 173	0.23 184	0.28 305	0.49 532	0.26 235	0.18 245	0.09 309	0.08 380	0.18 523	0.13 481	0.17 492	0.17 496

MonSter	0.10 2	0.08 17	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 20	0.12 26	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 26	0.08 3	0.07 3	0.14 11	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 25	0.08 17	0.17 44	0.17 25	0.09 34	0.22 221	0.14 77	0.14 4	0.16 39	0.11 31	0.10 18	0.09 22	0.08 9	0.21 146	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

999	0.14 93	0.08 17	0.24 107	0.19 106	0.11 125	0.20 165	0.17 178	0.24 93	0.18 68	0.13 66	0.16 102	0.14 111	0.11 82	0.36 342	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.07 178

IGEV-Stereo++	0.11 25	0.08 17	0.15 15	0.19 106	0.11 125	0.14 20	0.10 8	0.22 60	0.18 68	0.10 15	0.13 54	0.10 39	0.11 82	0.14 11	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

Occ-G	0.13 66	0.08 17	0.21 82	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.19 268	0.22 60	0.19 85	0.13 66	0.19 139	0.21 205	0.11 82	0.17 62	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.06 89

IGEV-Stereo+	0.12 51	0.08 17	0.17 44	0.18 60	0.13 262	0.09 1	0.11 17	0.16 6	0.15 33	0.10 15	0.08 10	0.10 39	0.10 53	0.21 146	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.16 475	0.24 554

trnet	0.13 66	0.08 17	0.21 82	0.15 5	0.07 1	0.21 193	0.12 26	0.24 93	0.24 177	0.16 129	0.21 168	0.15 131	0.13 141	0.18 85	0.13 102	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.05 26

MoCha-V2	0.13 66	0.08 17	0.26 128	0.23 327	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.26 111	0.16 39	0.15 105	0.15 87	0.13 84	0.14 164	0.20 125	0.11 15	0.06 31	0.07 294	0.06 32	0.06 104	0.06 57	0.05 26

Any-RAFT	0.17 159	0.08 17	0.31 179	0.19 106	0.10 78	0.29 358	0.16 136	0.42 331	0.30 258	0.24 210	0.27 224	0.27 289	0.16 201	0.21 146	0.12 56	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.06 89

LoS	0.14 93	0.08 17	0.27 137	0.16 10	0.09 34	0.22 221	0.14 77	0.26 111	0.26 200	0.15 105	0.18 130	0.18 170	0.13 141	0.22 163	0.14 139	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.04 1	0.06 57	0.06 89
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 93	0.08 17	0.19 62	0.17 25	0.22 502	0.18 102	0.16 136	0.23 79	0.19 85	0.14 91	0.17 115	0.14 111	0.10 53	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.08 196	0.18 510

EGLCR-Stereo	0.13 66	0.08 17	0.20 73	0.18 60	0.09 34	0.21 193	0.13 52	0.27 125	0.21 128	0.13 66	0.10 18	0.15 131	0.09 22	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

CREStereo++_RVC	0.15 126	0.08 17	0.26 128	0.17 25	0.11 125	0.18 102	0.13 52	0.22 60	0.30 258	0.21 184	0.30 256	0.13 84	0.11 82	0.16 43	0.15 165	0.07 80	0.04 2	0.06 32	0.15 504	0.06 57	0.05 26
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
CREStereo	0.13 66	0.08 17	0.21 82	0.14 2	0.08 12	0.22 221	0.15 103	0.25 102	0.24 177	0.16 129	0.21 168	0.14 111	0.13 141	0.18 85	0.13 102	0.09 309	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 126	0.06 89
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 126	0.08 17	0.23 98	0.15 5	0.09 34	0.23 243	0.16 136	0.25 102	0.23 162	0.17 144	0.21 168	0.16 150	0.14 164	0.22 163	0.13 102	0.29 566	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 126	0.06 89

GEAStereo	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.18 60	0.12 184	0.19 130	0.16 136	0.20 35	0.14 24	0.12 49	0.15 87	0.10 39	0.09 22	0.16 43	0.10 1	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.08 196	0.08 249

BridgeDepth	0.10 2	0.09 52	0.14 6	0.19 106	0.07 1	0.16 58	0.12 26	0.16 6	0.12 10	0.08 1	0.09 11	0.14 111	0.13 141	0.14 11	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.17 25	0.12 184	0.19 130	0.16 136	0.26 111	0.18 68	0.13 66	0.15 87	0.10 39	0.09 22	0.16 43	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.08 196	0.08 249

gasm-f	0.12 51	0.09 52	0.19 62	0.18 60	0.12 184	0.18 102	0.18 222	0.20 35	0.14 24	0.12 49	0.19 139	0.10 39	0.11 82	0.16 43	0.11 15	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.09 269	0.08 249

Zero-FE251	0.14 93	0.09 52	0.24 107	0.17 25	0.09 34	0.20 165	0.13 52	0.20 35	0.14 24	0.61 547	0.13 54	0.13 84	0.11 82	0.14 11	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

AdaDepth	0.11 25	0.09 52	0.20 73	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.13 52	0.16 6	0.13 17	0.10 15	0.10 18	0.09 22	0.09 22	0.19 108	0.12 56	0.05 9	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.05 5	0.05 26

S2M2_XL	0.10 2	0.09 52	0.21 82	0.14 2	0.10 78	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 15	0.11 26	0.09 22	0.09 22	0.12 2	0.11 15	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.06 89
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.14 93	0.09 52	0.19 62	0.19 106	0.08 12	0.20 165	0.15 103	0.27 125	0.23 162	0.16 129	0.18 130	0.14 111	0.17 231	0.19 108	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.05 26

2.25w	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 24	0.18 68	0.14 91	0.17 115	0.09 22	0.10 53	0.18 85	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

2.75w_new	0.11 25	0.09 52	0.14 6	0.16 10	0.09 34	0.15 31	0.12 26	0.25 102	0.16 39	0.14 91	0.13 54	0.08 3	0.10 53	0.16 43	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w_new	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.19 130	0.10 8	0.22 60	0.17 56	0.14 91	0.12 41	0.10 39	0.11 82	0.17 62	0.12 56	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.19 130	0.10 8	0.22 60	0.17 56	0.14 91	0.12 41	0.10 39	0.11 82	0.17 62	0.12 56	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.75w	0.11 25	0.09 52	0.15 15	0.17 25	0.11 125	0.18 102	0.12 26	0.23 79	0.14 24	0.13 66	0.11 26	0.08 3	0.10 53	0.16 43	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 25	0.09 52	0.14 6	0.19 106	0.12 184	0.14 20	0.12 26	0.25 102	0.17 56	0.13 66	0.16 102	0.08 3	0.09 22	0.19 108	0.11 15	0.05 9	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 25	0.09 52	0.13 1	0.17 25	0.12 184	0.15 31	0.11 17	0.23 79	0.15 33	0.14 91	0.12 41	0.08 3	0.09 22	0.21 146	0.10 1	0.06 31	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 66	0.09 52	0.24 107	0.20 169	0.10 78	0.15 31	0.14 77	0.22 60	0.16 39	0.12 49	0.19 139	0.15 131	0.11 82	0.13 5	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.07 126	0.06 89

GREAT-IGEV	0.12 51	0.09 52	0.25 120	0.16 10	0.11 125	0.14 20	0.16 136	0.17 12	0.17 56	0.10 15	0.15 87	0.09 22	0.09 22	0.18 85	0.10 1	0.06 31	0.07 294	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.10 367

AIO_test	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.19 106	0.11 125	0.15 31	0.17 178	0.19 24	0.16 39	0.11 31	0.13 54	0.14 111	0.09 22	0.20 125	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

GIP-stereo	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.19 106	0.11 125	0.16 58	0.14 77	0.29 158	0.18 68	0.11 31	0.16 102	0.13 84	0.09 22	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

fffft	0.13 66	0.09 52	0.24 107	0.19 106	0.10 78	0.17 80	0.19 268	0.22 60	0.16 39	0.14 91	0.11 26	0.13 84	0.10 53	0.24 187	0.18 245	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.06 89
1: 1. 1
tt45	0.14 93	0.09 52	0.22 92	0.19 106	0.11 125	0.23 243	0.18 222	0.22 60	0.17 56	0.15 105	0.13 54	0.14 111	0.10 53	0.30 301	0.14 139	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.07 178

WCG-NET	0.14 93	0.09 52	0.23 98	0.18 60	0.08 12	0.18 102	0.17 178	0.21 48	0.28 226	0.18 162	0.21 168	0.15 131	0.12 108	0.18 85	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

U	1.00 585	0.09 52	0.21 82	0.21 214	3.68 614	6.12 619	0.14 77	0.21 48	0.21 128	0.11 31	0.11 26	0.10 39	0.09 22	0.12 2	0.11 15	0.07 80	0.05 32	5.42 623	2.90 621	0.07 126	0.06 89

WCG-NET（raft）	0.14 93	0.09 52	0.23 98	0.17 25	0.08 12	0.19 130	0.16 136	0.23 79	0.26 200	0.18 162	0.19 139	0.20 193	0.12 108	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.05 26

RSM++	0.12 51	0.09 52	0.19 62	0.20 169	0.09 34	0.17 80	0.15 103	0.21 48	0.19 85	0.12 49	0.12 41	0.14 111	0.09 22	0.20 125	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.05 26

RSM	0.12 51	0.09 52	0.20 73	0.20 169	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.23 79	0.18 68	0.13 66	0.13 54	0.15 131	0.09 22	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

RAFT-Stereo-weight	0.15 126	0.09 52	0.26 128	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.17 178	0.36 266	0.29 245	0.24 210	0.20 156	0.19 184	0.10 53	0.18 85	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.05 26

MSKI-zero shot	0.17 159	0.09 52	0.43 341	0.20 169	0.11 125	0.21 193	0.15 103	0.32 200	0.21 128	0.23 196	0.24 198	0.23 237	0.10 53	0.31 308	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89

AEACV	0.13 66	0.09 52	0.23 98	0.18 60	0.19 460	0.19 130	0.16 136	0.23 79	0.14 24	0.13 66	0.17 115	0.13 84	0.16 201	0.16 43	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.08 241	0.07 126	0.06 89

Selective-IGEV	0.12 51	0.09 52	0.22 92	0.19 106	0.10 78	0.15 31	0.14 77	0.27 125	0.15 33	0.13 66	0.14 84	0.13 84	0.08 9	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.05 26

knoymous	0.17 159	0.09 52	0.32 185	0.17 25	0.11 125	0.21 193	0.17 178	0.32 200	0.23 162	0.23 196	0.28 230	0.27 289	0.16 201	0.23 173	0.16 191	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.06 104	0.09 269	0.09 311

riskmin	0.18 184	0.09 52	0.34 212	0.18 60	0.12 184	0.24 265	0.16 136	0.34 222	0.28 226	0.21 184	0.23 184	0.33 358	0.24 332	0.23 173	0.17 222	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.06 104	0.10 336	0.10 367

MC-Stereo	0.14 93	0.09 52	0.25 120	0.21 214	0.09 34	0.18 102	0.16 136	0.23 79	0.19 85	0.18 162	0.23 184	0.16 150	0.13 141	0.22 163	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

RCA-Stereo	0.16 140	0.09 52	0.25 120	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.17 178	0.36 266	0.35 317	0.20 173	0.25 207	0.17 160	0.17 231	0.18 85	0.14 139	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.05 26

test-3	0.16 140	0.09 52	0.31 179	0.21 214	0.11 125	0.18 102	0.16 136	0.30 177	0.27 211	0.26 231	0.16 102	0.22 217	0.12 108	0.26 235	0.18 245	0.06 31	0.04 2	0.08 182	0.08 241	0.06 57	0.06 89

test_1	0.16 140	0.09 52	0.31 179	0.21 214	0.11 125	0.18 102	0.16 136	0.30 177	0.27 211	0.25 219	0.16 102	0.22 217	0.12 108	0.26 235	0.18 245	0.06 31	0.04 2	0.08 182	0.08 241	0.06 57	0.06 89

DEmStereo	0.26 386	0.09 52	0.47 377	0.19 106	0.12 184	0.30 376	0.25 441	0.28 144	0.36 330	0.36 416	0.58 506	0.25 259	0.48 531	0.53 410	0.44 495	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.06 57	0.07 178

GrayStereo	0.25 370	0.09 52	0.32 185	0.26 453	0.13 262	0.23 243	0.47 562	0.34 222	0.30 258	0.39 453	0.47 454	0.30 332	0.79 571	0.29 286	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.09 335	0.07 126	0.13 442

s12784h	0.17 159	0.09 52	0.26 128	0.18 60	0.07 1	0.32 401	0.19 268	0.37 276	0.32 279	0.23 196	0.25 207	0.18 170	0.17 231	0.25 218	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.05 26

TANstereo	0.15 126	0.09 52	0.28 148	0.16 10	0.08 12	0.25 283	0.14 77	0.23 79	0.28 226	0.24 210	0.30 256	0.16 150	0.12 108	0.17 62	0.13 102	0.08 220	0.07 294	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.07 178

R-Stereo Train	0.18 184	0.09 52	0.32 185	0.22 276	0.12 184	0.22 221	0.19 268	0.42 331	0.19 85	0.31 329	0.45 437	0.20 193	0.14 164	0.18 85	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89

RAFT-Stereo	0.18 184	0.09 52	0.32 185	0.22 276	0.12 184	0.22 221	0.19 268	0.42 331	0.19 85	0.31 329	0.45 437	0.20 193	0.14 164	0.18 85	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
BStereo	0.13 66	0.10 94	0.42 328	0.18 60	0.11 125	0.13 15	0.14 77	0.24 93	0.22 141	0.12 49	0.11 26	0.12 70	0.09 22	0.16 43	0.14 139	0.05 9	0.06 168	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 89

Wave_Phase_stereo	0.14 93	0.10 94	0.42 328	0.18 60	0.11 125	0.36 445	0.14 77	0.28 144	0.22 141	0.12 49	0.11 26	0.12 70	0.09 22	0.16 43	0.14 139	0.05 9	0.06 168	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 89

WQFJA1	0.18 184	0.10 94	0.16 33	0.22 276	0.18 433	0.25 283	0.19 268	0.51 429	0.51 487	0.15 105	0.17 115	0.15 131	0.16 201	0.20 125	0.20 296	0.07 80	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

WQFJX1	0.18 184	0.10 94	0.16 33	0.23 327	0.17 411	0.24 265	0.19 268	0.58 511	0.52 496	0.16 129	0.16 102	0.14 111	0.15 183	0.26 235	0.17 222	0.08 220	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.06 89

WQFJX	0.18 184	0.10 94	0.17 44	0.22 276	0.18 433	0.25 283	0.18 222	0.53 459	0.45 434	0.17 144	0.16 102	0.14 111	0.16 201	0.23 173	0.18 245	0.07 80	0.08 380	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

NLMM	0.18 184	0.10 94	0.16 33	0.22 276	0.18 433	0.25 283	0.19 268	0.51 429	0.51 487	0.15 105	0.17 115	0.15 131	0.16 201	0.20 125	0.20 296	0.07 80	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

NLSM3	0.13 66	0.10 94	0.17 44	0.21 214	0.13 262	0.18 102	0.16 136	0.30 177	0.24 177	0.11 31	0.15 87	0.12 70	0.13 141	0.17 62	0.15 165	0.05 9	0.05 32	0.08 182	0.08 241	0.05 5	0.05 26

NLSM1	0.17 159	0.10 94	0.17 44	0.21 214	0.18 433	0.25 283	0.17 178	0.47 380	0.40 382	0.16 129	0.21 168	0.13 84	0.15 183	0.21 146	0.18 245	0.08 220	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.06 89

FE-Mocha	0.16 140	0.10 94	0.33 202	0.19 106	0.13 262	0.19 130	0.15 103	0.35 247	0.22 141	0.24 210	0.24 198	0.20 193	0.14 164	0.17 62	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.06 89

IGEV-FE	0.18 184	0.10 94	0.65 475	0.20 169	0.12 184	0.19 130	0.15 103	0.34 222	0.19 85	0.28 251	0.22 179	0.27 289	0.13 141	0.23 173	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.06 89

DA	0.14 93	0.10 94	0.18 54	0.21 214	0.10 78	0.29 358	0.16 136	0.28 144	0.20 111	0.14 91	0.17 115	0.16 150	0.14 164	0.17 62	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.07 178

Replicate-Monster	0.12 51	0.10 94	0.32 185	0.16 10	0.08 12	0.17 80	0.10 8	0.22 60	0.19 85	0.11 31	0.10 18	0.10 39	0.09 22	0.19 108	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 249

GGEV	0.14 93	0.10 94	0.18 54	0.21 214	0.10 78	0.29 358	0.16 136	0.28 144	0.20 111	0.14 91	0.17 115	0.16 150	0.14 164	0.17 62	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.07 178

asd	0.10 2	0.10 94	0.15 15	0.17 25	0.10 78	0.16 58	0.10 8	0.19 24	0.13 17	0.12 49	0.11 26	0.09 22	0.10 53	0.16 43	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 25	0.10 94	0.14 6	0.17 25	0.10 78	0.15 31	0.12 26	0.25 102	0.17 56	0.14 91	0.13 54	0.09 22	0.09 22	0.18 85	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 94	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.15 31	0.10 8	0.19 24	0.13 17	0.12 49	0.12 41	0.08 3	0.11 82	0.16 43	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 25	0.10 94	0.15 15	0.18 60	0.09 34	0.15 31	0.15 103	0.20 35	0.15 33	0.12 49	0.13 54	0.10 39	0.09 22	0.17 62	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 25	0.10 94	0.14 6	0.17 25	0.09 34	0.17 80	0.09 2	0.22 60	0.16 39	0.13 66	0.13 54	0.09 22	0.11 82	0.19 108	0.13 102	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 25	0.10 94	0.15 15	0.18 60	0.08 12	0.16 58	0.14 77	0.27 125	0.20 111	0.14 91	0.14 84	0.08 3	0.11 82	0.13 5	0.12 56	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

xyz-stereo	1.40 596	0.10 94	17.09 630	0.18 60	0.07 1	4.78 614	0.18 222	0.29 158	0.34 301	0.36 416	2.81 613	0.40 425	0.29 413	0.56 429	0.24 371	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.06 104	0.06 57	0.05 26

LG-Stereo	0.13 66	0.10 94	0.24 107	0.20 169	0.09 34	0.16 58	0.18 222	0.21 48	0.18 68	0.11 31	0.17 115	0.09 22	0.09 22	0.15 25	0.14 139	0.05 9	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.05 26

MM-Stereo_test2	0.15 126	0.10 94	0.44 350	0.23 327	0.11 125	0.21 193	0.21 350	0.27 125	0.22 141	0.15 105	0.16 102	0.13 84	0.11 82	0.20 125	0.13 102	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.05 26

MM-Stereo_test1	0.17 159	0.10 94	0.39 287	0.23 327	0.11 125	0.20 165	0.22 377	0.33 214	0.29 245	0.22 190	0.21 168	0.15 131	0.14 164	0.23 173	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.06 89

castereo++	0.13 66	0.10 94	0.18 54	0.18 60	0.10 78	0.27 317	0.13 52	0.23 79	0.23 162	0.11 31	0.13 54	0.16 150	0.10 53	0.18 85	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 93	0.10 94	0.19 62	0.18 60	0.10 78	0.20 165	0.19 268	0.30 177	0.27 211	0.13 66	0.18 130	0.16 150	0.16 201	0.15 25	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.06 57	0.05 26

SMoEStereo_RVC	0.13 66	0.10 94	0.22 92	0.19 106	0.10 78	0.19 130	0.17 178	0.19 24	0.19 85	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.11 82	0.24 187	0.16 191	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.06 89

PAM_32	0.23 311	0.10 94	0.63 466	0.21 214	0.14 306	0.33 412	0.19 268	0.36 266	0.23 162	0.29 280	0.28 230	0.56 516	0.28 398	0.27 255	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.09 335	0.07 126	0.09 311

PAM	0.23 311	0.10 94	0.63 466	0.22 276	0.15 356	0.34 425	0.21 350	0.37 276	0.22 141	0.31 329	0.27 224	0.55 512	0.26 362	0.26 235	0.17 222	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.09 335	0.07 126	0.09 311

UGAM-zero	0.23 311	0.10 94	0.54 426	0.19 106	0.13 262	0.21 193	0.14 77	0.44 351	0.22 141	0.28 251	0.28 230	0.51 495	0.33 453	0.65 479	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.08 241	0.06 57	0.07 178

AIO-Stereo	0.13 66	0.10 94	0.22 92	0.20 169	0.09 34	0.16 58	0.15 103	0.27 125	0.16 39	0.13 66	0.15 87	0.13 84	0.08 9	0.18 85	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

test_sample2	0.21 264	0.10 94	0.28 148	0.19 106	0.11 125	0.27 317	0.21 350	0.43 344	0.29 245	0.26 231	0.31 270	0.30 332	0.24 332	0.45 373	0.18 245	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.09 311

test_sample1	0.20 244	0.10 94	0.28 148	0.19 106	0.12 184	0.28 337	0.19 268	0.41 317	0.25 191	0.26 231	0.31 270	0.29 316	0.26 362	0.44 370	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.09 311

testlalala2	0.18 184	0.10 94	0.50 402	0.36 547	0.25 531	0.23 243	0.14 77	0.34 222	0.24 177	0.25 219	0.25 207	0.21 205	0.12 108	0.16 43	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

IGEV++	0.13 66	0.10 94	0.23 98	0.21 214	0.10 78	0.15 31	0.15 103	0.29 158	0.16 39	0.12 49	0.15 87	0.12 70	0.12 108	0.17 62	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.07 178

11t1	0.18 184	0.10 94	0.30 165	0.20 169	0.11 125	0.27 317	0.17 178	0.35 247	0.23 162	0.25 219	0.23 184	0.23 237	0.23 314	0.25 218	0.18 245	0.09 309	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.09 311

IGEV_Zeroshot_test	0.18 184	0.10 94	0.65 475	0.20 169	0.12 184	0.19 130	0.15 103	0.34 222	0.19 85	0.28 251	0.22 179	0.27 289	0.13 141	0.23 173	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.06 89

MIF-Stereo (partial)	0.16 140	0.10 94	0.34 212	0.21 214	0.15 356	0.15 31	0.13 52	0.28 144	0.25 191	0.17 144	0.26 217	0.15 131	0.16 201	0.25 218	0.17 222	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.08 249

UniTT-Stereo	0.14 93	0.10 94	0.30 165	0.21 214	0.13 262	0.17 80	0.13 52	0.19 24	0.18 68	0.15 105	0.20 156	0.10 39	0.11 82	0.18 85	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.06 89

testlalala	0.15 126	0.10 94	0.36 241	0.19 106	0.12 184	0.23 243	0.16 136	0.26 111	0.19 85	0.24 210	0.19 139	0.14 111	0.11 82	0.16 43	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.05 26

RAFT-Test	0.17 159	0.10 94	0.38 272	0.19 106	0.12 184	0.25 283	0.17 178	0.33 214	0.23 162	0.23 196	0.29 243	0.27 289	0.14 164	0.20 125	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

LoS_RVC	0.13 66	0.10 94	0.19 62	0.18 60	0.16 388	0.20 165	0.18 222	0.20 35	0.17 56	0.13 66	0.19 139	0.12 70	0.15 183	0.17 62	0.13 102	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 425

anonymousdsp2	0.17 159	0.10 94	0.28 148	0.20 169	0.11 125	0.25 283	0.17 178	0.41 317	0.31 270	0.23 196	0.23 184	0.22 217	0.15 183	0.25 218	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.08 196	0.07 178

DCANet-4	0.19 227	0.10 94	0.52 419	0.19 106	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.36 266	0.39 365	0.29 280	0.30 256	0.17 160	0.22 300	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

tt	4.71 616	0.10 94	3.94 607	2.06 615	1.53 612	10.14 624	16.88 625	9.27 627	4.98 618	1.39 597	1.02 571	4.68 616	4.90 618	3.35 615	5.86 621	5.76 624	9.15 630	2.24 619	2.53 618	3.10 616	1.32 616

DisPM	0.19 227	0.10 94	0.35 221	0.23 327	0.13 262	0.18 102	0.20 319	0.29 158	0.29 245	0.33 363	0.34 310	0.23 237	0.16 201	0.33 322	0.16 191	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.11 402

iRaft-Stereo_20w	0.19 227	0.10 94	0.46 369	0.19 106	0.13 262	0.25 283	0.19 268	0.52 448	0.19 85	0.29 280	0.21 168	0.22 217	0.20 280	0.28 269	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.08 241	0.08 196	0.08 249

GLC_STEREO	0.15 126	0.10 94	0.24 107	0.21 214	0.09 34	0.17 80	0.15 103	0.23 79	0.27 211	0.17 144	0.20 156	0.17 160	0.11 82	0.23 173	0.16 191	0.07 80	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.06 89

CrosDoStereo	0.31 441	0.10 94	0.49 391	0.18 60	0.12 184	0.22 221	1.11 609	0.34 222	0.37 341	0.38 438	0.61 520	0.28 305	0.46 522	0.61 456	0.57 522	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.07 178

PFNet+	0.20 244	0.10 94	0.37 253	0.21 214	0.12 184	0.17 80	0.19 268	0.29 158	0.34 301	0.33 363	0.32 279	0.24 250	0.16 201	0.32 315	0.17 222	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.08 196	0.12 425

NF-Stereo	0.20 244	0.10 94	0.35 221	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

OCTAStereo	0.20 244	0.10 94	0.35 221	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

PSM-softLoss	0.21 264	0.10 94	0.39 287	0.24 380	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.38 282	0.26 200	0.29 280	0.32 279	0.24 250	0.16 201	0.52 403	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.09 335	0.08 196	0.12 425

KMStereo	0.21 264	0.10 94	0.39 287	0.24 380	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.38 282	0.26 200	0.29 280	0.32 279	0.24 250	0.16 201	0.52 403	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.09 335	0.08 196	0.12 425

PSM-AAD	0.25 370	0.10 94	0.30 165	0.24 380	0.12 184	0.26 307	0.38 535	0.34 222	0.28 226	0.35 400	0.39 367	0.28 305	0.79 571	0.30 301	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.12 436	0.11 415	0.08 196	0.21 537

FTStereo	0.28 415	0.10 94	0.43 341	0.23 327	0.13 262	0.21 193	0.53 573	0.34 222	0.26 200	0.38 438	0.95 566	0.30 332	0.56 544	0.32 315	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.07 126	0.19 518

KYRaft	0.22 294	0.10 94	0.30 165	0.23 327	0.12 184	0.23 243	0.23 402	0.35 247	0.24 177	0.35 400	0.54 489	0.34 365	0.26 362	0.29 286	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.10 377	0.08 196	0.31 568

DeepStereo_LL	0.31 441	0.10 94	0.49 391	0.18 60	0.12 184	0.22 221	1.11 609	0.34 222	0.37 341	0.38 438	0.61 520	0.28 305	0.46 522	0.61 456	0.57 522	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.07 178

SST-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.37 253	0.24 380	0.13 262	0.19 130	0.17 178	0.31 189	0.24 177	0.34 383	0.33 300	0.29 316	0.25 353	0.56 429	0.17 222	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.07 178

RAFT_R40	0.21 264	0.10 94	0.37 253	0.24 380	0.13 262	0.18 102	0.18 222	0.31 189	0.29 245	0.33 363	0.33 300	0.30 332	0.24 332	0.55 418	0.18 245	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.07 178

DRaft	0.24 342	0.10 94	0.34 212	0.18 60	0.12 184	0.28 337	0.23 402	0.33 214	0.39 365	0.38 438	0.61 520	0.21 205	0.41 498	0.48 383	0.42 489	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.08 249

PFNet	0.23 311	0.10 94	0.57 439	0.24 380	0.14 306	0.22 221	0.19 268	0.39 294	0.33 291	0.35 400	0.32 279	0.27 289	0.19 271	0.64 472	0.22 341	0.09 309	0.05 32	0.09 267	0.07 161	0.08 196	0.07 178

RE-Stereo	0.20 244	0.10 94	0.35 221	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

TVStereo	0.20 244	0.10 94	0.35 221	0.24 380	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.38 282	0.32 279	0.28 251	0.30 256	0.22 217	0.16 201	0.51 397	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.13 442

RAFT-345	0.21 264	0.10 94	0.46 369	0.22 276	0.11 125	0.20 165	0.16 136	0.26 111	0.25 191	0.27 241	0.66 531	0.21 205	0.16 201	0.55 418	0.21 321	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.06 89

GMM-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.43 341	0.23 327	0.13 262	0.24 265	0.25 441	0.37 276	0.27 211	0.30 311	0.45 437	0.27 289	0.21 287	0.31 308	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.10 342	0.09 335	0.08 196	0.19 518

Prome-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.30 165	0.24 380	0.12 184	0.23 243	0.23 402	0.36 266	0.25 191	0.33 363	0.59 508	0.24 250	0.28 398	0.29 286	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.20 528

XX-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.83 524	0.26 453	0.17 411	0.23 243	0.13 52	0.40 305	0.18 68	0.20 173	0.41 386	0.31 342	0.10 53	0.32 315	0.12 56	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.05 26

222	0.41 507	0.10 94	0.29 158	0.19 106	0.11 125	0.36 445	0.20 319	0.57 502	0.39 365	0.35 400	0.44 426	0.30 332	0.27 381	0.55 418	3.56 615	0.11 397	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.09 269	0.09 311

xxxx	0.34 467	0.10 94	0.29 158	0.19 106	0.11 125	0.37 451	0.20 319	0.58 511	0.38 355	0.29 280	0.42 402	0.38 398	0.24 332	0.46 376	2.20 608	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.09 311

test_xeample	0.34 467	0.10 94	0.29 158	0.19 106	0.11 125	0.33 412	0.23 402	0.55 477	0.38 355	0.32 351	0.45 437	0.29 316	0.26 362	0.57 433	2.24 610	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.09 311

EAI-Stereo	0.21 264	0.10 94	0.33 202	0.21 214	0.12 184	0.30 376	0.46 558	0.46 372	0.20 111	0.25 219	0.50 465	0.17 160	0.16 201	0.24 187	0.23 360	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.10 377	0.06 57	0.07 178

CFNet-RSSM	0.17 159	0.10 94	0.40 295	0.20 169	0.11 125	0.20 165	0.15 103	0.36 266	0.30 258	0.23 196	0.21 168	0.26 280	0.15 183	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

SFCPSM	0.22 294	0.10 94	0.51 413	0.21 214	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.55 477	0.39 365	0.29 280	0.32 279	0.23 237	0.21 287	0.27 255	0.19 278	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.08 249

Gwc-CoAtRS	0.17 159	0.10 94	0.37 253	0.20 169	0.12 184	0.19 130	0.15 103	0.32 200	0.28 226	0.23 196	0.23 184	0.27 289	0.15 183	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

FlowAnything_test	0.14 93	0.11 168	0.21 82	0.21 214	0.12 184	0.17 80	0.16 136	0.25 102	0.16 39	0.15 105	0.13 54	0.15 131	0.14 164	0.18 85	0.16 191	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.12 454	0.08 196	0.09 311

asda	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.24 93	0.16 39	0.11 31	0.11 26	0.08 3	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 48	0.14 24	0.12 49	0.13 54	0.09 22	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 48	0.14 24	0.12 49	0.13 54	0.09 22	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 25	0.11 168	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.21 48	0.16 39	0.13 66	0.13 54	0.08 3	0.09 22	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 57	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 25	0.11 168	0.15 15	0.17 25	0.09 34	0.14 20	0.12 26	0.21 48	0.16 39	0.13 66	0.13 54	0.08 3	0.09 22	0.13 5	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 57	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 25	0.11 168	0.16 33	0.17 25	0.10 78	0.17 80	0.12 26	0.21 48	0.14 24	0.12 49	0.13 54	0.09 22	0.10 53	0.15 25	0.12 56	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 51	0.11 168	0.18 54	0.18 60	0.08 12	0.16 58	0.15 103	0.27 125	0.19 85	0.12 49	0.12 41	0.07 1	0.12 108	0.15 25	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

xyz-stereo-finetune2	0.17 159	0.11 168	0.26 128	0.16 10	0.09 34	0.27 317	0.19 268	0.27 125	0.20 111	0.22 190	0.28 230	0.21 205	0.22 300	0.37 345	0.22 341	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.06 57	0.07 178

S2M2_L	0.13 66	0.11 168	0.20 73	0.16 10	0.12 184	0.12 9	0.07 1	0.18 18	0.20 111	0.12 49	0.15 87	0.14 111	0.12 108	0.15 25	0.14 139	0.13 454	0.09 415	0.09 267	0.10 377	0.11 384	0.09 311
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.15 126	0.11 168	0.30 165	0.21 214	0.09 34	0.17 80	0.16 136	0.30 177	0.19 85	0.15 105	0.25 207	0.17 160	0.09 22	0.21 146	0.12 56	0.06 31	0.07 294	0.07 97	0.05 51	0.08 196	0.06 89

SCV_C0	0.14 93	0.11 168	0.25 120	0.19 106	0.12 184	0.15 31	0.16 136	0.30 177	0.22 141	0.13 66	0.15 87	0.13 84	0.09 22	0.24 187	0.10 1	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.06 104	0.09 269	0.06 89

AIO_rvc	0.12 51	0.11 168	0.22 92	0.19 106	0.10 78	0.15 31	0.17 178	0.20 35	0.16 39	0.11 31	0.13 54	0.13 84	0.08 9	0.22 163	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.06 57	0.07 178

HUF	0.15 126	0.11 168	0.38 272	0.17 25	0.11 125	0.16 58	0.17 178	0.22 60	0.20 111	0.11 31	0.13 54	0.14 111	0.11 82	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.20 553	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.14 463

mms	0.13 66	0.11 168	0.19 62	0.19 106	0.12 184	0.16 58	0.17 178	0.20 35	0.17 56	0.13 66	0.17 115	0.14 111	0.09 22	0.24 187	0.14 139	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.07 178

ours_stereo	0.13 66	0.11 168	0.23 98	0.20 169	0.11 125	0.17 80	0.18 222	0.20 35	0.19 85	0.13 66	0.18 130	0.14 111	0.10 53	0.23 173	0.14 139	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.06 57	0.05 26

fffy	0.14 93	0.11 168	0.24 107	0.20 169	0.10 78	0.19 130	0.18 222	0.22 60	0.19 85	0.13 66	0.16 102	0.15 131	0.13 141	0.25 218	0.14 139	0.06 31	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.06 89

tg	0.16 140	0.11 168	0.25 120	0.21 214	0.11 125	0.23 243	0.15 103	0.34 222	0.24 177	0.20 173	0.25 207	0.19 184	0.12 108	0.24 187	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.08 196	0.07 178

rvit_stereo_0081	0.16 140	0.11 168	0.24 107	0.21 214	0.12 184	0.16 58	0.17 178	0.22 60	0.33 291	0.16 129	0.18 130	0.18 170	0.14 164	0.20 125	0.16 191	0.11 397	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

model_zeroshot	0.17 159	0.11 168	0.39 287	0.20 169	0.12 184	0.24 265	0.15 103	0.34 222	0.22 141	0.30 311	0.20 156	0.22 217	0.12 108	0.24 187	0.14 139	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.07 178

GCAP-BAT	0.16 140	0.11 168	0.36 241	0.18 60	0.13 262	0.21 193	0.16 136	0.23 79	0.18 68	0.26 231	0.28 230	0.20 193	0.11 82	0.24 187	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.05 5	0.06 89

rvit_stereo_0082	0.16 140	0.11 168	0.24 107	0.21 214	0.12 184	0.16 58	0.17 178	0.22 60	0.33 291	0.16 129	0.18 130	0.18 170	0.14 164	0.20 125	0.16 191	0.11 397	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

gcap-zeroshot	0.17 159	0.11 168	0.36 241	0.20 169	0.12 184	0.26 307	0.16 136	0.30 177	0.22 141	0.26 231	0.20 156	0.30 332	0.14 164	0.20 125	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.06 89

MGS-Stereo	0.14 93	0.11 168	0.32 185	0.19 106	0.11 125	0.18 102	0.17 178	0.20 35	0.22 141	0.14 91	0.24 198	0.15 131	0.10 53	0.18 85	0.12 56	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.10 336	0.06 89

AE-Stereo	0.17 159	0.11 168	0.31 179	0.24 380	0.14 306	0.23 243	0.18 222	0.34 222	0.29 245	0.15 105	0.25 207	0.21 205	0.13 141	0.20 125	0.14 139	0.07 80	0.08 380	0.09 267	0.10 377	0.07 126	0.06 89

IGEVStereo-DCA	0.14 93	0.11 168	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.12 41	0.14 111	0.12 108	0.28 269	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

rrr	0.17 159	0.11 168	0.57 439	0.19 106	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.35 247	0.22 141	0.15 105	0.12 41	0.14 111	0.12 108	0.28 269	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

1111x	0.32 450	0.11 168	0.40 295	0.22 276	0.11 125	0.32 401	0.26 453	0.59 517	0.43 408	0.31 329	0.41 386	0.39 410	0.28 398	0.76 517	1.37 590	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.10 377	0.09 269	0.08 249

anonymousa	0.23 311	0.11 168	0.50 402	0.21 214	0.16 388	0.31 392	0.20 319	0.36 266	0.35 317	0.32 351	0.50 465	0.39 410	0.26 362	0.22 163	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.11 415	0.07 126	0.08 249

x	0.19 227	0.11 168	0.29 158	0.20 169	0.11 125	0.26 307	0.18 222	0.41 317	0.29 245	0.25 219	0.29 243	0.28 305	0.24 332	0.26 235	0.23 360	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.08 249

test_3	0.18 184	0.11 168	0.32 185	0.24 380	0.11 125	0.22 221	0.25 441	0.31 189	0.31 270	0.25 219	0.18 130	0.23 237	0.13 141	0.25 218	0.19 278	0.06 31	0.05 32	0.09 267	0.10 377	0.07 126	0.06 89

LCNet	0.21 264	0.11 168	0.29 158	0.25 418	0.12 184	0.23 243	0.19 268	0.34 222	0.26 200	0.28 251	0.35 321	0.26 280	0.30 427	0.35 337	0.17 222	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.10 377	0.13 435	0.22 542

AAGNet	0.33 459	0.11 168	0.37 253	0.25 418	0.16 388	0.20 165	0.19 268	0.30 177	0.27 211	0.35 400	0.35 321	0.27 289	0.30 427	0.44 370	2.66 612	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.07 161	0.08 196	0.06 89

NRIStereo	0.18 184	0.11 168	0.35 221	0.23 327	0.11 125	0.24 265	0.20 319	0.29 158	0.26 200	0.26 231	0.25 207	0.25 259	0.18 256	0.34 328	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.08 249

ASMatch	0.23 311	0.11 168	0.51 413	0.24 380	0.14 306	0.19 130	0.17 178	0.31 189	0.28 226	0.28 251	0.68 536	0.27 289	0.26 362	0.50 392	0.22 341	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.11 402

Pruner-Stereo	0.19 227	0.11 168	0.34 212	0.29 506	0.12 184	0.19 130	0.17 178	0.31 189	0.29 245	0.33 363	0.32 279	0.25 259	0.15 183	0.24 187	0.21 321	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.09 311

DeepStereo_RVC	0.18 184	0.11 168	0.40 295	0.21 214	0.11 125	0.19 130	0.16 136	0.28 144	0.22 141	0.27 241	0.27 224	0.23 237	0.28 398	0.24 187	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.10 367

RAFT-RH_RVC	0.25 370	0.11 168	0.45 361	0.21 214	0.12 184	0.25 283	0.14 77	0.27 125	0.27 211	0.38 438	1.15 577	0.23 237	0.17 231	0.57 433	0.24 371	0.07 80	0.05 32	0.10 342	0.07 161	0.06 57	0.07 178

test-1	0.17 159	0.11 168	0.40 295	0.23 327	0.13 262	0.22 221	0.23 402	0.34 222	0.26 200	0.20 173	0.24 198	0.22 217	0.14 164	0.16 43	0.20 296	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.08 249

test_xeample3	0.16 140	0.11 168	0.56 436	0.19 106	0.12 184	0.20 165	0.18 222	0.35 247	0.20 111	0.16 129	0.12 41	0.13 84	0.12 108	0.24 187	0.15 165	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.08 241	0.07 126	0.07 178

FENet	0.21 264	0.11 168	0.45 361	0.21 214	0.12 184	0.26 307	0.17 178	0.41 317	0.35 317	0.30 311	0.31 270	0.29 316	0.23 314	0.26 235	0.23 360	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

HSM-Net_RVC	0.27 394	0.11 168	0.42 328	0.19 106	0.11 125	0.34 425	0.20 319	0.62 539	0.43 408	0.40 463	0.43 415	0.50 491	0.26 362	0.76 517	0.22 341	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLMM1	0.19 227	0.12 210	0.16 33	0.23 327	0.18 433	0.24 265	0.20 319	0.59 517	0.65 537	0.18 162	0.17 115	0.13 84	0.14 164	0.25 218	0.18 245	0.08 220	0.09 415	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

NLCSM	0.19 227	0.12 210	0.18 54	0.24 380	0.19 460	0.24 265	0.21 350	0.42 331	0.40 382	0.19 168	0.18 130	0.14 111	0.16 201	0.47 380	0.19 278	0.08 220	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

VIP-Stereo	0.12 51	0.12 210	0.21 82	0.18 60	0.11 125	0.24 265	0.12 26	0.19 24	0.18 68	0.10 15	0.13 54	0.11 59	0.09 22	0.19 108	0.11 15	0.06 31	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GASTEREO	0.13 66	0.12 210	0.21 82	0.23 327	0.10 78	0.18 102	0.15 103	0.26 111	0.18 68	0.17 144	0.16 102	0.11 59	0.13 141	0.19 108	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.07 161	0.06 57	0.06 89

MSCF	0.13 66	0.12 210	0.21 82	0.22 276	0.10 78	0.16 58	0.15 103	0.26 111	0.18 68	0.17 144	0.16 102	0.11 59	0.13 141	0.18 85	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.07 161	0.06 57	0.06 89

xyz-stereo-finetune	0.16 140	0.12 210	0.23 98	0.16 10	0.08 12	0.23 243	0.20 319	0.29 158	0.31 270	0.19 168	0.22 179	0.19 184	0.15 183	0.29 286	0.20 296	0.06 31	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.06 57	0.06 89

MM-Stereo_test3	0.17 159	0.12 210	0.29 158	0.23 327	0.14 306	0.19 130	0.22 377	0.39 294	0.36 330	0.16 129	0.24 198	0.17 160	0.12 108	0.19 108	0.14 139	0.07 80	0.07 294	0.08 182	0.06 104	0.09 269	0.06 89

rvit_stereo_0083	0.16 140	0.12 210	0.26 128	0.21 214	0.13 262	0.17 80	0.17 178	0.22 60	0.34 301	0.16 129	0.21 168	0.19 184	0.16 201	0.21 146	0.16 191	0.11 397	0.10 446	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.07 178

RAStereo	0.13 66	0.12 210	0.27 137	0.22 276	0.11 125	0.15 31	0.18 222	0.23 79	0.23 162	0.13 66	0.17 115	0.11 59	0.09 22	0.15 25	0.13 102	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.05 26

test_sample3	0.23 311	0.12 210	0.43 341	0.19 106	0.12 184	0.32 401	0.20 319	0.50 412	0.34 301	0.31 329	0.33 300	0.29 316	0.22 300	0.53 410	0.22 341	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.10 336	0.10 367

CAS++	0.16 140	0.12 210	0.27 137	0.18 60	0.12 184	0.17 80	0.15 103	0.42 331	0.24 177	0.19 168	0.18 130	0.13 84	0.10 53	0.21 146	0.12 56	0.12 435	0.10 446	0.11 398	0.08 241	0.10 336	0.09 311
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 370	0.12 210	0.40 295	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.28 404	0.10 358	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.09 269	0.09 311

tta	0.24 342	0.12 210	0.40 295	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.28 404	0.10 358	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.08 196	0.07 178

qqq1	0.24 342	0.12 210	0.40 295	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.16 191	0.10 358	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

fff1	0.24 342	0.12 210	0.40 295	0.19 106	0.10 78	0.27 317	0.19 268	0.51 429	0.45 434	0.34 383	0.41 386	0.31 342	0.26 362	0.58 440	0.16 191	0.10 358	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

MyStereo07	0.16 140	0.12 210	0.26 128	0.22 276	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.29 158	0.21 128	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.13 141	0.25 218	0.13 102	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

MyStereo06	0.20 244	0.12 210	0.57 439	0.21 214	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.40 305	0.21 128	0.30 311	0.24 198	0.31 342	0.18 256	0.22 163	0.18 245	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

MyStereo05	0.23 311	0.12 210	0.57 439	0.21 214	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.48 393	0.52 496	0.31 329	0.23 184	0.25 259	0.22 300	0.30 301	0.21 321	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

MyStereo04	0.23 311	0.12 210	0.55 432	0.22 276	0.14 306	0.25 283	0.23 402	0.49 402	0.52 496	0.28 251	0.23 184	0.27 289	0.23 314	0.30 301	0.22 341	0.07 80	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.08 249

CoDeX	0.23 311	0.12 210	0.46 369	0.21 214	0.14 306	0.29 358	0.21 350	0.53 459	0.41 394	0.29 280	0.35 321	0.29 316	0.22 300	0.48 383	0.19 278	0.09 309	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.07 178

mmm	0.21 264	0.12 210	0.31 179	0.22 276	0.12 184	0.28 337	0.21 350	0.41 317	0.27 211	0.29 280	0.38 354	0.29 316	0.24 332	0.29 286	0.22 341	0.09 309	0.07 294	0.11 398	0.09 335	0.10 336	0.09 311

ff7	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

ffff	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

ffm	0.22 294	0.12 210	0.42 328	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.35 247	0.44 423	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.27 255	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.11 398	0.10 377	0.08 196	0.08 249

ff1	0.29 426	0.12 210	0.42 328	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.35 247	0.44 423	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.81 534	1.08 573	0.08 220	0.05 32	0.11 398	0.10 377	0.08 196	0.08 249

mmx	0.31 441	0.12 210	0.42 328	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.55 477	0.45 434	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.81 534	1.08 573	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.10 367

11t	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

xxx	0.31 441	0.12 210	0.42 328	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.20 319	0.55 477	0.45 434	0.30 311	0.42 402	0.34 365	0.23 314	0.81 534	1.08 573	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.10 367

EKT-Stereo	0.38 494	0.12 210	0.38 272	0.42 562	3.88 616	0.21 193	0.17 178	0.35 247	0.28 226	0.20 173	0.20 156	0.23 237	0.15 183	0.28 269	0.16 191	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.09 311

MIM_Stereo	0.18 184	0.12 210	0.38 272	0.20 169	0.11 125	0.17 80	0.14 77	0.35 247	0.25 191	0.27 241	0.35 321	0.23 237	0.13 141	0.27 255	0.16 191	0.06 31	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.08 196	0.06 89

CASnet	0.14 93	0.12 210	0.22 92	0.22 276	0.08 12	0.16 58	0.15 103	0.27 125	0.25 191	0.22 190	0.20 156	0.15 131	0.11 82	0.17 62	0.13 102	0.07 80	0.05 32	0.11 398	0.09 335	0.08 196	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 184	0.12 210	0.55 432	0.22 276	0.12 184	0.18 102	0.18 222	0.34 222	0.19 85	0.20 173	0.24 198	0.34 365	0.18 256	0.29 286	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.06 89

HanStereo	0.18 184	0.12 210	0.55 432	0.22 276	0.12 184	0.18 102	0.18 222	0.34 222	0.19 85	0.20 173	0.24 198	0.34 365	0.18 256	0.29 286	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.06 89

anonymousdsp	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.28 144	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.07 178

Selective-RAFT	0.17 159	0.12 210	0.30 165	0.24 380	0.10 78	0.29 358	0.15 103	0.32 200	0.31 270	0.17 144	0.17 115	0.21 205	0.18 256	0.28 269	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.06 89

ProNet	0.14 93	0.12 210	0.25 120	0.19 106	0.11 125	0.19 130	0.19 268	0.27 125	0.20 111	0.14 91	0.13 54	0.13 84	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.07 178

qqq	0.20 244	0.12 210	0.31 179	0.20 169	0.11 125	0.23 243	0.19 268	0.41 317	0.27 211	0.24 210	0.28 230	0.28 305	0.24 332	0.34 328	0.22 341	0.08 220	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.09 269	0.09 311

ccc-4	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.27 125	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.07 178

BUS	0.23 311	0.12 210	0.28 148	0.25 418	0.14 306	0.43 493	0.17 178	0.56 493	0.34 301	0.34 383	0.35 321	0.32 351	0.20 280	0.26 235	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.09 269	0.09 311

IER	0.23 311	0.12 210	0.39 287	0.20 169	0.14 306	0.31 392	0.19 268	0.42 331	0.36 330	0.33 363	0.40 378	0.32 351	0.33 453	0.29 286	0.22 341	0.09 309	0.07 294	0.08 182	0.08 241	0.09 269	0.08 249

BSDual-CNN	0.23 311	0.12 210	0.28 148	0.25 418	0.14 306	0.35 440	0.21 350	0.56 493	0.34 301	0.34 383	0.35 321	0.38 398	0.24 332	0.26 235	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.09 269	0.09 311

test_4	0.18 184	0.12 210	0.34 212	0.23 327	0.12 184	0.18 102	0.22 377	0.26 111	0.24 177	0.24 210	0.47 454	0.22 217	0.13 141	0.24 187	0.16 191	0.06 31	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.07 126	0.05 26

IGEV-Stereo	0.14 93	0.12 210	0.27 137	0.19 106	0.12 184	0.21 193	0.18 222	0.28 144	0.20 111	0.15 105	0.13 54	0.12 70	0.12 108	0.24 187	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.07 178
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 311	0.12 210	0.28 148	0.21 214	0.14 306	0.35 440	0.23 402	0.51 429	0.34 301	0.35 400	0.38 354	0.38 398	0.24 332	0.26 235	0.21 321	0.10 358	0.08 380	0.10 342	0.10 377	0.09 269	0.08 249

DAS	0.27 394	0.12 210	0.42 328	0.24 380	0.18 433	0.29 358	0.24 424	0.45 361	0.45 434	0.41 472	0.44 426	0.34 365	0.29 413	0.75 512	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.09 311

SepStereo	0.26 386	0.12 210	0.42 328	0.24 380	0.18 433	0.29 358	0.24 424	0.45 361	0.45 434	0.41 472	0.44 426	0.34 365	0.29 413	0.64 472	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.09 311

GANet-ADL	0.21 264	0.12 210	0.45 361	0.23 327	0.14 306	0.29 358	0.19 268	0.46 372	0.35 317	0.25 219	0.32 279	0.32 351	0.19 271	0.24 187	0.20 296	0.10 358	0.07 294	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.10 367

HHNet	0.22 294	0.12 210	0.52 419	0.18 60	0.18 433	0.20 165	0.20 319	0.34 222	0.31 270	0.32 351	0.59 508	0.20 193	0.21 287	0.24 187	0.31 432	0.08 220	0.05 32	0.09 267	0.07 161	0.08 196	0.11 402

Patchmatch Stereo++	0.18 184	0.12 210	0.37 253	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.26 235	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249
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	0.18 184	0.12 210	0.37 253	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.16 136	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.18 256	0.24 187	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

ROB_FTStereo_v2	0.18 184	0.12 210	0.37 253	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.16 136	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.24 187	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

ROB_FTStereo	0.18 184	0.12 210	0.37 253	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.28 230	0.25 259	0.17 231	0.24 187	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

HUI-Stereo	0.18 184	0.12 210	0.37 253	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.28 230	0.25 259	0.17 231	0.22 163	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

THIR-Stereo	0.29 426	0.12 210	0.41 318	0.19 106	0.11 125	0.28 337	0.72 587	0.32 200	0.35 317	0.37 423	0.65 529	0.34 365	0.50 534	0.57 433	0.45 498	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.09 335	0.07 126	0.07 178

iGMRVC	0.18 184	0.12 210	0.37 253	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.15 103	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.27 255	0.17 222	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

IRAFT_RVC	0.22 294	0.12 210	0.39 287	0.26 453	0.11 125	0.18 102	0.24 424	0.40 305	0.37 341	0.31 329	0.30 256	0.29 316	0.24 332	0.55 418	0.22 341	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.07 178

iRAFT	0.18 184	0.12 210	0.37 253	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.14 77	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.17 231	0.26 235	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

CRE-IMP	0.18 184	0.12 210	0.37 253	0.22 276	0.11 125	0.24 265	0.17 178	0.29 158	0.21 128	0.27 241	0.26 217	0.24 250	0.17 231	0.23 173	0.18 245	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.07 161	0.10 336	0.10 367

cross-raft	0.17 159	0.12 210	0.41 318	0.23 327	0.10 78	0.20 165	0.24 424	0.33 214	0.23 162	0.23 196	0.28 230	0.29 316	0.15 183	0.17 62	0.15 165	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.06 57	0.05 26

RAFT-IKP	0.18 184	0.12 210	0.37 253	0.22 276	0.10 78	0.18 102	0.15 103	0.29 158	0.22 141	0.28 251	0.29 243	0.25 259	0.18 256	0.25 218	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

iRaftStereo_RVC	0.16 140	0.12 210	0.26 128	0.21 214	0.11 125	0.20 165	0.17 178	0.32 200	0.23 162	0.20 173	0.25 207	0.18 170	0.12 108	0.20 125	0.15 165	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.08 196	0.07 178

GES	0.22 294	0.12 210	0.42 328	0.20 169	0.14 306	0.27 317	0.19 268	0.49 402	0.33 291	0.30 311	0.36 331	0.25 259	0.23 314	0.29 286	0.22 341	0.10 358	0.08 380	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.11 402

UPFNet	0.25 370	0.12 210	0.38 272	0.24 380	0.19 460	0.37 451	0.28 475	0.48 393	0.38 355	0.34 383	0.37 340	0.37 390	0.28 398	0.39 352	0.33 444	0.10 358	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.10 336	0.08 249

DIP-Stereo	0.18 184	0.12 210	0.33 202	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.12 26	0.42 331	0.25 191	0.27 241	0.32 279	0.21 205	0.17 231	0.25 218	0.20 296	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.08 249
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DStereoRT	0.35 472	0.13 274	0.51 413	0.25 418	0.16 388	0.42 484	0.19 268	0.48 393	0.39 365	0.30 311	0.39 367	0.24 250	0.39 489	0.64 472	0.30 424	0.08 220	0.07 294	1.54 614	0.41 581	0.08 196	0.11 402

MultiAttention	1.02 589	0.13 274	0.43 341	0.35 545	0.43 569	5.36 615	1.71 615	0.69 563	0.53 501	0.36 416	0.63 526	0.55 512	0.22 300	7.60 624	0.43 490	0.09 309	0.06 168	0.14 483	0.24 553	0.26 548	0.30 565

HI	0.20 244	0.13 274	0.33 202	0.18 60	0.15 356	0.17 80	0.16 136	0.34 222	0.21 128	0.37 423	0.39 367	0.36 384	0.24 332	0.29 286	0.21 321	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.09 335	0.09 269	0.07 178

CoSv	0.20 244	0.13 274	0.33 202	0.18 60	0.15 356	0.17 80	0.16 136	0.34 222	0.21 128	0.37 423	0.39 367	0.36 384	0.24 332	0.29 286	0.21 321	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.09 335	0.09 269	0.07 178

ISRNet	0.27 394	0.13 274	0.45 361	0.26 453	0.19 460	0.24 265	0.14 77	0.45 361	0.43 408	0.39 453	0.48 460	0.42 441	0.27 381	0.32 315	0.29 416	0.20 538	0.12 486	0.17 515	0.16 516	0.16 475	0.20 528

DCVSM-stereo	0.24 342	0.13 274	0.52 419	0.20 169	0.14 306	0.26 307	0.13 52	0.34 222	0.34 301	0.41 472	0.33 300	0.47 470	0.29 413	0.30 301	0.22 341	0.10 358	0.10 446	0.11 398	0.10 377	0.12 420	0.15 475

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 311	0.13 274	0.83 524	0.20 169	0.21 486	0.23 243	0.17 178	0.48 393	0.27 211	0.23 196	0.29 243	0.39 410	0.23 314	0.25 218	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.11 415	0.11 384	0.10 367

rvit_stereo_0080	0.15 126	0.13 274	0.25 120	0.19 106	0.13 262	0.15 31	0.20 319	0.28 144	0.24 177	0.15 105	0.17 115	0.19 184	0.13 141	0.19 108	0.15 165	0.11 397	0.08 380	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.07 178

test_sample6	0.25 370	0.13 274	0.41 318	0.21 214	0.11 125	0.30 376	0.22 377	0.51 429	0.35 317	0.33 363	0.43 415	0.30 332	0.24 332	0.57 433	0.22 341	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.10 377	0.11 384	0.10 367

test_sample5	0.24 342	0.13 274	0.42 328	0.21 214	0.12 184	0.30 376	0.21 350	0.50 412	0.34 301	0.32 351	0.41 386	0.29 316	0.23 314	0.55 418	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.11 384	0.10 367

test_sample4	0.24 342	0.13 274	0.43 341	0.20 169	0.12 184	0.32 401	0.21 350	0.51 429	0.34 301	0.31 329	0.37 340	0.28 305	0.23 314	0.53 410	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.11 384	0.10 367

H2IRNET	0.18 184	0.13 274	0.35 221	0.21 214	0.12 184	0.20 165	0.15 103	0.27 125	0.30 258	0.17 144	0.31 270	0.25 259	0.20 280	0.24 187	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.10 377	0.09 269	0.06 89

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 159	0.13 274	0.24 107	0.19 106	0.13 262	0.24 265	0.17 178	0.30 177	0.37 341	0.43 488	0.17 115	0.13 84	0.12 108	0.19 108	0.15 165	0.08 220	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.09 269	0.08 249

DualNet	0.24 342	0.13 274	0.42 328	0.21 214	0.12 184	0.30 376	0.21 350	0.50 412	0.34 301	0.33 363	0.43 415	0.29 316	0.23 314	0.55 418	0.21 321	0.10 358	0.07 294	0.10 342	0.09 335	0.11 384	0.10 367

whm_eth	0.15 126	0.13 274	0.25 120	0.19 106	0.13 262	0.15 31	0.20 319	0.28 144	0.24 177	0.15 105	0.17 115	0.19 184	0.13 141	0.19 108	0.15 165	0.11 397	0.08 380	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.07 178

plain	0.17 159	0.13 274	0.43 341	0.21 214	0.13 262	0.16 58	0.17 178	0.27 125	0.22 141	0.16 129	0.26 217	0.13 84	0.16 201	0.27 255	0.16 191	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.07 161	0.10 336	0.07 178

MaDis-Stereo	0.14 93	0.13 274	0.26 128	0.19 106	0.14 306	0.16 58	0.13 52	0.25 102	0.21 128	0.13 66	0.14 84	0.14 111	0.11 82	0.17 62	0.17 222	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.06 104	0.07 126	0.06 89

PCWNet_CMD	0.23 311	0.13 274	0.48 386	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.16 136	0.46 372	0.46 452	0.29 280	0.36 331	0.37 390	0.24 332	0.28 269	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.10 342	0.08 241	0.11 384	0.09 311

CFNet_ucs	0.24 342	0.13 274	0.50 402	0.20 169	0.15 356	0.28 337	0.17 178	0.49 402	0.45 434	0.32 351	0.42 402	0.39 410	0.22 300	0.31 308	0.21 321	0.11 397	0.08 380	0.12 436	0.09 335	0.12 420	0.11 402

testlalala_base	0.20 244	0.13 274	0.35 221	0.25 418	0.15 356	0.25 283	0.16 136	0.34 222	0.17 56	0.19 168	0.26 217	0.17 160	0.14 164	0.18 85	0.16 191	0.39 579	0.09 415	0.07 97	0.05 51	0.45 573	0.08 249

gwcnet-sp	0.24 342	0.13 274	0.63 466	0.22 276	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.44 351	0.39 365	0.35 400	0.34 310	0.27 289	0.27 381	0.35 337	0.25 381	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

scenet	0.24 342	0.13 274	0.63 466	0.22 276	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.44 351	0.39 365	0.35 400	0.34 310	0.27 289	0.27 381	0.35 337	0.25 381	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

DCRE	0.20 244	0.13 274	0.40 295	0.21 214	0.15 356	0.20 165	0.19 268	0.30 177	0.27 211	0.22 190	0.80 553	0.23 237	0.16 201	0.23 173	0.15 165	0.07 80	0.07 294	0.07 97	0.08 241	0.07 126	0.06 89

ssnet	0.24 342	0.13 274	0.63 466	0.22 276	0.14 306	0.34 425	0.22 377	0.44 351	0.39 365	0.35 400	0.34 310	0.27 289	0.27 381	0.35 337	0.25 381	0.09 309	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

fff	0.19 227	0.13 274	0.40 295	0.18 60	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.35 247	0.43 408	0.29 280	0.30 256	0.18 170	0.28 398	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

ADStereo(finetuned)	0.19 227	0.13 274	0.49 391	0.19 106	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.34 222	0.39 365	0.29 280	0.31 270	0.18 170	0.31 443	0.21 146	0.19 278	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.07 178

IPLGR	0.21 264	0.13 274	0.61 455	0.21 214	0.11 125	0.25 283	0.18 222	0.41 317	0.37 341	0.28 251	0.27 224	0.21 205	0.19 271	0.37 345	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

STrans-v2	0.24 342	0.13 274	0.54 426	0.21 214	0.12 184	0.23 243	0.21 350	0.47 380	0.28 226	0.31 329	0.42 402	0.36 384	0.35 466	0.62 464	0.23 360	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.06 89

TransformOpticalFlow	0.24 342	0.13 274	0.56 436	0.23 327	0.11 125	0.21 193	0.19 268	0.40 305	0.32 279	0.30 311	0.43 415	0.36 384	0.31 443	0.61 456	0.20 296	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.06 57	0.07 178

IIG-Stereo	0.23 311	0.13 274	0.35 221	0.29 506	0.12 184	0.23 243	0.14 77	0.38 282	0.31 270	0.34 383	0.37 340	0.33 358	0.21 287	0.70 493	0.26 394	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.07 126	0.06 89

CroCo-Stereo	0.14 93	0.13 274	0.24 107	0.25 418	0.11 125	0.11 5	0.18 222	0.32 200	0.23 162	0.12 49	0.12 41	0.18 170	0.12 108	0.14 11	0.13 102	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.07 126	0.06 89
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
ICVP	0.23 311	0.13 274	0.44 350	0.26 453	0.14 306	0.29 358	0.25 441	0.45 361	0.33 291	0.29 280	0.43 415	0.35 379	0.25 353	0.26 235	0.23 360	0.12 435	0.09 415	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.10 367
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 140	0.13 274	0.29 158	0.22 276	0.15 356	0.19 130	0.13 52	0.32 200	0.26 200	0.26 231	0.20 156	0.19 184	0.17 231	0.21 146	0.15 165	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.06 57	0.07 178

CFNet_pseudo	0.23 311	0.13 274	0.47 377	0.19 106	0.13 262	0.26 307	0.16 136	0.44 351	0.44 423	0.29 280	0.37 340	0.38 398	0.23 314	0.29 286	0.21 321	0.09 309	0.06 168	0.11 398	0.08 241	0.11 384	0.09 311

DCANet	0.18 184	0.13 274	0.40 295	0.19 106	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.34 222	0.39 365	0.29 280	0.31 270	0.18 170	0.23 314	0.20 125	0.19 278	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.07 178

csc	0.19 227	0.13 274	0.40 295	0.18 60	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.35 247	0.43 408	0.29 280	0.30 256	0.18 170	0.28 398	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

cscssc	0.19 227	0.13 274	0.40 295	0.18 60	0.09 34	0.19 130	0.18 222	0.35 247	0.43 408	0.29 280	0.30 256	0.18 170	0.28 398	0.20 125	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.05 51	0.05 5	0.07 178

ac_64	0.27 394	0.13 274	0.41 318	0.24 380	0.17 411	0.36 445	0.22 377	0.46 372	0.33 291	0.35 400	0.36 331	0.52 501	0.30 427	0.62 464	0.32 437	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.09 269	0.08 249

ACVNet	0.23 311	0.13 274	0.35 221	0.18 60	0.15 356	0.27 317	0.23 402	0.39 294	0.44 423	0.28 251	0.41 386	0.38 398	0.26 362	0.27 255	0.32 437	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.07 178

acv_ft	0.25 370	0.13 274	0.40 295	0.23 327	0.19 460	0.34 425	0.21 350	0.45 361	0.44 423	0.38 438	0.41 386	0.38 398	0.27 381	0.27 255	0.35 453	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.11 384	0.07 178

DSFCA	0.27 394	0.13 274	0.36 241	0.20 169	0.17 411	0.38 459	0.31 497	0.47 380	0.43 408	0.43 488	0.37 340	0.39 410	0.29 413	0.52 403	0.32 437	0.12 435	0.10 446	0.10 342	0.11 415	0.11 384	0.10 367

MSMDNet	0.23 311	0.13 274	0.48 386	0.20 169	0.13 262	0.28 337	0.16 136	0.46 372	0.46 452	0.29 280	0.36 331	0.37 390	0.24 332	0.28 269	0.20 296	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.11 384	0.09 311

ccs_rob	0.23 311	0.13 274	0.47 377	0.20 169	0.13 262	0.26 307	0.17 178	0.44 351	0.44 423	0.29 280	0.37 340	0.38 398	0.23 314	0.29 286	0.21 321	0.09 309	0.06 168	0.11 398	0.08 241	0.11 384	0.09 311

DISCO	0.32 450	0.13 274	0.51 413	0.25 418	0.16 388	0.48 515	0.25 441	0.50 412	0.57 518	0.37 423	0.45 437	0.62 535	0.36 470	0.64 472	0.49 509	0.09 309	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.12 420	0.11 402

Select-FE	0.23 311	0.14 318	0.78 504	0.22 276	0.18 433	0.22 221	0.13 52	0.43 344	0.26 200	0.28 251	0.33 300	0.39 410	0.29 413	0.27 255	0.19 278	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.13 481	0.08 196	0.12 425

SCV	0.14 93	0.14 318	0.24 107	0.21 214	0.11 125	0.15 31	0.16 136	0.31 189	0.18 68	0.11 31	0.15 87	0.13 84	0.10 53	0.23 173	0.11 15	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.06 89

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 66	0.14 318	0.19 62	0.26 453	0.09 34	0.15 31	0.13 52	0.22 60	0.18 68	0.12 49	0.11 26	0.10 39	0.13 141	0.21 146	0.12 56	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.05 26

AIO-test1	0.19 227	0.14 318	0.41 318	0.27 481	0.15 356	0.21 193	0.16 136	0.39 294	0.36 330	0.17 144	0.26 217	0.18 170	0.13 141	0.28 269	0.14 139	0.07 80	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.06 57	0.09 311

rvit_0105_6	0.19 227	0.14 318	0.34 212	0.23 327	0.14 306	0.18 102	0.20 319	0.29 158	0.37 341	0.18 162	0.22 179	0.23 237	0.17 231	0.26 235	0.17 222	0.15 492	0.13 498	0.13 457	0.11 415	0.11 384	0.08 249

UGAM	0.26 386	0.14 318	0.45 361	0.25 418	0.12 184	0.23 243	0.25 441	0.32 200	0.41 394	0.31 329	0.42 402	0.41 432	0.22 300	0.92 553	0.22 341	0.08 220	0.06 168	0.14 483	0.12 454	0.10 336	0.07 178

rvit_stereo_0081_aga	0.16 140	0.14 318	0.28 148	0.21 214	0.13 262	0.19 130	0.17 178	0.23 79	0.24 177	0.17 144	0.21 168	0.19 184	0.13 141	0.19 108	0.14 139	0.11 397	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.07 178

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 370	0.14 318	0.95 548	0.21 214	0.27 538	0.20 165	0.19 268	0.48 393	0.25 191	0.26 231	0.55 493	0.34 365	0.18 256	0.25 218	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.12 454	0.12 420	0.12 425

rvit_stereo_ft	0.17 159	0.14 318	0.30 165	0.25 418	0.14 306	0.17 80	0.21 350	0.28 144	0.26 200	0.16 129	0.19 139	0.20 193	0.16 201	0.22 163	0.17 222	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.07 178

ACVNet-DCA	0.18 184	0.14 318	0.38 272	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.41 317	0.27 211	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.18 256	0.28 269	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.09 269	0.09 311

xx1	0.20 244	0.14 318	0.38 272	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.35 247	0.47 457	0.17 144	0.19 139	0.28 305	0.24 332	0.28 269	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.10 342	0.09 335	0.09 269	0.09 311

1test111	0.19 227	0.14 318	0.38 272	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.41 317	0.27 211	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.18 256	0.34 328	0.22 341	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.09 269	0.09 311

cc1	0.18 184	0.14 318	0.38 272	0.23 327	0.11 125	0.31 392	0.19 268	0.35 247	0.47 457	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.18 256	0.28 269	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.08 196	0.08 249

tt1	0.18 184	0.14 318	0.35 221	0.23 327	0.11 125	0.30 376	0.19 268	0.35 247	0.44 423	0.17 144	0.19 139	0.13 84	0.16 201	0.27 255	0.11 15	0.08 220	0.05 32	0.08 182	0.06 104	0.08 196	0.08 249

GCAP-Stereo	0.14 93	0.14 318	0.33 202	0.20 169	0.09 34	0.21 193	0.10 8	0.26 111	0.20 111	0.18 162	0.19 139	0.15 131	0.13 141	0.17 62	0.13 102	0.07 80	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.06 57	0.06 89

CRFU-Net	0.28 415	0.14 318	0.45 361	0.25 418	0.15 356	0.45 501	0.23 402	0.50 412	0.30 258	0.43 488	0.41 386	0.48 477	0.46 522	0.43 366	0.29 416	0.11 397	0.10 446	0.09 267	0.08 241	0.10 336	0.10 367

hknet	0.25 370	0.14 318	0.40 295	0.25 418	0.15 356	0.35 440	0.21 350	0.56 493	0.37 341	0.34 383	0.35 321	0.43 445	0.27 381	0.37 345	0.21 321	0.09 309	0.07 294	0.11 398	0.10 377	0.09 269	0.09 311

GMOStereo	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

error version	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

test-v	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

GwcNet-ADL	0.22 294	0.14 318	0.58 444	0.24 380	0.13 262	0.22 221	0.23 402	0.49 402	0.40 382	0.27 241	0.29 243	0.30 332	0.20 280	0.26 235	0.23 360	0.09 309	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.09 269	0.09 311

OMP-Stereo	0.23 311	0.14 318	0.35 221	0.29 506	0.13 262	0.21 193	0.16 136	0.37 276	0.33 291	0.34 383	0.30 256	0.34 365	0.19 271	0.70 493	0.24 371	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.07 161	0.07 126	0.06 89

test-2	0.18 184	0.14 318	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.20 165	0.27 459	0.26 111	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.26 280	0.17 231	0.15 25	0.12 56	0.07 80	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.05 26

raft+_RVC	0.18 184	0.14 318	0.32 185	0.21 214	0.15 356	0.21 193	0.16 136	0.38 282	0.34 301	0.21 184	0.28 230	0.20 193	0.15 183	0.24 187	0.19 278	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.08 249

sCroCo_RVC	0.18 184	0.14 318	0.49 391	0.27 481	0.18 433	0.22 221	0.17 178	0.27 125	0.23 162	0.14 91	0.22 179	0.17 160	0.14 164	0.21 146	0.15 165	0.10 358	0.11 469	0.09 267	0.09 335	0.09 269	0.09 311

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 159	0.14 318	0.32 185	0.20 169	0.09 34	0.19 130	0.17 178	0.32 200	0.30 258	0.25 219	0.33 300	0.20 193	0.17 231	0.19 108	0.15 165	0.06 31	0.05 32	0.07 97	0.07 161	0.07 126	0.05 26

MMNet	0.27 394	0.14 318	0.49 391	0.24 380	0.17 411	0.47 509	0.22 377	0.45 361	0.51 487	0.39 453	0.41 386	0.36 384	0.33 453	0.39 352	0.34 449	0.08 220	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.08 249

delet	0.27 394	0.14 318	0.40 295	0.23 327	0.19 460	0.41 477	0.29 481	0.49 402	0.48 466	0.33 363	0.41 386	0.37 390	0.30 427	0.48 383	0.34 449	0.09 309	0.09 415	0.11 398	0.12 454	0.08 196	0.08 249

UNet	0.28 415	0.14 318	0.69 487	0.23 327	0.20 478	0.44 495	0.22 377	0.50 412	0.40 382	0.34 383	0.39 367	0.43 445	0.33 453	0.40 359	0.31 432	0.09 309	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.08 249

HGLStereo	0.27 394	0.14 318	0.46 369	0.24 380	0.21 486	0.33 412	0.23 402	0.50 412	0.42 401	0.35 400	0.48 460	0.41 432	0.33 453	0.45 373	0.33 444	0.11 397	0.10 446	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.12 425

GANet-RSSM	0.24 342	0.14 318	0.36 241	0.21 214	0.14 306	0.27 317	0.21 350	0.45 361	0.33 291	0.29 280	0.39 367	0.39 410	0.28 398	0.58 440	0.23 360	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.09 311

DMCA	0.22 294	0.14 318	0.36 241	0.22 276	0.14 306	0.27 317	0.20 319	0.43 344	0.38 355	0.31 329	0.32 279	0.33 358	0.24 332	0.24 187	0.28 404	0.11 397	0.08 380	0.10 342	0.08 241	0.10 336	0.11 402

RASNet	0.28 415	0.14 318	0.44 350	0.22 276	0.18 433	0.32 401	0.19 268	0.48 393	0.38 355	0.29 280	0.43 415	0.47 470	0.37 479	0.79 527	0.36 459	0.09 309	0.07 294	0.07 97	0.09 335	0.07 126	0.07 178

MDST_ROB	0.48 533	0.14 318	0.95 548	0.30 516	0.21 486	1.33 597	0.32 504	0.77 573	0.56 515	1.06 586	0.71 541	0.49 483	0.35 466	1.26 585	0.38 462	0.13 454	0.11 469	0.16 509	0.13 481	0.12 420	0.12 425

G2L-ROB	0.23 311	0.15 352	0.41 318	0.19 106	0.12 184	0.27 317	0.21 350	0.47 380	0.33 291	0.34 383	0.31 270	0.41 432	0.22 300	0.49 388	0.26 394	0.09 309	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.10 367

FACV-RUCA	0.21 264	0.15 352	0.32 185	0.23 327	0.23 515	0.26 307	0.19 268	0.39 294	0.34 301	0.25 219	0.32 279	0.21 205	0.24 332	0.24 187	0.19 278	0.10 358	0.07 294	0.15 498	0.08 241	0.16 475	0.13 442

DDVS	0.25 370	0.15 352	0.39 287	0.24 380	0.17 411	0.34 425	0.21 350	0.41 317	0.30 258	0.33 363	0.41 386	0.48 477	0.21 287	0.52 403	0.27 400	0.11 397	0.09 415	0.11 398	0.09 335	0.13 435	0.14 463

rvit_0105_5	0.21 264	0.15 352	0.38 272	0.23 327	0.13 262	0.22 221	0.24 424	0.36 266	0.39 365	0.21 184	0.23 184	0.26 280	0.19 271	0.26 235	0.19 278	0.15 492	0.13 498	0.12 436	0.12 454	0.10 336	0.09 311

rvit_0105_4	0.20 244	0.15 352	0.38 272	0.23 327	0.14 306	0.20 165	0.22 377	0.33 214	0.39 365	0.19 168	0.24 198	0.25 259	0.19 271	0.27 255	0.17 222	0.16 507	0.13 498	0.13 457	0.11 415	0.11 384	0.08 249

ITSA-stereo	0.25 370	0.15 352	0.33 202	0.23 327	0.11 125	0.27 317	0.18 222	0.56 493	0.59 521	0.31 329	0.32 279	0.33 358	0.28 398	0.49 388	0.30 424	0.11 397	0.08 380	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.13 442

test_sample7	0.25 370	0.15 352	0.35 221	0.20 169	0.14 306	0.28 337	0.21 350	0.51 429	0.38 355	0.37 423	0.34 310	0.37 390	0.30 427	0.39 352	0.23 360	0.14 479	0.09 415	0.13 457	0.12 454	0.13 435	0.12 425

MyStereo8	0.22 294	0.15 352	0.63 466	0.21 214	0.17 411	0.31 392	0.16 136	0.36 266	0.32 279	0.28 251	0.36 331	0.25 259	0.18 256	0.25 218	0.28 404	0.08 220	0.07 294	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.12 425

CASS	0.21 264	0.15 352	0.32 185	0.26 453	0.11 125	0.28 337	0.19 268	0.39 294	0.30 258	0.32 351	0.34 310	0.25 259	0.24 332	0.25 218	0.20 296	0.13 454	0.08 380	0.11 398	0.09 335	0.11 384	0.11 402
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 126	0.15 352	0.28 148	0.25 418	0.18 433	0.11 5	0.19 268	0.28 144	0.21 128	0.13 66	0.16 102	0.15 131	0.12 108	0.17 62	0.14 139	0.07 80	0.07 294	0.08 182	0.06 104	0.08 196	0.07 178

NINENet	0.25 370	0.15 352	0.37 253	0.23 327	0.16 388	0.43 493	0.17 178	0.60 526	0.46 452	0.32 351	0.37 340	0.32 351	0.20 280	0.42 364	0.21 321	0.10 358	0.10 446	0.12 436	0.08 241	0.11 384	0.10 367

Sa-1000	0.22 294	0.15 352	0.35 221	0.23 327	0.13 262	0.28 337	0.23 402	0.47 380	0.39 365	0.30 311	0.50 465	0.26 280	0.19 271	0.33 322	0.16 191	0.07 80	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.08 196	0.06 89

CSP-Net	0.27 394	0.15 352	0.30 165	0.21 214	0.14 306	0.44 495	0.24 424	0.50 412	0.40 382	0.41 472	0.43 415	0.42 441	0.26 362	0.66 483	0.28 404	0.12 435	0.08 380	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.09 311

IPLG	0.21 264	0.15 352	0.53 423	0.21 214	0.12 184	0.28 337	0.17 178	0.42 331	0.30 258	0.33 363	0.32 279	0.15 131	0.17 231	0.50 392	0.21 321	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

MIPNet	0.21 264	0.15 352	0.52 419	0.21 214	0.12 184	0.27 317	0.20 319	0.45 361	0.37 341	0.30 311	0.23 184	0.19 184	0.24 332	0.27 255	0.19 278	0.07 80	0.05 32	0.08 182	0.07 161	0.07 126	0.06 89

PSMNet-ADL	0.25 370	0.15 352	0.32 185	0.26 453	0.14 306	0.31 392	0.22 377	0.44 351	0.36 330	0.27 241	0.33 300	0.41 432	0.28 398	0.61 456	0.29 416	0.11 397	0.09 415	0.09 267	0.11 415	0.10 336	0.10 367

rafts_anoy	0.18 184	0.15 352	0.35 221	0.22 276	0.14 306	0.19 130	0.17 178	0.32 200	0.30 258	0.23 196	0.25 207	0.20 193	0.16 201	0.22 163	0.19 278	0.08 220	0.07 294	0.10 342	0.12 454	0.09 269	0.08 249

pcwnet_v2	0.32 450	0.15 352	1.26 577	0.23 327	0.18 433	0.32 401	0.18 222	0.59 517	0.60 525	0.36 416	0.45 437	0.35 379	0.29 413	0.36 342	0.25 381	0.14 479	0.11 469	0.12 436	0.11 415	0.14 453	0.15 475

RALCasStereoNet	0.18 184	0.15 352	0.33 202	0.21 214	0.14 306	0.21 193	0.18 222	0.31 189	0.25 191	0.21 184	0.29 243	0.22 217	0.15 183	0.27 255	0.17 222	0.08 220	0.10 446	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.09 311

ADLNet	0.28 415	0.15 352	0.42 328	0.23 327	0.19 460	0.34 425	0.23 402	0.53 459	0.43 408	0.42 482	0.41 386	0.44 456	0.27 381	0.55 418	0.35 453	0.11 397	0.08 380	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.12 425

AFF-stereo	0.18 184	0.15 352	0.32 185	0.21 214	0.10 78	0.18 102	0.18 222	0.33 214	0.27 211	0.25 219	0.37 340	0.25 259	0.17 231	0.24 187	0.15 165	0.06 31	0.05 32	0.08 182	0.08 241	0.07 126	0.05 26

cf-r	0.24 342	0.15 352	0.44 350	0.21 214	0.14 306	0.27 317	0.22 377	0.42 331	0.40 382	0.30 311	0.42 402	0.42 441	0.26 362	0.43 366	0.25 381	0.11 397	0.06 168	0.08 182	0.10 377	0.08 196	0.08 249

PSMNet-RSSM	0.24 342	0.15 352	0.36 241	0.21 214	0.14 306	0.25 283	0.20 319	0.48 393	0.37 341	0.30 311	0.44 426	0.38 398	0.26 362	0.52 403	0.22 341	0.12 435	0.07 294	0.11 398	0.13 481	0.10 336	0.09 311

CFNet-ft	0.24 342	0.15 352	0.35 221	0.18 60	0.15 356	0.30 376	0.21 350	0.39 294	0.36 330	0.28 251	0.40 378	0.43 445	0.25 353	0.47 380	0.24 371	0.12 435	0.07 294	0.12 436	0.11 415	0.12 420	0.09 311

CFNet_RVC	0.24 342	0.15 352	0.35 221	0.18 60	0.15 356	0.30 376	0.21 350	0.39 294	0.36 330	0.28 251	0.40 378	0.43 445	0.25 353	0.47 380	0.24 371	0.12 435	0.07 294	0.12 436	0.11 415	0.12 420	0.09 311

G2L-Stereo_test	0.24 342	0.16 377	0.38 272	0.19 106	0.13 262	0.27 317	0.24 424	0.49 402	0.38 355	0.37 423	0.37 340	0.40 425	0.24 332	0.52 403	0.28 404	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.06 104	0.09 269	0.08 249

coex_refinement	0.26 386	0.16 377	0.36 241	0.23 327	0.15 356	0.31 392	0.20 319	0.49 402	0.42 401	0.35 400	0.42 402	0.45 460	0.27 381	0.55 418	0.33 444	0.10 358	0.06 168	0.07 97	0.07 161	0.10 336	0.10 367

G2L-Stereo	0.25 370	0.16 377	0.47 377	0.22 276	0.14 306	0.25 283	0.18 222	0.46 372	0.35 317	0.33 363	0.37 340	0.40 425	0.22 300	0.60 449	0.30 424	0.10 358	0.09 415	0.10 342	0.08 241	0.09 269	0.09 311

4D-IteraStereo	0.17 159	0.16 377	0.50 402	0.21 214	0.14 306	0.19 130	0.17 178	0.28 144	0.28 226	0.23 196	0.20 156	0.20 193	0.11 82	0.19 108	0.14 139	0.06 31	0.04 2	0.10 342	0.08 241	0.08 196	0.06 89

CBFPSM	0.27 394	0.16 377	0.67 481	0.20 169	0.14 306	0.38 459	0.25 441	0.40 305	0.36 330	0.33 363	0.36 331	0.56 516	0.38 483	0.32 315	0.38 462	0.08 220	0.08 380	0.07 97	0.08 241	0.09 269	0.11 402

ToySt	0.24 342	0.16 377	0.48 386	0.21 214	0.13 262	0.29 358	0.29 481	0.39 294	0.39 365	0.27 241	0.35 321	0.39 410	0.31 443	0.31 308	0.29 416	0.08 220	0.09 415	0.10 342	0.11 415	0.11 384	0.10 367

ssnet_v2	0.28 415	0.16 377	0.44 350	0.22 276	0.15 356	0.40 473	0.30 492	0.57 502	0.46 452	0.38 438	0.36 331	0.47 470	0.29 413	0.38 350	0.39 470	0.13 454	0.11 469	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.11 402

TestStereo1	0.21 264	0.16 377	0.32 185	0.26 453	0.13 262	0.26 307	0.27 459	0.40 305	0.36 330	0.29 280	0.39 367	0.22 217	0.21 287	0.33 322	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.07 178

RAFT_CTSACE	0.21 264	0.16 377	0.41 318	0.25 418	0.15 356	0.22 221	0.24 424	0.32 200	0.28 226	0.33 363	0.51 471	0.29 316	0.17 231	0.32 315	0.13 102	0.06 31	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.06 89

SA-5K	0.21 264	0.16 377	0.32 185	0.26 453	0.13 262	0.26 307	0.27 459	0.40 305	0.36 330	0.29 280	0.39 367	0.22 217	0.21 287	0.33 322	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.08 196	0.07 178

SA	0.22 294	0.16 377	0.36 241	0.23 327	0.13 262	0.24 265	0.23 402	0.45 361	0.40 382	0.27 241	0.44 426	0.23 237	0.23 314	0.33 322	0.17 222	0.07 80	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.08 196	0.06 89

AACVNet	0.26 386	0.16 377	0.37 253	0.22 276	0.14 306	0.29 358	0.19 268	0.41 317	0.31 270	0.38 438	0.42 402	0.43 445	0.28 398	0.73 503	0.25 381	0.11 397	0.08 380	0.11 398	0.09 335	0.13 435	0.11 402

psm_up	0.29 426	0.16 377	0.41 318	0.26 453	0.17 411	0.32 401	0.26 453	0.55 477	0.43 408	0.36 416	0.40 378	0.45 460	0.37 479	0.58 440	0.30 424	0.11 397	0.12 486	0.13 457	0.12 454	0.10 336	0.10 367

UCFNet_RVC	0.24 342	0.16 377	0.34 212	0.18 60	0.15 356	0.33 412	0.16 136	0.46 372	0.35 317	0.29 280	0.35 321	0.39 410	0.25 353	0.34 328	0.22 341	0.13 454	0.08 380	0.13 457	0.14 495	0.13 435	0.12 425

AdaStereo	0.24 342	0.16 377	0.37 253	0.24 380	0.12 184	0.32 401	0.17 178	0.54 467	0.42 401	0.33 363	0.38 354	0.35 379	0.21 287	0.30 301	0.22 341	0.14 479	0.06 168	0.13 457	0.08 241	0.11 384	0.08 249
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.
NVstereo2D	0.31 441	0.16 377	0.54 426	0.24 380	0.22 502	0.42 484	0.28 475	0.58 511	0.56 515	0.28 251	0.38 354	0.40 425	0.30 427	0.71 496	0.28 404	0.13 454	0.08 380	0.13 457	0.10 377	0.19 513	0.16 484

MLCV	0.22 294	0.16 377	0.44 350	0.21 214	0.08 12	0.29 358	0.19 268	0.38 282	0.37 341	0.38 438	0.44 426	0.31 342	0.21 287	0.41 361	0.24 371	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.07 126	0.06 89

HSM	0.28 415	0.16 377	0.35 221	0.20 169	0.15 356	0.33 412	0.19 268	0.53 459	0.37 341	0.36 416	0.38 354	0.67 551	0.31 443	0.89 548	0.23 360	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.08 196	0.08 249

DLCB_ROB	0.28 415	0.16 377	0.34 212	0.27 481	0.16 388	0.38 459	0.25 441	0.48 393	0.43 408	0.46 503	0.46 447	0.51 495	0.33 453	0.53 410	0.33 444	0.10 358	0.10 446	0.11 398	0.11 415	0.10 336	0.09 311

rvit_0105_3	0.23 311	0.17 396	0.40 295	0.25 418	0.15 356	0.24 265	0.28 475	0.38 282	0.41 394	0.25 219	0.25 207	0.28 305	0.21 287	0.28 269	0.20 296	0.15 492	0.13 498	0.14 483	0.15 504	0.10 336	0.09 311

rvit_stereo_0075_2	0.24 342	0.17 396	0.50 402	0.26 453	0.22 502	0.22 221	0.15 103	0.40 305	0.35 317	0.27 241	0.37 340	0.29 316	0.20 280	0.28 269	0.19 278	0.17 518	0.12 486	0.19 531	0.12 454	0.13 435	0.13 442

raft_robust	0.22 294	0.17 396	0.30 165	0.22 276	0.12 184	0.23 243	0.22 377	0.49 402	0.48 466	0.32 351	0.32 279	0.26 280	0.23 314	0.53 410	0.15 165	0.07 80	0.06 168	0.08 182	0.10 377	0.08 196	0.06 89

ADLNet2	0.30 434	0.17 396	0.72 497	0.23 327	0.17 411	0.36 445	0.24 424	0.52 448	0.51 487	0.32 351	0.38 354	0.45 460	0.30 427	0.69 490	0.35 453	0.10 358	0.08 380	0.09 267	0.09 335	0.12 420	0.10 367

TRStereo	0.19 227	0.17 396	0.47 377	0.23 327	0.19 460	0.19 130	0.16 136	0.52 448	0.28 226	0.20 173	0.19 139	0.21 205	0.13 141	0.24 187	0.13 102	0.09 309	0.06 168	0.09 267	0.11 415	0.06 57	0.06 89

RAFT	0.21 264	0.17 396	0.32 185	0.24 380	0.12 184	0.25 283	0.27 459	0.35 247	0.28 226	0.33 363	0.33 300	0.38 398	0.22 300	0.29 286	0.17 222	0.08 220	0.08 380	0.11 398	0.10 377	0.10 336	0.06 89

111	0.20 244	0.17 396	0.40 295	0.18 60	0.09 34	0.24 265	0.17 178	0.41 317	0.45 434	0.23 196	0.29 243	0.29 316	0.21 287	0.24 187	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.07 126	0.08 249

hitnet-ft	0.29 426	0.17 396	0.40 295	0.19 106	0.14 306	0.39 468	0.23 402	0.44 351	0.41 394	0.36 416	0.46 447	0.53 506	0.34 462	0.76 517	0.32 437	0.14 479	0.10 446	0.13 457	0.10 377	0.15 467	0.13 442

GwcNet-RSSM	0.26 386	0.17 396	0.46 369	0.21 214	0.13 262	0.28 337	0.23 402	0.44 351	0.42 401	0.31 329	0.45 437	0.40 425	0.26 362	0.55 418	0.28 404	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.10 377	0.09 269	0.08 249

stereogan	0.37 487	0.17 396	0.65 475	0.27 481	0.22 502	0.62 550	0.26 453	0.59 517	0.63 535	0.43 488	0.60 513	0.67 551	0.42 507	0.68 488	0.35 453	0.13 454	0.14 508	0.14 483	0.12 454	0.19 513	0.17 496

HITNet	0.20 244	0.17 396	0.43 341	0.19 106	0.08 12	0.27 317	0.14 77	0.42 331	0.30 258	0.29 280	0.32 279	0.27 289	0.21 287	0.28 269	0.25 381	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.09 269	0.06 89
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
StereoDRNet-Refined	0.27 394	0.17 396	0.35 221	0.25 418	0.14 306	0.37 451	0.21 350	0.47 380	0.41 394	0.44 495	0.51 471	0.41 432	0.28 398	0.45 373	0.37 460	0.09 309	0.06 168	0.11 398	0.11 415	0.10 336	0.10 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 459	0.17 396	0.61 455	0.27 481	0.19 460	0.46 503	0.29 481	0.65 548	0.51 487	0.47 511	0.46 447	0.44 456	0.34 462	0.62 464	0.41 486	0.12 435	0.08 380	0.13 457	0.12 454	0.12 420	0.10 367

SGM-Forest	0.36 477	0.17 396	0.47 377	0.23 327	0.16 388	0.45 501	0.41 546	0.55 477	0.48 466	0.52 529	0.60 513	0.52 501	0.41 498	0.85 540	0.50 515	0.17 518	0.17 537	0.17 515	0.15 504	0.15 467	0.15 475
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 426	0.18 410	0.79 511	0.23 327	0.16 388	0.47 509	0.19 268	0.36 266	0.34 301	0.29 280	0.33 300	0.67 551	0.42 507	0.54 416	0.30 424	0.10 358	0.09 415	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.11 402

DispNO	0.27 394	0.18 410	0.62 463	0.23 327	0.17 411	0.25 283	0.22 377	0.45 361	0.41 394	0.32 351	0.39 367	0.38 398	0.27 381	0.77 523	0.27 400	0.09 309	0.07 294	0.10 342	0.10 377	0.08 196	0.08 249

StereoVision	0.22 294	0.18 410	0.37 253	0.27 481	0.17 411	0.23 243	0.22 377	0.38 282	0.31 270	0.20 173	0.51 471	0.22 217	0.16 201	0.28 269	0.18 245	0.11 397	0.12 486	0.13 457	0.13 481	0.10 336	0.07 178

LL-Strereo2	0.18 184	0.18 410	0.39 287	0.22 276	0.12 184	0.24 265	0.13 52	0.31 189	0.23 162	0.24 210	0.20 156	0.24 250	0.12 108	0.26 235	0.15 165	0.06 31	0.06 168	0.12 436	0.09 335	0.08 196	0.07 178

iinet-f	0.30 434	0.18 410	1.03 559	0.20 169	0.15 356	0.44 495	0.22 377	0.45 361	0.37 341	0.35 400	0.44 426	0.41 432	0.34 462	0.34 328	0.40 478	0.10 358	0.09 415	0.08 182	0.08 241	0.13 435	0.11 402

RAFT+CT+SA	0.21 264	0.18 410	0.33 202	0.25 418	0.18 433	0.23 243	0.29 481	0.40 305	0.36 330	0.24 210	0.38 354	0.18 170	0.16 201	0.32 315	0.16 191	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.12 454	0.09 269	0.09 311

iRaft-Stereo_5w	0.23 311	0.18 410	0.44 350	0.22 276	0.13 262	0.19 130	0.19 268	0.37 276	0.32 279	0.28 251	0.37 340	0.34 365	0.23 314	0.65 479	0.27 400	0.06 31	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.09 269	0.08 249

LMCR-Stereo	0.26 386	0.18 410	0.49 391	0.28 503	0.14 306	0.36 445	0.23 402	0.54 467	0.34 301	0.39 453	0.40 378	0.29 316	0.29 413	0.37 345	0.27 400	0.11 397	0.07 294	0.09 267	0.07 161	0.13 435	0.09 311

Anonymous3	0.23 311	0.18 410	0.63 466	0.27 481	0.18 433	0.41 477	0.23 402	0.43 344	0.35 317	0.23 196	0.27 224	0.20 193	0.18 256	0.27 255	0.18 245	0.12 435	0.11 469	0.10 342	0.10 377	0.11 384	0.12 425

XX-TBD	0.15 126	0.18 410	0.28 148	0.22 276	0.10 78	0.22 221	0.15 103	0.22 60	0.27 211	0.22 190	0.26 217	0.14 111	0.12 108	0.16 43	0.13 102	0.08 220	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.07 126	0.06 89

RALAANet	0.19 227	0.18 410	0.37 253	0.23 327	0.14 306	0.23 243	0.13 52	0.37 276	0.29 245	0.28 251	0.26 217	0.25 259	0.15 183	0.26 235	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.08 241	0.09 269	0.06 89

FAT-Stereo	0.36 477	0.18 410	0.73 501	0.26 453	0.18 433	0.33 412	0.29 481	0.60 526	0.59 521	0.46 503	0.60 513	0.60 529	0.50 534	0.61 456	0.34 449	0.13 454	0.14 508	0.13 457	0.12 454	0.14 453	0.18 510

BEATNet_4x	0.22 294	0.18 410	0.47 377	0.22 276	0.10 78	0.28 337	0.14 77	0.46 372	0.32 279	0.31 329	0.34 310	0.31 342	0.25 353	0.31 308	0.29 416	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.06 104	0.10 336	0.08 249

RYNet	0.37 487	0.18 410	0.59 450	0.25 418	0.28 543	0.61 548	0.32 504	0.59 517	0.59 521	0.41 472	0.38 354	0.57 521	0.39 489	0.87 543	0.53 520	0.11 397	0.08 380	0.12 436	0.11 415	0.18 506	0.18 510

iResNet	0.24 342	0.18 410	0.61 455	0.25 418	0.11 125	0.29 358	0.21 350	0.42 331	0.43 408	0.33 363	0.43 415	0.27 289	0.22 300	0.34 328	0.26 394	0.07 80	0.05 32	0.07 97	0.06 104	0.08 196	0.07 178

CBMV_ROB	0.33 459	0.18 410	0.53 423	0.21 214	0.14 306	0.33 412	0.20 319	0.51 429	0.45 434	0.51 523	0.55 493	0.45 460	0.42 507	0.71 496	0.32 437	0.18 529	0.19 548	0.23 545	0.21 541	0.14 453	0.15 475

rvit_105_1	0.27 394	0.19 426	0.46 369	0.27 481	0.19 460	0.30 376	0.35 520	0.44 351	0.51 487	0.31 329	0.31 270	0.31 342	0.26 362	0.35 337	0.25 381	0.15 492	0.14 508	0.15 498	0.17 525	0.11 384	0.10 367

DualNet (step1)	0.28 415	0.19 426	0.50 402	0.18 60	0.16 388	0.34 425	0.20 319	0.51 429	0.38 355	0.37 423	0.34 310	0.37 390	0.30 427	0.39 352	0.23 360	0.23 543	0.09 415	0.28 558	0.24 553	0.18 506	0.16 484

test_sample9	0.42 510	0.19 426	0.50 402	0.18 60	0.16 388	0.34 425	0.20 319	0.51 429	0.38 355	0.37 423	0.34 310	0.37 390	0.30 427	0.66 483	0.91 563	0.23 543	1.82 615	0.28 558	0.24 553	0.18 506	0.16 484

test_sample8	0.49 536	0.19 426	0.50 402	0.18 60	0.16 388	0.34 425	0.20 319	0.55 477	0.34 301	0.62 548	0.38 354	1.15 581	0.67 562	0.66 483	0.91 563	0.23 543	1.82 615	0.28 558	0.24 553	0.18 506	0.16 484

test_5	0.23 311	0.19 426	0.38 272	0.26 453	0.18 433	0.25 283	0.29 481	0.40 305	0.37 341	0.29 280	0.40 378	0.25 259	0.22 300	0.34 328	0.18 245	0.07 80	0.05 32	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.10 367

AASNet	0.27 394	0.19 426	0.49 391	0.26 453	0.17 411	0.34 425	0.20 319	0.62 539	0.48 466	0.35 400	0.40 378	0.32 351	0.25 353	0.28 269	0.34 449	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.08 241	0.13 435	0.11 402

AnonymousM	0.17 159	0.19 426	0.24 107	0.18 60	0.10 78	0.18 102	0.17 178	0.30 177	0.23 162	0.26 231	0.20 156	0.18 170	0.14 164	0.19 108	0.14 139	0.09 309	0.06 168	0.38 572	0.15 504	0.06 57	0.05 26

TestStereo	0.21 264	0.19 426	0.40 295	0.25 418	0.10 78	0.22 221	0.21 350	0.31 189	0.31 270	0.23 196	0.34 310	0.22 217	0.18 256	0.62 464	0.18 245	0.08 220	0.06 168	0.10 342	0.07 161	0.11 384	0.06 89

CVANet_RVC	0.30 434	0.19 426	0.41 318	0.26 453	0.16 388	0.33 412	0.26 453	0.52 448	0.47 457	0.40 463	0.46 447	0.43 445	0.31 443	0.89 548	0.26 394	0.14 479	0.09 415	0.14 483	0.13 481	0.14 453	0.10 367

DeepPruner_ROB	0.26 386	0.19 426	0.44 350	0.21 214	0.16 388	0.30 376	0.21 350	0.52 448	0.32 279	0.35 400	0.38 354	0.39 410	0.26 362	0.42 364	0.24 371	0.15 492	0.11 469	0.11 398	0.11 415	0.14 453	0.13 442

iResNet_ROB	0.25 370	0.19 426	0.40 295	0.20 169	0.12 184	0.30 376	0.16 136	0.55 477	0.53 501	0.38 438	0.43 415	0.37 390	0.26 362	0.38 350	0.22 341	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.04 1	0.09 269	0.09 311

SGM_RVC	0.50 539	0.19 426	0.50 402	0.25 418	0.15 356	0.69 557	0.39 540	0.68 562	0.82 564	0.95 580	0.84 558	1.13 578	0.76 569	1.16 578	0.60 531	0.16 507	0.16 530	0.16 509	0.16 516	0.16 475	0.17 496
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-test2	0.20 244	0.20 438	0.36 241	0.26 453	0.15 356	0.22 221	0.16 136	0.42 331	0.42 401	0.16 129	0.29 243	0.15 131	0.11 82	0.26 235	0.13 102	0.18 529	0.06 168	0.10 342	0.11 415	0.07 126	0.07 178

fast-acv-ft	0.31 441	0.20 438	0.81 517	0.24 380	0.18 433	0.46 503	0.27 459	0.41 317	0.49 475	0.39 453	0.55 493	0.49 483	0.35 466	0.37 345	0.38 462	0.11 397	0.11 469	0.11 398	0.12 454	0.12 420	0.09 311

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 434	0.20 438	0.70 493	0.21 214	0.17 411	0.46 503	0.27 459	0.50 412	0.49 475	0.42 482	0.55 493	0.43 445	0.30 427	0.46 376	0.38 462	0.09 309	0.06 168	0.07 97	0.06 104	0.11 384	0.10 367

ACRE	0.21 264	0.20 438	0.62 463	0.23 327	0.15 356	0.24 265	0.20 319	0.35 247	0.28 226	0.31 329	0.32 279	0.22 217	0.15 183	0.25 218	0.20 296	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249

SACVNet	0.30 434	0.20 438	0.41 318	0.25 418	0.18 433	0.34 425	0.25 441	0.52 448	0.40 382	0.41 472	0.44 426	0.46 468	0.32 450	0.71 496	0.25 381	0.13 454	0.10 446	0.12 436	0.12 454	0.16 475	0.17 496

GEStereo_RVC	0.27 394	0.20 438	0.44 350	0.27 481	0.16 388	0.33 412	0.25 441	0.56 493	0.54 506	0.34 383	0.38 354	0.34 365	0.25 353	0.51 397	0.28 404	0.12 435	0.08 380	0.09 267	0.08 241	0.11 384	0.11 402

APVNet	0.36 477	0.20 438	0.70 493	0.26 453	0.22 502	0.52 534	0.35 520	0.61 530	0.44 423	0.38 438	0.52 479	0.48 477	0.38 483	0.84 539	0.46 504	0.13 454	0.14 508	0.15 498	0.16 516	0.16 475	0.15 475

S-Stereo	0.38 494	0.20 438	1.05 560	0.27 481	0.22 502	0.38 459	0.32 504	0.55 477	0.66 539	0.39 453	0.59 508	0.49 483	0.41 498	0.75 512	0.40 478	0.12 435	0.15 523	0.13 457	0.13 481	0.16 475	0.21 537

STTStereo	0.28 415	0.20 438	0.61 455	0.25 418	0.17 411	0.29 358	0.24 424	0.47 380	0.39 365	0.39 453	0.41 386	0.44 456	0.28 398	0.40 359	0.28 404	0.13 454	0.12 486	0.13 457	0.16 516	0.12 420	0.11 402

CFNet	0.27 394	0.20 438	0.44 350	0.22 276	0.14 306	0.33 412	0.14 77	0.51 429	0.45 434	0.30 311	0.40 378	0.38 398	0.27 381	0.76 517	0.25 381	0.09 309	0.07 294	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.08 249

LE_ROB	1.76 605	0.20 438	2.68 605	0.48 570	0.52 579	0.78 569	0.96 602	0.84 583	6.61 621	7.40 624	2.08 607	2.08 600	4.83 617	1.27 586	3.79 616	0.10 358	0.08 380	0.12 436	0.11 415	0.11 384	0.10 367

NOSS_ROB	0.31 441	0.20 438	0.35 221	0.24 380	0.16 388	0.32 401	0.19 268	0.52 448	0.48 466	0.33 363	0.36 331	0.42 441	0.28 398	0.93 555	0.24 371	0.19 535	0.20 553	0.24 547	0.22 549	0.17 492	0.17 496

XPNet_ROB	0.33 459	0.20 438	0.43 341	0.27 481	0.18 433	0.37 451	0.31 497	0.55 477	0.50 483	0.51 523	0.53 486	0.58 524	0.37 479	0.63 470	0.45 498	0.17 518	0.12 486	0.13 457	0.12 454	0.15 467	0.14 463

pmcnn	0.50 539	0.20 438	0.78 504	0.24 380	0.26 536	0.39 468	0.30 492	0.51 429	0.50 483	0.54 537	1.23 580	2.52 608	0.37 479	0.77 523	0.95 566	0.08 220	0.06 168	0.06 32	0.05 51	0.10 336	0.08 249

z-ln-s-r	0.32 450	0.21 452	0.82 521	0.23 327	0.14 306	0.30 376	0.26 453	0.43 344	0.50 483	0.32 351	0.60 513	0.39 410	0.29 413	0.73 503	0.66 542	0.08 220	0.06 168	0.08 182	0.07 161	0.10 336	0.08 249

GMStereo_Zeroshot	0.24 342	0.21 452	0.45 361	0.26 453	0.13 262	0.28 337	0.15 103	0.39 294	0.35 317	0.37 423	0.43 415	0.40 425	0.17 231	0.34 328	0.20 296	0.12 435	0.07 294	0.13 457	0.07 161	0.16 475	0.09 311

SDNR	0.42 510	0.21 452	0.82 521	0.21 214	0.18 433	1.27 594	0.17 178	0.50 412	0.49 475	0.42 482	0.81 554	0.38 398	0.27 381	1.19 579	0.38 462	0.23 543	0.24 567	0.17 515	0.13 481	0.17 492	0.20 528

Anonymous_2	0.37 487	0.21 452	0.47 377	0.20 169	0.21 486	0.42 484	0.26 453	0.38 282	0.29 245	0.33 363	0.30 256	0.44 456	0.38 483	0.36 342	0.29 416	0.26 554	0.29 575	0.44 577	1.41 614	0.34 565	0.21 537

CIPLG	0.21 264	0.21 452	0.55 432	0.23 327	0.15 356	0.25 283	0.20 319	0.35 247	0.29 245	0.31 329	0.33 300	0.22 217	0.15 183	0.26 235	0.20 296	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249

sAnonymous2	0.20 244	0.21 452	0.58 444	0.24 380	0.17 411	0.22 221	0.19 268	0.34 222	0.28 226	0.17 144	0.19 139	0.17 160	0.16 201	0.17 62	0.14 139	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.23 535	0.17 496

CroCo_RVC	0.20 244	0.21 452	0.58 444	0.24 380	0.17 411	0.22 221	0.19 268	0.34 222	0.28 226	0.17 144	0.19 139	0.17 160	0.16 201	0.17 62	0.14 139	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.23 535	0.17 496

ARAFT	0.24 342	0.21 452	0.78 504	0.22 276	0.12 184	0.29 358	0.24 424	0.43 344	0.32 279	0.33 363	0.28 230	0.28 305	0.19 271	0.49 388	0.18 245	0.07 80	0.06 168	0.12 436	0.11 415	0.09 269	0.06 89

DMCA-RVC	0.27 394	0.21 452	0.61 455	0.28 503	0.17 411	0.29 358	0.21 350	0.42 331	0.35 317	0.40 463	0.37 340	0.39 410	0.36 470	0.43 366	0.30 424	0.13 454	0.10 446	0.15 498	0.11 415	0.13 435	0.10 367

TDLM	0.30 434	0.21 452	0.38 272	0.28 503	0.15 356	0.33 412	0.32 504	0.52 448	0.47 457	0.38 438	0.43 415	0.39 410	0.29 413	0.91 552	0.28 404	0.14 479	0.08 380	0.13 457	0.11 415	0.12 420	0.10 367

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 394	0.21 452	0.59 450	0.25 418	0.18 433	0.29 358	0.22 377	0.50 412	0.40 382	0.38 438	0.41 386	0.43 445	0.27 381	0.43 366	0.29 416	0.11 397	0.08 380	0.10 342	0.10 377	0.10 336	0.11 402
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 543	0.21 452	0.65 475	0.25 418	0.21 486	0.58 541	0.32 504	0.54 467	0.55 512	0.95 580	1.40 586	1.28 586	0.81 574	0.73 503	0.62 534	0.18 529	0.15 523	0.15 498	0.15 504	0.19 513	0.19 518

CBMV	0.33 459	0.21 452	0.54 426	0.23 327	0.13 262	0.42 484	0.33 514	0.53 459	0.48 466	0.52 529	0.49 462	0.50 491	0.41 498	0.56 429	0.31 432	0.15 492	0.16 530	0.18 523	0.16 516	0.13 435	0.13 442
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 450	0.22 465	0.58 444	0.27 481	0.23 515	0.48 515	0.27 459	0.51 429	0.45 434	0.48 515	0.56 500	0.51 495	0.30 427	0.39 352	0.40 478	0.13 454	0.16 530	0.13 457	0.12 454	0.13 435	0.12 425

YMNet_1	0.32 450	0.22 465	0.58 444	0.27 481	0.23 515	0.48 515	0.27 459	0.51 429	0.45 434	0.48 515	0.56 500	0.51 495	0.30 427	0.39 352	0.40 478	0.13 454	0.16 530	0.13 457	0.12 454	0.13 435	0.12 425

IPLGR_C	0.21 264	0.22 465	0.60 452	0.23 327	0.15 356	0.24 265	0.20 319	0.35 247	0.29 245	0.31 329	0.32 279	0.22 217	0.15 183	0.25 218	0.20 296	0.08 220	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.08 196	0.08 249

RP	0.35 472	0.22 465	0.51 413	0.31 522	0.24 523	0.37 451	0.28 475	0.50 412	0.58 520	0.40 463	0.63 526	0.61 533	0.47 525	0.61 456	0.39 470	0.16 507	0.15 523	0.17 515	0.15 504	0.17 492	0.17 496

edge stereo	0.39 499	0.22 465	0.81 517	0.27 481	0.22 502	0.37 451	0.24 424	0.56 493	0.54 506	0.53 535	0.60 513	0.71 560	0.50 534	0.78 525	0.40 478	0.16 507	0.14 508	0.19 531	0.14 495	0.16 475	0.17 496

ADCL	0.47 530	0.22 465	1.00 554	0.27 481	0.19 460	0.74 563	0.64 582	0.54 467	0.69 547	0.56 540	0.71 541	0.55 512	0.60 551	0.60 449	1.43 591	0.11 397	0.09 415	0.13 457	0.13 481	0.14 453	0.14 463

GANet	0.36 477	0.22 465	0.49 391	0.29 506	0.17 411	0.41 477	0.38 535	0.57 502	0.45 434	0.46 503	0.75 547	0.55 512	0.40 494	0.94 557	0.41 486	0.13 454	0.13 498	0.13 457	0.11 415	0.14 453	0.11 402

AANet_RVC	0.31 441	0.22 465	0.50 402	0.23 327	0.14 306	0.30 376	0.24 424	0.47 380	0.54 506	0.38 438	0.60 513	0.43 445	0.29 413	0.87 543	0.40 478	0.11 397	0.07 294	0.07 97	0.07 161	0.09 269	0.09 311

StereoDRNet	0.32 450	0.22 465	0.61 455	0.27 481	0.21 486	0.42 484	0.30 492	0.61 530	0.48 466	0.46 503	0.39 367	0.48 477	0.30 427	0.57 433	0.40 478	0.11 397	0.09 415	0.12 436	0.11 415	0.12 420	0.10 367

TCMNet	0.33 459	0.23 474	0.72 497	0.29 506	0.30 552	0.40 473	0.28 475	0.50 412	0.47 457	0.37 423	0.45 437	0.40 425	0.29 413	0.60 449	0.39 470	0.14 479	0.13 498	0.15 498	0.14 495	0.17 492	0.15 475

RAFT + AFF	0.27 394	0.23 474	0.50 402	0.25 418	0.17 411	0.30 376	0.33 514	0.52 448	0.40 382	0.28 251	0.30 256	0.30 332	0.31 443	0.62 464	0.24 371	0.09 309	0.10 446	0.11 398	0.10 377	0.11 384	0.11 402

GwcNet	0.35 472	0.23 474	0.88 536	0.25 418	0.24 523	0.48 515	0.27 459	0.55 477	0.57 518	0.38 438	0.52 479	0.51 495	0.32 450	0.60 449	0.41 486	0.13 454	0.11 469	0.12 436	0.11 415	0.13 435	0.14 463

DANet	0.35 472	0.23 474	0.60 452	0.36 547	0.22 502	0.39 468	0.25 441	0.48 393	0.43 408	0.52 529	0.50 465	0.59 526	0.41 498	0.76 517	0.49 509	0.13 454	0.11 469	0.14 483	0.12 454	0.17 492	0.15 475
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DFGA-Net	0.23 311	0.24 478	0.49 391	0.22 276	0.15 356	0.25 283	0.17 178	0.39 294	0.39 365	0.29 280	0.31 270	0.21 205	0.17 231	0.59 446	0.28 404	0.08 220	0.06 168	0.09 267	0.09 335	0.10 336	0.08 249

ADCRef	0.38 494	0.24 478	0.88 536	0.26 453	0.21 486	0.49 520	0.27 459	0.52 448	0.48 466	0.50 518	0.58 506	0.35 379	0.47 525	0.48 383	1.29 589	0.09 309	0.08 380	0.12 436	0.12 454	0.11 384	0.11 402

ADCP+	0.45 525	0.24 478	1.15 570	0.25 418	0.22 502	0.56 537	0.39 540	0.54 467	0.51 487	0.44 495	0.51 471	0.46 468	0.52 539	0.56 429	1.89 603	0.10 358	0.08 380	0.11 398	0.10 377	0.14 453	0.13 442

DPSNet	0.47 530	0.24 478	0.93 545	0.27 481	0.20 478	0.75 565	0.57 576	0.84 583	0.79 561	0.47 511	0.51 471	0.60 529	0.69 564	0.87 543	0.71 546	0.16 507	0.13 498	0.12 436	0.10 377	0.25 540	0.21 537

PSMNet_ROB	0.33 459	0.24 478	0.54 426	0.31 522	0.21 486	0.42 484	0.43 551	0.59 517	0.47 457	0.37 423	0.44 426	0.49 483	0.31 443	0.64 472	0.43 490	0.14 479	0.10 446	0.15 498	0.14 495	0.13 435	0.11 402

LL-Strereo	0.29 426	0.25 483	0.58 444	0.25 418	0.21 486	0.23 243	0.24 424	0.55 477	0.42 401	0.34 383	0.32 279	0.41 432	0.40 494	0.94 557	0.23 360	0.08 220	0.07 294	0.11 398	0.09 335	0.09 269	0.09 311

HCRNet	0.24 342	0.25 483	0.33 202	0.34 536	0.16 388	0.27 317	0.18 222	0.43 344	0.35 317	0.30 311	0.35 321	0.32 351	0.22 300	0.44 370	0.20 296	0.13 454	0.08 380	0.13 457	0.11 415	0.10 336	0.09 311

GMStereo	0.19 227	0.25 483	0.40 295	0.21 214	0.12 184	0.22 221	0.19 268	0.29 158	0.40 382	0.25 219	0.23 184	0.16 150	0.15 183	0.25 218	0.19 278	0.09 309	0.06 168	0.08 182	0.08 241	0.10 336	0.08 249
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 539	0.25 483	3.03 606	0.24 380	0.19 460	0.38 459	0.22 377	0.50 412	0.44 423	0.64 552	0.68 536	0.71 560	0.51 537	0.85 540	0.45 498	0.14 479	0.17 537	0.13 457	0.14 495	0.16 475	0.21 537

FADNet-RVC-Resample	0.29 426	0.25 483	0.93 545	0.26 453	0.16 388	0.32 401	0.21 350	0.47 380	0.39 365	0.35 400	0.38 354	0.33 358	0.27 381	0.53 410	0.24 371	0.10 358	0.10 446	0.14 483	0.13 481	0.13 435	0.16 484

G-Net	0.46 527	0.25 483	0.86 533	0.34 536	0.28 543	0.90 578	0.35 520	0.47 380	0.45 434	0.68 557	1.22 579	0.64 545	0.60 551	0.61 456	0.57 522	0.16 507	0.14 508	0.17 515	0.13 481	0.22 532	0.19 518

NCC-stereo	0.39 499	0.25 483	0.69 487	0.32 528	0.28 543	0.46 503	0.36 525	0.65 548	0.52 496	0.40 463	0.57 504	0.56 516	0.47 525	0.73 503	0.45 498	0.17 518	0.14 508	0.18 523	0.25 558	0.16 475	0.16 484

Nwc_Net	0.37 487	0.25 483	0.68 486	0.31 522	0.24 523	0.44 495	0.30 492	0.65 548	0.50 483	0.37 423	0.69 540	0.58 524	0.45 516	0.60 449	0.40 478	0.15 492	0.12 486	0.19 531	0.21 541	0.14 453	0.13 442

Abc-Net	0.39 499	0.25 483	0.69 487	0.32 528	0.28 543	0.46 503	0.36 525	0.65 548	0.52 496	0.40 463	0.57 504	0.56 516	0.47 525	0.73 503	0.45 498	0.17 518	0.14 508	0.18 523	0.25 558	0.16 475	0.16 484
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 294	0.25 483	0.47 377	0.24 380	0.14 306	0.25 283	0.12 26	0.40 305	0.33 291	0.29 280	0.42 402	0.22 217	0.20 280	0.33 322	0.19 278	0.07 80	0.06 168	0.11 398	0.11 415	0.11 384	0.07 178

LALA_ROB	0.36 477	0.25 483	0.46 369	0.30 516	0.21 486	0.47 509	0.39 540	0.61 530	0.51 487	0.52 529	0.51 471	0.69 557	0.36 470	0.50 392	0.43 490	0.17 518	0.11 469	0.16 509	0.14 495	0.17 492	0.15 475

Wz-Net-MNSev	0.36 477	0.26 494	0.79 511	0.26 453	0.21 486	0.59 544	0.38 535	0.55 477	0.56 515	0.48 515	0.54 489	0.53 506	0.36 470	0.60 449	0.44 495	0.11 397	0.09 415	0.11 398	0.11 415	0.15 467	0.13 442

dd	0.22 294	0.26 494	0.40 295	0.22 276	0.12 184	0.25 283	0.21 350	0.32 200	0.44 423	0.29 280	0.28 230	0.25 259	0.16 201	0.30 301	0.25 381	0.12 435	0.07 294	0.10 342	0.08 241	0.11 384	0.09 311

AF-Net	0.37 487	0.26 494	0.56 436	0.32 528	0.23 515	0.41 477	0.29 481	0.61 530	0.64 536	0.42 482	0.68 536	0.65 546	0.49 532	0.57 433	0.44 495	0.15 492	0.11 469	0.19 531	0.14 495	0.15 467	0.13 442

iResNetv2_ROB	0.27 394	0.26 494	0.72 497	0.23 327	0.13 262	0.29 358	0.18 222	0.52 448	0.49 475	0.37 423	0.45 437	0.39 410	0.25 353	0.34 328	0.20 296	0.08 220	0.06 168	0.07 97	0.05 51	0.12 420	0.09 311

NCCL2	0.35 472	0.26 494	0.49 391	0.36 547	0.22 502	0.41 477	0.41 546	0.53 459	0.42 401	0.47 511	0.46 447	0.61 533	0.39 489	0.55 418	0.37 460	0.16 507	0.13 498	0.21 538	0.21 541	0.16 475	0.16 484

FBW_ROB	0.43 516	0.26 494	0.54 426	0.31 522	0.20 478	0.51 525	0.32 504	0.70 565	0.60 525	0.59 544	0.55 493	0.65 546	0.41 498	1.40 592	0.51 517	0.13 454	0.17 537	0.21 538	0.16 516	0.17 492	0.18 510

ETE_ROB	0.34 467	0.26 494	0.45 361	0.29 506	0.18 433	0.40 473	0.37 529	0.57 502	0.47 457	0.50 518	0.50 465	0.62 535	0.36 470	0.55 418	0.38 462	0.13 454	0.10 446	0.14 483	0.12 454	0.16 475	0.16 484

FINET	0.34 467	0.27 501	0.80 514	0.24 380	0.24 523	0.36 445	0.34 516	0.54 467	0.72 552	0.39 453	0.47 454	0.32 351	0.30 427	0.51 397	0.32 437	0.19 535	0.17 537	0.13 457	0.12 454	0.18 506	0.16 484

SHD	0.42 510	0.27 501	0.81 517	0.31 522	0.25 531	0.42 484	0.22 377	0.66 554	0.94 581	0.63 550	0.60 513	0.59 526	0.47 525	0.59 446	0.58 527	0.15 492	0.13 498	0.16 509	0.16 516	0.20 522	0.22 542

MeshStereo	0.58 554	0.27 501	0.67 481	0.22 276	0.17 411	0.66 554	0.37 529	0.78 574	0.61 529	1.47 607	1.30 582	1.65 594	0.79 571	1.12 576	0.59 528	0.17 518	0.17 537	0.17 515	0.14 495	0.17 492	0.14 463
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
FSD	0.27 394	0.28 504	0.32 185	0.27 481	0.24 523	0.27 317	0.27 459	0.31 189	0.29 245	0.26 231	0.27 224	0.28 305	0.27 381	0.28 269	0.26 394	0.23 543	0.22 560	0.27 550	0.26 562	0.25 540	0.24 554

FADNet_RVC	0.30 434	0.28 504	0.83 524	0.23 327	0.15 356	0.30 376	0.17 178	0.49 402	0.37 341	0.30 311	0.38 354	0.30 332	0.27 381	0.52 403	0.31 432	0.14 479	0.14 508	0.14 483	0.16 516	0.21 525	0.23 549

SuperB	0.49 536	0.28 504	2.23 597	0.23 327	0.15 356	0.41 477	0.32 504	0.47 380	0.82 564	0.43 488	0.50 465	0.33 358	0.45 516	0.68 488	1.08 573	0.10 358	0.07 294	0.09 267	0.08 241	0.98 605	0.14 463

RTSC	0.39 499	0.28 504	0.78 504	0.27 481	0.18 433	0.49 520	0.22 377	0.59 517	0.84 571	0.55 539	0.53 486	0.49 483	0.36 470	0.67 487	0.82 556	0.13 454	0.10 446	0.11 398	0.12 454	0.17 492	0.17 496

PA-Net	0.37 487	0.28 504	0.83 524	0.31 522	0.28 543	0.39 468	0.42 549	0.51 429	0.55 512	0.34 383	0.42 402	0.41 432	0.36 470	0.79 527	0.49 509	0.12 435	0.23 565	0.16 509	0.23 551	0.12 420	0.18 510
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 595	0.28 504	0.79 511	0.26 453	0.16 388	2.26 609	1.00 604	1.42 599	1.46 600	2.38 613	2.05 606	5.95 621	2.66 613	2.95 611	2.46 611	0.17 518	0.18 543	0.18 523	0.18 531	0.15 467	0.18 510

NaN_ROB	0.41 507	0.28 504	0.62 463	0.30 516	0.19 460	0.51 525	0.47 562	0.58 511	0.59 521	0.56 540	0.47 454	0.49 483	0.41 498	1.21 582	0.64 539	0.12 435	0.18 543	0.12 436	0.13 481	0.11 384	0.14 463

SANet	0.53 548	0.28 504	0.96 550	0.26 453	0.15 356	0.69 557	0.44 554	0.67 559	1.34 596	0.67 556	0.98 570	0.94 571	0.71 566	0.89 548	0.76 548	0.14 479	0.12 486	0.12 436	0.11 415	0.17 492	0.16 484

w-ln-seven-2	0.36 477	0.29 512	1.06 561	0.27 481	0.18 433	0.37 451	0.30 492	0.50 412	0.54 506	0.45 499	0.55 493	0.45 460	0.41 498	0.62 464	0.49 509	0.10 358	0.10 446	0.12 436	0.11 415	0.14 453	0.11 402

Wz-Net-LNSev	0.34 467	0.29 512	0.91 541	0.26 453	0.21 486	0.47 509	0.31 497	0.54 467	0.54 506	0.44 495	0.52 479	0.50 491	0.35 466	0.39 352	0.39 470	0.11 397	0.11 469	0.10 342	0.09 335	0.14 453	0.13 442

DGSMNet	0.61 559	0.29 512	0.91 541	0.51 574	0.70 590	0.62 550	1.38 613	0.59 517	0.55 512	0.37 423	0.61 520	0.52 501	0.33 453	0.65 479	0.43 490	0.53 582	0.60 603	0.67 588	0.61 598	0.63 585	0.61 599

aanetorigin	0.39 499	0.29 512	1.09 564	0.24 380	0.19 460	0.28 337	0.37 529	0.33 214	0.47 457	0.94 578	0.82 556	0.52 501	0.54 540	0.49 388	0.50 515	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.16 475	0.15 475

DeepPrunerF	0.44 522	0.29 512	1.29 580	0.33 534	0.30 552	0.35 440	0.36 525	0.62 539	1.15 592	0.40 463	0.44 426	0.39 410	0.41 498	0.80 531	0.52 518	0.18 529	0.14 508	0.23 545	0.21 541	0.17 492	0.17 496

ADCPNet	0.48 533	0.29 512	1.60 590	0.27 481	0.23 515	0.70 560	0.38 535	0.53 459	0.51 487	0.51 523	0.59 508	0.67 551	0.56 544	0.60 449	1.14 578	0.15 492	0.18 543	0.14 483	0.23 551	0.19 513	0.19 518

PWC_ROB	0.38 494	0.29 512	0.69 487	0.25 418	0.20 478	0.38 459	0.19 268	0.58 511	0.67 542	0.57 542	0.85 559	0.51 495	0.40 494	0.71 496	0.52 518	0.13 454	0.09 415	0.14 483	0.10 377	0.17 492	0.14 463

w-ln-seven	0.42 510	0.30 519	1.18 571	0.26 453	0.22 502	0.58 541	0.31 497	0.62 539	0.81 563	0.58 543	0.61 520	0.53 506	0.36 470	0.57 433	0.65 541	0.11 397	0.10 446	0.13 457	0.12 454	0.15 467	0.13 442

FC-DCNN v2	0.71 568	0.30 519	0.67 481	0.32 528	0.27 538	0.84 573	0.39 540	0.84 583	0.85 572	1.44 603	1.64 597	2.09 601	1.28 596	1.06 572	0.80 555	0.24 550	0.22 560	0.27 550	0.26 562	0.26 548	0.25 557

HBP-ISP	0.33 459	0.30 519	0.72 497	0.22 276	0.16 388	0.32 401	0.22 377	0.54 467	0.44 423	0.41 472	0.49 462	0.33 358	0.38 483	0.73 503	0.25 381	0.18 529	0.19 548	0.24 547	0.20 538	0.16 475	0.13 442

FC-DCNN	0.70 567	0.30 519	0.69 487	0.32 528	0.27 538	0.81 572	0.39 540	0.79 577	0.82 564	1.41 599	1.58 596	1.98 599	1.26 594	1.02 569	0.77 551	0.24 550	0.22 560	0.27 550	0.26 562	0.26 548	0.26 559

PS-NSSS	0.32 450	0.30 519	0.46 369	0.23 327	0.17 411	0.33 412	0.24 424	0.57 502	0.41 394	0.37 423	0.52 479	0.35 379	0.30 427	0.80 531	0.30 424	0.17 518	0.14 508	0.21 538	0.15 504	0.15 467	0.13 442

PDISCO_ROB	0.43 516	0.30 519	0.67 481	0.43 563	0.36 561	0.67 555	0.32 504	0.72 568	0.76 557	0.43 488	0.53 486	0.63 543	0.40 494	0.66 483	0.47 506	0.21 540	0.12 486	0.21 538	0.19 536	0.25 540	0.20 528

PWCDC_ROB	0.38 494	0.30 519	0.60 452	0.33 534	0.20 478	0.42 484	0.19 268	0.58 511	0.89 573	0.42 482	1.26 581	0.36 384	0.34 462	0.50 392	0.38 462	0.18 529	0.11 469	0.11 398	0.09 335	0.19 513	0.13 442

UDGNet	0.23 311	0.31 526	0.38 272	0.24 380	0.14 306	0.24 265	0.18 222	0.32 200	0.43 408	0.29 280	0.28 230	0.24 250	0.19 271	0.29 286	0.20 296	0.15 492	0.07 294	0.21 538	0.11 415	0.14 453	0.10 367

dad	0.28 415	0.31 526	0.44 350	0.21 214	0.14 306	0.30 376	0.20 319	0.33 214	0.49 475	0.44 495	0.44 426	0.45 460	0.21 287	0.41 361	0.26 394	0.20 538	0.11 469	0.20 535	0.11 415	0.14 453	0.10 367

ccnet	0.42 510	0.31 526	0.48 386	0.27 481	0.32 556	0.60 547	0.32 504	0.65 548	0.46 452	0.53 535	0.66 531	0.56 516	0.45 516	0.72 501	0.61 532	0.26 554	0.19 548	0.24 547	0.21 541	0.26 548	0.22 542

Syn2CoEx	0.36 477	0.31 526	0.78 504	0.34 536	0.21 486	0.41 477	0.28 475	0.61 530	0.49 475	0.42 482	0.56 500	0.45 460	0.44 513	0.69 490	0.38 462	0.17 518	0.14 508	0.15 498	0.12 454	0.13 435	0.12 425

FCDSN-DC	0.63 560	0.31 526	0.61 455	0.36 547	0.30 552	0.65 552	0.37 529	0.66 554	0.68 545	1.14 590	1.54 594	1.71 596	1.26 594	0.92 553	0.64 539	0.24 550	0.22 560	0.27 550	0.26 562	0.27 553	0.27 563
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DStereoO	0.46 527	0.32 531	0.51 413	0.36 547	0.29 551	0.38 459	0.45 555	0.55 477	0.60 525	0.47 511	0.49 462	0.48 477	0.73 568	0.59 446	0.69 545	0.81 599	0.18 543	0.38 572	0.19 536	0.46 575	0.20 528

RGC	0.39 499	0.32 531	0.64 474	0.34 536	0.27 538	0.40 473	0.29 481	0.57 502	0.53 501	0.45 499	0.64 528	0.62 535	0.45 516	0.72 501	0.39 470	0.15 492	0.15 523	0.21 538	0.20 538	0.18 506	0.19 518

STTRV1_RVC	0.42 510	0.32 531	0.89 539	0.29 506	0.36 561	0.49 520	0.31 497	0.61 530	0.53 501	0.46 503	0.56 500	0.47 470	0.43 511	1.00 566	0.39 470	0.27 559	0.21 555	0.20 535	0.18 531	0.25 540	0.17 496

MSMD_ROB	0.60 558	0.33 534	0.61 455	0.30 516	0.25 531	0.86 575	0.35 520	0.55 477	0.67 542	1.10 588	1.49 591	1.76 597	0.97 585	0.88 546	0.49 509	0.23 543	0.21 555	0.27 550	0.27 566	0.25 540	0.24 554

PVD	0.58 554	0.34 535	0.84 529	0.39 558	0.31 555	0.59 544	0.47 562	0.80 578	1.25 593	0.92 576	1.09 573	0.79 564	0.82 575	0.85 540	0.76 548	0.21 540	0.18 543	0.22 544	0.18 531	0.27 553	0.35 573

ADCMid	0.49 536	0.34 535	1.13 569	0.26 453	0.21 486	0.51 525	0.37 529	0.57 502	0.54 506	0.75 565	0.66 531	0.62 535	0.64 561	0.64 472	1.68 596	0.13 454	0.12 486	0.17 515	0.17 525	0.20 522	0.17 496

FADNet-RVC	0.31 441	0.35 537	0.78 504	0.25 418	0.20 478	0.33 412	0.20 319	0.49 402	0.40 382	0.34 383	0.39 367	0.41 432	0.29 413	0.63 470	0.31 432	0.13 454	0.14 508	0.14 483	0.15 504	0.19 513	0.19 518

PASM	0.45 525	0.35 537	0.90 540	0.35 545	0.33 557	0.39 468	0.38 535	0.50 412	0.61 529	0.52 529	0.51 471	0.62 535	0.45 516	0.93 555	0.48 507	0.26 554	0.29 575	0.29 562	0.33 571	0.29 559	0.26 559

CSAN	0.50 539	0.35 537	0.78 504	0.36 547	0.23 515	0.56 537	0.59 579	0.61 530	0.70 549	0.64 552	0.78 551	0.65 546	0.60 551	1.38 591	0.62 534	0.21 540	0.17 537	0.20 535	0.20 538	0.18 506	0.18 510

FADNet	0.32 450	0.36 540	0.74 502	0.23 327	0.22 502	0.37 451	0.19 268	0.53 459	0.48 466	0.32 351	0.36 331	0.43 445	0.32 450	0.64 472	0.25 381	0.16 507	0.16 530	0.14 483	0.16 516	0.24 538	0.19 518

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 477	0.36 540	0.53 423	0.34 536	0.19 460	0.51 525	0.24 424	0.55 477	0.38 355	0.41 472	0.47 454	0.47 470	0.27 381	0.73 503	0.30 424	0.36 575	0.19 548	0.27 550	0.17 525	0.26 548	0.23 549

MANE	1.41 597	0.36 540	0.74 502	0.43 563	0.41 566	2.16 608	0.80 594	2.39 615	3.38 611	2.22 612	3.06 614	3.54 614	2.73 615	2.15 607	1.94 605	0.28 563	0.27 571	0.30 564	0.46 583	0.28 558	0.34 572

ELAS_RVC	0.74 573	0.36 540	1.00 554	0.37 554	0.33 557	0.88 576	0.93 601	0.83 582	1.08 588	1.35 595	1.33 585	1.24 584	1.33 598	1.06 572	0.95 566	0.27 559	0.25 569	0.29 562	0.27 566	0.30 560	0.30 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 573	0.36 540	0.85 532	0.36 547	0.33 557	1.36 598	0.77 592	0.93 587	0.92 577	1.41 599	1.53 593	1.16 582	1.17 590	0.95 560	1.03 570	0.26 554	0.25 569	0.28 558	0.28 569	0.31 561	0.30 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 578	0.37 545	1.08 563	0.51 574	0.65 588	0.67 555	1.44 614	0.74 570	1.06 586	0.54 537	1.67 598	0.49 483	1.78 604	0.96 561	1.69 598	0.28 563	0.43 588	0.27 550	0.51 589	0.40 570	0.58 592

StereoAnything_RVC	0.13 66	0.37 545	0.36 241	0.14 2	0.07 1	0.11 5	0.12 26	0.17 12	0.12 10	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 53	0.20 125	0.10 1	0.09 309	0.05 32	0.06 32	0.04 1	0.24 538	0.05 26

EDNetEfficient	0.63 560	0.37 545	2.40 601	0.26 453	0.25 531	0.38 459	0.49 568	0.41 317	1.06 586	1.38 596	0.87 563	0.62 535	0.95 582	0.65 479	1.65 595	0.11 397	0.09 415	0.10 342	0.11 415	0.19 513	0.17 496

XQC	0.43 516	0.37 545	0.96 550	0.34 536	0.25 531	0.53 535	0.34 516	0.60 526	0.73 555	0.51 523	0.46 447	0.57 521	0.47 525	0.70 493	0.72 547	0.17 518	0.12 486	0.18 523	0.15 504	0.25 540	0.23 549

WZ-Net	0.52 547	0.38 549	1.90 594	0.30 516	0.24 523	0.57 540	0.48 566	0.62 539	0.78 560	0.50 518	0.71 541	0.68 555	0.54 540	0.98 565	0.84 557	0.13 454	0.10 446	0.11 398	0.12 454	0.19 513	0.20 528

SAMSARA	0.56 550	0.39 550	0.80 514	0.60 581	0.46 571	1.00 582	1.23 612	0.67 559	0.68 545	0.71 560	0.54 489	0.89 570	0.57 547	0.81 534	0.62 534	0.19 535	0.22 560	0.18 523	0.18 531	0.27 553	0.25 557

z-mn7	0.44 522	0.40 551	1.09 564	0.25 418	0.18 433	0.61 548	0.34 516	0.56 493	0.93 579	0.43 488	0.96 567	0.53 506	0.39 489	0.94 557	0.59 528	0.10 358	0.09 415	0.10 342	0.10 377	0.14 453	0.13 442

ADCS	0.58 554	0.40 551	1.35 583	0.29 506	0.24 523	0.55 536	0.45 555	0.67 559	0.83 568	0.76 567	0.71 541	0.68 555	0.60 551	0.76 517	2.23 609	0.16 507	0.16 530	0.16 509	0.17 525	0.22 532	0.22 542

AnyNet_C32	0.51 543	0.40 551	1.10 568	0.29 506	0.28 543	0.59 544	0.58 577	0.54 467	0.60 525	0.62 548	0.66 531	0.54 510	0.54 540	0.78 525	1.74 600	0.15 492	0.14 508	0.15 498	0.17 525	0.20 522	0.20 528

LSM	1.64 604	0.40 551	2.56 603	2.02 614	17.61 628	0.51 525	0.52 571	0.61 530	0.76 557	0.82 570	1.11 575	0.63 543	0.54 540	0.75 512	0.49 509	0.16 507	0.24 567	0.18 523	0.21 541	0.25 540	2.42 619

PSMNet-RUCA	0.37 487	0.41 555	0.66 480	0.46 568	0.41 566	0.34 425	0.25 441	0.57 502	0.45 434	0.39 453	0.52 479	0.43 445	0.33 453	0.41 361	0.29 416	0.25 553	0.14 508	0.33 569	0.21 541	0.31 561	0.22 542

Wz-Net-SNSev	0.43 516	0.41 555	1.27 578	0.30 516	0.21 486	0.44 495	0.41 546	0.61 530	0.65 537	0.46 503	0.65 529	0.62 535	0.39 489	0.74 511	0.59 528	0.12 435	0.11 469	0.12 436	0.13 481	0.16 475	0.14 463

MSAF-DinoV2	0.76 575	0.44 557	1.98 595	0.49 573	0.16 388	0.58 541	0.31 497	0.81 580	0.83 568	0.41 472	0.52 479	0.98 575	0.58 548	4.97 619	1.03 570	0.11 397	0.07 294	0.10 342	0.24 553	0.27 553	0.26 559

zh-mn7	0.46 527	0.45 558	1.48 586	0.25 418	0.19 460	0.44 495	0.29 481	0.56 493	0.82 564	0.65 554	0.96 567	0.49 483	0.38 483	0.88 546	0.63 537	0.12 435	0.10 446	0.11 398	0.11 415	0.13 435	0.14 463

GASNet	0.36 477	0.46 559	0.88 536	0.34 536	0.23 515	0.35 440	0.22 377	0.60 526	0.53 501	0.40 463	0.37 340	0.45 460	0.30 427	0.79 527	0.35 453	0.15 492	0.10 446	0.14 483	0.14 495	0.22 532	0.12 425

UDG	0.40 505	0.46 559	0.49 391	0.40 560	0.35 560	0.47 509	0.27 459	0.54 467	0.47 457	0.39 453	0.45 437	0.59 526	0.44 513	0.46 376	0.39 470	0.26 554	0.19 548	0.48 579	0.22 549	0.34 565	0.26 559

CC-Net-ROB	0.43 516	0.47 561	0.65 475	0.37 554	0.23 515	0.51 525	0.29 481	0.66 554	0.49 475	0.46 503	0.51 471	0.48 477	0.38 483	0.96 561	0.35 453	0.34 573	0.23 565	0.55 583	0.25 558	0.31 561	0.20 528

GANetREF_RVC	0.43 516	0.47 561	0.69 487	0.38 556	0.20 478	0.51 525	0.48 566	0.66 554	0.66 539	0.46 503	0.46 447	0.50 491	0.44 513	0.90 551	0.39 470	0.27 559	0.21 555	0.32 567	0.18 531	0.27 553	0.22 542
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
SQANet	0.40 505	0.48 563	0.67 481	0.48 570	0.39 563	0.48 515	0.22 377	0.51 429	0.43 408	0.40 463	0.47 454	0.47 470	0.33 453	0.54 416	0.32 437	0.36 575	0.15 523	0.40 575	0.21 541	0.45 573	0.31 568

Consistency-Raft	0.55 549	0.48 563	1.02 557	0.45 566	0.49 574	0.49 520	0.47 562	0.72 568	0.72 552	0.45 499	0.82 556	0.47 470	0.60 551	0.50 392	0.63 537	0.39 579	0.39 585	0.44 577	0.51 589	0.52 578	0.37 574

RTS	0.78 576	0.48 563	4.68 610	0.34 536	0.28 543	1.12 586	0.46 558	0.62 539	1.03 583	0.73 561	0.89 564	0.60 529	0.59 549	1.61 595	1.16 582	0.14 479	0.11 469	0.15 498	0.15 504	0.21 525	0.19 518

RTSA	0.78 576	0.48 563	4.68 610	0.34 536	0.28 543	1.12 586	0.46 558	0.62 539	1.03 583	0.73 561	0.89 564	0.60 529	0.59 549	1.61 595	1.16 582	0.14 479	0.11 469	0.15 498	0.15 504	0.21 525	0.19 518

NVStereoNet_ROB	0.67 564	0.49 567	0.83 524	0.48 570	0.40 565	0.51 525	0.46 558	0.70 565	0.77 559	0.84 571	1.72 599	1.02 576	0.83 576	1.23 583	0.79 554	0.32 571	0.38 584	0.40 575	0.46 583	0.36 568	0.41 578
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 507	0.50 568	0.48 386	0.44 565	0.39 563	0.46 503	0.32 504	0.50 412	0.43 408	0.45 499	0.52 479	0.57 521	0.36 470	0.48 383	0.33 444	0.33 572	0.21 555	0.55 583	0.25 558	0.37 569	0.32 571

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 543	0.50 568	0.86 533	0.39 558	0.24 523	0.84 573	0.55 574	0.56 493	0.62 531	0.60 545	0.68 536	0.62 535	0.42 507	1.13 577	0.43 490	0.23 543	0.27 571	0.27 550	0.35 573	0.25 540	0.29 564

zh-sn7	0.48 533	0.51 570	1.43 585	0.29 506	0.20 478	0.47 509	0.39 540	0.57 502	0.62 531	0.52 529	0.81 554	0.52 501	0.56 544	1.05 571	0.87 560	0.12 435	0.13 498	0.13 457	0.13 481	0.17 492	0.16 484

MFN_U_SF_RVC	0.56 550	0.51 570	1.19 572	0.38 556	0.22 502	0.69 557	0.27 459	0.80 578	0.67 542	0.73 561	0.74 546	0.87 567	0.61 560	0.81 534	0.76 548	0.29 566	0.27 571	0.32 567	0.37 577	0.32 564	0.31 568

EDNetEfficientorigin	7.51 620	0.52 572	140.47 644	0.25 418	0.17 411	0.42 484	0.29 481	0.47 380	1.03 583	1.28 593	1.02 571	0.83 566	0.84 577	0.75 512	0.99 568	0.10 358	0.09 415	0.12 436	0.10 377	0.21 525	0.22 542

anonymity	0.56 550	0.54 573	0.70 493	0.47 569	0.61 585	0.56 537	0.43 551	0.69 563	0.49 475	0.63 550	0.55 493	0.54 510	0.60 551	0.61 456	0.57 522	0.55 585	0.53 596	0.50 580	0.54 593	0.51 577	0.56 589

MonStereo1	0.93 584	0.56 574	0.82 521	0.69 585	0.58 583	1.37 599	0.35 520	0.94 588	1.25 593	0.93 577	1.90 602	1.52 592	2.10 608	1.27 586	0.77 551	0.69 592	0.33 580	0.75 592	0.47 585	0.70 592	0.57 591

Wz-Net-TNSev	0.51 543	0.58 575	1.61 592	0.25 418	0.21 486	0.65 552	0.45 555	0.63 546	0.69 547	0.51 523	0.54 489	0.71 560	0.60 551	1.00 566	0.77 551	0.15 492	0.15 523	0.13 457	0.15 504	0.21 525	0.20 528

AnyNet_C01	0.65 562	0.58 575	2.60 604	0.32 528	0.26 536	0.88 576	0.61 580	0.63 546	0.62 531	0.68 557	0.96 567	0.76 563	0.60 551	0.96 561	1.43 591	0.16 507	0.16 530	0.17 515	0.17 525	0.23 535	0.23 549

GCST	0.47 530	0.60 577	0.57 439	1.04 602	0.48 573	0.38 459	0.11 17	0.40 305	0.32 279	0.41 472	0.34 310	0.29 316	0.17 231	0.46 376	0.19 278	0.69 592	0.42 587	0.79 596	0.62 599	0.62 584	0.46 584

SPS-STEREO	0.69 566	0.61 578	0.98 552	0.52 577	0.57 582	0.74 563	0.50 569	0.78 574	0.62 531	0.95 580	0.86 560	0.94 571	0.70 565	1.01 568	0.87 560	0.58 588	0.51 593	0.50 580	0.50 588	0.55 580	0.58 592
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 553	0.62 579	0.87 535	0.63 583	0.44 570	0.73 561	0.37 529	0.65 548	0.66 539	0.51 523	0.75 547	0.66 550	0.45 516	0.69 490	0.46 504	0.53 582	0.34 581	0.55 583	0.35 573	0.60 583	0.45 581

Ntro	0.58 554	0.64 580	0.92 543	0.66 584	0.50 576	0.77 566	0.36 525	0.66 554	0.70 549	0.50 518	0.59 508	0.65 546	0.51 537	0.75 512	0.45 498	0.56 586	0.32 579	0.56 586	0.34 572	0.63 585	0.46 584

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 565	0.64 580	1.06 561	0.45 566	0.27 538	1.40 601	0.58 577	0.78 574	0.92 577	0.84 571	0.86 560	0.88 569	0.68 563	1.33 590	0.68 544	0.37 577	0.29 575	0.34 570	0.36 576	0.43 571	0.37 574

DStereoFS	0.84 579	0.66 582	0.80 514	0.53 578	0.50 576	1.23 592	0.55 574	0.94 588	1.32 595	0.89 573	1.32 583	1.04 577	2.32 611	1.29 588	1.14 578	0.31 570	0.35 582	0.30 564	0.39 580	0.34 565	0.60 595

SGM+DAISY	0.87 580	0.66 582	1.30 581	0.51 574	0.60 584	1.03 583	0.84 598	0.76 572	0.73 555	1.39 597	1.51 592	1.31 587	1.22 592	1.11 574	1.08 573	0.57 587	0.53 596	0.51 582	0.51 589	0.54 579	0.61 599

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 244	0.72 584	0.70 493	0.17 25	0.08 12	0.15 31	0.15 103	0.18 18	0.16 39	0.13 66	0.12 41	0.09 22	0.08 9	0.16 43	0.13 102	0.35 574	0.04 2	0.08 182	0.07 161	0.11 384	0.23 549

coex-ft	3.44 612	0.73 585	48.55 642	0.24 380	0.19 460	0.50 524	0.43 551	0.47 380	2.40 608	7.03 623	1.20 578	0.97 574	2.23 609	0.73 503	1.92 604	0.12 435	0.15 523	0.14 483	0.12 454	0.21 525	0.43 579

JetBlue	1.14 593	0.76 586	2.36 599	0.59 580	0.75 592	3.04 612	1.78 616	1.11 592	0.90 575	0.94 578	1.10 574	1.66 595	1.28 596	2.09 605	1.72 599	0.43 581	0.36 583	0.38 572	0.38 579	0.58 582	0.56 589

MFMNet_re	0.72 569	0.76 586	0.99 553	0.62 582	0.70 590	0.77 566	0.67 583	0.75 571	0.83 568	0.78 569	0.86 560	0.69 557	0.78 570	0.71 496	0.61 532	0.66 591	0.59 602	0.61 587	0.58 597	0.68 591	0.71 603

ACVNet_1	0.72 569	0.81 588	1.37 584	0.72 589	0.53 580	0.77 566	0.42 549	0.85 586	0.90 575	0.74 564	0.75 547	1.32 588	0.72 567	1.02 569	0.55 521	0.54 584	0.31 578	0.71 590	0.35 573	0.64 587	0.45 581

ACVNet-4b	0.72 569	0.81 588	1.33 582	0.72 589	0.50 576	0.80 571	0.31 497	0.71 567	0.80 562	0.50 518	0.72 545	0.95 573	0.43 511	0.96 561	1.20 586	1.13 611	0.21 555	0.76 593	0.45 582	0.65 588	0.46 584

IMH-64-1	0.91 582	0.86 590	0.84 529	0.97 597	0.75 592	0.92 579	0.71 585	1.27 594	1.10 589	0.89 573	1.45 588	1.14 579	0.96 583	1.19 579	0.84 557	0.74 594	0.51 593	0.97 599	0.55 594	0.84 596	0.60 595

IMH-64	0.91 582	0.86 590	0.84 529	0.97 597	0.75 592	0.92 579	0.71 585	1.27 594	1.10 589	0.89 573	1.45 588	1.14 579	0.96 583	1.19 579	0.84 557	0.74 594	0.51 593	0.97 599	0.55 594	0.84 596	0.60 595

ACVNet_2	0.89 581	0.87 592	1.25 576	0.82 592	0.62 586	0.97 581	0.62 581	1.14 593	1.42 598	1.00 583	1.40 586	1.47 591	0.84 577	1.11 574	0.66 542	0.61 589	0.43 588	0.78 594	0.49 586	0.75 593	0.52 587

test_for_model	0.29 426	0.89 593	0.34 212	0.69 585	0.49 574	0.20 165	0.16 136	0.30 177	0.23 162	0.28 251	0.15 87	0.13 84	0.11 82	0.17 62	0.13 102	0.29 566	0.10 446	0.06 32	0.04 1	0.86 598	0.18 510

WAO-7	1.01 587	0.89 593	0.93 545	0.83 594	0.66 589	1.18 588	0.81 596	1.40 598	1.57 602	1.11 589	1.76 601	1.45 590	1.19 591	1.50 594	1.14 578	0.61 589	0.62 606	0.70 589	0.68 601	0.66 590	0.60 595

RainbowNet	0.72 569	0.89 593	1.02 557	0.82 592	0.63 587	0.78 569	0.52 571	0.81 580	0.93 579	0.60 545	0.79 552	0.80 565	0.60 551	0.80 531	0.57 522	0.78 597	0.55 599	0.78 594	0.49 586	0.76 594	0.58 592

DispFullNet	0.66 563	0.89 593	1.59 589	0.77 591	1.21 608	0.51 525	0.23 402	0.59 517	0.72 552	0.69 559	0.61 520	0.69 557	0.91 581	0.79 527	0.48 507	0.27 559	0.12 486	0.73 591	0.30 570	0.65 588	0.40 577

WAO-6	1.07 591	0.93 597	0.92 543	0.96 596	0.78 596	1.28 595	0.75 589	1.34 596	2.00 606	1.02 585	1.54 594	1.59 593	1.22 592	1.31 589	1.14 578	0.78 597	0.55 599	1.02 603	0.75 605	0.83 595	0.69 602

IMH	1.05 590	0.95 598	1.00 554	1.01 599	0.78 596	1.11 585	0.68 584	1.38 597	1.43 599	1.00 583	1.72 599	1.43 589	1.14 587	1.73 600	0.89 562	1.09 608	0.55 599	0.99 601	0.57 596	0.87 599	0.62 601

LVE	1.13 592	1.02 599	1.28 579	1.01 599	0.80 599	1.29 596	0.81 596	1.47 601	1.96 604	1.07 587	1.90 602	1.90 598	1.01 586	1.48 593	0.91 563	0.93 605	0.61 605	0.94 598	0.69 602	0.87 599	0.75 607

TorneroNet-64	1.43 598	1.03 600	1.20 573	1.10 603	0.86 602	2.26 609	0.73 588	1.84 607	3.84 616	1.25 592	2.25 610	2.69 610	1.42 599	1.76 602	1.43 591	0.76 596	0.50 591	1.09 604	0.66 600	1.23 608	0.76 608

Dean	1.17 594	1.04 601	1.49 588	1.03 601	0.78 596	1.20 591	0.77 592	1.48 602	1.96 604	1.28 593	1.99 605	2.15 602	1.14 587	1.25 584	1.00 569	0.81 599	0.60 603	1.01 602	0.69 602	0.92 603	0.74 606

FADE	4.32 614	1.06 602	4.35 608	0.71 588	0.76 595	0.73 561	0.50 569	1.85 610	1.52 601	0.75 565	0.66 531	1.17 583	2.69 614	2.83 610	1.96 607	24.23 640	4.70 623	17.35 635	17.61 634	0.49 576	0.44 580

TorneroNet	2.22 608	1.08 603	1.24 575	1.14 607	0.90 603	5.58 616	0.80 594	2.12 613	8.69 623	2.58 614	5.42 619	3.88 615	1.97 606	1.78 604	1.87 602	0.86 601	0.54 598	1.15 608	0.74 604	1.23 608	0.85 609

WAO-8	1.46 600	1.10 604	1.09 564	1.10 603	0.84 600	2.06 605	0.75 589	1.84 607	3.83 614	1.44 603	2.21 608	2.15 602	1.43 600	3.17 612	1.19 584	0.91 603	0.65 608	1.09 604	0.79 606	0.90 601	0.71 603

Venus	1.46 600	1.10 604	1.09 564	1.10 603	0.84 600	2.06 605	0.75 589	1.84 607	3.83 614	1.44 603	2.21 608	2.15 602	1.43 600	3.17 612	1.19 584	0.91 603	0.65 608	1.09 604	0.79 606	0.90 601	0.71 603

MADNet+	1.01 587	1.16 606	4.72 612	0.70 587	0.47 572	1.24 593	0.96 602	0.97 590	0.89 573	0.65 554	0.77 550	0.87 567	0.85 579	2.09 605	1.68 596	0.38 578	0.39 585	0.31 566	0.27 566	0.43 571	0.39 576

PWCK	1.00 585	1.17 607	1.70 593	0.91 595	0.41 566	1.19 590	0.92 600	1.10 591	1.14 591	1.16 591	1.14 576	1.25 585	0.88 580	1.75 601	1.04 572	0.87 602	0.50 591	0.87 597	0.53 592	0.96 604	0.52 587

UNDER WATER-64	1.55 602	1.19 608	2.52 602	1.31 608	0.95 604	2.12 607	1.21 611	1.45 600	3.19 610	1.43 602	1.32 583	2.64 609	2.04 607	1.63 597	1.83 601	1.11 609	0.67 610	1.28 609	0.92 609	1.19 606	1.02 612

UNDER WATER	1.59 603	1.22 609	2.36 599	1.38 609	1.03 605	1.67 604	1.10 608	1.54 605	3.63 612	1.44 603	1.47 590	2.85 611	2.25 610	1.67 598	1.94 605	1.06 607	0.62 606	1.31 610	0.93 610	1.21 607	1.02 612

notaker	1.45 599	1.34 610	1.48 586	1.40 610	1.07 606	1.18 588	0.85 599	1.48 602	1.40 597	1.51 608	3.46 615	2.40 607	1.81 605	1.76 602	1.45 594	1.11 609	0.69 611	1.38 611	0.87 608	1.31 610	0.97 611

ktn	1.77 606	1.36 611	1.22 574	1.43 611	1.14 607	1.52 602	1.08 607	1.51 604	3.96 617	2.77 616	4.69 617	3.35 613	1.46 602	1.69 599	1.25 588	1.43 613	0.77 612	1.45 612	0.99 611	1.32 611	0.96 610

KSHMR	1.89 607	1.36 611	1.60 590	1.47 612	1.22 609	1.38 600	1.06 606	1.79 606	5.97 620	1.42 601	5.65 621	2.98 612	1.14 587	2.23 608	1.20 586	1.27 612	1.12 613	1.46 613	1.10 613	1.32 611	1.15 614

HanzoNet	2.97 611	1.69 613	2.29 598	1.74 613	1.33 610	1.53 603	1.03 605	1.99 611	2.64 609	5.51 620	5.16 618	5.90 620	6.82 623	4.32 618	3.29 614	3.16 619	2.02 619	1.92 615	2.87 620	2.24 615	1.89 617

MADNet++	2.26 609	1.80 614	2.06 596	2.13 616	1.97 613	2.61 611	1.79 617	2.38 614	2.16 607	2.75 615	2.65 612	2.38 606	2.43 612	3.17 612	3.21 613	2.17 616	1.95 617	1.94 616	1.63 615	2.06 614	2.01 618

BEATNet-Init1	4.73 617	2.61 615	13.29 629	0.58 579	0.53 580	10.12 623	3.33 619	4.83 620	5.01 619	8.75 625	8.51 623	14.08 632	7.60 624	7.70 625	5.34 620	0.28 563	0.28 574	0.34 570	0.37 577	0.57 581	0.45 581

JetRed	2.30 610	2.64 616	6.12 614	1.12 606	1.38 611	5.85 618	3.29 618	1.99 611	1.67 603	1.98 610	1.95 604	2.16 605	1.60 603	2.48 609	4.10 617	1.05 606	1.60 614	1.09 604	1.01 612	1.67 613	1.28 615

DPSimNet_ROB	4.34 615	4.23 617	6.89 616	3.67 617	3.68 614	4.75 613	5.21 621	2.67 616	3.68 613	5.82 621	3.95 616	5.57 617	6.72 622	3.46 616	4.48 618	4.05 622	2.88 620	4.68 622	3.12 622	3.69 617	3.62 622

DGTPSM_ROB	8.34 621	5.10 618	10.37 627	5.31 620	10.18 621	8.33 620	23.60 631	6.06 622	13.41 630	4.90 617	10.87 628	5.65 618	10.44 625	6.17 620	12.59 626	3.74 620	7.55 625	3.69 620	7.26 626	4.14 619	7.46 625

DPSMNet_ROB	8.40 622	5.11 619	10.49 628	5.58 621	10.25 622	8.34 621	23.62 632	6.07 623	13.45 631	4.93 618	10.88 629	5.66 619	10.44 625	6.24 621	12.64 627	3.98 621	7.61 626	3.76 621	7.30 627	4.20 620	7.51 626

USTest	6.88 618	5.23 620	5.63 613	7.22 622	7.29 618	14.34 627	22.76 627	8.48 625	9.32 624	5.42 619	6.39 622	6.29 624	6.64 621	6.92 622	8.62 624	1.94 614	3.29 621	2.16 618	2.55 619	3.85 618	3.29 621

TCMNet-wrong-test	4.29 613	5.57 621	4.65 609	11.33 626	10.39 623	5.73 617	4.48 620	4.13 619	1.02 582	1.91 609	2.39 611	6.16 623	3.62 616	3.84 617	4.50 619	1.99 615	0.47 590	1.97 617	1.69 616	5.69 622	4.31 623

ASD4	7.23 619	6.65 622	7.69 617	5.24 619	5.62 617	11.85 625	20.36 626	7.57 624	7.14 622	6.55 622	5.47 620	5.99 622	5.78 619	7.22 623	9.24 625	4.85 623	4.44 622	6.40 627	5.19 623	6.53 623	4.89 624

Anonymous_1	16.62 632	9.35 623	9.84 619	10.66 623	14.64 626	18.66 632	27.12 633	12.64 631	13.51 632	10.76 631	10.30 627	10.13 626	10.60 627	11.06 631	12.74 628	15.87 637	7.74 627	16.92 634	43.48 641	58.66 644	7.68 627

xxxxx1	15.27 628	9.54 624	10.31 622	20.13 630	18.88 629	17.08 628	23.03 628	10.36 628	10.99 626	9.21 626	9.62 624	10.74 627	10.61 628	10.72 628	13.89 631	7.97 628	9.20 631	31.85 640	44.72 642	12.84 627	13.69 630

tt_ll	15.27 628	9.54 624	10.31 622	20.13 630	18.88 629	17.08 628	23.03 628	10.36 628	10.99 626	9.21 626	9.62 624	10.74 627	10.61 628	10.72 628	13.89 631	7.97 628	9.20 631	31.85 640	44.72 642	12.84 627	13.69 630

ff	15.27 628	9.54 624	10.31 622	20.13 630	18.88 629	17.08 628	23.03 628	10.36 628	10.99 626	9.21 626	9.62 624	10.74 627	10.61 628	10.72 628	13.89 631	7.97 628	9.20 631	31.85 640	44.72 642	12.84 627	13.69 630

DPSM_ROB	11.49 626	9.87 627	10.35 625	11.13 624	11.31 624	19.11 633	27.51 634	13.37 632	14.21 633	10.31 629	11.06 630	10.96 630	11.27 631	11.96 632	13.59 629	6.78 626	8.19 628	6.03 624	7.09 624	7.93 624	7.73 628

DPSM	11.49 626	9.87 627	10.35 625	11.13 624	11.31 624	19.11 633	27.51 634	13.37 632	14.21 633	10.31 629	11.06 630	10.96 630	11.27 631	11.96 632	13.59 629	6.78 626	8.19 628	6.03 624	7.09 624	7.93 624	7.73 628

DLNR_Zeroshot_test	10.44 623	12.10 629	19.93 632	106.08 643	23.66 639	0.14 20	0.13 52	3.22 617	0.17 56	0.16 129	0.23 184	0.16 150	0.10 53	0.31 308	0.15 165	2.36 617	0.06 168	0.07 97	0.07 161	39.70 642	0.06 89

DLNR-FE	10.45 624	12.13 630	19.94 633	106.10 644	23.12 638	0.14 20	0.13 52	3.28 618	0.17 56	0.16 129	0.23 184	0.16 150	0.10 53	0.31 308	0.15 165	2.41 618	0.06 168	0.07 97	0.07 161	40.22 643	0.06 89

PML	16.10 631	12.82 631	6.78 615	5.23 618	7.76 619	33.92 637	66.56 644	5.30 621	10.28 625	26.12 643	68.59 644	20.51 634	13.49 633	10.06 627	6.78 623	5.96 625	2.00 618	6.04 626	2.18 617	8.96 626	2.60 620

LRCNet_RVC	10.90 625	14.34 632	9.35 618	15.35 627	8.04 620	1.08 584	0.34 516	8.78 626	0.70 549	12.63 632	16.05 632	9.85 625	6.54 620	8.57 626	6.34 622	20.27 638	5.40 624	23.70 637	21.88 638	14.87 630	13.83 633

RSGM-EC	29.65 642	17.75 633	10.04 620	35.31 640	33.15 641	26.42 635	46.65 636	19.89 636	17.74 636	18.92 634	23.36 641	30.14 643	23.59 642	41.87 643	45.99 643	59.56 643	34.38 643	33.25 643	20.37 635	34.97 640	19.60 640

acva	29.65 642	17.75 633	10.04 620	35.31 640	33.15 641	26.42 635	46.65 636	19.89 636	17.74 636	18.92 634	23.36 641	30.14 643	23.59 642	41.87 643	45.99 643	59.56 643	34.38 643	33.25 643	20.37 635	34.97 640	19.60 640

CasAABBNet	23.10 635	19.86 635	20.64 636	22.47 633	22.73 633	38.41 641	55.50 641	26.89 641	28.70 642	20.61 639	22.15 638	22.08 639	22.75 639	23.99 636	27.36 638	13.59 631	16.48 635	12.14 628	14.27 629	15.95 631	15.53 635

FlowAnything	23.14 638	19.87 636	20.79 637	22.50 636	22.74 634	38.39 640	55.46 639	26.89 641	28.72 643	20.77 641	22.29 640	22.07 638	22.72 636	23.99 636	27.41 642	13.60 634	16.55 639	12.15 631	14.36 633	15.97 634	15.52 634

RAFT-FEzeroshot	23.10 635	19.88 637	20.56 634	22.49 634	22.75 635	38.38 638	55.50 641	26.84 639	28.66 640	20.60 637	22.10 636	22.05 636	22.74 637	24.00 638	27.37 640	13.59 631	16.48 635	12.14 628	14.28 630	15.96 632	15.54 636

RAFT-FE	23.10 635	19.88 637	20.56 634	22.49 634	22.75 635	38.38 638	55.50 641	26.84 639	28.66 640	20.60 637	22.10 636	22.05 636	22.74 637	24.00 638	27.37 640	13.59 631	16.48 635	12.14 628	14.28 630	15.96 632	15.54 636

Selective-RAFT-Error	23.16 639	19.93 639	20.87 638	22.54 637	22.81 637	38.52 643	55.47 640	27.01 644	28.83 644	20.66 640	22.25 639	22.09 640	22.80 641	24.09 640	27.36 638	13.61 635	16.48 635	12.15 631	14.28 630	15.99 635	15.57 638

LSM0	24.24 640	19.98 640	22.32 639	24.22 638	40.14 643	38.48 642	55.20 638	26.95 643	28.57 639	20.49 636	21.83 634	22.26 641	22.75 639	24.22 641	27.30 637	13.66 636	16.32 634	12.19 633	14.15 628	16.10 636	17.66 639

HaxPig	17.72 633	20.22 641	19.73 631	16.53 628	16.51 627	9.27 622	9.33 622	14.34 634	13.27 629	18.65 633	18.70 633	17.35 633	16.77 634	17.04 634	16.45 634	22.05 639	20.89 640	22.27 636	21.53 637	21.29 637	22.13 642

MEDIAN_ROB	21.21 634	24.62 642	23.47 640	19.58 629	19.65 632	13.22 626	10.96 623	17.88 635	17.00 635	22.14 642	22.02 635	20.86 635	20.36 635	21.06 635	19.71 635	25.63 641	24.13 641	26.21 638	25.20 639	25.17 638	25.38 643

AVERAGE_ROB	25.43 641	29.06 643	27.24 641	24.63 639	24.20 640	17.73 631	12.61 624	22.29 638	21.39 638	26.79 644	26.16 643	25.20 642	24.64 644	25.07 642	23.53 636	29.96 642	28.40 642	30.60 639	29.58 640	29.72 639	29.84 644

test_example2	101.33 644	108.28 644	68.15 643	98.43 642	106.93 644	89.75 644	102.43 645	36.80 645	97.65 645	129.04 645	130.15 645	65.26 645	66.62 645	92.11 645	80.24 645	144.10 645	199.48 645	81.81 645	103.01 645	125.01 645	101.27 645

ccccc	256.34 645	256.29 645	313.62 645	354.40 645	364.36 645	149.10 645	168.46 646	152.89 646	131.30 646	153.93 646	155.56 646	164.00 646	204.39 646	268.02 646	295.19 646	390.55 646	349.22 646	244.59 646	219.82 646	412.30 646	378.83 646

GS-Stereo							0.16 136	0.26 111	0.18 68	0.13 66	0.15 87	0.10 39	0.09 22	0.16 43	0.10 1	0.07 80	0.05 32	0.06 32	0.05 51	0.08 196	0.08 249

Low-res two-view benchmark