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

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 6	0.41 63	0.26 100	0.23 7	0.24 60	0.37 4	0.29 17	0.22 1	0.28 24	0.22 3	0.20 3	0.35 5	0.29 72	0.12 6	0.11 22	0.16 86	0.16 218	0.13 5	0.14 26

Pro-Stereo	0.32 41	0.17 2	0.36 5	0.41 63	0.29 169	0.59 257	0.21 21	0.36 2	0.30 21	0.35 57	0.25 11	0.23 5	0.13 1	1.57 408	0.26 25	0.14 35	0.11 22	0.19 204	0.17 251	0.13 5	0.13 3

PipStereo	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 3	0.20 13	0.62 37	0.24 6	0.23 2	0.19 4	0.45 147	0.34 91	0.39 13	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.13 5	0.15 62

PSi22b	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 3	0.20 13	0.59 23	0.25 11	0.23 2	0.19 4	0.45 147	0.34 91	0.38 11	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.13 1	0.12 45	0.13 5	0.15 62

PSi22a	0.24 3	0.18 3	0.32 1	0.35 2	0.19 5	0.25 8	0.20 13	0.57 19	0.20 2	0.24 6	0.16 1	0.39 114	0.31 67	0.32 1	0.23 1	0.16 94	0.12 54	0.13 1	0.12 45	0.13 5	0.15 62

Foundation-i1c-attn	0.38 111	0.18 3	0.41 28	0.37 14	0.20 11	0.51 182	0.47 355	1.13 255	0.48 104	0.47 143	0.45 94	0.54 204	0.49 216	0.71 147	0.29 72	0.16 94	0.13 140	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 115

Foundation-i1b	0.39 121	0.18 3	0.41 28	0.37 14	0.20 11	0.52 193	0.48 365	1.19 287	0.43 81	0.52 189	0.44 87	0.60 235	0.52 245	0.70 142	0.29 72	0.16 94	0.12 54	0.14 12	0.13 108	0.14 29	0.14 26

Foundation-i32	0.23 1	0.18 3	0.35 2	0.35 2	0.17 1	0.25 8	0.22 30	0.49 7	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 103	0.31 67	0.32 1	0.24 8	0.16 94	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.14 29	0.13 3

IGEV	0.29 20	0.18 3	0.43 35	0.38 27	0.31 214	0.45 104	0.21 21	0.63 38	0.42 76	0.32 39	0.44 87	0.26 24	0.20 3	0.44 39	0.26 25	0.14 35	0.12 54	0.16 86	0.13 108	0.12 1	0.14 26

monster-pro	0.29 20	0.19 10	0.48 61	0.37 14	0.22 29	0.55 227	0.31 126	0.60 27	0.44 86	0.29 18	0.28 24	0.23 5	0.20 3	0.60 102	0.26 25	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

PointNet	0.29 20	0.19 10	0.40 19	0.40 51	0.23 42	0.38 57	0.28 95	0.72 73	0.40 69	0.26 8	0.32 37	0.39 114	0.22 12	0.50 70	0.27 45	0.15 64	0.13 140	0.17 136	0.12 45	0.15 67	0.14 26

Foundation-i1a	0.40 127	0.19 10	0.42 32	0.36 7	0.20 11	0.51 182	0.46 342	1.17 281	0.49 109	0.57 212	0.46 101	0.63 251	0.56 270	0.82 188	0.30 88	0.15 64	0.12 54	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.16 115

DepthFocus	0.25 4	0.19 10	0.40 19	0.38 27	0.28 150	0.21 5	0.22 30	0.36 2	0.24 6	0.29 18	0.35 45	0.20 2	0.22 12	0.39 13	0.23 1	0.18 191	0.14 224	0.21 296	0.20 337	0.17 139	0.13 3

Foundation-i1	0.43 157	0.19 10	0.39 11	0.44 107	0.37 329	0.54 220	0.47 355	1.46 356	0.59 157	0.58 214	0.54 152	0.63 251	0.48 197	0.71 147	0.35 154	0.16 94	0.13 140	0.15 44	0.14 156	0.15 67	0.15 62

HiDET	0.27 10	0.19 10	0.39 11	0.39 36	0.24 53	0.30 23	0.21 21	0.60 27	0.35 39	0.27 10	0.30 33	0.33 72	0.25 19	0.50 70	0.32 119	0.14 35	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.16 115

LCMNet	0.30 32	0.19 10	0.38 7	0.39 36	0.25 78	0.32 31	0.22 30	0.65 42	0.58 151	0.28 13	0.33 39	0.33 72	0.29 48	0.58 93	0.32 119	0.14 35	0.13 140	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.17 146

CSFM-Stereo	0.28 15	0.19 10	0.39 11	0.40 51	0.21 21	0.40 61	0.21 21	0.60 27	0.33 27	0.32 39	0.29 28	0.31 52	0.29 48	0.49 62	0.27 45	0.15 64	0.14 224	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

MonStereo	0.29 20	0.19 10	0.47 54	0.37 14	0.22 29	0.55 227	0.31 126	0.60 27	0.44 86	0.29 18	0.28 24	0.23 5	0.20 3	0.60 102	0.26 25	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

Monster-pub-eth3d	0.29 20	0.19 10	0.48 61	0.37 14	0.22 29	0.55 227	0.31 126	0.60 27	0.44 86	0.29 18	0.29 28	0.23 5	0.21 9	0.59 99	0.26 25	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

MonSter	0.29 20	0.19 10	0.48 61	0.37 14	0.22 29	0.55 227	0.31 126	0.60 27	0.44 86	0.29 18	0.29 28	0.23 5	0.20 3	0.60 102	0.26 25	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

CAS	0.66 319	0.19 10	0.41 28	2.31 657	0.86 600	0.56 238	0.53 404	0.83 127	0.63 176	0.49 163	0.70 214	0.36 92	0.26 25	0.47 49	0.37 185	2.33 661	0.10 2	0.14 12	0.10 1	0.17 139	1.31 645

LiteMatch*	0.28 15	0.20 22	0.53 100	0.39 36	0.28 150	0.31 27	0.23 46	0.55 17	0.39 59	0.30 27	0.28 24	0.35 86	0.29 48	0.47 49	0.26 25	0.15 64	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 115

GeoVLM	0.27 10	0.20 22	0.38 7	0.39 36	0.24 53	0.35 40	0.20 13	0.53 12	0.33 27	0.30 27	0.27 19	0.40 122	0.26 25	0.47 49	0.28 57	0.13 19	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.13 5	0.15 62

DispViT+	0.34 57	0.20 22	0.40 19	0.37 14	0.55 495	0.30 23	0.23 46	0.73 81	0.58 151	0.33 44	0.35 45	0.30 47	0.25 19	1.13 305	0.29 72	0.16 94	0.12 54	0.13 1	0.10 1	0.13 5	0.15 62

BridgeDepth_RVC	0.27 10	0.20 22	0.40 19	0.34 1	0.19 5	0.46 113	0.19 7	0.59 23	0.28 14	0.30 27	0.29 28	0.26 24	0.32 78	0.45 41	0.30 88	0.17 142	0.11 22	0.13 1	0.12 45	0.15 67	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.27 10	0.20 22	0.38 7	0.39 36	0.24 53	0.35 40	0.20 13	0.53 12	0.33 27	0.30 27	0.27 19	0.39 114	0.26 25	0.47 49	0.28 57	0.13 19	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.15 62

Monster-pub-mixall	0.32 41	0.20 22	0.44 41	0.37 14	0.22 29	0.28 17	0.18 2	0.69 55	0.36 52	0.37 78	0.36 48	0.27 30	0.20 3	1.43 382	0.25 15	0.15 64	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.15 62

MLG-Stereo_test3	0.29 20	0.20 22	0.46 45	0.43 91	0.24 53	0.47 126	0.19 7	0.75 92	0.31 22	0.36 68	0.22 7	0.35 86	0.21 9	0.61 106	0.26 25	0.16 94	0.12 54	0.16 86	0.11 9	0.13 5	0.15 62

MLG-Stereo	0.31 36	0.20 22	0.42 32	0.42 75	0.20 11	0.41 73	0.19 7	0.85 142	0.24 6	0.26 8	0.22 7	0.33 72	0.27 36	1.09 292	0.27 45	0.15 64	0.11 22	0.16 86	0.11 9	0.13 5	0.13 3

TS12	0.38 111	0.21 30	0.43 35	0.44 107	0.21 21	0.58 252	0.31 126	1.06 224	0.49 109	0.43 122	0.73 226	0.35 86	0.40 132	0.73 153	0.41 228	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 100	0.18 170

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 150	0.21 30	0.92 349	0.41 63	0.29 169	0.45 104	0.28 95	0.87 153	0.39 59	0.35 57	0.55 158	0.39 114	0.48 197	0.40 19	0.24 8	0.15 64	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.17 139	1.51 650

LACA1	0.26 8	0.21 30	0.40 19	0.35 2	0.18 2	0.31 27	0.27 85	0.52 11	0.26 12	0.31 36	0.22 7	0.25 17	0.32 78	0.48 56	0.26 25	0.16 94	0.12 54	0.14 12	0.12 45	0.15 67	0.13 3

Test_v1	0.28 15	0.21 30	0.39 11	0.35 2	0.25 78	0.31 27	0.29 106	0.65 42	0.39 59	0.29 18	0.34 42	0.25 17	0.25 19	0.49 62	0.25 15	0.15 64	0.11 22	0.14 12	0.13 108	0.13 5	0.13 3

MatchStereo	0.30 32	0.21 30	0.44 41	0.35 2	0.19 5	0.21 5	0.23 46	0.90 167	0.54 129	0.28 13	0.48 108	0.25 17	0.24 18	0.53 76	0.33 133	0.17 142	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.38 111	0.21 30	0.47 54	0.46 138	0.36 317	0.43 93	0.34 171	0.75 92	0.62 172	0.43 122	0.70 214	0.39 114	0.43 152	0.62 111	0.37 185	0.15 64	0.12 54	0.19 204	0.17 251	0.16 100	0.16 115

BridgeDepth	0.30 32	0.21 30	0.39 11	0.41 63	0.18 2	0.57 240	0.32 145	0.71 65	0.35 39	0.27 10	0.26 16	0.39 114	0.43 152	0.48 56	0.29 72	0.14 35	0.10 2	0.13 1	0.12 45	0.15 67	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.29 20	0.21 30	0.51 87	0.41 63	0.27 112	0.26 11	0.25 65	0.51 9	0.31 22	0.37 78	0.48 108	0.28 39	0.35 100	0.54 79	0.29 72	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.13 3

water-stereo	0.41 134	0.21 30	0.69 208	0.45 124	0.28 150	0.50 170	0.27 85	0.96 182	0.52 122	0.57 212	0.78 238	0.59 230	0.53 250	0.44 39	0.43 245	0.17 142	0.16 334	0.17 136	0.15 177	0.17 139	0.22 307

1w_stereo	0.36 83	0.21 30	0.47 54	0.44 107	0.27 112	0.47 126	0.54 418	0.66 47	0.51 118	0.44 128	0.67 199	0.25 17	0.45 172	0.62 111	0.34 144	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.15 62

monsterstereo	0.36 83	0.21 30	0.53 100	0.48 178	0.36 317	0.27 15	0.29 106	0.58 20	0.52 122	0.45 136	0.61 177	0.26 24	0.27 36	1.23 327	0.28 57	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 100	0.13 3

monsters	0.35 71	0.21 30	0.49 68	0.43 91	0.39 357	0.34 36	0.26 77	0.69 55	0.44 86	0.49 163	0.41 66	0.23 5	0.26 25	1.38 366	0.27 45	0.14 35	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.15 62

MLG-Stereo_test1	0.29 20	0.21 30	0.42 32	0.41 63	0.25 78	0.37 51	0.20 13	0.71 65	0.20 2	0.25 7	0.17 2	0.33 72	0.26 25	0.92 231	0.26 25	0.15 64	0.11 22	0.16 86	0.11 9	0.13 5	0.13 3

dual_stereo	0.29 20	0.21 30	0.39 11	0.40 51	0.23 42	0.25 8	0.22 30	0.59 23	0.32 26	0.33 44	0.26 16	0.40 122	0.23 16	0.86 208	0.30 88	0.16 94	0.13 140	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

Pointernet	0.41 134	0.21 30	0.63 165	0.45 124	0.29 169	0.51 182	0.27 85	1.54 375	0.70 198	0.48 155	0.64 186	0.49 172	0.37 115	0.51 72	0.36 172	0.18 191	0.13 140	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 150	0.21 30	0.92 349	0.41 63	0.29 169	0.45 104	0.28 95	0.87 153	0.39 59	0.35 57	0.55 158	0.39 114	0.48 197	0.40 19	0.24 8	0.15 64	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.17 139	1.51 650

CES	0.51 217	0.21 30	0.40 19	0.42 75	1.40 646	0.53 203	0.34 171	1.04 217	0.68 191	0.45 136	0.67 199	0.35 86	0.28 45	0.58 93	0.35 154	0.16 94	0.13 140	0.15 44	0.10 1	0.19 223	1.69 653

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 92	0.22 47	0.55 110	0.44 107	0.42 404	0.58 252	0.30 117	0.87 153	0.44 86	0.38 89	0.53 141	0.47 162	0.59 300	0.40 19	0.34 144	0.16 94	0.11 22	0.17 136	0.13 108	0.16 100	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 71	0.22 47	0.54 105	0.46 138	0.33 268	0.40 61	0.34 171	0.80 114	0.44 86	0.38 89	0.61 177	0.40 122	0.50 227	0.37 9	0.28 57	0.15 64	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 100	0.16 115

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 71	0.22 47	0.55 110	0.42 75	0.27 112	0.42 84	0.39 245	1.02 201	0.54 129	0.37 78	0.51 129	0.34 82	0.44 162	0.36 6	0.27 45	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 100	0.15 62

LACA3	0.28 15	0.22 47	0.39 11	0.36 7	0.20 11	0.37 51	0.38 227	0.51 9	0.29 17	0.30 27	0.27 19	0.26 24	0.31 67	0.74 156	0.23 1	0.17 142	0.12 54	0.13 1	0.10 1	0.15 67	0.13 3

asd	0.32 41	0.22 47	0.49 68	0.40 51	0.25 78	0.47 126	0.30 117	0.77 101	0.35 39	0.44 128	0.40 63	0.28 39	0.34 91	0.64 123	0.29 72	0.13 19	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.15 67	0.13 3

qwe	0.34 57	0.22 47	0.48 61	0.39 36	0.27 112	0.49 149	0.30 117	0.76 98	0.40 69	0.51 184	0.49 117	0.26 24	0.29 48	0.83 194	0.35 154	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.15 67	0.14 26

3.25w_new	0.33 49	0.22 47	0.50 78	0.39 36	0.24 53	0.52 193	0.33 155	0.77 101	0.43 81	0.49 163	0.46 101	0.32 61	0.37 115	0.64 123	0.28 57	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.12 1	0.15 62

3.25w	0.33 49	0.22 47	0.50 78	0.39 36	0.24 53	0.52 193	0.33 155	0.77 101	0.43 81	0.49 163	0.46 101	0.32 61	0.37 115	0.64 123	0.28 57	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.12 1	0.15 62

111111	0.36 83	0.22 47	0.49 68	0.47 158	0.45 425	0.36 48	0.22 30	1.04 217	0.44 86	0.33 44	0.33 39	0.40 122	0.26 25	0.99 254	0.27 45	0.17 142	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.15 67	0.15 62

MLG-Stereo_test2	0.27 10	0.22 47	0.40 19	0.39 36	0.24 53	0.35 40	0.18 2	0.58 20	0.23 4	0.28 13	0.24 10	0.34 82	0.19 2	0.79 181	0.24 8	0.16 94	0.11 22	0.15 44	0.11 9	0.13 5	0.14 26

LG-G_1	0.33 49	0.22 47	0.48 61	0.44 107	0.20 11	0.64 295	0.18 2	0.80 114	0.28 14	0.30 27	0.30 33	0.36 92	0.35 100	0.88 217	0.26 25	0.17 142	0.13 140	0.16 86	0.11 9	0.14 29	0.16 115

LG-G	0.33 49	0.22 47	0.48 61	0.44 107	0.20 11	0.64 295	0.18 2	0.80 114	0.28 14	0.30 27	0.30 33	0.36 92	0.35 100	0.88 217	0.26 25	0.17 142	0.13 140	0.16 86	0.11 9	0.14 29	0.16 115

SGD-Stereo	0.34 57	0.22 47	0.44 41	0.39 36	0.20 11	0.42 84	0.22 30	0.71 65	0.33 27	0.43 122	0.34 42	0.27 30	0.35 100	1.15 309	0.33 133	0.21 319	0.11 22	0.16 86	0.13 108	0.17 139	0.15 62

GREAT-IGEV	0.34 57	0.22 47	0.54 105	0.40 51	0.31 214	0.36 48	0.28 95	0.59 23	0.66 186	0.28 13	0.51 129	0.29 42	0.29 48	0.86 208	0.28 57	0.15 64	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.17 139	0.16 115
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
IGEV-Stereo++	0.32 41	0.22 47	0.47 54	0.48 178	0.33 268	0.33 33	0.22 30	0.78 109	0.48 104	0.35 57	0.41 66	0.32 61	0.47 191	0.40 19	0.29 72	0.15 64	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.15 67	0.15 62

RAStereo	0.36 83	0.22 47	0.85 310	0.48 178	0.28 150	0.27 15	0.28 95	0.77 101	0.65 184	0.33 44	0.43 77	0.44 137	0.31 67	0.45 41	0.35 154	0.18 191	0.15 297	0.19 204	0.15 177	0.19 223	0.15 62

U	9.23 679	0.22 47	0.65 187	0.48 178	53.11 707	61.26 712	0.24 60	0.77 101	0.55 138	0.37 78	0.30 33	0.29 42	0.34 91	0.34 4	0.27 45	0.20 283	0.12 54	60.47 711	4.24 687	0.18 184	0.14 26

CREStereo++_RVC	0.49 205	0.22 47	0.46 45	0.48 178	0.38 345	0.45 104	0.25 65	0.77 101	1.30 490	0.82 268	1.23 406	0.47 162	0.37 115	0.55 82	0.44 250	0.16 94	0.11 22	0.16 86	0.80 644	0.18 184	0.12 1
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
s12784h	0.55 232	0.22 47	0.49 68	0.43 91	0.19 5	1.00 465	0.34 171	1.40 345	1.30 490	0.84 276	0.93 273	0.63 251	0.52 245	1.48 395	0.47 277	0.15 64	0.12 54	0.17 136	0.11 9	0.19 223	0.13 3

PMTNet	0.47 191	0.22 47	0.43 35	0.39 36	0.24 53	0.71 333	0.26 77	0.78 109	1.03 330	0.65 234	0.69 207	0.55 209	0.48 197	0.90 225	0.36 172	0.99 643	0.13 140	0.15 44	0.10 1	0.15 67	0.15 62

aanet-new-60k	0.37 92	0.23 67	0.94 361	0.43 91	0.23 42	0.58 252	0.31 126	0.83 127	0.35 39	0.35 57	0.39 55	0.40 122	0.43 152	0.78 179	0.23 1	0.13 19	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.17 139	0.15 62

aanet-new-70k	0.37 92	0.23 67	0.94 361	0.43 91	0.22 29	0.50 170	0.30 117	0.74 89	0.34 31	0.34 51	0.41 66	0.31 52	0.51 235	1.04 272	0.26 25	0.13 19	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.16 100	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 57	0.23 67	0.83 292	0.42 75	0.23 42	0.35 40	0.33 155	0.87 153	0.35 39	0.39 102	0.41 66	0.31 52	0.44 162	0.53 76	0.27 45	0.14 35	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.16 100	0.15 62

aanet-new-22k	0.35 71	0.23 67	0.86 319	0.45 124	0.23 42	0.47 126	0.23 46	0.75 92	0.51 118	0.37 78	0.48 108	0.34 82	0.49 216	0.47 49	0.30 88	0.14 35	0.12 54	0.16 86	0.13 108	0.16 100	0.15 62

aanet-new-16k	0.34 57	0.23 67	0.73 235	0.47 158	0.23 42	0.42 84	0.21 21	0.76 98	0.45 97	0.37 78	0.44 87	0.37 103	0.48 197	0.43 35	0.29 72	0.14 35	0.11 22	0.16 86	0.12 45	0.18 184	0.15 62

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 92	0.23 67	0.62 160	0.50 221	0.29 169	0.74 346	0.39 245	0.72 73	0.48 104	0.38 89	0.51 129	0.36 92	0.50 227	0.45 41	0.31 105	0.15 64	0.12 54	0.17 136	0.13 108	0.17 139	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 49	0.23 67	0.59 132	0.43 91	0.28 150	0.40 61	0.26 77	0.83 127	0.39 59	0.34 51	0.44 87	0.29 42	0.46 182	0.36 6	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.17 139	0.26 396

LACA2	0.29 20	0.23 67	0.52 95	0.36 7	0.18 2	0.40 61	0.38 227	0.64 39	0.27 13	0.29 18	0.33 39	0.36 92	0.26 25	0.47 49	0.24 8	0.16 94	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.16 100	0.12 1

WQFJA1++	1.34 559	0.23 67	0.51 87	0.40 51	0.29 169	0.46 113	0.20 13	0.67 49	0.31 22	0.40 112	0.39 55	0.34 82	0.39 127	0.66 130	0.28 57	0.19 233	0.13 140	0.16 86	0.13 108	20.39 697	0.17 146

GEAStereo	0.34 57	0.23 67	0.46 45	0.49 197	0.33 268	0.46 113	0.35 186	0.87 153	0.42 76	0.36 68	0.39 55	0.32 61	0.33 83	0.45 41	0.29 72	0.22 354	0.13 140	0.17 136	0.13 108	0.17 139	0.16 115

GSStereo	0.36 83	0.23 67	0.46 45	0.50 221	0.33 268	0.46 113	0.35 186	1.31 325	0.53 126	0.38 89	0.39 55	0.32 61	0.33 83	0.45 41	0.29 72	0.20 283	0.12 54	0.16 86	0.13 108	0.17 139	0.18 170

DA	0.47 191	0.23 67	0.59 132	0.54 299	0.26 100	1.08 482	0.44 319	1.51 365	0.63 176	0.48 155	0.69 207	0.55 209	0.49 216	0.49 62	0.38 195	0.20 283	0.14 224	0.19 204	0.13 108	0.19 223	0.17 146

GGEV	0.47 191	0.23 67	0.59 132	0.54 299	0.26 100	1.08 482	0.44 319	1.51 365	0.63 176	0.48 155	0.69 207	0.55 209	0.49 216	0.49 62	0.38 195	0.20 283	0.14 224	0.19 204	0.13 108	0.19 223	0.17 146

AdaDepth	0.33 49	0.23 67	0.69 208	0.46 138	0.29 169	0.44 100	0.24 60	0.54 16	0.38 56	0.33 44	0.38 53	0.26 24	0.31 67	0.81 186	0.27 45	0.12 6	0.13 140	0.16 86	0.13 108	0.16 100	0.20 246

2.5w	0.33 49	0.23 67	0.53 100	0.41 63	0.25 78	0.42 84	0.38 227	0.69 55	0.35 39	0.38 89	0.54 152	0.24 13	0.26 25	0.91 229	0.29 72	0.13 19	0.10 2	0.14 12	0.13 108	0.14 29	0.15 62

3.75w	0.34 57	0.23 67	0.50 78	0.39 36	0.30 193	0.62 275	0.36 200	0.70 64	0.38 56	0.44 128	0.49 117	0.25 17	0.36 109	0.72 150	0.28 57	0.13 19	0.09 1	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.15 62

LG-Stereo_L2	0.30 32	0.23 67	0.50 78	0.38 27	0.26 100	0.26 11	0.20 13	0.84 136	0.31 22	0.31 36	0.26 16	0.25 17	0.26 25	0.94 236	0.23 1	0.15 64	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.14 29	0.13 3

LGtest1	0.28 15	0.23 67	0.46 45	0.42 75	0.22 29	0.41 73	0.19 7	0.58 20	0.29 17	0.30 27	0.25 11	0.29 42	0.29 48	0.57 90	0.26 25	0.18 191	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.14 29	0.16 115

Reg-Stereo(zero)	0.46 179	0.23 67	0.50 78	0.45 124	0.25 78	0.41 73	0.27 85	0.80 114	1.12 377	0.93 297	0.79 241	0.91 356	0.46 182	0.74 156	0.44 250	0.15 64	0.13 140	0.15 44	0.12 45	0.15 67	0.18 170

FoundationStereo	0.26 8	0.23 67	0.41 28	0.40 51	0.24 53	0.32 31	0.22 30	0.43 5	0.24 6	0.31 36	0.25 11	0.30 47	0.32 78	0.36 6	0.27 45	0.16 94	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.13 5	0.14 26

DEFOM-Stereo	0.34 57	0.23 67	0.46 45	0.44 107	0.29 169	0.79 377	0.23 46	0.50 8	0.39 59	0.38 89	0.32 37	0.23 5	0.25 19	1.21 325	0.28 57	0.17 142	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.14 29	0.16 115

WCG-NET	0.43 157	0.23 67	0.58 126	0.42 75	0.26 100	0.46 113	0.32 145	0.77 101	1.16 402	0.77 256	0.75 230	0.58 224	0.44 162	0.62 111	0.38 195	0.16 94	0.12 54	0.16 86	0.14 156	0.15 67	0.14 26

Occ-G	0.44 165	0.23 67	0.59 132	0.44 107	0.27 112	0.43 93	0.61 469	0.85 142	0.62 172	0.48 155	0.66 195	1.00 395	0.45 172	0.79 181	0.45 263	0.17 142	0.14 224	0.18 179	0.13 108	0.16 100	0.18 170

IGEV-Stereo+	0.46 179	0.23 67	0.51 87	0.42 75	0.46 434	0.15 1	0.19 7	0.45 6	0.37 54	0.28 13	0.25 11	0.31 52	0.41 134	1.43 382	0.31 105	0.18 191	0.13 140	0.15 44	0.12 45	1.09 641	1.74 654

WCG-NET（raft）	0.46 179	0.23 67	0.59 132	0.42 75	0.24 53	0.50 170	0.35 186	0.76 98	1.10 362	0.72 249	0.76 231	0.91 356	0.50 227	0.88 217	0.40 218	0.16 94	0.13 140	0.15 44	0.14 156	0.15 67	0.17 146

trnet	0.40 127	0.23 67	0.40 19	0.37 14	0.20 11	0.53 203	0.29 106	0.81 119	1.15 395	0.59 216	0.72 221	0.53 198	0.43 152	0.56 85	0.37 185	0.18 191	0.13 140	0.15 44	0.10 1	0.14 29	0.14 26

MoCha-V2	0.43 157	0.23 67	0.55 110	0.56 337	0.23 42	0.44 100	0.32 145	1.35 334	0.63 176	0.54 196	0.55 158	0.42 131	0.57 277	1.12 303	0.28 57	0.15 64	0.13 140	0.15 44	0.13 108	0.17 139	0.18 170

LoS	0.41 134	0.23 67	0.46 45	0.39 36	0.23 42	0.48 140	0.40 257	1.12 251	0.94 288	0.50 172	0.66 195	0.49 172	0.42 144	0.63 121	0.39 201	0.19 233	0.14 224	0.16 86	0.11 9	0.14 29	0.15 62
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.55 232	0.23 67	0.67 197	0.56 337	0.32 248	0.71 333	0.39 245	0.83 127	0.72 202	0.93 297	1.87 582	0.70 274	0.41 134	1.21 325	0.39 201	0.16 94	0.13 140	0.21 296	0.23 440	0.20 274	0.18 170

TANstereo	0.45 168	0.23 67	0.50 78	0.43 91	0.21 21	0.65 301	0.26 77	0.83 127	0.88 262	0.95 302	0.99 293	0.51 183	0.45 172	0.56 85	0.36 172	0.19 233	0.24 508	0.16 86	0.13 108	0.17 139	0.27 417

aanet-new-90k	0.37 92	0.24 97	0.98 380	0.42 75	0.25 78	0.43 93	0.35 186	0.75 92	0.35 39	0.29 18	0.41 66	0.31 52	0.50 227	1.00 259	0.24 8	0.13 19	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.19 223	0.13 3

aanet-new-78k	0.37 92	0.24 97	1.02 396	0.44 107	0.21 21	0.33 33	0.36 200	0.79 111	0.34 31	0.33 44	0.42 74	0.31 52	0.58 294	0.93 234	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 86	0.12 45	0.18 184	0.14 26

aanet-new-36k	0.37 92	0.24 97	0.82 282	0.44 107	0.22 29	0.51 182	0.32 145	0.80 114	0.37 54	0.35 57	0.40 63	0.36 92	0.56 270	0.83 194	0.26 25	0.13 19	0.11 22	0.16 86	0.12 45	0.15 67	0.15 62

aanet-new-28k	0.34 57	0.24 97	0.83 292	0.44 107	0.22 29	0.47 126	0.29 106	0.75 92	0.40 69	0.37 78	0.41 66	0.37 103	0.49 216	0.40 19	0.28 57	0.15 64	0.12 54	0.16 86	0.13 108	0.22 347	0.17 146

aanet-new-24k	0.35 71	0.24 97	0.62 160	0.43 91	0.25 78	0.53 203	0.30 117	0.72 73	0.39 59	0.41 119	0.63 181	0.35 86	0.48 197	0.46 47	0.26 25	0.14 35	0.11 22	0.16 86	0.13 108	0.18 184	0.15 62

aanet-new-10k	0.37 92	0.24 97	0.98 380	0.48 178	0.24 53	0.66 306	0.25 65	0.72 73	0.43 81	0.39 102	0.42 74	0.40 122	0.52 245	0.42 30	0.30 88	0.16 94	0.12 54	0.16 86	0.13 108	0.19 223	0.15 62

aanet-new-12k	0.35 71	0.24 97	0.83 292	0.49 197	0.22 29	0.48 140	0.25 65	0.94 180	0.46 99	0.39 102	0.29 28	0.33 72	0.48 197	0.41 26	0.30 88	0.14 35	0.10 2	0.17 136	0.13 108	0.19 223	0.17 146

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 92	0.24 97	0.61 152	0.42 75	0.40 372	0.48 140	0.41 269	0.72 73	0.58 151	0.55 203	0.65 189	0.32 61	0.27 36	0.41 26	0.33 133	0.17 142	0.12 54	0.20 256	0.16 218	0.14 29	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 92	0.24 97	0.63 165	0.43 91	0.40 372	0.46 113	0.39 245	0.71 65	0.56 142	0.58 214	0.68 202	0.36 92	0.26 25	0.51 72	0.30 88	0.16 94	0.12 54	0.19 204	0.15 177	0.15 67	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 92	0.24 97	0.63 165	0.43 91	0.41 393	0.49 149	0.41 269	0.73 81	0.60 164	0.56 209	0.66 195	0.31 52	0.26 25	0.42 30	0.31 105	0.16 94	0.11 22	0.19 204	0.15 177	0.15 67	0.14 26

RT-Monster	0.47 191	0.24 97	0.54 105	0.46 138	0.40 372	0.51 182	0.27 85	0.97 183	1.02 325	0.89 288	0.87 261	0.68 265	0.41 134	0.70 142	0.41 228	0.16 94	0.14 224	0.15 44	0.13 108	0.14 29	0.22 307

gcap_with_dpt	0.36 83	0.24 97	0.64 179	0.43 91	0.39 357	0.50 170	0.44 319	0.71 65	0.50 114	0.56 209	0.67 199	0.32 61	0.30 60	0.39 13	0.29 72	0.16 94	0.12 54	0.19 204	0.15 177	0.14 29	0.14 26

gasm-f	0.37 92	0.24 97	0.50 78	0.49 197	0.33 268	0.37 51	0.44 319	0.87 153	0.42 76	0.36 68	0.65 189	0.32 61	0.46 182	0.58 93	0.30 88	0.22 354	0.13 140	0.17 136	0.13 108	0.19 223	0.16 115

DDF-Stereo	0.39 121	0.24 97	0.53 100	0.51 238	0.45 425	0.30 23	0.23 46	0.64 39	0.34 31	0.34 51	0.40 63	0.37 103	0.48 197	0.94 236	0.35 154	0.24 403	0.12 54	0.18 179	0.13 108	0.85 628	0.19 214

252Zero-FE	0.29 20	0.24 97	0.47 54	0.42 75	0.25 78	0.29 20	0.19 7	0.71 65	0.49 109	0.32 39	0.34 42	0.22 3	0.25 19	0.43 35	0.30 88	0.16 94	0.13 140	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.15 62

zero-FE	0.38 111	0.24 97	0.54 105	0.48 178	0.46 434	0.29 20	0.23 46	0.69 55	0.34 31	0.34 51	0.41 66	0.37 103	0.49 216	0.68 139	0.35 154	0.23 381	0.12 54	0.18 179	0.13 108	0.82 627	0.19 214

asda	0.31 36	0.24 97	0.51 87	0.39 36	0.24 53	0.43 93	0.33 155	0.68 51	0.40 69	0.39 102	0.44 87	0.27 30	0.35 100	0.55 82	0.31 105	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.13 3

DilatedVolume-Stereo	0.46 179	0.24 97	0.72 220	0.45 124	0.33 268	0.72 337	0.29 106	0.83 127	0.53 126	0.82 268	0.73 226	0.52 191	0.44 162	1.16 313	0.42 239	0.15 64	0.15 297	0.15 44	0.14 156	0.16 100	0.17 146

2.25w	0.35 71	0.24 97	0.55 110	0.38 27	0.24 53	0.44 100	0.25 65	0.69 55	0.42 76	0.49 163	0.59 173	0.27 30	0.35 100	0.83 194	0.37 185	0.13 19	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.17 146

2.75w_new	0.33 49	0.24 97	0.51 87	0.36 7	0.24 53	0.41 73	0.42 281	0.61 35	0.40 69	0.50 172	0.44 87	0.24 13	0.34 91	0.77 170	0.34 144	0.13 19	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.13 3

xyz-stereo	7.03 673	0.24 97	70.23 712	0.44 107	0.21 21	29.74 695	0.49 377	1.03 210	0.77 216	1.45 531	26.78 696	1.17 448	1.19 543	4.72 592	1.32 538	0.16 94	0.12 54	0.20 256	0.14 156	0.17 139	0.14 26

LG-Stereo_L1	0.31 36	0.24 97	0.49 68	0.38 27	0.27 112	0.28 17	0.21 21	0.68 51	0.29 17	0.27 10	0.25 11	0.25 17	0.22 12	1.25 330	0.24 8	0.16 94	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.13 3

HART	0.48 200	0.24 97	0.63 165	0.52 261	0.27 112	0.41 73	0.29 106	1.32 329	0.54 129	0.59 216	1.47 494	0.61 244	0.34 91	1.09 292	0.32 119	0.16 94	0.14 224	0.19 204	0.14 156	0.19 223	0.18 170

AIO_test	0.38 111	0.24 97	0.59 132	0.47 158	0.31 214	0.55 227	0.44 319	0.86 149	0.50 114	0.34 51	0.48 108	0.46 152	0.30 60	0.76 167	0.31 105	0.17 142	0.12 54	0.17 136	0.13 108	0.16 100	0.15 62

IGEV-RUCA	0.38 111	0.24 97	0.51 87	0.51 238	0.36 317	0.59 257	0.23 46	0.68 51	0.52 122	0.39 102	0.50 125	0.44 137	0.31 67	0.86 208	0.31 105	0.24 403	0.13 140	0.16 86	0.12 45	0.20 274	0.21 276

fffft	0.39 121	0.24 97	0.56 118	0.45 124	0.34 290	0.42 84	0.48 365	0.85 142	0.39 59	0.45 136	0.35 45	0.38 110	0.31 67	1.32 349	0.34 144	0.14 35	0.12 54	0.19 204	0.15 177	0.16 100	0.18 170
1: 1. 1
GCAP-BAT	0.41 134	0.24 97	0.76 250	0.45 124	0.38 345	0.34 36	0.37 215	0.98 189	0.69 195	0.50 172	0.56 164	0.55 209	0.38 123	0.75 164	0.32 119	0.17 142	0.13 140	0.19 204	0.15 177	0.15 67	0.19 214

gcap-zeroshot	0.36 83	0.24 97	0.63 165	0.42 75	0.40 372	0.47 126	0.41 269	0.73 81	0.56 142	0.54 196	0.63 181	0.33 72	0.27 36	0.39 13	0.33 133	0.17 142	0.12 54	0.19 204	0.16 218	0.14 29	0.14 26

test_for_model	0.37 92	0.24 97	0.61 152	0.42 75	0.40 372	0.48 140	0.41 269	0.72 73	0.58 151	0.55 203	0.65 189	0.32 61	0.27 36	0.41 26	0.33 133	0.17 142	0.12 54	0.20 256	0.16 218	0.14 29	0.14 26

IGEV++	0.45 168	0.24 97	0.63 165	0.58 374	0.32 248	0.42 84	0.25 65	2.16 552	0.65 184	0.38 89	0.58 170	0.46 152	0.44 162	0.56 85	0.40 218	0.20 283	0.13 140	0.16 86	0.13 108	0.17 139	0.18 170

UniTT-Stereo	0.38 111	0.24 97	0.67 197	0.49 197	0.36 317	0.40 61	0.32 145	0.55 17	0.55 138	0.55 203	0.55 158	0.36 92	0.31 67	0.59 99	0.52 314	0.21 319	0.15 297	0.17 136	0.15 177	0.19 223	0.17 146

testlalala	0.36 83	0.24 97	0.63 165	0.42 75	0.40 372	0.47 126	0.41 269	0.73 81	0.56 142	0.54 196	0.63 181	0.33 72	0.27 36	0.39 13	0.33 133	0.17 142	0.12 54	0.19 204	0.16 218	0.14 29	0.14 26

GCAPDPT-zeroshot	0.41 134	0.24 97	0.76 250	0.45 124	0.38 345	0.34 36	0.37 215	0.98 189	0.69 195	0.50 172	0.56 164	0.55 209	0.38 123	0.75 164	0.32 119	0.17 142	0.13 140	0.19 204	0.15 177	0.15 67	0.19 214

EGLCR-Stereo	0.41 134	0.24 97	0.59 132	0.45 124	0.27 112	0.54 220	0.22 30	1.23 304	0.56 142	0.44 128	0.43 77	0.68 265	0.29 48	0.89 222	0.34 144	0.17 142	0.12 54	0.20 256	0.17 251	0.17 139	0.18 170

MC-Stereo	0.46 179	0.24 97	0.58 126	0.63 438	0.30 193	0.38 57	0.32 145	0.98 189	0.74 210	0.66 237	0.85 256	0.56 220	0.60 307	1.07 284	0.32 119	0.17 142	0.12 54	0.17 136	0.15 177	0.16 100	0.16 115

test-3	0.56 245	0.24 97	0.82 282	0.50 221	0.29 169	0.57 240	0.34 171	1.09 239	1.03 330	1.33 475	0.69 207	0.87 335	0.45 172	1.68 432	0.39 201	0.17 142	0.12 54	0.20 256	0.17 251	0.17 139	0.16 115

test_1	0.56 245	0.24 97	0.82 282	0.50 221	0.29 169	0.57 240	0.34 171	1.09 239	1.03 330	1.28 454	0.69 207	0.87 335	0.45 172	1.67 430	0.39 201	0.17 142	0.12 54	0.20 256	0.17 251	0.17 139	0.16 115

test_3	0.57 257	0.24 97	0.87 322	0.55 315	0.30 193	0.60 264	0.40 257	1.07 227	1.08 350	1.20 406	0.68 202	0.92 364	0.43 152	1.68 432	0.40 218	0.16 94	0.13 140	0.22 334	0.19 302	0.21 325	0.17 146

CREStereo	0.40 127	0.24 97	0.40 19	0.37 14	0.22 29	0.52 193	0.29 106	0.81 119	1.15 395	0.59 216	0.72 221	0.51 183	0.42 144	0.57 90	0.37 185	0.19 233	0.13 140	0.15 44	0.10 1	0.14 29	0.15 62
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
DF	0.40 127	0.25 136	0.67 197	0.49 197	0.28 150	0.49 149	0.31 126	0.88 161	0.51 118	0.47 143	0.72 221	0.59 230	0.30 60	0.83 194	0.34 144	0.19 233	0.13 140	0.16 86	0.12 45	0.16 100	0.17 146

DN	0.45 168	0.25 136	0.59 132	0.51 238	0.44 420	0.59 257	0.31 126	0.97 183	0.90 268	0.47 143	0.54 152	0.76 288	0.35 100	0.66 130	0.37 185	0.25 426	0.18 394	0.20 256	0.16 218	0.21 325	0.23 328

aanet-new-40k	0.35 71	0.25 136	0.95 367	0.42 75	0.26 100	0.51 182	0.23 46	0.79 111	0.34 31	0.34 51	0.48 108	0.33 72	0.51 235	0.37 9	0.29 72	0.13 19	0.11 22	0.16 86	0.12 45	0.18 184	0.15 62

aanet-new-32k	0.34 57	0.25 136	0.67 197	0.44 107	0.26 100	0.53 203	0.23 46	0.84 136	0.34 31	0.38 89	0.39 55	0.43 134	0.54 258	0.43 35	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.17 139	0.15 62

aanet-new-30k	0.34 57	0.25 136	0.66 192	0.44 107	0.26 100	0.53 203	0.23 46	0.84 136	0.34 31	0.38 89	0.39 55	0.43 134	0.54 258	0.43 35	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.17 139	0.15 62

aanet-new-8k	0.37 92	0.25 136	0.65 187	0.46 138	0.26 100	0.53 203	0.35 186	0.84 136	0.54 129	0.36 68	0.43 77	0.33 72	0.61 317	0.69 140	0.30 88	0.15 64	0.11 22	0.16 86	0.13 108	0.16 100	0.15 62

VMStereo-Base	0.39 121	0.25 136	0.47 54	0.37 14	0.22 29	0.39 59	0.33 155	0.72 73	0.87 258	0.43 122	0.69 207	0.60 235	0.33 83	0.76 167	0.37 185	0.18 191	0.14 224	0.15 44	0.12 45	0.17 139	0.18 170

VIP-Stereo	0.37 92	0.25 136	0.62 160	0.41 63	0.46 434	0.82 393	0.22 30	0.67 49	0.48 104	0.32 39	0.55 158	0.37 103	0.31 67	0.85 205	0.28 57	0.18 191	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.15 67	0.14 26

Zero-FE251	0.36 83	0.25 136	0.64 179	0.49 197	0.30 193	0.57 240	0.24 60	0.86 149	0.36 52	0.53 194	0.39 55	0.51 183	0.41 134	0.49 62	0.28 57	0.19 233	0.15 297	0.17 136	0.12 45	0.14 29	0.16 115

S2M2_XL	0.25 4	0.25 136	0.43 35	0.36 7	0.24 53	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 6	0.29 18	0.41 66	0.24 13	0.23 16	0.32 1	0.27 45	0.20 283	0.18 394	0.18 179	0.16 218	0.18 184	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.5_new	0.31 36	0.25 136	0.46 45	0.38 27	0.24 53	0.52 193	0.36 200	0.65 42	0.35 39	0.48 155	0.43 77	0.27 30	0.27 36	0.42 30	0.26 25	0.14 35	0.10 2	0.15 44	0.13 108	0.17 139	0.15 62

4.5w-stereo	0.31 36	0.25 136	0.46 45	0.38 27	0.24 53	0.52 193	0.36 200	0.65 42	0.35 39	0.48 155	0.43 77	0.27 30	0.27 36	0.42 30	0.26 25	0.14 35	0.10 2	0.15 44	0.13 108	0.17 139	0.15 62

4w-stereo	0.32 41	0.25 136	0.52 95	0.38 27	0.25 78	0.46 113	0.28 95	0.68 51	0.35 39	0.43 122	0.45 94	0.28 39	0.39 127	0.63 121	0.31 105	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.14 26

3w_stereo	0.35 71	0.25 136	0.60 144	0.41 63	0.21 21	0.52 193	0.53 404	0.72 73	0.47 102	0.47 143	0.50 125	0.23 5	0.45 172	0.49 62	0.30 88	0.13 19	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.15 67	0.17 146

2w_stereo	0.34 57	0.25 136	0.52 95	0.40 51	0.23 42	0.46 113	0.47 355	0.77 101	0.44 86	0.47 143	0.51 129	0.24 13	0.44 162	0.49 62	0.31 105	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.15 67	0.16 115

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 111	0.25 136	0.61 152	0.53 284	0.29 169	0.36 48	0.22 30	1.24 306	0.42 76	0.45 136	0.65 189	0.37 103	0.51 235	0.41 26	0.30 88	0.18 191	0.12 54	0.17 136	0.13 108	0.18 184	0.20 246

MM-Stereo_test2	0.44 165	0.25 136	0.70 214	0.54 299	0.33 268	0.55 227	0.45 336	1.02 201	0.84 249	0.61 228	0.51 129	0.49 172	0.42 144	0.82 188	0.32 119	0.16 94	0.13 140	0.18 179	0.14 156	0.19 223	0.17 146

AIO_rvc	0.38 111	0.25 136	0.65 187	0.47 158	0.31 214	0.55 227	0.38 227	0.98 189	0.51 118	0.35 57	0.48 108	0.49 172	0.22 12	0.87 213	0.31 105	0.16 94	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.15 67	0.15 62

castereo	0.43 157	0.25 136	0.50 78	0.46 138	0.30 193	0.60 264	0.56 435	1.23 304	0.83 246	0.39 102	0.70 214	0.45 147	0.68 341	0.54 79	0.33 133	0.17 142	0.11 22	0.17 136	0.13 108	0.16 100	0.14 26

GIP-stereo	0.37 92	0.25 136	0.49 68	0.55 315	0.41 393	0.37 51	0.22 30	1.03 210	0.56 142	0.35 57	0.52 137	0.46 152	0.37 115	0.55 82	0.28 57	0.20 283	0.13 140	0.16 86	0.12 45	0.16 100	0.16 115

tt45	0.47 191	0.25 136	0.52 95	0.47 158	0.34 290	0.78 368	0.32 145	0.86 149	0.45 97	0.52 189	0.45 94	0.49 172	0.37 115	2.12 496	0.36 172	0.16 94	0.13 140	0.19 204	0.16 218	0.17 139	0.21 276

999	0.49 205	0.25 136	0.55 110	0.51 238	0.35 307	0.74 346	0.31 126	0.89 166	0.59 157	0.39 102	0.50 125	0.50 179	0.36 109	2.41 523	0.41 228	0.17 142	0.13 140	0.18 179	0.15 177	0.16 100	0.23 328

tg	0.54 227	0.25 136	0.70 214	0.52 261	0.31 214	0.89 424	0.29 106	1.12 251	0.98 305	0.85 278	1.03 310	0.62 246	0.42 144	1.37 362	0.41 228	0.17 142	0.13 140	0.22 334	0.21 380	0.17 139	0.17 146

RSM	0.40 127	0.25 136	0.53 100	0.50 221	0.27 112	0.46 113	0.40 257	0.94 180	0.49 109	0.42 120	0.44 87	0.65 257	0.33 83	1.07 284	0.32 119	0.15 64	0.13 140	0.17 136	0.14 156	0.17 139	0.15 62

AEACV	0.41 134	0.25 136	0.60 144	0.55 315	0.52 473	0.43 93	0.38 227	0.98 189	0.63 176	0.44 128	0.56 164	0.46 152	0.59 300	0.56 85	0.31 105	0.17 142	0.13 140	0.18 179	0.16 218	0.17 139	0.17 146

DEmStereo	0.98 491	0.25 136	0.85 310	0.49 197	0.33 268	1.02 468	0.55 428	0.97 183	0.93 283	1.41 514	2.13 601	1.01 400	2.01 620	5.62 610	0.78 427	0.19 233	0.15 297	0.20 256	0.20 337	0.18 184	0.25 375

CFNet-RSSM	0.57 257	0.25 136	0.76 250	0.49 197	0.28 150	0.59 257	0.27 85	1.89 477	1.17 407	1.09 344	0.95 277	1.06 414	0.53 250	0.74 156	0.41 228	0.17 142	0.13 140	0.17 136	0.15 177	0.16 100	0.16 115

aanet-new-34k	0.35 71	0.26 163	0.85 310	0.42 75	0.20 11	0.33 33	0.31 126	0.92 169	0.44 86	0.35 57	0.54 152	0.35 86	0.56 270	0.39 13	0.27 45	0.14 35	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.15 67	0.14 26

aanet-new-14k	0.37 92	0.26 163	0.93 353	0.47 158	0.23 42	0.45 104	0.33 155	0.73 81	0.62 172	0.40 112	0.49 117	0.30 47	0.63 319	0.42 30	0.30 88	0.16 94	0.12 54	0.16 86	0.12 45	0.21 325	0.16 115

PSi22	0.46 179	0.26 163	0.50 78	0.47 158	0.24 53	0.46 113	0.22 30	0.83 127	1.02 325	0.47 143	0.65 189	0.80 300	0.51 235	1.44 386	0.32 119	0.15 64	0.12 54	0.14 12	0.12 45	0.20 274	0.19 214

LiteMatch	0.34 57	0.26 163	0.38 7	0.47 158	0.26 100	0.35 40	0.31 126	0.53 12	0.34 31	0.30 27	0.27 19	0.40 122	0.51 235	0.47 49	0.75 416	0.22 354	0.12 54	0.19 204	0.16 218	0.19 223	0.26 396

Lsterematch	0.54 227	0.26 163	0.72 220	0.47 158	0.26 100	0.70 330	0.31 126	0.84 136	1.14 389	0.97 307	1.28 430	0.68 265	0.51 235	0.90 225	0.75 416	0.22 354	0.12 54	0.19 204	0.16 218	0.19 223	0.26 396

Selective-IGEV-i32	0.42 150	0.26 163	0.56 118	0.48 178	0.27 112	0.45 104	0.33 155	1.56 382	0.61 169	0.36 68	0.47 105	0.52 191	0.30 60	1.08 287	0.33 133	0.15 64	0.13 140	0.17 136	0.13 108	0.16 100	0.15 62

NLSM1	0.54 227	0.26 163	0.61 152	0.49 197	1.04 625	0.83 401	0.31 126	1.55 378	0.68 191	0.52 189	0.77 235	0.46 152	0.48 197	1.02 267	0.56 344	0.19 233	0.19 415	0.21 296	0.18 277	0.20 274	0.18 170

depthmonostereo	0.45 168	0.26 163	0.89 331	0.49 197	0.24 53	0.60 264	0.36 200	1.03 210	0.77 216	0.50 172	0.65 189	0.50 179	0.55 262	0.70 142	0.39 201	0.16 94	0.16 334	0.16 86	0.14 156	0.16 100	0.20 246

MM-Stereo_test3	0.53 223	0.26 163	0.60 144	0.56 337	0.73 561	0.49 149	0.53 404	1.31 325	1.08 350	0.64 232	0.97 287	0.61 244	0.42 144	0.82 188	0.40 218	0.21 319	0.18 394	0.20 256	0.16 218	0.19 223	0.21 276

MM-Stereo_test1	0.51 217	0.26 163	0.59 132	0.53 284	0.31 214	0.50 170	0.53 404	1.06 224	1.09 358	0.88 285	0.70 214	0.54 204	0.59 300	1.18 319	0.35 154	0.19 233	0.17 361	0.20 256	0.17 251	0.20 274	0.18 170

castereo++	0.41 134	0.26 163	0.51 87	0.44 107	0.32 248	0.96 459	0.22 30	1.13 255	0.61 169	0.33 44	0.45 94	0.50 179	0.39 127	0.94 236	0.25 15	0.18 191	0.12 54	0.17 136	0.12 45	0.14 29	0.16 115

SMoEStereo_RVC	0.41 134	0.26 163	0.55 110	0.46 138	0.31 214	0.60 264	0.36 200	0.85 142	0.47 102	0.47 143	0.43 77	0.42 131	0.34 91	1.40 372	0.31 105	0.15 64	0.12 54	0.20 256	0.15 177	0.16 100	0.18 170

AIO-Stereo	0.39 121	0.26 163	0.54 105	0.50 221	0.24 53	0.45 104	0.39 245	1.13 255	0.57 148	0.42 120	0.49 117	0.52 191	0.25 19	0.74 156	0.32 119	0.16 94	0.13 140	0.18 179	0.14 156	0.16 100	0.15 62

RSM++	0.40 127	0.26 163	0.55 110	0.51 238	0.27 112	0.49 149	0.41 269	0.83 127	0.52 122	0.39 102	0.47 105	0.60 235	0.34 91	1.02 267	0.31 105	0.16 94	0.13 140	0.17 136	0.15 177	0.18 184	0.15 62

RAFT-Stereo-weight	0.49 205	0.26 163	0.58 126	0.49 197	0.28 150	0.61 272	0.34 171	1.16 277	1.11 369	1.06 338	0.79 241	0.75 287	0.28 45	0.79 181	0.42 239	0.16 94	0.13 140	0.17 136	0.15 177	0.16 100	0.18 170

MIM_Stereo	0.60 291	0.26 163	1.02 396	0.49 197	0.32 248	0.52 193	0.28 95	1.41 349	0.82 241	1.02 323	1.16 377	0.93 365	0.53 250	1.48 395	0.63 378	0.17 142	0.17 361	0.20 256	0.19 302	0.17 139	0.18 170

CASnet	0.42 150	0.26 163	0.52 95	0.52 261	0.21 21	0.49 149	0.35 186	0.85 142	0.85 253	0.84 276	0.69 207	0.48 168	0.31 67	0.57 90	0.34 144	0.19 233	0.12 54	0.27 470	0.22 408	0.23 371	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.50 214	0.26 163	0.84 304	0.51 238	0.49 454	0.64 295	0.31 126	0.91 168	1.02 325	1.05 332	0.72 221	0.76 288	0.32 78	0.69 140	0.40 218	0.18 191	0.11 22	0.23 372	0.20 337	0.19 223	0.16 115

Selective-IGEV	0.42 150	0.26 163	0.56 118	0.48 178	0.27 112	0.45 104	0.33 155	1.56 382	0.61 169	0.36 68	0.47 105	0.52 191	0.30 60	1.08 287	0.33 133	0.15 64	0.13 140	0.17 136	0.13 108	0.16 100	0.15 62

RCA-Stereo	0.52 221	0.26 163	0.66 192	0.49 197	0.33 268	0.54 220	0.44 319	1.20 292	1.41 537	0.69 242	1.06 323	0.63 251	0.79 381	0.62 111	0.35 154	0.17 142	0.12 54	0.17 136	0.14 156	0.16 100	0.16 115

fff	0.58 269	0.26 163	1.15 440	0.46 138	0.25 78	0.48 140	0.36 200	1.20 292	1.28 474	1.13 358	1.03 310	0.59 230	1.04 503	0.77 170	0.58 354	0.17 142	0.14 224	0.17 136	0.13 108	0.15 67	0.24 352

ADStereo(finetuned)	0.62 300	0.26 163	1.59 526	0.45 124	0.25 78	0.49 149	0.36 200	1.18 282	1.35 507	1.16 378	1.04 316	0.60 235	1.18 541	0.85 205	0.57 349	0.17 142	0.14 224	0.17 136	0.13 108	0.19 223	0.24 352

CrosDoStereo	1.56 579	0.26 163	0.78 261	0.51 238	0.29 169	0.66 306	11.86 683	1.18 282	1.00 318	1.35 489	1.76 562	0.99 389	1.83 613	6.64 637	0.83 443	0.19 233	0.15 297	0.20 256	0.22 408	0.18 184	0.25 375

DeepStereo_LL	1.56 579	0.26 163	0.78 261	0.51 238	0.29 169	0.66 306	11.86 683	1.18 282	1.00 318	1.35 489	1.76 562	0.99 389	1.83 613	6.64 637	0.83 443	0.19 233	0.15 297	0.20 256	0.22 408	0.18 184	0.25 375

DRaft	0.81 423	0.26 163	0.77 255	0.47 158	0.31 214	0.95 453	0.52 398	1.13 255	0.99 314	1.78 591	2.01 595	0.80 300	1.71 603	2.64 538	0.74 413	0.19 233	0.14 224	0.20 256	0.20 337	0.18 184	0.24 352

RAFT-RH_RVC	1.04 505	0.26 163	0.76 250	0.53 284	0.29 169	0.80 383	0.32 145	0.85 142	1.12 377	2.04 614	4.63 653	1.03 407	0.57 277	5.93 619	0.52 314	0.20 283	0.13 140	0.26 456	0.20 337	0.16 100	0.19 214

RAFT-345	0.86 450	0.26 163	0.73 235	0.53 284	0.28 150	0.53 203	0.41 269	0.85 142	1.31 497	1.33 475	2.32 610	0.85 332	0.53 250	5.69 611	0.48 286	0.19 233	0.14 224	0.22 334	0.17 251	0.17 139	0.17 146

cross-raft	0.56 245	0.26 163	0.65 187	0.55 315	0.31 214	0.66 306	0.37 215	1.68 409	0.82 241	1.06 338	1.07 327	1.25 468	0.45 172	0.74 156	0.39 201	0.15 64	0.13 140	0.19 204	0.16 218	0.19 223	0.17 146

DCANet	0.58 269	0.26 163	1.15 440	0.45 124	0.25 78	0.49 149	0.36 200	1.18 282	1.35 507	1.15 374	1.04 316	0.60 235	0.91 440	0.84 201	0.58 354	0.17 142	0.14 224	0.17 136	0.13 108	0.19 223	0.25 375

csc	0.58 269	0.26 163	1.15 440	0.46 138	0.25 78	0.48 140	0.36 200	1.20 292	1.28 474	1.13 358	1.03 310	0.59 230	1.04 503	0.77 170	0.58 354	0.17 142	0.14 224	0.17 136	0.13 108	0.15 67	0.24 352

cscssc	0.58 269	0.26 163	1.15 440	0.46 138	0.25 78	0.48 140	0.36 200	1.20 292	1.28 474	1.13 358	1.03 310	0.59 230	1.04 503	0.77 170	0.58 354	0.17 142	0.14 224	0.17 136	0.13 108	0.15 67	0.24 352

aanet-32k-new	0.37 92	0.27 194	0.97 376	0.44 107	0.24 53	0.50 170	0.32 145	0.69 55	0.38 56	0.35 57	0.42 74	0.36 92	0.55 262	0.79 181	0.25 15	0.17 142	0.11 22	0.16 86	0.12 45	0.19 223	0.14 26

aanet-new	0.41 134	0.27 194	0.70 214	0.48 178	0.38 345	0.73 342	0.29 106	0.71 65	0.39 59	0.38 89	0.51 129	0.36 92	0.73 355	0.98 253	0.31 105	0.17 142	0.12 54	0.17 136	0.13 108	0.19 223	0.16 115

BStereo	0.41 134	0.27 194	1.63 528	0.43 91	0.29 169	0.55 227	0.40 257	0.60 27	0.54 129	0.37 78	0.36 48	0.38 110	0.29 48	0.66 130	0.41 228	0.13 19	0.14 224	0.15 44	0.19 302	0.16 100	0.18 170

Wave_Phase_stereo	0.53 223	0.27 194	1.63 528	0.43 91	0.29 169	2.72 633	0.40 257	0.82 124	0.54 129	0.37 78	0.36 48	0.38 110	0.29 48	0.66 130	0.41 228	0.13 19	0.14 224	0.15 44	0.19 302	0.16 100	0.18 170

WQFJX1	0.59 282	0.27 194	0.59 132	0.49 197	0.73 561	0.68 316	0.46 342	2.65 625	0.77 216	0.55 203	0.51 129	0.52 191	0.50 227	1.38 366	0.61 368	0.18 191	0.20 432	0.20 256	0.17 251	0.20 274	0.21 276

FlowAnything_test	0.41 134	0.27 194	0.67 197	0.60 401	0.33 268	0.62 275	0.35 186	0.64 39	0.48 104	0.46 141	0.36 48	0.45 147	0.37 115	0.54 79	0.52 314	0.25 426	0.19 415	0.28 486	0.33 569	0.22 347	0.22 307

4.25_new	0.32 41	0.27 194	0.49 68	0.40 51	0.27 112	0.49 149	0.39 245	0.69 55	0.35 39	0.40 112	0.43 77	0.27 30	0.36 109	0.48 56	0.32 119	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.11 9	0.14 29	0.13 3

4.5w_new	0.32 41	0.27 194	0.49 68	0.40 51	0.27 112	0.49 149	0.39 245	0.69 55	0.35 39	0.40 112	0.43 77	0.27 30	0.36 109	0.48 56	0.32 119	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.11 9	0.14 29	0.13 3

4.25w-stereo	0.32 41	0.27 194	0.49 68	0.40 51	0.27 112	0.49 149	0.39 245	0.69 55	0.35 39	0.40 112	0.43 77	0.27 30	0.36 109	0.48 56	0.32 119	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.13 3

3.5w_stereo	0.35 71	0.27 194	0.55 110	0.38 27	0.25 78	0.54 220	0.34 171	0.73 81	0.40 69	0.46 141	0.45 94	0.31 52	0.38 123	0.80 185	0.40 218	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 115

xyz-stereo-finetune	0.50 214	0.27 194	0.63 165	0.43 91	0.23 42	0.79 377	0.46 342	0.83 127	0.82 241	0.63 231	0.63 181	0.54 204	0.44 162	1.69 436	0.62 373	0.16 94	0.15 297	0.19 204	0.16 218	0.17 139	0.16 115

LG-Stereo	0.37 92	0.27 194	0.94 361	0.48 178	0.26 100	0.37 51	0.30 117	0.88 161	0.57 148	0.38 89	0.58 170	0.29 42	0.21 9	0.51 72	0.37 185	0.14 35	0.14 224	0.20 256	0.18 277	0.18 184	0.14 26

HUF	0.39 121	0.27 194	0.71 218	0.43 91	0.24 53	0.51 182	0.47 355	0.99 198	0.55 138	0.37 78	0.45 94	0.53 198	0.41 134	0.70 142	0.29 72	0.18 191	0.14 224	0.16 86	0.12 45	0.15 67	0.17 146

AIO-test1	0.61 297	0.27 194	0.68 203	0.68 498	1.02 622	0.79 377	0.36 200	1.59 393	1.35 507	0.59 216	0.89 267	0.60 235	0.49 216	1.20 324	0.36 172	0.18 191	0.17 361	0.23 372	0.25 463	0.18 184	0.26 396

MaDis-Stereo	0.38 111	0.27 194	0.72 220	0.45 124	0.35 307	0.30 23	0.31 126	0.81 119	0.54 129	0.38 89	0.38 53	0.58 224	0.49 216	0.53 76	0.39 201	0.20 283	0.16 334	0.19 204	0.15 177	0.19 223	0.15 62

Any-RAFT	0.55 232	0.27 194	0.49 68	0.50 221	0.27 112	0.98 463	0.25 65	1.71 426	1.08 350	0.90 290	0.99 293	1.13 442	0.46 182	0.74 156	0.35 154	0.19 233	0.13 140	0.17 136	0.13 108	0.16 100	0.19 214

RAFT-Test	0.58 269	0.27 194	0.81 273	0.50 221	0.33 268	0.95 453	0.27 85	1.40 345	0.89 263	1.00 314	1.12 353	1.39 504	0.48 197	0.74 156	0.41 228	0.17 142	0.14 224	0.17 136	0.14 156	0.16 100	0.18 170

GLC_STEREO	0.41 134	0.27 194	0.43 35	0.55 315	0.24 53	0.47 126	0.30 117	0.81 119	0.64 181	0.53 194	0.74 229	0.50 179	0.31 67	0.65 128	0.45 263	0.18 191	0.20 432	0.23 372	0.19 302	0.21 325	0.21 276

GMM-Stereo	0.75 380	0.27 194	0.66 192	0.56 337	0.34 290	0.71 333	0.97 572	1.09 239	0.91 271	1.37 496	1.79 567	1.11 437	0.79 381	2.08 492	0.48 286	0.19 233	0.12 54	0.25 435	0.25 463	0.21 325	0.78 626

raftrobust	0.55 232	0.27 194	0.63 165	0.68 498	0.69 554	0.50 170	0.34 171	1.08 232	0.97 302	1.32 469	0.88 265	0.62 246	0.80 389	0.82 188	0.44 250	0.20 283	0.16 334	0.16 86	0.14 156	0.15 67	0.18 170

111	0.66 319	0.27 194	1.15 440	0.46 138	0.25 78	0.72 337	0.42 281	1.57 386	1.44 551	0.83 270	1.39 470	1.10 432	0.80 389	0.97 250	0.65 387	0.20 283	0.14 224	0.18 179	0.15 177	0.18 184	0.28 433

Gwc-CoAtRS	0.55 232	0.27 194	0.73 235	0.49 197	0.30 193	0.63 286	0.25 65	1.38 340	1.12 377	1.05 332	1.02 303	1.10 432	0.55 262	0.72 150	0.44 250	0.17 142	0.14 224	0.17 136	0.15 177	0.16 100	0.17 146

CCAANet	0.63 309	0.27 194	0.70 214	0.49 197	0.43 409	0.93 443	0.58 447	1.32 329	0.90 268	0.71 244	1.18 383	1.01 400	0.79 381	1.35 356	0.73 408	0.22 354	0.16 334	0.19 204	0.19 302	0.19 223	0.19 214

NLMM1	0.60 291	0.28 217	0.63 165	0.48 178	0.73 561	0.68 316	0.43 299	2.47 607	1.11 369	0.60 223	0.63 181	0.51 183	0.47 191	1.34 353	0.58 354	0.19 233	0.21 450	0.20 256	0.17 251	0.20 274	0.19 214

MSCF	0.41 134	0.28 217	0.64 179	0.50 221	0.27 112	0.58 252	0.37 215	1.03 210	0.54 129	0.54 196	0.72 221	0.32 61	0.64 325	0.56 85	0.30 88	0.19 233	0.13 140	0.17 136	0.15 177	0.17 139	0.21 276

G2L-ROB	0.79 408	0.28 217	1.01 393	0.57 359	0.39 357	0.94 447	0.65 481	1.76 439	1.18 413	1.27 448	1.03 310	1.62 546	0.78 373	1.93 471	1.26 527	0.20 283	0.14 224	0.17 136	0.15 177	0.20 274	0.24 352

S2M2_L	0.35 71	0.28 217	0.47 54	0.43 91	0.30 193	0.31 27	0.16 1	0.61 35	0.68 191	0.32 39	0.49 117	0.47 162	0.34 91	0.40 19	0.33 133	0.25 426	0.22 469	0.20 256	0.22 408	0.25 412	0.23 328
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
H2IRNET	0.57 257	0.28 217	0.75 246	0.49 197	0.35 307	0.40 61	0.27 85	1.03 210	1.18 413	0.62 230	1.26 415	1.07 417	0.85 408	1.02 267	0.64 382	0.20 283	0.16 334	0.23 372	0.25 463	0.22 347	0.20 246

MGS-Stereo	0.43 157	0.28 217	0.61 152	0.46 138	0.28 150	0.49 149	0.33 155	0.60 27	0.89 263	0.47 143	1.32 443	0.51 183	0.32 78	0.66 130	0.39 201	0.20 283	0.16 334	0.18 179	0.16 218	0.18 184	0.18 170

MIF-Stereo (partial)	0.48 200	0.28 217	0.83 292	0.51 238	0.53 481	0.39 59	0.27 85	1.03 210	0.64 181	0.47 143	0.71 218	0.51 183	0.51 235	1.13 305	0.47 277	0.20 283	0.16 334	0.23 372	0.20 337	0.24 400	0.20 246

DCRE	0.85 446	0.28 217	0.76 250	0.60 401	0.49 454	0.59 257	0.53 404	1.04 217	0.92 276	0.80 261	7.34 667	0.87 335	0.57 277	0.78 179	0.43 245	0.16 94	0.17 361	0.19 204	0.17 251	0.18 184	0.22 307

DCANet-4	0.59 282	0.28 217	1.65 532	0.44 107	0.25 78	0.48 140	0.36 200	1.15 272	1.36 516	1.13 358	1.03 310	0.56 220	0.74 356	0.77 170	0.58 354	0.17 142	0.14 224	0.17 136	0.13 108	0.15 67	0.24 352

tt	6.61 671	0.28 217	6.10 635	3.77 680	2.17 658	11.53 678	19.61 689	13.53 689	5.81 673	3.00 648	2.82 628	4.97 661	6.33 673	3.83 575	7.23 657	9.13 691	11.32 697	5.87 690	6.22 692	6.01 686	2.63 669

IPLGR	0.62 300	0.28 217	1.32 491	0.50 221	0.29 169	0.65 301	0.34 171	1.47 361	1.19 416	1.21 413	1.07 327	0.70 274	0.65 330	1.05 276	0.55 338	0.18 191	0.15 297	0.20 256	0.17 251	0.21 325	0.20 246

GMOStereo	0.55 232	0.28 217	0.72 220	0.52 261	0.30 193	0.53 203	0.43 299	1.02 201	0.98 305	1.44 525	1.14 369	0.88 341	0.57 277	0.62 111	0.39 201	0.16 94	0.14 224	0.24 396	0.22 408	0.20 274	0.18 170

error version	0.55 232	0.28 217	0.72 220	0.52 261	0.30 193	0.53 203	0.43 299	1.02 201	0.98 305	1.44 525	1.14 369	0.88 341	0.57 277	0.62 111	0.39 201	0.16 94	0.14 224	0.24 396	0.22 408	0.20 274	0.18 170

test-v	0.55 232	0.28 217	0.72 220	0.52 261	0.30 193	0.53 203	0.43 299	1.02 201	0.98 305	1.44 525	1.14 369	0.88 341	0.57 277	0.62 111	0.39 201	0.16 94	0.14 224	0.24 396	0.22 408	0.20 274	0.18 170

HHNet	0.64 313	0.28 217	0.69 208	0.45 124	0.46 434	0.50 170	0.57 441	1.13 255	1.03 330	1.26 443	2.21 605	0.70 274	0.59 300	1.10 297	0.51 306	0.21 319	0.13 140	0.23 372	0.19 302	0.20 274	0.31 475

FTStereo	0.92 477	0.28 217	0.61 152	0.57 359	0.34 290	0.65 301	1.80 644	1.09 239	0.84 249	1.75 587	4.13 647	1.04 408	1.62 592	1.59 416	0.48 286	0.21 319	0.17 361	0.23 372	0.22 408	0.19 223	0.58 599

PFNet	0.92 477	0.28 217	1.20 465	0.68 498	0.32 248	0.62 275	0.55 428	1.27 316	1.01 321	1.47 535	1.09 338	0.97 383	0.68 341	6.58 636	0.59 362	0.21 319	0.13 140	0.24 396	0.19 302	0.20 274	0.20 246

GrayStereo	0.83 434	0.28 217	0.62 160	0.66 473	0.37 329	0.76 358	1.79 641	1.19 287	0.91 271	1.98 611	1.89 583	1.07 417	1.76 608	1.43 382	0.50 302	0.20 283	0.15 297	0.19 204	0.21 380	0.18 184	0.41 542

test-2	0.55 232	0.28 217	0.72 220	0.52 261	0.30 193	0.53 203	0.43 299	1.02 201	0.98 305	1.44 525	1.14 369	0.88 341	0.57 277	0.62 111	0.39 201	0.16 94	0.14 224	0.24 396	0.22 408	0.20 274	0.18 170

test-1	0.56 245	0.28 217	1.13 433	0.58 374	0.34 290	0.60 264	0.38 227	1.56 382	0.98 305	0.80 261	1.02 303	0.83 323	0.52 245	0.64 123	0.46 268	0.17 142	0.16 334	0.20 256	0.17 251	0.20 274	0.26 396

iRaftStereo_RVC	0.49 205	0.28 217	0.72 220	0.53 284	0.29 169	0.52 193	0.33 155	1.14 260	0.84 249	0.85 278	0.99 293	0.55 209	0.36 109	0.83 194	0.40 218	0.18 191	0.13 140	0.22 334	0.20 337	0.20 274	0.18 170

XX-Stereo	0.97 488	0.28 217	8.28 648	0.85 590	0.70 560	0.44 100	0.22 30	1.07 227	0.69 195	0.66 237	1.56 525	1.38 503	0.38 123	1.36 359	0.38 195	0.21 319	0.14 224	0.20 256	0.19 302	0.19 223	0.16 115

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 245	0.28 217	0.81 273	0.45 124	0.25 78	0.40 61	0.34 171	1.12 251	1.13 383	1.35 489	1.58 531	0.80 300	0.67 337	0.71 147	0.43 245	0.14 35	0.11 22	0.18 179	0.17 251	0.18 184	0.16 115

AFF-stereo	0.60 291	0.28 217	0.72 220	0.48 178	0.29 169	0.34 36	0.37 215	1.22 299	1.20 420	1.21 413	1.59 535	1.10 432	0.70 348	1.01 263	0.44 250	0.14 35	0.12 54	0.19 204	0.20 337	0.18 184	0.15 62

Selective-IGEV-i1	0.72 368	0.29 241	1.00 390	0.60 401	0.39 357	1.10 488	0.78 516	2.14 544	1.25 453	0.91 291	1.20 389	1.21 454	0.58 294	1.06 281	0.62 373	0.20 283	0.18 394	0.20 256	0.18 277	0.20 274	0.25 375

Hybrid-DGEV-03	0.67 330	0.29 241	0.69 208	0.55 315	0.36 317	0.73 342	0.38 227	1.09 239	1.18 413	1.74 585	2.49 622	0.84 330	0.56 270	0.99 254	0.47 277	0.19 233	0.12 54	0.22 334	0.19 302	0.17 139	0.17 146

WQFJA1	0.55 232	0.29 241	0.56 118	0.47 158	0.85 598	0.78 368	0.38 227	2.26 572	0.79 230	0.51 184	0.53 141	0.53 198	0.50 227	0.73 153	0.66 392	0.17 142	0.21 450	0.19 204	0.17 251	0.19 223	0.18 170

WQFJX	0.58 269	0.29 241	0.57 123	0.46 138	0.87 606	0.75 352	0.39 245	2.67 630	0.80 236	0.55 203	0.53 141	0.54 204	0.55 262	0.97 250	0.61 368	0.17 142	0.19 415	0.19 204	0.16 218	0.19 223	0.20 246

NLMM	0.55 232	0.29 241	0.56 118	0.47 158	0.86 600	0.78 368	0.38 227	2.26 572	0.79 230	0.51 184	0.53 141	0.53 198	0.50 227	0.73 153	0.66 392	0.17 142	0.21 450	0.19 204	0.17 251	0.19 223	0.18 170

GASTEREO	0.43 157	0.29 241	0.62 160	0.51 238	0.27 112	0.62 275	0.36 200	1.02 201	0.58 151	0.55 203	0.83 252	0.30 47	0.65 330	0.64 123	0.30 88	0.19 233	0.13 140	0.17 136	0.15 177	0.16 100	0.21 276

xyz-stereo-finetune2	0.59 282	0.29 241	0.66 192	0.41 63	0.24 53	1.08 482	0.34 171	0.87 153	0.60 164	0.68 241	1.08 334	0.58 224	0.79 381	2.39 522	0.83 443	0.17 142	0.15 297	0.21 296	0.17 251	0.16 100	0.18 170

SCV_C0	0.48 200	0.29 241	0.88 327	0.46 138	0.31 214	0.46 113	0.31 126	1.67 405	0.87 258	0.40 112	0.52 137	0.54 204	0.29 48	1.27 336	0.34 144	0.18 191	0.14 224	0.17 136	0.14 156	0.20 274	0.18 170

SCV	0.51 217	0.29 241	0.72 220	0.63 438	0.27 112	0.40 61	0.38 227	2.32 584	0.75 215	0.36 68	0.49 117	0.55 209	0.35 100	1.31 343	0.34 144	0.25 426	0.13 140	0.17 136	0.14 156	0.18 184	0.18 170

mms	0.42 150	0.29 241	0.60 144	0.47 158	0.33 268	0.43 93	0.46 342	0.75 92	0.50 114	0.36 68	0.61 177	0.44 137	0.30 60	1.39 370	0.34 144	0.16 94	0.14 224	0.18 179	0.15 177	0.19 223	0.21 276

fffy	0.44 165	0.29 241	0.67 197	0.47 158	0.30 193	0.46 113	0.34 171	0.98 189	0.57 148	0.40 112	0.59 173	0.55 209	0.41 134	1.26 333	0.37 185	0.16 94	0.14 224	0.19 204	0.16 218	0.19 223	0.20 246

UGAM	1.17 534	0.29 241	1.08 418	0.55 315	0.43 409	0.69 326	0.71 503	1.14 260	1.35 507	1.00 314	1.49 498	1.90 580	0.86 416	9.61 673	0.89 458	0.21 319	0.19 415	0.30 510	0.25 463	0.20 274	0.18 170

MyStereo06	0.67 330	0.29 241	1.06 409	0.58 374	0.48 447	0.62 275	0.72 504	2.26 572	0.89 263	1.07 341	1.12 353	1.22 459	0.56 270	0.83 194	0.47 277	0.17 142	0.17 361	0.24 396	0.21 380	0.23 371	0.23 328

MyStereo05	0.70 355	0.29 241	1.22 470	0.58 374	0.48 447	0.62 275	0.72 504	1.52 369	1.54 573	1.17 382	0.91 270	0.77 293	0.79 381	1.45 388	0.68 399	0.17 142	0.17 361	0.24 396	0.21 380	0.23 371	0.23 328

AE-Stereo	0.58 269	0.29 241	0.81 273	0.62 427	0.41 393	0.69 326	0.46 342	2.49 612	1.25 453	0.49 163	0.77 235	0.69 271	0.46 182	0.61 106	0.42 239	0.17 142	0.16 334	0.21 296	0.20 337	0.19 223	0.18 170

plain	0.49 205	0.29 241	1.23 472	0.51 238	0.40 372	0.35 40	0.37 215	1.04 217	0.62 172	0.44 128	0.76 231	0.42 131	0.41 134	1.17 318	0.46 268	0.23 381	0.15 297	0.24 396	0.19 302	0.25 412	0.18 170

LoS_RVC	0.45 168	0.29 241	0.48 61	0.49 197	0.83 595	0.51 182	0.43 299	0.65 42	0.44 86	0.47 143	0.78 238	0.44 137	0.60 307	0.59 99	0.37 185	0.14 35	0.12 54	0.14 12	0.10 1	0.14 29	1.08 640

anonymousdsp2	0.58 269	0.29 241	0.93 353	0.51 238	0.30 193	0.75 352	0.46 342	1.95 496	0.87 258	0.81 266	0.78 238	0.76 288	0.48 197	1.10 297	0.45 263	0.19 233	0.14 224	0.18 179	0.13 108	0.20 274	0.22 307

riskmin	0.62 300	0.29 241	0.73 235	0.50 221	0.34 290	0.86 417	0.44 319	1.74 435	1.07 347	0.76 255	0.76 231	1.19 451	1.01 486	0.84 201	0.60 365	0.20 283	0.16 334	0.24 396	0.16 218	0.24 400	0.29 447

Selective-RAFT	0.55 232	0.29 241	0.85 310	0.58 374	0.28 150	0.91 431	0.34 171	1.00 200	0.96 297	0.59 216	0.64 186	0.80 300	0.76 362	1.34 353	0.51 306	0.21 319	0.15 297	0.17 136	0.15 177	0.19 223	0.19 214

TestStereo1	0.66 319	0.29 241	0.95 367	0.82 579	0.32 248	0.47 126	0.43 299	1.52 369	1.22 436	0.99 310	1.32 443	0.65 257	0.76 362	1.78 448	0.44 250	0.20 283	0.16 334	0.22 334	0.19 302	0.21 325	0.20 246

RAFT_CTSACE	0.66 319	0.29 241	1.14 438	0.57 359	0.51 468	0.68 316	0.44 319	0.88 161	0.98 305	1.03 327	1.83 575	1.23 463	0.67 337	1.48 395	0.38 195	0.16 94	0.16 334	0.21 296	0.20 337	0.20 274	0.17 146

SA-5K	0.66 319	0.29 241	0.95 367	0.82 579	0.32 248	0.47 126	0.43 299	1.52 369	1.22 436	0.99 310	1.32 443	0.65 257	0.76 362	1.78 448	0.44 250	0.20 283	0.16 334	0.22 334	0.19 302	0.21 325	0.20 246

IPLG	0.72 368	0.29 241	1.12 432	0.53 284	0.44 420	0.79 377	0.33 155	1.35 334	1.10 362	1.32 469	1.11 349	0.52 191	0.54 258	3.13 554	0.71 406	0.17 142	0.14 224	0.20 256	0.17 251	0.18 184	0.21 276

PSM-AAD	0.80 414	0.29 241	0.58 126	0.58 374	0.29 169	0.76 358	1.19 602	1.08 232	0.94 288	1.65 575	1.58 531	0.81 307	2.12 630	1.67 430	0.44 250	0.19 233	0.14 224	0.38 574	0.32 555	0.22 347	0.68 616

KYRaft	0.77 394	0.29 241	0.68 203	0.59 393	0.29 169	0.66 306	0.83 538	1.05 221	0.89 263	1.63 572	2.22 606	1.15 446	0.99 476	1.59 416	0.41 228	0.21 319	0.14 224	0.22 334	0.28 510	0.21 325	1.01 636

ASMatch	0.89 461	0.29 241	0.72 220	0.56 337	0.36 317	0.47 126	0.37 215	1.16 277	0.95 293	1.11 347	3.26 636	0.95 375	0.96 460	4.88 594	0.53 324	0.20 283	0.16 334	0.22 334	0.19 302	0.20 274	0.30 465

THIR-Stereo	1.02 502	0.29 241	0.73 235	0.51 238	0.29 169	0.94 447	1.31 612	1.08 232	0.98 305	1.35 489	1.91 587	1.16 447	1.54 588	6.37 634	0.79 432	0.20 283	0.14 224	0.21 296	0.22 408	0.19 223	0.25 375

Prome-Stereo	0.76 388	0.29 241	0.57 123	0.58 374	0.33 268	0.58 252	0.94 567	0.98 189	0.92 276	1.46 534	2.45 618	0.91 356	1.38 569	1.60 421	0.44 250	0.19 233	0.13 140	0.19 204	0.18 277	0.20 274	0.87 632

raft+_RVC	0.56 245	0.29 241	0.61 152	0.65 460	0.56 501	0.53 203	0.53 404	1.40 345	1.02 325	0.78 258	1.04 316	0.70 274	0.55 262	1.00 259	0.49 299	0.18 191	0.16 334	0.19 204	0.19 302	0.18 184	0.17 146

NLCSM	0.54 227	0.30 271	0.60 144	0.53 284	0.74 569	0.71 333	0.47 355	1.25 310	0.71 201	0.64 232	0.51 129	0.48 168	0.60 307	1.34 353	0.71 406	0.19 233	0.20 432	0.21 296	0.19 302	0.22 347	0.21 276

Replicate-Monster	0.43 157	0.30 271	2.04 563	0.37 14	0.22 29	0.47 126	0.23 46	0.82 124	0.50 114	0.44 128	0.27 19	0.31 52	0.29 48	1.01 263	0.26 25	0.14 35	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.38 527

coex_refinement	0.84 439	0.30 271	0.89 331	0.72 532	0.52 473	0.95 453	0.60 463	1.92 489	1.29 486	1.38 502	1.37 463	1.80 575	0.82 395	1.48 395	1.31 532	0.27 474	0.17 361	0.19 204	0.20 337	0.25 412	0.27 417

AIO-test2	0.61 297	0.30 271	0.93 353	0.65 460	0.65 538	0.79 377	0.50 385	1.33 332	1.40 533	0.65 234	1.15 375	0.53 198	0.42 144	1.18 319	0.36 172	0.25 426	0.18 394	0.26 456	0.31 547	0.20 274	0.21 276

ours_stereo	0.40 127	0.30 271	0.57 123	0.47 158	0.31 214	0.40 61	0.44 319	0.79 111	0.58 151	0.36 68	0.58 170	0.46 152	0.33 83	1.14 308	0.33 133	0.17 142	0.13 140	0.19 204	0.15 177	0.19 223	0.20 246

PAM_32	0.87 454	0.30 271	1.08 418	0.56 337	0.32 248	2.10 611	0.36 200	2.26 572	1.01 321	1.13 358	1.05 322	3.14 643	1.47 583	1.00 259	0.42 239	0.19 233	0.14 224	0.20 256	0.18 277	0.19 223	0.25 375

MyStereo07	0.50 214	0.30 271	0.58 126	0.58 374	0.48 447	0.59 257	0.78 516	1.19 287	0.60 164	0.49 163	0.54 152	0.43 134	0.55 262	1.32 349	0.36 172	0.18 191	0.18 394	0.24 396	0.21 380	0.23 371	0.23 328

MyStereo04	0.71 361	0.30 271	1.28 484	0.58 374	0.48 447	0.59 257	0.78 516	1.74 435	1.49 567	0.94 300	0.91 270	0.74 285	0.86 416	1.59 416	0.69 400	0.18 191	0.18 394	0.24 396	0.21 380	0.23 371	0.23 328

11t1	0.57 257	0.30 271	0.84 304	0.54 299	0.30 193	0.83 401	0.41 269	1.34 333	0.79 230	0.88 285	0.82 251	0.70 274	0.70 348	0.96 246	0.67 395	0.21 319	0.21 450	0.20 256	0.16 218	0.21 325	0.26 396

ff7	0.45 168	0.30 271	0.64 179	0.47 158	0.33 268	0.49 149	0.42 281	0.93 170	0.59 157	0.50 172	0.53 141	0.44 137	0.48 197	1.41 375	0.36 172	0.18 191	0.13 140	0.21 296	0.15 177	0.18 184	0.21 276

ffff	0.45 168	0.30 271	0.64 179	0.47 158	0.33 268	0.49 149	0.42 281	0.93 170	0.59 157	0.50 172	0.53 141	0.44 137	0.48 197	1.41 375	0.36 172	0.18 191	0.13 140	0.21 296	0.15 177	0.18 184	0.21 276

11t	0.45 168	0.30 271	0.64 179	0.47 158	0.33 268	0.49 149	0.42 281	0.93 170	0.59 157	0.50 172	0.53 141	0.44 137	0.48 197	1.41 375	0.36 172	0.18 191	0.13 140	0.21 296	0.15 177	0.18 184	0.21 276

MSKI-zero shot	0.56 245	0.30 271	0.61 152	0.55 315	0.28 150	0.68 316	0.28 95	1.25 310	0.68 191	0.92 294	1.33 449	0.81 307	0.33 83	1.94 472	0.36 172	0.18 191	0.13 140	0.17 136	0.13 108	0.16 100	0.19 214

anonymousdsp	0.45 168	0.30 271	0.60 144	0.48 178	0.34 290	0.49 149	0.42 281	0.97 183	0.60 164	0.51 184	0.53 141	0.46 152	0.47 191	1.36 359	0.35 154	0.18 191	0.13 140	0.21 296	0.15 177	0.18 184	0.21 276

anonymousa	0.78 399	0.30 271	0.85 310	0.51 238	0.96 618	1.41 546	0.47 355	1.61 397	0.94 288	1.33 475	1.77 565	1.66 553	1.11 521	0.72 150	0.63 378	0.19 233	0.18 394	0.23 372	0.25 463	0.20 274	0.22 307

ProNet	0.46 179	0.30 271	0.69 208	0.46 138	0.32 248	0.57 240	0.52 398	1.15 272	0.67 188	0.44 128	0.50 125	0.44 137	0.43 152	1.31 343	0.38 195	0.16 94	0.15 297	0.19 204	0.16 218	0.18 184	0.18 170

ccc-4	0.45 168	0.30 271	0.64 179	0.47 158	0.33 268	0.49 149	0.42 281	0.93 170	0.59 157	0.50 172	0.53 141	0.44 137	0.48 197	1.41 375	0.36 172	0.18 191	0.13 140	0.21 296	0.15 177	0.18 184	0.21 276

DisPM	0.68 344	0.30 271	0.85 310	0.66 473	0.35 307	0.60 264	0.44 319	1.10 247	1.10 362	1.56 556	1.10 340	0.80 300	0.58 294	2.37 520	0.46 268	0.25 426	0.14 224	0.23 372	0.21 380	0.20 274	0.26 396

RAFT+CT+SA	0.63 309	0.30 271	0.73 235	0.69 511	0.37 329	0.40 61	0.55 428	1.93 491	1.04 336	0.72 249	1.23 406	0.62 246	0.69 345	1.69 436	0.42 239	0.19 233	0.13 140	0.22 334	0.22 408	0.21 325	0.19 214

Sa-1000	0.76 388	0.30 271	0.92 349	0.62 427	0.31 214	0.78 368	0.37 215	2.00 510	1.38 523	1.30 460	2.04 596	0.86 333	0.74 356	1.87 461	0.40 218	0.19 233	0.14 224	0.25 435	0.24 454	0.21 325	0.19 214

IGEV-Stereo	0.45 168	0.30 271	0.60 144	0.48 178	0.34 290	0.49 149	0.42 281	0.98 189	0.60 164	0.51 184	0.53 141	0.46 152	0.47 191	1.36 359	0.35 154	0.18 191	0.13 140	0.21 296	0.15 177	0.18 184	0.21 276
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
LCNet	0.73 372	0.30 271	0.58 126	0.58 374	0.31 214	0.68 316	0.53 404	1.09 239	0.94 288	1.19 401	1.34 453	0.96 380	1.32 562	2.50 531	0.46 268	0.19 233	0.13 140	0.21 296	0.25 463	0.28 448	0.69 619

AAGNet	1.84 603	0.30 271	0.79 265	0.66 473	0.32 248	0.65 301	0.50 385	1.02 201	1.01 321	1.47 535	1.21 396	0.99 389	1.16 530	2.76 544	22.69 693	0.24 403	0.13 140	0.22 334	0.20 337	0.24 400	0.16 115

TransformOpticalFlow	0.97 488	0.30 271	0.96 375	0.54 299	0.31 214	0.65 301	0.54 418	1.87 470	1.19 416	1.12 355	1.44 487	1.34 493	0.98 473	6.68 639	0.44 250	0.19 233	0.12 54	0.21 296	0.19 302	0.18 184	0.23 328

SST-Stereo	0.85 446	0.30 271	0.81 273	0.63 438	0.31 214	0.70 330	0.25 65	1.16 277	0.95 293	1.47 535	1.11 349	0.99 389	0.86 416	5.69 611	0.53 324	0.23 381	0.13 140	0.23 372	0.19 302	0.23 371	0.19 214

RAFT_R40	0.84 439	0.30 271	0.83 292	0.63 438	0.31 214	0.66 306	0.43 299	1.15 272	0.99 314	1.47 535	1.10 340	1.00 395	0.84 403	5.44 608	0.53 324	0.23 381	0.13 140	0.23 372	0.20 337	0.23 371	0.19 214

IRAFT_RVC	0.90 469	0.30 271	0.89 331	0.67 487	0.31 214	0.64 295	1.00 578	1.40 345	0.97 302	1.23 424	1.04 316	1.00 395	0.96 460	5.77 616	0.57 349	0.24 403	0.13 140	0.25 435	0.21 380	0.20 274	0.21 276

SFCPSM	0.74 376	0.30 271	1.06 409	0.52 261	0.39 357	1.36 536	0.64 479	2.42 599	1.11 369	1.18 393	1.21 396	0.81 307	0.78 373	1.08 287	0.57 349	0.22 354	0.17 361	0.22 334	0.24 454	0.23 371	0.21 276

FENet	0.62 300	0.30 271	0.68 203	0.57 359	0.33 268	0.82 393	0.40 257	1.41 349	1.12 377	1.03 327	0.87 261	0.98 384	0.84 403	1.00 259	0.70 403	0.23 381	0.16 334	0.23 372	0.20 337	0.22 347	0.24 352

R-Stereo Train	0.60 291	0.30 271	0.72 220	0.57 359	0.37 329	0.68 316	0.52 398	1.45 354	0.78 221	1.61 566	1.50 505	0.76 288	0.53 250	0.67 135	0.51 306	0.19 233	0.16 334	0.18 179	0.15 177	0.18 184	0.19 214

RAFT-Stereo	0.60 291	0.30 271	0.72 220	0.57 359	0.37 329	0.68 316	0.52 398	1.45 354	0.78 221	1.61 566	1.50 505	0.76 288	0.53 250	0.67 135	0.51 306	0.19 233	0.16 334	0.18 179	0.15 177	0.18 184	0.19 214
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV_i1	0.71 361	0.31 302	1.07 414	0.62 427	0.30 193	0.92 438	0.60 463	2.22 568	0.96 297	1.06 338	1.06 323	1.11 437	0.71 353	1.35 356	0.65 387	0.21 319	0.18 394	0.21 296	0.17 251	0.22 347	0.27 417

RT-IGEV	0.88 458	0.31 302	1.24 475	0.60 401	0.35 307	1.32 527	0.84 540	2.98 643	1.06 344	1.34 482	1.62 538	1.87 579	1.15 529	1.11 300	0.54 333	0.24 403	0.17 361	0.21 296	0.17 251	0.19 223	0.29 447

Selective-IGEV-i16pc	2.09 618	0.31 302	19.73 679	0.57 359	0.39 357	2.72 633	1.47 621	1.46 356	1.31 497	0.83 270	1.23 406	1.05 412	0.63 319	7.69 655	0.83 443	0.41 578	0.22 469	0.22 334	0.23 440	0.22 347	0.24 352

G2L-Stereo_test	0.77 394	0.31 302	0.97 376	0.51 238	0.41 393	0.90 428	0.80 528	1.67 405	1.22 436	1.32 469	1.27 424	1.50 525	0.81 393	1.74 441	1.02 495	0.20 283	0.14 224	0.16 86	0.16 218	0.18 184	0.22 307

PAM	0.86 450	0.31 302	1.19 461	0.55 315	0.35 307	2.17 612	0.47 355	2.26 572	0.87 258	1.18 393	0.96 279	3.01 638	1.41 576	0.90 225	0.40 218	0.19 233	0.13 140	0.19 204	0.18 277	0.20 274	0.27 417

model_zeroshot	0.53 223	0.31 302	1.00 390	0.57 359	0.39 357	0.74 346	0.39 245	1.38 340	0.67 188	0.88 285	0.85 256	0.71 281	0.37 115	0.77 170	0.39 201	0.21 319	0.17 361	0.19 204	0.17 251	0.17 139	0.22 307

test_sample2	0.67 330	0.31 302	0.89 331	0.54 299	0.29 169	0.80 383	0.63 477	1.83 458	1.10 362	0.93 297	1.06 323	0.94 371	0.92 448	1.24 329	0.59 362	0.23 381	0.20 432	0.22 334	0.21 380	0.24 400	0.25 375

CoDeX	0.78 399	0.31 302	1.04 402	0.56 337	0.37 329	1.13 492	0.60 463	2.77 634	1.29 486	1.17 382	1.26 415	0.91 356	0.87 425	1.42 380	0.74 413	0.21 319	0.16 334	0.21 296	0.18 277	0.21 325	0.21 276

SA	0.69 353	0.31 302	0.97 376	0.64 453	0.30 193	0.56 238	0.38 227	1.84 460	1.35 507	0.99 310	1.37 463	0.69 271	0.94 453	1.88 467	0.43 245	0.20 283	0.16 334	0.25 435	0.23 440	0.22 347	0.19 214

iRaft-Stereo_5w	0.89 461	0.31 302	1.04 402	0.56 337	0.47 445	0.47 126	0.68 490	1.19 287	1.08 350	0.80 261	1.35 458	1.46 517	0.90 437	5.11 597	1.16 510	0.18 191	0.15 297	0.22 334	0.19 302	0.21 325	0.24 352

MIPNet	0.60 291	0.31 302	1.07 414	0.51 238	0.34 290	0.68 316	0.40 257	1.67 405	1.14 389	1.11 347	0.93 273	0.60 235	0.78 373	0.77 170	0.58 354	0.18 191	0.14 224	0.19 204	0.16 218	0.18 184	0.21 276

PFNet+	0.62 300	0.31 302	0.99 385	0.57 359	0.31 214	0.57 240	0.30 117	0.99 198	1.25 453	1.33 475	1.10 340	0.79 298	0.57 277	1.35 356	0.53 324	0.26 453	0.17 361	0.28 486	0.26 480	0.21 325	0.27 417

STrans-v2	1.06 512	0.31 302	1.02 396	0.52 261	0.33 268	0.67 312	0.78 516	2.66 629	1.26 462	1.15 374	1.46 491	1.37 500	1.40 572	6.68 639	0.46 268	0.19 233	0.13 140	0.21 296	0.18 277	0.18 184	0.21 276

NRIStereo	0.62 300	0.31 302	0.78 261	0.56 337	0.28 150	0.63 286	0.33 155	1.16 277	0.92 276	1.15 374	0.87 261	0.90 352	0.58 294	2.24 507	0.56 344	0.22 354	0.14 224	0.21 296	0.19 302	0.22 347	0.18 170

Pruner-Stereo	0.64 313	0.31 302	0.79 265	0.66 473	0.31 214	0.61 272	0.42 281	1.22 299	1.09 358	1.53 548	1.09 338	0.94 371	0.55 262	1.37 362	0.56 344	0.25 426	0.14 224	0.24 396	0.21 380	0.21 325	0.25 375

DeepStereo_RVC	0.57 257	0.31 302	0.78 261	0.53 284	0.30 193	0.57 240	0.32 145	1.11 249	0.80 236	1.17 382	0.94 276	0.83 323	0.93 450	1.01 263	0.61 368	0.23 381	0.14 224	0.21 296	0.19 302	0.24 400	0.26 396

222	1.67 587	0.31 302	0.93 353	0.59 393	0.31 214	1.05 473	0.43 299	2.39 595	1.47 562	1.37 496	1.55 519	0.94 371	0.94 453	1.98 478	17.76 686	0.24 403	0.22 469	0.21 296	0.20 337	0.22 347	0.26 396

test_xeample	1.55 578	0.31 302	0.94 361	0.54 299	0.31 214	0.94 447	0.58 447	2.40 597	1.40 533	1.29 458	1.55 519	0.89 350	0.88 431	1.72 439	15.94 683	0.22 354	0.22 469	0.22 334	0.21 380	0.23 371	0.25 375

EAI-Stereo	0.76 388	0.31 302	0.74 241	0.55 315	0.28 150	0.70 330	1.72 637	2.57 619	0.90 268	0.75 254	3.03 633	0.57 222	0.43 152	1.10 297	0.49 299	0.19 233	0.14 224	0.17 136	0.18 277	0.17 139	0.21 276

GANet-RSSM	0.78 399	0.31 302	0.90 341	0.67 487	0.58 509	0.80 383	0.62 472	2.04 519	1.15 395	1.11 347	1.27 424	1.26 474	1.18 541	1.68 432	0.74 413	0.26 453	0.21 450	0.22 334	0.22 408	0.23 371	0.23 328

HSM-Net_RVC	0.91 474	0.31 302	0.60 144	0.54 299	0.31 214	1.15 499	0.60 463	3.76 656	1.30 490	1.57 560	1.75 561	1.67 555	1.01 486	1.61 423	0.90 462	0.23 381	0.17 361	0.19 204	0.18 277	0.20 274	0.22 307
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FE-Mocha	0.52 221	0.32 323	0.98 380	0.51 238	0.37 329	0.46 113	0.22 30	1.71 426	0.56 142	1.02 323	1.10 340	0.82 313	0.41 134	0.58 93	0.32 119	0.19 233	0.13 140	0.21 296	0.21 380	0.17 139	0.19 214

test_sample1	0.67 330	0.32 323	0.90 341	0.54 299	0.33 268	0.76 358	0.48 365	1.75 437	1.06 344	0.95 302	0.99 293	0.91 356	1.10 518	1.25 330	0.79 432	0.22 354	0.19 415	0.21 296	0.20 337	0.21 325	0.25 375

MyStereo8	0.70 355	0.32 323	1.24 475	0.63 438	0.53 481	0.90 428	0.34 171	1.60 395	1.35 507	1.20 406	1.31 438	0.89 350	0.64 325	0.77 170	1.02 495	0.18 191	0.15 297	0.20 256	0.18 277	0.22 347	0.30 465

SMFormer	0.79 408	0.32 323	0.95 367	0.49 197	0.27 112	0.83 401	0.43 299	2.16 552	1.45 556	1.27 448	1.50 505	0.98 384	0.96 460	1.87 461	0.99 487	0.24 403	0.22 469	0.22 334	0.21 380	0.23 371	0.27 417

tta	0.79 408	0.32 323	0.95 367	0.49 197	0.27 112	0.83 401	0.43 299	2.16 552	1.45 556	1.27 448	1.50 505	0.98 384	0.96 460	1.87 461	0.99 487	0.24 403	0.22 469	0.22 334	0.21 380	0.19 223	0.22 307

qqq1	0.76 388	0.32 323	0.95 367	0.49 197	0.27 112	0.83 401	0.43 299	2.16 552	1.45 556	1.27 448	1.50 505	0.98 384	0.96 460	1.87 461	0.48 286	0.24 403	0.22 469	0.18 179	0.15 177	0.19 223	0.22 307

fff1	0.76 388	0.32 323	0.95 367	0.49 197	0.27 112	0.83 401	0.43 299	2.16 552	1.45 556	1.27 448	1.50 505	0.98 384	0.96 460	1.87 461	0.48 286	0.24 403	0.22 469	0.18 179	0.15 177	0.19 223	0.22 307

1111x	1.96 611	0.32 323	1.54 521	0.54 299	0.30 193	1.00 465	0.69 493	2.47 607	1.33 502	1.21 413	1.44 487	1.21 454	1.11 521	8.49 664	16.14 684	0.22 354	0.23 498	0.22 334	0.23 440	0.25 412	0.26 396

GCAP-Stereo	0.43 157	0.32 323	0.80 269	0.50 221	0.27 112	0.53 203	0.31 126	1.05 221	0.67 188	0.69 242	0.71 218	0.58 224	0.42 144	0.51 72	0.35 154	0.18 191	0.15 297	0.18 179	0.13 108	0.17 139	0.15 62

knoymous	0.53 223	0.32 323	0.51 87	0.46 138	0.30 193	0.57 240	0.54 418	1.10 247	0.78 221	0.99 310	0.84 254	0.95 375	0.57 277	0.89 222	0.51 306	0.21 319	0.14 224	0.26 456	0.14 156	0.23 371	0.25 375

raft_robust	0.71 361	0.32 323	0.75 246	0.54 299	0.28 150	0.54 220	0.35 186	1.54 375	1.24 445	1.18 393	1.07 327	0.73 284	0.53 250	3.65 567	0.40 218	0.19 233	0.16 334	0.20 256	0.22 408	0.21 325	0.19 214

test_5	0.70 355	0.32 323	0.99 385	0.69 511	0.50 459	0.89 424	0.51 387	1.88 475	1.14 389	0.78 258	1.13 364	1.04 408	0.89 434	1.59 416	0.46 268	0.19 233	0.14 224	0.23 372	0.22 408	0.22 347	0.20 246

CRE-IMP	0.57 257	0.32 323	0.82 282	0.54 299	0.29 169	0.77 367	0.25 65	1.19 287	0.79 230	1.09 344	0.95 277	0.81 307	0.57 277	1.11 300	0.57 349	0.22 354	0.14 224	0.23 372	0.19 302	0.28 448	0.24 352

RAFT	0.67 330	0.32 323	0.83 292	0.63 438	0.34 290	0.69 326	0.57 441	1.14 260	0.84 249	1.12 355	1.20 389	1.75 569	0.92 448	1.09 292	0.60 365	0.22 354	0.19 415	0.27 470	0.24 454	0.22 347	0.23 328

rafts_anoy	0.55 232	0.32 323	0.66 192	0.72 532	0.61 525	0.53 203	0.40 257	1.24 306	1.06 344	0.85 278	0.83 252	0.67 263	0.53 250	0.77 170	0.55 338	0.20 283	0.15 297	0.25 435	0.26 480	0.22 347	0.21 276

xxxx	1.61 583	0.32 323	0.98 380	0.58 374	0.31 214	1.15 499	0.43 299	2.43 600	1.41 537	1.17 382	1.40 475	1.21 454	0.86 416	1.94 472	16.68 685	0.24 403	0.24 508	0.21 296	0.20 337	0.23 371	0.27 417

ac_64	0.86 450	0.32 323	1.02 396	0.74 546	0.60 519	1.04 470	0.53 404	2.20 566	0.99 314	1.23 424	1.11 349	1.96 592	1.06 509	2.01 483	1.01 492	0.30 515	0.22 469	0.24 396	0.23 440	0.22 347	0.22 307

cf-r	0.79 408	0.32 323	1.06 409	0.57 359	0.64 533	0.78 368	0.51 387	2.04 519	1.22 436	1.20 406	1.27 424	1.53 531	0.91 440	1.47 393	0.94 478	0.25 426	0.19 415	0.22 334	0.23 440	0.19 223	0.21 276

PSMNet-RSSM	0.78 399	0.32 323	0.89 331	0.65 460	0.43 409	0.73 342	0.58 447	2.14 544	1.19 416	1.18 393	1.38 468	1.31 486	1.07 511	1.43 382	0.82 442	0.28 492	0.21 450	0.27 470	0.29 529	0.25 412	0.26 396

DIP-Stereo	0.64 313	0.32 323	0.91 346	0.49 197	0.36 317	0.91 431	0.33 155	2.51 615	0.77 216	1.25 431	1.00 298	0.68 265	0.51 235	0.92 231	0.65 387	0.19 233	0.15 297	0.21 296	0.17 251	0.19 223	0.22 307
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
IGEV-FE	0.59 282	0.33 343	1.11 428	0.63 438	0.37 329	0.41 73	0.33 155	1.80 450	0.79 230	1.04 329	1.10 340	1.05 412	0.43 152	0.87 213	0.48 286	0.18 191	0.13 140	0.19 204	0.18 277	0.20 274	0.23 328

UGAM-zero	1.05 510	0.33 343	1.04 402	0.49 197	0.31 214	0.67 312	0.26 77	2.37 593	0.80 236	1.05 332	1.11 349	2.86 635	1.81 611	6.26 626	0.50 302	0.18 191	0.15 297	0.19 204	0.16 218	0.17 139	0.21 276

IGEVStereo-DCA	0.49 205	0.33 343	0.64 179	0.46 138	0.34 290	0.50 170	0.42 281	0.93 170	0.59 157	0.48 155	0.48 108	0.48 168	0.45 172	2.28 512	0.44 250	0.19 233	0.14 224	0.19 204	0.15 177	0.17 139	0.21 276

rrr	0.57 257	0.33 343	2.43 582	0.46 138	0.34 290	0.50 170	0.38 227	0.84 136	0.55 138	0.48 155	0.48 108	0.48 168	0.45 172	2.28 512	0.44 250	0.19 233	0.14 224	0.19 204	0.15 177	0.17 139	0.18 170

IGEV_Zeroshot_test	0.59 282	0.33 343	1.11 428	0.63 438	0.37 329	0.41 73	0.33 155	1.80 450	0.79 230	1.04 329	1.10 340	1.06 414	0.43 152	0.87 213	0.48 286	0.18 191	0.13 140	0.19 204	0.18 277	0.20 274	0.23 328

EKT-Stereo	0.56 245	0.33 343	0.84 304	0.61 418	0.64 533	0.51 182	0.48 365	1.14 260	0.95 293	0.74 252	0.89 267	0.77 293	0.42 144	1.18 319	0.42 239	0.23 381	0.17 361	0.21 296	0.18 277	0.20 274	0.26 396

HH	0.68 344	0.33 343	0.83 292	0.53 284	0.34 290	0.92 438	0.45 336	1.79 446	0.74 210	0.71 244	1.13 364	1.60 541	0.83 400	1.95 475	0.39 201	0.18 191	0.14 224	0.19 204	0.17 251	0.19 223	0.19 214

HanStereo	0.68 344	0.33 343	0.83 292	0.53 284	0.34 290	0.92 438	0.45 336	1.79 446	0.74 210	0.71 244	1.13 364	1.60 541	0.83 400	1.95 475	0.39 201	0.18 191	0.14 224	0.19 204	0.17 251	0.19 223	0.19 214

IER	0.74 376	0.33 343	1.25 478	0.50 221	0.53 481	1.32 527	0.55 428	1.31 325	1.08 350	1.30 460	1.34 453	1.11 437	1.10 518	1.05 276	0.81 441	0.20 283	0.17 361	0.21 296	0.21 380	0.20 274	0.21 276

iRaft-Stereo_20w	0.71 361	0.33 343	1.25 478	0.50 221	0.36 317	0.82 393	0.31 126	3.16 647	0.89 263	1.24 428	1.14 369	0.79 298	0.65 330	1.15 309	0.43 245	0.18 191	0.13 140	0.18 179	0.17 251	0.20 274	0.23 328

GwcNet-ADL	0.67 330	0.33 343	0.90 341	0.58 374	0.41 393	0.60 264	0.59 455	1.55 378	1.28 474	1.11 347	1.13 364	0.90 352	0.59 300	1.11 300	0.91 466	0.28 492	0.18 394	0.18 179	0.18 277	0.25 412	0.33 492

Patchmatch Stereo++	0.57 257	0.33 343	0.82 282	0.52 261	0.27 112	0.63 286	0.28 95	1.14 260	0.73 203	1.13 358	0.96 279	0.82 313	0.60 307	1.40 372	0.52 314	0.23 381	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.27 432	0.20 246
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	0.82 425	0.33 343	0.83 292	0.65 460	0.31 214	0.63 286	0.43 299	1.35 334	0.93 283	1.30 460	1.02 303	0.81 307	0.57 277	5.37 607	0.55 338	0.26 453	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.20 274	0.30 465

OCTAStereo	0.82 425	0.33 343	0.83 292	0.65 460	0.31 214	0.62 275	0.44 319	1.35 334	0.93 283	1.30 460	1.02 303	0.81 307	0.57 277	5.32 602	0.55 338	0.26 453	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.20 274	0.30 465

PSM-softLoss	0.80 414	0.33 343	0.89 331	0.63 438	0.32 248	0.55 227	0.40 257	1.26 312	0.78 221	1.25 431	1.07 327	0.83 323	0.51 235	5.33 603	0.61 368	0.25 426	0.15 297	0.25 435	0.22 408	0.20 274	0.26 396

KMStereo	0.80 414	0.33 343	0.89 331	0.63 438	0.32 248	0.55 227	0.40 257	1.26 312	0.78 221	1.25 431	1.07 327	0.83 323	0.51 235	5.33 603	0.61 368	0.25 426	0.15 297	0.25 435	0.22 408	0.20 274	0.26 396

PSM-adaLoss	0.56 245	0.33 343	0.81 273	0.52 261	0.27 112	0.63 286	0.41 269	1.14 260	0.73 203	1.13 358	0.96 279	0.82 313	0.60 307	1.09 292	0.52 314	0.23 381	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.27 432	0.20 246

ROB_FTStereo_v2	0.57 257	0.33 343	0.81 273	0.52 261	0.27 112	0.62 275	0.42 281	1.14 260	0.73 203	1.13 358	0.97 287	0.82 313	0.60 307	1.15 309	0.53 324	0.23 381	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.27 432	0.20 246

ROB_FTStereo	0.56 245	0.33 343	0.82 282	0.52 261	0.27 112	0.62 275	0.25 65	1.14 260	0.74 210	1.13 358	0.96 279	0.82 313	0.60 307	1.18 319	0.52 314	0.23 381	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.27 432	0.20 246

HUI-Stereo	0.54 227	0.33 343	0.81 273	0.52 261	0.27 112	0.62 275	0.29 106	1.14 260	0.74 210	1.13 358	0.96 279	0.82 313	0.60 307	0.83 194	0.52 314	0.23 381	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.27 432	0.20 246

RE-Stereo	0.82 425	0.33 343	0.84 304	0.65 460	0.31 214	0.63 286	0.44 319	1.35 334	0.93 283	1.30 460	1.02 303	0.80 300	0.57 277	5.34 605	0.55 338	0.26 453	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.20 274	0.31 475

TVStereo	0.82 425	0.33 343	0.84 304	0.65 460	0.31 214	0.63 286	0.44 319	1.35 334	0.93 283	1.30 460	1.02 303	0.80 300	0.57 277	5.34 605	0.55 338	0.26 453	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.20 274	0.31 475

iGMRVC	0.58 269	0.33 343	0.81 273	0.52 261	0.27 112	0.62 275	0.38 227	1.14 260	0.73 203	1.13 358	0.97 287	0.82 313	0.59 300	1.54 405	0.53 324	0.23 381	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.27 432	0.20 246

iRAFT	0.57 257	0.33 343	0.82 282	0.52 261	0.27 112	0.63 286	0.28 95	1.14 260	0.73 203	1.13 358	0.96 279	0.82 313	0.60 307	1.40 372	0.52 314	0.23 381	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.27 432	0.20 246

CroCo-Stereo	0.42 150	0.33 343	0.83 292	0.59 393	0.28 150	0.26 11	0.33 155	1.22 299	0.85 253	0.43 122	0.49 117	0.65 257	0.46 182	0.40 19	0.36 172	0.19 233	0.15 297	0.16 86	0.14 156	0.20 274	0.17 146
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT-IKP	0.57 257	0.33 343	0.82 282	0.52 261	0.27 112	0.57 240	0.35 186	1.14 260	0.73 203	1.13 358	0.96 279	0.83 323	0.61 317	1.26 333	0.53 324	0.23 381	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.27 432	0.20 246

test_xeample3	0.57 257	0.33 343	3.11 606	0.46 138	0.34 290	0.55 227	0.38 227	0.86 149	0.49 109	0.54 196	0.46 101	0.44 137	0.44 162	1.49 402	0.45 263	0.18 191	0.14 224	0.19 204	0.15 177	0.17 139	0.18 170

ACVNet	0.66 319	0.33 343	0.74 241	0.55 315	0.37 329	0.80 383	0.47 355	1.46 356	1.11 369	1.01 319	1.31 438	1.07 417	0.91 440	0.82 188	1.09 503	0.22 354	0.19 415	0.21 296	0.18 277	0.23 371	0.19 214

acv_ft	0.78 399	0.33 343	1.10 426	0.73 540	0.86 600	1.23 517	0.57 441	1.65 404	1.11 369	1.31 466	1.31 438	1.07 417	0.91 440	0.82 188	1.35 542	0.22 354	0.19 415	0.21 296	0.18 277	0.22 347	0.19 214

HI	0.67 330	0.34 372	0.80 269	0.51 238	0.51 468	0.41 73	0.37 215	1.15 272	0.80 236	1.34 482	1.42 481	1.60 541	1.11 521	0.96 246	0.90 462	0.16 94	0.12 54	0.20 256	0.21 380	0.20 274	0.20 246

CoSv	0.67 330	0.34 372	0.80 269	0.51 238	0.51 468	0.41 73	0.37 215	1.15 272	0.80 236	1.34 482	1.42 481	1.60 541	1.11 521	0.96 246	0.90 462	0.16 94	0.12 54	0.20 256	0.21 380	0.20 274	0.20 246

rvit_stereo_0083	0.49 205	0.34 372	0.85 310	0.57 359	0.36 317	0.49 149	0.43 299	0.73 81	1.05 342	0.50 172	0.57 169	0.55 209	0.50 227	0.92 231	0.50 302	0.25 426	0.25 520	0.24 396	0.20 337	0.25 412	0.19 214

rvit_stereo_0081	0.46 179	0.34 372	0.72 220	0.56 337	0.35 307	0.41 73	0.44 319	0.74 89	1.04 336	0.49 163	0.52 137	0.51 183	0.49 216	0.86 208	0.47 277	0.25 426	0.20 432	0.22 334	0.19 302	0.26 426	0.19 214

rvit_stereo_0082	0.46 179	0.34 372	0.72 220	0.56 337	0.35 307	0.41 73	0.44 319	0.74 89	1.04 336	0.49 163	0.52 137	0.51 183	0.49 216	0.86 208	0.47 277	0.25 426	0.20 432	0.22 334	0.19 302	0.26 426	0.19 214

CAS++	0.48 200	0.34 372	0.59 132	0.48 178	0.32 248	0.45 104	0.29 106	1.73 432	0.78 221	0.71 244	0.73 226	0.36 92	0.28 45	0.70 142	0.35 154	0.27 474	0.22 469	0.26 456	0.21 380	0.29 465	0.22 307
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DispNO	0.98 491	0.34 372	2.02 559	0.58 374	0.55 495	0.88 422	0.49 377	1.70 422	1.24 445	1.22 421	1.26 415	1.18 449	0.88 431	5.17 598	0.88 455	0.23 381	0.18 394	0.24 396	0.22 408	0.19 223	0.22 307

ACVNet-DCA	0.59 282	0.34 372	0.63 165	0.60 401	0.27 112	1.16 502	0.51 387	1.58 388	0.91 271	0.60 223	0.80 246	0.47 162	0.87 425	1.48 395	0.35 154	0.21 319	0.13 140	0.25 435	0.15 177	0.23 371	0.25 375

xx1	0.70 355	0.34 372	0.63 165	0.60 401	0.27 112	1.16 502	0.51 387	1.07 227	3.23 652	0.60 223	0.80 246	0.95 375	0.79 381	1.48 395	0.35 154	0.21 319	0.13 140	0.24 396	0.23 440	0.23 371	0.25 375

1test111	0.58 269	0.34 372	0.63 165	0.60 401	0.27 112	1.16 502	0.51 387	1.58 388	0.91 271	0.60 223	0.80 246	0.47 162	0.87 425	0.99 254	0.67 395	0.21 319	0.13 140	0.25 435	0.15 177	0.23 371	0.25 375

cc1	0.68 344	0.34 372	0.63 165	0.60 401	0.27 112	1.16 502	0.51 387	1.07 227	3.23 652	0.60 223	0.80 246	0.47 162	0.87 425	1.48 395	0.35 154	0.21 319	0.13 140	0.25 435	0.15 177	0.19 223	0.23 328

tt1	0.65 317	0.34 372	0.65 187	0.60 401	0.27 112	1.14 495	0.48 365	1.08 232	2.62 638	0.59 216	0.79 241	0.49 172	0.80 389	1.57 408	0.35 154	0.21 319	0.13 140	0.25 435	0.16 218	0.20 274	0.23 328

PCWNet_CMD	0.68 344	0.34 372	0.93 353	0.51 238	0.38 345	0.80 383	0.42 281	1.51 365	1.34 504	1.17 382	1.31 438	1.23 463	0.65 330	0.94 236	0.62 373	0.21 319	0.17 361	0.27 470	0.19 302	0.43 552	0.28 433

CFNet_ucs	0.73 372	0.34 372	0.94 361	0.53 284	0.44 420	0.76 358	0.46 342	1.73 432	1.34 504	1.24 428	1.54 516	1.08 427	0.64 325	1.05 276	0.64 382	0.26 453	0.20 432	0.37 570	0.22 408	0.42 550	0.30 465

x	0.59 282	0.34 372	0.79 265	0.51 238	0.32 248	0.69 326	0.46 342	1.64 401	0.97 302	0.86 283	0.86 258	0.83 323	0.74 356	0.75 164	0.70 403	0.21 319	0.22 469	0.22 334	0.20 337	0.21 325	0.24 352

BUS	0.78 399	0.34 372	0.77 255	0.55 315	0.45 425	2.30 618	0.42 281	2.65 625	1.04 336	1.25 431	1.12 353	1.02 403	0.70 348	0.94 236	0.75 416	0.25 426	0.18 394	0.25 435	0.22 408	0.23 371	0.24 352

BSDual-CNN	0.75 380	0.34 372	0.77 255	0.55 315	0.45 425	1.25 520	0.66 485	2.65 625	1.04 336	1.25 431	1.12 353	1.11 437	0.77 366	0.94 236	0.76 421	0.25 426	0.18 394	0.25 435	0.22 408	0.23 371	0.24 352

hknet	0.82 425	0.34 372	1.15 440	0.55 315	0.39 357	1.25 520	0.66 485	2.65 625	1.10 362	1.25 431	1.12 353	1.58 540	0.85 408	1.41 375	0.79 432	0.23 381	0.18 394	0.25 435	0.22 408	0.23 371	0.24 352

psmg	0.75 380	0.34 372	0.77 255	0.52 261	0.45 425	1.46 551	0.73 507	2.15 550	1.04 336	1.25 431	1.33 449	1.11 437	0.77 366	0.94 236	0.76 421	0.25 426	0.20 432	0.25 435	0.26 480	0.23 371	0.24 352

IIG-Stereo	0.97 488	0.34 372	0.80 269	0.90 607	0.33 268	0.61 272	0.26 77	1.27 316	1.08 350	1.69 581	1.37 463	1.44 512	0.74 356	6.94 643	0.53 324	0.21 319	0.14 224	0.23 372	0.18 277	0.20 274	0.15 62

CFNet_pseudo	0.68 344	0.34 372	0.93 353	0.50 221	0.39 357	0.72 337	0.42 281	1.44 352	1.25 453	1.17 382	1.35 458	1.22 459	0.66 335	1.04 272	0.64 382	0.21 319	0.17 361	0.33 541	0.19 302	0.39 538	0.28 433

RALCasStereoNet	0.58 269	0.34 372	0.77 255	0.65 460	0.64 533	0.64 295	0.51 387	1.06 224	0.99 314	0.71 244	1.06 323	0.77 293	0.44 162	1.38 366	0.52 314	0.20 283	0.18 394	0.18 179	0.16 218	0.20 274	0.22 307

delet	0.90 469	0.34 372	1.15 440	0.69 511	0.66 544	1.63 570	0.81 533	1.95 496	1.49 567	1.42 518	1.38 468	1.29 481	0.91 440	1.78 448	1.18 512	0.22 354	0.22 469	0.24 396	0.25 463	0.22 347	0.24 352

UPFNet	0.84 439	0.34 372	1.09 421	0.62 427	0.74 569	1.25 520	0.78 516	1.69 418	1.20 420	1.39 506	1.13 364	1.30 484	0.87 425	1.73 440	1.22 520	0.24 403	0.26 527	0.24 396	0.23 440	0.26 426	0.20 246

GwcNet-RSSM	0.83 434	0.34 372	1.29 487	0.65 460	0.55 495	0.78 368	0.62 472	1.89 477	1.27 466	1.18 393	1.39 470	1.56 536	0.91 440	1.60 421	1.22 520	0.26 453	0.20 432	0.23 372	0.24 454	0.21 325	0.21 276

RASNet	1.16 532	0.34 372	1.11 428	0.73 540	0.86 600	1.00 465	0.60 463	1.56 382	1.43 548	1.07 341	1.37 463	2.08 608	1.44 580	7.00 644	1.56 563	0.20 283	0.17 361	0.17 136	0.19 302	0.19 223	0.19 214

MSMDNet	0.68 344	0.34 372	0.93 353	0.52 261	0.38 345	0.80 383	0.42 281	1.52 369	1.35 507	1.17 382	1.31 438	1.23 463	0.65 330	0.94 236	0.62 373	0.21 319	0.17 361	0.26 456	0.19 302	0.41 546	0.28 433

ccs_rob	0.68 344	0.34 372	0.93 353	0.50 221	0.39 357	0.72 337	0.42 281	1.43 351	1.25 453	1.17 382	1.34 453	1.22 459	0.66 335	1.04 272	0.64 382	0.21 319	0.17 361	0.35 557	0.20 337	0.40 542	0.29 447

HSM	1.22 545	0.34 372	0.81 273	0.61 418	0.39 357	1.22 515	0.63 477	2.45 602	1.25 453	1.32 469	1.26 415	1.91 582	1.08 512	9.21 669	0.75 416	0.23 381	0.17 361	0.20 256	0.16 218	0.22 347	0.24 352

Selective-IGEV-i16pb	2.30 628	0.35 401	19.92 680	0.60 401	0.40 372	2.59 628	1.50 622	3.09 646	1.91 611	0.98 308	1.68 551	1.37 500	0.99 476	8.11 660	0.96 484	0.38 565	0.21 450	0.22 334	0.26 480	0.25 412	0.29 447

Hybrid-DGEV-2	0.69 353	0.35 401	0.85 310	0.61 418	0.37 329	1.06 476	0.28 95	1.73 432	1.42 546	1.37 496	0.93 273	1.02 403	1.01 486	1.09 292	0.54 333	0.19 233	0.15 297	0.22 334	0.19 302	0.17 139	0.18 170

MultiAttention	4.59 662	0.35 401	0.90 341	0.75 555	0.46 434	31.81 701	4.41 677	2.35 592	1.41 537	1.64 574	2.43 616	2.42 623	0.70 348	38.40 703	1.78 589	0.23 381	0.15 297	0.30 510	0.30 541	0.48 579	0.48 566

G2L-Stereo	0.84 439	0.35 401	1.15 440	0.63 438	0.43 409	0.78 368	0.69 493	1.69 418	1.20 420	1.36 494	1.18 383	1.43 511	0.78 373	2.47 529	1.26 527	0.25 426	0.20 432	0.26 456	0.21 380	0.20 274	0.27 417

ISRNet	0.83 434	0.35 401	1.31 488	0.84 587	0.65 538	0.60 264	0.41 269	1.28 320	1.15 395	1.61 566	1.55 519	1.34 493	0.77 366	1.33 352	0.98 486	0.40 574	0.34 583	0.43 591	0.38 589	0.34 513	0.49 571

rvit_stereo_0080	0.47 191	0.35 401	0.87 322	0.48 178	0.36 317	0.42 84	0.54 418	0.93 170	0.78 221	0.52 189	0.60 175	0.55 209	0.47 191	0.62 111	0.48 286	0.27 474	0.21 450	0.20 256	0.20 337	0.31 487	0.20 246

test_sample3	0.73 372	0.35 401	1.06 409	0.55 315	0.32 248	0.97 462	0.51 387	2.12 534	1.25 453	1.16 378	1.17 380	0.88 341	0.78 373	1.27 336	0.79 432	0.26 453	0.21 450	0.25 435	0.25 463	0.26 426	0.27 417

whm_eth	0.47 191	0.35 401	0.87 322	0.48 178	0.36 317	0.42 84	0.54 418	0.93 170	0.78 221	0.52 189	0.60 175	0.55 209	0.47 191	0.62 111	0.48 286	0.27 474	0.21 450	0.20 256	0.20 337	0.31 487	0.20 246

ToySt	0.73 372	0.35 401	1.64 530	0.54 299	0.37 329	0.92 438	0.81 533	1.21 297	1.03 330	0.86 283	1.12 353	1.31 486	1.01 486	1.04 272	0.88 455	0.19 233	0.20 432	0.24 396	0.24 454	0.27 432	0.28 433

OMP-Stereo	0.95 483	0.35 401	0.79 265	0.92 609	0.32 248	0.49 149	0.35 186	1.22 299	1.11 369	1.58 561	1.12 353	1.44 512	0.69 345	6.92 642	0.51 306	0.20 283	0.15 297	0.24 396	0.19 302	0.21 325	0.16 115

ICVP	0.66 319	0.35 401	0.71 218	0.63 438	0.41 393	0.85 416	0.56 435	1.78 443	0.96 297	0.92 294	1.24 411	0.88 341	0.75 361	0.76 167	0.93 473	0.31 518	0.22 469	0.22 334	0.21 380	0.24 400	0.28 433
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.89 461	0.35 401	1.44 505	0.64 453	0.59 515	1.83 590	0.48 365	1.70 422	1.38 523	1.45 531	1.19 388	1.25 468	1.16 530	1.77 446	1.27 530	0.20 283	0.19 415	0.23 372	0.22 408	0.25 412	0.24 352

DStereoRT	1.52 575	0.36 413	3.37 612	0.69 511	0.54 488	2.05 609	0.59 455	1.85 467	1.21 427	1.38 502	1.46 491	0.84 330	1.27 552	6.33 632	1.07 501	0.24 403	0.19 415	4.29 686	2.08 678	0.25 412	0.39 532

FACV-RUCA	0.66 319	0.36 413	0.89 331	0.63 438	0.65 538	0.84 410	0.41 269	1.67 405	1.11 369	0.91 291	1.14 369	0.63 251	0.77 366	0.84 201	0.54 333	0.28 492	0.19 415	0.47 602	0.22 408	0.36 521	0.29 447

DCVSM-stereo	0.75 380	0.36 413	0.82 282	0.58 374	0.43 409	0.78 368	0.42 281	1.30 323	1.05 342	1.79 592	1.04 316	1.60 541	1.08 512	1.12 303	0.86 449	0.25 426	0.27 537	0.29 498	0.24 454	0.30 480	0.37 519

test_sample6	0.77 394	0.36 413	1.07 414	0.56 337	0.31 214	0.82 393	0.56 435	2.12 534	1.24 445	1.21 413	1.40 475	0.90 352	0.90 437	1.45 388	0.87 454	0.28 492	0.23 498	0.28 486	0.29 529	0.28 448	0.30 465

test_sample5	0.75 380	0.36 413	1.04 402	0.55 315	0.31 214	0.84 410	0.53 404	2.12 534	1.23 441	1.18 393	1.30 436	0.88 341	0.86 416	1.37 362	0.76 421	0.26 453	0.22 469	0.27 470	0.28 510	0.28 448	0.29 447

test_sample4	0.74 376	0.36 413	1.09 421	0.55 315	0.32 248	0.92 438	0.51 387	2.14 544	1.25 453	1.22 421	1.22 398	0.86 333	0.82 395	1.29 340	0.76 421	0.26 453	0.21 450	0.26 456	0.26 480	0.27 432	0.28 433

DualNet	0.75 380	0.36 413	1.04 402	0.55 315	0.31 214	0.84 410	0.53 404	2.12 534	1.23 441	1.21 413	1.40 475	0.88 341	0.86 416	1.37 362	0.76 421	0.26 453	0.22 469	0.27 470	0.28 510	0.28 448	0.29 447

ffm	0.79 408	0.36 413	1.51 513	0.56 337	0.40 372	0.76 358	0.59 455	1.08 232	2.62 638	1.19 401	1.49 498	1.07 417	0.85 408	1.57 408	0.35 154	0.21 319	0.13 140	0.31 517	0.28 510	0.20 274	0.23 328

ff1	1.88 605	0.36 413	1.51 513	0.56 337	0.40 372	0.76 358	0.59 455	1.08 232	2.62 638	1.19 401	1.49 498	1.07 417	0.85 408	9.88 678	13.82 677	0.21 319	0.13 140	0.31 517	0.28 510	0.20 274	0.23 328

mmx	1.89 608	0.36 413	1.51 513	0.56 337	0.40 372	0.76 358	0.59 455	2.32 584	1.41 537	1.19 401	1.49 498	1.07 417	0.85 408	9.88 678	13.82 677	0.25 426	0.21 450	0.31 517	0.28 510	0.32 498	0.29 447

xxx	1.89 608	0.36 413	1.51 513	0.56 337	0.40 372	0.76 358	0.59 455	2.32 584	1.41 537	1.19 401	1.49 498	1.07 417	0.85 408	9.88 678	13.82 677	0.25 426	0.21 450	0.31 517	0.28 510	0.32 498	0.29 447

LL-Strereo2	0.56 245	0.36 413	0.77 255	0.56 337	0.40 372	0.68 316	0.37 215	1.21 297	0.83 246	0.96 305	0.79 241	0.91 356	0.41 134	1.08 287	0.48 286	0.18 191	0.17 361	0.29 498	0.25 463	0.22 347	0.19 214

CASS	0.67 330	0.36 413	0.84 304	0.57 359	0.28 150	0.82 393	0.43 299	1.62 400	0.92 276	1.39 506	1.28 430	0.87 335	0.84 403	0.88 217	0.59 362	0.36 560	0.19 415	0.26 456	0.22 408	0.29 465	0.43 554
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.62 300	0.36 413	0.88 327	0.50 221	0.28 150	0.64 295	0.62 472	1.58 388	0.91 271	0.83 270	0.96 279	0.95 375	0.79 381	0.99 254	0.67 395	0.21 319	0.23 498	0.24 396	0.23 440	0.23 371	0.25 375

PSMNet-ADL	0.75 380	0.36 413	0.69 208	0.71 526	0.47 445	1.13 492	0.46 342	1.47 361	1.07 347	0.85 278	1.18 383	1.31 486	0.94 453	1.56 406	1.06 500	0.34 543	0.22 469	0.22 334	0.23 440	0.27 432	0.36 515

UNet	0.86 450	0.36 413	1.52 517	0.62 427	0.74 569	1.56 563	0.49 377	1.55 378	1.12 377	1.28 454	1.10 340	1.52 530	1.10 518	1.69 436	1.14 508	0.24 403	0.18 394	0.25 435	0.21 380	0.25 412	0.25 375

CFNet-ft	0.78 399	0.36 413	0.74 241	0.67 487	0.56 501	0.86 417	0.54 418	1.46 356	1.17 407	1.01 319	1.28 430	1.68 558	1.03 497	1.57 408	0.95 480	0.27 474	0.21 450	0.33 541	0.26 480	0.31 487	0.26 396

DMCA	0.71 361	0.36 413	1.17 455	0.53 284	0.45 425	0.84 410	0.46 342	1.52 369	1.09 358	1.20 406	1.12 353	1.21 454	0.74 356	0.87 213	1.09 503	0.25 426	0.20 432	0.27 470	0.19 302	0.24 400	0.29 447

CFNet_RVC	0.78 399	0.36 413	0.74 241	0.67 487	0.56 501	0.86 417	0.54 418	1.46 356	1.17 407	1.01 319	1.28 430	1.68 558	1.03 497	1.57 408	0.95 480	0.27 474	0.21 450	0.33 541	0.26 480	0.31 487	0.26 396

iResNet_ROB	0.82 425	0.36 413	1.13 433	0.60 401	0.37 329	0.91 431	0.38 227	2.41 598	1.61 586	1.35 489	1.35 458	1.25 468	0.97 470	1.75 443	0.88 455	0.21 319	0.14 224	0.17 136	0.12 45	0.19 223	0.30 465

DN-CSS_ROB	0.67 330	0.36 413	1.36 499	0.59 393	0.41 393	0.54 220	0.45 336	1.30 323	0.95 293	1.05 332	1.47 494	0.69 271	0.64 325	1.80 455	0.60 365	0.19 233	0.15 297	0.25 435	0.23 440	0.22 347	0.23 328

rvit_stereo_0081_aga	0.46 179	0.37 434	0.91 346	0.52 261	0.41 393	0.49 149	0.40 257	0.88 161	0.66 186	0.59 216	0.56 164	0.53 198	0.43 152	0.67 135	0.44 250	0.27 474	0.21 450	0.22 334	0.20 337	0.26 426	0.19 214

mmm	0.68 344	0.37 434	0.91 346	0.54 299	0.34 290	0.86 417	0.58 447	1.72 430	1.02 325	1.13 358	1.41 480	0.83 323	0.78 373	0.95 245	0.67 395	0.22 354	0.20 432	0.29 498	0.26 480	0.27 432	0.27 417

StereoVision	0.67 330	0.37 434	1.02 396	0.60 401	0.41 393	0.50 170	0.41 269	1.32 329	0.96 297	0.73 251	2.48 620	0.82 313	0.57 277	1.06 281	0.50 302	0.26 453	0.28 543	0.29 498	0.28 510	0.37 527	0.22 307

CBFPSM	0.95 483	0.37 434	2.10 566	0.51 238	0.39 357	1.73 577	0.87 553	1.59 393	1.13 383	1.11 347	1.00 298	2.34 618	1.64 597	1.42 380	1.44 550	0.19 233	0.18 394	0.20 256	0.20 337	0.22 347	0.36 515

gwcnet-sp	0.80 414	0.37 434	1.94 552	0.62 427	0.45 425	1.38 537	0.53 404	1.68 409	1.20 420	1.37 496	1.08 334	0.93 365	0.82 395	1.45 388	0.79 432	0.22 354	0.22 469	0.22 334	0.21 380	0.23 371	0.25 375

scenet	0.80 414	0.37 434	1.94 552	0.62 427	0.45 425	1.38 537	0.53 404	1.68 409	1.20 420	1.37 496	1.08 334	0.93 365	0.82 395	1.45 388	0.79 432	0.22 354	0.22 469	0.22 334	0.21 380	0.23 371	0.25 375

ssnet	0.80 414	0.37 434	1.94 552	0.62 427	0.45 425	1.38 537	0.53 404	1.68 409	1.20 420	1.37 496	1.08 334	0.93 365	0.82 395	1.45 388	0.79 432	0.22 354	0.22 469	0.22 334	0.21 380	0.23 371	0.25 375

CroCo-Stereo Lap2	0.46 179	0.37 434	0.87 322	0.62 427	0.79 586	0.28 17	0.35 186	0.81 119	0.73 203	0.39 102	0.54 152	0.71 281	0.54 258	0.60 102	0.48 286	0.18 191	0.18 394	0.19 204	0.16 218	0.21 325	0.21 276

CIPLG	0.67 330	0.37 434	1.17 455	0.60 401	0.51 468	0.75 352	0.48 365	1.26 312	1.11 369	1.43 522	1.58 531	0.64 256	0.48 197	0.94 236	0.78 427	0.24 403	0.15 297	0.19 204	0.16 218	0.19 223	0.29 447

DAS	0.89 461	0.37 434	1.20 465	0.66 473	0.69 554	0.82 393	0.62 472	1.79 446	1.26 462	1.93 605	1.55 519	0.96 380	1.17 534	2.72 542	0.69 400	0.22 354	0.16 334	0.25 435	0.18 277	0.29 465	0.24 352

SepStereo	0.87 454	0.37 434	1.20 465	0.66 473	0.69 554	0.82 393	0.62 472	1.79 446	1.26 462	1.93 605	1.55 519	0.96 380	1.17 534	2.34 515	0.69 400	0.22 354	0.16 334	0.25 435	0.18 277	0.29 465	0.24 352

ACRE	0.66 319	0.37 434	1.27 481	0.60 401	0.50 459	0.74 346	0.47 355	1.26 312	1.10 362	1.40 512	1.56 525	0.62 246	0.46 182	0.88 217	0.78 427	0.24 403	0.15 297	0.19 204	0.16 218	0.19 223	0.29 447

ADLNet2	0.92 477	0.37 434	1.25 478	0.80 572	0.65 538	1.12 491	0.75 509	1.95 496	1.42 546	1.26 443	1.67 549	1.68 558	1.04 503	1.80 455	1.23 523	0.25 426	0.22 469	0.21 296	0.22 408	0.27 432	0.31 475

RALAANet	0.62 300	0.37 434	0.97 376	0.66 473	0.50 459	0.67 312	0.31 126	1.27 316	1.09 358	1.11 347	1.17 380	0.88 341	0.46 182	1.27 336	0.45 263	0.20 283	0.15 297	0.21 296	0.18 277	0.27 432	0.19 214

GES	0.70 355	0.37 434	1.05 407	0.62 427	0.38 345	0.94 447	0.57 441	2.37 593	0.92 276	1.05 332	1.12 353	0.67 263	0.77 366	1.02 267	0.65 387	0.28 492	0.20 432	0.20 256	0.20 337	0.22 347	0.31 475

psm_up	0.83 434	0.37 434	0.88 327	0.68 498	0.59 515	1.05 473	0.92 561	1.68 409	1.17 407	1.41 514	1.22 398	1.30 484	1.31 560	1.39 370	0.89 458	0.27 474	0.30 555	0.31 517	0.27 499	0.28 448	0.28 433

UCFNet_RVC	0.72 368	0.37 434	0.59 132	0.66 473	0.41 393	0.89 424	0.68 490	1.78 443	1.15 395	1.01 319	1.20 389	1.22 459	0.95 458	1.07 284	0.66 392	0.28 492	0.21 450	0.34 549	0.31 547	0.33 505	0.29 447

DISCO	1.06 512	0.37 434	1.19 461	0.73 540	0.46 434	2.04 606	0.84 540	2.26 572	1.54 573	1.25 431	1.36 462	2.38 620	1.08 512	2.60 537	1.62 572	0.24 403	0.19 415	0.22 334	0.20 337	0.32 498	0.29 447

rvit_0105_6	0.56 245	0.38 452	1.13 433	0.67 487	0.38 345	0.50 170	0.51 387	0.88 161	1.33 502	0.54 196	0.56 164	0.65 257	0.57 277	0.97 250	0.46 268	0.32 526	0.31 560	0.28 486	0.25 463	0.29 465	0.23 328

ITSA-stereo	0.85 446	0.38 452	0.92 349	0.58 374	0.32 248	0.86 417	0.49 377	2.33 590	1.69 592	1.16 378	1.12 353	0.95 375	0.85 408	2.46 524	1.18 512	0.27 474	0.23 498	0.28 486	0.28 510	0.28 448	0.41 542

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 446	0.38 452	2.79 597	0.51 238	0.60 519	0.72 337	0.38 227	2.87 641	0.77 216	0.80 261	1.07 327	2.14 609	0.93 450	0.96 246	0.62 373	0.21 319	0.13 140	0.21 296	0.26 480	0.29 465	0.32 484

rvit_stereo_ft	0.49 205	0.38 452	1.03 401	0.68 498	0.42 404	0.40 61	0.58 447	0.93 170	0.86 256	0.47 143	0.55 158	0.57 222	0.48 197	0.67 135	0.53 324	0.26 453	0.17 361	0.22 334	0.22 408	0.24 400	0.19 214

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 191	0.38 452	0.75 246	0.48 178	0.37 329	0.67 312	0.35 186	0.82 124	1.14 389	0.61 228	0.64 186	0.39 114	0.39 127	0.74 156	0.39 201	0.20 283	0.17 361	0.22 334	0.18 277	0.24 400	0.20 246

IPLGR_C	0.67 330	0.38 452	1.20 465	0.60 401	0.50 459	0.75 352	0.48 365	1.28 320	1.13 383	1.42 518	1.57 529	0.62 246	0.48 197	0.85 205	0.80 439	0.24 403	0.15 297	0.19 204	0.16 218	0.19 223	0.29 447

GANet-ADL	0.63 309	0.38 452	0.82 282	0.67 487	0.41 393	0.68 316	0.51 387	1.64 401	1.16 402	0.98 308	1.10 340	0.90 352	0.58 294	0.81 186	0.63 378	0.27 474	0.18 394	0.18 179	0.16 218	0.23 371	0.27 417

hitnet-ft	0.84 439	0.38 452	0.75 246	0.59 393	0.44 420	0.99 464	0.47 355	1.61 397	1.38 523	1.21 413	1.22 398	1.82 577	0.99 476	1.87 461	1.09 503	0.33 533	0.29 551	0.34 549	0.27 499	0.36 521	0.33 492

DSFCA	0.95 483	0.38 452	1.23 472	0.55 315	0.66 544	1.50 554	0.93 565	1.58 388	1.24 445	1.59 564	1.16 377	1.48 520	0.95 458	2.96 549	1.20 515	0.31 518	0.28 543	0.25 435	0.26 480	0.29 465	0.26 396

test_sample7	0.78 399	0.39 461	0.89 331	0.55 315	0.35 307	0.93 443	0.75 509	1.99 506	1.27 466	1.25 431	1.22 398	1.09 428	1.01 486	1.31 343	0.73 408	0.32 526	0.32 573	0.32 529	0.32 555	0.33 505	0.33 492

ssnet_v2	0.92 477	0.39 461	1.22 470	0.66 473	0.39 357	1.31 526	0.96 571	2.32 584	1.45 556	1.48 540	1.17 380	1.53 531	0.91 440	1.16 313	1.71 584	0.31 518	0.27 537	0.30 510	0.29 529	0.28 448	0.29 447

AASNet	0.80 414	0.39 461	1.16 454	0.84 587	0.80 588	1.14 495	0.59 455	2.12 534	1.21 427	1.26 443	1.26 415	0.93 365	0.77 366	0.84 201	1.23 523	0.28 492	0.24 508	0.24 396	0.20 337	0.28 448	0.27 417

pcwnet_v2	0.91 474	0.39 461	2.74 595	0.64 453	0.55 495	0.81 391	0.49 377	2.19 563	1.63 587	1.44 525	1.64 545	1.09 428	0.79 381	1.31 343	0.70 403	0.32 526	0.25 520	0.29 498	0.27 499	0.37 527	0.37 519

ADLNet	0.89 461	0.39 461	1.09 421	0.88 598	0.73 561	1.24 519	0.75 509	2.02 512	1.41 537	1.58 561	1.37 463	1.26 474	1.00 483	1.31 343	1.18 512	0.28 492	0.21 450	0.26 456	0.26 480	0.29 465	0.36 515

MLCV	0.77 394	0.39 461	1.31 488	0.55 315	0.25 78	0.91 431	0.39 245	1.48 363	1.28 474	1.49 542	1.54 516	1.02 403	0.68 341	2.12 496	0.93 473	0.19 233	0.13 140	0.19 204	0.14 156	0.19 223	0.22 307

rvit_0105_4	0.58 269	0.40 467	1.19 461	0.68 498	0.38 345	0.53 203	0.55 428	0.93 170	1.27 466	0.56 209	0.61 177	0.72 283	0.63 319	1.01 263	0.47 277	0.33 533	0.33 579	0.29 498	0.25 463	0.29 465	0.26 396

NINENet	0.81 423	0.40 467	0.89 331	0.65 460	0.53 481	2.30 618	0.42 281	2.12 534	1.13 383	1.20 406	1.27 424	1.02 403	0.70 348	1.26 333	0.75 416	0.29 508	0.24 508	0.31 517	0.21 380	0.27 432	0.26 396

AACVNet	0.90 469	0.40 467	0.98 380	0.86 593	0.40 372	0.80 383	0.49 377	1.81 454	0.86 256	1.11 347	1.34 453	1.32 490	0.99 476	4.23 578	0.86 449	0.26 453	0.22 469	0.28 486	0.22 408	0.30 480	0.28 433

GEStereo_RVC	0.93 482	0.40 467	1.15 440	0.67 487	0.50 459	0.95 453	0.78 516	2.73 632	1.21 427	1.20 406	1.12 353	1.25 468	0.91 440	3.21 557	0.95 480	0.31 518	0.20 432	0.23 372	0.20 337	0.28 448	0.31 475

HCRNet	0.72 368	0.40 467	0.86 319	0.61 418	0.57 506	0.75 352	0.35 186	1.39 343	1.21 427	1.11 347	0.99 293	1.01 400	0.76 362	2.18 502	0.73 408	0.28 492	0.19 415	0.28 486	0.23 440	0.25 412	0.26 396

ARAFT	0.82 425	0.40 467	1.77 540	0.53 284	0.31 214	0.89 424	0.81 533	2.32 584	1.08 350	1.66 578	1.25 413	1.04 408	0.64 325	1.91 468	0.52 314	0.20 283	0.15 297	0.28 486	0.27 499	0.17 139	0.18 170

CFNet	0.99 494	0.40 467	1.23 472	0.65 460	0.43 409	1.03 469	0.49 377	2.01 511	1.35 507	1.02 323	1.39 470	1.10 432	0.86 416	5.47 609	0.89 458	0.24 403	0.18 394	0.28 486	0.27 499	0.27 432	0.22 307

MDST_ROB	1.88 605	0.40 467	1.71 536	0.93 615	0.60 519	4.27 663	1.23 607	3.99 659	1.44 551	4.61 668	2.63 624	1.44 512	1.03 497	9.78 675	1.62 572	0.33 533	0.26 527	0.37 570	0.33 569	0.31 487	0.34 502

SGM_RVC	1.88 605	0.40 467	0.90 341	0.63 438	0.30 193	2.81 637	1.26 610	2.73 632	1.81 606	4.09 660	2.85 629	3.88 651	3.19 652	8.42 663	2.44 610	0.33 533	0.31 560	0.30 510	0.28 510	0.31 487	0.31 475
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	1.29 557	0.40 467	0.74 241	0.54 299	0.37 329	1.55 561	1.26 610	1.82 456	1.39 531	2.22 621	1.81 573	1.64 551	1.02 495	7.65 654	1.20 515	0.39 572	0.37 599	0.39 578	0.34 575	0.37 527	0.34 502
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_0105_5	0.61 297	0.41 477	1.19 461	0.67 487	0.37 329	0.57 240	0.56 435	1.08 232	1.28 474	0.65 234	0.68 202	0.77 293	0.67 337	0.91 229	0.51 306	0.33 533	0.32 573	0.30 510	0.27 499	0.28 448	0.28 433

CSP-Net	1.00 497	0.41 477	0.99 385	0.56 337	0.43 409	1.62 569	0.76 512	2.16 552	1.16 402	1.33 475	1.22 398	1.32 490	0.89 434	4.67 589	0.93 473	0.35 553	0.24 508	0.20 256	0.20 337	0.23 371	0.30 465

Select-FE	0.87 454	0.42 479	2.64 594	0.57 359	0.48 447	0.47 126	0.23 46	2.59 621	0.85 253	1.08 343	1.32 443	2.00 596	1.73 605	1.15 309	0.47 277	0.21 319	0.17 361	0.21 296	0.26 480	0.20 274	0.33 492

CRFU-Net	0.90 469	0.42 479	1.10 426	0.69 511	0.59 515	1.76 581	0.84 540	2.33 590	0.92 276	1.45 531	1.20 389	1.62 546	1.25 549	1.38 366	0.94 478	0.28 492	0.23 498	0.22 334	0.19 302	0.24 400	0.27 417

TestStereo	0.65 317	0.42 479	0.83 292	0.52 261	0.27 112	0.57 240	0.44 319	1.07 227	0.92 276	0.85 278	1.01 300	0.68 265	0.56 270	3.22 558	0.47 277	0.23 381	0.15 297	0.24 396	0.18 277	0.28 448	0.18 170

HGLStereo	0.89 461	0.42 479	1.15 440	0.82 579	1.03 623	1.16 502	0.57 441	1.68 409	1.28 474	1.26 443	1.62 538	1.13 442	1.31 560	1.85 457	1.11 507	0.25 426	0.24 508	0.24 396	0.22 408	0.24 400	0.29 447

HITNet	0.71 361	0.42 479	1.07 414	0.52 261	0.25 78	1.05 473	0.48 365	2.12 534	1.08 350	1.21 413	1.23 406	0.91 356	0.84 403	0.90 225	0.91 466	0.17 142	0.12 54	0.21 296	0.17 251	0.29 465	0.18 170
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
DDVS	0.80 414	0.43 484	1.09 421	0.64 453	0.44 420	1.27 523	0.43 299	1.49 364	0.94 288	1.21 413	1.16 377	1.42 506	0.63 319	2.14 498	1.02 495	0.29 508	0.22 469	0.26 456	0.23 440	0.31 487	0.37 519

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 512	0.43 484	3.59 616	0.53 284	0.66 544	0.79 377	0.39 245	2.60 622	0.98 305	0.96 305	4.58 651	2.05 607	0.56 270	0.99 254	0.51 306	0.19 233	0.14 224	0.21 296	0.28 510	0.32 498	0.41 542

sCroCo_RVC	0.51 217	0.43 484	1.15 440	0.66 473	0.60 519	0.52 193	0.40 257	0.93 170	0.64 181	0.45 136	0.76 231	0.49 172	0.49 216	0.65 128	0.49 299	0.27 474	0.28 543	0.23 372	0.22 408	0.29 465	0.28 433

FAT-Stereo	1.10 523	0.43 484	1.46 507	0.74 546	0.60 519	1.13 492	0.92 561	2.06 524	1.71 595	1.75 587	2.00 594	2.02 600	1.47 583	2.02 485	1.26 527	0.44 593	0.36 594	0.34 549	0.29 529	0.36 521	0.57 596

iResNetv2_ROB	0.88 458	0.43 484	2.62 593	0.60 401	0.38 345	0.94 447	0.67 487	1.88 475	1.38 523	1.27 448	1.45 489	1.26 474	1.05 508	1.92 469	0.64 382	0.24 403	0.15 297	0.19 204	0.14 156	0.24 400	0.21 276

StereoDRNet-Refined	0.84 439	0.43 484	1.01 393	0.66 473	0.43 409	1.32 527	0.49 377	1.64 401	1.24 445	1.53 548	1.45 489	1.49 522	0.97 470	1.32 349	1.31 532	0.21 319	0.17 361	0.27 470	0.25 463	0.25 412	0.34 502
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.92 477	0.43 484	0.95 367	0.71 526	0.55 495	1.11 489	0.83 538	1.61 397	1.32 500	1.67 579	1.66 547	1.70 561	0.93 450	1.96 477	1.34 540	0.26 453	0.25 520	0.27 470	0.28 510	0.28 448	0.28 433

LL-Strereo	1.42 566	0.44 491	2.02 559	0.62 427	1.07 627	0.73 342	0.65 481	2.02 512	1.21 427	1.60 565	1.62 538	2.02 600	2.10 626	9.67 674	1.07 501	0.22 354	0.20 432	0.27 470	0.24 454	0.23 371	0.33 492

stereogan	1.22 545	0.45 492	2.03 562	0.87 596	0.85 598	2.52 624	0.72 504	1.98 502	1.78 603	1.92 603	1.94 588	2.31 617	1.42 577	2.10 494	1.14 508	0.38 565	0.36 594	0.39 578	0.32 555	0.52 589	0.49 571

NVstereo2D	0.99 494	0.45 492	2.21 574	0.79 571	0.75 574	1.20 513	0.86 549	1.98 502	1.41 537	1.02 323	1.18 383	1.31 486	0.97 470	2.25 508	0.93 473	0.45 597	0.22 469	0.39 578	0.25 463	0.59 605	0.68 616

iResNet	0.80 414	0.45 492	1.47 508	0.72 532	0.31 214	0.96 459	0.64 479	1.80 450	1.28 474	1.31 466	1.48 497	0.94 371	0.78 373	1.77 446	0.99 487	0.19 233	0.14 224	0.18 179	0.15 177	0.22 347	0.27 417

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 522	0.46 495	2.61 592	0.71 526	0.65 538	2.00 603	0.78 516	2.07 526	1.47 562	1.62 570	1.47 494	1.53 531	1.29 556	2.10 494	1.65 578	0.24 403	0.14 224	0.20 256	0.16 218	0.28 448	0.28 433

DMCA-RVC	0.83 434	0.46 495	2.19 573	0.68 498	0.49 454	0.84 410	0.48 365	1.44 352	1.07 347	1.56 556	1.04 316	1.29 481	0.86 416	1.49 402	0.92 470	0.27 474	0.22 469	0.35 557	0.28 510	0.32 498	0.28 433

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 439	0.46 495	1.40 504	0.69 511	0.61 525	0.95 453	0.52 398	1.68 409	1.21 427	1.39 506	1.15 375	1.42 506	0.88 431	1.78 448	0.93 473	0.26 453	0.23 498	0.27 470	0.27 499	0.30 480	0.39 532
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBMV_ROB	0.99 494	0.46 495	0.68 203	0.53 284	0.39 357	1.40 544	0.48 365	2.09 530	1.30 490	1.53 548	2.29 609	1.36 496	1.23 545	2.46 524	1.04 499	0.44 593	0.42 616	0.47 602	0.44 603	0.41 546	0.39 532

pmcnn	2.84 644	0.46 495	5.19 631	0.68 498	0.42 404	1.55 561	1.16 599	2.32 584	1.60 585	2.72 638	7.49 668	17.96 688	1.48 585	6.04 621	6.64 654	0.18 191	0.15 297	0.15 44	0.12 45	0.20 274	0.20 246

DFGA-Net	0.77 394	0.47 500	1.75 538	0.55 315	0.46 434	0.83 401	0.44 319	1.38 340	1.10 362	1.05 332	1.20 389	0.70 274	0.58 294	2.27 510	1.31 532	0.19 233	0.17 361	0.24 396	0.24 454	0.28 448	0.30 465

rvit_0105_3	0.66 319	0.47 500	1.27 481	0.74 546	0.40 372	0.63 286	0.70 500	1.22 299	1.28 474	0.83 270	0.71 218	0.82 313	0.72 354	0.93 234	0.58 354	0.37 563	0.34 583	0.34 549	0.32 555	0.28 448	0.31 475

rvit_stereo_0075_2	0.66 319	0.47 500	1.21 469	0.67 487	0.66 544	0.53 203	0.48 365	1.24 306	1.17 407	0.77 256	0.91 270	0.78 297	0.59 300	1.05 276	0.63 378	0.37 563	0.28 543	0.40 584	0.31 547	0.38 533	0.34 502

Anonymous3	0.64 313	0.47 500	1.31 488	0.59 393	0.50 459	0.93 443	0.69 493	1.11 249	0.83 246	0.74 252	0.89 267	0.65 257	0.68 341	1.08 287	0.54 333	0.40 574	0.31 560	0.26 456	0.26 480	0.31 487	0.30 465

RAFT + AFF	1.07 517	0.47 500	1.36 499	0.68 498	0.50 459	1.20 513	1.22 605	2.58 620	1.26 462	1.33 475	1.56 525	1.19 451	1.49 586	3.89 576	1.01 492	0.22 354	0.26 527	0.30 510	0.27 499	0.29 465	0.32 484

LE_ROB	8.35 676	0.47 500	27.42 696	0.83 583	0.34 290	2.84 639	3.36 673	4.03 660	27.04 700	25.20 700	8.72 676	8.55 676	27.35 700	7.37 650	22.13 689	0.22 354	0.20 432	0.20 256	0.21 380	0.25 412	0.25 375

fast-acv-ft	1.00 497	0.48 506	1.85 548	0.61 418	0.52 473	1.77 583	0.69 493	1.52 369	1.47 562	1.34 482	1.85 579	1.73 564	1.24 548	1.62 424	1.56 563	0.27 474	0.28 543	0.28 486	0.28 510	0.28 448	0.31 475

S-Stereo	1.17 534	0.48 506	2.25 578	0.83 583	0.81 592	1.22 515	1.17 600	2.12 534	2.08 622	1.47 535	2.13 601	1.55 534	1.16 530	2.09 493	1.46 553	0.42 583	0.40 610	0.35 557	0.32 555	0.45 566	0.73 621

AdaStereo	0.74 376	0.48 506	0.86 319	0.75 555	0.38 345	0.94 447	0.56 435	2.05 523	1.24 445	1.15 374	1.22 398	1.07 417	0.67 337	1.05 276	0.73 408	0.33 533	0.16 334	0.32 529	0.22 408	0.29 465	0.23 328
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SGM-ForestM	7.81 675	0.48 506	11.02 661	0.74 546	0.40 372	16.83 684	12.72 687	7.91 681	8.13 677	11.53 687	10.25 679	22.44 698	14.01 687	17.02 688	20.52 688	0.38 565	0.39 609	0.37 570	0.36 582	0.37 527	0.38 527

CBMV	1.04 505	0.48 506	0.88 327	0.56 337	0.36 317	1.52 556	1.55 627	1.87 470	1.59 582	2.11 618	1.67 549	1.46 517	1.35 565	1.92 469	1.31 532	0.35 553	0.35 590	0.39 578	0.33 569	0.34 513	0.34 502
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CVANet_RVC	1.10 523	0.49 511	1.15 440	0.65 460	0.54 488	0.93 443	1.00 578	1.69 418	1.36 516	1.42 518	1.39 470	1.24 467	1.17 534	6.22 624	0.80 439	0.35 553	0.24 508	0.35 557	0.30 541	0.44 563	0.32 484

DRN-Test	1.07 517	0.49 511	1.95 556	0.75 555	0.81 592	1.61 567	0.78 516	2.26 572	1.53 571	1.84 596	1.35 458	1.42 506	1.04 503	2.26 509	1.61 570	0.28 492	0.23 498	0.31 517	0.30 541	0.33 505	0.33 492

NOSS_ROB	1.29 557	0.49 511	0.68 203	0.60 401	0.40 372	1.09 487	0.77 513	1.94 493	1.44 551	1.04 329	1.46 491	1.10 432	0.81 393	10.57 683	0.78 427	0.46 598	0.43 617	0.48 604	0.45 606	0.45 566	0.43 554

iinet-f	1.04 505	0.50 514	4.24 624	0.58 374	0.43 409	1.78 587	0.70 500	1.29 322	1.16 402	1.25 431	1.42 481	1.57 538	1.42 577	1.47 393	1.70 582	0.26 453	0.23 498	0.20 256	0.20 337	0.26 426	0.26 396

LMCR-Stereo	0.87 454	0.50 514	0.99 385	0.80 572	0.43 409	1.32 527	0.55 428	2.79 637	1.03 330	1.55 554	1.49 498	0.74 285	1.01 486	1.76 444	0.99 487	0.30 515	0.17 361	0.22 334	0.18 277	0.31 487	0.22 307

GMStereo	0.58 269	0.50 514	1.09 421	0.52 261	0.32 248	0.80 383	0.43 299	1.02 201	1.41 537	0.89 288	0.77 235	0.52 191	0.46 182	0.89 222	0.56 344	0.25 426	0.16 334	0.20 256	0.22 408	0.31 487	0.27 417
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TDLM	1.08 521	0.50 514	1.01 393	0.69 511	0.54 488	0.91 431	1.40 618	1.60 395	1.36 516	1.17 382	1.40 475	1.07 417	1.00 483	6.19 622	0.85 448	0.34 543	0.22 469	0.35 557	0.26 480	0.38 533	0.29 447

DualNet (step1)	0.89 461	0.51 518	1.35 494	0.58 374	0.40 372	1.07 478	0.80 528	1.99 506	1.27 466	1.25 431	1.22 398	1.09 428	1.01 486	1.31 343	0.73 408	0.59 624	0.32 573	0.62 629	0.67 637	0.45 566	0.48 566

test_sample9	1.96 611	0.51 518	1.35 494	0.58 374	0.40 372	1.07 478	0.80 528	1.99 506	1.27 466	1.25 431	1.22 398	1.09 428	1.01 486	2.46 524	8.57 661	0.59 624	12.85 698	0.62 629	0.67 637	0.45 566	0.48 566

test_sample8	2.29 627	0.51 518	1.35 494	0.58 374	0.40 372	1.07 478	0.80 528	2.03 516	1.22 436	2.28 624	1.33 449	4.98 662	2.51 644	2.46 524	8.57 661	0.59 624	12.85 698	0.62 629	0.67 637	0.45 566	0.48 566

dd	0.62 300	0.51 518	1.17 455	0.56 337	0.33 268	0.74 346	0.46 342	1.03 210	1.40 533	0.80 261	0.87 261	0.60 235	0.57 277	1.02 267	0.86 449	0.28 492	0.18 394	0.26 456	0.19 302	0.35 517	0.27 417

SACVNet	0.89 461	0.51 518	1.08 418	0.83 583	0.58 509	0.83 401	0.78 516	1.84 460	1.17 407	1.39 506	1.33 449	1.25 468	1.01 486	2.31 514	0.92 470	0.35 553	0.26 527	0.31 517	0.29 529	0.35 517	0.48 566

FADNet-RVC-Resample	0.91 474	0.51 518	2.92 600	0.64 453	0.46 434	1.07 478	0.60 463	1.76 439	1.24 445	1.10 346	0.98 292	1.06 414	0.98 473	2.17 501	0.95 480	0.24 403	0.22 469	0.30 510	0.32 555	0.36 521	0.40 538

RYNet	1.24 552	0.52 524	1.57 524	0.73 540	0.97 619	1.74 579	0.95 570	2.09 530	1.54 573	1.44 525	1.18 383	1.94 590	1.29 556	4.57 586	1.93 593	0.27 474	0.23 498	0.35 557	0.27 499	0.57 602	0.59 602

GANet	1.41 564	0.52 524	1.18 460	0.74 546	0.48 447	1.40 544	1.69 633	1.87 470	1.28 474	1.56 556	2.39 613	1.56 536	1.25 549	9.13 667	1.20 515	0.31 518	0.32 573	0.34 549	0.29 529	0.40 542	0.33 492

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 134	0.53 526	1.34 493	0.47 158	0.40 372	0.37 51	0.24 60	1.18 282	0.43 81	0.37 78	0.43 77	0.41 129	0.41 134	0.46 47	0.30 88	0.14 35	0.13 140	0.17 136	0.13 108	0.15 67	0.18 170

STTStereo	0.82 425	0.53 526	1.53 520	0.68 498	0.56 501	0.88 422	0.56 435	1.57 386	1.14 389	1.39 506	1.10 340	1.26 474	0.84 403	1.49 402	0.90 462	0.29 508	0.28 543	0.33 541	0.40 592	0.33 505	0.37 519

Nwc_Net	1.19 540	0.53 526	2.34 580	0.92 609	0.81 592	1.49 553	0.70 500	2.28 582	1.32 500	1.41 514	2.27 607	2.03 603	1.76 608	2.05 490	1.46 553	0.43 584	0.30 555	0.43 591	0.46 608	0.39 538	0.40 538

StereoDRNet	1.05 510	0.53 526	2.21 574	0.80 572	0.93 612	1.50 554	0.90 556	2.06 524	1.44 551	1.68 580	1.20 389	1.48 520	0.99 476	1.86 460	1.60 569	0.29 508	0.24 508	0.29 498	0.28 510	0.35 517	0.33 492

rvit_105_1	0.76 388	0.54 530	1.27 481	0.80 572	0.49 454	0.74 346	0.86 549	1.39 343	1.23 441	1.00 314	0.80 246	0.93 365	0.78 373	1.29 340	0.78 427	0.43 584	0.36 594	0.36 567	0.42 596	0.30 480	0.36 515

BEATNet_4x	0.82 425	0.54 530	2.02 559	0.56 337	0.28 150	1.04 470	0.55 428	2.14 544	1.13 383	1.24 428	1.26 415	1.00 395	0.94 453	1.13 305	1.23 523	0.21 319	0.14 224	0.24 396	0.20 337	0.37 527	0.23 328

RP	1.17 534	0.54 530	1.48 510	0.93 615	1.05 626	1.14 495	0.85 547	1.99 506	1.70 593	1.72 583	2.07 598	1.91 582	1.93 618	2.00 482	1.37 544	0.55 619	0.37 599	0.48 604	0.37 586	0.46 573	0.46 564

edge stereo	1.15 531	0.54 530	1.50 512	0.73 540	0.66 544	1.18 511	0.84 540	2.13 542	1.41 537	1.73 584	1.84 576	2.53 626	1.46 581	2.46 524	1.35 542	0.43 584	0.41 611	0.54 616	0.36 582	0.43 552	0.50 575

ACV-stereo	1.00 497	0.55 534	1.47 508	0.59 393	0.42 404	2.38 622	0.58 447	1.20 292	1.21 427	0.83 270	1.01 300	3.36 645	2.10 626	1.64 426	1.17 511	0.28 492	0.22 469	0.23 372	0.22 408	0.29 465	0.35 511

SDNR	1.66 586	0.55 534	2.36 581	0.56 337	0.58 509	3.79 656	0.45 336	1.78 443	1.40 533	1.38 502	2.45 618	1.13 442	0.96 460	11.03 684	1.31 532	0.67 632	0.64 646	0.43 591	0.32 555	0.71 622	0.76 625

DeepPruner_ROB	0.79 408	0.55 534	1.14 438	0.61 418	0.46 434	0.78 368	0.54 418	1.83 458	1.00 318	1.42 518	1.27 424	1.23 463	0.77 366	1.56 406	0.89 458	0.35 553	0.28 543	0.27 470	0.26 480	0.32 498	0.34 502

WCMA_ROB	2.05 615	0.55 534	1.77 540	0.74 546	0.61 525	2.24 615	1.56 628	2.17 560	1.79 604	4.16 664	6.36 663	5.66 664	4.66 668	3.19 556	2.77 616	0.55 619	0.45 620	0.40 584	0.43 600	0.48 579	0.50 575

Anonymous_2	1.37 560	0.56 538	0.94 361	0.57 359	0.62 529	1.04 470	0.65 481	1.82 456	1.01 321	1.00 314	0.79 241	1.42 506	1.27 552	1.06 281	0.83 443	0.62 627	0.67 649	1.05 649	9.88 696	1.09 641	0.55 591

FADNet_RVC	0.88 458	0.56 538	2.15 570	0.57 359	0.43 409	1.17 509	0.46 342	1.68 409	1.12 377	0.91 291	1.24 411	0.91 356	0.94 453	2.22 504	1.20 515	0.28 492	0.22 469	0.32 529	0.28 510	0.46 573	0.42 550

AF-Net	1.23 549	0.56 538	2.31 579	0.88 598	0.93 612	1.41 546	0.73 507	2.27 580	1.71 595	1.76 590	2.42 615	2.00 596	1.70 601	1.98 478	1.62 572	0.50 610	0.29 551	0.49 606	0.33 569	0.40 542	0.34 502

ADCP+	2.12 621	0.56 538	10.01 657	0.68 498	0.91 608	2.25 616	1.04 583	1.92 489	1.50 569	1.58 561	1.34 453	1.73 564	1.62 592	2.27 510	13.20 674	0.25 426	0.22 469	0.32 529	0.29 529	0.38 533	0.34 502

XPNet_ROB	1.02 502	0.56 538	1.33 492	0.75 555	0.58 509	1.11 489	1.13 593	1.77 441	1.29 486	1.88 599	1.43 485	1.63 550	1.13 528	2.04 486	1.69 580	0.40 574	0.31 560	0.33 541	0.29 529	0.37 527	0.37 519

PSMNet_ROB	0.95 483	0.57 543	1.45 506	0.75 555	0.64 533	1.28 524	1.12 591	1.84 460	1.15 395	1.16 378	1.29 435	1.44 512	0.89 434	1.74 441	1.70 582	0.33 533	0.25 520	0.37 570	0.39 590	0.36 521	0.32 484

YMNet	1.04 505	0.59 544	1.67 533	0.86 593	0.86 600	1.84 591	0.61 469	1.70 422	1.28 474	1.65 575	1.98 591	1.75 569	0.96 460	1.57 408	1.58 565	0.34 543	0.37 599	0.32 529	0.32 555	0.33 505	0.32 484

YMNet_1	1.04 505	0.59 544	1.67 533	0.86 593	0.86 600	1.84 591	0.61 469	1.70 422	1.28 474	1.65 575	1.98 591	1.75 569	0.96 460	1.57 408	1.58 565	0.34 543	0.37 599	0.32 529	0.32 555	0.33 505	0.32 484

APVNet	1.11 525	0.59 544	1.95 556	0.87 596	0.77 580	1.90 596	0.82 537	2.03 516	1.15 395	1.14 372	1.43 485	1.55 534	1.12 527	3.03 551	1.62 572	0.32 526	0.34 583	0.42 590	0.36 582	0.36 521	0.41 542

HBP-ISP	1.00 497	0.60 547	0.85 310	0.64 453	0.48 447	1.63 570	0.77 513	2.24 571	1.30 490	1.33 475	1.53 515	0.87 335	0.99 476	3.26 560	0.76 421	0.46 598	0.44 618	0.54 616	0.48 612	0.48 579	0.42 550

NCC-stereo	1.20 542	0.60 547	1.84 546	0.88 598	0.95 616	1.32 527	0.94 567	2.14 544	1.36 516	1.43 522	1.79 567	1.93 586	2.13 631	2.54 534	1.41 547	0.49 606	0.38 604	0.45 596	0.59 630	0.43 552	0.45 559

Abc-Net	1.20 542	0.60 547	1.84 546	0.88 598	0.95 616	1.32 527	0.94 567	2.14 544	1.36 516	1.43 522	1.79 567	1.93 586	2.13 631	2.54 534	1.41 547	0.49 606	0.38 604	0.45 596	0.59 630	0.43 552	0.45 559
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AANet_RVC	1.22 545	0.60 547	1.94 552	0.69 511	0.46 434	0.75 352	0.69 493	1.51 365	1.57 580	1.36 494	1.90 585	1.51 528	0.87 425	7.23 648	1.89 592	0.26 453	0.19 415	0.19 204	0.16 218	0.23 371	0.37 519

MeshStereo	2.36 630	0.60 547	1.05 407	0.63 438	0.51 468	2.58 626	0.99 576	3.46 651	2.21 629	7.38 682	5.06 658	7.50 669	3.10 651	7.02 645	2.54 612	0.44 593	0.44 618	0.45 596	0.40 592	0.43 552	0.45 559
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
z-ln-s-r	1.18 539	0.61 552	2.91 599	0.54 299	0.56 501	0.81 391	0.86 549	1.72 430	1.55 579	1.18 393	1.62 538	1.37 500	1.16 530	3.67 570	3.77 632	0.20 283	0.15 297	0.21 296	0.17 251	0.29 465	0.24 352

FC-DCNN v2	2.96 648	0.61 552	1.13 433	0.75 555	0.57 506	2.90 641	1.06 586	3.59 655	2.66 642	7.05 679	7.66 671	10.26 682	7.17 677	6.27 627	4.49 641	0.54 615	0.48 627	0.51 609	0.50 617	0.53 594	0.52 581

sAnonymous2	0.59 282	0.61 552	1.82 544	0.61 418	0.52 473	0.51 182	0.54 418	0.97 183	0.70 198	0.50 172	0.68 202	0.46 152	0.63 319	0.61 106	0.41 228	0.22 354	0.17 361	0.23 372	0.21 380	0.85 628	0.56 593

CroCo_RVC	0.59 282	0.61 552	1.82 544	0.61 418	0.52 473	0.51 182	0.54 418	0.97 183	0.70 198	0.50 172	0.68 202	0.46 152	0.63 319	0.61 106	0.41 228	0.22 354	0.17 361	0.23 372	0.21 380	0.85 628	0.56 593

ADCRef	1.50 573	0.61 552	3.83 620	0.76 563	0.77 580	1.91 597	0.77 513	2.16 552	1.34 504	1.63 572	1.59 535	1.35 495	1.40 572	1.79 453	8.32 660	0.25 426	0.21 450	0.32 529	0.31 547	0.31 487	0.32 484

FC-DCNN	2.88 647	0.61 552	1.15 440	0.75 555	0.57 506	2.85 640	1.05 584	3.44 650	2.64 641	6.93 678	7.63 669	9.86 679	7.02 676	5.76 615	4.31 638	0.54 615	0.48 627	0.51 609	0.50 617	0.53 594	0.52 581

MSMD_ROB	2.08 617	0.61 552	1.15 440	0.71 526	0.62 529	4.00 658	0.93 565	1.94 493	1.79 604	4.71 670	4.60 652	8.14 674	3.87 663	3.75 573	1.65 578	0.54 615	0.48 627	0.55 620	0.58 628	0.53 594	0.52 581

PS-NSSS	1.02 502	0.62 559	1.17 455	0.61 418	0.58 509	0.91 431	0.79 525	2.02 512	1.19 416	1.17 382	1.68 551	1.00 395	0.85 408	4.43 583	0.86 449	0.38 565	0.31 560	0.52 611	0.32 555	0.52 589	0.45 559

GwcNet	1.26 554	0.63 560	5.13 630	0.81 576	1.15 636	1.73 577	0.69 493	1.84 460	1.53 571	1.51 543	1.71 557	1.72 562	1.09 515	2.20 503	1.61 570	0.31 518	0.30 555	0.29 498	0.27 499	0.30 480	0.41 542

PA-Net	1.14 529	0.63 560	2.12 568	0.67 487	0.75 574	1.19 512	0.91 559	1.91 483	1.46 561	1.18 393	1.23 406	1.33 492	1.17 534	4.31 581	1.41 547	0.29 508	0.46 624	0.33 541	0.50 617	0.33 505	0.57 596
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	1.23 549	0.63 560	1.76 539	0.67 487	0.50 459	1.59 566	2.00 647	1.87 470	1.52 570	2.14 620	1.26 415	1.40 505	1.09 515	4.60 587	1.75 585	0.28 492	0.34 583	0.28 486	0.29 529	0.30 480	0.37 519

GMStereo_Zeroshot	0.70 355	0.64 563	1.11 428	0.65 460	0.38 345	0.84 410	0.37 215	1.09 239	1.16 402	1.14 372	1.07 327	1.26 474	0.55 262	1.23 327	0.65 387	0.34 543	0.17 361	0.31 517	0.18 277	0.57 602	0.23 328

FADNet	0.98 491	0.64 563	2.57 589	0.66 473	0.55 495	0.95 453	0.57 441	1.91 483	1.38 523	0.94 300	1.02 303	1.36 496	1.00 483	2.69 540	0.97 485	0.34 543	0.34 583	0.31 517	0.34 575	0.61 611	0.42 550

MANE	7.50 674	0.64 563	7.97 645	1.40 641	2.10 656	16.86 685	12.56 686	12.91 688	17.51 695	8.50 684	11.60 680	14.66 685	13.33 683	12.02 685	13.28 675	0.62 627	0.52 635	0.52 611	1.90 673	0.56 600	0.58 599

DANet	1.16 532	0.64 563	1.52 517	0.88 598	0.74 569	1.52 556	0.52 398	1.68 409	1.21 427	1.81 593	1.55 519	2.02 600	1.11 521	3.30 562	2.28 605	0.34 543	0.31 560	0.40 584	0.30 541	0.46 573	0.54 585
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	1.91 610	0.64 563	5.95 633	0.73 540	0.59 515	2.04 606	1.61 631	3.84 657	1.96 616	1.54 551	1.39 470	2.27 613	3.32 655	4.95 595	4.79 643	0.50 610	0.31 560	0.29 498	0.26 480	0.67 617	0.54 585

NCCL2	1.06 512	0.64 563	1.35 494	0.78 569	0.58 509	1.32 527	1.69 633	1.89 477	1.38 523	1.52 545	1.20 389	1.91 582	1.17 534	1.79 453	1.50 557	0.35 553	0.31 560	0.45 596	0.44 603	0.41 546	0.45 559

FCDSN-DC	2.47 635	0.65 569	1.00 390	0.85 590	0.75 574	2.26 617	0.97 572	2.31 583	1.83 607	5.52 677	7.65 670	7.72 672	7.70 678	4.43 583	2.64 613	0.52 613	0.48 627	0.52 611	0.52 621	0.57 602	0.59 602
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TCMNet	1.07 517	0.66 570	2.49 585	0.92 609	1.32 645	1.14 495	0.67 487	1.91 483	1.29 486	1.20 406	1.57 529	1.29 481	0.96 460	2.23 505	1.59 568	0.32 526	0.31 560	0.38 574	0.35 579	0.43 552	0.40 538

Wz-Net-MNSev	1.21 544	0.66 570	3.44 614	0.69 511	0.73 561	1.93 599	1.44 620	2.16 552	1.59 582	1.85 598	1.49 498	1.50 525	1.34 564	2.05 490	1.54 562	0.27 474	0.24 508	0.28 486	0.28 510	0.35 517	0.32 484

FBW_ROB	1.78 596	0.66 570	1.90 551	0.72 532	0.66 544	1.79 588	1.07 587	2.79 637	1.77 599	1.84 596	1.79 567	1.98 594	1.37 568	12.42 686	2.22 601	0.36 560	0.38 604	0.57 624	0.39 590	0.46 573	0.51 579

LALA_ROB	1.06 512	0.66 570	1.37 502	0.70 521	0.53 481	1.61 567	1.25 609	1.81 454	1.48 566	1.82 595	1.40 475	1.93 586	1.03 497	1.68 432	1.69 580	0.38 565	0.28 543	0.43 591	0.37 586	0.43 552	0.38 527

FINET	1.54 577	0.67 574	7.28 642	0.76 563	0.97 619	1.42 549	1.38 617	2.80 639	3.12 650	1.23 424	1.68 551	1.04 408	1.11 521	3.35 563	1.78 589	0.43 584	0.37 599	0.32 529	0.29 529	0.43 552	0.41 542

G-Net	1.71 592	0.67 574	2.09 565	1.14 634	0.75 574	2.96 643	0.89 555	1.58 388	1.30 490	2.76 640	8.12 675	2.29 615	2.51 644	1.94 472	2.23 603	0.49 606	0.45 620	0.45 596	0.31 547	0.62 612	0.59 602

CSAN	1.61 583	0.67 574	3.24 610	0.74 546	0.52 473	1.77 583	1.74 638	1.98 502	1.94 614	2.47 633	2.33 611	1.93 586	2.04 623	6.45 635	1.95 594	0.43 584	0.36 594	0.41 589	0.42 596	0.43 552	0.44 557

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 134	0.68 577	0.45 44	0.66 473	0.30 193	0.48 140	0.25 65	0.87 153	0.46 99	0.39 102	0.37 52	0.30 47	0.69 345	1.16 313	0.31 105	0.17 142	0.11 22	0.16 86	0.12 45	0.18 184	0.14 26

w-ln-seven-2	1.42 566	0.69 578	6.86 639	0.71 526	0.62 529	1.23 517	0.92 561	1.84 460	1.59 582	1.74 585	1.59 535	1.49 522	1.40 572	3.69 571	2.22 601	0.27 474	0.26 527	0.29 498	0.26 480	0.34 513	0.33 492

ETE_ROB	1.01 501	0.69 578	1.49 511	0.72 532	0.50 459	1.15 499	1.12 591	1.91 483	1.24 445	1.94 607	1.50 505	1.73 564	1.06 509	1.78 448	1.33 539	0.33 533	0.26 527	0.38 574	0.34 575	0.40 542	0.44 557

ADCL	1.82 600	0.70 580	4.57 627	0.70 521	0.63 532	2.56 625	1.77 640	2.08 527	1.77 599	1.95 609	1.89 583	2.04 605	1.88 616	2.36 517	9.55 666	0.27 474	0.25 520	0.35 557	0.32 555	0.39 538	0.39 532

SANet	2.26 626	0.70 580	6.94 640	0.69 511	0.46 434	2.76 636	1.76 639	2.61 623	5.84 674	2.45 630	3.52 641	3.71 648	3.38 657	5.90 617	2.14 598	0.34 543	0.31 560	0.32 529	0.29 529	0.54 597	0.43 554

TRStereo	0.67 330	0.71 582	1.06 409	0.77 565	0.68 551	0.53 203	0.38 227	2.52 616	0.96 297	0.81 266	0.84 254	0.87 335	0.39 127	1.16 313	0.46 268	0.24 403	0.17 361	0.23 372	0.24 454	0.18 184	0.20 246

XX-TBD	0.47 191	0.71 582	0.39 11	0.81 576	0.25 78	0.57 240	0.26 77	0.73 81	1.30 490	0.78 258	1.01 300	0.45 147	0.33 83	0.49 62	0.39 201	0.20 283	0.15 297	0.15 44	0.11 9	0.17 139	0.15 62

ccnet	1.19 540	0.71 582	1.36 499	0.81 576	0.75 574	1.72 574	1.13 593	1.98 502	1.31 497	1.52 545	1.84 576	1.75 569	1.36 567	2.01 483	2.04 595	0.57 621	0.54 638	0.57 624	0.56 626	0.60 608	0.60 605

Wz-Net-LNSev	1.17 534	0.72 585	4.71 628	0.66 473	0.84 597	1.72 574	1.13 593	1.97 501	1.43 548	1.34 482	1.32 443	1.66 553	1.30 559	1.44 386	1.51 559	0.29 508	0.26 527	0.24 396	0.23 440	0.33 505	0.35 511

FADNet-RVC	0.96 487	0.72 585	2.96 601	0.64 453	0.49 454	0.90 428	0.59 455	1.85 467	1.27 466	0.92 294	0.97 287	1.36 496	0.90 437	2.36 517	1.31 532	0.30 515	0.29 551	0.32 529	0.32 555	0.42 550	0.37 519

SuperB	2.50 636	0.72 585	18.07 677	0.72 532	0.53 481	1.85 593	0.86 549	1.80 450	2.40 632	1.54 551	1.42 481	1.13 442	1.17 534	4.18 577	4.80 645	0.25 426	0.20 432	0.23 372	0.19 302	7.64 689	0.38 527

dad	0.90 469	0.73 588	1.28 484	0.59 393	0.39 357	0.83 401	0.45 336	1.24 306	1.54 573	1.52 545	1.28 430	1.36 496	0.86 416	2.54 534	0.91 466	0.43 584	0.27 537	0.82 638	0.26 480	0.44 563	0.34 502

PDISCO_ROB	1.41 564	0.73 588	2.04 563	1.40 641	1.46 649	2.83 638	1.07 587	2.64 624	2.11 624	1.41 514	1.50 505	1.73 564	0.99 476	2.83 547	1.46 553	1.03 645	0.27 537	0.54 616	0.47 610	0.77 624	0.84 631

psmorigin	1.69 591	0.74 590	13.13 664	0.70 521	0.60 519	1.16 502	0.79 525	1.69 418	1.25 453	2.07 616	1.77 565	2.23 610	1.51 587	2.14 498	1.45 551	0.39 572	0.41 611	0.34 549	0.33 569	0.45 566	0.63 609

ADCPNet	1.97 613	0.78 591	9.38 654	0.74 546	0.61 525	2.73 635	1.36 616	2.11 533	1.66 589	1.92 603	1.70 555	2.45 624	2.07 624	2.50 531	6.84 655	0.38 565	0.38 604	0.38 574	0.43 600	0.47 577	0.50 575

Syn2CoEx	1.23 549	0.80 592	3.07 605	0.83 583	0.68 551	1.39 540	0.87 553	2.23 569	1.57 580	1.28 454	1.58 531	1.42 506	1.57 590	3.79 574	1.48 556	0.36 560	0.32 573	0.34 549	0.30 541	0.30 480	0.41 542

ELAS_RVC	2.87 646	0.80 592	3.22 609	1.16 636	1.12 630	2.92 642	5.33 678	2.98 643	4.18 664	5.04 672	4.82 655	4.71 656	8.23 679	4.25 580	4.79 643	0.67 632	0.57 642	0.57 624	0.53 623	0.66 616	0.74 622
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.67 637	0.80 592	2.13 569	1.13 631	1.15 636	6.25 671	2.56 667	3.50 652	3.68 659	5.36 675	4.92 657	3.79 649	5.56 670	3.65 567	5.22 647	0.66 631	0.57 642	0.56 622	0.54 624	0.65 615	0.75 624
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SHD	1.42 566	0.81 595	2.79 597	0.98 622	0.92 609	1.97 600	0.68 490	2.43 600	2.55 635	2.54 635	1.72 558	2.01 599	1.62 592	2.14 498	2.70 615	0.40 574	0.33 579	0.39 578	0.40 592	0.48 579	0.54 585

RGC	1.22 545	0.82 596	1.71 536	0.95 620	0.98 621	1.53 559	0.80 528	2.18 561	1.35 507	1.69 581	1.94 588	2.03 603	1.66 598	2.36 517	1.50 557	0.46 598	0.36 594	0.59 627	0.48 612	0.49 583	0.49 571

DeepPrunerF	1.68 589	0.82 596	6.82 638	0.94 618	1.20 641	0.91 431	0.97 572	2.50 613	5.19 671	1.22 421	1.30 436	1.18 449	1.29 556	4.96 596	1.75 585	0.43 584	0.35 590	0.52 611	0.48 612	0.43 552	0.42 550

w-ln-seven	1.56 579	0.83 598	5.96 634	0.78 569	0.74 569	2.64 631	1.01 581	2.13 542	2.03 619	2.09 617	1.76 562	1.84 578	1.27 552	2.98 550	3.23 626	0.29 508	0.26 527	0.31 517	0.30 541	0.41 546	0.38 527

DGSMNet	1.24 552	0.84 599	3.20 607	0.91 608	0.92 609	1.39 540	1.34 614	2.46 606	1.44 551	1.34 482	1.66 547	1.50 525	1.03 497	1.85 457	1.30 531	0.48 604	0.48 627	0.55 620	0.51 620	0.78 625	0.79 627

aanetorigin	1.26 554	0.85 600	3.00 603	0.72 532	0.80 588	1.08 482	1.05 584	1.12 251	1.39 531	3.53 657	2.60 623	1.72 562	1.73 605	1.98 478	1.77 588	0.26 453	0.24 508	0.26 456	0.25 463	0.38 533	0.51 579

RTSC	1.43 569	0.89 601	3.62 618	0.94 618	0.64 533	1.85 593	0.69 493	2.20 566	2.04 621	2.22 621	1.70 555	1.67 555	1.27 552	2.53 533	4.48 640	0.33 533	0.25 520	0.27 470	0.29 529	0.38 533	0.40 538

SAMSARA	1.80 598	0.90 602	3.37 612	1.28 640	1.13 632	3.71 652	2.33 661	2.53 617	1.93 613	3.17 654	1.73 559	2.99 637	1.68 600	3.53 566	2.46 611	0.47 602	0.54 638	0.43 591	0.47 610	0.59 605	0.64 610

ADCMid	2.11 620	0.90 602	8.39 650	0.75 555	0.69 554	1.98 601	1.14 596	2.18 561	1.67 591	2.85 642	1.85 579	2.35 619	2.02 622	2.35 516	10.58 671	0.34 543	0.32 573	0.39 578	0.44 603	0.51 588	0.53 584

GANetREF_RVC	1.11 525	0.90 602	1.56 522	0.88 598	0.53 481	1.41 546	1.35 615	1.91 483	1.54 573	1.28 454	1.32 443	1.46 517	1.23 545	2.04 486	1.00 491	0.57 621	0.45 620	0.67 632	0.52 621	0.91 632	0.62 607
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
PVD	1.82 600	0.91 605	3.02 604	1.03 625	0.94 615	2.61 629	1.14 596	2.78 636	3.40 656	3.08 651	2.75 626	2.39 622	2.49 643	2.81 545	3.66 631	0.48 604	0.49 633	0.59 627	0.49 615	0.60 608	0.81 629

PWCDC_ROB	1.39 562	0.91 605	2.10 566	1.08 628	0.92 609	1.72 574	0.58 447	2.03 516	3.30 654	1.32 469	4.87 656	1.21 454	1.71 603	1.98 478	1.75 585	0.65 630	0.26 527	0.29 498	0.25 463	0.56 600	0.41 542

PWC_ROB	1.39 562	0.93 607	4.07 622	0.77 565	0.83 595	1.16 502	0.53 404	1.87 470	2.01 618	2.36 626	3.06 634	1.65 552	1.60 591	2.65 539	2.29 607	0.34 543	0.23 498	0.36 567	0.25 463	0.39 538	0.49 571

SQANet	1.38 561	0.95 608	1.37 502	1.89 653	1.47 650	1.44 550	0.81 533	1.89 477	1.13 383	1.34 482	1.26 415	1.28 480	1.02 495	1.64 426	0.91 466	2.55 664	0.35 590	1.47 654	0.56 626	2.48 657	1.74 654

MFN_U_SF_RVC	1.62 585	0.96 609	4.36 626	0.92 609	0.69 554	2.62 630	1.10 589	2.50 613	1.74 598	1.99 612	1.86 581	2.45 624	1.78 610	3.08 553	2.84 618	0.54 615	0.50 634	0.56 622	0.60 632	0.60 608	0.67 612

anonymity	1.14 529	0.98 610	1.24 475	1.09 629	1.13 632	1.08 482	0.90 556	2.02 512	1.23 441	1.32 469	1.27 424	1.27 479	1.09 515	1.16 313	1.03 498	1.02 644	1.01 668	0.97 643	0.97 652	0.98 634	1.01 636

XQC	1.51 574	0.98 610	3.20 607	0.92 609	0.76 579	2.01 604	1.17 600	2.53 617	1.99 617	2.01 613	1.54 516	2.00 596	1.54 588	3.16 555	3.46 629	0.49 606	0.31 560	0.45 596	0.40 592	0.71 622	0.62 607

Consistency-Raft	1.27 556	1.01 612	2.17 571	1.04 626	1.20 641	0.96 459	1.00 578	1.84 460	1.95 615	1.38 502	2.11 600	1.44 512	1.03 497	1.18 319	1.40 546	0.73 636	0.83 654	0.89 640	0.99 655	1.33 645	0.95 635

z-mn7	1.77 595	1.06 613	7.02 641	0.74 546	0.54 488	2.58 626	1.03 582	1.90 481	2.73 646	1.61 566	3.00 632	1.96 592	1.40 572	5.23 600	2.87 619	0.31 518	0.25 520	0.27 470	0.25 463	0.34 513	0.35 511

PSMNet-RUCA	1.07 517	1.06 613	1.64 530	1.23 638	1.10 629	1.39 540	0.65 481	1.91 483	1.43 548	0.95 302	1.52 513	0.99 389	0.83 400	1.28 339	1.01 492	0.71 635	0.34 583	0.99 646	0.61 633	1.01 636	0.67 612

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 534	1.06 613	1.28 484	0.88 598	0.69 554	1.92 598	0.92 561	1.71 426	1.14 389	1.17 382	1.26 415	1.49 522	0.80 389	2.04 486	0.86 449	2.02 657	0.34 583	0.79 636	0.36 582	1.38 648	1.33 648

WZ-Net	2.14 622	1.08 616	11.68 663	0.89 605	0.78 584	1.76 581	1.59 630	2.39 595	2.03 619	2.11 618	1.95 590	2.30 616	2.28 637	5.94 620	3.86 635	0.35 553	0.27 537	0.29 498	0.32 555	0.52 589	0.50 575

PASM	1.48 572	1.08 616	3.96 621	0.93 615	0.93 612	1.17 509	1.19 602	1.77 441	1.65 588	1.90 600	1.52 513	1.75 569	1.42 577	4.54 585	1.52 561	0.64 629	0.68 651	0.69 634	0.79 643	0.70 620	0.74 622

DStereoSA	5.78 667	1.09 618	8.20 646	2.07 654	4.09 684	4.26 662	21.23 691	4.17 661	5.59 672	1.96 610	12.40 681	1.57 538	13.59 685	7.02 645	13.02 673	0.90 639	3.63 685	0.91 642	3.68 686	1.84 649	4.43 685

SPS-STEREO	1.78 596	1.09 618	1.52 517	1.22 637	1.14 634	1.87 595	1.11 590	2.27 580	1.70 593	3.17 654	2.39 613	2.84 634	1.93 618	4.41 582	2.93 620	1.04 647	0.99 667	0.97 643	0.94 649	1.03 638	1.05 638
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GASNet	1.13 527	1.10 620	3.29 611	1.00 624	0.68 551	0.82 393	0.67 487	1.85 467	1.38 523	1.39 506	1.25 413	1.25 468	1.20 544	2.72 542	1.62 572	0.46 598	0.26 527	0.36 567	0.34 575	0.55 599	0.33 492

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 598	1.11 621	4.33 625	0.84 587	0.77 580	3.70 651	2.41 666	2.04 519	1.85 608	1.75 587	1.90 585	1.92 585	1.25 549	7.33 649	1.45 551	0.47 602	0.47 625	0.53 615	0.77 642	0.50 585	0.55 591

AnonymousM	0.63 309	1.14 622	0.43 35	0.46 138	0.32 248	0.43 93	0.46 342	1.27 316	0.78 221	1.00 314	0.66 195	0.68 265	0.45 172	0.61 106	0.46 268	0.21 319	0.16 334	1.84 658	0.98 653	0.15 67	0.15 62

EDNetEfficient	2.40 633	1.14 622	8.59 651	0.77 565	0.73 561	1.06 476	1.53 626	1.54 375	4.06 662	4.87 671	2.81 627	2.23 610	3.53 658	3.04 552	9.65 667	0.27 474	0.24 508	0.27 470	0.31 547	0.70 620	0.67 612

otaku	1.67 587	1.18 624	1.56 522	2.27 656	1.59 651	1.98 601	1.23 607	2.23 569	1.37 521	1.48 540	1.63 544	1.73 564	1.23 545	1.85 457	1.09 503	2.96 667	0.58 644	1.74 655	0.61 633	2.94 664	2.15 659

NVStereoNet_ROB	2.17 624	1.18 624	3.51 615	1.14 634	1.26 644	1.57 564	1.51 623	2.19 563	2.11 624	2.04 614	4.80 654	3.17 644	2.11 629	7.97 658	2.10 596	1.12 650	0.94 664	1.10 650	1.34 663	0.95 633	1.31 645
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	1.47 570	1.20 626	2.50 586	1.46 647	1.08 628	1.58 565	1.51 623	1.96 500	1.87 609	2.31 625	2.20 604	1.51 528	1.88 616	1.57 408	1.34 540	0.94 642	0.83 654	0.84 639	0.80 644	1.00 635	1.06 639

DStereoO	1.82 600	1.21 627	2.98 602	1.42 645	0.88 607	1.54 560	4.03 675	1.90 481	2.15 627	1.56 556	1.82 574	1.75 569	4.06 665	1.76 444	2.15 599	2.39 662	0.52 635	0.97 643	0.43 600	2.24 653	0.68 616

Ntro	1.72 593	1.21 627	1.62 527	2.54 663	1.86 654	2.09 610	1.14 596	2.08 527	1.38 523	1.23 424	1.62 538	1.62 546	1.33 563	2.04 486	1.21 519	3.09 668	0.56 641	1.82 657	0.65 635	2.97 667	2.25 661

UDGNet	0.75 380	1.23 629	0.99 385	0.82 579	0.42 404	0.76 358	0.38 227	0.98 189	1.37 521	0.83 270	0.88 265	0.70 274	0.60 307	1.25 330	0.57 349	0.57 621	0.19 415	1.03 648	0.26 480	0.79 626	0.35 511

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 200	1.24 630	2.47 584	0.41 63	0.31 214	0.29 20	0.27 85	1.09 239	0.39 59	0.35 57	0.49 117	0.38 110	0.44 162	0.38 11	0.26 25	0.15 64	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 100	0.20 246

ADCS	2.35 629	1.26 631	6.54 637	0.85 590	0.77 580	2.18 613	1.79 641	2.47 607	2.20 628	2.80 641	2.14 603	2.38 620	2.09 625	2.81 545	13.83 680	0.43 584	0.41 611	0.40 584	0.45 606	0.59 605	0.67 612

LSM	6.55 670	1.26 631	15.64 670	1.79 651	68.74 708	1.67 573	2.08 653	2.26 572	2.59 636	3.13 653	3.08 635	1.90 580	1.81 611	2.89 548	2.16 600	0.43 584	0.59 645	0.50 607	0.58 628	0.64 613	17.24 697

SGM+DAISY	5.38 663	1.28 633	8.24 647	1.27 639	1.16 638	10.62 676	16.01 688	2.93 642	2.53 634	8.64 685	13.03 682	8.26 675	13.38 684	6.34 633	7.59 658	1.07 648	1.05 670	1.00 647	0.98 653	1.02 637	1.12 642

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 625	1.29 634	4.14 623	1.10 630	0.78 584	5.00 666	2.38 665	2.47 607	2.67 643	1.94 607	2.28 608	2.66 631	1.70 601	9.10 666	2.29 607	0.68 634	0.52 635	0.68 633	0.71 640	1.17 643	0.81 629

CC-Net-ROB	1.53 576	1.31 635	1.68 535	0.92 609	0.80 588	1.75 580	0.99 576	2.04 519	1.27 466	1.12 355	1.62 538	1.20 453	0.98 473	7.82 656	0.92 470	1.15 652	0.41 611	2.20 660	0.46 608	1.37 647	0.56 593

AANet	1.72 593	1.32 636	5.46 632	0.70 521	0.73 561	1.52 556	0.85 547	1.95 496	3.12 650	3.12 652	3.30 637	2.91 636	2.23 635	2.48 530	2.27 604	0.44 593	0.31 560	0.34 549	0.31 547	0.47 577	0.58 599

ACVNet-4b	3.05 650	1.42 637	18.09 678	2.85 665	2.33 665	2.32 621	1.22 605	2.47 607	2.21 629	1.26 443	2.36 612	2.64 630	1.46 581	6.32 631	1.23 523	3.29 671	0.45 620	2.37 664	1.02 658	3.03 668	2.61 666

Wz-Net-SNSev	1.68 589	1.45 638	8.71 652	0.71 526	0.67 550	1.35 535	1.51 623	2.15 550	1.47 562	1.51 543	1.68 551	2.27 613	1.38 569	4.23 578	2.36 609	0.32 526	0.29 551	0.31 517	0.33 569	0.43 552	0.39 532

AnyNet_C32	2.14 622	1.45 638	7.38 643	0.95 620	1.12 630	2.23 614	2.34 662	2.10 532	1.54 573	2.44 629	1.79 567	2.04 605	1.66 598	2.69 540	10.48 670	0.38 565	0.35 590	0.35 557	0.42 596	0.50 585	0.60 605

ACVNet_2	2.86 645	1.47 640	8.28 648	2.68 664	2.26 662	2.70 632	1.84 646	3.41 649	3.04 649	2.27 623	3.42 640	4.58 654	2.10 626	5.91 618	1.62 572	2.58 665	0.67 649	2.22 661	0.85 646	2.79 661	2.47 664

ACVNet_1	3.08 651	1.48 641	17.70 673	2.90 668	2.35 667	2.30 618	1.43 619	3.16 647	2.26 631	1.91 601	2.05 597	3.51 646	2.32 639	3.71 572	1.58 565	3.25 670	0.66 648	2.40 668	1.06 659	3.07 669	2.59 665

GCST	1.13 527	1.50 642	1.17 455	1.74 650	1.17 639	1.29 525	0.30 117	1.55 378	1.21 427	1.31 466	0.97 287	0.99 389	0.48 197	2.38 521	0.54 333	1.24 653	0.70 652	1.31 653	0.86 647	1.03 638	0.92 634

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 179	1.51 643	1.58 525	0.39 36	0.35 307	0.40 61	0.26 77	1.05 221	0.41 75	0.36 68	0.48 108	0.41 129	0.40 132	0.48 56	0.25 15	0.15 64	0.13 140	0.15 44	0.13 108	0.15 67	0.24 352

zh-mn7	1.84 603	1.51 643	9.67 656	0.70 521	0.54 488	1.47 552	0.84 540	1.93 491	2.13 626	2.50 634	2.70 625	1.67 555	1.35 565	4.75 593	3.14 625	0.32 526	0.27 537	0.27 470	0.27 499	0.32 498	0.39 532

EDNetEfficientorigin	10.59 681	1.52 645	177.33 715	0.68 498	0.54 488	1.66 572	1.20 604	1.94 493	3.39 655	4.69 669	3.37 638	3.08 641	2.79 649	3.25 559	3.63 630	0.26 453	0.24 508	0.33 541	0.28 510	0.85 628	0.87 632

WAO-7	2.78 640	1.54 646	2.18 572	1.41 644	1.19 640	3.92 657	2.01 650	4.19 662	3.89 661	2.98 647	5.47 659	4.18 652	3.28 654	8.24 662	4.27 637	1.13 651	1.01 668	1.18 651	1.13 662	1.19 644	1.13 643

RTS	2.76 638	1.55 647	15.40 667	1.13 631	1.42 647	3.75 654	2.21 656	2.45 602	2.72 644	2.91 645	2.85 629	2.58 628	1.62 592	6.28 628	5.80 650	0.41 578	0.30 555	0.35 557	0.35 579	0.52 589	0.54 585

RTSA	2.76 638	1.55 647	15.40 667	1.13 631	1.42 647	3.75 654	2.21 656	2.45 602	2.72 644	2.91 645	2.85 629	2.58 628	1.62 592	6.28 628	5.80 650	0.41 578	0.30 555	0.35 557	0.35 579	0.52 589	0.54 585

StereoAnything_RVC	0.49 205	1.60 649	0.87 322	0.37 14	0.21 21	0.26 11	0.21 21	0.53 12	0.23 4	0.23 2	0.21 6	0.19 1	0.35 100	1.29 340	0.23 1	0.22 354	0.11 22	0.15 44	0.11 9	2.36 655	0.13 3

light-stereo	14.46 687	1.65 650	20.58 681	19.82 691	25.36 695	19.10 686	0.90 556	9.64 685	6.02 675	19.83 697	46.75 711	67.67 713	2.22 634	32.02 701	2.68 614	1.65 655	3.82 686	0.79 636	0.95 651	3.54 675	4.12 683

Dean	3.77 656	1.65 650	17.87 674	3.01 670	2.54 669	3.15 645	2.10 654	4.80 669	4.42 665	2.89 644	6.03 661	5.45 663	2.55 647	3.40 564	2.13 597	3.22 669	0.89 661	2.51 671	1.07 660	3.07 669	2.65 670

WAO-6	2.98 649	1.67 652	1.88 550	2.38 660	2.30 664	3.53 650	2.37 663	4.38 666	4.64 668	2.42 627	4.50 648	4.85 658	2.99 650	5.22 599	5.37 648	1.77 656	1.16 674	2.31 663	1.47 669	2.42 656	1.99 658

MonStereo1	3.22 652	1.70 653	2.23 577	2.51 662	2.33 665	5.55 669	1.61 631	3.55 654	4.67 669	3.29 656	8.09 674	4.79 657	3.75 660	6.30 630	2.79 617	2.52 663	0.64 646	1.91 659	1.07 660	2.53 658	2.62 667

zh-sn7	2.00 614	1.73 654	9.50 655	0.77 565	0.73 561	1.77 583	1.32 613	2.08 527	1.66 589	1.91 601	2.48 620	1.81 576	2.25 636	5.74 613	4.07 636	0.33 533	0.33 579	0.32 529	0.32 555	0.44 563	0.46 564

LVE	3.40 655	1.80 655	2.21 574	2.90 668	2.44 668	3.27 649	2.25 658	4.80 669	5.06 670	2.43 628	6.79 664	5.99 665	2.64 648	9.20 668	2.28 605	3.30 672	1.11 673	2.38 665	1.48 670	2.95 666	2.62 667

RainbowNet	2.06 616	1.86 656	1.97 558	2.86 666	2.25 661	2.03 605	1.79 641	2.77 634	1.92 612	1.54 551	1.84 576	1.95 591	1.73 605	2.23 505	1.38 545	3.40 674	0.86 659	2.39 667	1.00 656	2.94 664	2.42 663

IMH-64-1	2.82 642	1.87 657	1.77 540	3.31 673	2.69 670	3.22 647	2.07 651	4.25 664	2.77 647	2.46 631	3.78 644	3.05 639	2.34 640	4.67 589	3.00 622	3.84 679	0.84 657	2.75 674	1.39 664	3.34 672	2.93 672

IMH-64	2.82 642	1.87 657	1.77 540	3.31 673	2.69 670	3.22 647	2.07 651	4.25 664	2.77 647	2.46 631	3.78 644	3.05 639	2.34 640	4.67 589	3.00 622	3.84 679	0.84 657	2.75 674	1.39 664	3.34 672	2.93 672

MSAF-DinoV2	2.45 634	1.88 659	17.19 672	0.89 605	0.52 473	1.39 540	0.97 572	2.84 640	1.77 599	1.55 554	1.65 546	3.60 647	2.28 637	5.74 613	4.64 642	0.28 492	0.17 361	0.26 456	0.28 510	0.49 583	0.54 585

IMH	3.35 654	1.95 660	1.86 549	3.30 672	2.72 672	4.03 660	2.00 647	4.58 668	3.83 660	2.87 643	6.99 666	4.69 655	3.21 653	6.77 641	2.97 621	3.91 682	0.89 661	2.78 676	1.40 668	3.36 674	2.93 672

WAO-8	4.57 660	2.01 661	2.58 590	2.37 658	2.21 659	9.75 673	1.71 635	6.04 677	16.34 687	4.11 661	7.69 672	7.41 667	3.85 661	10.02 681	3.85 633	2.05 658	1.09 671	2.44 669	1.39 664	2.56 659	1.86 656

Venus	4.57 660	2.01 661	2.58 590	2.37 658	2.21 659	9.75 673	1.71 635	6.04 677	16.34 687	4.11 661	7.69 672	7.41 667	3.85 661	10.02 681	3.85 633	2.05 658	1.09 671	2.44 669	1.39 664	2.56 659	1.86 656

TorneroNet	10.72 682	2.09 663	2.76 596	3.48 675	3.03 675	44.72 703	2.31 660	8.62 682	67.06 716	7.45 683	23.21 695	10.59 683	4.28 667	9.03 665	9.00 663	3.67 676	0.91 663	3.04 678	1.63 672	3.92 679	3.55 679

TorneroNet-64	5.41 664	2.10 664	2.43 582	3.49 676	2.83 673	9.90 675	2.13 655	8.87 683	16.79 692	5.39 676	9.18 677	10.68 684	3.92 664	9.55 672	5.11 646	3.36 673	0.86 659	2.88 677	1.62 671	3.76 677	3.37 676

KSHMR	8.76 678	2.14 665	3.59 616	3.60 679	3.13 676	4.15 661	2.67 668	5.61 675	58.90 715	3.04 649	55.71 713	4.94 659	2.54 646	4.61 588	3.05 624	3.49 675	1.57 679	3.14 679	1.98 676	3.84 678	3.49 677

AnyNet_C01	2.38 631	2.21 666	10.17 658	0.99 623	0.79 586	3.12 644	2.37 663	2.69 631	1.89 610	2.58 637	2.44 617	2.70 632	1.86 615	3.65 567	7.12 656	0.41 578	0.41 611	0.40 584	0.42 596	0.68 618	0.79 627

PWCK	3.24 653	2.37 667	10.86 660	2.14 655	1.14 634	3.71 652	4.19 676	3.02 645	3.55 658	3.05 650	3.63 642	3.09 642	2.35 642	8.16 661	3.41 628	2.17 660	0.96 665	1.77 656	1.01 657	2.84 662	1.40 649

coex-ft	8.35 676	2.39 668	100.24 714	0.68 498	0.54 488	1.77 583	1.57 629	1.71 426	11.00 679	18.91 696	3.76 643	3.85 650	8.23 679	3.29 561	6.58 653	0.31 518	0.31 560	0.32 529	0.31 547	0.69 619	0.57 596

ktn	4.56 659	2.41 669	2.54 587	3.79 681	3.25 677	4.81 665	2.91 671	5.52 673	7.36 676	4.12 663	14.55 687	7.54 670	3.70 659	7.84 657	3.35 627	4.06 683	1.86 680	3.26 682	2.22 680	3.27 671	2.86 671

notaker	4.29 658	2.42 670	5.06 629	3.89 682	3.29 679	4.00 658	2.25 658	4.93 671	3.47 657	4.21 666	6.79 664	7.67 671	3.37 656	9.25 670	6.47 652	4.09 684	1.42 676	3.35 683	2.13 679	4.11 681	3.54 678

DStereoFS	6.12 669	2.43 671	7.51 644	2.47 661	2.16 657	16.09 683	8.18 680	4.22 663	12.08 681	3.74 658	14.16 685	7.84 673	13.66 686	7.03 647	9.84 668	0.90 639	1.49 677	1.23 652	2.79 682	1.36 646	3.31 675

JetBlue	4.18 657	2.45 672	10.42 659	1.40 641	2.89 674	10.68 677	10.68 681	3.91 658	2.52 633	2.74 639	3.39 639	4.50 653	4.27 666	7.97 658	7.67 659	0.89 638	0.97 666	0.89 640	0.92 648	2.26 654	2.21 660

UNDER WATER	5.68 666	2.46 673	15.52 669	3.98 684	3.53 680	5.15 667	2.74 669	5.58 674	16.41 690	4.00 659	4.56 649	9.12 677	6.43 674	6.22 624	9.11 664	3.85 681	1.35 675	3.18 681	1.98 676	4.51 684	3.84 682

UNDER WATER-64	5.84 668	2.48 674	17.93 675	3.97 683	3.58 681	7.70 672	3.03 672	5.72 676	14.13 682	4.18 665	4.00 646	9.27 678	6.80 675	6.20 623	9.22 665	3.67 676	1.52 678	3.14 679	1.95 674	4.43 683	3.83 681

UDG	1.47 570	2.69 675	1.13 433	1.45 646	1.65 652	1.34 534	0.79 525	1.75 437	1.27 466	1.29 458	1.74 560	1.99 595	1.39 571	1.66 429	1.51 559	0.91 641	0.55 640	2.30 662	0.76 641	1.99 650	1.20 644

DDUNet	1.56 579	2.70 676	1.35 494	1.79 651	1.88 655	1.82 589	0.91 559	1.84 460	1.20 420	1.40 512	1.79 567	1.62 546	1.17 534	1.59 416	1.22 520	1.11 649	0.76 653	2.38 665	0.94 649	2.12 651	1.53 652

Wz-Net-TNSev	2.10 619	2.71 677	9.30 653	0.72 532	0.65 538	2.41 623	1.81 645	2.45 602	1.77 599	1.62 570	1.56 525	2.56 627	2.01 620	5.30 601	4.46 639	0.41 578	0.38 604	0.33 541	0.37 586	0.54 597	0.64 610

DispFullNet	2.39 632	2.89 678	3.74 619	3.09 671	2.27 663	2.04 606	0.84 540	2.19 563	1.73 597	2.54 635	1.98 591	2.23 610	5.83 671	3.44 565	1.84 591	1.03 645	0.33 579	2.65 673	1.97 675	2.87 663	2.34 662

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 361	3.18 679	2.55 588	0.40 51	0.24 53	0.42 84	0.23 46	0.66 47	0.46 99	0.47 143	0.45 94	0.33 72	0.27 36	0.58 93	0.30 88	1.34 654	0.10 2	0.22 334	0.19 302	0.45 566	1.32 647

MADNet++	5.41 664	3.18 679	6.43 636	4.66 686	3.95 683	6.15 670	6.75 679	4.51 667	4.51 667	5.06 673	6.27 662	4.96 660	6.14 672	9.39 671	11.70 672	4.71 685	4.19 687	3.97 685	3.33 683	4.08 680	4.25 684

MADNet+	2.80 641	3.38 681	11.57 662	1.50 648	1.21 643	3.18 646	2.00 647	3.52 653	2.61 637	1.81 593	2.09 599	2.83 633	2.18 633	7.55 652	5.44 649	0.84 637	0.83 654	0.71 635	0.66 636	1.05 640	1.08 640

HanzoNet	11.92 683	5.12 682	17.18 671	4.19 685	3.59 682	5.16 668	2.82 670	7.41 680	9.96 678	33.31 709	27.60 697	22.25 697	37.31 704	18.18 690	13.57 676	8.13 690	3.44 684	3.50 684	3.44 685	7.77 690	4.52 686

DGTPSM_ROB	13.06 684	8.27 683	22.29 684	9.53 688	18.14 686	11.53 678	31.97 696	10.82 686	16.25 685	7.14 680	19.39 693	10.12 680	16.69 689	9.85 676	22.49 691	4.77 686	8.72 690	5.37 688	10.24 697	6.15 687	11.56 690

DPSMNet_ROB	13.08 685	8.28 684	22.32 685	9.54 689	18.15 687	11.53 678	31.98 697	10.83 687	16.27 686	7.17 681	19.40 694	10.12 680	16.69 689	9.87 677	22.50 692	4.78 687	8.72 690	5.38 689	10.25 698	6.16 688	11.59 691

JetRed	7.02 672	8.94 685	25.72 692	2.89 667	3.27 678	14.25 682	12.27 685	6.69 679	4.45 666	4.46 667	4.56 649	6.65 666	5.43 669	7.46 651	14.41 682	2.60 666	3.31 682	2.61 672	2.30 681	4.34 682	3.79 680

DPSimNet_ROB	24.77 696	9.69 686	61.46 711	3.56 678	19.46 689	25.95 688	77.56 714	5.09 672	16.60 691	21.50 698	29.82 700	25.12 700	85.69 714	13.37 687	23.07 694	7.23 688	17.79 700	8.55 692	7.57 693	4.57 685	31.84 706

TCMNet-wrong-test	10.42 680	11.55 687	15.31 666	20.99 694	18.49 688	13.94 681	10.69 682	16.07 690	4.14 663	5.27 674	5.64 660	16.22 687	12.57 681	7.57 653	10.26 669	7.44 689	2.38 681	4.30 687	3.43 684	11.37 692	10.87 689

USTest	14.33 686	14.93 688	21.00 682	17.41 690	16.02 685	23.11 687	33.76 698	22.02 691	11.81 680	9.47 686	10.19 678	15.94 686	13.17 682	17.25 689	22.38 690	3.81 678	5.01 688	6.17 691	6.18 691	9.23 691	7.81 688

iinet-test	18.01 688	18.04 689	23.78 687	20.87 692	19.69 690	26.45 689	35.63 699	25.63 695	15.99 683	13.41 688	13.26 683	20.54 689	17.74 692	20.59 691	25.07 695	9.57 692	8.78 692	9.86 694	9.83 694	13.20 693	12.18 692

IINet	18.01 688	18.04 689	23.78 687	20.87 692	19.69 690	26.45 689	35.63 699	25.63 695	15.99 683	13.41 688	13.26 683	20.54 689	17.73 691	20.59 691	25.07 695	9.57 692	8.78 692	9.86 694	9.83 694	13.20 693	12.18 692

Anonymous_1	42.79 707	18.71 691	24.75 689	21.81 695	45.16 706	27.68 691	37.52 701	28.64 699	16.34 687	14.72 692	14.53 686	20.60 691	17.82 693	21.52 693	25.88 697	113.45 716	8.91 694	100.63 712	126.37 714	158.50 717	12.31 694

DPSM_ROB	19.12 690	19.13 692	25.13 690	22.15 696	20.86 693	28.06 692	37.75 702	27.18 697	16.95 693	14.25 690	15.07 688	21.66 692	18.69 694	21.83 694	26.51 698	10.15 695	9.30 695	10.45 696	10.41 699	14.00 695	12.85 695

DPSM	19.12 690	19.13 692	25.13 690	22.15 696	20.86 693	28.06 692	37.75 702	27.18 697	16.95 693	14.25 690	15.07 688	21.66 692	18.69 694	21.83 694	26.51 698	10.15 695	9.30 695	10.45 696	10.41 699	14.00 695	12.85 695

BEATNet-Init1	27.39 697	21.01 694	73.65 713	1.07 627	0.80 588	56.07 704	22.82 692	33.14 705	31.71 702	51.78 715	52.93 712	65.63 712	48.54 712	48.75 714	36.36 704	0.52 613	0.47 625	0.54 616	0.54 624	0.64 613	0.72 620

xxxxx1	54.34 710	26.72 695	27.03 693	114.14 711	99.00 711	30.68 697	47.19 704	32.52 702	26.09 697	17.85 693	17.48 690	21.86 694	20.92 696	24.38 697	33.78 701	34.73 708	41.33 710	157.67 715	175.68 715	65.82 710	71.99 713

tt_ll	54.34 710	26.72 695	27.03 693	114.14 711	99.00 711	30.68 697	47.19 704	32.52 702	26.09 697	17.85 693	17.48 690	21.86 694	20.92 696	24.38 697	33.78 701	34.73 708	41.33 710	157.67 715	175.68 715	65.82 710	71.99 713

ff	54.34 710	26.72 695	27.03 693	114.14 711	99.00 711	30.68 697	47.19 704	32.52 702	26.09 697	17.85 693	17.48 690	21.86 694	20.92 696	24.38 697	33.78 701	34.73 708	41.33 710	157.67 715	175.68 715	65.82 710	71.99 713

Selective-IGEV-i1pa	20.34 692	26.89 698	23.27 686	3.54 677	1.82 653	32.96 702	20.08 690	31.17 701	25.55 696	24.32 699	27.65 698	33.37 701	27.28 699	32.74 702	27.03 700	20.62 706	6.83 689	12.51 698	4.91 690	3.61 676	20.74 698

LRCNet_RVC	22.79 693	32.09 699	22.06 683	29.83 698	26.15 696	4.40 664	0.84 540	22.64 692	2.10 623	26.93 701	29.25 699	23.03 699	15.56 688	23.91 696	18.92 687	32.00 707	20.04 708	34.68 707	32.13 708	30.66 706	28.52 705

PML	51.64 709	37.49 700	14.31 665	7.45 687	20.27 692	107.80 715	231.34 718	8.94 684	27.70 701	86.74 716	268.93 718	69.03 714	61.09 713	24.71 700	14.36 681	9.71 694	3.40 683	9.60 693	4.67 689	20.46 698	4.76 687

FlowAnything	38.45 702	38.38 701	50.32 706	44.77 704	41.97 702	56.43 705	76.20 708	54.49 713	34.43 709	28.45 702	30.15 702	43.52 707	37.69 708	43.76 707	53.31 710	20.36 703	18.71 706	21.03 700	21.10 707	28.18 699	25.74 700

RAFT-FEzeroshot	38.43 700	38.42 702	50.19 702	44.92 706	41.98 703	56.48 709	76.24 711	54.46 710	33.87 705	28.51 704	30.31 704	43.61 709	37.54 705	43.76 707	53.32 711	20.29 700	18.70 703	21.03 700	21.04 703	28.21 702	25.79 701

RAFT-FE	38.43 700	38.42 702	50.19 702	44.92 706	41.98 703	56.48 709	76.24 711	54.46 710	33.87 705	28.51 704	30.31 704	43.61 709	37.54 705	43.76 707	53.32 711	20.29 700	18.70 703	21.03 700	21.04 703	28.21 702	25.79 701

CasAABBNet	38.42 699	38.42 702	50.26 705	44.76 703	41.87 700	56.47 707	76.22 710	54.44 708	33.92 707	28.53 706	30.36 706	43.53 708	37.59 707	43.77 710	53.32 711	20.27 699	18.70 703	21.03 700	21.04 703	28.19 700	25.79 701

Hybrid-DGEV	38.41 698	38.43 705	50.24 704	44.83 705	41.93 701	56.45 706	76.20 708	54.48 712	33.86 704	28.46 703	30.13 701	43.49 705	37.75 709	43.77 710	53.30 709	20.31 702	18.69 702	21.02 699	20.97 701	28.20 701	25.72 699

Selective-RAFT-Error	38.47 703	38.44 706	50.38 707	44.74 702	42.01 705	56.47 707	76.24 711	54.44 708	34.02 708	28.59 707	30.30 703	43.51 706	38.10 710	43.69 706	53.24 708	20.36 703	18.72 707	21.05 704	21.02 702	28.25 704	25.87 704

LSM0	42.92 708	38.72 707	50.66 708	47.49 708	110.18 716	56.77 711	75.87 707	54.87 714	33.74 703	29.48 708	31.12 707	43.77 711	37.12 703	43.85 712	53.44 714	20.50 705	18.67 701	21.05 704	21.07 706	28.37 705	41.73 707

HaxPig	39.02 704	41.39 708	41.59 697	30.10 699	32.36 697	29.49 694	27.65 694	30.56 700	37.94 710	43.75 710	43.81 708	33.42 702	35.69 701	41.51 704	40.33 706	43.91 711	47.48 714	45.87 708	47.14 710	42.29 707	44.06 709

AVERAGE_ROB	40.42 705	42.30 709	42.61 698	36.91 701	35.54 699	30.42 696	27.59 693	37.45 707	38.45 711	44.87 711	44.27 709	37.55 704	36.69 702	41.82 705	40.25 705	45.36 712	46.73 713	47.09 709	46.32 709	42.47 708	43.74 708

MEDIAN_ROB	42.01 706	44.30 710	44.14 701	35.08 700	34.90 698	31.33 700	29.90 695	36.77 706	40.11 712	47.14 714	46.55 710	37.49 703	38.50 711	44.30 713	42.32 707	47.93 713	49.31 715	49.68 710	49.00 711	44.98 709	46.46 710

DLNR_Zeroshot_test	23.23 694	48.25 711	43.77 700	177.04 714	78.39 710	0.35 40	0.21 21	23.33 693	0.82 241	0.67 239	0.86 258	0.58 224	0.30 60	1.64 426	0.48 286	10.69 697	0.13 140	0.18 179	0.14 156	76.63 713	0.23 328

DLNR-FE	23.24 695	48.33 712	43.35 699	177.19 715	78.30 709	0.35 40	0.21 21	23.45 694	0.82 241	0.67 239	0.86 258	0.58 224	0.29 48	1.62 424	0.48 286	10.93 698	0.13 140	0.18 179	0.14 156	76.65 714	0.23 328

RSGM-EC	88.73 713	82.35 713	50.81 709	105.24 709	99.50 714	93.69 713	125.26 715	90.19 715	46.12 713	45.12 712	57.25 714	101.03 715	88.09 715	153.95 715	152.34 716	105.29 714	59.41 716	113.44 713	52.73 712	91.73 715	61.05 711

acva	88.73 713	82.35 713	50.81 709	105.24 709	99.50 714	93.69 713	125.26 715	90.19 715	46.12 713	45.12 712	57.25 714	101.03 715	88.09 715	153.95 715	152.34 716	105.29 714	59.41 716	113.44 713	52.73 712	91.73 715	61.05 711

Selective-IGEV-i16pa	99.10 715	136.42 715	18.03 676	1.63 649	1.03 623	188.26 717	3.57 674	184.13 718	171.49 718	89.33 717	181.04 716	121.37 717	199.53 718	226.69 718	143.13 715	134.07 717	21.81 709	32.22 706	4.64 688	2.18 652	121.36 716

test_example2	192.91 716	210.59 716	206.44 716	199.86 716	204.90 717	172.02 716	182.95 717	138.34 717	134.89 717	193.14 718	200.54 717	186.77 718	177.82 717	204.95 717	207.57 718	221.83 718	238.70 718	186.02 718	190.07 718	226.94 718	173.78 717

ccccc		492.94 717		530.37 717	529.69 718	476.06 718		494.48 719		446.40 719		473.27 719		541.46 719		660.58 719	458.79 719	353.88 719	309.98 719	597.94 719

GS-Stereo							0.35 186	1.31 325	0.53 126	0.38 89	0.39 55	0.32 61	0.33 83	0.45 41	0.29 72	0.20 283	0.12 54	0.16 86	0.13 108	0.17 139	0.18 170

FSD					0.52 473	0.54 220	0.58 447	0.71 65	0.54 129	0.54 196	0.53 141	0.60 235	0.52 245	0.58 93	0.56 344	0.51 612	0.48 627	0.50 607	0.49 615	0.50 585

Low-res two-view benchmark