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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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_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_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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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
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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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+_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

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

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

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

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

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

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

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_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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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)
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

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.
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

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

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

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

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

GMOStereo	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

error version	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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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.
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
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
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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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
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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark