Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BTL-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 57	0.20 80	0.16 3	0.22 69	0.21 1	0.23 17	0.14 1	0.18 11	0.16 2	0.14 2	0.26 2	0.22 31	0.10 8	0.09 18	0.14 102	0.13 166	0.10 3	0.11 40

Pro-Stereo	0.18 2	0.13 2	0.22 1	0.33 57	0.23 159	0.16 3	0.19 19	0.21 1	0.23 17	0.24 36	0.18 11	0.17 5	0.11 1	0.36 52	0.21 20	0.11 27	0.09 18	0.15 148	0.14 198	0.10 3	0.10 3

IGEV	0.21 25	0.13 2	0.25 5	0.31 19	0.20 80	0.22 20	0.19 19	0.42 71	0.30 53	0.22 26	0.34 101	0.20 28	0.15 6	0.32 18	0.19 1	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.10 3	0.10 3

CAS	0.37 209	0.13 2	0.27 20	1.34 593	0.31 403	0.46 275	0.38 335	0.50 109	0.48 181	0.35 113	0.52 181	0.24 57	0.19 31	0.30 10	0.28 148	1.03 596	0.08 1	0.12 32	0.08 1	0.12 52	0.28 470

Test_v1	0.20 11	0.14 5	0.23 2	0.29 6	0.18 31	0.24 39	0.21 55	0.41 64	0.32 64	0.21 15	0.22 25	0.17 5	0.18 22	0.35 45	0.20 9	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.10 3	0.10 3

MatchStereo	0.20 11	0.14 5	0.25 5	0.28 3	0.15 3	0.17 6	0.20 31	0.35 32	0.29 43	0.21 15	0.36 110	0.18 13	0.17 15	0.33 28	0.25 84	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.11 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 11	0.14 5	0.26 13	0.26 1	0.15 3	0.34 178	0.17 3	0.41 64	0.22 14	0.21 15	0.21 19	0.20 28	0.25 91	0.33 28	0.25 84	0.13 64	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.12 52	0.10 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.20 11	0.14 5	0.25 5	0.30 11	0.20 80	0.28 95	0.19 19	0.33 17	0.26 34	0.21 15	0.20 16	0.28 78	0.21 56	0.31 15	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.10 3

HiDET	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.30 11	0.19 54	0.24 39	0.19 19	0.39 45	0.27 39	0.21 15	0.23 29	0.27 72	0.17 15	0.32 18	0.24 68	0.12 37	0.10 52	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.11 40

LCMNet	0.22 31	0.14 5	0.26 13	0.30 11	0.20 80	0.26 63	0.19 19	0.40 58	0.45 164	0.21 15	0.21 19	0.27 72	0.18 22	0.38 64	0.24 68	0.12 37	0.12 207	0.11 2	0.09 6	0.09 1	0.11 40

CSFM-Stereo	0.20 11	0.14 5	0.24 4	0.31 19	0.17 17	0.29 107	0.20 31	0.40 58	0.24 23	0.23 30	0.21 19	0.26 66	0.21 56	0.32 18	0.21 20	0.13 64	0.12 207	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MonStereo	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.16 7	0.22 20	0.21 55	0.39 45	0.34 79	0.20 10	0.25 40	0.18 13	0.15 6	0.40 80	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

Wavelet-MonSter	0.20 11	0.14 5	0.29 39	0.34 66	0.19 54	0.18 7	0.21 55	0.34 28	0.24 23	0.25 41	0.34 101	0.22 41	0.27 121	0.28 6	0.22 31	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.10 3

Monster-pub-eth3d	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.16 7	0.22 20	0.21 55	0.39 45	0.34 79	0.20 10	0.25 40	0.17 5	0.15 6	0.40 80	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

Monster-pub-mixall	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.17 17	0.20 13	0.17 3	0.43 75	0.24 23	0.23 30	0.21 19	0.17 5	0.16 13	0.46 125	0.19 1	0.13 64	0.10 52	0.11 2	0.08 1	0.10 3	0.12 80

monsters	0.22 31	0.14 5	0.28 29	0.32 40	0.19 54	0.24 39	0.19 19	0.46 91	0.34 79	0.37 126	0.30 78	0.16 2	0.20 45	0.45 118	0.20 9	0.12 37	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.11 40

LG-Stereo_L2	0.19 8	0.14 5	0.30 48	0.31 19	0.20 80	0.20 13	0.18 13	0.33 17	0.22 14	0.19 7	0.15 2	0.20 28	0.18 22	0.34 40	0.20 9	0.13 64	0.09 18	0.13 67	0.09 6	0.11 21	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 2	0.14 5	0.29 39	0.31 19	0.21 102	0.19 10	0.19 19	0.30 10	0.20 9	0.16 2	0.15 2	0.19 21	0.17 15	0.35 45	0.20 9	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.10 3

MLG-Stereo_test3	0.20 11	0.14 5	0.28 29	0.33 57	0.17 17	0.38 213	0.18 13	0.32 14	0.22 14	0.25 41	0.16 6	0.25 63	0.17 15	0.32 18	0.21 20	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.11 40

MLG-Stereo_test2	0.18 2	0.14 5	0.26 13	0.31 19	0.17 17	0.24 39	0.17 3	0.27 6	0.15 2	0.18 4	0.19 13	0.22 41	0.14 2	0.32 18	0.19 1	0.13 64	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 2	0.14 5	0.28 29	0.34 66	0.17 17	0.24 39	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 4	0.14 1	0.23 47	0.15 6	0.32 18	0.20 9	0.12 37	0.09 18	0.13 67	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 2	0.14 5	0.28 29	0.34 66	0.16 7	0.26 63	0.17 3	0.31 13	0.15 2	0.19 7	0.15 2	0.23 47	0.15 6	0.32 18	0.20 9	0.11 27	0.09 18	0.13 67	0.09 6	0.10 3	0.10 3

LG-G_1	0.22 31	0.14 5	0.31 56	0.34 66	0.16 7	0.52 300	0.17 3	0.36 35	0.20 9	0.21 15	0.22 25	0.26 66	0.19 31	0.37 56	0.20 9	0.14 98	0.10 52	0.13 67	0.09 6	0.11 21	0.11 40

LG-G	0.22 31	0.14 5	0.31 56	0.34 66	0.16 7	0.52 300	0.17 3	0.36 35	0.20 9	0.21 15	0.22 25	0.26 66	0.19 31	0.37 56	0.20 9	0.14 98	0.10 52	0.13 67	0.09 6	0.11 21	0.11 40

MonSter	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.16 7	0.22 20	0.21 55	0.39 45	0.34 79	0.20 10	0.25 40	0.18 13	0.15 6	0.39 71	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

BridgeDepth	0.21 25	0.15 26	0.27 20	0.35 89	0.14 1	0.38 213	0.26 124	0.30 10	0.23 17	0.18 4	0.19 13	0.28 78	0.30 180	0.32 18	0.22 31	0.11 27	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.11 40
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
water-stereo	0.29 114	0.15 26	0.32 68	0.36 120	0.20 80	0.36 195	0.24 93	0.65 198	0.39 115	0.41 162	0.61 215	0.44 196	0.39 258	0.29 8	0.28 148	0.14 98	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.12 80

depthmonostereo	0.30 124	0.15 26	0.36 120	0.35 89	0.18 31	0.45 273	0.27 137	0.71 253	0.57 218	0.36 121	0.43 139	0.34 118	0.40 263	0.36 52	0.27 127	0.14 98	0.12 207	0.13 67	0.12 127	0.11 21	0.12 80

1w_stereo	0.25 66	0.15 26	0.31 56	0.35 89	0.18 31	0.32 154	0.41 387	0.41 64	0.44 159	0.32 93	0.39 123	0.17 5	0.27 121	0.46 125	0.24 68	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

monsterstereo	0.23 47	0.15 26	0.28 29	0.35 89	0.19 54	0.22 20	0.20 31	0.38 43	0.37 103	0.34 110	0.40 127	0.19 21	0.19 31	0.46 125	0.22 31	0.11 27	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.09 1

111111	0.22 31	0.15 26	0.29 39	0.37 140	0.23 159	0.21 19	0.19 19	0.46 91	0.29 43	0.20 10	0.20 16	0.29 82	0.14 2	0.44 110	0.22 31	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.12 52	0.12 80

LGtest1	0.20 11	0.15 26	0.30 48	0.35 89	0.17 17	0.26 63	0.17 3	0.33 17	0.21 12	0.21 15	0.16 6	0.23 47	0.21 56	0.33 28	0.20 9	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.11 40

GREAT-IGEV	0.23 47	0.15 26	0.33 73	0.30 11	0.23 159	0.20 13	0.26 124	0.35 32	0.34 79	0.21 15	0.31 83	0.22 41	0.21 56	0.50 162	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.12 80
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.18 2	0.15 26	0.26 13	0.31 19	0.17 17	0.23 31	0.20 31	0.24 5	0.16 4	0.19 7	0.16 6	0.21 34	0.19 31	0.27 4	0.22 31	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.10 3

dual_stereo	0.20 11	0.15 26	0.27 20	0.32 40	0.17 17	0.16 3	0.20 31	0.30 10	0.21 12	0.24 36	0.20 16	0.25 63	0.14 2	0.55 192	0.25 84	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.10 3

WCG-NET	0.29 114	0.15 26	0.35 101	0.34 66	0.19 54	0.32 154	0.27 137	0.42 71	0.82 350	0.46 184	0.49 164	0.39 157	0.25 91	0.42 96	0.27 127	0.12 37	0.09 18	0.13 67	0.11 94	0.12 52	0.11 40

Occ-G	0.27 90	0.15 26	0.32 68	0.35 89	0.21 102	0.28 95	0.32 232	0.44 80	0.34 79	0.29 71	0.43 139	0.49 224	0.25 91	0.50 162	0.30 184	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.13 130

Pointernet	0.27 90	0.15 26	0.35 101	0.36 120	0.23 159	0.35 184	0.21 55	0.74 283	0.41 138	0.39 144	0.37 115	0.34 118	0.25 91	0.37 56	0.27 127	0.15 174	0.11 134	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.11 40

IGEV-Stereo+	0.25 66	0.15 26	0.28 29	0.32 40	0.19 54	0.13 1	0.17 3	0.29 9	0.30 53	0.22 26	0.15 2	0.22 41	0.22 68	0.42 96	0.22 31	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.15 190	1.09 596

trnet	0.28 102	0.15 26	0.25 5	0.29 6	0.16 7	0.38 213	0.23 87	0.53 126	0.77 307	0.43 173	0.52 181	0.34 118	0.28 141	0.39 71	0.27 127	0.15 174	0.11 134	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.11 40

CES	0.29 114	0.15 26	0.25 5	0.31 19	0.71 573	0.36 195	0.27 137	0.51 114	0.47 179	0.34 110	0.48 157	0.27 72	0.23 76	0.40 80	0.24 68	0.13 64	0.11 134	0.12 32	0.08 1	0.13 93	0.32 495

s12784h	0.37 209	0.15 26	0.26 13	0.34 66	0.15 3	0.80 452	0.29 169	0.83 325	0.87 376	0.58 223	0.58 207	0.43 189	0.41 268	0.59 227	0.35 237	0.12 37	0.10 52	0.14 102	0.09 6	0.14 139	0.10 3

LACA2	0.21 25	0.16 43	0.28 29	0.30 11	0.15 3	0.29 107	0.29 169	0.32 14	0.23 17	0.22 26	0.23 29	0.28 78	0.20 45	0.35 45	0.19 1	0.13 64	0.10 52	0.10 1	0.09 6	0.13 93	0.10 3

LACA1	0.19 8	0.16 43	0.27 20	0.29 6	0.14 1	0.26 63	0.22 69	0.27 6	0.19 7	0.20 10	0.16 6	0.19 21	0.18 22	0.31 15	0.21 20	0.14 98	0.10 52	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.10 3

WQFJA1++	0.24 56	0.16 43	0.30 48	0.31 19	0.21 102	0.34 178	0.17 3	0.39 45	0.18 6	0.26 48	0.30 78	0.29 82	0.28 141	0.41 86	0.23 50	0.16 225	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.31 485	0.12 80

GEAStereo	0.24 56	0.16 43	0.31 56	0.35 89	0.26 267	0.35 184	0.29 169	0.46 91	0.30 53	0.27 58	0.29 68	0.24 57	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.18 312	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.13 130

GSStereo	0.24 56	0.16 43	0.31 56	0.35 89	0.26 267	0.35 184	0.29 169	0.50 109	0.29 43	0.30 79	0.29 68	0.23 47	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.13 130

DDF-Stereo	0.26 79	0.16 43	0.33 73	0.37 140	0.30 387	0.19 10	0.20 31	0.33 17	0.31 58	0.27 58	0.26 49	0.29 82	0.28 141	0.39 71	0.25 84	0.17 271	0.10 52	0.14 102	0.10 55	0.69 574	0.13 130

252Zero-FE	0.21 25	0.16 43	0.29 39	0.34 66	0.19 54	0.23 31	0.18 13	0.43 75	0.35 87	0.23 30	0.22 25	0.19 21	0.18 22	0.29 8	0.23 50	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.11 40

Replicate-Monster	0.27 90	0.16 43	1.15 525	0.30 11	0.17 17	0.38 213	0.19 19	0.44 80	0.40 129	0.24 36	0.21 19	0.23 47	0.22 68	0.47 137	0.20 9	0.11 27	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.09 1	0.18 321

zero-FE	0.26 79	0.16 43	0.33 73	0.36 120	0.30 387	0.18 7	0.20 31	0.37 40	0.31 58	0.27 58	0.27 53	0.29 82	0.28 141	0.34 40	0.25 84	0.17 271	0.10 52	0.14 102	0.10 55	0.62 573	0.13 130

DilatedVolume-Stereo	0.31 139	0.16 43	0.38 145	0.34 66	0.21 102	0.54 314	0.25 109	0.58 154	0.43 154	0.59 224	0.50 166	0.37 139	0.32 193	0.50 162	0.29 166	0.13 64	0.12 207	0.13 67	0.11 94	0.11 21	0.12 80

SGD-Stereo	0.22 31	0.16 43	0.28 29	0.32 40	0.16 7	0.28 95	0.20 31	0.39 45	0.29 43	0.25 41	0.29 68	0.21 34	0.27 121	0.38 64	0.27 127	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.11 40

IGEV-RUCA	0.26 79	0.16 43	0.36 120	0.40 226	0.27 309	0.32 154	0.20 31	0.39 45	0.36 95	0.27 58	0.31 83	0.25 63	0.21 56	0.50 162	0.24 68	0.20 373	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.17 275	0.16 248

DEFOM-Stereo	0.23 47	0.16 43	0.29 39	0.34 66	0.20 80	0.59 353	0.20 31	0.32 14	0.31 58	0.23 30	0.19 13	0.18 13	0.18 22	0.42 96	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.12 80

IGEV-Stereo++	0.22 31	0.16 43	0.29 39	0.38 160	0.20 80	0.22 20	0.18 13	0.44 80	0.36 95	0.23 30	0.29 68	0.24 57	0.17 15	0.28 6	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.12 52	0.11 40

WCG-NET（raft）	0.31 139	0.16 43	0.39 154	0.33 57	0.19 54	0.35 184	0.27 137	0.54 132	0.79 318	0.45 177	0.55 198	0.47 213	0.27 121	0.56 202	0.28 148	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.11 94	0.12 52	0.12 80

test_for_model	0.29 114	0.16 43	0.40 168	0.33 57	0.21 102	0.32 154	0.25 109	0.61 171	0.64 238	0.36 121	0.50 166	0.35 127	0.24 83	0.48 146	0.25 84	0.12 37	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.11 21	0.11 40

GCAPDPT-zeroshot4090	0.28 102	0.16 43	0.45 222	0.34 66	0.22 125	0.26 63	0.24 93	0.49 104	0.56 208	0.35 113	0.42 132	0.43 189	0.27 121	0.50 162	0.24 68	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.13 130

MoCha-V2	0.26 79	0.16 43	0.30 48	0.41 255	0.18 31	0.27 81	0.26 124	0.57 150	0.28 41	0.37 126	0.27 53	0.33 111	0.34 208	0.56 202	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.13 93	0.13 130

testlalala	0.28 102	0.16 43	0.45 222	0.34 66	0.22 125	0.26 63	0.24 93	0.49 104	0.56 208	0.35 113	0.42 132	0.43 189	0.27 121	0.50 162	0.24 68	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.13 130

GCAPDPT-zeroshot	0.28 102	0.16 43	0.45 222	0.34 66	0.22 125	0.26 63	0.24 93	0.49 104	0.56 208	0.35 113	0.42 132	0.43 189	0.27 121	0.50 162	0.24 68	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.13 130

LoS	0.30 124	0.16 43	0.32 68	0.30 11	0.19 54	0.32 154	0.29 169	0.54 132	0.73 288	0.35 113	0.52 181	0.42 178	0.29 161	0.48 146	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.13 67	0.09 6	0.12 52	0.12 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 148	0.16 43	0.25 5	0.32 40	0.24 201	0.27 81	0.22 69	0.48 103	0.89 392	0.47 187	0.80 295	0.29 82	0.25 91	0.37 56	0.34 228	0.14 98	0.09 18	0.13 67	0.52 582	0.14 139	0.10 3
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
TANstereo	0.31 139	0.16 43	0.34 85	0.31 19	0.17 17	0.55 320	0.23 87	0.46 91	0.56 208	0.60 227	0.69 241	0.37 139	0.26 110	0.36 52	0.28 148	0.16 225	0.16 375	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.15 215

CREStereo	0.28 102	0.16 43	0.25 5	0.28 3	0.17 17	0.38 213	0.25 109	0.52 120	0.76 304	0.43 173	0.51 174	0.32 103	0.28 141	0.39 71	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.12 32	0.09 6	0.12 52	0.12 80
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
VMStereo-Base	0.28 102	0.17 67	0.29 39	0.30 11	0.18 31	0.31 135	0.27 137	0.51 114	0.66 249	0.32 93	0.48 157	0.42 178	0.25 91	0.42 96	0.29 166	0.15 174	0.12 207	0.12 32	0.10 55	0.13 93	0.15 215

NLSM3	0.27 90	0.17 67	0.32 68	0.38 160	0.22 125	0.33 167	0.28 154	0.58 154	0.50 188	0.29 71	0.35 107	0.29 82	0.25 91	0.43 103	0.27 127	0.12 37	0.10 52	0.16 176	0.15 229	0.12 52	0.11 40

gasm-f	0.25 66	0.17 67	0.30 48	0.35 89	0.26 267	0.25 59	0.36 302	0.46 91	0.30 53	0.27 58	0.35 107	0.24 57	0.30 180	0.37 56	0.24 68	0.18 312	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.15 190	0.13 130

Zero-FE251	0.24 56	0.17 67	0.33 73	0.34 66	0.20 80	0.44 266	0.19 19	0.40 58	0.26 34	0.28 69	0.30 78	0.38 146	0.24 83	0.33 28	0.23 50	0.15 174	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.11 21	0.11 40

GASTEREO	0.26 79	0.17 67	0.35 101	0.41 255	0.21 102	0.22 20	0.30 191	0.47 100	0.32 64	0.38 135	0.33 92	0.22 41	0.33 201	0.43 103	0.24 68	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.12 80

MSCF	0.25 66	0.17 67	0.36 120	0.41 255	0.21 102	0.20 13	0.31 218	0.47 100	0.32 64	0.37 126	0.33 92	0.23 47	0.34 208	0.37 56	0.23 50	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.13 130

3.25w_new	0.24 56	0.17 67	0.34 85	0.31 19	0.18 31	0.43 256	0.20 31	0.39 45	0.32 64	0.39 144	0.29 68	0.23 47	0.27 121	0.43 103	0.23 50	0.10 8	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.11 40

3.25w	0.24 56	0.17 67	0.34 85	0.31 19	0.18 31	0.43 256	0.20 31	0.39 45	0.32 64	0.39 144	0.29 68	0.23 47	0.27 121	0.43 103	0.23 50	0.10 8	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.11 40

3.75w	0.23 47	0.17 67	0.33 73	0.32 40	0.19 54	0.42 251	0.24 93	0.36 35	0.26 34	0.33 98	0.28 60	0.17 5	0.25 91	0.38 64	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.10 3

xyz-stereo	4.31 611	0.17 67	61.72 647	0.35 89	0.16 7	13.86 626	0.38 335	0.61 171	0.69 265	1.05 498	3.09 594	0.77 384	0.88 505	1.24 520	0.46 342	0.13 64	0.10 52	0.16 176	0.12 127	0.13 93	0.11 40

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 56	0.17 67	0.34 85	0.40 226	0.21 102	0.18 7	0.21 55	0.36 35	0.27 39	0.30 79	0.52 181	0.28 78	0.28 141	0.27 4	0.24 68	0.14 98	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.14 172

HART	0.30 124	0.17 67	0.33 73	0.41 255	0.21 102	0.32 154	0.26 124	0.67 216	0.32 64	0.33 98	0.66 229	0.41 171	0.22 68	0.58 218	0.25 84	0.12 37	0.11 134	0.15 148	0.11 94	0.15 190	0.12 80

Reg-Stereo(zero)	0.31 139	0.17 67	0.30 48	0.35 89	0.19 54	0.33 167	0.21 55	0.64 196	0.72 278	0.52 203	0.52 181	0.51 231	0.29 161	0.48 146	0.27 127	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.12 52	0.13 130

AIO_rvc	0.24 56	0.17 67	0.37 135	0.35 89	0.20 80	0.26 63	0.33 249	0.45 84	0.23 17	0.26 48	0.25 40	0.33 111	0.15 6	0.55 192	0.24 68	0.12 37	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.11 40

HUF	0.25 66	0.17 67	0.38 145	0.33 57	0.19 54	0.25 59	0.39 353	0.53 126	0.36 95	0.26 48	0.23 29	0.33 111	0.27 121	0.36 52	0.25 84	0.14 98	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.12 80

AIO_test	0.24 56	0.17 67	0.33 73	0.35 89	0.21 102	0.31 135	0.38 335	0.45 84	0.26 34	0.26 48	0.28 60	0.32 103	0.21 56	0.40 80	0.26 105	0.13 64	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.11 40

castereo++	0.26 79	0.17 67	0.29 39	0.34 66	0.20 80	0.74 432	0.20 31	0.41 64	0.49 183	0.24 36	0.24 36	0.35 127	0.27 121	0.41 86	0.20 9	0.14 98	0.09 18	0.14 102	0.09 6	0.11 21	0.11 40

castereo	0.29 114	0.17 67	0.34 85	0.36 120	0.21 102	0.40 230	0.41 387	0.52 120	0.67 256	0.27 58	0.41 130	0.37 139	0.36 227	0.34 40	0.25 84	0.13 64	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.10 3

999	0.28 102	0.17 67	0.38 145	0.37 140	0.25 230	0.30 119	0.27 137	0.55 137	0.42 145	0.26 48	0.31 83	0.39 157	0.24 83	0.65 298	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.15 148	0.12 127	0.12 52	0.15 215

RAStereo	0.25 66	0.17 67	0.33 73	0.40 226	0.21 102	0.24 39	0.26 124	0.45 84	0.46 171	0.23 30	0.34 101	0.30 91	0.19 31	0.34 40	0.26 105	0.15 174	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.11 40

U	3.17 605	0.17 67	0.35 101	0.41 255	0.71 573	57.93 647	0.20 31	0.43 75	0.39 115	0.26 48	0.23 29	0.23 47	0.22 68	0.26 2	0.22 31	0.16 225	0.10 52	0.74 580	0.13 166	0.13 93	0.11 40

IGEV++	0.25 66	0.17 67	0.35 101	0.40 226	0.23 159	0.24 39	0.23 87	0.56 145	0.24 23	0.29 71	0.36 110	0.30 91	0.22 68	0.33 28	0.29 166	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.10 55	0.13 93	0.14 172

Any-RAFT	0.36 190	0.17 67	0.31 56	0.35 89	0.21 102	0.51 292	0.21 55	0.93 363	0.75 298	0.56 217	0.73 249	0.66 326	0.29 161	0.48 146	0.25 84	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.13 93	0.13 130

LoS_RVC	0.28 102	0.17 67	0.29 39	0.33 57	0.32 428	0.43 256	0.34 266	0.42 71	0.34 79	0.33 98	0.51 174	0.29 82	0.38 243	0.37 56	0.28 148	0.11 27	0.10 52	0.11 2	0.08 1	0.11 21	0.26 449

EGLCR-Stereo	0.27 90	0.17 67	0.36 120	0.35 89	0.21 102	0.37 207	0.20 31	0.58 154	0.37 103	0.29 71	0.28 60	0.42 178	0.18 22	0.47 137	0.27 127	0.14 98	0.10 52	0.16 176	0.14 198	0.13 93	0.12 80

test-3	0.35 179	0.17 67	0.48 262	0.40 226	0.22 125	0.42 251	0.22 69	0.66 205	0.80 327	0.72 305	0.45 144	0.63 302	0.29 161	0.45 118	0.32 206	0.13 64	0.09 18	0.17 222	0.13 166	0.13 93	0.11 40

test_1	0.35 179	0.17 67	0.48 262	0.40 226	0.22 125	0.42 251	0.22 69	0.66 205	0.80 327	0.70 294	0.45 144	0.63 302	0.29 161	0.45 118	0.32 206	0.13 64	0.09 18	0.17 222	0.13 166	0.13 93	0.11 40

PMTNet	0.33 157	0.17 67	0.26 13	0.29 6	0.18 31	0.44 266	0.22 69	0.57 150	0.66 249	0.46 184	0.54 192	0.38 146	0.34 208	0.50 162	0.25 84	0.75 584	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.12 80

BStereo	0.28 102	0.18 95	1.08 516	0.34 66	0.22 125	0.22 20	0.33 249	0.39 45	0.42 145	0.26 48	0.25 40	0.26 66	0.19 31	0.44 110	0.30 184	0.10 8	0.12 207	0.12 32	0.16 260	0.12 52	0.15 215

Wave_Phase_stereo	0.32 148	0.18 95	1.08 516	0.34 66	0.22 125	0.69 412	0.33 249	0.57 150	0.42 145	0.26 48	0.25 40	0.26 66	0.19 31	0.44 110	0.30 184	0.10 8	0.12 207	0.12 32	0.16 260	0.12 52	0.15 215

VIP-Stereo	0.25 66	0.18 95	0.33 73	0.32 40	0.21 102	0.63 373	0.19 19	0.33 17	0.38 108	0.24 36	0.31 83	0.27 72	0.19 31	0.49 156	0.23 50	0.13 64	0.10 52	0.13 67	0.09 6	0.12 52	0.10 3

DA	0.31 139	0.18 95	0.35 101	0.41 255	0.21 102	0.73 426	0.33 249	0.51 114	0.46 171	0.35 113	0.42 132	0.40 164	0.35 217	0.33 28	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.16 176	0.11 94	0.15 190	0.12 80

GGEV	0.31 139	0.18 95	0.35 101	0.41 255	0.21 102	0.73 426	0.33 249	0.51 114	0.46 171	0.35 113	0.42 132	0.40 164	0.35 217	0.33 28	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.16 176	0.11 94	0.15 190	0.12 80

AdaDepth	0.23 47	0.18 95	0.36 120	0.38 160	0.19 54	0.33 167	0.22 69	0.35 32	0.24 23	0.22 26	0.21 19	0.20 28	0.19 31	0.59 227	0.21 20	0.10 8	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.11 21	0.13 130

S2M2_XL	0.19 8	0.18 95	0.28 29	0.27 2	0.20 80	0.15 2	0.16 2	0.23 3	0.16 4	0.21 15	0.26 49	0.17 5	0.17 15	0.24 1	0.21 20	0.17 271	0.16 375	0.15 148	0.14 198	0.15 190	0.12 80
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.22 31	0.18 95	0.31 56	0.32 40	0.18 31	0.26 63	0.22 69	0.37 40	0.25 29	0.32 93	0.23 29	0.19 21	0.23 76	0.46 125	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.10 3

qwe	0.23 47	0.18 95	0.30 48	0.31 19	0.18 31	0.29 107	0.22 69	0.39 45	0.33 73	0.37 126	0.30 78	0.20 28	0.22 68	0.45 118	0.22 31	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.10 3

2.5w	0.22 31	0.18 95	0.34 85	0.32 40	0.18 31	0.31 135	0.27 137	0.33 17	0.24 23	0.29 71	0.35 107	0.18 13	0.19 31	0.41 86	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.10 3

2.75w_new	0.22 31	0.18 95	0.30 48	0.29 6	0.18 31	0.23 31	0.33 249	0.37 40	0.29 43	0.36 121	0.27 53	0.18 13	0.25 91	0.37 56	0.24 68	0.11 27	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 47	0.18 95	0.31 56	0.31 19	0.18 31	0.27 81	0.22 69	0.39 45	0.30 53	0.33 98	0.27 53	0.24 57	0.29 161	0.52 177	0.25 84	0.09 1	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.11 40

LG-Stereo	0.25 66	0.18 95	0.43 209	0.40 226	0.20 80	0.22 20	0.26 124	0.33 17	0.39 115	0.27 58	0.45 144	0.22 41	0.16 13	0.38 64	0.28 148	0.11 27	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.13 93	0.10 3

MM-Stereo_test2	0.30 124	0.18 95	0.41 178	0.41 255	0.25 230	0.41 241	0.41 387	0.65 198	0.43 154	0.38 135	0.36 110	0.31 95	0.26 110	0.55 192	0.25 84	0.12 37	0.11 134	0.15 148	0.12 127	0.15 190	0.12 80

AIO-test1	0.39 239	0.18 95	0.42 191	0.51 464	0.25 230	0.44 266	0.30 191	0.74 283	1.20 520	0.41 162	0.71 245	0.45 205	0.29 161	0.56 202	0.27 127	0.15 174	0.13 284	0.19 309	0.21 421	0.13 93	0.18 321

fffft	0.26 79	0.18 95	0.39 154	0.37 140	0.23 159	0.29 107	0.35 289	0.46 91	0.26 34	0.37 126	0.23 29	0.27 72	0.22 68	0.55 192	0.28 148	0.12 37	0.09 18	0.16 176	0.13 166	0.13 93	0.13 130
1: 1. 1
tt45	0.28 102	0.18 95	0.36 120	0.36 120	0.24 201	0.37 207	0.28 154	0.50 109	0.31 58	0.41 162	0.27 53	0.38 146	0.25 91	0.61 246	0.26 105	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.12 52	0.15 215

UniTT-Stereo	0.27 90	0.18 95	0.40 168	0.40 226	0.28 336	0.30 119	0.28 154	0.40 58	0.33 73	0.30 79	0.46 149	0.27 72	0.25 91	0.48 146	0.35 237	0.17 271	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.13 130

MIM_Stereo	0.39 239	0.18 95	0.59 369	0.38 160	0.25 230	0.27 81	0.24 93	0.72 264	0.56 208	0.72 305	1.00 398	0.62 297	0.29 161	0.67 320	0.39 285	0.13 64	0.14 323	0.17 222	0.16 260	0.14 139	0.12 80

AEACV	0.28 102	0.18 95	0.34 85	0.36 120	0.45 519	0.27 81	0.27 137	0.41 64	0.39 115	0.31 88	0.46 149	0.31 95	0.36 227	0.38 64	0.25 84	0.14 98	0.11 134	0.15 148	0.13 166	0.13 93	0.13 130

Selective-IGEV	0.25 66	0.18 95	0.37 135	0.37 140	0.20 80	0.27 81	0.25 109	0.59 161	0.25 29	0.27 58	0.26 49	0.34 118	0.18 22	0.62 269	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.11 40

MC-Stereo	0.29 114	0.18 95	0.35 101	0.40 226	0.21 102	0.26 63	0.26 124	0.53 126	0.40 129	0.38 135	0.61 215	0.41 171	0.31 187	0.57 213	0.27 127	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.12 80

RCA-Stereo	0.36 190	0.18 95	0.37 135	0.38 160	0.23 159	0.31 135	0.33 249	0.70 246	1.25 526	0.45 177	0.65 225	0.46 209	0.43 276	0.40 80	0.29 166	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.12 80

fff	0.39 239	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.73 276	1.08 486	0.70 294	0.79 284	0.44 196	0.62 380	0.47 137	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

ADStereo(finetuned)	0.39 239	0.18 95	0.58 361	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.72 264	0.96 435	0.72 305	0.77 270	0.45 205	0.68 420	0.46 125	0.36 249	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.15 215

DEmStereo	0.49 348	0.18 95	0.53 320	0.39 186	0.26 267	0.57 337	0.33 249	0.65 198	0.75 298	0.90 428	1.65 545	0.57 256	1.02 530	0.63 280	0.44 332	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.16 260	0.14 139	0.17 294

DRaft	0.49 348	0.18 95	0.50 282	0.38 160	0.25 230	0.57 337	0.39 353	0.67 216	0.86 369	1.02 485	1.75 552	0.50 226	0.79 475	0.65 298	0.42 320	0.14 98	0.11 134	0.16 176	0.16 260	0.14 139	0.17 294

RAFT-RH_RVC	0.57 424	0.18 95	0.44 215	0.38 160	0.23 159	0.56 328	0.24 93	0.61 171	0.73 288	1.18 528	3.90 606	0.55 245	0.40 263	0.67 320	0.38 275	0.14 98	0.11 134	0.20 346	0.15 229	0.12 52	0.14 172

XX-Stereo	0.38 226	0.18 95	0.52 312	0.58 528	0.38 477	0.39 223	0.20 31	0.62 178	0.31 58	0.47 187	1.29 496	0.72 358	0.25 91	0.59 227	0.28 148	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.16 260	0.14 139	0.11 40

DCANet	0.38 226	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.72 264	0.96 435	0.72 305	0.77 270	0.45 205	0.56 341	0.47 137	0.36 249	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.15 215

csc	0.39 239	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.73 276	1.08 486	0.70 294	0.79 284	0.44 196	0.62 380	0.47 137	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

cscssc	0.39 239	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.73 276	1.08 486	0.70 294	0.79 284	0.44 196	0.62 380	0.47 137	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

111	0.42 276	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.52 300	0.28 154	0.76 296	1.16 508	0.52 203	0.92 360	0.65 314	0.51 320	0.65 298	0.37 260	0.15 174	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.16 248

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 209	0.18 95	0.45 222	0.36 120	0.19 54	0.33 167	0.28 154	0.67 216	0.77 307	0.72 305	0.99 394	0.56 251	0.39 258	0.44 110	0.31 198	0.11 27	0.09 18	0.15 148	0.14 198	0.13 93	0.11 40

CFNet-RSSM	0.35 179	0.18 95	0.47 248	0.39 186	0.22 125	0.35 184	0.23 87	0.78 305	0.86 369	0.67 275	0.54 192	0.56 251	0.28 141	0.49 156	0.28 148	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.12 80

Gwc-CoAtRS	0.35 179	0.18 95	0.46 236	0.39 186	0.23 159	0.34 178	0.22 69	0.74 283	0.77 307	0.62 237	0.60 212	0.58 272	0.29 161	0.47 137	0.29 166	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.13 130

WQFJA1	0.33 157	0.19 131	0.35 101	0.39 186	0.26 267	0.61 361	0.30 191	0.61 171	0.53 203	0.38 135	0.39 123	0.38 146	0.36 227	0.51 174	0.43 323	0.14 98	0.18 426	0.16 176	0.14 198	0.15 190	0.14 172

WQFJX	0.33 157	0.19 131	0.34 85	0.39 186	0.27 309	0.60 359	0.30 191	0.58 154	0.52 196	0.40 156	0.38 121	0.34 118	0.35 217	0.63 280	0.41 314	0.15 174	0.17 408	0.16 176	0.13 166	0.15 190	0.16 248

NLMM	0.33 157	0.19 131	0.35 101	0.39 186	0.26 267	0.61 361	0.30 191	0.61 171	0.52 196	0.38 135	0.39 123	0.38 146	0.36 227	0.50 162	0.43 323	0.14 98	0.18 426	0.16 176	0.14 198	0.15 190	0.14 172

NLSM1	0.33 157	0.19 131	0.36 120	0.40 226	0.25 230	0.65 390	0.27 137	0.59 161	0.52 196	0.38 135	0.53 188	0.29 82	0.29 161	0.56 202	0.33 217	0.16 225	0.17 408	0.18 273	0.15 229	0.14 139	0.13 130

IGEV-FE	0.36 190	0.19 131	0.71 424	0.41 255	0.29 361	0.30 119	0.25 109	0.86 334	0.40 129	0.64 254	0.57 203	0.56 251	0.25 91	0.56 202	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.14 172

asda	0.22 31	0.19 131	0.31 56	0.32 40	0.18 31	0.24 39	0.23 87	0.38 43	0.29 43	0.28 69	0.24 36	0.18 13	0.23 76	0.41 86	0.22 31	0.09 1	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

2.25w	0.23 47	0.19 131	0.35 101	0.31 19	0.18 31	0.30 119	0.18 13	0.34 28	0.32 64	0.33 98	0.37 115	0.20 28	0.25 91	0.47 137	0.25 84	0.10 8	0.09 18	0.11 2	0.10 55	0.10 3	0.12 80

4w-stereo	0.22 31	0.19 131	0.33 73	0.31 19	0.18 31	0.29 107	0.20 31	0.33 17	0.23 17	0.33 98	0.24 36	0.21 34	0.28 141	0.42 96	0.23 50	0.09 1	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.10 3

2w_stereo	0.23 47	0.19 131	0.33 73	0.33 57	0.17 17	0.28 95	0.37 317	0.40 58	0.36 95	0.33 98	0.33 92	0.17 5	0.21 56	0.30 10	0.23 50	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.11 40

xyz-stereo-finetune	0.34 172	0.19 131	0.38 145	0.34 66	0.18 31	0.57 337	0.32 232	0.60 164	0.70 269	0.47 187	0.54 192	0.38 146	0.35 217	0.57 213	0.38 275	0.13 64	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.13 93	0.13 130

MM-Stereo_test3	0.35 179	0.19 131	0.33 73	0.42 294	0.26 267	0.34 178	0.44 413	0.74 283	0.93 415	0.47 187	0.52 181	0.42 178	0.29 161	0.46 125	0.29 166	0.17 271	0.15 348	0.17 222	0.13 166	0.14 139	0.15 215

MM-Stereo_test1	0.34 172	0.19 131	0.37 135	0.42 294	0.23 159	0.35 184	0.44 413	0.62 178	0.56 208	0.61 232	0.51 174	0.38 146	0.36 227	0.65 298	0.27 127	0.15 174	0.13 284	0.17 222	0.14 198	0.15 190	0.13 130

GIP-stereo	0.25 66	0.19 131	0.32 68	0.38 160	0.25 230	0.26 63	0.20 31	0.50 109	0.41 138	0.25 41	0.39 123	0.35 127	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.16 225	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.12 80

tg	0.34 172	0.19 131	0.40 168	0.40 226	0.23 159	0.38 213	0.26 124	0.74 283	0.60 230	0.48 194	0.65 225	0.42 178	0.24 83	0.57 213	0.33 217	0.14 98	0.10 52	0.18 273	0.17 318	0.14 139	0.12 80

AIO-Stereo	0.26 79	0.19 131	0.36 120	0.39 186	0.18 31	0.28 95	0.30 191	0.52 120	0.29 43	0.30 79	0.31 83	0.32 103	0.17 15	0.55 192	0.23 50	0.13 64	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.11 40

RSM++	0.26 79	0.19 131	0.36 120	0.37 140	0.21 102	0.28 95	0.29 169	0.54 132	0.34 79	0.26 48	0.23 29	0.36 138	0.21 56	0.52 177	0.24 68	0.12 37	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.11 40

RSM	0.26 79	0.19 131	0.35 101	0.37 140	0.21 102	0.27 81	0.33 249	0.55 137	0.28 41	0.26 48	0.25 40	0.38 146	0.20 45	0.59 227	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.14 139	0.11 40

RAFT-Stereo-weight	0.33 157	0.19 131	0.36 120	0.39 186	0.23 159	0.28 95	0.29 169	0.69 233	0.83 356	0.55 214	0.51 174	0.58 272	0.20 45	0.48 146	0.30 184	0.13 64	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.12 80

MaDis-Stereo	0.27 90	0.19 131	0.39 154	0.37 140	0.26 267	0.28 95	0.28 154	0.45 84	0.37 103	0.27 58	0.27 53	0.40 164	0.27 121	0.40 80	0.30 184	0.16 225	0.14 323	0.16 176	0.13 166	0.15 190	0.12 80

IGEV_Zeroshot_test	0.36 190	0.19 131	0.71 424	0.41 255	0.29 361	0.30 119	0.25 109	0.86 334	0.40 129	0.64 254	0.57 203	0.56 251	0.25 91	0.56 202	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.14 172

MSKI-zero shot	0.33 157	0.19 131	0.36 120	0.41 255	0.22 125	0.32 154	0.22 69	0.65 198	0.45 164	0.52 203	0.64 223	0.60 287	0.19 31	0.78 399	0.27 127	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.10 55	0.13 93	0.13 130

MIF-Stereo (partial)	0.32 148	0.19 131	0.41 178	0.41 255	0.32 428	0.29 107	0.24 93	0.49 104	0.44 159	0.31 88	0.63 220	0.37 139	0.36 227	0.60 240	0.32 206	0.17 271	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.15 215

RAFT-Test	0.35 179	0.19 131	0.42 191	0.39 186	0.24 201	0.50 287	0.23 87	0.74 283	0.44 159	0.62 237	0.85 322	0.64 308	0.28 141	0.48 146	0.30 184	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.13 130

4D-IteraStereo	0.33 157	0.19 131	0.43 209	0.40 226	0.24 201	0.32 154	0.27 137	0.59 161	0.72 278	0.66 266	0.53 188	0.42 178	0.22 68	0.46 125	0.30 184	0.14 98	0.09 18	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.12 80

DCRE	0.38 226	0.19 131	0.47 248	0.45 377	0.33 440	0.45 273	0.40 366	0.66 205	0.53 203	0.49 197	0.95 369	0.57 256	0.39 258	0.53 183	0.32 206	0.14 98	0.13 284	0.15 148	0.14 198	0.14 139	0.15 215

test_4	0.37 209	0.19 131	0.34 85	0.45 377	0.26 267	0.20 13	0.34 266	0.58 154	0.42 145	0.60 227	1.45 529	0.43 189	0.26 110	0.67 320	0.29 166	0.12 37	0.10 52	0.17 222	0.19 377	0.15 190	0.12 80

GMOStereo	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

error version	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

test-v	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

test_3	0.37 209	0.19 131	0.50 282	0.45 377	0.24 201	0.47 279	0.36 302	0.69 233	0.84 357	0.66 266	0.46 149	0.68 336	0.25 91	0.45 118	0.32 206	0.12 37	0.10 52	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.12 80

CrosDoStereo	0.51 375	0.19 131	0.46 236	0.39 186	0.24 201	0.39 223	1.14 578	0.69 233	0.87 376	0.94 448	1.36 509	0.62 297	0.75 459	0.68 329	0.46 342	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.18 349	0.14 139	0.16 248

HHNet	0.42 276	0.19 131	0.43 209	0.35 89	0.38 477	0.33 167	0.33 249	0.71 253	0.78 311	0.87 403	1.30 498	0.52 235	0.36 227	0.53 183	0.37 260	0.16 225	0.11 134	0.19 309	0.15 229	0.15 190	0.25 445

DeepStereo_LL	0.51 375	0.19 131	0.46 236	0.39 186	0.24 201	0.39 223	1.14 578	0.69 233	0.87 376	0.94 448	1.36 509	0.62 297	0.75 459	0.68 329	0.46 342	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.18 349	0.14 139	0.16 248

THIR-Stereo	0.51 375	0.19 131	0.47 248	0.39 186	0.23 159	0.74 432	0.64 512	0.68 223	0.88 387	1.03 488	1.40 515	0.71 343	0.75 459	0.64 288	0.43 323	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.18 349	0.15 190	0.17 294

PFNet	0.43 289	0.19 131	0.61 375	0.44 362	0.24 201	0.42 251	0.31 218	0.76 296	0.81 337	1.01 481	0.74 261	0.67 333	0.41 268	0.75 373	0.39 285	0.16 225	0.10 52	0.20 346	0.15 229	0.16 247	0.14 172

RAFT-345	0.41 269	0.19 131	0.42 191	0.39 186	0.23 159	0.32 154	0.25 109	0.62 178	0.56 208	0.74 319	1.77 553	0.44 196	0.35 217	0.67 320	0.37 260	0.14 98	0.11 134	0.18 273	0.14 198	0.14 139	0.13 130

test-2	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

R-Stereo Train	0.40 254	0.19 131	0.47 248	0.43 336	0.27 309	0.41 241	0.31 218	0.74 283	0.38 108	0.90 428	1.28 492	0.58 272	0.35 217	0.43 103	0.35 237	0.15 174	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.14 172

RAFT-Stereo	0.40 254	0.19 131	0.47 248	0.43 336	0.27 309	0.41 241	0.31 218	0.74 283	0.38 108	0.90 428	1.28 492	0.58 272	0.35 217	0.43 103	0.35 237	0.15 174	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.14 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Hybrid-DGEV-03	0.46 312	0.20 170	0.36 120	0.43 336	0.28 336	0.55 320	0.25 109	0.69 233	0.75 298	0.96 465	1.92 561	0.61 289	0.32 193	0.58 218	0.36 249	0.15 174	0.10 52	0.18 273	0.16 260	0.14 139	0.12 80

WQFJX1	0.33 157	0.20 170	0.35 101	0.42 294	0.28 336	0.52 300	0.33 249	0.56 145	0.55 206	0.40 156	0.36 110	0.33 111	0.30 180	0.72 359	0.40 308	0.15 174	0.18 426	0.17 222	0.14 198	0.16 247	0.16 248

FE-Mocha	0.33 157	0.20 170	0.55 337	0.39 186	0.27 309	0.31 135	0.20 31	0.77 301	0.38 108	0.67 275	0.56 201	0.57 256	0.26 110	0.38 64	0.23 50	0.15 174	0.10 52	0.17 222	0.16 260	0.13 93	0.13 130

FlowAnything_test	0.30 124	0.20 170	0.41 178	0.48 429	0.26 267	0.46 275	0.25 109	0.45 84	0.33 73	0.30 79	0.26 49	0.35 127	0.26 110	0.41 86	0.39 285	0.21 389	0.15 348	0.22 405	0.26 497	0.17 275	0.17 294

4.5_new	0.21 25	0.20 170	0.31 56	0.31 19	0.18 31	0.24 39	0.26 124	0.34 28	0.29 43	0.33 98	0.29 68	0.19 21	0.19 31	0.30 10	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.12 32	0.11 94	0.14 139	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 25	0.20 170	0.31 56	0.31 19	0.18 31	0.24 39	0.26 124	0.34 28	0.29 43	0.33 98	0.29 68	0.19 21	0.19 31	0.30 10	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.12 32	0.11 94	0.14 139	0.10 3

3w_stereo	0.25 66	0.20 170	0.40 168	0.33 57	0.17 17	0.32 154	0.41 387	0.42 71	0.39 115	0.33 98	0.28 60	0.16 2	0.29 161	0.35 45	0.22 31	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.12 80

G2L-ROB	0.49 348	0.20 170	0.48 262	0.36 120	0.22 125	0.58 343	0.42 398	1.19 467	0.74 294	0.86 398	0.76 266	1.08 486	0.59 363	0.81 411	0.60 416	0.17 271	0.12 207	0.15 148	0.12 127	0.17 275	0.20 364

xyz-stereo-finetune2	0.37 209	0.20 170	0.40 168	0.32 40	0.19 54	0.80 452	0.29 169	0.56 145	0.33 73	0.53 210	0.79 284	0.43 189	0.48 306	0.70 344	0.46 342	0.13 64	0.12 207	0.17 222	0.13 166	0.12 52	0.14 172

SCV_C0	0.28 102	0.20 170	0.40 168	0.36 120	0.25 230	0.23 31	0.28 154	0.60 164	0.41 138	0.31 88	0.36 110	0.37 139	0.20 45	0.61 246	0.23 50	0.13 64	0.11 134	0.13 67	0.11 94	0.16 247	0.13 130

SCV	0.27 90	0.20 170	0.37 135	0.36 120	0.22 125	0.27 81	0.33 249	0.65 198	0.31 58	0.25 41	0.29 68	0.37 139	0.23 76	0.52 177	0.23 50	0.19 352	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.15 190	0.12 80

SMoEStereo_RVC	0.27 90	0.20 170	0.37 135	0.36 120	0.23 159	0.36 195	0.31 218	0.43 75	0.36 95	0.38 135	0.30 78	0.32 103	0.24 83	0.56 202	0.24 68	0.12 37	0.10 52	0.16 176	0.12 127	0.12 52	0.12 80

PAM_32	0.50 361	0.20 170	0.69 419	0.40 226	0.24 201	1.09 519	0.29 169	1.12 436	0.40 129	0.74 319	0.44 142	1.98 576	0.64 393	0.64 288	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.15 215

model_zeroshot	0.35 179	0.20 170	0.56 350	0.41 255	0.30 387	0.51 292	0.26 124	0.69 233	0.48 181	0.65 260	0.51 174	0.52 235	0.25 91	0.46 125	0.27 127	0.17 271	0.13 284	0.15 148	0.14 198	0.13 93	0.14 172

gcap-zeroshot	0.35 179	0.20 170	0.61 375	0.39 186	0.23 159	0.53 306	0.27 137	0.58 154	0.35 87	0.64 254	0.49 164	0.87 416	0.34 208	0.49 156	0.25 84	0.14 98	0.12 207	0.15 148	0.12 127	0.13 93	0.14 172

MGS-Stereo	0.29 114	0.20 170	0.42 191	0.37 140	0.24 201	0.37 207	0.30 191	0.40 58	0.50 188	0.32 93	0.51 174	0.40 164	0.24 83	0.45 118	0.28 148	0.16 225	0.12 207	0.15 148	0.13 166	0.15 190	0.14 172

CASnet	0.30 124	0.20 170	0.34 85	0.42 294	0.17 17	0.25 59	0.24 93	0.53 126	0.56 208	0.54 212	0.54 192	0.39 157	0.24 83	0.41 86	0.26 105	0.15 174	0.10 52	0.22 405	0.18 349	0.18 307	0.12 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DisPM	0.40 254	0.20 170	0.50 282	0.42 294	0.27 309	0.24 39	0.30 191	0.68 223	0.61 233	0.88 413	0.87 333	0.59 282	0.32 193	0.80 406	0.34 228	0.19 352	0.12 207	0.19 309	0.17 318	0.16 247	0.21 382

RAFT_CTSACE	0.46 312	0.20 170	0.48 262	0.46 402	0.27 309	0.34 178	0.39 353	0.62 178	0.74 294	0.78 346	1.44 525	0.86 410	0.38 243	1.09 499	0.27 127	0.13 64	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.16 247	0.12 80

iRaft-Stereo_20w	0.42 276	0.20 170	0.63 385	0.39 186	0.27 309	0.33 167	0.25 109	1.76 584	0.37 103	0.73 312	0.53 188	0.63 302	0.42 273	0.86 428	0.29 166	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.13 166	0.15 190	0.15 215

GLC_STEREO	0.30 124	0.20 170	0.28 29	0.44 362	0.19 54	0.31 135	0.25 109	0.49 104	0.43 154	0.37 126	0.47 155	0.40 164	0.23 76	0.51 174	0.37 260	0.15 174	0.18 426	0.19 309	0.16 260	0.16 247	0.14 172

PFNet+	0.41 269	0.20 170	0.53 320	0.40 226	0.25 230	0.28 95	0.22 69	0.66 205	0.76 304	0.85 388	0.79 284	0.63 302	0.34 208	0.75 373	0.37 260	0.20 373	0.14 323	0.23 426	0.20 400	0.17 275	0.21 382

AAGNet	1.40 570	0.20 170	0.52 312	0.45 377	0.26 267	0.29 107	0.29 169	0.67 216	0.71 276	0.97 469	0.86 326	0.66 326	0.60 369	0.66 310	19.98 630	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.15 229	0.20 359	0.13 130

ASMatch	0.48 334	0.20 170	0.47 248	0.39 186	0.28 336	0.37 207	0.26 124	0.76 296	0.72 278	0.77 335	2.29 572	0.61 289	0.51 320	0.64 288	0.39 285	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.22 401

SST-Stereo	0.41 269	0.20 170	0.48 262	0.43 336	0.25 230	0.25 59	0.21 55	0.68 223	0.50 188	1.08 510	0.79 284	0.71 343	0.42 273	0.81 411	0.38 275	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.16 260	0.19 342	0.15 215

RAFT_R40	0.41 269	0.20 170	0.47 248	0.44 362	0.25 230	0.23 31	0.25 109	0.69 233	0.70 269	0.98 472	0.78 279	0.72 358	0.43 276	0.80 406	0.39 285	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.16 260	0.18 307	0.15 215

GrayStereo	0.49 348	0.20 170	0.44 215	0.47 422	0.29 361	0.51 292	0.62 504	0.71 253	0.66 249	1.04 493	1.46 530	0.77 384	0.73 448	0.58 218	0.35 237	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.17 318	0.15 190	0.30 482

IRAFT_RVC	0.43 289	0.20 170	0.52 312	0.45 377	0.24 201	0.26 63	0.51 460	0.76 296	0.78 311	0.77 335	0.80 295	0.73 363	0.50 315	0.74 365	0.39 285	0.18 312	0.10 52	0.21 390	0.17 318	0.17 275	0.15 215

cross-raft	0.34 172	0.20 170	0.38 145	0.45 377	0.24 201	0.32 154	0.35 289	0.77 301	0.42 145	0.62 237	0.77 270	0.58 272	0.27 121	0.46 125	0.31 198	0.12 37	0.10 52	0.15 148	0.13 166	0.15 190	0.12 80

test-1	0.37 209	0.20 170	0.76 446	0.47 422	0.27 309	0.44 266	0.36 302	0.63 186	0.65 245	0.49 197	0.67 237	0.54 242	0.35 217	0.42 96	0.30 184	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.15 190	0.18 321

GMM-Stereo	0.44 296	0.20 170	0.39 154	0.42 294	0.25 230	0.50 287	0.44 413	0.72 264	0.57 218	0.77 335	1.37 512	0.76 379	0.38 243	0.62 269	0.34 228	0.15 174	0.10 52	0.20 346	0.19 377	0.17 275	0.28 470

Prome-Stereo	0.46 312	0.20 170	0.37 135	0.45 377	0.26 267	0.40 230	0.42 398	0.69 233	0.49 183	0.96 465	1.84 557	0.58 272	0.64 393	0.63 280	0.32 206	0.15 174	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.17 275	0.30 482

iRaftStereo_RVC	0.33 157	0.20 170	0.40 168	0.40 226	0.23 159	0.31 135	0.29 169	0.70 246	0.55 206	0.49 197	0.66 229	0.37 139	0.23 76	0.47 137	0.33 217	0.14 98	0.11 134	0.19 309	0.17 318	0.16 247	0.13 130

raft+_RVC	0.38 226	0.20 170	0.38 145	0.39 186	0.27 309	0.44 266	0.35 289	0.81 317	0.90 397	0.52 203	0.78 279	0.50 226	0.29 161	0.56 202	0.41 314	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.13 130

raftrobust	0.35 179	0.20 170	0.39 154	0.43 336	0.29 361	0.31 135	0.25 109	0.73 276	0.66 249	0.59 224	0.56 201	0.44 196	0.45 290	0.55 192	0.31 198	0.16 225	0.12 207	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.14 172

AFF-stereo	0.39 239	0.20 170	0.42 191	0.37 140	0.22 125	0.27 81	0.31 218	0.67 216	0.72 278	0.66 266	1.12 446	0.75 372	0.38 243	0.57 213	0.35 237	0.11 27	0.09 18	0.16 176	0.16 260	0.14 139	0.12 80

gcap_with_dpt	0.31 139	0.21 206	0.39 154	0.41 255	0.27 309	0.35 184	0.29 169	0.67 216	0.52 196	0.40 156	0.57 203	0.44 196	0.27 121	0.41 86	0.31 198	0.15 174	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.14 139	0.14 172

DStereoRT	0.77 494	0.21 206	0.72 431	0.52 481	0.34 452	1.07 516	0.36 302	0.86 334	0.80 327	0.81 358	1.07 431	0.54 242	0.73 448	0.78 399	0.53 390	0.17 271	0.14 323	3.96 627	1.38 616	0.20 359	0.16 248

NLMM1	0.34 172	0.21 206	0.38 145	0.41 255	0.26 267	0.55 320	0.32 232	0.58 154	0.65 245	0.42 167	0.45 144	0.30 91	0.27 121	0.64 288	0.39 285	0.16 225	0.18 426	0.17 222	0.14 198	0.15 190	0.14 172

NLCSM	0.35 179	0.21 206	0.36 120	0.44 362	0.29 361	0.53 306	0.40 366	0.54 132	0.51 195	0.47 187	0.37 115	0.33 111	0.34 208	0.75 373	0.42 320	0.16 225	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.17 275	0.17 294

AIO-test2	0.40 254	0.21 206	0.44 215	0.48 429	0.26 267	0.44 266	0.38 335	0.79 312	1.28 533	0.37 126	0.87 333	0.38 146	0.30 180	0.50 162	0.28 148	0.16 225	0.13 284	0.21 390	0.24 473	0.15 190	0.15 215

mms	0.27 90	0.21 206	0.36 120	0.38 160	0.25 230	0.31 135	0.32 232	0.43 75	0.33 73	0.29 71	0.34 101	0.34 118	0.20 45	0.48 146	0.26 105	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.15 190	0.13 130

PAM	0.50 361	0.21 206	0.75 444	0.41 255	0.26 267	1.11 525	0.37 317	1.10 429	0.39 115	0.75 323	0.46 149	1.92 573	0.61 375	0.62 269	0.28 148	0.16 225	0.10 52	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.15 215

UGAM-zero	0.48 334	0.21 206	0.66 398	0.38 160	0.23 159	0.36 195	0.22 69	1.30 515	0.43 154	0.67 275	0.61 215	1.74 566	0.89 508	0.79 403	0.27 127	0.15 174	0.12 207	0.15 148	0.12 127	0.13 93	0.14 172

GCAP-BAT	0.32 148	0.21 206	0.45 222	0.34 66	0.29 361	0.28 95	0.27 137	0.53 126	0.32 64	0.61 232	0.66 229	0.47 213	0.25 91	0.59 227	0.28 148	0.15 174	0.12 207	0.15 148	0.10 55	0.12 52	0.12 80

H2IRNET	0.38 226	0.21 206	0.36 120	0.39 186	0.25 230	0.26 63	0.24 93	0.61 171	0.74 294	0.39 144	0.89 340	0.74 367	0.53 323	0.53 183	0.44 332	0.16 225	0.13 284	0.19 309	0.20 400	0.17 275	0.15 215

MyStereo8	0.42 276	0.21 206	0.64 390	0.43 336	0.29 361	0.55 320	0.28 154	0.72 264	0.50 188	0.73 312	1.01 402	0.57 256	0.44 283	0.52 177	0.52 379	0.15 174	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.19 342	0.21 382

AE-Stereo	0.36 190	0.21 206	0.47 248	0.49 441	0.31 403	0.50 287	0.34 266	0.72 264	0.73 288	0.34 110	0.55 198	0.52 235	0.28 141	0.48 146	0.31 198	0.13 64	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.14 172

CoDeX	0.48 334	0.21 206	0.53 320	0.43 336	0.25 230	0.74 432	0.38 335	1.36 533	0.82 350	0.84 375	0.96 373	0.63 302	0.57 353	0.63 280	0.40 308	0.17 271	0.13 284	0.17 222	0.15 229	0.16 247	0.15 215

plain	0.32 148	0.21 206	0.59 369	0.40 226	0.29 361	0.27 81	0.30 191	0.46 91	0.36 95	0.32 93	0.66 229	0.31 95	0.33 201	0.68 329	0.32 206	0.18 312	0.13 284	0.20 346	0.15 229	0.18 307	0.13 130

GCAP-Stereo	0.29 114	0.21 206	0.45 222	0.39 186	0.20 80	0.39 223	0.22 69	0.60 164	0.46 171	0.47 187	0.50 166	0.39 157	0.27 121	0.34 40	0.24 68	0.14 98	0.12 207	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.12 80

anonymousdsp2	0.37 209	0.21 206	0.49 271	0.38 160	0.24 201	0.48 284	0.31 218	0.91 352	0.68 258	0.57 220	0.51 174	0.51 231	0.34 208	0.59 227	0.33 217	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.10 55	0.16 247	0.16 248

anonymousa	0.51 375	0.21 206	0.47 248	0.39 186	0.25 230	0.89 478	0.36 302	0.78 305	0.63 234	0.88 413	1.54 538	1.09 492	0.67 412	0.53 183	0.46 342	0.17 271	0.14 323	0.19 309	0.21 421	0.16 247	0.16 248

riskmin	0.41 269	0.21 206	0.44 215	0.34 66	0.24 201	0.58 343	0.32 232	0.70 246	0.86 369	0.52 203	0.57 203	0.78 387	0.60 369	0.58 218	0.39 285	0.17 271	0.12 207	0.19 309	0.13 166	0.19 342	0.22 401

IPLG	0.40 254	0.21 206	0.64 390	0.41 255	0.25 230	0.54 314	0.27 137	0.77 301	0.68 258	0.85 388	0.82 305	0.33 111	0.32 193	0.64 288	0.49 366	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.14 172

LCNet	0.42 276	0.21 206	0.34 85	0.44 362	0.24 201	0.47 279	0.28 154	0.69 233	0.57 218	0.72 305	1.03 415	0.66 326	0.58 357	0.60 240	0.35 237	0.15 174	0.10 52	0.19 309	0.19 377	0.22 398	0.37 524

STrans-v2	0.47 324	0.21 206	0.49 271	0.41 255	0.25 230	0.54 314	0.49 451	1.16 452	0.82 350	0.67 275	1.05 421	0.71 343	0.67 412	0.74 365	0.34 228	0.15 174	0.11 134	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.14 172

TransformOpticalFlow	0.46 312	0.21 206	0.49 271	0.42 294	0.24 201	0.36 195	0.46 423	1.04 401	0.84 357	0.67 275	1.14 457	0.73 363	0.56 341	0.78 399	0.33 217	0.15 174	0.10 52	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.15 215

NF-Stereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.57 256	0.31 187	0.69 336	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

OCTAStereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.58 272	0.31 187	0.69 336	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

PSM-softLoss	0.40 254	0.21 206	0.53 320	0.42 294	0.26 267	0.29 107	0.34 266	0.70 246	0.49 183	0.63 244	0.82 305	0.59 282	0.33 201	0.75 373	0.43 323	0.20 373	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.17 275	0.22 401

KMStereo	0.40 254	0.21 206	0.53 320	0.42 294	0.26 267	0.29 107	0.34 266	0.70 246	0.49 183	0.63 244	0.82 305	0.59 282	0.33 201	0.75 373	0.43 323	0.20 373	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.17 275	0.22 401

NRIStereo	0.37 209	0.21 206	0.49 271	0.42 294	0.23 159	0.33 167	0.25 109	0.68 223	0.59 223	0.65 260	0.63 220	0.55 245	0.37 235	0.67 320	0.40 308	0.16 225	0.12 207	0.18 273	0.15 229	0.17 275	0.15 215

PSM-AAD	0.48 334	0.21 206	0.39 154	0.44 362	0.23 159	0.56 328	0.47 431	0.67 216	0.73 288	1.08 510	1.12 446	0.58 272	0.87 500	0.63 280	0.33 217	0.15 174	0.11 134	0.25 455	0.26 497	0.18 307	0.42 540

FTStereo	0.56 419	0.21 206	0.39 154	0.42 294	0.25 230	0.39 223	0.73 534	0.69 233	0.45 164	1.09 514	3.23 595	0.69 338	0.71 432	0.55 192	0.34 228	0.15 174	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.15 190	0.32 495

KYRaft	0.48 334	0.21 206	0.41 178	0.45 377	0.23 159	0.43 256	0.36 302	0.68 223	0.45 164	0.94 448	1.72 551	0.78 387	0.40 263	0.65 298	0.32 206	0.16 225	0.11 134	0.18 273	0.22 442	0.17 275	0.76 582

RE-Stereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.57 256	0.31 187	0.70 344	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

Pruner-Stereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.41 255	0.25 230	0.22 20	0.24 93	0.71 253	0.59 223	0.90 428	0.75 263	0.67 333	0.30 180	0.64 288	0.39 285	0.19 352	0.12 207	0.20 346	0.17 318	0.17 275	0.19 333

TVStereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.57 256	0.31 187	0.70 344	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

EAI-Stereo	0.36 190	0.21 206	0.46 236	0.40 226	0.22 125	0.33 167	0.36 302	1.22 485	0.32 64	0.52 203	0.75 263	0.35 127	0.28 141	0.65 298	0.30 184	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.14 198	0.14 139	0.13 130

4.25_new	0.22 31	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.19 54	0.31 135	0.28 154	0.33 17	0.25 29	0.30 79	0.28 60	0.21 34	0.26 110	0.35 45	0.25 84	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

4.5w_new	0.22 31	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.19 54	0.31 135	0.28 154	0.33 17	0.25 29	0.30 79	0.28 60	0.21 34	0.26 110	0.35 45	0.25 84	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 31	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.19 54	0.31 135	0.28 154	0.33 17	0.25 29	0.30 79	0.28 60	0.21 34	0.26 110	0.35 45	0.25 84	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

G2L-Stereo_test	0.50 361	0.22 240	0.46 236	0.34 66	0.24 201	0.58 343	0.59 497	1.14 445	0.79 318	0.89 420	0.96 373	0.96 446	0.59 363	0.72 359	0.67 436	0.17 271	0.12 207	0.14 102	0.12 127	0.15 190	0.16 248

coex_refinement	0.54 401	0.22 240	0.44 215	0.45 377	0.31 403	0.75 436	0.40 366	1.16 452	0.92 409	0.87 403	1.12 446	0.99 455	0.57 353	0.69 336	0.90 487	0.21 389	0.14 323	0.16 176	0.16 260	0.21 372	0.22 401

HI	0.46 312	0.22 240	0.41 178	0.35 89	0.35 459	0.27 81	0.32 232	0.75 292	0.50 188	0.90 428	1.13 453	1.12 502	0.73 448	0.70 344	0.57 406	0.12 37	0.10 52	0.17 222	0.17 318	0.17 275	0.16 248

CoSv	0.46 312	0.22 240	0.41 178	0.35 89	0.35 459	0.27 81	0.32 232	0.75 292	0.50 188	0.90 428	1.13 453	1.12 502	0.73 448	0.70 344	0.57 406	0.12 37	0.10 52	0.17 222	0.17 318	0.17 275	0.16 248

ours_stereo	0.27 90	0.22 240	0.35 101	0.38 160	0.24 201	0.30 119	0.32 232	0.46 91	0.39 115	0.27 58	0.34 101	0.35 127	0.23 76	0.49 156	0.27 127	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.12 127	0.14 139	0.12 80

fffy	0.29 114	0.22 240	0.38 145	0.38 160	0.23 159	0.33 167	0.29 169	0.55 137	0.42 145	0.33 98	0.37 115	0.39 157	0.27 121	0.52 177	0.28 148	0.13 64	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.12 80

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 296	0.22 240	0.83 465	0.39 186	0.45 519	0.41 241	0.26 124	1.04 401	0.50 188	0.54 212	0.76 266	1.03 466	0.43 276	0.67 320	0.28 148	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.19 377	0.21 372	0.21 382

MyStereo06	0.40 254	0.22 240	0.65 395	0.42 294	0.29 361	0.43 256	0.48 438	1.05 408	0.43 154	0.64 254	0.54 192	0.78 387	0.27 121	0.53 183	0.31 198	0.14 98	0.13 284	0.18 273	0.17 318	0.17 275	0.17 294

MyStereo05	0.46 312	0.22 240	0.51 291	0.42 294	0.29 361	0.43 256	0.48 438	0.96 376	1.12 494	0.77 335	0.62 219	0.51 231	0.57 353	0.79 403	0.43 323	0.14 98	0.13 284	0.18 273	0.17 318	0.17 275	0.17 294

ff7	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

ffff	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

11t	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

HH	0.37 209	0.22 240	0.49 271	0.41 255	0.26 267	0.36 195	0.30 191	0.87 337	0.41 138	0.45 177	0.59 209	0.78 387	0.43 276	0.77 391	0.26 105	0.15 174	0.11 134	0.15 148	0.14 198	0.14 139	0.14 172

HanStereo	0.37 209	0.22 240	0.49 271	0.41 255	0.26 267	0.36 195	0.30 191	0.87 337	0.41 138	0.45 177	0.59 209	0.78 387	0.43 276	0.77 391	0.26 105	0.15 174	0.11 134	0.15 148	0.14 198	0.14 139	0.14 172

anonymousdsp	0.30 124	0.22 240	0.41 178	0.38 160	0.26 267	0.31 135	0.35 289	0.68 223	0.36 95	0.40 156	0.33 92	0.32 103	0.28 141	0.62 269	0.26 105	0.14 98	0.10 52	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

knoymous	0.37 209	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.22 125	0.38 213	0.29 169	0.63 186	0.65 245	0.69 289	0.69 241	0.60 287	0.40 263	0.61 246	0.36 249	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.12 127	0.18 307	0.19 333

ProNet	0.30 124	0.22 240	0.41 178	0.36 120	0.25 230	0.33 167	0.42 398	0.62 178	0.41 138	0.33 98	0.31 83	0.32 103	0.28 141	0.60 240	0.28 148	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.13 93	0.14 172

DCANet-4	0.38 226	0.22 240	0.58 361	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.69 233	0.97 440	0.70 294	0.79 284	0.40 164	0.46 297	0.46 125	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

ccc-4	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

tt	6.21 619	0.22 240	5.88 609	3.55 622	2.07 612	11.25 623	19.19 629	11.84 627	5.47 617	2.71 600	2.18 571	4.87 610	6.25 619	3.71 608	7.09 615	8.31 631	11.17 635	4.91 628	5.39 630	5.72 625	2.42 619

IGEV-Stereo	0.30 124	0.22 240	0.41 178	0.38 160	0.26 267	0.30 119	0.35 289	0.68 223	0.36 95	0.40 156	0.33 92	0.32 103	0.28 141	0.62 269	0.26 105	0.14 98	0.10 52	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.46 312	0.22 240	0.53 320	0.43 336	0.30 387	0.30 119	0.53 471	0.66 205	0.71 276	0.62 237	0.89 340	1.01 462	0.67 412	0.76 384	0.67 436	0.13 64	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.15 190	0.17 294

MIPNet	0.39 239	0.22 240	0.66 398	0.40 226	0.25 230	0.53 306	0.29 169	0.78 305	0.74 294	0.68 286	0.60 212	0.40 164	0.48 306	0.45 118	0.39 285	0.14 98	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.14 172

IPLGR	0.40 254	0.22 240	0.70 422	0.40 226	0.22 125	0.51 292	0.29 169	0.78 305	0.78 311	0.80 354	0.77 270	0.44 196	0.41 268	0.48 146	0.40 308	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.16 247	0.14 172

IIG-Stereo	0.45 305	0.22 240	0.48 262	0.51 464	0.26 267	0.43 256	0.21 55	0.73 276	0.80 327	0.84 375	0.95 369	0.82 402	0.46 297	0.95 464	0.37 260	0.16 225	0.12 207	0.19 309	0.15 229	0.15 190	0.12 80

DeepStereo_RVC	0.37 209	0.22 240	0.51 291	0.41 255	0.24 201	0.26 63	0.22 69	0.64 196	0.40 129	0.69 289	0.67 237	0.57 256	0.50 315	0.58 218	0.42 320	0.17 271	0.12 207	0.18 273	0.16 260	0.19 342	0.19 333

rafts_anoy	0.38 226	0.22 240	0.38 145	0.43 336	0.28 336	0.32 154	0.32 232	0.70 246	0.91 403	0.59 224	0.66 229	0.45 205	0.33 201	0.49 156	0.41 314	0.16 225	0.12 207	0.21 390	0.23 458	0.18 307	0.16 248

SFCPSM	0.48 334	0.22 240	0.59 369	0.41 255	0.27 309	0.85 470	0.36 302	1.39 535	0.79 318	0.81 358	0.85 322	0.54 242	0.50 315	0.60 240	0.39 285	0.18 312	0.14 323	0.18 273	0.20 400	0.17 275	0.16 248

GANet-RSSM	0.49 348	0.22 240	0.42 191	0.39 186	0.26 267	0.58 343	0.41 387	1.12 436	0.82 350	0.73 312	1.02 405	0.88 420	0.75 459	0.67 320	0.48 357	0.22 411	0.16 375	0.18 273	0.19 377	0.18 307	0.18 321

DIP-Stereo	0.40 254	0.22 240	0.58 361	0.42 294	0.29 361	0.62 367	0.27 137	0.87 337	0.42 145	0.65 260	0.86 326	0.52 235	0.35 217	0.67 320	0.43 323	0.15 174	0.13 284	0.17 222	0.14 198	0.15 190	0.17 294
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Hybrid-DGEV-2	0.43 289	0.23 273	0.47 248	0.48 429	0.30 387	0.57 337	0.24 93	0.84 328	1.00 452	0.67 275	0.67 237	0.59 282	0.73 448	0.61 246	0.36 249	0.14 98	0.12 207	0.18 273	0.16 260	0.14 139	0.13 130

DispViT+	0.24 56	0.23 273	0.39 154	0.36 120	0.23 159	0.23 31	0.19 19	0.41 64	0.35 87	0.31 88	0.24 36	0.21 34	0.20 45	0.38 64	0.35 237	0.17 271	0.13 284	0.13 67	0.11 94	0.16 247	0.12 80

S2M2_L	0.26 79	0.23 273	0.34 85	0.32 40	0.25 230	0.24 39	0.13 1	0.36 35	0.42 145	0.25 41	0.37 115	0.29 82	0.25 91	0.31 15	0.26 105	0.22 411	0.19 448	0.17 222	0.19 377	0.21 372	0.19 333
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	0.54 401	0.23 273	0.51 291	0.46 402	0.26 267	0.40 230	0.52 466	0.65 198	1.19 517	0.78 346	1.15 460	1.38 541	0.56 341	1.03 491	0.56 400	0.18 312	0.15 348	0.25 455	0.21 421	0.15 190	0.13 130

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 389	0.23 273	1.38 548	0.40 226	0.53 548	0.29 107	0.30 191	1.49 553	0.45 164	0.69 289	1.15 460	0.98 450	0.32 193	0.70 344	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.17 222	0.20 400	0.22 398	0.27 459

MyStereo07	0.33 157	0.23 273	0.37 135	0.43 336	0.29 361	0.40 230	0.48 438	0.78 305	0.38 108	0.38 135	0.34 101	0.32 103	0.30 180	0.63 280	0.28 148	0.14 98	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.17 294

MyStereo04	0.45 305	0.23 273	0.52 312	0.43 336	0.29 361	0.40 230	0.48 438	1.02 394	1.12 494	0.62 237	0.58 207	0.55 245	0.56 341	0.77 391	0.45 338	0.14 98	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.17 294

11t1	0.38 226	0.23 273	0.49 271	0.36 120	0.23 159	0.61 361	0.31 218	0.74 283	0.47 179	0.62 237	0.55 198	0.55 245	0.49 312	0.58 218	0.45 338	0.18 312	0.15 348	0.16 176	0.13 166	0.17 275	0.19 333

1111x	0.64 462	0.23 273	0.61 375	0.39 186	0.21 102	0.68 410	0.46 423	1.32 523	1.03 464	0.76 329	1.02 405	0.95 443	0.72 443	1.13 503	2.15 581	0.18 312	0.18 426	0.18 273	0.19 377	0.20 359	0.19 333

Selective-RAFT	0.36 190	0.23 273	0.54 333	0.45 377	0.22 125	0.64 383	0.27 137	0.62 178	0.65 245	0.41 162	0.38 121	0.55 245	0.39 258	0.59 227	0.36 249	0.14 98	0.12 207	0.14 102	0.12 127	0.16 247	0.14 172

CIPLG	0.42 276	0.23 273	0.71 424	0.45 377	0.33 440	0.51 292	0.33 249	0.68 223	0.68 258	0.84 375	0.96 373	0.47 213	0.33 201	0.56 202	0.52 379	0.17 271	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.13 93	0.16 248

IPLGR_C	0.42 276	0.23 273	0.71 424	0.46 402	0.33 440	0.51 292	0.34 266	0.69 233	0.69 265	0.84 375	0.92 360	0.46 209	0.33 201	0.53 183	0.53 390	0.17 271	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.13 93	0.16 248

ACRE	0.42 276	0.23 273	0.73 437	0.45 377	0.33 440	0.50 287	0.33 249	0.68 223	0.70 269	0.82 361	0.92 360	0.46 209	0.32 193	0.53 183	0.52 379	0.17 271	0.12 207	0.15 148	0.14 198	0.13 93	0.16 248

OMP-Stereo	0.43 289	0.23 273	0.50 282	0.53 492	0.25 230	0.36 195	0.24 93	0.73 276	0.81 337	0.78 346	0.64 223	0.88 420	0.41 268	0.95 464	0.36 249	0.15 174	0.12 207	0.20 346	0.15 229	0.16 247	0.13 130

CRE-IMP	0.37 209	0.23 273	0.53 320	0.42 294	0.24 201	0.40 230	0.21 55	0.61 171	0.45 164	0.65 260	0.73 249	0.53 240	0.37 235	0.63 280	0.40 308	0.18 312	0.11 134	0.19 309	0.16 260	0.21 372	0.19 333

CroCo-Stereo	0.27 90	0.23 273	0.40 168	0.49 441	0.22 125	0.20 13	0.29 169	0.55 137	0.45 164	0.29 71	0.27 53	0.42 178	0.26 110	0.30 10	0.26 105	0.15 174	0.13 284	0.13 67	0.12 127	0.16 247	0.13 130
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.46 312	0.23 273	0.52 312	0.48 429	0.27 309	0.55 320	0.47 431	0.68 223	0.60 230	0.83 369	0.82 305	1.00 458	0.56 341	0.76 384	0.37 260	0.18 312	0.16 375	0.22 405	0.20 400	0.16 247	0.14 172

RALCasStereoNet	0.37 209	0.23 273	0.41 178	0.44 362	0.28 336	0.36 195	0.38 335	0.66 205	0.67 256	0.51 200	0.74 261	0.51 231	0.29 161	0.64 288	0.38 275	0.17 271	0.14 323	0.15 148	0.13 166	0.17 275	0.17 294

222	1.25 559	0.23 273	0.53 320	0.38 160	0.23 159	0.78 440	0.37 317	1.41 541	0.93 415	0.97 469	1.13 453	0.74 367	0.71 432	0.74 365	14.86 626	0.20 373	0.16 375	0.17 222	0.16 260	0.18 307	0.20 364

test_xeample3	0.31 139	0.23 273	0.56 350	0.36 120	0.26 267	0.35 184	0.32 232	0.60 164	0.38 108	0.44 176	0.32 91	0.33 111	0.28 141	0.66 310	0.27 127	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.12 127	0.14 139	0.14 172

xxxx	1.07 538	0.23 273	0.53 320	0.38 160	0.22 125	0.83 464	0.36 302	1.41 541	0.95 428	0.75 323	0.99 394	0.97 448	0.64 393	0.70 344	11.37 622	0.20 373	0.17 408	0.18 273	0.17 318	0.19 342	0.20 364

test_xeample	1.06 536	0.23 273	0.51 291	0.37 140	0.22 125	0.71 418	0.39 353	1.31 517	0.92 409	0.87 403	1.08 438	0.70 340	0.64 393	0.75 373	11.43 623	0.19 352	0.16 375	0.18 273	0.17 318	0.18 307	0.19 333

FENet	0.43 289	0.23 273	0.40 168	0.40 226	0.24 201	0.54 314	0.33 249	0.83 325	0.72 278	0.74 319	0.73 249	0.63 302	0.56 341	0.65 298	0.45 338	0.19 352	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.20 364

HSM-Net_RVC	0.55 410	0.23 273	0.37 135	0.38 160	0.22 125	0.86 472	0.40 366	1.31 517	0.93 415	0.92 438	1.15 460	1.26 516	0.71 432	0.75 373	0.53 390	0.17 271	0.14 323	0.16 176	0.15 229	0.17 275	0.17 294
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_sample2	0.45 305	0.24 297	0.49 271	0.34 66	0.21 102	0.60 359	0.43 405	1.01 391	0.73 288	0.67 275	0.80 295	0.70 340	0.64 393	0.65 298	0.41 314	0.19 352	0.15 348	0.18 273	0.16 260	0.19 342	0.19 333

test_sample1	0.44 296	0.24 297	0.52 312	0.35 89	0.23 159	0.59 353	0.36 302	1.05 408	0.57 218	0.66 266	0.78 279	0.70 340	0.71 432	0.62 269	0.51 374	0.18 312	0.15 348	0.17 222	0.16 260	0.18 307	0.18 321

DispNO	0.48 334	0.24 297	0.84 472	0.40 226	0.31 403	0.58 343	0.39 353	0.91 352	0.79 318	0.79 351	0.83 310	0.71 343	0.59 363	0.75 373	0.50 370	0.19 352	0.14 323	0.20 346	0.18 349	0.16 247	0.17 294

SMFormer	0.53 396	0.24 297	0.67 403	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.60 416	0.19 352	0.16 375	0.18 273	0.17 318	0.19 342	0.20 364

tta	0.53 396	0.24 297	0.67 403	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.60 416	0.19 352	0.16 375	0.18 273	0.17 318	0.15 190	0.16 248

qqq1	0.51 375	0.24 297	0.67 403	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.36 249	0.19 352	0.16 375	0.14 102	0.12 127	0.15 190	0.16 248

fff1	0.51 375	0.24 297	0.67 403	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.36 249	0.19 352	0.16 375	0.14 102	0.12 127	0.15 190	0.16 248

IGEVStereo-DCA	0.30 124	0.24 297	0.42 191	0.36 120	0.27 309	0.38 213	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.31 83	0.35 127	0.27 121	0.62 269	0.25 84	0.16 225	0.12 207	0.16 176	0.12 127	0.14 139	0.16 248

rrr	0.31 139	0.24 297	0.56 350	0.36 120	0.27 309	0.38 213	0.31 218	0.56 145	0.44 159	0.39 144	0.31 83	0.35 127	0.27 121	0.62 269	0.25 84	0.16 225	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.14 172

EKT-Stereo	0.36 190	0.24 297	0.44 215	0.44 362	0.30 387	0.37 207	0.30 191	0.72 264	0.68 258	0.47 187	0.63 220	0.49 224	0.28 141	0.59 227	0.34 228	0.19 352	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.16 247	0.18 321

TestStereo1	0.44 296	0.24 297	0.45 222	0.52 481	0.25 230	0.35 184	0.40 366	0.81 317	0.94 424	0.70 294	0.96 373	0.48 218	0.45 290	0.94 458	0.33 217	0.16 225	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.14 172

raft_robust	0.41 269	0.24 297	0.39 154	0.43 336	0.22 125	0.40 230	0.33 249	0.80 315	0.98 445	0.80 354	0.88 337	0.41 171	0.32 193	0.89 438	0.30 184	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.18 349	0.15 190	0.13 130

RAFT+CT+SA	0.40 254	0.24 297	0.40 168	0.53 492	0.27 309	0.28 95	0.45 420	0.79 312	0.81 337	0.51 200	0.90 346	0.42 178	0.39 258	0.81 411	0.33 217	0.15 174	0.11 134	0.18 273	0.18 349	0.15 190	0.15 215

SA-5K	0.44 296	0.24 297	0.45 222	0.52 481	0.25 230	0.35 184	0.40 366	0.81 317	0.94 424	0.70 294	0.96 373	0.48 218	0.45 290	0.94 458	0.33 217	0.16 225	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.14 172

GwcNet-ADL	0.45 305	0.24 297	0.51 291	0.46 402	0.30 387	0.41 241	0.40 366	0.95 371	0.98 445	0.73 312	0.78 279	0.61 289	0.41 268	0.67 320	0.55 398	0.20 373	0.14 323	0.15 148	0.14 198	0.19 342	0.22 401

Patchmatch Stereo++	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.21 55	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.31 218	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.59 227	0.38 275	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

ROB_FTStereo_v2	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.31 218	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.60 240	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

ROB_FTStereo	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.20 31	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.60 240	0.38 275	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

HUI-Stereo	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.22 69	0.63 186	0.40 129	0.64 254	0.73 249	0.58 272	0.38 243	0.53 183	0.38 275	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

iGMRVC	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.29 169	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

iRAFT	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.21 55	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

RAFT-IKP	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.27 137	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

RALAANet	0.40 254	0.24 297	0.56 350	0.43 336	0.30 387	0.36 195	0.25 109	0.89 346	0.69 265	0.69 289	0.65 225	0.61 289	0.30 180	0.63 280	0.35 237	0.16 225	0.13 284	0.18 273	0.15 229	0.21 372	0.14 172

ac_64	0.54 401	0.24 297	0.58 361	0.46 402	0.28 336	0.79 446	0.44 413	1.11 431	0.63 234	0.94 448	0.85 322	1.06 480	0.70 427	0.76 384	0.72 450	0.22 411	0.18 426	0.20 346	0.19 377	0.18 307	0.16 248

ACVNet	0.47 324	0.24 297	0.39 154	0.40 226	0.28 336	0.58 343	0.40 366	0.91 352	0.81 337	0.67 275	0.96 373	0.79 394	0.66 403	0.65 298	0.71 447	0.18 312	0.15 348	0.16 176	0.15 229	0.18 307	0.15 215

acv_ft	0.52 389	0.24 297	0.64 390	0.45 377	0.28 336	0.85 470	0.40 366	0.95 371	0.81 337	1.00 478	0.96 373	0.79 394	0.62 380	0.65 298	0.88 479	0.18 312	0.15 348	0.16 176	0.15 229	0.18 307	0.15 215

cf-r	0.49 348	0.24 297	0.49 271	0.40 226	0.23 159	0.58 343	0.38 335	0.92 361	0.87 376	0.77 335	1.06 427	0.98 450	0.67 412	0.59 227	0.61 422	0.21 389	0.14 323	0.17 222	0.19 377	0.15 190	0.16 248

PSMNet-RSSM	0.50 361	0.24 297	0.41 178	0.43 336	0.26 267	0.51 292	0.40 366	1.16 452	0.79 318	0.75 323	1.07 431	0.87 416	0.69 422	0.66 310	0.52 379	0.24 449	0.16 375	0.23 426	0.26 497	0.20 359	0.20 364

RASNet	0.57 424	0.24 297	0.61 375	0.39 186	0.23 159	0.71 418	0.40 366	1.02 394	0.93 415	0.77 335	1.05 421	1.05 476	0.98 525	0.99 480	1.03 515	0.16 225	0.14 323	0.14 102	0.17 318	0.15 190	0.14 172

iResNet_ROB	0.55 410	0.24 297	0.61 375	0.38 160	0.22 125	0.66 397	0.30 191	1.59 570	1.33 543	0.94 448	1.05 421	0.81 400	0.69 422	0.84 423	0.46 342	0.17 271	0.12 207	0.14 102	0.09 6	0.15 190	0.20 364

MultiAttention	3.62 607	0.25 328	0.65 395	0.56 516	0.34 452	23.66 630	2.61 618	1.65 576	1.14 505	0.82 361	1.83 556	1.13 504	0.42 273	35.16 640	0.72 450	0.18 312	0.12 207	0.23 426	0.23 458	0.35 511	0.33 504

G2L-Stereo	0.51 375	0.25 328	0.55 337	0.44 362	0.27 309	0.46 275	0.47 431	0.98 380	0.81 337	0.86 398	0.90 346	0.91 434	0.56 341	0.88 436	0.80 468	0.21 389	0.17 408	0.22 405	0.18 349	0.17 275	0.22 401

ISRNet	0.57 424	0.25 328	0.72 431	0.57 522	0.36 466	0.43 256	0.28 154	0.85 330	0.84 357	1.09 514	1.25 483	0.91 434	0.61 375	0.68 329	0.60 416	0.35 536	0.26 512	0.36 532	0.33 537	0.30 481	0.42 540

rvit_stereo_0083	0.34 172	0.25 328	0.53 320	0.45 377	0.28 336	0.35 184	0.35 289	0.47 100	0.64 238	0.38 135	0.47 155	0.42 178	0.37 235	0.41 86	0.39 285	0.22 411	0.20 457	0.20 346	0.17 318	0.21 372	0.15 215

rvit_stereo_0081	0.33 157	0.25 328	0.49 271	0.43 336	0.26 267	0.31 135	0.37 317	0.45 84	0.56 208	0.37 126	0.40 127	0.39 157	0.38 243	0.44 110	0.35 237	0.22 411	0.16 375	0.19 309	0.16 260	0.20 359	0.14 172

rvit_stereo_0082	0.33 157	0.25 328	0.49 271	0.43 336	0.26 267	0.31 135	0.37 317	0.45 84	0.56 208	0.37 126	0.40 127	0.39 157	0.38 243	0.44 110	0.35 237	0.22 411	0.16 375	0.19 309	0.16 260	0.20 359	0.14 172

CAS++	0.33 157	0.25 328	0.39 154	0.38 160	0.26 267	0.32 154	0.24 93	0.87 337	0.53 203	0.48 194	0.46 149	0.26 66	0.21 56	0.50 162	0.26 105	0.23 438	0.20 457	0.22 405	0.17 318	0.21 372	0.17 294
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ACVNet-DCA	0.36 190	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.91 352	0.59 223	0.42 167	0.50 166	0.34 118	0.47 302	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.18 307	0.19 333

xx1	0.40 254	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.71 253	1.17 511	0.42 167	0.50 166	0.65 314	0.56 341	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.19 377	0.18 307	0.19 333

1test111	0.37 209	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.91 352	0.59 223	0.42 167	0.50 166	0.34 118	0.47 302	0.59 227	0.48 357	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.18 307	0.19 333

cc1	0.38 226	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.71 253	1.17 511	0.42 167	0.50 166	0.34 118	0.47 302	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.16 247	0.17 294

tt1	0.37 209	0.25 328	0.35 101	0.43 336	0.23 159	0.52 300	0.37 317	0.72 264	1.13 499	0.42 167	0.46 149	0.35 127	0.44 283	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.16 247	0.17 294

PCWNet_CMD	0.49 348	0.25 328	0.56 350	0.40 226	0.27 309	0.64 383	0.32 232	0.98 380	0.99 448	0.87 403	1.07 431	0.78 387	0.46 297	0.61 246	0.44 332	0.17 271	0.13 284	0.21 390	0.16 260	0.26 452	0.20 364

CFNet_ucs	0.51 375	0.25 328	0.58 361	0.39 186	0.31 403	0.59 353	0.35 289	1.04 401	0.95 428	0.89 420	1.19 475	0.80 398	0.49 312	0.66 310	0.45 338	0.21 389	0.16 375	0.26 474	0.18 349	0.27 462	0.23 425

LL-Strereo2	0.36 190	0.25 328	0.52 312	0.43 336	0.27 309	0.36 195	0.27 137	0.70 246	0.46 171	0.55 214	0.53 188	0.65 314	0.24 83	0.69 336	0.32 206	0.14 98	0.13 284	0.23 426	0.20 400	0.19 342	0.14 172

CBFPSM	0.61 451	0.25 328	1.41 551	0.39 186	0.27 309	1.10 520	0.67 514	0.83 325	0.84 357	0.82 361	0.81 303	1.33 530	0.85 493	0.72 359	0.86 477	0.16 225	0.15 348	0.15 148	0.17 318	0.17 275	0.23 425

gwcnet-sp	0.50 361	0.25 328	0.84 472	0.41 255	0.27 309	0.79 446	0.40 366	0.93 363	0.85 363	0.95 453	0.79 284	0.65 314	0.63 385	0.69 336	0.52 379	0.18 312	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.19 333

scenet	0.50 361	0.25 328	0.84 472	0.41 255	0.27 309	0.79 446	0.40 366	0.93 363	0.85 363	0.95 453	0.79 284	0.65 314	0.63 385	0.69 336	0.52 379	0.18 312	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.19 333

ssnet	0.50 361	0.25 328	0.84 472	0.41 255	0.27 309	0.79 446	0.40 366	0.93 363	0.85 363	0.95 453	0.79 284	0.65 314	0.63 385	0.69 336	0.52 379	0.18 312	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.19 333

CroCo-Stereo Lap2	0.29 114	0.25 328	0.44 215	0.50 452	0.30 387	0.19 10	0.31 218	0.52 120	0.41 138	0.25 41	0.28 60	0.46 209	0.31 187	0.39 71	0.30 184	0.15 174	0.15 348	0.16 176	0.13 166	0.17 275	0.16 248

x	0.41 269	0.25 328	0.46 236	0.36 120	0.24 201	0.54 314	0.31 218	0.94 368	0.58 222	0.60 227	0.72 247	0.61 289	0.53 323	0.52 177	0.50 370	0.18 312	0.16 375	0.17 222	0.16 260	0.17 275	0.18 321

IER	0.48 334	0.25 328	0.60 374	0.38 160	0.28 336	0.67 406	0.38 335	0.82 323	0.68 258	0.88 413	0.95 369	0.74 367	0.79 475	0.62 269	0.46 342	0.17 271	0.14 323	0.17 222	0.17 318	0.17 275	0.16 248

test_5	0.44 296	0.25 328	0.48 262	0.53 492	0.28 336	0.28 95	0.42 398	0.77 301	0.87 376	0.63 244	0.91 354	0.73 363	0.53 323	0.82 417	0.36 249	0.14 98	0.11 134	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.16 248

Sa-1000	0.49 348	0.25 328	0.45 222	0.46 402	0.25 230	0.64 383	0.34 266	0.85 330	0.95 428	0.85 388	1.51 536	0.55 245	0.44 283	0.94 458	0.31 198	0.16 225	0.12 207	0.21 390	0.20 400	0.15 190	0.14 172

AACVNet	0.52 389	0.25 328	0.56 350	0.48 429	0.29 361	0.55 320	0.38 335	0.96 376	0.59 223	0.83 369	1.03 415	1.03 466	0.77 473	0.91 449	0.58 413	0.22 411	0.18 426	0.24 442	0.18 349	0.24 431	0.22 401

CFNet_pseudo	0.47 324	0.25 328	0.55 337	0.38 160	0.28 336	0.58 343	0.32 232	0.89 346	0.90 397	0.83 369	1.03 415	0.75 372	0.48 306	0.61 246	0.46 342	0.17 271	0.13 284	0.24 442	0.16 260	0.26 452	0.21 382

GES	0.46 312	0.25 328	0.62 381	0.41 255	0.30 387	0.62 367	0.37 317	1.06 413	0.70 269	0.75 323	0.83 310	0.47 213	0.52 322	0.69 336	0.46 342	0.23 438	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.18 307	0.24 436

ARAFT	0.48 334	0.25 328	0.82 461	0.42 294	0.25 230	0.56 328	0.54 478	0.82 323	0.82 350	0.92 438	0.75 263	0.75 372	0.48 306	0.89 438	0.37 260	0.15 174	0.12 207	0.23 426	0.22 442	0.14 139	0.14 172

delet	0.57 424	0.25 328	0.63 385	0.46 402	0.34 452	1.05 515	0.51 460	1.04 401	0.94 424	0.90 428	0.99 394	0.90 428	0.68 420	0.87 430	0.78 460	0.18 312	0.18 426	0.20 346	0.21 421	0.17 275	0.17 294

GwcNet-RSSM	0.51 375	0.25 328	0.51 291	0.41 255	0.24 201	0.56 328	0.41 387	0.97 378	0.96 435	0.75 323	1.17 470	0.89 425	0.66 403	0.66 310	0.74 454	0.22 411	0.15 348	0.19 309	0.21 421	0.17 275	0.16 248

CFNet-ft	0.50 361	0.25 328	0.39 154	0.41 255	0.26 267	0.66 397	0.37 317	0.91 352	0.87 376	0.67 275	1.00 398	1.05 476	0.70 427	0.68 329	0.57 406	0.23 438	0.16 375	0.24 442	0.21 421	0.24 431	0.19 333

MSMDNet	0.49 348	0.25 328	0.56 350	0.40 226	0.27 309	0.64 383	0.32 232	0.99 384	0.99 448	0.87 403	1.07 431	0.79 394	0.46 297	0.61 246	0.44 332	0.17 271	0.13 284	0.20 346	0.16 260	0.25 442	0.20 364

CFNet_RVC	0.50 361	0.25 328	0.39 154	0.41 255	0.26 267	0.66 397	0.37 317	0.91 352	0.87 376	0.67 275	1.00 398	1.05 476	0.70 427	0.68 329	0.57 406	0.23 438	0.16 375	0.24 442	0.21 421	0.24 431	0.19 333

ccs_rob	0.47 324	0.25 328	0.55 337	0.38 160	0.28 336	0.58 343	0.32 232	0.89 346	0.90 397	0.83 369	1.02 405	0.75 372	0.48 306	0.61 246	0.46 342	0.17 271	0.12 207	0.24 442	0.16 260	0.26 452	0.21 382

HSM	0.53 396	0.25 328	0.46 236	0.40 226	0.25 230	0.74 432	0.44 413	1.29 513	0.78 311	0.82 361	0.92 360	1.21 512	0.75 459	0.90 446	0.48 357	0.18 312	0.14 323	0.17 222	0.14 198	0.17 275	0.18 321

Select-FE	0.48 334	0.26 363	0.96 500	0.42 294	0.36 466	0.34 178	0.20 31	1.02 394	0.37 103	0.61 232	1.01 402	1.04 471	0.79 475	0.74 365	0.29 166	0.17 271	0.13 284	0.17 222	0.20 400	0.15 190	0.25 445

rvit_stereo_0080	0.32 148	0.26 363	0.45 222	0.39 186	0.28 336	0.27 81	0.46 423	0.51 114	0.46 171	0.36 121	0.42 132	0.41 171	0.29 161	0.41 86	0.34 228	0.22 411	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.23 418	0.16 248

rvit_stereo_ft	0.35 179	0.26 363	0.54 333	0.53 492	0.32 428	0.33 167	0.46 423	0.52 120	0.52 196	0.35 113	0.41 130	0.41 171	0.34 208	0.49 156	0.36 249	0.22 411	0.14 323	0.19 309	0.18 349	0.19 342	0.15 215

whm_eth	0.32 148	0.26 363	0.45 222	0.39 186	0.28 336	0.27 81	0.46 423	0.51 114	0.46 171	0.36 121	0.42 132	0.41 171	0.29 161	0.41 86	0.34 228	0.22 411	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.23 418	0.16 248

BUS	0.47 324	0.26 363	0.47 248	0.46 402	0.29 361	0.78 440	0.34 266	0.99 384	0.80 327	0.77 335	0.80 295	0.64 308	0.54 330	0.66 310	0.56 400	0.21 389	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.18 307	0.19 333

BSDual-CNN	0.48 334	0.26 363	0.47 248	0.46 402	0.29 361	0.75 436	0.46 423	0.99 384	0.80 327	0.77 335	0.80 295	0.76 379	0.59 363	0.66 310	0.48 357	0.21 389	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.18 307	0.19 333

hknet	0.51 375	0.26 363	0.58 361	0.46 402	0.29 361	0.75 436	0.46 423	0.99 384	0.89 392	0.77 335	0.80 295	0.96 446	0.67 412	0.75 373	0.50 370	0.19 352	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.18 307	0.19 333

SA	0.45 305	0.26 363	0.50 282	0.47 422	0.24 201	0.46 275	0.36 302	0.79 312	1.00 452	0.61 232	1.04 418	0.50 226	0.50 315	0.98 475	0.33 217	0.16 225	0.13 284	0.21 390	0.19 377	0.15 190	0.14 172

psmg	0.50 361	0.26 363	0.47 248	0.42 294	0.29 361	0.82 461	0.42 398	1.07 417	0.80 327	0.95 453	0.94 365	0.76 379	0.59 363	0.66 310	0.48 357	0.21 389	0.16 375	0.20 346	0.20 400	0.19 342	0.19 333

DAS	0.54 401	0.26 363	0.66 398	0.49 441	0.31 403	0.61 361	0.43 405	0.89 346	1.01 455	0.95 453	1.16 465	0.71 343	0.85 493	0.89 438	0.47 353	0.18 312	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.22 398	0.19 333

SepStereo	0.54 401	0.26 363	0.66 398	0.49 441	0.31 403	0.61 361	0.43 405	0.89 346	1.01 455	0.95 453	1.16 465	0.71 343	0.85 493	0.97 473	0.47 353	0.18 312	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.22 398	0.19 333

ADLNet2	0.57 424	0.26 363	0.71 424	0.48 429	0.31 403	0.83 464	0.51 460	1.10 429	0.99 448	0.85 388	0.99 394	0.99 455	0.70 427	0.79 403	0.78 460	0.21 389	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.22 398	0.22 401

ICVP	0.48 334	0.26 363	0.42 191	0.49 441	0.28 336	0.63 373	0.43 405	1.05 408	0.72 278	0.68 286	0.95 369	0.75 372	0.56 341	0.55 192	0.61 422	0.24 449	0.18 426	0.19 309	0.17 318	0.19 342	0.21 382
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.57 424	0.26 363	0.67 403	0.45 377	0.35 459	1.04 510	0.39 353	0.93 363	0.98 445	0.96 465	0.97 382	0.86 410	0.80 480	0.83 419	0.80 468	0.16 225	0.15 348	0.19 309	0.19 377	0.20 359	0.17 294

UPFNet	0.55 410	0.26 363	0.59 369	0.46 402	0.38 477	0.83 464	0.48 438	1.03 400	0.80 327	0.92 438	0.91 354	0.85 406	0.67 412	0.87 430	0.78 460	0.20 373	0.21 467	0.20 346	0.20 400	0.20 359	0.15 215

MLCV	0.49 348	0.26 363	0.73 437	0.38 160	0.18 31	0.64 383	0.33 249	0.84 328	0.89 392	0.96 465	1.12 446	0.72 358	0.45 290	1.00 485	0.59 415	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.14 139	0.14 172

test_sample6	0.51 375	0.27 379	0.55 337	0.38 160	0.23 159	0.64 383	0.39 353	1.18 463	0.88 387	0.84 375	1.06 427	0.66 326	0.61 375	0.75 373	0.52 379	0.23 438	0.17 408	0.22 405	0.22 442	0.24 431	0.23 425

test_sample4	0.49 348	0.27 379	0.55 337	0.36 120	0.23 159	0.70 413	0.37 317	1.22 485	0.86 369	0.82 361	0.86 326	0.62 297	0.58 357	0.71 354	0.49 366	0.21 389	0.16 375	0.21 390	0.20 400	0.22 398	0.21 382

test_sample3	0.49 348	0.27 379	0.55 337	0.36 120	0.23 159	0.70 413	0.37 317	1.21 477	0.87 376	0.79 351	0.84 313	0.66 326	0.53 323	0.70 344	0.50 370	0.21 389	0.16 375	0.20 346	0.19 377	0.21 372	0.21 382

ToySt	0.52 389	0.27 379	0.93 493	0.42 294	0.28 336	0.67 406	0.56 485	0.88 345	0.79 318	0.61 232	0.85 322	0.92 440	0.70 427	0.72 359	0.61 422	0.16 225	0.17 408	0.21 390	0.21 421	0.22 398	0.21 382

AASNet	0.55 410	0.27 379	0.62 381	0.51 464	0.32 428	0.73 426	0.44 413	1.55 561	0.88 387	0.88 413	0.94 365	0.64 308	0.63 385	0.62 269	0.84 474	0.23 438	0.20 457	0.20 346	0.16 260	0.22 398	0.20 364

GANet-ADL	0.44 296	0.27 379	0.48 262	0.44 362	0.30 387	0.54 314	0.36 302	0.94 368	0.88 387	0.64 254	0.72 247	0.68 336	0.44 283	0.55 192	0.44 332	0.22 411	0.15 348	0.15 148	0.13 166	0.18 307	0.21 382

psm_up	0.57 424	0.27 379	0.52 312	0.50 452	0.33 440	0.65 390	0.60 500	1.07 417	0.84 357	0.87 403	0.91 354	1.00 458	1.06 536	0.80 406	0.66 433	0.22 411	0.25 503	0.26 474	0.23 458	0.22 398	0.21 382

UNet	0.55 410	0.27 379	0.72 431	0.45 377	0.41 495	0.97 492	0.40 366	1.01 391	0.80 327	0.87 403	0.90 346	1.03 466	0.75 459	0.76 384	0.67 436	0.19 352	0.15 348	0.20 346	0.17 318	0.21 372	0.18 321

DSFCA	0.57 424	0.27 379	0.71 424	0.41 255	0.36 466	0.78 440	0.53 471	1.08 422	0.85 363	1.08 510	0.84 313	0.90 428	0.66 403	1.05 494	0.63 429	0.26 467	0.22 476	0.21 390	0.21 421	0.22 398	0.20 364

DMCA	0.47 324	0.27 379	0.59 369	0.39 186	0.29 361	0.53 306	0.34 266	0.98 380	0.70 269	0.78 346	0.83 310	0.79 394	0.55 334	0.54 191	0.57 406	0.21 389	0.16 375	0.21 390	0.16 260	0.19 342	0.22 401

UCFNet_RVC	0.50 361	0.27 379	0.37 135	0.40 226	0.27 309	0.66 397	0.42 398	1.18 463	0.86 369	0.70 294	0.89 340	0.91 434	0.60 369	0.62 269	0.48 357	0.24 449	0.18 426	0.28 494	0.27 504	0.25 442	0.24 436

HITNet	0.43 289	0.27 379	0.50 282	0.34 66	0.18 31	0.65 390	0.32 232	0.99 384	0.70 269	0.73 312	0.86 326	0.66 326	0.56 341	0.61 246	0.47 353	0.14 98	0.10 52	0.15 148	0.13 166	0.18 307	0.13 130
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DISCO	0.72 478	0.27 379	0.72 431	0.45 377	0.31 403	1.12 527	0.53 471	1.32 523	1.25 526	0.84 375	1.07 431	1.52 557	0.87 500	1.82 572	1.08 528	0.20 373	0.15 348	0.18 273	0.16 260	0.24 431	0.24 436

LE_ROB	4.86 616	0.27 379	9.43 613	0.45 377	0.24 201	1.61 565	0.96 568	2.05 590	17.75 634	16.36 636	4.84 617	5.17 613	19.48 636	2.05 579	15.49 627	0.17 271	0.15 348	0.16 176	0.16 260	0.20 359	0.19 333

DN-CSS_ROB	0.45 305	0.27 379	0.74 441	0.41 255	0.29 361	0.43 256	0.29 169	0.80 315	0.78 311	0.73 312	1.08 438	0.48 218	0.45 290	0.81 411	0.40 308	0.15 174	0.12 207	0.21 390	0.19 377	0.18 307	0.17 294

FACV-RUCA	0.45 305	0.28 394	0.51 291	0.46 402	0.33 440	0.62 367	0.34 266	0.87 337	0.75 298	0.60 227	0.84 313	0.48 218	0.54 330	0.56 202	0.39 285	0.22 411	0.15 348	0.35 527	0.16 260	0.29 473	0.22 401

rvit_0105_6	0.40 254	0.28 394	0.68 410	0.51 464	0.30 387	0.39 223	0.41 387	0.53 126	0.68 258	0.41 162	0.45 144	0.50 226	0.45 290	0.55 192	0.37 260	0.28 489	0.26 512	0.24 442	0.22 442	0.22 398	0.17 294

DCVSM-stereo	0.51 375	0.28 394	0.56 350	0.39 186	0.29 361	0.55 320	0.28 154	0.78 305	0.78 311	1.11 521	0.77 270	1.04 471	0.76 468	0.65 298	0.52 379	0.20 373	0.20 457	0.24 442	0.21 421	0.25 442	0.31 491

test_sample5	0.50 361	0.28 394	0.55 337	0.37 140	0.23 159	0.65 390	0.38 335	1.19 467	0.86 369	0.81 358	0.97 382	0.64 308	0.60 369	0.72 359	0.48 357	0.22 411	0.16 375	0.22 405	0.21 421	0.23 418	0.22 401

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 172	0.28 394	0.48 262	0.37 140	0.25 230	0.47 279	0.30 191	0.60 164	0.92 409	0.43 173	0.37 115	0.30 91	0.29 161	0.50 162	0.30 184	0.17 271	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.18 307	0.16 248

mmm	0.47 324	0.28 394	0.51 291	0.39 186	0.25 230	0.61 361	0.38 335	1.00 390	0.60 230	0.77 335	1.07 431	0.65 314	0.53 323	0.61 246	0.49 366	0.18 312	0.15 348	0.23 426	0.20 400	0.21 372	0.20 364

DualNet	0.51 375	0.28 394	0.55 337	0.37 140	0.23 159	0.65 390	0.38 335	1.19 467	0.86 369	0.84 375	1.06 427	0.64 308	0.60 369	0.72 359	0.48 357	0.22 411	0.16 375	0.22 405	0.21 421	0.23 418	0.22 401

ffm	0.47 324	0.28 394	0.68 410	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	0.72 264	1.13 499	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.25 455	0.21 421	0.16 247	0.17 294

ff1	0.56 419	0.28 394	0.68 410	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	0.72 264	1.13 499	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	1.25 521	1.46 551	0.17 271	0.11 134	0.25 455	0.21 421	0.16 247	0.17 294

mmx	0.59 440	0.28 394	0.68 410	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	1.24 490	1.06 474	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	1.25 521	1.46 551	0.21 389	0.16 375	0.25 455	0.21 421	0.24 431	0.22 401

xxx	0.59 440	0.28 394	0.68 410	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	1.24 490	1.06 474	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	1.25 521	1.46 551	0.21 389	0.16 375	0.25 455	0.21 421	0.24 431	0.22 401

CASS	0.46 312	0.28 394	0.45 222	0.48 429	0.22 125	0.63 373	0.34 266	0.99 384	0.66 249	0.76 329	0.86 326	0.61 289	0.58 357	0.58 218	0.44 332	0.29 499	0.16 375	0.22 405	0.18 349	0.23 418	0.28 470
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.42 276	0.28 394	0.50 282	0.37 140	0.22 125	0.47 279	0.39 353	0.91 352	0.59 223	0.57 220	0.71 245	0.65 314	0.56 341	0.59 227	0.48 357	0.17 271	0.17 408	0.20 346	0.19 377	0.18 307	0.19 333

PSMNet-ADL	0.50 361	0.28 394	0.43 209	0.49 441	0.31 403	0.70 413	0.38 335	0.94 368	0.81 337	0.62 237	0.80 295	0.91 434	0.62 380	0.76 384	0.68 441	0.24 449	0.18 426	0.19 309	0.20 400	0.22 398	0.22 401

rvit_stereo_0081_aga	0.32 148	0.29 408	0.50 282	0.43 336	0.29 361	0.36 195	0.32 232	0.46 91	0.42 145	0.40 156	0.44 142	0.41 171	0.34 208	0.43 103	0.31 198	0.23 438	0.17 408	0.19 309	0.16 260	0.20 359	0.15 215

ITSA-stereo	0.54 401	0.29 408	0.55 337	0.41 255	0.23 159	0.59 353	0.35 289	1.31 517	1.25 526	0.82 361	0.80 295	0.72 358	0.58 357	0.89 438	0.72 450	0.22 411	0.18 426	0.23 426	0.22 442	0.22 398	0.29 477

StereoVision	0.43 289	0.29 408	0.54 333	0.50 452	0.28 336	0.37 207	0.38 335	0.75 292	0.63 234	0.46 184	1.11 444	0.53 240	0.38 243	0.57 213	0.34 228	0.21 389	0.24 495	0.25 455	0.24 473	0.26 452	0.17 294

LL-Strereo	0.58 436	0.29 408	0.83 465	0.48 429	0.35 459	0.39 223	0.48 438	1.04 401	0.99 448	0.87 403	0.79 284	1.08 486	1.15 548	1.35 541	0.51 374	0.18 312	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.17 275	0.21 382

iinet-f	0.69 473	0.29 408	2.34 583	0.41 255	0.31 403	1.16 533	0.58 494	0.87 337	0.85 363	0.86 398	1.17 470	1.04 471	0.83 486	0.76 384	1.26 540	0.21 389	0.18 426	0.17 222	0.16 260	0.21 372	0.21 382

ssnet_v2	0.61 451	0.29 408	0.69 419	0.45 377	0.30 387	0.93 484	0.62 504	1.20 474	1.03 464	0.97 469	0.81 303	0.98 450	0.67 412	0.84 423	0.97 506	0.26 467	0.23 486	0.23 426	0.24 473	0.20 359	0.21 382

CRFU-Net	0.59 440	0.29 408	0.62 381	0.47 422	0.31 403	1.20 540	0.51 460	1.19 467	0.59 223	1.05 498	1.00 398	1.06 480	0.87 500	0.83 419	0.77 459	0.22 411	0.19 448	0.18 273	0.16 260	0.19 342	0.20 364

CSP-Net	0.57 424	0.29 408	0.55 337	0.42 294	0.29 361	1.20 540	0.49 451	1.29 513	0.75 298	0.98 472	0.97 382	0.88 420	0.69 422	0.85 426	0.66 433	0.27 478	0.18 426	0.17 222	0.17 318	0.18 307	0.19 333

pcwnet_v2	0.60 447	0.29 408	0.89 489	0.46 402	0.36 466	0.62 367	0.38 335	1.33 526	1.24 524	1.02 485	1.27 491	0.71 343	0.59 363	0.71 354	0.51 374	0.28 489	0.21 467	0.24 442	0.23 458	0.29 473	0.30 482

sCroCo_RVC	0.36 190	0.29 408	0.73 437	0.52 481	0.39 485	0.42 251	0.31 218	0.52 120	0.46 171	0.31 88	0.48 157	0.38 146	0.32 193	0.46 125	0.33 217	0.22 411	0.23 486	0.19 309	0.19 377	0.21 372	0.22 401

ADLNet	0.57 424	0.29 408	0.58 361	0.46 402	0.35 459	0.80 452	0.46 423	1.14 445	0.88 387	1.03 488	0.98 386	0.92 440	0.66 403	0.71 354	0.83 473	0.22 411	0.16 375	0.22 405	0.22 442	0.22 398	0.23 425

hitnet-ft	0.57 424	0.29 408	0.43 209	0.42 294	0.29 361	0.81 458	0.40 366	0.98 380	0.91 403	0.84 375	1.01 402	1.13 504	0.72 443	0.83 419	0.71 447	0.28 489	0.21 467	0.28 494	0.22 442	0.29 473	0.27 459

iResNetv2_ROB	0.55 410	0.29 408	0.86 479	0.39 186	0.25 230	0.67 406	0.37 317	1.21 477	1.02 460	1.02 485	1.10 440	0.89 425	0.79 475	0.74 365	0.43 323	0.19 352	0.13 284	0.15 148	0.11 94	0.19 342	0.16 248

MDST_ROB	0.97 527	0.29 408	1.02 511	0.64 548	0.43 507	2.64 591	0.82 551	1.68 579	1.18 515	2.89 602	1.82 555	0.97 448	0.75 459	1.83 573	0.89 481	0.26 467	0.22 476	0.32 519	0.28 511	0.26 452	0.26 449

DLCB_ROB	0.60 447	0.29 408	0.53 320	0.50 452	0.33 440	0.76 439	0.51 460	1.02 394	0.94 424	1.07 509	1.16 465	1.21 512	0.73 448	0.98 475	0.75 456	0.21 389	0.20 457	0.22 405	0.23 458	0.22 398	0.20 364

rvit_0105_4	0.42 276	0.30 423	0.77 449	0.52 481	0.29 361	0.41 241	0.44 413	0.57 150	0.75 298	0.45 177	0.48 157	0.56 251	0.49 312	0.58 218	0.37 260	0.28 489	0.26 512	0.25 455	0.22 442	0.24 431	0.19 333

test_sample7	0.54 401	0.30 423	0.55 337	0.37 140	0.28 336	0.63 373	0.47 431	1.11 431	0.92 409	0.93 441	0.89 340	0.86 410	0.71 432	0.74 365	0.53 390	0.27 478	0.22 476	0.27 483	0.26 497	0.27 462	0.26 449

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 465	0.30 423	1.20 528	0.42 294	0.31 403	1.00 500	0.58 494	1.16 452	1.07 482	1.01 481	1.25 483	1.08 486	0.75 459	1.18 512	1.03 515	0.20 373	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.22 398	0.22 401

NINENet	0.52 389	0.30 423	0.55 337	0.46 402	0.33 440	0.78 440	0.34 266	1.18 463	0.91 403	0.84 375	0.97 382	0.64 308	0.54 330	0.74 365	0.56 400	0.23 438	0.20 457	0.25 455	0.18 349	0.22 398	0.22 401

GEStereo_RVC	0.56 419	0.30 423	0.70 422	0.51 464	0.31 403	0.70 413	0.54 478	1.31 517	0.93 415	0.85 388	0.86 326	0.84 404	0.63 385	0.92 451	0.67 436	0.24 449	0.16 375	0.19 309	0.17 318	0.21 372	0.23 425

RAFT + AFF	0.54 401	0.30 423	0.84 472	0.51 464	0.32 428	0.63 373	0.57 487	1.05 408	0.95 428	0.80 354	0.87 333	0.85 406	0.57 353	0.87 430	0.51 374	0.18 312	0.21 467	0.23 426	0.22 442	0.19 342	0.19 333

HGLStereo	0.58 436	0.30 423	0.65 395	0.51 464	0.38 477	0.78 440	0.45 420	1.07 417	0.82 350	0.89 420	1.16 465	0.88 420	0.91 512	0.80 406	0.74 454	0.21 389	0.21 467	0.20 346	0.18 349	0.19 342	0.22 401

CFNet	0.53 396	0.30 423	0.53 320	0.42 294	0.28 336	0.73 426	0.35 289	1.21 477	1.01 455	0.74 319	1.07 431	0.85 406	0.60 369	0.83 419	0.58 413	0.19 352	0.15 348	0.23 426	0.23 458	0.21 372	0.17 294

SGM_RVC	1.04 535	0.30 423	0.47 248	0.41 255	0.23 159	1.73 574	0.77 542	1.63 574	1.30 539	2.39 595	1.99 564	2.64 587	1.78 582	2.22 588	1.40 547	0.28 489	0.27 519	0.27 483	0.25 486	0.25 442	0.25 445
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.47 324	0.31 432	0.93 493	0.43 336	0.33 440	0.56 328	0.35 289	0.81 317	0.89 392	0.70 294	0.76 266	0.48 218	0.43 276	0.78 399	0.64 431	0.16 225	0.14 323	0.19 309	0.19 377	0.20 359	0.19 333

iResNet	0.52 389	0.31 432	0.86 479	0.44 362	0.22 125	0.66 397	0.47 431	0.92 361	1.02 460	0.89 420	1.12 446	0.69 338	0.55 334	0.86 428	0.60 416	0.15 174	0.11 134	0.15 148	0.12 127	0.17 275	0.17 294

pmcnn	1.27 561	0.31 432	1.14 524	0.41 255	0.23 159	0.97 492	0.71 523	1.23 489	1.32 541	1.83 578	2.34 575	11.25 625	0.89 508	1.04 493	0.96 501	0.15 174	0.12 207	0.12 32	0.10 55	0.15 190	0.16 248

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 66	0.32 435	0.25 5	0.52 481	0.20 80	0.29 107	0.22 69	0.44 80	0.38 108	0.27 58	0.25 40	0.24 57	0.29 161	0.46 125	0.23 50	0.14 98	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.14 139	0.11 40

DDVS	0.53 396	0.32 435	0.63 385	0.42 294	0.31 403	0.71 418	0.35 289	0.95 371	0.69 265	0.86 398	0.90 346	1.11 496	0.46 297	0.90 446	0.67 436	0.23 438	0.17 408	0.22 405	0.18 349	0.25 442	0.28 470

rvit_0105_5	0.44 296	0.32 435	0.79 453	0.51 464	0.29 361	0.44 266	0.43 405	0.62 178	0.76 304	0.51 200	0.52 181	0.61 289	0.53 323	0.58 218	0.38 275	0.28 489	0.25 503	0.25 455	0.24 473	0.22 398	0.20 364

fast-acv-ft	0.66 464	0.32 435	0.80 454	0.46 402	0.34 452	1.26 543	0.50 457	0.91 352	1.00 452	1.05 498	1.36 509	1.28 519	0.84 489	0.81 411	0.90 487	0.22 411	0.24 495	0.23 426	0.23 458	0.21 372	0.22 401

TRStereo	0.39 239	0.32 435	0.64 390	0.49 441	0.41 495	0.30 119	0.30 191	0.97 378	0.63 234	0.53 210	0.43 139	0.52 235	0.26 110	0.77 391	0.29 166	0.18 312	0.12 207	0.19 309	0.19 377	0.13 93	0.13 130

TestStereo	0.39 239	0.32 435	0.42 191	0.45 377	0.20 80	0.41 241	0.38 335	0.69 233	0.66 249	0.56 217	0.78 279	0.48 218	0.43 276	0.59 227	0.37 260	0.18 312	0.13 284	0.20 346	0.15 229	0.23 418	0.14 172

DMCA-RVC	0.54 401	0.32 435	0.83 465	0.51 464	0.32 428	0.59 353	0.38 335	0.89 346	0.70 269	0.95 453	0.88 337	0.90 428	0.69 422	0.75 373	0.63 429	0.23 438	0.18 426	0.31 513	0.24 473	0.27 462	0.21 382

NVstereo2D	0.62 457	0.32 435	0.82 461	0.50 452	0.44 513	0.88 475	0.48 438	1.12 436	1.17 511	0.67 275	0.90 346	0.90 428	0.69 422	1.02 489	0.69 443	0.33 522	0.16 375	0.29 502	0.20 400	0.43 539	0.46 556

LMCR-Stereo	0.55 410	0.33 443	0.57 359	0.60 533	0.30 387	0.80 452	0.36 302	1.30 515	0.79 318	0.90 428	1.04 418	0.57 256	0.64 393	0.87 430	0.73 453	0.20 373	0.15 348	0.19 309	0.14 198	0.25 442	0.18 321

stereogan	0.83 505	0.33 443	0.89 489	0.61 538	0.51 543	1.80 577	0.50 457	1.41 541	1.39 549	1.05 498	1.47 532	1.56 561	1.04 533	1.32 538	0.87 478	0.29 499	0.29 528	0.29 502	0.25 486	0.39 529	0.40 532

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 410	0.33 443	0.71 424	0.46 402	0.31 403	0.66 397	0.43 405	1.07 417	0.89 392	0.93 441	0.91 354	0.98 450	0.61 375	0.76 384	0.64 431	0.22 411	0.18 426	0.22 405	0.22 442	0.22 398	0.24 436
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.61 451	0.33 443	0.63 385	0.47 422	0.31 403	0.94 487	0.41 387	1.04 401	0.97 440	1.15 526	1.13 453	1.00 458	0.74 456	0.93 455	0.93 494	0.18 312	0.13 284	0.22 405	0.21 421	0.20 359	0.21 382
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM-Forest	0.65 463	0.33 443	0.43 209	0.44 362	0.30 387	1.01 504	0.54 478	1.13 443	1.09 491	1.11 521	1.21 477	1.10 494	0.76 468	0.99 480	0.71 447	0.32 515	0.33 553	0.33 524	0.30 518	0.30 481	0.28 470
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.75 488	0.34 448	0.81 460	0.51 464	0.38 477	0.78 440	0.63 508	1.39 535	1.32 541	1.05 498	1.40 515	1.58 562	1.14 546	0.92 451	0.91 490	0.29 499	0.28 526	0.28 494	0.23 458	0.28 471	0.41 537

AdaStereo	0.52 389	0.34 448	0.53 320	0.49 441	0.25 230	0.71 418	0.36 302	1.24 490	0.91 403	0.77 335	0.98 386	0.75 372	0.50 315	0.71 354	0.51 374	0.27 478	0.13 284	0.28 494	0.18 349	0.23 418	0.18 321
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SGM-ForestM	4.73 613	0.34 448	1.05 514	0.46 402	0.28 336	10.26 619	3.48 621	4.52 616	5.16 615	8.68 626	7.48 623	18.87 634	10.80 624	11.26 627	10.01 621	0.32 515	0.34 557	0.32 519	0.32 531	0.29 473	0.30 482

DRN-Test	0.68 468	0.34 448	0.77 449	0.52 481	0.40 490	1.14 529	0.61 502	1.56 565	1.04 468	1.18 528	1.10 440	1.05 476	0.72 443	0.82 417	1.01 510	0.24 449	0.18 426	0.26 474	0.25 486	0.26 452	0.23 425

rvit_0105_3	0.48 334	0.35 452	0.85 478	0.56 516	0.31 403	0.48 284	0.48 438	0.65 198	0.81 337	0.66 266	0.59 209	0.66 326	0.56 341	0.66 310	0.41 314	0.30 506	0.27 519	0.29 502	0.28 511	0.21 372	0.21 382

Anonymous3	0.47 324	0.35 452	0.91 492	0.50 452	0.38 477	0.81 458	0.55 481	0.76 296	0.66 249	0.52 203	0.65 225	0.44 196	0.45 290	0.66 310	0.39 285	0.25 462	0.25 503	0.22 405	0.21 421	0.23 418	0.24 436

HCRNet	0.46 312	0.35 452	0.45 222	0.54 504	0.26 267	0.52 300	0.29 169	0.87 337	0.64 238	0.75 323	0.82 305	0.76 379	0.53 323	0.70 344	0.38 275	0.24 449	0.16 375	0.24 442	0.20 400	0.21 372	0.20 364

FADNet-RVC-Resample	0.58 436	0.35 452	1.34 545	0.50 452	0.34 452	0.73 426	0.43 405	1.09 425	0.96 435	0.83 369	0.87 333	0.76 379	0.66 403	0.77 391	0.52 379	0.19 352	0.18 426	0.26 474	0.27 504	0.28 471	0.29 477

BEATNet_4x	0.49 348	0.35 452	0.72 431	0.38 160	0.20 80	0.65 390	0.36 302	1.08 422	0.78 311	0.78 346	0.88 337	0.73 363	0.64 393	0.71 354	0.60 416	0.16 225	0.12 207	0.16 176	0.15 229	0.24 431	0.18 321

TDLM	0.59 440	0.35 452	0.57 359	0.53 492	0.32 428	0.67 406	0.72 529	1.09 425	1.03 464	0.84 375	1.11 444	0.84 404	0.71 432	0.96 466	0.61 422	0.28 489	0.18 426	0.26 474	0.22 442	0.27 462	0.21 382

CVANet_RVC	0.59 440	0.35 452	0.54 333	0.49 441	0.33 440	0.70 413	0.67 514	1.12 436	0.97 440	0.88 413	1.05 421	1.01 462	0.72 443	0.94 458	0.55 398	0.30 506	0.20 457	0.28 494	0.26 497	0.32 493	0.23 425

AANet_RVC	0.59 440	0.35 452	0.68 410	0.47 422	0.28 336	0.57 337	0.47 431	1.04 401	1.28 533	0.87 403	1.33 503	0.86 410	0.63 385	1.16 509	0.89 481	0.19 352	0.13 284	0.15 148	0.14 198	0.18 307	0.20 364

StereoDRNet	0.67 465	0.35 452	0.82 461	0.53 492	0.44 513	1.03 508	0.53 471	1.51 557	1.06 474	1.13 524	0.91 354	1.07 485	0.74 456	0.87 430	0.95 499	0.24 449	0.19 448	0.25 455	0.23 458	0.27 462	0.22 401

SACVNet	0.61 451	0.36 461	0.67 403	0.57 522	0.37 470	0.65 390	0.47 431	1.16 452	0.80 327	1.04 493	1.06 427	1.02 464	0.81 483	0.99 480	0.57 406	0.28 489	0.21 467	0.25 455	0.24 473	0.30 481	0.39 527

S-Stereo	0.76 491	0.36 461	1.10 519	0.57 522	0.46 528	0.83 464	0.59 497	1.31 517	1.62 570	0.98 472	1.41 517	1.11 496	0.93 516	0.85 426	1.07 525	0.27 478	0.31 541	0.28 494	0.25 486	0.33 498	0.50 565

ACV-stereo	0.63 460	0.37 463	1.03 512	0.44 362	0.31 403	1.27 544	0.41 387	0.78 305	0.84 357	0.65 260	0.76 266	2.07 578	1.00 526	0.84 423	0.68 441	0.22 411	0.17 408	0.19 309	0.18 349	0.22 398	0.23 425

DualNet (step1)	0.60 447	0.37 463	0.83 465	0.39 186	0.31 403	0.72 422	0.49 451	1.11 431	0.92 409	0.93 441	0.89 340	0.86 410	0.71 432	0.74 365	0.53 390	0.42 556	0.22 476	0.40 546	0.41 558	0.36 517	0.35 512

test_sample9	1.17 550	0.37 463	0.83 465	0.39 186	0.31 403	0.72 422	0.49 451	1.11 431	0.92 409	0.93 441	0.89 340	0.86 410	0.71 432	1.29 528	2.03 575	0.42 556	9.50 633	0.40 546	0.41 558	0.36 517	0.35 512

test_sample8	1.36 567	0.37 463	0.83 465	0.39 186	0.31 403	0.72 422	0.49 451	1.19 467	0.79 318	1.51 558	0.96 373	3.29 599	1.64 576	1.29 528	2.03 575	0.42 556	9.50 633	0.40 546	0.41 558	0.36 517	0.35 512

ADCP+	1.18 552	0.37 463	3.09 592	0.50 452	0.52 546	1.48 557	0.61 502	1.32 523	1.07 482	1.21 531	1.16 465	1.08 486	1.11 541	1.63 560	7.17 616	0.20 373	0.16 375	0.24 442	0.22 442	0.29 473	0.22 401

RYNet	0.76 491	0.37 463	0.74 441	0.54 504	0.67 570	1.35 548	0.68 517	1.28 508	1.21 523	1.10 518	0.90 346	1.31 523	0.94 519	1.01 486	1.30 542	0.22 411	0.16 375	0.27 483	0.23 458	0.43 539	0.45 552

DeepPruner_ROB	0.55 410	0.37 463	0.67 403	0.42 294	0.31 403	0.50 287	0.43 405	1.22 485	0.73 288	0.86 398	1.05 421	0.85 406	0.58 357	0.90 446	0.56 400	0.29 499	0.23 486	0.22 405	0.22 442	0.26 452	0.26 449

CBMV	0.68 468	0.37 463	0.50 282	0.43 336	0.26 267	1.00 500	0.71 523	1.17 461	1.16 508	1.24 539	1.29 496	1.06 480	0.86 497	0.98 475	0.75 456	0.29 499	0.30 533	0.34 526	0.30 518	0.26 452	0.27 459
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.48 334	0.38 471	0.74 441	0.54 504	0.46 528	0.43 256	0.35 289	0.85 330	0.68 258	0.56 217	0.73 249	0.59 282	0.47 302	0.64 288	0.47 353	0.33 522	0.23 486	0.35 527	0.26 497	0.32 493	0.26 449

GMStereo	0.40 254	0.38 471	0.61 375	0.41 255	0.27 309	0.47 279	0.35 289	0.62 178	1.04 468	0.57 220	0.54 192	0.38 146	0.36 227	0.56 202	0.41 314	0.20 373	0.13 284	0.16 176	0.17 318	0.24 431	0.20 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RP	0.80 497	0.38 471	0.73 437	0.67 554	0.59 559	0.82 461	0.57 487	1.21 477	1.28 533	1.03 488	1.68 547	1.45 546	1.49 569	1.08 498	0.90 487	0.36 539	0.31 541	0.37 537	0.30 518	0.36 517	0.36 518

GANet	0.74 484	0.38 471	0.63 385	0.54 504	0.35 459	1.01 504	0.95 565	1.15 449	0.95 428	1.09 514	2.00 565	1.14 506	0.92 514	1.29 528	0.75 456	0.25 462	0.27 519	0.27 483	0.23 458	0.32 493	0.24 436

XPNet_ROB	0.73 479	0.38 471	0.80 454	0.53 492	0.40 490	0.80 452	0.83 553	1.21 477	0.96 435	1.37 551	1.17 470	1.37 537	0.87 500	1.14 505	0.99 508	0.33 522	0.25 503	0.27 483	0.24 473	0.31 485	0.29 477

z-ln-s-r	0.70 474	0.39 476	1.51 556	0.40 226	0.27 309	0.58 343	0.62 504	0.87 337	1.09 491	0.84 375	1.44 525	0.91 434	0.87 500	1.20 516	2.07 577	0.16 225	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.21 372	0.17 294

SDNR	0.89 517	0.39 476	1.66 572	0.42 294	0.39 485	3.35 605	0.32 232	0.95 371	1.05 470	1.05 498	2.12 570	0.62 297	0.71 432	1.40 542	0.78 460	0.53 574	0.56 591	0.36 532	0.27 504	0.46 546	0.50 565

APVNet	0.73 479	0.39 476	1.01 508	0.58 528	0.45 519	1.16 533	0.68 517	1.47 552	0.87 376	0.84 375	1.15 460	1.04 471	0.84 489	1.14 505	1.18 535	0.27 478	0.28 526	0.32 519	0.31 527	0.29 473	0.32 495

GwcNet	0.73 479	0.39 476	1.37 547	0.53 492	0.43 507	1.10 520	0.52 466	1.27 503	1.19 517	1.05 498	1.41 517	1.06 480	0.86 497	0.98 475	1.01 510	0.26 467	0.24 495	0.24 442	0.23 458	0.23 418	0.28 470

FADNet_RVC	0.58 436	0.39 476	1.26 533	0.45 377	0.32 428	0.55 320	0.34 266	1.12 436	0.90 397	0.68 286	0.90 346	0.61 289	0.71 432	1.03 491	0.80 468	0.21 389	0.18 426	0.27 483	0.23 458	0.33 498	0.30 482

STTStereo	0.57 424	0.39 476	0.87 484	0.45 377	0.32 428	0.62 367	0.45 420	1.01 391	0.87 376	1.01 481	0.91 354	0.95 443	0.58 357	0.77 391	0.66 433	0.25 462	0.24 495	0.27 483	0.33 537	0.25 442	0.26 449

CBMV_ROB	0.62 457	0.39 476	0.41 178	0.41 255	0.28 336	0.86 472	0.28 154	1.06 413	1.02 460	0.95 453	1.33 503	0.81 400	0.84 489	0.94 458	0.56 400	0.37 543	0.37 563	0.43 552	0.40 553	0.33 498	0.32 495

WCMA_ROB	1.22 556	0.39 476	0.93 493	0.51 464	0.45 519	1.44 554	0.79 547	1.20 474	1.30 539	2.99 608	3.94 607	3.30 600	2.17 594	1.42 546	1.31 543	0.46 562	0.35 560	0.35 527	0.37 545	0.41 533	0.42 540

PSMNet_ROB	0.67 465	0.39 476	0.76 446	0.57 522	0.43 507	1.00 500	0.85 557	1.25 496	0.93 415	0.82 361	1.04 418	1.08 486	0.64 393	0.89 438	1.02 514	0.29 499	0.21 467	0.31 513	0.31 527	0.27 462	0.25 445

YMNet	0.68 468	0.40 485	1.01 508	0.53 492	0.46 528	1.04 510	0.48 438	1.06 413	0.81 337	1.21 531	1.31 499	1.11 496	0.73 448	0.89 438	0.96 501	0.27 478	0.31 541	0.25 455	0.25 486	0.25 442	0.24 436

YMNet_1	0.68 468	0.40 485	1.01 508	0.53 492	0.46 528	1.04 510	0.48 438	1.06 413	0.81 337	1.21 531	1.31 499	1.11 496	0.73 448	0.89 438	0.96 501	0.27 478	0.31 541	0.25 455	0.25 486	0.25 442	0.24 436

dd	0.44 296	0.40 485	0.62 381	0.44 362	0.26 267	0.51 292	0.38 335	0.72 264	1.07 482	0.60 227	0.66 229	0.43 189	0.40 263	0.68 329	0.53 390	0.24 449	0.15 348	0.21 390	0.16 260	0.24 431	0.19 333

edge stereo	0.79 496	0.40 485	0.82 461	0.52 481	0.44 513	0.83 464	0.58 494	1.34 528	1.08 486	1.30 547	1.38 513	1.79 568	1.13 545	1.15 508	0.92 492	0.34 530	0.32 548	0.42 551	0.28 511	0.33 498	0.39 527

Nwc_Net	0.82 500	0.40 485	0.86 479	0.62 542	0.56 553	1.04 510	0.57 487	1.72 581	1.08 486	0.93 441	1.88 559	1.44 545	1.24 553	1.19 513	0.94 496	0.31 510	0.25 503	0.36 532	0.39 550	0.31 485	0.31 491

NOSS_ROB	0.59 440	0.40 485	0.42 191	0.45 377	0.31 403	0.79 446	0.53 471	1.09 425	1.12 494	0.69 289	0.92 360	0.77 384	0.63 385	0.81 411	0.52 379	0.39 549	0.38 564	0.44 554	0.42 563	0.38 525	0.36 518

TCMNet	0.68 468	0.41 491	1.08 516	0.60 533	0.61 564	0.97 492	0.55 481	1.11 431	0.93 415	0.87 403	1.14 457	0.89 425	0.65 401	0.92 451	1.06 522	0.26 467	0.26 512	0.31 513	0.28 511	0.33 498	0.30 482

sAnonymous2	0.42 276	0.41 491	0.96 500	0.48 429	0.37 470	0.41 241	0.48 438	0.60 164	0.52 196	0.39 144	0.48 157	0.35 127	0.44 283	0.44 110	0.30 184	0.19 352	0.14 323	0.19 309	0.17 318	0.55 566	0.43 545

CroCo_RVC	0.42 276	0.41 491	0.96 500	0.48 429	0.37 470	0.41 241	0.48 438	0.60 164	0.52 196	0.39 144	0.48 157	0.35 127	0.44 283	0.44 110	0.30 184	0.19 352	0.14 323	0.19 309	0.17 318	0.55 566	0.43 545

SuperB	1.00 532	0.41 491	4.03 600	0.45 377	0.32 428	0.99 499	0.49 451	1.09 425	2.09 588	1.10 518	1.10 440	0.74 367	0.83 486	1.13 503	1.75 563	0.20 373	0.15 348	0.17 222	0.15 229	2.50 613	0.27 459

AF-Net	0.85 512	0.41 491	0.87 484	0.66 552	0.54 551	0.96 491	0.52 466	1.66 577	1.37 546	1.03 488	2.04 568	1.46 547	1.36 559	1.19 513	1.05 521	0.34 530	0.24 495	0.39 543	0.28 511	0.31 485	0.26 449

rvit_105_1	0.56 419	0.42 496	0.84 472	0.59 531	0.37 470	0.59 353	0.68 517	0.73 276	0.97 440	0.82 361	0.69 241	0.75 372	0.63 385	0.80 406	0.56 400	0.34 530	0.29 528	0.31 513	0.34 539	0.23 418	0.23 425

Wz-Net-MNSev	0.81 499	0.42 496	1.64 569	0.51 464	0.41 495	1.46 555	0.95 565	1.24 490	1.26 531	1.31 548	1.25 483	1.17 509	0.83 486	1.21 518	1.06 522	0.22 411	0.19 448	0.24 442	0.23 458	0.29 473	0.26 449

ADCL	1.10 542	0.42 496	1.57 562	0.51 464	0.41 495	1.71 573	0.92 561	1.36 533	1.45 556	1.33 549	1.56 540	1.22 515	1.26 555	1.45 550	5.27 611	0.22 411	0.19 448	0.25 455	0.25 486	0.29 473	0.29 477

NCC-stereo	0.82 500	0.43 499	0.87 484	0.63 545	0.68 571	0.88 475	0.72 529	1.60 572	1.12 494	0.95 453	1.41 517	1.37 537	1.37 561	1.26 524	0.94 496	0.32 515	0.30 533	0.37 537	0.49 576	0.34 506	0.35 512

Abc-Net	0.82 500	0.43 499	0.87 484	0.63 545	0.68 571	0.88 475	0.72 529	1.60 572	1.12 494	0.95 453	1.41 517	1.37 537	1.37 561	1.26 524	0.94 496	0.32 515	0.30 533	0.37 537	0.49 576	0.34 506	0.35 512
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSAF-DinoV2	1.18 552	0.44 501	3.00 590	0.56 516	0.30 387	0.91 480	0.74 536	1.58 568	1.25 526	1.06 507	1.41 517	2.98 592	1.57 571	3.25 603	3.12 596	0.22 411	0.14 323	0.20 346	0.22 442	0.33 498	0.34 508

DPSNet	1.08 541	0.44 501	2.64 586	0.54 504	0.42 504	1.59 564	1.25 586	2.39 598	1.50 561	1.13 524	1.12 446	1.51 555	2.19 595	1.44 549	1.51 556	0.35 536	0.25 503	0.25 455	0.21 421	0.49 554	0.39 527

Anonymous_2	0.84 507	0.45 503	0.66 398	0.41 255	0.45 519	0.82 461	0.53 471	0.81 317	0.81 337	0.73 312	0.61 215	0.91 434	0.76 468	0.77 391	0.61 422	0.51 572	0.55 589	0.54 572	4.92 628	0.54 564	0.42 540

FINET	0.75 488	0.45 503	1.38 548	0.48 429	0.46 528	0.98 497	1.00 570	1.22 485	1.69 575	0.91 437	1.25 483	0.74 367	0.74 456	1.09 499	0.82 472	0.37 543	0.31 541	0.27 483	0.24 473	0.35 511	0.34 508

NCCL2	0.74 484	0.45 503	0.77 449	0.65 550	0.45 519	0.97 492	1.16 580	1.16 452	1.02 460	1.00 478	0.98 386	1.48 551	0.88 505	0.99 480	0.89 481	0.31 510	0.27 519	0.39 543	0.39 550	0.33 498	0.34 508

SANet	1.15 547	0.45 503	1.40 550	0.50 452	0.32 428	1.54 563	1.21 583	1.49 553	3.35 607	1.61 563	2.41 578	2.32 584	1.80 583	1.57 557	1.27 541	0.28 489	0.25 503	0.26 474	0.24 473	0.36 517	0.32 495

MeshStereo	1.38 568	0.45 503	0.58 361	0.45 377	0.35 459	1.63 567	0.60 500	2.07 591	1.43 554	4.49 617	3.32 599	4.67 608	2.08 591	2.08 582	1.32 544	0.36 539	0.36 562	0.37 537	0.32 531	0.32 493	0.34 508
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
w-ln-seven-2	0.83 505	0.46 508	2.93 588	0.54 504	0.39 485	0.93 484	0.63 508	1.16 452	1.18 515	1.25 541	1.32 501	1.09 492	1.05 535	1.23 519	1.07 525	0.21 389	0.20 457	0.23 426	0.22 442	0.26 452	0.24 436

GMStereo_Zeroshot	0.51 375	0.46 508	0.80 454	0.50 452	0.28 336	0.57 337	0.30 191	0.75 292	0.79 318	0.88 413	0.94 365	0.90 428	0.37 235	0.77 391	0.46 342	0.27 478	0.14 323	0.26 474	0.15 229	0.39 529	0.19 333

ADCRef	0.84 507	0.46 508	1.60 566	0.52 481	0.45 519	1.08 518	0.52 466	1.13 443	1.03 464	1.22 535	1.43 524	0.87 416	0.93 516	0.91 449	3.35 598	0.19 352	0.16 375	0.23 426	0.23 458	0.23 418	0.22 401

PA-Net	0.70 474	0.46 508	0.96 500	0.51 464	0.53 548	0.94 487	0.73 534	1.14 445	1.15 506	0.83 369	0.90 346	0.88 420	0.76 468	1.19 513	0.96 501	0.25 462	0.41 574	0.29 502	0.44 564	0.27 462	0.39 527
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PS-NSSS	0.60 447	0.46 508	0.68 410	0.43 336	0.34 452	0.66 397	0.57 487	1.05 408	0.91 403	0.80 354	1.28 492	0.72 358	0.67 412	0.89 438	0.61 422	0.32 515	0.26 512	0.40 546	0.27 504	0.35 511	0.29 477

NaN_ROB	0.73 479	0.46 508	0.89 489	0.52 481	0.34 452	0.98 497	1.11 575	1.28 508	1.20 520	1.27 545	0.96 373	1.08 486	0.79 475	1.34 540	0.78 460	0.24 449	0.30 533	0.23 426	0.24 473	0.23 418	0.26 449

LALA_ROB	0.76 491	0.46 508	0.86 479	0.55 512	0.41 495	1.00 500	0.93 564	1.25 496	1.13 499	1.23 537	1.15 460	1.55 559	0.80 480	1.11 502	0.96 501	0.33 522	0.23 486	0.35 527	0.30 518	0.35 511	0.32 495

HBP-ISP	0.61 451	0.47 515	0.45 222	0.46 402	0.33 440	0.79 446	0.29 169	1.15 449	1.05 470	0.85 388	1.18 474	0.67 333	0.71 432	0.92 451	0.57 406	0.37 543	0.38 564	0.47 559	0.41 558	0.39 529	0.32 495

DANet	0.74 484	0.47 515	0.98 506	0.60 533	0.41 495	0.92 483	0.41 387	1.02 394	0.87 376	1.22 535	1.22 479	1.33 530	0.88 505	1.26 524	1.37 546	0.27 478	0.24 495	0.31 513	0.25 486	0.37 523	0.36 518
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 524	0.48 517	1.13 522	0.67 554	0.49 536	2.07 583	0.63 508	1.02 394	0.90 397	1.77 575	2.62 586	1.28 519	1.60 573	1.09 499	1.06 522	0.37 543	0.30 533	0.35 527	0.25 486	0.46 546	0.45 552

PDISCO_ROB	0.96 525	0.51 518	1.13 522	1.03 585	1.00 587	1.81 578	0.77 542	1.72 581	1.60 568	1.09 514	1.19 475	1.34 533	0.80 480	1.62 559	1.01 510	0.58 580	0.22 476	0.45 555	0.40 553	0.50 556	0.41 537

MSMD_ROB	1.25 559	0.51 518	0.64 390	0.60 533	0.50 541	1.66 569	0.67 514	1.26 498	1.26 531	2.64 599	3.82 604	3.06 595	3.20 609	1.45 550	0.91 490	0.46 562	0.41 574	0.49 567	0.51 580	0.47 549	0.45 552

w-ln-seven	1.02 534	0.52 520	2.86 587	0.55 512	0.51 543	1.37 549	0.75 539	1.72 581	1.84 581	1.54 561	1.52 537	1.27 518	0.95 521	1.30 534	2.07 577	0.24 449	0.22 476	0.25 455	0.25 486	0.31 485	0.28 470

CSAN	0.88 516	0.52 520	0.93 493	0.61 538	0.42 504	1.19 539	1.11 575	1.27 503	1.48 560	1.37 551	1.44 525	1.37 537	1.30 556	1.46 552	1.01 510	0.39 549	0.31 541	0.36 532	0.37 545	0.35 511	0.36 518

ETE_ROB	0.73 479	0.52 520	0.93 493	0.57 522	0.37 470	0.80 452	0.86 558	1.19 467	0.95 428	1.20 530	1.22 479	1.39 543	0.86 497	1.07 495	0.88 479	0.27 478	0.21 467	0.31 513	0.27 504	0.34 506	0.35 512

FC-DCNN v2	1.74 581	0.53 523	0.68 410	0.62 542	0.49 536	1.67 570	0.71 523	1.85 587	1.57 565	4.84 621	5.01 618	6.42 620	3.92 612	2.24 589	1.43 550	0.47 565	0.42 576	0.47 559	0.46 565	0.48 550	0.47 558

dad	0.61 451	0.53 523	0.72 431	0.44 362	0.31 403	0.64 383	0.37 317	0.85 330	1.28 533	1.05 498	1.17 470	1.18 510	0.61 375	0.70 344	0.54 396	0.36 539	0.23 486	0.37 537	0.21 421	0.31 485	0.23 425

XX-TBD	0.32 148	0.53 523	0.26 13	0.53 492	0.21 102	0.38 213	0.24 93	0.41 64	0.77 307	0.55 214	0.70 244	0.31 95	0.26 110	0.33 28	0.28 148	0.16 225	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.11 40

psmorigin	0.84 507	0.53 523	2.21 581	0.50 452	0.41 495	0.86 472	0.57 487	1.08 422	0.90 397	1.50 557	1.42 522	1.50 553	1.09 539	1.29 528	1.03 515	0.32 515	0.33 553	0.27 483	0.27 504	0.34 506	0.45 552

FADNet	0.63 460	0.53 523	1.20 528	0.46 402	0.44 513	0.66 397	0.41 387	1.24 490	1.07 482	0.70 294	0.84 313	0.98 450	0.65 401	0.87 430	0.54 396	0.29 499	0.30 533	0.27 483	0.30 518	0.48 550	0.36 518

ADCPNet	1.11 545	0.53 523	3.26 595	0.55 512	0.44 513	1.47 556	0.83 553	1.21 477	1.17 511	1.26 544	1.42 522	1.67 565	1.12 543	1.48 553	3.86 605	0.30 506	0.29 528	0.30 512	0.32 531	0.37 523	0.37 524

FC-DCNN	1.67 580	0.53 523	0.68 410	0.62 542	0.49 536	1.62 566	0.71 523	1.77 585	1.55 563	4.73 620	4.66 616	5.82 616	3.94 613	2.13 584	1.42 548	0.47 565	0.42 576	0.47 559	0.46 565	0.48 550	0.47 558

Wz-Net-LNSev	0.75 488	0.54 530	1.59 563	0.51 464	0.41 495	1.16 533	0.79 547	1.27 503	1.13 499	1.04 493	1.14 457	1.11 496	0.94 519	0.93 455	1.00 509	0.24 449	0.22 476	0.21 390	0.19 377	0.26 452	0.27 459

SHD	0.98 529	0.54 530	1.30 541	0.63 545	0.50 541	1.14 529	0.50 457	1.80 586	2.20 589	1.66 569	1.39 514	1.47 549	1.21 550	1.40 542	1.80 564	0.32 515	0.27 519	0.32 519	0.34 539	0.41 533	0.44 550

RTSC	0.93 519	0.54 530	1.59 563	0.56 516	0.40 490	1.17 537	0.55 481	1.44 548	1.82 580	1.53 560	1.26 487	1.15 507	0.82 484	1.70 566	2.44 585	0.26 467	0.20 457	0.23 426	0.24 473	0.31 485	0.32 495

MANE	4.73 613	0.54 530	0.77 449	0.69 561	0.60 562	10.35 620	1.67 604	8.68 624	12.66 626	6.90 625	9.43 626	11.59 626	10.59 623	8.26 624	8.41 617	0.51 572	0.45 582	0.48 564	1.02 604	0.50 556	0.50 565

FBW_ROB	0.94 523	0.54 530	1.03 512	0.56 516	0.42 504	1.16 533	0.76 541	1.56 565	1.41 550	1.38 553	1.33 503	1.47 549	1.07 537	2.94 602	1.14 533	0.26 467	0.32 548	0.45 555	0.30 518	0.34 506	0.30 482

PWCDC_ROB	0.93 519	0.54 530	0.97 505	0.78 573	0.41 495	1.03 508	0.42 398	1.39 535	2.34 595	1.04 493	3.73 603	0.80 398	1.12 543	1.29 528	1.04 519	0.37 543	0.22 476	0.24 442	0.20 400	0.36 517	0.31 491

Syn2CoEx	0.74 484	0.55 536	1.17 527	0.66 552	0.45 519	0.89 478	0.56 485	1.54 560	1.15 506	0.95 453	1.35 508	1.03 466	1.03 531	0.96 466	0.89 481	0.31 510	0.27 519	0.29 502	0.24 473	0.23 418	0.27 459

DeepPrunerF	0.93 519	0.55 536	3.88 597	0.70 564	0.81 577	0.72 422	0.74 536	1.28 508	1.97 584	0.95 453	1.02 405	0.87 416	0.85 493	1.16 509	1.07 525	0.35 536	0.29 528	0.43 552	0.40 553	0.31 485	0.33 504

z-mn7	1.07 538	0.56 538	2.36 584	0.54 504	0.37 470	1.74 575	0.71 523	1.28 508	2.32 592	1.00 478	2.56 582	1.43 544	1.01 528	2.34 593	1.74 562	0.23 438	0.20 457	0.21 390	0.20 400	0.27 462	0.27 459

FADNet-RVC	0.62 457	0.56 538	1.29 538	0.47 422	0.39 485	0.63 373	0.40 366	1.16 452	0.91 403	0.71 304	0.86 326	1.04 471	0.55 334	0.99 480	0.78 460	0.27 478	0.26 512	0.28 494	0.29 517	0.32 493	0.31 491

FCDSN-DC	1.43 572	0.57 540	0.69 419	0.74 569	0.59 559	1.42 553	0.65 513	1.40 539	1.41 550	3.31 612	4.42 614	4.57 607	3.01 607	1.70 566	1.19 537	0.46 562	0.42 576	0.48 564	0.47 569	0.51 559	0.51 569
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	1.22 556	0.57 540	3.17 594	0.54 504	0.44 513	1.07 516	0.77 542	1.31 517	1.13 499	2.14 589	1.48 533	1.49 552	1.47 568	1.65 562	5.30 612	0.26 467	0.24 495	0.29 502	0.32 531	0.38 525	0.36 518

PWC_ROB	0.92 518	0.57 540	1.64 569	0.53 492	0.33 440	0.93 484	0.39 353	1.42 546	1.51 562	1.66 569	2.57 583	1.18 510	1.11 541	1.50 554	1.54 557	0.26 467	0.18 426	0.28 494	0.20 400	0.30 481	0.32 495

DGSMNet	0.80 497	0.58 543	1.42 552	0.61 538	0.65 567	0.94 487	0.75 539	1.35 529	1.16 508	0.88 413	1.26 487	1.00 458	0.75 459	1.07 495	0.89 481	0.36 539	0.31 541	0.41 550	0.40 553	0.60 572	0.59 577

aanetorigin	0.85 512	0.58 543	1.98 577	0.50 452	0.40 490	0.66 397	0.70 521	0.72 264	1.01 455	2.44 597	2.00 565	1.32 525	1.25 554	0.96 466	1.16 534	0.20 373	0.19 448	0.20 346	0.20 400	0.27 462	0.33 504

ccnet	0.84 507	0.59 545	0.86 479	0.56 516	0.60 562	1.11 525	0.72 529	1.44 548	0.97 440	1.15 526	1.44 525	1.28 519	0.95 521	1.01 486	1.33 545	0.49 569	0.43 579	0.50 569	0.47 569	0.52 562	0.48 561

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 536	0.61 546	1.82 574	0.69 561	0.51 543	2.62 590	1.69 605	1.28 508	1.44 555	1.39 554	1.56 540	1.34 533	0.91 512	1.68 564	0.95 499	0.38 548	0.39 569	0.46 558	0.61 587	0.41 533	0.43 545

RGC	0.82 500	0.62 547	0.80 454	0.67 554	0.66 569	0.91 480	0.59 497	1.35 529	1.09 491	1.12 523	1.46 530	1.50 553	1.09 539	1.28 527	0.97 506	0.34 530	0.30 533	0.48 564	0.40 553	0.38 525	0.38 526

MFN_U_SF_RVC	1.14 546	0.63 548	2.33 582	0.69 561	0.46 528	2.04 582	0.70 521	1.90 588	1.37 546	1.62 564	1.56 540	1.94 574	1.36 559	1.73 568	1.90 567	0.41 554	0.38 564	0.45 555	0.48 573	0.45 543	0.47 558

WZ-Net	1.29 563	0.64 549	5.42 607	0.64 548	0.52 546	1.37 549	1.29 588	1.41 541	1.77 578	1.56 562	1.69 549	1.74 566	1.41 563	2.50 597	2.16 582	0.28 489	0.21 467	0.23 426	0.25 486	0.39 529	0.41 537

ELAS_RVC	1.76 583	0.64 549	1.20 528	0.74 569	0.59 559	2.18 585	2.53 617	2.10 593	2.85 602	3.46 613	3.41 602	3.12 596	4.11 614	2.69 600	2.53 590	0.54 577	0.47 585	0.51 571	0.48 573	0.55 566	0.55 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 584	0.64 549	1.10 519	0.72 567	0.58 558	3.37 606	1.76 607	2.54 600	2.57 597	3.77 615	3.96 608	2.83 591	3.44 610	2.34 593	2.73 592	0.53 574	0.47 585	0.50 569	0.48 573	0.55 566	0.55 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	2.42 598	0.66 552	2.95 589	0.89 577	1.12 594	1.75 576	6.75 623	1.53 558	1.63 572	1.28 546	8.81 625	0.99 455	10.14 620	1.68 564	3.37 599	0.44 560	0.34 557	0.64 578	0.68 590	1.21 592	1.60 611

SAMSARA	1.15 547	0.69 553	1.44 554	1.09 587	0.93 580	2.10 584	1.87 612	1.64 575	1.47 559	1.64 566	1.21 477	2.06 577	1.14 546	1.61 558	1.50 555	0.39 549	0.45 582	0.36 532	0.38 548	0.50 556	0.51 569

PVD	1.34 566	0.70 554	1.42 552	0.78 573	0.65 567	1.68 571	0.91 559	2.12 594	3.01 603	2.25 591	2.35 577	1.90 572	1.99 589	1.98 578	2.14 580	0.40 553	0.38 564	0.49 567	0.37 545	0.51 559	0.67 578

XQC	0.97 527	0.70 554	1.54 560	0.70 564	0.55 552	1.48 557	0.81 549	1.41 541	1.57 565	1.21 531	1.12 446	1.33 530	1.04 533	1.55 556	2.00 573	0.39 549	0.25 503	0.37 537	0.32 531	0.55 566	0.49 562

ADCS	1.60 577	0.70 554	4.02 599	0.61 538	0.53 548	1.31 545	1.11 575	1.71 580	1.86 583	1.97 584	1.68 547	1.51 555	1.46 566	2.07 581	9.20 619	0.34 530	0.32 548	0.33 524	0.36 543	0.45 543	0.46 556

PASM	0.96 525	0.71 557	2.05 579	0.72 567	0.72 575	0.84 469	0.92 561	1.14 445	1.34 544	1.25 541	1.22 479	1.34 533	1.07 537	1.31 536	1.11 529	0.53 574	0.57 592	0.59 576	0.67 588	0.56 571	0.57 576

AnyNet_C32	1.27 561	0.72 558	3.33 596	0.59 531	0.56 553	1.51 561	1.53 598	1.27 503	1.28 533	1.52 559	1.48 533	1.38 541	1.23 552	1.64 561	5.26 610	0.30 506	0.29 528	0.29 502	0.34 539	0.38 525	0.44 550

zh-mn7	1.21 555	0.75 559	5.81 608	0.52 481	0.39 485	1.18 538	0.63 508	1.21 477	1.79 579	1.81 576	2.33 573	1.16 508	1.01 528	2.20 587	2.00 573	0.25 462	0.22 476	0.22 405	0.22 442	0.25 442	0.30 482

SQANet	0.87 515	0.76 560	0.76 446	1.16 588	0.99 586	1.10 520	0.51 460	1.12 436	0.85 363	0.93 441	1.05 421	1.03 466	0.76 468	1.07 495	0.70 444	0.79 585	0.25 503	1.04 591	0.36 543	1.56 595	0.70 579

DStereoO	1.07 538	0.77 561	0.87 484	0.67 554	0.49 536	0.91 480	1.30 589	1.15 449	1.41 550	1.24 539	1.33 503	1.06 480	2.39 599	1.32 538	1.11 529	2.03 609	0.38 564	0.77 583	0.31 527	1.55 594	0.43 545

GASNet	0.70 474	0.77 561	1.16 526	0.71 566	0.49 536	0.62 367	0.48 438	1.12 436	1.05 470	0.98 472	0.84 313	0.94 442	0.82 484	1.41 545	0.85 476	0.33 522	0.22 476	0.29 502	0.28 511	0.44 542	0.26 449

GANetREF_RVC	0.82 500	0.77 561	0.95 499	0.68 558	0.43 507	1.15 531	1.06 573	1.19 467	1.20 520	1.03 488	1.02 405	1.10 494	0.89 508	1.20 516	0.78 460	0.49 569	0.39 569	0.58 575	0.39 550	0.69 574	0.49 562
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PSMNet-RUCA	0.78 495	0.78 564	1.23 531	1.01 582	0.91 578	0.68 410	0.53 471	1.16 452	1.06 474	0.79 351	1.10 440	0.82 402	0.72 443	0.94 458	0.70 444	0.55 578	0.27 519	0.76 582	0.46 565	0.70 576	0.49 562

Wz-Net-SNSev	0.99 531	0.80 565	3.00 590	0.57 522	0.46 528	0.94 487	1.22 585	1.40 539	1.28 533	1.04 493	1.33 503	1.46 547	0.90 511	2.06 580	1.65 560	0.26 467	0.24 495	0.25 455	0.26 497	0.33 498	0.30 482

UDGNet	0.50 361	0.82 566	0.56 350	0.51 464	0.32 428	0.41 241	0.34 266	0.71 253	0.93 415	0.65 260	0.60 212	0.58 272	0.44 283	0.65 298	0.43 323	0.33 522	0.15 348	0.67 579	0.20 400	0.49 554	0.23 425

Consistency-Raft	1.01 533	0.82 566	1.27 536	0.85 576	0.97 584	0.81 458	0.83 553	1.35 529	1.61 569	1.06 507	1.66 546	1.11 496	0.93 516	0.93 455	1.11 529	0.65 582	0.75 601	0.79 584	0.91 600	1.09 590	0.79 583

EDNetEfficient	1.47 574	0.82 566	6.28 610	0.48 429	0.40 490	0.73 426	0.83 553	0.95 371	2.77 601	3.48 614	1.95 562	1.64 564	2.12 592	1.42 546	3.84 604	0.21 389	0.19 448	0.21 390	0.21 421	0.43 539	0.42 540

LSM	4.83 615	0.83 569	11.23 616	0.76 572	56.73 642	1.10 520	1.18 581	1.35 529	1.70 576	2.13 586	2.34 575	1.34 533	1.19 549	1.52 555	1.23 539	0.34 530	0.50 587	0.39 543	0.47 569	0.51 559	9.82 628

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 477	0.84 570	0.80 454	0.55 512	0.38 477	1.38 551	0.57 487	1.07 417	0.81 337	0.90 428	0.94 365	0.95 443	0.54 330	1.01 486	0.61 422	0.41 554	0.30 533	0.57 574	0.31 527	0.86 581	0.39 527

StereoAnything_RVC	0.22 31	0.85 571	0.41 178	0.28 3	0.16 7	0.23 31	0.18 13	0.23 3	0.19 7	0.16 2	0.16 6	0.15 1	0.21 56	0.32 18	0.19 1	0.16 225	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.16 247	0.10 3

zh-sn7	1.20 554	0.86 572	4.54 603	0.58 528	0.43 507	1.10 520	0.92 561	1.24 490	1.34 544	1.45 556	2.00 565	1.26 516	1.62 574	2.13 584	2.79 593	0.26 467	0.26 512	0.26 474	0.27 504	0.35 511	0.33 504

AnonymousM	0.42 276	0.86 572	0.31 56	0.35 89	0.23 159	0.30 119	0.37 317	0.56 145	0.44 159	0.72 305	0.50 166	0.47 213	0.29 161	0.42 96	0.35 237	0.16 225	0.12 207	1.51 596	0.32 531	0.12 52	0.11 40

anonymity	0.98 529	0.89 574	1.06 515	0.93 580	1.04 591	0.97 492	0.82 551	1.33 526	0.93 415	1.08 510	0.98 386	1.02 464	0.95 521	1.02 489	0.93 494	0.96 591	0.96 615	0.90 588	0.91 600	0.92 583	0.95 588

DStereoFS	2.16 595	0.91 575	1.29 538	0.84 575	0.72 575	3.56 607	0.95 565	2.01 589	2.03 587	1.65 568	2.06 569	2.73 588	13.30 626	4.76 615	1.95 568	0.47 565	0.33 553	0.84 587	0.49 576	0.95 586	1.42 607

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 568	0.91 575	2.11 580	0.89 577	0.57 557	4.27 612	1.79 609	1.55 561	2.00 586	1.64 566	1.85 558	1.83 569	1.44 565	1.89 576	1.49 554	0.49 569	0.40 572	0.56 573	0.58 584	0.75 578	0.52 571

SPS-STEREO	1.29 563	0.94 577	1.10 519	1.05 586	1.03 589	1.48 557	0.91 559	1.57 567	1.24 524	2.13 586	1.90 560	1.94 574	1.46 566	1.77 569	1.64 559	0.97 592	0.94 614	0.90 588	0.89 599	0.96 587	0.97 590
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	1.10 542	0.96 578	0.96 500	1.37 594	1.06 592	1.65 568	0.72 529	1.46 551	1.19 517	1.10 518	1.32 501	1.32 525	0.95 521	1.29 528	0.81 471	0.89 590	0.46 584	1.24 594	0.50 579	1.86 597	0.89 585

NVStereoNet_ROB	1.31 565	0.96 578	1.33 544	0.90 579	0.92 579	1.15 531	1.05 572	1.49 553	1.62 570	1.63 565	2.51 580	2.31 582	1.62 574	2.16 586	1.42 548	0.81 587	0.73 597	0.79 584	1.02 604	0.73 577	0.97 590
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	1.17 550	0.99 580	1.31 542	1.02 584	0.95 582	1.32 546	1.32 590	1.44 548	1.58 567	1.72 574	1.70 550	1.21 512	1.57 571	1.16 509	1.04 519	0.88 589	0.76 603	0.79 584	0.75 593	0.90 582	0.94 586

SGM+DAISY	1.52 575	0.99 580	1.61 567	1.01 582	1.02 588	1.86 580	1.19 582	1.49 553	1.38 548	2.96 606	3.00 593	2.79 590	1.94 585	1.88 574	1.62 558	0.98 594	0.97 616	0.91 590	0.91 600	0.94 585	0.99 592

Ntro	1.15 547	1.00 582	1.00 507	1.49 595	1.20 595	1.69 572	0.81 549	1.39 535	1.25 526	1.01 481	1.28 492	1.31 523	1.00 526	1.31 536	0.89 481	1.10 598	0.43 579	1.36 595	0.51 580	1.95 600	0.99 592

CC-Net-ROB	0.84 507	1.01 583	0.93 493	0.60 533	0.45 519	1.25 542	0.71 523	1.20 474	1.05 470	0.84 375	1.24 482	0.90 428	0.78 474	1.14 505	0.70 444	0.48 568	0.34 557	1.71 599	0.38 548	0.78 579	0.40 532

UDG	0.93 519	1.03 584	0.75 444	1.00 581	0.97 584	1.02 506	0.57 487	1.18 463	1.01 455	0.93 441	1.02 405	1.32 525	1.03 531	0.88 436	0.92 492	0.55 578	0.33 553	1.82 601	0.41 558	1.20 591	0.74 581

RTS	2.03 588	1.03 584	11.50 617	0.68 558	0.63 565	2.71 592	1.56 600	1.55 561	2.32 592	1.93 581	2.57 583	1.32 525	1.32 557	5.20 616	4.30 606	0.31 510	0.23 486	0.29 502	0.30 518	0.41 533	0.40 532

RTSA	2.03 588	1.03 584	11.50 617	0.68 558	0.63 565	2.71 592	1.56 600	1.55 561	2.32 592	1.93 581	2.57 583	1.32 525	1.32 557	5.20 616	4.30 606	0.31 510	0.23 486	0.29 502	0.30 518	0.41 533	0.40 532

AnyNet_C01	1.63 578	1.16 587	7.38 611	0.65 550	0.56 553	2.25 586	1.53 598	1.53 558	1.46 558	1.71 573	1.95 562	1.83 569	1.41 563	2.48 595	4.42 608	0.33 522	0.32 548	0.32 519	0.34 539	0.45 543	0.50 565

EDNetEfficientorigin	9.96 623	1.17 588	175.17 649	0.49 441	0.37 470	1.13 528	0.74 536	1.27 503	2.70 600	3.16 611	2.49 579	2.28 581	2.15 593	1.88 574	2.27 584	0.21 389	0.19 448	0.25 455	0.20 400	0.54 564	0.53 573

WAO-7	1.96 585	1.24 589	1.52 557	1.28 592	1.06 592	2.92 601	1.64 603	3.32 607	3.05 605	2.28 592	3.32 599	3.19 598	2.38 598	3.39 605	2.49 589	1.02 595	0.92 610	1.06 592	1.04 606	1.05 589	0.99 592

Wz-Net-TNSev	1.23 558	1.24 589	5.25 606	0.51 464	0.43 507	1.49 560	1.09 574	1.58 568	1.42 553	1.25 541	1.26 487	1.58 562	1.52 570	1.97 577	1.95 568	0.33 522	0.32 548	0.26 474	0.30 518	0.41 533	0.43 545

GCST	0.85 512	1.25 591	0.80 454	1.58 596	1.03 589	1.04 510	0.24 93	0.81 317	0.81 337	0.99 477	0.67 237	0.78 387	0.35 217	0.98 475	0.38 275	0.97 592	0.65 594	1.20 593	0.81 596	0.93 584	0.72 580

ACVNet_2	1.74 581	1.30 592	1.62 568	1.81 599	1.63 600	2.28 587	1.34 592	2.35 597	2.64 599	1.82 577	2.55 581	2.99 593	1.71 580	1.67 563	1.20 538	1.48 603	0.59 593	1.81 600	0.71 591	2.09 603	1.29 601

ACVNet-4b	1.43 572	1.34 593	1.28 537	1.95 604	1.60 599	1.93 581	0.77 542	1.59 570	1.64 573	1.05 498	1.60 544	2.10 579	0.92 514	1.79 571	0.84 474	1.76 607	0.35 560	2.03 607	0.67 588	2.16 605	1.18 597

ACVNet_1	1.55 576	1.36 594	1.35 546	1.96 605	1.63 600	1.83 579	0.96 568	2.09 592	1.85 582	1.43 555	1.54 538	2.31 582	1.68 579	1.42 546	1.18 535	1.76 607	0.51 588	2.05 609	0.59 585	2.24 608	1.30 602

JetBlue	3.02 603	1.39 595	7.91 612	1.17 589	1.49 598	8.53 618	7.94 624	2.82 601	1.98 585	2.15 590	2.69 588	3.32 601	3.01 607	6.66 620	3.81 603	0.79 585	0.78 604	0.75 581	0.76 594	1.04 588	1.33 604

Dean	2.07 592	1.39 595	1.69 573	2.17 607	1.83 608	2.75 595	1.28 587	3.49 611	3.80 612	2.13 586	3.30 598	3.18 597	1.98 588	1.78 570	1.72 561	1.73 606	0.79 607	1.99 603	0.91 600	2.17 606	1.34 605

LVE	2.20 596	1.47 597	1.44 554	2.06 606	1.80 607	2.79 597	1.77 608	2.96 602	3.94 614	1.95 583	4.29 612	3.47 604	1.97 586	2.48 595	1.85 566	2.06 610	0.88 608	2.06 610	1.13 611	2.17 606	1.53 608

MonStereo1	2.06 590	1.51 598	1.56 561	1.85 602	1.70 605	2.84 598	0.78 546	2.52 599	3.49 608	2.33 593	4.36 613	3.41 603	2.72 602	2.32 590	1.83 565	1.32 602	0.55 589	1.66 598	0.88 598	1.94 599	1.70 613

WAO-6	2.11 593	1.52 599	1.25 532	1.73 598	1.69 604	2.72 594	1.62 602	3.15 605	3.64 609	2.01 585	3.28 597	3.52 605	2.20 596	2.59 598	2.48 588	1.31 601	0.92 610	2.04 608	1.22 615	1.89 598	1.35 606

RainbowNet	1.42 571	1.53 600	1.31 542	1.93 603	1.46 597	1.52 562	1.03 571	1.67 578	1.55 563	1.23 537	1.59 543	1.54 558	1.21 550	1.40 542	1.03 515	1.70 605	0.70 596	1.82 601	0.80 595	2.11 604	1.22 598

coex-ft	6.50 620	1.57 601	87.99 648	0.49 441	0.38 477	1.41 552	1.21 583	1.21 477	7.96 620	12.14 628	2.78 589	2.74 589	3.83 611	1.30 534	3.19 597	0.24 449	0.23 486	0.27 483	0.24 473	0.48 550	0.40 532

WAO-8	3.00 601	1.60 602	1.52 557	1.82 600	1.65 602	5.57 614	1.35 593	4.65 618	12.37 624	2.89 602	4.04 609	4.89 611	2.78 603	3.73 609	2.44 585	1.29 599	0.93 612	2.00 604	1.16 613	2.02 601	1.23 599

Venus	3.00 601	1.60 602	1.52 557	1.82 600	1.65 602	5.57 614	1.35 593	4.65 618	12.37 624	2.89 602	4.04 609	4.89 611	2.78 603	3.73 609	2.44 585	1.29 599	0.93 612	2.00 604	1.16 613	2.02 601	1.23 599

BEATNet-Init1	15.65 627	1.62 604	54.26 646	0.75 571	0.56 553	37.03 639	13.39 628	13.20 628	14.59 628	29.41 645	29.29 645	47.69 648	21.87 637	26.91 638	19.58 629	0.43 559	0.39 569	0.47 559	0.47 569	0.52 562	0.52 571

IMH-64-1	1.96 585	1.64 605	1.26 533	2.26 609	1.91 609	2.30 588	1.35 593	2.99 603	2.29 590	1.70 571	2.79 590	2.47 585	1.66 577	2.33 591	1.95 568	2.07 611	0.74 599	2.44 613	1.04 606	2.40 610	1.59 609

IMH-64	1.96 585	1.64 605	1.26 533	2.26 609	1.91 609	2.30 588	1.35 593	2.99 603	2.29 590	1.70 571	2.79 590	2.47 585	1.66 577	2.33 591	1.95 568	2.07 611	0.74 599	2.44 613	1.04 606	2.40 610	1.59 609

IMH	2.15 594	1.66 607	1.29 538	2.25 608	1.92 611	2.87 599	1.33 591	3.25 606	3.04 604	1.87 579	3.33 601	3.00 594	2.03 590	2.80 601	1.95 568	2.09 613	0.78 604	2.45 615	1.05 609	2.44 612	1.62 612

PWCK	2.06 590	1.75 608	4.11 601	1.69 597	0.93 580	3.13 604	2.86 620	2.18 595	2.41 596	2.38 594	2.33 573	2.22 580	1.85 584	3.52 607	2.20 583	1.65 604	0.73 597	1.52 597	0.83 597	1.81 596	1.02 595

TorneroNet-64	3.54 606	1.89 609	1.59 563	2.62 615	2.29 613	6.88 617	1.72 606	4.72 620	11.88 622	2.43 596	5.46 622	8.16 622	2.80 605	4.13 613	3.03 595	2.25 616	0.75 601	2.57 617	1.09 610	2.65 616	1.84 615

TorneroNet	4.49 612	1.92 610	1.65 571	2.60 614	2.29 613	14.95 627	1.86 611	4.86 621	19.56 638	3.10 610	7.52 624	7.00 621	2.90 606	4.48 614	3.66 601	2.24 615	0.78 604	2.68 619	1.14 612	2.79 617	1.80 614

KSHMR	2.64 599	1.96 611	1.86 576	2.69 616	2.44 615	2.88 600	2.04 613	3.46 610	6.31 618	2.51 598	3.27 596	3.39 602	1.97 586	2.59 598	2.08 579	2.48 618	1.41 620	2.80 622	1.51 619	2.98 618	2.09 616

UNDER WATER-64	3.72 609	2.07 612	4.57 604	3.30 621	2.52 618	5.61 616	2.63 619	3.67 613	12.27 623	3.09 609	2.66 587	5.99 618	4.74 617	3.93 612	3.57 600	2.54 619	1.24 619	2.65 618	1.48 618	3.21 620	2.62 621

UNDER WATER	3.63 608	2.12 613	4.11 601	3.17 619	2.51 617	3.77 610	2.45 616	3.53 612	13.66 627	2.98 607	2.92 592	5.75 615	4.13 615	3.85 611	3.75 602	2.84 622	1.11 617	2.71 620	1.41 617	3.26 621	2.50 620

ktn	3.02 603	2.27 614	1.85 575	2.89 617	2.54 619	3.72 608	2.14 614	3.79 614	5.33 616	2.82 601	5.09 619	5.95 617	2.54 600	3.34 604	2.58 591	2.65 620	1.44 621	2.78 621	2.03 622	2.61 615	2.10 617

notaker	2.87 600	2.31 615	2.01 578	3.03 618	2.60 620	2.94 602	1.82 610	3.43 609	3.06 606	2.89 602	4.21 611	6.15 619	2.71 601	3.42 606	2.90 594	2.67 621	1.18 618	3.00 623	1.67 620	3.13 619	2.26 618

MADNet+	2.28 597	2.56 616	10.82 615	1.25 591	0.96 583	2.77 596	1.44 597	2.34 596	1.76 577	1.36 550	1.78 554	1.84 571	1.74 581	6.33 619	4.57 609	0.67 583	0.66 595	0.59 576	0.54 583	0.84 580	0.81 584

HanzoNet	6.97 621	2.57 617	4.66 605	3.29 620	2.96 622	3.75 609	2.35 615	5.08 622	7.11 619	14.46 635	13.06 628	17.69 632	22.95 638	13.72 628	6.61 614	4.36 625	1.96 622	3.14 624	2.59 624	3.88 624	3.19 624

DDUNet	1.10 542	2.58 618	0.83 465	1.21 590	1.27 596	1.02 506	0.69 520	1.17 461	0.95 428	0.98 472	1.26 487	1.28 519	0.84 489	0.97 473	0.79 467	0.85 588	0.40 572	2.00 604	0.60 586	1.34 593	0.94 586

DispFullNet	1.64 579	2.64 619	3.14 593	2.57 612	1.78 606	1.32 546	0.55 481	1.42 546	1.45 556	1.89 580	1.48 533	1.55 559	2.35 597	2.08 582	1.12 532	0.60 581	0.19 448	2.33 612	0.73 592	2.35 609	1.30 602

DPSimNet_ROB	5.19 617	2.71 620	18.56 621	2.59 613	2.49 616	4.25 611	10.93 626	3.33 608	3.93 613	5.02 622	4.52 615	5.74 614	10.18 621	5.44 618	8.79 618	2.40 617	2.47 623	2.48 616	2.54 623	2.56 614	2.87 622

MADNet++	4.18 610	2.72 621	4.00 598	3.80 623	3.44 623	4.72 613	4.05 622	4.01 615	3.74 610	4.52 618	5.14 620	4.20 606	4.89 618	7.04 622	6.39 613	3.79 624	3.70 626	3.27 625	2.70 625	3.68 623	3.74 625

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 419	3.08 622	2.41 585	0.32 40	0.18 31	0.29 107	0.20 31	0.39 45	0.33 73	0.29 71	0.25 40	0.18 13	0.18 22	0.32 18	0.22 31	1.08 597	0.09 18	0.17 222	0.16 260	0.15 190	0.96 589

JetRed	5.38 618	6.17 623	12.68 620	2.38 611	2.85 621	12.60 624	11.17 627	4.60 617	3.74 610	3.87 616	3.85 605	4.83 609	4.13 615	6.81 621	12.18 624	2.18 614	2.95 625	2.19 611	1.98 621	3.49 622	3.01 623

DPSMNet_ROB	12.13 625	8.03 624	21.13 624	9.02 626	16.82 627	10.68 621	30.78 634	9.15 626	15.24 630	6.56 624	15.50 636	9.02 623	15.13 628	9.28 626	21.71 632	4.59 627	8.60 628	5.08 630	9.26 631	5.89 627	11.06 630

DGTPSM_ROB	12.12 624	8.03 624	21.12 623	8.97 625	16.81 626	10.68 621	30.77 633	9.14 625	15.23 629	6.55 623	15.49 635	9.02 623	15.13 628	9.26 625	21.71 632	4.58 626	8.60 628	5.07 629	9.26 631	5.88 626	11.06 630

TCMNet-wrong-test	9.08 622	10.58 626	9.58 614	19.64 628	17.64 628	12.69 625	8.93 625	13.77 631	2.58 598	4.67 619	5.19 621	14.57 628	11.02 625	7.21 623	9.81 620	5.58 630	0.89 609	3.76 626	3.10 626	10.41 629	10.02 629

USTest	12.98 626	14.10 627	19.89 622	16.19 627	14.95 625	20.69 629	31.85 635	16.52 632	10.99 621	8.83 627	9.55 627	13.88 627	10.36 622	16.06 629	21.35 631	3.19 623	4.82 627	5.08 630	5.36 629	8.77 628	7.20 627

Anonymous_1	33.12 634	18.23 628	23.86 626	20.53 629	21.18 631	25.45 631	35.84 636	22.44 640	15.68 631	13.41 629	13.70 632	18.00 633	15.15 630	20.31 630	24.47 634	14.56 638	8.84 630	66.24 646	117.79 648	155.41 651	11.40 632

DPSM_ROB	17.80 628	18.60 629	24.24 630	20.89 630	19.49 629	25.83 632	36.10 637	21.62 638	16.41 632	13.46 630	14.26 633	19.11 635	16.15 631	20.74 631	25.59 635	9.37 633	9.23 631	9.47 633	9.81 633	13.47 630	12.09 633

DPSM	17.80 628	18.60 629	24.24 630	20.89 630	19.49 629	25.83 632	36.10 637	21.62 638	16.41 632	13.46 630	14.26 633	19.11 635	16.15 631	20.74 631	25.59 635	9.37 633	9.23 631	9.47 633	9.81 633	13.47 630	12.09 633

xxxxx1	36.77 641	19.69 631	24.00 627	62.46 643	66.77 645	27.30 635	39.89 639	20.40 633	18.80 635	14.18 632	13.11 629	17.29 629	17.30 633	21.62 634	27.81 637	13.61 635	18.98 644	111.36 649	133.25 649	28.84 640	38.64 643

tt_ll	36.77 641	19.69 631	24.00 627	62.46 643	66.77 645	27.30 635	39.89 639	20.40 633	18.80 635	14.18 632	13.11 629	17.29 629	17.30 633	21.62 634	27.81 637	13.61 635	18.98 644	111.36 649	133.25 649	28.84 640	38.64 643

ff	36.77 641	19.69 631	24.00 627	62.46 643	66.77 645	27.30 635	39.89 639	20.40 633	18.80 635	14.18 632	13.11 629	17.29 629	17.30 633	21.62 634	27.81 637	13.61 635	18.98 644	111.36 649	133.25 649	28.84 640	38.64 643

PML	40.49 647	30.31 634	12.46 619	7.19 624	14.30 624	91.44 650	212.44 652	7.73 623	23.24 639	74.44 651	185.05 652	49.81 649	25.78 639	21.34 633	12.84 625	8.71 632	2.93 624	8.43 632	3.24 627	13.77 632	4.45 626

LRCNet_RVC	21.27 632	31.14 635	21.46 625	28.97 633	23.77 632	3.11 603	0.62 504	20.94 636	1.64 573	25.57 637	28.13 639	21.96 637	14.74 627	21.99 637	16.44 628	29.16 646	14.92 636	33.57 642	31.28 642	29.67 643	26.33 641

DLNR_Zeroshot_test	20.12 631	36.36 636	38.38 633	170.13 648	62.28 644	0.22 20	0.20 31	13.43 629	0.40 129	0.45 177	0.66 229	0.42 178	0.21 56	0.64 288	0.32 206	5.57 629	0.10 52	0.15 148	0.11 94	72.31 647	0.13 130

DLNR-FE	20.09 630	36.45 637	38.39 634	170.32 649	60.71 643	0.23 31	0.20 31	13.60 630	0.40 129	0.45 177	0.66 229	0.42 178	0.21 56	0.64 288	0.32 206	5.49 628	0.10 52	0.15 148	0.11 94	72.83 648	0.13 130

HaxPig	31.93 633	37.19 638	34.22 632	24.41 632	24.94 633	18.53 628	20.18 630	21.15 637	28.84 640	35.74 646	38.86 646	26.18 638	28.75 640	33.85 639	34.15 640	35.89 647	38.80 647	37.79 643	40.52 645	39.33 644	39.33 646

CasAABBNet	35.77 637	37.38 639	48.59 642	42.20 637	39.23 636	51.95 640	72.92 645	43.36 644	33.03 646	26.93 642	28.31 640	38.43 644	32.32 643	41.58 644	51.50 646	18.71 639	18.58 639	19.11 636	19.75 636	27.11 635	24.33 637

RAFT-FEzeroshot	35.76 635	37.39 640	48.55 640	42.39 640	39.44 640	51.96 642	72.92 645	43.38 645	32.90 643	26.87 639	28.06 637	38.42 642	32.28 641	41.59 646	51.51 647	18.73 642	18.58 639	19.11 636	19.75 636	27.12 636	24.33 637

RAFT-FE	35.76 635	37.39 640	48.55 640	42.39 640	39.44 640	51.96 642	72.92 645	43.38 645	32.90 643	26.87 639	28.06 637	38.42 642	32.28 641	41.59 646	51.51 647	18.73 642	18.58 639	19.11 636	19.75 636	27.12 636	24.33 637

Selective-RAFT-Error	35.87 640	37.42 642	48.73 644	42.24 639	39.28 639	52.00 644	72.87 643	43.41 647	32.95 645	26.97 643	28.72 642	38.71 647	33.15 647	41.59 646	51.42 644	18.77 644	18.60 643	19.14 639	19.78 639	27.19 638	24.42 640

Hybrid-DGEV	35.79 638	37.44 643	48.86 645	42.22 638	39.24 637	52.03 645	72.89 644	43.41 647	32.74 641	26.76 638	28.72 642	38.35 641	32.61 644	41.58 644	51.39 643	18.72 641	18.56 638	19.14 639	19.80 640	27.10 634	24.25 635

FlowAnything	35.84 639	37.49 644	48.69 643	42.17 636	39.26 638	51.95 640	72.95 648	43.35 643	33.23 647	26.92 641	28.67 641	38.55 646	32.78 646	41.53 643	51.47 645	18.71 639	18.59 642	19.17 641	19.88 641	27.07 633	24.26 636

LSM0	38.96 646	37.52 645	48.37 639	43.79 642	91.31 648	52.31 646	72.38 642	43.71 649	32.75 642	27.16 644	28.73 644	38.51 645	32.63 645	41.75 649	51.59 649	18.85 645	18.43 637	19.09 635	19.60 635	27.21 639	33.44 642

AVERAGE_ROB	37.53 645	40.05 646	40.01 635	34.74 635	33.76 635	28.46 638	25.14 632	32.31 642	34.08 649	41.20 649	40.52 647	34.51 640	34.78 649	39.11 641	37.48 642	42.68 648	43.32 648	43.80 644	42.99 646	40.42 645	41.31 647

MEDIAN_ROB	37.35 644	40.72 647	40.37 636	32.26 634	31.80 634	27.29 634	25.02 631	29.47 641	33.43 648	41.99 650	41.60 648	33.48 639	34.37 648	39.66 642	36.94 641	43.49 649	43.96 649	44.07 645	43.35 647	41.32 646	42.43 648

RSGM-EC	74.49 648	61.53 648	40.38 637	97.66 646	92.09 649	73.48 648	113.87 649	59.44 650	38.62 650	39.84 647	49.02 649	90.35 650	61.68 650	138.81 650	126.03 650	92.92 650	53.83 650	94.52 647	37.88 643	81.03 649	46.84 649

acva	74.49 648	61.53 648	40.38 637	97.66 646	92.09 649	73.48 648	113.87 649	59.44 650	38.62 650	39.84 647	49.02 649	90.35 650	61.68 650	138.81 650	126.03 650	92.92 650	53.83 650	94.52 647	37.88 643	81.03 649	46.84 649

test_example2	176.82 650	204.75 650	198.54 650	188.58 650	191.23 651	151.28 651	169.77 651	97.63 652	125.81 652	179.94 652	183.74 651	158.20 652	139.14 652	192.16 652	198.12 652	203.48 652	236.37 652	163.71 652	173.22 652	217.79 652	162.95 651

ccccc		430.66 651		506.24 651	500.20 652	349.93 652		384.19 653		330.97 653		370.48 653		498.75 653		557.84 653	430.47 653	334.14 653	290.91 653	547.74 653

GS-Stereo							0.29 169	0.50 109	0.29 43	0.30 79	0.29 68	0.23 47	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.13 130

FSD					0.46 528	0.48 284	0.52 466	0.54 132	0.49 183	0.48 194	0.48 157	0.50 226	0.48 306	0.51 174	0.49 366	0.45 561	0.43 579	0.47 559	0.46 565	0.46 546

Low-res two-view benchmark