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	0.21 22	0.15 24	0.27 18	0.35 81	0.14 1	0.38 202	0.26 115	0.30 8	0.23 16	0.18 3	0.19 11	0.28 74	0.30 172	0.32 16	0.22 28	0.11 26	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 19	0.11 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MatchStereo	0.20 9	0.14 4	0.25 3	0.28 3	0.15 2	0.17 5	0.20 30	0.35 29	0.29 40	0.21 13	0.36 106	0.18 11	0.17 14	0.33 26	0.25 77	0.14 94	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.11 19	0.11 37

BridgeDepth_RVC	0.20 9	0.14 4	0.26 11	0.26 1	0.15 2	0.34 168	0.17 3	0.41 61	0.22 13	0.21 13	0.21 17	0.20 25	0.25 86	0.33 26	0.25 77	0.13 62	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.12 48	0.10 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
s12784h	0.37 199	0.15 24	0.26 11	0.34 60	0.15 2	0.80 443	0.29 161	0.83 317	0.87 368	0.58 213	0.58 200	0.43 184	0.41 260	0.59 219	0.35 231	0.12 36	0.10 51	0.14 97	0.09 6	0.14 132	0.10 3

MonStereo	0.20 9	0.14 4	0.27 18	0.31 15	0.16 5	0.22 19	0.21 54	0.39 42	0.34 76	0.20 9	0.25 35	0.18 11	0.15 5	0.40 78	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

Monster-pub-eth3d	0.20 9	0.14 4	0.27 18	0.31 15	0.16 5	0.22 19	0.21 54	0.39 42	0.34 76	0.20 9	0.25 35	0.17 4	0.15 5	0.40 78	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

xyz-stereo	4.31 602	0.17 59	61.72 637	0.35 81	0.16 5	13.86 617	0.38 326	0.61 165	0.69 258	1.05 489	3.09 585	0.77 375	0.88 496	1.24 511	0.46 333	0.13 62	0.10 51	0.16 169	0.12 124	0.13 87	0.11 37

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 4	0.28 26	0.34 60	0.16 5	0.26 60	0.17 3	0.31 11	0.15 2	0.19 6	0.15 2	0.23 43	0.15 5	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 27	0.14 4	0.31 51	0.34 60	0.16 5	0.52 292	0.17 3	0.36 32	0.20 8	0.21 13	0.22 23	0.26 62	0.19 28	0.37 55	0.20 8	0.14 94	0.10 51	0.13 63	0.09 6	0.11 19	0.11 37

LG-G	0.22 27	0.14 4	0.31 51	0.34 60	0.16 5	0.52 292	0.17 3	0.36 32	0.20 8	0.21 13	0.22 23	0.26 62	0.19 28	0.37 55	0.20 8	0.14 94	0.10 51	0.13 63	0.09 6	0.11 19	0.11 37

SGD-Stereo	0.22 27	0.16 41	0.28 26	0.32 36	0.16 5	0.28 88	0.20 30	0.39 42	0.29 40	0.25 37	0.29 63	0.21 31	0.27 116	0.38 63	0.27 120	0.16 215	0.09 18	0.13 63	0.11 94	0.13 87	0.11 37

StereoAnything_RVC	0.22 27	0.85 561	0.41 169	0.28 3	0.16 5	0.23 30	0.18 13	0.23 2	0.19 7	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 51	0.32 16	0.19 1	0.16 215	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.16 237	0.10 3

MonSter	0.20 9	0.14 4	0.27 18	0.31 15	0.16 5	0.22 19	0.21 54	0.39 42	0.34 76	0.20 9	0.25 35	0.18 11	0.15 5	0.39 69	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

trnet	0.28 97	0.15 24	0.25 3	0.29 6	0.16 5	0.38 202	0.23 83	0.53 119	0.77 299	0.43 162	0.52 173	0.34 114	0.28 132	0.39 69	0.27 120	0.15 165	0.11 128	0.12 30	0.08 1	0.11 19	0.11 37

CSFM-Stereo	0.20 9	0.14 4	0.24 2	0.31 15	0.17 15	0.29 100	0.20 30	0.40 55	0.24 20	0.23 26	0.21 17	0.26 62	0.21 51	0.32 16	0.21 18	0.13 62	0.12 199	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

Monster-pub-mixall	0.20 9	0.14 4	0.27 18	0.31 15	0.17 15	0.20 12	0.17 3	0.43 70	0.24 20	0.23 26	0.21 17	0.17 4	0.16 12	0.46 122	0.19 1	0.13 62	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.10 3	0.12 75

Replicate-Monster	0.27 85	0.16 41	1.15 516	0.30 9	0.17 15	0.38 202	0.19 19	0.44 75	0.40 126	0.24 32	0.21 17	0.23 43	0.22 63	0.47 134	0.20 8	0.11 26	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.09 1	0.18 311

3w_stereo	0.25 61	0.20 162	0.40 160	0.33 53	0.17 15	0.32 145	0.41 378	0.42 66	0.39 112	0.33 92	0.28 55	0.16 2	0.29 153	0.35 44	0.22 28	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 48	0.12 75

2w_stereo	0.23 43	0.19 122	0.33 68	0.33 53	0.17 15	0.28 88	0.37 308	0.40 55	0.36 91	0.33 92	0.33 88	0.17 4	0.21 51	0.30 9	0.23 46	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 48	0.11 37

MLG-Stereo_test3	0.20 9	0.14 4	0.28 26	0.33 53	0.17 15	0.38 202	0.18 13	0.32 12	0.22 13	0.25 37	0.16 6	0.25 59	0.17 14	0.32 16	0.21 18	0.13 62	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.11 19	0.11 37

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 4	0.26 11	0.31 15	0.17 15	0.24 37	0.17 3	0.27 5	0.15 2	0.18 3	0.19 11	0.22 37	0.14 2	0.32 16	0.19 1	0.13 62	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.11 19	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 4	0.28 26	0.34 60	0.17 15	0.24 37	0.17 3	0.27 5	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 43	0.15 5	0.32 16	0.20 8	0.12 36	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.10 3	0.10 3

LGtest1	0.20 9	0.15 24	0.30 43	0.35 81	0.17 15	0.26 60	0.17 3	0.33 14	0.21 11	0.21 13	0.16 6	0.23 43	0.21 51	0.33 26	0.20 8	0.15 165	0.10 51	0.13 63	0.10 56	0.12 48	0.11 37

FoundationStereo	0.18 1	0.15 24	0.26 11	0.31 15	0.17 15	0.23 30	0.20 30	0.24 4	0.16 4	0.19 6	0.16 6	0.21 31	0.19 28	0.27 3	0.22 28	0.14 94	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

dual_stereo	0.20 9	0.15 24	0.27 18	0.32 36	0.17 15	0.16 3	0.20 30	0.30 8	0.21 11	0.24 32	0.20 14	0.25 59	0.14 2	0.55 185	0.25 77	0.14 94	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

CASnet	0.30 115	0.20 162	0.34 80	0.42 284	0.17 15	0.25 56	0.24 89	0.53 119	0.56 206	0.54 202	0.54 184	0.39 153	0.24 78	0.41 84	0.26 98	0.15 165	0.10 51	0.22 396	0.18 340	0.18 296	0.12 75
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.31 130	0.16 41	0.34 80	0.31 15	0.17 15	0.55 312	0.23 83	0.46 86	0.56 206	0.60 217	0.69 233	0.37 135	0.26 105	0.36 51	0.28 142	0.16 215	0.16 366	0.13 63	0.10 56	0.14 132	0.15 205

CREStereo	0.28 97	0.16 41	0.25 3	0.28 3	0.17 15	0.38 202	0.25 101	0.52 113	0.76 296	0.43 162	0.51 166	0.32 99	0.28 132	0.39 69	0.27 120	0.16 215	0.11 128	0.12 30	0.09 6	0.12 48	0.12 75
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
asda	0.22 27	0.19 122	0.31 51	0.32 36	0.18 29	0.24 37	0.23 83	0.38 40	0.29 40	0.28 65	0.24 32	0.18 11	0.23 71	0.41 84	0.22 28	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

asd	0.22 27	0.18 86	0.31 51	0.32 36	0.18 29	0.26 60	0.22 67	0.37 37	0.25 26	0.32 88	0.23 26	0.19 19	0.23 71	0.46 122	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 48	0.10 3

qwe	0.23 43	0.18 86	0.30 43	0.31 15	0.18 29	0.29 100	0.22 67	0.39 42	0.33 70	0.37 116	0.30 73	0.20 25	0.22 63	0.45 114	0.22 28	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 48	0.10 3

depthmonostereo	0.30 115	0.15 24	0.36 115	0.35 81	0.18 29	0.45 264	0.27 129	0.71 245	0.57 213	0.36 112	0.43 132	0.34 114	0.40 255	0.36 51	0.27 120	0.14 94	0.12 199	0.13 63	0.12 124	0.11 19	0.12 75

2.25w	0.23 43	0.19 122	0.35 96	0.31 15	0.18 29	0.30 111	0.18 13	0.34 25	0.32 62	0.33 92	0.37 111	0.20 25	0.25 86	0.47 134	0.25 77	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.10 56	0.10 3	0.12 75

4.5_new	0.21 22	0.20 162	0.31 51	0.31 15	0.18 29	0.24 37	0.26 115	0.34 25	0.29 40	0.33 92	0.29 63	0.19 19	0.19 28	0.30 9	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 30	0.11 94	0.14 132	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 22	0.20 162	0.31 51	0.31 15	0.18 29	0.24 37	0.26 115	0.34 25	0.29 40	0.33 92	0.29 63	0.19 19	0.19 28	0.30 9	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 30	0.11 94	0.14 132	0.10 3

4w-stereo	0.22 27	0.19 122	0.33 68	0.31 15	0.18 29	0.29 100	0.20 30	0.33 14	0.23 16	0.33 92	0.24 32	0.21 31	0.28 132	0.42 93	0.23 46	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 19	0.10 3

2.5w	0.22 27	0.18 86	0.34 80	0.32 36	0.18 29	0.31 127	0.27 129	0.33 14	0.24 20	0.29 67	0.35 103	0.18 11	0.19 28	0.41 84	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 48	0.10 3

2.75w_new	0.22 27	0.18 86	0.30 43	0.29 6	0.18 29	0.23 30	0.33 240	0.37 37	0.29 40	0.36 112	0.27 48	0.18 11	0.25 86	0.37 55	0.24 64	0.11 26	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

3.25w_new	0.24 52	0.17 59	0.34 80	0.31 15	0.18 29	0.43 246	0.20 30	0.39 42	0.32 62	0.39 134	0.29 63	0.23 43	0.27 116	0.43 99	0.23 46	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 37

3.25w	0.24 52	0.17 59	0.34 80	0.31 15	0.18 29	0.43 246	0.20 30	0.39 42	0.32 62	0.39 134	0.29 63	0.23 43	0.27 116	0.43 99	0.23 46	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 37

3.5w_stereo	0.23 43	0.18 86	0.31 51	0.31 15	0.18 29	0.27 74	0.22 67	0.39 42	0.30 50	0.33 92	0.27 48	0.24 53	0.29 153	0.52 170	0.25 77	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.11 37

1w_stereo	0.25 61	0.15 24	0.31 51	0.35 81	0.18 29	0.32 145	0.41 378	0.41 61	0.44 156	0.32 88	0.39 119	0.17 4	0.27 116	0.46 122	0.24 64	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

xyz-stereo-finetune	0.34 162	0.19 122	0.38 139	0.34 60	0.18 29	0.57 328	0.32 223	0.60 157	0.70 262	0.47 176	0.54 184	0.38 142	0.35 209	0.57 206	0.38 266	0.13 62	0.12 199	0.16 169	0.13 160	0.13 87	0.13 123

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 409	3.08 612	2.41 576	0.32 36	0.18 29	0.29 100	0.20 30	0.39 42	0.33 70	0.29 67	0.25 35	0.18 11	0.18 21	0.32 16	0.22 28	1.08 587	0.09 18	0.17 215	0.16 253	0.15 180	0.96 580

AIO-Stereo	0.26 74	0.19 122	0.36 115	0.39 177	0.18 29	0.28 88	0.30 182	0.52 113	0.29 40	0.30 75	0.31 78	0.32 99	0.17 14	0.55 185	0.23 46	0.13 62	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.11 37

MoCha-V2	0.26 74	0.16 41	0.30 43	0.41 246	0.18 29	0.27 74	0.26 115	0.57 143	0.28 38	0.37 116	0.27 48	0.33 107	0.34 200	0.56 195	0.23 46	0.12 36	0.10 51	0.12 30	0.10 56	0.13 87	0.13 123

PMTNet	0.33 147	0.17 59	0.26 11	0.29 6	0.18 29	0.44 256	0.22 67	0.57 143	0.66 243	0.46 173	0.54 184	0.38 142	0.34 200	0.50 158	0.25 77	0.75 574	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.13 87	0.12 75

HITNet	0.43 280	0.27 369	0.50 273	0.34 60	0.18 29	0.65 381	0.32 223	0.99 375	0.70 262	0.73 303	0.86 318	0.66 317	0.56 333	0.61 238	0.47 344	0.14 94	0.10 51	0.15 141	0.13 160	0.18 296	0.13 123
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
MLCV	0.49 337	0.26 352	0.73 428	0.38 151	0.18 29	0.64 374	0.33 240	0.84 320	0.89 384	0.96 457	1.12 438	0.72 349	0.45 282	1.00 476	0.59 406	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.14 132	0.14 162

HiDET	0.20 9	0.14 4	0.27 18	0.30 9	0.19 50	0.24 37	0.19 19	0.39 42	0.27 36	0.21 13	0.23 26	0.27 68	0.17 14	0.32 16	0.24 64	0.12 36	0.10 51	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 37

252Zero-FE	0.21 22	0.16 41	0.29 35	0.34 60	0.19 50	0.23 30	0.18 13	0.43 70	0.35 84	0.23 26	0.22 23	0.19 19	0.18 21	0.29 7	0.23 46	0.14 94	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.11 37

Wavelet-MonSter	0.20 9	0.14 4	0.29 35	0.34 60	0.19 50	0.18 6	0.21 54	0.34 25	0.24 20	0.25 37	0.34 97	0.22 37	0.27 116	0.28 5	0.22 28	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

AdaDepth	0.23 43	0.18 86	0.36 115	0.38 151	0.19 50	0.33 157	0.22 67	0.35 29	0.24 20	0.22 23	0.21 17	0.20 25	0.19 28	0.59 219	0.21 18	0.10 8	0.11 128	0.13 63	0.10 56	0.11 19	0.13 123

4.25_new	0.22 27	0.22 231	0.34 80	0.32 36	0.19 50	0.31 127	0.28 145	0.33 14	0.25 26	0.30 75	0.28 55	0.21 31	0.26 105	0.35 44	0.25 77	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

4.5w_new	0.22 27	0.22 231	0.34 80	0.32 36	0.19 50	0.31 127	0.28 145	0.33 14	0.25 26	0.30 75	0.28 55	0.21 31	0.26 105	0.35 44	0.25 77	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 27	0.22 231	0.34 80	0.32 36	0.19 50	0.31 127	0.28 145	0.33 14	0.25 26	0.30 75	0.28 55	0.21 31	0.26 105	0.35 44	0.25 77	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

3.75w	0.23 43	0.17 59	0.33 68	0.32 36	0.19 50	0.42 241	0.24 89	0.36 32	0.26 31	0.33 92	0.28 55	0.17 4	0.25 86	0.38 63	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 19	0.10 3

monsterstereo	0.23 43	0.15 24	0.28 26	0.35 81	0.19 50	0.22 19	0.20 30	0.38 40	0.37 99	0.34 104	0.40 123	0.19 19	0.19 28	0.46 122	0.22 28	0.11 26	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.13 87	0.09 1

monsters	0.22 27	0.14 4	0.28 26	0.32 36	0.19 50	0.24 37	0.19 19	0.46 86	0.34 76	0.37 116	0.30 73	0.16 2	0.20 42	0.45 114	0.20 8	0.12 36	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.11 37

xyz-stereo-finetune2	0.37 199	0.20 162	0.40 160	0.32 36	0.19 50	0.80 443	0.29 161	0.56 138	0.33 70	0.53 200	0.79 276	0.43 184	0.48 298	0.70 335	0.46 333	0.13 62	0.12 199	0.17 215	0.13 160	0.12 48	0.14 162

Reg-Stereo(zero)	0.31 130	0.17 59	0.30 43	0.35 81	0.19 50	0.33 157	0.21 54	0.64 189	0.72 271	0.52 192	0.52 173	0.51 224	0.29 153	0.48 143	0.27 120	0.13 62	0.10 51	0.12 30	0.10 56	0.12 48	0.13 123

HUF	0.25 61	0.17 59	0.38 139	0.33 53	0.19 50	0.25 56	0.39 344	0.53 119	0.36 91	0.26 44	0.23 26	0.33 107	0.27 116	0.36 51	0.25 77	0.14 94	0.11 128	0.13 63	0.10 56	0.12 48	0.12 75

WCG-NET	0.29 105	0.15 24	0.35 96	0.34 60	0.19 50	0.32 145	0.27 129	0.42 66	0.82 342	0.46 173	0.49 156	0.39 153	0.25 86	0.42 93	0.27 120	0.12 36	0.09 18	0.13 63	0.11 94	0.12 48	0.11 37

IGEV-Stereo+	0.25 61	0.15 24	0.28 26	0.32 36	0.19 50	0.13 1	0.17 3	0.29 7	0.30 50	0.22 23	0.15 2	0.22 37	0.22 63	0.42 93	0.22 28	0.14 94	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.15 180	1.09 587

WCG-NET（raft）	0.31 130	0.16 41	0.39 148	0.33 53	0.19 50	0.35 174	0.27 129	0.54 125	0.79 310	0.45 166	0.55 190	0.47 206	0.27 116	0.56 195	0.28 142	0.13 62	0.10 51	0.12 30	0.11 94	0.12 48	0.12 75

LoS	0.30 115	0.16 41	0.32 63	0.30 9	0.19 50	0.32 145	0.29 161	0.54 125	0.73 281	0.35 107	0.52 173	0.42 174	0.29 153	0.48 143	0.29 160	0.15 165	0.11 128	0.13 63	0.09 6	0.12 48	0.12 75
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	0.38 217	0.22 231	0.58 352	0.35 81	0.19 50	0.30 111	0.30 182	0.69 226	0.97 432	0.70 284	0.79 276	0.40 160	0.46 289	0.46 122	0.37 251	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.12 48	0.15 205

fff	0.39 230	0.18 86	0.46 228	0.35 81	0.19 50	0.30 111	0.30 182	0.73 268	1.08 477	0.70 284	0.79 276	0.44 188	0.62 372	0.47 134	0.37 251	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.12 48	0.15 205

ADStereo(finetuned)	0.39 230	0.18 86	0.58 352	0.35 81	0.19 50	0.30 111	0.30 182	0.72 256	0.96 427	0.72 296	0.77 262	0.45 197	0.68 412	0.46 122	0.36 242	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.15 205

GLC_STEREO	0.30 115	0.20 162	0.28 26	0.44 351	0.19 50	0.31 127	0.25 101	0.49 100	0.43 151	0.37 116	0.47 148	0.40 160	0.23 71	0.51 167	0.37 251	0.15 165	0.18 417	0.19 300	0.16 253	0.16 237	0.14 162

DCANet	0.38 217	0.18 86	0.46 228	0.35 81	0.19 50	0.30 111	0.30 182	0.72 256	0.96 427	0.72 296	0.77 262	0.45 197	0.56 333	0.47 134	0.36 242	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.15 205

csc	0.39 230	0.18 86	0.46 228	0.35 81	0.19 50	0.30 111	0.30 182	0.73 268	1.08 477	0.70 284	0.79 276	0.44 188	0.62 372	0.47 134	0.37 251	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.12 48	0.15 205

cscssc	0.39 230	0.18 86	0.46 228	0.35 81	0.19 50	0.30 111	0.30 182	0.73 268	1.08 477	0.70 284	0.79 276	0.44 188	0.62 372	0.47 134	0.37 251	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.12 48	0.15 205

111	0.42 267	0.18 86	0.46 228	0.35 81	0.19 50	0.52 292	0.28 145	0.76 288	1.16 499	0.52 192	0.92 352	0.65 305	0.51 312	0.65 289	0.37 251	0.15 165	0.10 51	0.14 97	0.12 124	0.13 87	0.16 238

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 199	0.18 86	0.45 215	0.36 112	0.19 50	0.33 157	0.28 145	0.67 210	0.77 299	0.72 296	0.99 386	0.56 244	0.39 250	0.44 106	0.31 191	0.11 26	0.09 18	0.15 141	0.14 191	0.13 87	0.11 37

MonSter++	0.20 9	0.14 4	0.25 3	0.30 9	0.20 76	0.28 88	0.19 19	0.33 14	0.26 31	0.21 13	0.20 14	0.28 74	0.21 51	0.31 14	0.22 28	0.12 36	0.10 51	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

LCMNet	0.22 27	0.14 4	0.26 11	0.30 9	0.20 76	0.26 60	0.19 19	0.40 55	0.45 161	0.21 13	0.21 17	0.27 68	0.18 21	0.38 63	0.24 64	0.12 36	0.12 199	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 37

Zero-FE251	0.24 52	0.17 59	0.33 68	0.34 60	0.20 76	0.44 256	0.19 19	0.40 55	0.26 31	0.28 65	0.30 73	0.38 142	0.24 78	0.33 26	0.23 46	0.15 165	0.11 128	0.13 63	0.10 56	0.11 19	0.11 37

S2M2_XL	0.19 7	0.18 86	0.28 26	0.27 2	0.20 76	0.15 2	0.16 2	0.23 2	0.16 4	0.21 13	0.26 44	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 18	0.17 261	0.16 366	0.15 141	0.14 191	0.15 180	0.12 75
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.29 105	0.15 24	0.32 63	0.36 112	0.20 76	0.36 184	0.24 89	0.65 192	0.39 112	0.41 151	0.61 208	0.44 188	0.39 250	0.29 7	0.28 142	0.14 94	0.13 275	0.14 97	0.12 124	0.12 48	0.12 75

IGEV	0.21 22	0.13 1	0.25 3	0.31 15	0.20 76	0.22 19	0.19 19	0.42 66	0.30 50	0.22 23	0.34 97	0.20 25	0.15 5	0.32 16	0.19 1	0.12 36	0.10 51	0.12 30	0.10 56	0.10 3	0.10 3

LG-Stereo_L2	0.19 7	0.14 4	0.30 43	0.31 15	0.20 76	0.20 12	0.18 13	0.33 14	0.22 13	0.19 6	0.15 2	0.20 25	0.18 21	0.34 39	0.20 8	0.13 62	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.11 19	0.09 1

LG-Stereo	0.25 61	0.18 86	0.43 201	0.40 217	0.20 76	0.22 19	0.26 115	0.33 14	0.39 112	0.27 54	0.45 137	0.22 37	0.16 12	0.38 63	0.28 142	0.11 26	0.12 199	0.17 215	0.15 222	0.13 87	0.10 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 61	0.32 425	0.25 3	0.52 470	0.20 76	0.29 100	0.22 67	0.44 75	0.38 105	0.27 54	0.25 35	0.24 53	0.29 153	0.46 122	0.23 46	0.14 94	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.14 132	0.11 37

AIO_rvc	0.24 52	0.17 59	0.37 129	0.35 81	0.20 76	0.26 60	0.33 240	0.45 79	0.23 16	0.26 44	0.25 35	0.33 107	0.15 5	0.55 185	0.24 64	0.12 36	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.12 48	0.11 37

castereo++	0.26 74	0.17 59	0.29 35	0.34 60	0.20 76	0.74 423	0.20 30	0.41 61	0.49 181	0.24 32	0.24 32	0.35 123	0.27 116	0.41 84	0.20 8	0.14 94	0.09 18	0.14 97	0.09 6	0.11 19	0.11 37

DEFOM-Stereo	0.23 43	0.16 41	0.29 35	0.34 60	0.20 76	0.59 344	0.20 30	0.32 12	0.31 56	0.23 26	0.19 11	0.18 11	0.18 21	0.42 93	0.22 28	0.12 36	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.11 19	0.12 75

IGEV-Stereo++	0.22 27	0.16 41	0.29 35	0.38 151	0.20 76	0.22 19	0.18 13	0.44 75	0.36 91	0.23 26	0.29 63	0.24 53	0.17 14	0.28 5	0.23 46	0.12 36	0.10 51	0.12 30	0.10 56	0.12 48	0.11 37

SMFormer	0.53 386	0.24 286	0.67 394	0.35 81	0.20 76	0.63 364	0.34 257	1.26 489	1.06 465	0.85 380	1.02 397	0.71 334	0.66 395	0.96 457	0.60 407	0.19 341	0.16 366	0.18 266	0.17 309	0.19 331	0.20 354

tta	0.53 386	0.24 286	0.67 394	0.35 81	0.20 76	0.63 364	0.34 257	1.26 489	1.06 465	0.85 380	1.02 397	0.71 334	0.66 395	0.96 457	0.60 407	0.19 341	0.16 366	0.18 266	0.17 309	0.15 180	0.16 238

qqq1	0.51 365	0.24 286	0.67 394	0.35 81	0.20 76	0.63 364	0.34 257	1.26 489	1.06 465	0.85 380	1.02 397	0.71 334	0.66 395	0.96 457	0.36 242	0.19 341	0.16 366	0.14 97	0.12 124	0.15 180	0.16 238

fff1	0.51 365	0.24 286	0.67 394	0.35 81	0.20 76	0.63 364	0.34 257	1.26 489	1.06 465	0.85 380	1.02 397	0.71 334	0.66 395	0.96 457	0.36 242	0.19 341	0.16 366	0.14 97	0.12 124	0.15 180	0.16 238

GCAP-Stereo	0.29 105	0.21 198	0.45 215	0.39 177	0.20 76	0.39 212	0.22 67	0.60 157	0.46 168	0.47 176	0.50 158	0.39 153	0.27 116	0.34 39	0.24 64	0.14 94	0.12 199	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.12 75

Selective-IGEV	0.25 61	0.18 86	0.37 129	0.37 131	0.20 76	0.27 74	0.25 101	0.59 154	0.25 26	0.27 54	0.26 44	0.34 114	0.18 21	0.62 260	0.23 46	0.12 36	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.11 37

TestStereo	0.39 230	0.32 425	0.42 182	0.45 366	0.20 76	0.41 231	0.38 326	0.69 226	0.66 243	0.56 207	0.78 271	0.48 211	0.43 268	0.59 219	0.37 251	0.18 301	0.13 275	0.20 337	0.15 222	0.23 407	0.14 162

BEATNet_4x	0.49 337	0.35 442	0.72 422	0.38 151	0.20 76	0.65 381	0.36 293	1.08 413	0.78 303	0.78 338	0.88 329	0.73 354	0.64 385	0.71 345	0.60 407	0.16 215	0.12 199	0.16 169	0.15 222	0.24 420	0.18 311

WQFJA1++	0.24 52	0.16 41	0.30 43	0.31 15	0.21 97	0.34 168	0.17 3	0.39 42	0.18 6	0.26 44	0.30 73	0.29 77	0.28 132	0.41 84	0.23 46	0.16 215	0.10 51	0.13 63	0.10 56	0.31 474	0.12 75

VIP-Stereo	0.25 61	0.18 86	0.33 68	0.32 36	0.21 97	0.63 364	0.19 19	0.33 14	0.38 105	0.24 32	0.31 78	0.27 68	0.19 28	0.49 152	0.23 46	0.13 62	0.10 51	0.13 63	0.09 6	0.12 48	0.10 3

DA	0.31 130	0.18 86	0.35 96	0.41 246	0.21 97	0.73 417	0.33 240	0.51 108	0.46 168	0.35 107	0.42 128	0.40 160	0.35 209	0.33 26	0.27 120	0.16 215	0.11 128	0.16 169	0.11 94	0.15 180	0.12 75

GGEV	0.31 130	0.18 86	0.35 96	0.41 246	0.21 97	0.73 417	0.33 240	0.51 108	0.46 168	0.35 107	0.42 128	0.40 160	0.35 209	0.33 26	0.27 120	0.16 215	0.11 128	0.16 169	0.11 94	0.15 180	0.12 75

GASTEREO	0.26 74	0.17 59	0.35 96	0.41 246	0.21 97	0.22 19	0.30 182	0.47 96	0.32 62	0.38 125	0.33 88	0.22 37	0.33 193	0.43 99	0.24 64	0.15 165	0.10 51	0.13 63	0.11 94	0.13 87	0.12 75

MSCF	0.25 61	0.17 59	0.36 115	0.41 246	0.21 97	0.20 12	0.31 209	0.47 96	0.32 62	0.37 116	0.33 88	0.23 43	0.34 200	0.37 55	0.23 46	0.15 165	0.10 51	0.13 63	0.11 94	0.13 87	0.13 123

DilatedVolume-Stereo	0.31 130	0.16 41	0.38 139	0.34 60	0.21 97	0.54 306	0.25 101	0.58 147	0.43 151	0.59 214	0.50 158	0.37 135	0.32 186	0.50 158	0.29 160	0.13 62	0.12 199	0.13 63	0.11 94	0.11 19	0.12 75

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 4	0.29 35	0.31 15	0.21 97	0.19 9	0.19 19	0.30 8	0.20 8	0.16 1	0.15 2	0.19 19	0.17 14	0.35 44	0.20 8	0.13 62	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.11 19	0.10 3

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 52	0.17 59	0.34 80	0.40 217	0.21 97	0.18 6	0.21 54	0.36 32	0.27 36	0.30 75	0.52 173	0.28 74	0.28 132	0.27 3	0.24 64	0.14 94	0.10 51	0.13 63	0.10 56	0.14 132	0.14 162

HART	0.30 115	0.17 59	0.33 68	0.41 246	0.21 97	0.32 145	0.26 115	0.67 210	0.32 62	0.33 92	0.66 222	0.41 167	0.22 63	0.58 211	0.25 77	0.12 36	0.11 128	0.15 141	0.11 94	0.15 180	0.12 75

AIO_test	0.24 52	0.17 59	0.33 68	0.35 81	0.21 97	0.31 127	0.38 326	0.45 79	0.26 31	0.26 44	0.28 55	0.32 99	0.21 51	0.40 78	0.26 98	0.13 62	0.10 51	0.13 63	0.11 94	0.13 87	0.11 37

castereo	0.29 105	0.17 59	0.34 80	0.36 112	0.21 97	0.40 220	0.41 378	0.52 113	0.67 249	0.27 54	0.41 126	0.37 135	0.36 219	0.34 39	0.25 77	0.13 62	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.12 48	0.10 3

RAStereo	0.25 61	0.17 59	0.33 68	0.40 217	0.21 97	0.24 37	0.26 115	0.45 79	0.46 168	0.23 26	0.34 97	0.30 86	0.19 28	0.34 39	0.26 98	0.15 165	0.12 199	0.16 169	0.13 160	0.14 132	0.11 37

Occ-G	0.27 85	0.15 24	0.32 63	0.35 81	0.21 97	0.28 88	0.32 223	0.44 75	0.34 76	0.29 67	0.43 132	0.49 217	0.25 86	0.50 158	0.30 177	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.13 123

RSM++	0.26 74	0.19 122	0.36 115	0.37 131	0.21 97	0.28 88	0.29 161	0.54 125	0.34 76	0.26 44	0.23 26	0.36 134	0.21 51	0.52 170	0.24 64	0.12 36	0.11 128	0.14 97	0.12 124	0.14 132	0.11 37

RSM	0.26 74	0.19 122	0.35 96	0.37 131	0.21 97	0.27 74	0.33 240	0.55 130	0.28 38	0.26 44	0.25 35	0.38 142	0.20 42	0.59 219	0.23 46	0.12 36	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.14 132	0.11 37

test_sample2	0.45 295	0.24 286	0.49 262	0.34 60	0.21 97	0.60 350	0.43 396	1.01 382	0.73 281	0.67 265	0.80 287	0.70 331	0.64 385	0.65 289	0.41 305	0.19 341	0.15 339	0.18 266	0.16 253	0.19 331	0.19 323

1111x	0.64 452	0.23 264	0.61 366	0.39 177	0.21 97	0.68 401	0.46 414	1.32 514	1.03 455	0.76 320	1.02 397	0.95 434	0.72 435	1.13 494	2.15 572	0.18 301	0.18 417	0.18 266	0.19 368	0.20 348	0.19 323

Any-RAFT	0.36 180	0.17 59	0.31 51	0.35 81	0.21 97	0.51 284	0.21 54	0.93 354	0.75 291	0.56 207	0.73 241	0.66 317	0.29 153	0.48 143	0.25 77	0.15 165	0.10 51	0.13 63	0.10 56	0.13 87	0.13 123

EGLCR-Stereo	0.27 85	0.17 59	0.36 115	0.35 81	0.21 97	0.37 196	0.20 30	0.58 147	0.37 99	0.29 67	0.28 55	0.42 174	0.18 21	0.47 134	0.27 120	0.14 94	0.10 51	0.16 169	0.14 191	0.13 87	0.12 75

MC-Stereo	0.29 105	0.18 86	0.35 96	0.40 217	0.21 97	0.26 60	0.26 115	0.53 119	0.40 126	0.38 125	0.61 208	0.41 167	0.31 179	0.57 206	0.27 120	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.12 124	0.12 48	0.12 75

XX-TBD	0.32 138	0.53 513	0.26 11	0.53 481	0.21 97	0.38 202	0.24 89	0.41 61	0.77 299	0.55 204	0.70 236	0.31 91	0.26 105	0.33 26	0.28 142	0.16 215	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.13 87	0.11 37

BStereo	0.28 97	0.18 86	1.08 507	0.34 60	0.22 119	0.22 19	0.33 240	0.39 42	0.42 142	0.26 44	0.25 35	0.26 62	0.19 28	0.44 106	0.30 177	0.10 8	0.12 199	0.12 30	0.16 253	0.12 48	0.15 205

Wave_Phase_stereo	0.32 138	0.18 86	1.08 507	0.34 60	0.22 119	0.69 403	0.33 240	0.57 143	0.42 142	0.26 44	0.25 35	0.26 62	0.19 28	0.44 106	0.30 177	0.10 8	0.12 199	0.12 30	0.16 253	0.12 48	0.15 205

NLSM3	0.27 85	0.17 59	0.32 63	0.38 151	0.22 119	0.33 157	0.28 145	0.58 147	0.50 186	0.29 67	0.35 103	0.29 77	0.25 86	0.43 99	0.27 120	0.12 36	0.10 51	0.16 169	0.15 222	0.12 48	0.11 37

G2L-ROB	0.49 337	0.20 162	0.48 253	0.36 112	0.22 119	0.58 334	0.42 389	1.19 458	0.74 287	0.86 390	0.76 258	1.08 477	0.59 355	0.81 402	0.60 407	0.17 261	0.12 199	0.15 141	0.12 124	0.17 264	0.20 354

SCV	0.27 85	0.20 162	0.37 129	0.36 112	0.22 119	0.27 74	0.33 240	0.65 192	0.31 56	0.25 37	0.29 63	0.37 135	0.23 71	0.52 170	0.23 46	0.19 341	0.11 128	0.14 97	0.11 94	0.15 180	0.12 75

MSKI-zero shot	0.33 147	0.19 122	0.36 115	0.41 246	0.22 119	0.32 145	0.22 67	0.65 192	0.45 161	0.52 192	0.64 216	0.60 279	0.19 28	0.78 390	0.27 120	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.10 56	0.13 87	0.13 123

CASS	0.46 302	0.28 384	0.45 215	0.48 419	0.22 119	0.63 364	0.34 257	0.99 375	0.66 243	0.76 320	0.86 318	0.61 281	0.58 349	0.58 211	0.44 323	0.29 488	0.16 366	0.22 396	0.18 340	0.23 407	0.28 460
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.37 199	0.22 231	0.34 80	0.32 36	0.22 119	0.38 202	0.29 161	0.63 179	0.65 239	0.69 278	0.69 233	0.60 279	0.40 255	0.61 238	0.36 242	0.17 261	0.11 128	0.20 337	0.12 124	0.18 296	0.19 323

Selective-RAFT	0.36 180	0.23 264	0.54 324	0.45 366	0.22 119	0.64 374	0.27 129	0.62 171	0.65 239	0.41 151	0.38 117	0.55 238	0.39 250	0.59 219	0.36 242	0.14 94	0.12 199	0.14 97	0.12 124	0.16 237	0.14 162

qqq	0.42 267	0.28 384	0.50 273	0.37 131	0.22 119	0.47 271	0.39 344	0.91 343	0.59 218	0.57 210	0.71 237	0.65 305	0.56 333	0.59 219	0.48 348	0.17 261	0.17 399	0.20 337	0.19 368	0.18 296	0.19 323

raft_robust	0.41 260	0.24 286	0.39 148	0.43 326	0.22 119	0.40 220	0.33 240	0.80 307	0.98 437	0.80 346	0.88 329	0.41 167	0.32 186	0.89 429	0.30 177	0.14 94	0.12 199	0.16 169	0.18 340	0.15 180	0.13 123

IPLGR	0.40 245	0.22 231	0.70 413	0.40 217	0.22 119	0.51 284	0.29 161	0.78 297	0.78 303	0.80 346	0.77 262	0.44 188	0.41 260	0.48 143	0.40 299	0.14 94	0.12 199	0.16 169	0.14 191	0.16 237	0.14 162

test-3	0.35 169	0.17 59	0.48 253	0.40 217	0.22 119	0.42 241	0.22 67	0.66 199	0.80 319	0.72 296	0.45 137	0.63 293	0.29 153	0.45 114	0.32 198	0.13 62	0.09 18	0.17 215	0.13 160	0.13 87	0.11 37

test_1	0.35 169	0.17 59	0.48 253	0.40 217	0.22 119	0.42 241	0.22 67	0.66 199	0.80 319	0.70 284	0.45 137	0.63 293	0.29 153	0.45 114	0.32 198	0.13 62	0.09 18	0.17 215	0.13 160	0.13 87	0.11 37

Patchmatch Stereo++	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.21 54	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.61 238	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.31 209	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.59 219	0.38 266	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

ROB_FTStereo_v2	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.31 209	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.60 232	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

ROB_FTStereo	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.20 30	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.60 232	0.38 266	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

HUI-Stereo	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.22 67	0.63 179	0.40 126	0.64 244	0.73 241	0.58 265	0.38 235	0.53 176	0.38 266	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

iGMRVC	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.29 161	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.61 238	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

iRAFT	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.21 54	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.61 238	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

CroCo-Stereo	0.27 85	0.23 264	0.40 160	0.49 430	0.22 119	0.20 12	0.29 161	0.55 130	0.45 161	0.29 67	0.27 48	0.42 174	0.26 105	0.30 9	0.26 98	0.15 165	0.13 275	0.13 63	0.12 124	0.16 237	0.13 123
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT-IKP	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.27 129	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.61 238	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

xxxx	1.07 529	0.23 264	0.53 311	0.38 151	0.22 119	0.83 455	0.36 293	1.41 532	0.95 420	0.75 314	0.99 386	0.97 439	0.64 385	0.70 335	11.37 613	0.20 362	0.17 399	0.18 266	0.17 309	0.19 331	0.20 354

test_xeample	1.06 527	0.23 264	0.51 282	0.37 131	0.22 119	0.71 409	0.39 344	1.31 508	0.92 401	0.87 395	1.08 430	0.70 331	0.64 385	0.75 364	11.43 614	0.19 341	0.16 366	0.18 266	0.17 309	0.18 296	0.19 323

AFF-stereo	0.39 230	0.20 162	0.42 182	0.37 131	0.22 119	0.27 74	0.31 209	0.67 210	0.72 271	0.66 256	1.12 438	0.75 363	0.38 235	0.57 206	0.35 231	0.11 26	0.09 18	0.16 169	0.16 253	0.14 132	0.12 75

EAI-Stereo	0.36 180	0.21 198	0.46 228	0.40 217	0.22 119	0.33 157	0.36 293	1.22 476	0.32 62	0.52 192	0.75 255	0.35 123	0.28 132	0.65 289	0.30 177	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.14 191	0.14 132	0.13 123

CFNet-RSSM	0.35 169	0.18 86	0.47 240	0.39 177	0.22 119	0.35 174	0.23 83	0.78 297	0.86 361	0.67 265	0.54 184	0.56 244	0.28 132	0.49 152	0.28 142	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.12 124	0.13 87	0.12 75

HSM-Net_RVC	0.55 400	0.23 264	0.37 129	0.38 151	0.22 119	0.86 463	0.40 357	1.31 508	0.93 407	0.92 430	1.15 452	1.26 507	0.71 424	0.75 364	0.53 381	0.17 261	0.14 314	0.16 169	0.15 222	0.17 264	0.17 284
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.52 379	0.31 422	0.86 470	0.44 351	0.22 119	0.66 388	0.47 422	0.92 352	1.02 451	0.89 412	1.12 438	0.69 329	0.55 326	0.86 419	0.60 407	0.15 165	0.11 128	0.15 141	0.12 124	0.17 264	0.17 284

iResNet_ROB	0.55 400	0.24 286	0.61 366	0.38 151	0.22 119	0.66 388	0.30 182	1.59 561	1.33 534	0.94 440	1.05 413	0.81 391	0.69 414	0.84 414	0.46 333	0.17 261	0.12 199	0.14 97	0.09 6	0.15 180	0.20 354

Pro-Stereo	0.18 1	0.13 1	0.22 1	0.33 53	0.23 150	0.16 3	0.19 19	0.21 1	0.23 16	0.24 32	0.18 10	0.17 4	0.11 1	0.36 51	0.21 18	0.11 26	0.09 18	0.15 141	0.14 191	0.10 3	0.10 3

111111	0.22 27	0.15 24	0.29 35	0.37 131	0.23 150	0.21 18	0.19 19	0.46 86	0.29 40	0.20 9	0.20 14	0.29 77	0.14 2	0.44 106	0.22 28	0.14 94	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.12 48	0.12 75

MM-Stereo_test1	0.34 162	0.19 122	0.37 129	0.42 284	0.23 150	0.35 174	0.44 404	0.62 171	0.56 206	0.61 222	0.51 166	0.38 142	0.36 219	0.65 289	0.27 120	0.15 165	0.13 275	0.17 215	0.14 191	0.15 180	0.13 123

GREAT-IGEV	0.23 43	0.15 24	0.33 68	0.30 9	0.23 150	0.20 12	0.26 115	0.35 29	0.34 76	0.21 13	0.31 78	0.22 37	0.21 51	0.50 158	0.22 28	0.12 36	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.13 87	0.12 75

fffft	0.26 74	0.18 86	0.39 148	0.37 131	0.23 150	0.29 100	0.35 280	0.46 86	0.26 31	0.37 116	0.23 26	0.27 68	0.22 63	0.55 185	0.28 142	0.12 36	0.09 18	0.16 169	0.13 160	0.13 87	0.13 123
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.27 85	0.20 162	0.37 129	0.36 112	0.23 150	0.36 184	0.31 209	0.43 70	0.36 91	0.38 125	0.30 73	0.32 99	0.24 78	0.56 195	0.24 64	0.12 36	0.10 51	0.16 169	0.12 124	0.12 48	0.12 75

fffy	0.29 105	0.22 231	0.38 139	0.38 151	0.23 150	0.33 157	0.29 161	0.55 130	0.42 142	0.33 92	0.37 111	0.39 153	0.27 116	0.52 170	0.28 142	0.13 62	0.12 199	0.16 169	0.13 160	0.14 132	0.12 75

tg	0.34 162	0.19 122	0.40 160	0.40 217	0.23 150	0.38 202	0.26 115	0.74 275	0.60 225	0.48 183	0.65 218	0.42 174	0.24 78	0.57 206	0.33 209	0.14 94	0.10 51	0.18 266	0.17 309	0.14 132	0.12 75

UGAM-zero	0.48 323	0.21 198	0.66 389	0.38 151	0.23 150	0.36 184	0.22 67	1.30 506	0.43 151	0.67 265	0.61 208	1.74 557	0.89 499	0.79 394	0.27 120	0.15 165	0.12 199	0.15 141	0.12 124	0.13 87	0.14 162

ITSA-stereo	0.54 391	0.29 398	0.55 328	0.41 246	0.23 150	0.59 344	0.35 280	1.31 508	1.25 517	0.82 353	0.80 287	0.72 349	0.58 349	0.89 429	0.72 441	0.22 400	0.18 417	0.23 417	0.22 433	0.22 387	0.29 467

Pointernet	0.27 85	0.15 24	0.35 96	0.36 112	0.23 150	0.35 174	0.21 54	0.74 275	0.41 135	0.39 134	0.37 111	0.34 114	0.25 86	0.37 55	0.27 120	0.15 165	0.11 128	0.12 30	0.09 6	0.11 19	0.11 37

RAFT-Stereo-weight	0.33 147	0.19 122	0.36 115	0.39 177	0.23 150	0.28 88	0.29 161	0.69 226	0.83 348	0.55 204	0.51 166	0.58 265	0.20 42	0.48 143	0.30 177	0.13 62	0.10 51	0.14 97	0.12 124	0.13 87	0.12 75

test_sample6	0.51 365	0.27 369	0.55 328	0.38 151	0.23 150	0.64 374	0.39 344	1.18 454	0.88 379	0.84 367	1.06 419	0.66 317	0.61 367	0.75 364	0.52 370	0.23 427	0.17 399	0.22 396	0.22 433	0.24 420	0.23 415

test_sample5	0.50 351	0.28 384	0.55 328	0.37 131	0.23 150	0.65 381	0.38 326	1.19 458	0.86 361	0.81 350	0.97 374	0.64 299	0.60 361	0.72 350	0.48 348	0.22 400	0.16 366	0.22 396	0.21 412	0.23 407	0.22 391

test_sample4	0.49 337	0.27 369	0.55 328	0.36 112	0.23 150	0.70 404	0.37 308	1.22 476	0.86 361	0.82 353	0.86 318	0.62 288	0.58 349	0.71 345	0.49 357	0.21 378	0.16 366	0.21 381	0.20 391	0.22 387	0.21 372

test_sample3	0.49 337	0.27 369	0.55 328	0.36 112	0.23 150	0.70 404	0.37 308	1.21 468	0.87 368	0.79 343	0.84 305	0.66 317	0.53 315	0.70 335	0.50 361	0.21 378	0.16 366	0.20 337	0.19 368	0.21 361	0.21 372

test_sample1	0.44 286	0.24 286	0.52 303	0.35 81	0.23 150	0.59 344	0.36 293	1.05 399	0.57 213	0.66 256	0.78 271	0.70 331	0.71 424	0.62 260	0.51 365	0.18 301	0.15 339	0.17 215	0.16 253	0.18 296	0.18 311

gcap-zeroshot	0.35 169	0.20 162	0.61 366	0.39 177	0.23 150	0.53 298	0.27 129	0.58 147	0.35 84	0.64 244	0.49 156	0.87 407	0.34 200	0.49 152	0.25 77	0.14 94	0.12 199	0.15 141	0.12 124	0.13 87	0.14 162

IGEV++	0.25 61	0.17 59	0.35 96	0.40 217	0.23 150	0.24 37	0.23 83	0.56 138	0.24 20	0.29 67	0.36 106	0.30 86	0.22 63	0.33 26	0.29 160	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.10 56	0.13 87	0.14 162

ACVNet-DCA	0.36 180	0.25 317	0.35 96	0.42 284	0.23 150	0.53 298	0.37 308	0.91 343	0.59 218	0.42 156	0.50 158	0.34 114	0.47 294	0.61 238	0.26 98	0.17 261	0.11 128	0.19 300	0.13 160	0.18 296	0.19 323

xx1	0.40 245	0.25 317	0.35 96	0.42 284	0.23 150	0.53 298	0.37 308	0.71 245	1.17 502	0.42 156	0.50 158	0.65 305	0.56 333	0.61 238	0.26 98	0.17 261	0.11 128	0.20 337	0.19 368	0.18 296	0.19 323

1test111	0.37 199	0.25 317	0.35 96	0.42 284	0.23 150	0.53 298	0.37 308	0.91 343	0.59 218	0.42 156	0.50 158	0.34 114	0.47 294	0.59 219	0.48 348	0.17 261	0.11 128	0.19 300	0.13 160	0.18 296	0.19 323

cc1	0.38 217	0.25 317	0.35 96	0.42 284	0.23 150	0.53 298	0.37 308	0.71 245	1.17 502	0.42 156	0.50 158	0.34 114	0.47 294	0.61 238	0.26 98	0.17 261	0.11 128	0.19 300	0.13 160	0.16 237	0.17 284

11t1	0.38 217	0.23 264	0.49 262	0.36 112	0.23 150	0.61 352	0.31 209	0.74 275	0.47 176	0.62 227	0.55 190	0.55 238	0.49 304	0.58 211	0.45 329	0.18 301	0.15 339	0.16 169	0.13 160	0.17 264	0.19 323

DualNet	0.51 365	0.28 384	0.55 328	0.37 131	0.23 150	0.65 381	0.38 326	1.19 458	0.86 361	0.84 367	1.06 419	0.64 299	0.60 361	0.72 350	0.48 348	0.22 400	0.16 366	0.22 396	0.21 412	0.23 407	0.22 391

tt1	0.37 199	0.25 317	0.35 96	0.43 326	0.23 150	0.52 292	0.37 308	0.72 256	1.13 490	0.42 156	0.46 142	0.35 123	0.44 275	0.61 238	0.26 98	0.17 261	0.11 128	0.19 300	0.13 160	0.16 237	0.17 284

RCA-Stereo	0.36 180	0.18 86	0.37 129	0.38 151	0.23 150	0.31 127	0.33 240	0.70 238	1.25 517	0.45 166	0.65 218	0.46 201	0.43 268	0.40 78	0.29 160	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.12 124	0.12 48	0.12 75

NRIStereo	0.37 199	0.21 198	0.49 262	0.42 284	0.23 150	0.33 157	0.25 101	0.68 216	0.59 218	0.65 250	0.63 213	0.55 238	0.37 227	0.67 311	0.40 299	0.16 215	0.12 199	0.18 266	0.15 222	0.17 264	0.15 205

PSM-AAD	0.48 323	0.21 198	0.39 148	0.44 351	0.23 150	0.56 319	0.47 422	0.67 210	0.73 281	1.08 501	1.12 438	0.58 265	0.87 491	0.63 271	0.33 209	0.15 165	0.11 128	0.25 446	0.26 488	0.18 296	0.42 530

KYRaft	0.48 323	0.21 198	0.41 169	0.45 366	0.23 150	0.43 246	0.36 293	0.68 216	0.45 161	0.94 440	1.72 543	0.78 378	0.40 255	0.65 289	0.32 198	0.16 215	0.11 128	0.18 266	0.22 433	0.17 264	0.76 573

THIR-Stereo	0.51 365	0.19 122	0.47 240	0.39 177	0.23 150	0.74 423	0.64 503	0.68 216	0.88 379	1.03 479	1.40 507	0.71 334	0.75 450	0.64 279	0.43 314	0.16 215	0.11 128	0.17 215	0.18 340	0.15 180	0.17 284

RAFT-RH_RVC	0.57 414	0.18 86	0.44 207	0.38 151	0.23 150	0.56 319	0.24 89	0.61 165	0.73 281	1.18 519	3.90 597	0.55 238	0.40 255	0.67 311	0.38 266	0.14 94	0.11 128	0.20 337	0.15 222	0.12 48	0.14 162

RAFT-345	0.41 260	0.19 122	0.42 182	0.39 177	0.23 150	0.32 145	0.25 101	0.62 171	0.56 206	0.74 310	1.77 545	0.44 188	0.35 209	0.67 311	0.37 251	0.14 94	0.11 128	0.18 266	0.14 191	0.14 132	0.13 123

AnonymousM	0.42 267	0.86 562	0.31 51	0.35 81	0.23 150	0.30 111	0.37 308	0.56 138	0.44 156	0.72 296	0.50 158	0.47 206	0.29 153	0.42 93	0.35 231	0.16 215	0.12 199	1.51 587	0.32 522	0.12 48	0.11 37

iRaftStereo_RVC	0.33 147	0.20 162	0.40 160	0.40 217	0.23 150	0.31 127	0.29 161	0.70 238	0.55 204	0.49 186	0.66 222	0.37 135	0.23 71	0.47 134	0.33 209	0.14 94	0.11 128	0.19 300	0.17 309	0.16 237	0.13 123

222	1.25 550	0.23 264	0.53 311	0.38 151	0.23 150	0.78 431	0.37 308	1.41 532	0.93 407	0.97 460	1.13 445	0.74 358	0.71 424	0.74 356	14.86 617	0.20 362	0.16 366	0.17 215	0.16 253	0.18 296	0.20 354

Gwc-CoAtRS	0.35 169	0.18 86	0.46 228	0.39 177	0.23 150	0.34 168	0.22 67	0.74 275	0.77 299	0.62 227	0.60 205	0.58 265	0.29 153	0.47 134	0.29 160	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.12 124	0.13 87	0.13 123

cf-r	0.49 337	0.24 286	0.49 262	0.40 217	0.23 150	0.58 334	0.38 326	0.92 352	0.87 368	0.77 327	1.06 419	0.98 441	0.67 404	0.59 219	0.61 413	0.21 378	0.14 314	0.17 215	0.19 368	0.15 180	0.16 238

RASNet	0.57 414	0.24 286	0.61 366	0.39 177	0.23 150	0.71 409	0.40 357	1.02 385	0.93 407	0.77 327	1.05 413	1.05 467	0.98 516	0.99 471	1.03 506	0.16 215	0.14 314	0.14 97	0.17 309	0.15 180	0.14 162

SGM_RVC	1.04 526	0.30 413	0.47 240	0.41 246	0.23 150	1.73 565	0.77 533	1.63 565	1.30 530	2.39 586	1.99 555	2.64 578	1.78 573	2.22 579	1.40 538	0.28 478	0.27 510	0.27 474	0.25 477	0.25 431	0.25 435
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	1.27 552	0.31 422	1.14 515	0.41 246	0.23 150	0.97 483	0.71 514	1.23 480	1.32 532	1.83 569	2.34 566	11.25 616	0.89 499	1.04 484	0.96 492	0.15 165	0.12 199	0.12 30	0.10 56	0.15 180	0.16 238

G2L-Stereo_test	0.50 351	0.22 231	0.46 228	0.34 60	0.24 191	0.58 334	0.59 488	1.14 436	0.79 310	0.89 412	0.96 365	0.96 437	0.59 355	0.72 350	0.67 427	0.17 261	0.12 199	0.14 97	0.12 124	0.15 180	0.16 238

tt45	0.28 97	0.18 86	0.36 115	0.36 112	0.24 191	0.37 196	0.28 145	0.50 102	0.31 56	0.41 151	0.27 48	0.38 142	0.25 86	0.61 238	0.26 98	0.13 62	0.11 128	0.16 169	0.13 160	0.12 48	0.15 205

ours_stereo	0.27 85	0.22 231	0.35 96	0.38 151	0.24 191	0.30 111	0.32 223	0.46 86	0.39 112	0.27 54	0.34 97	0.35 123	0.23 71	0.49 152	0.27 120	0.13 62	0.11 128	0.16 169	0.12 124	0.14 132	0.12 75

PAM_32	0.50 351	0.20 162	0.69 410	0.40 217	0.24 191	1.09 510	0.29 161	1.12 427	0.40 126	0.74 310	0.44 135	1.98 567	0.64 385	0.64 279	0.27 120	0.16 215	0.11 128	0.17 215	0.15 222	0.14 132	0.15 205

MGS-Stereo	0.29 105	0.20 162	0.42 182	0.37 131	0.24 191	0.37 196	0.30 182	0.40 55	0.50 186	0.32 88	0.51 166	0.40 160	0.24 78	0.45 114	0.28 142	0.16 215	0.12 199	0.15 141	0.13 160	0.15 180	0.14 162

testlalala	0.29 105	0.20 162	0.45 215	0.34 60	0.24 191	0.44 256	0.29 161	0.50 102	0.30 50	0.70 284	0.50 158	0.35 123	0.25 86	0.33 26	0.25 77	0.15 165	0.11 128	0.14 97	0.09 6	0.12 48	0.13 123

RAFT-Test	0.35 169	0.19 122	0.42 182	0.39 177	0.24 191	0.50 279	0.23 83	0.74 275	0.44 156	0.62 227	0.85 314	0.64 299	0.28 132	0.48 143	0.30 177	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.13 123

4D-IteraStereo	0.33 147	0.19 122	0.43 201	0.40 217	0.24 191	0.32 145	0.27 129	0.59 154	0.72 271	0.66 256	0.53 180	0.42 174	0.22 63	0.46 122	0.30 177	0.14 94	0.09 18	0.20 337	0.16 253	0.16 237	0.12 75

anonymousdsp2	0.37 199	0.21 198	0.49 262	0.38 151	0.24 191	0.48 276	0.31 209	0.91 343	0.68 251	0.57 210	0.51 166	0.51 224	0.34 200	0.59 219	0.33 209	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.10 56	0.16 237	0.16 238

riskmin	0.41 260	0.21 198	0.44 207	0.34 60	0.24 191	0.58 334	0.32 223	0.70 238	0.86 361	0.52 192	0.57 196	0.78 378	0.60 361	0.58 211	0.39 276	0.17 261	0.12 199	0.19 300	0.13 160	0.19 331	0.22 391

x	0.41 260	0.25 317	0.46 228	0.36 112	0.24 191	0.54 306	0.31 209	0.94 359	0.58 217	0.60 217	0.72 239	0.61 281	0.53 315	0.52 170	0.50 361	0.18 301	0.16 366	0.17 215	0.16 253	0.17 264	0.18 311

SA	0.45 295	0.26 352	0.50 273	0.47 411	0.24 191	0.46 267	0.36 293	0.79 304	1.00 444	0.61 222	1.04 410	0.50 219	0.50 307	0.98 466	0.33 209	0.16 215	0.13 275	0.21 381	0.19 368	0.15 180	0.14 162

GMOStereo	0.38 217	0.19 122	0.42 182	0.43 326	0.24 191	0.40 220	0.39 344	0.55 130	0.64 233	0.89 412	0.84 305	0.65 305	0.37 227	0.39 69	0.29 160	0.14 94	0.12 199	0.20 337	0.18 340	0.15 180	0.12 75

error version	0.38 217	0.19 122	0.42 182	0.43 326	0.24 191	0.40 220	0.39 344	0.55 130	0.64 233	0.89 412	0.84 305	0.65 305	0.37 227	0.39 69	0.29 160	0.14 94	0.12 199	0.20 337	0.18 340	0.15 180	0.12 75

test-v	0.38 217	0.19 122	0.42 182	0.43 326	0.24 191	0.40 220	0.39 344	0.55 130	0.64 233	0.89 412	0.84 305	0.65 305	0.37 227	0.39 69	0.29 160	0.14 94	0.12 199	0.20 337	0.18 340	0.15 180	0.12 75

test_3	0.37 199	0.19 122	0.50 273	0.45 366	0.24 191	0.47 271	0.36 293	0.69 226	0.84 349	0.66 256	0.46 142	0.68 327	0.25 86	0.45 114	0.32 198	0.12 36	0.10 51	0.18 266	0.16 253	0.15 180	0.12 75

CrosDoStereo	0.51 365	0.19 122	0.46 228	0.39 177	0.24 191	0.39 212	1.14 569	0.69 226	0.87 368	0.94 440	1.36 501	0.62 288	0.75 450	0.68 320	0.46 333	0.15 165	0.12 199	0.17 215	0.18 340	0.14 132	0.16 238

LCNet	0.42 267	0.21 198	0.34 80	0.44 351	0.24 191	0.47 271	0.28 145	0.69 226	0.57 213	0.72 296	1.03 407	0.66 317	0.58 349	0.60 232	0.35 231	0.15 165	0.10 51	0.19 300	0.19 368	0.22 387	0.37 514

TransformOpticalFlow	0.46 302	0.21 198	0.49 262	0.42 284	0.24 191	0.36 184	0.46 414	1.04 392	0.84 349	0.67 265	1.14 449	0.73 354	0.56 333	0.78 390	0.33 209	0.15 165	0.10 51	0.17 215	0.15 222	0.14 132	0.15 205

DeepStereo_LL	0.51 365	0.19 122	0.46 228	0.39 177	0.24 191	0.39 212	1.14 569	0.69 226	0.87 368	0.94 440	1.36 501	0.62 288	0.75 450	0.68 320	0.46 333	0.15 165	0.12 199	0.17 215	0.18 340	0.14 132	0.16 238

PFNet	0.43 280	0.19 122	0.61 366	0.44 351	0.24 191	0.42 241	0.31 209	0.76 288	0.81 329	1.01 472	0.74 253	0.67 324	0.41 260	0.75 364	0.39 276	0.16 215	0.10 51	0.20 337	0.15 222	0.16 237	0.14 162

DeepStereo_RVC	0.37 199	0.22 231	0.51 282	0.41 246	0.24 191	0.26 60	0.22 67	0.64 189	0.40 126	0.69 278	0.67 230	0.57 249	0.50 307	0.58 211	0.42 311	0.17 261	0.12 199	0.18 266	0.16 253	0.19 331	0.19 323

IRAFT_RVC	0.43 280	0.20 162	0.52 303	0.45 366	0.24 191	0.26 60	0.51 451	0.76 288	0.78 303	0.77 327	0.80 287	0.73 354	0.50 307	0.74 356	0.39 276	0.18 301	0.10 51	0.21 381	0.17 309	0.17 264	0.15 205

CRE-IMP	0.37 199	0.23 264	0.53 311	0.42 284	0.24 191	0.40 220	0.21 54	0.61 165	0.45 161	0.65 250	0.73 241	0.53 233	0.37 227	0.63 271	0.40 299	0.18 301	0.11 128	0.19 300	0.16 253	0.21 361	0.19 323

test-2	0.38 217	0.19 122	0.42 182	0.43 326	0.24 191	0.40 220	0.39 344	0.55 130	0.64 233	0.89 412	0.84 305	0.65 305	0.37 227	0.39 69	0.29 160	0.14 94	0.12 199	0.20 337	0.18 340	0.15 180	0.12 75

cross-raft	0.34 162	0.20 162	0.38 139	0.45 366	0.24 191	0.32 145	0.35 280	0.77 293	0.42 142	0.62 227	0.77 262	0.58 265	0.27 116	0.46 122	0.31 191	0.12 36	0.10 51	0.15 141	0.13 160	0.15 180	0.12 75

CREStereo++_RVC	0.32 138	0.16 41	0.25 3	0.32 36	0.24 191	0.27 74	0.22 67	0.48 99	0.89 384	0.47 176	0.80 287	0.29 77	0.25 86	0.37 55	0.34 222	0.14 94	0.09 18	0.13 63	0.52 573	0.14 132	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
FENet	0.43 280	0.23 264	0.40 160	0.40 217	0.24 191	0.54 306	0.33 240	0.83 317	0.72 271	0.74 310	0.73 241	0.63 293	0.56 333	0.65 289	0.45 329	0.19 341	0.13 275	0.19 300	0.17 309	0.18 296	0.20 354

GwcNet-RSSM	0.51 365	0.25 317	0.51 282	0.41 246	0.24 191	0.56 319	0.41 378	0.97 369	0.96 427	0.75 314	1.17 462	0.89 416	0.66 395	0.66 301	0.74 445	0.22 400	0.15 339	0.19 300	0.21 412	0.17 264	0.16 238

LE_ROB	4.86 607	0.27 369	9.43 604	0.45 366	0.24 191	1.61 556	0.96 559	2.05 581	17.75 625	16.36 627	4.84 608	5.17 604	19.48 627	2.05 570	15.49 618	0.17 261	0.15 339	0.16 169	0.16 253	0.20 348	0.19 323

NLSM1	0.33 147	0.19 122	0.36 115	0.40 217	0.25 221	0.65 381	0.27 129	0.59 154	0.52 195	0.38 125	0.53 180	0.29 77	0.29 153	0.56 195	0.33 209	0.16 215	0.17 399	0.18 266	0.15 222	0.14 132	0.13 123

S2M2_L	0.26 74	0.23 264	0.34 80	0.32 36	0.25 221	0.24 37	0.13 1	0.36 32	0.42 142	0.25 37	0.37 111	0.29 77	0.25 86	0.31 14	0.26 98	0.22 400	0.19 439	0.17 215	0.19 368	0.21 361	0.19 323
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.30 115	0.18 86	0.41 169	0.41 246	0.25 221	0.41 231	0.41 378	0.65 192	0.43 151	0.38 125	0.36 106	0.31 91	0.26 105	0.55 185	0.25 77	0.12 36	0.11 128	0.15 141	0.12 124	0.15 180	0.12 75

SCV_C0	0.28 97	0.20 162	0.40 160	0.36 112	0.25 221	0.23 30	0.28 145	0.60 157	0.41 135	0.31 84	0.36 106	0.37 135	0.20 42	0.61 238	0.23 46	0.13 62	0.11 128	0.13 63	0.11 94	0.16 237	0.13 123

AIO-test1	0.39 230	0.18 86	0.42 182	0.51 453	0.25 221	0.44 256	0.30 182	0.74 275	1.20 511	0.41 151	0.71 237	0.45 197	0.29 153	0.56 195	0.27 120	0.15 165	0.13 275	0.19 300	0.21 412	0.13 87	0.18 311

GIP-stereo	0.25 61	0.19 122	0.32 63	0.38 151	0.25 221	0.26 60	0.20 30	0.50 102	0.41 135	0.25 37	0.39 119	0.35 123	0.20 42	0.33 26	0.22 28	0.16 215	0.11 128	0.13 63	0.10 56	0.12 48	0.12 75

999	0.28 97	0.17 59	0.38 139	0.37 131	0.25 221	0.30 111	0.27 129	0.55 130	0.42 142	0.26 44	0.31 78	0.39 153	0.24 78	0.65 289	0.26 98	0.14 94	0.11 128	0.15 141	0.12 124	0.12 48	0.15 205

mms	0.27 85	0.21 198	0.36 115	0.38 151	0.25 221	0.31 127	0.32 223	0.43 70	0.33 70	0.29 67	0.34 97	0.34 114	0.20 42	0.48 143	0.26 98	0.13 62	0.11 128	0.16 169	0.13 160	0.15 180	0.13 123

H2IRNET	0.38 217	0.21 198	0.36 115	0.39 177	0.25 221	0.26 60	0.24 89	0.61 165	0.74 287	0.39 134	0.89 332	0.74 358	0.53 315	0.53 176	0.44 323	0.16 215	0.13 275	0.19 300	0.20 391	0.17 264	0.15 205

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 162	0.28 384	0.48 253	0.37 131	0.25 221	0.47 271	0.30 182	0.60 157	0.92 401	0.43 162	0.37 111	0.30 86	0.29 153	0.50 158	0.30 177	0.17 261	0.14 314	0.18 266	0.15 222	0.18 296	0.16 238

CoDeX	0.48 323	0.21 198	0.53 311	0.43 326	0.25 221	0.74 423	0.38 326	1.36 524	0.82 342	0.84 367	0.96 365	0.63 293	0.57 345	0.63 271	0.40 299	0.17 261	0.13 275	0.17 215	0.15 222	0.16 237	0.15 205

mmm	0.47 313	0.28 384	0.51 282	0.39 177	0.25 221	0.61 352	0.38 326	1.00 381	0.60 225	0.77 327	1.07 423	0.65 305	0.53 315	0.61 238	0.49 357	0.18 301	0.15 339	0.23 417	0.20 391	0.21 361	0.20 354

MIM_Stereo	0.39 230	0.18 86	0.59 360	0.38 151	0.25 221	0.27 74	0.24 89	0.72 256	0.56 206	0.72 296	1.00 390	0.62 288	0.29 153	0.67 311	0.39 276	0.13 62	0.14 314	0.17 215	0.16 253	0.14 132	0.12 75

anonymousa	0.51 365	0.21 198	0.47 240	0.39 177	0.25 221	0.89 469	0.36 293	0.78 297	0.63 229	0.88 405	1.54 530	1.09 483	0.67 404	0.53 176	0.46 333	0.17 261	0.14 314	0.19 300	0.21 412	0.16 237	0.16 238

ProNet	0.30 115	0.22 231	0.41 169	0.36 112	0.25 221	0.33 157	0.42 389	0.62 171	0.41 135	0.33 92	0.31 78	0.32 99	0.28 132	0.60 232	0.28 142	0.13 62	0.11 128	0.16 169	0.13 160	0.13 87	0.14 162

TestStereo1	0.44 286	0.24 286	0.45 215	0.52 470	0.25 221	0.35 174	0.40 357	0.81 309	0.94 416	0.70 284	0.96 365	0.48 211	0.45 282	0.94 449	0.33 209	0.16 215	0.13 275	0.18 266	0.16 253	0.15 180	0.14 162

SA-5K	0.44 286	0.24 286	0.45 215	0.52 470	0.25 221	0.35 174	0.40 357	0.81 309	0.94 416	0.70 284	0.96 365	0.48 211	0.45 282	0.94 449	0.33 209	0.16 215	0.13 275	0.18 266	0.16 253	0.15 180	0.14 162

Sa-1000	0.49 337	0.25 317	0.45 215	0.46 391	0.25 221	0.64 374	0.34 257	0.85 321	0.95 420	0.85 380	1.51 528	0.55 238	0.44 275	0.94 449	0.31 191	0.16 215	0.12 199	0.21 381	0.20 391	0.15 180	0.14 162

IPLG	0.40 245	0.21 198	0.64 381	0.41 246	0.25 221	0.54 306	0.27 129	0.77 293	0.68 251	0.85 380	0.82 297	0.33 107	0.32 186	0.64 279	0.49 357	0.13 62	0.11 128	0.16 169	0.14 191	0.14 132	0.14 162

MIPNet	0.39 230	0.22 231	0.66 389	0.40 217	0.25 221	0.53 298	0.29 161	0.78 297	0.74 287	0.68 275	0.60 205	0.40 160	0.48 298	0.45 114	0.39 276	0.14 94	0.11 128	0.16 169	0.13 160	0.14 132	0.14 162

PFNet+	0.41 260	0.20 162	0.53 311	0.40 217	0.25 221	0.28 88	0.22 67	0.66 199	0.76 296	0.85 380	0.79 276	0.63 293	0.34 200	0.75 364	0.37 251	0.20 362	0.14 314	0.23 417	0.20 391	0.17 264	0.21 372

STrans-v2	0.47 313	0.21 198	0.49 262	0.41 246	0.25 221	0.54 306	0.49 442	1.16 443	0.82 342	0.67 265	1.05 413	0.71 334	0.67 404	0.74 356	0.34 222	0.15 165	0.11 128	0.17 215	0.15 222	0.14 132	0.14 162

OMP-Stereo	0.43 280	0.23 264	0.50 273	0.53 481	0.25 221	0.36 184	0.24 89	0.73 268	0.81 329	0.78 338	0.64 216	0.88 411	0.41 260	0.95 455	0.36 242	0.15 165	0.12 199	0.20 337	0.15 222	0.16 237	0.13 123

NF-Stereo	0.39 230	0.21 198	0.51 282	0.42 284	0.25 221	0.26 60	0.30 182	0.71 245	0.72 271	0.66 256	0.77 262	0.57 249	0.31 179	0.69 327	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.16 237	0.27 449

OCTAStereo	0.39 230	0.21 198	0.51 282	0.42 284	0.25 221	0.26 60	0.30 182	0.71 245	0.72 271	0.66 256	0.77 262	0.58 265	0.31 179	0.69 327	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.16 237	0.27 449

FTStereo	0.56 409	0.21 198	0.39 148	0.42 284	0.25 221	0.39 212	0.73 525	0.69 226	0.45 161	1.09 505	3.23 586	0.69 329	0.71 424	0.55 185	0.34 222	0.15 165	0.13 275	0.19 300	0.17 309	0.15 180	0.32 485

SST-Stereo	0.41 260	0.20 162	0.48 253	0.43 326	0.25 221	0.25 56	0.21 54	0.68 216	0.50 186	1.08 501	0.79 276	0.71 334	0.42 265	0.81 402	0.38 266	0.17 261	0.11 128	0.20 337	0.16 253	0.19 331	0.15 205

RAFT_R40	0.41 260	0.20 162	0.47 240	0.44 351	0.25 221	0.23 30	0.25 101	0.69 226	0.70 262	0.98 463	0.78 271	0.72 349	0.43 268	0.80 397	0.39 276	0.17 261	0.11 128	0.20 337	0.16 253	0.18 296	0.15 205

DRaft	0.49 337	0.18 86	0.50 273	0.38 151	0.25 221	0.57 328	0.39 344	0.67 210	0.86 361	1.02 476	1.75 544	0.50 219	0.79 466	0.65 289	0.42 311	0.14 94	0.11 128	0.16 169	0.16 253	0.14 132	0.17 284

RE-Stereo	0.39 230	0.21 198	0.51 282	0.42 284	0.25 221	0.26 60	0.30 182	0.71 245	0.72 271	0.66 256	0.77 262	0.57 249	0.31 179	0.70 335	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.16 237	0.27 449

Pruner-Stereo	0.39 230	0.21 198	0.51 282	0.41 246	0.25 221	0.22 19	0.24 89	0.71 245	0.59 218	0.90 420	0.75 255	0.67 324	0.30 172	0.64 279	0.39 276	0.19 341	0.12 199	0.20 337	0.17 309	0.17 264	0.19 323

TVStereo	0.39 230	0.21 198	0.51 282	0.42 284	0.25 221	0.26 60	0.30 182	0.71 245	0.72 271	0.66 256	0.77 262	0.57 249	0.31 179	0.70 335	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.16 237	0.27 449

GMM-Stereo	0.44 286	0.20 162	0.39 148	0.42 284	0.25 221	0.50 279	0.44 404	0.72 256	0.57 213	0.77 327	1.37 504	0.76 370	0.38 235	0.62 260	0.34 222	0.15 165	0.10 51	0.20 337	0.19 368	0.17 264	0.28 460

ARAFT	0.48 323	0.25 317	0.82 452	0.42 284	0.25 221	0.56 319	0.54 469	0.82 315	0.82 342	0.92 430	0.75 255	0.75 363	0.48 298	0.89 429	0.37 251	0.15 165	0.12 199	0.23 417	0.22 433	0.14 132	0.14 162

AdaStereo	0.52 379	0.34 438	0.53 311	0.49 430	0.25 221	0.71 409	0.36 293	1.24 481	0.91 395	0.77 327	0.98 378	0.75 363	0.50 307	0.71 345	0.51 365	0.27 467	0.13 275	0.28 485	0.18 340	0.23 407	0.18 311
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.
iResNetv2_ROB	0.55 400	0.29 398	0.86 470	0.39 177	0.25 221	0.67 397	0.37 308	1.21 468	1.02 451	1.02 476	1.10 432	0.89 416	0.79 466	0.74 356	0.43 314	0.19 341	0.13 275	0.15 141	0.11 94	0.19 331	0.16 238

HSM	0.53 386	0.25 317	0.46 228	0.40 217	0.25 221	0.74 423	0.44 404	1.29 504	0.78 303	0.82 353	0.92 352	1.21 503	0.75 450	0.90 437	0.48 348	0.18 301	0.14 314	0.17 215	0.14 191	0.17 264	0.18 311

WQFJA1	0.33 147	0.19 122	0.35 96	0.39 177	0.26 258	0.61 352	0.30 182	0.61 165	0.53 201	0.38 125	0.39 119	0.38 142	0.36 219	0.51 167	0.43 314	0.14 94	0.18 417	0.16 169	0.14 191	0.15 180	0.14 162

NLMM1	0.34 162	0.21 198	0.38 139	0.41 246	0.26 258	0.55 312	0.32 223	0.58 147	0.65 239	0.42 156	0.45 137	0.30 86	0.27 116	0.64 279	0.39 276	0.16 215	0.18 417	0.17 215	0.14 191	0.15 180	0.14 162

NLMM	0.33 147	0.19 122	0.35 96	0.39 177	0.26 258	0.61 352	0.30 182	0.61 165	0.52 195	0.38 125	0.39 119	0.38 142	0.36 219	0.50 158	0.43 314	0.14 94	0.18 417	0.16 169	0.14 191	0.15 180	0.14 162

GEAStereo	0.24 52	0.16 41	0.31 51	0.35 81	0.26 258	0.35 174	0.29 161	0.46 86	0.30 50	0.27 54	0.29 63	0.24 53	0.20 42	0.33 26	0.22 28	0.18 301	0.10 51	0.13 63	0.10 56	0.14 132	0.13 123

GSStereo	0.24 52	0.16 41	0.31 51	0.35 81	0.26 258	0.35 174	0.29 161	0.50 102	0.29 40	0.30 75	0.29 63	0.23 43	0.20 42	0.33 26	0.22 28	0.16 215	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.14 132	0.13 123

gasm-f	0.25 61	0.17 59	0.30 43	0.35 81	0.26 258	0.25 56	0.36 293	0.46 86	0.30 50	0.27 54	0.35 103	0.24 53	0.30 172	0.37 55	0.24 64	0.18 301	0.10 51	0.13 63	0.10 56	0.15 180	0.13 123

FlowAnything_test	0.30 115	0.20 162	0.41 169	0.48 419	0.26 258	0.46 267	0.25 101	0.45 79	0.33 70	0.30 75	0.26 44	0.35 123	0.26 105	0.41 84	0.39 276	0.21 378	0.15 339	0.22 396	0.26 488	0.17 264	0.17 284

MM-Stereo_test3	0.35 169	0.19 122	0.33 68	0.42 284	0.26 258	0.34 168	0.44 404	0.74 275	0.93 407	0.47 176	0.52 173	0.42 174	0.29 153	0.46 122	0.29 160	0.17 261	0.15 339	0.17 215	0.13 160	0.14 132	0.15 205

AIO-test2	0.40 245	0.21 198	0.44 207	0.48 419	0.26 258	0.44 256	0.38 326	0.79 304	1.28 524	0.37 116	0.87 325	0.38 142	0.30 172	0.50 158	0.28 142	0.16 215	0.13 275	0.21 381	0.24 464	0.15 180	0.15 205

PAM	0.50 351	0.21 198	0.75 435	0.41 246	0.26 258	1.11 516	0.37 308	1.10 420	0.39 112	0.75 314	0.46 142	1.92 564	0.61 367	0.62 260	0.28 142	0.16 215	0.10 51	0.16 169	0.14 191	0.14 132	0.15 205

UGAM	0.54 391	0.23 264	0.51 282	0.46 391	0.26 258	0.40 220	0.52 457	0.65 192	1.19 508	0.78 338	1.15 452	1.38 532	0.56 333	1.03 482	0.56 391	0.18 301	0.15 339	0.25 446	0.21 412	0.15 180	0.13 123

rvit_stereo_0081	0.33 147	0.25 317	0.49 262	0.43 326	0.26 258	0.31 127	0.37 308	0.45 79	0.56 206	0.37 116	0.40 123	0.39 153	0.38 235	0.44 106	0.35 231	0.22 400	0.16 366	0.19 300	0.16 253	0.20 348	0.14 162

rvit_stereo_0082	0.33 147	0.25 317	0.49 262	0.43 326	0.26 258	0.31 127	0.37 308	0.45 79	0.56 206	0.37 116	0.40 123	0.39 153	0.38 235	0.44 106	0.35 231	0.22 400	0.16 366	0.19 300	0.16 253	0.20 348	0.14 162

CAS++	0.33 147	0.25 317	0.39 148	0.38 151	0.26 258	0.32 145	0.24 89	0.87 328	0.53 201	0.48 183	0.46 142	0.26 62	0.21 51	0.50 158	0.26 98	0.23 427	0.20 448	0.22 396	0.17 309	0.21 361	0.17 284
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.30 115	0.22 231	0.42 182	0.37 131	0.26 258	0.31 127	0.34 257	0.66 199	0.35 84	0.39 134	0.33 88	0.31 91	0.28 132	0.61 238	0.26 98	0.14 94	0.11 128	0.17 215	0.12 124	0.15 180	0.16 238

ffff	0.30 115	0.22 231	0.42 182	0.37 131	0.26 258	0.31 127	0.34 257	0.66 199	0.35 84	0.39 134	0.33 88	0.31 91	0.28 132	0.61 238	0.26 98	0.14 94	0.11 128	0.17 215	0.12 124	0.15 180	0.16 238

ffm	0.47 313	0.28 384	0.68 401	0.39 177	0.26 258	0.56 319	0.40 357	0.72 256	1.13 490	0.76 320	0.98 378	0.71 334	0.55 326	0.61 238	0.26 98	0.17 261	0.11 128	0.25 446	0.21 412	0.16 237	0.17 284

ff1	0.56 409	0.28 384	0.68 401	0.39 177	0.26 258	0.56 319	0.40 357	0.72 256	1.13 490	0.76 320	0.98 378	0.71 334	0.55 326	1.25 512	1.46 542	0.17 261	0.11 128	0.25 446	0.21 412	0.16 237	0.17 284

mmx	0.59 430	0.28 384	0.68 401	0.39 177	0.26 258	0.56 319	0.40 357	1.24 481	1.06 465	0.76 320	0.98 378	0.71 334	0.55 326	1.25 512	1.46 542	0.21 378	0.16 366	0.25 446	0.21 412	0.24 420	0.22 391

11t	0.30 115	0.22 231	0.42 182	0.37 131	0.26 258	0.31 127	0.34 257	0.66 199	0.35 84	0.39 134	0.33 88	0.31 91	0.28 132	0.61 238	0.26 98	0.14 94	0.11 128	0.17 215	0.12 124	0.15 180	0.16 238

xxx	0.59 430	0.28 384	0.68 401	0.39 177	0.26 258	0.56 319	0.40 357	1.24 481	1.06 465	0.76 320	0.98 378	0.71 334	0.55 326	1.25 512	1.46 542	0.21 378	0.16 366	0.25 446	0.21 412	0.24 420	0.22 391

MaDis-Stereo	0.27 85	0.19 122	0.39 148	0.37 131	0.26 258	0.28 88	0.28 145	0.45 79	0.37 99	0.27 54	0.27 48	0.40 160	0.27 116	0.40 78	0.30 177	0.16 215	0.14 314	0.16 169	0.13 160	0.15 180	0.12 75

HH	0.37 199	0.22 231	0.49 262	0.41 246	0.26 258	0.36 184	0.30 182	0.87 328	0.41 135	0.45 166	0.59 202	0.78 378	0.43 268	0.77 382	0.26 98	0.15 165	0.11 128	0.15 141	0.14 191	0.14 132	0.14 162

HanStereo	0.37 199	0.22 231	0.49 262	0.41 246	0.26 258	0.36 184	0.30 182	0.87 328	0.41 135	0.45 166	0.59 202	0.78 378	0.43 268	0.77 382	0.26 98	0.15 165	0.11 128	0.15 141	0.14 191	0.14 132	0.14 162

anonymousdsp	0.30 115	0.22 231	0.41 169	0.38 151	0.26 258	0.31 127	0.35 280	0.68 216	0.36 91	0.40 146	0.33 88	0.32 99	0.28 132	0.62 260	0.26 98	0.14 94	0.10 51	0.17 215	0.12 124	0.15 180	0.16 238

ccc-4	0.30 115	0.22 231	0.42 182	0.37 131	0.26 258	0.31 127	0.34 257	0.66 199	0.35 84	0.39 134	0.33 88	0.31 91	0.28 132	0.61 238	0.26 98	0.14 94	0.11 128	0.17 215	0.12 124	0.15 180	0.16 238

test_4	0.37 199	0.19 122	0.34 80	0.45 366	0.26 258	0.20 12	0.34 257	0.58 147	0.42 142	0.60 217	1.45 521	0.43 184	0.26 105	0.67 311	0.29 160	0.12 36	0.10 51	0.17 215	0.19 368	0.15 180	0.12 75

IGEV-Stereo	0.30 115	0.22 231	0.41 169	0.38 151	0.26 258	0.30 111	0.35 280	0.68 216	0.36 91	0.40 146	0.33 88	0.32 99	0.28 132	0.62 260	0.26 98	0.14 94	0.10 51	0.17 215	0.12 124	0.15 180	0.16 238
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.44 286	0.40 475	0.62 372	0.44 351	0.26 258	0.51 284	0.38 326	0.72 256	1.07 473	0.60 217	0.66 222	0.43 184	0.40 255	0.68 320	0.53 381	0.24 438	0.15 339	0.21 381	0.16 253	0.24 420	0.19 323

AAGNet	1.40 561	0.20 162	0.52 303	0.45 366	0.26 258	0.29 100	0.29 161	0.67 210	0.71 269	0.97 460	0.86 318	0.66 317	0.60 361	0.66 301	19.98 621	0.17 261	0.11 128	0.19 300	0.15 222	0.20 348	0.13 123

IIG-Stereo	0.45 295	0.22 231	0.48 253	0.51 453	0.26 258	0.43 246	0.21 54	0.73 268	0.80 319	0.84 367	0.95 361	0.82 393	0.46 289	0.95 455	0.37 251	0.16 215	0.12 199	0.19 300	0.15 222	0.15 180	0.12 75

PSM-softLoss	0.40 245	0.21 198	0.53 311	0.42 284	0.26 258	0.29 100	0.34 257	0.70 238	0.49 181	0.63 234	0.82 297	0.59 275	0.33 193	0.75 364	0.43 314	0.20 362	0.12 199	0.20 337	0.18 340	0.17 264	0.22 391

KMStereo	0.40 245	0.21 198	0.53 311	0.42 284	0.26 258	0.29 100	0.34 257	0.70 238	0.49 181	0.63 234	0.82 297	0.59 275	0.33 193	0.75 364	0.43 314	0.20 362	0.12 199	0.20 337	0.18 340	0.17 264	0.22 391

DEmStereo	0.49 337	0.18 86	0.53 311	0.39 177	0.26 258	0.57 328	0.33 240	0.65 192	0.75 291	0.90 420	1.65 537	0.57 249	1.02 521	0.63 271	0.44 323	0.14 94	0.12 199	0.16 169	0.16 253	0.14 132	0.17 284

Prome-Stereo	0.46 302	0.20 162	0.37 129	0.45 366	0.26 258	0.40 220	0.42 389	0.69 226	0.49 181	0.96 457	1.84 549	0.58 265	0.64 385	0.63 271	0.32 198	0.15 165	0.11 128	0.16 169	0.14 191	0.17 264	0.30 472

HCRNet	0.46 302	0.35 442	0.45 215	0.54 493	0.26 258	0.52 292	0.29 161	0.87 328	0.64 233	0.75 314	0.82 297	0.76 370	0.53 315	0.70 335	0.38 266	0.24 438	0.16 366	0.24 433	0.20 391	0.21 361	0.20 354

test_xeample3	0.31 130	0.23 264	0.56 341	0.36 112	0.26 258	0.35 174	0.32 223	0.60 157	0.38 105	0.44 165	0.32 86	0.33 107	0.28 132	0.66 301	0.27 120	0.14 94	0.12 199	0.16 169	0.12 124	0.14 132	0.14 162

GANet-RSSM	0.49 337	0.22 231	0.42 182	0.39 177	0.26 258	0.58 334	0.41 378	1.12 427	0.82 342	0.73 303	1.02 397	0.88 411	0.75 450	0.67 311	0.48 348	0.22 400	0.16 366	0.18 266	0.19 368	0.18 296	0.18 311

PSMNet-RSSM	0.50 351	0.24 286	0.41 169	0.43 326	0.26 258	0.51 284	0.40 357	1.16 443	0.79 310	0.75 314	1.07 423	0.87 407	0.69 414	0.66 301	0.52 370	0.24 438	0.16 366	0.23 417	0.26 488	0.20 348	0.20 354

CFNet-ft	0.50 351	0.25 317	0.39 148	0.41 246	0.26 258	0.66 388	0.37 308	0.91 343	0.87 368	0.67 265	1.00 390	1.05 467	0.70 419	0.68 320	0.57 397	0.23 427	0.16 366	0.24 433	0.21 412	0.24 420	0.19 323

CFNet_RVC	0.50 351	0.25 317	0.39 148	0.41 246	0.26 258	0.66 388	0.37 308	0.91 343	0.87 368	0.67 265	1.00 390	1.05 467	0.70 419	0.68 320	0.57 397	0.23 427	0.16 366	0.24 433	0.21 412	0.24 420	0.19 323

CBMV	0.68 458	0.37 453	0.50 273	0.43 326	0.26 258	1.00 491	0.71 514	1.17 452	1.16 499	1.24 530	1.29 488	1.06 471	0.86 488	0.98 466	0.75 447	0.29 488	0.30 524	0.34 517	0.30 509	0.26 441	0.27 449
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
WQFJX	0.33 147	0.19 122	0.34 80	0.39 177	0.27 300	0.60 350	0.30 182	0.58 147	0.52 195	0.40 146	0.38 117	0.34 114	0.35 209	0.63 271	0.41 305	0.15 165	0.17 399	0.16 169	0.13 160	0.15 180	0.16 238

FE-Mocha	0.33 147	0.20 162	0.55 328	0.39 177	0.27 300	0.31 127	0.20 30	0.77 293	0.38 105	0.67 265	0.56 193	0.57 249	0.26 105	0.38 63	0.23 46	0.15 165	0.10 51	0.17 215	0.16 253	0.13 87	0.13 123

z-ln-s-r	0.70 464	0.39 466	1.51 547	0.40 217	0.27 300	0.58 334	0.62 495	0.87 328	1.09 482	0.84 367	1.44 517	0.91 425	0.87 491	1.20 507	2.07 568	0.16 215	0.12 199	0.17 215	0.15 222	0.21 361	0.17 284

G2L-Stereo	0.51 365	0.25 317	0.55 328	0.44 351	0.27 300	0.46 267	0.47 422	0.98 371	0.81 329	0.86 390	0.90 338	0.91 425	0.56 333	0.88 427	0.80 459	0.21 378	0.17 399	0.22 396	0.18 340	0.17 264	0.22 391

IGEV-RUCA	0.26 74	0.16 41	0.36 115	0.40 217	0.27 300	0.32 145	0.20 30	0.39 42	0.36 91	0.27 54	0.31 78	0.25 59	0.21 51	0.50 158	0.24 64	0.20 362	0.11 128	0.13 63	0.10 56	0.17 264	0.16 238

IGEVStereo-DCA	0.30 115	0.24 286	0.42 182	0.36 112	0.27 300	0.38 202	0.34 257	0.66 199	0.35 84	0.39 134	0.31 78	0.35 123	0.27 116	0.62 260	0.25 77	0.16 215	0.12 199	0.16 169	0.12 124	0.14 132	0.16 238

rrr	0.31 130	0.24 286	0.56 341	0.36 112	0.27 300	0.38 202	0.31 209	0.56 138	0.44 156	0.39 134	0.31 78	0.35 123	0.27 116	0.62 260	0.25 77	0.16 215	0.12 199	0.16 169	0.13 160	0.14 132	0.14 162

PCWNet_CMD	0.49 337	0.25 317	0.56 341	0.40 217	0.27 300	0.64 374	0.32 223	0.98 371	0.99 440	0.87 395	1.07 423	0.78 378	0.46 289	0.61 238	0.44 323	0.17 261	0.13 275	0.21 381	0.16 253	0.26 441	0.20 354

LL-Strereo2	0.36 180	0.25 317	0.52 303	0.43 326	0.27 300	0.36 184	0.27 129	0.70 238	0.46 168	0.55 204	0.53 180	0.65 305	0.24 78	0.69 327	0.32 198	0.14 94	0.13 275	0.23 417	0.20 391	0.19 331	0.14 162

CBFPSM	0.61 441	0.25 317	1.41 542	0.39 177	0.27 300	1.10 511	0.67 505	0.83 317	0.84 349	0.82 353	0.81 295	1.33 521	0.85 484	0.72 350	0.86 468	0.16 215	0.15 339	0.15 141	0.17 309	0.17 264	0.23 415

gwcnet-sp	0.50 351	0.25 317	0.84 463	0.41 246	0.27 300	0.79 437	0.40 357	0.93 354	0.85 355	0.95 445	0.79 276	0.65 305	0.63 377	0.69 327	0.52 370	0.18 301	0.17 399	0.18 266	0.18 340	0.18 296	0.19 323

scenet	0.50 351	0.25 317	0.84 463	0.41 246	0.27 300	0.79 437	0.40 357	0.93 354	0.85 355	0.95 445	0.79 276	0.65 305	0.63 377	0.69 327	0.52 370	0.18 301	0.17 399	0.18 266	0.18 340	0.18 296	0.19 323

ssnet	0.50 351	0.25 317	0.84 463	0.41 246	0.27 300	0.79 437	0.40 357	0.93 354	0.85 355	0.95 445	0.79 276	0.65 305	0.63 377	0.69 327	0.52 370	0.18 301	0.17 399	0.18 266	0.18 340	0.18 296	0.19 323

DisPM	0.40 245	0.20 162	0.50 273	0.42 284	0.27 300	0.24 37	0.30 182	0.68 216	0.61 228	0.88 405	0.87 325	0.59 275	0.32 186	0.80 397	0.34 222	0.19 341	0.12 199	0.19 300	0.17 309	0.16 237	0.21 372

RAFT_CTSACE	0.46 302	0.20 162	0.48 253	0.46 391	0.27 300	0.34 168	0.39 344	0.62 171	0.74 287	0.78 338	1.44 517	0.86 401	0.38 235	1.09 490	0.27 120	0.13 62	0.13 275	0.18 266	0.16 253	0.16 237	0.12 75

RAFT+CT+SA	0.40 245	0.24 286	0.40 160	0.53 481	0.27 300	0.28 88	0.45 411	0.79 304	0.81 329	0.51 189	0.90 338	0.42 174	0.39 250	0.81 402	0.33 209	0.15 165	0.11 128	0.18 266	0.18 340	0.15 180	0.15 205

iRaft-Stereo_20w	0.42 267	0.20 162	0.63 376	0.39 177	0.27 300	0.33 157	0.25 101	1.76 575	0.37 99	0.73 303	0.53 180	0.63 293	0.42 265	0.86 419	0.29 160	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.13 160	0.15 180	0.15 205

RAFT	0.46 302	0.23 264	0.52 303	0.48 419	0.27 300	0.55 312	0.47 422	0.68 216	0.60 225	0.83 361	0.82 297	1.00 449	0.56 333	0.76 375	0.37 251	0.18 301	0.16 366	0.22 396	0.20 391	0.16 237	0.14 162

test-1	0.37 199	0.20 162	0.76 437	0.47 411	0.27 300	0.44 256	0.36 293	0.63 179	0.65 239	0.49 186	0.67 230	0.54 235	0.35 209	0.42 93	0.30 177	0.14 94	0.12 199	0.16 169	0.14 191	0.15 180	0.18 311

raft+_RVC	0.38 217	0.20 162	0.38 139	0.39 177	0.27 300	0.44 256	0.35 280	0.81 309	0.90 389	0.52 192	0.78 271	0.50 219	0.29 153	0.56 195	0.41 305	0.15 165	0.12 199	0.17 215	0.15 222	0.14 132	0.13 123

GMStereo	0.40 245	0.38 461	0.61 366	0.41 246	0.27 300	0.47 271	0.35 280	0.62 171	1.04 459	0.57 210	0.54 184	0.38 142	0.36 219	0.56 195	0.41 305	0.20 362	0.13 275	0.16 169	0.17 309	0.24 420	0.20 354
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.48 323	0.22 231	0.59 360	0.41 246	0.27 300	0.85 461	0.36 293	1.39 526	0.79 310	0.81 350	0.85 314	0.54 235	0.50 307	0.60 232	0.39 276	0.18 301	0.14 314	0.18 266	0.20 391	0.17 264	0.16 238

R-Stereo Train	0.40 245	0.19 122	0.47 240	0.43 326	0.27 300	0.41 231	0.31 209	0.74 275	0.38 105	0.90 420	1.28 484	0.58 265	0.35 209	0.43 99	0.35 231	0.15 165	0.13 275	0.14 97	0.12 124	0.14 132	0.14 162

RAFT-Stereo	0.40 245	0.19 122	0.47 240	0.43 326	0.27 300	0.41 231	0.31 209	0.74 275	0.38 105	0.90 420	1.28 484	0.58 265	0.35 209	0.43 99	0.35 231	0.15 165	0.13 275	0.14 97	0.12 124	0.14 132	0.14 162
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.49 337	0.25 317	0.56 341	0.40 217	0.27 300	0.64 374	0.32 223	0.99 375	0.99 440	0.87 395	1.07 423	0.79 385	0.46 289	0.61 238	0.44 323	0.17 261	0.13 275	0.20 337	0.16 253	0.25 431	0.20 354

UCFNet_RVC	0.50 351	0.27 369	0.37 129	0.40 217	0.27 300	0.66 388	0.42 389	1.18 454	0.86 361	0.70 284	0.89 332	0.91 425	0.60 361	0.62 260	0.48 348	0.24 438	0.18 417	0.28 485	0.27 495	0.25 431	0.24 426

WQFJX1	0.33 147	0.20 162	0.35 96	0.42 284	0.28 326	0.52 292	0.33 240	0.56 138	0.55 204	0.40 146	0.36 106	0.33 107	0.30 172	0.72 350	0.40 299	0.15 165	0.18 417	0.17 215	0.14 191	0.16 237	0.16 238

rvit_stereo_0083	0.34 162	0.25 317	0.53 311	0.45 366	0.28 326	0.35 174	0.35 280	0.47 96	0.64 233	0.38 125	0.47 148	0.42 174	0.37 227	0.41 84	0.39 276	0.22 400	0.20 448	0.20 337	0.17 309	0.21 361	0.15 205

rvit_stereo_0080	0.32 138	0.26 352	0.45 215	0.39 177	0.28 326	0.27 74	0.46 414	0.51 108	0.46 168	0.36 112	0.42 128	0.41 167	0.29 153	0.41 84	0.34 222	0.22 400	0.17 399	0.17 215	0.16 253	0.23 407	0.16 238

test_sample7	0.54 391	0.30 413	0.55 328	0.37 131	0.28 326	0.63 364	0.47 422	1.11 422	0.92 401	0.93 433	0.89 332	0.86 401	0.71 424	0.74 356	0.53 381	0.27 467	0.22 467	0.27 474	0.26 488	0.27 451	0.26 439

whm_eth	0.32 138	0.26 352	0.45 215	0.39 177	0.28 326	0.27 74	0.46 414	0.51 108	0.46 168	0.36 112	0.42 128	0.41 167	0.29 153	0.41 84	0.34 222	0.22 400	0.17 399	0.17 215	0.16 253	0.23 407	0.16 238

GMStereo_Zeroshot	0.51 365	0.46 498	0.80 445	0.50 441	0.28 326	0.57 328	0.30 182	0.75 284	0.79 310	0.88 405	0.94 357	0.90 419	0.37 227	0.77 382	0.46 333	0.27 467	0.14 314	0.26 465	0.15 222	0.39 518	0.19 323

StereoVision	0.43 280	0.29 398	0.54 324	0.50 441	0.28 326	0.37 196	0.38 326	0.75 284	0.63 229	0.46 173	1.11 436	0.53 233	0.38 235	0.57 206	0.34 222	0.21 378	0.24 486	0.25 446	0.24 464	0.26 441	0.17 284

UniTT-Stereo	0.27 85	0.18 86	0.40 160	0.40 217	0.28 326	0.30 111	0.28 145	0.40 55	0.33 70	0.30 75	0.46 142	0.27 68	0.25 86	0.48 143	0.35 231	0.17 261	0.13 275	0.14 97	0.12 124	0.14 132	0.13 123

ToySt	0.52 379	0.27 369	0.93 484	0.42 284	0.28 326	0.67 397	0.56 476	0.88 336	0.79 310	0.61 222	0.85 314	0.92 431	0.70 419	0.72 350	0.61 413	0.16 215	0.17 399	0.21 381	0.21 412	0.22 387	0.21 372

IER	0.48 323	0.25 317	0.60 365	0.38 151	0.28 326	0.67 397	0.38 326	0.82 315	0.68 251	0.88 405	0.95 361	0.74 358	0.79 466	0.62 260	0.46 333	0.17 261	0.14 314	0.17 215	0.17 309	0.17 264	0.16 238

test_5	0.44 286	0.25 317	0.48 253	0.53 481	0.28 326	0.28 88	0.42 389	0.77 293	0.87 368	0.63 234	0.91 346	0.73 354	0.53 315	0.82 408	0.36 242	0.14 94	0.11 128	0.18 266	0.18 340	0.18 296	0.16 238

ASMatch	0.48 323	0.20 162	0.47 240	0.39 177	0.28 326	0.37 196	0.26 115	0.76 288	0.72 271	0.77 327	2.29 563	0.61 281	0.51 312	0.64 279	0.39 276	0.15 165	0.12 199	0.17 215	0.15 222	0.14 132	0.22 391

ICVP	0.48 323	0.26 352	0.42 182	0.49 430	0.28 326	0.63 364	0.43 396	1.05 399	0.72 271	0.68 275	0.95 361	0.75 363	0.56 333	0.55 185	0.61 413	0.24 438	0.18 417	0.19 300	0.17 309	0.19 331	0.21 372
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.38 217	0.22 231	0.38 139	0.43 326	0.28 326	0.32 145	0.32 223	0.70 238	0.91 395	0.59 214	0.66 222	0.45 197	0.33 193	0.49 152	0.41 305	0.16 215	0.12 199	0.21 381	0.23 449	0.18 296	0.16 238

CFNet_pseudo	0.47 313	0.25 317	0.55 328	0.38 151	0.28 326	0.58 334	0.32 223	0.89 337	0.90 389	0.83 361	1.03 407	0.75 363	0.48 298	0.61 238	0.46 333	0.17 261	0.13 275	0.24 433	0.16 253	0.26 441	0.21 372

RALCasStereoNet	0.37 199	0.23 264	0.41 169	0.44 351	0.28 326	0.36 184	0.38 326	0.66 199	0.67 249	0.51 189	0.74 253	0.51 224	0.29 153	0.64 279	0.38 266	0.17 261	0.14 314	0.15 141	0.13 160	0.17 264	0.17 284

ac_64	0.54 391	0.24 286	0.58 352	0.46 391	0.28 326	0.79 437	0.44 404	1.11 422	0.63 229	0.94 440	0.85 314	1.06 471	0.70 419	0.76 375	0.72 441	0.22 400	0.18 417	0.20 337	0.19 368	0.18 296	0.16 238

ACVNet	0.47 313	0.24 286	0.39 148	0.40 217	0.28 326	0.58 334	0.40 357	0.91 343	0.81 329	0.67 265	0.96 365	0.79 385	0.66 395	0.65 289	0.71 438	0.18 301	0.15 339	0.16 169	0.15 222	0.18 296	0.15 205

acv_ft	0.52 379	0.24 286	0.64 381	0.45 366	0.28 326	0.85 461	0.40 357	0.95 362	0.81 329	1.00 469	0.96 365	0.79 385	0.62 372	0.65 289	0.88 470	0.18 301	0.15 339	0.16 169	0.15 222	0.18 296	0.15 205

CFNet	0.53 386	0.30 413	0.53 311	0.42 284	0.28 326	0.73 417	0.35 280	1.21 468	1.01 446	0.74 310	1.07 423	0.85 397	0.60 361	0.83 410	0.58 404	0.19 341	0.15 339	0.23 417	0.23 449	0.21 361	0.17 284

ccs_rob	0.47 313	0.25 317	0.55 328	0.38 151	0.28 326	0.58 334	0.32 223	0.89 337	0.90 389	0.83 361	1.02 397	0.75 363	0.48 298	0.61 238	0.46 333	0.17 261	0.12 199	0.24 433	0.16 253	0.26 441	0.21 372

AANet_RVC	0.59 430	0.35 442	0.68 401	0.47 411	0.28 326	0.57 328	0.47 422	1.04 392	1.28 524	0.87 395	1.33 495	0.86 401	0.63 377	1.16 500	0.89 472	0.19 341	0.13 275	0.15 141	0.14 191	0.18 296	0.20 354

SGM-ForestM	4.73 604	0.34 438	1.05 505	0.46 391	0.28 326	10.26 610	3.48 612	4.52 607	5.16 606	8.68 617	7.48 614	18.87 625	10.80 615	11.26 618	10.01 612	0.32 504	0.34 548	0.32 510	0.32 522	0.29 462	0.30 472

CBMV_ROB	0.62 447	0.39 466	0.41 169	0.41 246	0.28 326	0.86 463	0.28 145	1.06 404	1.02 451	0.95 445	1.33 495	0.81 391	0.84 480	0.94 449	0.56 391	0.37 532	0.37 554	0.43 543	0.40 544	0.33 487	0.32 485

NLCSM	0.35 169	0.21 198	0.36 115	0.44 351	0.29 350	0.53 298	0.40 357	0.54 125	0.51 193	0.47 176	0.37 111	0.33 107	0.34 200	0.75 364	0.42 311	0.16 215	0.17 399	0.17 215	0.16 253	0.17 264	0.17 284

IGEV-FE	0.36 180	0.19 122	0.71 415	0.41 246	0.29 350	0.30 111	0.25 101	0.86 325	0.40 126	0.64 244	0.57 196	0.56 244	0.25 86	0.56 195	0.29 160	0.15 165	0.11 128	0.16 169	0.14 191	0.14 132	0.14 162

rvit_0105_5	0.44 286	0.32 425	0.79 444	0.51 453	0.29 350	0.44 256	0.43 396	0.62 171	0.76 296	0.51 189	0.52 173	0.61 281	0.53 315	0.58 211	0.38 266	0.28 478	0.25 494	0.25 446	0.24 464	0.22 387	0.20 354

rvit_0105_4	0.42 267	0.30 413	0.77 440	0.52 470	0.29 350	0.41 231	0.44 404	0.57 143	0.75 291	0.45 166	0.48 150	0.56 244	0.49 304	0.58 211	0.37 251	0.28 478	0.26 503	0.25 446	0.22 433	0.24 420	0.19 323

rvit_stereo_0081_aga	0.32 138	0.29 398	0.50 273	0.43 326	0.29 350	0.36 184	0.32 223	0.46 86	0.42 142	0.40 146	0.44 135	0.41 167	0.34 200	0.43 99	0.31 191	0.23 427	0.17 399	0.19 300	0.16 253	0.20 348	0.15 205

GCAP-BAT	0.32 138	0.21 198	0.45 215	0.34 60	0.29 350	0.28 88	0.27 129	0.53 119	0.32 62	0.61 222	0.66 222	0.47 206	0.25 86	0.59 219	0.28 142	0.15 165	0.12 199	0.15 141	0.10 56	0.12 48	0.12 75

DCVSM-stereo	0.51 365	0.28 384	0.56 341	0.39 177	0.29 350	0.55 312	0.28 145	0.78 297	0.78 303	1.11 512	0.77 262	1.04 462	0.76 459	0.65 289	0.52 370	0.20 362	0.20 448	0.24 433	0.21 412	0.25 431	0.31 481

MyStereo8	0.42 267	0.21 198	0.64 381	0.43 326	0.29 350	0.55 312	0.28 145	0.72 256	0.50 186	0.73 303	1.01 394	0.57 249	0.44 275	0.52 170	0.52 370	0.15 165	0.12 199	0.16 169	0.14 191	0.19 331	0.21 372

MyStereo07	0.33 147	0.23 264	0.37 129	0.43 326	0.29 350	0.40 220	0.48 429	0.78 297	0.38 105	0.38 125	0.34 97	0.32 99	0.30 172	0.63 271	0.28 142	0.14 94	0.13 275	0.19 300	0.17 309	0.18 296	0.17 284

MyStereo06	0.40 245	0.22 231	0.65 386	0.42 284	0.29 350	0.43 246	0.48 429	1.05 399	0.43 151	0.64 244	0.54 184	0.78 378	0.27 116	0.53 176	0.31 191	0.14 94	0.13 275	0.18 266	0.17 309	0.17 264	0.17 284

MyStereo05	0.46 302	0.22 231	0.51 282	0.42 284	0.29 350	0.43 246	0.48 429	0.96 367	1.12 485	0.77 327	0.62 212	0.51 224	0.57 345	0.79 394	0.43 314	0.14 94	0.13 275	0.18 266	0.17 309	0.17 264	0.17 284

MyStereo04	0.45 295	0.23 264	0.52 303	0.43 326	0.29 350	0.40 220	0.48 429	1.02 385	1.12 485	0.62 227	0.58 200	0.55 238	0.56 333	0.77 382	0.45 329	0.14 94	0.13 275	0.19 300	0.17 309	0.18 296	0.17 284

plain	0.32 138	0.21 198	0.59 360	0.40 217	0.29 350	0.27 74	0.30 182	0.46 86	0.36 91	0.32 88	0.66 222	0.31 91	0.33 193	0.68 320	0.32 198	0.18 301	0.13 275	0.20 337	0.15 222	0.18 296	0.13 123

IGEV_Zeroshot_test	0.36 180	0.19 122	0.71 415	0.41 246	0.29 350	0.30 111	0.25 101	0.86 325	0.40 126	0.64 244	0.57 196	0.56 244	0.25 86	0.56 195	0.29 160	0.15 165	0.11 128	0.16 169	0.14 191	0.14 132	0.14 162

BUS	0.47 313	0.26 352	0.47 240	0.46 391	0.29 350	0.78 431	0.34 257	0.99 375	0.80 319	0.77 327	0.80 287	0.64 299	0.54 322	0.66 301	0.56 391	0.21 378	0.15 339	0.22 396	0.19 368	0.18 296	0.19 323

BSDual-CNN	0.48 323	0.26 352	0.47 240	0.46 391	0.29 350	0.75 427	0.46 414	0.99 375	0.80 319	0.77 327	0.80 287	0.76 370	0.59 355	0.66 301	0.48 348	0.21 378	0.15 339	0.22 396	0.19 368	0.18 296	0.19 323

hknet	0.51 365	0.26 352	0.58 352	0.46 391	0.29 350	0.75 427	0.46 414	0.99 375	0.89 384	0.77 327	0.80 287	0.96 437	0.67 404	0.75 364	0.50 361	0.19 341	0.15 339	0.22 396	0.19 368	0.18 296	0.19 323

psmg	0.50 351	0.26 352	0.47 240	0.42 284	0.29 350	0.82 452	0.42 389	1.07 408	0.80 319	0.95 445	0.94 357	0.76 370	0.59 355	0.66 301	0.48 348	0.21 378	0.16 366	0.20 337	0.20 391	0.19 331	0.19 323

CSP-Net	0.57 414	0.29 398	0.55 328	0.42 284	0.29 350	1.20 531	0.49 442	1.29 504	0.75 291	0.98 463	0.97 374	0.88 411	0.69 414	0.85 417	0.66 424	0.27 467	0.18 417	0.17 215	0.17 309	0.18 296	0.19 323

AACVNet	0.52 379	0.25 317	0.56 341	0.48 419	0.29 350	0.55 312	0.38 326	0.96 367	0.59 218	0.83 361	1.03 407	1.03 457	0.77 464	0.91 440	0.58 404	0.22 400	0.18 417	0.24 433	0.18 340	0.24 420	0.22 391

GrayStereo	0.49 337	0.20 162	0.44 207	0.47 411	0.29 350	0.51 284	0.62 495	0.71 245	0.66 243	1.04 484	1.46 522	0.77 375	0.73 440	0.58 211	0.35 231	0.15 165	0.12 199	0.17 215	0.17 309	0.15 180	0.30 472

raftrobust	0.35 169	0.20 162	0.39 148	0.43 326	0.29 350	0.31 127	0.25 101	0.73 268	0.66 243	0.59 214	0.56 193	0.44 188	0.45 282	0.55 185	0.31 191	0.16 215	0.12 199	0.14 97	0.12 124	0.12 48	0.14 162

hitnet-ft	0.57 414	0.29 398	0.43 201	0.42 284	0.29 350	0.81 449	0.40 357	0.98 371	0.91 395	0.84 367	1.01 394	1.13 495	0.72 435	0.83 410	0.71 438	0.28 478	0.21 458	0.28 485	0.22 433	0.29 462	0.27 449

DMCA	0.47 313	0.27 369	0.59 360	0.39 177	0.29 350	0.53 298	0.34 257	0.98 371	0.70 262	0.78 338	0.83 302	0.79 385	0.55 326	0.54 184	0.57 397	0.21 378	0.16 366	0.21 381	0.16 253	0.19 331	0.22 391

DIP-Stereo	0.40 245	0.22 231	0.58 352	0.42 284	0.29 350	0.62 358	0.27 129	0.87 328	0.42 142	0.65 250	0.86 318	0.52 228	0.35 209	0.67 311	0.43 314	0.15 165	0.13 275	0.17 215	0.14 191	0.15 180	0.17 284
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN-CSS_ROB	0.45 295	0.27 369	0.74 432	0.41 246	0.29 350	0.43 246	0.29 161	0.80 307	0.78 303	0.73 303	1.08 430	0.48 211	0.45 282	0.81 402	0.40 299	0.15 165	0.12 199	0.21 381	0.19 368	0.18 296	0.17 284

DDF-Stereo	0.26 74	0.16 41	0.33 68	0.37 131	0.30 376	0.19 9	0.20 30	0.33 14	0.31 56	0.27 54	0.26 44	0.29 77	0.28 132	0.39 69	0.25 77	0.17 261	0.10 51	0.14 97	0.10 56	0.69 563	0.13 123

zero-FE	0.26 74	0.16 41	0.33 68	0.36 112	0.30 376	0.18 6	0.20 30	0.37 37	0.31 56	0.27 54	0.27 48	0.29 77	0.28 132	0.34 39	0.25 77	0.17 261	0.10 51	0.14 97	0.10 56	0.62 562	0.13 123

MSAF-DinoV2	1.18 543	0.44 491	3.00 581	0.56 505	0.30 376	0.91 471	0.74 527	1.58 559	1.25 517	1.06 498	1.41 509	2.98 583	1.57 562	3.25 594	3.12 587	0.22 400	0.14 314	0.20 337	0.22 433	0.33 487	0.34 498

rvit_0105_6	0.40 245	0.28 384	0.68 401	0.51 453	0.30 376	0.39 212	0.41 378	0.53 119	0.68 251	0.41 151	0.45 137	0.50 219	0.45 282	0.55 185	0.37 251	0.28 478	0.26 503	0.24 433	0.22 433	0.22 387	0.17 284

model_zeroshot	0.35 169	0.20 162	0.56 341	0.41 246	0.30 376	0.51 284	0.26 115	0.69 226	0.48 178	0.65 250	0.51 166	0.52 228	0.25 86	0.46 122	0.27 120	0.17 261	0.13 275	0.15 141	0.14 191	0.13 87	0.14 162

EKT-Stereo	0.36 180	0.24 286	0.44 207	0.44 351	0.30 376	0.37 196	0.30 182	0.72 256	0.68 251	0.47 176	0.63 213	0.49 217	0.28 132	0.59 219	0.34 222	0.19 341	0.14 314	0.18 266	0.15 222	0.16 237	0.18 311

ssnet_v2	0.61 441	0.29 398	0.69 410	0.45 366	0.30 376	0.93 475	0.62 495	1.20 465	1.03 455	0.97 460	0.81 295	0.98 441	0.67 404	0.84 414	0.97 497	0.26 456	0.23 477	0.23 417	0.24 464	0.20 348	0.21 372

CroCo-Stereo Lap2	0.29 105	0.25 317	0.44 207	0.50 441	0.30 376	0.19 9	0.31 209	0.52 113	0.41 135	0.25 37	0.28 55	0.46 201	0.31 179	0.39 69	0.30 177	0.15 165	0.15 339	0.16 169	0.13 160	0.17 264	0.16 238

iRaft-Stereo_5w	0.46 302	0.22 231	0.53 311	0.43 326	0.30 376	0.30 111	0.53 462	0.66 199	0.71 269	0.62 227	0.89 332	1.01 453	0.67 404	0.76 375	0.67 427	0.13 62	0.12 199	0.17 215	0.15 222	0.15 180	0.17 284

GwcNet-ADL	0.45 295	0.24 286	0.51 282	0.46 391	0.30 376	0.41 231	0.40 357	0.95 362	0.98 437	0.73 303	0.78 271	0.61 281	0.41 260	0.67 311	0.55 389	0.20 362	0.14 314	0.15 141	0.14 191	0.19 331	0.22 391

GANet-ADL	0.44 286	0.27 369	0.48 253	0.44 351	0.30 376	0.54 306	0.36 293	0.94 359	0.88 379	0.64 244	0.72 239	0.68 327	0.44 275	0.55 185	0.44 323	0.22 400	0.15 339	0.15 141	0.13 160	0.18 296	0.21 372

LMCR-Stereo	0.55 400	0.33 433	0.57 350	0.60 522	0.30 376	0.80 443	0.36 293	1.30 506	0.79 310	0.90 420	1.04 410	0.57 249	0.64 385	0.87 421	0.73 444	0.20 362	0.15 339	0.19 300	0.14 191	0.25 431	0.18 311

RALAANet	0.40 245	0.24 286	0.56 341	0.43 326	0.30 376	0.36 184	0.25 101	0.89 337	0.69 258	0.69 278	0.65 218	0.61 281	0.30 172	0.63 271	0.35 231	0.16 215	0.13 275	0.18 266	0.15 222	0.21 361	0.14 162

GES	0.46 302	0.25 317	0.62 372	0.41 246	0.30 376	0.62 358	0.37 308	1.06 404	0.70 262	0.75 314	0.83 302	0.47 206	0.52 314	0.69 327	0.46 333	0.23 427	0.17 399	0.17 215	0.16 253	0.18 296	0.24 426

SGM-Forest	0.65 453	0.33 433	0.43 201	0.44 351	0.30 376	1.01 495	0.54 469	1.13 434	1.09 482	1.11 512	1.21 469	1.10 485	0.76 459	0.99 471	0.71 438	0.32 504	0.33 544	0.33 515	0.30 509	0.30 470	0.28 460
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex_refinement	0.54 391	0.22 231	0.44 207	0.45 366	0.31 391	0.75 427	0.40 357	1.16 443	0.92 401	0.87 395	1.12 438	0.99 446	0.57 345	0.69 327	0.90 478	0.21 378	0.14 314	0.16 169	0.16 253	0.21 361	0.22 391

DDVS	0.53 386	0.32 425	0.63 376	0.42 284	0.31 391	0.71 409	0.35 280	0.95 362	0.69 258	0.86 390	0.90 338	1.11 487	0.46 289	0.90 437	0.67 427	0.23 427	0.17 399	0.22 396	0.18 340	0.25 431	0.28 460

rvit_0105_3	0.48 323	0.35 442	0.85 469	0.56 505	0.31 391	0.48 276	0.48 429	0.65 192	0.81 329	0.66 256	0.59 202	0.66 317	0.56 333	0.66 301	0.41 305	0.30 495	0.27 510	0.29 493	0.28 502	0.21 361	0.21 372

ACV-stereo	0.63 450	0.37 453	1.03 503	0.44 351	0.31 391	1.27 535	0.41 378	0.78 297	0.84 349	0.65 250	0.76 258	2.07 569	1.00 517	0.84 414	0.68 432	0.22 400	0.17 399	0.19 300	0.18 340	0.22 387	0.23 415

DualNet (step1)	0.60 437	0.37 453	0.83 456	0.39 177	0.31 391	0.72 413	0.49 442	1.11 422	0.92 401	0.93 433	0.89 332	0.86 401	0.71 424	0.74 356	0.53 381	0.42 545	0.22 467	0.40 537	0.41 549	0.36 506	0.35 502

test_sample9	1.17 541	0.37 453	0.83 456	0.39 177	0.31 391	0.72 413	0.49 442	1.11 422	0.92 401	0.93 433	0.89 332	0.86 401	0.71 424	1.29 519	2.03 566	0.42 545	9.50 624	0.40 537	0.41 549	0.36 506	0.35 502

test_sample8	1.36 558	0.37 453	0.83 456	0.39 177	0.31 391	0.72 413	0.49 442	1.19 458	0.79 310	1.51 549	0.96 365	3.29 590	1.64 567	1.29 519	2.03 566	0.42 545	9.50 624	0.40 537	0.41 549	0.36 506	0.35 502

DispNO	0.48 323	0.24 286	0.84 463	0.40 217	0.31 391	0.58 334	0.39 344	0.91 343	0.79 310	0.79 343	0.83 302	0.71 334	0.59 355	0.75 364	0.50 361	0.19 341	0.14 314	0.20 337	0.18 340	0.16 237	0.17 284

AE-Stereo	0.36 180	0.21 198	0.47 240	0.49 430	0.31 391	0.50 279	0.34 257	0.72 256	0.73 281	0.34 104	0.55 190	0.52 228	0.28 132	0.48 143	0.31 191	0.13 62	0.13 275	0.18 266	0.16 253	0.15 180	0.14 162

CFNet_ucs	0.51 365	0.25 317	0.58 352	0.39 177	0.31 391	0.59 344	0.35 280	1.04 392	0.95 420	0.89 412	1.19 467	0.80 389	0.49 304	0.66 301	0.45 329	0.21 378	0.16 366	0.26 465	0.18 340	0.27 451	0.23 415

CAS	0.37 199	0.13 1	0.27 18	1.34 583	0.31 391	0.46 267	0.38 326	0.50 102	0.48 178	0.35 107	0.52 173	0.24 53	0.19 28	0.30 9	0.28 142	1.03 586	0.08 1	0.12 30	0.08 1	0.12 48	0.28 460

iinet-f	0.69 463	0.29 398	2.34 574	0.41 246	0.31 391	1.16 524	0.58 485	0.87 328	0.85 355	0.86 390	1.17 462	1.04 462	0.83 477	0.76 375	1.26 531	0.21 378	0.18 417	0.17 215	0.16 253	0.21 361	0.21 372

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 455	0.30 413	1.20 519	0.42 284	0.31 391	1.00 491	0.58 485	1.16 443	1.07 473	1.01 472	1.25 475	1.08 477	0.75 450	1.18 503	1.03 506	0.20 362	0.12 199	0.16 169	0.13 160	0.22 387	0.22 391

CRFU-Net	0.59 430	0.29 398	0.62 372	0.47 411	0.31 391	1.20 531	0.51 451	1.19 458	0.59 218	1.05 489	1.00 390	1.06 471	0.87 491	0.83 410	0.77 450	0.22 400	0.19 439	0.18 266	0.16 253	0.19 331	0.20 354

dad	0.61 441	0.53 513	0.72 422	0.44 351	0.31 391	0.64 374	0.37 308	0.85 321	1.28 524	1.05 489	1.17 462	1.18 501	0.61 367	0.70 335	0.54 387	0.36 528	0.23 477	0.37 528	0.21 412	0.31 474	0.23 415

DAS	0.54 391	0.26 352	0.66 389	0.49 430	0.31 391	0.61 352	0.43 396	0.89 337	1.01 446	0.95 445	1.16 457	0.71 334	0.85 484	0.89 429	0.47 344	0.18 301	0.14 314	0.18 266	0.15 222	0.22 387	0.19 323

SepStereo	0.54 391	0.26 352	0.66 389	0.49 430	0.31 391	0.61 352	0.43 396	0.89 337	1.01 446	0.95 445	1.16 457	0.71 334	0.85 484	0.97 464	0.47 344	0.18 301	0.14 314	0.18 266	0.15 222	0.22 387	0.19 323

PSMNet-ADL	0.50 351	0.28 384	0.43 201	0.49 430	0.31 391	0.70 404	0.38 326	0.94 359	0.81 329	0.62 227	0.80 287	0.91 425	0.62 372	0.76 375	0.68 432	0.24 438	0.18 417	0.19 300	0.20 391	0.22 387	0.22 391

ADLNet2	0.57 414	0.26 352	0.71 415	0.48 419	0.31 391	0.83 455	0.51 451	1.10 420	0.99 440	0.85 380	0.99 386	0.99 446	0.70 419	0.79 394	0.78 451	0.21 378	0.17 399	0.18 266	0.18 340	0.22 387	0.22 391

GEStereo_RVC	0.56 409	0.30 413	0.70 413	0.51 453	0.31 391	0.70 404	0.54 469	1.31 508	0.93 407	0.85 380	0.86 318	0.84 395	0.63 377	0.92 442	0.67 427	0.24 438	0.16 366	0.19 300	0.17 309	0.21 361	0.23 415

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 400	0.33 433	0.71 415	0.46 391	0.31 391	0.66 388	0.43 396	1.07 408	0.89 384	0.93 433	0.91 346	0.98 441	0.61 367	0.76 375	0.64 422	0.22 400	0.18 417	0.22 396	0.22 433	0.22 387	0.24 426
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 400	0.37 453	0.67 394	0.42 284	0.31 391	0.50 279	0.43 396	1.22 476	0.73 281	0.86 390	1.05 413	0.85 397	0.58 349	0.90 437	0.56 391	0.29 488	0.23 477	0.22 396	0.22 433	0.26 441	0.26 439

StereoDRNet-Refined	0.61 441	0.33 433	0.63 376	0.47 411	0.31 391	0.94 478	0.41 378	1.04 392	0.97 432	1.15 517	1.13 445	1.00 449	0.74 447	0.93 446	0.93 485	0.18 301	0.13 275	0.22 396	0.21 412	0.20 348	0.21 372
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.72 468	0.27 369	0.72 422	0.45 366	0.31 391	1.12 518	0.53 462	1.32 514	1.25 517	0.84 367	1.07 423	1.52 548	0.87 491	1.82 563	1.08 519	0.20 362	0.15 339	0.18 266	0.16 253	0.24 420	0.24 426

NOSS_ROB	0.59 430	0.40 475	0.42 182	0.45 366	0.31 391	0.79 437	0.53 462	1.09 416	1.12 485	0.69 278	0.92 352	0.77 375	0.63 377	0.81 402	0.52 370	0.39 538	0.38 555	0.44 545	0.42 554	0.38 514	0.36 508

rvit_stereo_ft	0.35 169	0.26 352	0.54 324	0.53 481	0.32 416	0.33 157	0.46 414	0.52 113	0.52 195	0.35 107	0.41 126	0.41 167	0.34 200	0.49 152	0.36 242	0.22 400	0.14 314	0.19 300	0.18 340	0.19 331	0.15 205

MIF-Stereo (partial)	0.32 138	0.19 122	0.41 169	0.41 246	0.32 416	0.29 100	0.24 89	0.49 100	0.44 156	0.31 84	0.63 213	0.37 135	0.36 219	0.60 232	0.32 198	0.17 261	0.13 275	0.19 300	0.17 309	0.18 296	0.15 205

LoS_RVC	0.28 97	0.17 59	0.29 35	0.33 53	0.32 416	0.43 246	0.34 257	0.42 66	0.34 76	0.33 92	0.51 166	0.29 77	0.38 235	0.37 55	0.28 142	0.11 26	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 19	0.26 439

UDGNet	0.50 351	0.82 556	0.56 341	0.51 453	0.32 416	0.41 231	0.34 257	0.71 245	0.93 407	0.65 250	0.60 205	0.58 265	0.44 275	0.65 289	0.43 314	0.33 511	0.15 339	0.67 570	0.20 391	0.49 543	0.23 415

AASNet	0.55 400	0.27 369	0.62 372	0.51 453	0.32 416	0.73 417	0.44 404	1.55 552	0.88 379	0.88 405	0.94 357	0.64 299	0.63 377	0.62 260	0.84 465	0.23 427	0.20 448	0.20 337	0.16 253	0.22 387	0.20 354

RAFT + AFF	0.54 391	0.30 413	0.84 463	0.51 453	0.32 416	0.63 364	0.57 478	1.05 399	0.95 420	0.80 346	0.87 325	0.85 397	0.57 345	0.87 421	0.51 365	0.18 301	0.21 458	0.23 417	0.22 433	0.19 331	0.19 323

DMCA-RVC	0.54 391	0.32 425	0.83 456	0.51 453	0.32 416	0.59 344	0.38 326	0.89 337	0.70 262	0.95 445	0.88 329	0.90 419	0.69 414	0.75 364	0.63 420	0.23 427	0.18 417	0.31 504	0.24 464	0.27 451	0.21 372

FADNet_RVC	0.58 426	0.39 466	1.26 524	0.45 366	0.32 416	0.55 312	0.34 257	1.12 427	0.90 389	0.68 275	0.90 338	0.61 281	0.71 424	1.03 482	0.80 459	0.21 378	0.18 417	0.27 474	0.23 449	0.33 487	0.30 472

STTStereo	0.57 414	0.39 466	0.87 475	0.45 366	0.32 416	0.62 358	0.45 411	1.01 382	0.87 368	1.01 472	0.91 346	0.95 434	0.58 349	0.77 382	0.66 424	0.25 451	0.24 486	0.27 474	0.33 528	0.25 431	0.26 439

SuperB	1.00 523	0.41 481	4.03 591	0.45 366	0.32 416	0.99 490	0.49 442	1.09 416	2.09 579	1.10 509	1.10 432	0.74 358	0.83 477	1.13 494	1.75 554	0.20 362	0.15 339	0.17 215	0.15 222	2.50 603	0.27 449

TDLM	0.59 430	0.35 442	0.57 350	0.53 481	0.32 416	0.67 397	0.72 520	1.09 416	1.03 455	0.84 367	1.11 436	0.84 395	0.71 424	0.96 457	0.61 413	0.28 478	0.18 417	0.26 465	0.22 433	0.27 451	0.21 372

SANet	1.15 538	0.45 493	1.40 541	0.50 441	0.32 416	1.54 554	1.21 574	1.49 544	3.35 598	1.61 554	2.41 569	2.32 575	1.80 574	1.57 548	1.27 532	0.28 478	0.25 494	0.26 465	0.24 464	0.36 506	0.32 485

DFGA-Net	0.47 313	0.31 422	0.93 484	0.43 326	0.33 428	0.56 319	0.35 280	0.81 309	0.89 384	0.70 284	0.76 258	0.48 211	0.43 268	0.78 390	0.64 422	0.16 215	0.14 314	0.19 300	0.19 368	0.20 348	0.19 323

FACV-RUCA	0.45 295	0.28 384	0.51 282	0.46 391	0.33 428	0.62 358	0.34 257	0.87 328	0.75 291	0.60 217	0.84 305	0.48 211	0.54 322	0.56 195	0.39 276	0.22 400	0.15 339	0.35 518	0.16 253	0.29 462	0.22 391

DCRE	0.38 217	0.19 122	0.47 240	0.45 366	0.33 428	0.45 264	0.40 357	0.66 199	0.53 201	0.49 186	0.95 361	0.57 249	0.39 250	0.53 176	0.32 198	0.14 94	0.13 275	0.15 141	0.14 191	0.14 132	0.15 205

HBP-ISP	0.61 441	0.47 505	0.45 215	0.46 391	0.33 428	0.79 437	0.29 161	1.15 440	1.05 461	0.85 380	1.18 466	0.67 324	0.71 424	0.92 442	0.57 397	0.37 532	0.38 555	0.47 550	0.41 549	0.39 518	0.32 485

NINENet	0.52 379	0.30 413	0.55 328	0.46 391	0.33 428	0.78 431	0.34 257	1.18 454	0.91 395	0.84 367	0.97 374	0.64 299	0.54 322	0.74 356	0.56 391	0.23 427	0.20 448	0.25 446	0.18 340	0.22 387	0.22 391

CIPLG	0.42 267	0.23 264	0.71 415	0.45 366	0.33 428	0.51 284	0.33 240	0.68 216	0.68 251	0.84 367	0.96 365	0.47 206	0.33 193	0.56 195	0.52 370	0.17 261	0.12 199	0.16 169	0.14 191	0.13 87	0.16 238

IPLGR_C	0.42 267	0.23 264	0.71 415	0.46 391	0.33 428	0.51 284	0.34 257	0.69 226	0.69 258	0.84 367	0.92 352	0.46 201	0.33 193	0.53 176	0.53 381	0.17 261	0.12 199	0.16 169	0.14 191	0.13 87	0.16 238

ACRE	0.42 267	0.23 264	0.73 428	0.45 366	0.33 428	0.50 279	0.33 240	0.68 216	0.70 262	0.82 353	0.92 352	0.46 201	0.32 186	0.53 176	0.52 370	0.17 261	0.12 199	0.15 141	0.14 191	0.13 87	0.16 238

psm_up	0.57 414	0.27 369	0.52 303	0.50 441	0.33 428	0.65 381	0.60 491	1.07 408	0.84 349	0.87 395	0.91 346	1.00 449	1.06 527	0.80 397	0.66 424	0.22 400	0.25 494	0.26 465	0.23 449	0.22 387	0.21 372

CVANet_RVC	0.59 430	0.35 442	0.54 324	0.49 430	0.33 428	0.70 404	0.67 505	1.12 427	0.97 432	0.88 405	1.05 413	1.01 453	0.72 435	0.94 449	0.55 389	0.30 495	0.20 448	0.28 485	0.26 488	0.32 482	0.23 415

DLCB_ROB	0.60 437	0.29 398	0.53 311	0.50 441	0.33 428	0.76 430	0.51 451	1.02 385	0.94 416	1.07 500	1.16 457	1.21 503	0.73 440	0.98 466	0.75 447	0.21 378	0.20 448	0.22 396	0.23 449	0.22 387	0.20 354

PWC_ROB	0.92 509	0.57 530	1.64 560	0.53 481	0.33 428	0.93 475	0.39 344	1.42 537	1.51 553	1.66 560	2.57 574	1.18 501	1.11 532	1.50 545	1.54 548	0.26 456	0.18 417	0.28 485	0.20 391	0.30 470	0.32 485

DStereoRT	0.77 484	0.21 198	0.72 422	0.52 470	0.34 440	1.07 507	0.36 293	0.86 325	0.80 319	0.81 350	1.07 423	0.54 235	0.73 440	0.78 390	0.53 381	0.17 261	0.14 314	3.96 618	1.38 607	0.20 348	0.16 238

MultiAttention	3.62 598	0.25 317	0.65 386	0.56 505	0.34 440	23.66 621	2.61 609	1.65 567	1.14 496	0.82 353	1.83 548	1.13 495	0.42 265	35.16 631	0.72 441	0.18 301	0.12 199	0.23 417	0.23 449	0.35 500	0.33 494

testlalala_base	0.49 337	0.26 352	0.44 207	0.47 411	0.34 440	0.57 328	0.26 115	0.60 157	0.37 99	0.52 192	0.56 193	0.46 201	0.31 179	0.45 114	0.33 209	1.56 594	0.11 128	0.14 97	0.10 56	1.85 586	0.15 205

fast-acv-ft	0.66 454	0.32 425	0.80 445	0.46 391	0.34 440	1.26 534	0.50 448	0.91 343	1.00 444	1.05 489	1.36 501	1.28 510	0.84 480	0.81 402	0.90 478	0.22 400	0.24 486	0.23 417	0.23 449	0.21 361	0.22 391

delet	0.57 414	0.25 317	0.63 376	0.46 391	0.34 440	1.05 506	0.51 451	1.04 392	0.94 416	0.90 420	0.99 386	0.90 419	0.68 412	0.87 421	0.78 451	0.18 301	0.18 417	0.20 337	0.21 412	0.17 264	0.17 284

FADNet-RVC-Resample	0.58 426	0.35 442	1.34 536	0.50 441	0.34 440	0.73 417	0.43 396	1.09 416	0.96 427	0.83 361	0.87 325	0.76 370	0.66 395	0.77 382	0.52 370	0.19 341	0.18 417	0.26 465	0.27 495	0.28 460	0.29 467

PS-NSSS	0.60 437	0.46 498	0.68 401	0.43 326	0.34 440	0.66 388	0.57 478	1.05 399	0.91 395	0.80 346	1.28 484	0.72 349	0.67 404	0.89 429	0.61 413	0.32 504	0.26 503	0.40 537	0.27 495	0.35 500	0.29 467

NaN_ROB	0.73 469	0.46 498	0.89 480	0.52 470	0.34 440	0.98 488	1.11 566	1.28 499	1.20 511	1.27 536	0.96 365	1.08 477	0.79 466	1.34 531	0.78 451	0.24 438	0.30 524	0.23 417	0.24 464	0.23 407	0.26 439

HI	0.46 302	0.22 231	0.41 169	0.35 81	0.35 448	0.27 74	0.32 223	0.75 284	0.50 186	0.90 420	1.13 445	1.12 493	0.73 440	0.70 335	0.57 397	0.12 36	0.10 51	0.17 215	0.17 309	0.17 264	0.16 238

CoSv	0.46 302	0.22 231	0.41 169	0.35 81	0.35 448	0.27 74	0.32 223	0.75 284	0.50 186	0.90 420	1.13 445	1.12 493	0.73 440	0.70 335	0.57 397	0.12 36	0.10 51	0.17 215	0.17 309	0.17 264	0.16 238

LL-Strereo	0.58 426	0.29 398	0.83 456	0.48 419	0.35 448	0.39 212	0.48 429	1.04 392	0.99 440	0.87 395	0.79 276	1.08 477	1.15 539	1.35 532	0.51 365	0.18 301	0.15 339	0.22 396	0.19 368	0.17 264	0.21 372

ADLNet	0.57 414	0.29 398	0.58 352	0.46 391	0.35 448	0.80 443	0.46 414	1.14 436	0.88 379	1.03 479	0.98 378	0.92 431	0.66 395	0.71 345	0.83 464	0.22 400	0.16 366	0.22 396	0.22 433	0.22 387	0.23 415

MMNet	0.57 414	0.26 352	0.67 394	0.45 366	0.35 448	1.04 501	0.39 344	0.93 354	0.98 437	0.96 457	0.97 374	0.86 401	0.80 471	0.83 410	0.80 459	0.16 215	0.15 339	0.19 300	0.19 368	0.20 348	0.17 284

GANet	0.74 474	0.38 461	0.63 376	0.54 493	0.35 448	1.01 495	0.95 556	1.15 440	0.95 420	1.09 505	2.00 556	1.14 497	0.92 505	1.29 519	0.75 447	0.25 451	0.27 510	0.27 474	0.23 449	0.32 482	0.24 426

MeshStereo	1.38 559	0.45 493	0.58 352	0.45 366	0.35 448	1.63 558	0.60 491	2.07 582	1.43 545	4.49 608	3.32 590	4.67 599	2.08 582	2.08 573	1.32 535	0.36 528	0.36 553	0.37 528	0.32 522	0.32 482	0.34 498
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
Select-FE	0.48 323	0.26 352	0.96 491	0.42 284	0.36 455	0.34 168	0.20 30	1.02 385	0.37 99	0.61 222	1.01 394	1.04 462	0.79 466	0.74 356	0.29 160	0.17 261	0.13 275	0.17 215	0.20 391	0.15 180	0.25 435

ISRNet	0.57 414	0.25 317	0.72 422	0.57 511	0.36 455	0.43 246	0.28 145	0.85 321	0.84 349	1.09 505	1.25 475	0.91 425	0.61 367	0.68 320	0.60 407	0.35 525	0.26 503	0.36 523	0.33 528	0.30 470	0.42 530

pcwnet_v2	0.60 437	0.29 398	0.89 480	0.46 391	0.36 455	0.62 358	0.38 326	1.33 517	1.24 515	1.02 476	1.27 483	0.71 334	0.59 355	0.71 345	0.51 365	0.28 478	0.21 458	0.24 433	0.23 449	0.29 462	0.30 472

DSFCA	0.57 414	0.27 369	0.71 415	0.41 246	0.36 455	0.78 431	0.53 462	1.08 413	0.85 355	1.08 501	0.84 305	0.90 419	0.66 395	1.05 485	0.63 420	0.26 456	0.22 467	0.21 381	0.21 412	0.22 387	0.20 354

z-mn7	1.07 529	0.56 528	2.36 575	0.54 493	0.37 459	1.74 566	0.71 514	1.28 499	2.32 583	1.00 469	2.56 573	1.43 535	1.01 519	2.34 584	1.74 553	0.23 427	0.20 448	0.21 381	0.20 391	0.27 451	0.27 449

rvit_105_1	0.56 409	0.42 486	0.84 463	0.59 520	0.37 459	0.59 344	0.68 508	0.73 268	0.97 432	0.82 353	0.69 233	0.75 363	0.63 377	0.80 397	0.56 391	0.34 519	0.29 519	0.31 504	0.34 530	0.23 407	0.23 415

SACVNet	0.61 441	0.36 451	0.67 394	0.57 511	0.37 459	0.65 381	0.47 422	1.16 443	0.80 319	1.04 484	1.06 419	1.02 455	0.81 474	0.99 471	0.57 397	0.28 478	0.21 458	0.25 446	0.24 464	0.30 470	0.39 517

sAnonymous2	0.42 267	0.41 481	0.96 491	0.48 419	0.37 459	0.41 231	0.48 429	0.60 157	0.52 195	0.39 134	0.48 150	0.35 123	0.44 275	0.44 106	0.30 177	0.19 341	0.14 314	0.19 300	0.17 309	0.55 555	0.43 535

CroCo_RVC	0.42 267	0.41 481	0.96 491	0.48 419	0.37 459	0.41 231	0.48 429	0.60 157	0.52 195	0.39 134	0.48 150	0.35 123	0.44 275	0.44 106	0.30 177	0.19 341	0.14 314	0.19 300	0.17 309	0.55 555	0.43 535

EDNetEfficientorigin	9.96 614	1.17 578	175.17 639	0.49 430	0.37 459	1.13 519	0.74 527	1.27 494	2.70 591	3.16 602	2.49 570	2.28 572	2.15 584	1.88 565	2.27 575	0.21 378	0.19 439	0.25 446	0.20 391	0.54 553	0.53 563

ETE_ROB	0.73 469	0.52 510	0.93 484	0.57 511	0.37 459	0.80 443	0.86 549	1.19 458	0.95 420	1.20 521	1.22 471	1.39 534	0.86 488	1.07 486	0.88 470	0.27 467	0.21 458	0.31 504	0.27 495	0.34 495	0.35 502

coex-ft	6.50 611	1.57 591	87.99 638	0.49 430	0.38 466	1.41 543	1.21 574	1.21 468	7.96 611	12.14 619	2.78 580	2.74 580	3.83 602	1.30 525	3.19 588	0.24 438	0.23 477	0.27 474	0.24 464	0.48 539	0.40 522

HHNet	0.42 267	0.19 122	0.43 201	0.35 81	0.38 466	0.33 157	0.33 240	0.71 245	0.78 303	0.87 395	1.30 490	0.52 228	0.36 219	0.53 176	0.37 251	0.16 215	0.11 128	0.19 300	0.15 222	0.15 180	0.25 435

Anonymous3	0.47 313	0.35 442	0.91 483	0.50 441	0.38 466	0.81 449	0.55 472	0.76 288	0.66 243	0.52 192	0.65 218	0.44 188	0.45 282	0.66 301	0.39 276	0.25 451	0.25 494	0.22 396	0.21 412	0.23 407	0.24 426

XX-Stereo	0.38 217	0.18 86	0.52 303	0.58 517	0.38 466	0.39 212	0.20 30	0.62 171	0.31 56	0.47 176	1.29 488	0.72 349	0.25 86	0.59 219	0.28 142	0.16 215	0.11 128	0.17 215	0.16 253	0.14 132	0.11 37

UPFNet	0.55 400	0.26 352	0.59 360	0.46 391	0.38 466	0.83 455	0.48 429	1.03 391	0.80 319	0.92 430	0.91 346	0.85 397	0.67 404	0.87 421	0.78 451	0.20 362	0.21 458	0.20 337	0.20 391	0.20 348	0.15 205

HGLStereo	0.58 426	0.30 413	0.65 386	0.51 453	0.38 466	0.78 431	0.45 411	1.07 408	0.82 342	0.89 412	1.16 457	0.88 411	0.91 503	0.80 397	0.74 445	0.21 378	0.21 458	0.20 337	0.18 340	0.19 331	0.22 391

FAT-Stereo	0.75 478	0.34 438	0.81 451	0.51 453	0.38 466	0.78 431	0.63 499	1.39 526	1.32 532	1.05 489	1.40 507	1.58 553	1.14 537	0.92 442	0.91 481	0.29 488	0.28 517	0.28 485	0.23 449	0.28 460	0.41 527

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 467	0.84 560	0.80 445	0.55 501	0.38 466	1.38 542	0.57 478	1.07 408	0.81 329	0.90 420	0.94 357	0.95 434	0.54 322	1.01 477	0.61 413	0.41 543	0.30 524	0.57 565	0.31 518	0.86 570	0.39 517

zh-mn7	1.21 546	0.75 549	5.81 599	0.52 470	0.39 474	1.18 529	0.63 499	1.21 468	1.79 570	1.81 567	2.33 564	1.16 499	1.01 519	2.20 578	2.00 564	0.25 451	0.22 467	0.22 396	0.22 433	0.25 431	0.30 472

w-ln-seven-2	0.83 495	0.46 498	2.93 579	0.54 493	0.39 474	0.93 475	0.63 499	1.16 443	1.18 506	1.25 532	1.32 493	1.09 483	1.05 526	1.23 510	1.07 516	0.21 378	0.20 448	0.23 417	0.22 433	0.26 441	0.24 426

SDNR	0.89 507	0.39 466	1.66 563	0.42 284	0.39 474	3.35 596	0.32 223	0.95 362	1.05 461	1.05 489	2.12 561	0.62 288	0.71 424	1.40 533	0.78 451	0.53 563	0.56 582	0.36 523	0.27 495	0.46 535	0.50 555

sCroCo_RVC	0.36 180	0.29 398	0.73 428	0.52 470	0.39 474	0.42 241	0.31 209	0.52 113	0.46 168	0.31 84	0.48 150	0.38 142	0.32 186	0.46 122	0.33 209	0.22 400	0.23 477	0.19 300	0.19 368	0.21 361	0.22 391

FADNet-RVC	0.62 447	0.56 528	1.29 529	0.47 411	0.39 474	0.63 364	0.40 357	1.16 443	0.91 395	0.71 295	0.86 318	1.04 462	0.55 326	0.99 471	0.78 451	0.27 467	0.26 503	0.28 485	0.29 508	0.32 482	0.31 481

aanetorigin	0.85 502	0.58 533	1.98 568	0.50 441	0.40 479	0.66 388	0.70 512	0.72 256	1.01 446	2.44 588	2.00 556	1.32 516	1.25 545	0.96 457	1.16 525	0.20 362	0.19 439	0.20 337	0.20 391	0.27 451	0.33 494

EDNetEfficient	1.47 565	0.82 556	6.28 601	0.48 419	0.40 479	0.73 417	0.83 544	0.95 362	2.77 592	3.48 605	1.95 553	1.64 555	2.12 583	1.42 537	3.84 595	0.21 378	0.19 439	0.21 381	0.21 412	0.43 528	0.42 530

RTSC	0.93 510	0.54 520	1.59 554	0.56 505	0.40 479	1.17 528	0.55 472	1.44 539	1.82 571	1.53 551	1.26 479	1.15 498	0.82 475	1.70 557	2.44 576	0.26 456	0.20 448	0.23 417	0.24 464	0.31 474	0.32 485

DRN-Test	0.68 458	0.34 438	0.77 440	0.52 470	0.40 479	1.14 520	0.61 493	1.56 556	1.04 459	1.18 519	1.10 432	1.05 467	0.72 435	0.82 408	1.01 501	0.24 438	0.18 417	0.26 465	0.25 477	0.26 441	0.23 415

XPNet_ROB	0.73 469	0.38 461	0.80 445	0.53 481	0.40 479	0.80 443	0.83 544	1.21 468	0.96 427	1.37 542	1.17 462	1.37 528	0.87 491	1.14 496	0.99 499	0.33 511	0.25 494	0.27 474	0.24 464	0.31 474	0.29 467

Wz-Net-LNSev	0.75 478	0.54 520	1.59 554	0.51 453	0.41 484	1.16 524	0.79 538	1.27 494	1.13 490	1.04 484	1.14 449	1.11 487	0.94 510	0.93 446	1.00 500	0.24 438	0.22 467	0.21 381	0.19 368	0.26 441	0.27 449

Wz-Net-MNSev	0.81 489	0.42 486	1.64 560	0.51 453	0.41 484	1.46 546	0.95 556	1.24 481	1.26 522	1.31 539	1.25 475	1.17 500	0.83 477	1.21 509	1.06 513	0.22 400	0.19 439	0.24 433	0.23 449	0.29 462	0.26 439

TRStereo	0.39 230	0.32 425	0.64 381	0.49 430	0.41 484	0.30 111	0.30 182	0.97 369	0.63 229	0.53 200	0.43 132	0.52 228	0.26 105	0.77 382	0.29 160	0.18 301	0.12 199	0.19 300	0.19 368	0.13 87	0.13 123

UNet	0.55 400	0.27 369	0.72 422	0.45 366	0.41 484	0.97 483	0.40 357	1.01 382	0.80 319	0.87 395	0.90 338	1.03 457	0.75 450	0.76 375	0.67 427	0.19 341	0.15 339	0.20 337	0.17 309	0.21 361	0.18 311

psmorigin	0.84 497	0.53 513	2.21 572	0.50 441	0.41 484	0.86 463	0.57 478	1.08 413	0.90 389	1.50 548	1.42 514	1.50 544	1.09 530	1.29 519	1.03 506	0.32 504	0.33 544	0.27 474	0.27 495	0.34 495	0.45 542

ADCL	1.10 533	0.42 486	1.57 553	0.51 453	0.41 484	1.71 564	0.92 552	1.36 524	1.45 547	1.33 540	1.56 532	1.22 506	1.26 546	1.45 541	5.27 602	0.22 400	0.19 439	0.25 446	0.25 477	0.29 462	0.29 467

DANet	0.74 474	0.47 505	0.98 497	0.60 522	0.41 484	0.92 474	0.41 378	1.02 385	0.87 368	1.22 526	1.22 471	1.33 521	0.88 496	1.26 515	1.37 537	0.27 467	0.24 486	0.31 504	0.25 477	0.37 512	0.36 508
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LALA_ROB	0.76 481	0.46 498	0.86 470	0.55 501	0.41 484	1.00 491	0.93 555	1.25 487	1.13 490	1.23 528	1.15 452	1.55 550	0.80 471	1.11 493	0.96 492	0.33 511	0.23 477	0.35 518	0.30 509	0.35 500	0.32 485

PWCDC_ROB	0.93 510	0.54 520	0.97 496	0.78 562	0.41 484	1.03 499	0.42 389	1.39 526	2.34 586	1.04 484	3.73 594	0.80 389	1.12 534	1.29 519	1.04 510	0.37 532	0.22 467	0.24 433	0.20 391	0.36 506	0.31 481

DPSNet	1.08 532	0.44 491	2.64 577	0.54 493	0.42 493	1.59 555	1.25 577	2.39 589	1.50 552	1.13 515	1.12 438	1.51 546	2.19 586	1.44 540	1.51 547	0.35 525	0.25 494	0.25 446	0.21 412	0.49 543	0.39 517

FBW_ROB	0.94 514	0.54 520	1.03 503	0.56 505	0.42 493	1.16 524	0.76 532	1.56 556	1.41 541	1.38 544	1.33 495	1.47 540	1.07 528	2.94 593	1.14 524	0.26 456	0.32 539	0.45 546	0.30 509	0.34 495	0.30 472

CSAN	0.88 506	0.52 510	0.93 484	0.61 527	0.42 493	1.19 530	1.11 566	1.27 494	1.48 551	1.37 542	1.44 517	1.37 528	1.30 547	1.46 543	1.01 501	0.39 538	0.31 532	0.36 523	0.37 536	0.35 500	0.36 508

zh-sn7	1.20 545	0.86 562	4.54 594	0.58 517	0.43 496	1.10 511	0.92 552	1.24 481	1.34 535	1.45 547	2.00 556	1.26 507	1.62 565	2.13 575	2.79 584	0.26 456	0.26 503	0.26 465	0.27 495	0.35 500	0.33 494

Wz-Net-TNSev	1.23 549	1.24 579	5.25 597	0.51 453	0.43 496	1.49 551	1.09 565	1.58 559	1.42 544	1.25 532	1.26 479	1.58 553	1.52 561	1.97 568	1.95 559	0.33 511	0.32 539	0.26 465	0.30 509	0.41 522	0.43 535

GwcNet	0.73 469	0.39 466	1.37 538	0.53 481	0.43 496	1.10 511	0.52 457	1.27 494	1.19 508	1.05 489	1.41 509	1.06 471	0.86 488	0.98 466	1.01 501	0.26 456	0.24 486	0.24 433	0.23 449	0.23 407	0.28 460

GANetREF_RVC	0.82 490	0.77 551	0.95 490	0.68 547	0.43 496	1.15 522	1.06 564	1.19 458	1.20 511	1.03 479	1.02 397	1.10 485	0.89 499	1.20 507	0.78 451	0.49 558	0.39 560	0.58 566	0.39 541	0.69 563	0.49 552
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
MDST_ROB	0.97 518	0.29 398	1.02 502	0.64 537	0.43 496	2.64 582	0.82 542	1.68 570	1.18 506	2.89 593	1.82 547	0.97 439	0.75 450	1.83 564	0.89 472	0.26 456	0.22 467	0.32 510	0.28 502	0.26 441	0.26 439

PSMNet_ROB	0.67 455	0.39 466	0.76 437	0.57 511	0.43 496	1.00 491	0.85 548	1.25 487	0.93 407	0.82 353	1.04 410	1.08 477	0.64 385	0.89 429	1.02 505	0.29 488	0.21 458	0.31 504	0.31 518	0.27 451	0.25 435

FADNet	0.63 450	0.53 513	1.20 519	0.46 391	0.44 502	0.66 388	0.41 378	1.24 481	1.07 473	0.70 284	0.84 305	0.98 441	0.65 393	0.87 421	0.54 387	0.29 488	0.30 524	0.27 474	0.30 509	0.48 539	0.36 508

edge stereo	0.79 486	0.40 475	0.82 452	0.52 470	0.44 502	0.83 455	0.58 485	1.34 519	1.08 477	1.30 538	1.38 505	1.79 559	1.13 536	1.15 499	0.92 483	0.34 519	0.32 539	0.42 542	0.28 502	0.33 487	0.39 517

ADCMid	1.22 547	0.57 530	3.17 585	0.54 493	0.44 502	1.07 507	0.77 533	1.31 508	1.13 490	2.14 580	1.48 525	1.49 543	1.47 559	1.65 553	5.30 603	0.26 456	0.24 486	0.29 493	0.32 522	0.38 514	0.36 508

ADCPNet	1.11 536	0.53 513	3.26 586	0.55 501	0.44 502	1.47 547	0.83 544	1.21 468	1.17 502	1.26 535	1.42 514	1.67 556	1.12 534	1.48 544	3.86 596	0.30 495	0.29 519	0.30 503	0.32 522	0.37 512	0.37 514

NVstereo2D	0.62 447	0.32 425	0.82 452	0.50 441	0.44 502	0.88 466	0.48 429	1.12 427	1.17 502	0.67 265	0.90 338	0.90 419	0.69 414	1.02 480	0.69 434	0.33 511	0.16 366	0.29 493	0.20 391	0.43 528	0.46 546

StereoDRNet	0.67 455	0.35 442	0.82 452	0.53 481	0.44 502	1.03 499	0.53 462	1.51 548	1.06 465	1.13 515	0.91 346	1.07 476	0.74 447	0.87 421	0.95 490	0.24 438	0.19 439	0.25 446	0.23 449	0.27 451	0.22 391

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 286	0.22 231	0.83 456	0.39 177	0.45 508	0.41 231	0.26 115	1.04 392	0.50 186	0.54 202	0.76 258	1.03 457	0.43 268	0.67 311	0.28 142	0.16 215	0.11 128	0.17 215	0.19 368	0.21 361	0.21 372

AEACV	0.28 97	0.18 86	0.34 80	0.36 112	0.45 508	0.27 74	0.27 129	0.41 61	0.39 112	0.31 84	0.46 142	0.31 91	0.36 219	0.38 63	0.25 77	0.14 94	0.11 128	0.15 141	0.13 160	0.13 87	0.13 123

Anonymous_2	0.84 497	0.45 493	0.66 389	0.41 246	0.45 508	0.82 452	0.53 462	0.81 309	0.81 329	0.73 303	0.61 208	0.91 425	0.76 459	0.77 382	0.61 413	0.51 561	0.55 580	0.54 563	4.92 619	0.54 553	0.42 530

APVNet	0.73 469	0.39 466	1.01 499	0.58 517	0.45 508	1.16 524	0.68 508	1.47 543	0.87 368	0.84 367	1.15 452	1.04 462	0.84 480	1.14 496	1.18 526	0.27 467	0.28 517	0.32 510	0.31 518	0.29 462	0.32 485

Syn2CoEx	0.74 474	0.55 526	1.17 518	0.66 541	0.45 508	0.89 469	0.56 476	1.54 551	1.15 497	0.95 445	1.35 500	1.03 457	1.03 522	0.96 457	0.89 472	0.31 499	0.27 510	0.29 493	0.24 464	0.23 407	0.27 449

ADCRef	0.84 497	0.46 498	1.60 557	0.52 470	0.45 508	1.08 509	0.52 457	1.13 434	1.03 455	1.22 526	1.43 516	0.87 407	0.93 507	0.91 440	3.35 589	0.19 341	0.16 366	0.23 417	0.23 449	0.23 407	0.22 391

CC-Net-ROB	0.84 497	1.01 573	0.93 484	0.60 522	0.45 508	1.25 533	0.71 514	1.20 465	1.05 461	0.84 367	1.24 474	0.90 419	0.78 465	1.14 496	0.70 435	0.48 557	0.34 548	1.71 590	0.38 539	0.78 568	0.40 522

NCCL2	0.74 474	0.45 493	0.77 440	0.65 539	0.45 508	0.97 483	1.16 571	1.16 443	1.02 451	1.00 469	0.98 378	1.48 542	0.88 496	0.99 471	0.89 472	0.31 499	0.27 510	0.39 534	0.39 541	0.33 487	0.34 498

WCMA_ROB	1.22 547	0.39 466	0.93 484	0.51 453	0.45 508	1.44 545	0.79 538	1.20 465	1.30 530	2.99 599	3.94 598	3.30 591	2.17 585	1.42 537	1.31 534	0.46 551	0.35 551	0.35 518	0.37 536	0.41 522	0.42 530

FSD					0.46 517	0.48 276	0.52 457	0.54 125	0.49 181	0.48 183	0.48 150	0.50 219	0.48 298	0.51 167	0.49 357	0.45 550	0.43 570	0.47 550	0.46 556	0.46 535

YMNet	0.68 458	0.40 475	1.01 499	0.53 481	0.46 517	1.04 501	0.48 429	1.06 404	0.81 329	1.21 522	1.31 491	1.11 487	0.73 440	0.89 429	0.96 492	0.27 467	0.31 532	0.25 446	0.25 477	0.25 431	0.24 426

YMNet_1	0.68 458	0.40 475	1.01 499	0.53 481	0.46 517	1.04 501	0.48 429	1.06 404	0.81 329	1.21 522	1.31 491	1.11 487	0.73 440	0.89 429	0.96 492	0.27 467	0.31 532	0.25 446	0.25 477	0.25 431	0.24 426

rvit_stereo_0075_2	0.48 323	0.38 461	0.74 432	0.54 493	0.46 517	0.43 246	0.35 280	0.85 321	0.68 251	0.56 207	0.73 241	0.59 275	0.47 294	0.64 279	0.47 344	0.33 511	0.23 477	0.35 518	0.26 488	0.32 482	0.26 439

Wz-Net-SNSev	0.99 522	0.80 555	3.00 581	0.57 511	0.46 517	0.94 478	1.22 576	1.40 530	1.28 524	1.04 484	1.33 495	1.46 538	0.90 502	2.06 571	1.65 551	0.26 456	0.24 486	0.25 446	0.26 488	0.33 487	0.30 472

FINET	0.75 478	0.45 493	1.38 539	0.48 419	0.46 517	0.98 488	1.00 561	1.22 476	1.69 566	0.91 429	1.25 475	0.74 358	0.74 447	1.09 490	0.82 463	0.37 532	0.31 532	0.27 474	0.24 464	0.35 500	0.34 498

MFN_U_SF_RVC	1.14 537	0.63 538	2.33 573	0.69 550	0.46 517	2.04 573	0.70 512	1.90 579	1.37 537	1.62 555	1.56 532	1.94 565	1.36 550	1.73 559	1.90 558	0.41 543	0.38 555	0.45 546	0.48 564	0.45 532	0.47 548

S-Stereo	0.76 481	0.36 451	1.10 510	0.57 511	0.46 517	0.83 455	0.59 488	1.31 508	1.62 561	0.98 463	1.41 509	1.11 487	0.93 507	0.85 417	1.07 516	0.27 467	0.31 532	0.28 485	0.25 477	0.33 487	0.50 555

DStereoO	1.07 529	0.77 551	0.87 475	0.67 543	0.49 525	0.91 471	1.30 580	1.15 440	1.41 541	1.24 530	1.33 495	1.06 471	2.39 590	1.32 529	1.11 520	2.03 600	0.38 555	0.77 574	0.31 518	1.55 583	0.43 535

FC-DCNN v2	1.74 572	0.53 513	0.68 401	0.62 531	0.49 525	1.67 561	0.71 514	1.85 578	1.57 556	4.84 612	5.01 609	6.42 611	3.92 603	2.24 580	1.43 541	0.47 554	0.42 567	0.47 550	0.46 556	0.48 539	0.47 548

GASNet	0.70 464	0.77 551	1.16 517	0.71 555	0.49 525	0.62 358	0.48 429	1.12 427	1.05 461	0.98 463	0.84 305	0.94 433	0.82 475	1.41 536	0.85 467	0.33 511	0.22 467	0.29 493	0.28 502	0.44 531	0.26 439

G-Net	0.95 515	0.48 507	1.13 513	0.67 543	0.49 525	2.07 574	0.63 499	1.02 385	0.90 389	1.77 566	2.62 577	1.28 510	1.60 564	1.09 490	1.06 513	0.37 532	0.30 524	0.35 518	0.25 477	0.46 535	0.45 542

FC-DCNN	1.67 571	0.53 513	0.68 401	0.62 531	0.49 525	1.62 557	0.71 514	1.77 576	1.55 554	4.73 611	4.66 607	5.82 607	3.94 604	2.13 575	1.42 539	0.47 554	0.42 567	0.47 550	0.46 556	0.48 539	0.47 548

SHD	0.98 520	0.54 520	1.30 532	0.63 534	0.50 530	1.14 520	0.50 448	1.80 577	2.20 580	1.66 560	1.39 506	1.47 540	1.21 541	1.40 533	1.80 555	0.32 504	0.27 510	0.32 510	0.34 530	0.41 522	0.44 540

MSMD_ROB	1.25 550	0.51 508	0.64 381	0.60 522	0.50 530	1.66 560	0.67 505	1.26 489	1.26 522	2.64 590	3.82 595	3.06 586	3.20 600	1.45 541	0.91 481	0.46 551	0.41 565	0.49 558	0.51 571	0.47 538	0.45 542

w-ln-seven	1.02 525	0.52 510	2.86 578	0.55 501	0.51 532	1.37 540	0.75 530	1.72 572	1.84 572	1.54 552	1.52 529	1.27 509	0.95 512	1.30 525	2.07 568	0.24 438	0.22 467	0.25 446	0.25 477	0.31 474	0.28 460

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 527	0.61 536	1.82 565	0.69 550	0.51 532	2.62 581	1.69 596	1.28 499	1.44 546	1.39 545	1.56 532	1.34 524	0.91 503	1.68 555	0.95 490	0.38 537	0.39 560	0.46 549	0.61 578	0.41 522	0.43 535

stereogan	0.83 495	0.33 433	0.89 480	0.61 527	0.51 532	1.80 568	0.50 448	1.41 532	1.39 540	1.05 489	1.47 524	1.56 552	1.04 524	1.32 529	0.87 469	0.29 488	0.29 519	0.29 493	0.25 477	0.39 518	0.40 522

WZ-Net	1.29 554	0.64 539	5.42 598	0.64 537	0.52 535	1.37 540	1.29 579	1.41 532	1.77 569	1.56 553	1.69 541	1.74 557	1.41 554	2.50 588	2.16 573	0.28 478	0.21 458	0.23 417	0.25 477	0.39 518	0.41 527

ADCP+	1.18 543	0.37 453	3.09 583	0.50 441	0.52 535	1.48 548	0.61 493	1.32 514	1.07 473	1.21 522	1.16 457	1.08 477	1.11 532	1.63 551	7.17 607	0.20 362	0.16 366	0.24 433	0.22 433	0.29 462	0.22 391

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 379	0.23 264	1.38 539	0.40 217	0.53 537	0.29 100	0.30 182	1.49 544	0.45 161	0.69 278	1.15 452	0.98 441	0.32 186	0.70 335	0.29 160	0.15 165	0.11 128	0.17 215	0.20 391	0.22 387	0.27 449

ADCS	1.60 568	0.70 544	4.02 590	0.61 527	0.53 537	1.31 536	1.11 566	1.71 571	1.86 574	1.97 575	1.68 539	1.51 546	1.46 557	2.07 572	9.20 610	0.34 519	0.32 539	0.33 515	0.36 534	0.45 532	0.46 546

PA-Net	0.70 464	0.46 498	0.96 491	0.51 453	0.53 537	0.94 478	0.73 525	1.14 436	1.15 497	0.83 361	0.90 338	0.88 411	0.76 459	1.19 504	0.96 492	0.25 451	0.41 565	0.29 493	0.44 555	0.27 451	0.39 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AF-Net	0.85 502	0.41 481	0.87 475	0.66 541	0.54 540	0.96 482	0.52 457	1.66 568	1.37 537	1.03 479	2.04 559	1.46 538	1.36 550	1.19 504	1.05 512	0.34 519	0.24 486	0.39 534	0.28 502	0.31 474	0.26 439

XQC	0.97 518	0.70 544	1.54 551	0.70 553	0.55 541	1.48 548	0.81 540	1.41 532	1.57 556	1.21 522	1.12 438	1.33 521	1.04 524	1.55 547	2.00 564	0.39 538	0.25 494	0.37 528	0.32 522	0.55 555	0.49 552

testlalala2	0.37 199	0.19 122	0.45 215	0.94 570	0.56 542	0.45 264	0.25 101	0.64 189	0.51 193	0.69 278	0.57 196	0.44 188	0.24 78	0.35 44	0.33 209	0.15 165	0.13 275	0.14 97	0.10 56	0.13 87	0.14 162

BEATNet-Init1	15.65 618	1.62 594	54.26 636	0.75 560	0.56 542	37.03 630	13.39 619	13.20 619	14.59 619	29.41 635	29.29 635	47.69 638	21.87 628	26.91 629	19.58 620	0.43 548	0.39 560	0.47 550	0.47 560	0.52 551	0.52 561

Nwc_Net	0.82 490	0.40 475	0.86 470	0.62 531	0.56 542	1.04 501	0.57 478	1.72 572	1.08 477	0.93 433	1.88 551	1.44 536	1.24 544	1.19 504	0.94 487	0.31 499	0.25 494	0.36 523	0.39 541	0.31 474	0.31 481

AnyNet_C01	1.63 569	1.16 577	7.38 602	0.65 539	0.56 542	2.25 577	1.53 589	1.53 549	1.46 549	1.71 564	1.95 553	1.83 560	1.41 554	2.48 586	4.42 599	0.33 511	0.32 539	0.32 510	0.34 530	0.45 532	0.50 555

AnyNet_C32	1.27 552	0.72 548	3.33 587	0.59 520	0.56 542	1.51 552	1.53 589	1.27 494	1.28 524	1.52 550	1.48 525	1.38 532	1.23 543	1.64 552	5.26 601	0.30 495	0.29 519	0.29 493	0.34 530	0.38 514	0.44 540

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 559	0.91 565	2.11 571	0.89 566	0.57 547	4.27 603	1.79 600	1.55 552	2.00 577	1.64 557	1.85 550	1.83 560	1.44 556	1.89 567	1.49 545	0.49 558	0.40 563	0.56 564	0.58 575	0.75 567	0.52 561

ELAS	1.77 575	0.64 539	1.10 510	0.72 556	0.58 548	3.37 597	1.76 598	2.54 591	2.57 588	3.77 606	3.96 599	2.83 582	3.44 601	2.34 584	2.73 583	0.53 563	0.47 576	0.50 560	0.48 564	0.55 555	0.55 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FCDSN-DC	1.43 563	0.57 530	0.69 410	0.74 558	0.59 549	1.42 544	0.65 504	1.40 530	1.41 541	3.31 603	4.42 605	4.57 598	3.01 598	1.70 557	1.19 528	0.46 551	0.42 567	0.48 555	0.47 560	0.51 548	0.51 559
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RP	0.80 487	0.38 461	0.73 428	0.67 543	0.59 549	0.82 452	0.57 478	1.21 468	1.28 524	1.03 479	1.68 539	1.45 537	1.49 560	1.08 489	0.90 478	0.36 528	0.31 532	0.37 528	0.30 509	0.36 506	0.36 508

ELAS_RVC	1.76 574	0.64 539	1.20 519	0.74 558	0.59 549	2.18 576	2.53 608	2.10 584	2.85 593	3.46 604	3.41 593	3.12 587	4.11 605	2.69 591	2.53 581	0.54 566	0.47 576	0.51 562	0.48 564	0.55 555	0.55 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ccnet	0.84 497	0.59 535	0.86 470	0.56 505	0.60 552	1.11 516	0.72 520	1.44 539	0.97 432	1.15 517	1.44 517	1.28 510	0.95 512	1.01 477	1.33 536	0.49 558	0.43 570	0.50 560	0.47 560	0.52 551	0.48 551

MANE	4.73 604	0.54 520	0.77 440	0.69 550	0.60 552	10.35 611	1.67 595	8.68 615	12.66 617	6.90 616	9.43 617	11.59 617	10.59 614	8.26 615	8.41 608	0.51 561	0.45 573	0.48 555	1.02 595	0.50 545	0.50 555

TCMNet	0.68 458	0.41 481	1.08 507	0.60 522	0.61 554	0.97 483	0.55 472	1.11 422	0.93 407	0.87 395	1.14 449	0.89 416	0.65 393	0.92 442	1.06 513	0.26 456	0.26 503	0.31 504	0.28 502	0.33 487	0.30 472

RTS	2.03 579	1.03 574	11.50 608	0.68 547	0.63 555	2.71 583	1.56 591	1.55 552	2.32 583	1.93 572	2.57 574	1.32 516	1.32 548	5.20 607	4.30 597	0.31 499	0.23 477	0.29 493	0.30 509	0.41 522	0.40 522

RTSA	2.03 579	1.03 574	11.50 608	0.68 547	0.63 555	2.71 583	1.56 591	1.55 552	2.32 583	1.93 572	2.57 574	1.32 516	1.32 548	5.20 607	4.30 597	0.31 499	0.23 477	0.29 493	0.30 509	0.41 522	0.40 522

DGSMNet	0.80 487	0.58 533	1.42 543	0.61 527	0.65 557	0.94 478	0.75 530	1.35 520	1.16 499	0.88 405	1.26 479	1.00 449	0.75 450	1.07 486	0.89 472	0.36 528	0.31 532	0.41 541	0.40 544	0.60 561	0.59 567

PVD	1.34 557	0.70 544	1.42 543	0.78 562	0.65 557	1.68 562	0.91 550	2.12 585	3.01 594	2.25 582	2.35 568	1.90 563	1.99 580	1.98 569	2.14 571	0.40 542	0.38 555	0.49 558	0.37 536	0.51 548	0.67 568

RGC	0.82 490	0.62 537	0.80 445	0.67 543	0.66 559	0.91 471	0.59 488	1.35 520	1.09 482	1.12 514	1.46 522	1.50 544	1.09 530	1.28 518	0.97 497	0.34 519	0.30 524	0.48 555	0.40 544	0.38 514	0.38 516

RYNet	0.76 481	0.37 453	0.74 432	0.54 493	0.67 560	1.35 539	0.68 508	1.28 499	1.21 514	1.10 509	0.90 338	1.31 514	0.94 510	1.01 477	1.30 533	0.22 400	0.16 366	0.27 474	0.23 449	0.43 528	0.45 542

NCC-stereo	0.82 490	0.43 489	0.87 475	0.63 534	0.68 561	0.88 466	0.72 520	1.60 563	1.12 485	0.95 445	1.41 509	1.37 528	1.37 552	1.26 515	0.94 487	0.32 504	0.30 524	0.37 528	0.49 567	0.34 495	0.35 502

Abc-Net	0.82 490	0.43 489	0.87 475	0.63 534	0.68 561	0.88 466	0.72 520	1.60 563	1.12 485	0.95 445	1.41 509	1.37 528	1.37 552	1.26 515	0.94 487	0.32 504	0.30 524	0.37 528	0.49 567	0.34 495	0.35 502
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
U	3.17 596	0.17 59	0.35 96	0.41 246	0.71 563	57.93 637	0.20 30	0.43 70	0.39 112	0.26 44	0.23 26	0.23 43	0.22 63	0.26 2	0.22 28	0.16 215	0.10 51	0.74 571	0.13 160	0.13 87	0.11 37

CES	0.29 105	0.15 24	0.25 3	0.31 15	0.71 563	0.36 184	0.27 129	0.51 108	0.47 176	0.34 104	0.48 150	0.27 68	0.23 71	0.40 78	0.24 64	0.13 62	0.11 128	0.12 30	0.08 1	0.13 87	0.32 485

DStereoFS	2.16 586	0.91 565	1.29 529	0.84 564	0.72 565	3.56 598	0.95 556	2.01 580	2.03 578	1.65 559	2.06 560	2.73 579	13.30 617	4.76 606	1.95 559	0.47 554	0.33 544	0.84 578	0.49 567	0.95 575	1.42 598

PASM	0.96 516	0.71 547	2.05 570	0.72 556	0.72 565	0.84 460	0.92 552	1.14 436	1.34 535	1.25 532	1.22 471	1.34 524	1.07 528	1.31 527	1.11 520	0.53 563	0.57 583	0.59 567	0.67 579	0.56 560	0.57 566

DeepPrunerF	0.93 510	0.55 526	3.88 588	0.70 553	0.81 567	0.72 413	0.74 527	1.28 499	1.97 575	0.95 445	1.02 397	0.87 407	0.85 484	1.16 500	1.07 516	0.35 525	0.29 519	0.43 543	0.40 544	0.31 474	0.33 494

PSMNet-RUCA	0.78 485	0.78 554	1.23 522	1.01 572	0.91 568	0.68 401	0.53 462	1.16 443	1.06 465	0.79 343	1.10 432	0.82 393	0.72 435	0.94 449	0.70 435	0.55 567	0.27 510	0.76 573	0.46 556	0.70 565	0.49 552

NVStereoNet_ROB	1.31 556	0.96 568	1.33 535	0.90 568	0.92 569	1.15 522	1.05 563	1.49 544	1.62 561	1.63 556	2.51 571	2.31 573	1.62 565	2.16 577	1.42 539	0.81 577	0.73 588	0.79 575	1.02 595	0.73 566	0.97 581
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SAMSARA	1.15 538	0.69 543	1.44 545	1.09 577	0.93 570	2.10 575	1.87 603	1.64 566	1.47 550	1.64 557	1.21 469	2.06 568	1.14 537	1.61 549	1.50 546	0.39 538	0.45 573	0.36 523	0.38 539	0.50 545	0.51 559

PWCK	2.06 581	1.75 598	4.11 592	1.69 587	0.93 570	3.13 595	2.86 611	2.18 586	2.41 587	2.38 585	2.33 564	2.22 571	1.85 575	3.52 598	2.20 574	1.65 595	0.73 588	1.52 588	0.83 588	1.81 585	1.02 586

MFMNet_re	1.17 541	0.99 570	1.31 533	1.02 574	0.95 572	1.32 537	1.32 581	1.44 539	1.58 558	1.72 565	1.70 542	1.21 503	1.57 562	1.16 500	1.04 510	0.88 579	0.76 594	0.79 575	0.75 584	0.90 571	0.94 577

MADNet+	2.28 588	2.56 606	10.82 606	1.25 581	0.96 573	2.77 587	1.44 588	2.34 587	1.76 568	1.36 541	1.78 546	1.84 562	1.74 572	6.33 610	4.57 600	0.67 572	0.66 586	0.59 567	0.54 574	0.84 569	0.81 575

UDG	0.93 510	1.03 574	0.75 435	1.00 571	0.97 574	1.02 497	0.57 478	1.18 454	1.01 446	0.93 433	1.02 397	1.32 516	1.03 522	0.88 427	0.92 483	0.55 567	0.33 544	1.82 592	0.41 549	1.20 580	0.74 571

Consistency-Raft	1.01 524	0.82 556	1.27 527	0.85 565	0.97 574	0.81 449	0.83 544	1.35 520	1.61 560	1.06 498	1.66 538	1.11 487	0.93 507	0.93 446	1.11 520	0.65 571	0.75 592	0.79 575	0.91 591	1.09 579	0.79 574

SQANet	0.87 505	0.76 550	0.76 437	1.16 578	0.99 576	1.10 511	0.51 451	1.12 427	0.85 355	0.93 433	1.05 413	1.03 457	0.76 459	1.07 486	0.70 435	0.79 575	0.25 494	1.04 582	0.36 534	1.56 584	0.70 569

PDISCO_ROB	0.96 516	0.51 508	1.13 513	1.03 575	1.00 577	1.81 569	0.77 533	1.72 572	1.60 559	1.09 505	1.19 467	1.34 524	0.80 471	1.62 550	1.01 501	0.58 569	0.22 467	0.45 546	0.40 544	0.50 545	0.41 527

SGM+DAISY	1.52 566	0.99 570	1.61 558	1.01 572	1.02 578	1.86 571	1.19 573	1.49 544	1.38 539	2.96 597	3.00 584	2.79 581	1.94 576	1.88 565	1.62 549	0.98 584	0.97 607	0.91 581	0.91 591	0.94 574	0.99 583

GCST	0.85 502	1.25 581	0.80 445	1.58 586	1.03 579	1.04 501	0.24 89	0.81 309	0.81 329	0.99 468	0.67 230	0.78 378	0.35 209	0.98 466	0.38 266	0.97 582	0.65 585	1.20 584	0.81 587	0.93 573	0.72 570

SPS-STEREO	1.29 554	0.94 567	1.10 510	1.05 576	1.03 579	1.48 548	0.91 550	1.57 558	1.24 515	2.13 577	1.90 552	1.94 565	1.46 557	1.77 560	1.64 550	0.97 582	0.94 605	0.90 579	0.89 590	0.96 576	0.97 581
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.98 520	0.89 564	1.06 506	0.93 569	1.04 581	0.97 483	0.82 542	1.33 517	0.93 407	1.08 501	0.98 378	1.02 455	0.95 512	1.02 480	0.93 485	0.96 581	0.96 606	0.90 579	0.91 591	0.92 572	0.95 579

WAO-7	1.96 576	1.24 579	1.52 548	1.28 582	1.06 582	2.92 592	1.64 594	3.32 598	3.05 596	2.28 583	3.32 590	3.19 589	2.38 589	3.39 596	2.49 580	1.02 585	0.92 601	1.06 583	1.04 597	1.05 578	0.99 583

otaku	1.10 533	0.96 568	0.96 491	1.37 584	1.06 582	1.65 559	0.72 520	1.46 542	1.19 508	1.10 509	1.32 493	1.32 516	0.95 512	1.29 519	0.81 462	0.89 580	0.46 575	1.24 585	0.50 570	1.86 587	0.89 576

DStereoSA	2.42 589	0.66 542	2.95 580	0.89 566	1.12 584	1.75 567	6.75 614	1.53 549	1.63 563	1.28 537	8.81 616	0.99 446	10.14 611	1.68 555	3.37 590	0.44 549	0.34 548	0.64 569	0.68 581	1.21 581	1.60 602

Ntro	1.15 538	1.00 572	1.00 498	1.49 585	1.20 585	1.69 563	0.81 540	1.39 526	1.25 517	1.01 472	1.28 484	1.31 514	1.00 517	1.31 527	0.89 472	1.10 588	0.43 570	1.36 586	0.51 571	1.95 590	0.99 583

DDUNet	1.10 533	2.58 608	0.83 456	1.21 580	1.27 586	1.02 497	0.69 511	1.17 452	0.95 420	0.98 463	1.26 479	1.28 510	0.84 480	0.97 464	0.79 458	0.85 578	0.40 563	2.00 595	0.60 577	1.34 582	0.94 577

RainbowNet	1.42 562	1.53 590	1.31 533	1.93 593	1.46 587	1.52 553	1.03 562	1.67 569	1.55 554	1.23 528	1.59 535	1.54 549	1.21 541	1.40 533	1.03 506	1.70 596	0.70 587	1.82 592	0.80 586	2.11 594	1.22 589

JetBlue	3.02 594	1.39 585	7.91 603	1.17 579	1.49 588	8.53 609	7.94 615	2.82 592	1.98 576	2.15 581	2.69 579	3.32 592	3.01 598	6.66 611	3.81 594	0.79 575	0.78 595	0.75 572	0.76 585	1.04 577	1.33 595

ACVNet-4b	1.43 563	1.34 583	1.28 528	1.95 594	1.60 589	1.93 572	0.77 533	1.59 561	1.64 564	1.05 489	1.60 536	2.10 570	0.92 505	1.79 562	0.84 465	1.76 598	0.35 551	2.03 598	0.67 579	2.16 595	1.18 588

ACVNet_2	1.74 572	1.30 582	1.62 559	1.81 589	1.63 590	2.28 578	1.34 583	2.35 588	2.64 590	1.82 568	2.55 572	2.99 584	1.71 571	1.67 554	1.20 529	1.48 593	0.59 584	1.81 591	0.71 582	2.09 593	1.29 592

ACVNet_1	1.55 567	1.36 584	1.35 537	1.96 595	1.63 590	1.83 570	0.96 559	2.09 583	1.85 573	1.43 546	1.54 530	2.31 573	1.68 570	1.42 537	1.18 526	1.76 598	0.51 579	2.05 600	0.59 576	2.24 598	1.30 593

WAO-8	3.00 592	1.60 592	1.52 548	1.82 590	1.65 592	5.57 605	1.35 584	4.65 609	12.37 615	2.89 593	4.04 600	4.89 602	2.78 594	3.73 600	2.44 576	1.29 589	0.93 603	2.00 595	1.16 604	2.02 591	1.23 590

Venus	3.00 592	1.60 592	1.52 548	1.82 590	1.65 592	5.57 605	1.35 584	4.65 609	12.37 615	2.89 593	4.04 600	4.89 602	2.78 594	3.73 600	2.44 576	1.29 589	0.93 603	2.00 595	1.16 604	2.02 591	1.23 590

WAO-6	2.11 584	1.52 589	1.25 523	1.73 588	1.69 594	2.72 585	1.62 593	3.15 596	3.64 600	2.01 576	3.28 588	3.52 596	2.20 587	2.59 589	2.48 579	1.31 591	0.92 601	2.04 599	1.22 606	1.89 588	1.35 597

MonStereo1	2.06 581	1.51 588	1.56 552	1.85 592	1.70 595	2.84 589	0.78 537	2.52 590	3.49 599	2.33 584	4.36 604	3.41 594	2.72 593	2.32 581	1.83 556	1.32 592	0.55 580	1.66 589	0.88 589	1.94 589	1.70 604

DispFullNet	1.64 570	2.64 609	3.14 584	2.57 603	1.78 596	1.32 537	0.55 472	1.42 537	1.45 547	1.89 571	1.48 525	1.55 550	2.35 588	2.08 573	1.12 523	0.60 570	0.19 439	2.33 603	0.73 583	2.35 599	1.30 593

LVE	2.20 587	1.47 587	1.44 545	2.06 596	1.80 597	2.79 588	1.77 599	2.96 593	3.94 605	1.95 574	4.29 603	3.47 595	1.97 577	2.48 586	1.85 557	2.06 601	0.88 599	2.06 601	1.13 602	2.17 596	1.53 599

Dean	2.07 583	1.39 585	1.69 564	2.17 597	1.83 598	2.75 586	1.28 578	3.49 602	3.80 603	2.13 577	3.30 589	3.18 588	1.98 579	1.78 561	1.72 552	1.73 597	0.79 598	1.99 594	0.91 591	2.17 596	1.34 596

IMH-64-1	1.96 576	1.64 595	1.26 524	2.26 599	1.91 599	2.30 579	1.35 584	2.99 594	2.29 581	1.70 562	2.79 581	2.47 576	1.66 568	2.33 582	1.95 559	2.07 602	0.74 590	2.44 604	1.04 597	2.40 600	1.59 600

IMH-64	1.96 576	1.64 595	1.26 524	2.26 599	1.91 599	2.30 579	1.35 584	2.99 594	2.29 581	1.70 562	2.79 581	2.47 576	1.66 568	2.33 582	1.95 559	2.07 602	0.74 590	2.44 604	1.04 597	2.40 600	1.59 600

IMH	2.15 585	1.66 597	1.29 529	2.25 598	1.92 601	2.87 590	1.33 582	3.25 597	3.04 595	1.87 570	3.33 592	3.00 585	2.03 581	2.80 592	1.95 559	2.09 604	0.78 595	2.45 606	1.05 600	2.44 602	1.62 603

tt	6.21 610	0.22 231	5.88 600	3.55 613	2.07 602	11.25 614	19.19 620	11.84 618	5.47 608	2.71 591	2.18 562	4.87 601	6.25 610	3.71 599	7.09 606	8.31 622	11.17 626	4.91 619	5.39 621	5.72 616	2.42 610

test_for_model	0.90 508	3.60 613	0.42 182	2.47 602	2.11 603	0.39 212	0.28 145	0.46 86	0.48 178	0.76 320	0.32 86	0.30 86	0.28 132	0.35 44	0.27 120	0.69 573	0.12 199	0.13 63	0.09 6	3.76 614	0.74 571

TorneroNet-64	3.54 597	1.89 599	1.59 554	2.62 606	2.29 604	6.88 608	1.72 597	4.72 611	11.88 613	2.43 587	5.46 613	8.16 613	2.80 596	4.13 604	3.03 586	2.25 607	0.75 592	2.57 608	1.09 601	2.65 606	1.84 606

TorneroNet	4.49 603	1.92 600	1.65 562	2.60 605	2.29 604	14.95 618	1.86 602	4.86 612	19.56 629	3.10 601	7.52 615	7.00 612	2.90 597	4.48 605	3.66 592	2.24 606	0.78 595	2.68 610	1.14 603	2.79 607	1.80 605

KSHMR	2.64 590	1.96 601	1.86 567	2.69 607	2.44 606	2.88 591	2.04 604	3.46 601	6.31 609	2.51 589	3.27 587	3.39 593	1.97 577	2.59 589	2.08 570	2.48 609	1.41 611	2.80 613	1.51 610	2.98 608	2.09 607

DPSimNet_ROB	5.19 608	2.71 610	18.56 612	2.59 604	2.49 607	4.25 602	10.93 617	3.33 599	3.93 604	5.02 613	4.52 606	5.74 605	10.18 612	5.44 609	8.79 609	2.40 608	2.47 614	2.48 607	2.54 614	2.56 604	2.87 613

UNDER WATER	3.63 599	2.12 603	4.11 592	3.17 610	2.51 608	3.77 601	2.45 607	3.53 603	13.66 618	2.98 598	2.92 583	5.75 606	4.13 606	3.85 602	3.75 593	2.84 613	1.11 608	2.71 611	1.41 608	3.26 611	2.50 611

UNDER WATER-64	3.72 600	2.07 602	4.57 595	3.30 612	2.52 609	5.61 607	2.63 610	3.67 604	12.27 614	3.09 600	2.66 578	5.99 609	4.74 608	3.93 603	3.57 591	2.54 610	1.24 610	2.65 609	1.48 609	3.21 610	2.62 612

ktn	3.02 594	2.27 604	1.85 566	2.89 608	2.54 610	3.72 599	2.14 605	3.79 605	5.33 607	2.82 592	5.09 610	5.95 608	2.54 591	3.34 595	2.58 582	2.65 611	1.44 612	2.78 612	2.03 613	2.61 605	2.10 608

notaker	2.87 591	2.31 605	2.01 569	3.03 609	2.60 611	2.94 593	1.82 601	3.43 600	3.06 597	2.89 593	4.21 602	6.15 610	2.71 592	3.42 597	2.90 585	2.67 612	1.18 609	3.00 614	1.67 611	3.13 609	2.26 609

JetRed	5.38 609	6.17 614	12.68 611	2.38 601	2.85 612	12.60 615	11.17 618	4.60 608	3.74 601	3.87 607	3.85 596	4.83 600	4.13 606	6.81 612	12.18 615	2.18 605	2.95 616	2.19 602	1.98 612	3.49 612	3.01 614

HanzoNet	6.97 612	2.57 607	4.66 596	3.29 611	2.96 613	3.75 600	2.35 606	5.08 613	7.11 610	14.46 626	13.06 619	17.69 623	22.95 629	13.72 619	6.61 605	4.36 616	1.96 613	3.14 615	2.59 615	3.88 615	3.19 615

MADNet++	4.18 601	2.72 611	4.00 589	3.80 614	3.44 614	4.72 604	4.05 613	4.01 606	3.74 601	4.52 609	5.14 611	4.20 597	4.89 609	7.04 613	6.39 604	3.79 615	3.70 617	3.27 616	2.70 616	3.68 613	3.74 616

PML	40.49 637	30.31 625	12.46 610	7.19 615	14.30 615	91.44 640	212.44 642	7.73 614	23.24 630	74.44 641	185.05 642	49.81 639	25.78 630	21.34 624	12.84 616	8.71 623	2.93 615	8.43 623	3.24 618	13.77 623	4.45 617

USTest	12.98 617	14.10 618	19.89 613	16.19 618	14.95 616	20.69 620	31.85 626	16.52 623	10.99 612	8.83 618	9.55 618	13.88 618	10.36 613	16.06 620	21.35 622	3.19 614	4.82 618	5.08 621	5.36 620	8.77 619	7.20 618

DGTPSM_ROB	12.12 615	8.03 615	21.12 614	8.97 616	16.81 617	10.68 612	30.77 624	9.14 616	15.23 620	6.55 614	15.49 626	9.02 614	15.13 619	9.26 616	21.71 623	4.58 617	8.60 619	5.07 620	9.26 622	5.88 617	11.06 621

DPSMNet_ROB	12.13 616	8.03 615	21.13 615	9.02 617	16.82 618	10.68 612	30.78 625	9.15 617	15.24 621	6.56 615	15.50 627	9.02 614	15.13 619	9.28 617	21.71 623	4.59 618	8.60 619	5.08 621	9.26 622	5.89 618	11.06 621

TCMNet-wrong-test	9.08 613	10.58 617	9.58 605	19.64 619	17.64 619	12.69 616	8.93 616	13.77 622	2.58 589	4.67 610	5.19 612	14.57 619	11.02 616	7.21 614	9.81 611	5.58 621	0.89 600	3.76 617	3.10 617	10.41 620	10.02 620

DPSM_ROB	17.80 619	18.60 620	24.24 621	20.89 621	19.49 620	25.83 623	36.10 628	21.62 629	16.41 623	13.46 621	14.26 624	19.11 626	16.15 622	20.74 622	25.59 626	9.37 624	9.23 622	9.47 624	9.81 624	13.47 621	12.09 624

DPSM	17.80 619	18.60 620	24.24 621	20.89 621	19.49 620	25.83 623	36.10 628	21.62 629	16.41 623	13.46 621	14.26 624	19.11 626	16.15 622	20.74 622	25.59 626	9.37 624	9.23 622	9.47 624	9.81 624	13.47 621	12.09 624

Anonymous_1	33.12 625	18.23 619	23.86 617	20.53 620	21.18 622	25.45 622	35.84 627	22.44 631	15.68 622	13.41 620	13.70 623	18.00 624	15.15 621	20.31 621	24.47 625	14.56 629	8.84 621	66.24 636	117.79 638	155.41 641	11.40 623

LRCNet_RVC	21.27 623	31.14 626	21.46 616	28.97 624	23.77 623	3.11 594	0.62 495	20.94 627	1.64 564	25.57 628	28.13 630	21.96 628	14.74 618	21.99 628	16.44 619	29.16 636	14.92 627	33.57 632	31.28 632	29.67 633	26.33 631

HaxPig	31.93 624	37.19 629	34.22 623	24.41 623	24.94 624	18.53 619	20.18 621	21.15 628	28.84 631	35.74 636	38.86 636	26.18 629	28.75 631	33.85 630	34.15 631	35.89 637	38.80 637	37.79 633	40.52 635	39.33 634	39.33 636

MEDIAN_ROB	37.35 634	40.72 637	40.37 627	32.26 625	31.80 625	27.29 625	25.02 622	29.47 632	33.43 638	41.99 640	41.60 638	33.48 630	34.37 638	39.66 633	36.94 632	43.49 639	43.96 639	44.07 635	43.35 637	41.32 636	42.43 638

AVERAGE_ROB	37.53 635	40.05 636	40.01 626	34.74 626	33.76 626	28.46 629	25.14 623	32.31 633	34.08 639	41.20 639	40.52 637	34.51 631	34.78 639	39.11 632	37.48 633	42.68 638	43.32 638	43.80 634	42.99 636	40.42 635	41.31 637

CasAABBNet	35.77 628	37.38 630	48.59 633	42.20 628	39.23 627	51.95 631	72.92 635	43.36 635	33.03 636	26.93 632	28.31 631	38.43 634	32.32 634	41.58 635	51.50 636	18.71 630	18.58 629	19.11 627	19.75 627	27.11 625	24.33 627

FlowAnything	35.84 629	37.49 634	48.69 634	42.17 627	39.26 628	51.95 631	72.95 638	43.35 634	33.23 637	26.92 631	28.67 632	38.55 636	32.78 636	41.53 634	51.47 635	18.71 630	18.59 632	19.17 631	19.88 631	27.07 624	24.26 626

Selective-RAFT-Error	35.87 630	37.42 633	48.73 635	42.24 629	39.28 629	52.00 635	72.87 634	43.41 638	32.95 635	26.97 633	28.72 633	38.71 637	33.15 637	41.59 636	51.42 634	18.77 634	18.60 633	19.14 630	19.78 630	27.19 628	24.42 630

RAFT-FEzeroshot	35.76 626	37.39 631	48.55 631	42.39 630	39.44 630	51.96 633	72.92 635	43.38 636	32.90 633	26.87 629	28.06 628	38.42 632	32.28 632	41.59 636	51.51 637	18.73 632	18.58 629	19.11 627	19.75 627	27.12 626	24.33 627

RAFT-FE	35.76 626	37.39 631	48.55 631	42.39 630	39.44 630	51.96 633	72.92 635	43.38 636	32.90 633	26.87 629	28.06 628	38.42 632	32.28 632	41.59 636	51.51 637	18.73 632	18.58 629	19.11 627	19.75 627	27.12 626	24.33 627

LSM	4.83 606	0.83 559	11.23 607	0.76 561	56.73 632	1.10 511	1.18 572	1.35 520	1.70 567	2.13 577	2.34 566	1.34 524	1.19 540	1.52 546	1.23 530	0.34 519	0.50 578	0.39 534	0.47 560	0.51 548	9.82 619

DLNR-FE	20.09 621	36.45 628	38.39 625	170.32 639	60.71 633	0.23 30	0.20 30	13.60 621	0.40 126	0.45 166	0.66 222	0.42 174	0.21 51	0.64 279	0.32 198	5.49 619	0.10 51	0.15 141	0.11 94	72.83 638	0.13 123

DLNR_Zeroshot_test	20.12 622	36.36 627	38.38 624	170.13 638	62.28 634	0.22 19	0.20 30	13.43 620	0.40 126	0.45 166	0.66 222	0.42 174	0.21 51	0.64 279	0.32 198	5.57 620	0.10 51	0.15 141	0.11 94	72.31 637	0.13 123

xxxxx1	36.77 631	19.69 622	24.00 618	62.46 633	66.77 635	27.30 626	39.89 630	20.40 624	18.80 626	14.18 623	13.11 620	17.29 620	17.30 624	21.62 625	27.81 628	13.61 626	18.98 634	111.36 639	133.25 639	28.84 630	38.64 633

tt_ll	36.77 631	19.69 622	24.00 618	62.46 633	66.77 635	27.30 626	39.89 630	20.40 624	18.80 626	14.18 623	13.11 620	17.29 620	17.30 624	21.62 625	27.81 628	13.61 626	18.98 634	111.36 639	133.25 639	28.84 630	38.64 633

ff	36.77 631	19.69 622	24.00 618	62.46 633	66.77 635	27.30 626	39.89 630	20.40 624	18.80 626	14.18 623	13.11 620	17.29 620	17.30 624	21.62 625	27.81 628	13.61 626	18.98 634	111.36 639	133.25 639	28.84 630	38.64 633

LSM0	38.96 636	37.52 635	48.37 630	43.79 632	91.31 638	52.31 636	72.38 633	43.71 639	32.75 632	27.16 634	28.73 634	38.51 635	32.63 635	41.75 639	51.59 639	18.85 635	18.43 628	19.09 626	19.60 626	27.21 629	33.44 632

RSGM-EC	74.49 638	61.53 638	40.38 628	97.66 636	92.09 639	73.48 638	113.87 639	59.44 640	38.62 640	39.84 637	49.02 639	90.35 640	61.68 640	138.81 640	126.03 640	92.92 640	53.83 640	94.52 637	37.88 633	81.03 639	46.84 639

acva	74.49 638	61.53 638	40.38 628	97.66 636	92.09 639	73.48 638	113.87 639	59.44 640	38.62 640	39.84 637	49.02 639	90.35 640	61.68 640	138.81 640	126.03 640	92.92 640	53.83 640	94.52 637	37.88 633	81.03 639	46.84 639

test_example2	176.82 640	204.75 640	198.54 640	188.58 640	191.23 641	151.28 641	169.77 641	97.63 642	125.81 642	179.94 642	183.74 641	158.20 642	139.14 642	192.16 642	198.12 642	203.48 642	236.37 642	163.71 642	173.22 642	217.79 642	162.95 641

ccccc		430.66 641		506.24 641	500.20 642	349.93 642		384.19 643		330.97 643		370.48 643		498.75 643		557.84 643	430.47 643	334.14 643	290.91 643	547.74 643

GS-Stereo							0.29 161	0.50 102	0.29 40	0.30 75	0.29 63	0.23 43	0.20 42	0.33 26	0.22 28	0.16 215	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.14 132	0.13 123

Low-res two-view benchmark