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

MonStereo	0.20 10	0.14 5	0.27 19	0.31 15	0.16 5	0.22 20	0.21 54	0.39 43	0.34 77	0.20 10	0.25 36	0.18 12	0.15 6	0.40 79	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.10 3

Wavelet-MonSter	0.20 10	0.14 5	0.29 36	0.34 61	0.19 50	0.18 7	0.21 54	0.34 26	0.24 21	0.25 38	0.34 98	0.22 38	0.27 117	0.28 6	0.22 28	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

Monster-pub-eth3d	0.20 10	0.14 5	0.27 19	0.31 15	0.16 5	0.22 20	0.21 54	0.39 43	0.34 77	0.20 10	0.25 36	0.17 5	0.15 6	0.40 79	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.10 3

asda	0.22 28	0.19 123	0.31 52	0.32 36	0.18 29	0.24 38	0.23 84	0.38 41	0.29 41	0.28 66	0.24 33	0.18 12	0.23 72	0.41 85	0.22 28	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.10 3

4w-stereo	0.22 28	0.19 123	0.33 69	0.31 15	0.18 29	0.29 101	0.20 30	0.33 15	0.23 16	0.33 93	0.24 33	0.21 32	0.28 133	0.42 94	0.23 47	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 20	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 44	0.18 87	0.31 52	0.31 15	0.18 29	0.27 75	0.22 67	0.39 43	0.30 51	0.33 93	0.27 49	0.24 54	0.29 154	0.52 171	0.25 78	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.11 37

MonSter	0.20 10	0.14 5	0.27 19	0.31 15	0.16 5	0.22 20	0.21 54	0.39 43	0.34 77	0.20 10	0.25 36	0.18 12	0.15 6	0.39 70	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.10 3

BPD-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 53	0.20 76	0.16 3	0.22 67	0.21 1	0.23 16	0.14 1	0.18 10	0.16 2	0.14 2	0.26 2	0.22 28	0.10 8	0.09 18	0.14 97	0.13 160	0.10 3	0.11 37

BStereo	0.28 98	0.18 87	1.08 508	0.34 61	0.22 120	0.22 20	0.33 241	0.39 43	0.42 143	0.26 45	0.25 36	0.26 63	0.19 29	0.44 107	0.30 178	0.10 8	0.12 200	0.12 30	0.16 254	0.12 49	0.15 206

Wave_Phase_stereo	0.32 139	0.18 87	1.08 508	0.34 61	0.22 120	0.69 404	0.33 241	0.57 144	0.42 143	0.26 45	0.25 36	0.26 63	0.19 29	0.44 107	0.30 178	0.10 8	0.12 200	0.12 30	0.16 254	0.12 49	0.15 206

AdaDepth	0.23 44	0.18 87	0.36 116	0.38 152	0.19 50	0.33 158	0.22 67	0.35 30	0.24 21	0.22 24	0.21 18	0.20 26	0.19 29	0.59 220	0.21 18	0.10 8	0.11 129	0.13 63	0.10 56	0.11 20	0.13 124

asd	0.22 28	0.18 87	0.31 52	0.32 36	0.18 29	0.26 61	0.22 67	0.37 38	0.25 27	0.32 89	0.23 27	0.19 20	0.23 72	0.46 123	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 49	0.10 3

qwe	0.23 44	0.18 87	0.30 44	0.31 15	0.18 29	0.29 101	0.22 67	0.39 43	0.33 71	0.37 117	0.30 74	0.20 26	0.22 64	0.45 115	0.22 28	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 49	0.10 3

2.25w	0.23 44	0.19 123	0.35 97	0.31 15	0.18 29	0.30 112	0.18 13	0.34 26	0.32 63	0.33 93	0.37 112	0.20 26	0.25 87	0.47 135	0.25 78	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.10 56	0.10 3	0.12 76

4.25_new	0.22 28	0.22 232	0.34 81	0.32 36	0.19 50	0.31 128	0.28 146	0.33 15	0.25 27	0.30 76	0.28 56	0.21 32	0.26 106	0.35 45	0.25 78	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.10 3

4.5w_new	0.22 28	0.22 232	0.34 81	0.32 36	0.19 50	0.31 128	0.28 146	0.33 15	0.25 27	0.30 76	0.28 56	0.21 32	0.26 106	0.35 45	0.25 78	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.10 3

4.5_new	0.21 23	0.20 163	0.31 52	0.31 15	0.18 29	0.24 38	0.26 116	0.34 26	0.29 41	0.33 93	0.29 64	0.19 20	0.19 29	0.30 10	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 30	0.11 94	0.14 133	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 23	0.20 163	0.31 52	0.31 15	0.18 29	0.24 38	0.26 116	0.34 26	0.29 41	0.33 93	0.29 64	0.19 20	0.19 29	0.30 10	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 30	0.11 94	0.14 133	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 28	0.22 232	0.34 81	0.32 36	0.19 50	0.31 128	0.28 146	0.33 15	0.25 27	0.30 76	0.28 56	0.21 32	0.26 106	0.35 45	0.25 78	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.10 3

2.5w	0.22 28	0.18 87	0.34 81	0.32 36	0.18 29	0.31 128	0.27 130	0.33 15	0.24 21	0.29 68	0.35 104	0.18 12	0.19 29	0.41 85	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 49	0.10 3

3.25w_new	0.24 53	0.17 60	0.34 81	0.31 15	0.18 29	0.43 247	0.20 30	0.39 43	0.32 63	0.39 135	0.29 64	0.23 44	0.27 117	0.43 100	0.23 47	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 37

3.25w	0.24 53	0.17 60	0.34 81	0.31 15	0.18 29	0.43 247	0.20 30	0.39 43	0.32 63	0.39 135	0.29 64	0.23 44	0.27 117	0.43 100	0.23 47	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 37

3.75w	0.23 44	0.17 60	0.33 69	0.32 36	0.19 50	0.42 242	0.24 90	0.36 33	0.26 32	0.33 93	0.28 56	0.17 5	0.25 87	0.38 64	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 20	0.10 3

3w_stereo	0.25 62	0.20 163	0.40 161	0.33 53	0.17 15	0.32 146	0.41 379	0.42 67	0.39 113	0.33 93	0.28 56	0.16 2	0.29 154	0.35 45	0.22 28	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 49	0.12 76

2w_stereo	0.23 44	0.19 123	0.33 69	0.33 53	0.17 15	0.28 89	0.37 309	0.40 56	0.36 92	0.33 93	0.33 89	0.17 5	0.21 52	0.30 10	0.23 47	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 49	0.11 37

1w_stereo	0.25 62	0.15 25	0.31 52	0.35 82	0.18 29	0.32 146	0.41 379	0.41 62	0.44 157	0.32 89	0.39 120	0.17 5	0.27 117	0.46 123	0.24 65	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.10 3

Pro-Stereo	0.18 2	0.13 2	0.22 1	0.33 53	0.23 151	0.16 3	0.19 19	0.21 1	0.23 16	0.24 33	0.18 10	0.17 5	0.11 1	0.36 52	0.21 18	0.11 27	0.09 18	0.15 142	0.14 192	0.10 3	0.10 3

BridgeDepth	0.21 23	0.15 25	0.27 19	0.35 82	0.14 1	0.38 203	0.26 116	0.30 9	0.23 16	0.18 4	0.19 12	0.28 75	0.30 173	0.32 17	0.22 28	0.11 27	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 20	0.11 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.27 86	0.16 42	1.15 517	0.30 9	0.17 15	0.38 203	0.19 19	0.44 76	0.40 127	0.24 33	0.21 18	0.23 44	0.22 64	0.47 135	0.20 8	0.11 27	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.09 1	0.18 312

2.75w_new	0.22 28	0.18 87	0.30 44	0.29 6	0.18 29	0.23 31	0.33 241	0.37 38	0.29 41	0.36 113	0.27 49	0.18 12	0.25 87	0.37 56	0.24 65	0.11 27	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

monsterstereo	0.23 44	0.15 25	0.28 27	0.35 82	0.19 50	0.22 20	0.20 30	0.38 41	0.37 100	0.34 105	0.40 124	0.19 20	0.19 29	0.46 123	0.22 28	0.11 27	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.13 88	0.09 1

MLG-Stereo	0.18 2	0.14 5	0.28 27	0.34 61	0.16 5	0.26 61	0.17 3	0.31 12	0.15 2	0.19 7	0.15 2	0.23 44	0.15 6	0.32 17	0.20 8	0.11 27	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.10 3	0.10 3

LG-Stereo	0.25 62	0.18 87	0.43 202	0.40 218	0.20 76	0.22 20	0.26 116	0.33 15	0.39 113	0.27 55	0.45 138	0.22 38	0.16 13	0.38 64	0.28 143	0.11 27	0.12 200	0.17 216	0.15 223	0.13 88	0.10 3

LoS_RVC	0.28 98	0.17 60	0.29 36	0.33 53	0.32 417	0.43 247	0.34 258	0.42 67	0.34 77	0.33 93	0.51 167	0.29 78	0.38 236	0.37 56	0.28 143	0.11 27	0.10 52	0.11 1	0.08 1	0.11 20	0.26 440

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 200	0.18 87	0.45 216	0.36 113	0.19 50	0.33 158	0.28 146	0.67 211	0.77 300	0.72 297	0.99 387	0.56 245	0.39 251	0.44 107	0.31 192	0.11 27	0.09 18	0.15 142	0.14 192	0.13 88	0.11 37

AFF-stereo	0.39 231	0.20 163	0.42 183	0.37 132	0.22 120	0.27 75	0.31 210	0.67 211	0.72 272	0.66 257	1.12 439	0.75 364	0.38 236	0.57 207	0.35 232	0.11 27	0.09 18	0.16 170	0.16 254	0.14 133	0.12 76

NLSM3	0.27 86	0.17 60	0.32 64	0.38 152	0.22 120	0.33 158	0.28 146	0.58 148	0.50 187	0.29 68	0.35 104	0.29 78	0.25 87	0.43 100	0.27 121	0.12 37	0.10 52	0.16 170	0.15 223	0.12 49	0.11 37

MonSter++	0.20 10	0.14 5	0.25 4	0.30 9	0.20 76	0.28 89	0.19 19	0.33 15	0.26 32	0.21 14	0.20 15	0.28 75	0.21 52	0.31 15	0.22 28	0.12 37	0.10 52	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

HiDET	0.20 10	0.14 5	0.27 19	0.30 9	0.19 50	0.24 38	0.19 19	0.39 43	0.27 37	0.21 14	0.23 27	0.27 69	0.17 15	0.32 17	0.24 65	0.12 37	0.10 52	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 37

LCMNet	0.22 28	0.14 5	0.26 12	0.30 9	0.20 76	0.26 61	0.19 19	0.40 56	0.45 162	0.21 14	0.21 18	0.27 69	0.18 22	0.38 64	0.24 65	0.12 37	0.12 200	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 37

monsters	0.22 28	0.14 5	0.28 27	0.32 36	0.19 50	0.24 38	0.19 19	0.46 87	0.34 77	0.37 117	0.30 74	0.16 2	0.20 43	0.45 115	0.20 8	0.12 37	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.11 37

IGEV	0.21 23	0.13 2	0.25 4	0.31 15	0.20 76	0.22 20	0.19 19	0.42 67	0.30 51	0.22 24	0.34 98	0.20 26	0.15 6	0.32 17	0.19 1	0.12 37	0.10 52	0.12 30	0.10 56	0.10 3	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 2	0.14 5	0.28 27	0.34 61	0.17 15	0.24 38	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 4	0.14 1	0.23 44	0.15 6	0.32 17	0.20 8	0.12 37	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MM-Stereo_test2	0.30 116	0.18 87	0.41 170	0.41 247	0.25 222	0.41 232	0.41 379	0.65 193	0.43 152	0.38 126	0.36 107	0.31 92	0.26 106	0.55 186	0.25 78	0.12 37	0.11 129	0.15 142	0.12 124	0.15 181	0.12 76

HART	0.30 116	0.17 60	0.33 69	0.41 247	0.21 98	0.32 146	0.26 116	0.67 211	0.32 63	0.33 93	0.66 223	0.41 168	0.22 64	0.58 212	0.25 78	0.12 37	0.11 129	0.15 142	0.11 94	0.15 181	0.12 76

GREAT-IGEV	0.23 44	0.15 25	0.33 69	0.30 9	0.23 151	0.20 13	0.26 116	0.35 30	0.34 77	0.21 14	0.31 79	0.22 38	0.21 52	0.50 159	0.22 28	0.12 37	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.13 88	0.12 76

HI	0.46 303	0.22 232	0.41 170	0.35 82	0.35 449	0.27 75	0.32 224	0.75 285	0.50 187	0.90 421	1.13 446	1.12 494	0.73 441	0.70 336	0.57 398	0.12 37	0.10 52	0.17 216	0.17 310	0.17 265	0.16 239

CoSv	0.46 303	0.22 232	0.41 170	0.35 82	0.35 449	0.27 75	0.32 224	0.75 285	0.50 187	0.90 421	1.13 446	1.12 494	0.73 441	0.70 336	0.57 398	0.12 37	0.10 52	0.17 216	0.17 310	0.17 265	0.16 239

AIO_rvc	0.24 53	0.17 60	0.37 130	0.35 82	0.20 76	0.26 61	0.33 241	0.45 80	0.23 16	0.26 45	0.25 36	0.33 108	0.15 6	0.55 186	0.24 65	0.12 37	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.12 49	0.11 37

fffft	0.26 75	0.18 87	0.39 149	0.37 132	0.23 151	0.29 101	0.35 281	0.46 87	0.26 32	0.37 117	0.23 27	0.27 69	0.22 64	0.55 186	0.28 143	0.12 37	0.09 18	0.16 170	0.13 160	0.13 88	0.13 124
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.23 44	0.16 42	0.29 36	0.34 61	0.20 76	0.59 345	0.20 30	0.32 13	0.31 57	0.23 27	0.19 12	0.18 12	0.18 22	0.42 94	0.22 28	0.12 37	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.11 20	0.12 76

SMoEStereo_RVC	0.27 86	0.20 163	0.37 130	0.36 113	0.23 151	0.36 185	0.31 210	0.43 71	0.36 92	0.38 126	0.30 74	0.32 100	0.24 79	0.56 196	0.24 65	0.12 37	0.10 52	0.16 170	0.12 124	0.12 49	0.12 76

WCG-NET	0.29 106	0.15 25	0.35 97	0.34 61	0.19 50	0.32 146	0.27 130	0.42 67	0.82 343	0.46 174	0.49 157	0.39 154	0.25 87	0.42 94	0.27 121	0.12 37	0.09 18	0.13 63	0.11 94	0.12 49	0.11 37

IGEV-Stereo++	0.22 28	0.16 42	0.29 36	0.38 152	0.20 76	0.22 20	0.18 13	0.44 76	0.36 92	0.23 27	0.29 64	0.24 54	0.17 15	0.28 6	0.23 47	0.12 37	0.10 52	0.12 30	0.10 56	0.12 49	0.11 37

RSM++	0.26 75	0.19 123	0.36 116	0.37 132	0.21 98	0.28 89	0.29 162	0.54 126	0.34 77	0.26 45	0.23 27	0.36 135	0.21 52	0.52 171	0.24 65	0.12 37	0.11 129	0.14 97	0.12 124	0.14 133	0.11 37

RSM	0.26 75	0.19 123	0.35 97	0.37 132	0.21 98	0.27 75	0.33 241	0.55 131	0.28 39	0.26 45	0.25 36	0.38 143	0.20 43	0.59 220	0.23 47	0.12 37	0.10 52	0.14 97	0.11 94	0.14 133	0.11 37

MoCha-V2	0.26 75	0.16 42	0.30 44	0.41 247	0.18 29	0.27 75	0.26 116	0.57 144	0.28 39	0.37 117	0.27 49	0.33 108	0.34 201	0.56 196	0.23 47	0.12 37	0.10 52	0.12 30	0.10 56	0.13 88	0.13 124

Selective-IGEV	0.25 62	0.18 87	0.37 130	0.37 132	0.20 76	0.27 75	0.25 102	0.59 155	0.25 27	0.27 55	0.26 45	0.34 115	0.18 22	0.62 261	0.23 47	0.12 37	0.10 52	0.14 97	0.11 94	0.13 88	0.11 37

test_4	0.37 200	0.19 123	0.34 81	0.45 367	0.26 259	0.20 13	0.34 258	0.58 148	0.42 143	0.60 218	1.45 522	0.43 185	0.26 106	0.67 312	0.29 161	0.12 37	0.10 52	0.17 216	0.19 369	0.15 181	0.12 76

test_3	0.37 200	0.19 123	0.50 274	0.45 367	0.24 192	0.47 272	0.36 294	0.69 227	0.84 350	0.66 257	0.46 143	0.68 328	0.25 87	0.45 115	0.32 199	0.12 37	0.10 52	0.18 267	0.16 254	0.15 181	0.12 76

cross-raft	0.34 163	0.20 163	0.38 140	0.45 367	0.24 192	0.32 146	0.35 281	0.77 294	0.42 143	0.62 228	0.77 263	0.58 266	0.27 117	0.46 123	0.31 192	0.12 37	0.10 52	0.15 142	0.13 160	0.15 181	0.12 76

s12784h	0.37 200	0.15 25	0.26 12	0.34 61	0.15 2	0.80 444	0.29 162	0.83 318	0.87 369	0.58 214	0.58 201	0.43 185	0.41 261	0.59 220	0.35 232	0.12 37	0.10 52	0.14 97	0.09 6	0.14 133	0.10 3

BridgeDepth_RVC	0.20 10	0.14 5	0.26 12	0.26 1	0.15 2	0.34 169	0.17 3	0.41 62	0.22 13	0.21 14	0.21 18	0.20 26	0.25 87	0.33 27	0.25 78	0.13 63	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.12 49	0.10 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.20 10	0.14 5	0.24 3	0.31 15	0.17 15	0.29 101	0.20 30	0.40 56	0.24 21	0.23 27	0.21 18	0.26 63	0.21 52	0.32 17	0.21 18	0.13 63	0.12 200	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

VIP-Stereo	0.25 62	0.18 87	0.33 69	0.32 36	0.21 98	0.63 365	0.19 19	0.33 15	0.38 106	0.24 33	0.31 79	0.27 69	0.19 29	0.49 153	0.23 47	0.13 63	0.10 52	0.13 63	0.09 6	0.12 49	0.10 3

Monster-pub-mixall	0.20 10	0.14 5	0.27 19	0.31 15	0.17 15	0.20 13	0.17 3	0.43 71	0.24 21	0.23 27	0.21 18	0.17 5	0.16 13	0.46 123	0.19 1	0.13 63	0.10 52	0.11 1	0.08 1	0.10 3	0.12 76

DilatedVolume-Stereo	0.31 131	0.16 42	0.38 140	0.34 61	0.21 98	0.54 307	0.25 102	0.58 148	0.43 152	0.59 215	0.50 159	0.37 136	0.32 187	0.50 159	0.29 161	0.13 63	0.12 200	0.13 63	0.11 94	0.11 20	0.12 76

xyz-stereo-finetune2	0.37 200	0.20 163	0.40 161	0.32 36	0.19 50	0.80 444	0.29 162	0.56 139	0.33 71	0.53 201	0.79 277	0.43 185	0.48 299	0.70 336	0.46 334	0.13 63	0.12 200	0.17 216	0.13 160	0.12 49	0.14 163

xyz-stereo-finetune	0.34 163	0.19 123	0.38 140	0.34 61	0.18 29	0.57 329	0.32 224	0.60 158	0.70 263	0.47 177	0.54 185	0.38 143	0.35 210	0.57 207	0.38 267	0.13 63	0.12 200	0.16 170	0.13 160	0.13 88	0.13 124

xyz-stereo	4.31 603	0.17 60	61.72 638	0.35 82	0.16 5	13.86 618	0.38 327	0.61 166	0.69 259	1.05 490	3.09 586	0.77 376	0.88 497	1.24 512	0.46 334	0.13 63	0.10 52	0.16 170	0.12 124	0.13 88	0.11 37

LG-Stereo_L2	0.19 8	0.14 5	0.30 44	0.31 15	0.20 76	0.20 13	0.18 13	0.33 15	0.22 13	0.19 7	0.15 2	0.20 26	0.18 22	0.34 40	0.20 8	0.13 63	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.11 20	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 2	0.14 5	0.29 36	0.31 15	0.21 98	0.19 10	0.19 19	0.30 9	0.20 8	0.16 2	0.15 2	0.19 20	0.17 15	0.35 45	0.20 8	0.13 63	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.11 20	0.10 3

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.14 5	0.28 27	0.33 53	0.17 15	0.38 203	0.18 13	0.32 13	0.22 13	0.25 38	0.16 6	0.25 60	0.17 15	0.32 17	0.21 18	0.13 63	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.11 20	0.11 37

MLG-Stereo_test2	0.18 2	0.14 5	0.26 12	0.31 15	0.17 15	0.24 38	0.17 3	0.27 6	0.15 2	0.18 4	0.19 12	0.22 38	0.14 2	0.32 17	0.19 1	0.13 63	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.11 20	0.10 3

Reg-Stereo(zero)	0.31 131	0.17 60	0.30 44	0.35 82	0.19 50	0.33 158	0.21 54	0.64 190	0.72 272	0.52 193	0.52 174	0.51 225	0.29 154	0.48 144	0.27 121	0.13 63	0.10 52	0.12 30	0.10 56	0.12 49	0.13 124

SCV_C0	0.28 98	0.20 163	0.40 161	0.36 113	0.25 222	0.23 31	0.28 146	0.60 158	0.41 136	0.31 85	0.36 107	0.37 136	0.20 43	0.61 239	0.23 47	0.13 63	0.11 129	0.13 63	0.11 94	0.16 238	0.13 124

AIO_test	0.24 53	0.17 60	0.33 69	0.35 82	0.21 98	0.31 128	0.38 327	0.45 80	0.26 32	0.26 45	0.28 56	0.32 100	0.21 52	0.40 79	0.26 99	0.13 63	0.10 52	0.13 63	0.11 94	0.13 88	0.11 37

castereo	0.29 106	0.17 60	0.34 81	0.36 113	0.21 98	0.40 221	0.41 379	0.52 114	0.67 250	0.27 55	0.41 127	0.37 136	0.36 220	0.34 40	0.25 78	0.13 63	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.12 49	0.10 3

tt45	0.28 98	0.18 87	0.36 116	0.36 113	0.24 192	0.37 197	0.28 146	0.50 103	0.31 57	0.41 152	0.27 49	0.38 143	0.25 87	0.61 239	0.26 99	0.13 63	0.11 129	0.16 170	0.13 160	0.12 49	0.15 206

mms	0.27 86	0.21 199	0.36 116	0.38 152	0.25 222	0.31 128	0.32 224	0.43 71	0.33 71	0.29 68	0.34 98	0.34 115	0.20 43	0.48 144	0.26 99	0.13 63	0.11 129	0.16 170	0.13 160	0.15 181	0.13 124

ours_stereo	0.27 86	0.22 232	0.35 97	0.38 152	0.24 192	0.30 112	0.32 224	0.46 87	0.39 113	0.27 55	0.34 98	0.35 124	0.23 72	0.49 153	0.27 121	0.13 63	0.11 129	0.16 170	0.12 124	0.14 133	0.12 76

fffy	0.29 106	0.22 232	0.38 140	0.38 152	0.23 151	0.33 158	0.29 162	0.55 131	0.42 143	0.33 93	0.37 112	0.39 154	0.27 117	0.52 171	0.28 143	0.13 63	0.12 200	0.16 170	0.13 160	0.14 133	0.12 76

AIO-Stereo	0.26 75	0.19 123	0.36 116	0.39 178	0.18 29	0.28 89	0.30 183	0.52 114	0.29 41	0.30 76	0.31 79	0.32 100	0.17 15	0.55 186	0.23 47	0.13 63	0.10 52	0.14 97	0.11 94	0.13 88	0.11 37

WCG-NET（raft）	0.31 131	0.16 42	0.39 149	0.33 53	0.19 50	0.35 175	0.27 130	0.54 126	0.79 311	0.45 167	0.55 191	0.47 207	0.27 117	0.56 196	0.28 143	0.13 63	0.10 52	0.12 30	0.11 94	0.12 49	0.12 76

RAFT-Stereo-weight	0.33 148	0.19 123	0.36 116	0.39 178	0.23 151	0.28 89	0.29 162	0.69 227	0.83 349	0.55 205	0.51 167	0.58 266	0.20 43	0.48 144	0.30 178	0.13 63	0.10 52	0.14 97	0.12 124	0.13 88	0.12 76

AE-Stereo	0.36 181	0.21 199	0.47 241	0.49 431	0.31 392	0.50 280	0.34 258	0.72 257	0.73 282	0.34 105	0.55 191	0.52 229	0.28 133	0.48 144	0.31 192	0.13 63	0.13 276	0.18 267	0.16 254	0.15 181	0.14 163

MIM_Stereo	0.39 231	0.18 87	0.59 361	0.38 152	0.25 222	0.27 75	0.24 90	0.72 257	0.56 207	0.72 297	1.00 391	0.62 289	0.29 154	0.67 312	0.39 277	0.13 63	0.14 315	0.17 216	0.16 254	0.14 133	0.12 76

CES	0.29 106	0.15 25	0.25 4	0.31 15	0.71 564	0.36 185	0.27 130	0.51 109	0.47 177	0.34 105	0.48 151	0.27 69	0.23 72	0.40 79	0.24 65	0.13 63	0.11 129	0.12 30	0.08 1	0.13 88	0.32 486

ProNet	0.30 116	0.22 232	0.41 170	0.36 113	0.25 222	0.33 158	0.42 390	0.62 172	0.41 136	0.33 93	0.31 79	0.32 100	0.28 133	0.60 233	0.28 143	0.13 63	0.11 129	0.16 170	0.13 160	0.13 88	0.14 163

RAFT_CTSACE	0.46 303	0.20 163	0.48 254	0.46 392	0.27 301	0.34 169	0.39 345	0.62 172	0.74 288	0.78 339	1.44 518	0.86 402	0.38 236	1.09 491	0.27 121	0.13 63	0.13 276	0.18 267	0.16 254	0.16 238	0.12 76

iRaft-Stereo_5w	0.46 303	0.22 232	0.53 312	0.43 327	0.30 377	0.30 112	0.53 463	0.66 200	0.71 270	0.62 228	0.89 333	1.01 454	0.67 405	0.76 376	0.67 428	0.13 63	0.12 200	0.17 216	0.15 223	0.15 181	0.17 285

IPLG	0.40 246	0.21 199	0.64 382	0.41 247	0.25 222	0.54 307	0.27 130	0.77 294	0.68 252	0.85 381	0.82 298	0.33 108	0.32 187	0.64 280	0.49 358	0.13 63	0.11 129	0.16 170	0.14 192	0.14 133	0.14 163

test-3	0.35 170	0.17 60	0.48 254	0.40 218	0.22 120	0.42 242	0.22 67	0.66 200	0.80 320	0.72 297	0.45 138	0.63 294	0.29 154	0.45 115	0.32 199	0.13 63	0.09 18	0.17 216	0.13 160	0.13 88	0.11 37

test_1	0.35 170	0.17 60	0.48 254	0.40 218	0.22 120	0.42 242	0.22 67	0.66 200	0.80 320	0.70 285	0.45 138	0.63 294	0.29 154	0.45 115	0.32 199	0.13 63	0.09 18	0.17 216	0.13 160	0.13 88	0.11 37

MatchStereo	0.20 10	0.14 5	0.25 4	0.28 3	0.15 2	0.17 6	0.20 30	0.35 30	0.29 41	0.21 14	0.36 107	0.18 12	0.17 15	0.33 27	0.25 78	0.14 95	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.11 20	0.11 37

WQFJA1	0.33 148	0.19 123	0.35 97	0.39 178	0.26 259	0.61 353	0.30 183	0.61 166	0.53 202	0.38 126	0.39 120	0.38 143	0.36 220	0.51 168	0.43 315	0.14 95	0.18 418	0.16 170	0.14 192	0.15 181	0.14 163

NLMM	0.33 148	0.19 123	0.35 97	0.39 178	0.26 259	0.61 353	0.30 183	0.61 166	0.52 196	0.38 126	0.39 120	0.38 143	0.36 220	0.50 159	0.43 315	0.14 95	0.18 418	0.16 170	0.14 192	0.15 181	0.14 163

252Zero-FE	0.21 23	0.16 42	0.29 36	0.34 61	0.19 50	0.23 31	0.18 13	0.43 71	0.35 85	0.23 27	0.22 24	0.19 20	0.18 22	0.29 8	0.23 47	0.14 95	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.11 37

water-stereo	0.29 106	0.15 25	0.32 64	0.36 113	0.20 76	0.36 185	0.24 90	0.65 193	0.39 113	0.41 152	0.61 209	0.44 189	0.39 251	0.29 8	0.28 143	0.14 95	0.13 276	0.14 97	0.12 124	0.12 49	0.12 76

depthmonostereo	0.30 116	0.15 25	0.36 116	0.35 82	0.18 29	0.45 265	0.27 130	0.71 246	0.57 214	0.36 113	0.43 133	0.34 115	0.40 256	0.36 52	0.27 121	0.14 95	0.12 200	0.13 63	0.12 124	0.11 20	0.12 76

111111	0.22 28	0.15 25	0.29 36	0.37 132	0.23 151	0.21 19	0.19 19	0.46 87	0.29 41	0.20 10	0.20 15	0.29 78	0.14 2	0.44 107	0.22 28	0.14 95	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.12 49	0.12 76

LG-G_1	0.22 28	0.14 5	0.31 52	0.34 61	0.16 5	0.52 293	0.17 3	0.36 33	0.20 8	0.21 14	0.22 24	0.26 63	0.19 29	0.37 56	0.20 8	0.14 95	0.10 52	0.13 63	0.09 6	0.11 20	0.11 37

LG-G	0.22 28	0.14 5	0.31 52	0.34 61	0.16 5	0.52 293	0.17 3	0.36 33	0.20 8	0.21 14	0.22 24	0.26 63	0.19 29	0.37 56	0.20 8	0.14 95	0.10 52	0.13 63	0.09 6	0.11 20	0.11 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 53	0.17 60	0.34 81	0.40 218	0.21 98	0.18 7	0.21 54	0.36 33	0.27 37	0.30 76	0.52 174	0.28 75	0.28 133	0.27 4	0.24 65	0.14 95	0.10 52	0.13 63	0.10 56	0.14 133	0.14 163

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 62	0.32 426	0.25 4	0.52 471	0.20 76	0.29 101	0.22 67	0.44 76	0.38 106	0.27 55	0.25 36	0.24 54	0.29 154	0.46 123	0.23 47	0.14 95	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.14 133	0.11 37

FoundationStereo	0.18 2	0.15 25	0.26 12	0.31 15	0.17 15	0.23 31	0.20 30	0.24 5	0.16 4	0.19 7	0.16 6	0.21 32	0.19 29	0.27 4	0.22 28	0.14 95	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

HUF	0.25 62	0.17 60	0.38 140	0.33 53	0.19 50	0.25 57	0.39 345	0.53 120	0.36 92	0.26 45	0.23 27	0.33 108	0.27 117	0.36 52	0.25 78	0.14 95	0.11 129	0.13 63	0.10 56	0.12 49	0.12 76

castereo++	0.26 75	0.17 60	0.29 36	0.34 61	0.20 76	0.74 424	0.20 30	0.41 62	0.49 182	0.24 33	0.24 33	0.35 124	0.27 117	0.41 85	0.20 8	0.14 95	0.09 18	0.14 97	0.09 6	0.11 20	0.11 37

999	0.28 98	0.17 60	0.38 140	0.37 132	0.25 222	0.30 112	0.27 130	0.55 131	0.42 143	0.26 45	0.31 79	0.39 154	0.24 79	0.65 290	0.26 99	0.14 95	0.11 129	0.15 142	0.12 124	0.12 49	0.15 206

tg	0.34 163	0.19 123	0.40 161	0.40 218	0.23 151	0.38 203	0.26 116	0.74 276	0.60 226	0.48 184	0.65 219	0.42 175	0.24 79	0.57 207	0.33 210	0.14 95	0.10 52	0.18 267	0.17 310	0.14 133	0.12 76

dual_stereo	0.20 10	0.15 25	0.27 19	0.32 36	0.17 15	0.16 3	0.20 30	0.30 9	0.21 11	0.24 33	0.20 15	0.25 60	0.14 2	0.55 186	0.25 78	0.14 95	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

Occ-G	0.27 86	0.15 25	0.32 64	0.35 82	0.21 98	0.28 89	0.32 224	0.44 76	0.34 77	0.29 68	0.43 133	0.49 218	0.25 87	0.50 159	0.30 178	0.14 95	0.11 129	0.14 97	0.11 94	0.13 88	0.13 124

IGEV-Stereo+	0.25 62	0.15 25	0.28 27	0.32 36	0.19 50	0.13 1	0.17 3	0.29 8	0.30 51	0.22 24	0.15 2	0.22 38	0.22 64	0.42 94	0.22 28	0.14 95	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.15 181	1.09 588

gcap-zeroshot	0.35 170	0.20 163	0.61 367	0.39 178	0.23 151	0.53 299	0.27 130	0.58 148	0.35 85	0.64 245	0.49 157	0.87 408	0.34 201	0.49 153	0.25 78	0.14 95	0.12 200	0.15 142	0.12 124	0.13 88	0.14 163

IGEV++	0.25 62	0.17 60	0.35 97	0.40 218	0.23 151	0.24 38	0.23 84	0.56 139	0.24 21	0.29 68	0.36 107	0.30 87	0.22 64	0.33 27	0.29 161	0.14 95	0.10 52	0.14 97	0.10 56	0.13 88	0.14 163

MyStereo07	0.33 148	0.23 265	0.37 130	0.43 327	0.29 351	0.40 221	0.48 430	0.78 298	0.38 106	0.38 126	0.34 98	0.32 100	0.30 173	0.63 272	0.28 143	0.14 95	0.13 276	0.19 301	0.17 310	0.18 297	0.17 285

MyStereo06	0.40 246	0.22 232	0.65 387	0.42 285	0.29 351	0.43 247	0.48 430	1.05 400	0.43 152	0.64 245	0.54 185	0.78 379	0.27 117	0.53 177	0.31 192	0.14 95	0.13 276	0.18 267	0.17 310	0.17 265	0.17 285

MyStereo05	0.46 303	0.22 232	0.51 283	0.42 285	0.29 351	0.43 247	0.48 430	0.96 368	1.12 486	0.77 328	0.62 213	0.51 225	0.57 346	0.79 395	0.43 315	0.14 95	0.13 276	0.18 267	0.17 310	0.17 265	0.17 285

MyStereo04	0.45 296	0.23 265	0.52 304	0.43 327	0.29 351	0.40 221	0.48 430	1.02 386	1.12 486	0.62 228	0.58 201	0.55 239	0.56 334	0.77 383	0.45 330	0.14 95	0.13 276	0.19 301	0.17 310	0.18 297	0.17 285

ff7	0.30 116	0.22 232	0.42 183	0.37 132	0.26 259	0.31 128	0.34 258	0.66 200	0.35 85	0.39 135	0.33 89	0.31 92	0.28 133	0.61 239	0.26 99	0.14 95	0.11 129	0.17 216	0.12 124	0.15 181	0.16 239

ffff	0.30 116	0.22 232	0.42 183	0.37 132	0.26 259	0.31 128	0.34 258	0.66 200	0.35 85	0.39 135	0.33 89	0.31 92	0.28 133	0.61 239	0.26 99	0.14 95	0.11 129	0.17 216	0.12 124	0.15 181	0.16 239

11t	0.30 116	0.22 232	0.42 183	0.37 132	0.26 259	0.31 128	0.34 258	0.66 200	0.35 85	0.39 135	0.33 89	0.31 92	0.28 133	0.61 239	0.26 99	0.14 95	0.11 129	0.17 216	0.12 124	0.15 181	0.16 239

MSKI-zero shot	0.33 148	0.19 123	0.36 116	0.41 247	0.22 120	0.32 146	0.22 67	0.65 193	0.45 162	0.52 193	0.64 217	0.60 280	0.19 29	0.78 391	0.27 121	0.14 95	0.11 129	0.14 97	0.10 56	0.13 88	0.13 124

AEACV	0.28 98	0.18 87	0.34 81	0.36 113	0.45 509	0.27 75	0.27 130	0.41 62	0.39 113	0.31 85	0.46 143	0.31 92	0.36 220	0.38 64	0.25 78	0.14 95	0.11 129	0.15 142	0.13 160	0.13 88	0.13 124

GCAP-Stereo	0.29 106	0.21 199	0.45 216	0.39 178	0.20 76	0.39 213	0.22 67	0.60 158	0.46 169	0.47 177	0.50 159	0.39 154	0.27 117	0.34 40	0.24 65	0.14 95	0.12 200	0.14 97	0.11 94	0.13 88	0.12 76

RAFT-Test	0.35 170	0.19 123	0.42 183	0.39 178	0.24 192	0.50 280	0.23 84	0.74 276	0.44 157	0.62 228	0.85 315	0.64 300	0.28 133	0.48 144	0.30 178	0.14 95	0.11 129	0.14 97	0.11 94	0.13 88	0.13 124

LL-Strereo2	0.36 181	0.25 318	0.52 304	0.43 327	0.27 301	0.36 185	0.27 130	0.70 239	0.46 169	0.55 205	0.53 181	0.65 306	0.24 79	0.69 328	0.32 199	0.14 95	0.13 276	0.23 418	0.20 392	0.19 332	0.14 163

4D-IteraStereo	0.33 148	0.19 123	0.43 202	0.40 218	0.24 192	0.32 146	0.27 130	0.59 155	0.72 272	0.66 257	0.53 181	0.42 175	0.22 64	0.46 123	0.30 178	0.14 95	0.09 18	0.20 338	0.16 254	0.16 238	0.12 76

anonymousdsp2	0.37 200	0.21 199	0.49 263	0.38 152	0.24 192	0.48 277	0.31 210	0.91 344	0.68 252	0.57 211	0.51 167	0.51 225	0.34 201	0.59 220	0.33 210	0.14 95	0.11 129	0.14 97	0.10 56	0.16 238	0.16 239

anonymousdsp	0.30 116	0.22 232	0.41 170	0.38 152	0.26 259	0.31 128	0.35 281	0.68 217	0.36 92	0.40 147	0.33 89	0.32 100	0.28 133	0.62 261	0.26 99	0.14 95	0.10 52	0.17 216	0.12 124	0.15 181	0.16 239

EGLCR-Stereo	0.27 86	0.17 60	0.36 116	0.35 82	0.21 98	0.37 197	0.20 30	0.58 148	0.37 100	0.29 68	0.28 56	0.42 175	0.18 22	0.47 135	0.27 121	0.14 95	0.10 52	0.16 170	0.14 192	0.13 88	0.12 76

DCRE	0.38 218	0.19 123	0.47 241	0.45 367	0.33 429	0.45 265	0.40 358	0.66 200	0.53 202	0.49 187	0.95 362	0.57 250	0.39 251	0.53 177	0.32 199	0.14 95	0.13 276	0.15 142	0.14 192	0.14 133	0.15 206

Selective-RAFT	0.36 181	0.23 265	0.54 325	0.45 367	0.22 120	0.64 375	0.27 130	0.62 172	0.65 240	0.41 152	0.38 118	0.55 239	0.39 251	0.59 220	0.36 243	0.14 95	0.12 200	0.14 97	0.12 124	0.16 238	0.14 163

MC-Stereo	0.29 106	0.18 87	0.35 97	0.40 218	0.21 98	0.26 61	0.26 116	0.53 120	0.40 127	0.38 126	0.61 209	0.41 168	0.31 180	0.57 207	0.27 121	0.14 95	0.10 52	0.14 97	0.12 124	0.12 49	0.12 76

RCA-Stereo	0.36 181	0.18 87	0.37 130	0.38 152	0.23 151	0.31 128	0.33 241	0.70 239	1.25 518	0.45 167	0.65 219	0.46 202	0.43 269	0.40 79	0.29 161	0.14 95	0.10 52	0.14 97	0.12 124	0.12 49	0.12 76

DCANet-4	0.38 218	0.22 232	0.58 353	0.35 82	0.19 50	0.30 112	0.30 183	0.69 227	0.97 433	0.70 285	0.79 277	0.40 161	0.46 290	0.46 123	0.37 252	0.14 95	0.10 52	0.14 97	0.11 94	0.12 49	0.15 206

ccc-4	0.30 116	0.22 232	0.42 183	0.37 132	0.26 259	0.31 128	0.34 258	0.66 200	0.35 85	0.39 135	0.33 89	0.31 92	0.28 133	0.61 239	0.26 99	0.14 95	0.11 129	0.17 216	0.12 124	0.15 181	0.16 239

fff	0.39 231	0.18 87	0.46 229	0.35 82	0.19 50	0.30 112	0.30 183	0.73 269	1.08 478	0.70 285	0.79 277	0.44 189	0.62 373	0.47 135	0.37 252	0.14 95	0.10 52	0.14 97	0.11 94	0.12 49	0.15 206

ADStereo(finetuned)	0.39 231	0.18 87	0.58 353	0.35 82	0.19 50	0.30 112	0.30 183	0.72 257	0.96 428	0.72 297	0.77 263	0.45 198	0.68 413	0.46 123	0.36 243	0.14 95	0.10 52	0.14 97	0.11 94	0.13 88	0.15 206

raft_robust	0.41 261	0.24 287	0.39 149	0.43 327	0.22 120	0.40 221	0.33 241	0.80 308	0.98 438	0.80 347	0.88 330	0.41 168	0.32 187	0.89 430	0.30 178	0.14 95	0.12 200	0.16 170	0.18 341	0.15 181	0.13 124

test_5	0.44 287	0.25 318	0.48 254	0.53 482	0.28 327	0.28 89	0.42 390	0.77 294	0.87 369	0.63 235	0.91 347	0.73 355	0.53 316	0.82 409	0.36 243	0.14 95	0.11 129	0.18 267	0.18 341	0.18 297	0.16 239

IGEV-Stereo	0.30 116	0.22 232	0.41 170	0.38 152	0.26 259	0.30 112	0.35 281	0.68 217	0.36 92	0.40 147	0.33 89	0.32 100	0.28 133	0.62 261	0.26 99	0.14 95	0.10 52	0.17 216	0.12 124	0.15 181	0.16 239
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.42 268	0.20 163	0.63 377	0.39 178	0.27 301	0.33 158	0.25 102	1.76 576	0.37 100	0.73 304	0.53 181	0.63 294	0.42 266	0.86 420	0.29 161	0.14 95	0.11 129	0.14 97	0.13 160	0.15 181	0.15 206

MIPNet	0.39 231	0.22 232	0.66 390	0.40 218	0.25 222	0.53 299	0.29 162	0.78 298	0.74 288	0.68 276	0.60 206	0.40 161	0.48 299	0.45 115	0.39 277	0.14 95	0.11 129	0.16 170	0.13 160	0.14 133	0.14 163

IPLGR	0.40 246	0.22 232	0.70 414	0.40 218	0.22 120	0.51 285	0.29 162	0.78 298	0.78 304	0.80 347	0.77 263	0.44 189	0.41 261	0.48 144	0.40 300	0.14 95	0.12 200	0.16 170	0.14 192	0.16 238	0.14 163

GMOStereo	0.38 218	0.19 123	0.42 183	0.43 327	0.24 192	0.40 221	0.39 345	0.55 131	0.64 234	0.89 413	0.84 306	0.65 306	0.37 228	0.39 70	0.29 161	0.14 95	0.12 200	0.20 338	0.18 341	0.15 181	0.12 76

error version	0.38 218	0.19 123	0.42 183	0.43 327	0.24 192	0.40 221	0.39 345	0.55 131	0.64 234	0.89 413	0.84 306	0.65 306	0.37 228	0.39 70	0.29 161	0.14 95	0.12 200	0.20 338	0.18 341	0.15 181	0.12 76

test-v	0.38 218	0.19 123	0.42 183	0.43 327	0.24 192	0.40 221	0.39 345	0.55 131	0.64 234	0.89 413	0.84 306	0.65 306	0.37 228	0.39 70	0.29 161	0.14 95	0.12 200	0.20 338	0.18 341	0.15 181	0.12 76

DEmStereo	0.49 338	0.18 87	0.53 312	0.39 178	0.26 259	0.57 329	0.33 241	0.65 193	0.75 292	0.90 421	1.65 538	0.57 250	1.02 522	0.63 272	0.44 324	0.14 95	0.12 200	0.16 170	0.16 254	0.14 133	0.17 285

DRaft	0.49 338	0.18 87	0.50 274	0.38 152	0.25 222	0.57 329	0.39 345	0.67 211	0.86 362	1.02 477	1.75 545	0.50 220	0.79 467	0.65 290	0.42 312	0.14 95	0.11 129	0.16 170	0.16 254	0.14 133	0.17 285

RAFT-RH_RVC	0.57 415	0.18 87	0.44 208	0.38 152	0.23 151	0.56 320	0.24 90	0.61 166	0.73 282	1.18 520	3.90 598	0.55 239	0.40 256	0.67 312	0.38 267	0.14 95	0.11 129	0.20 338	0.15 223	0.12 49	0.14 163

RAFT-345	0.41 261	0.19 123	0.42 183	0.39 178	0.23 151	0.32 146	0.25 102	0.62 172	0.56 207	0.74 311	1.77 546	0.44 189	0.35 210	0.67 312	0.37 252	0.14 95	0.11 129	0.18 267	0.14 192	0.14 133	0.13 124

test-2	0.38 218	0.19 123	0.42 183	0.43 327	0.24 192	0.40 221	0.39 345	0.55 131	0.64 234	0.89 413	0.84 306	0.65 306	0.37 228	0.39 70	0.29 161	0.14 95	0.12 200	0.20 338	0.18 341	0.15 181	0.12 76

test-1	0.37 200	0.20 163	0.76 438	0.47 412	0.27 301	0.44 257	0.36 294	0.63 180	0.65 240	0.49 187	0.67 231	0.54 236	0.35 210	0.42 94	0.30 178	0.14 95	0.12 200	0.16 170	0.14 192	0.15 181	0.18 312

iRaftStereo_RVC	0.33 148	0.20 163	0.40 161	0.40 218	0.23 151	0.31 128	0.29 162	0.70 239	0.55 205	0.49 187	0.66 223	0.37 136	0.23 72	0.47 135	0.33 210	0.14 95	0.11 129	0.19 301	0.17 310	0.16 238	0.13 124

CREStereo++_RVC	0.32 139	0.16 42	0.25 4	0.32 36	0.24 192	0.27 75	0.22 67	0.48 100	0.89 385	0.47 177	0.80 288	0.29 78	0.25 87	0.37 56	0.34 223	0.14 95	0.09 18	0.13 63	0.52 574	0.14 133	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
DCANet	0.38 218	0.18 87	0.46 229	0.35 82	0.19 50	0.30 112	0.30 183	0.72 257	0.96 428	0.72 297	0.77 263	0.45 198	0.56 334	0.47 135	0.36 243	0.14 95	0.10 52	0.14 97	0.11 94	0.13 88	0.15 206

csc	0.39 231	0.18 87	0.46 229	0.35 82	0.19 50	0.30 112	0.30 183	0.73 269	1.08 478	0.70 285	0.79 277	0.44 189	0.62 373	0.47 135	0.37 252	0.14 95	0.10 52	0.14 97	0.11 94	0.12 49	0.15 206

cscssc	0.39 231	0.18 87	0.46 229	0.35 82	0.19 50	0.30 112	0.30 183	0.73 269	1.08 478	0.70 285	0.79 277	0.44 189	0.62 373	0.47 135	0.37 252	0.14 95	0.10 52	0.14 97	0.11 94	0.12 49	0.15 206

test_xeample3	0.31 131	0.23 265	0.56 342	0.36 113	0.26 259	0.35 175	0.32 224	0.60 158	0.38 106	0.44 166	0.32 87	0.33 108	0.28 133	0.66 302	0.27 121	0.14 95	0.12 200	0.16 170	0.12 124	0.14 133	0.14 163

EAI-Stereo	0.36 181	0.21 199	0.46 229	0.40 218	0.22 120	0.33 158	0.36 294	1.22 477	0.32 63	0.52 193	0.75 256	0.35 124	0.28 133	0.65 290	0.30 178	0.14 95	0.11 129	0.14 97	0.14 192	0.14 133	0.13 124

CFNet-RSSM	0.35 170	0.18 87	0.47 241	0.39 178	0.22 120	0.35 175	0.23 84	0.78 298	0.86 362	0.67 266	0.54 185	0.56 245	0.28 133	0.49 153	0.28 143	0.14 95	0.10 52	0.14 97	0.12 124	0.13 88	0.12 76

Gwc-CoAtRS	0.35 170	0.18 87	0.46 229	0.39 178	0.23 151	0.34 169	0.22 67	0.74 276	0.77 300	0.62 228	0.60 206	0.58 266	0.29 154	0.47 135	0.29 161	0.14 95	0.11 129	0.14 97	0.12 124	0.13 88	0.13 124

HITNet	0.43 281	0.27 370	0.50 274	0.34 61	0.18 29	0.65 382	0.32 224	0.99 376	0.70 263	0.73 304	0.86 319	0.66 318	0.56 334	0.61 239	0.47 345	0.14 95	0.10 52	0.15 142	0.13 160	0.18 297	0.13 124
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	0.49 338	0.26 353	0.73 429	0.38 152	0.18 29	0.64 375	0.33 241	0.84 321	0.89 385	0.96 458	1.12 439	0.72 350	0.45 283	1.00 477	0.59 407	0.14 95	0.10 52	0.14 97	0.11 94	0.14 133	0.14 163

WQFJX1	0.33 148	0.20 163	0.35 97	0.42 285	0.28 327	0.52 293	0.33 241	0.56 139	0.55 205	0.40 147	0.36 107	0.33 108	0.30 173	0.72 351	0.40 300	0.15 166	0.18 418	0.17 216	0.14 192	0.16 238	0.16 239

WQFJX	0.33 148	0.19 123	0.34 81	0.39 178	0.27 301	0.60 351	0.30 183	0.58 148	0.52 196	0.40 147	0.38 118	0.34 115	0.35 210	0.63 272	0.41 306	0.15 166	0.17 400	0.16 170	0.13 160	0.15 181	0.16 239

FE-Mocha	0.33 148	0.20 163	0.55 329	0.39 178	0.27 301	0.31 128	0.20 30	0.77 294	0.38 106	0.67 266	0.56 194	0.57 250	0.26 106	0.38 64	0.23 47	0.15 166	0.10 52	0.17 216	0.16 254	0.13 88	0.13 124

IGEV-FE	0.36 181	0.19 123	0.71 416	0.41 247	0.29 351	0.30 112	0.25 102	0.86 326	0.40 127	0.64 245	0.57 197	0.56 245	0.25 87	0.56 196	0.29 161	0.15 166	0.11 129	0.16 170	0.14 192	0.14 133	0.14 163

Zero-FE251	0.24 53	0.17 60	0.33 69	0.34 61	0.20 76	0.44 257	0.19 19	0.40 56	0.26 32	0.28 66	0.30 74	0.38 143	0.24 79	0.33 27	0.23 47	0.15 166	0.11 129	0.13 63	0.10 56	0.11 20	0.11 37

GASTEREO	0.26 75	0.17 60	0.35 97	0.41 247	0.21 98	0.22 20	0.30 183	0.47 97	0.32 63	0.38 126	0.33 89	0.22 38	0.33 194	0.43 100	0.24 65	0.15 166	0.10 52	0.13 63	0.11 94	0.13 88	0.12 76

MSCF	0.25 62	0.17 60	0.36 116	0.41 247	0.21 98	0.20 13	0.31 210	0.47 97	0.32 63	0.37 117	0.33 89	0.23 44	0.34 201	0.37 56	0.23 47	0.15 166	0.10 52	0.13 63	0.11 94	0.13 88	0.13 124

LGtest1	0.20 10	0.15 25	0.30 44	0.35 82	0.17 15	0.26 61	0.17 3	0.33 15	0.21 11	0.21 14	0.16 6	0.23 44	0.21 52	0.33 27	0.20 8	0.15 166	0.10 52	0.13 63	0.10 56	0.12 49	0.11 37

MM-Stereo_test1	0.34 163	0.19 123	0.37 130	0.42 285	0.23 151	0.35 175	0.44 405	0.62 172	0.56 207	0.61 223	0.51 167	0.38 143	0.36 220	0.65 290	0.27 121	0.15 166	0.13 276	0.17 216	0.14 192	0.15 181	0.13 124

AIO-test1	0.39 231	0.18 87	0.42 183	0.51 454	0.25 222	0.44 257	0.30 183	0.74 276	1.20 512	0.41 152	0.71 238	0.45 198	0.29 154	0.56 196	0.27 121	0.15 166	0.13 276	0.19 301	0.21 413	0.13 88	0.18 312

UGAM-zero	0.48 324	0.21 199	0.66 390	0.38 152	0.23 151	0.36 185	0.22 67	1.30 507	0.43 152	0.67 266	0.61 209	1.74 558	0.89 500	0.79 395	0.27 121	0.15 166	0.12 200	0.15 142	0.12 124	0.13 88	0.14 163

GCAP-BAT	0.32 139	0.21 199	0.45 216	0.34 61	0.29 351	0.28 89	0.27 130	0.53 120	0.32 63	0.61 223	0.66 223	0.47 207	0.25 87	0.59 220	0.28 143	0.15 166	0.12 200	0.15 142	0.10 56	0.12 49	0.12 76

RAStereo	0.25 62	0.17 60	0.33 69	0.40 218	0.21 98	0.24 38	0.26 116	0.45 80	0.46 169	0.23 27	0.34 98	0.30 87	0.19 29	0.34 40	0.26 99	0.15 166	0.12 200	0.16 170	0.13 160	0.14 133	0.11 37

Pointernet	0.27 86	0.15 25	0.35 97	0.36 113	0.23 151	0.35 175	0.21 54	0.74 276	0.41 136	0.39 135	0.37 112	0.34 115	0.25 87	0.37 56	0.27 121	0.15 166	0.11 129	0.12 30	0.09 6	0.11 20	0.11 37

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 380	0.23 265	1.38 540	0.40 218	0.53 538	0.29 101	0.30 183	1.49 545	0.45 162	0.69 279	1.15 453	0.98 442	0.32 187	0.70 336	0.29 161	0.15 166	0.11 129	0.17 216	0.20 392	0.22 388	0.27 450

trnet	0.28 98	0.15 25	0.25 4	0.29 6	0.16 5	0.38 203	0.23 84	0.53 120	0.77 300	0.43 163	0.52 174	0.34 115	0.28 133	0.39 70	0.27 121	0.15 166	0.11 129	0.12 30	0.08 1	0.11 20	0.11 37

testlalala2	0.37 200	0.19 123	0.45 216	0.94 571	0.56 543	0.45 265	0.25 102	0.64 190	0.51 194	0.69 279	0.57 197	0.44 189	0.24 79	0.35 45	0.33 210	0.15 166	0.13 276	0.14 97	0.10 56	0.13 88	0.14 163

MyStereo8	0.42 268	0.21 199	0.64 382	0.43 327	0.29 351	0.55 313	0.28 146	0.72 257	0.50 187	0.73 304	1.01 395	0.57 250	0.44 276	0.52 171	0.52 371	0.15 166	0.12 200	0.16 170	0.14 192	0.19 332	0.21 373

IGEV_Zeroshot_test	0.36 181	0.19 123	0.71 416	0.41 247	0.29 351	0.30 112	0.25 102	0.86 326	0.40 127	0.64 245	0.57 197	0.56 245	0.25 87	0.56 196	0.29 161	0.15 166	0.11 129	0.16 170	0.14 192	0.14 133	0.14 163

CASnet	0.30 116	0.20 163	0.34 81	0.42 285	0.17 15	0.25 57	0.24 90	0.53 120	0.56 207	0.54 203	0.54 185	0.39 154	0.24 79	0.41 85	0.26 99	0.15 166	0.10 52	0.22 397	0.18 341	0.18 297	0.12 76
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.29 106	0.20 163	0.45 216	0.34 61	0.24 192	0.44 257	0.29 162	0.50 103	0.30 51	0.70 285	0.50 159	0.35 124	0.25 87	0.33 27	0.25 78	0.15 166	0.11 129	0.14 97	0.09 6	0.12 49	0.13 124

Any-RAFT	0.36 181	0.17 60	0.31 52	0.35 82	0.21 98	0.51 285	0.21 54	0.93 355	0.75 292	0.56 208	0.73 242	0.66 318	0.29 154	0.48 144	0.25 78	0.15 166	0.10 52	0.13 63	0.10 56	0.13 88	0.13 124

HH	0.37 200	0.22 232	0.49 263	0.41 247	0.26 259	0.36 185	0.30 183	0.87 329	0.41 136	0.45 167	0.59 203	0.78 379	0.43 269	0.77 383	0.26 99	0.15 166	0.11 129	0.15 142	0.14 192	0.14 133	0.14 163

HanStereo	0.37 200	0.22 232	0.49 263	0.41 247	0.26 259	0.36 185	0.30 183	0.87 329	0.41 136	0.45 167	0.59 203	0.78 379	0.43 269	0.77 383	0.26 99	0.15 166	0.11 129	0.15 142	0.14 192	0.14 133	0.14 163

LoS	0.30 116	0.16 42	0.32 64	0.30 9	0.19 50	0.32 146	0.29 162	0.54 126	0.73 282	0.35 108	0.52 174	0.42 175	0.29 154	0.48 144	0.29 161	0.15 166	0.11 129	0.13 63	0.09 6	0.12 49	0.12 76
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.29 106	0.25 318	0.44 208	0.50 442	0.30 377	0.19 10	0.31 210	0.52 114	0.41 136	0.25 38	0.28 56	0.46 202	0.31 180	0.39 70	0.30 178	0.15 166	0.15 340	0.16 170	0.13 160	0.17 265	0.16 239

RAFT+CT+SA	0.40 246	0.24 287	0.40 161	0.53 482	0.27 301	0.28 89	0.45 412	0.79 305	0.81 330	0.51 190	0.90 339	0.42 175	0.39 251	0.81 403	0.33 210	0.15 166	0.11 129	0.18 267	0.18 341	0.15 181	0.15 206

GLC_STEREO	0.30 116	0.20 163	0.28 27	0.44 352	0.19 50	0.31 128	0.25 102	0.49 101	0.43 152	0.37 117	0.47 149	0.40 161	0.23 72	0.51 168	0.37 252	0.15 166	0.18 418	0.19 301	0.16 254	0.16 238	0.14 163

CrosDoStereo	0.51 366	0.19 123	0.46 229	0.39 178	0.24 192	0.39 213	1.14 570	0.69 227	0.87 369	0.94 441	1.36 502	0.62 289	0.75 451	0.68 321	0.46 334	0.15 166	0.12 200	0.17 216	0.18 341	0.14 133	0.16 239

LCNet	0.42 268	0.21 199	0.34 81	0.44 352	0.24 192	0.47 272	0.28 146	0.69 227	0.57 214	0.72 297	1.03 408	0.66 318	0.58 350	0.60 233	0.35 232	0.15 166	0.10 52	0.19 301	0.19 369	0.22 388	0.37 515

STrans-v2	0.47 314	0.21 199	0.49 263	0.41 247	0.25 222	0.54 307	0.49 443	1.16 444	0.82 343	0.67 266	1.05 414	0.71 335	0.67 405	0.74 357	0.34 223	0.15 166	0.11 129	0.17 216	0.15 223	0.14 133	0.14 163

TransformOpticalFlow	0.46 303	0.21 199	0.49 263	0.42 285	0.24 192	0.36 185	0.46 415	1.04 393	0.84 350	0.67 266	1.14 450	0.73 355	0.56 334	0.78 391	0.33 210	0.15 166	0.10 52	0.17 216	0.15 223	0.14 133	0.15 206

OMP-Stereo	0.43 281	0.23 265	0.50 274	0.53 482	0.25 222	0.36 185	0.24 90	0.73 269	0.81 330	0.78 339	0.64 217	0.88 412	0.41 261	0.95 456	0.36 243	0.15 166	0.12 200	0.20 338	0.15 223	0.16 238	0.13 124

PSM-AAD	0.48 324	0.21 199	0.39 149	0.44 352	0.23 151	0.56 320	0.47 423	0.67 211	0.73 282	1.08 502	1.12 439	0.58 266	0.87 492	0.63 272	0.33 210	0.15 166	0.11 129	0.25 447	0.26 489	0.18 297	0.42 531

FTStereo	0.56 410	0.21 199	0.39 149	0.42 285	0.25 222	0.39 213	0.73 526	0.69 227	0.45 162	1.09 506	3.23 587	0.69 330	0.71 425	0.55 186	0.34 223	0.15 166	0.13 276	0.19 301	0.17 310	0.15 181	0.32 486

ASMatch	0.48 324	0.20 163	0.47 241	0.39 178	0.28 327	0.37 197	0.26 116	0.76 289	0.72 272	0.77 328	2.29 564	0.61 282	0.51 313	0.64 280	0.39 277	0.15 166	0.12 200	0.17 216	0.15 223	0.14 133	0.22 392

DeepStereo_LL	0.51 366	0.19 123	0.46 229	0.39 178	0.24 192	0.39 213	1.14 570	0.69 227	0.87 369	0.94 441	1.36 502	0.62 289	0.75 451	0.68 321	0.46 334	0.15 166	0.12 200	0.17 216	0.18 341	0.14 133	0.16 239

GrayStereo	0.49 338	0.20 163	0.44 208	0.47 412	0.29 351	0.51 285	0.62 496	0.71 246	0.66 244	1.04 485	1.46 523	0.77 376	0.73 441	0.58 212	0.35 232	0.15 166	0.12 200	0.17 216	0.17 310	0.15 181	0.30 473

CroCo-Stereo	0.27 86	0.23 265	0.40 161	0.49 431	0.22 120	0.20 13	0.29 162	0.55 131	0.45 162	0.29 68	0.27 49	0.42 175	0.26 106	0.30 10	0.26 99	0.15 166	0.13 276	0.13 63	0.12 124	0.16 238	0.13 124
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
GMM-Stereo	0.44 287	0.20 163	0.39 149	0.42 285	0.25 222	0.50 280	0.44 405	0.72 257	0.57 214	0.77 328	1.37 505	0.76 371	0.38 236	0.62 261	0.34 223	0.15 166	0.10 52	0.20 338	0.19 369	0.17 265	0.28 461

Prome-Stereo	0.46 303	0.20 163	0.37 130	0.45 367	0.26 259	0.40 221	0.42 390	0.69 227	0.49 182	0.96 458	1.84 550	0.58 266	0.64 386	0.63 272	0.32 199	0.15 166	0.11 129	0.16 170	0.14 192	0.17 265	0.30 473

raft+_RVC	0.38 218	0.20 163	0.38 140	0.39 178	0.27 301	0.44 257	0.35 281	0.81 310	0.90 390	0.52 193	0.78 272	0.50 220	0.29 154	0.56 196	0.41 306	0.15 166	0.12 200	0.17 216	0.15 223	0.14 133	0.13 124

111	0.42 268	0.18 87	0.46 229	0.35 82	0.19 50	0.52 293	0.28 146	0.76 289	1.16 500	0.52 193	0.92 353	0.65 306	0.51 313	0.65 290	0.37 252	0.15 166	0.10 52	0.14 97	0.12 124	0.13 88	0.16 239

ARAFT	0.48 324	0.25 318	0.82 453	0.42 285	0.25 222	0.56 320	0.54 470	0.82 316	0.82 343	0.92 431	0.75 256	0.75 364	0.48 299	0.89 430	0.37 252	0.15 166	0.12 200	0.23 418	0.22 434	0.14 133	0.14 163

DIP-Stereo	0.40 246	0.22 232	0.58 353	0.42 285	0.29 351	0.62 359	0.27 130	0.87 329	0.42 143	0.65 251	0.86 319	0.52 229	0.35 210	0.67 312	0.43 315	0.15 166	0.13 276	0.17 216	0.14 192	0.15 181	0.17 285
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 246	0.19 123	0.47 241	0.43 327	0.27 301	0.41 232	0.31 210	0.74 276	0.38 106	0.90 421	1.28 485	0.58 266	0.35 210	0.43 100	0.35 232	0.15 166	0.13 276	0.14 97	0.12 124	0.14 133	0.14 163

RAFT-Stereo	0.40 246	0.19 123	0.47 241	0.43 327	0.27 301	0.41 232	0.31 210	0.74 276	0.38 106	0.90 421	1.28 485	0.58 266	0.35 210	0.43 100	0.35 232	0.15 166	0.13 276	0.14 97	0.12 124	0.14 133	0.14 163
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.52 380	0.31 423	0.86 471	0.44 352	0.22 120	0.66 389	0.47 423	0.92 353	1.02 452	0.89 413	1.12 439	0.69 330	0.55 327	0.86 420	0.60 408	0.15 166	0.11 129	0.15 142	0.12 124	0.17 265	0.17 285

DN-CSS_ROB	0.45 296	0.27 370	0.74 433	0.41 247	0.29 351	0.43 247	0.29 162	0.80 308	0.78 304	0.73 304	1.08 431	0.48 212	0.45 283	0.81 403	0.40 300	0.15 166	0.12 200	0.21 382	0.19 369	0.18 297	0.17 285

pmcnn	1.27 553	0.31 423	1.14 516	0.41 247	0.23 151	0.97 484	0.71 515	1.23 481	1.32 533	1.83 570	2.34 567	11.25 617	0.89 500	1.04 485	0.96 493	0.15 166	0.12 200	0.12 30	0.10 56	0.15 181	0.16 239

WQFJA1++	0.24 53	0.16 42	0.30 44	0.31 15	0.21 98	0.34 169	0.17 3	0.39 43	0.18 6	0.26 45	0.30 74	0.29 78	0.28 133	0.41 85	0.23 47	0.16 216	0.10 52	0.13 63	0.10 56	0.31 475	0.12 76

NLMM1	0.34 163	0.21 199	0.38 140	0.41 247	0.26 259	0.55 313	0.32 224	0.58 148	0.65 240	0.42 157	0.45 138	0.30 87	0.27 117	0.64 280	0.39 277	0.16 216	0.18 418	0.17 216	0.14 192	0.15 181	0.14 163

NLSM1	0.33 148	0.19 123	0.36 116	0.40 218	0.25 222	0.65 382	0.27 130	0.59 155	0.52 196	0.38 126	0.53 181	0.29 78	0.29 154	0.56 196	0.33 210	0.16 216	0.17 400	0.18 267	0.15 223	0.14 133	0.13 124

NLCSM	0.35 170	0.21 199	0.36 116	0.44 352	0.29 351	0.53 299	0.40 358	0.54 126	0.51 194	0.47 177	0.37 112	0.33 108	0.34 201	0.75 365	0.42 312	0.16 216	0.17 400	0.17 216	0.16 254	0.17 265	0.17 285

GSStereo	0.24 53	0.16 42	0.31 52	0.35 82	0.26 259	0.35 175	0.29 162	0.50 103	0.29 41	0.30 76	0.29 64	0.23 44	0.20 43	0.33 27	0.22 28	0.16 216	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.14 133	0.13 124

GS-Stereo							0.29 162	0.50 103	0.29 41	0.30 76	0.29 64	0.23 44	0.20 43	0.33 27	0.22 28	0.16 216	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.14 133	0.13 124

DA	0.31 131	0.18 87	0.35 97	0.41 247	0.21 98	0.73 418	0.33 241	0.51 109	0.46 169	0.35 108	0.42 129	0.40 161	0.35 210	0.33 27	0.27 121	0.16 216	0.11 129	0.16 170	0.11 94	0.15 181	0.12 76

GGEV	0.31 131	0.18 87	0.35 97	0.41 247	0.21 98	0.73 418	0.33 241	0.51 109	0.46 169	0.35 108	0.42 129	0.40 161	0.35 210	0.33 27	0.27 121	0.16 216	0.11 129	0.16 170	0.11 94	0.15 181	0.12 76

z-ln-s-r	0.70 465	0.39 467	1.51 548	0.40 218	0.27 301	0.58 335	0.62 496	0.87 329	1.09 483	0.84 368	1.44 518	0.91 426	0.87 492	1.20 508	2.07 569	0.16 216	0.12 200	0.17 216	0.15 223	0.21 362	0.17 285

DFGA-Net	0.47 314	0.31 423	0.93 485	0.43 327	0.33 429	0.56 320	0.35 281	0.81 310	0.89 385	0.70 285	0.76 259	0.48 212	0.43 269	0.78 391	0.64 423	0.16 216	0.14 315	0.19 301	0.19 369	0.20 349	0.19 324

SGD-Stereo	0.22 28	0.16 42	0.28 27	0.32 36	0.16 5	0.28 89	0.20 30	0.39 43	0.29 41	0.25 38	0.29 64	0.21 32	0.27 117	0.38 64	0.27 121	0.16 216	0.09 18	0.13 63	0.11 94	0.13 88	0.11 37

StereoAnything_RVC	0.22 28	0.85 562	0.41 170	0.28 3	0.16 5	0.23 31	0.18 13	0.23 3	0.19 7	0.16 2	0.16 6	0.15 1	0.21 52	0.32 17	0.19 1	0.16 216	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.16 238	0.10 3

AIO-test2	0.40 246	0.21 199	0.44 208	0.48 420	0.26 259	0.44 257	0.38 327	0.79 305	1.28 525	0.37 117	0.87 326	0.38 143	0.30 173	0.50 159	0.28 143	0.16 216	0.13 276	0.21 382	0.24 465	0.15 181	0.15 206

GIP-stereo	0.25 62	0.19 123	0.32 64	0.38 152	0.25 222	0.26 61	0.20 30	0.50 103	0.41 136	0.25 38	0.39 120	0.35 124	0.20 43	0.33 27	0.22 28	0.16 216	0.11 129	0.13 63	0.10 56	0.12 49	0.12 76

PAM_32	0.50 352	0.20 163	0.69 411	0.40 218	0.24 192	1.09 511	0.29 162	1.12 428	0.40 127	0.74 311	0.44 136	1.98 568	0.64 386	0.64 280	0.27 121	0.16 216	0.11 129	0.17 216	0.15 223	0.14 133	0.15 206

PAM	0.50 352	0.21 199	0.75 436	0.41 247	0.26 259	1.11 517	0.37 309	1.10 421	0.39 113	0.75 315	0.46 143	1.92 565	0.61 368	0.62 261	0.28 143	0.16 216	0.10 52	0.16 170	0.14 192	0.14 133	0.15 206

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 287	0.22 232	0.83 457	0.39 178	0.45 509	0.41 232	0.26 116	1.04 393	0.50 187	0.54 203	0.76 259	1.03 458	0.43 269	0.67 312	0.28 143	0.16 216	0.11 129	0.17 216	0.19 369	0.21 362	0.21 373

U	3.17 597	0.17 60	0.35 97	0.41 247	0.71 564	57.93 638	0.20 30	0.43 71	0.39 113	0.26 45	0.23 27	0.23 44	0.22 64	0.26 2	0.22 28	0.16 216	0.10 52	0.74 572	0.13 160	0.13 88	0.11 37

H2IRNET	0.38 218	0.21 199	0.36 116	0.39 178	0.25 222	0.26 61	0.24 90	0.61 166	0.74 288	0.39 135	0.89 333	0.74 359	0.53 316	0.53 177	0.44 324	0.16 216	0.13 276	0.19 301	0.20 392	0.17 265	0.15 206

MGS-Stereo	0.29 106	0.20 163	0.42 183	0.37 132	0.24 192	0.37 197	0.30 183	0.40 56	0.50 187	0.32 89	0.51 167	0.40 161	0.24 79	0.45 115	0.28 143	0.16 216	0.12 200	0.15 142	0.13 160	0.15 181	0.14 163

IGEVStereo-DCA	0.30 116	0.24 287	0.42 183	0.36 113	0.27 301	0.38 203	0.34 258	0.66 200	0.35 85	0.39 135	0.31 79	0.35 124	0.27 117	0.62 261	0.25 78	0.16 216	0.12 200	0.16 170	0.12 124	0.14 133	0.16 239

rrr	0.31 131	0.24 287	0.56 342	0.36 113	0.27 301	0.38 203	0.31 210	0.56 139	0.44 157	0.39 135	0.31 79	0.35 124	0.27 117	0.62 261	0.25 78	0.16 216	0.12 200	0.16 170	0.13 160	0.14 133	0.14 163

MaDis-Stereo	0.27 86	0.19 123	0.39 149	0.37 132	0.26 259	0.28 89	0.28 146	0.45 80	0.37 100	0.27 55	0.27 49	0.40 161	0.27 117	0.40 79	0.30 178	0.16 216	0.14 315	0.16 170	0.13 160	0.15 181	0.12 76

CBFPSM	0.61 442	0.25 318	1.41 543	0.39 178	0.27 301	1.10 512	0.67 506	0.83 318	0.84 350	0.82 354	0.81 296	1.33 522	0.85 485	0.72 351	0.86 469	0.16 216	0.15 340	0.15 142	0.17 310	0.17 265	0.23 416

ToySt	0.52 380	0.27 370	0.93 485	0.42 285	0.28 327	0.67 398	0.56 477	0.88 337	0.79 311	0.61 223	0.85 315	0.92 432	0.70 420	0.72 351	0.61 414	0.16 216	0.17 400	0.21 382	0.21 413	0.22 388	0.21 373

TestStereo1	0.44 287	0.24 287	0.45 216	0.52 471	0.25 222	0.35 175	0.40 358	0.81 310	0.94 417	0.70 285	0.96 366	0.48 212	0.45 283	0.94 450	0.33 210	0.16 216	0.13 276	0.18 267	0.16 254	0.15 181	0.14 163

SA-5K	0.44 287	0.24 287	0.45 216	0.52 471	0.25 222	0.35 175	0.40 358	0.81 310	0.94 417	0.70 285	0.96 366	0.48 212	0.45 283	0.94 450	0.33 210	0.16 216	0.13 276	0.18 267	0.16 254	0.15 181	0.14 163

Sa-1000	0.49 338	0.25 318	0.45 216	0.46 392	0.25 222	0.64 375	0.34 258	0.85 322	0.95 421	0.85 381	1.51 529	0.55 239	0.44 276	0.94 450	0.31 192	0.16 216	0.12 200	0.21 382	0.20 392	0.15 181	0.14 163

SA	0.45 296	0.26 353	0.50 274	0.47 412	0.24 192	0.46 268	0.36 294	0.79 305	1.00 445	0.61 223	1.04 411	0.50 220	0.50 308	0.98 467	0.33 210	0.16 216	0.13 276	0.21 382	0.19 369	0.15 181	0.14 163

HHNet	0.42 268	0.19 123	0.43 202	0.35 82	0.38 467	0.33 158	0.33 241	0.71 246	0.78 304	0.87 396	1.30 491	0.52 229	0.36 220	0.53 177	0.37 252	0.16 216	0.11 129	0.19 301	0.15 223	0.15 181	0.25 436

IIG-Stereo	0.45 296	0.22 232	0.48 254	0.51 454	0.26 259	0.43 247	0.21 54	0.73 269	0.80 320	0.84 368	0.95 362	0.82 394	0.46 290	0.95 456	0.37 252	0.16 216	0.12 200	0.19 301	0.15 223	0.15 181	0.12 76

NRIStereo	0.37 200	0.21 199	0.49 263	0.42 285	0.23 151	0.33 158	0.25 102	0.68 217	0.59 219	0.65 251	0.63 214	0.55 239	0.37 228	0.67 312	0.40 300	0.16 216	0.12 200	0.18 267	0.15 223	0.17 265	0.15 206

KYRaft	0.48 324	0.21 199	0.41 170	0.45 367	0.23 151	0.43 247	0.36 294	0.68 217	0.45 162	0.94 441	1.72 544	0.78 379	0.40 256	0.65 290	0.32 199	0.16 216	0.11 129	0.18 267	0.22 434	0.17 265	0.76 574

THIR-Stereo	0.51 366	0.19 123	0.47 241	0.39 178	0.23 151	0.74 424	0.64 504	0.68 217	0.88 380	1.03 480	1.40 508	0.71 335	0.75 451	0.64 280	0.43 315	0.16 216	0.11 129	0.17 216	0.18 341	0.15 181	0.17 285

PFNet	0.43 281	0.19 123	0.61 367	0.44 352	0.24 192	0.42 242	0.31 210	0.76 289	0.81 330	1.01 473	0.74 254	0.67 325	0.41 261	0.75 365	0.39 277	0.16 216	0.10 52	0.20 338	0.15 223	0.16 238	0.14 163

AnonymousM	0.42 268	0.86 563	0.31 52	0.35 82	0.23 151	0.30 112	0.37 309	0.56 139	0.44 157	0.72 297	0.50 159	0.47 207	0.29 154	0.42 94	0.35 232	0.16 216	0.12 200	1.51 588	0.32 523	0.12 49	0.11 37

rafts_anoy	0.38 218	0.22 232	0.38 140	0.43 327	0.28 327	0.32 146	0.32 224	0.70 239	0.91 396	0.59 215	0.66 223	0.45 198	0.33 194	0.49 153	0.41 306	0.16 216	0.12 200	0.21 382	0.23 450	0.18 297	0.16 239

TANstereo	0.31 131	0.16 42	0.34 81	0.31 15	0.17 15	0.55 313	0.23 84	0.46 87	0.56 207	0.60 218	0.69 234	0.37 136	0.26 106	0.36 52	0.28 143	0.16 216	0.16 367	0.13 63	0.10 56	0.14 133	0.15 206

XX-TBD	0.32 139	0.53 514	0.26 12	0.53 482	0.21 98	0.38 203	0.24 90	0.41 62	0.77 300	0.55 205	0.70 237	0.31 92	0.26 106	0.33 27	0.28 143	0.16 216	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.13 88	0.11 37

raftrobust	0.35 170	0.20 163	0.39 149	0.43 327	0.29 351	0.31 128	0.25 102	0.73 269	0.66 244	0.59 215	0.56 194	0.44 189	0.45 283	0.55 186	0.31 192	0.16 216	0.12 200	0.14 97	0.12 124	0.12 49	0.14 163

RALAANet	0.40 246	0.24 287	0.56 342	0.43 327	0.30 377	0.36 185	0.25 102	0.89 338	0.69 259	0.69 279	0.65 219	0.61 282	0.30 173	0.63 272	0.35 232	0.16 216	0.13 276	0.18 267	0.15 223	0.21 362	0.14 163

XX-Stereo	0.38 218	0.18 87	0.52 304	0.58 518	0.38 467	0.39 213	0.20 30	0.62 172	0.31 57	0.47 177	1.29 489	0.72 350	0.25 87	0.59 220	0.28 143	0.16 216	0.11 129	0.17 216	0.16 254	0.14 133	0.11 37

MMNet	0.57 415	0.26 353	0.67 395	0.45 367	0.35 449	1.04 502	0.39 345	0.93 355	0.98 438	0.96 458	0.97 375	0.86 402	0.80 472	0.83 411	0.80 460	0.16 216	0.15 340	0.19 301	0.19 369	0.20 349	0.17 285

CREStereo	0.28 98	0.16 42	0.25 4	0.28 3	0.17 15	0.38 203	0.25 102	0.52 114	0.76 297	0.43 163	0.51 167	0.32 100	0.28 133	0.39 70	0.27 121	0.16 216	0.11 129	0.12 30	0.09 6	0.12 49	0.12 76
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
BEATNet_4x	0.49 338	0.35 443	0.72 423	0.38 152	0.20 76	0.65 382	0.36 294	1.08 414	0.78 304	0.78 339	0.88 330	0.73 355	0.64 386	0.71 346	0.60 408	0.16 216	0.12 200	0.16 170	0.15 223	0.24 421	0.18 312

RASNet	0.57 415	0.24 287	0.61 367	0.39 178	0.23 151	0.71 410	0.40 358	1.02 386	0.93 408	0.77 328	1.05 414	1.05 468	0.98 517	0.99 472	1.03 507	0.16 216	0.14 315	0.14 97	0.17 310	0.15 181	0.14 163

DStereoRT	0.77 485	0.21 199	0.72 423	0.52 471	0.34 441	1.07 508	0.36 294	0.86 326	0.80 320	0.81 351	1.07 424	0.54 236	0.73 441	0.78 391	0.53 382	0.17 262	0.14 315	3.96 619	1.38 608	0.20 349	0.16 239

Select-FE	0.48 324	0.26 353	0.96 492	0.42 285	0.36 456	0.34 169	0.20 30	1.02 386	0.37 100	0.61 223	1.01 395	1.04 463	0.79 467	0.74 357	0.29 161	0.17 262	0.13 276	0.17 216	0.20 392	0.15 181	0.25 436

DDF-Stereo	0.26 75	0.16 42	0.33 69	0.37 132	0.30 377	0.19 10	0.20 30	0.33 15	0.31 57	0.27 55	0.26 45	0.29 78	0.28 133	0.39 70	0.25 78	0.17 262	0.10 52	0.14 97	0.10 56	0.69 564	0.13 124

zero-FE	0.26 75	0.16 42	0.33 69	0.36 113	0.30 377	0.18 7	0.20 30	0.37 38	0.31 57	0.27 55	0.27 49	0.29 78	0.28 133	0.34 40	0.25 78	0.17 262	0.10 52	0.14 97	0.10 56	0.62 563	0.13 124

S2M2_XL	0.19 8	0.18 87	0.28 27	0.27 2	0.20 76	0.15 2	0.16 2	0.23 3	0.16 4	0.21 14	0.26 45	0.17 5	0.17 15	0.24 1	0.21 18	0.17 262	0.16 367	0.15 142	0.14 192	0.15 181	0.12 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.49 338	0.20 163	0.48 254	0.36 113	0.22 120	0.58 335	0.42 390	1.19 459	0.74 288	0.86 391	0.76 259	1.08 478	0.59 356	0.81 403	0.60 408	0.17 262	0.12 200	0.15 142	0.12 124	0.17 265	0.20 355

G2L-Stereo_test	0.50 352	0.22 232	0.46 229	0.34 61	0.24 192	0.58 335	0.59 489	1.14 437	0.79 311	0.89 413	0.96 366	0.96 438	0.59 356	0.72 351	0.67 428	0.17 262	0.12 200	0.14 97	0.12 124	0.15 181	0.16 239

MM-Stereo_test3	0.35 170	0.19 123	0.33 69	0.42 285	0.26 259	0.34 169	0.44 405	0.74 276	0.93 408	0.47 177	0.52 174	0.42 175	0.29 154	0.46 123	0.29 161	0.17 262	0.15 340	0.17 216	0.13 160	0.14 133	0.15 206

model_zeroshot	0.35 170	0.20 163	0.56 342	0.41 247	0.30 377	0.51 285	0.26 116	0.69 227	0.48 179	0.65 251	0.51 167	0.52 229	0.25 87	0.46 123	0.27 121	0.17 262	0.13 276	0.15 142	0.14 192	0.13 88	0.14 163

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 163	0.28 385	0.48 254	0.37 132	0.25 222	0.47 272	0.30 183	0.60 158	0.92 402	0.43 163	0.37 112	0.30 87	0.29 154	0.50 159	0.30 178	0.17 262	0.14 315	0.18 267	0.15 223	0.18 297	0.16 239

CoDeX	0.48 324	0.21 199	0.53 312	0.43 327	0.25 222	0.74 424	0.38 327	1.36 525	0.82 343	0.84 368	0.96 366	0.63 294	0.57 346	0.63 272	0.40 300	0.17 262	0.13 276	0.17 216	0.15 223	0.16 238	0.15 206

ACVNet-DCA	0.36 181	0.25 318	0.35 97	0.42 285	0.23 151	0.53 299	0.37 309	0.91 344	0.59 219	0.42 157	0.50 159	0.34 115	0.47 295	0.61 239	0.26 99	0.17 262	0.11 129	0.19 301	0.13 160	0.18 297	0.19 324

xx1	0.40 246	0.25 318	0.35 97	0.42 285	0.23 151	0.53 299	0.37 309	0.71 246	1.17 503	0.42 157	0.50 159	0.65 306	0.56 334	0.61 239	0.26 99	0.17 262	0.11 129	0.20 338	0.19 369	0.18 297	0.19 324

1test111	0.37 200	0.25 318	0.35 97	0.42 285	0.23 151	0.53 299	0.37 309	0.91 344	0.59 219	0.42 157	0.50 159	0.34 115	0.47 295	0.59 220	0.48 349	0.17 262	0.11 129	0.19 301	0.13 160	0.18 297	0.19 324

cc1	0.38 218	0.25 318	0.35 97	0.42 285	0.23 151	0.53 299	0.37 309	0.71 246	1.17 503	0.42 157	0.50 159	0.34 115	0.47 295	0.61 239	0.26 99	0.17 262	0.11 129	0.19 301	0.13 160	0.16 238	0.17 285

ffm	0.47 314	0.28 385	0.68 402	0.39 178	0.26 259	0.56 320	0.40 358	0.72 257	1.13 491	0.76 321	0.98 379	0.71 335	0.55 327	0.61 239	0.26 99	0.17 262	0.11 129	0.25 447	0.21 413	0.16 238	0.17 285

ff1	0.56 410	0.28 385	0.68 402	0.39 178	0.26 259	0.56 320	0.40 358	0.72 257	1.13 491	0.76 321	0.98 379	0.71 335	0.55 327	1.25 513	1.46 543	0.17 262	0.11 129	0.25 447	0.21 413	0.16 238	0.17 285

tt1	0.37 200	0.25 318	0.35 97	0.43 327	0.23 151	0.52 293	0.37 309	0.72 257	1.13 491	0.42 157	0.46 143	0.35 124	0.44 276	0.61 239	0.26 99	0.17 262	0.11 129	0.19 301	0.13 160	0.16 238	0.17 285

MIF-Stereo (partial)	0.32 139	0.19 123	0.41 170	0.41 247	0.32 417	0.29 101	0.24 90	0.49 101	0.44 157	0.31 85	0.63 214	0.37 136	0.36 220	0.60 233	0.32 199	0.17 262	0.13 276	0.19 301	0.17 310	0.18 297	0.15 206

UniTT-Stereo	0.27 86	0.18 87	0.40 161	0.40 218	0.28 327	0.30 112	0.28 146	0.40 56	0.33 71	0.30 76	0.46 143	0.27 69	0.25 87	0.48 144	0.35 232	0.17 262	0.13 276	0.14 97	0.12 124	0.14 133	0.13 124

PCWNet_CMD	0.49 338	0.25 318	0.56 342	0.40 218	0.27 301	0.64 375	0.32 224	0.98 372	0.99 441	0.87 396	1.07 424	0.78 379	0.46 290	0.61 239	0.44 324	0.17 262	0.13 276	0.21 382	0.16 254	0.26 442	0.20 355

knoymous	0.37 200	0.22 232	0.34 81	0.32 36	0.22 120	0.38 203	0.29 162	0.63 180	0.65 240	0.69 279	0.69 234	0.60 280	0.40 256	0.61 239	0.36 243	0.17 262	0.11 129	0.20 338	0.12 124	0.18 297	0.19 324

anonymousa	0.51 366	0.21 199	0.47 241	0.39 178	0.25 222	0.89 470	0.36 294	0.78 298	0.63 230	0.88 406	1.54 531	1.09 484	0.67 405	0.53 177	0.46 334	0.17 262	0.14 315	0.19 301	0.21 413	0.16 238	0.16 239

riskmin	0.41 261	0.21 199	0.44 208	0.34 61	0.24 192	0.58 335	0.32 224	0.70 239	0.86 362	0.52 193	0.57 197	0.78 379	0.60 362	0.58 212	0.39 277	0.17 262	0.12 200	0.19 301	0.13 160	0.19 332	0.22 392

qqq	0.42 268	0.28 385	0.50 274	0.37 132	0.22 120	0.47 272	0.39 345	0.91 344	0.59 219	0.57 211	0.71 238	0.65 306	0.56 334	0.59 220	0.48 349	0.17 262	0.17 400	0.20 338	0.19 369	0.18 297	0.19 324

IER	0.48 324	0.25 318	0.60 366	0.38 152	0.28 327	0.67 398	0.38 327	0.82 316	0.68 252	0.88 406	0.95 362	0.74 359	0.79 467	0.62 261	0.46 334	0.17 262	0.14 315	0.17 216	0.17 310	0.17 265	0.16 239

CIPLG	0.42 268	0.23 265	0.71 416	0.45 367	0.33 429	0.51 285	0.33 241	0.68 217	0.68 252	0.84 368	0.96 366	0.47 207	0.33 194	0.56 196	0.52 371	0.17 262	0.12 200	0.16 170	0.14 192	0.13 88	0.16 239

IPLGR_C	0.42 268	0.23 265	0.71 416	0.46 392	0.33 429	0.51 285	0.34 258	0.69 227	0.69 259	0.84 368	0.92 353	0.46 202	0.33 194	0.53 177	0.53 382	0.17 262	0.12 200	0.16 170	0.14 192	0.13 88	0.16 239

ACRE	0.42 268	0.23 265	0.73 429	0.45 367	0.33 429	0.50 280	0.33 241	0.68 217	0.70 263	0.82 354	0.92 353	0.46 202	0.32 187	0.53 177	0.52 371	0.17 262	0.12 200	0.15 142	0.14 192	0.13 88	0.16 239

AAGNet	1.40 562	0.20 163	0.52 304	0.45 367	0.26 259	0.29 101	0.29 162	0.67 211	0.71 270	0.97 461	0.86 319	0.66 318	0.60 362	0.66 302	19.98 622	0.17 262	0.11 129	0.19 301	0.15 223	0.20 349	0.13 124

SST-Stereo	0.41 261	0.20 163	0.48 254	0.43 327	0.25 222	0.25 57	0.21 54	0.68 217	0.50 187	1.08 502	0.79 277	0.71 335	0.42 266	0.81 403	0.38 267	0.17 262	0.11 129	0.20 338	0.16 254	0.19 332	0.15 206

RAFT_R40	0.41 261	0.20 163	0.47 241	0.44 352	0.25 222	0.23 31	0.25 102	0.69 227	0.70 263	0.98 464	0.78 272	0.72 350	0.43 269	0.80 398	0.39 277	0.17 262	0.11 129	0.20 338	0.16 254	0.18 297	0.15 206

DeepStereo_RVC	0.37 200	0.22 232	0.51 283	0.41 247	0.24 192	0.26 61	0.22 67	0.64 190	0.40 127	0.69 279	0.67 231	0.57 250	0.50 308	0.58 212	0.42 312	0.17 262	0.12 200	0.18 267	0.16 254	0.19 332	0.19 324

CFNet_pseudo	0.47 314	0.25 318	0.55 329	0.38 152	0.28 327	0.58 335	0.32 224	0.89 338	0.90 390	0.83 362	1.03 408	0.75 364	0.48 299	0.61 239	0.46 334	0.17 262	0.13 276	0.24 434	0.16 254	0.26 442	0.21 373

RALCasStereoNet	0.37 200	0.23 265	0.41 170	0.44 352	0.28 327	0.36 185	0.38 327	0.66 200	0.67 250	0.51 190	0.74 254	0.51 225	0.29 154	0.64 280	0.38 267	0.17 262	0.14 315	0.15 142	0.13 160	0.17 265	0.17 285

MSMDNet	0.49 338	0.25 318	0.56 342	0.40 218	0.27 301	0.64 375	0.32 224	0.99 376	0.99 441	0.87 396	1.07 424	0.79 386	0.46 290	0.61 239	0.44 324	0.17 262	0.13 276	0.20 338	0.16 254	0.25 432	0.20 355

HSM-Net_RVC	0.55 401	0.23 265	0.37 130	0.38 152	0.22 120	0.86 464	0.40 358	1.31 509	0.93 408	0.92 431	1.15 453	1.26 508	0.71 425	0.75 365	0.53 382	0.17 262	0.14 315	0.16 170	0.15 223	0.17 265	0.17 285
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.47 314	0.25 318	0.55 329	0.38 152	0.28 327	0.58 335	0.32 224	0.89 338	0.90 390	0.83 362	1.02 398	0.75 364	0.48 299	0.61 239	0.46 334	0.17 262	0.12 200	0.24 434	0.16 254	0.26 442	0.21 373

iResNet_ROB	0.55 401	0.24 287	0.61 367	0.38 152	0.22 120	0.66 389	0.30 183	1.59 562	1.33 535	0.94 441	1.05 414	0.81 392	0.69 415	0.84 415	0.46 334	0.17 262	0.12 200	0.14 97	0.09 6	0.15 181	0.20 355

LE_ROB	4.86 608	0.27 370	9.43 605	0.45 367	0.24 192	1.61 557	0.96 560	2.05 582	17.75 626	16.36 628	4.84 609	5.17 605	19.48 628	2.05 571	15.49 619	0.17 262	0.15 340	0.16 170	0.16 254	0.20 349	0.19 324

GEAStereo	0.24 53	0.16 42	0.31 52	0.35 82	0.26 259	0.35 175	0.29 162	0.46 87	0.30 51	0.27 55	0.29 64	0.24 54	0.20 43	0.33 27	0.22 28	0.18 302	0.10 52	0.13 63	0.10 56	0.14 133	0.13 124

gasm-f	0.25 62	0.17 60	0.30 44	0.35 82	0.26 259	0.25 57	0.36 294	0.46 87	0.30 51	0.27 55	0.35 104	0.24 54	0.30 173	0.37 56	0.24 65	0.18 302	0.10 52	0.13 63	0.10 56	0.15 181	0.13 124

MultiAttention	3.62 599	0.25 318	0.65 387	0.56 506	0.34 441	23.66 622	2.61 610	1.65 568	1.14 497	0.82 354	1.83 549	1.13 496	0.42 266	35.16 632	0.72 442	0.18 302	0.12 200	0.23 418	0.23 450	0.35 501	0.33 495

UGAM	0.54 392	0.23 265	0.51 283	0.46 392	0.26 259	0.40 221	0.52 458	0.65 193	1.19 509	0.78 339	1.15 453	1.38 533	0.56 334	1.03 483	0.56 392	0.18 302	0.15 340	0.25 447	0.21 413	0.15 181	0.13 124

test_sample1	0.44 287	0.24 287	0.52 304	0.35 82	0.23 151	0.59 345	0.36 294	1.05 400	0.57 214	0.66 257	0.78 272	0.70 332	0.71 425	0.62 261	0.51 366	0.18 302	0.15 340	0.17 216	0.16 254	0.18 297	0.18 312

mmm	0.47 314	0.28 385	0.51 283	0.39 178	0.25 222	0.61 353	0.38 327	1.00 382	0.60 226	0.77 328	1.07 424	0.65 306	0.53 316	0.61 239	0.49 358	0.18 302	0.15 340	0.23 418	0.20 392	0.21 362	0.20 355

11t1	0.38 218	0.23 265	0.49 263	0.36 113	0.23 151	0.61 353	0.31 210	0.74 276	0.47 177	0.62 228	0.55 191	0.55 239	0.49 305	0.58 212	0.45 330	0.18 302	0.15 340	0.16 170	0.13 160	0.17 265	0.19 324

1111x	0.64 453	0.23 265	0.61 367	0.39 178	0.21 98	0.68 402	0.46 415	1.32 515	1.03 456	0.76 321	1.02 398	0.95 435	0.72 436	1.13 495	2.15 573	0.18 302	0.18 418	0.18 267	0.19 369	0.20 349	0.19 324

plain	0.32 139	0.21 199	0.59 361	0.40 218	0.29 351	0.27 75	0.30 183	0.46 87	0.36 92	0.32 89	0.66 223	0.31 92	0.33 194	0.68 321	0.32 199	0.18 302	0.13 276	0.20 338	0.15 223	0.18 297	0.13 124

LL-Strereo	0.58 427	0.29 399	0.83 457	0.48 420	0.35 449	0.39 213	0.48 430	1.04 393	0.99 441	0.87 396	0.79 277	1.08 478	1.15 540	1.35 533	0.51 366	0.18 302	0.15 340	0.22 397	0.19 369	0.17 265	0.21 373

gwcnet-sp	0.50 352	0.25 318	0.84 464	0.41 247	0.27 301	0.79 438	0.40 358	0.93 355	0.85 356	0.95 446	0.79 277	0.65 306	0.63 378	0.69 328	0.52 371	0.18 302	0.17 400	0.18 267	0.18 341	0.18 297	0.19 324

scenet	0.50 352	0.25 318	0.84 464	0.41 247	0.27 301	0.79 438	0.40 358	0.93 355	0.85 356	0.95 446	0.79 277	0.65 306	0.63 378	0.69 328	0.52 371	0.18 302	0.17 400	0.18 267	0.18 341	0.18 297	0.19 324

ssnet	0.50 352	0.25 318	0.84 464	0.41 247	0.27 301	0.79 438	0.40 358	0.93 355	0.85 356	0.95 446	0.79 277	0.65 306	0.63 378	0.69 328	0.52 371	0.18 302	0.17 400	0.18 267	0.18 341	0.18 297	0.19 324

x	0.41 261	0.25 318	0.46 229	0.36 113	0.24 192	0.54 307	0.31 210	0.94 360	0.58 218	0.60 218	0.72 240	0.61 282	0.53 316	0.52 171	0.50 362	0.18 302	0.16 367	0.17 216	0.16 254	0.17 265	0.18 312

DAS	0.54 392	0.26 353	0.66 390	0.49 431	0.31 392	0.61 353	0.43 397	0.89 338	1.01 447	0.95 446	1.16 458	0.71 335	0.85 485	0.89 430	0.47 345	0.18 302	0.14 315	0.18 267	0.15 223	0.22 388	0.19 324

SepStereo	0.54 392	0.26 353	0.66 390	0.49 431	0.31 392	0.61 353	0.43 397	0.89 338	1.01 447	0.95 446	1.16 458	0.71 335	0.85 485	0.97 465	0.47 345	0.18 302	0.14 315	0.18 267	0.15 223	0.22 388	0.19 324

TRStereo	0.39 231	0.32 426	0.64 382	0.49 431	0.41 485	0.30 112	0.30 183	0.97 370	0.63 230	0.53 201	0.43 133	0.52 229	0.26 106	0.77 383	0.29 161	0.18 302	0.12 200	0.19 301	0.19 369	0.13 88	0.13 124

Patchmatch Stereo++	0.36 181	0.24 287	0.51 283	0.42 285	0.22 120	0.24 38	0.21 54	0.63 180	0.39 113	0.63 235	0.73 242	0.57 250	0.38 236	0.61 239	0.39 277	0.18 302	0.12 200	0.20 338	0.16 254	0.21 362	0.16 239
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
NF-Stereo	0.39 231	0.21 199	0.51 283	0.42 285	0.25 222	0.26 61	0.30 183	0.71 246	0.72 272	0.66 257	0.77 263	0.57 250	0.31 180	0.69 328	0.39 277	0.18 302	0.12 200	0.20 338	0.16 254	0.16 238	0.27 450

OCTAStereo	0.39 231	0.21 199	0.51 283	0.42 285	0.25 222	0.26 61	0.30 183	0.71 246	0.72 272	0.66 257	0.77 263	0.58 266	0.31 180	0.69 328	0.39 277	0.18 302	0.12 200	0.20 338	0.16 254	0.16 238	0.27 450

PSM-adaLoss	0.36 181	0.24 287	0.51 283	0.42 285	0.22 120	0.24 38	0.31 210	0.63 180	0.39 113	0.63 235	0.73 242	0.57 250	0.38 236	0.59 220	0.38 267	0.18 302	0.12 200	0.20 338	0.16 254	0.21 362	0.16 239

ROB_FTStereo_v2	0.36 181	0.24 287	0.51 283	0.42 285	0.22 120	0.24 38	0.31 210	0.63 180	0.39 113	0.63 235	0.73 242	0.57 250	0.38 236	0.60 233	0.39 277	0.18 302	0.12 200	0.20 338	0.16 254	0.21 362	0.16 239

ROB_FTStereo	0.36 181	0.24 287	0.51 283	0.42 285	0.22 120	0.24 38	0.20 30	0.63 180	0.39 113	0.63 235	0.73 242	0.57 250	0.38 236	0.60 233	0.38 267	0.18 302	0.12 200	0.20 338	0.16 254	0.21 362	0.16 239

HUI-Stereo	0.36 181	0.24 287	0.51 283	0.42 285	0.22 120	0.24 38	0.22 67	0.63 180	0.40 127	0.64 245	0.73 242	0.58 266	0.38 236	0.53 177	0.38 267	0.18 302	0.12 200	0.20 338	0.16 254	0.21 362	0.16 239

RE-Stereo	0.39 231	0.21 199	0.51 283	0.42 285	0.25 222	0.26 61	0.30 183	0.71 246	0.72 272	0.66 257	0.77 263	0.57 250	0.31 180	0.70 336	0.39 277	0.18 302	0.12 200	0.20 338	0.16 254	0.16 238	0.27 450

TVStereo	0.39 231	0.21 199	0.51 283	0.42 285	0.25 222	0.26 61	0.30 183	0.71 246	0.72 272	0.66 257	0.77 263	0.57 250	0.31 180	0.70 336	0.39 277	0.18 302	0.12 200	0.20 338	0.16 254	0.16 238	0.27 450

iGMRVC	0.36 181	0.24 287	0.51 283	0.42 285	0.22 120	0.24 38	0.29 162	0.63 180	0.39 113	0.63 235	0.73 242	0.57 250	0.38 236	0.61 239	0.39 277	0.18 302	0.12 200	0.20 338	0.16 254	0.21 362	0.16 239

IRAFT_RVC	0.43 281	0.20 163	0.52 304	0.45 367	0.24 192	0.26 61	0.51 452	0.76 289	0.78 304	0.77 328	0.80 288	0.73 355	0.50 308	0.74 357	0.39 277	0.18 302	0.10 52	0.21 382	0.17 310	0.17 265	0.15 206

iRAFT	0.36 181	0.24 287	0.51 283	0.42 285	0.22 120	0.24 38	0.21 54	0.63 180	0.39 113	0.63 235	0.73 242	0.57 250	0.38 236	0.61 239	0.39 277	0.18 302	0.12 200	0.20 338	0.16 254	0.21 362	0.16 239

CRE-IMP	0.37 200	0.23 265	0.53 312	0.42 285	0.24 192	0.40 221	0.21 54	0.61 166	0.45 162	0.65 251	0.73 242	0.53 234	0.37 228	0.63 272	0.40 300	0.18 302	0.11 129	0.19 301	0.16 254	0.21 362	0.19 324

RAFT	0.46 303	0.23 265	0.52 304	0.48 420	0.27 301	0.55 313	0.47 423	0.68 217	0.60 226	0.83 362	0.82 298	1.00 450	0.56 334	0.76 376	0.37 252	0.18 302	0.16 367	0.22 397	0.20 392	0.16 238	0.14 163

RAFT-IKP	0.36 181	0.24 287	0.51 283	0.42 285	0.22 120	0.24 38	0.27 130	0.63 180	0.39 113	0.63 235	0.73 242	0.57 250	0.38 236	0.61 239	0.39 277	0.18 302	0.12 200	0.20 338	0.16 254	0.21 362	0.16 239

TestStereo	0.39 231	0.32 426	0.42 183	0.45 367	0.20 76	0.41 232	0.38 327	0.69 227	0.66 244	0.56 208	0.78 272	0.48 212	0.43 269	0.59 220	0.37 252	0.18 302	0.13 276	0.20 338	0.15 223	0.23 408	0.14 163

RAFT + AFF	0.54 392	0.30 414	0.84 464	0.51 454	0.32 417	0.63 365	0.57 479	1.05 400	0.95 421	0.80 347	0.87 326	0.85 398	0.57 346	0.87 422	0.51 366	0.18 302	0.21 459	0.23 418	0.22 434	0.19 332	0.19 324

SFCPSM	0.48 324	0.22 232	0.59 361	0.41 247	0.27 301	0.85 462	0.36 294	1.39 527	0.79 311	0.81 351	0.85 315	0.54 236	0.50 308	0.60 233	0.39 277	0.18 302	0.14 315	0.18 267	0.20 392	0.17 265	0.16 239

delet	0.57 415	0.25 318	0.63 377	0.46 392	0.34 441	1.05 507	0.51 452	1.04 393	0.94 417	0.90 421	0.99 387	0.90 420	0.68 413	0.87 422	0.78 452	0.18 302	0.18 418	0.20 338	0.21 413	0.17 265	0.17 285

ACVNet	0.47 314	0.24 287	0.39 149	0.40 218	0.28 327	0.58 335	0.40 358	0.91 344	0.81 330	0.67 266	0.96 366	0.79 386	0.66 396	0.65 290	0.71 439	0.18 302	0.15 340	0.16 170	0.15 223	0.18 297	0.15 206

acv_ft	0.52 380	0.24 287	0.64 382	0.45 367	0.28 327	0.85 462	0.40 358	0.95 363	0.81 330	1.00 470	0.96 366	0.79 386	0.62 373	0.65 290	0.88 471	0.18 302	0.15 340	0.16 170	0.15 223	0.18 297	0.15 206

HSM	0.53 387	0.25 318	0.46 229	0.40 218	0.25 222	0.74 424	0.44 405	1.29 505	0.78 304	0.82 354	0.92 353	1.21 504	0.75 451	0.90 438	0.48 349	0.18 302	0.14 315	0.17 216	0.14 192	0.17 265	0.18 312

StereoDRNet-Refined	0.61 442	0.33 434	0.63 377	0.47 412	0.31 392	0.94 479	0.41 379	1.04 393	0.97 433	1.15 518	1.13 446	1.00 450	0.74 448	0.93 447	0.93 486	0.18 302	0.13 276	0.22 397	0.21 413	0.20 349	0.21 373
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCV	0.27 86	0.20 163	0.37 130	0.36 113	0.22 120	0.27 75	0.33 241	0.65 193	0.31 57	0.25 38	0.29 64	0.37 136	0.23 72	0.52 171	0.23 47	0.19 342	0.11 129	0.14 97	0.11 94	0.15 181	0.12 76

test_sample2	0.45 296	0.24 287	0.49 263	0.34 61	0.21 98	0.60 351	0.43 397	1.01 383	0.73 282	0.67 266	0.80 288	0.70 332	0.64 386	0.65 290	0.41 306	0.19 342	0.15 340	0.18 267	0.16 254	0.19 332	0.19 324

DispNO	0.48 324	0.24 287	0.84 464	0.40 218	0.31 392	0.58 335	0.39 345	0.91 344	0.79 311	0.79 344	0.83 303	0.71 335	0.59 356	0.75 365	0.50 362	0.19 342	0.14 315	0.20 338	0.18 341	0.16 238	0.17 285

SMFormer	0.53 387	0.24 287	0.67 395	0.35 82	0.20 76	0.63 365	0.34 258	1.26 490	1.06 466	0.85 381	1.02 398	0.71 335	0.66 396	0.96 458	0.60 408	0.19 342	0.16 367	0.18 267	0.17 310	0.19 332	0.20 355

tta	0.53 387	0.24 287	0.67 395	0.35 82	0.20 76	0.63 365	0.34 258	1.26 490	1.06 466	0.85 381	1.02 398	0.71 335	0.66 396	0.96 458	0.60 408	0.19 342	0.16 367	0.18 267	0.17 310	0.15 181	0.16 239

qqq1	0.51 366	0.24 287	0.67 395	0.35 82	0.20 76	0.63 365	0.34 258	1.26 490	1.06 466	0.85 381	1.02 398	0.71 335	0.66 396	0.96 458	0.36 243	0.19 342	0.16 367	0.14 97	0.12 124	0.15 181	0.16 239

fff1	0.51 366	0.24 287	0.67 395	0.35 82	0.20 76	0.63 365	0.34 258	1.26 490	1.06 466	0.85 381	1.02 398	0.71 335	0.66 396	0.96 458	0.36 243	0.19 342	0.16 367	0.14 97	0.12 124	0.15 181	0.16 239

EKT-Stereo	0.36 181	0.24 287	0.44 208	0.44 352	0.30 377	0.37 197	0.30 183	0.72 257	0.68 252	0.47 177	0.63 214	0.49 218	0.28 133	0.59 220	0.34 223	0.19 342	0.14 315	0.18 267	0.15 223	0.16 238	0.18 312

DisPM	0.40 246	0.20 163	0.50 274	0.42 285	0.27 301	0.24 38	0.30 183	0.68 217	0.61 229	0.88 406	0.87 326	0.59 276	0.32 187	0.80 398	0.34 223	0.19 342	0.12 200	0.19 301	0.17 310	0.16 238	0.21 373

hknet	0.51 366	0.26 353	0.58 353	0.46 392	0.29 351	0.75 428	0.46 415	0.99 376	0.89 385	0.77 328	0.80 288	0.96 438	0.67 405	0.75 365	0.50 362	0.19 342	0.15 340	0.22 397	0.19 369	0.18 297	0.19 324

Pruner-Stereo	0.39 231	0.21 199	0.51 283	0.41 247	0.25 222	0.22 20	0.24 90	0.71 246	0.59 219	0.90 421	0.75 256	0.67 325	0.30 173	0.64 280	0.39 277	0.19 342	0.12 200	0.20 338	0.17 310	0.17 265	0.19 324

sAnonymous2	0.42 268	0.41 482	0.96 492	0.48 420	0.37 460	0.41 232	0.48 430	0.60 158	0.52 196	0.39 135	0.48 151	0.35 124	0.44 276	0.44 107	0.30 178	0.19 342	0.14 315	0.19 301	0.17 310	0.55 556	0.43 536

CroCo_RVC	0.42 268	0.41 482	0.96 492	0.48 420	0.37 460	0.41 232	0.48 430	0.60 158	0.52 196	0.39 135	0.48 151	0.35 124	0.44 276	0.44 107	0.30 178	0.19 342	0.14 315	0.19 301	0.17 310	0.55 556	0.43 536

test_xeample	1.06 528	0.23 265	0.51 283	0.37 132	0.22 120	0.71 410	0.39 345	1.31 509	0.92 402	0.87 396	1.08 431	0.70 332	0.64 386	0.75 365	11.43 615	0.19 342	0.16 367	0.18 267	0.17 310	0.18 297	0.19 324

UNet	0.55 401	0.27 370	0.72 423	0.45 367	0.41 485	0.97 484	0.40 358	1.01 383	0.80 320	0.87 396	0.90 339	1.03 458	0.75 451	0.76 376	0.67 428	0.19 342	0.15 340	0.20 338	0.17 310	0.21 362	0.18 312

FENet	0.43 281	0.23 265	0.40 161	0.40 218	0.24 192	0.54 307	0.33 241	0.83 318	0.72 272	0.74 311	0.73 242	0.63 294	0.56 334	0.65 290	0.45 330	0.19 342	0.13 276	0.19 301	0.17 310	0.18 297	0.20 355

FADNet-RVC-Resample	0.58 427	0.35 443	1.34 537	0.50 442	0.34 441	0.73 418	0.43 397	1.09 417	0.96 428	0.83 362	0.87 326	0.76 371	0.66 396	0.77 383	0.52 371	0.19 342	0.18 418	0.26 466	0.27 496	0.28 461	0.29 468

ADCRef	0.84 498	0.46 499	1.60 558	0.52 471	0.45 509	1.08 510	0.52 458	1.13 435	1.03 456	1.22 527	1.43 517	0.87 408	0.93 508	0.91 441	3.35 590	0.19 342	0.16 367	0.23 418	0.23 450	0.23 408	0.22 392

CFNet	0.53 387	0.30 414	0.53 312	0.42 285	0.28 327	0.73 418	0.35 281	1.21 469	1.01 447	0.74 311	1.07 424	0.85 398	0.60 362	0.83 411	0.58 405	0.19 342	0.15 340	0.23 418	0.23 450	0.21 362	0.17 285

AANet_RVC	0.59 431	0.35 443	0.68 402	0.47 412	0.28 327	0.57 329	0.47 423	1.04 393	1.28 525	0.87 396	1.33 496	0.86 402	0.63 378	1.16 501	0.89 473	0.19 342	0.13 276	0.15 142	0.14 192	0.18 297	0.20 355

iResNetv2_ROB	0.55 401	0.29 399	0.86 471	0.39 178	0.25 222	0.67 398	0.37 309	1.21 469	1.02 452	1.02 477	1.10 433	0.89 417	0.79 467	0.74 357	0.43 315	0.19 342	0.13 276	0.15 142	0.11 94	0.19 332	0.16 239

IGEV-RUCA	0.26 75	0.16 42	0.36 116	0.40 218	0.27 301	0.32 146	0.20 30	0.39 43	0.36 92	0.27 55	0.31 79	0.25 60	0.21 52	0.50 159	0.24 65	0.20 363	0.11 129	0.13 63	0.10 56	0.17 265	0.16 239

DCVSM-stereo	0.51 366	0.28 385	0.56 342	0.39 178	0.29 351	0.55 313	0.28 146	0.78 298	0.78 304	1.11 513	0.77 263	1.04 463	0.76 460	0.65 290	0.52 371	0.20 363	0.20 449	0.24 434	0.21 413	0.25 432	0.31 482

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 456	0.30 414	1.20 520	0.42 285	0.31 392	1.00 492	0.58 486	1.16 444	1.07 474	1.01 473	1.25 476	1.08 478	0.75 451	1.18 504	1.03 507	0.20 363	0.12 200	0.16 170	0.13 160	0.22 388	0.22 392

GwcNet-ADL	0.45 296	0.24 287	0.51 283	0.46 392	0.30 377	0.41 232	0.40 358	0.95 363	0.98 438	0.73 304	0.78 272	0.61 282	0.41 261	0.67 312	0.55 390	0.20 363	0.14 315	0.15 142	0.14 192	0.19 332	0.22 392

PFNet+	0.41 261	0.20 163	0.53 312	0.40 218	0.25 222	0.28 89	0.22 67	0.66 200	0.76 297	0.85 381	0.79 277	0.63 294	0.34 201	0.75 365	0.37 252	0.20 363	0.14 315	0.23 418	0.20 392	0.17 265	0.21 373

PSM-softLoss	0.40 246	0.21 199	0.53 312	0.42 285	0.26 259	0.29 101	0.34 258	0.70 239	0.49 182	0.63 235	0.82 298	0.59 276	0.33 194	0.75 365	0.43 315	0.20 363	0.12 200	0.20 338	0.18 341	0.17 265	0.22 392

KMStereo	0.40 246	0.21 199	0.53 312	0.42 285	0.26 259	0.29 101	0.34 258	0.70 239	0.49 182	0.63 235	0.82 298	0.59 276	0.33 194	0.75 365	0.43 315	0.20 363	0.12 200	0.20 338	0.18 341	0.17 265	0.22 392

LMCR-Stereo	0.55 401	0.33 434	0.57 351	0.60 523	0.30 377	0.80 444	0.36 294	1.30 507	0.79 311	0.90 421	1.04 411	0.57 250	0.64 386	0.87 422	0.73 445	0.20 363	0.15 340	0.19 301	0.14 192	0.25 432	0.18 312

222	1.25 551	0.23 265	0.53 312	0.38 152	0.23 151	0.78 432	0.37 309	1.41 533	0.93 408	0.97 461	1.13 446	0.74 359	0.71 425	0.74 357	14.86 618	0.20 363	0.16 367	0.17 216	0.16 254	0.18 297	0.20 355

xxxx	1.07 530	0.23 265	0.53 312	0.38 152	0.22 120	0.83 456	0.36 294	1.41 533	0.95 421	0.75 315	0.99 387	0.97 440	0.64 386	0.70 336	11.37 614	0.20 363	0.17 400	0.18 267	0.17 310	0.19 332	0.20 355

GMStereo	0.40 246	0.38 462	0.61 367	0.41 247	0.27 301	0.47 272	0.35 281	0.62 172	1.04 460	0.57 211	0.54 185	0.38 143	0.36 220	0.56 196	0.41 306	0.20 363	0.13 276	0.16 170	0.17 310	0.24 421	0.20 355
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.55 401	0.26 353	0.59 361	0.46 392	0.38 467	0.83 456	0.48 430	1.03 392	0.80 320	0.92 431	0.91 347	0.85 398	0.67 405	0.87 422	0.78 452	0.20 363	0.21 459	0.20 338	0.20 392	0.20 349	0.15 206

aanetorigin	0.85 503	0.58 534	1.98 569	0.50 442	0.40 480	0.66 389	0.70 513	0.72 257	1.01 447	2.44 589	2.00 557	1.32 517	1.25 546	0.96 458	1.16 526	0.20 363	0.19 440	0.20 338	0.20 392	0.27 452	0.33 495

SuperB	1.00 524	0.41 482	4.03 592	0.45 367	0.32 417	0.99 491	0.49 443	1.09 417	2.09 580	1.10 510	1.10 433	0.74 359	0.83 478	1.13 495	1.75 555	0.20 363	0.15 340	0.17 216	0.15 223	2.50 604	0.27 450

ADCP+	1.18 544	0.37 454	3.09 584	0.50 442	0.52 536	1.48 549	0.61 494	1.32 515	1.07 474	1.21 523	1.16 458	1.08 478	1.11 533	1.63 552	7.17 608	0.20 363	0.16 367	0.24 434	0.22 434	0.29 463	0.22 392

DISCO	0.72 469	0.27 370	0.72 423	0.45 367	0.31 392	1.12 519	0.53 463	1.32 515	1.25 518	0.84 368	1.07 424	1.52 549	0.87 492	1.82 564	1.08 520	0.20 363	0.15 340	0.18 267	0.16 254	0.24 421	0.24 427

FlowAnything_test	0.30 116	0.20 163	0.41 170	0.48 420	0.26 259	0.46 268	0.25 102	0.45 80	0.33 71	0.30 76	0.26 45	0.35 124	0.26 106	0.41 85	0.39 277	0.21 379	0.15 340	0.22 397	0.26 489	0.17 265	0.17 285

w-ln-seven-2	0.83 496	0.46 499	2.93 580	0.54 494	0.39 475	0.93 476	0.63 500	1.16 444	1.18 507	1.25 533	1.32 494	1.09 484	1.05 527	1.23 511	1.07 517	0.21 379	0.20 449	0.23 418	0.22 434	0.26 442	0.24 427

coex_refinement	0.54 392	0.22 232	0.44 208	0.45 367	0.31 392	0.75 428	0.40 358	1.16 444	0.92 402	0.87 396	1.12 439	0.99 447	0.57 346	0.69 328	0.90 479	0.21 379	0.14 315	0.16 170	0.16 254	0.21 362	0.22 392

G2L-Stereo	0.51 366	0.25 318	0.55 329	0.44 352	0.27 301	0.46 268	0.47 423	0.98 372	0.81 330	0.86 391	0.90 339	0.91 426	0.56 334	0.88 428	0.80 460	0.21 379	0.17 400	0.22 397	0.18 341	0.17 265	0.22 392

test_sample4	0.49 338	0.27 370	0.55 329	0.36 113	0.23 151	0.70 405	0.37 309	1.22 477	0.86 362	0.82 354	0.86 319	0.62 289	0.58 350	0.71 346	0.49 358	0.21 379	0.16 367	0.21 382	0.20 392	0.22 388	0.21 373

test_sample3	0.49 338	0.27 370	0.55 329	0.36 113	0.23 151	0.70 405	0.37 309	1.21 469	0.87 369	0.79 344	0.84 306	0.66 318	0.53 316	0.70 336	0.50 362	0.21 379	0.16 367	0.20 338	0.19 369	0.21 362	0.21 373

mmx	0.59 431	0.28 385	0.68 402	0.39 178	0.26 259	0.56 320	0.40 358	1.24 482	1.06 466	0.76 321	0.98 379	0.71 335	0.55 327	1.25 513	1.46 543	0.21 379	0.16 367	0.25 447	0.21 413	0.24 421	0.22 392

xxx	0.59 431	0.28 385	0.68 402	0.39 178	0.26 259	0.56 320	0.40 358	1.24 482	1.06 466	0.76 321	0.98 379	0.71 335	0.55 327	1.25 513	1.46 543	0.21 379	0.16 367	0.25 447	0.21 413	0.24 421	0.22 392

StereoVision	0.43 281	0.29 399	0.54 325	0.50 442	0.28 327	0.37 197	0.38 327	0.75 285	0.63 230	0.46 174	1.11 437	0.53 234	0.38 236	0.57 207	0.34 223	0.21 379	0.24 487	0.25 447	0.24 465	0.26 442	0.17 285

CFNet_ucs	0.51 366	0.25 318	0.58 353	0.39 178	0.31 392	0.59 345	0.35 281	1.04 393	0.95 421	0.89 413	1.19 468	0.80 390	0.49 305	0.66 302	0.45 330	0.21 379	0.16 367	0.26 466	0.18 341	0.27 452	0.23 416

iinet-f	0.69 464	0.29 399	2.34 575	0.41 247	0.31 392	1.16 525	0.58 486	0.87 329	0.85 356	0.86 391	1.17 463	1.04 463	0.83 478	0.76 376	1.26 532	0.21 379	0.18 418	0.17 216	0.16 254	0.21 362	0.21 373

BUS	0.47 314	0.26 353	0.47 241	0.46 392	0.29 351	0.78 432	0.34 258	0.99 376	0.80 320	0.77 328	0.80 288	0.64 300	0.54 323	0.66 302	0.56 392	0.21 379	0.15 340	0.22 397	0.19 369	0.18 297	0.19 324

BSDual-CNN	0.48 324	0.26 353	0.47 241	0.46 392	0.29 351	0.75 428	0.46 415	0.99 376	0.80 320	0.77 328	0.80 288	0.76 371	0.59 356	0.66 302	0.48 349	0.21 379	0.15 340	0.22 397	0.19 369	0.18 297	0.19 324

psmg	0.50 352	0.26 353	0.47 241	0.42 285	0.29 351	0.82 453	0.42 390	1.07 409	0.80 320	0.95 446	0.94 358	0.76 371	0.59 356	0.66 302	0.48 349	0.21 379	0.16 367	0.20 338	0.20 392	0.19 332	0.19 324

ADLNet2	0.57 415	0.26 353	0.71 416	0.48 420	0.31 392	0.83 456	0.51 452	1.10 421	0.99 441	0.85 381	0.99 387	0.99 447	0.70 420	0.79 395	0.78 452	0.21 379	0.17 400	0.18 267	0.18 341	0.22 388	0.22 392

EDNetEfficientorigin	9.96 615	1.17 579	175.17 640	0.49 431	0.37 460	1.13 520	0.74 528	1.27 495	2.70 592	3.16 603	2.49 571	2.28 573	2.15 585	1.88 566	2.27 576	0.21 379	0.19 440	0.25 447	0.20 392	0.54 554	0.53 564

EDNetEfficient	1.47 566	0.82 557	6.28 602	0.48 420	0.40 480	0.73 418	0.83 545	0.95 363	2.77 593	3.48 606	1.95 554	1.64 556	2.12 584	1.42 538	3.84 596	0.21 379	0.19 440	0.21 382	0.21 413	0.43 529	0.42 531

HGLStereo	0.58 427	0.30 414	0.65 387	0.51 454	0.38 467	0.78 432	0.45 412	1.07 409	0.82 343	0.89 413	1.16 458	0.88 412	0.91 504	0.80 398	0.74 446	0.21 379	0.21 459	0.20 338	0.18 341	0.19 332	0.22 392

cf-r	0.49 338	0.24 287	0.49 263	0.40 218	0.23 151	0.58 335	0.38 327	0.92 353	0.87 369	0.77 328	1.06 420	0.98 442	0.67 405	0.59 220	0.61 414	0.21 379	0.14 315	0.17 216	0.19 369	0.15 181	0.16 239

DMCA	0.47 314	0.27 370	0.59 361	0.39 178	0.29 351	0.53 299	0.34 258	0.98 372	0.70 263	0.78 339	0.83 303	0.79 386	0.55 327	0.54 185	0.57 398	0.21 379	0.16 367	0.21 382	0.16 254	0.19 332	0.22 392

FADNet_RVC	0.58 427	0.39 467	1.26 525	0.45 367	0.32 417	0.55 313	0.34 258	1.12 428	0.90 390	0.68 276	0.90 339	0.61 282	0.71 425	1.03 483	0.80 460	0.21 379	0.18 418	0.27 475	0.23 450	0.33 488	0.30 473

DLCB_ROB	0.60 438	0.29 399	0.53 312	0.50 442	0.33 429	0.76 431	0.51 452	1.02 386	0.94 417	1.07 501	1.16 458	1.21 504	0.73 441	0.98 467	0.75 448	0.21 379	0.20 449	0.22 397	0.23 450	0.22 388	0.20 355

MSAF-DinoV2	1.18 544	0.44 492	3.00 582	0.56 506	0.30 377	0.91 472	0.74 528	1.58 560	1.25 518	1.06 499	1.41 510	2.98 584	1.57 563	3.25 595	3.12 588	0.22 401	0.14 315	0.20 338	0.22 434	0.33 488	0.34 499

S2M2_L	0.26 75	0.23 265	0.34 81	0.32 36	0.25 222	0.24 38	0.13 1	0.36 33	0.42 143	0.25 38	0.37 112	0.29 78	0.25 87	0.31 15	0.26 99	0.22 401	0.19 440	0.17 216	0.19 369	0.21 362	0.19 324
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.45 296	0.28 385	0.51 283	0.46 392	0.33 429	0.62 359	0.34 258	0.87 329	0.75 292	0.60 218	0.84 306	0.48 212	0.54 323	0.56 196	0.39 277	0.22 401	0.15 340	0.35 519	0.16 254	0.29 463	0.22 392

rvit_stereo_0083	0.34 163	0.25 318	0.53 312	0.45 367	0.28 327	0.35 175	0.35 281	0.47 97	0.64 234	0.38 126	0.47 149	0.42 175	0.37 228	0.41 85	0.39 277	0.22 401	0.20 449	0.20 338	0.17 310	0.21 362	0.15 206

rvit_stereo_0081	0.33 148	0.25 318	0.49 263	0.43 327	0.26 259	0.31 128	0.37 309	0.45 80	0.56 207	0.37 117	0.40 124	0.39 154	0.38 236	0.44 107	0.35 232	0.22 401	0.16 367	0.19 301	0.16 254	0.20 349	0.14 163

ACV-stereo	0.63 451	0.37 454	1.03 504	0.44 352	0.31 392	1.27 536	0.41 379	0.78 298	0.84 350	0.65 251	0.76 259	2.07 570	1.00 518	0.84 415	0.68 433	0.22 401	0.17 400	0.19 301	0.18 341	0.22 388	0.23 416

ITSA-stereo	0.54 392	0.29 399	0.55 329	0.41 247	0.23 151	0.59 345	0.35 281	1.31 509	1.25 518	0.82 354	0.80 288	0.72 350	0.58 350	0.89 430	0.72 442	0.22 401	0.18 418	0.23 418	0.22 434	0.22 388	0.29 468

rvit_stereo_0082	0.33 148	0.25 318	0.49 263	0.43 327	0.26 259	0.31 128	0.37 309	0.45 80	0.56 207	0.37 117	0.40 124	0.39 154	0.38 236	0.44 107	0.35 232	0.22 401	0.16 367	0.19 301	0.16 254	0.20 349	0.14 163

rvit_stereo_0080	0.32 139	0.26 353	0.45 216	0.39 178	0.28 327	0.27 75	0.46 415	0.51 109	0.46 169	0.36 113	0.42 129	0.41 168	0.29 154	0.41 85	0.34 223	0.22 401	0.17 400	0.17 216	0.16 254	0.23 408	0.16 239

rvit_stereo_ft	0.35 170	0.26 353	0.54 325	0.53 482	0.32 417	0.33 158	0.46 415	0.52 114	0.52 196	0.35 108	0.41 127	0.41 168	0.34 201	0.49 153	0.36 243	0.22 401	0.14 315	0.19 301	0.18 341	0.19 332	0.15 206

test_sample5	0.50 352	0.28 385	0.55 329	0.37 132	0.23 151	0.65 382	0.38 327	1.19 459	0.86 362	0.81 351	0.97 375	0.64 300	0.60 362	0.72 351	0.48 349	0.22 401	0.16 367	0.22 397	0.21 413	0.23 408	0.22 392

DualNet	0.51 366	0.28 385	0.55 329	0.37 132	0.23 151	0.65 382	0.38 327	1.19 459	0.86 362	0.84 368	1.06 420	0.64 300	0.60 362	0.72 351	0.48 349	0.22 401	0.16 367	0.22 397	0.21 413	0.23 408	0.22 392

whm_eth	0.32 139	0.26 353	0.45 216	0.39 178	0.28 327	0.27 75	0.46 415	0.51 109	0.46 169	0.36 113	0.42 129	0.41 168	0.29 154	0.41 85	0.34 223	0.22 401	0.17 400	0.17 216	0.16 254	0.23 408	0.16 239

fast-acv-ft	0.66 455	0.32 426	0.80 446	0.46 392	0.34 441	1.26 535	0.50 449	0.91 344	1.00 445	1.05 490	1.36 502	1.28 511	0.84 481	0.81 403	0.90 479	0.22 401	0.24 487	0.23 418	0.23 450	0.21 362	0.22 392

Wz-Net-MNSev	0.81 490	0.42 487	1.64 561	0.51 454	0.41 485	1.46 547	0.95 557	1.24 482	1.26 523	1.31 540	1.25 476	1.17 501	0.83 478	1.21 510	1.06 514	0.22 401	0.19 440	0.24 434	0.23 450	0.29 463	0.26 440

CRFU-Net	0.59 431	0.29 399	0.62 373	0.47 412	0.31 392	1.20 532	0.51 452	1.19 459	0.59 219	1.05 490	1.00 391	1.06 472	0.87 492	0.83 411	0.77 451	0.22 401	0.19 440	0.18 267	0.16 254	0.19 332	0.20 355

AACVNet	0.52 380	0.25 318	0.56 342	0.48 420	0.29 351	0.55 313	0.38 327	0.96 368	0.59 219	0.83 362	1.03 408	1.03 458	0.77 465	0.91 441	0.58 405	0.22 401	0.18 418	0.24 434	0.18 341	0.24 421	0.22 392

GANet-ADL	0.44 287	0.27 370	0.48 254	0.44 352	0.30 377	0.54 307	0.36 294	0.94 360	0.88 380	0.64 245	0.72 240	0.68 328	0.44 276	0.55 186	0.44 324	0.22 401	0.15 340	0.15 142	0.13 160	0.18 297	0.21 373

sCroCo_RVC	0.36 181	0.29 399	0.73 429	0.52 471	0.39 475	0.42 242	0.31 210	0.52 114	0.46 169	0.31 85	0.48 151	0.38 143	0.32 187	0.46 123	0.33 210	0.22 401	0.23 478	0.19 301	0.19 369	0.21 362	0.22 392

ADLNet	0.57 415	0.29 399	0.58 353	0.46 392	0.35 449	0.80 444	0.46 415	1.14 437	0.88 380	1.03 480	0.98 379	0.92 432	0.66 396	0.71 346	0.83 465	0.22 401	0.16 367	0.22 397	0.22 434	0.22 388	0.23 416

psm_up	0.57 415	0.27 370	0.52 304	0.50 442	0.33 429	0.65 382	0.60 492	1.07 409	0.84 350	0.87 396	0.91 347	1.00 450	1.06 528	0.80 398	0.66 425	0.22 401	0.25 495	0.26 466	0.23 450	0.22 388	0.21 373

ac_64	0.54 392	0.24 287	0.58 353	0.46 392	0.28 327	0.79 438	0.44 405	1.11 423	0.63 230	0.94 441	0.85 315	1.06 472	0.70 420	0.76 376	0.72 442	0.22 401	0.18 418	0.20 338	0.19 369	0.18 297	0.16 239

GANet-RSSM	0.49 338	0.22 232	0.42 183	0.39 178	0.26 259	0.58 335	0.41 379	1.12 428	0.82 343	0.73 304	1.02 398	0.88 412	0.75 451	0.67 312	0.48 349	0.22 401	0.16 367	0.18 267	0.19 369	0.18 297	0.18 312

GwcNet-RSSM	0.51 366	0.25 318	0.51 283	0.41 247	0.24 192	0.56 320	0.41 379	0.97 370	0.96 428	0.75 315	1.17 463	0.89 417	0.66 396	0.66 302	0.74 446	0.22 401	0.15 340	0.19 301	0.21 413	0.17 265	0.16 239

ADCL	1.10 534	0.42 487	1.57 554	0.51 454	0.41 485	1.71 565	0.92 553	1.36 525	1.45 548	1.33 541	1.56 533	1.22 507	1.26 547	1.45 542	5.27 603	0.22 401	0.19 440	0.25 447	0.25 478	0.29 463	0.29 468

RYNet	0.76 482	0.37 454	0.74 433	0.54 494	0.67 561	1.35 540	0.68 509	1.28 500	1.21 515	1.10 510	0.90 339	1.31 515	0.94 511	1.01 478	1.30 534	0.22 401	0.16 367	0.27 475	0.23 450	0.43 529	0.45 543

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 401	0.33 434	0.71 416	0.46 392	0.31 392	0.66 389	0.43 397	1.07 409	0.89 385	0.93 434	0.91 347	0.98 442	0.61 368	0.76 376	0.64 423	0.22 401	0.18 418	0.22 397	0.22 434	0.22 388	0.24 427
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
z-mn7	1.07 530	0.56 529	2.36 576	0.54 494	0.37 460	1.74 567	0.71 515	1.28 500	2.32 584	1.00 470	2.56 574	1.43 536	1.01 520	2.34 585	1.74 554	0.23 428	0.20 449	0.21 382	0.20 392	0.27 452	0.27 450

DDVS	0.53 387	0.32 426	0.63 377	0.42 285	0.31 392	0.71 410	0.35 281	0.95 363	0.69 259	0.86 391	0.90 339	1.11 488	0.46 290	0.90 438	0.67 428	0.23 428	0.17 400	0.22 397	0.18 341	0.25 432	0.28 461

rvit_stereo_0081_aga	0.32 139	0.29 399	0.50 274	0.43 327	0.29 351	0.36 185	0.32 224	0.46 87	0.42 143	0.40 147	0.44 136	0.41 168	0.34 201	0.43 100	0.31 192	0.23 428	0.17 400	0.19 301	0.16 254	0.20 349	0.15 206

test_sample6	0.51 366	0.27 370	0.55 329	0.38 152	0.23 151	0.64 375	0.39 345	1.18 455	0.88 380	0.84 368	1.06 420	0.66 318	0.61 368	0.75 365	0.52 371	0.23 428	0.17 400	0.22 397	0.22 434	0.24 421	0.23 416

CAS++	0.33 148	0.25 318	0.39 149	0.38 152	0.26 259	0.32 146	0.24 90	0.87 329	0.53 202	0.48 184	0.46 143	0.26 63	0.21 52	0.50 159	0.26 99	0.23 428	0.20 449	0.22 397	0.17 310	0.21 362	0.17 285
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
NINENet	0.52 380	0.30 414	0.55 329	0.46 392	0.33 429	0.78 432	0.34 258	1.18 455	0.91 396	0.84 368	0.97 375	0.64 300	0.54 323	0.74 357	0.56 392	0.23 428	0.20 449	0.25 447	0.18 341	0.22 388	0.22 392

AASNet	0.55 401	0.27 370	0.62 373	0.51 454	0.32 417	0.73 418	0.44 405	1.55 553	0.88 380	0.88 406	0.94 358	0.64 300	0.63 378	0.62 261	0.84 466	0.23 428	0.20 449	0.20 338	0.16 254	0.22 388	0.20 355

GES	0.46 303	0.25 318	0.62 373	0.41 247	0.30 377	0.62 359	0.37 309	1.06 405	0.70 263	0.75 315	0.83 303	0.47 207	0.52 315	0.69 328	0.46 334	0.23 428	0.17 400	0.17 216	0.16 254	0.18 297	0.24 427

CFNet-ft	0.50 352	0.25 318	0.39 149	0.41 247	0.26 259	0.66 389	0.37 309	0.91 344	0.87 369	0.67 266	1.00 391	1.05 468	0.70 420	0.68 321	0.57 398	0.23 428	0.16 367	0.24 434	0.21 413	0.24 421	0.19 324

DMCA-RVC	0.54 392	0.32 426	0.83 457	0.51 454	0.32 417	0.59 345	0.38 327	0.89 338	0.70 263	0.95 446	0.88 330	0.90 420	0.69 415	0.75 365	0.63 421	0.23 428	0.18 418	0.31 505	0.24 465	0.27 452	0.21 373

CFNet_RVC	0.50 352	0.25 318	0.39 149	0.41 247	0.26 259	0.66 389	0.37 309	0.91 344	0.87 369	0.67 266	1.00 391	1.05 468	0.70 420	0.68 321	0.57 398	0.23 428	0.16 367	0.24 434	0.21 413	0.24 421	0.19 324

w-ln-seven	1.02 526	0.52 511	2.86 579	0.55 502	0.51 533	1.37 541	0.75 531	1.72 573	1.84 573	1.54 553	1.52 530	1.27 510	0.95 513	1.30 526	2.07 569	0.24 439	0.22 468	0.25 447	0.25 478	0.31 475	0.28 461

coex-ft	6.50 612	1.57 592	87.99 639	0.49 431	0.38 467	1.41 544	1.21 575	1.21 469	7.96 612	12.14 620	2.78 581	2.74 581	3.83 603	1.30 526	3.19 589	0.24 439	0.23 478	0.27 475	0.24 465	0.48 540	0.40 523

Wz-Net-LNSev	0.75 479	0.54 521	1.59 555	0.51 454	0.41 485	1.16 525	0.79 539	1.27 495	1.13 491	1.04 485	1.14 450	1.11 488	0.94 511	0.93 447	1.00 501	0.24 439	0.22 468	0.21 382	0.19 369	0.26 442	0.27 450

dd	0.44 287	0.40 476	0.62 373	0.44 352	0.26 259	0.51 285	0.38 327	0.72 257	1.07 474	0.60 218	0.66 223	0.43 185	0.40 256	0.68 321	0.53 382	0.24 439	0.15 340	0.21 382	0.16 254	0.24 421	0.19 324

PSMNet-ADL	0.50 352	0.28 385	0.43 202	0.49 431	0.31 392	0.70 405	0.38 327	0.94 360	0.81 330	0.62 228	0.80 288	0.91 426	0.62 373	0.76 376	0.68 433	0.24 439	0.18 418	0.19 301	0.20 392	0.22 388	0.22 392

ICVP	0.48 324	0.26 353	0.42 183	0.49 431	0.28 327	0.63 365	0.43 397	1.05 400	0.72 272	0.68 276	0.95 362	0.75 364	0.56 334	0.55 186	0.61 414	0.24 439	0.18 418	0.19 301	0.17 310	0.19 332	0.21 373
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.56 410	0.30 414	0.70 414	0.51 454	0.31 392	0.70 405	0.54 470	1.31 509	0.93 408	0.85 381	0.86 319	0.84 396	0.63 378	0.92 443	0.67 428	0.24 439	0.16 367	0.19 301	0.17 310	0.21 362	0.23 416

HCRNet	0.46 303	0.35 443	0.45 216	0.54 494	0.26 259	0.52 293	0.29 162	0.87 329	0.64 234	0.75 315	0.82 298	0.76 371	0.53 316	0.70 336	0.38 267	0.24 439	0.16 367	0.24 434	0.20 392	0.21 362	0.20 355

PSMNet-RSSM	0.50 352	0.24 287	0.41 170	0.43 327	0.26 259	0.51 285	0.40 358	1.16 444	0.79 311	0.75 315	1.07 424	0.87 408	0.69 415	0.66 302	0.52 371	0.24 439	0.16 367	0.23 418	0.26 489	0.20 349	0.20 355

UCFNet_RVC	0.50 352	0.27 370	0.37 130	0.40 218	0.27 301	0.66 389	0.42 390	1.18 455	0.86 362	0.70 285	0.89 333	0.91 426	0.60 362	0.62 261	0.48 349	0.24 439	0.18 418	0.28 486	0.27 496	0.25 432	0.24 427

DRN-Test	0.68 459	0.34 439	0.77 441	0.52 471	0.40 480	1.14 521	0.61 494	1.56 557	1.04 460	1.18 520	1.10 433	1.05 468	0.72 436	0.82 409	1.01 502	0.24 439	0.18 418	0.26 466	0.25 478	0.26 442	0.23 416

StereoDRNet	0.67 456	0.35 443	0.82 453	0.53 482	0.44 503	1.03 500	0.53 463	1.51 549	1.06 466	1.13 516	0.91 347	1.07 477	0.74 448	0.87 422	0.95 491	0.24 439	0.19 440	0.25 447	0.23 450	0.27 452	0.22 392

NaN_ROB	0.73 470	0.46 499	0.89 481	0.52 471	0.34 441	0.98 489	1.11 567	1.28 500	1.20 512	1.27 537	0.96 366	1.08 478	0.79 467	1.34 532	0.78 452	0.24 439	0.30 525	0.23 418	0.24 465	0.23 408	0.26 440

zh-mn7	1.21 547	0.75 550	5.81 600	0.52 471	0.39 475	1.18 530	0.63 500	1.21 469	1.79 571	1.81 568	2.33 565	1.16 500	1.01 520	2.20 579	2.00 565	0.25 452	0.22 468	0.22 397	0.22 434	0.25 432	0.30 473

Anonymous3	0.47 314	0.35 443	0.91 484	0.50 442	0.38 467	0.81 450	0.55 473	0.76 289	0.66 244	0.52 193	0.65 219	0.44 189	0.45 283	0.66 302	0.39 277	0.25 452	0.25 495	0.22 397	0.21 413	0.23 408	0.24 427

STTStereo	0.57 415	0.39 467	0.87 476	0.45 367	0.32 417	0.62 359	0.45 412	1.01 383	0.87 369	1.01 473	0.91 347	0.95 435	0.58 350	0.77 383	0.66 425	0.25 452	0.24 487	0.27 475	0.33 529	0.25 432	0.26 440

PA-Net	0.70 465	0.46 499	0.96 492	0.51 454	0.53 538	0.94 479	0.73 526	1.14 437	1.15 498	0.83 362	0.90 339	0.88 412	0.76 460	1.19 505	0.96 493	0.25 452	0.41 566	0.29 494	0.44 556	0.27 452	0.39 518
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.74 475	0.38 462	0.63 377	0.54 494	0.35 449	1.01 496	0.95 557	1.15 441	0.95 421	1.09 506	2.00 557	1.14 498	0.92 506	1.29 520	0.75 448	0.25 452	0.27 511	0.27 475	0.23 450	0.32 483	0.24 427

zh-sn7	1.20 546	0.86 563	4.54 595	0.58 518	0.43 497	1.10 512	0.92 553	1.24 482	1.34 536	1.45 548	2.00 557	1.26 508	1.62 566	2.13 576	2.79 585	0.26 457	0.26 504	0.26 466	0.27 496	0.35 501	0.33 495

TCMNet	0.68 459	0.41 482	1.08 508	0.60 523	0.61 555	0.97 484	0.55 473	1.11 423	0.93 408	0.87 396	1.14 450	0.89 417	0.65 394	0.92 443	1.06 514	0.26 457	0.26 504	0.31 505	0.28 503	0.33 488	0.30 473

ssnet_v2	0.61 442	0.29 399	0.69 411	0.45 367	0.30 377	0.93 476	0.62 496	1.20 466	1.03 456	0.97 461	0.81 296	0.98 442	0.67 405	0.84 415	0.97 498	0.26 457	0.23 478	0.23 418	0.24 465	0.20 349	0.21 373

Wz-Net-SNSev	0.99 523	0.80 556	3.00 582	0.57 512	0.46 518	0.94 479	1.22 577	1.40 531	1.28 525	1.04 485	1.33 496	1.46 539	0.90 503	2.06 572	1.65 552	0.26 457	0.24 487	0.25 447	0.26 489	0.33 488	0.30 473

GwcNet	0.73 470	0.39 467	1.37 539	0.53 482	0.43 497	1.10 512	0.52 458	1.27 495	1.19 509	1.05 490	1.41 510	1.06 472	0.86 489	0.98 467	1.01 502	0.26 457	0.24 487	0.24 434	0.23 450	0.23 408	0.28 461

DSFCA	0.57 415	0.27 370	0.71 416	0.41 247	0.36 456	0.78 432	0.53 463	1.08 414	0.85 356	1.08 502	0.84 306	0.90 420	0.66 396	1.05 486	0.63 421	0.26 457	0.22 468	0.21 382	0.21 413	0.22 388	0.20 355

RTSC	0.93 511	0.54 521	1.59 555	0.56 506	0.40 480	1.17 529	0.55 473	1.44 540	1.82 572	1.53 552	1.26 480	1.15 499	0.82 476	1.70 558	2.44 577	0.26 457	0.20 449	0.23 418	0.24 465	0.31 475	0.32 486

ADCMid	1.22 548	0.57 531	3.17 586	0.54 494	0.44 503	1.07 508	0.77 534	1.31 509	1.13 491	2.14 581	1.48 526	1.49 544	1.47 560	1.65 554	5.30 604	0.26 457	0.24 487	0.29 494	0.32 523	0.38 515	0.36 509

MDST_ROB	0.97 519	0.29 399	1.02 503	0.64 538	0.43 497	2.64 583	0.82 543	1.68 571	1.18 507	2.89 594	1.82 548	0.97 440	0.75 451	1.83 565	0.89 473	0.26 457	0.22 468	0.32 511	0.28 503	0.26 442	0.26 440

FBW_ROB	0.94 515	0.54 521	1.03 504	0.56 506	0.42 494	1.16 525	0.76 533	1.56 557	1.41 542	1.38 545	1.33 496	1.47 541	1.07 529	2.94 594	1.14 525	0.26 457	0.32 540	0.45 547	0.30 510	0.34 496	0.30 473

PWC_ROB	0.92 510	0.57 531	1.64 561	0.53 482	0.33 429	0.93 476	0.39 345	1.42 538	1.51 554	1.66 561	2.57 575	1.18 502	1.11 533	1.50 546	1.54 549	0.26 457	0.18 418	0.28 486	0.20 392	0.30 471	0.32 486

YMNet	0.68 459	0.40 476	1.01 500	0.53 482	0.46 518	1.04 502	0.48 430	1.06 405	0.81 330	1.21 523	1.31 492	1.11 488	0.73 441	0.89 430	0.96 493	0.27 468	0.31 533	0.25 447	0.25 478	0.25 432	0.24 427

YMNet_1	0.68 459	0.40 476	1.01 500	0.53 482	0.46 518	1.04 502	0.48 430	1.06 405	0.81 330	1.21 523	1.31 492	1.11 488	0.73 441	0.89 430	0.96 493	0.27 468	0.31 533	0.25 447	0.25 478	0.25 432	0.24 427

test_sample7	0.54 392	0.30 414	0.55 329	0.37 132	0.28 327	0.63 365	0.47 423	1.11 423	0.92 402	0.93 434	0.89 333	0.86 402	0.71 425	0.74 357	0.53 382	0.27 468	0.22 468	0.27 475	0.26 489	0.27 452	0.26 440

GMStereo_Zeroshot	0.51 366	0.46 499	0.80 446	0.50 442	0.28 327	0.57 329	0.30 183	0.75 285	0.79 311	0.88 406	0.94 358	0.90 420	0.37 228	0.77 383	0.46 334	0.27 468	0.14 315	0.26 466	0.15 223	0.39 519	0.19 324

CSP-Net	0.57 415	0.29 399	0.55 329	0.42 285	0.29 351	1.20 532	0.49 443	1.29 505	0.75 292	0.98 464	0.97 375	0.88 412	0.69 415	0.85 418	0.66 425	0.27 468	0.18 418	0.17 216	0.17 310	0.18 297	0.19 324

APVNet	0.73 470	0.39 467	1.01 500	0.58 518	0.45 509	1.16 525	0.68 509	1.47 544	0.87 369	0.84 368	1.15 453	1.04 463	0.84 481	1.14 497	1.18 527	0.27 468	0.28 518	0.32 511	0.31 519	0.29 463	0.32 486

FADNet-RVC	0.62 448	0.56 529	1.29 530	0.47 412	0.39 475	0.63 365	0.40 358	1.16 444	0.91 396	0.71 296	0.86 319	1.04 463	0.55 327	0.99 472	0.78 452	0.27 468	0.26 504	0.28 486	0.29 509	0.32 483	0.31 482

S-Stereo	0.76 482	0.36 452	1.10 511	0.57 512	0.46 518	0.83 456	0.59 489	1.31 509	1.62 562	0.98 464	1.41 510	1.11 488	0.93 508	0.85 418	1.07 517	0.27 468	0.31 533	0.28 486	0.25 478	0.33 488	0.50 556

DANet	0.74 475	0.47 506	0.98 498	0.60 523	0.41 485	0.92 475	0.41 379	1.02 386	0.87 369	1.22 527	1.22 472	1.33 522	0.88 497	1.26 516	1.37 538	0.27 468	0.24 487	0.31 505	0.25 478	0.37 513	0.36 509
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AdaStereo	0.52 380	0.34 439	0.53 312	0.49 431	0.25 222	0.71 410	0.36 294	1.24 482	0.91 396	0.77 328	0.98 379	0.75 364	0.50 308	0.71 346	0.51 366	0.27 468	0.13 276	0.28 486	0.18 341	0.23 408	0.18 312
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.
ETE_ROB	0.73 470	0.52 511	0.93 485	0.57 512	0.37 460	0.80 444	0.86 550	1.19 459	0.95 421	1.20 522	1.22 472	1.39 535	0.86 489	1.07 487	0.88 471	0.27 468	0.21 459	0.31 505	0.27 496	0.34 496	0.35 503

rvit_0105_6	0.40 246	0.28 385	0.68 402	0.51 454	0.30 377	0.39 213	0.41 379	0.53 120	0.68 252	0.41 152	0.45 138	0.50 220	0.45 283	0.55 186	0.37 252	0.28 479	0.26 504	0.24 434	0.22 434	0.22 388	0.17 285

rvit_0105_5	0.44 287	0.32 426	0.79 445	0.51 454	0.29 351	0.44 257	0.43 397	0.62 172	0.76 297	0.51 190	0.52 174	0.61 282	0.53 316	0.58 212	0.38 267	0.28 479	0.25 495	0.25 447	0.24 465	0.22 388	0.20 355

rvit_0105_4	0.42 268	0.30 414	0.77 441	0.52 471	0.29 351	0.41 232	0.44 405	0.57 144	0.75 292	0.45 167	0.48 151	0.56 245	0.49 305	0.58 212	0.37 252	0.28 479	0.26 504	0.25 447	0.22 434	0.24 421	0.19 324

WZ-Net	1.29 555	0.64 540	5.42 599	0.64 538	0.52 536	1.37 541	1.29 580	1.41 533	1.77 570	1.56 554	1.69 542	1.74 558	1.41 555	2.50 589	2.16 574	0.28 479	0.21 459	0.23 418	0.25 478	0.39 519	0.41 528

SACVNet	0.61 442	0.36 452	0.67 395	0.57 512	0.37 460	0.65 382	0.47 423	1.16 444	0.80 320	1.04 485	1.06 420	1.02 456	0.81 475	0.99 472	0.57 398	0.28 479	0.21 459	0.25 447	0.24 465	0.30 471	0.39 518

pcwnet_v2	0.60 438	0.29 399	0.89 481	0.46 392	0.36 456	0.62 359	0.38 327	1.33 518	1.24 516	1.02 477	1.27 484	0.71 335	0.59 356	0.71 346	0.51 366	0.28 479	0.21 459	0.24 434	0.23 450	0.29 463	0.30 473

hitnet-ft	0.57 415	0.29 399	0.43 202	0.42 285	0.29 351	0.81 450	0.40 358	0.98 372	0.91 396	0.84 368	1.01 395	1.13 496	0.72 436	0.83 411	0.71 439	0.28 479	0.21 459	0.28 486	0.22 434	0.29 463	0.27 450

TDLM	0.59 431	0.35 443	0.57 351	0.53 482	0.32 417	0.67 398	0.72 521	1.09 417	1.03 456	0.84 368	1.11 437	0.84 396	0.71 425	0.96 458	0.61 414	0.28 479	0.18 418	0.26 466	0.22 434	0.27 452	0.21 373

SANet	1.15 539	0.45 494	1.40 542	0.50 442	0.32 417	1.54 555	1.21 575	1.49 545	3.35 599	1.61 555	2.41 570	2.32 576	1.80 575	1.57 549	1.27 533	0.28 479	0.25 495	0.26 466	0.24 465	0.36 507	0.32 486

SGM_RVC	1.04 527	0.30 414	0.47 241	0.41 247	0.23 151	1.73 566	0.77 534	1.63 566	1.30 531	2.39 587	1.99 556	2.64 579	1.78 574	2.22 580	1.40 539	0.28 479	0.27 511	0.27 475	0.25 478	0.25 432	0.25 436
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CASS	0.46 303	0.28 385	0.45 216	0.48 420	0.22 120	0.63 365	0.34 258	0.99 376	0.66 244	0.76 321	0.86 319	0.61 282	0.58 350	0.58 212	0.44 324	0.29 489	0.16 367	0.22 397	0.18 341	0.23 408	0.28 461
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FAT-Stereo	0.75 479	0.34 439	0.81 452	0.51 454	0.38 467	0.78 432	0.63 500	1.39 527	1.32 533	1.05 490	1.40 508	1.58 554	1.14 538	0.92 443	0.91 482	0.29 489	0.28 518	0.28 486	0.23 450	0.28 461	0.41 528

FADNet	0.63 451	0.53 514	1.20 520	0.46 392	0.44 503	0.66 389	0.41 379	1.24 482	1.07 474	0.70 285	0.84 306	0.98 442	0.65 394	0.87 422	0.54 388	0.29 489	0.30 525	0.27 475	0.30 510	0.48 540	0.36 509

stereogan	0.83 496	0.33 434	0.89 481	0.61 528	0.51 533	1.80 569	0.50 449	1.41 533	1.39 541	1.05 490	1.47 525	1.56 553	1.04 525	1.32 530	0.87 470	0.29 489	0.29 520	0.29 494	0.25 478	0.39 519	0.40 523

DeepPruner_ROB	0.55 401	0.37 454	0.67 395	0.42 285	0.31 392	0.50 280	0.43 397	1.22 477	0.73 282	0.86 391	1.05 414	0.85 398	0.58 350	0.90 438	0.56 392	0.29 489	0.23 478	0.22 397	0.22 434	0.26 442	0.26 440

PSMNet_ROB	0.67 456	0.39 467	0.76 438	0.57 512	0.43 497	1.00 492	0.85 549	1.25 488	0.93 408	0.82 354	1.04 411	1.08 478	0.64 386	0.89 430	1.02 506	0.29 489	0.21 459	0.31 505	0.31 519	0.27 452	0.25 436

CBMV	0.68 459	0.37 454	0.50 274	0.43 327	0.26 259	1.00 492	0.71 515	1.17 453	1.16 500	1.24 531	1.29 489	1.06 472	0.86 489	0.98 467	0.75 448	0.29 489	0.30 525	0.34 518	0.30 510	0.26 442	0.27 450
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	0.48 324	0.35 443	0.85 470	0.56 506	0.31 392	0.48 277	0.48 430	0.65 193	0.81 330	0.66 257	0.59 203	0.66 318	0.56 334	0.66 302	0.41 306	0.30 496	0.27 511	0.29 494	0.28 503	0.21 362	0.21 373

AnyNet_C32	1.27 553	0.72 549	3.33 588	0.59 521	0.56 543	1.51 553	1.53 590	1.27 495	1.28 525	1.52 551	1.48 526	1.38 533	1.23 544	1.64 553	5.26 602	0.30 496	0.29 520	0.29 494	0.34 531	0.38 515	0.44 541

ADCPNet	1.11 537	0.53 514	3.26 587	0.55 502	0.44 503	1.47 548	0.83 545	1.21 469	1.17 503	1.26 536	1.42 515	1.67 557	1.12 535	1.48 545	3.86 597	0.30 496	0.29 520	0.30 504	0.32 523	0.37 513	0.37 515

CVANet_RVC	0.59 431	0.35 443	0.54 325	0.49 431	0.33 429	0.70 405	0.67 506	1.12 428	0.97 433	0.88 406	1.05 414	1.01 454	0.72 436	0.94 450	0.55 390	0.30 496	0.20 449	0.28 486	0.26 489	0.32 483	0.23 416

Syn2CoEx	0.74 475	0.55 527	1.17 519	0.66 542	0.45 509	0.89 470	0.56 477	1.54 552	1.15 498	0.95 446	1.35 501	1.03 458	1.03 523	0.96 458	0.89 473	0.31 500	0.27 511	0.29 494	0.24 465	0.23 408	0.27 450

Nwc_Net	0.82 491	0.40 476	0.86 471	0.62 532	0.56 543	1.04 502	0.57 479	1.72 573	1.08 478	0.93 434	1.88 552	1.44 537	1.24 545	1.19 505	0.94 488	0.31 500	0.25 495	0.36 524	0.39 542	0.31 475	0.31 482

RTS	2.03 580	1.03 575	11.50 609	0.68 548	0.63 556	2.71 584	1.56 592	1.55 553	2.32 584	1.93 573	2.57 575	1.32 517	1.32 549	5.20 608	4.30 598	0.31 500	0.23 478	0.29 494	0.30 510	0.41 523	0.40 523

RTSA	2.03 580	1.03 575	11.50 609	0.68 548	0.63 556	2.71 584	1.56 592	1.55 553	2.32 584	1.93 573	2.57 575	1.32 517	1.32 549	5.20 608	4.30 598	0.31 500	0.23 478	0.29 494	0.30 510	0.41 523	0.40 523

NCCL2	0.74 475	0.45 494	0.77 441	0.65 540	0.45 509	0.97 484	1.16 572	1.16 444	1.02 452	1.00 470	0.98 379	1.48 543	0.88 497	0.99 472	0.89 473	0.31 500	0.27 511	0.39 535	0.39 542	0.33 488	0.34 499

psmorigin	0.84 498	0.53 514	2.21 573	0.50 442	0.41 485	0.86 464	0.57 479	1.08 414	0.90 390	1.50 549	1.42 515	1.50 545	1.09 531	1.29 520	1.03 507	0.32 505	0.33 545	0.27 475	0.27 496	0.34 496	0.45 543

NCC-stereo	0.82 491	0.43 490	0.87 476	0.63 535	0.68 562	0.88 467	0.72 521	1.60 564	1.12 486	0.95 446	1.41 510	1.37 529	1.37 553	1.26 516	0.94 488	0.32 505	0.30 525	0.37 529	0.49 568	0.34 496	0.35 503

Abc-Net	0.82 491	0.43 490	0.87 476	0.63 535	0.68 562	0.88 467	0.72 521	1.60 564	1.12 486	0.95 446	1.41 510	1.37 529	1.37 553	1.26 516	0.94 488	0.32 505	0.30 525	0.37 529	0.49 568	0.34 496	0.35 503
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.98 521	0.54 521	1.30 533	0.63 535	0.50 531	1.14 521	0.50 449	1.80 578	2.20 581	1.66 561	1.39 507	1.47 541	1.21 542	1.40 534	1.80 556	0.32 505	0.27 511	0.32 511	0.34 531	0.41 523	0.44 541

SGM-ForestM	4.73 605	0.34 439	1.05 506	0.46 392	0.28 327	10.26 611	3.48 613	4.52 608	5.16 607	8.68 618	7.48 615	18.87 626	10.80 616	11.26 619	10.01 613	0.32 505	0.34 549	0.32 511	0.32 523	0.29 463	0.30 473

PS-NSSS	0.60 438	0.46 499	0.68 402	0.43 327	0.34 441	0.66 389	0.57 479	1.05 400	0.91 396	0.80 347	1.28 485	0.72 350	0.67 405	0.89 430	0.61 414	0.32 505	0.26 504	0.40 538	0.27 496	0.35 501	0.29 468

SGM-Forest	0.65 454	0.33 434	0.43 202	0.44 352	0.30 377	1.01 496	0.54 470	1.13 435	1.09 483	1.11 513	1.21 470	1.10 486	0.76 460	0.99 472	0.71 439	0.32 505	0.33 545	0.33 516	0.30 510	0.30 471	0.28 461
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_stereo_0075_2	0.48 324	0.38 462	0.74 433	0.54 494	0.46 518	0.43 247	0.35 281	0.85 322	0.68 252	0.56 208	0.73 242	0.59 276	0.47 295	0.64 280	0.47 345	0.33 512	0.23 478	0.35 519	0.26 489	0.32 483	0.26 440

GASNet	0.70 465	0.77 552	1.16 518	0.71 556	0.49 526	0.62 359	0.48 430	1.12 428	1.05 462	0.98 464	0.84 306	0.94 434	0.82 476	1.41 537	0.85 468	0.33 512	0.22 468	0.29 494	0.28 503	0.44 532	0.26 440

Wz-Net-TNSev	1.23 550	1.24 580	5.25 598	0.51 454	0.43 497	1.49 552	1.09 566	1.58 560	1.42 545	1.25 533	1.26 480	1.58 554	1.52 562	1.97 569	1.95 560	0.33 512	0.32 540	0.26 466	0.30 510	0.41 523	0.43 536

UDGNet	0.50 352	0.82 557	0.56 342	0.51 454	0.32 417	0.41 232	0.34 258	0.71 246	0.93 408	0.65 251	0.60 206	0.58 266	0.44 276	0.65 290	0.43 315	0.33 512	0.15 340	0.67 571	0.20 392	0.49 544	0.23 416

AnyNet_C01	1.63 570	1.16 578	7.38 603	0.65 540	0.56 543	2.25 578	1.53 590	1.53 550	1.46 550	1.71 565	1.95 554	1.83 561	1.41 555	2.48 587	4.42 600	0.33 512	0.32 540	0.32 511	0.34 531	0.45 533	0.50 556

NVstereo2D	0.62 448	0.32 426	0.82 453	0.50 442	0.44 503	0.88 467	0.48 430	1.12 428	1.17 503	0.67 266	0.90 339	0.90 420	0.69 415	1.02 481	0.69 435	0.33 512	0.16 367	0.29 494	0.20 392	0.43 529	0.46 547

XPNet_ROB	0.73 470	0.38 462	0.80 446	0.53 482	0.40 480	0.80 444	0.83 545	1.21 469	0.96 428	1.37 543	1.17 463	1.37 529	0.87 492	1.14 497	0.99 500	0.33 512	0.25 495	0.27 475	0.24 465	0.31 475	0.29 468

LALA_ROB	0.76 482	0.46 499	0.86 471	0.55 502	0.41 485	1.00 492	0.93 556	1.25 488	1.13 491	1.23 529	1.15 453	1.55 551	0.80 472	1.11 494	0.96 493	0.33 512	0.23 478	0.35 519	0.30 510	0.35 501	0.32 486

rvit_105_1	0.56 410	0.42 487	0.84 464	0.59 521	0.37 460	0.59 345	0.68 509	0.73 269	0.97 433	0.82 354	0.69 234	0.75 364	0.63 378	0.80 398	0.56 392	0.34 520	0.29 520	0.31 505	0.34 531	0.23 408	0.23 416

AF-Net	0.85 503	0.41 482	0.87 476	0.66 542	0.54 541	0.96 483	0.52 458	1.66 569	1.37 538	1.03 480	2.04 560	1.46 539	1.36 551	1.19 505	1.05 513	0.34 520	0.24 487	0.39 535	0.28 503	0.31 475	0.26 440

RGC	0.82 491	0.62 538	0.80 446	0.67 544	0.66 560	0.91 472	0.59 489	1.35 521	1.09 483	1.12 515	1.46 523	1.50 545	1.09 531	1.28 519	0.97 498	0.34 520	0.30 525	0.48 556	0.40 545	0.38 515	0.38 517

edge stereo	0.79 487	0.40 476	0.82 453	0.52 471	0.44 503	0.83 456	0.58 486	1.34 520	1.08 478	1.30 539	1.38 506	1.79 560	1.13 537	1.15 500	0.92 484	0.34 520	0.32 540	0.42 543	0.28 503	0.33 488	0.39 518

ADCS	1.60 569	0.70 545	4.02 591	0.61 528	0.53 538	1.31 537	1.11 567	1.71 572	1.86 575	1.97 576	1.68 540	1.51 547	1.46 558	2.07 573	9.20 611	0.34 520	0.32 540	0.33 516	0.36 535	0.45 533	0.46 547

LSM	4.83 607	0.83 560	11.23 608	0.76 562	56.73 633	1.10 512	1.18 573	1.35 521	1.70 568	2.13 578	2.34 567	1.34 525	1.19 541	1.52 547	1.23 531	0.34 520	0.50 579	0.39 535	0.47 561	0.51 549	9.82 620

ISRNet	0.57 415	0.25 318	0.72 423	0.57 512	0.36 456	0.43 247	0.28 146	0.85 322	0.84 350	1.09 506	1.25 476	0.91 426	0.61 368	0.68 321	0.60 408	0.35 526	0.26 504	0.36 524	0.33 529	0.30 471	0.42 531

DeepPrunerF	0.93 511	0.55 527	3.88 589	0.70 554	0.81 568	0.72 414	0.74 528	1.28 500	1.97 576	0.95 446	1.02 398	0.87 408	0.85 485	1.16 501	1.07 517	0.35 526	0.29 520	0.43 544	0.40 545	0.31 475	0.33 495

DPSNet	1.08 533	0.44 492	2.64 578	0.54 494	0.42 494	1.59 556	1.25 578	2.39 590	1.50 553	1.13 516	1.12 439	1.51 547	2.19 587	1.44 541	1.51 548	0.35 526	0.25 495	0.25 447	0.21 413	0.49 544	0.39 518

dad	0.61 442	0.53 514	0.72 423	0.44 352	0.31 392	0.64 375	0.37 309	0.85 322	1.28 525	1.05 490	1.17 463	1.18 502	0.61 368	0.70 336	0.54 388	0.36 529	0.23 478	0.37 529	0.21 413	0.31 475	0.23 416

DGSMNet	0.80 488	0.58 534	1.42 544	0.61 528	0.65 558	0.94 479	0.75 531	1.35 521	1.16 500	0.88 406	1.26 480	1.00 450	0.75 451	1.07 487	0.89 473	0.36 529	0.31 533	0.41 542	0.40 545	0.60 562	0.59 568

RP	0.80 488	0.38 462	0.73 429	0.67 544	0.59 550	0.82 453	0.57 479	1.21 469	1.28 525	1.03 480	1.68 540	1.45 538	1.49 561	1.08 490	0.90 479	0.36 529	0.31 533	0.37 529	0.30 510	0.36 507	0.36 509

MeshStereo	1.38 560	0.45 494	0.58 353	0.45 367	0.35 449	1.63 559	0.60 492	2.07 583	1.43 546	4.49 609	3.32 591	4.67 600	2.08 583	2.08 574	1.32 536	0.36 529	0.36 554	0.37 529	0.32 523	0.32 483	0.34 499
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
HBP-ISP	0.61 442	0.47 506	0.45 216	0.46 392	0.33 429	0.79 438	0.29 162	1.15 441	1.05 462	0.85 381	1.18 467	0.67 325	0.71 425	0.92 443	0.57 398	0.37 533	0.38 556	0.47 551	0.41 550	0.39 519	0.32 486

FINET	0.75 479	0.45 494	1.38 540	0.48 420	0.46 518	0.98 489	1.00 562	1.22 477	1.69 567	0.91 430	1.25 476	0.74 359	0.74 448	1.09 491	0.82 464	0.37 533	0.31 533	0.27 475	0.24 465	0.35 501	0.34 499

G-Net	0.95 516	0.48 508	1.13 514	0.67 544	0.49 526	2.07 575	0.63 500	1.02 386	0.90 390	1.77 567	2.62 578	1.28 511	1.60 565	1.09 491	1.06 514	0.37 533	0.30 525	0.35 519	0.25 478	0.46 536	0.45 543

CBMV_ROB	0.62 448	0.39 467	0.41 170	0.41 247	0.28 327	0.86 464	0.28 146	1.06 405	1.02 452	0.95 446	1.33 496	0.81 392	0.84 481	0.94 450	0.56 392	0.37 533	0.37 555	0.43 544	0.40 545	0.33 488	0.32 486

PWCDC_ROB	0.93 511	0.54 521	0.97 497	0.78 563	0.41 485	1.03 500	0.42 390	1.39 527	2.34 587	1.04 485	3.73 595	0.80 390	1.12 535	1.29 520	1.04 511	0.37 533	0.22 468	0.24 434	0.20 392	0.36 507	0.31 482

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 528	0.61 537	1.82 566	0.69 551	0.51 533	2.62 582	1.69 597	1.28 500	1.44 547	1.39 546	1.56 533	1.34 525	0.91 504	1.68 556	0.95 491	0.38 538	0.39 561	0.46 550	0.61 579	0.41 523	0.43 536

SAMSARA	1.15 539	0.69 544	1.44 546	1.09 578	0.93 571	2.10 576	1.87 604	1.64 567	1.47 551	1.64 558	1.21 470	2.06 569	1.14 538	1.61 550	1.50 547	0.39 539	0.45 574	0.36 524	0.38 540	0.50 546	0.51 560

XQC	0.97 519	0.70 545	1.54 552	0.70 554	0.55 542	1.48 549	0.81 541	1.41 533	1.57 557	1.21 523	1.12 439	1.33 522	1.04 525	1.55 548	2.00 565	0.39 539	0.25 495	0.37 529	0.32 523	0.55 556	0.49 553

CSAN	0.88 507	0.52 511	0.93 485	0.61 528	0.42 494	1.19 531	1.11 567	1.27 495	1.48 552	1.37 543	1.44 518	1.37 529	1.30 548	1.46 544	1.01 502	0.39 539	0.31 533	0.36 524	0.37 537	0.35 501	0.36 509

NOSS_ROB	0.59 431	0.40 476	0.42 183	0.45 367	0.31 392	0.79 438	0.53 463	1.09 417	1.12 486	0.69 279	0.92 353	0.77 376	0.63 378	0.81 403	0.52 371	0.39 539	0.38 556	0.44 546	0.42 555	0.38 515	0.36 509

PVD	1.34 558	0.70 545	1.42 544	0.78 563	0.65 558	1.68 563	0.91 551	2.12 586	3.01 595	2.25 583	2.35 569	1.90 564	1.99 581	1.98 570	2.14 572	0.40 543	0.38 556	0.49 559	0.37 537	0.51 549	0.67 569

MFN_U_SF_RVC	1.14 538	0.63 539	2.33 574	0.69 551	0.46 518	2.04 574	0.70 513	1.90 580	1.37 538	1.62 556	1.56 533	1.94 566	1.36 551	1.73 560	1.90 559	0.41 544	0.38 556	0.45 547	0.48 565	0.45 533	0.47 549

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 468	0.84 561	0.80 446	0.55 502	0.38 467	1.38 543	0.57 479	1.07 409	0.81 330	0.90 421	0.94 358	0.95 435	0.54 323	1.01 478	0.61 414	0.41 544	0.30 525	0.57 566	0.31 519	0.86 571	0.39 518

DualNet (step1)	0.60 438	0.37 454	0.83 457	0.39 178	0.31 392	0.72 414	0.49 443	1.11 423	0.92 402	0.93 434	0.89 333	0.86 402	0.71 425	0.74 357	0.53 382	0.42 546	0.22 468	0.40 538	0.41 550	0.36 507	0.35 503

test_sample9	1.17 542	0.37 454	0.83 457	0.39 178	0.31 392	0.72 414	0.49 443	1.11 423	0.92 402	0.93 434	0.89 333	0.86 402	0.71 425	1.29 520	2.03 567	0.42 546	9.50 625	0.40 538	0.41 550	0.36 507	0.35 503

test_sample8	1.36 559	0.37 454	0.83 457	0.39 178	0.31 392	0.72 414	0.49 443	1.19 459	0.79 311	1.51 550	0.96 366	3.29 591	1.64 568	1.29 520	2.03 567	0.42 546	9.50 625	0.40 538	0.41 550	0.36 507	0.35 503

BEATNet-Init1	15.65 619	1.62 595	54.26 637	0.75 561	0.56 543	37.03 631	13.39 620	13.20 620	14.59 620	29.41 636	29.29 636	47.69 639	21.87 629	26.91 630	19.58 621	0.43 549	0.39 561	0.47 551	0.47 561	0.52 552	0.52 562

DStereoSA	2.42 590	0.66 543	2.95 581	0.89 567	1.12 585	1.75 568	6.75 615	1.53 550	1.63 564	1.28 538	8.81 617	0.99 447	10.14 612	1.68 556	3.37 591	0.44 550	0.34 549	0.64 570	0.68 582	1.21 582	1.60 603

FSD					0.46 518	0.48 277	0.52 458	0.54 126	0.49 182	0.48 184	0.48 151	0.50 220	0.48 299	0.51 168	0.49 358	0.45 551	0.43 571	0.47 551	0.46 557	0.46 536

FCDSN-DC	1.43 564	0.57 531	0.69 411	0.74 559	0.59 550	1.42 545	0.65 505	1.40 531	1.41 542	3.31 604	4.42 606	4.57 599	3.01 599	1.70 558	1.19 529	0.46 552	0.42 568	0.48 556	0.47 561	0.51 549	0.51 560
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.25 551	0.51 509	0.64 382	0.60 523	0.50 531	1.66 561	0.67 506	1.26 490	1.26 523	2.64 591	3.82 596	3.06 587	3.20 601	1.45 542	0.91 482	0.46 552	0.41 566	0.49 559	0.51 572	0.47 539	0.45 543

WCMA_ROB	1.22 548	0.39 467	0.93 485	0.51 454	0.45 509	1.44 546	0.79 539	1.20 466	1.30 531	2.99 600	3.94 599	3.30 592	2.17 586	1.42 538	1.31 535	0.46 552	0.35 552	0.35 519	0.37 537	0.41 523	0.42 531

DStereoFS	2.16 587	0.91 566	1.29 530	0.84 565	0.72 566	3.56 599	0.95 557	2.01 581	2.03 579	1.65 560	2.06 561	2.73 580	13.30 618	4.76 607	1.95 560	0.47 555	0.33 545	0.84 579	0.49 568	0.95 576	1.42 599

FC-DCNN v2	1.74 573	0.53 514	0.68 402	0.62 532	0.49 526	1.67 562	0.71 515	1.85 579	1.57 557	4.84 613	5.01 610	6.42 612	3.92 604	2.24 581	1.43 542	0.47 555	0.42 568	0.47 551	0.46 557	0.48 540	0.47 549

FC-DCNN	1.67 572	0.53 514	0.68 402	0.62 532	0.49 526	1.62 558	0.71 515	1.77 577	1.55 555	4.73 612	4.66 608	5.82 608	3.94 605	2.13 576	1.42 540	0.47 555	0.42 568	0.47 551	0.46 557	0.48 540	0.47 549

CC-Net-ROB	0.84 498	1.01 574	0.93 485	0.60 523	0.45 509	1.25 534	0.71 515	1.20 466	1.05 462	0.84 368	1.24 475	0.90 420	0.78 466	1.14 497	0.70 436	0.48 558	0.34 549	1.71 591	0.38 540	0.78 569	0.40 523

ccnet	0.84 498	0.59 536	0.86 471	0.56 506	0.60 553	1.11 517	0.72 521	1.44 540	0.97 433	1.15 518	1.44 518	1.28 511	0.95 513	1.01 478	1.33 537	0.49 559	0.43 571	0.50 561	0.47 561	0.52 552	0.48 552

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 560	0.91 566	2.11 572	0.89 567	0.57 548	4.27 604	1.79 601	1.55 553	2.00 578	1.64 558	1.85 551	1.83 561	1.44 557	1.89 568	1.49 546	0.49 559	0.40 564	0.56 565	0.58 576	0.75 568	0.52 562

GANetREF_RVC	0.82 491	0.77 552	0.95 491	0.68 548	0.43 497	1.15 523	1.06 565	1.19 459	1.20 512	1.03 480	1.02 398	1.10 486	0.89 500	1.20 508	0.78 452	0.49 559	0.39 561	0.58 567	0.39 542	0.69 564	0.49 553
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
Anonymous_2	0.84 498	0.45 494	0.66 390	0.41 247	0.45 509	0.82 453	0.53 463	0.81 310	0.81 330	0.73 304	0.61 209	0.91 426	0.76 460	0.77 383	0.61 414	0.51 562	0.55 581	0.54 564	4.92 620	0.54 554	0.42 531

MANE	4.73 605	0.54 521	0.77 441	0.69 551	0.60 553	10.35 612	1.67 596	8.68 616	12.66 618	6.90 617	9.43 618	11.59 618	10.59 615	8.26 616	8.41 609	0.51 562	0.45 574	0.48 556	1.02 596	0.50 546	0.50 556

SDNR	0.89 508	0.39 467	1.66 564	0.42 285	0.39 475	3.35 597	0.32 224	0.95 363	1.05 462	1.05 490	2.12 562	0.62 289	0.71 425	1.40 534	0.78 452	0.53 564	0.56 583	0.36 524	0.27 496	0.46 536	0.50 556

PASM	0.96 517	0.71 548	2.05 571	0.72 557	0.72 566	0.84 461	0.92 553	1.14 437	1.34 536	1.25 533	1.22 472	1.34 525	1.07 529	1.31 528	1.11 521	0.53 564	0.57 584	0.59 568	0.67 580	0.56 561	0.57 567

ELAS	1.77 576	0.64 540	1.10 511	0.72 557	0.58 549	3.37 598	1.76 599	2.54 592	2.57 589	3.77 607	3.96 600	2.83 583	3.44 602	2.34 585	2.73 584	0.53 564	0.47 577	0.50 561	0.48 565	0.55 556	0.55 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	1.76 575	0.64 540	1.20 520	0.74 559	0.59 550	2.18 577	2.53 609	2.10 585	2.85 594	3.46 605	3.41 594	3.12 588	4.11 606	2.69 592	2.53 582	0.54 567	0.47 577	0.51 563	0.48 565	0.55 556	0.55 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.78 486	0.78 555	1.23 523	1.01 573	0.91 569	0.68 402	0.53 463	1.16 444	1.06 466	0.79 344	1.10 433	0.82 394	0.72 436	0.94 450	0.70 436	0.55 568	0.27 511	0.76 574	0.46 557	0.70 566	0.49 553

UDG	0.93 511	1.03 575	0.75 436	1.00 572	0.97 575	1.02 498	0.57 479	1.18 455	1.01 447	0.93 434	1.02 398	1.32 517	1.03 523	0.88 428	0.92 484	0.55 568	0.33 545	1.82 593	0.41 550	1.20 581	0.74 572

PDISCO_ROB	0.96 517	0.51 509	1.13 514	1.03 576	1.00 578	1.81 570	0.77 534	1.72 573	1.60 560	1.09 506	1.19 468	1.34 525	0.80 472	1.62 551	1.01 502	0.58 570	0.22 468	0.45 547	0.40 545	0.50 546	0.41 528

DispFullNet	1.64 571	2.64 610	3.14 585	2.57 604	1.78 597	1.32 538	0.55 473	1.42 538	1.45 548	1.89 572	1.48 526	1.55 551	2.35 589	2.08 574	1.12 524	0.60 571	0.19 440	2.33 604	0.73 584	2.35 600	1.30 594

Consistency-Raft	1.01 525	0.82 557	1.27 528	0.85 566	0.97 575	0.81 450	0.83 545	1.35 521	1.61 561	1.06 499	1.66 539	1.11 488	0.93 508	0.93 447	1.11 521	0.65 572	0.75 593	0.79 576	0.91 592	1.09 580	0.79 575

MADNet+	2.28 589	2.56 607	10.82 607	1.25 582	0.96 574	2.77 588	1.44 589	2.34 588	1.76 569	1.36 542	1.78 547	1.84 563	1.74 573	6.33 611	4.57 601	0.67 573	0.66 587	0.59 568	0.54 575	0.84 570	0.81 576

test_for_model	0.90 509	3.60 614	0.42 183	2.47 603	2.11 604	0.39 213	0.28 146	0.46 87	0.48 179	0.76 321	0.32 87	0.30 87	0.28 133	0.35 45	0.27 121	0.69 574	0.12 200	0.13 63	0.09 6	3.76 615	0.74 572

PMTNet	0.33 148	0.17 60	0.26 12	0.29 6	0.18 29	0.44 257	0.22 67	0.57 144	0.66 244	0.46 174	0.54 185	0.38 143	0.34 201	0.50 159	0.25 78	0.75 575	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.13 88	0.12 76

JetBlue	3.02 595	1.39 586	7.91 604	1.17 580	1.49 589	8.53 610	7.94 616	2.82 593	1.98 577	2.15 582	2.69 580	3.32 593	3.01 599	6.66 612	3.81 595	0.79 576	0.78 596	0.75 573	0.76 586	1.04 578	1.33 596

SQANet	0.87 506	0.76 551	0.76 438	1.16 579	0.99 577	1.10 512	0.51 452	1.12 428	0.85 356	0.93 434	1.05 414	1.03 458	0.76 460	1.07 487	0.70 436	0.79 576	0.25 495	1.04 583	0.36 535	1.56 585	0.70 570

NVStereoNet_ROB	1.31 557	0.96 569	1.33 536	0.90 569	0.92 570	1.15 523	1.05 564	1.49 545	1.62 562	1.63 557	2.51 572	2.31 574	1.62 566	2.16 578	1.42 540	0.81 578	0.73 589	0.79 576	1.02 596	0.73 567	0.97 582
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	1.10 534	2.58 609	0.83 457	1.21 581	1.27 587	1.02 498	0.69 512	1.17 453	0.95 421	0.98 464	1.26 480	1.28 511	0.84 481	0.97 465	0.79 459	0.85 579	0.40 564	2.00 596	0.60 578	1.34 583	0.94 578

MFMNet_re	1.17 542	0.99 571	1.31 534	1.02 575	0.95 573	1.32 538	1.32 582	1.44 540	1.58 559	1.72 566	1.70 543	1.21 504	1.57 563	1.16 501	1.04 511	0.88 580	0.76 595	0.79 576	0.75 585	0.90 572	0.94 578

otaku	1.10 534	0.96 569	0.96 492	1.37 585	1.06 583	1.65 560	0.72 521	1.46 543	1.19 509	1.10 510	1.32 494	1.32 517	0.95 513	1.29 520	0.81 463	0.89 581	0.46 576	1.24 586	0.50 571	1.86 588	0.89 577

anonymity	0.98 521	0.89 565	1.06 507	0.93 570	1.04 582	0.97 484	0.82 543	1.33 518	0.93 408	1.08 502	0.98 379	1.02 456	0.95 513	1.02 481	0.93 486	0.96 582	0.96 607	0.90 580	0.91 592	0.92 573	0.95 580

GCST	0.85 503	1.25 582	0.80 446	1.58 587	1.03 580	1.04 502	0.24 90	0.81 310	0.81 330	0.99 469	0.67 231	0.78 379	0.35 210	0.98 467	0.38 267	0.97 583	0.65 586	1.20 585	0.81 588	0.93 574	0.72 571

SPS-STEREO	1.29 555	0.94 568	1.10 511	1.05 577	1.03 580	1.48 549	0.91 551	1.57 559	1.24 516	2.13 578	1.90 553	1.94 566	1.46 558	1.77 561	1.64 551	0.97 583	0.94 606	0.90 580	0.89 591	0.96 577	0.97 582
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.52 567	0.99 571	1.61 559	1.01 573	1.02 579	1.86 572	1.19 574	1.49 545	1.38 540	2.96 598	3.00 585	2.79 582	1.94 577	1.88 566	1.62 550	0.98 585	0.97 608	0.91 582	0.91 592	0.94 575	0.99 584

WAO-7	1.96 577	1.24 580	1.52 549	1.28 583	1.06 583	2.92 593	1.64 595	3.32 599	3.05 597	2.28 584	3.32 591	3.19 590	2.38 590	3.39 597	2.49 581	1.02 586	0.92 602	1.06 584	1.04 598	1.05 579	0.99 584

CAS	0.37 200	0.13 2	0.27 19	1.34 584	0.31 392	0.46 268	0.38 327	0.50 103	0.48 179	0.35 108	0.52 174	0.24 54	0.19 29	0.30 10	0.28 143	1.03 587	0.08 1	0.12 30	0.08 1	0.12 49	0.28 461

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 410	3.08 613	2.41 577	0.32 36	0.18 29	0.29 101	0.20 30	0.39 43	0.33 71	0.29 68	0.25 36	0.18 12	0.18 22	0.32 17	0.22 28	1.08 588	0.09 18	0.17 216	0.16 254	0.15 181	0.96 581

Ntro	1.15 539	1.00 573	1.00 499	1.49 586	1.20 586	1.69 564	0.81 541	1.39 527	1.25 518	1.01 473	1.28 485	1.31 515	1.00 518	1.31 528	0.89 473	1.10 589	0.43 571	1.36 587	0.51 572	1.95 591	0.99 584

WAO-8	3.00 593	1.60 593	1.52 549	1.82 591	1.65 593	5.57 606	1.35 585	4.65 610	12.37 616	2.89 594	4.04 601	4.89 603	2.78 595	3.73 601	2.44 577	1.29 590	0.93 604	2.00 596	1.16 605	2.02 592	1.23 591

Venus	3.00 593	1.60 593	1.52 549	1.82 591	1.65 593	5.57 606	1.35 585	4.65 610	12.37 616	2.89 594	4.04 601	4.89 603	2.78 595	3.73 601	2.44 577	1.29 590	0.93 604	2.00 596	1.16 605	2.02 592	1.23 591

WAO-6	2.11 585	1.52 590	1.25 524	1.73 589	1.69 595	2.72 586	1.62 594	3.15 597	3.64 601	2.01 577	3.28 589	3.52 597	2.20 588	2.59 590	2.48 580	1.31 592	0.92 602	2.04 600	1.22 607	1.89 589	1.35 598

MonStereo1	2.06 582	1.51 589	1.56 553	1.85 593	1.70 596	2.84 590	0.78 538	2.52 591	3.49 600	2.33 585	4.36 605	3.41 595	2.72 594	2.32 582	1.83 557	1.32 593	0.55 581	1.66 590	0.88 590	1.94 590	1.70 605

ACVNet_2	1.74 573	1.30 583	1.62 560	1.81 590	1.63 591	2.28 579	1.34 584	2.35 589	2.64 591	1.82 569	2.55 573	2.99 585	1.71 572	1.67 555	1.20 530	1.48 594	0.59 585	1.81 592	0.71 583	2.09 594	1.29 593

testlalala_base	0.49 338	0.26 353	0.44 208	0.47 412	0.34 441	0.57 329	0.26 116	0.60 158	0.37 100	0.52 193	0.56 194	0.46 202	0.31 180	0.45 115	0.33 210	1.56 595	0.11 129	0.14 97	0.10 56	1.85 587	0.15 206

PWCK	2.06 582	1.75 599	4.11 593	1.69 588	0.93 571	3.13 596	2.86 612	2.18 587	2.41 588	2.38 586	2.33 565	2.22 572	1.85 576	3.52 599	2.20 575	1.65 596	0.73 589	1.52 589	0.83 589	1.81 586	1.02 587

RainbowNet	1.42 563	1.53 591	1.31 534	1.93 594	1.46 588	1.52 554	1.03 563	1.67 570	1.55 555	1.23 529	1.59 536	1.54 550	1.21 542	1.40 534	1.03 507	1.70 597	0.70 588	1.82 593	0.80 587	2.11 595	1.22 590

Dean	2.07 584	1.39 586	1.69 565	2.17 598	1.83 599	2.75 587	1.28 579	3.49 603	3.80 604	2.13 578	3.30 590	3.18 589	1.98 580	1.78 562	1.72 553	1.73 598	0.79 599	1.99 595	0.91 592	2.17 597	1.34 597

ACVNet_1	1.55 568	1.36 585	1.35 538	1.96 596	1.63 591	1.83 571	0.96 560	2.09 584	1.85 574	1.43 547	1.54 531	2.31 574	1.68 571	1.42 538	1.18 527	1.76 599	0.51 580	2.05 601	0.59 577	2.24 599	1.30 594

ACVNet-4b	1.43 564	1.34 584	1.28 529	1.95 595	1.60 590	1.93 573	0.77 534	1.59 562	1.64 565	1.05 490	1.60 537	2.10 571	0.92 506	1.79 563	0.84 466	1.76 599	0.35 552	2.03 599	0.67 580	2.16 596	1.18 589

DStereoO	1.07 530	0.77 552	0.87 476	0.67 544	0.49 526	0.91 472	1.30 581	1.15 441	1.41 542	1.24 531	1.33 496	1.06 472	2.39 591	1.32 530	1.11 521	2.03 601	0.38 556	0.77 575	0.31 519	1.55 584	0.43 536

LVE	2.20 588	1.47 588	1.44 546	2.06 597	1.80 598	2.79 589	1.77 600	2.96 594	3.94 606	1.95 575	4.29 604	3.47 596	1.97 578	2.48 587	1.85 558	2.06 602	0.88 600	2.06 602	1.13 603	2.17 597	1.53 600

IMH-64-1	1.96 577	1.64 596	1.26 525	2.26 600	1.91 600	2.30 580	1.35 585	2.99 595	2.29 582	1.70 563	2.79 582	2.47 577	1.66 569	2.33 583	1.95 560	2.07 603	0.74 591	2.44 605	1.04 598	2.40 601	1.59 601

IMH-64	1.96 577	1.64 596	1.26 525	2.26 600	1.91 600	2.30 580	1.35 585	2.99 595	2.29 582	1.70 563	2.79 582	2.47 577	1.66 569	2.33 583	1.95 560	2.07 603	0.74 591	2.44 605	1.04 598	2.40 601	1.59 601

IMH	2.15 586	1.66 598	1.29 530	2.25 599	1.92 602	2.87 591	1.33 583	3.25 598	3.04 596	1.87 571	3.33 593	3.00 586	2.03 582	2.80 593	1.95 560	2.09 605	0.78 596	2.45 607	1.05 601	2.44 603	1.62 604

JetRed	5.38 610	6.17 615	12.68 612	2.38 602	2.85 613	12.60 616	11.17 619	4.60 609	3.74 602	3.87 608	3.85 597	4.83 601	4.13 607	6.81 613	12.18 616	2.18 606	2.95 617	2.19 603	1.98 613	3.49 613	3.01 615

TorneroNet	4.49 604	1.92 601	1.65 563	2.60 606	2.29 605	14.95 619	1.86 603	4.86 613	19.56 630	3.10 602	7.52 616	7.00 613	2.90 598	4.48 606	3.66 593	2.24 607	0.78 596	2.68 611	1.14 604	2.79 608	1.80 606

TorneroNet-64	3.54 598	1.89 600	1.59 555	2.62 607	2.29 605	6.88 609	1.72 598	4.72 612	11.88 614	2.43 588	5.46 614	8.16 614	2.80 597	4.13 605	3.03 587	2.25 608	0.75 593	2.57 609	1.09 602	2.65 607	1.84 607

DPSimNet_ROB	5.19 609	2.71 611	18.56 613	2.59 605	2.49 608	4.25 603	10.93 618	3.33 600	3.93 605	5.02 614	4.52 607	5.74 606	10.18 613	5.44 610	8.79 610	2.40 609	2.47 615	2.48 608	2.54 615	2.56 605	2.87 614

KSHMR	2.64 591	1.96 602	1.86 568	2.69 608	2.44 607	2.88 592	2.04 605	3.46 602	6.31 610	2.51 590	3.27 588	3.39 594	1.97 578	2.59 590	2.08 571	2.48 610	1.41 612	2.80 614	1.51 611	2.98 609	2.09 608

UNDER WATER-64	3.72 601	2.07 603	4.57 596	3.30 613	2.52 610	5.61 608	2.63 611	3.67 605	12.27 615	3.09 601	2.66 579	5.99 610	4.74 609	3.93 604	3.57 592	2.54 611	1.24 611	2.65 610	1.48 610	3.21 611	2.62 613

ktn	3.02 595	2.27 605	1.85 567	2.89 609	2.54 611	3.72 600	2.14 606	3.79 606	5.33 608	2.82 593	5.09 611	5.95 609	2.54 592	3.34 596	2.58 583	2.65 612	1.44 613	2.78 613	2.03 614	2.61 606	2.10 609

notaker	2.87 592	2.31 606	2.01 570	3.03 610	2.60 612	2.94 594	1.82 602	3.43 601	3.06 598	2.89 594	4.21 603	6.15 611	2.71 593	3.42 598	2.90 586	2.67 613	1.18 610	3.00 615	1.67 612	3.13 610	2.26 610

UNDER WATER	3.63 600	2.12 604	4.11 593	3.17 611	2.51 609	3.77 602	2.45 608	3.53 604	13.66 619	2.98 599	2.92 584	5.75 607	4.13 607	3.85 603	3.75 594	2.84 614	1.11 609	2.71 612	1.41 609	3.26 612	2.50 612

USTest	12.98 618	14.10 619	19.89 614	16.19 619	14.95 617	20.69 621	31.85 627	16.52 624	10.99 613	8.83 619	9.55 619	13.88 619	10.36 614	16.06 621	21.35 623	3.19 615	4.82 619	5.08 622	5.36 621	8.77 620	7.20 619

MADNet++	4.18 602	2.72 612	4.00 590	3.80 615	3.44 615	4.72 605	4.05 614	4.01 607	3.74 602	4.52 610	5.14 612	4.20 598	4.89 610	7.04 614	6.39 605	3.79 616	3.70 618	3.27 617	2.70 617	3.68 614	3.74 617

HanzoNet	6.97 613	2.57 608	4.66 597	3.29 612	2.96 614	3.75 601	2.35 607	5.08 614	7.11 611	14.46 627	13.06 620	17.69 624	22.95 630	13.72 620	6.61 606	4.36 617	1.96 614	3.14 616	2.59 616	3.88 616	3.19 616

DGTPSM_ROB	12.12 616	8.03 616	21.12 615	8.97 617	16.81 618	10.68 613	30.77 625	9.14 617	15.23 621	6.55 615	15.49 627	9.02 615	15.13 620	9.26 617	21.71 624	4.58 618	8.60 620	5.07 621	9.26 623	5.88 618	11.06 622

DPSMNet_ROB	12.13 617	8.03 616	21.13 616	9.02 618	16.82 619	10.68 613	30.78 626	9.15 618	15.24 622	6.56 616	15.50 628	9.02 615	15.13 620	9.28 618	21.71 624	4.59 619	8.60 620	5.08 622	9.26 623	5.89 619	11.06 622

DLNR-FE	20.09 622	36.45 629	38.39 626	170.32 640	60.71 634	0.23 31	0.20 30	13.60 622	0.40 127	0.45 167	0.66 223	0.42 175	0.21 52	0.64 280	0.32 199	5.49 620	0.10 52	0.15 142	0.11 94	72.83 639	0.13 124

DLNR_Zeroshot_test	20.12 623	36.36 628	38.38 625	170.13 639	62.28 635	0.22 20	0.20 30	13.43 621	0.40 127	0.45 167	0.66 223	0.42 175	0.21 52	0.64 280	0.32 199	5.57 621	0.10 52	0.15 142	0.11 94	72.31 638	0.13 124

TCMNet-wrong-test	9.08 614	10.58 618	9.58 606	19.64 620	17.64 620	12.69 617	8.93 617	13.77 623	2.58 590	4.67 611	5.19 613	14.57 620	11.02 617	7.21 615	9.81 612	5.58 622	0.89 601	3.76 618	3.10 618	10.41 621	10.02 621

tt	6.21 611	0.22 232	5.88 601	3.55 614	2.07 603	11.25 615	19.19 621	11.84 619	5.47 609	2.71 592	2.18 563	4.87 602	6.25 611	3.71 600	7.09 607	8.31 623	11.17 627	4.91 620	5.39 622	5.72 617	2.42 611

PML	40.49 638	30.31 626	12.46 611	7.19 616	14.30 616	91.44 641	212.44 643	7.73 615	23.24 631	74.44 642	185.05 643	49.81 640	25.78 631	21.34 625	12.84 617	8.71 624	2.93 616	8.43 624	3.24 619	13.77 624	4.45 618

DPSM_ROB	17.80 620	18.60 621	24.24 622	20.89 622	19.49 621	25.83 624	36.10 629	21.62 630	16.41 624	13.46 622	14.26 625	19.11 627	16.15 623	20.74 623	25.59 627	9.37 625	9.23 623	9.47 625	9.81 625	13.47 622	12.09 625

DPSM	17.80 620	18.60 621	24.24 622	20.89 622	19.49 621	25.83 624	36.10 629	21.62 630	16.41 624	13.46 622	14.26 625	19.11 627	16.15 623	20.74 623	25.59 627	9.37 625	9.23 623	9.47 625	9.81 625	13.47 622	12.09 625

xxxxx1	36.77 632	19.69 623	24.00 619	62.46 634	66.77 636	27.30 627	39.89 631	20.40 625	18.80 627	14.18 624	13.11 621	17.29 621	17.30 625	21.62 626	27.81 629	13.61 627	18.98 635	111.36 640	133.25 640	28.84 631	38.64 634

tt_ll	36.77 632	19.69 623	24.00 619	62.46 634	66.77 636	27.30 627	39.89 631	20.40 625	18.80 627	14.18 624	13.11 621	17.29 621	17.30 625	21.62 626	27.81 629	13.61 627	18.98 635	111.36 640	133.25 640	28.84 631	38.64 634

ff	36.77 632	19.69 623	24.00 619	62.46 634	66.77 636	27.30 627	39.89 631	20.40 625	18.80 627	14.18 624	13.11 621	17.29 621	17.30 625	21.62 626	27.81 629	13.61 627	18.98 635	111.36 640	133.25 640	28.84 631	38.64 634

Anonymous_1	33.12 626	18.23 620	23.86 618	20.53 621	21.18 623	25.45 623	35.84 628	22.44 632	15.68 623	13.41 621	13.70 624	18.00 625	15.15 622	20.31 622	24.47 626	14.56 630	8.84 622	66.24 637	117.79 639	155.41 642	11.40 624

FlowAnything	35.84 630	37.49 635	48.69 635	42.17 628	39.26 629	51.95 632	72.95 639	43.35 635	33.23 638	26.92 632	28.67 633	38.55 637	32.78 637	41.53 635	51.47 636	18.71 631	18.59 633	19.17 632	19.88 632	27.07 625	24.26 627

CasAABBNet	35.77 629	37.38 631	48.59 634	42.20 629	39.23 628	51.95 632	72.92 636	43.36 636	33.03 637	26.93 633	28.31 632	38.43 635	32.32 635	41.58 636	51.50 637	18.71 631	18.58 630	19.11 628	19.75 628	27.11 626	24.33 628

RAFT-FEzeroshot	35.76 627	37.39 632	48.55 632	42.39 631	39.44 631	51.96 634	72.92 636	43.38 637	32.90 634	26.87 630	28.06 629	38.42 633	32.28 633	41.59 637	51.51 638	18.73 633	18.58 630	19.11 628	19.75 628	27.12 627	24.33 628

RAFT-FE	35.76 627	37.39 632	48.55 632	42.39 631	39.44 631	51.96 634	72.92 636	43.38 637	32.90 634	26.87 630	28.06 629	38.42 633	32.28 633	41.59 637	51.51 638	18.73 633	18.58 630	19.11 628	19.75 628	27.12 627	24.33 628

Selective-RAFT-Error	35.87 631	37.42 634	48.73 636	42.24 630	39.28 630	52.00 636	72.87 635	43.41 639	32.95 636	26.97 634	28.72 634	38.71 638	33.15 638	41.59 637	51.42 635	18.77 635	18.60 634	19.14 631	19.78 631	27.19 629	24.42 631

LSM0	38.96 637	37.52 636	48.37 631	43.79 633	91.31 639	52.31 637	72.38 634	43.71 640	32.75 633	27.16 635	28.73 635	38.51 636	32.63 636	41.75 640	51.59 640	18.85 636	18.43 629	19.09 627	19.60 627	27.21 630	33.44 633

LRCNet_RVC	21.27 624	31.14 627	21.46 617	28.97 625	23.77 624	3.11 595	0.62 496	20.94 628	1.64 565	25.57 629	28.13 631	21.96 629	14.74 619	21.99 629	16.44 620	29.16 637	14.92 628	33.57 633	31.28 633	29.67 634	26.33 632

HaxPig	31.93 625	37.19 630	34.22 624	24.41 624	24.94 625	18.53 620	20.18 622	21.15 629	28.84 632	35.74 637	38.86 637	26.18 630	28.75 632	33.85 631	34.15 632	35.89 638	38.80 638	37.79 634	40.52 636	39.33 635	39.33 637

AVERAGE_ROB	37.53 636	40.05 637	40.01 627	34.74 627	33.76 627	28.46 630	25.14 624	32.31 634	34.08 640	41.20 640	40.52 638	34.51 632	34.78 640	39.11 633	37.48 634	42.68 639	43.32 639	43.80 635	42.99 637	40.42 636	41.31 638

MEDIAN_ROB	37.35 635	40.72 638	40.37 628	32.26 626	31.80 626	27.29 626	25.02 623	29.47 633	33.43 639	41.99 641	41.60 639	33.48 631	34.37 639	39.66 634	36.94 633	43.49 640	43.96 640	44.07 636	43.35 638	41.32 637	42.43 639

RSGM-EC	74.49 639	61.53 639	40.38 629	97.66 637	92.09 640	73.48 639	113.87 640	59.44 641	38.62 641	39.84 638	49.02 640	90.35 641	61.68 641	138.81 641	126.03 641	92.92 641	53.83 641	94.52 638	37.88 634	81.03 640	46.84 640

acva	74.49 639	61.53 639	40.38 629	97.66 637	92.09 640	73.48 639	113.87 640	59.44 641	38.62 641	39.84 638	49.02 640	90.35 641	61.68 641	138.81 641	126.03 641	92.92 641	53.83 641	94.52 638	37.88 634	81.03 640	46.84 640

test_example2	176.82 641	204.75 641	198.54 641	188.58 641	191.23 642	151.28 642	169.77 642	97.63 643	125.81 643	179.94 643	183.74 642	158.20 643	139.14 643	192.16 643	198.12 643	203.48 643	236.37 643	163.71 643	173.22 643	217.79 643	162.95 642

ccccc		430.66 642		506.24 642	500.20 643	349.93 643		384.19 644		330.97 644		370.48 644		498.75 644		557.84 644	430.47 644	334.14 644	290.91 644	547.74 644

Low-res two-view benchmark