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

BridgeDepth_RVC	0.20 8	0.14 3	0.26 10	0.26 1	0.15 2	0.34 167	0.17 3	0.41 60	0.22 13	0.21 13	0.21 16	0.20 24	0.25 85	0.33 26	0.25 76	0.13 61	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.12 47	0.10 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.19 6	0.18 85	0.28 25	0.27 2	0.20 76	0.15 2	0.16 2	0.23 1	0.16 4	0.21 13	0.26 43	0.17 4	0.17 13	0.24 1	0.21 18	0.17 260	0.16 365	0.15 141	0.14 191	0.15 179	0.12 74
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MatchStereo	0.20 8	0.14 3	0.25 2	0.28 3	0.15 2	0.17 4	0.20 29	0.35 28	0.29 39	0.21 13	0.36 105	0.18 10	0.17 13	0.33 26	0.25 76	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.11 36

StereoAnything_RVC	0.22 26	0.85 560	0.41 168	0.28 3	0.16 5	0.23 29	0.18 13	0.23 1	0.19 7	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 50	0.32 16	0.19 1	0.16 214	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.16 236	0.10 3

CREStereo	0.28 96	0.16 40	0.25 2	0.28 3	0.17 15	0.38 201	0.25 100	0.52 112	0.76 295	0.43 161	0.51 165	0.32 98	0.28 131	0.39 68	0.27 119	0.16 214	0.11 127	0.12 30	0.09 6	0.12 47	0.12 74
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
2.75w_new	0.22 26	0.18 85	0.30 42	0.29 6	0.18 29	0.23 29	0.33 239	0.37 36	0.29 39	0.36 111	0.27 47	0.18 10	0.25 85	0.37 54	0.24 63	0.11 26	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

trnet	0.28 96	0.15 23	0.25 2	0.29 6	0.16 5	0.38 201	0.23 82	0.53 118	0.77 298	0.43 161	0.52 172	0.34 113	0.28 131	0.39 68	0.27 119	0.15 164	0.11 127	0.12 30	0.08 1	0.11 18	0.11 36

PMTNet	0.33 146	0.17 58	0.26 10	0.29 6	0.18 29	0.44 255	0.22 66	0.57 142	0.66 242	0.46 172	0.54 183	0.38 141	0.34 199	0.50 157	0.25 76	0.75 573	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.13 86	0.12 74

MonSter++	0.20 8	0.14 3	0.25 2	0.30 9	0.20 76	0.28 87	0.19 19	0.33 13	0.26 30	0.21 13	0.20 13	0.28 73	0.21 50	0.31 14	0.22 27	0.12 35	0.10 50	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

HiDET	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.30 9	0.19 50	0.24 36	0.19 19	0.39 41	0.27 35	0.21 13	0.23 25	0.27 67	0.17 13	0.32 16	0.24 63	0.12 35	0.10 50	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 36

LCMNet	0.22 26	0.14 3	0.26 10	0.30 9	0.20 76	0.26 59	0.19 19	0.40 54	0.45 160	0.21 13	0.21 16	0.27 67	0.18 20	0.38 62	0.24 63	0.12 35	0.12 198	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 36

Replicate-Monster	0.27 84	0.16 40	1.15 515	0.30 9	0.17 15	0.38 201	0.19 19	0.44 74	0.40 125	0.24 32	0.21 16	0.23 42	0.22 62	0.47 133	0.20 8	0.11 26	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.09 1	0.18 310

GREAT-IGEV	0.23 42	0.15 23	0.33 67	0.30 9	0.23 150	0.20 11	0.26 114	0.35 28	0.34 75	0.21 13	0.31 77	0.22 36	0.21 50	0.50 157	0.22 27	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.13 86	0.12 74

LoS	0.30 114	0.16 40	0.32 62	0.30 9	0.19 50	0.32 144	0.29 160	0.54 124	0.73 280	0.35 106	0.52 172	0.42 173	0.29 152	0.48 142	0.29 159	0.15 164	0.11 127	0.13 63	0.09 6	0.12 47	0.12 74
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
WQFJA1++	0.24 51	0.16 40	0.30 42	0.31 15	0.21 97	0.34 167	0.17 3	0.39 41	0.18 6	0.26 43	0.30 72	0.29 76	0.28 131	0.41 83	0.23 45	0.16 214	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.31 473	0.12 74

CSFM-Stereo	0.20 8	0.14 3	0.24 1	0.31 15	0.17 15	0.29 99	0.20 29	0.40 54	0.24 19	0.23 26	0.21 16	0.26 61	0.21 50	0.32 16	0.21 18	0.13 61	0.12 198	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MonStereo	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.31 15	0.16 5	0.22 18	0.21 53	0.39 41	0.34 75	0.20 9	0.25 34	0.18 10	0.15 4	0.40 77	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.31 15	0.16 5	0.22 18	0.21 53	0.39 41	0.34 75	0.20 9	0.25 34	0.17 4	0.15 4	0.40 77	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

Monster-pub-mixall	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.31 15	0.17 15	0.20 11	0.17 3	0.43 69	0.24 19	0.23 26	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.46 121	0.19 1	0.13 61	0.10 50	0.11 1	0.08 1	0.10 3	0.12 74

qwe	0.23 42	0.18 85	0.30 42	0.31 15	0.18 29	0.29 99	0.22 66	0.39 41	0.33 69	0.37 115	0.30 72	0.20 24	0.22 62	0.45 113	0.22 27	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.10 3

2.25w	0.23 42	0.19 121	0.35 95	0.31 15	0.18 29	0.30 110	0.18 13	0.34 24	0.32 61	0.33 91	0.37 110	0.20 24	0.25 85	0.47 133	0.25 76	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.10 56	0.10 3	0.12 74

4.5_new	0.21 21	0.20 161	0.31 50	0.31 15	0.18 29	0.24 36	0.26 114	0.34 24	0.29 39	0.33 91	0.29 62	0.19 18	0.19 27	0.30 9	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 30	0.11 94	0.14 131	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 21	0.20 161	0.31 50	0.31 15	0.18 29	0.24 36	0.26 114	0.34 24	0.29 39	0.33 91	0.29 62	0.19 18	0.19 27	0.30 9	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 30	0.11 94	0.14 131	0.10 3

4w-stereo	0.22 26	0.19 121	0.33 67	0.31 15	0.18 29	0.29 99	0.20 29	0.33 13	0.23 16	0.33 91	0.24 31	0.21 30	0.28 131	0.42 92	0.23 45	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 18	0.10 3

3.25w_new	0.24 51	0.17 58	0.34 79	0.31 15	0.18 29	0.43 245	0.20 29	0.39 41	0.32 61	0.39 133	0.29 62	0.23 42	0.27 115	0.43 98	0.23 45	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 36

3.25w	0.24 51	0.17 58	0.34 79	0.31 15	0.18 29	0.43 245	0.20 29	0.39 41	0.32 61	0.39 133	0.29 62	0.23 42	0.27 115	0.43 98	0.23 45	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 36

3.5w_stereo	0.23 42	0.18 85	0.31 50	0.31 15	0.18 29	0.27 73	0.22 66	0.39 41	0.30 49	0.33 91	0.27 47	0.24 52	0.29 152	0.52 169	0.25 76	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.11 36

IGEV	0.21 21	0.13 1	0.25 2	0.31 15	0.20 76	0.22 18	0.19 19	0.42 65	0.30 49	0.22 23	0.34 96	0.20 24	0.15 4	0.32 16	0.19 1	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.10 56	0.10 3	0.10 3

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 3	0.30 42	0.31 15	0.20 76	0.20 11	0.18 13	0.33 13	0.22 13	0.19 6	0.15 2	0.20 24	0.18 20	0.34 39	0.20 8	0.13 61	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.11 18	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 3	0.29 34	0.31 15	0.21 97	0.19 8	0.19 19	0.30 7	0.20 8	0.16 1	0.15 2	0.19 18	0.17 13	0.35 44	0.20 8	0.13 61	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.10 3

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 3	0.26 10	0.31 15	0.17 15	0.24 36	0.17 3	0.27 4	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 36	0.14 1	0.32 16	0.19 1	0.13 61	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.10 3

FoundationStereo	0.18 1	0.15 23	0.26 10	0.31 15	0.17 15	0.23 29	0.20 29	0.24 3	0.16 4	0.19 6	0.16 6	0.21 30	0.19 27	0.27 3	0.22 27	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MonSter	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.31 15	0.16 5	0.22 18	0.21 53	0.39 41	0.34 75	0.20 9	0.25 34	0.18 10	0.15 4	0.39 68	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

CES	0.29 104	0.15 23	0.25 2	0.31 15	0.71 562	0.36 183	0.27 128	0.51 107	0.47 175	0.34 103	0.48 149	0.27 67	0.23 70	0.40 77	0.24 63	0.13 61	0.11 127	0.12 30	0.08 1	0.13 86	0.32 484

TANstereo	0.31 129	0.16 40	0.34 79	0.31 15	0.17 15	0.55 311	0.23 82	0.46 85	0.56 205	0.60 216	0.69 232	0.37 134	0.26 104	0.36 51	0.28 141	0.16 214	0.16 365	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.15 204

VIP-Stereo	0.25 60	0.18 85	0.33 67	0.32 36	0.21 97	0.63 363	0.19 19	0.33 13	0.38 104	0.24 32	0.31 77	0.27 67	0.19 27	0.49 151	0.23 45	0.13 61	0.10 50	0.13 63	0.09 6	0.12 47	0.10 3

asda	0.22 26	0.19 121	0.31 50	0.32 36	0.18 29	0.24 36	0.23 82	0.38 39	0.29 39	0.28 64	0.24 31	0.18 10	0.23 70	0.41 83	0.22 27	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

asd	0.22 26	0.18 85	0.31 50	0.32 36	0.18 29	0.26 59	0.22 66	0.37 36	0.25 25	0.32 87	0.23 25	0.19 18	0.23 70	0.46 121	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.10 3

4.25_new	0.22 26	0.22 230	0.34 79	0.32 36	0.19 50	0.31 126	0.28 144	0.33 13	0.25 25	0.30 74	0.28 54	0.21 30	0.26 104	0.35 44	0.25 76	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

4.5w_new	0.22 26	0.22 230	0.34 79	0.32 36	0.19 50	0.31 126	0.28 144	0.33 13	0.25 25	0.30 74	0.28 54	0.21 30	0.26 104	0.35 44	0.25 76	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 26	0.22 230	0.34 79	0.32 36	0.19 50	0.31 126	0.28 144	0.33 13	0.25 25	0.30 74	0.28 54	0.21 30	0.26 104	0.35 44	0.25 76	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

2.5w	0.22 26	0.18 85	0.34 79	0.32 36	0.18 29	0.31 126	0.27 128	0.33 13	0.24 19	0.29 66	0.35 102	0.18 10	0.19 27	0.41 83	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.10 3

3.75w	0.23 42	0.17 58	0.33 67	0.32 36	0.19 50	0.42 240	0.24 88	0.36 31	0.26 30	0.33 91	0.28 54	0.17 4	0.25 85	0.38 62	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 18	0.10 3

monsters	0.22 26	0.14 3	0.28 25	0.32 36	0.19 50	0.24 36	0.19 19	0.46 85	0.34 75	0.37 115	0.30 72	0.16 2	0.20 41	0.45 113	0.20 8	0.12 35	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.11 36

xyz-stereo-finetune2	0.37 198	0.20 161	0.40 159	0.32 36	0.19 50	0.80 442	0.29 160	0.56 137	0.33 69	0.53 199	0.79 275	0.43 183	0.48 297	0.70 334	0.46 332	0.13 61	0.12 198	0.17 214	0.13 160	0.12 47	0.14 161

S2M2_L	0.26 73	0.23 263	0.34 79	0.32 36	0.25 220	0.24 36	0.13 1	0.36 31	0.42 141	0.25 36	0.37 110	0.29 76	0.25 85	0.31 14	0.26 97	0.22 399	0.19 438	0.17 214	0.19 367	0.21 360	0.19 322
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 26	0.16 40	0.28 25	0.32 36	0.16 5	0.28 87	0.20 29	0.39 41	0.29 39	0.25 36	0.29 62	0.21 30	0.27 115	0.38 62	0.27 119	0.16 214	0.09 18	0.13 63	0.11 94	0.13 86	0.11 36

dual_stereo	0.20 8	0.15 23	0.27 17	0.32 36	0.17 15	0.16 3	0.20 29	0.30 7	0.21 11	0.24 32	0.20 13	0.25 58	0.14 1	0.55 184	0.25 76	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 408	3.08 611	2.41 575	0.32 36	0.18 29	0.29 99	0.20 29	0.39 41	0.33 69	0.29 66	0.25 34	0.18 10	0.18 20	0.32 16	0.22 27	1.08 586	0.09 18	0.17 214	0.16 252	0.15 179	0.96 579

IGEV-Stereo+	0.25 60	0.15 23	0.28 25	0.32 36	0.19 50	0.13 1	0.17 3	0.29 6	0.30 49	0.22 23	0.15 2	0.22 36	0.22 62	0.42 92	0.22 27	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.15 179	1.09 586

knoymous	0.37 198	0.22 230	0.34 79	0.32 36	0.22 119	0.38 201	0.29 160	0.63 178	0.65 238	0.69 277	0.69 232	0.60 278	0.40 254	0.61 237	0.36 241	0.17 260	0.11 127	0.20 336	0.12 124	0.18 295	0.19 322

CREStereo++_RVC	0.32 137	0.16 40	0.25 2	0.32 36	0.24 190	0.27 73	0.22 66	0.48 98	0.89 383	0.47 175	0.80 286	0.29 76	0.25 85	0.37 54	0.34 221	0.14 93	0.09 18	0.13 63	0.52 572	0.14 131	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
3w_stereo	0.25 60	0.20 161	0.40 159	0.33 53	0.17 15	0.32 144	0.41 377	0.42 65	0.39 111	0.33 91	0.28 54	0.16 2	0.29 152	0.35 44	0.22 27	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.12 74

2w_stereo	0.23 42	0.19 121	0.33 67	0.33 53	0.17 15	0.28 87	0.37 307	0.40 54	0.36 90	0.33 91	0.33 87	0.17 4	0.21 50	0.30 9	0.23 45	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.11 36

MLG-Stereo_test3	0.20 8	0.14 3	0.28 25	0.33 53	0.17 15	0.38 201	0.18 13	0.32 11	0.22 13	0.25 36	0.16 6	0.25 58	0.17 13	0.32 16	0.21 18	0.13 61	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.11 36

HUF	0.25 60	0.17 58	0.38 138	0.33 53	0.19 50	0.25 55	0.39 343	0.53 118	0.36 90	0.26 43	0.23 25	0.33 106	0.27 115	0.36 51	0.25 76	0.14 93	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.12 74

WCG-NET（raft）	0.31 129	0.16 40	0.39 147	0.33 53	0.19 50	0.35 173	0.27 128	0.54 124	0.79 309	0.45 165	0.55 189	0.47 205	0.27 115	0.56 194	0.28 141	0.13 61	0.10 50	0.12 30	0.11 94	0.12 47	0.12 74

LoS_RVC	0.28 96	0.17 58	0.29 34	0.33 53	0.32 415	0.43 245	0.34 256	0.42 65	0.34 75	0.33 91	0.51 165	0.29 76	0.38 234	0.37 54	0.28 141	0.11 26	0.10 50	0.11 1	0.08 1	0.11 18	0.26 438

BStereo	0.28 96	0.18 85	1.08 506	0.34 59	0.22 119	0.22 18	0.33 239	0.39 41	0.42 141	0.26 43	0.25 34	0.26 61	0.19 27	0.44 105	0.30 176	0.10 8	0.12 198	0.12 30	0.16 252	0.12 47	0.15 204

Wave_Phase_stereo	0.32 137	0.18 85	1.08 506	0.34 59	0.22 119	0.69 402	0.33 239	0.57 142	0.42 141	0.26 43	0.25 34	0.26 61	0.19 27	0.44 105	0.30 176	0.10 8	0.12 198	0.12 30	0.16 252	0.12 47	0.15 204

252Zero-FE	0.21 21	0.16 40	0.29 34	0.34 59	0.19 50	0.23 29	0.18 13	0.43 69	0.35 83	0.23 26	0.22 22	0.19 18	0.18 20	0.29 7	0.23 45	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.11 36

Zero-FE251	0.24 51	0.17 58	0.33 67	0.34 59	0.20 76	0.44 255	0.19 19	0.40 54	0.26 30	0.28 64	0.30 72	0.38 141	0.24 77	0.33 26	0.23 45	0.15 164	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.11 18	0.11 36

Wavelet-MonSter	0.20 8	0.14 3	0.29 34	0.34 59	0.19 50	0.18 5	0.21 53	0.34 24	0.24 19	0.25 36	0.34 96	0.22 36	0.27 115	0.28 5	0.22 27	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

DilatedVolume-Stereo	0.31 129	0.16 40	0.38 138	0.34 59	0.21 97	0.54 305	0.25 100	0.58 146	0.43 150	0.59 213	0.50 157	0.37 134	0.32 185	0.50 157	0.29 159	0.13 61	0.12 198	0.13 63	0.11 94	0.11 18	0.12 74

xyz-stereo-finetune	0.34 161	0.19 121	0.38 138	0.34 59	0.18 29	0.57 327	0.32 222	0.60 156	0.70 261	0.47 175	0.54 183	0.38 141	0.35 208	0.57 205	0.38 265	0.13 61	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.13 86	0.13 122

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 3	0.28 25	0.34 59	0.17 15	0.24 36	0.17 3	0.27 4	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 42	0.15 4	0.32 16	0.20 8	0.12 35	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 3	0.28 25	0.34 59	0.16 5	0.26 59	0.17 3	0.31 10	0.15 2	0.19 6	0.15 2	0.23 42	0.15 4	0.32 16	0.20 8	0.11 26	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.10 3	0.10 3

LG-G_1	0.22 26	0.14 3	0.31 50	0.34 59	0.16 5	0.52 291	0.17 3	0.36 31	0.20 8	0.21 13	0.22 22	0.26 61	0.19 27	0.37 54	0.20 8	0.14 93	0.10 50	0.13 63	0.09 6	0.11 18	0.11 36

LG-G	0.22 26	0.14 3	0.31 50	0.34 59	0.16 5	0.52 291	0.17 3	0.36 31	0.20 8	0.21 13	0.22 22	0.26 61	0.19 27	0.37 54	0.20 8	0.14 93	0.10 50	0.13 63	0.09 6	0.11 18	0.11 36

G2L-Stereo_test	0.50 350	0.22 230	0.46 227	0.34 59	0.24 190	0.58 333	0.59 487	1.14 435	0.79 309	0.89 411	0.96 364	0.96 436	0.59 354	0.72 349	0.67 426	0.17 260	0.12 198	0.14 97	0.12 124	0.15 179	0.16 237

castereo++	0.26 73	0.17 58	0.29 34	0.34 59	0.20 76	0.74 422	0.20 29	0.41 60	0.49 180	0.24 32	0.24 31	0.35 122	0.27 115	0.41 83	0.20 8	0.14 93	0.09 18	0.14 97	0.09 6	0.11 18	0.11 36

DEFOM-Stereo	0.23 42	0.16 40	0.29 34	0.34 59	0.20 76	0.59 343	0.20 29	0.32 11	0.31 55	0.23 26	0.19 10	0.18 10	0.18 20	0.42 92	0.22 27	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.12 74

WCG-NET	0.29 104	0.15 23	0.35 95	0.34 59	0.19 50	0.32 144	0.27 128	0.42 65	0.82 341	0.46 172	0.49 155	0.39 152	0.25 85	0.42 92	0.27 119	0.12 35	0.09 18	0.13 63	0.11 94	0.12 47	0.11 36

GCAP-BAT	0.32 137	0.21 197	0.45 214	0.34 59	0.29 349	0.28 87	0.27 128	0.53 118	0.32 61	0.61 221	0.66 221	0.47 205	0.25 85	0.59 218	0.28 141	0.15 164	0.12 198	0.15 141	0.10 56	0.12 47	0.12 74

test_sample2	0.45 294	0.24 285	0.49 261	0.34 59	0.21 97	0.60 349	0.43 395	1.01 381	0.73 280	0.67 264	0.80 286	0.70 330	0.64 384	0.65 288	0.41 304	0.19 340	0.15 338	0.18 265	0.16 252	0.19 330	0.19 322

testlalala	0.29 104	0.20 161	0.45 214	0.34 59	0.24 190	0.44 255	0.29 160	0.50 101	0.30 49	0.70 283	0.50 157	0.35 122	0.25 85	0.33 26	0.25 76	0.15 164	0.11 127	0.14 97	0.09 6	0.12 47	0.13 122

riskmin	0.41 259	0.21 197	0.44 206	0.34 59	0.24 190	0.58 333	0.32 222	0.70 237	0.86 360	0.52 191	0.57 195	0.78 377	0.60 360	0.58 210	0.39 275	0.17 260	0.12 198	0.19 299	0.13 160	0.19 330	0.22 390

s12784h	0.37 198	0.15 23	0.26 10	0.34 59	0.15 2	0.80 442	0.29 160	0.83 316	0.87 367	0.58 212	0.58 199	0.43 183	0.41 259	0.59 218	0.35 230	0.12 35	0.10 50	0.14 97	0.09 6	0.14 131	0.10 3

HITNet	0.43 279	0.27 368	0.50 272	0.34 59	0.18 29	0.65 380	0.32 222	0.99 374	0.70 261	0.73 302	0.86 317	0.66 316	0.56 332	0.61 237	0.47 343	0.14 93	0.10 50	0.15 141	0.13 160	0.18 295	0.13 122
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
GEAStereo	0.24 51	0.16 40	0.31 50	0.35 80	0.26 257	0.35 173	0.29 160	0.46 85	0.30 49	0.27 53	0.29 62	0.24 52	0.20 41	0.33 26	0.22 27	0.18 300	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.13 122

BridgeDepth	0.21 21	0.15 23	0.27 17	0.35 80	0.14 1	0.38 201	0.26 114	0.30 7	0.23 16	0.18 3	0.19 10	0.28 73	0.30 171	0.32 16	0.22 27	0.11 26	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 18	0.11 36
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.24 51	0.16 40	0.31 50	0.35 80	0.26 257	0.35 173	0.29 160	0.50 101	0.29 39	0.30 74	0.29 62	0.23 42	0.20 41	0.33 26	0.22 27	0.16 214	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.13 122

gasm-f	0.25 60	0.17 58	0.30 42	0.35 80	0.26 257	0.25 55	0.36 292	0.46 85	0.30 49	0.27 53	0.35 102	0.24 52	0.30 171	0.37 54	0.24 63	0.18 300	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.15 179	0.13 122

depthmonostereo	0.30 114	0.15 23	0.36 114	0.35 80	0.18 29	0.45 263	0.27 128	0.71 244	0.57 212	0.36 111	0.43 131	0.34 113	0.40 254	0.36 51	0.27 119	0.14 93	0.12 198	0.13 63	0.12 124	0.11 18	0.12 74

1w_stereo	0.25 60	0.15 23	0.31 50	0.35 80	0.18 29	0.32 144	0.41 377	0.41 60	0.44 155	0.32 87	0.39 118	0.17 4	0.27 115	0.46 121	0.24 63	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

monsterstereo	0.23 42	0.15 23	0.28 25	0.35 80	0.19 50	0.22 18	0.20 29	0.38 39	0.37 98	0.34 103	0.40 122	0.19 18	0.19 27	0.46 121	0.22 27	0.11 26	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.13 86	0.09 1

xyz-stereo	4.31 601	0.17 58	61.72 636	0.35 80	0.16 5	13.86 616	0.38 325	0.61 164	0.69 257	1.05 488	3.09 584	0.77 374	0.88 495	1.24 510	0.46 332	0.13 61	0.10 50	0.16 168	0.12 124	0.13 86	0.11 36

LGtest1	0.20 8	0.15 23	0.30 42	0.35 80	0.17 15	0.26 59	0.17 3	0.33 13	0.21 11	0.21 13	0.16 6	0.23 42	0.21 50	0.33 26	0.20 8	0.15 164	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.11 36

Reg-Stereo(zero)	0.31 129	0.17 58	0.30 42	0.35 80	0.19 50	0.33 156	0.21 53	0.64 188	0.72 270	0.52 191	0.52 172	0.51 223	0.29 152	0.48 142	0.27 119	0.13 61	0.10 50	0.12 30	0.10 56	0.12 47	0.13 122

HI	0.46 301	0.22 230	0.41 168	0.35 80	0.35 447	0.27 73	0.32 222	0.75 283	0.50 185	0.90 419	1.13 444	1.12 492	0.73 439	0.70 334	0.57 396	0.12 35	0.10 50	0.17 214	0.17 308	0.17 263	0.16 237

CoSv	0.46 301	0.22 230	0.41 168	0.35 80	0.35 447	0.27 73	0.32 222	0.75 283	0.50 185	0.90 419	1.13 444	1.12 492	0.73 439	0.70 334	0.57 396	0.12 35	0.10 50	0.17 214	0.17 308	0.17 263	0.16 237

AIO_rvc	0.24 51	0.17 58	0.37 128	0.35 80	0.20 76	0.26 59	0.33 239	0.45 78	0.23 16	0.26 43	0.25 34	0.33 106	0.15 4	0.55 184	0.24 63	0.12 35	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.11 36

AIO_test	0.24 51	0.17 58	0.33 67	0.35 80	0.21 97	0.31 126	0.38 325	0.45 78	0.26 30	0.26 43	0.28 54	0.32 98	0.21 50	0.40 77	0.26 97	0.13 61	0.10 50	0.13 63	0.11 94	0.13 86	0.11 36

Occ-G	0.27 84	0.15 23	0.32 62	0.35 80	0.21 97	0.28 87	0.32 222	0.44 74	0.34 75	0.29 66	0.43 131	0.49 216	0.25 85	0.50 157	0.30 176	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.13 122

test_sample1	0.44 285	0.24 285	0.52 302	0.35 80	0.23 150	0.59 343	0.36 292	1.05 398	0.57 212	0.66 255	0.78 270	0.70 330	0.71 423	0.62 259	0.51 364	0.18 300	0.15 338	0.17 214	0.16 252	0.18 295	0.18 310

SMFormer	0.53 385	0.24 285	0.67 393	0.35 80	0.20 76	0.63 363	0.34 256	1.26 488	1.06 464	0.85 379	1.02 396	0.71 333	0.66 394	0.96 456	0.60 406	0.19 340	0.16 365	0.18 265	0.17 308	0.19 330	0.20 353

tta	0.53 385	0.24 285	0.67 393	0.35 80	0.20 76	0.63 363	0.34 256	1.26 488	1.06 464	0.85 379	1.02 396	0.71 333	0.66 394	0.96 456	0.60 406	0.19 340	0.16 365	0.18 265	0.17 308	0.15 179	0.16 237

qqq1	0.51 364	0.24 285	0.67 393	0.35 80	0.20 76	0.63 363	0.34 256	1.26 488	1.06 464	0.85 379	1.02 396	0.71 333	0.66 394	0.96 456	0.36 241	0.19 340	0.16 365	0.14 97	0.12 124	0.15 179	0.16 237

fff1	0.51 364	0.24 285	0.67 393	0.35 80	0.20 76	0.63 363	0.34 256	1.26 488	1.06 464	0.85 379	1.02 396	0.71 333	0.66 394	0.96 456	0.36 241	0.19 340	0.16 365	0.14 97	0.12 124	0.15 179	0.16 237

Any-RAFT	0.36 179	0.17 58	0.31 50	0.35 80	0.21 97	0.51 283	0.21 53	0.93 353	0.75 290	0.56 206	0.73 240	0.66 316	0.29 152	0.48 142	0.25 76	0.15 164	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.13 86	0.13 122

EGLCR-Stereo	0.27 84	0.17 58	0.36 114	0.35 80	0.21 97	0.37 195	0.20 29	0.58 146	0.37 98	0.29 66	0.28 54	0.42 173	0.18 20	0.47 133	0.27 119	0.14 93	0.10 50	0.16 168	0.14 191	0.13 86	0.12 74

DCANet-4	0.38 216	0.22 230	0.58 351	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.69 225	0.97 431	0.70 283	0.79 275	0.40 159	0.46 288	0.46 121	0.37 250	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.12 47	0.15 204

fff	0.39 229	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.73 267	1.08 476	0.70 283	0.79 275	0.44 187	0.62 371	0.47 133	0.37 250	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.12 47	0.15 204

ADStereo(finetuned)	0.39 229	0.18 85	0.58 351	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.72 255	0.96 426	0.72 295	0.77 261	0.45 196	0.68 411	0.46 121	0.36 241	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.15 204

HHNet	0.42 266	0.19 121	0.43 200	0.35 80	0.38 465	0.33 156	0.33 239	0.71 244	0.78 302	0.87 394	1.30 489	0.52 227	0.36 218	0.53 175	0.37 250	0.16 214	0.11 127	0.19 299	0.15 221	0.15 179	0.25 434

AnonymousM	0.42 266	0.86 561	0.31 50	0.35 80	0.23 150	0.30 110	0.37 307	0.56 137	0.44 155	0.72 295	0.50 157	0.47 205	0.29 152	0.42 92	0.35 230	0.16 214	0.12 198	1.51 586	0.32 521	0.12 47	0.11 36

DCANet	0.38 216	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.72 255	0.96 426	0.72 295	0.77 261	0.45 196	0.56 332	0.47 133	0.36 241	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.15 204

csc	0.39 229	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.73 267	1.08 476	0.70 283	0.79 275	0.44 187	0.62 371	0.47 133	0.37 250	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.12 47	0.15 204

cscssc	0.39 229	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.73 267	1.08 476	0.70 283	0.79 275	0.44 187	0.62 371	0.47 133	0.37 250	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.12 47	0.15 204

111	0.42 266	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.52 291	0.28 144	0.76 287	1.16 498	0.52 191	0.92 351	0.65 304	0.51 311	0.65 288	0.37 250	0.15 164	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.13 86	0.16 237

zero-FE	0.26 73	0.16 40	0.33 67	0.36 111	0.30 375	0.18 5	0.20 29	0.37 36	0.31 55	0.27 53	0.27 47	0.29 76	0.28 131	0.34 39	0.25 76	0.17 260	0.10 50	0.14 97	0.10 56	0.62 561	0.13 122

water-stereo	0.29 104	0.15 23	0.32 62	0.36 111	0.20 76	0.36 183	0.24 88	0.65 191	0.39 111	0.41 150	0.61 207	0.44 187	0.39 249	0.29 7	0.28 141	0.14 93	0.13 274	0.14 97	0.12 124	0.12 47	0.12 74

G2L-ROB	0.49 336	0.20 161	0.48 252	0.36 111	0.22 119	0.58 333	0.42 388	1.19 457	0.74 286	0.86 389	0.76 257	1.08 476	0.59 354	0.81 401	0.60 406	0.17 260	0.12 198	0.15 141	0.12 124	0.17 263	0.20 353

SCV_C0	0.28 96	0.20 161	0.40 159	0.36 111	0.25 220	0.23 29	0.28 144	0.60 156	0.41 134	0.31 83	0.36 105	0.37 134	0.20 41	0.61 237	0.23 45	0.13 61	0.11 127	0.13 63	0.11 94	0.16 236	0.13 122

SCV	0.27 84	0.20 161	0.37 128	0.36 111	0.22 119	0.27 73	0.33 239	0.65 191	0.31 55	0.25 36	0.29 62	0.37 134	0.23 70	0.52 169	0.23 45	0.19 340	0.11 127	0.14 97	0.11 94	0.15 179	0.12 74

castereo	0.29 104	0.17 58	0.34 79	0.36 111	0.21 97	0.40 219	0.41 377	0.52 112	0.67 248	0.27 53	0.41 125	0.37 134	0.36 218	0.34 39	0.25 76	0.13 61	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.10 3

SMoEStereo_RVC	0.27 84	0.20 161	0.37 128	0.36 111	0.23 150	0.36 183	0.31 208	0.43 69	0.36 90	0.38 124	0.30 72	0.32 98	0.24 77	0.56 194	0.24 63	0.12 35	0.10 50	0.16 168	0.12 124	0.12 47	0.12 74

tt45	0.28 96	0.18 85	0.36 114	0.36 111	0.24 190	0.37 195	0.28 144	0.50 101	0.31 55	0.41 150	0.27 47	0.38 141	0.25 85	0.61 237	0.26 97	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.13 160	0.12 47	0.15 204

Pointernet	0.27 84	0.15 23	0.35 95	0.36 111	0.23 150	0.35 173	0.21 53	0.74 274	0.41 134	0.39 133	0.37 110	0.34 113	0.25 85	0.37 54	0.27 119	0.15 164	0.11 127	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.11 36

test_sample4	0.49 336	0.27 368	0.55 327	0.36 111	0.23 150	0.70 403	0.37 307	1.22 475	0.86 360	0.82 352	0.86 317	0.62 287	0.58 348	0.71 344	0.49 356	0.21 377	0.16 365	0.21 380	0.20 390	0.22 386	0.21 371

test_sample3	0.49 336	0.27 368	0.55 327	0.36 111	0.23 150	0.70 403	0.37 307	1.21 467	0.87 367	0.79 342	0.84 304	0.66 316	0.53 314	0.70 334	0.50 360	0.21 377	0.16 365	0.20 336	0.19 367	0.21 360	0.21 371

11t1	0.38 216	0.23 263	0.49 261	0.36 111	0.23 150	0.61 351	0.31 208	0.74 274	0.47 175	0.62 226	0.55 189	0.55 237	0.49 303	0.58 210	0.45 328	0.18 300	0.15 338	0.16 168	0.13 160	0.17 263	0.19 322

IGEVStereo-DCA	0.30 114	0.24 285	0.42 181	0.36 111	0.27 299	0.38 201	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.31 77	0.35 122	0.27 115	0.62 259	0.25 76	0.16 214	0.12 198	0.16 168	0.12 124	0.14 131	0.16 237

rrr	0.31 129	0.24 285	0.56 340	0.36 111	0.27 299	0.38 201	0.31 208	0.56 137	0.44 155	0.39 133	0.31 77	0.35 122	0.27 115	0.62 259	0.25 76	0.16 214	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.14 131	0.14 161

AEACV	0.28 96	0.18 85	0.34 79	0.36 111	0.45 507	0.27 73	0.27 128	0.41 60	0.39 111	0.31 83	0.46 141	0.31 90	0.36 218	0.38 62	0.25 76	0.14 93	0.11 127	0.15 141	0.13 160	0.13 86	0.13 122

ProNet	0.30 114	0.22 230	0.41 168	0.36 111	0.25 220	0.33 156	0.42 388	0.62 170	0.41 134	0.33 91	0.31 77	0.32 98	0.28 131	0.60 231	0.28 141	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.13 160	0.13 86	0.14 161

x	0.41 259	0.25 316	0.46 227	0.36 111	0.24 190	0.54 305	0.31 208	0.94 358	0.58 216	0.60 216	0.72 238	0.61 280	0.53 314	0.52 169	0.50 360	0.18 300	0.16 365	0.17 214	0.16 252	0.17 263	0.18 310

test_xeample3	0.31 129	0.23 263	0.56 340	0.36 111	0.26 257	0.35 173	0.32 222	0.60 156	0.38 104	0.44 164	0.32 85	0.33 106	0.28 131	0.66 300	0.27 119	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.12 124	0.14 131	0.14 161

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 198	0.18 85	0.45 214	0.36 111	0.19 50	0.33 156	0.28 144	0.67 209	0.77 298	0.72 295	0.99 385	0.56 243	0.39 249	0.44 105	0.31 190	0.11 26	0.09 18	0.15 141	0.14 191	0.13 86	0.11 36

DDF-Stereo	0.26 73	0.16 40	0.33 67	0.37 130	0.30 375	0.19 8	0.20 29	0.33 13	0.31 55	0.27 53	0.26 43	0.29 76	0.28 131	0.39 68	0.25 76	0.17 260	0.10 50	0.14 97	0.10 56	0.69 562	0.13 122

111111	0.22 26	0.15 23	0.29 34	0.37 130	0.23 150	0.21 17	0.19 19	0.46 85	0.29 39	0.20 9	0.20 13	0.29 76	0.14 1	0.44 105	0.22 27	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.12 47	0.12 74

fffft	0.26 73	0.18 85	0.39 147	0.37 130	0.23 150	0.29 99	0.35 279	0.46 85	0.26 30	0.37 115	0.23 25	0.27 67	0.22 62	0.55 184	0.28 141	0.12 35	0.09 18	0.16 168	0.13 160	0.13 86	0.13 122
1: 1. 1
999	0.28 96	0.17 58	0.38 138	0.37 130	0.25 220	0.30 110	0.27 128	0.55 129	0.42 141	0.26 43	0.31 77	0.39 152	0.24 77	0.65 288	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.15 141	0.12 124	0.12 47	0.15 204

RSM++	0.26 73	0.19 121	0.36 114	0.37 130	0.21 97	0.28 87	0.29 160	0.54 124	0.34 75	0.26 43	0.23 25	0.36 133	0.21 50	0.52 169	0.24 63	0.12 35	0.11 127	0.14 97	0.12 124	0.14 131	0.11 36

RSM	0.26 73	0.19 121	0.35 95	0.37 130	0.21 97	0.27 73	0.33 239	0.55 129	0.28 37	0.26 43	0.25 34	0.38 141	0.20 41	0.59 218	0.23 45	0.12 35	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.14 131	0.11 36

test_sample7	0.54 390	0.30 412	0.55 327	0.37 130	0.28 325	0.63 363	0.47 421	1.11 421	0.92 400	0.93 432	0.89 331	0.86 400	0.71 423	0.74 355	0.53 380	0.27 466	0.22 466	0.27 473	0.26 487	0.27 450	0.26 438

test_sample5	0.50 350	0.28 383	0.55 327	0.37 130	0.23 150	0.65 380	0.38 325	1.19 457	0.86 360	0.81 349	0.97 373	0.64 298	0.60 360	0.72 349	0.48 347	0.22 399	0.16 365	0.22 395	0.21 411	0.23 406	0.22 390

MGS-Stereo	0.29 104	0.20 161	0.42 181	0.37 130	0.24 190	0.37 195	0.30 181	0.40 54	0.50 185	0.32 87	0.51 165	0.40 159	0.24 77	0.45 113	0.28 141	0.16 214	0.12 198	0.15 141	0.13 160	0.15 179	0.14 161

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 161	0.28 383	0.48 252	0.37 130	0.25 220	0.47 270	0.30 181	0.60 156	0.92 400	0.43 161	0.37 110	0.30 85	0.29 152	0.50 157	0.30 176	0.17 260	0.14 313	0.18 265	0.15 221	0.18 295	0.16 237

ff7	0.30 114	0.22 230	0.42 181	0.37 130	0.26 257	0.31 126	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.33 87	0.31 90	0.28 131	0.61 237	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

ffff	0.30 114	0.22 230	0.42 181	0.37 130	0.26 257	0.31 126	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.33 87	0.31 90	0.28 131	0.61 237	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

DualNet	0.51 364	0.28 383	0.55 327	0.37 130	0.23 150	0.65 380	0.38 325	1.19 457	0.86 360	0.84 366	1.06 418	0.64 298	0.60 360	0.72 349	0.48 347	0.22 399	0.16 365	0.22 395	0.21 411	0.23 406	0.22 390

11t	0.30 114	0.22 230	0.42 181	0.37 130	0.26 257	0.31 126	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.33 87	0.31 90	0.28 131	0.61 237	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

MaDis-Stereo	0.27 84	0.19 121	0.39 147	0.37 130	0.26 257	0.28 87	0.28 144	0.45 78	0.37 98	0.27 53	0.27 47	0.40 159	0.27 115	0.40 77	0.30 176	0.16 214	0.14 313	0.16 168	0.13 160	0.15 179	0.12 74

Selective-IGEV	0.25 60	0.18 85	0.37 128	0.37 130	0.20 76	0.27 73	0.25 100	0.59 153	0.25 25	0.27 53	0.26 43	0.34 113	0.18 20	0.62 259	0.23 45	0.12 35	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.11 36

qqq	0.42 266	0.28 383	0.50 272	0.37 130	0.22 119	0.47 270	0.39 343	0.91 342	0.59 217	0.57 209	0.71 236	0.65 304	0.56 332	0.59 218	0.48 347	0.17 260	0.17 398	0.20 336	0.19 367	0.18 295	0.19 322

ccc-4	0.30 114	0.22 230	0.42 181	0.37 130	0.26 257	0.31 126	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.33 87	0.31 90	0.28 131	0.61 237	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

test_xeample	1.06 526	0.23 263	0.51 281	0.37 130	0.22 119	0.71 408	0.39 343	1.31 507	0.92 400	0.87 394	1.08 429	0.70 330	0.64 384	0.75 363	11.43 613	0.19 340	0.16 365	0.18 265	0.17 308	0.18 295	0.19 322

AFF-stereo	0.39 229	0.20 161	0.42 181	0.37 130	0.22 119	0.27 73	0.31 208	0.67 209	0.72 270	0.66 255	1.12 437	0.75 362	0.38 234	0.57 205	0.35 230	0.11 26	0.09 18	0.16 168	0.16 252	0.14 131	0.12 74

NLSM3	0.27 84	0.17 58	0.32 62	0.38 150	0.22 119	0.33 156	0.28 144	0.58 146	0.50 185	0.29 66	0.35 102	0.29 76	0.25 85	0.43 98	0.27 119	0.12 35	0.10 50	0.16 168	0.15 221	0.12 47	0.11 36

AdaDepth	0.23 42	0.18 85	0.36 114	0.38 150	0.19 50	0.33 156	0.22 66	0.35 28	0.24 19	0.22 23	0.21 16	0.20 24	0.19 27	0.59 218	0.21 18	0.10 8	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.11 18	0.13 122

GIP-stereo	0.25 60	0.19 121	0.32 62	0.38 150	0.25 220	0.26 59	0.20 29	0.50 101	0.41 134	0.25 36	0.39 118	0.35 122	0.20 41	0.33 26	0.22 27	0.16 214	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.12 74

mms	0.27 84	0.21 197	0.36 114	0.38 150	0.25 220	0.31 126	0.32 222	0.43 69	0.33 69	0.29 66	0.34 96	0.34 113	0.20 41	0.48 142	0.26 97	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.13 160	0.15 179	0.13 122

ours_stereo	0.27 84	0.22 230	0.35 95	0.38 150	0.24 190	0.30 110	0.32 222	0.46 85	0.39 111	0.27 53	0.34 96	0.35 122	0.23 70	0.49 151	0.27 119	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.12 124	0.14 131	0.12 74

fffy	0.29 104	0.22 230	0.38 138	0.38 150	0.23 150	0.33 156	0.29 160	0.55 129	0.42 141	0.33 91	0.37 110	0.39 152	0.27 115	0.52 169	0.28 141	0.13 61	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.14 131	0.12 74

UGAM-zero	0.48 322	0.21 197	0.66 388	0.38 150	0.23 150	0.36 183	0.22 66	1.30 505	0.43 150	0.67 264	0.61 207	1.74 556	0.89 498	0.79 393	0.27 119	0.15 164	0.12 198	0.15 141	0.12 124	0.13 86	0.14 161

IGEV-Stereo++	0.22 26	0.16 40	0.29 34	0.38 150	0.20 76	0.22 18	0.18 13	0.44 74	0.36 90	0.23 26	0.29 62	0.24 52	0.17 13	0.28 5	0.23 45	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.10 56	0.12 47	0.11 36

test_sample6	0.51 364	0.27 368	0.55 327	0.38 150	0.23 150	0.64 373	0.39 343	1.18 453	0.88 378	0.84 366	1.06 418	0.66 316	0.61 366	0.75 363	0.52 369	0.23 426	0.17 398	0.22 395	0.22 432	0.24 419	0.23 414

CAS++	0.33 146	0.25 316	0.39 147	0.38 150	0.26 257	0.32 144	0.24 88	0.87 327	0.53 200	0.48 182	0.46 141	0.26 61	0.21 50	0.50 157	0.26 97	0.23 426	0.20 447	0.22 395	0.17 308	0.21 360	0.17 283
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIM_Stereo	0.39 229	0.18 85	0.59 359	0.38 150	0.25 220	0.27 73	0.24 88	0.72 255	0.56 205	0.72 295	1.00 389	0.62 287	0.29 152	0.67 310	0.39 275	0.13 61	0.14 313	0.17 214	0.16 252	0.14 131	0.12 74

anonymousdsp2	0.37 198	0.21 197	0.49 261	0.38 150	0.24 190	0.48 275	0.31 208	0.91 342	0.68 250	0.57 209	0.51 165	0.51 223	0.34 199	0.59 218	0.33 208	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.10 56	0.16 236	0.16 237

anonymousdsp	0.30 114	0.22 230	0.41 168	0.38 150	0.26 257	0.31 126	0.35 279	0.68 215	0.36 90	0.40 145	0.33 87	0.32 98	0.28 131	0.62 259	0.26 97	0.14 93	0.10 50	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

RCA-Stereo	0.36 179	0.18 85	0.37 128	0.38 150	0.23 150	0.31 126	0.33 239	0.70 237	1.25 516	0.45 165	0.65 217	0.46 200	0.43 267	0.40 77	0.29 159	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.12 47	0.12 74

IER	0.48 322	0.25 316	0.60 364	0.38 150	0.28 325	0.67 396	0.38 325	0.82 314	0.68 250	0.88 404	0.95 360	0.74 357	0.79 465	0.62 259	0.46 332	0.17 260	0.14 313	0.17 214	0.17 308	0.17 263	0.16 237

IGEV-Stereo	0.30 114	0.22 230	0.41 168	0.38 150	0.26 257	0.30 110	0.35 279	0.68 215	0.36 90	0.40 145	0.33 87	0.32 98	0.28 131	0.62 259	0.26 97	0.14 93	0.10 50	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DRaft	0.49 336	0.18 85	0.50 272	0.38 150	0.25 220	0.57 327	0.39 343	0.67 209	0.86 360	1.02 475	1.75 543	0.50 218	0.79 465	0.65 288	0.42 310	0.14 93	0.11 127	0.16 168	0.16 252	0.14 131	0.17 283

RAFT-RH_RVC	0.57 413	0.18 85	0.44 206	0.38 150	0.23 150	0.56 318	0.24 88	0.61 164	0.73 280	1.18 518	3.90 596	0.55 237	0.40 254	0.67 310	0.38 265	0.14 93	0.11 127	0.20 336	0.15 221	0.12 47	0.14 161

CFNet_pseudo	0.47 312	0.25 316	0.55 327	0.38 150	0.28 325	0.58 333	0.32 222	0.89 336	0.90 388	0.83 360	1.03 406	0.75 362	0.48 297	0.61 237	0.46 332	0.17 260	0.13 274	0.24 432	0.16 252	0.26 440	0.21 371

222	1.25 549	0.23 263	0.53 310	0.38 150	0.23 150	0.78 430	0.37 307	1.41 531	0.93 406	0.97 459	1.13 444	0.74 357	0.71 423	0.74 355	14.86 616	0.20 361	0.16 365	0.17 214	0.16 252	0.18 295	0.20 353

xxxx	1.07 528	0.23 263	0.53 310	0.38 150	0.22 119	0.83 454	0.36 292	1.41 531	0.95 419	0.75 313	0.99 385	0.97 438	0.64 384	0.70 334	11.37 612	0.20 361	0.17 398	0.18 265	0.17 308	0.19 330	0.20 353

BEATNet_4x	0.49 336	0.35 441	0.72 421	0.38 150	0.20 76	0.65 380	0.36 292	1.08 412	0.78 302	0.78 337	0.88 328	0.73 353	0.64 384	0.71 344	0.60 406	0.16 214	0.12 198	0.16 168	0.15 221	0.24 419	0.18 310

HSM-Net_RVC	0.55 399	0.23 263	0.37 128	0.38 150	0.22 119	0.86 462	0.40 356	1.31 507	0.93 406	0.92 429	1.15 451	1.26 506	0.71 423	0.75 363	0.53 380	0.17 260	0.14 313	0.16 168	0.15 221	0.17 263	0.17 283
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.47 312	0.25 316	0.55 327	0.38 150	0.28 325	0.58 333	0.32 222	0.89 336	0.90 388	0.83 360	1.02 396	0.75 362	0.48 297	0.61 237	0.46 332	0.17 260	0.12 198	0.24 432	0.16 252	0.26 440	0.21 371

MLCV	0.49 336	0.26 351	0.73 427	0.38 150	0.18 29	0.64 373	0.33 239	0.84 319	0.89 383	0.96 456	1.12 437	0.72 348	0.45 281	1.00 475	0.59 405	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.14 131	0.14 161

iResNet_ROB	0.55 399	0.24 285	0.61 365	0.38 150	0.22 119	0.66 387	0.30 181	1.59 560	1.33 533	0.94 439	1.05 412	0.81 390	0.69 413	0.84 413	0.46 332	0.17 260	0.12 198	0.14 97	0.09 6	0.15 179	0.20 353

WQFJA1	0.33 146	0.19 121	0.35 95	0.39 176	0.26 257	0.61 351	0.30 181	0.61 164	0.53 200	0.38 124	0.39 118	0.38 141	0.36 218	0.51 166	0.43 313	0.14 93	0.18 416	0.16 168	0.14 191	0.15 179	0.14 161

WQFJX	0.33 146	0.19 121	0.34 79	0.39 176	0.27 299	0.60 349	0.30 181	0.58 146	0.52 194	0.40 145	0.38 116	0.34 113	0.35 208	0.63 270	0.41 304	0.15 164	0.17 398	0.16 168	0.13 160	0.15 179	0.16 237

NLMM	0.33 146	0.19 121	0.35 95	0.39 176	0.26 257	0.61 351	0.30 181	0.61 164	0.52 194	0.38 124	0.39 118	0.38 141	0.36 218	0.50 157	0.43 313	0.14 93	0.18 416	0.16 168	0.14 191	0.15 179	0.14 161

FE-Mocha	0.33 146	0.20 161	0.55 327	0.39 176	0.27 299	0.31 126	0.20 29	0.77 292	0.38 104	0.67 264	0.56 192	0.57 248	0.26 104	0.38 62	0.23 45	0.15 164	0.10 50	0.17 214	0.16 252	0.13 86	0.13 122

DCVSM-stereo	0.51 364	0.28 383	0.56 340	0.39 176	0.29 349	0.55 311	0.28 144	0.78 296	0.78 302	1.11 511	0.77 261	1.04 461	0.76 458	0.65 288	0.52 369	0.20 361	0.20 447	0.24 432	0.21 411	0.25 430	0.31 480

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 285	0.22 230	0.83 455	0.39 176	0.45 507	0.41 230	0.26 114	1.04 391	0.50 185	0.54 201	0.76 257	1.03 456	0.43 267	0.67 310	0.28 141	0.16 214	0.11 127	0.17 214	0.19 367	0.21 360	0.21 371

rvit_stereo_0080	0.32 137	0.26 351	0.45 214	0.39 176	0.28 325	0.27 73	0.46 413	0.51 107	0.46 167	0.36 111	0.42 127	0.41 166	0.29 152	0.41 83	0.34 221	0.22 399	0.17 398	0.17 214	0.16 252	0.23 406	0.16 237

AIO-Stereo	0.26 73	0.19 121	0.36 114	0.39 176	0.18 29	0.28 87	0.30 181	0.52 112	0.29 39	0.30 74	0.31 77	0.32 98	0.17 13	0.55 184	0.23 45	0.13 61	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.11 36

RAFT-Stereo-weight	0.33 146	0.19 121	0.36 114	0.39 176	0.23 150	0.28 87	0.29 160	0.69 225	0.83 347	0.55 203	0.51 165	0.58 264	0.20 41	0.48 142	0.30 176	0.13 61	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.13 86	0.12 74

DualNet (step1)	0.60 436	0.37 452	0.83 455	0.39 176	0.31 390	0.72 412	0.49 441	1.11 421	0.92 400	0.93 432	0.89 331	0.86 400	0.71 423	0.74 355	0.53 380	0.42 544	0.22 466	0.40 536	0.41 548	0.36 505	0.35 501

test_sample9	1.17 540	0.37 452	0.83 455	0.39 176	0.31 390	0.72 412	0.49 441	1.11 421	0.92 400	0.93 432	0.89 331	0.86 400	0.71 423	1.29 518	2.03 565	0.42 544	9.50 623	0.40 536	0.41 548	0.36 505	0.35 501

test_sample8	1.36 557	0.37 452	0.83 455	0.39 176	0.31 390	0.72 412	0.49 441	1.19 457	0.79 309	1.51 548	0.96 364	3.29 589	1.64 566	1.29 518	2.03 565	0.42 544	9.50 623	0.40 536	0.41 548	0.36 505	0.35 501

gcap-zeroshot	0.35 168	0.20 161	0.61 365	0.39 176	0.23 150	0.53 297	0.27 128	0.58 146	0.35 83	0.64 243	0.49 155	0.87 406	0.34 199	0.49 151	0.25 76	0.14 93	0.12 198	0.15 141	0.12 124	0.13 86	0.14 161

H2IRNET	0.38 216	0.21 197	0.36 114	0.39 176	0.25 220	0.26 59	0.24 88	0.61 164	0.74 286	0.39 133	0.89 331	0.74 357	0.53 314	0.53 175	0.44 322	0.16 214	0.13 274	0.19 299	0.20 390	0.17 263	0.15 204

mmm	0.47 312	0.28 383	0.51 281	0.39 176	0.25 220	0.61 351	0.38 325	1.00 380	0.60 224	0.77 326	1.07 422	0.65 304	0.53 314	0.61 237	0.49 356	0.18 300	0.15 338	0.23 416	0.20 390	0.21 360	0.20 353

ffm	0.47 312	0.28 383	0.68 400	0.39 176	0.26 257	0.56 318	0.40 356	0.72 255	1.13 489	0.76 319	0.98 377	0.71 333	0.55 325	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.25 445	0.21 411	0.16 236	0.17 283

ff1	0.56 408	0.28 383	0.68 400	0.39 176	0.26 257	0.56 318	0.40 356	0.72 255	1.13 489	0.76 319	0.98 377	0.71 333	0.55 325	1.25 511	1.46 541	0.17 260	0.11 127	0.25 445	0.21 411	0.16 236	0.17 283

mmx	0.59 429	0.28 383	0.68 400	0.39 176	0.26 257	0.56 318	0.40 356	1.24 480	1.06 464	0.76 319	0.98 377	0.71 333	0.55 325	1.25 511	1.46 541	0.21 377	0.16 365	0.25 445	0.21 411	0.24 419	0.22 390

1111x	0.64 451	0.23 263	0.61 365	0.39 176	0.21 97	0.68 400	0.46 413	1.32 513	1.03 454	0.76 319	1.02 396	0.95 433	0.72 434	1.13 493	2.15 571	0.18 300	0.18 416	0.18 265	0.19 367	0.20 347	0.19 322

whm_eth	0.32 137	0.26 351	0.45 214	0.39 176	0.28 325	0.27 73	0.46 413	0.51 107	0.46 167	0.36 111	0.42 127	0.41 166	0.29 152	0.41 83	0.34 221	0.22 399	0.17 398	0.17 214	0.16 252	0.23 406	0.16 237

xxx	0.59 429	0.28 383	0.68 400	0.39 176	0.26 257	0.56 318	0.40 356	1.24 480	1.06 464	0.76 319	0.98 377	0.71 333	0.55 325	1.25 511	1.46 541	0.21 377	0.16 365	0.25 445	0.21 411	0.24 419	0.22 390

CFNet_ucs	0.51 364	0.25 316	0.58 351	0.39 176	0.31 390	0.59 343	0.35 279	1.04 391	0.95 419	0.89 411	1.19 466	0.80 388	0.49 303	0.66 300	0.45 328	0.21 377	0.16 365	0.26 464	0.18 339	0.27 450	0.23 414

GCAP-Stereo	0.29 104	0.21 197	0.45 214	0.39 176	0.20 76	0.39 211	0.22 66	0.60 156	0.46 167	0.47 175	0.50 157	0.39 152	0.27 115	0.34 39	0.24 63	0.14 93	0.12 198	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.12 74

RAFT-Test	0.35 168	0.19 121	0.42 181	0.39 176	0.24 190	0.50 278	0.23 82	0.74 274	0.44 155	0.62 226	0.85 313	0.64 298	0.28 131	0.48 142	0.30 176	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.13 122

CBFPSM	0.61 440	0.25 316	1.41 541	0.39 176	0.27 299	1.10 510	0.67 504	0.83 316	0.84 348	0.82 352	0.81 294	1.33 520	0.85 483	0.72 349	0.86 467	0.16 214	0.15 338	0.15 141	0.17 308	0.17 263	0.23 414

anonymousa	0.51 364	0.21 197	0.47 239	0.39 176	0.25 220	0.89 468	0.36 292	0.78 296	0.63 228	0.88 404	1.54 529	1.09 482	0.67 403	0.53 175	0.46 332	0.17 260	0.14 313	0.19 299	0.21 411	0.16 236	0.16 237

iRaft-Stereo_20w	0.42 266	0.20 161	0.63 375	0.39 176	0.27 299	0.33 156	0.25 100	1.76 574	0.37 98	0.73 302	0.53 179	0.63 292	0.42 264	0.86 418	0.29 159	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.13 160	0.15 179	0.15 204

CrosDoStereo	0.51 364	0.19 121	0.46 227	0.39 176	0.24 190	0.39 211	1.14 568	0.69 225	0.87 367	0.94 439	1.36 500	0.62 287	0.75 449	0.68 319	0.46 332	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.18 339	0.14 131	0.16 237

ASMatch	0.48 322	0.20 161	0.47 239	0.39 176	0.28 325	0.37 195	0.26 114	0.76 287	0.72 270	0.77 326	2.29 562	0.61 280	0.51 311	0.64 278	0.39 275	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.22 390

DeepStereo_LL	0.51 364	0.19 121	0.46 227	0.39 176	0.24 190	0.39 211	1.14 568	0.69 225	0.87 367	0.94 439	1.36 500	0.62 287	0.75 449	0.68 319	0.46 332	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.18 339	0.14 131	0.16 237

DEmStereo	0.49 336	0.18 85	0.53 310	0.39 176	0.26 257	0.57 327	0.33 239	0.65 191	0.75 290	0.90 419	1.65 536	0.57 248	1.02 520	0.63 270	0.44 322	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.16 252	0.14 131	0.17 283

THIR-Stereo	0.51 364	0.19 121	0.47 239	0.39 176	0.23 150	0.74 422	0.64 502	0.68 215	0.88 378	1.03 478	1.40 506	0.71 333	0.75 449	0.64 278	0.43 313	0.16 214	0.11 127	0.17 214	0.18 339	0.15 179	0.17 283

RAFT-345	0.41 259	0.19 121	0.42 181	0.39 176	0.23 150	0.32 144	0.25 100	0.62 170	0.56 205	0.74 309	1.77 544	0.44 187	0.35 208	0.67 310	0.37 250	0.14 93	0.11 127	0.18 265	0.14 191	0.14 131	0.13 122

raft+_RVC	0.38 216	0.20 161	0.38 138	0.39 176	0.27 299	0.44 255	0.35 279	0.81 308	0.90 388	0.52 191	0.78 270	0.50 218	0.29 152	0.56 194	0.41 304	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.13 122

CFNet-RSSM	0.35 168	0.18 85	0.47 239	0.39 176	0.22 119	0.35 173	0.23 82	0.78 296	0.86 360	0.67 264	0.54 183	0.56 243	0.28 131	0.49 151	0.28 141	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.13 86	0.12 74

Gwc-CoAtRS	0.35 168	0.18 85	0.46 227	0.39 176	0.23 150	0.34 167	0.22 66	0.74 274	0.77 298	0.62 226	0.60 204	0.58 264	0.29 152	0.47 133	0.29 159	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.12 124	0.13 86	0.13 122

GANet-RSSM	0.49 336	0.22 230	0.42 181	0.39 176	0.26 257	0.58 333	0.41 377	1.12 426	0.82 341	0.73 302	1.02 396	0.88 410	0.75 449	0.67 310	0.48 347	0.22 399	0.16 365	0.18 265	0.19 367	0.18 295	0.18 310

DMCA	0.47 312	0.27 368	0.59 359	0.39 176	0.29 349	0.53 297	0.34 256	0.98 370	0.70 261	0.78 337	0.83 301	0.79 384	0.55 325	0.54 183	0.57 396	0.21 377	0.16 365	0.21 380	0.16 252	0.19 330	0.22 390

RASNet	0.57 413	0.24 285	0.61 365	0.39 176	0.23 150	0.71 408	0.40 356	1.02 384	0.93 406	0.77 326	1.05 412	1.05 466	0.98 515	0.99 470	1.03 505	0.16 214	0.14 313	0.14 97	0.17 308	0.15 179	0.14 161

iResNetv2_ROB	0.55 399	0.29 397	0.86 469	0.39 176	0.25 220	0.67 396	0.37 307	1.21 467	1.02 450	1.02 475	1.10 431	0.89 415	0.79 465	0.74 355	0.43 313	0.19 340	0.13 274	0.15 141	0.11 94	0.19 330	0.16 237

NLSM1	0.33 146	0.19 121	0.36 114	0.40 216	0.25 220	0.65 380	0.27 128	0.59 153	0.52 194	0.38 124	0.53 179	0.29 76	0.29 152	0.56 194	0.33 208	0.16 214	0.17 398	0.18 265	0.15 221	0.14 131	0.13 122

z-ln-s-r	0.70 463	0.39 465	1.51 546	0.40 216	0.27 299	0.58 333	0.62 494	0.87 327	1.09 481	0.84 366	1.44 516	0.91 424	0.87 490	1.20 506	2.07 567	0.16 214	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.21 360	0.17 283

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 51	0.17 58	0.34 79	0.40 216	0.21 97	0.18 5	0.21 53	0.36 31	0.27 35	0.30 74	0.52 172	0.28 73	0.28 131	0.27 3	0.24 63	0.14 93	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.14 161

LG-Stereo	0.25 60	0.18 85	0.43 200	0.40 216	0.20 76	0.22 18	0.26 114	0.33 13	0.39 111	0.27 53	0.45 136	0.22 36	0.16 11	0.38 62	0.28 141	0.11 26	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.13 86	0.10 3

IGEV-RUCA	0.26 73	0.16 40	0.36 114	0.40 216	0.27 299	0.32 144	0.20 29	0.39 41	0.36 90	0.27 53	0.31 77	0.25 58	0.21 50	0.50 157	0.24 63	0.20 361	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.17 263	0.16 237

tg	0.34 161	0.19 121	0.40 159	0.40 216	0.23 150	0.38 201	0.26 114	0.74 274	0.60 224	0.48 182	0.65 217	0.42 173	0.24 77	0.57 205	0.33 208	0.14 93	0.10 50	0.18 265	0.17 308	0.14 131	0.12 74

PAM_32	0.50 350	0.20 161	0.69 409	0.40 216	0.24 190	1.09 509	0.29 160	1.12 426	0.40 125	0.74 309	0.44 134	1.98 566	0.64 384	0.64 278	0.27 119	0.16 214	0.11 127	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.15 204

RAStereo	0.25 60	0.17 58	0.33 67	0.40 216	0.21 97	0.24 36	0.26 114	0.45 78	0.46 167	0.23 26	0.34 96	0.30 85	0.19 27	0.34 39	0.26 97	0.15 164	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.14 131	0.11 36

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 378	0.23 263	1.38 538	0.40 216	0.53 536	0.29 99	0.30 181	1.49 543	0.45 160	0.69 277	1.15 451	0.98 440	0.32 185	0.70 334	0.29 159	0.15 164	0.11 127	0.17 214	0.20 390	0.22 386	0.27 448

IGEV++	0.25 60	0.17 58	0.35 95	0.40 216	0.23 150	0.24 36	0.23 82	0.56 137	0.24 19	0.29 66	0.36 105	0.30 85	0.22 62	0.33 26	0.29 159	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.10 56	0.13 86	0.14 161

DispNO	0.48 322	0.24 285	0.84 462	0.40 216	0.31 390	0.58 333	0.39 343	0.91 342	0.79 309	0.79 342	0.83 301	0.71 333	0.59 354	0.75 363	0.50 360	0.19 340	0.14 313	0.20 336	0.18 339	0.16 236	0.17 283

plain	0.32 137	0.21 197	0.59 359	0.40 216	0.29 349	0.27 73	0.30 181	0.46 85	0.36 90	0.32 87	0.66 221	0.31 90	0.33 192	0.68 319	0.32 197	0.18 300	0.13 274	0.20 336	0.15 221	0.18 295	0.13 122

UniTT-Stereo	0.27 84	0.18 85	0.40 159	0.40 216	0.28 325	0.30 110	0.28 144	0.40 54	0.33 69	0.30 74	0.46 141	0.27 67	0.25 85	0.48 142	0.35 230	0.17 260	0.13 274	0.14 97	0.12 124	0.14 131	0.13 122

PCWNet_CMD	0.49 336	0.25 316	0.56 340	0.40 216	0.27 299	0.64 373	0.32 222	0.98 370	0.99 439	0.87 394	1.07 422	0.78 377	0.46 288	0.61 237	0.44 322	0.17 260	0.13 274	0.21 380	0.16 252	0.26 440	0.20 353

4D-IteraStereo	0.33 146	0.19 121	0.43 200	0.40 216	0.24 190	0.32 144	0.27 128	0.59 153	0.72 270	0.66 255	0.53 179	0.42 173	0.22 62	0.46 121	0.30 176	0.14 93	0.09 18	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.12 74

MC-Stereo	0.29 104	0.18 85	0.35 95	0.40 216	0.21 97	0.26 59	0.26 114	0.53 118	0.40 125	0.38 124	0.61 207	0.41 166	0.31 178	0.57 205	0.27 119	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.12 47	0.12 74

MIPNet	0.39 229	0.22 230	0.66 388	0.40 216	0.25 220	0.53 297	0.29 160	0.78 296	0.74 286	0.68 274	0.60 204	0.40 159	0.48 297	0.45 113	0.39 275	0.14 93	0.11 127	0.16 168	0.13 160	0.14 131	0.14 161

IPLGR	0.40 244	0.22 230	0.70 412	0.40 216	0.22 119	0.51 283	0.29 160	0.78 296	0.78 302	0.80 345	0.77 261	0.44 187	0.41 259	0.48 142	0.40 298	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.16 236	0.14 161

test-3	0.35 168	0.17 58	0.48 252	0.40 216	0.22 119	0.42 240	0.22 66	0.66 198	0.80 318	0.72 295	0.45 136	0.63 292	0.29 152	0.45 113	0.32 197	0.13 61	0.09 18	0.17 214	0.13 160	0.13 86	0.11 36

test_1	0.35 168	0.17 58	0.48 252	0.40 216	0.22 119	0.42 240	0.22 66	0.66 198	0.80 318	0.70 283	0.45 136	0.63 292	0.29 152	0.45 113	0.32 197	0.13 61	0.09 18	0.17 214	0.13 160	0.13 86	0.11 36

PFNet+	0.41 259	0.20 161	0.53 310	0.40 216	0.25 220	0.28 87	0.22 66	0.66 198	0.76 295	0.85 379	0.79 275	0.63 292	0.34 199	0.75 363	0.37 250	0.20 361	0.14 313	0.23 416	0.20 390	0.17 263	0.21 371

iRaftStereo_RVC	0.33 146	0.20 161	0.40 159	0.40 216	0.23 150	0.31 126	0.29 160	0.70 237	0.55 203	0.49 185	0.66 221	0.37 134	0.23 70	0.47 133	0.33 208	0.14 93	0.11 127	0.19 299	0.17 308	0.16 236	0.13 122

EAI-Stereo	0.36 179	0.21 197	0.46 227	0.40 216	0.22 119	0.33 156	0.36 292	1.22 475	0.32 61	0.52 191	0.75 254	0.35 122	0.28 131	0.65 288	0.30 176	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.14 191	0.14 131	0.13 122

FENet	0.43 279	0.23 263	0.40 159	0.40 216	0.24 190	0.54 305	0.33 239	0.83 316	0.72 270	0.74 309	0.73 240	0.63 292	0.56 332	0.65 288	0.45 328	0.19 340	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.18 295	0.20 353

ACVNet	0.47 312	0.24 285	0.39 147	0.40 216	0.28 325	0.58 333	0.40 356	0.91 342	0.81 328	0.67 264	0.96 364	0.79 384	0.66 394	0.65 288	0.71 437	0.18 300	0.15 338	0.16 168	0.15 221	0.18 295	0.15 204

cf-r	0.49 336	0.24 285	0.49 261	0.40 216	0.23 150	0.58 333	0.38 325	0.92 351	0.87 367	0.77 326	1.06 418	0.98 440	0.67 403	0.59 218	0.61 412	0.21 377	0.14 313	0.17 214	0.19 367	0.15 179	0.16 237

MSMDNet	0.49 336	0.25 316	0.56 340	0.40 216	0.27 299	0.64 373	0.32 222	0.99 374	0.99 439	0.87 394	1.07 422	0.79 384	0.46 288	0.61 237	0.44 322	0.17 260	0.13 274	0.20 336	0.16 252	0.25 430	0.20 353

UCFNet_RVC	0.50 350	0.27 368	0.37 128	0.40 216	0.27 299	0.66 387	0.42 388	1.18 453	0.86 360	0.70 283	0.89 331	0.91 424	0.60 360	0.62 259	0.48 347	0.24 437	0.18 416	0.28 484	0.27 494	0.25 430	0.24 425

HSM	0.53 385	0.25 316	0.46 227	0.40 216	0.25 220	0.74 422	0.44 403	1.29 503	0.78 302	0.82 352	0.92 351	1.21 502	0.75 449	0.90 436	0.48 347	0.18 300	0.14 313	0.17 214	0.14 191	0.17 263	0.18 310

NLMM1	0.34 161	0.21 197	0.38 138	0.41 245	0.26 257	0.55 311	0.32 222	0.58 146	0.65 238	0.42 155	0.45 136	0.30 85	0.27 115	0.64 278	0.39 275	0.16 214	0.18 416	0.17 214	0.14 191	0.15 179	0.14 161

IGEV-FE	0.36 179	0.19 121	0.71 414	0.41 245	0.29 349	0.30 110	0.25 100	0.86 324	0.40 125	0.64 243	0.57 195	0.56 243	0.25 85	0.56 194	0.29 159	0.15 164	0.11 127	0.16 168	0.14 191	0.14 131	0.14 161

DA	0.31 129	0.18 85	0.35 95	0.41 245	0.21 97	0.73 416	0.33 239	0.51 107	0.46 167	0.35 106	0.42 127	0.40 159	0.35 208	0.33 26	0.27 119	0.16 214	0.11 127	0.16 168	0.11 94	0.15 179	0.12 74

GGEV	0.31 129	0.18 85	0.35 95	0.41 245	0.21 97	0.73 416	0.33 239	0.51 107	0.46 167	0.35 106	0.42 127	0.40 159	0.35 208	0.33 26	0.27 119	0.16 214	0.11 127	0.16 168	0.11 94	0.15 179	0.12 74

GASTEREO	0.26 73	0.17 58	0.35 95	0.41 245	0.21 97	0.22 18	0.30 181	0.47 95	0.32 61	0.38 124	0.33 87	0.22 36	0.33 192	0.43 98	0.24 63	0.15 164	0.10 50	0.13 63	0.11 94	0.13 86	0.12 74

MSCF	0.25 60	0.17 58	0.36 114	0.41 245	0.21 97	0.20 11	0.31 208	0.47 95	0.32 61	0.37 115	0.33 87	0.23 42	0.34 199	0.37 54	0.23 45	0.15 164	0.10 50	0.13 63	0.11 94	0.13 86	0.13 122

MM-Stereo_test2	0.30 114	0.18 85	0.41 168	0.41 245	0.25 220	0.41 230	0.41 377	0.65 191	0.43 150	0.38 124	0.36 105	0.31 90	0.26 104	0.55 184	0.25 76	0.12 35	0.11 127	0.15 141	0.12 124	0.15 179	0.12 74

HART	0.30 114	0.17 58	0.33 67	0.41 245	0.21 97	0.32 144	0.26 114	0.67 209	0.32 61	0.33 91	0.66 221	0.41 166	0.22 62	0.58 210	0.25 76	0.12 35	0.11 127	0.15 141	0.11 94	0.15 179	0.12 74

PAM	0.50 350	0.21 197	0.75 434	0.41 245	0.26 257	1.11 515	0.37 307	1.10 419	0.39 111	0.75 313	0.46 141	1.92 563	0.61 366	0.62 259	0.28 141	0.16 214	0.10 50	0.16 168	0.14 191	0.14 131	0.15 204

model_zeroshot	0.35 168	0.20 161	0.56 340	0.41 245	0.30 375	0.51 283	0.26 114	0.69 225	0.48 177	0.65 249	0.51 165	0.52 227	0.25 85	0.46 121	0.27 119	0.17 260	0.13 274	0.15 141	0.14 191	0.13 86	0.14 161

ITSA-stereo	0.54 390	0.29 397	0.55 327	0.41 245	0.23 150	0.59 343	0.35 279	1.31 507	1.25 516	0.82 352	0.80 286	0.72 348	0.58 348	0.89 428	0.72 440	0.22 399	0.18 416	0.23 416	0.22 432	0.22 386	0.29 466

U	3.17 595	0.17 58	0.35 95	0.41 245	0.71 562	57.93 636	0.20 29	0.43 69	0.39 111	0.26 43	0.23 25	0.23 42	0.22 62	0.26 2	0.22 27	0.16 214	0.10 50	0.74 570	0.13 160	0.13 86	0.11 36

MoCha-V2	0.26 73	0.16 40	0.30 42	0.41 245	0.18 29	0.27 73	0.26 114	0.57 142	0.28 37	0.37 115	0.27 47	0.33 106	0.34 199	0.56 194	0.23 45	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.10 56	0.13 86	0.13 122

IGEV_Zeroshot_test	0.36 179	0.19 121	0.71 414	0.41 245	0.29 349	0.30 110	0.25 100	0.86 324	0.40 125	0.64 243	0.57 195	0.56 243	0.25 85	0.56 194	0.29 159	0.15 164	0.11 127	0.16 168	0.14 191	0.14 131	0.14 161

MSKI-zero shot	0.33 146	0.19 121	0.36 114	0.41 245	0.22 119	0.32 144	0.22 66	0.65 191	0.45 160	0.52 191	0.64 215	0.60 278	0.19 27	0.78 389	0.27 119	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.10 56	0.13 86	0.13 122

MIF-Stereo (partial)	0.32 137	0.19 121	0.41 168	0.41 245	0.32 415	0.29 99	0.24 88	0.49 99	0.44 155	0.31 83	0.63 212	0.37 134	0.36 218	0.60 231	0.32 197	0.17 260	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.18 295	0.15 204

HH	0.37 198	0.22 230	0.49 261	0.41 245	0.26 257	0.36 183	0.30 181	0.87 327	0.41 134	0.45 165	0.59 201	0.78 377	0.43 267	0.77 381	0.26 97	0.15 164	0.11 127	0.15 141	0.14 191	0.14 131	0.14 161

HanStereo	0.37 198	0.22 230	0.49 261	0.41 245	0.26 257	0.36 183	0.30 181	0.87 327	0.41 134	0.45 165	0.59 201	0.78 377	0.43 267	0.77 381	0.26 97	0.15 164	0.11 127	0.15 141	0.14 191	0.14 131	0.14 161

iinet-f	0.69 462	0.29 397	2.34 573	0.41 245	0.31 390	1.16 523	0.58 484	0.87 327	0.85 354	0.86 389	1.17 461	1.04 461	0.83 476	0.76 374	1.26 530	0.21 377	0.18 416	0.17 214	0.16 252	0.21 360	0.21 371

gwcnet-sp	0.50 350	0.25 316	0.84 462	0.41 245	0.27 299	0.79 436	0.40 356	0.93 353	0.85 354	0.95 444	0.79 275	0.65 304	0.63 376	0.69 326	0.52 369	0.18 300	0.17 398	0.18 265	0.18 339	0.18 295	0.19 322

scenet	0.50 350	0.25 316	0.84 462	0.41 245	0.27 299	0.79 436	0.40 356	0.93 353	0.85 354	0.95 444	0.79 275	0.65 304	0.63 376	0.69 326	0.52 369	0.18 300	0.17 398	0.18 265	0.18 339	0.18 295	0.19 322

Anonymous_2	0.84 496	0.45 492	0.66 388	0.41 245	0.45 507	0.82 451	0.53 461	0.81 308	0.81 328	0.73 302	0.61 207	0.91 424	0.76 458	0.77 381	0.61 412	0.51 560	0.55 579	0.54 562	4.92 618	0.54 552	0.42 529

ssnet	0.50 350	0.25 316	0.84 462	0.41 245	0.27 299	0.79 436	0.40 356	0.93 353	0.85 354	0.95 444	0.79 275	0.65 304	0.63 376	0.69 326	0.52 369	0.18 300	0.17 398	0.18 265	0.18 339	0.18 295	0.19 322

IPLG	0.40 244	0.21 197	0.64 380	0.41 245	0.25 220	0.54 305	0.27 128	0.77 292	0.68 250	0.85 379	0.82 296	0.33 106	0.32 185	0.64 278	0.49 356	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.14 191	0.14 131	0.14 161

STrans-v2	0.47 312	0.21 197	0.49 261	0.41 245	0.25 220	0.54 305	0.49 441	1.16 442	0.82 341	0.67 264	1.05 412	0.71 333	0.67 403	0.74 355	0.34 221	0.15 164	0.11 127	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.14 161

Pruner-Stereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.41 245	0.25 220	0.22 18	0.24 88	0.71 244	0.59 217	0.90 419	0.75 254	0.67 323	0.30 171	0.64 278	0.39 275	0.19 340	0.12 198	0.20 336	0.17 308	0.17 263	0.19 322

DeepStereo_RVC	0.37 198	0.22 230	0.51 281	0.41 245	0.24 190	0.26 59	0.22 66	0.64 188	0.40 125	0.69 277	0.67 229	0.57 248	0.50 306	0.58 210	0.42 310	0.17 260	0.12 198	0.18 265	0.16 252	0.19 330	0.19 322

GES	0.46 301	0.25 316	0.62 371	0.41 245	0.30 375	0.62 357	0.37 307	1.06 403	0.70 261	0.75 313	0.83 301	0.47 205	0.52 313	0.69 326	0.46 332	0.23 426	0.17 398	0.17 214	0.16 252	0.18 295	0.24 425

GMStereo	0.40 244	0.38 460	0.61 365	0.41 245	0.27 299	0.47 270	0.35 279	0.62 170	1.04 458	0.57 209	0.54 183	0.38 141	0.36 218	0.56 194	0.41 304	0.20 361	0.13 274	0.16 168	0.17 308	0.24 419	0.20 353
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.48 322	0.22 230	0.59 359	0.41 245	0.27 299	0.85 460	0.36 292	1.39 525	0.79 309	0.81 349	0.85 313	0.54 234	0.50 306	0.60 231	0.39 275	0.18 300	0.14 313	0.18 265	0.20 390	0.17 263	0.16 237

GwcNet-RSSM	0.51 364	0.25 316	0.51 281	0.41 245	0.24 190	0.56 318	0.41 377	0.97 368	0.96 426	0.75 313	1.17 461	0.89 415	0.66 394	0.66 300	0.74 444	0.22 399	0.15 338	0.19 299	0.21 411	0.17 263	0.16 237

CFNet-ft	0.50 350	0.25 316	0.39 147	0.41 245	0.26 257	0.66 387	0.37 307	0.91 342	0.87 367	0.67 264	1.00 389	1.05 466	0.70 418	0.68 319	0.57 396	0.23 426	0.16 365	0.24 432	0.21 411	0.24 419	0.19 322

DSFCA	0.57 413	0.27 368	0.71 414	0.41 245	0.36 454	0.78 430	0.53 461	1.08 412	0.85 354	1.08 500	0.84 304	0.90 418	0.66 394	1.05 484	0.63 419	0.26 455	0.22 466	0.21 380	0.21 411	0.22 386	0.20 353

CFNet_RVC	0.50 350	0.25 316	0.39 147	0.41 245	0.26 257	0.66 387	0.37 307	0.91 342	0.87 367	0.67 264	1.00 389	1.05 466	0.70 418	0.68 319	0.57 396	0.23 426	0.16 365	0.24 432	0.21 411	0.24 419	0.19 322

CBMV_ROB	0.62 446	0.39 465	0.41 168	0.41 245	0.28 325	0.86 462	0.28 144	1.06 403	1.02 450	0.95 444	1.33 494	0.81 390	0.84 479	0.94 448	0.56 390	0.37 531	0.37 553	0.43 542	0.40 543	0.33 486	0.32 484

DN-CSS_ROB	0.45 294	0.27 368	0.74 431	0.41 245	0.29 349	0.43 245	0.29 160	0.80 306	0.78 302	0.73 302	1.08 429	0.48 210	0.45 281	0.81 401	0.40 298	0.15 164	0.12 198	0.21 380	0.19 367	0.18 295	0.17 283

SGM_RVC	1.04 525	0.30 412	0.47 239	0.41 245	0.23 150	1.73 564	0.77 532	1.63 564	1.30 529	2.39 585	1.99 554	2.64 577	1.78 572	2.22 578	1.40 537	0.28 477	0.27 509	0.27 473	0.25 476	0.25 430	0.25 434
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	1.27 551	0.31 421	1.14 514	0.41 245	0.23 150	0.97 482	0.71 513	1.23 479	1.32 531	1.83 568	2.34 565	11.25 615	0.89 498	1.04 483	0.96 491	0.15 164	0.12 198	0.12 30	0.10 56	0.15 179	0.16 237

WQFJX1	0.33 146	0.20 161	0.35 95	0.42 283	0.28 325	0.52 291	0.33 239	0.56 137	0.55 203	0.40 145	0.36 105	0.33 106	0.30 171	0.72 349	0.40 298	0.15 164	0.18 416	0.17 214	0.14 191	0.16 236	0.16 237

Select-FE	0.48 322	0.26 351	0.96 490	0.42 283	0.36 454	0.34 167	0.20 29	1.02 384	0.37 98	0.61 221	1.01 393	1.04 461	0.79 465	0.74 355	0.29 159	0.17 260	0.13 274	0.17 214	0.20 390	0.15 179	0.25 434

MM-Stereo_test3	0.35 168	0.19 121	0.33 67	0.42 283	0.26 257	0.34 167	0.44 403	0.74 274	0.93 406	0.47 175	0.52 172	0.42 173	0.29 152	0.46 121	0.29 159	0.17 260	0.15 338	0.17 214	0.13 160	0.14 131	0.15 204

MM-Stereo_test1	0.34 161	0.19 121	0.37 128	0.42 283	0.23 150	0.35 173	0.44 403	0.62 170	0.56 205	0.61 221	0.51 165	0.38 141	0.36 218	0.65 288	0.27 119	0.15 164	0.13 274	0.17 214	0.14 191	0.15 179	0.13 122

DDVS	0.53 385	0.32 424	0.63 375	0.42 283	0.31 390	0.71 408	0.35 279	0.95 361	0.69 257	0.86 389	0.90 337	1.11 486	0.46 288	0.90 436	0.67 426	0.23 426	0.17 398	0.22 395	0.18 339	0.25 430	0.28 459

MyStereo06	0.40 244	0.22 230	0.65 385	0.42 283	0.29 349	0.43 245	0.48 428	1.05 398	0.43 150	0.64 243	0.54 183	0.78 377	0.27 115	0.53 175	0.31 190	0.14 93	0.13 274	0.18 265	0.17 308	0.17 263	0.17 283

MyStereo05	0.46 301	0.22 230	0.51 281	0.42 283	0.29 349	0.43 245	0.48 428	0.96 366	1.12 484	0.77 326	0.62 211	0.51 223	0.57 344	0.79 393	0.43 313	0.14 93	0.13 274	0.18 265	0.17 308	0.17 263	0.17 283

ACVNet-DCA	0.36 179	0.25 316	0.35 95	0.42 283	0.23 150	0.53 297	0.37 307	0.91 342	0.59 217	0.42 155	0.50 157	0.34 113	0.47 293	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.13 160	0.18 295	0.19 322

xx1	0.40 244	0.25 316	0.35 95	0.42 283	0.23 150	0.53 297	0.37 307	0.71 244	1.17 501	0.42 155	0.50 157	0.65 304	0.56 332	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.20 336	0.19 367	0.18 295	0.19 322

1test111	0.37 198	0.25 316	0.35 95	0.42 283	0.23 150	0.53 297	0.37 307	0.91 342	0.59 217	0.42 155	0.50 157	0.34 113	0.47 293	0.59 218	0.48 347	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.13 160	0.18 295	0.19 322

cc1	0.38 216	0.25 316	0.35 95	0.42 283	0.23 150	0.53 297	0.37 307	0.71 244	1.17 501	0.42 155	0.50 157	0.34 113	0.47 293	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.13 160	0.16 236	0.17 283

CASnet	0.30 114	0.20 161	0.34 79	0.42 283	0.17 15	0.25 55	0.24 88	0.53 118	0.56 205	0.54 201	0.54 183	0.39 152	0.24 77	0.41 83	0.26 97	0.15 164	0.10 50	0.22 395	0.18 339	0.18 295	0.12 74
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
SDNR	0.89 506	0.39 465	1.66 562	0.42 283	0.39 473	3.35 595	0.32 222	0.95 361	1.05 460	1.05 488	2.12 560	0.62 287	0.71 423	1.40 532	0.78 450	0.53 562	0.56 581	0.36 522	0.27 494	0.46 534	0.50 554

ToySt	0.52 378	0.27 368	0.93 483	0.42 283	0.28 325	0.67 396	0.56 475	0.88 335	0.79 309	0.61 221	0.85 313	0.92 430	0.70 418	0.72 349	0.61 412	0.16 214	0.17 398	0.21 380	0.21 411	0.22 386	0.21 371

DisPM	0.40 244	0.20 161	0.50 272	0.42 283	0.27 299	0.24 36	0.30 181	0.68 215	0.61 227	0.88 404	0.87 324	0.59 274	0.32 185	0.80 396	0.34 221	0.19 340	0.12 198	0.19 299	0.17 308	0.16 236	0.21 371

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 454	0.30 412	1.20 518	0.42 283	0.31 390	1.00 490	0.58 484	1.16 442	1.07 472	1.01 471	1.25 474	1.08 476	0.75 449	1.18 502	1.03 505	0.20 361	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.22 386	0.22 390

psmg	0.50 350	0.26 351	0.47 239	0.42 283	0.29 349	0.82 451	0.42 388	1.07 407	0.80 318	0.95 444	0.94 356	0.76 369	0.59 354	0.66 300	0.48 347	0.21 377	0.16 365	0.20 336	0.20 390	0.19 330	0.19 322

CSP-Net	0.57 413	0.29 397	0.55 327	0.42 283	0.29 349	1.20 530	0.49 441	1.29 503	0.75 290	0.98 462	0.97 373	0.88 410	0.69 413	0.85 416	0.66 423	0.27 466	0.18 416	0.17 214	0.17 308	0.18 295	0.19 322

Patchmatch Stereo++	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.21 53	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.61 237	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237
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
TransformOpticalFlow	0.46 301	0.21 197	0.49 261	0.42 283	0.24 190	0.36 183	0.46 413	1.04 391	0.84 348	0.67 264	1.14 448	0.73 353	0.56 332	0.78 389	0.33 208	0.15 164	0.10 50	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.15 204

NF-Stereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.42 283	0.25 220	0.26 59	0.30 181	0.71 244	0.72 270	0.66 255	0.77 261	0.57 248	0.31 178	0.69 326	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.27 448

OCTAStereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.42 283	0.25 220	0.26 59	0.30 181	0.71 244	0.72 270	0.66 255	0.77 261	0.58 264	0.31 178	0.69 326	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.27 448

PSM-softLoss	0.40 244	0.21 197	0.53 310	0.42 283	0.26 257	0.29 99	0.34 256	0.70 237	0.49 180	0.63 233	0.82 296	0.59 274	0.33 192	0.75 363	0.43 313	0.20 361	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.17 263	0.22 390

KMStereo	0.40 244	0.21 197	0.53 310	0.42 283	0.26 257	0.29 99	0.34 256	0.70 237	0.49 180	0.63 233	0.82 296	0.59 274	0.33 192	0.75 363	0.43 313	0.20 361	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.17 263	0.22 390

NRIStereo	0.37 198	0.21 197	0.49 261	0.42 283	0.23 150	0.33 156	0.25 100	0.68 215	0.59 217	0.65 249	0.63 212	0.55 237	0.37 226	0.67 310	0.40 298	0.16 214	0.12 198	0.18 265	0.15 221	0.17 263	0.15 204

PSM-adaLoss	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.31 208	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.59 218	0.38 265	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

FTStereo	0.56 408	0.21 197	0.39 147	0.42 283	0.25 220	0.39 211	0.73 524	0.69 225	0.45 160	1.09 504	3.23 585	0.69 328	0.71 423	0.55 184	0.34 221	0.15 164	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.15 179	0.32 484

ROB_FTStereo_v2	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.31 208	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.60 231	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

ROB_FTStereo	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.20 29	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.60 231	0.38 265	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

HUI-Stereo	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.22 66	0.63 178	0.40 125	0.64 243	0.73 240	0.58 264	0.38 234	0.53 175	0.38 265	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

RE-Stereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.42 283	0.25 220	0.26 59	0.30 181	0.71 244	0.72 270	0.66 255	0.77 261	0.57 248	0.31 178	0.70 334	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.27 448

TVStereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.42 283	0.25 220	0.26 59	0.30 181	0.71 244	0.72 270	0.66 255	0.77 261	0.57 248	0.31 178	0.70 334	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.27 448

iGMRVC	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.29 160	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.61 237	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

iRAFT	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.21 53	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.61 237	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

CRE-IMP	0.37 198	0.23 263	0.53 310	0.42 283	0.24 190	0.40 219	0.21 53	0.61 164	0.45 160	0.65 249	0.73 240	0.53 232	0.37 226	0.63 270	0.40 298	0.18 300	0.11 127	0.19 299	0.16 252	0.21 360	0.19 322

GMM-Stereo	0.44 285	0.20 161	0.39 147	0.42 283	0.25 220	0.50 278	0.44 403	0.72 255	0.57 212	0.77 326	1.37 503	0.76 369	0.38 234	0.62 259	0.34 221	0.15 164	0.10 50	0.20 336	0.19 367	0.17 263	0.28 459

RAFT-IKP	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.27 128	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.61 237	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

ARAFT	0.48 322	0.25 316	0.82 451	0.42 283	0.25 220	0.56 318	0.54 468	0.82 314	0.82 341	0.92 429	0.75 254	0.75 362	0.48 297	0.89 428	0.37 250	0.15 164	0.12 198	0.23 416	0.22 432	0.14 131	0.14 161

hitnet-ft	0.57 413	0.29 397	0.43 200	0.42 283	0.29 349	0.81 448	0.40 356	0.98 370	0.91 394	0.84 366	1.01 393	1.13 494	0.72 434	0.83 409	0.71 437	0.28 477	0.21 457	0.28 484	0.22 432	0.29 461	0.27 448

DIP-Stereo	0.40 244	0.22 230	0.58 351	0.42 283	0.29 349	0.62 357	0.27 128	0.87 327	0.42 141	0.65 249	0.86 317	0.52 227	0.35 208	0.67 310	0.43 313	0.15 164	0.13 274	0.17 214	0.14 191	0.15 179	0.17 283
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.53 385	0.30 412	0.53 310	0.42 283	0.28 325	0.73 416	0.35 279	1.21 467	1.01 445	0.74 309	1.07 422	0.85 396	0.60 360	0.83 409	0.58 403	0.19 340	0.15 338	0.23 416	0.23 448	0.21 360	0.17 283

DeepPruner_ROB	0.55 399	0.37 452	0.67 393	0.42 283	0.31 390	0.50 278	0.43 395	1.22 475	0.73 280	0.86 389	1.05 412	0.85 396	0.58 348	0.90 436	0.56 390	0.29 487	0.23 476	0.22 395	0.22 432	0.26 440	0.26 438

DFGA-Net	0.47 312	0.31 421	0.93 483	0.43 325	0.33 427	0.56 318	0.35 279	0.81 308	0.89 383	0.70 283	0.76 257	0.48 210	0.43 267	0.78 389	0.64 421	0.16 214	0.14 313	0.19 299	0.19 367	0.20 347	0.19 322

rvit_stereo_0081_aga	0.32 137	0.29 397	0.50 272	0.43 325	0.29 349	0.36 183	0.32 222	0.46 85	0.42 141	0.40 145	0.44 134	0.41 166	0.34 199	0.43 98	0.31 190	0.23 426	0.17 398	0.19 299	0.16 252	0.20 347	0.15 204

rvit_stereo_0081	0.33 146	0.25 316	0.49 261	0.43 325	0.26 257	0.31 126	0.37 307	0.45 78	0.56 205	0.37 115	0.40 122	0.39 152	0.38 234	0.44 105	0.35 230	0.22 399	0.16 365	0.19 299	0.16 252	0.20 347	0.14 161

rvit_stereo_0082	0.33 146	0.25 316	0.49 261	0.43 325	0.26 257	0.31 126	0.37 307	0.45 78	0.56 205	0.37 115	0.40 122	0.39 152	0.38 234	0.44 105	0.35 230	0.22 399	0.16 365	0.19 299	0.16 252	0.20 347	0.14 161

MyStereo8	0.42 266	0.21 197	0.64 380	0.43 325	0.29 349	0.55 311	0.28 144	0.72 255	0.50 185	0.73 302	1.01 393	0.57 248	0.44 274	0.52 169	0.52 369	0.15 164	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.19 330	0.21 371

MyStereo07	0.33 146	0.23 263	0.37 128	0.43 325	0.29 349	0.40 219	0.48 428	0.78 296	0.38 104	0.38 124	0.34 96	0.32 98	0.30 171	0.63 270	0.28 141	0.14 93	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.18 295	0.17 283

MyStereo04	0.45 294	0.23 263	0.52 302	0.43 325	0.29 349	0.40 219	0.48 428	1.02 384	1.12 484	0.62 226	0.58 199	0.55 237	0.56 332	0.77 381	0.45 328	0.14 93	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.18 295	0.17 283

CoDeX	0.48 322	0.21 197	0.53 310	0.43 325	0.25 220	0.74 422	0.38 325	1.36 523	0.82 341	0.84 366	0.96 364	0.63 292	0.57 344	0.63 270	0.40 298	0.17 260	0.13 274	0.17 214	0.15 221	0.16 236	0.15 204

tt1	0.37 198	0.25 316	0.35 95	0.43 325	0.23 150	0.52 291	0.37 307	0.72 255	1.13 489	0.42 155	0.46 141	0.35 122	0.44 274	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.13 160	0.16 236	0.17 283

LL-Strereo2	0.36 179	0.25 316	0.52 302	0.43 325	0.27 299	0.36 183	0.27 128	0.70 237	0.46 167	0.55 203	0.53 179	0.65 304	0.24 77	0.69 326	0.32 197	0.14 93	0.13 274	0.23 416	0.20 390	0.19 330	0.14 161

raft_robust	0.41 259	0.24 285	0.39 147	0.43 325	0.22 119	0.40 219	0.33 239	0.80 306	0.98 436	0.80 345	0.88 328	0.41 166	0.32 185	0.89 428	0.30 176	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.18 339	0.15 179	0.13 122

iRaft-Stereo_5w	0.46 301	0.22 230	0.53 310	0.43 325	0.30 375	0.30 110	0.53 461	0.66 198	0.71 268	0.62 226	0.89 331	1.01 452	0.67 403	0.76 374	0.67 426	0.13 61	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.15 179	0.17 283

GMOStereo	0.38 216	0.19 121	0.42 181	0.43 325	0.24 190	0.40 219	0.39 343	0.55 129	0.64 232	0.89 411	0.84 304	0.65 304	0.37 226	0.39 68	0.29 159	0.14 93	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.15 179	0.12 74

error version	0.38 216	0.19 121	0.42 181	0.43 325	0.24 190	0.40 219	0.39 343	0.55 129	0.64 232	0.89 411	0.84 304	0.65 304	0.37 226	0.39 68	0.29 159	0.14 93	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.15 179	0.12 74

test-v	0.38 216	0.19 121	0.42 181	0.43 325	0.24 190	0.40 219	0.39 343	0.55 129	0.64 232	0.89 411	0.84 304	0.65 304	0.37 226	0.39 68	0.29 159	0.14 93	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.15 179	0.12 74

SST-Stereo	0.41 259	0.20 161	0.48 252	0.43 325	0.25 220	0.25 55	0.21 53	0.68 215	0.50 185	1.08 500	0.79 275	0.71 333	0.42 264	0.81 401	0.38 265	0.17 260	0.11 127	0.20 336	0.16 252	0.19 330	0.15 204

test-2	0.38 216	0.19 121	0.42 181	0.43 325	0.24 190	0.40 219	0.39 343	0.55 129	0.64 232	0.89 411	0.84 304	0.65 304	0.37 226	0.39 68	0.29 159	0.14 93	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.15 179	0.12 74

rafts_anoy	0.38 216	0.22 230	0.38 138	0.43 325	0.28 325	0.32 144	0.32 222	0.70 237	0.91 394	0.59 213	0.66 221	0.45 196	0.33 192	0.49 151	0.41 304	0.16 214	0.12 198	0.21 380	0.23 448	0.18 295	0.16 237

raftrobust	0.35 168	0.20 161	0.39 147	0.43 325	0.29 349	0.31 126	0.25 100	0.73 267	0.66 242	0.59 213	0.56 192	0.44 187	0.45 281	0.55 184	0.31 190	0.16 214	0.12 198	0.14 97	0.12 124	0.12 47	0.14 161

RALAANet	0.40 244	0.24 285	0.56 340	0.43 325	0.30 375	0.36 183	0.25 100	0.89 336	0.69 257	0.69 277	0.65 217	0.61 280	0.30 171	0.63 270	0.35 230	0.16 214	0.13 274	0.18 265	0.15 221	0.21 360	0.14 161

PSMNet-RSSM	0.50 350	0.24 285	0.41 168	0.43 325	0.26 257	0.51 283	0.40 356	1.16 442	0.79 309	0.75 313	1.07 422	0.87 406	0.69 413	0.66 300	0.52 369	0.24 437	0.16 365	0.23 416	0.26 487	0.20 347	0.20 353

R-Stereo Train	0.40 244	0.19 121	0.47 239	0.43 325	0.27 299	0.41 230	0.31 208	0.74 274	0.38 104	0.90 419	1.28 483	0.58 264	0.35 208	0.43 98	0.35 230	0.15 164	0.13 274	0.14 97	0.12 124	0.14 131	0.14 161

RAFT-Stereo	0.40 244	0.19 121	0.47 239	0.43 325	0.27 299	0.41 230	0.31 208	0.74 274	0.38 104	0.90 419	1.28 483	0.58 264	0.35 208	0.43 98	0.35 230	0.15 164	0.13 274	0.14 97	0.12 124	0.14 131	0.14 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.60 436	0.46 497	0.68 400	0.43 325	0.34 439	0.66 387	0.57 477	1.05 398	0.91 394	0.80 345	1.28 483	0.72 348	0.67 403	0.89 428	0.61 412	0.32 503	0.26 502	0.40 536	0.27 494	0.35 499	0.29 466

CBMV	0.68 457	0.37 452	0.50 272	0.43 325	0.26 257	1.00 490	0.71 513	1.17 451	1.16 498	1.24 529	1.29 487	1.06 470	0.86 487	0.98 465	0.75 446	0.29 487	0.30 523	0.34 516	0.30 508	0.26 440	0.27 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NLCSM	0.35 168	0.21 197	0.36 114	0.44 350	0.29 349	0.53 297	0.40 356	0.54 124	0.51 192	0.47 175	0.37 110	0.33 106	0.34 199	0.75 363	0.42 310	0.16 214	0.17 398	0.17 214	0.16 252	0.17 263	0.17 283

G2L-Stereo	0.51 364	0.25 316	0.55 327	0.44 350	0.27 299	0.46 266	0.47 421	0.98 370	0.81 328	0.86 389	0.90 337	0.91 424	0.56 332	0.88 426	0.80 458	0.21 377	0.17 398	0.22 395	0.18 339	0.17 263	0.22 390

ACV-stereo	0.63 449	0.37 452	1.03 502	0.44 350	0.31 390	1.27 534	0.41 377	0.78 296	0.84 348	0.65 249	0.76 257	2.07 568	1.00 516	0.84 413	0.68 431	0.22 399	0.17 398	0.19 299	0.18 339	0.22 386	0.23 414

EKT-Stereo	0.36 179	0.24 285	0.44 206	0.44 350	0.30 375	0.37 195	0.30 181	0.72 255	0.68 250	0.47 175	0.63 212	0.49 216	0.28 131	0.59 218	0.34 221	0.19 340	0.14 313	0.18 265	0.15 221	0.16 236	0.18 310

dd	0.44 285	0.40 474	0.62 371	0.44 350	0.26 257	0.51 283	0.38 325	0.72 255	1.07 472	0.60 216	0.66 221	0.43 183	0.40 254	0.68 319	0.53 380	0.24 437	0.15 338	0.21 380	0.16 252	0.24 419	0.19 322

dad	0.61 440	0.53 512	0.72 421	0.44 350	0.31 390	0.64 373	0.37 307	0.85 320	1.28 523	1.05 488	1.17 461	1.18 500	0.61 366	0.70 334	0.54 386	0.36 527	0.23 476	0.37 527	0.21 411	0.31 473	0.23 414

GLC_STEREO	0.30 114	0.20 161	0.28 25	0.44 350	0.19 50	0.31 126	0.25 100	0.49 99	0.43 150	0.37 115	0.47 147	0.40 159	0.23 70	0.51 166	0.37 250	0.15 164	0.18 416	0.19 299	0.16 252	0.16 236	0.14 161

GANet-ADL	0.44 285	0.27 368	0.48 252	0.44 350	0.30 375	0.54 305	0.36 292	0.94 358	0.88 378	0.64 243	0.72 238	0.68 326	0.44 274	0.55 184	0.44 322	0.22 399	0.15 338	0.15 141	0.13 160	0.18 295	0.21 371

LCNet	0.42 266	0.21 197	0.34 79	0.44 350	0.24 190	0.47 270	0.28 144	0.69 225	0.57 212	0.72 295	1.03 406	0.66 316	0.58 348	0.60 231	0.35 230	0.15 164	0.10 50	0.19 299	0.19 367	0.22 386	0.37 513

PSM-AAD	0.48 322	0.21 197	0.39 147	0.44 350	0.23 150	0.56 318	0.47 421	0.67 209	0.73 280	1.08 500	1.12 437	0.58 264	0.87 490	0.63 270	0.33 208	0.15 164	0.11 127	0.25 445	0.26 487	0.18 295	0.42 529

RAFT_R40	0.41 259	0.20 161	0.47 239	0.44 350	0.25 220	0.23 29	0.25 100	0.69 225	0.70 261	0.98 462	0.78 270	0.72 348	0.43 267	0.80 396	0.39 275	0.17 260	0.11 127	0.20 336	0.16 252	0.18 295	0.15 204

PFNet	0.43 279	0.19 121	0.61 365	0.44 350	0.24 190	0.42 240	0.31 208	0.76 287	0.81 328	1.01 471	0.74 252	0.67 323	0.41 259	0.75 363	0.39 275	0.16 214	0.10 50	0.20 336	0.15 221	0.16 236	0.14 161

RALCasStereoNet	0.37 198	0.23 263	0.41 168	0.44 350	0.28 325	0.36 183	0.38 325	0.66 198	0.67 248	0.51 188	0.74 252	0.51 223	0.29 152	0.64 278	0.38 265	0.17 260	0.14 313	0.15 141	0.13 160	0.17 263	0.17 283

iResNet	0.52 378	0.31 421	0.86 469	0.44 350	0.22 119	0.66 387	0.47 421	0.92 351	1.02 450	0.89 411	1.12 437	0.69 328	0.55 325	0.86 418	0.60 406	0.15 164	0.11 127	0.15 141	0.12 124	0.17 263	0.17 283

SGM-Forest	0.65 452	0.33 432	0.43 200	0.44 350	0.30 375	1.01 494	0.54 468	1.13 433	1.09 481	1.11 511	1.21 468	1.10 484	0.76 458	0.99 470	0.71 437	0.32 503	0.33 543	0.33 514	0.30 508	0.30 469	0.28 459
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex_refinement	0.54 390	0.22 230	0.44 206	0.45 365	0.31 390	0.75 426	0.40 356	1.16 442	0.92 400	0.87 394	1.12 437	0.99 445	0.57 344	0.69 326	0.90 477	0.21 377	0.14 313	0.16 168	0.16 252	0.21 360	0.22 390

rvit_stereo_0083	0.34 161	0.25 316	0.53 310	0.45 365	0.28 325	0.35 173	0.35 279	0.47 95	0.64 232	0.38 124	0.47 147	0.42 173	0.37 226	0.41 83	0.39 275	0.22 399	0.20 447	0.20 336	0.17 308	0.21 360	0.15 204

DCRE	0.38 216	0.19 121	0.47 239	0.45 365	0.33 427	0.45 263	0.40 356	0.66 198	0.53 200	0.49 185	0.95 360	0.57 248	0.39 249	0.53 175	0.32 197	0.14 93	0.13 274	0.15 141	0.14 191	0.14 131	0.15 204

Selective-RAFT	0.36 179	0.23 263	0.54 323	0.45 365	0.22 119	0.64 373	0.27 128	0.62 170	0.65 238	0.41 150	0.38 116	0.55 237	0.39 249	0.59 218	0.36 241	0.14 93	0.12 198	0.14 97	0.12 124	0.16 236	0.14 161

ssnet_v2	0.61 440	0.29 397	0.69 409	0.45 365	0.30 375	0.93 474	0.62 494	1.20 464	1.03 454	0.97 459	0.81 294	0.98 440	0.67 403	0.84 413	0.97 496	0.26 455	0.23 476	0.23 416	0.24 463	0.20 347	0.21 371

test_4	0.37 198	0.19 121	0.34 79	0.45 365	0.26 257	0.20 11	0.34 256	0.58 146	0.42 141	0.60 216	1.45 520	0.43 183	0.26 104	0.67 310	0.29 159	0.12 35	0.10 50	0.17 214	0.19 367	0.15 179	0.12 74

CIPLG	0.42 266	0.23 263	0.71 414	0.45 365	0.33 427	0.51 283	0.33 239	0.68 215	0.68 250	0.84 366	0.96 364	0.47 205	0.33 192	0.56 194	0.52 369	0.17 260	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.13 86	0.16 237

ACRE	0.42 266	0.23 263	0.73 427	0.45 365	0.33 427	0.50 278	0.33 239	0.68 215	0.70 261	0.82 352	0.92 351	0.46 200	0.32 185	0.53 175	0.52 369	0.17 260	0.12 198	0.15 141	0.14 191	0.13 86	0.16 237

test_3	0.37 198	0.19 121	0.50 272	0.45 365	0.24 190	0.47 270	0.36 292	0.69 225	0.84 348	0.66 255	0.46 141	0.68 326	0.25 85	0.45 113	0.32 197	0.12 35	0.10 50	0.18 265	0.16 252	0.15 179	0.12 74

AAGNet	1.40 560	0.20 161	0.52 302	0.45 365	0.26 257	0.29 99	0.29 160	0.67 209	0.71 268	0.97 459	0.86 317	0.66 316	0.60 360	0.66 300	19.98 620	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.15 221	0.20 347	0.13 122

KYRaft	0.48 322	0.21 197	0.41 168	0.45 365	0.23 150	0.43 245	0.36 292	0.68 215	0.45 160	0.94 439	1.72 542	0.78 377	0.40 254	0.65 288	0.32 197	0.16 214	0.11 127	0.18 265	0.22 432	0.17 263	0.76 572

IRAFT_RVC	0.43 279	0.20 161	0.52 302	0.45 365	0.24 190	0.26 59	0.51 450	0.76 287	0.78 302	0.77 326	0.80 286	0.73 353	0.50 306	0.74 355	0.39 275	0.18 300	0.10 50	0.21 380	0.17 308	0.17 263	0.15 204

cross-raft	0.34 161	0.20 161	0.38 138	0.45 365	0.24 190	0.32 144	0.35 279	0.77 292	0.42 141	0.62 226	0.77 261	0.58 264	0.27 115	0.46 121	0.31 190	0.12 35	0.10 50	0.15 141	0.13 160	0.15 179	0.12 74

Prome-Stereo	0.46 301	0.20 161	0.37 128	0.45 365	0.26 257	0.40 219	0.42 388	0.69 225	0.49 180	0.96 456	1.84 548	0.58 264	0.64 384	0.63 270	0.32 197	0.15 164	0.11 127	0.16 168	0.14 191	0.17 263	0.30 471

TestStereo	0.39 229	0.32 424	0.42 181	0.45 365	0.20 76	0.41 230	0.38 325	0.69 225	0.66 242	0.56 206	0.78 270	0.48 210	0.43 267	0.59 218	0.37 250	0.18 300	0.13 274	0.20 336	0.15 221	0.23 406	0.14 161

MMNet	0.57 413	0.26 351	0.67 393	0.45 365	0.35 447	1.04 500	0.39 343	0.93 353	0.98 436	0.96 456	0.97 373	0.86 400	0.80 470	0.83 409	0.80 458	0.16 214	0.15 338	0.19 299	0.19 367	0.20 347	0.17 283

UNet	0.55 399	0.27 368	0.72 421	0.45 365	0.41 483	0.97 482	0.40 356	1.01 381	0.80 318	0.87 394	0.90 337	1.03 456	0.75 449	0.76 374	0.67 426	0.19 340	0.15 338	0.20 336	0.17 308	0.21 360	0.18 310

acv_ft	0.52 378	0.24 285	0.64 380	0.45 365	0.28 325	0.85 460	0.40 356	0.95 361	0.81 328	1.00 468	0.96 364	0.79 384	0.62 371	0.65 288	0.88 469	0.18 300	0.15 338	0.16 168	0.15 221	0.18 295	0.15 204

FADNet_RVC	0.58 425	0.39 465	1.26 523	0.45 365	0.32 415	0.55 311	0.34 256	1.12 426	0.90 388	0.68 274	0.90 337	0.61 280	0.71 423	1.03 481	0.80 458	0.21 377	0.18 416	0.27 473	0.23 448	0.33 486	0.30 471

STTStereo	0.57 413	0.39 465	0.87 474	0.45 365	0.32 415	0.62 357	0.45 410	1.01 381	0.87 367	1.01 471	0.91 345	0.95 433	0.58 348	0.77 381	0.66 423	0.25 450	0.24 485	0.27 473	0.33 527	0.25 430	0.26 438

SuperB	1.00 522	0.41 480	4.03 590	0.45 365	0.32 415	0.99 489	0.49 441	1.09 415	2.09 578	1.10 508	1.10 431	0.74 357	0.83 476	1.13 493	1.75 553	0.20 361	0.15 338	0.17 214	0.15 221	2.50 602	0.27 448

DISCO	0.72 467	0.27 368	0.72 421	0.45 365	0.31 390	1.12 517	0.53 461	1.32 513	1.25 516	0.84 366	1.07 422	1.52 547	0.87 490	1.82 562	1.08 518	0.20 361	0.15 338	0.18 265	0.16 252	0.24 419	0.24 425

LE_ROB	4.86 606	0.27 368	9.43 603	0.45 365	0.24 190	1.61 555	0.96 558	2.05 580	17.75 624	16.36 626	4.84 607	5.17 603	19.48 626	2.05 569	15.49 617	0.17 260	0.15 338	0.16 168	0.16 252	0.20 347	0.19 322

NOSS_ROB	0.59 429	0.40 474	0.42 181	0.45 365	0.31 390	0.79 436	0.53 461	1.09 415	1.12 484	0.69 277	0.92 351	0.77 374	0.63 376	0.81 401	0.52 369	0.39 537	0.38 554	0.44 544	0.42 553	0.38 513	0.36 507

MeshStereo	1.38 558	0.45 492	0.58 351	0.45 365	0.35 447	1.63 557	0.60 490	2.07 581	1.43 544	4.49 607	3.32 589	4.67 598	2.08 581	2.08 572	1.32 534	0.36 527	0.36 552	0.37 527	0.32 521	0.32 481	0.34 497
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
FACV-RUCA	0.45 294	0.28 383	0.51 281	0.46 390	0.33 427	0.62 357	0.34 256	0.87 327	0.75 290	0.60 216	0.84 304	0.48 210	0.54 321	0.56 194	0.39 275	0.22 399	0.15 338	0.35 517	0.16 252	0.29 461	0.22 390

UGAM	0.54 390	0.23 263	0.51 281	0.46 390	0.26 257	0.40 219	0.52 456	0.65 191	1.19 507	0.78 337	1.15 451	1.38 531	0.56 332	1.03 481	0.56 390	0.18 300	0.15 338	0.25 445	0.21 411	0.15 179	0.13 122

fast-acv-ft	0.66 453	0.32 424	0.80 444	0.46 390	0.34 439	1.26 533	0.50 447	0.91 342	1.00 443	1.05 488	1.36 500	1.28 509	0.84 479	0.81 401	0.90 477	0.22 399	0.24 485	0.23 416	0.23 448	0.21 360	0.22 390

HBP-ISP	0.61 440	0.47 504	0.45 214	0.46 390	0.33 427	0.79 436	0.29 160	1.15 439	1.05 460	0.85 379	1.18 465	0.67 323	0.71 423	0.92 441	0.57 396	0.37 531	0.38 554	0.47 549	0.41 548	0.39 517	0.32 484

BUS	0.47 312	0.26 351	0.47 239	0.46 390	0.29 349	0.78 430	0.34 256	0.99 374	0.80 318	0.77 326	0.80 286	0.64 298	0.54 321	0.66 300	0.56 390	0.21 377	0.15 338	0.22 395	0.19 367	0.18 295	0.19 322

RAFT_CTSACE	0.46 301	0.20 161	0.48 252	0.46 390	0.27 299	0.34 167	0.39 343	0.62 170	0.74 286	0.78 337	1.44 516	0.86 400	0.38 234	1.09 489	0.27 119	0.13 61	0.13 274	0.18 265	0.16 252	0.16 236	0.12 74

NINENet	0.52 378	0.30 412	0.55 327	0.46 390	0.33 427	0.78 430	0.34 256	1.18 453	0.91 394	0.84 366	0.97 373	0.64 298	0.54 321	0.74 355	0.56 390	0.23 426	0.20 447	0.25 445	0.18 339	0.22 386	0.22 390

BSDual-CNN	0.48 322	0.26 351	0.47 239	0.46 390	0.29 349	0.75 426	0.46 413	0.99 374	0.80 318	0.77 326	0.80 286	0.76 369	0.59 354	0.66 300	0.48 347	0.21 377	0.15 338	0.22 395	0.19 367	0.18 295	0.19 322

hknet	0.51 364	0.26 351	0.58 351	0.46 390	0.29 349	0.75 426	0.46 413	0.99 374	0.89 383	0.77 326	0.80 286	0.96 436	0.67 403	0.75 363	0.50 360	0.19 340	0.15 338	0.22 395	0.19 367	0.18 295	0.19 322

Sa-1000	0.49 336	0.25 316	0.45 214	0.46 390	0.25 220	0.64 373	0.34 256	0.85 320	0.95 419	0.85 379	1.51 527	0.55 237	0.44 274	0.94 448	0.31 190	0.16 214	0.12 198	0.21 380	0.20 390	0.15 179	0.14 161

IPLGR_C	0.42 266	0.23 263	0.71 414	0.46 390	0.33 427	0.51 283	0.34 256	0.69 225	0.69 257	0.84 366	0.92 351	0.46 200	0.33 192	0.53 175	0.53 380	0.17 260	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.13 86	0.16 237

GwcNet-ADL	0.45 294	0.24 285	0.51 281	0.46 390	0.30 375	0.41 230	0.40 356	0.95 361	0.98 436	0.73 302	0.78 270	0.61 280	0.41 259	0.67 310	0.55 388	0.20 361	0.14 313	0.15 141	0.14 191	0.19 330	0.22 390

pcwnet_v2	0.60 436	0.29 397	0.89 479	0.46 390	0.36 454	0.62 357	0.38 325	1.33 516	1.24 514	1.02 475	1.27 482	0.71 333	0.59 354	0.71 344	0.51 364	0.28 477	0.21 457	0.24 432	0.23 448	0.29 461	0.30 471

ADLNet	0.57 413	0.29 397	0.58 351	0.46 390	0.35 447	0.80 442	0.46 413	1.14 435	0.88 378	1.03 478	0.98 377	0.92 430	0.66 394	0.71 344	0.83 463	0.22 399	0.16 365	0.22 395	0.22 432	0.22 386	0.23 414

delet	0.57 413	0.25 316	0.63 375	0.46 390	0.34 439	1.05 505	0.51 450	1.04 391	0.94 415	0.90 419	0.99 385	0.90 418	0.68 411	0.87 420	0.78 450	0.18 300	0.18 416	0.20 336	0.21 411	0.17 263	0.17 283

UPFNet	0.55 399	0.26 351	0.59 359	0.46 390	0.38 465	0.83 454	0.48 428	1.03 390	0.80 318	0.92 429	0.91 345	0.85 396	0.67 403	0.87 420	0.78 450	0.20 361	0.21 457	0.20 336	0.20 390	0.20 347	0.15 204

ac_64	0.54 390	0.24 285	0.58 351	0.46 390	0.28 325	0.79 436	0.44 403	1.11 421	0.63 228	0.94 439	0.85 313	1.06 470	0.70 418	0.76 374	0.72 440	0.22 399	0.18 416	0.20 336	0.19 367	0.18 295	0.16 237

FADNet	0.63 449	0.53 512	1.20 518	0.46 390	0.44 501	0.66 387	0.41 377	1.24 480	1.07 472	0.70 283	0.84 304	0.98 440	0.65 392	0.87 420	0.54 386	0.29 487	0.30 523	0.27 473	0.30 508	0.48 538	0.36 507

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 399	0.33 432	0.71 414	0.46 390	0.31 390	0.66 387	0.43 395	1.07 407	0.89 383	0.93 432	0.91 345	0.98 440	0.61 366	0.76 374	0.64 421	0.22 399	0.18 416	0.22 395	0.22 432	0.22 386	0.24 425
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SGM-ForestM	4.73 603	0.34 437	1.05 504	0.46 390	0.28 325	10.26 609	3.48 611	4.52 606	5.16 605	8.68 616	7.48 613	18.87 624	10.80 614	11.26 617	10.01 611	0.32 503	0.34 547	0.32 509	0.32 521	0.29 461	0.30 471

testlalala_base	0.49 336	0.26 351	0.44 206	0.47 410	0.34 439	0.57 327	0.26 114	0.60 156	0.37 98	0.52 191	0.56 192	0.46 200	0.31 178	0.45 113	0.33 208	1.56 593	0.11 127	0.14 97	0.10 56	1.85 585	0.15 204

CRFU-Net	0.59 429	0.29 397	0.62 371	0.47 410	0.31 390	1.20 530	0.51 450	1.19 457	0.59 217	1.05 488	1.00 389	1.06 470	0.87 490	0.83 409	0.77 449	0.22 399	0.19 438	0.18 265	0.16 252	0.19 330	0.20 353

SA	0.45 294	0.26 351	0.50 272	0.47 410	0.24 190	0.46 266	0.36 292	0.79 303	1.00 443	0.61 221	1.04 409	0.50 218	0.50 306	0.98 465	0.33 208	0.16 214	0.13 274	0.21 380	0.19 367	0.15 179	0.14 161

GrayStereo	0.49 336	0.20 161	0.44 206	0.47 410	0.29 349	0.51 283	0.62 494	0.71 244	0.66 242	1.04 483	1.46 521	0.77 374	0.73 439	0.58 210	0.35 230	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.17 308	0.15 179	0.30 471

test-1	0.37 198	0.20 161	0.76 436	0.47 410	0.27 299	0.44 255	0.36 292	0.63 178	0.65 238	0.49 185	0.67 229	0.54 234	0.35 208	0.42 92	0.30 176	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.15 179	0.18 310

FADNet-RVC	0.62 446	0.56 527	1.29 528	0.47 410	0.39 473	0.63 363	0.40 356	1.16 442	0.91 394	0.71 294	0.86 317	1.04 461	0.55 325	0.99 470	0.78 450	0.27 466	0.26 502	0.28 484	0.29 507	0.32 481	0.31 480

AANet_RVC	0.59 429	0.35 441	0.68 400	0.47 410	0.28 325	0.57 327	0.47 421	1.04 391	1.28 523	0.87 394	1.33 494	0.86 400	0.63 376	1.16 499	0.89 471	0.19 340	0.13 274	0.15 141	0.14 191	0.18 295	0.20 353

StereoDRNet-Refined	0.61 440	0.33 432	0.63 375	0.47 410	0.31 390	0.94 477	0.41 377	1.04 391	0.97 431	1.15 516	1.13 444	1.00 448	0.74 446	0.93 445	0.93 484	0.18 300	0.13 274	0.22 395	0.21 411	0.20 347	0.21 371
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FlowAnything_test	0.30 114	0.20 161	0.41 168	0.48 418	0.26 257	0.46 266	0.25 100	0.45 78	0.33 69	0.30 74	0.26 43	0.35 122	0.26 104	0.41 83	0.39 275	0.21 377	0.15 338	0.22 395	0.26 487	0.17 263	0.17 283

AIO-test2	0.40 244	0.21 197	0.44 206	0.48 418	0.26 257	0.44 255	0.38 325	0.79 303	1.28 523	0.37 115	0.87 324	0.38 141	0.30 171	0.50 157	0.28 141	0.16 214	0.13 274	0.21 380	0.24 463	0.15 179	0.15 204

LL-Strereo	0.58 425	0.29 397	0.83 455	0.48 418	0.35 447	0.39 211	0.48 428	1.04 391	0.99 439	0.87 394	0.79 275	1.08 476	1.15 538	1.35 531	0.51 364	0.18 300	0.15 338	0.22 395	0.19 367	0.17 263	0.21 371

CASS	0.46 301	0.28 383	0.45 214	0.48 418	0.22 119	0.63 363	0.34 256	0.99 374	0.66 242	0.76 319	0.86 317	0.61 280	0.58 348	0.58 210	0.44 322	0.29 487	0.16 365	0.22 395	0.18 339	0.23 406	0.28 459
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AACVNet	0.52 378	0.25 316	0.56 340	0.48 418	0.29 349	0.55 311	0.38 325	0.96 366	0.59 217	0.83 360	1.03 406	1.03 456	0.77 463	0.91 439	0.58 403	0.22 399	0.18 416	0.24 432	0.18 339	0.24 419	0.22 390

ADLNet2	0.57 413	0.26 351	0.71 414	0.48 418	0.31 390	0.83 454	0.51 450	1.10 419	0.99 439	0.85 379	0.99 385	0.99 445	0.70 418	0.79 393	0.78 450	0.21 377	0.17 398	0.18 265	0.18 339	0.22 386	0.22 390

RAFT	0.46 301	0.23 263	0.52 302	0.48 418	0.27 299	0.55 311	0.47 421	0.68 215	0.60 224	0.83 360	0.82 296	1.00 448	0.56 332	0.76 374	0.37 250	0.18 300	0.16 365	0.22 395	0.20 390	0.16 236	0.14 161

sAnonymous2	0.42 266	0.41 480	0.96 490	0.48 418	0.37 458	0.41 230	0.48 428	0.60 156	0.52 194	0.39 133	0.48 149	0.35 122	0.44 274	0.44 105	0.30 176	0.19 340	0.14 313	0.19 299	0.17 308	0.55 554	0.43 534

CroCo_RVC	0.42 266	0.41 480	0.96 490	0.48 418	0.37 458	0.41 230	0.48 428	0.60 156	0.52 194	0.39 133	0.48 149	0.35 122	0.44 274	0.44 105	0.30 176	0.19 340	0.14 313	0.19 299	0.17 308	0.55 554	0.43 534

FINET	0.75 477	0.45 492	1.38 538	0.48 418	0.46 516	0.98 487	1.00 560	1.22 475	1.69 565	0.91 428	1.25 474	0.74 357	0.74 446	1.09 489	0.82 462	0.37 531	0.31 531	0.27 473	0.24 463	0.35 499	0.34 497

EDNetEfficient	1.47 564	0.82 555	6.28 600	0.48 418	0.40 478	0.73 416	0.83 543	0.95 361	2.77 591	3.48 604	1.95 552	1.64 554	2.12 582	1.42 536	3.84 594	0.21 377	0.19 438	0.21 380	0.21 411	0.43 527	0.42 529

AE-Stereo	0.36 179	0.21 197	0.47 239	0.49 429	0.31 390	0.50 278	0.34 256	0.72 255	0.73 280	0.34 103	0.55 189	0.52 227	0.28 131	0.48 142	0.31 190	0.13 61	0.13 274	0.18 265	0.16 252	0.15 179	0.14 161

coex-ft	6.50 610	1.57 590	87.99 637	0.49 429	0.38 465	1.41 542	1.21 573	1.21 467	7.96 610	12.14 618	2.78 579	2.74 579	3.83 601	1.30 524	3.19 587	0.24 437	0.23 476	0.27 473	0.24 463	0.48 538	0.40 521

DAS	0.54 390	0.26 351	0.66 388	0.49 429	0.31 390	0.61 351	0.43 395	0.89 336	1.01 445	0.95 444	1.16 456	0.71 333	0.85 483	0.89 428	0.47 343	0.18 300	0.14 313	0.18 265	0.15 221	0.22 386	0.19 322

SepStereo	0.54 390	0.26 351	0.66 388	0.49 429	0.31 390	0.61 351	0.43 395	0.89 336	1.01 445	0.95 444	1.16 456	0.71 333	0.85 483	0.97 463	0.47 343	0.18 300	0.14 313	0.18 265	0.15 221	0.22 386	0.19 322

PSMNet-ADL	0.50 350	0.28 383	0.43 200	0.49 429	0.31 390	0.70 403	0.38 325	0.94 358	0.81 328	0.62 226	0.80 286	0.91 424	0.62 371	0.76 374	0.68 431	0.24 437	0.18 416	0.19 299	0.20 390	0.22 386	0.22 390

TRStereo	0.39 229	0.32 424	0.64 380	0.49 429	0.41 483	0.30 110	0.30 181	0.97 368	0.63 228	0.53 199	0.43 131	0.52 227	0.26 104	0.77 381	0.29 159	0.18 300	0.12 198	0.19 299	0.19 367	0.13 86	0.13 122

CroCo-Stereo	0.27 84	0.23 263	0.40 159	0.49 429	0.22 119	0.20 11	0.29 160	0.55 129	0.45 160	0.29 66	0.27 47	0.42 173	0.26 104	0.30 9	0.26 97	0.15 164	0.13 274	0.13 63	0.12 124	0.16 236	0.13 122
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ICVP	0.48 322	0.26 351	0.42 181	0.49 429	0.28 325	0.63 363	0.43 395	1.05 398	0.72 270	0.68 274	0.95 360	0.75 362	0.56 332	0.55 184	0.61 412	0.24 437	0.18 416	0.19 299	0.17 308	0.19 330	0.21 371
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EDNetEfficientorigin	9.96 613	1.17 577	175.17 638	0.49 429	0.37 458	1.13 518	0.74 526	1.27 493	2.70 590	3.16 601	2.49 569	2.28 571	2.15 583	1.88 564	2.27 574	0.21 377	0.19 438	0.25 445	0.20 390	0.54 552	0.53 562

CVANet_RVC	0.59 429	0.35 441	0.54 323	0.49 429	0.33 427	0.70 403	0.67 504	1.12 426	0.97 431	0.88 404	1.05 412	1.01 452	0.72 434	0.94 448	0.55 388	0.30 494	0.20 447	0.28 484	0.26 487	0.32 481	0.23 414

AdaStereo	0.52 378	0.34 437	0.53 310	0.49 429	0.25 220	0.71 408	0.36 292	1.24 480	0.91 394	0.77 326	0.98 377	0.75 362	0.50 306	0.71 344	0.51 364	0.27 466	0.13 274	0.28 484	0.18 339	0.23 406	0.18 310
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.
GMStereo_Zeroshot	0.51 364	0.46 497	0.80 444	0.50 440	0.28 325	0.57 327	0.30 181	0.75 283	0.79 309	0.88 404	0.94 356	0.90 418	0.37 226	0.77 381	0.46 332	0.27 466	0.14 313	0.26 464	0.15 221	0.39 517	0.19 322

StereoVision	0.43 279	0.29 397	0.54 323	0.50 440	0.28 325	0.37 195	0.38 325	0.75 283	0.63 228	0.46 172	1.11 435	0.53 232	0.38 234	0.57 205	0.34 221	0.21 377	0.24 485	0.25 445	0.24 463	0.26 440	0.17 283

CroCo-Stereo Lap2	0.29 104	0.25 316	0.44 206	0.50 440	0.30 375	0.19 8	0.31 208	0.52 112	0.41 134	0.25 36	0.28 54	0.46 200	0.31 178	0.39 68	0.30 176	0.15 164	0.15 338	0.16 168	0.13 160	0.17 263	0.16 237

Anonymous3	0.47 312	0.35 441	0.91 482	0.50 440	0.38 465	0.81 448	0.55 471	0.76 287	0.66 242	0.52 191	0.65 217	0.44 187	0.45 281	0.66 300	0.39 275	0.25 450	0.25 493	0.22 395	0.21 411	0.23 406	0.24 425

psm_up	0.57 413	0.27 368	0.52 302	0.50 440	0.33 427	0.65 380	0.60 490	1.07 407	0.84 348	0.87 394	0.91 345	1.00 448	1.06 526	0.80 396	0.66 423	0.22 399	0.25 493	0.26 464	0.23 448	0.22 386	0.21 371

psmorigin	0.84 496	0.53 512	2.21 571	0.50 440	0.41 483	0.86 462	0.57 477	1.08 412	0.90 388	1.50 547	1.42 513	1.50 543	1.09 529	1.29 518	1.03 505	0.32 503	0.33 543	0.27 473	0.27 494	0.34 494	0.45 541

aanetorigin	0.85 501	0.58 532	1.98 567	0.50 440	0.40 478	0.66 387	0.70 511	0.72 255	1.01 445	2.44 587	2.00 555	1.32 515	1.25 544	0.96 456	1.16 524	0.20 361	0.19 438	0.20 336	0.20 390	0.27 450	0.33 493

FADNet-RVC-Resample	0.58 425	0.35 441	1.34 535	0.50 440	0.34 439	0.73 416	0.43 395	1.09 415	0.96 426	0.83 360	0.87 324	0.76 369	0.66 394	0.77 381	0.52 369	0.19 340	0.18 416	0.26 464	0.27 494	0.28 459	0.29 466

ADCP+	1.18 542	0.37 452	3.09 582	0.50 440	0.52 534	1.48 547	0.61 492	1.32 513	1.07 472	1.21 521	1.16 456	1.08 476	1.11 531	1.63 550	7.17 606	0.20 361	0.16 365	0.24 432	0.22 432	0.29 461	0.22 390

NVstereo2D	0.62 446	0.32 424	0.82 451	0.50 440	0.44 501	0.88 465	0.48 428	1.12 426	1.17 501	0.67 264	0.90 337	0.90 418	0.69 413	1.02 479	0.69 433	0.33 510	0.16 365	0.29 492	0.20 390	0.43 527	0.46 545

SANet	1.15 537	0.45 492	1.40 540	0.50 440	0.32 415	1.54 553	1.21 573	1.49 543	3.35 597	1.61 553	2.41 568	2.32 574	1.80 573	1.57 547	1.27 531	0.28 477	0.25 493	0.26 464	0.24 463	0.36 505	0.32 484

DLCB_ROB	0.60 436	0.29 397	0.53 310	0.50 440	0.33 427	0.76 429	0.51 450	1.02 384	0.94 415	1.07 499	1.16 456	1.21 502	0.73 439	0.98 465	0.75 446	0.21 377	0.20 447	0.22 395	0.23 448	0.22 386	0.20 353

AIO-test1	0.39 229	0.18 85	0.42 181	0.51 452	0.25 220	0.44 255	0.30 181	0.74 274	1.20 510	0.41 150	0.71 236	0.45 196	0.29 152	0.56 194	0.27 119	0.15 164	0.13 274	0.19 299	0.21 411	0.13 86	0.18 310

rvit_0105_6	0.40 244	0.28 383	0.68 400	0.51 452	0.30 375	0.39 211	0.41 377	0.53 118	0.68 250	0.41 150	0.45 136	0.50 218	0.45 281	0.55 184	0.37 250	0.28 477	0.26 502	0.24 432	0.22 432	0.22 386	0.17 283

rvit_0105_5	0.44 285	0.32 424	0.79 443	0.51 452	0.29 349	0.44 255	0.43 395	0.62 170	0.76 295	0.51 188	0.52 172	0.61 280	0.53 314	0.58 210	0.38 265	0.28 477	0.25 493	0.25 445	0.24 463	0.22 386	0.20 353

Wz-Net-TNSev	1.23 548	1.24 578	5.25 596	0.51 452	0.43 495	1.49 550	1.09 564	1.58 558	1.42 543	1.25 531	1.26 478	1.58 552	1.52 560	1.97 567	1.95 558	0.33 510	0.32 538	0.26 464	0.30 508	0.41 521	0.43 534

Wz-Net-LNSev	0.75 477	0.54 519	1.59 553	0.51 452	0.41 483	1.16 523	0.79 537	1.27 493	1.13 489	1.04 483	1.14 448	1.11 486	0.94 509	0.93 445	1.00 499	0.24 437	0.22 466	0.21 380	0.19 367	0.26 440	0.27 448

Wz-Net-MNSev	0.81 488	0.42 485	1.64 559	0.51 452	0.41 483	1.46 545	0.95 555	1.24 480	1.26 521	1.31 538	1.25 474	1.17 499	0.83 476	1.21 508	1.06 512	0.22 399	0.19 438	0.24 432	0.23 448	0.29 461	0.26 438

UDGNet	0.50 350	0.82 555	0.56 340	0.51 452	0.32 415	0.41 230	0.34 256	0.71 244	0.93 406	0.65 249	0.60 204	0.58 264	0.44 274	0.65 288	0.43 313	0.33 510	0.15 338	0.67 569	0.20 390	0.49 542	0.23 414

AASNet	0.55 399	0.27 368	0.62 371	0.51 452	0.32 415	0.73 416	0.44 403	1.55 551	0.88 378	0.88 404	0.94 356	0.64 298	0.63 376	0.62 259	0.84 464	0.23 426	0.20 447	0.20 336	0.16 252	0.22 386	0.20 353

IIG-Stereo	0.45 294	0.22 230	0.48 252	0.51 452	0.26 257	0.43 245	0.21 53	0.73 267	0.80 318	0.84 366	0.95 360	0.82 392	0.46 288	0.95 454	0.37 250	0.16 214	0.12 198	0.19 299	0.15 221	0.15 179	0.12 74

GEStereo_RVC	0.56 408	0.30 412	0.70 412	0.51 452	0.31 390	0.70 403	0.54 468	1.31 507	0.93 406	0.85 379	0.86 317	0.84 394	0.63 376	0.92 441	0.67 426	0.24 437	0.16 365	0.19 299	0.17 308	0.21 360	0.23 414

RAFT + AFF	0.54 390	0.30 412	0.84 462	0.51 452	0.32 415	0.63 363	0.57 477	1.05 398	0.95 419	0.80 345	0.87 324	0.85 396	0.57 344	0.87 420	0.51 364	0.18 300	0.21 457	0.23 416	0.22 432	0.19 330	0.19 322

HGLStereo	0.58 425	0.30 412	0.65 385	0.51 452	0.38 465	0.78 430	0.45 410	1.07 407	0.82 341	0.89 411	1.16 456	0.88 410	0.91 502	0.80 396	0.74 444	0.21 377	0.21 457	0.20 336	0.18 339	0.19 330	0.22 390

FAT-Stereo	0.75 477	0.34 437	0.81 450	0.51 452	0.38 465	0.78 430	0.63 498	1.39 525	1.32 531	1.05 488	1.40 506	1.58 552	1.14 536	0.92 441	0.91 480	0.29 487	0.28 516	0.28 484	0.23 448	0.28 459	0.41 526

DMCA-RVC	0.54 390	0.32 424	0.83 455	0.51 452	0.32 415	0.59 343	0.38 325	0.89 336	0.70 261	0.95 444	0.88 328	0.90 418	0.69 413	0.75 363	0.63 419	0.23 426	0.18 416	0.31 503	0.24 463	0.27 450	0.21 371

ADCL	1.10 532	0.42 485	1.57 552	0.51 452	0.41 483	1.71 563	0.92 551	1.36 523	1.45 546	1.33 539	1.56 531	1.22 505	1.26 545	1.45 540	5.27 601	0.22 399	0.19 438	0.25 445	0.25 476	0.29 461	0.29 466

PA-Net	0.70 463	0.46 497	0.96 490	0.51 452	0.53 536	0.94 477	0.73 524	1.14 435	1.15 496	0.83 360	0.90 337	0.88 410	0.76 458	1.19 503	0.96 491	0.25 450	0.41 564	0.29 492	0.44 554	0.27 450	0.39 516
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WCMA_ROB	1.22 546	0.39 465	0.93 483	0.51 452	0.45 507	1.44 544	0.79 537	1.20 464	1.30 529	2.99 598	3.94 597	3.30 590	2.17 584	1.42 536	1.31 533	0.46 550	0.35 550	0.35 517	0.37 535	0.41 521	0.42 529

DStereoRT	0.77 483	0.21 197	0.72 421	0.52 469	0.34 439	1.07 506	0.36 292	0.86 324	0.80 318	0.81 349	1.07 422	0.54 234	0.73 439	0.78 389	0.53 380	0.17 260	0.14 313	3.96 617	1.38 606	0.20 347	0.16 237

zh-mn7	1.21 545	0.75 548	5.81 598	0.52 469	0.39 473	1.18 528	0.63 498	1.21 467	1.79 569	1.81 566	2.33 563	1.16 498	1.01 518	2.20 577	2.00 563	0.25 450	0.22 466	0.22 395	0.22 432	0.25 430	0.30 471

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 60	0.32 424	0.25 2	0.52 469	0.20 76	0.29 99	0.22 66	0.44 74	0.38 104	0.27 53	0.25 34	0.24 52	0.29 152	0.46 121	0.23 45	0.14 93	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.14 131	0.11 36

rvit_0105_4	0.42 266	0.30 412	0.77 439	0.52 469	0.29 349	0.41 230	0.44 403	0.57 142	0.75 290	0.45 165	0.48 149	0.56 243	0.49 303	0.58 210	0.37 250	0.28 477	0.26 502	0.25 445	0.22 432	0.24 419	0.19 322

TestStereo1	0.44 285	0.24 285	0.45 214	0.52 469	0.25 220	0.35 173	0.40 356	0.81 308	0.94 415	0.70 283	0.96 364	0.48 210	0.45 281	0.94 448	0.33 208	0.16 214	0.13 274	0.18 265	0.16 252	0.15 179	0.14 161

SA-5K	0.44 285	0.24 285	0.45 214	0.52 469	0.25 220	0.35 173	0.40 356	0.81 308	0.94 415	0.70 283	0.96 364	0.48 210	0.45 281	0.94 448	0.33 208	0.16 214	0.13 274	0.18 265	0.16 252	0.15 179	0.14 161

sCroCo_RVC	0.36 179	0.29 397	0.73 427	0.52 469	0.39 473	0.42 240	0.31 208	0.52 112	0.46 167	0.31 83	0.48 149	0.38 141	0.32 185	0.46 121	0.33 208	0.22 399	0.23 476	0.19 299	0.19 367	0.21 360	0.22 390

edge stereo	0.79 485	0.40 474	0.82 451	0.52 469	0.44 501	0.83 454	0.58 484	1.34 518	1.08 476	1.30 537	1.38 504	1.79 558	1.13 535	1.15 498	0.92 482	0.34 518	0.32 538	0.42 541	0.28 501	0.33 486	0.39 516

ADCRef	0.84 496	0.46 497	1.60 556	0.52 469	0.45 507	1.08 508	0.52 456	1.13 433	1.03 454	1.22 525	1.43 515	0.87 406	0.93 506	0.91 439	3.35 588	0.19 340	0.16 365	0.23 416	0.23 448	0.23 406	0.22 390

DRN-Test	0.68 457	0.34 437	0.77 439	0.52 469	0.40 478	1.14 519	0.61 492	1.56 555	1.04 458	1.18 518	1.10 431	1.05 466	0.72 434	0.82 407	1.01 500	0.24 437	0.18 416	0.26 464	0.25 476	0.26 440	0.23 414

NaN_ROB	0.73 468	0.46 497	0.89 479	0.52 469	0.34 439	0.98 487	1.11 565	1.28 498	1.20 510	1.27 535	0.96 364	1.08 476	0.79 465	1.34 530	0.78 450	0.24 437	0.30 523	0.23 416	0.24 463	0.23 406	0.26 438

YMNet	0.68 457	0.40 474	1.01 498	0.53 480	0.46 516	1.04 500	0.48 428	1.06 403	0.81 328	1.21 521	1.31 490	1.11 486	0.73 439	0.89 428	0.96 491	0.27 466	0.31 531	0.25 445	0.25 476	0.25 430	0.24 425

YMNet_1	0.68 457	0.40 474	1.01 498	0.53 480	0.46 516	1.04 500	0.48 428	1.06 403	0.81 328	1.21 521	1.31 490	1.11 486	0.73 439	0.89 428	0.96 491	0.27 466	0.31 531	0.25 445	0.25 476	0.25 430	0.24 425

rvit_stereo_ft	0.35 168	0.26 351	0.54 323	0.53 480	0.32 415	0.33 156	0.46 413	0.52 112	0.52 194	0.35 106	0.41 125	0.41 166	0.34 199	0.49 151	0.36 241	0.22 399	0.14 313	0.19 299	0.18 339	0.19 330	0.15 204

RAFT+CT+SA	0.40 244	0.24 285	0.40 159	0.53 480	0.27 299	0.28 87	0.45 410	0.79 303	0.81 328	0.51 188	0.90 337	0.42 173	0.39 249	0.81 401	0.33 208	0.15 164	0.11 127	0.18 265	0.18 339	0.15 179	0.15 204

test_5	0.44 285	0.25 316	0.48 252	0.53 480	0.28 325	0.28 87	0.42 388	0.77 292	0.87 367	0.63 233	0.91 345	0.73 353	0.53 314	0.82 407	0.36 241	0.14 93	0.11 127	0.18 265	0.18 339	0.18 295	0.16 237

OMP-Stereo	0.43 279	0.23 263	0.50 272	0.53 480	0.25 220	0.36 183	0.24 88	0.73 267	0.81 328	0.78 337	0.64 215	0.88 410	0.41 259	0.95 454	0.36 241	0.15 164	0.12 198	0.20 336	0.15 221	0.16 236	0.13 122

XX-TBD	0.32 137	0.53 512	0.26 10	0.53 480	0.21 97	0.38 201	0.24 88	0.41 60	0.77 298	0.55 203	0.70 235	0.31 90	0.26 104	0.33 26	0.28 141	0.16 214	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.13 86	0.11 36

GwcNet	0.73 468	0.39 465	1.37 537	0.53 480	0.43 495	1.10 510	0.52 456	1.27 493	1.19 507	1.05 488	1.41 508	1.06 470	0.86 487	0.98 465	1.01 500	0.26 455	0.24 485	0.24 432	0.23 448	0.23 406	0.28 459

TDLM	0.59 429	0.35 441	0.57 349	0.53 480	0.32 415	0.67 396	0.72 519	1.09 415	1.03 454	0.84 366	1.11 435	0.84 394	0.71 423	0.96 456	0.61 412	0.28 477	0.18 416	0.26 464	0.22 432	0.27 450	0.21 371

StereoDRNet	0.67 454	0.35 441	0.82 451	0.53 480	0.44 501	1.03 498	0.53 461	1.51 547	1.06 464	1.13 514	0.91 345	1.07 475	0.74 446	0.87 420	0.95 489	0.24 437	0.19 438	0.25 445	0.23 448	0.27 450	0.22 390

XPNet_ROB	0.73 468	0.38 460	0.80 444	0.53 480	0.40 478	0.80 442	0.83 543	1.21 467	0.96 426	1.37 541	1.17 461	1.37 527	0.87 490	1.14 495	0.99 498	0.33 510	0.25 493	0.27 473	0.24 463	0.31 473	0.29 466

PWC_ROB	0.92 508	0.57 529	1.64 559	0.53 480	0.33 427	0.93 474	0.39 343	1.42 536	1.51 552	1.66 559	2.57 573	1.18 500	1.11 531	1.50 544	1.54 547	0.26 455	0.18 416	0.28 484	0.20 390	0.30 469	0.32 484

z-mn7	1.07 528	0.56 527	2.36 574	0.54 492	0.37 458	1.74 565	0.71 513	1.28 498	2.32 582	1.00 468	2.56 572	1.43 534	1.01 518	2.34 583	1.74 552	0.23 426	0.20 447	0.21 380	0.20 390	0.27 450	0.27 448

w-ln-seven-2	0.83 494	0.46 497	2.93 578	0.54 492	0.39 473	0.93 474	0.63 498	1.16 442	1.18 505	1.25 531	1.32 492	1.09 482	1.05 525	1.23 509	1.07 515	0.21 377	0.20 447	0.23 416	0.22 432	0.26 440	0.24 425

rvit_stereo_0075_2	0.48 322	0.38 460	0.74 431	0.54 492	0.46 516	0.43 245	0.35 279	0.85 320	0.68 250	0.56 206	0.73 240	0.59 274	0.47 293	0.64 278	0.47 343	0.33 510	0.23 476	0.35 517	0.26 487	0.32 481	0.26 438

HCRNet	0.46 301	0.35 441	0.45 214	0.54 492	0.26 257	0.52 291	0.29 160	0.87 327	0.64 232	0.75 313	0.82 296	0.76 369	0.53 314	0.70 334	0.38 265	0.24 437	0.16 365	0.24 432	0.20 390	0.21 360	0.20 353

ADCMid	1.22 546	0.57 529	3.17 584	0.54 492	0.44 501	1.07 506	0.77 532	1.31 507	1.13 489	2.14 579	1.48 524	1.49 542	1.47 558	1.65 552	5.30 602	0.26 455	0.24 485	0.29 492	0.32 521	0.38 513	0.36 507

RYNet	0.76 480	0.37 452	0.74 431	0.54 492	0.67 559	1.35 538	0.68 507	1.28 498	1.21 513	1.10 508	0.90 337	1.31 513	0.94 509	1.01 476	1.30 532	0.22 399	0.16 365	0.27 473	0.23 448	0.43 527	0.45 541

GANet	0.74 473	0.38 460	0.63 375	0.54 492	0.35 447	1.01 494	0.95 555	1.15 439	0.95 419	1.09 504	2.00 555	1.14 496	0.92 504	1.29 518	0.75 446	0.25 450	0.27 509	0.27 473	0.23 448	0.32 481	0.24 425

DPSNet	1.08 531	0.44 490	2.64 576	0.54 492	0.42 492	1.59 554	1.25 576	2.39 588	1.50 551	1.13 514	1.12 437	1.51 545	2.19 585	1.44 539	1.51 546	0.35 524	0.25 493	0.25 445	0.21 411	0.49 542	0.39 516

w-ln-seven	1.02 524	0.52 509	2.86 577	0.55 500	0.51 531	1.37 539	0.75 529	1.72 571	1.84 571	1.54 551	1.52 528	1.27 508	0.95 511	1.30 524	2.07 567	0.24 437	0.22 466	0.25 445	0.25 476	0.31 473	0.28 459

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 466	0.84 559	0.80 444	0.55 500	0.38 465	1.38 541	0.57 477	1.07 407	0.81 328	0.90 419	0.94 356	0.95 433	0.54 321	1.01 476	0.61 412	0.41 542	0.30 523	0.57 564	0.31 517	0.86 569	0.39 516

ADCPNet	1.11 535	0.53 512	3.26 585	0.55 500	0.44 501	1.47 546	0.83 543	1.21 467	1.17 501	1.26 534	1.42 513	1.67 555	1.12 533	1.48 543	3.86 595	0.30 494	0.29 518	0.30 502	0.32 521	0.37 511	0.37 513

LALA_ROB	0.76 480	0.46 497	0.86 469	0.55 500	0.41 483	1.00 490	0.93 554	1.25 486	1.13 489	1.23 527	1.15 451	1.55 549	0.80 470	1.11 492	0.96 491	0.33 510	0.23 476	0.35 517	0.30 508	0.35 499	0.32 484

MultiAttention	3.62 597	0.25 316	0.65 385	0.56 504	0.34 439	23.66 620	2.61 608	1.65 566	1.14 495	0.82 352	1.83 547	1.13 494	0.42 264	35.16 630	0.72 440	0.18 300	0.12 198	0.23 416	0.23 448	0.35 499	0.33 493

MSAF-DinoV2	1.18 542	0.44 490	3.00 580	0.56 504	0.30 375	0.91 470	0.74 526	1.58 558	1.25 516	1.06 497	1.41 508	2.98 582	1.57 561	3.25 593	3.12 586	0.22 399	0.14 313	0.20 336	0.22 432	0.33 486	0.34 497

rvit_0105_3	0.48 322	0.35 441	0.85 468	0.56 504	0.31 390	0.48 275	0.48 428	0.65 191	0.81 328	0.66 255	0.59 201	0.66 316	0.56 332	0.66 300	0.41 304	0.30 494	0.27 509	0.29 492	0.28 501	0.21 360	0.21 371

ccnet	0.84 496	0.59 534	0.86 469	0.56 504	0.60 551	1.11 515	0.72 519	1.44 538	0.97 431	1.15 516	1.44 516	1.28 509	0.95 511	1.01 476	1.33 535	0.49 557	0.43 569	0.50 559	0.47 559	0.52 550	0.48 550

RTSC	0.93 509	0.54 519	1.59 553	0.56 504	0.40 478	1.17 527	0.55 471	1.44 538	1.82 570	1.53 550	1.26 478	1.15 497	0.82 474	1.70 556	2.44 575	0.26 455	0.20 447	0.23 416	0.24 463	0.31 473	0.32 484

FBW_ROB	0.94 513	0.54 519	1.03 502	0.56 504	0.42 492	1.16 523	0.76 531	1.56 555	1.41 540	1.38 543	1.33 494	1.47 539	1.07 527	2.94 592	1.14 523	0.26 455	0.32 538	0.45 545	0.30 508	0.34 494	0.30 471

ISRNet	0.57 413	0.25 316	0.72 421	0.57 510	0.36 454	0.43 245	0.28 144	0.85 320	0.84 348	1.09 504	1.25 474	0.91 424	0.61 366	0.68 319	0.60 406	0.35 524	0.26 502	0.36 522	0.33 527	0.30 469	0.42 529

Wz-Net-SNSev	0.99 521	0.80 554	3.00 580	0.57 510	0.46 516	0.94 477	1.22 575	1.40 529	1.28 523	1.04 483	1.33 494	1.46 537	0.90 501	2.06 570	1.65 550	0.26 455	0.24 485	0.25 445	0.26 487	0.33 486	0.30 471

SACVNet	0.61 440	0.36 450	0.67 393	0.57 510	0.37 458	0.65 380	0.47 421	1.16 442	0.80 318	1.04 483	1.06 418	1.02 454	0.81 473	0.99 470	0.57 396	0.28 477	0.21 457	0.25 445	0.24 463	0.30 469	0.39 516

S-Stereo	0.76 480	0.36 450	1.10 509	0.57 510	0.46 516	0.83 454	0.59 487	1.31 507	1.62 560	0.98 462	1.41 508	1.11 486	0.93 506	0.85 416	1.07 515	0.27 466	0.31 531	0.28 484	0.25 476	0.33 486	0.50 554

ETE_ROB	0.73 468	0.52 509	0.93 483	0.57 510	0.37 458	0.80 442	0.86 548	1.19 457	0.95 419	1.20 520	1.22 470	1.39 533	0.86 487	1.07 485	0.88 469	0.27 466	0.21 457	0.31 503	0.27 494	0.34 494	0.35 501

PSMNet_ROB	0.67 454	0.39 465	0.76 436	0.57 510	0.43 495	1.00 490	0.85 547	1.25 486	0.93 406	0.82 352	1.04 409	1.08 476	0.64 384	0.89 428	1.02 504	0.29 487	0.21 457	0.31 503	0.31 517	0.27 450	0.25 434

zh-sn7	1.20 544	0.86 561	4.54 593	0.58 516	0.43 495	1.10 510	0.92 551	1.24 480	1.34 534	1.45 546	2.00 555	1.26 506	1.62 564	2.13 574	2.79 583	0.26 455	0.26 502	0.26 464	0.27 494	0.35 499	0.33 493

XX-Stereo	0.38 216	0.18 85	0.52 302	0.58 516	0.38 465	0.39 211	0.20 29	0.62 170	0.31 55	0.47 175	1.29 487	0.72 348	0.25 85	0.59 218	0.28 141	0.16 214	0.11 127	0.17 214	0.16 252	0.14 131	0.11 36

APVNet	0.73 468	0.39 465	1.01 498	0.58 516	0.45 507	1.16 523	0.68 507	1.47 542	0.87 367	0.84 366	1.15 451	1.04 461	0.84 479	1.14 495	1.18 525	0.27 466	0.28 516	0.32 509	0.31 517	0.29 461	0.32 484

rvit_105_1	0.56 408	0.42 485	0.84 462	0.59 519	0.37 458	0.59 343	0.68 507	0.73 267	0.97 431	0.82 352	0.69 232	0.75 362	0.63 376	0.80 396	0.56 390	0.34 518	0.29 518	0.31 503	0.34 529	0.23 406	0.23 414

AnyNet_C32	1.27 551	0.72 547	3.33 586	0.59 519	0.56 541	1.51 551	1.53 588	1.27 493	1.28 523	1.52 549	1.48 524	1.38 531	1.23 542	1.64 551	5.26 600	0.30 494	0.29 518	0.29 492	0.34 529	0.38 513	0.44 539

TCMNet	0.68 457	0.41 480	1.08 506	0.60 521	0.61 553	0.97 482	0.55 471	1.11 421	0.93 406	0.87 394	1.14 448	0.89 415	0.65 392	0.92 441	1.06 512	0.26 455	0.26 502	0.31 503	0.28 501	0.33 486	0.30 471

LMCR-Stereo	0.55 399	0.33 432	0.57 349	0.60 521	0.30 375	0.80 442	0.36 292	1.30 505	0.79 309	0.90 419	1.04 409	0.57 248	0.64 384	0.87 420	0.73 443	0.20 361	0.15 338	0.19 299	0.14 191	0.25 430	0.18 310

CC-Net-ROB	0.84 496	1.01 572	0.93 483	0.60 521	0.45 507	1.25 532	0.71 513	1.20 464	1.05 460	0.84 366	1.24 473	0.90 418	0.78 464	1.14 495	0.70 434	0.48 556	0.34 547	1.71 589	0.38 538	0.78 567	0.40 521

DANet	0.74 473	0.47 504	0.98 496	0.60 521	0.41 483	0.92 473	0.41 377	1.02 384	0.87 367	1.22 525	1.22 470	1.33 520	0.88 495	1.26 514	1.37 536	0.27 466	0.24 485	0.31 503	0.25 476	0.37 511	0.36 507
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSMD_ROB	1.25 549	0.51 507	0.64 380	0.60 521	0.50 529	1.66 559	0.67 504	1.26 488	1.26 521	2.64 589	3.82 594	3.06 585	3.20 599	1.45 540	0.91 480	0.46 550	0.41 564	0.49 557	0.51 570	0.47 537	0.45 541

DGSMNet	0.80 486	0.58 532	1.42 542	0.61 526	0.65 556	0.94 477	0.75 529	1.35 519	1.16 498	0.88 404	1.26 478	1.00 448	0.75 449	1.07 485	0.89 471	0.36 527	0.31 531	0.41 540	0.40 543	0.60 560	0.59 566

stereogan	0.83 494	0.33 432	0.89 479	0.61 526	0.51 531	1.80 567	0.50 447	1.41 531	1.39 539	1.05 488	1.47 523	1.56 551	1.04 523	1.32 528	0.87 468	0.29 487	0.29 518	0.29 492	0.25 476	0.39 517	0.40 521

ADCS	1.60 567	0.70 543	4.02 589	0.61 526	0.53 536	1.31 535	1.11 565	1.71 570	1.86 573	1.97 574	1.68 538	1.51 545	1.46 556	2.07 571	9.20 609	0.34 518	0.32 538	0.33 514	0.36 533	0.45 531	0.46 545

CSAN	0.88 505	0.52 509	0.93 483	0.61 526	0.42 492	1.19 529	1.11 565	1.27 493	1.48 550	1.37 541	1.44 516	1.37 527	1.30 546	1.46 542	1.01 500	0.39 537	0.31 531	0.36 522	0.37 535	0.35 499	0.36 507

FC-DCNN v2	1.74 571	0.53 512	0.68 400	0.62 530	0.49 524	1.67 560	0.71 513	1.85 577	1.57 555	4.84 611	5.01 608	6.42 610	3.92 602	2.24 579	1.43 540	0.47 553	0.42 566	0.47 549	0.46 555	0.48 538	0.47 547

Nwc_Net	0.82 489	0.40 474	0.86 469	0.62 530	0.56 541	1.04 500	0.57 477	1.72 571	1.08 476	0.93 432	1.88 550	1.44 535	1.24 543	1.19 503	0.94 486	0.31 498	0.25 493	0.36 522	0.39 540	0.31 473	0.31 480

FC-DCNN	1.67 570	0.53 512	0.68 400	0.62 530	0.49 524	1.62 556	0.71 513	1.77 575	1.55 553	4.73 610	4.66 606	5.82 606	3.94 603	2.13 574	1.42 538	0.47 553	0.42 566	0.47 549	0.46 555	0.48 538	0.47 547

NCC-stereo	0.82 489	0.43 488	0.87 474	0.63 533	0.68 560	0.88 465	0.72 519	1.60 562	1.12 484	0.95 444	1.41 508	1.37 527	1.37 551	1.26 514	0.94 486	0.32 503	0.30 523	0.37 527	0.49 566	0.34 494	0.35 501

Abc-Net	0.82 489	0.43 488	0.87 474	0.63 533	0.68 560	0.88 465	0.72 519	1.60 562	1.12 484	0.95 444	1.41 508	1.37 527	1.37 551	1.26 514	0.94 486	0.32 503	0.30 523	0.37 527	0.49 566	0.34 494	0.35 501
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.98 519	0.54 519	1.30 531	0.63 533	0.50 529	1.14 519	0.50 447	1.80 576	2.20 579	1.66 559	1.39 505	1.47 539	1.21 540	1.40 532	1.80 554	0.32 503	0.27 509	0.32 509	0.34 529	0.41 521	0.44 539

WZ-Net	1.29 553	0.64 538	5.42 597	0.64 536	0.52 534	1.37 539	1.29 578	1.41 531	1.77 568	1.56 552	1.69 540	1.74 556	1.41 553	2.50 587	2.16 572	0.28 477	0.21 457	0.23 416	0.25 476	0.39 517	0.41 526

MDST_ROB	0.97 517	0.29 397	1.02 501	0.64 536	0.43 495	2.64 581	0.82 541	1.68 569	1.18 505	2.89 592	1.82 546	0.97 438	0.75 449	1.83 563	0.89 471	0.26 455	0.22 466	0.32 509	0.28 501	0.26 440	0.26 438

AnyNet_C01	1.63 568	1.16 576	7.38 601	0.65 538	0.56 541	2.25 576	1.53 588	1.53 548	1.46 548	1.71 563	1.95 552	1.83 559	1.41 553	2.48 585	4.42 598	0.33 510	0.32 538	0.32 509	0.34 529	0.45 531	0.50 554

NCCL2	0.74 473	0.45 492	0.77 439	0.65 538	0.45 507	0.97 482	1.16 570	1.16 442	1.02 450	1.00 468	0.98 377	1.48 541	0.88 495	0.99 470	0.89 471	0.31 498	0.27 509	0.39 533	0.39 540	0.33 486	0.34 497

Syn2CoEx	0.74 473	0.55 525	1.17 517	0.66 540	0.45 507	0.89 468	0.56 475	1.54 550	1.15 496	0.95 444	1.35 499	1.03 456	1.03 521	0.96 456	0.89 471	0.31 498	0.27 509	0.29 492	0.24 463	0.23 406	0.27 448

AF-Net	0.85 501	0.41 480	0.87 474	0.66 540	0.54 539	0.96 481	0.52 456	1.66 567	1.37 536	1.03 478	2.04 558	1.46 537	1.36 549	1.19 503	1.05 511	0.34 518	0.24 485	0.39 533	0.28 501	0.31 473	0.26 438

DStereoO	1.07 528	0.77 550	0.87 474	0.67 542	0.49 524	0.91 470	1.30 579	1.15 439	1.41 540	1.24 529	1.33 494	1.06 470	2.39 589	1.32 528	1.11 519	2.03 599	0.38 554	0.77 573	0.31 517	1.55 582	0.43 534

RP	0.80 486	0.38 460	0.73 427	0.67 542	0.59 548	0.82 451	0.57 477	1.21 467	1.28 523	1.03 478	1.68 538	1.45 536	1.49 559	1.08 488	0.90 477	0.36 527	0.31 531	0.37 527	0.30 508	0.36 505	0.36 507

RGC	0.82 489	0.62 536	0.80 444	0.67 542	0.66 558	0.91 470	0.59 487	1.35 519	1.09 481	1.12 513	1.46 521	1.50 543	1.09 529	1.28 517	0.97 496	0.34 518	0.30 523	0.48 554	0.40 543	0.38 513	0.38 515

G-Net	0.95 514	0.48 506	1.13 512	0.67 542	0.49 524	2.07 573	0.63 498	1.02 384	0.90 388	1.77 565	2.62 576	1.28 509	1.60 563	1.09 489	1.06 512	0.37 531	0.30 523	0.35 517	0.25 476	0.46 534	0.45 541

RTS	2.03 578	1.03 573	11.50 607	0.68 546	0.63 554	2.71 582	1.56 590	1.55 551	2.32 582	1.93 571	2.57 573	1.32 515	1.32 547	5.20 606	4.30 596	0.31 498	0.23 476	0.29 492	0.30 508	0.41 521	0.40 521

RTSA	2.03 578	1.03 573	11.50 607	0.68 546	0.63 554	2.71 582	1.56 590	1.55 551	2.32 582	1.93 571	2.57 573	1.32 515	1.32 547	5.20 606	4.30 596	0.31 498	0.23 476	0.29 492	0.30 508	0.41 521	0.40 521

GANetREF_RVC	0.82 489	0.77 550	0.95 489	0.68 546	0.43 495	1.15 521	1.06 563	1.19 457	1.20 510	1.03 478	1.02 396	1.10 484	0.89 498	1.20 506	0.78 450	0.49 557	0.39 559	0.58 565	0.39 540	0.69 562	0.49 551
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
MFN_U_SF_RVC	1.14 536	0.63 537	2.33 572	0.69 549	0.46 516	2.04 572	0.70 511	1.90 578	1.37 536	1.62 554	1.56 531	1.94 564	1.36 549	1.73 558	1.90 557	0.41 542	0.38 554	0.45 545	0.48 563	0.45 531	0.47 547

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 526	0.61 535	1.82 564	0.69 549	0.51 531	2.62 580	1.69 595	1.28 498	1.44 545	1.39 544	1.56 531	1.34 523	0.91 502	1.68 554	0.95 489	0.38 536	0.39 559	0.46 548	0.61 577	0.41 521	0.43 534

MANE	4.73 603	0.54 519	0.77 439	0.69 549	0.60 551	10.35 610	1.67 594	8.68 614	12.66 616	6.90 615	9.43 616	11.59 616	10.59 613	8.26 614	8.41 607	0.51 560	0.45 572	0.48 554	1.02 594	0.50 544	0.50 554

XQC	0.97 517	0.70 543	1.54 550	0.70 552	0.55 540	1.48 547	0.81 539	1.41 531	1.57 555	1.21 521	1.12 437	1.33 520	1.04 523	1.55 546	2.00 563	0.39 537	0.25 493	0.37 527	0.32 521	0.55 554	0.49 551

DeepPrunerF	0.93 509	0.55 525	3.88 587	0.70 552	0.81 566	0.72 412	0.74 526	1.28 498	1.97 574	0.95 444	1.02 396	0.87 406	0.85 483	1.16 499	1.07 515	0.35 524	0.29 518	0.43 542	0.40 543	0.31 473	0.33 493

GASNet	0.70 463	0.77 550	1.16 516	0.71 554	0.49 524	0.62 357	0.48 428	1.12 426	1.05 460	0.98 462	0.84 304	0.94 432	0.82 474	1.41 535	0.85 466	0.33 510	0.22 466	0.29 492	0.28 501	0.44 530	0.26 438

PASM	0.96 515	0.71 546	2.05 569	0.72 555	0.72 564	0.84 459	0.92 551	1.14 435	1.34 534	1.25 531	1.22 470	1.34 523	1.07 527	1.31 526	1.11 519	0.53 562	0.57 582	0.59 566	0.67 578	0.56 559	0.57 565

ELAS	1.77 574	0.64 538	1.10 509	0.72 555	0.58 547	3.37 596	1.76 597	2.54 590	2.57 587	3.77 605	3.96 598	2.83 581	3.44 600	2.34 583	2.73 582	0.53 562	0.47 575	0.50 559	0.48 563	0.55 554	0.55 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FCDSN-DC	1.43 562	0.57 529	0.69 409	0.74 557	0.59 548	1.42 543	0.65 503	1.40 529	1.41 540	3.31 602	4.42 604	4.57 597	3.01 597	1.70 556	1.19 527	0.46 550	0.42 566	0.48 554	0.47 559	0.51 547	0.51 558
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.76 573	0.64 538	1.20 518	0.74 557	0.59 548	2.18 575	2.53 607	2.10 583	2.85 592	3.46 603	3.41 592	3.12 586	4.11 604	2.69 590	2.53 580	0.54 565	0.47 575	0.51 561	0.48 563	0.55 554	0.55 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	15.65 617	1.62 593	54.26 635	0.75 559	0.56 541	37.03 629	13.39 618	13.20 618	14.59 618	29.41 634	29.29 634	47.69 637	21.87 627	26.91 628	19.58 619	0.43 547	0.39 559	0.47 549	0.47 559	0.52 550	0.52 560

LSM	4.83 605	0.83 558	11.23 606	0.76 560	56.73 631	1.10 510	1.18 571	1.35 519	1.70 566	2.13 576	2.34 565	1.34 523	1.19 539	1.52 545	1.23 529	0.34 518	0.50 577	0.39 533	0.47 559	0.51 547	9.82 618

PVD	1.34 556	0.70 543	1.42 542	0.78 561	0.65 556	1.68 561	0.91 549	2.12 584	3.01 593	2.25 581	2.35 567	1.90 562	1.99 579	1.98 568	2.14 570	0.40 541	0.38 554	0.49 557	0.37 535	0.51 547	0.67 567

PWCDC_ROB	0.93 509	0.54 519	0.97 495	0.78 561	0.41 483	1.03 498	0.42 388	1.39 525	2.34 585	1.04 483	3.73 593	0.80 388	1.12 533	1.29 518	1.04 509	0.37 531	0.22 466	0.24 432	0.20 390	0.36 505	0.31 480

DStereoFS	2.16 585	0.91 564	1.29 528	0.84 563	0.72 564	3.56 597	0.95 555	2.01 579	2.03 577	1.65 558	2.06 559	2.73 578	13.30 616	4.76 605	1.95 558	0.47 553	0.33 543	0.84 577	0.49 566	0.95 574	1.42 597

Consistency-Raft	1.01 523	0.82 555	1.27 526	0.85 564	0.97 573	0.81 448	0.83 543	1.35 519	1.61 559	1.06 497	1.66 537	1.11 486	0.93 506	0.93 445	1.11 519	0.65 570	0.75 591	0.79 574	0.91 590	1.09 578	0.79 573

DStereoSA	2.42 588	0.66 541	2.95 579	0.89 565	1.12 583	1.75 566	6.75 613	1.53 548	1.63 562	1.28 536	8.81 615	0.99 445	10.14 610	1.68 554	3.37 589	0.44 548	0.34 547	0.64 568	0.68 580	1.21 580	1.60 601

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 558	0.91 564	2.11 570	0.89 565	0.57 546	4.27 602	1.79 599	1.55 551	2.00 576	1.64 556	1.85 549	1.83 559	1.44 555	1.89 566	1.49 544	0.49 557	0.40 562	0.56 563	0.58 574	0.75 566	0.52 560

NVStereoNet_ROB	1.31 555	0.96 567	1.33 534	0.90 567	0.92 568	1.15 521	1.05 562	1.49 543	1.62 560	1.63 555	2.51 570	2.31 572	1.62 564	2.16 576	1.42 538	0.81 576	0.73 587	0.79 574	1.02 594	0.73 565	0.97 580
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.98 519	0.89 563	1.06 505	0.93 568	1.04 580	0.97 482	0.82 541	1.33 516	0.93 406	1.08 500	0.98 377	1.02 454	0.95 511	1.02 479	0.93 484	0.96 580	0.96 605	0.90 578	0.91 590	0.92 571	0.95 578

testlalala2	0.37 198	0.19 121	0.45 214	0.94 569	0.56 541	0.45 263	0.25 100	0.64 188	0.51 192	0.69 277	0.57 195	0.44 187	0.24 77	0.35 44	0.33 208	0.15 164	0.13 274	0.14 97	0.10 56	0.13 86	0.14 161

UDG	0.93 509	1.03 573	0.75 434	1.00 570	0.97 573	1.02 496	0.57 477	1.18 453	1.01 445	0.93 432	1.02 396	1.32 515	1.03 521	0.88 426	0.92 482	0.55 566	0.33 543	1.82 591	0.41 548	1.20 579	0.74 570

PSMNet-RUCA	0.78 484	0.78 553	1.23 521	1.01 571	0.91 567	0.68 400	0.53 461	1.16 442	1.06 464	0.79 342	1.10 431	0.82 392	0.72 434	0.94 448	0.70 434	0.55 566	0.27 509	0.76 572	0.46 555	0.70 564	0.49 551

SGM+DAISY	1.52 565	0.99 569	1.61 557	1.01 571	1.02 577	1.86 570	1.19 572	1.49 543	1.38 538	2.96 596	3.00 583	2.79 580	1.94 575	1.88 564	1.62 548	0.98 583	0.97 606	0.91 580	0.91 590	0.94 573	0.99 582

MFMNet_re	1.17 540	0.99 569	1.31 532	1.02 573	0.95 571	1.32 536	1.32 580	1.44 538	1.58 557	1.72 564	1.70 541	1.21 502	1.57 561	1.16 499	1.04 509	0.88 578	0.76 593	0.79 574	0.75 583	0.90 570	0.94 576

PDISCO_ROB	0.96 515	0.51 507	1.13 512	1.03 574	1.00 576	1.81 568	0.77 532	1.72 571	1.60 558	1.09 504	1.19 466	1.34 523	0.80 470	1.62 549	1.01 500	0.58 568	0.22 466	0.45 545	0.40 543	0.50 544	0.41 526

SPS-STEREO	1.29 553	0.94 566	1.10 509	1.05 575	1.03 578	1.48 547	0.91 549	1.57 557	1.24 514	2.13 576	1.90 551	1.94 564	1.46 556	1.77 559	1.64 549	0.97 581	0.94 604	0.90 578	0.89 589	0.96 575	0.97 580
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	1.15 537	0.69 542	1.44 544	1.09 576	0.93 569	2.10 574	1.87 602	1.64 565	1.47 549	1.64 556	1.21 468	2.06 567	1.14 536	1.61 548	1.50 545	0.39 537	0.45 572	0.36 522	0.38 538	0.50 544	0.51 558

SQANet	0.87 504	0.76 549	0.76 436	1.16 577	0.99 575	1.10 510	0.51 450	1.12 426	0.85 354	0.93 432	1.05 412	1.03 456	0.76 458	1.07 485	0.70 434	0.79 574	0.25 493	1.04 581	0.36 533	1.56 583	0.70 568

JetBlue	3.02 593	1.39 584	7.91 602	1.17 578	1.49 587	8.53 608	7.94 614	2.82 591	1.98 575	2.15 580	2.69 578	3.32 591	3.01 597	6.66 610	3.81 593	0.79 574	0.78 594	0.75 571	0.76 584	1.04 576	1.33 594

DDUNet	1.10 532	2.58 607	0.83 455	1.21 579	1.27 585	1.02 496	0.69 510	1.17 451	0.95 419	0.98 462	1.26 478	1.28 509	0.84 479	0.97 463	0.79 457	0.85 577	0.40 562	2.00 594	0.60 576	1.34 581	0.94 576

MADNet+	2.28 587	2.56 605	10.82 605	1.25 580	0.96 572	2.77 586	1.44 587	2.34 586	1.76 567	1.36 540	1.78 545	1.84 561	1.74 571	6.33 609	4.57 599	0.67 571	0.66 585	0.59 566	0.54 573	0.84 568	0.81 574

WAO-7	1.96 575	1.24 578	1.52 547	1.28 581	1.06 581	2.92 591	1.64 593	3.32 597	3.05 595	2.28 582	3.32 589	3.19 588	2.38 588	3.39 595	2.49 579	1.02 584	0.92 600	1.06 582	1.04 596	1.05 577	0.99 582

CAS	0.37 198	0.13 1	0.27 17	1.34 582	0.31 390	0.46 266	0.38 325	0.50 101	0.48 177	0.35 106	0.52 172	0.24 52	0.19 27	0.30 9	0.28 141	1.03 585	0.08 1	0.12 30	0.08 1	0.12 47	0.28 459

otaku	1.10 532	0.96 567	0.96 490	1.37 583	1.06 581	1.65 558	0.72 519	1.46 541	1.19 507	1.10 508	1.32 492	1.32 515	0.95 511	1.29 518	0.81 461	0.89 579	0.46 574	1.24 584	0.50 569	1.86 586	0.89 575

Ntro	1.15 537	1.00 571	1.00 497	1.49 584	1.20 584	1.69 562	0.81 539	1.39 525	1.25 516	1.01 471	1.28 483	1.31 513	1.00 516	1.31 526	0.89 471	1.10 587	0.43 569	1.36 585	0.51 570	1.95 589	0.99 582

GCST	0.85 501	1.25 580	0.80 444	1.58 585	1.03 578	1.04 500	0.24 88	0.81 308	0.81 328	0.99 467	0.67 229	0.78 377	0.35 208	0.98 465	0.38 265	0.97 581	0.65 584	1.20 583	0.81 586	0.93 572	0.72 569

PWCK	2.06 580	1.75 597	4.11 591	1.69 586	0.93 569	3.13 594	2.86 610	2.18 585	2.41 586	2.38 584	2.33 563	2.22 570	1.85 574	3.52 597	2.20 573	1.65 594	0.73 587	1.52 587	0.83 587	1.81 584	1.02 585

WAO-6	2.11 583	1.52 588	1.25 522	1.73 587	1.69 593	2.72 584	1.62 592	3.15 595	3.64 599	2.01 575	3.28 587	3.52 595	2.20 586	2.59 588	2.48 578	1.31 590	0.92 600	2.04 598	1.22 605	1.89 587	1.35 596

ACVNet_2	1.74 571	1.30 581	1.62 558	1.81 588	1.63 589	2.28 577	1.34 582	2.35 587	2.64 589	1.82 567	2.55 571	2.99 583	1.71 570	1.67 553	1.20 528	1.48 592	0.59 583	1.81 590	0.71 581	2.09 592	1.29 591

WAO-8	3.00 591	1.60 591	1.52 547	1.82 589	1.65 591	5.57 604	1.35 583	4.65 608	12.37 614	2.89 592	4.04 599	4.89 601	2.78 593	3.73 599	2.44 575	1.29 588	0.93 602	2.00 594	1.16 603	2.02 590	1.23 589

Venus	3.00 591	1.60 591	1.52 547	1.82 589	1.65 591	5.57 604	1.35 583	4.65 608	12.37 614	2.89 592	4.04 599	4.89 601	2.78 593	3.73 599	2.44 575	1.29 588	0.93 602	2.00 594	1.16 603	2.02 590	1.23 589

MonStereo1	2.06 580	1.51 587	1.56 551	1.85 591	1.70 594	2.84 588	0.78 536	2.52 589	3.49 598	2.33 583	4.36 603	3.41 593	2.72 592	2.32 580	1.83 555	1.32 591	0.55 579	1.66 588	0.88 588	1.94 588	1.70 603

RainbowNet	1.42 561	1.53 589	1.31 532	1.93 592	1.46 586	1.52 552	1.03 561	1.67 568	1.55 553	1.23 527	1.59 534	1.54 548	1.21 540	1.40 532	1.03 505	1.70 595	0.70 586	1.82 591	0.80 585	2.11 593	1.22 588

ACVNet-4b	1.43 562	1.34 582	1.28 527	1.95 593	1.60 588	1.93 571	0.77 532	1.59 560	1.64 563	1.05 488	1.60 535	2.10 569	0.92 504	1.79 561	0.84 464	1.76 597	0.35 550	2.03 597	0.67 578	2.16 594	1.18 587

ACVNet_1	1.55 566	1.36 583	1.35 536	1.96 594	1.63 589	1.83 569	0.96 558	2.09 582	1.85 572	1.43 545	1.54 529	2.31 572	1.68 569	1.42 536	1.18 525	1.76 597	0.51 578	2.05 599	0.59 575	2.24 597	1.30 592

LVE	2.20 586	1.47 586	1.44 544	2.06 595	1.80 596	2.79 587	1.77 598	2.96 592	3.94 604	1.95 573	4.29 602	3.47 594	1.97 576	2.48 585	1.85 556	2.06 600	0.88 598	2.06 600	1.13 601	2.17 595	1.53 598

Dean	2.07 582	1.39 584	1.69 563	2.17 596	1.83 597	2.75 585	1.28 577	3.49 601	3.80 602	2.13 576	3.30 588	3.18 587	1.98 578	1.78 560	1.72 551	1.73 596	0.79 597	1.99 593	0.91 590	2.17 595	1.34 595

IMH	2.15 584	1.66 596	1.29 528	2.25 597	1.92 600	2.87 589	1.33 581	3.25 596	3.04 594	1.87 569	3.33 591	3.00 584	2.03 580	2.80 591	1.95 558	2.09 603	0.78 594	2.45 605	1.05 599	2.44 601	1.62 602

IMH-64-1	1.96 575	1.64 594	1.26 523	2.26 598	1.91 598	2.30 578	1.35 583	2.99 593	2.29 580	1.70 561	2.79 580	2.47 575	1.66 567	2.33 581	1.95 558	2.07 601	0.74 589	2.44 603	1.04 596	2.40 599	1.59 599

IMH-64	1.96 575	1.64 594	1.26 523	2.26 598	1.91 598	2.30 578	1.35 583	2.99 593	2.29 580	1.70 561	2.79 580	2.47 575	1.66 567	2.33 581	1.95 558	2.07 601	0.74 589	2.44 603	1.04 596	2.40 599	1.59 599

JetRed	5.38 608	6.17 613	12.68 610	2.38 600	2.85 611	12.60 614	11.17 617	4.60 607	3.74 600	3.87 606	3.85 595	4.83 599	4.13 605	6.81 611	12.18 614	2.18 604	2.95 615	2.19 601	1.98 611	3.49 611	3.01 613

test_for_model	0.90 507	3.60 612	0.42 181	2.47 601	2.11 602	0.39 211	0.28 144	0.46 85	0.48 177	0.76 319	0.32 85	0.30 85	0.28 131	0.35 44	0.27 119	0.69 572	0.12 198	0.13 63	0.09 6	3.76 613	0.74 570

DispFullNet	1.64 569	2.64 608	3.14 583	2.57 602	1.78 595	1.32 536	0.55 471	1.42 536	1.45 546	1.89 570	1.48 524	1.55 549	2.35 587	2.08 572	1.12 522	0.60 569	0.19 438	2.33 602	0.73 582	2.35 598	1.30 592

DPSimNet_ROB	5.19 607	2.71 609	18.56 611	2.59 603	2.49 606	4.25 601	10.93 616	3.33 598	3.93 603	5.02 612	4.52 605	5.74 604	10.18 611	5.44 608	8.79 608	2.40 607	2.47 613	2.48 606	2.54 613	2.56 603	2.87 612

TorneroNet	4.49 602	1.92 599	1.65 561	2.60 604	2.29 603	14.95 617	1.86 601	4.86 611	19.56 628	3.10 600	7.52 614	7.00 611	2.90 596	4.48 604	3.66 591	2.24 605	0.78 594	2.68 609	1.14 602	2.79 606	1.80 604

TorneroNet-64	3.54 596	1.89 598	1.59 553	2.62 605	2.29 603	6.88 607	1.72 596	4.72 610	11.88 612	2.43 586	5.46 612	8.16 612	2.80 595	4.13 603	3.03 585	2.25 606	0.75 591	2.57 607	1.09 600	2.65 605	1.84 605

KSHMR	2.64 589	1.96 600	1.86 566	2.69 606	2.44 605	2.88 590	2.04 603	3.46 600	6.31 608	2.51 588	3.27 586	3.39 592	1.97 576	2.59 588	2.08 569	2.48 608	1.41 610	2.80 612	1.51 609	2.98 607	2.09 606

ktn	3.02 593	2.27 603	1.85 565	2.89 607	2.54 609	3.72 598	2.14 604	3.79 604	5.33 606	2.82 591	5.09 609	5.95 607	2.54 590	3.34 594	2.58 581	2.65 610	1.44 611	2.78 611	2.03 612	2.61 604	2.10 607

notaker	2.87 590	2.31 604	2.01 568	3.03 608	2.60 610	2.94 592	1.82 600	3.43 599	3.06 596	2.89 592	4.21 601	6.15 609	2.71 591	3.42 596	2.90 584	2.67 611	1.18 608	3.00 613	1.67 610	3.13 608	2.26 608

UNDER WATER	3.63 598	2.12 602	4.11 591	3.17 609	2.51 607	3.77 600	2.45 606	3.53 602	13.66 617	2.98 597	2.92 582	5.75 605	4.13 605	3.85 601	3.75 592	2.84 612	1.11 607	2.71 610	1.41 607	3.26 610	2.50 610

HanzoNet	6.97 611	2.57 606	4.66 595	3.29 610	2.96 612	3.75 599	2.35 605	5.08 612	7.11 609	14.46 625	13.06 618	17.69 622	22.95 628	13.72 618	6.61 604	4.36 615	1.96 612	3.14 614	2.59 614	3.88 614	3.19 614

UNDER WATER-64	3.72 599	2.07 601	4.57 594	3.30 611	2.52 608	5.61 606	2.63 609	3.67 603	12.27 613	3.09 599	2.66 577	5.99 608	4.74 607	3.93 602	3.57 590	2.54 609	1.24 609	2.65 608	1.48 608	3.21 609	2.62 611

tt	6.21 609	0.22 230	5.88 599	3.55 612	2.07 601	11.25 613	19.19 619	11.84 617	5.47 607	2.71 590	2.18 561	4.87 600	6.25 609	3.71 598	7.09 605	8.31 621	11.17 625	4.91 618	5.39 620	5.72 615	2.42 609

MADNet++	4.18 600	2.72 610	4.00 588	3.80 613	3.44 613	4.72 603	4.05 612	4.01 605	3.74 600	4.52 608	5.14 610	4.20 596	4.89 608	7.04 612	6.39 603	3.79 614	3.70 616	3.27 615	2.70 615	3.68 612	3.74 615

PML	40.49 636	30.31 624	12.46 609	7.19 614	14.30 614	91.44 639	212.44 641	7.73 613	23.24 629	74.44 640	185.05 641	49.81 638	25.78 629	21.34 623	12.84 615	8.71 622	2.93 614	8.43 622	3.24 617	13.77 622	4.45 616

DGTPSM_ROB	12.12 614	8.03 614	21.12 613	8.97 615	16.81 616	10.68 611	30.77 623	9.14 615	15.23 619	6.55 613	15.49 625	9.02 613	15.13 618	9.26 615	21.71 622	4.58 616	8.60 618	5.07 619	9.26 621	5.88 616	11.06 620

DPSMNet_ROB	12.13 615	8.03 614	21.13 614	9.02 616	16.82 617	10.68 611	30.78 624	9.15 616	15.24 620	6.56 614	15.50 626	9.02 613	15.13 618	9.28 616	21.71 622	4.59 617	8.60 618	5.08 620	9.26 621	5.89 617	11.06 620

USTest	12.98 616	14.10 617	19.89 612	16.19 617	14.95 615	20.69 619	31.85 625	16.52 622	10.99 611	8.83 617	9.55 617	13.88 617	10.36 612	16.06 619	21.35 621	3.19 613	4.82 617	5.08 620	5.36 619	8.77 618	7.20 617

TCMNet-wrong-test	9.08 612	10.58 616	9.58 604	19.64 618	17.64 618	12.69 615	8.93 615	13.77 621	2.58 588	4.67 609	5.19 611	14.57 618	11.02 615	7.21 613	9.81 610	5.58 620	0.89 599	3.76 616	3.10 616	10.41 619	10.02 619

Anonymous_1	33.12 624	18.23 618	23.86 616	20.53 619	21.18 621	25.45 621	35.84 626	22.44 630	15.68 621	13.41 619	13.70 622	18.00 623	15.15 620	20.31 620	24.47 624	14.56 628	8.84 620	66.24 635	117.79 637	155.41 640	11.40 622

DPSM_ROB	17.80 618	18.60 619	24.24 620	20.89 620	19.49 619	25.83 622	36.10 627	21.62 628	16.41 622	13.46 620	14.26 623	19.11 625	16.15 621	20.74 621	25.59 625	9.37 623	9.23 621	9.47 623	9.81 623	13.47 620	12.09 623

DPSM	17.80 618	18.60 619	24.24 620	20.89 620	19.49 619	25.83 622	36.10 627	21.62 628	16.41 622	13.46 620	14.26 623	19.11 625	16.15 621	20.74 621	25.59 625	9.37 623	9.23 621	9.47 623	9.81 623	13.47 620	12.09 623

HaxPig	31.93 623	37.19 628	34.22 622	24.41 622	24.94 623	18.53 618	20.18 620	21.15 627	28.84 630	35.74 635	38.86 635	26.18 628	28.75 630	33.85 629	34.15 630	35.89 636	38.80 636	37.79 632	40.52 634	39.33 633	39.33 635

LRCNet_RVC	21.27 622	31.14 625	21.46 615	28.97 623	23.77 622	3.11 593	0.62 494	20.94 626	1.64 563	25.57 627	28.13 629	21.96 627	14.74 617	21.99 627	16.44 618	29.16 635	14.92 626	33.57 631	31.28 631	29.67 632	26.33 630

MEDIAN_ROB	37.35 633	40.72 636	40.37 626	32.26 624	31.80 624	27.29 624	25.02 621	29.47 631	33.43 637	41.99 639	41.60 637	33.48 629	34.37 637	39.66 632	36.94 631	43.49 638	43.96 638	44.07 634	43.35 636	41.32 635	42.43 637

AVERAGE_ROB	37.53 634	40.05 635	40.01 625	34.74 625	33.76 625	28.46 628	25.14 622	32.31 632	34.08 638	41.20 638	40.52 636	34.51 630	34.78 638	39.11 631	37.48 632	42.68 637	43.32 637	43.80 633	42.99 635	40.42 634	41.31 636

FlowAnything	35.84 628	37.49 633	48.69 633	42.17 626	39.26 627	51.95 630	72.95 637	43.35 633	33.23 636	26.92 630	28.67 631	38.55 635	32.78 635	41.53 633	51.47 634	18.71 629	18.59 631	19.17 630	19.88 630	27.07 623	24.26 625

CasAABBNet	35.77 627	37.38 629	48.59 632	42.20 627	39.23 626	51.95 630	72.92 634	43.36 634	33.03 635	26.93 631	28.31 630	38.43 633	32.32 633	41.58 634	51.50 635	18.71 629	18.58 628	19.11 626	19.75 626	27.11 624	24.33 626

Selective-RAFT-Error	35.87 629	37.42 632	48.73 634	42.24 628	39.28 628	52.00 634	72.87 633	43.41 637	32.95 634	26.97 632	28.72 632	38.71 636	33.15 636	41.59 635	51.42 633	18.77 633	18.60 632	19.14 629	19.78 629	27.19 627	24.42 629

RAFT-FEzeroshot	35.76 625	37.39 630	48.55 630	42.39 629	39.44 629	51.96 632	72.92 634	43.38 635	32.90 632	26.87 628	28.06 627	38.42 631	32.28 631	41.59 635	51.51 636	18.73 631	18.58 628	19.11 626	19.75 626	27.12 625	24.33 626

RAFT-FE	35.76 625	37.39 630	48.55 630	42.39 629	39.44 629	51.96 632	72.92 634	43.38 635	32.90 632	26.87 628	28.06 627	38.42 631	32.28 631	41.59 635	51.51 636	18.73 631	18.58 628	19.11 626	19.75 626	27.12 625	24.33 626

LSM0	38.96 635	37.52 634	48.37 629	43.79 631	91.31 637	52.31 635	72.38 632	43.71 638	32.75 631	27.16 633	28.73 633	38.51 634	32.63 634	41.75 638	51.59 638	18.85 634	18.43 627	19.09 625	19.60 625	27.21 628	33.44 631

xxxxx1	36.77 630	19.69 621	24.00 617	62.46 632	66.77 634	27.30 625	39.89 629	20.40 623	18.80 625	14.18 622	13.11 619	17.29 619	17.30 623	21.62 624	27.81 627	13.61 625	18.98 633	111.36 638	133.25 638	28.84 629	38.64 632

tt_ll	36.77 630	19.69 621	24.00 617	62.46 632	66.77 634	27.30 625	39.89 629	20.40 623	18.80 625	14.18 622	13.11 619	17.29 619	17.30 623	21.62 624	27.81 627	13.61 625	18.98 633	111.36 638	133.25 638	28.84 629	38.64 632

ff	36.77 630	19.69 621	24.00 617	62.46 632	66.77 634	27.30 625	39.89 629	20.40 623	18.80 625	14.18 622	13.11 619	17.29 619	17.30 623	21.62 624	27.81 627	13.61 625	18.98 633	111.36 638	133.25 638	28.84 629	38.64 632

RSGM-EC	74.49 637	61.53 637	40.38 627	97.66 635	92.09 638	73.48 637	113.87 638	59.44 639	38.62 639	39.84 636	49.02 638	90.35 639	61.68 639	138.81 639	126.03 639	92.92 639	53.83 639	94.52 636	37.88 632	81.03 638	46.84 638

acva	74.49 637	61.53 637	40.38 627	97.66 635	92.09 638	73.48 637	113.87 638	59.44 639	38.62 639	39.84 636	49.02 638	90.35 639	61.68 639	138.81 639	126.03 639	92.92 639	53.83 639	94.52 636	37.88 632	81.03 638	46.84 638

DLNR_Zeroshot_test	20.12 621	36.36 626	38.38 623	170.13 637	62.28 633	0.22 18	0.20 29	13.43 619	0.40 125	0.45 165	0.66 221	0.42 173	0.21 50	0.64 278	0.32 197	5.57 619	0.10 50	0.15 141	0.11 94	72.31 636	0.13 122

DLNR-FE	20.09 620	36.45 627	38.39 624	170.32 638	60.71 632	0.23 29	0.20 29	13.60 620	0.40 125	0.45 165	0.66 221	0.42 173	0.21 50	0.64 278	0.32 197	5.49 618	0.10 50	0.15 141	0.11 94	72.83 637	0.13 122

test_example2	176.82 639	204.75 639	198.54 639	188.58 639	191.23 640	151.28 640	169.77 640	97.63 641	125.81 641	179.94 641	183.74 640	158.20 641	139.14 641	192.16 641	198.12 641	203.48 641	236.37 641	163.71 641	173.22 641	217.79 641	162.95 640

ccccc		430.66 640		506.24 640	500.20 641	349.93 641		384.19 642		330.97 642		370.48 642		498.75 642		557.84 642	430.47 642	334.14 642	290.91 642	547.74 642

GS-Stereo							0.29 160	0.50 101	0.29 39	0.30 74	0.29 62	0.23 42	0.20 41	0.33 26	0.22 27	0.16 214	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.13 122

FSD					0.46 516	0.48 275	0.52 456	0.54 124	0.49 180	0.48 182	0.48 149	0.50 218	0.48 297	0.51 166	0.49 356	0.45 549	0.43 569	0.47 549	0.46 555	0.46 534

Low-res two-view benchmark