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.

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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

BPD-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 2	0.41 44	0.26 68	0.23 4	0.24 46	0.37 3	0.29 10	0.22 1	0.28 16	0.22 2	0.20 3	0.35 3	0.29 40	0.12 5	0.11 21	0.16 61	0.16 167	0.13 5	0.14 19

Pro-Stereo	0.32 28	0.17 2	0.36 1	0.41 44	0.29 125	0.59 198	0.21 17	0.36 2	0.30 13	0.35 37	0.25 6	0.23 4	0.13 1	1.57 345	0.26 7	0.14 27	0.11 21	0.19 158	0.17 193	0.13 5	0.13 2

IGEV	0.29 10	0.18 3	0.43 19	0.38 13	0.31 167	0.45 77	0.21 17	0.63 27	0.42 45	0.32 24	0.44 59	0.26 20	0.20 3	0.44 12	0.26 7	0.14 27	0.12 42	0.16 61	0.13 74	0.12 1	0.14 19

HiDET	0.27 4	0.19 4	0.39 5	0.39 21	0.24 28	0.30 17	0.21 17	0.60 18	0.35 24	0.27 5	0.30 22	0.33 57	0.25 16	0.50 32	0.32 70	0.14 27	0.12 42	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.16 73

LCMNet	0.30 19	0.19 4	0.38 3	0.39 21	0.25 49	0.32 21	0.22 25	0.65 30	0.58 99	0.28 8	0.33 28	0.33 57	0.29 36	0.58 56	0.32 70	0.14 27	0.13 87	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.17 100

CSFM-Stereo	0.28 8	0.19 4	0.39 5	0.40 33	0.21 10	0.40 40	0.21 17	0.60 18	0.33 19	0.32 24	0.29 18	0.31 45	0.29 36	0.49 25	0.27 20	0.15 42	0.14 162	0.14 4	0.11 7	0.14 22	0.14 19

MonStereo	0.29 10	0.19 4	0.47 37	0.37 5	0.22 16	0.55 171	0.31 97	0.60 18	0.44 52	0.29 13	0.28 16	0.23 4	0.20 3	0.60 65	0.26 7	0.11 1	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.14 22	0.14 19

Monster-pub-eth3d	0.29 10	0.19 4	0.48 43	0.37 5	0.22 16	0.55 171	0.31 97	0.60 18	0.44 52	0.29 13	0.29 18	0.23 4	0.21 8	0.59 62	0.26 7	0.11 1	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.14 22	0.14 19

MonSter	0.29 10	0.19 4	0.48 43	0.37 5	0.22 16	0.55 171	0.31 97	0.60 18	0.44 52	0.29 13	0.29 18	0.23 4	0.20 3	0.60 65	0.26 7	0.11 1	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.14 22	0.14 19

CAS	0.66 257	0.19 4	0.41 15	2.31 589	0.86 532	0.56 181	0.53 345	0.83 90	0.63 120	0.49 112	0.70 155	0.36 66	0.26 20	0.47 19	0.37 128	2.33 592	0.10 2	0.14 4	0.10 1	0.17 98	1.31 580

BridgeDepth_RVC	0.27 4	0.20 11	0.40 10	0.34 1	0.19 2	0.46 82	0.19 7	0.59 15	0.28 7	0.30 17	0.29 18	0.26 20	0.32 59	0.45 14	0.30 50	0.17 91	0.11 21	0.13 1	0.12 38	0.15 49	0.13 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.27 4	0.20 11	0.38 3	0.39 21	0.24 28	0.35 26	0.20 13	0.53 8	0.33 19	0.30 17	0.27 14	0.39 78	0.26 20	0.47 19	0.28 28	0.13 18	0.12 42	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.15 40

Monster-pub-mixall	0.32 28	0.20 11	0.44 24	0.37 5	0.22 16	0.28 12	0.18 2	0.69 42	0.36 34	0.37 48	0.36 33	0.27 25	0.20 3	1.43 320	0.25 5	0.15 42	0.12 42	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.15 40

MLG-Stereo_test3	0.29 10	0.20 11	0.46 28	0.43 60	0.24 28	0.47 93	0.19 7	0.75 63	0.31 14	0.36 41	0.22 3	0.35 64	0.21 8	0.61 68	0.26 7	0.16 58	0.12 42	0.16 61	0.11 7	0.13 5	0.15 40

MLG-Stereo	0.31 23	0.20 11	0.42 17	0.42 53	0.20 5	0.41 49	0.19 7	0.85 98	0.24 4	0.26 4	0.22 3	0.33 57	0.27 28	1.09 233	0.27 20	0.15 42	0.11 21	0.16 61	0.11 7	0.13 5	0.13 2

MatchStereo	0.30 19	0.21 16	0.44 24	0.35 2	0.19 2	0.21 3	0.23 38	0.90 118	0.54 82	0.28 8	0.48 74	0.25 15	0.24 15	0.53 36	0.33 81	0.17 91	0.12 42	0.14 4	0.11 7	0.14 22	0.14 19

NLSM3	0.38 66	0.21 16	0.47 37	0.46 91	0.36 266	0.43 67	0.34 129	0.75 63	0.62 117	0.43 77	0.70 155	0.39 78	0.43 126	0.62 73	0.37 128	0.15 42	0.12 42	0.19 158	0.17 193	0.16 71	0.16 73

BridgeDepth	0.30 19	0.21 16	0.39 5	0.41 44	0.18 1	0.57 183	0.32 108	0.71 51	0.35 24	0.27 5	0.26 11	0.39 78	0.43 126	0.48 21	0.29 40	0.14 27	0.10 2	0.13 1	0.12 38	0.15 49	0.13 2
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 10	0.21 16	0.51 67	0.41 44	0.27 74	0.26 6	0.25 50	0.51 7	0.31 14	0.37 48	0.48 74	0.28 34	0.35 78	0.54 39	0.29 40	0.11 1	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.13 2

water-stereo	0.41 83	0.21 16	0.69 169	0.45 79	0.28 110	0.50 128	0.27 67	0.96 131	0.52 75	0.57 152	0.78 177	0.59 175	0.53 201	0.44 12	0.43 186	0.17 91	0.16 272	0.17 91	0.15 130	0.17 98	0.22 252

1w_stereo	0.36 56	0.21 16	0.47 37	0.44 69	0.27 74	0.47 93	0.54 359	0.66 34	0.51 73	0.44 81	0.67 142	0.25 15	0.45 142	0.62 73	0.34 87	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.11 7	0.14 22	0.15 40

monsterstereo	0.36 56	0.21 16	0.53 79	0.48 122	0.36 266	0.27 10	0.29 82	0.58 12	0.52 75	0.45 89	0.61 127	0.26 20	0.27 28	1.23 266	0.28 28	0.14 27	0.12 42	0.15 30	0.12 38	0.16 71	0.13 2

monsters	0.35 50	0.21 16	0.49 49	0.43 60	0.39 303	0.34 24	0.26 61	0.69 42	0.44 52	0.49 112	0.41 47	0.23 4	0.26 20	1.38 304	0.27 20	0.14 27	0.11 21	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.15 40

MLG-Stereo_test1	0.29 10	0.21 16	0.42 17	0.41 44	0.25 49	0.37 34	0.20 13	0.71 51	0.20 1	0.25 3	0.17 1	0.33 57	0.26 20	0.92 178	0.26 7	0.15 42	0.11 21	0.16 61	0.11 7	0.13 5	0.13 2

dual_stereo	0.29 10	0.21 16	0.39 5	0.40 33	0.23 23	0.25 5	0.22 25	0.59 15	0.32 18	0.33 29	0.26 11	0.40 82	0.23 13	0.86 156	0.30 50	0.16 58	0.13 87	0.14 4	0.11 7	0.14 22	0.14 19

Pointernet	0.41 83	0.21 16	0.63 132	0.45 79	0.29 125	0.51 137	0.27 67	1.54 312	0.70 140	0.48 104	0.64 132	0.49 120	0.37 93	0.51 33	0.36 115	0.18 131	0.13 87	0.14 4	0.11 7	0.14 22	0.14 19

CES	0.51 154	0.21 16	0.40 10	0.42 53	1.40 578	0.53 152	0.34 129	1.04 162	0.68 135	0.45 89	0.67 142	0.35 64	0.28 33	0.58 56	0.35 96	0.16 58	0.13 87	0.15 30	0.10 1	0.19 172	1.69 586

asd	0.32 28	0.22 28	0.49 49	0.40 33	0.25 49	0.47 93	0.30 90	0.77 68	0.35 24	0.44 81	0.40 45	0.28 34	0.34 70	0.64 85	0.29 40	0.13 18	0.10 2	0.14 4	0.12 38	0.15 49	0.13 2

qwe	0.34 43	0.22 28	0.48 43	0.39 21	0.27 74	0.49 109	0.30 90	0.76 66	0.40 41	0.51 131	0.49 80	0.26 20	0.29 36	0.83 144	0.35 96	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.12 38	0.15 49	0.14 19

3.25w_new	0.33 36	0.22 28	0.50 59	0.39 21	0.24 28	0.52 143	0.33 116	0.77 68	0.43 50	0.49 112	0.46 69	0.32 49	0.37 93	0.64 85	0.28 28	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.12 38	0.12 1	0.15 40

3.25w	0.33 36	0.22 28	0.50 59	0.39 21	0.24 28	0.52 143	0.33 116	0.77 68	0.43 50	0.49 112	0.46 69	0.32 49	0.37 93	0.64 85	0.28 28	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.12 38	0.12 1	0.15 40

111111	0.36 56	0.22 28	0.49 49	0.47 108	0.45 357	0.36 31	0.22 25	1.04 162	0.44 52	0.33 29	0.33 28	0.40 82	0.26 20	0.99 199	0.27 20	0.17 91	0.12 42	0.15 30	0.11 7	0.15 49	0.15 40

MLG-Stereo_test2	0.27 4	0.22 28	0.40 10	0.39 21	0.24 28	0.35 26	0.18 2	0.58 12	0.23 2	0.28 8	0.24 5	0.34 62	0.19 2	0.79 132	0.24 3	0.16 58	0.11 21	0.15 30	0.11 7	0.13 5	0.14 19

LG-G_1	0.33 36	0.22 28	0.48 43	0.44 69	0.20 5	0.64 235	0.18 2	0.80 79	0.28 7	0.30 17	0.30 22	0.36 66	0.35 78	0.88 165	0.26 7	0.17 91	0.13 87	0.16 61	0.11 7	0.14 22	0.16 73

LG-G	0.33 36	0.22 28	0.48 43	0.44 69	0.20 5	0.64 235	0.18 2	0.80 79	0.28 7	0.30 17	0.30 22	0.36 66	0.35 78	0.88 165	0.26 7	0.17 91	0.13 87	0.16 61	0.11 7	0.14 22	0.16 73

SGD-Stereo	0.34 43	0.22 28	0.44 24	0.39 21	0.20 5	0.42 60	0.22 25	0.71 51	0.33 19	0.43 77	0.34 30	0.27 25	0.35 78	1.15 248	0.33 81	0.21 258	0.11 21	0.16 61	0.13 74	0.17 98	0.15 40

GREAT-IGEV	0.34 43	0.22 28	0.54 83	0.40 33	0.31 167	0.36 31	0.28 74	0.59 15	0.66 130	0.28 8	0.51 90	0.29 37	0.29 36	0.86 156	0.28 28	0.15 42	0.12 42	0.15 30	0.11 7	0.17 98	0.16 73
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 28	0.22 28	0.47 37	0.48 122	0.33 220	0.33 23	0.22 25	0.78 76	0.48 64	0.35 37	0.41 47	0.32 49	0.47 160	0.40 5	0.29 40	0.15 42	0.12 42	0.15 30	0.12 38	0.15 49	0.15 40

RAStereo	0.36 56	0.22 28	0.85 264	0.48 122	0.28 110	0.27 10	0.28 74	0.77 68	0.65 128	0.33 29	0.43 51	0.44 88	0.31 51	0.45 14	0.35 96	0.18 131	0.15 233	0.19 158	0.15 130	0.19 172	0.15 40

U	9.23 613	0.22 28	0.65 150	0.48 122	53.11 636	61.26 642	0.24 46	0.77 68	0.55 89	0.37 48	0.30 22	0.29 37	0.34 70	0.34 2	0.27 20	0.20 223	0.12 42	60.47 640	4.24 620	0.18 136	0.14 19

CREStereo++_RVC	0.49 141	0.22 28	0.46 28	0.48 122	0.38 294	0.45 77	0.25 50	0.77 68	1.30 427	0.82 205	1.23 345	0.47 111	0.37 93	0.55 42	0.44 191	0.16 58	0.11 21	0.16 61	0.80 578	0.18 136	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	0.55 169	0.22 28	0.49 49	0.43 60	0.19 2	1.00 404	0.34 129	1.40 284	1.30 427	0.84 212	0.93 213	0.63 194	0.52 198	1.48 332	0.47 220	0.15 42	0.12 42	0.17 91	0.11 7	0.19 172	0.13 2

PMTNet	0.47 129	0.22 28	0.43 19	0.39 21	0.24 28	0.71 273	0.26 61	0.78 76	1.03 270	0.65 171	0.69 149	0.55 156	0.48 166	0.90 173	0.36 115	0.99 575	0.13 87	0.15 30	0.10 1	0.15 49	0.15 40

WQFJA1++	1.34 495	0.23 44	0.51 67	0.40 33	0.29 125	0.46 82	0.20 13	0.67 36	0.31 14	0.40 69	0.39 40	0.34 62	0.39 105	0.66 92	0.28 28	0.19 172	0.13 87	0.16 61	0.13 74	20.39 626	0.17 100

GEAStereo	0.34 43	0.23 44	0.46 28	0.49 138	0.33 220	0.46 82	0.35 143	0.87 109	0.42 45	0.36 41	0.39 40	0.32 49	0.33 63	0.45 14	0.29 40	0.22 293	0.13 87	0.17 91	0.13 74	0.17 98	0.16 73

GSStereo	0.36 56	0.23 44	0.46 28	0.50 159	0.33 220	0.46 82	0.35 143	1.31 264	0.53 79	0.38 55	0.39 40	0.32 49	0.33 63	0.45 14	0.29 40	0.20 223	0.12 42	0.16 61	0.13 74	0.17 98	0.18 121

DA	0.47 129	0.23 44	0.59 105	0.54 236	0.26 68	1.08 421	0.44 265	1.51 302	0.63 120	0.48 104	0.69 149	0.55 156	0.49 179	0.49 25	0.38 136	0.20 223	0.14 162	0.19 158	0.13 74	0.19 172	0.17 100

GGEV	0.47 129	0.23 44	0.59 105	0.54 236	0.26 68	1.08 421	0.44 265	1.51 302	0.63 120	0.48 104	0.69 149	0.55 156	0.49 179	0.49 25	0.38 136	0.20 223	0.14 162	0.19 158	0.13 74	0.19 172	0.17 100

AdaDepth	0.33 36	0.23 44	0.69 169	0.46 91	0.29 125	0.44 73	0.24 46	0.54 10	0.38 37	0.33 29	0.38 38	0.26 20	0.31 51	0.81 136	0.27 20	0.12 5	0.13 87	0.16 61	0.13 74	0.16 71	0.20 192

2.5w	0.33 36	0.23 44	0.53 79	0.41 44	0.25 49	0.42 60	0.38 181	0.69 42	0.35 24	0.38 55	0.54 109	0.24 11	0.26 20	0.91 176	0.29 40	0.13 18	0.10 2	0.14 4	0.13 74	0.14 22	0.15 40

3.75w	0.34 43	0.23 44	0.50 59	0.39 21	0.30 146	0.62 215	0.36 156	0.70 50	0.38 37	0.44 81	0.49 80	0.25 15	0.36 86	0.72 107	0.28 28	0.13 18	0.09 1	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.15 40

LG-Stereo_L2	0.30 19	0.23 44	0.50 59	0.38 13	0.26 68	0.26 6	0.20 13	0.84 96	0.31 14	0.31 22	0.26 11	0.25 15	0.26 20	0.94 182	0.23 1	0.15 42	0.12 42	0.16 61	0.12 38	0.14 22	0.13 2

LGtest1	0.28 8	0.23 44	0.46 28	0.42 53	0.22 16	0.41 49	0.19 7	0.58 12	0.29 10	0.30 17	0.25 6	0.29 37	0.29 36	0.57 52	0.26 7	0.18 131	0.12 42	0.16 61	0.12 38	0.14 22	0.16 73

Reg-Stereo(zero)	0.46 119	0.23 44	0.50 59	0.45 79	0.25 49	0.41 49	0.27 67	0.80 79	1.12 316	0.93 234	0.79 180	0.91 296	0.46 152	0.74 112	0.44 191	0.15 42	0.13 87	0.15 30	0.12 38	0.15 49	0.18 121

FoundationStereo	0.26 3	0.23 44	0.41 15	0.40 33	0.24 28	0.32 21	0.22 25	0.43 4	0.24 4	0.31 22	0.25 6	0.30 42	0.32 59	0.36 4	0.27 20	0.16 58	0.12 42	0.15 30	0.11 7	0.13 5	0.14 19

DEFOM-Stereo	0.34 43	0.23 44	0.46 28	0.44 69	0.29 125	0.79 316	0.23 38	0.50 6	0.39 39	0.38 55	0.32 26	0.23 4	0.25 16	1.21 264	0.28 28	0.17 91	0.12 42	0.15 30	0.11 7	0.14 22	0.16 73

WCG-NET	0.43 99	0.23 44	0.58 99	0.42 53	0.26 68	0.46 82	0.32 108	0.77 68	1.16 340	0.77 193	0.75 169	0.58 169	0.44 135	0.62 73	0.38 136	0.16 58	0.12 42	0.16 61	0.14 109	0.15 49	0.14 19

Occ-G	0.44 106	0.23 44	0.59 105	0.44 69	0.27 74	0.43 67	0.61 408	0.85 98	0.62 117	0.48 104	0.66 139	1.00 335	0.45 142	0.79 132	0.45 204	0.17 91	0.14 162	0.18 130	0.13 74	0.16 71	0.18 121

IGEV-Stereo+	0.46 119	0.23 44	0.51 67	0.42 53	0.46 366	0.15 1	0.19 7	0.45 5	0.37 36	0.28 8	0.25 6	0.31 45	0.41 110	1.43 320	0.31 59	0.18 131	0.13 87	0.15 30	0.12 38	1.09 573	1.74 587

WCG-NET（raft）	0.46 119	0.23 44	0.59 105	0.42 53	0.24 28	0.50 128	0.35 143	0.76 66	1.10 301	0.72 185	0.76 170	0.91 296	0.50 187	0.88 165	0.40 159	0.16 58	0.13 87	0.15 30	0.14 109	0.15 49	0.17 100

trnet	0.40 78	0.23 44	0.40 10	0.37 5	0.20 5	0.53 152	0.29 82	0.81 82	1.15 333	0.59 153	0.72 162	0.53 146	0.43 126	0.56 46	0.37 128	0.18 131	0.13 87	0.15 30	0.10 1	0.14 22	0.14 19

MoCha-V2	0.43 99	0.23 44	0.55 86	0.56 274	0.23 23	0.44 73	0.32 108	1.35 272	0.63 120	0.54 142	0.55 112	0.42 84	0.57 223	1.12 243	0.28 28	0.15 42	0.13 87	0.15 30	0.13 74	0.17 98	0.18 121

LoS	0.41 83	0.23 44	0.46 28	0.39 21	0.23 23	0.48 103	0.40 207	1.12 194	0.94 231	0.50 121	0.66 139	0.49 120	0.42 118	0.63 83	0.39 142	0.19 172	0.14 162	0.16 61	0.11 7	0.14 22	0.15 40
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.55 169	0.23 44	0.67 159	0.56 274	0.32 200	0.71 273	0.39 198	0.83 90	0.72 144	0.93 234	1.87 517	0.70 214	0.41 110	1.21 264	0.39 142	0.16 58	0.13 87	0.21 236	0.23 377	0.20 214	0.18 121

TANstereo	0.45 109	0.23 44	0.50 59	0.43 60	0.21 10	0.65 241	0.26 61	0.83 90	0.88 206	0.95 239	0.99 234	0.51 131	0.45 142	0.56 46	0.36 115	0.19 172	0.24 443	0.16 61	0.13 74	0.17 98	0.27 355

gasm-f	0.37 62	0.24 66	0.50 59	0.49 138	0.33 220	0.37 34	0.44 265	0.87 109	0.42 45	0.36 41	0.65 136	0.32 49	0.46 152	0.58 56	0.30 50	0.22 293	0.13 87	0.17 91	0.13 74	0.19 172	0.16 73

DDF-Stereo	0.39 74	0.24 66	0.53 79	0.51 175	0.45 357	0.30 17	0.23 38	0.64 28	0.34 22	0.34 34	0.40 45	0.37 71	0.48 166	0.94 182	0.35 96	0.24 339	0.12 42	0.18 130	0.13 74	0.85 560	0.19 163

252Zero-FE	0.29 10	0.24 66	0.47 37	0.42 53	0.25 49	0.29 15	0.19 7	0.71 51	0.49 67	0.32 24	0.34 30	0.22 2	0.25 16	0.43 11	0.30 50	0.16 58	0.13 87	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.15 40

zero-FE	0.38 66	0.24 66	0.54 83	0.48 122	0.46 366	0.29 15	0.23 38	0.69 42	0.34 22	0.34 34	0.41 47	0.37 71	0.49 179	0.68 100	0.35 96	0.23 317	0.12 42	0.18 130	0.13 74	0.82 559	0.19 163

asda	0.31 23	0.24 66	0.51 67	0.39 21	0.24 28	0.43 67	0.33 116	0.68 38	0.40 41	0.39 62	0.44 59	0.27 25	0.35 78	0.55 42	0.31 59	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.11 7	0.14 22	0.13 2

DilatedVolume-Stereo	0.46 119	0.24 66	0.72 180	0.45 79	0.33 220	0.72 277	0.29 82	0.83 90	0.53 79	0.82 205	0.73 166	0.52 140	0.44 135	1.16 252	0.42 180	0.15 42	0.15 233	0.15 30	0.14 109	0.16 71	0.17 100

2.25w	0.35 50	0.24 66	0.55 86	0.38 13	0.24 28	0.44 73	0.25 50	0.69 42	0.42 45	0.49 112	0.59 123	0.27 25	0.35 78	0.83 144	0.37 128	0.13 18	0.11 21	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.17 100

2.75w_new	0.33 36	0.24 66	0.51 67	0.36 3	0.24 28	0.41 49	0.42 227	0.61 25	0.40 41	0.50 121	0.44 59	0.24 11	0.34 70	0.77 122	0.34 87	0.13 18	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.13 2

xyz-stereo	7.03 607	0.24 66	70.23 641	0.44 69	0.21 10	29.74 626	0.49 318	1.03 155	0.77 159	1.45 465	26.78 628	1.17 385	1.19 478	4.72 528	1.32 473	0.16 58	0.12 42	0.20 200	0.14 109	0.17 98	0.14 19

LG-Stereo_L1	0.31 23	0.24 66	0.49 49	0.38 13	0.27 74	0.28 12	0.21 17	0.68 38	0.29 10	0.27 5	0.25 6	0.25 15	0.22 11	1.25 269	0.24 3	0.16 58	0.12 42	0.15 30	0.12 38	0.14 22	0.13 2

HART	0.48 137	0.24 66	0.63 132	0.52 198	0.27 74	0.41 49	0.29 82	1.32 268	0.54 82	0.59 153	1.47 431	0.61 186	0.34 70	1.09 233	0.32 70	0.16 58	0.14 162	0.19 158	0.14 109	0.19 172	0.18 121

AIO_test	0.38 66	0.24 66	0.59 105	0.47 108	0.31 167	0.55 171	0.44 265	0.86 105	0.50 70	0.34 34	0.48 74	0.46 101	0.30 47	0.76 120	0.31 59	0.17 91	0.12 42	0.17 91	0.13 74	0.16 71	0.15 40

IGEV-RUCA	0.38 66	0.24 66	0.51 67	0.51 175	0.36 266	0.59 198	0.23 38	0.68 38	0.52 75	0.39 62	0.50 86	0.44 88	0.31 51	0.86 156	0.31 59	0.24 339	0.13 87	0.16 61	0.12 38	0.20 214	0.21 221

fffft	0.39 74	0.24 66	0.56 92	0.45 79	0.34 241	0.42 60	0.48 307	0.85 98	0.39 39	0.45 89	0.35 32	0.38 75	0.31 51	1.32 289	0.34 87	0.14 27	0.12 42	0.19 158	0.15 130	0.16 71	0.18 121
1: 1. 1
IGEV++	0.45 109	0.24 66	0.63 132	0.58 310	0.32 200	0.42 60	0.25 50	2.16 489	0.65 128	0.38 55	0.58 120	0.46 101	0.44 135	0.56 46	0.40 159	0.20 223	0.13 87	0.16 61	0.13 74	0.17 98	0.18 121

UniTT-Stereo	0.38 66	0.24 66	0.67 159	0.49 138	0.36 266	0.40 40	0.32 108	0.55 11	0.55 89	0.55 147	0.55 112	0.36 66	0.31 51	0.59 62	0.52 257	0.21 258	0.15 233	0.17 91	0.15 130	0.19 172	0.17 100

EGLCR-Stereo	0.41 83	0.24 66	0.59 105	0.45 79	0.27 74	0.54 165	0.22 25	1.23 243	0.56 93	0.44 81	0.43 51	0.68 206	0.29 36	0.89 170	0.34 87	0.17 91	0.12 42	0.20 200	0.17 193	0.17 98	0.18 121

MC-Stereo	0.46 119	0.24 66	0.58 99	0.63 370	0.30 146	0.38 38	0.32 108	0.98 136	0.74 152	0.66 174	0.85 196	0.56 165	0.60 250	1.07 226	0.32 70	0.17 91	0.12 42	0.17 91	0.15 130	0.16 71	0.16 73

test-3	0.56 182	0.24 66	0.82 240	0.50 159	0.29 125	0.57 183	0.34 129	1.09 183	1.03 270	1.33 410	0.69 149	0.87 274	0.45 142	1.68 369	0.39 142	0.17 91	0.12 42	0.20 200	0.17 193	0.17 98	0.16 73

test_1	0.56 182	0.24 66	0.82 240	0.50 159	0.29 125	0.57 183	0.34 129	1.09 183	1.03 270	1.28 388	0.69 149	0.87 274	0.45 142	1.67 367	0.39 142	0.17 91	0.12 42	0.20 200	0.17 193	0.17 98	0.16 73

test_3	0.57 194	0.24 66	0.87 274	0.55 252	0.30 146	0.60 204	0.40 207	1.07 171	1.08 289	1.20 340	0.68 144	0.92 304	0.43 126	1.68 369	0.40 159	0.16 58	0.13 87	0.22 271	0.19 241	0.21 263	0.17 100

CREStereo	0.40 78	0.24 66	0.40 10	0.37 5	0.22 16	0.52 143	0.29 82	0.81 82	1.15 333	0.59 153	0.72 162	0.51 131	0.42 118	0.57 52	0.37 128	0.19 172	0.13 87	0.15 30	0.10 1	0.14 22	0.15 40
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
VIP-Stereo	0.37 62	0.25 88	0.62 129	0.41 44	0.46 366	0.82 333	0.22 25	0.67 36	0.48 64	0.32 24	0.55 112	0.37 71	0.31 51	0.85 153	0.28 28	0.18 131	0.12 42	0.16 61	0.12 38	0.15 49	0.14 19

Zero-FE251	0.36 56	0.25 88	0.64 143	0.49 138	0.30 146	0.57 183	0.24 46	0.86 105	0.36 34	0.53 140	0.39 40	0.51 131	0.41 110	0.49 25	0.28 28	0.19 172	0.15 233	0.17 91	0.12 38	0.14 22	0.16 73

S2M2_XL	0.25 2	0.25 88	0.43 19	0.36 3	0.24 28	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 4	0.29 13	0.41 47	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.27 20	0.20 223	0.18 334	0.18 130	0.16 167	0.18 136	0.15 40
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 23	0.25 88	0.46 28	0.38 13	0.24 28	0.52 143	0.36 156	0.65 30	0.35 24	0.48 104	0.43 51	0.27 25	0.27 28	0.42 9	0.26 7	0.14 27	0.10 2	0.15 30	0.13 74	0.17 98	0.15 40

4.5w-stereo	0.31 23	0.25 88	0.46 28	0.38 13	0.24 28	0.52 143	0.36 156	0.65 30	0.35 24	0.48 104	0.43 51	0.27 25	0.27 28	0.42 9	0.26 7	0.14 27	0.10 2	0.15 30	0.13 74	0.17 98	0.15 40

4w-stereo	0.32 28	0.25 88	0.52 75	0.38 13	0.25 49	0.46 82	0.28 74	0.68 38	0.35 24	0.43 77	0.45 63	0.28 34	0.39 105	0.63 83	0.31 59	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.14 22	0.14 19

3w_stereo	0.35 50	0.25 88	0.60 115	0.41 44	0.21 10	0.52 143	0.53 345	0.72 56	0.47 62	0.47 96	0.50 86	0.23 4	0.45 142	0.49 25	0.30 50	0.13 18	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.15 49	0.17 100

2w_stereo	0.34 43	0.25 88	0.52 75	0.40 33	0.23 23	0.46 82	0.47 299	0.77 68	0.44 52	0.47 96	0.51 90	0.24 11	0.44 135	0.49 25	0.31 59	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.15 49	0.16 73

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 66	0.25 88	0.61 123	0.53 221	0.29 125	0.36 31	0.22 25	1.24 245	0.42 45	0.45 89	0.65 136	0.37 71	0.51 193	0.41 8	0.30 50	0.18 131	0.12 42	0.17 91	0.13 74	0.18 136	0.20 192

MM-Stereo_test2	0.44 106	0.25 88	0.70 175	0.54 236	0.33 220	0.55 171	0.45 281	1.02 147	0.84 193	0.61 165	0.51 90	0.49 120	0.42 118	0.82 138	0.32 70	0.16 58	0.13 87	0.18 130	0.14 109	0.19 172	0.17 100

AIO_rvc	0.38 66	0.25 88	0.65 150	0.47 108	0.31 167	0.55 171	0.38 181	0.98 136	0.51 73	0.35 37	0.48 74	0.49 120	0.22 11	0.87 161	0.31 59	0.16 58	0.12 42	0.16 61	0.12 38	0.15 49	0.15 40

castereo	0.43 99	0.25 88	0.50 59	0.46 91	0.30 146	0.60 204	0.56 376	1.23 243	0.83 190	0.39 62	0.70 155	0.45 98	0.68 281	0.54 39	0.33 81	0.17 91	0.11 21	0.17 91	0.13 74	0.16 71	0.14 19

GIP-stereo	0.37 62	0.25 88	0.49 49	0.55 252	0.41 329	0.37 34	0.22 25	1.03 155	0.56 93	0.35 37	0.52 95	0.46 101	0.37 93	0.55 42	0.28 28	0.20 223	0.13 87	0.16 61	0.12 38	0.16 71	0.16 73

tt45	0.47 129	0.25 88	0.52 75	0.47 108	0.34 241	0.78 306	0.32 108	0.86 105	0.45 59	0.52 136	0.45 63	0.49 120	0.37 93	2.12 433	0.36 115	0.16 58	0.13 87	0.19 158	0.16 167	0.17 98	0.21 221

999	0.49 141	0.25 88	0.55 86	0.51 175	0.35 258	0.74 285	0.31 97	0.89 117	0.59 104	0.39 62	0.50 86	0.50 127	0.36 86	2.41 460	0.41 169	0.17 91	0.13 87	0.18 130	0.15 130	0.16 71	0.23 273

tg	0.54 164	0.25 88	0.70 175	0.52 198	0.31 167	0.89 365	0.29 82	1.12 194	0.98 247	0.85 214	1.03 251	0.62 189	0.42 118	1.37 300	0.41 169	0.17 91	0.13 87	0.22 271	0.21 317	0.17 98	0.17 100

RSM	0.40 78	0.25 88	0.53 79	0.50 159	0.27 74	0.46 82	0.40 207	0.94 130	0.49 67	0.42 75	0.44 59	0.65 198	0.33 63	1.07 226	0.32 70	0.15 42	0.13 87	0.17 91	0.14 109	0.17 98	0.15 40

AEACV	0.41 83	0.25 88	0.60 115	0.55 252	0.52 406	0.43 67	0.38 181	0.98 136	0.63 120	0.44 81	0.56 116	0.46 101	0.59 244	0.56 46	0.31 59	0.17 91	0.13 87	0.18 130	0.16 167	0.17 98	0.17 100

DEmStereo	0.98 427	0.25 88	0.85 264	0.49 138	0.33 220	1.02 407	0.55 369	0.97 132	0.93 225	1.41 448	2.13 536	1.01 340	2.01 555	5.62 546	0.78 364	0.19 172	0.15 233	0.20 200	0.20 275	0.18 136	0.25 317

CFNet-RSSM	0.57 194	0.25 88	0.76 209	0.49 138	0.28 110	0.59 198	0.27 67	1.89 415	1.17 345	1.09 278	0.95 217	1.06 352	0.53 201	0.74 112	0.41 169	0.17 91	0.13 87	0.17 91	0.15 130	0.16 71	0.16 73

NLSM1	0.54 164	0.26 108	0.61 123	0.49 138	1.04 556	0.83 341	0.31 97	1.55 315	0.68 135	0.52 136	0.77 174	0.46 101	0.48 166	1.02 211	0.56 286	0.19 172	0.19 352	0.21 236	0.18 217	0.20 214	0.18 121

depthmonostereo	0.45 109	0.26 108	0.89 283	0.49 138	0.24 28	0.60 204	0.36 156	1.03 155	0.77 159	0.50 121	0.65 136	0.50 127	0.55 212	0.70 103	0.39 142	0.16 58	0.16 272	0.16 61	0.14 109	0.16 71	0.20 192

MM-Stereo_test3	0.53 160	0.26 108	0.60 115	0.56 274	0.73 494	0.49 109	0.53 345	1.31 264	1.08 289	0.64 169	0.97 228	0.61 186	0.42 118	0.82 138	0.40 159	0.21 258	0.18 334	0.20 200	0.16 167	0.19 172	0.21 221

MM-Stereo_test1	0.51 154	0.26 108	0.59 105	0.53 221	0.31 167	0.50 128	0.53 345	1.06 168	1.09 297	0.88 221	0.70 155	0.54 152	0.59 244	1.18 258	0.35 96	0.19 172	0.17 302	0.20 200	0.17 193	0.20 214	0.18 121

castereo++	0.41 83	0.26 108	0.51 67	0.44 69	0.32 200	0.96 398	0.22 25	1.13 198	0.61 115	0.33 29	0.45 63	0.50 127	0.39 105	0.94 182	0.25 5	0.18 131	0.12 42	0.17 91	0.12 38	0.14 22	0.16 73

SMoEStereo_RVC	0.41 83	0.26 108	0.55 86	0.46 91	0.31 167	0.60 204	0.36 156	0.85 98	0.47 62	0.47 96	0.43 51	0.42 84	0.34 70	1.40 310	0.31 59	0.15 42	0.12 42	0.20 200	0.15 130	0.16 71	0.18 121

AIO-Stereo	0.39 74	0.26 108	0.54 83	0.50 159	0.24 28	0.45 77	0.39 198	1.13 198	0.57 96	0.42 75	0.49 80	0.52 140	0.25 16	0.74 112	0.32 70	0.16 58	0.13 87	0.18 130	0.14 109	0.16 71	0.15 40

RSM++	0.40 78	0.26 108	0.55 86	0.51 175	0.27 74	0.49 109	0.41 219	0.83 90	0.52 75	0.39 62	0.47 72	0.60 179	0.34 70	1.02 211	0.31 59	0.16 58	0.13 87	0.17 91	0.15 130	0.18 136	0.15 40

RAFT-Stereo-weight	0.49 141	0.26 108	0.58 99	0.49 138	0.28 110	0.61 212	0.34 129	1.16 219	1.11 308	1.06 273	0.79 180	0.75 227	0.28 33	0.79 132	0.42 180	0.16 58	0.13 87	0.17 91	0.15 130	0.16 71	0.18 121

MIM_Stereo	0.60 229	0.26 108	1.02 338	0.49 138	0.32 200	0.52 143	0.28 74	1.41 288	0.82 185	1.02 258	1.16 318	0.93 305	0.53 201	1.48 332	0.63 319	0.17 91	0.17 302	0.20 200	0.19 241	0.17 98	0.18 121

CASnet	0.42 95	0.26 108	0.52 75	0.52 198	0.21 10	0.49 109	0.35 143	0.85 98	0.85 197	0.84 212	0.69 149	0.48 116	0.31 51	0.57 52	0.34 87	0.19 172	0.12 42	0.27 405	0.22 345	0.23 305	0.15 40
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.50 151	0.26 108	0.84 258	0.51 175	0.49 386	0.64 235	0.31 97	0.91 119	1.02 267	1.05 267	0.72 162	0.76 229	0.32 59	0.69 101	0.40 159	0.18 131	0.11 21	0.23 307	0.20 275	0.19 172	0.16 73

Selective-IGEV	0.42 95	0.26 108	0.56 92	0.48 122	0.27 74	0.45 77	0.33 116	1.56 319	0.61 115	0.36 41	0.47 72	0.52 140	0.30 47	1.08 229	0.33 81	0.15 42	0.13 87	0.17 91	0.13 74	0.16 71	0.15 40

RCA-Stereo	0.52 158	0.26 108	0.66 155	0.49 138	0.33 220	0.54 165	0.44 265	1.20 231	1.41 473	0.69 179	1.06 265	0.63 194	0.79 319	0.62 73	0.35 96	0.17 91	0.12 42	0.17 91	0.14 109	0.16 71	0.16 73

fff	0.58 206	0.26 108	1.15 381	0.46 91	0.25 49	0.48 103	0.36 156	1.20 231	1.28 411	1.13 292	1.03 251	0.59 175	1.04 439	0.77 122	0.58 296	0.17 91	0.14 162	0.17 91	0.13 74	0.15 49	0.24 296

ADStereo(finetuned)	0.62 239	0.26 108	1.59 464	0.45 79	0.25 49	0.49 109	0.36 156	1.18 223	1.35 443	1.16 312	1.04 257	0.60 179	1.18 476	0.85 153	0.57 291	0.17 91	0.14 162	0.17 91	0.13 74	0.19 172	0.24 296

CrosDoStereo	1.56 516	0.26 108	0.78 218	0.51 175	0.29 125	0.66 247	11.86 615	1.18 223	1.00 260	1.35 423	1.76 497	0.99 329	1.83 548	6.64 573	0.83 380	0.19 172	0.15 233	0.20 200	0.22 345	0.18 136	0.25 317

DeepStereo_LL	1.56 516	0.26 108	0.78 218	0.51 175	0.29 125	0.66 247	11.86 615	1.18 223	1.00 260	1.35 423	1.76 497	0.99 329	1.83 548	6.64 573	0.83 380	0.19 172	0.15 233	0.20 200	0.22 345	0.18 136	0.25 317

DRaft	0.81 359	0.26 108	0.77 212	0.47 108	0.31 167	0.95 392	0.52 339	1.13 198	0.99 256	1.78 526	2.01 530	0.80 240	1.71 538	2.64 474	0.74 352	0.19 172	0.14 162	0.20 200	0.20 275	0.18 136	0.24 296

RAFT-RH_RVC	1.04 441	0.26 108	0.76 209	0.53 221	0.29 125	0.80 323	0.32 108	0.85 98	1.12 316	2.04 549	4.63 587	1.03 346	0.57 223	5.93 555	0.52 257	0.20 223	0.13 87	0.26 391	0.20 275	0.16 71	0.19 163

RAFT-345	0.86 387	0.26 108	0.73 194	0.53 221	0.28 110	0.53 152	0.41 219	0.85 98	1.31 434	1.33 410	2.32 545	0.85 271	0.53 201	5.69 547	0.48 229	0.19 172	0.14 162	0.22 271	0.17 193	0.17 98	0.17 100

cross-raft	0.56 182	0.26 108	0.65 150	0.55 252	0.31 167	0.66 247	0.37 171	1.68 345	0.82 185	1.06 273	1.07 268	1.25 404	0.45 142	0.74 112	0.39 142	0.15 42	0.13 87	0.19 158	0.16 167	0.19 172	0.17 100

DCANet	0.58 206	0.26 108	1.15 381	0.45 79	0.25 49	0.49 109	0.36 156	1.18 223	1.35 443	1.15 308	1.04 257	0.60 179	0.91 377	0.84 149	0.58 296	0.17 91	0.14 162	0.17 91	0.13 74	0.19 172	0.25 317

csc	0.58 206	0.26 108	1.15 381	0.46 91	0.25 49	0.48 103	0.36 156	1.20 231	1.28 411	1.13 292	1.03 251	0.59 175	1.04 439	0.77 122	0.58 296	0.17 91	0.14 162	0.17 91	0.13 74	0.15 49	0.24 296

cscssc	0.58 206	0.26 108	1.15 381	0.46 91	0.25 49	0.48 103	0.36 156	1.20 231	1.28 411	1.13 292	1.03 251	0.59 175	1.04 439	0.77 122	0.58 296	0.17 91	0.14 162	0.17 91	0.13 74	0.15 49	0.24 296

BStereo	0.41 83	0.27 133	1.63 466	0.43 60	0.29 125	0.55 171	0.40 207	0.60 18	0.54 82	0.37 48	0.36 33	0.38 75	0.29 36	0.66 92	0.41 169	0.13 18	0.14 162	0.15 30	0.19 241	0.16 71	0.18 121

Wave_Phase_stereo	0.53 160	0.27 133	1.63 466	0.43 60	0.29 125	2.72 568	0.40 207	0.82 87	0.54 82	0.37 48	0.36 33	0.38 75	0.29 36	0.66 92	0.41 169	0.13 18	0.14 162	0.15 30	0.19 241	0.16 71	0.18 121

WQFJX1	0.59 219	0.27 133	0.59 105	0.49 138	0.73 494	0.68 256	0.46 287	2.65 561	0.77 159	0.55 147	0.51 90	0.52 140	0.50 187	1.38 304	0.61 310	0.18 131	0.20 369	0.20 200	0.17 193	0.20 214	0.21 221

FlowAnything_test	0.41 83	0.27 133	0.67 159	0.60 337	0.33 220	0.62 215	0.35 143	0.64 28	0.48 64	0.46 94	0.36 33	0.45 98	0.37 93	0.54 39	0.52 257	0.25 361	0.19 352	0.28 421	0.33 503	0.22 284	0.22 252

4.25_new	0.32 28	0.27 133	0.49 49	0.40 33	0.27 74	0.49 109	0.39 198	0.69 42	0.35 24	0.40 69	0.43 51	0.27 25	0.36 86	0.48 21	0.32 70	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.11 7	0.14 22	0.13 2

4.5w_new	0.32 28	0.27 133	0.49 49	0.40 33	0.27 74	0.49 109	0.39 198	0.69 42	0.35 24	0.40 69	0.43 51	0.27 25	0.36 86	0.48 21	0.32 70	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.11 7	0.14 22	0.13 2

4.25w-stereo	0.32 28	0.27 133	0.49 49	0.40 33	0.27 74	0.49 109	0.39 198	0.69 42	0.35 24	0.40 69	0.43 51	0.27 25	0.36 86	0.48 21	0.32 70	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.14 22	0.13 2

3.5w_stereo	0.35 50	0.27 133	0.55 86	0.38 13	0.25 49	0.54 165	0.34 129	0.73 57	0.40 41	0.46 94	0.45 63	0.31 45	0.38 103	0.80 135	0.40 159	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.14 22	0.16 73

xyz-stereo-finetune	0.50 151	0.27 133	0.63 132	0.43 60	0.23 23	0.79 316	0.46 287	0.83 90	0.82 185	0.63 168	0.63 130	0.54 152	0.44 135	1.69 373	0.62 315	0.16 58	0.15 233	0.19 158	0.16 167	0.17 98	0.16 73

LG-Stereo	0.37 62	0.27 133	0.94 310	0.48 122	0.26 68	0.37 34	0.30 90	0.88 113	0.57 96	0.38 55	0.58 120	0.29 37	0.21 8	0.51 33	0.37 128	0.14 27	0.14 162	0.20 200	0.18 217	0.18 136	0.14 19

HUF	0.39 74	0.27 133	0.71 178	0.43 60	0.24 28	0.51 137	0.47 299	0.99 144	0.55 89	0.37 48	0.45 63	0.53 146	0.41 110	0.70 103	0.29 40	0.18 131	0.14 162	0.16 61	0.12 38	0.15 49	0.17 100

AIO-test1	0.61 236	0.27 133	0.68 163	0.68 431	1.02 554	0.79 316	0.36 156	1.59 329	1.35 443	0.59 153	0.89 206	0.60 179	0.49 179	1.20 263	0.36 115	0.18 131	0.17 302	0.23 307	0.25 399	0.18 136	0.26 337

MaDis-Stereo	0.38 66	0.27 133	0.72 180	0.45 79	0.35 258	0.30 17	0.31 97	0.81 82	0.54 82	0.38 55	0.38 38	0.58 169	0.49 179	0.53 36	0.39 142	0.20 223	0.16 272	0.19 158	0.15 130	0.19 172	0.15 40

Any-RAFT	0.55 169	0.27 133	0.49 49	0.50 159	0.27 74	0.98 402	0.25 50	1.71 362	1.08 289	0.90 226	0.99 234	1.13 379	0.46 152	0.74 112	0.35 96	0.19 172	0.13 87	0.17 91	0.13 74	0.16 71	0.19 163

RAFT-Test	0.58 206	0.27 133	0.81 231	0.50 159	0.33 220	0.95 392	0.27 67	1.40 284	0.89 207	1.00 249	1.12 294	1.39 439	0.48 166	0.74 112	0.41 169	0.17 91	0.14 162	0.17 91	0.14 109	0.16 71	0.18 121

GLC_STEREO	0.41 83	0.27 133	0.43 19	0.55 252	0.24 28	0.47 93	0.30 90	0.81 82	0.64 125	0.53 140	0.74 168	0.50 127	0.31 51	0.65 90	0.45 204	0.18 131	0.20 369	0.23 307	0.19 241	0.21 263	0.21 221

GMM-Stereo	0.75 316	0.27 133	0.66 155	0.56 274	0.34 241	0.71 273	0.97 507	1.09 183	0.91 213	1.37 430	1.79 502	1.11 375	0.79 319	2.08 429	0.48 229	0.19 172	0.12 42	0.25 370	0.25 399	0.21 263	0.78 561

raftrobust	0.55 169	0.27 133	0.63 132	0.68 431	0.69 487	0.50 128	0.34 129	1.08 176	0.97 244	1.32 404	0.88 204	0.62 189	0.80 326	0.82 138	0.44 191	0.20 223	0.16 272	0.16 61	0.14 109	0.15 49	0.18 121

111	0.66 257	0.27 133	1.15 381	0.46 91	0.25 49	0.72 277	0.42 227	1.57 322	1.44 487	0.83 207	1.39 407	1.10 370	0.80 326	0.97 196	0.65 328	0.20 223	0.14 162	0.18 130	0.15 130	0.18 136	0.28 371

Gwc-CoAtRS	0.55 169	0.27 133	0.73 194	0.49 138	0.30 146	0.63 226	0.25 50	1.38 278	1.12 316	1.05 267	1.02 244	1.10 370	0.55 212	0.72 107	0.44 191	0.17 91	0.14 162	0.17 91	0.15 130	0.16 71	0.17 100

NLMM1	0.60 229	0.28 153	0.63 132	0.48 122	0.73 494	0.68 256	0.43 245	2.47 543	1.11 308	0.60 160	0.63 130	0.51 131	0.47 160	1.34 293	0.58 296	0.19 172	0.21 387	0.20 200	0.17 193	0.20 214	0.19 163

MSCF	0.41 83	0.28 153	0.64 143	0.50 159	0.27 74	0.58 196	0.37 171	1.03 155	0.54 82	0.54 142	0.72 162	0.32 49	0.64 265	0.56 46	0.30 50	0.19 172	0.13 87	0.17 91	0.15 130	0.17 98	0.21 221

G2L-ROB	0.79 344	0.28 153	1.01 335	0.57 296	0.39 303	0.94 386	0.65 420	1.76 375	1.18 351	1.27 382	1.03 251	1.62 482	0.78 311	1.93 408	1.26 462	0.20 223	0.14 162	0.17 91	0.15 130	0.20 214	0.24 296

S2M2_L	0.35 50	0.28 153	0.47 37	0.43 60	0.30 146	0.31 20	0.16 1	0.61 25	0.68 135	0.32 24	0.49 80	0.47 111	0.34 70	0.40 5	0.33 81	0.25 361	0.22 405	0.20 200	0.22 345	0.25 346	0.23 273
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
H2IRNET	0.57 194	0.28 153	0.75 204	0.49 138	0.35 258	0.40 40	0.27 67	1.03 155	1.18 351	0.62 167	1.26 353	1.07 355	0.85 345	1.02 211	0.64 323	0.20 223	0.16 272	0.23 307	0.25 399	0.22 284	0.20 192

MGS-Stereo	0.43 99	0.28 153	0.61 123	0.46 91	0.28 110	0.49 109	0.33 116	0.60 18	0.89 207	0.47 96	1.32 380	0.51 131	0.32 59	0.66 92	0.39 142	0.20 223	0.16 272	0.18 130	0.16 167	0.18 136	0.18 121

MIF-Stereo (partial)	0.48 137	0.28 153	0.83 249	0.51 175	0.53 414	0.39 39	0.27 67	1.03 155	0.64 125	0.47 96	0.71 159	0.51 131	0.51 193	1.13 245	0.47 220	0.20 223	0.16 272	0.23 307	0.20 275	0.24 334	0.20 192

DCRE	0.85 383	0.28 153	0.76 209	0.60 337	0.49 386	0.59 198	0.53 345	1.04 162	0.92 218	0.80 198	7.34 601	0.87 274	0.57 223	0.78 131	0.43 186	0.16 58	0.17 302	0.19 158	0.17 193	0.18 136	0.22 252

DCANet-4	0.59 219	0.28 153	1.65 470	0.44 69	0.25 49	0.48 103	0.36 156	1.15 214	1.36 452	1.13 292	1.03 251	0.56 165	0.74 294	0.77 122	0.58 296	0.17 91	0.14 162	0.17 91	0.13 74	0.15 49	0.24 296

tt	6.61 605	0.28 153	6.10 571	3.77 612	2.17 589	11.53 612	19.61 621	13.53 622	5.81 607	3.00 583	2.82 563	4.97 595	6.33 606	3.83 511	7.23 590	9.13 624	11.32 627	5.87 623	6.22 623	6.01 617	2.63 603

IPLGR	0.62 239	0.28 153	1.32 431	0.50 159	0.29 125	0.65 241	0.34 129	1.47 298	1.19 354	1.21 347	1.07 268	0.70 214	0.65 270	1.05 219	0.55 280	0.18 131	0.15 233	0.20 200	0.17 193	0.21 263	0.20 192

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test-v	0.55 169	0.28 153	0.72 180	0.52 198	0.30 146	0.53 152	0.43 245	1.02 147	0.98 247	1.44 459	1.14 310	0.88 280	0.57 223	0.62 73	0.39 142	0.16 58	0.14 162	0.24 331	0.22 345	0.20 214	0.18 121

HHNet	0.64 251	0.28 153	0.69 169	0.45 79	0.46 366	0.50 128	0.57 382	1.13 198	1.03 270	1.26 377	2.21 540	0.70 214	0.59 244	1.10 238	0.51 249	0.21 258	0.13 87	0.23 307	0.19 241	0.20 214	0.31 411

FTStereo	0.92 413	0.28 153	0.61 123	0.57 296	0.34 241	0.65 241	1.80 577	1.09 183	0.84 193	1.75 522	4.13 581	1.04 347	1.62 527	1.59 353	0.48 229	0.21 258	0.17 302	0.23 307	0.22 345	0.19 172	0.58 535

PFNet	0.92 413	0.28 153	1.20 406	0.68 431	0.32 200	0.62 215	0.55 369	1.27 255	1.01 263	1.47 469	1.09 279	0.97 323	0.68 281	6.58 572	0.59 304	0.21 258	0.13 87	0.24 331	0.19 241	0.20 214	0.20 192

GrayStereo	0.83 370	0.28 153	0.62 129	0.66 405	0.37 278	0.76 296	1.79 574	1.19 227	0.91 213	1.98 546	1.89 518	1.07 355	1.76 543	1.43 320	0.50 245	0.20 223	0.15 233	0.19 158	0.21 317	0.18 136	0.41 478

test-2	0.55 169	0.28 153	0.72 180	0.52 198	0.30 146	0.53 152	0.43 245	1.02 147	0.98 247	1.44 459	1.14 310	0.88 280	0.57 223	0.62 73	0.39 142	0.16 58	0.14 162	0.24 331	0.22 345	0.20 214	0.18 121

test-1	0.56 182	0.28 153	1.13 374	0.58 310	0.34 241	0.60 204	0.38 181	1.56 319	0.98 247	0.80 198	1.02 244	0.83 262	0.52 198	0.64 85	0.46 210	0.17 91	0.16 272	0.20 200	0.17 193	0.20 214	0.26 337

iRaftStereo_RVC	0.49 141	0.28 153	0.72 180	0.53 221	0.29 125	0.52 143	0.33 116	1.14 202	0.84 193	0.85 214	0.99 234	0.55 156	0.36 86	0.83 144	0.40 159	0.18 131	0.13 87	0.22 271	0.20 275	0.20 214	0.18 121

XX-Stereo	0.97 424	0.28 153	8.28 584	0.85 522	0.70 493	0.44 73	0.22 25	1.07 171	0.69 139	0.66 174	1.56 462	1.38 438	0.38 103	1.36 297	0.38 136	0.21 258	0.14 162	0.20 200	0.19 241	0.19 172	0.16 73

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 182	0.28 153	0.81 231	0.45 79	0.25 49	0.40 40	0.34 129	1.12 194	1.13 322	1.35 423	1.58 468	0.80 240	0.67 277	0.71 106	0.43 186	0.14 27	0.11 21	0.18 130	0.17 193	0.18 136	0.16 73

AFF-stereo	0.60 229	0.28 153	0.72 180	0.48 122	0.29 125	0.34 24	0.37 171	1.22 238	1.20 358	1.21 347	1.59 472	1.10 370	0.70 288	1.01 207	0.44 191	0.14 27	0.12 42	0.19 158	0.20 275	0.18 136	0.15 40

Hybrid-DGEV-03	0.67 268	0.29 177	0.69 169	0.55 252	0.36 266	0.73 282	0.38 181	1.09 183	1.18 351	1.74 520	2.49 557	0.84 269	0.56 219	0.99 199	0.47 220	0.19 172	0.12 42	0.22 271	0.19 241	0.17 98	0.17 100

WQFJA1	0.55 169	0.29 177	0.56 92	0.47 108	0.85 530	0.78 306	0.38 181	2.26 508	0.79 173	0.51 131	0.53 99	0.53 146	0.50 187	0.73 110	0.66 332	0.17 91	0.21 387	0.19 158	0.17 193	0.19 172	0.18 121

WQFJX	0.58 206	0.29 177	0.57 96	0.46 91	0.87 538	0.75 290	0.39 198	2.67 566	0.80 179	0.55 147	0.53 99	0.54 152	0.55 212	0.97 196	0.61 310	0.17 91	0.19 352	0.19 158	0.16 167	0.19 172	0.20 192

NLMM	0.55 169	0.29 177	0.56 92	0.47 108	0.86 532	0.78 306	0.38 181	2.26 508	0.79 173	0.51 131	0.53 99	0.53 146	0.50 187	0.73 110	0.66 332	0.17 91	0.21 387	0.19 158	0.17 193	0.19 172	0.18 121

GASTEREO	0.43 99	0.29 177	0.62 129	0.51 175	0.27 74	0.62 215	0.36 156	1.02 147	0.58 99	0.55 147	0.83 192	0.30 42	0.65 270	0.64 85	0.30 50	0.19 172	0.13 87	0.17 91	0.15 130	0.16 71	0.21 221

xyz-stereo-finetune2	0.59 219	0.29 177	0.66 155	0.41 44	0.24 28	1.08 421	0.34 129	0.87 109	0.60 110	0.68 178	1.08 275	0.58 169	0.79 319	2.39 459	0.83 380	0.17 91	0.15 233	0.21 236	0.17 193	0.16 71	0.18 121

SCV_C0	0.48 137	0.29 177	0.88 279	0.46 91	0.31 167	0.46 82	0.31 97	1.67 341	0.87 203	0.40 69	0.52 95	0.54 152	0.29 36	1.27 276	0.34 87	0.18 131	0.14 162	0.17 91	0.14 109	0.20 214	0.18 121

SCV	0.51 154	0.29 177	0.72 180	0.63 370	0.27 74	0.40 40	0.38 181	2.32 520	0.75 157	0.36 41	0.49 80	0.55 156	0.35 78	1.31 283	0.34 87	0.25 361	0.13 87	0.17 91	0.14 109	0.18 136	0.18 121

mms	0.42 95	0.29 177	0.60 115	0.47 108	0.33 220	0.43 67	0.46 287	0.75 63	0.50 70	0.36 41	0.61 127	0.44 88	0.30 47	1.39 308	0.34 87	0.16 58	0.14 162	0.18 130	0.15 130	0.19 172	0.21 221

fffy	0.44 106	0.29 177	0.67 159	0.47 108	0.30 146	0.46 82	0.34 129	0.98 136	0.57 96	0.40 69	0.59 123	0.55 156	0.41 110	1.26 273	0.37 128	0.16 58	0.14 162	0.19 158	0.16 167	0.19 172	0.20 192

UGAM	1.17 470	0.29 177	1.08 358	0.55 252	0.43 343	0.69 267	0.71 442	1.14 202	1.35 443	1.00 249	1.49 435	1.90 515	0.86 353	9.61 607	0.89 394	0.21 258	0.19 352	0.30 445	0.25 399	0.20 214	0.18 121

MyStereo06	0.67 268	0.29 177	1.06 350	0.58 310	0.48 379	0.62 215	0.72 443	2.26 508	0.89 207	1.07 275	1.12 294	1.22 395	0.56 219	0.83 144	0.47 220	0.17 91	0.17 302	0.24 331	0.21 317	0.23 305	0.23 273

MyStereo05	0.70 293	0.29 177	1.22 411	0.58 310	0.48 379	0.62 215	0.72 443	1.52 306	1.54 509	1.17 316	0.91 209	0.77 233	0.79 319	1.45 325	0.68 339	0.17 91	0.17 302	0.24 331	0.21 317	0.23 305	0.23 273

AE-Stereo	0.58 206	0.29 177	0.81 231	0.62 360	0.41 329	0.69 267	0.46 287	2.49 548	1.25 391	0.49 112	0.77 174	0.69 211	0.46 152	0.61 68	0.42 180	0.17 91	0.16 272	0.21 236	0.20 275	0.19 172	0.18 121

plain	0.49 141	0.29 177	1.23 413	0.51 175	0.40 315	0.35 26	0.37 171	1.04 162	0.62 117	0.44 81	0.76 170	0.42 84	0.41 110	1.17 257	0.46 210	0.23 317	0.15 233	0.24 331	0.19 241	0.25 346	0.18 121

LoS_RVC	0.45 109	0.29 177	0.48 43	0.49 138	0.83 527	0.51 137	0.43 245	0.65 30	0.44 52	0.47 96	0.78 177	0.44 88	0.60 250	0.59 62	0.37 128	0.14 27	0.12 42	0.14 4	0.10 1	0.14 22	1.08 575

anonymousdsp2	0.58 206	0.29 177	0.93 303	0.51 175	0.30 146	0.75 290	0.46 287	1.95 435	0.87 203	0.81 203	0.78 177	0.76 229	0.48 166	1.10 238	0.45 204	0.19 172	0.14 162	0.18 130	0.13 74	0.20 214	0.22 252

riskmin	0.62 239	0.29 177	0.73 194	0.50 159	0.34 241	0.86 358	0.44 265	1.74 371	1.07 286	0.76 192	0.76 170	1.19 388	1.01 422	0.84 149	0.60 307	0.20 223	0.16 272	0.24 331	0.16 167	0.24 334	0.29 385

Selective-RAFT	0.55 169	0.29 177	0.85 264	0.58 310	0.28 110	0.91 372	0.34 129	1.00 146	0.96 240	0.59 153	0.64 132	0.80 240	0.76 300	1.34 293	0.51 249	0.21 258	0.15 233	0.17 91	0.15 130	0.19 172	0.19 163

TestStereo1	0.66 257	0.29 177	0.95 314	0.82 511	0.32 200	0.47 93	0.43 245	1.52 306	1.22 374	0.99 245	1.32 380	0.65 198	0.76 300	1.78 385	0.44 191	0.20 223	0.16 272	0.22 271	0.19 241	0.21 263	0.20 192

RAFT_CTSACE	0.66 257	0.29 177	1.14 379	0.57 296	0.51 401	0.68 256	0.44 265	0.88 113	0.98 247	1.03 262	1.83 510	1.23 399	0.67 277	1.48 332	0.38 136	0.16 58	0.16 272	0.21 236	0.20 275	0.20 214	0.17 100

SA-5K	0.66 257	0.29 177	0.95 314	0.82 511	0.32 200	0.47 93	0.43 245	1.52 306	1.22 374	0.99 245	1.32 380	0.65 198	0.76 300	1.78 385	0.44 191	0.20 223	0.16 272	0.22 271	0.19 241	0.21 263	0.20 192

IPLG	0.72 305	0.29 177	1.12 373	0.53 221	0.44 353	0.79 316	0.33 116	1.35 272	1.10 301	1.32 404	1.11 290	0.52 140	0.54 209	3.13 490	0.71 346	0.17 91	0.14 162	0.20 200	0.17 193	0.18 136	0.21 221

PSM-AAD	0.80 350	0.29 177	0.58 99	0.58 310	0.29 125	0.76 296	1.19 537	1.08 176	0.94 231	1.65 510	1.58 468	0.81 246	2.12 565	1.67 367	0.44 191	0.19 172	0.14 162	0.38 508	0.32 489	0.22 284	0.68 551

KYRaft	0.77 330	0.29 177	0.68 163	0.59 329	0.29 125	0.66 247	0.83 476	1.05 166	0.89 207	1.63 507	2.22 541	1.15 383	0.99 413	1.59 353	0.41 169	0.21 258	0.14 162	0.22 271	0.28 445	0.21 263	1.01 571

ASMatch	0.89 397	0.29 177	0.72 180	0.56 274	0.36 266	0.47 93	0.37 171	1.16 219	0.95 236	1.11 281	3.26 571	0.95 315	0.96 397	4.88 530	0.53 267	0.20 223	0.16 272	0.22 271	0.19 241	0.20 214	0.30 401

THIR-Stereo	1.02 438	0.29 177	0.73 194	0.51 175	0.29 125	0.94 386	1.31 547	1.08 176	0.98 247	1.35 423	1.91 522	1.16 384	1.54 523	6.37 570	0.79 369	0.20 223	0.14 162	0.21 236	0.22 345	0.19 172	0.25 317

Prome-Stereo	0.76 324	0.29 177	0.57 96	0.58 310	0.33 220	0.58 196	0.94 502	0.98 136	0.92 218	1.46 468	2.45 553	0.91 296	1.38 504	1.60 358	0.44 191	0.19 172	0.13 87	0.19 158	0.18 217	0.20 214	0.87 567

raft+_RVC	0.56 182	0.29 177	0.61 123	0.65 392	0.56 434	0.53 152	0.53 345	1.40 284	1.02 267	0.78 195	1.04 257	0.70 214	0.55 212	1.00 204	0.49 242	0.18 131	0.16 272	0.19 158	0.19 241	0.18 136	0.17 100

NLCSM	0.54 164	0.30 206	0.60 115	0.53 221	0.74 501	0.71 273	0.47 299	1.25 249	0.71 143	0.64 169	0.51 90	0.48 116	0.60 250	1.34 293	0.71 346	0.19 172	0.20 369	0.21 236	0.19 241	0.22 284	0.21 221

Replicate-Monster	0.43 99	0.30 206	2.04 501	0.37 5	0.22 16	0.47 93	0.23 38	0.82 87	0.50 70	0.44 81	0.27 14	0.31 45	0.29 36	1.01 207	0.26 7	0.14 27	0.11 21	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.38 463

coex_refinement	0.84 376	0.30 206	0.89 283	0.72 464	0.52 406	0.95 392	0.60 403	1.92 428	1.29 423	1.38 436	1.37 400	1.80 511	0.82 332	1.48 332	1.31 467	0.27 409	0.17 302	0.19 158	0.20 275	0.25 346	0.27 355

AIO-test2	0.61 236	0.30 206	0.93 303	0.65 392	0.65 471	0.79 316	0.50 326	1.33 270	1.40 469	0.65 171	1.15 316	0.53 146	0.42 118	1.18 258	0.36 115	0.25 361	0.18 334	0.26 391	0.31 482	0.20 214	0.21 221

ours_stereo	0.40 78	0.30 206	0.57 96	0.47 108	0.31 167	0.40 40	0.44 265	0.79 78	0.58 99	0.36 41	0.58 120	0.46 101	0.33 63	1.14 247	0.33 81	0.17 91	0.13 87	0.19 158	0.15 130	0.19 172	0.20 192

PAM_32	0.87 391	0.30 206	1.08 358	0.56 274	0.32 200	2.10 547	0.36 156	2.26 508	1.01 263	1.13 292	1.05 264	3.14 577	1.47 518	1.00 204	0.42 180	0.19 172	0.14 162	0.20 200	0.18 217	0.19 172	0.25 317

gcap-zeroshot	0.59 219	0.30 206	1.11 368	0.51 175	0.30 146	0.79 316	0.36 156	1.86 407	0.86 200	0.90 226	0.68 144	1.44 447	0.50 187	0.82 138	0.35 96	0.19 172	0.16 272	0.18 130	0.15 130	0.18 136	0.18 121

testlalala2	0.60 229	0.30 206	0.68 163	1.79 582	1.30 576	0.65 241	0.41 219	1.06 168	0.75 157	0.91 228	0.96 219	0.75 227	0.34 70	0.56 46	0.45 204	0.18 131	0.16 272	0.17 91	0.13 74	0.17 98	0.19 163

MyStereo07	0.50 151	0.30 206	0.58 99	0.58 310	0.48 379	0.59 198	0.78 455	1.19 227	0.60 110	0.49 112	0.54 109	0.43 87	0.55 212	1.32 289	0.36 115	0.18 131	0.18 334	0.24 331	0.21 317	0.23 305	0.23 273

MyStereo04	0.71 299	0.30 206	1.28 424	0.58 310	0.48 379	0.59 198	0.78 455	1.74 371	1.49 503	0.94 237	0.91 209	0.74 225	0.86 353	1.59 353	0.69 340	0.18 131	0.18 334	0.24 331	0.21 317	0.23 305	0.23 273

11t1	0.57 194	0.30 206	0.84 258	0.54 236	0.30 146	0.83 341	0.41 219	1.34 271	0.79 173	0.88 221	0.82 190	0.70 214	0.70 288	0.96 192	0.67 335	0.21 258	0.21 387	0.20 200	0.16 167	0.21 263	0.26 337

ff7	0.45 109	0.30 206	0.64 143	0.47 108	0.33 220	0.49 109	0.42 227	0.93 120	0.59 104	0.50 121	0.53 99	0.44 88	0.48 166	1.41 313	0.36 115	0.18 131	0.13 87	0.21 236	0.15 130	0.18 136	0.21 221

ffff	0.45 109	0.30 206	0.64 143	0.47 108	0.33 220	0.49 109	0.42 227	0.93 120	0.59 104	0.50 121	0.53 99	0.44 88	0.48 166	1.41 313	0.36 115	0.18 131	0.13 87	0.21 236	0.15 130	0.18 136	0.21 221

11t	0.45 109	0.30 206	0.64 143	0.47 108	0.33 220	0.49 109	0.42 227	0.93 120	0.59 104	0.50 121	0.53 99	0.44 88	0.48 166	1.41 313	0.36 115	0.18 131	0.13 87	0.21 236	0.15 130	0.18 136	0.21 221

MSKI-zero shot	0.56 182	0.30 206	0.61 123	0.55 252	0.28 110	0.68 256	0.28 74	1.25 249	0.68 135	0.92 231	1.33 386	0.81 246	0.33 63	1.94 409	0.36 115	0.18 131	0.13 87	0.17 91	0.13 74	0.16 71	0.19 163

testlalala	0.49 141	0.30 206	0.70 175	0.44 69	0.40 315	0.68 256	0.38 181	1.38 278	0.58 99	1.28 388	0.82 190	0.61 186	0.36 86	0.57 52	0.34 87	0.21 258	0.14 162	0.18 130	0.12 38	0.15 49	0.16 73

anonymousdsp	0.45 109	0.30 206	0.60 115	0.48 122	0.34 241	0.49 109	0.42 227	0.97 132	0.60 110	0.51 131	0.53 99	0.46 101	0.47 160	1.36 297	0.35 96	0.18 131	0.13 87	0.21 236	0.15 130	0.18 136	0.21 221

anonymousa	0.78 335	0.30 206	0.85 264	0.51 175	0.96 550	1.41 483	0.47 299	1.61 333	0.94 231	1.33 410	1.77 500	1.66 489	1.11 457	0.72 107	0.63 319	0.19 172	0.18 334	0.23 307	0.25 399	0.20 214	0.22 252

ProNet	0.46 119	0.30 206	0.69 169	0.46 91	0.32 200	0.57 183	0.52 339	1.15 214	0.67 132	0.44 81	0.50 86	0.44 88	0.43 126	1.31 283	0.38 136	0.16 58	0.15 233	0.19 158	0.16 167	0.18 136	0.18 121

ccc-4	0.45 109	0.30 206	0.64 143	0.47 108	0.33 220	0.49 109	0.42 227	0.93 120	0.59 104	0.50 121	0.53 99	0.44 88	0.48 166	1.41 313	0.36 115	0.18 131	0.13 87	0.21 236	0.15 130	0.18 136	0.21 221

DisPM	0.68 282	0.30 206	0.85 264	0.66 405	0.35 258	0.60 204	0.44 265	1.10 190	1.10 301	1.56 491	1.10 281	0.80 240	0.58 240	2.37 457	0.46 210	0.25 361	0.14 162	0.23 307	0.21 317	0.20 214	0.26 337

RAFT+CT+SA	0.63 248	0.30 206	0.73 194	0.69 444	0.37 278	0.40 40	0.55 369	1.93 430	1.04 276	0.72 185	1.23 345	0.62 189	0.69 285	1.69 373	0.42 180	0.19 172	0.13 87	0.22 271	0.22 345	0.21 263	0.19 163

Sa-1000	0.76 324	0.30 206	0.92 301	0.62 360	0.31 167	0.78 306	0.37 171	2.00 448	1.38 459	1.30 395	2.04 531	0.86 272	0.74 294	1.87 398	0.40 159	0.19 172	0.14 162	0.25 370	0.24 390	0.21 263	0.19 163

IGEV-Stereo	0.45 109	0.30 206	0.60 115	0.48 122	0.34 241	0.49 109	0.42 227	0.98 136	0.60 110	0.51 131	0.53 99	0.46 101	0.47 160	1.36 297	0.35 96	0.18 131	0.13 87	0.21 236	0.15 130	0.18 136	0.21 221
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
LCNet	0.73 308	0.30 206	0.58 99	0.58 310	0.31 167	0.68 256	0.53 345	1.09 183	0.94 231	1.19 335	1.34 390	0.96 320	1.32 497	2.50 467	0.46 210	0.19 172	0.13 87	0.21 236	0.25 399	0.28 381	0.69 554

AAGNet	1.84 539	0.30 206	0.79 222	0.66 405	0.32 200	0.65 241	0.50 326	1.02 147	1.01 263	1.47 469	1.21 335	0.99 329	1.16 465	2.76 480	22.69 626	0.24 339	0.13 87	0.22 271	0.20 275	0.24 334	0.16 73

TransformOpticalFlow	0.97 424	0.30 206	0.96 321	0.54 236	0.31 167	0.65 241	0.54 359	1.87 408	1.19 354	1.12 289	1.44 424	1.34 429	0.98 410	6.68 575	0.44 191	0.19 172	0.12 42	0.21 236	0.19 241	0.18 136	0.23 273

SST-Stereo	0.85 383	0.30 206	0.81 231	0.63 370	0.31 167	0.70 271	0.25 50	1.16 219	0.95 236	1.47 469	1.11 290	0.99 329	0.86 353	5.69 547	0.53 267	0.23 317	0.13 87	0.23 307	0.19 241	0.23 305	0.19 163

RAFT_R40	0.84 376	0.30 206	0.83 249	0.63 370	0.31 167	0.66 247	0.43 245	1.15 214	0.99 256	1.47 469	1.10 281	1.00 335	0.84 340	5.44 544	0.53 267	0.23 317	0.13 87	0.23 307	0.20 275	0.23 305	0.19 163

IRAFT_RVC	0.90 405	0.30 206	0.89 283	0.67 419	0.31 167	0.64 235	1.00 513	1.40 284	0.97 244	1.23 358	1.04 257	1.00 335	0.96 397	5.77 552	0.57 291	0.24 339	0.13 87	0.25 370	0.21 317	0.20 214	0.21 221

SFCPSM	0.74 312	0.30 206	1.06 350	0.52 198	0.39 303	1.36 473	0.64 418	2.42 535	1.11 308	1.18 327	1.21 335	0.81 246	0.78 311	1.08 229	0.57 291	0.22 293	0.17 302	0.22 271	0.24 390	0.23 305	0.21 221

FENet	0.62 239	0.30 206	0.68 163	0.57 296	0.33 220	0.82 333	0.40 207	1.41 288	1.12 316	1.03 262	0.87 201	0.98 324	0.84 340	1.00 204	0.70 343	0.23 317	0.16 272	0.23 307	0.20 275	0.22 284	0.24 296

R-Stereo Train	0.60 229	0.30 206	0.72 180	0.57 296	0.37 278	0.68 256	0.52 339	1.45 293	0.78 164	1.61 501	1.50 442	0.76 229	0.53 201	0.67 96	0.51 249	0.19 172	0.16 272	0.18 130	0.15 130	0.18 136	0.19 163

RAFT-Stereo	0.60 229	0.30 206	0.72 180	0.57 296	0.37 278	0.68 256	0.52 339	1.45 293	0.78 164	1.61 501	1.50 442	0.76 229	0.53 201	0.67 96	0.51 249	0.19 172	0.16 272	0.18 130	0.15 130	0.18 136	0.19 163
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
G2L-Stereo_test	0.77 330	0.31 240	0.97 322	0.51 175	0.41 329	0.90 369	0.80 466	1.67 341	1.22 374	1.32 404	1.27 362	1.50 461	0.81 330	1.74 378	1.02 430	0.20 223	0.14 162	0.16 61	0.16 167	0.18 136	0.22 252

PAM	0.86 387	0.31 240	1.19 402	0.55 252	0.35 258	2.17 548	0.47 299	2.26 508	0.87 203	1.18 327	0.96 219	3.01 572	1.41 511	0.90 173	0.40 159	0.19 172	0.13 87	0.19 158	0.18 217	0.20 214	0.27 355

model_zeroshot	0.53 160	0.31 240	1.00 333	0.57 296	0.39 303	0.74 285	0.39 198	1.38 278	0.67 132	0.88 221	0.85 196	0.71 221	0.37 93	0.77 122	0.39 142	0.21 258	0.17 302	0.19 158	0.17 193	0.17 98	0.22 252

test_sample2	0.67 268	0.31 240	0.89 283	0.54 236	0.29 125	0.80 323	0.63 416	1.83 394	1.10 301	0.93 234	1.06 265	0.94 311	0.92 385	1.24 268	0.59 304	0.23 317	0.20 369	0.22 271	0.21 317	0.24 334	0.25 317

CoDeX	0.78 335	0.31 240	1.04 343	0.56 274	0.37 278	1.13 430	0.60 403	2.77 570	1.29 423	1.17 316	1.26 353	0.91 296	0.87 362	1.42 318	0.74 352	0.21 258	0.16 272	0.21 236	0.18 217	0.21 263	0.21 221

SA	0.69 291	0.31 240	0.97 322	0.64 385	0.30 146	0.56 181	0.38 181	1.84 396	1.35 443	0.99 245	1.37 400	0.69 211	0.94 390	1.88 404	0.43 186	0.20 223	0.16 272	0.25 370	0.23 377	0.22 284	0.19 163

iRaft-Stereo_5w	0.89 397	0.31 240	1.04 343	0.56 274	0.47 377	0.47 93	0.68 429	1.19 227	1.08 289	0.80 198	1.35 395	1.46 453	0.90 374	5.11 533	1.16 445	0.18 131	0.15 233	0.22 271	0.19 241	0.21 263	0.24 296

MIPNet	0.60 229	0.31 240	1.07 355	0.51 175	0.34 241	0.68 256	0.40 207	1.67 341	1.14 328	1.11 281	0.93 213	0.60 179	0.78 311	0.77 122	0.58 296	0.18 131	0.14 162	0.19 158	0.16 167	0.18 136	0.21 221

PFNet+	0.62 239	0.31 240	0.99 328	0.57 296	0.31 167	0.57 183	0.30 90	0.99 144	1.25 391	1.33 410	1.10 281	0.79 238	0.57 223	1.35 296	0.53 267	0.26 388	0.17 302	0.28 421	0.26 416	0.21 263	0.27 355

STrans-v2	1.06 448	0.31 240	1.02 338	0.52 198	0.33 220	0.67 252	0.78 455	2.66 565	1.26 399	1.15 308	1.46 428	1.37 436	1.40 507	6.68 575	0.46 210	0.19 172	0.13 87	0.21 236	0.18 217	0.18 136	0.21 221

NRIStereo	0.62 239	0.31 240	0.78 218	0.56 274	0.28 110	0.63 226	0.33 116	1.16 219	0.92 218	1.15 308	0.87 201	0.90 292	0.58 240	2.24 444	0.56 286	0.22 293	0.14 162	0.21 236	0.19 241	0.22 284	0.18 121

Pruner-Stereo	0.64 251	0.31 240	0.79 222	0.66 405	0.31 167	0.61 212	0.42 227	1.22 238	1.09 297	1.53 483	1.09 279	0.94 311	0.55 212	1.37 300	0.56 286	0.25 361	0.14 162	0.24 331	0.21 317	0.21 263	0.25 317

DeepStereo_RVC	0.57 194	0.31 240	0.78 218	0.53 221	0.30 146	0.57 183	0.32 108	1.11 192	0.80 179	1.17 316	0.94 216	0.83 262	0.93 387	1.01 207	0.61 310	0.23 317	0.14 162	0.21 236	0.19 241	0.24 334	0.26 337

222	1.67 524	0.31 240	0.93 303	0.59 329	0.31 167	1.05 412	0.43 245	2.39 531	1.47 498	1.37 430	1.55 456	0.94 311	0.94 390	1.98 415	17.76 619	0.24 339	0.22 405	0.21 236	0.20 275	0.22 284	0.26 337

test_xeample	1.55 515	0.31 240	0.94 310	0.54 236	0.31 167	0.94 386	0.58 388	2.40 533	1.40 469	1.29 393	1.55 456	0.89 290	0.88 368	1.72 376	15.94 616	0.22 293	0.22 405	0.22 271	0.21 317	0.23 305	0.25 317

EAI-Stereo	0.76 324	0.31 240	0.74 199	0.55 252	0.28 110	0.70 271	1.72 570	2.57 555	0.90 212	0.75 190	3.03 568	0.57 167	0.43 126	1.10 238	0.49 242	0.19 172	0.14 162	0.17 91	0.18 217	0.17 98	0.21 221

GANet-RSSM	0.78 335	0.31 240	0.90 293	0.67 419	0.58 442	0.80 323	0.62 411	2.04 457	1.15 333	1.11 281	1.27 362	1.26 410	1.18 476	1.68 369	0.74 352	0.26 388	0.21 387	0.22 271	0.22 345	0.23 305	0.23 273

HSM-Net_RVC	0.91 410	0.31 240	0.60 115	0.54 236	0.31 167	1.15 437	0.60 403	3.76 590	1.30 427	1.57 495	1.75 496	1.67 491	1.01 422	1.61 360	0.90 398	0.23 317	0.17 302	0.19 158	0.18 217	0.20 214	0.22 252
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DispViT+	0.35 50	0.32 258	0.63 132	0.44 69	0.37 278	0.40 40	0.25 50	0.74 60	0.58 99	0.37 48	0.32 26	0.29 37	0.26 20	0.55 42	0.41 169	0.25 361	0.16 272	0.16 61	0.14 109	0.21 263	0.16 73

FE-Mocha	0.52 158	0.32 258	0.98 325	0.51 175	0.37 278	0.46 82	0.22 25	1.71 362	0.56 93	1.02 258	1.10 281	0.82 252	0.41 110	0.58 56	0.32 70	0.19 172	0.13 87	0.21 236	0.21 317	0.17 98	0.19 163

test_sample1	0.67 268	0.32 258	0.90 293	0.54 236	0.33 220	0.76 296	0.48 307	1.75 373	1.06 284	0.95 239	0.99 234	0.91 296	1.10 454	1.25 269	0.79 369	0.22 293	0.19 352	0.21 236	0.20 275	0.21 263	0.25 317

MyStereo8	0.70 293	0.32 258	1.24 416	0.63 370	0.53 414	0.90 369	0.34 129	1.60 331	1.35 443	1.20 340	1.31 375	0.89 290	0.64 265	0.77 122	1.02 430	0.18 131	0.15 233	0.20 200	0.18 217	0.22 284	0.30 401

SMFormer	0.79 344	0.32 258	0.95 314	0.49 138	0.27 74	0.83 341	0.43 245	2.16 489	1.45 492	1.27 382	1.50 442	0.98 324	0.96 397	1.87 398	0.99 422	0.24 339	0.22 405	0.22 271	0.21 317	0.23 305	0.27 355

tta	0.79 344	0.32 258	0.95 314	0.49 138	0.27 74	0.83 341	0.43 245	2.16 489	1.45 492	1.27 382	1.50 442	0.98 324	0.96 397	1.87 398	0.99 422	0.24 339	0.22 405	0.22 271	0.21 317	0.19 172	0.22 252

qqq1	0.76 324	0.32 258	0.95 314	0.49 138	0.27 74	0.83 341	0.43 245	2.16 489	1.45 492	1.27 382	1.50 442	0.98 324	0.96 397	1.87 398	0.48 229	0.24 339	0.22 405	0.18 130	0.15 130	0.19 172	0.22 252

fff1	0.76 324	0.32 258	0.95 314	0.49 138	0.27 74	0.83 341	0.43 245	2.16 489	1.45 492	1.27 382	1.50 442	0.98 324	0.96 397	1.87 398	0.48 229	0.24 339	0.22 405	0.18 130	0.15 130	0.19 172	0.22 252

1111x	1.96 547	0.32 258	1.54 460	0.54 236	0.30 146	1.00 404	0.69 432	2.47 543	1.33 438	1.21 347	1.44 424	1.21 391	1.11 457	8.49 598	16.14 617	0.22 293	0.23 433	0.22 271	0.23 377	0.25 346	0.26 337

GCAP-Stereo	0.43 99	0.32 258	0.80 226	0.50 159	0.27 74	0.53 152	0.31 97	1.05 166	0.67 132	0.69 179	0.71 159	0.58 169	0.42 118	0.51 33	0.35 96	0.18 131	0.15 233	0.18 130	0.13 74	0.17 98	0.15 40

knoymous	0.53 160	0.32 258	0.51 67	0.46 91	0.30 146	0.57 183	0.54 359	1.10 190	0.78 164	0.99 245	0.84 194	0.95 315	0.57 223	0.89 170	0.51 249	0.21 258	0.14 162	0.26 391	0.14 109	0.23 305	0.25 317

raft_robust	0.71 299	0.32 258	0.75 204	0.54 236	0.28 110	0.54 165	0.35 143	1.54 312	1.24 383	1.18 327	1.07 268	0.73 224	0.53 201	3.65 503	0.40 159	0.19 172	0.16 272	0.20 200	0.22 345	0.21 263	0.19 163

test_5	0.70 293	0.32 258	0.99 328	0.69 444	0.50 391	0.89 365	0.51 328	1.88 413	1.14 328	0.78 195	1.13 305	1.04 347	0.89 371	1.59 353	0.46 210	0.19 172	0.14 162	0.23 307	0.22 345	0.22 284	0.20 192

CRE-IMP	0.57 194	0.32 258	0.82 240	0.54 236	0.29 125	0.77 305	0.25 50	1.19 227	0.79 173	1.09 278	0.95 217	0.81 246	0.57 223	1.11 241	0.57 291	0.22 293	0.14 162	0.23 307	0.19 241	0.28 381	0.24 296

RAFT	0.67 268	0.32 258	0.83 249	0.63 370	0.34 241	0.69 267	0.57 382	1.14 202	0.84 193	1.12 289	1.20 329	1.75 505	0.92 385	1.09 233	0.60 307	0.22 293	0.19 352	0.27 405	0.24 390	0.22 284	0.23 273

rafts_anoy	0.55 169	0.32 258	0.66 155	0.72 464	0.61 458	0.53 152	0.40 207	1.24 245	1.06 284	0.85 214	0.83 192	0.67 204	0.53 201	0.77 122	0.55 280	0.20 223	0.15 233	0.25 370	0.26 416	0.22 284	0.21 221

xxxx	1.61 520	0.32 258	0.98 325	0.58 310	0.31 167	1.15 437	0.43 245	2.43 536	1.41 473	1.17 316	1.40 412	1.21 391	0.86 353	1.94 409	16.68 618	0.24 339	0.24 443	0.21 236	0.20 275	0.23 305	0.27 355

ac_64	0.86 387	0.32 258	1.02 338	0.74 478	0.60 452	1.04 409	0.53 345	2.20 503	0.99 256	1.23 358	1.11 290	1.96 527	1.06 445	2.01 420	1.01 427	0.30 450	0.22 405	0.24 331	0.23 377	0.22 284	0.22 252

cf-r	0.79 344	0.32 258	1.06 350	0.57 296	0.64 466	0.78 306	0.51 328	2.04 457	1.22 374	1.20 340	1.27 362	1.53 467	0.91 377	1.47 330	0.94 414	0.25 361	0.19 352	0.22 271	0.23 377	0.19 172	0.21 221

PSMNet-RSSM	0.78 335	0.32 258	0.89 283	0.65 392	0.43 343	0.73 282	0.58 388	2.14 482	1.19 354	1.18 327	1.38 405	1.31 422	1.07 447	1.43 320	0.82 379	0.28 427	0.21 387	0.27 405	0.29 464	0.25 346	0.26 337

DIP-Stereo	0.64 251	0.32 258	0.91 298	0.49 138	0.36 266	0.91 372	0.33 116	2.51 551	0.77 159	1.25 365	1.00 239	0.68 206	0.51 193	0.92 178	0.65 328	0.19 172	0.15 233	0.21 236	0.17 193	0.19 172	0.22 252
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	0.59 219	0.33 279	1.11 368	0.63 370	0.37 278	0.41 49	0.33 116	1.80 386	0.79 173	1.04 264	1.10 281	1.05 351	0.43 126	0.87 161	0.48 229	0.18 131	0.13 87	0.19 158	0.18 217	0.20 214	0.23 273

UGAM-zero	1.05 446	0.33 279	1.04 343	0.49 138	0.31 167	0.67 252	0.26 61	2.37 529	0.80 179	1.05 267	1.11 290	2.86 570	1.81 546	6.26 562	0.50 245	0.18 131	0.15 233	0.19 158	0.16 167	0.17 98	0.21 221

GCAP-BAT	0.54 164	0.33 279	0.75 204	0.45 79	0.50 391	0.84 350	0.35 143	0.98 136	0.80 179	0.88 221	1.04 257	0.88 280	0.37 93	1.25 269	0.41 169	0.19 172	0.15 233	0.18 130	0.13 74	0.17 98	0.22 252

IGEVStereo-DCA	0.49 141	0.33 279	0.64 143	0.46 91	0.34 241	0.50 128	0.42 227	0.93 120	0.59 104	0.48 104	0.48 74	0.48 116	0.45 142	2.28 449	0.44 191	0.19 172	0.14 162	0.19 158	0.15 130	0.17 98	0.21 221

rrr	0.57 194	0.33 279	2.43 520	0.46 91	0.34 241	0.50 128	0.38 181	0.84 96	0.55 89	0.48 104	0.48 74	0.48 116	0.45 142	2.28 449	0.44 191	0.19 172	0.14 162	0.19 158	0.15 130	0.17 98	0.18 121

IGEV_Zeroshot_test	0.59 219	0.33 279	1.11 368	0.63 370	0.37 278	0.41 49	0.33 116	1.80 386	0.79 173	1.04 264	1.10 281	1.06 352	0.43 126	0.87 161	0.48 229	0.18 131	0.13 87	0.19 158	0.18 217	0.20 214	0.23 273

EKT-Stereo	0.56 182	0.33 279	0.84 258	0.61 351	0.64 466	0.51 137	0.48 307	1.14 202	0.95 236	0.74 188	0.89 206	0.77 233	0.42 118	1.18 258	0.42 180	0.23 317	0.17 302	0.21 236	0.18 217	0.20 214	0.26 337

HH	0.68 282	0.33 279	0.83 249	0.53 221	0.34 241	0.92 379	0.45 281	1.79 382	0.74 152	0.71 181	1.13 305	1.60 477	0.83 337	1.95 412	0.39 142	0.18 131	0.14 162	0.19 158	0.17 193	0.19 172	0.19 163

HanStereo	0.68 282	0.33 279	0.83 249	0.53 221	0.34 241	0.92 379	0.45 281	1.79 382	0.74 152	0.71 181	1.13 305	1.60 477	0.83 337	1.95 412	0.39 142	0.18 131	0.14 162	0.19 158	0.17 193	0.19 172	0.19 163

IER	0.74 312	0.33 279	1.25 418	0.50 159	0.53 414	1.32 465	0.55 369	1.31 264	1.08 289	1.30 395	1.34 390	1.11 375	1.10 454	1.05 219	0.81 378	0.20 223	0.17 302	0.21 236	0.21 317	0.20 214	0.21 221

iRaft-Stereo_20w	0.71 299	0.33 279	1.25 418	0.50 159	0.36 266	0.82 333	0.31 97	3.16 581	0.89 207	1.24 362	1.14 310	0.79 238	0.65 270	1.15 248	0.43 186	0.18 131	0.13 87	0.18 130	0.17 193	0.20 214	0.23 273

GwcNet-ADL	0.67 268	0.33 279	0.90 293	0.58 310	0.41 329	0.60 204	0.59 395	1.55 315	1.28 411	1.11 281	1.13 305	0.90 292	0.59 244	1.11 241	0.91 402	0.28 427	0.18 334	0.18 130	0.18 217	0.25 346	0.33 428

Patchmatch Stereo++	0.57 194	0.33 279	0.82 240	0.52 198	0.27 74	0.63 226	0.28 74	1.14 202	0.73 145	1.13 292	0.96 219	0.82 252	0.60 250	1.40 310	0.52 257	0.23 317	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.27 365	0.20 192
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	0.82 361	0.33 279	0.83 249	0.65 392	0.31 167	0.63 226	0.43 245	1.35 272	0.93 225	1.30 395	1.02 244	0.81 246	0.57 223	5.37 543	0.55 280	0.26 388	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.20 214	0.30 401

OCTAStereo	0.82 361	0.33 279	0.83 249	0.65 392	0.31 167	0.62 215	0.44 265	1.35 272	0.93 225	1.30 395	1.02 244	0.81 246	0.57 223	5.32 538	0.55 280	0.26 388	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.20 214	0.30 401

PSM-softLoss	0.80 350	0.33 279	0.89 283	0.63 370	0.32 200	0.55 171	0.40 207	1.26 251	0.78 164	1.25 365	1.07 268	0.83 262	0.51 193	5.33 539	0.61 310	0.25 361	0.15 233	0.25 370	0.22 345	0.20 214	0.26 337

KMStereo	0.80 350	0.33 279	0.89 283	0.63 370	0.32 200	0.55 171	0.40 207	1.26 251	0.78 164	1.25 365	1.07 268	0.83 262	0.51 193	5.33 539	0.61 310	0.25 361	0.15 233	0.25 370	0.22 345	0.20 214	0.26 337

PSM-adaLoss	0.56 182	0.33 279	0.81 231	0.52 198	0.27 74	0.63 226	0.41 219	1.14 202	0.73 145	1.13 292	0.96 219	0.82 252	0.60 250	1.09 233	0.52 257	0.23 317	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.27 365	0.20 192

ROB_FTStereo_v2	0.57 194	0.33 279	0.81 231	0.52 198	0.27 74	0.62 215	0.42 227	1.14 202	0.73 145	1.13 292	0.97 228	0.82 252	0.60 250	1.15 248	0.53 267	0.23 317	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.27 365	0.20 192

ROB_FTStereo	0.56 182	0.33 279	0.82 240	0.52 198	0.27 74	0.62 215	0.25 50	1.14 202	0.74 152	1.13 292	0.96 219	0.82 252	0.60 250	1.18 258	0.52 257	0.23 317	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.27 365	0.20 192

HUI-Stereo	0.54 164	0.33 279	0.81 231	0.52 198	0.27 74	0.62 215	0.29 82	1.14 202	0.74 152	1.13 292	0.96 219	0.82 252	0.60 250	0.83 144	0.52 257	0.23 317	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.27 365	0.20 192

RE-Stereo	0.82 361	0.33 279	0.84 258	0.65 392	0.31 167	0.63 226	0.44 265	1.35 272	0.93 225	1.30 395	1.02 244	0.80 240	0.57 223	5.34 541	0.55 280	0.26 388	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.20 214	0.31 411

TVStereo	0.82 361	0.33 279	0.84 258	0.65 392	0.31 167	0.63 226	0.44 265	1.35 272	0.93 225	1.30 395	1.02 244	0.80 240	0.57 223	5.34 541	0.55 280	0.26 388	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.20 214	0.31 411

iGMRVC	0.58 206	0.33 279	0.81 231	0.52 198	0.27 74	0.62 215	0.38 181	1.14 202	0.73 145	1.13 292	0.97 228	0.82 252	0.59 244	1.54 342	0.53 267	0.23 317	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.27 365	0.20 192

iRAFT	0.57 194	0.33 279	0.82 240	0.52 198	0.27 74	0.63 226	0.28 74	1.14 202	0.73 145	1.13 292	0.96 219	0.82 252	0.60 250	1.40 310	0.52 257	0.23 317	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.27 365	0.20 192

CroCo-Stereo	0.42 95	0.33 279	0.83 249	0.59 329	0.28 110	0.26 6	0.33 116	1.22 238	0.85 197	0.43 77	0.49 80	0.65 198	0.46 152	0.40 5	0.36 115	0.19 172	0.15 233	0.16 61	0.14 109	0.20 214	0.17 100
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	0.57 194	0.33 279	0.82 240	0.52 198	0.27 74	0.57 183	0.35 143	1.14 202	0.73 145	1.13 292	0.96 219	0.83 262	0.61 260	1.26 273	0.53 267	0.23 317	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.27 365	0.20 192

test_xeample3	0.57 194	0.33 279	3.11 543	0.46 91	0.34 241	0.55 171	0.38 181	0.86 105	0.49 67	0.54 142	0.46 69	0.44 88	0.44 135	1.49 339	0.45 204	0.18 131	0.14 162	0.19 158	0.15 130	0.17 98	0.18 121

ACVNet	0.66 257	0.33 279	0.74 199	0.55 252	0.37 278	0.80 323	0.47 299	1.46 295	1.11 308	1.01 254	1.31 375	1.07 355	0.91 377	0.82 138	1.09 438	0.22 293	0.19 352	0.21 236	0.18 217	0.23 305	0.19 163

acv_ft	0.78 335	0.33 279	1.10 366	0.73 472	0.86 532	1.23 455	0.57 382	1.65 340	1.11 308	1.31 401	1.31 375	1.07 355	0.91 377	0.82 138	1.35 477	0.22 293	0.19 352	0.21 236	0.18 217	0.22 284	0.19 163

HI	0.67 268	0.34 309	0.80 226	0.51 175	0.51 401	0.41 49	0.37 171	1.15 214	0.80 179	1.34 417	1.42 418	1.60 477	1.11 457	0.96 192	0.90 398	0.16 58	0.12 42	0.20 200	0.21 317	0.20 214	0.20 192

CoSv	0.67 268	0.34 309	0.80 226	0.51 175	0.51 401	0.41 49	0.37 171	1.15 214	0.80 179	1.34 417	1.42 418	1.60 477	1.11 457	0.96 192	0.90 398	0.16 58	0.12 42	0.20 200	0.21 317	0.20 214	0.20 192

rvit_stereo_0083	0.49 141	0.34 309	0.85 264	0.57 296	0.36 266	0.49 109	0.43 245	0.73 57	1.05 282	0.50 121	0.57 119	0.55 156	0.50 187	0.92 178	0.50 245	0.25 361	0.25 455	0.24 331	0.20 275	0.25 346	0.19 163

rvit_stereo_0081	0.46 119	0.34 309	0.72 180	0.56 274	0.35 258	0.41 49	0.44 265	0.74 60	1.04 276	0.49 112	0.52 95	0.51 131	0.49 179	0.86 156	0.47 220	0.25 361	0.20 369	0.22 271	0.19 241	0.26 359	0.19 163

rvit_stereo_0082	0.46 119	0.34 309	0.72 180	0.56 274	0.35 258	0.41 49	0.44 265	0.74 60	1.04 276	0.49 112	0.52 95	0.51 131	0.49 179	0.86 156	0.47 220	0.25 361	0.20 369	0.22 271	0.19 241	0.26 359	0.19 163

CAS++	0.48 137	0.34 309	0.59 105	0.48 122	0.32 200	0.45 77	0.29 82	1.73 368	0.78 164	0.71 181	0.73 166	0.36 66	0.28 33	0.70 103	0.35 96	0.27 409	0.22 405	0.26 391	0.21 317	0.29 398	0.22 252
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DispNO	0.98 427	0.34 309	2.02 497	0.58 310	0.55 429	0.88 363	0.49 318	1.70 358	1.24 383	1.22 355	1.26 353	1.18 386	0.88 368	5.17 534	0.88 391	0.23 317	0.18 334	0.24 331	0.22 345	0.19 172	0.22 252

ACVNet-DCA	0.59 219	0.34 309	0.63 132	0.60 337	0.27 74	1.16 440	0.51 328	1.58 324	0.91 213	0.60 160	0.80 185	0.47 111	0.87 362	1.48 332	0.35 96	0.21 258	0.13 87	0.25 370	0.15 130	0.23 305	0.25 317

xx1	0.70 293	0.34 309	0.63 132	0.60 337	0.27 74	1.16 440	0.51 328	1.07 171	3.23 586	0.60 160	0.80 185	0.95 315	0.79 319	1.48 332	0.35 96	0.21 258	0.13 87	0.24 331	0.23 377	0.23 305	0.25 317

1test111	0.58 206	0.34 309	0.63 132	0.60 337	0.27 74	1.16 440	0.51 328	1.58 324	0.91 213	0.60 160	0.80 185	0.47 111	0.87 362	0.99 199	0.67 335	0.21 258	0.13 87	0.25 370	0.15 130	0.23 305	0.25 317

cc1	0.68 282	0.34 309	0.63 132	0.60 337	0.27 74	1.16 440	0.51 328	1.07 171	3.23 586	0.60 160	0.80 185	0.47 111	0.87 362	1.48 332	0.35 96	0.21 258	0.13 87	0.25 370	0.15 130	0.19 172	0.23 273

tt1	0.65 255	0.34 309	0.65 150	0.60 337	0.27 74	1.14 433	0.48 307	1.08 176	2.62 573	0.59 153	0.79 180	0.49 120	0.80 326	1.57 345	0.35 96	0.21 258	0.13 87	0.25 370	0.16 167	0.20 214	0.23 273

PCWNet_CMD	0.68 282	0.34 309	0.93 303	0.51 175	0.38 294	0.80 323	0.42 227	1.51 302	1.34 440	1.17 316	1.31 375	1.23 399	0.65 270	0.94 182	0.62 315	0.21 258	0.17 302	0.27 405	0.19 241	0.43 485	0.28 371

CFNet_ucs	0.73 308	0.34 309	0.94 310	0.53 221	0.44 353	0.76 296	0.46 287	1.73 368	1.34 440	1.24 362	1.54 453	1.08 365	0.64 265	1.05 219	0.64 323	0.26 388	0.20 369	0.37 504	0.22 345	0.42 483	0.30 401

x	0.59 219	0.34 309	0.79 222	0.51 175	0.32 200	0.69 267	0.46 287	1.64 337	0.97 244	0.86 219	0.86 198	0.83 262	0.74 294	0.75 119	0.70 343	0.21 258	0.22 405	0.22 271	0.20 275	0.21 263	0.24 296

BUS	0.78 335	0.34 309	0.77 212	0.55 252	0.45 357	2.30 554	0.42 227	2.65 561	1.04 276	1.25 365	1.12 294	1.02 342	0.70 288	0.94 182	0.75 355	0.25 361	0.18 334	0.25 370	0.22 345	0.23 305	0.24 296

BSDual-CNN	0.75 316	0.34 309	0.77 212	0.55 252	0.45 357	1.25 458	0.66 424	2.65 561	1.04 276	1.25 365	1.12 294	1.11 375	0.77 304	0.94 182	0.76 358	0.25 361	0.18 334	0.25 370	0.22 345	0.23 305	0.24 296

hknet	0.82 361	0.34 309	1.15 381	0.55 252	0.39 303	1.25 458	0.66 424	2.65 561	1.10 301	1.25 365	1.12 294	1.58 476	0.85 345	1.41 313	0.79 369	0.23 317	0.18 334	0.25 370	0.22 345	0.23 305	0.24 296

psmg	0.75 316	0.34 309	0.77 212	0.52 198	0.45 357	1.46 488	0.73 446	2.15 487	1.04 276	1.25 365	1.33 386	1.11 375	0.77 304	0.94 182	0.76 358	0.25 361	0.20 369	0.25 370	0.26 416	0.23 305	0.24 296

IIG-Stereo	0.97 424	0.34 309	0.80 226	0.90 539	0.33 220	0.61 212	0.26 61	1.27 255	1.08 289	1.69 516	1.37 400	1.44 447	0.74 294	6.94 579	0.53 267	0.21 258	0.14 162	0.23 307	0.18 217	0.20 214	0.15 40

CFNet_pseudo	0.68 282	0.34 309	0.93 303	0.50 159	0.39 303	0.72 277	0.42 227	1.44 291	1.25 391	1.17 316	1.35 395	1.22 395	0.66 275	1.04 216	0.64 323	0.21 258	0.17 302	0.33 476	0.19 241	0.39 471	0.28 371

RALCasStereoNet	0.58 206	0.34 309	0.77 212	0.65 392	0.64 466	0.64 235	0.51 328	1.06 168	0.99 256	0.71 181	1.06 265	0.77 233	0.44 135	1.38 304	0.52 257	0.20 223	0.18 334	0.18 130	0.16 167	0.20 214	0.22 252

delet	0.90 405	0.34 309	1.15 381	0.69 444	0.66 477	1.63 506	0.81 471	1.95 435	1.49 503	1.42 452	1.38 405	1.29 417	0.91 377	1.78 385	1.18 447	0.22 293	0.22 405	0.24 331	0.25 399	0.22 284	0.24 296

UPFNet	0.84 376	0.34 309	1.09 361	0.62 360	0.74 501	1.25 458	0.78 455	1.69 354	1.20 358	1.39 440	1.13 305	1.30 420	0.87 362	1.73 377	1.22 455	0.24 339	0.26 462	0.24 331	0.23 377	0.26 359	0.20 192

GwcNet-RSSM	0.83 370	0.34 309	1.29 427	0.65 392	0.55 429	0.78 306	0.62 411	1.89 415	1.27 403	1.18 327	1.39 407	1.56 472	0.91 377	1.60 358	1.22 455	0.26 388	0.20 369	0.23 307	0.24 390	0.21 263	0.21 221

RASNet	1.16 468	0.34 309	1.11 368	0.73 472	0.86 532	1.00 404	0.60 403	1.56 319	1.43 484	1.07 275	1.37 400	2.08 543	1.44 515	7.00 580	1.56 498	0.20 223	0.17 302	0.17 91	0.19 241	0.19 172	0.19 163

MSMDNet	0.68 282	0.34 309	0.93 303	0.52 198	0.38 294	0.80 323	0.42 227	1.52 306	1.35 443	1.17 316	1.31 375	1.23 399	0.65 270	0.94 182	0.62 315	0.21 258	0.17 302	0.26 391	0.19 241	0.41 479	0.28 371

ccs_rob	0.68 282	0.34 309	0.93 303	0.50 159	0.39 303	0.72 277	0.42 227	1.43 290	1.25 391	1.17 316	1.34 390	1.22 395	0.66 275	1.04 216	0.64 323	0.21 258	0.17 302	0.35 491	0.20 275	0.40 475	0.29 385

HSM	1.22 481	0.34 309	0.81 231	0.61 351	0.39 303	1.22 453	0.63 416	2.45 538	1.25 391	1.32 404	1.26 353	1.91 517	1.08 448	9.21 603	0.75 355	0.23 317	0.17 302	0.20 200	0.16 167	0.22 284	0.24 296

Hybrid-DGEV-2	0.69 291	0.35 338	0.85 264	0.61 351	0.37 278	1.06 415	0.28 74	1.73 368	1.42 482	1.37 430	0.93 213	1.02 342	1.01 422	1.09 233	0.54 276	0.19 172	0.15 233	0.22 271	0.19 241	0.17 98	0.18 121

MultiAttention	4.59 596	0.35 338	0.90 293	0.75 487	0.46 366	31.81 632	4.41 609	2.35 528	1.41 473	1.64 509	2.43 551	2.42 558	0.70 288	38.40 633	1.78 524	0.23 317	0.15 233	0.30 445	0.30 476	0.48 511	0.48 502

G2L-Stereo	0.84 376	0.35 338	1.15 381	0.63 370	0.43 343	0.78 306	0.69 432	1.69 354	1.20 358	1.36 428	1.18 324	1.43 446	0.78 311	2.47 466	1.26 462	0.25 361	0.20 369	0.26 391	0.21 317	0.20 214	0.27 355

ISRNet	0.83 370	0.35 338	1.31 428	0.84 519	0.65 471	0.60 204	0.41 219	1.28 259	1.15 333	1.61 501	1.55 456	1.34 429	0.77 304	1.33 292	0.98 421	0.40 508	0.34 517	0.43 525	0.38 523	0.34 446	0.49 507

rvit_stereo_0080	0.47 129	0.35 338	0.87 274	0.48 122	0.36 266	0.42 60	0.54 359	0.93 120	0.78 164	0.52 136	0.60 125	0.55 156	0.47 160	0.62 73	0.48 229	0.27 409	0.21 387	0.20 200	0.20 275	0.31 420	0.20 192

test_sample3	0.73 308	0.35 338	1.06 350	0.55 252	0.32 200	0.97 401	0.51 328	2.12 472	1.25 391	1.16 312	1.17 321	0.88 280	0.78 311	1.27 276	0.79 369	0.26 388	0.21 387	0.25 370	0.25 399	0.26 359	0.27 355

whm_eth	0.47 129	0.35 338	0.87 274	0.48 122	0.36 266	0.42 60	0.54 359	0.93 120	0.78 164	0.52 136	0.60 125	0.55 156	0.47 160	0.62 73	0.48 229	0.27 409	0.21 387	0.20 200	0.20 275	0.31 420	0.20 192

ToySt	0.73 308	0.35 338	1.64 468	0.54 236	0.37 278	0.92 379	0.81 471	1.21 236	1.03 270	0.86 219	1.12 294	1.31 422	1.01 422	1.04 216	0.88 391	0.19 172	0.20 369	0.24 331	0.24 390	0.27 365	0.28 371

OMP-Stereo	0.95 419	0.35 338	0.79 222	0.92 541	0.32 200	0.49 109	0.35 143	1.22 238	1.11 308	1.58 496	1.12 294	1.44 447	0.69 285	6.92 578	0.51 249	0.20 223	0.15 233	0.24 331	0.19 241	0.21 263	0.16 73

ICVP	0.66 257	0.35 338	0.71 178	0.63 370	0.41 329	0.85 357	0.56 376	1.78 379	0.96 240	0.92 231	1.24 349	0.88 280	0.75 299	0.76 120	0.93 409	0.31 453	0.22 405	0.22 271	0.21 317	0.24 334	0.28 371
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.89 397	0.35 338	1.44 444	0.64 385	0.59 448	1.83 526	0.48 307	1.70 358	1.38 459	1.45 465	1.19 328	1.25 404	1.16 465	1.77 383	1.27 465	0.20 223	0.19 352	0.23 307	0.22 345	0.25 346	0.24 296

DStereoRT	1.52 512	0.36 349	3.37 549	0.69 444	0.54 422	2.05 545	0.59 395	1.85 404	1.21 365	1.38 436	1.46 428	0.84 269	1.27 487	6.33 568	1.07 436	0.24 339	0.19 352	4.29 619	2.08 611	0.25 346	0.39 468

FACV-RUCA	0.66 257	0.36 349	0.89 283	0.63 370	0.65 471	0.84 350	0.41 219	1.67 341	1.11 308	0.91 228	1.14 310	0.63 194	0.77 304	0.84 149	0.54 276	0.28 427	0.19 352	0.47 536	0.22 345	0.36 454	0.29 385

DCVSM-stereo	0.75 316	0.36 349	0.82 240	0.58 310	0.43 343	0.78 306	0.42 227	1.30 262	1.05 282	1.79 527	1.04 257	1.60 477	1.08 448	1.12 243	0.86 385	0.25 361	0.27 472	0.29 433	0.24 390	0.30 413	0.37 455

test_sample6	0.77 330	0.36 349	1.07 355	0.56 274	0.31 167	0.82 333	0.56 376	2.12 472	1.24 383	1.21 347	1.40 412	0.90 292	0.90 374	1.45 325	0.87 390	0.28 427	0.23 433	0.28 421	0.29 464	0.28 381	0.30 401

test_sample5	0.75 316	0.36 349	1.04 343	0.55 252	0.31 167	0.84 350	0.53 345	2.12 472	1.23 379	1.18 327	1.30 373	0.88 280	0.86 353	1.37 300	0.76 358	0.26 388	0.22 405	0.27 405	0.28 445	0.28 381	0.29 385

test_sample4	0.74 312	0.36 349	1.09 361	0.55 252	0.32 200	0.92 379	0.51 328	2.14 482	1.25 391	1.22 355	1.22 337	0.86 272	0.82 332	1.29 280	0.76 358	0.26 388	0.21 387	0.26 391	0.26 416	0.27 365	0.28 371

DualNet	0.75 316	0.36 349	1.04 343	0.55 252	0.31 167	0.84 350	0.53 345	2.12 472	1.23 379	1.21 347	1.40 412	0.88 280	0.86 353	1.37 300	0.76 358	0.26 388	0.22 405	0.27 405	0.28 445	0.28 381	0.29 385

ffm	0.79 344	0.36 349	1.51 452	0.56 274	0.40 315	0.76 296	0.59 395	1.08 176	2.62 573	1.19 335	1.49 435	1.07 355	0.85 345	1.57 345	0.35 96	0.21 258	0.13 87	0.31 452	0.28 445	0.20 214	0.23 273

ff1	1.88 541	0.36 349	1.51 452	0.56 274	0.40 315	0.76 296	0.59 395	1.08 176	2.62 573	1.19 335	1.49 435	1.07 355	0.85 345	9.88 612	13.82 610	0.21 258	0.13 87	0.31 452	0.28 445	0.20 214	0.23 273

mmx	1.89 544	0.36 349	1.51 452	0.56 274	0.40 315	0.76 296	0.59 395	2.32 520	1.41 473	1.19 335	1.49 435	1.07 355	0.85 345	9.88 612	13.82 610	0.25 361	0.21 387	0.31 452	0.28 445	0.32 431	0.29 385

xxx	1.89 544	0.36 349	1.51 452	0.56 274	0.40 315	0.76 296	0.59 395	2.32 520	1.41 473	1.19 335	1.49 435	1.07 355	0.85 345	9.88 612	13.82 610	0.25 361	0.21 387	0.31 452	0.28 445	0.32 431	0.29 385

LL-Strereo2	0.56 182	0.36 349	0.77 212	0.56 274	0.40 315	0.68 256	0.37 171	1.21 236	0.83 190	0.96 242	0.79 180	0.91 296	0.41 110	1.08 229	0.48 229	0.18 131	0.17 302	0.29 433	0.25 399	0.22 284	0.19 163

CASS	0.67 268	0.36 349	0.84 258	0.57 296	0.28 110	0.82 333	0.43 245	1.62 336	0.92 218	1.39 440	1.28 368	0.87 274	0.84 340	0.88 165	0.59 304	0.36 495	0.19 352	0.26 391	0.22 345	0.29 398	0.43 490
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.62 239	0.36 349	0.88 279	0.50 159	0.28 110	0.64 235	0.62 411	1.58 324	0.91 213	0.83 207	0.96 219	0.95 315	0.79 319	0.99 199	0.67 335	0.21 258	0.23 433	0.24 331	0.23 377	0.23 305	0.25 317

PSMNet-ADL	0.75 316	0.36 349	0.69 169	0.71 458	0.47 377	1.13 430	0.46 287	1.47 298	1.07 286	0.85 214	1.18 324	1.31 422	0.94 390	1.56 343	1.06 435	0.34 478	0.22 405	0.22 271	0.23 377	0.27 365	0.36 451

UNet	0.86 387	0.36 349	1.52 456	0.62 360	0.74 501	1.56 499	0.49 318	1.55 315	1.12 316	1.28 388	1.10 281	1.52 466	1.10 454	1.69 373	1.14 443	0.24 339	0.18 334	0.25 370	0.21 317	0.25 346	0.25 317

CFNet-ft	0.78 335	0.36 349	0.74 199	0.67 419	0.56 434	0.86 358	0.54 359	1.46 295	1.17 345	1.01 254	1.28 368	1.68 494	1.03 433	1.57 345	0.95 416	0.27 409	0.21 387	0.33 476	0.26 416	0.31 420	0.26 337

DMCA	0.71 299	0.36 349	1.17 396	0.53 221	0.45 357	0.84 350	0.46 287	1.52 306	1.09 297	1.20 340	1.12 294	1.21 391	0.74 294	0.87 161	1.09 438	0.25 361	0.20 369	0.27 405	0.19 241	0.24 334	0.29 385

CFNet_RVC	0.78 335	0.36 349	0.74 199	0.67 419	0.56 434	0.86 358	0.54 359	1.46 295	1.17 345	1.01 254	1.28 368	1.68 494	1.03 433	1.57 345	0.95 416	0.27 409	0.21 387	0.33 476	0.26 416	0.31 420	0.26 337

iResNet_ROB	0.82 361	0.36 349	1.13 374	0.60 337	0.37 278	0.91 372	0.38 181	2.41 534	1.61 522	1.35 423	1.35 395	1.25 404	0.97 407	1.75 380	0.88 391	0.21 258	0.14 162	0.17 91	0.12 38	0.19 172	0.30 401

DN-CSS_ROB	0.67 268	0.36 349	1.36 438	0.59 329	0.41 329	0.54 165	0.45 281	1.30 262	0.95 236	1.05 267	1.47 431	0.69 211	0.64 265	1.80 392	0.60 307	0.19 172	0.15 233	0.25 370	0.23 377	0.22 284	0.23 273

rvit_stereo_0081_aga	0.46 119	0.37 370	0.91 298	0.52 198	0.41 329	0.49 109	0.40 207	0.88 113	0.66 130	0.59 153	0.56 116	0.53 146	0.43 126	0.67 96	0.44 191	0.27 409	0.21 387	0.22 271	0.20 275	0.26 359	0.19 163

mmm	0.68 282	0.37 370	0.91 298	0.54 236	0.34 241	0.86 358	0.58 388	1.72 366	1.02 267	1.13 292	1.41 417	0.83 262	0.78 311	0.95 191	0.67 335	0.22 293	0.20 369	0.29 433	0.26 416	0.27 365	0.27 355

StereoVision	0.67 268	0.37 370	1.02 338	0.60 337	0.41 329	0.50 128	0.41 219	1.32 268	0.96 240	0.73 187	2.48 555	0.82 252	0.57 223	1.06 224	0.50 245	0.26 388	0.28 478	0.29 433	0.28 445	0.37 460	0.22 252

CBFPSM	0.95 419	0.37 370	2.10 504	0.51 175	0.39 303	1.73 513	0.87 489	1.59 329	1.13 322	1.11 281	1.00 239	2.34 553	1.64 532	1.42 318	1.44 485	0.19 172	0.18 334	0.20 200	0.20 275	0.22 284	0.36 451

gwcnet-sp	0.80 350	0.37 370	1.94 490	0.62 360	0.45 357	1.38 474	0.53 345	1.68 345	1.20 358	1.37 430	1.08 275	0.93 305	0.82 332	1.45 325	0.79 369	0.22 293	0.22 405	0.22 271	0.21 317	0.23 305	0.25 317

scenet	0.80 350	0.37 370	1.94 490	0.62 360	0.45 357	1.38 474	0.53 345	1.68 345	1.20 358	1.37 430	1.08 275	0.93 305	0.82 332	1.45 325	0.79 369	0.22 293	0.22 405	0.22 271	0.21 317	0.23 305	0.25 317

ssnet	0.80 350	0.37 370	1.94 490	0.62 360	0.45 357	1.38 474	0.53 345	1.68 345	1.20 358	1.37 430	1.08 275	0.93 305	0.82 332	1.45 325	0.79 369	0.22 293	0.22 405	0.22 271	0.21 317	0.23 305	0.25 317

CroCo-Stereo Lap2	0.46 119	0.37 370	0.87 274	0.62 360	0.79 518	0.28 12	0.35 143	0.81 82	0.73 145	0.39 62	0.54 109	0.71 221	0.54 209	0.60 65	0.48 229	0.18 131	0.18 334	0.19 158	0.16 167	0.21 263	0.21 221

CIPLG	0.67 268	0.37 370	1.17 396	0.60 337	0.51 401	0.75 290	0.48 307	1.26 251	1.11 308	1.43 456	1.58 468	0.64 197	0.48 166	0.94 182	0.78 364	0.24 339	0.15 233	0.19 158	0.16 167	0.19 172	0.29 385

DAS	0.89 397	0.37 370	1.20 406	0.66 405	0.69 487	0.82 333	0.62 411	1.79 382	1.26 399	1.93 540	1.55 456	0.96 320	1.17 469	2.72 478	0.69 340	0.22 293	0.16 272	0.25 370	0.18 217	0.29 398	0.24 296

SepStereo	0.87 391	0.37 370	1.20 406	0.66 405	0.69 487	0.82 333	0.62 411	1.79 382	1.26 399	1.93 540	1.55 456	0.96 320	1.17 469	2.34 452	0.69 340	0.22 293	0.16 272	0.25 370	0.18 217	0.29 398	0.24 296

ACRE	0.66 257	0.37 370	1.27 421	0.60 337	0.50 391	0.74 285	0.47 299	1.26 251	1.10 301	1.40 446	1.56 462	0.62 189	0.46 152	0.88 165	0.78 364	0.24 339	0.15 233	0.19 158	0.16 167	0.19 172	0.29 385

ADLNet2	0.92 413	0.37 370	1.25 418	0.80 504	0.65 471	1.12 429	0.75 448	1.95 435	1.42 482	1.26 377	1.67 485	1.68 494	1.04 439	1.80 392	1.23 458	0.25 361	0.22 405	0.21 236	0.22 345	0.27 365	0.31 411

RALAANet	0.62 239	0.37 370	0.97 322	0.66 405	0.50 391	0.67 252	0.31 97	1.27 255	1.09 297	1.11 281	1.17 321	0.88 280	0.46 152	1.27 276	0.45 204	0.20 223	0.15 233	0.21 236	0.18 217	0.27 365	0.19 163

GES	0.70 293	0.37 370	1.05 348	0.62 360	0.38 294	0.94 386	0.57 382	2.37 529	0.92 218	1.05 267	1.12 294	0.67 204	0.77 304	1.02 211	0.65 328	0.28 427	0.20 369	0.20 200	0.20 275	0.22 284	0.31 411

psm_up	0.83 370	0.37 370	0.88 279	0.68 431	0.59 448	1.05 412	0.92 496	1.68 345	1.17 345	1.41 448	1.22 337	1.30 420	1.31 495	1.39 308	0.89 394	0.27 409	0.30 490	0.31 452	0.27 434	0.28 381	0.28 371

UCFNet_RVC	0.72 305	0.37 370	0.59 105	0.66 405	0.41 329	0.89 365	0.68 429	1.78 379	1.15 333	1.01 254	1.20 329	1.22 395	0.95 395	1.07 226	0.66 332	0.28 427	0.21 387	0.34 484	0.31 482	0.33 438	0.29 385

DISCO	1.06 448	0.37 370	1.19 402	0.73 472	0.46 366	2.04 542	0.84 478	2.26 508	1.54 509	1.25 365	1.36 399	2.38 555	1.08 448	2.60 473	1.62 507	0.24 339	0.19 352	0.22 271	0.20 275	0.32 431	0.29 385

rvit_0105_6	0.56 182	0.38 388	1.13 374	0.67 419	0.38 294	0.50 128	0.51 328	0.88 113	1.33 438	0.54 142	0.56 116	0.65 198	0.57 223	0.97 196	0.46 210	0.32 461	0.31 495	0.28 421	0.25 399	0.29 398	0.23 273

ITSA-stereo	0.85 383	0.38 388	0.92 301	0.58 310	0.32 200	0.86 358	0.49 318	2.33 526	1.69 528	1.16 312	1.12 294	0.95 315	0.85 345	2.46 461	1.18 447	0.27 409	0.23 433	0.28 421	0.28 445	0.28 381	0.41 478

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 383	0.38 388	2.79 534	0.51 175	0.60 452	0.72 277	0.38 181	2.87 577	0.77 159	0.80 198	1.07 268	2.14 544	0.93 387	0.96 192	0.62 315	0.21 258	0.13 87	0.21 236	0.26 416	0.29 398	0.32 420

rvit_stereo_ft	0.49 141	0.38 388	1.03 342	0.68 431	0.42 339	0.40 40	0.58 388	0.93 120	0.86 200	0.47 96	0.55 112	0.57 167	0.48 166	0.67 96	0.53 267	0.26 388	0.17 302	0.22 271	0.22 345	0.24 334	0.19 163

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 129	0.38 388	0.75 204	0.48 122	0.37 278	0.67 252	0.35 143	0.82 87	1.14 328	0.61 165	0.64 132	0.39 78	0.39 105	0.74 112	0.39 142	0.20 223	0.17 302	0.22 271	0.18 217	0.24 334	0.20 192

IPLGR_C	0.67 268	0.38 388	1.20 406	0.60 337	0.50 391	0.75 290	0.48 307	1.28 259	1.13 322	1.42 452	1.57 466	0.62 189	0.48 166	0.85 153	0.80 376	0.24 339	0.15 233	0.19 158	0.16 167	0.19 172	0.29 385

GANet-ADL	0.63 248	0.38 388	0.82 240	0.67 419	0.41 329	0.68 256	0.51 328	1.64 337	1.16 340	0.98 244	1.10 281	0.90 292	0.58 240	0.81 136	0.63 319	0.27 409	0.18 334	0.18 130	0.16 167	0.23 305	0.27 355

hitnet-ft	0.84 376	0.38 388	0.75 204	0.59 329	0.44 353	0.99 403	0.47 299	1.61 333	1.38 459	1.21 347	1.22 337	1.82 513	0.99 413	1.87 398	1.09 438	0.33 468	0.29 486	0.34 484	0.27 434	0.36 454	0.33 428

DSFCA	0.95 419	0.38 388	1.23 413	0.55 252	0.66 477	1.50 491	0.93 500	1.58 324	1.24 383	1.59 499	1.16 318	1.48 456	0.95 395	2.96 485	1.20 450	0.31 453	0.28 478	0.25 370	0.26 416	0.29 398	0.26 337

test_sample7	0.78 335	0.39 397	0.89 283	0.55 252	0.35 258	0.93 383	0.75 448	1.99 444	1.27 403	1.25 365	1.22 337	1.09 366	1.01 422	1.31 283	0.73 348	0.32 461	0.32 507	0.32 464	0.32 489	0.33 438	0.33 428

ssnet_v2	0.92 413	0.39 397	1.22 411	0.66 405	0.39 303	1.31 464	0.96 506	2.32 520	1.45 492	1.48 475	1.17 321	1.53 467	0.91 377	1.16 252	1.71 519	0.31 453	0.27 472	0.30 445	0.29 464	0.28 381	0.29 385

AASNet	0.80 350	0.39 397	1.16 395	0.84 519	0.80 520	1.14 433	0.59 395	2.12 472	1.21 365	1.26 377	1.26 353	0.93 305	0.77 304	0.84 149	1.23 458	0.28 427	0.24 443	0.24 331	0.20 275	0.28 381	0.27 355

pcwnet_v2	0.91 410	0.39 397	2.74 532	0.64 385	0.55 429	0.81 331	0.49 318	2.19 500	1.63 523	1.44 459	1.64 481	1.09 366	0.79 319	1.31 283	0.70 343	0.32 461	0.25 455	0.29 433	0.27 434	0.37 460	0.37 455

ADLNet	0.89 397	0.39 397	1.09 361	0.88 530	0.73 494	1.24 457	0.75 448	2.02 450	1.41 473	1.58 496	1.37 400	1.26 410	1.00 419	1.31 283	1.18 447	0.28 427	0.21 387	0.26 391	0.26 416	0.29 398	0.36 451

MLCV	0.77 330	0.39 397	1.31 428	0.55 252	0.25 49	0.91 372	0.39 198	1.48 300	1.28 411	1.49 477	1.54 453	1.02 342	0.68 281	2.12 433	0.93 409	0.19 172	0.13 87	0.19 158	0.14 109	0.19 172	0.22 252

rvit_0105_4	0.58 206	0.40 403	1.19 402	0.68 431	0.38 294	0.53 152	0.55 369	0.93 120	1.27 403	0.56 151	0.61 127	0.72 223	0.63 261	1.01 207	0.47 220	0.33 468	0.33 513	0.29 433	0.25 399	0.29 398	0.26 337

NINENet	0.81 359	0.40 403	0.89 283	0.65 392	0.53 414	2.30 554	0.42 227	2.12 472	1.13 322	1.20 340	1.27 362	1.02 342	0.70 288	1.26 273	0.75 355	0.29 443	0.24 443	0.31 452	0.21 317	0.27 365	0.26 337

AACVNet	0.90 405	0.40 403	0.98 325	0.86 525	0.40 315	0.80 323	0.49 318	1.81 390	0.86 200	1.11 281	1.34 390	1.32 426	0.99 413	4.23 514	0.86 385	0.26 388	0.22 405	0.28 421	0.22 345	0.30 413	0.28 371

GEStereo_RVC	0.93 418	0.40 403	1.15 381	0.67 419	0.50 391	0.95 392	0.78 455	2.73 568	1.21 365	1.20 340	1.12 294	1.25 404	0.91 377	3.21 493	0.95 416	0.31 453	0.20 369	0.23 307	0.20 275	0.28 381	0.31 411

HCRNet	0.72 305	0.40 403	0.86 272	0.61 351	0.57 439	0.75 290	0.35 143	1.39 282	1.21 365	1.11 281	0.99 234	1.01 340	0.76 300	2.18 439	0.73 348	0.28 427	0.19 352	0.28 421	0.23 377	0.25 346	0.26 337

ARAFT	0.82 361	0.40 403	1.77 478	0.53 221	0.31 167	0.89 365	0.81 471	2.32 520	1.08 289	1.66 513	1.25 351	1.04 347	0.64 265	1.91 405	0.52 257	0.20 223	0.15 233	0.28 421	0.27 434	0.17 98	0.18 121

CFNet	0.99 430	0.40 403	1.23 413	0.65 392	0.43 343	1.03 408	0.49 318	2.01 449	1.35 443	1.02 258	1.39 407	1.10 370	0.86 353	5.47 545	0.89 394	0.24 339	0.18 334	0.28 421	0.27 434	0.27 365	0.22 252

MDST_ROB	1.88 541	0.40 403	1.71 474	0.93 547	0.60 452	4.27 597	1.23 542	3.99 593	1.44 487	4.61 602	2.63 559	1.44 447	1.03 433	9.78 609	1.62 507	0.33 468	0.26 462	0.37 504	0.33 503	0.31 420	0.34 438

SGM_RVC	1.88 541	0.40 403	0.90 293	0.63 370	0.30 146	2.81 571	1.26 545	2.73 568	1.81 542	4.09 594	2.85 564	3.88 585	3.19 585	8.42 597	2.44 544	0.33 468	0.31 495	0.30 445	0.28 445	0.31 420	0.31 411
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	1.29 493	0.40 403	0.74 199	0.54 236	0.37 278	1.55 497	1.26 545	1.82 392	1.39 467	2.22 556	1.81 508	1.64 487	1.02 431	7.65 590	1.20 450	0.39 506	0.37 533	0.39 512	0.34 509	0.37 460	0.34 438
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	0.61 236	0.41 413	1.19 402	0.67 419	0.37 278	0.57 183	0.56 376	1.08 176	1.28 411	0.65 171	0.68 144	0.77 233	0.67 277	0.91 176	0.51 249	0.33 468	0.32 507	0.30 445	0.27 434	0.28 381	0.28 371

testlalala_base	0.83 370	0.41 413	0.80 226	0.67 419	0.53 414	0.78 306	0.30 90	1.84 396	0.60 110	0.75 190	0.91 209	0.68 206	0.54 209	0.69 101	0.46 210	2.92 599	0.15 233	0.17 91	0.12 38	2.95 597	0.27 355

CSP-Net	1.00 433	0.41 413	0.99 328	0.56 274	0.43 343	1.62 505	0.76 451	2.16 489	1.16 340	1.33 410	1.22 337	1.32 426	0.89 371	4.67 525	0.93 409	0.35 488	0.24 443	0.20 200	0.20 275	0.23 305	0.30 401

Select-FE	0.87 391	0.42 416	2.64 531	0.57 296	0.48 379	0.47 93	0.23 38	2.59 557	0.85 197	1.08 277	1.32 380	2.00 531	1.73 540	1.15 248	0.47 220	0.21 258	0.17 302	0.21 236	0.26 416	0.20 214	0.33 428

CRFU-Net	0.90 405	0.42 416	1.10 366	0.69 444	0.59 448	1.76 517	0.84 478	2.33 526	0.92 218	1.45 465	1.20 329	1.62 482	1.25 484	1.38 304	0.94 414	0.28 427	0.23 433	0.22 271	0.19 241	0.24 334	0.27 355

TestStereo	0.65 255	0.42 416	0.83 249	0.52 198	0.27 74	0.57 183	0.44 265	1.07 171	0.92 218	0.85 214	1.01 241	0.68 206	0.56 219	3.22 494	0.47 220	0.23 317	0.15 233	0.24 331	0.18 217	0.28 381	0.18 121

HGLStereo	0.89 397	0.42 416	1.15 381	0.82 511	1.03 555	1.16 440	0.57 382	1.68 345	1.28 411	1.26 377	1.62 475	1.13 379	1.31 495	1.85 394	1.11 442	0.25 361	0.24 443	0.24 331	0.22 345	0.24 334	0.29 385

HITNet	0.71 299	0.42 416	1.07 355	0.52 198	0.25 49	1.05 412	0.48 307	2.12 472	1.08 289	1.21 347	1.23 345	0.91 296	0.84 340	0.90 173	0.91 402	0.17 91	0.12 42	0.21 236	0.17 193	0.29 398	0.18 121
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	0.80 350	0.43 421	1.09 361	0.64 385	0.44 353	1.27 461	0.43 245	1.49 301	0.94 231	1.21 347	1.16 318	1.42 441	0.63 261	2.14 435	1.02 430	0.29 443	0.22 405	0.26 391	0.23 377	0.31 420	0.37 455

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 448	0.43 421	3.59 553	0.53 221	0.66 477	0.79 316	0.39 198	2.60 558	0.98 247	0.96 242	4.58 585	2.05 542	0.56 219	0.99 199	0.51 249	0.19 172	0.14 162	0.21 236	0.28 445	0.32 431	0.41 478

sCroCo_RVC	0.51 154	0.43 421	1.15 381	0.66 405	0.60 452	0.52 143	0.40 207	0.93 120	0.64 125	0.45 89	0.76 170	0.49 120	0.49 179	0.65 90	0.49 242	0.27 409	0.28 478	0.23 307	0.22 345	0.29 398	0.28 371

FAT-Stereo	1.10 459	0.43 421	1.46 446	0.74 478	0.60 452	1.13 430	0.92 496	2.06 462	1.71 531	1.75 522	2.00 529	2.02 535	1.47 518	2.02 422	1.26 462	0.44 526	0.36 528	0.34 484	0.29 464	0.36 454	0.57 532

iResNetv2_ROB	0.88 395	0.43 421	2.62 530	0.60 337	0.38 294	0.94 386	0.67 426	1.88 413	1.38 459	1.27 382	1.45 426	1.26 410	1.05 444	1.92 406	0.64 323	0.24 339	0.15 233	0.19 158	0.14 109	0.24 334	0.21 221

StereoDRNet-Refined	0.84 376	0.43 421	1.01 335	0.66 405	0.43 343	1.32 465	0.49 318	1.64 337	1.24 383	1.53 483	1.45 426	1.49 458	0.97 407	1.32 289	1.31 467	0.21 258	0.17 302	0.27 405	0.25 399	0.25 346	0.34 438
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.92 413	0.43 421	0.95 314	0.71 458	0.55 429	1.11 427	0.83 476	1.61 333	1.32 436	1.67 514	1.66 483	1.70 497	0.93 387	1.96 414	1.34 475	0.26 388	0.25 455	0.27 405	0.28 445	0.28 381	0.28 371

LL-Strereo	1.42 503	0.44 428	2.02 497	0.62 360	1.07 558	0.73 282	0.65 420	2.02 450	1.21 365	1.60 500	1.62 475	2.02 535	2.10 561	9.67 608	1.07 436	0.22 293	0.20 369	0.27 405	0.24 390	0.23 305	0.33 428

stereogan	1.22 481	0.45 429	2.03 500	0.87 528	0.85 530	2.52 560	0.72 443	1.98 440	1.78 539	1.92 538	1.94 523	2.31 552	1.42 512	2.10 431	1.14 443	0.38 500	0.36 528	0.39 512	0.32 489	0.52 521	0.49 507

NVstereo2D	0.99 430	0.45 429	2.21 512	0.79 503	0.75 506	1.20 451	0.86 485	1.98 440	1.41 473	1.02 258	1.18 324	1.31 422	0.97 407	2.25 445	0.93 409	0.45 529	0.22 405	0.39 512	0.25 399	0.59 537	0.68 551

iResNet	0.80 350	0.45 429	1.47 447	0.72 464	0.31 167	0.96 398	0.64 418	1.80 386	1.28 411	1.31 401	1.48 434	0.94 311	0.78 311	1.77 383	0.99 422	0.19 172	0.14 162	0.18 130	0.15 130	0.22 284	0.27 355

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 458	0.46 432	2.61 529	0.71 458	0.65 471	2.00 539	0.78 455	2.07 464	1.47 498	1.62 505	1.47 431	1.53 467	1.29 491	2.10 431	1.65 513	0.24 339	0.14 162	0.20 200	0.16 167	0.28 381	0.28 371

DMCA-RVC	0.83 370	0.46 432	2.19 511	0.68 431	0.49 386	0.84 350	0.48 307	1.44 291	1.07 286	1.56 491	1.04 257	1.29 417	0.86 353	1.49 339	0.92 406	0.27 409	0.22 405	0.35 491	0.28 445	0.32 431	0.28 371

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 376	0.46 432	1.40 443	0.69 444	0.61 458	0.95 392	0.52 339	1.68 345	1.21 365	1.39 440	1.15 316	1.42 441	0.88 368	1.78 385	0.93 409	0.26 388	0.23 433	0.27 405	0.27 434	0.30 413	0.39 468
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	0.99 430	0.46 432	0.68 163	0.53 221	0.39 303	1.40 481	0.48 307	2.09 468	1.30 427	1.53 483	2.29 544	1.36 432	1.23 480	2.46 461	1.04 434	0.44 526	0.42 550	0.47 536	0.44 537	0.41 479	0.39 468

pmcnn	2.84 578	0.46 432	5.19 568	0.68 431	0.42 339	1.55 497	1.16 534	2.32 520	1.60 521	2.72 573	7.49 602	17.96 622	1.48 520	6.04 557	6.64 587	0.18 131	0.15 233	0.15 30	0.12 38	0.20 214	0.20 192

DFGA-Net	0.77 330	0.47 437	1.75 476	0.55 252	0.46 366	0.83 341	0.44 265	1.38 278	1.10 301	1.05 267	1.20 329	0.70 214	0.58 240	2.27 447	1.31 467	0.19 172	0.17 302	0.24 331	0.24 390	0.28 381	0.30 401

rvit_0105_3	0.66 257	0.47 437	1.27 421	0.74 478	0.40 315	0.63 226	0.70 439	1.22 238	1.28 411	0.83 207	0.71 159	0.82 252	0.72 293	0.93 181	0.58 296	0.37 498	0.34 517	0.34 484	0.32 489	0.28 381	0.31 411

rvit_stereo_0075_2	0.66 257	0.47 437	1.21 410	0.67 419	0.66 477	0.53 152	0.48 307	1.24 245	1.17 345	0.77 193	0.91 209	0.78 237	0.59 244	1.05 219	0.63 319	0.37 498	0.28 478	0.40 518	0.31 482	0.38 466	0.34 438

Anonymous3	0.64 251	0.47 437	1.31 428	0.59 329	0.50 391	0.93 383	0.69 432	1.11 192	0.83 190	0.74 188	0.89 206	0.65 198	0.68 281	1.08 229	0.54 276	0.40 508	0.31 495	0.26 391	0.26 416	0.31 420	0.30 401

RAFT + AFF	1.07 453	0.47 437	1.36 438	0.68 431	0.50 391	1.20 451	1.22 540	2.58 556	1.26 399	1.33 410	1.56 462	1.19 388	1.49 521	3.89 512	1.01 427	0.22 293	0.26 462	0.30 445	0.27 434	0.29 398	0.32 420

LE_ROB	8.35 610	0.47 437	27.42 625	0.83 515	0.34 241	2.84 573	3.36 606	4.03 594	27.04 630	25.20 630	8.72 610	8.55 610	27.35 630	7.37 586	22.13 622	0.22 293	0.20 369	0.20 200	0.21 317	0.25 346	0.25 317

fast-acv-ft	1.00 433	0.48 443	1.85 486	0.61 351	0.52 406	1.77 519	0.69 432	1.52 306	1.47 498	1.34 417	1.85 514	1.73 500	1.24 483	1.62 361	1.56 498	0.27 409	0.28 478	0.28 421	0.28 445	0.28 381	0.31 411

S-Stereo	1.17 470	0.48 443	2.25 516	0.83 515	0.81 524	1.22 453	1.17 535	2.12 472	2.08 557	1.47 469	2.13 536	1.55 470	1.16 465	2.09 430	1.46 488	0.42 516	0.40 544	0.35 491	0.32 489	0.45 499	0.73 556

AdaStereo	0.74 312	0.48 443	0.86 272	0.75 487	0.38 294	0.94 386	0.56 376	2.05 461	1.24 383	1.15 308	1.22 337	1.07 355	0.67 277	1.05 219	0.73 348	0.33 468	0.16 272	0.32 464	0.22 345	0.29 398	0.23 273
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	7.81 609	0.48 443	11.02 597	0.74 478	0.40 315	16.83 618	12.72 619	7.91 615	8.13 610	11.53 621	10.25 613	22.44 630	14.01 620	17.02 622	20.52 621	0.38 500	0.39 543	0.37 504	0.36 516	0.37 460	0.38 463

CBMV	1.04 441	0.48 443	0.88 279	0.56 274	0.36 266	1.52 493	1.55 560	1.87 408	1.59 518	2.11 553	1.67 485	1.46 453	1.35 500	1.92 406	1.31 467	0.35 488	0.35 524	0.39 512	0.33 503	0.34 446	0.34 438
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CVANet_RVC	1.10 459	0.49 448	1.15 381	0.65 392	0.54 422	0.93 383	1.00 513	1.69 354	1.36 452	1.42 452	1.39 407	1.24 403	1.17 469	6.22 560	0.80 376	0.35 488	0.24 443	0.35 491	0.30 476	0.44 496	0.32 420

DRN-Test	1.07 453	0.49 448	1.95 494	0.75 487	0.81 524	1.61 503	0.78 455	2.26 508	1.53 507	1.84 531	1.35 395	1.42 441	1.04 439	2.26 446	1.61 505	0.28 427	0.23 433	0.31 452	0.30 476	0.33 438	0.33 428

NOSS_ROB	1.29 493	0.49 448	0.68 163	0.60 337	0.40 315	1.09 426	0.77 452	1.94 432	1.44 487	1.04 264	1.46 428	1.10 370	0.81 330	10.57 617	0.78 364	0.46 530	0.43 551	0.48 538	0.45 540	0.45 499	0.43 490

iinet-f	1.04 441	0.50 451	4.24 561	0.58 310	0.43 343	1.78 523	0.70 439	1.29 261	1.16 340	1.25 365	1.42 418	1.57 474	1.42 512	1.47 330	1.70 517	0.26 388	0.23 433	0.20 200	0.20 275	0.26 359	0.26 337

LMCR-Stereo	0.87 391	0.50 451	0.99 328	0.80 504	0.43 343	1.32 465	0.55 369	2.79 573	1.03 270	1.55 489	1.49 435	0.74 225	1.01 422	1.76 381	0.99 422	0.30 450	0.17 302	0.22 271	0.18 217	0.31 420	0.22 252

GMStereo	0.58 206	0.50 451	1.09 361	0.52 198	0.32 200	0.80 323	0.43 245	1.02 147	1.41 473	0.89 225	0.77 174	0.52 140	0.46 152	0.89 170	0.56 286	0.25 361	0.16 272	0.20 200	0.22 345	0.31 420	0.27 355
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TDLM	1.08 457	0.50 451	1.01 335	0.69 444	0.54 422	0.91 372	1.40 553	1.60 331	1.36 452	1.17 316	1.40 412	1.07 355	1.00 419	6.19 558	0.85 384	0.34 478	0.22 405	0.35 491	0.26 416	0.38 466	0.29 385

DualNet (step1)	0.89 397	0.51 455	1.35 433	0.58 310	0.40 315	1.07 417	0.80 466	1.99 444	1.27 403	1.25 365	1.22 337	1.09 366	1.01 422	1.31 283	0.73 348	0.59 556	0.32 507	0.62 563	0.67 571	0.45 499	0.48 502

test_sample9	1.96 547	0.51 455	1.35 433	0.58 310	0.40 315	1.07 417	0.80 466	1.99 444	1.27 403	1.25 365	1.22 337	1.09 366	1.01 422	2.46 461	8.57 594	0.59 556	12.85 628	0.62 563	0.67 571	0.45 499	0.48 502

test_sample8	2.29 562	0.51 455	1.35 433	0.58 310	0.40 315	1.07 417	0.80 466	2.03 454	1.22 374	2.28 559	1.33 386	4.98 596	2.51 577	2.46 461	8.57 594	0.59 556	12.85 628	0.62 563	0.67 571	0.45 499	0.48 502

dd	0.62 239	0.51 455	1.17 396	0.56 274	0.33 220	0.74 285	0.46 287	1.03 155	1.40 469	0.80 198	0.87 201	0.60 179	0.57 223	1.02 211	0.86 385	0.28 427	0.18 334	0.26 391	0.19 241	0.35 450	0.27 355

SACVNet	0.89 397	0.51 455	1.08 358	0.83 515	0.58 442	0.83 341	0.78 455	1.84 396	1.17 345	1.39 440	1.33 386	1.25 404	1.01 422	2.31 451	0.92 406	0.35 488	0.26 462	0.31 452	0.29 464	0.35 450	0.48 502

FADNet-RVC-Resample	0.91 410	0.51 455	2.92 537	0.64 385	0.46 366	1.07 417	0.60 403	1.76 375	1.24 383	1.10 280	0.98 233	1.06 352	0.98 410	2.17 438	0.95 416	0.24 339	0.22 405	0.30 445	0.32 489	0.36 454	0.40 474

RYNet	1.24 488	0.52 461	1.57 463	0.73 472	0.97 551	1.74 515	0.95 505	2.09 468	1.54 509	1.44 459	1.18 324	1.94 525	1.29 491	4.57 522	1.93 528	0.27 409	0.23 433	0.35 491	0.27 434	0.57 534	0.59 537

GANet	1.41 501	0.52 461	1.18 401	0.74 478	0.48 379	1.40 481	1.69 566	1.87 408	1.28 411	1.56 491	2.39 548	1.56 472	1.25 484	9.13 601	1.20 450	0.31 453	0.32 507	0.34 484	0.29 464	0.40 475	0.33 428

STTStereo	0.82 361	0.53 463	1.53 459	0.68 431	0.56 434	0.88 363	0.56 376	1.57 322	1.14 328	1.39 440	1.10 281	1.26 410	0.84 340	1.49 339	0.90 398	0.29 443	0.28 478	0.33 476	0.40 526	0.33 438	0.37 455

Nwc_Net	1.19 476	0.53 463	2.34 518	0.92 541	0.81 524	1.49 490	0.70 439	2.28 518	1.32 436	1.41 448	2.27 542	2.03 538	1.76 543	2.05 427	1.46 488	0.43 517	0.30 490	0.43 525	0.46 542	0.39 471	0.40 474

StereoDRNet	1.05 446	0.53 463	2.21 512	0.80 504	0.93 544	1.50 491	0.90 492	2.06 462	1.44 487	1.68 515	1.20 329	1.48 456	0.99 413	1.86 397	1.60 504	0.29 443	0.24 443	0.29 433	0.28 445	0.35 450	0.33 428

rvit_105_1	0.76 324	0.54 466	1.27 421	0.80 504	0.49 386	0.74 285	0.86 485	1.39 282	1.23 379	1.00 249	0.80 185	0.93 305	0.78 311	1.29 280	0.78 364	0.43 517	0.36 528	0.36 501	0.42 530	0.30 413	0.36 451

BEATNet_4x	0.82 361	0.54 466	2.02 497	0.56 274	0.28 110	1.04 409	0.55 369	2.14 482	1.13 322	1.24 362	1.26 353	1.00 335	0.94 390	1.13 245	1.23 458	0.21 258	0.14 162	0.24 331	0.20 275	0.37 460	0.23 273

RP	1.17 470	0.54 466	1.48 449	0.93 547	1.05 557	1.14 433	0.85 484	1.99 444	1.70 529	1.72 518	2.07 533	1.91 517	1.93 553	2.00 419	1.37 479	0.55 551	0.37 533	0.48 538	0.37 520	0.46 506	0.46 500

edge stereo	1.15 467	0.54 466	1.50 451	0.73 472	0.66 477	1.18 449	0.84 478	2.13 480	1.41 473	1.73 519	1.84 511	2.53 561	1.46 516	2.46 461	1.35 477	0.43 517	0.41 545	0.54 550	0.36 516	0.43 485	0.50 511

ACV-stereo	1.00 433	0.55 470	1.47 447	0.59 329	0.42 339	2.38 558	0.58 388	1.20 231	1.21 365	0.83 207	1.01 241	3.36 579	2.10 561	1.64 363	1.17 446	0.28 427	0.22 405	0.23 307	0.22 345	0.29 398	0.35 447

SDNR	1.66 523	0.55 470	2.36 519	0.56 274	0.58 442	3.79 590	0.45 281	1.78 379	1.40 469	1.38 436	2.45 553	1.13 379	0.96 397	11.03 618	1.31 467	0.67 564	0.64 580	0.43 525	0.32 489	0.71 554	0.76 560

DeepPruner_ROB	0.79 344	0.55 470	1.14 379	0.61 351	0.46 366	0.78 306	0.54 359	1.83 394	1.00 260	1.42 452	1.27 362	1.23 399	0.77 304	1.56 343	0.89 394	0.35 488	0.28 478	0.27 405	0.26 416	0.32 431	0.34 438

WCMA_ROB	2.05 551	0.55 470	1.77 478	0.74 478	0.61 458	2.24 551	1.56 561	2.17 497	1.79 540	4.16 598	6.36 597	5.66 598	4.66 601	3.19 492	2.77 549	0.55 551	0.45 554	0.40 518	0.43 534	0.48 511	0.50 511

Anonymous_2	1.37 496	0.56 474	0.94 310	0.57 296	0.62 462	1.04 409	0.65 420	1.82 392	1.01 263	1.00 249	0.79 180	1.42 441	1.27 487	1.06 224	0.83 380	0.62 559	0.67 583	1.05 582	9.88 625	1.09 573	0.55 527

FADNet_RVC	0.88 395	0.56 474	2.15 508	0.57 296	0.43 343	1.17 447	0.46 287	1.68 345	1.12 316	0.91 228	1.24 349	0.91 296	0.94 390	2.22 441	1.20 450	0.28 427	0.22 405	0.32 464	0.28 445	0.46 506	0.42 486

AF-Net	1.23 485	0.56 474	2.31 517	0.88 530	0.93 544	1.41 483	0.73 446	2.27 516	1.71 531	1.76 525	2.42 550	2.00 531	1.70 536	1.98 415	1.62 507	0.50 542	0.29 486	0.49 540	0.33 503	0.40 475	0.34 438

ADCP+	2.12 556	0.56 474	10.01 593	0.68 431	0.91 540	2.25 552	1.04 518	1.92 428	1.50 505	1.58 496	1.34 390	1.73 500	1.62 527	2.27 447	13.20 607	0.25 361	0.22 405	0.32 464	0.29 464	0.38 466	0.34 438

XPNet_ROB	1.02 438	0.56 474	1.33 432	0.75 487	0.58 442	1.11 427	1.13 528	1.77 377	1.29 423	1.88 534	1.43 422	1.63 486	1.13 464	2.04 423	1.69 515	0.40 508	0.31 495	0.33 476	0.29 464	0.37 460	0.37 455

PSMNet_ROB	0.95 419	0.57 479	1.45 445	0.75 487	0.64 466	1.28 462	1.12 526	1.84 396	1.15 333	1.16 312	1.29 372	1.44 447	0.89 371	1.74 378	1.70 517	0.33 468	0.25 455	0.37 504	0.39 524	0.36 454	0.32 420

YMNet	1.04 441	0.59 480	1.67 471	0.86 525	0.86 532	1.84 527	0.61 408	1.70 358	1.28 411	1.65 510	1.98 526	1.75 505	0.96 397	1.57 345	1.58 500	0.34 478	0.37 533	0.32 464	0.32 489	0.33 438	0.32 420

YMNet_1	1.04 441	0.59 480	1.67 471	0.86 525	0.86 532	1.84 527	0.61 408	1.70 358	1.28 411	1.65 510	1.98 526	1.75 505	0.96 397	1.57 345	1.58 500	0.34 478	0.37 533	0.32 464	0.32 489	0.33 438	0.32 420

APVNet	1.11 461	0.59 480	1.95 494	0.87 528	0.77 512	1.90 532	0.82 475	2.03 454	1.15 333	1.14 306	1.43 422	1.55 470	1.12 463	3.03 487	1.62 507	0.32 461	0.34 517	0.42 524	0.36 516	0.36 454	0.41 478

HBP-ISP	1.00 433	0.60 483	0.85 264	0.64 385	0.48 379	1.63 506	0.77 452	2.24 507	1.30 427	1.33 410	1.53 452	0.87 274	0.99 413	3.26 496	0.76 358	0.46 530	0.44 552	0.54 550	0.48 546	0.48 511	0.42 486

NCC-stereo	1.20 478	0.60 483	1.84 484	0.88 530	0.95 548	1.32 465	0.94 502	2.14 482	1.36 452	1.43 456	1.79 502	1.93 521	2.13 566	2.54 470	1.41 482	0.49 538	0.38 538	0.45 530	0.59 564	0.43 485	0.45 495

Abc-Net	1.20 478	0.60 483	1.84 484	0.88 530	0.95 548	1.32 465	0.94 502	2.14 482	1.36 452	1.43 456	1.79 502	1.93 521	2.13 566	2.54 470	1.41 482	0.49 538	0.38 538	0.45 530	0.59 564	0.43 485	0.45 495
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	1.22 481	0.60 483	1.94 490	0.69 444	0.46 366	0.75 290	0.69 432	1.51 302	1.57 516	1.36 428	1.90 520	1.51 464	0.87 362	7.23 584	1.89 527	0.26 388	0.19 352	0.19 158	0.16 167	0.23 305	0.37 455

MeshStereo	2.36 564	0.60 483	1.05 348	0.63 370	0.51 401	2.58 562	0.99 511	3.46 585	2.21 564	7.38 616	5.06 592	7.50 603	3.10 584	7.02 581	2.54 546	0.44 526	0.44 552	0.45 530	0.40 526	0.43 485	0.45 495
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	1.18 475	0.61 488	2.91 536	0.54 236	0.56 434	0.81 331	0.86 485	1.72 366	1.55 515	1.18 327	1.62 475	1.37 436	1.16 465	3.67 506	3.77 565	0.20 223	0.15 233	0.21 236	0.17 193	0.29 398	0.24 296

FC-DCNN v2	2.96 582	0.61 488	1.13 374	0.75 487	0.57 439	2.90 575	1.06 521	3.59 589	2.66 577	7.05 613	7.66 605	10.26 616	7.17 610	6.27 563	4.49 574	0.54 547	0.48 561	0.51 543	0.50 551	0.53 526	0.52 517

sAnonymous2	0.59 219	0.61 488	1.82 482	0.61 351	0.52 406	0.51 137	0.54 359	0.97 132	0.70 140	0.50 121	0.68 144	0.46 101	0.63 261	0.61 68	0.41 169	0.22 293	0.17 302	0.23 307	0.21 317	0.85 560	0.56 529

CroCo_RVC	0.59 219	0.61 488	1.82 482	0.61 351	0.52 406	0.51 137	0.54 359	0.97 132	0.70 140	0.50 121	0.68 144	0.46 101	0.63 261	0.61 68	0.41 169	0.22 293	0.17 302	0.23 307	0.21 317	0.85 560	0.56 529

ADCRef	1.50 510	0.61 488	3.83 557	0.76 495	0.77 512	1.91 533	0.77 452	2.16 489	1.34 440	1.63 507	1.59 472	1.35 431	1.40 507	1.79 390	8.32 593	0.25 361	0.21 387	0.32 464	0.31 482	0.31 420	0.32 420

FC-DCNN	2.88 581	0.61 488	1.15 381	0.75 487	0.57 439	2.85 574	1.05 519	3.44 584	2.64 576	6.93 612	7.63 603	9.86 613	7.02 609	5.76 551	4.31 571	0.54 547	0.48 561	0.51 543	0.50 551	0.53 526	0.52 517

MSMD_ROB	2.08 553	0.61 488	1.15 381	0.71 458	0.62 462	4.00 592	0.93 500	1.94 432	1.79 540	4.71 604	4.60 586	8.14 608	3.87 596	3.75 509	1.65 513	0.54 547	0.48 561	0.55 554	0.58 562	0.53 526	0.52 517

PS-NSSS	1.02 438	0.62 495	1.17 396	0.61 351	0.58 442	0.91 372	0.79 463	2.02 450	1.19 354	1.17 316	1.68 487	1.00 335	0.85 345	4.43 519	0.86 385	0.38 500	0.31 495	0.52 545	0.32 489	0.52 521	0.45 495

GwcNet	1.26 490	0.63 496	5.13 567	0.81 508	1.15 567	1.73 513	0.69 432	1.84 396	1.53 507	1.51 478	1.71 492	1.72 498	1.09 451	2.20 440	1.61 505	0.31 453	0.30 490	0.29 433	0.27 434	0.30 413	0.41 478

PA-Net	1.14 465	0.63 496	2.12 506	0.67 419	0.75 506	1.19 450	0.91 494	1.91 421	1.46 497	1.18 327	1.23 345	1.33 428	1.17 469	4.31 517	1.41 482	0.29 443	0.46 558	0.33 476	0.50 551	0.33 438	0.57 532
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	1.23 485	0.63 496	1.76 477	0.67 419	0.50 391	1.59 502	2.00 580	1.87 408	1.52 506	2.14 555	1.26 353	1.40 440	1.09 451	4.60 523	1.75 520	0.28 427	0.34 517	0.28 421	0.29 464	0.30 413	0.37 455

GMStereo_Zeroshot	0.70 293	0.64 499	1.11 368	0.65 392	0.38 294	0.84 350	0.37 171	1.09 183	1.16 340	1.14 306	1.07 268	1.26 410	0.55 212	1.23 266	0.65 328	0.34 478	0.17 302	0.31 452	0.18 217	0.57 534	0.23 273

FADNet	0.98 427	0.64 499	2.57 526	0.66 405	0.55 429	0.95 392	0.57 382	1.91 421	1.38 459	0.94 237	1.02 244	1.36 432	1.00 419	2.69 476	0.97 420	0.34 478	0.34 517	0.31 452	0.34 509	0.61 543	0.42 486

MANE	7.50 608	0.64 499	7.97 581	1.40 573	2.10 587	16.86 619	12.56 618	12.91 621	17.51 626	8.50 618	11.60 614	14.66 619	13.33 616	12.02 619	13.28 608	0.62 559	0.52 569	0.52 545	1.90 606	0.56 532	0.58 535

DANet	1.16 468	0.64 499	1.52 456	0.88 530	0.74 501	1.52 493	0.52 339	1.68 345	1.21 365	1.81 528	1.55 456	2.02 535	1.11 457	3.30 498	2.28 539	0.34 478	0.31 495	0.40 518	0.30 476	0.46 506	0.54 521
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	1.91 546	0.64 499	5.95 569	0.73 472	0.59 448	2.04 542	1.61 564	3.84 591	1.96 551	1.54 486	1.39 407	2.27 548	3.32 588	4.95 531	4.79 576	0.50 542	0.31 495	0.29 433	0.26 416	0.67 549	0.54 521

NCCL2	1.06 448	0.64 499	1.35 433	0.78 501	0.58 442	1.32 465	1.69 566	1.89 415	1.38 459	1.52 480	1.20 329	1.91 517	1.17 469	1.79 390	1.50 492	0.35 488	0.31 495	0.45 530	0.44 537	0.41 479	0.45 495

FCDSN-DC	2.47 569	0.65 505	1.00 333	0.85 522	0.75 506	2.26 553	0.97 507	2.31 519	1.83 543	5.52 611	7.65 604	7.72 606	7.70 611	4.43 519	2.64 547	0.52 545	0.48 561	0.52 545	0.52 555	0.57 534	0.59 537
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TCMNet	1.07 453	0.66 506	2.49 522	0.92 541	1.32 577	1.14 433	0.67 426	1.91 421	1.29 423	1.20 340	1.57 466	1.29 417	0.96 397	2.23 442	1.59 503	0.32 461	0.31 495	0.38 508	0.35 513	0.43 485	0.40 474

Wz-Net-MNSev	1.21 480	0.66 506	3.44 551	0.69 444	0.73 494	1.93 535	1.44 555	2.16 489	1.59 518	1.85 533	1.49 435	1.50 461	1.34 499	2.05 427	1.54 497	0.27 409	0.24 443	0.28 421	0.28 445	0.35 450	0.32 420

FBW_ROB	1.78 532	0.66 506	1.90 489	0.72 464	0.66 477	1.79 524	1.07 522	2.79 573	1.77 535	1.84 531	1.79 502	1.98 529	1.37 503	12.42 620	2.22 536	0.36 495	0.38 538	0.57 558	0.39 524	0.46 506	0.51 515

LALA_ROB	1.06 448	0.66 506	1.37 441	0.70 454	0.53 414	1.61 503	1.25 544	1.81 390	1.48 502	1.82 530	1.40 412	1.93 521	1.03 433	1.68 369	1.69 515	0.38 500	0.28 478	0.43 525	0.37 520	0.43 485	0.38 463

FINET	1.54 514	0.67 510	7.28 578	0.76 495	0.97 551	1.42 486	1.38 552	2.80 575	3.12 585	1.23 358	1.68 487	1.04 347	1.11 457	3.35 499	1.78 524	0.43 517	0.37 533	0.32 464	0.29 464	0.43 485	0.41 478

G-Net	1.71 529	0.67 510	2.09 503	1.14 566	0.75 506	2.96 577	0.89 491	1.58 324	1.30 427	2.76 575	8.12 609	2.29 550	2.51 577	1.94 409	2.23 538	0.49 538	0.45 554	0.45 530	0.31 482	0.62 544	0.59 537

CSAN	1.61 520	0.67 510	3.24 547	0.74 478	0.52 406	1.77 519	1.74 571	1.98 440	1.94 549	2.47 568	2.33 546	1.93 521	2.04 558	6.45 571	1.95 529	0.43 517	0.36 528	0.41 523	0.42 530	0.43 485	0.44 493

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 83	0.68 513	0.45 27	0.66 405	0.30 146	0.48 103	0.25 50	0.87 109	0.46 60	0.39 62	0.37 37	0.30 42	0.69 285	1.16 252	0.31 59	0.17 91	0.11 21	0.16 61	0.12 38	0.18 136	0.14 19

w-ln-seven-2	1.42 503	0.69 514	6.86 575	0.71 458	0.62 462	1.23 455	0.92 496	1.84 396	1.59 518	1.74 520	1.59 472	1.49 458	1.40 507	3.69 507	2.22 536	0.27 409	0.26 462	0.29 433	0.26 416	0.34 446	0.33 428

ETE_ROB	1.01 437	0.69 514	1.49 450	0.72 464	0.50 391	1.15 437	1.12 526	1.91 421	1.24 383	1.94 542	1.50 442	1.73 500	1.06 445	1.78 385	1.33 474	0.33 468	0.26 462	0.38 508	0.34 509	0.40 475	0.44 493

ADCL	1.82 536	0.70 516	4.57 564	0.70 454	0.63 465	2.56 561	1.77 573	2.08 465	1.77 535	1.95 544	1.89 518	2.04 540	1.88 551	2.36 454	9.55 599	0.27 409	0.25 455	0.35 491	0.32 489	0.39 471	0.39 468

SANet	2.26 561	0.70 516	6.94 576	0.69 444	0.46 366	2.76 570	1.76 572	2.61 559	5.84 608	2.45 565	3.52 575	3.71 582	3.38 590	5.90 553	2.14 533	0.34 478	0.31 495	0.32 464	0.29 464	0.54 529	0.43 490

TRStereo	0.67 268	0.71 518	1.06 350	0.77 497	0.68 484	0.53 152	0.38 181	2.52 552	0.96 240	0.81 203	0.84 194	0.87 274	0.39 105	1.16 252	0.46 210	0.24 339	0.17 302	0.23 307	0.24 390	0.18 136	0.20 192

XX-TBD	0.47 129	0.71 518	0.39 5	0.81 508	0.25 49	0.57 183	0.26 61	0.73 57	1.30 427	0.78 195	1.01 241	0.45 98	0.33 63	0.49 25	0.39 142	0.20 223	0.15 233	0.15 30	0.11 7	0.17 98	0.15 40

ccnet	1.19 476	0.71 518	1.36 438	0.81 508	0.75 506	1.72 510	1.13 528	1.98 440	1.31 434	1.52 480	1.84 511	1.75 505	1.36 502	2.01 420	2.04 530	0.57 553	0.54 572	0.57 558	0.56 560	0.60 540	0.60 540

Wz-Net-LNSev	1.17 470	0.72 521	4.71 565	0.66 405	0.84 529	1.72 510	1.13 528	1.97 439	1.43 484	1.34 417	1.32 380	1.66 489	1.30 494	1.44 324	1.51 494	0.29 443	0.26 462	0.24 331	0.23 377	0.33 438	0.35 447

FADNet-RVC	0.96 423	0.72 521	2.96 538	0.64 385	0.49 386	0.90 369	0.59 395	1.85 404	1.27 403	0.92 231	0.97 228	1.36 432	0.90 374	2.36 454	1.31 467	0.30 450	0.29 486	0.32 464	0.32 489	0.42 483	0.37 455

SuperB	2.50 570	0.72 521	18.07 612	0.72 464	0.53 414	1.85 529	0.86 485	1.80 386	2.40 567	1.54 486	1.42 418	1.13 379	1.17 469	4.18 513	4.80 578	0.25 361	0.20 369	0.23 307	0.19 241	7.64 620	0.38 463

dad	0.90 405	0.73 524	1.28 424	0.59 329	0.39 303	0.83 341	0.45 281	1.24 245	1.54 509	1.52 480	1.28 368	1.36 432	0.86 353	2.54 470	0.91 402	0.43 517	0.27 472	0.82 571	0.26 416	0.44 496	0.34 438

PDISCO_ROB	1.41 501	0.73 524	2.04 501	1.40 573	1.46 581	2.83 572	1.07 522	2.64 560	2.11 559	1.41 448	1.50 442	1.73 500	0.99 413	2.83 483	1.46 488	1.03 577	0.27 472	0.54 550	0.47 544	0.77 556	0.84 566

psmorigin	1.69 528	0.74 526	13.13 600	0.70 454	0.60 452	1.16 440	0.79 463	1.69 354	1.25 391	2.07 551	1.77 500	2.23 545	1.51 522	2.14 435	1.45 486	0.39 506	0.41 545	0.34 484	0.33 503	0.45 499	0.63 544

ADCPNet	1.97 549	0.78 527	9.38 590	0.74 478	0.61 458	2.73 569	1.36 551	2.11 471	1.66 525	1.92 538	1.70 490	2.45 559	2.07 559	2.50 467	6.84 588	0.38 500	0.38 538	0.38 508	0.43 534	0.47 510	0.50 511

Syn2CoEx	1.23 485	0.80 528	3.07 542	0.83 515	0.68 484	1.39 477	0.87 489	2.23 505	1.57 516	1.28 388	1.58 468	1.42 441	1.57 525	3.79 510	1.48 491	0.36 495	0.32 507	0.34 484	0.30 476	0.30 413	0.41 478

ELAS_RVC	2.87 580	0.80 528	3.22 546	1.16 568	1.12 561	2.92 576	5.33 610	2.98 579	4.18 598	5.04 606	4.82 589	4.71 590	8.23 612	4.25 516	4.79 576	0.67 564	0.57 576	0.57 558	0.53 557	0.66 548	0.74 557
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.67 571	0.80 528	2.13 507	1.13 563	1.15 567	6.25 605	2.56 600	3.50 586	3.68 593	5.36 609	4.92 591	3.79 583	5.56 603	3.65 503	5.22 580	0.66 563	0.57 576	0.56 556	0.54 558	0.65 547	0.75 559
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SHD	1.42 503	0.81 531	2.79 534	0.98 554	0.92 541	1.97 536	0.68 429	2.43 536	2.55 570	2.54 570	1.72 493	2.01 534	1.62 527	2.14 435	2.70 548	0.40 508	0.33 513	0.39 512	0.40 526	0.48 511	0.54 521

RGC	1.22 481	0.82 532	1.71 474	0.95 552	0.98 553	1.53 495	0.80 466	2.18 498	1.35 443	1.69 516	1.94 523	2.03 538	1.66 533	2.36 454	1.50 492	0.46 530	0.36 528	0.59 561	0.48 546	0.49 515	0.49 507

DeepPrunerF	1.68 526	0.82 532	6.82 574	0.94 550	1.20 572	0.91 372	0.97 507	2.50 549	5.19 605	1.22 355	1.30 373	1.18 386	1.29 491	4.96 532	1.75 520	0.43 517	0.35 524	0.52 545	0.48 546	0.43 485	0.42 486

w-ln-seven	1.56 516	0.83 534	5.96 570	0.78 501	0.74 501	2.64 566	1.01 516	2.13 480	2.03 554	2.09 552	1.76 497	1.84 514	1.27 487	2.98 486	3.23 559	0.29 443	0.26 462	0.31 452	0.30 476	0.41 479	0.38 463

DGSMNet	1.24 488	0.84 535	3.20 544	0.91 540	0.92 541	1.39 477	1.34 549	2.46 542	1.44 487	1.34 417	1.66 483	1.50 461	1.03 433	1.85 394	1.30 466	0.48 536	0.48 561	0.55 554	0.51 554	0.78 557	0.79 562

aanetorigin	1.26 490	0.85 536	3.00 540	0.72 464	0.80 520	1.08 421	1.05 519	1.12 194	1.39 467	3.53 591	2.60 558	1.72 498	1.73 540	1.98 415	1.77 523	0.26 388	0.24 443	0.26 391	0.25 399	0.38 466	0.51 515

RTSC	1.43 506	0.89 537	3.62 555	0.94 550	0.64 466	1.85 529	0.69 432	2.20 503	2.04 556	2.22 556	1.70 490	1.67 491	1.27 487	2.53 469	4.48 573	0.33 468	0.25 455	0.27 405	0.29 464	0.38 466	0.40 474

SAMSARA	1.80 534	0.90 538	3.37 549	1.28 572	1.13 563	3.71 586	2.33 594	2.53 553	1.93 548	3.17 588	1.73 494	2.99 571	1.68 535	3.53 502	2.46 545	0.47 534	0.54 572	0.43 525	0.47 544	0.59 537	0.64 545

ADCMid	2.11 555	0.90 538	8.39 586	0.75 487	0.69 487	1.98 537	1.14 531	2.18 498	1.67 527	2.85 577	1.85 514	2.35 554	2.02 557	2.35 453	10.58 604	0.34 478	0.32 507	0.39 512	0.44 537	0.51 520	0.53 520

GANetREF_RVC	1.11 461	0.90 538	1.56 461	0.88 530	0.53 414	1.41 483	1.35 550	1.91 421	1.54 509	1.28 388	1.32 380	1.46 453	1.23 480	2.04 423	1.00 426	0.57 553	0.45 554	0.67 566	0.52 555	0.91 564	0.62 542
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	1.82 536	0.91 541	3.02 541	1.03 557	0.94 547	2.61 564	1.14 531	2.78 572	3.40 590	3.08 586	2.75 561	2.39 557	2.49 576	2.81 481	3.66 564	0.48 536	0.49 567	0.59 561	0.49 549	0.60 540	0.81 564

PWCDC_ROB	1.39 499	0.91 541	2.10 504	1.08 560	0.92 541	1.72 510	0.58 388	2.03 454	3.30 588	1.32 404	4.87 590	1.21 391	1.71 538	1.98 415	1.75 520	0.65 562	0.26 462	0.29 433	0.25 399	0.56 532	0.41 478

PWC_ROB	1.39 499	0.93 543	4.07 559	0.77 497	0.83 527	1.16 440	0.53 345	1.87 408	2.01 553	2.36 561	3.06 569	1.65 488	1.60 526	2.65 475	2.29 541	0.34 478	0.23 433	0.36 501	0.25 399	0.39 471	0.49 507

SQANet	1.38 497	0.95 544	1.37 441	1.89 585	1.47 582	1.44 487	0.81 471	1.89 415	1.13 322	1.34 417	1.26 353	1.28 416	1.02 431	1.64 363	0.91 402	2.55 596	0.35 524	1.47 587	0.56 560	2.48 588	1.74 587

MFN_U_SF_RVC	1.62 522	0.96 545	4.36 563	0.92 541	0.69 487	2.62 565	1.10 524	2.50 549	1.74 534	1.99 547	1.86 516	2.45 559	1.78 545	3.08 489	2.84 551	0.54 547	0.50 568	0.56 556	0.60 566	0.60 540	0.67 547

anonymity	1.14 465	0.98 546	1.24 416	1.09 561	1.13 563	1.08 421	0.90 492	2.02 450	1.23 379	1.32 404	1.27 362	1.27 415	1.09 451	1.16 252	1.03 433	1.02 576	1.01 602	0.97 576	0.97 585	0.98 566	1.01 571

XQC	1.51 511	0.98 546	3.20 544	0.92 541	0.76 511	2.01 540	1.17 535	2.53 553	1.99 552	2.01 548	1.54 453	2.00 531	1.54 523	3.16 491	3.46 562	0.49 538	0.31 495	0.45 530	0.40 526	0.71 554	0.62 542

Consistency-Raft	1.27 492	1.01 548	2.17 509	1.04 558	1.20 572	0.96 398	1.00 513	1.84 396	1.95 550	1.38 436	2.11 535	1.44 447	1.03 433	1.18 258	1.40 481	0.73 568	0.83 588	0.89 573	0.99 588	1.33 577	0.95 570

z-mn7	1.77 531	1.06 549	7.02 577	0.74 478	0.54 422	2.58 562	1.03 517	1.90 419	2.73 581	1.61 501	3.00 567	1.96 527	1.40 507	5.23 536	2.87 552	0.31 453	0.25 455	0.27 405	0.25 399	0.34 446	0.35 447

PSMNet-RUCA	1.07 453	1.06 549	1.64 468	1.23 570	1.10 560	1.39 477	0.65 420	1.91 421	1.43 484	0.95 239	1.52 450	0.99 329	0.83 337	1.28 279	1.01 427	0.71 567	0.34 517	0.99 579	0.61 567	1.01 568	0.67 547

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 470	1.06 549	1.28 424	0.88 530	0.69 487	1.92 534	0.92 496	1.71 362	1.14 328	1.17 316	1.26 353	1.49 458	0.80 326	2.04 423	0.86 385	2.02 588	0.34 517	0.79 570	0.36 516	1.38 580	1.33 583

WZ-Net	2.14 557	1.08 552	11.68 599	0.89 537	0.78 516	1.76 517	1.59 563	2.39 531	2.03 554	2.11 553	1.95 525	2.30 551	2.28 570	5.94 556	3.86 568	0.35 488	0.27 472	0.29 433	0.32 489	0.52 521	0.50 511

PASM	1.48 509	1.08 552	3.96 558	0.93 547	0.93 544	1.17 447	1.19 537	1.77 377	1.65 524	1.90 535	1.52 450	1.75 505	1.42 512	4.54 521	1.52 496	0.64 561	0.68 585	0.69 568	0.79 577	0.70 552	0.74 557

DStereoSA	5.78 601	1.09 554	8.20 582	2.07 586	4.09 616	4.26 596	21.23 622	4.17 595	5.59 606	1.96 545	12.40 615	1.57 474	13.59 618	7.02 581	13.02 606	0.90 571	3.63 619	0.91 575	3.68 619	1.84 581	4.43 618

SPS-STEREO	1.78 532	1.09 554	1.52 456	1.22 569	1.14 565	1.87 531	1.11 525	2.27 516	1.70 529	3.17 588	2.39 548	2.84 569	1.93 553	4.41 518	2.93 553	1.04 579	0.99 601	0.97 576	0.94 583	1.03 570	1.05 573
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GASNet	1.13 463	1.10 556	3.29 548	1.00 556	0.68 484	0.82 333	0.67 426	1.85 404	1.38 459	1.39 440	1.25 351	1.25 404	1.20 479	2.72 478	1.62 507	0.46 530	0.26 462	0.36 501	0.34 509	0.55 531	0.33 428

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 534	1.11 557	4.33 562	0.84 519	0.77 512	3.70 585	2.41 599	2.04 457	1.85 544	1.75 522	1.90 520	1.92 520	1.25 484	7.33 585	1.45 486	0.47 534	0.47 559	0.53 549	0.77 576	0.50 517	0.55 527

AnonymousM	0.63 248	1.14 558	0.43 19	0.46 91	0.32 200	0.43 67	0.46 287	1.27 255	0.78 164	1.00 249	0.66 139	0.68 206	0.45 142	0.61 68	0.46 210	0.21 258	0.16 272	1.84 591	0.98 586	0.15 49	0.15 40

EDNetEfficient	2.40 567	1.14 558	8.59 587	0.77 497	0.73 494	1.06 415	1.53 559	1.54 312	4.06 596	4.87 605	2.81 562	2.23 545	3.53 591	3.04 488	9.65 600	0.27 409	0.24 443	0.27 405	0.31 482	0.70 552	0.67 547

otaku	1.67 524	1.18 560	1.56 461	2.27 588	1.59 583	1.98 537	1.23 542	2.23 505	1.37 457	1.48 475	1.63 480	1.73 500	1.23 480	1.85 394	1.09 438	2.96 600	0.58 578	1.74 588	0.61 567	2.94 595	2.15 593

NVStereoNet_ROB	2.17 559	1.18 560	3.51 552	1.14 566	1.26 575	1.57 500	1.51 556	2.19 500	2.11 559	2.04 549	4.80 588	3.17 578	2.11 564	7.97 593	2.10 531	1.12 582	0.94 598	1.10 583	1.34 596	0.95 565	1.31 580
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	1.47 507	1.20 562	2.50 523	1.46 579	1.08 559	1.58 501	1.51 556	1.96 438	1.87 545	2.31 560	2.20 539	1.51 464	1.88 551	1.57 345	1.34 475	0.94 574	0.83 588	0.84 572	0.80 578	1.00 567	1.06 574

DStereoO	1.82 536	1.21 563	2.98 539	1.42 577	0.88 539	1.54 496	4.03 607	1.90 419	2.15 562	1.56 491	1.82 509	1.75 505	4.06 598	1.76 381	2.15 534	2.39 593	0.52 569	0.97 576	0.43 534	2.24 584	0.68 551

Ntro	1.72 530	1.21 563	1.62 465	2.54 595	1.86 585	2.09 546	1.14 531	2.08 465	1.38 459	1.23 358	1.62 475	1.62 482	1.33 498	2.04 423	1.21 454	3.09 601	0.56 575	1.82 590	0.65 569	2.97 599	2.25 595

UDGNet	0.75 316	1.23 565	0.99 328	0.82 511	0.42 339	0.76 296	0.38 181	0.98 136	1.37 457	0.83 207	0.88 204	0.70 214	0.60 250	1.25 269	0.57 291	0.57 553	0.19 352	1.03 581	0.26 416	0.79 558	0.35 447

ADCS	2.35 563	1.26 566	6.54 573	0.85 522	0.77 512	2.18 549	1.79 574	2.47 543	2.20 563	2.80 576	2.14 538	2.38 555	2.09 560	2.81 481	13.83 613	0.43 517	0.41 545	0.40 518	0.45 540	0.59 537	0.67 547

LSM	6.55 604	1.26 566	15.64 606	1.79 582	68.74 637	1.67 509	2.08 586	2.26 508	2.59 571	3.13 587	3.08 570	1.90 515	1.81 546	2.89 484	2.16 535	0.43 517	0.59 579	0.50 541	0.58 562	0.64 545	17.24 628

SGM+DAISY	5.38 597	1.28 568	8.24 583	1.27 571	1.16 569	10.62 610	16.01 620	2.93 578	2.53 569	8.64 619	13.03 616	8.26 609	13.38 617	6.34 569	7.59 591	1.07 580	1.05 604	1.00 580	0.98 586	1.02 569	1.12 577

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 560	1.29 569	4.14 560	1.10 562	0.78 516	5.00 600	2.38 598	2.47 543	2.67 578	1.94 542	2.28 543	2.66 566	1.70 536	9.10 600	2.29 541	0.68 566	0.52 569	0.68 567	0.71 574	1.17 575	0.81 564

CC-Net-ROB	1.53 513	1.31 570	1.68 473	0.92 541	0.80 520	1.75 516	0.99 511	2.04 457	1.27 403	1.12 289	1.62 475	1.20 390	0.98 410	7.82 591	0.92 406	1.15 584	0.41 545	2.20 593	0.46 542	1.37 579	0.56 529

ACVNet-4b	3.05 584	1.42 571	18.09 613	2.85 597	2.33 596	2.32 557	1.22 540	2.47 543	2.21 564	1.26 377	2.36 547	2.64 565	1.46 516	6.32 567	1.23 458	3.29 604	0.45 554	2.37 597	1.02 591	3.03 600	2.61 600

Wz-Net-SNSev	1.68 526	1.45 572	8.71 588	0.71 458	0.67 483	1.35 472	1.51 556	2.15 487	1.47 498	1.51 478	1.68 487	2.27 548	1.38 504	4.23 514	2.36 543	0.32 461	0.29 486	0.31 452	0.33 503	0.43 485	0.39 468

AnyNet_C32	2.14 557	1.45 572	7.38 579	0.95 552	1.12 561	2.23 550	2.34 595	2.10 470	1.54 509	2.44 564	1.79 502	2.04 540	1.66 533	2.69 476	10.48 603	0.38 500	0.35 524	0.35 491	0.42 530	0.50 517	0.60 540

ACVNet_2	2.86 579	1.47 574	8.28 584	2.68 596	2.26 593	2.70 567	1.84 579	3.41 583	3.04 584	2.27 558	3.42 574	4.58 588	2.10 561	5.91 554	1.62 507	2.58 597	0.67 583	2.22 594	0.85 580	2.79 592	2.47 598

ACVNet_1	3.08 585	1.48 575	17.70 609	2.90 600	2.35 598	2.30 554	1.43 554	3.16 581	2.26 566	1.91 536	2.05 532	3.51 580	2.32 572	3.71 508	1.58 500	3.25 603	0.66 582	2.40 601	1.06 592	3.07 601	2.59 599

GCST	1.13 463	1.50 576	1.17 396	1.74 581	1.17 570	1.29 463	0.30 90	1.55 315	1.21 365	1.31 401	0.97 228	0.99 329	0.48 166	2.38 458	0.54 276	1.24 585	0.70 586	1.31 586	0.86 581	1.03 570	0.92 569

zh-mn7	1.84 539	1.51 577	9.67 592	0.70 454	0.54 422	1.47 489	0.84 478	1.93 430	2.13 561	2.50 569	2.70 560	1.67 491	1.35 500	4.75 529	3.14 558	0.32 461	0.27 472	0.27 405	0.27 434	0.32 431	0.39 468

EDNetEfficientorigin	10.59 615	1.52 578	177.33 644	0.68 431	0.54 422	1.66 508	1.20 539	1.94 432	3.39 589	4.69 603	3.37 572	3.08 575	2.79 582	3.25 495	3.63 563	0.26 388	0.24 443	0.33 476	0.28 445	0.85 560	0.87 567

WAO-7	2.78 574	1.54 579	2.18 510	1.41 576	1.19 571	3.92 591	2.01 583	4.19 596	3.89 595	2.98 582	5.47 593	4.18 586	3.28 587	8.24 596	4.27 570	1.13 583	1.01 602	1.18 584	1.13 595	1.19 576	1.13 578

RTS	2.76 572	1.55 580	15.40 603	1.13 563	1.42 579	3.75 588	2.21 589	2.45 538	2.72 579	2.91 580	2.85 564	2.58 563	1.62 527	6.28 564	5.80 583	0.41 512	0.30 490	0.35 491	0.35 513	0.52 521	0.54 521

RTSA	2.76 572	1.55 580	15.40 603	1.13 563	1.42 579	3.75 588	2.21 589	2.45 538	2.72 579	2.91 580	2.85 564	2.58 563	1.62 527	6.28 564	5.80 583	0.41 512	0.30 490	0.35 491	0.35 513	0.52 521	0.54 521

StereoAnything_RVC	0.49 141	1.60 582	0.87 274	0.37 5	0.21 10	0.26 6	0.21 17	0.53 8	0.23 2	0.23 2	0.21 2	0.19 1	0.35 78	1.29 280	0.23 1	0.22 293	0.11 21	0.15 30	0.11 7	2.36 586	0.13 2

Dean	3.77 590	1.65 583	17.87 610	3.01 602	2.54 600	3.15 579	2.10 587	4.80 603	4.42 599	2.89 579	6.03 595	5.45 597	2.55 580	3.40 500	2.13 532	3.22 602	0.89 595	2.51 604	1.07 593	3.07 601	2.65 604

WAO-6	2.98 583	1.67 584	1.88 488	2.38 592	2.30 595	3.53 584	2.37 596	4.38 600	4.64 602	2.42 562	4.50 582	4.85 592	2.99 583	5.22 535	5.37 581	1.77 587	1.16 608	2.31 596	1.47 602	2.42 587	1.99 592

MonStereo1	3.22 586	1.70 585	2.23 515	2.51 594	2.33 596	5.55 603	1.61 564	3.55 588	4.67 603	3.29 590	8.09 608	4.79 591	3.75 593	6.30 566	2.79 550	2.52 594	0.64 580	1.91 592	1.07 593	2.53 589	2.62 601

zh-sn7	2.00 550	1.73 586	9.50 591	0.77 497	0.73 494	1.77 519	1.32 548	2.08 465	1.66 525	1.91 536	2.48 555	1.81 512	2.25 569	5.74 549	4.07 569	0.33 468	0.33 513	0.32 464	0.32 489	0.44 496	0.46 500

LVE	3.40 589	1.80 587	2.21 512	2.90 600	2.44 599	3.27 583	2.25 591	4.80 603	5.06 604	2.43 563	6.79 598	5.99 599	2.64 581	9.20 602	2.28 539	3.30 605	1.11 607	2.38 598	1.48 603	2.95 597	2.62 601

RainbowNet	2.06 552	1.86 588	1.97 496	2.86 598	2.25 592	2.03 541	1.79 574	2.77 570	1.92 547	1.54 486	1.84 511	1.95 526	1.73 540	2.23 442	1.38 480	3.40 607	0.86 593	2.39 600	1.00 589	2.94 595	2.42 597

IMH-64-1	2.82 576	1.87 589	1.77 478	3.31 605	2.69 601	3.22 581	2.07 584	4.25 598	2.77 582	2.46 566	3.78 578	3.05 573	2.34 573	4.67 525	3.00 555	3.84 612	0.84 591	2.75 607	1.39 597	3.34 604	2.93 606

IMH-64	2.82 576	1.87 589	1.77 478	3.31 605	2.69 601	3.22 581	2.07 584	4.25 598	2.77 582	2.46 566	3.78 578	3.05 573	2.34 573	4.67 525	3.00 555	3.84 612	0.84 591	2.75 607	1.39 597	3.34 604	2.93 606

MSAF-DinoV2	2.45 568	1.88 591	17.19 608	0.89 537	0.52 406	1.39 477	0.97 507	2.84 576	1.77 535	1.55 489	1.65 482	3.60 581	2.28 570	5.74 549	4.64 575	0.28 427	0.17 302	0.26 391	0.28 445	0.49 515	0.54 521

IMH	3.35 588	1.95 592	1.86 487	3.30 604	2.72 603	4.03 594	2.00 580	4.58 602	3.83 594	2.87 578	6.99 600	4.69 589	3.21 586	6.77 577	2.97 554	3.91 615	0.89 595	2.78 609	1.40 601	3.36 606	2.93 606

WAO-8	4.57 594	2.01 593	2.58 527	2.37 590	2.21 590	9.75 607	1.71 568	6.04 611	16.34 618	4.11 595	7.69 606	7.41 601	3.85 594	10.02 615	3.85 566	2.05 589	1.09 605	2.44 602	1.39 597	2.56 590	1.86 590

Venus	4.57 594	2.01 593	2.58 527	2.37 590	2.21 590	9.75 607	1.71 568	6.04 611	16.34 618	4.11 595	7.69 606	7.41 601	3.85 594	10.02 615	3.85 566	2.05 589	1.09 605	2.44 602	1.39 597	2.56 590	1.86 590

TorneroNet	10.72 616	2.09 595	2.76 533	3.48 608	3.03 607	44.72 633	2.31 593	8.62 616	67.06 646	7.45 617	23.21 627	10.59 617	4.28 600	9.03 599	9.00 596	3.67 609	0.91 597	3.04 611	1.63 605	3.92 609	3.55 613

TorneroNet-64	5.41 598	2.10 596	2.43 520	3.49 609	2.83 604	9.90 609	2.13 588	8.87 617	16.79 623	5.39 610	9.18 611	10.68 618	3.92 597	9.55 606	5.11 579	3.36 606	0.86 593	2.88 610	1.62 604	3.76 607	3.37 610

KSHMR	8.76 612	2.14 597	3.59 553	3.60 611	3.13 608	4.15 595	2.67 601	5.61 609	58.90 645	3.04 584	55.71 643	4.94 593	2.54 579	4.61 524	3.05 557	3.49 608	1.57 613	3.14 612	1.98 609	3.84 608	3.49 611

AnyNet_C01	2.38 565	2.21 598	10.17 594	0.99 555	0.79 518	3.12 578	2.37 596	2.69 567	1.89 546	2.58 572	2.44 552	2.70 567	1.86 550	3.65 503	7.12 589	0.41 512	0.41 545	0.40 518	0.42 530	0.68 550	0.79 562

PWCK	3.24 587	2.37 599	10.86 596	2.14 587	1.14 565	3.71 586	4.19 608	3.02 580	3.55 592	3.05 585	3.63 576	3.09 576	2.35 575	8.16 595	3.41 561	2.17 591	0.96 599	1.77 589	1.01 590	2.84 593	1.40 584

coex-ft	8.35 610	2.39 600	100.24 643	0.68 431	0.54 422	1.77 519	1.57 562	1.71 362	11.00 612	18.91 628	3.76 577	3.85 584	8.23 612	3.29 497	6.58 586	0.31 453	0.31 495	0.32 464	0.31 482	0.69 551	0.57 532

ktn	4.56 593	2.41 601	2.54 524	3.79 613	3.25 609	4.81 599	2.91 604	5.52 607	7.36 609	4.12 597	14.55 619	7.54 604	3.70 592	7.84 592	3.35 560	4.06 616	1.86 614	3.26 615	2.22 613	3.27 603	2.86 605

notaker	4.29 592	2.42 602	5.06 566	3.89 614	3.29 611	4.00 592	2.25 591	4.93 605	3.47 591	4.21 600	6.79 598	7.67 605	3.37 589	9.25 604	6.47 585	4.09 617	1.42 610	3.35 616	2.13 612	4.11 611	3.54 612

DStereoFS	6.12 603	2.43 603	7.51 580	2.47 593	2.16 588	16.09 617	8.18 612	4.22 597	12.08 614	3.74 592	14.16 617	7.84 607	13.66 619	7.03 583	9.84 601	0.90 571	1.49 611	1.23 585	2.79 615	1.36 578	3.31 609

JetBlue	4.18 591	2.45 604	10.42 595	1.40 573	2.89 606	10.68 611	10.68 613	3.91 592	2.52 568	2.74 574	3.39 573	4.50 587	4.27 599	7.97 593	7.67 592	0.89 570	0.97 600	0.89 573	0.92 582	2.26 585	2.21 594

UNDER WATER	5.68 600	2.46 605	15.52 605	3.98 616	3.53 612	5.15 601	2.74 602	5.58 608	16.41 621	4.00 593	4.56 583	9.12 611	6.43 607	6.22 560	9.11 597	3.85 614	1.35 609	3.18 614	1.98 609	4.51 614	3.84 616

UNDER WATER-64	5.84 602	2.48 606	17.93 611	3.97 615	3.58 613	7.70 606	3.03 605	5.72 610	14.13 615	4.18 599	4.00 580	9.27 612	6.80 608	6.20 559	9.22 598	3.67 609	1.52 612	3.14 612	1.95 607	4.43 613	3.83 615

UDG	1.47 507	2.69 607	1.13 374	1.45 578	1.65 584	1.34 471	0.79 463	1.75 373	1.27 403	1.29 393	1.74 495	1.99 530	1.39 506	1.66 366	1.51 494	0.91 573	0.55 574	2.30 595	0.76 575	1.99 582	1.20 579

DDUNet	1.56 516	2.70 608	1.35 433	1.79 582	1.88 586	1.82 525	0.91 494	1.84 396	1.20 358	1.40 446	1.79 502	1.62 482	1.17 469	1.59 353	1.22 455	1.11 581	0.76 587	2.38 598	0.94 583	2.12 583	1.53 585

Wz-Net-TNSev	2.10 554	2.71 609	9.30 589	0.72 464	0.65 471	2.41 559	1.81 578	2.45 538	1.77 535	1.62 505	1.56 462	2.56 562	2.01 555	5.30 537	4.46 572	0.41 512	0.38 538	0.33 476	0.37 520	0.54 529	0.64 545

DispFullNet	2.39 566	2.89 610	3.74 556	3.09 603	2.27 594	2.04 542	0.84 478	2.19 500	1.73 533	2.54 570	1.98 526	2.23 545	5.83 604	3.44 501	1.84 526	1.03 577	0.33 513	2.65 606	1.97 608	2.87 594	2.34 596

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 299	3.18 611	2.55 525	0.40 33	0.24 28	0.42 60	0.23 38	0.66 34	0.46 60	0.47 96	0.45 63	0.33 57	0.27 28	0.58 56	0.30 50	1.34 586	0.10 2	0.22 271	0.19 241	0.45 499	1.32 582

MADNet++	5.41 598	3.18 611	6.43 572	4.66 618	3.95 615	6.15 604	6.75 611	4.51 601	4.51 601	5.06 607	6.27 596	4.96 594	6.14 605	9.39 605	11.70 605	4.71 618	4.19 620	3.97 618	3.33 616	4.08 610	4.25 617

MADNet+	2.80 575	3.38 613	11.57 598	1.50 580	1.21 574	3.18 580	2.00 580	3.52 587	2.61 572	1.81 528	2.09 534	2.83 568	2.18 568	7.55 588	5.44 582	0.84 569	0.83 588	0.71 569	0.66 570	1.05 572	1.08 575

test_for_model	1.38 497	3.71 614	0.65 150	3.45 607	2.88 605	0.57 183	0.33 116	1.91 421	0.93 225	1.47 469	0.64 132	0.51 131	0.37 93	0.53 36	0.35 96	2.54 595	0.16 272	0.17 91	0.12 38	4.56 615	1.84 589

HanzoNet	11.92 617	5.12 615	17.18 607	4.19 617	3.59 614	5.16 602	2.82 603	7.41 614	9.96 611	33.31 639	27.60 629	22.25 629	37.31 634	18.18 624	13.57 609	8.13 623	3.44 618	3.50 617	3.44 618	7.77 621	4.52 619

DGTPSM_ROB	13.06 618	8.27 616	22.29 616	9.53 620	18.14 618	11.53 612	31.97 627	10.82 619	16.25 616	7.14 614	19.39 625	10.12 614	16.69 622	9.85 610	22.49 624	4.77 619	8.72 622	5.37 621	10.24 626	6.15 618	11.56 623

DPSMNet_ROB	13.08 619	8.28 617	22.32 617	9.54 621	18.15 619	11.53 612	31.98 628	10.83 620	16.27 617	7.17 615	19.40 626	10.12 614	16.69 622	9.87 611	22.50 625	4.78 620	8.72 622	5.38 622	10.25 627	6.16 619	11.59 624

JetRed	7.02 606	8.94 618	25.72 621	2.89 599	3.27 610	14.25 616	12.27 617	6.69 613	4.45 600	4.46 601	4.56 583	6.65 600	5.43 602	7.46 587	14.41 615	2.60 598	3.31 616	2.61 605	2.30 614	4.34 612	3.79 614

DPSimNet_ROB	24.77 626	9.69 619	61.46 640	3.56 610	19.46 621	25.95 621	77.56 643	5.09 606	16.60 622	21.50 629	29.82 631	25.12 632	85.69 644	13.37 621	23.07 627	7.23 621	17.79 630	8.55 625	7.57 624	4.57 616	31.84 636

TCMNet-wrong-test	10.42 614	11.55 620	15.31 602	20.99 623	18.49 620	13.94 615	10.69 614	16.07 623	4.14 597	5.27 608	5.64 594	16.22 621	12.57 614	7.57 589	10.26 602	7.44 622	2.38 615	4.30 620	3.43 617	11.37 623	10.87 622

USTest	14.33 620	14.93 621	21.00 614	17.41 622	16.02 617	23.11 620	33.76 629	22.02 624	11.81 613	9.47 620	10.19 612	15.94 620	13.17 615	17.25 623	22.38 623	3.81 611	5.01 621	6.17 624	6.18 622	9.23 622	7.81 621

Anonymous_1	42.79 637	18.71 622	24.75 618	21.81 624	45.16 635	27.68 622	37.52 630	28.64 630	16.34 618	14.72 624	14.53 618	20.60 623	17.82 624	21.52 625	25.88 628	113.45 646	8.91 624	100.63 641	126.37 643	158.50 646	12.31 625

DPSM_ROB	19.12 621	19.13 623	25.13 619	22.15 625	20.86 623	28.06 623	37.75 631	27.18 628	16.95 624	14.25 622	15.07 620	21.66 624	18.69 625	21.83 626	26.51 629	10.15 626	9.30 625	10.45 627	10.41 628	14.00 624	12.85 626

DPSM	19.12 621	19.13 623	25.13 619	22.15 625	20.86 623	28.06 623	37.75 631	27.18 628	16.95 624	14.25 622	15.07 620	21.66 624	18.69 625	21.83 626	26.51 629	10.15 626	9.30 625	10.45 627	10.41 628	14.00 624	12.85 626

BEATNet-Init1	27.39 627	21.01 625	73.65 642	1.07 559	0.80 520	56.07 634	22.82 623	33.14 635	31.71 632	51.78 645	52.93 642	65.63 643	48.54 642	48.75 644	36.36 634	0.52 545	0.47 559	0.54 550	0.54 558	0.64 545	0.72 555

xxxxx1	54.34 640	26.72 626	27.03 622	114.14 640	99.00 640	30.68 628	47.19 633	32.52 632	26.09 627	17.85 625	17.48 622	21.86 626	20.92 627	24.38 629	33.78 631	34.73 638	41.33 639	157.67 644	175.68 644	65.82 639	71.99 643

tt_ll	54.34 640	26.72 626	27.03 622	114.14 640	99.00 640	30.68 628	47.19 633	32.52 632	26.09 627	17.85 625	17.48 622	21.86 626	20.92 627	24.38 629	33.78 631	34.73 638	41.33 639	157.67 644	175.68 644	65.82 639	71.99 643

ff	54.34 640	26.72 626	27.03 622	114.14 640	99.00 640	30.68 628	47.19 633	32.52 632	26.09 627	17.85 625	17.48 622	21.86 626	20.92 627	24.38 629	33.78 631	34.73 638	41.33 639	157.67 644	175.68 644	65.82 639	71.99 643

LRCNet_RVC	22.79 623	32.09 629	22.06 615	29.83 627	26.15 625	4.40 598	0.84 478	22.64 625	2.10 558	26.93 631	29.25 630	23.03 631	15.56 621	23.91 628	18.92 620	32.00 637	20.04 638	34.68 636	32.13 637	30.66 635	28.52 635

PML	51.64 639	37.49 630	14.31 601	7.45 619	20.27 622	107.80 645	231.34 647	8.94 618	27.70 631	86.74 646	268.93 647	69.03 644	61.09 643	24.71 632	14.36 614	9.71 625	3.40 617	9.60 626	4.67 621	20.46 627	4.76 620

FlowAnything	38.45 632	38.38 631	50.32 635	44.77 633	41.97 631	56.43 635	76.20 637	54.49 643	34.43 639	28.45 632	30.15 633	43.52 638	37.69 638	43.76 637	53.31 640	20.36 634	18.71 636	21.03 630	21.10 636	28.18 628	25.74 630

RAFT-FEzeroshot	38.43 630	38.42 632	50.19 631	44.92 635	41.98 632	56.48 639	76.24 640	54.46 640	33.87 635	28.51 634	30.31 635	43.61 640	37.54 635	43.76 637	53.32 641	20.29 631	18.70 633	21.03 630	21.04 632	28.21 631	25.79 631

RAFT-FE	38.43 630	38.42 632	50.19 631	44.92 635	41.98 632	56.48 639	76.24 640	54.46 640	33.87 635	28.51 634	30.31 635	43.61 640	37.54 635	43.76 637	53.32 641	20.29 631	18.70 633	21.03 630	21.04 632	28.21 631	25.79 631

CasAABBNet	38.42 629	38.42 632	50.26 634	44.76 632	41.87 629	56.47 637	76.22 639	54.44 638	33.92 637	28.53 636	30.36 637	43.53 639	37.59 637	43.77 640	53.32 641	20.27 630	18.70 633	21.03 630	21.04 632	28.19 629	25.79 631

Hybrid-DGEV	38.41 628	38.43 635	50.24 633	44.83 634	41.93 630	56.45 636	76.20 637	54.48 642	33.86 634	28.46 633	30.13 632	43.49 636	37.75 639	43.77 640	53.30 639	20.31 633	18.69 632	21.02 629	20.97 630	28.20 630	25.72 629

Selective-RAFT-Error	38.47 633	38.44 636	50.38 636	44.74 631	42.01 634	56.47 637	76.24 640	54.44 638	34.02 638	28.59 637	30.30 634	43.51 637	38.10 640	43.69 636	53.24 638	20.36 634	18.72 637	21.05 634	21.02 631	28.25 633	25.87 634

LSM0	42.92 638	38.72 637	50.66 637	47.49 637	110.18 645	56.77 641	75.87 636	54.87 644	33.74 633	29.48 638	31.12 638	43.77 642	37.12 633	43.85 642	53.44 644	20.50 636	18.67 631	21.05 634	21.07 635	28.37 634	41.73 637

HaxPig	39.02 634	41.39 638	41.59 626	30.10 628	32.36 626	29.49 625	27.65 625	30.56 631	37.94 640	43.75 640	43.81 639	33.42 633	35.69 631	41.51 634	40.33 636	43.91 641	47.48 643	45.87 637	47.14 639	42.29 636	44.06 639

AVERAGE_ROB	40.42 635	42.30 639	42.61 627	36.91 630	35.54 628	30.42 627	27.59 624	37.45 637	38.45 641	44.87 641	44.27 640	37.55 635	36.69 632	41.82 635	40.25 635	45.36 642	46.73 642	47.09 638	46.32 638	42.47 637	43.74 638

MEDIAN_ROB	42.01 636	44.30 640	44.14 630	35.08 629	34.90 627	31.33 631	29.90 626	36.77 636	40.11 642	47.14 644	46.55 641	37.49 634	38.50 641	44.30 643	42.32 637	47.93 643	49.31 644	49.68 639	49.00 640	44.98 638	46.46 640

DLNR_Zeroshot_test	23.23 624	48.25 641	43.77 629	177.04 643	78.39 639	0.35 26	0.21 17	23.33 626	0.82 185	0.67 176	0.86 198	0.58 169	0.30 47	1.64 363	0.48 229	10.69 628	0.13 87	0.18 130	0.14 109	76.63 642	0.23 273

DLNR-FE	23.24 625	48.33 642	43.35 628	177.19 644	78.30 638	0.35 26	0.21 17	23.45 627	0.82 185	0.67 176	0.86 198	0.58 169	0.29 36	1.62 361	0.48 229	10.93 629	0.13 87	0.18 130	0.14 109	76.65 643	0.23 273

RSGM-EC	88.73 643	82.35 643	50.81 638	105.24 638	99.50 643	93.69 643	125.26 644	90.19 645	46.12 643	45.12 642	57.25 644	101.03 645	88.09 645	153.95 645	152.34 645	105.29 644	59.41 645	113.44 642	52.73 641	91.73 644	61.05 641

acva	88.73 643	82.35 643	50.81 638	105.24 638	99.50 643	93.69 643	125.26 644	90.19 645	46.12 643	45.12 642	57.25 644	101.03 645	88.09 645	153.95 645	152.34 645	105.29 644	59.41 645	113.44 642	52.73 641	91.73 644	61.05 641

test_example2	192.91 645	210.59 645	206.44 645	199.86 645	204.90 646	172.02 646	182.95 646	138.34 647	134.89 647	193.14 647	200.54 646	186.77 647	177.82 647	204.95 647	207.57 647	221.83 647	238.70 647	186.02 647	190.07 647	226.94 647	173.78 646

ccccc		492.94 646		530.37 646	529.69 647	476.06 647		494.48 648		446.40 648		473.27 648		541.46 648		660.58 648	458.79 648	353.88 648	309.98 648	597.94 648

GS-Stereo							0.35 143	1.31 264	0.53 79	0.38 55	0.39 40	0.32 49	0.33 63	0.45 14	0.29 40	0.20 223	0.12 42	0.16 61	0.13 74	0.17 98	0.18 121

FSD					0.52 406	0.54 165	0.58 388	0.71 51	0.54 82	0.54 142	0.53 99	0.60 179	0.52 198	0.58 56	0.56 286	0.51 544	0.48 561	0.50 541	0.49 549	0.50 517

Low-res two-view benchmark