Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

LACA2	0.29 23	0.23 70	0.52 98	0.36 7	0.18 2	0.40 63	0.38 230	0.64 42	0.27 13	0.29 18	0.33 40	0.36 95	0.26 28	0.47 49	0.24 8	0.16 97	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.16 103	0.12 1

CREStereo++_RVC	0.49 208	0.22 50	0.46 48	0.48 181	0.38 348	0.45 107	0.25 68	0.77 104	1.30 494	0.82 272	1.23 410	0.47 165	0.37 119	0.55 85	0.44 254	0.16 97	0.11 22	0.16 89	0.80 648	0.18 187	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
aanet-new-90k	0.37 95	0.24 100	0.98 384	0.42 78	0.25 78	0.43 95	0.35 189	0.75 95	0.35 39	0.29 18	0.41 69	0.31 54	0.50 231	1.00 263	0.24 8	0.13 19	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.19 226	0.13 3

LACA3	0.28 16	0.22 50	0.39 11	0.36 7	0.20 11	0.37 51	0.38 230	0.51 9	0.29 17	0.30 27	0.27 19	0.26 24	0.31 70	0.74 160	0.23 1	0.17 145	0.12 54	0.13 1	0.10 1	0.15 70	0.13 3

DepthFocus	0.25 4	0.19 10	0.40 19	0.38 27	0.28 153	0.21 5	0.22 33	0.36 2	0.24 6	0.29 18	0.35 48	0.20 2	0.22 15	0.39 13	0.23 1	0.18 194	0.14 228	0.21 300	0.20 341	0.17 142	0.13 3

Foundation-i32	0.23 1	0.18 3	0.35 2	0.35 2	0.17 1	0.25 8	0.22 33	0.49 7	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 106	0.31 70	0.32 1	0.24 8	0.16 97	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.14 29	0.13 3

LACA1	0.26 8	0.21 33	0.40 19	0.35 2	0.18 2	0.31 27	0.27 88	0.52 12	0.26 12	0.31 38	0.22 7	0.25 17	0.32 82	0.48 56	0.26 27	0.16 97	0.12 54	0.14 12	0.12 45	0.15 70	0.13 3

Test_v1	0.28 16	0.21 33	0.39 11	0.35 2	0.25 78	0.31 27	0.29 109	0.65 45	0.39 61	0.29 18	0.34 43	0.25 17	0.25 22	0.49 62	0.25 15	0.15 66	0.11 22	0.14 12	0.13 111	0.13 5	0.13 3

Pro-Stereo	0.32 44	0.17 2	0.36 5	0.41 66	0.29 172	0.59 261	0.21 24	0.36 2	0.30 21	0.35 59	0.25 11	0.23 5	0.13 1	1.57 412	0.26 27	0.14 35	0.11 22	0.19 208	0.17 255	0.13 5	0.13 3

BridgeDepth_RVC	0.27 10	0.20 23	0.40 19	0.34 1	0.19 5	0.46 117	0.19 7	0.59 26	0.28 14	0.30 27	0.29 28	0.26 24	0.32 82	0.45 41	0.30 91	0.17 145	0.11 22	0.13 1	0.12 45	0.15 70	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.30 35	0.21 33	0.39 11	0.41 66	0.18 2	0.57 244	0.32 148	0.71 68	0.35 39	0.27 10	0.26 16	0.39 117	0.43 156	0.48 56	0.29 75	0.14 35	0.10 2	0.13 1	0.12 45	0.15 70	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.29 23	0.21 33	0.51 90	0.41 66	0.27 114	0.26 11	0.25 68	0.51 9	0.31 22	0.37 81	0.48 111	0.28 39	0.35 104	0.54 82	0.29 75	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.13 3

asda	0.31 39	0.24 100	0.51 90	0.39 39	0.24 53	0.43 95	0.33 158	0.68 54	0.40 72	0.39 105	0.44 90	0.27 30	0.35 104	0.55 85	0.31 108	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.13 3

asd	0.32 44	0.22 50	0.49 71	0.40 54	0.25 78	0.47 130	0.30 120	0.77 104	0.35 39	0.44 131	0.40 66	0.28 39	0.34 95	0.64 127	0.29 75	0.13 19	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.15 70	0.13 3

4.25_new	0.32 44	0.27 197	0.49 71	0.40 54	0.27 114	0.49 153	0.39 248	0.69 58	0.35 39	0.40 115	0.43 80	0.27 30	0.36 113	0.48 56	0.32 122	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.11 9	0.14 29	0.13 3

4.5w_new	0.32 44	0.27 197	0.49 71	0.40 54	0.27 114	0.49 153	0.39 248	0.69 58	0.35 39	0.40 115	0.43 80	0.27 30	0.36 113	0.48 56	0.32 122	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.11 9	0.14 29	0.13 3

4.25w-stereo	0.32 44	0.27 197	0.49 71	0.40 54	0.27 114	0.49 153	0.39 248	0.69 58	0.35 39	0.40 115	0.43 80	0.27 30	0.36 113	0.48 56	0.32 122	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.13 3

2.75w_new	0.33 52	0.24 100	0.51 90	0.36 7	0.24 53	0.41 75	0.42 284	0.61 38	0.40 72	0.50 175	0.44 90	0.24 13	0.34 95	0.77 174	0.34 147	0.13 19	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.13 3

monsterstereo	0.36 86	0.21 33	0.53 103	0.48 181	0.36 320	0.27 15	0.29 109	0.58 23	0.52 125	0.45 139	0.61 180	0.26 24	0.27 39	1.23 331	0.28 60	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.13 3

LG-Stereo_L2	0.30 35	0.23 70	0.50 81	0.38 27	0.26 100	0.26 11	0.20 13	0.84 139	0.31 22	0.31 38	0.26 16	0.25 17	0.26 28	0.94 240	0.23 1	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.14 29	0.13 3

LG-Stereo_L1	0.31 39	0.24 100	0.49 71	0.38 27	0.27 114	0.28 17	0.21 24	0.68 54	0.29 17	0.27 10	0.25 11	0.25 17	0.22 15	1.25 334	0.24 8	0.16 97	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.13 3

MLG-Stereo_test1	0.29 23	0.21 33	0.42 32	0.41 66	0.25 78	0.37 51	0.20 13	0.71 68	0.20 2	0.25 7	0.17 2	0.33 75	0.26 28	0.92 235	0.26 27	0.15 66	0.11 22	0.16 89	0.11 9	0.13 5	0.13 3

MLG-Stereo	0.31 39	0.20 23	0.42 32	0.42 78	0.20 11	0.41 75	0.19 7	0.85 145	0.24 6	0.26 8	0.22 7	0.33 75	0.27 39	1.09 296	0.27 48	0.15 66	0.11 22	0.16 89	0.11 9	0.13 5	0.13 3

StereoAnything_RVC	0.49 208	1.60 653	0.87 326	0.37 14	0.21 21	0.26 11	0.21 24	0.53 13	0.23 4	0.23 2	0.21 6	0.19 1	0.35 104	1.29 344	0.23 1	0.22 358	0.11 22	0.15 44	0.11 9	2.36 659	0.13 3

s12784h	0.55 236	0.22 50	0.49 71	0.43 94	0.19 5	1.00 469	0.34 174	1.40 348	1.30 494	0.84 280	0.93 276	0.63 255	0.52 249	1.48 399	0.47 281	0.15 66	0.12 54	0.17 139	0.11 9	0.19 226	0.13 3

monster-pro	0.29 23	0.19 10	0.48 64	0.37 14	0.22 29	0.55 231	0.31 129	0.60 30	0.44 89	0.29 18	0.28 24	0.23 5	0.20 6	0.60 106	0.26 27	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

PointNet	0.29 23	0.19 10	0.40 19	0.40 54	0.23 42	0.38 57	0.28 98	0.72 76	0.40 72	0.26 8	0.32 37	0.39 117	0.22 15	0.50 72	0.27 48	0.15 66	0.13 144	0.17 139	0.12 45	0.15 70	0.14 26

aanet-new-70k	0.37 95	0.23 70	0.94 365	0.43 94	0.22 29	0.50 174	0.30 120	0.74 92	0.34 31	0.34 53	0.41 69	0.31 54	0.51 239	1.04 276	0.26 27	0.13 19	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.16 103	0.14 26

aanet-new-78k	0.37 95	0.24 100	1.02 400	0.44 110	0.21 21	0.33 33	0.36 203	0.79 114	0.34 31	0.33 46	0.42 77	0.31 54	0.58 298	0.93 238	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.14 26

aanet-new-34k	0.35 74	0.26 166	0.85 314	0.42 78	0.20 11	0.33 33	0.31 129	0.92 172	0.44 89	0.35 59	0.54 155	0.35 89	0.56 274	0.39 13	0.27 48	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.14 26

aanet-32k-new	0.37 95	0.27 197	0.97 380	0.44 110	0.24 53	0.50 174	0.32 148	0.69 58	0.38 56	0.35 59	0.42 77	0.36 95	0.55 266	0.79 185	0.25 15	0.17 145	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.19 226	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 95	0.22 50	0.55 113	0.44 110	0.42 407	0.58 256	0.30 120	0.87 156	0.44 89	0.38 92	0.53 144	0.47 165	0.59 304	0.40 19	0.34 147	0.16 97	0.11 22	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 95	0.24 100	0.61 156	0.42 78	0.40 375	0.48 144	0.41 272	0.72 76	0.58 154	0.55 206	0.65 192	0.32 64	0.27 39	0.41 26	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.20 260	0.16 222	0.14 29	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 95	0.24 100	0.63 169	0.43 94	0.40 375	0.46 117	0.39 248	0.71 68	0.56 145	0.58 217	0.68 205	0.36 95	0.26 28	0.51 74	0.30 91	0.16 97	0.12 54	0.19 208	0.15 181	0.15 70	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 95	0.24 100	0.63 169	0.43 94	0.41 396	0.49 153	0.41 272	0.73 84	0.60 167	0.56 212	0.66 198	0.31 54	0.26 28	0.42 30	0.31 108	0.16 97	0.11 22	0.19 208	0.15 181	0.15 70	0.14 26

Foundation-i1b	0.39 124	0.18 3	0.41 28	0.37 14	0.20 11	0.52 197	0.48 369	1.19 290	0.43 84	0.52 192	0.44 90	0.60 239	0.52 249	0.70 146	0.29 75	0.16 97	0.12 54	0.14 12	0.13 111	0.14 29	0.14 26

gcap_with_dpt	0.36 86	0.24 100	0.64 183	0.43 94	0.39 360	0.50 174	0.44 323	0.71 68	0.50 117	0.56 212	0.67 202	0.32 64	0.30 63	0.39 13	0.29 75	0.16 97	0.12 54	0.19 208	0.15 181	0.14 29	0.14 26

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 6	0.41 66	0.26 100	0.23 7	0.24 63	0.37 4	0.29 17	0.22 1	0.28 24	0.22 3	0.20 6	0.35 5	0.29 75	0.12 6	0.11 22	0.16 89	0.16 222	0.13 5	0.14 26

MatchStereo	0.30 35	0.21 33	0.44 42	0.35 2	0.19 5	0.21 5	0.23 49	0.90 170	0.54 132	0.28 13	0.48 111	0.25 17	0.24 21	0.53 79	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
CSFM-Stereo	0.28 16	0.19 10	0.39 11	0.40 54	0.21 21	0.40 63	0.21 24	0.60 30	0.33 27	0.32 41	0.29 28	0.31 54	0.29 51	0.49 62	0.27 48	0.15 66	0.14 228	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

VIP-Stereo	0.37 95	0.25 139	0.62 164	0.41 66	0.46 437	0.82 397	0.22 33	0.67 52	0.48 107	0.32 41	0.55 161	0.37 106	0.31 70	0.85 209	0.28 60	0.18 194	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.14 26

MonStereo	0.29 23	0.19 10	0.47 57	0.37 14	0.22 29	0.55 231	0.31 129	0.60 30	0.44 89	0.29 18	0.28 24	0.23 5	0.20 6	0.60 106	0.26 27	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

Monster-pub-eth3d	0.29 23	0.19 10	0.48 64	0.37 14	0.22 29	0.55 231	0.31 129	0.60 30	0.44 89	0.29 18	0.29 28	0.23 5	0.21 12	0.59 102	0.26 27	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

qwe	0.34 60	0.22 50	0.48 64	0.39 39	0.27 114	0.49 153	0.30 120	0.76 101	0.40 72	0.51 187	0.49 120	0.26 24	0.29 51	0.83 198	0.35 157	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.15 70	0.14 26

4w-stereo	0.32 44	0.25 139	0.52 98	0.38 27	0.25 78	0.46 117	0.28 98	0.68 54	0.35 39	0.43 125	0.45 97	0.28 39	0.39 131	0.63 125	0.31 108	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.14 26

IGEV	0.29 23	0.18 3	0.43 35	0.38 27	0.31 217	0.45 107	0.21 24	0.63 41	0.42 79	0.32 41	0.44 90	0.26 24	0.20 6	0.44 39	0.26 27	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.12 1	0.14 26

xyz-stereo	7.03 677	0.24 100	70.23 716	0.44 110	0.21 21	29.74 699	0.49 381	1.03 213	0.77 219	1.45 535	26.78 700	1.17 452	1.19 547	4.72 596	1.32 542	0.16 97	0.12 54	0.20 260	0.14 159	0.17 142	0.14 26

MLG-Stereo_test2	0.27 10	0.22 50	0.40 19	0.39 39	0.24 53	0.35 40	0.18 2	0.58 23	0.23 4	0.28 13	0.24 10	0.34 85	0.19 2	0.79 185	0.24 8	0.16 97	0.11 22	0.15 44	0.11 9	0.13 5	0.14 26

LG-Stereo	0.37 95	0.27 197	0.94 365	0.48 181	0.26 100	0.37 51	0.30 120	0.88 164	0.57 151	0.38 92	0.58 173	0.29 42	0.21 12	0.51 74	0.37 188	0.14 35	0.14 228	0.20 260	0.18 281	0.18 187	0.14 26

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 137	0.68 581	0.45 47	0.66 477	0.30 196	0.48 144	0.25 68	0.87 156	0.46 102	0.39 105	0.37 55	0.30 49	0.69 349	1.16 317	0.31 108	0.17 145	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.14 26

FoundationStereo	0.26 8	0.23 70	0.41 28	0.40 54	0.24 53	0.32 31	0.22 33	0.43 5	0.24 6	0.31 38	0.25 11	0.30 49	0.32 82	0.36 6	0.27 48	0.16 97	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.13 5	0.14 26

castereo	0.43 160	0.25 139	0.50 81	0.46 141	0.30 196	0.60 268	0.56 439	1.23 307	0.83 249	0.39 105	0.70 217	0.45 150	0.68 345	0.54 82	0.33 136	0.17 145	0.11 22	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.14 26

MonSter	0.29 23	0.19 10	0.48 64	0.37 14	0.22 29	0.55 231	0.31 129	0.60 30	0.44 89	0.29 18	0.29 28	0.23 5	0.20 6	0.60 106	0.26 27	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

dual_stereo	0.29 23	0.21 33	0.39 11	0.40 54	0.23 42	0.25 8	0.22 33	0.59 26	0.32 26	0.33 46	0.26 16	0.40 125	0.23 19	0.86 212	0.30 91	0.16 97	0.13 144	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

WCG-NET	0.43 160	0.23 70	0.58 129	0.42 78	0.26 100	0.46 117	0.32 148	0.77 104	1.16 406	0.77 259	0.75 233	0.58 228	0.44 166	0.62 115	0.38 198	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.14 159	0.15 70	0.14 26

Pointernet	0.41 137	0.21 33	0.63 169	0.45 127	0.29 172	0.51 186	0.27 88	1.54 378	0.70 201	0.48 158	0.64 189	0.49 175	0.37 119	0.51 74	0.36 175	0.18 194	0.13 144	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

U	9.23 683	0.22 50	0.65 191	0.48 181	53.11 711	61.26 716	0.24 63	0.77 104	0.55 141	0.37 81	0.30 33	0.29 42	0.34 95	0.34 4	0.27 48	0.20 287	0.12 54	60.47 715	4.24 691	0.18 187	0.14 26

gcap-zeroshot	0.36 86	0.24 100	0.63 169	0.42 78	0.40 375	0.47 130	0.41 272	0.73 84	0.56 145	0.54 199	0.63 184	0.33 75	0.27 39	0.39 13	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.19 208	0.16 222	0.14 29	0.14 26

test_for_model	0.37 95	0.24 100	0.61 156	0.42 78	0.40 375	0.48 144	0.41 272	0.72 76	0.58 154	0.55 206	0.65 192	0.32 64	0.27 39	0.41 26	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.20 260	0.16 222	0.14 29	0.14 26

trnet	0.40 130	0.23 70	0.40 19	0.37 14	0.20 11	0.53 207	0.29 109	0.81 122	1.15 399	0.59 219	0.72 224	0.53 201	0.43 156	0.56 88	0.37 188	0.18 194	0.13 144	0.15 44	0.10 1	0.14 29	0.14 26

testlalala	0.36 86	0.24 100	0.63 169	0.42 78	0.40 375	0.47 130	0.41 272	0.73 84	0.56 145	0.54 199	0.63 184	0.33 75	0.27 39	0.39 13	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.19 208	0.16 222	0.14 29	0.14 26

CAR	0.28 16	0.19 10	0.44 42	0.38 27	0.26 100	0.39 59	0.20 13	0.55 18	0.38 56	0.36 70	0.34 43	0.29 42	0.19 2	0.52 78	0.26 27	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.15 62

MSE-Stereo	0.27 10	0.20 23	0.44 42	0.38 27	0.26 100	0.39 59	0.20 13	0.55 18	0.38 56	0.30 27	0.34 43	0.29 42	0.19 2	0.49 62	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.15 62

aanet-new-60k	0.37 95	0.23 70	0.94 365	0.43 94	0.23 42	0.58 256	0.31 129	0.83 130	0.35 39	0.35 59	0.39 58	0.40 125	0.43 156	0.78 183	0.23 1	0.13 19	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.17 142	0.15 62

aanet-new-40k	0.35 74	0.25 139	0.95 371	0.42 78	0.26 100	0.51 186	0.23 49	0.79 114	0.34 31	0.34 53	0.48 111	0.33 75	0.51 239	0.37 9	0.29 75	0.13 19	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.15 62

aanet-new-36k	0.37 95	0.24 100	0.82 286	0.44 110	0.22 29	0.51 186	0.32 148	0.80 117	0.37 54	0.35 59	0.40 66	0.36 95	0.56 274	0.83 198	0.26 27	0.13 19	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.15 62

aanet-new-32k	0.34 60	0.25 139	0.67 201	0.44 110	0.26 100	0.53 207	0.23 49	0.84 139	0.34 31	0.38 92	0.39 58	0.43 137	0.54 262	0.43 35	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	0.15 62

aanet-new-30k	0.34 60	0.25 139	0.66 196	0.44 110	0.26 100	0.53 207	0.23 49	0.84 139	0.34 31	0.38 92	0.39 58	0.43 137	0.54 262	0.43 35	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 60	0.23 70	0.83 296	0.42 78	0.23 42	0.35 40	0.33 158	0.87 156	0.35 39	0.39 105	0.41 69	0.31 54	0.44 166	0.53 79	0.27 48	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.16 103	0.15 62

aanet-new-24k	0.35 74	0.24 100	0.62 164	0.43 94	0.25 78	0.53 207	0.30 120	0.72 76	0.39 61	0.41 122	0.63 184	0.35 89	0.48 201	0.46 47	0.26 27	0.14 35	0.11 22	0.16 89	0.13 111	0.18 187	0.15 62

aanet-new-22k	0.35 74	0.23 70	0.86 323	0.45 127	0.23 42	0.47 130	0.23 49	0.75 95	0.51 121	0.37 81	0.48 111	0.34 85	0.49 220	0.47 49	0.30 91	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.16 103	0.15 62

aanet-new-16k	0.34 60	0.23 70	0.73 239	0.47 161	0.23 42	0.42 86	0.21 24	0.76 101	0.45 100	0.37 81	0.44 90	0.37 106	0.48 201	0.43 35	0.29 75	0.14 35	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.15 62

aanet-new-10k	0.37 95	0.24 100	0.98 384	0.48 181	0.24 53	0.66 310	0.25 68	0.72 76	0.43 84	0.39 105	0.42 77	0.40 125	0.52 249	0.42 30	0.30 91	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.19 226	0.15 62

aanet-new-8k	0.37 95	0.25 139	0.65 191	0.46 141	0.26 100	0.53 207	0.35 189	0.84 139	0.54 132	0.36 70	0.43 80	0.33 75	0.61 321	0.69 144	0.30 91	0.15 66	0.11 22	0.16 89	0.13 111	0.16 103	0.15 62

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 95	0.23 70	0.62 164	0.50 224	0.29 172	0.74 350	0.39 248	0.72 76	0.48 107	0.38 92	0.51 132	0.36 95	0.50 231	0.45 41	0.31 108	0.15 66	0.12 54	0.17 139	0.13 111	0.17 142	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 74	0.22 50	0.55 113	0.42 78	0.27 114	0.42 86	0.39 248	1.02 204	0.54 132	0.37 81	0.51 132	0.34 85	0.44 166	0.36 6	0.27 48	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.15 62

PipStereo	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 3	0.20 13	0.62 40	0.24 6	0.23 2	0.19 4	0.45 150	0.34 95	0.39 13	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.13 5	0.15 62

PSi22b	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 3	0.20 13	0.59 26	0.25 11	0.23 2	0.19 4	0.45 150	0.34 95	0.38 11	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.13 1	0.12 45	0.13 5	0.15 62

PSi22a	0.24 3	0.18 3	0.32 1	0.35 2	0.19 5	0.25 8	0.20 13	0.57 22	0.20 2	0.24 6	0.16 1	0.39 117	0.31 70	0.32 1	0.23 1	0.16 97	0.12 54	0.13 1	0.12 45	0.13 5	0.15 62

Foundation-i1	0.43 160	0.19 10	0.39 11	0.44 110	0.37 332	0.54 224	0.47 359	1.46 359	0.59 160	0.58 217	0.54 155	0.63 255	0.48 201	0.71 151	0.35 157	0.16 97	0.13 144	0.15 44	0.14 159	0.15 70	0.15 62

Selective-IGEV-i32	0.42 153	0.26 166	0.56 121	0.48 181	0.27 114	0.45 107	0.33 158	1.56 385	0.61 172	0.36 70	0.47 108	0.52 194	0.30 63	1.08 291	0.33 136	0.15 66	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.15 62

GeoVLM	0.27 10	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 53	0.35 40	0.20 13	0.53 13	0.33 27	0.30 27	0.27 19	0.40 125	0.26 28	0.47 49	0.28 60	0.13 19	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.13 5	0.15 62

DispViT+	0.34 60	0.20 23	0.40 19	0.37 14	0.55 498	0.30 23	0.23 49	0.73 84	0.58 154	0.33 46	0.35 48	0.30 49	0.25 22	1.13 309	0.29 75	0.16 97	0.12 54	0.13 1	0.10 1	0.13 5	0.15 62

MonSter++	0.27 10	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 53	0.35 40	0.20 13	0.53 13	0.33 27	0.30 27	0.27 19	0.39 117	0.26 28	0.47 49	0.28 60	0.13 19	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.15 62

252Zero-FE	0.29 23	0.24 100	0.47 57	0.42 78	0.25 78	0.29 20	0.19 7	0.71 68	0.49 112	0.32 41	0.34 43	0.22 3	0.25 22	0.43 35	0.30 91	0.16 97	0.13 144	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.15 62

Monster-pub-mixall	0.32 44	0.20 23	0.44 42	0.37 14	0.22 29	0.28 17	0.18 2	0.69 58	0.36 52	0.37 81	0.36 51	0.27 30	0.20 6	1.43 386	0.25 15	0.15 66	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.15 62

S2M2_XL	0.25 4	0.25 139	0.43 35	0.36 7	0.24 53	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 6	0.29 18	0.41 69	0.24 13	0.23 19	0.32 1	0.27 48	0.20 287	0.18 398	0.18 183	0.16 222	0.18 187	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.5_new	0.31 39	0.25 139	0.46 48	0.38 27	0.24 53	0.52 197	0.36 203	0.65 45	0.35 39	0.48 158	0.43 80	0.27 30	0.27 39	0.42 30	0.26 27	0.14 35	0.10 2	0.15 44	0.13 111	0.17 142	0.15 62

4.5w-stereo	0.31 39	0.25 139	0.46 48	0.38 27	0.24 53	0.52 197	0.36 203	0.65 45	0.35 39	0.48 158	0.43 80	0.27 30	0.27 39	0.42 30	0.26 27	0.14 35	0.10 2	0.15 44	0.13 111	0.17 142	0.15 62

2.5w	0.33 52	0.23 70	0.53 103	0.41 66	0.25 78	0.42 86	0.38 230	0.69 58	0.35 39	0.38 92	0.54 155	0.24 13	0.26 28	0.91 233	0.29 75	0.13 19	0.10 2	0.14 12	0.13 111	0.14 29	0.15 62

3.25w_new	0.33 52	0.22 50	0.50 81	0.39 39	0.24 53	0.52 197	0.33 158	0.77 104	0.43 84	0.49 166	0.46 104	0.32 64	0.37 119	0.64 127	0.28 60	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.12 1	0.15 62

3.25w	0.33 52	0.22 50	0.50 81	0.39 39	0.24 53	0.52 197	0.33 158	0.77 104	0.43 84	0.49 166	0.46 104	0.32 64	0.37 119	0.64 127	0.28 60	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.12 1	0.15 62

3.75w	0.34 60	0.23 70	0.50 81	0.39 39	0.30 196	0.62 279	0.36 203	0.70 67	0.38 56	0.44 131	0.49 120	0.25 17	0.36 113	0.72 154	0.28 60	0.13 19	0.09 1	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.15 62

1w_stereo	0.36 86	0.21 33	0.47 57	0.44 110	0.27 114	0.47 130	0.54 422	0.66 50	0.51 121	0.44 131	0.67 202	0.25 17	0.45 176	0.62 115	0.34 147	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.15 62

monsters	0.35 74	0.21 33	0.49 71	0.43 94	0.39 360	0.34 36	0.26 80	0.69 58	0.44 89	0.49 166	0.41 69	0.23 5	0.26 28	1.38 370	0.27 48	0.14 35	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.15 62

111111	0.36 86	0.22 50	0.49 71	0.47 161	0.45 428	0.36 48	0.22 33	1.04 220	0.44 89	0.33 46	0.33 40	0.40 125	0.26 28	0.99 258	0.27 48	0.17 145	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.15 70	0.15 62

MLG-Stereo_test3	0.29 23	0.20 23	0.46 48	0.43 94	0.24 53	0.47 130	0.19 7	0.75 95	0.31 22	0.36 70	0.22 7	0.35 89	0.21 12	0.61 110	0.26 27	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.11 9	0.13 5	0.15 62

SGD-Stereo	0.34 60	0.22 50	0.44 42	0.39 39	0.20 11	0.42 86	0.22 33	0.71 68	0.33 27	0.43 125	0.34 43	0.27 30	0.35 104	1.15 313	0.33 136	0.21 323	0.11 22	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.15 62

AIO_rvc	0.38 114	0.25 139	0.65 191	0.47 161	0.31 217	0.55 231	0.38 230	0.98 192	0.51 121	0.35 59	0.48 111	0.49 175	0.22 15	0.87 217	0.31 108	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.15 62

AIO_test	0.38 114	0.24 100	0.59 135	0.47 161	0.31 217	0.55 231	0.44 323	0.86 152	0.50 117	0.34 53	0.48 111	0.46 155	0.30 63	0.76 171	0.31 108	0.17 145	0.12 54	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.15 62

IGEV-Stereo++	0.32 44	0.22 50	0.47 57	0.48 181	0.33 271	0.33 33	0.22 33	0.78 112	0.48 107	0.35 59	0.41 69	0.32 64	0.47 195	0.40 19	0.29 75	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.15 70	0.15 62

RAStereo	0.36 86	0.22 50	0.85 314	0.48 181	0.28 153	0.27 15	0.28 98	0.77 104	0.65 187	0.33 46	0.43 80	0.44 140	0.31 70	0.45 41	0.35 157	0.18 194	0.15 301	0.19 208	0.15 181	0.19 226	0.15 62

AIO-Stereo	0.39 124	0.26 166	0.54 108	0.50 224	0.24 53	0.45 107	0.39 248	1.13 258	0.57 151	0.42 123	0.49 120	0.52 194	0.25 22	0.74 160	0.32 122	0.16 97	0.13 144	0.18 183	0.14 159	0.16 103	0.15 62

RSM++	0.40 130	0.26 166	0.55 113	0.51 241	0.27 114	0.49 153	0.41 272	0.83 130	0.52 125	0.39 105	0.47 108	0.60 239	0.34 95	1.02 271	0.31 108	0.16 97	0.13 144	0.17 139	0.15 181	0.18 187	0.15 62

RSM	0.40 130	0.25 139	0.53 103	0.50 224	0.27 114	0.46 117	0.40 260	0.94 183	0.49 112	0.42 123	0.44 90	0.65 261	0.33 87	1.07 288	0.32 122	0.15 66	0.13 144	0.17 139	0.14 159	0.17 142	0.15 62

MaDis-Stereo	0.38 114	0.27 197	0.72 224	0.45 127	0.35 310	0.30 23	0.31 129	0.81 122	0.54 132	0.38 92	0.38 56	0.58 228	0.49 220	0.53 79	0.39 205	0.20 287	0.16 338	0.19 208	0.15 181	0.19 226	0.15 62

CASnet	0.42 153	0.26 166	0.52 98	0.52 265	0.21 21	0.49 153	0.35 189	0.85 145	0.85 256	0.84 280	0.69 210	0.48 171	0.31 70	0.57 93	0.34 147	0.19 237	0.12 54	0.27 474	0.22 412	0.23 375	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.43 160	0.32 327	0.80 273	0.50 224	0.27 114	0.53 207	0.31 129	1.05 224	0.67 191	0.69 245	0.71 221	0.58 228	0.42 148	0.51 74	0.35 157	0.18 194	0.15 301	0.18 183	0.13 111	0.17 142	0.15 62

LoS	0.41 137	0.23 70	0.46 48	0.39 39	0.23 42	0.48 144	0.40 260	1.12 254	0.94 292	0.50 175	0.66 198	0.49 175	0.42 148	0.63 125	0.39 205	0.19 237	0.14 228	0.16 89	0.11 9	0.14 29	0.15 62
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.42 153	0.26 166	0.56 121	0.48 181	0.27 114	0.45 107	0.33 158	1.56 385	0.61 172	0.36 70	0.47 108	0.52 194	0.30 63	1.08 291	0.33 136	0.15 66	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.15 62

IIG-Stereo	0.97 492	0.34 376	0.80 273	0.90 611	0.33 271	0.61 276	0.26 80	1.27 319	1.08 354	1.69 585	1.37 467	1.44 516	0.74 360	6.94 647	0.53 328	0.21 323	0.14 228	0.23 376	0.18 281	0.20 278	0.15 62

AnonymousM	0.63 313	1.14 626	0.43 35	0.46 141	0.32 251	0.43 95	0.46 346	1.27 319	0.78 224	1.00 318	0.66 198	0.68 269	0.45 176	0.61 110	0.46 272	0.21 323	0.16 338	1.84 662	0.98 657	0.15 70	0.15 62

XX-TBD	0.47 194	0.71 586	0.39 11	0.81 580	0.25 78	0.57 244	0.26 80	0.73 84	1.30 494	0.78 261	1.01 303	0.45 150	0.33 87	0.49 62	0.39 205	0.20 287	0.15 301	0.15 44	0.11 9	0.17 142	0.15 62

AFF-stereo	0.60 295	0.28 220	0.72 224	0.48 181	0.29 172	0.34 36	0.37 218	1.22 302	1.20 424	1.21 417	1.59 539	1.10 436	0.70 352	1.01 267	0.44 254	0.14 35	0.12 54	0.19 208	0.20 341	0.18 187	0.15 62

CREStereo	0.40 130	0.24 100	0.40 19	0.37 14	0.22 29	0.52 197	0.29 109	0.81 122	1.15 399	0.59 219	0.72 224	0.51 186	0.42 148	0.57 93	0.37 188	0.19 237	0.13 144	0.15 44	0.10 1	0.14 29	0.15 62
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.47 194	0.22 50	0.43 35	0.39 39	0.24 53	0.71 337	0.26 80	0.78 112	1.03 334	0.65 237	0.69 210	0.55 212	0.48 201	0.90 229	0.36 175	0.99 647	0.13 144	0.15 44	0.10 1	0.15 70	0.15 62

MGA	0.28 16	0.20 23	0.43 35	0.38 27	0.27 114	0.44 102	0.20 13	0.51 9	0.39 61	0.30 27	0.32 37	0.31 54	0.19 2	0.49 62	0.25 15	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 117

LiteMatch*	0.28 16	0.20 23	0.53 103	0.39 39	0.28 153	0.31 27	0.23 49	0.55 18	0.39 61	0.30 27	0.28 24	0.35 89	0.29 51	0.47 49	0.26 27	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 117

aanet-new-14k	0.37 95	0.26 166	0.93 357	0.47 161	0.23 42	0.45 107	0.33 158	0.73 84	0.62 175	0.40 115	0.49 120	0.30 49	0.63 323	0.42 30	0.30 91	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.21 329	0.16 117

aanet-new	0.41 137	0.27 197	0.70 218	0.48 181	0.38 348	0.73 346	0.29 109	0.71 68	0.39 61	0.38 92	0.51 132	0.36 95	0.73 359	0.98 257	0.31 108	0.17 145	0.12 54	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.16 117

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 74	0.22 50	0.54 108	0.46 141	0.33 271	0.40 63	0.34 174	0.80 117	0.44 89	0.38 92	0.61 180	0.40 125	0.50 231	0.37 9	0.28 60	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.16 117

Foundation-i1c-attn	0.38 114	0.18 3	0.41 28	0.37 14	0.20 11	0.51 186	0.47 359	1.13 258	0.48 107	0.47 146	0.45 97	0.54 207	0.49 220	0.71 151	0.29 75	0.16 97	0.13 144	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 117

Foundation-i1a	0.40 130	0.19 10	0.42 32	0.36 7	0.20 11	0.51 186	0.46 346	1.17 284	0.49 112	0.57 215	0.46 104	0.63 255	0.56 274	0.82 192	0.30 91	0.15 66	0.12 54	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.16 117

NLSM3	0.38 114	0.21 33	0.47 57	0.46 141	0.36 320	0.43 95	0.34 174	0.75 95	0.62 175	0.43 125	0.70 217	0.39 117	0.43 156	0.62 115	0.37 188	0.15 66	0.12 54	0.19 208	0.17 255	0.16 103	0.16 117

HiDET	0.27 10	0.19 10	0.39 11	0.39 39	0.24 53	0.30 23	0.21 24	0.60 30	0.35 39	0.27 10	0.30 33	0.33 75	0.25 22	0.50 72	0.32 122	0.14 35	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.16 117

GEAStereo	0.34 60	0.23 70	0.46 48	0.49 200	0.33 271	0.46 117	0.35 189	0.87 156	0.42 79	0.36 70	0.39 58	0.32 64	0.33 87	0.45 41	0.29 75	0.22 358	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.17 142	0.16 117

gasm-f	0.37 95	0.24 100	0.50 81	0.49 200	0.33 271	0.37 51	0.44 323	0.87 156	0.42 79	0.36 70	0.65 192	0.32 64	0.46 186	0.58 96	0.30 91	0.22 358	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.16 117

Zero-FE251	0.36 86	0.25 139	0.64 183	0.49 200	0.30 196	0.57 244	0.24 63	0.86 152	0.36 52	0.53 197	0.39 58	0.51 186	0.41 138	0.49 62	0.28 60	0.19 237	0.15 301	0.17 139	0.12 45	0.14 29	0.16 117

3.5w_stereo	0.35 74	0.27 197	0.55 113	0.38 27	0.25 78	0.54 224	0.34 174	0.73 84	0.40 72	0.46 144	0.45 97	0.31 54	0.38 127	0.80 189	0.40 222	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 117

2w_stereo	0.34 60	0.25 139	0.52 98	0.40 54	0.23 42	0.46 117	0.47 359	0.77 104	0.44 89	0.47 146	0.51 132	0.24 13	0.44 166	0.49 62	0.31 108	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.15 70	0.16 117

xyz-stereo-finetune	0.50 217	0.27 197	0.63 169	0.43 94	0.23 42	0.79 381	0.46 346	0.83 130	0.82 244	0.63 234	0.63 184	0.54 207	0.44 166	1.69 440	0.62 377	0.16 97	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.17 142	0.16 117

LG-G_1	0.33 52	0.22 50	0.48 64	0.44 110	0.20 11	0.64 299	0.18 2	0.80 117	0.28 14	0.30 27	0.30 33	0.36 95	0.35 104	0.88 221	0.26 27	0.17 145	0.13 144	0.16 89	0.11 9	0.14 29	0.16 117

LG-G	0.33 52	0.22 50	0.48 64	0.44 110	0.20 11	0.64 299	0.18 2	0.80 117	0.28 14	0.30 27	0.30 33	0.36 95	0.35 104	0.88 221	0.26 27	0.17 145	0.13 144	0.16 89	0.11 9	0.14 29	0.16 117

LGtest1	0.28 16	0.23 70	0.46 48	0.42 78	0.22 29	0.41 75	0.19 7	0.58 23	0.29 17	0.30 27	0.25 11	0.29 42	0.29 51	0.57 93	0.26 27	0.18 194	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.14 29	0.16 117

GREAT-IGEV	0.34 60	0.22 50	0.54 108	0.40 54	0.31 217	0.36 48	0.28 98	0.59 26	0.66 189	0.28 13	0.51 132	0.29 42	0.29 51	0.86 212	0.28 60	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.17 142	0.16 117
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
castereo++	0.41 137	0.26 166	0.51 90	0.44 110	0.32 251	0.96 463	0.22 33	1.13 258	0.61 172	0.33 46	0.45 97	0.50 182	0.39 131	0.94 240	0.25 15	0.18 194	0.12 54	0.17 139	0.12 45	0.14 29	0.16 117

GIP-stereo	0.37 95	0.25 139	0.49 71	0.55 319	0.41 396	0.37 51	0.22 33	1.03 213	0.56 145	0.35 59	0.52 140	0.46 155	0.37 119	0.55 85	0.28 60	0.20 287	0.13 144	0.16 89	0.12 45	0.16 103	0.16 117

DEFOM-Stereo	0.34 60	0.23 70	0.46 48	0.44 110	0.29 172	0.79 381	0.23 49	0.50 8	0.39 61	0.38 92	0.32 37	0.23 5	0.25 22	1.21 329	0.28 60	0.17 145	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.14 29	0.16 117

4D-IteraStereo	0.50 217	0.26 166	0.84 308	0.51 241	0.49 457	0.64 299	0.31 129	0.91 171	1.02 329	1.05 336	0.72 224	0.76 292	0.32 82	0.69 144	0.40 222	0.18 194	0.11 22	0.23 376	0.20 341	0.19 226	0.16 117

MC-Stereo	0.46 182	0.24 100	0.58 129	0.63 442	0.30 196	0.38 57	0.32 148	0.98 192	0.74 213	0.66 240	0.85 259	0.56 223	0.60 311	1.07 288	0.32 122	0.17 145	0.12 54	0.17 139	0.15 181	0.16 103	0.16 117

RCA-Stereo	0.52 224	0.26 166	0.66 196	0.49 200	0.33 271	0.54 224	0.44 323	1.20 295	1.41 541	0.69 245	1.06 326	0.63 255	0.79 385	0.62 115	0.35 157	0.17 145	0.12 54	0.17 139	0.14 159	0.16 103	0.16 117

test-3	0.56 249	0.24 100	0.82 286	0.50 224	0.29 172	0.57 244	0.34 174	1.09 242	1.03 334	1.33 479	0.69 210	0.87 339	0.45 176	1.68 436	0.39 205	0.17 145	0.12 54	0.20 260	0.17 255	0.17 142	0.16 117

test_1	0.56 249	0.24 100	0.82 286	0.50 224	0.29 172	0.57 244	0.34 174	1.09 242	1.03 334	1.28 458	0.69 210	0.87 339	0.45 176	1.67 434	0.39 205	0.17 145	0.12 54	0.20 260	0.17 255	0.17 142	0.16 117

AAGNet	1.84 607	0.30 275	0.79 269	0.66 477	0.32 251	0.65 305	0.50 389	1.02 204	1.01 325	1.47 539	1.21 400	0.99 393	1.16 534	2.76 548	22.69 697	0.24 407	0.13 144	0.22 338	0.20 341	0.24 404	0.16 117

OMP-Stereo	0.95 487	0.35 405	0.79 269	0.92 613	0.32 251	0.49 153	0.35 189	1.22 302	1.11 373	1.58 565	1.12 356	1.44 516	0.69 349	6.92 646	0.51 310	0.20 287	0.15 301	0.24 400	0.19 306	0.21 329	0.16 117

XX-Stereo	0.97 492	0.28 220	8.28 652	0.85 594	0.70 564	0.44 102	0.22 33	1.07 230	0.69 198	0.66 240	1.56 529	1.38 507	0.38 127	1.36 363	0.38 198	0.21 323	0.14 228	0.20 260	0.19 306	0.19 226	0.16 117

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 249	0.28 220	0.81 277	0.45 127	0.25 78	0.40 63	0.34 174	1.12 254	1.13 387	1.35 493	1.58 535	0.80 304	0.67 341	0.71 151	0.43 249	0.14 35	0.11 22	0.18 183	0.17 255	0.18 187	0.16 117

CFNet-RSSM	0.57 261	0.25 139	0.76 254	0.49 200	0.28 153	0.59 261	0.27 88	1.89 481	1.17 411	1.09 348	0.95 280	1.06 418	0.53 254	0.74 160	0.41 232	0.17 145	0.13 144	0.17 139	0.15 181	0.16 103	0.16 117

DF	0.40 130	0.25 139	0.67 201	0.49 200	0.28 153	0.49 153	0.31 129	0.88 164	0.51 121	0.47 146	0.72 224	0.59 234	0.30 63	0.83 198	0.34 147	0.19 237	0.13 144	0.16 89	0.12 45	0.16 103	0.17 149

aanet-new-28k	0.34 60	0.24 100	0.83 296	0.44 110	0.22 29	0.47 130	0.29 109	0.75 95	0.40 72	0.37 81	0.41 69	0.37 106	0.49 220	0.40 19	0.28 60	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.22 351	0.17 149

aanet-new-12k	0.35 74	0.24 100	0.83 296	0.49 200	0.22 29	0.48 144	0.25 68	0.94 183	0.46 102	0.39 105	0.29 28	0.33 75	0.48 201	0.41 26	0.30 91	0.14 35	0.10 2	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.17 149

Hybrid-DGEV-03	0.67 334	0.29 245	0.69 212	0.55 319	0.36 320	0.73 346	0.38 230	1.09 242	1.18 417	1.74 589	2.49 626	0.84 334	0.56 274	0.99 258	0.47 281	0.19 237	0.12 54	0.22 338	0.19 306	0.17 142	0.17 149

WQFJA1++	1.34 563	0.23 70	0.51 90	0.40 54	0.29 172	0.46 117	0.20 13	0.67 52	0.31 22	0.40 115	0.39 58	0.34 85	0.39 131	0.66 134	0.28 60	0.19 237	0.13 144	0.16 89	0.13 111	20.39 701	0.17 149

LCMNet	0.30 35	0.19 10	0.38 7	0.39 39	0.25 78	0.32 31	0.22 33	0.65 45	0.58 154	0.28 13	0.33 40	0.33 75	0.29 51	0.58 96	0.32 122	0.14 35	0.13 144	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.17 149

DA	0.47 194	0.23 70	0.59 135	0.54 303	0.26 100	1.08 486	0.44 323	1.51 368	0.63 179	0.48 158	0.69 210	0.55 212	0.49 220	0.49 62	0.38 198	0.20 287	0.14 228	0.19 208	0.13 111	0.19 226	0.17 149

GGEV	0.47 194	0.23 70	0.59 135	0.54 303	0.26 100	1.08 486	0.44 323	1.51 368	0.63 179	0.48 158	0.69 210	0.55 212	0.49 220	0.49 62	0.38 198	0.20 287	0.14 228	0.19 208	0.13 111	0.19 226	0.17 149

DilatedVolume-Stereo	0.46 182	0.24 100	0.72 224	0.45 127	0.33 271	0.72 341	0.29 109	0.83 130	0.53 129	0.82 272	0.73 229	0.52 194	0.44 166	1.16 317	0.42 243	0.15 66	0.15 301	0.15 44	0.14 159	0.16 103	0.17 149

2.25w	0.35 74	0.24 100	0.55 113	0.38 27	0.24 53	0.44 102	0.25 68	0.69 58	0.42 79	0.49 166	0.59 176	0.27 30	0.35 104	0.83 198	0.37 188	0.13 19	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.17 149

3w_stereo	0.35 74	0.25 139	0.60 147	0.41 66	0.21 21	0.52 197	0.53 408	0.72 76	0.47 105	0.47 146	0.50 128	0.23 5	0.45 176	0.49 62	0.30 91	0.13 19	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.15 70	0.17 149

MM-Stereo_test2	0.44 168	0.25 139	0.70 218	0.54 303	0.33 271	0.55 231	0.45 340	1.02 204	0.84 252	0.61 231	0.51 132	0.49 175	0.42 148	0.82 192	0.32 122	0.16 97	0.13 144	0.18 183	0.14 159	0.19 226	0.17 149

HUF	0.39 124	0.27 197	0.71 222	0.43 94	0.24 53	0.51 186	0.47 359	0.99 201	0.55 141	0.37 81	0.45 97	0.53 201	0.41 138	0.70 146	0.29 75	0.18 194	0.14 228	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.17 149

tg	0.54 231	0.25 139	0.70 218	0.52 265	0.31 217	0.89 428	0.29 109	1.12 254	0.98 309	0.85 282	1.03 313	0.62 250	0.42 148	1.37 366	0.41 232	0.17 145	0.13 144	0.22 338	0.21 384	0.17 142	0.17 149

WCG-NET（raft）	0.46 182	0.23 70	0.59 135	0.42 78	0.24 53	0.50 174	0.35 189	0.76 101	1.10 366	0.72 252	0.76 234	0.91 360	0.50 231	0.88 221	0.40 222	0.16 97	0.13 144	0.15 44	0.14 159	0.15 70	0.17 149

UniTT-Stereo	0.38 114	0.24 100	0.67 201	0.49 200	0.36 320	0.40 63	0.32 148	0.55 18	0.55 141	0.55 206	0.55 161	0.36 95	0.31 70	0.59 102	0.52 318	0.21 323	0.15 301	0.17 139	0.15 181	0.19 226	0.17 149

AEACV	0.41 137	0.25 139	0.60 147	0.55 319	0.52 476	0.43 95	0.38 230	0.98 192	0.63 179	0.44 131	0.56 167	0.46 155	0.59 304	0.56 88	0.31 108	0.17 145	0.13 144	0.18 183	0.16 222	0.17 142	0.17 149

RAFT_CTSACE	0.66 323	0.29 245	1.14 442	0.57 363	0.51 471	0.68 320	0.44 323	0.88 164	0.98 309	1.03 331	1.83 579	1.23 467	0.67 341	1.48 399	0.38 198	0.16 97	0.16 338	0.21 300	0.20 341	0.20 278	0.17 149

test_3	0.57 261	0.24 100	0.87 326	0.55 319	0.30 196	0.60 268	0.40 260	1.07 230	1.08 354	1.20 410	0.68 205	0.92 368	0.43 156	1.68 436	0.40 222	0.16 97	0.13 144	0.22 338	0.19 306	0.21 329	0.17 149

RAFT-345	0.86 454	0.26 166	0.73 239	0.53 288	0.28 153	0.53 207	0.41 272	0.85 145	1.31 501	1.33 479	2.32 614	0.85 336	0.53 254	5.69 615	0.48 290	0.19 237	0.14 228	0.22 338	0.17 255	0.17 142	0.17 149

CroCo-Stereo	0.42 153	0.33 347	0.83 296	0.59 397	0.28 153	0.26 11	0.33 158	1.22 302	0.85 256	0.43 125	0.49 120	0.65 261	0.46 186	0.40 19	0.36 175	0.19 237	0.15 301	0.16 89	0.14 159	0.20 278	0.17 149
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
cross-raft	0.56 249	0.26 166	0.65 191	0.55 319	0.31 217	0.66 310	0.37 218	1.68 412	0.82 244	1.06 342	1.07 330	1.25 472	0.45 176	0.74 160	0.39 205	0.15 66	0.13 144	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.17 149

raft+_RVC	0.56 249	0.29 245	0.61 156	0.65 464	0.56 504	0.53 207	0.53 408	1.40 348	1.02 329	0.78 261	1.04 319	0.70 278	0.55 266	1.00 263	0.49 303	0.18 194	0.16 338	0.19 208	0.19 306	0.18 187	0.17 149

Gwc-CoAtRS	0.55 236	0.27 197	0.73 239	0.49 200	0.30 196	0.63 290	0.25 68	1.38 343	1.12 381	1.05 336	1.02 306	1.10 436	0.55 266	0.72 154	0.44 254	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.15 181	0.16 103	0.17 149

TS12	0.38 114	0.21 33	0.43 35	0.44 110	0.21 21	0.58 256	0.31 129	1.06 227	0.49 112	0.43 125	0.73 229	0.35 89	0.40 136	0.73 157	0.41 232	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.18 173

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 137	0.53 530	1.34 497	0.47 161	0.40 375	0.37 51	0.24 63	1.18 285	0.43 84	0.37 81	0.43 80	0.41 132	0.41 138	0.46 47	0.30 91	0.14 35	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.18 173

VMStereo-Base	0.39 124	0.25 139	0.47 57	0.37 14	0.22 29	0.39 59	0.33 158	0.72 76	0.87 261	0.43 125	0.69 210	0.60 239	0.33 87	0.76 171	0.37 188	0.18 194	0.14 228	0.15 44	0.12 45	0.17 142	0.18 173

Hybrid-DGEV-2	0.69 357	0.35 405	0.85 314	0.61 422	0.37 332	1.06 480	0.28 98	1.73 435	1.42 550	1.37 500	0.93 276	1.02 407	1.01 490	1.09 296	0.54 337	0.19 237	0.15 301	0.22 338	0.19 306	0.17 142	0.18 173

BStereo	0.41 137	0.27 197	1.63 532	0.43 94	0.29 172	0.55 231	0.40 260	0.60 30	0.54 132	0.37 81	0.36 51	0.38 113	0.29 51	0.66 134	0.41 232	0.13 19	0.14 228	0.15 44	0.19 306	0.16 103	0.18 173

Wave_Phase_stereo	0.53 226	0.27 197	1.63 532	0.43 94	0.29 172	2.72 637	0.40 260	0.82 127	0.54 132	0.37 81	0.36 51	0.38 113	0.29 51	0.66 134	0.41 232	0.13 19	0.14 228	0.15 44	0.19 306	0.16 103	0.18 173

WQFJA1	0.55 236	0.29 245	0.56 121	0.47 161	0.85 602	0.78 372	0.38 230	2.26 576	0.79 233	0.51 187	0.53 144	0.53 201	0.50 231	0.73 157	0.66 396	0.17 145	0.21 454	0.19 208	0.17 255	0.19 226	0.18 173

NLMM	0.55 236	0.29 245	0.56 121	0.47 161	0.86 604	0.78 372	0.38 230	2.26 576	0.79 233	0.51 187	0.53 144	0.53 201	0.50 231	0.73 157	0.66 396	0.17 145	0.21 454	0.19 208	0.17 255	0.19 226	0.18 173

NLSM1	0.54 231	0.26 166	0.61 156	0.49 200	1.04 629	0.83 405	0.31 129	1.55 381	0.68 194	0.52 192	0.77 238	0.46 155	0.48 201	1.02 271	0.56 348	0.19 237	0.19 419	0.21 300	0.18 281	0.20 278	0.18 173

GSStereo	0.36 86	0.23 70	0.46 48	0.50 224	0.33 271	0.46 117	0.35 189	1.31 328	0.53 129	0.38 92	0.39 58	0.32 64	0.33 87	0.45 41	0.29 75	0.20 287	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.18 173

GS-Stereo							0.35 189	1.31 328	0.53 129	0.38 92	0.39 58	0.32 64	0.33 87	0.45 41	0.29 75	0.20 287	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.18 173

xyz-stereo-finetune2	0.59 286	0.29 245	0.66 196	0.41 66	0.24 53	1.08 486	0.34 174	0.87 156	0.60 167	0.68 244	1.08 337	0.58 228	0.79 385	2.39 526	0.83 447	0.17 145	0.15 301	0.21 300	0.17 255	0.16 103	0.18 173

MM-Stereo_test1	0.51 220	0.26 166	0.59 135	0.53 288	0.31 217	0.50 174	0.53 408	1.06 227	1.09 362	0.88 289	0.70 217	0.54 207	0.59 304	1.18 323	0.35 157	0.19 237	0.17 365	0.20 260	0.17 255	0.20 278	0.18 173

HART	0.48 203	0.24 100	0.63 169	0.52 265	0.27 114	0.41 75	0.29 109	1.32 332	0.54 132	0.59 219	1.47 498	0.61 248	0.34 95	1.09 296	0.32 122	0.16 97	0.14 228	0.19 208	0.14 159	0.19 226	0.18 173

Reg-Stereo(zero)	0.46 182	0.23 70	0.50 81	0.45 127	0.25 78	0.41 75	0.27 88	0.80 117	1.12 381	0.93 301	0.79 244	0.91 360	0.46 186	0.74 160	0.44 254	0.15 66	0.13 144	0.15 44	0.12 45	0.15 70	0.18 173

SCV_C0	0.48 203	0.29 245	0.88 331	0.46 141	0.31 217	0.46 117	0.31 129	1.67 408	0.87 261	0.40 115	0.52 140	0.54 207	0.29 51	1.27 340	0.34 147	0.18 194	0.14 228	0.17 139	0.14 159	0.20 278	0.18 173

SCV	0.51 220	0.29 245	0.72 224	0.63 442	0.27 114	0.40 63	0.38 230	2.32 588	0.75 218	0.36 70	0.49 120	0.55 212	0.35 104	1.31 347	0.34 147	0.25 430	0.13 144	0.17 139	0.14 159	0.18 187	0.18 173

fffft	0.39 124	0.24 100	0.56 121	0.45 127	0.34 293	0.42 86	0.48 369	0.85 145	0.39 61	0.45 139	0.35 48	0.38 113	0.31 70	1.32 353	0.34 147	0.14 35	0.12 54	0.19 208	0.15 181	0.16 103	0.18 173
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.41 137	0.26 166	0.55 113	0.46 141	0.31 217	0.60 268	0.36 203	0.85 145	0.47 105	0.47 146	0.43 80	0.42 134	0.34 95	1.40 376	0.31 108	0.15 66	0.12 54	0.20 260	0.15 181	0.16 103	0.18 173

UGAM	1.17 538	0.29 245	1.08 422	0.55 319	0.43 412	0.69 330	0.71 507	1.14 263	1.35 511	1.00 318	1.49 502	1.90 584	0.86 420	9.61 677	0.89 462	0.21 323	0.19 419	0.30 514	0.25 467	0.20 278	0.18 173

Occ-G	0.44 168	0.23 70	0.59 135	0.44 110	0.27 114	0.43 95	0.61 473	0.85 145	0.62 175	0.48 158	0.66 198	1.00 399	0.45 176	0.79 185	0.45 267	0.17 145	0.14 228	0.18 183	0.13 111	0.16 103	0.18 173

RAFT-Stereo-weight	0.49 208	0.26 166	0.58 129	0.49 200	0.28 153	0.61 276	0.34 174	1.16 280	1.11 373	1.06 342	0.79 244	0.75 291	0.28 48	0.79 185	0.42 243	0.16 97	0.13 144	0.17 139	0.15 181	0.16 103	0.18 173

MGS-Stereo	0.43 160	0.28 220	0.61 156	0.46 141	0.28 153	0.49 153	0.33 158	0.60 30	0.89 266	0.47 146	1.32 447	0.51 186	0.32 82	0.66 134	0.39 205	0.20 287	0.16 338	0.18 183	0.16 222	0.18 187	0.18 173

MoCha-V2	0.43 160	0.23 70	0.55 113	0.56 341	0.23 42	0.44 102	0.32 148	1.35 337	0.63 179	0.54 199	0.55 161	0.42 134	0.57 281	1.12 307	0.28 60	0.15 66	0.13 144	0.15 44	0.13 111	0.17 142	0.18 173

IGEV++	0.45 171	0.24 100	0.63 169	0.58 378	0.32 251	0.42 86	0.25 68	2.16 556	0.65 187	0.38 92	0.58 173	0.46 155	0.44 166	0.56 88	0.40 222	0.20 287	0.13 144	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.18 173

AE-Stereo	0.58 273	0.29 245	0.81 277	0.62 431	0.41 396	0.69 330	0.46 346	2.49 616	1.25 457	0.49 166	0.77 238	0.69 275	0.46 186	0.61 110	0.42 243	0.17 145	0.16 338	0.21 300	0.20 341	0.19 226	0.18 173

rrr	0.57 261	0.33 347	2.43 586	0.46 141	0.34 293	0.50 174	0.38 230	0.84 139	0.55 141	0.48 158	0.48 111	0.48 171	0.45 176	2.28 516	0.44 254	0.19 237	0.14 228	0.19 208	0.15 181	0.17 142	0.18 173

plain	0.49 208	0.29 245	1.23 476	0.51 241	0.40 375	0.35 40	0.37 218	1.04 220	0.62 175	0.44 131	0.76 234	0.42 134	0.41 138	1.17 322	0.46 272	0.23 385	0.15 301	0.24 400	0.19 306	0.25 416	0.18 173

MIM_Stereo	0.60 295	0.26 166	1.02 400	0.49 200	0.32 251	0.52 197	0.28 98	1.41 352	0.82 244	1.02 327	1.16 381	0.93 369	0.53 254	1.48 399	0.63 382	0.17 145	0.17 365	0.20 260	0.19 306	0.17 142	0.18 173

RAFT-Test	0.58 273	0.27 197	0.81 277	0.50 224	0.33 271	0.95 457	0.27 88	1.40 348	0.89 266	1.00 318	1.12 356	1.39 508	0.48 201	0.74 160	0.41 232	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.14 159	0.16 103	0.18 173

EGLCR-Stereo	0.41 137	0.24 100	0.59 135	0.45 127	0.27 114	0.54 224	0.22 33	1.23 307	0.56 145	0.44 131	0.43 80	0.68 269	0.29 51	0.89 226	0.34 147	0.17 145	0.12 54	0.20 260	0.17 255	0.17 142	0.18 173

ProNet	0.46 182	0.30 275	0.69 212	0.46 141	0.32 251	0.57 244	0.52 402	1.15 275	0.67 191	0.44 131	0.50 128	0.44 140	0.43 156	1.31 347	0.38 198	0.16 97	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.18 187	0.18 173

test_4	0.55 236	0.23 70	0.67 201	0.56 341	0.32 251	0.71 337	0.39 248	0.83 130	0.72 205	0.93 301	1.87 586	0.70 278	0.41 138	1.21 329	0.39 205	0.16 97	0.13 144	0.21 300	0.23 444	0.20 278	0.18 173

GMOStereo	0.55 236	0.28 220	0.72 224	0.52 265	0.30 196	0.53 207	0.43 303	1.02 204	0.98 309	1.44 529	1.14 372	0.88 345	0.57 281	0.62 115	0.39 205	0.16 97	0.14 228	0.24 400	0.22 412	0.20 278	0.18 173

error version	0.55 236	0.28 220	0.72 224	0.52 265	0.30 196	0.53 207	0.43 303	1.02 204	0.98 309	1.44 529	1.14 372	0.88 345	0.57 281	0.62 115	0.39 205	0.16 97	0.14 228	0.24 400	0.22 412	0.20 278	0.18 173

test-v	0.55 236	0.28 220	0.72 224	0.52 265	0.30 196	0.53 207	0.43 303	1.02 204	0.98 309	1.44 529	1.14 372	0.88 345	0.57 281	0.62 115	0.39 205	0.16 97	0.14 228	0.24 400	0.22 412	0.20 278	0.18 173

NRIStereo	0.62 304	0.31 306	0.78 265	0.56 341	0.28 153	0.63 290	0.33 158	1.16 280	0.92 279	1.15 378	0.87 264	0.90 356	0.58 298	2.24 511	0.56 348	0.22 358	0.14 228	0.21 300	0.19 306	0.22 351	0.18 173

test-2	0.55 236	0.28 220	0.72 224	0.52 265	0.30 196	0.53 207	0.43 303	1.02 204	0.98 309	1.44 529	1.14 372	0.88 345	0.57 281	0.62 115	0.39 205	0.16 97	0.14 228	0.24 400	0.22 412	0.20 278	0.18 173

iRaftStereo_RVC	0.49 208	0.28 220	0.72 224	0.53 288	0.29 172	0.52 197	0.33 158	1.14 263	0.84 252	0.85 282	0.99 296	0.55 212	0.36 113	0.83 198	0.40 222	0.18 194	0.13 144	0.22 338	0.20 341	0.20 278	0.18 173

TestStereo	0.65 321	0.42 483	0.83 296	0.52 265	0.27 114	0.57 244	0.44 323	1.07 230	0.92 279	0.85 282	1.01 303	0.68 269	0.56 274	3.22 562	0.47 281	0.23 385	0.15 301	0.24 400	0.18 281	0.28 452	0.18 173

raftrobust	0.55 236	0.27 197	0.63 169	0.68 502	0.69 558	0.50 174	0.34 174	1.08 235	0.97 306	1.32 473	0.88 268	0.62 250	0.80 393	0.82 192	0.44 254	0.20 287	0.16 338	0.16 89	0.14 159	0.15 70	0.18 173

test_xeample3	0.57 261	0.33 347	3.11 610	0.46 141	0.34 293	0.55 231	0.38 230	0.86 152	0.49 112	0.54 199	0.46 104	0.44 140	0.44 166	1.49 406	0.45 267	0.18 194	0.14 228	0.19 208	0.15 181	0.17 142	0.18 173

ARAFT	0.82 429	0.40 471	1.77 544	0.53 288	0.31 217	0.89 428	0.81 537	2.32 588	1.08 354	1.66 582	1.25 417	1.04 412	0.64 329	1.91 472	0.52 318	0.20 287	0.15 301	0.28 490	0.27 503	0.17 142	0.18 173

HITNet	0.71 365	0.42 483	1.07 418	0.52 265	0.25 78	1.05 477	0.48 369	2.12 538	1.08 354	1.21 417	1.23 410	0.91 360	0.84 407	0.90 229	0.91 470	0.17 145	0.12 54	0.21 300	0.17 255	0.29 469	0.18 173
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
quiztm	0.53 226	0.28 220	0.60 147	0.51 241	0.67 553	0.45 107	0.42 284	1.85 470	0.93 286	0.81 269	1.15 378	0.56 223	0.31 70	0.59 102	0.38 198	0.18 194	0.12 54	0.17 139	0.14 159	0.19 226	0.19 217

PSi22	0.46 182	0.26 166	0.50 81	0.47 161	0.24 53	0.46 117	0.22 33	0.83 130	1.02 329	0.47 146	0.65 192	0.80 304	0.51 239	1.44 390	0.32 122	0.15 66	0.12 54	0.14 12	0.12 45	0.20 278	0.19 217

NLMM1	0.60 295	0.28 220	0.63 169	0.48 181	0.73 565	0.68 320	0.43 303	2.47 611	1.11 373	0.60 226	0.63 184	0.51 186	0.47 195	1.34 357	0.58 358	0.19 237	0.21 454	0.20 260	0.17 255	0.20 278	0.19 217

FE-Mocha	0.52 224	0.32 327	0.98 384	0.51 241	0.37 332	0.46 117	0.22 33	1.71 429	0.56 145	1.02 327	1.10 343	0.82 317	0.41 138	0.58 96	0.32 122	0.19 237	0.13 144	0.21 300	0.21 384	0.17 142	0.19 217

DDF-Stereo	0.39 124	0.24 100	0.53 103	0.51 241	0.45 428	0.30 23	0.23 49	0.64 42	0.34 31	0.34 53	0.40 66	0.37 106	0.48 201	0.94 240	0.35 157	0.24 407	0.12 54	0.18 183	0.13 111	0.85 632	0.19 217

zero-FE	0.38 114	0.24 100	0.54 108	0.48 181	0.46 437	0.29 20	0.23 49	0.69 58	0.34 31	0.34 53	0.41 69	0.37 106	0.49 220	0.68 143	0.35 157	0.23 385	0.12 54	0.18 183	0.13 111	0.82 631	0.19 217

rvit_stereo_0083	0.49 208	0.34 376	0.85 314	0.57 363	0.36 320	0.49 153	0.43 303	0.73 84	1.05 346	0.50 175	0.57 172	0.55 212	0.50 231	0.92 235	0.50 306	0.25 430	0.25 524	0.24 400	0.20 341	0.25 416	0.19 217

rvit_stereo_0081_aga	0.46 182	0.37 438	0.91 350	0.52 265	0.41 396	0.49 153	0.40 260	0.88 164	0.66 189	0.59 219	0.56 167	0.53 201	0.43 156	0.67 139	0.44 254	0.27 478	0.21 454	0.22 338	0.20 341	0.26 430	0.19 217

rvit_stereo_0081	0.46 182	0.34 376	0.72 224	0.56 341	0.35 310	0.41 75	0.44 323	0.74 92	1.04 340	0.49 166	0.52 140	0.51 186	0.49 220	0.86 212	0.47 281	0.25 430	0.20 436	0.22 338	0.19 306	0.26 430	0.19 217

GCAP-BAT	0.41 137	0.24 100	0.76 254	0.45 127	0.38 348	0.34 36	0.37 218	0.98 192	0.69 198	0.50 175	0.56 167	0.55 212	0.38 127	0.75 168	0.32 122	0.17 145	0.13 144	0.19 208	0.15 181	0.15 70	0.19 217

rvit_stereo_0082	0.46 182	0.34 376	0.72 224	0.56 341	0.35 310	0.41 75	0.44 323	0.74 92	1.04 340	0.49 166	0.52 140	0.51 186	0.49 220	0.86 212	0.47 281	0.25 430	0.20 436	0.22 338	0.19 306	0.26 430	0.19 217

rvit_stereo_ft	0.49 208	0.38 456	1.03 405	0.68 502	0.42 407	0.40 63	0.58 451	0.93 173	0.86 259	0.47 146	0.55 161	0.57 226	0.48 201	0.67 139	0.53 328	0.26 457	0.17 365	0.22 338	0.22 412	0.24 404	0.19 217

MSKI-zero shot	0.56 249	0.30 275	0.61 156	0.55 319	0.28 153	0.68 320	0.28 98	1.25 313	0.68 194	0.92 298	1.33 453	0.81 311	0.33 87	1.94 476	0.36 175	0.18 194	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.19 217

GCAPDPT-zeroshot	0.41 137	0.24 100	0.76 254	0.45 127	0.38 348	0.34 36	0.37 218	0.98 192	0.69 198	0.50 175	0.56 167	0.55 212	0.38 127	0.75 168	0.32 122	0.17 145	0.13 144	0.19 208	0.15 181	0.15 70	0.19 217

Any-RAFT	0.55 236	0.27 197	0.49 71	0.50 224	0.27 114	0.98 467	0.25 68	1.71 429	1.08 354	0.90 294	0.99 296	1.13 446	0.46 186	0.74 160	0.35 157	0.19 237	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.19 217

HH	0.68 348	0.33 347	0.83 296	0.53 288	0.34 293	0.92 442	0.45 340	1.79 449	0.74 213	0.71 247	1.13 367	1.60 545	0.83 404	1.95 479	0.39 205	0.18 194	0.14 228	0.19 208	0.17 255	0.19 226	0.19 217

HanStereo	0.68 348	0.33 347	0.83 296	0.53 288	0.34 293	0.92 442	0.45 340	1.79 449	0.74 213	0.71 247	1.13 367	1.60 545	0.83 404	1.95 479	0.39 205	0.18 194	0.14 228	0.19 208	0.17 255	0.19 226	0.19 217

LL-Strereo2	0.56 249	0.36 417	0.77 259	0.56 341	0.40 375	0.68 320	0.37 218	1.21 300	0.83 249	0.96 309	0.79 244	0.91 360	0.41 138	1.08 291	0.48 290	0.18 194	0.17 365	0.29 502	0.25 467	0.22 351	0.19 217

Selective-RAFT	0.55 236	0.29 245	0.85 314	0.58 378	0.28 153	0.91 435	0.34 174	1.00 203	0.96 301	0.59 219	0.64 189	0.80 304	0.76 366	1.34 357	0.51 310	0.21 323	0.15 301	0.17 139	0.15 181	0.19 226	0.19 217

raft_robust	0.71 365	0.32 327	0.75 250	0.54 303	0.28 153	0.54 224	0.35 189	1.54 378	1.24 449	1.18 397	1.07 330	0.73 288	0.53 254	3.65 571	0.40 222	0.19 237	0.16 338	0.20 260	0.22 412	0.21 329	0.19 217

RAFT+CT+SA	0.63 313	0.30 275	0.73 239	0.69 515	0.37 332	0.40 63	0.55 432	1.93 495	1.04 340	0.72 252	1.23 410	0.62 250	0.69 349	1.69 440	0.42 243	0.19 237	0.13 144	0.22 338	0.22 412	0.21 329	0.19 217

Sa-1000	0.76 392	0.30 275	0.92 353	0.62 431	0.31 217	0.78 372	0.37 218	2.00 514	1.38 527	1.30 464	2.04 600	0.86 337	0.74 360	1.87 465	0.40 222	0.19 237	0.14 228	0.25 439	0.24 458	0.21 329	0.19 217

SA	0.69 357	0.31 306	0.97 380	0.64 457	0.30 196	0.56 242	0.38 230	1.84 463	1.35 511	0.99 314	1.37 467	0.69 275	0.94 457	1.88 471	0.43 249	0.20 287	0.16 338	0.25 439	0.23 444	0.22 351	0.19 217

SST-Stereo	0.85 450	0.30 275	0.81 277	0.63 442	0.31 217	0.70 334	0.25 68	1.16 280	0.95 297	1.47 539	1.11 352	0.99 393	0.86 420	5.69 615	0.53 328	0.23 385	0.13 144	0.23 376	0.19 306	0.23 375	0.19 217

RAFT_R40	0.84 443	0.30 275	0.83 296	0.63 442	0.31 217	0.66 310	0.43 303	1.15 275	0.99 318	1.47 539	1.10 343	1.00 399	0.84 407	5.44 612	0.53 328	0.23 385	0.13 144	0.23 376	0.20 341	0.23 375	0.19 217

RAFT-RH_RVC	1.04 509	0.26 166	0.76 254	0.53 288	0.29 172	0.80 387	0.32 148	0.85 145	1.12 381	2.04 618	4.63 657	1.03 411	0.57 281	5.93 623	0.52 318	0.20 287	0.13 144	0.26 460	0.20 341	0.16 103	0.19 217

RALAANet	0.62 304	0.37 438	0.97 380	0.66 477	0.50 462	0.67 316	0.31 129	1.27 319	1.09 362	1.11 351	1.17 384	0.88 345	0.46 186	1.27 340	0.45 267	0.20 287	0.15 301	0.21 300	0.18 281	0.27 436	0.19 217

ACVNet	0.66 323	0.33 347	0.74 245	0.55 319	0.37 332	0.80 387	0.47 359	1.46 359	1.11 373	1.01 323	1.31 442	1.07 421	0.91 444	0.82 192	1.09 507	0.22 358	0.19 419	0.21 300	0.18 281	0.23 375	0.19 217

acv_ft	0.78 403	0.33 347	1.10 430	0.73 544	0.86 604	1.23 521	0.57 445	1.65 407	1.11 373	1.31 470	1.31 442	1.07 421	0.91 444	0.82 192	1.35 546	0.22 358	0.19 419	0.21 300	0.18 281	0.22 351	0.19 217

CCAANet	0.63 313	0.27 197	0.70 218	0.49 200	0.43 412	0.93 447	0.58 451	1.32 332	0.90 271	0.71 247	1.18 387	1.01 404	0.79 385	1.35 360	0.73 412	0.22 358	0.16 338	0.19 208	0.19 306	0.19 226	0.19 217

R-Stereo Train	0.60 295	0.30 275	0.72 224	0.57 363	0.37 332	0.68 320	0.52 402	1.45 357	0.78 224	1.61 570	1.50 509	0.76 292	0.53 254	0.67 139	0.51 310	0.19 237	0.16 338	0.18 183	0.15 181	0.18 187	0.19 217

RAFT-Stereo	0.60 295	0.30 275	0.72 224	0.57 363	0.37 332	0.68 320	0.52 402	1.45 357	0.78 224	1.61 570	1.50 509	0.76 292	0.53 254	0.67 139	0.51 310	0.19 237	0.16 338	0.18 183	0.15 181	0.18 187	0.19 217
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	1.16 536	0.34 376	1.11 432	0.73 544	0.86 604	1.00 469	0.60 467	1.56 385	1.43 552	1.07 345	1.37 467	2.08 612	1.44 584	7.00 648	1.56 567	0.20 287	0.17 365	0.17 139	0.19 306	0.19 226	0.19 217

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 203	1.24 634	2.47 588	0.41 66	0.31 217	0.29 20	0.27 88	1.09 242	0.39 61	0.35 59	0.49 120	0.38 113	0.44 166	0.38 11	0.26 27	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.20 250

WQFJX	0.58 273	0.29 245	0.57 126	0.46 141	0.87 610	0.75 356	0.39 248	2.67 634	0.80 239	0.55 206	0.53 144	0.54 207	0.55 266	0.97 254	0.61 372	0.17 145	0.19 419	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.20 250

AdaDepth	0.33 52	0.23 70	0.69 212	0.46 141	0.29 172	0.44 102	0.24 63	0.54 17	0.38 56	0.33 46	0.38 56	0.26 24	0.31 70	0.81 190	0.27 48	0.12 6	0.13 144	0.16 89	0.13 111	0.16 103	0.20 250

depthmonostereo	0.45 171	0.26 166	0.89 335	0.49 200	0.24 53	0.60 268	0.36 203	1.03 213	0.77 219	0.50 175	0.65 192	0.50 182	0.55 266	0.70 146	0.39 205	0.16 97	0.16 338	0.16 89	0.14 159	0.16 103	0.20 250

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 114	0.25 139	0.61 156	0.53 288	0.29 172	0.36 48	0.22 33	1.24 309	0.42 79	0.45 139	0.65 192	0.37 106	0.51 239	0.41 26	0.30 91	0.18 194	0.12 54	0.17 139	0.13 111	0.18 187	0.20 250

HI	0.67 334	0.34 376	0.80 273	0.51 241	0.51 471	0.41 75	0.37 218	1.15 275	0.80 239	1.34 486	1.42 485	1.60 545	1.11 525	0.96 250	0.90 466	0.16 97	0.12 54	0.20 260	0.21 384	0.20 278	0.20 250

CoSv	0.67 334	0.34 376	0.80 273	0.51 241	0.51 471	0.41 75	0.37 218	1.15 275	0.80 239	1.34 486	1.42 485	1.60 545	1.11 525	0.96 250	0.90 466	0.16 97	0.12 54	0.20 260	0.21 384	0.20 278	0.20 250

ours_stereo	0.40 130	0.30 275	0.57 126	0.47 161	0.31 217	0.40 63	0.44 323	0.79 114	0.58 154	0.36 70	0.58 173	0.46 155	0.33 87	1.14 312	0.33 136	0.17 145	0.13 144	0.19 208	0.15 181	0.19 226	0.20 250

fffy	0.44 168	0.29 245	0.67 201	0.47 161	0.30 196	0.46 117	0.34 174	0.98 192	0.57 151	0.40 115	0.59 176	0.55 212	0.41 138	1.26 337	0.37 188	0.16 97	0.14 228	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.20 250

rvit_stereo_0080	0.47 194	0.35 405	0.87 326	0.48 181	0.36 320	0.42 86	0.54 422	0.93 173	0.78 224	0.52 192	0.60 178	0.55 212	0.47 195	0.62 115	0.48 290	0.27 478	0.21 454	0.20 260	0.20 341	0.31 491	0.20 250

H2IRNET	0.57 261	0.28 220	0.75 250	0.49 200	0.35 310	0.40 63	0.27 88	1.03 213	1.18 417	0.62 233	1.26 419	1.07 421	0.85 412	1.02 271	0.64 386	0.20 287	0.16 338	0.23 376	0.25 467	0.22 351	0.20 250

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 194	0.38 456	0.75 250	0.48 181	0.37 332	0.67 316	0.35 189	0.82 127	1.14 393	0.61 231	0.64 189	0.39 117	0.39 131	0.74 160	0.39 205	0.20 287	0.17 365	0.22 338	0.18 281	0.24 404	0.20 250

whm_eth	0.47 194	0.35 405	0.87 326	0.48 181	0.36 320	0.42 86	0.54 422	0.93 173	0.78 224	0.52 192	0.60 178	0.55 212	0.47 195	0.62 115	0.48 290	0.27 478	0.21 454	0.20 260	0.20 341	0.31 491	0.20 250

MIF-Stereo (partial)	0.48 203	0.28 220	0.83 296	0.51 241	0.53 484	0.39 59	0.27 88	1.03 213	0.64 184	0.47 146	0.71 221	0.51 186	0.51 239	1.13 309	0.47 281	0.20 287	0.16 338	0.23 376	0.20 341	0.24 404	0.20 250

TestStereo1	0.66 323	0.29 245	0.95 371	0.82 583	0.32 251	0.47 130	0.43 303	1.52 372	1.22 440	0.99 314	1.32 447	0.65 261	0.76 366	1.78 452	0.44 254	0.20 287	0.16 338	0.22 338	0.19 306	0.21 329	0.20 250

test_5	0.70 359	0.32 327	0.99 389	0.69 515	0.50 462	0.89 428	0.51 391	1.88 479	1.14 393	0.78 261	1.13 367	1.04 412	0.89 438	1.59 420	0.46 272	0.19 237	0.14 228	0.23 376	0.22 412	0.22 351	0.20 250

SA-5K	0.66 323	0.29 245	0.95 371	0.82 583	0.32 251	0.47 130	0.43 303	1.52 372	1.22 440	0.99 314	1.32 447	0.65 261	0.76 366	1.78 452	0.44 254	0.20 287	0.16 338	0.22 338	0.19 306	0.21 329	0.20 250

IPLGR	0.62 304	0.28 220	1.32 495	0.50 224	0.29 172	0.65 305	0.34 174	1.47 364	1.19 420	1.21 417	1.07 330	0.70 278	0.65 334	1.05 280	0.55 342	0.18 194	0.15 301	0.20 260	0.17 255	0.21 329	0.20 250

TRStereo	0.67 334	0.71 586	1.06 413	0.77 569	0.68 555	0.53 207	0.38 230	2.52 620	0.96 301	0.81 269	0.84 257	0.87 339	0.39 131	1.16 317	0.46 272	0.24 407	0.17 365	0.23 376	0.24 458	0.18 187	0.20 250

Patchmatch Stereo++	0.57 261	0.33 347	0.82 286	0.52 265	0.27 114	0.63 290	0.28 98	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	1.40 376	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.56 249	0.33 347	0.81 277	0.52 265	0.27 114	0.63 290	0.41 272	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	1.09 296	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

ROB_FTStereo_v2	0.57 261	0.33 347	0.81 277	0.52 265	0.27 114	0.62 279	0.42 284	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.97 290	0.82 317	0.60 311	1.15 313	0.53 328	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

ROB_FTStereo	0.56 249	0.33 347	0.82 286	0.52 265	0.27 114	0.62 279	0.25 68	1.14 263	0.74 213	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	1.18 323	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

HUI-Stereo	0.54 231	0.33 347	0.81 277	0.52 265	0.27 114	0.62 279	0.29 109	1.14 263	0.74 213	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	0.83 198	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

PFNet	0.92 481	0.28 220	1.20 469	0.68 502	0.32 251	0.62 279	0.55 432	1.27 319	1.01 325	1.47 539	1.09 341	0.97 387	0.68 345	6.58 640	0.59 366	0.21 323	0.13 144	0.24 400	0.19 306	0.20 278	0.20 250

iGMRVC	0.58 273	0.33 347	0.81 277	0.52 265	0.27 114	0.62 279	0.38 230	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.97 290	0.82 317	0.59 304	1.54 409	0.53 328	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

iRAFT	0.57 261	0.33 347	0.82 286	0.52 265	0.27 114	0.63 290	0.28 98	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	1.40 376	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

RAFT-IKP	0.57 261	0.33 347	0.82 286	0.52 265	0.27 114	0.57 244	0.35 189	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.96 282	0.83 327	0.61 321	1.26 337	0.53 328	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

UPFNet	0.84 443	0.34 376	1.09 425	0.62 431	0.74 573	1.25 524	0.78 520	1.69 421	1.20 424	1.39 510	1.13 367	1.30 488	0.87 429	1.73 444	1.22 524	0.24 407	0.26 531	0.24 400	0.23 444	0.26 430	0.20 250

pmcnn	2.84 648	0.46 499	5.19 635	0.68 502	0.42 407	1.55 565	1.16 603	2.32 588	1.60 589	2.72 642	7.49 672	17.96 692	1.48 589	6.04 625	6.64 658	0.18 194	0.15 301	0.15 44	0.12 45	0.20 278	0.20 250

WQFJX1	0.59 286	0.27 197	0.59 135	0.49 200	0.73 565	0.68 320	0.46 346	2.65 629	0.77 219	0.55 206	0.51 132	0.52 194	0.50 231	1.38 370	0.61 372	0.18 194	0.20 436	0.20 260	0.17 255	0.20 278	0.21 280

NLCSM	0.54 231	0.30 275	0.60 147	0.53 288	0.74 573	0.71 337	0.47 359	1.25 313	0.71 204	0.64 235	0.51 132	0.48 171	0.60 311	1.34 357	0.71 410	0.19 237	0.20 436	0.21 300	0.19 306	0.22 351	0.21 280

GASTEREO	0.43 160	0.29 245	0.62 164	0.51 241	0.27 114	0.62 279	0.36 203	1.02 204	0.58 154	0.55 206	0.83 255	0.30 49	0.65 334	0.64 127	0.30 91	0.19 237	0.13 144	0.17 139	0.15 181	0.16 103	0.21 280

MSCF	0.41 137	0.28 220	0.64 183	0.50 224	0.27 114	0.58 256	0.37 218	1.03 213	0.54 132	0.54 199	0.72 224	0.32 64	0.64 329	0.56 88	0.30 91	0.19 237	0.13 144	0.17 139	0.15 181	0.17 142	0.21 280

MM-Stereo_test3	0.53 226	0.26 166	0.60 147	0.56 341	0.73 565	0.49 153	0.53 408	1.31 328	1.08 354	0.64 235	0.97 290	0.61 248	0.42 148	0.82 192	0.40 222	0.21 323	0.18 398	0.20 260	0.16 222	0.19 226	0.21 280

AIO-test2	0.61 301	0.30 275	0.93 357	0.65 464	0.65 541	0.79 381	0.50 389	1.33 335	1.40 537	0.65 237	1.15 378	0.53 201	0.42 148	1.18 323	0.36 175	0.25 430	0.18 398	0.26 460	0.31 551	0.20 278	0.21 280

IGEV-RUCA	0.38 114	0.24 100	0.51 90	0.51 241	0.36 320	0.59 261	0.23 49	0.68 54	0.52 125	0.39 105	0.50 128	0.44 140	0.31 70	0.86 212	0.31 108	0.24 407	0.13 144	0.16 89	0.12 45	0.20 278	0.21 280

tt45	0.47 194	0.25 139	0.52 98	0.47 161	0.34 293	0.78 372	0.32 148	0.86 152	0.45 100	0.52 192	0.45 97	0.49 175	0.37 119	2.12 500	0.36 175	0.16 97	0.13 144	0.19 208	0.16 222	0.17 142	0.21 280

mms	0.42 153	0.29 245	0.60 147	0.47 161	0.33 271	0.43 95	0.46 346	0.75 95	0.50 117	0.36 70	0.61 180	0.44 140	0.30 63	1.39 374	0.34 147	0.16 97	0.14 228	0.18 183	0.15 181	0.19 226	0.21 280

UGAM-zero	1.05 514	0.33 347	1.04 406	0.49 200	0.31 217	0.67 316	0.26 80	2.37 597	0.80 239	1.05 336	1.11 352	2.86 639	1.81 615	6.26 630	0.50 306	0.18 194	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.17 142	0.21 280

CoDeX	0.78 403	0.31 306	1.04 406	0.56 341	0.37 332	1.13 496	0.60 467	2.77 638	1.29 490	1.17 386	1.26 419	0.91 360	0.87 429	1.42 384	0.74 417	0.21 323	0.16 338	0.21 300	0.18 281	0.21 329	0.21 280

ff7	0.45 171	0.30 275	0.64 183	0.47 161	0.33 271	0.49 153	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 201	1.41 379	0.36 175	0.18 194	0.13 144	0.21 300	0.15 181	0.18 187	0.21 280

IGEVStereo-DCA	0.49 208	0.33 347	0.64 183	0.46 141	0.34 293	0.50 174	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.48 158	0.48 111	0.48 171	0.45 176	2.28 516	0.44 254	0.19 237	0.14 228	0.19 208	0.15 181	0.17 142	0.21 280

ffff	0.45 171	0.30 275	0.64 183	0.47 161	0.33 271	0.49 153	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 201	1.41 379	0.36 175	0.18 194	0.13 144	0.21 300	0.15 181	0.18 187	0.21 280

11t	0.45 171	0.30 275	0.64 183	0.47 161	0.33 271	0.49 153	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 201	1.41 379	0.36 175	0.18 194	0.13 144	0.21 300	0.15 181	0.18 187	0.21 280

anonymousdsp	0.45 171	0.30 275	0.60 147	0.48 181	0.34 293	0.49 153	0.42 284	0.97 186	0.60 167	0.51 187	0.53 144	0.46 155	0.47 195	1.36 363	0.35 157	0.18 194	0.13 144	0.21 300	0.15 181	0.18 187	0.21 280

CroCo-Stereo Lap2	0.46 182	0.37 438	0.87 326	0.62 431	0.79 590	0.28 17	0.35 189	0.81 122	0.73 206	0.39 105	0.54 155	0.71 285	0.54 262	0.60 106	0.48 290	0.18 194	0.18 398	0.19 208	0.16 222	0.21 329	0.21 280

ccc-4	0.45 171	0.30 275	0.64 183	0.47 161	0.33 271	0.49 153	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 201	1.41 379	0.36 175	0.18 194	0.13 144	0.21 300	0.15 181	0.18 187	0.21 280

IER	0.74 380	0.33 347	1.25 482	0.50 224	0.53 484	1.32 531	0.55 432	1.31 328	1.08 354	1.30 464	1.34 457	1.11 441	1.10 522	1.05 280	0.81 445	0.20 287	0.17 365	0.21 300	0.21 384	0.20 278	0.21 280

IGEV-Stereo	0.45 171	0.30 275	0.60 147	0.48 181	0.34 293	0.49 153	0.42 284	0.98 192	0.60 167	0.51 187	0.53 144	0.46 155	0.47 195	1.36 363	0.35 157	0.18 194	0.13 144	0.21 300	0.15 181	0.18 187	0.21 280
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.41 137	0.27 197	0.43 35	0.55 319	0.24 53	0.47 130	0.30 120	0.81 122	0.64 184	0.53 197	0.74 232	0.50 182	0.31 70	0.65 132	0.45 267	0.18 194	0.20 436	0.23 376	0.19 306	0.21 329	0.21 280

IPLG	0.72 372	0.29 245	1.12 436	0.53 288	0.44 423	0.79 381	0.33 158	1.35 337	1.10 366	1.32 473	1.11 352	0.52 194	0.54 262	3.13 558	0.71 410	0.17 145	0.14 228	0.20 260	0.17 255	0.18 187	0.21 280

MIPNet	0.60 295	0.31 306	1.07 418	0.51 241	0.34 293	0.68 320	0.40 260	1.67 408	1.14 393	1.11 351	0.93 276	0.60 239	0.78 377	0.77 174	0.58 358	0.18 194	0.14 228	0.19 208	0.16 222	0.18 187	0.21 280

STrans-v2	1.06 516	0.31 306	1.02 400	0.52 265	0.33 271	0.67 316	0.78 520	2.66 633	1.26 466	1.15 378	1.46 495	1.37 504	1.40 576	6.68 643	0.46 272	0.19 237	0.13 144	0.21 300	0.18 281	0.18 187	0.21 280

IRAFT_RVC	0.90 473	0.30 275	0.89 335	0.67 491	0.31 217	0.64 299	1.00 582	1.40 348	0.97 306	1.23 428	1.04 319	1.00 399	0.96 464	5.77 620	0.57 353	0.24 407	0.13 144	0.25 439	0.21 384	0.20 278	0.21 280

rafts_anoy	0.55 236	0.32 327	0.66 196	0.72 536	0.61 528	0.53 207	0.40 260	1.24 309	1.06 348	0.85 282	0.83 255	0.67 267	0.53 254	0.77 174	0.55 342	0.20 287	0.15 301	0.25 439	0.26 484	0.22 351	0.21 280

EAI-Stereo	0.76 392	0.31 306	0.74 245	0.55 319	0.28 153	0.70 334	1.72 641	2.57 623	0.90 271	0.75 257	3.03 637	0.57 226	0.43 156	1.10 301	0.49 303	0.19 237	0.14 228	0.17 139	0.18 281	0.17 142	0.21 280

SFCPSM	0.74 380	0.30 275	1.06 413	0.52 265	0.39 360	1.36 540	0.64 483	2.42 603	1.11 373	1.18 397	1.21 400	0.81 311	0.78 377	1.08 291	0.57 353	0.22 358	0.17 365	0.22 338	0.24 458	0.23 375	0.21 280

cf-r	0.79 412	0.32 327	1.06 413	0.57 363	0.64 536	0.78 372	0.51 391	2.04 523	1.22 440	1.20 410	1.27 428	1.53 535	0.91 444	1.47 397	0.94 482	0.25 430	0.19 419	0.22 338	0.23 444	0.19 226	0.21 280

GwcNet-RSSM	0.83 438	0.34 376	1.29 491	0.65 464	0.55 498	0.78 372	0.62 476	1.89 481	1.27 470	1.18 397	1.39 474	1.56 540	0.91 444	1.60 425	1.22 524	0.26 457	0.20 436	0.23 376	0.24 458	0.21 329	0.21 280

iResNetv2_ROB	0.88 462	0.43 488	2.62 597	0.60 405	0.38 348	0.94 451	0.67 491	1.88 479	1.38 527	1.27 452	1.45 493	1.26 478	1.05 512	1.92 473	0.64 386	0.24 407	0.15 301	0.19 208	0.14 159	0.24 404	0.21 280

RT-Monster	0.47 194	0.24 100	0.54 108	0.46 141	0.40 375	0.51 186	0.27 88	0.97 186	1.02 329	0.89 292	0.87 264	0.68 269	0.41 138	0.70 146	0.41 232	0.16 97	0.14 228	0.15 44	0.13 111	0.14 29	0.22 311

FlowAnything_test	0.41 137	0.27 197	0.67 201	0.60 405	0.33 271	0.62 279	0.35 189	0.64 42	0.48 107	0.46 144	0.36 51	0.45 150	0.37 119	0.54 82	0.52 318	0.25 430	0.19 419	0.28 490	0.33 573	0.22 351	0.22 311

water-stereo	0.41 137	0.21 33	0.69 212	0.45 127	0.28 153	0.50 174	0.27 88	0.96 185	0.52 125	0.57 215	0.78 241	0.59 234	0.53 254	0.44 39	0.43 249	0.17 145	0.16 338	0.17 139	0.15 181	0.17 142	0.22 311

G2L-Stereo_test	0.77 398	0.31 306	0.97 380	0.51 241	0.41 396	0.90 432	0.80 532	1.67 408	1.22 440	1.32 473	1.27 428	1.50 529	0.81 397	1.74 445	1.02 499	0.20 287	0.14 228	0.16 89	0.16 222	0.18 187	0.22 311

model_zeroshot	0.53 226	0.31 306	1.00 394	0.57 363	0.39 360	0.74 350	0.39 248	1.38 343	0.67 191	0.88 289	0.85 259	0.71 285	0.37 119	0.77 174	0.39 205	0.21 323	0.17 365	0.19 208	0.17 255	0.17 142	0.22 311

CAS++	0.48 203	0.34 376	0.59 135	0.48 181	0.32 251	0.45 107	0.29 109	1.73 435	0.78 224	0.71 247	0.73 229	0.36 95	0.28 48	0.70 146	0.35 157	0.27 478	0.22 473	0.26 460	0.21 384	0.29 469	0.22 311
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DispNO	0.98 495	0.34 376	2.02 563	0.58 378	0.55 498	0.88 426	0.49 381	1.70 425	1.24 449	1.22 425	1.26 419	1.18 453	0.88 435	5.17 602	0.88 459	0.23 385	0.18 398	0.24 400	0.22 412	0.19 226	0.22 311

tta	0.79 412	0.32 327	0.95 371	0.49 200	0.27 114	0.83 405	0.43 303	2.16 556	1.45 560	1.27 452	1.50 509	0.98 388	0.96 464	1.87 465	0.99 491	0.24 407	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.19 226	0.22 311

qqq1	0.76 392	0.32 327	0.95 371	0.49 200	0.27 114	0.83 405	0.43 303	2.16 556	1.45 560	1.27 452	1.50 509	0.98 388	0.96 464	1.87 465	0.48 290	0.24 407	0.22 473	0.18 183	0.15 181	0.19 226	0.22 311

fff1	0.76 392	0.32 327	0.95 371	0.49 200	0.27 114	0.83 405	0.43 303	2.16 556	1.45 560	1.27 452	1.50 509	0.98 388	0.96 464	1.87 465	0.48 290	0.24 407	0.22 473	0.18 183	0.15 181	0.19 226	0.22 311

StereoVision	0.67 334	0.37 438	1.02 400	0.60 405	0.41 396	0.50 174	0.41 272	1.32 332	0.96 301	0.73 254	2.48 624	0.82 317	0.57 281	1.06 285	0.50 306	0.26 457	0.28 547	0.29 502	0.28 514	0.37 531	0.22 311

anonymousdsp2	0.58 273	0.29 245	0.93 357	0.51 241	0.30 196	0.75 356	0.46 346	1.95 500	0.87 261	0.81 269	0.78 241	0.76 292	0.48 201	1.10 301	0.45 267	0.19 237	0.14 228	0.18 183	0.13 111	0.20 278	0.22 311

DCRE	0.85 450	0.28 220	0.76 254	0.60 405	0.49 457	0.59 261	0.53 408	1.04 220	0.92 279	0.80 264	7.34 671	0.87 339	0.57 281	0.78 183	0.43 249	0.16 97	0.17 365	0.19 208	0.17 255	0.18 187	0.22 311

anonymousa	0.78 403	0.30 275	0.85 314	0.51 241	0.96 622	1.41 550	0.47 359	1.61 400	0.94 292	1.33 479	1.77 569	1.66 557	1.11 525	0.72 154	0.63 382	0.19 237	0.18 398	0.23 376	0.25 467	0.20 278	0.22 311

LMCR-Stereo	0.87 458	0.50 518	0.99 389	0.80 576	0.43 412	1.32 531	0.55 432	2.79 641	1.03 334	1.55 558	1.49 502	0.74 289	1.01 490	1.76 448	0.99 491	0.30 519	0.17 365	0.22 338	0.18 281	0.31 491	0.22 311

RALCasStereoNet	0.58 273	0.34 376	0.77 259	0.65 464	0.64 536	0.64 299	0.51 391	1.06 227	0.99 318	0.71 247	1.06 326	0.77 297	0.44 166	1.38 370	0.52 318	0.20 287	0.18 398	0.18 183	0.16 222	0.20 278	0.22 311

ac_64	0.86 454	0.32 327	1.02 400	0.74 550	0.60 522	1.04 474	0.53 408	2.20 570	0.99 318	1.23 428	1.11 352	1.96 596	1.06 513	2.01 487	1.01 496	0.30 519	0.22 473	0.24 400	0.23 444	0.22 351	0.22 311

DIP-Stereo	0.64 317	0.32 327	0.91 350	0.49 200	0.36 320	0.91 435	0.33 158	2.51 619	0.77 219	1.25 435	1.00 301	0.68 269	0.51 239	0.92 235	0.65 391	0.19 237	0.15 301	0.21 300	0.17 255	0.19 226	0.22 311
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.91 478	0.31 306	0.60 147	0.54 303	0.31 217	1.15 503	0.60 467	3.76 660	1.30 494	1.57 564	1.75 565	1.67 559	1.01 490	1.61 427	0.90 466	0.23 385	0.17 365	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.22 311
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.99 498	0.40 471	1.23 476	0.65 464	0.43 412	1.03 473	0.49 381	2.01 515	1.35 511	1.02 327	1.39 474	1.10 436	0.86 420	5.47 613	0.89 462	0.24 407	0.18 398	0.28 490	0.27 503	0.27 436	0.22 311

MLCV	0.77 398	0.39 465	1.31 492	0.55 319	0.25 78	0.91 435	0.39 248	1.48 366	1.28 478	1.49 546	1.54 520	1.02 407	0.68 345	2.12 500	0.93 477	0.19 237	0.13 144	0.19 208	0.14 159	0.19 226	0.22 311

DN	0.45 171	0.25 139	0.59 135	0.51 241	0.44 423	0.59 261	0.31 129	0.97 186	0.90 271	0.47 146	0.54 155	0.76 292	0.35 104	0.66 134	0.37 188	0.25 430	0.18 398	0.20 260	0.16 222	0.21 329	0.23 332

DLNR-FE	23.24 699	48.33 716	43.35 703	177.19 719	78.30 713	0.35 40	0.21 24	23.45 698	0.82 244	0.67 242	0.86 261	0.58 228	0.29 51	1.62 428	0.48 290	10.93 702	0.13 144	0.18 183	0.14 159	76.65 718	0.23 332

IGEV-FE	0.59 286	0.33 347	1.11 432	0.63 442	0.37 332	0.41 75	0.33 158	1.80 453	0.79 233	1.04 333	1.10 343	1.05 416	0.43 156	0.87 217	0.48 290	0.18 194	0.13 144	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.23 332

S2M2_L	0.35 74	0.28 220	0.47 57	0.43 94	0.30 196	0.31 27	0.16 1	0.61 38	0.68 194	0.32 41	0.49 120	0.47 165	0.34 95	0.40 19	0.33 136	0.25 430	0.22 473	0.20 260	0.22 412	0.25 416	0.23 332
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
999	0.49 208	0.25 139	0.55 113	0.51 241	0.35 310	0.74 350	0.31 129	0.89 169	0.59 160	0.39 105	0.50 128	0.50 182	0.36 113	2.41 527	0.41 232	0.17 145	0.13 144	0.18 183	0.15 181	0.16 103	0.23 332

rvit_0105_6	0.56 249	0.38 456	1.13 437	0.67 491	0.38 348	0.50 174	0.51 391	0.88 164	1.33 506	0.54 199	0.56 167	0.65 261	0.57 281	0.97 254	0.46 272	0.32 530	0.31 564	0.28 490	0.25 467	0.29 469	0.23 332

MyStereo07	0.50 217	0.30 275	0.58 129	0.58 378	0.48 450	0.59 261	0.78 520	1.19 290	0.60 167	0.49 166	0.54 155	0.43 137	0.55 266	1.32 353	0.36 175	0.18 194	0.18 398	0.24 400	0.21 384	0.23 375	0.23 332

MyStereo06	0.67 334	0.29 245	1.06 413	0.58 378	0.48 450	0.62 279	0.72 508	2.26 576	0.89 266	1.07 345	1.12 356	1.22 463	0.56 274	0.83 198	0.47 281	0.17 145	0.17 365	0.24 400	0.21 384	0.23 375	0.23 332

MyStereo05	0.70 359	0.29 245	1.22 474	0.58 378	0.48 450	0.62 279	0.72 508	1.52 372	1.54 577	1.17 386	0.91 273	0.77 297	0.79 385	1.45 392	0.68 403	0.17 145	0.17 365	0.24 400	0.21 384	0.23 375	0.23 332

MyStereo04	0.71 365	0.30 275	1.28 488	0.58 378	0.48 450	0.59 261	0.78 520	1.74 438	1.49 571	0.94 304	0.91 273	0.74 289	0.86 420	1.59 420	0.69 404	0.18 194	0.18 398	0.24 400	0.21 384	0.23 375	0.23 332

cc1	0.68 348	0.34 376	0.63 169	0.60 405	0.27 114	1.16 506	0.51 391	1.07 230	3.23 656	0.60 226	0.80 249	0.47 165	0.87 429	1.48 399	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.25 439	0.15 181	0.19 226	0.23 332

ffm	0.79 412	0.36 417	1.51 517	0.56 341	0.40 375	0.76 362	0.59 459	1.08 235	2.62 642	1.19 405	1.49 502	1.07 421	0.85 412	1.57 412	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.31 521	0.28 514	0.20 278	0.23 332

ff1	1.88 609	0.36 417	1.51 517	0.56 341	0.40 375	0.76 362	0.59 459	1.08 235	2.62 642	1.19 405	1.49 502	1.07 421	0.85 412	9.88 682	13.82 681	0.21 323	0.13 144	0.31 521	0.28 514	0.20 278	0.23 332

tt1	0.65 321	0.34 376	0.65 191	0.60 405	0.27 114	1.14 499	0.48 369	1.08 235	2.62 642	0.59 219	0.79 244	0.49 175	0.80 393	1.57 412	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.25 439	0.16 222	0.20 278	0.23 332

GMStereo_Zeroshot	0.70 359	0.64 567	1.11 432	0.65 464	0.38 348	0.84 414	0.37 218	1.09 242	1.16 406	1.14 376	1.07 330	1.26 478	0.55 266	1.23 331	0.65 391	0.34 547	0.17 365	0.31 521	0.18 281	0.57 606	0.23 332

IGEV_Zeroshot_test	0.59 286	0.33 347	1.11 432	0.63 442	0.37 332	0.41 75	0.33 158	1.80 453	0.79 233	1.04 333	1.10 343	1.06 418	0.43 156	0.87 217	0.48 290	0.18 194	0.13 144	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.23 332

DLNR_Zeroshot_test	23.23 698	48.25 715	43.77 704	177.04 718	78.39 714	0.35 40	0.21 24	23.33 697	0.82 244	0.67 242	0.86 261	0.58 228	0.30 63	1.64 430	0.48 290	10.69 701	0.13 144	0.18 183	0.14 159	76.63 717	0.23 332

iRaft-Stereo_20w	0.71 365	0.33 347	1.25 482	0.50 224	0.36 320	0.82 397	0.31 129	3.16 651	0.89 266	1.24 432	1.14 372	0.79 302	0.65 334	1.15 313	0.43 249	0.18 194	0.13 144	0.18 183	0.17 255	0.20 278	0.23 332

TransformOpticalFlow	0.97 492	0.30 275	0.96 379	0.54 303	0.31 217	0.65 305	0.54 422	1.87 474	1.19 420	1.12 359	1.44 491	1.34 497	0.98 477	6.68 643	0.44 254	0.19 237	0.12 54	0.21 300	0.19 306	0.18 187	0.23 332

RAFT	0.67 334	0.32 327	0.83 296	0.63 442	0.34 293	0.69 330	0.57 445	1.14 263	0.84 252	1.12 359	1.20 393	1.75 573	0.92 452	1.09 296	0.60 369	0.22 358	0.19 419	0.27 474	0.24 458	0.22 351	0.23 332

GANet-RSSM	0.78 403	0.31 306	0.90 345	0.67 491	0.58 512	0.80 387	0.62 476	2.04 523	1.15 399	1.11 351	1.27 428	1.26 478	1.18 545	1.68 436	0.74 417	0.26 457	0.21 454	0.22 338	0.22 412	0.23 375	0.23 332

BEATNet_4x	0.82 429	0.54 534	2.02 563	0.56 341	0.28 153	1.04 474	0.55 432	2.14 548	1.13 387	1.24 432	1.26 419	1.00 399	0.94 457	1.13 309	1.23 527	0.21 323	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.37 531	0.23 332

AdaStereo	0.74 380	0.48 510	0.86 323	0.75 559	0.38 348	0.94 451	0.56 439	2.05 527	1.24 449	1.15 378	1.22 402	1.07 421	0.67 341	1.05 280	0.73 412	0.33 537	0.16 338	0.32 533	0.22 412	0.29 469	0.23 332
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.
DN-CSS_ROB	0.67 334	0.36 417	1.36 503	0.59 397	0.41 396	0.54 224	0.45 340	1.30 326	0.95 297	1.05 336	1.47 498	0.69 275	0.64 329	1.80 459	0.60 369	0.19 237	0.15 301	0.25 439	0.23 444	0.22 351	0.23 332

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 182	1.51 647	1.58 529	0.39 39	0.35 310	0.40 63	0.26 80	1.05 224	0.41 78	0.36 70	0.48 111	0.41 132	0.40 136	0.48 56	0.25 15	0.15 66	0.13 144	0.15 44	0.13 111	0.15 70	0.24 356

Selective-IGEV-i16pc	2.09 622	0.31 306	19.73 683	0.57 363	0.39 360	2.72 637	1.47 625	1.46 359	1.31 501	0.83 274	1.23 410	1.05 416	0.63 323	7.69 659	0.83 447	0.41 582	0.22 473	0.22 338	0.23 444	0.22 351	0.24 356

z-ln-s-r	1.18 543	0.61 556	2.91 603	0.54 303	0.56 504	0.81 395	0.86 553	1.72 433	1.55 583	1.18 397	1.62 542	1.37 504	1.16 534	3.67 574	3.77 636	0.20 287	0.15 301	0.21 300	0.17 255	0.29 469	0.24 356

G2L-ROB	0.79 412	0.28 220	1.01 397	0.57 363	0.39 360	0.94 451	0.65 485	1.76 442	1.18 417	1.27 452	1.03 313	1.62 550	0.78 377	1.93 475	1.26 531	0.20 287	0.14 228	0.17 139	0.15 181	0.20 278	0.24 356

DCANet-4	0.59 286	0.28 220	1.65 536	0.44 110	0.25 78	0.48 144	0.36 203	1.15 275	1.36 520	1.13 362	1.03 313	0.56 223	0.74 360	0.77 174	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 356

fff	0.58 273	0.26 166	1.15 444	0.46 141	0.25 78	0.48 144	0.36 203	1.20 295	1.28 478	1.13 362	1.03 313	0.59 234	1.04 507	0.77 174	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 356

ADStereo(finetuned)	0.62 304	0.26 166	1.59 530	0.45 127	0.25 78	0.49 153	0.36 203	1.18 285	1.35 511	1.16 382	1.04 319	0.60 239	1.18 545	0.85 209	0.57 353	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.24 356

x	0.59 286	0.34 376	0.79 269	0.51 241	0.32 251	0.69 330	0.46 346	1.64 404	0.97 306	0.86 287	0.86 261	0.83 327	0.74 360	0.75 168	0.70 407	0.21 323	0.22 473	0.22 338	0.20 341	0.21 329	0.24 356

BUS	0.78 403	0.34 376	0.77 259	0.55 319	0.45 428	2.30 622	0.42 284	2.65 629	1.04 340	1.25 435	1.12 356	1.02 407	0.70 352	0.94 240	0.75 420	0.25 430	0.18 398	0.25 439	0.22 412	0.23 375	0.24 356

BSDual-CNN	0.75 384	0.34 376	0.77 259	0.55 319	0.45 428	1.25 524	0.66 489	2.65 629	1.04 340	1.25 435	1.12 356	1.11 441	0.77 370	0.94 240	0.76 425	0.25 430	0.18 398	0.25 439	0.22 412	0.23 375	0.24 356

hknet	0.82 429	0.34 376	1.15 444	0.55 319	0.39 360	1.25 524	0.66 489	2.65 629	1.10 366	1.25 435	1.12 356	1.58 544	0.85 412	1.41 379	0.79 436	0.23 385	0.18 398	0.25 439	0.22 412	0.23 375	0.24 356

iRaft-Stereo_5w	0.89 465	0.31 306	1.04 406	0.56 341	0.47 448	0.47 130	0.68 494	1.19 290	1.08 354	0.80 264	1.35 462	1.46 521	0.90 441	5.11 601	1.16 514	0.18 194	0.15 301	0.22 338	0.19 306	0.21 329	0.24 356

psmg	0.75 384	0.34 376	0.77 259	0.52 265	0.45 428	1.46 555	0.73 511	2.15 554	1.04 340	1.25 435	1.33 453	1.11 441	0.77 370	0.94 240	0.76 425	0.25 430	0.20 436	0.25 439	0.26 484	0.23 375	0.24 356

DAS	0.89 465	0.37 438	1.20 469	0.66 477	0.69 558	0.82 397	0.62 476	1.79 449	1.26 466	1.93 609	1.55 523	0.96 384	1.17 538	2.72 546	0.69 404	0.22 358	0.16 338	0.25 439	0.18 281	0.29 469	0.24 356

SepStereo	0.87 458	0.37 438	1.20 469	0.66 477	0.69 558	0.82 397	0.62 476	1.79 449	1.26 466	1.93 609	1.55 523	0.96 384	1.17 538	2.34 519	0.69 404	0.22 358	0.16 338	0.25 439	0.18 281	0.29 469	0.24 356

DRaft	0.81 427	0.26 166	0.77 259	0.47 161	0.31 217	0.95 457	0.52 402	1.13 258	0.99 318	1.78 595	2.01 599	0.80 304	1.71 607	2.64 542	0.74 417	0.19 237	0.14 228	0.20 260	0.20 341	0.18 187	0.24 356

CRE-IMP	0.57 261	0.32 327	0.82 286	0.54 303	0.29 172	0.77 371	0.25 68	1.19 290	0.79 233	1.09 348	0.95 280	0.81 311	0.57 281	1.11 304	0.57 353	0.22 358	0.14 228	0.23 376	0.19 306	0.28 452	0.24 356

csc	0.58 273	0.26 166	1.15 444	0.46 141	0.25 78	0.48 144	0.36 203	1.20 295	1.28 478	1.13 362	1.03 313	0.59 234	1.04 507	0.77 174	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 356

cscssc	0.58 273	0.26 166	1.15 444	0.46 141	0.25 78	0.48 144	0.36 203	1.20 295	1.28 478	1.13 362	1.03 313	0.59 234	1.04 507	0.77 174	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 356

MMNet	0.89 465	0.35 405	1.44 509	0.64 457	0.59 518	1.83 594	0.48 369	1.70 425	1.38 527	1.45 535	1.19 392	1.25 472	1.16 534	1.77 450	1.27 534	0.20 287	0.19 419	0.23 376	0.22 412	0.25 416	0.24 356

delet	0.90 473	0.34 376	1.15 444	0.69 515	0.66 547	1.63 574	0.81 537	1.95 500	1.49 571	1.42 522	1.38 472	1.29 485	0.91 444	1.78 452	1.18 516	0.22 358	0.22 473	0.24 400	0.25 467	0.22 351	0.24 356

FENet	0.62 304	0.30 275	0.68 207	0.57 363	0.33 271	0.82 397	0.40 260	1.41 352	1.12 381	1.03 331	0.87 264	0.98 388	0.84 407	1.00 263	0.70 407	0.23 385	0.16 338	0.23 376	0.20 341	0.22 351	0.24 356

HSM	1.22 549	0.34 376	0.81 277	0.61 422	0.39 360	1.22 519	0.63 481	2.45 606	1.25 457	1.32 473	1.26 419	1.91 586	1.08 516	9.21 673	0.75 420	0.23 385	0.17 365	0.20 260	0.16 222	0.22 351	0.24 356

Selective-IGEV-i1	0.72 372	0.29 245	1.00 394	0.60 405	0.39 360	1.10 492	0.78 520	2.14 548	1.25 457	0.91 295	1.20 393	1.21 458	0.58 298	1.06 285	0.62 377	0.20 287	0.18 398	0.20 260	0.18 281	0.20 278	0.25 379

PAM_32	0.87 458	0.30 275	1.08 422	0.56 341	0.32 251	2.10 615	0.36 203	2.26 576	1.01 325	1.13 362	1.05 325	3.14 647	1.47 587	1.00 263	0.42 243	0.19 237	0.14 228	0.20 260	0.18 281	0.19 226	0.25 379

test_sample2	0.67 334	0.31 306	0.89 335	0.54 303	0.29 172	0.80 387	0.63 481	1.83 461	1.10 366	0.93 301	1.06 326	0.94 375	0.92 452	1.24 333	0.59 366	0.23 385	0.20 436	0.22 338	0.21 384	0.24 404	0.25 379

test_sample1	0.67 334	0.32 327	0.90 345	0.54 303	0.33 271	0.76 362	0.48 369	1.75 440	1.06 348	0.95 306	0.99 296	0.91 360	1.10 522	1.25 334	0.79 436	0.22 358	0.19 419	0.21 300	0.20 341	0.21 329	0.25 379

ACVNet-DCA	0.59 286	0.34 376	0.63 169	0.60 405	0.27 114	1.16 506	0.51 391	1.58 391	0.91 274	0.60 226	0.80 249	0.47 165	0.87 429	1.48 399	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.25 439	0.15 181	0.23 375	0.25 379

xx1	0.70 359	0.34 376	0.63 169	0.60 405	0.27 114	1.16 506	0.51 391	1.07 230	3.23 656	0.60 226	0.80 249	0.95 379	0.79 385	1.48 399	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.24 400	0.23 444	0.23 375	0.25 379

1test111	0.58 273	0.34 376	0.63 169	0.60 405	0.27 114	1.16 506	0.51 391	1.58 391	0.91 274	0.60 226	0.80 249	0.47 165	0.87 429	0.99 258	0.67 399	0.21 323	0.13 144	0.25 439	0.15 181	0.23 375	0.25 379

gwcnet-sp	0.80 418	0.37 438	1.94 556	0.62 431	0.45 428	1.38 541	0.53 408	1.68 412	1.20 424	1.37 500	1.08 337	0.93 369	0.82 399	1.45 392	0.79 436	0.22 358	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.25 379

scenet	0.80 418	0.37 438	1.94 556	0.62 431	0.45 428	1.38 541	0.53 408	1.68 412	1.20 424	1.37 500	1.08 337	0.93 369	0.82 399	1.45 392	0.79 436	0.22 358	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.25 379

knoymous	0.53 226	0.32 327	0.51 90	0.46 141	0.30 196	0.57 244	0.54 422	1.10 250	0.78 224	0.99 314	0.84 257	0.95 379	0.57 281	0.89 226	0.51 310	0.21 323	0.14 228	0.26 460	0.14 159	0.23 375	0.25 379

ssnet	0.80 418	0.37 438	1.94 556	0.62 431	0.45 428	1.38 541	0.53 408	1.68 412	1.20 424	1.37 500	1.08 337	0.93 369	0.82 399	1.45 392	0.79 436	0.22 358	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.25 379

qqq	0.62 304	0.36 417	0.88 331	0.50 224	0.28 153	0.64 299	0.62 476	1.58 391	0.91 274	0.83 274	0.96 282	0.95 379	0.79 385	0.99 258	0.67 399	0.21 323	0.23 502	0.24 400	0.23 444	0.23 375	0.25 379

CrosDoStereo	1.56 583	0.26 166	0.78 265	0.51 241	0.29 172	0.66 310	11.86 687	1.18 285	1.00 322	1.35 493	1.76 566	0.99 393	1.83 617	6.64 641	0.83 447	0.19 237	0.15 301	0.20 260	0.22 412	0.18 187	0.25 379

DeepStereo_LL	1.56 583	0.26 166	0.78 265	0.51 241	0.29 172	0.66 310	11.86 687	1.18 285	1.00 322	1.35 493	1.76 566	0.99 393	1.83 617	6.64 641	0.83 447	0.19 237	0.15 301	0.20 260	0.22 412	0.18 187	0.25 379

DEmStereo	0.98 495	0.25 139	0.85 314	0.49 200	0.33 271	1.02 472	0.55 432	0.97 186	0.93 286	1.41 518	2.13 605	1.01 404	2.01 624	5.62 614	0.78 431	0.19 237	0.15 301	0.20 260	0.20 341	0.18 187	0.25 379

THIR-Stereo	1.02 506	0.29 245	0.73 239	0.51 241	0.29 172	0.94 451	1.31 616	1.08 235	0.98 309	1.35 493	1.91 591	1.16 451	1.54 592	6.37 638	0.79 436	0.20 287	0.14 228	0.21 300	0.22 412	0.19 226	0.25 379

Pruner-Stereo	0.64 317	0.31 306	0.79 269	0.66 477	0.31 217	0.61 276	0.42 284	1.22 302	1.09 362	1.53 552	1.09 341	0.94 375	0.55 266	1.37 366	0.56 348	0.25 430	0.14 228	0.24 400	0.21 384	0.21 329	0.25 379

DCANet	0.58 273	0.26 166	1.15 444	0.45 127	0.25 78	0.49 153	0.36 203	1.18 285	1.35 511	1.15 378	1.04 319	0.60 239	0.91 444	0.84 205	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.25 379

test_xeample	1.55 582	0.31 306	0.94 365	0.54 303	0.31 217	0.94 451	0.58 451	2.40 601	1.40 537	1.29 462	1.55 523	0.89 354	0.88 435	1.72 443	15.94 687	0.22 358	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.25 379

UNet	0.86 454	0.36 417	1.52 521	0.62 431	0.74 573	1.56 567	0.49 381	1.55 381	1.12 381	1.28 458	1.10 343	1.52 534	1.10 522	1.69 440	1.14 512	0.24 407	0.18 398	0.25 439	0.21 384	0.25 416	0.25 379

LE_ROB	8.35 680	0.47 504	27.42 700	0.83 587	0.34 293	2.84 643	3.36 677	4.03 664	27.04 704	25.20 704	8.72 680	8.55 680	27.35 704	7.37 654	22.13 693	0.22 358	0.20 436	0.20 260	0.21 384	0.25 416	0.25 379

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 52	0.23 70	0.59 135	0.43 94	0.28 153	0.40 63	0.26 80	0.83 130	0.39 61	0.34 53	0.44 90	0.29 42	0.46 186	0.36 6	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	0.26 400

LiteMatch	0.34 60	0.26 166	0.38 7	0.47 161	0.26 100	0.35 40	0.31 129	0.53 13	0.34 31	0.30 27	0.27 19	0.40 125	0.51 239	0.47 49	0.75 420	0.22 358	0.12 54	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.26 400

Lsterematch	0.54 231	0.26 166	0.72 224	0.47 161	0.26 100	0.70 334	0.31 129	0.84 139	1.14 393	0.97 311	1.28 434	0.68 269	0.51 239	0.90 229	0.75 420	0.22 358	0.12 54	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.26 400

AIO-test1	0.61 301	0.27 197	0.68 207	0.68 502	1.02 626	0.79 381	0.36 203	1.59 396	1.35 511	0.59 219	0.89 270	0.60 239	0.49 220	1.20 328	0.36 175	0.18 194	0.17 365	0.23 376	0.25 467	0.18 187	0.26 400

rvit_0105_4	0.58 273	0.40 471	1.19 465	0.68 502	0.38 348	0.53 207	0.55 432	0.93 173	1.27 470	0.56 212	0.61 180	0.72 287	0.63 323	1.01 267	0.47 281	0.33 537	0.33 583	0.29 502	0.25 467	0.29 469	0.26 400

11t1	0.57 261	0.30 275	0.84 308	0.54 303	0.30 196	0.83 405	0.41 272	1.34 336	0.79 233	0.88 289	0.82 254	0.70 278	0.70 352	0.96 250	0.67 399	0.21 323	0.21 454	0.20 260	0.16 222	0.21 329	0.26 400

1111x	1.96 615	0.32 327	1.54 525	0.54 303	0.30 196	1.00 469	0.69 497	2.47 611	1.33 506	1.21 417	1.44 491	1.21 458	1.11 525	8.49 668	16.14 688	0.22 358	0.23 502	0.22 338	0.23 444	0.25 416	0.26 400

EKT-Stereo	0.56 249	0.33 347	0.84 308	0.61 422	0.64 536	0.51 186	0.48 369	1.14 263	0.95 297	0.74 255	0.89 270	0.77 297	0.42 148	1.18 323	0.42 243	0.23 385	0.17 365	0.21 300	0.18 281	0.20 278	0.26 400

iinet-f	1.04 509	0.50 518	4.24 628	0.58 378	0.43 412	1.78 591	0.70 504	1.29 325	1.16 406	1.25 435	1.42 485	1.57 542	1.42 581	1.47 397	1.70 586	0.26 457	0.23 502	0.20 260	0.20 341	0.26 430	0.26 400

DisPM	0.68 348	0.30 275	0.85 314	0.66 477	0.35 310	0.60 268	0.44 323	1.10 250	1.10 366	1.56 560	1.10 343	0.80 304	0.58 298	2.37 524	0.46 272	0.25 430	0.14 228	0.23 376	0.21 384	0.20 278	0.26 400

NINENet	0.81 427	0.40 471	0.89 335	0.65 464	0.53 484	2.30 622	0.42 284	2.12 538	1.13 387	1.20 410	1.27 428	1.02 407	0.70 352	1.26 337	0.75 420	0.29 512	0.24 512	0.31 521	0.21 384	0.27 436	0.26 400

PSM-softLoss	0.80 418	0.33 347	0.89 335	0.63 442	0.32 251	0.55 231	0.40 260	1.26 315	0.78 224	1.25 435	1.07 330	0.83 327	0.51 239	5.33 607	0.61 372	0.25 430	0.15 301	0.25 439	0.22 412	0.20 278	0.26 400

KMStereo	0.80 418	0.33 347	0.89 335	0.63 442	0.32 251	0.55 231	0.40 260	1.26 315	0.78 224	1.25 435	1.07 330	0.83 327	0.51 239	5.33 607	0.61 372	0.25 430	0.15 301	0.25 439	0.22 412	0.20 278	0.26 400

DeepStereo_RVC	0.57 261	0.31 306	0.78 265	0.53 288	0.30 196	0.57 244	0.32 148	1.11 252	0.80 239	1.17 386	0.94 279	0.83 327	0.93 454	1.01 267	0.61 372	0.23 385	0.14 228	0.21 300	0.19 306	0.24 404	0.26 400

test-1	0.56 249	0.28 220	1.13 437	0.58 378	0.34 293	0.60 268	0.38 230	1.56 385	0.98 309	0.80 264	1.02 306	0.83 327	0.52 249	0.64 127	0.46 272	0.17 145	0.16 338	0.20 260	0.17 255	0.20 278	0.26 400

HCRNet	0.72 372	0.40 471	0.86 323	0.61 422	0.57 509	0.75 356	0.35 189	1.39 346	1.21 431	1.11 351	0.99 296	1.01 404	0.76 366	2.18 506	0.73 412	0.28 496	0.19 419	0.28 490	0.23 444	0.25 416	0.26 400

222	1.67 591	0.31 306	0.93 357	0.59 397	0.31 217	1.05 477	0.43 303	2.39 599	1.47 566	1.37 500	1.55 523	0.94 375	0.94 457	1.98 482	17.76 690	0.24 407	0.22 473	0.21 300	0.20 341	0.22 351	0.26 400

PSMNet-RSSM	0.78 403	0.32 327	0.89 335	0.65 464	0.43 412	0.73 346	0.58 451	2.14 548	1.19 420	1.18 397	1.38 472	1.31 490	1.07 515	1.43 386	0.82 446	0.28 496	0.21 454	0.27 474	0.29 533	0.25 416	0.26 400

CFNet-ft	0.78 403	0.36 417	0.74 245	0.67 491	0.56 504	0.86 421	0.54 422	1.46 359	1.17 411	1.01 323	1.28 434	1.68 562	1.03 501	1.57 412	0.95 484	0.27 478	0.21 454	0.33 545	0.26 484	0.31 491	0.26 400

DSFCA	0.95 487	0.38 456	1.23 476	0.55 319	0.66 547	1.50 558	0.93 569	1.58 391	1.24 449	1.59 568	1.16 381	1.48 524	0.95 462	2.96 553	1.20 519	0.31 522	0.28 547	0.25 439	0.26 484	0.29 469	0.26 400

CFNet_RVC	0.78 403	0.36 417	0.74 245	0.67 491	0.56 504	0.86 421	0.54 422	1.46 359	1.17 411	1.01 323	1.28 434	1.68 562	1.03 501	1.57 412	0.95 484	0.27 478	0.21 454	0.33 545	0.26 484	0.31 491	0.26 400

IGEV_i1	0.71 365	0.31 306	1.07 418	0.62 431	0.30 196	0.92 442	0.60 467	2.22 572	0.96 301	1.06 342	1.06 326	1.11 441	0.71 357	1.35 360	0.65 391	0.21 323	0.18 398	0.21 300	0.17 255	0.22 351	0.27 421

coex_refinement	0.84 443	0.30 275	0.89 335	0.72 536	0.52 476	0.95 457	0.60 467	1.92 493	1.29 490	1.38 506	1.37 467	1.80 579	0.82 399	1.48 399	1.31 536	0.27 478	0.17 365	0.19 208	0.20 341	0.25 416	0.27 421

G2L-Stereo	0.84 443	0.35 405	1.15 444	0.63 442	0.43 412	0.78 372	0.69 497	1.69 421	1.20 424	1.36 498	1.18 387	1.43 515	0.78 377	2.47 533	1.26 531	0.25 430	0.20 436	0.26 460	0.21 384	0.20 278	0.27 421

PAM	0.86 454	0.31 306	1.19 465	0.55 319	0.35 310	2.17 616	0.47 359	2.26 576	0.87 261	1.18 397	0.96 282	3.01 642	1.41 580	0.90 229	0.40 222	0.19 237	0.13 144	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.27 421

test_sample3	0.73 376	0.35 405	1.06 413	0.55 319	0.32 251	0.97 466	0.51 391	2.12 538	1.25 457	1.16 382	1.17 384	0.88 345	0.78 377	1.27 340	0.79 436	0.26 457	0.21 454	0.25 439	0.25 467	0.26 430	0.27 421

SMFormer	0.79 412	0.32 327	0.95 371	0.49 200	0.27 114	0.83 405	0.43 303	2.16 556	1.45 560	1.27 452	1.50 509	0.98 388	0.96 464	1.87 465	0.99 491	0.24 407	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.27 421

mmm	0.68 348	0.37 438	0.91 350	0.54 303	0.34 293	0.86 421	0.58 451	1.72 433	1.02 329	1.13 362	1.41 484	0.83 327	0.78 377	0.95 249	0.67 399	0.22 358	0.20 436	0.29 502	0.26 484	0.27 436	0.27 421

CRFU-Net	0.90 473	0.42 483	1.10 430	0.69 515	0.59 518	1.76 585	0.84 544	2.33 594	0.92 279	1.45 535	1.20 393	1.62 550	1.25 553	1.38 370	0.94 482	0.28 496	0.23 502	0.22 338	0.19 306	0.24 404	0.27 421

dd	0.62 304	0.51 522	1.17 459	0.56 341	0.33 271	0.74 350	0.46 346	1.03 213	1.40 537	0.80 264	0.87 264	0.60 239	0.57 281	1.02 271	0.86 453	0.28 496	0.18 398	0.26 460	0.19 306	0.35 521	0.27 421

AASNet	0.80 418	0.39 465	1.16 458	0.84 591	0.80 592	1.14 499	0.59 459	2.12 538	1.21 431	1.26 447	1.26 419	0.93 369	0.77 370	0.84 205	1.23 527	0.28 496	0.24 512	0.24 400	0.20 341	0.28 452	0.27 421

GANet-ADL	0.63 313	0.38 456	0.82 286	0.67 491	0.41 396	0.68 320	0.51 391	1.64 404	1.16 406	0.98 312	1.10 343	0.90 356	0.58 298	0.81 190	0.63 382	0.27 478	0.18 398	0.18 183	0.16 222	0.23 375	0.27 421

PFNet+	0.62 304	0.31 306	0.99 389	0.57 363	0.31 217	0.57 244	0.30 120	0.99 201	1.25 457	1.33 479	1.10 343	0.79 302	0.57 281	1.35 360	0.53 328	0.26 457	0.17 365	0.28 490	0.26 484	0.21 329	0.27 421

TANstereo	0.45 171	0.23 70	0.50 81	0.43 94	0.21 21	0.65 305	0.26 80	0.83 130	0.88 265	0.95 306	0.99 296	0.51 186	0.45 176	0.56 88	0.36 175	0.19 237	0.24 512	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.27 421

xxxx	1.61 587	0.32 327	0.98 384	0.58 378	0.31 217	1.15 503	0.43 303	2.43 604	1.41 541	1.17 386	1.40 479	1.21 458	0.86 420	1.94 476	16.68 689	0.24 407	0.24 512	0.21 300	0.20 341	0.23 375	0.27 421

GMStereo	0.58 273	0.50 518	1.09 425	0.52 265	0.32 251	0.80 387	0.43 303	1.02 204	1.41 541	0.89 292	0.77 238	0.52 194	0.46 186	0.89 226	0.56 348	0.25 430	0.16 338	0.20 260	0.22 412	0.31 491	0.27 421
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
iResNet	0.80 418	0.45 496	1.47 512	0.72 536	0.31 217	0.96 463	0.64 483	1.80 453	1.28 478	1.31 470	1.48 501	0.94 375	0.78 377	1.77 450	0.99 491	0.19 237	0.14 228	0.18 183	0.15 181	0.22 351	0.27 421

rvit_0105_5	0.61 301	0.41 481	1.19 465	0.67 491	0.37 332	0.57 244	0.56 439	1.08 235	1.28 478	0.65 237	0.68 205	0.77 297	0.67 341	0.91 233	0.51 310	0.33 537	0.32 577	0.30 514	0.27 503	0.28 452	0.28 437

test_sample4	0.74 380	0.36 417	1.09 425	0.55 319	0.32 251	0.92 442	0.51 391	2.14 548	1.25 457	1.22 425	1.22 402	0.86 337	0.82 399	1.29 344	0.76 425	0.26 457	0.21 454	0.26 460	0.26 484	0.27 436	0.28 437

PCWNet_CMD	0.68 348	0.34 376	0.93 357	0.51 241	0.38 348	0.80 387	0.42 284	1.51 368	1.34 508	1.17 386	1.31 442	1.23 467	0.65 334	0.94 240	0.62 377	0.21 323	0.17 365	0.27 474	0.19 306	0.43 556	0.28 437

ToySt	0.73 376	0.35 405	1.64 534	0.54 303	0.37 332	0.92 442	0.81 537	1.21 300	1.03 334	0.86 287	1.12 356	1.31 490	1.01 490	1.04 276	0.88 459	0.19 237	0.20 436	0.24 400	0.24 458	0.27 436	0.28 437

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 526	0.46 499	2.61 596	0.71 530	0.65 541	2.00 607	0.78 520	2.07 530	1.47 566	1.62 574	1.47 498	1.53 535	1.29 560	2.10 498	1.65 582	0.24 407	0.14 228	0.20 260	0.16 222	0.28 452	0.28 437

AACVNet	0.90 473	0.40 471	0.98 384	0.86 597	0.40 375	0.80 387	0.49 381	1.81 457	0.86 259	1.11 351	1.34 457	1.32 494	0.99 480	4.23 582	0.86 453	0.26 457	0.22 473	0.28 490	0.22 412	0.30 484	0.28 437

ICVP	0.66 323	0.35 405	0.71 222	0.63 442	0.41 396	0.85 420	0.56 439	1.78 446	0.96 301	0.92 298	1.24 415	0.88 345	0.75 365	0.76 171	0.93 477	0.31 522	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.24 404	0.28 437
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.68 348	0.34 376	0.93 357	0.50 224	0.39 360	0.72 341	0.42 284	1.44 355	1.25 457	1.17 386	1.35 462	1.22 463	0.66 339	1.04 276	0.64 386	0.21 323	0.17 365	0.33 545	0.19 306	0.39 542	0.28 437

sCroCo_RVC	0.51 220	0.43 488	1.15 444	0.66 477	0.60 522	0.52 197	0.40 260	0.93 173	0.64 184	0.45 139	0.76 234	0.49 175	0.49 220	0.65 132	0.49 303	0.27 478	0.28 547	0.23 376	0.22 412	0.29 469	0.28 437

111	0.66 323	0.27 197	1.15 444	0.46 141	0.25 78	0.72 341	0.42 284	1.57 389	1.44 555	0.83 274	1.39 474	1.10 436	0.80 393	0.97 254	0.65 391	0.20 287	0.14 228	0.18 183	0.15 181	0.18 187	0.28 437

psm_up	0.83 438	0.37 438	0.88 331	0.68 502	0.59 518	1.05 477	0.92 565	1.68 412	1.17 411	1.41 518	1.22 402	1.30 488	1.31 564	1.39 374	0.89 462	0.27 478	0.30 559	0.31 521	0.27 503	0.28 452	0.28 437

DMCA-RVC	0.83 438	0.46 499	2.19 577	0.68 502	0.49 457	0.84 414	0.48 369	1.44 355	1.07 351	1.56 560	1.04 319	1.29 485	0.86 420	1.49 406	0.92 474	0.27 478	0.22 473	0.35 561	0.28 514	0.32 502	0.28 437

MSMDNet	0.68 348	0.34 376	0.93 357	0.52 265	0.38 348	0.80 387	0.42 284	1.52 372	1.35 511	1.17 386	1.31 442	1.23 467	0.65 334	0.94 240	0.62 377	0.21 323	0.17 365	0.26 460	0.19 306	0.41 550	0.28 437

DLCB_ROB	0.92 481	0.43 488	0.95 371	0.71 530	0.55 498	1.11 493	0.83 542	1.61 400	1.32 504	1.67 583	1.66 551	1.70 565	0.93 454	1.96 481	1.34 544	0.26 457	0.25 524	0.27 474	0.28 514	0.28 452	0.28 437

RT-IGEV	0.88 462	0.31 306	1.24 479	0.60 405	0.35 310	1.32 531	0.84 544	2.98 647	1.06 348	1.34 486	1.62 542	1.87 583	1.15 533	1.11 304	0.54 337	0.24 407	0.17 365	0.21 300	0.17 255	0.19 226	0.29 451

Selective-IGEV-i16pb	2.30 632	0.35 405	19.92 684	0.60 405	0.40 375	2.59 632	1.50 626	3.09 650	1.91 615	0.98 312	1.68 555	1.37 504	0.99 480	8.11 664	0.96 488	0.38 569	0.21 454	0.22 338	0.26 484	0.25 416	0.29 451

FACV-RUCA	0.66 323	0.36 417	0.89 335	0.63 442	0.65 541	0.84 414	0.41 272	1.67 408	1.11 373	0.91 295	1.14 372	0.63 255	0.77 370	0.84 205	0.54 337	0.28 496	0.19 419	0.47 606	0.22 412	0.36 525	0.29 451

test_sample5	0.75 384	0.36 417	1.04 406	0.55 319	0.31 217	0.84 414	0.53 408	2.12 538	1.23 445	1.18 397	1.30 440	0.88 345	0.86 420	1.37 366	0.76 425	0.26 457	0.22 473	0.27 474	0.28 514	0.28 452	0.29 451

DualNet	0.75 384	0.36 417	1.04 406	0.55 319	0.31 217	0.84 414	0.53 408	2.12 538	1.23 445	1.21 417	1.40 479	0.88 345	0.86 420	1.37 366	0.76 425	0.26 457	0.22 473	0.27 474	0.28 514	0.28 452	0.29 451

mmx	1.89 612	0.36 417	1.51 517	0.56 341	0.40 375	0.76 362	0.59 459	2.32 588	1.41 541	1.19 405	1.49 502	1.07 421	0.85 412	9.88 682	13.82 681	0.25 430	0.21 454	0.31 521	0.28 514	0.32 502	0.29 451

xxx	1.89 612	0.36 417	1.51 517	0.56 341	0.40 375	0.76 362	0.59 459	2.32 588	1.41 541	1.19 405	1.49 502	1.07 421	0.85 412	9.88 682	13.82 681	0.25 430	0.21 454	0.31 521	0.28 514	0.32 502	0.29 451

riskmin	0.62 304	0.29 245	0.73 239	0.50 224	0.34 293	0.86 421	0.44 323	1.74 438	1.07 351	0.76 258	0.76 234	1.19 455	1.01 490	0.84 205	0.60 369	0.20 287	0.16 338	0.24 400	0.16 222	0.24 404	0.29 451

ssnet_v2	0.92 481	0.39 465	1.22 474	0.66 477	0.39 360	1.31 530	0.96 575	2.32 588	1.45 560	1.48 544	1.17 384	1.53 535	0.91 444	1.16 317	1.71 588	0.31 522	0.27 541	0.30 514	0.29 533	0.28 452	0.29 451

CIPLG	0.67 334	0.37 438	1.17 459	0.60 405	0.51 471	0.75 356	0.48 369	1.26 315	1.11 373	1.43 526	1.58 535	0.64 260	0.48 201	0.94 240	0.78 431	0.24 407	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.29 451

IPLGR_C	0.67 334	0.38 456	1.20 469	0.60 405	0.50 462	0.75 356	0.48 369	1.28 323	1.13 387	1.42 522	1.57 533	0.62 250	0.48 201	0.85 209	0.80 443	0.24 407	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.29 451

ACRE	0.66 323	0.37 438	1.27 485	0.60 405	0.50 462	0.74 350	0.47 359	1.26 315	1.10 366	1.40 516	1.56 529	0.62 250	0.46 186	0.88 221	0.78 431	0.24 407	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.29 451

HGLStereo	0.89 465	0.42 483	1.15 444	0.82 583	1.03 627	1.16 506	0.57 445	1.68 412	1.28 478	1.26 447	1.62 542	1.13 446	1.31 564	1.85 461	1.11 511	0.25 430	0.24 512	0.24 400	0.22 412	0.24 404	0.29 451

DMCA	0.71 365	0.36 417	1.17 459	0.53 288	0.45 428	0.84 414	0.46 346	1.52 372	1.09 362	1.20 410	1.12 356	1.21 458	0.74 360	0.87 217	1.09 507	0.25 430	0.20 436	0.27 474	0.19 306	0.24 404	0.29 451

TDLM	1.08 525	0.50 518	1.01 397	0.69 515	0.54 491	0.91 435	1.40 622	1.60 398	1.36 520	1.17 386	1.40 479	1.07 421	1.00 487	6.19 626	0.85 452	0.34 547	0.22 473	0.35 561	0.26 484	0.38 537	0.29 451

ccs_rob	0.68 348	0.34 376	0.93 357	0.50 224	0.39 360	0.72 341	0.42 284	1.43 354	1.25 457	1.17 386	1.34 457	1.22 463	0.66 339	1.04 276	0.64 386	0.21 323	0.17 365	0.35 561	0.20 341	0.40 546	0.29 451

UCFNet_RVC	0.72 372	0.37 438	0.59 135	0.66 477	0.41 396	0.89 428	0.68 494	1.78 446	1.15 399	1.01 323	1.20 393	1.22 463	0.95 462	1.07 288	0.66 396	0.28 496	0.21 454	0.34 553	0.31 551	0.33 509	0.29 451

DISCO	1.06 516	0.37 438	1.19 465	0.73 544	0.46 437	2.04 610	0.84 544	2.26 576	1.54 577	1.25 435	1.36 466	2.38 624	1.08 516	2.60 541	1.62 576	0.24 407	0.19 419	0.22 338	0.20 341	0.32 502	0.29 451

DFGA-Net	0.77 398	0.47 504	1.75 542	0.55 319	0.46 437	0.83 405	0.44 323	1.38 343	1.10 366	1.05 336	1.20 393	0.70 278	0.58 298	2.27 514	1.31 536	0.19 237	0.17 365	0.24 400	0.24 458	0.28 452	0.30 469

test_sample6	0.77 398	0.36 417	1.07 418	0.56 341	0.31 217	0.82 397	0.56 439	2.12 538	1.24 449	1.21 417	1.40 479	0.90 356	0.90 441	1.45 392	0.87 458	0.28 496	0.23 502	0.28 490	0.29 533	0.28 452	0.30 469

MyStereo8	0.70 359	0.32 327	1.24 479	0.63 442	0.53 484	0.90 432	0.34 174	1.60 398	1.35 511	1.20 410	1.31 442	0.89 354	0.64 329	0.77 174	1.02 499	0.18 194	0.15 301	0.20 260	0.18 281	0.22 351	0.30 469

CFNet_ucs	0.73 376	0.34 376	0.94 365	0.53 288	0.44 423	0.76 362	0.46 346	1.73 435	1.34 508	1.24 432	1.54 520	1.08 431	0.64 329	1.05 280	0.64 386	0.26 457	0.20 436	0.37 574	0.22 412	0.42 554	0.30 469

CSP-Net	1.00 501	0.41 481	0.99 389	0.56 341	0.43 412	1.62 573	0.76 516	2.16 556	1.16 406	1.33 479	1.22 402	1.32 494	0.89 438	4.67 593	0.93 477	0.35 557	0.24 512	0.20 260	0.20 341	0.23 375	0.30 469

NF-Stereo	0.82 429	0.33 347	0.83 296	0.65 464	0.31 217	0.63 290	0.43 303	1.35 337	0.93 286	1.30 464	1.02 306	0.81 311	0.57 281	5.37 611	0.55 342	0.26 457	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.20 278	0.30 469

OCTAStereo	0.82 429	0.33 347	0.83 296	0.65 464	0.31 217	0.62 279	0.44 323	1.35 337	0.93 286	1.30 464	1.02 306	0.81 311	0.57 281	5.32 606	0.55 342	0.26 457	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.20 278	0.30 469

ASMatch	0.89 465	0.29 245	0.72 224	0.56 341	0.36 320	0.47 130	0.37 218	1.16 280	0.95 297	1.11 351	3.26 640	0.95 379	0.96 464	4.88 598	0.53 328	0.20 287	0.16 338	0.22 338	0.19 306	0.20 278	0.30 469

Anonymous3	0.64 317	0.47 504	1.31 492	0.59 397	0.50 462	0.93 447	0.69 497	1.11 252	0.83 249	0.74 255	0.89 270	0.65 261	0.68 345	1.08 291	0.54 337	0.40 578	0.31 564	0.26 460	0.26 484	0.31 491	0.30 469

iResNet_ROB	0.82 429	0.36 417	1.13 437	0.60 405	0.37 332	0.91 435	0.38 230	2.41 602	1.61 590	1.35 493	1.35 462	1.25 472	0.97 474	1.75 447	0.88 459	0.21 323	0.14 228	0.17 139	0.12 45	0.19 226	0.30 469

rvit_0105_3	0.66 323	0.47 504	1.27 485	0.74 550	0.40 375	0.63 290	0.70 504	1.22 302	1.28 478	0.83 274	0.71 221	0.82 317	0.72 358	0.93 238	0.58 358	0.37 567	0.34 587	0.34 553	0.32 559	0.28 452	0.31 479

fast-acv-ft	1.00 501	0.48 510	1.85 552	0.61 422	0.52 476	1.77 587	0.69 497	1.52 372	1.47 566	1.34 486	1.85 583	1.73 568	1.24 552	1.62 428	1.56 567	0.27 478	0.28 547	0.28 490	0.28 514	0.28 452	0.31 479

ADLNet2	0.92 481	0.37 438	1.25 482	0.80 576	0.65 541	1.12 495	0.75 513	1.95 500	1.42 550	1.26 447	1.67 553	1.68 562	1.04 507	1.80 459	1.23 527	0.25 430	0.22 473	0.21 300	0.22 412	0.27 436	0.31 479

HHNet	0.64 317	0.28 220	0.69 212	0.45 127	0.46 437	0.50 174	0.57 445	1.13 258	1.03 334	1.26 447	2.21 609	0.70 278	0.59 304	1.10 301	0.51 310	0.21 323	0.13 144	0.23 376	0.19 306	0.20 278	0.31 479

RE-Stereo	0.82 429	0.33 347	0.84 308	0.65 464	0.31 217	0.63 290	0.44 323	1.35 337	0.93 286	1.30 464	1.02 306	0.80 304	0.57 281	5.34 609	0.55 342	0.26 457	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.20 278	0.31 479

TVStereo	0.82 429	0.33 347	0.84 308	0.65 464	0.31 217	0.63 290	0.44 323	1.35 337	0.93 286	1.30 464	1.02 306	0.80 304	0.57 281	5.34 609	0.55 342	0.26 457	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.20 278	0.31 479

GEStereo_RVC	0.93 486	0.40 471	1.15 444	0.67 491	0.50 462	0.95 457	0.78 520	2.73 636	1.21 431	1.20 410	1.12 356	1.25 472	0.91 444	3.21 561	0.95 484	0.31 522	0.20 436	0.23 376	0.20 341	0.28 452	0.31 479

GES	0.70 359	0.37 438	1.05 411	0.62 431	0.38 348	0.94 451	0.57 445	2.37 597	0.92 279	1.05 336	1.12 356	0.67 267	0.77 370	1.02 271	0.65 391	0.28 496	0.20 436	0.20 260	0.20 341	0.22 351	0.31 479

SGM_RVC	1.88 609	0.40 471	0.90 345	0.63 442	0.30 196	2.81 641	1.26 614	2.73 636	1.81 610	4.09 664	2.85 633	3.88 655	3.19 656	8.42 667	2.44 614	0.33 537	0.31 564	0.30 514	0.28 514	0.31 491	0.31 479
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
YMNet	1.04 509	0.59 548	1.67 537	0.86 597	0.86 604	1.84 595	0.61 473	1.70 425	1.28 478	1.65 579	1.98 595	1.75 573	0.96 464	1.57 412	1.58 569	0.34 547	0.37 603	0.32 533	0.32 559	0.33 509	0.32 488

YMNet_1	1.04 509	0.59 548	1.67 537	0.86 597	0.86 604	1.84 595	0.61 473	1.70 425	1.28 478	1.65 579	1.98 595	1.75 573	0.96 464	1.57 412	1.58 569	0.34 547	0.37 603	0.32 533	0.32 559	0.33 509	0.32 488

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 450	0.38 456	2.79 601	0.51 241	0.60 522	0.72 341	0.38 230	2.87 645	0.77 219	0.80 264	1.07 330	2.14 613	0.93 454	0.96 250	0.62 377	0.21 323	0.13 144	0.21 300	0.26 484	0.29 469	0.32 488

Wz-Net-MNSev	1.21 548	0.66 574	3.44 618	0.69 515	0.73 565	1.93 603	1.44 624	2.16 556	1.59 586	1.85 602	1.49 502	1.50 529	1.34 568	2.05 494	1.54 566	0.27 478	0.24 512	0.28 490	0.28 514	0.35 521	0.32 488

RAFT + AFF	1.07 521	0.47 504	1.36 503	0.68 502	0.50 462	1.20 517	1.22 609	2.58 624	1.26 466	1.33 479	1.56 529	1.19 455	1.49 590	3.89 580	1.01 496	0.22 358	0.26 531	0.30 514	0.27 503	0.29 469	0.32 488

ADCRef	1.50 577	0.61 556	3.83 624	0.76 567	0.77 584	1.91 601	0.77 517	2.16 556	1.34 508	1.63 576	1.59 539	1.35 499	1.40 576	1.79 457	8.32 664	0.25 430	0.21 454	0.32 533	0.31 551	0.31 491	0.32 488

CVANet_RVC	1.10 527	0.49 515	1.15 444	0.65 464	0.54 491	0.93 447	1.00 582	1.69 421	1.36 520	1.42 522	1.39 474	1.24 471	1.17 538	6.22 628	0.80 443	0.35 557	0.24 512	0.35 561	0.30 545	0.44 567	0.32 488

PSMNet_ROB	0.95 487	0.57 547	1.45 510	0.75 559	0.64 536	1.28 528	1.12 595	1.84 463	1.15 399	1.16 382	1.29 439	1.44 516	0.89 438	1.74 445	1.70 586	0.33 537	0.25 524	0.37 574	0.39 594	0.36 525	0.32 488

Select-FE	0.87 458	0.42 483	2.64 598	0.57 363	0.48 450	0.47 130	0.23 49	2.59 625	0.85 256	1.08 347	1.32 447	2.00 600	1.73 609	1.15 313	0.47 281	0.21 323	0.17 365	0.21 300	0.26 484	0.20 278	0.33 496

w-ln-seven-2	1.42 570	0.69 582	6.86 643	0.71 530	0.62 532	1.23 521	0.92 565	1.84 463	1.59 586	1.74 589	1.59 539	1.49 526	1.40 576	3.69 575	2.22 605	0.27 478	0.26 531	0.29 502	0.26 484	0.34 517	0.33 496

test_sample7	0.78 403	0.39 465	0.89 335	0.55 319	0.35 310	0.93 447	0.75 513	1.99 510	1.27 470	1.25 435	1.22 402	1.09 432	1.01 490	1.31 347	0.73 412	0.32 530	0.32 577	0.32 533	0.32 559	0.33 509	0.33 496

LL-Strereo	1.42 570	0.44 495	2.02 563	0.62 431	1.07 631	0.73 346	0.65 485	2.02 516	1.21 431	1.60 569	1.62 542	2.02 604	2.10 630	9.67 678	1.07 505	0.22 358	0.20 436	0.27 474	0.24 458	0.23 375	0.33 496

GASNet	1.13 531	1.10 624	3.29 615	1.00 628	0.68 555	0.82 397	0.67 491	1.85 470	1.38 527	1.39 510	1.25 417	1.25 472	1.20 548	2.72 546	1.62 576	0.46 602	0.26 531	0.36 571	0.34 579	0.55 603	0.33 496

GwcNet-ADL	0.67 334	0.33 347	0.90 345	0.58 378	0.41 396	0.60 268	0.59 459	1.55 381	1.28 478	1.11 351	1.13 367	0.90 356	0.59 304	1.11 304	0.91 470	0.28 496	0.18 398	0.18 183	0.18 281	0.25 416	0.33 496

hitnet-ft	0.84 443	0.38 456	0.75 250	0.59 397	0.44 423	0.99 468	0.47 359	1.61 400	1.38 527	1.21 417	1.22 402	1.82 581	0.99 480	1.87 465	1.09 507	0.33 537	0.29 555	0.34 553	0.27 503	0.36 525	0.33 496

GANet	1.41 568	0.52 528	1.18 464	0.74 550	0.48 450	1.40 548	1.69 637	1.87 474	1.28 478	1.56 560	2.39 617	1.56 540	1.25 553	9.13 671	1.20 519	0.31 522	0.32 577	0.34 553	0.29 533	0.40 546	0.33 496

DRN-Test	1.07 521	0.49 515	1.95 560	0.75 559	0.81 596	1.61 571	0.78 520	2.26 576	1.53 575	1.84 600	1.35 462	1.42 510	1.04 507	2.26 513	1.61 574	0.28 496	0.23 502	0.31 521	0.30 545	0.33 509	0.33 496

StereoDRNet	1.05 514	0.53 530	2.21 578	0.80 576	0.93 616	1.50 558	0.90 560	2.06 528	1.44 555	1.68 584	1.20 393	1.48 524	0.99 480	1.86 464	1.60 573	0.29 512	0.24 512	0.29 502	0.28 514	0.35 521	0.33 496

rvit_stereo_0075_2	0.66 323	0.47 504	1.21 473	0.67 491	0.66 547	0.53 207	0.48 369	1.24 309	1.17 411	0.77 259	0.91 273	0.78 301	0.59 304	1.05 280	0.63 382	0.37 567	0.28 547	0.40 588	0.31 551	0.38 537	0.34 506

dad	0.90 473	0.73 592	1.28 488	0.59 397	0.39 360	0.83 405	0.45 340	1.24 309	1.54 577	1.52 549	1.28 434	1.36 500	0.86 420	2.54 538	0.91 470	0.43 588	0.27 541	0.82 642	0.26 484	0.44 567	0.34 506

AF-Net	1.23 553	0.56 542	2.31 583	0.88 602	0.93 616	1.41 550	0.73 511	2.27 584	1.71 599	1.76 594	2.42 619	2.00 600	1.70 605	1.98 482	1.62 576	0.50 614	0.29 555	0.49 610	0.33 573	0.40 546	0.34 506

ADCP+	2.12 625	0.56 542	10.01 661	0.68 502	0.91 612	2.25 620	1.04 587	1.92 493	1.50 573	1.58 565	1.34 457	1.73 568	1.62 596	2.27 514	13.20 678	0.25 430	0.22 473	0.32 533	0.29 533	0.38 537	0.34 506

DeepPruner_ROB	0.79 412	0.55 538	1.14 442	0.61 422	0.46 437	0.78 372	0.54 422	1.83 461	1.00 322	1.42 522	1.27 428	1.23 467	0.77 370	1.56 410	0.89 462	0.35 557	0.28 547	0.27 474	0.26 484	0.32 502	0.34 506

StereoDRNet-Refined	0.84 443	0.43 488	1.01 397	0.66 477	0.43 412	1.32 531	0.49 381	1.64 404	1.24 449	1.53 552	1.45 493	1.49 526	0.97 474	1.32 353	1.31 536	0.21 323	0.17 365	0.27 474	0.25 467	0.25 416	0.34 506
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MDST_ROB	1.88 609	0.40 471	1.71 540	0.93 619	0.60 522	4.27 667	1.23 611	3.99 663	1.44 555	4.61 672	2.63 628	1.44 516	1.03 501	9.78 679	1.62 576	0.33 537	0.26 531	0.37 574	0.33 573	0.31 491	0.34 506

SGM-Forest	1.29 561	0.40 471	0.74 245	0.54 303	0.37 332	1.55 565	1.26 614	1.82 459	1.39 535	2.22 625	1.81 577	1.64 555	1.02 499	7.65 658	1.20 519	0.39 576	0.37 603	0.39 582	0.34 579	0.37 531	0.34 506
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	1.04 509	0.48 510	0.88 331	0.56 341	0.36 320	1.52 560	1.55 631	1.87 474	1.59 586	2.11 622	1.67 553	1.46 521	1.35 569	1.92 473	1.31 536	0.35 557	0.35 594	0.39 582	0.33 573	0.34 517	0.34 506
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	1.77 599	1.06 617	7.02 645	0.74 550	0.54 491	2.58 630	1.03 586	1.90 485	2.73 650	1.61 570	3.00 636	1.96 596	1.40 576	5.23 604	2.87 623	0.31 522	0.25 524	0.27 474	0.25 467	0.34 517	0.35 515

ACV-stereo	1.00 501	0.55 538	1.47 512	0.59 397	0.42 407	2.38 626	0.58 451	1.20 295	1.21 431	0.83 274	1.01 303	3.36 649	2.10 630	1.64 430	1.17 515	0.28 496	0.22 473	0.23 376	0.22 412	0.29 469	0.35 515

Wz-Net-LNSev	1.17 538	0.72 589	4.71 632	0.66 477	0.84 601	1.72 578	1.13 597	1.97 505	1.43 552	1.34 486	1.32 447	1.66 557	1.30 563	1.44 390	1.51 563	0.29 512	0.26 531	0.24 400	0.23 444	0.33 509	0.35 515

UDGNet	0.75 384	1.23 633	0.99 389	0.82 583	0.42 407	0.76 362	0.38 230	0.98 192	1.37 525	0.83 274	0.88 268	0.70 278	0.60 311	1.25 334	0.57 353	0.57 625	0.19 419	1.03 652	0.26 484	0.79 630	0.35 515

rvit_105_1	0.76 392	0.54 534	1.27 485	0.80 576	0.49 457	0.74 350	0.86 553	1.39 346	1.23 445	1.00 318	0.80 249	0.93 369	0.78 377	1.29 344	0.78 431	0.43 588	0.36 598	0.36 571	0.42 600	0.30 484	0.36 519

CBFPSM	0.95 487	0.37 438	2.10 570	0.51 241	0.39 360	1.73 581	0.87 557	1.59 396	1.13 387	1.11 351	1.00 301	2.34 622	1.64 601	1.42 384	1.44 554	0.19 237	0.18 398	0.20 260	0.20 341	0.22 351	0.36 519

PSMNet-ADL	0.75 384	0.36 417	0.69 212	0.71 530	0.47 448	1.13 496	0.46 346	1.47 364	1.07 351	0.85 282	1.18 387	1.31 490	0.94 457	1.56 410	1.06 504	0.34 547	0.22 473	0.22 338	0.23 444	0.27 436	0.36 519

ADLNet	0.89 465	0.39 465	1.09 425	0.88 602	0.73 565	1.24 523	0.75 513	2.02 516	1.41 541	1.58 565	1.37 467	1.26 478	1.00 487	1.31 347	1.18 516	0.28 496	0.21 454	0.26 460	0.26 484	0.29 469	0.36 519

DDVS	0.80 418	0.43 488	1.09 425	0.64 457	0.44 423	1.27 527	0.43 303	1.49 367	0.94 292	1.21 417	1.16 381	1.42 510	0.63 323	2.14 502	1.02 499	0.29 512	0.22 473	0.26 460	0.23 444	0.31 491	0.37 523

DCVSM-stereo	0.75 384	0.36 417	0.82 286	0.58 378	0.43 412	0.78 372	0.42 284	1.30 326	1.05 346	1.79 596	1.04 319	1.60 545	1.08 516	1.12 307	0.86 453	0.25 430	0.27 541	0.29 502	0.24 458	0.30 484	0.37 523

pcwnet_v2	0.91 478	0.39 465	2.74 599	0.64 457	0.55 498	0.81 395	0.49 381	2.19 567	1.63 591	1.44 529	1.64 549	1.09 432	0.79 385	1.31 347	0.70 407	0.32 530	0.25 524	0.29 502	0.27 503	0.37 531	0.37 523

FADNet-RVC	0.96 491	0.72 589	2.96 605	0.64 457	0.49 457	0.90 432	0.59 459	1.85 470	1.27 470	0.92 298	0.97 290	1.36 500	0.90 441	2.36 521	1.31 536	0.30 519	0.29 555	0.32 533	0.32 559	0.42 554	0.37 523

STTStereo	0.82 429	0.53 530	1.53 524	0.68 502	0.56 504	0.88 426	0.56 439	1.57 389	1.14 393	1.39 510	1.10 343	1.26 478	0.84 407	1.49 406	0.90 466	0.29 512	0.28 547	0.33 545	0.40 596	0.33 509	0.37 523

AANet_RVC	1.22 549	0.60 551	1.94 556	0.69 515	0.46 437	0.75 356	0.69 497	1.51 368	1.57 584	1.36 498	1.90 589	1.51 532	0.87 429	7.23 652	1.89 596	0.26 457	0.19 419	0.19 208	0.16 222	0.23 375	0.37 523

NaN_ROB	1.23 553	0.63 564	1.76 543	0.67 491	0.50 462	1.59 570	2.00 651	1.87 474	1.52 574	2.14 624	1.26 419	1.40 509	1.09 519	4.60 591	1.75 589	0.28 496	0.34 587	0.28 490	0.29 533	0.30 484	0.37 523

XPNet_ROB	1.02 506	0.56 542	1.33 496	0.75 559	0.58 512	1.11 493	1.13 597	1.77 444	1.29 490	1.88 603	1.43 489	1.63 554	1.13 532	2.04 490	1.69 584	0.40 578	0.31 564	0.33 545	0.29 533	0.37 531	0.37 523

Replicate-Monster	0.43 160	0.30 275	2.04 567	0.37 14	0.22 29	0.47 130	0.23 49	0.82 127	0.50 117	0.44 131	0.27 19	0.31 54	0.29 51	1.01 267	0.26 27	0.14 35	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.38 531

w-ln-seven	1.56 583	0.83 602	5.96 638	0.78 573	0.74 573	2.64 635	1.01 585	2.13 546	2.03 623	2.09 621	1.76 566	1.84 582	1.27 556	2.98 554	3.23 630	0.29 512	0.26 531	0.31 521	0.30 545	0.41 550	0.38 531

SuperB	2.50 640	0.72 589	18.07 681	0.72 536	0.53 484	1.85 597	0.86 553	1.80 453	2.40 636	1.54 555	1.42 485	1.13 446	1.17 538	4.18 581	4.80 649	0.25 430	0.20 436	0.23 376	0.19 306	7.64 693	0.38 531

SGM-ForestM	7.81 679	0.48 510	11.02 665	0.74 550	0.40 375	16.83 688	12.72 691	7.91 685	8.13 681	11.53 691	10.25 683	22.44 702	14.01 691	17.02 692	20.52 692	0.38 569	0.39 613	0.37 574	0.36 586	0.37 531	0.38 531

LALA_ROB	1.06 516	0.66 574	1.37 506	0.70 525	0.53 484	1.61 571	1.25 613	1.81 457	1.48 570	1.82 599	1.40 479	1.93 590	1.03 501	1.68 436	1.69 584	0.38 569	0.28 547	0.43 595	0.37 590	0.43 556	0.38 531

DStereoRT	1.52 579	0.36 417	3.37 616	0.69 515	0.54 491	2.05 613	0.59 459	1.85 470	1.21 431	1.38 506	1.46 495	0.84 334	1.27 556	6.33 636	1.07 505	0.24 407	0.19 419	4.29 690	2.08 682	0.25 416	0.39 536

zh-mn7	1.84 607	1.51 647	9.67 660	0.70 525	0.54 491	1.47 556	0.84 544	1.93 495	2.13 630	2.50 638	2.70 629	1.67 559	1.35 569	4.75 597	3.14 629	0.32 530	0.27 541	0.27 474	0.27 503	0.32 502	0.39 536

Wz-Net-SNSev	1.68 593	1.45 642	8.71 656	0.71 530	0.67 553	1.35 539	1.51 627	2.15 554	1.47 566	1.51 547	1.68 555	2.27 617	1.38 573	4.23 582	2.36 613	0.32 530	0.29 555	0.31 521	0.33 573	0.43 556	0.39 536

ADCL	1.82 604	0.70 584	4.57 631	0.70 525	0.63 535	2.56 629	1.77 644	2.08 531	1.77 603	1.95 613	1.89 587	2.04 609	1.88 620	2.36 521	9.55 670	0.27 478	0.25 524	0.35 561	0.32 559	0.39 542	0.39 536

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 443	0.46 499	1.40 508	0.69 515	0.61 528	0.95 457	0.52 402	1.68 412	1.21 431	1.39 510	1.15 378	1.42 510	0.88 435	1.78 452	0.93 477	0.26 457	0.23 502	0.27 474	0.27 503	0.30 484	0.39 536
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBMV_ROB	0.99 498	0.46 499	0.68 207	0.53 288	0.39 360	1.40 548	0.48 369	2.09 534	1.30 494	1.53 552	2.29 613	1.36 500	1.23 549	2.46 528	1.04 503	0.44 597	0.42 620	0.47 606	0.44 607	0.41 550	0.39 536

TCMNet	1.07 521	0.66 574	2.49 589	0.92 613	1.32 649	1.14 499	0.67 491	1.91 487	1.29 490	1.20 410	1.57 533	1.29 485	0.96 464	2.23 509	1.59 572	0.32 530	0.31 564	0.38 578	0.35 583	0.43 556	0.40 542

FADNet-RVC-Resample	0.91 478	0.51 522	2.92 604	0.64 457	0.46 437	1.07 482	0.60 467	1.76 442	1.24 449	1.10 350	0.98 295	1.06 418	0.98 477	2.17 505	0.95 484	0.24 407	0.22 473	0.30 514	0.32 559	0.36 525	0.40 542

Nwc_Net	1.19 544	0.53 530	2.34 584	0.92 613	0.81 596	1.49 557	0.70 504	2.28 586	1.32 504	1.41 518	2.27 611	2.03 607	1.76 612	2.05 494	1.46 557	0.43 588	0.30 559	0.43 595	0.46 612	0.39 542	0.40 542

RTSC	1.43 573	0.89 605	3.62 622	0.94 622	0.64 536	1.85 597	0.69 497	2.20 570	2.04 625	2.22 625	1.70 559	1.67 559	1.27 556	2.53 537	4.48 644	0.33 537	0.25 524	0.27 474	0.29 533	0.38 537	0.40 542

ITSA-stereo	0.85 450	0.38 456	0.92 353	0.58 378	0.32 251	0.86 421	0.49 381	2.33 594	1.69 596	1.16 382	1.12 356	0.95 379	0.85 412	2.46 528	1.18 516	0.27 478	0.23 502	0.28 490	0.28 514	0.28 452	0.41 546

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 516	0.43 488	3.59 620	0.53 288	0.66 547	0.79 381	0.39 248	2.60 626	0.98 309	0.96 309	4.58 655	2.05 611	0.56 274	0.99 258	0.51 310	0.19 237	0.14 228	0.21 300	0.28 514	0.32 502	0.41 546

GrayStereo	0.83 438	0.28 220	0.62 164	0.66 477	0.37 332	0.76 362	1.79 645	1.19 290	0.91 274	1.98 615	1.89 587	1.07 421	1.76 612	1.43 386	0.50 306	0.20 287	0.15 301	0.19 208	0.21 384	0.18 187	0.41 546

FINET	1.54 581	0.67 578	7.28 646	0.76 567	0.97 623	1.42 553	1.38 621	2.80 643	3.12 654	1.23 428	1.68 555	1.04 412	1.11 525	3.35 567	1.78 593	0.43 588	0.37 603	0.32 533	0.29 533	0.43 556	0.41 546

APVNet	1.11 529	0.59 548	1.95 560	0.87 600	0.77 584	1.90 600	0.82 541	2.03 520	1.15 399	1.14 376	1.43 489	1.55 538	1.12 531	3.03 555	1.62 576	0.32 530	0.34 587	0.42 594	0.36 586	0.36 525	0.41 546

Syn2CoEx	1.23 553	0.80 596	3.07 609	0.83 587	0.68 555	1.39 544	0.87 557	2.23 573	1.57 584	1.28 458	1.58 535	1.42 510	1.57 594	3.79 578	1.48 560	0.36 564	0.32 577	0.34 553	0.30 545	0.30 484	0.41 546

GwcNet	1.26 558	0.63 564	5.13 634	0.81 580	1.15 640	1.73 581	0.69 497	1.84 463	1.53 575	1.51 547	1.71 561	1.72 566	1.09 519	2.20 507	1.61 574	0.31 522	0.30 559	0.29 502	0.27 503	0.30 484	0.41 546

PWCDC_ROB	1.39 566	0.91 609	2.10 570	1.08 632	0.92 613	1.72 578	0.58 451	2.03 520	3.30 658	1.32 473	4.87 660	1.21 458	1.71 607	1.98 482	1.75 589	0.65 634	0.26 531	0.29 502	0.25 467	0.56 604	0.41 546

HBP-ISP	1.00 501	0.60 551	0.85 314	0.64 457	0.48 450	1.63 574	0.77 517	2.24 575	1.30 494	1.33 479	1.53 519	0.87 339	0.99 480	3.26 564	0.76 425	0.46 602	0.44 622	0.54 620	0.48 616	0.48 583	0.42 554

FADNet_RVC	0.88 462	0.56 542	2.15 574	0.57 363	0.43 412	1.17 513	0.46 346	1.68 412	1.12 381	0.91 295	1.24 415	0.91 360	0.94 457	2.22 508	1.20 519	0.28 496	0.22 473	0.32 533	0.28 514	0.46 577	0.42 554

FADNet	0.98 495	0.64 567	2.57 593	0.66 477	0.55 498	0.95 457	0.57 445	1.91 487	1.38 527	0.94 304	1.02 306	1.36 500	1.00 487	2.69 544	0.97 489	0.34 547	0.34 587	0.31 521	0.34 579	0.61 615	0.42 554

DeepPrunerF	1.68 593	0.82 600	6.82 642	0.94 622	1.20 645	0.91 435	0.97 576	2.50 617	5.19 675	1.22 425	1.30 440	1.18 453	1.29 560	4.96 600	1.75 589	0.43 588	0.35 594	0.52 615	0.48 616	0.43 556	0.42 554

CASS	0.67 334	0.36 417	0.84 308	0.57 363	0.28 153	0.82 397	0.43 303	1.62 403	0.92 279	1.39 510	1.28 434	0.87 339	0.84 407	0.88 221	0.59 366	0.36 564	0.19 419	0.26 460	0.22 412	0.29 469	0.43 558
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SANet	2.26 630	0.70 584	6.94 644	0.69 515	0.46 437	2.76 640	1.76 643	2.61 627	5.84 678	2.45 634	3.52 645	3.71 652	3.38 661	5.90 621	2.14 602	0.34 547	0.31 564	0.32 533	0.29 533	0.54 601	0.43 558

NOSS_ROB	1.29 561	0.49 515	0.68 207	0.60 405	0.40 375	1.09 491	0.77 517	1.94 497	1.44 555	1.04 333	1.46 495	1.10 436	0.81 397	10.57 687	0.78 431	0.46 602	0.43 621	0.48 608	0.45 610	0.45 570	0.43 558

CSAN	1.61 587	0.67 578	3.24 614	0.74 550	0.52 476	1.77 587	1.74 642	1.98 506	1.94 618	2.47 637	2.33 615	1.93 590	2.04 627	6.45 639	1.95 598	0.43 588	0.36 598	0.41 593	0.42 600	0.43 556	0.44 561

ETE_ROB	1.01 505	0.69 582	1.49 515	0.72 536	0.50 462	1.15 503	1.12 595	1.91 487	1.24 449	1.94 611	1.50 509	1.73 568	1.06 513	1.78 452	1.33 543	0.33 537	0.26 531	0.38 578	0.34 579	0.40 546	0.44 561

NCC-stereo	1.20 546	0.60 551	1.84 550	0.88 602	0.95 620	1.32 531	0.94 571	2.14 548	1.36 520	1.43 526	1.79 571	1.93 590	2.13 635	2.54 538	1.41 551	0.49 610	0.38 608	0.45 600	0.59 634	0.43 556	0.45 563

Abc-Net	1.20 546	0.60 551	1.84 550	0.88 602	0.95 620	1.32 531	0.94 571	2.14 548	1.36 520	1.43 526	1.79 571	1.93 590	2.13 635	2.54 538	1.41 551	0.49 610	0.38 608	0.45 600	0.59 634	0.43 556	0.45 563
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	1.02 506	0.62 563	1.17 459	0.61 422	0.58 512	0.91 435	0.79 529	2.02 516	1.19 420	1.17 386	1.68 555	1.00 399	0.85 412	4.43 587	0.86 453	0.38 569	0.31 564	0.52 615	0.32 559	0.52 593	0.45 563

NCCL2	1.06 516	0.64 567	1.35 498	0.78 573	0.58 512	1.32 531	1.69 637	1.89 481	1.38 527	1.52 549	1.20 393	1.91 586	1.17 538	1.79 457	1.50 561	0.35 557	0.31 564	0.45 600	0.44 607	0.41 550	0.45 563

MeshStereo	2.36 634	0.60 551	1.05 411	0.63 442	0.51 471	2.58 630	0.99 580	3.46 655	2.21 633	7.38 686	5.06 662	7.50 673	3.10 655	7.02 649	2.54 616	0.44 597	0.44 622	0.45 600	0.40 596	0.43 556	0.45 563
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
zh-sn7	2.00 618	1.73 658	9.50 659	0.77 569	0.73 565	1.77 587	1.32 617	2.08 531	1.66 593	1.91 605	2.48 624	1.81 580	2.25 640	5.74 617	4.07 640	0.33 537	0.33 583	0.32 533	0.32 559	0.44 567	0.46 568

RP	1.17 538	0.54 534	1.48 514	0.93 619	1.05 630	1.14 499	0.85 551	1.99 510	1.70 597	1.72 587	2.07 602	1.91 586	1.93 622	2.00 486	1.37 548	0.55 623	0.37 603	0.48 608	0.37 590	0.46 577	0.46 568

MultiAttention	4.59 666	0.35 405	0.90 345	0.75 559	0.46 437	31.81 705	4.41 681	2.35 596	1.41 541	1.64 578	2.43 620	2.42 627	0.70 352	38.40 707	1.78 593	0.23 385	0.15 301	0.30 514	0.30 545	0.48 583	0.48 570

DualNet (step1)	0.89 465	0.51 522	1.35 498	0.58 378	0.40 375	1.07 482	0.80 532	1.99 510	1.27 470	1.25 435	1.22 402	1.09 432	1.01 490	1.31 347	0.73 412	0.59 628	0.32 577	0.62 633	0.67 641	0.45 570	0.48 570

test_sample9	1.96 615	0.51 522	1.35 498	0.58 378	0.40 375	1.07 482	0.80 532	1.99 510	1.27 470	1.25 435	1.22 402	1.09 432	1.01 490	2.46 528	8.57 665	0.59 628	12.85 702	0.62 633	0.67 641	0.45 570	0.48 570

test_sample8	2.29 631	0.51 522	1.35 498	0.58 378	0.40 375	1.07 482	0.80 532	2.03 520	1.22 440	2.28 628	1.33 453	4.98 666	2.51 648	2.46 528	8.57 665	0.59 628	12.85 702	0.62 633	0.67 641	0.45 570	0.48 570

SACVNet	0.89 465	0.51 522	1.08 422	0.83 587	0.58 512	0.83 405	0.78 520	1.84 463	1.17 411	1.39 510	1.33 453	1.25 472	1.01 490	2.31 518	0.92 474	0.35 557	0.26 531	0.31 521	0.29 533	0.35 521	0.48 570

ISRNet	0.83 438	0.35 405	1.31 492	0.84 591	0.65 541	0.60 268	0.41 272	1.28 323	1.15 399	1.61 570	1.55 523	1.34 497	0.77 370	1.33 356	0.98 490	0.40 578	0.34 587	0.43 595	0.38 593	0.34 517	0.49 575

RGC	1.22 549	0.82 600	1.71 540	0.95 624	0.98 625	1.53 563	0.80 532	2.18 565	1.35 511	1.69 585	1.94 592	2.03 607	1.66 602	2.36 521	1.50 561	0.46 602	0.36 598	0.59 631	0.48 616	0.49 587	0.49 575

stereogan	1.22 549	0.45 496	2.03 566	0.87 600	0.85 602	2.52 628	0.72 508	1.98 506	1.78 607	1.92 607	1.94 592	2.31 621	1.42 581	2.10 498	1.14 512	0.38 569	0.36 598	0.39 582	0.32 559	0.52 593	0.49 575

PWC_ROB	1.39 566	0.93 611	4.07 626	0.77 569	0.83 599	1.16 506	0.53 408	1.87 474	2.01 622	2.36 630	3.06 638	1.65 556	1.60 595	2.65 543	2.29 611	0.34 547	0.23 502	0.36 571	0.25 467	0.39 542	0.49 575

WZ-Net	2.14 626	1.08 620	11.68 667	0.89 609	0.78 588	1.76 585	1.59 634	2.39 599	2.03 623	2.11 622	1.95 594	2.30 620	2.28 641	5.94 624	3.86 639	0.35 557	0.27 541	0.29 502	0.32 559	0.52 593	0.50 579

edge stereo	1.15 535	0.54 534	1.50 516	0.73 544	0.66 547	1.18 515	0.84 544	2.13 546	1.41 541	1.73 588	1.84 580	2.53 630	1.46 585	2.46 528	1.35 546	0.43 588	0.41 615	0.54 620	0.36 586	0.43 556	0.50 579

ADCPNet	1.97 617	0.78 595	9.38 658	0.74 550	0.61 528	2.73 639	1.36 620	2.11 537	1.66 593	1.92 607	1.70 559	2.45 628	2.07 628	2.50 535	6.84 659	0.38 569	0.38 608	0.38 578	0.43 604	0.47 581	0.50 579

WCMA_ROB	2.05 619	0.55 538	1.77 544	0.74 550	0.61 528	2.24 619	1.56 632	2.17 564	1.79 608	4.16 668	6.36 667	5.66 668	4.66 672	3.19 560	2.77 620	0.55 623	0.45 624	0.40 588	0.43 604	0.48 583	0.50 579

aanetorigin	1.26 558	0.85 604	3.00 607	0.72 536	0.80 592	1.08 486	1.05 588	1.12 254	1.39 535	3.53 661	2.60 627	1.72 566	1.73 609	1.98 482	1.77 592	0.26 457	0.24 512	0.26 460	0.25 467	0.38 537	0.51 583

FBW_ROB	1.78 600	0.66 574	1.90 555	0.72 536	0.66 547	1.79 592	1.07 591	2.79 641	1.77 603	1.84 600	1.79 571	1.98 598	1.37 572	12.42 690	2.22 605	0.36 564	0.38 608	0.57 628	0.39 594	0.46 577	0.51 583

FC-DCNN v2	2.96 652	0.61 556	1.13 437	0.75 559	0.57 509	2.90 645	1.06 590	3.59 659	2.66 646	7.05 683	7.66 675	10.26 686	7.17 681	6.27 631	4.49 645	0.54 619	0.48 631	0.51 613	0.50 621	0.53 598	0.52 585

FC-DCNN	2.88 651	0.61 556	1.15 444	0.75 559	0.57 509	2.85 644	1.05 588	3.44 654	2.64 645	6.93 682	7.63 673	9.86 683	7.02 680	5.76 619	4.31 642	0.54 619	0.48 631	0.51 613	0.50 621	0.53 598	0.52 585

MSMD_ROB	2.08 621	0.61 556	1.15 444	0.71 530	0.62 532	4.00 662	0.93 569	1.94 497	1.79 608	4.71 674	4.60 656	8.14 678	3.87 667	3.75 577	1.65 582	0.54 619	0.48 631	0.55 624	0.58 632	0.53 598	0.52 585

ADCMid	2.11 624	0.90 606	8.39 654	0.75 559	0.69 558	1.98 605	1.14 600	2.18 565	1.67 595	2.85 646	1.85 583	2.35 623	2.02 626	2.35 520	10.58 675	0.34 547	0.32 577	0.39 582	0.44 607	0.51 592	0.53 588

MSAF-DinoV2	2.45 638	1.88 663	17.19 676	0.89 609	0.52 476	1.39 544	0.97 576	2.84 644	1.77 603	1.55 558	1.65 550	3.60 651	2.28 641	5.74 617	4.64 646	0.28 496	0.17 365	0.26 460	0.28 514	0.49 587	0.54 589

SHD	1.42 570	0.81 599	2.79 601	0.98 626	0.92 613	1.97 604	0.68 494	2.43 604	2.55 639	2.54 639	1.72 562	2.01 603	1.62 596	2.14 502	2.70 619	0.40 578	0.33 583	0.39 582	0.40 596	0.48 583	0.54 589

RTS	2.76 642	1.55 651	15.40 671	1.13 635	1.42 651	3.75 658	2.21 660	2.45 606	2.72 648	2.91 649	2.85 633	2.58 632	1.62 596	6.28 632	5.80 654	0.41 582	0.30 559	0.35 561	0.35 583	0.52 593	0.54 589

RTSA	2.76 642	1.55 651	15.40 671	1.13 635	1.42 651	3.75 658	2.21 660	2.45 606	2.72 648	2.91 649	2.85 633	2.58 632	1.62 596	6.28 632	5.80 654	0.41 582	0.30 559	0.35 561	0.35 583	0.52 593	0.54 589

DANet	1.16 536	0.64 567	1.52 521	0.88 602	0.74 573	1.52 560	0.52 402	1.68 412	1.21 431	1.81 597	1.55 523	2.02 604	1.11 525	3.30 566	2.28 609	0.34 547	0.31 564	0.40 588	0.30 545	0.46 577	0.54 589
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	1.91 614	0.64 567	5.95 637	0.73 544	0.59 518	2.04 610	1.61 635	3.84 661	1.96 620	1.54 555	1.39 474	2.27 617	3.32 659	4.95 599	4.79 647	0.50 614	0.31 564	0.29 502	0.26 484	0.67 621	0.54 589

Anonymous_2	1.37 564	0.56 542	0.94 365	0.57 363	0.62 532	1.04 474	0.65 485	1.82 459	1.01 325	1.00 318	0.79 244	1.42 510	1.27 556	1.06 285	0.83 447	0.62 631	0.67 653	1.05 653	9.88 700	1.09 645	0.55 595

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 602	1.11 625	4.33 629	0.84 591	0.77 584	3.70 655	2.41 670	2.04 523	1.85 612	1.75 591	1.90 589	1.92 589	1.25 553	7.33 653	1.45 555	0.47 606	0.47 629	0.53 619	0.77 646	0.50 589	0.55 595

sAnonymous2	0.59 286	0.61 556	1.82 548	0.61 422	0.52 476	0.51 186	0.54 422	0.97 186	0.70 201	0.50 175	0.68 205	0.46 155	0.63 323	0.61 110	0.41 232	0.22 358	0.17 365	0.23 376	0.21 384	0.85 632	0.56 597

CroCo_RVC	0.59 286	0.61 556	1.82 548	0.61 422	0.52 476	0.51 186	0.54 422	0.97 186	0.70 201	0.50 175	0.68 205	0.46 155	0.63 323	0.61 110	0.41 232	0.22 358	0.17 365	0.23 376	0.21 384	0.85 632	0.56 597

CC-Net-ROB	1.53 580	1.31 639	1.68 539	0.92 613	0.80 592	1.75 584	0.99 580	2.04 523	1.27 470	1.12 359	1.62 542	1.20 457	0.98 477	7.82 660	0.92 474	1.15 656	0.41 615	2.20 664	0.46 612	1.37 651	0.56 597

coex-ft	8.35 680	2.39 672	100.24 718	0.68 502	0.54 491	1.77 587	1.57 633	1.71 429	11.00 683	18.91 700	3.76 647	3.85 654	8.23 683	3.29 565	6.58 657	0.31 522	0.31 564	0.32 533	0.31 551	0.69 623	0.57 600

FAT-Stereo	1.10 527	0.43 488	1.46 511	0.74 550	0.60 522	1.13 496	0.92 565	2.06 528	1.71 599	1.75 591	2.00 598	2.02 604	1.47 587	2.02 489	1.26 531	0.44 597	0.36 598	0.34 553	0.29 533	0.36 525	0.57 600

PA-Net	1.14 533	0.63 564	2.12 572	0.67 491	0.75 578	1.19 516	0.91 563	1.91 487	1.46 565	1.18 397	1.23 410	1.33 496	1.17 538	4.31 585	1.41 551	0.29 512	0.46 628	0.33 545	0.50 621	0.33 509	0.57 600
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet	1.72 597	1.32 640	5.46 636	0.70 525	0.73 565	1.52 560	0.85 551	1.95 500	3.12 654	3.12 656	3.30 641	2.91 640	2.23 639	2.48 534	2.27 608	0.44 597	0.31 564	0.34 553	0.31 551	0.47 581	0.58 603

FTStereo	0.92 481	0.28 220	0.61 156	0.57 363	0.34 293	0.65 305	1.80 648	1.09 242	0.84 252	1.75 591	4.13 651	1.04 412	1.62 596	1.59 420	0.48 290	0.21 323	0.17 365	0.23 376	0.22 412	0.19 226	0.58 603

MANE	7.50 678	0.64 567	7.97 649	1.40 645	2.10 660	16.86 689	12.56 690	12.91 692	17.51 699	8.50 688	11.60 684	14.66 689	13.33 687	12.02 689	13.28 679	0.62 631	0.52 639	0.52 615	1.90 677	0.56 604	0.58 603

FCDSN-DC	2.47 639	0.65 573	1.00 394	0.85 594	0.75 578	2.26 621	0.97 576	2.31 587	1.83 611	5.52 681	7.65 674	7.72 676	7.70 682	4.43 587	2.64 617	0.52 617	0.48 631	0.52 615	0.52 625	0.57 606	0.59 606
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.71 596	0.67 578	2.09 569	1.14 638	0.75 578	2.96 647	0.89 559	1.58 391	1.30 494	2.76 644	8.12 679	2.29 619	2.51 648	1.94 476	2.23 607	0.49 610	0.45 624	0.45 600	0.31 551	0.62 616	0.59 606

RYNet	1.24 556	0.52 528	1.57 528	0.73 544	0.97 623	1.74 583	0.95 574	2.09 534	1.54 577	1.44 529	1.18 387	1.94 594	1.29 560	4.57 590	1.93 597	0.27 478	0.23 502	0.35 561	0.27 503	0.57 606	0.59 606

ccnet	1.19 544	0.71 586	1.36 503	0.81 580	0.75 578	1.72 578	1.13 597	1.98 506	1.31 501	1.52 549	1.84 580	1.75 573	1.36 571	2.01 487	2.04 599	0.57 625	0.54 642	0.57 628	0.56 630	0.60 612	0.60 609

AnyNet_C32	2.14 626	1.45 642	7.38 647	0.95 624	1.12 634	2.23 618	2.34 666	2.10 536	1.54 577	2.44 633	1.79 571	2.04 609	1.66 602	2.69 544	10.48 674	0.38 569	0.35 594	0.35 561	0.42 600	0.50 589	0.60 609

XQC	1.51 578	0.98 614	3.20 611	0.92 613	0.76 583	2.01 608	1.17 604	2.53 621	1.99 621	2.01 617	1.54 520	2.00 600	1.54 592	3.16 559	3.46 633	0.49 610	0.31 564	0.45 600	0.40 596	0.71 626	0.62 611

GANetREF_RVC	1.11 529	0.90 606	1.56 526	0.88 602	0.53 484	1.41 550	1.35 619	1.91 487	1.54 577	1.28 458	1.32 447	1.46 521	1.23 549	2.04 490	1.00 495	0.57 625	0.45 624	0.67 636	0.52 625	0.91 636	0.62 611
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
psmorigin	1.69 595	0.74 594	13.13 668	0.70 525	0.60 522	1.16 506	0.79 529	1.69 421	1.25 457	2.07 620	1.77 569	2.23 614	1.51 591	2.14 502	1.45 555	0.39 576	0.41 615	0.34 553	0.33 573	0.45 570	0.63 613

Wz-Net-TNSev	2.10 623	2.71 681	9.30 657	0.72 536	0.65 541	2.41 627	1.81 649	2.45 606	1.77 603	1.62 574	1.56 529	2.56 631	2.01 624	5.30 605	4.46 643	0.41 582	0.38 608	0.33 545	0.37 590	0.54 601	0.64 614

SAMSARA	1.80 602	0.90 606	3.37 616	1.28 644	1.13 636	3.71 656	2.33 665	2.53 621	1.93 617	3.17 658	1.73 563	2.99 641	1.68 604	3.53 570	2.46 615	0.47 606	0.54 642	0.43 595	0.47 614	0.59 609	0.64 614

PSMNet-RUCA	1.07 521	1.06 617	1.64 534	1.23 642	1.10 633	1.39 544	0.65 485	1.91 487	1.43 552	0.95 306	1.52 517	0.99 393	0.83 404	1.28 343	1.01 496	0.71 639	0.34 587	0.99 650	0.61 637	1.01 640	0.67 616

EDNetEfficient	2.40 637	1.14 626	8.59 655	0.77 569	0.73 565	1.06 480	1.53 630	1.54 378	4.06 666	4.87 675	2.81 631	2.23 614	3.53 662	3.04 556	9.65 671	0.27 478	0.24 512	0.27 474	0.31 551	0.70 624	0.67 616

MFN_U_SF_RVC	1.62 589	0.96 613	4.36 630	0.92 613	0.69 558	2.62 634	1.10 593	2.50 617	1.74 602	1.99 616	1.86 585	2.45 628	1.78 614	3.08 557	2.84 622	0.54 619	0.50 638	0.56 626	0.60 636	0.60 612	0.67 616

ADCS	2.35 633	1.26 635	6.54 641	0.85 594	0.77 584	2.18 617	1.79 645	2.47 611	2.20 632	2.80 645	2.14 607	2.38 624	2.09 629	2.81 549	13.83 684	0.43 588	0.41 615	0.40 588	0.45 610	0.59 609	0.67 616

DStereoO	1.82 604	1.21 631	2.98 606	1.42 649	0.88 611	1.54 564	4.03 679	1.90 485	2.15 631	1.56 560	1.82 578	1.75 573	4.06 669	1.76 448	2.15 603	2.39 666	0.52 639	0.97 647	0.43 604	2.24 657	0.68 620

PSM-AAD	0.80 418	0.29 245	0.58 129	0.58 378	0.29 172	0.76 362	1.19 606	1.08 235	0.94 292	1.65 579	1.58 535	0.81 311	2.12 634	1.67 434	0.44 254	0.19 237	0.14 228	0.38 578	0.32 559	0.22 351	0.68 620

NVstereo2D	0.99 498	0.45 496	2.21 578	0.79 575	0.75 578	1.20 517	0.86 553	1.98 506	1.41 541	1.02 327	1.18 387	1.31 490	0.97 474	2.25 512	0.93 477	0.45 601	0.22 473	0.39 582	0.25 467	0.59 609	0.68 620

LCNet	0.73 376	0.30 275	0.58 129	0.58 378	0.31 217	0.68 320	0.53 408	1.09 242	0.94 292	1.19 405	1.34 457	0.96 384	1.32 566	2.50 535	0.46 272	0.19 237	0.13 144	0.21 300	0.25 467	0.28 452	0.69 623

BEATNet-Init1	27.39 701	21.01 698	73.65 717	1.07 631	0.80 592	56.07 708	22.82 696	33.14 709	31.71 706	51.78 719	52.93 716	65.63 716	48.54 716	48.75 718	36.36 708	0.52 617	0.47 629	0.54 620	0.54 628	0.64 617	0.72 624

S-Stereo	1.17 538	0.48 510	2.25 582	0.83 587	0.81 596	1.22 519	1.17 604	2.12 538	2.08 626	1.47 539	2.13 605	1.55 538	1.16 534	2.09 497	1.46 557	0.42 587	0.40 614	0.35 561	0.32 559	0.45 570	0.73 625

PASM	1.48 576	1.08 620	3.96 625	0.93 619	0.93 616	1.17 513	1.19 606	1.77 444	1.65 592	1.90 604	1.52 517	1.75 573	1.42 581	4.54 589	1.52 565	0.64 633	0.68 655	0.69 638	0.79 647	0.70 624	0.74 626

ELAS_RVC	2.87 650	0.80 596	3.22 613	1.16 640	1.12 634	2.92 646	5.33 682	2.98 647	4.18 668	5.04 676	4.82 659	4.71 660	8.23 683	4.25 584	4.79 647	0.67 636	0.57 646	0.57 628	0.53 627	0.66 620	0.74 626
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.67 641	0.80 596	2.13 573	1.13 635	1.15 640	6.25 675	2.56 671	3.50 656	3.68 663	5.36 679	4.92 661	3.79 653	5.56 674	3.65 571	5.22 651	0.66 635	0.57 646	0.56 626	0.54 628	0.65 619	0.75 628
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	1.66 590	0.55 538	2.36 585	0.56 341	0.58 512	3.79 660	0.45 340	1.78 446	1.40 537	1.38 506	2.45 622	1.13 446	0.96 464	11.03 688	1.31 536	0.67 636	0.64 650	0.43 595	0.32 559	0.71 626	0.76 629

GMM-Stereo	0.75 384	0.27 197	0.66 196	0.56 341	0.34 293	0.71 337	0.97 576	1.09 242	0.91 274	1.37 500	1.79 571	1.11 441	0.79 385	2.08 496	0.48 290	0.19 237	0.12 54	0.25 439	0.25 467	0.21 329	0.78 630

DGSMNet	1.24 556	0.84 603	3.20 611	0.91 612	0.92 613	1.39 544	1.34 618	2.46 610	1.44 555	1.34 486	1.66 551	1.50 529	1.03 501	1.85 461	1.30 535	0.48 608	0.48 631	0.55 624	0.51 624	0.78 629	0.79 631

AnyNet_C01	2.38 635	2.21 670	10.17 662	0.99 627	0.79 590	3.12 648	2.37 667	2.69 635	1.89 614	2.58 641	2.44 621	2.70 636	1.86 619	3.65 571	7.12 660	0.41 582	0.41 615	0.40 588	0.42 600	0.68 622	0.79 631

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 629	1.29 638	4.14 627	1.10 634	0.78 588	5.00 670	2.38 669	2.47 611	2.67 647	1.94 611	2.28 612	2.66 635	1.70 605	9.10 670	2.29 611	0.68 638	0.52 639	0.68 637	0.71 644	1.17 647	0.81 633

PVD	1.82 604	0.91 609	3.02 608	1.03 629	0.94 619	2.61 633	1.14 600	2.78 640	3.40 660	3.08 655	2.75 630	2.39 626	2.49 647	2.81 549	3.66 635	0.48 608	0.49 637	0.59 631	0.49 619	0.60 612	0.81 633

PDISCO_ROB	1.41 568	0.73 592	2.04 567	1.40 645	1.46 653	2.83 642	1.07 591	2.64 628	2.11 628	1.41 518	1.50 509	1.73 568	0.99 480	2.83 551	1.46 557	1.03 649	0.27 541	0.54 620	0.47 614	0.77 628	0.84 635

Prome-Stereo	0.76 392	0.29 245	0.57 126	0.58 378	0.33 271	0.58 256	0.94 571	0.98 192	0.92 279	1.46 538	2.45 622	0.91 360	1.38 573	1.60 425	0.44 254	0.19 237	0.13 144	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.87 636

EDNetEfficientorigin	10.59 685	1.52 649	177.33 719	0.68 502	0.54 491	1.66 576	1.20 608	1.94 497	3.39 659	4.69 673	3.37 642	3.08 645	2.79 653	3.25 563	3.63 634	0.26 457	0.24 512	0.33 545	0.28 514	0.85 632	0.87 636

GCST	1.13 531	1.50 646	1.17 459	1.74 654	1.17 643	1.29 529	0.30 120	1.55 381	1.21 431	1.31 470	0.97 290	0.99 393	0.48 201	2.38 525	0.54 337	1.24 657	0.70 656	1.31 657	0.86 651	1.03 642	0.92 638

Consistency-Raft	1.27 560	1.01 616	2.17 575	1.04 630	1.20 645	0.96 463	1.00 582	1.84 463	1.95 619	1.38 506	2.11 604	1.44 516	1.03 501	1.18 323	1.40 550	0.73 640	0.83 658	0.89 644	0.99 659	1.33 649	0.95 639

anonymity	1.14 533	0.98 614	1.24 479	1.09 633	1.13 636	1.08 486	0.90 560	2.02 516	1.23 445	1.32 473	1.27 428	1.27 483	1.09 519	1.16 317	1.03 502	1.02 648	1.01 672	0.97 647	0.97 656	0.98 638	1.01 640

KYRaft	0.77 398	0.29 245	0.68 207	0.59 397	0.29 172	0.66 310	0.83 542	1.05 224	0.89 266	1.63 576	2.22 610	1.15 450	0.99 480	1.59 420	0.41 232	0.21 323	0.14 228	0.22 338	0.28 514	0.21 329	1.01 640

SPS-STEREO	1.78 600	1.09 622	1.52 521	1.22 641	1.14 638	1.87 599	1.11 594	2.27 584	1.70 597	3.17 658	2.39 617	2.84 638	1.93 622	4.41 586	2.93 624	1.04 651	0.99 671	0.97 647	0.94 653	1.03 642	1.05 642
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	1.47 574	1.20 630	2.50 590	1.46 651	1.08 632	1.58 569	1.51 627	1.96 504	1.87 613	2.31 629	2.20 608	1.51 532	1.88 620	1.57 412	1.34 544	0.94 646	0.83 658	0.84 643	0.80 648	1.00 639	1.06 643

LoS_RVC	0.45 171	0.29 245	0.48 64	0.49 200	0.83 599	0.51 186	0.43 303	0.65 45	0.44 89	0.47 146	0.78 241	0.44 140	0.60 311	0.59 102	0.37 188	0.14 35	0.12 54	0.14 12	0.10 1	0.14 29	1.08 644

MADNet+	2.80 645	3.38 685	11.57 666	1.50 652	1.21 647	3.18 650	2.00 651	3.52 657	2.61 641	1.81 597	2.09 603	2.83 637	2.18 637	7.55 656	5.44 653	0.84 641	0.83 658	0.71 639	0.66 640	1.05 644	1.08 644

SGM+DAISY	5.38 667	1.28 637	8.24 651	1.27 643	1.16 642	10.62 680	16.01 692	2.93 646	2.53 638	8.64 689	13.03 686	8.26 679	13.38 688	6.34 637	7.59 662	1.07 652	1.05 674	1.00 651	0.98 657	1.02 641	1.12 646

WAO-7	2.78 644	1.54 650	2.18 576	1.41 648	1.19 644	3.92 661	2.01 654	4.19 666	3.89 665	2.98 651	5.47 663	4.18 656	3.28 658	8.24 666	4.27 641	1.13 655	1.01 672	1.18 655	1.13 666	1.19 648	1.13 647

UDG	1.47 574	2.69 679	1.13 437	1.45 650	1.65 656	1.34 538	0.79 529	1.75 440	1.27 470	1.29 462	1.74 564	1.99 599	1.39 575	1.66 433	1.51 563	0.91 645	0.55 644	2.30 666	0.76 645	1.99 654	1.20 648

CAS	0.66 323	0.19 10	0.41 28	2.31 661	0.86 604	0.56 242	0.53 408	0.83 130	0.63 179	0.49 166	0.70 217	0.36 95	0.26 28	0.47 49	0.37 188	2.33 665	0.10 2	0.14 12	0.10 1	0.17 142	1.31 649

NVStereoNet_ROB	2.17 628	1.18 628	3.51 619	1.14 638	1.26 648	1.57 568	1.51 627	2.19 567	2.11 628	2.04 618	4.80 658	3.17 648	2.11 633	7.97 662	2.10 600	1.12 654	0.94 668	1.10 654	1.34 667	0.95 637	1.31 649
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IGEV-BASED-STEREO-	0.71 365	3.18 683	2.55 592	0.40 54	0.24 53	0.42 86	0.23 49	0.66 50	0.46 102	0.47 146	0.45 97	0.33 75	0.27 39	0.58 96	0.30 91	1.34 658	0.10 2	0.22 338	0.19 306	0.45 570	1.32 651

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 538	1.06 617	1.28 488	0.88 602	0.69 558	1.92 602	0.92 565	1.71 429	1.14 393	1.17 386	1.26 419	1.49 526	0.80 393	2.04 490	0.86 453	2.02 661	0.34 587	0.79 640	0.36 586	1.38 652	1.33 652

PWCK	3.24 657	2.37 671	10.86 664	2.14 659	1.14 638	3.71 656	4.19 680	3.02 649	3.55 662	3.05 654	3.63 646	3.09 646	2.35 646	8.16 665	3.41 632	2.17 664	0.96 669	1.77 660	1.01 661	2.84 666	1.40 653

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 153	0.21 33	0.92 353	0.41 66	0.29 172	0.45 107	0.28 98	0.87 156	0.39 61	0.35 59	0.55 161	0.39 117	0.48 201	0.40 19	0.24 8	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	1.51 654

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 153	0.21 33	0.92 353	0.41 66	0.29 172	0.45 107	0.28 98	0.87 156	0.39 61	0.35 59	0.55 161	0.39 117	0.48 201	0.40 19	0.24 8	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	1.51 654

DDUNet	1.56 583	2.70 680	1.35 498	1.79 655	1.88 659	1.82 593	0.91 563	1.84 463	1.20 424	1.40 516	1.79 571	1.62 550	1.17 538	1.59 420	1.22 524	1.11 653	0.76 657	2.38 669	0.94 653	2.12 655	1.53 656

CES	0.51 220	0.21 33	0.40 19	0.42 78	1.40 650	0.53 207	0.34 174	1.04 220	0.68 194	0.45 139	0.67 202	0.35 89	0.28 48	0.58 96	0.35 157	0.16 97	0.13 144	0.15 44	0.10 1	0.19 226	1.69 657

IGEV-Stereo+	0.46 182	0.23 70	0.51 90	0.42 78	0.46 437	0.15 1	0.19 7	0.45 6	0.37 54	0.28 13	0.25 11	0.31 54	0.41 138	1.43 386	0.31 108	0.18 194	0.13 144	0.15 44	0.12 45	1.09 645	1.74 658

SQANet	1.38 565	0.95 612	1.37 506	1.89 657	1.47 654	1.44 554	0.81 537	1.89 481	1.13 387	1.34 486	1.26 419	1.28 484	1.02 499	1.64 430	0.91 470	2.55 668	0.35 594	1.47 658	0.56 630	2.48 661	1.74 658

WAO-8	4.57 664	2.01 665	2.58 594	2.37 662	2.21 663	9.75 677	1.71 639	6.04 681	16.34 691	4.11 665	7.69 676	7.41 671	3.85 665	10.02 685	3.85 637	2.05 662	1.09 675	2.44 673	1.39 668	2.56 663	1.86 660

Venus	4.57 664	2.01 665	2.58 594	2.37 662	2.21 663	9.75 677	1.71 639	6.04 681	16.34 691	4.11 665	7.69 676	7.41 671	3.85 665	10.02 685	3.85 637	2.05 662	1.09 675	2.44 673	1.39 668	2.56 663	1.86 660

WAO-6	2.98 653	1.67 656	1.88 554	2.38 664	2.30 668	3.53 654	2.37 667	4.38 670	4.64 672	2.42 631	4.50 652	4.85 662	2.99 654	5.22 603	5.37 652	1.77 660	1.16 678	2.31 667	1.47 673	2.42 660	1.99 662

otaku	1.67 591	1.18 628	1.56 526	2.27 660	1.59 655	1.98 605	1.23 611	2.23 573	1.37 525	1.48 544	1.63 548	1.73 568	1.23 549	1.85 461	1.09 507	2.96 671	0.58 648	1.74 659	0.61 637	2.94 668	2.15 663

JetBlue	4.18 661	2.45 676	10.42 663	1.40 645	2.89 678	10.68 681	10.68 685	3.91 662	2.52 637	2.74 643	3.39 643	4.50 657	4.27 670	7.97 662	7.67 663	0.89 642	0.97 670	0.89 644	0.92 652	2.26 658	2.21 664

Ntro	1.72 597	1.21 631	1.62 531	2.54 667	1.86 658	2.09 614	1.14 600	2.08 531	1.38 527	1.23 428	1.62 542	1.62 550	1.33 567	2.04 490	1.21 523	3.09 672	0.56 645	1.82 661	0.65 639	2.97 671	2.25 665

DispFullNet	2.39 636	2.89 682	3.74 623	3.09 675	2.27 667	2.04 610	0.84 544	2.19 567	1.73 601	2.54 639	1.98 595	2.23 614	5.83 675	3.44 569	1.84 595	1.03 649	0.33 583	2.65 677	1.97 679	2.87 667	2.34 666

RainbowNet	2.06 620	1.86 660	1.97 562	2.86 670	2.25 665	2.03 609	1.79 645	2.77 638	1.92 616	1.54 555	1.84 580	1.95 595	1.73 609	2.23 509	1.38 549	3.40 678	0.86 663	2.39 671	1.00 660	2.94 668	2.42 667

ACVNet_2	2.86 649	1.47 644	8.28 652	2.68 668	2.26 666	2.70 636	1.84 650	3.41 653	3.04 653	2.27 627	3.42 644	4.58 658	2.10 630	5.91 622	1.62 576	2.58 669	0.67 653	2.22 665	0.85 650	2.79 665	2.47 668

ACVNet_1	3.08 655	1.48 645	17.70 677	2.90 672	2.35 671	2.30 622	1.43 623	3.16 651	2.26 635	1.91 605	2.05 601	3.51 650	2.32 643	3.71 576	1.58 569	3.25 674	0.66 652	2.40 672	1.06 663	3.07 673	2.59 669

ACVNet-4b	3.05 654	1.42 641	18.09 682	2.85 669	2.33 669	2.32 625	1.22 609	2.47 611	2.21 633	1.26 447	2.36 616	2.64 634	1.46 585	6.32 635	1.23 527	3.29 675	0.45 624	2.37 668	1.02 662	3.03 672	2.61 670

MonStereo1	3.22 656	1.70 657	2.23 581	2.51 666	2.33 669	5.55 673	1.61 635	3.55 658	4.67 673	3.29 660	8.09 678	4.79 661	3.75 664	6.30 634	2.79 621	2.52 667	0.64 650	1.91 663	1.07 664	2.53 662	2.62 671

LVE	3.40 659	1.80 659	2.21 578	2.90 672	2.44 672	3.27 653	2.25 662	4.80 673	5.06 674	2.43 632	6.79 668	5.99 669	2.64 652	9.20 672	2.28 609	3.30 676	1.11 677	2.38 669	1.48 674	2.95 670	2.62 671

tt	6.61 675	0.28 220	6.10 639	3.77 684	2.17 662	11.53 682	19.61 693	13.53 693	5.81 677	3.00 652	2.82 632	4.97 665	6.33 677	3.83 579	7.23 661	9.13 695	11.32 701	5.87 694	6.22 696	6.01 690	2.63 673

Dean	3.77 660	1.65 654	17.87 678	3.01 674	2.54 673	3.15 649	2.10 658	4.80 673	4.42 669	2.89 648	6.03 665	5.45 667	2.55 651	3.40 568	2.13 601	3.22 673	0.89 665	2.51 675	1.07 664	3.07 673	2.65 674

ktn	4.56 663	2.41 673	2.54 591	3.79 685	3.25 681	4.81 669	2.91 675	5.52 677	7.36 680	4.12 667	14.55 691	7.54 674	3.70 663	7.84 661	3.35 631	4.06 687	1.86 684	3.26 686	2.22 684	3.27 675	2.86 675

IMH-64-1	2.82 646	1.87 661	1.77 544	3.31 677	2.69 674	3.22 651	2.07 655	4.25 668	2.77 651	2.46 635	3.78 648	3.05 643	2.34 644	4.67 593	3.00 626	3.84 683	0.84 661	2.75 678	1.39 668	3.34 676	2.93 676

IMH-64	2.82 646	1.87 661	1.77 544	3.31 677	2.69 674	3.22 651	2.07 655	4.25 668	2.77 651	2.46 635	3.78 648	3.05 643	2.34 644	4.67 593	3.00 626	3.84 683	0.84 661	2.75 678	1.39 668	3.34 676	2.93 676

IMH	3.35 658	1.95 664	1.86 553	3.30 676	2.72 676	4.03 664	2.00 651	4.58 672	3.83 664	2.87 647	6.99 670	4.69 659	3.21 657	6.77 645	2.97 625	3.91 686	0.89 665	2.78 680	1.40 672	3.36 678	2.93 676

DStereoFS	6.12 673	2.43 675	7.51 648	2.47 665	2.16 661	16.09 687	8.18 684	4.22 667	12.08 685	3.74 662	14.16 689	7.84 677	13.66 690	7.03 651	9.84 672	0.90 643	1.49 681	1.23 656	2.79 686	1.36 650	3.31 679

TorneroNet-64	5.41 668	2.10 668	2.43 586	3.49 680	2.83 677	9.90 679	2.13 659	8.87 687	16.79 696	5.39 680	9.18 681	10.68 688	3.92 668	9.55 676	5.11 650	3.36 677	0.86 663	2.88 681	1.62 675	3.76 681	3.37 680

KSHMR	8.76 682	2.14 669	3.59 620	3.60 683	3.13 680	4.15 665	2.67 672	5.61 679	58.90 719	3.04 653	55.71 717	4.94 663	2.54 650	4.61 592	3.05 628	3.49 679	1.57 683	3.14 683	1.98 680	3.84 682	3.49 681

notaker	4.29 662	2.42 674	5.06 633	3.89 686	3.29 683	4.00 662	2.25 662	4.93 675	3.47 661	4.21 670	6.79 668	7.67 675	3.37 660	9.25 674	6.47 656	4.09 688	1.42 680	3.35 687	2.13 683	4.11 685	3.54 682

TorneroNet	10.72 686	2.09 667	2.76 600	3.48 679	3.03 679	44.72 707	2.31 664	8.62 686	67.06 720	7.45 687	23.21 699	10.59 687	4.28 671	9.03 669	9.00 667	3.67 680	0.91 667	3.04 682	1.63 676	3.92 683	3.55 683

JetRed	7.02 676	8.94 689	25.72 696	2.89 671	3.27 682	14.25 686	12.27 689	6.69 683	4.45 670	4.46 671	4.56 653	6.65 670	5.43 673	7.46 655	14.41 686	2.60 670	3.31 686	2.61 676	2.30 685	4.34 686	3.79 684

UNDER WATER-64	5.84 672	2.48 678	17.93 679	3.97 687	3.58 685	7.70 676	3.03 676	5.72 680	14.13 686	4.18 669	4.00 650	9.27 682	6.80 679	6.20 627	9.22 669	3.67 680	1.52 682	3.14 683	1.95 678	4.43 687	3.83 685

UNDER WATER	5.68 670	2.46 677	15.52 673	3.98 688	3.53 684	5.15 671	2.74 673	5.58 678	16.41 694	4.00 663	4.56 653	9.12 681	6.43 678	6.22 628	9.11 668	3.85 685	1.35 679	3.18 685	1.98 680	4.51 688	3.84 686

light-stereo	14.46 691	1.65 654	20.58 685	19.82 695	25.36 699	19.10 690	0.90 560	9.64 689	6.02 679	19.83 701	46.75 715	67.67 717	2.22 638	32.02 705	2.68 618	1.65 659	3.82 690	0.79 640	0.95 655	3.54 679	4.12 687

MADNet++	5.41 668	3.18 683	6.43 640	4.66 690	3.95 687	6.15 674	6.75 683	4.51 671	4.51 671	5.06 677	6.27 666	4.96 664	6.14 676	9.39 675	11.70 676	4.71 689	4.19 691	3.97 689	3.33 687	4.08 684	4.25 688

DStereoSA	5.78 671	1.09 622	8.20 650	2.07 658	4.09 688	4.26 666	21.23 695	4.17 665	5.59 676	1.96 614	12.40 685	1.57 542	13.59 689	7.02 649	13.02 677	0.90 643	3.63 689	0.91 646	3.68 690	1.84 653	4.43 689

HanzoNet	11.92 687	5.12 686	17.18 675	4.19 689	3.59 686	5.16 672	2.82 674	7.41 684	9.96 682	33.31 713	27.60 701	22.25 701	37.31 708	18.18 694	13.57 680	8.13 694	3.44 688	3.50 688	3.44 689	7.77 694	4.52 690

PML	51.64 713	37.49 704	14.31 669	7.45 691	20.27 696	107.80 719	231.34 722	8.94 688	27.70 705	86.74 720	268.93 722	69.03 718	61.09 717	24.71 704	14.36 685	9.71 698	3.40 687	9.60 697	4.67 693	20.46 702	4.76 691

USTest	14.33 690	14.93 692	21.00 686	17.41 694	16.02 689	23.11 691	33.76 702	22.02 695	11.81 684	9.47 690	10.19 682	15.94 690	13.17 686	17.25 693	22.38 694	3.81 682	5.01 692	6.17 695	6.18 695	9.23 695	7.81 692

TCMNet-wrong-test	10.42 684	11.55 691	15.31 670	20.99 698	18.49 692	13.94 685	10.69 686	16.07 694	4.14 667	5.27 678	5.64 664	16.22 691	12.57 685	7.57 657	10.26 673	7.44 693	2.38 685	4.30 691	3.43 688	11.37 696	10.87 693

DGTPSM_ROB	13.06 688	8.27 687	22.29 688	9.53 692	18.14 690	11.53 682	31.97 700	10.82 690	16.25 689	7.14 684	19.39 697	10.12 684	16.69 693	9.85 680	22.49 695	4.77 690	8.72 694	5.37 692	10.24 701	6.15 691	11.56 694

DPSMNet_ROB	13.08 689	8.28 688	22.32 689	9.54 693	18.15 691	11.53 682	31.98 701	10.83 691	16.27 690	7.17 685	19.40 698	10.12 684	16.69 693	9.87 681	22.50 696	4.78 691	8.72 694	5.38 693	10.25 702	6.16 692	11.59 695

iinet-test	18.01 692	18.04 693	23.78 691	20.87 696	19.69 694	26.45 693	35.63 703	25.63 699	15.99 687	13.41 692	13.26 687	20.54 693	17.74 696	20.59 695	25.07 699	9.57 696	8.78 696	9.86 698	9.83 698	13.20 697	12.18 696

IINet	18.01 692	18.04 693	23.78 691	20.87 696	19.69 694	26.45 693	35.63 703	25.63 699	15.99 687	13.41 692	13.26 687	20.54 693	17.73 695	20.59 695	25.07 699	9.57 696	8.78 696	9.86 698	9.83 698	13.20 697	12.18 696

Anonymous_1	42.79 711	18.71 695	24.75 693	21.81 699	45.16 710	27.68 695	37.52 705	28.64 703	16.34 691	14.72 696	14.53 690	20.60 695	17.82 697	21.52 697	25.88 701	113.45 720	8.91 698	100.63 716	126.37 718	158.50 721	12.31 698

DPSM_ROB	19.12 694	19.13 696	25.13 694	22.15 700	20.86 697	28.06 696	37.75 706	27.18 701	16.95 697	14.25 694	15.07 692	21.66 696	18.69 698	21.83 698	26.51 702	10.15 699	9.30 699	10.45 700	10.41 703	14.00 699	12.85 699

DPSM	19.12 694	19.13 696	25.13 694	22.15 700	20.86 697	28.06 696	37.75 706	27.18 701	16.95 697	14.25 694	15.07 692	21.66 696	18.69 698	21.83 698	26.51 702	10.15 699	9.30 699	10.45 700	10.41 703	14.00 699	12.85 699

LSM	6.55 674	1.26 635	15.64 674	1.79 655	68.74 712	1.67 577	2.08 657	2.26 576	2.59 640	3.13 657	3.08 639	1.90 584	1.81 615	2.89 552	2.16 604	0.43 588	0.59 649	0.50 611	0.58 632	0.64 617	17.24 701

Selective-IGEV-i1pa	20.34 696	26.89 702	23.27 690	3.54 681	1.82 657	32.96 706	20.08 694	31.17 705	25.55 700	24.32 703	27.65 702	33.37 705	27.28 703	32.74 706	27.03 704	20.62 710	6.83 693	12.51 702	4.91 694	3.61 680	20.74 702

Hybrid-DGEV	38.41 702	38.43 709	50.24 708	44.83 709	41.93 705	56.45 710	76.20 712	54.48 716	33.86 708	28.46 707	30.13 705	43.49 709	37.75 713	43.77 714	53.30 713	20.31 706	18.69 706	21.02 703	20.97 705	28.20 705	25.72 703

FlowAnything	38.45 706	38.38 705	50.32 710	44.77 708	41.97 706	56.43 709	76.20 712	54.49 717	34.43 713	28.45 706	30.15 706	43.52 711	37.69 712	43.76 711	53.31 714	20.36 707	18.71 710	21.03 704	21.10 711	28.18 703	25.74 704

RAFT-FEzeroshot	38.43 704	38.42 706	50.19 706	44.92 710	41.98 707	56.48 713	76.24 715	54.46 714	33.87 709	28.51 708	30.31 708	43.61 713	37.54 709	43.76 711	53.32 715	20.29 704	18.70 707	21.03 704	21.04 707	28.21 706	25.79 705

RAFT-FE	38.43 704	38.42 706	50.19 706	44.92 710	41.98 707	56.48 713	76.24 715	54.46 714	33.87 709	28.51 708	30.31 708	43.61 713	37.54 709	43.76 711	53.32 715	20.29 704	18.70 707	21.03 704	21.04 707	28.21 706	25.79 705

CasAABBNet	38.42 703	38.42 706	50.26 709	44.76 707	41.87 704	56.47 711	76.22 714	54.44 712	33.92 711	28.53 710	30.36 710	43.53 712	37.59 711	43.77 714	53.32 715	20.27 703	18.70 707	21.03 704	21.04 707	28.19 704	25.79 705

Selective-RAFT-Error	38.47 707	38.44 710	50.38 711	44.74 706	42.01 709	56.47 711	76.24 715	54.44 712	34.02 712	28.59 711	30.30 707	43.51 710	38.10 714	43.69 710	53.24 712	20.36 707	18.72 711	21.05 708	21.02 706	28.25 708	25.87 708

LRCNet_RVC	22.79 697	32.09 703	22.06 687	29.83 702	26.15 700	4.40 668	0.84 544	22.64 696	2.10 627	26.93 705	29.25 703	23.03 703	15.56 692	23.91 700	18.92 691	32.00 711	20.04 712	34.68 711	32.13 712	30.66 710	28.52 709

DPSimNet_ROB	24.77 700	9.69 690	61.46 715	3.56 682	19.46 693	25.95 692	77.56 718	5.09 676	16.60 695	21.50 702	29.82 704	25.12 704	85.69 718	13.37 691	23.07 698	7.23 692	17.79 704	8.55 696	7.57 697	4.57 689	31.84 710

LSM0	42.92 712	38.72 711	50.66 712	47.49 712	110.18 720	56.77 715	75.87 711	54.87 718	33.74 707	29.48 712	31.12 711	43.77 715	37.12 707	43.85 716	53.44 718	20.50 709	18.67 705	21.05 708	21.07 710	28.37 709	41.73 711

AVERAGE_ROB	40.42 709	42.30 713	42.61 702	36.91 705	35.54 703	30.42 700	27.59 697	37.45 711	38.45 715	44.87 715	44.27 713	37.55 708	36.69 706	41.82 709	40.25 709	45.36 716	46.73 717	47.09 713	46.32 713	42.47 712	43.74 712

HaxPig	39.02 708	41.39 712	41.59 701	30.10 703	32.36 701	29.49 698	27.65 698	30.56 704	37.94 714	43.75 714	43.81 712	33.42 706	35.69 705	41.51 708	40.33 710	43.91 715	47.48 718	45.87 712	47.14 714	42.29 711	44.06 713

MEDIAN_ROB	42.01 710	44.30 714	44.14 705	35.08 704	34.90 702	31.33 704	29.90 699	36.77 710	40.11 716	47.14 718	46.55 714	37.49 707	38.50 715	44.30 717	42.32 711	47.93 717	49.31 719	49.68 714	49.00 715	44.98 713	46.46 714

RSGM-EC	88.73 717	82.35 717	50.81 713	105.24 713	99.50 718	93.69 717	125.26 719	90.19 719	46.12 717	45.12 716	57.25 718	101.03 719	88.09 719	153.95 719	152.34 720	105.29 718	59.41 720	113.44 717	52.73 716	91.73 719	61.05 715

acva	88.73 717	82.35 717	50.81 713	105.24 713	99.50 718	93.69 717	125.26 719	90.19 719	46.12 717	45.12 716	57.25 718	101.03 719	88.09 719	153.95 719	152.34 720	105.29 718	59.41 720	113.44 717	52.73 716	91.73 719	61.05 715

xxxxx1	54.34 714	26.72 699	27.03 697	114.14 715	99.00 715	30.68 701	47.19 708	32.52 706	26.09 701	17.85 697	17.48 694	21.86 698	20.92 700	24.38 701	33.78 705	34.73 712	41.33 714	157.67 719	175.68 719	65.82 714	71.99 717

tt_ll	54.34 714	26.72 699	27.03 697	114.14 715	99.00 715	30.68 701	47.19 708	32.52 706	26.09 701	17.85 697	17.48 694	21.86 698	20.92 700	24.38 701	33.78 705	34.73 712	41.33 714	157.67 719	175.68 719	65.82 714	71.99 717

ff	54.34 714	26.72 699	27.03 697	114.14 715	99.00 715	30.68 701	47.19 708	32.52 706	26.09 701	17.85 697	17.48 694	21.86 698	20.92 700	24.38 701	33.78 705	34.73 712	41.33 714	157.67 719	175.68 719	65.82 714	71.99 717

Selective-IGEV-i16pa	99.10 719	136.42 719	18.03 680	1.63 653	1.03 627	188.26 721	3.57 678	184.13 722	171.49 722	89.33 721	181.04 720	121.37 721	199.53 722	226.69 722	143.13 719	134.07 721	21.81 713	32.22 710	4.64 692	2.18 656	121.36 720

test_example2	192.91 720	210.59 720	206.44 720	199.86 720	204.90 721	172.02 720	182.95 721	138.34 721	134.89 721	193.14 722	200.54 721	186.77 722	177.82 721	204.95 721	207.57 722	221.83 722	238.70 722	186.02 722	190.07 722	226.94 722	173.78 721

FSD					0.52 476	0.54 224	0.58 451	0.71 68	0.54 132	0.54 199	0.53 144	0.60 239	0.52 249	0.58 96	0.56 348	0.51 616	0.48 631	0.50 611	0.49 619	0.50 589

ccccc		492.94 721		530.37 721	529.69 722	476.06 722		494.48 723		446.40 723		473.27 723		541.46 723		660.58 723	458.79 723	353.88 723	309.98 723	597.94 723

Low-res two-view benchmark